石哲羽，翟仁祥

（江蘇海洋大學商學院，江蘇連云港222005）

2020 年底，中央經(jīng)濟工作會議明確指出：要強化國家戰(zhàn)略科技力量，將其作為“十四五”規(guī)劃開局之年八項重點任務(wù)之首。創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的強勁動力，江蘇省自國家實行科教興國戰(zhàn)略以來，不斷提升自身創(chuàng)新能力，將科技創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展高度結(jié)合促進了江蘇省內(nèi)經(jīng)濟又好又快發(fā)展。但是江蘇省內(nèi)在經(jīng)濟發(fā)展與研發(fā)投入上出現(xiàn)了不平衡局面。蘇南地區(qū)2019 年GDP 總量達到了56 646.49 億，占江蘇省GDP 的56%，研發(fā)投入高。蘇中地區(qū)2019 年占江蘇省GDP 的24%，研發(fā)投入中等。蘇北地區(qū)2019年占江蘇省GDP 的20%，研發(fā)投入最低。蘇北蘇南地區(qū)財政收入相差3.5 倍，人均GDP 相差2.2 倍，人均收入相差1.9 倍。江蘇省人均GDP 及研發(fā)投入呈南部高、北部低的態(tài)勢。

因此，研究江蘇省區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展與創(chuàng)新發(fā)展的空間結(jié)構(gòu)特征，有利于發(fā)達的蘇南等地區(qū)保持其長期的競爭力，也有利于欠發(fā)達的蘇北地區(qū)結(jié)合自身實際情況利用創(chuàng)新快速發(fā)展，達到“后發(fā)先至”的效果。

一、文獻綜述

科技創(chuàng)新是一個國家經(jīng)濟增長的動力，要強化國家戰(zhàn)略科技力量必須要加大我國的研發(fā)投入。有關(guān)研發(fā)投入與經(jīng)濟增長的關(guān)系，現(xiàn)有文獻主要從以下兩個方面展開：一是基于內(nèi)生經(jīng)濟增長模型，探究本區(qū)域研發(fā)要素的投入數(shù)量對當?shù)亟?jīng)濟增長的影響（傅曉霞和吳利學，2013），發(fā)現(xiàn)二者之間存在顯著的正向關(guān)系。二是從新地理經(jīng)濟學出發(fā)，探討了區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展不僅受到本區(qū)域研發(fā)投入的影響，而且受到周邊地區(qū)的影響（薛慶根，2014），研發(fā)要素對經(jīng)濟活動具有顯著的正外部貢獻（翟仁祥，2016）。

圍繞創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟二者之間的關(guān)系進行分析，絕大部分學者認為創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展有促進作用，但切入點不同。就地區(qū)而言，創(chuàng)新驅(qū)動對全國和東、西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展有促進作用，但中部地區(qū)并不明顯；周邊地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動對地區(qū)間經(jīng)濟收斂具有明顯的促進作用，而本地創(chuàng)新驅(qū)動的影響并不穩(wěn)定：可能拉大地區(qū)間的經(jīng)濟差距（白俊紅等，2016），因為只有當一個地區(qū)內(nèi)部條件達到一定程度后，創(chuàng)新才利于提升該區(qū)域技術(shù)進步水平（余泳澤和張先軫，2015）；創(chuàng)新對地區(qū)間經(jīng)濟差距具有顯著正向影響，這種影響主要是通過創(chuàng)業(yè)水平的途徑（崔婷婷等，2020），并且創(chuàng)新對于經(jīng)濟發(fā)展的影響會隨著地理距離的增加而衰減（原毅軍，2020），使用空間距離函數(shù)測度創(chuàng)新外溢的地理距離發(fā)現(xiàn)國與國的距離每增加1200 公里，技術(shù)創(chuàng)新減少50%（Keller，2002），國外學者也通過相同方法得到了相似結(jié)論（Bottazzia，2003；Mairesse，1991）。國內(nèi)學者也參考其思路研究中國的創(chuàng)新外溢與空間距離的關(guān)系，研究結(jié)果顯示：空間距離在800 公里以內(nèi)為創(chuàng)新外溢密集區(qū)域（符淼，2009）。就行業(yè)而言，技術(shù)進步對于該地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與高端制造業(yè)的影響更加顯著（謝露露，2018），且這種影響并不是線性關(guān)系（宋文飛和李國平，2014），而對于低端制造業(yè)等附加值較低的產(chǎn)業(yè)來說，科技創(chuàng)新的作用并不顯著，對本地經(jīng)濟的促進作用?。ɡ桌屠罹?，2020）。R&D投入與經(jīng)濟增長質(zhì)量存在顯著的空間相關(guān)性，不僅能夠提升本地區(qū)經(jīng)濟增長質(zhì)量，對其他區(qū)域經(jīng)濟增長質(zhì)量也具有促進作用（崔和瑞，2021）。

已有研究對經(jīng)濟發(fā)展與研發(fā)投入之間的關(guān)系進行了較為深入的研究，也探討了研發(fā)投入的空間效應(yīng)，但研究對象主要以省份或者以行業(yè)為主，沒有考慮當一個區(qū)域內(nèi)各城市存在較大經(jīng)濟差距時，研發(fā)投入在空間上的溢出效應(yīng)。此外上述研究雖然證實研發(fā)要素具有空間效應(yīng)，會對周邊地區(qū)的研發(fā)活動和經(jīng)濟發(fā)展具有影響，但沒有量化這種影響，且很少有文獻將研究對象按照經(jīng)濟發(fā)展狀況進行分組分析。本文將從研發(fā)要素的空間溢出與經(jīng)濟增長納入統(tǒng)一框架，在充分考慮空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，先對區(qū)域內(nèi)研發(fā)要素對經(jīng)濟增長的空間溢出做出具體測度，再對區(qū)域內(nèi)對象進行聚類分析探討經(jīng)濟差距對空間溢出效應(yīng)的影響。

二、模型設(shè)定與變量選取

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平受到多方面因素影響，特別是創(chuàng)新與經(jīng)濟發(fā)展水平的關(guān)系，采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)作為基本模型：

公式（1）中表示總產(chǎn)出，表示出資本與勞動之外的因素，表示資本投入，代表勞動投入，α與β 表示資本投入與勞動投入的產(chǎn)出彈性，0＜α、β＜1。本文側(cè)重探討創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的影響關(guān)系，同時并不忽視資本與勞動與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，因此將創(chuàng)新因素從中剔出，用表示，此時（1）式可以改寫為：

將原始水平值變量進行取對數(shù)處理，既能降低異方差性，又能便于經(jīng)濟解釋，因此對公式（2）取對數(shù)處理，并建立面板數(shù)據(jù)模型，得到公式（3）：

公式（4）中，表示城市，表示年，ε、μ 為擾動項，β、β、β分別代表資本、勞動、創(chuàng)新的彈性系數(shù)。對于面板數(shù)據(jù)的分析，經(jīng)常所用到的計量模型有混合固定模型、固定效應(yīng)模型與隨機效應(yīng)模型。在對公式（4）分別進行固定效應(yīng)回歸、隨機效應(yīng)回歸和Hausman 檢驗后發(fā)現(xiàn)，Hausman 檢驗的p 小于顯著性水平，因此選擇固定效應(yīng)模型。為確保結(jié)果具有穩(wěn)定性，將原方程式（5）加入控制變量，包括移動電話年末用戶數(shù)（MP）、外商投資規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值（FI），得出公式（5）：

上述經(jīng)典OLS 回歸方程沒有考慮到空間相關(guān)性，因此加入相應(yīng)的空間權(quán)重矩陣W 與各類空間項建立空間模型，包括空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）與空間自相關(guān)模型（SAC）。上式中，被解釋變量Y為各城市的人均GDP，核心解釋變量RD為城市年研發(fā)投入經(jīng)費，解釋變量包括K、L，K為城市年的固定資產(chǎn)投入額，L為城市年末就業(yè)人數(shù)，控制變量包括MP、FI，MP為城市移動電話年末用戶數(shù)，FI為城市年外商投資規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值。表1 是對各變量含義的解釋以及計算方法的說明，數(shù)據(jù)主要來源于2013-2019 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《江蘇省統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和江蘇省13 個地級市統(tǒng)計年鑒：

表1 變量及其指標

三、實證分析

（一）基準回歸

將江蘇省13 個城市分為3 組，第一組為蘇南地區(qū)，包括南京、蘇州等5 個城市；第二組為蘇中地區(qū)，包括揚州等3 個城市；第三組為蘇北地區(qū)，包括徐州、連云港等5 個城市。根據(jù)Hausman 檢驗結(jié)果，進行固定效應(yīng)下的OLS 回歸，回歸結(jié)果如表3 所示：

表3 固定效應(yīng)下參數(shù)估計與檢驗結(jié)果

回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟水平不同地區(qū)在研發(fā)投入系數(shù)上存在明顯差異。蘇南地區(qū)的研發(fā)投入系數(shù)在加入控制變量前后分別為3.156 和1.952，而蘇中地區(qū)的研發(fā)投入分別為1.029 和1.13，最低的為蘇北地區(qū)分別為0.865 和0.559。這說明：在不同地區(qū)，研發(fā)投入的增加對經(jīng)濟發(fā)展的效果存在明顯差異。蘇南地區(qū)經(jīng)濟最為發(fā)達，研發(fā)投入的增加對經(jīng)濟發(fā)展的效果最明顯；蘇中地區(qū)次之，蘇北地區(qū)效果最差。蘇南地區(qū)高水平高校與科研機構(gòu)眾多，作為江蘇的文化中心南京擁有多所“雙一流”高校，研發(fā)資金的投入轉(zhuǎn)換為實用科學技術(shù)的效率高，且蘇南地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施便利，交通發(fā)達，靠近中國經(jīng)濟中心上海，技術(shù)產(chǎn)品投入市場后帶來客觀經(jīng)濟效益。蘇中地區(qū)近年來基礎(chǔ)設(shè)施也在不斷完善，滬通高鐵的完工使得蘇中地區(qū)到上海的時間縮短，加快了地區(qū)發(fā)展。蘇北地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后，與外界交流不便，雖然有連云港等港口城市，但經(jīng)濟腹地窄，經(jīng)濟落后的現(xiàn)狀改變存在困難。除此之外，蘇北地區(qū)高水平院校少也是研發(fā)投入對經(jīng)濟發(fā)展不顯著的一個重要原因。

（二）Moran's I 的計算

根據(jù)Tobler（1970）提出的“地理學第一定律”，任何事物與其他事物都具有關(guān)聯(lián)性，且這種關(guān)聯(lián)性在距離更近的兩者之間相關(guān)性更強。Moran’s I 由地理學家PierceMoran（1950）年提出，是用來度量空間相關(guān)性的一個重要指標。Moran’s I 可以分為全局莫蘭指數(shù)（Global Moran’s I）和局部莫蘭指數(shù)（Local Moran’s I）。全局莫蘭指數(shù)是用來衡量在整個區(qū)域當中某個屬性的空間分布特征，而局部莫蘭指數(shù)是用來衡量整個大區(qū)域中的一個小區(qū)域單元上的某個屬性的相關(guān)程度。

為進一步考察江蘇各地級市投入研發(fā)的空間相關(guān)關(guān)系，本文利用Rook 相鄰構(gòu)建經(jīng)濟距離矩陣來計算Global Moran’s I。Moran’s I 可以用來度量空間相關(guān)性的大小，其取值范圍一般為-1 到1。當-1＜Moran’s I＜0 時，說明相鄰市域之間存在負向相關(guān)關(guān)系，即相鄰的兩個時域都是高值或都是低值；當0＜Moran’s I＜1 時，說明相鄰市域之間存在正向相關(guān)關(guān)系，即兩個相鄰的市域一個是高值而另一個為低值。Global Moran’s I 的計算公式為：

其中，為觀察區(qū)間地區(qū)總數(shù)，即江蘇省內(nèi)的市域；x為觀察地區(qū)市研發(fā)投入的觀測值；表示江蘇省內(nèi)13 個地級市研發(fā)投入的平均值。

在測算Moran’s I 指數(shù)之前需要構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，常見的空間矩陣有經(jīng)濟距離矩陣、地理權(quán)重矩陣。本文將采用經(jīng)濟距離矩陣對江蘇省研發(fā)投入進行分析，權(quán)重矩陣的表達公式為：

經(jīng)濟距離矩陣與傳統(tǒng)的鄰接矩陣和地理距離矩陣不同，經(jīng)濟距離矩陣衡量的是兩地區(qū)之間經(jīng)濟發(fā)展水平差距，即經(jīng)濟上的空間距離。傳統(tǒng)的經(jīng)濟距離矩陣一般采用地區(qū)生產(chǎn)總值計算，本文采用人均生產(chǎn)總值計算，公式如下：

其中，g為城市2013 至2019 年人均GDP 的平均值。在經(jīng)濟距離矩陣當中，人均生產(chǎn)總值差距越小，該元素就越大，兩城市之間在經(jīng)濟意義上的距離越近。通過空間經(jīng)濟距離矩陣以及相關(guān)數(shù)據(jù)，計算莫蘭指數(shù)的結(jié)果如表4 所示:

表4 江蘇省2013 年-2019 年研發(fā)投入全局Moran’s I

由表4 和圖1 中可以看出，2013 年至2019 年，江蘇省投入研發(fā)的Moran’s I 都大于0，且都通過了0.01 顯著性水平下的檢驗，這表明江蘇省市域的創(chuàng)新投入在這7 年間都呈現(xiàn)出較強的空間正相關(guān)性，并且R&D 投入并不是隨機分布，具有積聚特征。從表中還可以得出：Moran’s I 均大于0.6，這就表明江

圖1 2013 與2019 年研發(fā)投入莫蘭散點圖

由圖2 與圖3 可以看出，2013 年到2019 年的7 年間，江蘇省研發(fā)投入呈南高北低的局面，沒有改變過，但是江蘇省的創(chuàng)新中心由南京地區(qū)轉(zhuǎn)移到了蘇省內(nèi)市域之間的研發(fā)投入相互作用。從時間序列上分析，研發(fā)投入在2013 年至2016 年間上升較快，之后3 年有一個較小的下降，表明R&D 投入的空間相關(guān)性在前4 年的空間相關(guān)性逐步加強，市域之間的相互依賴性也在提升，但后3 年間相關(guān)性逐步減弱，市域之間的相互依賴性降低。蘇州地區(qū)。2013 年，江蘇研發(fā)投入呈現(xiàn)出“高—高”聚集的城市有南京、常州、鎮(zhèn)江，說明江蘇省研發(fā)投入水平較高的城市出現(xiàn)集聚現(xiàn)象，且集中于江蘇省南部地區(qū)。南京是江蘇省省會城市，高校眾多，研發(fā)與教育資源豐富，因此成為了江蘇省的研發(fā)中心。呈“低—低”積聚的城市有徐州、連云港、宿遷、淮安，說明研發(fā)投入水平較低的城市出現(xiàn)集聚現(xiàn)象，且集中于江蘇省北部地區(qū)。泰州地區(qū)研發(fā)投入呈“低—高”分布，說明其研發(fā)投入相較于周邊城市較低。2019 年，江蘇省的研發(fā)投入發(fā)生了空間上的變化，創(chuàng)新中心由南京地區(qū)轉(zhuǎn)移到蘇州地區(qū)，蘇州在2013 年至2019 年間大力引進高新技術(shù)人才，放寬政策促進了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，其研究經(jīng)費達到了517 億元，而南京只有393 億元。蘇北主要城市在研發(fā)投入上還是呈“低—低”分布。鎮(zhèn)江地區(qū)研發(fā)投入出現(xiàn)了“低—高”分布，說明周邊城市相較于鎮(zhèn)江在研發(fā)水平上更強，其余城市并不顯著。

圖2 2013 年江蘇省研發(fā)投入LISA 圖

圖3 2019 年江蘇省研發(fā)投入LISA 圖

（三）空間計量回歸

上述分析發(fā)現(xiàn)，江蘇省內(nèi)各城市之間的研發(fā)投入具有較強的空間積聚性，說明研發(fā)要素是流動的，因此如果忽略研發(fā)要素的空間流動性會出現(xiàn)錯誤的結(jié)論。基于此，本文選用把空間效應(yīng)包括在內(nèi)的空間計量模型對江蘇省個城市研發(fā)投入與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系進行測度。

空間計量模型主要包括含空間因變量滯后項的空間自回歸模型（SAR），包含空間誤差項的空間誤差模型（SEM），包含交叉項的空間交叉模型（SAC）以及既包含空間滯后項也包含空間誤差項的空間杜賓模型（SDM）。采用上述四種模型進行回歸，并都采用雙向固定的方法進行估計，模型（1）、（3）、（5）、（7）是未加入控制變量的回歸結(jié)果；模型（2）、（4）、（6）、（8）是加入控制變量后的回歸結(jié)果。具體結(jié)果如表5 所示：

表5 空間計量回歸結(jié)果

結(jié)合前文OLS 回歸以及表5 中4 種空間模型回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入系數(shù)都為正數(shù)，在加入控制變量后，OLS 回歸與4 種空間計量模型的回歸結(jié)果也均為正數(shù)，且除了空間自相關(guān)模型（SAC）外，都通過了5%顯著性水平下的檢驗，說明研發(fā)投入不僅對經(jīng)濟發(fā)展與創(chuàng)新活動具有顯著的正效應(yīng)，而且對鄰近城市的經(jīng)濟發(fā)展與創(chuàng)新活動具有同樣的正向效應(yīng)，這與前文所計算的研發(fā)投入Moran’s I結(jié)果保持一致。說明R&D 資金會在區(qū)域內(nèi)流動，不僅通過加速本地區(qū)的科技創(chuàng)新促進經(jīng)濟發(fā)展，還會流動到周邊地區(qū)加速其科技創(chuàng)新從而促進經(jīng)濟發(fā)展。通過觀察發(fā)現(xiàn)，在空間杜賓模型（SDM）中系數(shù)顯著的個數(shù)最多，初步判斷其擬合效果最好。進一步對SDM模型進行LR 檢驗和Wald 檢驗，回歸結(jié)果為P 值在1%的水平下顯著為0，進一步印證空間杜賓模型是最優(yōu)的，且拒絕了SDM 模型轉(zhuǎn)化為SEM模型和SAR 模型的原假設(shè)：=θ和θ=-δβ?；诖?，采用SDM模型進行分析。

在加入控制變量的空間杜賓模型中，研發(fā)投入回歸系數(shù)為0.968，空間交互項系數(shù)為0.163，表明研發(fā)投入每提高1%，將引起當?shù)睾椭苓厖^(qū)域人均GDP 分別提高0.98%和0.163%。實證結(jié)果表明，外溢是創(chuàng)新的重要特征，知識的外溢性將不可避免地存在“搭便車”行為，創(chuàng)新外溢性使得經(jīng)濟獲得持續(xù)增長。勞動投入的回歸系數(shù)為0.0458，說明江蘇省勞動投入每增加1%，人均GDP 將提高0.0458%。科技對經(jīng)濟增長的促進作用遠遠大于勞動投入對經(jīng)濟增長的作用。這也從側(cè)面印證了當今社會，科學技術(shù)是第一生產(chǎn)力，科學技術(shù)的進步會使社會生產(chǎn)率大大提升。另外，從加入控制變量后的回歸結(jié)果來看，移動電話年末用戶數(shù)和外商投資工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的增加對當?shù)亟?jīng)濟增長也具有顯著的正效應(yīng)，這種結(jié)果產(chǎn)生的原因是移動電話年末用戶數(shù)從側(cè)面反映了一個城市的通信水平和信息傳播的速度，加強了企業(yè)與研發(fā)人員的溝通。外商投資工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值是一個城市對外開放水平的重要體現(xiàn)，外商投資所引致的先進技術(shù)不僅促進本地經(jīng)濟的發(fā)展，而且會給周邊城市企業(yè)帶來壓力，迫使周邊城市企業(yè)加強技術(shù)創(chuàng)新，從而對周邊城市的研發(fā)投入與經(jīng)濟發(fā)展具有促進作用。

（四）空間杜賓模型下聚類分析

江蘇省內(nèi)蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)經(jīng)濟差距較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與科學技術(shù)水平顯著不同。一般地，具有相似產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科學技術(shù)水平的地區(qū)間技術(shù)交流可能更加頻繁，創(chuàng)新水平更接近。因此運用經(jīng)濟距離矩陣刻畫經(jīng)濟差距，測度江蘇省內(nèi)三大區(qū)域之間各自研發(fā)投入對經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)。具體計量結(jié)果如表6 所示。

表6 蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)SDM 計量結(jié)果

表6 中，蘇南、蘇中、蘇北在加入控制變量后研發(fā)投入系數(shù)分別為0.923、0.901、0.868，加入空間交互項后的研發(fā)投入系數(shù)分別為0.5853、0.4255、0.2231。表明蘇南地區(qū)研發(fā)投入1%的提升能帶來0.923%的本地經(jīng)濟增長和0.5853%的周邊地區(qū)經(jīng)濟增長；而蘇中地區(qū)研發(fā)投入每增加1%會使得本地區(qū)和周邊地區(qū)經(jīng)濟增長0.901%和0.4255%；而蘇北地區(qū)研發(fā)投入對經(jīng)濟增長的影響最小，1%的研發(fā)投入資金僅對本地區(qū)和周邊地區(qū)經(jīng)濟分別給與0.868%和0.2231%的增長。

由表6 計量結(jié)果可得，將江蘇省分為三個地區(qū)后，蘇南、蘇中、蘇北各自研發(fā)投入對經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)要高于江蘇省整體研發(fā)投入對經(jīng)濟增長的空間溢出。這表明當區(qū)域內(nèi)城市經(jīng)濟差距較小時，研發(fā)投入對經(jīng)濟發(fā)展的空間溢出較大。就其主要原因是，當經(jīng)濟差距較小時，區(qū)域內(nèi)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)類似，有利于研發(fā)人員之間的流動，加快科學技術(shù)的空間溢出，從而使得經(jīng)濟快速增長。如果將蘇南、蘇中、蘇北納入同一框架中考慮研發(fā)投入對經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同，勢必會出現(xiàn)研發(fā)投入對促進經(jīng)濟增長不顯著的結(jié)果。當經(jīng)濟差距較小時，由于產(chǎn)業(yè)集聚的外部性，企業(yè)學習的機會越多，產(chǎn)業(yè)內(nèi)技術(shù)溢出效益就越強，技術(shù)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)集聚，增加了企業(yè)學習機會，產(chǎn)生空間知識溢出效應(yīng)。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗上述結(jié)果的穩(wěn)健性，將SDM 模型中的經(jīng)濟距離矩陣替換為鄰接矩陣對面板數(shù)據(jù)進行回歸，結(jié)果表明鄰接矩陣回歸結(jié)果與經(jīng)濟距離矩陣回歸結(jié)果雖然在回歸系數(shù)上存在差距，但是其方向性和顯著性水平大體相同，因此研究結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。具體回歸結(jié)果如表7 所示。

表7 基于鄰接矩陣的SDM 回歸結(jié)果

四、啟示

本文基于江蘇省13 個地級市2013 年至2019年的面板數(shù)據(jù)，運用空間計量模型，對其研發(fā)投入對經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)做出度量。研究結(jié)果表明：第一，江蘇省內(nèi)的研發(fā)投入在空間上存在極度不平衡的現(xiàn)象，主要呈“高—高”與“低—低”積聚。第二，區(qū)域內(nèi)研發(fā)投入對經(jīng)濟增長具有顯著的空間溢出效應(yīng)。第三，將江蘇省內(nèi)分為蘇南、蘇北、蘇中后，其各自研發(fā)投入對經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)高于整體值。

因此，為促進區(qū)域內(nèi)的協(xié)同發(fā)展，提出三點政策建議：第一，完善基礎(chǔ)設(shè)施，加強區(qū)域合作。江蘇省作為我國第二大經(jīng)濟強省，在基礎(chǔ)設(shè)施尤其是高鐵的建設(shè)上卻與周邊省市存在一定差距，高鐵建設(shè)與其經(jīng)濟水平嚴重不匹配。因此省政府及各地區(qū)政府要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，加強與上海鐵路局的溝通，加快建設(shè)省內(nèi)高鐵，促進區(qū)域間經(jīng)濟合作，以扭轉(zhuǎn)區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展不平衡的局面。第二，制定合作機制，打破利益壁壘。雖然江蘇省政府曾出臺相關(guān)政策促進蘇北地區(qū)經(jīng)濟振興，但效果不佳，一個重要的原因就是南北地區(qū)之間存在利益壁壘，這種壁壘阻礙了蘇北區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。因此，江蘇省政府要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各地級市政府之間建立區(qū)域經(jīng)濟合作機制，以市場為導(dǎo)向，加速資源在省內(nèi)流通，切實促進江蘇省內(nèi)南北合作。第三，蘇北地區(qū)要把握國家戰(zhàn)略，加快區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。近年來，習近平總書記指出要發(fā)展好長江經(jīng)濟帶以及建設(shè)好長三角一體化示范區(qū)，蘇南地區(qū)位于“帶”與“區(qū)”的重疊地區(qū)，地理位置得天獨厚，因此蘇北地區(qū)要加強與蘇南地區(qū)的合作，把握好國家戰(zhàn)略，積極融入長江經(jīng)濟帶與長三角一體化示范區(qū)，承接蘇南地區(qū)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)，加強研發(fā)投入，以科技促進經(jīng)濟發(fā)展。