知识溢出视角下区域创新活动的空间集聚研究 产业集聚视角下劳动力流动

　　中图分类号：F062 文献标识码：A　　内容摘要：本文从知识溢出的视角探讨了我国区域创新活动的空间集聚现象。首先，分析了我国创新活动的区域分布格局，计算其空间集聚度，并通过Moran`s I指数检验证实了我国区域创新活动确实具有空间相关性；其次，构建含知识溢出的创新知识生产函数，并通过空间面板计量方法进行实证研究。结果表明：相邻地区之间的知识溢出以及各省市的科技经费、人员投入的差异是引起创新活动集聚的重要原因；其中，知识溢出效应随地理距离衰减，这也从侧面解释了我国创新活动的空间集聚现象。
　　关键词：知识溢出 区域创新 空间集聚
　　改革开放30多年，我国经济发展取得举世瞩目的成就，但是区域间发展不平衡依然是一个长期存在的现象，尤其是区域创新活动在地理上的空间集聚，表明区域创新能力的差距日渐扩大，东西部地区协调发展仍面临着矛盾和问题。对历年专利数据进行观察发现，专利数排行前五的地区占全国总数的比重逐年上升，从42.62%（1995年）上升至51.25%（2001年）；2006年后，该比例达到60.97%，即我国仅五个省市的专利数量就已经占据了全国专利总量的六成以上；至2009年，该比例更高达62.95%，预期未来还将呈现上升的趋势。尽管创新活动发展不平衡的现象客观存在，但这却与我们直观理解存在差异：从1995年至2009年这十五年间，科学技术快速发展，尤其是信息技术时代的来临使得人类社会的商品交换和信息交流越来越便捷，地理距离对人才流动、信息流动以及各种创新要素流动的阻碍已越趋微小，世界都已俨然成为了一个名副其实的地球村，然而我国省际创新活动随着时间的发展却越来越不均匀。
　　相关文献回顾
　　近年来学者们对我国区域创新不平衡的问题展开了一系列相关的研究：符淼（2009）对比了我国技术和经济活动的分布，发现我国技术的集聚度高于经济活动的集聚度。他的研究构造了含空间外部性的Romer研发模型，通过空间面板计量方法，测量技术活动的空间相关系数随不同距离阈值的变化，其结果显示技术外溢超出800公里后快速递减，使技术活动局部集聚，进而导致了经济的局部集聚。吴玉鸣（2007）同样运用了空间面板计量方法，研究了省域总体研发、企业研发、大学研发、产学合作研发以及人力资本对区域创新的作用和贡献度。他的研究也证实了我国省域创新活动在地理上具有高度集中的特征，大学研发、产学合作研发对区域创新具有重要外部效应，使得区域创新活动的空间集聚度不断增长，表现出一定程度的累积因果性。
　　舒元等（2007）的研究发现北京、上海、广东等地技术进步的增长率最快，并且存在向其他省区的技术扩散的现象。距离这三地最近的浙江、江苏、山东、福建等省区的技术进步也相当迅速；而距离这三地较远的中、西部各省区，技术进步速度较慢，有的甚至出现了负增长。国外对创新活动空间分布的研究起步较早，熊彼特（1934）早已指出创新具有在一定空间成群出现的特性，他认为“创新不是随机地均匀分布于整个经济系统中，而是趋于在某些部门及其周围环境中聚集”。Audretsch等（1996）对美国1982年不同行业的专利数进行研究，使用空间基尼系数对美国的创新活动的集聚程度进行测量，发现美国创新活动比一般的生产性活动更容易产生集聚效应。Lim（2003）以1990-1999年的专利数据，应用空间计量的方法研究了美国各城市的创新活动的空间分布。结果表明美国城市创新产出的基尼系数逐年递增，且各城市的创新活动与相邻地区具有显著的空间相关性，尤其在靠近海岸线的地区，如西海岸的加利福尼亚州地区、东海岸的新英格兰地区至大西洋中部各州。
　　现有研究对区域创新空间集聚的解释都离不开技术、知识外溢这一空间外部性因素，近年来空间计量方法的发展也进一步完善了对外部性的识别与测算。但目前应用于我国创新活动空间分布的研究相对有限，国内探寻创新活动集聚的成因也以资本、人力等传统集聚因素居多，探寻我国省际知识溢出影响及知识溢出衰减模式的甚少。
　　我国区域创新活动的空间分布格局与相关性
　　为了从理论上分析我国区域创新活动的局部集聚现象，本文进一步刻画我国区域创新活动的空间格局和分布模式，并了解创新活动的空间相关程度。本文对我国创新活动集聚的分布状况进行描述；然后应用Moran（1950）提出的空间自相关指数Moran`I，检验我国各地区的创新行为在空间上是否存在相关性，即检验创新活动的空间集聚现象在经济地理理论的视角下是否显著。
　　（一）我国创新活动的区域分布特征
　　我国省级行政区的创新活动呈现明显的梯次递减现象，东部沿海地区与中西部内陆地区的创新能力差距明显，而在安徽、江西、湖北出现与周边区域间的“创新活动盆地”现象。1995年，创新能力较强的第一梯次为广东、北京、山东、辽宁、江苏、浙江，每个省市的年度专利受理量均在4000件以上；而同年，贵州、甘肃、海南、宁夏、青海、西藏的创新活动较少，年度专利受理量均在500件以下；2002年，创新能力较强的广东、上海、浙江、北京、江苏、山东，每省市年度专利受理量均在12000件以上；而同年，内蒙古、甘肃、海省、宁夏、青省、西藏的年度专利受理量均在1202件以下；2009年，创新能力较强的江苏、广东、浙江、山东、上海、北京，每个省市的年度专利受理量均在50000件以上；而同年，甘肃、内蒙古、宁夏、海南、青海的年度专利受理量均在2676件以下。由此可见，随着时间的推移，处于不同梯次的省份之间创新产量相差越来越大。
　　其次，大部分相邻的省市创新能力相近：如创新活动较多的山东、江苏、上海、浙江等东部沿海地区；北京、天津、山东、辽宁等环渤海地区；第二、第三梯次的河北、山西、陕西等华北平原板块；广西、贵州、云南等西南板块；四川与湖北板块；创新活动较不活跃的西藏、青海、甘肃、宁夏等内陆板块。我国东南部地区各省市的创新能力并不相近，广东创新能力强，但与之相邻的江西、广西等地区却未能因地理上的邻近获益。 　　（二）区域创新活动的空间相关性检验
　　创新活动具有空间相关性：即我国创新能力强的大部分地区相邻，创新能力低的大部分地区相邻。但这种空间集聚现象还需要在经济地理理论的视角下检验是否显著。判断地区变量间是否存在空间相关性检验，目前一般使用Moran（1950）提出的空间自相关指数Moran`s I。Moran`s I取值范围为（-1，1）。当其大于0时，表明各地区某经济变量为空间正相关，即存在空间集聚现象；当其小于0时，表明各地区间某经济变量为空间负相关，即存在空间排斥现象；当其等于0时，表明各区域间经济变量与区位分布相独立。
　　表1给出的1995年至2009年我国各省域地区的专利Moran`s I检验结果，表明了我国省域的创新活动在空间上确实存在明显的正相关性，地区间相互影响的作用越来越明显，区域创新活动相关性的不断增强，空间集聚现象显著。
　　对比1995年和2002年专利的Moran`s I散点图（见图1），在2009年Moran`s I散点图中，各省市从原点向四个象限扩散，意味着各区域的创新能力与其区位分布的关联性越来越强。2009年，9个省市处于第一象限（HH），表示以上海、江苏、浙江为代表的长三角地区以及以北京、天津、山东为代表的环渤海地区不仅自身创新能力较强，同时也对周边地区起到辐射和带动作用，使相邻的省市创新活动也较多，具有正的空间相关性。8个省域处于第二象限（LH），这意味着河北、吉林、内蒙古、贵州、海南等地区尽管靠近创新能力较强、专利数较多的省市，但由于缺乏接纳创新扩散的能力，自身却未能受周边地区带动和影响，创新活动较少。6个省域处于第三象限（LL），表示西藏、青海、新疆、甘肃、山西和云南地区的专利数较少，同时相邻地区的创新能力也较薄弱。3个省域处于第四象限（HL），表示陕西、四川、广东自身的创新能力比相邻的地区要强，但却没有充分发挥其辐射作用，对周边技术相对落后地区的带动作用不明显。
　　知识溢出的局域性与创新活动的集聚
　　创新活动在空间上的相关性是创新活动在空间集聚的因素之一，这种相关性与随地理距离衰减的知识溢出具有密切联系。知识作为公共产品，具有非竞争性和部分排他性。虽然专利和版权赋予了知识创新者独家使用权，但是这种限制在时间上是有限的，管理知识产权的成本也相对较高，创新者不能完全阻止他人使用其研发成果。正因为知识的这一性质，知识可以被共享，具有溢出效应。尽管显性知识可使用语言和文字明确表达，通过专利或技术的转让、专业杂志和出版物、书籍等媒体在较大范围内间接传播，但默会知识却难以规范化表达、只能意会不能言明，仅在一定范围内通过面对面的交流进行传播。因此，知识溢出具有局域性特征，受到地理距离限制。地理距离越远，知识接收者为获得知识所付出的成本越高，知识传播的失真度越高。其次，知识具有一定累积性，局部区域的知识存量不断增加，为本区域未来创新者奠定良好的知识基础，而创新知识的产出反过来又增加了局部的知识存量，形成一种循环累积因果效应。为了寻找知识溢出与创新产出的关系，本文进一步探寻含知识溢出的创新知识生产函数。
　　Romer（1990）认为新思想的产生取决于用于研究的资本和劳动的数量，即创新的产出取决于创新的投入，尤其是经费的投入（I）以及人力的投入（H）；同时，为了分析区域间知识溢出对创新产出的影响，本文认为区域的创新产出还取决于本区域所接受的知识溢出（S）。参照Griliches-Jaffe知识生产函数以及Verspagen-Caniels知识溢出模型，本文把各省市的知识生产函数拓展如下：
　　P=αIβ1Hβ2Sβ3ε （1）
　　其中，P代表区域的专利数，I表示对创新研发活动的资本投入，H表示对创新研发活动的人力资本投入，S表示本区域所获得的知识溢出。β1、β2、β3分别为三者对企业创新的产出弹性。由于本文暂且不考虑区域之间学习能力差异，假设δi=1，μi=0。则S的表达式为：。由模型可见，知识溢出的局域性反映在以两地之间的距离γij为分母的因子上，当γij越大，则两地之间的知识溢出效应越小；当两地之间的知识存量差距Gij越大，则知识接收地区所获得的知识溢出效应越大。
　　实证检验
　　为了进一步论证经费的投入（I）、人力的投入（H）以及知识溢出（S）与区域创新产出的关系，更为精确的探讨三者对区域创新产出的作用力，本文将根据以上述理论模型进行实证分析，验证以下三个假设：各区域的科技经费投入与科技人员投入对本地区的创新知识产出具有正面作用；存在知识势差的相邻地区，其知识溢出效应对本地区的创新知识产出具有正面作用；相邻地区的知识溢出效应随地理距离衰减，从而导致创新活动的空间集聚现象。在实证方法的选择上，考虑到Anselin（1992）提出“地区间的经济地理行为一般都存在一定程度的交互作用，距离相近的区域单元越可能在空间上密切关联”，本文采用新近发展的空间面板数据模型，以识别传统的实证方法所忽视的空间效应。
　　（一）计量模型
　　空间计量方法在研究中主要有空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。SLM模型可以表示为：y=ρWy+Xβ+ε；SEM模型可以表示为：y=Xβ+ε，ε=λWε+μ；其中，W为空间权重矩阵，ρ和λ为空间相关系数。进一步构造本文的实证模型，首先对（1）式两边取对数：lnP=α+β1lnI+β2lnH+β3lnS+ε，得到面板SLM模型：lnPit=α+ρWlnPit+β1lnIit+
　　β2lnHit+β3lnSit+εit，εit：N(0,σ2I)。同时得到面板SEM模型：lnPit=α+β1lnIit+β2lnHit+β3lnSit+εit，εit=λWεit+μit，μit：N(0,σ2I)。
　　其中，i表示各省市，t标示观察的年份。I为历年分地区科技活动经费内部支出，H为历年分地区科技活动人员数，P为历年各地区三项专利受理量，数据来自各年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。W矩阵是标准化矩阵，计算Sit所需要的地理距离γij为省会距离，Gij由计算而得。 　　（二）结果与分析
　　作为对比，本文应用面板SLM模型、面板SEM模型进行回归分析。经Hausman检验，三种模型均适宜采用固定效应。从表2的回归结果可见，无论是面板SLM模型还是面板SEM模型，其空间相关系数ρ和λ均显著大于零，说明我国创新活动在空间上的相关性是客观存在的，即我国大部分创新能力较强的区域对周边地区能发挥明显的带动作用。在各个模型中，LnI与lnH的估计系数均显著大于0，证明经费投入的增加以及人员投入的增加对各省市创新能力的提高有正面的影响，这验证了本文的第一个假设。科研经费投入的产出弹性约为0.5-0.8之间，科技人员投入的产出弹性约为0.2-0.6之间，说明科研经费投入较科技人员投入具有较高的产出弹性，我国的创新产出目前仍是以资本驱动为主，这也从侧面说明了国家财政和地方财政的科技经费支出对地区的科技创新具有重要意义。改革开放较早的沿海地区创新能力较强，归根到底还是由于沿海地区省市的经济实力较强，注重科技的投入。因此，现阶段加大对中西部地区的科技经费投入，对加快当地创新活动的发展、解决东西部地区创新活动不平衡的问题具有积极作用。另一方面，科技人员的产出弹性稍逊于经费投入的产出弹性，这说明在现阶段加大科技经费投入，比增加科技活动人员的数量对创新产出的增加更有效。因此目前应着眼于提高科技人员的科研能力和素质、引进海外掌握尖端科技的人才，以提高本省市的创新产出。
　　在各模型中，lnS的估计系数均显著大于0，这说明我国省域之间的知识溢出对本地区的创新产出有正面的影响，知识溢出的产出弹性介于0.06-0.2之间，验证了本文的第二个假设。根据Jaff等学者的研究结论，知识溢出受地理距离的影响，知识势差较大的两个地区在地理上相距较远。
　　结论
　　本文从知识溢出的视角探讨了我国区域创新活动的空间集聚现象，以期解释在创新要素快速流通的当下，我国省际创新活动却愈发不均匀的矛盾现象。通过计算创新活动的空间集聚度和Moran`s I指数的检验，证实了我国区域创新活动确实具有空间相关性；构建含知识溢出的创新知识生产函数，运用空间面板计量方法进行实证研究，结果表明地区之间的知识溢出以及各省市的科技经费、人员投入的差异是引起创新活动集聚的重要原因。本文的研究结果为解决我国省域间发展不均问题提供了技术思路：一方面，对于技术相对落后的地区，为了实现对先进区域的技术追赶，需不断提高自身的吸收能力，通过加大科技经费投入、培养科技人员，加强与先进区域的经济合作和知识交流，以提高对周边地区知识溢出的接纳能力；另一方面，为了减少知识溢出随距离的递减效应，技术先进的区域应与技术相对落后的区域共享创新知识，选派优秀科技人员进行交流，让技术落后的区域积极参与到产业分工中，以降低区域间的知识溢出壁垒。
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