基于空間效應的區域創新能力收斂性分析

黃德森　楊朝峰

摘要：首先建立區域創新能力指標體系對2006～2013年我國30個省份的創新能力進行了評價，隨后采用探索性空間數據分析把30個省市按創新能力的空間相關性分為4組，并運用空間計量經濟學分析方法對我國區域創新能力的收斂性進行了檢驗。結果表明：2006～2013年我國絕大部分省份的創新能力都經歷了一個上升的過程，但不同類別區域之間創新能力的差距越來越大；考慮空間效應影響的俱樂部劃分方法使得組內創新能力差異小而組間差異大，較傳統的區域創新能力俱樂部劃分更為合理；我國區域創新能力不存在整體上的β收斂，但存在著創新能力強的省份集群和創新能力弱的省份集群兩大俱樂部收斂現象。

關鍵詞：區域創新能力；俱樂部收斂；空間效應；探索性空間數據分析

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.01.10

中圖分類號：F127；F224 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2017）01-0044-05

Abstract： This paper firstly constructs an evaluation index system of regional innovation capacity and evaluates the innovation capacity of 30 provinces by exploratory spatial data analysis from 2006 to 2013. Then， it divides 30 provinces into four groups using ESDA according to the spatial relevance of innovation capacity. Finally， it explores the convergence of regional innovation capacity by spatial econometrics analysis method. Results show that， the innovation capacity of most regions experienced a rising process from 2006 to 2013， but the innovation capacity gap among different class of regions is becoming wider and wider； club division on regional innovation capacity considering spatial effects is superior to traditional ways in terms of smaller intraclass difference and bigger difference among class； the regional innovation capacity of China does not show β convergence， but showes two kinds of the club convergence （province cluster with high innovation capacity and province cluster with low innovation capacity）.

Key words：regional innovation capacity； club convergence； spatial effect； exploratory spatial data analysis

俱樂部收斂是指在經濟增長的初始條件等方面都相似的一組區域的經濟差距不斷縮小，而不同類別區域間的經濟差距則沒有縮小的趨勢[3]。

實際上，區域經濟收斂僅僅是一種表象或者說是一種最終結果。在區域經濟收斂背后，區域創新能力的收斂程度往往決定了區域經濟收斂程度[4]。這一問題已經引起了眾多學者的高度關注。Patel和Pavitt采用σ收斂對OECD國家技術創新活動的收斂或發散問題進行了測算[5]。Furman等的研究則發現OECD國家的創新能力存在明顯的收斂性[6]。Jungmittag利用時間序列與面板數據的單位根方法研究了歐盟15個國家1963～1998年創新能力的收斂問題[7]。國內學者陳向東和王磊研究發現我國東、中、西三大地區在1996～2005年沒有呈現顯著的俱樂部收斂趨勢[8]。魏守華等研究結果表明盡管東部和中部地區表現為收斂性，但我國區域創新能力在變化趨勢上總體表現為發散性[9]。孫建基于空間相關性分析對中國區域創新的收斂性進行了研究，結果表明中國區域創新既存在絕對收斂，也存在條件收斂，而且中國區域創新呈現出東、中、西部三大俱樂部收斂現象[10]。許治等的研究發現21個國家級創新型城市可內生區分為三個俱樂部[11]。潘雄鋒和楊越的研究結果表明，我國存在包括12個省份在內的向以領先省市——北京為穩態水平收斂俱樂部，并且對外開放程度、經濟發展水平和人力資本對俱樂部收斂將產生重要的影響[12]。已有研究雖然取得了豐富的成果，但還存在一些問題，主要體現在兩方面：一是雖然學者們已經認識到區域創新活動的空間相關性，但在實際建模分析過程中又往往忽略了這種影響。二是我國多數學者在研究區域收斂時一般選用東、中、西部三大地帶的區域分組方法，這種事先確定好區域分組方法是一種外生的區域分組方法，暗含著東、中、西部地區內部各省份初始創新能力接近的假設。而事實上，我國西部一些省份（如陜西、四川）的創新能力還高于東部某些省份，東、中、西部三大地帶的分組方法排除了西部某些省份的創新能力跨地區向東部收斂的可能性。國外絕大多數學者均采用內生的區域分組方法，主要有分類回歸樹分析（CART）、等級聚類分析、探索性空間數據分析（ESDA）等。在這些區域分組的方法中，只有ESDA方法考慮到了空間效應的影響。此外ESDA分組方法不需要經典計量經濟學中樣本相互獨立的假設，使得其應用范圍大大增加[13]。基于以上考慮，本文采用ESDA進行區域創新能力的俱樂部劃分并進行收斂性檢驗。

1研究方法

11區域創新能力的測度

區域創新能力是指區域將新知識轉化為新工藝、新產品、新服務的能力。國內外大部分學者們傾向于把區域創新能力看成是一種各項指標的綜合能力，認為區域創新能力取決于創新的基礎設施、支持創新的環境條件以及兩者互動的強度。國內學者大多都從知識的生產、擴散、應用等方面來衡量區域創新能力。綜合國內外學者的觀點，本文從科技創新過程的角度出發，將區域創新能力的基本構成要素分為區域創新投入能力、產出能力、擴散能力和支撐能力4個部分。在參考已有指標體系的基礎上，本文初步構建了包括29個指標的區域創新能力評價指標體系（見表1）。

主成分分析方法是綜合評價中常用的方法，但大多數關于主成分分析的應用集中于降維或綜合評價。這些應用主要是對某一時點截面數據的靜態評價，其評價結果無法反映評價對象的動態性，因而不適合于面板數據。采用主成分分析方法來確定區域創新能力評價指標體系中各原始指標的權重，能夠實現對區域創新能力的動態評價。

12ESDA俱樂部劃分方法

ESDA區域分組方法以空間自相關測度為核心，能夠在考慮相鄰區域的創新能力對于本區域創新能力的影響的情況下實現創新能力的區域劃分。用ESDA進行區域創新能力分組主要有兩個步驟：

第一步，構建空間權重矩陣。每一個區域都通過空間權重矩陣與一系列的鄰居區域聯系在一起。關于空間權重矩陣的定義有許多種，簡單的鄰近矩陣是最普遍的選擇。

第二步，測度空間自相關，進行區域分組。空間自相關分析分為全局空間自相關分析與局部空間自相關分析，其計算公式分別為：

MoransI=∑ni=1∑nj=1Wij（yi-）（yj-）S2∑ni=1∑nj=1Wij（1）

Local Morans Ii=（yi-）∑nj=1Wij（yj-）S2（2）

式（1）和式（2）中，yi表示第i個區域的創新能力，n是指區域的樣本數，Wij為i區域和j區域的鄰近權重，和S2分別表示區域創新能力的均值和方差。Morans I取值在-1和1之間，當其取值為正數時說明區域創新能力具有空間正自相關性；當Morans I的取值為負數時說明區域創新能力具有空間負自相關性。Local Morans Ii為正數時，表示i區域與鄰近區域創新能力的特征值相似（“高-高”或“低-低”）；Local Morans Ii為負數時，表示i區域與鄰近區域的特征值不相似（“高-低”或“低-高”）。因此，局域空間自相關可以揭示區域創新能力的溢出效應。

13收斂性檢驗方法

與以往的經濟收斂研究中所采用的模型類似，本文用區域創新能力替代Barro與Sala-I-Martin提出的經典收斂性檢驗模型中的人均GDP指標并進行簡化[14]，得到區域創新能力β收斂的檢驗方程為：

1Tlnyi，t+Tyi，t=α+βln（yi，t）+εt（3）

式（3）中，yi，t是第i個地區第t年的創新能力，T為考察期長度，α是常數項，β是收斂系數，εt是隨機誤差項。當收斂系數的估計值為負且顯著時就表明區域創新能力存在絕對β收斂。在估計出收斂系數β后還可以計算出區域創新能力的收斂速度θ，以及創新落后地區追趕上創新發達地區所需的收斂半生命周期τ：

θ=-ln（1+β）t（4）

τ=ln（2）θ（5）

俱樂部收斂是將整體樣本劃分為若干俱樂部，每一俱樂部內部的成員均存在地理條件、經濟發展水平、制度環境等方面的共性。在根據這些特征將各區域劃分為不同的俱樂部之后，檢驗這些俱樂部內部是否出現了收斂，從而將研究視角深入到全樣本內部去探尋更微觀層面的收斂狀況。

本文將在區域創新收斂性檢驗模型中引入空間計量分析中的空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）和空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）方法，以便將創新的空間溢出效應考慮在內。SEM模型度量了臨近區域因變量誤差沖擊對該區域的影響程度；SLM模型主要用于分析各變量在某地區是否具有溢出效應。根據空間計量基本模型，區域創新能力 式（7）中，ρ是空間自相關參數，衡量區域之間的空間相互作用的程度。考慮空間效應的區域創新能力收斂檢驗模型不再適合用OLS進行估計，一般采用極大似然法（ML）進行估計而得到可信的參數估計值。

2實證分析

21區域創新能力的測度結果

本文的區域創新能力分析主要以全國30個省、自治區、直轄市（由于缺乏數據，樣本未涵蓋西藏、香港、澳門及臺灣等地區）為分析單元，時間為2006～2013年。

首先根據前文所述方法計算出各年份各指標的權重，為了使區域創新能力的得分不僅在橫向（各省份之間）可比，而且在縱向（同一省份在時間上）可比，采用各指標2006～2013年權重的平均數作為各指標的統一權重，在計算各指標在各年份的得分時均以2006年指標的平均值作為標桿，經過加權求和得到2006～2013年各省區域創新能力的綜合評價值，見表2。

從圖1中可以看出，無論是從基尼系數來看，還是從泰爾指數、變異系數來看，2006～2013年我國創新能力的區域差距總體上呈上升趨勢。這說明，盡管在此期間所有省份的創新能力都在上升，一些東部省份（如江蘇、浙江、北京、上海等）的創新能力提升較快，而大部分西部省份的創新能力提升較慢，使得區域之間的創新能力差距越來越大。這也從側面說明了進行俱樂部收斂檢驗的必要性。

22區域創新能力的空間效應檢驗及分組

運用Geoda軟件，在鄰近矩陣的空間權重矩陣基礎上計算出Morans I指數（見表3）。

從表3中可以發現，Morans I值均通過了1%的顯著性檢驗，且所有年份的Morans I值都在02以上。由此可見，我國區域的創新活動存在著明顯的溢出性，使得區域創新能力在樣本期內呈現為一種集聚的傾向，這表明在進行區域創新能力的收斂性檢驗時空間效應不容忽視。

表4給出了2007年、2009年、2011年及2013年Morans散點圖中HH組、LL組、HL組、LH組所覆蓋的省份數量的比重情況。結果顯示，HH組和LL組覆蓋了我國大部分省份，而且這其中的多數省份在表中列出的4個年份中分組屬性不變，表明HH組和LL組內的區域創新能力極有可能形成了空間俱樂部收斂。

我國學者在分析中國區域經濟增長俱樂部收斂時，大多數都是按照傳統的三大地帶，即東部、中部、西部來分組。但探索性空間數據分析結果顯示，一些中西部省份（如湖北、陜西）的創新能力比部分東部省份（如河北、福建）還高。本文通過計算用于測度區域差異的統計指標泰爾指數來對不同分組方法的優劣進行判斷，其判斷標準是組內差異較小而組間差異較大，因為這樣的分組更符合俱樂部收斂的特點。三大地帶劃分與ESDA空間分組的泰爾指數計算結果見表5。

由表5可知，傳統的三大地帶劃分得到的區域組內部的差異大于ESDA區域組內部的差異，而其組間的差異又小于ESDA的組間差異。按照前面提到的判斷不同劃分方法科學性的標準，ESDA得到的4個空間區域組更加符合俱樂部趨同的特點。對比的結果表明，如果在有關收斂研究過程中不考慮我國各省份在創新能力方面差距較大這一事實，而人為地進行區域劃分來進行有關俱樂部問題分析，其結論的可靠性可能會受到一定的影響。

23區域創新能力的俱樂部收斂檢驗

在空間計量模型的選擇上，目前通用的做法是先用OLS方法估計不考慮空間相關性的受約束模型，然后進行拉格朗日乘子檢驗，如果LMLAG檢驗值比LMERR檢驗值更顯著，那么恰當的模型是SLM模型；如果LMERR檢驗值比LMERR檢驗值更顯著，那么恰當的模型是SEM模型。空間計量模型檢驗結果見表6。

從表6可以發現，除了HL組以外，其余各組的LMERR檢驗值均大于LMLAG檢驗值，并且其顯著性程度較高，說明組間存在空間誤差，應選擇SEM模型來進行分析。HL組的LMLAG檢驗值大于LMERR檢驗值，說明最合適HL組的空間計量模型為SLM模型。此外，在對面板數據固定效應和隨機效應模型的選擇上，常見方法是做Hausman檢驗（Hausman，1978），即先估計一個隨機效應，然后做檢驗，如果拒絕零假設，則可以使用固定效應，反之，則使用隨機效應[15]。本文用R語言空間計量包splm中的sphtest函數來檢驗模型是否應該用固定效應模型，計算結果表明，全國及各組的Hausman檢驗的卡方值均高度顯著，說明應該拒絕零假設，適宜采用固定效應模型。因此，本文使用了空間固定效應模型。全國以及分組區域創新能力β收斂檢驗結果見表7。

從表7中可以看出，盡管區域創新能力存在顯著的區域溢出（無論是全國還是分組模型中γ或者ρ的估計值均通過了1%或5%的顯著性水平檢驗），但在不分組時，β估計值沒有通過5%的顯著性檢驗，這表明從全國范圍來看，區域創新能力是不收斂的。當用ESDA對30個省份的創新能力進行分組后，HH組和LL組模型的整體顯著性有了很大的提高，β估計值也分別通過了1%和5%水平下的顯著性檢驗，表明地理位置對地區間創新能力增長的收斂性確有影響。這說明，盡管從全國范圍來看，各省份的創新能力不收斂，但我國存在俱樂部收斂，其中LL組的收斂速度為452%，略高于HH組的372%，與之相對應的創新能力收斂的半生命周期分別為153年和186年。

3研究結論與政策啟示

本文首先建立區域創新能力指標體系對2006～2013年我國30個省份的創新能力進行了評價，隨后采用探索性空間數據分析把30個省份按創新能力分為4組，并運用空間計量經濟學的分析方法對我國區域創新能力的收斂性進行了檢驗。

本文的研究結論一方面說明，創新要素天然地分配不均，而且隨著市場經濟的不斷深化，創新要素跨區域、跨國家流動會越來越加速，創新要素的集聚在未來會進一步強化，在這種情況下，區域創新能力之間差距的存在將是一個長期存在現象。因此，人為地采取均衡化發展策略違背了市場的規律，不僅享受不到創新要素集聚效應所帶來的好處，而且最終會使得所有地區都得不到發展，陷入一種低水平的均衡。尤其是對于我國這樣一個區域差異大、創新資源又相對匱乏的國家，各區域要實現均衡發展幾乎是不可能的。采用非均衡發展策略并不意味著放棄了對區域均衡的追求。現階段雖然追求整體上的區域創新能力收斂是不切實際的，但可以通過推進俱樂部收斂，使得更多的省份進入高創新能力的行列，進而帶動更多省份提高其創新能力。因此，一方面要通過加強俱樂部內各區域產品、資本、技術、人才、信息的流動，提高俱樂部收斂的速度；另一方面國家要在研發項目的布局中，考慮不同俱樂部的特征，對區域經濟規模、產業結構、研發實力等方面進行合理布局、錯位發展，發揮區域創新能力強的省份的引領、輻射作用，最終實現我國區域經濟發展的收斂。

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（責任編輯：李鏡）