蔡 偉， 彭 剛

(1.東華理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江西 南昌 330013；2.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，四川 成都 611130)

R&D對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，包括兩方面：一個(gè)是R&D作為生產(chǎn)要素投入，其對(duì)一個(gè)行業(yè)或者一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率；另一個(gè)方面是R&D不僅僅影響到本地區(qū)或者本行業(yè)，其他地區(qū)或者行業(yè)間接R&D對(duì)地區(qū)或者行業(yè)的發(fā)展有著舉足輕重的作用，這個(gè)現(xiàn)象稱(chēng)之R&D溢出效應(yīng)[1，2]。以國(guó)際間R&D溢出效應(yīng)為研究對(duì)象，Keller研究發(fā)現(xiàn)國(guó)際R&D的溢出效應(yīng)是全球性的，與貿(mào)易的相關(guān)性為零[3]。Andrea Francasso通過(guò)分析的產(chǎn)業(yè)得出相反結(jié)論，證明國(guó)際 R&D 溢出效應(yīng)并非全球化，且 R&D 溢出效應(yīng)取決于地理距離和國(guó)際貿(mào)易[4]。

1 技術(shù)距離測(cè)算和空間計(jì)量模型

1.1 Jaffe技術(shù)距離

Jaffe在其論文中以各個(gè)行業(yè)的專(zhuān)利數(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)造行業(yè)間的技術(shù)相似矩陣，通過(guò)相似矩陣來(lái)描述行業(yè)間的技術(shù)相似性，相似性越大，那么二者之間的技術(shù)距離越小，反之，亦然。

1.2 空間計(jì)量模型

Elhorst提出了包括隨機(jī)效應(yīng)、固定效應(yīng)和隨機(jī)參數(shù)模型在內(nèi)的面板數(shù)據(jù)估計(jì)方法。在面板數(shù)據(jù)分析中，通常樣本個(gè)體數(shù)值之間存在一定的差異，這種差異解釋為固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)，固定效應(yīng)是指不同個(gè)體之間的差異變動(dòng)是確定性的，而隨機(jī)效應(yīng)則指不同個(gè)體之間的差異變動(dòng)是隨機(jī)性的。當(dāng)樣本是隨機(jī)地抽取于所考察的總體時(shí)，設(shè)定隨機(jī)效應(yīng)模型更為恰當(dāng)，然而本文的研究樣本是所有的總體即中國(guó)37個(gè)工業(yè)行業(yè)，采用固定效應(yīng)模型更為合理。固定效應(yīng)主要包括地區(qū)固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和時(shí)空固定效應(yīng)。模型設(shè)定時(shí)依據(jù)對(duì)“空間依賴(lài)性”表現(xiàn)方式的不同，空間面板計(jì)量模型分為空間滯后面板模型和空間誤差面板模型，考慮固定效應(yīng)以后相應(yīng)的模型變?yōu)楣潭ㄐ?yīng)空間滯后面板模型和固定效應(yīng)空間誤差面板模型。

固定效應(yīng)空間滯后面板模型：

Y=ρ(IT?W)Y+Xβ+η+δ+ε

(1)

固定效應(yīng)空間誤差面板模型：

Y=Xβ+η+δ+uu=λ(IT?W)u+ε

(2)

式(1)、(2)中，Y為NT×1因變量，表示各個(gè)行業(yè)的R&D生產(chǎn)活動(dòng)的成果，X為NT×k的解釋變量矩陣，分別是間接R&D活動(dòng)經(jīng)費(fèi)、工業(yè)行業(yè)R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)投資額和科技人員活動(dòng)數(shù)，參數(shù)β反映的是解釋變量對(duì)因變量的影響。IT?W是矩陣Kronecker的乘積，IT是T×T的單位矩陣，W為N×N的空間權(quán)重矩陣，N和T表示研究對(duì)象的個(gè)數(shù)N=37，研究樣本的時(shí)間跨度T=15。η=iT?sF、tF?iN表示矩陣Kronecker的乘積，分別對(duì)應(yīng)每個(gè)觀測(cè)值的地區(qū)固定效應(yīng)列向量和時(shí)間固定效應(yīng)列向量，其中iT和iN分別是T維和N維元素全為1的列向量，sF=(α1,α2,L,αN)T、tF=(δ1,δ2,L,δT)T分別為地區(qū)固定效應(yīng)的N維列向量和時(shí)間固定效應(yīng)的T維列向量。

式(1)中，空間自相關(guān)系數(shù)意味著一行業(yè)的R&D受到的其他行業(yè)的R&D溢出，其他行業(yè)的R&D解釋變量都會(huì)通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制作用于本行業(yè)，而式(2)中，空間誤差系數(shù)則反映了鄰近行業(yè)的R&D溢出誤差沖擊對(duì)本行業(yè)R&D溢出的影響程度。對(duì)比于空間誤差面板模型，由于空間滯后模型空間依賴(lài)性的體現(xiàn)，能很好地解決回歸模型中復(fù)雜的空間相互作用于空間依存性問(wèn)題，因此結(jié)合本文的實(shí)際問(wèn)題，選擇模型(1)。

1.3 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)及生產(chǎn)函數(shù)的拓展

R&D活動(dòng)的溢出是R&D通過(guò)溢出渠道的自然結(jié)果，R&D溢出渠道是其溢出效應(yīng)的前提，也正是R&D的溢出，使得知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)更有效地進(jìn)行。

圖1 工業(yè)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)路徑分析圖

知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)是由Griliches于1979年最早提出來(lái)的，用來(lái)估計(jì)R&D相關(guān)的不同要素對(duì)產(chǎn)出的影響。它使用索羅模型的Cobb—Douglas生產(chǎn)函數(shù)的框架把一個(gè)公司或者地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的與R&D投入、知識(shí)存量聯(lián)系起來(lái)，通常創(chuàng)新的產(chǎn)出與知識(shí)存量的正相關(guān)性，可以理解為知識(shí)溢出。

(3)

式中，Y代表R&D活動(dòng)的產(chǎn)出，H代表R&D活動(dòng)人員數(shù)，RD代表R&D資本存量，IRD是間接R&D，是R&D的溢出效應(yīng)變量，δ表示其他一些影響因素。Nadiri,AnilL.,Los，項(xiàng)本武 、 王瓊也是采用知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行建模分析的[5,6]。本文通過(guò)選取直接R&D投入以及間接R&D投入作為變量納入模型中進(jìn)行分析行業(yè)間的R&D溢出效應(yīng)。如果生產(chǎn)函數(shù)具有規(guī)模報(bào)酬不變性，則有約束條件α+β=1(DavidRomer)；考慮到實(shí)際生產(chǎn)中，并沒(méi)有這么理想，為了知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)更貼近實(shí)際生產(chǎn)，假設(shè)α+β=λ，于是對(duì)(3)式進(jìn)行變形之后取對(duì)數(shù)，可以得到(4)式：

ln(Yit/Hit)=lnδ+ηlnIRDit+(λ-1)lnHit+β(lnRDit/Hit)+εit

(4)

在對(duì)R&D活動(dòng)的產(chǎn)出中，Mancusi、王偉光利用知識(shí)生產(chǎn)框架分析進(jìn)口驅(qū)動(dòng)的R&D溢出，文章使用專(zhuān)利數(shù)量作為科技活動(dòng)的產(chǎn)出，發(fā)現(xiàn)國(guó)際的技術(shù)溢出和部門(mén)內(nèi)溢出是創(chuàng)新的重要決定因素，行業(yè)間的技術(shù)差異是創(chuàng)新的源泉的決定性因素[7]。項(xiàng)歌德使用的是新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入，而潘文卿采用的代理指標(biāo)是工業(yè)產(chǎn)業(yè)的增加值[8，9]。對(duì)于如何精確測(cè)度創(chuàng)新活動(dòng)和R&D活動(dòng)生產(chǎn)，很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家一直在爭(zhēng)論，目前尚未達(dá)成共識(shí)。利用專(zhuān)利作為R&D活動(dòng)的結(jié)果，還是被大多數(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)可，Jaffe、尹靜和平新喬的文獻(xiàn)中使用的指標(biāo)是專(zhuān)利[10]。本文也利用專(zhuān)利數(shù)量來(lái)測(cè)算R&D的溢出。

模型取對(duì)數(shù)之后，表明了一個(gè)生產(chǎn)關(guān)系，其被解釋變量表示，科技人員的人均科技創(chuàng)新率，即單位時(shí)間內(nèi)，一個(gè)科技人員能創(chuàng)造的專(zhuān)利數(shù)。變量的經(jīng)濟(jì)含義見(jiàn)表1。

表1 模型的變量說(shuō)明

2 樣本數(shù)據(jù)和實(shí)證分析

2.1 樣本數(shù)據(jù)

本文的數(shù)據(jù)時(shí)間長(zhǎng)度是從1999年到2013年，數(shù)據(jù)來(lái)源是《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒1999》一直到《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013》，《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒1999》到《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒2013》，《中國(guó)工業(yè)行業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒1999》到《中國(guó)工業(yè)行業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒2013》以及中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上的部分?jǐn)?shù)據(jù)。由于經(jīng)歷過(guò)2002年的國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)以及2011年的國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)新方法的調(diào)整，1998年、1999年的工業(yè)行業(yè)中還包含武器彈藥制造業(yè)，此后不予統(tǒng)計(jì)；采鹽業(yè)持續(xù)時(shí)間是1978年至1998年，到了1999年就不再統(tǒng)計(jì)了。因此本文研究不使用這兩個(gè)工業(yè)行業(yè)指標(biāo)。在2011年的行業(yè)分類(lèi)上，有兩個(gè)變化：其一是，塑膠業(yè)和橡膠業(yè)進(jìn)行了合并；其二是在原來(lái)的專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)下面，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)改變成了汽車(chē)制造業(yè)， 2011年的兩位數(shù)行業(yè)代碼一共有38位，刪除其他設(shè)備制造業(yè)，以及管理不善的金屬制品、機(jī)械和設(shè)備修理行業(yè)，一共是36位。本文研究為了和之前的統(tǒng)計(jì)年鑒保持一致的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)口徑，使用拆開(kāi)塑膠行業(yè)，分開(kāi)為橡膠制造業(yè)和塑料制造業(yè)。因此本文研究的工業(yè)行業(yè)的數(shù)量是37個(gè)，行業(yè)都是2011年國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)中的兩位數(shù)行業(yè)代碼。

2.2 全局和局域空間自相關(guān)系數(shù)

空間自相關(guān)是空間場(chǎng)中的數(shù)值集聚程度的一種度量。距離近的事物之間的聯(lián)系性強(qiáng)于距離遠(yuǎn)的事物之間的聯(lián)系性，如果一個(gè)空間場(chǎng)中的類(lèi)似的數(shù)值有集聚的傾向，則該空間場(chǎng)就表現(xiàn)出很強(qiáng)的正空間自相關(guān)，反之，表現(xiàn)為負(fù)空間自相關(guān)。

通過(guò)計(jì)算，得到我國(guó)37個(gè)工業(yè)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)全局空間自相關(guān)系數(shù)，見(jiàn)表2。

表2 1998—2012年我國(guó)工業(yè)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)全局空間自相關(guān)系數(shù)及其檢驗(yàn)

從表2中可以看出，除了1998年初始年份，全局自相關(guān)系數(shù)為0.009 9，不顯著外，其余的年份， 指數(shù)都是顯著的，Z統(tǒng)計(jì)量都大于5%水平下的正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)臨界值1.96，就是通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明工業(yè)行業(yè)間R&D溢出效應(yīng)是存在正的空間自相關(guān)，部分相似的工業(yè)行業(yè)通過(guò)集聚在一起，對(duì)另一部分的行業(yè)有正向的溢出效應(yīng)。整體來(lái)看，指數(shù)呈現(xiàn)出逐步上升，到2007年，其值為0.093 7，之后又是逐步下降的過(guò)程，從變動(dòng)趨勢(shì)來(lái)看，我國(guó)工業(yè)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)，會(huì)有下降的趨勢(shì)。總之，工業(yè)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)存在不可忽視的行業(yè)維度的正相關(guān)性。

在樣本量較大且全局空間自相關(guān)顯著時(shí)，全局自相關(guān)可能會(huì)掩蓋完全隨機(jī)化的樣本數(shù)據(jù)子集，因此本文有必要進(jìn)行局域相關(guān)性檢驗(yàn)。其常用的衡量指標(biāo)是局域MoranI(LISA,LocalindicatorsofSpatialassociation)。

通過(guò)計(jì)算，1998年至2012年的LISA值相差不是太大，因此本文以2012年的局域自相關(guān)系數(shù)為例說(shuō)明，如圖2。

圖2 2012年中國(guó)37個(gè)工業(yè)行業(yè)的專(zhuān)利數(shù)量值

上圖表明，右上角的煤氣生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、自來(lái)水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、普通機(jī)械制造業(yè)、金屬制品業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)以及儀器儀表文化辦公用機(jī)械制造業(yè)等9個(gè)行業(yè)是H—H區(qū)，表明這些行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)處于高水平，并且行業(yè)間的溢出效應(yīng)差異很??；煤炭采選業(yè)、石油和天燃?xì)忾_(kāi)采業(yè)、黑色金屬礦采選業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、非金屬礦采選業(yè)、木材及竹材采運(yùn)業(yè)、食品加工業(yè)、食品制造業(yè)、煙草加工業(yè)、紡織業(yè)、服裝及其他纖維制品制造業(yè)、皮革毛發(fā)羽絨及其制造業(yè)、木材加工及竹藤棕草制品業(yè)、家具制造業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、印刷業(yè)記錄媒介的復(fù)制以及文教體育用品制造業(yè)，這17個(gè)行業(yè)是屬于H—L集聚區(qū)，表明這些行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)都高于其相鄰行業(yè)；L—H集聚區(qū)的9個(gè)工業(yè)行業(yè)包括石油加工及煉焦業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、化學(xué)纖維制造業(yè)、橡膠制造業(yè)、塑料制造業(yè)、非金屬礦物制造業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)等，這些行業(yè)表明，其R&D溢出效應(yīng)低于相鄰的工業(yè)行業(yè)；LL區(qū)的行業(yè)是飲料制造業(yè)、電力蒸汽熱水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，表明這兩個(gè)行業(yè)處于R&D溢出效應(yīng)低的劃分，行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)差異也不明顯。處于H—L集聚區(qū)和L—H集聚區(qū)的行業(yè)，是具有負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系。

通過(guò)以上的全局自相關(guān)和局域自相關(guān)分析可知，我國(guó)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)存在不可忽視的空間維度的依賴(lài)性和差異性。具體來(lái)說(shuō)，我國(guó)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出輕工業(yè)、制造業(yè)強(qiáng)于重工業(yè)、化工及金屬制造業(yè)行業(yè)分布格局；較高R&D活動(dòng)產(chǎn)出的制造業(yè)輕工業(yè)的溢出效應(yīng)沒(méi)有完全擴(kuò)散出來(lái)，行業(yè)間的R&D利用水平非均衡性依然存在。

2.3 實(shí)證分析

因此，結(jié)合中國(guó)工業(yè)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)路徑及空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，本文建立如下的模型：

lnYit=lnδ+ρWlnYit+ηlnIRDit+(λ-1)lnHit+βlnRDit+εit

(5)

模型結(jié)果：

lnYit=0.468 7+0.912 9WlnYit-0.048 6IRDit+0.040 2 lnHit+0.040 8 lnRDit

(1.557 6) (58.483 2) (-1.886 9)

(2.392 8) (1.975 6)

3 結(jié)論與啟示

我國(guó)工業(yè)行業(yè)R&D溢出效應(yīng)的全局MoranI指數(shù)和局域LISA分析可知，我國(guó)工業(yè)行業(yè)R&D溢出效應(yīng)表現(xiàn)出較強(qiáng)的正空間依賴(lài)現(xiàn)象，即同行業(yè)或者類(lèi)行業(yè)間的R&D溢出效應(yīng)存在橫向的行業(yè)溢出效應(yīng)；同時(shí)各行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)存在一定的差異性。總體來(lái)看，各種制造業(yè)、重工業(yè)、電力供應(yīng)業(yè)的R&D溢出效應(yīng)較高；輕工業(yè)、紡織業(yè)、與食品相關(guān)各行業(yè)形成一個(gè)集聚群，該集聚群的溢出效應(yīng)較低；形成了“重”高“輕”低的格局。從中折射出來(lái)行業(yè)邊界，以及行業(yè)邊界天然形成的行業(yè)距離。科技活動(dòng)人員投入、國(guó)內(nèi)R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)投資額等在促進(jìn)我國(guó)工業(yè)行業(yè)R&D溢出效應(yīng)上發(fā)揮了積極的作用；20世紀(jì)90年代后期國(guó)有大型企業(yè)改制以來(lái)，國(guó)有大型企業(yè)在所屬行業(yè)中的專(zhuān)利壟斷、營(yíng)業(yè)壟斷及其他各種壟斷行為，使得在行業(yè)的發(fā)展中，厘清行業(yè)界限，限制其他經(jīng)濟(jì)實(shí)體進(jìn)入本行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致了其他行業(yè)的間接R&D活動(dòng)對(duì)本行業(yè)的生產(chǎn)管理升級(jí)、科學(xué)技術(shù)進(jìn)步及勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響為負(fù)，沒(méi)有發(fā)揮到間接R&D活動(dòng)及活動(dòng)經(jīng)費(fèi)在提高R&D溢出方面應(yīng)有的作用。

結(jié)合以上分析，(1)我國(guó)工業(yè)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)的行業(yè)依賴(lài)性及差異性特點(diǎn)，決定了我國(guó)工業(yè)行業(yè)在制定本行業(yè)的規(guī)劃發(fā)展時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮行業(yè)特征，進(jìn)一步擴(kuò)大工業(yè)行業(yè)的R&D溢出效應(yīng)。(2)空間滯后模型的IRD系數(shù)在5%的顯著性水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明間接R&D活動(dòng)沒(méi)有發(fā)揮到應(yīng)有的作用，在保持本行業(yè)的行業(yè)優(yōu)勢(shì)和先進(jìn)性水平下，應(yīng)當(dāng)注重行業(yè)間的R&D溢出效應(yīng)的提高。從政策層面，需要打破行業(yè)壟斷行為，積極鼓勵(lì)新的血液進(jìn)入該行業(yè)，創(chuàng)造公平競(jìng)爭(zhēng)的法制環(huán)境和制度環(huán)境；從企業(yè)層面，這就需要行業(yè)中的“交叉企業(yè)”創(chuàng)造條件來(lái)引進(jìn)其他行業(yè)的技術(shù)、設(shè)備、高效的管理機(jī)制，特別是對(duì)本企業(yè)有利的專(zhuān)利。(3)從1998年以來(lái)，我國(guó)工業(yè)行業(yè)的R&D活動(dòng)的產(chǎn)出呈現(xiàn)規(guī)模遞增效應(yīng)，當(dāng)前處于一個(gè)產(chǎn)出上升階段，根據(jù)行業(yè)的生命周期理論，R&D活動(dòng)的產(chǎn)出在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)會(huì)逐步地過(guò)渡到規(guī)模報(bào)酬不變階段。因此，現(xiàn)階段工業(yè)行業(yè)在科技活動(dòng)人員、R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)投資等要素投入方面應(yīng)注意兩點(diǎn)：一個(gè)是要加大要素投入，另一個(gè)是對(duì)科研要素的投入是等比例的投入。