空間面板模型對我國省域創(chuàng)新知識效應(yīng)分析

空間面板模型對我國省域創(chuàng)新知識效應(yīng)分析

謝小義,胡錫健,張輝國

(新疆大學(xué) 數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046)

摘要：基于2004-2012年我國專利的省際面板數(shù)據(jù)，以授權(quán)專利作為知識產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)出變量，以申請專利作為知識存量的產(chǎn)出變量，通過拉格朗日乘子(LM)檢驗選擇合適的空間面板數(shù)據(jù)模型，分析研究專利授權(quán)對來自大專院校、科研單位、企業(yè)和個人的專利申請的彈性反應(yīng).結(jié)果表明，我國省域創(chuàng)新知識存在空間依賴關(guān)系，企業(yè)或個人的經(jīng)驗性知識累積對創(chuàng)新知識產(chǎn)出的效果明顯，且R&D人員全時當(dāng)量的增加會顯著地增加周邊地區(qū)的知識產(chǎn)出.

關(guān)鍵詞：知識產(chǎn)權(quán)；知識生產(chǎn)；空間面板數(shù)據(jù)模型

中圖分類號：F224.7 文獻標志碼：A

收稿日期：2014-11-01

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(10272068)

作者簡介：陳婷，女，ting142679@163.com； 通信作者： 王利民,男，wanglimin@qtech.edu.cn.

文章編號：1672-6197(2015)05-0006-06

TheeffectanalysisofChina′sregionalinnovation

knowledgebyspatialpaneldatamodel

XIEXiao-yi,HUXi-jian,ZHANGHui-guo

(CollegeofMathematicsandSystemScience,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China)

Abstract:Based on the province-level patenting over the period 2004-2012,we use the patents granted as a proxy for intellectual property,and past patent applications as a proxy for regional knowledge stocks,and choose the fit spatial panel data model by LM test to analyze the elasticity response of intellectual property to the patent applications classified by type of creator(universities and research institutes, enterprises，individuals).The results show that there is spatial correlation between the provinces, and the output effect of innovation knowledge from enterprise or individual empirical knowledge accumulation is obvious. The increase of R&D personnel of full-time equivalent will significantly increase the surrounding areas of knowledge production.

Keywords:intellectualproperty;knowledgeproduction;spatialpaneldatamodel

自我國加入世界貿(mào)易組織以來，從國家到公民都開始意識到知識產(chǎn)權(quán)的重要性.在美國，科技被視為經(jīng)濟增長和生產(chǎn)率提升的引擎，根本原因之一就是知識產(chǎn)權(quán)的力量.知識產(chǎn)權(quán)是創(chuàng)新知識的結(jié)晶，反映著一個國家或區(qū)域整體的創(chuàng)新能力水平，而從知識產(chǎn)權(quán)的內(nèi)部組成來看，專利的地位尤其突出，國內(nèi)外越來越多的文獻都將專利授權(quán)作為知識生產(chǎn)函數(shù)的產(chǎn)出，不光是因為數(shù)據(jù)上的可得性，也和專利能很好地代表國家或地區(qū)的創(chuàng)新知識整體水平不無關(guān)系.而對知識溢出效應(yīng)的研究一直是經(jīng)濟學(xué)上的熱點，鄧明和錢爭鳴[1]利用空間面板模型分析了我國省際知識的空間溢出問題，發(fā)現(xiàn)知識生產(chǎn)活動存在正的空間溢出效應(yīng).徐盈之等[2]研究知識溢出與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)省際間存在知識溢出且對地區(qū)的經(jīng)濟增長有很明顯的推動作用.石沛和蒲勇健[3]對2004-2007年我國區(qū)域創(chuàng)新能力以及影響因素進行分析，發(fā)現(xiàn)我國區(qū)域創(chuàng)新能力存在逐年增強的空間依賴性.俞立平[4]以專利授權(quán)量作為應(yīng)用技術(shù)的產(chǎn)出變量，研究了不同渠道經(jīng)費對科學(xué)與技術(shù)貢獻的差異，發(fā)現(xiàn)知識與技術(shù)溢出對研發(fā)要素投入彈性具有“擠出效應(yīng)”.Lesage&Sheng[5]基于中國省際專利數(shù)據(jù)，利用空間面板數(shù)據(jù)模型分析了知識產(chǎn)權(quán)與知識存量的關(guān)系，討論了知識溢出效應(yīng)在不同區(qū)域的影響，并就我國專利數(shù)量和質(zhì)量對我國發(fā)展的影響進行了研究.近年來，我國專利申請量和授權(quán)量的增長速度很快，發(fā)明專利申請量自2011年來連續(xù)位居世界第一.在推動科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展上，我國專利數(shù)量的劇增是否能彌補專利質(zhì)量水平不高的缺陷也一直是研究和討論的熱點.基于此種想法，本文采用Lesage&Sheng[5]的部分研究成果，將專利申請作為知識存量的產(chǎn)出變量，又按照創(chuàng)造者的類型，將專利劃分為三類兩個等級，分別是大專院校與科研單位、企業(yè)和個人的專利申請，其中定義個人和企業(yè)的申請專利為高質(zhì)量的，大學(xué)和科研結(jié)構(gòu)的申請專利等級次之.采用知識生產(chǎn)函數(shù)，以專利授權(quán)為知識生產(chǎn)的產(chǎn)出，以知識存量、科技活動經(jīng)費和科技活動人員作為知識生產(chǎn)的投入要素，研究知識生產(chǎn)間的關(guān)系.通過Matlab軟件進行空間相關(guān)性檢驗和LM檢驗，進而選擇合適的空間面板數(shù)據(jù)模型，并進行參數(shù)估計.最后根據(jù)估計的結(jié)果分析各變量對知識產(chǎn)出的彈性反應(yīng)和各變量的溢出效應(yīng).

1模型的設(shè)定及方法

1.1　變量的選擇和數(shù)據(jù)來源

基于Lesage&Sheng[5]的研究，本文將授權(quán)專利作為知識產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)出變量，申請專利作為知識存量的產(chǎn)出變量，又為了考慮不同創(chuàng)作者的申請專利對授權(quán)專利的彈性反應(yīng)，將申請專利按創(chuàng)造者類型分為三類，即大學(xué)及研究機構(gòu)、企業(yè)、個人.根據(jù)知識生產(chǎn)函數(shù)的原理，知識生產(chǎn)函數(shù)投入變量為研發(fā)資本、研發(fā)勞動力和知識存量.參照已有的文獻，并考慮到數(shù)據(jù)的可得性，研發(fā)資本選為R&D經(jīng)費內(nèi)部支出，研發(fā)勞動力選為R&D人員全時當(dāng)量.故本文選定R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(K)、R&D人員全時當(dāng)量(L)、專利申請量(大專院校和科研單位(R1)、企業(yè)(R2)、個人(R3))為解釋變量，專利授權(quán)量為被解釋變量. 而專利申請到專利授權(quán)的平均年限為2年，本文便設(shè)定t+2年的專利授權(quán)量是第t年的知識生產(chǎn)的產(chǎn)出.

本文研究的樣本為我國除西藏外的30個省市自治區(qū)的2004-2012年的專利授權(quán)量，2002-2010年的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D人員全時當(dāng)量、大學(xué)研究機構(gòu)、企業(yè)、個人專利申請量. 數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》和國家知識產(chǎn)權(quán)局的官網(wǎng).

1.2　模型的設(shè)定

面板數(shù)據(jù)回歸模型為

ln(Yi t+2)=lnβ0+β1ln(Kit)+β2ln(Lit)+

β3ln(R1,it)+β4ln(R2,it)+β5ln(R3,it)+

μi+ηt+εit

(1)

其中：μi表示個體效應(yīng)；ηt表示時間效應(yīng)；并假設(shè)εit~N(0，σ2In).

當(dāng)知識存在空間溢出效應(yīng)時，模型(1)便不能用來研究和解釋研究對象間的關(guān)系，根據(jù)Elhorst[6]理論可知，有以下三種最基本的空間面板數(shù)據(jù)模型可用來研究.

(1)空間滯后面板數(shù)據(jù)模型(SAR)

ln(Yi t+2)=ρWnln(Yi t+2)+lnβ0+β1ln(Kit)+

β2ln(Lit)+β3ln(R1,it)+β4ln(R2,it)+

β5ln(R3,it)+μi+ηt+εit

(2)

其中Wn是n×n的空間二元鄰接矩陣. 考慮到海南省是個島，但只和廣東省隔條海峽，故設(shè)定海南的鄰接為廣東省. 此時，模型假定周邊區(qū)域的創(chuàng)新知識產(chǎn)出會影響本地的知識產(chǎn)出.

(2)空間誤差面板數(shù)據(jù)模型(SEM)

(3)

此時假定空間相關(guān)性存在于不可觀測的變量中.

(3)空間Durbin面板數(shù)據(jù)模型(SDM)

ln(Yi t+2)=ρWnln(Yi t+2)+lnβ0+β1ln(Kit)+

β2ln(Lit)+β3ln(R1,it)+β4ln(R2,it)+β5ln(R3,it)+

γ1Wnln(Kit)+γ2Wnln(Lit)+γ3Wnln(R1,it)+

γ4Wnln(R2,it)+γ5Wnln(R3,it)+μi+ηt+εit

(4)

此時假定周邊區(qū)域的知識投入和產(chǎn)出均對本地的知識產(chǎn)出有影響.

1.3　分析方法

1.3.1　全局空間相關(guān)性

為驗證區(qū)域間是否存在知識溢出，首先要對數(shù)據(jù)進行空間相關(guān)性檢驗.利用Moran’I指數(shù)可以度量每年的專利授權(quán)量的空間相關(guān)性程度.

(5)

1.3.2　模型選擇

若Moran’I指數(shù)顯示結(jié)果顯著，則得考慮模型(2)~(4).對于模型的假設(shè)檢驗.按照Elhorst[6]的研究，首先利用拉格朗日乘子(LM)檢驗，將模型(1)與模型(2)、(3)進行比較，并初步判斷SAM和SEM哪個更好；接著用似然比(LR)檢驗個體效應(yīng)和時間效應(yīng)是否存在；最后通過檢驗原假設(shè)H0：γ=0；H0：γ+ρβ=0是否成立，檢驗SDM模型是否可以簡化為SAM或SEM. 若H0：γ=0檢驗結(jié)果顯著，表明SDM可簡化成SAR；若H0：γ+ρβ=0檢驗結(jié)果顯著，表明SDM可簡化成SEM；若兩個原假設(shè)結(jié)果都顯著，則表明SDM比SAR和SEM更適合樣本數(shù)據(jù).

2結(jié)果分析

2.1　知識生產(chǎn)的空間相關(guān)性分析

全局自相關(guān)性可以通過Moran’I指數(shù)來檢驗. Moran’I指數(shù)取值大于0表示正相關(guān)，小于0表示負相關(guān)，接近于0表示不存在空間自相關(guān)性. 通過Matlab軟件計算Moran’I指數(shù)，結(jié)果見表1.

表1　2004-2012年我國專利授權(quán)量的Moran’I指數(shù)

觀察表1可知，我國區(qū)域創(chuàng)新知識生產(chǎn)的空間相關(guān)性越來越強，這與我國區(qū)域間的交流越來越密切相關(guān). 且2011年和2012年的相關(guān)性指數(shù)分別為0.224 8和0.228 5，所以模型的選擇應(yīng)該考慮引入空間相關(guān)性. 基于此，可以選擇模型(2)~(4)中的一個去研究.

2.2　空間面板數(shù)據(jù)模型的結(jié)果分析

本文利用Matlab軟件進行空間面板數(shù)據(jù)模型的選擇，根據(jù)Elhorst[6]的研究步驟和思想對數(shù)據(jù)進行分析，具體估計結(jié)果見表2~表6.

根據(jù)表2可知，Robust LM檢驗在4個模型中都顯著(α=1%). LM檢驗在原假設(shè)H0：不存在空間滯后項下結(jié)果顯著(α=5%)；LM檢驗在原假設(shè)H0：不存在誤差滯后項下，在不含個體和時間效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型與時間固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型中結(jié)果以1%的水平顯著，在個體固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型中以10%的水平顯著. 從而可知，對于樣本數(shù)據(jù)，空間滯后面板數(shù)據(jù)模型比空間誤差面板數(shù)據(jù)模型要優(yōu)越些.

表2　面板數(shù)據(jù)模型估計結(jié)果

觀察表3,對于個體固定效應(yīng)和時間效應(yīng)的存在性檢驗，LR檢驗結(jié)果在1%的水平下顯著，表明模型中應(yīng)該含有個體效應(yīng)和時間效應(yīng). 從而模型應(yīng)該設(shè)定為two-way誤差成分的空間面板數(shù)據(jù)模型. 觀察表4可知，Husman test的檢驗結(jié)果也顯著(α=1%)，表明效應(yīng)應(yīng)該設(shè)定為固定效應(yīng)，本文之前討論的固定效應(yīng)下的面板數(shù)據(jù)模型的分析有效.

綜上可知對于樣本數(shù)據(jù)，模型應(yīng)設(shè)定為two-way固定效應(yīng)的空間面板數(shù)據(jù)模型. 按照Elhorst[6]的研究，還要對空間Durbin面板數(shù)據(jù)模型進行檢驗，即檢驗H0：γ=0；H0：γ+ρβ=0.而當(dāng)模型中存在個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)時，若個體量很大且時間很長，參數(shù)估計值將會出現(xiàn)偏差，于是要對參數(shù)估計進行偏差修正. 模型的參數(shù)估計及相關(guān)檢驗的具體結(jié)果見表5.

觀察表5可知，Wald檢驗和LR檢驗結(jié)果值在1%水平下都顯著，表明空間Durbin面板數(shù)據(jù)模型不應(yīng)簡化成空間滯后面板數(shù)據(jù)模型或空間誤差面板數(shù)據(jù)模型. 從而根據(jù)空間Durbin面板數(shù)據(jù)模型偏差修正估計結(jié)果對樣本數(shù)據(jù)進行分析.

偏差修正的結(jié)果表明區(qū)域知識存量對我國知識

產(chǎn)出的促進作用比較明顯；而R&D經(jīng)費內(nèi)部支出和R&D人員全時當(dāng)量的投入效果并不明顯，這可能與我國經(jīng)費制度存在一些問題，以及將人力資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)成人力資本優(yōu)勢的速度比較緩慢、成效比較低等原因有關(guān).

三類專利申請對我國知識產(chǎn)出的促進效果顯著，可見知識是個厚積薄發(fā)的過程，積累的越多，產(chǎn)出會越多. 且每1 000份大學(xué)和研究機構(gòu)的專利申請平均會有113份得到授權(quán)，每1 000份企業(yè)的專利申請平均會有216份得到授權(quán)，每1 000份個人的專業(yè)申請平均會有218份得到授權(quán). 可見企業(yè)和個人的專利授權(quán)率幾乎是大學(xué)和研究機構(gòu)的2倍.

表3　個體和時間效應(yīng)檢驗結(jié)果

表4　隨機效應(yīng)和固定效應(yīng)的檢驗結(jié)果

表5　空間面板數(shù)據(jù)模型估計結(jié)果

表6是空間Durbin面板數(shù)據(jù)模型偏差修正估計的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)結(jié)果. 結(jié)果表明各變量的直接效應(yīng)和表5中的參數(shù)估計存在一些差異，這與模型中存在自變量滯后項有關(guān)系. 另外，各類專利申請量的直接效應(yīng)在1%的水平下均顯著，且值均為正，表明各地區(qū)的專利申請量增加會引起本地區(qū)的專利授權(quán)量的增加，這與事實基本吻合，而R&D人員全時當(dāng)量的間接效應(yīng)在1%的水平下顯著，且取值為正，表明各地區(qū)的R&D人員全時當(dāng)量的增加會增加周邊地區(qū)的專利授權(quán)量.

表6　空間Durbin模型(偏差修正)的直接和間接效應(yīng)分析

3結(jié)束語

影響創(chuàng)新知識生產(chǎn)的因素很多，本文從專利授權(quán)量的角度分析了2004-2012年我國省域科研人員、科研勞力及知識存量對知識產(chǎn)出的影響關(guān)系，采用空間面板數(shù)據(jù)模型很好地分析了我國省域間知識生產(chǎn)的空間影響機制.

通過Moran’I指數(shù)和LM等檢驗，最后選定最適合樣本數(shù)據(jù)的空間Durbin面板數(shù)據(jù)模型. 其中Moran’I指數(shù)檢驗表明我國知識產(chǎn)出存在一定的空間相關(guān)性，模型中應(yīng)該考慮空間性質(zhì)；LM等檢驗結(jié)果表明空間Durbin面板數(shù)據(jù)模型不應(yīng)該簡化為SAR或SEM，于是采用空間Durbin面板數(shù)據(jù)模型的估計結(jié)果來分析. 三類專利申請的影響顯著且取值為正，表明知識的累積是創(chuàng)新的來源，特別是應(yīng)該做好來自企業(yè)或個人的經(jīng)驗性知識累積. 而R&D經(jīng)費投入和人員投入的影響不顯著，表明我國在將人力資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)變成人力資本優(yōu)勢上的成效不高，各類經(jīng)費支出制度有待改進和完善.

參考文獻:

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(編輯：郝秀清)