创新能力、吸收能力与区域经济增长关系研究

曹裕　胡韩莉

摘 要：利用1997～2011年中国省级面板数据，检验创新能力、吸收能力与区域经济增长的内在依存和因果关系。结果表明：东部、中部和西部地区创新能力、吸收能力与区域经济增长之间均存在长期协整关系；创新能力与吸收能力对区域经济增长的影响逐步加强；不同地区的创新能力与吸收能力对区域经济增长的影响不同。因此，应该提高创新资源的利用效率，因地制宜地制定促进区域经济增长的相关政策。

关键词： 创新能力；吸收能力；区域经济增长；面板数据

中图分类号： F279.23 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2014）06-0123-05

一、引言

新经济增长模型表明了创新能力对经济增长的重要性[1]，认为创新是发展中国家以及欠发达地区有效实现工业化和转变经济发展方式的重要途径。而纵观各国经济实践，创新更是促进经济增长的重要方式之一。如2004年，英国出台了《英国10年（2004-2014）科学与创新框架》明确了其创新的总体目标；2009年，美国颁布了《美国创新战略：推动可持续增长和高质量就业》。2006年，我国颁布了《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》，明确提出了“自主创新，重点跨越，支撑发展，引领未来”的科技发展指导方针。十八大报告中，习近平同志进一步强调创新驱动是大势所趋，是形势所迫，实施创新驱动发展战略，最根本的是增强自主创新能力。由此，创新能力已成为国家或地区经济发展的新引擎。

技术扩散模型则强调发展中国家或欠发达地区在模仿引进发达国家或地区现有技术时，其对外部技术的吸收能力越强，越能缩小技术差距、实现经济增长收敛，进而实现较发达国家或地区更快速的技术升级和经济发展速度[2]。因此，本文将吸收能力与创新能力放在同一个框架内，从东、中、西分区域剖析两者对我国区域经济增长的影响，有利于探究我国区域经济增长存在差异的根本性原因。进而，对于采取措施缩小我国区域间的经济差距提供新的思路。

二、文献回顾

创新能力已经成为促进国家或区域长期经济增长的重要动力因素。大量学者对创新能力与经济增长的关系进行了深入的研究。1990年，SuarezVilla最早将创新能力理论应用到国家层面，强调国家创新能力对国家经济增长的重要性，认为专利水平是衡量国家创新能力的重要指标[3]。Cooker（1992）则进一步，从区域层面上剖析了创新能力，提出了“区域创新体系”的概念。由此部分学者开始研究区域创新对区域经济发展的影响[4]。如陈柳和刘志彪（2006）研究发现区域创新能力是区域经济增长的决定性因素，较之东部地区，中西部地区的创新能力对经济增长中的作用更强[5]。随后，杨俊等（2007）、胡浩（2011）、陈晓红（2013）等通过实证研究，同样发现区域创新能力对经济增长有正向促进作用[6-8]。王锐淇（2012）指出欠发达地区要提高经济发展水平，就必须将提高技术创新能力作为地区经济持续发展的根本[9]。

吸收能力是指企业通过识别和吸收外部信息，将其转化为商业价值的能力。Cohen和Levinthal（1990）在分析企业研发作用时，首次提出了“吸收能力”概念[10]。随后，一些学者将吸收能力概念从企业拓展至地区、国家层面，并进行了相关的实证研究。Sternberg和Arndt（2001）指出吸收能力高的国家或区域更能够有效借鉴发达国家或地区的先进技术，从而缩小与发达国家的技术及人均收入水平，实现经济收敛[11]。Daniel指出吸收外来知识和技术的能力对中国区域经济发展具有重要作用[12]。随后，许多学者结合中国区域经济发展的现状，对吸收能力在经济发展中的作用进行了更深入的研究。如潘士远和林毅夫（2006）的研究表明技术吸收能力是影响许多发展中国家未能通过技术创新的后发优势实现收入水平向发达国家收敛的重要原因[13]。

财经理论与实践（双月刊）2014年第6期2014年第6期（总第192期）曹 裕， 胡韩莉：创新能力、吸收能力与区域经济增长关系研究

吸收能力与创新能力之间不是简单的水平关系，而是相互影响、相互促进的关系。Pennings等（1992）指出，只有在组织拥有高水平的吸收能力的前提下，才完整吸取知识并将其运用到技术创新活动中[14-15]。张韬（2007）从动态能力的视角研究发现，吸收能力对竞争优势存在一定的影响作用，对创新能力的形成具有显著的正向影响作用[16]。因此，吸收能力是创新能力增强的动力来源[17]。

综上可见，创新能力与吸收能力对区域经济增长均具有正向促进作用，而且相互影响。但结论有待进一步检验，主要表现在如下两个方面：一方面，关于创新能力与吸收能力的研究多从企业的角度出发，将其扩展到国家或区域的文献较少；另一方面，现有的研究中，将创新能力与吸收能力放在一个研究框架内的较少，且多为规范研究，研究的数据多为时间序列数据，缺乏用面板数据进行的实证研究。本文试图克服以往文献的不足，进一步研究创新能力、吸收能力与区域经济增长之间的关系，并以我国统计年鉴1997～2011年的面板数据为样本，使用面板数据模型进行实证研究。

三、数据说明与计量模型

（一）数据说明与变量定义

本文选取1997～2011年15年30个省份的区域经济增长、创新能力以及吸收能力数据作为分析样本（西藏除外），在此基础上研究这三者之间的关系。所有数据均来源于国家统计局1997～2011年《中国统计年鉴》和国家科技部1997～2011年《中国科技统计年鉴》，将其分为东、中、西三个地区进行研究。其中，东部地区包括北京、天津、河北、山东、辽宁、上海、浙江、江苏、福建、广东、海南11个省（市、自治区），中部地区包括黑龙江、吉林、山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南8个省（市、自治区），西部地区包括内蒙古、新疆、陕西、重庆、四川、青海、宁夏、贵州、甘肃、云南、广西11个省（市、自治区）。

借鉴Castellacci等的研究，采用各地区人均国内生产总值（GDP）作为区域经济增长的衡量指标来表征各地区的经济增长速度[18]。关于创新能力的测量，国际上常用专利、技术贸易、科技论文、高科技产品或技术密集型产品等指标来评价科技产出效率[20]，其中授权专利的数量被视为最适合反映一国创新能力的衡量指标之一[20]。因此，本文选取专利授权数量（PAT）作为衡量区域创新能力的指标。

在借鉴Cohen的研究的基础上[10]，并考虑到数据的可获取性，选取各地区的研发支出（RD）来表征吸收能力。由于数据的对数变换能使时间序列趋势线形化，有助于消除异方差现象，所以对经过上述处理的各变量进行对数变换，分别用lnGDP、lnPAT和lnRD表示。

（二）计量模型

本文采用面板VAR方法分析创新能力、吸收能力与区域经济增长的关系，VAR模型设定如下：

Yit=α0+∑kj=1αjYit-j+ηi+φi+εit（1）

其中，Yit={lnGDPit，lnPATit，InRDit}，i代表省份，t代表年份，k代表滞后期。考虑到创新能力、吸收能力以及区域经济增长三个变量存在区域异质性，因此，在模型中引入代表固定效应的变量ηi，用以表示遗漏的与地区特征相关的因素，如地域、自然环境以及经济发展状况等。用φi表示时间效应，代表变量的时间趋势特征。εit为随机扰动项。

四、实证结果与分析

（一）面板单位根检验

为保证结果的稳健性，采用t统计量、w统计量、ADFFisher Chisquare和PPFisher Chisquare四个指标来对面板数据进行单位根检验。对各变量进行一阶差分，发现有些序列不平稳，表现为东部地区各变量平稳，但中部地区与西部地区部分变量仍表现出不平稳，对中部地区与西部地区的数据进行二阶差分，所有二阶差分平稳，因此，东部地区为I（1），中部地区与西部地区为I（2）。在此基础上，根据AIC和SC准则，经多次试验后发现，东、中、西部地区的最优滞后阶数均为二阶。

（二）面板协整检验

在面板单位根检验的基础上，进一步对面板数据进行面板协整检验，结果如表1所示。检验结果表明东部地区与中部地区各统计量均通过了显著性检验，西部地区除Panel v和Panel rho统计量未通过显著性检验外，其他统计量均通过显著性检验。Pedroni的MonteCarlo模拟实验结果表明，在小样本条件下，Panel ADF和Group ADF统计量较其他统计量有着更好的性质，Panel PP和Group PP统计量次之，其他则最差，所以，Panel v和Panel rho统计量没有通过显著性检验对创新能力、吸收能力与区域经济增长间存在面板协整关系的结论影响不大。因此，创新能力、吸收能力与区域经济增长之间存在长期协整关系，表明创新能力与吸收能力对区域经济增长具有促进作用，并且可以通过误差纠正机制，保持创新能力、吸收能力与区域经济增长间的长期协整关系。（三）面板误差修正模型检验

运用Engle和Granger提出的EG两步法，建立基于面板的误差修正模型：

ΔYit=βit+∑kj=1γjΔYi，t-j+λECMi，t-j+μit（2）

式（2）中，Yit={lnGDPit，lnPATit，InRDit}，Δ表示一阶差分，ECMi，t-j表示长期均衡误差。由于VECM的滞后阶数是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后阶数，因此，VECM的最优滞后阶数为1。具体检验结果如表1所示。

表1 误差修正模型（VECM）估计结果

东部地区

中部地区

西部地区

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

ECM

-0.01***

-0.03***

0.07**

0.01***

0.01***

-0.01**

0.01***

0.03**

-0.14**

X1

0.35*

-0.30

-0.19

0.23*

-0.08

0.18

0.29***

-0.22

1.34

X2

0.01**

0.10*

0.29

0.06**

0.43*

0.18*

0.03***

0.05*

0.31

X3

-0.04**

0.05**

-0.15*

-0.04**

0.19**

-0.32**

-0.02***

-0.02**

-0.37*

C

0.10**

0.16**

0.28*

0.11**

0.05**

0.27**

0.11**

0.17**

0.08 注：X1，X2，X3分别表示ΔlnGDP（-1）、ΔlnPAT（-1）、ΔlnRD（-1），其中Δ代表一阶差分。

由表1可知，M1、M2、M3分别为ΔlnGDP、ΔlnPAT与ΔlnRD的误差修正模型（VECM）。从短期波动来看，无论是东部地区，还是中部地区，抑或是西部地区，误差修正项系数的t统计量在5%的显著性水平下均通过检验，但只有部分误差修正系数为负，符合误差修正机制的负反馈原理。从东部地区来看，当区域经济增长与创新能力的短期波动偏离长期均衡时，将分别以1%和3%的速度从非均衡状态调整到均衡状态。而对中部地区和西部地区而言，当吸收能力的短期波动偏离长期均衡时，将分别以1%和14%的速度从非均衡状态调整到均衡状态。由此可见，创新能力、吸收能力以及区域经济增长的短期波动受自身及其他变量长期均衡关系的影响显著，当创新能力、吸收能力以及区域经济增长受到干扰偏离均衡时，将受到其他变量的反冲作用，使其能在短期内恢复到均衡水平。

（四）格兰杰因果检验

采用滞后1期和滞后2期的VAR模型，运用Granger因果检验，分析创新能力、吸收能力与区域经济增长之间的因果关系，检验结果见表2。从东部地区来看，无论是在滞后1期还是滞后2期内，专利授权数在10%的显著水平下为人均GDP的Granger原因，研发支出与人均GDP在5%的显著水平下互为Granger关系。从中部地区来看，无论是在滞后1期还是滞后2期内，人均GDP均是专利授权数在5%的显著水平下的Granger原因，专利授权数则在滞后1期内是人均GDP的Granger原因。从西部地区来看，无论是在滞后1期还是滞后2期内，人均GDP均是专利授权数在1%显著水平下的人力资本Granger原因。研究表明，创新能力与吸收能力是东部地区与中部地区经济增长的Granger原因，区域经济的增长又会进一步提升地区吸收能力的提升；而对西部地区而言，创新能力与吸收能力并不是西部地区经济增长的Granger原因，表明尽管对西部地区的研发投入并没有能够转化为实际的效益，没有能带动西部地区经济的增长，这也可能是导致东、中、西部地区经济增长存在差异的原因之一。

（五）面板VAR模型估计

本文运用面板矩估计和方差分析来检验创新能力、吸收能力与区域经济增长三者间的关系。面板矩估计结果如表3所示。从表中可知，无论是东部地区、中部地区还是西部地区，吸收能力与创新能力对区域经济增长均具有显著影响，且创新能力与吸收能力彼此之间相互影响，这种影响在中部地区与西部地区表现得更为显著，表明创新能力与吸收能力已成为中部地区与西部地区实现经济增长的重要驱动力。

表2 格兰杰因果检验

地 区

东部地区

中部地区

西部地区

Lag 1

Lag 2

Lag 1

Lag 2

Lag 1

Lag 2

lnPAT→lnGDP

8.07**

1.50*

4.81**

1.56

0.04

0.17

lnGDP→ lnPAT

0.15

1.57

5.79**

2.83***

3.62***

3.27***

lnRD →lnGDP

18.07***

8.47***

26.88***

8.96***

2.33

1.32

lnGDP →lnRD

2.81**

4.14**

5.34**

0.52

5.84

2.23

表3 面板VAR模型GMM估计结果

自变量

lnGDP

（-1）

lnGDP

（-2）

lnPAT

（-1）

lnPAT

（-2）

lnRD

（-1）

lnRD

（-2）

人均GDP

东部

0.60***

0.24***

0.05***

0.01**

0.02***

0.02***

中部

0.86***

0.28***

0.10***

0.05***

-0.01**

0.01***

西部

0.62***

0.34***

0.04***

-0.01

0.01**

0.01***

专利授权数

东部

-0.43

0.18

-2.22

-2.47

-0.15*

0.12

中部

0.18***

1.03***

0.36***

-0.001

-0.09**

-0.15**

西部

-4.81

-13.02

-0.81

0.48

-0.37

0.65

研发支出

东部

0.27

-0.45

-0.55

15.48

-1.35

-4.19

中部

0.23***

0.45***

0.09**

0.29***

-0.07**

0.30***

西部

-0.12

1.92***

0.14**

0.28***

-0.35**

-0.15**

对创新能力、吸收能力与区域经济增长进行方差分解，具体结果如表5所示。由表5可知，无论是东部、中部还是西部地区，10个预测期与20个预测期对方程分析的结果影响变化均不大，说明经过10个预测期以后，系统已基本稳定，区域经济增长、创新能力与吸收能力的波动均主要来自于自身，各变量对自身波动的贡献比率均在50%以上。其中，专利授权数对人均GDP的影响最大。由此可见，无论是对东部地区而言，还是对中部地区，抑或是西部地区，吸收能力与创新能力都为区域经济的增长作出了重要贡献。

表5 面板VAR模型方差分解结果

InGDP

InPAT

lnRD

10

20

10

20

10

20

东部地区

InGDP

87.86

76.39

11.34

9.27

9.20

12.75

InPAT

1.78

4.18

74.22

72.66

7.79

29.14

lnRD

1.48

2.05

3.56

3.92

48.88

27.45

中部地区

InGDP

80.14

68.44

1.00

2.37

0.15

0.63

InPAT

9.13

8.87

80.58

67.04

34.11

44.24

lnRD

4.52

8.71

12.78

21.78

55.60

44.27

西部地区

InGDP

93.24

89.92

4.90

7.23

0.09

3.59

InPAT

1.68

1.95

82.21

67.59

6.62

15.13

lnRD

1.71

2.18

3.81

10.90

83.74

69.67

五、结论

本文通过建立创新能力、吸收能力与区域经济增长的面板VAR模型，采用1997～2011年的30个省的面板数据，着重分析了创新能力、吸收能力与区域经济增长之间的相互影响关系。研究结果发现：

1.创新能力、吸收能力与区域经济增长之间存在长期协整关系。提高自主创新能力是实现经济增长方式转变的核心环节，但目前科技进步对我国经济增长的贡献不足，缺少关键技术和核心技术，往往受制于人。因此，我们应该进一步加强原始创新、集成创新和引进消化吸收再创新，加大自主创新的投入，强化自主创新的人才激励机制。

2.无论在短期内，还是在长期内，创新能力与吸收能力均是推动区域经济增长的重要因素，并且随着时间的推移，创新能力与吸收能力对区域经济增长的影响逐步加强。从上文中的面板VECM检验和面板VAR估计的结果，发现创新能力与吸收能力均是推动区域经济增长的重要因素，即创新能力、吸收能力与区域经济增长之间是一种相互促进的良性发展。

3.不同地区的创新能力与吸收能力对区域经济增长的影响不同，表现为在东部地区与中部地区，创新能力与吸收能力是促进区域经济增长的重要原因，区域经济的增长又会进一步推动地区吸收能力的提升；而对西部地区而言，创新能力与吸收能力不是西部地区经济增长的主要原因，表明尽管对西部地区进行大量的研发投入，但并没有能带动西部地区经济的增长，这可能是导致东、中、西部地区经济增长存在差异的原因之一。因此，西部地区应以实现研发成果转化为重点，在提升创新能力上取得新突破，把科技创新摆在发展全局的核心位置，大力实施创新驱动发展战略。

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（责任编辑：钟 瑶）