城鎮(zhèn)化水平影響創(chuàng)新產(chǎn)出的地區(qū)差異性和空間依賴性
——基于非空間面板與空間面板模型的實證分析

楊 維，姚 程，蘇夢穎

(1.西南財經(jīng)大學(xué) 保險學(xué)院，四川 成都 611130；2.西南財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，四川 成都 611130)

一、引言

黨的十八大明確提出實施創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略，創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展的實質(zhì)就是讓創(chuàng)新成為引領(lǐng)經(jīng)濟發(fā)展的第一動力。經(jīng)濟發(fā)展靠創(chuàng)新，而創(chuàng)新的核心在于人，在于人們相互交流、學(xué)習(xí)、合作、競爭所產(chǎn)生的新思想、新知識、新技能。正因如此，《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》進一步要求“加快匯聚一支規(guī)模宏大、結(jié)構(gòu)合理、素質(zhì)優(yōu)良的創(chuàng)新型人才隊伍”，實現(xiàn)“創(chuàng)新文化氛圍濃厚，法治保障有力，全社會形成創(chuàng)新活力競相迸發(fā)、創(chuàng)新源泉不斷涌流的生動局面”[1]。

城市作為人類偉大的發(fā)明，其最重要的功能就是集聚人口，通過人口集聚，城市成為人才、企業(yè)分布最為密集的地方，這無疑也使城市成為實現(xiàn)創(chuàng)新的最好平臺。自從柏拉圖和蘇格拉底在雅典的一個集會場所展開辯論以來，作為分布在全球各地的人口密集區(qū)域，城市已經(jīng)成為了創(chuàng)新的發(fā)動機[2]?？v觀世界城市發(fā)展的歷史，文藝復(fù)興、工業(yè)革命、科技革命等推動人類進步的新思想、新技術(shù)無不發(fā)生在城市，可見創(chuàng)新的形成與城市有著必然的內(nèi)在聯(lián)系。因此，城鎮(zhèn)化作為人類活動向城市集聚的過程，必然成為創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略實施的重要推動力。

關(guān)于城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展的作用，目前的研究成果主要體現(xiàn)在兩個方面：一是研究城鎮(zhèn)化對技術(shù)進步的影響。城市化和技術(shù)創(chuàng)新之間存在較強的相關(guān)性，城市有利于技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生，且為創(chuàng)新擴散創(chuàng)造了良好條件[3]。城鎮(zhèn)化能產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，城鎮(zhèn)化通過創(chuàng)新效應(yīng)顯著地驅(qū)動全要素生產(chǎn)率的增長，且城鎮(zhèn)化的創(chuàng)新效應(yīng)在區(qū)域間存在差異[4]。城鎮(zhèn)化能產(chǎn)生農(nóng)業(yè)技術(shù)進步效應(yīng)，城鎮(zhèn)化通過技術(shù)進步效應(yīng)推動農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長[5]。二是以城鎮(zhèn)化所引起的技術(shù)進步效應(yīng)為媒介，研究城鎮(zhèn)化產(chǎn)生的經(jīng)濟效應(yīng)。城市化對創(chuàng)新產(chǎn)出具有一定的促進作用，且城市化以技術(shù)創(chuàng)新為中介對經(jīng)濟增長有促進作用[6]。城鎮(zhèn)化所引起的創(chuàng)新要素在空間上的集聚能產(chǎn)生外部經(jīng)濟性，并最終推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級[7]。城鎮(zhèn)化通過促進技術(shù)進步而影響經(jīng)濟增長率與經(jīng)濟穩(wěn)定性，并最終有效地推動經(jīng)濟增長[8]。

以上研究的學(xué)術(shù)價值是顯見的，分別從不同角度揭示了城鎮(zhèn)化、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。隨著我國城鎮(zhèn)化進入快速發(fā)展階段，以及創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展重大戰(zhàn)略的實施，加強城鎮(zhèn)化與創(chuàng)新關(guān)系的研究更顯必要，然而近年來研究城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的文獻并不多，尤其是將空間因素引入研究的文獻相對偏少。基于此，本文試圖從理論分析城鎮(zhèn)化與創(chuàng)新之間的內(nèi)在關(guān)系入手，并采用非空間面板與空間面板模型對二者的關(guān)系進行實證研究，以期揭示城鎮(zhèn)化與創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略實施的內(nèi)在關(guān)系。本文論述將按如下結(jié)構(gòu)展開：第二部分對城鎮(zhèn)化與創(chuàng)新之間的內(nèi)在關(guān)系進行理論分析；第三部分對相應(yīng)的模型、變量及數(shù)據(jù)進行說明；第四部分說明所使用的研究方法；第五部分為實證結(jié)果的分析與討論；最后給出研究結(jié)論。

二、理論分析

所謂創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展，就是要讓創(chuàng)新成為推動經(jīng)濟發(fā)展的第一動力。創(chuàng)新是經(jīng)濟社會發(fā)展的唯一動力[9]，創(chuàng)新之所以能夠成為推動經(jīng)濟發(fā)展的動力，關(guān)鍵就在于創(chuàng)新主要來源于知識、技能等要素的投入，而這些要素的增加是沒有極限的，因此它們帶來的生產(chǎn)力的增長也是沒有極限的。此外，與物質(zhì)資本積累具有競爭性不同，知識、技能的積累具有非競爭性，這使得知識、技能的增加不會減少通過獲得更多的知識、技能而增加產(chǎn)量，也就是說，知識、技能的邊際收益不是遞減的，并最終導(dǎo)致內(nèi)生增長模型中增長無止境[10]。由此可見，創(chuàng)新是實現(xiàn)經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的不竭動力。

然而，人們的知識、技能、信息并非與生俱來，而是在社會活動中通過交流、學(xué)習(xí)不斷積累的。創(chuàng)新不需要天才，但需要訓(xùn)練，創(chuàng)新是可以傳授和學(xué)習(xí)的[11]。因此相比于農(nóng)村，集聚更多人口、擁有更完善教育體系的城市顯然更能點燃人們相互交流的火花，更能為人們充分發(fā)揮相互學(xué)習(xí)的能力提供良好的平臺和環(huán)境。此外，創(chuàng)新很少源于單一知識、技能的投入，而是更多地源于不同知識、技能的相互組合以及不同行業(yè)的相互合作，因此，擁有豐富人力資本、各式各樣行業(yè)的城市顯然為創(chuàng)新的形成提供了更完善的條件。再者，創(chuàng)新通俗說來就是創(chuàng)造新的東西，而擁有劇烈市場競爭壓力的城市顯然更能激發(fā)人們和企業(yè)去尋求創(chuàng)新。這說明，城鎮(zhèn)化與創(chuàng)新之間必然存在緊密聯(lián)系，以下我們將就城鎮(zhèn)化推動創(chuàng)新的作用機理展開分析。

(一)人口集聚效應(yīng)

人作為一種社會動物，彼此有交流的需要，且交流的強度隨著人數(shù)的增加而增強，隨著距離的增加而減弱[12]。城市代表了接近性、人口密度和親近性，城鎮(zhèn)化作為人類活動向城市集聚的過程，不僅使得人們之間的地理距離更為貼近、關(guān)系更加緊密，還使得人們之間的思想交流更為容易、更具持續(xù)性，而思想交流顯然是實現(xiàn)創(chuàng)新必不可少的。創(chuàng)新來自于集中在城市街道兩側(cè)的人際交流，城市通過為居民提供交流的便利，加快了創(chuàng)新的速度。的確，人們通過面對面的交流、討論，各種思想的融合有利于新思想、新知識、新技能的形成，使之成為創(chuàng)新的來源。中國經(jīng)濟面臨著一個重要問題，即缺乏“思想市場”，“思想市場”的發(fā)展，將使中國經(jīng)濟的發(fā)展以知識為動力，更具可持續(xù)性[13]。筆者以為，“思想市場”指的就是思想、知識、技能的交流場所，而城鎮(zhèn)化的推進則有利于完善這種“思想市場”，并推動城市成為創(chuàng)新的發(fā)源地。

此外，人口在城市的集聚還使得人們更能充分發(fā)揮相互學(xué)習(xí)的能力。相互學(xué)習(xí)能力是人類最重要的能力，當(dāng)我們面對面地聚在一起時，我們的學(xué)習(xí)就會更加深入和徹底。然而，學(xué)習(xí)不僅是人類最重要的能力，它還存在策略互補性。所謂策略互補性，指的是一個人參與某項活動的意愿會隨著其他參與者人數(shù)的增加而增大。由于學(xué)習(xí)過程中存在策略互補性，人們參與學(xué)習(xí)的意愿將隨著參與學(xué)習(xí)的人數(shù)的增加而增大。而城市作為人口集聚的地方，為人們進行學(xué)習(xí)提供了更多的點、更廣的面，進而增強了學(xué)習(xí)過程中的策略互補性。隨著學(xué)習(xí)人數(shù)不斷增多，人們在相互學(xué)習(xí)思想、知識、技能的過程中，新思想、新知識、新技能更容易隨之而生，創(chuàng)新也就更容易出現(xiàn)。

(二)知識、技術(shù)的溢出效應(yīng)

城鎮(zhèn)化過程中，不斷涌入城市的個人和企業(yè)不僅能享受更完善的基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)，還能從知識、技術(shù)的外部溢出效應(yīng)中獲益。

教育是人力資本形成的有效途徑，學(xué)校能夠產(chǎn)生人力資本形成的規(guī)模效應(yīng)，并突破專業(yè)的限制，最有效地提高一般知識水平[14]。城市有提供知識的功能，而城鎮(zhèn)化的集聚效應(yīng)影響了知識的分享，通過吸引大量人口，城市方便了知識的積累和擴散[15]。因此，擁有更完備教育體系和知識儲備的城市，不僅能更好地使知識在代際間得到傳承，還可以提高人們的學(xué)習(xí)效率，進而使得人們既可以從自身努力學(xué)習(xí)中得到好處，也可以從向他人學(xué)習(xí)中獲益，這正是城鎮(zhèn)化所帶來的知識溢出效應(yīng)。顯然，這種知識溢出效應(yīng)有利于推動創(chuàng)新。

對于企業(yè)而言，創(chuàng)新往往先從模仿開始，而城鎮(zhèn)化的過程加快了信息的傳播速度，企業(yè)的新技術(shù)能在鄰近范圍內(nèi)迅速得到傳播和模仿。美國硅谷就是一個很好的例子，其中集聚的企業(yè)一半以上都與計算機行業(yè)有關(guān)。地理上的接近有利于信息傳播，使得越來越多的企業(yè)愿意聚集到一起，以分享經(jīng)濟活動的多樣性和專業(yè)化的好處。也就是說，信息作為企業(yè)生產(chǎn)投入的一部分，當(dāng)企業(yè)在城鎮(zhèn)化進程中集聚時，就能從彼此之間的信息分享中獲益，不同企業(yè)的工人也能通過交流分享彼此的技術(shù)，以改進他們的生產(chǎn)方式，這也正是城鎮(zhèn)化所帶來的技術(shù)溢出效應(yīng)。

然而，這還不是知識、技術(shù)溢出效應(yīng)的最終結(jié)果，因為城鎮(zhèn)化過程中還附帶著市場競爭壓力的不斷增強，為了克服這種競爭壓力，人們和企業(yè)還得尋求新的變化。古人云：“易，窮則變，變則通，通則久?！边@句話對于現(xiàn)代社會中的人們和企業(yè)同樣適用。為了謀求新的、持久的發(fā)展，人們和企業(yè)就得尋求“變”，這里的“變”就等同于創(chuàng)新。創(chuàng)新的目的就在于贏得市場，對于個人，為了成為激烈競爭人才市場中的佼佼者、實現(xiàn)自我人生價值，就會不斷地學(xué)習(xí)新思想、新知識，最終形成一個“交流—學(xué)習(xí)—再交流—再學(xué)習(xí)”的良性循環(huán)，這顯然是實現(xiàn)創(chuàng)新所需要的。對于企業(yè)，為了使自己在市場經(jīng)濟中站穩(wěn)腳跟，就會不斷地學(xué)習(xí)新技術(shù)、創(chuàng)造新技術(shù)，最終形成一個“學(xué)習(xí)—創(chuàng)新—再學(xué)習(xí)—再創(chuàng)新”的良性循環(huán)。

(三)節(jié)約交易費用

交易費用普遍存在于人類各種社會經(jīng)濟活動中，城鎮(zhèn)化節(jié)約的交易費用不僅體現(xiàn)在由于企業(yè)間物理距離的縮短而降低的運輸成本上，還體現(xiàn)在創(chuàng)新形成的過程中。

首先，城鎮(zhèn)化不僅節(jié)約了人們找到與自己思想相近的交流對象所產(chǎn)生的交易費用，更為重要的是增強了人們之間彼此交流的需要和可能性，也相應(yīng)節(jié)約了交易費用。不言而喻，在許多欠發(fā)達的農(nóng)村地區(qū)，人們?yōu)榱松钤绯鐾須w，很少有時間來進行思想交流，不利于學(xué)習(xí)和接受新事物。然而，人們一旦進入城市，學(xué)習(xí)新的勞動技能，遵守崗位規(guī)范和職責(zé)，無疑增大了彼此交流學(xué)習(xí)的需要。此外，城鎮(zhèn)化也重新配置了人們的勞動與閑暇時間，使得創(chuàng)新所必需的思想交流和學(xué)習(xí)成為可能。雖說創(chuàng)新多與科技有關(guān)，但科技含量很低甚至是“零科技”的社會創(chuàng)新不僅機會更多，而且效益更大，因此生活中處處都有創(chuàng)新的機會，人人都可能成為創(chuàng)新者。由此可見，這些“新市民”也是創(chuàng)新實現(xiàn)過程中一股不可忽視的力量。

其次，城鎮(zhèn)化節(jié)約了形成創(chuàng)新產(chǎn)出所需的各種生產(chǎn)要素組合與匹配的交易費用。創(chuàng)新是要把一種從來沒有的關(guān)于生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件的“新組合”引進生產(chǎn)體系中去，以推動經(jīng)濟社會發(fā)展。在城鎮(zhèn)化的過程中，勞動、資本、土地、人才等各種生產(chǎn)要素集聚城市，這必然減少各種生產(chǎn)要素形成“新組合”所需的匹配時間和距離，從而使得創(chuàng)新更容易產(chǎn)生。

以上理論分析表明，城鎮(zhèn)化能通過產(chǎn)生人口集聚效應(yīng)、知識技術(shù)溢出效應(yīng)和節(jié)約交易費用三個方面促進創(chuàng)新的形成。在此基礎(chǔ)上，需要進一步研究城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。本文后續(xù)部分將就城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的地區(qū)差異性和空間依賴性進行實證分析。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)

(一)模型設(shè)定

本文利用我國省際面板數(shù)據(jù)來研究城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的地區(qū)差異性和空間依賴性。面板數(shù)據(jù)包含橫截面維度N與時間維度T，不僅可以提供個體動態(tài)行為的信息，還由于其樣本容量較大，可以有效地提高估計結(jié)果的精確度。

為了研究城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的地區(qū)差異性，我們首先引入非空間靜態(tài)面板模型。由于面板數(shù)據(jù)中個體之間往往存在異質(zhì)性，個體異質(zhì)性既可能體現(xiàn)在截距項上，也可能體現(xiàn)在斜率系數(shù)上。因此，為了進行詳細研究，本文將根據(jù)個體異質(zhì)性存在的不同情形選擇相應(yīng)的模型：

(1)

(2)

(1)、(2)式中，i=(1…N)表示橫截面維度，t=(1…T)表示時間維度，y表示被解釋變量，x表示解釋變量，β表示斜率系數(shù)，(2)式中允許個體異質(zhì)性體現(xiàn)在斜率系數(shù)上，u表示未觀測到的個體異質(zhì)性，ε表示隨機干擾項，x為(N×K)向量，β為(K×1)向量，y、u、ε均為(N×1)向量。

對于個體效應(yīng)模型，若ui是常數(shù)，則存在個體混合效應(yīng)；若ui與某個解釋變量相關(guān)，則存在個體固定效應(yīng)，反之則存在個體隨機效應(yīng)。

為了研究城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的空間依賴性，我們接著引入空間面板模型：

(3)

對于空間面板模型，若γ=0，則為空間杜賓模型SDM；若γ=δ=0，則為空間自回歸模型SAR；若τ=δ=0，則為帶空間自回歸誤差項的空間自回歸模型SAC；若τ=δ=ρ=0，則為空間誤差模型SEM。

(二)空間權(quán)重矩陣設(shè)定

由(3)式可知，空間面板模型進行估計時需設(shè)定空間權(quán)重矩陣w、d、m?？臻g權(quán)重矩陣表征個體間空間區(qū)域的相互鄰近關(guān)系，其形式如下：

(4)

(4)式中，wij表征區(qū)域i與j的鄰近關(guān)系，主對角線元素全為0。對于空間權(quán)重矩陣的設(shè)定，學(xué)術(shù)界始終存在爭議，現(xiàn)實中并不存在最優(yōu)空間權(quán)重矩陣[注]最優(yōu)的空間矩陣并不存在，因為現(xiàn)實中無法找到一個完全描述相關(guān)結(jié)構(gòu)的空間矩陣，但空間矩陣的構(gòu)造必須滿足空間相關(guān)性隨著“距離”的增加而減少的原則，“距離”可以是地理上的距離，也可以是經(jīng)濟意義上合作關(guān)系的遠近。，只能通過比較選擇相對較優(yōu)的[16]。因此，本文從地理距離、經(jīng)濟距離和技術(shù)交易三個不同的視角分別設(shè)定空間權(quán)重矩陣，以便能找到一個最適合的空間權(quán)重矩陣，用于分析城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間影響。

1.地理距離權(quán)重

現(xiàn)實中，地理相鄰的經(jīng)濟體存在著緊密聯(lián)系，如人口往來密切，彼此產(chǎn)生學(xué)習(xí)示范效應(yīng)等，因此創(chuàng)新產(chǎn)出在空間上存在一定的相關(guān)性。地理距離權(quán)重W根據(jù)經(jīng)濟體間是否相鄰來設(shè)定矩陣元素，W中主對角線元素全為0，非主對角線元素為：若區(qū)域i與j相鄰，則wij=1；若區(qū)域i與j不相鄰，則wij=0。

2.經(jīng)濟空間權(quán)重

使用地理距離權(quán)重雖能研究相鄰地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的密切程度，但其設(shè)定過程中包含了不相鄰地區(qū)不存在創(chuàng)新產(chǎn)出空間相關(guān)性的假定，這顯然有一定的局限性，如北京與上海不相鄰，我們并不能就此認為北京與上海的創(chuàng)新產(chǎn)出之間不存在聯(lián)系，為此本文引入經(jīng)濟空間權(quán)重[注]經(jīng)濟空間權(quán)重是林光平等研究中國人均實際GDP收斂情況時提出的，其研究結(jié)果表明，經(jīng)濟空間權(quán)重的引入能更好地反映地區(qū)經(jīng)濟之間的相互關(guān)系。。經(jīng)濟空間權(quán)重W*=W×E，其中W為地理距離權(quán)重，矩陣E主對角線元素為0，非主對角線元素為

為地區(qū)i在樣本期內(nèi)的人均實際GDP平均值[17]。

3.技術(shù)交易權(quán)重

前面理論分析部分指出，技術(shù)會產(chǎn)生溢出效應(yīng)，而衡量技術(shù)流動情況的指標為技術(shù)市場交易額，為此本文根據(jù)空間矩陣構(gòu)造的原則嘗試性設(shè)定技術(shù)交易權(quán)重W**，其中主對角線元素為0，非主對角線元素為

為地區(qū)i在樣本期內(nèi)技術(shù)市場交易額的平均值。

(三)變量選擇

對于創(chuàng)新產(chǎn)出，國內(nèi)學(xué)者通常選用專利申請授權(quán)量作為衡量指標[18]。然而，部分被授權(quán)的專利具有“紙上談兵”的味道，并不產(chǎn)生實際經(jīng)濟效益，這顯然不符合創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展的要求。能夠帶來實際經(jīng)濟效益的創(chuàng)新才有價值和意義，因此本文選用專利有效量作為創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標[注]有效專利指在統(tǒng)計時專利權(quán)處于維持有效狀態(tài)的專利。，也就是被解釋變量，與專利申請授權(quán)量相比，專利有效量更能體現(xiàn)專利的真實水平，更能反映國家的創(chuàng)新能力。

作為解釋變量的城鎮(zhèn)化水平，則通過城鎮(zhèn)人口占年末常住總?cè)丝诘谋壤齺砗饬俊?/p>

理論上創(chuàng)新投入經(jīng)費是創(chuàng)新產(chǎn)出的決定因素，因此本文選用企業(yè)研發(fā)經(jīng)費、政府研發(fā)經(jīng)費作為控制變量。考慮到專利申請到審批過程存在時滯性，因而模型中解釋變量和控制變量采用滯后一年的數(shù)據(jù)。

本文實證分析所采用被解釋變量、解釋變量和控制變量及其指標等，如表1所示。

表1 變量說明

(四)數(shù)據(jù)來源

本文以2013-2017年我國30個省級行政區(qū)為研究對象，西藏由于數(shù)據(jù)缺失，故而舍去。專利有效量來源于《國家知識產(chǎn)權(quán)局統(tǒng)計年報》(2013-2017)；企業(yè)研發(fā)經(jīng)費、政府研發(fā)經(jīng)費、技術(shù)成交額來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2012-2016)；城鎮(zhèn)人口、年末常住總?cè)丝趤碓从凇吨袊y(tǒng)計年鑒》(2012-2016)；地理距離權(quán)重矩陣中各元素以《中華人民共和國地圖》(2016)為參照，統(tǒng)計我國30個省級行政區(qū)相鄰關(guān)系獲得；經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣中人均實際GDP通過樣本期內(nèi)實際GDP除以年末常住總?cè)丝讷@得，實際GDP數(shù)據(jù)來源于人大經(jīng)濟論壇。

四、研究方法

(一)非空間靜態(tài)面板模型

1.個體效應(yīng)模型的估計

本文首先考察各省城鎮(zhèn)化與創(chuàng)新產(chǎn)出之間是否存在個體效應(yīng)差異，由于個體效應(yīng)模型存在混合效應(yīng)、固定效應(yīng)、隨機效應(yīng)三種形式[19]，這需要分別就三種效應(yīng)形式進行估計，以便獲取相應(yīng)的檢驗統(tǒng)計量。具體來說，使用普通最小二乘法(OLS)估計混合效應(yīng)模型，可行廣義最小二乘法(FGLS)估計隨機效應(yīng)模型，F(xiàn)GLS實際就是廣義離差變換+OLS，對于固定效應(yīng)模型的估計則采用組內(nèi)離差變換+ OLS[注]由于篇幅限制，本文未就模型的廣義離差變化與組內(nèi)離差變化進行推導(dǎo)，具體推導(dǎo)過程請參閱陳強(2014)[19]。。

2.個體效應(yīng)形式的確定

對于混合效應(yīng)與固定效應(yīng)的檢驗，采用F檢驗，而混合效應(yīng)與隨機效應(yīng)的檢驗，則采用LM檢驗，兩個檢驗的原假設(shè)都是混合效應(yīng)，若相應(yīng)統(tǒng)計量對應(yīng)的伴隨概率小于給定顯著性水平，則拒絕原假設(shè)。

對于個體效應(yīng)形式的判斷，多數(shù)國內(nèi)學(xué)者使用Hausman檢驗，如仇怡等。但Hausman檢驗只適用于不存在異方差的情形，對于通常存在異方差的面板數(shù)據(jù)，Hausman檢驗有效性低于過度識別檢驗，因此此處使用過度識別檢驗來檢驗個體固定效應(yīng)與隨機效應(yīng)。過度識別檢驗采用χ2統(tǒng)計量，原假設(shè)為隨機效應(yīng)，若χ2統(tǒng)計量對應(yīng)的伴隨概率小于給定顯著性水平，則拒絕原假設(shè)。

3.聚類穩(wěn)健標準誤

由于面板數(shù)據(jù)中通常存在組間異方差和組內(nèi)自相關(guān)性，從而普通標準誤的估計結(jié)果是錯誤的。因此文中除特別說明外，對標準誤的估計一律使用聚類穩(wěn)健標準誤，聚類穩(wěn)健標準誤是真實標準誤的一致估計量，因此能確保解釋變量的顯著性水平真實有效[注]聚類是由每個個體不同時期的所有觀測值組成，同一聚類的觀測值允許存在相關(guān)性，而不同聚類的觀測值則不相關(guān)，即使存在異方差和組內(nèi)自相關(guān)，聚類穩(wěn)健標準誤是真實標準誤的一致估計量。。

4.變系數(shù)模型的估計

變系數(shù)模型能用于研究各省城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響系數(shù)是否存在差異，變系數(shù)模型分為常數(shù)系數(shù)、隨機系數(shù)兩種形式。常數(shù)系數(shù)指個體間斜率系數(shù)βi雖不同，但為一常數(shù)；隨機系數(shù)指βi=β+νi，即系數(shù)包含固定成分和隨機成分。本文采用最小二乘虛擬變量法(LSDV)估計常數(shù)變系數(shù)模型，通過在變系數(shù)模型中加入地區(qū)虛擬變量、地區(qū)虛擬變量與城鎮(zhèn)化水平的交叉項來進行模型估計，若城鎮(zhèn)化水平的斜率系數(shù)一致，則認為各省城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響系數(shù)不存在差異，反之則認為存在。對于隨機變系數(shù)模型，本文使用Swamy提出用可行性最小二乘法(FGLS)進行估計，即利用最小二乘殘差來估計協(xié)方差矩陣中的參數(shù)，然后再使用廣義最小二乘估計[20]。最后根據(jù)二者的估計結(jié)果進行比較檢驗，以選擇合適的模型。需要說明的是，我們并未找到比Hausman檢驗更優(yōu)的方法用于判斷變系數(shù)模型的類型，因此本文此處運用Hausman檢驗進行比較檢驗。

(二)空間面板模型

1.空間相關(guān)性檢驗

本文另一目的是考察各省城鎮(zhèn)化進程中，創(chuàng)新產(chǎn)出是否存在空間依賴性，這需要對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性進行檢驗。如果不存在空間相關(guān)性，則使用非空間靜態(tài)面板模型即可；如果存在空間相關(guān)性，則需使用空間面板模型。檢驗經(jīng)濟數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，通常選用莫蘭指數(shù)I、吉爾里指數(shù)C、Getis-Ord指數(shù)G，本文則使用莫蘭指數(shù)I，其定義如下：

(5)

全局莫蘭指數(shù)檢驗的是整個截面區(qū)域的空間相關(guān)性，若想檢驗?zāi)硞€區(qū)域i的空間相關(guān)性，則使用局部莫蘭指數(shù)Ii，其定義如下：

(6)

(6)式中各個符號的含義與(5)式一致。

由于莫蘭指數(shù)只能檢驗截面的空間相關(guān)性，因此本文對樣本期內(nèi)的各個時期分別進行莫蘭指數(shù)檢驗，以判斷是否存在空間相關(guān)性。

2.空間面板模型的估計

對于空間面板模型的估計，使用普通最小二乘法(OLS)會造成估計結(jié)果有偏或不一致，因此采用極大似然法(MLE)進行估計。空間面板模型包括帶空間自回歸誤差項的空間自回歸模型SAC、空間杜賓模型SDM、空間自回歸模型SAR、空間誤差模型SEM，SDM適用于被解釋變量依賴于鄰近區(qū)域解釋變量以及各被解釋變量間存在空間依賴性的情形，SAR適用于各被解釋變量間具有空間依賴性的情形，SEM適用于擾動項間存在空間依賴性的情形，而SAC包含了SAR與SEM兩種情況，即被解釋變量與擾動項都存在空間依賴性。因此，本文首先估計SAC，若結(jié)果顯示被解釋變量間不存在依賴性，則估計SEM；若結(jié)果顯示擾動項間不存在依賴性，則估計SDM；若SDM結(jié)果顯示被解釋變量不依賴于鄰近區(qū)域解釋變量，則最后估計SAR。

五、實證結(jié)果

(一)非空間靜態(tài)面板模型

1.個體效應(yīng)模型

對數(shù)變換不改變函數(shù)性質(zhì)，并在一定程度上能減少異方差對模型的影響，因此本文所有變量均采用對數(shù)形式l·，其中l(wèi)表示對數(shù)log,·表示表1中的各變量。

表2 個體效應(yīng)模型三種效應(yīng)形式的估計結(jié)果

注：p-values in parentheses，*p< 0.1,**p< 0.05,***p< 0.01。

表2中，POOL代表混合效應(yīng)，F(xiàn)E代表混合固定效應(yīng)，RE隨機效應(yīng)，從回歸結(jié)果的概率P值可以看出，在5%顯著性水平下，城鎮(zhèn)化水平在固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型中對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正影響。

為了確定模型的具體效應(yīng)形式，還需對隨機效應(yīng)模型回歸結(jié)果進行LM檢驗和過度識別檢驗，以獲得LM和χ2統(tǒng)計量，而判斷混合效應(yīng)與固定效應(yīng)所需的F統(tǒng)計量由固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果自動生成。但需要說明的是，只有在普通標準誤的情況下，估計固定效應(yīng)模型才能生成F統(tǒng)計量，因此此處將估計普通標準誤固定效應(yīng)模型。各檢驗統(tǒng)計量對應(yīng)的概率P值如表3。

表3 檢驗統(tǒng)計量對應(yīng)的概率P值

表3中，PF=0.00說明模型含固定效應(yīng)、不含混合效應(yīng)，PLM=0.00說明模型含隨機效應(yīng)、不含混合效應(yīng)，而Pχ2=0.0001說明模型含固定效應(yīng)、不含隨機效應(yīng)。因此綜合來看，模型應(yīng)為個體固定效應(yīng)模型，這表明模型中未觀測到并與城鎮(zhèn)化水平相關(guān)的因素，如環(huán)境、制度等，對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在個體差異。

2.變系數(shù)模型

為判斷各省城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響系數(shù)是否存在差異，本文進一步對變系數(shù)模型進行估計，常數(shù)變系數(shù)模型的估計結(jié)果如表4，隨機變系數(shù)模型的估計結(jié)果如表5。

表4 常數(shù)變系數(shù)模型

注：p-values in parentheses，*p< 0.1,**p< 0.05,***p< 0.01。

表4中，id=(2…30)代表地區(qū)虛擬變量，為避免多重共線性，故引入29個虛擬變量，括號內(nèi)的數(shù)字排序與國家統(tǒng)計局公布的地區(qū)排序一致，如id=2代表天津，id=3代表河北，而id#c.lcountry代表地區(qū)虛擬變量與城鎮(zhèn)化水平的交叉項。表4不僅給出了每個地區(qū)各自擁有的斜率系數(shù)，還給出了各自擁有的截距項，如id=2，則天津城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的斜率系數(shù)為29.47-20.84=8.63，而個體截距項為-3.334。從結(jié)果可以看出，在5%顯著性水平下，絕大多數(shù)地區(qū)虛擬變量與城鎮(zhèn)化水平的交叉項都很顯著，故可認為應(yīng)使用變系數(shù)模型，而地區(qū)虛擬變量很顯著則進一步說明截距項存在個體固定效應(yīng)。

表5 隨機變系數(shù)模型

注：p-values in parentheses，*p< 0.1,**p< 0.05,***p< 0.01。

表5中，在5%顯著性水平下，城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出有正的影響，但不顯著，chi2為χ2統(tǒng)計量，原假設(shè)是個體斜率系數(shù)不存在差異，因Prob > chi2 = 0.0000，故拒絕原假設(shè)，認為應(yīng)使用變系數(shù)模型。

為了判斷變系數(shù)模型的類型，進行Hausman檢驗，其原假設(shè)為隨機系數(shù)模型，檢驗結(jié)果為χ2(3)=9.19，對應(yīng)概率P值為0.0268，故在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，故應(yīng)選擇常數(shù)變系數(shù)模型。

從表4常數(shù)變系數(shù)模型的回歸結(jié)果來看出，全國30個省市的虛擬變量與城鎮(zhèn)化水平的交叉項都很顯著，這表明各地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的影響，但由于地區(qū)間經(jīng)濟關(guān)系存在各種差異，城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度在各地并不相同，為了方便觀察，故將影響程度的排名統(tǒng)計為表6。

從表6中的排名結(jié)果可以看出，城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度大小并未體現(xiàn)出區(qū)域特征，如東北三省黑龍江、吉林排名靠前，而遼寧則靠后；發(fā)達沿海地區(qū)北京、上海排名靠前，廣東、山東則靠后。這主要源于人口流動的異質(zhì)性，人們向城市集聚時，人們的類型在各地區(qū)顯然是不同的，城鎮(zhèn)化雖然增加了人們思想交流和學(xué)習(xí)的機會，但現(xiàn)實中并不是每個人都從事實際創(chuàng)新工作，當(dāng)從事創(chuàng)新工作的人數(shù)相對多一些時，城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響就相對強一些，反之亦然。從表6也可以看出，西部地區(qū)的排名大多處于中下游的位置，寧夏城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響甚至是微弱的負影響，一方面這源于西部地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境相對于發(fā)達地區(qū)較為落后，另一方面就是西部地區(qū)人才向發(fā)達地區(qū)的流動，導(dǎo)致創(chuàng)新人才儲備相對較少。

表6 城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的排名

(二)空間面板模型

1.創(chuàng)新產(chǎn)出空間相關(guān)性檢驗

創(chuàng)新產(chǎn)出的莫蘭指數(shù)用于檢驗創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性，表7顯示了2013-2017年我國30個省份創(chuàng)新產(chǎn)出的莫蘭指數(shù)對應(yīng)的概率P值，原假設(shè)為不存在空間相關(guān)性。

表7 莫蘭指數(shù)對應(yīng)的概率P值

表7中，使用經(jīng)濟空間權(quán)重與技術(shù)交易權(quán)重的莫蘭指數(shù)表明創(chuàng)新產(chǎn)出不存在空間相關(guān)性，這說明我國區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間依賴性不取決于區(qū)域發(fā)展水平與技術(shù)交易流向，而使用地理距離權(quán)重的莫蘭指數(shù)表明創(chuàng)新產(chǎn)出存在空間相關(guān)性，因此本文使用地理距離權(quán)重來估計城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的空間面板模型。

2.空間面板模型

為了判斷被解釋變量之間，以及擾動項之間是否存在空間依賴性，本文首先估計SAC，估計結(jié)果如表8。

表8 SAC的估計結(jié)果

注：p-values in parentheses，*p< 0.1,**p< 0.05,***p< 0.01。

從表8的估計結(jié)果可以看出，在5%顯著性水平下，城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正影響，rho對應(yīng)的概率P值=0表明區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出存在空間依賴性，lambda對應(yīng)的概率P值=0.475表明模型擾動項間不存在空間依賴性，因此本文進一步估計SDM模型。此外，由于傳統(tǒng)靜態(tài)面板模型難以很好地反應(yīng)模型以外因素對被解釋變量的影響，而帶有空間滯后項的SDM模型能很好地解決這個不足，因此本文在SDM模型中保留被解釋變量的一階滯后作為解釋變量，從而使模型轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)面板，以便能更好地考察模型以外因素對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。SDM估計結(jié)果如表9。

表9 SDM的估計結(jié)果

注：p-values in parentheses，*p< 0.1,**p< 0.05,***p< 0.01。

表9中，L.lpatent為創(chuàng)新產(chǎn)出的一階滯后，Wx表示來自鄰近地區(qū)解釋變量的影響。

從SDM模型估計結(jié)果可以看出，在5%顯著性水平下，城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著的正影響，這表明城鎮(zhèn)化水平的提高確實有利于提高創(chuàng)新產(chǎn)出；創(chuàng)新產(chǎn)出的一階滯后對創(chuàng)新產(chǎn)出也有顯著的正影響，創(chuàng)新產(chǎn)出的一階滯后包含了如制度、環(huán)境等模型未考慮到的因素，這表明除城鎮(zhèn)化水平、創(chuàng)新投入經(jīng)費外，還存在許多能提高創(chuàng)新產(chǎn)出的因素，并且上一年創(chuàng)新產(chǎn)出對當(dāng)年創(chuàng)新產(chǎn)出具有激勵效應(yīng)；而鄰近地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平對本地創(chuàng)新產(chǎn)出則產(chǎn)生顯著的負影響，這正是現(xiàn)實情況的反映?，F(xiàn)實中人口、資本等生產(chǎn)要素向本地區(qū)的集聚，有一部分正是來源于鄰近區(qū)域生產(chǎn)要素的流失，但這種負影響不足以抵消鄰近區(qū)域自身城鎮(zhèn)化水平提高對創(chuàng)新產(chǎn)出所產(chǎn)生的正影響；rho對應(yīng)的概率P值等于0.01，表明區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出存在正相關(guān)的空間依賴性，這表明本區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的提高對周邊區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的提高確實有一定促進作用，這正是源于城鎮(zhèn)化過程中所產(chǎn)生的知識、技術(shù)溢出效應(yīng)。

六、結(jié)論

本文理論分析表明，城鎮(zhèn)化能通過人口集聚效應(yīng)、知識技術(shù)溢出效應(yīng)和節(jié)約交易費用這樣三個方面來促進創(chuàng)新。為進一步研究城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，本文運用2013-2017年我國大陸30個省份(除西藏外)面板數(shù)據(jù)，考察了各地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的地區(qū)差異性和空間依賴性。

首先，通過建立個體效應(yīng)模型與變系數(shù)模型來研究各地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的地區(qū)差異性。研究表明，城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著的正影響，并且存在地區(qū)差異，但未形成區(qū)域性特征，此外模型中未考慮到的與城鎮(zhèn)化水平相關(guān)的因素，對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響也存在地區(qū)差異。

其次，通過引入地理距離權(quán)重，建立空間面板模型來研究各地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的空間依賴性。研究表明，地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的提高在促進本地創(chuàng)新產(chǎn)出提高的同時，會對鄰近地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生一定的負影響，但這種負影響不足以抵消鄰近區(qū)域自身城鎮(zhèn)化水平提高對創(chuàng)新產(chǎn)出所產(chǎn)生的效應(yīng)。此外，在城鎮(zhèn)化過程中，本區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的提高對周邊區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的提高確實存在一定的示范作用?？臻g面板模型估計結(jié)果也表明，創(chuàng)新產(chǎn)出對創(chuàng)新具有自激勵效應(yīng)。

以上實證分析結(jié)果表明，城鎮(zhèn)化是創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略實施的重要推動力，這與本文理論分析的結(jié)論完全吻合。因此本文認為，就城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度大的區(qū)域而論，應(yīng)逐步加快其城鎮(zhèn)化建設(shè)的進程，進而在推動本區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出提供的同時，通過創(chuàng)新產(chǎn)出對周邊區(qū)域所帶來的示范作用以提高周邊區(qū)域的創(chuàng)新產(chǎn)出；而就城鎮(zhèn)化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度小的區(qū)域來講，在向周邊區(qū)域?qū)W習(xí)的同時，應(yīng)加強人口、資本等生產(chǎn)要素向本地區(qū)的集聚，以此來提高本地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。此外，本文研究選取的空間地理權(quán)重也存在一定局限性，我們后續(xù)還將做進一步探討，以期找到一個更優(yōu)的空間權(quán)重矩陣來研究城鎮(zhèn)化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的空間依賴性。對于工業(yè)化、信息化等影響創(chuàng)新產(chǎn)出的其他因素，我們也將在后續(xù)研究中進一步加以考察。