黃 坤，方永勝

安徽工程大學管理工程學院，安徽蕪湖，241000

1 問題提出與相關(guān)文獻

R&D活動是科技進步和創(chuàng)新的源泉，對于提高全要素生產(chǎn)率、提高安徽省創(chuàng)新能力，實現(xiàn)對周圍發(fā)達省份的趕超有著重要的意義。據(jù)安徽省歷年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示，安徽省R&D投入強度在逐年遞增，R&D活動成果也在不斷增加。但與此同時，安徽省同東部發(fā)達省份的R&D投入差距仍然很大，并且R&D投入資源在省內(nèi)各市之間的分配不均現(xiàn)象明顯。因此，在安徽省經(jīng)濟發(fā)展水平不高的現(xiàn)實條件的約束下，合理的分配R&D投入資源，充分利用R&D投入在地區(qū)間的溢出效應(yīng)，對于提升安徽省創(chuàng)新能力、科技水平，促進經(jīng)濟增長，有著重要的理論意義與現(xiàn)實意義。

R&D活動溢出效應(yīng)對經(jīng)濟的促進作用很早就得到了學者們的關(guān)注，Giulio等[1]運用改進的Romer模型研究了西班牙、意大利和法國三國57個地區(qū)的R&D溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)R&D溢出可以顯著提高區(qū)域經(jīng)濟增長。金瓊[2]在運用甘肅省14個地市的面板數(shù)據(jù)和空間計量方法研究后發(fā)現(xiàn)，甘肅省的R&D活動存在著明顯的溢出效應(yīng)，相鄰地區(qū)之間的R&D流動能促進地區(qū)間經(jīng)濟又好又快發(fā)展。王帥龍[3]運用SEM和SLM模型分析了我國省域之間的溢出效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)R&D溢出效應(yīng)可以明顯的促進我國各省域之間的經(jīng)濟增長。

目前，國內(nèi)外學者大多論證了R&D投入溢出效應(yīng)對經(jīng)濟增長有著重要的促進作用，但從較為微觀角度闡述的文獻不多。本文在借鑒以往學者的研究基礎(chǔ)之上，運用安徽省16個地級市的面板數(shù)據(jù)，研究R&D投入溢出效應(yīng)對安徽經(jīng)濟發(fā)展的影響，從而為制定高效的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展政策、促進區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量穩(wěn)定發(fā)展提供有價值的理論參考。

2 數(shù)據(jù)來源及變量處理

文章選取安徽省16個地級市2009—2019年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》《安徽省統(tǒng)計公報》及各市的統(tǒng)計年鑒，以各市國內(nèi)生產(chǎn)總值為被解釋變量，相關(guān)變量處理如下：

(1)國內(nèi)生產(chǎn)總值(Y)：本文采用國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平，并以2009年為基期，通過GDP平減指數(shù)折算成不變價格表示的GDP。

(3)勞動力投入(L)：用來表示社會人力資本的投入情況，勞動力投入采用安徽省各市的全社會就業(yè)人口表示。

(4)R&D資本存量(RDK)：用來表示社會R&D資本投入，計算方法也采用永續(xù)盤存法，折舊率選取國際上通用的15%。基期R&D資本存量的確定與基期資本存量確定的方法一致。在R&D價格指數(shù)的選擇上，借鑒王慶喜等[5]學者的處理方法，以固定資產(chǎn)價格投資指數(shù)代替R&D價格指數(shù)。

(5)R&D人員投入(RDL)：用來表示社會R&D人力資本投入情況，R&D人員投入采用R&D人員全時當量來衡量。

(6)空間復合權(quán)重矩陣中物質(zhì)資本存量折舊率采用單豪杰[6]估算的10.96%，其他處理方法與資本存量處理方法一致。

為了消除異方差等因素的影響，本文對所有變量進行了取對數(shù)處理，相關(guān)折算指數(shù)均來源于《安徽統(tǒng)計年鑒》及各市統(tǒng)計年鑒。

3 空間權(quán)重矩陣與計量模型

3.1 空間權(quán)重矩陣

隨著當前各地區(qū)之間的交流更為簡便與頻繁，單一的以地理位置衡量地區(qū)間聯(lián)系的權(quán)重矩陣已不能很好地反應(yīng)地區(qū)間關(guān)聯(lián)強度[7]。因此，本文采用空間距離和經(jīng)濟距離權(quán)重的復合矩陣來反映各地區(qū)間的聯(lián)系。其中，空間距離權(quán)重矩陣以兩地距離的倒數(shù)表示，經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣借鑒李靖等[8]采用的新經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣，構(gòu)建本文的空間復合權(quán)重矩陣：

同時，為了消除量綱的影響，本文對空間權(quán)重矩陣進行了標準化處理。

3.2 模型構(gòu)建

在模型構(gòu)建方面，基于劉滿鳳等[9]的研究，將傳統(tǒng)的柯布-道格拉斯函數(shù)進行了擴展并對模型兩邊取對數(shù)，建立了以下生產(chǎn)函數(shù)：

lnYit=β1lnKit+β2lnLit+β3lnRDKit+β4lnRDLit+εit

其中，Yit表示國內(nèi)生產(chǎn)總值；Kit表示資本存量；Lit表示勞動力投入；RDKit表示R&D資本存量；RDLit表示R&D人員投入；β1、β2、β3、β4為變量系數(shù)；εit表示隨機擾動項；i為第i個城市，t為第t個年度。

在模型選擇方面，鑒于空間杜賓模型相較于空間滯后和空間誤差模型的優(yōu)越性，選擇建立以下空間計量模型：

其中，βi0表示個體效應(yīng)；ρ表示空間自回歸系數(shù)；wij表示空間復合權(quán)重矩陣W中的元素；δ為空間解釋變量的系數(shù)，表示鄰近區(qū)域自變量對本地經(jīng)濟增長的影響；μi為個體效應(yīng)，γt為時間效應(yīng)。

靜態(tài)模型只考慮了長期效應(yīng)，但R&D投入溢出效應(yīng)在短期內(nèi)的影響也是不可忽視的一方面，動態(tài)模型對短期效應(yīng)和長期效應(yīng)進行了區(qū)分，對于全面分析R&D投入溢出效應(yīng)具有很大的幫助。同時，R&D投入成果轉(zhuǎn)化存在滯后性，當年的R&D投入往往在以后幾年內(nèi)才會發(fā)生作用。在滯后期數(shù)的選擇上，結(jié)合安徽省經(jīng)濟科技發(fā)展現(xiàn)狀，成果轉(zhuǎn)化能力的綜合考量基礎(chǔ)上，選擇兩年為滯后期，建立以下動態(tài)杜賓模型：

4 實證結(jié)果與分析

4.1 空間自相關(guān)檢驗

運用空間計量方法進行分析的前提是數(shù)據(jù)之間存在空間依賴性，否則用傳統(tǒng)計量方法即可。因此采用Moran′s I指數(shù)對安徽省2009—2019年16個地級市國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)進行全局Moran′s I指數(shù)檢驗，結(jié)果如表1所示。

表1 安徽省各市國內(nèi)生產(chǎn)總值對數(shù)的Moran′s I檢驗結(jié)果

由表1可知，2009—2019年安徽省各市每年的國內(nèi)生產(chǎn)總值對數(shù)的全局Moran′s I指數(shù)均大于0.2，且p值都符合5%顯著性水平下的臨界值，表明安徽省各市之間的經(jīng)濟增長存在空間自相關(guān)性。因此，對于計量模型的設(shè)定，應(yīng)當考慮空間相關(guān)性，運用空間計量模型方法進行分析，否則可能會導致模型的設(shè)定存在偏差，分析結(jié)果不準確。

4.2 似然比(LR)和Wald檢驗

為了檢驗空間杜賓模型是否會轉(zhuǎn)化成空間誤差或空間滯后模型，本文進行了LR和Wald檢驗[10]。檢驗結(jié)果見表2。

表2 空間面板LR和Wald檢驗

和10%的水平上顯著，下同。

通過表2可知，SLM和SEM模型分別在1%和5%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，即SDM模型不會退化成SLM或SEM模型，SDM比SLM及SEM模型更為適用。因此，采用SDM模型進行后續(xù)分析。

4.3 固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)選擇

為了在固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)兩種效應(yīng)中進行選擇，本文采用Hausman檢驗進行檢驗，結(jié)果如表3。

表3 Hausman檢驗結(jié)果

由表3檢驗結(jié)果可知，p檢驗值為正，且在1%的水平下顯著，拒絕了原假設(shè)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。此外，固定效應(yīng)下的模型比隨機效應(yīng)下的能更好地體現(xiàn)區(qū)域內(nèi)部各個個體之間的差異，能更深入地從個體層面了解溢出效應(yīng)的結(jié)果。綜上所述，本文選取固定效應(yīng)模型。

4.4 模型估計與分析

在以上檢驗和模型選擇的基礎(chǔ)上，運用Stata 14.0軟件進行了實證分析。估計結(jié)果如表4。

表4 空間杜賓模型估計結(jié)果

由表4可知，個體固定效應(yīng)下的模型擬合程度最高。因此，本文使用個體固定效應(yīng)下模型的估計結(jié)果進行后續(xù)分析。從表中結(jié)果可知，R&D資本存量、R&D人員投入和資本存量對安徽省經(jīng)濟增長的促進作用是顯著的。勞動力投入的系數(shù)雖然為正，但并不顯著，這表明其對安徽省經(jīng)濟增長有著正向的促進作用但影響程度不高，安徽省經(jīng)濟目前還處于資本驅(qū)動階段。

為了更準確度量R&D投入在安徽省內(nèi)的溢出效應(yīng)，以個體固定效應(yīng)下的杜賓模型為例，對各解釋變量的直接和間接效應(yīng)進行分析，效應(yīng)分析表(表5)如下。

表5 空間杜賓模型效應(yīng)分析表

分析發(fā)現(xiàn)：本地區(qū)R&D資本存量和資本存量每增加1%，一方面會使本地區(qū)的國內(nèi)生產(chǎn)總值分別約增加0.042%、9.315%，另一方面還會使周邊地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值分別增加約0.38%和減少約7.93%，并且其系數(shù)都通過了5%的顯著性水平檢驗，溢出效應(yīng)明顯。同時，本地區(qū)R&D人員投入每增加1%，使本地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值增加約0.047%，另一方面還會使周邊地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值減少0.067%。而勞動力投入對本地區(qū)經(jīng)濟增長有著消極的作用，勞動力投入每增加1%，會使本地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值減少0.002 6%，但并不顯著且會使周邊地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值增長0.136%。勞動力投入系數(shù)在間接效應(yīng)方面通過了1%的顯著性水平檢驗，這表明勞動力投入存在顯著的溢出效應(yīng)。在總效應(yīng)方面，R&D資本存量、資本存量、勞動力投入對經(jīng)濟增長都有正向積極的作用。R&D人員投入對經(jīng)濟增長存在消極作用，但并不明顯且在統(tǒng)計上并不顯著。

為了更全面地分析R&D投入溢出對經(jīng)濟增長的影響，運用動態(tài)杜賓模型對R&D投入溢出效應(yīng)進行了分析，結(jié)果如表6所示。

表6 動態(tài)空間杜賓模型估計結(jié)果

由表6可知，動態(tài)模型擬合優(yōu)度上較靜態(tài)模型更好。在考慮動態(tài)效應(yīng)的情況下，可以看到R&D資本存量、R&D人員投入、勞動力投入對經(jīng)濟增長的影響更加顯著，進一步凸顯了R&D投入對本身及周邊地區(qū)經(jīng)濟增長的重要性。與此同時，資本存量的作用被稀釋，但是仍然占據(jù)主要地位，對經(jīng)濟增長的促進作用大。勞動力投入在動態(tài)模型下仍不顯著，但是對周邊地區(qū)的溢出效應(yīng)顯著，表現(xiàn)出對周邊地區(qū)很強的溢出效應(yīng)并且對經(jīng)濟增長的影響較大。

分析完動態(tài)杜賓模型估計結(jié)果，進一步對動態(tài)杜賓模型的效應(yīng)估計結(jié)果進行分析。結(jié)果見表7。

表7 動態(tài)空間杜賓模型效應(yīng)估計結(jié)果

由表7可知，短期總效應(yīng)方面，R&D資本存量、資本存量、勞動力投入對經(jīng)濟增長的促進作用明顯；短期間接效應(yīng)方面，R&D資本存量、資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)的經(jīng)濟增長有著顯著的促進作用，而R&D人員投入?yún)s對周邊地區(qū)有著消極的影響，這可以理解為是一種擠出效應(yīng)，本地區(qū)的R&D人員投入的增加，會搶占周邊地區(qū)的相應(yīng)資源，產(chǎn)生一種擠出效應(yīng)。從長期總效應(yīng)角度看，R&D資本存量、勞動力投入對經(jīng)濟增長都有著正向的促進作用。在長期間接效應(yīng)方面，R&D資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長有著積極的促進作用，而R&D人員投入和資本存量卻有著消極的影響。

5 結(jié)論與建議

研究以2009—2019年安徽省16個地級市的數(shù)據(jù)為依據(jù)，在空間復合權(quán)重矩陣下，通過空間計量方法研究了R&D投入溢出對安徽省經(jīng)濟增長的影響，得出了以下結(jié)論：(1)R&D資本存量、R&D人員投入、資本存量、勞動力投入短期內(nèi)對經(jīng)濟增長都有著正向的促進作用，其中資本存量對經(jīng)濟的促進作用最大，R&D資本存量和R&D人員投入對經(jīng)濟增長有著明顯的促進效果。(2)安徽省內(nèi)各地區(qū)之間存在著顯著的溢出效應(yīng)，長期內(nèi)，R&D資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)有著正向的溢出效應(yīng)，資本存量和R&D人員投入對周邊地區(qū)有著負向的溢出效應(yīng)且影響程度較大。(3)短期內(nèi)，R&D資本存量、資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)的經(jīng)濟增長的促進作用明顯。R&D人員投入則對周邊地區(qū)有著負向的溢出效應(yīng)。(4)短期內(nèi)，本地區(qū)R&D資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長的影響大于長期內(nèi)的影響，而R&D人員投入和資本存量則情況相反。

據(jù)上述研究結(jié)果，結(jié)合安徽省R&D投入現(xiàn)狀，提出以下幾點建議：

(1)加大R&D資本投入。雖然從實證結(jié)果上來看，資本驅(qū)動仍然是安徽省經(jīng)濟發(fā)展的主要動力，但R&D資本存量已成為安徽省經(jīng)濟貢獻程度第二位的要素并且其在各地區(qū)之間的溢出效應(yīng)也較大，這充分說明了科技要素的重要性。因此，安徽省應(yīng)當繼續(xù)增加R&D資本投入。與此同時，還應(yīng)注重拓寬R&D資本投入途徑，政府并非R&D資本投入的唯一主體，應(yīng)當積極作為宣傳引導社會資本的進入并且提供良好的融資、投資渠道，完善相關(guān)政策法規(guī)，充分保障投資者的合法權(quán)益，動員社會力量從而增加R&D資本投入并提高R&D資本投入的使用效率。

(2)加大R&D人員投入。實證結(jié)果表明，R&D人員投入對本地區(qū)經(jīng)濟增長有著重要促進作用，但同時卻有著負向的溢出效應(yīng)。因此，加大R&D人員投入，一方面可以促進本地區(qū)的經(jīng)濟增長，另一方面，也可以防止周邊地區(qū)R&D人員投入對本地區(qū)經(jīng)濟增長的消極影響。因此，一方面，安徽應(yīng)當出臺R&D人才優(yōu)待政策，在住房保障、子女入學、配偶就業(yè)等方面給予便利，吸引更多的R&D人才為安徽的發(fā)展貢獻力量。另一方面，也應(yīng)依托省內(nèi)中國科學技術(shù)大學等高校優(yōu)勢，與高校積極合作，開展政校、校企合作，針對性地培養(yǎng)R&D人才，為R&D人員投入建立人才儲備。同時，對在職的R&D人員經(jīng)常性開展培訓，豐富其專業(yè)知識，增強其科研能力，這也是增加R&D人員投入的一種有效途徑。

(3)注重R&D投入的連續(xù)性。R&D資本存量和R&D人員投入在短期均能促進安徽省經(jīng)濟增長，但這種影響隨著時間的推移會逐漸弱化。與此同時，R&D人員投入在長期內(nèi)對經(jīng)濟增長有輕微的消極作用，為了防止這種現(xiàn)象的出現(xiàn)，同時為保證R&D資本存量的持續(xù)增加，安徽省在R&D資源投入時應(yīng)當保持連續(xù)性，及時出臺并積極完善相關(guān)R&D政策，為R&D資源的連續(xù)投入創(chuàng)造良好的政策環(huán)境，從而充分利用R&D投入在短期內(nèi)更高的促進作用及溢出效應(yīng)，更好的助力安徽省的經(jīng)濟發(fā)展。