馮南平，魏芬芬

(合肥工業(yè)大學(xué)，安徽 合肥 230009)

創(chuàng)新要素區(qū)域流動的影響因素及其時間差異分析

馮南平，魏芬芬

(合肥工業(yè)大學(xué)，安徽 合肥 230009)

基于Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)，運用2001—2013年中國31個省域的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建混合回歸模型，研究創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效率等因素對人才、資金和技術(shù)三類可流動性創(chuàng)新要素在區(qū)域間流動的影響方向和影響力度，并在此基礎(chǔ)上引入時間虛擬變量，進一步分析各因素對創(chuàng)新要素流動的影響在時間維度上是否存在顯著差異。

創(chuàng)新要素；要素流動；影響因素；面板數(shù)據(jù)

1 引言

與中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡相類似，中國創(chuàng)新能力也存在區(qū)域不平衡性，且創(chuàng)新能力分布的地區(qū)差異與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r呈現(xiàn)出相似的空間格局[1]。根據(jù)中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究小組的《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告2015》，中國的區(qū)域創(chuàng)新能力的分布存在一個“長尾”現(xiàn)象[2]：以江蘇、廣東為代表的省份遙遙領(lǐng)先，但拖著一個長長的尾巴，即廣大中西部地區(qū)?！耙淮笈貐^(qū)處于投資和要素驅(qū)動階段。這些地區(qū)科技要素基礎(chǔ)薄弱，市場化水平低，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境較差，需要相當(dāng)長時間的培育才能實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動的轉(zhuǎn)型?！?/p>

創(chuàng)新要素是指作為創(chuàng)新活動的投入資源直接產(chǎn)出科技成果或作為創(chuàng)新活動的支撐條件影響創(chuàng)新的要素，包括人才、資金、技術(shù)、環(huán)境、政策、管理、制度等[3]。促進人才、資金、技術(shù)等可流動性創(chuàng)新要素在中國各區(qū)域間的有序高效流動是縮小區(qū)域創(chuàng)新能力差距的必要條件。因此，分析中國創(chuàng)新要素在區(qū)域間流動的影響因素，提出促進要素跨區(qū)域自由有序流動的針對性建議，對引導(dǎo)創(chuàng)新要素合理布局、縮小區(qū)域創(chuàng)新能力與經(jīng)濟發(fā)展差距、實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，關(guān)于創(chuàng)新要素流動的研究主要聚焦于流動規(guī)律和流動動因兩方面，國內(nèi)外學(xué)者已從多個角度對此進行了大量研究，主要從組織專業(yè)化和多樣化程度[4]、創(chuàng)新要素流動模型[5-7]、地區(qū)發(fā)展水平[8-9]等角度探究創(chuàng)新要素流動規(guī)律，而從知識溢出效應(yīng)[10-11]、政府政策[12]、要素邊際收入[13]、資本收益水平[14]、地區(qū)聲譽[15]等角度分析要素流動動因。本文在已有成果的基礎(chǔ)上對創(chuàng)新要素流動問題進行分析，通過構(gòu)建回歸模型分析相關(guān)因素對創(chuàng)新要素流動的具體影響，并從時間維度討論創(chuàng)新要素流動影響因素的變化情況。

2 創(chuàng)新要素及其流動影響因素的指標(biāo)選取

2.1 創(chuàng)新要素指標(biāo)選取

基于環(huán)境、政策、管理、制度等創(chuàng)新要素的不可流動性，本文主要研究創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)流動的影響因素，三類創(chuàng)新要素的流動量依次記為YS1、YS2和YS3。關(guān)于創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)等要素的表征，已有諸多研究成果[16-19]?，F(xiàn)有研究成果中，對于創(chuàng)新人才和資金，R&D類指標(biāo)已成為主流表征量；對于創(chuàng)新技術(shù)，與技術(shù)市場合同相關(guān)的指標(biāo)則應(yīng)用較多。本文在借鑒相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，以R&D人員數(shù)量作為創(chuàng)新人才的表征量、以R&D內(nèi)部經(jīng)費支出作為創(chuàng)新資金的表征量、以技術(shù)市場流向地域合同金額作為創(chuàng)新技術(shù)的表征量進行研究。

2.2 創(chuàng)新要素流動的影響因素指標(biāo)選取

本文借鑒國家統(tǒng)計局社科文司《中國創(chuàng)新指數(shù)(CII)研究》課題組對中國創(chuàng)新問題的研究維度[20]，試圖研究創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新效率等三類因素對創(chuàng)新要素流動的影響。

創(chuàng)新環(huán)境對創(chuàng)新要素流動起基礎(chǔ)支撐作用。地區(qū)人均GDP一方面可以反映地區(qū)經(jīng)濟環(huán)境與經(jīng)濟實力，與經(jīng)濟增長、創(chuàng)新能力發(fā)展之間相互依存、相互促進，另一方面也和要素流動的預(yù)期收益相關(guān)聯(lián)，因此選擇地區(qū)人均GDP(RJGDP)作為創(chuàng)新環(huán)境的代表性指標(biāo)[20]。

基于可流動性創(chuàng)新要素，創(chuàng)新要素投入主要包括人力、財力及技術(shù)，對創(chuàng)新要素的集聚與擴散有著重要影響?？紤]到各省域的發(fā)展差異，選擇每萬人口中R&D人數(shù)(RDRY)、每萬元GDP中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(RDJF)、每萬元GDP中技術(shù)市場流向地域合同金額(JSJE)作為三類要素創(chuàng)新投入的量化指標(biāo)。

創(chuàng)新效率與創(chuàng)新要素的流動具有一定程度的相關(guān)性，一般來說，良好的創(chuàng)新效率對創(chuàng)新要素流動具有推動作用。創(chuàng)新效率通常與發(fā)表論文數(shù)、專利數(shù)、新產(chǎn)品產(chǎn)值等相關(guān)聯(lián)，且專利數(shù)已成為衡量區(qū)域創(chuàng)新研發(fā)活動的重要指標(biāo)，可以反映創(chuàng)新產(chǎn)出水平和創(chuàng)新效率，因此選擇萬人人均專利數(shù)(RJZL)量化創(chuàng)新效率。

在此基礎(chǔ)上，運用Eviews6.0 對中國31個省域2001—2013年的相關(guān)面板數(shù)據(jù)進行處理分析。數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒2001—2014》和《中國統(tǒng)計年鑒2002—2014》。

3 創(chuàng)新要素區(qū)域流動分析

3.1 單位根及協(xié)整檢驗

基于降低異方差性及后續(xù)建模需要，本文所有變量數(shù)據(jù)均采用對數(shù)形式。為保障數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，避免出現(xiàn)偽回歸，對所有的變量進行單位根和協(xié)整檢驗。單位根檢驗結(jié)果表明，萬元GDP中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(lnRDJF)、萬元GDP中技術(shù)市場流向地域合同金額(lnJSJE)、人均專利數(shù)(lnRJZL)的原值未通過顯著性檢驗，數(shù)據(jù)非平穩(wěn)；一階差分序列單位根檢驗結(jié)果顯示所有變量的一階差分序列平穩(wěn)，協(xié)整檢驗結(jié)果顯示序列存在協(xié)整關(guān)系，因此可以通過回歸分析來探索其長期均衡關(guān)系。

3.2 回歸模型的選擇及建立

知識生產(chǎn)函數(shù)自1979年被Griliches提出后，常被用于分析區(qū)域知識流動特性及創(chuàng)新問題。本文借鑒Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)，建立多元對數(shù)回歸模型，探究中國31個省域創(chuàng)新要素流動的影響因素。模型基本形式如下：

lnYSjit=αjilnRJGDPjit+βjilnRDRYjit+

γjilnRDJFjit+δjilnJEJEjit+θjilnRJZLjit+lnAji

(1)

面板數(shù)據(jù)常用的回歸模型包括變系數(shù)模型、變截距模型和混合模型，為避免模型設(shè)定誤差，改進參數(shù)估計有效性,通過協(xié)方差分析，進行F檢驗。F檢驗結(jié)果表明，三類創(chuàng)新要素流動影響因素回歸的最佳擬合模型均為混合回歸模型。

3.3 回歸結(jié)果分析

考慮到不同截面可能存在異方差，選擇按照截面加權(quán)設(shè)置權(quán)數(shù)。為有效處理異方差、同步相關(guān)以及序列相關(guān)等復(fù)雜的面板誤差結(jié)構(gòu)，采用面板校正標(biāo)準差(PCSE)方法進行混合擬合回歸[21]，回歸結(jié)果整理見表1。

表1 創(chuàng)新要素流動的回歸結(jié)果

從表1回歸結(jié)果來看，模型整體擬合效果較好：各項影響因素的系數(shù)均通過顯著性為0.1的檢驗，且除創(chuàng)新人才流動(lnYS1)方程中萬元GDP的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(lnRDJF)外，余下系數(shù)均可通過顯著性水平為0.01的檢驗；創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)流動回歸方程調(diào)節(jié)后的擬合優(yōu)度均達50%以上，且方程整體顯著。

從回歸系數(shù)來看，同一因素對不同創(chuàng)新要素流動的影響程度和影響方向存在差異。

人均GDP(lnRJGDP)與創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)的流動量之間均為正相關(guān)，與創(chuàng)新人才流動量之間呈現(xiàn)負相關(guān)。表明良好的創(chuàng)新環(huán)境能促進創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)的流動，反之則對創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)流動起抑制作用；創(chuàng)新環(huán)境對創(chuàng)新人才流動量的系數(shù)為負，這與創(chuàng)新人才要素流動的復(fù)雜性特征有關(guān)。人才要素與資金、技術(shù)等創(chuàng)新要素不同，其流動方向除了受到工作報酬等經(jīng)濟激勵的影響，還是個人、組織以及社會等方面眾多因素[22-24]作用的綜合結(jié)果。在中國，人均GDP較高的地區(qū)往往都是一線城市，競爭壓力大，生活節(jié)奏快，生活成本高，尤其是高房價對人們擇業(yè)觀念和職業(yè)生涯具有消極影響[25]。

每萬人口中R&D人員數(shù)(lnRDRY)與創(chuàng)新人才流動量之間為正向變動關(guān)系，與創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)流動之間為反向變動關(guān)系。每萬人口中R&D人員數(shù)增加時，R&D人員總數(shù)增加，表現(xiàn)為R&D人員流動，故二者之間為正相關(guān)；在其他條件穩(wěn)定的情況下，增加每萬人口中的R&D人員數(shù)量，則R&D人員的人均R&D經(jīng)費支出和人均技術(shù)合同金額減少，故與創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)的流動量呈現(xiàn)出反向變動關(guān)系。

每萬元GDP中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(lnRDJF)與創(chuàng)新人才流動量之間為負相關(guān)，與創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)的流動量為正相關(guān)。每萬元GDP中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出增加時，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出總量增加，即促進創(chuàng)新資金的流動；研發(fā)經(jīng)費支出增加，通常伴隨著實驗與發(fā)展的工作任務(wù)增加與技術(shù)引進，增強了組織內(nèi)部R&D人員與R&D任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)度，進而阻礙創(chuàng)新人才的流動，促進創(chuàng)新技術(shù)流動。

每萬元GDP中技術(shù)市場流向地域合同金額(lnJSJE)與創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資金的流動量之間表現(xiàn)為反向變動關(guān)系，與創(chuàng)新技術(shù)流動量之間表現(xiàn)為同向變動關(guān)系。每萬元GDP中技術(shù)市場流向地域合同金額增加時，流向地域技術(shù)合同總金額增加，科研任務(wù)也會隨之增加，組織為實現(xiàn)自身目標(biāo)，會降低內(nèi)部人才的流動，增加創(chuàng)新人才離職的束縛，降低組織人才流動成本，故抑制了創(chuàng)新人才流動。由于技術(shù)合同的累積效應(yīng)，上一期的技術(shù)引進對本期的研發(fā)投入具有一定程度的影響，故每萬元GDP中技術(shù)市場流向地域合同金額與創(chuàng)新資金的流動呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。

萬人人均專利數(shù)(lnRJZL)與創(chuàng)新人才、資金及技術(shù)流動間均為正相關(guān)，這是由于創(chuàng)新效率具有溢出效應(yīng)，當(dāng)期的創(chuàng)新效果將對后期的創(chuàng)新要素流動及創(chuàng)新活動起推動促進作用。

4 創(chuàng)新要素流動的時間差異分析

為進一步分析隨著時間變遷各因素對創(chuàng)新要素流動的影響程度是否發(fā)生了顯著性變化，引入時間虛擬變量構(gòu)建回歸模型?？紤]到本文所用數(shù)據(jù)為2001—2013年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此下文將分別以五年規(guī)劃期及2008年作為時間分割節(jié)點，構(gòu)建兩個回歸模型進行比較分析，原因如下：第一，五年規(guī)劃主要是對全國重大建設(shè)項目、生產(chǎn)力分布和國民經(jīng)濟重要比例關(guān)系等作出規(guī)劃，對中國經(jīng)濟與社會發(fā)展方向起著重要的引領(lǐng)作用，文中將對“十五”和“十一五”規(guī)劃期間創(chuàng)新要素流動的影響因素進行比較，并在此基礎(chǔ)上分析規(guī)劃可能發(fā)揮的作用；第二，2008年國際金融危機爆發(fā)，對全球經(jīng)濟發(fā)展造成巨大影響，中國創(chuàng)新發(fā)展及創(chuàng)新環(huán)境等發(fā)生了不可逆轉(zhuǎn)的變化。因此，本文也將對金融危機前后創(chuàng)新要素流動的影響因素進行比較，并在此基礎(chǔ)上分析這場金融危機可能產(chǎn)生的作用。

4.1 “十五”與“十一五”時期創(chuàng)新要素流動的影響因素分析

選取“十五”和“十一五”兩個發(fā)展階段，分析不同時期創(chuàng)新要素流動的影響因素是否發(fā)生了改變。引入時間虛擬變量D1，其設(shè)置如下：

建立含有時間虛擬變量D1的回歸模型如式(2)所示，其參數(shù)估計結(jié)果見表2。

lnYSjit=lnAji+αjilnRJGDPjit+βjilnRDRYjit+γjilnRDJFjit+δjilnJSJEjit+θjilnRJZLjit+

(2)

表2 “十五”和“十一五”創(chuàng)新要素流動影響因素回歸

從表2的回歸結(jié)果來看，各回歸方程中均有虛擬變量系數(shù)通過顯著性水平為0.1的檢驗，表明“十五”與“十一五”期間相關(guān)因素對創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)流動的影響強度存在差異。其中，每萬元GDP中技術(shù)市場流向地域合同金額(lnJSJE)對創(chuàng)新人才流動的作用存在差異，二者間表現(xiàn)為負相關(guān)，且“十一五”期間，負相關(guān)顯著增強；每萬元GDP中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(lnRDJF)和萬人人均專利數(shù)(lnRJZL)對創(chuàng)新資金流動的影響強度存在較為顯著的變化，且這兩個因素與創(chuàng)新資金流動量均為反向影響關(guān)系，“十一五”期間影響強度顯著減弱；每萬人口中R&D人員數(shù)(lnRDRY)對創(chuàng)新技術(shù)流動的貢獻度存在差異，“十五”期間二者變現(xiàn)為負相關(guān)，“十一五”期間負相關(guān)貢獻度顯著降低。作用強度差異的可能原因如下。

與“十五”相比，“十一五”期間創(chuàng)新人才和創(chuàng)新技術(shù)的流動量總體呈現(xiàn)出增長狀態(tài)，創(chuàng)新人才流動與創(chuàng)新技術(shù)流動彼此相互制約。原因分析：第一，在“十五”的基礎(chǔ)上，“十一五”規(guī)劃指出建設(shè)創(chuàng)新型國家，進一步強調(diào)人才與科技的重要性，加大創(chuàng)新人才與創(chuàng)新技術(shù)的投入力度，明確企業(yè)在創(chuàng)新進程中的主體地位，鼓勵并積極引導(dǎo)創(chuàng)新人才和創(chuàng)新技術(shù)等資源朝著企業(yè)，在此政策導(dǎo)向下，創(chuàng)新人才與創(chuàng)新技術(shù)流動量在整體上趨于增長狀態(tài)。第二，中國實驗與發(fā)展等科學(xué)技術(shù)研究多數(shù)涉及到組織或國家機密，并且戶籍、人事檔案以及社會保障等成為創(chuàng)新人才流動的最大瓶頸，R&D人員與組織的關(guān)聯(lián)度隨著每萬元GDP中技術(shù)市場流向地域合同金額數(shù)的增加而增強；創(chuàng)新技術(shù)需求也會隨著R&D人數(shù)的增加而增加，但由于創(chuàng)新技術(shù)流動具有累積效應(yīng)，現(xiàn)有的技術(shù)存量與R&D人員存量也會對創(chuàng)新技術(shù)的流動產(chǎn)生阻礙，限制創(chuàng)新技術(shù)要素的流動水平，故創(chuàng)新技術(shù)投入與創(chuàng)新人才流動量、創(chuàng)新人才投入與創(chuàng)新技術(shù)流動量分別呈現(xiàn)出反向變動關(guān)系。

《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020)》中明確指出，建立多元化渠道科技投入體系，實施促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的金融政策[26]。“十五”與“十一五”期間，中國R&D經(jīng)費內(nèi)部支出與專利數(shù)均呈增長之勢，且2005年后，二者的增長速度明顯加快，總體呈現(xiàn)出指數(shù)增長的狀態(tài)。每萬元GDP中R&D經(jīng)費與萬人人均專利數(shù)增加時，即創(chuàng)新資金投入規(guī)模提高且創(chuàng)新成效改善時，均會促進創(chuàng)新資金的流動，由于“邊際效益遞減”原理，其促進作用有所減弱。

五年規(guī)劃，指明政府工作重點，引導(dǎo)市場行為，明確發(fā)展方向，是中國各地區(qū)人民共同的行動指南?；谏鲜觥笆濉迸c“十一五”期間創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金及創(chuàng)新技術(shù)流動的影響因素差異分析，由于政府發(fā)揮著服務(wù)市場主體、創(chuàng)造良好發(fā)展環(huán)境的基礎(chǔ)性作用，并可通過不斷推出各項政策法規(guī)，積極推進企業(yè)在競爭經(jīng)濟中創(chuàng)新發(fā)展，因此能為創(chuàng)新人才流動提供方向指引，為創(chuàng)新資金流動提供必要支撐，為創(chuàng)新技術(shù)流動給予政策優(yōu)惠，對于促進創(chuàng)新要素和諧有序流動、推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、縮小地區(qū)發(fā)展差異起到了至關(guān)重要的作用。

4.2 2008年前后創(chuàng)新要素流動的影響因素分析

2008年的全球金融危機沖擊導(dǎo)致中國經(jīng)濟發(fā)展和創(chuàng)新環(huán)境發(fā)生了巨大的變化：2008年前后全國專利和全國R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的增長率均發(fā)生了較為顯著的變化；且余下影響因素的全國水平的增長率在2008年前后同樣存在顯著差異。

因此繼續(xù)選取2008年作為時間節(jié)點，分析2008年前后不同地區(qū)創(chuàng)新要素流動的影響因素差異。時間虛擬變量D2設(shè)置如下所示：

建立含有時間虛擬變量D2的回歸模型如式(3)所示，其參數(shù)估計結(jié)果見表3。

lnYSjit=lnAji+αjilnRJGDPjit+βjilnRDRYjit+γjilnRDJFjit+δjilnJSJEjit+θjilnRJZLjit+

α″jiD2×lnRJGDPjit+β″jiD2×lnRDRYjit+

γ″jiD2×lnRDJFjit+δ″jiD2×lnJSJEjit+

θ″jiD2×lnRJZLjit

(3)

表3 2008年前后創(chuàng)新要素流動影響因素回歸

從表3的回歸結(jié)果來看，各回歸方程中均有虛擬變量系數(shù)通過顯著性水平為0.1的檢驗，表明2008年前后相關(guān)因素對創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)流動的影響強度存在差異。其中，每萬人中R&D人員數(shù)(lnRDRY)和每萬元GDP中R&D經(jīng)費(lnRDJF)對創(chuàng)新人才流動的作用存在差異，2008年以后，每萬人中R&D人員數(shù)對創(chuàng)新人才流動量的正向貢獻度顯著增強，每萬元GDP中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出與創(chuàng)新人才量之間則由顯著正相關(guān)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著負相關(guān)；人均GDP(lnRJGDP)和每萬人人均專利數(shù)(lnRJZL)對創(chuàng)新資金流動量的影響強度存在較為顯著的變化，2008年以后，這兩個因素對創(chuàng)新資金流動的促進作用均顯著減弱；每萬元GDP中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出(lnRDJF)對創(chuàng)新流動的貢獻度存在差異，2008年以后，該因素對創(chuàng)新技術(shù)流動的正向貢獻力度顯著減弱。作用強度差異的可能原因如下。

首先，創(chuàng)新人才流動作用因素強度差異。金融危機爆發(fā)后，創(chuàng)新成為企業(yè)及區(qū)域應(yīng)對金融危機影響的有效途徑之一，引發(fā)了R&D人員和R&D經(jīng)費的總體增長。從2001—2013年中國R&D經(jīng)費支出、技術(shù)市場交易額、R&D人員數(shù)、GDP及專利數(shù)的變化情況來看，R&D人員和R&D經(jīng)費增長較快。據(jù)智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)顯示，2008年上海的各大企業(yè)對于“研發(fā)類&核心技術(shù)人員”的需求不降反增，同時表明創(chuàng)新是企業(yè)立足競爭潮流中的強大力量[27]。另一方面，中國R&D經(jīng)費投入結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出“政府資助為主、企業(yè)投入為輔”的顯著不合理現(xiàn)象，2008年以后，逐步調(diào)整和優(yōu)化這一結(jié)構(gòu)，政府投入比重減小，引導(dǎo)企業(yè)成為創(chuàng)新活動的主體。同“資源有限論”相似，企業(yè)的創(chuàng)新資源亦是有限的，投入于R&D人員的資源較多，必然會影響到R&D經(jīng)費投入。故創(chuàng)新人才投入與創(chuàng)新人才流動量呈現(xiàn)正相關(guān)，創(chuàng)新資金投入與創(chuàng)新人才流動量呈現(xiàn)負相關(guān)。

其次，創(chuàng)新資金流動作用強度差異。2008年以后創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新效率對創(chuàng)新資金流動的促進作用力度較2008年之前顯著減弱。其可能原因在于，受經(jīng)濟危機影響，中國經(jīng)濟低迷、發(fā)展受挫，2008年后人均GDP與萬人人均專利數(shù)的平均增長速度均有所放緩，但由于創(chuàng)新環(huán)境與創(chuàng)新效率具有累積效應(yīng)，因而2008年之后，人均GDP與萬人人均專利數(shù)對創(chuàng)新資金流動仍是促進作用，只不過作用強度顯著減弱。

最后，創(chuàng)新技術(shù)流動作用強度差異。金融危機的爆發(fā)使得經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級成為各級政府的重要工作之一,高技術(shù)制造業(yè)成為新的產(chǎn)業(yè)投資熱點，而高技術(shù)的制造工藝需要大量資金投入做支撐，科學(xué)實驗研究的投入力度也較之前增強，故創(chuàng)新技術(shù)流動的作用因素差異集中表現(xiàn)為每萬元GDP中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的不同。

5 結(jié)論與啟示

第一，創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效率對創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新技術(shù)的流動均存在影響，但貢獻度和貢獻方向存在差異。其中，創(chuàng)新環(huán)境對創(chuàng)新技術(shù)流動的貢獻較大，創(chuàng)新投入中的人才和技術(shù)投入及創(chuàng)新效率對創(chuàng)新人才流動的影響較大?；谧饔脧姸群妥饔梅较虻牟町愋?，應(yīng)加強不同創(chuàng)新要素的分類指導(dǎo)，一要素一措施，針對不同要素采取不同措施，協(xié)調(diào)創(chuàng)新要素發(fā)展，引導(dǎo)并促進創(chuàng)新要素和諧有序流動。加大R&D人員的培養(yǎng)力度，同時妥善處理人才投入與技術(shù)投入的關(guān)系，以促進創(chuàng)新人才和諧有序流動；拓展企業(yè)R&D經(jīng)費獲取渠道、增加R&D內(nèi)部支出時，應(yīng)協(xié)調(diào)資金投入與技術(shù)投入比例；在構(gòu)建有利于創(chuàng)新要素流動的創(chuàng)新環(huán)境的同時，應(yīng)加大創(chuàng)新活動投入力度，為創(chuàng)新技術(shù)流動營造和諧氛圍。

第二，在不同時間段內(nèi)，影響創(chuàng)新要素流動的因素存在顯著差異?！笆濉焙汀笆晃濉逼陂g，創(chuàng)新投入對各類創(chuàng)新要素流動的作用均存在顯著差異；2008年前后，創(chuàng)新投入對創(chuàng)新人才和創(chuàng)新技術(shù)流動的作用存在差異，創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新效率對創(chuàng)新資金流動的貢獻存在差異?；谡咴谥袊鴦?chuàng)新活動中的重要引導(dǎo)作用，認真分析創(chuàng)新要素流動影響因素的時期變化，制定更具針對性的創(chuàng)新要素發(fā)展策略，對更好地促進創(chuàng)新要素有序流動、縮小地區(qū)發(fā)展差異具有積極意義。

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(責(zé)任編輯 劉傳忠)

The Factors and Time Differences Analysis About Regional Innovative Elements Flowing

Feng Nanping,Wei Fenfen

(Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)

Based on the Knowledge Production Function of Griliches and Jaffe,this paper used China’s 31 provincial panel data from 2001 to 2013 and built Mixed Regression Model,to analyze the influences of innovation milieu,innovation input and innovation efficiency on three types of flowing innovation elements.On the basis of above research,considering time virtual variable,this paper further explored the differences of innovative elements flowing among different time dimension.

Innovation elements;Elements fluxion;Influencing factors;Panel data

教育部人文社會科學(xué)研究項目(13YJC630030),國家自然科學(xué)基金項目(71303073)，安徽省教育廳人文社會科學(xué)基地重點項目(SK2013A147，SK2014A075)，安徽省哲學(xué)社會科學(xué)重點項目(AHSKZ2015D17)。

2016-05-05

馮南平(1981-)，女，安徽潛山人，合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師；研究方向：區(qū)域發(fā)展與創(chuàng)新。

F204

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