Scientia Geographica Sinica 2016 , 36 (12): 1767-1776 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.12.001

论文

中国高校创新产出的空间溢出效应与区域经济增长——基于省域数据的空间计量经济分析

胡曙虹¹^,, 黄丽¹^,, 范蓓蕾², 肖刚¹^,³

1.华东师范大学科技创新与发展战略研究中心, 上海 200241
2.美国密歇根州立大学规划设计建设学院, 东兰辛48823, 美国
3.江西财经大学旅游与城市管理学院, 江西南昌 330031

Spatial Spillover Effects of Innovative Outputs of University and Its Impacts on Regional Economic Growth of China: Based on Spatial Econometrics Analysis of Provincial Data

Hu Shuhong¹^,, Huang Li¹^,, Fan Peilei², Xiao Gang¹^,³

1.Institute for Innovation and Strategic Studies, East China Normal University, Shanghai 200241,China
2. School of Planning Design & Construction, Michigan State University, East Lansing, 48823, USA
3. School of Tourism and Urban Management, Jiangxi University of Finance and Economic, Nanchang 330013, Jiangxi, China

中图分类号: F129.9

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690（2016）12-1767-10

通讯作者: 通讯作者：黄丽,副教授。E-mail:huangli126@163.com

收稿日期: 2015-11-21

修回日期: 2016-02-10

网络出版日期: 2016-12-20

基金资助: 国家自然科学基金项目(41471108)、国家自然科学基金青年基金项目（41301117,41501141）资助

作者简介:

作者简介：胡曙虹（1986-）,女,江西泰和人,博士研究生,主要从事科技创新与区域发展研究。E-mail:hushuhong0713@163.com

展开

摘要

采用空间计量经济学方法,基于2003~2012年中国省域高校创新产出及经济增长的统计数据,对中国省域高校创新产出的空间溢出效应及其对区域经济增长的影响进行测算与分析。结果表明：① 中国省域高校创新产出存在一定的空间依赖性,空间分布的不平衡性逐步加剧,从2003年的“沿海-沿江”分布进一步演变至2012年明显集聚在长江三角洲及山东、湖北、重庆等少数省域;② 空间计量模型结果表明,研究期内高校创新产出对区域经济增长的拉动作用不断提升;③ 计量结果显示,高校通过基础研究及产学研合作获得的创新产出对促进区域经济增长的贡献显著。

关键词： 高校创新产出 ; 区域经济增长 ; 空间自相关 ; 空间计量模型

Abstract

Under the ground of globalization and knowledge economy, as the first executive main body of knowledge innovation system, the main way of university participate in economic development is transfer knowledge and research results to the driving force. With the method of spatial econometrics, and using the data of university innovation and regional economic growth from 2003 to 2012, this article measured spatial aggregating features of innovative outputs of universities in province area in China and calculated its impact on regional economic growth. The results showed that: 1) Innovative outputs of universities of China exist certain space dependence. The imbalance of spatial agglomeration gradually intensified, and the agglomeration area is along east-coast and the Yangtze River in 2003, further evolution apparent agglomeration in Yangtze River Delta, Shandong, Hubei and Chongqing in 2012. 2) Spatial econometric model has good estimation results when used to research the correlative mechanism of innovative outputs of universities and regional economic growth. The pull effects from innovative outputs of universities on economic growth were upgrading during the study period. 3) According to the results, innovative outputs of universities that gained from basic research and industry-university-institutes cooperation have significantly contribution on promoting regional economic growth. Then put forward corresponding policy recommendations based on the empirical analysis. The results of empirical analysis have provided new perspectives to analyze the function of university in China and have also offered certain theory references to construct and improve the regional knowledge innovation system. The main corresponding policy recommendation is the role and function especially in basic research and original innovation of university should be further strengthened in order to generate new research results of knowledge innovation for the development of regional innovation system.

Keywords： innovative outputs of university ; regional economic growth ; spatial autocorrelation ; spatial econometric model

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胡曙虹, 黄丽, 范蓓蕾, 肖刚. 中国高校创新产出的空间溢出效应与区域经济增长——基于省域数据的空间计量经济分析[J]. , 2016, 36(12): 1767-1776 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.12.001

Hu Shuhong, Huang Li, Fan Peilei, Xiao Gang. Spatial Spillover Effects of Innovative Outputs of University and Its Impacts on Regional Economic Growth of China: Based on Spatial Econometrics Analysis of Provincial Data[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(12): 1767-1776 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.12.001

作为国家创新系统中知识创新的第一执行主体^[1],高校兼具教育与研究双重功能,不仅成为培养创新人才的摇篮,同时也是科学研究的重心和重大科技成果的诞生地^[2]。在全球化和知识经济的背景下,高校逐渐形成了促进国家及地方经济发展等社会服务功能,并渗透至经济社会发展各领域中^[3]。高校参与经济发展的途径主要是将其生产的科学知识和科研成果（如论文、专著、专利等）转化为促进经济增长的动力^[4]。2013年全球大学峰会重点探讨了“大学与经济增长”的关系,强调大学作为经济增长助推器的作用,并认为“大学已成为经济全球化体系的关键要素,大学既是知识源头,亦日益成为经济引擎”^[5]。在美国、欧洲、日本及其他发达国家和地区,通过国家制定政策鼓励高校技术转移,以促进大学创新和地区发展相联系已相当普遍^[6]。

Feldman认为区域内大学的知识溢出会增加企业的创新活动,从而对区域内高层次的创新活动产生积极影响并促进区域经济发展^[7]。从国外已有研究来看,学者们利用不同指标跟踪美国^[8,9]、加拿大^[10]不同尺度区域内大学和企业研发溢出的空间分布,发现邻近大学对企业的知识溢出效应较为明显。其中,最具代表性的是波士顿128公路和硅谷,这两个地区凭借区域内世界一流大学强劲的科研实力,推动科学技术（S&T）迅猛发展并产生大量技术溢出,极大地促进了区域经济的增长^[11]。但Hagen对英国教研公司计划的案例研究表明,建立产学联盟以促进经济增长的策略在实施过程中具有高风险性,并认为大学和经济复苏之间具有直接因果关系这一观点存在较大争议^[12]。国内学者则从高校研发投入^[13]、官产学合作创新^[14]、知识溢出^[15]及技术成果转移^[16]等视角探讨了高校创新活动与区域创新及经济发展之间的关系,认为高校产学研合作等创新活动对经济发展的贡献作用较为突出。也有学者从区域或城市^[17-21]层面论证了高校创新要素及创新活动的空间集聚与经济增长之间的关系,认为高校作为一种知识资源,其产学活动在空间上的分布不均衡,且高校对提升区域创新能力及经济增长的作用愈发重要。

综合国内外学者的研究发现,对高校创新活动空间集聚的解释都离不开其对企业的技术转移、产学合作及知识外溢等空间外部性因素。而作为区域创新的知识源头,中国高校的创新产出是否存在空间溢出效应?高校的创新成果如何影响区域经济增长?探讨这些问题对于正确定位中国高校在区域创新系统中的作用,进而更好地促进区域经济增长具有重要的理论意义和现实价值。

本文拟采用空间计量经济学方法探究高校创新产出的空间集聚特征、溢出效应,并对高校创新产出与区域经济增长间的相互作用机制进行定量分析。本研究试图丰富现有创新经济地理学中对于高校这一知识创新主体的研究,从实证分析的角度对“高校的创新成果能否促进区域经济增长”这一命题进行验证,旨在为提升高校在区域创新系统中的作用提出更具针对性的政策建议。

1 指标选取、研究方法和数据来源

1.1 指标选取

考虑到本文是对各省市高校创新产出与区域经济增长的关系进行研究,因此被解释变量选取各地区人均国内生产总值（PGDP）以反映区域经济增长水平。高校创新产出主要是指通过原始创新得到的、以知识技术类为主的研究成果,如高质量的论文、学术专著、获国家奖励、授权的发明专利等^[22],同时为加快技术创新向企业转移,高校在履行基础研究的同时也承担部分技术创新职能^[23],且高校只有通过产学研合作将其生产的知识成果应用到企业中才能最终促进区域经济增长^[24]。基于此,解释变量主要包括以下3个方面的指标：

1）基础研究创新产出。由于申请发明专利的技术通常是对某一学科或某一技术领域带来革命性变化的开创型研究,拥有的发明专利数体现了高校的原始创新能力和科技竞争力。国外高水平学术刊物上发表的学术论文是高校通过基础研究、前沿研究等原始创新得到的知识产出,记载了大量的知识及技术信息,可代表某一领域的研究前沿^[25]。学术专著则能围绕较大的复杂性问题作深入细致的探讨和全面论述,具有内容广博、论述系统、观点成熟等特点,是重要科学研究成果的体现。此外,国家级项目（973、863及科技攻关计划和自然科学基金项目等）具有探索性、创新性、先进性等特点,理论研究和应用研究价值较高;作为国家级项目的主要承担者,完成的国家级项目验收数量可在一定程度上反映高校的基础研究能力。

2）应用研究创新产出。实用新型专利通常是指对产品的形状、构造等提出的适于实用的新技术方案,技术水平低于发明专利,从申请到授权的周期短、授权率高,能较快适应经济发展的需要,亦有不少高校以此专利申请为首选^[26]。

3）产学研合作。技术市场是科技与经济紧密结合不可或缺的渠道,也是高校将科学技术成果直接转化到经济系统并实现经济收入的重要途径^[4]。高校技术市场成交合同金额从主要技术合同的签订及实现经济价值的角度直接衡量高校科研成果成功转化为经济价值大小的程度。

综上所述,本文测度高校创新产出的解释变量包括高校的发明专利授权数、国外刊物发表论文数、出版专著数、国家级项目验收数、实用新型专利授权数、技术市场成交金额等6项指标（表1）。

表1 高校创新产出指标体系

Table 1 Index system of innovative outputs of universities

类型	名称	单位	代码
基础研究产出	发明专利授权数	件	FMZL
	国外刊物发表论文数	篇	GWLW
	出版专著数	部	CBZZ
	国家级项目验收数	项	GJXM
应用研究产出	实用新型专利授权数	件	SYXX
产学研合作	技术市场成交金额	万元	JSJE

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1.2 研究方法

1）空间自相关分析。空间自相关分析方法主要用于分析高校创新产出的空间集聚特征并检验中国省域高校创新产出及区域经济增长是否具有空间关联性。在进行空间计量分析之前基于空间自相关指数验证模型中各主要变量是否存在空间相关性^[27]。

（1）全局空间自相关。采用全局 $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 指数检验高校创新产出与经济增长是否存在空间依赖性,计算公式如下：

$\begin{matrix} Moran’s I = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij} (Y_{i} - \overset{̅}{Y}) (Y_{j} - \overset{̅}{Y})}{S^{2} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij}} \end{matrix}$ （1）

其中, $\begin{matrix} S^{2} = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} {(Y_{i} - \overset{̅}{Y})}^{2}, \overset{̅}{Y} = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} Y_{i} \end{matrix}$

式中, $\begin{matrix} Y_{i} \end{matrix}$ 和Y_j表示 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 和j地区的高校创新产出; $\begin{matrix} n \end{matrix}$ 为地区总数;S为标准差; $\begin{matrix} \{W_{ij}\} \end{matrix}$ 为空间权重系数矩阵,表示区域 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 与 $\begin{matrix} j \end{matrix}$ 的邻近关系,在此根据邻接标准来度量,若区域 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} j \end{matrix}$ 相邻, $\begin{matrix} W \end{matrix}$ =1;若不相邻, $\begin{matrix} W \end{matrix}$ =0;区域与其自身的临近关系为0。在假设显著性水平下, $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 值在0~1之间说明省域高校创新产出存在空间正相关性,数值越接近于1,空间正相关性越强; $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 值在-1~0之间说明省域高校创新产出存在空间负相关性; $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 值为0则表明不存在空间相关性,说明省域高校创新产出在空间上的分布是相互独立的。

（2）局域空间自相关。区域的局域空间自相关系数（Local Moran’s $\begin{matrix} I \end{matrix}$ ）定义为：

$\begin{matrix} I_{i} (d) = z_{i} \overset{n}{\sum_{j \neq i}} W_{ij}^{'} z_{j} \end{matrix}$ （2）

式中, $\begin{matrix} I_{i} (d) \end{matrix}$ 为局域空间自相关系数; $\begin{matrix} z_{i} \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} z_{j} \end{matrix}$ 是区域 $\begin{matrix} i \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} j \end{matrix}$ 上观测值的标准化, $\begin{matrix} \{W_{ij}^{'}\} \end{matrix}$ 是空间权重系数的行标准化值。若 $\begin{matrix} I_{i} (d) \end{matrix}$ 为正值表示局部空间单元相似值趋于空间集聚;为负值则表示局部空间单元相似值趋于分散。

2）空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。首先,构建反映省域高校创新产出与区域经济增长关系经典计量经济学回归模型（OLS）,因对数变换不会影响原始变量之间的变化态势,且对数变换可消除异方差现象,所以对人均GDP及各解释变量进行了对数变换,具体模型如下：

$\begin{matrix} lnPGDP = β_{0} + β_{1} lnFMZL + β_{2} lnS YXX + β_{3} lnGWLW + \\ β_{4} lnCBZZ + β_{5} lnJSJE + β_{6} lnGJXM + ε \end{matrix}$ （3）

式中, $\begin{matrix} β_{0} \end{matrix}$ 为常数项, $\begin{matrix} β \end{matrix}$ 为回归系数,当 $\begin{matrix} β \end{matrix}$ 为正且通过显著性检验,则表明该类型的高校创新产出对区域经济增长影响显著且贡献积极, $\begin{matrix} ε \end{matrix}$ 为随机误差项。

然而,在存在空间相关性的情况下,最小二乘估计结果是有偏的,也不具有一致性。相反,采用极大似然估计法的空间计量经济分析,以空间滞后或空间误差两种形式对空间相关因素进行处理,成为对由空间引起的各种特性进行研究的较好统计方法。

Anselin将空间计量有关空间依赖的两个基本模型分为空间滞后模型（SLM）以及空间误差模型（SEM）^[28];当被解释变量之间的空间依赖性对模型存在显著影响时,采用空间滞后模型,其数学表达式为：

$\begin{matrix} lnPGDP = β_{0} + ρW \times lnPGDP + β_{1} lnFMZL + \\ β_{2} lnSYXX + β_{3} lnGWLW + β_{4} lnCBZZ + \\ β_{5} lnJSJE + β_{6} lnGJXM + ε \end{matrix}$ （4）

当模型误差项在空间上相关时,采用空间误差模型,其数学表达式为：

$\begin{matrix} lnPGDP = β_{0} + β_{1} lnFMZL + β_{2} lnSYXX + \\ β_{3} lnG WLW + β_{4} lnCBZZ + β_{5} lnJSJE + \\ β_{6} lnGJXM + ε, ε = λWε + μ \end{matrix}$ (5)

式中, $\begin{matrix} {W} \end{matrix}$ 是空间权重矩阵,在此采用空间邻接矩阵（Contiguity Matrix）, $\begin{matrix} W \times lnPGDP \end{matrix}$ 是空间滞后变量,参数 $\begin{matrix} β \end{matrix}$ 反映了解释变量对因变量的影响; $\begin{matrix} ε \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} μ \end{matrix}$ 为随机误差向量; $\begin{matrix} ρ \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} λ \end{matrix}$ 分别为空间回归系数和空间误差系数,衡量了样本观察值中的空间依赖作用,不同的是空间误差模型的空间依赖作用存在于扰动误差中,而空间滞后模型的空间依赖作用存在于因变量自身,即 $\begin{matrix} ρ \end{matrix}$ 反映的是相邻地区观察值 $\begin{matrix} lnPGDP \end{matrix}$ 对本地区观察值 $\begin{matrix} lnPGDP \end{matrix}$ 的影响方向和程度,而 $\begin{matrix} λ \end{matrix}$ 度量邻接地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。

对于空间计量模型的选择,则要考虑如果在空间依赖性的检验中,若LMLAG（拉格朗日乘数滞后检验）较LMERR（拉格朗日乘数误差检验）在统计上更加显著,且代表稳健性（Robust）的R-LMLAG（稳健拉格朗日乘数滞后检验）显著而R-LMERR（稳健拉格朗日乘数误差检验）不显著,则选择SLM（空间滞后模型）;反之,若LMERR比LMLAG在统计上更加显著,且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著,则选择SEM（空间误差模型）^[25]。对于3类模型的统计检验,除了拟合优度 $\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}$ 检验以外,假设检验方法还有自然对数似然函数值 $\begin{matrix} （ logL ） \end{matrix}$ 、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）;通常来说, $\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}$ 和对数似然值 $\begin{matrix} logL \end{matrix}$ 越大,同时AIC和SC值越小,模型拟合效果越好^[29]。

1.3 数据来源

本研究基本空间单元为中国30个省、直辖市、自治区,由于西藏自治区、港澳台缺乏统计数据,因此未被列入研究范畴。各省市历年人均GDP数据来源于《中国统计年鉴》（2004~2013年）^[30],各省市高等学校创新产出的数据来源于《高等学校科技统计资料汇编》（2004~2013年）^[31]。为科学地反映变量间的真实关系,采用物价指数（商品零售价格指数）将人均GDP和技术市场成交合同金额折算为可比价格。

2 高校创新产出集聚特征及区域经济增长的空间关联性检验

2.1 高校创新产出及区域经济增长的全局空间自相关

利用公式（1）计算反映中国省域高校创新产出空间自相关性的 $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 指数及其显著性（表2）。

表2 2003~2012年中国高校创新产出与经济增长的全局自相关Moran’s $I$ 指数

Table 2 Global autocorrelation Moran’s I of innovative outputs of universities and economic development in China in 2003-2012

年份	发明专利授权	实用新型专利授权	出版专著	国外刊物发表论文	技术市场成交合同金额	国家级项目验收	人均GDP
2003	0.0911^*	0.1581^*	0.1186^*	0.2001^**	0.1202^**	0.1339^*	0.2762^***
2004	0.1453^**	0.2099^**	0.1449^*	0.1290^*	0.0294^**	-0.0101	0.2932^***
2005	0.1985^***	0.2298^**	0.1937^**	0.1229^*	-0.0019	-0.0459	0.2973^***
2006	0.2592^***	0.2116^**	0.1887^**	0.1604^**	0.0387	-0.0413	0.3007^***
2007	0.2777^***	0.3031^***	0.1110^*	0.1835^**	-0.0413	-0.1128	0.3007^***
2008	0.2763^***	0.3387^***	-0.0073	0.2530^**	-0.0187	-0.0139	0.2973^***
2009	0.1851^**	0.3468^***	0.0613	0.2615^***	0.0531	0.0294	0.4324^***
2010	0.1876^**	0.3265^***	0.0572	0.2354^**	0.1387^**	0.0945^**	0.4397^***
2011	0.1779^**	0.3296^***	0.0054	0.1715^**	0.1412^**	0.2220^**	0.4337^***
2012	0.1956^**	0.3889^***	0.0279^*	0.2029^**	0.1073^*	0.0849^*	0.4201^***

注：^*、^**、^***分别表示在10%,5%,1%水平上通过显著性检验。

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总体来看,2003~2012年中国各省域高校发明及实用新型专利授权数、国外刊物发表论文数在显著性水平下都呈现出较强的空间正相关性,说明中国高校这3类创新产出呈现出一定的空间集聚特征,即其空间分布受周边省份高校的影响较大,也说明高校通过创新活动产出的专利及高水平论文等知识成果的传播和扩散在地理临近的省份发挥了作用。具体而言,实用新型专利授权数量的空间相关性系数最大,且在研究期内呈不断上升的趋势,2012年达到最高值为0.388 9,并通过了1%的显著性水平检验。而出版专著、技术市场成交合同金额、国家级项目验收等创新产出的 $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 指数在研究期内呈现较大波动。其中高校出版专著的 $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 指数在2003~2007年间及2012年呈现空间正相关性,2008~2011年空间依赖性减弱,且 $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 指数接近于0,表现出一定的随机性;技术市场成交合同金额数的 $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 指数在研究初期和末期的空间集聚特征较为明显,2005~2009年空间依赖随机性特征较强;受不同时间国家战略布局等的影响,国家级项目验收数的空间分布呈现出较大的变化,其 $\begin{matrix} Moran’s I \end{matrix}$ 指数仅在2003年、2010年、2011年、2012年等4个年份为正值且通过显著性检验,表现出空间上的集聚特征,其余年份该变量则表现为空间上的离散特征。

此外,表2中还可看出2003~2012年中国各省（市）人均GDP的空间相关性系数在0.276 2~0.420 1间呈不断上升的趋势,且全部通过1%显著性水平检验,表明中国各省（市）的经济增长水平在空间上呈现高度集聚的特征。

2.2 高校创新产出的局部自相关空间集聚分析

利用因子分析法将上述6个高校创新产出指标降维合成为一个变量——创新综合产出,以总体反映省域高校创新产出在空间上的集聚特征;采用LISA指数并根据Local Moran’s $\begin{matrix} I \end{matrix}$ 统计量分析各区域及其周边地区高校创新产出的空间差异程度。

由图1可知,2012年高校创新综合产出的空间集聚特征与2003年保持大致相同的态势;随着时间的推移,研究期内4种集聚类型的空间位置与集聚范围则呈现出不同程度的变化,高校创新综合产出在地理空间上的集聚特征逐渐增强。

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图1 2003、2012年高校创新综合产出的LISA集聚

Fig.1 LISA maps of innovative comprehensive outputs of universities in 2003 and 2012

1）高高集聚区（H-H）。2003年该类型区域主要集中分布在东部沿海的长三角、京津冀、长江中游城市群及东北地区的10个省（市）;至2012年该类型区域分布进一步集中在长三角及周边地区,主要包括上海、江苏、浙江、山东、安徽和长江流域的湖北、重庆等7省（市）。作为中国高等教育发展的密集区,这些地区高校创新成果丰富,且与周边地区经济联系紧密,使得高校创新产出在空间上的溢出效应明显。

2）低低集聚区（L-L）。该类型区域主要分布在西北和西南地区,主要包括新疆、宁夏、甘肃及云南、贵州、广西等省（自治区）,以及中部地区的山西省;2012年河北省也从高高集聚区转变为这一类型。说明研究期内,这些区域及其邻近区域高等教育发展较为落后,高校创新能力较弱,从而导致高校创新产出也比其他区域更少。

3）高低集聚区（H-L）。2003年该类型区域包括西部地区的四川、陕西,珠三角地区的广东,中部地区的湖南及东北地区的辽宁、黑龙江等6个省市;随着北京市高校创新能力的持续提升,且与周边省域高校创新的差距逐渐拉大,2012年北京市高校创新综合产出从高高集聚区转变为该类型;青海及宁夏两地区也从低低集聚区跃迁至该类型。这些区域本身高校创新能力较强,创新产出数量多,但对周边地区带动能力较弱,呈现出一定的极化效应。

4）低高集聚区（L-H）。同周边地区相比,该类型区域自身高等教育发展水平较弱,高校创新产出较少,从数量上看该类地区比其他3种类型少,且空间分布较为分散,主要包括内蒙古、河南、江西、福建等省（市）,与2003年相比,2012年重庆市从该类型转变为高高集聚区,在北京极化作用的影响下,天津市也从高高集聚区跃迁至该类型。

总体而言,中国高校创新产出在空间上呈现出不均衡分布的特征,空间集聚的不平衡性在研究期内逐步加剧,从2003年的“沿海-沿江”分布进一步演变至2012年明显集聚在长三角及山东、湖北、重庆等区域;说明中国高校创新产出存在着一定的空间依赖性,但同时也表现出高校创新产出空间溢出的局限性。

3 高校创新产出与区域经济增长的空间计量估计与分析

空间自相关分析表明,中国省域的高校创新产出及区域经济增长具有一定的空间相关性。基于最小二乘法（OLS）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）进一步对2003、2012年中国省域高校创新产出与区域经济增长之间的相互关系进行空间计量估计（表3）,并深入分析其变化情况。

表3 高校创新产出与区域经济增长的OLS、SLM、SEM回归结果

Table 3 Regression results (OSL,SLM and SEM) of innovative outputs of universities and regional economic development

变量	2003年			2012年
变量	OLS	SLM	SEM	OLS	SLM	SEM
常数项	9.8880*** （0.000）	10.1210*** （0.0000）	11.8420*** （0.0000）	9.5821*** （0.0000）	9.5102*** （0.0000）	9.7510*** （0.0000）
LnFMZL	0.2875 （0.2210）	0.3042 （0.1331）	0.3863*** （0.0076）	0.2867 （0.1444）	0.2746 （0.0943）	0.3188** （0.0406）
LnGWLW	-0.2566 （0.5134）	-0.2472 （0.4629）	-0.4344* 0.0788	0.4038* （0.0624）	0.3611** （0.0463）	0.3154** （0.0473）
LnGJXM	-0.0766 （0.6899）	-0.1131 （0.5258）	-0.1174 （0.3707）	0.0475 （0.4847）	0.0705 （0.2580）	0.0251** （0.0260）
LnCBZZ	-0.0363 （0.9016）	0.0034 （0.9892）	-0.1695 （0.4636）	-0.4369*** （0.0056）	-0.4592*** 0.0003	-0.3502*** （0.0035）
LnSYXX	0.5091* （0.0867）	0.5414** （0.0347）	0.5749*** （0.0028）	-0.4275*** （0.0015）	-0.4518*** （0.0000）	-0.4137*** （0.0000）
LnJSJE	-0.1311 （0.3057）	-0.1458 （0.1952）	-0.1593** （0.0274）	0.0738** （0.0386）	0.1020** （0.0114）	0.0607** （0.0426）
$\begin{matrix} ρ \end{matrix}$	-	-0.0493 （0.5595）	-	-	0.0387 （0.3095）	-
$\begin{matrix} λ \end{matrix}$	-		0.7666 （0.0000）	-	-	0.4444 （0.0260）
空间依赖性检验
Moran’s I	0.2726（0.0040）			0.2257（0.0103）
LMLAG	0.2422（0.6225）			0.9602（0.3271）
R-LMLAG	1.5655（0.2108）			0.5258（0.4683）
LMERR	4.5915（0.0321）			3.1465（0.0760）
R-LMERR	5.9148（0.0460）			2.7121（0.0995）
统计检验
R²	0.3098	0.3167	0.6034	0.5940	0.6074	0.6545
LogL	-30.1042	-29.9599	-24.6300	-1.8030	-1.3050	-0.1454
AIC	74.2080	75.9198	63.2696	17.6064	18.6114	14.2910
SC	84.0160	87.1293	73.0780	27.4148	29.8210	24.0993

注：*、**、***分别表示在10%,5%,1%水平上通过显著性检验;“–”为未涉及项;括号内为P值。

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3.1 高校创新产出对区域经济增长的正向影响不断增强

如表3所示,2003年和2012年3类模型的拟合优度分别为0.309 8、0.316 7、0.603 4和0.594 0、0.607 4、0.654 5,SLM和SEM模型的解释力较OLS模型均有所提升,且无论采用哪种计量分析方法均表明2003~2012年中国高校创新产出对区域经济增长的贡献在不断提高。对OLS模型的结果进行分析可知,2003年仅有实用新型专利授权数的回归系数为正（0.509 1）且通过10%的显著性检验,其余变量均未通过检验,这说明2003年高校创新产出中仅有实用新型专利授权数对区域经济增长贡献率较大。2012年实用新型专利授权和出版专著两个变量通过1%的显著性检验,但回归系数均为负;国外刊物发表论文和技术市场合同成交金额的回归系数分别为0.403 8和0.073 8,且通过了显著性检验,这两项创新产出对区域经济增长的贡献性开始显现,表明中国技术市场在加速高校知识流动和技术转移,推动高校创新与经济结合等方面的功能得到了进一步发挥。

3.2 高校创新产出对区域经济增长的促进作用存在空间溢出效应

对比OLS、SLM和SEM模型的检验结果可以发现,与OLS、SLM模型相比,SEM的 $\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} LogL \end{matrix}$ 值更高,AIC和SC值更低;根据表2中的拉格朗日乘子误差和滞后及其稳健性检验,LMERR比LMLAG显著,且R-LMERR显著而R-LMLAG不够显著,可以判定SEM模型比SLM模型更适合解释高校创新产出对区域经济增长的作用。

进一步看出,对SEM模型的各项系数进行分析,2003年和2012年模型的空间误差项系数 $\begin{matrix} λ \end{matrix}$ 分别为0.766 6和0.444 4,并通过了1%和5%的显著性检验,同OLS和SLM估计相比,模型拟合优度R²值最大,各解释变量的显著性水平均有明显提高,表明中国省域高校创新产出对区域经济增长通过地理空间机制在发挥着作用并存在空间溢出效应,即周边地区高校创新产出会影响到该地区的经济增长水平。

3.3 高校通过基础研究产生的创新成果对区域经济增长的作用不断凸显

对拟合效果最优的SEM模型的计算结果进行分析可知,2003~2012年各解释变量的回归系数和显著性水平有较大的变化。2003年,只有发明专利授权和实用新型专利授权的回归系数在1%的水平下显著为正,分别为0.386 3和0.574 9;其他变量的回归系数为负。高校创新产出中仅有发明专利授权和实用新型专利授权对区域经济增长具有贡献,且后者的贡献率大于前者;这在一定程度上反映2003年高校创新产出对区域经济增长的贡献率还很有限,实用新型专利授权的贡献率高于发明专利授权也表明高校在区域创新系统中知识创新、基础研究的作用还未充分发挥。

到2012年,发明专利授权、国外刊物发表论文、技术市场成交合同金额及国家级项目验收数等变量的回归系数在5%的水平下显著为正,说明这4类高校创新产出对区域经济增长呈显著的正相关。在控制其他变量的情况下,这4类的创新产出每增长1%,区域经济将分别增长0.318 8%,0.315 4%,0.060 7%和0.025 1%。而实用新型专利授权的回归系数则由2003年各变量系数中的最高值（0.574 9）降至2012年各变量系数中的最低值（-0.413 7）;此外出版专著的回归系数也由2003年的-0.169 5进一步下降为-0.350 2,且显著性增强。

从2003~2012年SEM模型中高校创新产出回归系数的变化可以看出,体现高校知识创新及基础研究实力的产出变量——国外刊物发表论文、发明专利授权和国家级项目对区域经济增长的贡献率正在不断提高,一定程度上反映了高校通过基础研究产生的创新成果对区域经济增长的作用不断凸显并加强。以承担国家级项目（如973、863计划等）为例,该项创新活动是高校基础科学研究实力和潜力的体现,国家级项目验收数量的回归系数为正,表明国家级项目作为高校创新的重要产出,其提高国家自主创新能力和促进地区经济发展的宗旨也得以体现。技术市场成交合同金额的系数为正,表明高校创新研究成果能够通过产学合作进入技术市场并促进区域经济增长。出版专著的回归系数为负且显著,说明高校出版专著不但没有促进区域经济增长还成为其阻碍因素。值得注意的是,至2012年作为高校创新产出的实用新型专利对区域经济增长的作用不再明显且相关关系为负,原因可能在于：一方面高校实用新型专利只是对产品的形状、构造等进行创新,其创新性较弱,对区域经济增长的贡献有限;另一方面,高校获得的实用新型专利授权数越多,一定程度表明其消耗了高校科学家和工程师更多的时间、精力,同时也表明该创新活动占用了更多高校创新资源却并未提升高校创新产出的质量。

4 结论及政策建议

基于空间计量经济学模型,本研究分析了中国省域高校创新产出的空间集聚特征及溢出效应,并阐明了高校创新产出与区域经济增长的相互作用机制。研究表明：

1）中国省域各类高校创新产出在空间分布上呈现不同程度的正相关性,其中高校发明及实用新型专利授权数、国外刊物发表论文数等创新产出的空间集聚特征显著,同时中国省域经济增长呈现出强的空间正相关关系。这表明在针对高校创新与区域经济增长关联机制的理论和实证研究中,应将区域间的空间依赖和溢出效应纳入到分析框架中来。

2）通过分析2003、2012年高校创新综合产出的LISA集聚图发现,省域高校创新产出空间集聚的不平衡性逐步加剧,在长三角及周边区域存在着较强的空间依赖性,但在其他区域同时也表现出创新产出空间溢出的局限性。

3）基于OLS、SLM、SEM的回归结果表明,研究期内中国高校创新产出对区域经济增长的拉动作用均在不断提升。同经典回归模型相比,由于考虑了高校创新产出的地理空间效应对周边地区经济增长的影响,空间计量经济学模型在研究区域高校创新产出与区域经济增长关联机制中具有良好的估计结果。表明高校通过科学研究为区域经济发展服务是一个有效的战略选择,经济发展落后地区更应高度重视高校创新对区域经济发展的作用。

4）拟合效果最优的SEM模型的研究结果显示,表征高校通过知识创新及基础研究实现的创新产出对区域经济增长的贡献显著;此外,高校通过产学研合作将创新研究成果顺利转化为现实生产力是提升区域经济增长水平的重要途径。而高校实用新型专利授权对区域经济发展的贡献经历了由促进到阻碍的转变,进一步证实高校作为区域创新系统中的知识创新主体应以基础研究为主,提高创新产出的质量,使发明创造成为主导性的创新成果。

研究结论为中国省域高校创新活动的分析提供了新的视角,并对构建及完善区域知识创新系统提供了一定的理论参考,据此提出以下政策建议：

1）进一步突出高校在区域创新系统中知识创新的角色与功能。作为科学研究的执行主体之一,高校主要任务是进行基础研究及开发产业共性技术,政府应从科研项目和经费投入等方面引导和扶持高校的创新活动（尤其是在高等教育发展较为落后的地区）,努力培育一批创新型、研究型大学,使其在基础研究及原始创新等领域主动承担并发挥更大的作用,不断的为区域创新系统注入新的知识创新成果。

2）加强区域内高校与企业、政府的研发合作力度,促进高校科研成果与市场、企业相结合,培育并形成高校创新产出与区域经济增长之间的良性互动机制,促使高校创新成果顺利转化为现实生产力。例如,可鼓励高校科技人员进入到区域内的企业,将基础研究和技术转移相结合,把学术论文、专利发明等科研成果变成直接的创新绩效和经济效益,提高高校科技成果转化效率。

3）地方政府则应从自身区域创新环境出发,采取适宜的科技政策及措施促进区域内高校知识创新能力的提高。各省域在关注自身要素禀赋、完善区域自主创新体系的同时,应充分利用创新聚集、区位优势、知识溢出、空间依赖等地理条件,构建区域高校创新联盟,有效发挥周边区域高校创新活动的知识溢出对本地经济增长的积极作用。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[20]	马卫华,刘奥林. 我国高校产学研合作的区域分布和地理集聚 [J].高教探索,2014,(2):18-23. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-9760.2014.02.004 URL 摘要高校产学研合作的区域分布和地理集聚在一定程度上反映了地区高校与企业的紧密程度.通过对高校获得的产学研经费的分布描述,分析了各地区高校产学研合作的规模;通过CRn、区位基尼系数和布局系数分析了我国高校产学研区域分布的集中情况,并给出了相应的建议. [Ma Weihua, Liu Aolin. Regional distribution and geographic agglomeration of industry-university-institute cooperation in universities . Higher Education Exploration, 2014,(2):18-23.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-9760.2014.02.004 URL 摘要高校产学研合作的区域分布和地理集聚在一定程度上反映了地区高校与企业的紧密程度.通过对高校获得的产学研经费的分布描述,分析了各地区高校产学研合作的规模;通过CRn、区位基尼系数和布局系数分析了我国高校产学研区域分布的集中情况,并给出了相应的建议.
[21]	程叶青,王哲野,马靖. 中国区域创新的时空动态分析 [J].地理学报,2014,69(12):1779-1789. https://doi.org/10.11821/dlxb201412004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要基于探索性空间数据分析和验证性空间面板模型,本文探讨了2000 年以来中国区域创新的时空动态。结果表明:① 自创新战略实施以来,中国各省区创新产出的年均增长率几乎都经历了一个剧烈的加速过程,说明区域创新能力的总体提升,但是,东部沿海地区仍然在创新产出中居于压倒性地位,导致“沿海—内陆”分化加剧和区域鸿沟的进一步突出,省区创新可能会陷入“强者愈强,弱者愈弱”的“马太效应”;② 中国区域创新产出与创新投入的空间集聚随时间推移不断强化,通过识别不同时期各变量“热点”,表明创新产出“热点”地区与创新投入“热点”具有高度的时空耦合特征;③ 人均GDP、研发投入、研发人员及在校大学生数对省区创新产出有显著的直接影响。省区间创新活动存在明显的空间溢出效应,其知识溢出的地理区域跨越了省区边界。空间依赖性的存在导致省区间创新活动具有反馈效应,相邻省区的知识溢出对该省区的创新活动具有实质性影响。 [Cheng Yeqing, Wang Zheye, Ma Jing. Analyzing the space-time dynamics of innovation in China .Acta Geographica Sinica,2014, 69(12):1779-1789.] https://doi.org/10.11821/dlxb201412004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要基于探索性空间数据分析和验证性空间面板模型,本文探讨了2000 年以来中国区域创新的时空动态。结果表明:① 自创新战略实施以来,中国各省区创新产出的年均增长率几乎都经历了一个剧烈的加速过程,说明区域创新能力的总体提升,但是,东部沿海地区仍然在创新产出中居于压倒性地位,导致“沿海—内陆”分化加剧和区域鸿沟的进一步突出,省区创新可能会陷入“强者愈强,弱者愈弱”的“马太效应”;② 中国区域创新产出与创新投入的空间集聚随时间推移不断强化,通过识别不同时期各变量“热点”,表明创新产出“热点”地区与创新投入“热点”具有高度的时空耦合特征;③ 人均GDP、研发投入、研发人员及在校大学生数对省区创新产出有显著的直接影响。省区间创新活动存在明显的空间溢出效应,其知识溢出的地理区域跨越了省区边界。空间依赖性的存在导致省区间创新活动具有反馈效应,相邻省区的知识溢出对该省区的创新活动具有实质性影响。
[22]	余泳泽. 创新要素集聚、政府支持与科技创新效率——基于省域数据的空间面板计量分析 [J].经济评论,2011,(2):93-101. URL [本文引用: 1] 摘要本文运用空间面板计量方法研究了创新要素集聚、政府支持与科技创新效率之间的关系。实证研究的结果表明：我国科技创新效率具有明显的空间相关性。创新要素集聚对于科研机构创新效率具有负影响,对于高校的影响不显著,而对于企业的影响为正。政府支持对于科研机构和高校创新效率的影响具有不确定性,而对于企业具有负影响。制度因素对于科研机构和高校创新效率没有明显影响,而对于企业具有明显的正影响。人力资本对于高校和企业创新效率具有正影响。FDI因素对于企业创新效率具有正的外溢效应。因此,政府需要通过对人力资本的知识和健康投资,提高人力资本的质量,才能实现更快的创新产出和经济增长。 [Yu Yongze. Innovation cluster, government support and the technological innovation efficiency: Based on spatial econometrics of panel data with provincial data . Economic Review, 2011,(2): 93-101.] URL [本文引用: 1] 摘要本文运用空间面板计量方法研究了创新要素集聚、政府支持与科技创新效率之间的关系。实证研究的结果表明：我国科技创新效率具有明显的空间相关性。创新要素集聚对于科研机构创新效率具有负影响,对于高校的影响不显著,而对于企业的影响为正。政府支持对于科研机构和高校创新效率的影响具有不确定性,而对于企业具有负影响。制度因素对于科研机构和高校创新效率没有明显影响,而对于企业具有明显的正影响。人力资本对于高校和企业创新效率具有正影响。FDI因素对于企业创新效率具有正的外溢效应。因此,政府需要通过对人力资本的知识和健康投资,提高人力资本的质量,才能实现更快的创新产出和经济增长。
[23]	孙文祥. 高校研发实力与经济增长的区域差异实证研究 [J].科技管理研究,2005,(2):4-6. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要高校已逐渐成为基础研究的主力军,是应用研究和技术创新的重要力量.本文通过对我国不同地区高校研发实力及其对区域经济增长的影响的实证研究,揭示出:由于社会、经济、历史、文化等因素的影响,我国高等院校研发实力的分布呈现出与区域经济发展水平类似的不平衡性;高校研发实力的增强对于经济增长具有显著的促进作用.强化高校研发活动以促进经济发展,要从优化研发资源配置,加强产学研合作,促进科技成果转化等处着手. [Sun Wenxiang. Empirical study on the regional disparity of research and development strength of colleges and universities and economic development . Science and Technology Management Research,2005,(2):4-6.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要高校已逐渐成为基础研究的主力军,是应用研究和技术创新的重要力量.本文通过对我国不同地区高校研发实力及其对区域经济增长的影响的实证研究,揭示出:由于社会、经济、历史、文化等因素的影响,我国高等院校研发实力的分布呈现出与区域经济发展水平类似的不平衡性;高校研发实力的增强对于经济增长具有显著的促进作用.强化高校研发活动以促进经济发展,要从优化研发资源配置,加强产学研合作,促进科技成果转化等处着手.
[24]	张美玲,张富国.技术转移: 高校科技向现实生产力转化的瓶颈 [J].中国高校科技,2014,(11):85-87. URL [本文引用: 1] 摘要我国高校技术转移既是一个动态过程也是一个社会过程,但同时转移的技术成熟度较低,因此,只有当技术成熟度与市场成熟度匹配时才能产生合作,合作涵盖了技术和市场的各个成熟维度,相关的工作分别由大学科研院、经营性资产管理办公室、技术转移中心等相关单位负责,形成我国的高校技术转移体系框架。促进我国高校技术转移体系创新必须构建政策体系,建立知识产权管理体系,加强商业化管理以及对中试环节支持。 [Zhang Meiling,Zhang Fuguo. Technology transfer:The bottle-neck of technology transform from university to practical productive force .Chinese University Science & Technology,2014,(11):85-87.] URL [本文引用: 1] 摘要我国高校技术转移既是一个动态过程也是一个社会过程,但同时转移的技术成熟度较低,因此,只有当技术成熟度与市场成熟度匹配时才能产生合作,合作涵盖了技术和市场的各个成熟维度,相关的工作分别由大学科研院、经营性资产管理办公室、技术转移中心等相关单位负责,形成我国的高校技术转移体系框架。促进我国高校技术转移体系创新必须构建政策体系,建立知识产权管理体系,加强商业化管理以及对中试环节支持。
[25]	吴洁,施琴芬. 知识创新与转移:高校学术论文产出的效率研究 [J].科学学与科学技术管理, 2008, (3): 95-98. URL Magsci [本文引用: 2] 摘要学术论文是科研活动进一步深入的必不可少的基础,以全国30个省、自治区、直辖市高校学术论文发表为研究对象,利用随机前沿生产函数计算了2001年至2004年4年间的高校学术论文发表效率.结果表明,随机前沿生产函数可以正确反映学术论文发表效率状况. [Wu Jie, Shi Qinfen. Knowledge Innovation and Transfer: A study on output efficiency of academic papers in colleges and universities . Science of Science and Management of Science & Technology, 2008,(3):95-98] URL Magsci [本文引用: 2] 摘要学术论文是科研活动进一步深入的必不可少的基础,以全国30个省、自治区、直辖市高校学术论文发表为研究对象,利用随机前沿生产函数计算了2001年至2004年4年间的高校学术论文发表效率.结果表明,随机前沿生产函数可以正确反映学术论文发表效率状况.
[26]	张群,何丽梅,刘玉敏. 从专利申请看高校科研创新能力的提升 [J].图书情报工作,2006,50(8):120-123. Magsci [本文引用: 1] 摘要通过对2001-2004年高校专利申请情况的统计分析，揭示科研能力、科技经费以及学科特色对专利申请的影响，提出提升高校科研创新能力的四项具体措施:①建立专利体制，强化激励机制;②加强专利意识，营造良好的环境;③富集创新人才，提高专利质量;④加快专利实施，实现经济效益。 [Zhang Qun, He Limei,Liu Yumin. The improvement of scientific research innovation ability of university in term of patent application .Library and Information Service,2006,50(8):120-123.] Magsci [本文引用: 1] 摘要通过对2001-2004年高校专利申请情况的统计分析，揭示科研能力、科技经费以及学科特色对专利申请的影响，提出提升高校科研创新能力的四项具体措施:①建立专利体制，强化激励机制;②加强专利意识，营造良好的环境;③富集创新人才，提高专利质量;④加快专利实施，实现经济效益。
[27]	Anselin L. Local indicators of spatial association-LISA [J]. Geographical Analysis,1995,27(2):93-115. URL [本文引用: 1]
[28]	Anselin L. Spatial Econometircs: Methods and Models [M].Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1998a:3-18. [本文引用: 1]
[29]	张继红,吴玉鸣,何建坤. 专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析 [J].科学学与科学技术管理,2007, (1):84-89. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-0241.2007.01.016 URL [本文引用: 1] 摘要运用空间计量经济学的空间自相关Moran指数模型、空间滞后模型和空间误差模型,利用省域专利授权总数及三种类型的专利授权与经济增长数据,对我国31个省域专利创新与区域经济增长的关联机制进行了空间计量经济实证分析。 [Zhang Jihong, Wu Yuming, He Jiankun. A Study on relation mechanism of patent innovation and regional economic growth of China’s 31 provinces . Science of Science and Management of Science & Technology, 2007,(1):84-89.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-0241.2007.01.016 URL [本文引用: 1] 摘要运用空间计量经济学的空间自相关Moran指数模型、空间滞后模型和空间误差模型,利用省域专利授权总数及三种类型的专利授权与经济增长数据,对我国31个省域专利创新与区域经济增长的关联机制进行了空间计量经济实证分析。
[30]	中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴(2004~2013)[M].北京:中国统计出版社. [本文引用: 1] [Statistics Bureau of China.China Statistical Yearbook,2004-2013. Beijing: China Statistics Press.] [本文引用: 1]
[31]	中华人民共和国教育部科学技术司.高等学校科技统计资料汇编(2004~2013)[M].北京:高等教育出版社, 2004-2013. [本文引用: 1] [Science and Technology Department of Ministry of Education of China. Assembly of Higher School Science and Technology Statistical Data,2004-2013.Beijing: High Education Press, 2004-2013.] [本文引用: 1]

关于国家创新体系的若干思考——兼论高校应成为知识创新系统的第一执行主体

1999

... 作为国家创新系统中知识创新的第一执行主体^[1],高校兼具教育与研究双重功能,不仅成为培养创新人才的摇篮,同时也是科学研究的重心和重大科技成果的诞生地^[2].在全球化和知识经济的背景下,高校逐渐形成了促进国家及地方经济发展等社会服务功能,并渗透至经济社会发展各领域中^[3].高校参与经济发展的途径主要是将其生产的科学知识和科研成果（如论文、专著、专利等）转化为促进经济增长的动力^[4].2013年全球大学峰会重点探讨了“大学与经济增长”的关系,强调大学作为经济增长助推器的作用,并认为“大学已成为经济全球化体系的关键要素,大学既是知识源头,亦日益成为经济引擎”^[5].在美国、欧洲、日本及其他发达国家和地区,通过国家制定政策鼓励高校技术转移,以促进大学创新和地区发展相联系已相当普遍^[6]. ...

关于国家创新体系的若干思考——兼论高校应成为知识创新系统的第一执行主体

1999

2015

高校R&D投入与经济发展协调度国际比较

2012

高校R&D投入与经济发展协调度国际比较

2012

大学技术转移对首都区域经济增长的贡献分析

2007

... 3）产学研合作.技术市场是科技与经济紧密结合不可或缺的渠道,也是高校将科学技术成果直接转化到经济系统并实现经济收入的重要途径^[4].高校技术市场成交合同金额从主要技术合同的签订及实现经济价值的角度直接衡量高校科研成果成功转化为经济价值大小的程度. ...

大学技术转移对首都区域经济增长的贡献分析

2007

大学与经济增长——来自第六届全球大学峰会的呼吁

2013

大学与经济增长——来自第六届全球大学峰会的呼吁

2013

Higher education excellence and local economic development: The case of the entrepreneurial university of Twente

2005

Feldman. The new economics of innovation, spillovers and agglomeration: A review of empirical studies

1999

... Feldman认为区域内大学的知识溢出会增加企业的创新活动,从而对区域内高层次的创新活动产生积极影响并促进区域经济发展^[7].从国外已有研究来看,学者们利用不同指标跟踪美国^[8,9]、加拿大^[10]不同尺度区域内大学和企业研发溢出的空间分布,发现邻近大学对企业的知识溢出效应较为明显.其中,最具代表性的是波士顿128公路和硅谷,这两个地区凭借区域内世界一流大学强劲的科研实力,推动科学技术（S&T）迅猛发展并产生大量技术溢出,极大地促进了区域经济的增长^[11].但Hagen对英国教研公司计划的案例研究表明,建立产学联盟以促进经济增长的策略在实施过程中具有高风险性,并认为大学和经济复苏之间具有直接因果关系这一观点存在较大争议^[12].国内学者则从高校研发投入^[13]、官产学合作创新^[14]、知识溢出^[15]及技术成果转移^[16]等视角探讨了高校创新活动与区域创新及经济发展之间的关系,认为高校产学研合作等创新活动对经济发展的贡献作用较为突出.也有学者从区域或城市^[17-21]层面论证了高校创新要素及创新活动的空间集聚与经济增长之间的关系,认为高校作为一种知识资源,其产学活动在空间上的分布不均衡,且高校对提升区域创新能力及经济增长的作用愈发重要. ...

Jaffe, Manuel Trajtenberg and Rebecca Henderson. Geographic localization of knowledge spillovers as evidenced by patent citations

1993

Building an innovation hub: A case study of the transformation of university roles in regional technological and economic development

2008

Universities and regional economic development: The entrepreneurial University of Waterloo

2008

Eberts and Michael S.Fogarty. Universities and the startup of new companies: Can we generalize from Route 128 and Silicon Valley?

1993

Globalization, university transformation and economic regeneration

2002

中国高校R&D投入与经济发展动态关系研究

2014

中国高校R&D投入与经济发展动态关系研究

2014

高校官产学合作创新对区域经济增长影响的研究

2010

高校官产学合作创新对区域经济增长影响的研究

2010

大学研发、溢出效应与区域经济增长——基于省际空间面板数据的实证分析

2013

大学研发、溢出效应与区域经济增长——基于省际空间面板数据的实证分析

2013

大学技术转移促进区域经济增长的实证研究

2015

大学技术转移促进区域经济增长的实证研究

2015

高校R&D投入对城市经济增长的影响

2012

高校R&D投入对城市经济增长的影响

2012

知识集聚与区域创新——一个对我国30个地区的实证研究

2010

知识集聚与区域创新——一个对我国30个地区的实证研究

2010

创新资源集聚的主导因素研究:以浙江为例

2011

创新资源集聚的主导因素研究:以浙江为例

2011

我国高校产学研合作的区域分布和地理集聚

2014

我国高校产学研合作的区域分布和地理集聚

2014

中国区域创新的时空动态分析

2014

中国区域创新的时空动态分析

2014

创新要素集聚、政府支持与科技创新效率——基于省域数据的空间面板计量分析

2011

... 考虑到本文是对各省市高校创新产出与区域经济增长的关系进行研究,因此被解释变量选取各地区人均国内生产总值（PGDP）以反映区域经济增长水平.高校创新产出主要是指通过原始创新得到的、以知识技术类为主的研究成果,如高质量的论文、学术专著、获国家奖励、授权的发明专利等^[22],同时为加快技术创新向企业转移,高校在履行基础研究的同时也承担部分技术创新职能^[23],且高校只有通过产学研合作将其生产的知识成果应用到企业中才能最终促进区域经济增长^[24].基于此,解释变量主要包括以下3个方面的指标： ...

创新要素集聚、政府支持与科技创新效率——基于省域数据的空间面板计量分析

2011

高校研发实力与经济增长的区域差异实证研究

2005

高校研发实力与经济增长的区域差异实证研究

2005

高校科技向现实生产力转化的瓶颈

2014

高校科技向现实生产力转化的瓶颈

2014

知识创新与转移:高校学术论文产出的效率研究

2008

... 1）基础研究创新产出.由于申请发明专利的技术通常是对某一学科或某一技术领域带来革命性变化的开创型研究,拥有的发明专利数体现了高校的原始创新能力和科技竞争力.国外高水平学术刊物上发表的学术论文是高校通过基础研究、前沿研究等原始创新得到的知识产出,记载了大量的知识及技术信息,可代表某一领域的研究前沿^[25].学术专著则能围绕较大的复杂性问题作深入细致的探讨和全面论述,具有内容广博、论述系统、观点成熟等特点,是重要科学研究成果的体现.此外,国家级项目（973、863及科技攻关计划和自然科学基金项目等）具有探索性、创新性、先进性等特点,理论研究和应用研究价值较高;作为国家级项目的主要承担者,完成的国家级项目验收数量可在一定程度上反映高校的基础研究能力. ...

... 对于空间计量模型的选择,则要考虑如果在空间依赖性的检验中,若LMLAG（拉格朗日乘数滞后检验）较LMERR（拉格朗日乘数误差检验）在统计上更加显著,且代表稳健性（Robust）的R-LMLAG（稳健拉格朗日乘数滞后检验）显著而R-LMERR（稳健拉格朗日乘数误差检验）不显著,则选择SLM（空间滞后模型）;反之,若LMERR比LMLAG在统计上更加显著,且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著,则选择SEM（空间误差模型）^[25].对于3类模型的统计检验,除了拟合优度

\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}

检验以外,假设检验方法还有自然对数似然函数值

\begin{matrix} （ logL ） \end{matrix}

、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）;通常来说,

\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}

和对数似然值

\begin{matrix} logL \end{matrix}

越大,同时AIC和SC值越小,模型拟合效果越好^[29]. ...

知识创新与转移:高校学术论文产出的效率研究

2008

\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}

检验以外,假设检验方法还有自然对数似然函数值

\begin{matrix} （ logL ） \end{matrix}

、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）;通常来说,

\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}

和对数似然值

\begin{matrix} logL \end{matrix}

越大,同时AIC和SC值越小,模型拟合效果越好^[29]. ...

从专利申请看高校科研创新能力的提升

2006

... 2）应用研究创新产出.实用新型专利通常是指对产品的形状、构造等提出的适于实用的新技术方案,技术水平低于发明专利,从申请到授权的周期短、授权率高,能较快适应经济发展的需要,亦有不少高校以此专利申请为首选^[26]. ...

从专利申请看高校科研创新能力的提升

2006

Local indicators of spatial association-LISA

1995

... 1）空间自相关分析.空间自相关分析方法主要用于分析高校创新产出的空间集聚特征并检验中国省域高校创新产出及区域经济增长是否具有空间关联性.在进行空间计量分析之前基于空间自相关指数验证模型中各主要变量是否存在空间相关性^[27]. ...

Spatial Econometircs: Methods and Models

1998a

... Anselin将空间计量有关空间依赖的两个基本模型分为空间滞后模型（SLM）以及空间误差模型（SEM）^[28];当被解释变量之间的空间依赖性对模型存在显著影响时,采用空间滞后模型,其数学表达式为： ...

专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析

2007

\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}

检验以外,假设检验方法还有自然对数似然函数值

\begin{matrix} （ logL ） \end{matrix}

、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）;通常来说,

\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}

和对数似然值

\begin{matrix} logL \end{matrix}

越大,同时AIC和SC值越小,模型拟合效果越好^[29]. ...

专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析

2007

\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}

检验以外,假设检验方法还有自然对数似然函数值

\begin{matrix} （ logL ） \end{matrix}

、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）;通常来说,

\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}

和对数似然值

\begin{matrix} logL \end{matrix}

越大,同时AIC和SC值越小,模型拟合效果越好^[29]. ...

... 本研究基本空间单元为中国30个省、直辖市、自治区,由于西藏自治区、港澳台缺乏统计数据,因此未被列入研究范畴.各省市历年人均GDP数据来源于《中国统计年鉴》（2004~2013年）^[30],各省市高等学校创新产出的数据来源于《高等学校科技统计资料汇编》（2004~2013年）^[31].为科学地反映变量间的真实关系,采用物价指数（商品零售价格指数）将人均GDP和技术市场成交合同金额折算为可比价格. ...

2004-2013

〈

〉

中国高校创新产出的空间溢出效应与区域经济增长——基于省域数据的空间计量经济分析

Spatial Spillover Effects of Innovative Outputs of University and Its Impacts on Regional Economic Growth of China: Based on Spatial Econometrics Analysis of Provincial Data

1 指标选取、研究方法和数据来源

1.1 指标选取

1.2 研究方法

1.3 数据来源

2 高校创新产出集聚特征及区域经济增长的空间关联性检验

2.1 高校创新产出及区域经济增长的全局空间自相关

2.2 高校创新产出的局部自相关空间集聚分析

3 高校创新产出与区域经济增长的空间计量估计与分析

3.1 高校创新产出对区域经济增长的正向影响不断增强

3.2 高校创新产出对区域经济增长的促进作用存在空间溢出效应

3.3 高校通过基础研究产生的创新成果对区域经济增长的作用不断凸显

4 结论及政策建议

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子