程水紅 ，沈利生

（1.華僑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，福建 泉州 362021；2.閩南師范大學(xué) 商學(xué)院，福建 漳州 363000；3.華僑大學(xué) 數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究院，福建 泉州 362021；4.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院 數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100732）

自20世紀(jì)90年代以來(lái)，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的同時(shí)，中國(guó)省際間的技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)日益明顯。新經(jīng)濟(jì)地理理論強(qiáng)調(diào)，相較于科技創(chuàng)新的成本投入，技術(shù)的空間擴(kuò)散更能有效地緩解區(qū)際技術(shù)增長(zhǎng)差距。此外，伴隨國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的不斷增強(qiáng)，外商直接投資（FDI）和進(jìn)口貿(mào)易也成為中國(guó)吸收國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散的主要方式。因此，研究中國(guó)省際之間和國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)并分析其變化特征，可為區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展以及區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新提供理論參考。

一、文獻(xiàn)回顧

最早引入空間因素對(duì)技術(shù)擴(kuò)散現(xiàn)象進(jìn)行探討的是Haugerstrand（1952），認(rèn)為在技術(shù)擴(kuò)散過(guò)程中空間距離是影響信息流動(dòng)的主要阻力，技術(shù)空間擴(kuò)散的模式主要由信息流動(dòng)和采取阻力的空間特征所決定[1]。其后學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，技術(shù)擴(kuò)散最重要的兩個(gè)途徑是國(guó)際進(jìn)口貿(mào)易和FDI。關(guān)于進(jìn)口貿(mào)易的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)，Coe et al.（1995）通過(guò)構(gòu)建CH模型，以R&D資本存量來(lái)代表技術(shù)發(fā)展水平，同時(shí)以進(jìn)口額的比重作為各貿(mào)易國(guó)的技術(shù)發(fā)展水平權(quán)重將各國(guó)的R&D資本存量進(jìn)行加總，用OECD國(guó)家的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，結(jié)果顯示：貿(mào)易伙伴國(guó)的技術(shù)發(fā)展水平可以提高本國(guó)的全要素生產(chǎn)率[2]。Lichtenberg（1998）在接受CH模型的基本假設(shè)前提下，改變權(quán)重設(shè)置，以進(jìn)口額占該國(guó)總產(chǎn)出的比重作為權(quán)重重新測(cè)算技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)，實(shí)證結(jié)果顯示，進(jìn)口貿(mào)易是國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散的重要途徑之一，該模型稱為L(zhǎng)P模型[3]。學(xué)者們?cè)贑H和LP模型基礎(chǔ)上運(yùn)用不同國(guó)家的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量實(shí)證研究。Jae（2003）利用韓國(guó)1976—1991年的行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)外R&D資本通過(guò)貿(mào)易和FDI對(duì)本國(guó)生產(chǎn)率有正向效應(yīng)，但效應(yīng)不大[4]。Madsen（2005）采用13個(gè)OECD國(guó)家一百多年的相關(guān)數(shù)據(jù)研究表明，進(jìn)口貿(mào)易渠道的技術(shù)擴(kuò)散能顯著提高OECD國(guó)家的全要素生產(chǎn)率[5]。FDI的技術(shù)擴(kuò)散主要通過(guò)跨國(guó)公司的子公司來(lái)實(shí)現(xiàn)的。Gorg et al.（2005）研究認(rèn)為，東道國(guó)企業(yè)通過(guò)模仿外資企業(yè)的產(chǎn)品和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)模式，獲取技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)[6]。Dalgic（2013）分別以研發(fā)資金強(qiáng)度和研發(fā)人員強(qiáng)度作為吸收能力的替代指標(biāo)，采用門限回歸預(yù)測(cè)不同水平的研發(fā)資金強(qiáng)度和研發(fā)人員強(qiáng)度對(duì)FDI技術(shù)擴(kuò)散的影響差異[7]。

國(guó)內(nèi)近年來(lái)也涌現(xiàn)了大批關(guān)于進(jìn)口貿(mào)易以及外商直接投資促進(jìn)技術(shù)空間擴(kuò)散的相關(guān)研究，且以實(shí)證研究為主，但研究結(jié)論并不一致。劉美玲 等（2015）基于中國(guó)1999—2012年的省際面板數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了進(jìn)口貿(mào)易顯著地提升了中國(guó)全要素生產(chǎn)率以及技術(shù)效率和規(guī)模效率[8]。張輝 等（2015）實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：FDI規(guī)模對(duì)外資的技術(shù)溢出存在雙重門檻效應(yīng)，東道國(guó)自身的研發(fā)實(shí)力、產(chǎn)業(yè)政策和外貿(mào)發(fā)展程度也會(huì)影響 FDI的技術(shù)溢出效應(yīng)[9]。王惠 等（2016）使用DEA-Malmquist指數(shù)法測(cè)算2004—2013年江蘇省28個(gè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率，回歸結(jié)論顯示，F(xiàn)DI技術(shù)溢出效應(yīng)以及吸收能力在行業(yè)間存在明顯不同[10]。

通過(guò)對(duì)技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)文獻(xiàn)研究脈絡(luò)的梳理可以看出，在實(shí)證研究方面，基于中國(guó)省際間技術(shù)空間擴(kuò)散的文獻(xiàn)大多數(shù)缺乏對(duì)技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)時(shí)空特征的探討。為了彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，本文以中國(guó)31個(gè)省區(qū)為研究對(duì)象，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度分別研究中國(guó)省際及國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)，以期精準(zhǔn)刻畫(huà)出中國(guó)省際和國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)的空間分布和時(shí)間演變特征。

二、中國(guó)各省區(qū)技術(shù)發(fā)展的測(cè)度與分布現(xiàn)狀

如何正確測(cè)量技術(shù)是研究技術(shù)空間擴(kuò)散的基礎(chǔ)，最常見(jiàn)的測(cè)度技術(shù)的指標(biāo)包括全要素生產(chǎn)率（TFP）和專利授權(quán)量，而TFP的估算又可以分為索洛剩余法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）的Malmquist指數(shù)方法。本文將主要利用DEA方法對(duì)中國(guó)的各省區(qū)技術(shù)發(fā)展水平和技術(shù)發(fā)展的分布現(xiàn)狀進(jìn)行測(cè)度。以中國(guó)31個(gè)省（直轄市、自治區(qū)）為研究對(duì)象，暫不考慮香港、澳門和臺(tái)灣。由于數(shù)據(jù)的可得性等原因，本文選擇樣本期間為1991—2015年，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（1990—2016年）、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（1990—2016年）、前瞻數(shù)據(jù)庫(kù)及OECD.stat數(shù)據(jù)庫(kù)。

（一）中國(guó)各省區(qū)的Malmquist技術(shù)效率和技術(shù)指數(shù)

DEA-Malmquist指數(shù)法最先由Caves et al.（1982）提出，隨后Fare et al.（1994）成功將DEAMalmquist指數(shù)應(yīng)用于技術(shù)的衡量[11-12]。該方法可將全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（techch）和技術(shù)效率指數(shù)（effch）兩個(gè)部分，其中，技術(shù)效率指數(shù)描述了從上一時(shí)期到下一時(shí)期每個(gè)省區(qū)追趕最佳生產(chǎn)前沿的情況；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)則表述了技術(shù)前沿從上一時(shí)期到下一時(shí)期的移動(dòng)情況。指數(shù)大于1，表示在進(jìn)步；指數(shù)小于1，表示在退步。

利用DEAP2.1軟件，使用1991—2015年中國(guó)各省區(qū)產(chǎn)出水平、物質(zhì)資本k及從業(yè)人員數(shù)數(shù)據(jù)，得到1991—2015年中國(guó)各年份的DEA-Malmquist指數(shù)及其分解①。其中物質(zhì)資本k用永續(xù)盤存法來(lái)計(jì)算獲得，其計(jì)算公式為kt=kt-1（1-δ）+It，固定資產(chǎn)的折舊率以及基期資本存量值采用單豪杰（2008）的計(jì)算方法，折舊率為10.96%[13]。從總體縱向來(lái)看，中國(guó)各省區(qū)技術(shù)效率年均增長(zhǎng)率為1.1%，而技術(shù)進(jìn)步反而下降了0.9%，由于技術(shù)效率的提高使得中國(guó)各省區(qū)全要素生產(chǎn)率的年均增長(zhǎng)率為0.2%。從各階段縱向來(lái)看，1998年之前，全國(guó)31個(gè)省區(qū)全要素生產(chǎn)率的提高主要依靠技術(shù)效率的提高，技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)不大，說(shuō)明1998年前改革開(kāi)放政策對(duì)技術(shù)的促進(jìn)作用都主要體現(xiàn)在提高生產(chǎn)效率方面；1998—2006年，相對(duì)于技術(shù)進(jìn)步，各省區(qū)在技術(shù)的應(yīng)用和管理方面的效率和作用開(kāi)始下降；2006—2015年，Malmquist指數(shù)開(kāi)始小于1，且技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)也均小于1，說(shuō)明中國(guó)技術(shù)增長(zhǎng)率的下降是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的雙雙下降所致。

（二）中國(guó)各省區(qū)技術(shù)指數(shù)分布

對(duì)1991—2015年中國(guó)分省區(qū)的TFP指數(shù)進(jìn)行分解，全要素生產(chǎn)率指數(shù)（tfpch）排在前五位的區(qū)域依次為：上海（1.046）、江蘇（1.045）、北京（1.043）、天津（1.036）和遼寧（1.033）。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（techch）排在前三位的區(qū)域?yàn)椋罕本?.047）、上海（1.046）、天津（1.02）和新疆（1.02）；技術(shù)效率指數(shù)（effch）排在前三位的是：甘肅（1.035）、江蘇（1.031）及海南（1.03）。各省區(qū)的技術(shù)效率指數(shù)比較接近，絕大多數(shù)區(qū)域均在1之上，相反，各省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)則存在較大的差異，且Malmquist指數(shù)基本隨技術(shù)進(jìn)步指數(shù)而波動(dòng)，說(shuō)明各省區(qū)的技術(shù)應(yīng)用能力及經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距主要由技術(shù)進(jìn)步水平的不同所導(dǎo)致。

從指數(shù)分布來(lái)看，中國(guó)各省區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)分布與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分布基本趨于一致，且技術(shù)進(jìn)步指數(shù)較高的省區(qū)主要分布于沿海；沿海省區(qū)是技術(shù)能力強(qiáng)省，其憑借先進(jìn)的技術(shù)發(fā)展基礎(chǔ)和不斷地創(chuàng)新拉開(kāi)與中西部地區(qū)的技術(shù)差距。而中國(guó)技術(shù)效率指數(shù)相對(duì)較高的省區(qū)主要分布于中西部，說(shuō)明相較于技術(shù)創(chuàng)新中西部地區(qū)主要是引進(jìn)和應(yīng)用沿海省份的先進(jìn)技術(shù)。

三、技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)檢驗(yàn)

技術(shù)在省際間的擴(kuò)散現(xiàn)象使得接受技術(shù)的區(qū)域可以以較低的成本獲得技術(shù)先進(jìn)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)溢出，減小經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差距。另外，各省區(qū)的技術(shù)增長(zhǎng)既受國(guó)內(nèi)省際間的技術(shù)擴(kuò)散影響，也會(huì)受來(lái)自國(guó)外的國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散的推動(dòng)。國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散的主要渠道包括FDI和進(jìn)口貿(mào)易兩種，貿(mào)易進(jìn)口成為引進(jìn)出口國(guó)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)的最直接的渠道，本國(guó)通過(guò)進(jìn)口發(fā)達(dá)國(guó)家的最終產(chǎn)品直接分享國(guó)外研發(fā)活動(dòng)的成果，也能通過(guò)進(jìn)口中間產(chǎn)品提高本國(guó)終端商品的技術(shù)含量。FDI能彌補(bǔ)發(fā)展中國(guó)家的“資金缺口”，提高東道國(guó)的投資水平，主要通過(guò)作用于東道國(guó)的資本積累對(duì)東道國(guó)產(chǎn)生技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)。

隨著區(qū)域開(kāi)放度的提高，技術(shù)擴(kuò)散過(guò)程中區(qū)際之間的空間交互作用日趨明顯，本區(qū)域的研發(fā)投入和技術(shù)進(jìn)步對(duì)相鄰甚至其他距離較遠(yuǎn)區(qū)域都可能產(chǎn)生沖擊，同樣本區(qū)域通過(guò)FDI和進(jìn)口貿(mào)易形式獲得的技術(shù)增長(zhǎng)也會(huì)對(duì)其他區(qū)域產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用，技術(shù)的增長(zhǎng)在區(qū)際之間存在溢出效應(yīng)。因此，在考察技術(shù)擴(kuò)散過(guò)程中，區(qū)域空間相關(guān)性成為不可避免的關(guān)鍵因素。下文將利用空間面板數(shù)據(jù)模型考察中國(guó)各省區(qū)的省際技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)以及FDI和進(jìn)口貿(mào)易形式的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)。

（一）空間權(quán)重矩陣的選取

為定義區(qū)域與相鄰區(qū)域的空間相關(guān)關(guān)系，空間計(jì)量學(xué)在計(jì)量模型中引入空間權(quán)重矩陣來(lái)反映這種相關(guān)關(guān)系。本文選擇兼顧空間和經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣進(jìn)行分析。

經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的表達(dá)式為：

（1）式和（2）式中，w地理為空間距離矩陣，dij為 i省與j省省會(huì)之間的距離，省會(huì)距離可依據(jù)Gis軟件求得。省會(huì)之間地理距離近（數(shù)值小）的，其倒數(shù)就大，權(quán)重也大，相互之間的影響就大。E為地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差異性矩陣，主對(duì)角線元素為0，非對(duì)角線元素為地區(qū)間人均GDP差額的倒數(shù)，其公式為：

（二）技術(shù)空間擴(kuò)散模型的設(shè)定

在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)條件下，區(qū)域的技術(shù)水平不僅由本地的研發(fā)投入決定，還有來(lái)自其他省區(qū)和國(guó)外的技術(shù)擴(kuò)散。本地的研發(fā)投入一般分為研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和人力資本投入；來(lái)自其他省區(qū)的技術(shù)擴(kuò)散則一般由其他省區(qū)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入決定；而國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散則一般通過(guò)進(jìn)口貿(mào)易和FDI兩種渠道來(lái)實(shí)現(xiàn)。本文基于這些基本觀點(diǎn)和事實(shí)，在Romer（1996）提出的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上建立中國(guó)各省區(qū)的技術(shù)生產(chǎn)函數(shù)[14]。

（4）式中KR和LR分別表示R&D部門的資本存量和勞動(dòng)力；A表示知識(shí)存量；t表示時(shí)間，i表示不同的地區(qū)；A可以理解為來(lái)自其他地區(qū)的技術(shù)擴(kuò)散；dA是知識(shí)的增量。

本文采用DEA-Malmquist指數(shù)法所測(cè)算的全要素生產(chǎn)率指數(shù)TFP的對(duì)數(shù)來(lái)表示技術(shù)，并將其他變量也轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)數(shù)形式，為此我們的技術(shù)生產(chǎn)函數(shù)普通面板模型為：

（5）式中，KRi，t，LRi，t分別表示區(qū)域 i的 R&D 的資本存量和R&D部門勞動(dòng)力代表省際技術(shù)空間擴(kuò)散表示區(qū)域i通過(guò)FDI形式來(lái)自國(guó)外的技術(shù)擴(kuò)散表示區(qū)域i通過(guò)進(jìn)口形式來(lái)自國(guó)外的技術(shù)擴(kuò)散；Ri，t表示基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平；α，β分別是R&D勞動(dòng)力和R&D資本存量的產(chǎn)出彈性，θ衡量來(lái)自國(guó)內(nèi)其他各省區(qū)的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)系數(shù)，η為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響彈性系數(shù)，λ，τ分別為外商直接投資和進(jìn)口形式的技術(shù)擴(kuò)散系數(shù)。

由于被解釋變量（TFP）和解釋變量中的通過(guò)FDI形式來(lái)自國(guó)外的技術(shù)擴(kuò)散，以及通過(guò)進(jìn)口形式來(lái)自國(guó)外的技術(shù)擴(kuò)散之間可能存在雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，因此為緩解這一內(nèi)生性問(wèn)題，本文將所有解釋變量滯后一期。

因中國(guó)各省區(qū)在技術(shù)空間擴(kuò)散方面可能存在一定的空間效應(yīng)，如果直接利用普通面板模型忽略空間效應(yīng)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，會(huì)引起估計(jì)結(jié)果有偏，因此本文先建立非空間面板模型進(jìn)行分析，并檢驗(yàn)空間相關(guān)性的存在，再建立空間面板模型進(jìn)行估計(jì)?？臻g面板模型存在空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）及空間杜賓模型（SDM）三種主要形式。

中國(guó)各省區(qū)技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)空間滯后模型的形式為：

（6）式中，ρ為空間滯后系數(shù)，度量空間滯后項(xiàng)wlnTFPi，t-1對(duì)lnTFP的影響；w為經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣；ui為空間個(gè)體效應(yīng)；λt為時(shí)間效應(yīng)；εit為白噪聲。此模型為空間時(shí)間雙向效應(yīng)模型，如果去掉ui，則為時(shí)間效應(yīng)模型；如果去掉λt則為空間效應(yīng)模型。

中國(guó)各省區(qū)技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)空間誤差模型的形式為：

（7）式中，uit是空間自相關(guān)誤差項(xiàng)表示相鄰區(qū)域j的誤差項(xiàng)對(duì)區(qū)域i的空間影響，ρ是空間自相關(guān)系數(shù)，如果ρ=0，則簡(jiǎn)化為一般的線性回歸模型。

中國(guó)各省區(qū)技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)空間杜賓模型的形式為：

（三）變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)處理

1.被解釋變量（TFP）。全要素生產(chǎn)率（TFP）為前文中利用DEAP2.1軟件計(jì)算出的Malmquist指數(shù)。

2.R&D勞動(dòng)力及R&D資本存量（lnLR，lnKR）。解釋變量中LR和KR分別為各省區(qū)的R&D勞動(dòng)力和R&D資本存量，其中R&D勞動(dòng)力用各省區(qū)的R&D人員數(shù)表示。R&D資本存量采用永續(xù)盤存法進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式為：RDi，t=RDi，t-1（1-δ）+Ei，t-1，其中，Ei，t-1表示研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出。基期研發(fā)資本存量計(jì)算公式為：RDi0=Ei0/（gi+δ），gi為實(shí)際研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出1992—2015年的平均增長(zhǎng)率，δ為資本存量的折舊率，本文依據(jù)Coe et al.（1995）、Griliches（1990）的研究，將δ設(shè)為10%[2，15]。為了消除物價(jià)水平的影響，我們采取以消費(fèi)物價(jià)指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)的加權(quán)合成的R&D資本價(jià)格指數(shù)進(jìn)行指數(shù)平減，其中消費(fèi)物價(jià)指數(shù)的權(quán)重為0.55，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)為0.45。即加權(quán)價(jià)格指數(shù)=0.45*固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)+0.55*消費(fèi)價(jià)格指數(shù)②。

4.基礎(chǔ)設(shè)施水平（R）。由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步過(guò)程中發(fā)揮了重要作用，且公路交通在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的空間溢出效應(yīng)較為突出。因此，本文以省域公路里程數(shù)來(lái)表示各省區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)水平，公路里程包括各省區(qū)的城間、城鄉(xiāng)間、鄉(xiāng)（村）間能行駛汽車的公共道路。

外商直接投資額按照各省區(qū)固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減折算為1991年不變價(jià)格，各省區(qū)產(chǎn)出額按照各省區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減折算為1991年不變價(jià)，并按照1991—2015年的美元對(duì)人民幣匯率換算為人民幣數(shù)額③。進(jìn)口額按照各省區(qū)零售物價(jià)指數(shù)進(jìn)行平減折算為1991年不變價(jià)，并按照1991—2015年的美元對(duì)人民幣匯率換算為人民幣數(shù)額④。各國(guó)歷年的R＆D存量的計(jì)算仍使用永續(xù)盤存法，研發(fā)滯后期和折舊率采用Hur et al.（2002）的研究成果，分別為3年和13%[16]。由于數(shù)據(jù)的可得性等原因，我們最終確定的樣本期為1991—2015年，選定除香港、澳門和臺(tái)灣以外的31個(gè)省區(qū)。

（四）模型檢驗(yàn)及計(jì)量分析結(jié)果

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定的合理性，本文首先運(yùn)用非空間面板數(shù)據(jù)模型對(duì)中國(guó)各省區(qū)技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)進(jìn)行分析，再檢驗(yàn)空間相關(guān)性存在與否，如果存在空間相關(guān)性則再采用空間面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析。非空間面板模型運(yùn)用OLS估計(jì)，對(duì)于空間面板模型則采用MLE估計(jì)，其回歸結(jié)果如表1所示。面板模型回歸前先進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)及固定效應(yīng)檢驗(yàn)，其hausman檢驗(yàn)結(jié)果Chi-Sq值為25.41，且在5%顯著性水平上通過(guò)了檢驗(yàn)，因此應(yīng)采用空間面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。進(jìn)一步對(duì)時(shí)間固定效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，其結(jié)果為 F（23，30）=36.39，相應(yīng) P 值為 0.000 0，說(shuō)明應(yīng)在模型中包含時(shí)間效應(yīng)；而在檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖趥€(gè)體效應(yīng)時(shí)，其Breusch and Pagan LM檢驗(yàn)結(jié)果Chi-bar2值為3 010.40，相應(yīng)P值為0.000 0，說(shuō)明應(yīng)在空間固定效應(yīng)模型中包括個(gè)體效應(yīng)，建立個(gè)體和時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型比較合適。確定了面板模型的形式后再進(jìn)行空間自相關(guān)性的檢驗(yàn)，依據(jù)Elhorst給出的空間相關(guān)性檢驗(yàn)的法則，利用非空間面板模型構(gòu)建LM和R-LM統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)[17]。結(jié)果表明，LM-lag，LM-err，Robust LM-lag 及Robust LM-err均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明存在顯著的空間相關(guān)性，因此應(yīng)該采用空間面板模型進(jìn)行分析?？臻g面板模型的形式選擇則通過(guò)Wald和LR檢驗(yàn)來(lái)判斷，即判斷空間杜賓模型（SDM）能否簡(jiǎn)化為空間滯后模型（SAR）或空間誤差模型（SEM），由表 1可知：Wald_spatial_lag及 LR_spatial_lag均在5%顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，表明SDM模型不能簡(jiǎn)化為SAR模型；Wald_spatial_error及LR_spatial_error也均在5%顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明SDM模型不能簡(jiǎn)化為SEM模型，所以應(yīng)該選擇空間杜賓模型進(jìn)行分析。非空間面板模型及空間杜賓模型回歸最終結(jié)果如表1所示。

由表1的模型估計(jì)結(jié)果可知：SDM模型中空間自相關(guān)系數(shù)ρ值為0.188 4，且在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明地理臨近對(duì)技術(shù)增長(zhǎng)具有顯著的正向空間效應(yīng)，即中國(guó)各省區(qū)的技術(shù)增長(zhǎng)在相鄰地區(qū)之間具有顯著的空間相關(guān)性。由此可見(jiàn)，在技術(shù)空間擴(kuò)散與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂研究中如果不考慮空間相關(guān)性，將會(huì)產(chǎn)生明顯的偏誤。從反映模型對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)擬合程度的可決系數(shù)來(lái)看，普通面板數(shù)據(jù)模型的R2只有0.720 6，而空間杜賓模型的R2則提高到0.749 6，這進(jìn)一步證明了模型中加入了空間相關(guān)性后其擬合優(yōu)度更好。

各省區(qū)之間的技術(shù)空間擴(kuò)散系數(shù)為0.106 0，且在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明中國(guó)各省區(qū)之間存在顯著的正向技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)，技術(shù)在區(qū)際之間的傳播和借鑒有利于各省區(qū)的技術(shù)增長(zhǎng)。通過(guò)外商直接投資渠道的國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散彈性系數(shù)為0.391 8，且在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明FDI顯著提高了中國(guó)各省區(qū)的技術(shù)水平。貿(mào)易進(jìn)口渠道的國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散彈性系數(shù)為-0.3497，且在1%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明進(jìn)口貿(mào)易形式的技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)將顯著弱化中國(guó)各省區(qū)的技術(shù)水平。

關(guān)于空間滯后項(xiàng)，各省區(qū)之間的技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)彈性系數(shù)為0.070 3，且在5%水平上顯著，說(shuō)明相鄰省區(qū)接收的國(guó)內(nèi)其他省區(qū)的技術(shù)擴(kuò)散對(duì)本省區(qū)技術(shù)的提高有顯著正向作用。外商直接投資渠道的技術(shù)擴(kuò)散的空間滯后項(xiàng)系數(shù)回歸結(jié)果為-0.054 3，且在1%水平上顯著，即相鄰地區(qū)的外商直接投資渠道的技術(shù)擴(kuò)散對(duì)本地區(qū)的急速增長(zhǎng)具有顯著的負(fù)向影響。國(guó)際貿(mào)易形式的技術(shù)擴(kuò)散的空間滯后項(xiàng)系數(shù)回歸結(jié)果為0.049 3，且在1%水平下顯著，說(shuō)明對(duì)于中國(guó)各省區(qū)而言，鄰近省區(qū)的進(jìn)口貿(mào)易增長(zhǎng)對(duì)本區(qū)域的技術(shù)增長(zhǎng)存在一定的促進(jìn)作用。

觀察各個(gè)控制變量，可以得出以下結(jié)論：第一，R&D部門人員數(shù)對(duì)TFP影響為負(fù)，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且這種負(fù)向效應(yīng)是通過(guò)降低技術(shù)效率產(chǎn)生的，對(duì)技術(shù)進(jìn)步影響不顯著，表明總體而言，中國(guó)各省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式仍較粗放，TFP的提高對(duì)人力資本的依賴不高，甚至出現(xiàn)“相對(duì)過(guò)?！钡娜肆Y本現(xiàn)象。其空間滯后項(xiàng)為負(fù)，但不顯著，說(shuō)明相鄰區(qū)域的人力資本對(duì)本區(qū)的TFP并無(wú)顯著影響。第二，R&D部門資本存量對(duì)TFP增長(zhǎng)影響顯著為正，且這種影響是通過(guò)技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)的，表明R&D經(jīng)費(fèi)支出的增加有力地促進(jìn)了新技術(shù)和新知識(shí)的誕生，推動(dòng)了社會(huì)前沿技術(shù)進(jìn)步。其空間滯后項(xiàng)為正，但不顯著，表明相鄰省份的R&D支出對(duì)本區(qū)域的TFP提高并無(wú)明顯推動(dòng)作用。第三，省域公路里程數(shù)對(duì)TFP增長(zhǎng)有顯著正向效應(yīng)，其空間滯后項(xiàng)對(duì)TFP增長(zhǎng)有一定負(fù)向效應(yīng)，但不顯著，說(shuō)明本區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)區(qū)域技術(shù)發(fā)展具有顯著促進(jìn)作用，而相鄰區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)本區(qū)域技術(shù)發(fā)展具有一定弱化作用，但在短期內(nèi)并不能顯現(xiàn)，這也許和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)一般周期較長(zhǎng)，對(duì)技術(shù)發(fā)展的作用較緩慢有關(guān)。

表1 技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)普通面板及空間面板模型回歸結(jié)果

為進(jìn)一步考察技術(shù)空間擴(kuò)散對(duì)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提高的驅(qū)動(dòng)作用，下文將利用技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率作為被解釋變量，進(jìn)行空間面板數(shù)據(jù)回歸分析，表2的第（1）和第（2）列報(bào)告了其回歸結(jié)果；由于技術(shù)空間擴(kuò)散對(duì)TFP可能不僅僅有短期影響，也可能存在長(zhǎng)期影響。因此，為了分析技術(shù)空間擴(kuò)散的時(shí)效性，我們將解釋變量分別滯后2至3期，表2第（3）和第（4）列為其回歸結(jié)果。

表2的第（1）和第（2）列回歸結(jié)果顯示，各省區(qū)之間以及相鄰省區(qū)的技術(shù)空間擴(kuò)散對(duì)各省區(qū)技術(shù)效率的溢出效應(yīng)并不顯著，而對(duì)技術(shù)進(jìn)步的作用卻顯著為正，說(shuō)明省區(qū)之間的技術(shù)空間擴(kuò)散主要是通過(guò)技術(shù)進(jìn)步溢出而影響本區(qū)域的TFP增長(zhǎng)。同時(shí)回歸結(jié)果還顯示，外商直接投資渠道的國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散對(duì)本區(qū)域的TFP產(chǎn)生正向影響，且是通過(guò)對(duì)技術(shù)效率的正向溢出而影響了本區(qū)域的TFP增長(zhǎng)，對(duì)本區(qū)域的技術(shù)進(jìn)步溢出效應(yīng)不顯著。而進(jìn)口貿(mào)易渠道的國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散對(duì)本區(qū)域的TFP產(chǎn)生負(fù)向影響，且主要是通過(guò)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的負(fù)向溢出來(lái)影響本區(qū)域的TFP增長(zhǎng)，對(duì)本區(qū)域的技術(shù)效率的負(fù)向溢出效應(yīng)不顯著。兩者的空間滯后項(xiàng)回歸結(jié)果表明，相鄰省區(qū)的FDI對(duì)本區(qū)域存在顯著的正向技術(shù)進(jìn)步溢出效應(yīng)，但對(duì)技術(shù)效率的溢出效應(yīng)并不顯著；相鄰省區(qū)的進(jìn)口貿(mào)易對(duì)本區(qū)域的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的負(fù)向溢出效應(yīng)均不顯著。

表2 技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步回歸及技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)的時(shí)效性

表2的第（3）和第（4）列回歸結(jié)果表明，省區(qū)之間技術(shù)空間擴(kuò)散的正向效應(yīng)隨著時(shí)間推移迅速衰減，甚至在滯后3期時(shí)逆轉(zhuǎn)為負(fù)。FDI對(duì)2年、3年后的TFP增長(zhǎng)的滯后影響仍顯著為正，且衰減速度較小，說(shuō)明FDI對(duì)TFP的溢出效應(yīng)時(shí)效性較長(zhǎng)。進(jìn)口貿(mào)易對(duì)TFP的溢出效應(yīng)在滯后第2期和第3期時(shí)仍為負(fù)，說(shuō)明進(jìn)口貿(mào)易渠道的技術(shù)空間擴(kuò)散并非是中國(guó)各省區(qū)提高其全要素生產(chǎn)率的有效手段。

四、研究結(jié)論與對(duì)策建議

本文采用DEA-Malmquist指數(shù)方法對(duì)1991—2015年中國(guó)各省區(qū)技術(shù)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，運(yùn)用GeoDA軟件對(duì)技術(shù)發(fā)展分布現(xiàn)狀進(jìn)行可視化比較分析。同時(shí)，運(yùn)用空間面板數(shù)據(jù)回歸模型考察了中國(guó)省際以及國(guó)際技術(shù)空間擴(kuò)散效應(yīng)，探討了技術(shù)空間擴(kuò)散對(duì)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提高的驅(qū)動(dòng)作用以及技術(shù)空間擴(kuò)散的時(shí)效性。得到以下結(jié)論：中國(guó)各省區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要?dú)w功于技術(shù)效率的提高，各省區(qū)的技術(shù)增長(zhǎng)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距主要?dú)w咎于技術(shù)進(jìn)步水平存在較大差異。中國(guó)各省區(qū)之間存在顯著的正向技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)，且主要是由技術(shù)進(jìn)步引起，技術(shù)效率的影響并不顯著；相鄰區(qū)域接收的國(guó)內(nèi)其他省區(qū)的技術(shù)擴(kuò)散對(duì)本省區(qū)全要素生產(chǎn)率的提高也有顯著正向作用。FDI的國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)顯著為正，但貿(mào)易進(jìn)口的國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)均為負(fù)，F(xiàn)DI主要是通過(guò)影響技術(shù)效率促進(jìn)區(qū)域TFP增長(zhǎng)，而進(jìn)口貿(mào)易主要通過(guò)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的負(fù)向溢出來(lái)阻礙本區(qū)域的TFP增長(zhǎng)。相鄰地區(qū)的外商直接投資渠道的技術(shù)擴(kuò)散對(duì)本地區(qū)的全要素生產(chǎn)率提高具有顯著的負(fù)向影響，而鄰近省區(qū)的進(jìn)口貿(mào)易增長(zhǎng)對(duì)本區(qū)域的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)存在一定的促進(jìn)作用。省區(qū)之間技術(shù)空間擴(kuò)散的正向效應(yīng)隨著時(shí)間推移迅速衰減，F(xiàn)DI對(duì)TFP增長(zhǎng)的正向溢出效應(yīng)時(shí)效性較長(zhǎng)。進(jìn)口貿(mào)易對(duì)TFP的負(fù)向溢出效應(yīng)隨時(shí)間推移一直存在。

基于以上的研究結(jié)論，我們提出以下對(duì)策建議：

1.技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略應(yīng)該具有區(qū)域差異性。從以上分析可知，中國(guó)技術(shù)進(jìn)步前沿省區(qū)主要分布在沿海地區(qū)，且各省區(qū)之間存在的正向技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)主要由技術(shù)進(jìn)步引起。故應(yīng)該加大對(duì)技術(shù)先進(jìn)的沿海地區(qū)研發(fā)投入，形成技術(shù)研發(fā)的集聚效應(yīng)。而對(duì)于技術(shù)相對(duì)落后地區(qū)，一方面應(yīng)該著力于提高自身的技術(shù)吸收能力和與技術(shù)增長(zhǎng)相關(guān)的制度、管理水平的提高，為有效承接先進(jìn)地區(qū)的技術(shù)轉(zhuǎn)移奠定基礎(chǔ)，并積極利用對(duì)先進(jìn)地區(qū)技術(shù)轉(zhuǎn)移的成果，對(duì)自身的技術(shù)水平進(jìn)行提升。另一方面，可以與技術(shù)先進(jìn)地區(qū)建立區(qū)域研發(fā)聯(lián)盟，減少重復(fù)研發(fā)投入，有效整合本土與技術(shù)先進(jìn)地區(qū)的研發(fā)資源，與發(fā)達(dá)地區(qū)形成先進(jìn)技術(shù)利益共同體參與到國(guó)內(nèi)與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中。因此，地方政府應(yīng)該通過(guò)制度設(shè)計(jì)引導(dǎo)建立將區(qū)域作為整體涵蓋本地和先進(jìn)地區(qū)的研發(fā)機(jī)構(gòu)的廣泛聯(lián)盟，真正參與到先進(jìn)技術(shù)的研發(fā)體系中，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)增長(zhǎng)的共容性聯(lián)盟。

2.繼續(xù)鼓勵(lì)和吸引高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的外資來(lái)華設(shè)立高層次的研發(fā)機(jī)構(gòu)。尤其鼓勵(lì)外資企業(yè)在中國(guó)設(shè)立高端、智能、綠色等先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域以及工業(yè)設(shè)計(jì)等技術(shù)密集型領(lǐng)域的研發(fā)中心。在吸引外資研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的同時(shí)，更要支持和鼓勵(lì)國(guó)內(nèi)企業(yè)加強(qiáng)自主研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新能力，不斷改進(jìn)研發(fā)環(huán)境，助推在華外資企業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)功能的不斷提升。并盡可能地鼓勵(lì)外資企業(yè)與國(guó)內(nèi)企業(yè)合作設(shè)立研發(fā)聯(lián)盟。支持符合條件的外商投資企業(yè)與內(nèi)資企業(yè)、研發(fā)機(jī)構(gòu)合作申請(qǐng)國(guó)家科研項(xiàng)目、創(chuàng)新能力建設(shè)項(xiàng)目等。鼓勵(lì)中外企業(yè)加強(qiáng)研發(fā)合作、積極承接境外研發(fā)外包業(yè)務(wù)，并支持中國(guó)企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)積極開(kāi)展與跨國(guó)公司的知識(shí)產(chǎn)權(quán)合作，在境外開(kāi)展聯(lián)合研發(fā)和設(shè)立研發(fā)機(jī)構(gòu)，在國(guó)外申請(qǐng)專利，形成全方位、多層次、寬領(lǐng)域的國(guó)際科技合作格局。在有效承接FDI的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)的同時(shí)，逐步切實(shí)地提高國(guó)內(nèi)企業(yè)的技術(shù)吸收能力和創(chuàng)新能力，從而以創(chuàng)新技術(shù)的空間擴(kuò)散效應(yīng)帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.優(yōu)化技術(shù)研發(fā)人員的人力資本結(jié)構(gòu)。上文分析可知R&D人員數(shù)增加卻會(huì)抑制TFP增長(zhǎng)，因此應(yīng)注重研發(fā)人員的分類培養(yǎng)和交流使用。一方面，通過(guò)國(guó)際交流合作、科研院校與企業(yè)融合培養(yǎng)一批具有國(guó)際視野、具備國(guó)際領(lǐng)先技術(shù)水準(zhǔn)的高精端人才，確保技術(shù)研發(fā)的先進(jìn)性；另一方面，要加大基礎(chǔ)研發(fā)人員的跨界交流，引導(dǎo)中低端技術(shù)研發(fā)人員進(jìn)入企業(yè)的非研發(fā)崗位跨行業(yè)任職，建立技術(shù)研發(fā)崗位與其他崗位的合理交流路徑，在提升基礎(chǔ)研發(fā)人員視野的同時(shí)，也有效控制R&D人員數(shù)的非合理性增長(zhǎng)。

注釋：

①圖1中數(shù)據(jù)為歷年TFP指數(shù)及其分解的省區(qū)算術(shù)平均值。廣東省1991—2000年的固定資產(chǎn)投資指數(shù)、海南省1991—1999年固定資產(chǎn)投資指數(shù)、重慶1991—1996年固定資產(chǎn)投資指數(shù)數(shù)值缺失，均使用相應(yīng)年份的全國(guó)固定資產(chǎn)投資指數(shù)數(shù)值替代；西藏1991—2015年固定資產(chǎn)投資指數(shù)缺失，采用相應(yīng)年份西藏地區(qū)的零售價(jià)格指數(shù)（RPI）替代。

②重慶1996年之前的數(shù)據(jù)包含在四川內(nèi)，為增加樣本量，我們通過(guò)使用1997年重慶和四川這一數(shù)據(jù)的比例對(duì)1996年前的四川數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分以獲得重慶的相關(guān)數(shù)據(jù)。廣東省1991—2000年的固定資產(chǎn)投資指數(shù)、海南省1991—1999年固定資產(chǎn)投資指數(shù)、重慶1991—1996年固定資產(chǎn)投資指數(shù)數(shù)值缺失，均使用相應(yīng)年份的全國(guó)固定資產(chǎn)投資指數(shù)數(shù)值替代；西藏1991—2015年固定資產(chǎn)投資指數(shù)缺失，采用相應(yīng)年份西藏地區(qū)的零售價(jià)格指數(shù)（RPI）替代。

③廣東省1991—2000年的固定資產(chǎn)投資指數(shù)、海南省1991—1999年固定資產(chǎn)投資指數(shù)、重慶1991—1996年固定資產(chǎn)投資指數(shù)數(shù)值缺失，均使用相應(yīng)年份的全國(guó)固定資產(chǎn)投資指數(shù)數(shù)值替代；西藏1991—2015年固定資產(chǎn)投資指數(shù)缺失，采用相應(yīng)年份西藏地區(qū)的零售價(jià)格指數(shù)（RPI）替代。

④重慶1991—1996年零售物價(jià)指數(shù)數(shù)值缺失，均使用相應(yīng)年份的全國(guó)固定資產(chǎn)投資指數(shù)數(shù)值替代。

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