科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的“本地-鄰地”就業(yè)效應研究

朱金生，朱 華

(武漢理工大學經(jīng)濟學院，湖北武漢 430070)

就業(yè)是民生之本，實現(xiàn)更充分、更高質量的就業(yè)是我國經(jīng)濟社會發(fā)展的重要目標，也是學術界與政策制定者關注的焦點。從“十一五”規(guī)劃首次“把就業(yè)擺在經(jīng)濟社會發(fā)展的優(yōu)先位置”，到“十三五”規(guī)劃“堅持實施就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略”，都充分體現(xiàn)了中國政府對就業(yè)問題的高度重視程度?！笆拧贝髨蟾嬷羞M一步明確提出，“要實施更加積極的就業(yè)政策，通過改善創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境，達到以創(chuàng)新引領創(chuàng)業(yè)，以創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的目標”。為此，通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)成為“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”政策實施的重要目的之一。在一系列政策的激勵下，全社會創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)呈爆發(fā)式增長的態(tài)勢。例如，2014—2018 年，我國平均研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費投入強度為2.14%，且表現(xiàn)出逐年增長趨勢1)；2017 年平均每萬人擁有的新增創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)達203 家，約為2014 年的2 倍2)。但與此同時，我國就業(yè)的宏觀壓力卻依然存在，結構性就業(yè)矛盾突出，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)緩解就業(yè)壓力的預期效果并未充分顯現(xiàn)［1］。因此，如何強化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的實際效果是一個值得研究的議題。

有研究指出，增強科技創(chuàng)新就業(yè)帶動能力的關鍵在于創(chuàng)新成果與市場需求能否成功匹配，通過將科研成果的產(chǎn)品化、商品化與市場化，科技創(chuàng)新才能最大限度地轉化為生產(chǎn)力促進就業(yè)增長［2］。在實踐中，科技創(chuàng)業(yè)利用商業(yè)機會把科技創(chuàng)新成果轉化為市場需求的產(chǎn)品和服務，實現(xiàn)了知識、技術和市場有機整合起來，已成為科技成果轉化最為有效的途徑［3］。所以，科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的相互支撐、互動融合可能是帶動就業(yè)增長的有效途徑。此外，有學者從空間角度指出，科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)的區(qū)域分布并非是隨機的，而是表現(xiàn)出空間集聚的特征［4］，因為科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)所依賴的知識、人才、資金等要素都具有跨區(qū)域的流動性，而這種跨區(qū)域的要素流動正是科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生溢出效應的前提。由此，通過分析科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的空間溢出效應及其路徑傳導，可以進一步挖掘兩者帶動就業(yè)增長的潛力。

那么，科技創(chuàng)新、科技創(chuàng)業(yè)及其協(xié)同帶動就業(yè)增長的效果如何？它們是否對鄰地就業(yè)存在空間溢出效應？科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的作用是否存在門檻效應以及區(qū)域異質性特征？回答這些問題對于進一步豐富和發(fā)展科技創(chuàng)新、科技創(chuàng)業(yè)與就業(yè)關系的理論內(nèi)涵，充實科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)對區(qū)域就業(yè)“帶動”效應的空間測度和檢驗方法，提高科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)政策的有效性具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

1 文獻回顧

通過梳理既有研究成果可以發(fā)現(xiàn)，當前學術界主要集中于分別探討科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)的就業(yè)效應。

1.1 有關科技創(chuàng)新就業(yè)效應的研究

對科技創(chuàng)新的就業(yè)效應研究始于英國古典經(jīng)濟學家李嘉圖提出的技術對勞動的替代理論，此后，學者們對兩者的關系開展了系統(tǒng)的研究，但得出的研究結論存在較大差異。根據(jù)分析層次的不同，現(xiàn)有研究大致可從微觀、中觀和宏觀3 個層次分述。微觀層次利用企業(yè)數(shù)據(jù)分析科技創(chuàng)新對就業(yè)的影響，得出的結論多是科技創(chuàng)新與就業(yè)存在正相關關系，例如，Piva 等［5］利用11 個歐洲國家制造業(yè)和服務業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進行析后指出，高科技企業(yè)和大型企業(yè)的R&D 投入具有就業(yè)創(chuàng)造效應，但傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)企業(yè)和中小型企業(yè)的R&D 投入未能產(chǎn)生顯著的就業(yè)效應；Cami?a 等［6］考察自動化技術對西班牙工業(yè)企業(yè)的影響，認為在短期內(nèi)自動化是減少勞動力的因素之一，但是從長期看，自動化技術有利于就業(yè)增長。國內(nèi)研究中，吳翌琳［7］采用Jordi 模型，基于中國1999—2006 年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)證實，技術創(chuàng)新對企業(yè)就業(yè)的促進效果顯著；韓孟孟等［8］利用2012年中國企業(yè)調查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，科技創(chuàng)新的就業(yè)促進效應受多種因素的制約，是長期的、緩慢的，無法迅速顯現(xiàn)出來。在中觀層面的研究中，將同行業(yè)中創(chuàng)新企業(yè)競爭對手所受到的影響納入考慮中。Greenan等［9］比較考察了法國制造業(yè)創(chuàng)新對行業(yè)就業(yè)和企業(yè)就業(yè)的影響，結果表明在行業(yè)層面，產(chǎn)品創(chuàng)新比工藝創(chuàng)新能夠創(chuàng)造更多就業(yè)機會，但在企業(yè)層面，結論恰好相反，這種差異可能是源于行業(yè)層面的結果包括了對競爭企業(yè)的影響。Bogliacino 等［10］提出了一個修正的Pavitt 分類方法，驗證了8 個歐洲國家制造業(yè)和服務業(yè)技術創(chuàng)新和就業(yè)之間的關系，發(fā)現(xiàn)了技術變化影響行業(yè)就業(yè)的不同機制。國內(nèi)研究中，張車偉［11］認為創(chuàng)新催生的新產(chǎn)業(yè)和新業(yè)態(tài)能夠創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，但也對傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)產(chǎn)生了擠出效應。閆雪凌等［12］使用我國2006—2017 年制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)，實證研究了工業(yè)機器人使用對行業(yè)就業(yè)的影響，結果顯示，工業(yè)機器人使用對制造業(yè)就業(yè)崗位數(shù)量有負面沖擊。在宏觀層面的研究更加強調科技創(chuàng)新對就業(yè)全面影響，F(xiàn)eldmann［13］利用21 個國家1985—2009 年數(shù)據(jù)的研究表明，科技創(chuàng)新能夠在短期顯著地增加失業(yè)，但在長期這種負面效應會消失；Jung 等［14］利用可計算一般均衡（CGE）模型計算發(fā)現(xiàn)，伴隨著科技創(chuàng)新和資本偏向的經(jīng)濟增長，對高技能水平勞動的需求更大。國內(nèi)關于宏觀層面的研究結果大多表明科技創(chuàng)新對就業(yè)具有抑制作用。陳赤平等［15］認為，技術創(chuàng)新對我國就業(yè)總量的綜合影響為負，主要是因為勞動力素質偏低和勞動力流動性差而造成的結構性失業(yè)；王軍等［16］指出隨著人工智能及自動化的推進，替代效應與抑制效應對就業(yè)的結構性沖擊不可避免。

1.2 有關科技創(chuàng)業(yè)的就業(yè)效應的研究

當前直接討論科技創(chuàng)業(yè)就業(yè)效應的文獻并不多，但在創(chuàng)業(yè)與就業(yè)關系的研究文獻中，學者們普遍認為，提高創(chuàng)業(yè)的科技含量更易對就業(yè)產(chǎn)生積極影響。在理論研究方面，Jusoh 等［17］構建了知識創(chuàng)業(yè)模型并指出，不同于一般的創(chuàng)業(yè)活動，知識創(chuàng)業(yè)具有提高組織創(chuàng)造力和間接提高組織績效的作用，因而對經(jīng)濟和就業(yè)增長具有更積極的效果。湯燦晴等［18］通過構建擴展的古諾模型刻畫了創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的微觀機制，并刻畫了創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)通過創(chuàng)新擴散和附加市場成長產(chǎn)生就業(yè)創(chuàng)造效應的過程。儲珩等［19］認為機會型創(chuàng)業(yè)帶來了企業(yè)和產(chǎn)業(yè)層面的創(chuàng)新出現(xiàn)、競爭程度加劇、企業(yè)更替和產(chǎn)業(yè)結構的調整，從而能推動經(jīng)濟和就業(yè)增長。代明等［20］指出企業(yè)家效應對就業(yè)具有積極影響，而難民效應的影響則不明確。在實證研究方面，大部分結論都表明，科技企業(yè)的創(chuàng)建對就業(yè)的正向影響具有時間滯后效應。Van Stel［21］運用1988—2002 年荷蘭的區(qū)域數(shù)據(jù)庫，分析了新企業(yè)創(chuàng)建與區(qū)域就業(yè)的關系，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新型企業(yè)對促進就業(yè)的動力源于其對市場結構的改善，而市場結構的改善是創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)建的長期影響。Baptista 等［22］利用葡萄牙的數(shù)據(jù)進行研究，證明知識型新創(chuàng)企業(yè)對就業(yè)的長期影響更顯著，因為這類企業(yè)的產(chǎn)品和技術周期更短，就業(yè)減少和就業(yè)創(chuàng)造的規(guī)模都會變大。國內(nèi)的研究也表明科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的影響存在時滯性。張成剛等［23］比較了創(chuàng)業(yè)在中國與OECD 國家的就業(yè)效應，結果顯示，中國創(chuàng)業(yè)企業(yè)對就業(yè)的擠出效應持續(xù)時間更長，就業(yè)促進效應出現(xiàn)的時間更晚，這可能與中國新建企業(yè)創(chuàng)新水平較低，企業(yè)同質性高，市場競爭激烈有關。侯永雄等［24］采用1997—2013 年中國數(shù)據(jù)，對創(chuàng)業(yè)與就業(yè)增長的關系進行實證檢驗發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)存在時間滯后性，且科技含量更高的機會型創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)效應更加顯著。朱金生等［25］利用VAR 模型發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新可以促進創(chuàng)業(yè)，而創(chuàng)業(yè)能夠在長期拉動就業(yè)增長。

綜上可見，目前學界對科技創(chuàng)新、科技創(chuàng)業(yè)與就業(yè)的關系研究取得了一些啟發(fā)性的成果，然而在研究上卻限于單獨討論科技創(chuàng)新就業(yè)效應和科技創(chuàng)業(yè)就業(yè)效應，未能考察科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的協(xié)同對就業(yè)的影響。而且，大多研究都假設區(qū)域之間相互獨立，采用非空間計量模型與方法，忽略空間異質性可能會導致估計偏差。鑒于此，本文利用中國2007—2018 年的省域面板數(shù)據(jù)，引入空間計量模型與面板門檻模型實證分析科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)在獨立情景與協(xié)同情景中的“本地-鄰地”就業(yè)效應以及兩者與就業(yè)之間可能存在的非線性關系。

與以往研究相比，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在：第一，在考慮到科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的密切關系的基礎上，比較考察在獨立情景和協(xié)同情景中，科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的不同效果；第二，將空間因素的存在作為研究的假設前提，采用空間計量模型，測度科技創(chuàng)新科技創(chuàng)業(yè)對本地和鄰地就業(yè)的影響；第三，分別以科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)作為門檻變量，利用面板門檻模型，探究科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)可能存在的非線性影響。

2 理論分析

2.1 理論機制

（1）科技創(chuàng)新對就業(yè)的影響機制?？萍紕?chuàng)新對就業(yè)直接沖擊是負面的，因為它所催生的新產(chǎn)品和新技術淘汰了落后產(chǎn)品并提高了勞動生產(chǎn)率，導致相關就業(yè)崗位數(shù)量隨之削減，即就業(yè)破壞效應。但同時，隨著新技術和新產(chǎn)品的應用，所培育的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)也能創(chuàng)造大量的就業(yè)機會，即就業(yè)創(chuàng)造效應；同時生產(chǎn)效率的提高能夠降低產(chǎn)品的單位生產(chǎn)成本而促使產(chǎn)品價格下降，刺激市場需求持續(xù)擴大，從而吸納更多勞動力，抵消其造成部分就業(yè)損失，即就業(yè)補償效應。綜上，當科技創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應和就業(yè)補償效應大于就業(yè)破壞效應時，就業(yè)數(shù)量會增加；反之，就業(yè)數(shù)量會減少。在空間視角下，作為影響科技創(chuàng)新的要素，知識在地理空間上均具有可傳播性與流動性，為科技創(chuàng)新的空間溢出效應產(chǎn)生提供了可能，即伴隨著區(qū)域間的知識溢出，科技創(chuàng)新可能促進鄰地科技創(chuàng)新水平提高，進而影響鄰地就業(yè)。

（2）科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的影響機制?？萍紕?chuàng)業(yè)對就業(yè)的影響包括直接效應與間接效應兩個方面。對直接效應來說，新企業(yè)成功進入市場并實現(xiàn)增長時會直接創(chuàng)造新的工作崗位，即正向的直接效應。但成功的科技創(chuàng)業(yè)也可能導致現(xiàn)存企業(yè)被擠出而減少雇傭，即負向的直接效應。間接效應來源于科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)建后對整個市場產(chǎn)生影響：一方面，科技創(chuàng)業(yè)通過擴張創(chuàng)新帶動就業(yè)?？萍紕?chuàng)業(yè)作為科技創(chuàng)新的延伸，是創(chuàng)新成果商業(yè)化的重要途徑，具有創(chuàng)新成果挖掘和創(chuàng)造新市場需求的特征，因此，可以引進更能匹配消費者偏好的產(chǎn)品，培育和創(chuàng)造新的市場，從而帶動就業(yè)增長；另一方面，科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)的進入增加了區(qū)域競爭，迫使在位企業(yè)提高經(jīng)營效率，改進自身績效。市場結構的改變幫助提高了整個市場的生產(chǎn)力，創(chuàng)造了更多的工作崗位。所以，當科技創(chuàng)業(yè)的正向直接效應和間接效應大于負向直接效應時，就業(yè)數(shù)量會增加；反之，就業(yè)數(shù)量會減少。與科技創(chuàng)新類似，科技創(chuàng)業(yè)離不開創(chuàng)新要素的投入，而創(chuàng)新要素的流動與市場化交易已呈現(xiàn)明顯的跨區(qū)域特征，所以科技創(chuàng)業(yè)也表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征，由此帶來的知識溢出促進了鄰地科技創(chuàng)業(yè)的涌現(xiàn)，從而對鄰地就業(yè)產(chǎn)生影響。

（3）科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的協(xié)同對就業(yè)的影響機制。協(xié)同效應是指在大系統(tǒng)內(nèi)各子系統(tǒng)的同步行為產(chǎn)生出整體效果超越了各子系統(tǒng)單獨作用效果之和，從而形成整個系統(tǒng)的統(tǒng)一作用，即產(chǎn)生“1+1＞2”的效果［26］?？萍紕?chuàng)新是創(chuàng)造新知識、新技術、新工藝，并開發(fā)新的生產(chǎn)方式和經(jīng)營管理模式，科技創(chuàng)業(yè)是創(chuàng)業(yè)者利用商業(yè)機會，優(yōu)化配置社會資源，把新技術、新知識、新工藝轉化為市場需求的產(chǎn)品或服務，以實現(xiàn)其應用價值與商業(yè)價值的活動。所以，科技創(chuàng)新是科技創(chuàng)業(yè)的基礎和源頭，科技創(chuàng)業(yè)是科技創(chuàng)新的體現(xiàn)和延伸，高效的科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)應該建立在協(xié)同的基礎之上?？萍紕?chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)的協(xié)同對就業(yè)具有重要的影響：一方面，科技創(chuàng)業(yè)者是通過識別有價值的創(chuàng)新成果，并將其與市場機會有機整合才能成功實現(xiàn)科技創(chuàng)業(yè)，而且科技創(chuàng)新也是科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的動力［27］，所以，科技創(chuàng)新為企業(yè)規(guī)模的擴大和帶動就業(yè)能力的提高提供了可持續(xù)的保障。另一方面，作為推動科技成果轉化的有效模式，科技創(chuàng)業(yè)實現(xiàn)了科技創(chuàng)新源頭與終端消費需求的銜接，完成了科技創(chuàng)新的市場化落地，將創(chuàng)新成果轉變成為能夠帶動就業(yè)增長的現(xiàn)實生產(chǎn)力。此外，由于科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的要素的區(qū)域流動性，兩者的協(xié)同對就業(yè)的作用也不能繞開空間維度的影響?？萍紕?chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的協(xié)同同樣能通過空間溢出效應影響鄰地就業(yè)增長。

2.2 理論模型

本文借鑒Audretsch［28］的研究，將科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)視為投入要素，納入生產(chǎn)函數(shù)框架中。假設生產(chǎn)函數(shù)為Cobb-Douglas 函數(shù)，地區(qū)i（i=1,2,…,N）在第t期（t=1,2,…,T）的產(chǎn)量水平Yit由生產(chǎn)投入要素決定，其中勞動力、資本、科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)為生產(chǎn)投入要素，令Lit和Kit分別表示勞動力與資本的投入量；Iit和Eit分別表示科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的投入量，因此，地區(qū)i在第t期的柯布—道格拉斯：

α1、α2、α3和α4均為大于0 小于1 的參數(shù)，分別表示勞動力、資本、科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)對產(chǎn)出的彈性系數(shù)。

勞動的邊際產(chǎn)出為：

假設i地區(qū)在第t期的平均名義工資水平為Wit，物價水平為Pit，則

兩邊取對數(shù)，得到：

將上述等式變形：

其中，β0、β1、β2、β3和β4分別為常數(shù)項和系數(shù)。方程（6）表明，科技創(chuàng)新、科技創(chuàng)業(yè)與就業(yè)之間存在一定的內(nèi)在聯(lián)系。因此，本文試圖采用空間杜賓模型和面板門檻模型揭示三者的關系。

3 研究設計

3.1 空間溢出計量模型的選擇及設定

在當前空間計量各類模型中，空間杜賓模型（Spatial Durbin model，SDM）綜合了空間滯后模型和空間誤差模型的優(yōu)點，可以全面地反映本地和鄰地被解釋變量和受到本地解釋變量的影響。因此，本文以SDM 為基礎擴展式（6）。此外，考慮到就業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟水平相關，在擴展式中再加入地區(qū)人均GDP(Rgdp)，得到以下計量模型。

獨立情景：

式（7）和（8）反映了科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)在獨立情景中的就業(yè)效應，為了檢驗創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)的協(xié)同對就業(yè)的影響，利用科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的交互項構建了協(xié)同情景下的計量模型（式（9））：

協(xié)同情景：

其中，W為空間權重矩陣，含W的解釋變量為相應變量的空間滯后項，代表本地解釋變量對鄰地就業(yè)的影響，W×lnLit為就業(yè)的空間滯后項，表示本地就業(yè)對鄰地就業(yè)的影響；ρ 為就業(yè)的空間效應系數(shù)，若ρ 顯著，則表示就業(yè)存在空間溢出效應；θ為各項解釋變量的空間滯后項系數(shù)，εit為隨機擾動項。檢驗兩個假設約束條件可判斷空間杜賓模型是否會簡化成空間滯后模型（SAR）或空間誤差模型（SEM）。一是H0：θ=0；二是H0：θ+ρβ=0。若不能拒絕假設條件一，SDM 退化為SAR，若不能拒絕假設條件二，SDM 退化為SEM。

3.2 面板門檻模型的設定

為了探究科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的就業(yè)是否存在非線性特征。本文選擇面板門檻效應模型，構建科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)就業(yè)效應的面板門檻模型，具體形式如（10）和（11）式：

其中，α1和α2表示門檻變量的待估計參數(shù)，ψ代表門檻值，εit表示誤差項。

3.3 變量選取

（1）被解釋變量：區(qū)域就業(yè)（L）?？紤]到科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)多集中于城市，本文采用地區(qū)城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)衡量區(qū)域就業(yè)水平。

（2）核心解釋變量：科技創(chuàng)新（I）和科技創(chuàng)業(yè)（E）。關于科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的指標選擇，目前在學術界并未達成一致，常用的方法可以歸納為單一指標法與綜合指標法。單一指標分析法數(shù)據(jù)獲取簡單，但度量指標缺乏全面性，所以，本文選擇計算綜合指標衡量科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)。通過梳理和參考關于科技創(chuàng)新評價的文獻，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有評價體系雖然選擇的指標各異，但多從投入和產(chǎn)出兩個維度展開［29］，因而本文選擇具有代表性的投入和產(chǎn)出指標評估區(qū)域科技創(chuàng)新水平。科技創(chuàng)新投入是指對基礎研究開發(fā)有促進作用的指標，經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）制定的《弗拉斯卡蒂手冊》從R&D 經(jīng)費與R&D 人員兩個維度定義創(chuàng)新投入［30］7-8，本文據(jù)此選取R&D 內(nèi)部經(jīng)費支出與R&D 人員數(shù)刻畫區(qū)域科技創(chuàng)新投入。根據(jù)科技部制定的《中國科學技術指標》，科技創(chuàng)新產(chǎn)出是指可以衡量科學研究與技術創(chuàng)新活動所產(chǎn)生的各種形式的成果，而專利和科技論文是這種成果的主要體現(xiàn)［31］48，其中，專利指標反映了技術發(fā)明的成果，科技論文主要體現(xiàn)了知識創(chuàng)造的成果［32］，因此選擇有效專利數(shù)與國外三大檢索工具收錄的科技論文數(shù)作為區(qū)域科技創(chuàng)新產(chǎn)出的兩個指標。

科技創(chuàng)業(yè)作為技術密集型的創(chuàng)業(yè)，是企業(yè)家通過對市場機會的識別和開發(fā)，以創(chuàng)辦企業(yè)的方式投入資源，最終獲得科技創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出，包括科技成果商業(yè)化與科技企業(yè)成長的行為［33］，故可以認為科技創(chuàng)業(yè)投入和科技創(chuàng)業(yè)產(chǎn)出共同構成了科技創(chuàng)業(yè)活動。由此，本文同樣從投入和產(chǎn)出的維度評估區(qū)域科技創(chuàng)業(yè)水平。在投入方面，資金是驅動科技創(chuàng)業(yè)活動的首要因素，而科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)處于企業(yè)初始階段，一般較少進行外源融資，孵化器形式投資是其獲得資金的重要來源［34］，因此，選擇科技企業(yè)孵化基金總額作為區(qū)域科技創(chuàng)業(yè)資金投入的衡量指標；同時，設備與技術投入決定了科技創(chuàng)業(yè)的發(fā)展，也是科技創(chuàng)業(yè)的關鍵投入因素，而公共技術服務平臺為科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供了技術推廣和產(chǎn)品試制的支持［35］，所以，選擇公共技術服務平臺的投資額表示區(qū)域科技創(chuàng)業(yè)的技術投入水平。在產(chǎn)出方面，通過科技創(chuàng)業(yè)，新的技術被認可和推廣，同時新產(chǎn)品的市場化推動科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長，因而創(chuàng)新成果的商業(yè)化和科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長分別被視為科技創(chuàng)業(yè)的科技產(chǎn)出和經(jīng)濟產(chǎn)出［36］，其中，技術市場交易反映了一個地區(qū)科技成果被投入到商業(yè)活動后的應用情況與價值收益［37-38］；而科技企業(yè)孵化器中畢業(yè)企業(yè)數(shù)量則是反映區(qū)域科技企業(yè)成長情況的合適指標［39］。因此，選擇技術市場交易額和科技企業(yè)孵化器的累計畢業(yè)企業(yè)數(shù)表征區(qū)域科技創(chuàng)業(yè)的產(chǎn)出水平。區(qū)域科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的評價指標見表1。

表1 科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的測算指標體系

（3）控制變量：1）資本投入（K）：采用地區(qū)人均資本存量衡量地區(qū)資本投入，測算資本存量的方法采用國內(nèi)外文獻中普遍采用的永續(xù)存盤法計算：，其中，Kit為i地區(qū)第t年資本存量；Iit為i地區(qū)第t年固定資產(chǎn)投資額，通過固定資產(chǎn)價格指數(shù)進行平減處理；K0為初始資本存量，δ 為固定資本總額的經(jīng)濟折舊率，參考朱發(fā)倉等［40］的研究，取5%；g 為樣本期內(nèi)地區(qū)固定資產(chǎn)投資額的幾何平均增長率。2）工資水平（Wage/P）。選擇各地區(qū)平均工資來表示工資水平。3）經(jīng)濟水平（Rgdp）。選擇各地區(qū)的人均GDP 表示經(jīng)濟水平。

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文將2007—2018 年設定為研究區(qū)間，采用除西藏和港澳臺地區(qū)外的30 個省級行政區(qū)域的面板數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國火炬計劃統(tǒng)計年鑒》，所有價值型數(shù)據(jù)均統(tǒng)一換算為2007年不變價格。由于科技創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)的測度涉及多因素綜合，為了避免主觀因素引起的誤差，本文選擇熵值法確定各指標的權重（見表1）。

圖1 為2007—2018 年30 個地區(qū)科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的平均水平。由圖1 可以看出，處于東部地區(qū)的北京、上海、江蘇、浙江、山東和廣東的科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)水平明顯高于其他地區(qū)，而在位于西部地區(qū)的內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、青海、寧夏和新疆等省（區(qū)市），科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)水平相對較低，可見，地區(qū)間科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)水平存在較大的差異。

圖1 2007—2018 年科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的平均水平

表2 為所有變量的統(tǒng)計描述。

表2 統(tǒng)計性描述

4 “本地-鄰地”就業(yè)效應的實證分析

4.1 空間權重矩陣的構建

作為空間計量分析的重要環(huán)節(jié)，空間權重矩陣定義了空間單元之間的關系，本文構建地理矩陣距離和經(jīng)濟距離空間權重矩陣對科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的就業(yè)效應進行對比分析。

（1）地理距離空間權重矩陣?！暗乩韺W第一定律”認為區(qū)域之間的相互影響會隨著地理距離的增加逐漸衰減，故以地理距離的倒數(shù)的平方項為元素建立空間權重矩陣，具體表達式定義如式（12）：

dij為區(qū)域之間的距離，考慮到各區(qū)域的科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)多集中于行政中心城市，故區(qū)域間的地理距離根據(jù)各行政中心城市的經(jīng)緯度計算。

（2）經(jīng)濟距離空間權重矩陣。除地理因素外，區(qū)域經(jīng)濟活動還受到經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，一般來說，經(jīng)濟落后地區(qū)學習能力較低，導致技術與知識的傳播受到限制，且而經(jīng)濟發(fā)展水平較高地區(qū)對經(jīng)濟發(fā)展水平較低地區(qū)的影響程度更強［41］，基于此，將地理和經(jīng)濟要素結合構建經(jīng)濟距離空間權重矩陣

（見式（13））：

4.2 空間相關性檢驗

在建立空間計量模型之前，本文利用全局莫蘭指數(shù)（Moran's I）揭示變量的空間相關性特征，其計算方法如式（14）所示：

其中，n 為區(qū)域數(shù)量，W為空間權重矩陣，xi和xj分別表示i和j區(qū)域的經(jīng)濟變量，是均值，是方差。本文基于地理距離矩陣計算我國30 個省級地區(qū)2007—2018 的科技創(chuàng)新、科技創(chuàng)業(yè)和就業(yè)的全局Moran's I，檢驗結果如圖2 所示。

圖2 科技創(chuàng)新、科技創(chuàng)業(yè)和就業(yè)的Moran's I

在觀測期內(nèi)，科技創(chuàng)新與就業(yè)的Moran's I 均在1%水平上為顯著為正，科技創(chuàng)業(yè)的Moran's I 自2009 年以來也呈現(xiàn)出顯著為正的趨勢。Moran's I 分析表明三者在空間分布上具有顯著的正相關性，即在相鄰區(qū)域中存在正向集聚現(xiàn)象，因此本文采用空間計量的實證方法是合適的。

為了進一步分析中國各省級區(qū)域科技創(chuàng)新、科技創(chuàng)業(yè)和就業(yè)在空間上的異質性，本文利用三者的2007—2018 年的均值，基于地理距離矩陣數(shù)據(jù)繪制Moran's I 散點圖，具體分別對應圖3、圖4 和圖5。從圖中可以看出，大多數(shù)省份均處于第一、三象限，說明我國各地區(qū)的科技創(chuàng)新、科技創(chuàng)業(yè)和就業(yè)都存在正向的空間依賴特征。

圖3 中國各地區(qū)科技創(chuàng)新的Moran's I 散點圖

圖4 中國各地區(qū)科技創(chuàng)業(yè)的Moran's I 散點圖

圖5 中國各地區(qū)就業(yè)的Moran's I 散點圖

4.3 空間計量的實證分析

4.3.1 模型選擇

為了進一步確定適合的空間計量模型，首先通過Hausman 檢驗結果（見表3）發(fā)現(xiàn)，P 值均拒絕了原假設，確定采用固定效應模型。然后，通過Wald檢驗和似然比檢驗判斷固定效應的空間杜賓模型（SDM）是否可以簡化為空間滯后形式（SAR）或空間誤差形式（SEM）。檢驗結果顯示W(wǎng)ald_spatial_lag 值和LR_spatial_lag 值均在1%的水平上拒絕了γ=0 的原假設。同時，Wald_spatial_error 值和LR_spatial_error值依次為也拒絕了γ+ρβ=0的原假設，這說明建立空間杜賓模型對科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)的就業(yè)效應進行分析，是符合客觀實際的選擇。

表3 Wald、LR 和Hausman 檢驗

4.3.2 空間模型估計結果。

本文同時進行了非空間面板模型估計（模型1—模型3）與空間面板杜賓模型（模型4—模型9）估計，分別采用固定效應模型和極大釋然法（MLE）進行回歸，相關估計結果見表4。對比非空間面板模型與空間面板杜賓模型的估計結果，各解釋變量除顯著性略有差異外，系數(shù)的方向完全一致，這反映了實證結果具有較好的穩(wěn)健性。

表4 科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)就業(yè)效應的檢驗結果

在表4 中，模型4 和模型7 是以科技創(chuàng)新（lnI）為核心解釋變量的回歸結果，模型5 和模型8 是以科技創(chuàng)業(yè)（lnE）為核心解釋變量的回歸結果，即為獨立情景下的就業(yè)效應回歸結果；模型6 和模型9是以科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的乘積項（lnI×lnE）為核心解釋變量的回歸結果，以說明協(xié)同情景下對就業(yè)的影響。

可以看出，不論是獨立還是協(xié)同情景，在兩種空間權重矩陣下，被解釋變量的空間滯后項系數(shù)（Spatial rho）均為正，且通過了顯著性水平檢驗，表明地區(qū)就業(yè)存在顯著的空間溢出效應，即本地就業(yè)可以影響鄰地就業(yè)，這進一步驗證了地區(qū)就業(yè)具有空間集聚特征。近年來，中國各地區(qū)進一步加大了區(qū)域間的經(jīng)濟合作關系，各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展聯(lián)系更加密切，促進地區(qū)就業(yè)增加的經(jīng)濟發(fā)展模式、產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策等必然會對鄰地形成示范效應，引起鄰地政府制定和實施相關政策措施，從而促進了鄰地就業(yè)水平的提高［42］。

4.3.3 空間效應的分解

由于空間計量模型中納入了空間滯后項，估計結果不能直接反映其邊際效應，本文借鑒Lesage等［43］的做法，將解釋變量的影響總效應分為直接效應、間接效應以及總效應，其中直接效應、間接效應和總效應分別為科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)對本地就業(yè)、鄰地就業(yè)和所有地區(qū)就業(yè)的平均影響。表5 分別給出了在獨立情景和協(xié)同情景中的3 種就業(yè)效應。

表5 科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)就業(yè)效應的分解

表5（續(xù)）

對表5 空間效應分解結果的分析如下：

（1）科技創(chuàng)新（lnI）的直接效應在兩種矩陣下均顯著為正，但間接效應僅在經(jīng)濟距離矩陣下為正且通過了顯著性檢驗，說明科技創(chuàng)新對本地就業(yè)具有顯著的積極影響，但僅對經(jīng)濟水平接近的鄰地有正向溢出效應。對直接效應來說，根據(jù)前文的分析，科技創(chuàng)新水平的提高可以同時產(chǎn)生正向和負向就業(yè)效應，科技創(chuàng)新的就業(yè)效應取決于這兩種效應的疊加結果，從回歸結果看，科技創(chuàng)新對本地就業(yè)的正向效應大于負向效應。對間接效應來說，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟距離鄰近地區(qū)的就業(yè)具有正向空間溢出效應，這可能是因為在獨立情境下，擁有相似的經(jīng)濟發(fā)展水平的鄰地擁有更接近的人力資本水平，更易吸收外部溢出的知識，并將其轉化為帶動就業(yè)的能力，所以，導致科技創(chuàng)新空間溢出效應的影響因素是以經(jīng)濟因素為主導的，地理距離的影響要弱一些。

（2）在兩個矩陣下，科技創(chuàng)業(yè)（lnE）對就業(yè)的直接效應與間接效應均未通過顯著性檢驗，說明科技創(chuàng)業(yè)對本地和鄰地就業(yè)沒有明顯的促進作用?？赡艿脑蛟谟?，目前中國的科技創(chuàng)業(yè)還存在需求與資源要素不匹配，創(chuàng)新成果與科技創(chuàng)業(yè)脫節(jié)等問題，導致科技創(chuàng)業(yè)在培育和延伸新產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)鏈、實現(xiàn)創(chuàng)新成果高附加價值環(huán)節(jié)躍升方面乏力［39］，而且由于規(guī)模與質量偏低，科技創(chuàng)業(yè)也無法有效通過增加市場競爭程度優(yōu)化市場結構，產(chǎn)生就業(yè)創(chuàng)造效應，因而科技創(chuàng)業(yè)未能推動本地就業(yè)規(guī)模的擴大，也無法通過空間溢出促進鄰地就業(yè)增長。

（3）在協(xié)同情景中，科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)協(xié)同在兩種矩陣下對就業(yè)的直接效應和間接效應均為正，且通過了顯著性檢驗，這一結論表明科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)之間存在著緊密的互動關系，當二者協(xié)同互動發(fā)展時，對本地就業(yè)和鄰地就業(yè)都能產(chǎn)生促進作用。

與獨立情景中科技創(chuàng)新的就業(yè)效應相比，在科技創(chuàng)業(yè)的協(xié)同作用下，科技創(chuàng)新對地理距離鄰近地區(qū)的空間溢出效應由不顯著轉變?yōu)轱@著的促進作用，這說明，隨著科技創(chuàng)業(yè)水平的提高，科技創(chuàng)新對地理鄰近地區(qū)就業(yè)的影響效果隨之增強。在缺乏科技創(chuàng)業(yè)協(xié)同的情況下，科技創(chuàng)新的空間溢出效應更依賴于知識、人力資本等要素的流動，而這些因素與地區(qū)經(jīng)濟水平密切相關，故而在經(jīng)濟水平接近的地區(qū)之間，科技創(chuàng)新更易產(chǎn)生溢出效應。但在科技創(chuàng)業(yè)的協(xié)同下，更多滿足市場需求的科技創(chuàng)新成果被高效地被轉化為可交易的產(chǎn)品與技術，借助商品市場的要素流動，科技創(chuàng)新對地理距離鄰近地區(qū)就業(yè)的正向輻射作用被加強。

與獨立情景中科技創(chuàng)業(yè)的就業(yè)效應相比，在科技創(chuàng)新的協(xié)同作用下，科技創(chuàng)業(yè)對本地和鄰地就業(yè)的影響均由不顯著轉變?yōu)轱@著的促進作用，即科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的直接效應和間接效應都得到了強化。由此可見，在與科技創(chuàng)新的協(xié)同下，科技創(chuàng)業(yè)質量得到了提升，從而增強了科技創(chuàng)業(yè)對本地就業(yè)的促進作用和對鄰地就業(yè)的正向空間溢出作用。

（4）從其他解釋變量的計量結果看，資本投入（lnK）對本地就業(yè)和鄰地就業(yè)均產(chǎn)生了顯著的負向作用，資本投入的增加提高了勞動生產(chǎn)率，意味同樣多的產(chǎn)出僅需要更少的勞動投入，故而資本投入對就業(yè)產(chǎn)生了擠出效應；工資水平（ln（W/p））對本地和鄰地就業(yè)增長均具有顯著的積極作用，說明工資水平的提高所帶來的勞動力的供給量的增加大于勞動需求量的減少，從而有利于就業(yè)水平提升。地區(qū)經(jīng)濟水平（lnRgdp）的提高對本地就業(yè)增長的作用顯著為正。經(jīng)濟水平的提高會加快生產(chǎn)規(guī)模的擴大和新興行業(yè)的發(fā)展，從而帶動就業(yè)規(guī)模的擴張，而且地區(qū)經(jīng)濟水平對就業(yè)還具有顯著的正向空間溢出效應，表明本地經(jīng)濟水平的提高能通過輻射效應帶動鄰地經(jīng)濟水平，從而促進其就業(yè)增長。

4.3.4 穩(wěn)健性檢驗

下面通過更換模型估計方法以及分組檢驗等方式考察前述結論的穩(wěn)健性。

（1）更換模型估計方法的穩(wěn)健性檢驗

為了避免不同估計方法導致的結果差異，這里將回歸模型估計方法由極大似然法（MLE）替換為廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS），結果如表6 所示。檢驗結果顯示更換模型估計方法并未對本文的研究結論造成影響。

表6 更換模型估計方法的穩(wěn)健性檢驗

（2）分組穩(wěn)健性檢驗。為了進一步考察不同經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)的科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)影響的異質性特征，本文將樣本劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)，進行分組檢驗，估計結果見表7。

表7 按區(qū)域分組穩(wěn)健性檢驗

表7（續(xù)）

由結果可知，在獨立情景中，科技創(chuàng)業(yè)對本地和鄰地就業(yè)的影響仍不顯著；在協(xié)同情景中，科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)協(xié)同對本地和鄰地就業(yè)均存在促進作用，且通過了顯著性新檢驗，即科技創(chuàng)業(yè)與科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)協(xié)同對本地和鄰地就業(yè)的影響并未受到樣本分組的影響，與前文結果一致。考察科技創(chuàng)新就業(yè)效應的分組回歸結果，科技創(chuàng)新在東部和中西部地區(qū)均對本地就業(yè)產(chǎn)生了正向影響，且通過了顯著性檢驗，說明科技創(chuàng)新對本地就業(yè)具有明顯的帶動作用，但在東部地區(qū)，科技創(chuàng)新在經(jīng)濟距離矩陣下對鄰地就業(yè)回歸系數(shù)均顯著為正；在中西部地區(qū)，科技創(chuàng)新在兩種矩陣下對鄰地就業(yè)的回歸系數(shù)均未通過顯著性檢驗，這意味著，在東部地區(qū)科技創(chuàng)新除了可以帶動本地就業(yè)增長，還能通過空間溢出效應對經(jīng)濟水平接近的鄰地就業(yè)產(chǎn)生積極作用，但在中西部地區(qū)，科技創(chuàng)新未能通過空間溢出對鄰地就業(yè)產(chǎn)生帶動作用?？赡苁且驗樵跂|部，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平更加接近，地區(qū)之間通過深化行業(yè)分工，產(chǎn)業(yè)鏈價值延伸等方式，共同擴大了區(qū)域新產(chǎn)品與新技術市場容量，科技創(chuàng)新可以通過空間溢出促進鄰地就業(yè)增長；但在中西部地區(qū)，由于區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平差異較大，且聯(lián)動機制偏弱，制約了科技創(chuàng)新對就業(yè)的空間溢出效應。

5 門檻模型檢驗

空間計量模型結果表明科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的協(xié)同有助于強化兩者的就業(yè)促進作用，為了進一步探究二者對就業(yè)的作用機制，接下來采用面板門檻模型，分別以科技創(chuàng)新和科技創(chuàng)業(yè)為門檻變量，對比分析科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)在不同門檻約束下影響就業(yè)的差異。

從表8 可以看出，以科技創(chuàng)新為門檻變量的模型，單一與雙重門檻下的F 統(tǒng)計并不顯著，三重門檻檢驗的P值為0.033，表明在5%的置信水平下，科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)存在三重門檻效應，門檻值分別為0.600，0.980和1.530。以科技創(chuàng)業(yè)為門檻變量的模型，單一門檻檢驗的P值為0.090，而雙重和三重門檻檢驗的P 值均為未能通過檢驗，說明在10%的置信水平下，科技創(chuàng)新對就業(yè)的影響存在單一門檻效應，門檻值為0.180。

表8 門檻效應的檢驗結果

在面板門檻檢驗的基礎上，模型（9）和（10）的回歸結果見表9。

表9 門檻回歸結果

科技創(chuàng)新為門檻的回歸結果表明，當科技創(chuàng)新水平小于0.600 時，科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)增長的系數(shù)為0.112 9，未通過顯著性檢驗；當科技創(chuàng)新水平分別跨過0.600，0.980 和1.530 后，科技創(chuàng)業(yè)系數(shù)分別提升為0.191 9，0.356 2 和0.637 1，且均在1%水平上顯著，說明隨著科技創(chuàng)新水平的提高，科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的促進作用被逐漸強化?？萍紕?chuàng)業(yè)為門檻的回歸結果表明，當科技創(chuàng)業(yè)水平低于0.180 時，科技創(chuàng)新對就業(yè)系數(shù)為-0.234 2，但未通過顯著性檢驗；當科技創(chuàng)業(yè)水平跨過門檻值0.180 后，科技創(chuàng)新對就業(yè)的系數(shù)為0.305 0，且在10%水平上顯著，表明隨著科技創(chuàng)業(yè)水平的不斷提高，科技創(chuàng)新對就業(yè)的負向影響被抑制，正向影響被強化。

門檻模型的估計結果表明，科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的影響存在復雜非線性特征，一方面，科技創(chuàng)新是科技創(chuàng)業(yè)的源頭，提高科技創(chuàng)新水平有利于科技創(chuàng)業(yè)擴大規(guī)模和提高質量，從而抑制科技創(chuàng)業(yè)的就業(yè)破壞效應；另一方面，科技創(chuàng)業(yè)是創(chuàng)新成果轉化的有效手段，提高科技創(chuàng)業(yè)水平能夠強化科技創(chuàng)新對就業(yè)的促進作用。門檻檢驗結果也進一步證明，科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)是互為條件的，只有二者相互匹配、協(xié)同發(fā)展，才能更好地帶動就業(yè)增長。

基于2007—2018 年科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)水平的均值，根據(jù)門檻模型的估計結果，本文將30 個省域地區(qū)分為5 種類型（見表10）。

表10 根據(jù)科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)門檻值的分類結果

Ⅰ類地區(qū)科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)水平均較高，呈現(xiàn)良好的匹配協(xié)同狀態(tài)，實現(xiàn)了對就業(yè)增長的驅動。Ⅱ類地區(qū)和Ⅲ類地區(qū)科技創(chuàng)業(yè)跨過了門檻，但科技創(chuàng)新僅跨過了次優(yōu)門檻，因而加快科技創(chuàng)新的發(fā)展應該成為這兩類地區(qū)的重點。Ⅳ類地區(qū)科技創(chuàng)業(yè)已跨過門檻，科技創(chuàng)新水平尚未達到門檻值，加快提高科技創(chuàng)新水平，匹配科技創(chuàng)業(yè)的發(fā)展是該類地區(qū)的關鍵。Ⅴ類地區(qū)科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)水平均較低，相互制約了對就業(yè)的帶動作用。

6 研究結論及政策啟示

本文采用空間杜賓模型和面板門檻模型，基于2007—2018 年中國30 個省域的相關數(shù)據(jù)，對科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的“本地—鄰地”就業(yè)效應進行了獨立和協(xié)同情境的比較考察，得出如下主要結論：（1）在獨立情景中，科技創(chuàng)新對本地就業(yè)的作用是正向的，但僅對經(jīng)濟距離鄰近地區(qū)就業(yè)產(chǎn)生了顯著的正向空間溢出效應，這表明科技創(chuàng)新對本地就業(yè)增長有促進作用，但僅能帶動經(jīng)濟水平接近地區(qū)的就業(yè)?？萍紕?chuàng)業(yè)對就業(yè)的直接效應與間接效應均未通過顯著性檢驗，說明目前科技創(chuàng)業(yè)對本地和鄰地就業(yè)增長都未產(chǎn)生帶動作用，這可能與科技創(chuàng)業(yè)的整體質量偏低有關。（2）在協(xié)同情景中，科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)協(xié)同在兩種空間權重矩陣下的直接效應與間接效應均為正，即兩者的協(xié)同不僅對本地就業(yè)有積極作用，而且對地理距離鄰近和經(jīng)濟水平接近地區(qū)的就業(yè)也同樣具有帶動作用。這說明，兩者的協(xié)同擴大了科技創(chuàng)新的空間溢出作用渠道，也增強了科技創(chuàng)業(yè)對本地和鄰地就業(yè)的積極影響。（3）科技創(chuàng)業(yè)和科技創(chuàng)新對就業(yè)的影響存在門檻效應：科技創(chuàng)新水平的提高，強化了科技創(chuàng)業(yè)的積極就業(yè)效應，表明加大科技創(chuàng)新力度有利于科技創(chuàng)業(yè)提高質量，更好地帶動就業(yè)增長；科技創(chuàng)業(yè)水平的提高促進科技創(chuàng)新就業(yè)效應由負向轉為正向，說明科技創(chuàng)新對就業(yè)的積極作用在很大程度上依賴于科技創(chuàng)業(yè)對科技成果的開發(fā)與轉化。

基于以上結論，本文提出以下政策啟示：

（1）實現(xiàn)科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的帶動作用，必須強化科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的深度融合?？萍紕?chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)存在密不可分的內(nèi)在聯(lián)系：科技創(chuàng)業(yè)通過整合資源和承擔風險將創(chuàng)新成果轉化為現(xiàn)實生產(chǎn)力，而科技創(chuàng)新確保了科技創(chuàng)業(yè)成功率，并且成為其持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)造就業(yè)的動力。對此，政府可以形成科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的有效對接的配套政策體系，以開放型技術轉移體系促進科技創(chuàng)新成果轉移利用，加強大學、科研機構等科技創(chuàng)新主體與科技型中小企業(yè)的物質、信息、價值流動和分享，在科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)之間建立起協(xié)同互動平臺。

（2）利用科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的空間溢出可以擴大兩者就業(yè)效應的影響范圍和程度，區(qū)域政策一體化對促進空間溢出效應意義重大。政府可以通過促進區(qū)域間要素與資源的流動，建立跨區(qū)域的公共機構和補充性的中介機構，共同協(xié)商選擇政策工具，實現(xiàn)有組織地開展集體行動，優(yōu)化和加強地區(qū)間科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)的空間布局與空間互動，擴大科技創(chuàng)新與科技創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)的區(qū)域范圍與影響程度。

（3）提高科技創(chuàng)業(yè)的規(guī)模與質量是激發(fā)其就業(yè)創(chuàng)造能力的有效途徑和發(fā)揮協(xié)同作用帶動就業(yè)的基礎。規(guī)模與質量偏低不僅會制約科技創(chuàng)業(yè)對就業(yè)的促進作用，而且會影響與科技創(chuàng)新協(xié)同帶動就業(yè)的效果。對此，政府應鼓勵和引導具備創(chuàng)新能力，能夠采用新技術，提供新產(chǎn)品、新服務以及技術解決辦法的企業(yè)進入市場，并從創(chuàng)業(yè)環(huán)境、制度設計等方面對創(chuàng)新能力較強的科技企業(yè)提供支持，提高創(chuàng)業(yè)企業(yè)存活率和核心能力；完善融資渠道，為企業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展提供條件，以確?？萍紕?chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展的穩(wěn)定性和持續(xù)性。

注：

1) 數(shù)據(jù)來源于財政部《全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》；

2) 數(shù)據(jù)來源于《全球創(chuàng)業(yè)觀察（GEM）2017/2018 中國報告》。