区域创新驱动与经济高质量发展的关系及协同效应——以广东省为例

李华军

（肇庆学院经济与管理学院，广东肇庆 526061）

1 文献综述与问题提出

中共十九大报告提出我国经济已由高增长阶段转向高质量发展阶段的重要论断［1］。经济高质量发展的本质就是以新发展理念为导向，坚持“创新是引领发展的第一动力”原则，通过动力、质量及效率三大变革，实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续的发展［2］。在经济增长模式由要素驱动、投资驱动向创新驱动转变的时代背景下，探讨经济高质量发展的驱动因素及其作用机理和协同效应，成为当前学术界的热点。

无论是创新理论、经济增长理论，还是人力资本理论，都表明知识、技术、人才、资本等要素对经济增长具有重要的推动作用。这些因素，同样是影响经济发展质量的重要因素。如有关学者在研究经济高质量发展的路径时，强调创新驱动以及创新模式转换的重要性（辜胜阻等［3］；刘宏等［4］；王慧艳等［5］）；部分学者的研究表明人力资本结构的高级化对技术转型升级以及产业价值链和创新效率提升等具有重要的影响，并成为地区经济高质量发展的重要驱动因素（高淑桂［6］；张治栋等［7］；景维民等［8］）；也有学者指出金融发展对经济高质量发展具有促进作用，但这种作用的发挥受到金融结构、资本配置效率、门槛效应等方面的影响（黄永明等［9］；赵玉龙［10］）。

鉴于经济高质量发展驱动因素的多元性以及交互作用的复杂性，亦有学者结合多种因素从不同角度展开研究。高煜等［11］认为区域经济发展质量提升需要将技术进步路径与其要素禀赋相结合，如人力资本水平、金融发展水平以及经济发展水平等；张治河等［12］认为资本、技术与人才这三大创新要素通过市场与制度的协同得到合理配置才能有效驱动经济高质量发展；基于高等院校作为人才培养和科技创新的重要主体，张丽华等［13］从高等教育、金融发展与区域创新能力关系的视角展开探讨。从上述多要素交互作用的机理以及创新系统领域的相关研究来看，技术、人才、资本三大要素既是创新驱动发展的核心驱动要素，也是实现经济高质量发展所需的区域创新生态系统以及技术创新和产业结构升级两大主导动能的重要构成要素［14-16］。

综合上述文献来看，当前有关创新驱动与经济高质量发展的研究主要集中在宏观经济质量或者微观作用机理方面，基于创新生态系统视角并综合考虑多种创新驱动要素交互作用的研究不多。因此，借鉴上述相关研究，在探析创新驱动要素（技术、人才与资本）与经济高质量发展交互作用机理的基础上，进一步研究上述驱动要素所构成的区域创新生态系统与经济高质量发展的协同效应及影响因素。

2 区域经济高质量发展的创新驱动要素及其交互作用

2.1 模型引入及变量、数据选取

从前述文献综述及理论分析可知，技术、人才、资本是创新驱动的核心要素，相应的科技创新体系、人力资本结构优化、现代金融服务和实体经济导向则是区域创新经济高质量发展的重要机制［17］。在此，借鉴相关学者研究思路［18-20］，引入VAR（Vector Auto-Regressive，向量自回归）分析方法构建模型，选取高等教育规模（普通高等学校在校生平均人数）、金融机构贷款余额、专利申请授权量和人均GDP 分别作为上述驱动机制和核心要素的衡量指标，运用Eviews 计量软件，对广东省经济高质量发展的创新驱动要素的动态交互关系进行实证分析。实证分析样本区间选择1991—2018 年共28 个年度时间序列数据，数据来源于相关年度的广东统计年鉴及中国统计年鉴。数据做如下处理：一是各年度GDP 数据根据以1991 年为基期的GDP 平减指数折算为实际GDP；二是对各指标实际数据取自然对数并作为实证分析数据代表，LNSCALE、LNLOAN、LNPATEN、LNGDPP 分别代表高等教育规模、金融机构贷款规模、专利申请授权量、人均GDP。

2.2 单位根检验及模型构建

运 用ADF 方 法 对LNSCALE、LNLOAN、LNPATEN、LNGDPP 进行单位根检验，滞后阶数基于 AIC 和 SC 信息准则确定。一阶差分以后，DLNGDPP、DLNLOAN、DLNPATENT、DLNSCALE四个序列在99%的置信区间内都是平稳的，各变量的一阶差分具有平稳性。

根据表 1 结果，确定滞后 2 期为最优滞后期，随后建立相应 VAR 模型，并进行稳定性检验。检验结果（图1）显示，所有特征根都位于单位圆内，说明建立的 VAR 模型稳定。下文将在此模型基础上，进行进一步的Granger 因果检验、方差分解。

表1 VAR 模型滞后期确定

图1 VAR 模型稳定性检验（AR 根）

2.3 格兰杰因果关系检验

VAR 模型的格兰杰因果关系检验结果（表2）在一定程度上反映经济高质量发展过程人力资本结构、现代金融服务、科技创新驱动、实体经济导向这四大核心驱动机制的作用机理，具体分析如下。

表2 VAR 模型格兰杰因果检验结果

经济增长与专利申请授权量互为格兰杰因果关系，说明经济增长与科技创新存在长期稳定的协整关系，同时表明科技创新驱动机制对经济高质量发展的重要意义；经济增长与高等教育规模互为格兰杰因果关系，说明区域经济发展与高等教育发展存在长期稳定的协整关系，同时表明高等教育通过优化人力资本结构形成人才驱动机制对经济高质量发展的重要意义；经济增长是金融机构贷款的格兰杰原因，说明经济增长对金融业发展起到促进作用，金融机构贷款不是经济增长的格兰杰原因，说明金融服务实体经济的能力有待进一步提升。

高等教育规模是专利申请授权量的格兰杰原因，说明高等教育通过优化人力资本结构形成人才驱动机制对科技创新的重要意义；科技创新专利申请授权量不是高等教育规模的格兰杰原因，间接说明高等教育不是人力资本结构优化的唯一渠道，还有“干中学”这一人力资本积累和优化的方式。

高等教育规模是金融机构贷款余额的格兰杰原因，金融机构贷款不是高等教育规模的格兰杰原因，说明高等教育规模扩张导致高校基础设施建设贷款、大学生助学贷款等规模增长，但高等教育规模主要受制于政策资源配置以及地区经济发展程度带来的家庭收入水平。

专利申请授权量是金融机构贷款的格兰杰原因，说明科技创新的周期长，需要大量的资金投入；金融机构贷款不是专利申请授权量的格兰杰原因，间接说明金融服务创新驱动的能力有待进一步提升。

2.4 方差分解分析

方差分解是分析影响内生变量的结构冲击的贡献度。在此，基于已经建立的VAR 模型,分别对LNGDPP、LNLOAN、LNPATENT、LNSCALE 进行方差分解，VAR 模型方差分解结果如表3—表6 所示。

表3 LNGDPP 方差分解结果

表4 LNLOAN 方差分解结果

表5 LNPATENT 方差分解结果

表6 LNSCALE 方差分解结果

从经济增长（LNGDP）的方差分解结果来看：LNGDP 自身对于LNGDP 带来的冲击贡献度最大（经济增长趋势或惯性影响），最终保持在46.45%的水平；LNPATENT 的作用前期快速增长且在第5 期达到最大值（41.53%），然后逐渐降低并最终保持在17.58%的水平，这说明科技创新无论是短期还是长期对经济增长都具有较强的刺激作用；LNSCALE 的贡献逐期增加，到第10 期达到最高值33.81%，说明高等教育规模对经济增长的重要作用是一个长期的过程；LNLOAN 的贡献程度较弱，反映金融机构贷款对经济增长的驱动作用并不明显，间接说明金融服务实体经济的能力有待进一步提升。

从专利授权量（LNPATENT）的方差分解结果来看：除了LNPATENT 自身的贡献，LNLOAN 和LNSCALE 的贡献快速增加且贡献程度保持较为稳定，说明科技创新过程资本和人才是两大重要的驱动因素，短期和长期内都具有较大的影响；而LNGDPP 的贡献程度较低，说明经济发展不直接作用于科技创新，而是通过资本投入、人力资本积累及结构优化等方式产生作用。

从金融机构贷款余额（LNLOAN）的方差分解结果来看：LNLOAN 自身贡献逐渐降低，LNGDPP、LNPATENT、LNSCALE 的贡献快速增加且贡献程度较大，说明科技创新、经济发展以及高等教育发展通过不同路径影响金融服务及发展。

从高等教育规模（LNSCALE）的方差分解结果来看：LNSCALE 自身贡献逐渐下降，但最终还是保持较高的贡献程度，说明高等教育规模受到较强的政策性影响；LNGDPP 的贡献快速增加并达到44.83%贡献程度，说明经济增长一定程度上通过提高居民收入水平以及教育质量影响高等教育规模；LNLOAN 期初贡献程度较大，后期逐渐减弱，说明短期内贷款政策（如高校基建贷款、助学贷款）会促进高等教育规模的扩张但作用有限；LNPATENT的贡献程度较弱，原因在于高等教育规模是科技人力资本形成的前期积累路径（尽管高等院校是专利申请的重要主体之一，但专利授权数量与高校学生规模之间没有必然联系，而与高校科研队伍实力以及教育质量有关）。

3 区域创新驱动与经济高质量发展的协同效应测度

3.1 指标体系构建

由于指标选择的单一性，基于VAR 模型的实证分析并不能完全解构区域创新驱动与经济高质量发展的关系。同时，对于区域经济高质量发展运行架构来说，由于涉及的要素多元化以及交互作用的复杂性，有必要进一步立足于区域经济社会大系统之下将驱动要素所在的子系统结合起来，对区域创新驱动与经济高质量发展的协同效应展开分析。在此基础上，进一步明晰区域创新驱动要素及相应机制的作用成效，并揭示区域创新驱动经济高质量发展的路径及影响因素。

借鉴有关学者思路，立足于区域经济高质量发展创新驱动要素所在的子系统及其交互关系和作用机制，遵循系统性、科学性和数据可获得性原则，构建区域创新驱动与经济高质量发展的协同效应评价指标体系（表7）［21-23］。其中：高等教育系统反映创新驱动与经济高质量发展的人力资本结构高级化机制以及科学研究和知识创造机制，金融发展系统反映创新驱动与经济高质量发展的现代金融服务与资本支持机制；科技创新系统反映创新驱动与经济高质量发展的技术创新及成果转化机制；产业经济系统按照经济高质量发展的内涵，从综合效益、结构质量、经济效率性、经济开放性、经济共享性和发展可持续性划维度分要素层（在少数维度的具体指标上，考虑后续标准化处理方式，已将负向指标按其经济含义处理转化为正向指标，故表7 中所有指标均为正指标）。

所有指标数据来源于2010—2018 年《广东统计年鉴》《广东科技年鉴》《中国科技统计年鉴》以及相关政府部门官方网站，指标权重在对原始数据进行标准化处理的基础上采用熵值法确定［24］（篇幅所限具体过程略，结果见表7）。

表7 区域经济高质量发展驱动机制协同效应评价指标体系及权重

表7 （续）

3.2 模型构建

借鉴相关学者思路，通过耦合协调度模型测度上述四大子系统的耦合协调发展程度来衡量区域创新驱动与经济高质量发展的协同效应。在此，采用四系统耦合度（C）公式构建评价模型［25］。

在上述公式中，Ui（i=1，2，3，4）表示各子系统的综合发展水平得分，子系统对总系统的贡献程度通过以下线性加权法公式求出：

耦合度C ∈［0，1］，C 值越大，说明子系统之间耦合度越高。鉴于各子系统所包含的指标标准不同，加之四个子系统交互作用影响，为此进一步引入系统耦合协调度模型（D）：

T为系统综合协调系数，α、β、χ、γ为子系统贡献系数。鉴于经济高质量发展的协调要义，在此将高等教育、金融发展、科技创新和产业经济四系统的贡献程度均假定为相等，即贡献系数均为1/4。

在耦合协调度模型下，耦合协调度对应划分为四个层次：（1）低度协调（0 ≤D＜0.4），表明区域经济发展过程存在多个系统相互之间不协调的现象，创新驱动与经济高质量发展的协同效应低；（2）拮抗磨合（0.4 ≤D＜0.6），表明区域经济发展过程存在少数系统之间不协调的现象，创新驱动与经济高质量发展的协同效应不高；（3）中度协调（0.6 ≤D＜0.8），表区域经济各系统之间的耦合协调发展程度较好，创新驱动与经济高质量发展的协同效应较高；（4）高度协调（0.8 ≤D＜1），表明区域经济各系统之间的耦合协调发展程度高，创新驱动与经济高质量发展的协同效应很高。

3.3 结果分析

根据耦合协调发展模型及计算步骤，得出广东省2010—2018 年区域经济高质量发展下四系统各自综合发展水平指数及耦合协调度（如表8 及图3 所示），具体结果分析如下。

表8 区域经济高质量发展的系统发展指数及耦合协调度（2010—2018 年）

图3 区域经济高质量发展的系统综合发展水平指数及耦合协调度（2010—2018 年）

3.3.1 四系统协同效应整体分析

总体而言，2010—2018 年四个子系统的耦合协调度保持稳定增长趋势，说明“十二五”以来，广东省高等教育、金融发展、科技创新和产业经济四大子系统交互作用明显，相互促进协同发展状态明显。从系统耦合协调度具体数值水平来看，虽然稳定提高但整体协调水平不够高（9 年均值为0.550 1，仅有3 年处于中度协调状态），这说明经济高质量发展目标导向的科技创新、高等教育、现代金融子系统的相互促进和协调发展有待提升，技术、人才、资本等核心要素的驱动机制有待进一步完善。

3.3.2 四系统协同效应分阶段分析

从2010—2018 年四系统耦合协调度水平变化趋势来看，可以分为两个阶段展开分析。第一阶段为拮抗磨合阶段（2010—2015 年），反映广东省在调结构、促转型期间，四系统交互作用和协调程度不足、耦合水平不够。主要原因包括：一是国际金融经济危机的影响使得以银行为主体的金融机构惜贷恐贷现象蔓延、资本市场融资功能作用未能充分发挥（如创投市场募资额2012—2013 年断崖式下跌）；二是广东省双转移政策尽管取得较好成效，但大量高能耗、高污染的传统制造产业从珠三角转移到粤东西北，产业结构调整及转型升级的质量在全省层面来说有待进一步提升；三是在国家和地方政府应对金融经济危机的经济刺激政策作用下，产业经济发展的要素驱动、投资驱动模式导致经济发展质量不高。第二阶段为中度协调阶段（2016—2018 年），这一时期四系统交互作用、协调发展的协同效应提升，主要原因在于国家和地方政府层面推动创新驱动发展战略、实施全面深化改革取得系列成效。但是，这一阶段四系统耦合协调程度还是没有达到高度协调的状态，不能较好地适应经济高质量发展的需求，原因包括金融发展与实体经济协调程度不足、高等教育发展和人才强省战略协调程度不足、科技创新成果转化和产业化效率有待进一步提升以及区域经济发展不均衡和不充分这一重要省情等。

3.3.3 子系统发展水平指数变化分析

（1）高等教育子系统分析。2010—2018 年，高等教育子系统综合发展水平指数及趋势与产业经济系统较为吻合，整体上呈现稳定缓慢发展态势，说明高等教育与经济高质量发展存在长期稳定的均衡关系，大力发展高等教育通过人力资本结构高级化以及通过科学研究、社会服务支持创新驱动发展直接或间接推动经济高质量发展，而经济高质量经济发展有助于通过地方财力提升、民生福祉增进、科技进步等进一步促进高等教育事业的发展。但是，从上述实证分析结果也可以看出，2016—2018 年高等教育发展势头落后于科技创新发展，且二者差距呈现逐渐加大的趋势，这说明当前广东省高等教育与创新驱动发展、经济高质量发展的需求不够协调，人力资本结构优化、知识创造及供给等驱动机制需要进一步完善。

（2）金融发展子系统分析。金融发展子系统综合发展水平指数呈现阶段性波动状态： 2012 年前受金融危机以及创投市场低迷影响发展缓慢并呈下滑趋势；2013 年后金融危机影响减弱，受互联网金融的兴起以及房地产市场、资本市场等方面的影响而快速发展并逐渐呈现“脱实向虚”的势头，这一趋势在2016 年开始因金融领域供给侧改革、系统性风险防控以及金融乱象治理等政策措施而得到一定程度的抑制。但从2016—2018 年金融发展系统与产业经济系统综合发展水平指数的趋势线缺口来看，当前金融发展与实体经济的不协调问题依旧没有得到根本解决，现代金融服务区域创新驱动与经济高质量发展的能力有待进一步提升。

（3）科技创新子系统分析。科技创新子系统综合发展水平指数呈一定程度的阶段性变化：2010—2014 年呈波动上升状态，2014 年后保持稳定上升态势；2010—2015 年，综合发展水平指数落后于产业经济子系统，2016 年开始领先产业经济子系统，说明广东省“十二五”后期出台的系列政策措施深入推进创新驱动发展取得重要成效（2017—2019 年广东省区域创新能力在全国连续三年排名第1），间接反映广东省经济发展从创新驱动迈向创新引领的发展趋势。另一方面，科技创新子系统与产业经济子系统综合发展水平指数趋势缺口加大，间接说明科技成果转化效率及产业化程度有待提升，科技创新对于产业结构优化、价值链地位提升的作用有待加强。

（4）产业经济子系统分析。与其他三个子系统相比，2010—2018 年广东省产业经济系统综合发展水平指数阶段性特征明显：2010—2015 年这一阶段领先于其他三个子系统，原因在于前期受国家及地方政府应对金融危机出台的系列刺激经济政策影响，产业经济领域要素驱动、投资驱动效应明显；2015—2018 年这一阶段则先后落后于其他三个子系统，主要原因在于受到经济新常态影响。另外，金融危机以来，广东省产业经济系统综合发展水平指数提升较为缓慢，说明尽管当前广东省区域创新能力、经济总量在全国领先，但从经济高质量发展角度来看还是存在差距，间接说明广东省长期以来存在的区域发展不平衡不协调的现实困境制约区域经济高质量的发展。

4 结论

区域经济高质量发展的驱动机制，实质是围绕如何解决当前经济发展不平衡不充分、结构性失衡以及发展动力不足这三个核心问题而形成的交互作用关系。这一关系嵌入在经济高质量发展的运行架构中，体现在以实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系为核心的现代化经济体系建设过程。基于VAR 模型的要素交互关系实证分析，验证了区域经济高质量发展下人力资本结构优化、现代金融服务、科技创新以及实体经济导向等驱动机制的作用机理及交互关系。基于耦合协调度模型的系统协同效应测度，说明区域创新生态系统与经济高质量发展的协同效应受到经济环境、政府政策、区域内生发展动力等因素的影响，也反映高等教育人力资本效应未能充分发挥、现代金融服务实体经济能力不足、科技成果转化效率及产业化程度不高等现实问题。

因此，在新发展阶段，需要充分贯彻新发展理念和深化创新驱动发展模式，不断完善区域创新体系，加速科技成果转化和产业化，深化发展高等教育，促进人力资本结构高级化以及知识创造及供给质量，建立健全现代金融体系，进而提升金融服务实体经济和创新驱动的能力，加快构建创新链、教育链、人才链、资本链和产业链多维度融合的发展模式，提升区域创新驱动与经济高质量发展的协同效应。对于广东省来说，还必须充分抓住粤港澳大湾区的建设契机，完善“一核一区一带”发展战略的顶层设计及空间布局，创新区域联动、协调发展的体制机制，基于协同创新综合体建设、高等教育深度合作、人才合作示范区建设等视角，进一步构建和完善全省科技创新、人力资源、现代金融和实体经济协同发展的产业体系及创新生态系统，打通融合协调发展的纵横通道进而突破经济高质量发展的相关瓶颈。