1、我國區(qū)域創(chuàng)新消費(fèi)的空間計(jì)量分析摘 要：本文運(yùn)用2002-2021年中國大陸31個(gè)省級行政區(qū)域面板數(shù)據(jù)考察區(qū)域創(chuàng)新的空間相關(guān)性，建立簡化的對數(shù)消費(fèi)函數(shù)模型。使用空間計(jì)量的分析方法初步對區(qū)域創(chuàng)新投入-產(chǎn)出的空間相關(guān)關(guān)系進(jìn)展探究，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出活動(dòng)存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系。關(guān)鍵詞：創(chuàng)新消費(fèi)；空間計(jì)量，面板數(shù)據(jù)引言改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)保持了持續(xù)的高速增長。但其在世界領(lǐng)域的競爭優(yōu)勢卻主要立足于低本錢的勞動(dòng)消費(fèi)率、宏大的潛在市場，以及大規(guī)模的但不一定是高效率的政府投資。目前這種優(yōu)勢正在逐步喪失，要維持將來持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長，中國必須盡快進(jìn)步自主創(chuàng)新才能，尤其是先進(jìn)核心技術(shù)的自主創(chuàng)新才能來調(diào)整產(chǎn)業(yè)構(gòu)造，轉(zhuǎn)變

2、經(jīng)濟(jì)增長方式，爭取進(jìn)入世界經(jīng)濟(jì)鏈條的上游環(huán)節(jié)。近年來，我國對技術(shù)創(chuàng)新愈發(fā)重視，并期望2021年建成創(chuàng)新型國家，使科技開展成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)開展的有力支撐。為此，國家通過不斷加大研發(fā)投入來提升自主創(chuàng)新才能，然而由于研發(fā)資本存量的稀缺，應(yīng)更注重研發(fā)資本的投入產(chǎn)出績效。目前，現(xiàn)有文獻(xiàn)在描繪區(qū)域創(chuàng)新消費(fèi)的投入產(chǎn)出過程時(shí)，一般采用Griliches-Jaffe知識(shí)消費(fèi)函數(shù)進(jìn)展建模。考慮到區(qū)域之間的空間相關(guān)性，將空間構(gòu)造權(quán)重納入分析模型來解釋空間相關(guān)性對經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響，可以使模型更貼近客觀事實(shí)。一、空間面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型構(gòu)建創(chuàng)新實(shí)際上是通過科技資金、人力投入并配合其它相關(guān)要素如中介機(jī)構(gòu)、風(fēng)險(xiǎn)投資等消費(fèi)新知識(shí)、新技

3、術(shù)的過程。從研究的統(tǒng)計(jì)模型來看，Griliches和Jaffe在利用消費(fèi)函數(shù)來估算RD對于經(jīng)濟(jì)增長的奉獻(xiàn)時(shí)提出知識(shí)消費(fèi)函數(shù)KPF模型，這也是目前國際上研究知識(shí)消費(fèi)和技術(shù)創(chuàng)新及其決定因素的重要理論模型，并為大多數(shù)經(jīng)歷研究所證實(shí)。二、變量與數(shù)據(jù)一投入產(chǎn)出變量選擇本文采用RD人員投入和RD經(jīng)費(fèi)支出作為創(chuàng)新投入變量。RD人員投入是指統(tǒng)計(jì)年度內(nèi)參與研究與試驗(yàn)開展工程研究、管理和輔助工作的人員投入，采用RD人員全時(shí)當(dāng)量L一項(xiàng)顯性指標(biāo)來衡量RD人員投入。RD經(jīng)費(fèi)支出采用統(tǒng)計(jì)年度內(nèi)各地區(qū)研究與試驗(yàn)開展內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出K這一指標(biāo)來衡量。創(chuàng)新產(chǎn)出變量采用各區(qū)域三種專利申請授權(quán)數(shù)zl作為創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出的衡量標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)槠漭^

4、專利申請受理數(shù)更能代表區(qū)域創(chuàng)新才能。二空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與其所處的地理空間位置有著親密的聯(lián)絡(luò)，由于地理區(qū)位的鄰近，創(chuàng)新活動(dòng)存在著明顯的空間相關(guān)，因此，可以通過空間權(quán)重矩陣W表示空間單元之間的互相依賴性與關(guān)聯(lián)程度。實(shí)證中，本文采用空間鄰接權(quán)重矩陣W，其中對角線上元素為0，其他元素滿足Wij=1，i和j空間鄰接0，i和j空間不鄰接ij。三、實(shí)證分析一三個(gè)事先檢驗(yàn)1、Hausman檢驗(yàn)由于使用的是面板數(shù)據(jù)，首先使用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)展模型的選擇，判斷模型采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。模型的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果見表1。經(jīng)檢驗(yàn)，在10%條件下不顯著，回絕原假設(shè)，模型應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。當(dāng)回歸分析

5、局限于一些特定個(gè)體時(shí)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。對于按中國大陸省級區(qū)域劃分的區(qū)域創(chuàng)新計(jì)量分析而言，固定效應(yīng)模型顯然是更好的選擇。2、Morans I檢驗(yàn)3、LM檢驗(yàn)經(jīng)過Morans I檢驗(yàn)可知，模型存在空間相關(guān)性，要進(jìn)一步斷定是空間滯后模型還是空間誤差模型，可采用拉格朗日乘子LM檢驗(yàn)以及穩(wěn)健性拉格朗日乘子R-LM檢驗(yàn)準(zhǔn)那么。詳細(xì)檢驗(yàn)結(jié)果見表3，LM-lag、LM-error檢驗(yàn)以及穩(wěn)健的LM-lag、LM-error均顯著，根據(jù)結(jié)果無法判斷何種模型，以下做兩種模型比照。二空間面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)由于數(shù)據(jù)存在空間相關(guān)性，普通最小二乘法將會(huì)帶來有偏或者無效的估計(jì)結(jié)果，一般采用極大似然估計(jì)、工具變量估計(jì)、廣

6、義最小二乘估計(jì)以及廣義矩估計(jì)等方法作為空間計(jì)量模型的估計(jì)方法。本文選擇極大似然估計(jì)法ML來對所構(gòu)建的Pannel Data空間回歸實(shí)證模型進(jìn)展估計(jì)。表4、5是專利授權(quán)空間計(jì)量的模型估計(jì)結(jié)果，從估計(jì)結(jié)果來看，空間誤差模型優(yōu)于空間滯后模型。仍然顯示出區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)顯著為正的空間相關(guān)性，但空間相關(guān)系數(shù)SPLAG為0.69，SPAR為0.86上看，空間誤差模型較高。說明創(chuàng)新投入會(huì)通過社會(huì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)開展等途徑表現(xiàn)出來，并且作用于創(chuàng)新產(chǎn)出。結(jié)語本文運(yùn)用2002-2021年中國大陸31個(gè)省級行政區(qū)域面板數(shù)據(jù)考察區(qū)域創(chuàng)新的空間相關(guān)性，建立簡化的對數(shù)消費(fèi)函數(shù)模型，初步對區(qū)域創(chuàng)新投入-產(chǎn)出的空間相關(guān)關(guān)系進(jìn)展探究。分析得出創(chuàng)新投入與產(chǎn)出活動(dòng)存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系，創(chuàng)新投入會(huì)通過社會(huì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)開展等途徑表現(xiàn)出來，并且作用于創(chuàng)新產(chǎn)出。地理位置的鄰近，使得區(qū)域間創(chuàng)新投入的互相影響更強(qiáng)，從而影響到創(chuàng)新產(chǎn)出程度。本文只是對空間計(jì)量進(jìn)展了初步分析，還有很多缺乏，在變量的選取方面，RD經(jīng)費(fèi)投入可考慮資本存量；在地理權(quán)重的選擇方面，