空間視角下地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新的影響研究

熊 虎，張 郁，2

(1.南京大學(xué) 商學(xué)院，南京 210093 ；2.河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 金融學(xué)院，鄭州 450044)

一、引言

隨著中國經(jīng)濟(jì)從高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量增長階段，創(chuàng)新正日益成為驅(qū)動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能。然而，在這樣的發(fā)展背景下，地方政府債務(wù)規(guī)模的高速增長以及持續(xù)擴(kuò)張，可能會(huì)對(duì)中國創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略以及新舊動(dòng)能的轉(zhuǎn)換，帶來不可忽略的負(fù)面影響，尤其是地方政府債務(wù)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)張對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)可能會(huì)造成較為嚴(yán)重的負(fù)面影響。事實(shí)上，影響地區(qū)創(chuàng)新的因素較多，但是其核心的因素是人力資本和物質(zhì)資本的投入，企業(yè)是地區(qū)創(chuàng)新的主體，企業(yè)對(duì)創(chuàng)新的人力資本和物質(zhì)資本投入會(huì)受到地區(qū)金融資源配置的影響，而地區(qū)金融資源配置會(huì)受到地方政府債務(wù)融資的來源、投向、償還等方面的影響，因此地方政府債務(wù)與地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)存在內(nèi)在的關(guān)聯(lián)性。而在當(dāng)前背景下，需要高度關(guān)注的問題是，地方政府債務(wù)是否會(huì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生顯著的抑制性影響？是否對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)具有直接效應(yīng)？對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的間接效應(yīng)(空間溢出效應(yīng))和總效應(yīng)又是如何？這些問題均有待實(shí)證檢驗(yàn)。針對(duì)這些問題的解答有助于協(xié)調(diào)地方政府融資行為與地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的平衡，對(duì)推動(dòng)中國創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略具有重要意義。

二、文獻(xiàn)回顧

近年來已經(jīng)有不少文獻(xiàn)關(guān)注地方政府債務(wù)問題以及地區(qū)創(chuàng)新問題，但是鮮有文獻(xiàn)將地方政府債務(wù)與地區(qū)創(chuàng)新二者聯(lián)系起來研究。一支文獻(xiàn)主要研究房地產(chǎn)部門投資增長、房?jī)r(jià)上漲、財(cái)政分權(quán)、地方稅收、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等對(duì)地區(qū)創(chuàng)新的影響和作用機(jī)制，另一支文獻(xiàn)則主要探討地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長、影子銀行、金融穩(wěn)定、金融風(fēng)險(xiǎn)等方面的影響和作用機(jī)制。

就前者文獻(xiàn)而言，國內(nèi)眾多學(xué)者已經(jīng)做了相關(guān)研究。張杰等(2016)[1]64利用中國各省區(qū)的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資的增長對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)既有直接效應(yīng)又有間接效應(yīng)。房地產(chǎn)投資增長對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)造成了直接的阻礙作用，而且房地產(chǎn)投資增長引致金融體系對(duì)房地產(chǎn)貸款期限結(jié)構(gòu)的偏向效應(yīng)，進(jìn)一步擠出地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)。而余泳澤等(2017)[2]98認(rèn)為，城市房?jī)r(jià)的快速上漲顯著抑制地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，并且城市房?jī)r(jià)上漲會(huì)導(dǎo)致投資結(jié)構(gòu)的扭曲，通過對(duì)創(chuàng)新資金的“擠占效應(yīng)”抑制了地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平。魯元平等(2018)[3]研究了土地財(cái)政對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的影響和作用機(jī)制，發(fā)現(xiàn)地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴顯著阻礙了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平。曹霞等(2017)[4]從金融支持對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新影響的視角出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)中國金融支持對(duì)區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新存在直接影響，而金融發(fā)展規(guī)模及效率存在區(qū)域間正溢出效應(yīng)，金融結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持作用不顯著。而吳非等(2018)[5]則從地方稅收的視角研究了地方稅收與區(qū)域創(chuàng)新之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)地方稅收水平與區(qū)域創(chuàng)新之間的負(fù)向關(guān)系并不成立。地方的績(jī)效考核壓力會(huì)促使地方政府更科學(xué)地使用稅收手段，以促進(jìn)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新能力的形成；財(cái)政不平衡的存在反而有利于提高地方政府利用稅收支持區(qū)域創(chuàng)新的效率；最后，擁有較大財(cái)政分權(quán)比例的地方政府，能夠更好地利用稅收支持創(chuàng)新活動(dòng)。鑒于企業(yè)是地區(qū)創(chuàng)新的主體，而地方政府債務(wù)融資的主要投向是基礎(chǔ)設(shè)施，蔡曉慧等(2016)[6]32研究了地方政府基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資短期內(nèi)擠出企業(yè)研發(fā)投資，但長期內(nèi)，基礎(chǔ)設(shè)施資本存量增加刺激企業(yè)研發(fā)投入。蔣文華等(2017)[7]89從地方政府財(cái)政能力的視角切入，研究其對(duì)省際創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，得出地方政府財(cái)政能力對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在區(qū)域間存在一定的差異。

就后者文獻(xiàn)而言，國內(nèi)學(xué)者盡管已經(jīng)探討了地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長、影子銀行、金融穩(wěn)定、金融風(fēng)險(xiǎn)等方面的影響和作用機(jī)制，但尚未直接研究地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新的影響。朱文蔚等(2014)[8]114提出，地方政府舉債對(duì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長產(chǎn)生了積極作用。而呂健(2015)[9]16則認(rèn)為，舉借(清償)地方債務(wù)能夠推動(dòng)(拉下)地方經(jīng)濟(jì)增長。主要原因在于舉借(清償)地方債務(wù)，能夠增加(減少)經(jīng)濟(jì)中的流動(dòng)性，并且通過地方政府事權(quán)、基礎(chǔ)設(shè)施投資和官員政績(jī)競(jìng)賽等三條渠道提高(降低)投資規(guī)模和投資機(jī)會(huì)。徐長生等(2016)[10]85提出中國地方政府債務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張主要轉(zhuǎn)化為地方政府對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的投資，大為改善了基礎(chǔ)設(shè)施，從而對(duì)中國城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的正向促進(jìn)作用。張子榮(2018)[11]考察了影子銀行與地方政府債務(wù)之間的關(guān)系，認(rèn)為影子銀行是地方政府債務(wù)的原因，而地方政府債務(wù)不是影子銀行的原因。呂健(2014)[12]38則認(rèn)為影子銀行有力地推動(dòng)了地方政府債務(wù)增長。吳盼文等(2013)[13]認(rèn)為中國政府隱性債務(wù)擴(kuò)張對(duì)金融穩(wěn)定的負(fù)面溢出效應(yīng)上升，而國有企業(yè)、地方融資平臺(tái)債務(wù)增加是政府隱性債務(wù)擴(kuò)張的主導(dǎo)因素。毛銳等(2018)[14]則認(rèn)為商業(yè)銀行是地方政府債務(wù)擴(kuò)張所致風(fēng)險(xiǎn)的載體，并運(yùn)用DSGE模型，模擬債務(wù)-金融風(fēng)險(xiǎn)的累積迭加機(jī)制觸發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的可能性。

除上述研究外，鄭思齊等(2014)[15]14研究了與地方政府債務(wù)投向密切相關(guān)的城市基礎(chǔ)設(shè)施投資問題。鄭思齊等認(rèn)為土地融資-城市基礎(chǔ)設(shè)施投資-土地價(jià)格這三者之間形成互動(dòng)機(jī)制，進(jìn)而形成城市基礎(chǔ)設(shè)施投資與土地價(jià)格之間的相互強(qiáng)化的正反饋機(jī)制。而余泳澤等(2013)[16]基于創(chuàng)新價(jià)值鏈視角下將區(qū)域創(chuàng)新分為知識(shí)創(chuàng)新、科研創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新三個(gè)階段，研究發(fā)現(xiàn)各階段的創(chuàng)新效率具有差異性，創(chuàng)新價(jià)值鏈的兩端——知識(shí)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新的效率高，而科研創(chuàng)新的效率低，并且各階段的創(chuàng)新效率都表現(xiàn)為較為明顯的空間外溢效應(yīng)。基于銀行信貸約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的視角，馬光榮等(2014)[17]76認(rèn)為缺乏穩(wěn)定持續(xù)的融資渠道是阻礙中國企業(yè)創(chuàng)新的重大原因。李后建等(2015)[18]1089認(rèn)為銀行信貸對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的積極影響，而所有權(quán)的國有比例會(huì)顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新，進(jìn)一步地隨著國有比例的增加，銀行信貸對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的積極影響會(huì)逐漸弱化。

綜上可知，現(xiàn)有文獻(xiàn)尚未直接關(guān)注到地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的影響。事實(shí)上，地方政府舉債和償債形成對(duì)土地財(cái)政的依賴，進(jìn)而推動(dòng)了房地產(chǎn)價(jià)格上漲以及房地產(chǎn)投資的快速增長，可能會(huì)抑制地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)和阻礙地區(qū)創(chuàng)新能力提升。為了彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，本文利用2010—2016年30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量模型，考察地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的影響及空間溢出效應(yīng)。

三、影響機(jī)制分析

從理論層面上，地方政府債務(wù)既有可能對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生抑制作用，也同時(shí)有可能對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用。

(一)地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制效應(yīng)

從理論上講，地方政府債務(wù)是地方政府債務(wù)融資行為的后果，而地區(qū)創(chuàng)新則主要是以企業(yè)為主的創(chuàng)新主體的創(chuàng)新行為表現(xiàn)。從表面上看，二者之間沒有直接的因果關(guān)系，但事實(shí)上由于地方政府舉債的行為、舉債的方式、舉債的規(guī)模、舉債的速度等會(huì)直接影響區(qū)域內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的信貸資源配置，以及國內(nèi)金融市場(chǎng)上金融資源配置，因此不可避免地會(huì)影響到區(qū)域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新的資本投入和創(chuàng)新的產(chǎn)出。地方政府舉債行為所形成的債務(wù)規(guī)模擴(kuò)張、債務(wù)資金的投向以及償債模式通過影響政府部門、金融部門和企業(yè)部門的資源配置，進(jìn)而影響地區(qū)創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出。短期內(nèi)地方政府債務(wù)規(guī)模的極速擴(kuò)張不可避免地會(huì)引起經(jīng)濟(jì)資源的錯(cuò)配，從而對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)形成抑制效應(yīng)。

第一，地方政府債務(wù)融資主要投向城市基礎(chǔ)設(shè)施和道路交通設(shè)施等領(lǐng)域，這種投資在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)，也抑制了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新。當(dāng)大量經(jīng)濟(jì)資源被投入到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，在社會(huì)總經(jīng)濟(jì)資源有限時(shí)就會(huì)引起金融市場(chǎng)的利率上升，企業(yè)相應(yīng)會(huì)減少研發(fā)支出，形成基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)企業(yè)研發(fā)的擠出效應(yīng)，從而抑制區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新。蔡曉慧等(2016)[6]32研究發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資短期內(nèi)通過金融市場(chǎng)擠出企業(yè)研發(fā)投資，但從長期而言，基礎(chǔ)設(shè)施資本存量增加，通過擴(kuò)大產(chǎn)品的市場(chǎng)規(guī)?？梢蕴岣咂髽I(yè)研發(fā)的投資回報(bào)，從而刺激企業(yè)研發(fā)投入。地方政府基礎(chǔ)設(shè)施投資在短期和長期內(nèi)影響企業(yè)研發(fā)投資，進(jìn)而影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新。就短期而言，地方政府基礎(chǔ)設(shè)施投資擠出企業(yè)研發(fā)投資，抑制區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，這是直接效應(yīng)。從長期看，主要是通過企業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)的擴(kuò)大，刺激企業(yè)研發(fā)投入，特別是刺激技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)比較活躍地區(qū)的企業(yè)加大研發(fā)投資，形成新的研發(fā)投資產(chǎn)出，這是間接效應(yīng)。

第二，地方政府債務(wù)融資主要依賴土地融資，并形成了土地融資-城市基礎(chǔ)設(shè)施投資-房地產(chǎn)投資-房?jī)r(jià)上漲-金融資源流向房地產(chǎn)-擠出企業(yè)研發(fā)投資的模式。在土地融資模式下，城市基礎(chǔ)設(shè)施的投資和改善能夠在短期內(nèi)顯著地資本化到土地價(jià)格中(鄭思齊等，2014)[15]14，形成土地價(jià)格上漲，引致房地產(chǎn)投資增長，進(jìn)而房?jī)r(jià)上漲，金融資源流向房地產(chǎn)，擠出企業(yè)研發(fā)投資的自我強(qiáng)化機(jī)制。在這一機(jī)制中，土地價(jià)格和城市基礎(chǔ)設(shè)施投資間的相互強(qiáng)化是擠出企業(yè)研發(fā)投資，抑制區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的關(guān)鍵。而且在房?jī)r(jià)上漲中，我國以商業(yè)銀行為主體的金融體系，更偏向于將大量的期限結(jié)構(gòu)較長的信貸資源配置給房地產(chǎn)業(yè)，對(duì)企業(yè)的期限結(jié)構(gòu)較長的信貸造成擠出(張杰等，2016)[1]67。而企業(yè)R&D投入恰恰需要期限結(jié)構(gòu)較長的銀行信貸的支持，銀行信貸的持續(xù)供給是企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出至關(guān)重要的外部投入要素(李后建等，2015)[18]1090。

第三，地方政府債務(wù)的形成過程主要依賴金融體系，再加上財(cái)政與金融的高度關(guān)聯(lián)性，降低了企業(yè)部門從金融部門獲得資金的可得性，擠出了企業(yè)的研發(fā)投資。在傳統(tǒng)融資模式下，其資金主要來自于商業(yè)銀行，而在新型融資模式下，其資金主要來自于債券市場(chǎng)，而我國債券市場(chǎng)上的投資者主要是商業(yè)銀行、證券公司、基金公司等金融機(jī)構(gòu)，因此地方政府在債券市場(chǎng)上的資金主要來自于這些金融機(jī)構(gòu)。事實(shí)上，傳統(tǒng)融資模式是形成中國經(jīng)濟(jì)“高杠桿”的主要因素之一，而且財(cái)政投資項(xiàng)目的低收益、地方政府融資的高成本和金融產(chǎn)品的“剛性兌付”三種現(xiàn)象同時(shí)并存，引致民營企業(yè)融資困難、影子銀行規(guī)模的急劇擴(kuò)張等問題(鐘輝勇等，2017)[19]。在現(xiàn)有融資模式下，地方政府成為債券市場(chǎng)上融資的新型主體，地方政府債券的信用等級(jí)顯然高于企業(yè)債券的信用等級(jí)，因此地方政府參與債券市場(chǎng)的融資在某種程度上必然對(duì)企業(yè)發(fā)債具有擠出效應(yīng)，降低企業(yè)外部融資的可獲得性，導(dǎo)致企業(yè)的研發(fā)投資下降。

第四，地方政府債務(wù)的償債壓力將會(huì)影響地方政府未來財(cái)政支出的方向，進(jìn)而影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的支出。在新型融資模式的市場(chǎng)約束下，地方政府還債的預(yù)算軟約束被債券市場(chǎng)上的聲譽(yù)機(jī)制所硬化，地方政府未來還債面臨兩種選擇，即在債券市場(chǎng)上“借新還舊”或者用公共預(yù)算盈余歸還“一般債務(wù)”、用專項(xiàng)債務(wù)的投資收益歸還“專項(xiàng)債務(wù)”?！敖栊逻€舊”在債券市場(chǎng)上形成對(duì)企業(yè)融資的再次擠出，降低企業(yè)未來融資的可得性，抑制其研發(fā)投入。而用公共預(yù)算盈余歸還“一般債務(wù)”，將影響地方政府未來的財(cái)政支出項(xiàng)目和支出結(jié)構(gòu)。通過對(duì)省級(jí)及以下地方政府財(cái)政收支的分析，可以發(fā)現(xiàn)地方政府長期處于財(cái)政赤字狀態(tài)，那么未來償債壓力勢(shì)必會(huì)對(duì)其他支出造成影響。已有研究表明，地方政府在現(xiàn)有財(cái)政分權(quán)的制度約束下，會(huì)將更多的財(cái)政資源投入到經(jīng)濟(jì)性公共品的提供中，而使得教育、醫(yī)療等非經(jīng)濟(jì)性公共品的供給難以得到改善(左翔等，2013)[20]。在未來償債壓力下，地方政府可能會(huì)進(jìn)一步降低教育支出和對(duì)轄區(qū)內(nèi)企業(yè)研發(fā)支出的財(cái)政支持力度，從而抑制企業(yè)的研發(fā)投入。

總之，地方政府債務(wù)所引起的各個(gè)部門資源的重新配置，使得在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型時(shí)期，經(jīng)濟(jì)資源更多地流向基礎(chǔ)設(shè)施、房地產(chǎn)等固定資本形成的部門，以商業(yè)銀行為主體的金融體系具有風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避性特征，助推了經(jīng)濟(jì)資源的這種流向和配置，從而擠出了風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高的企業(yè)研發(fā)投入，對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。

(二)地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的促進(jìn)效應(yīng)

已有文獻(xiàn)主要從地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)效應(yīng)研究地方政府債務(wù)的積極作用(呂健，2015[9]16；朱文蔚等，2014[8]114)，而未從理論上解釋地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的促進(jìn)效應(yīng)。事實(shí)上，地方政府舉債行為會(huì)通過債務(wù)資金的投向和運(yùn)用，引起各要素資源在區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)的重新配置，進(jìn)而引起企業(yè)研發(fā)要素投入和產(chǎn)出的變化，最終會(huì)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影響。

首先，地方政府債務(wù)資金投向交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和區(qū)域間要素資源的流動(dòng)。交通基礎(chǔ)設(shè)施的顯著改善，便利了人和物的跨區(qū)域流動(dòng)，促進(jìn)了區(qū)域間人力資本和物質(zhì)資本的流動(dòng)，增強(qiáng)了區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的溢出效應(yīng)，間接影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新。而且基礎(chǔ)設(shè)施的改善會(huì)顯著影響人力資本的跨區(qū)域配置，為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新引來最為關(guān)鍵的人力資本條件。而這種人力資本的跨區(qū)域配置往往表現(xiàn)為高學(xué)歷、高技術(shù)的創(chuàng)新型人才在交通設(shè)施較為發(fā)達(dá)地區(qū)的聚集。

其次，地方政府舉借債務(wù)轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)設(shè)施的投資，從而推動(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(徐長生等，2016)[10]85。而區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長為地方政府未來的財(cái)政收入增長提供了基礎(chǔ)和支撐，這意味著地方政府未來的財(cái)力將不斷增強(qiáng)，財(cái)政支出能力也將得到增強(qiáng)。而隨著地方政府財(cái)政支出能力的提升，地方政府用于對(duì)企業(yè)研發(fā)的補(bǔ)貼有可能會(huì)增加。這必然對(duì)轄區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出活動(dòng)產(chǎn)生重要影響。已有研究表明，地方政府通常運(yùn)用財(cái)政補(bǔ)貼政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)行補(bǔ)貼，進(jìn)而影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的整體提升(安同良等，2009)[21]。誠然，地方政府財(cái)政能力對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在區(qū)域間存在一定的差異，但是由于區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)存在空間外溢性，相鄰地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加會(huì)對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生顯著正向影響(余泳澤等，2017[2]98；蔣文華等，2017[7]89)。

最后，地方政府債務(wù)融資主要依賴土地財(cái)政，進(jìn)而引致房?jī)r(jià)普遍上漲。房?jī)r(jià)普遍上漲一方面吸引各類經(jīng)濟(jì)資源流向房地產(chǎn)行業(yè)，抑制企業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出，對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)和創(chuàng)新能力的提升具有抑制效應(yīng)，但另一方面，房?jī)r(jià)普遍上漲具有財(cái)富效應(yīng)。房?jī)r(jià)上漲后，以房產(chǎn)作抵押貸款的企業(yè)，其抵押物的市場(chǎng)價(jià)值上升，從而增加企業(yè)的可貸資金。已有研究表明，房?jī)r(jià)上漲有助于緩解企業(yè)研發(fā)的融資約束(Chaney等,2012)[22]。尤其是在中國資本市場(chǎng)、風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)尚不發(fā)達(dá)、以商業(yè)銀行為主體的金融體系下，我國企業(yè)研發(fā)資金仍主要來源于商業(yè)銀行貸款，而銀行信貸對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用(馬光榮等，2014)[17]79。當(dāng)房?jī)r(jià)上漲時(shí)，擁有房產(chǎn)的科技型企業(yè)可抵押房產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值上升，借貸資金的可獲得性增強(qiáng)，從而會(huì)增加企業(yè)研發(fā)投入的外部資金，進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)。

綜上所述，就理論層面而言，地方政府債務(wù)既有可能對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)具有正向的促進(jìn)效應(yīng)，又有可能對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)具有負(fù)向的抑制效應(yīng)。而這兩種效應(yīng)究竟哪一種效應(yīng)居于主導(dǎo)作用，本文進(jìn)一步運(yùn)用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

四、模型、變量和數(shù)據(jù)

(一)模型設(shè)定

研發(fā)人員及研發(fā)資本作為創(chuàng)新要素投入，在創(chuàng)新生產(chǎn)過程中發(fā)揮積極作用，而創(chuàng)新要素的流動(dòng)性決定了創(chuàng)新活動(dòng)往往具有空間依賴性，忽略創(chuàng)新活動(dòng)的空間相互作用可能會(huì)造成模型的設(shè)定偏誤。因此，要想準(zhǔn)確估計(jì)地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的影響,需要采用將空間依賴性納入模型的空間計(jì)量分析。

空間計(jì)量分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)得到了迅速的發(fā)展。一般來說，空間計(jì)量分析主要討論了三種不同交互效應(yīng)，即內(nèi)生交互效應(yīng)、外生交互效應(yīng)和誤差項(xiàng)之間的交互效應(yīng)(Elhorst，2014)[23]7-8。內(nèi)生交互效應(yīng)是指某個(gè)主體的因變量依賴于相鄰主體的因變量，外生交互效應(yīng)是指某個(gè)主體的因變量依賴于其他相鄰主體的解釋變量，誤差項(xiàng)之間的交互效應(yīng)是指不可觀測(cè)的沖擊或者模型被遺漏的解釋變量是空間相關(guān)的。Elhorst(2014)[23]9根據(jù)不同的交互效應(yīng)總結(jié)了8種橫截面數(shù)據(jù)的線性空間計(jì)量模型，本文將這些模型拓展至面板數(shù)據(jù)，并采取從一般到具體的方法，根據(jù)不同類型空間計(jì)量模型的嵌套關(guān)系，選取最佳擬合效果的空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。

首先考慮一般的嵌套空間模型(GNS)，包含所有類型的空間交互效應(yīng)，該模型既考察了相鄰地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)和其他解釋變量通過空間聯(lián)系影響本地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)，還考慮了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間的空間傳導(dǎo)機(jī)制。模型的形式如下：

Yit=α+δWYit+β1Dit+βzZit+θ1WDit+θZWZit+μi+νt+uit

(1a)

uit=λWuit+εit

(1b)

其中，i表示地區(qū)，t表示時(shí)間。Y表示地區(qū)創(chuàng)新水平，D表示地方政府債務(wù)，Z表示一系列地區(qū)層面影響創(chuàng)新活動(dòng)的其他控制變量，詳細(xì)定義見下文。α是常數(shù)項(xiàng)，W是空間權(quán)重矩陣，β(β1和βZ組成的向量)和θ(θ1和θZ組成的向量)是待估參數(shù)。δ是空間自回歸系數(shù)，衡量鄰近地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的影響程度。λ是空間自相關(guān)系數(shù)，度量了相鄰地區(qū)隨機(jī)誤差項(xiàng)對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)帶來的影響。μi表示地區(qū)效應(yīng)，νt表示時(shí)間效應(yīng)，uit和εit表示服從獨(dú)立同分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

當(dāng)GNS模型的外生交互效應(yīng)不存在，即θ=0時(shí)，GNS模型可以轉(zhuǎn)化為空間混合模型(SAC)，包含有內(nèi)生交互效應(yīng)和誤差項(xiàng)之間的交互效應(yīng)，該模型既假設(shè)某地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)會(huì)對(duì)其他相鄰地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影響，又假定相鄰地區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)是通過隨機(jī)誤差項(xiàng)實(shí)現(xiàn)。模型的形式如下：

Yit=α+δWYit+β1Dit+βzZit+μi+νt+uit

(2a)

uit=λWuit+εit

(2b)

當(dāng)GNS模型的誤差項(xiàng)之間不存在交互效應(yīng)，即空間自相關(guān)系數(shù)λ=0時(shí)，GNS模型可以轉(zhuǎn)化為空間杜賓模型(SDM)，包含有內(nèi)生交互效應(yīng)和外生交互效應(yīng)，該模型既假設(shè)某地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)會(huì)對(duì)其他相鄰地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影響，又假定解釋變量也對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)存在空間關(guān)聯(lián)性。模型的形式如下：

Yit=α+δWYit+β1Dit+βzZit+θ1WDit+θZWZit+μi+νt+uit

(3)

當(dāng)GNS模型的內(nèi)生交互效應(yīng)不存在，即空間自回歸系數(shù)δ=0時(shí)，GNS模型可以轉(zhuǎn)化為空間杜賓誤差模型(SDEM)，包含有外生交互效應(yīng)和誤差項(xiàng)之間的交互效應(yīng)，該模型既假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng)的結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了相鄰地區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)性，又假定解釋變量也對(duì)相鄰地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)具有空間關(guān)聯(lián)性。模型的形式如下：

Yit=α+β1Dit+βzZit+θ1WDit+θZWZit+μi+νt+uit

(4a)

uit=λWuit+εit

(4b)

當(dāng)SAC模型的誤差項(xiàng)之間不存在交互效應(yīng)，即空間自相關(guān)系數(shù)λ=0時(shí)，或者SDM模型的外生交互效應(yīng)不存在，即θ=0時(shí)，可以轉(zhuǎn)化為空間滯后模型(SAR)，該模型僅強(qiáng)調(diào)某地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)會(huì)對(duì)其他相鄰地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影響。模型的形式如下：

Yit=α+δWYit+β1Dit+βzZit+μi+νt+uit

(5)

當(dāng)SDM模型的內(nèi)生交互效應(yīng)不存在，即空間自回歸系數(shù)δ=0時(shí)，或者SDEM模型的誤差項(xiàng)之間不存在交互效應(yīng)，即空間自相關(guān)系數(shù)λ=0時(shí)，可以轉(zhuǎn)化為自變量滯后模型(SLX)，該模型僅強(qiáng)調(diào)地區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)性通過解釋變量的空間滯后項(xiàng)來表示，模型的形式如下：

Yit=α+β1Dit+βzZit+θ1WDit+θZWZit+μi+νt+uit

(6)

當(dāng)SAC模型的內(nèi)生交互效應(yīng)不存在，即空間自回歸系數(shù)δ=0時(shí)，或者SDM模型的空間自回歸系數(shù)δ、自變量回歸系數(shù)β和自變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)θ滿足θ=-δβ時(shí)，或者SDEM模型的外生交互效應(yīng)不存在，即θ=0時(shí)，可以轉(zhuǎn)化為空間誤差模型(SEM)，該模型僅強(qiáng)調(diào)隨機(jī)沖擊會(huì)向相鄰地區(qū)擴(kuò)散，模型的形式如下：

Yit=α+β1Dit+βzZit+μi+νt+uit

(7a)

uit=λWuit+εit

(7b)

當(dāng)不考慮空間交互效應(yīng)，即上述模型的空間項(xiàng)系數(shù)均為0時(shí)，可以得到經(jīng)典的OLS模型，即：

Yit=α+β1Dit+βzZit+μi+νt+uit

(8)

事實(shí)上，Elhorst(2014)[23]9給出了上述8種計(jì)量模型的關(guān)系，即從GNS模型演變?yōu)镺LS模型所需施加的參數(shù)限制條件，見圖1所示。

方程(8)的估計(jì)一般采用傳統(tǒng)的固定效應(yīng)模型(FE)估計(jì)，其實(shí)質(zhì)仍然是普通最小二乘(OLS)方法。各種空間計(jì)量模型考慮了因變量的空間相關(guān)性、解釋變量的空間相關(guān)性、誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性，采用OLS方法進(jìn)行估計(jì)，或產(chǎn)生有偏的估計(jì)，或估計(jì)量不具有有效性，或兩種問題都存在。因此，一般不用OLS方法對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)，而最大似然估計(jì)法(MLE)可以解決上述問題。而且上述空間計(jì)量模型均含有地區(qū)效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，處理方法一般有固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型。當(dāng)數(shù)據(jù)形式是一個(gè)國家所有地區(qū)所構(gòu)成的空間-時(shí)間數(shù)據(jù)時(shí)，固定效應(yīng)模型相比隨機(jī)效應(yīng)模型更合適(Elhorst，2014)[23]56。Lee和Yu(2010)[24]使用MLE的偏誤校正程序?qū)潭ㄐ?yīng)模型偏誤進(jìn)行了修正，可以用于估計(jì)同時(shí)包含地區(qū)效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)的GNS、SAC、SDM、SDEM、SAR、SLX、SEM等模型的估計(jì)。因此，本文主要使用該偏誤校正程序?qū)臻g面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。

空間權(quán)重矩陣的設(shè)定是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要區(qū)別之一，也是進(jìn)行空間計(jì)量分析的基礎(chǔ)?？臻g權(quán)重矩陣描述各地區(qū)空間相對(duì)位置關(guān)系，能夠量化地區(qū)之間的空間依賴程度?？臻g鄰接權(quán)重矩陣因形式簡(jiǎn)單受到研究者的青睞，本文主要采用二進(jìn)制空間鄰接權(quán)重矩陣來進(jìn)行空間計(jì)量分析。二進(jìn)制空間鄰接權(quán)重矩陣W1的設(shè)定原則是：當(dāng)?shù)貐^(qū)i與j相鄰接時(shí)，對(duì)應(yīng)的矩陣元素取值為1；當(dāng)?shù)貐^(qū)i與j不相鄰接時(shí)，對(duì)應(yīng)的矩陣元素取值為0。這里的鄰接是指兩個(gè)地區(qū)之間有共同的邊。計(jì)量分析中一般將鄰接權(quán)重矩陣行標(biāo)準(zhǔn)化。

(二)變量說明

1.因變量：創(chuàng)新活動(dòng)

創(chuàng)新活動(dòng)可以從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)方面來衡量。創(chuàng)新投入基于研發(fā)活動(dòng)的過程，包括地區(qū)研發(fā)支出和研發(fā)人力資本投入，主要反映了某地區(qū)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的重視程度，也在一定程度上衡量了該地區(qū)的創(chuàng)新能力。創(chuàng)新產(chǎn)出主要反映了某地區(qū)從事創(chuàng)新活動(dòng)取得的成果，往往以專利形式呈現(xiàn)，如專利申請(qǐng)數(shù)和授權(quán)數(shù)。創(chuàng)新活動(dòng)效率存在高低之分，投入并不一定都轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出，創(chuàng)新產(chǎn)出相對(duì)投入更能體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力，本文從產(chǎn)出的角度尋找衡量創(chuàng)新活動(dòng)的變量。中國專利法將專利分為發(fā)明、外觀設(shè)計(jì)和實(shí)用新型三類，其中發(fā)明專利是最重要的一種，是對(duì)產(chǎn)品、方法或者其改進(jìn)所提出的新的技術(shù)方案，因此發(fā)明專利數(shù)最能體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的核心創(chuàng)造力。此外，為了消除地區(qū)人口規(guī)模差異，本文采用地區(qū)總?cè)丝跀?shù)進(jìn)行人均處理。因此，本文選用各地區(qū)人均發(fā)明專利授權(quán)數(shù)(utilicpop)來衡量地區(qū)創(chuàng)新能力，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分用人均發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)(utiapppop)進(jìn)行替換以考察結(jié)論的穩(wěn)健性。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量是地方政府債務(wù)。在相關(guān)實(shí)證研究中，獲取債務(wù)數(shù)據(jù)是一個(gè)難點(diǎn)。各省審計(jì)廳公布了部分年份的省級(jí)地方政府債務(wù)數(shù)據(jù)，但只有2012年和2013年6月底的數(shù)據(jù)。為了解決債務(wù)數(shù)據(jù)難題，部分學(xué)者進(jìn)行估算或?qū)ふ姨娲兞縼肀硎镜胤秸畟鶆?wù)。呂健(2014)[12]40通過計(jì)算市政基礎(chǔ)設(shè)施投資的地方政府財(cái)政收支缺口來估算地方政府新增債務(wù)，即當(dāng)年地方政府市政領(lǐng)域的固定資產(chǎn)投資總額，減去地方政府預(yù)算內(nèi)資金投入，再減去土地出讓收入中用于市政領(lǐng)域投資資金，最后扣除投資項(xiàng)目的盈利現(xiàn)金流入。毛捷等(2018)[25]將地方政府債務(wù)分為顯性債務(wù)和或有債務(wù)，利用國債轉(zhuǎn)貸收入、地方政府債券凈收入與城投債余額之和估算了地級(jí)市層面地方政府債務(wù)。范劍勇等(2014)[26]利用地方政府融資平臺(tái)公司所公開發(fā)行的城投債余額直接作為地方政府性債務(wù)的近似指標(biāo)。Bai等(2016)[27]和徐長生等(2016)[10]82采用發(fā)債的地方政府融資平臺(tái)公司負(fù)債(總負(fù)債、短期債務(wù)余額或長期債務(wù)余額)之和來替代地方政府債務(wù)。無論是估算還是替代指標(biāo)，由于方法不同差異較大，難以判斷指標(biāo)的準(zhǔn)確程度。不同于其他文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)獲取方法，本文通過各省份公開的財(cái)政預(yù)決算執(zhí)行情況、地方政府債券發(fā)債說明書等公開文件資料，以地方政府負(fù)有償債責(zé)任的口徑，收集整理2010—2016年的地方政府債務(wù)余額，并以地方政府負(fù)債率(debtgdp)為地方政府債務(wù)的指標(biāo)，即地方政府債務(wù)余額除以地區(qū)GDP。

3.控制變量

為了緩解遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題，本文參考區(qū)域創(chuàng)新相關(guān)文獻(xiàn)，考慮了以下控制變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(secindus)，由第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)GDP比重表示；人口增長率(natpop)；對(duì)外開放水平(fdi)，用各地區(qū)實(shí)際利用外資與地區(qū)GDP之比表示；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(growpgdp)，用人均實(shí)際GDP增長率表示；人力資本(hucap)，用每十萬人口普通高等學(xué)校平均在校生數(shù)表示；市場(chǎng)化程度(nonsoejob)，用非國有經(jīng)濟(jì)在城鎮(zhèn)就業(yè)人口中所占比例表示；地方財(cái)政缺口(fisexprev)，用公共財(cái)政支出與公共財(cái)政收入之比表示。

(三)數(shù)據(jù)

由于地方政府債務(wù)數(shù)據(jù)的限制，本文采用中國2010—2016年30個(gè)省份的省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析(由于西藏?cái)?shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重，從樣本排除；另外，不包括港澳臺(tái))。專利數(shù)據(jù)來源于歷年《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》；地方政府債務(wù)數(shù)據(jù)來源于財(cái)政部網(wǎng)站和各省財(cái)政廳網(wǎng)站；實(shí)際利用外資數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫，并用當(dāng)年的平均美元匯率轉(zhuǎn)化為人民幣計(jì)價(jià)；城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)來源于《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》；其他數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。表1給出了各個(gè)變量描述性統(tǒng)計(jì)。

表1描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證分析

(一)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行空間計(jì)量分析前，需要對(duì)空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，以判斷使用空間計(jì)量分析的合理性。通常應(yīng)用全局Moran Ⅰ指數(shù)進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，該指數(shù)可以描述各變量在整體上的空間分布情況，以考察該變量是否存在空間集聚。本文采用鄰接權(quán)重矩陣下的全局Moran Ⅰ指數(shù)判斷變量的空間相關(guān)性，表2報(bào)告了檢驗(yàn)結(jié)果。2010—2016年，地區(qū)創(chuàng)新水平所有年份的全局Moran Ⅰ指數(shù)均在0到1之間，即表現(xiàn)為正的空間相關(guān)性，且均通過了5%的顯著性檢驗(yàn)。地方政府負(fù)債率的全局Moran Ⅰ指數(shù)表現(xiàn)為正的空間自相關(guān)性，除2012—2013年的顯著性水平在10%外，其他年份的顯著性水平均為5%。人力資本水平、市場(chǎng)化程度、地方財(cái)政不平衡性等變量均表現(xiàn)為正的空間自相關(guān)性，且在整個(gè)樣本期內(nèi)均在1%的水平下顯著。人口增長率的空間自相關(guān)在2015年是不顯著的，但是在其他年份都在1%的水平下顯著為正。對(duì)外開放水平在2011年的空間自相關(guān)水平?jīng)]有通過10%的顯著性檢驗(yàn)，但在其他年份至少通過了10%的顯著性檢驗(yàn)。地區(qū)發(fā)展水平在2016年的空間自相關(guān)水平?jīng)]有通過10%的顯著性檢驗(yàn)，但在其他年份至少通過了10%的顯著性檢驗(yàn)。僅有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平在每個(gè)年份的空間自相關(guān)性不顯著。上述結(jié)果說明了采用空間計(jì)量模型的必要性。

表2 2010—2016年各變量的全局Moran Ⅰ指數(shù)

注：括號(hào)中報(bào)告的是P值

(二)基準(zhǔn)回歸

表3報(bào)告了以空間鄰接矩陣為權(quán)重的SAR、SEM、SLX、SAC、SDM、SDEM、GNS等各種空間計(jì)量固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，為了進(jìn)行比較，也報(bào)告了不考慮空間關(guān)聯(lián)的普通面板FE模型回歸結(jié)果。8種計(jì)量模型對(duì)空間關(guān)聯(lián)性的假設(shè)不同，其經(jīng)濟(jì)含義也會(huì)有差異，需要進(jìn)一步判斷空間計(jì)量模型的具體形式。常用于選擇空間計(jì)量模型的方法有對(duì)數(shù)似然值(Log_L)、赤池信息準(zhǔn)則(AIC)、LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)。從Log_L來判斷，GNS模型略大于SAC，但顯著優(yōu)于其他5個(gè)空間計(jì)量模型。就AIC來看，SAC模型最優(yōu)。

LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)用于嵌套模型的檢驗(yàn)。第一，考慮嵌套SAC、SDM、SDEM模型的GNS模型，通過GNS模型估計(jì)的參數(shù)結(jié)果，檢驗(yàn)原假設(shè)H01：θ=0判斷GNS模型能否轉(zhuǎn)化為SAC模型；檢驗(yàn)原假設(shè)H02:λ=0判斷GNS模型能否轉(zhuǎn)化為SDM模型；檢驗(yàn)原假設(shè)H03：δ=0判斷GNS模型能否轉(zhuǎn)化為SDEM模型。三個(gè)假設(shè)檢驗(yàn)的LR統(tǒng)計(jì)量和Wald統(tǒng)計(jì)量分別為14.04、109.65、110.16和14.60、8469.38、1762.71，P值分別是0.081、0.000、0.000和0.067、0.000、0.000。這意味著5%的顯著性水平下，GNS模型優(yōu)于SDM和SDEM模型，但并不優(yōu)于SAC模型。第二，考慮嵌套SAR和SEM模型的SAC模型。對(duì)SAC模型和SAR模型進(jìn)行檢驗(yàn)的LR統(tǒng)計(jì)量和Wald統(tǒng)計(jì)量分別為110.90和1738.13，均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)；且對(duì)SAC模型和SEM模型進(jìn)行的LR統(tǒng)計(jì)量和Wald統(tǒng)計(jì)量分別為104.48和8513.07，也通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。因而相比SAR和SEM模型，SAC模型是更好的選擇。第三，考慮嵌套SAR、SEM、SLX模型的SDM模型。SDM模型相對(duì)SAR模型的LR統(tǒng)計(jì)量為15.30，P值為0.054；SDM模型相對(duì)SAR模型的Wald統(tǒng)計(jì)量是15.92，P值為0.044，表明SDM模型相對(duì)更優(yōu)。類似地，SDM模型相對(duì)SLX模型也得出了同樣的結(jié)論。但SDM模型相對(duì)SEM模型的Wald統(tǒng)計(jì)量是9.11，P值為0.333，這意味著SDM模型并不優(yōu)于SEM模型。第四，考慮嵌套SEM和SLX模型的SDEM模型。SDEM模型相對(duì)SLX模型的LR統(tǒng)計(jì)量和Wald統(tǒng)計(jì)量分別為39.31和994.52，P值分別是0.000和0.000，表明SDEM模型優(yōu)于SLX模型；但SDEM模型相對(duì)SEM模型的LR統(tǒng)計(jì)量和Wald統(tǒng)計(jì)量分別為8.36和8.57，P值分別是0.399和0.380，說明SDEM模型并不優(yōu)于SEM模型。最后，考察SAR、SEM、SLX模型。對(duì)這三個(gè)模型施加相應(yīng)的參數(shù)限制可以得到FE模型。SAR、SEM、SLX模型相對(duì)FE模型的Wald統(tǒng)計(jì)量分別為925.78，1052.02和19.54，均在1%水平下顯著，這表明考慮空間關(guān)聯(lián)的模型更加合適。上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，GNS模型和SAC模型是更為恰當(dāng)?shù)臄M合模型。

由表3的SAC模型和GNS模型結(jié)果可以看出，空間自回歸系數(shù)δ分別為0.814和0.815，且在1%水平下顯著，表明了地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)具有顯著的空間溢出效應(yīng)；空間自相關(guān)系數(shù)λ都為-0.921，且在1%水平下顯著，表明了誤差項(xiàng)的空間依賴性存在。這些結(jié)論也表明了需要使用空間計(jì)量模型來對(duì)地方政府債務(wù)與創(chuàng)新的相互關(guān)系進(jìn)行分析，否則會(huì)出現(xiàn)有偏的估計(jì)。進(jìn)一步地，地方政府債務(wù)系數(shù)均為負(fù)值，且至少在1%水平下顯著，表明地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)有顯著的抑制作用，但地方政府債務(wù)的空間滯后項(xiàng)系數(shù)不顯著，表明地方政府債務(wù)對(duì)相鄰地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)沒有顯著影響。事實(shí)上，其余6個(gè)模型地方政府債務(wù)系數(shù)至少在10%水平下為負(fù)，而SLX、SDM和SDEM模型中地方政府債務(wù)空間滯后項(xiàng)系數(shù)也不顯著，這說明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

表3基準(zhǔn)回歸結(jié)果

注：*、**、***分別表示系數(shù)在10%、5%、1%水平下顯著

(三)直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)

如果直接通過觀察空間計(jì)量模型中解釋變量的回歸系數(shù)來判斷地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的影響可能會(huì)得出錯(cuò)誤的結(jié)論。LeSage和Pace(2009)[28]通過偏微分方法解釋不同空間模型設(shè)定中解釋變量變化的影響，并將這些影響分為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。直接效應(yīng)反映了解釋變量對(duì)該地區(qū)被解釋變量產(chǎn)生的平均效應(yīng)，間接效應(yīng)反映了解釋變量對(duì)其他地區(qū)被解釋變量產(chǎn)生的平均效應(yīng)，總效應(yīng)反映了解釋變量對(duì)所有地區(qū)被解釋變量產(chǎn)生的平均效應(yīng)。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，本文計(jì)算了SAC和GNS模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，計(jì)算結(jié)果見表4。

從表4可以看出，無論是SAC模型還是GNS模型，地方政府債務(wù)的直接效應(yīng)在1%水平下顯著為負(fù)，表明了地方政府債務(wù)對(duì)該地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)有抑制作用。進(jìn)一步觀察數(shù)值大小，與傳統(tǒng)的FE模型相比，SAC和GNS模型的系數(shù)絕對(duì)值更小，這也表明傳統(tǒng)FE模型沒有考慮空間效應(yīng)而高估了地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的直接效應(yīng)。盡管SAC模型中地方政府債務(wù)的間接效應(yīng)和總效應(yīng)統(tǒng)計(jì)顯著為負(fù)，但GNS模型中地方政府債務(wù)的間接效應(yīng)和總效應(yīng)統(tǒng)計(jì)不顯著。與GNS模型相比，SAC模型附加了一個(gè)重要的假定，即間接效應(yīng)與直接效應(yīng)的比例對(duì)每個(gè)解釋變量都是相同的，且其值大小只取決于空間自回歸系數(shù)δ和空間權(quán)重矩陣，獨(dú)立于自變量回歸系數(shù)。該假定過強(qiáng)，使得SAC模型在計(jì)算各種效應(yīng)時(shí)有一定的局限，與GNS模型相比差異較大。就直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的計(jì)算來說，GNS模型相對(duì)更優(yōu)。所以，沒有穩(wěn)健的證據(jù)表明地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新存在空間溢出效應(yīng)。

表4直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.考慮不同權(quán)重矩陣

為了考察結(jié)論的穩(wěn)健性，本文選取了經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重進(jìn)行實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗(yàn)?？臻g鄰接權(quán)重矩陣基于空間地理位置是否相鄰來進(jìn)行設(shè)置，假定與給定地區(qū)相鄰的其他地區(qū)對(duì)該地區(qū)的影響強(qiáng)度都相同，而與該地區(qū)不相鄰的地區(qū)對(duì)該地區(qū)影響都為0，顯然過強(qiáng)，而經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣假定經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相近的兩個(gè)地區(qū)空間作用更大。本文基于人均實(shí)際GDP的差距來建立經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，定義如下：

(9)

2.變換重要變量

(1)更換被解釋變量。將被解釋變量變換為人均發(fā)明專利申請(qǐng)量(utiapppop)。從回歸結(jié)果可以看出，相比其他空間模型，GNS模型估計(jì)系數(shù)顯著性的個(gè)數(shù)略有減少，但對(duì)數(shù)似然值增加較大，過度參數(shù)化現(xiàn)象不明顯。進(jìn)一步，LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)表明GNS模型為最優(yōu)模型。計(jì)算GNS模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)后，得出了同樣的結(jié)論：創(chuàng)新活動(dòng)存在正的溢出效應(yīng)；地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)存在直接的抑制作用，而間接效應(yīng)和總效應(yīng)不顯著。

(2)變換核心解釋變量。首先，變換核心解釋變量為地方政府債務(wù)率(debtrev)，即地方政府債務(wù)余額與地方財(cái)政收入之比；其次，變換核心解釋變量為人均地方政府債務(wù)(debtpop)，用地方政府債務(wù)除以地區(qū)總?cè)丝跀?shù)，目的是為了消除地區(qū)人口差異。兩組回歸結(jié)果的GNS模型估計(jì)對(duì)數(shù)似然值的增加都很顯著，表明GNS模型過度參數(shù)化現(xiàn)象不嚴(yán)重。LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)表明GNS模型并不優(yōu)于SAC模型，但優(yōu)于其他模型。經(jīng)計(jì)算直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)后，結(jié)論與基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果類似：創(chuàng)新活動(dòng)存在正的溢出效應(yīng)；地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)存在直接的抑制作用，但沒有間接的溢出效應(yīng)。

六、結(jié)論與政策啟示

本文利用2010—2016年中國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，使用空間計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)了地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)存在正的溢出效應(yīng)；第二，地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)存在直接的抑制作用；第三，在不同的空間計(jì)量模型下，地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的直接效應(yīng)均表現(xiàn)為顯著的抑制作用，但地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的間接效應(yīng)(空間溢出效應(yīng))和總效應(yīng)不同。在SAC模型中，地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的間接效應(yīng)和總效應(yīng)統(tǒng)計(jì)顯著為負(fù)，而在GNS模型中，地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的間接效應(yīng)和總效應(yīng)統(tǒng)計(jì)不顯著。也就是說，地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的空間溢出效應(yīng)很小。換言之，地方政府債務(wù)對(duì)本地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)存在直接的抑制作用，而對(duì)其他地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)沒有顯著的空間溢出效應(yīng)。

本研究的結(jié)論對(duì)協(xié)調(diào)地方政府舉債行為與地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)之間的關(guān)系具有重要的政策啟示：

一是正視地方政府債務(wù)規(guī)模擴(kuò)張的積極影響。盡管本文發(fā)現(xiàn)地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)具有直接的抑制作用，但是不能否認(rèn)中國地方政府債務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張?jiān)诟纳苹A(chǔ)設(shè)施、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長等方面的積極作用。在某種程度上，這些積極作用對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生正面影響。而本文的實(shí)證結(jié)果是地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)影響的綜合反映。換言之，地方政府債務(wù)規(guī)模在短期內(nèi)的快速擴(kuò)張對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生的負(fù)面抑制作用更大，特別是地方政府債務(wù)對(duì)本地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制效應(yīng)更強(qiáng)。因此中國應(yīng)繼續(xù)對(duì)地方政府債務(wù)實(shí)施限額管理，以弱化地方政府債務(wù)規(guī)模的迅速擴(kuò)張給地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)造成的負(fù)面影響。

二是協(xié)調(diào)地區(qū)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新資金的投入與地方政府債務(wù)資金的來源。企業(yè)是地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的主體，因此要引導(dǎo)金融資源特別是信貸資源投向企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。在地方政府債務(wù)的傳統(tǒng)融資模式下，地方政府債務(wù)資金主要來源于本地區(qū)商業(yè)銀行的信貸，對(duì)本地區(qū)企業(yè)研發(fā)投入資金具有較強(qiáng)的擠出效應(yīng)。因此要弱化地方政府債務(wù)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的直接效應(yīng)，需要重點(diǎn)強(qiáng)化地方政府債務(wù)融資的市場(chǎng)化機(jī)制，繼續(xù)推進(jìn)地方政府在公開的債券市場(chǎng)上發(fā)債融資，以避免地方政府舉債對(duì)本地區(qū)信貸資源的大量占用。

三是加快建設(shè)多層次資本市場(chǎng)。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)國家發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施、地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)離不開發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)的金融支持，而地方政府舉債也離不開資本市場(chǎng)的支持。因此要協(xié)調(diào)地方政府債務(wù)與地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的關(guān)系，就長期而言，需要在當(dāng)前以商業(yè)銀行為主導(dǎo)的金融體系下加快建立多層次的資本市場(chǎng)，完善金融市場(chǎng)功能，使得各類資金需求主體在融資上得到保障。但僅就短期而言，一方面需要完善地方政府債券發(fā)行制度，另一方面需要加強(qiáng)政府對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的財(cái)政支持力度，引導(dǎo)企業(yè)創(chuàng)新要素的投入，以減弱因政府債務(wù)擴(kuò)張對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的抑制效應(yīng)。