蘭飛 孫莉

摘要：本文結(jié)合廣義虛擬經(jīng)濟時代的特征，探討虛擬經(jīng)濟規(guī)模對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，基于2006-2016年31個省市的面板數(shù)據(jù)，通過空間杜賓模型來分析虛擬經(jīng)濟規(guī)模對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應，實證結(jié)果表明虛擬經(jīng)濟規(guī)模的增長對本地區(qū)及周邊地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出均有明顯的正向促進作用。

關(guān)鍵詞：廣義虛擬經(jīng)濟;虛擬經(jīng)濟;區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出;空間杜賓模型

中圖分類號：F061.5 文獻標識：A 文章編號：1674-9448（2018）03-0023-07

一、引言

世界經(jīng)濟和人類文明的不斷發(fā)展，使人們在物質(zhì)需求得到滿足的前提下，更多地追求心理和精神需求的滿足，廣義虛擬經(jīng)濟便應勢而生。林左鳴（2010）[1]將廣義虛擬經(jīng)濟定義為將同時滿足人的物質(zhì)需求和心理需求，以及只滿足人的心理需求的經(jīng)濟的總和。廣義虛擬經(jīng)濟深刻地分析了當代經(jīng)濟活動的內(nèi)在驅(qū)動力和經(jīng)濟活動規(guī)律，它正逐漸成為經(jīng)濟增長的主要來源，改變著現(xiàn)有的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，推動著區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡的建立。

隨著科學技術(shù)和知識經(jīng)濟的發(fā)展，創(chuàng)新已經(jīng)成為國家和地區(qū)取得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵因素。進入21世紀以來，隨著交通網(wǎng)絡和信息技術(shù)的發(fā)展，技術(shù)、知識和資本的流動速度加快，創(chuàng)新要素在區(qū)域之間擴散和集聚，使得區(qū)域之間的創(chuàng)新勢差縮小或者擴大，因此，空間相關(guān)性成為研究區(qū)域創(chuàng)新不可忽視的一個問題。吳玉鳴（2006）[2]認為在研究區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)問題而不考慮空間相關(guān)性的因素會使得結(jié)果出現(xiàn)偏差。越來越多的學者在研究區(qū)域創(chuàng)新問題時考慮到空間相關(guān)性和異質(zhì)性。

廣義虛擬經(jīng)濟的發(fā)展推動了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動。企業(yè)和高校以及科研機構(gòu)之間的創(chuàng)新聯(lián)動關(guān)系帶來更大程度和更大范圍的創(chuàng)新活動，使得地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出得到提升，創(chuàng)新活動的溢出會進一步影響周邊地區(qū)的創(chuàng)新活動。周寧（2014）[3]認為技術(shù)創(chuàng)新的目的是為了滿足人們需求，提高生活水平。在廣義虛擬經(jīng)濟時代，技術(shù)創(chuàng)新不僅需要關(guān)注于技術(shù)本身，還要關(guān)注目標受眾的物質(zhì)和心理需求，反過來人們對于消費品的要求為企業(yè)進行創(chuàng)新提供了動力，拉動創(chuàng)新需求。

二、相關(guān)文獻綜述

目前國內(nèi)對虛擬經(jīng)濟還沒有統(tǒng)一的定義。一般認為虛擬經(jīng)濟是廣義虛擬經(jīng)濟的重要組成部分，是廣義虛擬經(jīng)濟的發(fā)展基礎(chǔ)之一，它是經(jīng)濟發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物。袁潮清（2014）[4]認為虛擬經(jīng)濟是以金融平臺為主要依托的各種活動。胡曉（2015）[5]選擇虛擬資產(chǎn)的規(guī)模來衡量虛擬經(jīng)濟的發(fā)展水平。秦權(quán)利（2017）[6]根據(jù)我國經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀和虛擬經(jīng)濟特點將虛擬經(jīng)濟界定為金融和房地產(chǎn)行業(yè)為主的經(jīng)濟總量。本文綜合考慮我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和金融市場等因素，參考秦權(quán)利的界定方法，將虛擬經(jīng)濟規(guī)模界定為金融和房地產(chǎn)行業(yè)的產(chǎn)值。

虛擬經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象較明顯。金融行業(yè)是虛擬經(jīng)濟的重要支柱之一，該產(chǎn)業(yè)的集聚現(xiàn)象比較明顯。Thrift（1994）[7]提出的“信息腹地論”證明金融產(chǎn)業(yè)的集聚效果明顯。Zhao（2003）[8]認為由于信息不對稱性，金融部門會盡量靠近信息源以獲得更多有價值信息，在信息源地形成集聚現(xiàn)象。金融行業(yè)集聚會產(chǎn)生外溢效應，對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展造成更為復雜的影響。李林（2011）[9]認為金融集聚會在空間上產(chǎn)生地區(qū)輻射。余泳澤（2013）[10]進一步提出金融集聚可帶來規(guī)模經(jīng)濟效應、集體學習效應、外溢效應、競爭效應和協(xié)同效應。

虛擬經(jīng)濟能較好地促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。虛擬經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚了大量人才和知識，擁有豐富的隱形資源，相比較于其他資源而言，隱形資源的傳遞不需要成本。王愛儉（2002）[11]提出虛擬經(jīng)濟本身具有“報酬遞增”和“溢出效應”的特點，降低經(jīng)濟活動運行成本，優(yōu)化資源配置。宣燁（2012）[12]認為隱形資源傳播包括人與人之間的面對面?zhèn)鞑ズ托畔⒕W(wǎng)絡傳播等途徑。信息和知識傳播直接服務于其他行業(yè)，促進其他地區(qū)虛擬經(jīng)濟的發(fā)展，同時，虛擬經(jīng)濟的知識和信息與其他行業(yè)相輔相成，進一步促進本地和周邊地區(qū)的發(fā)展。

虛擬經(jīng)濟通過分散創(chuàng)新風險和降低創(chuàng)新成本，提升區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出。虛擬經(jīng)濟的發(fā)展通過豐富企業(yè)融資渠道，降低融資約束和創(chuàng)新風險，提高并促進區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。以金融業(yè)為例，Levine（1998）[13]提出完善的金融市場可以分散投資風險，提高技術(shù)創(chuàng)新效率。Tadesse（2002）[14]認為良好運行的金融體系為技術(shù)創(chuàng)新提供穩(wěn)定的長久的支持，促使技術(shù)創(chuàng)新者產(chǎn)生持續(xù)的創(chuàng)新行為。曹霞（2017）[15]通過空間杜賓模型證實金融支持的存在直接影響了區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新。金融產(chǎn)業(yè)集聚帶來的規(guī)模經(jīng)濟效應、集體學習效應、外溢效應、競爭效應和協(xié)同效應降低創(chuàng)新成本，提高技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，營造創(chuàng)新環(huán)境，使得虛擬經(jīng)濟的發(fā)展對于周邊地區(qū)創(chuàng)新活動的開展起到了較大的促進作用。

基于以上分析，虛擬經(jīng)濟規(guī)模對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的影響作用。目前，廣義虛擬經(jīng)濟的研究主要集中在理論層面的探索，而相關(guān)的實證分析較少，很少有文獻將虛擬經(jīng)濟和區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)系起來。因此，本文基于廣義虛擬經(jīng)濟的視角，探討虛擬經(jīng)濟的發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新是否存在溢出效應。利用空間杜賓模型，就我國31省市的虛擬經(jīng)濟規(guī)模對于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應進行實證分析。

三、模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)說明

（一）模型構(gòu)建

本文從知識生產(chǎn)函數(shù)、空間計量模型和空間權(quán)重矩陣三個方面說明關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出空間杜賓模型的構(gòu)建。

1.知識生產(chǎn)函數(shù)

知識生產(chǎn)函數(shù)是研究區(qū)域創(chuàng)新及其影響因素的重要理論模型。本文參考Griliches-Jaffe[16][17]知識生產(chǎn)函數(shù)，修正的Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)形式為：

式（1）中Q為創(chuàng)新產(chǎn)出，K為R&D支出，Z為其他影響創(chuàng)新產(chǎn)出的社會經(jīng)濟變量，e為隨機誤差，i表示研究單位。

2.空間計量模型

空間計量模型分為三種，即空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。相比較于SLM和SEM模型，SDM模型同時引入了解釋變量和被解釋變量的空間滯后項。李靖（2010）在進行中國區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)的計量分析時提出我國區(qū)域創(chuàng)新活動存在明顯的空間集聚現(xiàn)象，考慮到我國創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應，理論上選擇空間杜賓模型更合適一些，為了進一步確定適用模型，還需要進行檢驗。LeSage（2009）[18]以及Elhorst（2010）[19]的研究表明可以通過Wald檢驗和口之檢驗來判斷SDM模型能否退化為SLM模型和SEM模型，檢驗結(jié)果顯示，Wald檢驗值和曰3檢驗分別為14.76和20.90，均在5%水平下顯著，拒絕原假設(shè)，即SDM模型不能退化為SLM模型和SEM模型，因此，選擇空間面板杜賓模型是最合適的。

由于SDM模型同時引入了解釋變量和被解釋變量的空間滯后項，原本的回歸系數(shù)不能再理解為解釋變量對于被解釋變量的影響。為了解決這一問題，LeSage（2008）[20]等人采用偏微分的方法將被解釋變量的總效應劃分為直接效應和間接效應來更好地描述變量的空間交互作用，直接效應是指當某個地區(qū)的某一解釋變量變化所引起的該地區(qū)被解釋變量的變化，間接效應則是某地區(qū)某一解釋變量的變化所引起的其他地區(qū)的被解釋變量的變化。本文通過由這種方式界定的直接效應和間接效應來糾正空間溢出效應解釋存在的偏差。

基于Griliches Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)和本文的研究目的，構(gòu)建關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間面板杜賓模型：

其中：Y是被解釋變量，各省市專利申請量，i表示省市區(qū)域，t表示年份，Vir表示虛擬經(jīng)濟規(guī)模沐dhum表示各省市R&D人員投入、Rdexp表示R&D經(jīng)費內(nèi)部支出，Gover表示政府財政科學撥款占比，Human表示各省市人力資本。W為空間權(quán)重矩陣，W*Y_it表示被解釋變量的空間滯后項，α_i表示空間效應，v_t表示時間效應，ε_it表示隨機擾動項。

3.空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

一般來說，空間位置較近的兩個區(qū)域之間的聯(lián)系更為緊密，而傳統(tǒng)的鄰接矩陣使得任意兩個相鄰區(qū)域的聯(lián)系相同，這顯然是不符合事實的，因此，本文利用省會城市之間的直線距離構(gòu)建地理空間權(quán)重矩陣：

其中：d表示各個省市省會城市經(jīng)緯度計算出的直線距離。

此外，為檢驗模型穩(wěn)健性，本文運用空間鄰接權(quán)重矩陣代替地理空間權(quán)重矩陣對實證分析結(jié)果再檢驗?？臻g鄰接權(quán)重矩陣的對角線元素為0，其他元素滿足：

（二）變量和數(shù)據(jù)說明

考慮到區(qū)域創(chuàng)新活動的空間和時間滯后效應，本文參考李靖（2010）[21]構(gòu)建的是解釋變量滯后一期的空間杜賓模型。各解釋變量選取2006-2015年度31個省市面板數(shù)據(jù)，被解釋變量選取2007-2016年度31個省市面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及查閱部分省市《國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報》相關(guān)數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)均進行對數(shù)處理，經(jīng)過平減處理換算成2005年可比數(shù)據(jù)。

本文參照以往文獻的做法，選取區(qū)域?qū)＠跈?quán)量作為區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的代替變量。將各省市金融業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)的行業(yè)產(chǎn)值作為替代指標衡量虛擬經(jīng)濟規(guī)模。此外，本文具體變量說明見表1。

四、實證分析

（一）空間相關(guān)性檢驗

1.全局相關(guān)性檢驗在進行實證分析前先要進行空間相關(guān)性檢驗，需要判斷變量是否具有空間相關(guān)性。一般通過Moran's I指數(shù)檢驗變量的空間相關(guān)性，Moran'sI指數(shù)的絕對值表示觀測變量空間相關(guān)性的強弱，絕對值越大表示空間相關(guān)性越強，反之則越弱。2007-2016中國專利授權(quán)量的Moran's I指數(shù)計算結(jié)果如表2所示，2007-2016年中國專利申請量的Morans I指數(shù)值均大于0.2，且z值均大于2.576，在1%水平下顯著，表明專利申請量存在明顯的正向空間相關(guān)性。這說明這10年間我國區(qū)域創(chuàng)新活動不是隨機發(fā)生的，而是受到鄰近省市創(chuàng)新

活動的影響，表現(xiàn)出明顯的空間依賴性。

2.局部相關(guān)性檢驗

Morans I指數(shù)可以從全局上檢驗全國范圍創(chuàng)新產(chǎn)出的相關(guān)性，為了更為直觀看到創(chuàng)新產(chǎn)出在全國分布特征，還需要進行局部相關(guān)性的檢驗來分析創(chuàng)新產(chǎn)出集聚狀況。本文采用Moran散點圖來分析局部相關(guān)性，Moran散點圖的橫軸為變量，縱軸為其空間滯后項，第一象限為田1象限，處于該象限的空間單元自身是高值，周邊單元也是高值;第三象限則相反，自身及周邊單元的都屬于低值，故稱之為LL象限;第二象限為LH象限，低值單元被高值單元包圍;第四象限為HL象限，高值單元被低值單元包圍。

本文選擇了2007年、2010年、2013年及2016年專利申請量的Moran散點圖來描述樣本期間我國專利申請量的空間變化趨勢。如圖1所示，我國專利申請量呈現(xiàn)出明顯的空間聚集性，創(chuàng)新活動的分布有明顯的集聚現(xiàn)象。大部分省市分布在第一和第三象限。在HH象限，呈現(xiàn)出“高一高”特征，處在該象限的省市自身創(chuàng)新產(chǎn)出量高，周邊省市的創(chuàng)新產(chǎn)出量也高，形成高值集聚區(qū)，在LL象限，呈現(xiàn)出“低—低”特征，處在該象限的省市自身創(chuàng)新產(chǎn)出量低，周邊省市的創(chuàng)新產(chǎn)出量也低，形成低值集聚區(qū)。

（二）杜賓模型實證分析結(jié)果

本文通過Stata軟件實現(xiàn)空間杜賓模型的估計。Hausman檢驗值為22.51且p值小于0.05，拒絕原假設(shè)，應該選擇固定效應模型。固定效應又分為空間固定效應模型，時間固定效應模型和雙固定效應模型，三種模型的各固定效應模型的計量結(jié)果如表3所示。

從R2、Log-likelihood來看，三種固定效應模型的擬合度都比較好，其中雙固定效應模型擬合優(yōu)度最佳。綜合顯著性和擬合度來看，應選擇雙固定效應模型。雙固定效應模型考慮了時間效應和地區(qū)效應，選擇雙固定效應模型是符合實際情況的。

從表2可知，虛擬經(jīng)濟規(guī)模的回歸系數(shù)和滯后項系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，這說明虛擬經(jīng)濟規(guī)模的增長不僅能促進本地區(qū)的創(chuàng)新活動，而且對于周邊地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出也能起到顯著的促進作用。要進一步分析各解釋變量對于被創(chuàng)新產(chǎn)出的影響還需要分析模型的直接、間接和總效應。估計結(jié)果如表4所示。

結(jié)果顯示，從直接效應來看，虛擬經(jīng)濟規(guī)模的直接效應在1%的水平下顯著為正，說明虛擬經(jīng)濟規(guī)模的增長對地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著正向影響。虛擬經(jīng)濟發(fā)展可以促進企業(yè)融資環(huán)境，緩解金融約束，降低創(chuàng)新成本和拉動創(chuàng)新需求，從而有益于地區(qū)創(chuàng)新活動的開展。從間接效應來看，虛擬經(jīng)濟規(guī)模的間接效應在1%的水平下顯著，表明虛擬經(jīng)濟規(guī)模的增長對于周邊地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出也存在顯著促進。虛擬經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的集聚和外溢使得周邊地區(qū)可以從本地區(qū)的虛擬經(jīng)濟發(fā)展中收益，本地區(qū)的知識技術(shù)溢出以及示范作用帶動了周邊創(chuàng)新活動，產(chǎn)生“擴散作用”。

從控制變量來看，R&D人員的直接效應在1%的水平下顯著，說明對于本地區(qū)具有顯著的促進作用。R&D經(jīng)費支出的直接、間接效應均不顯著，說明R&D經(jīng)費支出對于區(qū)域創(chuàng)新活動并沒有明顯的促進作用，這與胡義東和仲偉?。?011）以及劉艷春（2016）[23]的結(jié)論是一致的，過多或者不當?shù)腞&D經(jīng)費支出并不能有效促進區(qū)域創(chuàng)新活動。此外，可以看到政府的財政科學撥款對于本地區(qū)和鄰近地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出都有顯著的正向影響，財政補款對周邊地區(qū)的創(chuàng)新活動產(chǎn)生顯著的正向溢出。地區(qū)人力資本的直接效應在1%的水平下顯著為正，說明人力資本水平對本地區(qū)的創(chuàng)新有促進作用，但是其間接效應顯著為負，說明存在明顯的“虹吸效應”，地區(qū)人力資本水平的增長會占用鄰近地區(qū)的創(chuàng)新資源，導致鄰近地區(qū)的創(chuàng)新活動受阻。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為檢驗虛擬經(jīng)濟規(guī)模對于創(chuàng)新產(chǎn)出影響的穩(wěn)健性，本文利用空間鄰接權(quán)重矩陣代替地理空間權(quán)重矩陣對實證分析結(jié)果再檢驗。鄰接矩陣通過Geoda軟件生成，并出于現(xiàn)實考慮設(shè)定海南省和廣西相鄰，最終估計結(jié)果如表5所示，空間鄰接權(quán)重矩陣與表3、表4中空間距離矩陣下各變量的符號和顯著性是基本一致的，僅有部分系數(shù)顯著性有所提高或降低，說明前文關(guān)于虛擬經(jīng)濟規(guī)模對于我國創(chuàng)新產(chǎn)出的實證分析結(jié)果和相關(guān)結(jié)論是有可靠性的。

五、結(jié)束語

本文基于2006-2016年31個省市的面板數(shù)據(jù)，利用空間杜賓模型來分析虛擬經(jīng)濟規(guī)模對于區(qū)域創(chuàng)新的溢出效應，實證結(jié)果顯示：創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的空間相關(guān)性，虛擬經(jīng)濟規(guī)模的增長對本地區(qū)和周邊地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出都有顯著正向影響。除此之外，R&D人員和政府的財政科學撥款對于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響為正，R&D經(jīng)費支出對于本地區(qū)和其他地區(qū)的創(chuàng)新活動會產(chǎn)生阻礙作用，而地區(qū)人力資本水平存在“掠奪”效應，有益于本地區(qū)的創(chuàng)新活動但是會阻礙其他地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

基于以上結(jié)論，本文認為發(fā)展虛擬經(jīng)濟對于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的提高具有重要的意義，在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的政策指導下，在新時代下的背景下，虛擬經(jīng)濟的發(fā)展是一種必然且有利的選擇，這種有利不僅局限于一地一城，而且能產(chǎn)生正向的溢出效應，也利于周邊地區(qū)的創(chuàng)新活動。此外，增加政府財政撥款是有“利己利他”的，而對于研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出需要合理分配，高效使用，盲目地投入而不進行規(guī)劃會造成資源的浪費，并不能促進地區(qū)創(chuàng)新活動。

參考文獻：

[1]林左鳴.廣義虛擬經(jīng)濟——二元價值容介態(tài)的經(jīng)濟[M].中國人民出版社2010.3

[2]吳玉鳴.空間計量經(jīng)濟模型在省域研發(fā)與創(chuàng)新中的應用研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2006（05）：74-85+130.

[3]周寧.淺談廣義虛擬經(jīng)濟視角下的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[J].廣義虛擬經(jīng)濟研究，2014，5（02）：91-96.

[4]袁潮清，劉思峰，方志耕，郭本海.實體經(jīng)濟、虛擬經(jīng)濟和廣義虛擬經(jīng)濟的金字塔模型[J].廣義虛擬經(jīng)濟研究，2014，5（01）：38-42.

[5]胡曉.虛擬經(jīng)濟發(fā)展對實體經(jīng)濟的影響：增長抑或結(jié)構(gòu)調(diào)整[J].財經(jīng)科學12015（02）：52-62.

[6]秦權(quán)利.基于全要素生產(chǎn)率的視角研究虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的黃金比例[J].現(xiàn)代管理科學，2017（07）：51-54.

[7] Thrift N.On the social and cultural determinants of international financial centers[J].Key Engineering Materials，1994，206-213（3）：2149-2154.

[8] Zhao S.Spatial Restructuring of financial centers and China and Hong kong：geography of finance perspective[J].Urban Affairs Review，2003，38（4）：535-571.

[9]李林，丁藝，劉志華.金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長溢出作用的空間計量分析[J].金融研究，2011（05）：113-123.

[10]余泳澤，宣燁，沈揚揚.金融集聚對工業(yè)效率提升的空間外溢效應[J].世界經(jīng)濟12013，36（02）：93-116.

[11]王愛儉.金融創(chuàng)新與中國虛擬經(jīng)濟發(fā)展研究[J].金融研究，2002（07）：69-75.

[12]宣燁.生產(chǎn)性服務業(yè)空間集聚與制造業(yè)效率提升——基于空間外溢效應的實證研究[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2012（04）：121-128.

[13]Levine R.Stock markets，banks，and economic growth[J].American Economic Review，1998，88（3）：537-558.

[14]Tadesse S.Financial architecture and economic performance：international evidence[J].Journal of FinancialIntermediation，2002，11（4）：429-454.

[15]曹霞，張路蓬.金融支持對技術(shù)創(chuàng)新的直接影響及空間溢出效應——基于中國2003-2013年省際空間面板杜賓模型[J].管理評論，2017，29（07）：36-45.

[16]Griliches，Z.Issues in assessing the contribution of research and development to productivity growth[J].BellJournal of Economics，1979，10（1），92-116.

[17]Jaffe，A.Real effects of academic research[J]，American Economic Review 1989，79，957-970.

[18]Lesage J P，Pace R K.Introduction to spatial econometrics[M].CRC Press，2009.

[19]Elhorst J P.Matlab software for spatial panels [R].University of Groningen Working Paper，2010.

[20]Lesage J P，Pace R K.Introduction to spatial econometrics[M].CRC Press，2009：513-514.

[21]李婧，譚清美，白俊紅.中國區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)的空間計量分析——基于靜態(tài)與動態(tài)空間面板模型的實證研究[J].管理世界，2010（07）：43-55+65.

[22]胡義東，仲偉俊.高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效影響因素的實證研究[J].中國科技論壇，2011（04）：80-85.

[23]劉艷春，孫凱.中國區(qū)域創(chuàng)新績效評價的影響因素研究——基于面板數(shù)據(jù)空間杜賓模型計量分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2016，35（10）：55-62.