省際技術轉移的時空分異特征與鄰近效應研究
——中國31個省份空間互動分析

張 貴，劉思思，呂曉靜

（1.河北工業大學經濟管理學院，天津 300401；2.南開大學京津冀協同發展研究院，天津 300071）

1 文獻述評

技術轉移是地理空間位置和不同實踐領域技術轉化為生產力的核心途徑。成功的技術轉移不僅加速跨區域研發合作非均衡難題的破解，更重要的是技術要素的重新組合加速推動創新縱深的實現?！秶壹夹g轉移體系建設方案》中明確指出，技術轉移對提升科技創新能力、促進經濟社會發展具有重要作用，是加快建設創新型國家和世界科技強國的有力支撐。因此，挖掘技術轉移的空間生產及流動對實現創新資源流動與共享、優化科技資源配置、推動區域協調發展具有重要意義。

由于知識和技術更可能在緊密聯系的地區之間流動[1]，Boschma[2]將這種緊密的聯系概括為地理鄰近、認知鄰近、組織鄰近、制度性鄰近和社會鄰近等，并進一步指出區域主體間的鄰近性是交流合作的基礎。與此同時，經濟地理學者認為技術網絡的涌現、關聯及演化是空間相互作用力的結果，這種論點聚焦于中國情境下跨區域研究領域就體現在技術創新的合作吸收與擴散溢出層面[3]。在此區域發展邏輯下我國跨域區域的技術轉移網絡已初步形成，然而遺憾的是當前整體發展存在較大的區域差異性，長三角、珠三角等發達地區成為技術轉移的活躍地帶[4]，而中、西部地區的技術轉移活動活躍性較差[5]。為打破技術轉移空間極化嚴重現狀，有效推動東中西部的協同發展，趙尚梅等[6]、任龍等[7]、Jonathan 等[8]、張翼鷗等[9]對跨區域技術轉移活動的影響因素展開研究，相關文獻主要分為兩類：一類是區域自身屬性差異，例如區域自身的技術能力、研發投入、研發水平等；另一類是區域間的屬性差異，例如輸出與吸納地區間的技術勢差、技術同質程度，以及技術吸收能力等。除此之外，區域主體間的相似性是否影響跨區域技術轉移逐步引起關注。 劉承良等[3]、張翼鷗等[9]研究發現，多數地區在建立創新聯系時，更傾向于地理、技術、社會等鄰近的地區進行技術轉移。因此，多維鄰近性已成為影響跨區域技術轉移的重要因素。

目前學術界多數跨區域的技術轉移研究基于技術動因理論，鮮有分析將多維鄰近性對跨區域技術轉移的作用機制納入分析框架。事實上，多維鄰近性是技術轉移網絡結構異質性的內隱驅動力，但現有研究多局限于傳統計量模型的方法，從靜態角度出發，忽視了空間的概念，雙邊技術轉移的過程對周邊其他地區間的互動行為影響層面難以識別。另外，需要指出的是傳統研究中跨區域技術轉移指標多采用各省份的技術合同成交來測度，只能反映各省份本身的技術輸出與吸納情況，一定程度上忽視了兩兩省份之間的技術流動。因此，本文著眼于跨區域技術轉移，以我國31 個省份作為研究對象，采用2010—2019年各省份面板數據，選取專利權轉讓作為跨區域技術轉移的測度指標，揭示區域間技術轉移空間格局及其動態演化特征，并從地理、產業、關系和文化多個維度提出多維鄰近性作用于跨區域技術轉移的研究假設，通過構建空間面板互動模型探討多維鄰近性如何影響跨區域技術轉移，對我國省級區域指定技術轉移形勢深入研判并精準施策，以及縮小區域技術創新水平、促進技術交流合作具有重要意義。

2 理論分析與研究假設

鄰近性理論由20 世紀90年代法國鄰近動力學派創立，被廣泛應用于合作創新、產業集群和知識溢出等領域，已經成為西方區域經濟學、創新經濟學、經濟地理學等學科關注的焦點[10]。學者們強調鄰近性在創新過程中的作用，認為鄰近性可以促進創新主體的交流互動和隱性知識溢出，進而提升創新績效。Boschma[2]、Knoben 等[11]、黨興華等[12]先后從地理鄰近、社會鄰近、認知鄰近、組織鄰近、制度鄰近、技術鄰近等方面對鄰近性做了分類，但因研究視角的不同，諸多鄰近性之間存在著交叉和重復的現象[12]。鄰近維度方面，研究學者一致認為地理鄰近是影響創新網絡演化的首要因素，在鄰近性的研究中具有重要的地位。主要原因在于地理鄰近是一個相對獨立且客觀的維度[13]，其特性為區域內不同創新主體間的知識流動創造了有利條件[14]。因此，本文將地理鄰近性納入衡量跨區域技術轉移的分析框架。然而單一的地理鄰近無法解釋由產業空間維度上的相近性帶來的跨區域技術轉移問題。以產業結構的相似性為代表的產業鄰近對創新主體間的互動與知識共享，以及協同創新活動有直接影響，同樣是考察跨區域技術轉移的重要維度。另外，地區之間具有相似的社會文化背景更有利于技術轉移主體進行互動交流與隱性知識傳播，由此可見，文化鄰近性已成為跨區域技術轉移的另一維度重要考量因素。除地理鄰近、產業鄰近、文化鄰近外，區域之間基于信任長期建立的穩定的網絡聯結或社會關系是技術轉移主體合作的重要基礎[15]。因此，將關系鄰近性作為影響跨區域技術轉移的一個維度是十分必要的。結合現有研究，本文認為在跨區域技術轉移的研究中，地理、產業、文化與關系4 個維度鄰近性特征可以較為全面地反映出技術交易區域間最為理想的交易特征，適合作為分析框架探究多維鄰近對跨區域技術轉移的影響。具體而言，四維鄰近性對跨區域技術轉移的作用機理如下：

地理鄰近反映的是區域主體在空間上的距離，地理位置的優越性會給雙方帶來更便利的技術交流機會，人員更易流動，降低了技術交流成本。具體來看，地理更鄰近的區域，一般產業關聯度會較強，相互關聯的企業往往會形成集聚現象，有利于技術轉移雙方跨域地理區域的邊界，進而能夠與鄰近的產業展開交流與合作。地理鄰近在一定程度上還可以促進區域間的交流和學習，近距離的技術轉移主體能夠更容易、更充分地交流。地理鄰近還提高了跨區域技術轉移主體在交通上的便利性，從而節約了經濟成本。在交易成本理論中，在雙方合作時，物質資源在運輸過程中產生的成本會隨著距離的減小而減小。地理鄰近可以使技術轉移雙方在更短的時間內完成合作，直接降低了合作的經濟成本[1]。然而，隨著現代交通網絡的快速發展和信息技術等的廣泛應用，有學者指出地理距離在省份間合作阻礙作用越來越弱，地理鄰近對跨區域技術轉移的積極影響開始受到質疑。本文認為省際技術轉移活動，本身就是需要跨域一定的地理區域，是一種跨域不同省份的技術轉移活動形式。因此，地理距離仍會對省際技術轉移活動產生影響，尤其是在省際技術轉移活動的初期，地理距離更近的省份能實現更多的技術轉移。

就產業鄰近性而言，其反映了區域間產業結構的相似程度。中國各個省份之間的往往是競爭關系，而且容易存在貿易壁壘。因此，省份之間會選擇將所擁有的各種領先資源內部化，防止其外流，一定程度上阻礙了省際技術轉移活動的發生[7]。因此，一定水平的產業結構錯位程度可以促進技術轉移主體間的互動學習與交流[16]。然而，這種錯位程度并非越大越好，有效的技術轉移既需要參與合作的主體具備一定的吸收能力，又要保證彼此在涉足的知識、技術等領域有一定的重疊度才能更好地在合作中進行溝通。因此，產業鄰近性過高過低均不利于區域間技術轉移活動的發生，二者應該是倒“U”型關系[17]。

文化鄰近反映的是兩個省份的風俗習慣、宗教信仰等相似性，其最重要的特征就是語言差異。方言作為語言，是人們表達、溝通的媒介以及經濟交流的載體，也是最能代表地域文化的因素。語言的相近性往往能夠拉近彼此的距離增進彼此的信任，這對省際技術轉移活動有促進作用。方言還反應兩個省份之間的技術轉移主體在思想上，方言更接近的主體其處理問題的思維方式會比較接近，會減少主體之合作所產生的交易成本[18]。與此同時還應考慮到，普通話在全國范圍內已得到初步普及，但不意味著方言失去影響力，實際上各地區形成普通話與方言并用的局面，文化差異性對省際技術轉移活動仍有一定的影響，即文化鄰近性強的省份技術轉移活動會越多。

關系鄰近性是兩地建立的一種穩定的網絡聯結或社會關系[15]。省際關系鄰近反映的是兩個省份之間通過頻繁的合作而建立起的社會關系，交流合作越頻繁這種社會關系越穩定。因為經濟主體的行為存在慣性，其往往會選擇之前有過合作關系的即經濟主體進行溝通與合作。各個省份的技術轉移主體通過較多的合作逐步扎根到此社會關系中，并且各個技術轉移主體在合作中建立起了良好的信任。這種信任是具有價值的，建立在信任基礎上的技術轉移主體能夠減少雙方行為不確定性，從而實現技術的轉移。有研究指出，與國外約束雙方合作行為主要依靠市場化契約相比，我國非契約關聯的社會資本屬性對區域間合作行為約束更為顯著[19]。因此，關系鄰近性對跨區域技術轉移具有促進作用。

基于以上理論分析，本文提出如下假設：

假設H1:地理鄰近性可以促進跨區域技術轉移。

假設H2:產業鄰近性對跨區域技術轉移的影響呈倒“U”型關系，即存在最優的產業鄰近水平，其對跨區域技術轉移的促進作用最強。

假設H3:文化鄰近對跨區域技術轉移具有促進作用。

假設H4:關系鄰近能促進地區間交流合作，對跨區域技術轉移有積極影響。

3 研究設計

3.1 研究方法與模型設定

3.1.1 研究方法

（1）變異系數。本文采用變異系數分析省際技術轉移的空間分布差異，公式如下：

其中，CV 為變異系數，N為省份技術轉移關系總數，xi為第i對合作關系。

（2）區位基尼系數。本文采用區位基尼系數衡量省際技術轉移的空間集聚程度，公式如下：

其中，GINI 為區位基尼系數，xj為第j對合作關系。

（3）空間自相關。本文采用全局空間自相關檢驗，利用Moran’sI指數度量和檢驗省際間技術轉移在整個空間上相關性，其計算公式如下所示：

其中，wij為技術轉移i、j之間的空間毗鄰關系。

3.1.2 模型設定

傳統研究將引力模型及其修正后的模型通常應用于研究國家（地區）間流量型數據的處理[20]，然而，該模型忽略了雙邊流量數據中存在的自相關性問題，對各種影響因素內部邏輯關系不甚清晰。因此，本文選用空間互動模型研究省際技術轉移，其一般形式為：

其中Fij為對數化后的省際技術轉移流量，分別表示度量源地A 和匯地B 特征屬性的變量集（取對數），指數和為待估的彈性系數。本文選用研發資本投入（RD）和研發人員投入（HK）作為源、匯兩地的特征變量。dij為i與j之間的距離，本文選取地理距離（Geodis）、產業距離（Indus）及其平方項（Indus2）、關系距離（Instdis）和文化距離（Reldis），是研究的核心變量，為距離效應系數。為具有空間自回歸特性的誤差項，分別為因變量和誤差項的空間滯后項，、分別為空間滯后形式與空間誤差形式的自回歸系數。在空間計量模型中，最常用的包括空間滯后、空間誤差與空間杜賓模型，空間杜賓模型又是空間滯后模型與空間誤差模型的更一般形式［21］，但具體選用何種模型需要通過檢驗來確定。

3.2 空間權重設計

在構建空間權重矩陣時，考慮到本文研究對象是省際技術轉移的流型數據，首先依據省份邊界相鄰規則建立31×31 的0—1 矩陣，如下所示：

在此基礎上對簡單的0-1 矩陣進行設計?？紤]到在技術轉移雙邊流量數據中，根據源地和匯地的相鄰關系，可能存在以下3 種空間關聯性：

基于源地相鄰的空間相關，在匯地（技術轉移輸入地）一定時，與源地（技術轉移輸出地）相鄰的地區其技術轉移流量存在相關性，在此基礎上空間權重矩陣：

基于匯地相鄰的空間相關，在源地（技術轉移輸出地）一定時，匯地（技術轉移輸入地）相鄰的地區技術轉移流量存在相關性，在此基礎上構建空間權重矩陣：

基于雙重相鄰的空間相關，在省際技術轉移過程中，與源地（技術轉移輸出地）和匯地（技術轉移輸入地）同時相鄰的地區技術轉移流量存在相關性，在此基礎上構建空間權重矩陣：

其中，ln為n×n的單位矩陣，代表矩陣的克羅內克積，W0為0-1 矩陣。W1、W2、W3為N×N的權重矩陣，其中N=n×n。本文只關注省際的技術轉移情況，因此剔除了省份內部的技術轉移，空間權重矩陣也作了相應的調整。

3.3 變量測度與數據來源

3.3.1 因變量

因變量為省際技術轉移，以專利權人變更為核心的專利轉讓能較好地測度兩兩省份間技術流動情況[22]。因此，本文選用兩兩省份間的專利權轉移數據測度省際技術轉移。

3.3.2 特征變量

（1）研發資本投入RD 的測度。研發資本投入代表的是一省份用于技術研發資金的投入，借鑒大多文獻研究的經驗，選擇R&D 經費內部支出采用永續盤存法來計算研發資本投入，其公式為：

（2）研發人員投入HK 的測度。研發人員投入代表一省科技研發人員的投入情況。本文選擇研究與試驗發展（R&D）人員全時當量來衡量人力資本投入。

3.3.3 距離變量

地理鄰近性Geogis 的測度。采用兩個省份在空間上的直線距離計算地理鄰近，其計算公式為：

（2）產業鄰近性Indus的測度。借鑒Jaffe[26]指數，采用兩個省份之間產業結構相似系數的倒數（錯位程度）衡量其產業鄰近大小，其計算公式為：

（3）關系鄰近性Reldis 的測度。本文借鑒劉鳳朝等[15]學者采用31 個省份合作申請發明專利數來衡量區域間關系的緊密程度。

（4）文化鄰近性Culdis 的測度。本文以省份為分析單位，計算省際方言距離來衡量文化鄰近。具體借鑒劉毓蕓等[27]提供的方法：在《漢語方言大詞典》 和《中國語言地圖集》中，一個縣級單位通常只有一個方言片，因此將漢語方言劃分為了方言片、方言區、方言大區和漢語4 種層級。因此，可以把同屬于一個方言片的兩個縣的方言距離設置成0，屬于同一方言區但不同方言片的兩個縣的方言距離設置成1，屬于同于一方言大區但不同方言區的兩個縣的方言距離設置成2，屬于不同方言大區的設置為3。在此基礎上利用各個縣的人口在全省人口的比例作為權重，通過加權的方法分別計算不同省份之間的方言距離。具體公式如下：

當然,光周期、植物激素[20]等因素對玉簪組培苗的生長發育也有協同影響,但本試驗未做證實,這還有待于進一步深入研究。而且,根系狀況是植物生長發育的重要方面,對于不同植物,不同光質對其生長發育影響具有顯著差異[21-22]。本試驗中,未就玉簪組培苗的根系發育做出全方面的測定分析,這還有待于繼續研究。

3.3.4 數據來源

本文選取2010—2019年我國31 個省份為研究區域，專利數據來自國家知識產權局。地理鄰近主要考察省份之間的地理距離，可借助Google 地圖來獲得各個省份省會（首府）的經緯度。本文其他涉及到的數據來自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國縣域統計年鑒》。

4 省際技術轉移時空分異特征及其演化

4.1 總體特征分析

4.1.1 總體差異分析

為反映我國省際技術轉移的空間分布差異性，本文將一個省份的專利權流入和流出分別加總，得到其專利的流入總量與流出總量。再將省份的專利流出量與專利流入量相減，得到其專利的凈流動量。由此可得出，我國各省份的專利流入、流出的空間分布差異明顯。詳而敘之，就專利流入量來看，廣東、江蘇、北京、浙江和上海這5 個經濟最發達的省份引入其他省份的專利數量較多，相比之下，欠發達地區的西藏、寧夏、甘肅、云南等省份引入的專利數量較少。對于專利流出量，浙江、廣東、江蘇、北京和上海等研發資源密集的省份向其他省份專利轉移數量較多，而西藏、青海、寧夏、新疆和云南等專利流出量較少。通過綜合分析專利流入量與流出量可以發現，經濟達發達的地區無論是對技術的需求還是對技術的供給都較多，技術轉移活動較為活躍。另外，就專利凈流量來看，甘肅、西藏、青海等欠發達省份為專利轉移凈流入地區，另外，工業、制造業發達的廣東、江蘇等省份也為凈流入地區。浙江、福建、上海等省份為專利凈流出，這些省份大多數為高校、科研院所、科創型企業等聚集地區。

在得到省際技術轉移空間分布差異的基礎上，為進一步揭示其不均衡程度和集聚程度在空間上的變動趨勢，分別計算了2010—2109年省際技術轉移的變異系數（CV）區位基尼系數（GNIN），詳細見表1。

表1 省際技術轉移的區位基尼系數與變異系數

總體而言各年變異指數均較大（如表1 所示），呈現出鮮明的不均衡特征，表明絕大多數技術轉移活動集中在幾對省份之間。主要由于改革開放以來，中國東部地區發展速度遠超西部地區，產業升級換代引致的對技術的需求更大。從區位基尼系數來看，歷年區位基尼系數均接近于1，表明科技成果轉化分布的集聚態勢明顯。另外，區位基尼系數呈現不斷下降的趨勢，表明技術轉移活動在空間上的集聚態勢不斷減弱。隨著自主創新和建設創新型國家戰略的實施，中西部地區的科技潛力得到極大的釋放，科技意識有效加強,與東部地區的良性互動不斷增強。

4.1.2 空間動態演化

在得到省際技術轉移總體差異的基礎上，為了進一步說明我國技術轉移空間的演化，挑選了2011年、2015年和2019年省份間專利權轉讓數據并分別做了技術流動網絡圖，即用連接線連接存在專利權轉讓的省份，并用箭頭標明技術流動的方向，如圖1 所示。

圖1 省際技術轉移網絡演化

從技術轉移總量來看，2011年我國的技術轉移網絡已基本形成，并且技術轉移活動在2015年、2019年間逐漸增多，省際技術聯系不斷加強。從技術轉移空間分布來看，技術轉移活動主要集中在東部地區，尤其是京津冀、長三角、珠三角地區。西部地區技術轉移活動最不活躍，但相比2011年，2015年、2019年其技術轉移活動逐漸增加。從省際技術流動方向來看，較多存在東部沿海地區之間，其次存在東部沿海地區與中部地區之間，少量西部地區流向東部與中部地區，但西部地區之間的流動十分缺乏，例如在西藏、青海和廣西之間未發生過技術流動活動。

4.2 空間自相關分析

為了探究我國省際技術轉移的空間聚類分布格局及其演化特征，本文利用空間自相關分析法，分別基于源地相鄰、匯地相鄰以及雙重相鄰的空間權重矩陣通過Stata15.1 軟件計算省際技術轉移的全局Moran’sI指數，見表2。

表2 省際技術轉移的全局自相關情況

我國省際技術轉移呈現出持續較強的空間關聯性（如表2 所示）。具體來看，在3 種不同的空間權重下，2010—2019年省際技術轉移的全局Moran’sI指數均通過了1%的顯著性檢驗，技術轉移的流量數據均呈現出較強的空間關聯性。省際技術轉移的空間相關性呈現增強趨勢，源地相鄰下的Moran’sI指數由2010年的0.250 增加到2019年的0.436，匯地相鄰下的Moran’sI指數由2010年的0.172增加到2019年的0.422，雙重相鄰下的Moran’sI指數由2010年的0.117 增加到2019年的0.245。另外，不同鄰近方式下的空間相關性強弱不同，源地相鄰空間權重矩陣下的Moran’sI指數值在0.098 ～0.436之間，匯地相鄰空間權重矩陣下的Moran’sI指數值在0.134 ～0.422 之間，雙重相鄰空間權重矩陣下的Moran’sI指數值在0.034 ～0.245 之間。在雙重相鄰空間權重矩陣下的省際技術轉移活動相關性比源地相鄰和匯地相鄰空間權重下的相關性更小。

5 多維鄰近性對省際技術轉移影響的實證分析

基于前文空間自相關分析結果，省際技術轉移存在明顯的空間相關性。首先普通面板模型的LM 檢驗顯示無論是拉格朗日乘數形式的檢驗還是穩健形式的檢驗均在1%水平上顯著，表明空間杜賓模型的構建是合理的。另外值得注意的是，地理鄰近變量并不隨時間改變，與常數項存在多重共線性，但地理鄰近變量仍是本文研究的核心變量，考慮到這種情況，本文分固定效和隨機效應分別估計，在固定效應模型中除去了地理鄰近變量。通過對這兩種效應下的空間計量模型結果比較，如果各個變量的系數數值和顯著性接近，則可以認為在隨機效應下，地理鄰近的系數結果是可信的。其次，普通面板模型個體固定效應和時間固定效應聯合非顯著性檢驗在源地相鄰的空間權重矩陣下和匯地相鄰的空間權重矩陣下結果相同，值別為6 475.586 4 （P〈0.001）、1 558.517 8 （P=〈0.001），在雙重相鄰下，其值分別13 127.437 9（P=〈0.001）、91.210 6（P=〈0.001），均通過1%的顯著性檢驗，因此選用個體時間雙固定效應模型。最后，在3 種空間權重矩陣下，空間誤差效應和空間滯后效應的Wald 檢驗和LR 檢驗均通過1%的顯著性檢驗，表明空間杜賓模型不能退化為單一空間效應模型。詳見表3。

表3 LM、LR、Wald 檢驗

因此，為了保證結果的穩健性，本文在源地相鄰、匯地相鄰以及雙重相鄰3 種空間權重矩陣下，分別選用個體時間雙固定效應和隨機效應的空間面板杜賓模型對假設進行檢驗，得出回歸結果如表4 所示。另外，本文又將核心變量在3 種不同空間權重矩陣下進行效應分解，對上述實證進行補充說明，其回歸結果如表5、表6、表7 所示。

表4 省際技術轉移的空間杜賓模型估計結果

表4（續）

表5 基于源地相鄰空間權重下空間杜賓模型效應鄰近變量的分解

表6 基于匯地相鄰空間權重下空間杜賓模型效應鄰近變量的分解

表7 基于雙重相鄰空間權重下空間杜賓模型效應鄰近變量的分解

表7（續）

對比3 種空間權重矩陣的估計結果可以發現，無論是在固定效應還是隨機效應下，核心變量的系數在顯著性、符號和數量上相差不大，不影響最終結論，這說明估計結果是穩健的。另外在分析中，特征變量是控制變量處理，其系數結果無關結論，也不是本文關注的重點，因此也不做討論。

由表4 的結果可以看出省際技術轉移存在空間效應，rho 系數在源地相鄰下為0.465（固定效應）和0.369（隨機效應），在匯地相鄰下為0.281（固定效應）和0.427（隨機效應），在雙重相鄰下為0.210（固定效應）和0.431（隨機效應），均通過1%的顯著性檢驗，說明兩省份間的空間互動行為受到鄰近省份的正向作用影響，省際技術轉移活動空間溢出效應顯著。

地理空間上的鄰近性有利于省際技術轉移活動，其彈性系數分別為-0.687（源地相鄰）、-0.825（匯地相鄰）、-0.957（雙重相鄰），均在0.01 水平上顯著。另外，從地理鄰近的分解效應來看，在不同的空間權重矩陣下的直接效應分別為-0.701（源地相鄰）、-0.826（匯地相鄰）、-0.951（雙重相鄰）均通過1%的顯著性檢驗，說明地理距離對省際技術轉移活動起到了阻礙作用。學界對地理距離的爭論一直存在，尤其是隨著信息技術與交通網絡的發展，有部分學者認為地理距離的阻礙作用不斷減弱。從本文的實證結果來看，至少在當前而言，地理距離在一定程度上制約了較遠省份間進行技術轉移活動，因為較短的地理距離一定程度上降低了交易成本，提高空間中技術轉移主體互動的概率。因此，地理鄰近性可以促進省際技術轉移，假設H1得到驗證。

產業結構的差異有利于省際技術轉移。產業距離的彈性系數為正，且直接效應也為正，均通過顯著性檢驗，說明產業結構的差異有利于技術轉移活動發生。產業鄰近的地區產業結構相似度較高，通常面臨著相似的技術需求，地方保護主義和競爭意識往往會限制技術外流。但產業間的差異性并不是越大越好，其平方項系數以及直接效應均為負，且在三種空間權重矩陣下通過了顯著性檢驗，表明產業鄰近性與省際技術轉移之間的倒“U”型關系明顯。即產業距離太近會使得兩主體之間相似度太高無法進行技術轉移，而產業距離太遠，兩主體之間在知識、技術等領域缺乏共同認知，同樣無法實現有效的技術轉移。也就是說，對促進技術在省際進行轉移存在一個適度的產業鄰近距離，假設H2得到驗證。

文化鄰近性對省際技術轉移的作用不明顯。在固定效應下，源地相鄰和雙重相鄰的系數均不顯著，這表明文化鄰近性的系數回歸結果不穩健。究其原因，可能是近年來普通話不斷被普及，雖然大多地區普通話與方言并用，但方言更傾向于省份內部使用，而省際技術交流合作則更傾向于選擇普通話。因此，未能驗證假設H3。

關系鄰近性可以顯著促進省際技術轉移，這與劉鳳朝等[15]認為關系鄰近性有效推動跨區域研發合作結論相似。回歸結果顯示，在3 種空間權重矩陣下的模型估計系數及直接效應均在0.01 水平上顯著為正，表明存在越多合作關系的兩區域，雙方信任程度會越高，越會促進兩地技術轉移活動的發生。良好的合作關系一方面降低機會主義和不確定性，另一方面促進知識交換、減少由市場信息不對稱產生的交易成本。另外，關系鄰近性的間接效應在0.01水平上顯著為正，表明親密的社會關系有利于知識在技術轉移主體間的外溢和流動，促進其他相鄰地區的技術轉移活動。因此，假設H4得到驗證。

6 結論與啟示

本文考察了中國2010—2019年省際技術轉移的空間分布與演變特征并從鄰近視角揭示了影響中國省際技術轉移的主要因素。主要得出以下結論：（1）我國省際技術轉移的主要特征：技術流入、流出空間分布不均衡；技術轉移活動存在較大區域差異性；技術轉移流動方向多元化；空間集聚態勢明顯、空間關聯性逐年增強。（2）多維鄰近性對我國省際技術轉移的影響：首先，地理鄰近仍然是省際技術轉移的制約因素，對省際技術轉移活動有促進作用。地理距離制約了較遠省份之間的合作交流，不利于省際技術轉移活動。其次，產業鄰近性與省際技術間轉移呈現倒“U”型關系。產業鄰近的距離太近，會使得兩主體之間相似度太高無法進行技術轉移，但產業結構差異性過大的地區在知識技術、技術吸收能力等領域的存在差較大差距，也不利于技術轉移。也就是說對促進科學技術在省際進行轉化存在一個適度的產業鄰近距離。再次，存在較多合作關系的省份之間有良好的信任基礎，基于信任建立的關系網絡可以促進知識的交流，因此關系鄰近對省際技術轉移活動有積極影響。另外，關系鄰近性高的省份，在技術轉移活動中會使得知識和技術通過隱性或者顯性的形式向外擴散，對其他鄰近的省份產生空間溢出效應。最后，文化鄰近性無顯著的影響原因可能是省際技術交流合作則更傾向于選擇普通話。

根據上述研究結論，對提升省際技術轉移活動有如下啟示：

一是搭建全國技術流動平臺與網絡,為技術轉移提供渠道，實現省際技術和資源高效流動。以“互聯網+”技術為中心，以市場需求為導向，針對企業、高校和科研院所進行資源統籌，按照技術的功能進行分類，建立技術交流服務平臺，為技術轉移雙方提供服務，實現技術跨區域流動。二是加強省際基礎交通設的建設，一方面，要加快區域間鐵路、水路、公路等交通基礎設施的建設，增強地區間的可達性。另一方面，通過加強省份之間的數字基礎設施建設來減弱地理距離的抑制作用，不斷完善交通信息網絡基礎建設，打破地理位置對省份之間技術轉移的束縛，實現科技資源的互流互通。三是和區域自身特點特征制定產業政策，實現資源優化配置。政府應結合各個省份所在區域特征制定不同的產業政策。依據各地要素資源稟賦和比較優勢，建立合理的分工關系，找準區域功能定位，統籌安排產業發展規劃，做到產業政策地區化。對產業結構相似性較小的地區應建立區域補償機制，避免產業投入雷同現象，實現資源的優化配置。四是強化省際創新合作,有效推進技術交流。一方面鼓勵技術落后地區應積極與占據創新高地的省份加強創新合作，形成省份之間協同推進技術轉移的機制。另一方面國家應建設區域技術交流集群，增強技術交流在空間上的輻射效應和擴散效應，欠發達地區通過吸納發達地區技術溢出來彌補本地創新能力不足，實現區域協調發展。