陳德友

摘要：當前，技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻越來越大，日益成為可持續(xù)發(fā)展的重要動力，而自主創(chuàng)新則是發(fā)展技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的源泉。本文采用空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，分析外商直接投資對華東地區(qū)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)，研究它們之間空間聯(lián)系和差異。研究結(jié)果可為相關(guān)省市決策者提供有用信息，為華東地區(qū)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展提供智力支撐。

關(guān)鍵詞：外商直接投資；溢出效應(yīng)；華東地區(qū)；創(chuàng)新能力；技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)

中圖分類號：F424.3 文獻標志碼：A 文章編號：1001-862X（2014）01-0101-005

一、問題的提出

自上世紀末以來，中國經(jīng)濟基本保持著高速發(fā)展。不過，這帶來了很多難以解決的問題，比如能源過度消耗、環(huán)境污染以及可持續(xù)發(fā)展動力不足等。外商直接投資對中國經(jīng)濟的高速發(fā)展作出了積極的貢獻，它不僅為中國經(jīng)濟提供了資金來源，也帶來先進的科學技術(shù)和管理經(jīng)驗。由此產(chǎn)生的溢出效應(yīng)，越來越受到關(guān)注。

華東地區(qū)指的是上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省和山東省。該地區(qū)是中國經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)之一，也是勞動密集型和資源消耗型企業(yè)相對集中的地區(qū)。比如，“蘇錫?！钡募庸ぶ圃鞓I(yè)，以及馬鋼、銅陵有色等能源消耗型企業(yè)，都坐落在該地區(qū)。因此，基于創(chuàng)新能力提高的華東地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，將在中國起到很強的引領(lǐng)作用。分析FDI的溢出效應(yīng)對華東地區(qū)創(chuàng)新能力提升的作用，就顯得非常重要。

二、文獻述評

針對創(chuàng)新能力在溢出方面以及FDI溢出方面，國際上有學者做出了一些研究。比如：Liu（2008）在內(nèi)生增長框架內(nèi)解釋了FDI在技術(shù)轉(zhuǎn)移中如何產(chǎn)生外部效應(yīng)，并且區(qū)分了溢出效應(yīng)的水平和比率對國內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)力的影響。[1]Qi等人（2009）探討了FDI是否會對中國的企業(yè)有積極的外溢效應(yīng)，他們首先根據(jù)經(jīng)驗建立了FDI對不同省份的溢出效應(yīng)，然后估計了閾值，發(fā)現(xiàn)很多省沒有達到這些閾值。[2]Hale和Long（2011）研究FDI可能導(dǎo)致中國近期工資增長。實證結(jié)果表明在同行業(yè)或同地區(qū)的私營企業(yè)中，F(xiàn)DI對技術(shù)工人的工資有間接的影響，但對國營企業(yè)的員工工資沒有影響。[3]Lin等人（2011）探究了外商直接投資對中國區(qū)域生產(chǎn)力的影響，結(jié)果表明FDI對整體生產(chǎn)力有顯著的提高作用，但是這種效果很大程度上取決于所在區(qū)域的吸收能力。[4]Suyanto和Salim（2013）采用了獨特的高度分解非平衡面板，利用1990—1995年210家企業(yè)的數(shù)據(jù)分析了印尼制藥業(yè)的FDI溢出效應(yīng)對技術(shù)效率的影響。實證結(jié)果顯示，國外企業(yè)比國內(nèi)競爭對手效率更高；FDI對國內(nèi)競爭者有顯著的負效應(yīng)，但是，對國內(nèi)的供應(yīng)商則有積極的溢出效應(yīng)。[5]

國內(nèi)也有不少學者研究過FDI對我國知識、技術(shù)和創(chuàng)新方面的溢出效應(yīng)。[6]錢建娣和袁兆春（2009）從我國FDI的實情出發(fā)，探討了我國FDI 的技術(shù)溢出效應(yīng)的傳播路徑，經(jīng)過實證研究，認為FDI 的確對我國的技術(shù)產(chǎn)生了一些溢出效應(yīng)。[7]江瀚（2012）探討了企業(yè)層面上的 FDI對知識的溢出效應(yīng)，他使用了回歸分析的方法，對珠三角地區(qū)的272家企業(yè)進行了分析，認為對于不同類型企業(yè)來說，吸收能力的高低與知識溢出的大小對創(chuàng)新水平有不同影響，企業(yè)創(chuàng)新水平的高低與自己的吸收能力和下游企業(yè)的知識溢出有正向關(guān)系。[8]侯潤秀、官建成（2006）利用各省市的面板數(shù)據(jù)來進行研究，認為不同創(chuàng)新能力的地區(qū)，F(xiàn)DI對他們的溢出效應(yīng)也不同， 區(qū)域創(chuàng)新能力越強， FDI對其創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)越大。[9]曹廣喜（2009）考察了創(chuàng)新能力累積效應(yīng)和FDI時滯性，對西、中、東部進行實證分析，考慮了FDI對創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)的區(qū)域差異型。得出FDI對中國創(chuàng)新能力有正向溢出效應(yīng)，但不是很顯著，對中部的溢出效應(yīng)比對東、西部顯著，F(xiàn)DI 對中部地區(qū)的實用新型和發(fā)明、東部地區(qū)的外觀設(shè)計具有顯著的溢出效應(yīng)，但是對西部各種類的創(chuàng)新能力都沒有顯著的溢出效應(yīng)。[10]宋馬林、王舒鴻用DEA對經(jīng)濟增長與技術(shù)進步以及FDI等關(guān)系進行了研究，也對本文在方法的使用上有一定的借鑒。[11]

本文的創(chuàng)新之處是結(jié)合前人關(guān)于空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的研究來探討華東地區(qū)各省市的FDI對創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)，為華東各省市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提供有用信息，對這些地區(qū)的經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定高速發(fā)展作出一點貢獻。

三、實證分析

本文將同時關(guān)注華東地區(qū)的FDI溢出效應(yīng)和創(chuàng)新能力這兩個因素，運用具有很多優(yōu)勢的空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)來進行分析，但由于空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)在軟件計算方面尚不成熟，結(jié)果的計算需要編程，研究起來較為困難，真正把空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)用于實證研究的不是很多。參考前人的研究和數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了各省的專利授權(quán)量（ZL）、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出（RD）、FDI值（FDI）、人均GDP（RJ），其中1999—2012年各省的專利授權(quán)量和R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的數(shù)據(jù)來源于1999—2012年各年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》，1999—2012 年各省人口和GDP數(shù)據(jù)和FDI來源于1999—2012各省的統(tǒng)計年鑒和《中國統(tǒng)計年鑒》。本文希望通過以上數(shù)據(jù)，利用空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)的優(yōu)勢分析華東地區(qū)的FDI對他們創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)，為該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與政府決策提供有價值的信息。

（一）指標選取和數(shù)據(jù)來源

考慮以前學者的研究，本文選取專利授權(quán)量來衡量一個地區(qū)的創(chuàng)新能力。科研創(chuàng)新過程的資金投入可用R&D經(jīng)費內(nèi)部支出（簡稱為RD）來表示；考慮到數(shù)據(jù)的完整性，本文的FDI值（簡稱為FDI）用外商投資企業(yè)投資總額來代替，RGDP表示人均GDP（簡稱為RJ）。其中1999—2012年各省的專利授權(quán)量、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的數(shù)據(jù)來源于1999—2012年各年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》，1999—2012年各省人口和GDP數(shù)據(jù)和FDI來源于1999—2012各省的統(tǒng)計年鑒和《中國統(tǒng)計年鑒》。為了減少異方差對模型的影響，本文對各數(shù)據(jù)進行了取對數(shù)的處理。endprint

（二）數(shù)據(jù)的單位根檢驗

首先對各變量進行單位根檢驗，結(jié)果如表1所示。

表1中的檢驗結(jié)果顯示，lnzl、lnfdi、lnrd、lnrj都不平穩(wěn)，但是他們的一階差分都平穩(wěn)，可以考慮用他們的一階差分來建模。由于他們都是一階單整的，可以進行協(xié)整檢驗，來檢驗他們是否存在長期相關(guān)關(guān)系。

（三）數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗

根據(jù)表2的檢驗結(jié)果來看，專利授權(quán)量與每個解釋變量間均有協(xié)整關(guān)系，可以進一步進行Hausman檢驗來選擇隨機效應(yīng)還是固定效應(yīng)。

（四）Hausman檢驗

Hausman檢驗是面板數(shù)據(jù)模型選擇固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)的重要檢驗方法，從表4的Hausman檢驗結(jié)果來看，模型更適合選用隨機效應(yīng)模型。

（五）模型的估計與檢驗

根據(jù)前面的Hausman檢驗結(jié)果，選擇隨機效應(yīng)模型。用Han-Philips線性動態(tài)空間面板回歸方法，經(jīng)過stata編程計算得到SAR模型的隨機效應(yīng)估計以及參數(shù)檢驗的結(jié)果。

從基于地理權(quán)重和空間權(quán)重的空間動態(tài)面板模型的估計結(jié)果中，lnfdi項的系數(shù)分別為0.5378877和0.5793603，是各自所有解釋變量中系數(shù)最大的，說明FDI的溢出效應(yīng)相對于其他幾個變量來說還是很大的，并且他們系數(shù)檢驗的P值都為 0.0000，說明FDI的溢出效應(yīng)很顯著，F(xiàn)DI對華東區(qū)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)很明顯。R&D經(jīng)費支出的系數(shù)分別為0.0440398和0.050112，相對FDI項的系數(shù)來說比較小，對創(chuàng)新能力的溢出有限，而且它們的系數(shù)檢驗的P值分別為 0.116和0.137，不是很顯著。人均GDP的系數(shù)分別為0.293098和0.3186225，相對于FDI的溢出效應(yīng)來看，也不是很強，它們的系數(shù)檢驗的P值分別為 0.184和0.139，溢出效應(yīng)也不是很顯著。專利授權(quán)項的滯后項的系數(shù)分別為0.1142928和0.0991751，雖然它們的值不是很大，但是系數(shù)的檢驗的P值卻等于 0.0000，說明華東地區(qū)的專利授權(quán)量無論是在地理因素上還是經(jīng)濟因素都存在比較顯著的空間效應(yīng)。兩個模型的wald檢驗和F檢驗都很顯著，說明模型估計的結(jié)果是比較可靠的。同時兩個模型的R2和調(diào)整R2都超過了0.9，說明模型的擬合效果比較好。

同時從以上兩個表中我們也能看出，基于地理權(quán)重lnfdi項的系數(shù)要小于基于經(jīng)濟權(quán)重的lnfdi項的系數(shù)，說明FDI對華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)在經(jīng)濟意義的解釋能力上更強。基于地理權(quán)重的專利授權(quán)項的系數(shù)大于基于經(jīng)濟權(quán)重專利授權(quán)項的系數(shù)，說明華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力在地理空間的相關(guān)性比在經(jīng)濟空間上的相互影響力更強。

四、結(jié)論及政策建議

通過用空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)對華東六省一市的FDI對該地區(qū)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)進行實證研究，得到基于經(jīng)濟權(quán)重和地理權(quán)重兩種情況下的估計方程，在兩個模型中l(wèi)nfdi項的系數(shù)都很顯著，說明FDI對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)比較明顯，由此我們可以得到很多啟發(fā)，對華東地區(qū)各省市在提高自己的自主創(chuàng)新能力和促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有積極意義。

一是華東地區(qū)的FDI對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)較大。從表中的數(shù)據(jù)可以看出華東地區(qū)的FDI在經(jīng)濟意義上對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)大于其在地理意義上的溢出效應(yīng)。FDI對華東地區(qū)創(chuàng)新能力的溢出在經(jīng)濟意義上更為明顯。隨著中國金融市場的開放，大量國外風投開始投資中國的創(chuàng)新型企業(yè)，而華東地區(qū)的地理位置大都是沿海的，這為華東地區(qū)的創(chuàng)新型企業(yè)的融資帶來了便利，促進了華東地區(qū)的創(chuàng)新能力的提高。所以華東各省市應(yīng)該利用地理優(yōu)勢，制定相關(guān)政策來積極吸引國外對創(chuàng)新項目和創(chuàng)新型企業(yè)的投資，為國外的資金流向這類企業(yè)提供綠色通道。

二是不管是基于地理權(quán)重的模型還是基于經(jīng)濟權(quán)重的模型，華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力都有比較明顯的空間依耐性。華東地區(qū)各省市在政策制定時要打破地域限制，從整個地區(qū)的角度出發(fā)，協(xié)調(diào)各省的資源，統(tǒng)籌制定相關(guān)政策來促進創(chuàng)新。

三是華東地區(qū)FDI的對創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)雖然比較顯著，但是畢竟不是很大，我們不能寄希望于國外的資金和技術(shù)，要加大自主創(chuàng)新的支持力度，積極扶持自主創(chuàng)新企業(yè)，促進專利成果的轉(zhuǎn)化。

參考文獻：

[1]Liu Z. Foreign direct investment and technology spillovers： Theory and evidence [J]. Journal of Development Economics， 2008， 85（1）： 176-193.

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[11]宋馬林，王舒鴻.環(huán)境規(guī)制，技術(shù)進步與經(jīng)濟增長[J]. 經(jīng)濟研究，2013，（3）：122-134.

（責任編輯 秋 妍）endprint

（二）數(shù)據(jù)的單位根檢驗

首先對各變量進行單位根檢驗，結(jié)果如表1所示。

表1中的檢驗結(jié)果顯示，lnzl、lnfdi、lnrd、lnrj都不平穩(wěn)，但是他們的一階差分都平穩(wěn)，可以考慮用他們的一階差分來建模。由于他們都是一階單整的，可以進行協(xié)整檢驗，來檢驗他們是否存在長期相關(guān)關(guān)系。

（三）數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗

根據(jù)表2的檢驗結(jié)果來看，專利授權(quán)量與每個解釋變量間均有協(xié)整關(guān)系，可以進一步進行Hausman檢驗來選擇隨機效應(yīng)還是固定效應(yīng)。

（四）Hausman檢驗

Hausman檢驗是面板數(shù)據(jù)模型選擇固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)的重要檢驗方法，從表4的Hausman檢驗結(jié)果來看，模型更適合選用隨機效應(yīng)模型。

（五）模型的估計與檢驗

根據(jù)前面的Hausman檢驗結(jié)果，選擇隨機效應(yīng)模型。用Han-Philips線性動態(tài)空間面板回歸方法，經(jīng)過stata編程計算得到SAR模型的隨機效應(yīng)估計以及參數(shù)檢驗的結(jié)果。

從基于地理權(quán)重和空間權(quán)重的空間動態(tài)面板模型的估計結(jié)果中，lnfdi項的系數(shù)分別為0.5378877和0.5793603，是各自所有解釋變量中系數(shù)最大的，說明FDI的溢出效應(yīng)相對于其他幾個變量來說還是很大的，并且他們系數(shù)檢驗的P值都為 0.0000，說明FDI的溢出效應(yīng)很顯著，F(xiàn)DI對華東區(qū)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)很明顯。R&D經(jīng)費支出的系數(shù)分別為0.0440398和0.050112，相對FDI項的系數(shù)來說比較小，對創(chuàng)新能力的溢出有限，而且它們的系數(shù)檢驗的P值分別為 0.116和0.137，不是很顯著。人均GDP的系數(shù)分別為0.293098和0.3186225，相對于FDI的溢出效應(yīng)來看，也不是很強，它們的系數(shù)檢驗的P值分別為 0.184和0.139，溢出效應(yīng)也不是很顯著。專利授權(quán)項的滯后項的系數(shù)分別為0.1142928和0.0991751，雖然它們的值不是很大，但是系數(shù)的檢驗的P值卻等于 0.0000，說明華東地區(qū)的專利授權(quán)量無論是在地理因素上還是經(jīng)濟因素都存在比較顯著的空間效應(yīng)。兩個模型的wald檢驗和F檢驗都很顯著，說明模型估計的結(jié)果是比較可靠的。同時兩個模型的R2和調(diào)整R2都超過了0.9，說明模型的擬合效果比較好。

同時從以上兩個表中我們也能看出，基于地理權(quán)重lnfdi項的系數(shù)要小于基于經(jīng)濟權(quán)重的lnfdi項的系數(shù)，說明FDI對華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)在經(jīng)濟意義的解釋能力上更強。基于地理權(quán)重的專利授權(quán)項的系數(shù)大于基于經(jīng)濟權(quán)重專利授權(quán)項的系數(shù)，說明華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力在地理空間的相關(guān)性比在經(jīng)濟空間上的相互影響力更強。

四、結(jié)論及政策建議

通過用空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)對華東六省一市的FDI對該地區(qū)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)進行實證研究，得到基于經(jīng)濟權(quán)重和地理權(quán)重兩種情況下的估計方程，在兩個模型中l(wèi)nfdi項的系數(shù)都很顯著，說明FDI對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)比較明顯，由此我們可以得到很多啟發(fā)，對華東地區(qū)各省市在提高自己的自主創(chuàng)新能力和促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有積極意義。

一是華東地區(qū)的FDI對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)較大。從表中的數(shù)據(jù)可以看出華東地區(qū)的FDI在經(jīng)濟意義上對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)大于其在地理意義上的溢出效應(yīng)。FDI對華東地區(qū)創(chuàng)新能力的溢出在經(jīng)濟意義上更為明顯。隨著中國金融市場的開放，大量國外風投開始投資中國的創(chuàng)新型企業(yè)，而華東地區(qū)的地理位置大都是沿海的，這為華東地區(qū)的創(chuàng)新型企業(yè)的融資帶來了便利，促進了華東地區(qū)的創(chuàng)新能力的提高。所以華東各省市應(yīng)該利用地理優(yōu)勢，制定相關(guān)政策來積極吸引國外對創(chuàng)新項目和創(chuàng)新型企業(yè)的投資，為國外的資金流向這類企業(yè)提供綠色通道。

二是不管是基于地理權(quán)重的模型還是基于經(jīng)濟權(quán)重的模型，華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力都有比較明顯的空間依耐性。華東地區(qū)各省市在政策制定時要打破地域限制，從整個地區(qū)的角度出發(fā)，協(xié)調(diào)各省的資源，統(tǒng)籌制定相關(guān)政策來促進創(chuàng)新。

三是華東地區(qū)FDI的對創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)雖然比較顯著，但是畢竟不是很大，我們不能寄希望于國外的資金和技術(shù)，要加大自主創(chuàng)新的支持力度，積極扶持自主創(chuàng)新企業(yè)，促進專利成果的轉(zhuǎn)化。

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（二）數(shù)據(jù)的單位根檢驗

首先對各變量進行單位根檢驗，結(jié)果如表1所示。

表1中的檢驗結(jié)果顯示，lnzl、lnfdi、lnrd、lnrj都不平穩(wěn)，但是他們的一階差分都平穩(wěn)，可以考慮用他們的一階差分來建模。由于他們都是一階單整的，可以進行協(xié)整檢驗，來檢驗他們是否存在長期相關(guān)關(guān)系。

（三）數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗

根據(jù)表2的檢驗結(jié)果來看，專利授權(quán)量與每個解釋變量間均有協(xié)整關(guān)系，可以進一步進行Hausman檢驗來選擇隨機效應(yīng)還是固定效應(yīng)。

（四）Hausman檢驗

Hausman檢驗是面板數(shù)據(jù)模型選擇固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)的重要檢驗方法，從表4的Hausman檢驗結(jié)果來看，模型更適合選用隨機效應(yīng)模型。

（五）模型的估計與檢驗

根據(jù)前面的Hausman檢驗結(jié)果，選擇隨機效應(yīng)模型。用Han-Philips線性動態(tài)空間面板回歸方法，經(jīng)過stata編程計算得到SAR模型的隨機效應(yīng)估計以及參數(shù)檢驗的結(jié)果。

從基于地理權(quán)重和空間權(quán)重的空間動態(tài)面板模型的估計結(jié)果中，lnfdi項的系數(shù)分別為0.5378877和0.5793603，是各自所有解釋變量中系數(shù)最大的，說明FDI的溢出效應(yīng)相對于其他幾個變量來說還是很大的，并且他們系數(shù)檢驗的P值都為 0.0000，說明FDI的溢出效應(yīng)很顯著，F(xiàn)DI對華東區(qū)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)很明顯。R&D經(jīng)費支出的系數(shù)分別為0.0440398和0.050112，相對FDI項的系數(shù)來說比較小，對創(chuàng)新能力的溢出有限，而且它們的系數(shù)檢驗的P值分別為 0.116和0.137，不是很顯著。人均GDP的系數(shù)分別為0.293098和0.3186225，相對于FDI的溢出效應(yīng)來看，也不是很強，它們的系數(shù)檢驗的P值分別為 0.184和0.139，溢出效應(yīng)也不是很顯著。專利授權(quán)項的滯后項的系數(shù)分別為0.1142928和0.0991751，雖然它們的值不是很大，但是系數(shù)的檢驗的P值卻等于 0.0000，說明華東地區(qū)的專利授權(quán)量無論是在地理因素上還是經(jīng)濟因素都存在比較顯著的空間效應(yīng)。兩個模型的wald檢驗和F檢驗都很顯著，說明模型估計的結(jié)果是比較可靠的。同時兩個模型的R2和調(diào)整R2都超過了0.9，說明模型的擬合效果比較好。

同時從以上兩個表中我們也能看出，基于地理權(quán)重lnfdi項的系數(shù)要小于基于經(jīng)濟權(quán)重的lnfdi項的系數(shù)，說明FDI對華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)在經(jīng)濟意義的解釋能力上更強。基于地理權(quán)重的專利授權(quán)項的系數(shù)大于基于經(jīng)濟權(quán)重專利授權(quán)項的系數(shù)，說明華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力在地理空間的相關(guān)性比在經(jīng)濟空間上的相互影響力更強。

四、結(jié)論及政策建議

通過用空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)對華東六省一市的FDI對該地區(qū)創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)進行實證研究，得到基于經(jīng)濟權(quán)重和地理權(quán)重兩種情況下的估計方程，在兩個模型中l(wèi)nfdi項的系數(shù)都很顯著，說明FDI對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)比較明顯，由此我們可以得到很多啟發(fā)，對華東地區(qū)各省市在提高自己的自主創(chuàng)新能力和促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有積極意義。

一是華東地區(qū)的FDI對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)較大。從表中的數(shù)據(jù)可以看出華東地區(qū)的FDI在經(jīng)濟意義上對該地區(qū)的創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)大于其在地理意義上的溢出效應(yīng)。FDI對華東地區(qū)創(chuàng)新能力的溢出在經(jīng)濟意義上更為明顯。隨著中國金融市場的開放，大量國外風投開始投資中國的創(chuàng)新型企業(yè)，而華東地區(qū)的地理位置大都是沿海的，這為華東地區(qū)的創(chuàng)新型企業(yè)的融資帶來了便利，促進了華東地區(qū)的創(chuàng)新能力的提高。所以華東各省市應(yīng)該利用地理優(yōu)勢，制定相關(guān)政策來積極吸引國外對創(chuàng)新項目和創(chuàng)新型企業(yè)的投資，為國外的資金流向這類企業(yè)提供綠色通道。

二是不管是基于地理權(quán)重的模型還是基于經(jīng)濟權(quán)重的模型，華東地區(qū)各省市的創(chuàng)新能力都有比較明顯的空間依耐性。華東地區(qū)各省市在政策制定時要打破地域限制，從整個地區(qū)的角度出發(fā)，協(xié)調(diào)各省的資源，統(tǒng)籌制定相關(guān)政策來促進創(chuàng)新。

三是華東地區(qū)FDI的對創(chuàng)新能力的溢出效應(yīng)雖然比較顯著，但是畢竟不是很大，我們不能寄希望于國外的資金和技術(shù)，要加大自主創(chuàng)新的支持力度，積極扶持自主創(chuàng)新企業(yè)，促進專利成果的轉(zhuǎn)化。

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