基于空間計量的我國省級創新發展研究

摘要：運用空間計量經濟學模型，對中國省域研發與創新情況進行分析。結果發現，中國省域創新能力在東南沿海和東北三省呈現明顯的高高聚集與低低聚集。人力資本對省域的創新能力具有正向促進作用，但研發資金對省域創新推動作用不明顯。

關鍵詞：空間計量；創新；研發

一、引言

面對異常復雜的經濟系統和因素變量之間的交互影響，尤其是碰到橫截面數據之間存在空間相關和空間異質性時，經典計量的線性回歸模型就顯得有些力不從心。空間計量經濟（Anselin， 1988）理論認為，一個地區空間單元上的某種經濟地理現象或某一屬性值與鄰近地區空間單元上同一現象或屬性值是相關的。空間依賴的存在打破了大多數經典統計和計量分析中相互獨立的基本假設。故在處理這類問題時，空間計量方法便成了首選。

本文主要運用空間計量模型對2015年全國31個省域創新情況、大學與企業等研發投入、人力資本與區域創新產出進行定量研究。

二、空間計量模型

（一）空間滯后模型（SLM）

空間滯后模型主要探討各變量在一個地區是否有擴散現象（溢出效應），其表達式為：[Y=pWy+Xβ+ε]，式中[p]為空間回歸關系數；[W]為[n×n]階的空間權值矩陣；[Wy]為空間滯后因變量，[ε]為隨機誤差項向量。

（二）空間誤差模型（SEM）

空間誤差模型的數學表達式為：[Y=Xβ+ε]，[ε=λWε+μ]式中，[ε]為隨機誤差項向量，[λ]為[n×1]的截面因變量向量的空間誤差系數，[μ]為正態分布的隨機誤差向量。

三、實證分析

（一）數據的來源

本文選取2015年全國省域數據，以省域專利申請數來代表創新情況，分析R&D;經費和R&D;從業人員對創新的影響，所有數據來自國家統計局數據庫，運用GEODA軟件進行分析。

（二）對數據的探索

通過對全國省域專利申請數進行空間探索，發現東南沿海和四川地區的創新數量最高且通過顯著性檢驗，其他地區不顯著。東南沿海呈現明顯的高-高聚集，省份之間R&D;溢出效應明顯，省份之間研發創新交流強。四川地區呈現明顯的低-高聚集，周圍省市的創新效果由四川地區的R&D;溢出效應影響，地區之間的創新流通交互不強。西藏，新疆等不發達地區呈現明顯的低-低聚集，這些邊疆地區的科技創新不發達，省份之間沒有明顯的R&D;溢出效應。東北三省地區呈現各自獨立的狀態，省域之間沒有呈現科技創新與知識成果的流通。

（三）空間相關性檢驗與模型的建立

對數據進行空間相關性檢驗，得出Morans I指數為0.266，p值為0.008。在31省市中有五個省市為明顯的高-高聚集，三個省市為低-高聚集狀態，更多地為低-低聚集和無明顯聚集情況。以專利的申請數量（INNO）為因變量，研發經費（RDK），研發從業人員（RDP）為自變量，分別進行最小二乘，空間自回歸和空間誤差模型，篩選出適合的模型進行估計。

由模型結果可知，空間誤差模型（SEM）的LMERR為0.58比LMLAG（0.65）在統計上更加顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，可以斷定空間誤差模型是恰當的模型。空間誤差模型的AIC和SC檢驗均小于空間自回歸模型。我們可以看出普通最小二乘的模型變量沒通過顯著性檢驗即，經典OLS法對這類問題的模型擬合程度不及空間計量模型。

由空間誤差模型的結果可以得出模型如下，如果我們對專利申請數量的模型構造如下

[INNO=β0+β1RDK+β2RDL+ε，ε=λWε+μ]，，則我們得出的模型為

[INNO=3423.777+0.00496RDK+0.9635RDP+0.2051ωε]

專利申請的空間誤差項系數為0.2050756且顯著，說明臨近省份的專利申請數量具有明顯的區域集聚特點。R&D;人員的系數為0.9634782通過了1%的顯著性檢驗，說明專利申請數量與其R&D;人員是正相關關系，R&D;人員對專利申請數量有明顯的推動作用，R&D;經費的系數小且不顯著，可能是我國R&D;經費不平衡所導致的。

結論與建議

本文利用全國31省市數據對我國創新情況布局進行分析，得出全國省域之間的R&D;溢出效應狀態，運用空間誤差模型分析創新與R&D;經費，R&D;人員之間關系。結果顯示我國R&D;人員對創新行為的推動十分明顯，具有較強的空間外溢效應，說明R&D;人員的流動有助于區域創新的空間外溢和整體水平的提升。破除區域間R&D;人員的流通障礙，努力營造有利于創新人員要素流動的外部環境，將有利于區域創新的整體提升。本文得出的R&D;經費對創新的推動作用不明顯，R&D;經費的系數小且不顯著，可能是近年來我國R&D;經費的不平衡和R&D;經費的濫用所導致的。所以我們應加強對科研經費投入的同時監督經費的運用與申報機制，把科研經費真正地用到實處。

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作者簡介：

杜明澤，男，漢族，吉林長春人，現就讀于吉林財經大學統計學院，研究生。