中国城市研究（第16辑）

作者简介

内容简介

创新的空间集聚、溢出与区域经济增长
—基于全国 31个省份空间面板模型的实证分析
赵红军陶欣洁
　　摘要本文通过空间自相关以及空间高低值聚类分析，检验了经济增长以及创新要素在空间上的集聚与溢出，并用 2003～2015年全国 31个省份的空间面板数据进行了实证分析。结果表明：我国区域经济增长以及创新要素在空间上存在明显的空间依赖性以及相关性，且呈现出东部地区高值集聚、中西部地区低值集聚的特征。资本存量对经济增长的影响依然是最大的，但创新要素投入也有明显的推动作用，并且其空间溢出效应显著，因此，推动地区创新要素的集聚和溢出，将变得日益重要。
关键词科技创新；经济增长；空间自相关；空间杜宾模型（ SDM）
引言
　　党的十九大报告提出“加快建设创新型国家”，明确“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”。最近一段时间以来，各国对经济发展中关键知识、关键技术的竞争变得日益激烈，技术创新在提升国家和区域竞争力、促进经济增长方面的作用变得比以往任何时候都更加重要。在此背景下，研究创新对于区域经济增长的作用，特别是，通过分析创新要素在空间的集聚及溢出效应就显得很有价值。因为清楚地掌握创新要素分布的基本规律，有助于高效配置创新要素，并以此来解决我国面临的地区、城乡经济发展不平衡问题。
　　在新古典经济增长模型中，技术创新一开始是索洛经济增长模型中的外生变量。后来，罗默将其内生化并纳入经济增长模型中，这就是所谓的内生经济增长理论。该理论将创新看作“知识溢出促进创新，创新促进经济增长”过程中的一个关键环节［1］。新经济增长理论表明，经济增长的动力主要来源于技术的知识溢出，而知识溢出则通过提升资本生产率以及劳动力素质而带动经济增长。与内生增长理论有所不同的是，新经济地理学理论强调技术创新的空间效应，认为一个地区的经济增长不仅受到本地区增长要素的影响，而且还会受到邻近地区经济增长的影响，其中，该地区隐性知识溢出的存在便使得人力资本等要素及产业在该地区内集聚。这意味着，该地区知识、人力资本、产业的集聚不仅有利于自身，而且还能使得邻近地区成为受益者，从而让创新成为一个影响较大区域的重要因素。
　　有关技术创新、知识溢出对经济增长的贡献，学者们从不同的角度进行了研究。一类文献是在传统的内生经济增长理论框架内，研究技术创新对经济增长的影响。比如，Bilbao-Osorio和 Rodríguez-Pose强调了创新投入的影响，认为研发投资可以转化为创新，而创新则可以转化为经济增长［2］。Crescenzi认为创新对经济增长的作用在不同地区存在较大不同，还阐明了地理可及性和人力资本积累在塑造区域创新体系与当地创新活动中的复杂作用［3］。严成樑将社会资本积累内生化到经济增长模型中，发现社会资本对知识生产具有促进作用，有利于提升创新的效率，因而也会对经济增长产生显著的促进作用［4］。白俊红和王林东［5］、黄志基和贺灿飞［6］、唐未兵等［7］强调创新对经济增长的驱动作用，认为技术进步能提升劳动生产率，带来经济增长质量的跃升，并且从长期看，技术创新还可能促进经济增长方式的转变。
　　另一类文献主要讨论了知识溢出对区域间经济增长的影响。例如，部分学者以中国省级区域（不含港澳台地区）为研究对象，对知识溢出效应与区域经济增长关系进行了实证研究，结果发现知识溢出是经济增长的原动力，且它会在长期促进经济增长，其直观的表现是中国省际人均 GDP增长与相邻区域的知识溢出之间存在显著的正相关关系，并且随着经济发展，区域间知识溢出效应的差距会逐渐缩小［8-11］。还有学者实证研究了空间知识溢出促进区域经济增长的事实及其空间分布特征，在此基础上发现，知识的空间溢出对经济增长具有显著的正向影响，且省域间的知识溢出在我国东部、中部、西部地区存在显著的俱乐部收敛特征［12， 13］。
　　综合上述文献研究可以发现，大多数学者将关注点放在创新、知识溢出对经济增长的促进作用上，而较少关注创新与经济增长的空间集聚及溢出效应。本文将在空间计量模型的基础上，讨论创新要素与经济增长的空间集聚及溢出效应，并通过对比不同的空间计量模型，来研究我国创新的集聚与溢出对不同区域经济增长的促进作用。
　　本文的结构安排是：第一部分为引言；第二部分为模型构建、变量及数据说明；第三部分是实证检验结果；第四部分是区域差异与稳健性检验；第五部分为结论。
2模型构建、变量及数据说明
2.1基本模型
　　假定国内 i地区的生产函数形式为科布-道格拉斯（ Cobb-Douglas，C-D）生产函数形式，技术进步为希克斯中性。 i地区在 t时刻的产出为 Yit，投入的劳动力为 Lit、物质资本为 Kit 、知识资本为 Sit ，A为技术进步参数，α、β、γ分别代表生产的劳动、资本与知识弹性系数，生产函数的形式如下：
　　同时，基于 Griliches-Jaffe知识生产函数 ①，将知识资本用如下的知识生产函
12 3
　　数来表示：Sit =Pit θRD it θFDI it θ。其中， P代表专利授权量，RD代表该省的 R&D经费投入，FDI代表外商直接投资，意味着该地区的知识资本分别来自研发、专利以及外资的知识溢出。将知识生产函数代入式（1）中得到式（ 2）：
　　对式（2）两边同时除以劳动力 Lit后再取对数，可以得到式（3）：