制度距离、地理距离、区域创新溢出与经济增长

周子为，易子涵，贾佳慧

(湖北工业大学经济与管理学院，湖北 武汉 430068)

自改革开放以来，中国经济保持健康良好的发展，特别是创新驱动战略的实施促使传统低级生产要素逐渐被技术、知识、创新等高级生产要素所取代，实现中国整体经济发展由量的增长到质的转变。五大新发展理念强调“创新”“协调”，不但突出创新驱动经济高质量发展的重要性，也体现创新驱动发展中更应注重区域创新协调发展进而实现区域协调发展。

知识自身的非竞争性和非独占性导致了区域创新系统通过创新行为创造的新知识在同邻近地区交流互动中实现了外溢的可能，同时区域一体化战略的实施，打破了高级生产要素区际流动、交换的行政壁垒，为区域间知识交流、创新溢出提供良好制度环境，但知识本身的缄默和黏着性也导致了知识难以远距离溢出。

因此探讨分析在不同的空间距离情境下区域创新溢出对经济增长的效应及特征显得尤为重要，对进一步提升区域创新溢出质量，进而实现区域协调发展具有重大现实意义。

Marshall 最早开始关注溢出，他认为地理空间的邻近有利于企业间开展技术合作，进而产生无意识的知识溢出。

Griliches认为溢出是指模仿他人研究而超过预期收益，Grossman认为区域创新溢出源于区际贸易交往，随着区域贸易规模的不断扩大，进行技术交流的可能性更高，创新通过知识交流在区域间流动更加频繁，且在此过程中知识的受益方无须负担任何成本，进而形成区域创新溢出。

随后学者们对区域创新溢出影响因素展开研究，邓明和钱争鸣研究发现区域知识存量促进区域创新溢出；
刘那日苏等研究发现区域创新能力显著影响区域创新溢出，我国东、中部等创新实力强的地区，其区域创新溢出比例明显强于西部区域；
崔兆财和周向红研究发现区域间信息化邻近和贸易邻近显著影响区域创新溢出；
徐德英和韩伯棠研究指出区域地理邻近、信息邻近以及交通便捷度都影响区域创新溢出。

通过文献梳理发现，现有研究多从创新基础方面探讨区域创新能力对区域创新溢出的影响，或从地理、贸易、信息等空间维度探讨不同空间邻近对区域创新溢出的影响，但现有研究并未探讨制度空间距离对区域创新溢出的影响，且少有研究分析区域创新溢出的经济效应。

因此本文构建制度距离矩阵、地理距离矩阵，检验区域创新溢出对经济增长的影响效果。

(一)变量定义

1. 被解释变量:经济增长。

现有研究多采用国内生产总值及其增长速度、全要素生产率衡量经济增长，但由此带来的总量规模差异导致了区域间可比性丧失，因此本文选择用地区实际人均国内生产总值作为经济增长的指标。

2. 核心解释变量:区域创新。

考虑本研究所衡量的区域创新是指对经济增长具有促进作用的高级生产要素，更加强调知识的创新，所以采用发明专利申请量代表区域创新。

3. 控制变量:参考已有学者对经济增长影响因素的研究，选取固定资产投资、对外开放水平、产业结构、人力资本、金融发展水平、失业率等六个影响因素作为控制变量。

4. 空间距离矩阵:

(1)地理距离矩阵。

地理距离表示空间上两个区域的相隔距离，但现有研究多采用空间邻接矩阵刻画空间距离，于是本文定义如下地理距离矩阵，见式(1)。

式中，对角线上元素表示相同地区，则

w

＝

w

＝…＝

w

＝0；
非对角线元素中若两区域相邻则取值为1，反之取值为0。

(2)制度距离矩阵。

制度距离刻画区域间制度环境的差异性，参考黄苹和张海霞认为区域市场化水平差距可以较好地代表区域制度距离，本文定义如下制度邻近矩阵，见式(2)。

本文研究所用变量定义与测度说明详见表1。

表1 变量定义与测度表

(二)模型构建

考虑到本文主要是研究在不同空间距离情景下，区域创新溢出对经济增长的溢出效应，同时考虑经济增长具有时间滞后性，故本文采用空间杜宾模型进行研究，最终建立经济增长滞后一期的动态空间杜宾模型，见式(3)。

式中，PGDP为滞后一期的被解释变量；

W

代表地理和制度空间距离矩阵；

W

PGDP

、

W

INN

分别为被解释变量、解释变量的空间滞后项；

α

为常数项；

α

~

α

为自变量系数；

ρ

、

β

、

β

均为空间滞后项系数；

η

为随机扰动项。

(三)数据说明

本文最终选择我国31 省、市、自治区(香港、澳门、台湾地区数据难以获得，在研究样本选择中不考虑)2006~2019 年的面板数据、共434 个观测值作为本文最终研究样本，数据主要源于EPS 数据库中的区域经济数据库、中国宏观经济数据库以及各省市统计年鉴，计算制度距离矩阵所需数据采用樊纲构建的市场化指数。

(一)空间相关性检验

对2006~2019 年各地区的经济增长分别运用地理距离矩阵和制度距离矩阵进行全局Moran"s I指数的测算，结果见表2。

表2 经济增长的Moran"s I 指数

由表2 数据可知，分别运用地理距离矩阵和制度距离矩阵对经济增长进行全局Moran"s I 指数的测算，结果显示我国各地区经济增长存在显著的空间正相关性，适合采用空间计量模型进行估计分析。

(二)模型设定判别与空间杜宾模型形式选择

在运用式(3)所构建的空间杜宾模型进行估计分析前，还需对模型进行Wald 检验和LR 检验以判别模型设定是否合理，验证所构建的空间杜宾模型是否会退化为空间滞后模型或空间误差模型，同时还需通过豪斯曼检验、联合显著性判别所构建的面板空间杜宾模型采用的具体形式，检验具体结果见表3。

表3 模型合理性判别与空间面板模型选择结果

续表

由表3 结果可知，本研究所构建模型在Wald 检验和LR 检验下所得结果均在1%水平下显著为正，表明该模型无法退化为空间滞后模型和空间误差模型，式(3)模型设定合理，通过豪斯曼检验发现

p

值为0.000，接受固定效应的原假设，同时结合联合显著性检验似然比结果可知，模型同时拒绝只存在空间固定效应、时间固定效应的原假设，说明模型最终形式应为时空固定效应的空间杜宾模型。

(三)时空固定效应的空间杜宾模型结果分析

分别利用制度距离矩阵和地理距离矩阵对所构建的空间杜宾模型进行估计，结果见表4。

表4 基于制度距离和地理距离矩阵的空间杜宾模型估计结果

由表4 结果可知，在制度距离和地理距离矩阵下被解释变量经济增长的滞后一期均在1%水平显著促进经济增长，说明了前期经济增长很大程度促进了当期经济增长，同时经济增长的空间滞后项系数

ρ

在1%水平下显著为正，说明了经济增长具有正向溢出效应。

考虑区域创新对经济增长的影响发现，不论是在制度距离矩阵还是地理距离矩阵中，对经济增长都具有显著的抑制作用，可能的原因在于，区域创新成果转化需要一定的时间，当前区域创新消耗资源产生的效应需要下一期才能实现。

考虑区域创新的空间滞后项发现，在制度距离矩阵中，对经济增长具有显著抑制作用，但在地理距离矩阵中，却对经济增长具有显著的促进作用。

鉴于在空间杜宾模型中同时包含被解释变量经济增长、解释变量区域创新以及各控制变量的空间滞后项，估计结果不能准确反映各变量对经济增长的影响，更无法反映区域创新溢出效应，所以在表4估计结果基础上进行效应分解，具体分解结果见表5。

表5 效应分解结果

由表5 结果可知，在制度距离矩阵中，短期内区域创新对经济增长的作用系数均在1%水平下显著为负，说明短期内区域创新对经济增长表现为抑制作用，抑制作用主要表现为抑制本地经济增长，同时具有负向空间溢出效应，即抑制邻近地区经济增长，相反，长期内，区域创新对经济增长的总效应显著为正，直接效应和间接效应不显著，说明区域创新长期内促进经济增长。

在地理距离矩阵中，短期内区域创新对经济增长直接效应显著为负，间接效应显著为正，总效应不显著，说明了短期内区域创新抑制本地经济增长，但产生正向空间溢出效应促进邻近经济增长，相反长期内区域创新对经济增长不具有促进作用。

(一)结论

为研究制度距离、地理距离对我国区域创新溢出的经济效应，本研究利用我国31 省市2006~2019年面板数据，构建动态空间杜宾模型进行分析，得出以下结论:

区域创新溢出效应在不同的空间距离关系下具有显著差异性，表现为区域创新对制度距离较近地区产生负向空间溢出效应，原因在于制度距离较近地区，区域间市场化水平程度较为接近，创新资源要素流动更加畅通，产生了一定虹吸效应。

相反，区域创新对地理距离相邻地区产生正向空间溢出效应，原因在于创新所产生的知识具有缄默性，不能远距离传播和溢出，本地可以对地理距离相邻区域的创新溢出进行较为系统的吸收与转化，进而促进相邻地区经济增长。

(二)建议

基于上述研究结论，为获得更高质、高效的区域创新溢出效应，提出如下政策建议:

第一，不断强化区域自身创新基础，加强对高端人才的引进与培育，进一步鼓励各创新主体展开应用创新和基础创新，并加快技术成果的转化与应用，从夯实自身基础出发，提供更高质量的创新溢出。第二，不断强化地理距离相邻区域的技术、知识交流活动，通过地理距离优势不断获取其他区域先进技术、知识并进行转化应用，推动本地经济增长。

第三，在贯彻实施区域一体化、区域融合发展战略的同时，不仅与自身制度水平相近地区开展创新合作与研究，更要注重与制度距离较远地区展开技术、知识合作，避免进一步加剧区域间创新资源抢夺带来的“虹吸效应”。

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