中国区域知识溢出的解决策略探讨

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1、中国区域知识溢出的解决策略探讨自Rome提出知识溢出模型以来，研发创新与知识溢出就成为新经济增长理论研究的核心内容。从新经济增长理论、新创新经济理论和新经济地理学理论的角度来看[1]，在有关知识溢出的研究文献中，知识主要指的是与研发创新相关的知识[2-3]，本文研究也遵循这一说法。知识溢出的经验测度方法大体可以分为四类：技术流动法、成本函数法、生产函数法和文献跟踪法。生产函数法既能体现出知识溢出的空间特征，又能通过使用研发投入等变量来近似表示知识投入及产出，在研究中得到了广泛应用[6]。Bode[7]研究表明，知识生产函数是一个测量知识溢出与创新绩效较好的统计模型。在利用知识生产

2、函数来测度知识溢出的相关文献中，对知识溢出存在性的检验以及知识溢出空间距离的分析是其研究重点。这一问题的研究，将对我国技术创新战略空间布局提供重要政策启示。1　文献回顾Keller[8]实证结果证明知识溢出受空间地理影响显著。Cassar和Nicolini[9]验证了邻近区域间的研发投资溢出效应提高了区域之间彼此创新成功的可能性。大量文献表明，研发知识溢出超越了行政区域的地理范围，知识空间溢出的作用强度呈现出随着空间距离增大而衰减的特征。Anselin等[10]发现大学研究对环大学50英里区域内的创新活动产生显著的正面影响。Keller[11]发现国家之间知识溢出收益衰减一半的距

3、离约为1200公里。Bottazzi和Peri[12]的研究表明，知识溢出对周边地区创新活动产生显著正面影响的空间距离可达到300公里。Moreno[13]分析表明知识溢出范围大部分被限定在国界以内250公里内。oran指数及其显著性检验结果(11)。Morans指数可以用来计算和检验一个地区经济行为在地理空间上有没有表现出空间自相关性(空间依赖性)，是否存在聚集现象[1]。由表2可知，各变量都表现出正向空间相关性，并且这种正向空间相关性在5%的显著性水平下都非常显著。进一步分析各年相关变量的Moran指数，可以发现它们总体上都呈上升趋势，说明中国区域创新空间相关性越来越强，区域

4、创新聚集现象越来越明显。显然，把这些具有空间相关性的变量直接用来进行计量模型分析，经典的回归方法不再是合适的估计方法[29][30]。对于样本数据存在空间相关性的计量经济模型来说，其参数估计方法有两种方法，一种是用空间计量经济模型的估计方法[25]，另一种是用空间过滤方法过滤样本数据，去除样本的空间相关性后再用通常的计量经济模型参数估计方法[31][32]。孙建[33]对后一种方法进行了详细介绍和应用分析。表3列出了主要变量经过空间过滤以后的Moran指数及其显著性检验。由表3可知，经过空间过滤以后，在5%的显著性水平下，可以认为各变量的空间相关性已经被去除。因此，经过空间过滤以

5、后的各变量可以用经典的计量技术来进行参数估计。3.2　面板单位根及协整关系检验对经过空间过滤的变量再进行面板单位根检验，面板数据的单位根检验采用IPS检验，IPS检验是一个基于面板数据的DF或ADF统计量的检验方法。在5%的显著性水平下，检验结果可以归纳为：变量LNF2PA、L1LNF2RRD、LNF2NST、LN1)来说，2)来说，在5%的显著性水平下，模型整体显著。变量L1LNF2RRD、变量LNF2NST在5%的显著性水平下非常显著的，变量LNF22)表明，邻近区域知识存量对本区域研发创新具有非常明显的正向溢出效应。在表5中，对于模型(M3)来说，3)表明，以区域为中心，以

6、(100，300)公里为跨度的圆环区域内的创新知识存量对本区域创新具有显著的正向溢出效应。同时，比较模型(M2)和模型(M3)可知，(100，300)公里的圆环区域内的创新知识存量对本区域创新显著的正向溢出效应要比邻近区域的溢出效应大，幅度约为37%(15)。对于模型(M4)来说，模型整体显著。变量L1LNF2RRD、LNF2NST、LN5)来说，模型整体显著。变量L1LNF2RRD、LNF2NST、LN6)中，因为变量LN6)存在伪回归问题，也就是说模型(M6)中所反映的变量之间的关系并不是变量长期均衡关系的体现，因此不对这一模型进行分析。对于模型(M7)来说，模型整体显著。上

7、一年区域研发经费支出(L1LNF2RRD)在5%的显著性水平下是显著的。区域科技活动人员(LNF2NST)对区域创新产出也有较大的显著的影响作用，弹性为0.4568。变量LN6)可以看到，在利用时间序列数据进行计量分析的过程中，如果不考虑变量的单位根及变量的协整关系的话，可能会得出不可靠的结论，后文分析说明了这一问题。②研究过程当中，所用研究方法主要有空间过滤、面板单位根检验及面板协整关系检验。空间过滤的方法可参考孙建(2011)。面板单位根检验及面板协整关系检验见相关