随着科教兴国战略的继续深入，各地区越来越重视研发在经济发展中的重要作用。但各地区在经济发展原因、知识发展模式、开发程度、政府作用等方面都存在显著的差异，因此它们的知识生产可能也是不一样的。找到合适的方法来分析知识生产的变异显得很重要，在很多方法中，地理加权回归相对来说是一种较为简单有效的技术。
在省域R＆D知识产出与不同要素的相互关系的分析过程中，发现地理加权回归（GWR）模型显著地比OLS模型好。具体结论有：
（1）科研环境确实对知识生产产生了重要的影响。常数项的估计值显示沿海地区相对内陆地区有更良好的科研体制环境，更有利于R＆D活动的开展和实施，而且扩散到这些地方的知识的生产效率也较高。
（2）R＆D强度的产出弹性估计值有明显的空间变异，大体上从东至西呈“梯形”态势，造成这种态势的可能因素是多方面的。
（3）控制变量LNGDP估计值的空间变异性没有LNRD估计值那么强，总体上北部地区的估计值比东部的大。
（4）知识的生产和当地的就业结构是密切相关的。
（5）全局模型 OLS解释了跨地区的专利总变异的85.3%，GWR模型R2的值在0.781～0.936之间变化，最高解释了专利总变异的93.6%，最低解释了专利总变异的78.1%，因此，有些局部模型比全局模型更好地模拟了数据，而全局模型比其他局部模型更好地模拟了数据。
同样地，在研究地级市知识产出与不同的要素的相互关系中，也发现地理加权回归（GWR）模型显著地比OLS模型好，并且从统计上证实了每个参数估计值都存在空间非平稳性。具体结论有：
（1）科研环境确实对知识生产产生了重要的影响。常数项的估计值的空间分布显示东北三省的估计值较低，而东部省份的估计值较高，特别是广东和福建的估计值处于最高的组。靠近参数估计值高的地级市，其参数估计值就高，而离参数估计值低的地级市越近，其参数估计值也越低，由此产生集聚现象。
（2）物质投入RD00的产出弹性估计值的空间分布规律恰好和常数项参数估计值的分布规律相反，即常数项估计值大的地级市，RD00的产出弹性反而小，而常数项估计值小的地级市，RD00的产出弹性反而大。绝大部分地级市的产出弹性估计值都是正的，只有一些地级市的RD00的产出弹性估计值是负的，书中指出造成这种情况的可能原因是多方面的。
（3）各地知识存量对知识生产的贡献是不一样的，同时知识的溢出在各地也是不一样的。东北三省的大部分地级市知识存量的产出弹性较小，而位于河北省、四川省大部分地级市知识存量的产出弹性却较高。在全局模型估计中，PAT97的产出弹性估计值是0.66842，它位于第二大组，估计值在0.646～0.759之间，因此全局模型仅仅是代表了中西部的大部分地级市和东部的小部分地级市。
（4）知识的生产和当地的就业结构是密切相关的。
（5）全局模型OLS解释了LNPAT总变异的74.6%，GWR模型R2的值在0.585～0.901之间变化，最高解释了 LNPAT总变异的90.1%，最低解释了LNPAT总变异的58.5%。因此，有些局部模型比全局模型更好地模拟了数据，而全局模型比其他局部模型更好地模拟了数据。
最后，从研究中得到如下启示：各地R＆D知识生产的情况是不同的，地方政府在制定知识发展战略时要因地制宜，调整好产业结构，把潜在生产力（专利）变为现实生产力。
在知识经济时代，创新成了经济发展的主要驱动力，没有创新就没有发展。在研发部门上的投资可以成为经济增长的驱动力（AGHION AND HOWITT，1998；HELPMAN AND GROSSMAN，1991）。在市场经济比较成熟的国家，企业应成为研究与开发的主体，企业的创新动力和创新能力是社会科技进步的基本落脚点，是国家经济竞争力的重要因素。如美国1957～1966年期间政府R＆D投入大于产业部门R＆D投入，1967年以后产业部门R＆D投入大于政府的R＆D投入。长期以来，科研机构是我国研究与开发的主体，从事研究与开发的企业很少。
中国自从改革开放以来，经济得到了大力发展，中国从1978年到2002年的25年，平均每年的经济增长速度达到9.3%（徐立京，2003）。根据顾海兵，周智高（2005）的分析结果可以知道，我国的经济周期是存在的，自1981年以来大致经历了两个周期：1981～1990年和1991～2001年。第一个经济周期增长动力主要来自经济改革带来的制度创新，以土地承包制为核心的农业改革释放出巨大的生产力，第二个经济周期增长动力主要来自于中国经济转向以要素供给增长为特征的新的增长模式（季铸，2002）。当前，我国正处在从计划经济体制向社会主义市场经济体制转型的过程之中，经济增长方式正处于粗放型向集约型的转型期。
因此，笔者在本章主要依据内生增长理论，研究1990～2002年期间省际R＆D对经济增长的作用，考察大中型工业企业R＆D与科研机构R＆D之间的溢出。
