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　　摘要:本文运用空间面板计量方法将创新主体分为科研机构、高校和企业,研究了创新要素集聚下的科技创新的空间外溢效应。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；创新要素聚集对于对于科研机构具有负影响，对于高校的影响不显著，而对于企业的影响为正；科研机构和高校的创新要素集聚对于创新效率的空间外溢效应不显著，而企业的创新要素集聚对于创新效率提升的空间外溢效应明显，但是在超过800公里后显著性减低;政府支持对于各创新主体的创新效率的影响不显著，甚至为副作用。
　　关键词：要素集聚；空间外溢;创新效率
　　1引言
　　随着我国制造业空间聚集程度的不断提高，以研究与开发（R&D)要素和专利为代表的创新行为也出现了空间集聚的现象。那么，我们所关心的是创新资源的空间聚集并且其空间外溢效应能否带来创新效率的提高？本文将就此问题展开研究，同时也希望能够对我国区域创新体系建设提供一些有益的经验。
　　从已有研究来看，目前国内文献中研究创新要素聚集对创新效率的空间外溢效应的文章较少，仅有的几篇文献只是关注了创新的空间相关性,如邬滋（2010)以专利数据作为衡量创新产出的指标利用空间自相关指数Moran'I对专利申请数进行空间自相关性检验1。万坤扬，陆文聪(2010)从空间计量经济学角度，采用Moran’sI指数验证了中国区域技术创新的空间特性0。王锐淇，张宗益（2010)考虑到不同地域间的科技创新活动存在的空间和时间的异质性特点，运用省际空间面板数据和面板GLS分析方法对影响我国东部和西部的科技创新能力的因素综合进行实证分析0。符淼（2009)考察了技术外溢的空间地理递减效应，认为技术外溢在800公里内是有效的4。现有研究虽然关注到了创新的空间外溢效应，但是针对创新要素空间聚集对创新效率提升的空间外溢效应的论文基本上没有，尤其是将区域创新主体分为企业、大学和科研机构而分别进行研究更是较少。
　　鉴于已有研究存在的不足，本文认为我们有必要对我国区域创新要素聚集对创新效率的空间外溢影响进行一个深入的研究。主要原因在于：
　　首先，可以通过本文的研究为我国制定区域要素流动和集聚政策提供_个事实基础;其次,可以针对不同的创新主体,通过分析得出不同创新主体的空间聚集的空间外溢效应的差异，进而可以制定有区别的政策;最后，如果存在空间外溢效应的话，度量出在多大的空间距离上是空间外溢的聚集区和快速下降区是十分必要的。为此，本文将区域创新主体分为企业、大学和科研机构;在实证方法上我们将采用最新发展的空间面板数据模型(SpatialPanelDataModel,SPDM),以知识生产函数（KFP)模型为基础，将研发经费和研发人力作为创新投入变量，以技术转让金额作为高校和科研机构创新产出变量，以新产品销售收入作为企业创新产出变量，考察了不同创新主体的要素聚集程度对科技创新效率的空间外溢效应。本文的研究将对我国政府针对不同的创新主体分别制定区域创新要素流动和聚集政策提供一个可供参考的事实基础和指导框架。
　　2创新效率的测算
　　2.1变量选取与处理
　　在创新效率计算的变量选择上，本文将依据Griliches(1979)提出的知识生产函数（KFP)模型0,确定研发经费和人力资本确定投入变量。在产出变量选择上，由于科研机构和高校的产出主要以知识技术类为主，大部分研究都选用了专利数据作为产出变量。但是，Griliches(1990)指明专利对于创新产出来说存在不足之处，如很多创新活动并没有申请专利，而且专利所带来的经济价值存在很大差异。为此，鉴于数据的可得性，本文选择技术转让金额近似代表高校和科研机构的最终成果。对于企业来讲，其科技创新的产出形式多为直接产品，而新产品销售收入则是—个很好的衡量指标。为此，本文选择新产品销售收入作为企业在区域创新体系建设上的产出变量。
　　本文选取的样本为2002-2009年29个省市自治区省级面板数据。数据主要来自《中国科技统计年鉴》（2002-2010)、《中国教育统计年鉴》（2002-2010)、《中国统计年鉴》（2002-2010)和《中国社会统计年鉴》（2002-2010),各地方统计年鉴（2002-2010)及中经网和资讯行数据库网，并对相关数据进行了整理。在投入指标数据处理方面，本文采用了R&D资本存量指标,基年为2002年，以2002年经费支出除以15%作为该地区的初始资本存量，并采用了15%的折旧率。R&D人员指标，本文假设每年内人员增长是匀速的，所以R&D人员的年平均数等于本年度年底人员数与上一年度年底人员数数之和除以2。在进行上述处理前，本文利用朱有为、徐康宁(2006)“研发价格指数”的计算方法将R&D投入经费进行了平减67,对企业产出采用工业增加值指数进行了平减处理。