我国东中西部地区创新效率差异研究——基于电子及通信设备制造业产业聚集视角

赖红波，王高兴

(上海理工大学 管理学院，上海 200093)

0 引言

党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长转向高质量发展，创新是实现国家经济高质量发展的源动力。虽然，全国创新要素投入逐年增加、创新产出增大，但动力不足，其关键是创新效率不高。为此，自20世纪80年代以来，我国相继实施了“863计划”“火炬计划”“星火计划”“产学研计划”“重大科技成果推广计划”以及“2006-2020国家中长期科技发展规划”等。由于地域辽阔，我国不同地区的创新资源禀赋与发展质量存在较大差异。东部沿海地区经济基础较好，并率先于中西部实行改革开放，因此东部地区创新效率优于中西部地区，并得到诸多学者的研究证实[1-2]。经过多年发展，在不同因素的共同作用下，当前我国区域创新效率是否依然东高西低？哪些因素会对创新效率产生影响？在创新的两阶段中，对创新效率产生主要影响的因素是否相同？各因素影响创新效率的路径是否相同？本文试图就以上问题作出分析与解答。

随着互联网技术发展，第5代移动通信技术时代，即“5G时代”正在到来，通信产业发展潜力巨大。可以预见，作为通信产业的依托产业——电子及通信设备制造业未来发展前景一片光明。因此，本文将以电子及通信设备制造业作为研究对象，着重探讨在创新两阶段过程中产业集聚对区域创新效率的影响，以更加全面、客观地反映我国区域创新效率。

1 研究回顾

Marshall[3]是首个详细阐述产业集聚理论的经济学家，他提出“内部经济”与“外部经济”两个重要概念。部分学者[4-5]认为产业集聚能够通过降低劳动力成本、交通成本、信息获取成本等缓解其正外部效应，促进产业发展；也有部分学者[6]认为产业集聚会产生拥塞效应，从而阻碍地区经济发展；Zhang[7]的研究表明，产业集聚以及城镇化有助于促进产品创新；Yutaka Arimoto等[8]研究发现，产业集聚通过正外部效应促进日本缫丝产业生产率提高。

创新包含理论基础研究、应用研究、技术开发和科技成果市场化等一系列过程[9]。作为衡量创新活动投入与产出水平的重要指标，创新效率被广泛应用。考虑到产业运营流程，有研究以知识产权形成为节点，将创新过程划分为上游科技研发阶段和下游成果转化阶段，形成较为成熟的两阶段效率研究体系[10]。余泳泽和刘大勇[11]在此基础上，将创新过程划分为知识生产、技术研发和产品生产3个阶段，提出三阶段创新价值链；于树江等[12]利用不同方法对京津冀地区高技术产业创新效率进行测量，发现各地区的三阶段创新效率都处于较低水平；王宏伟和马茹[13]通过对目前国内创新环境的研究，发现其存在主体多样性不足、产学研协同创新渠道少、创新环境有待提升等多方面问题。针对上述问题，江三良等[14]提出依托城市发展，提高创新消化吸收能力，把握互联网为产学研协同创新发展带来的新机遇等建议。

我国幅员辽阔，各省市经济发展水平不一。2007年戴德锋[15]指出，西部地区创新能力与东部地区差距较大，且西部地区内部的创新能力也不均衡。近年来，中央政府通过实施“西部大开发”战略、 “一带一路”倡议，不断缩小我国东中西部地区经济发展差距。随着网络经济兴起、交通基础设施不断完善，地理距离不再是阻碍我国经济发展的最大障碍，中西部省份利用自身优势，大力吸引优质企业入驻，以创新推动自身经济发展。王玉和许俊斌[16]对我国内地30个省市的高新技术产业进行研究，利用DEA测算其全要素生产率，发现东北地区的全要素生产率增长最高，其次为西部地区、中部地区，而沿海地区的增长最低；王伟[17]使用SBM模型和EBM模型对不同阶段效率进行比较，发现东部沿海地区是先增后降，存在效率损失，东北和中西部地区创新效率则呈下降趋势，总体发展趋势是先增后减；仇文杰[18]运用价值链两阶段理论对长江经济带11个省市高技术产业创新效率进行研究，发现下游地区效率高于中上游地区，对其进行收敛性分析发现，创新效率整体呈收敛状态，各省市创新效率发展差距逐步缩小。

关于产业集聚与创新效率的关系，陈怀锦、周孝[19]通过实证研究指出，多元化的产业集聚是实现技术创新、产业/产城融合与区域发展的基础；孙超、王燕[20]利用2003-2016年省级面板数据研究高新技术产业与生产性服务业协同集聚对两阶段区域创新效率的影响，发现技术研发阶段的创新效率高于成果转化阶段；Molina&Oliver等[21]采用欧洲地区数据研究发现，制造业集聚易产生正向促进作用，而服务业集聚则易引起不正常的竞争效应；王飞航、王钰森[22]从Marshell集聚视角研究发现，高技术服务业集聚对创新效率的影响呈非线性“U”型特征；宛群超和袁凌[23]的研究提出，尽管集群对知识开发阶段的创新效率产生显著补充效应，但由于我国正处于经济转型期，市场机制尚不完善，导致产业集聚抑制成果转化阶段的创新效率；Coll-Martínez&Moreno-Monroy[24]针对创意产业集群利用外部创新和区域创新提升创新效率进行了理论探讨。

综合学者们的研究可以发现，区域创新效率不再呈现东高西低的传统分布特征，东中西部地区创新效率差距不断缩小。目前针对产业集聚与创新效率关系的探讨大致可归纳为三方面：第一种认为产业集聚促进创新效率提升，第二种则认为产业集聚不利于创新效率提升，第三种认为产业集聚与创新效率关系是非线性关系。上述文献大都聚焦于创新活动的某个阶段，从创新价值链角度研究的成果较少，特别是对创新过程效率的研究不够深入，导致地区产业发展规划和决策具有一定盲目性。本文以高技术产业中的电子及通信设备制造业为例，从创新价值链角度切入，将创新过程划分为知识生产和成果转化两个阶段，比较我国东中西部地区不同阶段的创新效率，并利用随机前沿模型考察产业集聚对各阶段创新效率的影响。

2 机理分析

不考虑技术与知识从无到有的产生阶段，将电子及通信设备制造业企业已具备的生产技术作为研究起点，在技术被大量使用的过程中会产生相关知识，形成的新知识与研发行为相融合，会再次产生新技术。假如整个行业存在一个待探索的技术面，现有技术就是面上的一个点，该技术点附近会衍生出知识点，而知识点的积累能够拓展技术点，两者相互反馈，不断繁衍壮大，企业最终形成独属于自己的技术片，技术片映射到市场中成为有效产品，创新过程完成。即创新过程起始于干中学，在干中学中通过融合劳动力、资本等要素禀赋产生新知识并以专利形式出现，新知识与现有生产技术相结合，创造出新产品并进行销售，至此一个循环的产业创新活动完成。

从总体上看，电子及通信设备制造业作为高技术产业，产业集聚形成主要源于交易成本、知识外部性、区域资源禀赋优势以及政府相关政策。威廉姆森[25]提出，过高的交易成本会使企业无法形成规模经济，甚至出现市场失灵，而中间性组织是对两者权衡后的结果。根据这一观点，产业集聚是介于市场和企业之间的一种组织形式。在区域内，产业集聚带来公共知识池[21]、充裕劳动力以及低交易成本与高交易效率[26]等优势，从而促进区域产业技术创新。

但在创新价值链视角下，产业创新活动是一个从要素投入到知识生产再到成果转化的多阶段、多层次价值传递的循环过程[23]。因此，本文将整个创新过程划分为知识生产和成果转化两个阶段，并且产业集聚对创新发展的影响在两阶段中表现出差异化特征。

2.1 知识生产阶段

在创新价值链中，知识生产位于上游，该阶段以高校、研究所、企业研发部门等为主体，创新效率受地区工业基础、政府对产业发展的支持力度、企业对创新的重视程度等因素影响，创新产出主要表现为专利。

区域内产业集聚对该阶段创新效率的影响主要通过规模效应发挥作用。集聚区内同类企业相互学习与交流，进行专业化分工协作，有利于创新人才流动、专业知识共享与交流，激发企业创新意愿，从而吸引大量资金、人才等研发资源，为行业创新注入活力。但在集聚初期，由于地区工业基础薄弱，企业主要从事横向分工和简单的纵向分工，相较于创新，企业更关注生产成本[27]。当地区产业集聚达到一定规模后，同类企业受益于知识与技术溢出效应，通过“搭便车”行为开展简单模仿，导致区域企业创新积极性不足[28]。由于这类同质企业在产业链中处于相同位置，它们与产业链上下游企业间的交流不足，过于单一的专业化技术会阻碍创新发展。总体而言，产业集聚对知识生产阶段创新效率的影响是弊大于利。

2.2 成果转化阶段

成果转化位于创新价值链下游，该阶段以市场需求为导向，地区工业基础、贸易开放度等对创新效率具有影响。在该阶段，如何将知识生产阶段产出的技术知识转化为生产力、实现创新成果的市场化推广是关键。

产业集聚通过网络效应、平台效应提升知识与技术转化绩效[29]。在集聚区内，集群企业形成分工有序的价值创造体系：企业可利用平台渠道了解市场需求，根据需求对知识生产阶段的产出成果进行筛选与孵化，并将其转化为满足需求的新产品等，从而抢占市场、获得经济效益。但是，产业集聚对该阶段创新效率的遏制作用也不容忽视。当大量同质企业聚集在某区域时，集聚区内会存在知识与技术的大量溢出，各中小企业出于占领市场和获取创新激励的目的，往往会选择直接购买低效创新成果或模仿生产低效创新产品，这不利于形成开放的竞争环境和提高成果转化率。基于此，电子及通信设备制造业产业的集聚在成果转化阶段对创新的负面影响大于其正面影响，与知识生产阶段相比，成果转化率更容易受到产业集聚的影响。

3 理论基础、变量选取与模型构建

3.1 数据来源

本文以我国电子及通信设备制造业为研究样本，样本数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》《中国统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》。由于内蒙古、西藏、青海、海南、宁夏和新疆等地区数据缺失严重，因此选取内地剩余的25个省市进行研究。2009年《中国高技术产业统计年鉴》对统计内容与统计口径进行了调整，开始突出反映自主创新能力的R&D指标及相关结构性指标。为保证数据连续性与可靠性，选取2009-2019年数据进行分析。

图1 2009-2019年全国电子及通信设备制造业产业集聚情况Fig.1 Industrial agglomeration of electronic and telecommunication equipments manufacturing in various regions of China from 2009 to 2019

3.2 产业集聚现状分析

产业集聚有助于形成创新网络，帮助集聚区企业降低研发成本，促进技术、人员、知识流动，从而提高创新产出。从某种角度而言，产业集聚状况直接影响区域产业技术创新水平。产业集聚测量方式有多种，主要包括空间基尼系数、赫芬达尔-赫希曼指数和区位熵指数。其中，区位熵指数又被称为专业化率，是一个参考价值较高的指标。本文以不同省市为研究单元，选取区位熵指数测量产业集聚程度。借鉴陈劲等[30]和谢子远[31]的测量方法，具体测算公式为：

(1)

基于获取的数据，计算各地区电子及通信设备制造业产业集聚情况，具体如图1所示。可以发现，2009-2019年全国电子及通信设备制造业产业集聚程度不断提升，但黑龙江与吉林两省的产业集聚度一直维持在较低水平。高技术产业发展需要大量研发投入以及先进跨国企业的竞争刺激，而东北地区经济形势不佳，可能导致该地区电子及通信设备制造业等产业发展较落后。北京、天津、上海、江苏和广东5个地区的产业集聚度维持在较高水平，其中，广东省的集聚程度远高于其它4个地区，原因在于基于地域优势，广东省的电子及通信设备制造业较早受到外资企业影响，率先形成电子及通信设备制造业产业集聚区，并迅速发展出一批拥有先进技术优势的电子及通信企业，包括现在已经走向国际的华为、中兴等企业。相比之下，北京等四地的产业集聚度不断下降，同时，江西、河南、湖南、四川、重庆等地的电子及通信设备制造业不断发展，产业集聚度不断攀升。从图1可以看出，2009年全国电子及通信设备制造业呈现出东部集聚度较高、中西部集聚度较低的特点，但到2019年，各省市产业集聚度差距缩小，东高西低特征消失。

3.3 创新效率现状分析

基于创新价值链理论[32]，本文将电子及通信设备制造业的区域创新活动划分为知识生产和成果转化两个阶段，并利用DEA-Malmquist模型对两个阶段的创新效率进行测算。知识生产阶段的投入变量选取电子及通信设备制造业各地区R&D人员折合全时当量、R&D经费内部支出以及新产品开发费用测度；知识产出变量采用电子及通信设备制造业各地区专利申请数和有效发明专利数衡量。成果转化阶段主要是将知识成果转化为新产品，投入变量中除知识产出外增加了电子及通信设备制造企业从业人员平均数，产出变量则选取新产品销售收入度量。两阶段创新效率测算指标如表1所示。

运用DEA-Malmquist模型测算2009-2019年各省域知识生产与成果转化两阶段创新效率，部分结果如表2所示。数据显示，在知识生产阶段，我国电子及通信设备制造业创新效率均值为0.804，仍有19.6%的提升空间，其中，排名前三的分别为广东、北京和上海，但上海在成果转化阶段的创新效率排名十分靠后。在成果转化阶段，我国电子及通信设备制造业创新效率的均值为0.592，有40.8%的提升空间，其中，广东、北京和江苏的创新效率位列前三。此外，广东两阶段创新效率皆处于最优水平，江苏也保持较高水平，但是从总体上看，电子及通信设备制造业在成果转化阶段的创新效率均值远低于知识生产阶段。

3.4 产业集聚与区域创新效率

以区域电子及通信设备制造业产业集聚度为横坐标、区域创新效率为纵坐标，两者均值为象限分界点，观察两者变化是否存在内在关系。知识生产阶段的分界点为(0.621，0.804)，成果转化阶段的分界点为(0.621，0.592)。如图2、图3所示，各地区被划分为四类：第一类为低产业集聚水平-低创新效率；第二类为低产业集聚水平-高创新效率；第三类为高产业集聚-低创新效率；第四类为高产业集聚-高创新效率。

表1 电子及通信设备制造业两阶段创新效率测算指标Tab.1 Two stage innovation efficiency measurement indicators of electronic and telecommunication equipments manufacturing

表2 2009-2019年各省域电子及通信设备制造业两阶段创新效率值Tab.2 Two stage innovation efficiency of electronic and telecommunication equipments manufacturing in various provinces from 2009 to 2019

图2 产业集聚水平与知识生产阶段创新效率矩阵Fig.2 Matrix of industrial agglomeration and innovation efficiency in knowledge production stage

图3 全国电子及通信设备制造业产业集聚水平与成果转化阶段创新效率矩阵Fig.3 Matrix of industrial agglomeration and innovation efficiency in achievement transformation stage

分阶段来看，在知识生产阶段，区域创新效率均值大于0.8，分布在创新效率均值线附近的地区数量基本持平；产业集聚度均值大于0.6，分布在产业集聚均值线附近的地区数也相差无几，说明该阶段地区产业创新效率整体较高。在成果转化阶段，区域创新效率均值虽然高于0.8，但分布在创新效率均值线上方的地区数量远少于均值线下方的地区数量，说明该阶段产业创新效率相差较大，位于均值线上方地区的成果转化率远超于均值线下方地区的成果转化率。

从整体上看，大部分省域都位于高产业集聚-高创新效率和低产业集聚-低创新效率区域内，表明产业集聚水平影响创新效率。即企业分布越分散，其创新效率也越低，反之，则较高，说明两者之间存在正相关，尤其是在成果转化阶段，这种关系更显著。需要指出的是，虽然产业集聚水平相同，但上海、安徽、贵州等地区的两阶段创新效率却大相径庭，即在知识生产阶段创新效率远高于平均值，在成果转化阶段创新效率则低于平均值，进一步说明研究产业集聚对不同阶段区域创新效率的影响非常必要。

4 实证分析

4.1 模型构建

自Griliches提出知识生产函数(KPT)以来，国内众多学者利用KPT研究创新、研发以及知识(技术)溢出等问题，KPT也逐渐成为知识生产与技术创新的重要研究工具。Griliches[33]认为创新产出是R&D资本投入的函数，并将其表示为柯布—道格拉斯函数形式。Jaffe[34]则认为有经济价值的新知识是R&D经费投入和人力资源投入的结果，并将Griliches知识生产函数修正为:

Qi=AKαiLβiεi

(2)

其中，Q表示创新产出，K代表R&D经费，L表示人力资源投入，ε为随机误差项，A为常数，α和β分别为K与L的产出弹性系数。

利用生产函数研究集聚效应和创新绩效是当前较为常用的方法[35-36]，其中，产业集聚是创新绩效提升的重要影响因素，一方面可以增强企业新知识与新技术的扩散与溢出效应，另一方面可以促进企业竞争。因此，将产业集聚变量纳入模型具有重要意义。同时,产业集聚催生了企业创新网络、为企业提供了创新环境。集聚地区的经济产出不仅是生产要素投入的函数，还是集聚程度和集聚经济类型的函数[37]。根据前文分析，本文在构建模型的过程中，将产业集聚指标(Agg)和资源环境要素指标(Oth)同时纳入模型，研究它们对技术创新的影响。因此，原有知识生产函数可以优化为：

Qi=A(Agg)αi(Ot)βiε

(3)

其中，Q为创新绩效，Agg代表影响创新绩效的产业集聚水平，Oth表示影响创新绩效的资源环境变量，在本文中包括工业基础、贸易开放度、政府支持力度等，ε为随机误差项，i为观测单元。

考虑到各阶段创新效率值介于0～1之间且具有截断特征，为了避免普通最小二乘法回归的偏差问题，采用面板随机效应前沿模型对上述方程进行完善。由于不同阶段的创新效率受到不同控制变量影响，因此分阶段进行模型设置。模型1设置为：

(4)

模型2设置为：

(5)

式(4)、(5)中，CXIit和CXZit分别代表i地区t时期电子及通信设备制造业在知识生产和成果转化两阶段的创新效率；Aggit代表i地区t时期电子及通信设备制造业产业集聚水平；xit和zit分别代表i地区t时期知识生产阶段与成果转化阶段的不同控制变量；vit与μi相互独立，且独立于解释变量与核心变量之外，vit～N(0,σ2v)，μi服从截尾正态分布，即μi～N+(μ,σ2μ)。

4.2 变量选取

核心解释变量：电子及通信设备制造业产业集聚水平(Agg)。由于地区产业集聚水平会直接对产业创新效率产生影响，因此利用区位熵对其衡量。

被解释变量(Y)。本文主要研究电子及通信设备制造业在知识生产和成果转化阶段的创新效率受地区产业集聚度影响的差异性，因此利用DEA-Malmquist分别计算两阶段产业创新绩效，用Y1表示知识生产阶段的创新效率，用Y2表示成果转化阶段的创新效率。

4.2.1 知识生产阶段

(1)工业基础(IND)。由于产业创新活动需依附当地的产业基础，因此采用各地区电子及通信设备制造业企业数占地区规模以上工业企业数的比重衡量。

(2)政府支持力度(GOV)。知识生产阶段的产业创新活动离不开政府支持，因此采用电子及通信设备制造业R&D经费内部支出中政府资金占R&D经费内部支出的比重衡量。

(3)企业研发力度(RD)。在知识生产阶段，企业研发投入会对创新活动产生极大影响，本文采用电子及通信设备制造业中设有研发机构的企业数占整个产业企业数的比重衡量。

4.2.2 成果转化阶段

(1)工业基础(IND)。在成果转化阶段，产业创新活动也离不开地区工业基础，此阶段工业基础的测度方法与知识生产阶段相同。

(2)贸易开放度(DEE)。产品销售是企业生产的动力，地区贸易开放度高，新产品外销效益好，企业越乐于生产新产品，本文采用电子通信设备制造业新产品出口额占新产品销售收入的比重衡量。

(3)政府支持力度(GOV)。研发活动贯穿知识生产阶段和成果转化阶段，而创新成果转化需要政府支持。因此，此阶段政府支持力度的衡量方法与知识生产阶段相同。

(4)企业规模(SIZE)。企业规模对创新成果转化有一定影响，本文采用电子及通信设备制造业每个企业的平均从业人员数衡量。

4.3 实证结果分析

如表3、表4所示，模型变量回归结果通过Wald检验，说明本研究构建的模型和选用面板随机前沿模型进行回归是合理的。实证结果表明，产业集聚水平降低能够促进创新效率提升，并且作用效果呈现差异性。具体为2009-2019年全国25个省域电子及通信设备制造业的产业集聚对知识生产阶段创新效率的整体影响回归系数为-0.097 1，对成果转化阶段创新效率的整体影响回归系数为-0.215 0，且都在10%的水平下显著，说明产业集聚会对创新效率产生影响，且这种影响程度在成果转化阶段显著于知识生产阶段。

表3 知识生产阶段产业集聚对区域创新效率影响的整体回归结果Tab.3 Regression results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of knowledge production

表4 成果转化阶段产业集聚对区域创新效率影响的整体回归结果Tab.4 Regression results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of achievement transformation

4.4 稳健性检验

考虑到模型估计结果会受到指标选取差异的影响，借鉴陈朝月[38]、蒋仁爱[39]的做法，采用电子及通信设备制造业有效发明专利数作为知识生产阶段创新绩效的替代指标，参考王必好和梁荣成[40]的做法，采用产业新产品产值作为成果转化阶段创新效率的替代指标。由表5、表6发现，替换被解释变量后，核心变量的估计结果显著，且系数符号与前文一致。此外，产业集聚在成果转化阶段对创新效率的影响大于其在知识生产阶段的影响，结果与前文相同。上述结果表明关于电子及通信设备制造业产业集聚对区域创新效率影响的结论稳健。

表5 知识生产阶段产业集聚对创新效率影响的稳健性检验结果Tab.5 Robustness test results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of knowledge production

表6 成果转化阶段产业集聚对其创新效率影响的稳健性检验结果Tab.6 Robustness test results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of achievement transformation

5 结论与建议

5.1 研究结论

本研究实证分析了电子及通信设备制造业产业集聚对区域创新效率的影响，得到以下结论：

(1)25个省域的电子及通信设备制造业创新效率在两阶段创新过程中均未显示出东西部差异。在知识生产阶段，东部的天津、河北、辽宁、福建的创新效率都低于均值，而中西部的吉林、黑龙江、安徽、贵州、四川、云南和甘肃的创新效率则高于均值。在成果转化阶段，东部的河北、辽宁、上海、浙江、福建、山东的创新效率低于均值，而中西部的黑龙江和云南的创新效率高于均值。虽然一些省份部分地区的创新效率远远高于全国平均水平，但从整体表现来看，创新水平均有待提升。

(2)产业集聚并未呈现出传统的东高西低走向。2009-2019年大部分地区产业集聚水平逐年提升，虽然北京、天津、上海和江苏的产业集聚水平较高，但是总体呈现下降趋势，说明区域产业集聚呈倒“U”型发展态势。当地区产业集中度达到峰值后，因产业集聚产生的拥挤效应和恶性竞争效应等负外部性超过正外部性，导致部分企业选择搬离集聚区、区域产业集聚度下降，原本饱和的市场出现空缺。此时，区域企业会加大创新力度以吸引消费者，抢占空白市场。因此，不断降低的产业集聚水平反而会促进区域创新发展。

(3)知识生产阶段的产业创新效率高于成果转化阶段，这与我国高科技产业发展现状吻合。图3显示，落在低产业集聚-低创新效率、低产业集聚-高创新效率区间的省域较多，说明各省域电子及通信设备制造业发展处于不同阶段，产业集聚对创新效率的影响也不相同。目前我国产业创新多停留在发明创造阶段，产品转化率不高，缺少从专利到产品的衔接。虽然各地区发展存在差异，但是产业集聚仍然为成功实现成果转化提供了丰富的高素质人才等创新要素投入以及源源不断的知识产出。在图3中，超过半数地区处于低产业集聚-低创新效率状态，约1/4的地区处于高产业集聚-高创新效率状态，仅个别省份落在高产业集聚-低创新效率区间。

(4)通过构建产业集聚度与创新效率关系的知识生产函数，对其进行面板随机前沿回归。结果显示，产业集聚不利于区域创新效率提升，上述阻碍效应在成果转化阶段更显著。在知识生产阶段，产业基础越雄厚、当地政府支持力度越大以及企业研发力度越强，则产业创新效率越高，其中，企业创新投入强度对该阶段创新活动影响最大。在成果转化阶段，产业基础越完善、区域贸易开放度越高以及当地企业规模越大，则创新效率越高，但是政府在该阶段的资金支持会阻碍区域创新活动，其中，产业基础对成果转化效率的影响最大。

5.2 政策建议

(1)政府层面的政策建议。在现实情况中，政府支持和补贴有时会阻碍技术创新能力提升。因此，地方政府助力地区产业发展应该视情况而定。在产业发展初期，即知识生产阶段，政府应为企业创新活动提供政策与资金支持等，当企业创新活动进入成果转化阶段后，政府可减少对研发活动的投入，激励企业将新技术应用于产品生产，不断对产品进行迭代升级。此外，政府还应该建立健全创新激励机制，避免企业为获取创新支持投机取巧，利用模仿或直接购买等手段进行低效创新，导致“劣币驱逐良币”，进而制约地区产业创新发展。

(2)企业层面的政策建议。企业研发投入不仅直接影响企业创新水平，还会通过一系列溢出效应影响其它企业发展，因此企业要加大研发资金投入。此外，人力资本是影响企业创新发展的重要因素之一，无论是技术性人才还是管理型人才都对企业发展具有重要影响。同时，企业应关注与其它企业、组织合作。在产业集聚区内，知识溢出是影响企业发展的重要因素，通过与不同企业、大学、科研机构合作，可以快速实现自身发展。

(3)地区层面的建议。地区作为企业聚集地，对企业发展影响巨大，而企业发展也关系着地区未来发展前景。当地区经济发展水平较低时，拥有大量廉价的土地和劳动力资源优势，有助于吸引众多位于产业链下游的劳动力密集型企业入驻，形成低水平集聚。由于同质化企业的需求与产出具有相似性，当它们大量聚集在同一区域内时，其获取上下游其它企业的市场需求具有延时性，无法实时更新，只能因循守旧，缺乏创新动力。因此，在产业集聚过程中地方政府要加强引导，提升企业多样性，促进产业链上下游企业信息交互，指导企业以市场需求为导向进行产品生产，不断创新。同时，不仅要重视创新价值链上游的知识生产，而且要充分发挥新知识、新技术在产品生产中的结合及应用，使其能够最终助力区域经济发展。