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    論吸收能力對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響
    ——基于知識(shí)溢出視角的實(shí)證研究

    2018-11-22 07:58:44施曉麗
    關(guān)鍵詞:吸收能力創(chuàng)新能力變量

    徐 鶴,施曉麗,2,王 堃

    (1.集美大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院,福建 廈門 361021;2.集美大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中心,福建 廈門 361021)

    一、引 言

    20世紀(jì)80年代以來,全球化、區(qū)域化現(xiàn)象日益突顯,區(qū)域創(chuàng)新能力的作用不斷提升,成為評(píng)估一個(gè)地區(qū)綜合實(shí)力的重要因素之一。實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),構(gòu)建創(chuàng)新體系,完善國(guó)家創(chuàng)新系統(tǒng),擺脫我國(guó)高投入低產(chǎn)出的生產(chǎn)模式,推動(dòng)我國(guó)向創(chuàng)新大國(guó)邁進(jìn)是當(dāng)前的主要任務(wù)之一。知識(shí)是創(chuàng)新發(fā)展的決定性因素之一,具有部分排他性和非競(jìng)爭(zhēng)性。通常,創(chuàng)新主體通過自主學(xué)習(xí)、接受培訓(xùn)、模仿等方式實(shí)現(xiàn)知識(shí)的積累。知識(shí)的性質(zhì)決定著其存在溢出效應(yīng),其效率與接收主體自身的知識(shí)吸收能力密切相關(guān)。若從供求角度上看,知識(shí)溢出偏向于從知識(shí)的供給方角度研究問題,而吸收能力偏向于從知識(shí)的需求方角度研究問題,二者存在著一定程度的互補(bǔ)性。[1]既往的研究更強(qiáng)調(diào)從知識(shí)的供給方角度展開,即單一從知識(shí)溢出視角對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行探討。筆者在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,主要從知識(shí)的需求方角度入手,構(gòu)建更為全面的多維度吸收能力指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,并以此實(shí)證檢驗(yàn)對(duì)與知識(shí)溢出一定程度上互補(bǔ)的吸收能力是否能夠通過知識(shí)溢出作用于創(chuàng)新發(fā)展。

    二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

    (一)吸收能力的定義及度量

    1990年,“吸收能力”概念首次被提出并定義為企業(yè)評(píng)價(jià)、消化外部知識(shí)并將其商業(yè)化的能力,具有路徑依賴性和積累性。[2]Zahra等將“吸收能力”界定為“對(duì)外部知識(shí)的獲取、吸納、轉(zhuǎn)化并開發(fā)利用”。[3]朱俊杰等強(qiáng)調(diào)了吸收能力的多維動(dòng)態(tài)性,他們分別從企業(yè)層面和區(qū)域?qū)用娣治隽宋漳芰?。前者中,企業(yè)能夠?qū)⑿轮R(shí)識(shí)別、消化并最終實(shí)現(xiàn)商業(yè)化;后者分析了一個(gè)地區(qū)的吸收能力構(gòu)成,強(qiáng)調(diào)地區(qū)內(nèi)企業(yè)、組織的互動(dòng)關(guān)系。[4]

    筆者借鑒了Andrea等的觀點(diǎn),[5]在朱俊杰等的六維度吸收能力指標(biāo)體系[4]的基礎(chǔ)上,增加了經(jīng)濟(jì)水平維度,并對(duì)部分指標(biāo)進(jìn)行了調(diào)整,基于數(shù)據(jù)可獲性等原因,建立七維度吸收能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,即研發(fā)強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)水平、人力資本、對(duì)外開放、基礎(chǔ)設(shè)施、傳播媒介以及政府治理。研發(fā)強(qiáng)度,它不僅能夠與新的知識(shí)的產(chǎn)生直接相關(guān),還能夠提升區(qū)域內(nèi)企業(yè)消化和應(yīng)用現(xiàn)有知識(shí)的能力。同時(shí),提高研發(fā)強(qiáng)度將有助于區(qū)域?qū)ν獠恐R(shí)的獲取。經(jīng)濟(jì)水平通常被視為衡量一個(gè)地區(qū)繁榮程度的重要因素,進(jìn)而,也可被視為衡量一個(gè)地區(qū)人才吸引力的重要因素。這是因?yàn)樵诼殬I(yè)選擇與規(guī)劃中,工資福利往往被視為重要的考慮因素之一。通常,經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)的地區(qū),能夠提供的工資福利也更佳。所以,經(jīng)濟(jì)水平越高的地方,如我國(guó)的北上廣深等地區(qū),往往更吸引人才。人力資本直接影響著該地區(qū)模仿、吸收新知識(shí),尤其是隱性知識(shí)的能力。豐富的人力資本能夠提升知識(shí)交流頻率,擴(kuò)大知識(shí)交流的廣度與深度。對(duì)外開放代表著一個(gè)地區(qū)與國(guó)外企業(yè)的交流互動(dòng)程度。開放程度高,與國(guó)際接軌,則該地區(qū)更容易獲取外部先進(jìn)知識(shí)和技術(shù),也更容易積累和吸收相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。良禽擇木而棲,優(yōu)秀的職業(yè)人才對(duì)生活、工作環(huán)境的硬件需求相對(duì)較高,區(qū)域內(nèi)高質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施水平是吸引人才的基礎(chǔ)條件之一。傳播媒介是縮短區(qū)域地理距離的關(guān)鍵因素,傳播媒介的普及率越高,知識(shí)的溢出效率越高,有效溢出范圍越廣,也越有利于知識(shí)和技術(shù)的引進(jìn)。在政府治理方面,王蘭芳等發(fā)現(xiàn),國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)業(yè)投資對(duì)創(chuàng)新的推動(dòng)效果明顯弱于非國(guó)有企業(yè)。[6]楊若愚實(shí)證發(fā)現(xiàn),政府R&D投入與技術(shù)市場(chǎng)交易額呈負(fù)相關(guān),政府扶持舉措存在“越位”“缺位”和“錯(cuò)位”現(xiàn)象,即其投入難以流向最缺乏資金支持的中小創(chuàng)新企業(yè)。[7]而在更為自由的競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中,企業(yè)將自主地朝著相對(duì)“帕累托效率”的方向發(fā)展與創(chuàng)新。

    (二)知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響研究

    知識(shí)溢出源于內(nèi)生增長(zhǎng)理論、新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)等,在解釋集聚、創(chuàng)新和區(qū)域增長(zhǎng)起著不可忽視的作用。早期,有關(guān)知識(shí)溢出的研究多局限于以企業(yè)為研究對(duì)象。作為一種創(chuàng)新要素,知識(shí)溢出不僅會(huì)促使主體企業(yè)產(chǎn)出排他性產(chǎn)品,還會(huì)溢出到其他客體企業(yè)并促使其創(chuàng)新。這個(gè)過程在企業(yè)間不斷循環(huán),從而帶來乘數(shù)效應(yīng)。但是,該觀點(diǎn)忽略了地理距離因素,沒有考慮知識(shí)溢出的有效作用范圍。1989年,Jaffe開創(chuàng)性地將空間因素引入生產(chǎn)函數(shù),從區(qū)域?qū)用嫜芯苛酥R(shí)溢出的真實(shí)效益。[8]在此之后,學(xué)者們對(duì)于知識(shí)溢出的研究也逐漸由企業(yè)個(gè)體轉(zhuǎn)向區(qū)域。Jaffe等利用專利引用數(shù)量為被解釋變量,研究了知識(shí)溢出如何推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展。[9]Adams等利用創(chuàng)新產(chǎn)出討論了知識(shí)溢出效應(yīng)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用。[10]Acs等則考慮到了創(chuàng)新的空間分布。[11]由此,筆者提出,假設(shè)H1:知識(shí)溢出與區(qū)域創(chuàng)新能力呈正相關(guān)。

    (三)吸收能力對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響研究

    Szulanski研究發(fā)現(xiàn),知識(shí)粘滯的主要原因是接收方缺乏知識(shí)吸收能力。[12]可以推斷,知識(shí)接收方能夠獲得的實(shí)際知識(shí)不僅取決于可獲取的知識(shí)總量,還極大地受到知識(shí)吸收能力的制約。已有大量實(shí)證表明,吸收能力是區(qū)域創(chuàng)新能力的一種重要影響因素。[13-15]一般而言,吸收能力對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新能力的影響研究歸納為三類:第一類,即筆者的研究方向,在測(cè)度知識(shí)溢出的同時(shí),納入吸收能力因素;[16]第二類,研究吸收能力的“門檻條件”,[4]如金融條件、制度條件,經(jīng)濟(jì)條件等;第三類,研究雙方內(nèi)在匹配特征,如技術(shù)相似度。[8]由于與第一類研究相關(guān)的國(guó)內(nèi)研究較少,且其延展性和靈活性更佳,故筆者選擇第一類為研究方向。

    張?jiān)频纫钥虏?道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ),剔除人力和資本要素,加入了技術(shù)研發(fā)吸收能力指標(biāo),控制了人力資本和貿(mào)易開放度的吸收能力變量,通過靜態(tài)面板模型,發(fā)現(xiàn)細(xì)分行業(yè)層面中,吸收能力通過高技術(shù)產(chǎn)業(yè)外商R&D的溢出效應(yīng)促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出的過程僅在部分行業(yè)中得以實(shí)現(xiàn)。[17]同樣,馬茹通過構(gòu)建知識(shí)溢出指標(biāo),在面板模型中加入知識(shí)溢出與社會(huì)資本的交互項(xiàng),以測(cè)量社會(huì)資本通過知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響作用。[16]由此,筆者提出,假設(shè)H2:吸收能力通過知識(shí)溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生正向作用。

    三、模型設(shè)定

    根據(jù)內(nèi)生增長(zhǎng)理論,新知識(shí)的產(chǎn)生來源于人力要素和資本要素的有效利用。筆者基于內(nèi)生增長(zhǎng)模型,沿用Griliches-Jaffe的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)[8-9]構(gòu)造形式,構(gòu)建了如下知識(shí)生產(chǎn)函數(shù):

    P=ARKαRLβ

    (1)

    由于知識(shí)生產(chǎn)往往存在θ期的滯后,θ通常取值2[16,18]。故將式(1)修正為

    (2)

    由于新知識(shí)的產(chǎn)生還受到溢出效應(yīng)以及諸如外商直接投資等控制變量的影響,因此,將模型改寫為:

    (3)

    式(3)中,Pit為i地區(qū)在t時(shí)期的知識(shí)產(chǎn)出,Ai,t-θ表示i地區(qū)在t-θ時(shí)期的創(chuàng)新產(chǎn)出效率,RKi,t-θ和RLi,t-θ分別表示i地區(qū)在t-θ時(shí)期的資本要素投入和人力要素投入,DKSi,t-θ表示i地區(qū)在t-θ時(shí)期知識(shí)生產(chǎn)過程中受到的知識(shí)溢出效應(yīng)影響,Ci,t-θ表示i地區(qū)在t-θ時(shí)期知識(shí)生產(chǎn)的其他要素投入,即控制變量,α、β、γ以及λ分別表示其對(duì)應(yīng)的產(chǎn)出彈性。

    為了減小潛在的異方差以及無量綱化數(shù)值較大的數(shù)據(jù),對(duì)上式兩邊取自然對(duì)數(shù),得到

    lnPit=φ+αlnRKi,t-θ+βlnRLi,t-θ+

    γlnDKSi,t-θ+λlnCi,t-θ

    (4)

    由于吸收能力的七個(gè)維度中已涉及人力資本,為了避免指標(biāo)重復(fù)造成的誤差,將式(4)中的變量RL剔除,同時(shí),考慮到其他未知因素的影響,加入隨機(jī)誤差項(xiàng)uit,即

    lnPit=φ+αlnRKi,t-θ+γlnDKSi,t-θ+

    λlnCi,t-θ+uituit~N(0,σ2In)

    (5)

    然而,正如前文所述,知識(shí)溢出對(duì)于我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的相關(guān)研究在模型建立和變量選擇等方面仍有完善的空間。筆者首先利用式(5)驗(yàn)證知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的作用關(guān)系。然后,進(jìn)一步分析吸收能力如何作用于知識(shí)溢出來影響區(qū)域創(chuàng)新能力,在式(5)中加入吸收能力(AB)和知識(shí)溢出的交互項(xiàng),建立如下模型:

    lnPit=φ+αlnRKi,t-θ+γlnDKSi,t-θ+

    γ*(lnABi,t-θ×lnDKSi,t-θ)+

    λlnCi,t-θ+uituit~N(0,σ2In)

    (6)

    四、變量的選取與測(cè)度

    (一)吸收能力的綜合測(cè)度

    1.熵值法構(gòu)造指標(biāo)。“熵”源于熱動(dòng)力學(xué),

    表明事物的不確定性(也即離散程度)。若指標(biāo)體系中各二級(jí)指標(biāo)的離散程度越大,則說明其所包含的信息量越大,在指標(biāo)體系中賦予更大的權(quán)重。[19]熵值法擁有緩解指標(biāo)趨于一致性、客觀賦予權(quán)重以及減少多指標(biāo)信息重疊性的優(yōu)點(diǎn)。故此,筆者采用熵值法確定二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。

    熵值法的基本原理如下:

    設(shè)定指標(biāo)體系矩陣。假設(shè)在k個(gè)時(shí)期中,每個(gè)時(shí)期均有m個(gè)樣本,指標(biāo)體系由n個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成,則指標(biāo)體系矩陣為:

    t=1,…,k)

    (7)

    (8)

    對(duì)統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后,可以計(jì)算得出信息熵,其表達(dá)式為:

    (9)

    最后,通過各指標(biāo)的信息熵計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重,其公式如下:

    (10)

    2.吸收能力指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建。根據(jù)前文分析,從研發(fā)強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)水平等7個(gè)維度,選取共14個(gè)指標(biāo)來多維度地構(gòu)建吸收能力指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。具體指標(biāo)體系如表1所示。

    表1 吸收能力指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

    (二)變量的選取與數(shù)據(jù)來源

    筆者涉及的變量可分為:區(qū)域創(chuàng)新能力、吸收能力綜合指標(biāo)、知識(shí)溢出以及控制變量四類,具體說明如下:

    1.區(qū)域創(chuàng)新能力。區(qū)域創(chuàng)新能力涉及維度較多,但考慮到吸收能力指標(biāo)評(píng)價(jià)體系中已含有14個(gè)指標(biāo),為了避免內(nèi)生性和多重共線性等,決定采用單一指標(biāo)衡量區(qū)域創(chuàng)新能力。專利授權(quán)數(shù)反映了技術(shù)創(chuàng)新成果的實(shí)際數(shù)目,人均專利授權(quán)數(shù)(單位:項(xiàng)/人)則避免了“人口基數(shù)”對(duì)指標(biāo)的影響,較適合作為衡量區(qū)域創(chuàng)新能力的單一指標(biāo)。

    2.吸收能力綜合指標(biāo)。依據(jù)表1的吸收能力指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,以熵值法確定權(quán)重后,加權(quán)計(jì)算而得。具體用于測(cè)度的有14個(gè)二級(jí)指標(biāo)變量。研發(fā)強(qiáng)度,包括R&D投入強(qiáng)度(單位:%)和科技經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(單位:%),即分別用地區(qū)內(nèi)R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出和財(cái)政一般公共預(yù)算支出中科學(xué)技術(shù)支出除以地區(qū)GDP計(jì)算而得。經(jīng)濟(jì)水平,用地區(qū)GDP(單位:億元)和人均GDP(單位:元)這兩個(gè)最為直接的指標(biāo)衡量。人力資本,用R&D人員全時(shí)當(dāng)量(單位:人年)和平均受教育程度(單位:年/人)衡量。其中,R&D人員全時(shí)當(dāng)量以《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中的現(xiàn)有數(shù)據(jù)整理而得。按照當(dāng)前中國(guó)教育學(xué)年制度,對(duì)平均受教育程度進(jìn)行計(jì)算,具體算式如下:平均受教育程度=(大專及以上占比*16+高中占比*12+初中占比*9+小學(xué)占比*6)/6歲以上人口數(shù)。對(duì)外開放,用進(jìn)口總額占GDP比重(單位:%)和高技術(shù)產(chǎn)品出口占GDP比重(單位:%)衡量?;A(chǔ)設(shè)施,用公路密度(單位:公里/平方千米)、鐵路密度(單位:公里/平方千米)以及人均發(fā)電量(單位:度/人)衡量。其中,兩個(gè)密度指標(biāo)均為其對(duì)應(yīng)的里程數(shù)與該地區(qū)土地面積的占比,人均發(fā)電量則用地區(qū)發(fā)電量除以年末人口總額計(jì)算而得。傳播媒介,包括移動(dòng)電話普及率(單位:%)和互聯(lián)網(wǎng)普及率(單位:%)。兩者均使用其對(duì)應(yīng)的當(dāng)?shù)赜脩魯?shù)除以年末人口總額計(jì)算而得。政府治理,用非國(guó)有化率(單位:%)衡量,即非國(guó)有化率=1-國(guó)有企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值/規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值。

    3.知識(shí)溢出。筆者參考施曉麗的觀點(diǎn),采用區(qū)域間經(jīng)濟(jì)距離的倒數(shù)而得的經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣,[18]對(duì)除該地區(qū)外的各區(qū)域R&D資本存量進(jìn)行加權(quán)匯總,以反映該地區(qū)可能獲得的知識(shí)溢出。具體公式如下:

    (11)

    (12)

    其中,DKSit表示i地區(qū)在t時(shí)期的知識(shí)溢出,Wij為空間權(quán)重矩陣,Yi表示i地區(qū)的2006—2016年人均GDP均值,RKjt表示周邊地區(qū)知識(shí)存量,i和j均表示區(qū)域,t表示年份。

    關(guān)于R&D資本存量,筆者選用永續(xù)盤存法[18,20-22]進(jìn)行測(cè)算。計(jì)算公式如下:

    RKjt=REj,t-1+(1-δ‘)RKj,t-1

    (13)

    式(13)中,RKjt表示j區(qū)域在t時(shí)期的R&D資本存量,REj,t-1表示區(qū)域j在t-1時(shí)期的R&D資本流量,以R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出衡量。δ‘表示資本的折舊率,設(shè)定其數(shù)值為15%[22-23]。筆者假設(shè)存量年平均增長(zhǎng)率等于其流量的年平均增長(zhǎng)率,通過式(14)(15)來估算基期的R&D存量。

    (14)

    當(dāng)t=1時(shí),經(jīng)換算可得:

    (15)

    其中,g′表示R&D資本的平均增長(zhǎng)率,用2006—2016年各地區(qū)R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出的算術(shù)平均增長(zhǎng)率進(jìn)行測(cè)算,REj0和RKj0分別表示j地區(qū)的基期R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出和基期R&D存量。

    4.控制變量。由于筆者的研究對(duì)象僅限于國(guó)內(nèi)各省級(jí)單位,并未考慮到來自國(guó)外的溢出效應(yīng)對(duì)本國(guó)的影響。因此,納入外商直接投資(單位:萬(wàn)美元)控制變量,以減輕外部知識(shí)溢出產(chǎn)生的影響。文中所涉變量的原始數(shù)據(jù)均由《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒整理得到。鑒于數(shù)據(jù)的可得性,采用2006—2016年全國(guó)30個(gè)省級(jí)單位(除港澳臺(tái)地區(qū)、西藏自治區(qū),下同)的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。若數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致,以《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》為準(zhǔn)。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

    表2 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    五、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)回歸結(jié)果與分析

    筆者選擇靜態(tài)平衡面板模型進(jìn)行分析。模型的回歸結(jié)果總體較好,除了FDI一項(xiàng)未通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)外,其余解釋變量大多在5%的顯著性水平下顯著。其中,(a)列為式(5)模型的回歸結(jié)果,驗(yàn)證知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的作用關(guān)系;(b)列為式(6)模型的回歸結(jié)果,旨在探討吸收能力如何作用于知識(shí)溢出效應(yīng)來影響區(qū)域創(chuàng)新能力(見表3)。

    由表3(a)列的計(jì)量結(jié)果可知,知識(shí)溢出變量DKS的系數(shù)為正,且通過了置信度為99%的顯著性檢驗(yàn),表明知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升起著促進(jìn)作用,假設(shè)H1得證。知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響主要有:(1)受知識(shí)溢出效應(yīng)水平越高,代表其可獲取的知識(shí)越多。根據(jù)內(nèi)生增長(zhǎng)理論,知識(shí)能夠作用于創(chuàng)新,因此,可獲取的知識(shí)越多,必將一定程度促進(jìn)該地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展。(2)受知識(shí)溢出效應(yīng)的地區(qū),獲取同層次或以下地區(qū)的知識(shí),尤其是隱性知識(shí)的門檻更低,地區(qū)間個(gè)人、企業(yè)和政府的交流將會(huì)更易于實(shí)現(xiàn),進(jìn)而提升該地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新能力。面對(duì)更高層次地區(qū)時(shí),模仿和學(xué)習(xí)亦將促使該地區(qū)提升創(chuàng)新能力。其他變量方面,資本存量變量RK的系數(shù)為0.436 45,且極為顯著,表明資本存量對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出有較為明顯的正向影響,與前文分析相符,即資本存量(資本要素)是影響創(chuàng)新產(chǎn)出的最重要的因素之一。外商直接投資變量FDI的系數(shù)僅為0.055 4,且不顯著,說明外商直接投資對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響較小,這可能是因?yàn)橥馍讨苯油顿Y總量水平較低,且多為低技術(shù)的投資,模仿、學(xué)習(xí)以此提升創(chuàng)新水平的效果較差。同時(shí),不排除外商對(duì)高新技術(shù)和知識(shí)的保護(hù)力度加大,導(dǎo)致模仿、學(xué)習(xí)難度加大的可能性。

    表3 面板回歸結(jié)果匯總[注]***、**、*分別代表顯著性水平為1%、5%和10%,( )內(nèi)為robust-t統(tǒng)計(jì)量。

    由表3(b)列的計(jì)量結(jié)果可知,知識(shí)溢出變量的系數(shù)仍保持為正,且通過了置信度為95%的顯著性檢驗(yàn)。同時(shí),知識(shí)溢出與吸收能力交互項(xiàng)在10%的顯著性水平下顯著,但其系數(shù)為負(fù),這是因?yàn)橥ㄟ^熵值法計(jì)算而得的吸收能力綜合得分均小于1,取對(duì)數(shù)后其數(shù)值符號(hào)為負(fù)所致。負(fù)負(fù)為正,故可以認(rèn)為吸收能力通過知識(shí)溢出促進(jìn)了創(chuàng)新產(chǎn)出,意味著研發(fā)強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)水平等七個(gè)方面的綜合提升,將有利于知識(shí)溢出效應(yīng)更充分地發(fā)揮作用,推動(dòng)該區(qū)域的創(chuàng)新發(fā)展。但從系數(shù)上看,吸收能力與知識(shí)溢出交互項(xiàng)的絕對(duì)值系數(shù)較小,參考朱俊杰、徐承紅提到的雙重門檻效應(yīng),[4]這可能是吸收能力總體水平相對(duì)較高從而導(dǎo)致地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展逐漸依賴本地技術(shù)創(chuàng)新而非外部知識(shí)溢出所致。其他變量與(a)列相比,并無較大差異。

    (二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    筆者采用2006—2016年全國(guó)30個(gè)省級(jí)單位的相關(guān)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,得到上述回歸結(jié)果。為了增加計(jì)量結(jié)果的說服力,避免其存在偶然性,將知識(shí)溢出的權(quán)重矩陣替換為地理距離權(quán)重矩陣,按照前文的實(shí)證過程進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。限于篇幅,實(shí)證過程與結(jié)果不再報(bào)告。檢驗(yàn)結(jié)果顯示,各指標(biāo)的正負(fù)符號(hào)并未發(fā)生改變,各變量的顯著性水平與前文大致相同,其系數(shù)也未發(fā)生較明顯的變化,說明前文的回歸結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

    六、結(jié)論與建議

    筆者通過實(shí)證分析檢驗(yàn)了知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的作用,并考察了吸收能力是否通過作用于知識(shí)溢出效應(yīng)而對(duì)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生影響。研究結(jié)果表明:(1)知識(shí)溢出越高,越能夠推動(dòng)該地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展;(2)吸收能力能夠通過知識(shí)溢出促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。但就我國(guó)各省級(jí)層面而言,吸收能力對(duì)知識(shí)溢出的作用效果一般,這很可能是由于我國(guó)大部分地區(qū)的吸收能力基礎(chǔ)較好,導(dǎo)致其邊際影響不高,但不可否認(rèn),吸收能力在地區(qū)創(chuàng)新能力的發(fā)展中仍起著重要作用。

    基于上述,提出如下建議:(1)在信息時(shí)代的今天,知識(shí)溢出的地理約束正不斷被弱化,通過持續(xù)增加R&D研發(fā)經(jīng)費(fèi),加強(qiáng)科學(xué)技術(shù)投入和教育科研投入,實(shí)施技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)政策,加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),充分調(diào)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的積極性,促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同發(fā)展,避免低技術(shù)的同質(zhì)化擾亂創(chuàng)新發(fā)展過程。(2)積極優(yōu)化人才聘用機(jī)制,促進(jìn)優(yōu)秀人才的合理流動(dòng),促進(jìn)產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)。通過完善創(chuàng)新發(fā)展體系,嚴(yán)格監(jiān)督創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)的使用情況,提高創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)的實(shí)際效益。(3)推動(dòng)國(guó)有企業(yè)非國(guó)有化,以保持政府引導(dǎo)為前提,減少政府的政策性干預(yù),充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的作用,提升創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化效率。

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