摘要：運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，對(duì)中國(guó)省域研發(fā)與創(chuàng)新情況進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國(guó)省域創(chuàng)新能力在東南沿海和東北三省呈現(xiàn)明顯的高高聚集與低低聚集。人力資本對(duì)省域的創(chuàng)新能力具有正向促進(jìn)作用，但研發(fā)資金對(duì)省域創(chuàng)新推動(dòng)作用不明顯。

關(guān)鍵詞：空間計(jì)量；創(chuàng)新；研發(fā)

一、引言

面對(duì)異常復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和因素變量之間的交互影響，尤其是碰到橫截面數(shù)據(jù)之間存在空間相關(guān)和空間異質(zhì)性時(shí)，經(jīng)典計(jì)量的線性回歸模型就顯得有些力不從心?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)（Anselin， 1988）理論認(rèn)為，一個(gè)地區(qū)空間單元上的某種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象或某一屬性值與鄰近地區(qū)空間單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾凳窍嚓P(guān)的。空間依賴(lài)的存在打破了大多數(shù)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析中相互獨(dú)立的基本假設(shè)。故在處理這類(lèi)問(wèn)題時(shí)，空間計(jì)量方法便成了首選。

本文主要運(yùn)用空間計(jì)量模型對(duì)2015年全國(guó)31個(gè)省域創(chuàng)新情況、大學(xué)與企業(yè)等研發(fā)投入、人力資本與區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出進(jìn)行定量研究。

二、空間計(jì)量模型

（一）空間滯后模型（SLM）

空間滯后模型主要探討各變量在一個(gè)地區(qū)是否有擴(kuò)散現(xiàn)象（溢出效應(yīng)），其表達(dá)式為：[Y=pWy+Xβ+ε]，式中[p]為空間回歸關(guān)系數(shù)；[W]為[n×n]階的空間權(quán)值矩陣；[Wy]為空間滯后因變量，[ε]為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。

（二）空間誤差模型（SEM）

空間誤差模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：[Y=Xβ+ε]，[ε=λWε+μ]式中，[ε]為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，[λ]為[n×1]的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，[μ]為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)的來(lái)源

本文選取2015年全國(guó)省域數(shù)據(jù)，以省域?qū)＠暾?qǐng)數(shù)來(lái)代表創(chuàng)新情況，分析R&D;經(jīng)費(fèi)和R&D;從業(yè)人員對(duì)創(chuàng)新的影響，所有數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用GEODA軟件進(jìn)行分析。

（二）對(duì)數(shù)據(jù)的探索

通過(guò)對(duì)全國(guó)省域?qū)＠暾?qǐng)數(shù)進(jìn)行空間探索，發(fā)現(xiàn)東南沿海和四川地區(qū)的創(chuàng)新數(shù)量最高且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其他地區(qū)不顯著。東南沿海呈現(xiàn)明顯的高-高聚集，省份之間R&D;溢出效應(yīng)明顯，省份之間研發(fā)創(chuàng)新交流強(qiáng)。四川地區(qū)呈現(xiàn)明顯的低-高聚集，周?chē)∈械膭?chuàng)新效果由四川地區(qū)的R&D;溢出效應(yīng)影響，地區(qū)之間的創(chuàng)新流通交互不強(qiáng)。西藏，新疆等不發(fā)達(dá)地區(qū)呈現(xiàn)明顯的低-低聚集，這些邊疆地區(qū)的科技創(chuàng)新不發(fā)達(dá)，省份之間沒(méi)有明顯的R&D;溢出效應(yīng)。東北三省地區(qū)呈現(xiàn)各自獨(dú)立的狀態(tài)，省域之間沒(méi)有呈現(xiàn)科技創(chuàng)新與知識(shí)成果的流通。

（三）空間相關(guān)性檢驗(yàn)與模型的建立

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，得出Morans I指數(shù)為0.266，p值為0.008。在31省市中有五個(gè)省市為明顯的高-高聚集，三個(gè)省市為低-高聚集狀態(tài)，更多地為低-低聚集和無(wú)明顯聚集情況。以專(zhuān)利的申請(qǐng)數(shù)量（INNO）為因變量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)（RDK），研發(fā)從業(yè)人員（RDP）為自變量，分別進(jìn)行最小二乘，空間自回歸和空間誤差模型，篩選出適合的模型進(jìn)行估計(jì)。

由模型結(jié)果可知，空間誤差模型（SEM）的LMERR為0.58比LMLAG（0.65）在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，可以斷定空間誤差模型是恰當(dāng)?shù)哪Ｐ?。空間誤差模型的AIC和SC檢驗(yàn)均小于空間自回歸模型。我們可以看出普通最小二乘的模型變量沒(méi)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)即，經(jīng)典OLS法對(duì)這類(lèi)問(wèn)題的模型擬合程度不及空間計(jì)量模型。

由空間誤差模型的結(jié)果可以得出模型如下，如果我們對(duì)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量的模型構(gòu)造如下

[INNO=β0+β1RDK+β2RDL+ε，ε=λWε+μ]，，則我們得出的模型為

[INNO=3423.777+0.00496RDK+0.9635RDP+0.2051ωε]

專(zhuān)利申請(qǐng)的空間誤差項(xiàng)系數(shù)為0.2050756且顯著，說(shuō)明臨近省份的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量具有明顯的區(qū)域集聚特點(diǎn)。R&D;人員的系數(shù)為0.9634782通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量與其R&D;人員是正相關(guān)關(guān)系，R&D;人員對(duì)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量有明顯的推動(dòng)作用，R&D;經(jīng)費(fèi)的系數(shù)小且不顯著，可能是我國(guó)R&D;經(jīng)費(fèi)不平衡所導(dǎo)致的。

結(jié)論與建議

本文利用全國(guó)31省市數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)創(chuàng)新情況布局進(jìn)行分析，得出全國(guó)省域之間的R&D;溢出效應(yīng)狀態(tài)，運(yùn)用空間誤差模型分析創(chuàng)新與R&D;經(jīng)費(fèi)，R&D;人員之間關(guān)系。結(jié)果顯示我國(guó)R&D;人員對(duì)創(chuàng)新行為的推動(dòng)十分明顯，具有較強(qiáng)的空間外溢效應(yīng)，說(shuō)明R&D;人員的流動(dòng)有助于區(qū)域創(chuàng)新的空間外溢和整體水平的提升。破除區(qū)域間R&D;人員的流通障礙，努力營(yíng)造有利于創(chuàng)新人員要素流動(dòng)的外部環(huán)境，將有利于區(qū)域創(chuàng)新的整體提升。本文得出的R&D;經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新的推動(dòng)作用不明顯，R&D;經(jīng)費(fèi)的系數(shù)小且不顯著，可能是近年來(lái)我國(guó)R&D;經(jīng)費(fèi)的不平衡和R&D;經(jīng)費(fèi)的濫用所導(dǎo)致的。所以我們應(yīng)加強(qiáng)對(duì)科研經(jīng)費(fèi)投入的同時(shí)監(jiān)督經(jīng)費(fèi)的運(yùn)用與申報(bào)機(jī)制，把科研經(jīng)費(fèi)真正地用到實(shí)處。

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作者簡(jiǎn)介：

杜明澤，男，漢族，吉林長(zhǎng)春人，現(xiàn)就讀于吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，研究生。