中國區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)的影響因素研究——基于面板數(shù)據(jù)空間杜賓模型計(jì)量分析

劉艷春　孫　凱

(遼寧大學(xué)，沈陽　110036)

中國區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)的影響因素研究
——基于面板數(shù)據(jù)空間杜賓模型計(jì)量分析

劉艷春孫凱

(遼寧大學(xué)，沈陽110036)

〔摘要〕本文利用2004～2013年中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間杜賓模型對中國區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)的影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究。研究表明：前期專利存量、研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例對區(qū)域創(chuàng)新績效呈正向影響；研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、外貿(mào)依存度對區(qū)域創(chuàng)新績效呈負(fù)向影響；前期專利存量對區(qū)域創(chuàng)新績效有著顯著的空間滯后影響；區(qū)域創(chuàng)新績效存在著顯著的空間自相關(guān)效應(yīng)，呈現(xiàn)空間依賴性和空間集聚現(xiàn)象。根據(jù)實(shí)證分析的結(jié)論提出了相關(guān)建議。

〔關(guān)鍵詞〕區(qū)域創(chuàng)新績效全局空間自相關(guān)局部空間自相關(guān)空間杜賓模型

引　言

區(qū)域創(chuàng)新績效能夠有效的評價(jià)區(qū)域創(chuàng)新能力，它是創(chuàng)新性活動(dòng)的最終接受者[1]。在經(jīng)濟(jì)全球化的今天，提升經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平建設(shè)的重要手段就是加快區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)。近幾年來，國家越來越重視科技創(chuàng)新活動(dòng)的開展。如圖1所示：

圖1　專利申請授權(quán)數(shù)與研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出占GDP比值態(tài)勢圖

科技創(chuàng)新活動(dòng)研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例從2004年的1.23%上升到了2013年的2.08%，提高了69.11%。根據(jù)其趨勢可以看出，我國在區(qū)域創(chuàng)新體系上的投入力度正在不斷加大。與此同時(shí)，我國的區(qū)域創(chuàng)新能力在逐漸提升，創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出在不斷增加，專利申請授權(quán)量也迅速上升。專利申請授權(quán)數(shù)由2004年的190238件上升到了2013年的1313000件，提高了5.90倍。專利申請授權(quán)數(shù)反映了創(chuàng)新績效產(chǎn)出，國家如此重視創(chuàng)新引發(fā)了學(xué)者們對于區(qū)域創(chuàng)新績效的廣泛思考：區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)需要考慮哪些因素，這些因素對于區(qū)域創(chuàng)新績效的影響如何？區(qū)域創(chuàng)新績效是否存在著顯著的空間效應(yīng)，存在怎樣的空間效應(yīng)？本文希望通過對這些問題的解答找出區(qū)域創(chuàng)新績效的影響因素，以及存在的空間效應(yīng)。

1　相關(guān)文獻(xiàn)研究

區(qū)域創(chuàng)新相關(guān)內(nèi)容的研究越來越成為了學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題，而區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)影響因素分析是其中重要的研究方向。學(xué)者們從不同的角度、運(yùn)用不同的分析方法對這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行過深入地探討。有關(guān)區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)影響因素研究主要包括兩個(gè)方面，即區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)影響因素的相關(guān)研究和區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)影響因素分析方法研究。

關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)影響因素研究。Li J等(2014)[2]研究認(rèn)為公司所有權(quán)、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對區(qū)域創(chuàng)新績效有影響。M Prevezer等(2014)[3]利用研發(fā)支出費(fèi)用、高等教育人力資源投入、高科技產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法研究了區(qū)域創(chuàng)新績效。謝麗娟等(2009)[4]認(rèn)為創(chuàng)新效率偏低現(xiàn)象主要是因?yàn)閯?chuàng)新環(huán)境利用不足產(chǎn)生的。劉明廣(2013)[5]匯總分析了區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效評價(jià)的影響因素并進(jìn)行了探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析。

關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)影響因素分析方法研究。SUN Dong和BO Mao-liang[6]、張仁壽等(2012)[7]、梁瑞敏和彭佑元(2014)[8]、傅為忠等(2015)[9]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析分別對中國創(chuàng)新系統(tǒng)績效、區(qū)域科技自主創(chuàng)新績效評價(jià)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效評價(jià)、山西省區(qū)域科技創(chuàng)新績效評價(jià)進(jìn)行了研究；劉明廣和李高楊(2012)[10]運(yùn)用主成分分析方法對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效評價(jià)進(jìn)行了研究。余泳等(2015)[11]運(yùn)用因子分析法、莫蘭Ⅰ指數(shù)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性進(jìn)行檢驗(yàn)，并且基于空間計(jì)量模型中的空間誤差模型分析了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響因素。鐘昌祖(2014)[12]運(yùn)用SBM效率分析方法測度了我國1991～2009年各個(gè)省份的區(qū)域創(chuàng)新效率，運(yùn)用空間計(jì)量分析方法對區(qū)域創(chuàng)新效率的趨同性進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。

盡管目前關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)影響因素的研究方法和研究工具已經(jīng)存在很多，但是仍然不能滿足日益增長的評價(jià)需求。基于以上文獻(xiàn)研究內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn)，有關(guān)區(qū)域創(chuàng)新績效的大多數(shù)研究是采用截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用面板數(shù)據(jù)研究的較少，在面板數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)上再考慮空間因素就更少了。采用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的缺點(diǎn)是無法考察區(qū)域創(chuàng)新績效動(dòng)態(tài)變化情況，而采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)則只能對特定的區(qū)域創(chuàng)新績效進(jìn)行研究，忽略了相鄰區(qū)域間的影響，即未將空間因素考慮在內(nèi)。區(qū)域創(chuàng)新績效不僅僅受到本區(qū)域投入要素的影響，而且與相鄰區(qū)域的投入要素以及相鄰區(qū)域的創(chuàng)新狀態(tài)有著密切的關(guān)系，忽略空間因素的影響在一定程度上會(huì)影響計(jì)量的精確性。因此，為了使計(jì)量結(jié)果更加具有說服力需要將空間因素考慮在內(nèi)?？紤]到區(qū)域創(chuàng)新績效的影響因素具有空間流動(dòng)性且在相鄰區(qū)域之間存在著相互依賴關(guān)系，本文選取2004～2013年中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)為研究樣本，通過全局空間自相關(guān)分析、局部空間自相關(guān)分析，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)及空間權(quán)重矩陣構(gòu)建空間杜賓模型對中國區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)的影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究，為相關(guān)問題的深入研究提供了新的思路。

2　研究假設(shè)與研究設(shè)計(jì)

2.1研究假設(shè)

前期專利存量能夠反映某個(gè)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出積累，相對于前期專利存量較少的區(qū)域，前期專利存量較多的區(qū)域的創(chuàng)新環(huán)境更有利于區(qū)域創(chuàng)新績效的提高。據(jù)此提出：

假設(shè)1：前期專利存量對區(qū)域創(chuàng)新績效呈正向影響

研發(fā)人員數(shù)量能夠反映某個(gè)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的人力投入，它是創(chuàng)新活動(dòng)的主體，研發(fā)人員數(shù)量越多，越能夠帶動(dòng)區(qū)域的創(chuàng)新活力，提升創(chuàng)新績效。據(jù)此提出：

假設(shè)2：研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例對區(qū)域創(chuàng)新績效呈正向影響

研發(fā)費(fèi)用的投入量能夠反映某個(gè)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的資本投入，由于創(chuàng)新活動(dòng)本身的特性，失敗的幾率非常大，研發(fā)費(fèi)用的投入可能并沒有帶來應(yīng)有的產(chǎn)出。結(jié)合胡義東和仲偉俊(2011)[13]的研究提出：

假設(shè)3：研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度對區(qū)域創(chuàng)新績效呈負(fù)向影響

在考慮區(qū)域創(chuàng)新績效的影響因素時(shí)需要考慮外部環(huán)境因素，外貿(mào)依存度反映了一個(gè)地區(qū)的對外貿(mào)易活動(dòng)對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響和依賴程度的經(jīng)濟(jì)分析指標(biāo)，外貿(mào)依存度越高，越會(huì)阻礙區(qū)域的創(chuàng)新活動(dòng)，據(jù)此提出：

假設(shè)4：外貿(mào)依存度對區(qū)域創(chuàng)新績效呈負(fù)向影響

專利是創(chuàng)新活動(dòng)的一項(xiàng)產(chǎn)出，創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出受到相鄰區(qū)域的自變量的影響，周圍區(qū)域的創(chuàng)新活動(dòng)比較活躍，創(chuàng)新環(huán)境比較好提升本區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出。據(jù)此提出：

假設(shè)5：前期專利存量對區(qū)域創(chuàng)新績效有著顯著的空間滯后影響

相鄰區(qū)域的創(chuàng)新績效可能相互依賴，促成一個(gè)均衡結(jié)果的形成。據(jù)此提出：

假設(shè)6：區(qū)域創(chuàng)新績效存在著顯著的空間自相關(guān)效應(yīng)，且空間自相關(guān)效應(yīng)為正

2.2研究設(shè)計(jì)

2.2.1研究樣本與數(shù)據(jù)來源

選取2004～2013年中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)為研究樣本，由于西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)不全，故不考慮在內(nèi)。經(jīng)過對數(shù)據(jù)的篩選處理，選取了中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)2004～2013年的300個(gè)數(shù)據(jù)樣本，數(shù)據(jù)來源于2005～2014年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。采用的計(jì)量分析軟件包括Stata 12.0、Eviews 7.2、OpenGeoDa 1.2.0。

2.2.2變量的選取與模型設(shè)定

(1)變量的選取

對于區(qū)域創(chuàng)新績效的衡量指標(biāo)不同的學(xué)者選取不同，專利申請數(shù)[9]、專利授權(quán)數(shù)、發(fā)表科技論文數(shù)、當(dāng)?shù)谿DP水平[10]、新產(chǎn)品銷售額[13]等等。鑒于已有的文獻(xiàn)，本文的被解釋變量為專利授權(quán)數(shù)Y，用來反映區(qū)域創(chuàng)新績效。解釋變量包括前期專利存量X1、研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例X2、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度X3、外貿(mào)依存度X4。

專利授權(quán)數(shù)(Y)：指由專利行政部門對專利申請無異議或經(jīng)審查異議不成立的，做出授予專利權(quán)決定，發(fā)給專利證書，并將有關(guān)事項(xiàng)予以登記和公告的專利數(shù)。它能用來衡量創(chuàng)新活動(dòng)中知識產(chǎn)出水平，是創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出成果的一種直接反映。

前期專利存量(X1)：指以往專利總和。專利存量可以用來衡量科技實(shí)力，它能反應(yīng)一定時(shí)期內(nèi)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)所處的狀態(tài)，前期專利存量高，則表示這個(gè)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)狀態(tài)比較良好。反之，則表示這個(gè)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)狀態(tài)比較不好。

研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例(X2)：指研發(fā)人員數(shù)量與就業(yè)人員數(shù)量的比值。研發(fā)人員數(shù)量是研究創(chuàng)新能力的重要解釋變量，區(qū)域內(nèi)從事研發(fā)的人員越多，區(qū)域創(chuàng)新能力就越強(qiáng)，進(jìn)而會(huì)使得區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出增加，區(qū)域創(chuàng)新績效提升。

研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(X3)：指研發(fā)經(jīng)費(fèi)與GDP的比值。該指標(biāo)反映了研發(fā)投入強(qiáng)度和經(jīng)費(fèi)宏觀結(jié)構(gòu)，研發(fā)支出在國民經(jīng)濟(jì)中占有的份額。

外貿(mào)依存度(X4)：本文采用出口額與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比，是開放度的評估與衡量指標(biāo)。

(2)基于面板數(shù)據(jù)空間杜賓模型(SDM)的設(shè)定

為了分析各個(gè)投入要素對于區(qū)域創(chuàng)新績效的影響，采用C-D生產(chǎn)函數(shù)來刻畫區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)行為，其函數(shù)形式為：

(1)

式(1)中i表示截面單元，t為時(shí)間單元；Y、X2、X3分別表示區(qū)域創(chuàng)新績效、研發(fā)人員投入和研發(fā)資本投入。作為產(chǎn)出變量的區(qū)域創(chuàng)新績效用指標(biāo)專利授權(quán)數(shù)來表示，作為投入要素的指標(biāo)分別用研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度來表示；α，β分別表示研發(fā)人員投入、研發(fā)資本投入的產(chǎn)出彈性。

兩邊取對數(shù)，并將變量前期專利存量和衡量環(huán)境要素的指標(biāo)取對數(shù)加入，同時(shí)加入誤差項(xiàng)，整理得到計(jì)量模型：

LNYit=β0+β1LNX1it+β2LNX2it+β3LNX3it+β4LNX4it+μit

(2)

式(2)中LNY表示區(qū)域創(chuàng)新績效情況，LNX1表示前期專利存量情況，LNX2表示研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例情況，LNX3表示研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度情況，LNX4表示外貿(mào)依存度情況；β1、β2、β3與β4分別表示前期專利存量、研發(fā)人員投入、研發(fā)資本投入以及外貿(mào)依存度對于區(qū)域創(chuàng)新績效的彈性系數(shù)；μ為誤差項(xiàng)。

將空間的因素考慮進(jìn)去，根據(jù)“車”相鄰原則得到面板數(shù)據(jù)空間權(quán)重矩陣ω，構(gòu)建空間杜賓模型，其計(jì)量形式如下：

(3)

3　實(shí)證分析

3.1空間自相關(guān)分析

3.1.1全局空間自相關(guān)

為了分析區(qū)域創(chuàng)新績效在中國大陸各省域之間整體上的空間關(guān)聯(lián)程度和空間差異程度，需要進(jìn)行全局自相關(guān)分析。全局空間自相關(guān)常用的一種度量指標(biāo)是全局莫蘭Ⅰ統(tǒng)計(jì)量。莫蘭Ⅰ統(tǒng)計(jì)量實(shí)際上就是標(biāo)準(zhǔn)化的空間自協(xié)方差。利用OpenGeoDa軟件計(jì)算莫蘭Ⅰ指數(shù)，其結(jié)果如表1所示。

表1　全局莫蘭Ⅰ指數(shù)計(jì)量結(jié)果

注：加“***”“**”“*”分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下拒絕原假設(shè)而接受備擇假設(shè)。

在過去10年的時(shí)間里，各年的全局莫蘭Ⅰ值全部為正，這表示區(qū)域創(chuàng)新績效較高的區(qū)域與區(qū)域創(chuàng)新績效較高的區(qū)域相鄰，區(qū)域創(chuàng)新績效較低的區(qū)域與區(qū)域創(chuàng)新績效較低的區(qū)域相鄰，在空間上呈現(xiàn)集聚狀態(tài)。由此可知，在5%顯著性水平下，在總體上，區(qū)域創(chuàng)新績效在中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)之間整體上具有顯著的空間正自相關(guān)性。

3.1.2局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)分析是為了研究整體上的空間關(guān)聯(lián)程度和空間差異程度，為了了解中國大陸各省之間空間集聚和空間差異的具體情況，需要對中國各省之間的區(qū)域創(chuàng)新績效進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。圖2～4分別為2004年、2009年、2013年的區(qū)域創(chuàng)新績效四分圖，圖5～7分別為2004年、2009年、2013年區(qū)域創(chuàng)新績效莫蘭Ⅰ散點(diǎn)圖。

圖2　2004年區(qū)域創(chuàng)新績效四分圖

圖3　2009年區(qū)域創(chuàng)新績效四分圖

圖4　2013年區(qū)域創(chuàng)新績效四分圖

圖5　2004年區(qū)域創(chuàng)新績效莫蘭Ⅰ散點(diǎn)圖

圖6　2009年區(qū)域創(chuàng)新績效莫蘭Ⅰ散點(diǎn)圖

通過圖2～4各年四分位圖能很直觀地看到中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)區(qū)域創(chuàng)新績效情況。

圖7　2013年年區(qū)域創(chuàng)新績效莫蘭Ⅰ散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖

東部、東南沿海區(qū)域創(chuàng)新績效較高，東北部、中部次之，西部最低，呈現(xiàn)出由東向西階梯狀分布。同時(shí)也能夠很直觀的看到區(qū)域創(chuàng)新績效在中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)之間空間關(guān)聯(lián)和空間差異狀態(tài)。全局空間自相關(guān)重點(diǎn)是在整體數(shù)值，局部空間自相關(guān)關(guān)注的是HH象限、LH象限、LL象限、HL象限4個(gè)分類情況。2004年、2009年、2013年中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新績效分布象限如表6所示。由局部莫蘭Ⅰ散點(diǎn)圖同樣可以發(fā)現(xiàn)中國大陸各省大多數(shù)分布在第一象限(HH象限)和第三象限(LL象限)，即高值被高值包圍，低值被低值包圍，表現(xiàn)出空間正相關(guān)性，即空間集聚；少數(shù)省份分布在第二象限(LH象限)和第四象限(HL象限)，即低值被高值包圍，高值被低值包圍，即空間差異。

3.2空間杜賓模型(SDM)

通過全局自相關(guān)和局部自相關(guān)分析可以知道區(qū)域創(chuàng)新績效確實(shí)存在著空間自相關(guān)效應(yīng)，需要將空間因素加以考慮。作為被解釋變量的區(qū)域創(chuàng)新績效在相鄰區(qū)域之間存在著相互依賴，最終導(dǎo)致平衡結(jié)果的形成。這個(gè)被解釋變量同時(shí)也依賴于相鄰區(qū)域的自變量。依此可以構(gòu)建空間杜賓模型。通過進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，決定選用隨機(jī)效應(yīng)模型，其運(yùn)算結(jié)果如表3所示。

表2　2004年、2009年、2013年中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)區(qū)域創(chuàng)新績效分布象限表

表3　空間杜賓模型回歸分析結(jié)果

注：加“***”“**”“*”分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下拒絕原假設(shè)而接受備擇假設(shè)。

用函數(shù)形式表示如下(括號中表示相應(yīng)的z值)：

由空間杜賓模型計(jì)量結(jié)果式(4)可知：

(1)組內(nèi)擬合優(yōu)度R2達(dá)到了0.9309，說明模型擬合結(jié)果比較好。

(2)LNX1的回歸系數(shù)為0.916951，p=0.000，在1%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，說明前期專利存量對區(qū)域創(chuàng)新績效呈正向影響，不能拒絕原假設(shè)1。前期專利存量每提高1%，區(qū)域創(chuàng)新績效將提高0.916951%。

(3)LNX2的回歸系數(shù)是0.4056882，p=0.000，在1%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，說明研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例對區(qū)域創(chuàng)新績效呈正向影響，不能拒絕原假設(shè)2。研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例每提高1%，區(qū)域創(chuàng)新績效將提高0.405688%。

(4)LNX3的回歸系數(shù)是-0.0210397，p=0.097，在1%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，說明研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度對區(qū)域創(chuàng)新績效呈負(fù)向影響，不能拒絕原假設(shè)3。研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度每提高1%，區(qū)域創(chuàng)新績效將降低0.02104%

(5)LNX4的回歸系數(shù)是-0.4040685，p=0.000，在1%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，說明外貿(mào)依存度對區(qū)域創(chuàng)新績效呈負(fù)向影響，不能拒絕原假設(shè)4。外貿(mào)依存度每提高1%，區(qū)域創(chuàng)新績效將降低0.40407%

(5)LNX1空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)是-0.4113948，p=0.000，說明前期專利存量對區(qū)域創(chuàng)新績效有著顯著的空間滯后影響，且影響為負(fù)，不能拒絕原假設(shè)5。

(6)空間自回歸系數(shù)(rho)為0.4725803，p=0.000，說明區(qū)域創(chuàng)新績效存在著顯著的空間自相關(guān)效應(yīng)，不能拒絕原假設(shè)6。且空間自相關(guān)效應(yīng)為正，與全局空間自相關(guān)分析與局部空間自相關(guān)分析結(jié)論相同。

4　結(jié)　論

本文運(yùn)用Stata 12.0、Eviews 7.2、OpenGeoDa 1.2.0等計(jì)量軟件，選取2004～2013年中國大陸各省、直轄市、自治區(qū)為研究樣本，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)空間權(quán)重矩陣構(gòu)建空間杜賓模型對中國區(qū)域創(chuàng)新績效評價(jià)的影響因素進(jìn)行了研究。通過實(shí)證分析得出，得出了以下結(jié)論：

(1)前期專利存量對區(qū)域創(chuàng)新績效呈正向影響。這表明前期專利存量較多的區(qū)域的創(chuàng)新環(huán)境相對于前期專利存量較少的區(qū)域活躍，而良好的創(chuàng)新環(huán)境有利于區(qū)域創(chuàng)新績效的提高。

(2)研發(fā)人員數(shù)量占就業(yè)人員比例對區(qū)域創(chuàng)新績效呈正向影響、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度對區(qū)域創(chuàng)新績效呈負(fù)向影響的假設(shè)成立。研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度對區(qū)域創(chuàng)新績效呈負(fù)向影響的結(jié)論與胡義東和仲偉俊(2011)[17]的結(jié)論一樣。一方面表明研發(fā)人員是創(chuàng)新活動(dòng)的主體，研發(fā)人員的投入量對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著的正向作用；另一方面表明創(chuàng)新活動(dòng)中確實(shí)存在著比較嚴(yán)重的經(jīng)費(fèi)投入冗余或投入不當(dāng)，影響了區(qū)域創(chuàng)新績效。

(3)外貿(mào)依存度對區(qū)域創(chuàng)新績效呈負(fù)向影響的假設(shè)成立。表明代表外部影響要素的外貿(mào)活動(dòng)在一定程度上阻礙了區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出，在現(xiàn)實(shí)生活中需要通過擴(kuò)大內(nèi)需來帶動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)，激發(fā)創(chuàng)新活力。

(4)前期專利存量對區(qū)域創(chuàng)新績效有著顯著的空間滯后影響、區(qū)域創(chuàng)新績效存在著顯著的空間自相關(guān)效應(yīng)，且空間自相關(guān)效應(yīng)為正的假設(shè)成立。一方面表明區(qū)域創(chuàng)新績效影響因素在空間上具有流動(dòng)性，創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出受到相鄰區(qū)域的自變量的影響，周圍區(qū)域的創(chuàng)新活動(dòng)比較活躍，創(chuàng)新環(huán)境比較好會(huì)提升本區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出；另一方面表明相鄰區(qū)域的創(chuàng)新績效存在著顯著的相互依賴關(guān)系。

為了進(jìn)一步提高區(qū)域創(chuàng)新績效，提出如下建議：

(1)加大研發(fā)人員數(shù)量的投入，改善就業(yè)隊(duì)伍的結(jié)構(gòu)。一方面通過提高研發(fā)人員的待遇，通過物質(zhì)激勵(lì)或者設(shè)置具有吸引力的崗位、設(shè)立創(chuàng)新勛章、獎(jiǎng)狀等模式來調(diào)動(dòng)研發(fā)積極性；另一方面提供更多的研發(fā)方面的培訓(xùn)課程，讓更多的人參與研發(fā)。

(2)提高創(chuàng)新活動(dòng)的成功率，盡量減少研發(fā)經(jīng)費(fèi)的浪費(fèi)。研發(fā)成果往往經(jīng)歷過大量失敗實(shí)驗(yàn)后才產(chǎn)生，在這個(gè)過程中會(huì)耗費(fèi)大量的研發(fā)費(fèi)用。在創(chuàng)新活動(dòng)中，要積極吸取失敗實(shí)驗(yàn)的教訓(xùn)，加強(qiáng)研發(fā)經(jīng)費(fèi)管理水平，減少不必要的經(jīng)費(fèi)支出，提高創(chuàng)新活動(dòng)的成功率。

(3)重視知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，構(gòu)建良好的創(chuàng)新環(huán)境。一方面完善知識產(chǎn)權(quán)法律、法規(guī)；另一方面加強(qiáng)企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識。區(qū)域創(chuàng)新績效影響要素在空間上具有一定的流動(dòng)性，在一定范圍內(nèi)營造良好的創(chuàng)新環(huán)境能夠產(chǎn)生良性循環(huán)的效果，提高區(qū)域創(chuàng)新績效。

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(責(zé)任編輯：王平)

Research of Influencing Factors on Chinese Regional Innovation Performance Evaluation——Spatial Durbin Model Based on Panel Data

Liu YanchunSun Kai

(Liaoning University，Shenyang 110036，China)

〔Abstract〕Selecting 2004-2013 panel data of provinces,municipalities and autonomous regions in Chinese mainland as research sample,this paper uses Spatial Durbin Model(SDM)to do empirical research of regional innovation performance evaluation of China.The result shows that the pre-patent inventory has a significant positive impact on regional innovation performance as well as the proportion of R&D personnel employed.R&D expenses as a percentage of GDP has a significant negative impact on the regional innovation performance as well as the foreign trade dependence degree.Pre-patent inventory has a significant spatial lag impact on regional innovation performance.For regional innovation performance,there are significant spatial autocorrelation effects,existing a spatial dependence and spatial agglomeration phenomenon.Some relevant recommendations have been put forward according to the results of empirical analysis.

〔Key words〕regional innovation performance;global spatial autocorrelation;local spatial autocorrelation;SDM

〔中圖分類號〕F061.5；F062.4

〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．10．007

作者簡介：劉艷春，遼寧大學(xué)商學(xué)院教授，博士，博士生導(dǎo)師。研究方向：風(fēng)險(xiǎn)度量與評價(jià)、技術(shù)經(jīng)濟(jì)評價(jià)理論與方法。孫凱，遼寧大學(xué)商學(xué)院博士研究生。研究方向：區(qū)域創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)、金融管理。

基金項(xiàng)目：本文系遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金重點(diǎn)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號：L08BTJ005)；遼寧省社科聯(lián)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號：2016lslktziglx-11)。

收稿日期：2016—05—26