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    經(jīng)濟(jì)差距、研發(fā)投入對城市經(jīng)濟(jì)增長影響研究
    ——基于江蘇省13 市的數(shù)據(jù)分析

    2022-01-21 13:30:20石哲羽翟仁祥
    北方經(jīng)貿(mào) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:蘇南地區(qū)蘇北江蘇省

    石哲羽,翟仁祥

    (江蘇海洋大學(xué)商學(xué)院,江蘇連云港222005)

    2020 年底,中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議明確指出:要強(qiáng)化國家戰(zhàn)略科技力量,將其作為“十四五”規(guī)劃開局之年八項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)之首。創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)勁動(dòng)力,江蘇省自國家實(shí)行科教興國戰(zhàn)略以來,不斷提升自身創(chuàng)新能力,將科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展高度結(jié)合促進(jìn)了江蘇省內(nèi)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。但是江蘇省內(nèi)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與研發(fā)投入上出現(xiàn)了不平衡局面。蘇南地區(qū)2019 年GDP 總量達(dá)到了56 646.49 億,占江蘇省GDP 的56%,研發(fā)投入高。蘇中地區(qū)2019 年占江蘇省GDP 的24%,研發(fā)投入中等。蘇北地區(qū)2019年占江蘇省GDP 的20%,研發(fā)投入最低。蘇北蘇南地區(qū)財(cái)政收入相差3.5 倍,人均GDP 相差2.2 倍,人均收入相差1.9 倍。江蘇省人均GDP 及研發(fā)投入呈南部高、北部低的態(tài)勢。

    因此,研究江蘇省區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與創(chuàng)新發(fā)展的空間結(jié)構(gòu)特征,有利于發(fā)達(dá)的蘇南等地區(qū)保持其長期的競爭力,也有利于欠發(fā)達(dá)的蘇北地區(qū)結(jié)合自身實(shí)際情況利用創(chuàng)新快速發(fā)展,達(dá)到“后發(fā)先至”的效果。

    一、文獻(xiàn)綜述

    科技創(chuàng)新是一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力,要強(qiáng)化國家戰(zhàn)略科技力量必須要加大我國的研發(fā)投入。有關(guān)研發(fā)投入與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從以下兩個(gè)方面展開:一是基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長模型,探究本區(qū)域研發(fā)要素的投入數(shù)量對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長的影響(傅曉霞和吳利學(xué),2013),發(fā)現(xiàn)二者之間存在顯著的正向關(guān)系。二是從新地理經(jīng)濟(jì)學(xué)出發(fā),探討了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅受到本區(qū)域研發(fā)投入的影響,而且受到周邊地區(qū)的影響(薛慶根,2014),研發(fā)要素對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)具有顯著的正外部貢獻(xiàn)(翟仁祥,2016)。

    圍繞創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)二者之間的關(guān)系進(jìn)行分析,絕大部分學(xué)者認(rèn)為創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有促進(jìn)作用,但切入點(diǎn)不同。就地區(qū)而言,創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)對全國和東、西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有促進(jìn)作用,但中部地區(qū)并不明顯;周邊地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)對地區(qū)間經(jīng)濟(jì)收斂具有明顯的促進(jìn)作用,而本地創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的影響并不穩(wěn)定:可能拉大地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差距(白俊紅等,2016),因?yàn)橹挥挟?dāng)一個(gè)地區(qū)內(nèi)部條件達(dá)到一定程度后,創(chuàng)新才利于提升該區(qū)域技術(shù)進(jìn)步水平(余泳澤和張先軫,2015);創(chuàng)新對地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差距具有顯著正向影響,這種影響主要是通過創(chuàng)業(yè)水平的途徑(崔婷婷等,2020),并且創(chuàng)新對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響會(huì)隨著地理距離的增加而衰減(原毅軍,2020),使用空間距離函數(shù)測度創(chuàng)新外溢的地理距離發(fā)現(xiàn)國與國的距離每增加1200 公里,技術(shù)創(chuàng)新減少50%(Keller,2002),國外學(xué)者也通過相同方法得到了相似結(jié)論(Bottazzia,2003;Mairesse,1991)。國內(nèi)學(xué)者也參考其思路研究中國的創(chuàng)新外溢與空間距離的關(guān)系,研究結(jié)果顯示:空間距離在800 公里以內(nèi)為創(chuàng)新外溢密集區(qū)域(符淼,2009)。就行業(yè)而言,技術(shù)進(jìn)步對于該地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與高端制造業(yè)的影響更加顯著(謝露露,2018),且這種影響并不是線性關(guān)系(宋文飛和李國平,2014),而對于低端制造業(yè)等附加值較低的產(chǎn)業(yè)來說,科技創(chuàng)新的作用并不顯著,對本地經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用?。ɡ桌屠罹矗?020)。R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量存在顯著的空間相關(guān)性,不僅能夠提升本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量,對其他區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量也具有促進(jìn)作用(崔和瑞,2021)。

    已有研究對經(jīng)濟(jì)發(fā)展與研發(fā)投入之間的關(guān)系進(jìn)行了較為深入的研究,也探討了研發(fā)投入的空間效應(yīng),但研究對象主要以省份或者以行業(yè)為主,沒有考慮當(dāng)一個(gè)區(qū)域內(nèi)各城市存在較大經(jīng)濟(jì)差距時(shí),研發(fā)投入在空間上的溢出效應(yīng)。此外上述研究雖然證實(shí)研發(fā)要素具有空間效應(yīng),會(huì)對周邊地區(qū)的研發(fā)活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有影響,但沒有量化這種影響,且很少有文獻(xiàn)將研究對象按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分組分析。本文將從研發(fā)要素的空間溢出與經(jīng)濟(jì)增長納入統(tǒng)一框架,在充分考慮空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上,先對區(qū)域內(nèi)研發(fā)要素對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出做出具體測度,再對區(qū)域內(nèi)對象進(jìn)行聚類分析探討經(jīng)濟(jì)差距對空間溢出效應(yīng)的影響。

    二、模型設(shè)定與變量選取

    區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平受到多方面因素影響,特別是創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系,采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)作為基本模型:

    公式(1)中表示總產(chǎn)出,表示出資本與勞動(dòng)之外的因素,表示資本投入,代表勞動(dòng)投入,α與β 表示資本投入與勞動(dòng)投入的產(chǎn)出彈性,0<α、β<1。本文側(cè)重探討創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響關(guān)系,同時(shí)并不忽視資本與勞動(dòng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,因此將創(chuàng)新因素從中剔出,用表示,此時(shí)(1)式可以改寫為:

    將原始水平值變量進(jìn)行取對數(shù)處理,既能降低異方差性,又能便于經(jīng)濟(jì)解釋,因此對公式(2)取對數(shù)處理,并建立面板數(shù)據(jù)模型,得到公式(3):

    公式(4)中,表示城市,表示年,ε、μ 為擾動(dòng)項(xiàng),β、β、β分別代表資本、勞動(dòng)、創(chuàng)新的彈性系數(shù)。對于面板數(shù)據(jù)的分析,經(jīng)常所用到的計(jì)量模型有混合固定模型、固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型。在對公式(4)分別進(jìn)行固定效應(yīng)回歸、隨機(jī)效應(yīng)回歸和Hausman 檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn),Hausman 檢驗(yàn)的p 小于顯著性水平,因此選擇固定效應(yīng)模型。為確保結(jié)果具有穩(wěn)定性,將原方程式(5)加入控制變量,包括移動(dòng)電話年末用戶數(shù)(MP)、外商投資規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值(FI),得出公式(5):

    上述經(jīng)典OLS 回歸方程沒有考慮到空間相關(guān)性,因此加入相應(yīng)的空間權(quán)重矩陣W 與各類空間項(xiàng)建立空間模型,包括空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)、空間杜賓模型(SDM)與空間自相關(guān)模型(SAC)。上式中,被解釋變量Y為各城市的人均GDP,核心解釋變量RD為城市年研發(fā)投入經(jīng)費(fèi),解釋變量包括K、LK為城市年的固定資產(chǎn)投入額,L為城市年末就業(yè)人數(shù),控制變量包括MP、FI,MP為城市移動(dòng)電話年末用戶數(shù),FI為城市年外商投資規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值。表1 是對各變量含義的解釋以及計(jì)算方法的說明,數(shù)據(jù)主要來源于2013-2019 年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和江蘇省13 個(gè)地級市統(tǒng)計(jì)年鑒:

    表1 變量及其指標(biāo)

    三、實(shí)證分析

    (一)基準(zhǔn)回歸

    將江蘇省13 個(gè)城市分為3 組,第一組為蘇南地區(qū),包括南京、蘇州等5 個(gè)城市;第二組為蘇中地區(qū),包括揚(yáng)州等3 個(gè)城市;第三組為蘇北地區(qū),包括徐州、連云港等5 個(gè)城市。根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果,進(jìn)行固定效應(yīng)下的OLS 回歸,回歸結(jié)果如表3 所示:

    表3 固定效應(yīng)下參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

    回歸結(jié)果顯示,經(jīng)濟(jì)水平不同地區(qū)在研發(fā)投入系數(shù)上存在明顯差異。蘇南地區(qū)的研發(fā)投入系數(shù)在加入控制變量前后分別為3.156 和1.952,而蘇中地區(qū)的研發(fā)投入分別為1.029 和1.13,最低的為蘇北地區(qū)分別為0.865 和0.559。這說明:在不同地區(qū),研發(fā)投入的增加對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效果存在明顯差異。蘇南地區(qū)經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá),研發(fā)投入的增加對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效果最明顯;蘇中地區(qū)次之,蘇北地區(qū)效果最差。蘇南地區(qū)高水平高校與科研機(jī)構(gòu)眾多,作為江蘇的文化中心南京擁有多所“雙一流”高校,研發(fā)資金的投入轉(zhuǎn)換為實(shí)用科學(xué)技術(shù)的效率高,且蘇南地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施便利,交通發(fā)達(dá),靠近中國經(jīng)濟(jì)中心上海,技術(shù)產(chǎn)品投入市場后帶來客觀經(jīng)濟(jì)效益。蘇中地區(qū)近年來基礎(chǔ)設(shè)施也在不斷完善,滬通高鐵的完工使得蘇中地區(qū)到上海的時(shí)間縮短,加快了地區(qū)發(fā)展。蘇北地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后,與外界交流不便,雖然有連云港等港口城市,但經(jīng)濟(jì)腹地窄,經(jīng)濟(jì)落后的現(xiàn)狀改變存在困難。除此之外,蘇北地區(qū)高水平院校少也是研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展不顯著的一個(gè)重要原因。

    (二)Moran's I 的計(jì)算

    根據(jù)Tobler(1970)提出的“地理學(xué)第一定律”,任何事物與其他事物都具有關(guān)聯(lián)性,且這種關(guān)聯(lián)性在距離更近的兩者之間相關(guān)性更強(qiáng)。Moran’s I 由地理學(xué)家PierceMoran(1950)年提出,是用來度量空間相關(guān)性的一個(gè)重要指標(biāo)。Moran’s I 可以分為全局莫蘭指數(shù)(Global Moran’s I)和局部莫蘭指數(shù)(Local Moran’s I)。全局莫蘭指數(shù)是用來衡量在整個(gè)區(qū)域當(dāng)中某個(gè)屬性的空間分布特征,而局部莫蘭指數(shù)是用來衡量整個(gè)大區(qū)域中的一個(gè)小區(qū)域單元上的某個(gè)屬性的相關(guān)程度。

    為進(jìn)一步考察江蘇各地級市投入研發(fā)的空間相關(guān)關(guān)系,本文利用Rook 相鄰構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離矩陣來計(jì)算Global Moran’s I。Moran’s I 可以用來度量空間相關(guān)性的大小,其取值范圍一般為-1 到1。當(dāng)-1<Moran’s I<0 時(shí),說明相鄰市域之間存在負(fù)向相關(guān)關(guān)系,即相鄰的兩個(gè)時(shí)域都是高值或都是低值;當(dāng)0<Moran’s I<1 時(shí),說明相鄰市域之間存在正向相關(guān)關(guān)系,即兩個(gè)相鄰的市域一個(gè)是高值而另一個(gè)為低值。Global Moran’s I 的計(jì)算公式為:

    其中,為觀察區(qū)間地區(qū)總數(shù),即江蘇省內(nèi)的市域;x為觀察地區(qū)市研發(fā)投入的觀測值;表示江蘇省內(nèi)13 個(gè)地級市研發(fā)投入的平均值。

    在測算Moran’s I 指數(shù)之前需要構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,常見的空間矩陣有經(jīng)濟(jì)距離矩陣、地理權(quán)重矩陣。本文將采用經(jīng)濟(jì)距離矩陣對江蘇省研發(fā)投入進(jìn)行分析,權(quán)重矩陣的表達(dá)公式為:

    經(jīng)濟(jì)距離矩陣與傳統(tǒng)的鄰接矩陣和地理距離矩陣不同,經(jīng)濟(jì)距離矩陣衡量的是兩地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距,即經(jīng)濟(jì)上的空間距離。傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)距離矩陣一般采用地區(qū)生產(chǎn)總值計(jì)算,本文采用人均生產(chǎn)總值計(jì)算,公式如下:

    其中,g為城市2013 至2019 年人均GDP 的平均值。在經(jīng)濟(jì)距離矩陣當(dāng)中,人均生產(chǎn)總值差距越小,該元素就越大,兩城市之間在經(jīng)濟(jì)意義上的距離越近。通過空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣以及相關(guān)數(shù)據(jù),計(jì)算莫蘭指數(shù)的結(jié)果如表4 所示:

    表4 江蘇省2013 年-2019 年研發(fā)投入全局Moran’s I

    由表4 和圖1 中可以看出,2013 年至2019 年,江蘇省投入研發(fā)的Moran’s I 都大于0,且都通過了0.01 顯著性水平下的檢驗(yàn),這表明江蘇省市域的創(chuàng)新投入在這7 年間都呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間正相關(guān)性,并且R&D 投入并不是隨機(jī)分布,具有積聚特征。從表中還可以得出:Moran’s I 均大于0.6,這就表明江

    圖1 2013 與2019 年研發(fā)投入莫蘭散點(diǎn)圖

    由圖2 與圖3 可以看出,2013 年到2019 年的7 年間,江蘇省研發(fā)投入呈南高北低的局面,沒有改變過,但是江蘇省的創(chuàng)新中心由南京地區(qū)轉(zhuǎn)移到了蘇省內(nèi)市域之間的研發(fā)投入相互作用。從時(shí)間序列上分析,研發(fā)投入在2013 年至2016 年間上升較快,之后3 年有一個(gè)較小的下降,表明R&D 投入的空間相關(guān)性在前4 年的空間相關(guān)性逐步加強(qiáng),市域之間的相互依賴性也在提升,但后3 年間相關(guān)性逐步減弱,市域之間的相互依賴性降低。蘇州地區(qū)。2013 年,江蘇研發(fā)投入呈現(xiàn)出“高—高”聚集的城市有南京、常州、鎮(zhèn)江,說明江蘇省研發(fā)投入水平較高的城市出現(xiàn)集聚現(xiàn)象,且集中于江蘇省南部地區(qū)。南京是江蘇省省會(huì)城市,高校眾多,研發(fā)與教育資源豐富,因此成為了江蘇省的研發(fā)中心。呈“低—低”積聚的城市有徐州、連云港、宿遷、淮安,說明研發(fā)投入水平較低的城市出現(xiàn)集聚現(xiàn)象,且集中于江蘇省北部地區(qū)。泰州地區(qū)研發(fā)投入呈“低—高”分布,說明其研發(fā)投入相較于周邊城市較低。2019 年,江蘇省的研發(fā)投入發(fā)生了空間上的變化,創(chuàng)新中心由南京地區(qū)轉(zhuǎn)移到蘇州地區(qū),蘇州在2013 年至2019 年間大力引進(jìn)高新技術(shù)人才,放寬政策促進(jìn)了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,其研究經(jīng)費(fèi)達(dá)到了517 億元,而南京只有393 億元。蘇北主要城市在研發(fā)投入上還是呈“低—低”分布。鎮(zhèn)江地區(qū)研發(fā)投入出現(xiàn)了“低—高”分布,說明周邊城市相較于鎮(zhèn)江在研發(fā)水平上更強(qiáng),其余城市并不顯著。

    圖2 2013 年江蘇省研發(fā)投入LISA 圖

    圖3 2019 年江蘇省研發(fā)投入LISA 圖

    (三)空間計(jì)量回歸

    上述分析發(fā)現(xiàn),江蘇省內(nèi)各城市之間的研發(fā)投入具有較強(qiáng)的空間積聚性,說明研發(fā)要素是流動(dòng)的,因此如果忽略研發(fā)要素的空間流動(dòng)性會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的結(jié)論?;诖耍疚倪x用把空間效應(yīng)包括在內(nèi)的空間計(jì)量模型對江蘇省個(gè)城市研發(fā)投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行測度。

    空間計(jì)量模型主要包括含空間因變量滯后項(xiàng)的空間自回歸模型(SAR),包含空間誤差項(xiàng)的空間誤差模型(SEM),包含交叉項(xiàng)的空間交叉模型(SAC)以及既包含空間滯后項(xiàng)也包含空間誤差項(xiàng)的空間杜賓模型(SDM)。采用上述四種模型進(jìn)行回歸,并都采用雙向固定的方法進(jìn)行估計(jì),模型(1)、(3)、(5)、(7)是未加入控制變量的回歸結(jié)果;模型(2)、(4)、(6)、(8)是加入控制變量后的回歸結(jié)果。具體結(jié)果如表5 所示:

    表5 空間計(jì)量回歸結(jié)果

    結(jié)合前文OLS 回歸以及表5 中4 種空間模型回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),研發(fā)投入系數(shù)都為正數(shù),在加入控制變量后,OLS 回歸與4 種空間計(jì)量模型的回歸結(jié)果也均為正數(shù),且除了空間自相關(guān)模型(SAC)外,都通過了5%顯著性水平下的檢驗(yàn),說明研發(fā)投入不僅對經(jīng)濟(jì)發(fā)展與創(chuàng)新活動(dòng)具有顯著的正效應(yīng),而且對鄰近城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與創(chuàng)新活動(dòng)具有同樣的正向效應(yīng),這與前文所計(jì)算的研發(fā)投入Moran’s I結(jié)果保持一致。說明R&D 資金會(huì)在區(qū)域內(nèi)流動(dòng),不僅通過加速本地區(qū)的科技創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,還會(huì)流動(dòng)到周邊地區(qū)加速其科技創(chuàng)新從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。通過觀察發(fā)現(xiàn),在空間杜賓模型(SDM)中系數(shù)顯著的個(gè)數(shù)最多,初步判斷其擬合效果最好。進(jìn)一步對SDM模型進(jìn)行LR 檢驗(yàn)和Wald 檢驗(yàn),回歸結(jié)果為P 值在1%的水平下顯著為0,進(jìn)一步印證空間杜賓模型是最優(yōu)的,且拒絕了SDM 模型轉(zhuǎn)化為SEM模型和SAR 模型的原假設(shè):=θ和θ=-δβ?;诖耍捎肧DM模型進(jìn)行分析。

    在加入控制變量的空間杜賓模型中,研發(fā)投入回歸系數(shù)為0.968,空間交互項(xiàng)系數(shù)為0.163,表明研發(fā)投入每提高1%,將引起當(dāng)?shù)睾椭苓厖^(qū)域人均GDP 分別提高0.98%和0.163%。實(shí)證結(jié)果表明,外溢是創(chuàng)新的重要特征,知識的外溢性將不可避免地存在“搭便車”行為,創(chuàng)新外溢性使得經(jīng)濟(jì)獲得持續(xù)增長。勞動(dòng)投入的回歸系數(shù)為0.0458,說明江蘇省勞動(dòng)投入每增加1%,人均GDP 將提高0.0458%。科技對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于勞動(dòng)投入對經(jīng)濟(jì)增長的作用。這也從側(cè)面印證了當(dāng)今社會(huì),科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力,科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步會(huì)使社會(huì)生產(chǎn)率大大提升。另外,從加入控制變量后的回歸結(jié)果來看,移動(dòng)電話年末用戶數(shù)和外商投資工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的增加對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長也具有顯著的正效應(yīng),這種結(jié)果產(chǎn)生的原因是移動(dòng)電話年末用戶數(shù)從側(cè)面反映了一個(gè)城市的通信水平和信息傳播的速度,加強(qiáng)了企業(yè)與研發(fā)人員的溝通。外商投資工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值是一個(gè)城市對外開放水平的重要體現(xiàn),外商投資所引致的先進(jìn)技術(shù)不僅促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而且會(huì)給周邊城市企業(yè)帶來壓力,迫使周邊城市企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新,從而對周邊城市的研發(fā)投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用。

    (四)空間杜賓模型下聚類分析

    江蘇省內(nèi)蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距較大,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與科學(xué)技術(shù)水平顯著不同。一般地,具有相似產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科學(xué)技術(shù)水平的地區(qū)間技術(shù)交流可能更加頻繁,創(chuàng)新水平更接近。因此運(yùn)用經(jīng)濟(jì)距離矩陣刻畫經(jīng)濟(jì)差距,測度江蘇省內(nèi)三大區(qū)域之間各自研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)。具體計(jì)量結(jié)果如表6 所示。

    表6 蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)SDM 計(jì)量結(jié)果

    表6 中,蘇南、蘇中、蘇北在加入控制變量后研發(fā)投入系數(shù)分別為0.923、0.901、0.868,加入空間交互項(xiàng)后的研發(fā)投入系數(shù)分別為0.5853、0.4255、0.2231。表明蘇南地區(qū)研發(fā)投入1%的提升能帶來0.923%的本地經(jīng)濟(jì)增長和0.5853%的周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長;而蘇中地區(qū)研發(fā)投入每增加1%會(huì)使得本地區(qū)和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長0.901%和0.4255%;而蘇北地區(qū)研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的影響最小,1%的研發(fā)投入資金僅對本地區(qū)和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)分別給與0.868%和0.2231%的增長。

    由表6 計(jì)量結(jié)果可得,將江蘇省分為三個(gè)地區(qū)后,蘇南、蘇中、蘇北各自研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)要高于江蘇省整體研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出。這表明當(dāng)區(qū)域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)差距較小時(shí),研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出較大。就其主要原因是,當(dāng)經(jīng)濟(jì)差距較小時(shí),區(qū)域內(nèi)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)類似,有利于研發(fā)人員之間的流動(dòng),加快科學(xué)技術(shù)的空間溢出,從而使得經(jīng)濟(jì)快速增長。如果將蘇南、蘇中、蘇北納入同一框架中考慮研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng),由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同,勢必會(huì)出現(xiàn)研發(fā)投入對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長不顯著的結(jié)果。當(dāng)經(jīng)濟(jì)差距較小時(shí),由于產(chǎn)業(yè)集聚的外部性,企業(yè)學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)越多,產(chǎn)業(yè)內(nèi)技術(shù)溢出效益就越強(qiáng),技術(shù)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)集聚,增加了企業(yè)學(xué)習(xí)機(jī)會(huì),產(chǎn)生空間知識溢出效應(yīng)。

    (五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為了檢驗(yàn)上述結(jié)果的穩(wěn)健性,將SDM 模型中的經(jīng)濟(jì)距離矩陣替換為鄰接矩陣對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,結(jié)果表明鄰接矩陣回歸結(jié)果與經(jīng)濟(jì)距離矩陣回歸結(jié)果雖然在回歸系數(shù)上存在差距,但是其方向性和顯著性水平大體相同,因此研究結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。具體回歸結(jié)果如表7 所示。

    表7 基于鄰接矩陣的SDM 回歸結(jié)果

    四、啟示

    本文基于江蘇省13 個(gè)地級市2013 年至2019年的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用空間計(jì)量模型,對其研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)做出度量。研究結(jié)果表明:第一,江蘇省內(nèi)的研發(fā)投入在空間上存在極度不平衡的現(xiàn)象,主要呈“高—高”與“低—低”積聚。第二,區(qū)域內(nèi)研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的空間溢出效應(yīng)。第三,將江蘇省內(nèi)分為蘇南、蘇北、蘇中后,其各自研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)高于整體值。

    因此,為促進(jìn)區(qū)域內(nèi)的協(xié)同發(fā)展,提出三點(diǎn)政策建議:第一,完善基礎(chǔ)設(shè)施,加強(qiáng)區(qū)域合作。江蘇省作為我國第二大經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省,在基礎(chǔ)設(shè)施尤其是高鐵的建設(shè)上卻與周邊省市存在一定差距,高鐵建設(shè)與其經(jīng)濟(jì)水平嚴(yán)重不匹配。因此省政府及各地區(qū)政府要統(tǒng)籌協(xié)調(diào),加強(qiáng)與上海鐵路局的溝通,加快建設(shè)省內(nèi)高鐵,促進(jìn)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)合作,以扭轉(zhuǎn)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的局面。第二,制定合作機(jī)制,打破利益壁壘。雖然江蘇省政府曾出臺相關(guān)政策促進(jìn)蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)振興,但效果不佳,一個(gè)重要的原因就是南北地區(qū)之間存在利益壁壘,這種壁壘阻礙了蘇北區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,江蘇省政府要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各地級市政府之間建立區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作機(jī)制,以市場為導(dǎo)向,加速資源在省內(nèi)流通,切實(shí)促進(jìn)江蘇省內(nèi)南北合作。第三,蘇北地區(qū)要把握國家戰(zhàn)略,加快區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。近年來,習(xí)近平總書記指出要發(fā)展好長江經(jīng)濟(jì)帶以及建設(shè)好長三角一體化示范區(qū),蘇南地區(qū)位于“帶”與“區(qū)”的重疊地區(qū),地理位置得天獨(dú)厚,因此蘇北地區(qū)要加強(qiáng)與蘇南地區(qū)的合作,把握好國家戰(zhàn)略,積極融入長江經(jīng)濟(jì)帶與長三角一體化示范區(qū),承接蘇南地區(qū)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè),加強(qiáng)研發(fā)投入,以科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

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