省域知识溢出效应实证分析

(商丘工学院 经济与管理学院， 河南 商丘 476000)

新经济地理理论认为知识溢出对于产业集聚、经济增长具有极为重要的作用。国内外学者从不同视角对其进行了广泛而深入的研究。阿罗(Arrow)最早用外部性解释知识溢出效应对经济增长的作用。他认为新投资具有溢出效应，不仅投资的厂商可以通过积累生产经验提高生产率，其他厂商也可以通过学习提高生产率[1]。罗默(Romer)通过分析知识溢出与经济增长的关系，认为区域的知识存量、知识吸收能力和人力资本的空间知识溢出是经济增长重要动力源泉[2]。国内学者关于知识溢出对经济增长影响的研究，大多是利用全国省域或某个经济区市域面板数据进行实证分析。如刘满凤等基于改进的一般邻接和经济距离差距空间复合权重矩阵，运用空间面板计量模型，分析了全国及三大经济地区R&D投入及其溢出效应对区域经济增长的影响，结果表明R&D投入的经济增长效应与其溢出效应相当，各生产要素对于经济增长的驱动作用存在较大的地区差异[3]。程水红等运用空间杜宾模型对海峡西岸经济区20地市的知识溢出效应与区域经济增长关系进行实证分析，认为各地市之间存在显著的正向知识溢出与经济增长效应[4]。胡曙鸿等对中国省域创新知识溢出效应及其对区域经济增长的影响进行分析，认为中国省域高校的知识溢出存在明显的空间相关性，且知识溢出对区域经济增长有显著的拉动作用[5]。李晓飞等利用空间杜宾模型考察了我国省际知识溢出对区域经济增长的影响，结果表明R&D投入与专利申请授权量对邻近区域经济增长存在显著的正向知识溢出效应，且这种空间知识溢出对区域经济增长的作用强度由东向西呈现出逐渐递减的规律[6]。另外一些学者从产业角度对知识溢出效应进行分析，如金春雨等运用空间面板数据研究我国产业集聚的知识溢出效应与工业经济增长关系，认为相邻地区之间的工业经济增长存在负向的空间相关性，地区工业发展不仅与本地知识溢出、资本与劳动投入紧密相关，且受到其相邻地区工业经济增长的影响[7]。

纵观国内文献，关于知识溢出多为R&D溢出，容易忽略人力资本存量、区域知识存量与经济要素地理等方面的影响。本文将R&D资本存量、知识存量纳入科技创新投入，由于投入到可量化的产出需要一段时间，因此采用滞后一年的投入变量，并利用计量经济中可以体现区域间知识溢出相关性的空间权重矩阵，运用扩展的Cobb-Douglas知识生产函数将知识的空间溢出引入经济增长模型，基于我国(除了港澳台之外)31个省域的空间面板数据进行知识溢出对经济增长影响的研究，以期对我国地区发展不平衡、缩小地区差距、改变经济增长方式(由资本、劳动密集型转向科技创新拉动)有一定的借鉴价值。

一、理论模型构建、变量选取与数据说明

(一)空间面板模型构建

国内大部分关于知识溢出效应的研究都以知识生产函数为基础模型研究知识溢出对产出的作用，知识生产函数是当前研究技术创新和知识生产的主要理论模型，其把R&D投入和人员投入作为知识创新要素，进而对创新产出的影响进行研究。本文把知识存量引入到经济增长模型中来研究知识存量及其溢出对区域产出的作用。由于具有明显经济意义的Cobb-Douglas知识生产函数可以描述生产要素的产出弹性，结合空间面板数据模型中的空间滞后模型(SLM，主要探因变量是否在某地区存在溢出效应)、空间误差模型(SEM，主要用来探究邻近地区观测值对本地区观测值的影响)及空间杜宾模型(SDM，综合考虑空间滞后因变量和空间滞后解释变量对被解释变量的影响)三种模型建立空间扩展Cobb-Douglas生产函数考察知识溢出对经济增长的影响。具体模型形式如下：

lnYit=βi0+β1lnRDi,t-1+β2lnRDLi,t-1+

β3lnAi,t-1+εit

ε=λWi,t-1εi,t-1+ui,t-1

(1)

lnYit=βi0+ρWlnYi,t-1+β1lnRDi,t-1+

β2lnRDLi,t-1+β3lnAi,t-1+εit

(2)

lnYit=ρW(lnYi,t-1)+β1lnRDi,t-1+

β2lnRDLi,t-1+β3lnAi,t-1+

γ1WlnRDi,t-1+γ2WlnRDLi,t-1+

γ3WlnAi,t-1+uit+λt+εit

(3)

式(1)(2)(3)中，i为地区个数，t为时间，W为空间权重矩阵，ρ为空间自相关系数，r1γ1WlnRDi,t-1、γ2WlnRDLi,t-1、γ3WlnAi,t-1为邻近区域的R&D资本存量、研发人员投入、知识存量的空间滞后项，uit为个体固定效应，λt为时间效应，εit表示空间自相关误差项。这里空间权重矩阵W考虑了31个省域的地理相邻关系和经济联系构建新经济空间权重矩阵W，W=W0*E。对于空间邻近关系采用一般邻接空间权重矩阵W0，即：

(4)

E为省域经济差距权重矩阵，通常用两个省域人均GDP差距的倒数来设定。根据这种设定说明经济距离差距越大，赋予的权重值越小；反之，经济距离越近，就赋予较大的权重值，经济距离差距权重的形式如公式(5)所示。

(5)

式(5)中，Yit为i地区t时期的人均GDP均值，但这种传统的经济距离空间权重矩阵中的各元素所表征的两个空间单元有着相同的互相作用强度(wij=wji)，但实际情况是经济发达地区对欠发达地区的溢出作用更大。因此，本文沿用李婧等的做法[8]，具体形式如下：

(6)

(二)变量设定与说明

RD为R&D资本存量投入，参考吴延兵的做法[9]，采用永存盘续法，计算公为：Kit=Ki(t-1)(1-δ)+Iit，其中Ki(t-1)为第i地区t-1时期的R&D资本存量，δ为折旧率，取值为15%，Iit为i地区t时期实际的R&D经费支出，参照朱平芳等的做法[10]，R&D支出平减指数=0.45×固定资产投资价格指数+0.55×消费价格指数。以2005年为基期，把R&D经费支出平减成实际值。关于基期R&D资本存量的估算，一般假设R&D经费的增长率与R&D资本存量的增长率相同，则基期的资本存量估算为：Ki0=Ii0/(g+δ)，其中Ki0为基期资本存量，Ii0为基期实际R&D经费支出，g为考察期内实际R&D经费支出的平均增长率，δ为折旧率。由此可计算出各地区各时期的R&D资本存量；RDL为R&D劳动力投入，用R&D人员全时当量表示；A表示知识存量，对于其估算也采用永存盘续法，其表达式为：Ait=Ai(t-1)(1-δ)+Pit，其中，Ait是第t年的知识存量，Pit第为i地区t年的知识增长量，δ为折旧率，其值为15%，参照刘满凤等的做法[11]，采用类似物质资本存量的方法来估算基期的知识存量，则有：A0=P0(1+g)/(g+δ)，其中，A0为基期的知识存量，P0是基年的专利申请数，g为专利申请授权量的平均年增长率。

根据数据的可得性和实证分析的需要，使用样本分别为2006—2015年、2007—2016年全国31个省域自治区的科技投入和产出数据，数据来源于《中国统计年鉴》(2008—2017年)、《中国科技统计年鉴》(2007—2016年)。

二、实证结果分析

(一)空间相关性检验

为了验证地域之间是否有知识溢出效应，先应对主要变量进行空间自相关检验。常用Moran，s I指数来度量空间自相关的全局指标，以此来反映空间邻近或邻接区域单元属性值的相识程度，其公式为：

(7)

表1结果显示，变量lnGDP、lnRD、lnA的Moran’sI指数均大于0.2，且Z值均大于5%的显著性水平下的临界值，表明我国省域间的经济增长与科技创新投入均存在明显的空间相关性，即经济发展水平和科技投入程度相近的地方更趋于空间集聚，且随着时间变化全局空间自相关的Moran’sI指数和Z值整体呈现扩大趋势，说明各省之间的经济增长和科技创新分布的空间集聚现象越来明显。所以，必须把空间溢出效应纳入知识溢出和经济增长的空间计量模型进行研究。

(二)回归结果分析

表2是根据空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)、空间杜宾模型(SDM)三种空间计量模型，并结合我国31个省域的面板数据的估计结果。

表1 主要变量的Moran’s I指数及Z值

由表2可知，在SLM、SEM、SDM三种空间模型中调整后的R2值都很高，说明模型拟合较好，且空间相关系数均在1%显著水平下显著大于零，表明我国省域之间的知识溢出与经济增长存在较强的空间依赖性互补关系。这是因为经济的增长形成的内生技术进步会增加创新产出的需求，且经济技术水平的提高更能支配更多的资源来加大科技投入力度。知识产出的增加对经济发展有显著的拉动作用。从整体上看，各创新变量系数均通过了1%的显著性检验，表明各创新变量对本地区的经济增长均有显著的促进作用，说明我国省域的经济增长正越来越依赖科技创新，其中知识存量对本地区的贡献值最大，分别为0.307、0.351、0.357，即本地区知识存量每增加1%，相应的经济增长分别为0.307%、0.351%、0.357%。邻近地区的R&D人员与知识存量的正向溢出效应显著，说明省域间的经济增长受到本地区的R&D人员与知识存量及邻近地区的人员与知识存量的双重影响。

为了做进一步的分析，首先对空间误差与空间滞后两种空间计量模型进行适用性检验，经过空间依赖性检验，发现空间滞后模型较空间误差模型更适合用来描述知识溢出对经济增长的分析。再进行空间滞后模型与空间杜宾模型的检验，结果发现空间杜宾模型最适合用来解释实证分析结果。在空间杜宾模型中，各变量系数均通过了1%水平上的显著性检验，从各变量的系数来看，知识存量、R&D资本及R&D人员投入对区域经济增长的驱动作用逐渐递减；邻近区域的知识存量与R&D人员投入明显促进区域经济增长，而邻近地区R&D资本表现出显著的负向经济增长效应，这可能是由于研发活动更是一种偏向资本密集型的活动，说明各地区间对于R&D资本的需求是一种竞争状态，从而形成邻近省域间R&D资本对本省的经济增长为显著的负向效应，这不利于区域间经济的协调发展。

表2 空间面板模型估计结果

注：括号内为t值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著

三、结论与政策建议

(一)结论

本文基于2006—2016年我国(除港澳台外)31个省域自治区知识溢出与区域经济增长数据，首先采用空间滞后、空间误差与空间杜宾模型，从整体上分析创新要素对区域经济增长的影响；通过对模型的相关检验，选用空间杜宾模型具体分析省域内以及省域间R&D资本存量、R&D人员投入、知识存量对区域经济增长的影响。研究结果表明，R&D资本存量、R&D人员投入及知识存量对本地区的经济增长均有显著的促进作用。其中知识存量的贡献最大；邻近区域的知识存量与R&D人员投入明显地促进区域经济增长；邻近地区R&D资本表现出负向的经济增长效应，说明各地区间的R&D资本存在一种竞争需求状态。另外，邻近区域的R&D人员投入对本地区的经济增长的正向影响远大于本地的R&D人员投入，这可能是因为本地区R&D人员的使用效率较低，邻近地区的R&D人员流动促使人才资源得到合理配置。因此应提高本地区R&D人员的素质，加大研发人员的合理流动，这样才更有助于省域经济增长。

(二)政策建议

本地区自主研发投入对经济增长有显著的促进作用，邻近省域的研发投入有着极其显著的正向溢出效应。因此，一方面要大力推进本省域研发投入，减少省域间R&D资本的盲目竞争，提高R&D资本的使用效率，摆脱粗放型、形成集约型的经济增长方式；另一方面充分发挥企业间相互学习、吸收和模仿的主观能动性，经济水平较高的省域要以优势产业集群效应的空间溢出辐射邻近省域的经济发展，经济欠发达省域要进一步加大财政科技投入，完善创新政策体系，积极开展以市场为主体的研发活动，深化创新项目改革，提高研发投入的使用效率，从而推动本地区的经济增长。

提高地区R&D人员素质，注重创新人才的培养，强化人力资本存量，加强知识吸收能力，各地政府鼓励企业间进行深层次、全方位的合作，制订科技优惠政策，制订适合本地区经济发展水平的创新型人才引进政策；各省域尤其是欠发达省域，应力争从多种途径增加本省知识存量，进而提高自身的技术进步和创新能力。结合本地区的产业发展的特点、技术差距及地理空间因素，合理利用邻近省域的外溢知识，并与本省的人力资本适度结合，促进知识溢出与经济增长的良性循环，充分发挥区际知识溢出对我国省域经济增长的拉动作用。