鄭萬騰，趙紅巖，陳羽潔，謝 敏

(1.東華大學(xué) 旭日工商管理學(xué)院,上海 200051；2.浙江醫(yī)藥高等?？茖W(xué)校 商學(xué)院，浙江 寧波 315100)

1 問題提出

堅(jiān)持創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展，推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換是我國(guó)在后新冠疫情時(shí)期應(yīng)對(duì)世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化的重要抓手，而效率提升是當(dāng)前創(chuàng)新發(fā)展的主要著力點(diǎn)。當(dāng)前，隨著我國(guó)區(qū)域市場(chǎng)逐步整合、創(chuàng)新合作項(xiàng)目不斷落地，區(qū)際創(chuàng)新要素在“擇優(yōu)性”、“趨利性”等特征的影響下出現(xiàn)流動(dòng)擴(kuò)散現(xiàn)象。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年國(guó)內(nèi)技術(shù)市場(chǎng)成交額達(dá)到17 697億元，同比增長(zhǎng)31.83%，國(guó)外技術(shù)引進(jìn)達(dá)331.34億美元，相比2002年將近翻一番，無論是國(guó)內(nèi)技術(shù)擴(kuò)散交易，還是國(guó)外技術(shù)引進(jìn)溢出，都呈現(xiàn)出良好發(fā)展勢(shì)頭。另外，世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的《全球創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告》顯示，2018年我國(guó)創(chuàng)新指數(shù)位居全球第17位，連續(xù)4年攀升，同時(shí)，創(chuàng)新效率比達(dá)到0.92，位居全球第3位。據(jù)此可知，我國(guó)技術(shù)擴(kuò)散與整體創(chuàng)新效率同步提升、互動(dòng)頻繁。那么，這種典型事實(shí)能否佐證技術(shù)擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新效率提升？事實(shí)上，一方面，我國(guó)幅員遼闊，區(qū)際創(chuàng)新特點(diǎn)顯著，技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新資源優(yōu)化配置，顯然能夠積極支持區(qū)域創(chuàng)新效率提升，但另一方面，擴(kuò)散極易催生創(chuàng)新資源的區(qū)域極化和不均衡發(fā)展，有可能會(huì)阻礙創(chuàng)新效率改善[1]。因此，技術(shù)擴(kuò)散能否為區(qū)域創(chuàng)新效率提升提供持續(xù)的動(dòng)力輸出是一個(gè)值得探討的問題。

關(guān)于技術(shù)擴(kuò)散影響區(qū)域創(chuàng)新效率的研究結(jié)論尚未達(dá)成統(tǒng)一，主要包括3種觀點(diǎn)：一是正向驅(qū)動(dòng)。如Lichtenberg & Potterie[2]認(rèn)為OFDI技術(shù)擴(kuò)散能夠正向提升母國(guó)創(chuàng)新能力；彭峰和李燕萍[3]發(fā)現(xiàn)本土技術(shù)轉(zhuǎn)移擴(kuò)散提升了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，同時(shí)，F(xiàn)DI存在顯著的正向外溢效應(yīng)；李政等[4]證實(shí)由FDI引發(fā)的技術(shù)擴(kuò)散對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率具有顯著正向影響。二是負(fù)向作用。Bitzer & Kerekes[5]認(rèn)為OFDI技術(shù)擴(kuò)散對(duì)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響且存在區(qū)域差異；魏守華等[6]發(fā)現(xiàn)在集聚環(huán)境的影響下技術(shù)擴(kuò)散對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效表現(xiàn)出弱負(fù)外部性；段慶鋒和潘小換[7]研究表明向外技術(shù)擴(kuò)散會(huì)抑制組織利用式創(chuàng)新。三是有條件影響。鄧路[8]發(fā)現(xiàn)行業(yè)出口度與集中度上升能夠促進(jìn)FDI技術(shù)擴(kuò)散，從而正向驅(qū)動(dòng)內(nèi)資企業(yè)創(chuàng)新效率上升；魯釗陽和廖杉杉[9]認(rèn)為FDI技術(shù)擴(kuò)散對(duì)本土技術(shù)創(chuàng)新存在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)雙門檻效應(yīng)；張涵和李曉瀾[10]證實(shí)FDI與OFDI技術(shù)擴(kuò)散對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新存在R&D人員雙門檻效應(yīng)。

歸納起來，學(xué)者們主要從國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散影響本土技術(shù)創(chuàng)新的視角開展具體研究，但結(jié)論分歧較大。當(dāng)前，在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，技術(shù)要素主要以知識(shí)流動(dòng)特征形成擴(kuò)散趨勢(shì)，而創(chuàng)新要素正是知識(shí)流動(dòng)的有效載體，因此引發(fā)思考——技術(shù)擴(kuò)散能否通過創(chuàng)新要素流動(dòng)影響區(qū)域創(chuàng)新效率？除了國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散，本土不同省份是否存在同樣的擴(kuò)散效應(yīng)？立足這樣的思考，本文從研發(fā)要素流動(dòng)視角，采用空間杜賓模型和面板門檻回歸模型，研究我國(guó)內(nèi)地30個(gè)省份的技術(shù)擴(kuò)散能否成為區(qū)域創(chuàng)新效率提升的新動(dòng)能問題，以期為區(qū)域創(chuàng)新提供政策啟示。

2 影響機(jī)理

2.1 技術(shù)擴(kuò)散與區(qū)域創(chuàng)新效率

FDI技術(shù)擴(kuò)散能夠驅(qū)動(dòng)外商企業(yè)參與本土企業(yè)的股權(quán)交易和技術(shù)工程承包，派駐技術(shù)團(tuán)隊(duì)指導(dǎo)本土企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)信息、技術(shù)知識(shí)向本土企業(yè)轉(zhuǎn)移，從而影響區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，最終有利于創(chuàng)新效率提升。另外，由于受到技術(shù)勢(shì)能差、擴(kuò)散場(chǎng)等因素影響，本土企業(yè)需要構(gòu)建常態(tài)化技術(shù)合作機(jī)制，驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)形成和區(qū)域分工協(xié)作，從而促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新效率改善。因此，本文提出如下假設(shè)：

H1：技術(shù)擴(kuò)散正向影響區(qū)域創(chuàng)新效率。

2.2 技術(shù)擴(kuò)散與研發(fā)要素流動(dòng)

在自由的市場(chǎng)環(huán)境下，技術(shù)擴(kuò)散具有一定方向性和動(dòng)力機(jī)制，能夠積極驅(qū)動(dòng)研發(fā)資本向經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域轉(zhuǎn)移，以提升研發(fā)資本流通率和邊際效益，而且在宏觀政策調(diào)控下，技術(shù)擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)研發(fā)資本向政策傾斜區(qū)流動(dòng)，以進(jìn)一步降低創(chuàng)新發(fā)展不穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新均衡發(fā)展。另外，技術(shù)擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)了創(chuàng)新資源集聚，提升了區(qū)域創(chuàng)新能力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力，形成了強(qiáng)大的勞動(dòng)力吸引力，有利于研發(fā)人才集聚內(nèi)化。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2：技術(shù)擴(kuò)散正向影響研發(fā)資本和研發(fā)人員流動(dòng)。

2.3 研發(fā)要素流動(dòng)與區(qū)域創(chuàng)新效率

研發(fā)資本流動(dòng)有利于區(qū)際創(chuàng)新合作項(xiàng)目開展，形成創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，有利于信息共享和地域分工，從而提高創(chuàng)新資源利用效率，同時(shí)，能夠積極引導(dǎo)區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境匹配優(yōu)化，強(qiáng)化市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，有利于創(chuàng)新資源優(yōu)化配置。研發(fā)人員是知識(shí)的有效載體，通過區(qū)際流動(dòng)，促進(jìn)知識(shí)交流、溢出和擴(kuò)散。不同創(chuàng)新主體積極整合異質(zhì)性創(chuàng)新知識(shí)并消化吸收內(nèi)化，帶動(dòng)知識(shí)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而提升整個(gè)國(guó)家或地區(qū)的創(chuàng)新力[11]。當(dāng)然，研發(fā)人員流動(dòng)可能會(huì)造成欠發(fā)達(dá)區(qū)域創(chuàng)新人才流失，同時(shí)造成發(fā)達(dá)區(qū)域創(chuàng)新人才過度集聚甚至擁擠，提高了企業(yè)人力資本成本，反而不利于區(qū)域創(chuàng)新效率提升。因此，本文提出如下假設(shè)：

H3：研發(fā)資本流動(dòng)正向影響區(qū)域創(chuàng)新效率，研發(fā)人員流動(dòng)負(fù)向影響區(qū)域創(chuàng)新效率。

3 計(jì)量模型構(gòu)建

區(qū)域創(chuàng)新效率反映創(chuàng)新資源投入與產(chǎn)出的比例關(guān)系。考慮到創(chuàng)新效率受到技術(shù)擴(kuò)散、要素流動(dòng)等多重因素影響，基于傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)，本文設(shè)定基礎(chǔ)模型如下：

inei,t=α0+β1lntmti,t+β2lnfdii,t+β3lnXcontrol+εi,t

(1)

式(1)中，i表示省份，t表示時(shí)間。ineit表示區(qū)域創(chuàng)新效率；α0為常數(shù)項(xiàng)；lntmtit表示本土各省份技術(shù)擴(kuò)散； lnfdiit表示國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散；lnXcontrol表示系列控制變量；βi是變量回歸系數(shù)；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

技術(shù)擴(kuò)散并不是區(qū)域的獨(dú)立行為，而是跨區(qū)域協(xié)作交流的過程，技術(shù)擴(kuò)散不僅直接影響本地區(qū)創(chuàng)新效率，還可能間接影響其它區(qū)域創(chuàng)新效率。因此，本文采用空間杜賓模型(SDM)進(jìn)行實(shí)證分析，具體模型設(shè)定如下：

inei,t=α0+τinei,t-1+ρWinei,t+β1lntmti,t+β2lnfdii,t+β3lnXcontrol+δ1Wlntmti,t+δ2Wlnfdii,t+δ3WlnXcontrol+εi,t

(2)

式(2)中，τ=0表示靜態(tài)面板，τ≠0表示動(dòng)態(tài)面板，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)；W為空間權(quán)重矩陣，本文采用地理距離矩陣；δi表示空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)；其它變量解釋同式(1)。

為了繼續(xù)探究技術(shù)擴(kuò)散與區(qū)域創(chuàng)新效率的非線性特征，本文構(gòu)建單一門檻、雙重門檻和多重門檻面板模型，具體模型形式如下：

inei,t=α+β1lntedi,t·I(lntedi,t≤γ1)+β2lntedi,t·I(lntedi,t>γ1)+β3lnXcontrol+…+β4lntedi,t·I(lntedi,t≤γn)+β5lntedi,t·I(lntedi,t>γn)+εi,t

(3)

式(3)中，lntedit表示本土(國(guó)際)技術(shù)擴(kuò)散；γ表示門檻變量對(duì)應(yīng)的門檻值；n表示門檻個(gè)數(shù)，本文n值取3；I(·)表示指示函數(shù)；其它變量解釋同式(1)。

4 變量選擇與數(shù)據(jù)說明

4.1 區(qū)域創(chuàng)新效率

區(qū)域創(chuàng)新效率一般用來刻畫區(qū)域創(chuàng)新資源投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化率。目前，學(xué)術(shù)界主要采取不同階段的DEA模型及索洛生產(chǎn)函數(shù)等系列方法測(cè)算區(qū)域創(chuàng)新效率。由于DEA模型是一種無參估計(jì)方法，操作簡(jiǎn)便，應(yīng)用范圍廣，同時(shí)，超效率DEA模型(SE-DEA)可以解決DMU有效(效率值為1)的相互比對(duì)問題，因此本文采用SE-DEA測(cè)算區(qū)域創(chuàng)新效率。首先，在創(chuàng)新投入指標(biāo)選擇上，參考余泳澤和劉大勇[12]的做法，采用R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出和R&D人員全時(shí)當(dāng)量測(cè)度；其次，在創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)方面，由于專利的技術(shù)含量高，更能有效體現(xiàn)創(chuàng)新知識(shí)產(chǎn)出，同時(shí)，新產(chǎn)品銷售收入能夠反映創(chuàng)新成果的商業(yè)價(jià)值，因此本文選擇專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入作為創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。

4.2 技術(shù)擴(kuò)散

技術(shù)要素通過滲透和擴(kuò)散以實(shí)現(xiàn)知識(shí)溢出與創(chuàng)新資源流動(dòng)，從而提升區(qū)域創(chuàng)新活力。目前，關(guān)于技術(shù)擴(kuò)散的研究較為豐富，多數(shù)學(xué)者從FDI技術(shù)溢出視角探究國(guó)際技術(shù)要素向東道國(guó)的擴(kuò)散程度[13-14]。實(shí)際上，F(xiàn)DI是外資參與本土創(chuàng)新活動(dòng)、實(shí)現(xiàn)國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散的主要渠道。然而，鮮少學(xué)者關(guān)注本土技術(shù)要素的跨區(qū)域流動(dòng)擴(kuò)散，隨著國(guó)內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善和信息化水平的快速提升，跨區(qū)域創(chuàng)新合作不斷深化，相比于國(guó)際擴(kuò)散渠道，本土技術(shù)要素更容易趨利性擴(kuò)散，其中，技術(shù)市場(chǎng)成交額是本土技術(shù)擴(kuò)散的主要表征指標(biāo)[15]。因此，本文結(jié)合上述學(xué)者做法，采用FDI衡量國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散規(guī)模，采用技術(shù)市場(chǎng)成交額衡量本土技術(shù)擴(kuò)散規(guī)模，并換算成2002年不變價(jià)實(shí)際值。

4.3 研發(fā)要素流動(dòng)

研發(fā)活動(dòng)是為了獲取科技新知識(shí)而進(jìn)行的創(chuàng)造性生產(chǎn)活動(dòng)。根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)定義，研發(fā)活動(dòng)離不開資金的持續(xù)供給和充足的勞動(dòng)力參與，因此資本和勞動(dòng)力是研發(fā)活動(dòng)的兩大前提要素。本文參考白俊紅等[16]的做法，主要分析研發(fā)資本和研發(fā)人員兩種核心要素的流動(dòng)量。

4.3.1 研發(fā)人員流動(dòng)量

研發(fā)人員是勞動(dòng)力市場(chǎng)的重要組成部分，其流動(dòng)與勞動(dòng)力流動(dòng)較相似。傳統(tǒng)衡量研發(fā)人員流動(dòng)的方法主要有人口凈變動(dòng)、從業(yè)勞動(dòng)人員年均數(shù)、勞動(dòng)力跨區(qū)流動(dòng)度指數(shù)。后來有學(xué)者開始使用修正的經(jīng)濟(jì)引力模型[17]測(cè)算研發(fā)人員流動(dòng)量。引力模型最早來源于物理學(xué)中牛頓的萬有引力模型，后來逐漸應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域并不斷拓展和延伸，進(jìn)而形成經(jīng)濟(jì)引力模型，其主要描述兩個(gè)經(jīng)濟(jì)體間交易量、作用力或者流動(dòng)量與個(gè)體經(jīng)濟(jì)總量的正比關(guān)系，而與兩者距離成反比關(guān)系。經(jīng)過學(xué)者們的不斷探究，經(jīng)濟(jì)引力模型在要素跨區(qū)域流動(dòng)的測(cè)度上日益成熟。為此，本文利用經(jīng)濟(jì)引力模型測(cè)算研發(fā)人員流動(dòng)量，其基本形式如下：

(4)

(5)

4.3.2 研發(fā)資本流動(dòng)量

目前資本流動(dòng)測(cè)算方法主要有儲(chǔ)蓄—投資模型、永久收入法等。考慮到研發(fā)資本流動(dòng)易受諸多外部因素影響，采用單一指標(biāo)描述研發(fā)資本流動(dòng)顯然不太準(zhǔn)確。因此，本文同樣采用修正的經(jīng)濟(jì)引力模型衡量研發(fā)資本流動(dòng)。事實(shí)上，影響資本流動(dòng)的主要力量是市場(chǎng)和政府[20]。金融市場(chǎng)化程度越高，投資環(huán)境越寬松，資金進(jìn)入壁壘則越低，有助于直接驅(qū)動(dòng)資本跨區(qū)域流動(dòng)。同時(shí)，金融市場(chǎng)化程度越高，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，將迫使企業(yè)不斷優(yōu)化資源配置，降低成本，從而利于企業(yè)利潤(rùn)提升，間接影響資本跨區(qū)域流動(dòng)。因此，本文選擇金融市場(chǎng)化指數(shù)作為吸引力變量，構(gòu)造雙對(duì)數(shù)研發(fā)資本流動(dòng)引力模型，具體如下：

(6)

cait=(1-δ)cai(t-1)+fi(t-1)

(7)

式(7)中，cait表示i省t年研發(fā)資本存量；cai(t-1)表示i省t-1年研發(fā)資本存量；fi(t-1)表示i省t-1年實(shí)際研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，本文構(gòu)造以消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(權(quán)重55%)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)(權(quán)重45%)加權(quán)形成的綜合平減指數(shù)[22]，將各省名義研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出平減為2002年不變價(jià)實(shí)際值；δ為折舊率，本文將其設(shè)定為15%[23]。同時(shí)，核算基期研發(fā)資本存量，設(shè)定如下：

cai0=fi0/(δ+g)

(8)

式(8)中，cai0表示i省基期研發(fā)資本存量；fi0表示i省基期實(shí)際研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出；δ為折舊率；g為考察期內(nèi)實(shí)際研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的年均增長(zhǎng)率，經(jīng)過核算，本文選取16%。

4.4 控制變量

為了消除非研究變量對(duì)被解釋變量的影響，本文對(duì)系列變量予以控制：①基礎(chǔ)設(shè)施情況(road)，采用人均公路里程數(shù)(米/人)表示；②環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度(env)，采用工業(yè)污染治理完成投資(萬元)衡量；③人力資本水平(edu)，采用每萬人在校大學(xué)生數(shù)(人)反映；④政府支持(gov)，采用科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集中政府資金比例(%)刻畫。由于自2008年后《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》不再報(bào)告此項(xiàng)數(shù)據(jù)，因此2008年后采用研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中政府資金比例(%)表示；⑤金融發(fā)展(fin)，采用存貸款余額與GDP的比值表征；⑥城市化(urb)，采用城鎮(zhèn)化率(%)描述；⑦產(chǎn)業(yè)升級(jí)(ind)，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)(第一產(chǎn)業(yè)比重*1+第二產(chǎn)業(yè)比重*2+第三產(chǎn)業(yè)比重*3)衡量。

4.5 數(shù)據(jù)來源說明

本文研究樣本是我國(guó)內(nèi)地30個(gè)省(市)，由于西藏?cái)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，未納入考量。樣本區(qū)間是2002-2017年，樣本數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)人口就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及各省(市)統(tǒng)計(jì)年鑒和金融運(yùn)行報(bào)告。

5 實(shí)證結(jié)果與分析

5.1 創(chuàng)效效率測(cè)算結(jié)果與分析

基于前文所述的指標(biāo)體系和超效率模型，本文采用MyDEA1.0軟件測(cè)算2002-2017年我國(guó)內(nèi)地30個(gè)省(市)(西藏因數(shù)據(jù)不全，未納入統(tǒng)計(jì))創(chuàng)新效率，并刻畫出全國(guó)及東中西部創(chuàng)新效率時(shí)序演變趨勢(shì)，具體如圖1所示。

圖1 2002-2017年全國(guó)及東中西部創(chuàng)新效率時(shí)序演變

由圖1所示，從時(shí)序演變趨勢(shì)來看，2002-2017年全國(guó)及東中西三大區(qū)域創(chuàng)新效率呈現(xiàn)波動(dòng)收斂態(tài)勢(shì)，其中，2005年是分水嶺，2005年之前各區(qū)域創(chuàng)新效率呈波動(dòng)下降態(tài)勢(shì)，之后出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)性波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，可能是2005年中國(guó)股市創(chuàng)歷史大低、創(chuàng)新投資環(huán)境面臨巨大危機(jī)等諸多因素影響的結(jié)果。同時(shí)，中部創(chuàng)新效率波動(dòng)振幅最為劇烈，達(dá)到了0.402。從橫向?qū)Ρ葋砜?，東部區(qū)域整體創(chuàng)新效率最高，全國(guó)整體創(chuàng)新效率介于東部和中西部之間，中西部創(chuàng)新效率最低，且兩者交替上探下潛，主要原因在于東部省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，創(chuàng)新要素投入充沛，知識(shí)轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出能力較強(qiáng)，兩者形成良好的耦合互動(dòng)，因此整體創(chuàng)新效率處于領(lǐng)頭羊地位，而中西部經(jīng)濟(jì)實(shí)力相對(duì)較弱、創(chuàng)新資源匱乏，創(chuàng)新發(fā)展較為緩慢。

5.2 基準(zhǔn)估計(jì)分析

采用空間杜賓模型(SDM)之前需要對(duì)被解釋變量的空間依懶性進(jìn)行判斷，常用手段是分析被解釋變量的Moran指數(shù)。本文核算出2002-2017年我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的Moran指數(shù)，具體結(jié)果如表1所示。

由表1可知，2002-2017年我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的Moran指數(shù)都為正數(shù)，且絕大部分年份通過了顯著性檢驗(yàn)，說明我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率存在空間正相關(guān)性，相鄰省份創(chuàng)新效率在空間上趨于集中分布，具有一定空間依賴性，隨著時(shí)間推移，這種空間依賴性越來越強(qiáng)，因此采用SDM是合適的。經(jīng)過分析和判斷，選擇個(gè)體固定SDM對(duì)技術(shù)擴(kuò)散影響區(qū)域創(chuàng)新效率的情況開展實(shí)證檢驗(yàn)較為科學(xué)。具體結(jié)果如表2所示。

表1 2002-2017年區(qū)域創(chuàng)新效率Moran指數(shù)

由表2可知，主要核心變量在靜態(tài)(動(dòng)態(tài))SDM中的回歸系數(shù)方向一致，說明結(jié)果穩(wěn)定?？臻g系數(shù)和被解釋變量的滯后一期都通過1%的顯著性概率檢驗(yàn)，其中，動(dòng)態(tài)SDM的空間系數(shù)值較小，主要是因?yàn)榻忉屪兞恐屑尤胗杀唤忉屪兞繙笠黄跇?gòu)成的動(dòng)態(tài)SDM可以彌補(bǔ)遺漏變量對(duì)被解釋變量的影響，從而糾正靜態(tài)SDM的估計(jì)偏差，因此本文采用動(dòng)態(tài)SDM估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。首先，本土和國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散都促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新效率提升，驗(yàn)證了假設(shè)H1，其中，國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散作用不顯著，可能原因在于技術(shù)擴(kuò)散能夠?yàn)橄冗M(jìn)知識(shí)、工藝流程和研發(fā)要素跨區(qū)域流動(dòng)提供有效路徑，從而有利于企業(yè)在技術(shù)消化吸收過程中進(jìn)行模仿創(chuàng)新，為區(qū)域創(chuàng)新效率提升奠定基礎(chǔ)，而由FDI輸入帶來的正向技術(shù)擴(kuò)散可能會(huì)擠占本土創(chuàng)新資源的市場(chǎng)空間，進(jìn)而影響本土企業(yè)創(chuàng)新的邊際價(jià)值，因此國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的正向驅(qū)動(dòng)作用有限。

表2 基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果

5.3 非線性效應(yīng)考量

上述線性回歸結(jié)果證實(shí)了技術(shù)擴(kuò)散能夠正向影響區(qū)域創(chuàng)新效率，由此引發(fā)思考——這種正向影響程度是否存在典型的邊際變化趨勢(shì)？本文通過面板門檻模型進(jìn)行深入考察。首先，根據(jù)Hansen檢驗(yàn)確定門檻個(gè)數(shù)及相應(yīng)門檻值，具體結(jié)果如表3所示。

由表3可知，在300次自舉法實(shí)驗(yàn)過程中，本土和國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散的單一門檻分別通過5%、10%的顯著性概率檢驗(yàn)，而雙重門檻和三重門檻都未通過10%的顯著性概率檢驗(yàn)，可知本土和國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率存在單一門檻作用效應(yīng)，因此采用單一面板門檻模型進(jìn)行回歸估計(jì)，具體結(jié)果見表4。

表3 面板門檻Hansen檢驗(yàn)結(jié)果

由表4可知，本土技術(shù)擴(kuò)散與區(qū)域創(chuàng)新效率存在強(qiáng)顯性非線性關(guān)系，當(dāng)本土技術(shù)擴(kuò)散對(duì)數(shù)取值小于等于9.389時(shí)，估計(jì)系數(shù)為0.084，說明本土技術(shù)擴(kuò)散顯著正向影響區(qū)域創(chuàng)新效率，而當(dāng)其對(duì)數(shù)值大于9.389時(shí)，估計(jì)系數(shù)下降至0.066，說明本土技術(shù)擴(kuò)散強(qiáng)度下降但顯著性保持不變。國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散與區(qū)域創(chuàng)新效率存在弱顯性非線性關(guān)系，當(dāng)國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散對(duì)數(shù)值小于等于15.142時(shí)，估計(jì)系數(shù)為0.017，說明國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散正向影響區(qū)域創(chuàng)新效率的作用力有限，而當(dāng)其對(duì)數(shù)值大于15.142時(shí)，估計(jì)系數(shù)上升至0.022，說明國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散強(qiáng)度有所提升但依然不顯著。歸納起來，本土技術(shù)擴(kuò)散與區(qū)域創(chuàng)新效率表現(xiàn)出邊際遞減的非線性特征，而國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散呈現(xiàn)出邊際遞增的非線性特征。

表4 面板門檻模型估計(jì)結(jié)果

5.4 傳導(dǎo)機(jī)制探究

上述分析發(fā)現(xiàn)技術(shù)擴(kuò)散成為區(qū)域創(chuàng)新效率提升的強(qiáng)引擎，而區(qū)域創(chuàng)新效率改善的本質(zhì)是創(chuàng)新要素獲得有效配置。在趨利特征和技術(shù)資源勢(shì)能差等諸多因素影響下，研發(fā)資本和研發(fā)人員可能發(fā)生跨區(qū)域流動(dòng)，流向資源充沛、邊際效益更高的區(qū)域進(jìn)行重組優(yōu)化，那么技術(shù)擴(kuò)散能否驅(qū)動(dòng)研發(fā)資本和研發(fā)人員流動(dòng)，從而提升區(qū)域創(chuàng)新效率？該問題有待進(jìn)一步考量，本文對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)以分析傳導(dǎo)機(jī)制的實(shí)質(zhì)。

由表5可知，模型①和模型②的估計(jì)結(jié)果顯示，技術(shù)擴(kuò)散能夠正向驅(qū)動(dòng)研發(fā)要素流動(dòng)，驗(yàn)證了假設(shè)H2，其中，本土技術(shù)擴(kuò)散對(duì)研發(fā)資本流動(dòng)的正向影響更顯著，而國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散更有利于研發(fā)人員流動(dòng)。模型③、模型④和模型⑤的估計(jì)結(jié)果顯示，研發(fā)資本流動(dòng)促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新效率提升，而研發(fā)人員流動(dòng)表現(xiàn)出抑制作用，驗(yàn)證了假設(shè)H3，原因可能在于研發(fā)資本流動(dòng)健全了區(qū)域創(chuàng)新交流合作機(jī)制，優(yōu)化了區(qū)域創(chuàng)新投資環(huán)境，加劇了資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度，更容易體現(xiàn)資本價(jià)值，倒逼創(chuàng)新要素獲得最大程度利用，從而優(yōu)化了創(chuàng)新資源配置效率，而研發(fā)人員的趨利性流動(dòng)具有一定盲目性，有可能引發(fā)區(qū)域研發(fā)人力過度集聚，造成資源擁擠，反而不利于區(qū)域創(chuàng)新效率改善。在考慮研發(fā)要素流動(dòng)因素后，本土技術(shù)擴(kuò)散強(qiáng)度有所下降，而國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散強(qiáng)度有所上升，但總體的正向影響方向保持不變。因此，技術(shù)擴(kuò)散能夠引發(fā)研發(fā)資本和研發(fā)人員的跨區(qū)域流動(dòng)，研發(fā)資本流動(dòng)有利于區(qū)域創(chuàng)新效率改善，而研發(fā)人員流動(dòng)負(fù)向影響了區(qū)域創(chuàng)新效率。

表5 傳導(dǎo)機(jī)制估計(jì)結(jié)果

5.5 內(nèi)生性檢驗(yàn)

由于可能存在數(shù)據(jù)遺漏和反向因果關(guān)系，造成變量?jī)?nèi)生性，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏，因此需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。本文采用動(dòng)態(tài)SDM進(jìn)行估計(jì)分析，結(jié)果顯示，被解釋變量滯后一期估計(jì)系數(shù)和本土技術(shù)擴(kuò)散系數(shù)顯著為正，而國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散估計(jì)系數(shù)不顯著但影響方向保持一致，在一定程度上可以緩解因遺漏變量造成的內(nèi)生性，更真實(shí)地反映影響效果。為了進(jìn)一步解決內(nèi)生性問題，本文采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法(SYS-GMM)開展檢驗(yàn)，SYS-GMM能夠解決一般工具變量的弱顯性問題，結(jié)果更為穩(wěn)定。

由表6可知，Sargan檢驗(yàn)P值大于0.1，說明所有工具變量都有效。AR(1)和AR(2)檢驗(yàn)P值結(jié)果證實(shí)，殘差序列存在1階序列相關(guān)，但不存在2階序列相關(guān)，說明在SYS-GMM中通過了自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果有效。從核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)看，無論假設(shè)是lntmt還是lnfdi，或者兩者都是內(nèi)生變量，雖然顯著性發(fā)生變化，但系數(shù)方向均保持一致，說明在考慮內(nèi)生性的前提下，核心解釋變量的解釋方向是一致無偏的。

5.6 穩(wěn)健性分析

本文采用兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是變換空間權(quán)重矩陣，采用經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重；二是將研究時(shí)間跨度劃分成兩個(gè)階段，即2002-2009年和2010-2017年。結(jié)果顯示：雖然核心解釋變量估計(jì)系數(shù)的顯著性水平發(fā)生變化，但作用方向始終保持一致，說明結(jié)果具有較好穩(wěn)健性。

6 結(jié)論與政策建議

6.1 主要結(jié)論

本文立足于研發(fā)要素流動(dòng)視角，基于2002-2017年我國(guó)內(nèi)地30個(gè)省市面板統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用SDM和面板門檻模型對(duì)技術(shù)擴(kuò)散如何影響區(qū)域創(chuàng)新效率的問題開展實(shí)證檢驗(yàn)，主要結(jié)論如下：首先，2002-2017年我國(guó)整體及東中西三大區(qū)域創(chuàng)新效率呈現(xiàn)波動(dòng)性收斂態(tài)勢(shì)，其中，東部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，不僅創(chuàng)新要素充沛，而且知識(shí)轉(zhuǎn)化和商業(yè)產(chǎn)出能力較強(qiáng)，因此創(chuàng)新效率最高。另外，全國(guó)整體的創(chuàng)新效率值介于東部和中西部之間，而中西部受限于欠發(fā)展的創(chuàng)新環(huán)境和匱乏的創(chuàng)新資源，創(chuàng)新效率偏低，同時(shí)表現(xiàn)出交替上探下潛的狀態(tài)；其次，本土(國(guó)際)技術(shù)擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)知識(shí)溢出和模仿創(chuàng)新，都能夠正向影響區(qū)域創(chuàng)新效率提升。本土技術(shù)擴(kuò)散紅利更利于自主創(chuàng)新能力提升，但始終面臨降本增效困境，持續(xù)力不足，因此驅(qū)動(dòng)力表現(xiàn)出顯著的邊際遞減效應(yīng)，而國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散可能會(huì)擠占本土創(chuàng)新資源市場(chǎng)空間，降低創(chuàng)新的邊際價(jià)值，導(dǎo)致驅(qū)動(dòng)力更多地呈現(xiàn)出不顯著的邊際遞增性；最后，技術(shù)擴(kuò)散能夠引發(fā)研發(fā)要素流動(dòng)，其中，研發(fā)資本流動(dòng)優(yōu)化了創(chuàng)新投資環(huán)境，提高了資本價(jià)值，從而有利于改善區(qū)域創(chuàng)新效率，而研發(fā)人員流動(dòng)具有一定盲目性，易造成資源擁擠，反而表現(xiàn)出抑制效應(yīng)。

表6 SYS-GMM估計(jì)結(jié)果

表7 穩(wěn)健性分析結(jié)果

6.2 理論貢獻(xiàn)

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從技術(shù)類型、擴(kuò)散度量、擴(kuò)散渠道、吸收能力和影響因素等方面對(duì)技術(shù)擴(kuò)散與區(qū)域創(chuàng)新的邏輯關(guān)系開展理論闡述。事實(shí)上，技術(shù)擴(kuò)散是一個(gè)較為復(fù)雜的過程，具備網(wǎng)絡(luò)化影響、時(shí)空傳導(dǎo)和要素流動(dòng)等特征。因此，本文立足于研發(fā)要素流動(dòng)視角，從本土(國(guó)際)技術(shù)擴(kuò)散兩條路徑出發(fā)，重構(gòu)技術(shù)擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新效率提升的綜合分析框架，是對(duì)現(xiàn)有研究理論的一種重要補(bǔ)充。

6.3 政策建議

(1)強(qiáng)化本土(國(guó)際)技術(shù)擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)力。技術(shù)擴(kuò)散能夠積極驅(qū)動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新效率提升，但作用效度存有差異。首先，政府需要優(yōu)化外商直接投資環(huán)境，積極拓寬國(guó)際技術(shù)擴(kuò)散渠道，優(yōu)化擴(kuò)散結(jié)構(gòu)；其次，充分考慮地緣因素，引導(dǎo)集群企業(yè)構(gòu)建技術(shù)交流平臺(tái)，建立適當(dāng)?shù)募夹g(shù)依賴和信用制度；最后，不能忽視本土自主創(chuàng)新能力培育，應(yīng)構(gòu)建技術(shù)引進(jìn)與自主創(chuàng)新雙軌交流協(xié)作機(jī)制，共同促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新效率穩(wěn)步提升。

(2)引導(dǎo)研發(fā)資本跨區(qū)域流動(dòng)。技術(shù)擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)研發(fā)資本流動(dòng)，研發(fā)資本流動(dòng)促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新效率提升。因此，需要優(yōu)化資本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)，積極營(yíng)造市場(chǎng)導(dǎo)向的營(yíng)商環(huán)境，構(gòu)建資源共享平臺(tái)，強(qiáng)化信息交流機(jī)制，破除區(qū)域資本市場(chǎng)壁壘，深化科技金融制度改革。金融監(jiān)管部門應(yīng)該對(duì)研發(fā)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行適度評(píng)估和預(yù)警，進(jìn)而為研發(fā)資金的安全性和穩(wěn)定性保駕護(hù)航。其實(shí)施系列措施的核心目的是充分引導(dǎo)研發(fā)資本跨區(qū)域流動(dòng)，發(fā)揮對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的正向驅(qū)動(dòng)力。

(3)有效規(guī)避研發(fā)人員的盲目流動(dòng)。技術(shù)擴(kuò)散促進(jìn)研發(fā)人員流動(dòng)，但研發(fā)人員流動(dòng)會(huì)反向抑制區(qū)域創(chuàng)新效率提升，因此需要充分鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)、大中院校和高技術(shù)企業(yè)適度引進(jìn)研發(fā)人才，杜絕因過度、盲目引進(jìn)而導(dǎo)致資源擁擠，同時(shí)，進(jìn)一步發(fā)揮研發(fā)人才的科研能力，促進(jìn)其業(yè)務(wù)知識(shí)和專業(yè)技術(shù)高效轉(zhuǎn)化為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。另外，政府需要進(jìn)一步完善戶籍制度，為研發(fā)人員落戶開辟綠色通道，保障研發(fā)人員的就業(yè)環(huán)境和生活待遇。同時(shí)，偏遠(yuǎn)落后地區(qū)需要向研發(fā)人員提供傾斜政策和待遇，這樣不僅能夠吸引研發(fā)人才回流，更能確保研發(fā)人才工作的穩(wěn)定性。

6.4 研究不足與展望

本文雖然立足研發(fā)要素流動(dòng)視角，采用空間杜賓模型和面板門檻模型對(duì)技術(shù)擴(kuò)散如何驅(qū)動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新效率提升問題開展了有益研究，但尚存不足之處：第一，在技術(shù)擴(kuò)散的度量上，更多強(qiáng)調(diào)本土技術(shù)轉(zhuǎn)移和外商直接投資的技術(shù)溢出，而忽視了我國(guó)對(duì)外投資可能存在的逆向技術(shù)擴(kuò)散；第二，對(duì)研發(fā)要素流動(dòng)的方向未作劃分，未深入探究研發(fā)人員流動(dòng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的抑制原因；第三，未針對(duì)技術(shù)擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新效率提升的異質(zhì)特征展開討論。本文認(rèn)為未來可就逆向技術(shù)擴(kuò)散如何影響區(qū)域創(chuàng)新效率以及該影響效應(yīng)的異質(zhì)特征展開探討。