基于内生增长模型的区域创新能力影响因素研究

基于内生增长模型的区域创新能力影响因素研究
邵云飞，范群林，唐小我
( 电子科技大学经济与管理学院，四川成都610054)
摘要:在区域经济日益直接参与全球竞争的背景下，区域创新能力成为了地区经济发展和获得国际竞争优势
的决定性因素。

本文在内生经济增长模型的基础上，搜集中国大陆30 个省、直辖市、自治区9 年的面板数据，采用固定效用模型，实证研究了影响区域创新能力的内生因素。

研究结果表明:从量化角度，惯性对创新活
动确有巨大影响，这说明创新活动与地区的文化积累有很大关系，为打造创新文化以增强创新能力的观点提供了理论支持;我国高技术产业就业人员数是区域创新活动的一个显著因素，应扩大高技术产业人员的就业规
模;专利的弹性系数比高技术就业人员数的弹性系数高，说明专利存量是我国取得新专利的重要来源，应强化企业的自主研发和专利保护，以形成知识积淀和专有技术。

关键词:内生经济增长模型;区域创新能力;高技术产业就业人员
中图分类号: F062. 4 文献标识码:A
程”［2］。

由此，可将区域创新能力定义为区域内
商业相关创新的生产潜力［3］，即将知识转化为新1 引言
产品、新工艺、新服务的能力［4］。

Jaffe( 1989)［5］、
在全球经济一体化的趋势下，区域经济日益直接参与到全球竞争中来，区域创新能力正日益成为地区获得国际竞争优势的决定性因素以及地区经济参与者体现竞争优势的重要标志。

因此研究我国区域创新能力的内在性影响因素，并强调发展区域创新能力，具有重要的理论及现实意义。

创新的实质就是知识的创造、传播、更新和转变。

C oo k e( 1998 )认为创新是知识的商业化，是
知识的利用过程，创新可以定义为“成功地利用
新的知识”［1］。

按此理解，可将区域创新定义为“区域成功地利用新的知识”。

而L un d v a ll( 1992)
将区域创新概括为“一定社会的、地域性的互动
过程，一个不考虑其制度和背景就无法理解的过F e l d m a n 和F l o r i da( 1994) ［6］研究认为区域创新能力主要集中在三个关键因素:研究和开发(R＆D) 存量、劳动力、教育质量表现出来的人力资本。

Stern，Porter 和Furman( 2000) ［3］认为最重要的因
素是R＆D 存量，无论是企业还是政府
R＆D
R＆D，都能通过R＆D 投入产生的R＆D 知识存量［7］，支持新技术、发明、设计和创新生产方式，然后将其作为生产要素，通过生产函数［7］，影响
［5］使用创新能力的R＆D 边际产出。

Jaffe( 1989)
一个时间序列数据发现大学R＆D 支出对企业专利，尤其是高技术部分，有一个正的显著影响。

Arcs ( 1997 ) ［8］、 Dum a i s
和
A n se li n，V a r ga
( 2002 ) ［9］、K i r c hh off( 2007 ) ［10］、R e yn o l ds
收稿日期:2010 －02 －02; 修回日期:2010 －08 －30．
基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划资助(N C E T－08－0094，起止时间:2009－2011);科技部科技工作专项项目资助( 2007F Y140400，起止时间:2008－2010) ; 国家社科基金重点项目资助(08A J Y011，起止时间:2009 －2011) 。

作者简介:邵云飞(1963 －) ，女(汉)，浙江金华人，电子科技大学经济与管理学院教授、博士生导师，主要研究方向为技术创新管理。

范群林(1984 －) ，男(汉)，重庆人，电子科技大学经济与管理学院博士生，研究方向为技术创新管理。

唐小我(1955 －) ，男(汉)，四川彭州人，电子科技大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为管理科学。

第9 期邵云飞，范群林等:基于内生增长模型的区域创新能力影响因素研究·29·
( 1995) ［11］、A m i n g t o n (2002 )［12］研究发现在大学研究、创新活动、企业R＆D 投资之间有显著的溢出效应。

特别是大学提供能够满足先进的高技术行业所要求的、有充分技能的人力资本库。

不论是大学的基础性研究还是应用性研究，对新企业的创建都有积极的正相关影响，尤其是高新技术企业的创建率将提高，于是在研究型大学附近形成高科技园区决非偶然，而大学的R＆D 质量是一个关键影响因素，并非大学规模［13］。

F e l d m a n 和素加以实证分析。

2 基于内生经济增长的区域创新能力模型
R o m e r(1990 )［18］首先提出了内生性增长模型。

R i dde l和Sc h we r( 2003 ) 将其与N e l so n 的国家创新能力理论及Porter 的工业竞争优势概念相结合，进一步推广了Rom er 的内生技术增长模型，形成一个州层次的区域创新生产函数［19］:
F l o r i da( 1994 ) ［6］、A n se li n，V a r ga和Ar cs
( 1997 ) ［8］、W il k e r so n ( 2002 ) ［14］、 D o u g l as ( 2006) ［15］在研究空间相互作用，包括大学、政府和企业R＆D 溢出效应和地理格局时，发现大学研究对区域创新和高技术人才市场有溢出效应，而溢出效应可能扩展到大学周围大约145 英里的范围。

W il k e r so n( 2002 ) ［14］、艾少伟等( 2009 ) ［16］的研究表明城市规模和区域环境是高技术人员规模的重要决定因素。

在区域创新能力的研究方面，Jaffe ( 1989 )
珘A
珘A
XθHλA
= δ( 1) j，t j，t j，t Aj，t j，t
代表第t 年j 州的创新增加量，H 是第t j，t Aj，t
年j 州从事创新的人力资本投入量，A j，t 是第t 年j 州的创新存量，X j，t 代表各州影响创新能力的因素，例如经济地理、教育支出、财政政策等。

将公式( 1 )两边取对数，并增加随机误差项后得:
ln珘A j，t = β+θl nX j，t+ λl nH A j，t+ l nA j，t+ εj，t+ v j
( 2)
［5］、F e l d m a n和F l o r i da( 1994 ) ［6］以及A n se li n，ε 是随机误差项，v代表各州的截距项。

j，t j
V a r ga和Arcs( 1997) ［8］将高技术产业就业人数作为一个外生因素，研究企业和政府R＆D 支出的边际产出，党文娟等(2008) 研究了政府干预和区域市场化与区域创新能力之间的关系［17］。

R o m e r ( 1990) ［18］提出内生性增长模型，将知识产出、经济增长和创新能力存量的关系清楚表示出来。

Stern，Porter 和Furman( 2000) ［3］将内生性增长模型应用于分析不同国家经济之间的关系。

R i dde l 和Sc h we r(2003)［19］将这个模型应用于分析美国各州的区域增长，李习保( 2007 )［20］和魏守华等( 2009) ［21］则基于此模型，分别研究了我国区域创新能力差异的效率因素和本土技术溢出对长三角高技术产业创新绩效的影响。

综合而言，以上文献主要是研究了研发的溢出效应，研发对劳动力市场及创新发展的影响，恰恰忽略了就业增长和区域创新能力之间的联系。

邵云飞等( 2003，2005，2006a，2006b，2009 ) ［22 － 26］分别对区域技术创新能力做过实证研究。

但就业增长和区域创新能力之间的联系被忽略。

在此基础上，本文进一步用基于内生经济增长的模型，分析并检验影响中国区域创新能力的内在性影响因素，将高技术产业就业人员数作为技术进步的因
本文结合R i dde l和Schwer( 2003 )［19］的公式( 2) ，搜集我国各省各年的数据，形成一个混合数据，摒弃变量v j，得到如下公式:
ln珘A= β+θl nX + λl nH+ l nA + ε( 3) j，t j，t Aj，t j，t j，t 寻找相应指标使其具体化:
β2 β3 β4 β5 PAQ i = β1×HTP2i×GF
3i
×EF4i ×UGP5i ×
( 4) P S Qβ6β7 μii
6i
× NAP7i × e
PAQ i 代表专利批准量，HTP2i 代表高技术产业就业人员数，G F3i 是科技活动经费筹集额中政府资金，EF4i 代表科技活动经费筹集额中企业资金，
UGP 是大学毕业人数，PSQ 代表专利存量，5i 6i
NAP7i 是非农业社会劳动者人数。

从公式( 4 )可以发现，高技术产业就业人员数、科技活动经费筹集额中政府资金、科技活动经费筹集额中企业资金、大学毕业人数、专利存量、非农业劳动者人数与专利批准量之间存在内在性的影响。

3 实证分析
为了验证上述基于内生经济增长模型的区域创新能力影响因素的问题，本文构建了基于面板
·30·科研管理2011 年
数据的计量经济模型，并在此基础上搜集我国大陆30 个省、自治区、直辖市，9 年的面板数据对模型进行估计和检验。

3. 1 分析方法与数据( 1989) ，A n de r so n、A n de r s t i g和Harsm an( 1990 )均认为专利是创新增加量的一个很好的衡量指标，据此本文采用专利批准量作为创新增加量的度量指标。

专利包括发明、实用新型和外观设计。

现有的专利存量采用如下公式［7］计算:
由于和Furman ( 2000 ) ，Jaffe
S t e r n、P o r t e r
2
专利存量t = ( 1 －ρ)×专利批准量t －1+ ( 1 －ρ)×专利批准量t －2+ …
= ( 1 －ρ)×专利批准量t －1+ ( 1 －ρ)×专利存量t －1
∞
( 5) = ∑( 1 －ρ)i 专利批准量
i =1
t－i
从公式( 5 )可以得知，知识退化并非一成不变的线性关系，而是存在一个由急变缓的过程。

假设ρ代表知识退化率，则上一年的知识退化到今年，其残值为上一年知识批准量的( 1 －ρ) 。

那么今年的专利存量可以折合为去年专利批准量的( 1 －ρ) 加上前年专利批准量的( 1 －ρ) 2，一直加到所有年份专利批准量残值之和。

同样，也可表示为去年专利批准量的(1 －ρ) 加上去年专利存量的( 1 －ρ) 。

而ρ的值，K o n do( 1999 ) ［28］以及A l s t o n、C r a i g和Pardey( 1998) ［29］分别取为10% 与15% 。

结合我国发明专利权的期限为20 年，实用新型和外观设计专利权的期限为10 年，根据有效期过后残值基本趋向于0 的原则，本文采用10% 、15% 和中间值12. 5% 进行计算。

R i dde l和Schwer( 2003) ［19］将人力资本投入变量拆分成几个指标:非农业从业人员数、高技术产业就业人员数、大学R＆D、企业R＆D 和大学学位授予量。

根据我国统计的常用指标，本文采用非农业社会劳动者人数、高技术产业就业人员数、科技活动经费筹集额中政府资金、科技活动经费筹集额中企业资金和大学毕业人数这五个指标度量人力资本投入。

其中，非农业社会劳动者人数反映了各省劳动者规模的变动，因为从事专利活动的劳动者绝大多数在第二、三产业，所以这个人数包含所有从事第二、三产业的劳动者人数，可以用全社会劳动者人数减去第一产业社会劳动者人数来计算。

采用这个指标主要是考察专利活动与从事专利活动的劳动者规模的关系。

同时，高技术产业中就业的人员，其从事科技活动的比例相对较高，所以采用高技术产业就业人员数这个指标主要是考察专利活动与集中从事专利活动的劳动者规模的关系。

而大学毕业生是高层次人才，是新增科技活动人员的主体，采用大学毕业人数这个指标主要是考察专利活动与新增科技活动人员的关系。

此外，科技活动经费筹集额中政府资金、科技活动经费筹集额中企业资金分别代表了国家R＆D 投入和企业R＆D 投入，主要考察专利投入与专利产出之间的关系。

由此，本文使用的具体公式为:
lnPAQ = β
β2lnHTP2i β3l n G F3i
+ + +
βlnEF + βl nU G P + βl nP S Q + βlnNAP + μ
4 4i
5 5i
6 6i
7 7i i
( 6)在该模型中，因变量为专利的批准量对数
l nPAQ
i
; 自变量为包括高技术产业就业人员数的对数l nHTP2i 、科技活动经费筹集额中政府资金的对数l n G F3i 、科技活动经费筹集额中企业资金的
对数lnEF 、大学毕业人数的对数l nU G P 、专利4i 5i
存量的对数l nP S Q6i 、非农业社会劳动者人数的对数l nNAP7i 。

β0为回归方程截距，μi 为随机干扰项，表示其他因素。

3. 2 估计、检验与结果
基于以上模型，我们用计量经济方法以及软件Ev i ews对其相关与回归分析，并用多种方法对模型进行估计和检验。

第一:用原始数据，取知识退化率分别为ρ= 10% ，ρ= 15% ，ρ= 12. 5% ，并通过逐步回归进行计算，结果表明:专利存量以及高技术产业就业人员数对专利产出具有显著的影响。

第二:为克服由于指标量纲不同对统计分析结果带来的影响，我们把每个指标进行标准化处理，计算结果表明:其对方程的显著性的影响有所增加。

由于文章篇幅所限，不再展开。

第三:本文用面板数据( P a n e l Data) 的固定效
第
9 期 邵云飞，范群林等: 基于内生增长模型的区域创新能力影响因素研究
· 31 ·
用模型进行估计、检验。

图 1 残差分布图
F i g. 1
R es i du a l D i s t ri but i o n
图 1 是根据原始数据，利用回归软件所得到
的残差分布图。

蓝色线代表残差分布。

从图中我 们可以看出，该数据随机干扰项的异方差呈现递 减的趋势，已经明显消除了异方差。

本文数据涉及时间序列和横截面，符合面板数 据的假定，不妨设定一个固定效应模型对该面板数 据进行处理，从而将累加各年的数据所引起的偏差 降到最低，以便更好地检测和度量单纯使用横截面 数据或时间序列数据无法观测到的影响。

对原始数据的处理: 通过级差截距虚拟变量 来考察固定效应。

由于采用的是某个地区的相对数据，通过观 察数据发现，有的地区的专利批准量高达 170 多， 而有的地区的专利批准量只有 0. 01，所以各地区 专利的申请不是处于同一个起跑线的。

随着社会 的进一步发展，各地区都会注意到专利对经济发 展的重要性，于是，不约而同的加大对专利的投 入，使之能更好的促进经济的发展。

由此，我们假 设，回归方程的截距项随省市和时间的变化而变 化，则在未知量的斜率系数一致条件下，回归方程 表示如下:
PAQ it = α0 + α2 D 2i + α3 D 3i + α4 D 4i + α5 D 5i + α6 D 6i + α7 D 7i + α8 D 8i + α9 D 9i + β2 HTP 2it + β3 G F 3i t
次类推，如果观测值属于第九年的，则 D 9i = 1，否 则为 0。

由于我们使用的是 9 年的数据，所以只 需要 8 个虚拟变量。

换言之，α0 代表第一年的截 距，而 α2 ，α3 ，…，α9 以及级差截距系数就能说明 第二年，…，第九年的截距相对于第一年的截距有 什么不同。

对数据的回归结果如表 1 所示:
表 1
回归结果
T a b . 1
R eg r ess i o n R es u l t
因变量: PAQ
方法: 混合最小二乘估计 Samp l e : 130
C r oss － s ect i o n s i nc l uded : 9
总观察值: 270
( 7)
+ β4 EF 4it + β5 UGP 5it + β6 P S Q 6i t + β7 NAP 7it D2，D3，D4，…，D9 为关于年的虚拟变量，如 果观测值属于第二年的，则 D 2i = 1，否则为 0; 如
果观测值属于第三年的，则 D 3i = 1，否则为 0，依
参数 估计值
标准误差
t 统计量 P 值 C 8． 579006 2． 813894
3． 048803
0． 0025
D2 － 1． 030899 3． 211262 － 0． 321026 0． 7485 D3 － 9． 264085 3． 309386 － 2． 799337 0． 0055 D4 － 6． 182752 3． 278776 － 1． 885689 0． 0605 D5 － 6． 875878 3． 315135 － 2． 074087 0． 0391 D6 － 2． 936243 3． 423310 － 0． 857721 0． 3919 D7
－ 7． 276872 3． 348491 － 2． 173180 0． 0307 D8 － 12． 88151 3． 354197 － 3． 840415 0． 0002 D9 － 15． 09681 3． 348498 － 4． 508532 0． 0000 H T P 0． 121682 0． 019376
6． 279931
0． 0000
GF
－ 0． 027829 0． 005342 － 5． 209225 0． 0000
·
32 · 科 研 管 理 2011 年
续表
自相关。

同时，我们注意到从 D2 到 D9 这八个估计 值，D2 和 D6 的回归系数不显著( p 值显著异于 0) ，表示这两年各地区总的专利批准量的回归方 程的斜率系数近似同作为基准的那年的斜率系数 相等，说明这两年和基准年中，各地区对专利批准 量的投入大致相等。

而其余几年中，各地区对专 利批准的投入是有差别的，差异的大小取决于各 地区各年改革开放的发展力度和经济，教育的发 展情况等。

由 此，我 们 可 以 看 出: 影 响 专 利 批 准 量 ( P A Q ) 的各个因素中，专利存量( PSQ) 的影响程 度最大，高技术人员( H TP ) 比企业投入资金( EF ) 的影响程度稍大，非农业人口( N A P ) 的影响程度 不大，但也有影响。

4 结论及政策建议
得回归方程如下:
PAQ = 8. 579006436 通过对我国大陆 30 个省、自治区、直辖市，
9 年的面板数据的实证分析得到如下主要结论:
( 1) 由于专利存量是受惯性的影响作用，因 此，本文也从量化的角度证明了创新活动与地区 的文化传统和积累有很大关系，对为什么要改变 人们的创新理念给予了定量化的解释。

这也为通 过营造创新文化来增强创新能力［30，31］
的观点提 供了理论依据。

当前，总体而言，我国模仿创新的
比例较高，自主创新不足［31］。

为了在国际竞争日 益激烈的环境下立于不败之地，需要不断更新创 新观念，加快自主创新步伐，不断提高自主创新能 力。

具体而言，可从以下几方面着手: 加大自主创 新投入，营造科技创新氛围，建立用于支持企业自 主创新的专项资金，鼓励企业增加研发投入，实施 支持企业加大自主创新投入的政策措施。

同时， 积极培育鼓励冒险、敢于创新、宽容失败、追求成 功、开放包容、崇尚竞争的创新文化，营造尊重知 识、尊重人才、尊重创造的创新环境。

此外，也要 大力推进专利工作，加大专利保护力度，完善专利 保护体系，加强对具有自主知识产权的技术、产 品、品牌 的 培 育 和 保 护，促进专利技术实施和 产业化。

( 2) 专利是影响区域创新活动的主要因素， 且弹性系数较高。

专利存量每增加 1% ，专利的
－ 1. 030899405 * D2 － 9. 264084589 * D3 － 6. 182751659 * D4 D6 D8 － －
－
－
－
+
6. 875878462 * D5 – 2. 936243354 *
7. 276872498 * D7 － 12. 88150894 *
15. 0968094 * D9 + 0. 1216824345 * HTP
0. ************ GF + 0. 1054675017 * EF
0. 3873542075 * UGP + 1. 183696792 * P S Q 0. 0774******** NAP
专利存量( PSQ) 的系数为 1. 183696792，说明
每当它提高一个百分点，专利批准量( P A Q ) 就增 加约 1. 184 个百分点，在该回归方程中，是比较大 的值。

高技术产业就业人员数( H TP ) 的系数估计 值为 0. 1216824345，说明对专利批准量( P A Q ) 也 有一定的正向影响。

由于采用了虚拟变量，所以
对自由度的损失很大，参数个数也很多，而 R 2
值 将会随着参数个数的增多而增大，在该方程中，参
数量高达 16 个，所以拟合优度 R 2
值高达 95% ， 只能作为我们的参考; 回归估计标准误差 S E = 12. 19870，表示专利批准量( P A Q ) 的估计值和真 实值间误差 12. 19870 个单位，相对较大。

回归方 程对自变量系数的拟合是很显著的( 对应的 t 值 比较大，而相应的 p 值为 0) ，其 F 值高达 358，说 明这些回归元对回归子的总体影响也是很显著 的。

DW 检验 D 值为 2. 087203，说明不存在一阶
参数 估计值 标准误差 t 统计量 P 值 E F 0． 105468
0． 017393 6． 063911
0． 0000
U GP － 0． 387354 0． 043297 － 8． 946345 0． 0000 PSQ 1． 183697 0． 050010 23． 66934 0． 0000 N A P 0． 077412
0． 012163 6． 364614
0． 0000
R 2
0． 951581 自变量均值 45． 33046
调整 R
2
0． 948922
因变量
标准差
53． 97568
回归估计 标准误差
12． 19870
Aka ike i nf o c ri te ri o n
7． 894489
残差平方和
37946． 12
Schwa r z c ri te ri o n
8． 094401
Log l ik e l i h oo d
－ 1050． 756
F 统计量
357． 9636
D － W 统计量
2． 087203
P 值
( F 统计量)
0． 000000
第9 期邵云飞，范群林等:基于内生增长模型的区域创新能力影响因素研究·33·
批准量就会增加0. 8% 左右，比高技术产业就业人员数的弹性系数高，这说明我国技术创新活动中，新专利主要依靠专利存量，这在一定程度上弥补了Dutta( 2005) ［32］，刘凤朝(2006) ［33］等人仅从区域经济的结构变化和创新资源投入等方面来讨论专利增长及区域创新能力提升的局限。

为进一步识别区域经济结构变化本质及不同创新资源投入主体在提高创新能力上的不同作用打下了基础，凸显出企业开展自主研发和专利保护工作的重要意义( 虽然技术引进或购买专利容易获得“短平快”的效果，但是很难形成知识积淀和专有技术，影响企业核心竞争力形成)。

由此，应该鼓励企业加强研发，实施知识产权、加强专利保护工作。

( 3) 我国高技术产业就业人员数也是区域创新能力的一个显著因素，这进一步验证和完善了前期研究［25，30］的结论。

由于高技术产业就业人员数作为区域创新能力的一个显著因素，直接影响到一个国家实施自主创新的能力和潜力，因此，应对高技术领域的人力资本给予更多关注，扩大高技术产业人员的就业规模。

具体措施包括:完善政府、企业、社会多元化人才培养和投入机制，充分发挥教育在科技创新和创业人才培养中的基础作用，大力培养高层次创新人才。

同时，也要加强职业教育、继续教育和专业培训，培养一支适应各区域产业特点和企业自主创新需求的实用技术人才队伍;培育和支持创新型的企业家，完善支持企业家创业发展的服务体系，进一步形成崇尚优秀企业家的良好社会氛围，激发企业家的创业创新热情;大力引进自主创新领军型人才和海外留学人员回国创业，尤其突出团队引进、核心人才引进和高新技术项目引进;进一步完善人才政策体系、保障体系和运行体系。

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T ec hn o l og y of Ch i n a，Ch e n g du 610054，Ch i n a)
Ab s tr ac t:R eg i o n a l i nn o v a t i o n ca p a b ili ty has become the d ec i s i v e factor of r eg i o n a l eco n o m i c d e v e l o pm e nt and i nt e r n a t i o n a l co m- p e t i t i v e advantage aga i n s t a backgro un d t hat t he r eg i o n a l economy i n c r eas i n g i nv o l v es in the g l o b a l co m p e t i t i o n d i r ec t l y．Based o n the endogenous growth m o d e l，th e p a n e l data of n i n e－year and 30 p r o v i n ces，mun i c i p a li t i es，a nd autonomous r eg i o n s in Ch i n ese m a i n l a nd are co ll ec t e d and the f ac t o r s that affect t he r eg i o n a l i nn o v a t i v e ca p ac i ty are e mp i r i ca ll y s tud i e d by a f i x e d effect m o d e l．The r es u l t s show that t he i n e r t i a has a huge i nf l u e n ce on the i nn o v a t i v e ac t i v i t i es wh i c h are g r ea t l y r e l a t i e d to the l oca l acc umu l a- t i o n of c u l tu r e，a nd the fact p r o v i d es a th eo r e t i ca l support for the v i e w that c u l tu r e of i nn o v a t i o n co u l d en hance i nn o v a t i o n． P o pu- l a t i o n of hi －tech e nt e r p r i se e mp l o ym e nt i s a l so an o bv i o u s factor for the r eg i o n a l i nn o v a t i v e ca p ac i ty，a nd the sca l e of h i g h －t ec h i ndu s t r y e mp l o ym e nt s h o u l d be e xp a nd e d． The h i g h e r e l as t i c coe ff i c i e nt of patents i nd i ca t es that the i mp o r t a n t source of new p a- tents i s patent sto ck，and e nt e r p r i ses s h o u l d e mph as i ze i nd e p e nd e nt R＆D and p atent p r o t ec t i o n to form k n o w l e d ge acc umu l a t i o n and e x c l u s i v e t ec hn o l og y．
K e y w o r d s:eco n o m i c endogenous growth m o d e l;r eg i o n a l i nn o v a t i v e ca p ac i ty; p o pu l a t i o n of hi －tech e nt e r p r i se e mp l o ym e nt。