中國區域創新來源的空間異質性研究

趙昱　朱列　楊傳喜

摘 要：基于經濟普查數據，應用地理加權回歸模型實證研究了中國區域創新來源因素對創新績效影響的空間異質特征。結果發現當前中國區域創新主要來源是自主研發，國內技術引進和技術吸收對區域創新有正向作用，外國技術引進、出口、外國直接投資存在一定負效應。不同的省域，創新來源因素對創新績效的影響存在空間異質。創新來源因素對區域創新的影響大體呈現從東部發達地區向西部后發地區梯度遞減特征。在東、中部地區，自主研發成為主要創新來源因素，正效應顯著；西部地區的創新來源除了自主研發，國內技術轉移和吸收仍發揮重要作用，地理加權回歸較好揭示了創新影響的空間異質特點。

關鍵詞：域創新；空間異質；地理加權回歸

中圖分類號： F061.5 文獻標識碼：A

技術進步和創新是經濟持續發展的核心動力，是后發國家實現經濟追趕的根本途徑。和發達國家比，發展中國家創新來源更多元化，不同創新來源在不同發展階段的作用是動態演進的。經濟追趕成功的東亞經濟體一般遵循技術轉移——模仿創新——消化吸收再創新——自主創新的路徑[1]。經濟轉型升級過程中，識別不同的創新來源，有效協調自主研發和技術引進、消化吸收的關系對優化創新系統功能有重要意義。

區域是國家創新體系的空間載體，創新是驅動區域經濟發展的重要手段。中國地域遼闊，地理環境多樣，不同地區創新來源及其對創新活動影響差異明顯。現有的區域創新研究有的關注創新來源因素對生產率的影響，如吳延兵[2]、朱平芳和李磊[3]。有的則關注特定要素如FDI、進口的溢出效應，如侯潤秀等[4]研究了FDI 對中國區域創新的影響。張海洋[5]研究了外資活動對內資工業部門生產率增長影響。高靜等[6]實證分析了進口競爭與全要素增長之間的關系等。然而綜合研究創新各來源因素對創新績效直接影響的研究還較少。創新具有特定的地理特征。傳統區域創新研究往往假定經濟行為是在過濾了空間的點上進行的，忽略了創新活動的空間異質性和關聯性[7]，影響了計算結果的穩健性。本研究綜合考慮多種創新來源因素對創新績效的影響，并考察影響的空間異質性，相關結論可增進對中國區域創新空間規律的理解，為制定各具特色的區域創新政策提供參考。

1 區域創新的主要來源

1.1 研究與開發

研究與開發是新思想、新知識的源泉，是創新最重要的驅動因素。但研發不等于創新，創新是指新流程和新產品首次獲得市場成功。發展中國家由于研發資金、人才和市場制度等的固有缺陷，在發展初期就強調研究與開發，往往成本高而缺乏效率。發展中國家技術發展的主要任務應該是引進、學習和掌握發達國家的現成技術，在創新能力提高基礎上逐步過渡到自主創新。但研究開發對發展初期的發展中國家仍然十分必要。一些國家鼓勵、支持企業研發活動并提供稅收補貼，因為研發有助于培養內部吸收能力和長期創新能力[8]。沒有研發活動中培養的技術能力，發展中國家就不能有效識別和篩選技術，技術也無法成功引進及再創新。因此很多發展中國家重視研發，而適當的研發對發展中國家創新有顯著貢獻[9]，綜上分析，提出如下假設：

H1：地區內資企業的內部研發活動（RDA）對創新績效有正向促進作用

1.2 技術引進

除了自主研發，企業也可以通過技術購買和授權獲得外部技術，并將其整合到創新組合之中。對于發展中國家，技術引進和模仿還是追趕發達國家，迅速提高自身創新能力的有效途徑[1]。但也有研究發現技術引進對創新影響有兩面性。張杰[10]發現中國企業進口資本品和中間品對創新產出既有促進效應也有抑制效應，總效應取決于兩者的對比。Wei等[11]發現技術引進對于生產率存在正溢出。而謝建國等[12]發現經濟發展水平越高，進口對技術進步的促進作用越小。外部技術既可國內引進也可國外進口。引進國外技術使國內研究人員了解外國同行的思想和技術，也是企業進行逆向工程的渠道，促進了國內創新能力的提高[13]。兩種技術引進渠道有類似之處，主要差異是國內引進技術流動的范圍、技術差距相對較小，后期技術服務在國境內開展較方便。綜上分析，提出如下假設：

H2：地區內資企業國外技術引進 （FLA）對創新績效有正向促進作用

H3：地區內資企業國內技術引進（DLA）對創新績效有正向促進作用

1.3 技術吸收

國際技術溢出效應依賴于東道國公司學習、模仿外資的先進技術，歸根到底取決于技術吸收能力[14]，[15]。吸收能力指企業通過采納和應用外部知識，開發和改善新產品的能力[8]，包括內部化其他企業技術和修改技術以使其適應特定應用、流程和常規的能力[16]。吸收能力的構成要素包括：人力資本、企業研發水平、貿易開放度、東道國金融市場效率等[15]。Borensztein等[17]發現較高的FDI生產率要求東道國達到最低的人力資本儲量，僅在東道國擁有了足夠的吸收能力時，FDI才對經濟增長做出貢獻。綜上分析，提出如下假設：

H4：地區內資企業技術吸收對創新績效有正向促進作用

1.4 出口

早期研究關注出口對生產率的影響，后續研究才轉為出口和創新的關系。Salomon & Shaver[18]發現曾經出口商品的西班牙公司創新傾向更高。Damijan等[19]發現出口提高了斯洛文尼亞出口樣本企業流程創新而非產品創新的概率，改善了生產率。出口影響創新有兩種方式，一是出口中學習（learning-by-exporting）。出口商與買家聯系獲得技術幫助，買家還可能具體說明高質量的新產品特征[20]。出口商通過出口代理可獲得關于競爭產品和顧客偏好的各種知識和消費者的反饋[18]。Blalock & Gertler[21]發現印度尼西亞的紡織出口商以多種方式獲得國外客戶從產品設計到技術開發的指導。二是競爭效應。出口商面臨激烈競爭迫使其為了存活采納最佳技術實踐。關于出口與創新的關系中，支持出口中學習（learning-by-exporting）假設的相關研究還較少。綜上分析，提出如下假設：

H5：地區內資企業的出口（EX）對創新績效有正向促進作用

1.5 外商直接投資

對外商直接投資技術溢出效應研究較多，FDI對東道國技術創新的影響是不確定的[4，22]。支持技術溢出的理由認為，FDI通過示范效應、前后向關聯、逆向工程、人力資本流動等渠道帶來知識溢出[23]，證據如Caves[24]、Dimelis & Louri[25]。但也有研究認為溢出效應不明顯[26]。悲觀的理由認為外資通過壟斷市場，縮小當地公司的需求和用外國供應商代替本地供應商等方式抑制東道國技術進步[27，28]。外資影響的實證研究結果并不一致，對中國的研究結果也意見不一。Tian[29]、姚洋[30]研究發現了正溢出的證據，而Hu & Jefferson[31]等則發現負的溢出。FDI溢出效應受多種因素影響，包括當地吸收能力、外資與本土公司技術差距、技術特點、外資性質、外資技術轉移意愿等，這些因素的影響在不同的地區和時期都可能不同，所以外資并不必然使東道國受益[4]。關于外資溢出效應空間差異，侯潤秀等[4]、李曉鐘等[32]發現創新能力不同的地區影響不同。綜上分析，提出如下假設：

H6：地區外國直接投資（FIE）對區域創新有正向促進作用

2 實證分析

2.1 計量模型

其中INNOV表示創新績效，由于新產品銷售收入包含了創新商業化信息，且和專利指標相比，還包含了未專利化的創新信息，因此本文選擇新產品收入衡量區域內資企業創新績效[28]，用規模以上工業企業新產品銷售收入除以銷售產值衡量。RDA表示研發強度，等于內資企業研發支出除以銷售收入。FLA表示國外技術引進，用內資企業國外技術引進額除以內資從業人數。DLA表示國內技術購買，用內資企業國內技術購買額除以內資企業從業人數。AA表示技術吸收，用內資企業技術吸收額除以從業人數。RA表示技術改造，用內資企業技術改造額除以從業人數。EX表示出口，用出口額除以銷售收入衡量。SOE表示國有經濟比重，用國有企業資產除以地區資產衡量。FIE表示外資比重，用外資資產除以地區資產衡量。為消除異方差，模型估計時變量都取自然對數。

本文數據來源是《中國經濟普查年鑒2013》。樣本對象是30個省級單位的規模以上工業企業（主營業務收入2000萬元以上），西藏由于數據不完整未包括。

2.2 地理加權回歸模型（GWR）

中國地域遼闊，經濟地域差異明顯，因此我們假定不同地區創新來源及其作用存在空間變異性，為此引入地理加權回歸模型。GWR利用基于距離權重的子樣本數據對空間中各樣本點進行參數估計，使各樣本點的估計參數隨著局部地理位置變化，反映創新活動的空間異質性。國內學者如吳玉鳴[33]等曾用GWR模型對中國的區域創新活動進行研究。

2.3 模型估計

在進行回歸估計之前，先進行全域（Global）普通最小二乘（OLS）估計，用來與GWR的估計參數對比分析（表1）。

模型的R2為0.8653，調整后的R2為0.8224，表明模型總體擬合度較高。影響中國區域工業創新的因素中，內資企業自主研發投入系數為正，顯著性水平0.01%，說明創新績效與自主研發顯著正相關，支持假設1。彈性系數為1.31949，說明研發投入每提高1%，新產品銷售收入比重提高約1.3%。外國技術引進與創新負相關，顯著水平為1%，與假設2不相符。原因可能是引進國外技術到新產品商業化成功需要一個轉化過程，其作用效果存在時間滯后。另外部分地區技術消化吸收能力未能達到門檻值，正溢出效應尚未顯現。國內技術引進與創新顯著正相關，顯著性水平0.01%，說明國內的技術引進促進了新產品銷售收入，支持假設3。國內技術引進彈性系數為0.38，小于自主研發彈性系數。技術吸收與新產品銷售收入也是顯著正相關的，支持假設4。出口與新產品銷售收入是不顯著的負相關，與假設5相矛盾，其回歸系數小于0.01。原因可能是由于部分地區吸收能力滯后于對外開放，吸收能力有待提高。另外近年全球經濟低迷，中國外貿增長放緩也有一定影響。國有資產比重作為控制變量進入方程，用來控制不同地區的經濟結構差異。國有資產比重系數為負，說明國有經濟比重與創新績效為負相關關系，但該系數統計上不顯著且數值較小。外國直接投資的回歸系數為負，與假設6預測不一致，負相關關系在統計上不顯著，系數絕對值小于0.01。

經典線性普通最小二乘回歸假定空間是均質的，未考慮空間數據的內在復雜性、異質性，因此估計結果可能存在偏誤。由于中國經濟活動明顯的地區差異，不同區域中自變量和因變量間的關系可能存在差異，即方差齊性假設不滿足，因此有必要將空間異質性考慮進去。與經典計量模型相比，地理加權回歸模型更符合現實。由于考慮了空間異質因素，GWR的擬合優度Quasi-globalR2（0.95638）比OLS模型的（0.8653）明顯提高。

傳統回歸分析通過因變量條件均值函數描述自變量取特定值時的因變量均值，以揭示自變量與因變量的關系。由于社會經濟統計數據常為有偏分布，因此條件均值模型僅關注集中趨勢而忽視了因變量分布的有用信息。分位數回歸選擇間距相同的不同位置條件分位數，可描繪除中心位置外的條件分布形狀，從而更加全面地考察因變量的分布如何受到自變量的影響[37]。

表2報告了GWR五組分位數回歸估計結果，如1/4分位數（1st Qu.）表示有25%的因變量數值低于該分位數。GWR 參數估計值顯示了不同分位點回歸擬合值的差異，說明不同地區創新來源因素對創新績效的作用存在空間異質性。如第三行，自主研發（RDA）在各個分位點上都是正相關關系，對工業創新的影響是遞增的。外國技術引進（FLA）在最小分位數、1/4 分位數、中位數、3/4 分位數系數都為負，在最大分位點系數變為正，說明在新產品銷售收入比重高的地區，國外技術引進對創新績效的影響為正。傳統回歸模型的平均值回歸結果為負值，說明傳統估計方法未能揭示變量作用的空間變異性。國內技術引進（DLA）回歸系數在最小分位數上，與工業創新是負相關的，但是在其他四個分位點系數為正數，說明在新產品銷售收入比重低的地區，國內技術引進對創新績效影響為負，在比重高的地區，技術引進積極作用日益顯著。技術吸收（AA）的系數變化類似國內技術引進系數，僅在創新績效高的地區與新產品銷售收入存在正相關關系。隨著分位點的提高，外商直接投資、國有比重變量系數絕對值不斷遞減，出口系數由負相關變為正相關。但三個變量系數值偏小，也沒有顯著性，這與李曉鐘等[32]的結果有類似之處，他們發現外商直接投資對中國東、中部地區發明專利及對西部地區三類專利的提升作用不明顯。

中國省域創新來源因素估計值在不同省份顯示出顯著的差異性（表3）。表中各地區的創新來源因素估計值大部分通過1%或5%顯著檢驗，說明各地區創新來源因素對區域創新有顯著作用。相對于經典 OLS模型，GWR 估計結果擬合度顯著提高，并顯示了估計參數的空間異質特征。

自主研發（RDA）與創新績效在所有省份都是正相關，均值約為1.3，大小在0.68149（新疆）到1.50916（福建）之間，差異顯著，區域分布大體從東部向西部梯度下降。東部省份系數變異偏大，都高于全國平均水平，其中福建的值最高，長三角和珠三角省份值也較高，說明發達地區自主研發成為創新主要來源，進入追趕型創新階段。中部省份系數分布集中，也高于全國平均水平，說明自主研發對創新績效作用有較大提升。低值區集中在西部和東北地區。11個西部省份8個系數低于平均值，說明自主研發也是西部地區創新來源，但是相對發達地區自主研發對創新作用相對較小；東三省近年來經濟不景氣，創新表現受到影響。

國外技術引進與創新績效的關系除黑龍江正相關外，其他省份都是負相關，數值介于-0.41637（甘肅）到0.036115（黑龍江）之間，與研究假設不一致。如前所述，原因可能是技術引進的作用存在滯后效應，部分地區引入國外技術時，技術與當地消化吸收能力不匹配[15]。吸收能力的差異也反映在各省系數變化中，隨著創新基礎條件由西部向東部發達地區改善，系數值逐漸增大，說明總體上發展基礎良好的地區，負效應較小。

國內技術引進與創新績效的關系總體正相關，平均值為0.29476，大小在-0.17437（黑龍江）到0.51666（甘肅）之間。高值區主要分布在西部、中部省份，說明中、西部地區國內技術轉移對其創新績效仍發揮重要作用，而東部地區系數值較低，說明國內技術轉移對東部區域創新的影響較小，這可能是因為東部創新能力較強，國內技術引進對其影響相對微弱。Connolly[38]的研究也發現技術引進對發展中國家和發達國家重要性不同，對前者作用更大。

技術吸收與創新績效的關系主要是正相關，平均值為0.10558，大小在-0.00752（天津）到0.38687（云南）之間，地區差異明顯。高值主要分布在西部，東部地區數值較低，說明作為后發地區，技術吸收仍有積極作用。中部和東北地區的系數都較小，技術吸收對創新績效作用不明顯。這與技術差距有關，因為技術溢出更容易發生在技術差距適中的主體之間[39]。西部地區由于與東部發達地區存在一定的技術差距，更愿意進行技術的消化吸收再創新，而東部和中部地區技術水平相對較高，創新的源泉更多靠自主研發。

3 結論與啟示

本文基于經濟普查數據，通過地理加權回歸模型實證研究了中國區域創新來源及其對創新績效影響的空間異質性。結果發現自主研發是中國區域創新的主要來源，對區域創新有顯著正向影響。技術引進和消化吸收也是區域創新的重要來源，影響程度相對較小，兩者對創新的影響因地而異。國外技術引進、出口和外商直接投資總體對區域創新存在一定負效應，出口和外商直接投資的影響程度較小且不顯著。不同地區創新來源對區域工業創新影響不完全相同，地理加權回歸模型較好地揭示了創新影響的空間異質性。中國區域創新來源影響區域工業創新的空間分布存在從東部發達地區向西部后發地區的梯度變化。東部發達省份創新來源主要是自主研發，而中西部地區，除了自主研發外，國內技術轉移和消化吸收也發揮著重要作用。

在建設區域創新體系時，首先應因地制宜，注意區域創新的空間梯度變化格局，根據區域創新能力和發展階段，實施區別化的區域創新戰略。其次創新的績效取決于自主創新和開放創新的良性互動。東部和中部地區創新來源已基本轉向自主研發，而在西部國內技術轉移和消化吸收仍在發揮重要作用。在這種格局下，東、中部地區應在提高自主創新水平的同時，提高對外開放質量，對接世界先進技術，在中國區域創新中發揮示范引領作用。西部地區應繼續實施適合自身實際的創新驅動戰略，同時擴大開放的水平，特別是對內開放，擴大技術轉移和消化吸收規模，提高技術吸收能力和創新的績效，充分發揮后發優勢。再次，西部地區創新發展不應該照搬東部地區模式，而應充分發展特色經濟和新經濟，建設各具特色區域創新體系，加快西部地區的創新驅動發展。

參考文獻：

[1] Kim L， Nelson R R，. Technology， learning， and innovation[M]. Cambridge University Press，2000.

[2] 吳延兵. 自主研發、技術引進與生產率—基于中國地區工業的實證研究[J]. 經濟研究，2008（8）：51-64.

[3] 朱平芳， 李磊. 兩種技術引進方式的直接效應研究—上海市大中型工業企業的微觀實證[J]. 經濟研究，2006（3）：90-102.

[4] 侯潤秀，官建成. 外商直接投資對我國區域創新能力的影響[J]. 中國軟科學， 2006（5）：104-111.

[5] 張海洋. R&D兩面性、外資活動與中國工業生產率增長[J]. 經濟研究， 2005（5）：107-117.

[6] 高靜， 黃繁華. 進口貿易與中國制造業全要素生產率—基于進口研發溢出的視角[J]. 世界經濟研究，2013（11）：34-41

[7] 吳玉鳴. 中國區域研發、知識溢出與創新的空間計量經濟研究[M]. 北京：人民出版社， 2007

[8] Cohen W M， Levinthal D A. Innovation and learning： The two faces of R & D[J]. Economic Journal，1989，99（397）：569-596.

[9] Liu， X.， Wang， C. Does foreign direct investment facilitate technological progress： Evidence from Chinese industries[J]. Research Policy，2003（32）：945–953.

[10] 張杰. 進口對中國制造業企業專利活動的抑制效應研究[J]. 中國工業經濟，2015（7）：68-83.

[11] Wei Y， Liu X. Productivity spillovers from R&D， exports and FDI in China's manufacturing sector[J]. Journal of International Business Studies，2006，37（4）：544-557.

[12] 謝建國， 周露昭. 進口貿易、吸收能力與國際R&D技術溢出：中國省區面板數據的研究[J]. 世界經濟，2009（9）：68-81.

[13] Fernandes A M. Openness and technological innovations in developing countries： Evidence from firm-level surveys[J]. The Journal of Development Studies，2008，44（5）：701-727.

[14] Durham J B. Absorptive capacity and the effects of foreign direct investment and equity foreign portfolio investment on economic growth [J]. European Economic Review，2004，48（2）：285-306.

[15] 賴明勇， 周楊. 高新技術產品出口對中國經濟增長的拉動效應及外溢分析[J]. 世界經濟研究， 2005（8）：55-58.

[16] Narula， Rajneesh. The implications of growing cross-border interdependence for systems of innovation[J]. Research Memoranda，2002.

[17] Borensztein E， Gregorio J D， Lee J W. How does foreign direct investment affect economic growth？ [J]. Journal of International Economics， 1995，45（1）：115-135.

[18] Salomon R M， Shaver J M. Learning by exporting： New insights from examining firm innovation[J]. Journal of Economics & Management Strategy， 2005，14（2）：431-460.

[19] Damijan J P，■rt K， Sa■o P. From innovation to exporting or vice versa？[J]. World Economy， 2010， 33（3）：374-398.

[20] Rhee Y W， Ross-Larson B C， Pursell G. Korea's competitive edge ： managing the entry into world markets[J]. Economic Development and Cultural Change， 1986，35（1）：205-211.

[21] Blalock G， Gertler P J. Learning from exporting revisited in a less developed setting[J]. Journal of Development Economics， 2004，75（2）：397-416.

[22] Sun， Y.， & Du， D. Determinants of industrial innovation in China： Evidence from its recent economic census[J]. Technovation， 2010，30（9），540-550.

[23] Kokko A.Foreign direct investment， host country characteristics， and spillovers[D].Stockholm： Stockholm School of Economics，1992.

[24] Caves R E. Multinational firms， competition， and productivity in host-country markets[J]. Economica，1974，41（162）：176-193.

[25] Dimelis S， Louri-Dendrinou E. Foreign direct investment and efficiency benefits： A conditional quantile analysis[J]. Infectious Diseases，2001，38（5）：381-3.

[26] 陳繼勇， 盛楊懌. 外商直接投資的知識溢出與中國區域經濟增長[J]. 經濟研究，2008（12）：39-49.

[27] Aitken B J， Harrison A E. Do domestic firms benefit from direct foreign investment？ Evidence from Venezuela[J]. American Economic Review，1999，89（3）：605-618.

[28] Liu X， Buck T. Innovation performance and channels for international technology spillovers：Evidence from Chinese high-tech industries[J]. Research Policy，2007，36（3）：355-366.

[29] Tian X. Accounting for sources of FDI technology spillovers： evidence from China[J]. Journal of International Business Studies，2007，38（1）：147-159.

[30] 姚洋.非國有經濟成分對我國工業企業技術效率的影響[J].經濟研究1998.（12）：29-35.

[31] Hu， A.， Jefferson， G.， Qian， J.， R&D and technology transfer： Firm-level evidence from Chinese industry. Review of Economics and Statistics[J]. 2005，87（4）：780–786.

[32] 李曉鐘， 張小蒂. 外商直接投資對我國技術創新能力影響及地區差異分析[J]. 中國工業經濟， 2008（9）：77-87.

[33] 吳玉鳴， 周立， 呂春燕. 空間非穩定性模型及其在產學聯盟研發創新中的應用[J]. 系統工程理論與實踐，2010，30（6）：1010-1015.

[34] Fotheringham A S， Brunsdon C， Charlton M. Geographically Weighted Regression： The Analysis of Spatially Varying Relationships[M]. West Sussex：John Wiley & Sons Inc，2002.

[35] Cleveland， W.S. Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots[J]. Journal of the American Statistical Association 1979（74）：829-836.

[36] Bowman A.W. An alternative method of cross-validation for the smoothing of density estimates[J]. Biometrika，1984（71）：353-360.

[37] 郝令昕，奈曼. 分位數回歸模型[M]. 上海人民出版社，2012.

[38] Connolly M. The dual nature of trade： measuring its impact on imitation and growth[J]. Journal of Development Economics，2003，72（1）：31-55.

[39] Kokko A. Productivity spillovers from competition between local firms and foreign affiliates[J]. Journal of International Development，1996，8（4）：517-530.

Abstract： Based on Chinese economic census data， the geographic weighted regression model is used to study the influence of regional innovation source factors on regional innovation performance and its spatial heterogeneity. The results show that the most important source of regional innovation in China is indigenous R&D. Among other sources of innovation， domestic technology transfer and absorption also have positive effects on regional innovation. Effects of international technology transfer， export and FDI are generally negative. In different provinces， the impacts of innovation factors on the regional innovation performance are spatially heterogeneous. The results of geographic weighted regression reveal that the spatial characteristics of the influence of innovation factors on regional innovation generally demonstrate gradient transfer from the eastern developed regions to the western regions. In the eastern and central regions， indigenous R&D has become a major source of innovation， the role of which on regional innovation is more favorable and significant， while in the western region， innovation sources except for indigenous R&D， domestic technology transfer and absorption still play an important role. Geographic weighted regression method is proper tool to identify the spatial heterogeneity of the effects.

Key words： regional innovation； spatial heterogeneity； Geographically Weighted Regression（GWR）