我國區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)的空間計量分析

鄭璐

摘 要：本文運用2002-2011年中國大陸31個省級行政區(qū)域面板數(shù)據(jù)考察區(qū)域創(chuàng)新的空間相關(guān)性，建立簡化的對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型。使用空間計量的分析方法初步對區(qū)域創(chuàng)新投入-產(chǎn)出的空間相關(guān)關(guān)系進行探索，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出活動存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新生產(chǎn)；空間計量，面板數(shù)據(jù)

引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟保持了持續(xù)的高速增長。但其在世界領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢卻主要立足于低成本的勞動生產(chǎn)率、巨大的潛在市場，以及大規(guī)模的但不一定是高效率的政府投資。目前這種優(yōu)勢正在逐步喪失，要維持未來持續(xù)的經(jīng)濟增長，中國必須盡快提高自主創(chuàng)新能力，尤其是先進核心技術(shù)的自主創(chuàng)新能力來調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式，爭取進入世界經(jīng)濟鏈條的上游環(huán)節(jié)。

近年來，我國對技術(shù)創(chuàng)新愈發(fā)重視，并期望2020年建成創(chuàng)新型國家，使科技發(fā)展成為經(jīng)濟社會發(fā)展的有力支撐。為此，國家通過不斷加大研發(fā)投入來提升自主創(chuàng)新能力，然而由于研發(fā)資本存量的稀缺，應(yīng)更注重研發(fā)資本的投入產(chǎn)出績效。目前，現(xiàn)有文獻在描述區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)的投入產(chǎn)出過程時，一般采用Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)進行建模。考慮到區(qū)域之間的空間相關(guān)性，將空間結(jié)構(gòu)權(quán)重納入分析模型來解釋空間相關(guān)性對經(jīng)濟活動的影響，可以使模型更貼近客觀事實。

一、空間面板計量經(jīng)濟模型構(gòu)建

創(chuàng)新實際上是通過科技資金、人力投入并配合其它相關(guān)要素（如中介機構(gòu)、風險投資等）生產(chǎn)新知識、新技術(shù)的過程。從研究的統(tǒng)計模型來看，Griliches和Jaffe在利用生產(chǎn)函數(shù)來估算R&D對于經(jīng)濟增長的貢獻時提出知識生產(chǎn)函數(shù)（KPF）模型，這也是目前國際上研究知識生產(chǎn)和技術(shù)創(chuàng)新及其決定因素的重要理論模型，并為大多數(shù)經(jīng)驗研究所證實。

二、變量與數(shù)據(jù)

（一）投入產(chǎn)出變量選擇

本文采用R&D人員投入和R&D經(jīng)費支出作為創(chuàng)新投入變量。R&D人員投入是指統(tǒng)計年度內(nèi)參與研究與試驗發(fā)展項目研究、管理和輔助工作的人員投入，采用R&D人員全時當量L一項顯性指標來衡量R&D人員投入。R&D經(jīng)費支出采用統(tǒng)計年度內(nèi)各地區(qū)研究與試驗發(fā)展內(nèi)部經(jīng)費支出K這一指標來衡量。創(chuàng)新產(chǎn)出變量采用各區(qū)域三種專利申請授權(quán)數(shù)zl作為創(chuàng)新活動產(chǎn)出的衡量標準，因為其較專利申請受理數(shù)更能代表區(qū)域創(chuàng)新能力。

（二）空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

經(jīng)濟活動與其所處的地理空間位置有著密切的聯(lián)系，由于地理區(qū)位的鄰近，創(chuàng)新活動存在著明顯的空間相關(guān)，因此，可以通過空間權(quán)重矩陣W表示空間單元之間的相互依賴性與關(guān)聯(lián)程度。實證中，本文采用空間鄰接權(quán)重矩陣W，其中對角線上元素為0，其他元素滿足Wij=1，i和j空間鄰接0，i和j空間不鄰接（i≠j）。

三、實證分析

本文以2002-2011年中國大陸31個省級行政區(qū)域作為研究對象，原始數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》2003-2012；鄰接權(quán)重矩陣中各區(qū)域間相鄰關(guān)系根據(jù)國家地理信息系網(wǎng)站提供的1：400萬電子地圖得到。

（一）三個事先檢驗

1、Hausman檢驗

由于使用的是面板數(shù)據(jù)，首先使用Hausman檢驗進行模型的選擇，判斷模型采用固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)。模型的Hausman檢驗結(jié)果見表1。經(jīng)檢驗，在10%條件下不顯著，拒絕原假設(shè)，模型應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。當回歸分析局限于一些特定個體時，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。對于按中國大陸省級區(qū)域劃分的區(qū)域創(chuàng)新計量分析而言，固定效應(yīng)模型顯然是更好的選擇。

2、Morans I檢驗

利用Morans I檢驗對模型中區(qū)域?qū)＠M行空間自相關(guān)性檢驗。表2顯示了2002-2011年的10年間中國省域?qū)＠跈?quán)Morans I指數(shù)變動情況。從表2可以看出，2002-2011年的10年間區(qū)域?qū)＠嬖谥蚩臻g自相關(guān)性，表明10年間我國區(qū)域?qū)＠跈?quán)量在空間分布上具有明顯的相關(guān)性，區(qū)域創(chuàng)新活動并不是處于完全的隨機狀態(tài)，而是隨著其他與之具有相近空間特征的地區(qū)創(chuàng)新行為的影響，在地里空間上呈現(xiàn)出集聚現(xiàn)象。

3、LM檢驗

經(jīng)過Morans I檢驗可知，模型存在空間相關(guān)性，要進一步判定是空間滯后模型還是空間誤差模型，可采用拉格朗日乘子（LM）檢驗以及穩(wěn)健性拉格朗日乘子（R-LM）檢驗準則。具體檢驗結(jié)果見表3，LM-lag、LM-error檢驗以及穩(wěn)健的LM-lag、LM-error均顯著，根據(jù)結(jié)果無法判斷何種模型，以下做兩種模型對比。

（二）空間面板數(shù)據(jù)模型的估計

由于數(shù)據(jù)存在空間相關(guān)性，普通最小二乘法將會帶來有偏或者無效的估計結(jié)果，一般采用極大似然估計、工具變量估計、廣義最小二乘估計以及廣義矩估計等方法作為空間計量模型的估計方法。本文選擇極大似然估計法（ML）來對所構(gòu)建的Pannel Data空間回歸實證模型進行估計。表4、5是專利授權(quán)空間計量的模型估計結(jié)果，從估計結(jié)果來看，空間誤差模型優(yōu)于空間滯后模型。仍然顯示出區(qū)域創(chuàng)新活動顯著為正的空間相關(guān)性，但空間相關(guān)系數(shù)（SPLAG為0.69，SPAR為0.86）上看，空間誤差模型較高。說明創(chuàng)新投入會通過社會環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展等途徑表現(xiàn)出來，并且作用于創(chuàng)新產(chǎn)出。

結(jié)語

本文運用2002-2011年中國大陸31個省級行政區(qū)域面板數(shù)據(jù)考察區(qū)域創(chuàng)新的空間相關(guān)性，建立簡化的對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，初步對區(qū)域創(chuàng)新投入-產(chǎn)出的空間相關(guān)關(guān)系進行探索。分析得出創(chuàng)新投入與產(chǎn)出活動存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系，創(chuàng)新投入會通過社會環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展等途徑表現(xiàn)出來，并且作用于創(chuàng)新產(chǎn)出。地理位置的鄰近，使得區(qū)域間創(chuàng)新投入的相互影響更強，從而影響到創(chuàng)新產(chǎn)出水平。

本文只是對空間計量進行了初步分析，還有很多不足，在變量的選取方面，R&D經(jīng)費投入可考慮資本存量；在地理權(quán)重的選擇方面，可考慮更精確的地理權(quán)重或其他社會經(jīng)濟距離權(quán)重；在模型的建立方面可引入動態(tài)面板數(shù)據(jù)的分析。仍需進一步深入研究分析。（作者單位：華南理工大學(xué)）

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