作者简介：程鹏，男，武汉大学经济与管理学院博士研究生，研究方向为中国经济增长，武汉 430072

　　内容提要：随着中国经济改革进程不断深入，高校R&D活动对区域创新能力培养和提升的作用越发重要，因而成为大家广泛关注的问题。本文利用1998-2010年省域面板数据，在以往理论研究的基础上，运用空间杜宾模型(SDM)，实证研究了中国高校R&D对区域创新能力的知识溢出效应。实证结果表明：(1)高校R&D的经费支出和人员投入提升了本区域的次级创新能力，但不利于本区域基础创新能力的提升；(2)一个区域次级创新能力的提高，会促进周边地区次级创新能力提升，但程度较弱，该地区基础创新能力的变化并不利于周边地区相应基础创新能力的提高。本文为相关政策的制定提供了一定的现实依据。

　　关 键 词：高校R&D 知识溢出 区域创新能力 空间杜宾模型

　　高校是知识创造和知识传播的主体，是科研人才的重要聚集地。自我国实施“科教兴国”战略以来，高校的R&D(研究与试验发展)活动在社会发展、经济建设和自主创新战略的实施中发挥了重要作用(赵文红，刘丽兰，2009)[1]。在新经济增长理论中，技术创新是经济长期稳定增长的核心因素，而R&D的投入又将直接影响到技术进步的效率和水平(项歌德，2013)[2]。而且，R&D投入的产品又具有典型的公共品特征，其作用于微观层面对区域性产业结构和总产出能够表现出较强的外部性，并最终表现为产业的整体提升和区域整体技术水平的提高(谢兰云，2013)[3]。因此，高校R&D活动的投入不仅对于本地区创新能力的提高具有直接的推动作用，还会对周边区域创新能力的变化产生间接的溢出效应。

　　相关研究一般以R&D活动的产出作为区域创新能力的代理变量进行考察。专利申请量或授权量和企业新产品销售收入是各类R&D研究使用相对最多的代理变量[4][5][6]。与R&D活动的产出类型对应，区域创新能力可以被分为两类，一类我们称之为区域基础创新能力(Aghion and Howitt，1998)[7]，这种能力表现为R&D活动的知识产出，如专利数量、科研论文、技术专利等，是一种中间产出(余泳泽，2011)[8]，可能暂时还没有得到市场的直接认可；另一类能力为区域次级创新能力(Secondery Innovations)(Aghion and Howitt，1998)，表现为R&D活动的最终产出，这种产出得到了市场的直接认可，真实体现了R&D活动的市场价值。

　　从现实来看，高校R&D活动的产出，显然并不只有中间性质的知识产出，还有许多与企业经营行为密切联系的市场性质的产出。因为尽管高校R&D重在基础研究，但基础研究又作为公共产品会激励技术创新，这种正的外部性以知识溢出的方式惠及各种企业和厂商(刘洋，庞文，2011)[9]。因此，高校R&D对区域创新能力的影响同样应该包含前述两个方面。但从现有文献来看，主要都是围绕高校R&D中间产出的知识溢出来展开的，即便有少数文献涉及区域创新能力的两个方面，但因其未采用合理的实证方法而出现较大局限性。所以，运用合理的分析工具并进行规范的实证分析，对于明确高校R&D知识溢出对区域创新能力的影响具有现实的理论意义和政策参考价值。

　　二、文献述评

　　高校R&D的知识溢出作用主要是建立在知识生产函数的概念及理论框架基础之上的。Anselin(1997)[10]首次通过空间计量的方法，研究了高校R&D对高技术产业的空间溢出效应，随后他在该研究基础上(Anselin，2000)[11]完善了他的理论。国内学者王立平(2005)[12]结合中国的数据，在Anselin(1997)的理论研究基础上，考察了中国高校R&D对高技术产业的知识溢出效应，并肯定了这种效应的正向促进作用。这是国内学者首次使用空间计量分析技术研究高校R&D的知识溢出效应。但是，Anselin(1997)和王立平(2005)的研究使用的都是某一年的截面数据，有较大的偶然性和随机性，估计结果很可能会产生偏差。吴玉鸣(2009)[13]从官产学合作的角度考察了R&D对区域创新能力的影响，研究结论肯定了高校R&D对创新能力提高的促进作用，但由于其使用的数据是筹集经费，以经费来源等于最后经费支出为假设前提，因而并不能准确衡量高校R&D真实支出的影响，夸大了这种溢出效应，存在较大的偏差和不确定性。由于这些研究仅从区域基础创新能力方面来考察高校R&D的知识溢出效应，而因而具有较大的片面性。

　　也有少数学者从两类区域创新能力来讨论高校R&D知识溢出效应的研究。万坤扬、陆文聪(2010)[14]先以专利申请量为被解释变量，研究了高校R&D的知识溢出对大中型工业企业创新绩效的影响，结论是高校R&D支出不利于企业创新绩效的提升；他们又以新产品销售收入作为被解释变量，得出了高校R&D对企业创新绩效的影响不显著的结论。之所以如此，可能有两种原因，一是各变量在取相对量时数据口径不一致，另外就是相对量并不能很好地衡量高校R&D知识溢出效应的规模。廖述梅(2011)[15]也从专利申请量和企业新产品销售收入两方面，研究了高校R&D的知识溢出作用，认为高校R&D在这两方面都有正向促进作用。然而，廖述梅(2011)使用的是普通面板模型，只能讨论高校R&D对本地区创新能力变化的直接影响，无法全面体现高校R&D对本地区和周边地区创新能力的空间溢出效应，使得估计结果存在偏差。

　　除了上述不足外，还有一些共同的缺陷。第一，既有研究过于重视高校R&D的经费支出，没有考虑人员投入的影响，因而很可能得出片面的结论。此外，由于空间计量经济学的兴起与发展，使得高校R&D知识溢出效应在实证研究方面存在很大的差异和不足。因而第二，空间计量模型的设定，关键取决于空间权重矩阵的选取，上述研究都是以空间距离作为加权矩阵，这就无法反映各地区之间经济发展水平的距离，进而存在估计上的偏差，甚至得出相反的结论。第三，已有研究在空间计量模型的选择上，都是采用空间自回归模型(SAR模型)①减空间误差模型(SEM)，SAR模型考察的是因变量的空间依赖，但忽略了误差项的空间依赖，而SEM模型则恰恰相反，所以研究者在考察高校R&D的知识溢出作用时，一般的做法是将两个模型的估计结果进行比较选择，这两种模型都存在因遗漏被解释变量的空间依赖项，从而提高了所估计的参数的有效性和一致性出现偏差的风险。第四，SAR与SEM模型下的固定效应有地区固定效应、时间固定效应和双固定效应之分，已有研究往往未做这种区分，这就使得研究结论存在一定的随意性。

　　由此可见，以往关于高校R&D知识溢出对区域创新能力影响的研究还很欠缺，有必要对这一问题进行深入探讨。本文将在以下方面展开研究：第一，遵循以往的研究传统，在SAR和SEM模型的基础上，将高校R&D的人员投入纳入研究范围，与经费支出一起，综合考察高校R&D投入对区域创新能力的影响；第二，在第一点的基础上，我们将专利申请量和企业新产品销售收入分别作为区域基础创新能力和次级创新能力的代理变量，考察高校R&D对区域创新能力变化的知识溢出效应；第三，在空间地理距离权重矩阵的基础上，我们将首次加入空间经济距离权重矩阵，用于衡量同时存在地理距离和经济距离的条件下，高校R&D知识溢出效应的规模；第四，鉴于SAR和SEM模型的缺陷，本文将利用1998-2010年省际面板数据，引入空间杜宾模型(Spatial Durbin Model，SDM)以同时考察因变量和误差项的空间依赖性，并较好的控制因遗漏被解释变量的空间依赖项而出现的估计参数有效性和一致性偏差问题。通过对这些问题的解决，使本文能够更好的衡量高校R&D对区域创新能力的知识溢出效应，为提升地区经济的创新水平，进而促进地区经济的持续稳定发展提供更为合理的政策依据。

　　三、模型的设定

　　(一)理论计量模型

　　高校R&D对区域经济溢出效应的理论分析基础，是建立在知识生产函数的概念性框架之上的(王立平，2005)。从本质上来说，知识生产函数仍然是一个典型的Cobb-Douglas生产函数。

　　由于高校R&D投入涉及经费支出和人员投入两个方面，我们在相关理论基础上(Griliches，1979；Jaffe，1986，1989)[16][17]，给出修改后的知识生产函数：

　　其中，K为知识产出，用于衡量区域创新能力；UE为高校R&D的经费支出；UN为高校R&D的人员投入；α和β分别为经费支出和人员投入的产出弹性；A代表其他影响因素；为误差项。对(1)式两边取对数并展开可得：

　　此外，我们分别将专利申请数(Patent)和企业新产品销售收入(NewRevenue)作为知识产出(K)的代理变量，用以衡量区域基础创新能力和次级创新能力，以及将大中型企业R&D经费支出(FE)和人员投入(FN)作为控制变量加入模型(2)②，结合本文选取的1998-2010年省际面板数据，修改后的模型如下：

　　模型(3)和(4)就是本文之后需要用到的基本计量模型。

　　(二)空间自回归(SAR)与空间误差模型(SEM)

　　SAR模型主要用于衡量因变量的空间溢出效应，其设定形式如下：