中国农业全要素生产率增长的空间溢出关联效应

本文依据1997—2013年全国30个省(市、区)的面板数据,基于一种全新的视角使用社会网络分析方法考察区域农业TFP空间溢出关联特征,得出以下结论:首先,从总体来看,中国区域农业TFP增长具有明显的空间关联性,地区之间"普遍联系"着,存在115个空间关联关系,且网络稳健性较强;其次,从地区角色来看,中国区域农业可以分为四个功能板块——"净溢出板块"、"双向溢出板块"、"主受益板块"和"经纪人板块";最后,从溢出的传递机制来看,农业TFP的空间溢出中存在双源头——"净溢出板块"和"双向溢出板块",二者主导了整个溢出过程,"经纪人板块"则在溢出过程中充当"桥梁"。     

中国农业全要素生产率增长的空间溢出关联效应北大核心CSSCI

本文依据1997—2013年全国30个省(市、区)的面板数据,基于一种全新的视角使用社会网络分析方法考察区域农业TFP空间溢出关联特征,得出以下结论:首先,从总体来看,中国区域农业TFP增长具有明显的空间关联性,地区之间"普遍联系"着,存在115个空间关联关系,且网络稳健性较强;其次,从地区角色来看,中国区域农业可以分为四个功能板块——"净溢出板块"、"双向溢出板块"、"主受益板块"和"经纪人板块";最后,从溢出的传递机制来看,农业TFP的空间溢出中存在双源头——"净溢出板块"和"双向溢出板块",二者主导了整个溢出过程,"经纪人板块"则在溢出过程中充当"桥梁"。     

中国创新发展的空间关联网络结构及驱动因素

本文基于创新价值链视角将创新过程分为研发创新、经济转化两个阶段。利用超效率DEA模型测度了2001-2015年我国30个省市的两阶段的创新发展效率,并将其作为区域创新发展的综合测度指标;在此基础上,利用社会网络分析法对我国区域创新发展的空间关联网络结构及驱动因子进行了实证。研究发现：①两阶段区域创新发展的空间关联性均逐步增强,但研发创新阶段的网络稳定性趋于下降,而经济转化阶段的网络稳定性趋于上升;②创新发展空间关联网络呈现出显著的核心-边缘分布,东部以及内陆部分省份处于网络的核心地位;③创新发展空间关联网络可划分为双向溢出、经纪人、净溢出和净受益四个板块,区域创新发展的动能传递具有明显梯度特征;④地区间经济发展方式的差异、地理位置的邻接有助于增强两阶段创新发展的空间关联性;人力资本水平的地区差异仅对经济转化阶段创新发展的空间关联性呈现显著影响。本研究为跨区域创新网络的构建及国家创新驱动发展战略目标的实现提供了政策参考。     

中国工业创新空间关联及影响因素研究——基于区域间工业供给与需求关系的分析

地区间工业供给与需求关系是工业空间关联的产生基础,探究伴随生产关系而形成的工业创新空间关联现状,明晰区域间工业创新溢出影响因素,对打造区域工业协同创新共同体意义重大。本研究以区域间工业投入产出表为基础,构建基于供给关系和需求关系的工业创新空间关联网络,然后引入社会网络分析法研究两个方向创新网络的结构特征,并运用QAP方法揭示工业创新空间关联产生的主要原因。结果表明：地区工业间通过生产关系建立了日益密切、稳健的创新关联,各地区发出的创新溢出始终保持均衡,创新溢出的流向愈发集中,网络等级门槛愈发明显;两个方向创新网络中作为关键节点的地区并不完全相同,但均存在强强集聚、弱弱集聚现象,均可聚类为四个板块,扮演“主受益”“经纪人”和“净溢出”三种角色;地理邻近、R&D人员差异、R&D经费差异、技术升级经费差异、外资利用差异和生产外向度差异是工业创新空间关联的主要影响因素,工业发展水平和区域特征因素的差异影响不大。     

中国碳排放的空间关联及其解释——基于社会网络分析法

利用社会网络分析方法(SNA)全新解构了碳排放的空间关联特征,并基于QAP技术揭示了碳排放空间关联的主要影响因素.研究发现:碳排放呈现出复杂的多线程空间网络关联关系.上海、天津、江苏、浙江、广东和福建等东部发达地区的省份处于网络的中心地位,接收了较多的关联关系,甘肃、青海、新疆和贵州等西部欠发达地区省份发送了较多的关联关系,其他省份则主要起到了"传输"和"桥梁"的作用.碳排放可以划分为"双向溢出""净受益""净溢出"以及"经纪人"四个功能板块.地理因素、地区间经济发展差异以及环境规制差异对碳排放空间关联具有显著正向影响.     

长江经济创新驱动带的空间关联网络结构及效应分析——以国家高新区为例

本文以国家高新区为创新发展依托,利用熵值法测度了2011—2015年长江经济创新驱动带29个高新区的综合创新能力,并将其作为创新"质量"应用于引力模型构建出空间关联矩阵。在此基础上,分别运用社会网络分析法和固定效应模型对创新网络结构及效应进行了考察。研究发现:①高新区样本的创新能力普遍较低,且呈现出"东高西低"的空间分布格局和稳步提升的时间演变趋势。②高新区之间创新动能的溢出效应明显,网络的稳定性缓慢减弱,创新关联程度具有较大提升空间。③长江经济创新驱动带呈现出显著的"核心-边缘"分布,长江下游地区的高新区成员处于网络的核心位置。④长江经济创新驱动带可划分为长三角、长三角附近、长江中游和长江上游四个创新板块,且第二板块向第一板块的溢出效应最为显著。⑤高新区成员在网络中地位的提升对自身综合创新能力的发展具有显著正向影响。     

中国省域降碳潜力空间关联网络结构特征及影响因素

为深入理解省域降碳潜力空间关联网络的结构特征及其影响机制,加速推动区域绿色转型和协同降碳,基于Super-SBM模型测度2011—2020年中国30个省份降碳潜力,利用修改引力模型和社会网络分析方法探究其空间关联网络结构特征及影响因素。结果表明：（1）中国省域降碳潜力的空间关联日趋紧密,网络密度和网络关联数呈增长态势,网络效率和网络等级度呈下降态势;（2）东部省份多处于网络核心位置,发挥着支配作用;西部省份多位于网络边缘位置,对网络关联结构影响有限;（3）网络结构形成了净受益、净溢出、双向溢出和“经纪人”四大功能板块;（4）经济水平、能源消耗、产业结构和城镇人口等差异以及空间邻接关系共同驱动省域降碳潜力空间关联网络结构演变。据此提出提升省域降碳潜力、优化省域降碳潜力关联的政策建议。     

基于空间相关的区域创新系统间知识溢出效应评价

应用2004—2013年中国30个省级行政区数据,从空间相关的视角对区域创新系统间知识溢出效应作出评价;在测度区域知识溢出效应指数基础上,将知识溢出效应纳入空间计量模型,从地理特征出发构建空间权重矩阵,评价区域创新系统间知识溢出效应。研究发现,各区域创新系统间知识溢出存在明显的空间相关性,呈现"东高西低"的非均衡分布;RD投入对知识溢出效应具有正向影响,劳动力流动、国外技术引进水平、技术市场成交水平以及受教育水平通过了显著性检验,且均对知识溢出效应产生正向影响,其中受教育水平对知识溢出影响更大。     

创新效率视角下高技术产业空间关联网络及其影响因素研究

从创新效率视角研究高技术产业空间关联网络及其影响因素，对促进创新资源的合理配置、 推动中国高技术产业的协同发展具有重大意义。本文利用社会网络分析法（SNA）对中国高技术产业创新效率的空间关联网络进行了研究，在此基础上，利用QAP（quadratic assignment procedure）分析法揭示了其空间关联网络的影响因素及作用机制，研究发现：高技术产业创新效率空间关联网络在两阶段都表现出明显的中心—边缘分布特征，处于网络中心的东部经济发达地区并未对其他地区的创新效率产生明显的影响和带动作用；从溢出路径和效能2个层面来看，高技术产业创新效率空间关联网络在两阶段均形成了4个板块，且在经济转化阶段各板块之间存在更加明显的空间关联与溢出效应；地理位置对2个阶段的高技术产业创新效率空间关联均产生显著的影响，而政府支持力度、企业规模仅对经济转化阶段的高技术产业创新效率空间关联产生显著影响。     

产业协同集聚、空间知识溢出与区域创新效率

沿着“现象-机制-效应”的分析路径,基于2007-2016年我国31个分省面板数据,考察了空间关联视角下产业协同集聚对区域创新效率的本地效应及溢出效应,并对创新效率空间溢出效应的地理衰减边界进行测算。研究发现：我国的区域创新效率和制造业与生产性服务业的协同集聚均呈现出“中心-外围”的空间格局,具有明显的空间集聚特征;并且区域创新效率具有正向空间外溢效应,能够对周边地区的创新效率提升产生“涓滴效应”,但这种外溢效应具有随地理距离增加而衰减的特征,溢出效应在1000公里内较高,1000公里外则出现衰减;产业协同集聚不仅可以推动本地创新效率提升,通过与研发人员的互动,还能够对周边地区的创新效率产生正溢出效应。文章一方面描述了我国产业协同集聚和区域创新效率的空间特征,另一方面,为实现通过产业协同集聚的空间结构调整来推动区域创新发展提供新的政策方向。     

长江中游城市群数字经济发展空间关联网络特征研究

采用修正引力模型、社会网络分析法,对长江中游城市群构成的数字经济发展空间关联网络的联通性和空间结构进行研究发现：长江中游城市群数字经济空间关联网络具有“梯度分布”不均衡和网络稳定性较差等特点,各城市在网络中互通互达、不存在等级结构;武汉、长沙、襄阳、新余、黄冈是网络中的领导者和中心行动者,而武汉、长沙、南昌是主要控制者且武汉与长沙是关联网络的两大核心城市;长江中游城市群可以分为四大板块,分别是由湖北核心城市及南昌市所构成的“净受益板块”,由环长株潭城市群及新余市所构成的“双向溢出板块”,由环鄱阳湖城市群及武汉城市圈所构成的“净溢出板块”和由湖北中西部城市及长沙周围城市所构成的“经纪人板块”。     

碳约束下省域物流能源效率空间关联效应及其影响因素

关注区域间物流能源效率空间关系,以我国30个省份为对象,从全要素角度考虑碳约束下物流能源效率,将物流碳排放与物流资本、能耗和劳动力联系起来,利用其2005－2019年的面板数据,采用Super-SBM模型测算其能源效率;并从整体空间关联角度出发,运用社会网络分析方法分析其能源效率的时空关联演变特征,构建二次指派程序模型实证探索其影响因素。结果表明：30个省份物流能源效率整体网络结构基本稳定,省域之间已形成了良好的可达性,2005－2019年间物流能源网络效率均在0.648～0.717之间浮动,网络层级从2005年的0.475下降到2019年的0.437;北京、上海、江苏、天津及浙江处于网络的中心并起着主导性作用;整体空间网络可划分为双向溢出、净受益、净溢出和经纪人四大功能板块,其中大部分地处偏远地区的省份均担任着净溢出的角色;经济发展、城镇化率、科研发展投入以及环境建设投资与物流能源效率空间关联呈正相关,而产业结构对空间关联影响不大。基于研究结论,提出大力发展低碳经济、发挥发达地区的资本和技术辐射作用和加强区域间物流能效协同管理等政策建议。     

中国省域创新产出的空间格局与空间溢出效应研究

以1999~2013年中国31个省市为基本时空单元,应用探索性和确认性空间数据分析方法,对中国省域创新产出的空间格局与空间溢出效应进行分析。研究发现:省域创新产出的高值区形成以沿海经济带与长江经济带为轴的"T型"结构;地理邻近是省域创新产出集聚的主要空间关联模式,形成京津的虹吸、上海的扩散和粤辽的弱辐射三类区域效应;省域创新产出增长率存在正向空间溢出,但若不平衡创新资源配置,省域创新产出仍将陷入持续空间分异;创新产出、人力资本和资金资本均存在正向空间溢出,经济发展水平存在负向空间溢出,创新基础设施的空间溢出不显著,各创新投入变量空间溢出的传导机制不同。     

开放经济下知识溢出效应的实证研究

收集产学研合作、FDI及创新相关数据,运用静态与动态空间面板计量模型,从地理特征和社会经济特征两方面考察了1999—2014年中国大陆30个省市区域创新的产学研协同内溢、FDI外溢及空间溢出效应。研究表明:1地理特征和社会经济特征有显著正的空间溢出效应,社会特征中的人力资本权值影响最大;2FDI在短期与长期中分别存在显著负的与正的溢出效应;3产学研协同在短期与长期中分别存在不显著与显著正的溢出效应,政府、金融机构对协同创新的影响在短期和长期不同;4产学研合作大于FDI的溢出效应,二者交互影响显著为正,三种溢出的综合效应为正;5制度等环境因素对区域创新有显著正向影响。     

区域创新内溢、外溢与空间溢出效应的实证研究

收集产学研合作、FDI及创新相关数据,运用静态与动态空间面板计量模型,从地理特征和社会经济特征两方面考察了1998-2008年中国大陆30个省市区域创新的产学研合作内溢、FDI外溢及空间溢出效应。研究表明:在空间溢出效应中,地理特征和社会经济特征对区域创新溢出效应都有显著正的影响,地理特征的影响更大;在地理特征中,地理距离比空间邻接的影响更显著;社会经济特征中,信息传播比人力资本的影响更显著。FDI技术外溢效应为正,在短期中显著,长期中则不显著。产学研合作内溢效应在短期和长期中不显著甚至显著为负。外在环境对创新溢出有显著正向影响。在此基础上提出了有效提升区域创新能力的政策启示。     

中国能源环境效率的空间关联网络结构及其影响因素

提升能源环境效率不仅是中国生态文明建设的客观要求,也是实现经济社会可持续发展的必然选择。文章以1995—2015年中国省际面板数据为样本,采用非径向、非角度、双导向的窗口DEA模型测度出30个省份的能源环境效率,并利用VAR格兰杰因果检验方法识别中国省际能源环境效率的空间关联关系,在此基础上通过社会网络分析（SNA）方法揭示中国省际能源环境效率的空间关联网络特征及其影响因素。结果表明,中国省际能源环境效率呈现出显著的、复杂的空间关联网络结构。板块分析显示：东部省份主要位于“净溢出板块”,是中国能源环境效率提升的“发动机”,在网络中处于核心地位,而西部省份主要位于“净受益板块”,在网络中处于边缘地位;经济发展水平、能源消费结构、产业结构、环境规制和技术创新的地区差异与能源环境效率的空间关联网络呈显著相关关系,相似的经济发展水平和产业结构及相近的技术水平有利于中国省际能源环境效率空间关联网络的形成。能源环境效率空间关联的网络结构为中国节能提效政策的制定和实施带来严峻挑战,同时也为新时代区域协调发展战略的实施、能源环境效率跨区域协同提升机制的构建创造了条件。     

基于空间相关的区域创新系统间知识溢出效应研究

应用2004-2013年中国30个省级行政区数据,从空间相关的视角对区域创新系统间知识溢出效应作出评价;在测度区域知识溢出效应指数基础上,将知识溢出效应纳入空间计量模型,从地理特征出发构建空间权重矩阵,评价区域创新系统间知识溢出效应.研究发现,各区域创新系统间知识溢出存在明显的空间相关性,呈现“东高西低”的非均衡分布;R&D投入对知识溢出效应具有正向影响,劳动力流动、国外技术引进水平、技术市场成交水平以及受教育水平通过了显著性检验,且均对知识溢出效应产生正向影响,其中受教育水平对知识溢出影响更大.     

制度环境、基础设施与“科技-金融”系统效率改善

利用网络DEA方法测算了中国1996-2014年省域"科技-金融"系统效率,在分析其时空演进特征的基础上,构建两阶段GMM模型和空间杜宾模型,实证检验了制度环境、基础设施对"科技-金融"系统效率改善的本地效应和空间溢出效应。研究发现,中国整体"科技-金融"系统效率呈上升趋势,且具有显著正向空间关联;不考虑空间因素时,制度环境、基础设施水平的提升均有利于本地"科技-金融"系统效率的改善;考虑空间因素后,基础设施的直接效应与空间溢出依然显著为正,但制度环境的直接效应不显著,且出现显著的负向空间溢出效应,对此的解释是不同区域制度环境水平存在较大差异,导致了创新要素在区域间的单向流动,不利于落后地区的"科技-金融"系统效率提升。     

投资、技术溢出与欧盟区域创新发展研究

基于欧盟数据,测度欧盟28个国家创新活动的空间相关性,并建立空间面板模型研究创新类投资对欧盟区域创新的影响以及技术溢出效应。结果发现:第一,欧盟区域创新产出具有显著的空间相关性,空间集聚趋势逐年减弱;第二,商业型RD创新投资、非RD型创新投资、FDI对欧盟区域创新发展具有正效应。而公共型RD创新投资具有负效应。经济水平和开放水平均有利于欧盟创新产生,而教育水平的作用不确定;第三,欧盟区域创新产出具有显著技术溢出效应。欧盟内邻近国家的创新产出对本国创新产生显著负向溢出,而邻近国家对创新产出的误差冲击会对本国的创新产出则产生显著正向溢出作用。     

数字金融发展对区域创新的激励效应研究

强化数字金融发展的创新激励效应,是我国在后疫情时期坚持创新赋能业态变革,助力经济新旧动能转换的重要抓手。为此,立足于我国30个省份2011—2018年面板统计数据,采用个体固定效应模型、空间计量模型、面板门槛模型和结构方程模型路径分析等方法,实证考察我国数字金融发展对区域创新的激励效应。结果显示：数字金融及其分解指数（覆盖广度、使用深度和数字化程度）都能正向激励区域创新,但激励效果存有差异,其中使用深度最为显著,其次是覆盖广度和数字化程度;在异质性方面,数字金融发展对区域创新的激励效应具有一定的创新主体异质性和区域异质性;在空间特征方面,某区域数字金融发展不仅直接激励本土创新,而且存在空间溢出效应能够间接激励其他区域创新,但这种空间溢出效应的贡献率十分有限;在非线性特征方面,数字金融发展对区域创新的激励效应在劳动者素质、政府支持和产业升级单一门槛的约束下,表现边际递增的态势,而在对外开放单一门槛的约束下,呈现边际递减的趋势;在传导路径方面,数字金融发展能够通过内部因素和外部因素两条路径间接激励区域创新,其中内部因素是主要的传导路径,研发强度在内部因素中起主要作用,而在外部因素中经济发展占主导地位。