王 蕾

一、 引 言

改革開放30多年來，中國的經濟貿易發(fā)展迅猛。1978至2016年間，中國的進出口貿易總額由206.4億美元增至39586.44億美元，其中，出口額由97.5億美元提升到3.75萬億美元。2013年中國更是在貨物貿易出口方面表現強勢，一舉超過美國，成為全球最大的貨物貿易國。然而，在全球價值鏈當中，中國大多情況下處于加工階段,導致了中國出口的商品附加值較低，就“中國制造”的出口商品而言，這些商品質量與核心競爭力較差，總而言之，我國出口貿易呈現出“大而不強”的特征。也正是由于這些大量的低價工業(yè)品使中國成為發(fā)達國家“欺負”的對象，部分發(fā)達國家時不時地針對中國的低質量產品實行技術性貿易壁壘和反傾銷政策。此外，2008年世界金融危機使中國的經濟貿易發(fā)展速度放緩，2008-2016年，我國貨物貿易出口增長率依次為25.7%、17.2%、-16.0% 、31.3% 、20.3% 、7.9%、7.97%、6.1%、4.3%。由此可見，中國面臨的是日益嚴峻的國際經濟貿易環(huán)境。

在此背景下，一國想要繼續(xù)依賴其資源方面的比較優(yōu)勢來獲得出口貿易的競爭力將變得尤為困難，不斷更新的先進科學技術和生產方式越來越受到世界各國和企業(yè)的重視，他們意識到科學技術所帶來的比較優(yōu)勢能提升其產品國際競爭力，而非原料成本比較優(yōu)勢?？茖W技術要轉換成先進生產力其最佳路徑是實施技術創(chuàng)新,因而技術創(chuàng)新是改善和保持一個國家貿易競爭力的必然選擇。中國各地區(qū)為了在新一輪經濟貿易發(fā)展中保持持續(xù)競爭力，已經紛紛加大創(chuàng)新投入力度，積極構建區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)，力圖更好地進行技術創(chuàng)新,提升各個地區(qū)創(chuàng)新績效。

那么，技術創(chuàng)新是否確實會與出口貿易額產生關聯？已有研究驗證了兩者的聯系:早期的學者多從純理論的角度闡明技術創(chuàng)新對出口貿易的影響：技術差異和生命周期模型被認為是最早將技術創(chuàng)新作為出口貿易影響因素的模型，就技術差異模型而言，學者Grossman等(1991)認為北方國家和南方國家的雙邊或多邊出口貿易模式是由前者技術創(chuàng)新和后者的技術模仿決定的。在生命周期模型中，Klepper(1996)指出產品生命周期分成不同階段,而且不同階段對產品出口貿易額影響程度不同。在產品生產初期，對出口貿易的影響較大的是產品創(chuàng)新；在該模型的后期，對出口貿易的主要影響因素則變成生產創(chuàng)新。近年來，學者考察技術創(chuàng)新對出口貿易的影響的角度之一則是基于Melitz(2003)提出的異質性企業(yè)國際貿易模型，他們借鑒該模型并從企業(yè)層面出發(fā)，認為只有當企業(yè)的生產率較高的時候才會進行產品出口，而企業(yè)生產率提升主要依賴于技術創(chuàng)新,所以提高企業(yè)的技術創(chuàng)新程度因而提高其生產率能夠使出口貿易得到良性發(fā)展。此后，在理論基礎上學者多從實證分析層面考察技術創(chuàng)新與出口貿易的關系：如謝軍等(2010)使用專利申請授予量來衡量地區(qū)的技術創(chuàng)新能力，并選取廣東、江蘇、浙江三個出口大省作為考察對象，比較三者的技術創(chuàng)新能力，通過一般線性模型(General Linear Model)研究三省的企業(yè)所被授予不同專利類型對其出口績效的影響有無異同，分析發(fā)現三個地區(qū)之間的不同專利類型對出口績效影響程度確實存在差異。以上研究成果可以說明，區(qū)域創(chuàng)新活動與出口貿易之間確實存在著某種關聯，但具體來說，區(qū)域創(chuàng)新績效究竟是如何影響出口貿易規(guī)模的，仍需進一步實證分析來檢驗。

學術界關于技術創(chuàng)新對出口貿易產生影響已達成共識，也有相關文獻對創(chuàng)新績效與出口貿易進行了研究，但可能由于數據缺失以及方法難題，以往的研究可能還存在以下兩個方面的不足。

第一，關于區(qū)域創(chuàng)新績效的測度問題。對創(chuàng)新績效的評價有不同的方法，學者們普遍使用的方法之一是前沿分析法(前沿分析模型)(向堅等，2011)，該模型可以被分為兩種基本類型, 即參數和非參數模型。參數模型包括兩種類型，其一是絕對模型，其二是隨機模型，后者適用于多投入單產出模型。對于非參數模型而言，數據包絡分析方法(DEA)是該模型中最常用的方法，且適用于多投入多產出情形。此種方法簡單地將創(chuàng)新體系看成一個投入產出系統(tǒng)，其不足之處在于只關注創(chuàng)新資源的利用效率而忽略了對創(chuàng)新績效的總體水平的考察，同時將技術的外生性變量對創(chuàng)新的作用排除在外。此外，關于區(qū)域創(chuàng)新績效評價指標的選取，國內外學者的研究結論也不盡相同。學術界有采用專利來衡量創(chuàng)新成果，如劉鳳朝等(2005)認為專利是對該區(qū)域科技綜合實力及原始創(chuàng)新能力的客觀反映，蔣天穎(2013)、劉加林等(2011)、程葉青等(2011)、李婧等(2010)也沿用了該種方法衡量區(qū)域創(chuàng)新績效。然而蘇屹等(2012)認為選擇新產品產值作為衡量指標比專利數更加科學、合理。隨后，解學梅等(2015)學者的研究在考察創(chuàng)新績效時同時納入了專利變量和新產品變量，具體為近3年企業(yè)專利數量增長率、企業(yè)新產品開發(fā)項目數增長率、企業(yè)改良新產品開發(fā)項目數增長率和企業(yè)新產品銷售比例4個指標。白俊紅等(2015)學者則從創(chuàng)新效率的角度，認為效率的高低比專利的多與少、新產品銷售收入的大與小等直接產出指標更加客觀真實地反映某地區(qū)的創(chuàng)新水平和能力，基于此，他們采用區(qū)域創(chuàng)新的效率水平來表征區(qū)域創(chuàng)新的績效。隨后，譚俊濤等(2016)指出在衡量區(qū)域創(chuàng)新績效時，一方面應該涵蓋創(chuàng)新效率, 另一方面應考慮區(qū)域創(chuàng)新產出成果，因此分別構建區(qū)域創(chuàng)新投入和區(qū)域創(chuàng)新產出指標體系。具體來說，創(chuàng)新投入要素選取R&D經費內部支出數目、R&D人員全時當量和研發(fā)機構和高等院校數目等指標，創(chuàng)新產出包括國內3種專利申請授權量、國外主要檢索工具收錄論文數、高技術產業(yè)新產品產值、技術市場成交合同金額等指標。也有一些學者將區(qū)域創(chuàng)新看作一項知識的生產活動，如魯釗陽等(2012)和冉光和等(2013)。以往學者采取的方法簡易可行，可操作性強，然而需要指出的是，區(qū)域創(chuàng)新績效不僅包括創(chuàng)新投入對技術的改進和產品質量的提高，還包括其對社會和經濟的促進效應，因此以上研究都尚未全面、客觀地反映技術創(chuàng)新投入和產出的績效，對區(qū)域創(chuàng)新績效的測度仍需進一步完善。

第二，從空間相關角度考察區(qū)域創(chuàng)新對出口貿易量的影響。中國各地區(qū)的貿易發(fā)展聯系緊密，對于這種在不同區(qū)域上產生的經濟貿易行為，新經濟地理學指出地理空間上的經濟行為都存在空間依賴性。Anselin(1998)認為，幾乎所有的空間數據都具有空間相關性或空間依賴性。Porojan(2001)在采用重力方程分析貿易問題時，得出引入空間相關因素與否將會使得估計結果明顯不一致的結論。因此區(qū)域貿易問題的研究也不能忽視空間相關性問題，然而目前關于區(qū)域貿易問題的研究極少涉及到空間相關性，本文將考慮各省市出口貿易量的空間相關性，研究區(qū)域創(chuàng)新績效對出口貿易額的影響。

本文將依據2010-2016年中國大陸30個省市(西藏除外)的面板數據建立空間計量模型，對以下幾個問題進行研究：第一，建立區(qū)域創(chuàng)新績效評價體系，對中國大陸30個省市2010-2016年的創(chuàng)新績效進行測度，研究30個省市區(qū)域創(chuàng)新績效近幾年的變化趨勢，剖析各地區(qū)創(chuàng)新績效的特征和規(guī)律。第二，在此基礎上，從空間相關角度研究各地區(qū)的創(chuàng)新績效對其出口貿易量的影響。探討前者是否對后者產生影響？如果有，影響有多大？本文較以往研究有以下幾點創(chuàng)新之處：其一，現有文獻大多采用單一指標來衡量區(qū)域創(chuàng)新的投入和產出，本文將基于科技成果和經濟效益兩方面，采用多個指標來衡量區(qū)域創(chuàng)新績效，從而能夠更加全面客觀地描述各個地區(qū)創(chuàng)新水平。其二，以往文獻較少考慮空間相關性，然而對于出口貿易這一空間經濟行為，空間依賴性不容忽視，本文將考慮空間相關因素研究區(qū)域創(chuàng)新對出口貿易的影響。

二、 研究方法及模型建立

1. 空間計量模型

某種經濟現象或某一屬性一旦涉及到空間單元，就無法避免地受到其他相鄰的空間單元的影響。李婧等(2010)指出在有關區(qū)域問題的研究中，一個不容忽視的現象就是區(qū)域之間的空間相關性。我們需要通過空間計量模型來體現這些相關關系。Anselin 等(1988)提出了空間誤差模型(Spitial Error Model，SEM)和空間自回歸模型(Spitial Autoregressive Model，SAR)，并在對截面數據進行改進的基礎上，首次對面板數據進行空間計量分析。此后，學者多采用該種空間計量模型。面板數據的空間計量模型可以用下式表示：

(1)

SAR:Yt=ρWYt+Xtβ+ψt

(2)

其中，Yt表示t時期所有主體的被解釋變量的觀測值，用N×1 向量表示。Xt為解釋變量的觀測值，用N×K向量表示。ρ是空間自回歸系數，表明解釋變量在多大程度上受空間相關性的影響。β為解釋變量的回歸系數。W為空間權重矩陣，δ、ρ為空間相關系數；并且，空間權重矩陣的主對角線取值為0，用n×n階矩陣表示。μ、Ψt為隨機擾動項，用N×1 向量表示。

在本文中，若空間計量模型選擇SEM模型，則回歸方程的模型為：

lnYit=β0+β1lngdpit+β2lninpit+β3lnlarit

+β4lncarit+β5lnterit+β6lnnsrit

+β7lnfdiit+ψit

ψit=δWψit+εit

(3)

若空間計量模型選擇SAR模型，則回歸方程的模型為：

lnYit=αit+ρWlnYit+β1lngdpit+β2lninpit

+β3lnlarit+β4lncarit+β5lnterit

+β6lnnsrit+β7lnfdiit

(4)

(3)、(4)式的lnYit為地區(qū)i在t時期時的出口貿易額的對數值(i=1,2…，30，t=1,2…，7)，lninp為核心變量創(chuàng)新績效的對數值，lngdp、、lnlar、lncar、lnter、lnnsr、lnfdi分別為各省市的國民收入總量、勞動力稟賦、資本稟賦、土地豐裕程度、自然資源豐裕程度、外商直接投資金額的對數值。β、δ、ρ、W等與(1)、(2)式中相同。

2. Moran I檢驗方法及其散點圖

Moran指數是檢驗一個空間主體單元與其他空間主體單元(前者與后者相鄰或非相鄰)的相關性及程度，該指數可以反映空間單元是否具有空間相關程度。具體的定義公式如下：

(5)

其中，xi表示i主體的觀測值，n表示主體的個數，Wij為空間權重矩陣。S2是觀測值的方差?？梢詸z驗，Moran指數的值的范圍為[-1,1]。若計算出某主體的Moran指數是正(負)數時，表示該主體的經濟行為具有正(負)空間相關性，Moran指數值的絕對值越大表示空間相關程度越大。

Moran指數旨在反映空間相接或相近的地區(qū)間某種屬性(如經濟屬性、社會屬性等)相似程度，揭示的是區(qū)域活動的全局空間相關性，Moran散點圖是以圖形的形式來描述局域空間相關性，從而說明貿易出口活動的高(或低)觀測值的空間聚集。地區(qū)與地區(qū)之間的四種局域空間形式對應著Moran散點圖的四個象限。具體對應關系表述為，若某地區(qū)及與其鄰接的地區(qū)取值分別為高觀測值-高觀測值、低觀測值-高觀測值、低觀測值-低觀測值、高觀測值-低觀測值，則這些地區(qū)取值分別處于Moran散點圖的第一、二、三、四象限。

3. 空間權重矩陣

地區(qū)之間的相關程度可以用空間權重矩陣表征。本文將采用空間鄰接矩陣，這些地區(qū)在地理位置上是鄰接關系，如北京和天津，則可構建鄰接矩陣W1。矩陣W1上的元素形式如下：

(6)

三、 變量、指標的選取與數據來源

本文研究的是空間相關視角下區(qū)域創(chuàng)新績效對出口貿易規(guī)模的影響，首先通過構建區(qū)域創(chuàng)新體系來對中國大陸30個省市的創(chuàng)新績效進行評價，同時在檢驗各地區(qū)出口貿易的空間相關性基礎上，通過構建空間計量模型，實證檢驗并分析區(qū)域創(chuàng)新績效對出口貿易規(guī)模的影響。具體的變量和指標如下：

1. 被解釋變量的選取

近年來，中國各省市出口貿易規(guī)模整體上呈現下降的趨勢，本文選取的是各省市的對外出口貿易總額作為被解釋變量，探討區(qū)域創(chuàng)新績效及其他控制變量對出口貿易額的影響。

2. 核心解釋變量

本文核心解釋變量是區(qū)域創(chuàng)新績效，所以采用哪些指標表征區(qū)域創(chuàng)新績效以及使用何種方法對其進行評價就顯得尤為重要。迄今為止，國內外學者對于區(qū)域創(chuàng)新績效尚無一個統(tǒng)一的定義，但其宗旨認為區(qū)域創(chuàng)新績效意指區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)在創(chuàng)新方面所取得的成績和創(chuàng)新的效率。本文認為對創(chuàng)新績效不能簡單地用科技成果數量、技術提高程度等衡量，創(chuàng)新所帶來的經濟效應是其最終目的。本文在以往文獻的基礎上，采用各地區(qū)專利授權數、國際三大數據檢索系統(tǒng)(SCI、EI、ISTP)收錄的科技論文數、技術市場成交額來反應創(chuàng)新投入所帶來的科技成果，用新產品銷售收入、高技術產品出口貿易額來體現創(chuàng)新投入所帶來的經濟效益。核心解釋變量的指標選取及數據來源如表1所示。

表1 區(qū)域創(chuàng)新績效測度體系

對各二級指標的選取，是對區(qū)域創(chuàng)新績效的客觀反映。

專利是最能體現一個國家或地區(qū)自主創(chuàng)新能力的指標,專利授權的過程有著客觀的標準，其數量是屬于科技成果中較為重要的一部分，它和創(chuàng)新關系非常密切，因此選取專利授權數作為衡量區(qū)域創(chuàng)新中科技成果的二級指標是比較可靠的。

國內外三大檢索系統(tǒng)收錄的科技論文數是衡量地區(qū)創(chuàng)新能力的主要指標，是對創(chuàng)新活動進行財力和人力投入后產生的成果,體現了一個地區(qū)創(chuàng)新活動人員的素質與創(chuàng)新能力。因此，選取國內外三大檢索系統(tǒng)收錄的科技論文數是可行的。

技術市場成交額反映科技中介服務的成熟度和科技成果轉化能力，作為將創(chuàng)新投入轉化為最終的經濟效益的媒介，是創(chuàng)新的中間產出結果，本文采用的技術市場成交額指全國技術市場合同成交項目的總金額。

新產品銷售收入可以較好地反映創(chuàng)新成果的應用和商業(yè)化水平，能比較好地反映創(chuàng)新投入對經濟發(fā)展所做的貢獻。

高技術產品貿易額指空間主體單元通過創(chuàng)新形成新產品收入與技術性收入總額。

在所有二級指標都確定好之后，就要對區(qū)域創(chuàng)新績效進行度量。首先，需要對各指標賦權，本文采用的方法是熵值賦權法。熵值法通過利用各指標的熵值所提供信息量的大小來決定指標權重的大小，具有科學、真實、全面的性質。熵值法需要對各指標的原始數據進行標準化處理(由于各指標數據單位不一致)，標準化是通過(5)式來完成的：

(7)

其中mij表示i地區(qū)創(chuàng)新績效的第j個二級指標原始值(i=1,2…，30，j=1,2…5)；max(mij)、min(mij)為第j個二級指標的原始數據最大值與最小值；Iij表示i地區(qū)創(chuàng)新績效的第j個二級指標標準化處理過后的數據，對各指標數據進一步計算熵值：

(8)

(9)

n表示地區(qū)個數(在本文中n=30)，特別地，xij=0時，根據數學求極限的知識，

(10)

得到各個指標最終的權重值，用公式表示為(11)：

(11)

(i=1,1…m)，m表示二級指標數(本文中m=5)。通過熵值法賦值后，得到各二級指標的賦權結果如表2所示。

表2 創(chuàng)新指標權重值

3. 控制變量

地區(qū)出口貿易量受到很多因素的影響，地區(qū)的經濟發(fā)展水平如GDP(或人均GDP)、地區(qū)要素稟賦或豐裕程度都會對該地區(qū)的出口貿易規(guī)模和結果產生顯著影響，這已是學術界達成的共識。實際利用外商投資額(FDI)也被證實過是出口貿易的影響因素之一，如林吉雙等(2008)對廣東省出口貿易影響因素的實證分析中，發(fā)現了FDI對該地區(qū)的出口貿易的促進作用顯著。本文將會采用中國30個省市的人均GDP、勞動力稟賦(lar)、資本稟賦(car)、土地豐裕程度(ter)、自然資源豐裕程度(nsr)、地區(qū)引進的外商直接投資(fdi)等作為控制變量。其中，勞動力稟賦采用各地區(qū)當年從業(yè)人員與全國從業(yè)人數之比衡量；資本采用各地區(qū)當年人均固定資本形成總額與當年全國人均固定資本形成總額之比衡量；土地豐裕程度用城市非建筑面積來測度，由于數據可得性需要通過城市建筑面積進行轉換，公式表示為(1-城市建筑面積/行政區(qū)域土地面積)；自然資源豐裕程度選取采掘業(yè)就業(yè)人數占該地區(qū)全部從業(yè)人數的比例來表示；外商直接投資用來反映地區(qū)開放度?？刂谱兞康臄祿紒碓从趪医y(tǒng)計年鑒。

四、 實證分析

1. 中國大陸30個省市創(chuàng)新績效值

表3報告了2010-2016年中國大陸30個省市創(chuàng)新績效值，結果顯示：

第一，全國大陸30個省市創(chuàng)新績效值排名基本維持不變。2010-2016年廣東、江蘇、北京、上海的創(chuàng)新績效值連續(xù)7年排名前四，且與其他省份的創(chuàng)新績效值差距非常大，就創(chuàng)新績效值而言，排名靠前的這些省市與排名靠后的省市(新疆、海南、青海、寧夏)有幾百倍的差距，雖然表3所報告的數值與測量方法有關，但是表征的創(chuàng)新績效差距卻不容置疑。

第二，創(chuàng)新績效值與區(qū)域有很大關聯。2010-2016年，創(chuàng)新績效值大體呈現出東、中、西部由高到低的局面。其中東部以江蘇、廣東為首，中部如四川、重慶等地，西部的創(chuàng)新績效值在全國范圍內靠后，如新疆、青海等地。

第三，就創(chuàng)新績效增速而言，安徽、新疆、海南等地多年排名靠前，而上海、北京等地多次排名靠后，說明中西部地區(qū)雖然在創(chuàng)新績效方面雖然不及東部地區(qū)發(fā)展得靠前，但這些地區(qū)還是有很大的發(fā)展空間。此外，中國大陸30個省市在2011-2012年創(chuàng)新績效增速最大，說明該時間內全國在創(chuàng)新方面，取得的發(fā)展成果較其他年份要好。

對給排水管道進行布置、設計時應結合整個礦山總圖規(guī)劃。在管線設計過程中，要充分考慮管線的可用性，在可用性的基礎上再考慮安全性。此外，還需對管線布置的簡潔性和美觀性進行優(yōu)化。給排水管道布置、設計包含以下內容：

2. 中國大陸30個省市出口貿易額的空間相關性

中國大陸30個省市出口貿易額的Moran I指數用以解釋出口貿易額的空間自相關性，表4顯示了2010-2016年中國大陸30個省市出口貿易額的Moran I指數及其變動情況。從表4可以看出，2010-2016年中國大陸30省市貿易額Moran I指數值在0.133-0.166之間變動，且都通過了10%水平的顯著性檢驗，表明2010-2016年中國大陸30省市貿易額均存在正向空間相關性，各省市出口貿易額會在一定程度上受到其他省市出口貿易額的影響。這意味著如果不考慮出口貿易額的空間相關性，將會對估計結果產生一定程度的偏差。

此外，出口貿易額與區(qū)域也存在一定的聯系。新疆、甘肅、寧夏、四川、重慶及內蒙古等地屬于低觀測值-低觀測值區(qū)域；廣東、浙江、上海、江蘇、北京等地屬于高觀測值-高觀測值區(qū)域；海南屬于高觀測值-低觀測值區(qū)域；其他區(qū)域的出口貿易額并沒有顯著的分布特征。出口貿易之所以出現該現狀的原因如下：第一，處于低觀測值-低觀測值區(qū)域的新疆、內蒙古等地經濟發(fā)展水平和地區(qū)開放度較低導致貿易量普遍比較少；第二，江浙滬等地屬于東部沿海地區(qū)，有著得天獨厚的地理位置，經濟發(fā)展水平高，是國家重點發(fā)展區(qū)域，這些地區(qū)貿易量高這是無可厚非的。

表3 2010-2016年中國大陸30個省市創(chuàng)新績效值

3. 空間計量結果分析

(1) 平穩(wěn)性檢驗。平穩(wěn)性檢驗的目的是最大程度上減少“偽回歸”，使數據有效性得到保證。本文采取LLC檢驗和ADF檢驗兩種方法來考察數據是否存在單位根。如果LLC檢驗和ADF檢驗結果均拒絕了原假設，則此面板序列是平穩(wěn)的，反之則是非平穩(wěn)序列。

根據表5所展示的結果可知，所有的樣本數據都通過了10%水平的顯著性檢驗，表明此面板數據是平穩(wěn)的。本文進一步采用KAO檢驗方法對樣本數據進行協整檢驗，得到了唯一的ADF統(tǒng)計量值為-0.6602，P值為0.000，即通過了1%水平的顯著性檢驗，說明此面板數據間存在協整關系，對其進行的回歸估計結果不存在“偽回歸”現象。

(2) 回歸結果分析。首先，若采用最小二乘法(OLS)模型來進行回歸，即不考慮變量的空間相關性。從表6所報告的結果來看，多數變量通過1%水平的顯著性檢驗，個別變量通過了10%和5%的顯著性檢驗；調整后的可決系數為0.889，F值為236.053，

注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%的統(tǒng)計水平上顯著，下同。

表5 樣本數據平穩(wěn)性檢驗結果

整體上用OLS模型估計的結果較好。然而，D-W統(tǒng)計值為0.599，這表明變量之間存在相關性，與前文所述的各省市的出口貿易額是具有空間相關性的觀點是一致的，基于此，本文建立消除變量之間空間相關性的空間面板模型就很有必要。

表6 OLS估計結果

根據表7的LM檢驗結果可以進一步得出，LMERR未能通過10%水平的顯著性檢驗，LMLAG以及R-LMLAG 均通過了5%水平的顯著性檢驗，可大致地判斷出SAR模型的估計效果相對于SEM模型更加適用于本文對區(qū)域創(chuàng)新績效和出口貿易的考察，因此本文將根據SAR模型的回歸結果對二者之前的關系進行分析。

表7 LM檢驗結果

表8中nonF、sF、tf及stF分別表示無固定效應(no fixed effects)、空間固定時間不固定效應(spatial fixed effects)、時間固定空間不固定效應(time period fixed effects)、空間和時間都固定效應(spatial and time period fixed effects)。

分析比較OLS模型和SAR模型中所得出的結果，估計結果sF，即空間固定時間不固定效應時各解釋變量基本都通過了顯著性檢驗，明顯優(yōu)于估計結果OLS和SAR中nonF、tF和stF效應。具體表現在sF估計結果有6個變量通過了至少5%水平的顯著性檢驗，在四個估計結果中是數目最多且結果最好；此外，sF估計結果的空間相關系數通過了5%水平的顯著性檢驗，進一步證實了各省市出口貿易額存在空間相關性的假定。因此，本文后續(xù)將會在估計結果sF上進行討論。事實上，中國出口貿易活動存在結構性差異，中國東部和南部地區(qū)的出口貿易普遍高于中西部，所以忽略出口貿易結構性差異影響的估計，勢必會導致結果的偏差。在無固定效應估計nonF中，假定地區(qū)之間具有相同的出口貿易規(guī)模發(fā)展水平，顯然不能體現出口貿易規(guī)模的空間性差異；在時間固定效應影響的估計tF中，考慮了時期的因素，但同時也忽略了地區(qū)因素的影響，也會造成估計結果一定程度的偏差。在空間和時間都固定的tsF估計結果中，同時考慮了出口貿易規(guī)模空間差異性和時間影響，避免了由于存在空間和時間差異而產生的估計結果偏差，應該能夠更加準確地反映實際情況，但從結果中我們可以看到，在估計結果中，多數變量并沒有通過顯著性概率檢驗。事實上，空間固定效應反映的是隨區(qū)位變化的背景變量對穩(wěn)態(tài)水平的影響，而時間固定效應則反映隨時間變化的背景變量對穩(wěn)態(tài)的影響。前一種效應表現出經濟結構和自然稟賦的影響，后一種效應反映經濟周期、突發(fā)事件等隨時間變化的影響，這種影響不僅表現在當期，而且對若干時期后還將具有影響與輻射的作用，因此時間固定效應模型的估計結果tf、stF并不理想就合情合理。

表8 SAR模型估計結果

具體地，就sF估計結果而言，其中，國民收入、創(chuàng)新績效值、勞動力稟賦、資本稟賦都對出口貿易有顯著影響，都通過了1%水平的顯著性檢驗，自然資源豐裕程度、外商直接投資(地區(qū)開放度)回歸系數通過了1%水平的顯著性檢驗。這說明，一個地區(qū)的國民收入(表征經濟發(fā)展水平)對該地區(qū)的出口貿易額的影響很大，如江蘇、廣東等地的經濟發(fā)展水平對其出口貿易額有很大的促進作用，新疆、青海等地經濟發(fā)展水平較為落后，其出口貿易額也較為靠后；地區(qū)的創(chuàng)新績效值對其出口貿易額影響也比較大，當創(chuàng)新績效對數值每提高1%時，出口貿易額對數值將會提高0.549%，創(chuàng)新績效對該地區(qū)的出口貿易額的重要程度可見一般。勞動力稟賦將會對出口貿易額產生正向的影響，這可能是因為一地區(qū)勞動力占比越高，將會導致其加工貿易額越大，對出口貿易額會有提升的作用。如江蘇省是加工貿易和總貿易額大省，所以其勞動力稟賦的提升會導致出口貿易額的提升。資本稟賦會對出口貿易額產生負向影響，這可能是由于當地區(qū)固定資本越多時，其資本占比將會越高，表現為資本稟賦越大，當該地區(qū)固定資本太多而不能創(chuàng)造出新的資本時，將會對其經濟發(fā)展不利，進一步地會對其出口貿易額產生一定的負向影響。土地資源豐裕程度對出口貿易的影響不顯著,自然資源豐裕程度會對出口貿易產生正向的影響。這里可能有兩方面的解釋。第一，如果A地區(qū)的自然資源較B地區(qū)豐裕，則A地區(qū)就會擁有自然資源的比較優(yōu)勢，這對其出口貿易額的貢獻是正的就理所當然了；第二，國家政策導向及地理位置的不同將會產生很大作用，如中國的西部地區(qū)和東部地區(qū)，盡管現狀是西部地區(qū)的自然資源較東部地區(qū)豐裕，但國家政策導向及地理位置使得東部地區(qū)的出口貿易額遠遠領先于西部地區(qū)。自然資源豐裕程度會對出口貿易產生是正向還是負向的影響取決于兩方面的作用。在本文中可能是前者作用大于后者。對于FDI來說，一個地區(qū)的開放度越高，就越能降低貿易壁壘，實際上，貿易壁壘的程度高低已經越來越成為出口貿易額大小的重要因素。

五、 結論與建議

本文運用2010-2016年間中國大陸30個省市地區(qū)面板數據，考察區(qū)域創(chuàng)新績效對出口貿易額的影響。首先通過熵值法對各地區(qū)的出口貿易額進行測度，發(fā)現在2010-2016年間，中國大陸30省市創(chuàng)新績效值排名基本維持不變，以廣東、江蘇、北京、上海等地為首；創(chuàng)新績效值與區(qū)域位置有關聯，創(chuàng)新績效值大體上呈現東高西低的局面，并且差距很大；創(chuàng)新績效值增速西部地區(qū)比東部地區(qū)要快，表明西部地區(qū)在發(fā)展創(chuàng)新活動方面有很大潛力。

緊接著通過Moran I檢驗估計結果可知，出口貿易額的空間相關性問題不容忽視，因此在構建空間計量模型的基礎上，考察了區(qū)域創(chuàng)新績效對出口貿易額的影響，結果發(fā)現區(qū)域創(chuàng)新績效與出口貿易額具有顯著的正向相關關系。

從政策層面來說，首先，加大力度提高區(qū)域創(chuàng)新績效值，其中提高專利授權數、三系統(tǒng)論文收錄數、技術市場成交額、新產品銷售收入、高技術產品貿易額是提升區(qū)域創(chuàng)新能力的重要途徑。其次，東部地區(qū)要不斷將研發(fā)人員自身的經驗知識和專業(yè)技能催化成高效的生產力，使知識和技術成為提升區(qū)域創(chuàng)新能力的重要資源，提高這些地區(qū)創(chuàng)新績效；中西部地區(qū)要利用自身的資源優(yōu)勢，借鑒東部地區(qū)提高創(chuàng)新績效的路徑，進而不斷提高自身的創(chuàng)新績效；東西部地區(qū)加強地區(qū)間創(chuàng)新合作，建立鄰近地區(qū)間人才、技術資源共享機制，從而實現區(qū)域創(chuàng)新協調發(fā)展。在提高地區(qū)貿易量方面，最重要的是通過以上方法提升區(qū)域創(chuàng)新績效來提高該地區(qū)的出口貿易額，促進地區(qū)的經濟貿易發(fā)展。第二，地區(qū)經濟發(fā)展水平、要素稟賦、也能影響地區(qū)出口貿易量。那么，各地區(qū)應采取科學的、可持續(xù)的、因地制宜的發(fā)展方式來提高自身經濟水平，如上海、廣東等地區(qū)是金融、科技的發(fā)展中心，利用其優(yōu)勢(地理位置優(yōu)勢、資金優(yōu)勢、易于吸引人才優(yōu)勢)來進一步提升經濟水平；中部地區(qū)如云南等地利用其自然資源優(yōu)勢更好地發(fā)展這些地區(qū)的產業(yè)，如煙草產業(yè)、電力產業(yè)、生物產業(yè)等。當地區(qū)經濟發(fā)展水平提升了，貿易量也會有所增長。最后，各地區(qū)應當在政策允許的情況下，盡可能地提升其開放度，引進外資，認識到“引進來是為了更好地走出去”的優(yōu)越性，進而提高地區(qū)貿易水平。

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