技術擴散能否成為區域創新效率提升的新動能
——研發要素流動視角

鄭萬騰，趙紅巖，陳羽潔，謝 敏

(1.東華大學 旭日工商管理學院,上海 200051；2.浙江醫藥高等?？茖W校 商學院，浙江 寧波 315100)

1 問題提出

堅持創新引領發展，推動新舊動能轉換是我國在后新冠疫情時期應對世界經濟形勢變化的重要抓手，而效率提升是當前創新發展的主要著力點。當前，隨著我國區域市場逐步整合、創新合作項目不斷落地，區際創新要素在“擇優性”、“趨利性”等特征的影響下出現流動擴散現象。據統計，2018年國內技術市場成交額達到17 697億元，同比增長31.83%，國外技術引進達331.34億美元，相比2002年將近翻一番，無論是國內技術擴散交易，還是國外技術引進溢出，都呈現出良好發展勢頭。另外，世界知識產權組織發布的《全球創新指數報告》顯示，2018年我國創新指數位居全球第17位，連續4年攀升，同時，創新效率比達到0.92，位居全球第3位。據此可知，我國技術擴散與整體創新效率同步提升、互動頻繁。那么，這種典型事實能否佐證技術擴散驅動創新效率提升？事實上，一方面，我國幅員遼闊，區際創新特點顯著，技術擴散效應驅動創新資源優化配置，顯然能夠積極支持區域創新效率提升，但另一方面，擴散極易催生創新資源的區域極化和不均衡發展，有可能會阻礙創新效率改善[1]。因此，技術擴散能否為區域創新效率提升提供持續的動力輸出是一個值得探討的問題。

關于技術擴散影響區域創新效率的研究結論尚未達成統一，主要包括3種觀點：一是正向驅動。如Lichtenberg & Potterie[2]認為OFDI技術擴散能夠正向提升母國創新能力；彭峰和李燕萍[3]發現本土技術轉移擴散提升了高技術產業創新效率，同時，FDI存在顯著的正向外溢效應；李政等[4]證實由FDI引發的技術擴散對區域創新效率具有顯著正向影響。二是負向作用。Bitzer & Kerekes[5]認為OFDI技術擴散對創新全要素生產率產生負面影響且存在區域差異；魏守華等[6]發現在集聚環境的影響下技術擴散對長三角地區高技術產業創新績效表現出弱負外部性；段慶鋒和潘小換[7]研究表明向外技術擴散會抑制組織利用式創新。三是有條件影響。鄧路[8]發現行業出口度與集中度上升能夠促進FDI技術擴散，從而正向驅動內資企業創新效率上升；魯釗陽和廖杉杉[9]認為FDI技術擴散對本土技術創新存在知識產權保護雙門檻效應；張涵和李曉瀾[10]證實FDI與OFDI技術擴散對高技術產業創新存在R&D人員雙門檻效應。

歸納起來，學者們主要從國際技術擴散影響本土技術創新的視角開展具體研究，但結論分歧較大。當前，在知識經濟時代，技術要素主要以知識流動特征形成擴散趨勢，而創新要素正是知識流動的有效載體，因此引發思考——技術擴散能否通過創新要素流動影響區域創新效率？除了國際技術擴散，本土不同省份是否存在同樣的擴散效應？立足這樣的思考，本文從研發要素流動視角，采用空間杜賓模型和面板門檻回歸模型，研究我國內地30個省份的技術擴散能否成為區域創新效率提升的新動能問題，以期為區域創新提供政策啟示。

2 影響機理

2.1 技術擴散與區域創新效率

FDI技術擴散能夠驅動外商企業參與本土企業的股權交易和技術工程承包，派駐技術團隊指導本土企業開展技術創新活動，實現技術信息、技術知識向本土企業轉移，從而影響區域創新環境，最終有利于創新效率提升。另外，由于受到技術勢能差、擴散場等因素影響，本土企業需要構建常態化技術合作機制，驅動技術創新網絡形成和區域分工協作，從而促進區域創新效率改善。因此，本文提出如下假設：

H1：技術擴散正向影響區域創新效率。

2.2 技術擴散與研發要素流動

在自由的市場環境下，技術擴散具有一定方向性和動力機制，能夠積極驅動研發資本向經濟發展區域轉移，以提升研發資本流通率和邊際效益，而且在宏觀政策調控下，技術擴散驅動研發資本向政策傾斜區流動，以進一步降低創新發展不穩定性，實現區域創新均衡發展。另外，技術擴散驅動了創新資源集聚，提升了區域創新能力和經濟發展實力，形成了強大的勞動力吸引力，有利于研發人才集聚內化。因此，本文提出如下假設：

H2：技術擴散正向影響研發資本和研發人員流動。

2.3 研發要素流動與區域創新效率

研發資本流動有利于區際創新合作項目開展，形成創新合作網絡，有利于信息共享和地域分工，從而提高創新資源利用效率，同時，能夠積極引導區域創新環境匹配優化，強化市場競爭態勢，有利于創新資源優化配置。研發人員是知識的有效載體，通過區際流動，促進知識交流、溢出和擴散。不同創新主體積極整合異質性創新知識并消化吸收內化，帶動知識轉移，進而提升整個國家或地區的創新力[11]。當然，研發人員流動可能會造成欠發達區域創新人才流失，同時造成發達區域創新人才過度集聚甚至擁擠，提高了企業人力資本成本，反而不利于區域創新效率提升。因此，本文提出如下假設：

H3：研發資本流動正向影響區域創新效率，研發人員流動負向影響區域創新效率。

3 計量模型構建

區域創新效率反映創新資源投入與產出的比例關系?？紤]到創新效率受到技術擴散、要素流動等多重因素影響，基于傳統生產函數，本文設定基礎模型如下：

inei,t=α0+β1lntmti,t+β2lnfdii,t+β3lnXcontrol+εi,t

(1)

式(1)中，i表示省份，t表示時間。ineit表示區域創新效率；α0為常數項；lntmtit表示本土各省份技術擴散； lnfdiit表示國際技術擴散；lnXcontrol表示系列控制變量；βi是變量回歸系數；εit表示隨機擾動項。

技術擴散并不是區域的獨立行為，而是跨區域協作交流的過程，技術擴散不僅直接影響本地區創新效率，還可能間接影響其它區域創新效率。因此，本文采用空間杜賓模型(SDM)進行實證分析，具體模型設定如下：

inei,t=α0+τinei,t-1+ρWinei,t+β1lntmti,t+β2lnfdii,t+β3lnXcontrol+δ1Wlntmti,t+δ2Wlnfdii,t+δ3WlnXcontrol+εi,t

(2)

式(2)中，τ=0表示靜態面板，τ≠0表示動態面板，ρ為空間自相關系數；W為空間權重矩陣，本文采用地理距離矩陣；δi表示空間滯后項的回歸系數；其它變量解釋同式(1)。

為了繼續探究技術擴散與區域創新效率的非線性特征，本文構建單一門檻、雙重門檻和多重門檻面板模型，具體模型形式如下：

inei,t=α+β1lntedi,t·I(lntedi,t≤γ1)+β2lntedi,t·I(lntedi,t>γ1)+β3lnXcontrol+…+β4lntedi,t·I(lntedi,t≤γn)+β5lntedi,t·I(lntedi,t>γn)+εi,t

(3)

式(3)中，lntedit表示本土(國際)技術擴散；γ表示門檻變量對應的門檻值；n表示門檻個數，本文n值取3；I(·)表示指示函數；其它變量解釋同式(1)。

4 變量選擇與數據說明

4.1 區域創新效率

區域創新效率一般用來刻畫區域創新資源投入產出轉化率。目前，學術界主要采取不同階段的DEA模型及索洛生產函數等系列方法測算區域創新效率。由于DEA模型是一種無參估計方法，操作簡便，應用范圍廣，同時，超效率DEA模型(SE-DEA)可以解決DMU有效(效率值為1)的相互比對問題，因此本文采用SE-DEA測算區域創新效率。首先，在創新投入指標選擇上，參考余泳澤和劉大勇[12]的做法，采用R&D內部經費支出和R&D人員全時當量測度；其次，在創新產出指標方面，由于專利的技術含量高，更能有效體現創新知識產出，同時，新產品銷售收入能夠反映創新成果的商業價值，因此本文選擇專利授權量和新產品銷售收入作為創新產出指標。

4.2 技術擴散

技術要素通過滲透和擴散以實現知識溢出與創新資源流動，從而提升區域創新活力。目前，關于技術擴散的研究較為豐富，多數學者從FDI技術溢出視角探究國際技術要素向東道國的擴散程度[13-14]。實際上，FDI是外資參與本土創新活動、實現國際技術擴散的主要渠道。然而，鮮少學者關注本土技術要素的跨區域流動擴散，隨著國內交通基礎設施的不斷完善和信息化水平的快速提升，跨區域創新合作不斷深化，相比于國際擴散渠道，本土技術要素更容易趨利性擴散，其中，技術市場成交額是本土技術擴散的主要表征指標[15]。因此，本文結合上述學者做法，采用FDI衡量國際技術擴散規模，采用技術市場成交額衡量本土技術擴散規模，并換算成2002年不變價實際值。

4.3 研發要素流動

研發活動是為了獲取科技新知識而進行的創造性生產活動。根據生產函數定義，研發活動離不開資金的持續供給和充足的勞動力參與，因此資本和勞動力是研發活動的兩大前提要素。本文參考白俊紅等[16]的做法，主要分析研發資本和研發人員兩種核心要素的流動量。

4.3.1 研發人員流動量

研發人員是勞動力市場的重要組成部分，其流動與勞動力流動較相似。傳統衡量研發人員流動的方法主要有人口凈變動、從業勞動人員年均數、勞動力跨區流動度指數。后來有學者開始使用修正的經濟引力模型[17]測算研發人員流動量。引力模型最早來源于物理學中牛頓的萬有引力模型，后來逐漸應用到經濟學領域并不斷拓展和延伸，進而形成經濟引力模型，其主要描述兩個經濟體間交易量、作用力或者流動量與個體經濟總量的正比關系，而與兩者距離成反比關系。經過學者們的不斷探究，經濟引力模型在要素跨區域流動的測度上日益成熟。為此，本文利用經濟引力模型測算研發人員流動量，其基本形式如下：

(4)

(5)

4.3.2 研發資本流動量

目前資本流動測算方法主要有儲蓄—投資模型、永久收入法等?？紤]到研發資本流動易受諸多外部因素影響，采用單一指標描述研發資本流動顯然不太準確。因此，本文同樣采用修正的經濟引力模型衡量研發資本流動。事實上，影響資本流動的主要力量是市場和政府[20]。金融市場化程度越高，投資環境越寬松，資金進入壁壘則越低，有助于直接驅動資本跨區域流動。同時，金融市場化程度越高，企業競爭越激烈，將迫使企業不斷優化資源配置，降低成本，從而利于企業利潤提升，間接影響資本跨區域流動。因此，本文選擇金融市場化指數作為吸引力變量，構造雙對數研發資本流動引力模型，具體如下：

(6)

cait=(1-δ)cai(t-1)+fi(t-1)

(7)

式(7)中，cait表示i省t年研發資本存量；cai(t-1)表示i省t-1年研發資本存量；fi(t-1)表示i省t-1年實際研發經費內部支出，本文構造以消費價格指數(權重55%)和固定資產投資價格指數(權重45%)加權形成的綜合平減指數[22]，將各省名義研發經費內部支出平減為2002年不變價實際值；δ為折舊率，本文將其設定為15%[23]。同時，核算基期研發資本存量，設定如下：

cai0=fi0/(δ+g)

(8)

式(8)中，cai0表示i省基期研發資本存量；fi0表示i省基期實際研發經費內部支出；δ為折舊率；g為考察期內實際研發經費內部支出的年均增長率，經過核算，本文選取16%。

4.4 控制變量

為了消除非研究變量對被解釋變量的影響，本文對系列變量予以控制：①基礎設施情況(road)，采用人均公路里程數(米/人)表示；②環境規制強度(env)，采用工業污染治理完成投資(萬元)衡量；③人力資本水平(edu)，采用每萬人在校大學生數(人)反映；④政府支持(gov)，采用科技活動經費籌集中政府資金比例(%)刻畫。由于自2008年后《中國科技統計年鑒》不再報告此項數據，因此2008年后采用研發經費內部支出中政府資金比例(%)表示；⑤金融發展(fin)，采用存貸款余額與GDP的比值表征；⑥城市化(urb)，采用城鎮化率(%)描述；⑦產業升級(ind)，采用產業結構升級指數(第一產業比重*1+第二產業比重*2+第三產業比重*3)衡量。

4.5 數據來源說明

本文研究樣本是我國內地30個省(市)，由于西藏數據缺失嚴重，未納入考量。樣本區間是2002-2017年，樣本數據來源于《中國科技統計年鑒》、《中國統計年鑒》、《中國人口就業統計年鑒》、EPS數據庫、中國經濟與社會發展統計數據庫以及各省(市)統計年鑒和金融運行報告。

5 實證結果與分析

5.1 創效效率測算結果與分析

基于前文所述的指標體系和超效率模型，本文采用MyDEA1.0軟件測算2002-2017年我國內地30個省(市)(西藏因數據不全，未納入統計)創新效率，并刻畫出全國及東中西部創新效率時序演變趨勢，具體如圖1所示。

圖1 2002-2017年全國及東中西部創新效率時序演變

由圖1所示，從時序演變趨勢來看，2002-2017年全國及東中西三大區域創新效率呈現波動收斂態勢，其中，2005年是分水嶺，2005年之前各區域創新效率呈波動下降態勢，之后出現逆轉性波動上升態勢，可能是2005年中國股市創歷史大低、創新投資環境面臨巨大危機等諸多因素影響的結果。同時，中部創新效率波動振幅最為劇烈，達到了0.402。從橫向對比來看，東部區域整體創新效率最高，全國整體創新效率介于東部和中西部之間，中西部創新效率最低，且兩者交替上探下潛，主要原因在于東部省份經濟發展水平較高，創新要素投入充沛，知識轉化和創新經濟產出能力較強，兩者形成良好的耦合互動，因此整體創新效率處于領頭羊地位，而中西部經濟實力相對較弱、創新資源匱乏，創新發展較為緩慢。

5.2 基準估計分析

采用空間杜賓模型(SDM)之前需要對被解釋變量的空間依懶性進行判斷，常用手段是分析被解釋變量的Moran指數。本文核算出2002-2017年我國區域創新效率的Moran指數，具體結果如表1所示。

由表1可知，2002-2017年我國區域創新效率的Moran指數都為正數，且絕大部分年份通過了顯著性檢驗，說明我國區域創新效率存在空間正相關性，相鄰省份創新效率在空間上趨于集中分布，具有一定空間依賴性，隨著時間推移，這種空間依賴性越來越強，因此采用SDM是合適的。經過分析和判斷，選擇個體固定SDM對技術擴散影響區域創新效率的情況開展實證檢驗較為科學。具體結果如表2所示。

表1 2002-2017年區域創新效率Moran指數

由表2可知，主要核心變量在靜態(動態)SDM中的回歸系數方向一致，說明結果穩定?？臻g系數和被解釋變量的滯后一期都通過1%的顯著性概率檢驗，其中，動態SDM的空間系數值較小，主要是因為解釋變量中加入由被解釋變量滯后一期構成的動態SDM可以彌補遺漏變量對被解釋變量的影響，從而糾正靜態SDM的估計偏差，因此本文采用動態SDM估計結果進行分析。首先，本土和國際技術擴散都促進區域創新效率提升，驗證了假設H1，其中，國際技術擴散作用不顯著，可能原因在于技術擴散能夠為先進知識、工藝流程和研發要素跨區域流動提供有效路徑，從而有利于企業在技術消化吸收過程中進行模仿創新，為區域創新效率提升奠定基礎，而由FDI輸入帶來的正向技術擴散可能會擠占本土創新資源的市場空間，進而影響本土企業創新的邊際價值，因此國際技術擴散對區域創新效率的正向驅動作用有限。

表2 基準回歸估計結果

5.3 非線性效應考量

上述線性回歸結果證實了技術擴散能夠正向影響區域創新效率，由此引發思考——這種正向影響程度是否存在典型的邊際變化趨勢？本文通過面板門檻模型進行深入考察。首先，根據Hansen檢驗確定門檻個數及相應門檻值，具體結果如表3所示。

由表3可知，在300次自舉法實驗過程中，本土和國際技術擴散的單一門檻分別通過5%、10%的顯著性概率檢驗，而雙重門檻和三重門檻都未通過10%的顯著性概率檢驗，可知本土和國際技術擴散對區域創新效率存在單一門檻作用效應，因此采用單一面板門檻模型進行回歸估計，具體結果見表4。

表3 面板門檻Hansen檢驗結果

由表4可知，本土技術擴散與區域創新效率存在強顯性非線性關系，當本土技術擴散對數取值小于等于9.389時，估計系數為0.084，說明本土技術擴散顯著正向影響區域創新效率，而當其對數值大于9.389時，估計系數下降至0.066，說明本土技術擴散強度下降但顯著性保持不變。國際技術擴散與區域創新效率存在弱顯性非線性關系，當國際技術擴散對數值小于等于15.142時，估計系數為0.017，說明國際技術擴散正向影響區域創新效率的作用力有限，而當其對數值大于15.142時，估計系數上升至0.022，說明國際技術擴散強度有所提升但依然不顯著。歸納起來，本土技術擴散與區域創新效率表現出邊際遞減的非線性特征，而國際技術擴散呈現出邊際遞增的非線性特征。

表4 面板門檻模型估計結果

5.4 傳導機制探究

上述分析發現技術擴散成為區域創新效率提升的強引擎，而區域創新效率改善的本質是創新要素獲得有效配置。在趨利特征和技術資源勢能差等諸多因素影響下，研發資本和研發人員可能發生跨區域流動，流向資源充沛、邊際效益更高的區域進行重組優化，那么技術擴散能否驅動研發資本和研發人員流動，從而提升區域創新效率？該問題有待進一步考量，本文對此進行檢驗以分析傳導機制的實質。

由表5可知，模型①和模型②的估計結果顯示，技術擴散能夠正向驅動研發要素流動，驗證了假設H2，其中，本土技術擴散對研發資本流動的正向影響更顯著，而國際技術擴散更有利于研發人員流動。模型③、模型④和模型⑤的估計結果顯示，研發資本流動促進了區域創新效率提升，而研發人員流動表現出抑制作用，驗證了假設H3，原因可能在于研發資本流動健全了區域創新交流合作機制，優化了區域創新投資環境，加劇了資本市場競爭程度，更容易體現資本價值，倒逼創新要素獲得最大程度利用，從而優化了創新資源配置效率，而研發人員的趨利性流動具有一定盲目性，有可能引發區域研發人力過度集聚，造成資源擁擠，反而不利于區域創新效率改善。在考慮研發要素流動因素后，本土技術擴散強度有所下降，而國際技術擴散強度有所上升，但總體的正向影響方向保持不變。因此，技術擴散能夠引發研發資本和研發人員的跨區域流動，研發資本流動有利于區域創新效率改善，而研發人員流動負向影響了區域創新效率。

表5 傳導機制估計結果

5.5 內生性檢驗

由于可能存在數據遺漏和反向因果關系，造成變量內生性，導致估計結果有偏，因此需要進一步檢驗。本文采用動態SDM進行估計分析，結果顯示，被解釋變量滯后一期估計系數和本土技術擴散系數顯著為正，而國際技術擴散估計系數不顯著但影響方向保持一致，在一定程度上可以緩解因遺漏變量造成的內生性，更真實地反映影響效果。為了進一步解決內生性問題，本文采用系統廣義矩估計方法(SYS-GMM)開展檢驗，SYS-GMM能夠解決一般工具變量的弱顯性問題，結果更為穩定。

由表6可知，Sargan檢驗P值大于0.1，說明所有工具變量都有效。AR(1)和AR(2)檢驗P值結果證實，殘差序列存在1階序列相關，但不存在2階序列相關，說明在SYS-GMM中通過了自相關檢驗，結果有效。從核心解釋變量的估計系數看，無論假設是lntmt還是lnfdi，或者兩者都是內生變量，雖然顯著性發生變化，但系數方向均保持一致，說明在考慮內生性的前提下，核心解釋變量的解釋方向是一致無偏的。

5.6 穩健性分析

本文采用兩種方法進行穩健性檢驗。一是變換空間權重矩陣，采用經濟地理權重；二是將研究時間跨度劃分成兩個階段，即2002-2009年和2010-2017年。結果顯示：雖然核心解釋變量估計系數的顯著性水平發生變化，但作用方向始終保持一致，說明結果具有較好穩健性。

6 結論與政策建議

6.1 主要結論

本文立足于研發要素流動視角，基于2002-2017年我國內地30個省市面板統計數據，采用SDM和面板門檻模型對技術擴散如何影響區域創新效率的問題開展實證檢驗，主要結論如下：首先，2002-2017年我國整體及東中西三大區域創新效率呈現波動性收斂態勢，其中，東部經濟發展水平較高，不僅創新要素充沛，而且知識轉化和商業產出能力較強，因此創新效率最高。另外，全國整體的創新效率值介于東部和中西部之間，而中西部受限于欠發展的創新環境和匱乏的創新資源，創新效率偏低，同時表現出交替上探下潛的狀態；其次，本土(國際)技術擴散驅動知識溢出和模仿創新，都能夠正向影響區域創新效率提升。本土技術擴散紅利更利于自主創新能力提升，但始終面臨降本增效困境，持續力不足，因此驅動力表現出顯著的邊際遞減效應，而國際技術擴散可能會擠占本土創新資源市場空間，降低創新的邊際價值，導致驅動力更多地呈現出不顯著的邊際遞增性；最后，技術擴散能夠引發研發要素流動，其中，研發資本流動優化了創新投資環境，提高了資本價值，從而有利于改善區域創新效率，而研發人員流動具有一定盲目性，易造成資源擁擠，反而表現出抑制效應。

表6 SYS-GMM估計結果

表7 穩健性分析結果

6.2 理論貢獻

現有文獻主要從技術類型、擴散度量、擴散渠道、吸收能力和影響因素等方面對技術擴散與區域創新的邏輯關系開展理論闡述。事實上，技術擴散是一個較為復雜的過程，具備網絡化影響、時空傳導和要素流動等特征。因此，本文立足于研發要素流動視角，從本土(國際)技術擴散兩條路徑出發，重構技術擴散驅動區域創新效率提升的綜合分析框架，是對現有研究理論的一種重要補充。

6.3 政策建議

(1)強化本土(國際)技術擴散驅動力。技術擴散能夠積極驅動區域創新效率提升，但作用效度存有差異。首先，政府需要優化外商直接投資環境，積極拓寬國際技術擴散渠道，優化擴散結構；其次，充分考慮地緣因素，引導集群企業構建技術交流平臺，建立適當的技術依賴和信用制度；最后，不能忽視本土自主創新能力培育，應構建技術引進與自主創新雙軌交流協作機制，共同促進區域創新效率穩步提升。

(2)引導研發資本跨區域流動。技術擴散驅動研發資本流動，研發資本流動促進區域創新效率提升。因此，需要優化資本市場競爭結構，積極營造市場導向的營商環境，構建資源共享平臺，強化信息交流機制，破除區域資本市場壁壘，深化科技金融制度改革。金融監管部門應該對研發投資風險進行適度評估和預警，進而為研發資金的安全性和穩定性保駕護航。其實施系列措施的核心目的是充分引導研發資本跨區域流動，發揮對區域創新效率的正向驅動力。

(3)有效規避研發人員的盲目流動。技術擴散促進研發人員流動，但研發人員流動會反向抑制區域創新效率提升，因此需要充分鼓勵科研機構、大中院校和高技術企業適度引進研發人才，杜絕因過度、盲目引進而導致資源擁擠，同時，進一步發揮研發人才的科研能力，促進其業務知識和專業技術高效轉化為企業核心競爭力。另外，政府需要進一步完善戶籍制度，為研發人員落戶開辟綠色通道，保障研發人員的就業環境和生活待遇。同時，偏遠落后地區需要向研發人員提供傾斜政策和待遇，這樣不僅能夠吸引研發人才回流，更能確保研發人才工作的穩定性。

6.4 研究不足與展望

本文雖然立足研發要素流動視角，采用空間杜賓模型和面板門檻模型對技術擴散如何驅動區域創新效率提升問題開展了有益研究，但尚存不足之處：第一，在技術擴散的度量上，更多強調本土技術轉移和外商直接投資的技術溢出，而忽視了我國對外投資可能存在的逆向技術擴散；第二，對研發要素流動的方向未作劃分，未深入探究研發人員流動對區域創新效率的抑制原因；第三，未針對技術擴散驅動區域創新效率提升的異質特征展開討論。本文認為未來可就逆向技術擴散如何影響區域創新效率以及該影響效應的異質特征展開探討。