我国不同地区间的技术溢出效应研究时间： 2015-10-07信息来源：熊义杰 作者：wl_admin 责编：
内容提要 在区域经济的发展过程中，不同地区之间的技术溢出是促进区域经济发展的一个重要影响因素。本文通过实证分析表明，东部地区由KQ(专利申请受理量)代表的知识存量对中西部地区的技术产出均为正溢出;同时，在东部地区对中部和西部地区的溢出中，对中部的溢出相对于对西部地区的溢出而言，中部地区都明显地高于西部地区。此外，西部地区由KQ代表的技术产出对中部地区技术产出是负溢出的作用;而相反地，中部地区向西部地区的技术溢出则为正值。因此毫无疑问，加强区域经济合作是促进区域经济发展的重要途径。
关键词 技术溢出 回归分析 弹性系数
在区域经济的发展过程中，不同地区之间的技术溢出(由高梯度地区向低梯度地区)是促进区域经济发展的一个重要影响因素。然而不同的区域之间是否存在着技术溢出，这种溢出如何计量，在学术界却一直是一个没有很好解决的问题。本文的目的，正是希望能在这方面做一些有益的探索。.
本文在研究中选择了自然资源、基础设施、生态环境、经济发展及科技教育等5个一级指标24个二级指标，运用主成分分析方法，同时考虑到地域接近性、制度等因素将全国31个省份(不包括台湾省)、直辖市划分为三个不同的梯度地区：第一梯度区域包括上海、北京、天津、广东、江苏、浙江、山东、辽宁、福建、河北共10个省市;第二梯度区域包括山西、内蒙古、黑龙江、吉林、湖北、河南、湖南、安徽和江西共9个省区;第三梯度区域包括重庆、陕西、新疆、宁夏、四川、青海、广西、海南、甘肃、西藏、云南和贵州共12个省市区。此次划分和国家统计年鉴对我国东中西三大区域的划分基本一致，因此在本文的研究中依然引用东、中、西部的说法。
一、建模的思路和数据获取
目前在学术界，关于创新活动和技术进步的度量问题仍然存在着争论。1991年Krugman在其研究中指出，知识的流动是无形的，因此对不同梯度地区的空间技术溢出研究的最大困难在于如何测度技术溢出。从已有的研究成果来看，在研究区域间技术溢出活动时最常用的测度方法是利用技术生产函数。研究中需要考虑的因素，除了创新活动的投入、经济实力、进口额、地区产业结构等指标外，还要考虑不同梯度地区的技术产出。所以，本文在对不同梯度地区间的技术溢出的研究中，构建了如下的生产函数：
其中：KQ表示该地区或毗邻地区创新活动的产出，用特定地区的专利申请受理量描述;STE表示创新活动的投入;GDP表示经济实力;IM表示进口额;ROT表示地区产业结构指标的弹性系数;i表示地区;t表示年度;p表示滞后阶数。
之所以需要引入滞后变量，是因为技术知识的生产与技术产出的形成有一个过程，需要考虑时滞问题。考虑到所选取的指标数据的易取性，将固定时滞假定为1年，即选择p=1。
据此，提出两大假设如表1所示。
在两大假设基础上，作者在本文构建的知识生产函数如下：
其中，i表示研究的对象地区，i表示毗邻地区。t表示年度，t-1表示过去一年。α1、α2、α3、α4分别表示该地区创新活动投入、经济实力、进口额、地区产业结构指标的弹性系数。β1、β2、β3、β4表示毗邻地区创新活动投入、经济实力、进口额、地区产业结构指标的弹性系数，β5表示研究的对象地区的技术产出对毗邻地区技术产出的弹性系数。δ表示随机误差项。因此，(3)式可用于研究毗邻地区过去一年创新活动投入对本地区当年技术产出的溢出作用。
对于实证研究，数据来源的可靠性和准确性直接关系到结论的科学合理性，同时，由于本研究偏重于宏观数据的分析，因此指标的选取还必须考虑数据获取的难易程度和来源。上述有关指标的数据大多取自中国科技统计网站、《中国科技统计年鉴》(1994—2008年)、《中国高科技统计年鉴》(1994—2008年)。数据在使用时相应地做了一些必要的处理。
(1)专利申请受理量(KQ)：在统计过程中，为了得出15年分区域(即东中西三大区域)的专利申请受理量这一统计指标，将各省市的15年专利申请受理量按区域进行汇总，得出所需之数值。建模中以人均专利申请量反映。
(2)科技活动经费内部支出(STE)：在统计过程中，为了得出15年分区域(分为东中西三大区域)的科技活动经费内部支出额这一统计指标，将各省市的l5年科技活动经费内部支出额按区域进行汇总，得出所需之数值。建模中以科技活动经费内部支出占国内生产总值比重反映。
(3)国内生产总值(GDP)：在统计过程中，为了得出15年分区域(即东中西三大区域)的科技活动经费内部支出额这一统计指标，将各省市的15年国内生产总值按区域进行汇总，考虑到居民消费价格指数对GDP的影响，必须消除价格因素对其的影响(以1994年的居民消费价格指数为基期)，经调整得出所需之数值。建模中以人均国内生产总值反映。
(4)进口商品总额(IM)：为了得出15年分区域(分为东中西三大区域)的进口商品总额这一统计指标，将各省市的15年进口商品总额按经营单位所在区域进行汇总，得出所需之数值。建模中以按经营单位所在地分的区域进口商品总额占该区域GDP的比重反映。
(5)地区产业结构指标(ROT)：建模中使用第二、第三产业从业人口与年底总人口的比例反映。
经计算整理的各个指标的有关数据如表2、表3所示。
二、不同地区技术溢出测度模型构建及回归分析
(一)东、西部地区对中部地区技术溢出测度
1、模型设计
根据第一部分的技术生产函数(2)和(3)式，为了更好地研究东西部对中部地区的技术溢出效应，本文建立联立方程模型，以下为东、西部对中部地区技术溢出测度的递归模型。①
由模型可知其内生变量的系数矩阵如下：
内生变量系数矩阵B是主对角线为l的下三角矩阵，且三个方程的变量的参数各不相同，随机扰动项两两独立有E(u1u2)=E(u2u3)=E(u1u3)=0，由此可知满足递归模型成立的条件，可以直接使用普通最小二乘法进行参数估计。
2、东部地区内部环境因素对本地区技术产出的影响
先对模型(4)进行回归，利用表2和表3中的统计数据，运用计量经济学软件Eviews6.0做OLS估计，得到回归结果如表4所示。
相应的线性方程模型为：
模型中的最后一项为样本残差。由回归结果容易看出，线性拟合优度R2=0.991953，而且调整后的R2=0.98837，显示该模型的拟合度良好。整个模型的显著性水平小于0.0001，F统计量为277.341，表明回归模型整体是有效的。
对于东部地区来说，其科技活动经费内部支出占国内生产总值的比重这一变量是影响东部地区技术产出最为显著的，该变量对技术产出的弹性系数为1.76494，显著性水平为0.0055，说明影响极其显著。
东部地区人均国内生产总值变量对东部地区技术产出影响较为显著，且技术产出弹性系数为0.66494，显著性水平小于0.0001，说明关系显著。
东部地区进口商品总额占本地区国内生产总值的比重对东部地区技术产出影响也比较显著，产出弹|生系数为O.71160，显著性水平为0.0122，说明影响较为显著。
东部地区二三产业从业人数之比对东部本地区技术产出影响较为显著，技术产出弹性系数为0.49193，显著性水平为0.0328，说明影响也比较显著。
3、东部地区技术产出对西部技术产出的影响
再对模型(5)进行回归，利用表2和表3中1994—2007年我国西部及东部地区的数据，以及1995—2008年西部地区KQ统计数据，运用计量经济学软件Eviews6.0做OLS估计，得到回归结果如表5所示。
相应的线性方程模型为：
分析表5的结果可以看出，此模型的线性拟合优度R2=0.992462，且调整后的R2=0.984924，表示模型整体的拟合优度良好。同时模型的整体显著性水平小于0.0001，F统计值为131.6654，表明回归模型整体有效。
由回归结果可知，对西部地区技术产出影响最大的是地区内科技活动经费占本地区GDP比重量。技术产出弹性系数高达1.42738，显著性水平小于0.0058，这说明影响显著。
其次为西部地区人均GDP对本地区技术产出的影响，产出弹性系数为0.783486，显著性水平小于0.0001，说明影响显著。
西部地区进口商品总额占西部地区国内生产总值的比重对本地区技术产出影响较为显著，弹性系数为0.41067，显著性水平为0.0063，说明影响也比较显著。
从代表产业结构的变量看，西部地区二三产业从业人数的比例对本地区技术产出影响较为显著，弹性系数为0.71424，显著性水平为0.0396，表明影响较显著。
在这里重要的是，从回归分析结果中我们容易看出，东部地区技术产出对西部地区的技术溢出效应较为显著，而且溢出效应为正溢出，但是弹性系数较低为0.17906，显著|生水平为0.0685，说明影响较为显著。
4、东、西部地区技术产出对中部地区技术产出的影响
最后对模型(6)进行回归，利用1994—2007年中部地区数据和东、西部地区KQ统计数据，以及1995—2008年中部地区KQ统计数据，运用计量经济学软件Eviews6.0做OLS估计，得到回归结果如表6所示。
相应的线性方程模型为：
通过表6可以看出，拟合优度R2=0.994946，且调整后拟合度R2=0.989892，显示模型拟合是良好的。同时F统计值为196.8705，整个模型的显著性水平小于0.0001，表明回归模型整体是有效的。
由结果中的参数容易看出，中部地区科技活动经费内部支出占中部地区国内生产总值的比重对本地区的技术产出影响最显著，且产出弹性系数为1.4334，显著性水平为0.0005，说明影响极其显著。
中部地区人均国内生产总值变量对中部地区的技术产出影响也比较显著，且弹性系数为0.1233，显著性水平为0.0156，说明影响显著。
中部地区进口商品总额占中部地区国内生产总值的比重，根据分析结果对中部地区技术产出影响较为显著，且弹性系数为0.08762，显著性水平为0.0816，说明影响较为显著。
中部地区第二产业与第三产业从业人数的比例对本地区技术产出影响较为显著，且技术产出弹性系数为0.5309，显著性水平为0.0033，说明影响显著。
此外，表6还表明，东部地区的技术产出对中部地区的技术产出其溢出效应较为显著，且溢出效应为正溢出，对中部技术产出的弹性系数为0.6815，显著性水平为0.1371，说明影响显著。
然而，西部地区技术产出变量对中部地区的技术产出影响并不显著，技术溢出效应为负的溢出，且技术产出弹性系数为-0.7136，显著性水平为0.1139，这也说明关系不显著。应该说这是符合实际的，因为负溢出显然应该是逆向的，即应该是由中部向西部溢出，而不是由西部向中部溢出。
(二)东、中部地区对西部地区技术溢出测度
1、模型设计
同样，根据第一部分的技术生产函数(2)和(3)式，为了研究东、中部对西部地区技术溢出效应，需建立联立方程模型进行技术溢出测度。递归模型如以下所示：
递归模型的内生变量系数矩阵如下：
内生变量系数矩阵B是主对角线为1的下三角矩阵，且三个方程的变量的参数各不相同，随机扰动项两两对立有E(u1u2)=E(u2u3)=E(u1u3)=0，由此可知满足递归模型成立的条件，可以直接使用普通最小二乘法进行参数估计。
(7)和(4)式是同一模型，这里不再做解释。(8)式是用于对东部地区技术产出对西部地区技术产出影响的测度。
2、东部地区技术产出对中部地区技术产出的影响
利用中部地区1994—2007年14年的数据和东部地区KQ统计数据，以及1995—2008年中部地区KQ统计数据，运用计量经济学软件Eviews6.0做OLS估计，得到回归结果如表7所示。
相应的线性方程模型为：
由表7我们可以看出拟合优度R2=0.996058，且调整后R2=0.992116，显示整体模型拟合良好。模型整体的显著性水平小于0.0001，同时F统计量为252.6627，表明回归模型整体有效。
根据表7的回归结果可以看到，中部地区科技活动经费内部支出占国内生产总值的比重对中部地区的技术产出影响最显著，且弹性系数为1.3454，整体显著性水平小于0.0001，说明影响极其显著。
中部地区人均国内生产总值变量对本地区的技术产出影响比较显著，且弹性系数为0.8326，整体显著性水平为0.0001，说明影响显著。
中部地区进口商品总额占国内生产总值的比重对中部本地区的技术产出影响比较显著，且弹性系数为0.5431，整体显著性水平为0.0077，说明其影响显著。
中部地区第二产业与第三产业从业人员数之比对本地区的技术产出影响比较显著，且技术产出的弹性系数为0.8305，显著性水平为0.0222，影响显著。
从这里还可以看到，东部对中部地区技术产出的影响，东部地区技术产出变量对中部地区的技术产出的溢出效应较为显著，并且溢出效应为正的溢出，技术产出的弹性系数为0.5601，显著性水平为0.0376，说明影响显著。
3、东、中部地区的技术产出对西部地区技术产出的影响
根据前文所构建的递归模型(9)，利用1994—2007年西部地区STE、GDP、IM、ROT，东、中部地区KQ统计14年的数据，结合1995—2008年西部地区KQ数据，运用计量经济学软件Eviews6.0对此时间序列数据做线性回归，其回归结果如表8所示。
相应的线性方程模型为：
由表8可以看出，线性模型的拟合优度R2=0.992913，且调整后R2=0.985826，参数显示模型拟合度良好。而且整个模型的显著性水平小于0.0001，F统计量为140.1078，表明回归变量整体显著。
根据表8的结果可以看出，西部地区科技活动经费内部支出占西部地区国内生产总值的比重对西部本地区的技术产出影响最显著，弹性系数为1.59017，显著性水平小于0.0001，这里说明影响极显著。
西部地区的人均国内生产总值变量对本地区的技术产出影响比较显著，技术产出的弹性系数为0.45533，显著性水平为0.0019，说明影响显著。
西部地区进口商品总额占国内生产总值的比重对西部地区技术产出影响比较显著，技术产出弹性系数为0.06195，显著性水平为0.01497，说明影响比较显著。
西部地区第二产业与第三产业从业人数之比对本地区的技术产出影响比较显著，技术产出的弹性系数为0.44994，显著性水平为0.0014，说明影响显著。
另外根据回归结果可知，我国东部地区技术产出对西部地区技术产出的溢出效应比较显著，且对西部地区的技术溢出效应为正溢出，其弹性系数为0.25379，显著性水平为0.1511，说明影响比较显著。
而中部地区技术产出对西部地区的技术产出相对于东部而言，影响就比较显著，且技术溢出效应为正，产出弹性系数为0.71413，显著性水平为0.0135，说明影响显著。
三、全文总结
通过上述的回归分析，我们可以发现：
(1)从影响因素的角度看，不管是东部地区，还是中部或西部地区，由STE代表的创新活动的投入，GDP代表的经济实力，IM代表的技术吸收能力，ROT代表的地区产业结构均对本地区技术产出具有正的促进作用，且其影响效果显著，这从表4至表8的回归结果中不难看出。在这四个方面的影响因素中，效果最显著的当首推由STE代表的创新活动投入，5个模型中其弹性系数分布在1.3454—1.7649之间。这说明不管是高梯度地区还是低梯度地区，创新活动投入都是第一位的，各自的创新活动投入越大，其技术产出效应也就越明显。其次的影响因素在不同的地区有所不同，表4至表6显示，东部地区为由IM代表的技术吸收能力，中部地区是由ROT代表的地区产业结构，西部地区是由GDP代表的经济实力。表7和表8显示的情况也基本上如此。
(2)从技术溢出的角度看，西部地区KQ代表的技术产出对中部地区技术产出是负溢出的作用(表6)。这表明，技术的溢出只能是由高梯度到低梯度的，而低梯度到高梯度属于逆向，逆向的溢出必然表现为负值。而与此相反，中部地区KQ代表的技术产出对西部地区技术产出则起到了正溢出作用(表8)。特别明显的是，东部地区由KQ代表的知识存量时中西部地区的技术产出均为正溢出(表5至表8)。有意思的是，在东部地区对中部和西部地区的溢出中，对中部的溢出相对于对西部地区的溢出而言，中部地区都明显地高于西部地区。这表明，不同梯度地区的技术溢出与总体梯度差异和距离的接近程度有关。与其毗邻的梯度地区其经济能力、科研能力、地理位置比较接近，其技术溢出会更明显。
(3)很显然，在区域经济的发展过程中，不同的地区是相互作用和相互影响的，因此加强区域经济合作毫无疑问是促进区域经济发展的重要途径。
(作者：熊义杰 西安理工大学经济与管理学院)
注释：
①熊义杰：《经济计量学教程》，国防工业出版社2004年版，第207—212页。
参考文献：
①陈涛涛：《影响中国外商直接投资溢出效应的行业特征》，《中国社会科学》2003年第4期。
②潘文卿：《外商投资对中国工业部门的外溢效应：基于面板数据的分析》，《世界经济》2003年第6期。
③潘文卿、李子奈：《三大增长极对中国内陆地区经济的外溢性影响研究》，《经济研究》2008年第6期。
④涂涛涛：《技术外溢、吸收能力与中国经济增长》，华中科技大学，2005年。
⑤熊义杰：《经济计量学教程》，国防工业出版社2004年版。
⑥赵奇伟：《金融深化、FDI溢出效应与区域经济增长：基于1997—2004年省际面板数据分析》，《数量经济技术经济研究》2007年第5期。
⑦赵勇、白永秀：《知识溢出测度方法研究综述》，《统计与决策》2009年第8期。
⑧Krugman P.Geography and Trade.Cambridge：MIT Press.1991.
国家发改委国土开发与地区经济研究所 编发：王立