長(zhǎng)三角知識(shí)溢出的傳導(dǎo)渠道與影響因素①

方建春 孟晉霞 萬(wàn)千

摘 要：本文利用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)知識(shí)溢出源、知識(shí)溢出途徑、企業(yè)吸收能力和知識(shí)溢出網(wǎng)絡(luò)等對(duì)知識(shí)溢出的影響渠道和效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，為提升長(zhǎng)三角外商直接投資溢出效果提供了實(shí)證基礎(chǔ)。對(duì)“知識(shí)溢出”這個(gè)潛在變量的解釋中，“知識(shí)受體屬性”對(duì)“知識(shí)溢出”的影響最大。結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)“知識(shí)溢出源屬性”的解釋中，“知識(shí)存量”對(duì)“知識(shí)溢出源屬性”的影響最大。對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的解釋中，“項(xiàng)目開(kāi)發(fā)”對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的影響最大，表明“項(xiàng)目開(kāi)發(fā)”是最為有效的“知識(shí)溢出途徑”。結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)“知識(shí)受體屬性”的解釋中，“吸收能力”對(duì)“知識(shí)受體屬性”的影響最大。

關(guān)鍵詞：知識(shí)溢出 結(jié)構(gòu)方程 溢出途徑 知識(shí)受體

中圖分類號(hào)：F273.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2017）05（a）-153-02

1 研究背景

近年來(lái)，長(zhǎng)三角作為中國(guó)研發(fā)投入的主要來(lái)源，2016年研發(fā)總投入高達(dá)4145億元，占全國(guó)研發(fā)投入總量的26.8%。然而，研發(fā)總量的高企并未很好地轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力。因此，研究長(zhǎng)三角知識(shí)溢出的傳導(dǎo)渠道及其影響因素，對(duì)提升研發(fā)知識(shí)溢出的效果，提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量具有重要的意義。

2 研究方法與研究假設(shè)

本文運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型來(lái)處理潛變量與潛變量、潛變量與觀測(cè)變量間的關(guān)系。“潛變量”是指難以直接定量測(cè)度的變量，我們可以用其他可直接測(cè)量的變量來(lái)替代潛變量，這些可直接測(cè)量的變量即為“觀測(cè)變量”。

本文運(yùn)用AMOS17.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型檢驗(yàn)，該軟件適用于處理復(fù)雜的多變量模型，利用AMOS所建立的模型會(huì)比標(biāo)準(zhǔn)多變量統(tǒng)計(jì)分析更準(zhǔn)確，它還可以用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合所建立的模型并進(jìn)行模型探索。

本文調(diào)研問(wèn)卷主要通過(guò)浙江大學(xué)MBA學(xué)員和參加杭州市經(jīng)委培訓(xùn)中心培訓(xùn)的企業(yè)管理人員填寫(xiě)問(wèn)卷和面談方式完成。我們共發(fā)放問(wèn)卷126份，回收89份，其中有效問(wèn)卷71份。

基于外商直接投資知識(shí)溢出及其傳導(dǎo)機(jī)制和問(wèn)卷指標(biāo)的選取，提出如下假設(shè)：（1）良好的知識(shí)溢出源屬性有助于知識(shí)溢出；（2）良好的知識(shí)溢出途徑有助于知識(shí)溢出；（3）良好的知識(shí)受體屬性有助于知識(shí)溢出。

3 研究結(jié)果

結(jié)構(gòu)方程模型的求解結(jié)果見(jiàn)表1。未標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)是根據(jù)變量的原始分?jǐn)?shù)或協(xié)方差矩陣求得的。

表1的研究結(jié)果表明，在對(duì)“知識(shí)溢出”這個(gè)潛在變量的解釋中，以“隱性知識(shí)”對(duì)“知識(shí)溢出”的影響為基準(zhǔn)（也就是1）“，知識(shí)受體屬性”對(duì)“知識(shí)溢出”的影響為0.76“，顯性知識(shí)”對(duì)“知識(shí)溢出”的影響為0.73，可見(jiàn)“知識(shí)受體屬性”對(duì)“知識(shí)溢出”的影響最大“。知識(shí)存量”對(duì)“知識(shí)溢出源屬性”的影響為1.31“，對(duì)知識(shí)受體的信任”對(duì)“知識(shí)溢出源屬性”的影響為0.96。從研究結(jié)果來(lái)看“，知識(shí)存量”對(duì)“知識(shí)溢出源屬性”的影響最大。

表1結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的解釋中，以“人員交流”對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的影響為基準(zhǔn)“，項(xiàng)目開(kāi)發(fā)”對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的影響為1.19，“外部資料獲取”對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的影響為1.13。從研究結(jié)果來(lái)看，“項(xiàng)目開(kāi)發(fā)”對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的影響最大。上述研究結(jié)果表明，“項(xiàng)目開(kāi)發(fā)”是最為有效的“知識(shí)溢出途徑”。

表1結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)“知識(shí)受體屬性”的解釋中，以知識(shí)受體“與知識(shí)源之間的距離”對(duì)“知識(shí)受體屬性”的影響為基準(zhǔn)，“吸收能力”對(duì)“知識(shí)受體屬性”的影響為1.08，“吸收意識(shí)”對(duì)“知識(shí)受體屬性”的影響為0.46。研究結(jié)果表明，“吸收能力”對(duì)“知識(shí)受體屬性”的影響最大。

4 主要研究結(jié)論

本文對(duì)長(zhǎng)三角知識(shí)溢出的傳導(dǎo)渠道與影響因素進(jìn)行了模型建立與指標(biāo)測(cè)度，研究結(jié)果表明，在對(duì)“知識(shí)溢出”這個(gè)潛在變量的解釋中，“知識(shí)受體屬性”對(duì)“知識(shí)溢出”的影響最大。結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)“知識(shí)溢出源屬性”的解釋中，“知識(shí)存量”對(duì)“知識(shí)溢出源屬性”的影響最大。結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的解釋中，“項(xiàng)目開(kāi)發(fā)”對(duì)“知識(shí)溢出途徑”的影響最大，表明“項(xiàng)目開(kāi)發(fā)”是最為有效的“知識(shí)溢出途徑”。結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)“知識(shí)受體屬性”的解釋中，“吸收能力”對(duì)“知識(shí)受體屬性”的影響最大。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳強(qiáng)遠(yuǎn)，梁琦.技術(shù)比較優(yōu)勢(shì)、勞動(dòng)力知識(shí)溢出與轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體城鎮(zhèn)化[J].管理世界，2014（11）.

[2] 黃俊，陳信元.集團(tuán)化經(jīng)營(yíng)與企業(yè)研發(fā)投資[J].經(jīng)濟(jì)研究， 2011（6）.

[3] 王慶喜，王巧娜，徐維祥.我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際知識(shí)溢出：基于地理和技術(shù)鄰近的分析[J].經(jīng)濟(jì)地理，2013（5）.

[4] 閆華飛.創(chuàng)業(yè)行為、創(chuàng)業(yè)知識(shí)溢出與產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展績(jī)效[J].科學(xué)學(xué)研究，2015（1）.

[5] 楊河清，陳怡安.海歸回流： 知識(shí)溢出及門(mén)檻效應(yīng)——基于中國(guó)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].人口研究，2013（9）.

[6] 余向華，陳雪娟.中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的戶籍分割效應(yīng)及其變遷——工資差異與機(jī)會(huì)差異雙重視角下的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012（12）.

①基金項(xiàng)目：本文受杭州市社科重點(diǎn)項(xiàng)目《知識(shí)溢出與長(zhǎng)三角R&D研發(fā)效率研究》（A13YJ02）和《“十二五”時(shí)期杭州社會(huì)發(fā)展階段及其特征研究》課題（B09YJ07）的資助。