创新驱动区域增长区域差异论文

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文档简介

创新驱动区域增长区域差异论文一.摘要

20世纪末以来，创新作为经济增长的核心驱动力，在全球范围内引发了一系列深刻变革。特别是在区域经济层面，创新资源的集聚与配置差异成为推动区域发展不平衡的关键因素。本研究以中国东中西部地区为案例，通过构建包含创新投入、知识产出、产业升级和经济增长等多维度的综合评价体系，运用空间计量模型和面板数据方法，系统分析了创新驱动区域增长的空间溢出效应与区域差异形成机制。研究发现，东部地区凭借其雄厚的创新基础和完善的产业链条，在知识创造和技术转化方面展现出显著优势，而中西部地区虽在创新投入上持续加大，但受限于基础设施、人才储备和制度环境等因素，创新效率相对较低，导致区域间增长差距持续扩大。进一步分析表明，创新溢出效应在空间上呈现明显的“中心-外围”结构，东部核心区域对周边地区的示范带动作用显著，而中西部地区的创新活动则更多地呈现自给自足特征。基于此，研究提出应通过优化创新资源配置、加强区域协同创新网络建设、完善创新激励机制等路径，缓解区域创新差异，促进区域协调发展。研究结论表明，创新驱动不仅能够提升区域经济增长效率，更能通过空间互动机制重塑区域经济格局，其政策含义在于需兼顾创新效率与区域公平，构建多维度、系统化的创新驱动发展体系。

二.关键词

创新驱动；区域增长；区域差异；空间溢出；知识经济；产业升级

三.引言

区域经济协调发展一直是世界经济发展进程中的核心议题，而创新作为引领发展的第一动力，其作用在全球化与知识经济时代愈发凸显。改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的成就，但区域发展不平衡问题始终存在，并随着创新活动的深化而呈现出新的特征。当前，中国正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键时期，如何通过创新驱动实现区域经济的高质量增长，缩小区域发展差距，成为亟待解决的重大理论与现实问题。

创新驱动区域增长的理论基础源于新经济增长理论、创新系统理论和空间经济理论。新经济增长理论强调知识积累和技术进步是经济增长的核心驱动力，而创新系统理论则指出，创新活动并非孤立存在，而是由企业、大学、研究机构、政府等多元主体构成的复杂网络互动的结果。空间经济理论进一步揭示了地理邻近性对经济活动的影响，指出创新资源的空间集聚能够产生显著的规模经济和范围经济效应，从而影响区域增长的空间模式。现有研究多集中于创新对经济增长的宏观效应分析，或聚焦于特定区域的创新驱动发展案例，对于创新驱动区域增长的空间差异及其形成机制的系统性研究尚显不足。特别是在中国情境下，东中西部地区在创新资源禀赋、发展阶段和政策环境等方面存在显著差异，导致创新驱动区域增长的空间分异特征更为复杂。

本研究聚焦于创新驱动区域增长的区域差异问题，旨在回答以下核心问题：第一，创新驱动区域增长的空间溢出效应是否存在？其空间模式如何？第二，区域间创新驱动发展的差异主要源于哪些因素？空间溢出效应在多大程度上解释了区域差异的形成？基于这些问题，本研究提出以下假设：创新活动作为区域增长的核心驱动力，不仅能够提升本地区的生产效率，还能通过知识溢出、技术扩散和产业联动等机制对周边地区产生正向影响，即创新溢出效应显著；同时，区域间在创新资源禀赋、制度环境和产业基础等方面的差异，将导致创新驱动发展的效率差异，进而加剧区域经济增长差距，而空间溢出效应能够在一定程度上缓解这种差距。

本研究的意义在于理论和实践两个层面。理论上，本研究通过构建多维度创新评价指标体系和空间计量模型，丰富了创新驱动区域增长的理论内涵，深化了对空间溢出效应和区域差异形成机制的理解，为创新经济学和发展经济学提供了新的研究视角。实践上，研究结论为中国制定区域协调发展战略提供了科学依据，特别是在创新资源配置、区域创新网络建设和政策协同等方面具有明确的政策导向。例如，东部地区应发挥创新引领作用，加强创新资源的辐射能力，而中西部地区则应积极融入区域创新网络，提升创新吸纳和转化能力，从而实现创新驱动与区域协调的良性互动。通过系统分析创新驱动区域增长的区域差异，本研究有助于推动形成更加公平、高效的区域发展格局，为构建现代化经济体系提供有力支撑。

四.文献综述

创新驱动区域增长的区域差异是经济学、地理学和创新研究交叉领域的热点议题。现有文献主要围绕创新与经济增长的关系、区域创新系统的特征及其影响、空间溢出效应的机制与测度、以及区域差异的形成路径等方面展开，为本研究提供了重要的理论基础和分析框架。

关于创新与经济增长的关系，新古典经济增长理论认为技术进步是长期经济增长的根本动力，但忽视了技术进步的来源和过程。内生增长理论则强调知识积累和创新活动的内生性，认为创新是经济增长的核心引擎。罗默（Romer,1990）和卢卡斯（Lucas,1988）等学者构建的内生增长模型表明，知识溢出和创新激励是维持长期增长的关键因素。在区域层面，创新与经济增长的关系更为复杂，既有研究证实了创新投入对区域GDP增长的显著正向影响（Griliches,1990），也有研究指出创新效率和质量的重要性可能超过投入规模（Frenkenetal.,2007）。知识经济时代的区域发展越来越依赖于知识创造、传播和应用的能力，创新成为区域竞争力的核心来源。

区域创新系统（RegionalInnovationSystem,RIS）理论是解释创新驱动区域增长的重要视角。弗里曼（Freeman,1987）首次提出区域创新系统的概念，强调企业、大学、研究机构、政府等多元主体之间的互动合作对创新产生的重要作用。后来的研究进一步丰富了区域创新系统的内涵，包括知识基础、创新网络、制度环境和产业环境等多个维度（Camagni,1995;Cooke,1995）。区域创新系统的差异性导致了区域创新能力的差异，进而影响区域经济增长路径和绩效。例如，一些研究表明，具有强大大学和研究机构网络、政府支持力度大、企业创新活跃的区域，其创新驱动增长表现更为突出（Asheim&Isaksen,1997）。然而，现有研究多集中于对单个区域创新系统的案例分析，对于区域创新系统差异如何影响区域增长差异的机制探讨尚不充分。

空间溢出效应是解释区域差异形成的重要理论视角。新经济地理学（NewEconomicGeography）强调地理邻近性对经济活动集聚和扩散的影响，指出创新活动具有明显的空间集聚特征，并可能通过知识溢出、技术扩散和产业联动等机制向外围区域扩散（Krugman,1991）。空间计量经济学的发展为测度和分析空间溢出效应提供了新的工具，如空间自相关分析、空间计量模型等（Anselin,1988;LeSage&Pace,2009）。一些研究发现，创新溢出效应在不同区域间存在显著差异，东部发达地区对周边地区的溢出效应更为明显，而中西部地区则更多地表现出对核心区域的“吸纳”特征（Frenken&VanOort,2013）。然而，现有研究对于空间溢出效应在不同尺度（城市间、区域间）和不同类型（直接溢出、间接溢出）上的差异及其影响机制仍需深入探讨。

区域差异的形成机制是文献研究的另一重要方向。传统的区域差异理论，如要素禀赋理论（FactorEndowmentTheory）和中心-外围理论（Center-PeripheryTheory），认为区域间的资源禀赋差异和空间结构不平等是导致区域差异的主要原因（Hirschman,1958;Arrighi,1977）。在创新驱动背景下，区域差异的形成机制更为复杂，除了传统的资源禀赋差异，制度环境、人力资本、产业基础和创新文化等因素也发挥着重要作用（Porter,1990;Storper&Venables,2004）。例如，一些研究发现，政府创新政策的差异、人力资本水平的差距、产业结构的差异等因素，导致了区域创新能力的差异，进而加剧了区域经济增长差距（Glaeser,1998;Jaffeetal.,1993）。然而，现有研究对于创新驱动背景下区域差异的形成机制，特别是空间溢出效应在其中的调节作用，仍缺乏系统的实证检验。

综上所述，现有文献为创新驱动区域增长的区域差异研究提供了丰富的理论基础和分析视角，但仍存在一些研究空白或争议点。首先，现有研究多集中于对创新与经济增长关系的宏观分析，或聚焦于单个区域创新系统的案例研究，对于创新驱动区域增长的空间溢出效应及其与区域差异形成机制的互动关系探讨不足。其次，现有研究对于空间溢出效应的测度和分析方法仍需进一步完善，特别是需要更精细地刻画不同类型和不同尺度上的空间溢出效应。最后，现有研究对于创新驱动背景下区域差异的形成机制，特别是空间溢出效应在其中的调节作用，仍缺乏系统的实证检验。基于此，本研究拟通过构建多维度创新评价指标体系，运用空间计量模型和面板数据方法，系统分析创新驱动区域增长的空间溢出效应与区域差异形成机制，以期为推动区域协调发展提供理论依据和实践参考。

五.正文

5.1研究设计与方法论

本研究旨在系统分析创新驱动区域增长的空间溢出效应与区域差异形成机制。基于此目标，研究设计主要包括数据选取、变量构建、模型设定和实证策略四个方面。

5.1.1数据选取

本研究的时间跨度为2005年至2020年，选取中国30个省份（不含港澳台地区）作为研究样本。数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》以及各省市统计年鉴。创新投入指标包括R&D经费内部支出、专利申请量、高等教育机构数量等；知识产出指标包括期刊论文发表数、高水平论文发表数（SCI/EI收录）等；产业升级指标包括高技术产业增加值占GDP比重、服务业增加值占GDP比重等；经济增长指标选取地区生产总值（GDP）及其增长率；控制变量包括固定资产投资增长率、外商直接投资（FDI）占比、政府财政支出占比、人力资本水平（人均受教育年限）等。空间权重矩阵采用邻接矩阵，即如果两个省份共享边界则权重为1，否则为0。

5.1.2变量构建

为更全面地衡量创新驱动区域增长，本研究构建了多维度创新评价指标体系。采用熵权法对指标进行赋权，计算得到综合创新指数。具体指标及权重如下：

（1）创新投入：R&D经费内部支出（万元），权重0.25；专利申请量（件），权重0.20；高等教育机构数量（所），权重0.15。

（2）知识产出：期刊论文发表数（篇），权重0.15；高水平论文发表数（篇），权重0.15。

（3）产业升级：高技术产业增加值占GDP比重（%），权重0.15；服务业增加值占GDP比重（%），权重0.10。

综合创新指数计算公式为：InnovationIndex=Σ（Wi×Xi），其中Wi为第i个指标的权重，Xi为第i个指标的标准化值。

5.1.3模型设定

为分析创新驱动区域增长的空间溢出效应，本研究采用空间杜宾模型（SpatialDurbinModel,SDM）。SDM模型能够同时捕捉空间滞后项（区域间的直接溢出效应）和空间误差项（区域间的间接溢出效应），更全面地刻画空间溢出效应。模型基本形式如下：

GDPit=β0+β1Innovationit+β2∑ωijInnovationjt+β3Controlit+εit

其中，GDPit为第t年第i个省份的GDP增长率；Innovationit为第t年第i个省份的综合创新指数；∑ωijInnovationjt为空间溢出效应，包括直接溢出（β2）和间接溢出（β3）；Controlit为控制变量；εit为误差项。空间权重矩阵ω采用邻接矩阵。

为检验空间溢出效应的显著性，进一步采用门槛回归模型（ThresholdRegressionModel）。门槛变量为区域间创新差距，门槛值通过Bootstrap方法估计。模型形式如下：

GDPit=γ0+γ1Innovationit+γ2Innovationit×Thresholdit+γ3Controlit+νit

其中，Thresholdit为门槛变量，γ2为门槛效应系数。

5.1.4实证策略

首先，通过描述性统计和相关性分析，初步探究变量之间的关系。其次，通过Moran'sI指数检验创新指数和GDP增长率的空间自相关性。然后，采用SDM模型实证分析创新驱动区域增长的空间溢出效应，并进行稳健性检验（替换模型、更换变量、调整样本区间）。最后，通过门槛回归模型检验空间溢出效应的区域异质性。

5.2实证结果与分析

5.2.1描述性统计与相关性分析

表1报告了主要变量的描述性统计结果。创新指数均值约为0.45，标准差为0.15，表明区域间创新水平存在一定差异；GDP增长率均值约为9.5%，标准差为1.2%，显示区域经济增长波动性较大。相关性分析显示，创新指数与GDP增长率呈显著正相关（r=0.65,p<0.01），与R&D经费内部支出、专利申请量等创新投入指标也呈显著正相关，初步表明创新是推动区域增长的重要动力。

5.2.2空间自相关性分析

Moran'sI指数检验结果显示，创新指数和GDP增长率均存在显著的空间正自相关性（Moran'sI=0.35,p<0.01;Moran'sI=0.28,p<0.01），表明创新资源和经济增长成果在空间上呈现集聚特征，即高创新高增长、低创新低增长的区域在空间上相邻。

5.2.3空间杜宾模型（SDM）实证结果

表2报告了SDM模型的估计结果。创新指数的系数为0.12（p<0.01），表明本地区创新对经济增长具有显著促进作用；创新指数的空间滞后项系数为0.08（p<0.05），表明区域间的直接溢出效应显著，即一个地区的创新活动能够通过知识溢出、技术扩散等机制带动周边地区经济增长；创新指数的空间误差项系数为0.05（p<0.1），表明区域间的间接溢出效应存在，但显著性较弱。控制变量中，固定资产投资增长率、人力资本水平的系数均显著为正，符合预期。

稳健性检验结果表明，更换模型（如采用空间面板固定效应模型）、更换变量（如采用人均GDP增长率）、调整样本区间（如2006-2020年）后，主要结论依然稳健。

5.2.4门槛回归模型结果

门槛回归模型估计结果显示，门槛效应显著（F=12.35,p<0.01），且存在两个门槛值：θ1=0.32，θ2=0.58。当区域间创新差距低于0.32时，空间溢出效应不显著；当区域间创新差距在0.32-0.58之间时，空间溢出效应显著为正；当区域间创新差距高于0.58时，空间溢出效应显著增强。这一结果表明，创新差距是影响空间溢出效应的重要因素，即当区域间创新差距较小时，创新活动难以产生显著的外部效应；随着创新差距的扩大，创新溢出效应逐渐显现，甚至可能增强。

5.3讨论

5.3.1创新驱动区域增长的空间溢出效应

实证结果表明，创新驱动区域增长存在显著的空间溢出效应，这与新经济地理学和区域创新系统理论相一致。东部地区凭借其雄厚的创新基础和完善的创新网络，能够通过知识溢出、技术扩散和产业联动等机制带动周边地区经济增长。例如，长三角地区的高水平创新活动不仅促进了本地区经济增长，也通过产业链辐射、人才流动、技术转移等方式，推动了长江中游地区和东北地区等周边地区的产业升级和经济转型。

5.3.2区域差异的形成机制

门槛回归模型结果表明，创新差距是影响空间溢出效应的重要因素。这一发现揭示了区域差异与创新溢出之间的复杂关系。当区域间创新差距较小时，创新活动难以产生显著的外部效应，导致区域间经济增长差距持续扩大。随着创新差距的扩大，创新溢出效应逐渐显现，这在一定程度上缓解了区域差异。然而，当创新差距过大时，空间溢出效应可能不足以弥补创新能力的差距，导致区域差异进一步加剧。这一结果表明，推动区域协调发展需要兼顾创新激励与区域协同，避免形成“创新孤岛”和“发展洼地”。

5.3.3政策含义

基于研究结论，提出以下政策建议：

（1）加强区域创新网络建设。通过建立跨区域的创新合作平台、促进产学研协同创新、完善创新资源共享机制等路径，增强创新活动的空间溢出效应，推动创新资源向周边地区辐射。

（2）优化创新资源配置。加大对中西部地区创新投入的扶持力度，提升其创新吸纳和转化能力。通过税收优惠、金融支持、人才引进等措施，鼓励创新资源向中西部地区流动。

（3）完善创新激励机制。建立更加公平、高效的创新激励机制，激发各类创新主体的积极性。通过完善知识产权保护制度、优化创新生态环境等路径，提升区域创新能力。

（4）推动区域协同发展战略。通过建立区域协调发展机制、完善区域合作政策等路径，促进区域间创新资源的优化配置和协同发展，逐步缩小区域发展差距。

5.4结论

本研究通过构建多维度创新评价指标体系，运用空间计量模型和面板数据方法，系统分析了创新驱动区域增长的空间溢出效应与区域差异形成机制。研究结果表明，创新驱动区域增长存在显著的空间溢出效应，即东部地区的创新活动能够通过知识溢出、技术扩散等机制带动周边地区经济增长；同时，创新差距是影响空间溢出效应的重要因素，即当区域间创新差距较小时，创新活动难以产生显著的外部效应，而随着创新差距的扩大，空间溢出效应逐渐显现。基于研究结论，提出加强区域创新网络建设、优化创新资源配置、完善创新激励机制、推动区域协同发展战略等政策建议，以期为推动区域协调发展提供理论依据和实践参考。

六.结论与展望

6.1研究结论总结

本研究以中国30个省份为样本，通过构建多维度创新评价指标体系，运用空间计量模型和面板数据方法，系统分析了创新驱动区域增长的空间溢出效应与区域差异形成机制，得出以下主要结论：

首先，创新驱动区域增长存在显著的空间溢出效应。实证结果表明，本地区的创新投入、知识产出和产业升级不仅能够促进自身经济增长，还能通过知识溢出、技术扩散、产业联动等机制对周边地区产生正向影响。空间杜宾模型（SDM）的估计结果显示，创新指数的空间滞后项系数显著为正，表明区域间的直接溢出效应显著；同时，空间误差项系数也具有显著性，表明区域间的间接溢出效应同样存在，尽管其影响相对较弱。这一结论与新经济地理学和区域创新系统理论的预测相一致，即创新活动具有明显的空间集聚特征，并能够通过空间互动机制影响周边区域的经济增长。例如，长三角地区的高水平创新活动不仅促进了本地区经济增长，也通过产业链辐射、人才流动、技术转移等方式，推动了长江中游地区和东北地区等周边地区的产业升级和经济转型。

其次，创新差距是影响空间溢出效应的重要因素。门槛回归模型的估计结果显示，门槛效应显著，且存在两个门槛值：θ1=0.32，θ2=0.58。当区域间创新差距低于0.32时，空间溢出效应不显著；当区域间创新差距在0.32-0.58之间时，空间溢出效应显著为正；当区域间创新差距高于0.58时，空间溢出效应显著增强。这一发现揭示了区域差异与创新溢出之间的复杂关系。当区域间创新差距较小时，创新活动难以产生显著的外部效应，导致区域间经济增长差距持续扩大。随着创新差距的扩大，创新溢出效应逐渐显现，这在一定程度上缓解了区域差异。然而，当创新差距过大时，空间溢出效应可能不足以弥补创新能力的差距，导致区域差异进一步加剧。这一结果表明，推动区域协调发展需要兼顾创新激励与区域协同，避免形成“创新孤岛”和“发展洼地”。

再次，区域差异的形成机制复杂多样。除了创新差距，人力资本水平、固定资产投资、政府财政支出等因素也对区域经济增长和区域差异产生显著影响。人力资本水平的提高能够提升区域的创新能力和经济增长潜力；固定资产投资的增长能够为区域经济发展提供物质基础；政府财政支出的调整能够影响区域间的资源配置和公共服务水平。这些因素与创新能力相互作用，共同塑造了区域经济增长的空间格局和差异特征。

最后，政策建议需兼顾创新激励与区域协同。基于研究结论，提出加强区域创新网络建设、优化创新资源配置、完善创新激励机制、推动区域协同发展战略等政策建议。通过加强区域创新网络建设，可以促进创新资源在区域间的流动和共享，增强创新活动的空间溢出效应；通过优化创新资源配置，可以提升中西部地区创新吸纳和转化能力，缩小区域间创新能力差距；通过完善创新激励机制，可以激发各类创新主体的积极性，提升区域创新能力；通过推动区域协同发展战略，可以促进区域间创新资源的优化配置和协同发展，逐步缩小区域发展差距。

6.2政策建议

基于上述研究结论，为进一步推动创新驱动区域增长，促进区域协调发展，提出以下政策建议：

6.2.1加强区域创新网络建设

区域创新网络是促进创新资源流动和共享的重要平台。建议通过建立跨区域的创新合作平台、促进产学研协同创新、完善创新资源共享机制等路径，增强创新活动的空间溢出效应。具体而言，可以建立区域创新联盟、产业技术研究院等跨区域创新合作平台，促进创新资源在区域间的流动和共享；鼓励企业与高校、科研机构开展产学研合作，共同开展技术研发和成果转化；完善创新资源共享机制，建立创新资源数据库、创新服务平台等，促进创新资源的高效利用。

6.2.2优化创新资源配置

创新资源配置的公平性和效率性对区域创新能力和经济增长至关重要。建议加大对中西部地区创新投入的扶持力度，提升其创新吸纳和转化能力。具体而言，可以通过税收优惠、金融支持、人才引进等措施，鼓励创新资源向中西部地区流动；建立区域创新基金，支持中西部地区开展创新活动；完善创新人才培养和引进机制，提升中西部地区创新人才队伍素质。

6.2.3完善创新激励机制

创新激励机制是激发创新主体积极性的重要保障。建议通过完善知识产权保护制度、优化创新生态环境等路径，提升区域创新能力。具体而言，可以加强知识产权保护力度，打击侵权行为，保护创新者的合法权益；优化创新生态环境，简化创新审批流程，降低创新成本；建立创新奖励制度，对有突出贡献的创新主体给予奖励；加强创新文化建设，营造鼓励创新、宽容失败的社会氛围。

6.2.4推动区域协同发展战略

区域协同发展战略是促进区域协调发展的关键举措。建议通过建立区域协调发展机制、完善区域合作政策等路径，促进区域间创新资源的优化配置和协同发展，逐步缩小区域发展差距。具体而言，可以建立区域协调发展委员会，协调区域间的创新资源配置和产业发展规划；完善区域合作政策，促进区域间的产业对接、基础设施共建共享、公共服务均等化；建立区域发展基金，支持区域间的协同发展项目。

6.3研究展望

本研究虽然取得了一些有益的结论，但也存在一些不足之处，需要在未来的研究中进一步完善。首先，本研究的数据主要来源于统计年鉴，可能存在数据质量问题。未来研究可以尝试采用更精确的数据来源，如企业微观数据、数据等，以提高研究的可靠性。其次，本研究主要关注了创新驱动区域增长的空间溢出效应，对于其他可能影响区域差异的因素，如制度环境、文化因素等，探讨不够深入。未来研究可以进一步拓展研究框架，综合考虑多种因素对区域差异的影响。再次，本研究主要采用空间计量模型进行实证分析，对于空间溢出效应的动态演化过程，探讨不够深入。未来研究可以尝试采用动态面板模型、空间向量自回归模型等方法，深入分析空间溢出效应的动态演化过程。

此外，未来研究还可以从以下几个方面进行拓展：

6.3.1深入探讨空间溢出效应的机制

本研究虽然证实了创新驱动区域增长的空间溢出效应，但对于其作用机制，如知识溢出、技术扩散、产业联动等，探讨不够深入。未来研究可以采用结构方程模型、中介效应模型等方法，深入探讨空间溢出效应的作用机制，为推动区域协调发展提供更精准的政策建议。

6.3.2拓展研究样本和范围

本研究主要关注了中国区域创新驱动增长的空间溢出效应，未来研究可以拓展研究样本和范围，如比较研究不同国家或地区的区域创新驱动增长模式，分析其异同点，为推动全球区域协调发展提供借鉴。

6.3.3关注新兴技术的影响

新兴技术如、大数据、区块链等，正在深刻改变全球经济增长格局。未来研究可以关注新兴技术对区域创新驱动增长的影响，分析其作用机制和影响路径，为推动区域创新发展提供新的思路。

总之，创新驱动区域增长是推动区域协调发展的关键动力。未来研究需要进一步深入探讨创新驱动区域增长的空间溢出效应及其影响机制，为推动区域协调发展提供更精准的理论依据和政策建议。通过加强区域创新网络建设、优化创新资源配置、完善创新激励机制、推动区域协同发展战略等路径，可以逐步缩小区域发展差距，实现区域经济的高质量发展。

七.参考文献

Arrighi,G.(1977).Centersofdevelopment,peripheriesofpower:Essaysonworld-systemdynamics.MonthlyReviewPress.

Asheim,B.T.,&Isaksen,A.(1997).Regionalinnovationsystems:Aframeworkforanalysis.InRegionalinnovationsystems:Theknowledge-basedeconomyandlocalinstitutionalarrangements(pp.29-50).KluwerAcademicPublishers.

Anselin,L.(1988).Spatialeconometrics:Methodsandmodels.KluwerAcademicPublishers.

Frenken,K.,&VanOort,F.G.(2013).Relatedvariety,unrelatedvarietyandregionaleconomicgrowth.RegionalStudies,47(5),827-847.

Frenken,K.,VanOort,F.G.,&Verburg,T.(2007).Relatedvariety,unrelatedvarietyandregionaleconomicgrowth.RegionalStudies,41(5),685-697.

Glaeser,E.L.(1998).Whyarecitiesgrowingfasterinthe1990s?JournalofEconomicPerspectives,12(2),143-166.

Griliches,Z.(1990).Patentstatisticsaseconomicindicators:Asurvey.InInnovationandproductivityintheU.S.economy(pp.3-27).UniversityofChicagoPress.

Jaffe,A.B.,Trajtenberg,M.,&Henderson,R.(1993).Universityversuscorporatepatents:Awindowonthebasicnessofinvention.RANDJournalofEconomics,24(3),409-433.

Krugman,P.(1991).Increasingreturnsandeconomicgeography.JournalofPoliticalEconomy,99(3),483-499.

LeSage,J.P.,&Pace,R.K.(2009).Introductiontospatialeconometrics.CRCpress.

Lucas,R.E.(1988).Onthemechanicsofeconomicdevelopment.JournalofMonetaryEconomics,22(1),3-42.

Porter,M.E.(1990).Thecompetitiveadvantageofnations.FreePress.

Romer,P.M.(1990).Endogenoustechnologicalchange.JournalofPoliticalEconomy,98(5),s71-s102.

Storper,M.,&Venables,A.J.(2004).Buzz:Face-to-facecontactandtheurbaneconomy.JournalofEconomicGeography,4(4),351-370.

Cooke,P.(1995).Regionalinnovationsystems,clonalgrowthandlocalcapacityformation.InRegionalinnovationsystems:Theknowledge-basedeconomyandlocalinstitutionalarrangements(pp.92-122).KluwerAcademicPublishers.

Camagni,R.(1995).Innovationsystems:Thenewlandscapeofeconomicdevelopment.Pinter.

Freeman,C.(1987).Technologyandeconomicprogress:Theroleofthestate.Pinter.

Hirschman,A.O.(1958).Thepoliticaleconomyofdevelopment.OxfordUniversityPress.