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    區(qū)域創(chuàng)新空間差異及其影響因素

    2015-12-05 03:17任穎盈許繼琴雷亮
    科技與管理 2015年4期
    關(guān)鍵詞:縣域

    任穎盈 許繼琴 雷亮

    摘要:采用探索性空間數(shù)據(jù)分析了浙江省71縣域2003-2012年創(chuàng)新空間差異及其時(shí)空演變,并使用空間計(jì)量模型分析了區(qū)域創(chuàng)新影響因素,結(jié)果發(fā)現(xiàn):縣域創(chuàng)新空間分布呈兩極分化、雙創(chuàng)新核心格局,對創(chuàng)新水平高的地區(qū),人才投入、知識溢出、FDI技術(shù)擴(kuò)散等因素對區(qū)域創(chuàng)新的作用更加明顯,科技經(jīng)費(fèi)投入的效用則不顯著,而對于創(chuàng)新水平低的地區(qū),情況則正好相反。文章研究結(jié)論對于不同創(chuàng)新水平地區(qū)制定相應(yīng)的政策具有一定的啟示意義。

    關(guān)鍵詞:區(qū)域創(chuàng)新;空間差異;知識溢出;縣域

    中圖分類號:C31

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號:1008-7133(2015)04-0025-07

    依靠高強(qiáng)度的投資及低成本商品的出口,我國經(jīng)濟(jì)取得了飛速的發(fā)展。然而,2008年席卷全球的金融危機(jī)為這種不可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長方式敲響了警鐘。黨的十八大報(bào)告指出,加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式關(guān)鍵還在于實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。

    據(jù)中國經(jīng)濟(jì)研究熱點(diǎn)排名,金融危機(jī)以后,自主創(chuàng)新重新受到學(xué)界的極大關(guān)注,在2010-2012年連續(xù)三年進(jìn)入中國經(jīng)濟(jì)研究熱點(diǎn)前10名。多數(shù)學(xué)者在國家或省域?qū)用嫣接懥藚^(qū)域研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、人力資本投入、市場化程度、區(qū)域服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、政府政策支持等因素對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響,并提出提升區(qū)域創(chuàng)新能力的對策建議。隨著空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的興起,越來越多的學(xué)者開始關(guān)注地理鄰近與區(qū)域創(chuàng)新能力的相關(guān)性,并探討地理空間知識溢出、地區(qū)知識吸收能力對區(qū)域創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

    從現(xiàn)有的研究成果來看:第一,大部分研究集中在省域或更大的空間尺度,作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的重要組成單位——縣域經(jīng)濟(jì)得到的關(guān)注明顯不足,基于縣域空間尺度的區(qū)域創(chuàng)新差異與空間格局是否如省域一般呈兩極分化、多中心格局。第二,多數(shù)研究認(rèn)為知識溢出存在地理邊界,知識更趨向于在小范圍內(nèi)流動,即在縣域空間尺度研究知識溢出有一定的實(shí)踐意義;第三,對同一區(qū)域的研究,有的學(xué)者得出的結(jié)論是研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入較人力資本更重要,有的則相反,并沒有考慮處于創(chuàng)新水平的區(qū)域,各創(chuàng)新要素的作用可能不同?;诖耍疚脑谇叭说难芯炕A(chǔ)上,選擇區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、創(chuàng)新水平高的浙江省71個(gè)縣、市(區(qū))作為研究對象,以專利申請授權(quán)量為區(qū)域創(chuàng)新能力衡量指標(biāo),考察區(qū)域創(chuàng)新的空間差異,對不同創(chuàng)新水平的地區(qū)分別分析各種因素的影響效力。

    1研究方法與樣本選取

    1.1研究方法

    (1)基尼系數(shù)。作為衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡程度的重要指標(biāo),基尼系數(shù)的應(yīng)用非常廣泛,本文擬用基尼系數(shù)來分析區(qū)域創(chuàng)新差異,計(jì)算公式如下:

    (2)空間相關(guān)性與區(qū)域創(chuàng)新集群模式。判斷區(qū)域知識溢出的一個(gè)重要方法就是檢測區(qū)域創(chuàng)新能力在空間上是否相互關(guān)聯(lián),關(guān)于空間相關(guān)性的檢測指標(biāo),使用最為廣泛的有Moran指數(shù)和G指數(shù),本文使用全域Morans Ⅰ檢驗(yàn)區(qū)域創(chuàng)新能力的空間相關(guān)性,用局域Morans Ⅰ指數(shù)并配合區(qū)域創(chuàng)新顯著性集群圖(LISA)來分析區(qū)域創(chuàng)新的集群模式。

    全域Morans Ⅰ檢測地區(qū)與地區(qū)之間的創(chuàng)新活動是否存在空間相關(guān)性,計(jì)算公式如下:

    局域Morans Ⅰ配合LISA集群圖可以分析區(qū)域創(chuàng)新區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)新活動的空間集群模式,局域Morans Ⅰ計(jì)算公式如下:

    根據(jù)局域Morans Ⅰ的結(jié)果可以繪制LISA集群圖,區(qū)域集群模式有4種類型:H-H區(qū)域表示高創(chuàng)新產(chǎn)出水平地區(qū)被高創(chuàng)新產(chǎn)出水平地區(qū)包圍,即高高集群;L-L區(qū)域表示低創(chuàng)新產(chǎn)出水平地區(qū)被低創(chuàng)新產(chǎn)出水平地區(qū)包圍,即低低集群;L-H區(qū)域表示低創(chuàng)新產(chǎn)出水平地區(qū)被高創(chuàng)新產(chǎn)出水平地區(qū)包圍,即低高集群;H-L區(qū)域表示高創(chuàng)新產(chǎn)出水平地區(qū)被高創(chuàng)新產(chǎn)出水平地區(qū)包圍,即高低集群。

    1.2樣本選取

    關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新的測度有多種不同的指標(biāo),如專利、新產(chǎn)品產(chǎn)值或銷售額、學(xué)術(shù)論文等,一直存在較大的爭議,目前還沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。然而新產(chǎn)品在各地區(qū)沒有形成統(tǒng)一的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn),學(xué)術(shù)論文較多的存在于高校及科研機(jī)構(gòu),并不適合作為區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標(biāo)。盡管專利并不能反映所有的創(chuàng)新活動,各種專利的質(zhì)量及其所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值也不同,但由于其可比性、易獲得性等優(yōu)點(diǎn),專利仍是多數(shù)學(xué)者作為區(qū)域創(chuàng)新測度的首選。因此本文使用專利申請授權(quán)量作為創(chuàng)新的衡量指標(biāo),數(shù)據(jù)來源于浙江省知識產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計(jì)局的各縣市(區(qū))2003-2012年專利統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),本文研究對象為浙江省各縣及縣級市,其中將11個(gè)市的市區(qū)視作同級別區(qū)域,由于杭州市的余杭區(qū)、蕭山區(qū)以及寧波市的鄞州區(qū)情況特殊,將其單獨(dú)劃出,視作同級別區(qū)域,總計(jì)71個(gè)地理單位。另外,本文按照浙江省統(tǒng)計(jì)局劃分方法,將浙江省劃分為浙東北和浙西南,其中浙東北包括杭州市、寧波市、紹興市、湖州市、嘉興市以及舟山市,浙西南包括溫州市、金華市、衢州市、臺州市以及麗水市,各縣、市(區(qū))按所屬市劃入相應(yīng)地區(qū)。

    2區(qū)域創(chuàng)新差異的空間演化

    2.1區(qū)域創(chuàng)新能力差異明顯,創(chuàng)新空間集聚顯著

    總體上來看,浙江省縣域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出明顯的不均衡態(tài)勢。根據(jù)浙江省71個(gè)縣、市(區(qū))以2003-2012年專利申請授權(quán)量為指標(biāo)計(jì)算的基尼系數(shù),2003-2009年逐漸降低,2009年以后呈現(xiàn)出不斷擴(kuò)大的態(tài)勢。2003年基尼系數(shù)最高為0.67,2009年最低為0.55,2012年基尼系數(shù)開始反彈,上升至0.6,并有持續(xù)擴(kuò)大的趨勢。2003-2012年,浙江省71個(gè)縣域創(chuàng)新基尼系數(shù)一直在0.55以上,表明創(chuàng)新活動高度集中于少數(shù)縣市(區(qū)),呈高度不均衡態(tài)勢,如圖1所示。

    基尼系數(shù)較好地描述了浙江省縣域創(chuàng)新的集中程度,然而即便2個(gè)區(qū)域有相同的基尼系數(shù),卻可以有完全不同的地理分布形態(tài)。通過繪制各區(qū)域?qū)@a(chǎn)出的空間四分位圖可以進(jìn)一步明確區(qū)域創(chuàng)新活動在地理空間上的分布狀況。2003年和2012年浙江省縣域?qū)@a(chǎn)出空間四分位圖,按照各縣域?qū)@暾埵跈?quán)量的多少從低到高排列,分為四級,依次為創(chuàng)新能力地區(qū)、較低水平地區(qū)、較高水平地區(qū)和高水平地區(qū),如圖2所示。

    從縱向時(shí)間對比來看,2003-2012年,創(chuàng)新能力低水平地區(qū)數(shù)從29個(gè)增加到33個(gè),高水平地區(qū)數(shù)由9個(gè)減少到5個(gè),較低水平和較高水平地區(qū)數(shù)保持不變。2003年,浙東北(蕭山區(qū)、慈溪市、余姚市、寧波市區(qū)及義烏市)和浙西南(永康市、臺州市區(qū)、樂清市及溫州市區(qū))均有高創(chuàng)新水平地區(qū),2012年高創(chuàng)新水平地區(qū)則全部集中在浙東北地區(qū)(蕭山區(qū)、鄞州區(qū)、余姚市、慈溪市及寧波市區(qū)),并且直觀的來看,2012年的創(chuàng)新活動更加集中。從橫向地區(qū)間的對比來看,低創(chuàng)新水平地區(qū)均大量分布在浙西南:2003年,低創(chuàng)新水平地區(qū)共29個(gè),其中有21個(gè)分布在浙西南,占72.41%,2012年這一比率有所上升,為72.73%。而較高和高創(chuàng)新水平地區(qū)則大多分布在浙東北。這與基尼系數(shù)變化所反映的情況正好相反,基尼系數(shù)顯示的是2003年的創(chuàng)新集中程度高于2012年,根據(jù)專利產(chǎn)出空間四分位圖的分析,造成這種出入的原因可能是創(chuàng)新產(chǎn)出分別在浙東北和浙西南地區(qū)內(nèi)分別較均勻,而二者之間的差異則在10年間不斷擴(kuò)大,基尼系數(shù)值掩蓋了兩大區(qū)域間的差異鴻溝。

    總而言之,無論在2003年還是2012年,整個(gè)區(qū)域的創(chuàng)新活動呈兩極分化,高創(chuàng)新水平地區(qū)集中在浙東北,低創(chuàng)新水平地區(qū)集中在浙西南,這種兩極分化態(tài)勢在2012年更為顯著。

    2.2區(qū)域創(chuàng)新空間相關(guān)性不斷加強(qiáng),創(chuàng)新核心區(qū)域顯現(xiàn)

    基于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)觀點(diǎn),由于空間報(bào)酬遞增、知識溢出,越是創(chuàng)新水平高的地區(qū)越趨于地理上的集聚,即區(qū)域創(chuàng)新表現(xiàn)為空間上的相關(guān)性。通過基尼系數(shù)結(jié)合四分位圖分析,可以初步判斷區(qū)域創(chuàng)新可能存在空間相關(guān)性,本文擬使用全域和局域moran指數(shù)進(jìn)一步驗(yàn)證區(qū)域創(chuàng)新空間相關(guān)性與集群模式。

    浙江省縣域創(chuàng)新的Morans Ⅰ,其值越大,表明空間相關(guān)性越強(qiáng)。從時(shí)間演變來看,浙江省、浙東北縣域創(chuàng)新的空間相關(guān)性在2003-2006年緩慢降低,但降幅并不明顯,可以認(rèn)為是處于穩(wěn)定狀態(tài),2006-2012年間則呈明顯上升趨勢;浙西南縣域創(chuàng)新相關(guān)度則分兩個(gè)階段,2003-2006年保持低相關(guān)度,2006-2012年則保持相對較高的相關(guān)度,兩個(gè)階段均較穩(wěn)定,沒有明顯的變化趨勢。從橫向?qū)Ρ葋砜?,整個(gè)浙江省縣域創(chuàng)新空間相關(guān)性顯著大于浙東北、浙西南內(nèi)部的相關(guān)性,處于高創(chuàng)新水平的浙東北縣域空間相關(guān)性又大于處于低創(chuàng)新水平的浙西南,如圖3所示。

    全域Morans Ⅰ表明浙江省縣域創(chuàng)新在空間上正相關(guān),存在集聚性。根據(jù)局域Morans Ⅰ的計(jì)算結(jié)果可以繪制出一定顯著性水平下的縣域創(chuàng)新LISA集群圖,如圖4所示,進(jìn)一步明確縣域創(chuàng)新在空間上的集群模式。從2003-2012年LISA集群圖變化來看,LL地區(qū)均集聚在浙西南地區(qū),并在2012年進(jìn)一步擴(kuò)散到浙東北部分地區(qū)。HH地區(qū)則集聚在浙東北且屬于長三角范圍內(nèi),2003年本屬于HH集群區(qū)的寧波市區(qū)和慈溪市進(jìn)一步擴(kuò)散,帶動周邊的余姚市和鄞州區(qū)相繼成為HH地區(qū),并成為創(chuàng)新核心區(qū)域。原為LH集聚區(qū)的杭州蕭山區(qū)、富陽市分別在2004、2005年轉(zhuǎn)變?yōu)镠H地區(qū),并一直保持,而同為LH集聚區(qū)的衢州市區(qū)、溫州市區(qū)則一直未變,考慮到這四個(gè)地區(qū)所處的更大區(qū)域的特征,在一定程度上說明高創(chuàng)新水平的浙東北更有利于內(nèi)部地區(qū)的發(fā)展,而整體為低創(chuàng)新水平的浙西南則在一定程度上會阻礙內(nèi)部個(gè)體的發(fā)展。

    從整體來看,浙江省縣域創(chuàng)新的空間相關(guān)性越來越強(qiáng),而以杭州、寧波為核心的雙創(chuàng)新核心區(qū)正在逐步成型,創(chuàng)新水平高的縣域,如杭州市的蕭山區(qū)、余杭區(qū)及杭州市區(qū),寧波市的鄞州區(qū)、慈溪市、余姚市及寧波市區(qū),均集中在該雙核心中,雙核心周邊的地區(qū),如湖州市、嘉興市、紹興市內(nèi)的一些縣市(區(qū))也均為次高創(chuàng)新水平的地區(qū),僅有少數(shù)縣市(區(qū))位于雙核心周邊但屬于低創(chuàng)新水平地區(qū)(舟山市區(qū)、岱山縣、嵊泗縣、象山縣、海鹽縣、桐鄉(xiāng)市等),并且這些縣市(區(qū))的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)性也較其他縣市(區(qū))高。

    3區(qū)域創(chuàng)新的影響因素的實(shí)證分析

    3.1指標(biāo)選取與計(jì)量模型

    已有大量的研究表明創(chuàng)新要素投入如人力資本、研發(fā)資金是區(qū)域創(chuàng)新的決定因素,同時(shí)國際貿(mào)易技術(shù)擴(kuò)散、知識溢出、政府政策支持也對區(qū)域創(chuàng)新有一定的影響。在前人的基礎(chǔ)上,考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,本文擬用區(qū)域科技活動人員數(shù)(HR)和科技經(jīng)費(fèi)投入(SF)表示區(qū)域創(chuàng)新要素投入,用進(jìn)出口總額占GDP比率、FDI占全社會固定資產(chǎn)投資總額比率度量國際貿(mào)易帶來的技術(shù)擴(kuò)散。由于較早年份縣一級數(shù)據(jù)較難獲取,本文選取的解釋變量均為2011年的數(shù)據(jù),由于專利申請到授權(quán)有一定的時(shí)間間隔,被解釋變量——專利申請授權(quán)量的數(shù)據(jù)之后一年,為2012年數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)來自《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》及“浙江省年度縣(市、區(qū))科技進(jìn)步統(tǒng)計(jì)監(jiān)測評價(jià)報(bào)告”。

    關(guān)于創(chuàng)新投入產(chǎn)出模型,Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)模型使用最為廣泛,借鑒該模型,本文將計(jì)量模型設(shè)定如下:

    3.2空間計(jì)量估計(jì)模型

    前文的分析證實(shí)了浙江省縣域創(chuàng)新存在空間相關(guān)性,即知識、技術(shù)溢出會促進(jìn)相鄰地區(qū)創(chuàng)新能力的增強(qiáng),為了檢測知識溢出效應(yīng)對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn),將其納入到模型估計(jì)中,本文使用空間滯后模型(SLM)或空間誤差模型(SEM)對計(jì)量程度進(jìn)行估計(jì)。

    空間滯后模型(SLM):

    y=ρWy+βX+ε。

    其中:y為N×1維因變量向量,X為包含K個(gè)解釋變量的N×K維向量,Wy為空間滯后因子,為N維誤差向量;W為N×N維空間權(quán)重矩陣,其定義與前文一致,為解釋變量系數(shù),為空間自相關(guān)系數(shù)。

    空間誤差模型(SEM):

    y=βX+ε;ε=λWε+μ

    其中:為隨機(jī)誤差項(xiàng),空間誤差系數(shù),為正太分布的隨機(jī)誤差向量。

    為進(jìn)一步明確二者中哪一個(gè)模型更為合適,需要根據(jù)LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行判斷。若LM lag和LMerr均不顯著,則采用OLS估計(jì);若LM lag顯著而LM err不顯著,則使用SLM估計(jì),反之則用SEM估計(jì)。若LM lag和LM err均顯著,則比較Robust LM lag和Robust LM err,判斷方式同上。

    3.3實(shí)證結(jié)果分析

    通過OLS對計(jì)量程度估計(jì)結(jié)果,如表1所示,對浙西南地區(qū),模型的擬合效果不佳,只有0.62,并且各解釋變量的回歸系數(shù)均沒有通過顯著性檢驗(yàn);對浙東北地區(qū),模型的擬合效果較好,達(dá)到0.88,回歸結(jié)果顯示,F(xiàn)DI、科技活動人員投入對區(qū)域創(chuàng)新有顯著的促進(jìn)作用,而區(qū)域進(jìn)出口總額占GDP比重、科技經(jīng)費(fèi)投入沒有通過顯著性檢驗(yàn)。同時(shí),根據(jù)LM統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn),如表2所示,對浙東北地區(qū),LM err的顯著性大于LM lag;而對浙西南地區(qū),LM lag的顯著性大于LM err。因此接下來對浙東北地區(qū)采用空間誤差模型進(jìn)行估計(jì),對浙西南地區(qū)采用空間滯后模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表3所示。

    考慮了知識溢出效應(yīng)后的模型估計(jì)結(jié)果無論是模型擬合效果還是各解釋變量系數(shù)的顯著性均明顯高于普通最小二乘法估計(jì),說明知識溢出效應(yīng)確實(shí)存在并對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生影響。通過對比表3中浙東北和浙西南的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果,可以得到以下結(jié)論:

    (1)隨區(qū)域創(chuàng)新能力的提升,人才因素對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響越明顯。在創(chuàng)新能力較強(qiáng)的浙東北地區(qū),ln HR的系數(shù)達(dá)到0.8l,且通過1%的顯著性檢驗(yàn),即區(qū)域科技活動人員每增加1%,創(chuàng)新產(chǎn)出將增加0.81%,為所有影響因素中對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出貢獻(xiàn)度最高,而在創(chuàng)新能力低的浙西南地區(qū),ln HR系數(shù)為負(fù),且沒有通過顯著性檢驗(yàn),說明在區(qū)域創(chuàng)新能力高的地區(qū),人才的作用進(jìn)一步凸顯。在其他學(xué)者對區(qū)域創(chuàng)新能力影響的時(shí)間序列回歸分析中,發(fā)現(xiàn)隨時(shí)間的推移,人才因素對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)越來越明顯,事實(shí)上,在這些學(xué)者考察的樣本期內(nèi),區(qū)域創(chuàng)新能力也是隨時(shí)間推移而不斷增強(qiáng)的,從這角度看,也可以認(rèn)為人才對區(qū)域創(chuàng)新的作用隨區(qū)域創(chuàng)新能力的不斷提升而不斷加強(qiáng)。因此,對于創(chuàng)新能力已經(jīng)很高的地區(qū),要進(jìn)一步提升,需要加大人才投入力度。

    (2)科技經(jīng)費(fèi)投入在區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展初期效果顯著。ln SF的回歸系數(shù)在浙東北地區(qū)為-0.14,且沒有通過顯著性檢驗(yàn),而在浙西南地區(qū)則高達(dá)0.78,并通過10%顯著性檢驗(yàn)。在浙西南,ln SF的系數(shù)為所有因素中最高,且是通過顯著性檢驗(yàn)的僅有兩個(gè)指標(biāo)之一。盡管科技經(jīng)費(fèi)投入在創(chuàng)新活動中是最基本投入要素,但是對創(chuàng)新水平不同的地區(qū),其作用的效力也不同,實(shí)證結(jié)果顯示,對于創(chuàng)新發(fā)展處于低水平階段的地區(qū),科技經(jīng)費(fèi)的快速增長能對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升有顯著作用。

    (3)創(chuàng)新能力平均水平越高,知識溢出效應(yīng)越明顯。對比浙東北和浙西南的模型估計(jì)結(jié)果,代表知識溢出的LAMBDA和W_LNPAT的估計(jì)系數(shù)分別通過了1%和10%的顯著性檢驗(yàn),但是LAMBDA的系數(shù)顯著為正,達(dá)到0.75,其對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度僅次于人才因素,而W_LNPAT的系數(shù)卻為-0.12,即本地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展在一定程度上受到相鄰地區(qū)的阻礙。在浙東北,地區(qū)之間的創(chuàng)新行為是合作大于競爭關(guān)系,區(qū)域要素流動、知識交流在整體上促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展;在浙西南,地區(qū)之間的創(chuàng)新行為則是競爭大于合作關(guān)系,盡管全域Morans Ⅰ顯示區(qū)域創(chuàng)新行為時(shí)正相關(guān),而局域Morans Ⅰ也顯示大部分地區(qū)正的L-L集聚區(qū),但區(qū)域要素流動、知識交流整體上并沒有促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展。在創(chuàng)新水平高的的地區(qū),其創(chuàng)新活動活躍,人才眾多,各種知識的存量高,對相同的問題有眾多的研究人員關(guān)注,即知識的相關(guān)性高,地區(qū)之間要素的互動、知識交流,更容易產(chǎn)生新的思想、新的解決方案;對于低創(chuàng)新水平的地區(qū),人才少,知識存量低,地區(qū)之間的異質(zhì)性又使得知識交流更加困難。對于創(chuàng)新水平低的地區(qū),更應(yīng)該克服地理距離的限制,促進(jìn)其與創(chuàng)新水平高的地區(qū)之間的交流、互動,而不僅僅關(guān)注相鄰地區(qū)。

    (4)創(chuàng)新水平越高的地區(qū),對知識的吸收能力越強(qiáng)。ln El的估計(jì)系數(shù)在浙東北和浙西南分別為0.18和0.19,非常相近,且都沒有通過顯著性檢驗(yàn),說明進(jìn)出口帶來的學(xué)習(xí)效應(yīng)對浙江省區(qū)域創(chuàng)新并不明顯。反觀ln FDI的估計(jì)系數(shù)在兩地則有明顯的區(qū)別,其在浙東北地區(qū)系數(shù)高達(dá)0.61,并通過1%顯著性檢驗(yàn),在浙西南則為-0.01,幾乎沒有作用。這一結(jié)果與Borenztein等人研究結(jié)果一致,充分說明創(chuàng)新水平高的地區(qū)更能充分吸收外部知識溢出。創(chuàng)新水平低的地區(qū),其人才數(shù)量少,人才結(jié)構(gòu)不全,知識存量低,其對FDI帶來的新思想、新技術(shù)接受能力有限,而創(chuàng)新水平高的地區(qū),人才結(jié)構(gòu)完全,知識水平高,能較全面的吸收FDI帶來的新思想、新技術(shù),與其形成良好的互動,不斷強(qiáng)化本地區(qū)的創(chuàng)新能力。

    4結(jié)論

    對區(qū)域創(chuàng)新的研究對象,大部分學(xué)者集中在國家或省域?qū)用?,少有學(xué)者關(guān)注縣市一級,本文選擇經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)、創(chuàng)新水平較高的浙江省71縣域?yàn)檠芯繉ο?,得到如下結(jié)論:

    就區(qū)域創(chuàng)新空間差異而言,浙江省縣域創(chuàng)新差異同我國省域創(chuàng)新差異一樣,呈兩極分化格局,并在省內(nèi)形成以杭州、寧波為核心的創(chuàng)新核心區(qū),區(qū)域創(chuàng)新基尼系數(shù)處于高水平,不均衡態(tài)勢明顯,并有進(jìn)一步擴(kuò)大的趨勢。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,創(chuàng)新對實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)至關(guān)重要,區(qū)域創(chuàng)新活動的非均衡集聚不利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展,決策者應(yīng)對區(qū)域創(chuàng)新差異給予應(yīng)用的重視。

    就創(chuàng)新的影響要素而言,如同波特將經(jīng)濟(jì)發(fā)展按驅(qū)動力不同劃為分四個(gè)階段,不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段,驅(qū)動力不同,對于不同創(chuàng)新水平的地區(qū),各要素對區(qū)域創(chuàng)新的影響力也可能不同。根據(jù)區(qū)域創(chuàng)新的空間四分位圖和LISA集群圖的分析,將浙江省縣域創(chuàng)新分為高創(chuàng)新水平的浙東北地區(qū)和低創(chuàng)新水平的浙西南地區(qū),分別對其進(jìn)行空間計(jì)量分析,發(fā)現(xiàn):對高創(chuàng)新水平的地區(qū),人才投入、區(qū)域間的知識溢出、FDI技術(shù)擴(kuò)散的效用更加明顯,而科技經(jīng)費(fèi)投入則居于次要地位;對低創(chuàng)新水平的地區(qū),科技經(jīng)費(fèi)投入的效用則更加明顯,其他要素的作用也不那么明顯。各地區(qū)應(yīng)根據(jù)自身的實(shí)際情況,制定相應(yīng)的創(chuàng)新政策,低創(chuàng)新水平的地區(qū),應(yīng)加大科技經(jīng)費(fèi)投入,完善創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施,改善科研條件,逐步提升區(qū)域創(chuàng)新能力,而高創(chuàng)新水平地區(qū)則應(yīng)更多的關(guān)注于促進(jìn)人才之間交流,充分利用現(xiàn)有的創(chuàng)新集聚優(yōu)勢,進(jìn)一步提升區(qū)域創(chuàng)新水平。

    由于數(shù)據(jù)及樣本的限制,本文將浙江省粗略的劃分為高創(chuàng)新水平地區(qū)和低創(chuàng)新水平地區(qū),在實(shí)證部分僅使用了一個(gè)年份的截面數(shù)據(jù),進(jìn)一步的研究可擴(kuò)大樣本數(shù)量,將樣本劃分為更多不同創(chuàng)新水平的子樣本,使用不同時(shí)期的面板數(shù)據(jù),做更深入的實(shí)證分析。

    [編輯:厲艷飛]

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