粤港澳大湾区县域创新环境评价——以广东57 个县（市）实证分析为例

林 海

（广东科学技术职业学院，广东珠海 519090）

1 研究背景

作为中国改革开放的排头兵，广东省近年来加快推进县域创新发展，充分发挥粤港澳科技和产业优势，深化粤港澳创新合作，优化创新制度和政策环境，建设开放互通、布局合理的区域创新体系。自2017 年以来，广东省连续两年排名全国区域创新综合能力第一位［1］，雄厚的经济基础、开放的发展理念以及发达的对外贸易体系成为广东践行创新驱动发展战略的重要支撑。当前，科技创新作为县域经济发展的重要支撑和核心战略，建设科技强县一直是广东省实施科学创新发展的重要抓手，广东省也正在深入推动大众创业、万众创新，整合优化县域创新创业资源，构建多层次、多元化县域创新创业格局［2］。深入了解县域创新能力的现状和特征，有利于推进经济社会协调发展的新格局构建，助力推进“广州-深圳-香港-澳门”科技创新走廊的建设，为广东省建成创新强省提供科学依据。

现有的创新评价研究通常是在国家、省级行政区域或大城市的层面进行，但是对于县域创新能力研究分析尚待加强。随着国家对于县域创新的推进与实施，学术界对县域创新的研究渐入佳境，研究重点集中在县域创新评价指标体系的构建。如：管婧婧［3］通过主成分分析法评价了浙江省90 个县域2009—2012 年的科技创新活动发展水平，并通过Moran'sI指数进一步分析了浙江全省及其各区县间科技创新活动的空间聚集效应；孙凤芹等［4］利用层次分析法建立了县域经济科技创新能力的评价指标体系，对河北省唐山市丰南区科技创新能力进行了实证研究，提出了提升县域经济科技创新能力的建议。县域创新差异性研究的方法主要有数据包络分析法，如：周静［5］利用数据包络分析（DEA）法中的CRS 和VRS 模型测算江苏省在1999—2010 年间的县域经济效率水平，从人力资本、经济开放程度、制度因素、结构因素、金融发展水平和区位因素等方面考察江苏省的县域经济综合效率，测算出江苏省整体经济综合效率水平较好，但是区域间差距较大。对于广东省县域创新环境评价的相关研究，主要有：何承文［6］通过比对统计分析反映出广东省经济的重心在珠三角，粤东西北地区与珠三角差距悬殊，区域经济发展严重失衡；肖杰强［7］对1999—2014 年粤北山区县域经济数据采用面板数据单位根检验，分析广东省欠发达地区经济增长与金融发展的现状等；覃艳华等［8］运用层次分析法（AHP）对粤港澳大湾区11 个城市的创新能力及排名进行实证分析，发现粤港大湾区科技创新资源分配不均衡，存在资源浪费现象，提出应加强粤港澳大湾区科技协同创新，建立科技统一市场；徐芳燕等［9］通过随机前沿回归模型测算出粤港澳大湾区各个城市的区域创新绩效，将各城市分为3 个梯度等级，并针对不同梯度等级的创新绩效提出建议和对策；汪雨卉等［10］使用主成分分析法对粤港澳大湾区的科技资源分布进行综合评价，结果显示大湾区的科技资源正从广州-深圳-香港中轴线向外扩散。综上研究不难看出，关于县域方面的研究大部分集中在经济领域上，而基于粤港澳大湾区科技创新视角对广东省县域创新环境、创新绩效的评价研究仍十分欠缺。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

国内外学者在创新能力评价领域使用的主要方法有:专家评分法、问卷调查分析、多元统计分析、神经网络模型、综合指数模型等。在这几种常用方法中，多元统计分析法使用最多。若要科学分析县域创新环境要素对城市创新能力的影响情况，需要建立一个合理的指标评价体系，对县域创新环境要素、创新绩效要素进行测度。根据这个目标，本文将多元统计中的因子分析法与数据包络分析结合起来：首先，对广东57 个县域研究对象开展因子分析，计算得到各因子得分；其次，将上一步因子得分作为数据包络分析原始数据集，选择合适模型计算各研究对象创新效率值；最终，构建出一个创新环境要素对县域影响的综合评价体系。具体操作步骤如下:

（1）深入分析县域创新环境要素，建立较为完整的指标评价体系；

（2）构建县域因子分析评价模型，计算公因子得分；

（3）结合因子得分情况，对不同区域县（市）展开分析；

（4）以县域因子得分替代原始指标数值；

（5）将第（4）步结果代入数据包络分析模型，得到各县（市）创新效率值，对不同效率值展开分析。

2.2 创新环境影响机制分析

县域创新系统的核心要素包含基础环境、创新投入、企业要素、创新产出几个方面。从基础环境看，地区生产总值（GDP）、常住人口、固定资产投资、创新密集区（农业科技园区、高新区、试验区等）、创新服务及研究开发机构数等提供着经济环境与创新基础设施，是各类创新主体开展活动的基础保障；从创新投入看，科技经费支出强度、人力资源投入、教育培训支出等表征着县域对创新活动的量化支持；从企业要素看，作为创新活动的关键主体，其研究与试验发展经费支出强度、研究与试验发展人员数量、研发机构建设水平是县域创新监测的重要指标；从创新产出看，县域创新发展的产出表现更多集中于高水平企业培育、新产品销售、专利授权数量、单位产出能耗降低、居民人均收入的提高等方面，这些也都是创新发展绩效的主要方面。

基于经济学的理性生产视角，“创新环境优化—创新要素投入—创新主体活动—创新绩效产出（知识产权方面、经济社会方面）”是创新体系基本结构，也是县域创新能力研究的基本分析路径。按照理性生产要求，创新环境要素包含着基础环境和创新投入，地区进行创新活动也是在追求长期或短期的发展利益最大化，创新绩效的产出水平也将是创新能力的最终体现。综上，在探究创新环境要素对创新能力（创新绩效）影响时，可以借用经济学投入-产出理论，县域创新生产函数可以表示为Q=F(A，L，K)，其中:Q为创新能力结果（创新绩效）；而变量A、L、K依次为创新环境要素、人力资源要素和资本要素。投入-产出理论可以从供给方面较好地反映一个县域创新主体（企业、高校、科研院所）的创新绩效情况。

县域良好的基础设施和经济环境构建的创新环境保证了创新主体各项创新活动的正常进行。一般的，大量实证研究已表明创新活动主要活跃在经济发展水平较高、市场体系发育较健全的地区。创新环境要素主要作用包含两个方面：第一，基础设施要素是交通设施、人力资源流动、资本流转、知识传播、信息流通等构造的综合体系，承载着县域创新众多要素的集聚、反应和升华；第二，优良的基础环境也为企业、高校、科研院所等创新主体开展创新活动提供了基本保障，是县域创新能力培育、提高的根本前提。

（1）创新环境。主要包括制度环境、技术环境、平台搭建等对创新主体绩效的影响因素。创新环境中的地区生产总值、固定资产投资等经济水平也是对创新环境进行评价分析的重要因子：地区生产总值反映区域所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是创新绩效在经济社会产出的代表；企业研究与试验发展经费投入强度、企业研发机构数量这2 个指标反映了企业在技术研发投入方面的力度、地区扶持企业建立研发机构的成效。单位产出能耗（能源高效利用）、科技金融支持力度（政府股权引导基金引入）、居民人均收入（常住居民收入提高）等，也是吸引高水平创新主体落户、开展活动的关键因素，随着县域创新环境中创新机制和政府服务水平等因子的进一步升级，才可为企业进行创新活动提供更加可信的基础。此外，县域各级科技企业孵化器、众创空间、星创天地、科技咨询机构、技术服务机构、重点实验室、研发中心等创新创业服务机构及研究开发机构的建设，各级高新区、农业科技园区、可持续发展试验区、火炬特色产业基地等创新密集区的建设，反映着县域创新创业服务体系、研究开发体系、创新活动密集情况。

（2）创新投入。主要包括财政科技投入、教育培训投入和人力资源投入。其中，财政科学技术支出、财政科学技术支出强度等指标反映县域在科学创新方面的积极投入情况；当前人才是创新之本，是一个地区经济跨跃发展的关键因素，在科技进步日新月异、经济全球化日趋深入的情况下，站在国内外科技前沿和产业高端、具有先进创业理念和较强创新意识的创新人才和创新团队更是引领发展的灵魂与核心，成为各县域地方全面实施创新驱动发展战略、加快建设创新型城市的特需资源，用R&D 人员数、规模以上工业企业R&D 人员（R&D）比重等指标反映人力资源投入情况。

衡量县域的创新绩效可以通过产出指标进行分析，包括技术创新绩效领域（高水平科技型企业数量、知识产权水平）和经济社会绩效领域（工业发展水平）等方面。其中：高新技术企业将持续进行研究开发与技术成果转化，形成核心自主知识产权，使得企业科技效益朝着更高的方向发展；其次，知识产权产出不仅包括了专利数（用发明专利授权相对水平衡量），还有论文论著发表数、行业标准制修订的数量等；经济社会绩效表现更多的在创新活动推动县域经济社会飞速发展，在广东县域创新发展中，产业产值尤其是工业产业新增产值指标有着重要代表性意义。具体说来，工业增加值反映的是一个地区在一定时期内所生产的和提供的全部最终产品与服务的市场价值的总和，同时也反映了生产单位或部门对国内生产总值的贡献。

2.3 创新环境的评价指标体系与数据来源

根据上文分析，本文结合指标选取的系统性、实用性和有效性原则构建评价指标体系。其中：创新投入评价包含2 个准则层——制度投入、人力资源投入；创新环境评价包含3 个准则层——企业创新、经济水平、社会生态创新；创新绩效评价包含4 个准则层——企业绩效、科技绩效、经济绩效、社会绩效。具体如表1 至表3 所示。

表1 县域创新投入评价指标体系

表2 县域创新环境评价指标体系

表3 县域创新绩效评价指标体系

本文研究对象是广东全省57 个县（市）(以下简称“样本”)，不包含划入地市城市化范围的各个区。样本分散在广东省15 个地级市，在广东“一核一带一区”地理经济新格局各部分均有分布。本文数据均采用2017 年县域创新能力监测相关数据，实证数据主要来自2018 年广东省及15 个地级市的统计年鉴。

3 分析结果

3.1 因子分析

针对创新环境评价指标评价体系的创新投入、创新绩效和创新环境各指标，使用SPSS 统计软件开展因子分析研究。因子累计贡献率和特征值是提取公因子的关键，本文根据计算结果提取特征值大于1 的因子，其巴特利特（Bartlett）球形检验的P值(sig值)均分别小于0.001，三大指标体系各累计贡献率分别为77.1%、69.4%、73.3%，因此，根据因子分析思想，提取的公因子能够较好地解释各因子所属指标。再根据三大体系对应的总方差解释、成分矩阵可以确定各项指标权重，并进行归一化处理，得到各指标权重，见表4 所示。

表4 样本评价指标权重

部分县（市）在创新投入、创新绩效和创新环境三大指标体系中的综合因子得分及排序情况见表5 所示。总体上，因子得分靠前的县（市）大多集中在珠三角区域，与主观评价较为符合。其中：创新投入位于前列的分别是兴宁市、龙川县、惠东县；创新绩效位于前列的分别是博罗县、鹤山市、四会市；创新环境位于前列的分别是博罗县、台山市、廉江市。珠三角区域县（市）中：博罗县创新投入领先，创新环境和创新绩效均排名第一，这个得分正好是博罗重视科技创新，不断加大引进创新项目从而提高绩效的合理反映；台山市创新投入排名靠前，创新生态环境好，规模以上工业企业中建立研发机构的企业数量占比达到60%，创新绩效排名靠前，台山应继续保持该优势；开平市与四会市创新投入位于上游，创新环境较好，因此创新绩效排名靠前。北部生态发展区中：英德市的3 项指标都在平均水平之上，表明近些年来英德市的创新发展成效较好；南雄市的创新投入、创新绩效接近平均水平，但创新环境有待提高，应加大规模以上工业企业研究与试验发展经费支出占主营业务收入的比值；罗定市的投入位居上游，创新环境接近平均水平，绩效略低于平均水平；新兴县创新投入略低于平均水平，应提高地区财政性教育经费支出与GDP 的比例，创新绩效、环境都在平均水平之上；和平县的3 项得分均低于平均水平，应加大创新投入与基础创新环境建设；龙川县创新投入排名第二，创新环境也在平均水平之上，优势突出，但绩效略低于平均水平；丰顺县和五华县创新投入排名靠前，创新绩效、创新环境还有很大的提升空间。沿海经济带中：阳春市创新投入、创新绩效、创新环境均接近平均水平；与阳春市相比，廉江市的创新投入因子接近平均水平，其创新环境基础好，所以创新绩效也比阳春市排名靠前；饶平县的创新环境处于平均水平，但因创新投入因子水平较低，财政科学技术支出占一般公共预算支出较低，投入资源的相对落后制约着其自身创新绩效的提高。

表5 2017 年部分样本县（市）创新环境因子得分及排名

表5 （续）

3.2 数据包络法分析

DEA 模型的基础是围绕相对效率这个概念，利用多个指标的投入和多个指标的产出来对同类单位进行相对有效性评价的一种分析方法，经过大量研究人员的不断改进和完善，它在解决多目标决策问题上展现了自身优势。假设拥有n个决策单元，每个单元有p种投入，记为ni(i=1，2，…，p)，投入的权重表示为vi(i=1，2，…，p)；q种产出，记为mr(i=1，2，…，q)；产出的权重表示为ur(r=1，2，…，q)［11］。DEA 模型的主要数学模型如下：

每一个决策单元r对应着一个输入向量和一个输出向量

接下来给测量的技术效率附加一项条件，将所有决策单元采用上述权重得出的效率值限定在［0，1］的区间内［12］，即:

数据包络分析是评价多输入多输出指标的较为有效的方法，将投入与产出进行比较：当θ=1 时，模型有效，说明投入与产出处于最优值，当θ＜1 时，非模型有效，说明投入与产出未达到理想值。一般来说，θ越大说明效果越好［13］。

数据包络分析是通过对投入和产出指标做了一个线性规划，并且进行变换，然后根据其线性规划的对偶问题（线性规划对偶问题具有经济学意义）求解这个对偶问题的最值就是θ［14］。数据包络法分析步骤包括：（1）确定评价目标；（2）选择决策单元［15］；（3）建立输入输出指标体系；（4）数据整理与收集；（5）DEA 模型的选择；（6）结果分析及辅助决策［16］。

本文通过构建输入基础设施与经济环境、技术支撑水平相关的区域创新环境指标，输出城市创新绩效相关指标，选择合适模型可以得到每个决策组合的投入、产出效率值。采用数据包络法的计算步骤如下:（1）确定各决策组合，构建合理的输入、输出(投入、产出) 指标体系；（2）采用合理的数据包络分析评价模型 (本文采用投入产出导向型的BCC 模型)：（3）根据数据包络法分析步骤（2）和步骤（3）操作计算出各组合结果，依托各组合的效率值、改进值等开展各城市综合评价分析。

按照如上所述建立模型，通过模型的计算得出样本县（市）在创新方面的效率值。我们将这些县（市）按照区域分为3 类：珠三角核心区、沿海经济带、北部生态发展区，并从中挑选出个别具有代表性的县（市）进行分析。

产出导向BBC 模型下部分样本县（市）的DEA效率水平见表6 所示，得到各个县（市）的产出效率值以及可改进值。我们再将所选取的县（市）进行进一步的细分，共分为两类：第一类是效率值为1 的县（市），即效率最优，包括阳春、廉江、饶平、新兴、四会、开平以及博罗；而第二类则是在创新投入以及创新环境方面仍存在冗余，有待改进的县（市），包括南雄、罗定、台山等。

表6 产出导向BBC 模型下部分样本县（市）2017 年的DEA 效率水平

投入导向BBC 模型下部分样本县（市）的DEA效率水平见表7 所示，得到各个县（市）的产出效率值以及可改进值。我们将所选取的县（市）进行进一步的细分，分为两类：第一类仍是效率值为1的县（市），即效率最优，包括阳春、廉江、饶平、新兴、四会、开平以及博罗；而第二类则是在创新投入以及创新环境方面仍存在冗余，有待改进的县（市），包括南雄、罗定、台山等。

表7 投入导向BBC 模型下部分样本县（市）2017 年的DEA 效率水平

3.3 实证结果分析

（1）从产出导向的BCC 模型以及投入导向的BCC模型的结论中可以得知：阳春、廉江、饶平、新兴、四会、开平以及博罗这7 个县（市）的效率值均为1，即其创新水平在现阶段已达到最优；而剩下8 个县（市）在创新投入以及创新环境方面存在着一定的可改进值，意味着能通过优化创新投入及环境因素的作用来提高创新绩效。

（2）由表8 可以得知，DEA 效率最优的几个县（市）的创新绩效排名差异较大，大体与创新环境一致，与创新投入呈现正方向的变动。究其原因，主要是DEA 分析方法的重心在于投入与产出之间的相对关系，而忽略了投入与产出的绝对关系，因此，当运用因子分析法计算得出各县（市）的创新投入、环境、绩效的排名时，有可能会出现创新绩效排名靠后但效率值却为最优的情况，如饶平县。进一步分析，在广东省内，饶平县在创新方面的投入以及创新环境方面略为靠后，但其却在资源有限、环境落后的局限中实现了其所能及的最大的创新产出，说明饶平县在资源和环境因素方面做到优化调配，充分利用了现有的要素使创新绩效达到最优。

表8 2017 年DEA 效率最优的部分样本县（市）因子得分排名

（3）部分县（市）可通过提高创新环境因子得分从而使得创新绩效极大地提升。营造良好的创新氛围可以极大地激发当地民众对创新的兴趣，激活研发创新的活力，从而能够更好地运用现有的资源进行创新发展。由表6 和表7 可以得知，相对于创新投入，创新环境的可改进值更大，存在较大的冗余，比如五华县、龙川县的创新环境可改进值分别达到 -25.509 0 和-35.123 7，相对于其创新投入可改进值-2.372 8 以及-7.097 2，说明台山市和龙川县并没有充分调配和利用好创新环境方面的要素，使得部分投入实际上并没有转化为产出，因此，降低创新环境的得分会使得创新绩效得到更好地优化；但这并不意味着忽略创新投入这一方面，这2 个县（市）在创新投入方面贡献颇大但仍有所保留，在降低创新环境得分的同时应兼顾创新投入，适当降低其得分，以实现创新绩效的最优。

（4）非效率最优的县（市）需加强投入要素的生产效率。由表9、表10 我们可以看到，非效率最优的县（市）主要是由于纯技术效率的得分太低从而导致技术效率得分处于低位，因此，这些县（市）应该减少盲目的投入、提高创新环境得分，从而使创新绩效得到极大扩展，这意味着今后应做好各项工作的计划，有条理地投入资源和要素去实现创新，实现创新的最大化产出。

表9 2017 年样本县（市）产出导向BCC 模型下的规模报酬状况

表10 产出导向BCC 模型下非最优创新绩效的部分样本县（市）2017 年的DEA 效率水平

（5）改善创新环境，提升创新环境因子得分实现更高水平的创新绩效最优化。根据表11、表12，规模报酬不变的均为效率最优的县（市），而其他非效率最优的决策单元则均表现为规模报酬递增。结合表6，要实现现阶段的最优创新绩效，必须削弱创新投入因子，减少不必要的损失；另一方面，若要扩展创新绩效，使之提升到更高水平，就必须改善创新环境，提高创新环境因子得分，减少创新环境存在的比较大的冗余，使得创新绩效得到扩展，实现最优。

表11 投入导向BCC 模型下部分样本县（市）2017 年的规模报酬状况

表12 投入导向BCC 模型下非最优创新绩效的部分样本县（市）2017 年的DEA 效率水平

3.4 县（市）创新环境个案分析

3.4.1 效率最优的县（市）：博罗县

（1）创新环境处于领先水平。如图1 所示，博罗县的创新环境水平显著高于台山市等57 个样本县（市）。博罗县创新环境的优势主要体现在规模以上工业企业中建立研发机构的企业数量占比和地区生产总值，但规模以上工业企业R&D 经费支出占主营业务收入的比值比较薄弱。

图1 2017 年部分样本县（市）创新环境水平比较

（2）创新投入处于上游水平。如图2 所示，在前10 个县（市）中，博罗县的创新投入水平高于台山市、罗定市、五华县、四会市、丰顺县等县（市），与最高分的兴宁市差距不大。从具体指标来看，博罗县在本级财政科学技术支出、本级财政科学技术支出占当年本级财政一般公共预算支出比重这2 个指标表现好，地区财政性教育经费支出与GDP 比例远远落后于平均水平，万名就业人员中R&D 人员数接近平均水平。

图2 2017 年部分样本县（市）创新投入水平比较

（3）创新绩效水平远高于其他县（市）。如图3 所示，博罗县创新绩效在珠三角县（市）中处于领先地位。从分项指标来看，除了万人发明专利授权数指标处于中游，高新技术企业数、工业增加值、2013—2017 年获得国家级荣誉称号数量指标都位于前列。博罗县的产业结构正在进一步优化，以创新为主要引领和支撑的经济体系和发展模式初见成效，凸显了电子信息产业、高技术制造业、先进装备制造业等战略性新兴产业蓬勃发展的特征。

图3 2017 年部分样本县（市）创新绩效水平比较

（4）效率达到了帕累托最优。如图4 所示，博罗县与四会市均为广东省高水平创新效率的典型代表，在创新环境和创新投入方面的得分均为全省各县（市）前列，意味着经济和技术得到了合理的调配，因此博罗县和四会市的创新绩效水平均为最优。与四会市有所不同，博罗县在经济方面的投入力度更大，因此博罗县的创新绩效受到创新投入因素影响的程度更深；而相对的，四会市则更为注重技术方面的投入，创新绩效受到创新环境要素的影响更大。

图4 2017 年部分样本县（市）创新绩效水平、创新绩效改进值比较

3.4.2 效率不足的县（市）：台山市

（1）创新环境、创新投入水平处于广东县域前列。如图5 所示，台山市创新环境、创新投入水平均居广东第5 位。台山市具有扎实的创新环境基础，规模以上工业企业中建立研发机构的企业数量占比达到60%，处于样本县（市）第一，固定投资总额指标居第8 位，大部分创新环境指标均在前20 名；与此同时，创新投入水平离不开政府高强度的科研投入，财政科学技术支出在样本县（市）中排第4 位，本级财政科学技术支出占当年本级财政一般公共预算支出比重指标排第5 位，万名就业人员中R&D 人员数指标也排到第4 位。其劣势是地区财政性教育经费支出占GDP 比例落后于样本县（市）平均水平，位于34 名。

图5 2017 年部分样本县（市）创新环境水平、创新投入水平比较

（2）创新绩效处于上游水平。如图3 所示，在前10 个样本县（市）中，台山市的创新绩效水平高于惠东县、廉江市、海丰县、英德市、恩平市。从具体指标来看，除了万人发明专利授权数指标、2013—2017 年获得国家级荣誉称号数量处于中上游，高新技术企业数、工业增加值指标都位于前列，分别是第4 位、第5 位；但绩效水平的表现不尽如人意，台山市的投入与环境得分都比江门市的鹤山市、开平市高，创新绩效却逊色两市，应改善万人发明专利授权数方面的指标。

（3）创新效率水平处于落后地位。如图4 所示，台山市的创新绩效改进值较高，创新效率在各样本县（市）中较为落后，处于低水平状态。究其原因，主要有以下两个方面：一是创新投入与创新环境的调配欠合理，结合表5 分析，台山市的创新投入以及创新环境的得分居于样本县（市）的前列，然而创新绩效却并没有达到前列的地位，存在较高的可改进值，原因在于台山市的经济因素与技术因素未能形成良好的配合，从而使创新绩效排名下降；二是结合表6 分析，台山市的创新环境因素存在大量冗余，是创新绩效未能达到最优的主要原因，台山市入选全国首批创新型县（市）建设名单，本身在经济和技术两个方面有大量的资源投入，通过合理调配创新投入与创新环境因素即可显著提高创新效率水平，使得创新绩效排名进入广东省县域的前列。

4 结论

（1）加快比较优势、集聚优势向创新优势转变。各县（市）要扶持传统优势产业，加快企业技术改造、智能化改造，推动传统产业转型与优化升级，积极融入粤港澳大湾区建设，深化与香港、澳门、广州、深圳等核心城市的对接，加快科技优势资源集聚，大力培育战略性新兴产业、技术先进性服务业，增强经济发展新动能。要加快不同产业链条延伸、深化，加强粤港澳大湾区产业对接，提高协作发展水平。让企业的地理单一集中向容纳整个链条真正意义上的产业集群发展演变。做强做大优势产业，建立竞争优势，培育一批带动和牵引产业集聚发展的千亿元级、百亿元级龙头骨干企业，打造动力引擎。

（2）加快建设一批创新密集区。各县（市）要立足资源禀赋优势，加快建设一批创新园区（基地），推进工业园区提档升级，培育建设技术创新专业镇、农业科技园区、现代农业产业园、可持续发展试验区、火炬特色产业基地、省级高新区、国家高新区分片区（联动区），以政策优势、基础设施优势、经济实力、运作管理高效集聚一大批高水平科技创新型企业，结合广东省促进高新区高质量发展行动［17］，打造县域创新核。支持港澳青年创新创业基地建设，出台配套措施，经认定为省、市、县各级港澳青年创新创业基地的，给予补贴并享受孵化器相关优惠政策。

（3）扶持创新创业服务机构及研发机构建设。包括：引进或鼓励本地龙头企业建设市级、省级和国家级科技企业孵化器、众创空间、星创天地，出台促进科技孵化育成体系建设补助支持办法，强化县、市、省工作联动，加大补助力度，加快上述各类创新创业服务机构在创新密集区优先布局建设，打造县域科技孵化育成高地；优化县（市）生产力促进中心职能、管理和服务模式，引进或鼓励县内外资本、企业投资建设一批科技信息机构、科技金融服务机构、知识产权服务中心和各类科技咨询机构、技术转移服务机构、人才服务机构等；结合本地人才引进、培育工作，加快辖内院士工作站、博士后工作站、博士创新产业基地等建设，落实相关配套服务；依托县（市）优势产业、特色资源开展市级、省级重点实验室、工程技术研究中心、企业技术中心、实验室、校企共建研发中心、产业技术研究院等研究开发机构建设，优先鼓励企业牵头建设，充分发挥县（市）龙头骨干企业带动和引领作用，提高企业研发机构覆盖率。

（4）加强港澳创新合作。联动推动港澳创新项目在各县（市）立项和转化，将科技计划专项资金及其配套资金向港澳科研机构、高校、企业开放。要鼓励行业优势企业、龙头骨干企业联合港澳科研机构、高校承担重大科技项目；要鼓励港澳地区高校、科研机构及科技型企业在本地区建立新型研发机构；要支持各类创新主体与港澳及国外高校、科研机构、企业开展合作，联合建设各种高水平创新平台和载体。积极探索离岸孵化新模式，支持本地区高校、科研机构、企业在港澳地区设立研发机构，直接利用港澳地区高端人才、科研条件和创新环境等开展研发活动。

（5）大力实施优秀人才引进计划。市、县联动，紧密结合一二三产业发展高层次及紧缺型人才引进需求，进一步优化县（市）创新人力资源投入，提高创新主体技术水平。支持通过科技特派员、“星期天工程师”、“季度专家”等方式开展特色人才引进。筹集和建设一批人才公寓、安居工程，安排高层次人才和创新创业团队入住；对在县（市）新就业的优秀高校毕业生、新引进博士、正高级专业技术人才购买商品房给予一定购房补贴等，落实好引才扶持优惠政策，对高层次人才开辟“绿色办理服务通道”，开展“一站式”人才服务，实行主动服务、靠前服务，对特殊人才实行“一事一议”“特事特办”，提高人才服务效率。此外，加强县（市）重大人才工程与重大科技计划、各级人才计划协同等。

（6）加快技术创新专业镇提质增效。各县（市）要推进专业镇提质增效行动，推动专业镇加快功能和产业优化升级。针对沿海经济带、北部生态发展区专业镇数量多而创新水平不高的现状，要研究分类施策、一镇一策的细化落实，特别要注重发挥大量农业类专业镇资源优势，打造产业标杆示范专业镇，着力推进精品化、高质量发展。要优化已有省级专业镇规划，加大科技创新要素的引进和集聚，以省级专业镇为核心推进省级现代农业产业园、科技创新类特色小镇、农业科技园区建设，建设高水平创新要素密集区，提升产业核心竞争力。

（7）加大企业创新普惠性支持。进一步降低企业研发成本，持续激励县（市）企业加大研发投入，在执行国家研发费用税前加计扣除75%政策的基础上，对科技型中小企业增按更大研发费用税前加计扣除标准给予奖补；对建立研发准备金制度的企业，对其实际研发投入实施事后补助措施；加大高新技术企业扶持力度，对通过高新技术企业认定、广东省高新技术企业培育库入库的企业，在享受省、市奖补的同时出台县（市）配套支持措施，做大做强高水平科技型企业，大幅提升企业创新绩效水平。

（8）推进创新型县（市）建设。各县（市）要结合自身资源禀赋、产业特征、经济社会发展水平和主题功能区定位，强化县域创新体系和创新能力建设，把创新驱动发展战略和乡村振兴战略贯穿于创新型县（市）建设和发展的各个环节，积极探索创新驱动发展的新机制、新做法，强化区域协同发展。主要在“科技支撑产业发展”“科技支撑生态文明”“科技支撑民生改善”3 个主题发力，对照《科技部关于创新型县（市）建设工作指引》提出建设任务和工作方案［18］，加快推进省级、国家级创新型县（市）创建。在创建过程中，实施一系列行动、工程，强化省、市、县联动，力争更多优质项目和创新资源集聚，构建县域创新驱动发展新格局。