创新驱动空间溢出与区域经济收敛：基于空间计量分析
发布时间：2021-07-29 11:37
本文分析了创新驱动与区域经济收敛的理论机理,构建了创新驱动的评价指标体系,对中国31个省份2005年到2015年的面板数据进行了空间静态和空间动态研究,以及分时段和分区域验证,实证考察了创新驱动对区域经济收敛的空间溢出效应及其形成机制,得出主要研究结论:地区间经济发展的空间关联性,使得创新驱动对区域经济收敛形成正向直接效应的同时,也产生积极的空间溢出效应,这种溢出效应波及其他区域后又反作用于本区域,即形成累积效应,创新驱动对经济收敛的空间作用在这样的动态调整中,出现直接效应和空间溢出效应的长期效应大于短期效应的特征。还得出:全国范围内经济发展既存在条件β收敛,也存在俱乐部收敛;自2012年明确提出创新驱动发展战略以来,中国区域经济收敛速度明显加快。据此建议:在制定区域发展战略时,有必要考虑空间相关性的作用机理,积极搭建共享发展合作平台,促进地区经济协调与共享发展,逐步实现区域经济收敛。
【文章来源】：管理工程学报. 2020,34(06)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
创新驱动对区域经济收敛影响的路径图Figure1ThepathdiagramofInnovation-driven"sinfluenceonregionaleconomicconvergence备注：代表创新驱动对区域经济收敛产生空间溢出效应
缤?2所示。从图2可以看出，实际人均GDP的Moran"sI值都通过了1%水平下的显著性检验，且都大于0.3，表明空间正相关性显著，区域经济活动联系紧密。创新驱动的Moran"sI值均大于实际人均GDP的Moran"sI值，空间正相关性更为显著。因此，我国区域经济和创新驱动的空间分布并非完全随机，而呈现显著的空间相关性，符合理论分析部分有关新经济地理学提出区域经济具有空间相关性和依赖性的观点。区域经济受空间相关性因素的影响显著，忽视空间因素会导致模型估计与实证结论的偏误。图22005-2015年基于经济距离权重矩阵的全局Moran"sI指数Figure2TheGlobalMoran"sIindexbasedontheeconomicdistanceweightmatrixfrom2005to20153.2局域空间相关性检验局域空间相关性分析用于检验各区域属于高水平还是低水平区域，能对观测区域及邻近区域之间的差异程度进行衡量。通常采用Moran"sI散点图法进行检验。若观测值分布在第一象限，表明创新驱动高水平的省份被高集聚水平的其他省份包围（HH）；分布在第二象限，表明低水平的省份被高集聚水平的其他省份包围（LH）；分布在第三象限，表明低水平的省份被低集聚水平的其他省份包围（LL）；分布在第四象限，表明高水平的省份被低集聚水平的其他省份包围（HL）。分布在第一、第三象限说明观测值存在空间正相关性；分布在第二、第四象限表示观测值存在空间负相关性；在四个象限分布，则说明不存在空间相关性。通过对空间权重矩阵赋值，可以得到实际人均GDP和创新驱动能力Moran散点图。随着创新驱动能力的加强，落在第一、三象限呈现空间同质性的省份越来越多，说明创新驱动的空间辐射呈逐渐增强趋势，2015年创新
力Moran散点图。随着创新驱动能力的加强，落在第一、三象限呈现空间同质性的省份越来越多，说明创新驱动的空间辐射呈逐渐增强趋势，2015年创新驱动水平具有空间正相关性的省份达到70%以上。创新驱动高水平区域主要分布在环渤海区域、长三角区域、珠三角区域，如在研究时间段内，广东、江苏、浙江的创新驱动水平均落在第一象限，说明三省的创新驱动水平高，因为深圳、广州、苏州、杭州作为全国创新中心，对拉动所在省域创新驱动水平发挥了重要作用，同时对周边省份的创新驱动水平也有明显的溢出效应。图32005年创新投入Moran’sI散点图Figure3Moranscatterplotsforinnovationinvestmentin2005
【参考文献】：
期刊论文
[1]动态外部性与城市群经济增长收敛的实证研究[J]. 何天祥,陈晓红. 系统工程理论与实践. 2017(11)
[2]中国社会融资结构变迁与经济收敛的关系[J]. 李四维,傅强,王庆宇. 财经科学. 2017(10)
[3]基于经济增长理论的经济收敛性理论研究述评[J]. 傅强,李四维. 经济问题探索. 2016(11)
[4]创新驱动对中国地区经济差距的影响:收敛还是发散?[J]. 白俊红,王林东. 经济科学. 2016(02)
[5]区域创新能力与经济收敛实证研究[J]. 杨朝峰,赵志耘,许治. 中国软科学. 2015(01)
[6]R&D边际生产力驱动区域经济收敛研究[J]. 任玲玉,薛俊波,刘银国,王铮. 科学学研究. 2014(11)
[7]企业技术创新体系建设战略的理论初探[J]. 许庆瑞,吴志岩. 管理工程学报. 2014(04)
[8]中国科技创新支撑经济发展了吗?[J]. 庞瑞芝,范玉,李扬. 数量经济技术经济研究. 2014(10)
[9]研发投入及其溢出效应对省区经济增长的影响[J]. 钟祖昌. 科研管理. 2013(05)
[10]论创新驱动经济发展战略[J]. 洪银兴. 经济学家. 2013(01)
本文编号：3309251
【文章来源】：管理工程学报. 2020,34(06)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
创新驱动对区域经济收敛影响的路径图Figure1ThepathdiagramofInnovation-driven"sinfluenceonregionaleconomicconvergence备注：代表创新驱动对区域经济收敛产生空间溢出效应
缤?2所示。从图2可以看出，实际人均GDP的Moran"sI值都通过了1%水平下的显著性检验，且都大于0.3，表明空间正相关性显著，区域经济活动联系紧密。创新驱动的Moran"sI值均大于实际人均GDP的Moran"sI值，空间正相关性更为显著。因此，我国区域经济和创新驱动的空间分布并非完全随机，而呈现显著的空间相关性，符合理论分析部分有关新经济地理学提出区域经济具有空间相关性和依赖性的观点。区域经济受空间相关性因素的影响显著，忽视空间因素会导致模型估计与实证结论的偏误。图22005-2015年基于经济距离权重矩阵的全局Moran"sI指数Figure2TheGlobalMoran"sIindexbasedontheeconomicdistanceweightmatrixfrom2005to20153.2局域空间相关性检验局域空间相关性分析用于检验各区域属于高水平还是低水平区域，能对观测区域及邻近区域之间的差异程度进行衡量。通常采用Moran"sI散点图法进行检验。若观测值分布在第一象限，表明创新驱动高水平的省份被高集聚水平的其他省份包围（HH）；分布在第二象限，表明低水平的省份被高集聚水平的其他省份包围（LH）；分布在第三象限，表明低水平的省份被低集聚水平的其他省份包围（LL）；分布在第四象限，表明高水平的省份被低集聚水平的其他省份包围（HL）。分布在第一、第三象限说明观测值存在空间正相关性；分布在第二、第四象限表示观测值存在空间负相关性；在四个象限分布，则说明不存在空间相关性。通过对空间权重矩阵赋值，可以得到实际人均GDP和创新驱动能力Moran散点图。随着创新驱动能力的加强，落在第一、三象限呈现空间同质性的省份越来越多，说明创新驱动的空间辐射呈逐渐增强趋势，2015年创新
力Moran散点图。随着创新驱动能力的加强，落在第一、三象限呈现空间同质性的省份越来越多，说明创新驱动的空间辐射呈逐渐增强趋势，2015年创新驱动水平具有空间正相关性的省份达到70%以上。创新驱动高水平区域主要分布在环渤海区域、长三角区域、珠三角区域，如在研究时间段内，广东、江苏、浙江的创新驱动水平均落在第一象限，说明三省的创新驱动水平高，因为深圳、广州、苏州、杭州作为全国创新中心，对拉动所在省域创新驱动水平发挥了重要作用，同时对周边省份的创新驱动水平也有明显的溢出效应。图32005年创新投入Moran’sI散点图Figure3Moranscatterplotsforinnovationinvestmentin2005
【参考文献】：
期刊论文
[1]动态外部性与城市群经济增长收敛的实证研究[J]. 何天祥,陈晓红. 系统工程理论与实践. 2017(11)
[2]中国社会融资结构变迁与经济收敛的关系[J]. 李四维,傅强,王庆宇. 财经科学. 2017(10)
[3]基于经济增长理论的经济收敛性理论研究述评[J]. 傅强,李四维. 经济问题探索. 2016(11)
[4]创新驱动对中国地区经济差距的影响:收敛还是发散?[J]. 白俊红,王林东. 经济科学. 2016(02)
[5]区域创新能力与经济收敛实证研究[J]. 杨朝峰,赵志耘,许治. 中国软科学. 2015(01)
[6]R&D边际生产力驱动区域经济收敛研究[J]. 任玲玉,薛俊波,刘银国,王铮. 科学学研究. 2014(11)
[7]企业技术创新体系建设战略的理论初探[J]. 许庆瑞,吴志岩. 管理工程学报. 2014(04)
[8]中国科技创新支撑经济发展了吗?[J]. 庞瑞芝,范玉,李扬. 数量经济技术经济研究. 2014(10)
[9]研发投入及其溢出效应对省区经济增长的影响[J]. 钟祖昌. 科研管理. 2013(05)
[10]论创新驱动经济发展战略[J]. 洪银兴. 经济学家. 2013(01)
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