姚 麗，谷國鋒

(東北師范大學地理科學學院，吉林 長春 130024)

區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新、空間溢出與區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)水平

姚 麗，谷國鋒

(東北師范大學地理科學學院，吉林 長春 130024)

本文基于2001—2011年中國31省區(qū)面板數(shù)據(jù)，運用ESDA分析工具研究了各省區(qū)人均高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的空間分布格局與特征。分析結(jié)果顯示:表征區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)水平的HTI在全域范圍內(nèi)具有正的空間自相關(guān)性，表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)局域性的空間集聚特征明顯。通過空間計量模型分析進一步考察了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新等影響因素的空間溢出效應，研究表明區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心影響要素，勞動力投入要素的彈性系數(shù)大于資金投入要素。另外實證分析也表明空間溢出效應會隨地區(qū)間距離增大而減小。

區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平；高技術(shù)產(chǎn)業(yè)；空間溢出；空間計量模型

1 引言

目前我國已初步形成長三角和珠三角等各具特色的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)帶，其空間集聚研究也日益受到關(guān)注，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素的研究多從人才、技術(shù)、基礎設施、信息網(wǎng)絡化程度等要素入手[1－4]。區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新在多大尺度上存在空間外溢效應，以及空間外溢方式對于促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長的作用是否存在異質(zhì)性為本研究的側(cè)入點。

本研究綜合運用SLM、SEM以及SDM模型探討區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新等影響因素的空間溢出效應，以期對現(xiàn)有研究作進一步拓展與補充。

2 變量選取與數(shù)據(jù)說明

因變量:產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值是衡量區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)水平的重要標志，以區(qū)域人均高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為被解釋變量表征地區(qū)高技術(shù)發(fā)展水平，用HTI來表示。

解釋變量:核心變量主要為勞動力、資本的投入以及區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平，為知識生產(chǎn)函數(shù)中最重要的變量。控制變量主要指能夠影響各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚資源稟賦的變量。

核心變量:區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平 (I)，區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)擁有發(fā)明專利數(shù)是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的重要標志，采用各省份擁有發(fā)明專利數(shù)占全國總發(fā)明專利數(shù)的比值來反映各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平；勞動力投入水平 (L)，考慮到各地區(qū)對于從事高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的人員與當?shù)貏趧恿κ袌龊凸┙o的緊密聯(lián)系，故采用區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)從業(yè)人員數(shù)占總?cè)藬?shù)的比值來反映勞動力投入水平；資本投入水平 (K)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的資本投入主要指在科研方面的投入以及科技活動經(jīng)費方面的投入等。采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的R＆D經(jīng)費投入占全國總R＆D經(jīng)費的比重作為資本投入水平變量。

控制變量:人力資本水平 (PEO)，考慮到從業(yè)人員的科技水平影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力，采用科技活動人員中R＆D人員全時當量占全國總R＆D人員全時當量比值來衡量人力資本水平；經(jīng)濟基礎狀況 (GOV)，考慮到地區(qū)政府在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的重要作用，特別是財政和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)培育的緊密關(guān)系，采用地區(qū)政府財政收入占地區(qū)GDP的比值來反映地區(qū)經(jīng)濟基礎；投資狀況 (INV)，各地區(qū)投資情況與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有緊密聯(lián)系，利用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資額占全國總投資額的比值來表征地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資情況。

構(gòu)建本文的線性模型如下:

式中i為1，2，…，31個省區(qū)，βi為回歸參數(shù)，εi為隨機誤差項。

采用2001—2011年的省際面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為2002—2012年的 《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》和 《中國統(tǒng)計年鑒》。以中國31個省、自治區(qū)以及直轄市作為研究對象。實證研究主要借助ArcGIS9.3和Matlab7.0軟件完成。

3 空間溢出效應計量估計與檢驗

3.1 空間相關(guān)性檢驗

首先采用Moran's I檢驗高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚是否存在空間自相關(guān)，根據(jù)空間自相關(guān)指數(shù)Moran's I的值，計算公式如下:

分析結(jié)果顯示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平存在按地域間距離有規(guī)律變化的空間自相關(guān)性:隨著區(qū)域間距離的增加，空間相關(guān)的Moran's I均有下降，表明在較小的寬帶范圍之內(nèi)，各地區(qū)之間具有較強的空間正相關(guān)性。區(qū)域間的空間相關(guān)性在時間維度上逐漸降低，表明勞動力以及資本等要素的流動，技術(shù)在空間上的轉(zhuǎn)移和擴散，會引起區(qū)域間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不可忽視的空間相關(guān)性，這種溢出效應會影響區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的收斂特征。

3.2 空間計量經(jīng)濟模型

引入鄰近高技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)與空間滯后解釋變量的影響，建立了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間杜賓模型(SDM):

式中Ln Yit為i地區(qū)t年份的被解釋變量，Xit為解釋變量的集合，αi為地區(qū)效應，νt為時間效應。ρ為空間滯后回歸估計系數(shù)，反映空間依賴性。當γ＝0時，SDM模型變?yōu)镾LM模型；當γ＋ρβ＝0時，SDM模型變?yōu)镾EM模型。

表1 中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平空間自相關(guān)Moran’s I及其統(tǒng)計檢驗

圖1 2001與2011年省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平M oran散點圖

3.3 模型估計

(1)全域性估計分析。首先對不需要考慮空間相關(guān)性的面板數(shù)據(jù)模型 (1)進行估計，在所有選取變量通過單位根檢驗以及協(xié)整檢驗之后，通過Hausman檢驗來選擇固定效應模型和隨機效應模型。由表2可知，χ2＝55.18，在1%顯著水平下拒絕固定效應與隨機效應無差異以及優(yōu)先選用隨機效應模型的假設，即固定效應模型的估計方法更優(yōu)。

另外，由模型 (1)可知固定效應模型更優(yōu)，因此空間計量面板數(shù)據(jù)模型分別選取固定效應SLM模型、固定效應SEM模型和固定效應SDM模型。根據(jù)Lee和Yu以及Elhorst[5－6]研究可知，采用極大似然估計法 (ML)能得到可信參數(shù)估計值。

表2 模型回歸結(jié)果

根據(jù)表2估計，空間滯后項系數(shù)ρ和空間誤差項系數(shù)λ都在1%水平上顯著，和傳統(tǒng)計量模型相比，三種空間計量模型有著更大的調(diào)整R2，并且對數(shù)似然函數(shù)值也增大了。其中SDM模型Adjust R2和Log-likelihood值最大，且模型更加穩(wěn)健。

各模型估計結(jié)果顯示區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新影響因素的作用顯著為正。SDM模型中，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平增長1%，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)水平增長率提高1.453%，即較強的技術(shù)創(chuàng)新能力能夠促進新興產(chǎn)業(yè)特別是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，改變產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)要素和條件，形成積聚效應，有利于造就和培育高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門，形成高技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模效應。

在SDM模型中，勞動力投入和資金投入因素的參數(shù)估計值分別達到了1.231和0.402，并且均通過了1%水平下的顯著性檢驗。估計系數(shù)顯著性水平的提高表明傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型未考慮空間相關(guān)性，因此在模型設定上偏差性大于空間計量模型。同時勞動力投入的系數(shù)大于資金投入的系數(shù)，彈性系數(shù)越大表明勞動力投入的作用強度大于資金投入的作用強度。

分析另外三個控制變量，人力資本和經(jīng)濟基礎變量對于區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平具有促進作用。人力資本對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響需要在一個時間段內(nèi)進行推移、消化和吸收，而不是立即見效的，因此模型中作用不顯著。尤其是在中西部地區(qū)，教育資源和水平偏低，人力資本存量不足，不利于人力資本優(yōu)勢的有效發(fā)揮。經(jīng)濟基礎對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有顯著的正向作用，一般地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平越高，對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的需求也越大，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)會隨著社會對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及產(chǎn)品需求的增加而快速發(fā)展。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資因素在5%水平上顯著為正，反映出通過投資地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加了前后向關(guān)聯(lián)并顯著提高了周邊地區(qū)邊際產(chǎn)出，對臨近地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了積極影響。

(2)局域性估計分析。由表3可知，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平參數(shù)的估計值隨著空間距離的增大而變小:當距離不超過1000km時，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新系數(shù)達到最高值1.452；3000km時，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新系數(shù)降為1.004，并且從隨機概率分析，僅通過10%顯著性水平的檢驗。即地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力隨著對周邊地區(qū)的影響隨著距離的增加其直接外溢性減小。相反，空間滯后解釋變量系數(shù)μ并未隨寬帶距離的增加而變小，相反均通過了1%水平的顯著性檢驗，意味著區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的增長隨著空間滯后效應間接影響其他地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并且溢出效應并未隨區(qū)域間距離的大小而改變。

表3 局域性估計變量因素分析 (按距離范圍考察)

4 結(jié)論與啟示

本文研究2001—2011年間中國各省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的空間分布特征，發(fā)現(xiàn)全域范圍內(nèi)存在正的空間自相關(guān)性，且隨著距離增加，空間相關(guān)程度減弱。一方面與古典增長模型一致，新經(jīng)濟地理模型反映的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長機制仍脫離不開本地要素的影響；另一方面，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的溢出效應顯著地影響周邊地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，其彈性系數(shù)超過了勞動力投入以及資本投入等傳統(tǒng)影響要素。通過計量分析表明，各地區(qū)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應會隨著地區(qū)間距離的增大而減??；勞動力投入和資本投入仍是促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要動力，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)仍離不開物質(zhì)資本以及勞動力要素的投入。從而得出兩點政策啟示:一是加大人力資本投資，增加高素質(zhì)人才在地區(qū)勞動生產(chǎn)力的比重，以發(fā)揮人力資本在中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中理應起到的重要作用；二是消除不同地區(qū)間的技術(shù)以及市場壁壘，加快中國全域性一體化進程，以發(fā)揮區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應。這在中國經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的轉(zhuǎn)型期，人口紅利逐漸變小，尤其是勞動力紅利降低的大背景下顯得十分重要。

[1]顧朝林，趙令勛等.中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與園區(qū)[M].北京:中信出版社，1998.

[2]王子龍，譚清美，許簫迪.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平測度方法及實證研究[J].科學學研究，2006，(5):706－714.

[3]施海燕.中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)時空演變、集聚適宜度及要素優(yōu)化配置[J].科學學與科學技術(shù)管理，2012，33(07):96－102.

[4]肖艷，胡洋.吉林省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證研究[J].地理科學，2011，31(5):589－593.

[5]LEE L，YU J.Estimation of Spatial Autoregressive Panel Data Models with Fixed Effects[J].Journal of Econometrics，2010，154 (2):165－185.

[6]Elhorst JP.Matlab Software for Spatial Panels[R].University of Groningen Working Paper，2010.

(責任編輯 譚果林)

Regional Technical Innovation，Spillover Effect and Regional High-Tech Industry Level

Yao Li，Gu Guofeng
(School of Geographical Science，Northeast Normal University，Changchun 130024，China)

Based on the ESDAmethod and the panel data of31provinces，this paper explored the feature linkage and the spatial correlation among the per-capita high-tech industry gross output from 2001 to 2011.We find that there exists global spatial autocorrelation all over the country.At the same time，the local spatial correlation is gradually being shown.Through empirical analysis of special econometricmodel panel.it finds that the spatial spillover effect is important to the regional high-tech industry growth.However，the spatial spillover effect among regions will gradually vanish as the distance between regions increase.

Regional technology innovation level；High-tech industry；Spatial spillover effect；Spatial econometricsmodel

F272.5

A

教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目資助 (13YJA790155)，中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助 (12SSXT115)。

2014－05－12

姚麗 (1986－)，女，河南商丘人，博士研究生；研究方向:區(qū)域經(jīng)濟與可持續(xù)發(fā)展。