科技創(chuàng)新、空間溢出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長：基于30省區(qū)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

王家庭

[摘要]建立了區(qū)域科技創(chuàng)新溢出測度模型和區(qū)域經(jīng)濟(jì)溢出測度模型，并以2004年～2008年我國30個(gè)省區(qū)的面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象進(jìn)行了回歸分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：R&D資金投入對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新能力的影響顯著，但影響力增速逐漸放緩，而人力資本量和城市化率對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響不顯著，區(qū)域間的科技創(chuàng)新溢出受到抑制；各省科技創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化率及科技創(chuàng)新溢出的經(jīng)濟(jì)效益有著明顯的不同，科技創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)各要素的溢出活動(dòng)中的作用并不突出。在此基礎(chǔ)上，提出了相應(yīng)的政策建議。

[關(guān)鍵詞]科技創(chuàng)新；空間溢出；區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長

[中圖分類號(hào)]F061.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)] 1673-0461（2012）11-0049-06

一、引 言

研究創(chuàng)新溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的具體影響，可以對(duì)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供一定的理論指導(dǎo)，以此促進(jìn)我國區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展。

關(guān)于溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，國內(nèi)外學(xué)者作了大量的研究。Arrow（1962）最早用外部性解釋溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，Romer（1986）沿用阿羅的思路提出了知識(shí)溢出模型，Lucas（1988）構(gòu)造了人力資本溢出模型。Cainelli（2003）等研究了歐洲89個(gè)區(qū)域1980年～1992年產(chǎn)業(yè)的區(qū)內(nèi)、國內(nèi)產(chǎn)業(yè)區(qū)之間以及國家之間三個(gè)層面知識(shí)溢出對(duì)制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。

國內(nèi)方面，喻世友等（2005）分行業(yè)討論了FDI是否能通過溢出渠道提高國內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率；彭水軍等（2005）實(shí)證研究了技術(shù)吸收能力對(duì)外溢效果的決定性作用；王玉梅、田恬（2011）研究了知識(shí)溢出的不同經(jīng)濟(jì)主體對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。熊義杰（2012）對(duì)溢出效應(yīng)的計(jì)量和分離提出了新見解，并進(jìn)行了實(shí)證分析。

總體而言，上述研究還缺乏對(duì)中國區(qū)域創(chuàng)新溢出進(jìn)行更加全面、綜合、動(dòng)態(tài)的評(píng)價(jià)，特別是關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新溢出對(duì)各省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的差異化影響研究有待深入?；诖?，本文在構(gòu)建相關(guān)理論模型的基礎(chǔ)上，實(shí)證研究了我國各省區(qū)真實(shí)的創(chuàng)新活動(dòng)及創(chuàng)新溢出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的具體影響。

二、模型構(gòu)建

1.區(qū)域創(chuàng)新溢出測度模型

隨著空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的不斷發(fā)展，國外許多學(xué)者通過空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)來研究R&D知識(shí)生產(chǎn)和溢出，并把專利作為知識(shí)生產(chǎn)的結(jié)果（Jaffe，1989）。

為了評(píng)價(jià)不同要素對(duì)R&D產(chǎn)出的影響，假定一個(gè)地區(qū)的R&D投入和有用新知識(shí)的產(chǎn)出有一定的關(guān)系。盡管很難觀察到新知識(shí)，但可以通過專利來代替?？紤]如下的基本知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)：

Z■=RD■■B■■e■

其中Z■是創(chuàng)新產(chǎn)出，1、2分別是RDi和Bi的彈性系數(shù)，RDi是研究與發(fā)展的支出，Bi是反映其他額外影響的一個(gè)變量向量，ei代表一個(gè)隨機(jī)誤差項(xiàng)，下標(biāo)i表示地區(qū)單元。

對(duì)上面的公式進(jìn)行變換可得：

1nZi=11nRDi+21nBi+ei

根據(jù)研究主題，選擇各省專利產(chǎn)出作為指標(biāo)Zi，區(qū)域的R&D資金投入作為指標(biāo)RDi，人力資本H、城市化率CSH作為額外影響變量Bi，構(gòu)建模型如下：

1nZi=β■1nRDi+β21nHi+β31nCSH■+εi=1，2，3，…，n

式中下標(biāo)i表示區(qū)域（地區(qū)），ε是模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)，β0、β1、β2、β3是模型系數(shù)（常數(shù)）， 當(dāng)區(qū)域的R&D資金投入量RDi、人力資本H、城市化率CSH分別增長1%，區(qū)域?qū)＠暾?qǐng)量Z就會(huì)分別增長β1%、β2%、β3%。

在一般模型所選取的自變量與解釋變量基礎(chǔ)上，引入空間矩陣W，增加一個(gè)新的自變量W1nZi，構(gòu)建出一個(gè)空間滯后回歸（SLM）模型：

1nZi=λW1nZi+β■1nRD■+β■1nH■+β■1nCSH■+ε

i=1，2，3，…，n （1）

其中，借鑒Anselin（2003），選用的W作為K-Nearest Neighbor空間權(quán)重矩陣，K=4；λ是空間自回歸參數(shù)，其取值在-1到1之間，在此模型中代表一個(gè)地區(qū)的科技創(chuàng)新對(duì)鄰近地區(qū)科技創(chuàng)新的影響程度，其他符號(hào)含義與上述一般模型中一致。

2.區(qū)域經(jīng)濟(jì)溢出模型

Griliches（1979）最先提出用來估計(jì)R&D相關(guān)要素對(duì)于產(chǎn)出的影響，采用的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)形式是：

Y=F（X，K，u）

式中Y是宏觀或微觀水平的產(chǎn)出；X是正常的生產(chǎn)投入向量比如勞動(dòng)力與資本；K表示技術(shù)知識(shí)水平，部分由現(xiàn)在和過去的研發(fā)費(fèi)用決定；u是其他因素的作用或隨機(jī)誤差。技術(shù)知識(shí)水平由現(xiàn)在和過去的研發(fā)投入決定：

K=G[W（B）R，v]

W（B）是一個(gè)滯后多項(xiàng)式，B是滯后算子，R是研發(fā)費(fèi)用，v是隨機(jī)誤差。

選擇省區(qū)GDP作為產(chǎn)出變量Y，全社會(huì)固定資產(chǎn)存量K與勞動(dòng)力人數(shù)L作為正常的生產(chǎn)投入向量，用省區(qū)R&D資金存量R代表技術(shù)知識(shí)水平，全社會(huì)固定資產(chǎn)存量K與省區(qū)R&D資金存量R皆采用永存盤續(xù)法計(jì)算而來：

Kt=（1-δK）Kt-1+It

Rt=（1-δR）Rt-1+RDt

其中，δK、δR分別為全社會(huì)固定資產(chǎn)投入與省區(qū)R&D投入的折舊率，一般為6%和5%。構(gòu)建模型：

InY=α1nK+β1nL+y1nR+ε（2）

為研究各省區(qū)經(jīng)濟(jì)之間是否有相互溢出的影響，選擇空間滯后回歸模型（SLM）形式對(duì)模型（2）進(jìn)行變形，因WY與R存在相關(guān)性，故去掉變量R：

InY=ρW1nY+α1nK+β1nL+ε（3）

若ρ值顯著，則說明各省區(qū)經(jīng)濟(jì)之間存在相互溢出的影響，ρ>0時(shí)，表明省區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在正溢出、相互促進(jìn)的影響，其值越大，相互促進(jìn)作用越大；ρ<0時(shí)，表明省區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在負(fù)溢出，一個(gè)省區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長妨礙了另一個(gè)省區(qū)的增長，其值越小，相互抑制作用越大。

為衡量考慮地理因素后，不同省區(qū)科技進(jìn)步對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長作用的不同效果，結(jié)合空間地理加權(quán)回歸模型（GWR）對(duì)模型（2）進(jìn)行改造，又因使用的是面板數(shù)據(jù)，故有：

1nYit=？酌1i（ui，vi）1nRit+？酌2i（ui，vi）1nKit+？酌3i（ui，vi）1nLit+εi

？酌i（ui，vi）=（X'W2Y） -1（X'W2Y） i=1，2，3，…，n（4）

其中，t為觀測期，一般單位為年；X為包含R、K、L的自變量矩陣；系數(shù)？酌i是與觀測變量R、K、L聯(lián)系的m×3階待估計(jì)參數(shù)向量，是關(guān)于地理位置（ui，vi）的4元函數(shù)，？酌i的計(jì)算中加入了權(quán)重矩陣W，因此隨著空間上局部地理位置變化而變化，通過鄰近觀測值的子樣本數(shù)據(jù)信息進(jìn)行局域（Local）回歸估計(jì)而得。權(quán)重W的選擇多樣，具體可根據(jù)研究側(cè)重而定。

為測度科技創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的溢出效應(yīng)，引入一個(gè)變量WR來代表相關(guān)區(qū)域科技創(chuàng)新的總體情況，在模型（2）的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，考慮到R與WR的相關(guān)性，用R替代WR變量，生成一個(gè)新模型：

1nY=δW1nR+α1nK+β1nL+ε（5）

其中，δ為m×1階待估計(jì)參數(shù)向量，它用來衡量每個(gè)省區(qū)經(jīng)濟(jì)受相鄰省區(qū)科技創(chuàng)新的影響，若δ>0，則相鄰省區(qū)對(duì)其有正的溢出，相鄰省區(qū)的科技創(chuàng)新促進(jìn)了本省區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，若δ<0，則說明相鄰省區(qū)對(duì)其有負(fù)的溢出，相鄰省區(qū)的科技進(jìn)步阻礙了本省區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。

三、實(shí)證研究

1.變量選取及數(shù)據(jù)說明

本文選取除海南省（其島嶼性不便于作空間計(jì)量分析）外的我國30個(gè)省區(qū)2004年～2008年數(shù)據(jù)，分析省區(qū)科技創(chuàng)新對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響。選取變量如下：

在模型中，由于專利數(shù)據(jù)比較能夠全面的反應(yīng)各地區(qū)發(fā)明與創(chuàng)新信息（Archibugi，1996），因此采用各省區(qū)專利申請(qǐng)量Z作為衡量各省區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)出的基本指標(biāo)。R&D資金投入RD（萬元）一向被認(rèn)為是提升區(qū)域創(chuàng)新能力的重要因素?？紤]到大多數(shù)的科技創(chuàng)新活動(dòng)都是在教育水平比較高的地區(qū)產(chǎn)生的，以一個(gè)地區(qū)的高學(xué)歷人口比重，即初中、高中及大專以上人口占6歲及6歲以上人口的比重H（%）作為人力資本要素。最后，為了考察城市化對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新的影響，選取城市化率CSH（%）指標(biāo)，即區(qū)域城鎮(zhèn)人口占區(qū)域總?cè)丝诘谋壤?/p>

由于采用了空間相鄰權(quán)重矩陣，因此n=30，即選取同一年30個(gè)省區(qū)（除海南省外）的截面數(shù)據(jù)，并分別研究了5年的樣本數(shù)據(jù)。被解釋變量Z選擇了2004年～2008年5年按地區(qū)（大陸30個(gè)?。┓謬鴥?nèi)、外三種專利申請(qǐng)受理數(shù)；鑒于創(chuàng)新從投入到產(chǎn)出需要經(jīng)過一定時(shí)期的滯后，本文選擇2年的滯后時(shí)間，因此，解釋變量RD、H、CSH在模型（1）中選用了2002年～2006年的數(shù)據(jù)；人力資本H由分區(qū)域初中、高中及大專以上人口占6歲及6歲以上人口數(shù)據(jù)計(jì)算得到；城市化率CSH為區(qū)域城鎮(zhèn)人口比重。

經(jīng)濟(jì)增長變量Y選擇各省區(qū)生產(chǎn)總值（億元）。所有省區(qū)生產(chǎn)總值均是以2004年的不變價(jià)格表示，不變價(jià)格生產(chǎn)總值是通過當(dāng)年的國內(nèi)生產(chǎn)總值除以居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)獲得，各省的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)均換算為以2004年為100的價(jià)格指數(shù)。

勞動(dòng)投入變量L。使用全國各省的全社會(huì)就業(yè)人員（萬人）作為勞動(dòng)投入的數(shù)據(jù)，從業(yè)人員數(shù)量采用年末數(shù)。

資本投入變量K選擇全社會(huì)固定資產(chǎn)存量（億元），以2004年的不變價(jià)格表示，采用6%的折舊通過永存盤續(xù)法對(duì)每年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行處理而得。

科技進(jìn)步變量R選擇省區(qū)R&D資金存量（億元），以2004年的不變價(jià)格表示，采用5%的折舊率通過永存盤續(xù)法對(duì)每年R&D資金投資額進(jìn)行處理而得。

上述變量數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.實(shí)證結(jié)果分析

按照空間計(jì)量模型估計(jì)的一般步驟，在檢驗(yàn)區(qū)域間科技創(chuàng)新溢出現(xiàn)象之前，應(yīng)先對(duì)主要變量進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，其后進(jìn)行回歸估計(jì)。

（1）空間自相關(guān)檢驗(yàn)。利用2004年～2008年30個(gè)省區(qū)的專利創(chuàng)新活動(dòng)數(shù)據(jù)運(yùn)用空間自相關(guān)指數(shù)計(jì)算公式及空間（4個(gè)）鄰近矩陣計(jì)算得到Moran's I（見表1），結(jié)果發(fā)現(xiàn)，區(qū)域?qū)＠麆?chuàng)新申請(qǐng)受理數(shù)（lnz）的Moran's I統(tǒng)計(jì)值在小于1%的顯著水平上具有很強(qiáng)的空間正相關(guān)。

該結(jié)果表明，我國30個(gè)省區(qū)的專利創(chuàng)新在地理空間上存在顯著正相關(guān)（空間依賴性），創(chuàng)新行為在空間分布上并不是隨機(jī)散布的，具有一定的規(guī)律，從整體上講，區(qū)域創(chuàng)新行為在空間上存在集聚現(xiàn)象，2004年～2008年各省創(chuàng)新活動(dòng)的聚集格局無太大變化，基本上是以高-高和低-低聚集類型為主，即創(chuàng)新能力較高的區(qū)域相靠近，低創(chuàng)新能力的區(qū)域之間趨于相鄰。以2004年為例，高-高聚集區(qū)有：北京、天津、河北、遼寧、山東、江蘇、浙江、上海；低-低聚集區(qū)有：新疆、西藏、青海、甘肅；低-高聚集區(qū)，表示被高創(chuàng)新區(qū)所包圍的低創(chuàng)新區(qū)為安徽。

依次觀察可發(fā)現(xiàn)，高-高聚集區(qū)穩(wěn)定地出現(xiàn)在東部，即以北京為中心的環(huán)渤海地區(qū)和以上海為中心的長三角地區(qū)，隨著時(shí)間]進(jìn)，長三角地區(qū)以江蘇和上海為中心，有向南沿海區(qū)域擴(kuò)散的趨勢(shì)；低-低聚集區(qū)穩(wěn)定存在于西部三省（新疆、西藏、青海），這是創(chuàng)新活動(dòng)極為不活躍的地區(qū)；低-高聚集區(qū)一直是安徽省，這說明了4年來高創(chuàng)新能力區(qū)與低創(chuàng)新能力區(qū)的邊界并未在東西方向發(fā)生變化，即創(chuàng)新活動(dòng)無向西擴(kuò)散的現(xiàn)象。

（2）區(qū)域科技創(chuàng)新溢出實(shí)證分析。空間相關(guān)分析已證明中國30個(gè)省的科技創(chuàng)新活動(dòng)具有空間相關(guān)性，需要采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行估計(jì)。為確定區(qū)域科技創(chuàng)新活動(dòng)的溢出類型，將對(duì)基本模型的OLS（最小二乘法）估計(jì)與對(duì)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行ML（極大似然法）估計(jì)作對(duì)比，下面以2002年創(chuàng)新活動(dòng)為例（2002年的K、H、CSH數(shù)據(jù)，2004年的專利數(shù)據(jù)）（見表2），確定區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的溢出類型。

根據(jù)Anselin（2002）提出的空間計(jì)量模型判別標(biāo)準(zhǔn)，可判別2002年創(chuàng)新模型中的SEM模型對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的擬合度更好些，則區(qū)域創(chuàng)新溢出的類型為鄰近省區(qū)創(chuàng)新的誤差沖擊影響。

從圖1可看出，R&D資金投入量RD對(duì)區(qū)域?qū)＠麆?chuàng)新的影響最為顯著，并且有逐年上升趨勢(shì)。但是，近幾年來R&D資金增長對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的促進(jìn)速度正逐漸放緩，由2002年的0.8423%到2003年的1.0057%，增長了0.1634%，但是隨后幾年增長僅為0.0301%、0.0095%。

人力資本要素H對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響不甚顯著，除2002年表現(xiàn)為正相關(guān)，后幾年均表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)現(xiàn)象。一般認(rèn)為，人力資本越多，其創(chuàng)新能力越高。實(shí)證結(jié)果表明目前高學(xué)歷人口比重的增加并不能有效提高區(qū)域創(chuàng)新能力，這說明我國在人力資本利用上存在著問題，如在醫(yī)療衛(wèi)生保健和勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移等方面。

城市化率CSH對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力影響表現(xiàn)出不顯著的正相關(guān)關(guān)系。這與當(dāng)前我國的粗放型城市化模式有很大的關(guān)系。在每年新增城鎮(zhèn)人口中，具有較高創(chuàng)新能力的高素質(zhì)人才比重較小，而進(jìn)城市務(wù)工的農(nóng)民比重較大，降低了人均享有科技資源量。

創(chuàng)新溢出度λ除在2002年為正，隨后3年均表現(xiàn)為負(fù)，并有逐年下降趨勢(shì)，表現(xiàn)出創(chuàng)新溢出受到抑制的現(xiàn)象，說明我國戶籍制度、人才流動(dòng)壁壘、西部地區(qū)創(chuàng)新低聚集區(qū)的長期存在，阻礙了相鄰地區(qū)間的知識(shí)交流，從而降低了區(qū)域間的創(chuàng)新擴(kuò)散。

（3）科技創(chuàng)新溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)分析。圖2顯示了本省科技投入（R）與鄰省科技投入（WR）溢出分別對(duì)本省經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率差異。把30個(gè)省區(qū)按本省、鄰省科技投入貢獻(xiàn)率的差距分為5類，如表3所示，βR代表本省R&D資本存量（R）對(duì)本省經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，βWR代表鄰省溢出的R&D資本存量（WR）對(duì)本省經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。

Ⅰ類是本省科技投入對(duì)于本省經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率高出鄰省科技溢出對(duì)本省經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率的省區(qū)。根據(jù)知識(shí)溢出原理，溢出的科技創(chuàng)新只是溢出主體的一部分，并且溢出的效果還要看溢出渠道和接受溢出主體的吸收能力，溢出產(chǎn)生的效益只是一種外部性，本省科技投入所能帶來更大的經(jīng)濟(jì)效益是一種合理的現(xiàn)象。

Ⅱ類是鄰省科技投入貢獻(xiàn)與本省科技投入貢獻(xiàn)幾乎相等的省區(qū)。相比Ⅰ類省區(qū)它們受科技溢出效益更大，這種優(yōu)勢(shì)源于地理位置。以河南為例，河南本身科技轉(zhuǎn)化能力不高，但明顯受益于與周圍省區(qū)活躍的科技交流。Ⅱ類省區(qū)的地理位置皆處于彼此鄰接的狀態(tài)，印證了前文對(duì)于知識(shí)溢出影響因素的假設(shè)，空間位置的確對(duì)科技溢出產(chǎn)生重要影響。

Ⅲ類是鄰省科技投入貢獻(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于本省科技投入貢獻(xiàn)的省區(qū)。這些省區(qū)皆處于中西部地區(qū)，其中內(nèi)蒙古比較特別，其βR值很高，按照一般的折線走勢(shì)，其βWR值也應(yīng)該不低，但事實(shí)情況是其βWR值出現(xiàn)大幅下降。這是因?yàn)殡m然內(nèi)蒙古自身的科技轉(zhuǎn)化率很高，但空間位置所限，周圍一些省區(qū)經(jīng)濟(jì)并不發(fā)達(dá)，科技轉(zhuǎn)化能力還存在一定距離。正是受這種差距的影響，內(nèi)蒙古與周圍省區(qū)科技溢出的效應(yīng)十分微弱。

Ⅳ類北京與四川，這兩省區(qū)皆是全國科技成果生產(chǎn)大戶，但是，鄰省科技投入溢出對(duì)于本省經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)率要高于本省科技投入的貢獻(xiàn)率。以北京為例來說明原因，北京雖然是科技成果生產(chǎn)大省，但也是國內(nèi)最大的區(qū)域性和全國最重要的技術(shù)集散地，每年都要向外輸出技術(shù)成果。2009年，北京當(dāng)年生產(chǎn)的科技成果有73%未被北京本身所用。

Ⅴ類僅包括廣東省。因?yàn)猷徥】萍纪度雽?duì)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了本省科技投入所能產(chǎn)生的作用，成為一個(gè)大大依賴鄰省科技進(jìn)步而發(fā)展的省區(qū)，這種現(xiàn)象與其較高的對(duì)外開放度息息相關(guān)。這里的開放不但指以優(yōu)惠的政策吸引人才的注入，更是指其注重科技交流和引進(jìn)，廣東省企業(yè)眾多，也是消化這些技術(shù)的基礎(chǔ)，根據(jù)知識(shí)溢出機(jī)理，開放程度影響了溢出效果。

四、結(jié)論及政策建議

本文從理論和實(shí)證角度分析了2004年～2008年大陸30個(gè)省份的區(qū)域科技創(chuàng)新溢出和區(qū)域經(jīng)濟(jì)溢出情況。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①區(qū)域R&D資金投入對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新能力的影響顯著，但影響力增速逐漸放緩，而區(qū)域人力資本量和區(qū)域城市化率對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響不顯著，區(qū)域間的科技創(chuàng)新溢出受到抑制；②各省科技創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化率及科技創(chuàng)新溢出的經(jīng)濟(jì)效益有著明顯的不同。結(jié)合研究結(jié)論，提出如下政策建議：

1.創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)應(yīng)與R&D資金投入相適應(yīng)，使資金投入效益最大化

實(shí)證表明增加R&D資金投入對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的提高具有很大的影響，但是近幾年來新增R&D資金所帶來的創(chuàng)新能力增長卻在逐漸放緩，這就使我們不能忽略與R&D資金投入相互牽制的創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)問題，創(chuàng)新環(huán)境是創(chuàng)新的溫床和根基，它包括基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境、制度環(huán)境和組織網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，當(dāng)創(chuàng)新環(huán)境的建設(shè)已跟不上R&D資金投入的速度時(shí)就出現(xiàn)了我國現(xiàn)有的情況 -- --部分資金不能有效率的進(jìn)行創(chuàng)新，這種情況下，繼續(xù)大量投入R&D資金不如加大力度建設(shè)創(chuàng)新環(huán)境，使現(xiàn)有資金發(fā)揮最大效益。因此，為了提高中國區(qū)域創(chuàng)新能力以及縮小不同區(qū)域創(chuàng)新能力差距，現(xiàn)在的趨勢(shì)是廣泛進(jìn)行創(chuàng)新環(huán)境投資，特別是在西部地區(qū)，加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入、教育醫(yī)療文化和基礎(chǔ)研究力度是現(xiàn)在最迫切的任務(wù)。

2.解決人力資本方面存在的問題，有效促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力的提高

實(shí)證表明，在對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的主體 ——人力資本利用方面，我國還存在一定的問題，使得區(qū)域的人力資源并沒有充分發(fā)揮知識(shí)創(chuàng)新的作用。高學(xué)歷人口比重的增加并不能有效促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力的提高，這使我們不得不考慮現(xiàn)有的人才培養(yǎng)機(jī)制，對(duì)于創(chuàng)新這個(gè)特別的活動(dòng)而言，僅有知識(shí)的灌輸是不夠的，素質(zhì)教育仍然需要，但是目前而言素質(zhì)教育僅僅剛被作為一個(gè)概念受到廣泛關(guān)注，其實(shí)它還需要地方政府對(duì)基礎(chǔ)科技活動(dòng)的支持以及大學(xué)對(duì)于高招標(biāo)準(zhǔn)變革的支持；其次是人才流轉(zhuǎn)及待遇問題，主要有醫(yī)療衛(wèi)生保健、勞動(dòng)力遷移和社會(huì)保障三方面，目前國家也是把它們作為熱點(diǎn)問題對(duì)待，但其中有待解決的問題還有很多，如何把這些問題暴露出來以反應(yīng)現(xiàn)狀才是解決之道，因此建議采取透明化的互聯(lián)網(wǎng)交流渠道，各級(jí)省市設(shè)立網(wǎng)站指定接收所在區(qū)域人員于醫(yī)療衛(wèi)生保健、勞動(dòng)力遷移和社會(huì)保障存在的問題，加以反饋和核查。

3.促進(jìn)城市化模式向集約型轉(zhuǎn)變，增強(qiáng)城市化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的帶動(dòng)作用

就城市化而言，它既會(huì)通過城市化外部性（如各類人才的集聚、知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì)與復(fù)合功能等）提高創(chuàng)新效率，增強(qiáng)一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新供給能力，也會(huì)通過消費(fèi)多樣化偏好等為區(qū)域創(chuàng)新提供大規(guī)模需求的牽引，因而，城市化率的提升應(yīng)該對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力起到一定的促進(jìn)作用。我國現(xiàn)在正處于城市化進(jìn)程中，每年城市化率都會(huì)上升，然而實(shí)證結(jié)果顯示，城市化率并未對(duì)區(qū)域創(chuàng)新起到顯著的提升作用，而且出現(xiàn)反復(fù)的波動(dòng)，這就不得不從我國的城市化模式說起，目前我國的城市化模式是粗放型的，在每年新增城鎮(zhèn)人口中有很大一部分比例是進(jìn)入城市務(wù)工的農(nóng)民，其次才是具有較高創(chuàng)新能力的高素質(zhì)人才，這在城市化對(duì)人才的集聚方面可以看出是很沒有效率的，而民工涌入城市后，占有了科技資源，使得人均享有科技資源量下降，反而在城市化過程中限制了創(chuàng)新增長。因而在我國城市化進(jìn)程中，城市化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力強(qiáng)弱不一的影響作用正體現(xiàn)了我國城市化的粗放型模式，只有促進(jìn)城市化模式向集約型轉(zhuǎn)變，才能使城市化更有效的提升區(qū)域創(chuàng)新能力。

4.增加區(qū)域開放度，提高創(chuàng)新、創(chuàng)新溢出對(duì)于經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用

實(shí)證表明，相鄰區(qū)域間的創(chuàng)新溢出受到抑制，這就說明有某些因素阻礙了相鄰地區(qū)間的知識(shí)交流，從而降低了區(qū)域間的創(chuàng)新能力擴(kuò)散。知識(shí)交流的載體是人，所以區(qū)域間必要的人才流動(dòng)更有利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提高和資源的合理配置。但是在我國，戶籍制度、人才流動(dòng)壁壘都降低了區(qū)域間人才流動(dòng)的便利性，而西部地區(qū)創(chuàng)新低聚集區(qū)的長期存在也使得西部地區(qū)間的人才交流極為緩慢，這種情況更不利于西部擺脫低創(chuàng)新狀態(tài)。因此，推進(jìn)戶籍制度改革與創(chuàng)新，完善人才的區(qū)域間流轉(zhuǎn)機(jī)制，減少知識(shí)交流的阻礙，將有助于提高區(qū)域開放度，從而加強(qiáng)科技創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長溢出效應(yīng)。

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Technological Innovation， Spatial Spillover and Regional Economic Growth： An Empirical Research Based on 30 Provinces Data

Wang Jiating

（Research Center of China Urban and Regional Economies， Nankai University， Tianjin 300071， China）

Abstract： In this paper， both the measure model on regional technological innovation spillover and the measure model on regional economic spillover are established， and a regression analysis is conducted by 30 provinces panel data from 2004 to 2008 in China. The results find： R & D funding has a significant influence on regional innovation capability and the growth of influence is gradually slowed down， while the human capital amount and the urbanization rate have no significant effect on regional innovation capability and the inter-regional technological innovation spillover is suppressed； The conversion rate of technological innovation and the economic benefits of technological innovation spillover are markedly different across province， and the effect of technological innovation in the spillover activities for economic elements is not prominent. On this basis， the corresponding policy recommendations are put forward.

Key words： technological innovation； spatial spillover； regional economic growth