中國創新能力的空間非均衡及收斂性研究

吳夢秋,黃 杰

(1.韓國外國語大學 商學院,首爾 02450；2.信陽師范學院 商學院，河南 信陽 464000)

0 引言

隨著中國經濟體制改革的深度推進，中國的創新能力發生了巨大的變化。黨和政府在《十九大報告》和《2019年政府工作報告》中均將創新能力的提升作為新時代國家創新發展戰略的核心。然而在多種因素的制約下，中國創新能力的空間非均衡特征日趨明顯。推動區域間創新能力的協同發展是緩解社會主要矛盾、實現高質量均衡發展的重要保障。GROSSMAN等[1]指出技術創新是區域經濟發展過程中獲取競爭優勢的關鍵；ARCHIBUGI等[2]研究發現國家之間的技術差距遠大于其經濟方面的差距，如果一國的創新能力存在收斂，則該國的相關經濟指標也存在收斂趨勢。因此，實現中國各地區經濟的跨區域均衡發展的關鍵就在于縮小區域間的創新能力。鑒于此，本文從地區差異及收斂性兩個方面進行研究，對中國創新能力的跨區域協調提升具有重要意義。

學術界關于創新能力的研究主要聚焦在創新能力的測度、區域差異、空間效應及收斂性分析三個方面。在創新能力測度方面，目前我國學者采用的測度方法主要分為兩種：第一種是用專利授權量為創新能力的代理變量[3]；第二種是采用綜合指標進行評價，黃德森等[4]從投入、產出等方面構建了包含29項指標的區域創新能力測度體系；陳套[5]從創新投入、產出、政策引導等6個方面測度了合肥市的創新能力。在創新能力的區域差異方面，寇宗來等[6]研究發現中國創新能力存在顯著的區域差異和行業差異；劉華軍等[7]采用泰爾指數研究發現中國創新能力存在顯著的省內、省間和區域間差異，省內差異是創新能力空間差異的主要來源。在創新能力的空間溢出及收斂性研究方面，黃德森等[4]研究發現在考慮空間溢出之后中國省際創新能力并不存在β收斂，但存在顯著的俱樂部收斂；王婧等[8]研究發現空間效應在中國城市綠色創新水平的發展中舉足輕重，創新水平高的地區對低水平地區具有顯著的正向溢出效應。

以上研究為本文的展開奠定很好基礎，但也存在著一些問題亟待完善。一是創新能力的測度方面，大部分研究人員從創新過程的角度采用了綜合指標，但這種同時采用投入指標和產出指標的計算方法會導致重復計算的問題，而僅采用專利數據雖然可以避免重復計算問題，但此方法忽略了不同類型專利的價值差異，從而影響創新能力測度的準確性。二是現有文獻針對區域差異的衡量不夠精確。傳統基尼系數僅能測度出整體差異，但無法對差異的來源進行分解。三是對創新能力的收斂性研究中，現有文獻采用方法較為單一，難以全面分析省際創新能力的收斂性。

基于此，本文根據2017年復旦大學產業發展研究中心發布的創新指數[9]，運用Dagum基尼系數對中國創新能力的區域差異進行測度和分解，并通過σ收斂、β收斂和俱樂部收斂方法對中國省際創新能力收斂性進行檢驗(不包含港澳臺和西藏)。

1 方法與數據

1.1區域差異測度及分解方法

(1)

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1.2 收斂檢驗方法

1.2.1 σ收斂

σ收斂是指不同地區創新能力會隨著時間推移逐漸趨同于整體均值。收斂公式如式(10)。

(10)

1.2.2β收斂

β收斂是指創新能力較低地區的增長速度快于創新能力較高的地區，則認為創新能力存在β收斂。如果外部條件一致的情況下，各地區創新能力會逐步收斂到某一穩態，則認為產生了絕對β收斂?？紤]到技術創新的外溢性，本文將空間效應納入β收斂模型，如式(11)所示。

(11)

其中：α為常數項；β為收斂系數；ln( CTCi,t+1/CTCi,t)是地區i的創新能力增長率；μij是擾動項；ρ是空間溢出系數。ωij是n×n的空間權重系數。本文參考李婧等[11]的方法構建包含不同地區社會經濟因素的非對稱經濟距離空間權重矩陣。式(11)中，若β<0，則說明創新能力在樣本期內具有β收斂特征。若β>0，則說明創新能力在樣本期內呈發散態勢。根據β的回歸系數可計算出創新能力在樣本考察期內的收斂速度，具體的計算公式為式(12)。

(12)

其中：λ為收斂速度；T為時間區間；β為待估參數。絕對β收斂假設各地區的基礎條件相同，而條件β收斂是指在考慮多種因素對創新能力存在影響的情況下，各地區的創新能力也會逐漸收斂。所以條件β收斂模型為在絕對收斂模型式(11)的基礎上中加入研發經費內部支出、實際利用外商直接投資、技術市場技術合同成交額等控制變量，具體如式(13)。

θln RP+φln FDI+ξln MI+μij，

(13)

其中：科技成果轉化能力(TC)選取技術市場成交額來衡量，研發投入水平用研發經費內部支出(RD)表示；經濟發展水平(RP)用人均GDP衡量；對外交流學習能力用實際利用外商直接投資(FDI)表示；另外為考察市場化水平對中國創新能力的影響，加入市場化指數(MI)；δ，ε，θ，φ，ξ為系數。市場化指數來源于《中國分省份市場化指數報告》[12]，其余全部數據均來自歷年《中國統計年鑒》。

1.2.3 俱樂部收斂

中國創新能力的俱樂部收斂假定各地區的初始創新能力接近，且各項支持提升創新能力的基礎條件相仿地區的創新能力隨著時間的推移逐漸趨向收斂。本文參考楊騫等[13]研究選擇聚類分析法對中國創新能力進行俱樂部劃分，根據Moran散點圖，將30個省份(直轄市或自治區)分為高-高(H-H)、低-低(L-L)、低-高(L-H)和高-低(H-L)四種集聚類型，在此基礎上采用絕對β收斂模型對中國創新能力進行俱樂部收斂檢驗。

2 中國創新能力的區域差異及其分解

2.1 中國創新能力的總體區域差異及演變趨勢

中國創新能力的總體區域差異及演變趨勢如圖1所示，2001-2016年中國創新能力的總體區域差異曲線呈倒“U”型先升后降的演進趨勢，在2009年區域間總體差異達到最大0.819，此后呈逐漸下降態勢，但在2016年仍為0.806。這說明在樣本期內中國創新能力呈現出顯著的區域差異。

圖1 中國創新能力總體差異Fig. 1 The overall difference of innovation capability

2.2 中國創新能力的區域差異及其演進趨勢

中國創新能力的區域內差異演進趨勢如圖2所示?？傮w來看，2001-2016年四大區域創新能力的區域內差異并無顯著變化。從四大區域的基尼系數來看，東部最大，西部次之，中部和東北最小。從基尼系數的動態演進來看，東北地區下降較為明顯，而其他三個地區的基尼系數則相對較為穩定。

圖2 中國創新能力區域內差異Fig. 2 The within difference of China’s innovation capability

從圖3看出，東部與其他三個地區間的差異較大，這說明在創新能力方面東部地區遠高于其他地區。由圖4可知，區域間差異是導致中國創新能力空間非均衡的主要原因，其貢獻率始終保持在60%以上；區域內差異的貢獻率基本穩定在24%左右，超變密度的貢獻率僅為10%左右。從貢獻率的演進趨勢來看，區域內差異貢獻和超變密度貢獻在逐漸變小，而區域間差異的貢獻率則有小幅上升。區域內差異的貢獻率在樣本考察期內下降2.5個百分點，從2001年的24.8%下降至2016年的22.3%。超變密度的貢獻率在樣本考察期內呈倒“N”型變化，從2001年的13.9%下降至2008年10.0%，接著又上升到2013年的14.5%，隨后下降至2016年的13.6%。區域間差異的貢獻率波動相對較大，在樣本考察期內上升了5個百分點，從2001年的61.2%上升至 2016年的66.2%。超變密度的貢獻率與區域間差異的貢獻率演進趨勢相反，呈此消彼長的關系。

圖3 中國創新能力地區間差異Fig. 3 The between difference of China’s innovation capability

圖4 中國創新能力區域差異貢獻率Fig. 4 Contribution rate of regional differences

3 中國創新能力的空間收斂性檢驗

3.1 中國創新能力的σ收斂

圖5描述了中國創新能力整體層面和地區層面的σ系數變化情況。在整體層面，中國創新能力的σ系數呈現出倒“U”型的變化態勢，在2010年σ系數達到最大值2.597，此后逐年變小。這說明在整體層面中國創新能力在2010年后呈現σ收斂。在地區層面，東部與西部地區的σ系數也呈現出明顯的倒“U”型變化態勢，中部地區的σ系數則呈現出上升-下降-上升的“N”型波動態勢，東北地區的σ系數在波動中緩慢下降，這表明東部、西部與東北地區的創新能力均呈σ收斂，但中部地區的創新能力仍處于發散狀態。

圖5 中國創新能力的σ系數變化Fig. 5 The σ coefficient of China’s innovation capability

3.2 中國創新能力的β收斂

以2001-2016年中國30個省份(直轄市或自治區)的創新能力為樣本數據，測度了中國創新能力的Moran’sI指數，用以反映中國創新能力的空間聚集和空間依賴程度，如表1所示。從測算結果來看，在樣本考察期內中國創新能力的Moran’sI指數在均顯著為正，值在0.116～0.194之間，這表明中國省際創新能力具有顯著的空間關聯效應。由于各地區的空間關聯對創新能力產生了一定程度的影響，因此在考察創新能力收斂情況時，就必須要考慮中國省際創新能力間受空間因素的影響程度，否則可能造成模型估計偏差。

表1 中國創新能力的Moran’s ITab. 1 Moran’s I of China’s innovation capability

3.2.1 中國創新能力的絕對β收斂

經檢驗，本文選擇固定效應空間滯后模型對中國創新能力的絕對β收斂進行考察?？紤]到多數創新并不能在一年內完成，創新活動具有一定的周期性，本文將考察期劃分為2001-2004年、2005-2008年、2009-2012年和2013-2016年四個階段，分別進行絕對β收斂檢驗，結果如表2。同時為考察各地區創新能力的收斂性差異，本文將分別對東部、中部、西部和東北四個地區進行絕對β收斂檢驗，結果如表3。

表2 中國創新能力的絕對β收斂檢驗Tab. 2 Absolute β convergence test of China’s innovation capability

表3 四大地區創新能力的絕對β收斂檢驗Tab. 3 Absolute β convergence test of innovation capability in four regions

實證結果表明，從中國整體看，創新能力的空間效應ρ顯著為正，同時β系數為負，且在1%的水平上顯著，這說明在樣本考察期內中國創新能力在整體上存在絕對β收斂，收斂速度為0.285%。在分階段考察中，2001-2004年、2009-2012年和2013-2015年的β回歸系數顯著為負，其中2009-2012年和2013-2016年這兩個時段的空間效應ρ顯著為正，這說明中國創新能力的絕對β收斂呈現出明顯階段性變化特征，在2009年后呈現出顯著的絕對β收斂。從四大區域看，東部、西部和東北的β系數均為負，但東北地區β系數沒有通過顯著性水平檢驗。東部地區空間效應ρ不顯著，說明從地區層面上考察，僅有西部地區創新能力是絕對β收斂，收斂速度為0.481%。

3.2.2 中國創新能力的條件β收斂

表4和表5分別報告了創新能力在整體層面和地區層面的條件β收斂檢驗結果。從整體看，中國創新能力的β系數顯著為負，空間效應ρ顯著為正，這說明中國創新能力存在條件β收斂。

表4 中國創新能力的條件β收斂檢驗Tab. 4 Conditional β convergence test of China’s innovation capability

表5 四大地區創新能力的條件β收斂檢驗Tab. 5 Conditional β convergence test of innovation capability in four regions

收斂速度為2.159%，遠高于絕對β收斂的收斂速度說明控制變量中國創新能力的收斂具有明顯的促進作用。在分階段考察中，2001-2004年、2005-2008年、2009-2012年這三個時段的β系數顯著為負，但僅有2001-2004年、2009-2012年的空間效應ρ顯著為正，表明中國創新能力在上述兩個階段存在條件β收斂。從四大區域層面來看，東部、中部的β系數顯著為負，且空間效應ρ顯著為正，說明這兩個區域的創新能力存在條件β收斂，其收斂速度分別為3.538%和2.142%。

條件β收斂的控制變量，在整體層面，只有研發經費內部支出和外商直接投資顯著，研發經費內部支出系數顯著為正，這說明研發經費內部支出依然是企業創新能力提升根本動力，研發經費投入越多，企業的創新能力就會越強，創新能力增長就越快。外商直接投資的系數顯著為負，一方面，部分企業由于自身的創新能力較弱無法完全吸收外商直接投資所帶來的先進技術；另一方面盡管隨著外商直接投資的進入為我國帶來了相對先進的知識和技術，部分企業存在的“搭便車”心理，從而導致企業缺乏提升自我研發能力的動力，最終阻礙創新能力的提升。在區域層面，研發經費內部支出對東部、西部和東北地區的創新能力收斂均有正向的促進作用，經濟發展僅對東部地區創新能力收斂具有正向的促進作用，外商直接投資僅有利于中部地區創新能力的收斂。這說明不同區域在區位、資源優勢、經濟基礎等方面存在差異，從而導致外生因素對各自創新能力收斂趨勢的影響不同。

3.2.3 中國創新能力的俱樂部收斂

根據Moran散點圖聚類結果(圖略)，北京、天津和上海位于H-H集聚區；河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣西、海南、四川、貴州、陜西、甘肅、寧夏和新疆位于L-L集聚區；江蘇、浙江和廣東位于H-L集聚區；云南和重慶位于L-H集聚區。由以上結果可以看出，70%以上的省份位于L-L集聚區，這說明這些省份的創新能力在地域上有類似屬性，可能存在空間俱樂部收斂。

本文以中國創新能力聚類劃分情況為依據，對中國創新能力進行俱樂部收斂檢驗，結果如表6所示。H-H、L-L、L-H和H-L集聚區的ρ顯著為正，說明這些區域的創新能力均存在顯著的空間關聯效應。但僅有H-H和H-L集聚區的回歸系數β顯著為負，說明上述兩個集聚區存在空間俱樂部收斂，收斂速度分別為1.042%和0.530%。值得注意的是在俱樂部收斂分析中僅有H-H和H-L集聚區存在顯著的收斂特征，這種現象產生的可能原因是在H-H集聚區中北京、天津、上海三地區的創新能力位居全國前三，在地方政府之間的競爭中往往會產生“競爭錦標賽”效應，各地區為在“錦標賽競爭”中保持自己的競爭優勢會進一步提升自己的競爭能力，因此，“錦標賽競爭”則會引導各地向更高水平的創新能力收斂。在H-L集聚區中，創新能力較強的地區被創新能力相對弱的地區包圍，與鄰省相比，江蘇、浙江、廣東三地區的創新能力較強，在地區創新能力的競爭當中容易對周邊地區產生“極化效應”，使周邊地區的創新要素加速流向創新能力較強的地區，從而推動這些地區向更高水平的創新能力收斂。而處于L-L和L-H集聚區的各省份由于自身的創新能力較弱且提升創新能力的空間和渠道均有限，這些地區在提升自身的創新能力過程中往往缺乏主動性，且具有較強的“搭便車”意愿，從而導致這些省份的創新能力雖有所增長，但在全國排名始終處于落后狀態。

表6 創新能力的俱樂部收斂檢驗Tab. 6 Club convergence test of innovation ability

4 結論與討論

本文利用中國2001-2016年的面板數據，采用Dagum基尼系數及多種收斂性方法對中國創新能力的空間非均衡特征、區域差異及空間收斂趨勢進行了實證分析，得到以下主要結論：(1)中國創新能力的地區差異總體呈加劇態勢；在差異的來源上，區域間差異的貢獻率最大，是中國創新能力地區差異的主要來源。(2)中國創新能力在2010年后呈現σ收斂。在區域層面上，東部、西部、東北均是σ收斂的；僅有西部地區存在絕對β收斂；在整體上中國創新能力存在絕對β收斂和條件β收斂；在俱樂部收斂方面，H-H和H-L集聚區的俱樂部收斂性顯著。

受制于數據獲得困難，本文采用數據僅更新至2016年，在未來的研究中應增加樣本數據的長度，從而科學反映創新能力的演變趨勢。在條件β收斂方面，在控制因素選擇方面，本文考慮的社會經濟因素并不全面。因此，在后續的研究中應該篩選出更多相關的自然、社會和經濟因子，綜合對比多種空間面板模型確定最佳影響因素。