中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的影響
——基于知識吸收能力的門檻效應(yīng)分析

范德成，李盛楠

(哈爾濱工程大學 經(jīng)濟管理學院，哈爾濱 150001)

內(nèi)容提要：為了分析知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的影響機理，本文運用門檻回歸技術(shù)，以吸收能力為門檻變量，采用2009-2016年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際面板數(shù)據(jù)，實證探討高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的非線性影響以及知識吸收能力的門檻效應(yīng)與時空變化。結(jié)果表明：中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著的非線性差異化影響，且存在以知識吸收能力為門檻變量的雙重門檻效應(yīng)；隨著吸收能力門檻值的提高，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的促進效應(yīng)逐漸增強；中國各地區(qū)吸收能力的時空異質(zhì)性明顯，研發(fā)人員、金融深化程度、企業(yè)規(guī)模對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著正向影響。通過揭示知識吸收能力作為提升創(chuàng)新質(zhì)量的門檻效應(yīng)，啟示各地應(yīng)將相應(yīng)人材的培育、引進及更好地發(fā)揮作用作為工作的重點，構(gòu)建和完善相應(yīng)的制度、機制與環(huán)境。

一、引言

中國經(jīng)濟處于由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，而創(chuàng)新是轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的第一動力。作為知識技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有高創(chuàng)新性、高附加值等特點，其創(chuàng)新質(zhì)量的提升對推動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展意義重大。創(chuàng)新質(zhì)量的提升主要有兩條途徑：一是依靠地區(qū)內(nèi)部的自有知識，二是通過知識溢出方式獲取其他地區(qū)的外部知識。隨著各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量不斷提高，結(jié)構(gòu)性地存在著經(jīng)濟新常態(tài)下所面臨的資源環(huán)境約束等問題，完全依靠本地區(qū)現(xiàn)有知識促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)質(zhì)量提升的難度日益加大，而知識溢出可以成為提升創(chuàng)新質(zhì)量的重要知識來源[1]。此外，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動存在明顯的知識溢出效應(yīng)，且會受到地區(qū)吸收能力的影響和制約[2-3]。因此，本文以知識吸收能力為門檻變量，將知識溢出、吸收能力與創(chuàng)新質(zhì)量納入到同一框架內(nèi)進行分析，實證探討高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量影響的復雜非線性特征以及知識吸收能力的門檻效應(yīng)與時空變化。

近年來，學者們對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出與創(chuàng)新活動的關(guān)系進行了較多研究，大致可分為以下兩個方面：

一是探討高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出與創(chuàng)新活動的直接作用關(guān)系。周明等(2008)運用空間面板模型研究省際知識溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響，結(jié)果表明省際知識溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力具有顯著正向影響[4]。黃志啟(2012)從企業(yè)衍生視角構(gòu)建知識溢出效應(yīng)理論模型，研究高科技產(chǎn)業(yè)集群中知識溢出對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明短期內(nèi)企業(yè)知識溢出會導致知識流失，而長期來看企業(yè)知識溢出使得每個企業(yè)擁有更多獲得外部知識的機會，產(chǎn)業(yè)集群的知識存量明顯增加，有利于高科技產(chǎn)業(yè)集群形成技術(shù)創(chuàng)新良性循環(huán)模式[5]。王慶喜等(2013)分別構(gòu)建地理鄰近、技術(shù)鄰近和綜合鄰近矩陣，運用空間滯后模型研究2001-2010年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出效應(yīng)，結(jié)果表明技術(shù)鄰近知識溢出對專利產(chǎn)出具有顯著影響，地理鄰近知識溢出對新產(chǎn)品產(chǎn)出具有顯著影響，而綜合鄰近知識溢出對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響不顯著[6]。周燦等(2016)利用2000-2011年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省域和行業(yè)數(shù)據(jù)，運用空間計量分析技術(shù)，實證分析了知識溢出對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，結(jié)果表明知識專業(yè)化溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各行業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著正向影響，知識多樣化溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同行業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在差異[7]。胡冰(2016)運用典型相關(guān)分析法研究2009-2013年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群知識溢出與區(qū)域創(chuàng)新能力的關(guān)系，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)集群知識溢出與區(qū)域創(chuàng)新能力存在相互促進效應(yīng)[8]。郭泉恩等(2017)采用2002-2011年中國省際面板數(shù)據(jù)，運用空間計量模型，研究高校知識溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響，結(jié)果表明高校知識溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著正向影響[9]。

二是引入其他變量，探討三者的相互作用關(guān)系。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出對創(chuàng)新活動的影響還會受到其他變量的影響與制約，越來越多的學者開始探討其他變量在知識溢出驅(qū)動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動中的重要作用。朱秀梅(2008)以長春市121家軟件企業(yè)為例，運用結(jié)構(gòu)方程模型研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出、吸收能力及企業(yè)績效的相互作用機理，結(jié)果表明企業(yè)所獲得的知識溢出與企業(yè)績效正相關(guān)，企業(yè)吸收能力除對企業(yè)創(chuàng)新績效直接影響外，還對知識溢出與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系存在調(diào)節(jié)效應(yīng)[10]。王向陽等(2012)以中國高技術(shù)企業(yè)為研究對象，吸收能力為中介變量，技術(shù)差距為調(diào)節(jié)變量，運用結(jié)構(gòu)方程模型分析了FDI知識溢出與企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)系，結(jié)果表明知識溢出對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著正向影響，并且吸收能力越強，技術(shù)差距越大，知識溢出對創(chuàng)新能力影響越顯著[11]?；舸狠x等(2016)以2006-2013年電子和儀器兩個產(chǎn)業(yè)為樣本，運用動態(tài)面板模型分析產(chǎn)業(yè)集聚過程中知識溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響，結(jié)果表明專業(yè)化集聚知識溢出對兩類產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響，多樣化集聚知識溢出對儀器儀表產(chǎn)業(yè)具有顯著負向影響，對電子產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效影響不顯著。另外，企業(yè)規(guī)模在集聚知識溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響中具有調(diào)節(jié)作用[12]。張云等(2017)運用面板回歸模型研究國際技術(shù)溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，并將吸收能力作為調(diào)節(jié)變量進行深入分析，結(jié)果表明國際技術(shù)溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新具有顯著正向影響；當引入吸收能力作為調(diào)節(jié)變量時，國際技術(shù)溢出對分行業(yè)自主創(chuàng)新的影響呈現(xiàn)顯著差異，吸收能力較弱的行業(yè)，國際技術(shù)溢出效應(yīng)不明顯[13]。

總結(jié)已有文獻，仍存在以下幾點局限：第一，研究對象不夠全面?，F(xiàn)有文獻主要側(cè)重于探討高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出對創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新能力及創(chuàng)新績效的影響，很少有學者關(guān)注高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的影響，而這種分析也十分必要。第二，研究方法比較單一?，F(xiàn)有文獻主要從傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學和空間計量經(jīng)濟學兩種角度研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出對創(chuàng)新活動的線性影響，很少有文獻探討二者的非線性關(guān)系。第三，缺乏對吸收能力門檻效應(yīng)的研究?，F(xiàn)有文獻著重探討吸收能力在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出與創(chuàng)新活動之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)、中介效應(yīng)及交互效應(yīng)等，而將吸收能力引為第三關(guān)系變量，深入分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)知識溢出對創(chuàng)新活動門檻效應(yīng)的文獻較少。因此，本文采用2009-2016年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際面板數(shù)據(jù)，將知識溢出、吸收能力與創(chuàng)新質(zhì)量納入到同一框架，運用門檻回歸技術(shù)，構(gòu)建以吸收能力為門檻變量的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出與創(chuàng)新質(zhì)量的非線性面板回歸模型，實證考察省際知識溢出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的復雜非線性影響；根據(jù)門檻值不同區(qū)間的劃分，分析中國各地區(qū)吸收能力的時間異質(zhì)性和空間異質(zhì)性；在實證研究的基礎(chǔ)上提出一些促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)策略，以期為充分發(fā)揮知識溢出促進效應(yīng)以推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升提供有益借鑒。

二、研究設(shè)計的設(shè)定

(一)研究模型的構(gòu)建

Hansen門檻面板回歸模型是依據(jù)數(shù)據(jù)自身特點，內(nèi)生性地將門檻變量劃分不同區(qū)間，客觀確定門檻值與置信區(qū)間，還可以檢驗門檻值的顯著性與真實性，能夠有效避免人為劃分門檻區(qū)間而易產(chǎn)生估計偏誤的問題[14]，本文采用Hansen門檻面板回歸模型分析中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的非線性影響。為減少遺漏變量所帶來的估計偏差，還對可能影響創(chuàng)新質(zhì)量的研發(fā)人員、金融深化程度和企業(yè)規(guī)模等因素進行控制，并將它們引入為控制變量?；诖?，本文構(gòu)建以吸收能力為門檻變量的單一門檻面板回歸模型如式(1)所示：

lnINNit=λ0+λ1lnPERit+λ2lnFINit+λ3lnSCAit+ρ1lnRKSit·I(lnTDAit<γ)+ρ2lnRKSit·I(lnTDAit≥γ)+μi+υi+εit

(1)

其中i表示地區(qū)，t表示年份，INN表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，PER表示研發(fā)人員，F(xiàn)IN表示金融深化程度，SCA表示企業(yè)規(guī)模，RKS表示省際知識溢出，TDA表示吸收能力，I(*)為指示函數(shù)，γ表示門檻估計值，μ表示個體效應(yīng)，ν表示時間效應(yīng)，ε表示隨機擾動項。

相應(yīng)地構(gòu)建多重門檻面板回歸模型，以雙重門檻為例，如式(2)所示：

lnINNit=λ0+λ1lnPERit+λ2lnFINit+λ3lnSCAit+ρ1lnRKSit·I(lnTDAit<γ1)

+ρ2lnRKSit·I(γ1≤lnTDAit<γ2)+ρ3lnRKSit·I(lnTDAit≥γ2)+μi+υi+εit

(2)

其中γ1、γ2為雙重門檻值，其他變量與符號同式(1)。

Hansen門檻面板回歸模型檢驗過程如下：首先，估計門檻值。給定任意γ可以得到相應(yīng)的殘差平方和以及各變量的估計系數(shù)，在適當?shù)膮^(qū)間內(nèi)，殘差平方和最小時所對應(yīng)的γ即是門檻估計值。其次，檢驗門檻估計值的顯著性。本文運用bootstrap自舉法獲取F統(tǒng)計量的漸進分布及對應(yīng)的P值與臨界值，以檢驗門檻效應(yīng)是否存在。最后，檢驗門檻估計值的真實性。本文利用似然比統(tǒng)計量(LR=7.3523)對門檻估計值進行真實性檢驗。

(二)變量說明

1.被解釋變量：創(chuàng)新質(zhì)量(INN)。創(chuàng)新質(zhì)量的概念廣泛而復雜，目前尚未形成統(tǒng)一定義。總結(jié)已有文獻，衡量創(chuàng)新質(zhì)量的指標大致分為兩類：一是以新產(chǎn)品銷售收入、專利數(shù)量等衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的指標表示創(chuàng)新質(zhì)量；二是采用反映專利質(zhì)量的發(fā)明專利占申請專利比重、專利被引次數(shù)以及專利知識寬度等指標表示創(chuàng)新質(zhì)量[15-18]。這兩類指標在一定程度上反映了創(chuàng)新質(zhì)量情況，但也存在明顯的不足：第一類指標僅反映出創(chuàng)新“量”的變化，而沒有體現(xiàn)創(chuàng)新“質(zhì)”的變化；第二類指標雖然考慮到專利“質(zhì)”的變化，但專利只是創(chuàng)新活動的中間產(chǎn)出，無法反映創(chuàng)新全過程的質(zhì)量情況。事實上創(chuàng)新質(zhì)量不等于質(zhì)量創(chuàng)新，它是指一項創(chuàng)新被應(yīng)用于生產(chǎn)新的能滿足廣大消費者需求的產(chǎn)品，而且該產(chǎn)品通過市場交換實現(xiàn)經(jīng)濟效益的程度[19]。本文立足于創(chuàng)新全過程視角，將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量定義為：通過高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生產(chǎn)活動的全部過程而產(chǎn)生的最終產(chǎn)出(新產(chǎn)品)，并且新產(chǎn)品能夠贏得市場和轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益的能力，即新產(chǎn)品占整個產(chǎn)品市場的比重。于是，本文采用新產(chǎn)品銷售收入占主營業(yè)務(wù)收入的比重表示創(chuàng)新質(zhì)量[19-21]。

2.解釋變量：省際知識溢出(RKS)。關(guān)于省際知識溢出的測度，學者們提出了很多的衡量方法，如王崇鋒(2015)采用技術(shù)引進、購買國內(nèi)技術(shù)、消化吸收等三項經(jīng)費支出表示[22]，李婧等(2017)運用引力模型進行測度[23]。至于選擇哪一種衡量方法更為恰當，目前還未形成一致觀點。事實上省際知識溢出是一項無意識的知識流動，其溢出量的大小會受到地理距離、區(qū)域間自有知識存量差距以及區(qū)域自有知識存量等多方面因素的影響和制約，由此可以看出省際知識溢出的測度需要滿足以下幾方面特點：第一，省際知識溢出量與區(qū)域間地理距離呈反比，也即是兩省之間地理距離越遠，省際知識溢出量越少；第二，省際知識溢出量與區(qū)域間自有存量差距呈正比，差距越大，知識溢出效應(yīng)越明顯；第三，區(qū)域自有知識存量越多的省份，往往對知識溢出的吸引力更強。Verspagen-Cani?ls知識溢出測度模型正好符合[24-25]，借鑒Verspagen和Cani?ls的研究，本文采用Verspagen-Cani?ls知識溢出模型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出進行測度，具體計算公式如下：

(3)

其中i和j表示不同省份，RKSij表示i省從j省所獲取的知識溢出總量，N表示其他省份數(shù)，σij表示i省和j省之間省會地理距離，Gij=ln(Kj/Ki)表示i省和j省的自有知識存量差距；φi和ωi分別表示兩種學習能力，借鑒郭嘉儀等(2012)[26]的做法，令φi=1，ωi=0。

本文運用Verspagen-Cani?ls知識溢出模型測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出，需要計算區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自有知識存量?，F(xiàn)有文獻一般從投入和產(chǎn)出兩方面測度自有知識存量，為了避免隱性知識測度的遺漏，同時考慮數(shù)據(jù)的可得性，借鑒李婧等(2017)、蘇屹等(2012)的研究[23,27]，本文從投入角度測度區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自有知識存量，并采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D內(nèi)部經(jīng)費支出進行核算，其計算公式如下：

Kt=(1-τ)×Kt-1+Et

(4)

其中，Kt和Kt-1分別表示區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)第t時期和第t-1時期的自有知識存量；τ表示折舊率，一般取15%；Et為第t期實際R&D內(nèi)部經(jīng)費支出，由R&D經(jīng)費支出價格指數(shù)對名義R&D內(nèi)部經(jīng)費支出平減得到。參考范德成等(2018)的研究[28]，對R&D經(jīng)費支出價格指數(shù)進行構(gòu)造，其計算公式為：

(5)

其中PR為R&D經(jīng)費支出價格指數(shù)，PL為消費者價格指數(shù)，PI為固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，h為人員勞務(wù)費支出，f為儀器設(shè)備費支出。估計基期自有知識存量K0，假設(shè)考察期內(nèi)其平均增長率與實際R&D內(nèi)部經(jīng)費支出增長率相等，計算公式為：

K0=E0/(g+τ)

(6)

其中K0為基期自有知識存量，E0為基期實際R&D內(nèi)部經(jīng)費支出，g為樣本期內(nèi)實際R&D內(nèi)部經(jīng)費支出增長率的算數(shù)平均數(shù)。

3.門檻變量：吸收能力(TDA)。對于吸收能力的衡量，目前尚未形成統(tǒng)一標準。Cohen等學者(1990)采用影響研發(fā)支出的環(huán)境特征表示吸收能力[29]，還有一些學者采用人力資本、高技術(shù)企業(yè)數(shù)或數(shù)據(jù)編碼等測度吸收能力[30-31]。就高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出而言，往往需要更高的吸收能力才能進行識別、消化與利用。人作為知識的重要載體，其自身質(zhì)量的高低對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量具有重要影響。因此，借鑒柳卸林等(2019)[32]的研究，本文采用各地區(qū)大專以上學歷占地區(qū)總?cè)丝诘谋壤硎镜貐^(qū)吸收能力。

4.控制變量。為了盡可能得到更為準確的估計結(jié)果，本文對其他一些可能影響創(chuàng)新質(zhì)量的因素進行控制。(1)研發(fā)人員(PER)。研發(fā)人員作為傳統(tǒng)的創(chuàng)新資源要素，能夠提供創(chuàng)新活動所需要的人力資本效應(yīng)，是推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升的重要因素。本文采用R&D人員全時當量表示研發(fā)人員[33]。(2)金融深化程度(FIN)。良好的金融環(huán)境和融資體系能夠為企業(yè)創(chuàng)新提供資金支持，保證企業(yè)順利進行高質(zhì)量創(chuàng)新活動，促進高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)出[34]。本文采用金融機構(gòu)貸款余額占GDP的比重來表示金融深化程度。(3)企業(yè)規(guī)模(SCA)。企業(yè)規(guī)模作為影響創(chuàng)新活動的因素之一已獲得學者們的廣泛認可。一方面，規(guī)模較大的企業(yè)能夠充分利用其規(guī)模優(yōu)勢，整合創(chuàng)新資源；另一方面，規(guī)模較小的企業(yè)也有其獨特的創(chuàng)新優(yōu)勢。本文采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)總額占企業(yè)數(shù)的比重表示企業(yè)規(guī)模[35]。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文選擇2009-2016年為樣本區(qū)間，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)30個省份面板數(shù)據(jù)為研究樣本(西藏、港澳臺等因數(shù)據(jù)缺失而未被分析)。本文的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2010-2017)和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2010-2017)；同時，對各變量取自然對數(shù)。各變量特征的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計

三、實證結(jié)果與分析

(一)面板數(shù)據(jù)單位根檢驗

本文采用的是2009-2016年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際面板數(shù)據(jù)，其中涉及的時間趨勢部分容易在面板模型回歸分析中引入偽命題，可能造成估計結(jié)果有偏，在面板模型回歸分析之前有必要檢驗各變量的平穩(wěn)性。在檢驗技術(shù)上，本文同時采用包含相同根的檢驗方法LLC和不同根的檢驗方法Fisher-ADF、Fisher-PP。具體結(jié)果如表2所示，原值的檢驗結(jié)果表明各變量大體上在1%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，并且所有變量經(jīng)過一階差分后均不存在單位根，這說明本文采用的面板數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)的。

表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗結(jié)果

(二)門檻效應(yīng)檢驗

根據(jù)Hansen提出的門檻面板回歸模型估計方法，以吸收能力作為門檻變量分析中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的非線性影響。本文運用bootstrap自舉法重復抽樣500次，獲得三種門檻模型的門檻估計值及門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果，具體內(nèi)容如表3和表4所示。由表3可知單一門檻和三重門檻的F統(tǒng)計量對應(yīng)的P值分別為0.256和0.766，均未通過顯著性水平檢驗；雙重門檻效應(yīng)檢驗的F值為18.871，且P值為0.000，通過了1%水平下的顯著性檢驗。

表3 門檻效應(yīng)顯著性檢驗

根據(jù)Hansen門檻理論[14]，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的影響顯著存在以吸收能力為雙重門檻的復雜非線性特征。由表4可知雙重門檻模型的兩個門檻估計值分別為-2.837和-1.608，均處于相對應(yīng)的95%置信區(qū)間內(nèi)，采用雙重門檻面板回歸模型研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系是適當?shù)摹?/p>

表4 門檻估計值與置信區(qū)間

本文利用最小二乘的似然比統(tǒng)計量LR來檢驗兩個門檻估計值的真實性，借助似然比函數(shù)圖能夠直觀地看到以吸收能力為門檻變量的兩個門檻值的估計結(jié)果和相應(yīng)的95%置信區(qū)間，檢驗結(jié)果如圖1和圖2所示。由圖1和圖2可知當LR=0時，吸收能力的雙門檻估計值分別為-2.837和-1.608，且均在圖中虛線(LR=7.3523)以下，說明雙門檻估計值均位于相應(yīng)的95%置信區(qū)間內(nèi)，由此看出雙重門檻的估計值和真實值一致。根據(jù)門檻值的估計結(jié)果，可以將吸收能力劃分為三個區(qū)間：低吸收能力(lnTDA<-2.837)、中吸收能力(-2.837≤lnTDA<-1.608)和高吸收能力(lnTDA≥-1.608)。

圖1 門檻值-2.837的似然比函數(shù)圖 圖2 門檻值-1.608的似然比函數(shù)圖

(三)門檻效應(yīng)回歸

中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量影響的雙重門檻面板回歸模型估計結(jié)果如表5所示，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著的非線性差異化影響，且會受到地區(qū)吸收能力的影響和制約，存在著以吸收能力為門檻變量的雙重門檻效應(yīng)。當吸收能力小于門檻值-2.837時，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的彈性系數(shù)為0.175，且通過了1%水平的顯著性檢驗，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出在低吸收能力條件下對創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著正向影響，并且當省際知識溢出每增加1%，創(chuàng)新質(zhì)量將提升0.175%。當吸收能力在-2.837至-1.608之間時，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的彈性系數(shù)為0.303，且在1%的水平下顯著，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出在中吸收能力條件下對創(chuàng)新質(zhì)量存在顯著的促進效應(yīng)，并且當省際知識溢出每增加1%，創(chuàng)新質(zhì)量將提升0.303%。當吸收能力大于門檻值-1.608時，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的彈性系數(shù)為0.466，且通過了1%水平的顯著性檢驗，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出在高吸收能力條件下對創(chuàng)新質(zhì)量的影響顯著為正，并且當省際知識溢出每增加1%，創(chuàng)新質(zhì)量將提升0.466%。

表5 門檻面板回歸模型估計結(jié)果

通過比較在不同吸收能力門檻效應(yīng)下，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的三個彈性系數(shù)值(0.175、0.303和0.466)，可以發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響具有非線性特征，且呈現(xiàn)出作用效果逐漸增強的趨勢，表明隨著地區(qū)吸收能力的提高，省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的促進效應(yīng)也在穩(wěn)步增強。之所以出現(xiàn)這種情況，主要是由當前中國各地區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量發(fā)展不平衡和省際知識溢出自身特性決定的。在創(chuàng)新質(zhì)量發(fā)展不平衡的現(xiàn)實條件下，由于本地創(chuàng)新資源的有限性，亟待外部知識的引入，而省際知識溢出則是一條重要的知識流動渠道。通過省際知識溢出，欠發(fā)達地區(qū)可以向發(fā)達地區(qū)學習先進的技術(shù)和知識，摒棄原有落后的生產(chǎn)方式和思維理念，在模仿創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，爭取實現(xiàn)二次創(chuàng)新，提升創(chuàng)新質(zhì)量；發(fā)達地區(qū)可以從欠發(fā)達地區(qū)獲取所需要的創(chuàng)新資源，在一定程度上彌補自身資源的不足，更高程度地推動創(chuàng)新質(zhì)量向前發(fā)展。另外，省際知識溢出不僅屬于地區(qū)外部知識，而且是一種無意識的知識流動，它所帶來的創(chuàng)新資源并不一定都對創(chuàng)新質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生作用或積極作用，還有可能造成消極效應(yīng)。此時本地區(qū)吸收能力的高低就顯得至關(guān)重要。較高的吸收能力能夠更好地識別和消化與本地創(chuàng)新活動緊密關(guān)聯(lián)的知識，并加以充分利用，更大程度地發(fā)揮省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的提升作用，而較低的吸收能力所發(fā)揮的省際知識溢出促進效應(yīng)有限。

圖3 不同吸收能力門檻區(qū)間省份數(shù)目變化趨勢

就控制變量而言，(1)研發(fā)人員對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著正向影響，且當研發(fā)人員每增加1%，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量將提高0.367%。研發(fā)人員作為創(chuàng)新基本要素之一，不僅可以直接促進創(chuàng)新質(zhì)量提升，還可以發(fā)揮“干中學”效應(yīng)，推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新高質(zhì)量的發(fā)展。(2)金融深化程度對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量存在顯著為正的影響，且當金融深化程度每增加1%，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量將提高0.520%。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新需要大量的資金投入，良好的金融環(huán)境能夠擴寬企業(yè)融資渠道，為創(chuàng)新高質(zhì)量發(fā)展提供資金保障。(3)企業(yè)規(guī)模對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響顯著為正，且當企業(yè)規(guī)模每增加1%，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量將提高0.059%。規(guī)模較大的企業(yè)往往在資金、人才和技術(shù)等方面具有較強的優(yōu)勢，能夠根據(jù)環(huán)境變化適時調(diào)整創(chuàng)新政策，穩(wěn)步推進創(chuàng)新高質(zhì)量發(fā)展。

(四)吸收能力的時空異質(zhì)性分析

中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的促進作用可能存在著地區(qū)吸收能力上的時空異質(zhì)性，通過吸收能力的兩個門檻值將30個地區(qū)劃分為三大區(qū)域：低吸收能力區(qū)域、中吸收能力區(qū)域和高吸收能力區(qū)域，在此基礎(chǔ)上對吸收能力的時空異質(zhì)性進行深入分析。

1.吸收能力的時間變化分析。圖3顯示了2009-2016年不同吸收能力門檻區(qū)間的省份數(shù)目及變化趨勢。由圖3可以看出低吸收能力區(qū)域的省份數(shù)目從2009年11個減少至2016年0個，下降幅度達到36.67%，表明中國30個省份的吸收能力目前均已跨越了低水平門檻。在低吸收能力區(qū)域，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的促進作用最小。中吸收能力區(qū)域的省份數(shù)目從2009年18個增加至2016年27個，增幅達30%，說明中國大部分省份吸收能力仍處于中等水平，且伴有擴大趨勢。在中吸收能力區(qū)域，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的促進作用逐漸增強。高吸收能力區(qū)域的省份數(shù)目從2009年1個增加至2016年3個，增幅僅為6.67%，表明中國整體吸收能力還不容樂觀，高吸收能力區(qū)域增加趨勢偏慢。在高吸收能力區(qū)域，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的促進作用最強。因此，中國各省份吸收能力具有明顯的時間異質(zhì)性，且整體處于中等水平。

2.吸收能力的空間變化分析。圖4至圖6分別顯示了2009年、2012年和2016年不同門檻區(qū)間省份的空間分布情況。由圖4至圖6可以看出2009年僅有北京處于高吸收能力區(qū)域，其他省份均處于中、低吸收能力區(qū)域。其中，低吸收能力區(qū)域主要分布在華中地區(qū)和西南地區(qū)，具體包括河北、安徽、山東、河南、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、甘肅；其他大部分省份處在中吸收能力區(qū)域，具體包括天津、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、江西、湖北、廣東、海南、陜西、青海、寧夏、新疆。2012年只有河北仍處于低吸收能力區(qū)域，而其他省份均已跨越低門檻限制，吸收能力達到中等水平。天津和上海兩省突破中吸收能力門檻限制，到達高吸收能力區(qū)域。2016年，原處于低吸收能力區(qū)域的河北省也跨越了低門檻限制，進入了中吸收能力區(qū)域?？偟膩碚f，2009-2016年中國各地區(qū)吸收能力呈現(xiàn)出明顯的時空異質(zhì)性，且整體處于中等水平。

圖4 2009年各省份吸收能力空間分布

圖5 2012年各省份吸收能力空間分布

圖6 2016年各省份吸收能力空間分布

四、結(jié)論與啟示

本文以2009-2016年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)30個省份的面板數(shù)據(jù)為樣本，利用Hansen門檻面板回歸模型，以吸收能力為門檻變量，分析了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的非線性影響以及吸收能力的門檻效應(yīng)與時空變化，主要得到以下幾點結(jié)論：(1)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量具有顯著的非線性差異化影響，且存在著以吸收能力為門檻變量的雙重門檻效應(yīng)。(2)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的作用效果會受到吸收能力的影響和制約，并且隨著吸收能力的提高，省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的促進效應(yīng)逐漸增強。(3)中國各地區(qū)吸收能力呈現(xiàn)出明顯的時空異質(zhì)性，且整體處于中等水平。(4)對于控制變量，研發(fā)人員、金融深化程度和企業(yè)規(guī)模均對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量具有正向影響。

上述結(jié)論帶來以下啟示：首先，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量總是具有促進作用，這就要求各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在推動創(chuàng)新質(zhì)量發(fā)展過程中充分重視省際知識溢出效應(yīng)，增加省際知識溢出總量，有效吸收外部知識以彌補自有知識的不足。其次，提高地區(qū)吸收能力，充分發(fā)揮吸收能力門檻效應(yīng)之下省際知識溢出對創(chuàng)新質(zhì)量的促進作用，通過提高地區(qū)高素質(zhì)人才比例等方式完善地區(qū)人才結(jié)構(gòu)，提高人力資源質(zhì)量，加強地區(qū)知識技術(shù)吸收能力，提升外部知識溢出作用效果。最后，各地區(qū)應(yīng)依據(jù)所處的吸收能力門檻區(qū)間制定相應(yīng)政策，努力跨越吸收能力門檻限制，充分利用省際知識溢出實現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的整體提升。此外，各地區(qū)應(yīng)重視高技術(shù)人才培養(yǎng)，拓寬人才引進渠道，建立人才教育和激勵機制，激發(fā)創(chuàng)新人才積極性，以提升研發(fā)人員對創(chuàng)新質(zhì)量的促進作用；完善金融體系建設(shè)，提高金融服務(wù)質(zhì)量，為高技術(shù)企業(yè)提供更多融資機會，通過金融政策傾斜等方式鼓勵高技術(shù)企業(yè)進行高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)出；適當提高高技術(shù)企業(yè)規(guī)模，加強內(nèi)部管理水平，保證并提升新產(chǎn)品質(zhì)量，增強新產(chǎn)品的市場競爭力。