区域协同创新效率测度及其关键影响要素——基于静态与动态空间面板的实证分析

刘和东，陈 雷

（南京工业大学经济与管理学院，江苏南京 210009 ）

1 研究背景

随着经济全球化深入发展，世界经济呈现出区域化的特征，区域经济成为全球经济活动的核心内容，而区域协同创新是推动区域经济发展的动力源泉。在党的十九大提出加快建设创新型国家的大背景下，中国各省份高度重视区域创新水平提升，纷纷加大了创新要素的投入，并优化创新环境以吸引外部创新要素的流入。数据表明，2018 年中国区域综合科技创新水平指数为69.63%，比上一年提高2.06个百分点，中国区域科技创新水平稳步提升［1］。然而，协同创新涉及多个主体，主体间由于利益、知识产权保护、知识共享等问题经常会导致合作失败、协同效率低下。在中国目前创新资源紧缺的情况下，效率问题就愈加重要，如何优化创新要素配置以有效提高区域协同创新效率是亟待解决的现实问题。

目前，国内外学者对区域协同创新主要围绕产学研协同、协同创新网络、协同效应3 条路线展开研究。（1）产学研协同方面。部分学者研究了协同动机，如Lee［2］研究认为研发主体参与协同创新的目的是为了获取互补前沿技术；Geuna 等［3］研究认为大学参与协同创新的目的是从与企业合作中获得资金支持、提升技术的可应用性；Rycroft 等［4］研究认为组织开展产学研合作的目的在于提升组织的自学习能力。部分学者研究了协同模式与行为，如Bonaccorsi 等［5］研究认为产学合作的组织结构无论具体模式是怎样的，最终都是由大学参与合作的组织资源、协议的时间长度、合作关系正式化的程度3 个方面所决定；Ring 等［6］研究了产学研合作中各方的行为表现；此外，Xu 等［7］阐述了基于知识链的产学研协同创新过程中的核心知识活动和关键环节，构建了产学研协同创新的知识管理路径。（2）协同创新网络方面。部分学者研究了创新网络构成，如陈劲［8］研究认为协同创新是以产学研为核心，以中介机构、政府等为支持主体的多元协同创新网络；Wang 等［9］利用中国生物医学实体间共同发明的专利数据构建区域内和区域间的合作创新网络，研究中国区域内和区域间协同创新网络中技术溢出效应的调节作用。（3）协同创新效应方面。Davies［10］研究发现，地方政府间的制度障碍、协议缺失会导致区域协同创新出现负协同效应；解学梅［11］研究发现都市圈协同效应取决于创新主体间产生的知识溢出与创新要素的耦合。

综上所述，现有文献在区域产学研协同、协同创新网络、协同创新效应等领域取得了丰硕的成果，对区域协同创新起到不同程度的促进作用。现实中，中国各省份为促进区域经济发展，不断增加创新要素投入、提高区域创新能力。然而，创新要素投入是提升创新能力的必要条件，单纯投入增加不一定能带来效率的提升，中国各地区协同创新效率的异质性大小如何、影响其大小的关键要素有哪些，对此现有文献鲜有回答。为此，本文收集1998—2016年中国30 个省份协同创新效率及关键要素的相关数据，运用数据包络分析（DEA）模型对协同创新效率进行测度，并运用静态与动态空间面板模型对其关键要素的影响效应进行实证分析；在此基础上，提出有效提升区域协同创新效率的政策建议，以期为政府或协同创新主体的决策提供参考。

2 区域协同创新及其关键影响要素的理论分析

2.1 区域协同创新的主体构成

本研究构建的区域协同创新效率及其关键影响要素的理论框架如图1 所示。区域协同创新主体包括直接主体（企业、学研方）、间接主体（政府、金融机构、中介机构等）；协同创新既包括区域创新系统Ⅰ或Ⅱ内创新主体的协同（企业与企业协同、高校与企业协同、研究机构与企业协同，政府、金融机构等与创新主体的协同），也包括区域创新系统Ⅰ与Ⅱ的空间关联（空间溢出），还包括外商直接投资对区域创新系统Ⅰ与Ⅱ的技术溢出。

（1）企业间协同既有上下游企业间的垂直协同，又有竞争或互补企业间的水平协同。供应链的企业间一般有较明确分工，上下游企业协同的信任关系稳定、利益较一致，竞争企业间通过技术联盟、联合技术申报等合作形式提升协同创新效率。

（2）产学研协同创新是区域协同创新的核心，由于主体间具有较强的异质性资源，资源共享实现互补效应，发挥学研方的技术优势和企业的市场优势，通过产学研协同创新可有效提升科技成果产业化的效率，降低成果转化的风险。

（3）政府营造协同创新的环境，如相关制度和政策环境建设、完善基础设施软硬件，通过制定区域科技创新与战略联盟支持规划，成为企业协同创新决策的重要依据；同时政府掌握较多的科研资金，并对科研资金强化事后监管，抑制机会主义，有效促进区域协同创新。

（4）金融机构是协同创新主体科研经费的重要来源，为协同创新的研发与商业化提供资金支持。

（5）中介机构为技术成果市场化提供咨询、产权、市场、信息等各种技术服务，直接主体与间接主体通过协同创新以及资源共享来进行知识的交流和学习，主体间的创新要素实现更好的融合互补，更多更快地实现技术的有效转化，提升协同创新效率。

图1 区域协同创新效率及其关键影响要素的理论框架

2.2 影响区域协同创新效率的关键要素

2.2.1 知识溢出因素

（1）外商直接投资（开放程度）。外商直接投资通过示范、联系和竞争等效应产生技术溢出，如果东道国人力资本吸收能力较高，会带来协同创新效率的提升；如果东道国人力资本水平较低、吸收能力较弱，由于存在挤出效应，技术溢出可能为负。各区域间R&D 人员、R&D 资本等创新要素的空间移动，通过知识溢出、规模经济、要素优化配置效应提升区域协同创新效率。

（2）空间溢出。各区域创新系统内的创新要素（人员与经费）追逐利益最大化，由收益率低的地区向收益率高的地区流动［12］。伴随着创新要素的流动，知识溢出会产生空间溢出效应，减少创新要素的投入对区域创新效率会有显著影响；反之，如果创新要素流动不顺畅，对创新效率的影响可能不显著。

（3）产业集聚溢出。产业集聚是影响区域创新效率的重要因素。地理的接近性、合作的互利性、产业相关性等使得创新网络内企业与相关组织相互学习，通过人员等要素的流动，有效促进信息、技术的传播，提升区域协同创新绩效；但如果产业过度集聚，超出环境承受能力，则会对区域协同效率产生负面影响。

2.2.2 吸收能力因素

吸收能力因素包括研发强度和人力资本。知识溢出为区域创新效率提高提供潜力，知识吸收能力为充分消化、吸收、利用区域间知识溢出，并为提升区域创新绩效提供重要保障。提升区域创新主体自身研发能力是提高其吸收能力的重要途径，而加大研发经费与研发人员的投入是提升区域创新主体研发能力的有效手段，所以，研发强度、人力资本是影响区域创新效率的重要因素。

2.2.3 环境因素

环境因素包括硬环境——基础设施和软环境——改革深度。基础设施包括公共基础设施与技术基础设施，为区域创新系统提供更高水平的创新平台，协同创新主体通过共享基础设施获得成本节约、跨越障碍、方便获得各种知识、信息，对提升区域创新效率有重要作用。改革深度也是影响区域协同创新绩效的重要因素。如果改革深入，通过市场机制调节资源配置，加大创新主体间竞争压力，使主体间变压力为动力，在新的市场竞争环境下，主体间既竞争又合作，达到多赢，通过资源共享一方面减少投入，另一方面增加创新产出，有效提升协同创新效率；相反，如果改革不够深入，则对创新效率影响不显著。

3 区域协同创新效率的测度与分析

3.1 测度方法

数据包络分析是一种评价投入-产出效率的非参数方法，能够处理多投入多产出条件下的效率度量。本文运用规模报酬不变的CCR 模型进行协同创新效率测度。模型如下：

3.2 测度指标与数据来源

由图1 分析可知，区域协同创新包括直接主体（企业、学研方）、间接主体（政府、金融机构、中介机构等），为有效测度区域协同创新效率，本文选取创新链中各创新合作主体的投入产出测度指标（如表1），即，企业的人员与资金投入、高校与企业的协同投入、研究机构与企业的协同投入、政府与金融机构的协同投入，以及协同创新主体的综合产出。

表1 区域协同创新效率测度指标

根据现实情况，在区域协同创新过程中，从创新要素投入到创新产出存在着时间延迟的情况，并且这种时间延迟对投入、产出的转换效率会产生影响，本研究选取1 年的滞后期测度区域协同创新效率。

本研究数据来源于1999—2017 年的《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》。由于西藏和港澳台地区的数据不全，暂不纳入本研究分析范围，因此本研究的实际测度范围为中国30 个省、自治区、直辖市（以下简称“样本”）。通过居民消费价格指数对收入变量进行价格换算，以1998 年为基期。

3.3 协同创新效率的结果及分析

通过所收集到的面板数据，本研究运用分析软件DEAP2.1 运算出1999—2016 年样本区域协同创新效率。由表2 可知，1999—2016 年间样本区域协同创新效率呈异质性，主要表现在京津冀区域的协同创新效率值明显高于其他地区。具体分析如下：

（1）京津冀区域(北京、天津、河北)。区域协同创新效率均值最高，为0.89。其中，北京协同创新效率表现最为突出，年平均协同创新效率为0.96，河北、天津分别是0.91、0.80。

（2）中部崛起区域(山西、安徽、河南、湖北、湖南、江西)。区域协同创新效率均值最低，仅为0.65。其中，湖南的协同创新效率均值最高，为0.82；而安徽、河南的协同创新效率均值都低于0.60，分别为0.52、0.56。

（3）长三角区域（江苏、上海、浙江）。出人意料的是，经济发达的长三角区域的协同创新表现低迷，协同创新效率均值为0.77。其中，上海、浙江的协同创新效率均值分别为0.88、0.77；而江苏的协同创新效率均值仅为0.64，是拉低长三角区域协同创新效率水平主要原因。

（4）东三省区域（辽宁、吉林、黑龙江）。区域协同创新效率均值为0.80。其中，吉林的协同创新效率均值较高，为0.83；较低的是辽宁，其协同创新效率均值为0.74。

（5）西部大开发区域（陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、重庆、四川、贵州、云南、广西、内蒙古）。区域协同创新效率均值为0.78。其中，四川的协同创新效率均值最低，为0.50，而青海、贵州的协同创新均表现抢眼，均值分别是0.99、0.94，皆高于长三角区域各省市。可能的原因在于长三角区域是中国区域创新发展战略的重点地区，尤其是江苏，由于创新要素投入过多且规模过大，出现要素投入的边际效应递减。西部大开发区域与之相反，虽然在创新要素投入方面存在劣势，但是在创新产出效率方面表现突出。

表2 1999—2016 年样本省份协同创新效率值

表2 （续）

4 区域协同创新效率关键影响要素分析

4.1 模型建立与变量说明

4.1.1 静态空间面板

为分析空间溢出对区域协同创新效率的影响，本文首先建立静态空间面板模型。模型1 如式（2）：

在式（2）的基础上，引入humai(t-1)×fdii(t-1)变量验证吸收能力对协同创新效率的影响，弹性为β8，其他变量同上，得到模型2 如式（3）：

在式（2）的基础上，引入aggl2i(t-1)变量验证产业过度集聚对协同创新效率的影响，弹性为β2，其他变量同上，得到模型3 如式（4）：

4.1.2 动态空间面板

为避免变量内生性问题，本文考虑协同创新效率的动态效应，以ciei(t-1)为第i个地区第t-1 期的协同创新效率，τ为滞后1 期的协同创新效率回归系数，反映前期效率对本期的影响，其他变量同上，进一步建立动态空间面板模型4 至模型6 分别如式（5）至式（7），分别对应于式（2）至式（4）的静态空间面板模型。

4.2 实证结果分析

本文借鉴Elhorst［13］的研究，采用无条件极大似然法对面板数据的空间计量模型进行估计。运用MATLAB 软件编程，对式（2）至式（7）进行运算，所得结果如表3 所示。

表3 样本区域协同创新效率实证结果

由表3 可知，调整后R2分别大于0.90，Sigma2均小于0.1，LogL 均通过LR 似然比检验，各模型具有较好的拟合度，表明空间面板模型能较准确反映关键影响要素对样本区域协同创新效率的影响。具体估计结果分析如下：

（1）产业集聚。其影响效应主要表现在3个方面：

一是在萌芽阶段对区域协同创新效率的影响不显著为正。在静态空间面板模型2 和动态空间面板模型5 中，产业集聚的系数在10%水平下均不显著为正，说明各地区产业集聚对协同创新效率有不显著正向影响，可能的原因在于：在产业集聚萌芽阶段，关联企业围绕集群单元进行聚集，但聚集的速度较慢，群落还未形成规模，集群内企业与其他相关组织（企业、高校、科研机构、政府、金融机构等）的网络关系比较松散、信任基础不稳固，导致产业集聚在此阶段的影响效应不显著为正。

二是在快速发展阶段对协同创新效率的影响显著为正。在静态空间面板模型1 及动态空间面板模型4 中，产业集聚的系数均在1%水平下显著为正，说明各地区产业集聚对协同创新效率有显著正向影响。当产业集聚发展到快速发展阶段，集群内横向与纵向协作关系的建立以核心能力为基础，发挥资源互补优势，建立协同的创新网络，产业集聚对协同创新效率影响显著为正。主要原因在于：第一，集群内企业通过人员直接接触和人力资本的流动、企业间的直接联系（联系和合作越紧密则创新越有效率）、示范或模仿产生溢出效应（率先创新示范、后进企业模仿和追赶），通过创新主体间信息共享与交流产生知识溢出效应，创新资源得到充分利用，从而带动协同创新效率显著提升；第二，企业与其他相关组织合作和信任关系逐渐建立，彼此的依赖性不断增强，集群创新在一定程度上克服信息不完全带来的交易困难并降低了搜寻成本，从而降低交易费用，通过费用的降低有效提升协同创新效率；第三，集聚的企业通过专业化分工（共享辅助性服务的规模经济、分工的网络效应）、共享公共设施，闲置资源得到再利用、优势资源得到充分共享，显著提升协同创新效率。

三是在过度集聚阶段对协同创新效率的影响显著为负。在静态空间面板模型3 中，lnaggl 的系数在10%水平下显著为正，lnaggl2的系数在10%水平下显著为负，产业集聚总体效应在10%水平下显著为负；在动态空间面板模型6 中，lnaggl 的系数在10%水平下显著为正，lnaggl2的系数在10%水平下显著为负，产业集聚总体效应在10%水平下显著为负。可能的原因是：经过长期集聚后，母体企业聚化能力过强，表现在集群创新园区发展急功近利，没有考虑衍生企业或入群企业的优劣或环境承受能力而盲目吸引或衍生质量低下的企业，超出环境承载能力，最终造成协同创新效率的负面效应。

（2）研发强度对协同创新效率的影响显著为负。在各模型中，研发强度的系数在1%或10%水平下显著为负，说明各地区研发强度对协同创新效率呈显著负向影响，可能的原因是，虽然增加了研发投入，但政府或金融机构等缺少对创新主体研发资金的使用监管，这样，尽管合作投入的资金增加，但创新产出不能同步增加甚至减少，导致对协同创新效率造成显著负向影响。

（3）人力资本与吸收能力有不同的影响效应。在各模型中，人力资本系数在5%或10%水平下显著为负，表明人力资本对区域协同创新效率的影响显著为负，可能的原因是：一方面，内资企业人力资本的技术积累不够；另一方面，内资企业高水平人员被外资企业高薪挖走。在模型2 和模型5 中，lnhuma×lnfdi 的系数分别在1%水平下显著为正，说明外商直接投资（FDI）与东道国的人力资本存量结合起来（吸收能力提高）能有效提升企业的协同创新效率，其中增强吸收能力是企业提升协同创新效率、实现企业成长与发展的重要关键。协同创新效率的高低取决于企业对内外知识资源的获取和整合创造，企业要将外部的知识内化为自身的知识体系，充分利用内外资源，如FDI 的溢出知识，增加新知识的创造与应用，从而提升协同创新效率。各地区将利用外资与本地区的产业结构调整相结合，加强产业联系，通过竞争、示范-模仿、产业联系、人力资本培训和流动效应，通过逆向工程的研发、“干中学”、“用中学”，通过“学习—吸收—再创造”不断提升自身的技术水平，进一步提高自身的技术吸收能力，这样会有效抑制FDI 的挤出效应，充分利用其正的溢出效应。

（4）基础设施对协同创新效率的影响显著为正。在各模型中，基础设施的系数为5%或10%水平下显著为正，原因在于：一方面，基础设施（公共基础设施与技术基础设施）可以为集群内企业协同创新提供更高水平的创新平台，企业通过这些基础设施可以跨越很多无形的障碍，方便地接触到创新思想的知识及信息等；另一方面，集聚对基础设施的需求也存在一致性和相关性，使基础设施的提供具有针对性，集群内创新主体获得资源共享、成本节约，提高基础设施的产出效率，由此显著提高协同创新效率。

（5）改革深度对协同创新效率的短期影响显著为负、长期影响显著为正。在各静态空间面板模型中，改革深度的系数在10%水平下显著为正，即国有经济比重越大、改革力度越小，协同创新效率越大，相反，改革力度越大，协同创新效率越小，说明短期中改革深度不够，对区域协同创新效率造成负面影响；在各动态空间面板模型中，改革深度的系数在10%水平下显著为负，即国有经济比重越大、改革力度越小，协同创新效率越小，相反，改革力度越大，协同创新效率越大，说明长期中加大改革深度对区域协同创新效率有显著促进作用。

（6）外商直接投资对协同创新效率的影响显著为负。在各模型中，FDI 的系数在1%或10%水平下显著为负，可能的原因是：一是外资企业技术水平过高，内资企业由于技术基础较弱，双方存在技术势差；二是外资企业加大知识产权保护，对核心技术进行封锁；三是外资企业用高薪等手段挖走内资企业高素质人才，导致内资企业的学习与吸收能力较弱，无法有效吸收外资企业的非自愿性技术溢出。

（7）空间溢出效应对协同创新效率的短期影响显著为正、长期影响不显著为正。空间滞后系数ρ在各静态空间面板模型中为10%水平下显著为正，但在各动态空间面板模型中，为10%水平下不显著为正，可能的原因是：协同创新需要近距离沟通、交流，随着空间距离增加，对各创新主体间带来协同创新的不协调，短期内创新主体可以克服，但随着时间推移，由于距离的障碍，协同创新效率会逐步变低。

5 结论与政策建议

5.1 结论

（1）中国区域协同创新效率呈区域异质性，主要表现在京津冀区域协同创新效率均值相对较高，长三角等其他区域协同创新效率均值相对较低。

（2）影响区域协同创新效率的关键要素有不同的影响效应：一是产业集聚在萌芽阶段的影响不显著为正，在快速发展阶段的影响显著为正，在过度集聚阶段的影响显著为负；二是研发强度对区域协同创新效率的影响显著为负；三是人力资本对区域协同创新效率的影响显著为负，吸收能力的影响显著为正；四是基础设施对区域协同创新效率的影响显著为正；五是改革深度对区域协同创新效率的短期影响显著为负，长期影响显著为正；六是外商直接投资对协同创新效率的影响显著为负；七是空间溢出对协同创新效率的短期影响显著为正，长期不显著为正。

5.2 政策建议

（1）依据本研究对中国30 各省份协同创新效率测度结果的分析，为有效提升中国的区域协同创新效率，建议采取实施差别化资源配置战略。首先，实现区域差异化重点突破。如长三角区域的江苏，中部崛起区域的河南、安徽，东三省区域的辽宁，西部区域的四川等，相对其各自所在区域的协同效率偏低，应该不断加强区域内与区域间创新主体的协同合作，优化资源配置，有效提升区域协同创新效率。其次，从要素的投入管理转向协同创新效率管理。在协同创新要素投入方面，政府应坚持“区别对待，分类指导”原则，对各区域实施创新要素投入差别化战略。如协同创新效率值较低的中部崛起区域、西部大开发区域以及东三省区域在加大协同创新要素投入的同时进一步提高创新产出，尤其是青海、贵州等协同创新效率较高的省份；而长三角区域协同创新效率过低的原因可能与其投入较多而产出较少有关，应在保证投入不变的情况下进一步增加产出，或者在产出不变的情况下提高要素投入的利用率，切实提高区域协同创新效率。

（2）依据本研究对中国30 省份协同创新效率关键影响要素的影响效应分析，为提升中国的区域协同创新效率，可采取以下对策：

第一，促进并利用各种技术溢出。（1）科学规划产业集聚，各地区集合本区域优势要素资源进行优化布局。要围绕本区域具有特色的产业集群，构建以产业集群为基础的创新平台，以集群创新网络为基础规划本区域的创新网络；依据集群单元的吸聚能力及环境承载能力，设计有针对性激励机制，优化集群网络的演化方向。（2）促进外资正的技术溢出，抑制其负的技术溢出。首先，重视引资质量，鼓励外资加大对高新技术企业投入，加强国内产业配套，延长产业链，促使引资获得更多的技术溢出；其次，鼓励外资企业来华设立研发机构，让内资企业人才参与研发，提升内资企业的研发与吸收能力；再次，引导本土企业加强与跨国公司开展技术交流与合作，主动寻求FDI 的技术溢出，提高自身的技术创新能力。（3）充分发挥区域空间溢出效应。在制定区域政策、产业政策和协同创新政策时，要考虑区域之间的空间交互作用和空间技术溢出作用，要将三者有机结合起来统筹考虑，制定一个有差异化的、有针对性的、促进区域空间溢出的协同创新政策；各地区政府在加大创新要素投入的同时，应该加强交流合作，相互学习借鉴，实现优势互补以及资源的合理配置。

第二，加大研发强度与人力资本投资，提高技术吸收能力。（1）加强基础研究，提高自身研发能力，注重技术积累，不断提升自身吸收能力；提高对知识的解码能力，对共享知识进行消化和吸收［14］。（2）通过竞争择优、开放灵活等多种机制培育、吸引、留住高素质人才，以多种形式为区域的协同创新服务。

第三，充分利用外部环境，提升协同创新效率。（1）加大政府或金融机构等对创新主体的研发资金使用监管。促进创新主体间开展互动，包括：突出企业在集群创新网络的核心作用；推动企业、大学和科研院所的互动协作；发挥中介组织的辅助功能，促进协同创新。（2）加大基础设施建设力度。在硬环境上，建设好以通电、通信、通路、通水等基础设施，特别是产品研发公共基础设施建设以及产业发展配套的基础设施建设等；在软环境上，推动集群企业建立广泛联系、学习和交流，加强遵守诚信合作的基本原则。（3）深化改革。实现产权有效激励、竞争公平有序；支持民营企业发展，激发各类市场主体活力，促进区域创新主体协同竞争。

注释：

1）此处的距离是将两个地区省会城市的经纬度坐标转换为X、Y坐标，再经两点间距离公式计算得到的。经纬度坐标来源：http://zhidao.baidu.com/question/5593985.html?si=1。