時空壓縮下研發要素流動是否提升了區域綠色創新效率

李 濤,劉國燕

(1.河北經貿大學 商學院，河北 石家莊 050061；2.北京大學 政府管理學院，北京 100871；3.河北工業大學 經濟管理學院，天津 300401)

1 問題提出

隨著我國經濟由高速增長轉向高質量發展階段，科技創新在轉變經濟發展方式和優化產業結構中發揮重要作用。近年來，各地區在增加創新投入的同時，積極改善生態環境、交通基礎設施、公共服務等，以期通過構建創新創業生態加速研發要素在本地區流動，而人才、資金、技術等創新要素在區域間的有序高效流動是縮小區域創新能力差距的必要條件(馮南平,魏芬芬，2017)。相較于傳統的生產要素，研發要素本身攜帶了更多的知識和技術，特別是人力資本在區際流動，有助于加快隱性知識在更大范圍內的傳播和擴散[1]，有利于形成區域研發合作網絡，通過技術創新溢出和網絡效應提升區域整體創新效率。

目前學界關于創新效率的研究主要分為三方面：一是創新效率評價，主要分為參數法和非參數法，前者通過設立隨機前沿生產函數(SFA)測算創新效率。如于明潔等[2]采用參數SFA方法計算了區域創新效率；后者則運用指數法和數據包絡分析法(DEA)測算創新效率。由于DEA是基于多投入多產出的評價，其結果更加客觀準確，因此采用該方法的研究較多。如Guan 和 Chen[3]利用兩階段DEA 模型對高新技術企業產出效率進行評價；顏莉[4]將主成分分析法和DEA相結合，對區域創新效率進行評價；楊有才等[5]采用DEA-Malmquist指數法測算了我國高技術產業技術創新效率，并將效率分解為技術效率和技術進步。二是關于創新效率的影響因素。很多學者如金懷玉和菅利榮[6]、桂黃寶[7]、李政等[8]的實證研究結果表明，包括勞動力、FDI等創新投入均對創新效率產生重要作用，但創新投入與創新效率之間并非呈簡單的線性關系[9]。此外，有學者從整體視角分析創新生態系統對創新效率的影響。如劉志春和陳向東[10]通過分析科技園區創新生態系統對創新效率的影響，認為該影響主要存在于短期，2年以上作用不顯著。三是創新效率的時空演變。從宏觀方面，劉軍等[11]研究發現，我國協同創新效率在地理分布上呈現出明顯的空間異質性；進一步地，吳芹和蔣伏心[12]指出，只有江蘇、浙江和廣東在知識創新效率、技術研發效率和成果轉化效率方面均處于高水平，中西部地區技術研發效率較低；也有學者以長江經濟帶等典型區域為研究對象，分析創新效率時空演變規律[13]。從微觀方面，李曉龍等[14]分析發現，高技術企業創新效率形成了以北京和江蘇為中心的高值集群區。

綜上，學界有關創新效率的研究較豐富，但多數是基于非流動要素的創新效率實證研究。高鐵開通使得地理上的時空距離被大大壓縮[15]，產生了明顯的時空壓縮效應，提高了地區間交流的便利性[16]，特別是研發人員流動有利于溝通、交流、學習和分享創新知識[17]。因此，研究由高鐵開通引致的時空壓縮是否改變研發要素流動對區域綠色創新效率的影響效應具有一定理論價值。此外，研發要素流動對綠色創新效率的影響是否受調節變量的影響？不同變量的閾值條件是什么？在不同調節變量作用下，研發要素流動對綠色創新效率的影響存在多大差異？這些問題目前仍未得到充分回答。本文將對上述問題展開討論，理清時空壓縮背景下研發要素流動影響綠色創新效率的本質規律，進而通過發揮高鐵建設優勢，帶動研發要素流動，提升地區綠色創新效率。

2 影響機理

交通基礎設施的完善不僅有助于增強地區間聯系，更重要的是促進生產要素，特別是承載創新型知識的研發要素流動，這也是區域知識空間溢出的根本原因[18]。高鐵開通極大縮短了地區通勤時間，產生了顯著的時空壓縮效應[19]。總體來說，時空壓縮下研發要素流動對綠色創新效率的影響主要表現為：一是知識溢出效應。高鐵開通極大促進了研發要素，特別是高素質人才在地區間的流動，從而有利于技術、管理等多方面知識跨地區交互與傳播，通過知識溢出效應對綠色創新效率產生積極影響。二是網絡效應。高鐵開通使得大規模、高效和頻繁的科技人才面對面交流成為可能，有利于地區間創新主體合作并構建研發合作網絡，而研發網絡的形成和完善有利于加快綠色創新與提高成功率，進而促進綠色創新效率提升[20]。三是資源優化配置效應。高鐵開通有助于研發要素在更大空間范圍內流動，降低需求企業或者創新組織間的信息不對稱，提升需求端與供給端的匹配率[21]，促進閑置資源參與創新，提高資源利用率[22]，同時，有助于提升企業信息發布質量，緩解企業創新面臨的融資約束和降低企業監督成本[23]。四是市場競爭效應。高鐵開通使得企業面臨的市場規模擴大，提升了競爭強度，有利于促進企業向綠色創新效率高的企業學習，通過市場競爭效應推動區域綠色創新效率提升。五是集聚經濟效應。研發要素流動加速了知識在地區的集聚，而集聚外部性有助于本地區創新主體以較低成本獲取外部創新資源，提升研發人員效率[24]，在一定程度上彌補自身研發經費或技術不足，進而降低研發風險，促進本地區綠色創新效率提升和地區產業轉型升級[25-26]。六是分工協作效應。高鐵建設改變了原有區位條件和地區聯系強度，更有利于高鐵網絡中心城市發揮擴散效應，進而促進城市專業化分工，通過分工協作提升綠色創新效率[27]。與其它交通方式不同，我國高鐵系客運專線，通過人員流動，特別是研發要素的跨地區流動對綠色創新效率產生重要影響。因此，本文提出研究假設。

H1：相較于其它空間因素，因高鐵開通引致的研發要素流動對綠色創新效率的影響更顯著且存在空間溢出效應。

然而，一方面，從研發要素類別看，高鐵開通有助于提高地區人員流動性，而研發資本流動是以人為載體的，由于高附加值的創新活動依賴于面對面的接觸[28]，因此因高鐵開通引致的研發要素流動對綠色創新效率的影響為正向，其中，研發人員流動對綠色創新效率的影響更顯著。另一方面，從高鐵線路和研發資源稟賦的空間分布看，我國高鐵線路呈現非均衡性，地區間差異較大，整體表現為東密西疏特征。同時，由于創新資源稟賦分布不均，地區綠色創新效率差異明顯。因此，由高鐵開通后時空壓縮效應引致的研發要素流動對綠色創新效率的影響存在空間異質性。因此，本文提出研究假設。

H2：研發要素流動對綠色創新效率的影響為正向，從要素類別看，研發人員流動對綠色創新效率的影響更顯著；從區域位置看，東部地區的綠色創新效率提升更顯著。

此外，無論是研發人員流動還是研發資本流動，其對綠色創新效率的影響均可能受到多種變量的調節作用。原因在于，一方面，雖然研發人員流動有利于增強地區人才交流，進而對區域綠色創新效率產生正向影響，但研發人員過度流動也可能導致資源擁擠，不利于區域創新效率提升[29]。因此，研發要素流動對綠色創新效率的影響可能表現出一定門檻特征，低于或者高于門檻值的研發要素流動可能并不利于綠色創新效率提升。另一方面，研發人員流動對綠色創新效率的影響可能受政府財政科技支出、交通可達性、市場化程度等因素的調節。原因在于，政府財政科技支出增加有利于改善區域創新環境，更充分地發揮研發要素流動的正向效應，促進區域協同創新效率提升[30]；交通可達性的改善有利于地區間合作創新[31]，進而提高研發要素流動的協同創新效應；市場化程度提升有助于促進研發要素由低效部門流向高效部門，通過優化資源配置調節研發要素流動對綠色創新效率的影響[32]。因此，本文提出研究假設。

H3：研發要素流動對綠色創新效率的影響存在非線性作用關系，并受多種變量的調節。

基于上述分析，構建本文的概念模型如圖1所示。

圖1 時空壓縮下的研發要素流動影響區域綠色創新效率的概念模型

3 研究設計

3.1 模型構建

本文擬構建一個同時包含空間相關性和時間動態性的動態空間面板杜賓模型，具體為：

Yit=α+τYit-1+ηWYit-1+ρWYit+βXit+θWXit+ξt+μi+uit

(1)

其中，Yit表示被解釋變量，Yit-1表示被解釋變量在時間上的滯后項，WYit表示被解釋變量在空間上的滯后項，WYit-1表示被解釋變量在時間和空間上的滯后項，Xit表示解釋變量，WXit表示解釋變量在空間上的滯后值，uit為隨機誤差項，ξt表示時間固定效應，μi表示空間固定效應，τ、ρ、η、β和θ均為待估參數。

此外，LeSage & Pace[33]指出，使用空間回歸模型可能導致結果偏誤，從而提出使用偏微分方法檢驗與解釋存在的空間溢出效應。因此，本文采用偏微分方法，將研發要素流動對綠色創新效率的影響效應分為總效應、直接效應和間接效應。上述空間杜賓模型可改寫為：

Yi=(I-ρW)-1(Xiβ+WXiθ)+R

(2)

其中，R是包括截距和誤差項的剩余項。對于從單位1到N的第k個解釋變量，X對應的被解釋變量Y的期望值偏導數矩陣可以寫成：

(3)

直接效應用于測度解釋變量每變化一個單位對本地區被解釋變量的影響程度，由式(3)右邊的偏導數矩陣對角線元素均值反映；間接效應(或稱為溢出效應)用于測度解釋變量每變化一個單位對鄰近地區被解釋變量的影響程度，由式(3)右邊的偏導數矩陣非對角線元素行和或者列和均值反映。

為進一步檢驗研發要素流動對綠色創新效率的影響是否受調節變量的影響，以及不同調節變量門檻值帶來的差異性，本文借鑒Hansen提出的門檻模型。該模型的優越性在于不僅可以估計具體門檻值，還能對內生性的門檻特征進行顯著性檢驗。因此，在式(1)的基礎上，首先假設存在單一門檻效應并建立單一門檻模型(4)，然后將其擴展到雙重門檻模型(5)，具體模型形式如下：

Yit=α+β1Xit+γ1Vit·I(Zit≤λ1)+γ2Vit·I(Xit>λ2)+εit

(4)

Yit=α+β1Xit+γ1Vit·I(Zit≤λ1)+γ2Vit·I(Zit≤λ2)+γ3Vit·I(Zit>λ3)+εit

(5)

其中，Zit為門檻變量，I(g)為指標函數，λ1、λ2和λ3為待估算的門檻值。

3.2 變量選擇與數據說明

被解釋變量：綠色創新效率。借鑒楊柏等[34]的研究，采用DEA-SBM方法對創新效率進行測算。其中，創新投入指標包括R&D全時人員當量和R&D經費資本存量，期望產出指標包括發明專利申請授權數和新產品銷售收入，非期望產出包括工業廢水排放量、工業廢氣排放量和工業二氧化硫排放量。

核心解釋變量：研發要素流動，具體包括R&D人員流動(RPF)和R&D資本流動(RCF)。采用引力模型對地區間RPF和RCF進行測算，具體計算公式如下：

(1)RPF測度。假設從i地區流動到j地區的R&D人員數量為RPFij，則：

(6)

其中，R&DPi為地區i的R&D人員數量，以R&D人員全時當量表征，wagei和wagej分別為i地區與j地區的城鎮單位就業人員平均工資，housei和housej分別為i地區與j地區的商品房平均銷售價格，Rij為地區距離；b為距離衰減指數，取值為2。i地區R&D人員流動總量如下：

(7)

(2)RCF測度。選取地區企業利潤率(rate)差值和政府消費支出占GDP的比值(C)表征吸引力變量。假設從i地區流動到j地區的R&D資本為RPFij，則

(8)

其中，R&DEi為i地區的R&D資本存量，ratei和ratej分別為i地區與地j區的企業平均利潤率，Ci和Cj分別為i地區與j地區的政府消費支出占GDP的比值，其它含義同上。i地區的R&D資本流動總量如下：

(9)

除核心解釋變量研發要素流動外，還存在其它影響變量。參考現有研究，將外商直接投資[35]、政府財政[33]、基礎設施水平[34]和市場化程度[35]作為控制變量。其中，外商直接投資選取各地區實際利用外商投資額(FDI)表征；政府財政對綠色創新效率的影響選取政府財政科技支出額(GOV)作為衡量指標；基礎設施水平選取各地區人均公路里程數(ROAD)進行測度；市場化程度則以各地區技術市場成交額與科技活動經費支出比(MAR)作為衡量指標。

3.3 空間權重矩陣

本文構建基于距離標準的兩類空間權重矩陣：①地理距離，以各地區省會城市(直轄市)間的歐氏距離表征；②時間距離，以各地區省會城市(直轄市)間的通勤時間表征，包括高速公路、普通鐵路和高速鐵路3種交通方式。

3.4 數據說明

研究期為2001—2018年，采用我國內地31個省級行政區面板數據，其宏觀經濟數據來自相應年份的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及各地區統計公報等。各地區地理距離通過ArcGIS軟件計算得出，高速公路通勤時間基于百度地圖以地區間最短高速公路里程除以最快限定時速計算得出，而普通鐵路和高速鐵路通勤時間則通過中國鐵路客戶服務中心網站逐條查找省會城市或直轄市之間的最短鐵路運行時間，沒有直達車時按最短換乘時間表征。為避免數據的非平穩性，本文實證分析所用數據均取自然對數，然后建模回歸。另外，考慮到綠色創新效率可能存在一定時滯，以其滯后1期數據進行分析。

4 實證結果分析

4.1 基準結果分析

在利用空間面板模型實證分析研發要素流動對綠色創新效率的影響時，首先對創新的空間相關性進行檢驗，而Moran′s I指數是常用的測度指標，其具體計算公式如下：

(10)

其中，n是研究單元數量，xi和xj分別代表地區i與地區j的專利授權量，S2表示xi和xj的協方差。Moran′s I指數值若為正，則表示屬性值空間正相關；若為負值，則表示屬性值空間負相關；如為零值，則表示不存在空間相關性。表1為2011—2018年基于地理、高速公路和高速鐵路3種距離的地區間綠色創新效率Moran′s I指數值。

表1 不同距離下綠色創新效率Moran's I 指數值

從表1可以發現，3種距離下的綠色創新效率Moran's I指數值雖然存在一定差異，但均顯著為正，且通過了顯著性檢驗，表明我國區域綠色創新效率在整體上仍然呈現空間集聚特征，雖然在研究期內有波動，但集聚趨勢未發生顯著變化。

為避免使用非平穩變量建立的回歸模型產生虛假回歸問題，實證分析前首先對變量作平穩性檢驗。檢驗結果表明，數據是平穩的。在此基礎上，采用動態面板模型進行回歸分析，檢驗被解釋變量滯后項和殘差序列的空間相關性，確定空間計量模型形式。由基準模型得到的研發要素流動對綠色創新效率影響的估計結果如表2所示。

表2 普通面板模型估計結果

表2結果表明，解釋變量和控制變量系數均通過了顯著性檢驗。通過拉格朗日乘子檢驗(LM)發現，無論是SE-LM還是SL-LM均通過了5%水平下的顯著性檢驗，說明被解釋變量滯后項和殘差序列均存在空間自相關；進一步對其進行穩健性拉格朗日乘子檢驗(Robust LM)，結果顯示，SL-RLM和SE-RLM也均通過1%水平下的顯著性檢驗，說明同時考慮被解釋變量滯后項的空間自相關和殘差項的空間自相關，采用動態空間杜賓模型實證分析研發要素流動對綠色創新效率的影響是有效的。

表3報告了對存在空間效應和時間效應的空間杜賓面板模型進行LR、Wald檢驗的結果，進而判斷SDM是否可以轉化為SLM或SEM。

表3 統計量檢驗結果

由表3可知，無論是LR檢驗還是Wald檢驗，均拒絕原假設，即SDM不能轉化為SLM或SEM。同時，Hausman統計值為96.610，通過了1%的顯著性檢驗，拒絕真實模型為個體隨機效應模型的原假設。綜上所述，本文將采用時空雙固定的空間杜賓面板模型研究研發要素流動對綠色創新效率的影響及其空間效應。為避免估計結果有偏、單一研究時段與空間權重矩陣可能導致估計結果出現偶然性，采用偏微分方法計算不同空間權重矩陣和研究時段的效應分解結果，具體如表4所示。

表4 效應分解估計結果

從表4可以看出，無論是何種形式的空間權重矩陣，被解釋變量的時間滯后項和空間滯后項系數均顯著為正，前期的綠色創新效率會對當期產生重要影響；鄰近地區的綠色創新效率提升會對本地區產生顯著正向空間溢出效應。核心解釋變量RPF和RCF的直接效應估計系數顯著為正，且研發人員對綠色創新效率的影響效應最顯著，說明研發要素流動對地區綠色創新效率具有重要影響，特別是在高鐵開通后，時空壓縮進一步增強了地區間聯系，而研發要素流動促進了知識、技術等創新要素在更大空間內的傳播，進而提升地區綠色創新效率水平。對比表4中不同估計結果發現，RPF和RCF的間接效應估計系數在地理距離權重下并未通過顯著性檢驗，而在時間距離權重下通過了10%的顯著性檢驗，且系數隨著高鐵開通得到提升，說明高鐵開通增強了地區聯系，而鄰近地區研發要素流動加強意味著知識存量提升，地區間通勤成本降低有利于知識溢出，產生正向空間溢出效應。

從控制變量的直接效應估計系數看，外商直接投資、政府財政科技支出、基礎設施水平和市場化程度均在一定程度上促進綠色創新，表明將上述變量引入模型進行實證分析具有合理性。從控制變量的間接效應估計系數看，本地區財政科技支出增加會對鄰近地區綠色創新效率產生負向空間溢出效應；本地區基礎設施水平和市場化程度越高，越有利于鄰近地區綠色創新效率提高。

比較表5中的模型(2)和模型(4)，不難發現，研發要素流動及其空間滯后項系數存在較大差異。與模型(2)相比，模型(4)中研發人員和研發資本流動對綠色創新效率的直接影響效應與間接影響效應更顯著，特別是研發人員的影響。同高鐵未開通相比，高鐵開通帶來的時空壓縮效果增強了地區間聯系，也提高了研發要素流動，特別是研發人員面對面交流的機會，使得知識、資本、技術等在更大范圍內傳播，提升了研發要素配置效率，進而提高了地區綠色創新效率。對比兩種模型控制變量的間接效應估計系數發現，高鐵開通帶來的時空壓縮效果使得研發要素在地區間快速流動成為可能，特別地，從研發人員流動空間滯后項系數看，其每提升1%會產生0.066%的正向空間溢出效應。此外，鄰近地區財政科技支出對本地區綠色創新效率的負向作用更顯著。可能的解釋是，高鐵開通引致時空壓縮，一方面，增強了地區間聯系，并通過知識溢出、資源優化配置等方式促進綠色創新效率提升；另一方面，區域一體化程度提升，加劇了競爭程度，特別是政府財政科技支出有利于創新要素的本地化集聚，進而對鄰近地區產生不利影響。此外，在模型(2)和模型(4)中，外商直接投資的間接影響效應并未通過顯著性檢驗。原因在于，鄰近地區外商直接投資增加，一方面，可以通過相互學習加速知識溢出；另一方面，也可能導致對本地區研發要素的擠占，從而使得整體空間溢出效應未通過顯著性檢驗。

表5 區域異質性檢驗估計結果

模型(2)和模型(4)是基于不同研究周期和空間權重矩陣得出的估計結果，單純對比兩種回歸結果發現，由于綠色創新效率處于不同階段，因高鐵開通引致的時空壓縮下研發要素流動對綠色創新效率的影響存在一定偏差。為充分說明時空壓縮下研發要素流動對綠色創新效率的重要作用，基于不含高鐵的時間距離對2001—2010年數據進行回歸分析，得到表4中的模型(3)。通過對比模型(4)中核心解釋變量研發人員和資本流動對綠色創新效率影響的估計系數發現，高鐵開通后，無論是直接效應還是間接效應，研發要素流動對綠色創新效率的影響均更顯著，進一步印證時空壓縮下研發要素流動對綠色創新效率具有重要推動作用。從控制變量的估計系數看，高鐵開通后FDI對綠色創新效率的直接效應減弱。高鐵開通增強了地區間聯系，降低了對外商直接投資的依賴，而政府財政科技支出和市場化水平對綠色創新效率的影響進一步提升，說明當距離不再是問題時，地方財政科技支出和市場化水平提升優化了本地區創新環境，進而吸引更多創新要素向本地區集聚，促進了綠色創新效率水平提升。

4.2 區域異質性檢驗

我國不同地區的科技資源稟賦和創新能力存在較大差異，如東部地區創新較為活躍，而高鐵線路整體上也呈現出東密西疏的空間分布特征。這使得高鐵開通一方面可能導致研發要素進一步向東部地區集聚，產生負向空間溢出效應；另一方面，中西部地區間聯系密度增大，從而有利于獲取異質性信息，進而促進本地區創新水平提升。為分析時空壓縮下研發要素流動對不同地區的直接效應和間接效應是否存在差異性，本文將樣本劃分為東部、中部和西部，分別按照式(1)進行回歸。

表5為時空壓縮下研發要素流動對我國東部、中部和西部綠色創新效率的影響效應。結果顯示，研發要素流動對綠色創新效率的影響不僅存在要素異質性，還存在地區異質性。從東部地區研發要素流動對綠色創新效率的影響看，RPF直接效應和間接效應的估計系數均顯著大于RCF，說明對東部地區而言，由時空壓縮引致的研發要素流動對綠色創新效率具有正向促進作用，且研發人員流動的作用更顯著，高于全國平均水平。從控制變量估計系數看，FDI的直接效應未通過顯著性檢驗，而間接效應顯著為正。其原因在于，對東部地區而言，整體綠色創新效率較高，創新活動越來越依靠自主知識創新，減弱了對FDI的依賴；而本地區FDI增加有利于知識和技術的跨地區傳播，進而產生顯著的正向空間溢出效應。與全樣本回歸結果相比，東部地區財政科技支出對創新的直接效應減弱，而市場化水平對綠色創新效率的促進作用顯著增強。其原因在于，東部地區市場化水平較高，特別是技術市場成熟，使得市場力量對綠色創新效率的積極作用被進一步放大。此外，基礎設施對綠色創新效率的直接影響顯著高于全樣本歸回歸結果，即完善的基礎設施有利于東部地區內部知識、技術等創新要素流動與交互，進而促進綠色創新效率提升。

從中部地區核心解釋變量的估計結果看，RPF和RCF的直接效應與間接效應均通過了顯著性檢驗，且間接效應更顯著。對中部地區而言，一方面，本地區研發要素流動增強有利于提升綠色創新效率水平；另一方面，鄰近地區研發要素流動增強對本地綠色創新效率亦有促進作用，且高于全樣本平均水平。其原因在于，對中部地區而言，因高鐵開通帶來的時空壓縮有助于其加強與東部地區聯系，而東部地區研發要素流動增強意味著該地區創新活動和知識存量增加，有利于中部獲取異質性創新資源，進而促進本地區綠色創新效率提升。從控制變量估計系數看，外商直接投資對綠色創新效率的直接影響效應和間接影響效應均通過了顯著性檢驗，但作用方向相反。對中部地區而言，受限于自身創新發展階段，本地區FDI增加會顯著促進綠色創新效率提升；同時，鄰近地區外商直接投資增加可能造成對中部地區創新資源的虹吸效應，進而產生顯著負向空間效應。政府財政科技支出對創新活動的直接影響效應在所有控制變量中最顯著，驗證了政府在促進中部地區綠色創新效率中的積極作用。

從西部地區核心解釋變量的估計結果看，RPF和RCF的直接影響效應顯著為正，而間接影響效應并未通過顯著性檢驗。受創新發展階段、地理因素、高鐵建設不完善等眾多因素影響，時空壓縮下的研發要素流動對西部地區有顯著促進作用；但鄰近地區研發要素流動增大并不會產生顯著空間溢出效應。從控制變量的估計系數看，政府財政科技支出和外商直接投資的直接影響效應顯著高于全樣本平均值，而基礎設施和市場化水平對綠色創新效率的促進作用較弱。原因在于，對西部地區而言，整體綠色創新效率偏低，自主創新能力較弱，外商直接投資增加帶來的正向促進作用大于擠占效應；同時，受經濟發展水平的影響，西部地區技術市場化程度較低，綠色創新更多依靠政府投入。

進一步地，對比東部、中部和西部三大地區研發要素流動對綠色創新效率的影響可以發現，因高鐵開通引致的時空壓縮在整體上更有利于東部和中部地區綠色創新效率提升，對西部地區的促進作用偏弱，即東中部更能從高速鐵路建設中獲益，這也與實際情況基本相符。高鐵線路主要集中于我國東部和中部，西部地區較為稀疏，且受自然、地理等方面因素影響，西部省會城市間距離較遠，不利于研發人員跨地區流動。對比三大地區控制變量系數不難發現，東部地區綠色創新效率對FDI和政府財政的依賴性最低，前者甚至未通過顯著性檢驗，而西部地區對上述兩項指標的依賴性最強。雖然中部地區綠色創新效率對政府財政和外商直接投資有較強依賴性，但是得益于高鐵開通引致的時空壓縮，使得鄰近地區研發要素流動對本地區產生正向空間溢出效應。其原因在于，隨著東部地區自主創新能力不斷提升和中部地區產業轉型升級，地區間的交流與合作日趨密切，使得中部地區更容易獲取來自東部知識、資本、技術等創新要素的空間溢出。相比之下，對西部地區而言，鄰近地區的研發要素流動并未產生顯著的空間溢出效應，綠色創新效率提升還是依靠本地區投入。

4.3 進一步研究

由上述分析可知，時空壓縮下的研發要素流動與綠色創新效率關系表現為非線性。考慮到高鐵客運專線的屬性，研發人員流動對綠色創新效率的影響更顯著。因此，采用面板門檻模型分析在研發人員流動、財政科技支出、基礎設施水平和市場化程度4種調節變量作用下研發人員流動對綠色創新效率的影響。

由表6可知研發人員流動、財政科技支出、基礎設施水平和市場化程度等4種調節變量的門檻效應檢驗結果，其中，研發人員流動表現出雙重門檻特征，財政科技支出、基礎設施水平和市場化程度均表現為單一門檻特征，門檻值分別為3.342、0.325和30.131。

表6 門檻效應檢驗結果

在研發人員流動、財政科技支出、基礎設施水平和市場化程度4種調節變量的作用下，研發要素流動對綠色創新效率的影響結果如表7中第(1)-(4)列所示。從研發人員流動門檻效應值看，研發人員流動對綠色創新效率的影響呈現雙重門檻特征，當研發人員流動量小于門檻值16.851時，其對綠色創新效率的促進作用有限；當其介于門檻值16.851～17.178時，研發人員流動對綠色創新效率的影響增強；當研發人員流動量高于第二門檻值時，其對綠色創新效率的正向促進作用達到最大，進一步印證了時空壓縮下研發要素流動對綠色創新效率的重要作用。從政府財政科技支出的門檻效應看，研發人員流動對綠色創新效率的影響表現為單一門檻特征，即當財政科技支出小于門檻值3.342時，研發人員流動每提升1%會引起綠色創新效率提升0.039%；而當其大于門檻值時，研發人員流動對綠色創新效率的正向促進作用進一步增強，且通過了1%水平下的顯著性檢驗。與財政科技支出類似，在基礎設施建設和市場化水平高于對應門檻值時，兩者的調節作用進一步增強。

表7 研發要素對綠色創新效率的影響：門檻回歸

對比財政科技支出、基礎設施建設和市場化水平在研發人員流動影響綠色創新效率中的調節作用看，雖然均表現出單一門檻特征，但其貢獻和顯著性存在明顯差異。其中，基礎設施建設發揮的調節作用最大，當其跨越門檻值時，研發人員流動每提高1%將使綠色創新效率提升0.115%，顯著高于財政科技支出和市場化水平,而政府財政科技支出的調節作用最小。這說明對綠色創新活動而言，雖然財政科技支出增加有利于研發要素流動，進而影響綠色創新效率提升，但相比之下，基礎設施建設加大和市場化水平提高更有利于知識、技術等創新要素傳播，進而充分發揮研發人員流動對綠色創新效率的正向促進作用。

5 穩健性檢驗

為證實前述結果的可信性，從替換被解釋變量、調整控制變量和開展內生性檢驗三方面對上述結果穩健性進行驗證，限于篇幅，只展示第一種穩健性檢驗結果。

5.1 替換被解釋變量

由于時空壓縮下的研發要素流動更注重專利應用價值，而基礎研發活動較少。基于此，將期望產出中的專利授權量變為發明專利數量，通過式(1)檢驗研發要素流動對綠色創新效率的影響，具體如表8所示。

表8 研發要素流動對綠色創新效率的影響：穩健性分析檢驗結果

由表8可知，無論是核心解釋變量還是控制變量，其系數值和顯著性并未發生根本性變化。從核心控制變量看，研發要素流動的促進作用減弱，這也表明高鐵開通帶來的研發要素流動更多地促進了專利實用價值提升，而對原始創新的促進作用偏弱，最終導致對綠色創新效率的影響程度降低。

5.2 替換控制變量

實證分析結果表明，外商直接投資對地區綠色創新效率的影響有限。一個地區整體勞動力素質越高，越有利于吸收和轉化研發要素流動帶來的創新資源，進而對提升區域綠色創新效率產生重要作用。因此，考慮到地區平均勞動力素質可能帶來的影響，本文以地區平均勞動力素質代替外商直接投資再進行回歸，其中，以地區人均受教育年限表征勞動力素質。結果顯示，在控制地區平均勞動力素質后，研發要素流動對綠色創新效率同樣具有顯著促進作用。

5.3 內生性檢驗

由于目前模型中只考慮了研發要素流動、外商直接投資、政府財政科技支出、基礎設施建設和市場化水平對綠色創新效率的影響，可能導致某些重要變量遺漏，產生內生性問題。同時，受限于數據可得性，本文在測算研發要素流動時是基于引力模型，難免會造成一定誤差。基于此，采用被解釋變量的滯后t-2期及以上作為工具變量，采用系統廣義矩估計(GMM)方法處理研發要素流動可能存在的內生性問題。動態面板模型結果顯示，研發要素流動對綠色創新效率的影響效應與基準回歸結果一致。

6 結論與政策建議

6.1 研究結論

本文基于高鐵開通引致的時空壓縮效應，結合我國內地31個省級行政單位2001-2018年面板數據，運用空間杜賓模型和面板門檻模型，探究研發要素流動對綠色創新效率的影響效應，并對4種變量的調節作用進行實證檢驗。研究結果發現：總體來看，高鐵開通使得研發要素，特別是研發人員在地區間的大規模、快速和頻繁流動成為可能，并通過人員面對面溝通與交流，極大加強了知識、技術等要素傳播，通過空間溢出、優化資源配置等方式對綠色創新效率產生積極作用。高鐵開通帶來的研發要素大規模流動對東部和中部地區的直接影響效應更顯著，且中部地區更容易接受來自東部的空間溢出，而研發要素流動對西部地區綠色創新效率的提升作用偏弱。究其原因，一方面，受經濟發展階段影響，西部地區整體綠色創新效率和質量與東中部存在較大差距，獲取研發要素流動帶來的異質性創新資源的能力較弱，進而限制了研發要素流動對綠色創新效率的影響；另一方面，西部省市與東中部城市距離較遠，時空壓縮效應不如東中部明顯，因此研發要素流動量較低，對西部地區綠色創新效率的促進作用有限。此外，通過對變量調節作用的分析發現，研發要素流動對綠色創新效率的影響呈現門檻特征，且與財政科技支出、基礎設施水平和市場化程度類似，4種門檻變量均呈現梯度式增強特征。

6.2 政策建議

(1)發揮東部地區綠色創新的輻射帶動作用，促進地區綠色創新協調發展。對東部地區而言，特別是創新資源稟賦和能力較強的北京、上海、廣州、深圳等城市，通過高鐵網絡建設，加強東部與中西部聯系，通過構建跨區域的協同創新共享平臺，加速研發人員、資本、技術等創新要素在地區間流動，提升東部對中西部地區的空間溢出效應。以高鐵網絡化建設加速構筑區域協同創新網絡，以創新共同體建設促進區域綠色創新協調發展。

(2)加強西部與中東部地區創新合作，提升時空壓縮對研發要素流動的促進作用。對西部地區而言，高鐵建設雖然將西部與中東部地區連接，但因產業基礎薄弱、創新環境待改善等因素影響，研發要素流動對區域創新效率的影響不如東中部顯著。因此，對西部地區而言，在不斷完善以高鐵為代表的高速交通基礎設施基礎上，不斷優化創新環境，充分發揮高鐵建設引致的時空壓縮優勢，積極引導研發要素，特別是創新型人才向本地集聚，提高本地知識存量，進而內生化促進綠色創新效率提升。

(3)利用政府財政科技支出等調節變量的積極作用，放大時空壓縮下研發要素流動的正向效應。在時空壓縮下，財政科技支出、基礎設施水平和市場化程度在研發要素流動對區域綠色經濟效率的影響中均發揮正向調節作用。因此，需要各地區進一步加大政府財政科技支出，不斷完善基礎設施建設，持續優化市場環境，促進企業、高校等創新組織開展跨地區或跨組織技術研發活動，使知識、技術等在更大空間范圍內得到傳播與共享，放大時空壓縮下研發要素流動對綠色經濟效率的正向效應。