我國省際創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率收斂的空間計量研究

王裕瑾 于 偉

我國省際創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率收斂的空間計量研究

王裕瑾 于 偉

SFA-Malmquist； 全要素生產(chǎn)率； 空間收斂； 創(chuàng)新

一、引言

隨著經(jīng)濟增長從以要素和投資規(guī)模驅(qū)動為主向以創(chuàng)新驅(qū)動為主的轉(zhuǎn)變，提高創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新效率迫在眉睫。一方面，對創(chuàng)新基礎(chǔ)薄弱且創(chuàng)新資源短缺的我國來說，在創(chuàng)新活動中充分提升投入資源的產(chǎn)出績效對落實創(chuàng)新發(fā)展理念和走自主創(chuàng)新道路具有重要的價值；另一方面，創(chuàng)新資源和創(chuàng)新能力存在空間不均衡格局是我國創(chuàng)新發(fā)展的基本現(xiàn)實，也是導致區(qū)域間發(fā)展失衡的深層次原因。隨著創(chuàng)新驅(qū)動作用的強化，縮小全域內(nèi)部創(chuàng)新鴻溝是推動區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展的根本性舉措之一。因此，基于創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率視角探究我國省域創(chuàng)新績效及其變化，分析省際創(chuàng)新績效差異的收斂趨勢，尋找創(chuàng)新績效空間差異的前置因素，對提升全域創(chuàng)新生產(chǎn)率和推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的意義。

早期學者們對創(chuàng)新績效的研究聚焦于研發(fā)的創(chuàng)新效率，而對涵蓋技術(shù)進步、組織創(chuàng)新、專業(yè)化和生產(chǎn)創(chuàng)新等在內(nèi)的創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率測度及省際差異比較的研究則相對較晚。既有研究多基于索洛剩余法或數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)衡量區(qū)域創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率，如呂光樺等(2011)選擇索洛余值法對中國研發(fā)全要素生產(chǎn)率的測算發(fā)現(xiàn)，空間相關(guān)性因素對區(qū)域研發(fā)全要素生產(chǎn)率具有顯著影響*呂光樺等：《考慮空間相關(guān)性的我國區(qū)域研發(fā)全要素生產(chǎn)率測算》，《科學學與科學技術(shù)管理》2011年第4期。；馮志軍等(2013)利用DEA-Malmquist框架對我國區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)研發(fā)全要素生產(chǎn)率的測算表明，企業(yè)自主研發(fā)活動和國外技術(shù)引進等顯著促進了大中型工業(yè)企業(yè)研發(fā)的全要素生產(chǎn)率*馮志軍、陳偉：《技術(shù)來源與研發(fā)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率增長——基于中國區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)的實證研究》，《科學學與科學技術(shù)管理》2013年第3期。；李小勝等(2013)利用DEA-Malmquist測度了省域大中型企業(yè)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率并進行的區(qū)域?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)，大中型企業(yè)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率存在東中西梯度遞減格局和俱樂部收斂現(xiàn)象*李小勝、朱建平：《中國省際工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率及其收斂性研究》，《數(shù)理統(tǒng)計與管理》2013年第6期。。

基于此，本研究將采用更具比較優(yōu)勢的SFA-Malmquist方法和空間計量模型，分析我國全域及東中西部地區(qū)的創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的收斂趨勢，并重點探尋其中的收斂條件，從而有針對性地提出提升創(chuàng)新生產(chǎn)率和優(yōu)化其空間布局的相關(guān)對策，以期為推動區(qū)域間創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展提供借鑒。

二、研究方法與數(shù)據(jù)

(一)基于SFA-Malmquist的創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率測度

本研究采用隨機前沿分析法(SFA)和Malmquist指數(shù)測度創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率。較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)而言，SFA利用生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)造有效前沿面，采用技術(shù)無效率項的條件期望計算技術(shù)效率，并考慮測量誤差和統(tǒng)計干擾以確保估計結(jié)果的有效性。在模型設(shè)定合理且使用跨期面板數(shù)據(jù)的前提下，SFA方法更具比較優(yōu)勢。在生產(chǎn)函數(shù)形式的選擇中，作為任意生產(chǎn)函數(shù)的二級泰勒近似的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)具有易估計和包容性強的特點。本研究基于SFA法和超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建如下評價模型：

LnYit=α0+α1LnKit+α2LnLit+α3T+α4(LnKit)2+α5(LnLit)2
+α6(LnKit×LnLit)+α7T2+α8T×LnKit+α9T×LnLit+Vit-Uit

(1)

上式中，Yit表示第i個省域在第t期的創(chuàng)新產(chǎn)出，本研究以三種專利授權(quán)數(shù)作為代理變量；Kit和Lit分別為第i個省域在第t期的創(chuàng)新物質(zhì)資本和創(chuàng)新人力資本投入；T指代時間，Vit和Uit分別表示隨機統(tǒng)計誤差和因技術(shù)非效率引起的誤差，二者相互獨立，分別服從正態(tài)分布和截斷正態(tài)分布。其中，創(chuàng)新物質(zhì)資本投入利用永續(xù)盤存法將R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的年度流量數(shù)據(jù)(平減指數(shù)=0.55*消費價格指數(shù)+0.45*固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)*朱平芳、徐偉民：《政府的科技激勵政策對大中型工業(yè)企業(yè)R&D投入及其專利產(chǎn)出的影響》，《經(jīng)濟研究》2003年第6期。)轉(zhuǎn)變?yōu)榇媪康贸?折舊率取15%)，基期存量數(shù)據(jù)通過基期流量除以折舊率和R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(平減后)年均增長率之和得出；創(chuàng)新人力資本投入以R&D人員全時當量指代。本部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)源自《中國科技統(tǒng)計年鑒》，期間個別缺失值通過插值法補齊，西藏因缺失值過多故不計。

特定時期特定決策單元的創(chuàng)新技術(shù)效率值(IEFFit)可以通過該單元在該時期存在技術(shù)無效時的實際產(chǎn)出期望值與同期完全技術(shù)有效時產(chǎn)出的期望值之間的比重確定，即：

IEFFit=exp[Yit/Uit,xit]/exp[Yit/Uit=0,xit]=exp(-Uit)

(2)

作為一種生產(chǎn)前沿方法，Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)采用Malmquist投入距離和產(chǎn)出距離函數(shù)予以定義。設(shè)有k個決策單元和t個時期，各單元各期投入和產(chǎn)出向量分別為xk,t和yk,t，則投入角度的Malmquist創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率指數(shù)(ITFP)為：

(3)

(4)

(二)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率收斂的空間計量模型

本部分借鑒新古典增長理論的β收斂模型判定我國省際創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的收斂狀況。β收斂分為絕對收斂和條件收斂，其中條件收斂是在絕對收斂的基礎(chǔ)上放松假設(shè)條件，假定區(qū)域間存在差異性，不同區(qū)域具有不同經(jīng)濟特征和穩(wěn)態(tài)值，較絕對收斂更為合理。本研究通過添加外生變量的方式考察創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的β條件收斂性。

依據(jù)具有一般性的空間杜賓模型(經(jīng)過一定形式的變換可退化為空間滯后模型或空間誤差模型)構(gòu)建的創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率(ITFP)β條件收斂的計量模型如下：

(5)

三、我國省域創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率測算及收斂性分析

表1報告了使用Frontier軟件并基于最大似然估計法得出的式(1)各項參數(shù)的估計結(jié)果，值為0.808且通過1%的顯著水平檢驗，表明誤差項具有顯著的復合結(jié)構(gòu)，應采用隨機前沿技術(shù)加以估計。為證實模型設(shè)定的合理性，本研究分別構(gòu)建了C-D生產(chǎn)函數(shù)、不存在技術(shù)進步的生產(chǎn)函數(shù)、中性技術(shù)進步生產(chǎn)函數(shù)和不存在投入要素二次方項的生產(chǎn)函數(shù)，并利用廣義似然比進行檢驗，結(jié)果顯示上述形式的生產(chǎn)函數(shù)都被拒絕，因此認為本文選取的超越對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)是恰當?shù)?為節(jié)省空間，在此不顯示具體檢驗過程)。

表1 隨機前沿分析法的參數(shù)估計值

變量系數(shù)估計值標準誤T值變量系數(shù)估計值標準誤T值Cα08．5701．8354．671(LnL)2α50．3460．1901．818Lnkα12．3690．6973．397LnK?LnLα60．6880．3352．053LnLα22．3370．7982．930T2α70．0100．0025．229Tα30．0940．0751．256T?LnKα80．0560．0301．889(LnK)2α40．3700．1482．502T?LnLα90．0730．0342．163LOG函數(shù)值：41．658；LR單邊檢驗誤差：436．817；γ估計值為0．808，標準誤0．022，T值為37．281。

基于表1的進一步計算表明，考察年度內(nèi)創(chuàng)新資本和勞動投入要素的產(chǎn)出彈性分別為0.610和0.266，二者之和小于1，表明樣本均值處于規(guī)模報酬遞減階段。創(chuàng)新勞動投入與時間的交互項在5%的水平下顯著為正，隨著時間的推移，勞動投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻度有所提高。全域范圍內(nèi)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率年均增長率為5.46%，技術(shù)效率和技術(shù)進步的共同驅(qū)動使效率和技術(shù)以年均2.69%和2.72%的幅度增長，與三種專利授權(quán)年均22.86%的增幅相比，創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率貢獻率為23.88%，創(chuàng)新技術(shù)進步和效率改善對產(chǎn)出的貢獻率仍需進一步提升。此外，按國家統(tǒng)計局口徑劃分的東中西部地區(qū)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率年均增長率分別為4.65%、6.56%和5.47%，中西部地區(qū)在考察年度內(nèi)略高于東部地區(qū)，這與國家傾斜性的區(qū)域發(fā)展政策和中西部地區(qū)的后發(fā)優(yōu)勢有關(guān)。圖1進一步報告了各省域考察年度內(nèi)的創(chuàng)新效率變化、技術(shù)變化和創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的水平。

(二)空間互動狀態(tài)下我國創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的收斂性分析

表2報告了基于MATLAB空間計量程序數(shù)據(jù)包計算的創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的空間收斂結(jié)果。在不考慮空間效應的普通面板模型估計結(jié)果中，似然比檢驗表明空間固定效應和時間固定效應呈現(xiàn)聯(lián)合顯著，因此應采用雙固定效應模型。估計結(jié)果顯示雙固定效應下β為負且通過1%顯著水平檢驗，省際創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率存在顯著收斂趨勢。在不考慮空間效應時省域創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的收斂速度為0.098，H、Q和N三種收斂程度的收斂時間分別為7.37年、14.75年和24.50年。但LM檢驗統(tǒng)計值和穩(wěn)健的LM檢驗統(tǒng)計值均在1%的顯著水平下拒絕不存在被解釋變量空間滯后項和空間誤差項的原假設(shè)，這意味著被解釋變量存在空間相關(guān)性，不應將觀測單元視為空間獨立。

除普通面板模型以外，表2還報告了空間杜賓模型各種效應的估計結(jié)果。Hausman檢驗結(jié)果顯示應選擇隨機效應，Wald檢驗結(jié)果則表明空間杜賓模型不能退化為空間誤差或空間滯后模型?；诳臻g隨機和時間固定的SDM估計結(jié)β果顯示，為負且通過1%顯著水平檢驗，納入空間互動效應后，我國省域創(chuàng)新TFP仍存在β條件收斂，收斂速度為0.059，H、Q和N三種收斂程度的收斂時間分別為12.16年、24.32年和40.40年。與不考慮空間效應相比，空間互動狀態(tài)下我國省際創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率仍具有收斂特征，但省際間的互動會遲緩這一進程。部分原因在于創(chuàng)新涌現(xiàn)在區(qū)域維度上會呈現(xiàn)出“核心-邊緣”格局并形成極化和擴散兩種相反的空間作用，創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率較高的區(qū)域會通過學習效應產(chǎn)生“創(chuàng)新加速”現(xiàn)象進而吸納更多的創(chuàng)新資源，從而強化自身的空間核心位置，并對周邊區(qū)域產(chǎn)生“虹吸作用”，加劇創(chuàng)新資源的空間非均衡性，繼而延緩了創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的收斂進程。

表2 全域普通面板模型和SDM模型估計結(jié)果

解釋變量普通面板模型無固定效應時空固定效應空間杜賓模型時間固定效應空間固定效應時空固定效應空間隨機時間固定效應C0．018(0．000)LnITFP(β)0．010(0．080)0．094(0．000)0．057(0．001)0．112(0．000)0．114(0．000)0．057(0．001)IND0．004(0．490)0．015(0．489)0．005(0．449)0．011(0．636)0．002(0．924)0．005(0．437)OPE0．004(0．000)0．004(0．000)0．003(0．000)0．004(0．000)0．004(0．000)0．003(0．000)MAR0．005(0．529)0．009(0．572)0．018(0．054)0．003(0．837)0．003(0．870)0．018(0．051)EDU0．011(0．170)0．014(0．499)0．001(0．941)0．013(0．564)0．014(0．520)0．001(0．933)W?LnITFP0．178(0．127)0．117(0．024)0．352(0．073)0．180(0．116)W?IND0．050(0．203)0．046(0．578)0．196(0．270)0．050(0．199)W?OPE0．021(0．000)0．010(0．059)0．013(0．080)0．021(0．000)W?MAR0．011(0．696)0．060(0．241)0．038(0．624)0．012(0．669)W?EDU0．003(0．920)0．002(0．977)0．064(0．565)0．004(0．899)ρ0．371(0．032)0．412(0．000)0．045(0．773)0．325(0．056)調(diào)整后的R20．1480．1430．2600．1920．1820．260

注：LMlag：22.174(p=0.00)；R-LMlag：20.178(p=0.00)；LMerr：15.180(p=0.00)；R-LMerr：13.184(p=0.00)；Wald_spatial_lag：27.568(p=0.00)；Wald_spatial_error：24.635(p=0.00)；Hausman test-statistic：3.957(p>0.05)。

控制變量中，開放度及其空間交互項的估計值均在1%水平下顯著為正，這表明特定省域開放度的提升不僅能夠通過資源聚合方式推動本地創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率增長，亦可通過示范和創(chuàng)新資源溢出等對周邊區(qū)域的創(chuàng)新生產(chǎn)率發(fā)揮促進作用。市場化程度影響系數(shù)在10%的水平下顯著為負，不利于本地創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率增長。原因可能是本研究以個體和私營企業(yè)從業(yè)人數(shù)占比指代區(qū)域市場化程度，現(xiàn)階段知識密集型個體和私營企業(yè)的數(shù)量相對較少，因而與其他類型的企業(yè)相比知識創(chuàng)新能力較弱，從而影響了區(qū)域創(chuàng)新績效的提升。全域范圍內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和教育發(fā)展水平的本地影響和跨區(qū)域影響均不顯著。產(chǎn)業(yè)空間梯度轉(zhuǎn)移仍是全域范圍內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要推力之一，這種轉(zhuǎn)移方式對創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的響應機制較弱，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級仍需強化知識和智力資源投入的作用；對教育而言，以2012年為例，高等教育(大專及以上學歷)人口占全部受教育人口比重僅京津滬等超過20%，大部分中西部省域在10%以下，教育對創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新績效的支撐作用仍有待深化。

表3顯示了按國家統(tǒng)計局口徑劃分的東中西(不含西藏)部地區(qū)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率空間收斂的估計結(jié)果。模型選擇顯示，三地區(qū)均需考慮空間互動效應。東部地區(qū)和西部地區(qū)應選擇基于空間隨機時間固定效應的空間杜賓模型；LR檢驗顯示，中部地區(qū)的空間杜賓模型應退化為空間滯后模型，Hausman檢驗支持固定效應結(jié)果。三地區(qū)計算結(jié)果均顯示在控制了相關(guān)因素后，β為負且通過至少5%的顯著水平檢驗，東中西部地區(qū)存在空間俱樂部收斂現(xiàn)象，收斂速度分別為0.094、0.188和0.403，H半衰期的收斂時間分別為7.70年、4.05年和2.09年，與全域0.059的收斂速度和12.16年的半衰期相比，三地區(qū)內(nèi)部的創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率收斂較快，這同時也意味著三地區(qū)間創(chuàng)新TFP仍存在較大差距。

表3 分區(qū)域空間面板估計結(jié)果

解釋變量東部(SDM)空間隨機時間固定估計值P值中部(SAR)時空雙固定估計值P值西部(SDM)空間隨機時間固定估計值P值LnITFP(β)0．0900．0160．1710．0050．3320．000IND0．0290．0460．0990．0030．0010．965OPE0．0040．0000．0160．0230．0150．001MAR0．0220．1190．1240．0150．0450．246EDU0．0190．1700．0030．9640．0210．440W?LnITFP0．2560．0480．6600．030W?IND0．0280．6370．1320．237W?OPE0．0200．0000．0480．035W?MAR0．0580．0670．1700．354W?EDU0．0150．6630．1720．247ρ0．2680．0810．1540．3340．7730．001調(diào)整后的R20．3710．1640．228Hausmantest0．803(p>0．10)13．884(P<0．10)9．225(p>0．10)Wald/LR檢驗Wald(SAR)：24．339(p=0．000)Wald(SEM)：20．320(p=0．000)LR(SAR)：10．614(P=0．060)LR(SEM)：7．502(P=0．186)Wald(SAR)：13．014(p=0．023)Wald(SEM)：10．258(p=0．068)

東部地區(qū)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的空間交互項(W*LnITFP)系數(shù)顯著為正(P<0.05)，表明東部地區(qū)省域創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率在一定程度上能夠惠及周邊省域的增長。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的本地影響顯著為正，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級更需要知識創(chuàng)新的帶動，也為創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率增長提供了較好的資源平臺和創(chuàng)新空間。開放度則同時具有顯著的本地效應和溢出作用，市場化程度的溢出作用則顯著為負(P<0.10)，東部地區(qū)特定省域營商環(huán)境的提升能夠通過資源轉(zhuǎn)移對周邊區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)率產(chǎn)生下行壓力；中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的本地影響顯著為正，但開放度和市場化程度的影響均顯著為負；西部地區(qū)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的空間交互項系數(shù)顯著為負，表明其內(nèi)部創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率增長的虹吸效應明顯，僅僅開放度的本地效應和溢出效應顯著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、市場化程度和教育發(fā)展水平對西部創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的推動作用未充分顯現(xiàn)。

四、結(jié)論及政策建議

本研究的啟發(fā)意義在于，為提升創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率并增強創(chuàng)新績效的區(qū)域協(xié)調(diào)性，需要結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H提升創(chuàng)新績效增長的系統(tǒng)動力并完善區(qū)域間的統(tǒng)籌機制：

1.穩(wěn)步推進中部和東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級：一方面，擴大知識密集型服務(wù)業(yè)在產(chǎn)業(yè)體系中的份額，發(fā)揮知識創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的推動作用；另一方面，釋放產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對創(chuàng)新績效的積極影響，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級帶動創(chuàng)新投入資源的高效利用，形成產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新績效增長的互促局面。對西部地區(qū)而言，在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同時，應著力增強產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)生動力，從而推動創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率的增長。

2.通過提升開放度減少創(chuàng)新要素的流動壁壘，進而提高創(chuàng)新資源的產(chǎn)出能力，鼓勵知識等生產(chǎn)要素的跨區(qū)域流動，形成創(chuàng)新要素的集聚效應。在引進外資過程中強化“引智”和外商投資企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的溢出作用，帶動全域創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率增長。同時，部分地區(qū)特別是與創(chuàng)新高地毗鄰的區(qū)域需要優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境等方式增加對創(chuàng)新要素的粘滯力，避免由于資源的虹吸效應而導致的本地創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率下降的現(xiàn)象。

3.完善區(qū)域營商環(huán)境建設(shè)并加大教育投入，完善營商環(huán)境和教育發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)率的響應機制，鼓勵個體和私營企業(yè)通過知識創(chuàng)新優(yōu)化自身的投入產(chǎn)出機制，完善對“知識創(chuàng)業(yè)”的支持體系，推動區(qū)域產(chǎn)學研合作和知識擴散，夯實創(chuàng)新增長的知識平臺和人力資源基礎(chǔ)。

4.在全域范圍內(nèi)優(yōu)化創(chuàng)新統(tǒng)籌機制，根據(jù)不同區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新軟硬件環(huán)境來制定差異化的區(qū)域創(chuàng)新促進政策，疏通創(chuàng)新績效領(lǐng)先區(qū)域向滯后區(qū)域的輻射渠道，推動相對滯后區(qū)域?qū)?chuàng)新要素轉(zhuǎn)移的吸收能力，實現(xiàn)不同區(qū)域創(chuàng)新績效增長的良性互動，避免創(chuàng)新績效出現(xiàn)空間馬太效應。

本研究分析了我國省際創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的空間收斂性，未來可在兩方面進行深入研究。一是將空間尺度由省域向市域等延伸，探討市(縣)域創(chuàng)新績效的空間格局和斂散特征；二是增加政策仿真研究，探討不同政策下我國創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的空間收斂趨勢，為提高全域創(chuàng)新生產(chǎn)率提供借鑒。

[責任編輯：賈樂耀]

Spatial Econometric Study on the Convergence of Provincial Innovation Total Factor Productivity in China

WANG Yu-jin YU Wei

(Institute of Urban and Regional Economics, Renmin University of China, Beijing 100872, P.R.China；Business Administration School, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, P.R.China)

Based on the stochastic frontier analysis and Malmquist index, this paper shows that the total factor productivity (TFP) of China’s innovation is increasing during 2003-2013, but its contribution rate for innovation output still needs to be improved. provincial innovation tfp in China shows the trend of convergence under space interaction. Because of the “core-periphery” pattern and the polarization/diffusion effect，the convergence speed is slower than that of not considering spatial correlation. Innovation TFP has spatial convergence phenomenon in the eastern, central and western area. There are no positive impacts of marketization, industrial structure upgrading and level of education on innovation TFP. The response mechanisms among marketization, industrial structure upgrading, level of education and innovation TFP needs further improvement, especially by optimizing business environment and educational level.

SFA-Malmquist; Total factor productivity; Spatial convergence; Innovation

2016-05-25

教育部人文社科研究青年基金項目“我國城市化質(zhì)量空間差異的成因和優(yōu)化策略”(14YJCZH191)；山東省社科重大委托項目“金融產(chǎn)業(yè)優(yōu)化與區(qū)域發(fā)展管理協(xié)同創(chuàng)新研究”(14AWTJ01-12)。

王裕瑾，中國人民大學區(qū)域與城市經(jīng)濟研究所博士研究生(北京100872)；于偉，山東財經(jīng)大學工商管理學院副教授(濟南250014)。