安徽省R&D投入溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究

黃 坤，方永勝

安徽工程大學(xué)管理工程學(xué)院，安徽蕪湖，241000

1 問題提出與相關(guān)文獻(xiàn)

R&D活動(dòng)是科技進(jìn)步和創(chuàng)新的源泉，對(duì)于提高全要素生產(chǎn)率、提高安徽省創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)周圍發(fā)達(dá)省份的趕超有著重要的意義。據(jù)安徽省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示，安徽省R&D投入強(qiáng)度在逐年遞增，R&D活動(dòng)成果也在不斷增加。但與此同時(shí)，安徽省同東部發(fā)達(dá)省份的R&D投入差距仍然很大，并且R&D投入資源在省內(nèi)各市之間的分配不均現(xiàn)象明顯。因此，在安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高的現(xiàn)實(shí)條件的約束下，合理的分配R&D投入資源，充分利用R&D投入在地區(qū)間的溢出效應(yīng)，對(duì)于提升安徽省創(chuàng)新能力、科技水平，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，有著重要的理論意義與現(xiàn)實(shí)意義。

R&D活動(dòng)溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用很早就得到了學(xué)者們的關(guān)注，Giulio等[1]運(yùn)用改進(jìn)的Romer模型研究了西班牙、意大利和法國(guó)三國(guó)57個(gè)地區(qū)的R&D溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)R&D溢出可以顯著提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。金瓊[2]在運(yùn)用甘肅省14個(gè)地市的面板數(shù)據(jù)和空間計(jì)量方法研究后發(fā)現(xiàn)，甘肅省的R&D活動(dòng)存在著明顯的溢出效應(yīng)，相鄰地區(qū)之間的R&D流動(dòng)能促進(jìn)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。王帥龍[3]運(yùn)用SEM和SLM模型分析了我國(guó)省域之間的溢出效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)R&D溢出效應(yīng)可以明顯的促進(jìn)我國(guó)各省域之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者大多論證了R&D投入溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著重要的促進(jìn)作用，但從較為微觀角度闡述的文獻(xiàn)不多。本文在借鑒以往學(xué)者的研究基礎(chǔ)之上，運(yùn)用安徽省16個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，研究R&D投入溢出效應(yīng)對(duì)安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，從而為制定高效的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展政策、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量穩(wěn)定發(fā)展提供有價(jià)值的理論參考。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及變量處理

文章選取安徽省16個(gè)地級(jí)市2009—2019年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽省統(tǒng)計(jì)公報(bào)》及各市的統(tǒng)計(jì)年鑒，以各市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為被解釋變量，相關(guān)變量處理如下：

(1)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(Y)：本文采用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并以2009年為基期，通過GDP平減指數(shù)折算成不變價(jià)格表示的GDP。

(3)勞動(dòng)力投入(L)：用來(lái)表示社會(huì)人力資本的投入情況，勞動(dòng)力投入采用安徽省各市的全社會(huì)就業(yè)人口表示。

(4)R&D資本存量(RDK)：用來(lái)表示社會(huì)R&D資本投入，計(jì)算方法也采用永續(xù)盤存法，折舊率選取國(guó)際上通用的15%。基期R&D資本存量的確定與基期資本存量確定的方法一致。在R&D價(jià)格指數(shù)的選擇上，借鑒王慶喜等[5]學(xué)者的處理方法，以固定資產(chǎn)價(jià)格投資指數(shù)代替R&D價(jià)格指數(shù)。

(5)R&D人員投入(RDL)：用來(lái)表示社會(huì)R&D人力資本投入情況，R&D人員投入采用R&D人員全時(shí)當(dāng)量來(lái)衡量。

(6)空間復(fù)合權(quán)重矩陣中物質(zhì)資本存量折舊率采用單豪杰[6]估算的10.96%，其他處理方法與資本存量處理方法一致。

為了消除異方差等因素的影響，本文對(duì)所有變量進(jìn)行了取對(duì)數(shù)處理，相關(guān)折算指數(shù)均來(lái)源于《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》及各市統(tǒng)計(jì)年鑒。

3 空間權(quán)重矩陣與計(jì)量模型

3.1 空間權(quán)重矩陣

隨著當(dāng)前各地區(qū)之間的交流更為簡(jiǎn)便與頻繁，單一的以地理位置衡量地區(qū)間聯(lián)系的權(quán)重矩陣已不能很好地反應(yīng)地區(qū)間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度[7]。因此，本文采用空間距離和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重的復(fù)合矩陣來(lái)反映各地區(qū)間的聯(lián)系。其中，空間距離權(quán)重矩陣以兩地距離的倒數(shù)表示，經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣借鑒李靖等[8]采用的新經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣，構(gòu)建本文的空間復(fù)合權(quán)重矩陣：

同時(shí)，為了消除量綱的影響，本文對(duì)空間權(quán)重矩陣進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.2 模型構(gòu)建

在模型構(gòu)建方面，基于劉滿鳳等[9]的研究，將傳統(tǒng)的柯布-道格拉斯函數(shù)進(jìn)行了擴(kuò)展并對(duì)模型兩邊取對(duì)數(shù)，建立了以下生產(chǎn)函數(shù)：

lnYit=β1lnKit+β2lnLit+β3lnRDKit+β4lnRDLit+εit

其中，Yit表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；Kit表示資本存量；Lit表示勞動(dòng)力投入；RDKit表示R&D資本存量；RDLit表示R&D人員投入；β1、β2、β3、β4為變量系數(shù)；εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；i為第i個(gè)城市，t為第t個(gè)年度。

在模型選擇方面，鑒于空間杜賓模型相較于空間滯后和空間誤差模型的優(yōu)越性，選擇建立以下空間計(jì)量模型：

其中，βi0表示個(gè)體效應(yīng)；ρ表示空間自回歸系數(shù)；wij表示空間復(fù)合權(quán)重矩陣W中的元素；δ為空間解釋變量的系數(shù)，表示鄰近區(qū)域自變量對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響；μi為個(gè)體效應(yīng)，γt為時(shí)間效應(yīng)。

靜態(tài)模型只考慮了長(zhǎng)期效應(yīng)，但R&D投入溢出效應(yīng)在短期內(nèi)的影響也是不可忽視的一方面，動(dòng)態(tài)模型對(duì)短期效應(yīng)和長(zhǎng)期效應(yīng)進(jìn)行了區(qū)分，對(duì)于全面分析R&D投入溢出效應(yīng)具有很大的幫助。同時(shí)，R&D投入成果轉(zhuǎn)化存在滯后性，當(dāng)年的R&D投入往往在以后幾年內(nèi)才會(huì)發(fā)生作用。在滯后期數(shù)的選擇上，結(jié)合安徽省經(jīng)濟(jì)科技發(fā)展現(xiàn)狀，成果轉(zhuǎn)化能力的綜合考量基礎(chǔ)上，選擇兩年為滯后期，建立以下動(dòng)態(tài)杜賓模型：

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

運(yùn)用空間計(jì)量方法進(jìn)行分析的前提是數(shù)據(jù)之間存在空間依賴性，否則用傳統(tǒng)計(jì)量方法即可。因此采用Moran′s I指數(shù)對(duì)安徽省2009—2019年16個(gè)地級(jí)市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)進(jìn)行全局Moran′s I指數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

表1 安徽省各市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)數(shù)的Moran′s I檢驗(yàn)結(jié)果

由表1可知，2009—2019年安徽省各市每年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)數(shù)的全局Moran′s I指數(shù)均大于0.2，且p值都符合5%顯著性水平下的臨界值，表明安徽省各市之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在空間自相關(guān)性。因此，對(duì)于計(jì)量模型的設(shè)定，應(yīng)當(dāng)考慮空間相關(guān)性，運(yùn)用空間計(jì)量模型方法進(jìn)行分析，否則可能會(huì)導(dǎo)致模型的設(shè)定存在偏差，分析結(jié)果不準(zhǔn)確。

4.2 似然比(LR)和Wald檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)空間杜賓模型是否會(huì)轉(zhuǎn)化成空間誤差或空間滯后模型，本文進(jìn)行了LR和Wald檢驗(yàn)[10]。檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 空間面板LR和Wald檢驗(yàn)

和10%的水平上顯著，下同。

通過表2可知，SLM和SEM模型分別在1%和5%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，即SDM模型不會(huì)退化成SLM或SEM模型，SDM比SLM及SEM模型更為適用。因此，采用SDM模型進(jìn)行后續(xù)分析。

4.3 固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)選擇

為了在固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種效應(yīng)中進(jìn)行選擇，本文采用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3。

表3 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

由表3檢驗(yàn)結(jié)果可知，p檢驗(yàn)值為正，且在1%的水平下顯著，拒絕了原假設(shè)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。此外，固定效應(yīng)下的模型比隨機(jī)效應(yīng)下的能更好地體現(xiàn)區(qū)域內(nèi)部各個(gè)個(gè)體之間的差異，能更深入地從個(gè)體層面了解溢出效應(yīng)的結(jié)果。綜上所述，本文選取固定效應(yīng)模型。

4.4 模型估計(jì)與分析

在以上檢驗(yàn)和模型選擇的基礎(chǔ)上，運(yùn)用Stata 14.0軟件進(jìn)行了實(shí)證分析。估計(jì)結(jié)果如表4。

表4 空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

由表4可知，個(gè)體固定效應(yīng)下的模型擬合程度最高。因此，本文使用個(gè)體固定效應(yīng)下模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行后續(xù)分析。從表中結(jié)果可知，R&D資本存量、R&D人員投入和資本存量對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用是顯著的。勞動(dòng)力投入的系數(shù)雖然為正，但并不顯著，這表明其對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著正向的促進(jìn)作用但影響程度不高，安徽省經(jīng)濟(jì)目前還處于資本驅(qū)動(dòng)階段。

為了更準(zhǔn)確度量R&D投入在安徽省內(nèi)的溢出效應(yīng)，以個(gè)體固定效應(yīng)下的杜賓模型為例，對(duì)各解釋變量的直接和間接效應(yīng)進(jìn)行分析，效應(yīng)分析表(表5)如下。

表5 空間杜賓模型效應(yīng)分析表

分析發(fā)現(xiàn)：本地區(qū)R&D資本存量和資本存量每增加1%，一方面會(huì)使本地區(qū)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值分別約增加0.042%、9.315%，另一方面還會(huì)使周邊地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值分別增加約0.38%和減少約7.93%，并且其系數(shù)都通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，溢出效應(yīng)明顯。同時(shí)，本地區(qū)R&D人員投入每增加1%，使本地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加約0.047%，另一方面還會(huì)使周邊地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值減少0.067%。而勞動(dòng)力投入對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著消極的作用，勞動(dòng)力投入每增加1%，會(huì)使本地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值減少0.002 6%，但并不顯著且會(huì)使周邊地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)0.136%。勞動(dòng)力投入系數(shù)在間接效應(yīng)方面通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明勞動(dòng)力投入存在顯著的溢出效應(yīng)。在總效應(yīng)方面，R&D資本存量、資本存量、勞動(dòng)力投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都有正向積極的作用。R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在消極作用，但并不明顯且在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。

為了更全面地分析R&D投入溢出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，運(yùn)用動(dòng)態(tài)杜賓模型對(duì)R&D投入溢出效應(yīng)進(jìn)行了分析，結(jié)果如表6所示。

表6 動(dòng)態(tài)空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

由表6可知，動(dòng)態(tài)模型擬合優(yōu)度上較靜態(tài)模型更好。在考慮動(dòng)態(tài)效應(yīng)的情況下，可以看到R&D資本存量、R&D人員投入、勞動(dòng)力投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響更加顯著，進(jìn)一步凸顯了R&D投入對(duì)本身及周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性。與此同時(shí)，資本存量的作用被稀釋，但是仍然占據(jù)主要地位，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用大。勞動(dòng)力投入在動(dòng)態(tài)模型下仍不顯著，但是對(duì)周邊地區(qū)的溢出效應(yīng)顯著，表現(xiàn)出對(duì)周邊地區(qū)很強(qiáng)的溢出效應(yīng)并且對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響較大。

分析完動(dòng)態(tài)杜賓模型估計(jì)結(jié)果，進(jìn)一步對(duì)動(dòng)態(tài)杜賓模型的效應(yīng)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。結(jié)果見表7。

表7 動(dòng)態(tài)空間杜賓模型效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

由表7可知，短期總效應(yīng)方面，R&D資本存量、資本存量、勞動(dòng)力投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用明顯；短期間接效應(yīng)方面，R&D資本存量、資本存量和勞動(dòng)力投入對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著顯著的促進(jìn)作用，而R&D人員投入?yún)s對(duì)周邊地區(qū)有著消極的影響，這可以理解為是一種擠出效應(yīng)，本地區(qū)的R&D人員投入的增加，會(huì)搶占周邊地區(qū)的相應(yīng)資源，產(chǎn)生一種擠出效應(yīng)。從長(zhǎng)期總效應(yīng)角度看，R&D資本存量、勞動(dòng)力投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都有著正向的促進(jìn)作用。在長(zhǎng)期間接效應(yīng)方面，R&D資本存量和勞動(dòng)力投入對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著積極的促進(jìn)作用，而R&D人員投入和資本存量卻有著消極的影響。

5 結(jié)論與建議

研究以2009—2019年安徽省16個(gè)地級(jí)市的數(shù)據(jù)為依據(jù)，在空間復(fù)合權(quán)重矩陣下，通過空間計(jì)量方法研究了R&D投入溢出對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，得出了以下結(jié)論：(1)R&D資本存量、R&D人員投入、資本存量、勞動(dòng)力投入短期內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都有著正向的促進(jìn)作用，其中資本存量對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用最大，R&D資本存量和R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著明顯的促進(jìn)效果。(2)安徽省內(nèi)各地區(qū)之間存在著顯著的溢出效應(yīng)，長(zhǎng)期內(nèi)，R&D資本存量和勞動(dòng)力投入對(duì)周邊地區(qū)有著正向的溢出效應(yīng)，資本存量和R&D人員投入對(duì)周邊地區(qū)有著負(fù)向的溢出效應(yīng)且影響程度較大。(3)短期內(nèi)，R&D資本存量、資本存量和勞動(dòng)力投入對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用明顯。R&D人員投入則對(duì)周邊地區(qū)有著負(fù)向的溢出效應(yīng)。(4)短期內(nèi)，本地區(qū)R&D資本存量和勞動(dòng)力投入對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響大于長(zhǎng)期內(nèi)的影響，而R&D人員投入和資本存量則情況相反。

據(jù)上述研究結(jié)果，結(jié)合安徽省R&D投入現(xiàn)狀，提出以下幾點(diǎn)建議：

(1)加大R&D資本投入。雖然從實(shí)證結(jié)果上來(lái)看，資本驅(qū)動(dòng)仍然是安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Γ玆&D資本存量已成為安徽省經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)程度第二位的要素并且其在各地區(qū)之間的溢出效應(yīng)也較大，這充分說(shuō)明了科技要素的重要性。因此，安徽省應(yīng)當(dāng)繼續(xù)增加R&D資本投入。與此同時(shí)，還應(yīng)注重拓寬R&D資本投入途徑，政府并非R&D資本投入的唯一主體，應(yīng)當(dāng)積極作為宣傳引導(dǎo)社會(huì)資本的進(jìn)入并且提供良好的融資、投資渠道，完善相關(guān)政策法規(guī)，充分保障投資者的合法權(quán)益，動(dòng)員社會(huì)力量從而增加R&D資本投入并提高R&D資本投入的使用效率。

(2)加大R&D人員投入。實(shí)證結(jié)果表明，R&D人員投入對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著重要促進(jìn)作用，但同時(shí)卻有著負(fù)向的溢出效應(yīng)。因此，加大R&D人員投入，一方面可以促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，另一方面，也可以防止周邊地區(qū)R&D人員投入對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的消極影響。因此，一方面，安徽應(yīng)當(dāng)出臺(tái)R&D人才優(yōu)待政策，在住房保障、子女入學(xué)、配偶就業(yè)等方面給予便利，吸引更多的R&D人才為安徽的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。另一方面，也應(yīng)依托省內(nèi)中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)等高校優(yōu)勢(shì)，與高校積極合作，開展政校、校企合作，針對(duì)性地培養(yǎng)R&D人才，為R&D人員投入建立人才儲(chǔ)備。同時(shí)，對(duì)在職的R&D人員經(jīng)常性開展培訓(xùn)，豐富其專業(yè)知識(shí)，增強(qiáng)其科研能力，這也是增加R&D人員投入的一種有效途徑。

(3)注重R&D投入的連續(xù)性。R&D資本存量和R&D人員投入在短期均能促進(jìn)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但這種影響隨著時(shí)間的推移會(huì)逐漸弱化。與此同時(shí)，R&D人員投入在長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有輕微的消極作用，為了防止這種現(xiàn)象的出現(xiàn)，同時(shí)為保證R&D資本存量的持續(xù)增加，安徽省在R&D資源投入時(shí)應(yīng)當(dāng)保持連續(xù)性，及時(shí)出臺(tái)并積極完善相關(guān)R&D政策，為R&D資源的連續(xù)投入創(chuàng)造良好的政策環(huán)境，從而充分利用R&D投入在短期內(nèi)更高的促進(jìn)作用及溢出效應(yīng)，更好的助力安徽省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。