多維鄰近性與京津冀知識溢出效應

王雅潔，李麗慧，張 淼

（河北工業大學 經濟管理學院，天津 300401）

知識溢出是區域間知識傳播和再造的重要途徑，是推動區域創新發展的動力之一[1-2]，在區域知識溢出研究中引入多種鄰近維度成為一個新的主題[3]1484。在京津冀地區，“京津研發、河北轉化、平臺共建”的協同創新模式日趨成熟，交通一體化先行、制度一體化改革、科技創新資源整合等創新體系相繼推進，交通、制度、技術上的鄰近性越發凸顯。那么，基于交通、制度、技術鄰近性的知識溢出如何影響京津冀協同發展？多維交互的鄰近性又會產生怎樣的影響？對這些問題的回答，將有助于進一步拓展京津冀協同發展的創新源，提升京津冀協同發展的創新活力。

一、理論回顧與研究假設

（一）理論回顧

知識溢出是指知識具有外部性，可以被無償使用從而實現社會收益遞增，其本質在于知識的社會收益大于私人收益。有關知識溢出的探究最初以企業為研究對象，企業的知識投入既能促進本企業生產具有排他性的產品，又能溢出到其他企業促進這些企業的知識產出，這些新的技術知識又會溢出，從而形成反復的企業間知識溢出，使得知識產出收益遞增[4]。但是大量的研究經驗表明，相較于微觀企業，知識生產的外部性在城市和區域等較廣的范圍更為顯著，隨著時間的推移某一區域的新知識不僅會擴散到同一區域的其他范圍，還會擴散到其他區域[5]。知識溢出的過程是各個行業或地區之間由于知識存量存在差異而導致知識或技術轉移，由此不同的區域間能夠通過信息交換獲得研發成果，進而促進雙方地區知識產出的增加[6]。

根據鄰近動力學派觀點，學者們將影響知識溢出的因素主要歸因于鄰近性。鄰近性是指不同主體間擁有共同的“類”或“群”的特征[7]，這種共同的特征通常有利于增強主體之間的交流與合作，從而實現知識外溢。國內外學者最早主要集中于分析地理鄰近性對知識溢出的作用，知識溢出是高度本地化的[8]，存在明顯的地理鄰近特征[9]，且知識溢出效應會隨地理距離的增加而衰減[10]。隨著研究的深入，鄰近動力學派的學者將單一的地理鄰近擴展到了多維鄰近。如Scherngell and Hu[11]對中國31個地區的省際知識溢出進行了研究，發現地理鄰近和技術鄰近的作用較強，經濟鄰近的作用較弱；Boschma[12]認為地理上的鄰近有助于地區間的知識溢出，但是制度鄰近、認知鄰近、組織鄰近和社會鄰近均可以增強交互式學習，作為地理鄰近的替代；Marrocu等[3]1494對歐洲276個地區的數據集進行了分析，研究發現地理鄰近和技術鄰近均能夠促進區域知識溢出，而社會鄰近和組織鄰近的作用有限。徐德英和韓伯棠[13]1562對我國研發創新的省際知識溢出效應進行了研究，發現地理鄰近對知識溢出的作用效果最大，交通便利度次之，信息鄰近最小；孫哲等[14]對我國的知識流動進行了研究，發現技術鄰近能夠顯著推動知識流動，而制度鄰近不顯著；陳躍剛等[15]對長江三角洲城市群的知識溢出進行了研究，發現技術鄰近和地理鄰近的作用較強，信息鄰近的作用較弱。王慶喜[16]對我國高技術產業的省際知識溢出進行了研究，發現地理鄰近與技術鄰近均能顯著促進知識溢出，但兩者的交互鄰近沒有顯著增強。

綜合國內外的研究成果，現有文獻存在以下不足：一是國內基于多維鄰近性視角的研究較少，且僅有的研究普遍選擇將省域空間作為研究對象，而未能結合鄰近性內涵對我國具體區域進行深入研究。二是現有研究主要集中于孤立討論各維鄰近性在知識溢出中所起的作用，而對多維交互鄰近的知識溢出綜合效應的研究十分缺乏，實際上不同維度的鄰近性之間是相互影響的，分析多個維度鄰近性的組合對知識溢出的影響機制，將有助于我們全面充分的理解鄰近性與知識溢出的關系。基于此，本文以京津冀為研究對象，采用交通鄰近、制度鄰近與技術鄰近單維度及其交互鄰近來剖析京津冀區域內部研發要素的關聯機制，以此來充分利用地區間的知識溢出效應，發揮核心城市的輻射帶動作用，推動京津冀協同創新高質量發展，也能對其他區域協同發展研究提供些許借鑒。

（二）研究假設

交通的便利可以促進區域間貨物、人才輸送，為知識溢出尤其是隱性知識溢出提供更加便利的渠道[13]1562。京津冀交通基礎設施互聯互通不斷提升，截至2018年底，京津冀聯手打通高速和干線對接路1 600公里①。交通鄰近能夠促使各主體進行頻繁的面對面交流，反復地溝通和學習能夠提高主體的研發能力，從而可以更大程度地獲取外部知識，促進隱性知識的傳播。

相似的制度環境能夠促使主體共享類似的行為準則與價值觀，在合作過程中降低不確定性和交易成本，更容易產生合作[17-18]。京津冀協同發展已進入實質階段，政策設計、資源互動、市場開放等逐步納入統一規劃體系，三地間的行政壁壘逐步被打破，市場一體化程度逐步得到提高，區域間互動合作越來越頻繁、越來越密切，人才、信息、技術等知識要素資源流動越發通暢，促進了京津冀知識溢出效應。

技術鄰近在合作主體知識交互的過程中也具有重要作用，相似的經驗和共通的技術能使組織在合作過程中溝通更加流暢，從而能夠幫助主體更加高效地在合作伙伴處獲取知識[19]。2014年至2019年，北京流向津冀技術合同成交額累計達1 063億，中關村企業在津冀兩地設立分支機構累計超8 000家②。技術鄰近有利于促進合作主體之間的交流，通過互動學習到新的技術知識，獲取更多的溢出知識。

在交通便利的前提下，既為合作主體獲得穩定的交互式學習環境提供便利，也讓實現有效的知識轉移變得更加容易，地區間的主體將有更多的機會進行學習和模仿。交通鄰近性對知識溢出的存進作用也依賴于兩個地區的技術水平，當兩個地區擁有相似的技術知識時，便于合作雙方進行頻繁的面對面交流，增進合作主體建立的互相信任，提高合作雙方知識交互的效率。另外，制度鄰近與技術鄰近之間也可能存在交互作用，在技術鄰近的前提下，制度鄰近的地區更容易建立合作關系，實現合作主體之間的交流、理解與互動，從而高效率的吸收新技術中蘊含的隱性知識[20]。隨著京津冀協同政策的釋放和市場一體化程度的提升，主體在合作過程中的不確定性和交易成本不斷降低，更易產生合作交流。

因此，本文基于京津冀協同發展實際，將鄰近性擴展為交通鄰近性、制度鄰近性和技術鄰近性，考察多維鄰近下的京津冀知識溢出效應，提出如下假設：

H1：京津冀地區的知識產出存在顯著的空間溢出效應，且受鄰近地區溢出效應的影響。

H2：在交通鄰近性、制度鄰近性和技術鄰近性單維度下促進京津冀地區知識溢出效應。

H3：在交通鄰近性和制度鄰近性交互作用下，京津冀地區知識溢出效應顯著增強。

H4：在交通鄰近性和技術鄰近性交互作用下，京津冀地區知識溢出效應顯著增強。

H5：在制度鄰近性和技術鄰近性交互作用下，京津冀地區間知識溢出效應顯著增強。

H6：基于交通鄰近、制度鄰近與技術鄰近的交互鄰近，京津冀區域知識溢出效應顯著。

二、研究設計

（一）模型設定

對知識溢出的研究通常采用Griliches-Jaffe知識生產函數（KPF）方法，采取柯布道格拉斯生產函數形式，本文在此基礎上進一步拓展建立如下模型：

對式（1）兩邊取對數得

其中，PATit表示知識產出，Kit表示研究經費投入，HCit表示人力資本投入，Cit表示控制變量，β、γ變量系數，e、μ為誤差項。空間杜賓模型（SDM）不僅考慮到了因變量的空間相關性，還考慮到自變量的空間相關性，可以用來捕捉區域間的知識溢出效應，構建如下模型：

式（3）為空間杜賓模型，在式（2）的基礎上分別加入了用來衡量區域間知識溢出效應的空間項。其中，ρ為因變量空間滯后項的系數，η、δ為自變量空間滯后項的系數，為標準化后的鄰近權重矩陣。

選取地區專利授權量作為知識產出的測度指標。在測量研發經費投入時，一些文獻選擇采用流量指標。然而，某年的研發經費投入不僅會影響當年的知識產出，也會對后期的知識產出造成影響。因此，用研發經費投入存量進行核算更為合理。本文采用剔除物價影響的地區研發支出數據，利用永續盤存法進行核算，其公式為：Kt=（1-σ）Kt-1+It，其中Kt-1是上一期的研發經費投入存量，It是當期的研發經費投入，σ是折舊率。初始研發經費投入存量的測算如下：K0=I0（1+g）/（σ+g），其中σ折舊率按照國際做法取值為15%，增長率g根據幾何算法計算年均增長率。參考寧光杰[21]，本文采用普通高校在校學生數來代表各個城市的人力資本投入。控制變量為外商直接投資（FDI）、人均地區生產總值（PGRP）、基礎設施水平（TRANS），虛擬變量（D）為是否是北京。由于北京是我國的科技創新中心，在其他資源投入相同的情況下，北京市的知識產出可能會異于其他地區。據此，設置虛擬變量來考察北京的異質性，如表1所示。

（二）鄰近性度量

1.交通鄰近

交通是影響區域間知識溢出的重要因素，由于區域間的交通鄰近與區域間的交通時間成負相關，參考李晨等[22]的測量方法，基于區域間的交通時間來構造交通鄰近性，其中tij表示城市i和城市j之間鐵路交通的最短時間。

2.制度鄰近

關于制度鄰近性的測度，一類是利用虛擬變量，另一類是利用市場結構等相關指數來計算。考慮到京津冀城市群相關指標的可獲得性及一致性，本文借鑒Ejermo[23]的測度方法，采用虛擬變量進行測度，測度方式為：若兩城市同屬一個省份則賦值為1，否則賦值為0。

3.技術鄰近

借鑒Caragliu[24]的方法，本文采用兩個地區各個行業從業人員比例的歐氏距離來表示地區間技術水平的接近程度。技術鄰近矩陣的構建方式如式（5），xsi表示i地區s行業的從業人員比例。兩個地區的行業結構和技術水平越接近，則賦予的權重越大，反之越小。

4.交互鄰近

對于交互鄰近的衡量較為困難，本文參考多數學者的做法，采用乘積式構造多維交互鄰近權重矩陣。跟以上三種矩陣一樣，本文在計算出對應的元素值后對矩陣進行了行標準化處理。

本文采用2009—2020年京津冀13個城市的面板數據作為研究樣本，數據來源于《中國統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《中國城市年鑒》《中國高速公路及城鄉公路里程地圖集》《河北經濟年鑒》《北京市統計年鑒》《天津統計年鑒》以及河北省各個地級市統計年鑒。

三、京津冀知識溢出的空間演變分析

（一）知識溢出的空間格局

表2和表3描述了2009—2020年間京津冀各城市知識產出的演變情況，即存在空間異質性又存在空間關聯性。北京、天津的知識產出水平一直保持在第一梯隊上，表明北京和天津是京津冀地區名副其實的雙核；石家莊的知識產出水平一直保持在第二梯隊；唐山的知識產出水平一直保持在第三梯隊；張家口、承德、邢臺的知識產出水平最低。從空間異質性來看，知識產出水平高的城市主要分布在北京的西南部和天津的東部，其圍繞著北京和天津呈空間集聚狀態，在空間上呈現出了沿中部核心功能區分布的格局。

表2 京津冀知識產出水平

表3 京津冀知識產出水平分級

2015年，秦皇島、邯鄲、邢臺、承德、滄州、廊坊的知識產出水平上升到第三梯隊，石家莊的知識產出水平上升30.5%。這可能是因為2015年審議通過《京津冀協同發展規劃綱要》，京津冀協同發展的頂層設計基本完成。石家莊作為河北省省會與京津交流日益頻繁，獲取了大量的隱性知識；廊坊則是由于位于京津走廊高新技術及生產性服務業產業帶上，承接了一批京津的產業轉移，增加了知識產出水平，其他市則可能是受到了其輻射帶動作用從而促進知識產出。2020年，各個市的知識產出水平都有所提升，但秦皇島、滄州和衡水的知識產出增長速度較慢，導致掉落到第四梯隊。2009—2020年，京津冀知識產出格局由原本的“2+1+2+8”變為“2+1+5+5，以北京和天津為中心，石家莊、保定、唐山、廊坊為副中心，空間集聚程度逐漸增強。

（二）空間相關性

上述的知識產出水平分級分布僅展示了京津冀城市群知識產出的空間分布格局，但是并未顯示各個地區之間知識產出的空間關聯性，從而無法揭示上述知識產出差異和空間集聚的內在機制。對京津冀城市群知識產出進行全局Moran I檢驗，檢驗其是否存在空間相關性。如圖1所示，三種鄰近性下的Moran I指數均通過了顯著性檢驗，且整體呈現上升趨勢，說明京津冀城市間存在知識溢出效應且呈現空間集聚不斷增強的形態。在三種鄰近性中，制度鄰近和交通鄰近較高，表明交通基礎的提升和制度范圍的統一對京津冀城市間知識溢出效應的發生有重要影響。

圖1 京津冀知識產出全局Moran I指數變化趨勢

為了進一步考察本地區與周圍地區知識溢出的空間聯系方式，本文進行局部空間自相關分析，選取2020年的截面數據，結果如表4所示。交通鄰近中，北京、天津位于HH象限，對交通鄰近區域有顯著正向溢出效應；滄州、張家口、唐山、廊坊則位于LH象限，說明自己的知識溢出產出水平較低，但與之交通鄰近的城市有較高的產出；保定、石家莊、承德、衡水、邢臺、邯鄲位于LL象限，說明其自身和其交通鄰近的城市有較低的知識溢出產出水平。制度鄰近性中，北京、天津位于HH象限，對制度鄰近區域有顯著正向溢出效應；河北省內城市都位于LL象限，與制度鄰近城市的知識溢出產出水平較低。技術鄰近性中，北京和天津位于HH象限，對技術鄰近區域有顯著正向溢出效應；石家莊、秦皇島、張家口、邯鄲位于LH象限，說明自己的知識溢出產出水平較低，但與技術鄰近的城市有較高的產出；保定、承德、滄州、衡水、邢臺、廊坊、秦皇島位于LL象限，與技術鄰近城市的知識溢出產出水平較低。

表4 2017年多種鄰近維度下京津冀知識產出局部Moran指數分布

四、空間計量模型結果分析

（一）回歸結果分析

由于通過Moran I指數檢驗發現京津冀的知識產出具有很強的空間相關性，因此采用空間計量模型進行估計更加準確，并且，空間計量經濟學為研究知識溢出效應提供了方法上的貢獻。為了判斷空間杜賓模型的擬合效果，先進行Wald與LR檢驗，結果如表5所示，Wald檢驗與LR檢驗全部通過5%的顯著性檢驗，SDM模型不可退化為SAR與SEM模型，因此，選擇空間杜賓模型進行研究是合適的。對于隨機效應與固定效應的選擇，由于在解釋變量中納入地區啞變量會由于多重共線性在模型中被剔除掉，因此，采用隨機效應模型進行回歸分析。并且在Hausman檢驗結果接受了原假設（隨機效應模型），選擇隨機效應模型為宜。

表5 LR、Wald與Hausman檢驗結果

基于交通鄰近性、制度鄰近性、技術鄰近性的空間杜賓模型結果如表6所示，對七種鄰近模型進行比對分析，得出以下結論：

表6 空間面板模型計量回歸結果

（1）京津冀城市間的知識溢出效應明顯，在交通、制度、技術及交互鄰近下，本地的知識產出不僅受當地創新活動的影響，還受鄰近城市知識活動的影響。模型結果顯示，在單維、二維和三維多種鄰近矩陣下，ρ系數都非常顯著，說明京津冀地區間知識產出具有顯著的空間溢出依賴效應，假設H1得到證實。

（2）單維度鄰近下，技術鄰近在京津冀知識溢出中的促進作用較交通鄰近和制度鄰近大。基于交通鄰近、制度鄰近、技術鄰近空間矩陣均通過1%的顯著性檢驗，假設H2得到證實。其中，技術鄰近下京津冀知識溢出效應最大，其次為交通鄰近，最后為制度鄰近。隨著京津冀協同發展規劃及各項政策、舉措的落地、落實，三地間合作不斷深化、市場一體化程度不斷提升，技術鄰近使得識別和吸取新技術中的隱性知識更加便利，有利于溝通交流和互動，已成為促進京津冀知識產出最重要的因素。交通便利性的不斷加深增加了面對面交流溝通機會，制度鄰近使得主體之間減少由于制度框架、規范、文化和價值觀等多方面的差異，也是推動京津冀知識流動的重要因素。

（3）二維交互鄰近下，在交通、制度、技術各鄰近性的相互作用和相互補充下，比起單維交通、技術鄰近性顯現出更為明顯的知識溢出效應，其中，交通制度鄰近下的區域知識溢出對本區域知識產出的促進作用最大。交通鄰近加上制度鄰近后、技術鄰近加上交通鄰近和制度鄰近后，均比單一的交通、技術鄰近下知識溢出效應更為顯著，假設H3、H4、H5得到支持。

（4）交通、制度、技術交互綜合鄰近矩陣下，京津冀知識溢出效應明顯。基于三者交互鄰近下的京津冀知識溢出效應顯著超過各個二維交互效應，也比交通、技術單維鄰近性的知識溢出效應要明顯，假設H6得到驗證。這說明交通的便利性、制度鄰近所提供穩定的交互式學習環境、技術鄰近在知識創造過程中的促進作用相互促進、相互融合，使得知識溢出的路徑更為暢通，產生更為明顯的知識溢出效應。

由于SDM模型的回歸系數不能直接反映自變量對因變量的影響，因此本文將估計結果分解為直接效應、空間溢出效應與總效應，進一步考察各個變量對知識產出的作用，如表7所示，結論如下：

表7 SDM模型的直接效應、空間溢出效應與總效應

（1）研究經費投入對知識產出的直接效應不顯著，間接效應和總效應大多數顯著且為正，說明研發經費投入通過區域間溢出效應，對鄰近地區的知識產出有促進作用。并且，總效應大于區域間效應，在交通鄰近技術矩陣下的影響最大。

（2）人力資本投入對知識產出在直接效應中均為正，且通過了顯著性水平檢驗，說明人力資本投入對本地創新產業有顯著促進作用；人力資本投入對知識產出的間接效應、總效應在除交通鄰近矩陣下通過區域間溢出效應對鄰近地區知識產出有正向作用，在交通鄰近矩陣下通過區域間接效應對鄰近地區知識產出有負向作用。這可能是因為區域間交通便利更易形成人才流動與競爭，本地區人力資本投入的增加會吸引鄰近地區人才流入，一定程度上阻礙了相鄰地區知識產出。

（3）控制變量中，外商直接投資的直接效應顯著為正，這說明外商直接投資通過直接效應能夠促進本地的知識產出。外商直接投資的間接效應、總效應在交通鄰近和交通技術鄰近矩陣下對鄰近地區知識產出有促進作用，在制度鄰近下表現出了負向溢出效應，說明本地外商直接投資增加對鄰近地區的知識產出產生一定的擠出效應。而人均地區生產總值直接效應和總效應不顯著，間接效應在交通鄰近下顯著為正，在交通技術下顯著為負，意味著在不同作用下其他城市人均地區生產總值水平對本地區知識產出的效應也不同。交通鄰近的城市人均地區生產總值越高，有利于促進本地區知識產出，而交通與技術交互作用下，其他地區的人均國內生產總值越高，本地的知識產出越低。基礎設施水平的直接效應在交通鄰近下的直接效應為負，在交通、制度鄰近下的間接效應為負，以及總效應全部為正，這說明城市基礎設施水平不利于本地和其他地區的知識產出。

（二）穩健性檢驗

上文的估計可能會存在一定程度的內生性問題。就本文而言，可能造成內生性問題的原因有：（1）遺漏重要解釋變量，模型中可能遺漏了影響知識產出的重要解釋變量。（2）互為因果，研發經費投入與人力資本投入會影響地區的知識產出，反過來，知識產出的數量同樣可能會影響到資金與人才的投入。為了能夠克服模型中可能存在的內生性問題，本文采用空間GMM方法來考察原模型的穩健性，回歸結果如表8所示，與原模型的回歸結果相比，空間GMM所估計的變量系數其方向與顯著性水平未發生根本變化。因此，本文的估計結果是穩健的。

五、結論與建議

本文基于空間杜賓模型，考察了交通鄰近、制度鄰近、技術鄰近及其交互鄰近等多維鄰近性與京津冀知識溢出效應，研究結果表明：京津冀知識產出既有空間關聯性又有空間異質性，形成了以北京和天津為中心，石家莊、保定、唐山為副中心的知識產出分布格局；京津冀間存在著顯著的知識溢出效應，交通鄰近、制度鄰近、技術鄰近、交通制度、交通技術、制度技術、綜合鄰近均對京津冀知識溢出有顯著促進作用，且多維交互鄰近作用下京津冀知識溢出效應有所提升；研發經費投入、人力資本投入在京津冀知識溢出中扮演的角色有所差異，研發經費投入在每種鄰近矩陣下對鄰近地區知識溢出有促進作用；人力資本投入在所有鄰近矩陣下對本地知識溢出有顯著促進作用，對鄰近地區知識溢出是促進作用還是阻礙作用則依不同鄰近矩陣而異。為此，本文提出如下建議。

（一）培育新的創新輻射源

目前京津冀知識產出的核心是北京和天津，但是京津的輻射能力有限，政府應大力培育石家莊和保定成為次核心城市。石家莊和保定的發展，能夠加大與河北省中南部各城市的聯系，進而直接帶動邢臺、衡水、滄州等城市的發展。一方面，要根據石家莊和保定的自身優勢優化職能分工，強化與北京和天津的功能耦合，通過建立創新合作機制來促進自身的發展；另一方面，石家莊和保定要通過推動高等教育建設和制定人才引進政策來吸引高質量的創新型人才，增強自身的原創性創新。

（二）加強京津冀城市間的交通聯系、制度聯系和技術聯系

一是要完善各個城市之間的公路、鐵路、航空等交通基礎設施，構建更緊密的城際聯系網，促進要素自由流動，減少由于交通因素而對區域知識溢出形成的限制，擴大知識溢出半徑。二是要將京津冀作為一個整體來實施相似的政策制度，降低市場分割程度，打破地方保護的思維定式，為京津冀協同發展營造良好的制度環境。三是鼓勵和支持京津冀企業進行技術協作，通過搭建各種技術聯盟和共享平臺，促進京津冀技術交流合作。同時，各個地區在進行空間布局時應最大效度發揮交通、制度、技術三者的交互效應，促進京津冀交通一體化、制度一體化和技術一體化。

（三）加大研發經費投入和人力資本投入

大力發展各個地區的科技與教育事業，加大研發經費投入力度和對研發人才的培養力度，提升人力資本的創新能力。京津冀的科技教育投入存在著極大的差距，應注重河北省高新技術創新基地、科研基地和高校科研院所的培育，營造人才集聚的良好氛圍，以增強知識溢出強度，進而促進知識產出。同時，要形成良好的區際人才競爭環境，避免因過度競爭造成的知識產出損失。

注釋：

①資料來源：河北新聞網，http：//hebei.hebnews.cn/2019-02/21/content_7352585.htm。

②資料來源：新京報網，https：//baijiahao.baidu.com/s?id=1659422 554389303990&wfr=spider&for=pc。