环境规制对企业技术创新效率的影响——基于三大经济区域面板数据的实证检验，本文主要内容关键词为：三大论文,实证论文,面板论文,规制论文,效率论文，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。
在国际垂直专业化①引致的环境污染问题日益凸显的背景下，学界在关注环境规制节能减排效应的同时，也对环境规制的技术创新效应这一主题引发了浓厚的兴趣。我国国民经济和社会发展“十二五”规划纲要提出，要坚持把科技进步和创新作为加快转变经济发展方式的重要支撑，在这种背景下探讨环境规制与技术创新效率之间的关系，理论和现实意义兼具。
一、文献综述
与技术创新绩效不同，技术创新效率刻画的是技术创新过程中创新资源投入与创新成果产出之间大致的比例关系。有关技术创新效率的测算，常用的方法有三种。第一种为数据包络DEA的非参数方法。池仁勇以研发投入、新产品开发人员和总资产作为投入变量，以新产品增长率、新产品销售份额、主要产品更新周期及重大产品创新比重来衡量产出绩效变量，根据浙江省微观层面的230家企业调研数据，对不同规模企业的创新效率进行了测算，分析结果表明国有企业的创新效率偏低。（2李双杰等以技术创新活动人员、技术创新经费作为投入变量，以专利申请受理量、科技论文与科技著作发表及出版数、行业总产值变化率为产出变量，利用DEA方法测算了北京制造业的创新效率，并得出技术创新过程中普遍存在资源配置效率低下的结论。③吴延兵选取新产品开发项目数为创新产出，以R&D存量和R&D人员为创新投入，对1996～2003年我国29个省的大中型工业企业的知识生产效率进行了测算。④第一种为随机前沿SFA方法。张宗益等以R&D人员和R&D经费作为投入变量，以专利申请量作为产出变量，采用基于Cobb-Douglas生产函数的随机前沿方法，估计了我国的区域创新效率，研究结果表明，我国区域技术创新效率较低，虽然总体呈上升趋势，但东、中、西部区域之间技术创新效率差距明显。⑤白俊红等选用R&D资本存量和R&D人员全时当量作为投入量，选用发明专利授权量作为创新产出的考核指标，应用随机前沿模型对1998～2007年中国30个省份的研发创新效率进行了测算，研究发现样本期内中国研发创新效率仍然处于较低水平，但呈逐年上升的趋势。⑥第三种为指标体系法。黄鲁成、张红彩以R&D经费、科技经费内部支出、R&D人员和科技活动人员作为技术创新投入指标，以产品项目数、专利申请数、新产品销售收入和新产品工业总产值作为技术创新的产出指标，应用因子分析定权法对北京制造业部门的技术创新效率进行测算，研究发现高技术制造行业的技术创新效率较低，而低技术行业的技术创新效率却反而较高。⑦虽然上述有关技术创新效率的衡量取得了较为丰富、有益的成果，但这些适用于单个生产过程效率的测算方法，未必适用于现代经济体系中多阶段生产方式效率的评估。
对技术创新效率影响因素的探讨，学者们主要从行业和地区层面，考察了研发投入、企业规模、市场竞争程度、制度环境、市场机会等指标对技术创新效率变动的影响。基于行业层面，朱有为和徐康宁通过对中国高科技产业的考察发现，企业规模与市场竞争程度对研发效率存在显著的正向作用，外商投资企业与国有企业比重也对研发效率具有正向影响，但前者的贡献程度更高。⑧马根福等对1997～2005年中国35个工业部门的研究表明，市场竞争程度、资产规模、研发投入的增长与行业研发效率之间呈负相关关系，企业利润和国有企业占行业销售额的比重与行业研发效率之间呈正相关关系。⑨基于区域层面，李习保考察了创新环境因素对创新产出效率的影响，证实一个地区对教育的投入水平和政府对科技的扶持力度能对创新效率产生显著的正向作用。⑩白俊红等基于创新系统视角发现，各创新主体要素及其之间的联结均对创新效率产生负向作用。（11）于明超和申俊喜在对1998～2007年我国地区大中型工业企业创新效率进行测算的基础上研究发现，除了技术引进和消化吸收外，制度环境差异是影响创新效率的重要因素。（12）
与已有的研究成果相比，本文的创新之处主要体现在：一是采用网络DEA模型测算了2002～2008年中国区域大中型工业企业技术创新效率，以打开创新过程的“黑箱”；二是将环境规制与垂直专业化同时纳入对企业技术创新效率的分析，并考察了不同环境规制强度对东、中、西三大区域技术创新效率影响的差异性。
二、基于网络DEA模型的大中型工业企业技术创新效率测算
数据包络DEA作为一种较为灵活测算效率的方法，在不确定性环境下比随机前沿SFA模型更恰当。（13）Banker和Natarajan进行仿真模拟结果也表明，基于DEA的非参数方法在决策单元效率的测度中比参数方法更有效。（14）近年来将DEA应用于创新活动测度的研究成果不断涌现，然而，传统的一阶段DEA模型没有考虑中间产品的技术创新，即未能将技术创新的过程分解为创新资源转换与创新知识转化两个相互关联的子进程，因而导致其难以真正打开技术创新的“黑箱”。基于以上分析，本文将引入网络DEA模型框架对中国大中型企业的技术创新效率进行测算。
考虑如图1所示的关联两阶段创新系统，我们设定各个区域大中型企业的创新资源转换（如研究、开发、测试等）与创新知识转化（如产业化、市场推广与商业化运作等）处于同等重要的阶段，运用MAXDEAP6.0软件在可变规模报酬（VRS）假设下，选择产出优先的双向模型对企业技术创新的整体效率与两个子阶段的创新资源转换效率与创新知识转化效率进行测算。一般来说，从创新的投入到产出转换之间存在一定的时滞，但Hollanders和Celikel-Esser的研究表明，创新中各阶段变量时滞长短的选取对创新效率的估算影响不大。（19）据此，本文选取我国28个省市（20）的大中型工业企业为研究对象，时间跨度为2002～2010年，具体的指标选取与数据处理情况如下：（1）初始投入指标选取人力投入、资金投入与知识资本存量三个指标。用t期大
根据网络DEA模型估算的结果计算年份平均值，绘制我国大中型工业企业创新效率变化趋势图（见图2），2002～2008年中国工业企业技术创新过程的整体效率呈上升趋势，但上升程度并不显著，尚存在较大的提升空间。从技术创新过程的分解来看，两个子阶段的创新效率表现并不同步，其中第一阶段创新资源转换的效率值波动幅度较大，第二阶段创新知识转化的效率值相对平稳。在样本区间内第一阶段效率值远远高于第二阶段，相对于第一阶段而言，第二阶段的效率不足以成为制约技术创新整体效率提升的主要因素。将我国各省市按东部、中部、西部三大区域（22）进行划分，并将各区域的技术创新过程效率值进行对比，如图3所示，整体技术创新效率表现较好的为东部地区，中部地区次之，而西部地区则相对落后。第一阶段效率与第二阶段效率则呈现出与整体效率相类似的区域分布特征。我们的测算结果与庞瑞芝、李鹏（23）、冯宗宪等（24）的研究结论基本一致。
三、理论分析和计量模型的设定
（一）理论分析框架
环境规制作为应对市场失灵的一种社会性规制手段，在增加企业生产成本的同时，也通过改变生产要素及创新资源的配置对技术创新效率产生影响，具体来说主要体现在以下几个方面。
1.通过影响技术创新的决策过程对创新效率产生作用（25）
比如较严格的环境规制对技术创新产生外部压力，阻止了企业通过避免环境投资获取竞争优势的可能，有利于营造一个公平竞争的市场环境。公平的竞争环境能够提升技术创新投资者与技术创新管理者进行研发投资的主观能动性，促使他们更有效地进行创新资源要素（人力资本投入、物质资本投入）的配置，从而对技术创新效率产生积极的作用。
2.环境规制的信息交流功能对创新效率产生作用
严格而有效的环境规制为企业提供了关于无效率可能产生的来源以及潜在的技术改进方面有益的信息，提示专业科技活动人员如何在研发过程中削减累赘的材料和减少不必要的产品组件，为产品研发设计和生产组织富有效率的运转指出了具体的改进方向。
3.通过影响市场需求对技术创新效率产生作用
适当而严格的环境规制有助于企业在国际市场上获取先行优势，推动企业进入研发新技术的上游市场，并创造新的市场需求。在环保和节能趋势日益明显、消费者需求复杂多变的情形下，为了顺应绿色经济发展的趋势，抢占技术的制高点并赢得市场先机，企业将致力摊薄研发成本、提升技术创新的效率。张宗益、张莹采用中国2002～2006年31个省市的面板模型证实，市场需求每上升1个百分点，将引起区域技术创新效率提高0.162个百分点。（26）
4.通过设置绿色进入壁垒、影响产业集聚，进而对技术创新效率产生作用
严格的环境规制水平一方面通过“关停并转”迫使污染排放不达标的企业退出市场，另一方面促使行业内现有企业向特定区域聚集，这样方便企业通过联合购买、共享污染处理设施的办法以达到满足排污标准、降低排污费用的目的。张成、于同申利用中国工业部门1996～2006年的面板数据研究发现，在控制相关变量时环境规制水平的提升将对产业集中度水平产生显著的正向推动作用。（27）而产业集中度的提升是否有利于技术创新效率的改善，目前的研究尚未得出一致性的结论。（28）段会娟采用中国2000～2007年省级制造业样本数据的GMM模型研究表明，产业集聚将促进区域创新效率的提升。（29）金祥荣、余冬筠的研究证实区域行业集中度指标对东部地区创新效率呈现显著的负向作用。（3）彭向、蒋传海采用动态面板模型对中国1997～2007年的工业数据分析后发现，MAR外部性与Jacobs外部性对地区产业创新的影响都显著为正，但在影响程度上存在差异。（31）
（二）计量模型构建和数据处理
根据上文关于环境规制影响技术创新效率路径的探讨，并借鉴Guan和Cheng（32）与樊华、周德群（33）的计量研究模型，我们构建环境规制对技术创新效率影响的计量方程如下：
考虑到环境规制与技术创新效率之间可能存在的非线性关系，我们在式（5）的基础上加入环境规制的平方项，重新构建如下计量方程：
其中，E表示技术创新效率，我们用创新过程整体效率KIP表示；ER以SO2去除率表示环境规制强度，由于环境规制对技术创新影响存在滞后效应，取环境规制强度的滞后一期进入方程；VSS表示各省市参与国际垂直专业化分工的程度，用加工贸易额占总进出口贸易额的比重近似衡量；HC表示人力资本存量，借鉴岳书敬、刘朝明（34）的方法使用人均受教育年限与企业就业人数的乘积度量，而各省市人均受教育年限则根据Li等（35）的测算方法而得，对人力资本存量取对数形式进入方程；MI表示各省市的市场化程度，采用樊纲等（36）发布的市场化指数，取对数形式代人模型。变量的描述性统计见
四、回归结果分析
为了防止回归分析中出现“伪回归”，确保估计结果的有效性，必须对各面板序列的平稳性进行检验。本文利用LLC、IPS、ADF、PP四种检验方法对各变量进行平稳性检验，检验结果表明，这五个经济变量之间存在稳定的线性组合，满足同阶单整，符合面板协整性检验的要求。据此采用Kao（37）提出的ADF统计量，判断各个非平稳变量之间是否存在着协整关系。协整检验结果显示：计量模型中各经济变量均在5%的显著水平下拒绝“不存在协整关系”的原假设。为此，我们将采用28个省市2002～2008年的面板数据，分析环境规制对我国大中型工业企业技术创新效率的影响。
考虑到东部、中部、西部地区间的非均衡发展以及企业外部环境上的差异性，本文分别按照东、中、西三大经济区域分组进行计量分析。为了避免截面异方差与同期相关性带来的影响，我们考虑使用FGLS（cross-section SUR）的方法进行回归。回归结果见表2。
（一）环境规制对创新效率的影响
在不考虑非线性回归结果时，模型Ⅰ中ER（-1）的系数为负，模型V中ER（-1）的系数为正，但都未能通过显著性检验。而在考虑非线性影响并加入ER（-1）平方项的回归中，模型Ⅱ、模型Ⅵ中ER（-1）的系数符号不变，不仅通过了显著性检验，而且系数值也大大提升。模型Ⅱ中，
（-1）的系数为2.453，在0.05水平上显著，表明在东部地区环境规制强度与企业技术创新效率之间符合“U”型关系，即随着环境规制强度由弱逐渐变强，将对企业技术创新效率产生先降低后提升的影响。与模型Ⅱ相反，在模型Ⅵ中（-1）的系数为-1.145，在0.01水平上显著，表明在西部地区环境规制强度与企业技术创新效率之间呈现倒“U”型关系，即伴随环境规制强度的不断增强，其对企业技术创新效率具有先上升后下降的作用。在东部地区与西部地区中，环境规制对技术创新效率作用方向的拐点分别为0.377和0.259。从本文的样本区间来看，东部省份的环境规制强度大多分布在“U”型曲线的右端，而西部省份则多数处于倒“U”型曲线的右端。因此，加强环境规制强度对东部地区企业技术创新效率具有积极的正向效应，但对西部地区企业的技术创新效率会产生负向影响。环境规制对中部地区技术创新效率的影响不显著，可能是由于中部地区样本较少所导致的（中部地区仅有8个省份，而东、西部地区分别有10个省份）。
（二）国际垂直专业化对技术创新效率的影响
参与国际垂直专业化对东部地区企业技术创新效率具有显著的正向作用，而在中西部地区对技术创新效率的积极效应并不明显。造成的原因主要有：一是东部沿海省份凭借较优越的地理区位优势、较完备的基础设施与产业配套能力，在参与国际垂直专业化分工中具有先动优势。2002～2008年间东部沿海省市工业垂直专业化程度平均值约为0.395，而同期中西部省市这一指标的平均值仅为0.131左右。因此，中西部地区企业参与国际垂直化的比例过低，难以发挥其对技术创新效率的促进作用。二是东部沿海省市参与国际垂直专业化主要集中在中高技术产业，如珠三角的电子产品产业集群、长三角笔记本电脑产业链等，国内企业通过参与这些技术密集型产业的生产工序，能够通过对标杆企业的学习获取更大的技术外溢效应，并促进自身技术创新效率的提升。而广大中西部地区在国际分工中主要依靠劳动力成本上的比较优势参与劳动密集型工序环节，这些工序环节的技术含量不高，本土企业所能获得的技术外溢效应也相对有限。三是中西部省市的人力资本相对匮乏，基础设施条件相对落后，这在一定程度上制约了国际分工协作过程中企业自身技术吸收能力的提升。
（三）人力资本对技术创新效率的影响
人力资本存量在东、中、西三大经济区域对技术创新效率的影响系数都未能通过10%的显著性水平检验，即人力资本存量整体对技术创新效率的正向积极效应不明显。我们的结果与朱承亮等（38）的研究结论是一致的。在本文的样本区间，东、中、西三大经济区域人均受教育的年限分别为7.35、6.81和5.67，仅相当于初中文化程度水平。而人力资本对技术创新效率的促进作用主要取决于其中高学历、高素质科研人员的比重，这部分人力资本的技术吸收、模仿、创新更强，对技术创新效率的改善作用更大。因此，本文的研究结果可能与指标选择中未对人力资本结构进一步细分有关。此外，史修松等的研究也表明，创新人员的不合理配置以及创新人员的科研水平难以与科技硬件的要求相匹配，也是制约人力资本对区域创新效率发挥作用的重要因素。（39）
（四）市场化程度对技术创新效率的影响
市场化程度对东部地区企业技术创新效率具有明显的促进作用，而在中西部地区并没有对技术创新效率产生积极影响，这主要是由于我国区域经济发展存在着非均衡现象，东部省份经济较为发达，而中西部省份相对落后。东部地区产品市场、要素市场以及中介组织发育程度较高，法律、法规较为健全，更有利于发挥市场机制对创新资源的优化配置，减少“搭便车”与非生产性的寻租行为，并能充分调动和激发企业家的创新热情，进而提高企业的技术创新效率。而在中西部地区，相关情形则恰恰相反。中西部省市的研发基础相对薄弱，其研发资金中相当一部分都是来自中央与地方政府的财政拨款。如果脱离当地经济发展实际，片面追求提高市场化程度，比如过度强调知识产权保护，就有可能增加企业的模仿创新成本，并对技术创新效率产生消极作用。王丽英在探讨市场化程度与经济增长的关系时也发现，市场化程度对东部地区经济增长的贡献在增加，而对中西部地区的贡献在不断削弱。（40）
五、结论与启示
本文利用我国28个省市大中型工业企业的面板数据，采用网络DEA模型测算了技术创新过程的整体效率，在此基础上重点考察了环境规制、国际垂直专业化、人力资本和市场化程度对技术创新效率的影响。研究结果表明：（1）环境规制强度与技术创新效率在东部地区符合“U”型关系，在西部地区呈现倒“U”型关系，在中部地区尚未形成统计检验上显著的“U”型关系；（2）国际垂直专业化水平和市场化程度对东部地区技术创新效率具有显著的促进作用，而在中西部地区并没有对技术创新产生积极的影响；（3）人力资本存量在东、中、西三大经济区域未能对技术创新效率发挥明显的正向作用。
本研究结论具有一定的政策指导意义。
其一，实行区域差异化的环境规制力度。针对区域经济非均衡发展的客观现实，各地可以实施与经济发展水平相适应的环境规制政策。东部地区的人均收入较高，人们对污染问题的容忍度较小，对清洁型环境的需求更迫切，在这些经济发达地区加大环境规制的强度，引导企业推广清洁型技术，创造新的商机和就业机会，并支持企业向更有效率的生态经济转变，将有利于技术创新效率的提升。中西部地区的环境资源禀赋相对丰富，环境的承载力与污染的自净力较强，与之相对应，该地区企业技术水平大多较低且对环境规制的敏感度较高，对这些后发地区采取相对适中的环境规制力度，既能防止污染密集型行业的过度集中，又能避免企业由于环境规制强度过高而不得不从创新投入中抽取较多的资金用于节能减排，从而有利于技术创新效率的改善。
其二，抓住中国产业转型升级的重大机遇，发挥国际垂直专业化分工与市场化程度对技术创新效率的积极作用。针对新一轮国际生产要素流动和产业转移的有利契机，政府应积极推动东部沿海地区参与国际垂直专业化的深入发展，同时鼓励中西部地区借鉴东部沿海的成功经验，并结合人力资源、区位、产业配套、综合服务能力等各方面存在的比较优势参与国际分工，拉伸和延长全球价值链在国内的工序环节，在加大知识外溢与扩散力度的同时，提高各地企业自身的技术吸收能力。要营造一个有利于市场机制发挥作用的政策环境，比如培育和建立较完备的市场规则、良好的法制环境以及市场化社会服务体系等。对于经济先天不足中西部地区来说，政府要在适度提高市场化程度的同时，加大对区域内重大重点科技创新项目的扶持力度，并动用相应的政策工具，引导创新资源要素向该地区集聚，以达到资源更有效率的配置与技术创新效率的提升。
其三，加大高层次创新型科技人才的培养力度。人才是技术创新的主要推动力和决定性因素，科技人才团队的数量规模、质量层次、配置结构与科技人力资源开发和利用效率的高低，在很大程度上决定了国家与地区竞争力的高低。当前我国要在最大限度地提高人均受教育年限、提升人力资本存量的同时，重点关注拔尖型、高层次创新型科技人才的培养。要逐步完善人才的激励和保障措施，营造良好的学术环境与创新氛围，引导海内外高端创新型人才向企业集聚，并充分发挥其主观能动性，以形成人才与产业互动发展的良好局面。
注释：
①国际垂直专业化主要指生产工序环节和阶段的跨国界分布现象，有学者也用国际分散化生产、外包和产品内分工加以描述，但基本涵义是一致的。
②池仁勇：《企业技术创新效率及其影响因素研究》，《数量经济技术经济研究》2003年第6期。
③李双杰、王海燕、刘韧：《基于DEA模型的制造业技术创新资源配置效率分析》，《工业技术经济》2006年第3期。
④吴延兵：《用DEA方法评测知识生产中的技术效率与技术进步》，《数量经济技术经济研究》2008年第7期。
⑤张宗益、周勇、钱灿、赖德林：《基于SFA模型的我国区域技术创新效率的实证研究》，《软科学》2006年第2期。
⑥白俊红、江可申、李婧：《应用随机前沿模型评测中国区域研发创新效率》，《管理世界》2009年第10期。
⑦黄鲁成、张红彩：《北京制造业行业的技术创新效率评价》，《研究与发展管理》2006年第3期。
⑧朱有为、徐康宁：《中国高技术产业研发效率的实证研究》，《中国工业经济》2006年第11期。
⑨冯根福、刘军虎、徐志霖：《中国工业部门研发效率及其影响因素实证分析》，《中国工业经济》2006年第11期。
⑩李习保：《区域创新环境对创新活动效率影响的实证研究》，《数量经济技术经济研究》，2007年第8期。
（11）白俊红、江可申、李婧：《应用随机前沿模型评测中国区域研发创新效率》，《管理世界》2009年第10期。
（12）于明超、申俊喜：《区域异质性与创新效率——基于随机前沿模型的分析》，《中国软科学》2010年第11期。
（13）Hollanders H.,Celikel-Esser F.,"Measuring innovation efficiency," INNO Metrics report,Brussels:European Commission,DG Enterprises,2007.
（14）Banker,R.D.,Natarajan,R.,"Evaluating contextual variables affecting productivity using data envelopment analysis," Operations Research,no.1,2008,pp.48-58.
（15）Kao Chiang,"Efficiency decomposition in network data envelopment analysis:A Relational model," European Journal of Operational Research,no.192,2009,pp.949-962.
（16）Tone K.,Tsutsui M.,"Network DEA:A slack-based measure approach," GRIPS Policy Information Center Discussion Paper,no.7-8,2009.
（17）陈凯华、官建成：《共享投入型关联两阶段生产系统的网络DEA效率测度与分解》，《系统工程理论与实践》2011年第7期。
（18）庞瑞芝、李鹏、李嫣怡：《网络视角下中国各地区创新过程效率研究：基于我国八大经济区的比较》，《当代经济科学》2010年第6期。
（19）Hollanders H.,Celikel-Esser F.,"Measuring innovation efficiency",INNO Metrics 2007 Report,Brussels:European Commission,DG Enterprise,2007.
（20）未包含西藏、海南和青海。西藏由于数据缺失，而海南和青海的创新投入、产出数量较小，不宜与其他省份加以比较。
（21）庞瑞芝、李鹏、李嫣怡：《网络视角下中国各地区创新过程效率研究：基于我国八大经济区的比较》，《当代经济科学》2010年第6期。
（22）东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东；中部地区包括：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆。
（23）庞瑞芝、李鹏：《中国工业创新：过程、效率与模式——基于2001-2008年大中型工业企业的数据》，《产业经济研究》2011年第2期。
（24）冯宗宪、王青、侯晓辉：《政府投入、市场化程度与中国工业企业的技术创新效率》，《数量经济技术经济研究》2011年第4期。
（25）一般来说技术创新决策的内容包括研发决策、设计与试制决策、生产决策、销售决策等环节，技术创新成功率依赖于这些环节成功概率的乘积。
（26）张宗益、张莹：《创新环境与区域技术创新效率的实证研究》，《软科学》2008年第12期。
（27）张成、于同申：《环境规制会影响产业集中度吗？》，《中国人口·资源与环境》2012年第3期。
（28）Glaeser等（1992）将集聚对知识溢出与创新的影响归纳为MAR（Marshall-Arrow-Romer）效应和Ja-cobs效应。前者认为专业化（衡量产业集中度的重要指标）将促进同一行业内企业间的知识溢出，对创新效率的提升有利；与之相反，后者认为重要知识的传递大多发生在互补性的产业间和差异性的企业间，即多样化对技术创新效率更有利。
（29）段会娟：《集聚、知识溢出类型与区域创新效率——基于省级动态面板数据的GMM方法》，《科技进步与对策》2011年第19期。
（30）金祥荣、余冬筠：《创新效率、产业特征与区域经济增长》，《浙江大学学报》（人文社科版）2010年第9期。
（31）彭向、蒋传海：《产业集聚、知识溢出与地区创新——中国工业行业的实证检验》，《经济学季刊》2011年第4期。
（32）Guan Jiancheng,Chen Kuaihua,"Modeling the relative efficiency of national innovation systems," Research Policy,no.41,2012，pp.102-115.
（33）樊华、周德群：《中国省域科技创新效率演化及其影响因素研究》，《科研管理》2012年第1期。
（34）岳书敬、刘朝明：《人力资本与区域全要素生产率分析》，《经济研究》2006年第4期。
（35）Kui-WaiLi教授根据中国的国情区分了6种不同层次的教育程度，分别为小学、初中、高中、职高、中专、大学，其对应的受教育年限分别是5年、8年、11年、11年、11年、14.5年，并利用接受不同层次教育程度的人数、死亡率和人口迁移率数据，通过永续盘存法测算了中国的人力资本存量，人均受教育年限由不同层次教育程度人群总的受教育年限与总人口之比计算得到。具体见Li Kui-Wai,"China's total factor productivity estimates by region,investment sources and Ownership," Economic Systems,no.3,2009,pp.213-230.
（36）樊纲等：《中国市场化指数：各地区市场化相对进程2011年报告》，北京：经济科学出版社，2011年版。
（37）Kao,C.,"Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel datas," Journal of Econometrics,no.90,1999，pp.1-44.
（38）朱承亮、师萍、岳宏志：《FDI、人力资本及其结构与研发创新效率》，《科学学与科学技术管理》2011年第9期。
（39）史修松、赵曙东、吴福象：《中国区域创新效率及其空间差异研究》，《数量经济技术经济研究》2009年第3期。
（40）王丽英：《市场化程度与区域经济增长的实证研究——基于省际面板数据的分析》，《经济体制改革》2010年第2期。
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