中國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應研究

潘雄鋒, 艾博薇, 明 楊

(大連理工大學 管理與經(jīng)濟學部，遼寧 大連 116024)

0 引言

由于我國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、自然地理條件等原因，造成了各地區(qū)之間的創(chuàng)新能力存在較大不均衡性。在這種背景下，研究如何縮小我國各地區(qū)創(chuàng)新能力的差距、實現(xiàn)各地區(qū)創(chuàng)新能力的協(xié)調(diào)發(fā)展成為學術(shù)界重點關注的問題，而推進區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的擴散和溢出被認為是其中最重要的一條途徑，相關的研究包括：Verspagen認同區(qū)域創(chuàng)新存在較強空間溢出效應，并借鑒新經(jīng)濟地理學的相關知識對這種區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應進行了理論闡釋[1]。Cani?ls和Verspagen通過分析得到區(qū)域間的空間溢出效應會隨著地理空間距離的縮小而不斷增強的結(jié)論，并以此為依據(jù)構(gòu)建了技術(shù)創(chuàng)新溢出模型[2]。Keller通過對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應按照距離加權(quán)而得出區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應顯著為正，從而證實了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應的存在[3]；Lim通過專利數(shù)據(jù)對美國區(qū)域創(chuàng)新的空間溢出效應進行了實證分析，結(jié)果得到美國區(qū)域間存在顯著的空間溢出效應[4]。Fischer和Varga基于空間計量方法對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應進行了證實，并得出區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應呈現(xiàn)出顯著的距離衰減趨勢[5]；Bode通過對德國的實證分析發(fā)現(xiàn)存在顯著的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應[6]；LeSage 等通過Bayes層級空間計量模型對比分析了技術(shù)鄰近與地理鄰近對技術(shù)創(chuàng)新溢出的作用效應，研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)近鄰性對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生溢出的效應大于地理近鄰性[7]。舒元通過對我國省際技術(shù)創(chuàng)新的空間擴散效應進行實證分析的基礎上，發(fā)現(xiàn)北京、上海、廣東是我國三大技術(shù)擴散中心，它們對周邊省份存在較強的技術(shù)擴散效應[8]；蘇方林運用空間計量經(jīng)濟學的方法對我國各省的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出進行了研究，最終得出區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出具有一定的空間地理依賴性[9]；符淼運用空間面板模型考察了地理距離和技術(shù)創(chuàng)新外溢效應的關系，研究發(fā)現(xiàn)隨著空間距離的增加，技術(shù)創(chuàng)新外溢效應呈現(xiàn)出逐步縮小的趨勢[10]；劉和東通過實證分析考察了我國區(qū)域間產(chǎn)學研合作的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應，結(jié)果證實了產(chǎn)學研合作這種溢出效應的存在[11]；張戰(zhàn)仁運用探索性空間數(shù)據(jù)分析工具研究了中國各省區(qū)專利產(chǎn)出的空間溢出效應，結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展存在隨時間推移而日益加大的正向溢出性[12]。谷國鋒等運用空間面板數(shù)據(jù)模型對我國區(qū)域創(chuàng)新的溢出效應進行了實證檢驗，并證實了我國區(qū)域科技創(chuàng)新確實存在空間溢出效應[13]。Guastella等利用歐盟25個地區(qū)的數(shù)據(jù)，研究了空間異質(zhì)性和地理特征對研究歐洲創(chuàng)新區(qū)域溢出效應可能產(chǎn)生的估計偏差[14]。王崇鋒采用Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)回歸模型,以2009～2012年中國大陸30個省級經(jīng)濟單元為研究對象，構(gòu)建了創(chuàng)新投入因子、知識溢出因子和創(chuàng)新產(chǎn)出因子,在此基礎上實證分析了創(chuàng)新投入、知識溢出對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。結(jié)果表明，區(qū)域創(chuàng)新要素投入、知識溢出會顯著影響區(qū)域創(chuàng)新能力[15]。胡曙虹等采用空間計量經(jīng)濟學方法，基于2003～2012年中國省域高校創(chuàng)新產(chǎn)出及經(jīng)濟增長的統(tǒng)計數(shù)據(jù),對中國省域高校創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應及其對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響進行測算與分析，認為高校創(chuàng)新產(chǎn)出存在一定的空間依賴性，空間分布的不平衡性逐步加劇[16]。張學波等將修正的Conley-Ligon模型與空間馬爾可夫鏈分析法相結(jié)合，探討了京津冀縣域經(jīng)濟發(fā)展過程中的溢出效應空間格局，認為京津冀地區(qū)的縣域間存在顯著的空間溢出效應,溢出效應在空間上呈現(xiàn)出與經(jīng)濟發(fā)展水平和空間距離緊密相關的具有梯次性特征的核心-外圍結(jié)構(gòu)[17]。Song和Zhang利用2003～2011年間的省級數(shù)據(jù)，采用空間杜斌模型(SDM)，驗證空間溢出效應是否有助于中國區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展，結(jié)果表明，一個地區(qū)可以通過包括創(chuàng)新產(chǎn)出、研發(fā)投入和集聚經(jīng)濟在內(nèi)的渠道，從周邊地區(qū)的創(chuàng)新中獲益[18]。王俊松等采用2003～2013年中國城市專利數(shù)據(jù)，探討了中國城市技術(shù)創(chuàng)新能力的空間分布影響因素，應用空間滯后模型和空間Durbin模型的計量結(jié)果發(fā)現(xiàn),城市技術(shù)創(chuàng)新能力存在顯著的空間溢出效應,鄰近城市技術(shù)創(chuàng)新能力的提升有助于提升該市的創(chuàng)新能力[19]。

從以上文獻可以看出，現(xiàn)有研究尚存在以下兩方面不足：第一，現(xiàn)有研究大多采用空間計量模型來研究區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應，而這種空間計量模型僅能僅能衡量自變量即創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應，而無法衡量創(chuàng)新知識存量對技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應，事實上不僅當年的創(chuàng)新產(chǎn)出知識會有空間溢出，以往年份的創(chuàng)新產(chǎn)出知識同樣會出現(xiàn)空間溢出，因此如果忽視了創(chuàng)新知識存量的作用，則可能導致測算出的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應得出有偏的分析結(jié)論；第二，現(xiàn)有研究缺乏對各區(qū)域之間空間溢出效應的具體作用程度進行測算，即采用傳統(tǒng)空間計量模型僅能驗證區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新是否存在空間溢出效應，在這種情況下就很難細分測算出各區(qū)域之間空間溢出效應，而對此類問題進行研究不僅有助于了解區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新之間的內(nèi)在聯(lián)系，也能為區(qū)域創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展政策的制定提供參考依據(jù)?；诖?，本文將借鑒新經(jīng)濟地理學K關聯(lián)的思想，通過構(gòu)造外部技術(shù)創(chuàng)新溢出指數(shù)模型來對我國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應進行研究，由此來探尋我國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新的空間關聯(lián)特征。

本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下兩方面：第一，在研究方法上，基于傳統(tǒng)空間計量模型僅能測算自變量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應而無法衡量技術(shù)創(chuàng)新知識存量的空間溢出效應的缺陷，本文借鑒新經(jīng)濟地理學K關聯(lián)的思想，結(jié)合空間距離和技術(shù)創(chuàng)新知識存量變量構(gòu)造外部技術(shù)創(chuàng)新溢出指數(shù)模型來有效測算我國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新知識存量對技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應；第二，在研究內(nèi)容上，區(qū)別于已有研究主要將研究視角局限對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應是否存在的驗證，本文不僅測算了全國整體技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應，還對東部、中部和西部地區(qū)相互間的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應進行了探討。

1 模型設定與數(shù)據(jù)說明

1.1 模型設定

Griliches[20]和Jaffe[21]提出的知識生產(chǎn)函數(shù)是研究技術(shù)創(chuàng)新活動最重要的模型，由于技術(shù)創(chuàng)新活動存在滯后性和外溢性等特征，本文通過添加創(chuàng)新知識存量變量和創(chuàng)新溢出變量將知識生產(chǎn)函數(shù)擴展如下：

(1)

對式(1)等號兩邊取對數(shù)，得到計量模型如下：

(2)

式(2)中考察了其他省份對本省的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應，但是從中我們并不能觀察到各個區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新對其他地區(qū)產(chǎn)生的溢出效應。因此，本文進一步設定具體的區(qū)域模型，將式(2)中的技術(shù)創(chuàng)新溢出(S)分解為東部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新溢出(ES)、中部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新溢出(MS)和西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新溢出(WS)。計量模型如下：

α41lnES+α42lnMS+α43lnWS+εit

(3)

1.2 估計方法與統(tǒng)計檢驗

本文將對模型(3)采用面板數(shù)據(jù)模型的分析方法，面板數(shù)據(jù)模型包含固定效應模型和隨機效應模型，為此我們采用Hausman檢驗來對面板數(shù)據(jù)模型進行選擇，另外，還需考慮計量模型(3)是否存在截面相關、異方差、序列自相關的問題，若存在這些問題，會影響估計量的有效性，從而使統(tǒng)計推斷不可靠。

如果存在以上截面相關、異方差、自相關等問題的情況下，使用可行廣義最小二乘估計(FGLS)可以避開截面相關、異方差或者自相關所帶來的估計量無效的問題，其優(yōu)勢在于其在估計過程中允許面板內(nèi)存在一階自回歸(AR(1))和跨截面的異方差，而不影響結(jié)果的準確性[22]。

1.3 變量選取與數(shù)據(jù)來源

本文檢驗的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，時間序為2006～2014年、截面為30個省份(西藏、港澳臺除外)。各變量的具體處理方法如下：

(1)被解釋變量

技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出：由于專利能相對真實地反映國家(地區(qū))的發(fā)明和創(chuàng)新信息，并且數(shù)據(jù)也比較容易獲得[23]，因此，本文將采用專利授權(quán)量來衡量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于2006～2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》

“周明，你為什么把天水家的低保戶資格給取消，是不是去年你妻侄和我孫子打架被拘留，你懷恨在心。你覺得我們姓徐的好欺負？”仗著在村里輩分高，族長直呼其名。

(2)解釋變量

①R&D經(jīng)費投入：R&D經(jīng)費投入采用R&D經(jīng)費存量來衡量，計算主要采用永續(xù)盤存法對我國各地區(qū)R&D經(jīng)費支出計算得到，R&D經(jīng)費支出數(shù)據(jù)來源于2006～2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》，具體計算如下：

首先將不同年份的R&D經(jīng)費支出利用固定資產(chǎn)價格指數(shù)平減為2006年不變價，其次根據(jù)下式計算出初始年份R&D經(jīng)費存量R0：

R0=E0/(g+δ)

(4)

式(4)中，E0為初始年份R&D經(jīng)費支出，δ為折舊率(這里取15%)，g為2004～2012年R&D經(jīng)費支出的年均增長率。得到初始年份R&D經(jīng)費存量后，利用永續(xù)盤存法估計其他年份的資本存量：

Rt=(1-δ)Rt-1+Et-1

(5)

式(5)中，Rt，Rt-1分別為t年、t-1年的R&D經(jīng)費存量，Et-1為t-1年的R&D經(jīng)費支出。

②R&D人員投入：R&D人員投入選擇R&D活動人員全時當量來衡量，數(shù)據(jù)來源于2006～2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

③技術(shù)創(chuàng)新知識存量：技術(shù)創(chuàng)新知識存量借鑒Pessoa等人的研究[24]，采用永續(xù)盤存法對我國各地區(qū)專利授權(quán)量計算得到，專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于2006～2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》，具體計算如下：

首先根據(jù)下式計算出初始年份知識存量A0：

A0=P0/(g+τ)

(6)

At=(1-τ)At-1+Pt-1

(7)

式(7)中，At，At-1分別為t年、t-1年的創(chuàng)新知識存量，Pt-1為t-1年的專利授權(quán)量。

④技術(shù)創(chuàng)新空間溢出：技術(shù)創(chuàng)新空間溢出變量的衡量主要借鑒新經(jīng)濟地理學K關聯(lián)的思想[25]，基于空間距離對其他省份的知識存量計算得到，具體計算公式如下：

Sit=Ajt/dij

(8)

這里所構(gòu)造的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出變量體現(xiàn)出某一地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新受其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新以及地理空間的影響。對于分區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出變量的度量，我們將分別測算研究省份所在區(qū)域的其他省份對其溢出以及另外兩個區(qū)域?qū)ζ涞囊绯鲂?。S、ES、MS、WS分別為全國以及三大區(qū)域?qū)ζ渌貐^(qū)技術(shù)創(chuàng)新空間溢出的加總。

根據(jù)上述變量說明及資料，構(gòu)造了一個時間跨度為9年(2006～2014年)、截面為30個地域的面板數(shù)據(jù)，各變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計

2 實證分析

2.1 全國樣本分析

我們首先運用計量模型式(2)對全國樣本數(shù)據(jù)進行計量分析以考察全國各省技術(shù)創(chuàng)新溢出效應，結(jié)果如表2所示。表2的結(jié)果顯示式(2)的Hausman檢驗表明應選用隨機效應模型來對面板數(shù)據(jù)進行分析，Pesaran檢驗、Wooldridge檢驗以及異方差LM檢驗表明組間截面相關、異方差、自相關均存在，因此，本文運用FGLS方法對式(2)做進一步處理，結(jié)果顯示全國各省技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應的值為0.1464，且在5%的水平下顯著，說明外部技術(shù)創(chuàng)新溢出對本地技術(shù)創(chuàng)新具有較強的正效應。雖然這里我們得出外部技術(shù)創(chuàng)新溢出效應對全國技術(shù)創(chuàng)新增長產(chǎn)生了正向影響的結(jié)論，但我們無法得知各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出對全國技術(shù)創(chuàng)新的作用效應。

為了進一步說明各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出效應對全國技術(shù)創(chuàng)新做出的貢獻，我們運用計量模型式(3)進行計量分析。表2的結(jié)果顯示式(3)中Hausman檢驗表明應選用固定效應模型來對面板數(shù)據(jù)進行分析，Pesaran檢驗、Wooldridge檢驗以及異方差Wald檢驗表明組間截面相關、異方差、自相關均存在，因此，本文運用FGLS方法對式(2)做進一步處理，結(jié)果顯示，東部地區(qū)對全國其他省份技術(shù)創(chuàng)新溢出效應的值為0.243，且1%水平下顯著，說明東部地區(qū)形成了對全國其他省份技術(shù)創(chuàng)新明顯的正向溢出效應，而中部和西部地區(qū)對全國其他省份技術(shù)創(chuàng)新的溢出效應值均不顯著，表明中部和西部并沒有對其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生溢出效應，同時也說明全國技術(shù)創(chuàng)新溢出效應主要是東部地區(qū)帶動的。

表2 區(qū)域創(chuàng)新溢出對全國樣本的面板回歸結(jié)果

注:*、**、***分別代表在 10%、 5%、 1%顯著性水平下顯著。

通過對式(2)和式(3)的結(jié)果還可以發(fā)現(xiàn)，R&D經(jīng)費和R&D人員對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向促進作用，但是R&D經(jīng)費的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性要小于R&D人員的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性，即R&D人員對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻比R&D 資本對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻更大，這表明我國R&D人員的素質(zhì)得到了明顯提升，并且對于技術(shù)創(chuàng)新的積極性也有較大的提升，技術(shù)創(chuàng)新則更多地依賴于人力資本投資。由于α1+α2<1，即R&D經(jīng)費和R&D人員的彈性系數(shù)之和小于1，這說明我國技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有規(guī)模報酬遞減的特征，這與Zhang等[26]、吳延兵[27]、鄧明和錢爭鳴[28]的研究結(jié)果基本一致，原因在于雖然我國的科技活動人員數(shù)量比較大，但一些核心的高科技研發(fā)人才仍然相對匱乏， 這使得技術(shù)創(chuàng)新的投入要素不能按比例增加。同時，知識存量對知識生產(chǎn)過程有顯著的正影響，說明過去的知識生產(chǎn)為技術(shù)創(chuàng)新提供了思路和工具，體現(xiàn)出前期知識積累對技術(shù)創(chuàng)新具有重要作用。

2.2 分地區(qū)樣本分析

前面我們主要對全國樣本進行了計量分析，但這還不足以揭示我國區(qū)域之間的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應。為了進一步分析我國區(qū)域之間的技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應，我們運用計量模型式(3)分地區(qū)樣本進行計量分析，結(jié)果如表3所示。

表3 我國東、中、西部區(qū)域之間技術(shù)創(chuàng)新溢出效應的面板回歸結(jié)果

注:*、**、***分別代表在 10%、 5%、 1%顯著性水平下顯著。

表3的結(jié)果顯示三大區(qū)域分別對東部、中部和西部的計量估計中Hausman檢驗表明應選用隨機效應模型來對面板數(shù)據(jù)進行分析，Pesaran檢驗、 Wooldridge檢驗以及異方差LM檢驗表明組間截面相關、異方差、自相關均存在，因此，本文仍然采用FGLS方法進行進一步處理。表3的結(jié)果顯示：

(1)東部地區(qū)的省份對東部、中部和西部地區(qū)其他省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應值均呈現(xiàn)顯著正向左右，這進一步印證了前面東部地區(qū)對全國其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生了正向溢出的結(jié)論，東部地區(qū)省份對東部地區(qū)其他省份技術(shù)創(chuàng)新具有明顯正向溢出效應的原因在于東部地區(qū)內(nèi)部各省之間建立了良好的合作交流機制，自2003年以來先后簽署了長三角、泛珠三角和東北老工業(yè)基地區(qū)域創(chuàng)新體系建設協(xié)議，在這種交流合作中東部地區(qū)各省之間實現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新溢出效應；東部地區(qū)省份對中西部地區(qū)省份技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向溢出效應的原因在于東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移效應，自2004年以來東部地區(qū)開始逐步將勞動密集型和資源密集型產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，中西部地區(qū)在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中獲得了東部地區(qū)的相關技術(shù)和管理經(jīng)驗，由此導致東部地區(qū)實現(xiàn)了對中西部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應。

(2)中部地區(qū)對東部地區(qū)省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應值不顯著，說明中部地區(qū)對東部地區(qū)并不存在技術(shù)創(chuàng)新溢出效應，主要原因在于中部地區(qū)的省份與東部地區(qū)存在一定的技術(shù)差距，導致技術(shù)創(chuàng)新難以向東部地區(qū)溢出。中部地區(qū)的省份對中部其他省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應為顯著負向作用，由此可見中部地區(qū)各省之間存在較為明顯的競爭效應，主要反映在中部地區(qū)各省之間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雷同，技術(shù)優(yōu)勢趨同，并且相互之間沒有形成有效的合作關系，從而導致中部地區(qū)各省在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移時，出現(xiàn)了資源和人才的同質(zhì)化競爭，形成了嚴重的低技術(shù)重復開發(fā)問題[29]。另外，中部地區(qū)對西部地區(qū)省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應值不顯著，說明中部地區(qū)對西部地區(qū)同樣不存在技術(shù)創(chuàng)新溢出效應，即中西部地區(qū)之間沒有形成較好的互動關系，相互之間交流較少，雖然中部對西部有一定的技術(shù)勢差，但是這些技術(shù)優(yōu)勢卻難以向西部地區(qū)實現(xiàn)順利溢出。

(3)西部地區(qū)對東部和中部地區(qū)省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應值均不顯著，這表明西部地區(qū)對東部和中部地區(qū)沒有產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新溢出效應，原因在于西部地區(qū)的省份與東、中部地區(qū)存在一定的技術(shù)差距，導致技術(shù)創(chuàng)新難以向東、中部地區(qū)溢出。西部地區(qū)的省份對西部其他省份的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應為顯著負向作用，說明西部地區(qū)各省之間同樣存在競爭效應，以汽車產(chǎn)業(yè)為例，重慶本是汽車名城，汽車制造業(yè)在西部首屈一指，但成都不甘落后，吸引大眾、吉利等汽車制造商強勢入蓉，與重慶形成競爭格局[30]。

(4)東部、中部和西部地區(qū)的R&D經(jīng)費和R&D人員均對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著正向作用，東部和中部地區(qū)R&D經(jīng)費的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性要小于R&D人員的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性，這同全國樣本的分析結(jié)果一致，但是西部地區(qū)則R&D經(jīng)費的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性大于R&D人員的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出彈性，可能的原因在于西部地區(qū)R&D人員的科研能力和素質(zhì)相對較低，并且R&D經(jīng)費比較低且配置不合理，降低了R&D人員的產(chǎn)出效率[31]。另外，東部、中部和西部地區(qū)R&D經(jīng)費和R&D人員的彈性系數(shù)之和分別為0.8089、0.5897和0.4965，技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出均處于規(guī)模報酬遞減階段，但是東部地區(qū)的值最大，其次為中部地區(qū)，說明東部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新人員和經(jīng)費投入的配置效率最高，中部地區(qū)則要相對高于西部地區(qū)東部、中部和西部地區(qū)的知識存量均對知識生產(chǎn)過程有顯著的正影響，這與全國樣本的分析結(jié)果一致。

3 結(jié)論

本文結(jié)合空間地理距離構(gòu)造了外部技術(shù)創(chuàng)新溢出指數(shù)模型，在此基礎上運用2004～2012年全國30個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)對我國區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新空間溢出效應進行了計量分析，得到的結(jié)論如下：

(1)全國技術(shù)創(chuàng)新溢出效應主要是東部地區(qū)帶動的，東部地區(qū)的省份對東部、中部和西部地區(qū)其他省份存在技術(shù)創(chuàng)新溢出效應，而中部和西部并沒有對其他地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生溢出效應，并且中部地區(qū)和西部地區(qū)內(nèi)部各省之間存在明顯的競爭效應。

(2)我國全國、東部、中部和西部地區(qū)的R&D經(jīng)費、R&D人員和知識存量均對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向作用，并且技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出均處于規(guī)模報酬遞減階段，不同的是，全國、東部和中部地區(qū)R&D人員對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻比R&D資本更大，而西部地區(qū)R&D資本對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻則要大于R&D人員。

針對以上研究結(jié)果，為提高我國區(qū)域創(chuàng)新能力可以從以下幾個方面考慮：

(1)東部地區(qū)應繼續(xù)發(fā)揮帶動作用，通過區(qū)域科技合作、人才交流等途徑進一步擴大對中、西部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新溢出效應。

(2)中西部地區(qū)應繼續(xù)加強與東部地區(qū)的合作，積極承接東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，同時還應加強互動機制，根據(jù)自身產(chǎn)業(yè)和技術(shù)優(yōu)勢進行分工合作，避免相互之間的競爭效應[32]。