杨友才 王 希 陈耀文

一、引言

众所周知，创新是引领发展的第一动力，是一个民族进步的灵魂，对国家经济增长起到了至关重要的作用。具体来说，创新是在原有的知识基础上突破技术或理念局限，用一种不同以往的新方式来生产新知识的过程。新经济增长理论认为，创新是促进经济增长和提高人民生活水平的主要驱动力，知识资本的积累为实现创新性价值的创造(譬如创新过程)奠定了极其重要的基础。在经济活动中将资源投入研发过程并产生新的知识，其特有的扩散过程就形成了经济增长机制的核心，而知识资本与技术资本的积累取决于文化要素的投入。例如，熊彼特指出创新就是价值观的创新，也就是说创新受到生活环境、文化观念的影响*① 约瑟夫·熊彼特：《经济发展理论》，郭武军、吕阳译，北京:商务印书馆,1990年,第35页。。此外，文化资本的外部性具有实现价值增殖的功能*② 何一鸣：《文化资本、体制转轨与经济增长——兼及文化产业发展路径》,《产经评论》2012第2期。。因此，可以将价值观的创新归结于文化资本的积累与增长。

经济增长的速度与质量不只是简单地取决于人力资本、物质资本，更受到文化资本的影响。如果一个地区或国家的经济没有建立在以文化资本的基础上，那么这个国家或地区的经济增长和社会发展就很难保持持续地和谐和稳定。转变我国现有的外延式扩张型的经济增长模式不仅仅要解决在经济活动中尤其是高新技术方面缺乏创新能力的问题，同时也要有效提高文化资本的投入。布尔迪厄将资本表现分为经济资本、-文化资本和社会资本[注]社会资本反映人际关系的结构，是作为沟通个人和制度的中介而存在的，能够实现个人理性和社会理性的和谐。与社会资本相比较，文化资本更易受到习惯和场域等因素的影响并不断发生着各种变化，同时能够“转换”成其它各种形态资本的运动体。文化资本为创造良好的社会资本提供条件，文化资本是个人在社会中纵向拓展的工具，而社会资本则是个人在社会中横向联结的手段。三种基本类型，他认为资本不仅体现出以物质化以及身体化的形式不断积累而形成的劳动，还体现出一种潜在的生产能力，这种能力是一种以等量或扩大的形式来生产利润，进而强化或超越自身的能力。文化资本是资本表现的基本类型之一，在经济活动中投入文化资本，一方面可以直接促进经济增长，另一方面通过文化资本的投入优化与经济增长相关的各个生产要素，进而影响经济发展。文化资本不仅通过自身的资本投入直接促进经济增长，还通过对社会观念、行为习惯等潜移默化地影响并形成特定的社会制度，进而间接影响经济发展。此外，文化资本在积累的过程中可以转化为知识资本、人力资本，由此奠定创新基础，进而影响经济增长。

传统意义上的经济主要通过增加各种要素投入来实现经济增长，但在全球资源短缺和我国现阶段“三期叠加”的宏观经济形势背景下，经济增长的新常态就需要由增加要素拉动向依靠提高要素的配置效率转变。为此，中央指出各部门要大力支持大众创业、万众创新，转变文化产业发展方式，推动经济发展[注]2017年5月11日中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强文化领域行业组织建设的指导意见》。。

二、文献综述

在研究文化资本与经济增长方面，国内外学者普遍认为文化资本投入有利于经济增长。文化主要通过作用于人的信仰与价值观来影响经济主体的行为，进而影响经济运行模式与金融发展后果[注]Guiso L, Sapienza P, Zingales L,“Does Culture Affect Economic Outcomes?”, Research of Institutional Economics, 2008, 20(2).。Mariam Khawar证实了经济增长与发展受到地域的影响，而文化具有地域渊源的特质，文化影响甚至在控制当地的制度之后进而影响经济[注]Khawar M,“The Impact of Culture on Economic Growth and Development”, International Advances in Economic Research, 2016, 22(2).。Beugelsdijk and Frijns发现具有文化因素特征的个人主义越强的国家会更积极地投资外国资产，文化可以影响一个国家在全球市场的投资金额[注]Beugelsdijk S, Frijns B,“A Cultural Explanation of the Foreign Bias in International Asset Allocation”， Journal of Banking and Finance, 2010,34(9)．。并且，文化对社会经济效率将会起到直接甚至决定性的作用[注]福山：《信任:社会美德与创造经济繁荣》,彭志华译，海口：海南出版社,2001年,第56页。。张佑林等认为大力发展文化可以通过资源转化、市场扩张等模式促进产业结构升级、提高人力资本，进而提高西安的经济发展水平[注]张佑林、王萍、陈朝霞：《文化产业推进西安城市经济转型发展的实证研究》，《经济与管理评论》2017年第3期。。金相郁等通过C-D生产函数分析了文化资本以高达8.56%的贡献度影响当地的经济发展[注]金相郁、武鹏：《文化资本与区域经济发展的关系研究》,《统计研究》2009年第2期。。王云等基于2004-2009年省际面板数据，通过建立空间计量模型实证分析了我国文化资本投入与经济增长之间的关系，其结果表明，在考虑空间因素的情况下，文化资本对经济增长的影响显著增大，突显了文化资本作为经济发展投入要素的重要地位[注]王云、龙志和、陈青青：《中国省际文化资本与经济增长关系的空间计量分析》,《南方经济》2012年第7期。。才国伟等通过统计分析地区间的文化程度与经济发展数据，发现两者之间具有高度相关性，文化程度高的地区经济发展水平往往较高，在此基础上采用两阶段最小二乘法实证分析文化对经济的作用，结果显示，文化显著促进经济增长[注]才国伟、刘继楠：《文化:经济增长的源泉》,《中山大学学报(社会科学版)》2016年第5期。。

对于创新能力与经济增长的研究，人们更注重于技术创新与经济增长之间的关系[注]Kumar S, Russell RR,“Technological Change, Technological Catch-up, and Capital Deepening: Relative Contributions to Growth and Convergence”, American Economic Review, 2002, 92(3)；苏治、徐淑丹：《中国技术进步与经济增长收敛性测度——基于创新与效率的视角》,《中国社会科学》2015年第7期；李苗苗、肖洪钧、赵爽：《金融发展、技术创新与经济增长的关系研究——基于中国的省市面板数据》,《中国管理科学》2015年第2期；唐未兵、傅元海、王展祥：《技术创新、技术引进与经济增长方式转变》,《经济研究》2014年第7期。，但是创新不仅包括技术创新，还包括产品创新、管理创新等，增强创新能力不仅有利于经济增长，也会促使制度结构转变为非均衡状态，从而引起经济社会的制度变迁，也就是说创新是经济增长和制度变迁的源泉，同时也是经济增长的首要动力[注]陈建青、扬甦华：《创新、经济增长与制度变迁的互依性》,《南开经济研究》2004年第4期。。Groshby研究澳大利亚专利申请量与经济增长的关系时发现，无论是国内专利申请量还是国外专利申请量抑或是国内外专利申请总量都显著地促进了经济增长，但是不同类型的专利其作用大小在不同时期会有所不同[注]Groshby M,“Patents,innovation and growth”, Economics Letters, 2000,76(234).。李宪印等以28个省及省区高校作为研究对象，发现了高校创新与区域创新之间存在着显著关系，起主要作用的因素是高校科研经费支出水平[注]李宪印、于婷、刘忠花：《基于EBA模型的高校创新与区域创新的协同作用研究》，《经济与管理评论》2017年第2期。。洪银兴提出创新驱动我国经济发展，创新驱动应该从外生转化为内生，要立足于自主创新，在关注创新驱动经济发展的同时更要注重协同创新，特别是知识创新与技术创新的协同[注]洪银兴：《关于创新驱动和协同创新的若干重要概念》,《经济理论与经济管理》2013年第5期。。Zuber and Asheim研究结果表明，区域金融创新应依托各区域的差异化知识来打造具有本地特征的创新平台，进而促进经济增长[注]Zuber S, Asheim GB,“Justifying Social Discounting: The Rank-discounted Utilitarian Approach”, Journal of Economic Theory, 2012, 147(4).。刘禹君等利用空间计量模型研究创新、创业与经济增长之间的关系，结果显示创新和创业水平的提高可以有效促进城镇居民消费，并呼吁重视创新驱动发展，进而培育出经济增长的新动力[注]刘禹君、刘雅君：《创新、创业与居民消费倾向》,《财经论丛》2017年第2期。。

对于文化资本、创新与经济增长三者之间的关系研究，主要有：李晋富从理论上论述了创新有助于经济增长，而创新能力的提高则取决于文化基础建设[注]李晋富：《经济增长、创新能力与文化建设》,《太原科技》2002年第2期。。严成樑利用2001-2010年我国省际面板数据，研究了社会资本、自主创新和经济增长之间的关系，结果显示，社会资本积累显著促进我国的经济增长，这是因为社会资本的积累有利于知识生产，相对于低水平创新来说，社会资本更能促进高水平创新[注]严成樑：《社会资本、创新与长期经济增长》,《经济研究》2012年第11期。。

综上所述，无论单纯地从文化资本角度出发研究文化资本投入对经济的影响，抑或是仅仅研究创新对经济的作用，还是探讨文化资本投入、创新对经济的影响，以往的文献鲜有从时间与空间角度下实证分析各区域三者之间的关系。我国从一个贫穷落后的国家发展到GDP总量位于世界第二的大国，在不同的时段内各区域对文化和创新的重视程度不一样，并且随着时间的推移，其文化投资和创新能力也存在差别。基于此，探讨文化资本投入、创新对经济增长的长短期时空效应的差异性显得十分必要。

三、文化资本和创新对经济增长的时空差异性分析

(一)变量选择与数据来源

1.核心解释变量。文化资本的衡量：采用国民收入核算方法，从消费、投资与政府支出三个方面出发，将文化资本投入定义为三者的加总，取对数表示为lncult。其中，消费是指居民文化产品的消费；投资是指文化产业的固定资产投资；支出是指政府财政中的文化支出。创新水平的衡量：国内外学者主要从创新投入和创新产出两个角度进行衡量，本文借鉴刘禹君等(2017)[注]刘禹君、刘雅君：《创新、创业与居民消费倾向》，《财经论丛》2017年第2期。的研究方法，从创新产出角度出发利用各地区专利授权量总量(发明专利授权量、实用新型专利授权量和外观设计专利授权量三者之和)代表各地区的创新水平，取对数为lncult，其中又将创新水平分为原创性创新水平和非原创性创新水平。原创性创新水平用发明专利授权量表示；非原创性创新水平用实用新型专利授权量和外观设计专利授权量之和表示。

2.被解释变量。被解释变量为地区生产总值，并对其取自然对数，该数据以1998年地区生产总值为基期，根据GDP平减指数进行处理。

3.控制变量。控制变量选取城镇化率、对外依存度、全社会固定资产投资、政府控制力度、第二产业比重与第三产业比重。具体如下：城镇化率是以城镇人口除以总人口来表示，取对数记为lnurba；对外依存度即对外开放水平，是以进出口总额占地区生产总值的比重来表示，取对数记为lntrad；全社会固定资产投资包括文化领域的固定资产投资，本文为避免共线性，将全社会固定资产减去文化领域的固定资产投资，取对数记为lninv；第二产业比重与第三产业比重反映了我国经济产业结构，取对数分别记为lnindu、lnserv。

具体指标、计算方法及数据来源如下表所示：

表1核心解释变量

长期以来，研究主流经济学理论的学者一般假定经济运行的空间是均质的，而经济活动在各区域之间是不相关，彼此独立的，所以很少考虑地理空间因素。而在实际经济运行过程中，研究经济运行规律时忽略地理空间因素是不符合经济研究的科学性和全面性的，并且经济环境是不断变化的，在变化的过程中会形成回波效应[注]回波效应指经济活动正在扩张的地点和地区将会从其他地区吸引净人口流入、资本流入和贸易活动，从而加快自身发展，并使其周边地区发展速度降低。与扩散效应[注]扩散效应指所有位于经济扩张中心的周围地区，都会随着与扩张中心地区的基础设施的改善等情况，从中心地区获得资本、人才等，并被刺激促进本地区的发展，逐步赶上中心地区。之间的因果循环现象。因此，在研究经济问题时考虑空间因素是十分必要的，本文在考虑时间与空间的情况下将分别构建无时空效应模型、时间效应模型、空间效应模型和时空效应模型来探讨文化资本、创新对区域经济增长的影响。

(二)空间相关性研究

采用Moran’sI指数对各省份GDP、文化资本投入、创新水平三者进行空间相关性检验，结果见表3。在考察期内，三者的Moran’sI指数均为正值，其中GDP在1%的置信水平下显著，文化资本投入和创新水平都在5%的置信水平下显著，表明全国30个省份在GDP、文化资本投入、创新水平产出三个方面都存在显著的空间相关性。

表3空间相关性研究

续表3

空间相关性检验(2-tail test)年份GDP文化资本投入创新水平Moran’s IZ值P值Moran’s IZ值P值Moran’s IZ值P值20020.2892.9850.0030.2002.1800.0290.2342.4740.01320030.2882.9790.0030.2042.2190.0260.2492.6040.00920040.2852.9790.0030.2072.2470.0250.2132.2850.02220050.2852.9520.0030.1992.1670.0300.2282.4200.01620060.2852.9510.0030.1942.1270.0330.2052.2090.02720070.2852.9520.0030.1982.1560.0310.2252.3800.01720080.2872.9690.0030.1942.1180.0340.2262.3790.01720090.2852.9510.0030.1862.0500.0400.2682.7590.00620100.2862.9610.0030.1882.0670.0390.2682.7660.00620110.2822.9270.0030.1942.1190.0340.3163.1940.00120120.2782.8940.0040.1922.0960.0360.3103.1520.00220130.2772.8900.0040.1912.0870.0370.2933.0100.00320140.2782.9000.0040.1912.0870.0370.3213.2630.00120150.2812.9220.0030.1892.0700.0380.3333.3730.00120160.2872.9340.0030.1902.0810.030.3243.3720.001

为进一步直观地考察区域间经济的空间集聚特征，可绘制每年的Moran散点图，因篇幅有限，本文只绘制了2015年lnGDP的Moran散点图。从图中可看出，有21个省份位于一、三象限，只有9个省份位于二、四象限，说明区域间经济发展情况具有高度的空间集聚特征。

图1 2015年GDP-Moran散点图

(三)时空差异性分析

下面从时间与空间两个视角出发，通过对比分析普通面板模型、动态面板模型、空间面板模型、动态空间面板模型的优缺点。

由表4可知，普通面板模型与空间面板模型的Hausman检验的结果显示：在分析文化资本、创新对经济增长的影响时应选择用固定效应模型。虽然系统GMM模型在普通面板模型的基础上引入变量的滞后项解决了内生性问题，并且该模型通过了过度识别与二阶自相关性检验，但是在未考虑时间与空间因素的情况下，各解释变量对经济增长的影响不显著。在空间效应模型(空间自回归模型SAR、空间杜宾模型SDM、空间误差模型SEM)下，Wlngdp的系数在1%的显著水平下都为正值，说明在不考虑时间因素的情况下，各地区的经济增长依赖于当期相邻地区的经济状况，相邻地区的经济发展将会带动该地区的经济。并且，三种空间效应模型对应的R2(0.9776、0.9836、0.9529)基本上优于普通面板模型的R2(0.9735)，说明空间效应模型的拟合优度较佳。此外，在各种空间模型下，动态空间杜宾模型(SDM)的Log-likelihood值和拟合优度R2是最大的，并且AIC检验值是最小的，表明动态空间杜宾模型是最优的。因此，在研究文化资本、创新对经济增长的时空效应时将采用动态空间杜宾模型的回归结果作为本文主要的分析依据。

表4时空效应回归结果

注：***为在1%显著性水平上显著，**为在5%显著性水平上显著，*为在10%显著性水平上显著，下同。变量Llngdp、LWlngdp分别表示为gdp对数的滞后一期、gdp对数的空间滞后一期；SAR-RE、SAR-FE、SEM-RE、DSAR-FE、DSDM-FE分别表示为空间自回归固定效应模型、空间自回归随机效应模型、空间误差固定效应模型、动态空间自回归固定效应模型和动态空间杜宾固定效应模型。

根据表4中的时空效应模型—动态空间杜宾模型可知，经济增长的空间滞后项系数在5%的显著性水平下为0.1654，表明省际层面上的经济增长存在空间依赖性；时空滞后交互项系数在1%的水平下显著为正，系数值为0.6758，表明各地区经济增长受到前一期相邻地区经济增长的影响。因此，各地区之间经济增长不仅具有空间上依赖性而且还存在时间上的路径依赖的特征，即邻里模仿、滞后效应较为显著。

当期的全社会固定资产投资、第二产业比重、第三产业比重在1%的显著性水平下促进区域内经济增长，但对相邻地区具有负向溢出效应，表明中国省际间存在着邻里资源、人才、资金的竞争。对外依存度对区域内经济增长作用不显著，但是在5%的水平上对相邻地区产生正向溢出效应，这是由于与国外进行贸易往来，需要大量的人力、物力，当区域内房价、物价、劳动力成本提高时，就会对相邻地区产生溢出效应。城镇化抑制区域内经济增长，但促进了相邻地区的经济发展，中国当前城镇化存在着“被城镇化”的现象，城镇化的速度过快，并没有促进经济增长。

以上是对空间面板杜宾模型的初步解读，但是空间计量模型中解释变量本身的系数并不能全部反映该变量对被解释变量的时空影响，因此，Pace and Lesage(2009)[注]Pace R K., Lesage J P., “A Sampling Approach to Estimate the log Determinant Used in Spatial Likelihood Problems”，Journal of Geographical Systems, 2009, 11(3).提出采用偏微分的方法对溢出效应进行分解，将空间杜宾模型改写为：

Y=(E-ρW)-1αIN+(E-ρW)-1(Xβ+WXθ)+(E-ρW)-1ε

其中，E为单位向量，IN为N×1的单位向量，ε表示特定效应，在某时间点上Y关于第i个自变量从第1个区域到第N个区域的偏微分矩阵如下：

直接效应为上述等式右边矩阵中对角线上元素的平均值，间接效应为每行或每列非对角线上元素加总的平均值。估算直接效应和间接效应时可作如下分解：

(E-ρW)-1=E+ρW+ρ2W2+ρ3W3+…

为了准确并且全面分析文化资本和创新对本地区和相邻地区经济增长的影响程度，本文采用该种方法将时空效应分解为短期直接效应、短期间接效应、长期直接效应、长期间接效应，具体情况见表5。

表5时空效应分解

根据表5中的时空效应分解可知：从短期来看，文化资本投入与创新产出对经济增长不仅促进区域内经济增长，还对其它地区具有负向空间溢出效应，即在省际层面上，文化投资和技术创新都对本地区的经济增长产生了直接的促进作用，由于各个省市在文化投资上具有资源的竞争性以及技术创新专利的保护性和排他性，文化投资和技术创新专利在区域之间存在竞争效应。从长期来看，文化投资对经济增长的直接效应大于短期直接效应，这表明文化对经济增长的促进作用随着时间积累而增加，文化资本必须经过长时间的转化、积累才能形成经济增长的动力，文化在不断的积淀中才能更好地释放其作用。创新对经济增长的长期直接效应小于短期直接效应，因为产品革新换代迅速，一个创新产品的影响力随着时间推移和新产品的诞生，其价值会逐渐减弱，并且对技术要求越来越高，创新理念愈来愈难突破，所以创新变得更加困难，这也是创新长期效应减弱的原因之一。

从间接效应来看，短期内文化对经济增长存在负向作用，但在长期表现为正向促进作用。这除了省际层面空间上的竞争效应外，还表现为文化与其它生产要素的协调性，这一协调性随着文化的积淀而出现了正向的影响，但这一影响从长期来看不是很显著。同理，技术创新的间接效应除了空间上的竞争效应，在一定程度上还有熊彼特的“创造性毁灭”效应，随着时间的推移和延长，这一效应在逐渐消失，从短期的显著变为不显著。这一结论与最新的一些研究相一致，如叶阿忠等通过构建半参数面板空间自向量回归模型分析我国省际面板数据时发现，江苏省的创新对相邻山东省经济增长的冲击滞后一期是负的，虽然二、三期为正，但系数较小且四期后逐渐减小为零，自主创新在总体上对经济增长的时空滞后效应为负[注]叶阿忠、陈晓玲：《FDI,自主创新与经济增长的时空脉冲分析》,《系统工程理论与实践》2017年第2期。。

四、基本结论与建议

基于1998-2016年的省际面板数据，通过分析文化资本、创新和GDP的空间相关性的基础上，引进经济增长的空间滞后项和时空滞后交互项，构建动态空间计量模型来分析文化资本投入、创新产出与经济增长之间的时空效应。研究结果可归结为以下几点：

(一)区域内经济增长受相邻地区当期和前一期因素的影响，体现了各地区之间经济增长具有时空依赖性，表现为时间上的滞后效应、空间上的邻里模仿效应，且较为显著。

(二)文化资本投入与创新产出的增加对区域内经济增长具有显著的促进作用。这是由于本区域文化资本的投入与创新产出会吸引相邻或相近地区大量人才的进入、相关企业的入驻，与相邻地区形成人才、资源的竞争关系，故文化资本投入与创新产出存在空间上具有负向溢出效应。

(三)文化资本投入与创新在长短期内的直接效应都促进区域内经济增长，但影响的系数大小存在差异，文化资本对经济增长的作用大于创新；二者的间接效应在长短期内也存在着差异性：文化投资的间接效应由短期的负向影响变为长期的正向影响，创新的间接效应无论长期还是短期都是负的，表现为竞争效应。

由于中国政治上“竞标赛制”的存在表现为经济上的资源竞争性和创新上的排他性，文化投资和创新对经济增长在长短期内的时空效应具有差异性。据此提出以下建议：

1.加强技术创新在空间上的正向溢出性，打造技术创新强国。据世界知识产权组织报道，中国近两年专利数量不断增大，位于世界前三的位置，未来几年内在国际专利申请数量上可能赶超美国[注]余鹏飞：《世界知识产权组织：中国近两年或在国际专利申请数量上赶超美国》，http://world.huanqiu.com/exclusive.html， 访问日期：2017年3月10日。，但是中国的技术水平与美国之间还存在很大的差距。科技向现实生产力转化能力不强、高新技术产业化程度不高，依然是制约我国经济发展的一大障碍。因此，应当继续加强对技术创新和高新科技成果产业化的宏观引导，通过技术创新加快新旧动能转换；通过高新技术产业园区和创客平台以及城市群等加强技术创新的空间溢出性；通过不断完善科技立法，加强国家创新体系建设，加强创新协作；通过重视和加强基础性学科的建设，不断完善科技中介服务能力，大力推动产学研，在关键高新技术领域取得重大突破。

2.提高我国文化产业的有效供给，打造新经济增长点。尽管我国人均收入在不断增长，但我国文化消费占支出的比重仍然在10%左右，这与钱纳里的理论(当人均GDP达到3000美元左右时，居民文化消费支出与物质消费并重，应该占到总支出的23%左右)不相符。因此，应通过相关产业与文化的融合，创新文化产业投资方式，提升文化投资效率，培养文化创意高端人才；通过信息网络、智能制造、虚拟现实、大数据、云计算、物联网、3D打印等高新技术的广泛应用，提高文化领域科技创新；充分发挥数字文化产业的带动作用，推动文化与科技的深度融合。发挥数字文化产业引领性、创意性、融合性等特点，突破文化产业瓶颈，推动文化产业供给侧改革、培育新动能。挖掘特色文化、加强文化自信，提升文化凝聚力和聚集效应，提高文化核心竞争力。