基于灰色关联度的京津冀区域创新能力影响因素比较分析

赵 艳 华， 赵 士 雯

(天津财经大学 商学院， 天津300222)

基于灰色关联度的京津冀区域创新能力影响因素比较分析

赵 艳 华， 赵 士 雯

(天津财经大学 商学院， 天津300222)

利用灰色关联度分析方法，以京津冀区域10年的统计数据为样本，从创新资源投入、创新支撑环境、对外学习交流能力和技术成果转化能力四个方面分析影响因素对三地创新能力的影响程度。研究表明：不同的因素对于各地的影响强弱程度不同，针对地区间的共性和差异提出适合京津冀区域创新发展的措施至关重要。

京津冀；区域创新能力；灰色关联度

2015年4月30日，中共中央政治局召开会议，审议通过《京津冀协同发展规划纲要》。在国家将京津冀协同一体化发展纳入重大战略的大背景下，进一步推动京津冀协同创新，建设京津冀协同创新共同体，是提升京津冀地区经济竞争力的决定性因素，也是实现地区可持续发展的根本引擎。从整体来看，京津冀地区具有丰富的创新资源和雄厚的产业基础，但区域内部创新能力的差距过大，在一定程度上制约了京津冀一体化发展。因此，本文旨在探寻京津冀区域创新能力的影响因素及其影响程度差异，寻找优势互补，加强合作创新，实现京津冀区域创新能力的整体提高，推进京津冀经济一体化进程。

一、文献综述

1.区域创新能力

国内外学者分别从不同视角对区域创新能力的内涵进行了界定。从文献来看，国内外学者对于区域创新能力的定义并未达成一致，概括起来可以理解为：一些学者认为区域创新能力要落脚于商业化结果，强调创新要实现经济与技术的结合[1-4]；一些学者强调区域创新能力的形成需要区域创新网络中创新主体的互动[5-6]；还有一些学者认为区域创新能力是创新资源和要素的流动、整合和利用的能力[7-8]；最后，区域创新能力体现在将创新科技成果转化为创新产业成果，实现创新活动的商业化。

2.区域创新能力的影响因素

区域创新能力的影响因素复杂且众多，不同学者在研究中有不同的侧重点。在区域创新资源投入方面，Furman等建立国家创新能力概念框架，认为国家创新能力依赖创新基础设施、创新环境以及两者之间的联系[1]。Riddel和Schwer结合Furman的理论框架进一步研究，发现高科技产业是影响创新能力的最重要因素，其次是学位授予量、行业研发投资和专利存量[2]。魏守华、吴贵生和吕新雷认为，区域创新能力受R&D活动规模等创新基础条件和区域创新效率影响[9]。此外，还有学者对于区域创新投入对创新能力影响的研究结果表明：区域R&D投入对专利、新产品产出存在显著影响[10-12]。在区域创新支撑环境方面，张莹、张宗益通过区域创新环境5个变量对创新绩效的影响进行回归，结果表明：基础设施、市场需求、劳动者素质的投入对区域创新绩效有显著影响[13]；于明洁等通过研究我国三大经济区区域创新环境和创新产出协同度，发现创新环境对创新能力的影响具有显著地域性特征，省际区域之间创新环境与创新产出协调度差异显著[14]。在区域对外学习交流能力方面，候润秀、官建成通过计量分析的方法研究外商直接投资(FDI)对区域创新能力的影响，研究表明实际利用外资额对专利申请量有着显著的正面效应[15]；在区域技术成果转化能力方面，刘丽辉、陈晶瑛运用知识生产函数对广东区域创新能力影响因素进行分析，结果表明广东区域创新能力与人均技术合同成交额都呈显著正相关关系[16]。

众多学者在研究区域创新能力影响因素时，在指标选取上考虑了4个方面，包括创新资源投入、创新支撑环境、对外学习交流能力和技术成果转化能力，这些因素对于区域创新的发展起到了重要作用。因此，本文借鉴前述研究成果，也将从这4个方面分析其对京津冀三地创新能力的影响程度。

二、京津冀创新资源及能力现状

京津冀地区创新资源从全国来看比较丰富，创新能力较强，但是区域内部创新能力和创新资源却非常不平衡，表1体现了北京、天津和河北三地区的创新现状。北京作为我国创新资源最密集、创新成果最丰硕、创新环境最优越的地区之一，是全国最重要的自主创新高地。天津市作为我国4个直辖市之一，创新能力也相对较强。京津两地已经基本进入创新性地区行列，是我国经济发展和创新发展最好的地区，在2015年全国区域创新能力排名中分别位列第3位和第7位。而河北省则排名较为落后，其创新能力成为京津冀协同发展的短板。从创新资源来看，天津、河北两地与北京相比，存在着高层次人才相对匮乏，R&D经费投入力度较弱，专利授权量少，技术合同成交总额低等问题。其中，河北省各项资源相对较为落后，与北京相比差距过大，创新资源在地区间分布的不均衡，在一定程度上拉大了京津冀创新能力的差距。

表1 2014年京津冀创新资源和创新能力指标比较

注：资料来源于北京、天津和河北国民经济和社会发展统计公报、中国统计年鉴。

三、京津冀创新能力影响因素比较

1.数据来源及指标设定

本文选取北京、天津以及河北省2004～2013年的相关数据作为研究样本，数据来源于《中国科技统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》。

在因素设定和指标选取中，如前文所述，设定创新资源投入、创新支撑环境、对外学习交流能力、技术成果转化能力4个方面的因素，分析其对区域创新能力的影响程度。

(1)区域创新能力影响因素指标

创新资源投入是进行创新活动的前提，包括资金投入和人力投入两方面。高水平的科技人才是创新能力的核心，而充足的科研经费是人才创造创新成果的基础，所以，本文设定R&D投入占GDP比重和每万人R&D人员全时当量来衡量科技创新资源的投入强度；创新支撑环境指进行创新活动所需的社会文化环境，包括创新硬环境和软环境，其中，创新硬环境主要指区域基础设施建设，创新软环境主要包括区域的教育水平、经济发展水平及制度等。本文选取每万人平均公路拥有量、每百人平均国际互联网用户、人均固定资产投资额作为衡量区域基础设施建设的指标，采用地方政府教育支出费用作为衡量地区教育水平指标，采用人均GDP作为衡量地区经济发展水平的指标；对外学习交流能力，随着世界经济一体化的发展，外资及其研发机构的进入通过技术溢出促进了我国的技术升级和进步，同时进出口会促进中国本土企业创新，本文利用区域进出口总额和利用外商直接投资额作为衡量对外学习交流能力的指标；技术成果转化能力，主要反映了技术市场对创新科技成果的转化能力，间接反映区域创新主体之间的合作和交流程度。本文利用地区技术市场的交易合同金额作为衡量技术成果转化能力的指标。

(2)区域创新能力指标

如前文所述，区域创新能力的内涵丰富，从创新成果角度来看，反映在创新主体素质的科技成果产出和经济效益的产业成果产出两个方面[17]，这两个方面分别代表了创新过程中不同阶段的创新成果，其中，专利常作为衡量创新体系科技成果产出的指标，而高技术产值则反映了创新对于经济运行质量和效益的促进，进而反映出一个地区创新成果商业化应用和创新产品的市场成功。因此，本文选取每十万人专利授权量和高技术产业产值占GDP比重作为衡量区域创新能力的特征指标。

具体指标体系如表2所示。

表2 区域创新能力影响因素指标和区域创新能力指标

2.研究方法

本文利用灰色关联分析来研究区域创新能力影响因素与区域创新能力之间的关系。灰色关联分析是基于行为因子序列曲线几何形状的相似程度，以分析和确定相应序列之间的关联度。

3.计算结果

通过对北京、天津以及河北省2004～2013年的数据进行灰色关联度计算，结果如表3所示。

4.结果分析

(1)京津冀区域共同性

对于创新资源投入指标，R&D经费占GDP比重、每万人R&D人员全时当量对京津冀区域创新能力指标都呈现很高的关联度，说明创新经费投入和人员投入对于京津冀区域创新能力具有重要作用；其次，R&D经费占GDP比重、每万人R&D人员全时当量对于高技术产业产值占GDP比重的关联度都高于对每十万人专利授权量的关联度，表明创新产业成果产出相对于创新科技成果产出更依赖于创新资源的投入，且表现出区域差异性较小。

对于创新环境指标，京津冀区域地方政府教育支出费用占财政支出比重、每万人平均公路拥有量两项指标与高技术产业产值占GDP比重的关联度都相当高，且高于对每十万人专利授权量的关联度；人均GDP与两项区域创新能力指标关联度都很高，地区之间相差不大。结果表明，区域交通状况的完善、教育环境的持续改进以及经济的良好发展形势为区域创新提供了良好的运行背景，对京津冀区域创新能力具有重要影响。此外，创新环境对创新产业成果产出的影响大于其对科技成果产出的影响。

对于对外交流学习能力指标，进出口总额对京津冀区域创新科技成果产出指标具有较高关联度；进出口总额和利用外商直接投资两项指标对每十万人专利授权量的关联度都高于对高技术产业产值占GDP比重的关联度，这说明京津冀区域对外交流学习能力对创新科技成果产出的影响大于对创新产业成果产出的影响。

在技术成果转化能力指标上，对于北京、天津和河北来说，技术市场的交易合同金额对于高技术产业产值占GDP比重的关联度都高于对每十万人专利授权量的关联度，表明创新产业成果产出相对于创新科技成果产出更依赖于技术成果转化能力。

表3 区域创新能力影响因素灰色关联度计算结果

(2)京津冀区域差异性

对于创新资源投入指标，创新科技成果产出指标与其关联度按大小排序分别为：河北、天津和北京。从前文对京津冀创新资源现状分析中可知，区域间创新资源投入存在着相当大的差距。从创新资源投入的时间序列来看，如图1和图2所示，由于北京市创新资源一直以来较为丰富，增长幅度相对较小且具有波动性，而天津、河北两地的创新资源投入则呈现了明显的增长趋势，致使创新资源投入变化对北京的创新科技成果产出的影响相对天津和河北较小，同时也说明天津和河北对于创新资源的利用程度较好。

图1 2004～2013年京津冀区域R&D经费投入

图2 2004～2013年京津冀区域每万人R&D人员全时当量

对于创新环境指标，从京津冀人均固定资产投资额的时间序列来看，如图3所示，天津、河北两地呈明显上升趋势，且天津市上升幅度高于河北，北京市呈小幅增长趋势。这是由于北京市城市发展历史较长，各种基础设施较为完善，故固定资产投入增量不大，但这对北京市创新能力起到一定带动作用；天津市近些年不断增加固定资产投资，完善各项基础设施建设，对区域创新能力具有显著积极作用；河北省固定资产投资的增加对于区域创新能力也具有推动作用，但作用并不十分明显。

对于对外交流学习能力指标，进出口总额对于天津、河北的高技术产业产值占GDP比重的关联度都高于北京；利用外商直接投资对于北京和河北两地区域创新能力的关联度高于天津；FDI对于京津冀区域产生了有差异的技术溢出效应，对区域创新能力影响不尽相同。从京津冀区域进出口总额来看，三地都呈上涨趋势，其中，北京涨幅最大，天津和河北涨幅较小；从京津冀区域利用外商直接投资的时间序列来看，如图4所示，天津涨幅相对于北京和河北更加显著，这说明外资进入带来的技术溢出效应并没有对提升天津创新能力起到很强的带动作用，天津的技术吸收能力有待提高，而北京、河北的技术吸收能力则相对较好。

图3 2004～2013年京津冀区域人均固定资产投资额

图4 2004～2013年京津冀区域利用外商直接投资额

对于技术成果转化能力指标，天津市技术市场的交易合同金额与区域创新能力关联度比北京和河北更高。近些年来，相对天津和河北，北京市的技术市场的交易合同金额增幅非常显著，并且从前文可知，北京市技术市场的交易合同金额远超于天津与河北。这表明，北京市技术成果转化能力近几年迅速增长，但与区域创新能力的关联度相对，天津和河北却较小，尤其是对于创新产业成果产出指标。这是由于技术市场交易量的快速增加并不能完全转化为促使创新产业成果增加的动力；天津市技术成果转化能力的提高对于科技成果产出具有较大的推动作用。

四、提高京津冀区域创新能力的对策建议

1.重视京津冀创新能力影响的关键要素，采取差异化的创新驱动路径

对于北京来说，要更高效率地利用创新资源，更充分地利用对外贸易带来的新技术、新设备；对于天津来说，拥有良好的沿海地理区位，需要着重利用外资带来的技术溢出获得更快的技术进步和创新能力的提升；对于河北来说，创新能力落后于北京、天津，应要重视优化创新环境，吸引更多周边地区创新资源的进入，加强与京、津两地进行合作创新。

2.重视区域创新过程不同阶段的产出特点，保证创新过程的协调性

对于区域创新过程来说，任何一个阶段出现障碍，都会影响科技成果向现实生产力的转化。一方面，在采取提高区域创新能力的措施时，应考虑创新过程的整体协调性，对于两种创新成果产出都应给予足够重视；另一方面，要提高科技创新成果转化率，创建科技创新成果转化的良好环境，建立以市场为导向的创新开发模式。

3.营造良好区域创新环境，促进京津冀区域创新资源的流动

首先，在加强研发投入的同时，实现区域创新资源共享。建设京津冀创新资源共享平台，尽量消除创新要素在区域内外流动的障碍，从而降低区域内部创新资源差距并提高创新资源的利用效率；其次，构建立体化的区域交通网络，实现区域的互联互通；最后，要进一步完善京津冀技术市场功能，发挥技术市场对于创新驱动发展战略的支撑作用。

4.扩大对外交流，提高对区外技术溢出的吸收能力

京津冀区域应依靠地区外部环境、政策等优势吸引直接利用外商投资(FDI)，明确区域国际定位，并注重与跨国公司的合作，促进区域创新能力的提高，缩小同发达国家的差距。对于北京、天津两个经济发达的地区，内外资企业技术水平差距相对较小，可以有效地吸收技术溢出，进而实现技术内生化；对于河北来说，应尽量引入本地区比较欠缺的外资，使FDI最大限度的利用并促进地区的发展建设。

5.建立京津冀协同创新机制，实现京津冀区域创新能力的整体提高

首先，各地政府需要从整个京津冀区域发展的视角出发，在战略层面上实现协同创新的深度整合，建立高层协调机制和利益协调机制，及时解决协同创新进程中的资源整合、合作开发、产业衔接等重大问题，同时使各地共同享受创新收益成果；其次，建立京津冀协同创新联盟，利用北京市丰富的创新资源，天津市良好的制造业基础和开放区位优势，河北省产业转型升级的内在需求，共同建立创新基础资源共享平台、人才交流管理服务平台、合作创新研发平台、成果转化与投资创新服务平台、产权管理和信息交流共享平台，促进企业间的技术创新联盟、大学及科研机构对企业的技术扩散以及各地政府之间签订的高新技术产业发展规划。

[1] FURMAN J L,PORTER M E, STEM S. The determinants of national innovative capacity[J]. Research Policy,2002,31(6):899-933.

[2] RIDDLE M,SCHEWE R K. Regional innovative capacity with endogenous employment: empirical evidence from the US[J]. The Review of Regional Studies,2003,33(1):73-84.

[3] 柳卸林，胡志坚. 中国区域创新能力的分布与成因[J]. 科学学研究，2002，20(5)：550-556.

[4] 陈劲，陈钰芬，余芳珍. FDI 对促进我国区域创新能力的影响[J]. 科研管理，2007，28(1)：7-13.

[5] COOKE P. Regional innovation systems, clusters, and the knowledge economy[J]. Industrial and Corporate Change,2001,10(4):945-974.

[6] 朱海就. 区域创新能力评估的指标体系研究[J]. 科研管理，2004，25(3)：30-35.

[7] DOSI G,TEECE D J,CHYTRY J. Technology, Organization, and Competitiveness: Perspectives on Industrial and Corporate Change[M]. Oxford University Press,1998.

[8] 甄峰，黄朝永. 区域创新能力评价指标体系研究[J]. 科学管理研究，2000，18(6)：5-8.

[9] 魏守华，吴贵生，吕新雷. 区域创新能力的影响因素——兼评我国创新能力的地区差距[J]. 中国软科学，2010，(9)：76-85.

[10] 岳鹄，张宗益. R&D 投入、创新环境与区域创新能力关系研究：1997～2006[J]. 当代经济科学，2009，(6)：110-116.

[11] 逢淑媛，陈德智. 专利与研发经费的相关性研究——基于全球研发顶尖公司10年面板数据的研究[J]. 科学学研究，2009，27(10)：1500-1505.

[12] 张小蒂，王中兴. 中国 R&D 投入与高技术产业研发产出的相关性分析[J]. 科学学研究，2008，26(3)：526-529.

[13] 张莹，张宗益. 区域创新环境对创新绩效影响的实证研究——以重庆市为例[J]. 科技管理研究，2009，29(2)：104-106.

[14] 于明洁，郭鹏，贾颖颖. 区域创新环境与创新产出协调发展研究[J]. 情报杂志，2012，31(4)：196-201.

[15] 侯润秀，官建成. 外商直接投资对我国区域创新能力的影响[J]. 中国软科学，2006，(5)：104-111.

[16] 刘丽辉，陈晶瑛. 广东区域创新能力影响因素实证分析[J]. 中国人力资源开发，2012，(6)：81-85.

[17] 于晓宇，谢富纪. 基于资源要素投入的城市创新体系创新机制[J]. 系统管理学报，2011，20(2)：161-167.

Comparative Analysis of the Influential Factors for Beijing-Tianjin-Hebei Innovation Capability Based on Grey Relation Analysis Model

ZHAO Yanhua, ZHAO Shiwen

( Business School，Tianjin University of Finance and Economics, Tianjin 300222, China )

Based on ten-year statistical data in Beijing-Tianjin-Hebei region, this paper investigates how innovation resources, environmental innovation support, international exchange and communication competency and commercialization of technological achievements impact regional innovation capability from the perspective of the grey relation analysis model. The research results show that these factors have influenced different regions to a different degree. The paper stresses that it is essential to propose appropriate and targeted measures for Beijing-Tianjin-Hebei region innovation development as per shared and distinctive features within the region.

Beijing-Tianjin-Hebei; regional innovation capability; grey relation analysis

2016-01-20;

2016-02-30

天津市科技发展战略研究计划项目：“京津冀协同创新网络构建研究”(14ZLZLZF00044)

赵艳华(1976-)，女，天津人，副教授，博士，主要从事城市开发与运营研究，E-mail：swallow121576@sina.com；赵士雯(1992-)，女，黑龙江牡丹江人，天津财经大学商学院硕士研究生，研究方向为工程管理。

10.19525/j.issn1008-407x.2017.01.014

F127

A

1008-407X(2017)01-0094-06