基于空間面板模型的城市化與區域創新能力實證研究

程海森　劉立軍

摘要：運用空間面板技術，建立超越對數生產函數擴展模型，設置地理距離空間權重矩陣，對2005年～2013年中國大陸30個省級行政區域（西藏除外）的城市化水平與區域創新能力的空間關系進行考察。研究結果表明，城市化與區域創新能力存在顯著的正向空間效應，城市化對區域創新能力有較大正向影響，通過城市化水平的提升，能夠有效地促進區域創新能力的提高。

關鍵詞：城市化；區域創新能力；空間面板模型

一、 引言

自從亞當·斯密提出經濟增長問題以來，熊彼特、Solow（1957）、Arrow（1962）、Romer（1986）以及Aghion and Ho- witt（1992）等無不對創新青睞有加，認為創新是一個國家經濟增長的動力與源泉，創新能力更是其經濟持續性增長的關鍵。

近年來，城市化憑借人力資本積累、研發資金投入、專業企業聚集、基礎設施保障及信息網絡構建等方面的顯著優勢，吸引著國內外越來越多的學者分別從理論和實證兩方面對城市化與區域創新能力的關系展開深入地研究。Jacobs（1961）認為城市化對創新產生和知識積累具有幫助，從而間接促進經濟增長。Peter Hall（1988）通過對比分析公元前5世紀的雅典、14世紀的佛羅倫薩、莎士比亞時期的倫敦、18世紀晚期和19世紀的維也納、1870年～1910年間的巴黎以及1920年代的柏林，發現有創新特質的城市古已有之，它們當時都處于急劇的經濟和社會變革之中，吸引著天才的移民和財富的創造者。王銘（2007）通過對古代的農業城市、封建時代的集市城市、工業化時代的近代城市、工業化時代的現代城市和信息化時代的當代城市5個城市化發展階段的對比研究，發現科學技術的發展可以改變城市的功能，城市化為科學技術的進步提供了必要條件。Rose（1948）和Duncan（1964）根據美國專利統計數據發現城市越大，人均申請專利數就越多。Higgs（1971）研究發現，1870年～1920年間，美國城市化水平與專利申請數之間具有密切聯系。王永鋒、高建華和張智先（2007）指出中原城市群9個省轄市的城市化水平和創新能力之間呈顯著正相關關系，創新能力隨城市化質量的提高逐漸增強，兩者的協調程度基本上和城市化水平的高低相一致。程開明（2010）對城市化與技術創新進行相關分析與因果檢驗，發現城市化與技術創新高度正相關，城市化構成技術創新水平提高的格蘭杰原因，城市規模越大，創新能力越強。周笑非（2011）發現內蒙古城市化與科技創新存在較大相關性，科技創新對來自城市化的沖擊反應較大，而科技創新對城市化的沖擊影響較小，城市化有利于科技創新的產出。

上述學者們的研究都具有重要價值，但對于區域創新能力的考察往往沒有從國家創新能力系統的整體框架出發，忽略了作為其子系統的各個區域創新能力系統之間的相互聯系，如技術擴散、要素轉移以及收益溢出等，這些因素未加考慮會引起建模失誤和估計結果有偏等問題。另一方面，截面數據和時序數據往往由于數據量限制無法有效解釋待研問題，而面板數據由截面數據和時序數據共同組成，包含信息豐富，增加樣本自由度，能減少數據限制，若拓展到空間面板，還能既考慮個體差異和時間因素，又能避免變量遺漏和進行系統研究。為此，本文利用空間面板模型相關理論，結合超越對數生產函數建立區域創新能力生產函數模型，來對城市化與區域創新能力的關系進行嘗試性研究。

二、 研究方法

Lit為R&D人員投入。本文采用R&D人員全時當量，即一年內R&D全時人員及非全時人員按工作量折算為全時人員數的總量。R&D人員全時當量的數據可從2006年～2013年《中國科技統計年鑒》獲取。

Kit為R&D資本存量。參考吳延兵（2008）的做法，用永續盤存法核算R&D資本存量。計算過程中所涉及的數據均來自2006年～2013年《中國統計年鑒》。

URit為城市化水平。衡量城市化水平最直接的指標是城鎮人口比重，即用城鎮人口占總人口的比重來計算，城市化為創新提供了眾多有利條件，可以預期城市化對創新產出具有正面影響。城鎮人口比重的數據來自2006年～2013年《中國統計年鑒》。

？棕為空間權重矩陣，本文所用地理距離權重矩陣中各空間單元距離根據各省會經緯度坐標計算得到的。

2. 確定模型形式。表1顯示了2005年～2012年中國30個省級行政區域（西藏除外）專利申請授權數的MoranI指數變動情況。可以看出，專利申請授權數的MoranI指數均為正，且都通過1%顯著性檢驗。這表明專利申請授權數存在正向空間相關性，中國區域創新能力存在空間因素影響。

對使用地理距離權重矩陣的區域創新能力生產函數模型進行拉格朗日乘數形式LMLAG、LMERR檢驗及其穩健形式R-LMLAG、R-LMERR檢驗，結果如表2所示。由于LMERR及R-LMERR分別較LMLAG及R-LMLAG在統計上更加顯著，所以應采用空間誤差模型（SEM）。

采用Hausman檢驗對模型是固定效應還是隨機效應進行判斷，根據如表3結果，可以看出應為固定效應模型。這與事實相符，因為本文中的空間單元就是中國30個省級行政區域（西藏除外），并不存在隨機抽樣現象。

綜上所示，根據空間相關性、兩個拉格朗日乘數及其穩健形式的檢驗以及Hausman檢驗，最終確定采用固定效應空間誤差模型進行區域創新能力生產函數模型參數估計。

3. 模型估計結果。使用matlab R2013b軟件，以地理距離權重矩陣作為空間權重矩陣，對區域創新能力生產函數模型進行估計。

其結果如表4所示，可以發現：

（1）從空間相關系數？啄來看，空間相關系數通過了顯著性檢驗且均為正；從R-squared、Sigma2和Log-likelihood統計量來看，模型均具有較高擬合優度。這些結果說明城市化與區域創新能力存在正向空間效應，考慮空間影響因素并采用超越對數生產函數所建立的區域創新能力生產函數模型能夠較為準確真實地反映城市化與區域創新能力的關系。

（2）從各個模型解釋變量系數的估計結果來看，空間固定效應的各項解釋變量系數基本都通過了顯著性檢驗，明顯優于其他三種固定效應模型，因此，本文后續分析中僅針對空間固定效應模型進行討論。事實上，空間固定效應模型考慮了各個空間單元之間由于初始城市化水平不同而形成的區域創新能力的差異，相較時間固定效應模型考慮各個空間單元之間由于時間變動而產生的差異更符合研究的初衷與實際情況，因此我們應該認為不同空間單元由于城市化水平不同確實存在區域創新能力的差異。

（3）空間固定效應模型的城市化水平系數為2.687 911，通過置信度為1%的顯著性檢驗，說明城市化對區域創新能力有正向影響，且影響系數大于1，通過城市化水平的提升，能夠有效地促進區域創新能力的提高。

四、 簡要結論

本文運用2005年～2012年中國大陸30個省級行政區域（西藏除外）空間面板數據，建立區域創新能力生產函數模型，對城市化與區域創新能力的空間關系進行考察，結果發現：

城市化與區域創新能力存在顯著的正向空間效應，本文在考慮空間影響因素情況下，建立的區域創新能力生產函數模型能夠較為準確真實地反映城市化與區域創新能力的關系；在考慮空間影響因素情況下，城市化對區域創新能力有較大（系數為2.687 911）正向影響，通過城市化水平的提升，能夠有效地促進區域創新能力的提高。

本文的研究結論對于城市化與區域創新能力建設發展有一定的借鑒意義，但由于數據限制，本文只考察了地理距離一種空間影響因素，而空間鄰接特征、經濟基礎、人力資本、制度變遷和信息傳播等空間因素的影響并沒有考察。另外，也沒有給出城市化對區域創新能力影響的空間路徑與機制，這將在后續研究中逐漸進行。

參考文獻：

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基金項目：國家社科基金重大項目“經濟社會公共數據的空間統計樣本數據開發及應用研究”（項目號：11&ZD157），項目負責人：趙彥云。

作者簡介：程海森，中國人民大學統計學院博士生；劉立軍，石家莊經濟學院經貿學院講師。

收稿日期：2014-06-21。