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技术要素空间联系时空演化及其对经济增长的影响研究

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摘要：以我国31个省域为分析样本，运用引力模型、空间趋势面分析技术要素空间联系的时空演化特征，进一步构建空间计量面板模型实证揭示技术要素空间联系对区域经济增长的空间影响效应。结果表明：我国各省域技术要素空间联系水平在不断提高但区域分布差异明显，从 “飘带”型布局逐渐演化为反“卜”字型、横“土”字型空间布局，且整体呈现“东高西低，南稳北降”的空间分异趋势;技术要素空间联系对区域经济增长有显著的正向影响，可通过直接效应、间接效应和总效应促进区域经济增长，对区域经济增长的空间集聚作用要大于其空间扩散作用。

Abstract： This paper explores the spatial-temporal ?evolutionary characteristics of the spatial linkage of technology factors in 31 provinces in China using gravity model and spatial trend surface analysis， and further constructs the spatial panel model to investigate the specific effect of spatial linkage of technology factors on regional economic growth by using spatial econometric. The conclusions are as follows： the level of spatial linkage of technology factors in various provinces in China are constantly increasing and have obvious regional differences， their level spatial layout have gradually evolved from "streamer" ?to anti "bo" type ?to horizontal "tu" type， and the overall spatial differentiation trend is "high in the east， low in the west， stable in the south and down in the north". The spatial linkage of technology factor has a significant positive impact on regional economic growth， it actively promotes regional economic growth by the direct effect， indirect effect and total effect. And the spatial agglomeration effect on regional economic growth is greater than its spatial diffusion effect.

關键词：技术要素;空间联系;空间趋势面;经济增长

Key words： technology factors;spatial linkage;spatial trend surface;economic growth

中图分类号：F062.4;F20 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章编号：1006-4311（2020）25-0049-06

0 ?引言

促进要素空间流动是实现我国区域经济协调发展战略的空间优化必要方式之一。随着区域经济一体化的不断推进，各类要素跨区流动越来越自由和充分，由Castells在上世纪90年代提出的区域流空间研究也日渐突出[1-2]。交通、人才、资金、物流等多种实体或虚拟资源流的地理联系及其与区域经济关系的研究正在不断涌现[3-7]。技术要素作为区域流空间研究中的重要流通性要素，在技术要素流动的影响因素[8]、技术要素流动的邻近性机理[9]、技术要素流动的区域间非行政壁垒[10]、技术要素流动网络的时空演化[11]等方面的研究取得了较为丰富的研究成果。但这些研究中，关于技术要素流动中空间相互作用的强度如何，对区域经济增长的空间影响效应如何，还鲜有研究涉及，有待进一步探讨。

空间相互作用最早由美国地理学家Ullman（1957）提出，认为任何区域体系为了能在持续发展中正常运行生产和生活，在区域间、区域内源源不断地进行人流、资金流、物流、能源流、技术流、信息流等有形无形的空间交换、流动和联系，进而形成了空间相互作用[12]。由此，结合吕海萍（2019）相关研究[13]，本文把技术要素在不同区域发生单向、双向或多向的流动而在不同区域形成的相互影响和相互联系的动态作用关系称之为技术要素空间联系。技术要素是创新驱动发展的重要战略性资源，也是区域经济增长的关键动力要素。技术要素空间联系越紧密，技术要素在不同地理空间的动态优化配置效应、技术知识集聚效应和空间溢出效应等正向影响效应就越强，各区域经济高质量协调发展对技术要素空间联系的依赖性也就越强。加之各区域技术要素禀赋的有限性、差异性等特性，技术更新周期的不断缩短，技术要素在各区域间的流动将越来越频繁，技术要素空间联系也就将越来越复杂。因此，我国技术要素空间联系发展水平如何演化，是否积极促进了区域经济增长，是本文拟重点去探研的内容，这些问题的深入讨论和探索为优化我国技术要素空间流动机制和格局、推进创新驱动发展战略、统筹我国区域经济协调发展提供重要的决策参考和启示。

1 ?研究设计

1.1 技术要素空间联系测度

技术要素空间联系反映的是技术要素在不同空间流动及由此形成的空间相互作用，鉴于真实数据获取的现实难度，技术要素空间联系还不能准确地定量评价。针对空间联系方面的研究，学者们通常采用主流的引力模型进行理论模拟测算，已被广泛应用于创新、贸易、金融、物流等多种要素空间联系研究[4]。由于引力模型是个无向模型，而技术要素在区域间的流动是一个复杂的受多方面影响因素综合作用的过程。由此，借鉴白俊红等（2017）[5]、杨晴晴（2018）[14]的研究成果，对引力模型进行修正，引入影响技术要素流向的两个主要因素技术吸纳水平和产业结构水平，以冀更符合技术流动的现实基本规律。假设地区吸引地区的技术要素空间联系量为tslij，则：

1.4 数据来源和说明

本文以港澳台地区外的中国31个省域为空间分析对象。省会城市间的直线距离由百度地图测算获取。31个省域的空间邻接信息根据《中华人民共和国地图》观察得到。由于部分指标数据如教育经费等在年鉴上公开公布的时滞为两年，且考虑大专以上学历教育程度抽样比等指标统计口径上的可比性，本文样本数据的时间范围选取为2008年到2016年。区域市场化水平取自王小鲁团队研究的市场化指数。就业人员、实际利用外资额等指标数据来自各省市的统计年鉴，其他数据主要来自《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

2 ?技术要素空间联系时空演化分析

2.1 技术要素空间势能水平分析

运用公式（1）和（2），借助matlab，可模拟估算2008-2016年我国31个省域技术要素空间联系量、空间势能（数据较多，不一一呈现）。一个区域技术要素空间势能的发展变化能够反映出该区域与其他区域间技术要素空间联系总量水平高低变化，也能反映出该区域与其他区域间技术要素空间集聚、空间辐射等空间交互作用强弱变化。为研究所需，本文选取2008、2012与2016年的技术要素空间势能，运用自然断裂点分级法，分成高、较高、中等、较低和低五个等级水平进行对比分析，详见图1，并将各省域的技术要素空间势能进行排序见表2。

观察图1，总体上我国各省域技术要素空间势能水平从东部到中部到西部降低的梯度差异分布较明显，但整体处于上升状态，从2008年东部地区相对最高为主的“飘带”型，发展为2012年“东部地区-四川”为相对较高的反“卜”字型，再演变为2016年的“东部-中部-西部”连片成堆提高的横“土”字型空间布局，这基本与我国区域经济和区域创新空间不均衡分布格局相吻合。结合表2可知，2008-2016年，东部沿海地区一直是技术要素空间势能水平最高的区域，其中广东省始终居首。至2016年，北京、上海、江苏、山东、浙江的技术要素空间势能也发展到高水平状态，位居前六。西部地区的四川和陕西、中部地区的湖北和安徽发展到较高水平，而内蒙古、甘肃、云南、贵州、宁夏、新疆、青海等广大的西部地区持续处于技术要素空间联系低下水平。从环比增长率均值看，除辽宁外全国其他省域的技术要素空间势能均实现了正向增长，且中部和西部地区的技术要素空间势能增长率均值较大，一定程度上说明中部和西部地区对技术要素的吸引力在提高，也说明技术要素对中部和西部地区的扩散辐射作用在增强，这对促进区域经济协调发展来说是个利好趋势。

2.2 技术要素空间势能趋势面分析

利用公式（3）与（4），结合Arcgis10.2，将2008、2012与2016年我国各省域的技术要素空间势能进行立体趋势面分析，可视化直观呈现其空间分布变化规律，见图2。Z轴反映的是技术要素空间势能值，x轴表示东西方向，Y轴表示的是南北方向。

整体而言技术要素空间势能呈现“东高西低，南稳北降”的空间演化趋势。东西方向上，呈现从西向东攀升的接近斜线状空间结构，且东部地区的技术要素空间势能始终显著高于西部地区。仔细观察斜线状空间结构可知，从2008年发展到2012和2016年，斜线不断在向西延伸拓展，而东端自2008到2012至2016年均有些许下降，这意味我国西部地区对技术要素的吸引力在不断增强，东部地区向西部地区的技术知识转移与辐射也在增强，这有利于发挥技术要素空间流动对区域经济协调发展的促进作用。南北方向上，空间演化趋势呈现出一条从南到北延伸且弧度在逐渐增大的抛物线形状。其中，2008年南部稍微高于北部，2012年與2016年南部基本保持不变但北部不断下降，表明南部地区的广东等省域对技术要素的吸引力与汇集力持续很强，相比较而言北部地区的辽宁、黑龙江等省域吸引技术要素流入的发展后劲还不足。显然，我国各省域技术要素空间联系动态发展的时空分异指向较为明显，技术要素空间联系强度相对最强的区域是东南部，而西北部是相对较弱的区域。

3 ?技术要素空间联系对区域经济增长影响的实证分析

关于技术要素空间联系对区域经济增长的影响，从理论上分析，技术要素空间联系越强，技术要素的动态优化配置效应、技术知识集聚效应、技术知识溢出效应等对区域经济增长的正向影响就越强。结合Krugman的潜能理论[22]，本文认为当一个区域的技术要素空间联系水平越高时，该区域对其他区域的技术要素空间吸引和辐射能力也就越大。这就意味着一方面该区域通过技术要素的空间集聚作用，改善该区域与周边区域间的技术要素势差，利于该区域经济增长;另一方面该区域技术要素禀赋条件的改善和提高，可通过技术要素的空间扩散作用，增强该区域技术知识的空间外溢，从而带动其他区域经济增长。由前文分析可知，我国技术要素空间势能在不断增强，且趋势面分析在一定程度上显现东部技术要素向西部转移迹象，这些均有利于技术要素在跨区交互联系中发挥空间集聚与扩散作用。因此，本文粗略判断和假设技术要素空间联系对区域经济增长存在正向影响。下面将运用空间计量模型来进一步验证。

先对技术要素空间联系影响区域经济增长的空间计量面板数据进行检验。通过LLC、ADF-Fisher和PP-Fisher单位根检验，结果显示面板数据是平稳序列。进一步Kao协整检验，显示存在协整关系，可以做下一步的多元回归分析。然后通过F统计量和Hausman检验确定采用个体固定效应模型。表3的morans I检验显示在5%显著性水平下我国技术要素空间势能与区域经济增长间存在较明显的空间关联性，初步表明选择空间计量面板模型是合适的。根据LM-err和LM-lag以及稳健的R-LM err、R-LM lag检验原则[18]，LM-lag通过了1%的显著性检验，LM-err没有通过显著性检验，且R-LM lag比R-LM err更显著，说明SLPM模型优于SEPM模型。为了充分了解技术要素空间联系对区域经济增长的影响，下面对不含技术要素空间势能（模型1）和包含技术要素空间势能（模型2）的两种模型分别进行OLS和SLPM的回归估计综合分析，具体结果详见表4。

由回归估计可知，OLS下的模型1与模型2 的R2和Log-L 均比SLPM下的要小，表明空间计量面板模型的拟合度比传统计量面板模型的更好，进一步说明了本文选择空间计量模型的合适性。无论是OLS还是SLPM，模型2的R2和Log-L均要比模型1的大，表明包含技术要素空间势能的模型2比没有加入技术要素空间势能的模型1的解释力更强。关于空间相关系数ρ，SLPM下的模型1 与模型2的系数值为正且均通过了1%的显著性检验，说明我国区域经济增长显现出明显的空间溢出效应。

在解释力更强的模型2回归结果中，技术要素空间势能（tsl）的回归系数在1%或5%的显著性水平下均为正值，表明技术要素空间联系对我国区域经济增长具有积极的促进作用，与前文的研究假设一致。接下来对SLPM下的模型2进一步效应分解可知，技术要素空间联系对区域经济增长具有较明显的正向空间影响效应，其直接效应和总效应在5%显著性水平下为正影响，间接效应为弱的正向影响，说明技术要素空间联系一方面可以通过直接效应积极促进本区域经济增长，另一方面还能通过总效应和间接效应的扩散溢出作用促进周边区域经济增长。进一步比较可知，间接效应值显著小于直接效应值，说明现阶段我国技术要素空间联系的空间扩散辐射作用弱于空间集聚作用。另外模型中的两个核心变量cap与lab的回归系数及效应分解值表明，我国经济增长中劳动力和资本要素投入均产生了重要的正向贡献，特别是资本的贡献作用更显著，这与国内相应研究的多数结论基本一致。而控制变量中，区域市场化水平（mar）对区域经济增长的促进作用相当明显。需要提及的是，区域对外开放水平（ope）综合其显著性、效应值和方向，对区域经济增长总体上没有发挥应有的促进作用。这一进步说明，我国经济高质量增长急需高水平的对外开放。

4 ?结论和建议

随着区域发展越来越开放，区域经济高质量协调发展将越来越依赖于技术要素空间联系。本文运用改进的引力模型、空间趋势面模型探查了2008-2016年我国31个省域技术要素空间联系的时空演化特征，进一步构建SLPM和SEPM空间计量面板模型实证分析了技术要素空间联系对区域经济增长的空间影响效应。得出如下结论：我国技术要素空间联系水平在不断提高但区域分布差异明显，从2008年东部地区相对最高的“飘带”型发展至2012年“东部地区-四川”为相对较高的反“卜”字型，再演变为2016年的“东部-中部-西部”连片成堆提高的横“土”字型空间格局，整体呈现“东高西低，南稳北降”的空间分异趋势;我国区域经济增长具有显著的空间溢出效应，技术要素空间联系对区域经济增长存在积极的促进作用，一方面通过直接效应促进本区域经济增长，另一方面还通过间接的溢出扩散效应促进其他区域经济增长，总体而言技术要素空间联系对区域经济增长的空间集聚作用要大于其空间扩散作用。

结合上述研究结论，本文建议：一方面进一步完善市场竞争机制，破除各省域间影响技术要素空间交互作用发挥的地理行政壁垒、市场壁垒和体制壁垒，加强技术要素的跨区空间流动，进而全面提升技术要素空间联系对区域经济增长的正向促进效应;另一方面，进一步加强政策引导，加大力度推进技术要素现有空间集聚中显扩散的作用格局，促使技术要素向东北地区、中部地区和西部地区有效分流，同时不断增强技术要素空间联系水平高区域的辐射溢出作用，进而全面带动周边区域经济实现共同增长。

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