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        中國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)研究

        2019-08-20 01:33:54潘雄鋒艾博薇
        運籌與管理 2019年7期
        關(guān)鍵詞:效應(yīng)區(qū)域模型

        潘雄鋒, 艾博薇, 明 楊

        (大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,遼寧 大連 116024)

        0 引言

        由于我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、自然地理條件等原因,造成了各地區(qū)之間的創(chuàng)新能力存在較大不均衡性。在這種背景下,研究如何縮小我國各地區(qū)創(chuàng)新能力的差距、實現(xiàn)各地區(qū)創(chuàng)新能力的協(xié)調(diào)發(fā)展成為學(xué)術(shù)界重點關(guān)注的問題,而推進(jìn)區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的擴(kuò)散和溢出被認(rèn)為是其中最重要的一條途徑,相關(guān)的研究包括:Verspagen認(rèn)同區(qū)域創(chuàng)新存在較強(qiáng)空間溢出效應(yīng),并借鑒新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的相關(guān)知識對這種區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了理論闡釋[1]。Cani?ls和Verspagen通過分析得到區(qū)域間的空間溢出效應(yīng)會隨著地理空間距離的縮小而不斷增強(qiáng)的結(jié)論,并以此為依據(jù)構(gòu)建了技術(shù)創(chuàng)新溢出模型[2]。Keller通過對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)按照距離加權(quán)而得出區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)顯著為正,從而證實了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)的存在[3];Lim通過專利數(shù)據(jù)對美國區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了實證分析,結(jié)果得到美國區(qū)域間存在顯著的空間溢出效應(yīng)[4]。Fischer和Varga基于空間計量方法對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了證實,并得出區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出顯著的距離衰減趨勢[5];Bode通過對德國的實證分析發(fā)現(xiàn)存在顯著的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)[6];LeSage 等通過Bayes層級空間計量模型對比分析了技術(shù)鄰近與地理鄰近對技術(shù)創(chuàng)新溢出的作用效應(yīng),研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)近鄰性對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生溢出的效應(yīng)大于地理近鄰性[7]。舒元通過對我國省際技術(shù)創(chuàng)新的空間擴(kuò)散效應(yīng)進(jìn)行實證分析的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)北京、上海、廣東是我國三大技術(shù)擴(kuò)散中心,它們對周邊省份存在較強(qiáng)的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)[8];蘇方林運用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法對我國各省的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出進(jìn)行了研究,最終得出區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出具有一定的空間地理依賴性[9];符淼運用空間面板模型考察了地理距離和技術(shù)創(chuàng)新外溢效應(yīng)的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)隨著空間距離的增加,技術(shù)創(chuàng)新外溢效應(yīng)呈現(xiàn)出逐步縮小的趨勢[10];劉和東通過實證分析考察了我國區(qū)域間產(chǎn)學(xué)研合作的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng),結(jié)果證實了產(chǎn)學(xué)研合作這種溢出效應(yīng)的存在[11];張戰(zhàn)仁運用探索性空間數(shù)據(jù)分析工具研究了中國各省區(qū)專利產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng),結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展存在隨時間推移而日益加大的正向溢出性[12]。谷國鋒等運用空間面板數(shù)據(jù)模型對我國區(qū)域創(chuàng)新的溢出效應(yīng)進(jìn)行了實證檢驗,并證實了我國區(qū)域科技創(chuàng)新確實存在空間溢出效應(yīng)[13]。Guastella等利用歐盟25個地區(qū)的數(shù)據(jù),研究了空間異質(zhì)性和地理特征對研究歐洲創(chuàng)新區(qū)域溢出效應(yīng)可能產(chǎn)生的估計偏差[14]。王崇鋒采用Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)回歸模型,以2009~2012年中國大陸30個省級經(jīng)濟(jì)單元為研究對象,構(gòu)建了創(chuàng)新投入因子、知識溢出因子和創(chuàng)新產(chǎn)出因子,在此基礎(chǔ)上實證分析了創(chuàng)新投入、知識溢出對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。結(jié)果表明,區(qū)域創(chuàng)新要素投入、知識溢出會顯著影響區(qū)域創(chuàng)新能力[15]。胡曙虹等采用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法,基于2003~2012年中國省域高校創(chuàng)新產(chǎn)出及經(jīng)濟(jì)增長的統(tǒng)計數(shù)據(jù),對中國省域高校創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)及其對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響進(jìn)行測算與分析,認(rèn)為高校創(chuàng)新產(chǎn)出存在一定的空間依賴性,空間分布的不平衡性逐步加劇[16]。張學(xué)波等將修正的Conley-Ligon模型與空間馬爾可夫鏈分析法相結(jié)合,探討了京津冀縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的溢出效應(yīng)空間格局,認(rèn)為京津冀地區(qū)的縣域間存在顯著的空間溢出效應(yīng),溢出效應(yīng)在空間上呈現(xiàn)出與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和空間距離緊密相關(guān)的具有梯次性特征的核心-外圍結(jié)構(gòu)[17]。Song和Zhang利用2003~2011年間的省級數(shù)據(jù),采用空間杜斌模型(SDM),驗證空間溢出效應(yīng)是否有助于中國區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展,結(jié)果表明,一個地區(qū)可以通過包括創(chuàng)新產(chǎn)出、研發(fā)投入和集聚經(jīng)濟(jì)在內(nèi)的渠道,從周邊地區(qū)的創(chuàng)新中獲益[18]。王俊松等采用2003~2013年中國城市專利數(shù)據(jù),探討了中國城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間分布影響因素,應(yīng)用空間滯后模型和空間Durbin模型的計量結(jié)果發(fā)現(xiàn),城市技術(shù)創(chuàng)新能力存在顯著的空間溢出效應(yīng),鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力的提升有助于提升該市的創(chuàng)新能力[19]。

        從以上文獻(xiàn)可以看出,現(xiàn)有研究尚存在以下兩方面不足:第一,現(xiàn)有研究大多采用空間計量模型來研究區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng),而這種空間計量模型僅能僅能衡量自變量即創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng),而無法衡量創(chuàng)新知識存量對技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng),事實上不僅當(dāng)年的創(chuàng)新產(chǎn)出知識會有空間溢出,以往年份的創(chuàng)新產(chǎn)出知識同樣會出現(xiàn)空間溢出,因此如果忽視了創(chuàng)新知識存量的作用,則可能導(dǎo)致測算出的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)得出有偏的分析結(jié)論;第二,現(xiàn)有研究缺乏對各區(qū)域之間空間溢出效應(yīng)的具體作用程度進(jìn)行測算,即采用傳統(tǒng)空間計量模型僅能驗證區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新是否存在空間溢出效應(yīng),在這種情況下就很難細(xì)分測算出各區(qū)域之間空間溢出效應(yīng),而對此類問題進(jìn)行研究不僅有助于了解區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在聯(lián)系,也能為區(qū)域創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展政策的制定提供參考依據(jù)。基于此,本文將借鑒新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)K關(guān)聯(lián)的思想,通過構(gòu)造外部技術(shù)創(chuàng)新溢出指數(shù)模型來對我國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行研究,由此來探尋我國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)特征。

        本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下兩方面:第一,在研究方法上,基于傳統(tǒng)空間計量模型僅能測算自變量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)而無法衡量技術(shù)創(chuàng)新知識存量的空間溢出效應(yīng)的缺陷,本文借鑒新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)K關(guān)聯(lián)的思想,結(jié)合空間距離和技術(shù)創(chuàng)新知識存量變量構(gòu)造外部技術(shù)創(chuàng)新溢出指數(shù)模型來有效測算我國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新知識存量對技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng);第二,在研究內(nèi)容上,區(qū)別于已有研究主要將研究視角局限對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)是否存在的驗證,本文不僅測算了全國整體技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng),還對東部、中部和西部地區(qū)相互間的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了探討。

        1 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

        1.1 模型設(shè)定

        Griliches[20]和Jaffe[21]提出的知識生產(chǎn)函數(shù)是研究技術(shù)創(chuàng)新活動最重要的模型,由于技術(shù)創(chuàng)新活動存在滯后性和外溢性等特征,本文通過添加創(chuàng)新知識存量變量和創(chuàng)新溢出變量將知識生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展如下:

        (1)

        對式(1)等號兩邊取對數(shù),得到計量模型如下:

        (2)

        式(2)中考察了其他省份對本省的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng),但是從中我們并不能觀察到各個區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新對其他地區(qū)產(chǎn)生的溢出效應(yīng)。因此,本文進(jìn)一步設(shè)定具體的區(qū)域模型,將式(2)中的技術(shù)創(chuàng)新溢出(S)分解為東部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新溢出(ES)、中部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新溢出(MS)和西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新溢出(WS)。計量模型如下:

        α41lnES+α42lnMS+α43lnWS+εit

        (3)

        1.2 估計方法與統(tǒng)計檢驗

        本文將對模型(3)采用面板數(shù)據(jù)模型的分析方法,面板數(shù)據(jù)模型包含固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型,為此我們采用Hausman檢驗來對面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行選擇,另外,還需考慮計量模型(3)是否存在截面相關(guān)、異方差、序列自相關(guān)的問題,若存在這些問題,會影響估計量的有效性,從而使統(tǒng)計推斷不可靠。

        如果存在以上截面相關(guān)、異方差、自相關(guān)等問題的情況下,使用可行廣義最小二乘估計(FGLS)可以避開截面相關(guān)、異方差或者自相關(guān)所帶來的估計量無效的問題,其優(yōu)勢在于其在估計過程中允許面板內(nèi)存在一階自回歸(AR(1))和跨截面的異方差,而不影響結(jié)果的準(zhǔn)確性[22]。

        1.3 變量選取與數(shù)據(jù)來源

        本文檢驗的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù),時間序為2006~2014年、截面為30個省份(西藏、港澳臺除外)。各變量的具體處理方法如下:

        (1)被解釋變量

        技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出:由于專利能相對真實地反映國家(地區(qū))的發(fā)明和創(chuàng)新信息,并且數(shù)據(jù)也比較容易獲得[23],因此,本文將采用專利授權(quán)量來衡量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出,專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于2006~2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》

        “周明,你為什么把天水家的低保戶資格給取消,是不是去年你妻侄和我孫子打架被拘留,你懷恨在心。你覺得我們姓徐的好欺負(fù)?”仗著在村里輩分高,族長直呼其名。

        (2)解釋變量

        ①R&D經(jīng)費投入:R&D經(jīng)費投入采用R&D經(jīng)費存量來衡量,計算主要采用永續(xù)盤存法對我國各地區(qū)R&D經(jīng)費支出計算得到,R&D經(jīng)費支出數(shù)據(jù)來源于2006~2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》,具體計算如下:

        首先將不同年份的R&D經(jīng)費支出利用固定資產(chǎn)價格指數(shù)平減為2006年不變價,其次根據(jù)下式計算出初始年份R&D經(jīng)費存量R0:

        R0=E0/(g+δ)

        (4)

        式(4)中,E0為初始年份R&D經(jīng)費支出,δ為折舊率(這里取15%),g為2004~2012年R&D經(jīng)費支出的年均增長率。得到初始年份R&D經(jīng)費存量后,利用永續(xù)盤存法估計其他年份的資本存量:

        Rt=(1-δ)Rt-1+Et-1

        (5)

        式(5)中,Rt,Rt-1分別為t年、t-1年的R&D經(jīng)費存量,Et-1為t-1年的R&D經(jīng)費支出。

        ②R&D人員投入:R&D人員投入選擇R&D活動人員全時當(dāng)量來衡量,數(shù)據(jù)來源于2006~2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

        ③技術(shù)創(chuàng)新知識存量:技術(shù)創(chuàng)新知識存量借鑒Pessoa等人的研究[24],采用永續(xù)盤存法對我國各地區(qū)專利授權(quán)量計算得到,專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于2006~2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》,具體計算如下:

        首先根據(jù)下式計算出初始年份知識存量A0:

        A0=P0/(g+τ)

        (6)

        At=(1-τ)At-1+Pt-1

        (7)

        式(7)中,At,At-1分別為t年、t-1年的創(chuàng)新知識存量,Pt-1為t-1年的專利授權(quán)量。

        ④技術(shù)創(chuàng)新空間溢出:技術(shù)創(chuàng)新空間溢出變量的衡量主要借鑒新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)K關(guān)聯(lián)的思想[25],基于空間距離對其他省份的知識存量計算得到,具體計算公式如下:

        Sit=Ajt/dij

        (8)

        這里所構(gòu)造的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出變量體現(xiàn)出某一地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新受其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新以及地理空間的影響。對于分區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出變量的度量,我們將分別測算研究省份所在區(qū)域的其他省份對其溢出以及另外兩個區(qū)域?qū)ζ涞囊绯鲂?yīng)。S、ES、MS、WS分別為全國以及三大區(qū)域?qū)ζ渌貐^(qū)技術(shù)創(chuàng)新空間溢出的加總。

        根據(jù)上述變量說明及資料,構(gòu)造了一個時間跨度為9年(2006~2014年)、截面為30個地域的面板數(shù)據(jù),各變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

        表1 各變量的描述性統(tǒng)計

        2 實證分析

        2.1 全國樣本分析

        我們首先運用計量模型式(2)對全國樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析以考察全國各省技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng),結(jié)果如表2所示。表2的結(jié)果顯示式(2)的Hausman檢驗表明應(yīng)選用隨機(jī)效應(yīng)模型來對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,Pesaran檢驗、Wooldridge檢驗以及異方差LM檢驗表明組間截面相關(guān)、異方差、自相關(guān)均存在,因此,本文運用FGLS方法對式(2)做進(jìn)一步處理,結(jié)果顯示全國各省技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)的值為0.1464,且在5%的水平下顯著,說明外部技術(shù)創(chuàng)新溢出對本地技術(shù)創(chuàng)新具有較強(qiáng)的正效應(yīng)。雖然這里我們得出外部技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)對全國技術(shù)創(chuàng)新增長產(chǎn)生了正向影響的結(jié)論,但我們無法得知各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出對全國技術(shù)創(chuàng)新的作用效應(yīng)。

        為了進(jìn)一步說明各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)對全國技術(shù)創(chuàng)新做出的貢獻(xiàn),我們運用計量模型式(3)進(jìn)行計量分析。表2的結(jié)果顯示式(3)中Hausman檢驗表明應(yīng)選用固定效應(yīng)模型來對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,Pesaran檢驗、Wooldridge檢驗以及異方差Wald檢驗表明組間截面相關(guān)、異方差、自相關(guān)均存在,因此,本文運用FGLS方法對式(2)做進(jìn)一步處理,結(jié)果顯示,東部地區(qū)對全國其他省份技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)的值為0.243,且1%水平下顯著,說明東部地區(qū)形成了對全國其他省份技術(shù)創(chuàng)新明顯的正向溢出效應(yīng),而中部和西部地區(qū)對全國其他省份技術(shù)創(chuàng)新的溢出效應(yīng)值均不顯著,表明中部和西部并沒有對其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生溢出效應(yīng),同時也說明全國技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)主要是東部地區(qū)帶動的。

        表2 區(qū)域創(chuàng)新溢出對全國樣本的面板回歸結(jié)果

        注:*、**、***分別代表在 10%、 5%、 1%顯著性水平下顯著。

        通過對式(2)和式(3)的結(jié)果還可以發(fā)現(xiàn),R&D經(jīng)費和R&D人員對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向促進(jìn)作用,但是R&D經(jīng)費的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性要小于R&D人員的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性,即R&D人員對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)比R&D 資本對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)更大,這表明我國R&D人員的素質(zhì)得到了明顯提升,并且對于技術(shù)創(chuàng)新的積極性也有較大的提升,技術(shù)創(chuàng)新則更多地依賴于人力資本投資。由于α1+α2<1,即R&D經(jīng)費和R&D人員的彈性系數(shù)之和小于1,這說明我國技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有規(guī)模報酬遞減的特征,這與Zhang等[26]、吳延兵[27]、鄧明和錢爭鳴[28]的研究結(jié)果基本一致,原因在于雖然我國的科技活動人員數(shù)量比較大,但一些核心的高科技研發(fā)人才仍然相對匱乏, 這使得技術(shù)創(chuàng)新的投入要素不能按比例增加。同時,知識存量對知識生產(chǎn)過程有顯著的正影響,說明過去的知識生產(chǎn)為技術(shù)創(chuàng)新提供了思路和工具,體現(xiàn)出前期知識積累對技術(shù)創(chuàng)新具有重要作用。

        2.2 分地區(qū)樣本分析

        前面我們主要對全國樣本進(jìn)行了計量分析,但這還不足以揭示我國區(qū)域之間的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)。為了進(jìn)一步分析我國區(qū)域之間的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng),我們運用計量模型式(3)分地區(qū)樣本進(jìn)行計量分析,結(jié)果如表3所示。

        表3 我國東、中、西部區(qū)域之間技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)的面板回歸結(jié)果

        注:*、**、***分別代表在 10%、 5%、 1%顯著性水平下顯著。

        表3的結(jié)果顯示三大區(qū)域分別對東部、中部和西部的計量估計中Hausman檢驗表明應(yīng)選用隨機(jī)效應(yīng)模型來對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,Pesaran檢驗、 Wooldridge檢驗以及異方差LM檢驗表明組間截面相關(guān)、異方差、自相關(guān)均存在,因此,本文仍然采用FGLS方法進(jìn)行進(jìn)一步處理。表3的結(jié)果顯示:

        (1)東部地區(qū)的省份對東部、中部和西部地區(qū)其他省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)值均呈現(xiàn)顯著正向左右,這進(jìn)一步印證了前面東部地區(qū)對全國其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了正向溢出的結(jié)論,東部地區(qū)省份對東部地區(qū)其他省份技術(shù)創(chuàng)新具有明顯正向溢出效應(yīng)的原因在于東部地區(qū)內(nèi)部各省之間建立了良好的合作交流機(jī)制,自2003年以來先后簽署了長三角、泛珠三角和東北老工業(yè)基地區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)協(xié)議,在這種交流合作中東部地區(qū)各省之間實現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng);東部地區(qū)省份對中西部地區(qū)省份技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)的原因在于東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移效應(yīng),自2004年以來東部地區(qū)開始逐步將勞動密集型和資源密集型產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,中西部地區(qū)在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中獲得了東部地區(qū)的相關(guān)技術(shù)和管理經(jīng)驗,由此導(dǎo)致東部地區(qū)實現(xiàn)了對中西部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)。

        (2)中部地區(qū)對東部地區(qū)省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)值不顯著,說明中部地區(qū)對東部地區(qū)并不存在技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng),主要原因在于中部地區(qū)的省份與東部地區(qū)存在一定的技術(shù)差距,導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新難以向東部地區(qū)溢出。中部地區(qū)的省份對中部其他省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)為顯著負(fù)向作用,由此可見中部地區(qū)各省之間存在較為明顯的競爭效應(yīng),主要反映在中部地區(qū)各省之間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雷同,技術(shù)優(yōu)勢趨同,并且相互之間沒有形成有效的合作關(guān)系,從而導(dǎo)致中部地區(qū)各省在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移時,出現(xiàn)了資源和人才的同質(zhì)化競爭,形成了嚴(yán)重的低技術(shù)重復(fù)開發(fā)問題[29]。另外,中部地區(qū)對西部地區(qū)省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)值不顯著,說明中部地區(qū)對西部地區(qū)同樣不存在技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng),即中西部地區(qū)之間沒有形成較好的互動關(guān)系,相互之間交流較少,雖然中部對西部有一定的技術(shù)勢差,但是這些技術(shù)優(yōu)勢卻難以向西部地區(qū)實現(xiàn)順利溢出。

        (3)西部地區(qū)對東部和中部地區(qū)省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)值均不顯著,這表明西部地區(qū)對東部和中部地區(qū)沒有產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng),原因在于西部地區(qū)的省份與東、中部地區(qū)存在一定的技術(shù)差距,導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新難以向東、中部地區(qū)溢出。西部地區(qū)的省份對西部其他省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)為顯著負(fù)向作用,說明西部地區(qū)各省之間同樣存在競爭效應(yīng),以汽車產(chǎn)業(yè)為例,重慶本是汽車名城,汽車制造業(yè)在西部首屈一指,但成都不甘落后,吸引大眾、吉利等汽車制造商強(qiáng)勢入蓉,與重慶形成競爭格局[30]。

        (4)東部、中部和西部地區(qū)的R&D經(jīng)費和R&D人員均對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著正向作用,東部和中部地區(qū)R&D經(jīng)費的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性要小于R&D人員的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性,這同全國樣本的分析結(jié)果一致,但是西部地區(qū)則R&D經(jīng)費的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性大于R&D人員的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性,可能的原因在于西部地區(qū)R&D人員的科研能力和素質(zhì)相對較低,并且R&D經(jīng)費比較低且配置不合理,降低了R&D人員的產(chǎn)出效率[31]。另外,東部、中部和西部地區(qū)R&D經(jīng)費和R&D人員的彈性系數(shù)之和分別為0.8089、0.5897和0.4965,技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出均處于規(guī)模報酬遞減階段,但是東部地區(qū)的值最大,其次為中部地區(qū),說明東部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新人員和經(jīng)費投入的配置效率最高,中部地區(qū)則要相對高于西部地區(qū)東部、中部和西部地區(qū)的知識存量均對知識生產(chǎn)過程有顯著的正影響,這與全國樣本的分析結(jié)果一致。

        3 結(jié)論

        本文結(jié)合空間地理距離構(gòu)造了外部技術(shù)創(chuàng)新溢出指數(shù)模型,在此基礎(chǔ)上運用2004~2012年全國30個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)對我國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了計量分析,得到的結(jié)論如下:

        (1)全國技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)主要是東部地區(qū)帶動的,東部地區(qū)的省份對東部、中部和西部地區(qū)其他省份存在技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng),而中部和西部并沒有對其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生溢出效應(yīng),并且中部地區(qū)和西部地區(qū)內(nèi)部各省之間存在明顯的競爭效應(yīng)。

        (2)我國全國、東部、中部和西部地區(qū)的R&D經(jīng)費、R&D人員和知識存量均對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向作用,并且技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出均處于規(guī)模報酬遞減階段,不同的是,全國、東部和中部地區(qū)R&D人員對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)比R&D資本更大,而西部地區(qū)R&D資本對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)則要大于R&D人員。

        針對以上研究結(jié)果,為提高我國區(qū)域創(chuàng)新能力可以從以下幾個方面考慮:

        (1)東部地區(qū)應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮帶動作用,通過區(qū)域科技合作、人才交流等途徑進(jìn)一步擴(kuò)大對中、西部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)。

        (2)中西部地區(qū)應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)與東部地區(qū)的合作,積極承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,同時還應(yīng)加強(qiáng)互動機(jī)制,根據(jù)自身產(chǎn)業(yè)和技術(shù)優(yōu)勢進(jìn)行分工合作,避免相互之間的競爭效應(yīng)[32]。

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