中觀層面上技術(shù)標準的溢出效應(yīng)分析：基于省際面板數(shù)據(jù)

王麗君，陳 韜，王益誼

（1.中國標準化研究院，北京 100191；2.清華大學(xué)，北京 100084；3.中國社會科學(xué)院研究生院數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟系，北京 100732）

以創(chuàng)新為目的的研發(fā)活動是各國技術(shù)進步的主要源泉。我國實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的有效措施之一，就是通過知識溢出提高創(chuàng)新產(chǎn)出。用知識溢出模型分析創(chuàng)新知識與影響因素之間的關(guān)系成為新經(jīng)濟增長理論關(guān)注的熱點內(nèi)容。隨著我國經(jīng)濟發(fā)展步入新常態(tài)，發(fā)展動力從投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向更加注重效率和創(chuàng)新驅(qū)動，不斷開發(fā)新動能；以科技和經(jīng)驗的綜合成果為基礎(chǔ)、經(jīng)協(xié)商一致制定的標準通過促進創(chuàng)新知識的擴散和知識溢出，推動自主創(chuàng)新能力的提高。本研究對標準化與創(chuàng)新知識的作用機理進行理論分析，嘗試基于省級面板數(shù)據(jù)，分析標準化因素對創(chuàng)新知識的實證作用，以期進一步研究標準化對高質(zhì)量發(fā)展的作用。

1 標準化與創(chuàng)新知識的理論分析

《中華人民共和國標準化法》（2017年修訂）將我國標準分為國家標準、行業(yè)標準、地方標準、團體標準和企業(yè)標準5 類。其中，國家標準分為強制性國家標準和推薦性國家標準，前者保障健康、安全、環(huán)保等底線需求，后者保障基礎(chǔ)通用需求；行業(yè)標準適用于某個行業(yè)范圍；地方標準滿足地方自然條件、風(fēng)俗習(xí)慣；團體標準滿足市場和創(chuàng)新需要；企業(yè)標準是根據(jù)需要自行制定。雖然各類標準具有不同的定位，但是其本質(zhì)都是通用的技術(shù)規(guī)則，這使得這些基于共識制定的標準因為相對專利的低成本，能夠在更大范圍內(nèi)廣泛實施；同時，由于標準制定過程本身就是一個知識共享和知識生產(chǎn)的過程，在確立條款的過程中產(chǎn)生了知識溢出效應(yīng)。這種確立條款、編制、發(fā)布和應(yīng)用標準的過程，即一般意義上的標準化。

基于創(chuàng)新活動的不同階段，標準化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響如圖1 所示。由圖1 可知，技術(shù)的發(fā)展體現(xiàn)為從初級階段向更高級階段不斷演進。其中，階段1 的創(chuàng)新產(chǎn)出是階段2 的知識存量的重要組成部分，隨著時間的推移知識存量逐漸增加，同時也隨著時間推移而不斷折舊。近年來經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)將永續(xù)盤存法廣泛應(yīng)用于知識存量的測算，階段1 中的標準通過實施作用于階段2 中的創(chuàng)新產(chǎn)出。標準是公認的技術(shù)規(guī)則，作為技術(shù)成果的載體，通過實施影響技術(shù)的發(fā)展方向。例如，2020年3月美國白宮發(fā)布《5G 安全國家戰(zhàn)略》，強調(diào)通過提高美國在國際標準制定和采用中的領(lǐng)先地位，促進下一代電信和信息通信基礎(chǔ)設(shè)施在美國的加速發(fā)展和推廣［1］；2018年德國政府發(fā)布《高技術(shù)戰(zhàn)略2025》，強調(diào)德國只有發(fā)展在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域（尤其是人工智能領(lǐng)域）的能力，才能保持創(chuàng)新實力和競爭力，并提出通過未來的5G 移動標準開發(fā)基本的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以開發(fā)新的創(chuàng)新應(yīng)用領(lǐng)域［2］。

圖1 標準化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

在同一個創(chuàng)新階段中，創(chuàng)新產(chǎn)出基于創(chuàng)新投入和知識存量進行生產(chǎn)。包括R&D 經(jīng)費和R&D 人員在內(nèi)的創(chuàng)新投入，是作用于創(chuàng)新產(chǎn)出的有形投入。現(xiàn)有知識存量對創(chuàng)新產(chǎn)出而言屬于無形投入，但是具有溢出效應(yīng)。如果知識存量與創(chuàng)新產(chǎn)出同步變化，已有的知識存量推動創(chuàng)新產(chǎn)出的產(chǎn)生，就認為知識存量存在正的外部性，根據(jù)變化程度的多少具體可以分為規(guī)模報酬遞增和規(guī)模報酬遞減兩種情況；如果已有的知識存量對創(chuàng)新產(chǎn)出沒有影響，即知識存量與創(chuàng)新產(chǎn)出沒有關(guān)聯(lián)，就認為不存在外部性；如果知識存量的增加導(dǎo)致研究者更加難以獲取知識，知識存量就對新知識產(chǎn)生擠出效應(yīng)，就會導(dǎo)致出現(xiàn)負的外部性。同時，由于標準制定過程本身就是利益相關(guān)方相互交流知識、獲取技術(shù)信息的過程，使得標準制定活動對同一階段的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生影響。

在同一個創(chuàng)新階段中，標準文本基于創(chuàng)新產(chǎn)出和知識存量制定。標準以科技和經(jīng)驗的綜合成果為基礎(chǔ)制定，其目的是為各種活動或其結(jié)果提供規(guī)則、指南或特性。國際、區(qū)域、國家標準由于可以公開獲得并通過制修訂程序保持與最新技術(shù)水平同步，而成為公認的技術(shù)規(guī)則。如果將創(chuàng)新產(chǎn)出視為科技成果、知識存量視為科技成果和經(jīng)驗的積累，則標準文本可以視為基于創(chuàng)新產(chǎn)出和知識存量制定，是技術(shù)的載體。

在同一個創(chuàng)新階段中，R&D 人員是參與標準制定的利益相關(guān)方的重要組成部分。標準是通過標準化活動，按照制定標準的機構(gòu)頒布的標準制定程序，經(jīng)協(xié)商一致制定。參與協(xié)商一致制定標準的技術(shù)委員會成員包括來自相關(guān)行業(yè)的專家，也來自消費者協(xié)會、學(xué)術(shù)界、非政府組織和政府，這些參與者統(tǒng)稱為利益相關(guān)方。R&D 人員通過自身參與標準制定過程而影響標準中的技術(shù)內(nèi)容。

綜上所述，標準化對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響體現(xiàn)為，在技術(shù)發(fā)展的不同階段中，標準同步或滯后于創(chuàng)新產(chǎn)出，通過規(guī)模經(jīng)濟和網(wǎng)絡(luò)外部性影響技術(shù)預(yù)期。在國際、區(qū)域或國家范圍內(nèi)，因為技術(shù)的發(fā)展，包括生產(chǎn)者、消費者在內(nèi)的利益相關(guān)方產(chǎn)生了對產(chǎn)品、過程或服務(wù)進行規(guī)范的需求，這就是傳統(tǒng)意義上的標準化需求。標準的應(yīng)需而生，意味著標準本身具有有用性，能夠幫助解決基本程序、組織和技術(shù)問題，這些問題如果不解決，就會導(dǎo)致市場失靈和不經(jīng)濟。標準的制定過程和使用過程都有助于促進技術(shù)的擴散。國際、區(qū)域或國家的標準組織為標準的制定提供了溝通和交流的平臺，使得利益相關(guān)方可以聚集在一起，就技術(shù)知識進行交流、權(quán)衡和遴選，按照標準制定程序和標準文本的要求對技術(shù)內(nèi)容進行規(guī)范，使用通用的標準化語言進行交流，確保了技術(shù)知識的無偏傳遞。與專利中的信息受到知識產(chǎn)權(quán)的限制相反，標準中的信息是可以為大眾獲得的，標準中信息的傳播并不受到限制。標準的使用過程就是對產(chǎn)品、過程和服務(wù)進行規(guī)范的過程，標準的低門檻的獲取途徑使得技術(shù)能夠在大范圍內(nèi)進行快速擴散。

標準對技術(shù)預(yù)期的影響是通過其能夠帶來的規(guī)模經(jīng)濟和網(wǎng)絡(luò)外部性特點。標準在傳遞的過程中使用了規(guī)范的語言，這使得使用者可以以較低的成本和更便捷的途徑獲取到大量與產(chǎn)品、過程和服務(wù)相關(guān)的有用信息。隨著標準傳播范圍的擴大，標準所承載的技術(shù)的影響范圍不斷擴大，標準的使用有效降低了產(chǎn)品的種類、降低了單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，提高了產(chǎn)品的性能，導(dǎo)致規(guī)模經(jīng)濟。標準的通用性幫助實現(xiàn)產(chǎn)品或體系的互操作性，降低了多樣性，提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。當網(wǎng)絡(luò)中的新用戶由于被連接到網(wǎng)絡(luò)而獲得價值，就產(chǎn)生了網(wǎng)絡(luò)外部性。網(wǎng)絡(luò)外部性現(xiàn)象在通信和信息技術(shù)部門尤其顯著。標準的通用特性幫助了網(wǎng)絡(luò)外部性的實現(xiàn)。標準實施就以這樣的方式進行市場選擇，實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰。標準有助于降低對技術(shù)未來發(fā)展方向的不確定性，即通過降低研發(fā)投資的風(fēng)險，鼓勵了創(chuàng)新的發(fā)展。

2 文獻綜述

本研究通過對知識生產(chǎn)函數(shù)及其研究發(fā)展趨勢進行綜述，同時研究標準與創(chuàng)新知識之間的關(guān)系，以期將標準變量引入知識生產(chǎn)函數(shù)。

2.1 知識生產(chǎn)函數(shù)及其研究趨勢

生產(chǎn)函數(shù)法是知識溢出模型的一種典型的經(jīng)驗測度方法。代表性的知識生產(chǎn)函數(shù)包括Griliches-Jaffe 函數(shù)和Romer-Jones 函數(shù)。Griliches［3］認為企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出是研發(fā)投入的函數(shù)，并使用C-D 生產(chǎn)函數(shù)的模式進行表述。具體函數(shù)形式如下：

Jaffe［4］將研究對象從企業(yè)擴展到區(qū)域?qū)用妫瑢⒀邪l(fā)產(chǎn)出的內(nèi)涵擴展為新知識，將研發(fā)投入擴展為經(jīng)費投入和人員投入，從而形成經(jīng)典的Griliches-Jaffe 函數(shù)，即認為創(chuàng)新產(chǎn)出受到R&D 資金和R&D人員的影響。其函數(shù)形式如下：

Romer［5-6］認為新知識的生產(chǎn)依賴過去知識形成的存量，將知識溢出的原因歸于知識的非競爭性和部分排他性，并將知識變量引入生產(chǎn)函數(shù)模型，基于內(nèi)生增長模型構(gòu)建了知識生產(chǎn)函數(shù)，即Romer 生產(chǎn)函數(shù)，認為新知識（）受到R&D 人員（L）、知識存量（）和其他因素（）的影響。具體函數(shù)形式如下：

Jones［7-8］通過對美國等國家的經(jīng)濟發(fā)展進行實證檢驗，放寬了對Romer 生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)限制，形成一般意義的Romer-Jones 知識生產(chǎn)函數(shù)，即認為R&D 人員對新知識的影響存在規(guī)模效應(yīng)（），知識存量對新知識的影響存在溢出效應(yīng)，分為3 種情況：規(guī)模報酬遞增、規(guī)模報酬不變、規(guī)模報酬遞減。具體函數(shù)形式如下：

在兩種典型的知識生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，后來的研究者通過對變量含義進行擴展解析，或者納入新的變量，或者與新的模型結(jié)合（如空間計量模型、面板模型），對知識生產(chǎn)函數(shù)進行了不同程度的擴展。

2.1.1 對模型變量進一步解析

呂忠偉［9］基于國際專利分類和各地區(qū)專利申請量測算地區(qū)間的技術(shù)相似系數(shù)，構(gòu)建R&D 空間溢出指標，對Griliches-Jaffe 知識生產(chǎn)函數(shù)進行擴展，基于1998—2007年的我國省級面板數(shù)據(jù)，分析R&D空間溢出指標、知識存量、研發(fā)人員、研發(fā)資本對區(qū)域知識生產(chǎn)的作用。吳素春［10］使用2011年我國31 個創(chuàng)新型城市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D 數(shù)據(jù)進行截面計量分析，使用改進的生產(chǎn)函數(shù)模型分析內(nèi)部研發(fā)、R&D 合作等6 種研發(fā)模式與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同研發(fā)模式的創(chuàng)新績效存在差異。

2.1.2 結(jié)合新的計量模型

孫建［11］基于1998—2008年我國區(qū)域面板數(shù)據(jù)，使用空間杜賓模型研究鄰近區(qū)域的知識溢出及其有效空間距離，分析發(fā)現(xiàn)我國的區(qū)域創(chuàng)新具有空間集聚特征，不同區(qū)域存在明顯的正負向知識溢出現(xiàn)象。胡貝貝等［12］認為Romer 函數(shù)和Jones 函數(shù)的差異是規(guī)模遞增效應(yīng)是否存在于知識生產(chǎn)中，并基于2005—2012年我國53 家高新區(qū)的面板數(shù)據(jù)，以研發(fā)資本、人力資本和知識存量為自變量，分析自變量產(chǎn)出彈性的和，發(fā)現(xiàn)知識生產(chǎn)具有規(guī)模遞增效應(yīng)。張靜等［13］基于Romer-Jones 知識生產(chǎn)函數(shù)，使用1996—2014年我國省級面板數(shù)據(jù)分析知識資本生產(chǎn)的特征，使用全參、半?yún)⒒貧w方法，測算知識資本的不同增速對經(jīng)濟增長的影響。

2.1.3 二者的結(jié)合

周明等［14］基于我國高科技企業(yè)數(shù)和科技活動人員數(shù)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)集聚下知識溢出評價指標，綜合了Griliches-Jaffe 函數(shù)和Romer-Jones 函數(shù)兩種生產(chǎn)函數(shù)，利用1998—2006年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)，采用空間面板模型分析研發(fā)經(jīng)費、知識溢出因素、政府支持力度等變量對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響，發(fā)現(xiàn)知識溢出對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著影響。劉和東［15］將區(qū)域技術(shù)溢出分為內(nèi)部溢出（產(chǎn)學(xué)研合作）和外部溢出（外商直接投資），結(jié)合創(chuàng)新相關(guān)數(shù)據(jù)，采用1998—2008年我國省級面板數(shù)據(jù)，基于擴展的Griliches-Jaffe 知識生產(chǎn)函數(shù)，使用動態(tài)面板模型分析發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部溢出和外部溢出在不同時期的影響是不同的。王崇鋒［16］基于2009—2012年我國30 個省級區(qū)域的面板數(shù)據(jù)，采用因子分析法構(gòu)建創(chuàng)新投入因子、知識溢出因子、創(chuàng)新產(chǎn)出因子，運用Griliches-Jaffe 知識生產(chǎn)函數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，知識溢出對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響是正向顯著的。汪輝平等［17］基于1999—2013年我國省際工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，使用Malmquist 和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法測算地區(qū)的工業(yè)全要素生產(chǎn)率，并分解為技術(shù)效率和技術(shù)進步，使用空間杜賓模型分析知識資本、空間溢出對技術(shù)效率和技術(shù)進步的影響。

2.2 標準與創(chuàng)新知識的關(guān)系

國內(nèi)外現(xiàn)有研究中對標準與創(chuàng)新知識關(guān)系的研究，主要是從作用機理上分析標準和創(chuàng)新知識之間的促進、阻礙、雙向影響作用。標準能促進創(chuàng)新產(chǎn)出，這是國內(nèi)外一些重要機構(gòu)和著名學(xué)者的學(xué)術(shù)立場，包括德國標準協(xié)會（DIN）［18］、Swann［19］、Kano［20］、李春田［21］等。DIN［18］認為，標準不僅鼓勵創(chuàng)新，而且促進創(chuàng)新的有效擴散；競爭力的形成不僅依靠創(chuàng)新，還要依靠創(chuàng)新的有效擴散；標準對創(chuàng)新提供積極的激勵作用。Swann［19］認為標準通過限制創(chuàng)新發(fā)展的方向，避免了產(chǎn)生不必要的創(chuàng)新成果，從而為后續(xù)的創(chuàng)新建立基礎(chǔ)設(shè)施；現(xiàn)行標準的現(xiàn)狀影響了這些標準對創(chuàng)新的推動效果。Kano［20］研究了創(chuàng)新和標準化的關(guān)系，認為標準化能夠?qū)㈦s亂的創(chuàng)新同步到系統(tǒng)的創(chuàng)新中，而系統(tǒng)的創(chuàng)新能夠建立新的市場。李春田［21］認為，標準化是創(chuàng)新的平臺，能夠幫助積累技術(shù)，提高創(chuàng)新效率，促進創(chuàng)新擴散；同時標準化面臨創(chuàng)新的挑戰(zhàn)，創(chuàng)新會對標準化理論、原則、觀念帶來沖擊，對標準化的管理和體制帶來變革，并影響標準化的方法論的變遷。但是，有些機構(gòu)或研究報告也揭示了標準和創(chuàng)新關(guān)系的另一面，即標準會限制創(chuàng)新，認為標準的制定時機或者標準的維護不合時宜，就會限制創(chuàng)新，從而導(dǎo)致經(jīng)濟的無效率［22-23］。

越來越多的研究成果注意到標準對創(chuàng)新的影響是雙重或不確定的，如潘海波等［24］分析了技術(shù)標準與技術(shù)創(chuàng)新兩者之間的協(xié)同演化發(fā)展，發(fā)現(xiàn)技術(shù)標準對技術(shù)創(chuàng)新具有“雙刃劍”的作用；Bozeman［25］提出了技術(shù)轉(zhuǎn)移模型，將不同的技術(shù)轉(zhuǎn)移主體和媒介納入模型；在Bozeman［25］研究的基礎(chǔ)上，Blind等［26］將標準化作為一種將知識納入?yún)f(xié)商一致進程的知識和技術(shù)的轉(zhuǎn)移渠道，從而將標準作為轉(zhuǎn)移對象；Blind 等［27］認為，標準和法規(guī)對創(chuàng)新的影響取決于市場環(huán)境，考慮到表現(xiàn)為信息不對稱和監(jiān)管捕獲特征的市場不確定性，正式標準和法規(guī)對于創(chuàng)新具有不同的影響，在不確定程度較低的市場中，正式標準導(dǎo)致較低的創(chuàng)新效率，而法規(guī)產(chǎn)生相反的效果；孫瑜等［28］從技術(shù)標準因素、科技研發(fā)因素、行業(yè)發(fā)展因素等3 個因素27 個指標評價技術(shù)標準與技術(shù)研發(fā)的關(guān)系，分析了二者在農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)相互脫節(jié)的主要影響因素為體制機制和產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平。

2.3 總結(jié)

在一般的知識生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上對變量含義進行擴展解析或納入新變量，或者結(jié)合新模型進行研究，成為近年來分析變量與知識產(chǎn)出的新趨勢，然而鮮見將標準變量引入知識生產(chǎn)函數(shù)分析其與創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系。與現(xiàn)有研究相比，本研究可能的創(chuàng)新之處在于：一是對變量內(nèi)涵的解析。嘗試基于我國標準體系的構(gòu)成，結(jié)合30 個省（區(qū)、市）（未含西藏和港澳臺地區(qū)，下同）對各類標準研制的貢獻，構(gòu)建區(qū)域標準化水平評價指標，并將其作為新的變量納入知識生產(chǎn)函數(shù)。二是基于30 個省（區(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)，結(jié)合區(qū)域自身屬性分析標準化水平對知識產(chǎn)出的溢出效應(yīng)，以期研究標準體系對于推動高質(zhì)量發(fā)展的作用機制。

3 模型構(gòu)建和變量選擇

3.1 模型構(gòu)建

本研究基于Romer-Jones 知識生產(chǎn)函數(shù)理論，引入研發(fā)資本、標準化水平等投入變量對函數(shù)進行擴展，見公式（5）：

一方面對知識生產(chǎn)函數(shù)的變量進行進一步解析，另一方面考慮與面板數(shù)據(jù)模型的結(jié)合，分析對于個體i的擾動項的方差存在異方差或自相關(guān)的情況。如果存在，則認為擾動項存在組間異方差；如果存在協(xié)方差，則認為擾動項存在組內(nèi)自相關(guān)；如果存在協(xié)方差，則認為擾動項存在組間同期相關(guān)。

3.2 創(chuàng)新產(chǎn)出變量選擇和數(shù)據(jù)來源

本研究采用發(fā)明專利的申請受理量來衡量各省（區(qū)、市）的創(chuàng)新產(chǎn)出［29］，這也是在大多數(shù)研究中廣為使用的方法。由于專利要經(jīng)過較長的審核期，使得與申請受理量相比，發(fā)明專利的申請授權(quán)量具有明顯的滯后性，同時容易受到其他因素的影響，因此發(fā)明專利的申請受理量被大量應(yīng)用于衡量創(chuàng)新知識的產(chǎn)出。

3.3 R&D 資本投入變量選擇和數(shù)據(jù)來源

《2008年國民賬戶體系》將研發(fā)支出定義為：為了增加知識儲備并利用這種知識儲備開發(fā)新的應(yīng)用，系統(tǒng)性地從事創(chuàng)造性工作而支出的價值，并將R&D 作為資本形成的一部分［30］。2017年我國國家統(tǒng)計局印發(fā)《中國國民經(jīng)濟核算體系（2016）》，將研發(fā)支出列入資本形成總額［31］。本研究基于歷年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》中各地區(qū)研究與試驗發(fā)展經(jīng)費內(nèi)部支出指標，通過各地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）指數(shù)平減為不變價格，使用永續(xù)盤存法測算R&D 資本存量。計算公式如下：

3.4 R&D 人員投入變量選擇和數(shù)據(jù)來源

3.5 知識存量變量選擇和數(shù)據(jù)來源

3.6 知識擴散和吸收能力變量選擇和數(shù)據(jù)來源

各年度發(fā)布的國家標準數(shù)量出自歷年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》，行業(yè)標準數(shù)量出自中國標準服務(wù)網(wǎng)；各地區(qū)的國家標準研制貢獻指數(shù)和行業(yè)標準研制貢獻指數(shù)由中國標準化研究院國家標準館提供。

4 實證分析

基于國家統(tǒng)計局對我國東、中、西、東北部地區(qū)的劃分，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，將30 個樣本省（區(qū)、市）的模型分為全面板模型、東部模型、中部模型、西部模型、東北部模型，如表1 所示。

表1 面板模型及其對應(yīng)的樣本量

表1 （續(xù)）

4.1 面板模型的回歸

分別對模型的各變量進行單位根檢驗，使用LLC 檢驗檢驗相同根單位根，使用Fisher-ADF 檢驗檢驗不同根單位根，均拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，所以各變量均為平穩(wěn)序列。

對模型不同個體的擾動項分別通過Greene［33］598提供的沃爾德檢驗檢驗組間異方差，原假設(shè)是“不存在組間異方差”；用Greene［33］601提出的Breusch-Pagan LM 檢驗檢驗長面板模型（東部模型、中部模型、西部模型、東北部模型）的組間同期相關(guān)，通過Pesaran［34］提出的檢驗檢驗短面板模型（全面板模型）的組間同期相關(guān)，原假設(shè)是“不存在一階組內(nèi)自相關(guān)”；通過Wooldridge［35］提供的沃爾德檢驗檢驗組內(nèi)自相關(guān)，原假設(shè)是“不存在組間同期相關(guān)”。檢驗結(jié)果如表2 所示。

表2 樣本面板模型變量的異方差檢驗和自相關(guān)檢驗

由于面板模型不同個體的擾動項同時存在組間異方差和組間同期相關(guān)，并且組內(nèi)自相關(guān)（自回歸系數(shù)相同），使用可行廣義最小二乘法（FGLS）進行估計。為了便于比較，將東北部地區(qū)的面板模型也使用FGLS 進行回歸。回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 基于分區(qū)域模型的各變量對樣本地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響分析

4.2 全面板模型的回歸結(jié)果及分析

從樣本地區(qū)面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果可以看出，知識存量對于創(chuàng)新產(chǎn)出的影響最大，彈性系數(shù)為0.723；R&D 人員投入次之，彈性系數(shù)為0.151；R&D 資本居于第3 位，彈性系數(shù)為0.126；標準化水平的影響最小。這些投入變量的影響都是正向的，并且在1%的水平上顯著。改革開放以來，我國經(jīng)濟發(fā)展一度嚴重依賴資本、勞動力和資源，也就是經(jīng)濟增長的驅(qū)動力主要依靠投資驅(qū)動和要素驅(qū)動。與傳統(tǒng)的產(chǎn)出形式（例如GDP 增長）相比，創(chuàng)新產(chǎn)出更加依賴于知識存量，同時受到區(qū)域的知識擴散和吸收能力的影響；R&D 資本投入、R&D 人員投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響低于知識存量；知識存量和標準化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在溢出效應(yīng)，且規(guī)模報酬遞減。

4.3 不同區(qū)域模型的回歸結(jié)果及分析

從表3 回歸結(jié)果可以看出，R&D 資本投入、R&D 人員投入、知識存量等要素對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有明顯的地區(qū)差異性，標準化水平的知識溢出效應(yīng)也存在顯著的區(qū)域差異，即各省（區(qū)、市）的知識擴散和吸收能力對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有顯著的區(qū)域差異。具體分析如下：

（1）知識存量對創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應(yīng)最高，彈性系數(shù)在0.424～0.881 之間，影響都是正向的，并且在1%的水平上顯著；彈性小于1，顯示規(guī)模報酬遞減，其中西部地區(qū)的彈性最高，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)第三，東北部地區(qū)最低。這意味著在西部地區(qū)增加每單位知識存量能夠帶來更多的創(chuàng)新產(chǎn)出。

（2）區(qū)域標準化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應(yīng)是正向的，彈性系數(shù)在0.181～0.349 之間；彈性小于1，規(guī)模報酬遞減，其中東北部地區(qū)最高，東部地區(qū)次之，中部地區(qū)第三，在西部地區(qū)模型中標準化水平的影響不顯著。這意味著在東北部地區(qū)通過積極參與標準化活動，增加每單位標準化水平能夠帶來更多的創(chuàng)新產(chǎn)出。

（3）R&D 資本投入對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在不同地區(qū)差異顯著，其中在東部、東北部地區(qū)的影響是正向的、在1%的水平上顯著，在中部、西部地區(qū)的影響不顯著，在東北部地區(qū)提高研發(fā)投入能夠獲得更大收益。這與李平等［36］的觀點是一致的，并非研發(fā)投入越多就越能促進創(chuàng)新的發(fā)展，研發(fā)投入分為政府資助和企業(yè)投入兩類，根據(jù)研發(fā)投入結(jié)構(gòu)的不同，對創(chuàng)新效率的影響可能為負，即產(chǎn)生“政府失靈”或“市場失靈”的現(xiàn)象。

（4）R&D 人員投入對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在不同地區(qū)差異顯著，其中在中部地區(qū)影響最大，東部和西部地區(qū)的影響接近，在東北部地區(qū)具有明顯的負效應(yīng)。這意味著在中部地區(qū)提高研發(fā)人員投入能夠獲得更大收益，而東北部地區(qū)的R&D 人員投入結(jié)構(gòu)不足以推動發(fā)明專利所體現(xiàn)的創(chuàng)新產(chǎn)出。這種顯著的地區(qū)差異性意味著研發(fā)人員的結(jié)構(gòu)會對技術(shù)進步產(chǎn)生不同影響。這與Vandenbussche 等［37］和朱承亮等［38］的觀點一致。Vandenbussche 等［37］假設(shè)相比模仿，創(chuàng)新是技術(shù)密集型活動，從模仿和創(chuàng)新兩個渠道出發(fā)分析OECD 的19 個成員國在1960—2000年之間人力資本對技術(shù)進步的作用，發(fā)現(xiàn)具有高學(xué)歷的從業(yè)者更能促進技術(shù)的發(fā)展；朱承亮等［38］認為只有高水平的人力資本才能促進研發(fā)創(chuàng)新效率的改善，因此建議對人力資本的結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化和升級。

5 研究結(jié)論

本研究基于知識生產(chǎn)函數(shù)理論，以我國30 個省（區(qū)、市）的創(chuàng)新產(chǎn)出為研究對象，通過對其2001—2017年相關(guān)面板數(shù)據(jù)進行回歸分析發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)新知識的產(chǎn)出過程中，研發(fā)資本、研發(fā)人員、知識存量、標準化水平的影響具有顯著的區(qū)域差異性。

基于以上研究，建議各地區(qū)基于不同的投入要素結(jié)構(gòu)制定不同的創(chuàng)新激勵政策，具體包括：

（1）提高研發(fā)資本和研發(fā)人員對創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻。考慮到研發(fā)資本和研發(fā)人員對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有復(fù)雜性，這兩類投入要素的數(shù)量和結(jié)構(gòu)都會影響創(chuàng)新產(chǎn)出。不僅要增加研發(fā)資本投入和研發(fā)人員投入的數(shù)量，尤其需要改進研發(fā)資本和研發(fā)人員的投入結(jié)構(gòu)，一方面通過對本地區(qū)研發(fā)人員進行培育和教育，對人力資本結(jié)構(gòu)進行升級，另一方面發(fā)布積極的人力引進制度，吸引高水平的人力資本進入。

（2）提高知識存量對創(chuàng)新產(chǎn)出的規(guī)模報酬。知識存量對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應(yīng)呈現(xiàn)規(guī)模遞減的現(xiàn)象，并且具有地區(qū)差異，因此建議一方面鼓勵各地區(qū)發(fā)布激勵創(chuàng)新產(chǎn)出的政策，擴大知識存量，另一方面根據(jù)不同區(qū)域的特點，在創(chuàng)新激勵政策中有所側(cè)重。

（3）提高各地區(qū)對創(chuàng)新產(chǎn)出的消化和吸收能力，以及標準化水平對創(chuàng)新產(chǎn)出的規(guī)模報酬。標準化水平對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應(yīng)呈現(xiàn)規(guī)模遞減的現(xiàn)象，并且具有地區(qū)差異，因此建議一是深化標準化工作改革，解決標準老化、缺失、滯后和標準體系不夠合理的問題，優(yōu)化標準供給，促進由政府組織制定的標準和市場自主制定的標準組成的新型標準體系實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展；二是鼓勵各地區(qū)的利益相關(guān)方參與制定和實施標準，發(fā)布標準化相關(guān)的獎勵政策和擴大對政策的宣傳力度，例如北京、浙江等多地已發(fā)布了針對制定標準和標準化試點示范項目的獎勵政策。