R&D知识溢出对江苏城市创新绩效的空间计量经济分析

摘 要：结合Griliches－Jaffe知识生产函数和Romer的内生增长理论，建立城市创新生产函数，对城市研发投入和人力资本、外部知识溢出在提高江苏城市创新绩效中的作用进行实证分析。实证结果表明：研发投入对城市创新具有非常显著的促进作用，人力资本对城市创新的作用没有发挥出来，外部知识溢出对城市创新具有比较显著的促进作用，并且空间邻近溢出效应对江苏城市创新产生了较为明显的促进作用。
    关键词：R&D，知识溢出，知识生产函数，空间计量经济分析，城市创新

    0引言
    2009年，江苏省的经济总量、实际利用外资、专利授权量稳居全国前列，江苏省已经成为我国创新能力和技术创新水平较高的省份之一。由于江苏省企业自身核心技术的普遍缺乏，使得其在产业发展和结构升级、经济增长方式转变上遭受瓶颈约束，难以实现竞争优势的升级。江苏省要想打破外商投资在技术创新领域的控制甚至垄断，并获得持续的经济增长动力和区域整体竞争优势，就必须培养强大的自主创新能力。这需要通过内部的官产学研合作、城市之间的合作创新，以及资源的整合、创新要素的配置，构建一个富有竞争力的江苏城市创新体系。对其基于自主研发投入、人力资本及国际渠道的知识溢出进行实证研究，对江苏省各城市自主创新能力的提升及其经济竞争力的培育具有理论和现实意义。
    知识溢出对经济发展的重要性不容置疑。近年来，国内有关知识溢出的研究已有不少文献。国内学者对知识溢出的研究大概可以分为两类：一类是对知识溢出本身的研究，主要包括知识溢出发生机制、知识溢出载体、知识溢出影响因素、知识溢出传播渠道等。李小平和朱钟棣[1]、赵奇伟和张诚[2]、陈继勇和盛杨怿[3]等对FDI知识溢出进行了深入的研究；朱秀梅[4－5]对高技术产业集群条件下的知识溢出机制进行了研究；苏方林[6－7]运用地理加权回归模型（GWR），对R&D知识溢出进行了较为详细的研究。第二类是对知识溢出效应的研究，以吴玉鸣、梁琦、韩剑等为代表的学者主要从知识溢出与区域研发、区域创新、集聚（可分为产业集聚、企业集聚、空间集聚）的关系和作用方面进行研究。南京大学的梁琦[8]和韩剑[9]选取不同的数据，对知识溢出的空间局限性和R&D集聚进行了研究，并得出了相似的结论。吴玉鸣[10－12]运用空间计量经济模型对区域创新、区域创新集群、区域研发与知识溢出的关系进行了详细而深入的研究，构建了一个基于空间知识溢出的中国区域经济增长研究框架，提出了相应的研究内容和研究技术路线，为该领域的深入研究提供了指导。
    相对于以往的研究，本研究有3个不同：一是使用城市获得的专利作为城市创新的度量指标，使用城市研发支出数据衡量自主研发投入；二是使用人力资本、对外贸易和外商直接投资度量知识溢出，测度其对创新的溢出效应；三是在方法上使用空间计量经济模型和面板数据模型相结合的方法。
    1方法与模型
    1.1知识生产函数
    知识生产函数（Knowledge Production Function，KPF）是目前国际上研究知识生产、技术创新与区域创新及其决定因素的重要理论模型。知识生产函数（KPF）由Griliches在1979年最先用来估计和R&D相关的不同要素对产出的影响。大量的实证研究表明，知识生产函数是测量知识溢出与创新绩效一个很好的统计模型（Bode[13]）。
    Jaffe[14]把知识生产函数定义为分析区域知识流动（溢出）属性和检验其对区域创新影响的一个强有力的经验模型。Jaffe扩展的知识生产函数由改进的两个投入要素的C－D函数构成：
    logPikt=βirlog（Iirt）＋β2rlog（Uirt）＋β3
    [log（Uikt）log（Cikt）]＋εikt（1）
    式（1）中，下标i表示观察的单位（比如省），k是技术领域，t是时间；P是公司申请的专利数，代表经济上运用的新知识；I是企业的R&D费用，U是高等院校研究投入，εikt是随机误差项；变量C是区域内高等院校与企业研发活动的地理相融指数。J affe扩展知识生产函数还包含两个伴随模型：
    logUikt=β4klog（Iikt）＋δ2kZl＋ξikt（2）
    logIikt=β5klog（Uikt）＋δ2kZ2μikt（3）
    Z1与Z2是两个区域属性变量集。模型（2）表明，高校研究取决于企业R&D和区域属性变量；模型（3）则表明，企业R&D依赖于其交叠部分和其它区域属性变量，因为有些高校研究是由企业资助的。
    1.2空间自相关检验及SLM、SEM的选择
    
    为了判断地区间创新产出行为的空间相关性是否存在，以及空间计量SLM和SEM模型哪个更恰当，Anselin和Florax[15]提出了如下判别准则：如果在空间依赖性的检验中发现，LMLAG较之LMERR在统计上更加显著，且R－LMLAG显著而R－LMERR不显著，则可以断定适合的模型是空间滞后模型；相反，如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著，且R－LMERR显著而R－LMLAG不显著，则可以断定空间误差模型是恰当的模型。除了拟合优度R2检验以外，常用的检验准则还有：自然对数似然函数值（Log likelihood，Lo－gL）、似然比率（Likelihood Ratio，LR）、赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）、施瓦茨准则（Schwartz criterion，SC）。对数似然值越大，AIC和SC值越小，模型拟合效果就越好。
    1.3数据来源和模型构建
    
    在深入分析研发过程多投入来源和多产出特点及之间相互关系的基础上，结合Griliches－Jaffe提出的知识生产函数，本研究在创新投入产出的经验分析中，采用通常的柯布—道格拉斯（Cobb－Douglas）生产函数（Jaffe[16]），构造知识生产函数模型如下：
    InINNit=INit＋β1InRDitβ2InHKit
    ＋β3InIDIit＋β4InINPit＋εit（4）
    其中InA为常数项，i代表地区，t代表时间，误差项ε代表其它未观察到的影响区域企业创新的因素。我们把城市专利申请数（PAT）作为被解释变量（Jaffe[16]；Bode[13]），把城市科研经费投入变量（R&D）、人力资本变量（HK）、外商投资变量（FDI）和国际贸易（IMP）作为解释变量，对江苏省13个地级城市的R&D知识溢出进行空间计量经济分析。
    鉴于创新从投入到产出需要经过一定的滞后时间，本文按照Jaffe[16]的做法，取两年滞后期进行实证分析。在经验截面估计模型中，式（4）中左边的被解释变量为2006－2009年的平均数据，而右边的解释变量为2004－2007年的平均数据。如果式（4）考虑地理空间效应，则需要使用空间计量经济学的空间滞后模型或空间误差模型来建立经验估计模型。本文以江苏省13个地级城市为实证研究对象，创新投入与产出的基础数据主要来源于2004－2009年度的《江苏统计年鉴》、江苏省统计局网站及江苏省各地市统计局网站。
    2回归结果分析
    

    表1结果显示：OLS估计的江苏省13个城市创新函数的拟合优度达到94.99%，F值为132.987，模型整体上通过了1%水平的显著性检验，DW值为1.9999，残差不存在序列相关现象。变量的显著性检验显示：各城市研发投入（InRD）的回归系数符号为正，值为44.7379，通过了1%水平的显著性检验，表明城市自身的研发投入对城市创新绩效具有显著的推动作用；人力资本（InHK）的回归系数符号均为负，其值为－0.5603，未通过10%的变量显著性检验，表明江苏省各城市人力资本的创新作用没有发挥出来；进口渠道知识溢出（InIMP）的回归系数为0.2313，通过了10%的显著性检验，表明它对城市创新具有正向促进作用；外商直接投资（InFDI）的回归系数为4.6000，通过了1%的变量显著性检验，表明外商直接投资对江苏城市技术创新具有促进作用，这种促进作用甚至表现为外商在某些技术领域的控制或垄断，这对江苏城市自主研发能力的提升具有一定的负面影响。
    以下是引进空间关联效应后，研发投入对城市创新绩效影响的SLM和SEM估计结果，如表2所示。表2中的拉格朗日乘数误差、滞后及其稳健性检验表明，LMERR、LMLAG、R－LMERR、R－LMLAG均未通过5%水平的显著性检验，比较SLM和SEM模型的对数似然函数值LOGL、AIC、SC、LR，根据Anselin和Florax[27]提出的判别准则可知，SEM模型的效果相对更好。SLM和SEM估计结果如表2所示。比较表1和表2中的检验结果发现，空间滞后模型SLM和空间误差模型SEM的整体检验效果显然要优于OLS估计。SLM和SEM模型估计结果显示：城市研发投入的弹性系数依然为正，并且仍都通过1%的变量显著性检验，这与OLS估计的结果基本一致，证明城市自主研发对城市专利创新产生了非常明显的贡献。SLM模型的空间滞后回归系数ρ为正，而SEM模型创新变量的空间误差系数λ为负，且后者通过了5%的显著性检验，表明空间邻近溢出效应对江苏城市创新产生了较为明显的促进作用。在人力资本、进口知识溢出、外商直接投资知识溢出3个回归弹性系数中，人力资本的OLS检验结果与SLM和SEM估计结果基本一致，进口知识溢出的弹性系数都为正，差别只是OLS的估计通过10%的显著性检验，而SLM和SEM估计结果则通过5%的显著性检验，外商直接投资知识溢出的弹性系数都为正，并且OLS的估计结果与SLM和SEM估计结果都通过1%的显著性检验，表明江苏省城市创新绩效提升主要是由自主研发投入、进口贸易知识溢出和外商直接投资知识溢出推动的，而自身的人力资本优势没有发挥应有的作用。因此，如何提高人力资本的质量和研发效率，是今后江苏城市创新中必须注意的问题。
    

    3结语
    
    本文沿着Griliches（1979）、Jaffe（1989）提出的知识生产函数及Romer（1990）的内生增长理论，构建了一个包括城市研发投入、人力资本、进口渠道知识溢出和外商直接投资知识溢出在内的城市创新生产函数模型，对江苏13个城市的研发投入、知识溢出对城市创新的作用及绩效进行空间计量经济分析，分析结果如下：
    （1）城市自主研发投入对城市创新具有明显的正向促进作用和显著贡献。该结论对我国各个地区和城市自主研发政策及创新发展战略规划的制定具有重要的启示和借鉴意义。自主研发是提高江苏省各个城市自主创新能力的重要途径。因此，加大各个城市自主创新的研发经费投入力度，完善自主创新激励机制，大力发展研发产业，尤其是提高企业的研发能力，是江苏省各个城市制定自主创新发展战略的首要任务。
    （2）进口贸易和外商直接投资的知识溢出对江苏各城市的创新具有显著的促进作用，这表明在开放条件下，外部渠道的知识溢出对城市创新具有重要的促进作用。但是我们也必须清醒地知道，外部渠道的知识溢出是一定发展阶段的无奈选择，不是提高江苏城市自主创新能力的主要来源，在经济发展到一定水平后，必须依靠自主研发，实现城市经济的又好又快发展。
    （3）人力资本对城市创新没有发挥显著的促进作用。因此，要提高江苏各城市的创新水平，就必须加大对人力资源的开发和培训力度，把人力资源数量优势转化为人力资源质量优势，依靠高素质的人力资本，构建强大的自主创新能力。
    （4）邻近城市的知识溢出对江苏城市创新具有较为显著的促进作用，这可能与江苏省内交通发达，加上近几年省政府实施统筹苏南、苏中、苏北协调发展政策有很大的关系。因此，今后江苏省城市利用邻近城市的知识溢出，提高自己的创新能力，也是一条不错的路径。
    基金项目：教育部社会科学基金项目（09YJA91004）
    参考文献：
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    [5]朱秀梅.高技术企业集群式创新机理实证研究[J].管理科学学报，2009（4）：75－82.
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作者简介：赵喜仓（1965－），男，陕西澄城人，江苏大学财经学院副院长、教授、博士生导师，研究方向为技术经济分析与评价、区域经济管理与分析；徐朋辉（1984－），男，河南郑州人，江苏大学工商管理学院硕士研究生，研究方向为技术创新管理。

责任编辑：何容