研发资本流动、机器设备投资与创新集聚效应：四大经济区的对比检验

王林辉,曹章露,谭玉松

(华东师范大学 经济学院，上海 200241)

一、引言

当前，中国经济已进入全方位多层次的新常态，传统的生产要素对经济增长的作用逐渐弱化。经济增长需要从要素驱动转向创新驱动，而创新要素在其中发挥的作用不容忽视。一方面，创新要素投入是创新能力提升的微观基础，是驱动经济增长的根本动力。另一方面，创新要素空间流动不仅会提高要素配置效率，推动区域全要素生产率增长，也会改变地区要素的总量与结构，在创新要素流入地形成集聚效应，可能会重塑创新空间格局。因此，在关注地区创新要素投入的同时，也需要关注创新要素在不同地区之间的流动和集聚效应，以及不同地区的经济发展水平、资源禀赋和政策条件等因素对创新要素流动的影响。

现有文献对创新要素流动及其经济效应已经做了诸多有益的探讨，其中包括创新要素与区域经济增长、创新要素与产业结构以及创新要素与创新能力等。白俊红等以中国30个省级行政区域为研究对象，考察了研发要素的区际流动、空间知识溢出效应和经济增长的关系，发现研发要素的区际流动具有明显的空间溢出效应，且这一溢出效应对中国经济增长呈现显著的正向影响[1]。王林辉和赵星采用2000—2015年东北地区和长三角地区的面板数据，利用空间计量模型探讨了本地与相邻地区要素空间流动对区域经济增长的影响，发现东北地区本地要素对经济增长的作用较明显，而长三角地区本地和空间相邻地区要素流动均对地区经济增长发挥重要作用[2]。现有研究除了关注要素在一国范围内流动外，张幼文探讨了生产要素的国际流动下经济增长机制变化和结构转型特征，认为世界经济增长的机制、结构与产业布局等都将受到要素流动的影响，并且对于发展中国家而言，在海外进行研发投资，有助于培育高级要素和推动要素升级[3]。以1999—2004年间丹麦研发企业为分析对象，Kaiser等探究研发人员的流动对其雇主专利申请活动的影响，发现当公司的新工人来自于专利开发较为活跃的公司时，其对公司的创新影响最强，且劳动力流动增加了新雇主和旧雇主的总体创新活动[4]。在检验劳动力流动对创新能力影响的同时，文献也开始探究其形成机制，Audretsch等发现劳动力流动本身对企业吸收能力没有正向影响，而是企业和区域劳动力流动之间的相互作用，对企业的吸收能力产生了积极的影响，这表明只有当劳动力市场促进了劳动力和雇主之间的供需充分匹配，劳动力流动才可能产生积极的影响[5]。Braunerhjelm等将公司级专利申请数据与瑞典的雇主和雇员数据集进行匹配合并，发现知识工作者的流动对公司创新产出具有积极且显著的影响[6]。

事实上，创新要素流动有助于提升流入地创新水平与创新质量。刘备和王林辉运用省级面板数据，在测度创新要素流动的基础上，结合空间误差模型研究创新要素的空间流动对区域创新能力的影响，认为不同区域创新能力存在正向空间相关性，区域创新能力的提升不仅依赖于本地的研发人员，也受益于外地研发人员与研发资本的流入，现阶段创新要素流动呈现出明显的区域差异，主要表现为东部流入和西部、东北地区大量流出的特征[7]。卓乘风和邓峰运用中国省级面板数据，结合引力模型研究了创新要素流动对区域创新绩效的影响，实证结果发现无论是研发资金的流动还是研发人员的流动，均会对流入地的创新绩效产生显著的正向作用，并且政府干预具有调节效应，能够有效激励研发人员的创新，但并未有效促进研发资金的创新效应[8]。同样，方远平和谢蔓运用空间计量方法分析了创新要素的空间分布及其对区域创新产出的影响，发现研发经费支出与地区专利授权数具有正相关性[9]。在测度区域创新质量的基础上，王钺和胡春阳实证研究了人力资本流动、金融资本流动和技术信息要素流动对区域创新质量的空间影响，发现人力资本流动和技术信息要素流动有利于区域间创新质量差距的缩小，而金融资本流动的效果不显著[10]。实际上，人力资本和技术信息等创新要素在地区间流动会形成集聚效应，进而提高区域创新效率。李红锦和曾敏杰研究发现研发资金、研发人员对区域新兴产业发展均具有显著推动作用，其中研发人员和研发机构对新兴产业发展具有溢出效应，研发投入具有虹吸效应[11]。类似地，吴福象和沈浩平考察了长三角地区16个城市创新要素集聚的外部性，发现在要素集聚和分散的流动过程中城市群更易形成产业的协同发展[12]。关于创新集聚效应的形成条件，学者们也关注到市场规模、互联网、高铁等交通基础设施因素的影响。刘和东基于省级面板数据研究市场规模和创新人才集聚之间的关系，发现市场规模会通过虹吸效应诱导人才流入与集聚，扩大市场规模能够显著提升创新人才要素集聚[13]。凌华等考察了创新要素流动的中介效应，发现东中部地区互联网发展通过推动创新要素的流动进一步提升了区域创新能力，而西部地区互联网发展对创新要素流动产生负向影响，导致该地区创新能力有所下降[14]。陈婧等基于高铁开通的准自然实验，探讨了交通发展影响企业创新的内在机理，发现交通条件的改善能够加速区域创新要素流动进而激发企业的创新投入产出活力[15]。

而作为重要创新要素的研发资本在不同区域间的流动，既有助于资源在地理空间上的优化配置，也能促进流入地创新要素集聚。宛群超等利用我国高技术产业的面板数据，研究了研发要素流动对高技术产业创新能力的影响，研究结果表明研发要素流动对高技术产业创新能力具有显著正向作用，经济政策不确定性具有正向调节作用，且以研发要素流动与经济政策不确定性交叉项进行门槛检验的结果显示，研发人员流动和研发资本流动对高技术产业创新能力的作用强度分别呈现正“U”型、倒“N”型曲线[16]。郑万腾等在分析技术扩散与区域创新效率的同时探讨了研发要素流动的作用，指出技术扩散所引发的研发资本流动能够积极改善区域创新效率，而研发人员流动表现出抑制作用[17]。王惠等在测算我国高技术产业绿色创新效率的基础上，分析了研发资金投入强度的影响，发现研发投入强度对高技术产业绿色创新效率具有非线性效应[18]。研发资本的流动除受到市场自由调节作用的影响外，还受到政府调节干预的影响，政府对于研发资金的配置会深刻影响地区或企业的创新效率。李平和刘利利比较了政府研发资助和企业研发投入的创新效率差异，实证结果表明政府研发资助表现出效率失灵现象，而企业研发投入则可以显著促进区域创新效率的提升[19]。邹洋等利用我国规模以上工业企业的面板数据研究了政府研发补贴对企业创新的影响，发现政府研发补贴能够通过促进企业研发投入进而提高企业创新产出[20]。章元等基于中关村3万多个高新技术企业的面板数据，结合PSM-DID方法研究了政府补贴的影响，认为政府补贴能够显著提高企业的创新经费支出、新产品销售收入以及专利申请数量，但同时也表现出“挤出效应”，即抑制企业自主创新水平而推动企业引进新技术[21]。

设备投资是经济增长的重要因素[22]，研发资本在区际间的流动可能会通过机器设备投资及设备更新改造等物质载体的形式，参与到创新活动之中，进而提升区域创新能力和集聚水平。唐文健和李琦基于设备投资专有技术进步的增长核算框架，估计了我国蕴含在设备投资中的专有技术进步速率，发现1980—2005年中国设备投资专有技术进步的速度平均达到3%[23]。赵志耘等通过构建区分设备资本和建筑资本的内生增长模型，结合实证研究发现我国设备投资中的技术进步明显，1990—2005年间体现在设备投资中的技术进步率至少在5.1%～6.0%以上[24]。黄先海和刘毅群强调内嵌于设备资本的体现型技术进步是生产率增长的重要原因，经验分析表明设备投资占国民生产总值的比重每提升一个百分点，劳均GDP将提高0.393%，并认为增加设备投资是保持经济持续增长的有力手段[25]。华昱基于随机一般均衡模型发现暗含于设备投资的投资专有技术对总产出存在显著正向影响，并认为促进设备更新和改善其生产效率能够促进社会经济多方面的增长[26]。朱成科和李虹含的研究表明设备投资显著促进了中西部地区的经济增长[27]。马宇和王竹芹通过实证研究发现设备类资产投资的比例越高，体现型技术进步的溢出效应越强，经济增长的质量也越高[28]。

已有研究多关注创新要素流动对经济增长或创新能力的影响，忽视了研发资本流动的创新集聚效应以及设备投资的载体作用，更未关注到创新要素流动过程中设备资本、物化型技术进步与创新集聚的关系。为此，本文关注研发资本流动对创新集聚的影响，且有别于以往文献简单探讨二者间的关系，将研发资本流动的载体——机器设备投资引入到分析框架中，利用2004—2017年中国30个省区市(港、澳、台、西藏除外)的面板数据，实证检验研发资本流动对区域创新集聚的影响以及机器设备投资的作用。本文可能的创新之处在于：从创新集聚数量和创新集聚质量两个视角，探究不同区域研发资本流动的创新集聚效应，检验机器设备投资在其中的载体作用，以及研发资本用于新设备投资和设备更新改造所蕴含的物化型技术进步与创新集聚的关系；并从不同创新主体角度，检验研发资本流动创新集聚效应的异质性，以及政府研发补贴政策的调节作用。

二、计量模型选择、指标设计与数据来源说明

1.模型设定

在构建计量模型前，先通过研发资本流动与区域创新集聚水平的相关散点图，从数据统计特征上确定二者之间的关系。如图1所示，研发资本流动与区域创新集聚呈现正向关系。

图1 研发资本流动与区域创新集聚散点图

为此，本文构建如下的计量模型：

qwspatentit=β0+β1rcfit+∑αXit+γt+λi+εit

(1)

式(1)中，qwspatentit为地区i第t年份的创新集聚水平，rcfit为研发资本流动量，Xit为控制变量集合，γt为时间趋势因素，λi为地区因素，εit为随机误差项。

为了检验机器设备投资在研发资本流动对创新集聚影响过程中的载体作用，本文构建如下中介效应模型：

qwspatentit=β0+α1rcfit+∑αXit+γt+λi+εit

(2)

lnmeit=β0+β1rcfit+∑αXit+γt+λi+εit

(3)

qwspatentit=β0+γ1rcfit+θ1lnmeit+∑αXit+γt+λi+εit

(4)

其中，i代表所在地区，t表示时间，lnmeit为中介变量，其余变量定义同式(1)。根据中介效应定义，若α1、β1以及θ1都显著，并且γ1小于α1或者显著度下降，则证明中介效应存在，若β1和θ1中至少有一个不显著时，需进一步通过Sobel检验判断中介效应的存在性。

2.变量描述

关于研发资本流动指标(rcf)，利用引力模型对地区研发资本流动进行测算。研发资本的流动受到地区多种因素的影响，白俊红等认为影响研发资本流动的因素主要来源于地区之间的利润水平以及相应的投资环境[1]，借鉴这一思路，本文同样选择工业企业的平均利润(profit)和金融发展水平(finance)作为地区研发资本流动的吸引变量。而对于金融发展水平，本文借鉴白俊红和刘宇英的思路[29]，采用非国有部门贷款的比例来衡量地区的金融发展水平。具体计算公式为：非国有部门贷款比重=总贷款/GDP ×(1-国有企业固定投资额/全社会固定投资总额)。而对于各地区的研发资本，利用各地区R&D 经费支出，并采用永续盘存法将其核算为存量形式。相应的引力模型可以表示为：

rcfij=lnrdfundi*D-2ij*ln(profitj-profiti)*ln (financej-financei)

(5)

式中，rcfij表示从i地区流动到j地区的研发资本流量，lnrdfundi为i地区的研发经费存量，D为地区间的经济距离矩阵，profit表示地区规模以上工业企业利润水平，finance表示地区金融发展水平。

进而可以测算出i地区在某一年度内研发资本的总流动量为：

(6)

关于创新集聚指标(qwspatent)，利用地区创新集聚区位熵来衡量创新的集聚程度，创新集聚区位熵的具体计算方式为：地区专利占比/地区GDP占比。由于发明专利与实用新型、外观设计两类专利相比，难度最大和技术含量最高，因而采用总专利中的发明专利占比来度量创新集聚质量(qwsipatent)，具体计算方式为地区发明专利占比/地区GDP占比。

机器设备投资指标(lnme)：本文采用固定资产投资中按构成和建设性质分类下的固定资产投资(不含农户)设备、工器具购置的自然对数来表征。在机器设备投资中蕴含前沿技术即物化型技术，将对区域创新集聚发挥举足轻重的作用。本文参考宋冬林、蔡啸等的研究思路，利用设备资本价格指数来表征物化型技术进步，选取“设备工器具购置固定资产投资价格指数 / 建筑安装工程固定资产投资价格指数”构建物化型技术相对价格指数，并用物化型技术相对价格指数的倒数来表征物化型技术进步(whtech)[30-31]。

一般而言，影响区域创新集聚的因素较多，为防止遗漏解释变量可能造成模型估计结果的偏误，在计量模型中引入研发人员数量、经济发展水平、对外开放程度、政府支持、教育水平、技术市场发展水平、文化基础设施、城镇化水平等控制变量。具体包括：①研发人员数(lnrdp)，研发人员是区域创新水平和创新集聚的重要影响因素，本文取研发人员数量的自然对数值。②经济发展水平(pgdp)，一般而言，经济发展水平较高的地区往往会对各种创新要素的吸引作用更强，越有利于提升区域创新能力，本文通过人均GDP的自然对数来表征地区的经济发展水平。③对外开放程度(fdi)，利用外商直接投资额的自然对数进行衡量，区域对外开放程度的提升有利于促进外资的进入，为地区发展带来雄厚的资金支持，促进地区创新水平的提高。但已有研究也发现，随着区域对外开放程度的提升以及外资进入门槛的减弱，对外开放程度可能会挤压本土企业的自主研发和创新。④政府支持(gov)，利用政府一般财政预算支出的自然对数值表征。在创新过程中，政府政策有助于激发创新活力、提高创新资源的配置效率和保护创新成果，为此需要考察政府在财政上的倾斜与支持力度对区域创新的作用。⑤技术市场发展水平(tecmarket)，技术市场包括从技术商品的研制开发到应用、转化、产业化和流通的全过程，技术市场的发展有利于区域科技创新、成果转化、产业化发展，技术市场成交额能够反映一个地区科技创新与转化能力，本文通过技术市场成交额的自然对数值衡量技术市场发展水平。⑥教育水平(edufund)，教育对人力资本积累和研发等方面具有促进作用，并且地区高等学校作为创新主体同样对区域创新具有重要作用，本文通过教育经费支出的自然对数值衡量区域教育水平。⑦文化基础设施(library)，文化基础设施是区域创新环境的基础条件，良好的公共学习环境有利于区域的创新发展，本文通过地区公共图书馆数量的自然对数值进行表征。⑧城镇化水平(czrk)，地区城镇化的发展更有利于地区工业化发展与产业集聚，吸引更多高质量的人力资本，本文通过非农人口占总人口的比重来衡量地区的城镇化水平。

3.数据说明

本文所使用的数据来自于2005—2018年各省统计年鉴、《中国科技统计年鉴》、《工业企业科技活动统计年鉴》、CSMAR数据库、CEIC数据库和国家统计局网站。本文选取了中国30个省级行政地区为考察对象。各变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 主要变量描述性统计

三、实证检验结果与评价

1.基准模型回归分析

根据上述计量模型(1)，本节首先实证检验研发资本流动对创新集聚的影响，回归结果如表2所示。由列(1)可以发现，在控制地区效应和时间效应后，全国层面研发资本流动对创新集聚水平的提升具有很强的促进作用，且在1%的水平上显著，其次，由于不同经济区域存在样本量上的差异，直接进行分样本的回归将导致估计结果不具有可比性。因此，本文通过构造四大经济区的虚拟变量，将区域虚拟变量与研发资本流动的交乘项作为核心解释变量进行回归，借以分析不同区域研发资本流动对创新集聚的影响。由列(2)至列(5)可以发现，具体到四大区域而言，研发资本流动促进了东部地区和中部地区创新集聚水平的提升，且在1%的水平上显著。对西部地区和东北地区创新集聚存在负向作用，但西部地区在统计上并不显著。原因在于东部地区包含了较多的沿海经济发达省份，这些省份良好的创新环境对研发资本具有很强的吸引作用，研发资本向东部沿海省份的流入，促进了东部地区创新集聚水平的提升。与之相反，西部地区和东北地区在较低的边际收益和较差的创新环境中缺乏对研发资本相应的吸引力，且域内研发资本不断外流，并经过循环与累积进而削弱地区的创新集聚水平。控制变量方面，研发人员规模、对外开放程度、政府干预、技术市场规模、文化基础设施水平对于区域创新集聚具有显著促进作用，经济发展水平、城镇化水平对区域创新集聚存在负向作用，而教育水平在总体上对区域创新集聚的作用方向不确定。

表2 基准模型估计结果

2.机器设备投资的载体作用检验

上述分析已经验证了研发资本区际流动的创新集聚效应，以及四大区域间创新集聚效应的差异。而地区机器设备投资是研发资本流动的重要物质载体，对研发资本流动和区域创新集聚具有重要作用。本节利用中介效应模型检验地区机器设备投资水平的载体作用，探究影响不同地区间创新集聚效应差异更深层次的原因，相应回归结果见表3及其续表。表3中，列(1)至列(2)是全国层面中介效应的检验结果，其中列(1)是研发资本流动对机器设备投资规模的回归结果，列(2)是纳入中介变量的回归结果。可以发现，研发资本流动在1%的显著性水平上促进了地区机器设备投资规模的扩张，同时表2的列(1)显示研发资本流动在1%的水平上显著促进了创新集聚水平，纳入中介变量后，研发资本流动依然保持在1%的水平上的正向促进作用，但研发资本流动的系数值相较于不添加中介变量时较小。由于此时机器设备投资的系数不再显著，需要进一步通过Sobel检验来判断中介效应是否存在。根据Sobel检验的结果可以看出Sobel统计量的p值小于0.05，代表中介效应成立，且中介效应占比为81.77%。列(3)至列(4)是东部地区中介效应的检验结果，与全国层面的检验结果类似，纳入中介变量后，机器设备投资的回归系数不再显著，进一步通过Sobel检验发现中介效应成立，且中介效应占比为23.13%。中部地区和东北地区的检验结果如表3所示，其中列(5)至列(6)是中部地区中介效应的检验结果，可以看出，中介效应模型中的研发资本流动和机器设备投资系数均保持在5%的水平上显著，且研发资本流动系数的值相较于不添加中介变量时较小，可以直接判定中介效应的存在。列(7)至列(8)是东北地区中介效应的检验结果，可以发现，研发资本流动对机器设备投资的回归系数不显著，但进一步的Sobel检验结果表明中介效应存在，且占比为26.48%。由于西部地区研发资本流动对创新集聚的影响统计上并不显著，因此无需进一步检验中介效应。上述检验结果说明，无论是全国层面还是东、中和东北经济区域，机器设备投资的载体作用均得到了充分的验证，表明研发资本流动会通过机器设备投资促进区域创新集聚水平的提升。

表3 机器设备投资的载体作用检验

四、研发资本流动、物化型技术进步和创新集聚质量

1.研发资本流动与创新集聚质量

在经济高质量发展的背景下，研发资本流动在促进地区创新集聚数量的同时，是否也有助于提升地区创新集聚质量？根据上述分析，研发资本的流动对全国和东中部地区的创新集聚具有显著正向作用，并且机器设备投资规模的载体作用明显。除了关注创新集聚数量外，本节进一步探讨研发资本流动在总体上以及不同经济区域层面上对创新集聚质量是否同样具有促进作用。以总专利中发明专利计算的创新集聚质量的回归结果如表4所示。列(1)显示的全国层面回归结果表明，研发资本流动对创新集聚质量具有正向作用，且在5%水平上显著。列(2)至列(5)显示东部地区研发资本流动同样显著提升了创新集聚的质量，而东北地区研发资本流动对创新集聚质量具有显著负向作用，中部地区和西部地区研发资本流动对创新集聚质量的影响在统计上均不显著。对比创新集聚的基准回归结果，全国层面下区域研发资本流动促进了区域创新集聚水平的提升，也促进了区域创新集聚质量的提升。具体到区域层面，东部地区研发资本流动不仅具有创新集聚效应，也提高了地区创新集聚质量，这也说明创新集聚质量的提升依赖于数量的积累。反观东北地区可以看出，区域研发资本流出抑制了区域创新集聚，且其创新集聚质量水平同样受到掣肘。中部地区研发资本流动虽然促进了创新数量的提升，但创新质量效应不明显，西部地区研发资本流动则在创新数量和质量两个方面均未能起到应有的作用。因此，结合基准回归结果，本文认为研发资本流动对创新集聚数量和质量的影响具有一致性，研发资本流动对创新集聚促进作用越强的区域，对创新集聚质量的影响也越强，研发资本流动的区域作用特征明显。

表4 研发资本流动的创新集聚质量效应检验

2.研发资本流动、物化型技术进步与创新集聚质量的关系检验

全国层面和东部地区研发资本流动的区域创新集聚质量效应明显，而前述中介效应的检验结果也已经证明机器设备投资的载体作用。本文将进一步检验研发资本流动是否会通过蕴含在设备投资中的物化型技术进步来提升区域创新集聚质量。本节以物化型技术进步为中介变量，探究研发资本流动促进区域创新集聚质量提升的机制，检验结果如表5所示。其中列(1)至列(2)是全国层面的回归结果，研发资本流动对物化型技术进步的回归系数不显著且纳入中介变量后机器设备投资质量的系数同样不显著，因此需要进行Sobel检验，检验结果显示Sobel统计量的p值大于0.05，因此中介效应不成立。列(3)至列(4)是东部地区中介效应检验结果，与全国层面的回归结果类似，物化型技术进步的系数均不显著，但进一步的Sobel检验结果通过，表明中介效应成立，且中介效应占比为15.91%。列(5)至列(6)是东北地区中介效应检验的回归结果，虽然研发资本流动显著促进了物化型技术基本，但纳入中介变量后的回归结果不显著，且进一步的sobel检验未能通过，因此中介效应不成立。中部地区和西部地区由于研发资本流动未能显著影响创新集聚质量，中介效应必然无法成立，无需进一步检验。综合而言，全国和四大地区的检验结果显示，只有东部地区研发资本流动会通过推动物化型技术进步来提升创新集聚质量。可见，在发达的东部地区，流入的研发资本可以用于新机器设备投资或设备更新改造，提高了设备品的质量和资本生产率，这种与设备相融合的物化型技术最具生产力与创新能力，提升了东部地区的创新集聚质量。

表5 研发资本流动、物化型技术进步和创新集聚质量

五、进一步研究

1.研发资本流动对不同创新主体创新集聚效应的异质性检验

研发资本流动对不同创新主体的创新集聚效应可能不同，本节考察不同性质创新主体的创新集聚效应差异，主要对三种创新主体进行对比，分别是工业企业、研究与开发机构和高等学校。《中国科技统计年鉴》对于不同创新主体的专利数据从2009年开始，所以数据范围选择了2009—2017年30个省市区。研发资本流动对不同创新主体创新集聚作用的回归结果如表6所示，其中列(1)至列(3)是OLS的回归结果，列(4)至列(6)是固定效应模型的回归结果。列(1)至列(3)结果表明，最小二乘估计下研发资本流动对工业企业创新集聚具有正向作用，且在5%的水平上显著；对研究与开发机构的创新集聚效应在1%水平上显著，而对高等学校的创新集聚效应正向但并不显著。列(4)至列(6)采用固定效应模型进行检验，结果显示研发资本流动仍然对研究与开发机构的创新集聚具有正向作用，对工业企业创新集聚的作用在统计上不再显著，而对高等学校的影响依然保持正向但并不显著，以上结果表明研发资本流动惠及的创新主体主要是研究与开发机构。

表6 不同创新主体创新集聚效应的异质性检验

2.政府研发补贴的调节作用检验

地方政府往往为提升本区域创新能力和激励创新活动而制定相应的补贴政策，可能会对区域创新集聚产生影响。本节进一步探究政府的研发创新补贴对四大地区创新集聚的调节作用，政府研发补贴的数据来源于《中国科技统计年鉴》和《工业企业科技统计年鉴》中规模以上工业企业R&D经费内部支出中的政府资金，并进行对数化处理，由于在2009年前后企业研发经费支出的统计口径不统一，因此本节所取样本区间为2009—2017年，回归结果如表7所示。结果表明，在全国层面、东部地区以及东北地区，交互项系数虽为正但统计上并不显著，政府补贴的调节作用不明显，未能有效激励研发资本流动的创新集聚效应。而在中部和西部地区交互项的系数为负，且分别在1%和5%的水平上显著，说明现有研发补贴政策对区域研发资本流动的创新集聚存在“挤出效应”。可能的原因在于，研发补贴政策并不能有效吸引域外研发资金的流入，而是直接作用于研发活动进而提升创新产出。

表7 政府研发补贴的调节作用检验

六、基本结论

本文从创新集聚数量和质量两个视角，利用中国2004—2017年30个省区市的面板数据，实证检验研发资本流动的区域创新集聚效应，对比分析了四大区域创新集聚效应的差异；采用中介效应模型，检验在研发资本流动的区域创新集聚效应中机器设备投资的载体作用，以及与物化型技术进步的关系；进一步考察研发资本流动对不同创新投资主体的区域创新集聚效应差异，以及政府研发补贴政策对不同经济区域创新集聚的影响。结果发现：(1)从全国层面来看，研发资本流动的创新集聚效应明显，但区域之间存在较大差异，东部地区和中部地区研发资本流动对区域创新集聚水平具有较强的促进作用，对西部地区的创新集聚效应并不明显，而东北地区研发资本流动对区域创新具有显著抑制作用，原因在于西部地区和东北地区的资本收益和创新环境缺乏吸引力，且域内研发资本不断外流，并经过循环与累积进而削弱地区创新集聚水平。(2)在研发资本流动过程中，机器设备投资的载体作用在全国层面、东部地区、中部地区以及东北地区均成立，即研发资本流入可通过机器设备投资等的物质载体形式进入到区域创新活动之中，进而提升区域创新活力与推动区域创新集聚。(3)在全国层面和东部地区，研发资本流动有助于提升区域创新集聚质量，而中部地区、西部地区研发资本流动未能发挥显著的作用，东北地区研发资本流动甚至抑制创新集聚质量的提升。此外，在发达的东部地区流入的研发资本用于新机器设备投资或设备更新改造，这种与设备相融合的物化型技术进步，提升了东部地区的创新集聚质量。(4)相比于工业企业和高等学校，研发资本流动对研究与开发机构的创新集聚效应提升明显，表明研发资本流入主要惠及研究与开发机构。政府研发补贴在全国、东部以及东北地区，都未能对研发资本流动的创新集聚效应发挥积极作用，甚至对中部地区和西部地区的创新集聚存在“挤占效应”。

根据以上结论，本文提出以下政策建议：第一，政府应破除阻碍地区间研发资本流动的障碍与壁垒，建立完善的金融市场以及区域间信息交流平台，推动研发资本在地区之间的自由流动，合理引导研发资金向西部和东北地区的转移，发挥研发资本流动的创新集聚效应以提高欠发达区域创新水平，实现我国区域创新的均衡高质量发展。第二，重视创新集聚的数量与质量两个维度，在推进更大规模研发资本流动、带动创新集聚数量提升的前提下，有针对性地引导研发资金流向实质性创新活动；实施差异化的创新激励政策，引导研发资本流动逐步实现“因需而流”和“因地制宜”，不断通过高质量的研发资本流动提升区域创新集聚的质量水平。第三，重视研发资本流动的物质形态，鼓励研发资金投资于蕴含前沿技术水平的机器设备，实现资本与技术的相互渗透和结合，通过研发资本的有序流入带动机器设备投资，提高机器设备投资品质量，通过物化型技术进步提升创新活动的效率，实现创新集聚数量和质量的同步发展。第四，遵循市场经济规律和政府有为引导相结合，提高工业企业和高等学校的创新活力和集聚水平，合理定位政府在研发资本流动和区域创新活动中的角色，制定更为有效的适宜性研发补贴或税收优惠政策，避免对区域研发创新活动的“挤出”，加快建立支撑高质量发展的现代区域创新体系。