創(chuàng)新資源集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的空間效應(yīng)研究

張安妮

摘要：利用中國(guó)31個(gè)省2002～2015年面板數(shù)據(jù)，對(duì)創(chuàng)新資源集聚水平和創(chuàng)新能力的空間關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。在控制知識(shí)存量、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)環(huán)境和市場(chǎng)環(huán)境等關(guān)鍵變量基礎(chǔ)上，建立時(shí)空雙效應(yīng)空間杜賓模型。結(jié)果表明，創(chuàng)新資源集聚水平和創(chuàng)新能力具有空間依賴性，創(chuàng)新資源集聚水平的直接效應(yīng)為正且顯著。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新資源集聚;空間自相關(guān)檢驗(yàn);空間杜賓模型

創(chuàng)新資源是地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的要素基礎(chǔ)，建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家更離不開(kāi)創(chuàng)新資源。創(chuàng)新資源集聚就是構(gòu)成創(chuàng)新資源的各類要素通過(guò)創(chuàng)新活動(dòng)集聚在一起，把經(jīng)濟(jì)社會(huì)中先進(jìn)的知識(shí)、前沿的科技和優(yōu)秀的人才整合起來(lái)，最終體現(xiàn)在提高區(qū)域創(chuàng)新能力，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生產(chǎn)力進(jìn)步，共同增強(qiáng)科技實(shí)力與經(jīng)濟(jì)實(shí)力。創(chuàng)新資源在空間分布上有差異，區(qū)域創(chuàng)新能力不僅受該地區(qū)創(chuàng)新資源的影響，還具有空間相關(guān)性。毛良虎從空間計(jì)量分析的角度，利用空間杜賓模型分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域社會(huì)資本對(duì)創(chuàng)新能力的影響。楊浩昌研究發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)，集聚各種創(chuàng)新資源并通過(guò)資源共享與整合，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)生和擴(kuò)散，實(shí)證分析顯示這種影響存在明顯的區(qū)域差異。

一、模型設(shè)定

空間計(jì)量模型中有三種不同的交互效應(yīng)， LeSage構(gòu)造存在內(nèi)生與外生兩種交互效應(yīng)的空間杜賓模型，本文建立包含創(chuàng)新能力空間效應(yīng)的模型，即式（1）：

其中，Y為被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新能力，C為解釋變量創(chuàng)新資源集聚水平，A、FDI、T、K分別為控制變量中的專利存量、外商直接投資、信息基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)集聚水平，W為空間鄰接權(quán)重矩陣。

二、數(shù)據(jù)和指標(biāo)說(shuō)明

創(chuàng)新能力為被解釋變量。使用專利申請(qǐng)受理量衡量區(qū)域創(chuàng)新能力，與王春楊研究一致?？紤]到創(chuàng)新投入對(duì)專利申請(qǐng)受理量的時(shí)滯影響，本文使用下一期的專利申請(qǐng)受理量表示本期區(qū)域創(chuàng)新能力，減少時(shí)滯性及變量?jī)?nèi)生性的影響。

創(chuàng)新資源集聚水平為解釋變量。參考焦繼文建立的區(qū)域集聚度的方法，建立測(cè)量創(chuàng)新資源集聚水平的方法如式（2）所示。分別選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D支出內(nèi)部經(jīng)費(fèi)和專利申請(qǐng)受理量指標(biāo)衡量。

選取知識(shí)存量、市場(chǎng)環(huán)境、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)環(huán)境變量作為控制變量。

本文以全國(guó)31個(gè)省市為樣本區(qū)域，解釋變量與控制變量數(shù)據(jù)樣本時(shí)間為2009～2015年，被解釋變量專利申請(qǐng)受理量樣本時(shí)間為2010～2016年。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）創(chuàng)新資源地理分布特征

通過(guò)ESDA的全局和局部空間自相關(guān)分析，運(yùn)用R語(yǔ)言中的spdep包分別對(duì)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新資源集聚水平進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。通過(guò)MoranI指數(shù)進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析，指數(shù)大于0表示存在正的空間相關(guān)性，并對(duì)MoranI指數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

2002～2015年創(chuàng)新資源集聚水平和創(chuàng)新能力的MoranI指數(shù)均大于0，表明創(chuàng)新資源集聚水平和創(chuàng)新能力空間分布的非隨機(jī)性，呈現(xiàn)出全局正相關(guān)關(guān)系。2003～2015年創(chuàng)新資源集聚水平的MoranI指數(shù)均通過(guò)5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明我國(guó)創(chuàng)新資源集聚水平具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性，地區(qū)之間的相互影響作用不可忽視。區(qū)域創(chuàng)新能力和創(chuàng)新資源分布存在明顯的空間相關(guān)性，在樣本期內(nèi)呈現(xiàn)集聚的傾向，這表明創(chuàng)新能力和創(chuàng)新資源集聚的空間效應(yīng)不容忽視。

通過(guò)MoranI散點(diǎn)圖進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析， MoranI散點(diǎn)圖有4個(gè)象限，代表4種不同的局部空間集聚形式。第一象限的點(diǎn)如北京、天津、上海、江蘇、浙江五個(gè)省市在1%顯著性水平下，形成了高高創(chuàng)新資源集聚區(qū)域相鄰的正向空間自相關(guān)關(guān)系，集聚程度較高，空間差異程度較小，并通過(guò)創(chuàng)新資源的擴(kuò)散提高周圍地區(qū)創(chuàng)新資源的集聚水平。第二象限的點(diǎn)如河北、安徽、福建等地區(qū)，存在空間負(fù)相關(guān)性，空間差異性較大，位于該區(qū)域的省份有極大的優(yōu)勢(shì)接受高屬性地區(qū)的溢出效應(yīng)。第三象限的點(diǎn)新疆、西藏、青海、云南等地區(qū)創(chuàng)新資源集聚地理位置上大多處于西部地區(qū)，各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低、創(chuàng)新資源較為匱乏，相應(yīng)地創(chuàng)新能力較弱。廣東和陜西兩省均處于第四象限，與周邊地區(qū)存在負(fù)向空間自相關(guān)性，有一定的極化趨勢(shì)。

（二）空間杜賓模型估計(jì)與分析

為了更好地反映創(chuàng)新資源集聚的空間效應(yīng)，通過(guò)相關(guān)檢驗(yàn)確定空間計(jì)量模型形式。計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果（p<0.01）表明必須拒絕隨機(jī)效應(yīng)。通過(guò)LR檢驗(yàn)確定面板模型固定效應(yīng)的類型，檢驗(yàn)結(jié)果均通過(guò)1%顯著性水平下的檢驗(yàn)，固定效應(yīng)模型類型為時(shí)間空間雙固定效應(yīng)模型。最后根據(jù)Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)確定本文所選擇的SDM模型能最好地?cái)M合數(shù)據(jù)。因此，本文選取的模型形式為雙時(shí)空SDM模型。

使用Matlab（2014a）對(duì)雙固定SDM模型估計(jì)，雙固定SDM模型的回歸結(jié)果分析如表1所示。

加入空間因素后，創(chuàng)新資源集聚水平的估計(jì)系數(shù)為正且通過(guò)1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，其空間效應(yīng)系數(shù)W*C為負(fù)但不顯著，說(shuō)明周邊地區(qū)創(chuàng)新資源集聚對(duì)本地區(qū)的資源集聚有抑制作用但這種作用不明顯，地區(qū)之間知識(shí)、人才的相互競(jìng)爭(zhēng)，使得本地區(qū)創(chuàng)新能力減弱。

控制變量的估計(jì)結(jié)果顯示，專利存量對(duì)創(chuàng)新能力有促進(jìn)作用，本地區(qū)知識(shí)存量是提升創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)。外商直接投資對(duì)創(chuàng)新能力的影響為負(fù)向，但空間滯后項(xiàng)為正。市場(chǎng)環(huán)境對(duì)創(chuàng)新能力有明顯的抑制作用。創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施系數(shù)為正且其滯后項(xiàng)顯著為正，地區(qū)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的完善不僅對(duì)本地創(chuàng)新能力有促進(jìn)作用，也促進(jìn)鄰近地區(qū)創(chuàng)新能力的提升。產(chǎn)業(yè)集聚系數(shù)為正且顯著，空間滯后項(xiàng)為正但不顯著。產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)創(chuàng)新能力產(chǎn)生正向影響，但區(qū)域之間存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，地區(qū)之間的負(fù)向溢出效應(yīng)較明顯。

四、結(jié)論與政策建議

本文通過(guò)建立創(chuàng)新資源集聚指數(shù)測(cè)量2002～2015年我國(guó)31個(gè)省份的創(chuàng)新資源集聚水平，采用ESDA對(duì)我國(guó)31個(gè)省份的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新資源集聚水平進(jìn)行分組，結(jié)果顯示創(chuàng)新能力具有空間依賴性。創(chuàng)新資源集聚水平對(duì)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著的促進(jìn)作用，創(chuàng)新資源的差別很大程度上解釋了我國(guó)創(chuàng)新能力的差別。創(chuàng)新資源分布不均，且未來(lái)時(shí)期資源的跨區(qū)域、跨國(guó)界流動(dòng)會(huì)進(jìn)一步深化，創(chuàng)新資源的集聚會(huì)進(jìn)一步強(qiáng)化，因此創(chuàng)新能力的區(qū)域差異會(huì)是一個(gè)長(zhǎng)期存在的問(wèn)題。

區(qū)域創(chuàng)新能力的空間依賴效應(yīng)是影響我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力的重要因素。創(chuàng)新資源集聚水平有助于提高區(qū)域創(chuàng)新能力，我國(guó)大部分地區(qū)創(chuàng)新資源的集聚顯著提高自身創(chuàng)新能力，但對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)不明顯。地區(qū)之間加強(qiáng)創(chuàng)新主體間的合作交流，通過(guò)資源共享、合作等方式促進(jìn)創(chuàng)新資源的溢出效應(yīng)，提高區(qū)域創(chuàng)新能力。專利存量對(duì)我國(guó)創(chuàng)新能力的提升起到關(guān)鍵作用，產(chǎn)業(yè)集聚不僅對(duì)本地區(qū)的創(chuàng)新能力有所提升，對(duì)鄰近地區(qū)創(chuàng)新能力也有所提高。增強(qiáng)本地區(qū)的知識(shí)存量，以專利存量為代表，對(duì)專利授權(quán)量較多的企業(yè)或高校實(shí)行獎(jiǎng)勵(lì)政策，強(qiáng)化本地區(qū)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，激勵(lì)企業(yè)自主研發(fā)，提高國(guó)外技術(shù)引進(jìn)消化吸收能力。各地區(qū)在對(duì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)選擇時(shí)，要考慮到該產(chǎn)業(yè)是否適宜本地區(qū)的發(fā)展環(huán)境，以及相鄰地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]方遠(yuǎn)平，謝蔓.創(chuàng)新要素的空間分布及其對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響——基于中國(guó)省域的ESDA-GWR分析[J].經(jīng)濟(jì)地理，2012（09）.

[2]毛良虎，姜瑩.社會(huì)資本對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新能力的影響——基于空間杜賓模型的實(shí)證分析[J].科技管理研究，2017（04）.

[3]楊浩昌，李廉水，劉軍.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響及區(qū)域比較[J].科學(xué)學(xué)研究，2016（02）.

[4]陳菲瓊，任森.創(chuàng)新資源集聚的主導(dǎo)因素研究：以浙江為例[J].科研管理，2011（01）.

[5]劉思明，侯鵬，趙彥云.知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與中國(guó)工業(yè)創(chuàng)新能力——來(lái)自省級(jí)大中型工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2015（03）.

（作者單位：江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院）