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一、概念模型與研究假設

（一）概念模型建立

R&D資源與創新績效之間的關系表面上看只是簡單的R&D投入產出關系，實際情況很復雜，直接涉及到“創新活動為什么發生、如何發生以及怎樣應用于經濟發展”這個根本問題。綜合以上情況，我們進一步對R&D資源如何通過創新活動影響區域經濟績效進行研究，并提出了包含R&D資源、創新活動和經濟績效以及它們之間關系的概念模型，見圖1。

（二）R&D投入與創新活動關系研究假設

R&D資源是提升創新能力和促進科技進步的物質基礎，是持續發展科技的根本前提和保障。當前的R&D資源投入是對未來增強區域競爭力的一種投資。隨著科技的迅速發展，人們對創新的重視程度也隨之增加，近些年對R&D經費投入力度也在持續加大。通過總結已有學者的研究成果，我們可以得出一個很明確的觀點：創新活動依賴于R&D資源的投入。從宏觀領域看，R&D投入與創新之間有著顯著的相關性，但是不同的學者從不同的角度選取不同的指標得出的結論有所不同，多數的研究結論是R&D投入與創新之間存在顯著的正相關性。京津冀R&D投入與創新之間的相關關系是怎樣的呢?這就是本文所要研究的主要問題之一。本文在對大量相關文獻的研究成果進行分析和總結的基礎上，提出如下假設：京津冀三地區R&D投入與創新活動之間具有線性相關關系，并且R&D投入按資金來源分類進行詳細假設。具體的假設如下：假設1（H1）：R&D投入與創新活動兩者之間具有明顯正向的相關性，即：假設兩者之間相互影響且是正向的關系。（1）政府R&D資金對創新活動的相關假設H1.1：政府R&D資金和專利申請量具有相互正向關系H1.2：政府R&D資金和新產品銷售收入具有相互正向關系（2）企業R&D資金對創新活動的相關假設H1.3：企業R&D資金和專利申請量具有相互正向關系H1.4：企業R&D資金和新產品銷售收入具有相互正向關系（3）其他R&D資金對創新活動的相關假設H1.5：其他R&D資金和專利申請量具有相互正向關系H1.6：其他R&D資金和新產品銷售收入具有相互正向關系

（三）創新與經濟績效關系研究假設

有關創新與經濟績效之間的關系研究，經濟學家一直采用不同的框架來分析這一關系，其中最為相關的方法就是“演化”和“新增長”理論。這兩個方法在創新對于經濟增長的重要性方面并無二致，但在創新影響經濟績效的具體機制方面存在不同的看法。創新促進經濟增長的一個重要途徑是技術從發達的國家（或地區）向欠發達國家（或地區）進行擴散。人們贊同創新是推動經濟長期持續增長的重要因素，但創新如何推動經濟增長是復雜的，遠非那種簡單直接的關系。根據前人的研究成果，我們對京津冀地區創新活動與經濟績效之間的關系提出以下假設。假設2（H2）：創新活動與區域經濟績效兩者之間具有明顯正向的相關性。（1）創新活動之專利申請量對區域經濟績效的相關假設H2.1：專利申請量和區域經濟績效（人均GDP水平）具有相互正向關系H2.2：新產品銷售收入和區域經濟績效（人均GDP水平）具有相互正向關系（2）進出口貿易程度對區域經濟績效的相關假設H2.3：進出口貿易程度和區域經濟績效（人均GDP水平）具有相互正向關系

二、模型方法及變量選擇

（一）數據收集

我們搜集了2000—2009年的京津冀三省市的相關資料數據，包括政府研發支出、企業研發支出、其他研發支出和專利申請量、新產品銷售收入等數據。數據主要來源于中華人民共和國科學技術部網、天津市科學技術委員會網站、河北科技信息網以及《中國統計年鑒》和《全國科技機構統計數據集》。其中，本文所采用政府、企業和其他金融機構的R&D經費的詳細數據主要來源于各省的科技進步統計監測報告。為了保證數據的平穩性，我們對數據作了自然對數處理。接下來我們利用協整檢驗考察各種因素之間是否存在長期穩定的影響關系，所有的運算都利用Eviews6.0軟件進行。

（二）方法選擇

本文主要利用協整分析和格蘭杰因果關系檢驗方法研究京津冀R&D資金來源對創新活動產生的影響，運用柯布—道格拉斯生產函數這種計量模型分析創新活動對經濟績效的影響。因為協整檢驗要求各個變量序列必須是平穩序列，所以在進行協整檢驗之前對變量序列要用單位根檢驗方法檢驗序列的平穩性。而且，通過協整結果只能分析變量之間是否存在均衡關系，在進行協整檢驗分析之后，還需用格蘭杰因果關系檢驗變量之間是否存在因果關系，即驗證京津冀R&D資金來源與創新活動之間是否互相存在因果關系。

（三）變量選擇

（1）R&D經費支出指標：政府資金比重（NGP）、企業資金比重（NCP）、其他資金比重（NBP）；R&D經費支出按經費來源選取指標，其中企業資金和政府資金在前面已簡單的說明。其他資金是指金融資金和其他資金。金融資金是金融機構從外部提供一些R&D融資渠道，可以提高研發速度，能夠為R&D資源配置提供一些資金支持。金融資金主要是針對企業，通過提供股權資本，把科技型的創業企業作大。（2）創新活動指標：專利申請量（PT）和新產品銷售收入（NI）。專利是R&D活動的結晶，是技術創新能力的直接體現，已成為衡量一個國家或地區科技創新的重要指標，同時也是國家競爭力的重要體現。專利數據包括專利申請和專利授權，因為專利申請體現創新水平比專利授權的效果要直觀，而且一般專利授權比專利申請滯后，可能滯后R&D投入更長。考慮到數據的可利用性和本論文的需要，故本文對專利申請量數據進行分析。新產品銷售收入不僅涉及企業創新產品的生產環節，還包括銷售環節，要受到市場環境、消費者需求等諸多不確定性因素的影響，從盈利能力角度可以反映研發的效果，以貨幣的方式表達有形資產的增加，即體現了企業技術創新最終實現的價值，也體現了技術創新為企業帶來的真實收益，因此對創新成果有很好的代表性。由于現有統計年鑒無法收集到長期的高新技術產業和小企業的研發投入方面的指標，我們用大中型企業的新產品銷售收入作為衡量指標。（3）區域經濟績效指標：人均GDP水平。本文選取國內生產總值（GDP）代表經濟績效進行測量。（4）進出口貿易程度：進出口貿易額（OP）。對外開放的程度如今也是影響經濟增長的重要因素之一，它可以通過“技術外溢”和外部刺激來促進一國或一個地區的技術變動和經濟增長；它還可以通過“邊干邊學”效應和“外溢”效應，促進國內企業的制度創新，以提高技術創新效率，從而提高國際競爭力。本文選取進出口貿易額作為衡量指標表示進出口貿易程度。

三、R&D資源與創新活動關系分析

（一）河北省R&D資源與創新活動關系分析

1.變量的單位根檢驗。為了確定單位根檢驗的回歸方程，我們對新序列進行整理。從序列的變化可以看到，有的變量序列存在一定時間趨勢和截距，因此，ADF單位根檢驗回歸方程中應包含截距項和趨勢項。對各變量序列及它們的一階差分序列進行單位根檢驗，檢驗結果見表2。通過單位根檢驗結果我們可以看到，NBP的檢驗值小于其顯著性水平下的臨界值，表明這個序列是平穩序列；NGP、NCP、LNI和LPI的檢驗值分別大于其顯著性水平下的臨界值，表明這幾個變量序列都存在單位根，從而是非平穩序列。而這幾個變量序列的一階序列差分的檢驗統計量值都小于檢驗水平下的臨界值，因此它們的一階差分序列不包含單位根，從而表明它們的一階差分序列是平穩的。

2.變量的協整檢驗。通過上面單位根檢驗所得的結果，因為NGP、NCP、LNI、LPI都是一階單整序列，所以可進一步檢驗NGP、NCP與LNI、LPI之間的協整關系。這里運用Engle-Granger兩步法檢驗它們之間的協整關系。首先：我們用OLS回歸的方法對NGP、NCP分別和LNI、LPI進行回歸。協整回歸方程結果如下：LNI=12.09669-23.69753*NGP（1.8816）（7.1953）回歸系數的t檢驗值：t=（6.4291）（-3.2935）R2=0.5755ADR2=0.5225F=10.84691LPI=10.50057-8.515877*NGP（0.6345）（2.4264）回歸系數的t檢驗值：t=（16.5494）（-3.5097）R2=0.606257ADR2=0.5770F=12.3179LNI=-1.440218+10.99137×NCP（1.2196）（1.8096）回歸系數的t檢驗值：t=（-1.879）（6.0737）R2=0.8219ADR2=0.7995F=36.8904LPI=6.133581+3.207804×NCP（0.6626）（0.9831）回歸系數的t檢驗值：t=（9.2574）（3.2629）R2=0.5710ADR2=0.5173F=10.6466若假定顯著性水平為10％，自由度為8的t分布臨界值為t0.0（58）=1.860，上面四式中各項系數t檢驗值的絕對值均大于臨界值，表明四個協整回歸方程的所有系數均通過t檢驗。接下來對上面四個回歸方程的殘差進行單位根檢驗。檢驗結果見表3所示。通過對變量的單位根和殘差平穩性檢驗結果表明：通過OLS回歸得到的4個協整方程的殘差在顯著性水平下均為平穩序列，證明它們存在協整關系，即分別存在長期穩定關系。從協整分析結果我們可以得到的結果是，各個地區R&D資金來源比重不同對創新活動成果會有不同影響效果。企業資金比重（NCP）、政府資金比重（NGP）對新產品銷售收入（LNI）和專利（LPI）的長期彈性分別為10.99137、3.207804、-23.69753、-8.515877，即表明企業自有資金與各類創新活動具有正向的協整關系，政府資金與各類創新活動具有負向的協整關系。企業資金比重（NCP）對新產品銷售收入（LNI）的彈性系數10.99137大于對專利（LPI）的彈性系數3.207804，說明河北省企業資金投入對新產品銷售收入的影響比專利的影響大。

3.Granger因果關系檢驗為分析上述變量之間是否存在相互影響，我們對NGP、NCP、LNI、LPI四個變量進行Granger因果關系檢驗。檢驗結果見表4。通過分析Granger因果關系檢驗結果，我們可以看出：在顯著性水平下，滯后期為1~2年時，政府資金比重（NGP）與專利（LPI）之間存在格蘭杰因果關系，并且是單向的關系；但政府資金比重（NGP）與新產品銷售收入（LNI）之間影響關系并不明顯。企業資金比重（NCP）與新產品銷售收入（LNI）之間也存在格蘭杰因果關系，且是單向關系的影響；企業資金比重（NCP）與專利（LPI）之間影響關系也不明顯。這可能是因為企業資金使用自由支配的空間比較大，外界給的壓力比較小。因此，企業就會選擇最有利于企業價值最大化的投資方向，如新產品開發等。根據協整分析的結果我們看到政府資金對創新活動成果呈負相關關系。主要原因在于政府資金主要投向科研院所和高校，這些項目時間較長，科技成果不顯著。另外，由于信息的不對稱性，沒有健全的體系和制度對政府資金的使用進行合理的分配和有效的監督，導致政府資金不能被充分利用的現象，這也是造成創新效率不高的原因之一。

（二）天津市R&D資源與創新活動關系分析

1.單位根檢驗（結果見表5）。通過單位根檢驗結果我們可以看到，NGP、NCP、NBP、LNI和LPI的檢驗值分別大于其顯著性水平下的臨界值，表明這幾個變量序列都存在單位根，從而是非平穩序列。NGP、NCP、NBP和LNI這幾個變量序列的一階序列差分的檢驗統計量值都小于檢驗水平下的臨界值，因此它們的一階差分序列不包含單位根，從而表明它們的一階差分序列是平穩的。而LPI的二階差分序列是平穩的。

2.變量的協整檢驗。通過上面單位根檢驗所得的結果，因為NGP、NCP、NBP和LNI都是一階單整序列，所以可進一步檢驗NGP、NCP、NBP和LPI之間的協整關系。這里同上文一樣運用Engle-Granger兩步法檢驗它們之間的協整關系。首先：我們用OLS回歸的方法對NGP、NCP、NBP分別和LNI進行回歸。協整回歸方程結果如下：LNI=9.028865-7.754414×NGP（1.1855）（4.7914）回歸系數的t檢驗值：t=（7.6162）（-1.6184）R2=0.2466ADR2=0.1525F=2.6192LNI=0.629677+9.741453×NCP（1.1027）（1.6428）回歸系數的t檢驗值：t=（0.5710）（5.9297）R2=0.8147ADR2=0.7915F=35.1611LNI=8.376617-14.03777×NBP（0.2953）（3.0380）回歸系數的t檢驗值：t=（28.3655）（-4.620673）R2=0.7274ADR2=0.6934F=21.3506若假定顯著性水平為10％，自由度為8的t分布臨界值為t0.0（58）=1.960，上面三式中各項系數的t檢驗值的絕對值均大于臨界值，表明四個協整回歸方程的所有系數均通過t檢驗。其次，對上面三個回歸方程的殘差進行單位根檢驗。檢驗結果如表6所示。通過對變量的單位根和殘差平穩性檢驗結果表明：通過OLS回歸得到的前1個協整方程的殘差在顯著性水平下均為平穩序列，說明NGP和LNI、NCP和LNI之間存在協整關系，即分別存在長期穩定關系。而第三個協整方程的殘差序列為非平穩序列，說明NBP和LNI之間不存在協整關系。結論：從協整分析結果我們可以看出，企業資金比重（NCP）、政府資金比重（NGP）對新產品銷售收入（LNI）的長期彈性分別為9.741453、-7.754414，這表明企業自有資金與創新活動具有正向的協整關系，政府資金與創新活動具有負向的協整關系，而其他資金與創新活動的關系不明顯。

3.Granger因果關系檢驗。Granger因果關系檢驗可以用來確定經濟變量之間是否存在因果關系以及其影響的方向。為分析上述變量之間是否存在相互影響，因為NBP與LNI不存在協整關系，因此我們僅對NGP、NCP、LNI三個變量進行Granger因果關系檢驗。檢驗結果見表7。通過分析Granger因果關系檢驗結果，我們可以看出：在顯著性水平下，在滯后期為2年時，政府資金比重（NGP）、企業資金比重（NCP）與新產品銷售收入（LNI）都有一定的影響關系，但其之間是單向的格蘭杰因果關系。

（三）北京市R&D資源與創新活動關系分析

1.單位根檢驗（結果見表8）。通過單位根檢驗結果我們可以看到，NGP序列是平穩序列；NBP、NCP和LNI的一階差分序列是平穩的，LPI序列為二階差分平穩序列。

2.變量的協整檢驗。因為NBP、NCP和LNI都是一階單整序列，所以可進一步檢驗NBP、NCP與LNI之間的協整關系。這里運用Engle-Granger兩步法檢驗它們之間的協整關系。首先我們用OLS回歸的方法對NCP、NBP分別和LNI進行回歸。協整回歸方程結果如下：LNI=4.898349+6.115163×NCP（0.9386）（2.6601）回歸系數的t檢驗值：t=（5.2186）（2.2989）R2=0.3978ADR2=0.3225F=5.2848LNI=7.712961-4.556431×NBP（0.4843）（2.7896）回歸系數的t檢驗值：t=（15.9250）（-1.9333）R2=0.2501ADR2=0.1563F=2.6678若假定顯著性水平為10％，自由度為8的t分布臨界值為t0.0（58）=1.960，上面四式中各項系數的t檢驗值的絕對值均大于臨界值，表明2個協整回歸方程的所有系數均通過t檢驗。其次，對上面2個回歸方程的殘差進行單位根檢驗。檢驗結果見表9。對變量的單位根和殘差平穩性檢驗結果表明：通過OLS回歸得到的這兩個協整方程的殘差序列為非平穩序列，說明NCP和LNI、NBP和LNI之間均不存在協整關系。

3.Granger因果關系檢驗。Granger因果關系檢驗可以用來確定經濟變量之間是否存在因果關系以及影響的方向。為分析上述變量之間是否存在相互影響，因為NBP與LNI不存在協整關系，因此我們僅對NGP、NCP、LNI三個變量進行Granger因果關系檢驗。檢驗結果見表10。通過分析Granger因果關系檢驗結果，我們可以看出：在顯著性水平下，在滯后期為2年時，政府資金比重（NGP）、企業資金比重（NCP）與新產品銷售收入（LNI）都有一定的影響關系，但其之間是單向的格蘭杰因果關系。

（四）京津冀R&D資源與創新活動關系比較通過數據計算結果我們可以得到以下結論：

1.就京津冀三地區的計算結果看，方程的顯著性較高。河北省企業資金比重（NCP）、政府資金比重（NGP）與新產品銷售收入（LNI）和專利（LPI）存在協整關系，而且企業自有資金比重與各類創新活動具有正向的協整關系，政府資金比重與各類創新活動具有負向的協整關系。而且企業資金比重（NCP）對新產品銷售收入（LNI）的彈性系數10.99137大于對專利（LPI）的彈性系數3.207804，說明河北省企業資金投入對新產品銷售收入的影響比專利的影響大。天津市企業資金比重（NCP）、政府資金比重（NGP）與新產品銷售收入（LNI）存在協整關系，而且企業自有資金比重與創新活動具有正向的協整關系，政府資金比重與創新活動具有負向的協整關系，而其他資金與創新活動的關系不明顯。北京市R&D經費支出與創新活動之間的關系不明顯。

2.在滯后期為1~2年時，河北省政府資金比重（NGP）與專利（LPI）之間存在格蘭杰因果關系，并且是單向關系；但政府資金比重（NGP）與新產品銷售收入（LNI）之間影響關系并不明顯。企業資金比重（NCP）與新產品銷售收入（LNI）之間也存在格蘭杰因果關系，且是單向關系的影響；企業資金比重（NCP）與專利（LPI）之間影響關系也不明顯。在滯后期為2年時，天津市政府資金比重（NGP）、企業資金比重（NCP）與新產品銷售收入（LNI）都有一定的影響關系，但其之間是單向的格蘭杰因果關系。在滯后期為2年時，北京市政府資金比重（NGP）、企業資金比重（NCP）與新產品銷售收入（LNI）都有一定的影響關系，但其之間是單向的格蘭杰因果關系。河北省和天津市企業自有資金比重與創新活動具有正向的相關關系，政府資金比重與各類創新活動具有負向的相關關系。這可能是因為企業資金使用自由支配的空間比較大，外界給的壓力比較小。因此，企業就會選擇最有利于企業價值最大化的投資方向，如新產品開發等。而政府資金主要投向科研院所和高校，這些項目時間較長，科技成果不顯著。另外，由于信息的不對稱性，沒有健全的體系和制度對政府資金的使用進行合理的分配和有效的監督，導致政府資金不能被充分利用的現象，這也是造成創新效率不高的原因之一。其他資金對創新成果影響不明顯一是因為其所占R&D經費支出比重較少，二是因為其他大部分資金來自金融機構，而金融機構對于資金的使用有許多嚴格的限制條款，對于企業而言，來自金融機構的資金利息較高，還款的壓力比較大，所以企業和科研院校很少會利用金融機構的資金去進行研發。

四、創新活動與經濟增長關系分析

經濟的增長與發展和科技創新是相伴相隨的，科技創新是社會發展和經濟增長的主要推動力。結合前人的研究結果，選用柯布—道格拉斯生產函數這種計量模型，其中實際GDP增長率作為產出，專利和新產品銷售收入與對外開放程度這些影響因素作為投入，即：GDP=a（0PI）a（1NI）a（2OP）a3其中GDP為國內生產總值；PI為專利；NI為新產品銷售收入；OP表示開放因素，用進出口總額作為變量；a0、a1、a2、a3分別為三類因素的產出彈性。為保持數據相對穩定，我們對上式兩邊取對數，寫成標準的回歸方程得到：lnGDP=a0+a1lnPI+a2lnNI+a3lnOP

（一）河北省創新活動與經濟增長回歸分析

LnGDP=5.5143+0.0882LnPI+0.3753LnNI+0.1359LnOPt=（15.8941）（7.6615）（1.6225）（2.8035）其中，DW=1.85166，F=2359.283，ADR2=0.9987通過回歸結果我們可以看出擬合優度為0.9987，說明整個模型估計效果比較理想。專利、新產品銷售收入和對外開放程度三因素對經濟增長都有正影響。從彈性系數看，新產品銷售收入對經濟增長的產出彈性為0.3753，即當其他因素不變時，每增加1單位的新產品銷售收入就會帶來0.3753單位的經濟增長；進出口總額對經濟增長的產出彈性為0.1359，即當其他因素不變時，每增加1單位的進出口總額會帶來0.1359單位的經濟增長；專利對經濟增長的產出彈性為0.0882，即當其他因素不變時，每增加1單位的專利會帶來0.0882單位的經濟增長；新產品銷售收入對經濟增長的影響比其他兩因素的作用都高。從實際情況出發，創新活動對經濟增長的作用還會增強，它將是促進經濟增長提高的第一要素。

（二）天津市創新活動與經濟增長回歸分析

LnGDP=1.3268-0.0343LnPI+0.3737LnNI+0.5366LnOPt=（4.4996）（-0.3644）（3.5123）（5.6768）其中，DW=2.1606，F=476.577，ADR2=0.9937通過回歸結果我們可以看出擬合優度為0.9937，說明整個模型估計效果比較理想。新產品銷售收入和對外開放程度兩個因素對經濟增長都有正影響，而專利對經濟增長有負影響。從彈性系數看，新產品銷售收入對經濟增長的產出彈性為0.3737，即當其他因素不變時，每增加1單位的新產品銷售收入會帶來0.3737單位的經濟增長；進出口總額對經濟增長的產出彈性為0.5366，即當其他因素不變時，每增加1單位的進出口總額會帶來0.5366單位的經濟增長。對外開放程度對經濟增長的影響比創新活動的作用高。

（三）北京市創新活動與經濟增長回歸分析

LnGDP=1.1600-0.0741LnPI+0.5911LnNI+0.3821LnOPt=（0.9165）（-0.5742）（2.2185）（2.5910）其中，DW=1.6389，F=90.5437，ADR2=0.9676通過回歸結果我們可以看出擬合優度為0.9676，說明整個模型估計效果比較理想。新產品銷售收入和對外開放程度兩個因素對經濟增長都有正影響，而專利對經濟增長有負影響。從彈性系數看，新產品銷售收入對經濟增長的產出彈性為0.5911，即當其他因素不變時，每增加1單位的新產品銷售收入會帶來0.5911單位的經濟增長；進出口總額對經濟增長的產出彈性為0.3821，即當其他因素不變時，每增加1單位的進出口總額會帶來0.3821單位的經濟增長。新產品銷售收入對經濟增長的影響比對外開放程度的作用高。

（四）京津冀創新活動與經濟增長關系比較

就京津冀三大地區創新活動與經濟增長回歸分析的計算結果總體來看，系數都比較顯著，DW值可以接受，擬合度都在0.9以上，方程的顯著性較高。我們發現導致經濟增長提高的兩個主要因素———創新（專利和新產品銷售收入）和進出口貿易———對經濟均有顯著積極的影響。但是不同的區域具有不同特點，具有區域的差異性，呈明顯的區域特征，所以創新活動及進出口貿易對一個區域的經濟發展的推動作用也存在著明顯的區域差距，北京市和天津市創新活動對經濟發展的推動作用比較高而河北省比較低。而進出口貿易對經濟發展的推動作用則是天津市比北京市的明顯，河北省依然最低。