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知识溢出的传导机制分析

2017-03-16杨晨迪

环球市场 2017年1期
关键词:财政支出专利函数

杨晨迪

武汉大学

知识溢出的传导机制分析

杨晨迪

武汉大学

一、引言

在经济生活中,知识作为一种影响竞争力和经济增长的生产要素变得越来越重要。新增长理论认为,知识的生产和积累是国家和区域增长的根本动力。知识和积累过程会产生外部性,知识溢出的正外部性通常被认为是总生产函数规模报酬递增的来源,很多经济学家强调了知识溢出的重要性。

地理邻近、集群经济、产业集聚等现象成为理论研究的前沿和热点问题。经济地理学者认为,一个地区的创新产出必然受到本地区及相邻地区创新投入、经济水平、科技水平、制度条件、社会文化等环境因素的综合影响,这就是所谓的空间依赖或空间相关性,它表示了变量与区位之间的一致性,意味着由于某种空间作用形成集聚,或是特定区位的变量会受到周边地区的影响。

因此,本文在Griliches提出的研发(R&D)活动带来的创新和知识溢出的知识生产函数(Knowledge Production Function,KPF)的基础上,探究中国地级城市知识溢出的传导机制和创新产出的效率问题。

二、文献综述

目前,已有学者做了大量以知识生产函数或者专利引用作为对创新的度量工具的实证分析,对知识投入和产出之间的关联机制进行了研究。这些实证研究多在Griliches提出的研发(R&D)活动带来的创新和知识溢出的知识生产函数框架下展开。早在20世纪70年代末,Griliches(1979)就讨论了基于生产函数方法如何定义和测度研发资本存量、研发密集型产业的产出等问题,并最先使用知识生产函数分析框架,研究了研发报酬、知识溢出效应及对生产率的贡献,发现战后的研发投资对生产率增长具有高回报率,私人企业也具有较高的研发回报率。

知识生产函数将创新投入和创新产出联系起来,认为R&D经费投入和人员投入是知识生产和创新的主要投入,通过这种投入可以生产出新的有经济价值的知识。目前,有不少利用知识生产函数进行创新和知识溢出的研究,例如Acs,Audretsch and Feldman(1994)运用知识生产函数研究了美国知识生产投入和创新产出的关系;Yasser and Frederic(2005)对知识生产函数和劳动生产率增长之间关系分析基础上引进专利申请、专利存量、投入研发的科学家和工程师总量及全要素生产率四个变量,用美国1948-1997年的数据进行了实证研究。

关于知识溢出机制的研究集中在三个方面,分别是:研发合作、人员流动和贸易投资。

研发合作方面已有的研究主要有:Jaffe(1986)开创了对研发绩效及知识溢出的研究,运用企业专利、利润与市场价值等数据及知识生产函数框架,对美国州际私人公司专利活动的研发溢出效应进行了研究。Jaffe(1989)又进一步做了一个有关大学研究活动商业性溢出的拓展研究。Moreno, Paci & Usai(2005)以欧洲17个国家175个地区为样本,基于1987-2001年欧洲专利办公室、CRENoS建立的ISIC部门分类区域专利数据库,采用空间计量经济学方法和知识生产函数框架,探索了创新行为的空间分布及知识生产与扩散过程中技术溢出的作用。Cabrer-Borras, Serrano-Domingo(2007)对1989-2001年西班牙17个区域采用空间面板数据方法,对研发和人力资本投入与专利申请数占总增加值的比重的关系进行了研究。

而基于人员流动的知识溢出机制认为人际交流的“社会网络”对知识扩散尤其重要,Caniëls(2000)尤其强调了创新网络的重要性。人与人之间的直接互动是知识传播的必要先决条件,随着距离增加,这种直接互动的成本也上升。

最后,对于落后国家或地区而言,知识进步和技术创新的主要来源是通过吸引外资获得的技术溢出效应。跨国公司在东道国实施FDI引起当地技术或生产力的进步,增加当地就业、提高劳动力总体素质、优化地区产业结构和促进城镇化水平等。贸易能提高生产率,因为生产者能增加原材料的进口渠道,减少创新成本,这种生产多样性对生产率的影响取决于不同产品的替代弹性,及产品的创新、保存、消失的分摊费用。Grossman and Helpman(1991)指出,知识溢出源于区域贸易的发展,是区域间进行贸易的附带产物,随着贸易的增加,知识溢出的程度也随之增加。知识溢出对区域的经济共同增长具有重要意义。Coe and Helpman(1995)等研究了贸易流渠道的跨国R&D溢出,其对发达国家的全要素增长率有重要影响(Coe et al.,1997, 2009; Bayoumi et al., 1999; Crespo et al.)。Coe and Helpman(1995)通过测算Grossman and Helpman (1991a,b) 和Rivera-Batiz and Romer (1991)的贸易和增长模型,得出母国能通过进口得到外国R&D创造的媒介产出和溢出。CHEUNG& LIN(2003)使用1995年到2000年的中国省级数据,发现外商直接投资对中国国内专利申请数有正向作用,反映了FDI的“示范效应”。

三、模型变量的界定和数据来源

1. 数据来源

已有的空间计量文献主要有两种研究方法:一种使用微观的企业层面数据,另一种使用总量数据,常用省级数据考察知识溢出的范围和强度。知识在地理范围内的溢出效应在不同的地理单位上是有差异的,因此省级层面的宏观数据并不能准确反映知识溢出的空间效应,使用地级市层面的数据更加符合中国经济发展中城市群发展战略的实际情况。本文使用2013年全国274个地级城市数据,数据来源于《中国城市统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》。

2. 变量选择

专利是度量创新产出和创新绩效最常用的指标之一。虽然这一指标也受到了质疑:并非所有发明都申请专利,首先有些发明不符合专利申请的标准,其次有些发明者出于某些原因会选择保密其发明。但相对于其他指标而言,专利在衡量创新产出方面具有三个明显优势:第一,专利统计数据是可获得的;第二,专利的内涵界定与创新密切相关;第三,专利授权标准是客观的、变化缓慢的。因此,Griliches(1990)认为,虽然存在许多困难和限制,但专利数据仍是研究技术变革的独特资源。Acs et al(1989)也证明在衡量创新产出时,专利指标虽称不上完美,但却是相当可靠的,因为专利与创新活动一样,都随着R&D、科技人员等知识指标的变化而变化。

对人力资本和经济增长的研究主要通过衡量人力资本存量,例如,Barro and Sala-Martin(1995)时用平均受教育年限和公共教育支出占GDP比重来表示人力资本。目前较多使用的人力资本估算方法是平均受教育年限法,考虑到数据可得性,本文选用各地级市在校大学生人数与总人口的比重作为衡量人力资本的指标。

参考Berstein和Nadiri(1991)估算了美国高新技术产业的R&D溢出对于美国TFP的影响,本文用地级市财政支出中的科学技术支出占GDP比重作为衡量地级市研发支出的指标。

参考Coe and Helpman(1995)使用进口份额建立的贸易溢出模型测算对TFP的影响,本文将地级市全市出口量占GDP比重作为衡量贸易开放程度的指标。

采用中国各个地级市的年末人均道路面积作为城市基础设施的代理变量,来衡量基础设施水平。

使用第三产业从业人员占总就业人口的比重作为衡量产业结构的指标。

四、知识溢出的传导机制

在考察知识溢出对地区全要素生产率的影响之前,我们在Griliches提出的研发(R&D)活动带来的创新和知识溢出的知识生产函数(Knowledge Production Function,KPF)框架下分析地区创新产出的效率问题,即计算专利产出绩效,来识别地区知识溢出的传导机制。本文采用的知识生产函数为经过修改的Griliches-Jaffe知识生产函数的柯布道格拉斯(Cobb-Douglas)形式:

其中,K为创新产出,RD为研发投入,Z为一系列经济社会变量,e为随机扰动项,i为观测单元(地级城市)。

关于知识的投入即研发投入主要关注研发合作和贸易投资两方面。研发合作方面选取了地级城市的政府财政支出和高校研究人员数量作为衡量指标;贸易投资则选取FDI为指标。

在上述创新投入产出的指标框架内,建立本文的知识溢出传导机制模型:

其中,Fiscal、Scie、Edu分别为地级城市的财政支出、科技支出和教育支出,Teac为高等学校老师人数,FDI为地级城市外商直接投资金额占GDP比重。并分别以三种专利:发明专利(Invent)、实用新型专利(Utility)和外观设计专利(Design)作为被解释变量进行估计。

由地级城市的专利产出绩效的估计结果可以看出,不论是使用三种专利之和的总专利数量还是以发明专利、实用新型专利和外观设计专利分别作为衡量知识产出绩效的指标,估计结果基本一致。从模型中解释变量系数的估计结果来说,4种模型中,政府科技支出、教育支出、高校研究人员以及利用外资金额均对一个地区的创新产出有着显著为正的效应,也就是说,地级城市的区域创新生产活动即专利产出在一定程度上依赖于这一地区的政府投入、人力资本和国际引进等因素。其中,政府总的财政支出回归系数显著为负,加入二次项的系数为正,这说明,政府的财政支出与专利产出之间呈现出正U型曲线的关系,此时的财政支出位于曲线的左半边,表明在前期政府的财政支出较少的阶段,地区的专利产出有所减少,随着财政支出继续增加达到拐点时,才会发挥出对专利产出的正向作用。

[1]A. Marshall, The Principles of Economics, London: Macmillan Press,1890.

[2]Audretsch, D.B. and M.P. Feldman (2004): Knowledge Spillovers and the Geography of Innovation. Paper prepared for the Handbook of Urban and Regional Economics, Vol. 4, forthcoming.

[3]Badinger, H. and G. Tondl (2002): Trade, Human Capital and Innovation: The Engines of European Regional Growth in the 1990s, in:Fingleton, B. (Hrsg.), European Regional Growth, Heidelberg (im Druck).

[4]Eaton J, Kortum S. Trade in idees: Patenting and productivity in the OECD[J]. Journal of International Economics, 1996,40:251-278

[5]Elhorst, J. P. Applied Spatial Econometrics: Raising the Bar[J], Spatial Economic Analysis,2010,(5): 9-28.

杨晨迪(1991.09-)女,汉,湖北荆门,硕士研究生,单位:武汉大学,研究方向:世界经济

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