Research on the Flow of Innovation Factors and the Spatial Spillover Effect under Government Behavior

Zhang Zhidong, Pei Er'jie

(School of Economics, Anhui University, Hefei 230601,China)

Abstract：Based on the panel data of 31 provinces and cities across the country from 2000 to 2018, the fixed effect analysis method is used to explore the internal mechanism of government behavior on the flow of innovative elements, and the spatial Dubin model is used for further analysis to explore the relationship between the two is there a spatial spillover effect? The research found that:as far as the whole country is concerned, local government competition behaviors present an inverted U-shaped characteristic to the flow of R&D personnel and R&D capital elements, and local government competition and government support, government support and government's real estate investment preference behaviors can work together to promote the flow of innovative elements, further research also found that local government competition and government support can promote the flow of innovative elements in surrounding areas, while government's real estate investment preferences can only affect the flow of R&D personnel in surrounding areas.In the sub-regional study, the three types of local government behaviors in the eastern region all have an inverted U-shaped feature on the flow of innovation factors.In the central region, only government's real estate investment preference behavior plays an inverted U-shaped role, while government competition and government support behaviors play a positive "U"-shaped role trend; the synergy between local government actions plays a positive role in promoting the flow of innovative elements in the central and western regions, but has almost no impact in the eastern region.

Key Words:Local Government Behavior; R&D Staff; R&D Capital;Flow of Innovative Elements;Spatial Spillover

DOI：10.6049/kjjbydc.2021010350

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F124.3

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2021)15-0037-10

收稿日期：2021-01-13

修回日期：2021-03-19

基金项目：安徽省哲学社会科学规划重点项目(AHSKZ2019D031)

作者简介：张治栋(1965-)，男，安徽天长人，博士，安徽大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为产业集聚与区域经济发展；裴尔洁(1996-)，女，安徽六安人，安徽大学经济学院硕士研究生，研究方向为产业集聚与区域经济发展。

0 引言

党的十九大报告指出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。《“十四五”规划纲要》提出“坚持创新驱动发展，全面塑造发展新优势”的新要求，指出坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。伴随着人工智能和5G时代的到来，创新要素(主要包括R&D人员和R&D资本)作为重要战略资源，是创新型国家战略顺利实施的重要保障，其在各地区间的流动有利于优化地区创新资源配置，加速区域创新合作网络形成，推动创新知识和创新技能传播与扩散，提升中国科技竞争力进而实现经济可持续增长，从而对我国整体技术水平提升和区域经济发展产生深远影响[1]。事实上，创新要素的非均衡流动会引致一系列问题。如在长期内，创新要素大规模流动会降低就业保障以及人们获取稳定收益的安全感[2]，而政府管控在调控创新要素空间配置方面发挥着重要作用。地方政府作为国家创新体系中的创新主体，结合自身比较优势提供财政、税收、制度和产业政策支持，引导创新企业进行技术创新资源优化配置，为吸引各类创新要素向本地区流动创造有利条件。在积极争取发达地区产业转移和要素流入过程中，如果地方政府行为边界明确、一致，则可以为微观主体营造宽松的市场环境，有利于激发各类市场主体活力，促进区域经济协调发展；而如果地方政府之间存在非理性竞争，则会扭曲市场信号，误导要素空间流向[3]。因此，在各地区实施差别化创新驱动战略背景下，研究不同地区地方政府行为对创新要素流动的作用效果，对于有效发挥政府在创新要素配置中的作用，提升地区创新绩效，形成完善的技术创新体系具有重要意义。

1 文献综述

20世纪50年代末，Tiebout等[4]从分权角度对地方政府行为进行研究并形成体系。随后，Stigler等[5]、Oates[6进一步围绕地方分权，从地方政府职能和公共物品提供角度对地方政府行为进行研究，认为地方政府行为往往包含政府竞争、政府支持和政府房地产投资偏好，且不同政府行为从不同角度影响创新要素流动。

早在18世纪，亚当·斯密在《国富论》一书中就对政府政策与要素流动问题作出阐述，自此开启了地方政府竞争研究进程。20世纪中期，“用脚投票”理论(也称Tiebout理论)的提出使得地方政府竞争研究大量涌现，学术界出现“传统联邦主义”或“第一代财政联邦主义”的理论观点。随后，钱颖一等(1997)结合中国政府分权改革实践提出“第二代联邦主义”的“市场保护型联邦主义”观点；随着时间发展，我国学者在此基础上更新了对中国地方政府竞争的理论认知，相继提出“为增长而竞争”“为和谐而竞争”“为发展而竞争”的理论框架。在当前创新驱动战略背景下，技术创新逐渐成为地方政府竞争的焦点，即地方政府竞争模式转变为“为创新而竞争”。卞元超等[7]通过实证研究指出，地方政府之间“为创新而竞争”能够激励政府不断加大科技创新投入，提升本区域科技创新能力。基于此，卞元超等[8]从创新要素流动视角进一步指出，地方政府财政科技支出竞争对区域创新绩效具有显著促进作用，认为创新人员流动能够有效发挥地方政府财政科技支出的竞争激励效应，从而促进区域创新绩效提升。政府掌控了大量要素资源，是影响研发创新的重要因素。近年来，国家在技术创新方面投入大量资金和人力，政府在整体技术进步进程中为技术创新提供了巨大支撑[9]。白俊红[10]研究发现，政府支持行为对研发创新活动发挥“双刃剑”作用：一方面，政府支持可以弥补企业创新资金不足，降低企业研发成本和创新风险，缩小企业研发活动私人收益与社会收益之间的差距，并作为导向基金吸引企业增加更多研发投入[11]；另一方面，政府支持要素配置可能存在挤出效应并且有可能扭曲资源配置，降低资源利用效率[12]。由此，卓乘风、邓峰[13]得出在政府研发支持的调节作用下，R&D人员和R&D资本两种创新要素区际流动对流入地创新绩效具有显著促进作用的结论。同时，政府研发支持能够有效促进R&D人员流动，但对于R&D资本流动的影响不明显。

政府投资偏好行为不仅能够引导社会资本和要素流动，同时也是政府行为的重要体现。我国财政收入分权和财政支出分权以及地方政绩考核机制的叠加作用，使得我国地方政府明显表现出对发展房地产业的投资偏好[14]。房地产业与政府财政利益及政治利益密切相关，政府对房地产业投资偏向性越明显说明其对该产业的干预程度越高[15]。这种干预对地区创新活动表现出双重效应。一方面，地方政府重视发展房地产业会带动其它行业共同发展，形成齐头并进、共同发展的格局，进而能够改善产业结构并促进经济发展[14]；另一方面，当地方政府重视短期目标而倾向于投资房地产业时，会忽略行业间的协调发展，引发要素错配扭曲，形成对长期投资的挤占效应[16]。房地产投资对区域创新的影响究竟是挤出效应还是促进效应？杜金岷等[17]研究发现，房地产投资对区域创新存在区域异质性影响，即在东部地区表现为负效应，在中部地区表现为正效应，而在西部地区作用不显著。由房地产投资对技术创新的作用机制，可以引出政府房地产投资偏好也会对创新要素流动产生影响，具体作用机制值得进一步研究。

此外，地方政府行为不仅直接作用于本地区创新要素流动，而且也会对周围地区创新要素流动产生影响，即地方政府行为存在空间溢出效应。目前，针对政府行为在空间范围上影响创新要素流动的研究较少，更多是集中探讨政府行为对环境污染及要素价格的空间溢出效应。岳金桂、陆晓晨[18]在考虑空间溢出效应的基础上发现，相邻地区政府竞争行为会导致本地区单位商业用地价格上涨，进而抑制外商直接投资流入；徐辉等[19]在考虑空间溢出效应的基础上，从财政分权角度揭示地方政府行为对雾霾污染的作用机制。本文在研究地方政府行为对本地区创新要素流动的基础上，进一步探讨地方政府行为对周围地区创新要素流动的空间溢出效应，以丰富该领域研究内容。

2 理论分析与研究假设

随着我国区域经济一体化进程的不断加快，各地方政府在经济发展上的竞争愈演愈烈，地方政府竞争是中国改革开放以来经济发展的重要动力[20]。地方政府竞争范围主要包括资金、人才、公共品供给、支出和税收等诸多方面。在“为创新而竞争”模式下，地方政府之间的竞争以创新要素流入为目标，通过出台一系列人才政策招才引智、招商引资，从而有效促进本地区创新活动的开展。但当地方政府之间产生“非理性竞争”与“过度竞争”时，也会引致一系列问题。例如，为增强竞争优势，地方政府加大基础设施建设力度极易造成重复性建设并引发生态环境恶化、居住环境不适等问题，而过度竞争也会产生地方保护主义和地方债务膨胀等问题，阻碍创新要素在各地区间的自由流动。

政府支持表现为政府对科技创新的支持行为，一般是在官员晋升考核中增加科技创新指标权重，以此表明政府对科技活动的支持力度。人力资本是科技创新的动力源泉[21]。政府对技术创新活动投入资金，一方面可以提高科技创新行业科研人员的工资水平和福利待遇，进而吸引其他从业人员转行从事科技创新活动；另一方面，政府对创新活动投入教育资金，有利于培养大量从事科技创新活动的高素质人才，匹配高质量的科技创新产出，为科技创新营造良好的发展环境，从而提高创新绩效水平。此外，政府研发支持政策所释放的“信号”能够有效引导其它资本流向创新活动，从而有利于提高社会资源配置效率。但当政府对科技创新活动支持力度过大时，又会造成资源浪费。如政府加大对创新企业的研发支持会使其在一定程度上受到政府约束，导致企业不能遵循科技创新活动自身发展规律和企业内部资源禀赋特征，最终降低企业创新积极性，导致创新要素利用率下降，创新要素流动受到限制。

随着社会经济发展目标的转变，地方政府在当前综合性晋升锦标赛机制下对房地产行业表现出强烈的投资偏好。房地产行业投资和发展可以带来区域人力成本上升，促使劳动密集型企业迁出，维持资本密集型、技术密集型企业发展，为区域创新活动优化外部环境。此外，地方政府对房地产行业的投资偏好有利于增加政府财政收入，政府相应也会增加对科技创新活动的资金投入，从而促进区域创新和创新要素流动。但当政府对房地产行业的投资力度过大时，从资源配置角度考虑，将导致部分资源向房地产行业倾斜，使房地产行业从业者收入高于社会平均收入，吸引科研人才转行加入房地产行业以谋求高薪。同时，政府对房地产行业的过度投资也会吸引大量社会资源流入房地产行业，挤占技术创新所需社会资源，不利于区域创新活动开展和区域技术创新要素流动。

事实上，地方政府竞争、政府支持和政府房地产投资偏好除能单独影响创新要素流动外，政府行为之间还存在相互协调作用，因此地方政府行为往往是多重并施的。地方政府竞争与政府支持行为协同主要表现为不同地区政府为增加本地对创新人员和创新资本的吸引力，会相互竞争并加大对科技创新行业的支持力度，由此作用于R&D人员和R&D资本要素省际流动。政府竞争与政府房地产投资偏好两种行为的共同作用主要表现为，政府对房地产行业产生的投资偏好形成一种竞争行为，这种竞争和激励会增大政府对房地产行业的投资偏好，促使政府将更多资源投向能带动经济更快发展的房地产行业，形成“为增长而竞争”的模式，以此促进房地产行业创新活动发展，进而影响创新要素流动。政府支持与政府房地产投资偏好两种行为结合主要表现为政府对房地产行业的支持，即政府增加对房地产行业科技创新活动的资金投入，加大对科研从业人员和创新资本的吸引力，从而对R&D人员和资本流动产生积极作用。由此可见，不同地方政府行为的两两结合会对创新要素流动产生不同作用。

综合以上3种地方政府行为对两种创新要素流动的影响机理可以发现，地方政府行为对创新要素流动具有一定调控力，但这种调控力不可过度，否则将会产生反向作用力，且政府两两行为间的协同也会对创新要素流动发挥作用。据此，本文提出如下假设：

H1：地方政府行为对创新要素流动起倒U型作用。

H2：不同地方政府行为在影响创新要素流动时具有协同作用。

受中央政策效应和地理位置分布的影响，地方政府行为具有较强的空间相关性，继而会产生显著的空间溢出效应。因此，本文在分析地方政府行为对创新要素流动的影响时，还会考虑其对周边地区的辐射作用。地方政府官员升迁考核标准是其实施竞争行为的强大动力，在这种“晋升锦标赛”体制下，政府行为具有典型的模仿特征，即某地区政府出台一系列政策吸引人才、资本要素集聚，积极对创新活动提供资金支持，以此加快经济快速发展，不仅影响本地区创新要素流动，也会吸引相邻地区的优秀人才和优质资本流入。此时，周边地区政府为实行经济赶超会纷纷效仿出台类似政策，当该政策比本地区出台的政策更具有吸引力时，则会使本地区创新人员和创新资本流向更有发展前景的地区，从而对周边地区人才发展和资源配置产生影响。同时，某一地区对房地产行业投资力度加大也会带动当地其它行业发展，如基础设施水平提高、医疗服务体系更加完善将在一定程度上对周边地区创新人员和创新资本流动产生强烈吸引力，进而影响相邻地区创新要素流动。此外，由于创新人员要素具有“趋优性”、创新资本要素具有“逐利性”特征，两种创新要素会在自身特性的作用下流向要素配置效率更优、边际收益更高和配置结构更加完善的地区。这种自发效应导致创新要素流动不仅受到本地区政府行为的影响，还受周边地区政府行为的影响。据此，本文提出如下假设：

H3：地方政府行为不仅直接作用于本地区创新要素流动，还间接影响周边地区创新要素流动。

3 模型构建与变量说明

3.1 模型构建

本文分析地方政府行为对创新要素流动的影响。基于以上机理构建实证模型，其中R&D人员要素流动模型如下：

FPit=λi+γi+β1GCB+β2GCB2+β3GSU+β4GSU2+β5GIP+β6GIP2+β7Controls+εit

(1)

FPit=λi+γi+β1GCB_GSU+β2Controls+εit

(2)

FPit=λi+γi+β1GSU_GIP+β2Controls+εit

(3)

FPit=λi+γi+β1GCB_GIP+β2Controls+εit

(4)

R&D资本要素流动模型如下：

FCit=λi+γi+β1GCB+β2GCB2+β3GSU+β4GSU2+β5GIP+β6GIP2+β7Controls+εit

(5)

FCit=λi+γi+β1GCB_GSU+β2Controls+εit

(6)

FCit=λi+γi+β1GSU_GIP+β2Controls+εit

(7)

FCit=λi+γi+β1GCB_GIP+β2Controls+εit

(8)

其中，FP、FC分别为被解释变量R&D人员要素流动和R&D资本要素流动，GCB、GSU、GIP分别为解释变量政府竞争、政府支持和政府房地产投资偏好，GCB2、GSU2、GIP2分别为解释变量政府竞争、政府支持和政府房地产投资偏好行为的平方项，GCB_GSU为政府竞争和政府支持的交互项，GSU_GIP为政府支持和政府房地产投资偏好的交互项，GCB_GIP为政府竞争和政府房地产投资偏好的交互项；Controls为控制变量，包括地区经济发展水平(PGDP)、人口增长水平(ZRZZ)、基础设施建设水平(RAIL)和产业结构(STRU)。其中，i为地区下标，t为时间下标，ε为常数项。

3.2 变量选取与说明

3.2.1 被解释变量

本文参照白俊红和蒋伏心[22]的做法，在充分考虑R&D人员和R&D资本要素流动特征的基础上，分别构建引力模型对R&D人员流动量和R&D资本流动量进行测算。

(1)R&D人员流动量(FP)。美国学者Bogue的 “推拉理论”认为，人口迁移是在流入地拉力和流出地推力两种力量的共同作用下完成的。即i地区中存在的使生活条件得以改善的因素(如工资水平)构成拉力，j地区中存在的不利社会条件(如资源拥挤)形成推力，合力发挥作用引起人口迁移[23]。基于此，本文在测度R&D人员流动量时参照王钺等[24]的做法，构建包含吸引力变量的引力模型，选取各省份就业人员的平均工资水平作为对其它省份R&D人员的吸引力要素。

(9)

在式(9)中，FPij为从i省流动到j省的R&D人员流动量；pi为i省R&D人员全时当量[22]，表示i省对j省R&D人员流动的推力；wagej代表j省从业人员的平均工资[24]，表示j省对i省R&D人员的吸引力；dij代表两省份省会城市之间的距离。i省份在统计年度内流入到其它省份的总R&D人员流动量由式(10)求导。

(10)

上式中，FPi为i省流动到其它省份的R&D人员流动总量；n为区域内经济体个数，本文为中国内地31个省(市)。

(2)R&D资本流动量(FC)。本文借鉴白俊红和蒋伏心[22]的做法，采用引力模型测算R&D资本流动量。与R&D人员流动相比，“推力—拉力模型”在测算R&D资本流动时并不适用。原因在于，R&D资本流动更多受到金融发展的影响，发达的金融系统和先进的金融市场更有利于资本在不同经济体之间流动。此外，技术创新活动存在一定风险，R&D资本流动还需要考虑流入地创新要素基础。因此，本文参照张营营[1]的做法，构建R&D资本流动引力模型。

(11)

在式(11)中，FCij表示从i地区到j地区的R&D资本流动量；Ki、Kj分别表示i地区和j地区的R&D资本存量[25]。由于《中国科技统计年鉴》只公布了各省份R&D支出经费这一流量数据，因此本文借鉴吴延兵[26]的做法，利用永续盘存法进行估算，将R&D支出经费核算成R&D资本存量。计算公式为：

Kit=Eit+(1-δ)Kit-1

(12)

式(12)中，б为折旧率，取值б=15%[26]，Eit表示i地区t年R&D支出经费量。

同理，i省份在统计年度内流出的R&D资本总量可由式(13)求导。

(13)

上式中，FCi为i省流动到其它省份的R&D资本流动总量，n为区域内经济体个数，本文为中国内地31个省(市)。

3.2.2 解释变量

(1)政府竞争。现有学者一般采用外商直接投资额、外商直接投资额占GDP的比重、GDP增长率、经济赶超水平以及实际利用外资的区位集中度衡量地方政府竞争。由于地方政府竞争行为是政府的主动性行为，主要通过财政竞争吸引FDI[27]，仅以地区生产总值不能准确反映地方政府竞争程度，因此本文参照李琛等[28]的做法，采用实际利用外资的区位集中度衡量。

(14)

(2)政府支持。现有学者王丛虎[29]、曾萍等(2014)从政府补贴、税收优惠、政府采购等方面衡量政府创新支持，本文参照卞元超[8]的研究，采用科学技术支出与地方财政支出的比值对其进行衡量，记为GSU。

(3)政府房地产投资偏好。本文借鉴甘行琼[14]的做法，采用房地产开发固定资产投资占地区固定资产投资总额的比重表示，记为GIP。该值越大，说明政府在进行投资时对房地产业的偏向性越高。

3.2.3 控制变量

在地方政府行为与研发要素流动分析框架下，本文选取以下控制变量：①地区经济发展水平(PGDP)：选取各地区的人均地区生产总值衡量；②人口增长水平(ZRZZ)：选用各地区人口自然增长率衡量；③基础设施建设水平(RAIL)：采用各地区每平方公里内的公路里程长度作为衡量指标；④产业结构(STUC)：采用第三产业增加值与地区生产总值之比衡量；⑤对外开放水平(OPEN)：选用进出口总额对地区生产总值的占比衡量。

3.2.4 数据说明

本文选取2000-2018年中国内地31个省市(自治区和直辖市)的面板数据，样本容量为589。统计数据来源于中经网、《中国统计年鉴》(历年)、《中国科技统计年鉴》(历年)及各省份历年统计年鉴，对个别省份缺失数据采用插值法进行补充。相关变量定义及描述性统计结果见表1。

4 实证检验

基于前文模型设计，本文采用Stata15.0软件对中国内地31个省市2000-2018年的面板数据进行固定效应模型分析，整体回归结果如表2所示。

4.1 整体回归分析

表2回归结果(1)和(5)显示：地方政府竞争、政府支持、政府房地产投资偏好对R&D人员和R&D资本要素流动的一次项系数均显著为正，二次项系数均为负，且均在1%水平上显著，表明地方政府竞争、政府支持和政府房地产投资偏好行为与两种创新要素流动之间存在显著倒U型关系。即随着地方政府行为作用程度加深，对两种创新要素的流动作用先增强后减弱，从而验证了假说H1。当政府竞争对R&D人员流动的作用系数小于2.714时，随着政府竞争力度加强，可以有效促进R&D人员流动；而当这一力度系数大于2.714时，R&D人员流动反而会受到阻碍。同样，政府竞争对R&D资本流动的作用系数以3.281为基准呈现先促进后阻碍的作用。由此可见，政府竞争作用力度控制在2.7～3.3之间即可呈现最佳作用效果。同理，政府支持和政府房地产投资偏好系数分别维持在0.046～0.048、0.311～0.328之间，表明可显著促进两种创新要素在区际间流动。回归结果(2)～(3)、(6)～(7)表明：政府竞争和政府支持行为以及政府支持和政府房地产投资偏好行为均具有显著协调促进作用，表明两者通过相互调节作用能够更好地推动R&D人员要素和R&D资本要素在本地区间流动，从而验证了假说H2。回归结果(4)和(8)说明：地方政府竞争和政府房地产投资偏好的协同作用对两种创新要素在地区间流动的影响不显著，可能是因为地方政府竞争和政府房地产投资偏好的协同作用表现为地方政府在房地产行业的竞争，这种竞争造成政府投资力度过大而产生挤出效应，抵消了因政府理性竞争所产生的激励效应。

从控制变量看，经济发展水平、人口增长水平对创新要素R&D人员和R&D资本流动均表现为正向促进作用，且至少通过10%置信水平，但基础设施建设水平与创新要素流动呈不显著负相关关系，可能是因为我国目前基础设施投资系统较为完善，地方政府为增强竞争优势加大基础设施建设力度，导致重复性建设进而造成资源浪费，在一定程度上不利于创新要素区际流动。产业结构对R&D人员和R&D资本流动虽然呈现不同显著水平的正向影响，表明产业结构水平提升会有效促进两种创新要素流动。

4.2 分地区回归分析

资源数量、地理位置和历史发展等因素导致中国地区间经济发展不平衡，创新能力区域异质性明显，特别是东部与中西部地区。因此，为考察地方政府行为对创新要素流动的影响，本文参考白俊红[30]的做法，将中国内地31个省(市)分为东部、中部和西部地区，从而考察地方政府行为的差异化影响，回归结果如表3所示。

(1)从核心变量看，地方政府竞争、政府支持、政府房地产投资偏好对R&D人员和R&D资本要素流动表现出明显的区域异质性影响。在东部地区，3种政府行为对R&D人员和R&D资本流动具有正向促进作用，且引入平方项后，对创新要素流动均表现为倒U型影响。这说明，对于市场化程度较高的东部地区而言，地方政府对于创新要素流动的管控不宜过度，应有效发挥东部地区市场“无形之手”的作用，让创新要素更好地在区际间流动。在中部地区，地方政府房地产投资偏好对创新要素流动表现为倒U型影响，而政府竞争和政府支持则表现为正U型影响。原因在于：由于中部地区经济发展水平与东部相比存在差距，在政府竞争力度达到拐点前，中部地区政府竞争行为并不能有效促进创新行业发展，而只有加大竞争力度，强化本省份竞争实力，突破拐点后才能有效发挥政府竞争行为的作用，为创新企业提供良好的生态环境和金融环境，从而促进创新要素在区域间流动。而且，从结果可以看出，政府支持的二次项系数为正，说明作用力度分界点在0点左端。由此可见，中部地区需要不断加大政府对科技创新的支持力度，有效促进创新要素在中部地区流动；同时，中部地区已经具备一定的工业化基础，政府房地产投资偏好行为不能过度作用于房地产行业，否则超过拐点后作用效果将逐渐减弱。在西部地区，仅政府竞争对R&D资本要素流动呈现显著正U型影响，其它政府行为对两种创新要素流动的作用效果均不显著。原因在于：西部地区经济发展水平较低、资源配置缺乏、要素流动缓慢，且劳动力要素主观性较强，创新人员更愿意选择在东部、中部地区省份城市工作，创新资本要素受大环境影响更容易在东中部地区流动。因此，在西部地区，地方政府行为对创新要素流动的影响甚微。

(2)从政府行为交互项看，在东部地区，两两政府行为的交互项对R&D人员和R&D资本流动几乎未产生影响，但回归结果系数显示大多是负向影响，表明两种政府行为协同产生了“水满则溢”的效果。同时，东部地区已处于劳动力供给丰富、资源配置饱和的状态，过度干预行为对创新劳动力和创新资本的吸引力较小，故表现为对创新要素的流动作用不显著；而在中部和西部地区，地方政府行为协同对R&D人员和R&D资本流动均表现出正向促进作用，且至少通过5%置信水平显著性检验。这表明，在中西部地区，政府行为协同可以有效抵消单项政府行为对创新要素管控过度而造成的负面影响，从而达到“并驾齐驱”的效果。这是因为，中西部地区创新要素基础比较薄弱，而政府“有形之手”可以发挥调节作用，为中西部地区创新企业营造良好的外部环境；同时，政府还可以为创新企业提供资金支持，提高中西部地区创新实力，增强对创新人员和创新资本的吸引力，从而有效促进中西部创新要素流动。

4.3 稳健性检验

上文回归结果表明，地方政府行为对两种创新要素流动存在倒U型影响。为检验实证结果的稳健性，本文调整实证模型中的相关变量，检验地方政府行为对R&D人员和R&D资本流动的影响，结果如表6所示。

模型(1)、(3)将控制变量产业结构(STRU)替换为对外开放水平(OPEN)，模型(2)、(4)将测度R&D人员流动和R&D资本流动引力模型中的地理距离替换为时间距离[30]。根据稳健性检验结果，表6中核心解释变量估计系数方向和显著性均与表2整体回归结果一致，验证了3种地方政府行为对R&D人员流动和R&D资本流动的倒U型影响效果稳健。

5 基于空间溢出效应的进一步分析

从当前中国区域经济发展一体化情况看，各地区政府行为存在典型的空间相关性。因此，在分析地方政府行为对创新要素流动的影响时，不仅需要考虑其对本地区创新要素流动的影响，还需要考虑其对周边地区的辐射作用。因此，本文构建包含空间权重矩阵的空间面板杜宾模型进行研究。

FP=ρWFP+β1GCB+β2GSU+β3GIP+β4Controls+τ+ε

(15)

FC=ρWFC+β1GCB+β2GSU+β3GIP+β4Controls+τ+ε

(16)

FP=γWFPt-1+ρWFP+β1GCB+β2GSU+β3GIP+β4Controls+τ+ε

(17)

FC=γWFCt-1+ρWFC+β1GCB+β2GSU+β3GIP+β4Controls+τ+ε

(18)

其中，FP、FC分别为被解释变量R&D人员流动量和R&D资本流动量；FPt-1、FCt-1分别为滞后一期的被解释变量；GCB代表政府竞争；GSU、GIP分别表示政府支持和政府房地产投资偏好；Controls为控制变量；τ为个体控制；ε为随机误差；ρ、β为变量回归系数；W代表一个n*n、对角线元素均为0且经过标准化处理的地理距离权重矩阵。

由表7效应分解回归结果可知，在静态和动态两种空间杜宾模型下，政府竞争、政府支持和政府房地产投资偏好对R&D人员流动均具有显著空间溢出效应，且至少通过5%的置信水平检验，说明R&D人员流动不仅受到本省份政府竞争、政府支持和政府房地产投资偏好的影响，同时也受到相邻省份的影响，假设H3得到验证。原因在于：一是在地方政府“资本追逐”的短视性偏好作用下，政府会采取不同的制度建设方式，而当某一地方政府实施某项政策时，相邻地区政府将有可能跟风模仿。如目前多个省份纷纷出台人才引进政策和大学生落户政策，加大对高等教育人才的引进，促进创新人员流动。这说明，人员流动不仅受到本地政策的影响，还受到相邻地区人才政策的影响，因此政府行为具有显著空间溢出效应；二是创新活动在空间地理特性的作用下，伴随着省份间技术创新合作活动的开展，创新要素在“趋优性”作用机制下会自发向优势地区集聚。

从表7可以看出，政府竞争和政府支持对R&D资本流动具有显著正向空间溢出效应，而政府房地产投资偏好虽然表现为正向影响，但不显著。原因在于：地方政府倾向于选择高税收收入房地产行业进行投资会抑制企业创新投资，影响企业技术创新。技术创新和房地产投资需要投入大量人力、物力和财力等社会资源，当大量社会资源投入到房地产行业时，必然会挤占技术创新所需社会资源，从而吸引大量资本从创新行业转出，不利于区域创新活动展开，对创新资本要素流动也会产生负面影响。回归结果显示，基础设施建设这一控制变量对两种创新要素流动均表现为显著负向作用，即基础设施建设发展越完善，越不利于相邻地区创新要素流动。可能是因为：地方政府竞相加大基础设施建设会产生重复投资等问题，无形中增加交易成本造成并产生内耗，降低要素流动经济效益。产业结构水平也会阻碍相邻省份创新要素流动，带来产业结构趋同等问题，不利于创新要素区际流动。其它控制变量均表现出不同显著水平的正向直接作用和间接作用，说明地区经济发展水平和人口增长水平均能有效促进邻近省份两种创新要素流动。

6 结论与启示

6.1 研究结论

本文利用2000-2018年中国内地31个省(市)面板数据，采用固定效应模型分析地方政府行为对创新要素流动的影响，并分地区考察各地方政府行为的差异化影响。在充分考虑地方政府行为空间相关性的基础上，采用静态和动态空间杜宾模型，将空间效应分解为直接效应和间接效应，考察3种政府行为对两种创新要素流动的影响。结果发现:①就全国而言，地方政府竞争、政府支持、政府房地产投资偏好对R&D人员和R&D资本流动存在倒U型影响；同时，政府竞争与政府支持、政府支持与政府房地产投资偏好对R&D人员和R&D资本要素流动存在正向协同作用；②分地区看，东部地区政府行为对创新要素流动存在倒U型影响，中部地区政府竞争和政府支持行为对创新要素流动存在正U型影响，政府房地产投资偏好发挥倒U型作用，政府协同行为在中西部地区发挥正向促进作用。

在考虑空间效应时，就全国而言，政府竞争、政府支持对R&D人员和R&D资本要素流动具有正向空间溢出效应，政府房地产投资行为偏好仅对R&D人员要素流动存在正向空间溢出效应，对R&D资本要素流动影响较小。整体来说，政府行为对本省份和其它省份创新要素流动均存在显著促进作用，且不同地区异质性较强。

6.2 研究启示

针对上述结论，本文提出如下启示：第一，促进“为增长而竞争”向“为创新而竞争”模式转变，不断优化和完善地方政府考核机制，激发各类市场主体活力，促进创新要素合理流动。加大政府科技创新投入，鼓励地方政府扩大对技术创新活动的财政支持力度。同时，准确把握政府行为的“政策效应”，建立完善的区域创新资金支持体系，避免因投资过度而对创新产业发展形成约束。第二，把握政府对房地产行业的投资力度，避免投资力度过大而产生负面影响，有效发挥房地产业对科技创新发展的驱动作用，合理利用税收和信贷政策等手段，维护房地产市场平稳健康发展，从而有效整合不同产业间的创新资源，推动我国整体创新水平提升。第三，地方政府应充分认识到人力资本积累和创新要素自由流动在建设创新型国家中所发挥的重要作用，结合创新要素流动产生的知识溢出效应，设计更加合理完善的人才引进制度和投资政策，破除阻碍要素流动的区域性市场分割壁垒和体制机制障碍，促进不同创新要素在地区之间充分、合理流动，激发创新要素市场活力，从而促进区域创新协调、有序、健康发展。

6.3 不足与展望

本文虽然立足于地方政府行为视角，采用固定效应模型和空间杜宾模型对地方政府行为如何作用于创新要素流动开展研究，但尚存不足之处：①在研究地方政府行为时，未考虑各地区政策滞后的影响；②在空间计量分析中未进行空间梯度划分。未来可从政策滞后和空间梯度划分角度对地方政府行为如何影响创新要素流动展开讨论。

参考文献:

[1] 张营营,高煜.创新要素流动能否促进地区制造业结构优化:理论解析与实证检验[J].现代财经(天津财经大学学报),2019,39(6):98-113.

[2] AUER P,BERG J,COULIBALY I.Is a stable workforce good for productivity[J].International Labour Review,2005,144(3):319-343.

[3] 郭栋,胡业飞.地方政府竞争:一个文献综述[J].公共行政评论,2019,12(3):156-173,193-194.

[4] TIEBOUT C M.A pure theory of local expenditures[J].Journal of Political Economy,1956,64(5):416-424.

[5] STIGLER G J.Perfect competition,historically contemplated[J].Journal of Political Economy,1957,65(1):1-17.

[6] OATES W E.An essay on fiscal federalism[J].Journal of Economic Literature,1999,37(3):1120-1149.

[7] 卞元超,白俊红.“为增长而竞争”与“为创新而竞争”:财政分权对技术创新影响的一种新解释[J].财政研究,2017，38(10):43-53.

[8] 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,2020，41(1):45-58.

[9] 肖文,林高榜.政府支持、研发管理与技术创新效率:基于中国工业行业的实证分析[J].管理世界,2014,20(4):71-80.

[10] 白俊红.中国的政府R&D资助有效吗? 来自大中型工业企业的经验证据[J].经济学(季刊),2011,10(4):1375-1400.

[11] YAGER L，SCHMIDT R，POLICY A E I F P.The advanced technology program:a case study in Federal technology policy[M].New York:AEI Press, 1997.

[12] JAFFE A B.The “science of science policy”:reflections on the important questions and the challenges they present[J].The Journal of Technology Transfer,2008,33(2):131-139.

[13] 卓乘风,邓峰.创新要素流动与区域创新绩效:空间视角下政府调节作用的非线性检验[J].科学学与科学技术管理,2017,38(7):15-26.

[14] 甘行琼,李玉姣,蒋炳蔚.财政分权、地方政府行为与产业结构转型升级[J].改革,2020,37(10):86-103.

[15] 吕冰洋,毛捷,吕寅晗.房地产市场中的政府激励机制:问题与改革[J].财贸经济,2013,34(7):126-137.

[16] WANG X,WEN Y.Can rising housing prices explain China's high household saving rate[J].SSRN Electronic Journal,2011,93.

[17] 杜金岷,陈建兴.挤出效应还是促进效应?房地产投资对区域创新的影响及异质性[J].新疆社会科学,2020,20(4):21-30,146.

[18] 岳金桂,陆晓晨.地方政府竞争、土地价格与外商直接投资:基于69个地级市面板数据的分析[J].南京审计大学学报,2018,15(2):35-45.

[19] 徐辉,杨烨,马月,等.财政分权、地方政府行为与中国雾霾污染[J].华东经济管理,2018,32(3):103-111.

[20] 郑平,陶云飞,李中仁.地方政府竞争与当代中国区域经济发展：一个文献综述[J].产业经济评论,2020,8(5):15-28.

[21] 吕洪燕,于翠华,孙喜峰,等.人力资本结构高级化对科技创新绩效的影响[J].科技进步与对策,2020,37(3):133-141.

[22] 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.

[23] 李强.影响中国城乡流动人口的推力与拉力因素分析[J].中国社会科学,2003，24(1):125-136,207.

[24] 王钺,刘秉镰.创新要素的流动为何如此重要:基于全要素生产率的视角[J].中国软科学,2017，32(8):91-101.

[25] 卓乘风,邓峰.创新要素区际流动与产业结构升级[J].经济问题探索,2018,39(5):70-79.

[26] 吴延兵.R&D存量、知识函数与生产效率[J].经济学(季刊),2006,5(3):1129-1156.

[27] 傅勇,张晏.中国式分权与财政支出结构偏向:为增长而竞争的代价[J].管理世界,2007,13(3):4-12,22.

[28] 李琛,赵军,李喜洲.财政分权、政府行为与对外直接投资:抑制还是促进[J].财政研究,2019,40(5):77-91.

[29] 王丛虎.论我国政府采购促进自主创新[J].科学学研究,2006,24(6):967-970.

[30] 白俊红,刘宇英.对外直接投资能否改善中国的资源错配[J].中国工业经济,2018,35(1):60-78.

[31] 郑万腾,赵红岩,陈羽洁,等.技术扩散能否成为区域创新效率提升的新动能:研发要素流动视角[J].科技进步与对策,2020,37(21):56-63.

(责任编辑：王敬敏)