吸收能力對(duì)省級(jí)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)研究：基于空間計(jì)量模型

王麗君，陳 韜，王益誼

（1.中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化研究院，北京 100191；2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)系，北京 100732）

創(chuàng)新在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中日益發(fā)揮重要作用，通過(guò)堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)有利于我國(guó)全面塑造發(fā)展新優(yōu)勢(shì)。本文嘗試結(jié)合空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的空間溢出理論來(lái)解釋地區(qū)的吸收能力如何影響省級(jí)層面的創(chuàng)新產(chǎn)出，以期為提高創(chuàng)新投入要素的空間溢出效應(yīng)，進(jìn)而為省域間創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策建議。

1 現(xiàn)有研究成果

一般來(lái)說(shuō)，區(qū)域的發(fā)展受限于本區(qū)域的自然稟賦以及資本、勞動(dòng)等投入要素，還會(huì)受到其他區(qū)域的影響。新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)、內(nèi)生增長(zhǎng)理論用知識(shí)溢出概念來(lái)解釋區(qū)域?qū)用娴膭?chuàng)新以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［1］。

1.1 關(guān)于吸收能力影響創(chuàng)新產(chǎn)出的研究成果

早在1956 年，Rostow［2］就指出一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的起飛要求社會(huì)及其生產(chǎn)性企業(yè)在政治、社會(huì)和制度上進(jìn)行變革，從而形成對(duì)創(chuàng)新的常規(guī)吸收能力。后來(lái)，Cohen 等［3］、Zahra 等［4］逐漸形成并豐富了吸收能力的定義和內(nèi)涵，認(rèn)為企業(yè)或組織吸收和應(yīng)用新知識(shí)的能力在研究和開(kāi)發(fā)過(guò)程中是一種特殊的社會(huì)互動(dòng)機(jī)制，有利于區(qū)域?qū)用娴闹R(shí)傳遞。Zahra 等［4］將吸收能力區(qū)分為潛在吸收能力（吸收外部知識(shí)）和顯性吸收能力（轉(zhuǎn)化已有知識(shí)）。Lewin 等［5］將吸收能力分為內(nèi)部知識(shí)的創(chuàng)造、轉(zhuǎn)化，研發(fā)過(guò)程和外部知識(shí)的獲取、轉(zhuǎn)化和研發(fā)過(guò)程。

也有大量學(xué)者開(kāi)展了實(shí)證研究，在對(duì)吸收能力進(jìn)行直接測(cè)度或間接測(cè)度的基礎(chǔ)上，認(rèn)為企業(yè)的吸收能力最終影響區(qū)域?qū)用娴膭?chuàng)新產(chǎn)出。Antonio 等［6］認(rèn)為通過(guò)提高企業(yè)的吸收能力，可以提高對(duì)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的充分利用，幫助提高企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。Kallio 等［7］認(rèn)為個(gè)體所掌握的社會(huì)資源通過(guò)決定吸收能力，作用于區(qū)域的創(chuàng)新能力。朱俊杰等［8］構(gòu)建了包括經(jīng)費(fèi)投入、人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施等6 個(gè)維度組成的吸收能力綜合指數(shù)，分析與省級(jí)層面創(chuàng)新績(jī)效的實(shí)證關(guān)系。

1.2 關(guān)于知識(shí)溢出的理論研究進(jìn)展

新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論關(guān)注用知識(shí)溢出理論研究創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的關(guān)系，其中Griliches［9］、Jaffe［10］以微觀企業(yè)為研究對(duì)象，分析微觀層面資本和人員投入對(duì)技術(shù)進(jìn)步的溢出效應(yīng)，形成了Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)；Romer［11］、Jones［12］的研究則認(rèn)為知識(shí)存量對(duì)技術(shù)進(jìn)步具有規(guī)模效應(yīng)，形成了Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)。

近年來(lái)對(duì)知識(shí)溢出的研究轉(zhuǎn)向空間層面，Audretsch 等［13］，Bernard［14］從創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新知識(shí)的空間分布等不同角度探討了創(chuàng)新過(guò)程的空間相關(guān)性，分析了溢出效應(yīng)在推動(dòng)創(chuàng)新過(guò)程中的作用機(jī)理和影響因素。LeSage 等［15］將空間溢出效應(yīng)作為空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心內(nèi)容之一，將解釋變量對(duì)被解釋變量的影響分為總效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)（即空間溢出效應(yīng)）。Elhorst［16］深化了其中對(duì)于空間溢出效應(yīng)顯著性的討論。

我國(guó)也有學(xué)者根據(jù)經(jīng)濟(jì)要素在區(qū)域間的流動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)分析要素的空間相關(guān)性。其中，才國(guó)偉等［17］建立理論模型研究經(jīng)濟(jì)要素從需求端到供給端的空間流動(dòng)，并基于人口數(shù)據(jù)驗(yàn)證了資源流動(dòng)過(guò)程的空間相關(guān)。白俊紅等［18］分析了政府R&D 資助的空間自相關(guān)性。白俊紅等［19］認(rèn)為創(chuàng)新要素在各省份之間的動(dòng)態(tài)流動(dòng)推動(dòng)了各區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)形成空間關(guān)聯(lián)，對(duì)研發(fā)要素在省級(jí)行政區(qū)域之間的流動(dòng)與空間知識(shí)溢出的內(nèi)在關(guān)系進(jìn)行理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)。

知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)是研究溢出效應(yīng)的主要實(shí)證方法之一，采用一些代表性指標(biāo)來(lái)衡量知識(shí)溢出。由于各要素測(cè)度方法的不同，以及空間距離的不同考慮，形成了不同的研究方法，結(jié)論也有所差異。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者使用知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)測(cè)度知識(shí)溢出的空間距離，發(fā)現(xiàn)隨著地理距離的增長(zhǎng)，知識(shí)溢出的影響呈現(xiàn)衰減趨勢(shì)。例如，孫建等［20］使用1998—2008年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，研究提出區(qū)域創(chuàng)新具有空間集聚特征，在不同的圓環(huán)區(qū)域，存在區(qū)域知識(shí)的雙向溢出效應(yīng)。原毅軍等［21］基于各省區(qū)市面板數(shù)據(jù)，借助空間計(jì)量模型分析發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的協(xié)同聚集和區(qū)域創(chuàng)新效率呈現(xiàn)空間集聚特征，具有正向溢出效應(yīng)并隨距離增大而衰減。吳玉鳴［22］基于2000—2003 年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，使用空間滯后模型、空間誤差模型和地理加權(quán)回歸模型，發(fā)現(xiàn)地理距離對(duì)省級(jí)研發(fā)水平仍然具有顯著影響。

空間權(quán)重矩陣是空間計(jì)量的基礎(chǔ)?？紤]到地理學(xué)對(duì)于距離的不同界定，不同學(xué)者在空間面板模型中引入不同的空間權(quán)重矩陣，研究投入要素對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，如徐德英等［23］使用1995—2012 年的省域面板數(shù)據(jù)，考慮地理距離、信息化距離、交通便利度構(gòu)建不同的空間權(quán)重矩陣，測(cè)算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的空間溢出；原毅軍等［21］將R&D 資本和R&D 人員作為能夠體現(xiàn)知識(shí)溢出的指標(biāo)，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣；蘇屹等［24］利用1998—2014 年的面板數(shù)據(jù)，考慮地理特征、人力資本、交通水平等因素構(gòu)建5 個(gè)空間權(quán)重矩陣，測(cè)算對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的空間效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征相比地理特征，對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生更大影響。也有學(xué)者通過(guò)引力模型構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，例如，李婧等［25］構(gòu)建省級(jí)區(qū)域的創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用引力模型直接測(cè)度知識(shí)溢出量，基于空間視角研究發(fā)現(xiàn)知識(shí)溢出顯著影響區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效，其中地理距離的作用最強(qiáng)；紀(jì)玉俊等［26］、李紅等［27］基于引力模型，納入各省區(qū)市的信息化指數(shù)，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣。

可以看出，現(xiàn)代學(xué)者已經(jīng)意識(shí)到傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論在分析以知識(shí)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)的局限性，從而使得空間計(jì)量理論開(kāi)始被廣泛用于區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)相關(guān)的研究。雖然也有將知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)和空間計(jì)量模型結(jié)合測(cè)算各項(xiàng)投入要素對(duì)省級(jí)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)，然而鮮見(jiàn)將區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)化水平作為吸收能力的代表性指標(biāo)，分析吸收能力對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)。實(shí)際上，相比專利、論文等，在現(xiàn)代社會(huì)中標(biāo)準(zhǔn)更具有普遍性，標(biāo)準(zhǔn)化水平更能代表地區(qū)或者行業(yè)的吸收能力。本文擬從標(biāo)準(zhǔn)化入手，結(jié)合知識(shí)溢出模型和空間計(jì)量理論，研究各省區(qū)市的吸收能力、創(chuàng)新投入對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用。

2 研究路徑

在主流經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中，假定地理空間具有均質(zhì)性，普遍使用普通最小二乘法（OLS）建立對(duì)空間變量的線性回歸模型，導(dǎo)致結(jié)果存在缺乏說(shuō)服力問(wèn)題，這就要求對(duì)空間異質(zhì)性進(jìn)行有效處理［28］。

考慮到與創(chuàng)新產(chǎn)出相關(guān)的主要投入要素包括R&D 資本和R&D 人員。R&D 資本會(huì)基于風(fēng)險(xiǎn)和收益的權(quán)衡，流入更低風(fēng)險(xiǎn)更高收益的地區(qū)。R&D 人員會(huì)基于自身的投入產(chǎn)出比的考慮，在不同地區(qū)之間進(jìn)行流動(dòng)。這種R&D 資本和人員的流動(dòng)，推動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)在地理空間產(chǎn)生關(guān)聯(lián)效應(yīng)，即空間關(guān)聯(lián)。同時(shí)，由于這種要素流動(dòng)具有黏性，不可能實(shí)現(xiàn)零成本自由流通，這使得技術(shù)創(chuàng)新呈現(xiàn)地區(qū)集聚性，體現(xiàn)為各省區(qū)市之間知識(shí)存量的差異。

技術(shù)是創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力，是新產(chǎn)品、過(guò)程和服務(wù)的基礎(chǔ)。經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中一般認(rèn)為專利是技術(shù)的載體，但是，專利往往為企業(yè)或個(gè)人所擁有。相比較之下，標(biāo)準(zhǔn)以科學(xué)、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)的綜合成果為基礎(chǔ)，同時(shí)具有非競(jìng)爭(zhēng)性、非排他性等公共物品屬性，相對(duì)于專利更容易獲取，因此具有普遍性，更有利于創(chuàng)新成果的擴(kuò)散。另一方面，標(biāo)準(zhǔn)化是科學(xué)管理和現(xiàn)代生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)。標(biāo)準(zhǔn)的制定和實(shí)施，有利于新技術(shù)和科研成果進(jìn)入大規(guī)模推廣應(yīng)用階段，提升相關(guān)主體的創(chuàng)新水平，從而在一定程度上能反映出特定區(qū)域等整體吸收能力的大小。

國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的制定源于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生的基礎(chǔ)通用的標(biāo)準(zhǔn)化需求，由廣大利益相關(guān)方參與，基于協(xié)商一致程序依法制定。一般地，在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)前言中有起草單位排名和主要起草人排名，基于在單項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中起草單位的排序，可以量化得出各省區(qū)市對(duì)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的貢獻(xiàn)程度，即國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)研制貢獻(xiàn)指數(shù)［29］?？紤]到這些參與制定國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的單位通常在R&D 資本、R&D 人員上相比其他單位具有先期優(yōu)勢(shì)，這些單位通過(guò)參與標(biāo)準(zhǔn)制修訂過(guò)程，對(duì)科學(xué)、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)的相關(guān)成果進(jìn)行了充分交流，因此在標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布之后對(duì)于推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)承載的技術(shù)在企業(yè)內(nèi)外的擴(kuò)散，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化方面同時(shí)又具有路徑優(yōu)勢(shì)。以國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)研制貢獻(xiàn)指數(shù)和年度國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布數(shù)量的乘積，可以反映各地年度的標(biāo)準(zhǔn)化水平，作為地區(qū)吸收能力的代表性指標(biāo)。

OECD 認(rèn)可了與創(chuàng)新相關(guān)的文獻(xiàn)中對(duì)創(chuàng)新過(guò)程的不同階段的劃分，即資源、活動(dòng)、目標(biāo)和產(chǎn)出之間存在邏輯關(guān)系［30］?；诖?，建立知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的邏輯模型（見(jiàn)圖1）。

圖1 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的邏輯模型

將R&D 資本、R&D 人員視為創(chuàng)新投入，知識(shí)存量視為創(chuàng)新發(fā)展階段中的一個(gè)階段目標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)化水平作為地區(qū)吸收能力的測(cè)度指標(biāo)，新產(chǎn)品銷售收入作為創(chuàng)新產(chǎn)出，分別基于Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)和Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)建立擴(kuò)展模型，測(cè)度空間溢出效應(yīng)。

3 模型設(shè)定和變量選擇

3.1 模型設(shè)定

3.1.1 空間相關(guān)性測(cè)度

（1）全局莫蘭指數(shù)。一般用莫蘭指數(shù)I（Moran'sI）、吉爾里指數(shù)C（Geary'sC）和Getis-Ord 指數(shù)G等指標(biāo)對(duì)空間效應(yīng)進(jìn)行初步檢驗(yàn)。本文采用莫蘭指數(shù)I。

經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的莫蘭指數(shù)的取值一般介于-1 到1之間。大于0，表示正自相關(guān)；小于0，表示負(fù)自相關(guān)；接近0，表示不存在自相關(guān)。

（2）局部莫蘭指數(shù)和莫蘭散點(diǎn)圖。使用局部莫蘭指數(shù)Ii可以表示特定區(qū)域i附近的空間集聚情況。

在局部莫蘭指數(shù)的基礎(chǔ)上可以繪制莫蘭散點(diǎn)圖。莫蘭散點(diǎn)圖分為4 個(gè)象限，第一象限代表自身區(qū)域和相鄰區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)形式“高高”聚集，第二象限代表“低高”聚集，第三象限代表“低低”聚集，第四象限代表“高低聚集”。

3.1.2 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)

用知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)測(cè)度知識(shí)溢出效應(yīng)，主要存在兩種主流的測(cè)度方法：Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)和Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)。前者認(rèn)為知識(shí)生產(chǎn)主要受到R&D 資本和R&D 人員的影響，后者認(rèn)為知識(shí)生產(chǎn)主要受到R&D 人員和知識(shí)存量的影響。

Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的函數(shù)形式如下：

分別根據(jù)Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)和Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，考慮地區(qū)吸收能力指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行指數(shù)變換，建立擴(kuò)展模型a 和擴(kuò)展模型b：

擴(kuò)展模型a：

擴(kuò)展模型b：

式（6）和（7）中，Y表示地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出，用新產(chǎn)品銷售收入指標(biāo)表征；K表示R&D 投入，用R&D 資本存量指標(biāo)表征；L表示R&D 人員投入，用R&D 人員全時(shí)當(dāng)量指標(biāo)表征；A表示知識(shí)存量，用專利存量指標(biāo)表征；S表示吸收能力，用地區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)化水平指標(biāo)表征?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，i表示不包括香港、澳門(mén)、西藏在內(nèi)的各省區(qū)市；t代表數(shù)據(jù)變量的選取時(shí)限，本文的研究時(shí)限為2002—2018 年。分別表示兩類模型的待估參數(shù)。

擴(kuò)展模型a 表示創(chuàng)新產(chǎn)出受到R&D 資本、R&D人員、區(qū)域吸收能力的影響，擴(kuò)展模型b 表示創(chuàng)新產(chǎn)出受到R&D 人員、知識(shí)存量和區(qū)域吸收能力的影響。現(xiàn)實(shí)意義在于，是否考慮在R&D 資本使用過(guò)程中的無(wú)效率或低效率問(wèn)題。

3.1.3 空間面板模型

常用的空間面板模型的基本模型包括空間滯后模型（SAR，又稱空間自回歸模型）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）等。

假設(shè)相鄰區(qū)域的因變量相互影響，可以構(gòu)建空間滯后模型。比如，以擴(kuò)展模型a 建立空間滯后模型：

假設(shè)遺漏變量或者不可觀測(cè)的隨機(jī)沖擊中存在空間相關(guān)性，可以構(gòu)建空間誤差模型，如下：

綜合上述兩種空間傳導(dǎo)機(jī)制，可以建立空間杜賓模型如下：

LeSage 等［15］提出，在特殊情況下，空間杜賓模型可以嵌套空間滯后模型或空間誤差模型，即增加相應(yīng)的約束條件可以轉(zhuǎn)化為空間滯后模型或空間誤差模型。可以使用似然比（LR）檢驗(yàn)對(duì)上述模型進(jìn)行選擇。

3.2 變量選擇

3.2.1 產(chǎn)出指標(biāo)

現(xiàn)有文獻(xiàn)中主要使用發(fā)明專利申請(qǐng)受理數(shù)或新產(chǎn)品銷售收入作為創(chuàng)新產(chǎn)出的代表性指標(biāo)。本文選用新產(chǎn)品銷售收入作為創(chuàng)新產(chǎn)出的代表性指標(biāo)，并通過(guò)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)將其折算為不變價(jià)。

3.2.2 投入指標(biāo)

投入指標(biāo)包括R&D 資本、R&D 人員、知識(shí)存量和地區(qū)吸收能力。

（1）R&D 資本。使用的R&D 支出價(jià)格指數(shù)將年度的R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出數(shù)值折算為不變價(jià)，使用永續(xù)盤(pán)存法測(cè)算R&D 資本存量［31］。

式（11）中：r表示R&D 支出價(jià)格指數(shù)，表示消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，表示固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。

（2）R&D 人員全時(shí)當(dāng)量。使用R&D 人員全時(shí)當(dāng)量作為R&D 人員的代表性指標(biāo)。

（3）發(fā)明專利存量。使用發(fā)明專利存量作為知識(shí)存量的代表性指標(biāo)。基于發(fā)明專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)按照永續(xù)盤(pán)存法測(cè)算發(fā)明專利存量，折舊率取10%。

（4）吸收能力。使用地區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)化水平作為吸收能力的代表性指標(biāo)。通過(guò)各省區(qū)市的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)研制貢獻(xiàn)指數(shù)，可以將年度發(fā)布的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為各地相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量，進(jìn)一步使用永續(xù)盤(pán)存法測(cè)算各省區(qū)市的標(biāo)準(zhǔn)存量，折舊率取20%，見(jiàn)式（12）。

以2002 年為期初，計(jì)算各省區(qū)市在2018 年的吸收能力見(jiàn)圖2。

圖2 2018 年各省區(qū)市的吸收能力

從圖2 可以看出，北京、廣東、江蘇、上海、浙江等地的吸收能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，東中部省份的吸收能力高于西部和東北部。

3.2.3 空間權(quán)重矩陣

為了研究創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)，需要建立空間權(quán)重矩陣進(jìn)行空間分析?？臻g權(quán)重矩陣的構(gòu)建原則是基于地理學(xué)第一定律，即距離越近，聯(lián)系越緊密。構(gòu)建方法包括基于地理距離矩陣構(gòu)建，或者基于引力模型構(gòu)建。

假定區(qū)域i和區(qū)域j之間的距離為，設(shè)立階空間權(quán)重矩陣如下：

地理距離矩陣是空間權(quán)重矩陣的一個(gè)基礎(chǔ)矩陣。在地理距離矩陣基礎(chǔ)上，可以結(jié)合經(jīng)濟(jì)、研發(fā)等要素分別建立經(jīng)濟(jì)距離矩陣、研發(fā)距離矩陣等。本文先建立地理矩陣，在此基礎(chǔ)上建立研發(fā)能力距離矩陣、技術(shù)能力距離矩陣和吸收能力距離矩陣，一共4 個(gè)空間權(quán)重矩陣。

（1）地理距離矩陣。

（2）研發(fā)能力距離矩陣。借鑒李婧等［25］、蘇屹等［24］使用物質(zhì)資本存量衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離矩陣的思路，本文基于地理距離矩陣，使用R&D 資本存量衡量地區(qū)研發(fā)距離，構(gòu)建研發(fā)能力距離矩陣如下：

（3）技術(shù)能力距離矩陣?；诘乩砭嚯x矩陣，借鑒李婧等［25］的做法，使用發(fā)明專利存量衡量地區(qū)技術(shù)距離，構(gòu)建技術(shù)能力距離矩陣如下：

（4）吸收能力距離矩陣?；诘乩砭嚯x矩陣，使用標(biāo)準(zhǔn)存量衡量地區(qū)的吸收能力，構(gòu)建吸收能力距離矩陣如下：

各變量的代表性指標(biāo)及測(cè)算方法概述見(jiàn)表1。

表1 各變量的代表性指標(biāo)及測(cè)算方法

3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

相關(guān)指標(biāo)和數(shù)據(jù)分別來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和我國(guó)30 個(gè)省區(qū)市（不包括香港、澳門(mén)、臺(tái)灣和西藏）的歷年《統(tǒng)計(jì)年鑒》。為了方便進(jìn)行經(jīng)濟(jì)和政策方面的研究，使用上述省區(qū)市的省會(huì)（首府）城市的地理經(jīng)緯度定義地理距離矩陣，并在地理距離矩陣基礎(chǔ)上結(jié)合R&D資本、發(fā)明專利存量、標(biāo)準(zhǔn)存量建立研發(fā)能力距離矩陣、技術(shù)能力距離矩陣、吸收能力距離矩陣，使用Stata14 進(jìn)行空間面板模型回歸。

4 實(shí)證分析

4.1 面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文使用的面板數(shù)據(jù)是平衡面板數(shù)據(jù)，使用Stata14進(jìn)行相同根單位根檢驗(yàn)和不同根單位根檢驗(yàn)。通過(guò)LLC 檢驗(yàn)（適用于相同根），在1%的顯著性水平下拒絕“存在面板單位根”的假設(shè)，顯示變量都是平穩(wěn)序列。通過(guò)Fisher-ADF 檢驗(yàn)（適用于不同根），在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，顯示變量都是平穩(wěn)序列。

4.2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

為判斷創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性，可以用莫蘭指數(shù)來(lái)分析創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布特征。對(duì)2002—2018年各省區(qū)市新產(chǎn)品銷售收入（Y）基于地理距離矩陣度量空間自相關(guān)指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的全局莫蘭指數(shù)I如表2 所示。

表2 創(chuàng)新產(chǎn)出的全局莫蘭指數(shù)I

從表2 可以看出，各省區(qū)市新產(chǎn)品銷售收入經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的全局莫蘭指數(shù)都大于0，表明各年度觀測(cè)值在地理空間上存在正自相關(guān)性，同時(shí)這種正自相關(guān)程度隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)弱化趨勢(shì)。

使用局部莫蘭指數(shù)I進(jìn)行局部相關(guān)性檢驗(yàn)，基于2018 年創(chuàng)新產(chǎn)出繪制莫蘭散點(diǎn)圖，見(jiàn)圖3。

圖3 2018 年創(chuàng)新產(chǎn)出的莫蘭散點(diǎn)圖

從圖3 可以看出，2018 年的創(chuàng)新產(chǎn)出存在空間正自相關(guān)性，以“高高”聚集和“低低”聚集為主。因此本文使用空間面板模型，通過(guò)地理距離、研發(fā)能力距離、技術(shù)能力距離和吸收能力距離4 個(gè)權(quán)重矩陣，對(duì)比研究區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出與其投入指標(biāo)之間的作用機(jī)理，具有一定的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

4.3 空間面板模型的選擇

使用Stata14 對(duì)模型進(jìn)行拉格朗日乘子（LM）檢驗(yàn)診斷是否存在空間效應(yīng)，結(jié)果見(jiàn)表3。其中，LM LAG、R-LM LAG 為針對(duì)空間滯后的檢驗(yàn)，LM ERR、R-LM ERR 為針對(duì)空間誤差的檢驗(yàn)，基本上拒絕“無(wú)空間自相關(guān)”的原假設(shè)，再次表明可以進(jìn)行空間計(jì)量分析。

表3 空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，就固定效應(yīng)模型（FE）和隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）進(jìn)行選擇，結(jié)果見(jiàn)表4。如果豪斯曼檢驗(yàn)下P值顯著，則表明應(yīng)采用固定效應(yīng)模型，否則用隨機(jī)效應(yīng)模型。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果顯示，模型a 中地理距離矩陣在1%顯著性水平通過(guò)檢驗(yàn)，研發(fā)能力距離矩陣和吸收能力距離矩陣P值不顯著，則地理距離矩陣采用固定效應(yīng)模型，研發(fā)能力距離矩陣和吸收能力距離矩陣采用隨機(jī)效應(yīng)模型。模型b 中地理距離矩陣、技術(shù)能力距離矩陣、吸收能力距離矩陣在5%顯著性水平通過(guò)檢驗(yàn)，則均采用固定效應(yīng)模型。

表4 豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果

為了確認(rèn)是否采用空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）或空間杜賓模型（SDM），對(duì)模型進(jìn)行似然比（LR）檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表5?？梢钥闯觯贚R 檢驗(yàn)下P值顯著，拒絕“計(jì)量模型退化為空間滯后模型/空間誤差模型”的原假設(shè)，采用空間杜賓模型。

表5 LR 統(tǒng)計(jì)量及模型選擇

4.4 空間面板模型的回歸分析

本文分別基于Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)和Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)建立擴(kuò)展模型，應(yīng)用空間杜賓模型進(jìn)行回歸分析，并應(yīng)用固定效應(yīng)模型，對(duì)時(shí)間固定效應(yīng)、個(gè)體（空間）固定效應(yīng)和雙向（時(shí)空）固定效應(yīng)進(jìn)行比較。

4.4.1 基于Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型的實(shí)證分析

基于Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型，從地理距離矩陣、研發(fā)能力距離矩陣、吸收能力距離矩陣進(jìn)行回歸分析的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 基于Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型的SDM 模型估計(jì)結(jié)果

從表6 可以看出，在3 種空間權(quán)重矩陣下，模型的空間自回歸系數(shù)大多為正數(shù)，同時(shí)在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)。這說(shuō)明省級(jí)層面的創(chuàng)新產(chǎn)出不是獨(dú)立存在的，而是具有空間正相關(guān)性，這與前文關(guān)于全局莫蘭指數(shù)I的檢驗(yàn)結(jié)果保持一致。省級(jí)層面的創(chuàng)新產(chǎn)出不僅受到本省域創(chuàng)新投入的正向影響，也依賴于其他省域的創(chuàng)新投入。在地理距離矩陣下，比較時(shí)間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)和時(shí)空固定效應(yīng)的擬合結(jié)果，結(jié)合調(diào)整后的可決系數(shù)（R2）、極大似然值（Log-L）和空間自回歸系數(shù)（ρ），選擇空間固定效應(yīng)模型。效應(yīng)分解結(jié)果見(jiàn)表7。將解釋變量（例如lnK）對(duì)被解釋變量（lnY）的影響，分解為區(qū)域i的解釋變量對(duì)本區(qū)域被解釋變量的直接效應(yīng)，所有區(qū)域的解釋變量對(duì)區(qū)域i被解釋變量的總效應(yīng)，以及表現(xiàn)為總效應(yīng)與直接效應(yīng)之差的間接效應(yīng)，即空間溢出效應(yīng)。

表7 基于Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型的SDM 模型的效應(yīng)分解結(jié)果

從表7 可以看出，在3 種空間權(quán)重矩陣下，R&D 資本、R&D 人員的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)（即溢出效應(yīng)）均為正值，溢出效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)直接效應(yīng)，并且在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，這說(shuō)明R&D資本、R&D 人員不僅推動(dòng)了本省域的創(chuàng)新產(chǎn)出，而且對(duì)其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向溢出效應(yīng)。省域吸收能力對(duì)本省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向推動(dòng)作用，但是對(duì)其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有負(fù)的溢出效應(yīng)，并且在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，對(duì)于本省域的正外部性和對(duì)其他省域的負(fù)外部性的影響大小視情況而定。

4.4.2 基于Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型的實(shí)證分析

基于Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型，從地理距離矩陣、技術(shù)能力距離矩陣、吸收能力距離矩陣進(jìn)行回歸分析的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表8。

表8 基于Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型的SDM 模型估計(jì)結(jié)果

從表8 可以看出，在上述3 種空間權(quán)重矩陣下，模型的空間自回歸系數(shù)均不為0，并且有大量系數(shù)通過(guò)相應(yīng)顯著性檢驗(yàn)，因此可以考慮進(jìn)行空間相關(guān)分析。結(jié)合調(diào)整后的可決系數(shù)（R2）、極大似然值（Log-L）和空間自回歸系數(shù)（），在3 種空間權(quán)重矩陣下均選擇空間固定效應(yīng)模型。效應(yīng)分解結(jié)果見(jiàn)表9。

表9 基于Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型的SDM 模型的效應(yīng)分解結(jié)果

從表9 可以看出，在3 種空間權(quán)重矩陣下，知識(shí)存量的直接效應(yīng)、間接（溢出）效應(yīng)均為正值，并且大都在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，這說(shuō)明知識(shí)存量不僅推動(dòng)了本省域的創(chuàng)新產(chǎn)出，而且對(duì)其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向溢出效應(yīng)。在技術(shù)能力距離矩陣和吸收能力距離矩陣下，R&D 人員的間接（溢出）效應(yīng)為正值，并且在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，這說(shuō)明R&D 人員對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響主要體現(xiàn)在對(duì)其他省域的正向溢出效應(yīng)。在3 種空間權(quán)重矩陣下，省域吸收能力對(duì)本省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向推動(dòng)作用，但是對(duì)其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有負(fù)的溢出效應(yīng)，并且大都在1%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，并且負(fù)的外部性高于對(duì)本省域的正向推動(dòng)效應(yīng)。

根據(jù)上文對(duì)不同知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展模型的結(jié)果的分析，可以發(fā)現(xiàn)，通過(guò)提高R&D 資本、知識(shí)存量和R&D 人員的投入促進(jìn)省級(jí)層面的創(chuàng)新活動(dòng)，而標(biāo)準(zhǔn)化能力雖然能夠存進(jìn)本省域的創(chuàng)新產(chǎn)出，但是會(huì)對(duì)其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生抑制作用。造成這一現(xiàn)象的可能原因是，一方面，R&D 資本、R&D 人員都具有流動(dòng)性，所以對(duì)二者的投入一般會(huì)容易促進(jìn)本省域創(chuàng)新水平的提高，由于R&D 資本、R&D 人員的流動(dòng)導(dǎo)致的知識(shí)存量的差異也會(huì)導(dǎo)致對(duì)本省域創(chuàng)新產(chǎn)出形成積極的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)；另一方面，標(biāo)準(zhǔn)由利益相關(guān)方基于協(xié)商一致程序制定，本省域的單位對(duì)于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)制定過(guò)程的參與程度反映了吸收能力的高低，本省域的標(biāo)準(zhǔn)化水平越高越有利于推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化。但是，如果放任R&D 資本、R&D 人員的流動(dòng)，會(huì)導(dǎo)致其他省域創(chuàng)新要素向本省域聚集，本省域吸收能力超群，從而抑制其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出，反而不利于其他省域的吸收能力提高。這就需要省域間協(xié)調(diào)創(chuàng)新政策，實(shí)現(xiàn)同步發(fā)展、互補(bǔ)發(fā)展或者先進(jìn)帶動(dòng)后進(jìn)發(fā)展，才能實(shí)現(xiàn)正相關(guān)，發(fā)揮出正的溢出效應(yīng)。

5 結(jié)論和政策建議

本文將標(biāo)準(zhǔn)化水平作為省域吸收能力的代表性指標(biāo)，結(jié)合Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)和Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)建立擴(kuò)展模型，利用空間杜賓模型，根據(jù)2002—2018 年30 個(gè)省區(qū)市數(shù)據(jù)分別分析省域間吸收能力、創(chuàng)新投入要素對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。實(shí)證發(fā)現(xiàn)：第一，整體上看，我國(guó)省級(jí)層面的創(chuàng)新產(chǎn)出是具有正的空間相關(guān)性的，并以“高高”聚集和“低低”聚集為主。東部地區(qū)和中部地區(qū)主要是高值和高值聚集的熱點(diǎn)區(qū)域，西部地區(qū)和東北部地區(qū)主要是低值和低值聚集的冷點(diǎn)區(qū)域。相比社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征，地理特征對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)仍然產(chǎn)生不可忽視的影響。

第二，基于Griliches-Jaffe 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的擴(kuò)展模型，在地理距離矩陣、研發(fā)能力距離矩陣、吸收能力距離矩陣3 種空間權(quán)重矩陣下，R&D 資本、R&D 人員對(duì)本省域和其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進(jìn)作用，且溢出效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)直接效應(yīng)。省域吸收能力對(duì)本省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進(jìn)作用，但是對(duì)其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出也可能具有局部的負(fù)的溢出效應(yīng)。

第三，基于Romer-Jones 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的擴(kuò)展模型，在地理距離矩陣、技術(shù)距離矩陣、吸收距離矩陣3 種空間權(quán)重矩陣下，知識(shí)存量對(duì)本省域和其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進(jìn)作用，直接效應(yīng)高于溢出效應(yīng)；省域吸收能力對(duì)本省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進(jìn)作用，但是對(duì)其他省域的創(chuàng)新產(chǎn)出具有負(fù)的溢出效應(yīng)，在技術(shù)能力距離矩陣和吸收能力距離矩陣下，R&D 人員對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響主要體現(xiàn)在對(duì)其他省域的促進(jìn)作用。

基于以上結(jié)論，提出政策建議如下：首先，要通過(guò)加大創(chuàng)新要素的投入促進(jìn)創(chuàng)新水平的整體提高。很長(zhǎng)一段時(shí)期，由于創(chuàng)新要素投入有限，我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展長(zhǎng)期存在總量增長(zhǎng)和結(jié)構(gòu)失衡并存的現(xiàn)象，科技不平衡不充分的發(fā)展限制了我國(guó)創(chuàng)新水平的整體提高。由于R&D 資本、R&D 人員、知識(shí)存量對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，所以通過(guò)提高這些創(chuàng)新資源的投入，加快促進(jìn)我國(guó)創(chuàng)新水平的整體提升。

其次，注重省域創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展。為了推動(dòng)各省域創(chuàng)新水平的協(xié)調(diào)發(fā)展，省域間要利用各自的優(yōu)勢(shì)，注意協(xié)作互補(bǔ)，協(xié)調(diào)創(chuàng)新政策。比如，東中部省份在自身發(fā)展的同時(shí)，對(duì)口幫扶銜接，擴(kuò)大輻射影響，可以適當(dāng)引導(dǎo)相應(yīng)的關(guān)聯(lián)創(chuàng)新資源向臨近西部和東北省份流動(dòng)；西部和東北省份也要利用自身的各種資源，壯大特色產(chǎn)業(yè)和優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域等，注意消除自身創(chuàng)新能力的缺陷和省域間創(chuàng)新要素互動(dòng)的障礙，主動(dòng)與臨近東中部省份合作對(duì)接，承擔(dān)有關(guān)關(guān)聯(lián)課題研究或者產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移項(xiàng)目，進(jìn)行相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)活動(dòng)，開(kāi)發(fā)市場(chǎng)，同時(shí)提升自身吸收能力。不同省域間建立有利于創(chuàng)新要素流動(dòng)互補(bǔ)的機(jī)制，有利于推動(dòng)省域?qū)用鎰?chuàng)新能力的整體協(xié)調(diào)發(fā)展。

最后，正確認(rèn)識(shí)和處理影響省域創(chuàng)新水平的因素。地理距離對(duì)于影響創(chuàng)新產(chǎn)出發(fā)揮重要作用，研發(fā)能力、技術(shù)能力、吸收能力也是知識(shí)溢出的關(guān)鍵因素。國(guó)家層面上要充分考慮各地區(qū)在研發(fā)能力、技術(shù)能力、吸收能力方面的差異，因地因時(shí)制宜地實(shí)施差異化政策，循序漸進(jìn)地發(fā)展。西部省份和東北省份也要根據(jù)自身能力和特點(diǎn)，抓住時(shí)機(jī)，加強(qiáng)重點(diǎn)方向投入，弱化吸收能力的負(fù)的空間溢出效應(yīng)，積極參與標(biāo)準(zhǔn)制修訂活動(dòng)，通過(guò)加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)新知識(shí)的轉(zhuǎn)化吸收能力提高省域創(chuàng)新水平。