协同环境、军民融合与创新要素空间配置

近年来，我国研发要素投入不断加大，但创新产出效率却不高。统计数据显示，2017—2018年我国全社会研究与试验发展(R&D)经费支出和人员投入的增长率分别为10.51%和1.72%，而发明专利数的增长率却为-4.88%。其原因在于，我国创新要素配置存在扭曲，尚未实现最优配置，制约了企业创新产出效率提升[1]。同时，我国研发要素投入存在地区不平衡特征，“孔雀东南飞”诱发创新要素空间错配，导致区域创新活力不强，创新效率难以提升[2]。

寻求要素配置优化策略，须客观分析创新要素配置的影响因素。当前，学界普遍认为创新的内外部环境共同影响要素配置。从内部环境看，企业技术能力对企业要素配置存在显著影响。原因在于，企业通过吸收新技术，提升竞争能力，但存在技术壁垒时，企业技术吸收能力降低，竞争力难以提升，从而使企业收益减少，导致科技资本投入不足，制约创新要素配置[3]。从外部环境看，政府行为会影响创新要素配置。政府补贴可以降低企业创新成本，引导企业加大创新投入，优化创新要素配置，提升要素配置效率[4-6]，但政府补贴也可能因错误导向造成要素价格扭曲，挤出私人创新投资，制约创新要素优化配置[7]。此外，政府还能通过税收政策影响创新要素配置，如降低企业税率使企业成本下降，从而使创新资本积累量增加，弥补创新资本不足，改善企业创新要素配置状况。同时，健全的政治制度有利于降低企业创新风险，激励企业进行创新要素投入，优化创新要素配置，提升创新绩效[8]。但寻租行为将增加企业融资成本，抑制企业创新投入，不利于创新要素优化配置。虽然政府不同行为会导致差异化的资源配置效应，但以上研究都表明政府政策会对创新要素配置产生显著影响。

军民融合战略的提出，目的在于通过优化军工、民用企业间资源与人才配置，实现技术和生产成果共享，促进国防和经济社会共同发展[9]，为政府政策调整指明方向。2017年9月，习近平总书记在军民融合发展委员会第二次会议上指出，推动军民融合发展是一个系统工程，要善于运用系统科学、系统思维、系统方法解决问题，既要加强顶层设计又要坚持重点突破，既要抓好当前又要谋好长远，强化需求对接与资源整合。随后，各地政府通过搭建产学研合作平台、优化制度环境等不断加强军民融合创新体系构建，实现各创新体系间优势互补、良性互动与协调发展。已有研究表明，军民融合一方面可以促进科技资源共享，实现人才与技术双向转移，同时可以减少交易成本，提高科技资源利用率[10]，对创新要素进行科学有效的协调配置[11]；另一方面，军民融合体系是国家创新体系的重要组成[12]，可通过空间关联和协同创新，加速创新要素在区域间流动，优化区域间资源配置，提升创新要素配置效率。

然而，学者们虽强调了军民融合战略的重要性及其对要素配置的重要影响，但依然未厘清军民融合战略对创新要素配置效率的影响机制，也缺乏结合我国实际，研究军民融合影响创新要素配置效率的客观效应。同时，对军民融合进程中创新要素的空间配置变换特征及协同环境约束机制下的区域异质性研究也涉及较少。本文基于以往研究基础，进一步探讨军民融合对创新要素配置效率的直接和空间影响机制，并利用我国经验数据进行客观效应检验，以期更科学地回答军民深度融合的科学依据及其对优化创新要素配置的作用机理。此外，本文还探讨了外部协同环境在军民融合影响创新要素空间配置效率过程中的约束机制，试图回答如何因地制宜地有效推进军民深度融合、优化区域创新要素配置、提升要素配置效率等问题。

1 理论机理与研究假设

在军民融合进程中，军工企业、民用企业、科研院所之间形成了一种紧密协作的协同创新关系。同时，积极引入政府、中介组织等主体参与协同创新过程，营造良好环境，促进协作攻关，实现价值增值与知识创造[13]。军民融合对创新要素空间配置效率的影响机制如图1所示。

1.1 军民融合影响创新要素配置效率的理论机制分析

军民融合是主体协同的过程。系统论认为，系统中各子系统可通过联合活动或集体行为实现协同系统状态，获得1+1>2的效应[14]。基于该理论，将军民融合视为完整的系统，则政府、企业、科研机构等参与主体为子系统，军民融合通过各主体职能的有效发挥，改变要素流动状态与组合状态，实现创新要素优化配置。

军民融合进程中，政府、企业与科研机构形成三螺旋结构，通过协同创新网络共同提升创新要素配置效率。首先，军民融合通过形成专业分工体系促进市场融合，实现规模经济，提高创新要素配置效率。军工与民用生产部门间的合作降低了部门间协调费用，打破了原有军民市场边界，形成分工网络，促使社会交换与协作更加紧密，深化与细化了生产分工体系，增强了各主体资源优势与互补性，从而创造与产出更多中间产品，延长军民产业创新生产链，整合产品市场，进而实现规模经济，提高创新要素配置效率。其次，军民融合通过协作平台促进资源融合，降低交易成本，提升创新要素配置效率[15]。军民融合进程中，产学研协作平台搭建有利于延长技术创新信息链，降低军工企业搜寻市场信息的成本，完备民用企业技术应用信息，缓解部门间信息不对称问题，降低决策偏误，减少资源浪费，提升创新要素配置效率[16]。同时，军民融合金融服务平台搭建，有利于加速军民部门间资金融合，加快创新资本在企业间与部门间流动，节约企业融资成本，加速创新要素集聚，改善要素配置状态[17]。最后，军民融合通过形成创新链促进技术融合，降低转化成本，提升创新要素配置效率。军民融合进程中，伴随着军用技术向民用转移、民用技术向军用转移的融合过程，在技术基础研发阶段，科研机构发挥自身创新人才集聚优势，在技术开发阶段，军工企业发挥创新资本集聚优势，在技术应用阶段，民用企业发挥信息搜寻优势，共同搭建完备的创新链，优化创新要素配置，节约技术转化成本，提高创新要素产出效率[16]。由此，提出如下假设：

H1：军民融合通过主体协同机制优化创新要素配置状态，提升创新要素配置效率。

1.2 军民融合影响创新要素空间配置效率的理论机制分析

军民融合呈现出主体协同创新过程，创新主体在区域间协作形成空间关联性，产生创新要素空间配置效应[18]。一方面，军民融合会加速创新要素在区域间流动，改善创新要素空间配置状况，从而提高创新要素空间配置效率。在要素逐利性前提下，创新人才与资本会从边际收益低的区域流向边际收益高的区域，改变区域间创新要素配置状况[19]。军民融合能为创新要素流动搭建平台，降低创新要素流动的“冰山成本”，提高要素流动收益，加快要素流动速度，有利于创新要素空间配置优化[20]。但由于“冰山成本”受到地理距离影响，地理距离越近，“冰山成本”越低，使得创新要素流向高收益区域的成本降低，创新要素流动速度加快，空间配置效率得以提升。另一方面，军民融合会加速知识溢出与技术扩散，优化创新要素空间配置，从而提升创新要素空间配置效率。军民融合主体间跨区域协作为技术与人才交流提供平台，加速区际间技术转移，降低技术学习成本，提升技术扩散效应，节约创新资本空间投入成本。此外，人才交流伴随着知识溢出，有利于降低创新人才空间投入成本，提升创新要素空间配置效率。但由于创新要素产出不仅受创新要素投入的影响，还受技术吸收能力约束[21]，依据比较优势理论，区域间的禀赋结构差异将造成技术学习与吸收能力存在区域异质性，在技术禀赋相当的区域间，技术吸收能力更强者，技术扩散和知识溢出效应更易显现[22]。由此，提出如下假设：

H2a:地理距离相近的区域之间，创新要素虽存在空间竞争性，但军民融合有利于提升创新要素的空间配置效率；

H2b:地区技术水平影响军民融合的知识与技术溢出效应，军民融合对创新要素空间配置效率的影响效应在技术距离更近的区域间更大。

1.3 协同环境的约束机制分析

由于制度等外部环境对内部系统运行绩效具有重要影响[23]，作为主体系统协同运行的军民融合过程也会受到外部环境影响，致使其创新要素空间配置作用发生变化。在军民融合进程中，外部市场与宏观协同环境既能促进军民融合各主体间的融合与发展，也会约束主体协同度，影响企业创新行为集成，改变创新要素配置状况[24]。主体协同环境按照设施需求可分为软环境和硬环境。其中，软环境是指各类制度环境，如市场条件、法律法规等；硬环境则是指为促进军民融合主体协同而投入的基础设施、技术设备等。一方面，当地区软环境较好时，法律法规体系较健全，融资信贷渠道较通畅，市场运行机制较完善，为军民深度融合提供了必要的法制基础、资金储备和信息渠道，加速了政、产、学、研间创新要素流动，从而优化区域创新要素配置，提升创新要素配置效率[25]。同时，软环境较好的区域因具有良好的制度环境，创新要素集聚能力更强，有利于加速要素区际流动，从而强化军民融合创新要素空间配置效应。另一方面，当硬环境较好时，地区基础设施良好，技术开发配套设施完善，区域技术承载能力增强，能为军工、民用企业及高校的技术研发与共享提供有效支撑，提高创新要素产出效率，增强军民融合创新要素配置效应[26]。同时，硬环境较好的区域，因技术研发条件成熟，技术产出效率较高，创新人才吸引能力更强，能够快速实现创新人才集聚，提高区域技术吸收能力，增强技术转移与知识扩散效应，降低区域整体技术研发成本，从而提升创新要素空间配置效率。由此，提出如下假设:

H3：协同环境对军民融合的要素配置效应具有调节作用，环境较好的区域，军民融合对创新要素配置效率的提升作用更强，空间溢出效应更大。

H3a:硬环境较好的区域，军民融合更有利于提升创新要素空间配置效率；

H3b:软环境较好的区域，军民融合更有利于提升创新要素空间配置效率。

2 变量、模型与数据说明

2.1 空间权重矩阵设定

2.1.1 地理距离矩阵

依据克鲁格曼的循环累积因果效应理论，地理距离相近的省份之间，因运输成本较低，更易发生要素流动。为客观估计区位距离约束下的空间溢出效应，本文构建地理距离矩阵Wij。当i=j时，Wij=0；当i≠j时，Wij使用Haversine公式测算，如式(1)所示。

其中，(φ1，φ2)、(φ1-φ2)分别是两省会经纬度，d为省会间球面距离，R是地球半径。

2.1.2 技术距离矩阵

由于军民融合会产生技术双向转移，不仅在军工企业与民用企业之间流动，而且还会在不同省份间发生技术交流。非地理相邻省份通过军民融合可提高知识获取速度，加速技术流动，促进技术模仿与吸收，在技术距离不同的区域产生异质性溢出效应[27]。鉴于此，构建技术距离矩阵Mij。当i=j时，Mij=0；当i≠j时,

其中，Ti与Tj分别表示样本期内新产品销售收入平均值。选择新产品销售收入衡量地区技术水平的原因在于新产品销售收入代表技术创新产出成果，产出成果越高的区域，技术运用能力越强，预示着其技术水平越高。

2.2 变量选取

(1)军民融合。当前，虽然有学者对军民融合程度进行了指标体系设计，但在权重赋值上，依然存在一定主观性。同时，军工企业数据的保密性特征，使得军民融合的直接测度存在较多困难。在指标与数据限制下，为客观评价军民融合发展状况，考虑到企业作为经济发展的重要微观单元，是市场进行要素配置的重要载体，本文借鉴谢罗奇与赵纯凯[28]的研究，使用军民融合上市公司企业总产值占GDP比重作为军民融合代理变量。

(2)创新要素配置效率。使用创新资本与创新人才错配系数作为创新要素配置效率的代理变量，具体测度方式参考靳来群[29]的研究，基于中国省域面板数据进行测算。

首先测算国家总体层面的创新要素配置系数，本文假设整个经济体总产出Y是省级部门产出Yi的线性加总。

同时，假设总产出和部门产出都是创新人才与资本的C-D函数，且要素均存在约束条件。

假设生产函数的规模报酬不变，所有部门使用的资本(K)和劳动力(L)存在扭曲且产出弹性在部门间保持一致。与Hsieh&Klenow(2009)假设的产品市场存在扭曲不同，本文认为中国产品市场改革超前于要素市场，要素市场扭曲程度较产品市场更加严重。因此，仅设定市场存在要素扭曲，并将α取值为0.45。研发资本和研发人才扭曲均以从价税的方式表示，则实现利润最大化的目标函数为：

其中，R、ω是竞争性条件下资本和劳动的价格水平，(1+τKi)R、(1+τLi)ω是扭曲条件下的资本和劳动价格水平。

将省级部门的资本、劳动力绝对扭曲系数定义为：

求解带有约束条件的目标函数，可得扭曲状态下各创新要素投入比例分别为：

为实际测算时可替代绝对扭曲系数的价格相对扭曲系数。

其中，

表示地区创新产出占总经济体产出的份额，

分别表示产出加权的创新资本和创新人才贡献值。该系数可以有效反映实际使用的创新要素配置和有效状态下创新要素配置的偏离程度，创新人才数据使用R&D全时当量，创新资本数据使用永续盘存法计算得出R&D资本存量，总体产出设定为专利受理数。由此，求出两种创新要素错配系数，为便于分析，对要素错配系数进行绝对值处理，系数越大，表明错配越严重，创新要素配置效率越低。

(3)控制变量。本文选取对创新要素配置效率具有一定影响的变量作为控制变量，包括人力资本水平(Hum)、地区经济发展水平(Eco)、产业结构(Ind)、区域产学研合作程度(Unrden)及对外开放度(Open)。其中，人力资本水平以人均受教育年限测度，地区经济发展水平以地区实际人均国内生产总值的对数值衡量，地区产业结构以地区第三产业总产值占地区国内生产总值比例衡量，区域产学研合作程度以高校和科研机构科研经费中企业投入比重衡量，对外开放程度以出口量占GDP比重表示。

2.3 模型构建

为更加科学地估计军民融合对创新要素配置效率的影响效应，本文构建包含空间因素的面板模型。由于创新要素配置效率存在一定粘性，因此引入其滞后项，将模型扩展为动态空间面板模型。

τit=θτi(t-1)+ρ1Wijτit+ρ2WijCmiit+ρ3WijXit+β1Cmiit+β2Xit+αi+ui+εit，εit=δ1Wijεit+σit

式(8)为空间动态面板模型的一般形式，在具体估计过程中还需进一步进行模型优选。其中，i表示省份,t表示年份；τit表示某地区创新资本或创新人才的错配指数，用以反映该地区创新要素错配程度；Cmiit表示某地区军民融合发展程度；Wij表示空间权重矩阵；Xit表示一系列其它控制变量。

2.4 数据来源与说明

军民融合上市公司相关数据均来自国泰安数据库(GTA)，R&D资源错配相关数据来自《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，控制变量涉及的相关数据来自国家统计局、《中国统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》以及各省统计年鉴和统计公报。根据《中国军民融合发展报告2013—2016》、《军民两用产品与技术信息共享目录2007—2016》和《军用技术转民用推广目录2012—2016》的界定，并结合各大财经门户网站以及数据可获得性，本文选取209家上市公司，测算除西藏、青海、港澳台外29个省级行政区的军民融合发展水平。本文使用数据的主要变量描述性统计结果见表1。

为检验变量间是否存在多重共线性，本文进行Pearson相关性检验，结果如表2所示。根据解释变量间的相关系数，可认为变量间不存在多重共线性。

3 实证结果分析

3.1 基础回归

3.1.1 地理距离矩阵回归

为保障模型估计结果的稳健性，本文对空间面板模型进行Wald和LM检验，检验结果表明，使用空间面板杜宾模型更加稳健。为此，本文使用SDM模型进行估计，为避免模型内生性导致估计结果偏误，使用系统广义矩进行估计，为保障模型稳健性，同时报告了最小二乘估计与极大似然估计结果，如表3所示。

Sargan检验与序列相关检验结果表明，使用SYS-GMM估计结果更加稳健。因此，结果分析以SYS-GMM估计结果为准。

就区域内而言，军民融合对创新资本配置效率的影响效应显著为负，由于创新资本配置效率为反向指标，因此军民融合有利于优化本地区创新资本配置效率；军民融合对创新人才配置效率的影响效应也通过了显著性检验，表明军民融合也有利于优化创新人才配置。这一结论证明了H1。原因在于，军民融合战略推进了军企、民企、科研机构之间的交流与合作，补充了企业的创新人才缺口，为科研机构研发注入企业资本，弥补了科研机构创新资本投入缺口。同时，在政府部门协调下，军民企业、科研机构间科技信息交流壁垒降低，信息搜寻成本减少，提升了总体创新要素配置效率。

就区域间而言，一方面，创新要素的集聚效应为正，表明创新资本与人才在邻近区域间存在竞争性，且创新人才的竞争更加激烈。当前，各地制定多种人才引进优惠政策，如人才落户、人才保障房等，竞相上演“人才大战”的现实恰好证明了这一结论。另一方面，军民融合战略带来显著空间溢出效应，表明推进军民融合能显著增强邻近区域创新资本与人才配置效率。原因在于，军民融合的过程伴随着协同创新平台搭建，降低了创新要素转移的“冰山成本”，使得相近区域的创新要素在价格机制下流动速度加快，促使配置状态优化。由此可见，虽然创新要素在邻近区域间存在较强的空间竞争性，但军民融合却利用这一竞争性，加速要素流动，重新进行要素配置，在邻近区域间形成创新要素互补格局，从而提升创新要素配置效率。由此证明了H2a。

3.1.2 技术距离矩阵回归

为检验H2b，本文分析技术水平相当的区域间创新要素配置的空间效应及军民融合创新要素配置效应，使用空间杜宾模型进行估计，为避免模型内生性对估计结果的影响，依然使用系统广义矩估计法，估计结果如表4所示。

在区域内，军民融合对创新资本错配的影响效应显著为负，表明推进军民融合能够优化本区域创新资本配置状况，且军民融合会显著抑制创新人才错配，最终实现区域创新要素配置效率提升。这与地理距离矩阵下的估计结果相同，进一步验证了H1，同时证明本文运用空间面板模型估计军民融合影响创新要素配置效率的结果较为稳健。

在区域间，一方面，在技术距离矩阵下，以创新资本和人才错配程度为创新要素配置效率指标的矩阵交乘项估计结果均在1%的水平下通过了显著性检验，且系数为正，表明在技术水平相当的区域间，创新资本和人才都存在显著空间竞争性，且人才配置效率的空间竞争强度高于地理距离下的竞争强度。可见，技术水平相近的区域间更易发生创新人才争夺，北京、上海、广州、深圳的创新实践也证明了这一点。同时，Keller[30]的观点也支持创新人才存在竞争性的结论。另一方面，军民融合对技术距离相近区域的创新要素配置存在显著空间溢出效应，即推进军民融合能通过优化技术相当区域的创新人才与资本配置状况，提高创新要素配置效率。原因在于，技术距离相近的区域间技术条件相当，创新环境相似，军民融合进程中搭建的技术交流平台，降低了区域间技术壁垒，使得技术水平相当的区域依靠自身较强的技术吸收能力，快速实现技术模仿和知识学习，进而节约自身创新要素投入，提升创新要素产出，改善创新要素配置效率[3]。由此证明了H2b。

3.2协同环境的约束机制检验

本文的理论机制分析表明，协同环境可能会对军民融合创新要素配置效率改善效应产生一定约束，为证明这一判断的可靠性，本文将协同环境分为硬环境和软环境两个维度，检验在不同环境约束下，军民融合对创新要素空间配置效率的影响效应差异。

3.2.1 硬环境约束机制检验

通过查阅军民融合上市公司相关数据，并根据军民融合基地建设情况及辖区内“民参军”企业数量情况，将本文涉及的省域划分为硬环境优势区(北京、河北、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、湖北、湖南、广东、重庆、四川、贵州、陕西)和劣势区(天津、山西、内蒙古、吉林、福建、河南、江西、山东、广西、海南、云南、甘肃、宁夏、新疆)。然后，在地理距离与技术距离矩阵下进行估计，对两个区域的数据分别进行LM和Wald检验，结果显示空间杜宾模型更加稳健。为解决模型内生性问题，依然选用系统广义矩估计，估计结果如表5所示。

表5估计结果显示，无论在地理距离还是技术距离矩阵下，创新资本和人才均在区域间呈现出显著空间竞争性，且在地区硬环境约束下，军民融合的直接与间接效应存在显著区域异质性，硬环境优势区域推进军民融合对创新要素配置效率提升效应较劣势区域更强。由此，证明了H3a。

地理距离矩阵下的估计结果表明，一方面，在区域内，硬环境优势区推进军民融合虽对创新资本配置效率的影响效应尚未通过显著性检验，但能显著提升创新人才配置效率；在硬环境劣势区，推进军民融合对创新资本与人才配置效率的提升效应均未通过显著性检验。可见，硬环境较好的区域实施军民深度融合战略，能够通过优化创新人才配置，提升区域内创新要素配置效率。另一方面，在区域间，硬环境优势区推进军民融合，能够通过优化邻近区域创新资本与人才双向配置，引致邻近地区创新要素空间配置效率提升。但硬环境劣势区推进军民融合不仅无法提升创新资本的空间配置效率，还会恶化邻近区域创新人才配置状况，造成空间挤出效应。原因在于，劣势区实施军民融合战略需利用各类倾斜性政策，吸引创新人才流入，造成创新要素价格扭曲，致使邻近区域创新人才大量流失，创新人才配置状况恶化，配置效率降低[1]。

技术距离矩阵下的估计结果表明，一方面，在区域内，硬环境优势区推进军民融合引致的创新要素配置效率变动估计结果与地理距离矩阵下基本一致，在硬环境较好的区域推进军民融合，能够通过改善区域内创新人才配置状况，提升区域创新要素配置效率。不同空间矩阵下估计结果的一致性，进一步证明了估计模型的稳健性和研究结论的可靠性。另一方面，在区域间,硬环境优势区推进军民融合，对技术水平相当的其它区域创新资本与人才配置状况改善产生显著空间溢出效应。可见，改善区域硬环境，对激发军民融合创新要素配置效率提升效应具有重要作用。但在硬环境劣势区，军民深度融合对技术水平相当区域的创新要素配置效率影响效应并不显著。

3.2.2 软环境约束机制检验

为检验H3b，选取王小鲁和樊纲(2018)的市场化指数对地区软环境进行测度，并计算出2007—2018年全国市场化指数平均值，将大于均值的省域设定为软环境优势区(北京、天津、辽宁、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、湖北、广东、重庆、四川)，其余地区设定为软环境劣势区(河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、江西、湖南、广西、海南、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆)。然后，经LR和Wald检验，结合序列相关与过度识别检验结果，在地理距离矩阵和技术距离矩阵下，使用空间动态GMM进行估计，结果如表6所示。

表6结果表明，软环境约束下，在优势区，军民融合能够通过改善区域内创新资本配置状况，提升本区域创新要素配置效率，而在劣势区这一影响效应并不显著。此外，无论在地理距离矩阵还是技术距离矩阵下进行估计，软环境优势区推进军民融合引致的邻近区域或技术水平相当区域的创新要素配置效率提升效应较劣势区更加显著。由此证明了H3b。

地理距离矩阵下，从直接效应看，在软环境优势区，军民融合能够显著优化创新资本配置，提升创新要素配置效率，但对创新人才配置效率的影响效应并不显著；在软环境劣势区，军民融合对创新人才与资本的配置效应都不显著。原因在于，良好的软环境下，市场运行机制更加健全，政策透明度更高，寻租行为较少，为企业营造了良好的创新投资环境，激发军民融合企业加大创新资本投资力度，改善区域内创新资本配置状况。此外，良好的市场机制有利于降低创新产品的交易成本，进而提升区域内创新资本配置效率[31]。从间接效应看，在软环境优势区，军民融合对邻近区域创新资本与人才配置效率产生显著空间溢出效应，但在软环境劣势区并未通过显著性检验。这表明，软环境较好的区域，推进军民融合有利于通过改善邻近区域创新资本与人才配置效率，优化创新要素空间配置，提升创新要素空间配置效率。

技术距离矩阵下，从直接效应看，在软环境优势区，军民融合仍能通过改善区域内创新资本配置状况，提升区域整体创新要素配置效率，但软环境劣势区加速军民融合进程，对创新要素配置效率的影响效应并不显著。这与地理距离矩阵下的估计结果一致，证明了研究结论的稳健性。从间接效应看，在软环境优势区，军民融合对优化技术水平相当区域的创新人才配置状况具有显著空间溢出效应，但对创新资本配置效率的影响效应并不显著。原因可能在于，软环境相同且技术水平相当的区域间，资本投资回报率差异不大，创新要素价格基本持平，在要素转移“冰山成本”约束下，军民融合无法通过改变创新要素投入量影响其它区域创新要素配置效率，但可以在相当的技术条件与良好的软环境共同作用下，通过提升技术与知识吸收能力，节约创新人才投入成本，提升创新人才产出，增强创新人才配置的空间溢出效应。

3.3 稳健性检验

为保障估计结果的稳健性，本文构造经济距离矩阵Dij，进一步估计军民融合对创新要素配置效率的影响效应。在对样本进行Wald和LM检验后，沿用空间杜宾模型，分别使用极大似然估计、系统广义矩以及差分广义矩估计法进行估计。Dij中i、j表示省份，当i=j时，Dij=0，当i≠j时，

分别表示样本期内i、j省的人均实际GDP。具体估计结果如表7所示，无论是否更换矩阵或估计方法，军民融合对创新要素配置效率的直接与间接影响效应都基本一致，表明本文估计结果可靠。

4 结论与启示

4.1 主要结论

本文在对军民融合影响创新要素配置效率的理论机制和约束环境分析基础上，提出相关理论假设。为验证假设，将创新要素分为资本和人才两个维度，使用空间动态面板模型对2007—2018年中国209个军工上市企业的省域整合面板数据进行SYS-GMM估计，研究表明：①军民融合能够通过改善区域内创新资本与人才配置状况，提升区域创新要素配置效率；②创新要素虽在邻近区域间表现出空间竞争关系，但推进军民融合能打破这一格局，使创新要素形成邻近互补关系，提升邻近区域创新要素配置效率。同时，推进军民融合对技术水平相当的区域创新要素配置效率提升产生显著空间溢出效应；③主体协同环境会对军民融合创新要素配置效率产生约束效应：硬环境优势区推进军民融合能通过改善区域内创新人才配置，显著提升区域创新要素配置效率，且显著增强军民融合对邻近区域或技术水平相当区域创新要素配置效率提升的空间溢出效应；软环境优势区推进军民融合不仅能通过优化区域内创新资本配置，提升区域创新要素配置效率，还能增强军民融合对邻近区域或技术水平相当区域创新要素配置效率的提升效应。

4.2 政策启示

(1)推进地区军民深度融合，提升创新要素配置效率。全国总体样本在地理距离与技术距离矩阵下的估计结果均表明，推进军民融合能显著提升创新资本与人才配置效率，且在邻近区域或技术水平相当区域能够产生显著空间溢出效应。为此，各地区应重视军民融合推进工作，打破军工民用割裂格局，提高军工企业合作意识，降低民企参与军工研究门槛，推进军民融合发展，提升创新要素配置效率，实现区域创新发展目标。

(2)补足区域主体协同环境短板，激发军民融合要素配置效应。本文研究结论表明，在不同主体协同环境约束下，军民融合对创新要素配置效率的空间影响效应存在差异，软环境或硬环境较差的区域推进军民融合不仅不能提升创新要素配置效率，还可能抑制创新要素配置效率提升。鉴于此，地区在实施军民融合战略时，应先对地区软、硬环境进行评估，根据地区实际，补齐区域协同创新环境短板，推进军民深度融合，激发军民融合的要素配置效应。

(3)加强区域间交流合作，增强军民融合溢出效应。本文研究结论表明，军民融合对邻近或技术水平相当区域的创新要素配置效率提升具有显著正向推进作用，且在协同环境优势区域，空间溢出效应更强。鉴于此，在推进军民融合战略进程中，应通过顶层设计，加强区域间交流与合作，尤其是软、硬环境较好的区域间更应在邻近区域或技术水平相当区域间建立紧密联系，通过异地培训、技术交流与合作等，提升技术扩散和知识溢出效应，增强军民融合的空间溢出效应，提升区域创新要素配置效率。

[1] 戴魁早,刘友金.要素市场扭曲如何影响创新绩效[J].世界经济，2016(11)：54-79.

[2] 白俊红,蒋伏心.协同创新、空间关联与区域创新绩效[J].经济研究，2015,50(7)：174-187.

[3] HUANG S W,TANG R H.Factors affecting the choice of technology acquisition mode: an empirical analysis of the electronic firms of Japan，Korea and Taiwan[J].Technovation，2008，28(9):551-563.

[4] JOO H Y,SUH H.The effects of government support on corporate performance hedging against international environmental regulation[J].Sustainability,2017(9)：1-25.

[5] SHU C,CLERCQ D.Government institutional support,entrepreneurial orientation,strategic renewal and firm performance in transitional China[J].International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research,2018(5):114-132.

[6] HALL BH.The financing of research and development[J].Oxford Review of Economic Policy,2002(18):35-51.

[7] BLANES JV，BUSOM I.Who participates in R&D subsidy programs? the case of Spanish manufacturing firms[J].Research Policy，2004，33(10):1459-1476.

[8] BOUBAKRI N,MANSI S A,SAFFAR W.Political institutions,connectedness and corporate risk-taking[J].Journal of International Business Studies,2013,44(2):195-215.

[9] 简晓彬,周敏,朱颂东.军民融合型经济对制造业价值链攀升的作用分析[J].科技进步与对策,2013,30(8):117-123.

[10] SUN L Y，MIAO C L，YANG L.Ecological-economic efficiency evaluation of green technology innovation instrategic emerging industries based on entropy weighted TOPSIS method[J].Ecological Indicators，2017,73(10):554-558.

[11] 杨晓昕,陈波,张涵.军民融合协同创新、空间关联与国防创新绩效[J].科技进步与对策,2020,37(9)：145-152.

[12] 赵云,周源,陈璐怡.军民融合科技创新体系建设目标分解研究[J].科技管理研究,2019，39(23)：41-46.

[13] 董晓辉.军民融合产业集群协同创新的研究评述和理论框架[J].系统科学学报,2013,21(4)：60-64.

[14] HAKEN H.Synergetics[J].Physics Bulletin,1977,28(9): 412-420.

[15] 陈晓和,周可.中国军民融合区域创新效率及影响因素分析——基于民参军角度的随机前沿面板数据模型[J].上海经济研究,2019(9):69-79.

[16] 赵泽斌,韩楚翘,王璐琪.国防科技产业联盟协同创新网络：结构与演化[J].公共管理学报,2019,16(4):156-167+176.

[17] HU J,FENG J P,HU R.Research on the deep development of military and civilian integration in Mianyang technological city[J].Canadian Social Science，2018,14(4):64-73.

[18] 白俊红,王钺,蒋伏心,等.研发要素流动、空间知识溢出与经济增长[J].经济研究,2017，52(7):109-123.

[19] 才国伟，钱金保.解析空间相关的来源：理论模型与经验证据[J].经济学(季刊)，2013,12(3)：869-894.

[20] 卞元超，吴利华，白俊红.财政科技支出竞争是否促进了区域创新绩效提升——基于研发要素流动的视角[J].财政研究，2020(1):45-58.

[21] POLDAHL A.The two faces of R&D：does firm absorptive capacity matter[J].Journal of Industry，Competition and Trade，2012,12(2)：221-237.

[22] LIN Y F.Development strategy,viability,and economic convergence[J].Economics Development and Cultural Change,2003,51(2):277-308.

[23] EBNER A,DOUGLASS C.North:understanding the process of economic change[M].Princeton University Press,2005:187.

[24] 解学梅,左蕾蕾,刘丝雨.中小企业协同创新模式对协同创新效应的影响——协同机制和协同环境的双调节效应模型[J].科学学与科学技术管理,2014,35(5):72-81.

[25] 方炜，校利敏.民参军知识转移影响因素实证研究——基于军民融合协同创新视角[J].科学学研究，2019,37(4)：664-678.

[26] LAVALLEE T M.Civil-military integration: the politics of outsourcing national security[J].Bulletin of Science Technology & Society，2010，30(30):185194.

[27] BEUGELSDI JK S，CORNET M.A far friend is worth more than a good neighbour：proximity and innovation in a small country[J].Journal of Management & Governance.2002,6(2):169-188.

[28] 谢罗奇,赵纯凯.军民融合对地区产业结构的影响及效应——基于中国省际面板数据的实证分析[J].广东财经大学学报,2016,31(6):4-15+54.

[29] 靳来群.地区间资源错配程度分析(1992-2015)[J].北京社会科学,2018(1):57-66.

[30] KELLER W.Geographic localization of international technology diffusion[J].The American Economist,2002(5):154-166.

[31] 赵云辉，张哲等.大数据发展、制度环境与政府治理效率[J].管理世界，2019，35(11)：119-132.