四川省科技創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接影響及其溢出效應(yīng)

喻開(kāi)志　呂笑月　黃楚蘅

[內(nèi)容摘要]利用2003-2013年四川省21個(gè)市（州）的省內(nèi)區(qū)域面板數(shù)據(jù)，首先構(gòu)建了科技創(chuàng)新水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用主成分得分的回歸法計(jì)算了近11年來(lái)四川省各個(gè)市（州）的科技創(chuàng)新水平；然后使用地理一經(jīng)濟(jì)加權(quán)矩陣的空間杜賓模型，研究了科技創(chuàng)新對(duì)區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接作用及其溢出效應(yīng)。發(fā)現(xiàn)近年來(lái)，四川省內(nèi)各市（州）的科技創(chuàng)新水平逐步提升，但科技創(chuàng)新水平發(fā)展不均衡；本市（州）的科技創(chuàng)新對(duì)區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)有顯著促進(jìn)效應(yīng)，但對(duì)其他市（州）的溢出效應(yīng)并不大。

[關(guān)鍵詞]科技創(chuàng)新；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；溢出效應(yīng)；空間杜賓模型

一、引言

近年來(lái)，四川省的科技創(chuàng)新經(jīng)歷了高速增長(zhǎng)。四川省R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量由2003年的57868（人年）上升為2013年的109708（人年），R&D內(nèi)部經(jīng)常支出從2003年的79.4億元增長(zhǎng)到2013年的399.9億元，申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)和發(fā)表論文數(shù)也在這11年間分別增長(zhǎng)了10倍和2倍。雖然，四川省的科技創(chuàng)新工作取得了巨大的進(jìn)步，但四川省的科技創(chuàng)新水平在全國(guó)仍然不高。就R&D投入而言，2013年四川省R&D投入僅占到GDP總量的1.52%，低于2013年全國(guó)平均水平2.08%，更是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家的R&D投入水平。與此同時(shí)，四川省的科技創(chuàng)新呈現(xiàn)出不平衡的態(tài)勢(shì)。成都、德陽(yáng)、綿陽(yáng)、攀枝花等市（州）由于其經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地理、資源、特色產(chǎn)業(yè)等諸多優(yōu)勢(shì)，成為四川省科技創(chuàng)新投入較多、科技創(chuàng)新活動(dòng)較活躍的城市；而甘孜、阿壩、巴中、涼山等市（州）由于其地處偏遠(yuǎn)、教育不發(fā)達(dá)等原因，科技創(chuàng)新一直處于四川省較低的水平?？梢?jiàn)，注重提升科技創(chuàng)新能力與自主創(chuàng)新能力的市（州）對(duì)區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要拉動(dòng)作用，地區(qū)間科技創(chuàng)新不平衡的狀況也可能加劇了四川省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不平衡。

隨著四川省整體經(jīng)濟(jì)的迅速增長(zhǎng)，省內(nèi)各經(jīng)濟(jì)區(qū)域不再是獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)單元，各市（州）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅依賴(lài)于自身因素，各地區(qū)的科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相互間的影響越來(lái)越顯著。要實(shí)現(xiàn)四川省內(nèi)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，不僅要重視科技創(chuàng)新對(duì)本市（州）內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，也要考慮科技創(chuàng)新在市（州）之間的溢出。因此，詳盡分析四川省內(nèi)各市（州）的科技創(chuàng)新發(fā)展水平，明確度量省內(nèi)各市（州）的科技創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中所起到的直接作用及其溢出效應(yīng)，對(duì)于四川省克服經(jīng)濟(jì)發(fā)展中遇到的障礙、加快全省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型、促進(jìn)現(xiàn)代化進(jìn)程，具有非常重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

二、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

從國(guó)外相關(guān)文獻(xiàn)看，主要使用空間計(jì)量模型研究國(guó)家間科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)和對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。例如，Keller（2004）收集了7個(gè)歐洲國(guó)家的數(shù)據(jù)，通過(guò)研究國(guó)家直接地理距離和R&D溢出之間的關(guān)系后發(fā)現(xiàn)，溢出效應(yīng)的大小與地理距離相關(guān)，但受到地理?xiàng)l件的限制。Borrds和Domingo（2007）發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的自我創(chuàng)新和鄰近區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新都將對(duì)本區(qū)域的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響，為了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，在制定R&D的政策時(shí)應(yīng)納入臨近區(qū)域的政策。Nadeem（2010）利用30個(gè)國(guó)家1980-2004年的數(shù)據(jù)，研究了外商直接投資通過(guò)科技溢出對(duì)發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所產(chǎn)生的間接影響，發(fā)現(xiàn)FDI減小了發(fā)展中國(guó)家與發(fā)達(dá)國(guó)家的技術(shù)差距，即產(chǎn)生了科技溢出，從而增進(jìn)了發(fā)展中國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Seck（2012）通過(guò)利用55個(gè)國(guó)家10年面板數(shù)據(jù)，指出科技溢出對(duì)發(fā)展中國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)大有裨益，特別是那些R&D活動(dòng)較少的發(fā)展中國(guó)家，而享受到科技溢出的國(guó)家往往趨向于投入更多的人力資本、對(duì)貿(mào)易以及國(guó)際活動(dòng)采取更加開(kāi)放的政策。Kamyab（2014）認(rèn)為，不同于經(jīng)典的內(nèi)生增長(zhǎng)理論，知識(shí)并不會(huì)自發(fā)的溢出，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新不僅促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更是知識(shí)溢出的重要渠道。

從國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)看，主要運(yùn)用時(shí)間序列模型、面板數(shù)據(jù)模型和空間計(jì)量模型分析省際間科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)和對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。為了分析科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期關(guān)系，大多使用時(shí)間序列模型。例如，唐德祥等（2009）使用向量誤差修正模型分析科技投入影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在機(jī)制，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和固定資本投資、勞動(dòng)投入、科技創(chuàng)新投入之間存在著長(zhǎng)期均衡的協(xié)整關(guān)系，科技創(chuàng)新投入增加會(huì)促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；薛昶和李嵩然（2012）使用協(xié)整模型分析資本、勞動(dòng)、技術(shù)要素投入對(duì)四川省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，實(shí)證結(jié)果表明四川省當(dāng)前技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用還十分微弱，資本投入仍是地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力；劉鋒等（2014）運(yùn)用因子分析、協(xié)整檢驗(yàn)和VAR模型研究科技創(chuàng)新成果與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，研究結(jié)果表明GDP和科技創(chuàng)新成果之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，而且GDP與科技創(chuàng)新成果之間存在雙向因果關(guān)系?？紤]到各個(gè)省市經(jīng)濟(jì)體之間可能存在相關(guān)性與異質(zhì)性，也有學(xué)者使用面板數(shù)據(jù)模型分析二者的關(guān)系。例如，王家庭（2012）基于全國(guó)30個(gè)省市面板數(shù)據(jù)對(duì)科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用進(jìn)行了研究，結(jié)果表明四川省作為全國(guó)科技成果生產(chǎn)大戶(hù)，鄰省的科技投入溢出效應(yīng)要大于本省科技投入的直接效應(yīng)；何雄浪和張澤義（2014）運(yùn)用面板數(shù)據(jù)中的SUR模型分析進(jìn)口貿(mào)易技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)溢出效應(yīng)在我國(guó)中、東、西部各不相同，研發(fā)投入對(duì)東部的技術(shù)溢出效應(yīng)起積極作用，而中西部通過(guò)對(duì)外開(kāi)放從技術(shù)溢出獲得較快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。為了分析各省科技創(chuàng)新投入的溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響及各省經(jīng)濟(jì)的群聚性，近年來(lái)使用空間計(jì)量模型做實(shí)證研究的論文不斷涌現(xiàn)。例如，李婧等（2010）運(yùn)用空間計(jì)量分析技術(shù)，考察1998-2007年中國(guó)大陸30個(gè)省級(jí)區(qū)域創(chuàng)新的空間相關(guān)與集聚，研究表明創(chuàng)新投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在顯著的正向空間相關(guān)，中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新也存在顯著的正向空間相關(guān)性，且在東部及沿海地區(qū)形成了創(chuàng)新活動(dòng)的密集帶；張志強(qiáng)（2012）基于內(nèi)生增長(zhǎng)理論，以空間誤差修正模型和動(dòng)態(tài)面板模型實(shí)證檢驗(yàn)了中國(guó)金融發(fā)展的規(guī)模與效率的區(qū)域創(chuàng)新效應(yīng)，研究結(jié)果表明加強(qiáng)區(qū)際及國(guó)際貿(mào)易聯(lián)系、促進(jìn)省份層面技術(shù)引進(jìn)與研發(fā)創(chuàng)新、共享技術(shù)空間溢出效應(yīng)是縮小區(qū)域發(fā)展差異，實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的有效途徑；鐘祖昌（2013）從理論和實(shí)證兩個(gè)方面驗(yàn)證了研發(fā)投入及其溢出效應(yīng)對(duì)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，研究結(jié)果表明省域間R&D投入存在明顯的溢出效應(yīng)，1991-2009年R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為16.7，同時(shí)東部地區(qū)溢出效應(yīng)最高，西部最低；張林（2016）使用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間面板模型，就金融發(fā)展與科技創(chuàng)新對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展和科技創(chuàng)新在短期和長(zhǎng)期內(nèi)均對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用，中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的正向空間集聚性和異質(zhì)性。此外，還有作者運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)方法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法來(lái)研究科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。例如，李青（2010）采用灰色關(guān)聯(lián)方法研究了四川省科技投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，結(jié)果表明項(xiàng)目數(shù)與GDP的關(guān)聯(lián)度最大、科研基建經(jīng)費(fèi)次之，科技活動(dòng)人員與GDP的關(guān)聯(lián)并不明顯；龐瑞芝等（2014）借助拓展的網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，考察2009-2012年我國(guó)省際科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐效率以及創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)全國(guó)各省份科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐作用普遍偏低。

從以上文獻(xiàn)可以看出，有關(guān)科技創(chuàng)新溢出效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究中，研究對(duì)象多為全國(guó)，以某個(gè)省市為分析對(duì)象還相對(duì)較少。僅有幾篇有關(guān)四川省科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)文獻(xiàn)中，均未涉及四川省各市（州）之間的科技創(chuàng)新溢出效應(yīng)。此外，更重要的是，以往國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)大多采用時(shí)間序列或普通面板數(shù)據(jù)方法，沒(méi)有考慮空間的相關(guān)性。但顯然科技創(chuàng)新水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都是存在空間效應(yīng)的，有以下幾個(gè)原因：首先，在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中，幾乎所有的數(shù)據(jù)都或多或少的存在空間相關(guān)性或者空間依賴(lài)性，當(dāng)然這也包括了科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面數(shù)據(jù)；其次，四川省內(nèi)部對(duì)科技創(chuàng)新方面的政策差別并不是很大，這也會(huì)使得四川省各市（州）的科技創(chuàng)新水平存在空間相關(guān)性；再次，諸多經(jīng)驗(yàn)研究已經(jīng)證明，科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所產(chǎn)生的效果不會(huì)僅局限于一個(gè)地區(qū)，也就是說(shuō)科技創(chuàng)新存在外部性即溢出效應(yīng)；最后，近年來(lái)四川省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)迅速，省內(nèi)經(jīng)濟(jì)一體化趨勢(shì)加速顯現(xiàn)，各市（州）不再是獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)單元，各個(gè)市（州）的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不再單單依賴(lài)自身的內(nèi)在因素，在經(jīng)濟(jì)一體化的趨勢(shì)下，科技創(chuàng)新水平是否對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著明顯的溢出效應(yīng)是值得考慮的問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上，本文考慮了科技創(chuàng)新水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在四川省內(nèi)各個(gè)市（州）的空間相關(guān)性，重點(diǎn)利用空間計(jì)量的方法來(lái)研究二者的關(guān)系。

三、變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

科技創(chuàng)新綜合水平可以反映為科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新成果兩方面的內(nèi)容，科技創(chuàng)新投入分為物力投入和人力投入兩方面。本文選取R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出來(lái)代表科技創(chuàng)新物力投入，用R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量人員來(lái)衡量科技創(chuàng)新活動(dòng)的人力投入，用申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)以及發(fā)表科技論文數(shù)來(lái)表示科技創(chuàng)新成果。因此，根據(jù)以上指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性以及完整性，本文在衡量科技創(chuàng)新水平時(shí)，采用了R&D折合全時(shí)人員（人年）、R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出（萬(wàn)元）、申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)（件）、發(fā)表科技論文數(shù)（篇）來(lái)代表四川省科技創(chuàng)新水平。

本文選取四川省各市（州）的科技創(chuàng)新水平因子得分作為關(guān)鍵解釋變量。用科技創(chuàng)新水平因子得分（A）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（K）、從業(yè)人員（L）作為技術(shù)水平、資本投入和勞動(dòng)力投入建立產(chǎn)出（GDP）模型，其中，GDP、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、從業(yè)人員取對(duì)數(shù)，科技創(chuàng)新水平因子小于0的數(shù)據(jù)較多，故保持原樣不取對(duì)數(shù)?；灸Ｐ投紴槿缦滦问剑?/p>

InGDP=f（A，In K，In L） （1）

本文所使用的數(shù)據(jù)為2003-2013年四川省21個(gè)市（州）的省內(nèi)面板數(shù)據(jù)，所用數(shù)據(jù)主要來(lái)自《四川省科技統(tǒng)計(jì)年鑒（2004-2014）》和《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒（2004-2014）》。

四、四川省各市（州）的科技創(chuàng)新水平綜合得分

由于本文原始數(shù)據(jù)來(lái)源的統(tǒng)計(jì)口徑不一致且可能存在不同的量綱，為使指標(biāo)之間具有可比性，本節(jié)先利用z-Score法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，即對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化。此外，在進(jìn)行因子分析之前應(yīng)通過(guò)KMO測(cè)度和巴特利特（Bartlett）球體檢驗(yàn)，對(duì)變量和數(shù)據(jù)的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)由此判斷數(shù)據(jù)是否適合因子分析。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)KMO值小于0.6時(shí)就被認(rèn)為不適合做因子分析。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，KMO檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量值為0.7，大于0.6，表明模型變量間的偏相關(guān)程度較高。本文通過(guò)Bartlett球形檢驗(yàn)的結(jié)果可以拒絕原假設(shè)，即變量之間是相關(guān)的。通過(guò)以上兩個(gè)檢驗(yàn)均可以得出，變量間的相關(guān)程度適合做因子分析。

通過(guò)特征值、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率以及碎石圖可以共同確定最優(yōu)因子的數(shù)量。根據(jù)特征值和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率結(jié)果，第一個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率就達(dá)到92%。在碎石圖中，第一個(gè)因子的特征值較大，并形成了明顯的拐點(diǎn)，之后的因子特征值連線(xiàn)變得平緩，可知用第一個(gè)因子就可以較好的代替R&D折合全時(shí)人員、R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出、申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)和發(fā)表科技論文這4個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)和判斷四川省各州市的科技創(chuàng)新水平。

計(jì)算因子得分有多種方法，本文采用較常用的回歸法（regression）進(jìn)行計(jì)算。由于在因子分析前，對(duì)各指標(biāo)數(shù)值都進(jìn)行了z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理，因此被比較對(duì)象的平均水平為零分，得分為正分表示該市（州）當(dāng)年的科技創(chuàng)新水平高于這11年來(lái)四川省各市（州）科技創(chuàng)新的平均水平，而得分為負(fù)則表示低于平均水平。根據(jù)特征值和相應(yīng)的特征向量，計(jì)算21個(gè)州市各年的科技創(chuàng)新水平主成分得分，如表1所示。

根據(jù)表1，從科技創(chuàng)新主成分綜合得分上來(lái)看，綜合得分值越高，科技創(chuàng)新水平相應(yīng)也越高。近年來(lái)，各市州的科技創(chuàng)新水平均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；成都市在四川省內(nèi)科技創(chuàng)新水平綜合得分最高，綿陽(yáng)市次之，省內(nèi)科技創(chuàng)新水平呈現(xiàn)比較明顯的兩極分化局面。

五、科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)直接作用和溢出效應(yīng)的實(shí)證分析

（一）構(gòu)建空間權(quán)重矩陣

以往文獻(xiàn)僅僅局限于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與相鄰地區(qū)科技創(chuàng)新水平之間的空間相關(guān)性，但僅從這一個(gè)角度來(lái)說(shuō)明科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)是不夠的?？紤]到實(shí)際情況，不同地區(qū)間的科技創(chuàng)新溢出效應(yīng)的發(fā)揮必然不完全或者不僅僅取決于地理相鄰或者空間距離。隨著信息化的推進(jìn)，技術(shù)的轉(zhuǎn)移和知識(shí)的傳播并不會(huì)因?yàn)榫嚯x遙遠(yuǎn)而形成阻礙。在這種條件下，科技創(chuàng)新水平應(yīng)將當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平發(fā)展相近程度納入考慮。在這種思想的指導(dǎo)下，本文設(shè)定一個(gè)同時(shí)考慮地理空間距離和經(jīng)濟(jì)距離兩種因素的空間加權(quán)矩陣。

根據(jù)表6，科技創(chuàng)新水平因子的直接效應(yīng)為0.0646，在5%的水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；溢出（間接）效應(yīng)為0.4107，t值僅為1.074。也就是說(shuō)，本地的科技創(chuàng)新水平對(duì)本地的GDP有顯著的正向促進(jìn)作用，但對(duì)其他地區(qū)GDP的促進(jìn)效應(yīng)并不是明顯。

首先，從全社會(huì)固定資產(chǎn)投資角度看，投資的直接效應(yīng)為0.6428，間接效應(yīng)為2.2040，它們?cè)?%的水平下都顯著。這表明本地的GDP不但受到本地固定資產(chǎn)投資的影響，也較為顯著的受到他市（州）的固定資產(chǎn)投資的促進(jìn)。其次，就從業(yè)人員的投入量來(lái)看，勞動(dòng)力投入量的直接效應(yīng)為0.8514，間接效應(yīng)為3.5397，兩者均在1%的水平下顯著。也就是說(shuō)，本地的GDP增長(zhǎng)不僅受到當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力投入的顯著推動(dòng)，還受到其他市（州）的勞動(dòng)力投入量的影響，這說(shuō)明了四川省GDP增長(zhǎng)有明顯的勞動(dòng)密集特征。

綜合分析來(lái)看，勞動(dòng)力投入指標(biāo)（從業(yè)人員）對(duì)四川省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)最大，全社會(huì)固定投資次之，科技創(chuàng)新水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)很小，這與我們基于二元鄰權(quán)矩陣的分析結(jié)果較為一致。從四川省內(nèi)的實(shí)際情況來(lái)看，目前四川省內(nèi)科技創(chuàng)新對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)已毋庸置疑，但溢出效應(yīng)尚不顯著。在四川省科技創(chuàng)新總體水平不高且省內(nèi)科技創(chuàng)新水平兩極分化嚴(yán)重的現(xiàn)狀下，科技創(chuàng)新水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)尚未形成正外部性，雖然某個(gè)市（州）的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能享受到本地科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用，但對(duì)其他市（州）的科技創(chuàng)新對(duì)其卻沒(méi)有顯著的促進(jìn)作用。

六、結(jié)論與政策建議

第一，從科技創(chuàng)新水平綜合得分來(lái)看，2003-2013年四川省內(nèi)各市（州）的科技創(chuàng)新水平均呈逐步上升趨勢(shì)；但四川省21個(gè)市（州）科技創(chuàng)新水平發(fā)展極其不均衡，尤其表現(xiàn)出成都市、綿陽(yáng)市的科技創(chuàng)新水平明顯高于其他市（州）的兩極分化狀態(tài)。

第二，四川省內(nèi)各市（州）的科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)并不明顯。從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度來(lái)看，雖然本地的科技創(chuàng)新投入對(duì)本地的GDP有顯著的正向促進(jìn)作用，但對(duì)其他市（州）的GDP的促進(jìn)作用卻不顯著。

第三，本市（州）的固定資產(chǎn)投資能顯著促進(jìn)本地的GDP，同時(shí)，固定資產(chǎn)投資在四川省內(nèi)的溢出效應(yīng)也對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的促進(jìn)作用。當(dāng)?shù)貜臉I(yè)人員數(shù)的增加對(duì)當(dāng)?shù)谿DP有顯著的推動(dòng)作用，從業(yè)人員的溢出效應(yīng)也十分顯著。也就是說(shuō)，本市（州）的GDP增長(zhǎng)不僅受到當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力投入的顯著推動(dòng)，還受到其他市（州）勞動(dòng)力投入的推動(dòng)，這說(shuō)明了四川省GDP增長(zhǎng)有明顯的勞動(dòng)密集特征。綜合來(lái)看，勞動(dòng)力投入指標(biāo)（從業(yè)人員）對(duì)四川省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)最大，全社會(huì)固定投資次之。

綜合來(lái)看，四川省的科技創(chuàng)新對(duì)各市（州）自身的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)是有很大的推動(dòng)作用，但是科技創(chuàng)新對(duì)其他市（州）的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用不明顯。我們提供以下政策建議，為政府的政策制定選擇提供一些借鑒。

第一，人才不僅是科技創(chuàng)新的動(dòng)力來(lái)源，也代表了科技創(chuàng)新的產(chǎn)出，決定著科技創(chuàng)新的水平與效率，需要建立科技創(chuàng)新人才相應(yīng)的激勵(lì)政策。

第二，在制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策時(shí)，是依靠本市（州）科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)還是吸收周邊市（州）的科技創(chuàng)新，應(yīng)因地制宜地進(jìn)行考慮。對(duì)于科技創(chuàng)新不發(fā)達(dá)的地區(qū)來(lái)說(shuō)，要充分提高地區(qū)人力基本素質(zhì)，加強(qiáng)創(chuàng)新知識(shí)吸收能力，充分利用周邊地區(qū)的科技創(chuàng)新溢出。

第三，R&D經(jīng)費(fèi)也是科技創(chuàng)新的動(dòng)力來(lái)源之一，是科技創(chuàng)新的前提。因此，為了促進(jìn)四川省各市（州）的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，不僅要增加R&D經(jīng)費(fèi)的投入，更要盡力提高R&D經(jīng)費(fèi)的使用效率。