摘要：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的持續(xù)提升，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式已漸漸無(wú)法適應(yīng)我國(guó)當(dāng)代的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。以技術(shù)創(chuàng)新為核心的發(fā)展方式才是延續(xù)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必經(jīng)之路。因此，研究技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)同影響具有重大意義。

關(guān)鍵詞：區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展;技術(shù)創(chuàng)新;空間計(jì)量模型

一、絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶背景下創(chuàng)新發(fā)展存在的問(wèn)題

我國(guó)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶沿線城市技術(shù)創(chuàng)新資源分配十分不均衡，整體創(chuàng)新水平不高，有些地方仍然延續(xù)粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。以區(qū)域經(jīng)濟(jì)質(zhì)量提升實(shí)現(xiàn)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)式發(fā)展，樹(shù)立絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域經(jīng)濟(jì)新形象，幫助各地政府有效制定創(chuàng)新政策，進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)西部地區(qū)創(chuàng)新能力，提升創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)成果的效率，使各區(qū)域?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

二、基于主成分分析的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平評(píng)價(jià)

區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平評(píng)價(jià)應(yīng)該基于客觀數(shù)據(jù)之上，由于變量間存在一定的共線性關(guān)系，為使評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀公正，本文使用主成分分析方法對(duì)變量進(jìn)行處理，以主成分分析后的變量作為模型的解釋變量。由于區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)相互指標(biāo)間存在一定的相關(guān)性，同時(shí)用這些指標(biāo)探究區(qū)域之間的技術(shù)創(chuàng)新空間關(guān)系會(huì)使得信息重復(fù)，從而導(dǎo)致分析變得困難且結(jié)果說(shuō)服力不足。通過(guò)主成分分析法，不僅能反映原來(lái)指標(biāo)體現(xiàn)的主要信息，且避免了信息重復(fù)導(dǎo)致的虛假性。根據(jù)表1選出的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建主成分分析法所需要的變量及編號(hào)：

以上述技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)作為模型的解釋變量x=（x1，...，x9）以各省GDP作為被解釋變量y，由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)的性質(zhì)不同，其量綱和數(shù)量級(jí)存在差異，因此，對(duì)所有變量數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，即

其中，xi表示第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，表[xi]示該評(píng)價(jià)指標(biāo)的均值sd（xi）表示該評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。由于變量間存在一定的共線性關(guān)系，為使評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀公正，分別對(duì)2018年技術(shù)創(chuàng)新投入能力和產(chǎn)出能力進(jìn)行主成分分析，結(jié)果如表2（結(jié)果保留3位小數(shù)）：

表2中前3個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到97.2%，表3中前2個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到92.7%，均已充分提取原技術(shù)創(chuàng)新投入能力和產(chǎn)出能力的數(shù)據(jù)信息。因此，選取技術(shù)創(chuàng)新投入能力指標(biāo)的前3個(gè)主成分以及產(chǎn)出能力指標(biāo)的前2個(gè)主成分作為解釋變量進(jìn)行后續(xù)分析，記作Z1，Z2，Z3，Z4，Z5。其中，Z1表示技術(shù)創(chuàng)新投入能力的綜合實(shí)力，Z2表示用于技術(shù)創(chuàng)新投入經(jīng)費(fèi)的支出，Z3表示技術(shù)創(chuàng)新投入的課題及項(xiàng)目數(shù)，Z4表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力的綜合實(shí)力，Z5表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出總值。對(duì)2012-2017年主成分分析因子個(gè)數(shù)與2018年相同，在此不再贅述。以上述指標(biāo)作為解釋變量Z=（Z1，Z2，Z3，Z4，Z5），各省份GDP值作為被解釋變量[y]，以各省份地理空間位置結(jié)構(gòu)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，其中權(quán)重矩陣是行標(biāo)準(zhǔn)化的，構(gòu)建如下SAR模型：

三、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量影響的實(shí)證分析

空間相關(guān)性檢驗(yàn)。在進(jìn)行空間計(jì)量分析之前，首先要確定的是目標(biāo)區(qū)域之間是否存在空間自相關(guān)性。根據(jù)Anselin的空間計(jì)量理論，區(qū)域間地理空間距離相對(duì)較近的省份之間的技術(shù)創(chuàng)新溢出的關(guān)系，比地理空間較遠(yuǎn)的省份之間更為密切?？臻g自相關(guān)能夠刻畫(huà)空間單元屬性值的聚集特征，全局空間自相關(guān)性反映了考察變量在全部區(qū)域范圍內(nèi)空間相關(guān)的整體趨勢(shì)，常用的檢驗(yàn)指標(biāo)是1948年Moran提出的全局Moran指數(shù) （ Morans I） 。其計(jì)算公式如下所示：

由上圖可見(jiàn)，Morans I值總體呈現(xiàn)出逐漸增大的趨勢(shì)，可見(jiàn)隨著國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的扶持，“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”上我國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)之間的相關(guān)性越來(lái)越明顯，因此，建立空間自相關(guān)模型以分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

1.變量選取與數(shù)據(jù)整理

通過(guò)結(jié)合Gibbs方法和M-H方法，利用R軟件對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行10000次迭代抽樣，直至馬爾科夫鏈?zhǔn)諗繛橹?，取?000次抽樣作為參數(shù)的抽樣結(jié)果，根據(jù)上述MCMC方法對(duì)模型參數(shù)就行估計(jì)。在對(duì)技術(shù)創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的影響關(guān)系進(jìn)行實(shí)例分析時(shí)，本文對(duì)2012-2018年數(shù)據(jù)分析的結(jié)果如表4（結(jié)果保留3位小數(shù)）：

2.實(shí)證結(jié)果及分析

從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，應(yīng)用空間自回歸模型分析技術(shù)創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響關(guān)系是可行的，其模型的擬合結(jié)果與實(shí)際值相差無(wú)幾，驗(yàn)證了我國(guó)“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”上各省份經(jīng)濟(jì)的空間相關(guān)性，并通過(guò)建立空間計(jì)量模型研究技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，得出如下結(jié)論：

技術(shù)創(chuàng)新投入能力的綜合實(shí)力對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響主要呈現(xiàn)出負(fù)向影響，但影響的程度在逐漸降低，表明我國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新綜合能力轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的能力在減弱，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用不明顯，可能是因?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新資源轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的周期較長(zhǎng)，在較短時(shí)間內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響不明顯。技術(shù)創(chuàng)新投入經(jīng)費(fèi)的支出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的主要呈現(xiàn)出正向影響，但影響程度也在逐漸減小，可能是由于國(guó)家戰(zhàn)略的扶持以及建設(shè)科技強(qiáng)國(guó)的需求，GDP中用于技術(shù)創(chuàng)新的費(fèi)用占比在逐步增加，導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新投入經(jīng)費(fèi)的支出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響越來(lái)越小，甚至呈現(xiàn)出負(fù)向影響。技術(shù)創(chuàng)新投入的課題及項(xiàng)目數(shù)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響也在逐漸減小且影響程度相對(duì)其他指標(biāo)的影響程度也較小，可能是由于技術(shù)創(chuàng)新投入的課題及項(xiàng)目的實(shí)施周期較長(zhǎng)，其課題及項(xiàng)目結(jié)果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的時(shí)間也較長(zhǎng)。技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力的綜合實(shí)力及技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出總值對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響均是越來(lái)越大，表明提高技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力可有效促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

通過(guò)上述實(shí)證分析結(jié)果來(lái)看，加大對(duì)技術(shù)創(chuàng)新前期投入的扶持力度，加大對(duì)科研及教育的投入，培養(yǎng)更多科技創(chuàng)新人才;提高高校及企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的積極性，增加高等學(xué)校R&D課題及國(guó)家產(chǎn)業(yè)化計(jì)劃項(xiàng)目的數(shù)量及質(zhì)量;加強(qiáng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的合作交流，提高技術(shù)創(chuàng)新資源到經(jīng)濟(jì)效益的轉(zhuǎn)化能力。同時(shí)，隨著創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的深入實(shí)施，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)及綜合國(guó)力也將起著越來(lái)越重要的促進(jìn)作用。充分利用部分區(qū)域的資源優(yōu)勢(shì)，帶動(dòng)其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加速推進(jìn)由中國(guó)制造到中國(guó)智造的轉(zhuǎn)變。

參考文獻(xiàn)：

[1]Anselin L. Spatial Econometrics： Methods and Models[J].Economic Geography，1988，65（2）：160-162.

[2]Lee L. Asymptotic Distributions of Quasi‐Maximum Likelihood Estimators for Spatial Autoregressive Models[J].Econometrica，2004，72（6）：1899-1925.

[3]Conley T G. Econometric modelling of cross-sectional dependence[J].1997.

[4]Kelejian H H， Prucha I R. A generalized moments estimator for the autoregressive parameter in a spatial model[J].International economic review，1999，40（2）：509-533.

[5]詹姆斯·勒莎杰，凱利·佩斯 著.肖光恩，楊勇，熊靈 譯.空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論[M].北京：北京大學(xué)出版社，2014.

作者簡(jiǎn)介：

周蕾（1995.3-? ），女，漢族，新疆巴州人，統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士。