三重螺旋视角下创新要素区域分布及其对创新产出的影响研究

王成军，王晓旭，秦 素，胡登峰

（1.安徽财经大学工商管理学院，安徽 蚌埠 233030；2.泰安银行股份有限公司，山东 泰安 271000）

一、问题的提出

自21 世纪以来，我国不断强调创新在经济可持续发展中的重要作用。为把我国建设成创新型国家，中央和地方政府部门对于创新资源的投入不断加强，把深入贯彻落实创新发展战略摆在了重要位置。全球化背景下，我国全球创新指数排名不断上升。2019 年7 月世界知识产权组织、美国康奈尔大学和英士国际商学院联合发布的《全球创新指数报告（Global Innovation Index 2019）》显示，我国首次在126 个经济体中挤进前15 强。这表明我国实施的创新驱动发展战略在提高国家竞争力中取得了一定成果。

我国政府为促进国家创新能力提升，鼓励企业与高校、科研院所多方合作，促使知识产出尽可能地转化为技术创新。2012 年教育部、财政部实施的“高等学校创新能力提升计划”，旨在促进政府、企业、高校以及科研院所等各创新主体的合作，使“政产学研”协同创新成为提高国家科技创新力的重要战略选择以及国家创新系统的重要部分[1]。加快高校创造的知识向企业应用转化，促进企业加大研发投入进行技术创新，可以提高中国的科技竞争力。

然而，尽管我国的整体创新水平稳步发展，但是区域发展质量不平衡，区域与区域之间的创新发展状况仍差别较大。由于各区域在自然环境、地理位置、产业结构、发展历史等方面不同，所以不同区域创新能力和创新模式尚存在一定的差异。在此背景下，各区域创新要素投入的情况如何？不同区域的创新要素投入对区域创新产出的影响有何不同？如何针对区域创新发展现状的差异，提出一些引领性建议和可能性举措，选择具体可行的实现路径？本文基于以上问题展开研究并提出了相关政策建议，对我国加快创新型国家建设具有现实意义。

二、文献综述

基于所研究问题，本部分主要针对协同创新各主体对创新产出的影响机理、区域创新能力差异及创新要素选择等研究现状进行回顾，在此基础上对已有研究成果进行述评。

（一）政产学三重螺旋创新模型研究

美国的Etzkowitz 和荷兰的Leydesdorff[2]于1995 年提出三重螺旋理论，他们认为大学、产业和政府之间相互作用，三个机构之间可以“起到甚至某种意义上替代其他机构范围内的作用或效果”。王成军、秦素和汪金龙[3]梳理了三重螺旋的国内外背景、经典文献、国际会议，并在此基础上探究了麻省理工学院的三重螺旋应用研究的案例。蔡瑜琢和埃茨科维兹[4]给出了三重螺旋的过去、现在与未来的理论化过程。张艺和陈凯华[5]给出了官产学三螺旋创新的国际研究：起源、进展与展望。许长青[6]探讨了三重螺旋模型的政策运用、结构调整以及理论反思的议题。邵进[7]指出通过官产学之间的合作可以产生全新的创新发展动力机制。王成军、陈忠卫和许理存[8]提出三重螺旋条件下实现自主创新政府、产业、高校相互配合的建议。杜勇宏[9]认为通过企业界、大学和政府部门三者之间的合作能够达到螺旋上升共同发展的状态。

继而，安宇宏和郑成功[10]通过对日本的三重螺旋创新体系的演进发展与绩效表现进行探讨，在此基础上提出适用中国的管理启示。王成军、付祥云、刘渐和[11]以国家科技进步奖为例探讨了基于官产学的区域创新能力建设议题。何枭、郭丽娜和周群[12]利用三重螺旋相关理论对国家实验室的多方协同创新的获得进行了测度。王成军、余晓芳、陈忠卫[13]以三重螺旋为研究视角，对中国各区域创新水平的差异性进行了实证研究。李梅芳、王俊、王彦彪等[14]研究了三重螺旋体系下的区域创业议题。王成军、王永慧、胡登峰[15]研究了基于三重螺旋的安徽省区域创新能力评价及空间分布特征实证研究。周春彦和埃茨科威兹[16]给出了一个为达到创新与联合国可持续发展目标的双三重螺旋创新模型的框架研究。王成军、方明、王肖肖[17]在三重螺旋框架下探讨了“中国科技成果转化为何有米难为炊”议题。王成军、徐雅琴、方明等[18]给出了三重螺旋视角下合肥创新发展的建设主体研究。

（二）区域创新要素与区域创新能力差异研究

国内很多学者从多种角度开展了对区域创新能力的研究。岑晓腾[19]在对区域创新水平评价时基于复合系统和系统动力学理论，将创新要素依据包括“科技创新”和“协同能力”的发展子系统要素和包括“创新环境”和“创新效果”的支持子系统要素进行分类，对沪嘉杭三地的创新水平进行比较评价。刘扬[20]将城市创新能力的影响因素分为以人才要素、资金要素和技术要素以及环境要素，并对各个创新要素在空间上的分布情况进行聚类分析。郝铖文[21]从创新知识存量、物质资源存量和人才资源存量三个角度以及区域创新驱动发展水平进行了时空分析，描述了区域间的差异。王德青等[22]通过拓展过的聚类分析法对我国区域创新水平进行分类，比较了区域间协同创新发展模式的不同之处，并对各地区创新水平不同的原因进行了研究。

不少学者从空间溢出效应的角度对区域创新能力展开研究。李斌[23]将创新能力分为知识创新、政府支持与服务、创新基础环境以及技术创新能力四个部分，在此基础上对我国35 个地级市的创新能力进行评价，并借助探索性空间数据分析了区域创新能力的时空演化规律。方远平、谢蔓[24]使用省域面板数据的空间计量模型研究发现我国省域的创新投入与产出要素均呈现出空间正相关性，且空间集聚性与空间差异性并存，并详细地对区域的差异进行了比较分析。

（三）协同创新各主体对创新产出的影响机理

协同创新是政府、高校、企业以及中介机构等组织以创新为中心，协同响应开展跨部门资源整合活动的机制。白俊红[25]指出企业、政府和高校等区域创新系统的主体若配合得当，就可以促进地区的创新效率。高校和科研院所掌握前沿技术与知识，是地方生产知识、培养人才的重要载体，可以为企业输送人才并提供技术、知识的理论支持。企业可以为高校提供市场信息和研发资金，从而促进高校的知识、技术研究。政府可以通过制定政策法规，规范高校、企业等主体以及各主体互动的创新行为，或通过直接资助弥补研发主体的资金缺口来促进区域创新活动[26]。

在创新要素空间自相关的研究背景下，王锐淇[27]比较了我国东西部地区政府对企业研发活动的资金支持对区域创新能力的影响差异，并指出不同程度的政府资金支持会影响区域的创新模式。学者认为企业、科研院所和政府对区域创新能力有显著的影响且企业的影响最大，政府对区域创新的影响存在争议。高月姣、吴和成[28]研究了创新主体及其交互活动对创新能力的影响，发现企业、高校及金融机构的创新活动以及政府与企业的交互、政府与高校的交互作用对区域创新能力都有显著正向作用，其作用程度有所差别。

通过文献回顾，可以发现，国内学者对于区域创新能力的评价与比较的研究成果丰富。研究所选的创新要素多种多样，创新要素既有单指标要素也有多指标的创新要素系统。选择不同的创新要素会影响研究视角，并会形成不同的研究建议。由于企业、高校与政府作为区域创新系统的重要组成部分，其不同的行为会影响区域创新产出。但是在三重螺旋的框架下企业、高校、政府这三个主体作为创新要素投入方进行区域创新活动的研究较少。因此本文以企业、高校、政府作为区分不同类型创新要素的依据，比较不同区域的不同创新主体的创新要素投入及其交互作用对区域创新产出影响的差异性。对各个主体在不同区域的创新活动给出具体的指导意见，具有重要的实践意义。

三、研究设计

（一）创新主体的创新要素指标体系构建

本文所研究的创新主体为政府、企业和高等院校。考虑到所选主体创新要素指标体系的代表性、逻辑严谨性和数据可得性，为较全面表示各区域主要创新主体的创新投入水平与区域创新主体间的交互作用，本文借鉴国内学者余晓芳[29]、苏屹等[30]、高月姣[28]、邵桂波[1]等人的研究构建创新投入要素指标。主要分为政府子系统、企业子系统、高校子系统分别代表区域创新的政府支持要素、知识应用、技术创新要素和创新知识要素，并构建代表各主体交互作用的主体联结系统。

大学科技园依托创新力较强的高校，整合企业、高校和政府以及科研院所等创新主体的优势资源，培育并提升区域协同创新能力，是我国创新系统的重要组成，是创新驱动发展战略的重要载体[31]。因此本文将国家级大学科技园作为衡量区域创新协同关联的指标。此外，用地方高校当年科技支出中企事业单位委托资金占比作为衡量区域创新产学关联的指标。具体指标体系如表1所示。

指标权重的确定既可以用以德尔菲法为代表的主观赋权法，又可以用涵盖熵权法、层次分析法、变异系数法等方法的客观赋权法。结合本文研究的需要，本文采用熵权法对创新主体创新活动相关指标权重进行赋值，赋值结果如表1所示。同时，计算各指标的得分值。其主要步骤如下：

（1）原始数据标准化。本文使用极差标准化对数据进行标准化处理。由于极差标准化后必有0值，而后期熵值法步骤中需要对数处理，因此本文将极差标准化后的值均加上一个略大于0 的极小正数后获得非负标准化矩阵。第i 个地区第j 个指标的标准化值Zij 为：

（2）计算第i 个地区第j 个指标值的比重：

（3）计算指标的信息熵βj：

（4）计算信息熵冗余度dj：dj＝1－βj

综上得区域创新指标体系如表1 所示。

表1 区域创新要素指标体系

（二）变量选择设定

为研究不同区域的创新要素对创新产出的影响作用，变量选择设定情况如下：

（1）被解释变量：区域创新产出（OUT），本文使用区域规模以上工业企业专利总产出代表区域创新产出变量。

（2）解释变量：区域创新主体及其协同要素，主要有政府支持要素投入（GOV），创新知识要素投入（UNI）和创新知识、技术资源要素投入（IND），以及代表主体间协同的区域关联度（PARK）和产学关联度（UIC）。前三项变量均由标准化矩阵与权重矩阵获得的要素投入水平代替，后两者分别由国家入统科技园数量和企事业单位委托资金占高校科技支出的比重表示。

（3）控制变量：经济发展水平（EP），由人均国内生产总值表示；区域创新需求（COM），由居民消费水平表示；基础设施水平（INF），由当年公路里程表示；产业结构（THI），由第三产业增加值占地区GDP 比重表示。用以衡量以上控制变量的数据均来自《中国统计年鉴》（2013—2019 年）。

（三）计量模型构建

由于本文要研究区域的创新要素投入对区域产出的影响，根据该研究目的，用创新产出（OUT）作解释变量构建面板回归模型如下：

式中，α0 表示常数项，α1～α8为对应变量的系数，εit 为随机扰动项，ln 表示对应变量做对数化处理。由于创新要素的投入与获得相应创新产出之间有一定时间延迟，所以本文所有的解释变量和控制变量均做滞后一期处理。

（四）数据来源

本文所选取的研究对象为中国30 个省、直辖市、自治区，因西藏的相关指标数据缺失严重，故而将西藏排除在外。为保证数据的真实性和可靠性，本文所选指标的数据均来自于官方网站发布的统计年鉴，主要包括《中国统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《高等院校科技统计资料汇编》《中国科技统计年鉴》，时间跨度为2013—2019 年七年，对个别指标做对数处理后，获得原始数据。

四、实证分析

（一）变量的描述性统计及多重共线性检验

对文章所有变量的描述性统计与多重共线性检验结果如表2 所示，可以看出，各变量的分布存在较大差异，说明不同地区的创新产出与创新投入存在较大差异。所有变量的VIF 值均小于10，即不存在严重的多重共线性问题。

表2 变量的描述性统计及vif 值

（二）创新要素区域分布（以2018 年数据为例）

根据文章第三部分，通过熵值法赋权并得到政府支持要素、知识应用与技术创新要素和创新知识、技术资源要素这三个指标的得分值后，利用GeoDa 软件绘制出2018 年中国31 个省、市、自治区各主体创新要素投入的四分位图，西藏的数据以各个指标的最低值赋值，在本文不做讨论。图1、图2、图3 分别表示了政府、高校、企业的创新要素投入的区域分布状况。总体上看，沿海地区的各个创新主体的创新要素投入普遍高于内陆地区，东部地区高于西部地区；山东、广东、江苏和浙江这四个省的各个创新主体的创新要素投入都处在较高的水平，而青海和海南的各个主体的创新要素投入水平普遍偏低；北京与上海的政府与高校的创新要素投入水平高，而企业的创新要素投入不占优势。

图1 政府创新要素投入区域分布

图2 高校创新要素投入区域分布

图3 企业创新要素投入区域分布

（三）创新要素对区域创新产出影响的实证结果

对30 个地区7 年的数据构造面板数据使用可行广义最小二乘法（FGLS）对模型的系数进行估计，回归结果如表3 所示。

模型1 估计了在全国范围内，各个主体的创新要素以及协同作用对区域创新产出的影响作用。可以看到，经济发展水平（ED）对区域创新产出不存在显著的影响，区域关联度（PARK）对区域创新产出存在显著的负向影响，其他变量均显著地促进了区域创新产出。

总而言之，企业、政府、高校合理调度各主体的创新要素可以有效地促进企业的创新活动，且创新各主体间的互动有利于区域创新产出，因此我国应重视创新主体间的互动与协作，推动“政产学”互动模式的发展。

由于我国幅员辽阔，因此各个区域间资源条件已经形成的创新模式和创新氛围等有所不同，且创新要素及主体间的协同作用对创新产出会有不同的影响。因此本文进一步对我国中、东、西部的企业创新活动情况进行对比分析。根据国家统计局2011 年发布的经济区域划分情况，我国东部地区包括：北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。因西藏的相关指标数据缺失严重，故而将西藏排除在外。

表3 中模型2 研究了东部地区创新要素对区域创新产出的影响。可以看出东部地区的企业、政府、高校的创新要素投入均显著地促进了区域的创新产出；区域关联度（PARK）对创新产出有显著的负向影响，而产学合作（UIC）对创新产出没有显著影响；地区创新需求（COM）、产业结构（THI）对提高东部区域创新产出没有显著影响，基础设施建设（INF）和经济发展水平（ED）对提高东部区域创新产出有显著正向影响。

表3 中模型3 研究了西部地区创新要素对区域创新产出的影响。与东部地区一样，西部地区的企业、政府、高校的创新要素投入均显著地促进了区域的创新产出，而区域间联系（PARK）和产学合作（UIC）对创新产出没有显著影响；区域基础设施建设（INF）、区域创新需求变量（COM）、产业结构（THI）对西部地区创新活动有显著的正向影响，而经济发展水平（ED）对西部地区创新活动有显著的负向影响。

表3 中模型4 研究了中部地区创新要素对区域创新产出的影响。与东、西部地区不同，政府和企业创新要素的投入对促进中部地区的创新产出无显著影响，而产业技术资源要素投入（IND）显著地影响了区域创新产出；区域间联系（PARK）对促进中部地区的创新产出无显著影响，而产学合作（UIC）对促进创新产出有显著的负向影响；区域创新需求变量（COM）、产业结构（THI）能够显著地促进中部地区创新产出，而区域基础设施建设（INF）和经济发展水平（ED）无显著影响。

表3 回归分析结果

综上，政府的支持、高校创新资源的投入和企业技术创新与应用均有效地促进了区域的创新产出，且相比之下，企业的作用最大。这表明在我国创新系统中，企业居于主体地位，政府的研发资金资助行为对东、西部地区，尤其是西部地区的创新活动有显著的影响，高校的知识储备以及区域内创新主体的协同作用也在东、西部地区较为显著。而我国各地区创新主体之间的协同作用不能显著有效地促进各个地区的创新产出，形成生产力。因此，我国三重螺旋协同创新合作模式仍需优化和改进。

五、结语与讨论

（一）研究结论

本文研究了企业、政府和高校这三个创新主体创新要素的区域分布状况，并分析了创新要素及主体的协同作用对区域创新产出的影响。

首先，构建了区域创新要素指标体系，以2018年数据为例，利用GeoDa 软件分析了创新要素投入在区域间的差异，发现沿海地区普遍高于内陆地区，东部地区高于西部地区；山东、广东、江苏和浙江四省各创新主体的创新要素投入都处在较高的水平，而青海和海南的各创新主体的创新要素投入水平普遍偏低。

其次，本文利用中国30 个省市2013—2019年的面板数据进行回归分析，研究创新要素及主体的协同作用对区域创新产出的影响。企业、政府、高校合理调度各主体的创新要素可以有效地促进企业的创新活动，且创新各主体间的互动有利于区域创新产出，因此我国应重视创新主体间的互动与协作，推动“政产学”互动模式的发展。

最后，考虑到各区域间资源条件、创新模式和创新氛围等差异，本文针对我国中部、东部、西部地区创新要素对区域创新产出的影响进行实证研究与对比分析。发现不同区域创新要素及主体协同对创新产出的影响具有差异性。政府的研发资金资助行为对东、西部地区，尤其是西部地区的创新活动有显著的影响，高校的知识储备以及区域内创新主体的协同作用也在东、西部地区较为显著。而我国各地区创新主体之间的协同作用不能显著有效地促进各个地区的创新产出，形成生产力。因此，我国三重螺旋协同创新合作模式仍需优化和改进。

（二）实践启示

基于上述研究结论，得出如下实践启示：

首先，我国区域创新要素分布不均衡问题应得到重视。对于山东、广东、江苏和浙江等东部省份，应利用自身资源优势推动创新强—弱区域合作，通过技术交易市场带动周边区域创新要素投入水平。对于青海和海南等省份，国家应给予特殊政策支持，一方面鼓励当地创新要素的投入发展，另一方面推动创新要素投入高水平地区对低水平地区的创新援助，由此提升我国整体创新水平。

其次，企业的创新投入被证明利于区域的创新产出。政府应在区域协同创新系统中做好引导者，确保企业在创新系统中的主体地位，以研发资金补贴等方式支持企业创新活动。Etzkowitz[32]指出，高等院校除了传统的教育教学和一般的研究任务外，还应将经济和社会发展作为一项新任务，促进技术创新和经济增长。高校是我国区域创新系统的知识提供方，要使高校在区域创新系统中发挥作用，特别对于我国东部和西部地区来说，高校的研究活动应适当地基于高校所在地的实际情况，具有现实应用性的研究更能吸引当地创新主体的借鉴与咨询。

最后，我国产学合作机制还需要进一步优化。优化产学合作机制可以更好地发挥高校在区域协同创新活动中的作用。此外，我国创新要素投入区域间的不均衡性与区域经济发展水平和创新环境等客观因素不同有关，如何将有限的资源发挥最大的价值，离不开区域间创新主体的协调与合作，使创新投入能获得1＋1＞2 的效应。尽管我国一直强调产学合作的重要性并且开展了一系列举措来推进高校与企业的互动，但研究结论表明当前我国的产学合作效应尚不明显。政策管理者如何有效解决产学合作创新体制机制的不完善问题，仍是区域创新研究亟待解决的课题之一。