创新水平对现代化经济体系建设的影响研究——基于创新的区域效应和溢出效应的双重检验

任利平，任志安

(1.安徽财经大学 统计与应用数学学院, 安徽 蚌埠 233030；2.安徽财经大学 皖北经济发展研究中心,安徽 蚌埠 233041)

现代化经济体系是针对我国社会主要矛盾变化提出的重大决策，是新时代背景下为适应中国经济发展从“数量”到“质量”转变而提出的战略目标，是在我国经济已从“高速增长变为高质量增长背景”下，为实现经济高质量发展目标而提出的战略部署。五大发展理念是建设现代化经济体系的“灵魂”，而创新又是五大发展理念之首，可见创新水平对现代化经济体系建设具有重要的作用。区域性和空间溢出性是创新的两大重要特征，区域创新在促进地方经济发展方面发挥着重要作用，例如京津冀协同创新共同体的建设、苏州工业园区等，这些地区都借助创新引领创造属于本地区的特色品牌与特色产业发展。创新的空间溢出主要通过技术贸易和技术合作两种途径，其主要是大学或科研机构通过不同地域企业间的合作或贸易而对邻近区域的技术创新水平和经济产生影响，但是地理距离的不同对空间溢出效应又存在显著的影响作用。我国正处在实现“全面建成小康社会”和“两个一百年目标”的关键时期，而现代化经济体系最终瞄准的就是“两个一百年目标”，创新和现代化经济体系的关系如何？创新能否支撑现代化经济体系的建设？回答和解决这些问题，对全面认识创新对现代化经济体系建设的战略价值，实现不同区域现代化经济体系建设，进而对实现“两个一百年”奋斗目标，加快建设社会主义现代化强国具有重要意义。

目前学术界分别对创新和现代化经济体系做了大量的研究。波特(Porter)和斯特恩(Stern)从创新基础设施的强度、创新环境以及两者之间的互动强度3个方面构建了创新指标体系，进而对美国的创新能力进行评估[1]。世界经济论坛(WEF)从创新能力、信息与通讯技术扩散指数、技术转移方面构建创新指标对各国创新能力进行评价。瑞士洛桑IMD从经济绩效、政府效率、商业效率和基础设施等4个方面进行综合考量，进而对创新能力进行评估。金玉石从创新投入能力、创新产出能力、创新支撑能力、创新可持续能力等4个方面选取26项指标来衡量吉林省的技术创新能力，进而对省域经济增长和区域创新能力的关系进行评价[2]。孙丽文、张蝶和李少帅通过复合系统协同度模型对创新能力进行测度和评价[3]。周国富和张春红利用各省2000—2016年的面板数据为样本，通过创新能力评价的成果说明创新能力对全要素生产率的影响[4]。王海燕和郑秀梅分别从消费角度、投资角度、出口角度说明通过创新提高产品服务、改善投资质量和方式、提高产品科技含量、提升产品在价值链中的位置来拉动经济发展[5]。高菲和王峥通过剖析北京创新驱动发展的动因、态势，为北京创新驱动发展路径提供政策建议[6]。张俊山通过分析新时代现代化经济体系的理论思想和特征，对如何建设现代化经济体系进行了探讨[7]。何自力、乔晓楠通过分析建设现代化经济体系的目的、根本任务、着力点和制度保障，进而阐明了建设现代化经济体系的重要性[8]。刘伟认为需要完善经济体制改革，进而促进供给侧结构性改革，以促进现代化经济体系建设[9]。高培勇、杜创等运用经济学知识阐述了现代化经济体系的理论基础，认为经济体系转型过程必然会经过现代化经济体系建设这一关键过程，同时现代化经济体系建设也是经济高质量发展的关键[10]。张辉认为要以现代科技进步为驱动，优化产业结构升级，加快绿色发展以及加快市场改革等几方面来加快现代化经济体系建设[11]。黄群慧认为现代化经济体系是一个兼容高质量发展阶段的经济体系，是一个具有创新力的体系，是一个协调平衡又以人民为中心的经济体系[12]。张燕生、梁婧姝利用熵值法对各地区的现代经济体系指标进行了量化，给该地区的现代化经济体系建设提供了量化性建议。另外，有些学者对现代化经济体系与高质量发展之间的关系做了探讨[13]。白俊红、王林东探究了创新驱动与经济增长之间的关系，通过实证分析得出创新驱动能够显著促进全国和东部地区经济增长质量的提升[14]。贺晓宇和沈坤荣对现代化经济体系如何通过全要素生产率推动经济高质量发展进行了理论分析[15]。邹薇认为，要建立现代化经济体系，就必须建立一个增长稳定、结构优化、竞争力强的现代化产业体系，就要坚持“质量第一、效率优先”，以实现更高质量的发展[16]。有关创新与现代化经济体系之间的关系，吕薇对创新驱动支撑现代化经济体系建设进行了理论分析[17]。季晓南从内在联系和逻辑关系两方面用理论论证了创新和现代化经济体系之间的关系[18]。沈敏从技术创新和制度创新两个维度从理论方面论证了创新和现代化经济体系之间的关系[19]。但是，从目前的文献可以看出，学者对创新能力和现代化经济体系的关系研究还很少，特别是从创新的区域效应和空间溢出效应对创新和现代化经济体系的关系进行实证分析的更是鲜见，因此本文的研究具有十分重要的现实意义。

鉴于此，本文通过对比和参考以往的研究，构建了创新水平的综合评价指标和现代化经济体系完善程度的指标。在此基础上，选取了2006-2017年我国30个省的省级面板数据，对创新能力能否支撑现代化经济体系进行实证检验。本文的边际贡献在于，首先对现代化经济体系指标进行了量化处理，其次通过构建非空间面板模型和空间面板模型，从区域效应和溢出效应两方面分析了创新水平对现代化经济体系建设的影响及其区域差异。

一、理论机理分析

创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。创新是国家竞争优势的重要体现。创新不是某一方面的创新，而是一种多层次、全方位的创新，这种创新是在技术、产业、制度和文化等多方面的创新。那么，创新对现代化经济体系建设的作用有哪些？由于创新活动具有显著的区域效应和溢出效应，因此，创新对现代化经济体系的支撑作用主要包括以下两个方面。

(一)创新的区域集聚效应对现代化经济体系建设的作用

创新的区域集聚效应有力地支撑了现代化经济体系的建设。一方面，创新通过提高创新要素的流动，提升原有的创新能力，提升中国科技发明、技术发现和产品产业创新的整体水平，加强基础研究，明确阶段性目标，整合跨领域、跨学科的优势，实现前瞻性基础研究，并在原有成就方面取得重大突破，积累原始资源，优化源头供应链，促进工业技术进步。同时在新一代信息网络技术支持下，积极发展现代服务业技术水平，拓展数字消费、现代物流、电子商务、互联网金融等新兴服务业，大力发展数字经济、平台经济、共享经济、智能经济，这必将加快我国经济高质量发展，推进我国现代化经济体系建设；另一方面，创新活动具有高度集聚效应，将科技创新和经济增长高度融合，使以科技创新为中心的全方位创新作为加快现代化经济体系的支撑点。在世界新一轮的产业改革和科技革命背景下，我国新一代的信息技术、人工智能等高科技产业正在快速发展，科技创新在实现经济发展方式转变和增长动力转换、实现经济结构优化和提升产业竞争力、深化供给侧改革以及加快建设创新型国家和世界科技强国等方面发挥着至关重要的作用，以创新为中心，通过区域集聚效应，发挥产业竞争优势，提升产业结构升级，加快区域现代化经济体系建设。

(二)创新的地区溢出效应对现代化经济体系建设的作用

创新的地区溢出效应有力地支撑了现代化经济体系建设。一方面，各地区通过企业间的交流合作，可以从其他地区获得知识溢出和先进技术水平：第一，可以加快研发新产品， 创造新的产业模式以促进本地区经济的创新技术水平、市场竞争优势；第二，通过其具有的乘数效应可以爆发出巨大的能量，进而带动企业、产业链、产业集群整体水平的提升，推动实体经济转型升级，进而加快现代化经济体系的建设；另一方面，由于创新具有空间溢出效应，创新水平高的地区具有比较强的产业竞争优势，从而使其他地区竞争压力增大，其他地区就会通过对技术水平高的地区的技术进行模仿学习，或者人才流动，以促进本地区技术水平的提高：第一，通过创新提供新的产品和新的服务，进而具有市场优势，推动经济发展；第二，通过创新可以加快生产方式改革，例如从依靠劳动、资本等要素投入转变为依靠全要素生产率的新动力。创新决定了经济的发展方式、经济结构、经济增长动力，决定了现代化经济体系的实现效果。

二、创新水平测度

为了科学测度地区创新水平，本文借鉴中国科技发展战略研究小组编制的《中国区域创新能力评价报告》，并从不同维度综合考虑，建立了创新环境、创新投入、创新产出、创新绩效4个分类指标18个基础指标层构成的创新综合评价体系(见表1)。

表1 创新综合评价指标体系

在创新综合评价指标体系的构建过程中，由于各项指标的计量单位不同，因此本文采用标准化的方法对原始指标进行了无量纲化处理。在本文中，利用了Stata15软件将上述指标进行因子分析，这些因子分析的累计方差贡献率达到了86.03%，基本上涵盖了所有的原始数据信息。将因子得分作为评价创新驱动能力的最终衡量指标。表2为2006—2017年中国各地区的创新驱动综合得分的平均值及排名。

由于进行因子分析时，对原始数据进行了标准化的无量纲化处理，因此样本的平均值为零。如果创新综合得分为正值，则该地区综合得分高于平均水平，如果创新综合得分为负值，则该地区综合得分低于平均水平。从表2的结果可以看出，总体上中国东部地区创新水平远远高于中、西、东北地区；江苏、广东、山东、浙江、河南、四川、北京、湖北、上海、湖南这些地区的创新水平居于领先地位，而且在排名前十的10个省份中，东部地区占6席，中部地区占3席，西部地区占1席。由于东部地区研发投入和产出比较多，具有比较完善的创新体系，因此东部地区创新能力也比较强。

表2 各地区创新综合得分平均值

注：“—”表示此项为空

三、现代化经济体系完善程度测度

对现代化经济体系进行客观评价，需要建立科学公正的评价指标体系。本文在前人研究的基础上，建立规模指标、结构指标、质量指标、环保指标4个分类指标12个基础指标构成的现代化经济体系的综合评价指标体系(见表3)。运用与计算创新水平得分同样的方法，表4为2006—2017年中国各地区的现代化经济体系综合得分的平均值及排名。

表3 现代化经济体系的综合评价指标体系

表4 现代化经济体系完善程度综合得分平均值

从表4的结果可以看出，总体上中国东部地区的现代化经济体系完善程度远远高于中、西、东北地区；广东、江苏、上海、北京、浙江、山东、天津、福建、河南这些地区的现代化经济体系完善程度居于领先地位，而且在排名前十的10个省份中，东部地区占8席，中部地区占1席，东北地区占1席。由此可见，我国现代化经济体系的完善程度明显呈现区域不平衡的特征，因此如何加快中西部地区的现代化经济体系建设是很重要的问题。

四、实证检验和结果分析

(一)数据选取及变量选择

本文选取了2006—2017年30个省的省级面板数据，对创新能否支撑现代化经济建设进行实证检验。需要特别说明的是，由于西藏相关数据缺乏，因此本文是以不包括西藏的中国大陆的30个省、市、自治区为样本进行分析的。本文使用的数据来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国统计摘要年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》。

本文以各地区的现代化经济体系的完善程度(Mes)作为被解释变量，采用前文计算出的现代化经济体系的综合得分，将创新作为其中的解释变量(innovation)，采用前文计算出的创新综合评价得分，考察创新能否支撑现代化经济体系建设。为了减少遗漏变量导致的误差，本文还采用了一些控制变量(x)，为了消除异方差的影响，对控制变量的数据进行对数处理。

政府行为(gov)用各地区政府财政支出占GDP的比重来表示。伴随着我国经济由快速发展转变为高质量发展以及主要矛盾的变化，政府行为在经济发展中发挥着越来越重要的作用。政府通过干预、调节国民经济运行，达到物价稳定、充分就业、国际收支平衡等目标，促进经济增长，加快现代化经济建设。

基础设施建设(road)用人均城市道路面积来表示。基础设施的发展决定着国家和地区经济结构的质量，决定经济发展水平和速度，进而影响着现代化经济体系的建设。

对外开放程度(open)用当年汇率换算的各省实际利用外资额表示。一个国家和地区利用外资将发挥我国市场、劳动力和资源的比较优势，进而提高我国经济增长的质量和效益，加快现代化经济体系的建设。

人力资本水平(hc)用高校在校学生人数表示。20世纪60年代，舒尔茨和杯克尔建立了人力资本理论，其主要有两个重要观点：一是人力资本在经济增长中的作用大于物质资本；二是人力资本的核心是提高人口素质，教育投资是提升人力资本的一项重要举措。人力资本的积累和增加对现代化经济体系的建设与社会发展的贡献远远高于物质资本、劳动力数量增加所发挥的作用，最明显的例子就是发达国家。

金融支撑(fin)用各省份金融业生产总值表示。现代金融业的发展是促进现代化经济体系建设的重要保障，现代金融的发展能够为中小企业、新兴产业提供信贷支持，为其成长注入活力，进而促进实体经济发展。

市场化程度(mar)用非国有企业员工人数与国有企业员工人数之比表示，市场化程度的指标引用了蓝庆新市场化程度指标[20]。

(二)未考虑空间效应的面板回归估计模型的结果与分析

1.未考虑空间效应的面板回归估计模型。为考察创新与现代化经济体系之间的关系，本文建立如下计量模型：

Mesit=α+β·init+∑θjxjit+εit

(1)

考虑到分析中运用了面板数据，需要考虑个体固定效应和时间固定效应，因此可将模型(1)拓展成以下形式：

Mesit=ui+λi+β·∑θjxjit+εit

(2)

其中，i表示地区，t表示时间，Mes表示各地区现代化经济体系完善程度，in为各地区创新水平，θ为一系列控制变量的系数，x为一系列控制变量，u为随机误差项，u、λ分别为个体效应、时间效应，ε为扰动项。

2.单位根检验。本文采用LLC和IADF-Fisher检验方法对面板数据进行单位根检验，如表5所示。变量在LLC和ADF-Fisher检验下都拒绝原假设，即各变量数据具有平稳性，可直接运用计量模型检验。

表5 变量的单位根检验

注：原假设皆为存在单位根，括号里为P值。*,**,***分别表示10%，5%和1%水平下的显著性。

3.模型估计结果与解释。在全国全样本的情况下，时间维度T为12，个体N为30，则全国全样本情况下为短面板，在短面板下假设{εit}为独立同分布，本文通过F检验和Hausman检验来选择面板模型，结果表明，模型设定下在全国层面选取双向固定效应，利用公式(2)进行回归估计。在东部、中部、西部、东北地区分样本情况下，时间维度大于个体个数，因此分样本情况下为长面板。在长面板下{εit}可能存在自相关或异方差，本文采用LSDV法来对东部、中部、西部、东北地区利用公式(2)进行估计，估计结果如表6。

表6 面板回归模型估计结果

注：括号里为P值。*,**,***分别表示10%，5%和1%水平下的显著性。

从表6的结果可以看出，在全国全样本情形下，创新水平促进了现代化经济体系的建设；分样本情形下，东部地区和中部地区的创新水平对现代化经济体系建设有显著的支撑作用，西部、东北地区下创新水平对现代化经济体系的支撑作用不显著。

(三)考虑空间效应的面板回归估计模型的结果与分析

1.考虑空间效应的空间面板回归计量模型。在对模型(2)进行实证分析时，是假设各地区在空间上是不存在相互联系的，但是这一假设与现实是相违背的，一个地区的现代化经济体系建设往往对邻近地区存在潜在的空间溢出，因此若不考虑空间溢出关系，仅仅进行简单的面板回归检验，进而判断创新和现代化经济体系之间的关系，这可能导致研究结果与现实不相符。因此，把非空间面板回归模型扩展到空间面板回归模型，对创新和现代化经济体系建设之间的关系重新进行计量分析。

目前比较常用的空间检验模型有，广义空间自回归模型(SAC)、空间杜宾模型(SDM)、空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SAR)。本文采用了空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)，计量模型分别是(3)、(4)：

Mesit=λi+ψi+β·initt∑θjxjit+λWui+uit

(3)

Mesit=λi+ψi+ρWMesit+∑θjxjit+W∑γjxjit+uit

(4)

其中，W为n×n的空间权重矩阵，λ为空间误差系数，ρ为空间滞后系数。本文的空间权重矩阵，采用的是地理相邻的方式，即0-1邻接权重矩阵，即如果两个省份在地理位置上是相邻的，则被设为1，反之则设为0。

2. 空间自相关检验。本文以30个省份的面板数据为样本进行空间自相关检验，以确定现代化经济体系和创新是否存在潜在的空间自相关。本文以省级区域的现代化经济体系综合评价得分Mes和创新综合得分in为属性值，采用Moran’I来说明现代化经济体系建设和创新潜在的空间自相关。表7和表8列出了2006—2017年各年的Mes和in的Moran’I指数。

表7和表8结果表明，现代化经济体系完善程度和创新水平各年份Moran’I指数至少在10%显著性水平下拒绝原假设H0：无空间自相关。现代化经济体系建设和创新的空间相关性检验表明，我国各省份现代化经济体系建设和创新都存在正向的空间相关性，因此将现代化经济体系纳入空间面板回归模型具有合理性。

表7 现代化经济体系完善程度Mes的Moran’I 指数

表8 创新水平in的Moran’I 指数

3.模型估计结果与解释。 本文运用Stata15对公式(4)空间杜宾模型(SDM)进行估计，以验证创新与现代化经济体系建设之间的关系，如表9所示。Haumsman 检验结果表明，在全国、东部、中部、西部地区应选择固定效应模型，东北地区应选择随机效应。Wald和Lratio检验结果表明东部、中部、西部、东北地区的Wald和LR统计量都至少在5%水平下通过了显著性检验，则需要在空间自相关模型(SAC)和空间杜宾模型(SDM)再进行选择，模型适配检验结果显示，空间杜宾模型(SDM)的AIC和BIC值都小于空间自相关模型(SAC)的AIC和BIC值，说明这4个样本采用空间杜宾模型(SDM)更适合分析变量之间的关系，而全国样本检验结果未通过显著性检验，因此采用空间误差模型(SEM)对其进行检验，如表11。由于篇幅原因未将模型适配检验结果列出。

表9 空间杜宾模型(SDM)回归结果

续表

变量全国东部中部地区西部地区东北地区W.lnroad-0.433 7 (0.460)0.896 4 (0.452)0.227 8 (0.748)0.468 1 (0.362)-2.400 9*** (0.001)W.lnopen0.136 1 (0.141)-0.676 9 (0.297)0.174 9 (0.442)0.283 0*** (0.000)0.176 4*** (0.003)W.lnhc-2.037 7 (0.014)-0.496 4 (0.820)0.536 0 (0.422)-4.360 5*** (0.000)0.937 3 (0.125)W.lnfin0.333 5 (0.303)-0.163 6 (0.816)0.842 9 (0.144)0.958 1*** (0.002)0.005 7 (0.971)W.lnmar-1.000 9*(0.084) 0.137 3 (0.924)-2.991 5*** (0.000)0.209 5 (0.781)1.609 9**(0.041)ρ0.162 00.322 0***-0.698 3***0.010 0-0.277**LogL-212.419 9-118.880 552.152 339.352 532.753 4Wald-sptial-lag5.38(0.613 6)15.5**(0.030 1)42.7*** (0.000)22.95*** (0.001 7)26.99*** (0.000 3)LR-sptial-lag5.38(0.569 4)25.58*** (0.000 6)46.68*** (0.000)22.68*** (0.002)27.41*** (0.000 3)

注：括号里为P值。*,**,***分别表示10%，5%和1%水平下的显著性。

从表9列出的SDM的回归结果来看，东部和中部地区各省份的创新水平分别在5%和10%水平下对本省的现代化经济体系建设的支撑作用是显著的；西部、东北部地区各省份的创新对现代化经济体系的建设不显著。考虑空间权重情况下，东部、中部地区创新的空间滞后系数分别在10%、5%水平下显著为正，即东部、中部地区各省份的创新能够促进邻近省份的现代化经济体系建设；东北地区创新的空间滞后系数在1%水平下显著为负，表明东北地区各省份的创新能够抑制邻近省份现代化经济体系的建设；西部地区创新的空间滞后系数不显著，说明西部地区的创新不具有空间溢出效应。但是由于SDM模型中引入了空间滞后解释变量与被解释变量，并不能表示创新水平和现代化经济体系建设之间的边际影响，则SDM模型下的估计值可能难以准确衡量创新和现代化经济体系建设之间的直接影响。因此引入了各变量的直接效应和间接效应，分样本条件下各地区的直接效应、间接效应和总效应的SDM估计检验结果如表10所示。

表10 创新水平对现代化经济体系建设的直接效应与间接效应

注：括号里为P值。*,**,***分别表示10%，5%和1%水平下的显著性。

首先对解释变量的参数进行估计。从表10结果可以看出，东部和中部地区的直接效应显著，说明东部和中部地区的创新水平对本地区的现代化经济体系建设有明显的支撑作用，而西部和东北地区的直接效应不显著，说明西部和东北地区的创新水平对本地区现代化经济体系的建设没有显著影响。东部、中部的间接效应分别在10%、5%水平下显著为正，说明东部、中部地区的创新能够促进周边地区现代化经济体系的建设；东北地区的间接效应在5%水平下显著为负，说明东北地区的创新阻碍邻近地区的现代化经济体系的建设。

其次对控制变量的参数估计。表10的结果表明，对东部地区而言，政府行为(gov)的直接效应和间接效应都显著为正，说明东部地区的政府行为不仅能支撑本地区的现代化经济体系建设，对邻近地区的现代化经济体系建设也有支撑作用；基础设施、对外开放程度的直接效应显著为正，但是间接效应未通过检验，说明基础设施建设、对外开放程度能够支撑本地区的现代化经济体系建设，但对邻近地区未产生显著影响；人力资本的直接效应显著为负，间接效应不显著，说明人力资本对现代化经济体系的建设有抑制作用，对邻近地区影响不显著。对中部地区来说，政府行为的直接效应显著为正，间接效应显著为负，说明中部地区的政府行为能够促进本地区的现代化经济体系的建设，抑制周边地区的现代化经济体系建设；对外开放程度的直接效应为负，人力资本的直接效应为正，两者的间接效应都不显著，说明中部地区的对外开放程度能够促进本地区的现代化经济体系建设，人力资本能够抑制本地区现代化经济体系的建设，而两者对邻近地区的现代化经济体系建设支撑作用不明显；对西部地区而言，只有基础设施的直接效应显著为正，说明西部地区的基础设施对本地区的现代化经济体系建设有支撑作用，但是基础设施的间接效应不显著，说明基础设施建设对邻近地区的现代化经济体系建设的支撑作用不显著；对外开放程度、金融发展水平能够促进邻近地区现代化经济体系的建设。对东北地区来说，政府行为的直接效应显著为负，间接效应显著为正，说明东北地区的政府行为抑制本地区的现代化经济体系建设，促进邻近地区的现代化经济体系建设；基础设施的直接效应和间接效应都显著为负，说明东北地区的基础设施对本地区以及周围地区的现代化经济体系建设都有抑制作用；对外开放程度和市场化程度的直接效应和间接效应显著为正，说明东北地区的对外开放程度和市场化程度能够促进本地区以及周边地区的现代化经济体系建设。由此可以看出，空间面板下的估计结果较传统面板有所改善。

最后从表11结果可以看出，不同效应模型下的空间参数λ均显著为正，表明省域间的创新和现代化经济体系建设的空间效应更多地变现为一种趋同效应，省级的创新和现代化经济体系建设具有显著的空间依赖性。在SEM模型中，空间依赖性主要体现在随机误差项中，即对一个地区整体的结构性误差冲击，主要表现为各省的创新水平、政府行为、开放程度、人力资本、金融支撑能力、市场化程度之间的差异。同时，全国样本下，stF的空间估计结果极大似然值(LogL)较高。因此本文主要选择该模型进行分析。从表11结果进行分析，对于全国地区，创新水平对现代化经济体系建设的支撑作用不显著，基础设施、市场化程度的系数显著为正，则基础设施、市场化程度能够支撑现代化经济体系建设。

表11 全国空间误差模型(SEM)估计结果

注：基于固定效应的SEM模型分为4种，即无固定效应(nonF)、空间固定效应(sF)、时间固定效应(tF)、既有空间又有时间的固定效应(stF)；*，**和***分别代表10%、5%和1%水平下显著，系数下括号内为P值。

五、结论与政策建议

本文在分别对创新水平、现代化经济体系完善程度进行测度的基础上，运用未考虑空间效应的面板回归模型和考虑空间效应的空间计量模型，分别从创新的区域效应和溢出效应的双重角度，对创新水平能否驱动现代化经济体系建设进行实证检验。本文研究结果和政策建议如下。

第一、创新综合得分结果表明，创新与区域经济发展存在密切联系，创新综合评分排名前10的省份中，其中有6个省都位于东部地区，3个省位于中部地区，而西部地区和东北地区创新发展相对缓慢。因此，东部地区和中部地区应该继续深化本地区的创新发展，并且应加强其创新产品的品质检验，西部地区和东北地区应该努力完善创新体系的建设，促进在经济、文化、制度、环境等各方面的改革创新。

第二、现代化经济体系完善程度的结果表明，东部地区的现代化经济体系完善程度远远高于中、西、东北地区，完善程度排名前10中，东部地区占了8个，中部占了1个，东北地区占了1个。由此可见，中部、西部和东北地区的现代化经济体系建设的情况明显低于东部地区。可能是由于东部地区在规模水平、就业结构、产业结构、经济发展水平、环境建设等几方面的建设相对比较完善。因此，中部、西部和东北地区应加快信息化、城镇化建设，促进就业，优化产业结构升级，控制污染物排放量以及关闭高污染企业以加快现代化经济体系建设。

第三、创新的区域效应结果分析表明，东部和中部地区的创新水平能够支撑本地区的现代化经济体系的建设，而西部和东北地区创新水平对本地区的现代化经济体系建设效果不明显。而在控制变量中，东部地区的开放程度和人力资本对现代化经济体系建设有正向的支撑作用，中部地区的基础设施和人力资本对现代化经济体系的建设都有正向的支撑作用。对于东部地区来说，政府部门应该引导创新投入在企业部门之间合理配置，使更多创新资源普及到具有发展空间的中小企业，应充分发挥自身的优势，充分发挥高质量企业内的合理分工以及配套企业之间的优势互补，以发挥创新对现代化经济体系的促进作用；对中部地区来说，继续保持其创新水平、人力资本和基础设施建设的优势，以维护和增强本地区的创新优势，同时合理配置不同行业之间的创新资源，使创新更好地服务于现代化经济体系建设；与东部和中部地区相比，西部地区、东北地区创新比较落后，对外开放程度、基础设施、人力资本也相对较弱，政府应根据自身的实际情况，量体裁衣，提升本地区的开放程度、人力资本以及基础设施建设，以加快本地区创新水平的发展，进而加快本地区的现代化经济体系建设。

第四、对创新的溢出效应结果分析表明，创新和现代化经济体系皆存在显著的空间自相关性，两者在空间上并非随机分布的，而是存在空间依赖性。空间杜宾模型(SDM)的直接效应和间接效应估计结果表明，不同地区的创新水平对现代化经济体系的建设支撑作用是不一样的。具体来说，在东部、中部地区，创新水平可以促进邻近地区现代化经济体系建设；在西部地区，创新对邻近地区现代化经济体系建设的支撑作用不明显；在东北地区，创新水平反而对邻近地区的现代化经济体系的建设起到了抑制作用。把区域效应和空间溢出效应进行对比分析，在全国、东部、中部、西部、东北部四种样本下，创新的空间溢出效应效果更显著。由此可见，对东部、中部地区来说，要继续保持本地区创新发展，并注重其地区创新品质的提升，以发挥创新对现代化经济体系建设更大的领导力量，同时东部和西部地区应充分发挥示范效应和扩散效应，打破区域之间的壁垒和地方保护主义，加强与周围地区的联系，共享创新成果，实现各地区协同发展，推动现代化经济体系建设；对西部地区、东北地区来说，要通过统筹创新环境、创新投入、创新产出、创新绩效来稳妥地加快本地区的创新建设，以促进现代化经济体系的建设，同时西部地区和东北地区应打破省际之间的经济交流，加强与东部地区、中部地区的联系，借鉴和吸收东中部地区优质的创新成果，形成以西部以及东北地区为核心的经济发展圈，并扩展辐射圈，采取能够促进区域经济发展的创新驱动战略，以加快现代化经济体系建设。