省域R&D知识溢出的GWR实证分析

( 2006a , 2006b) 。现代社会 , 快捷的交通和创新者之间的密切交往都便利了知识 、新发明和
新观念的推广和传播 。各省市在经济发展原因 、知识发展模式 、开发程度 、政府作用等方面 都存在显著的差异 , 所以知识生产在各地的表现可能也是不一样的 , 由此产生了空间非稳定 性 。传统 OL S 估计是在全局或者平均意义上对参数进行估计 , 无法反映空间局部的变化 , 因而无法检测这种空间非稳定性 ; 而由 Fot heringham , Charlto n , Brunsdo n ( 1996) 首先提 出来的地理加权回归 ( geograp hical weighted regressio n , GWR ) 可以在空间上对每个参数 进行估计 , 不仅可以检测这种空间非稳定性 , 而且提供相应的解决途径 。因此 , 本文尝试运 用 GWR 技术研究 1993～2002 年期间中国省域 R &D 溢出 , 以期探究 R &D 溢出的空间非稳 定性 , 进而对空间非稳定性进行假设检验 。 一 、模型构建的依据 在实证文献中 , 分析创新 活动 的最 有影 响力 的方 法是 知识 生产函 数 , 该 函数 是由 Griliches ( 1979 ) 最先提出来的 , 用来估计和 R &D 相关的不同要素对产出的影响 。它使 用 Co bb2Do uglas 生产函数的框架把一个公司或者地区创新产出的度量与物质 R &D 投入 、 知识存量相联系起来 。通常产出和知识存量之间的正相关被解释为知识溢出 。之后 , Pa2 kes 和 Griliches ( 1984 ) , J affe ( 1989 ) 利用知识生产函数研究了知识溢出的地理范围 。 随着空间计量经济学的发展 , 国外许多学者运用空间计量经济学的技术研究 R &D 知识 生产和溢出 , 如 Anselin 等人 ( 1997 ) 、Bode ( 2004 ) 等 。对于如何度量创新活动和技术 进步 , 许多经济学家一直在争论 , 但是一直没有达成共识 。把专利作为知识生产的结果 还是频繁出现在文献里 , 如 J affe ( 1989 ) 。故本文也用专利度量知识生产的产出 。 为了评价影响 R &D 产出的不同要素的重要性 , 假定一个地区的 R &D 投入和有用新知 识的产出有一定的关系 。尽管很难观察到新知识 , 但是可以通过专利来代替 。考虑如下的基 本知识生产函数 :
基于上述的知识生产函数 , 在研究中国省域 R &D 的溢出时 , 假定一个地区在某个时期 新知识的产生和过去一期的 R &D 努力与一个内在的要素 Z1 = ( GD P , S EC T ER ) 相关 , 得到如下 Co bb2Do uglas 知识生产函数 :
ln I i , t =β 1 ln R D i , t - 1 +β 2 ln GD Pi , t - 1 +β 3 ln S EC T ER i , t +ε i, t ( 2)
其中因变量 I 是用一个地区人均授予专利数来代替 , R D 是创新活动的投入 , 用研究 与发展的总支出占国内生产总值的比例 ( 即 R &D 强度 ) 代替 。在其他潜在相关的内在要 素中 , 需要考虑诸如地区的经济是否富裕和专利倾向等因素对知识生产的影响 , 专利倾向 在地区之间可能是不同的 , 常常是第二产业比第三产业生产更多的专利 , 而地区的富裕程 度也直接影响到研究与发展的投入 。因此在研究中笔者选择人均国内生产总值 , GD P 作 为地区的经济财富的经济指标 , 取第二产业从业人数与第三产业从业人数之比 , S EC T ER 作为专利倾向 。 二 、地理加权回归模型的有关知识 考虑如下的全局回归模型 :
An Empirical Analysis on China ’ s Provincial R &D Knowledge Spillovers on Using GWR
Abstract : The p resent paper employs technique of geo grap hical weighted re2
( 2006 ) 利用空间距离聚集度指标研究了区域知识溢出的集群效应 , 朱美光 、韩伯棠 ( 2006)
基于空间知识溢出提出了中国区域经济协作发展研究框架 , 朱秀梅等人 ( 2006) 以高技术产 业集群知识溢出机制为研究对象 , 研究知识溢出传导机制 。此外还有许多学者对 R &D 进行 了研究 , 在此不再一一列举 。 国内关于知识溢出的研究起步较晚 , 国际上虽有学者研究中国的 R &D 知识溢出 ( Kui2 yin Cheung , Ping Lin , 2004) , 但都没有运用空间计量经济学的分析方法 , 没有考虑经济要 素地理空间维的影响 。尽管国内关于空间计量经济学的研究起步较晚 , 但越来越多的学者开 始关注该理论的应用 , 如苏方林 ( 2005 ) , 王立平 ( 2005 ) , 林光平等人 ( 2006 ) , 吴玉鸣
n
CV =
i =1
[y ∑
i
- ^ y ≠i ( b) ]
2
( 8)
T β ^ ( ui , v i ) = ( X W ( ui , v i ) X )
- 1
T X W ( ui , v i ) Y
( 5)
其中 W 是空间权重矩阵 。 在实证分析中 , 常用的空间权重函数主要有如下的高斯函数 :
w ij = exp
2
-
d ij b
( 6)
其中 , b 是带宽 , d ij 是样本点 i 和 j 的距离 。或
立平 ( 2005) 运用 SA R 模型对我国高校 R &D 与高技术产业 R &D 进行了实证研究 , 结果 表明 , 区域内高等院校对于高技术产业的知识溢出是正向的 、显著的 , 但溢出程度较低 。吴 玉鸣 ( 2006) 用 GWR 模型研究首都区域大学 、企业研发 , 提出了相关对策 。许箫迪等人
yi = β 0 +
βx ∑
k k
ik
+ε i
( 3)
地理加权回归 ( GWR) 扩展了传统的回归框架 , 容许局部而不是全局的参数估计 , 扩 展后的模型如下 :
yi = β 0 ( ui , v i ) +
β (u , ∑
k i k
v i ) x ik +ε i
( 4)
其中 ( ui , v i ) 是第 i 个样本点的空间坐标 , β k ( ui , v i ) 是连续函数 β k ( u , v) 在 i 点 的值 。如果 ak ( u , v) 在空间保持不变 , 则模型 ( 4 ) 就变为全局模型 ( 3 ) 。因此 GWR 方 程 ( 4) 认可空间变化关系可能是存在的 , 并且提供了一种可度量的方法 。 Fot heringham , Brunsdo n , Charlto n ( 1996) 依据 “接近位置 i 的观察数据比那些离位 置远一些的数据对βk ( ui , v i ) 的估计有更多的影响”的思想 , 利用加权最小二乘法来估计 参数 , 得
gressio n ( GWR) to make an empirical st udy o n China ’ s R &D knowledge spillo2 ver s at p rovincial level1 Co nventio nal regressio n analysis can o nly p roduce‘average’ and‘glo bal ’parameter estimates rat her t han‘local ’ parameter estimates which va2 ry over space in so me spatial systems1 Geograp hically weighted regressio n ( GWR) , o n t he ot her hand , is a simple , but usef ul new technique for t he analysis of spatial no nstatio narit y1 Result s show t hat t here is significant difference bet ween OL S and GWR in estimating t he parameter s of R &D knowledge p roductio n , and t hat t he re2 latio nship s between level of regio nal innovatio n activities and vario us factor s show co nsiderable spatial variabilit y1 Key words : Knowledge Spillover ; Regio nal Innovatio n ; GWR
I i = R D i Zl i e i
91 92
( 1)
其中 I 是创新产出 , 91 、 92 分别是 R D 和 Z 1 的弹性系数 , R D 是研究与发展的支出 ,
省域 R &D 知识溢出的 GWR 实证分析
・147 ・
Z1 是反映其他额外影响的一个变量向量 , e 代表一个随机误差项 , 下标 i 表示地区单元 。
省域 R &D 知识溢出的 GWR 实证分析
・145 ・
省域 R &D 知识溢出的 GWR 实证分析
苏 方 林
( 广西师范大学经济管理学院)
【摘要】本文运用地理加权回归 ( geo grap hical weighted regressio n , GWR ) 方法 , 对 1993～2002 年期间中国省域 R &D 知识溢出的空间非稳定性进行了实证 分析 。传统的 OL S 只是对参数进行 “平均”或 “全局”估计 , 不能反映参数在不 同空间的空间非稳定性 ; GWR 是一种简单 、有效的技术 , 可以反映参数在不同空 间的空间非稳定性 。研究结果发现 : 在对 R &D 知识生产进行参数估计时 , GWR 模型与 OL S 模型有显著的差异 ; R &D 知识生产的不同要素存在空间变异 。 关键词 知识溢出 区域创新 GWR 中图分类号 F0641 1 文献标识码 A