趙 昱，杜德斌，柏 玲，張 祥，石 奇

(1. 華東師范大學科技創(chuàng)新與發(fā)展戰(zhàn)略研究中心，上海 200241;2. 桂林理工大學管理學院，廣西 桂林 541004;3. 華東師范大學地理信息科學教育部重點實驗室，上海 200241)

隨著科技全球化的發(fā)展，創(chuàng)新資源大規(guī)?？鐕鲃?，其對各國創(chuàng)新系統的影響備受關注［1-4］。全球創(chuàng)新資源流動是在跨國公司研發(fā)全球化推動下，國際技術轉移深化的表現。它不僅是創(chuàng)新成果的流動，而且是創(chuàng)新過程的轉移。創(chuàng)新資源國際流動對東道國的影響機制復雜，受創(chuàng)新資源類型、跨國公司研發(fā)投資動機、創(chuàng)新資源轉移方式和東道國創(chuàng)新系統狀況等多因素影響，在各國的凈效應可能差異懸殊。相關研究以定性分析為主，定量分析較薄弱，少量研究如盛壘［5］從產業(yè)角度發(fā)現了正面影響的證據，而從空間視角展開的實證研究還不多。本文擬應用空間計量模型探討在華國際創(chuàng)新資源的空間特征、空間效應及對自主創(chuàng)新產出的影響。

1 研究方法、指標及數據來源

1.1 研究方法

探索性空間數據分析用于描繪和直觀展示空間分布形式，探測空間關聯、空間集聚現象，揭示非典型的局部區(qū)位、空間離群點、空間政區(qū)等形態(tài)的空間異質現象?？臻g計量經濟學方法將空間效應納入模型，降低了傳統回歸模型的估計偏誤［6-7］。本文采用探索性空間數據分析技術考察國際創(chuàng)新資源的空間分布格局，接著通過空間計量模型估計國際創(chuàng)新資源流動對我國區(qū)域創(chuàng)新產出的影響。

1.2 指標選取和數據來源

創(chuàng)新資源的要素構成復雜，本文目的不是在一個模型中窮盡所有創(chuàng)新資源要素，而是檢驗其中一組公認的關鍵資源要素對自主創(chuàng)新的影響。本文以內資大中型工業(yè)企業(yè)專利申請數為因變量，地區(qū)研發(fā)努力和國際創(chuàng)新資源流動量為自變量，其中研發(fā)努力用內資大中型工業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入、科技人員數表示，國際創(chuàng)新資源包括國際創(chuàng)新人才、外國技術及外資研發(fā)投資三部分。由于目前還沒有創(chuàng)新人才省域分布的公開統計資料，因此以省域外國留學生數為代理指標;外國技術流動采用省域國際技術引進額表示;跨國研發(fā)投資采用三資大中型工業(yè)企業(yè)內部研發(fā)支出額表示。

除了特殊說明，研究區(qū)域為中國大陸30 個省級行政區(qū)。大中型工業(yè)企業(yè)的專利申請數、技術引進額及內部研發(fā)支出額、新產品產值、工業(yè)總產值數據來自2003—2009 年的《中國科技統計年鑒》(2009 年后不再專門提供三資企業(yè)科技活動統計數據)，價格數據來自相應年份《中國統計年鑒》、留學生數據來自《來華留學生簡明統計》。

2 實證研究結果分析

2.1 全局空間自相關分析

國際創(chuàng)新資源的空間自相關指數為正值，說明創(chuàng)新資源規(guī)模類似的省區(qū)趨于集聚分布。國外技術引進和外資研發(fā)投資的空間自相關強度較大，Moran 指數分別介于0.10 ～0.61 和0.17 ～0.39 之間，總體通過1%的顯著性檢驗。留學生和專利申請數變量的Moran 指數值和顯著性相對較低，Moran 指數分別介于0.08 ～0.13 和0.07 ～0.24 之間，大多通過10%的顯著性檢驗。從趨勢上看，國際創(chuàng)新資源的空間自相關指數無單調變化趨勢。

2.2 局部空間自相關分析

通過比較分析創(chuàng)新資源的Moran 散點圖省域分布情況，我們可以發(fā)現以下特點:

首先，國際創(chuàng)新資源流動的格局與中國經濟發(fā)展的格局具有相似性，集中分布在中國的東部沿海省份，主要在長三角、珠三角和環(huán)渤海地區(qū)。西部內陸地區(qū)則由于經濟發(fā)展水平較低，流入的創(chuàng)新資源相對比較缺乏，形成連片的低值集聚區(qū)(見表1)。

其次，從發(fā)展趨勢來看，創(chuàng)新資源流動格局既表現出較顯著的空間鎖定特征，局部也呈現新的變化。創(chuàng)新資源的傳統流入地一直是長三角的上海、江蘇和浙江，環(huán)渤海的北京和天津，以及對外開放較早的珠三角地區(qū)還有福建省。然而隨著經濟的發(fā)展，開放時間稍晚的山東省創(chuàng)新資源吸收能力也越來越強，地位日益上升，有望成為吸收國際創(chuàng)新資源的新興重要區(qū)域。在高值集聚區(qū)內部也存在變化。2003 年廣東省國際技術引進規(guī)模排全國第五，但到2007 年上升為全國第一，江蘇則從第一名下降到了第四名;類似地，吸收外資研發(fā)投資最多的上海下降到第三，而江蘇則從第三名上升到第一名。

最后，影響不同的創(chuàng)新資源要素流動的因素不同，具體的省份分布存在差異。浙江和福建集聚的外資專利和外資研發(fā)投資都較豐富，但國際創(chuàng)新人才在兩省的分布都較少。在環(huán)渤海地區(qū)，北京的國際創(chuàng)新資源較富集，但國際技術則主要流向了制造業(yè)基礎較強的天津、山東和遼寧。

表1 2007 年中國30 個省(市)國際創(chuàng)新資源Moran 散點圖省域分布情況

2.3 空間誤差與空間滯后模型分析

創(chuàng)新活動常常具有空間集聚性和依賴性。專利申請數的Moran 指數表明省域外資專利申請存在正空間相關，因此我們采用空間滯后和空間誤差模型考察創(chuàng)新資源流動對省域自主創(chuàng)新的影響。在創(chuàng)新的實證研究中，知識生產函數是主要的分析工具。Anselin［8］、Jaffe［9］、蘇方林［7］等都曾用其進行區(qū)域創(chuàng)新的研究。知識生產函數為科布道格拉斯生產函數形式，建立起創(chuàng)新產出、投入及相關影響因素指標之間的關系，本文使用的模型為:

其中，i 表示第i 個省區(qū)，PATi表示省域內資企業(yè)的創(chuàng)新產出，用地區(qū)企業(yè)專利申請數減外資部分得到(項)，RDEi表示內資企業(yè)創(chuàng)新資金，等于科技活動經費內部支出總額減外資相應部分(萬元)RDHi，表示內資企業(yè)研發(fā)人員投入，等于科技活動人員數減外資科技活動人員數(萬人)，FRDi表示外資研發(fā)投資，用外資研發(fā)占省域研發(fā)比重(%)衡量，TIMi表示技術流動，用省域技術引進費總額減外資部分(萬元)得到，FTAi表示國際人才流動，用外國留學生數(人)表示，COMi為控制變量，反映競爭狀況，用新產品產值占工業(yè)總產值比重(%)表示。

為降低數據波動影響，所有指標取2005—2007 年的均值。研發(fā)投入、技術引進和工業(yè)產值通過2005 年地區(qū)工業(yè)品出廠價格指數進行了價格調整。

對6 個自變量進行相關分析發(fā)現，自變量之間存在共線性問題，因此首先通過因子分析找出影響省域自主創(chuàng)新的主要因素并消除共線性［10］。我們通過主成分法提取了兩個影響自主創(chuàng)新產出的主因素(共解釋了原解釋變量方差的78.9 %)。第一因素主要由內資企業(yè)的自主研發(fā)努力解釋，這種自主研發(fā)和引進技術密切聯系。第二因素主要涉及企業(yè)自主創(chuàng)新活動的外部環(huán)境，如外資研發(fā)投資、創(chuàng)新人才流動和地區(qū)競爭狀況。

在實證分析中，本文以兩個因子變量代替原始解釋變量進行模型估計，簡化為:

其中，PTA 是地區(qū)內資企業(yè)的專利申請數，C是常數項，FAC1，FAC2 是提取的因子變量，它們從內部研發(fā)努力和外部環(huán)境兩個層面反映了國際創(chuàng)新資源流動對內資企業(yè)創(chuàng)新活動的影響。

經典回歸模型的R2=0.68，說明自主研發(fā)努力、國際創(chuàng)新資源與自主創(chuàng)新產出之間存在顯著相關關系，兩個因子變量解釋了因變量變差的68%。兩個因子變量的回歸系數均為正，且都通過了5 %水平的顯著性檢驗，說明自主研發(fā)努力和國際創(chuàng)新資源對自主創(chuàng)新產出有正向影響。前文的計算表明，創(chuàng)新活動變量存在空間自相關，表現出相似值的空間集聚，因此經典線性回歸模型可能存在模型設定不當問題。解決空間相關問題的方法之一是在估計方程中引入空間權值矩陣，在原模型的基礎上建立空間相關模型。

空間滯后模型R2=0.728，明顯高于普通最小二乘模型和空間誤差模型(見表2)。進一步比較對數似然函數值LogL、赤池信息準則AIC 和施瓦茲準則SC 值發(fā)現，空間滯后模型的LogL 最大(-31.142)，AIC 最小，似然比率LR 也通過了5%水平的顯著性檢驗。由于“對數似然函數值(LogL)越大，似然率(LR)越小，赤池信息值(AIC)和施瓦茨準則值(SC)越小，模型擬合效果越好”［6］。因此與普通最小二乘模型 (OLS)，空間誤差模型 (SEM)相比，空間滯后模型(SLM)模型有更理想的解釋力度。

表2 普通最小二乘模型、空間誤差模型和空間滯后模型估計結果

空間滯后模型的滯后項系數ρ =0.208，通過5%的顯著性水平檢驗，說明不同省區(qū)自主創(chuàng)新活動存在空間交互作用，使得省域創(chuàng)新活動的影響不僅取決于當地的創(chuàng)新產出，還受周邊地區(qū)創(chuàng)新活動的影響。經典的OLS 模型忽略空間滯后、空間誤差因素，模型設定存在偏差。

在影響我國自主創(chuàng)新產出的兩個因素中，系數都是正的，且通過1%水平的顯著性檢驗，說明我國的自主創(chuàng)新努力帶來了創(chuàng)新產出的增長，同時外資研發(fā)、國際人才等創(chuàng)新資源也對創(chuàng)新產出有促進作用。另外FAC1 的系數大于FAC2 的系數，說明盡管外部資源對我國的創(chuàng)新產出有積極作用，但是內資企業(yè)本身的創(chuàng)新努力對創(chuàng)新產出的貢獻仍起主要作用。劉小魯［11］也發(fā)現，自主研發(fā)、國外技術和FDI 對我國創(chuàng)新能力積累有顯著正效應，而自主研發(fā)影響最大，本文的研究支持了該結論。外部創(chuàng)新資源系數較低可能與其在創(chuàng)新投入總量中比例較低有關。2007 年外資占國有大中型企業(yè)內部研發(fā)支出的19%。國際創(chuàng)新資源對內資企業(yè)的影響途徑有兩個，首先是內資企業(yè)根據自己的研發(fā)需要，有選擇地引進國外技術并消化吸收后提升創(chuàng)新產出水平。在本文的模型中，技術引進主要是促進、而不是替代了內資企業(yè)的創(chuàng)新投入。第二個路徑是外部創(chuàng)新資源流動通過改變自主創(chuàng)新的環(huán)境造成間接影響，這種影響可能是通過技術的示范效應、人員的流動和競爭效應等機制實現的。

3 結論與討論

本文對國際創(chuàng)新資源在我國省域的空間特征及其影響的研究發(fā)現:第一，國際創(chuàng)新資源分布具有顯著的空間相關性，呈集聚分布模式，形成了以東部長三角、珠三角和環(huán)渤海地區(qū)為核心，中西部內陸省區(qū)為外圍的核心- 邊沿分布格局。第二，國際創(chuàng)新資源對我國省域自主創(chuàng)新產出有顯著的正向作用，說明隨著我國經濟科技實力的提高，對國際創(chuàng)新資源的吸收能力總體上也在提高，其中企業(yè)的自主研發(fā)發(fā)揮著主導作用。第三，空間滯后模型顯著改善了傳統計量模型的估計效果，并且提供了省域創(chuàng)新空間關聯的信息?？臻g滯后模型的滯后系數顯著為正，說明我國省域創(chuàng)新活動存在空間溢出現象。

本研究的啟示有三點，首先，為了廣泛吸收和利用國際創(chuàng)新資源，應繼續(xù)完善開放、統一、充分競爭而又規(guī)范的要素大市場，集聚全球創(chuàng)新資源，創(chuàng)造有利的自主創(chuàng)新外部環(huán)境;其次，應繼續(xù)完善國家創(chuàng)新系統，確立企業(yè)創(chuàng)新主體地位，增加自主創(chuàng)新投入，引導和支持創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚，促進企業(yè)開展原始創(chuàng)新、集成創(chuàng)新和消化吸收再創(chuàng)新;最后，注意區(qū)域間創(chuàng)新活動的外部性和空間關聯性，優(yōu)化創(chuàng)新資源流動格局，發(fā)揮外資在促進區(qū)域協調發(fā)展中的積極作用。

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