技术学习通道与上海研发产业因果关联机制分析

张建伟，杜德斌，张战仁

（华东师范大学科技创新与发展战略研究中心，上海 200062）

技术学习通道与上海研发产业因果关联机制分析

张建伟，杜德斌，张战仁

（华东师范大学科技创新与发展战略研究中心，上海 200062）

本研究以上海为例采用回归分析模型、基于因子的协整、Granger因果检验及脉冲响应函数，对技术学习通道与研发产业的关系进行了定量研究，结果发现：（1）在技术学习通道的四个组成部分中，无论是传统信息流还是新兴网络信息流对上海研发产业的贡献都小于人流和物流；（2）通过协整检验和与Granger因果检验发现，上海市研发产业与技术学习通道存在长期的均衡关系，技术学习通道在较短时期内是研发产业的Granger原因，而研发产业也在短期对技术学习通道具有一定的推动作用，二者具有一定的良性互动；（3）运用脉冲响应函数得到的结论与Granger因果及二者理论机制分析相一致，技术学习通道对自身的作用一直大于研发产业对技术学习通道的影响，并且技术学习通道对研发产业的作用在稍长的时间内一直大于研发产业对自身的作用。

技术学习通道；研发产业；上海

随着信息网络技术的飞速发展以及经济全球化的深入推进，创新对区域发展发挥着越来越重要的作用。学习、创新和知识创造不仅是产业集群可持续增长和升级的中心过程和关键环节［1-2］，更是各国、各地区、各社区、各公司在新兴全球经济中取得成功的关键［3］。亚当·斯密、马克思和熊彼特等理论先驱都曾经在其著作中论述过创新对于经济增长的重大意义，特别是在目前的知识经济时代，知识创新和信息获取更成为了经济发展的最为关键的因素［4］。而创新本质上是多样化的异质的行动者（如个人、企业、政府和非政府组织等）交互学习的过程［5］，无论是加里福尼亚学派强调“非贸易相互依存”［6］、创新环境学派强调创新网络的构建［7-8］，还是学习型产业区理论建构［9］，都将知识流动作为其论点的重要内容；无论是“全球商品链”、“全球价值链”和“全球生产网络”等企业或区域实现创新所依赖的外部联结通道，还是地方生产网络等内部连接通道，抑或是“地方传言-全球通道”模型［10］和全球地方联结，联系和交流对创新都发挥了重要作用。Grabher和Scott分别以伦敦广告业和洛杉矶好莱坞为案例论证了区域外部的联系对于知识创造的重要性［11-12］。吕拉昌，李勇认为城市间的联系多种多样，知识是创新的本质，知识传播和使用过程中，不断创新，再传播和使用，再创新，形成一种多层次网络螺旋式上升和发展，并从城市间论文合作对知识流动进行了测度［13］。徐学强认为技术流渠道是技术流的四个组成部分之一，是联系技术供方和受方的媒介，并提出了人员流动、商品贸易、观察模仿、进口机器设备以及互联网等是珠三角的技术流渠道［14］。苗长虹基于先前研究提出了“技术学习通道”的概念［1］，并用全球-地方联结解释了产业集群升级的路径，艾少伟把技术学习通道具体定义为在特定时空条件下技术学习主体为实现技术学习创新而所依附的向全球和地方两端扩展和延伸的，并呈现出多样化、网络化及内外部互动和相互依赖的经济与社会、制度、文化等联结关系/纽带，这种联结关系/纽带是基于地理接近、关系接近和制度接近的有机结合［15］，并以苏州工业园区为例对技术学习通道对创新的作用进行了实证研究。与此同时，创新的直接推动力量——研发产业蓬勃发展起来，对区域发展发挥着越来越重要的作用。然而目前对研发产业也主要集中在研发产业内涵及发展［16-20］、研发产业发展评价［21-23］、研发产业发展环境评价及比较［24］、研发产业的空间分布差异与空间集聚［25-27］、研发产业的产业关联效益［28］以及研发产业与经济发展的关系［29］。不过，从定量的角度对技术学习通道与上海研发产业之间的因果关系进行分析的研究仍然很少。

因此，目前虽有相关的一些研究注意到技术交流通道对创新的作用，但是技术学习通道是否已经构成研发产业的贡献作用？技术学习通道与上海研发产业是否形成良性的互动机制？已有的研究不能很好地回答这一问题。本研究拟基于协整和Granger因果检验等计量方法，以上海市为例，从定量的角度探究技术学习通道是否促进了研发产业的发展以及研发产业的发展是否促进了联系的增加和知识溢出。

1 技术学习通道与研发产业互动关联机制

技术学习通道包括学习主体与区域内外通过各种媒介（人流、物流及信息流）所形成的各种联系。人员流动所造成的面-面信息交流、镶嵌在物品及服务里的知识及信息通讯技术改善使交流更加方便与快捷，正是这些各种各样的联系将促进知识的流动，从而极大地促进各种思想和创意的传播，促进了研发产业的发展。

此外，研发产业不断发展，会对外界形成吸引力，促使与外界的人员交流增加，贸易扩大，信息交流增多，形成各种各样的联系。

理论上，技术学习通道与区域创新具有一定的互动机制，技术学习通道的构建会极大地促进研发产业发展，而研发产业的发展也有助于技术学习通道的增加。在研发产业的形成过程中，哪种效应更为突出，则还需要用数据进行实证分析。

2 技术学习通道与研发产业的动态计量分析

2.1 数据与方法

（1）数据来源与指标选择。

以上海市专利授权量作为因变量表征上海研发产业状况，以技术学习通道作为自变量，并把技术学习通道分解为人流、物流和信息流，分别采用旅客发送量、货物运输量表征人流和物流，用邮电业务总量和互联网用户数表征传统信息流和新兴网络信息流。由于技术学习通道是一个新兴的理论解释概念，对技术学习通道进行完全的表达相对困难，特别是区域内的面-面交流更难测度，但是物流和信息通道弥补了面-面交流的缺失，而人员流动也一定程度包含了区域内的面-面交流。因此，这四个指标也能在很大程度上反映区域内外的交流联系状况。本文的数据全部来自 《光辉的六十载——上海历史统计资料汇编：1949—2009》和《2010年上海统计年鉴》。

（2）研究方法。

针对技术学习通道与研发产业的实证分析，本研究采用了回归分析、因子分析及动态计量经济学等研究方法。首先，以上海市1996—2009年专利授权量作为因变量，分别以旅客发送量、货物运输量、邮电业务总量及互联网用户数作为自变量进行回归分析，以分析四者与上海市专利授权量的关系，接着，把四者通过因子分析法合成一个综合变量——技术学习通道，代表上海内外的联系状况。最后建立上海研发产业与技术学习通道之间的协整动态分析模型，并采用动态计量经济学的单位根检验、协整检验及Granger因果关系检验和脉冲响应函数以确定二者之间是否存在一种长期稳定的动态协调关系及因果关系。

2.2 技术学习通道与上海研发产业之间关系的实证分析

（1）回归分析。

为了减少数据波动对模型拟合效果的影响，本研究建立了双对数一元线性回归模型：lnY=a+blnX，X=X1，X2，X3，X4。其中，Y 代表上海研发产业，X、X1、X2、X3、X4分别代表技术学习通道、旅客发送量、货物运输量、邮电业务总量及互联网用户数，a为常数，b为回归系数。

本研究所选取的四个度量技术学习通道的指标与上海研发产业的回归模型均通过了1%水平下的t检验，且回归系数为正（见表1），说明人流、物流和传统信息流和网络信息流对上海研发产业具有显著的正面效应和贡献。不过，四者对上海研发产业的贡献不尽相同，互联网用户数对上海研发产业的影响最小（0.336），旅客发送量对上海研发产业最大（3.941），其次是货物运输量（3.798），最后是邮电业务总量（1.269）。这表明面-面交流及隐含在设备和货物上的信息对研发产业的作用较大，而信息交流的总量还有待提高，质量还有待加强，特别是在信息网络时代，网络获取资源迅速便捷，要建立一些网络平台进行资源共享和交流。

（2）单位根检验、协整检验与Granger因果关系检验。

回归分析仅仅从数量上表明了技术学习通道与上海研发产业之间存在正相关关系，为排除伪回归现象，对彼此之间可能存在的动态协整关系和因果关系进行判断，还需借助协整和Granger因果检验来完成［29］。在进行协整检验和Granger因果关系检验之前，通常要进行单位根检验，以判别序列的平稳性［30］。首先，运用SPSS13.0软件进行因子分析将旅客发送量、货物运输量、邮电业务总量和互联网用户数合并为一个指标——技术学习通道。然后，对研发产业及技术学习通道进行单位根检验（见表2），lnY及X的原始序列在10%的显著水平下均为非平稳序列，一阶差分后在1%显著水平下lnY为平稳序列，X在10%显著水平下为平稳序列。由于技术学习通道与上海研发产业为同阶单整，因此它们之间可能存在协整关系，即二者之间可能存在长期稳定的均衡关系。

为了考察技术学习通道与研发产业之间是否存在长期稳定的比例关系，首先，建立协整回归方程：lnY=a+bX，Y为研发产业水平，X为技术学习通道。接着对协整回归方程中的残差进行单位根检验。如果残差序列为平稳序列，则研发产业与上海城市化水平之间存在协整关系。残差序列在5%的显著水平下为平稳序列（见表3），即上海研发产业与技术学习通道之间存在协整关系，证明了二者之间存在关联机制。

协整检验只是证明了技术学习通道与上海研发产业存在长期稳定的均衡关系，但是这种关系是否构成因果关系需要用Granger因果模型做进一步的检验。仅滞后期数为1的“技术学习通道非研发产业的Granger原因”的概率小于1%，在1%显著性水平下拒绝原假设，即可认为技术学习通道是上海研发产业的Granger原因，且概率为0.811%，说明技术学习通道对上海研发产业的正面推动作用很明显，具有较强的时效性特点。同样，在滞后各期中仅1期“研发产业非技术学习通道的Granger原因”的概率小于5%，说明研发产业对技术学习通道具有一定的推动作用，且随着时间的推移，知识和技术衰减比较快，因此长期来说研发产业对技术学习通道的影响也在衰减，但是对近期的交流影响较明显（见表4）。检验结果与二者相互作用的机理相一致，理论上交互学习，知识流动对研发产业具有重要影响，而又由于知识更新速度非常快，所以技术学习通道在较短时期是研发产业的Granger原因，对研发产业的促进作用较为显著；而研发产业对技术学习通道的作用在短期也很明显，随着知识溢出，技术和知识不断扩散，目前的研发产业所产生的创新对以后的交流的影响有限。

（3）脉冲响应函数。

为了反映技术学习通道与研发产业相互间的动态影响，在VAR模型的基础上进一步建立了脉冲响应函数。脉冲响应函数刻画的是在VECM扰动项加上一个单位标准差大小的冲击对技术学习通道与研发产业的当前值与未来值所带来的影响。通过渐进解析法计算响应函数的标准差，设定追踪期，得到脉冲响应函数的曲线（见图1）。

研发产业对自身一个标准信息具有明显的正向效应，起初迅速下降，第2期后下降到最低点，其后有所增加，第3期后一直保持在较低水平；说明知识更新速度快，仅靠研发产业自身无法继续推动自身发展，依靠自身创新往往陷入路径锁定，这也正是许多地理学者不断推崇全球地方联结的重要原因；技术学习通道对研发产业的冲击较为显著，尤其是在2期前。2期后，虽然对研发产业仍有较大的影响，但是程度明显减弱，第3期后维持在较低水平，但是依旧比研发产业对自身的冲击明显。说明知识更新快，目前交流的技术对现在研发产业作用明显，而其长期的作用强度不显著。技术学习通道对自身一个标准差新息也具有较为明显的正向效应，起初迅速下降，第2期后上升一些，其后一直在缓慢下降，表明技术学习通道短期内推动效应减弱明显，长期来说随着时间流逝在缓慢减少；开始研发产业对技术学习通道具有负向效应，但是很快对技术学习通道影响便产生正向效应，效果明显。说明知识产权保护会在初期对交流产生一些阻碍作用，但是很快便会促进交流的增加。第2期后对交流影响明显减少，第3期后虽然在减少，但是变化幅度已不大。需要指出的是，研发产业对技术学习通道的影响一直没有超过技术学习通道对自身的冲击，表明研发产业对扩大技术学习通道发挥着积极的作用，但是其促进交流的作用不如技术学习通道大。

总之，技术学习通道与上海研发产业二者之间具有较大的正向冲击效应，尤其是在较短的时间内效果更是明显，二者已经形成较为明显的互动机制，应充分利用各种连接通道加强技术学习与创新，促进研发产业的发展；同时利用研发产业的发展促进交流的增加，使二者继续良性互动，但是研发产业对技术学习通道构建作用不如技术学习通道本身，因此应该创造各种条件扩大技术学习通道。脉冲响应函数的结果与先前的Granger因果检验及理论机制分析相一致。

3 结论与讨论

本研究以上海为例采用回归分析模型、基于因子的协整、Granger因果检验及脉冲响应函数，对技术学习通道与上海研发产业的关系进行了定量研究，结果发现：①在技术学习通道的4个组成部分中，无论是传统的信息流还是网络信息流对上海市研发产业的贡献都小于人流和物流，这表明上海市的信息网络发展还有很大的潜力与空间，特别是在信息社会时代，由于通讯及网络技术的发展，知识可以更快捷和方便地传播，信息流应该对研发产业发挥重要作用，然而这方面的工作相对滞后，因此应该拓宽信息交流的平台和渠道，加强信息交流。②通过协整检验和Granger因果检验发现，上海市研发产业与技术学习通道存在长期的均衡关系，技术学习通道在较短时期内是研发产业的Granger原因，而研发产业在短期对技术学习通道具有一定的推动作用，二者良性互动初步建立。③运用脉冲响应函数得到的结论与Granger因果及二者理论机制分析相一致，技术学习通道与研发产业的交互作用在短期内更为明显，技术学习通道对自身的作用一直大于研发产业对技术学习通道的影响；并且技术学习通道对研发产业的作用在稍长的时间内一直大于研发产业对自身的作用，因此完善技术学习通道，建立多层次不同的技术学习通道，尤其是加强信息通道的建设对促进研发产业的发展非常重要，对研发中心的培育以及保持二者的良性互动都具有一定的意义。

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（责任编辑 谭果林）

The Causal Association Mechanism between Technological Learning Channel and Shanghai R&D Industry

Zhang Jianwei，Du Debin，Zhang，Zhanren
（The Center for Technology Innovation and Development Strategy Studies，East China Normal University,Shanghai 200062，China）

The relationship between the technological learning channel and R&D industry is conducted a quantitative study used regression analysis model,based on factors Co integration,Granger causality test and impulse response function,taking Shanghai as an example.The study finds that in the four components of technological learning channel,both traditional information flows and emerging network information flows of the Shanghai R&D industry are less than the contribution of person mobility and goods flows.Equilibrium relationship exists between Shanghai’s R&D industry and technological learning channel long-term through Co integration test and Granger causality test.Technological learning channel is R&D industry Granger cause in a relatively short period and R&D industry plays a certain role in the construction of technical learning channel in the shorter term.Both have some positive interaction.Conclusion shows that using the pulse response function is consistent with Granger causality test and theory mechanism analysis.The impact of the technical study channel on their own is more than on R&D industry all the time,and the impact of the technical study channel on their own is larger than that on R&D industry in the longer period.

technological learning channel； R&D industry； Shanghai

F203

A

国家自然基金项目（40871067），上海市科技发展基金软科学研究重点项目（09692100800）。

2010-10-14

张建伟（1984-），男，河南郸城人，博士研究生；研究方向：城市和区域创新研究。