信息化程度及地理分布對區域創新投入產出效應的影響

鄭興有　王鵬

摘要：基于知識傳遞的創新擴散理論，利用2006—2008年廣東省21個地級市的相關數據進行探索性分析，構建包含信息化水平要素的創新投入與產出的計量模型。結果表明，廣東省21個地級市創新產出之間存在空間關聯，考慮空間因素的計量結果得到一定改善；創新資本積累是區域創新產出增長的核心動力，創新人力投入和信息化水平的提高對區域創新產出的促進作用不顯著，但引入信息化水平要素后降低了空間關聯系數的顯著性并使模型效果得到改善。

關鍵詞：信息化；地理分布；創新投入產出

中圖分類號：F061.5 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2013）09-0085-06

一、引言

通常關于創新投入與產出之間關系的研究不考慮空間因素的影響，而實際情況是在相鄰近區域之間的創新活動往往存在空間關聯，這種關聯可以依托集聚經濟視角下的外部性來解釋，也可以運用隱性知識流動產生的空間黏性來解釋，兩者都強調知識作為創新資本的重要性。同時，信息化程度的提高有利于改善知識流動的效率，提升區域創新能力。因此，在研究區域創新投入與產出之間的關系時，綜合考慮地理分布與信息化程度這兩個因素能得到更為準確的結論。

作為較早進行改革開放的地區，廣東省經濟發展目前面臨著內外雙重挑戰：就外部環境而言，國際經濟環境日趨復雜，貿易保護主義抬頭，市場、資源、人才、技術、標準等競爭激烈；就內部條件而言，產業層次總體偏低，自主創新能力不強，人口壓力大，粗放型經濟面臨資源環境壓力，轉變經濟發展方式刻不容緩。因此，加強各個城市之間的創新關聯，發揮各個城市比較優勢，縮小不同城市創新能力的差距，促進整體創新能力的提升，是廣東省應對上述挑戰的有效途徑之一。

本文首先利用廣東省21個地級市的相關數據進行探索性數據分析（EDA），以探尋各個城市創新產出之間是否存在空間關聯；其次，通過未考慮空間因素的普通計量模型（OLS）與基于地理分布的空間計量模型結果間的比較，進一步確認各個城市間是否存在空間上的創新關聯；最后，引進代表區域信息化程度的指標，并將未考慮信息化程度的空間計量結果與考慮信息化程度的空間計量結果進行對比，分析信息化水平對創新產出的作用。

二、文獻綜述

國內外學者在將空間關聯引入創新投入與產出關系的研究中，已取得了較多研究成果；對信息化給區域創新產出帶來的影響，也有文獻進行了探討。本文主要從地理相鄰與區域創新、地理距離與區域創新、信息化程度與區域創新等方面對有關文獻進行回顧和總結。

如果兩個區域之間存在地理相鄰的關系，那么一個區域的創新活動更易受到相鄰區域創新活動的影響。相關研究大多借助空間計量分析來展開，因為空間計量涉及到的空間加權矩陣能夠將地理相鄰因素考慮進來。區域之間地理分布性的另一研究視角超越區域相鄰與否，考察區域間或者創新主體間的地理距離對區域創新產出的影響。區域創新除了與地理分布性有關外，還與信息化程度的高低密切相關。在區域經濟增長過程中，信息化程度的高低不僅關系到可編碼知識的傳輸效率，從區域創新系統的角度來看，信息化程度還影響創新系統內企業獲取外部信息的容易程度。如周先波和盛華梅通過非參數估計模型局部估計，研究了信息化與經濟增長傳統模型的多重共線性問題，給出了不同要素水平下信息化產出彈性的參數估計。研究表明存在一個最優信息化水平，在此水平之下信息化呈遞增形態促進經濟增長；超過此水平這種促進作用呈邊際遞減態勢[1]。徐瑾將技術進步分為信息技術進步和其他技術進步兩個部分，通過實證分析認為地區信息化差距在縮小，信息化促進地區經濟增長的影響日趨明顯[2]。李立志通過構建信息化指標體系和Douglass生產函數，計算了中原地區信息化每一年的綜合指數，研究結果顯示信息化水平的提高促進中原地區經濟增長。在信息化程度的測度方面，無論是城市信息化測度還是省域信息化測度，現有研究大多依照國家信息化測度體系來進行度量，以此衡量一個地區信息網絡的發達程度和信息的利用效率[3]。Richard et al.從經濟增長的角度探討了信息化的績效，并對研究對象的信息化水平指數進行估計，以此作為解釋變量分析其與地區經濟增長之間的關系，研究結果表明外部可用信息會影響企業的創新能力[4]。此外，Wang et al.從產業結構最優化的角度識別信息化績效，指出信息化水平、產業自主創新能力是產業結構最優的主導因素[5]。

綜上所述，國內外學者對于地理相鄰、地理距離及信息化程度與區域創新之間的關系，發現了許多有價值的研究結論。但現有研究還存在以下幾方面不足：首先，在基于地理分布的空間關聯情形下創新投入和產出關系的研究中，幾乎均以省或地區作為研究對象，較少涉及以城市為對象的研究，而省間數據的異方差程度通常比較明顯，不利于得到較精確的研究結果。其次，信息化水平越高，通常越有利于顯性知識超越地理界限，使得空間關聯不只來自于鄰近的區域，現有研究往往由于空間關聯考慮不全面而導致估計偏差。其三，信息化程度的提高能夠促進知識的流通效率，從而改善區域創新能力。以往的研究大多僅考慮信息化與區域經濟增長之間的關系，較少探尋其與區域創新產出之間的關系。因此，本文以廣東省21個地級市作為研究對象，考察基于地理分布的空間關聯下城市創新投入與產出的關系，并添加信息化水平作為解釋變量，對信息化與區域創新產出之間的關系做進一步拓展研究。

三、指標選取與數據來源

（一）指標選取

為了考察城市創新產出水平，本文采用專利授權量alsqit來表示，其中i表示第i城市，t表示第t年（下同）。依據新經濟增長理論的觀點，影響創新產出增長的要素包括創新人力投入要素和創新資本投入要素等。其中，創新人力投入要素采用經過處理的R&D人員全時當量①qsdiangit表示，本文借鑒余永澤[6]對第t年年末的經過處理的R&D人員全時當量的計算方法，即將第t年年末的R&D人員全時當量和第t-1年年末的R&D人員全時當量求和除以2；創新資本投入要素采用capit表示，本文綜合采用李婧等[7]和余永澤[6]的計算方法，即永續存盤法進行測算：

上式中，yfifeiit是第t年i市的科技研發經費支出，用科技經費籌集總額表示。第t年的科技經費籌集總額按照基期的R&D支出價格指數pirdk進行平減，pirdk表示第k年i地區的R&D支出價格指數，本文選擇2006年作為基準年（下同）。

對于城市信息化程度的指標選取，由于作為信息主體的個人擁有信息資源的豐富程度可以反映一個城市的信息化水平，因此本文采用修正的人均郵電業務量rjdxywit來表示，在對第t年進行分析時采用第t-1年的人均郵電業務量作為修正值。

（二）數據來源

本文選取2006—2008年廣東省21個地級市作為實證研究的樣本，相關的專利授權量、R&D人員全時當量以及計算創新資本積累水平用到的科技經費籌集總額等數據，均取自相關年份的《廣東科技統計年鑒》，其他年份涉及的專利產出數量來自各年度各市的統計年鑒。此外，反映城市信息化程度的人均郵電業務量，則由所在年份的廣東省統計年鑒的數據經筆者計算得到。

四、分析方法與模型構建

（一）探索性數據分析

探索性數據分析（EDA）采用的是Moran I指數這個工具，該指標主要衡量相鄰的空間分布對象屬性取值之間的關系，取值范圍為-1～1。其中，正值表示該空間事物的屬性值分布具有正相關性，負值表示該空間事物的屬性值分布具有負相關性，0值表示該空間事物的屬性值分布不存在空間相關，即空間隨機分布。探索性數據分析的計算公式如下：

其中，xi表示第i個空間單元對應的某個屬性值，在本文中采用第i個城市的專利授權量的對數值來表示；wij表示第i個空間單元與第j個空間單元的鄰接關系，若相鄰則等于1；若不相鄰則等于0。全局Moran I指數統計方法首先假定研究對象之間沒有任何相關性，然后通過上述Z值的得分檢驗來驗證假設成立。當Z>1.96時，則說明在95%的概率下，存在空間自相關。

（二）計量模型

本文所采用的計量模型分為三種形式：一是未考慮空間因素的普通計量模型，即采用OLS進行估計；二是考慮空間相鄰關系的空間計量模型（分為空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM））；三是考慮信息化水平對于創新產出造成影響的普通計量模型和空間計量模型。第一種模型的主要理論依據是新經濟增長理論的研發生產函數模型，第三種模型則是第一種模型與Audretsch和Welfens提到的包含信息要素的生產函數模型相結合得出，實際上信息化水平的提高會通過改善知識流通的效率而促進創新產出的增加[8]。新經濟增長理論所涉及的研發生產函數模型和包含信息要素的生產函數模型分別如下：

Y=F（L，KO）TFP（1）

Y=F（L，KI，KO）TFP（2）

在（1）式中，Y表示研發產出，L、K分別表示研發的人力投入和資本積累水平。在（2）式中，Y、L、K分別表示經濟總產出、相應的總人力和總資本投入。本文將產出全部設定為研發產出，并且將信息要素（信息化水平）考慮進（1）式，從而得到包含信息要素的研發生產函數模型，其形式等同于（2）式，再通過對（2）式兩邊分別取全微分并除以Y，可以得到如下形式：

在（3）式中，gO、gI、gL分別表示用于創新產出的普通資本要素投入、信息要素投入、勞動要素投入的增長率，gTFP表示創新投入與產出轉換水平的增長率，受知識積累和技術水平影響。同時，本文借鑒李曉鐘和張小蒂的做法[9]，假定在考察期內投入與產出的轉換率維持在一個恒定的水平，并將創新生產函數設定為Cobb-Douglass形式，則通過（3）式可以得出以下形式的基礎計量模型：

在（4）式中，rjdxywit表示信息要素投入（Iit），本文采用修正的人均郵電業務量代替；capit和qsdliangit分別表示普通資本投入（Kit）和人力投入（Lit），alsqit表示創新產出（Yit），A表示創新投入與產出水平間的轉換水平的增長率。？琢、？茁和？酌分別表示創新資本、創新人力和信息化水平的創新產出彈性。

五、實證檢驗與結果分析

（一）實證檢驗

利用lnalsqit這個指標可以計算出每年度的Moran I指數的值，并檢測該值對應的Z的顯著性，以考察不同城市創新產出之間是否存在空間關聯，其計算結果如表1所示：

從表1可以看出，以專利授權量表示的城市創新產出之間，存在顯著的空間關聯，Moran I指數相對應的Z值在5%的水平上均是顯著的。由于Moran I值都為正數，表明廣東省21個地級市創新產出活動存在正相關關系，即相鄰城市之間存在創新關聯。這意味著一個城市的研發活動會受到另一個相鄰城市研發活動的影響，而且研發能力較強的城市周邊聚集的也是研發能力較強的城市，研發能力相對較弱的城市則被研發能力弱的城市包圍。此外，2006—2008年廣東省21個地級市創新產出的Moran散點圖如圖1所示（均顯示出明顯的正的空間相關關系）：

（二）結果分析

本文利用空間統計軟件GEODA進行回歸分析，結果如下：

在表2和表3中，OLS、OLS+I、SLM、SLM+I、SEM、SEM+I分別表示估計用的模型，其中+I表示所用估計模型中考慮了信息化水平這個解釋變量。為了避免因為解釋變量間存在多重共線性而影響結果的準確性，本文交互替換解釋變量與被解釋變量的位置，進行OLS回歸，得到每一次回歸的擬合優度Ri2（i=1，…，C1n）。其中i表示第i個模型，n表示該模型中含有的解釋變量個數，然后計算方差膨脹因子VIFi=1/1-Ri2。所有模型中的方差膨脹因子均小于10，表明解釋變量間不存在嚴重的多重共線性。具體結果分析如下：

1. 從解釋變量對應的系數來看，所有模型中以科技活動籌集經費計算得出的創新資本積累（LNCAP）是促進創新產出增長的主要推動力量，其對應的系數在1%～5%水平上顯著。盡管各個模型中解釋變量間不存在嚴重的多重共線性，但是在對當年的未修正的R&D人員全時當量與科技經費籌集總額之間進行回歸時，發現二者存在較強的相關性，表明廣東省21個地級市在整體上可能缺乏不同科研能力的科技人員薪水激勵機制，這種激勵機制通常會由于不同層次的人員薪水水平差異較大而使這二者間的相關性程度下降。同時，修正后的R&D人員全時當量（LNQSDLIANG）對應的系數在六個模型中均大于0，表明對創新產出具有一定促進作用，但作用不顯著；信息化水平（LNRJDXYW）這個解釋變量對應的系數均不顯著，表明信息化程度的高低對創新產出能力的影響較弱；從引入信息化水平的模型的估計結果可以看出，代表創新投入與產出轉換率的常數項在模型中均變大。

2. 從模型解釋程度來看，R-squared都在0.8左右，擬合優度較高。各個模型在加入了信息化水平這個變量之后，擬合優度均得到了改善，可以看出在估計創新投入與產出關系時考慮信息化水平的重要性。由于本文所用的是基于截面數據的計量模型，有必要進行異方差的檢驗，因此采用Breusch-pagan方法進行驗證后發現，Breusch-pagan值均不顯著，可以接受其原假設，即殘差不存在異方差情形，由此可知本文的估計結果可信。

3. 從是否考慮空間關聯的估計效果來看②，首先，在擬合優度方面，考慮了空間關聯因素的SLM、SEM分別從OLS結果的0.778上升到后者的0.783、0.819；其次，將SLM和SEM的結果進行對比，顯然SLM中的空間滯后因變量的系數W_LNSQ07不顯著，而SEM中的空間相關誤差的參數在5%水平上是顯著的，可見OLS得到的殘差具有空間相關性，這一點與描述性分析的結論是一致的，即若不采用SEM，則會得到不精確的結果；再次，從Akaike和Schwarz兩個信息準則的取值來看，在SLM中這兩個值均大于OLS中的這兩個值，而SEM中這兩個值則小于OLS中的這兩個值，表明采用SEM取得了比OLS和SLM更好的估計效果。

4. 從Aselin的回歸模型選擇的簡易原則的角度來看，Lagrange Multiplier（lag）值和Robust LM（lag）值無論模型中包不包含信息化水平這個解釋變量，均是不顯著的；同時，Lagrange Multiplier（error）值和Robust LM（error）值對應的顯著性概率無論在是否包含信息化水平的模型中均非常接近10%，可以認為在10%水平上顯著，其顯著性水平遠遠高于Lagrange Multiplier（lag）和Robust LM（lag）對應的顯著性水平，所以本文最終應采用空間誤差相關模型SEM進行估計。此外，加進信息化水平變量后，盡管擬合優度有了改善，但是卻使空間誤差相關項對應的系數從0.452變成了0.446，同時使得Lagrange Multiplier（error）從0.105變成了0.115，使模型估計值的顯著性下降。這說明信息化水平的提高促進了知識的跨地域界限流動，從而在一定程度上降低了基于地理分布性的空間關聯對于創新產出的影響。

六、主要結論與政策建議

本文通過構建包含信息化水平作為解釋變量的基本計量模型，并結合使用OLS以及SLM、SEM等空間計量模型，利用2006—2008年廣東省21個地級市的相關數據進行實證檢驗，可以得出以下主要結論：

1. 當年的未修正的R&D人員全時當量與科技經費籌集總額之間存在較強的線性關系，說明從整體上看廣東省21個地級市缺乏針對不同層次科研能力的科技人員采取差異化的薪水激勵機制，因為差異化的薪水激勵可以減少以上兩個指標之間的共線性程度。

2. 無論是否考慮空間關聯和信息化水平，代表創新資本積累的科技經費籌集額是促進創新產出增長的核心動力，提高科技資金投入有利于創新產出的增加。此外，R&D人員全時當量也能促進創新產出的增長，只是效果相對較弱。可見R&D人員投入關鍵在于質量而非數量。

3. 信息化水平作為解釋變量引入之后，創新投入與產出之間的轉換率得到了提高，各個模型的解釋程度均變好，但是其對應的系數不顯著且為負值，說明廣東省21個地級市信息化水平的提高并未促進創新產出的增長，可能還存在負面的作用。這或許是由于創新主體充分利用信息網絡發掘知識的意識不夠，未能充分有效利用網絡資源。也可能是信息化水平的提高導致機密信息更易擴散而使其他主體免費利用導致的自主創新激勵不足引致的。

4. 探索性數據分析表明廣東省21個地級市創新產出之間存在明顯的正相關關系，而信息化水平的提高，則降低了基于地理分布的這種空間關聯性對于創新產出的影響，可見信息化網絡的發展促進了知識的跨區域流動，使得創新的地理分布依賴程度下降。同時，良好的信息化網絡可以使地理距離較遠的兩個城市之間實現創新活動的交流與合作，促進創新資源的更合理的空間配置。

針對以上結論，本文提出如下政策建議：

第一，為了提高區域的整體創新水平，構建創新型城市，需要建立微觀的創新激勵機制，對具備不同層次科研能力和技術水平的人才，采取差異化的激勵措施。可以通過實施薪水差異、提升生活質量及改善工作環境等措施，積極吸引各方面的科技人才，促進區域創新效率的提高。

第二，各個城市應該加大科技研發經費的投入力度，促進創新產出的持續增加。政府應有計劃、有目標地加大R&D經費投入，對一些重點產業和重點項目實行傾斜政策，引導企業和民間資本增加對市場競爭能力強的高新技術產品研究項目，特別是核心技術項目的投入。對于創新創業人才的引進，要建立多渠道、多層次的人才甄別機制，注重人才質量的培養。

第三，繼續加強信息化基礎設施的建設，積極推動三網融合建設，加大物聯網、云計算等新興領域的投資和試點。要注意提高企業、科研機構、高校等創新主體的信息素養，通過組織專門的培訓使各個創新主體的信息檢索和識別利用能力得到加強。各級政府還應該引導創新主體之間通過網絡互聯實施合作和交流，促進產學研一體化進程。

第四，要充分利用各個城市之間已有的基于地理分布的空間聯動性，針對低水平創新城市集聚的狀況，政府應該通過產業轉移、財政轉移支付等手段，推動創新資源流向創新能力相對較低的城市。由于信息化水平的提高會降低因地理距離而形成的對創新知識流動阻礙的程度，因此需要構建跨行政區域、跨行業類別的網絡信息平臺，實現遠距離城市間的創新互動與合作，進一步提高整體區域的創新凝聚力。

注釋：

①全時當量是指全時人員數加非全時人員按照工作量折算成全時人員數的總和，可較全面地反映創新的人力投入。

②本文僅指基于空間相鄰的關聯，即若i市和j市相鄰，那么加權矩陣W中的wij=1，不相鄰則wij=0。

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責任編輯、校對：安蘭朋