借助空间计量模型对产业升级与技术创新关联性分析

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1、借助空间计量模型对产业升级与技术创新关联性分析　　一、引言　　　　关于产业升级与技术创新的关联性，以往的研究主要侧重于定性分析，实证研究则相对较少。而在已有实证研究文献中，主要是从时间维度探讨产业升级与技术创新之间的关联性。然而，根据经济地理第一定律，经济变量往往具有空间相关性，故本文认为有必要从空间异质性角度，借助空间计量模型对产业升级与技术创新之间的关联性进行探讨。同时，又考虑到技术创新对产业升级的促进作用可能存在某些门槛，所以本文力图在上述方面进行尝试，并努力取得突破。　　二、实证分析　　　

2、　（一）数据　　本文数据来自于中国统计年鉴（2001-2012）以及各省市区的统计年鉴（2001-2012）,并以2000年为基期，对相关数据进行价格处理。　　（二）产业升级与技术创新水平的基本情况分析　　本文利用DEA-Malmquist方法对我国31个地区的全要素生产率进行测度。2000-2011年，我国各地区产业升级、技术创新平均水平如图1所示。【图1】　　从统计数据可以发现，内蒙古、四川、吉林，其技术创新水平相对较高，但其产业升级排名却较低，原因可能是由于这些技术创新对周围地区产生了较大的

3、空间外溢性，从而使这些地区产业升级受到了损失。同时，有些地区如陕西、宁夏、青海、福建，其技术创新水平较低，但其产业升级水平较高，原因可能是由于周围创新水平较高的地区对其产生了正向溢出效应，提高了这些地区的产业升级水平，这说明产业升级与技术创新存在空间相关性和外溢性。　　（三）产业升级、技术创新的空间自相关性分析　　1.空间自相关检验　　本文采用Geoda软件对2000-2011年的产业升级和技术创新水平进行空间自相关性Moran'I检验，并且选取Randomization模拟999次检验，

4、其结果如表1所示：【表1】　　　　从表1可以看出，在2000-2011年，无论是产业升级还是技术创新水平，都呈显着的空间正自相关性，呈现一定的空间聚集性特征，即高产业升级水平（技术创新水平）地区和高产业升级水平（技术创新水平）地区相邻，低产业升级水平（技术创新水平）地区和低产业升级水平（技术创新水平）地区相邻。　　2.空间相关模式的散点图分析　　为了验证以上我国产业升级和技术创新空间地理聚集性分布特征，我们对2000-2012年产业升级与技术创新的平均水平进一步作了Moran'I散点图分析

5、，结果如图2、3所示，对应地区分布如表2所示。【表2】　　图2和表2表明，2000-2012年技术创新总体上呈显着的正自相关性，其相关系数为0.3390.其中位于第二象限的吉林、内蒙古技术创新水平较高，其排名分别为第4和第10名，但其产业升级排名分别为第18和20名，黑龙江、陕西、宁夏技术创新水平相对较低，其排名分别为第18、20、25名，但其产业升级排名分别为12、13、14名，究其原因可能是由于周围地区吉林和内蒙古对其产生了技术创新溢出作用，所以促进了其产业升级。同时，吉林和内蒙古由于技术创新

6、溢出损失，从而相对降低了其产业升级水平。位于第四象限的地区有浙江、福建、四川、青海，其中浙江、四川为技术创新较快的地区，其技术创新排名分别为第9名和第6名，福建、青海为技术创新较慢的地区，其技术创新排名分别为第21名和第30名，但其产业升级排名分别为第11名和第10名，究其原因，可能是由于其周围地区浙江和四川对其产生了技术创新溢出作用，从而促进了福建和青海地区的产业升级水平。总之，位于第一三象限的地区比位于第二四象限的地区要更多，我国各地区技术创新水平分布并非随机分布，而是表现出一定程度的空间集聚

7、性特征。【图2.3】　　　　同时，图3和表2表明，2000-2012年产业升级在总体上呈现显着的正自相关性，其相关系数为0.2602.其中位于第一象限（HH）的有13个地区，这些地区均为产业升级相对较快的地区。位于第二象限（LH）的有5个地区，位于第三象限（LL）的有10个地区，这些地区产业升级相对较慢。位于第四象限（HL）的有3个地区。总之，位于第一三象限的地区比位于第二四象限的地区要更多，这说明了我国产业升级在空间分布上呈现聚集性特征。　　（四）技术创新对产业升级的空间溢出效应检验　　由于产业

8、升级不仅受全要素生产增长率的影响，而且也受人力资本和物力资本的影响。因此，为了进一步考查技术创新与产业升级的关系，本文首先构建如下线性模型：【1】　　　　其中IU（Industrialupgrading）表示产业升级（用第二三产业产值占GDP比例来表示）,HC（HumanCapital）表示人力资本（用各地区大专以上人数与总人数比率表示）,CFR（CapitalFormationRate）表示物质资本形成率（用固定资本额与GDP比率表示）.　　为分析技术创新的空间溢出效应，本文设空