基于动态面板数据模型的中国区域创新体系效率实证，本文主要内容关键词为：实证论文,中国论文,面板论文,效率论文,体系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
创新活动及资源在空间的分配并非是均匀的，往往是在某一区域集聚(Feldman，1994；Moreno，Paci and Usai，2005)。很明显，这也是一些区域比其他区域在创新活动方面具有更大优势的主要原因。建立在区域创新体系的框架基础上，这些区域在创新效率方面也同样很突出。
区域创新体系被认为是区域创新活动的制度支持基础。由于特殊的地理条件限制，知识的产生、扩散和转移都是在一个确定的区域内发生的。全球化背景下国内外市场竞争愈加激烈，一些传统工业基础较好的地区，尽管其拥有较好的资本原始积累，却逐渐失去竞争优势。而另一些地区则通过不断创新，保持持续的快速发展动力，原因在于区域创新体系效率问题。如果一个区域技术创新效率高，则会通过创新要素的流动整合内外部的创新资源。反之，创新要素会流出区域。因此，提高区域技术创新效率成为区域创新政策的重要内容。
二、区域创新体系效率研究综述
区域创新体系的英文表述为Regional Innovation Systems(RIS)。Cooke Philip(1994)最早对区域创新体系的概念进行了详细阐述，认为区域创新体系主要是由在地理上相互分工与关联的生产企业、研究机构和高等教育机构等构成的区域性组织体系，而这种体系支持并产生创新。区域创新体系效率是指系统的投入与产出之间的关系。在一个区域内，区域创新体系是一个多要素投入和多变量产出的复杂的动态系统，投入向产出转化是贯穿于技术创新的全过程。建立在发达国家经验基础上，一些研究给出了区域创新能力的决定性因素。科学—技术关系(STRs)被认为是区域创新效率的核心。不同行业、高等教育机构或科研部门间的研发活动通过创新体系提高了效率。在大多数发达国家经常出现通过各种形式的网络关系，包括大学和公共研究机构的专利、合同研究、研究团队的流动性、公共—私人研发网络和训练等，这些创新网络无疑大大提高了发达国家的国家创新能力。且由于区域创新体系中创新网络的互动效应，创新者可以通过其创新的网络反馈，改善初创和激发其进一步的创新。
另外，正如一些区域经济学的文献所强调(Piore and Sabel，1984)，根植于区域合作网络中的小型创新企业起到了重要的促进创新作用。Saxenian(1994)通过案例研究了密集的网络和灵活的组织，以及企业间信息的共享，他认为，研究机构和地方政府部门都是提高区域创新能力的决定性因素。基于Griliches(1979)创建的知识生产函数框架，许多研究证实区域支持性基础设施或知识生产子系统是由包含公共和私人研究实验室，以及职业培训机构等组成(Asheim & Coenen，2005)，大学的研发对专利的贡献也是非常重要的(Acs，Audretsch & Feldman，1991；Jaffe，1989)。
就转轨国家而言，市场化程度成为区域创新能力的核心。首先，上世纪90年代以来，我国的科技体制进行了一系列的改革，产业部门而不是公共研发机构在R&D中扮演着重要的角色。市场化的渠道，专利和合同研究发挥了越来越大的作用。科技工业园、大学科技园和科技企业孵化器作为新型基础设施，从公共研究机构中剥离出来，并开始填补国家创新体系的空白，推动着产业—科技的关系。《专利法》极大地促进了一些市场化程度高的地区的技术贸易。这是因为市场化程度高的地区，知识创造的激励机制较为完备，因而知识产品可以公平的定价；其次，人力资本的流动是技术扩散乃至发生溢出的原因之一，显然有关的“产品”技术，主要内含于专业化的人力资本之中，一旦发生雇员“流动”，就会产生溢出效应。而随着我国市场化进程的加快，区域人力资本的流动将更加频繁和活跃，其流动将带动知识的流动和合理分配，激活创新资源的存量，提高创新系统的知识配置能力，进而对区域技术创新能力的形成产生影响；第三，市场化带来了市场进入和激烈的市场竞争。我国经济改革的最大特点就是企业部门的变化，新企业的进入，包括外资企业和民营企业。许多行业出现的激烈竞争导致了利润下降，并激励企业出于生存目的而寻求工艺和产品创新。简而言之，市场化对我国区域创新能力有着显著的影响。
大批海外学者对区域创新体系效率进行了实证分析。然而，这些文献主要集中在发达国家的经验研究，而对于发展中国家，特别作为转轨经济的我国区域创新体系效率的研究却较少涉足。到目前为止，国内对于区域创新体系效率研究的文献并不多见，较少的研究主要采取数据包络分析(DEA)和随机前沿法(SFA)来衡量技术创新效率。但以上的研究未能考虑到我国各地区的市场化进程的差异，以及这些差异对区域创新体系的影响。
本文拟采用2000-2005年我国31个省区的面板数据，利用知识生产函数模型评估区域创新体系的效率。然而，专利数量并不完全等同于知识产出，使用专利申请数作为新知识产生的标志，可能低估了那些不能被授予专利，却可以通过学术论文或其他形式发表的基础研究所产生的结果(Fritsch and Slavtchev，2005)。因此，本文采用两个指标衡量知识产出，专利申请数和R&D人员的人均发表的科技论文数。
三、区域创新体系效率的衡量
1、知识生产函数
基于Griliches-Acs-Jaffe的研究框架(Griliches，1990；Acs，2002；Jaffe，2000)，本文的知识生产函数模型如下所示：
在实证方程中，所有的知识投入和控制变量均滞后于知识产出1年；RA是指区域R&D资本存量，为过去3年R&D支出折现之和。
RT为樊纲、王小鲁(2007)的区域市场化指数，市场化指数主要是由5组数据组成的：(1)区域经济中政府干预和执行情况；(2)非国有部门的发展以及国有企业的公司治理改革进展；(3)产品市场中跨区域贸易自由化的比重；(4)要素市场的自由化和要素流动性；(5)市场中介、法规和法律框架的形成。
考虑到知识产出和知识投入之间的动态效应，也就是前期的知识投入对后续各期的知识产出的滞后影响，动态面板数据模型包括滞后的因变量和未观察到的个体特殊影响因素，考虑了个体的动态性，因而模型具有较强的解释力。动态面板数据模型可以检验动态效应，也就是是否过去的行为显著地直接影响到当前的行为。
从现存文献可知，动态面板数据模型最大的困难体现在估计的技术。在动态面板数据模型中，由于因变量的滞后项作为解释变量，从而导致解释变量与随机扰动项相关(即解释变量具有内生性)，因此，如果用标准的随机效应或者固定效应对动态面板数据模型进行估计，必将导致估计量非一致性，因而基于估计结果所产生的经济含义也必定是扭曲的。Arellano和Bond(1991)提出了广义矩(GMM)估计方法。
2、实证结果
表1为本文变量的统计描述。其中，RA为R&D资本存量，即过去3年以15％折现率计算的R&D支出总合除以R&D人员；UR为人力资源水平，指大学及以上人员所占人口的比率；FI为FDI密集度，即外资企业所占的产出份额；ST为国有企业R&D投资份额；MKT为市场化程度指标，上述各变量均取自然对数。
实证研究采用2000-2005年我国31个省区的面板数据，表2为动态面板数据模型的实证结果。因变量为专利申请数和R&D人员的人均发表的科技论文数。有证据表明，AR(2)模型较好地拟合了数据，滞后的因变量LN(PI)-1和LN(PI)-2的系数均显著。当实证模型为过度识别模型时，最好采用Sargan检验测试过度识别限制的有效性和序列相关检验的结果一致，当这种条件是无效的，在(1)～(8)栏的显著性水平下都应被拒绝。
表2的第(1)栏为基本模型的实证结果。RA和RA2的系数都显著为正或负相关关系，这意味着即使在知识生产领域中，也存在规模收益递减的法则。
表2的第(2)栏显示，ST的系数是负数，但统计检验不显著，这意味着即使一些地区国有企业的R&D支出较高，但知识生产状况的改善却并不显著。国有企业R&D投资份额最高的地区为重庆、陕西和宁夏。从某种角度来看，公共R&D投资不一定能必然地带来知识生产力的提高。表2中，国有企业R&D投资份额ST的系数为正，却并不显著。这也许意味着在市场机制薄弱的地区，即使存在大量的R&D投资，但知识生产力却仍然较低。这表明在国有企业R&D投资较多的地区，其创新效率却较低。
表2的第(3)栏中UR的系数为正，且统计检验显著。实证结果和最初的预测是一致的，高技能人才空间集聚的地区可以提高区域的知识生产力。这是因为知识和信息可以更有效率的交流和分享。此外，这些地区可以享有更好的国际技术链接，因而可以更进一步改善知识生产力。
表2的第(4)栏中，FI(FDI强度，或者外国企业的产出占地区总产出的比重)的系数为正，且统计检验显著。它表明，在FDI企业集聚的地区具有较高的知识生产力。外资企业通常在跨国技术链接中扮演着节点的作用，驱动海外知识流动以及推动东道国的创新活动，且外资企业的R&D投资在创新方面会起到示范效应。空间距离的邻近有助于本土企业获得FDI企业技术创新的溢出效应。此外，FDI企业和其母国有着很多的科技链接，这有助于FDI企业发展持续的技术创新能力。
表2的第(5)栏中，MKT的系数为正，且统计显著，实证结果和本文的假设一致。市场化程度最高的地区为广东、上海和浙江。
表2的第(6)栏中，FI的存在使得UR的统计检验变得不显著，这表明海外资本流入那些具有较高人力资本的地区，又或者具有大量海外资本的地区也吸引着更多的人力资本流入。这结论和何枫(2004)的研究一致，FDI对我国区域技术创新效率存在显著影响。
表2的第(7)栏和第(8)栏中，MKT变量的加入导致变量UR和FI统计显著性的削弱。这表明外资企业集聚的地区通常具有较高的市场化程度，并且拥有丰富的人力资本。且我国的国家创新能力主要集中在这些地区。换而言之，区域创新能力很大程度上依赖于较高的市场化程度以及由外资企业所推动的跨国链接。
四、结论
本文运用2000-2005年我国31个省区的面板数据，在区域知识生产函数框架下采用动态面板数据模型进行了实证检验，结果可归纳如下：
(1)即使在知识生产领域中，也存在规模收益递减的法则。而从某种角度来看，公共R&D支出不一定能必然带来区域创新体系效率的改善，国有企业的R&D投资和市场机制的联系不够密切。
(2)我国不同区域的人力资源水平的高低对于区域知识生产效率具有重要的影响，这表明由市场化驱动的熟练劳动力的空间流动对我国区域创新体系效率起到关键作用。
(3)FDI企业集聚的地区的技术创新效率较高。外资企业通常在跨国技术链接中扮演着节点的作用，驱动海外知识流动以及推动东道国的创新活动，且外资企业的R&D投资在创新方面会起到示范效应。
(4)我国的区域创新体系效率和市场化进程是高度相关的，区域市场化水平的提高有助于弥合科技部门和产业部门之间的鸿沟。产权明晰的技术市场有助于知识产品的定价，且由于对于知识产权的保护而促进创新活动。市场机制的竞争压力迫使企业进行更多的创新活动。