高技术产业创新生态系统生态位适宜度与创新绩效空间关系研究

伊辉勇，曾芷墨，杨 波

(1.宜宾学院经济与管理学部，四川 宜宾 644000；2.重庆交通大学经济与管理学院，重庆 400074)

0 引言

党的十八大实施创新驱动发展战略，提出加大对高技术产业资源要素方面的扶持力度，各区域通过构建各具特色的创新共同体，破解创新成果转化的体制障碍，提升国家创新体系的整体效能。区域经济是以高技术产业创新形成的创新驱动型经济。高技术产业作为区域科技创新的重要载体，是区域创新发展最强劲的动力引擎，更是国家竞争力的核心体现。在区域创新发展进入新格局的背景下，区域创新范式呈现 “线性产业创新→创新生态系统”的演变趋势，区域经济竞争格局演化为高技术产业创新生态系统竞争[1]。《中国创新生态发展报告》指出，在创新投入上升的背景下，区域高技术产业仍存在创新绩效整体偏低，创新空间发展格局不平衡等问题，区域发展要形成以高技术产业创新为核心，构建生态适宜的高技术产业创新生态系统，是实现区域创新高质量发展的关键[2]。

高技术产业创新生态系统内部创新主体，通过与创新环境动态匹配，不断调整所处的生态位，找到适宜的创新发展空间，能高效获取和利用异质性创新资源，进而释放区域创新绩效发展的最大潜力。创新主体能否寻找到合适的创新生态位，进而提升整个系统的创新绩效，是实现创新推动区域经济高质量发展的重要途径。如何构建生态适宜的高技术产业创新生态系统，使创新主体在生态空间上高效利用创新资源，探索区域高技术产业创新绩效提升路径，成为区域创新发展亟待解决的重要问题。鉴于此，本文基于生态位理论及适宜度模型，构建区域高技术产业创新生态系统，测度创新主体的资源获取能力，基于两阶段价值链视角，拓展并深化创新生态系统及创新绩效相关理论研究；利用空间计量模型，分阶段实证分析高技术产业创新生态系统的生态位适宜度，对创新绩效的影响机制及空间溢出效应，不但优化区域创新资源配置方式，还能破解创新发展空间不平衡问题，具有重要的现实意义。

1 文献回顾与影响机理研究

1.1 产业创新生态系统与生态位适宜度

国外学者首先将 “生态位”理论引入创新生态系统研究中，Hwang等[3]发现区域创新成功是由于其独特的产业创新生态系统，并认为创新网络和创新环境是系统的重要组成部分。Walrave等[4]研究产业创新生态系统中创新主体与创新环境间的协同创新，并探究生态位适宜度对区域创新的影响机理。Jacobides等[5]基于空间多维模型，实证分析产业创新生态系统的技术生态位深度与宽度，发现技术生态位存在空间分布不平衡问题。基于生态位适宜度理论，研究区域产业创新生态系统创新空间发展格局有利于全面分析区域创新资源条件对产业创新发展的满足程度，通过政策调控发挥各区域优势，使系统内部创新主体进行高效创新，不断提高区域创新绩效，国内学者进一步对产业创新生态系统的生态位进行实证测度。刘钒等[6]从创新主体的协同演化与物种多样角度重构区域创新生态系统的创新过程，利用PCA分析法对系统生态因子进行权重评价。付英[7]对区域高技术产业技术生态位多变量分析，实证发现高技术产业生态位宽度呈现东高西低的分布格局，生态位成长环境空间不平衡差异明显。雷雨嫣等[8]利用生态位适宜度模型，测度各区域高技术产业创新生态系统发展潜力，动态评价系统的技术创新演化过程。吴菲菲等[9]基于创新四螺旋视角，测度高技术产业创新生态系统生态位，认为各区域需基于创新资源异质性，加大创新政策调控力度，构建生态适宜的创新发展空间。

1.2 生态位适宜度对产业创新绩效影响机理研究

高技术产业创新过程是在创新主体与创新环境的协同作用下，创新资源投入从技术知识产生，再到科技成果转化的两阶段价值链传递过程[10-11]。国内外学者基于两阶段价值链理论，针对高技术产业创新绩效的重要影响要素、阶段异质性、空间溢出效应方面进行研究。Guan等[12]划分高技术产业创新为技术研发阶段和成果转化阶段，探讨两阶段价值链上创新绩效的影响因素。Hensen等[13]基于创新异质性理论，实证发现区域高技术产业两阶段创新过程中创新绩效存在阶段性差异。Malanowski等[14]运用随机模型探索高技术产业在两阶段价值链上的创新路径，实证发现知识和产品创新对高技术产业价值链分工有重要影响。王雅洁等[15]构建了空间交互方程，分析高技术产业集聚与创新绩效空间关系，实证发现在两者在创新两阶段均存在双向溢出效应。此外，还有少数学者[16-17]探讨创新生态系统生态位适宜度和创新绩效的关系，认为生态位适宜度能正向促进区域创新绩效，吉亚辉等[18]基于多元化指数模型分析中国制造业及其服务业的双重集聚协调度，实证发现生态位适宜度与集聚协调度在空间上存在梯度差异。武翠等[19]通过协同度模型测算生产性服务业和制造业间的协同集聚度，实证发现生态位适宜度对两者协同集聚具有明显的驱动作用。甄美荣等[20]发现生态位适宜度呈现沿海高内陆低的空间分布格局，通过实证回归分析高新区生态位适宜度与区域GDP效度关系，发现创新成果转化能力能够显著提升城市经济绩效。

通过对以上文献梳理发现，在研究内容上，鲜少有学者根据高技术产业创新特性，构建生态适宜的高技术产业创新生态系统，探索系统生态位适宜度空间分布格局。在研究视角上，现有文献侧重于对高技术产业创新绩效进行整体分析，尚未有学者以高技术产业创新生态系统为切入视角，分阶段探讨系统生态位适宜度对创新绩效的差异性影响；在研究方法上，已有方法主要基于线性回归分析两者的直接作用，尚未在区域视角下测度两者间空间影响机制及溢出效应。综上所述，本文的创新点如下：①构建生态适宜的区域高技术产业创新生态系统评价指标体系，测度各区域系统生态位适宜度并聚类分析；②基于两阶段创新价值链的视角，运用空间杜宾模型，实证分析中国30个省级区域高技术产业创新生态系统生态位适宜度，在技术研发和成果转化阶段对创新绩效的空间影响机制及溢出效应。

2 高技术产业创新生态系统生态位适宜度

2.1 两阶段价值链下生态位适宜度对创新绩效影响研究

技术研发阶段是从创新资源投入到创新成果产出的阶段，高技术产业创新生态系统的创新绩效表现产出专利和新产品。在此阶段，最佳适宜度能推动不同实力的创新主体在合适的生态位上进行合作创新，通过知识溢出和技术扩散实现优势互补，最大限度优化配置外部异质性创新资源，达到系统内部创新知识整合和开发，提升系统的整体创新能力，推动高技术产业创新生态系统创新绩效提升；成果转化阶段是创新成果产出到产生经济效益的阶段，高技术产业创新生态系统的创新绩效产出形式表现为新产品销售值及出口值。在此阶段，创新主体针对市场需求，不断调整系统生态位适宜度达到最优生态，推动创新主体找到合适的市场定位，促使创新产品结构优化，不断巩固市场竞争优势，形成生态适宜的创新环境，推动创新成果商业化进程，进而提升高技术产业创新生态系统创新绩效。

2.2 高技术产业创新生态系统生态位适宜度测量

根据科学性、有效性、系统性和数据可得性评价原则，本文基于生态位理论，从创新主体、创新资源和创新环境三要素方面，构建区域高技术产业创新生态系统生态位适宜度评价指标体系。其中，创新主体划分为创新生产者和创新消费者，通过高校和研发机构协同创新完成知识成果转化，通过企业吸收创新成果并进行市场化应用；创新资源反映创新主体在系统中占有研发、经费、设施资源的情况；创新环境是与创新活动相关的经济、文化、技术市场环境集合，共划分8个维度，18个生态因子测度指标，见表1。

表1 区域高技术产业创新生态系统生态位适宜度评价指标

生态因子决定区域高技术产业创新生态系统创新生态位适宜度，设x={x1,x2,…,xn}为系统的生态因子，假设有m个区域，则不同区域的生态因子构成m维生态因子矩阵：

xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)表示第i个区域的高技术产业创新生态系统，在生态因子j上测值，高技术产业创新生态系统生态位适宜度评价模型为[17]：

(1)

rij=|xij′-xaj|,min=min{rij},rmax=max{rij},

(2)

(3)

3 变量选取与模型设定

3.1 指标选取

高技术产业创新绩效存在空间溢出效应，既可能与高技术产业创新生态系统的生态位适宜度有关，还可能与各地区金融发展水平、产业结构升级、市场开放程度、政府支持力度有关，同时创新绩效在两阶段创新价值链上存在差异性，技术研发阶段的有效发明专利和新产品开发项目数会受到研发人员投入、产学研合作程度影响，成果转化阶段的各省新产品销售收入和出口值会受到市场化水平、研发资金支撑力度影响，本文归纳梳理相关文献基础上，参考学者研究成果选取评价指标，具体如下。

(1)被解释变量：技术研发阶段选择有效发明专利 (PAT)表征专利性成果，新产品开发项目数 (NPP)来表征非专利性成果；经济转化阶段产出新产品目的是实现经济效益，同时产出指标需要体现创新成果在市场中的竞争性，选择新产品销售收入 (RNP)来反映创新成果的市场经济效益，选择新产品出口值 (EXP)来反映创新成果的市场竞争能力。

(2)解释变量：采用上文计算得到的各区域高技术产业创新生态系统的生态位适宜度 (Suita)衡量。

(3)控制变量。本文选取的控制变量包括金融发展水平、产业结构升级、市场开放程度、政府支持力度。用地区金融机构存贷款余额与地区GDP比值衡量金融发展水平 (Fina)，区域第三产业与第二产业的产值比值表征产业结构 (Struc)，用区域进出口总额与区域GDP比值衡量市场开放程度 (Open)[30]。用政府财政支出中科技支出所占比重表征政府支持力度 (Support)。考虑到高技术产业不同创新阶段环境因素的差异性，研发人员投入会对创新成果产出等产生较大的影响，合作能够有效整合创新主体的优势资源，实现资源共优势互补。选择R&D人员人数占就业人数比重表征研发人员投入 (Clerk)，与区域高技术企业研发经费外部投入占区域GDP比重表征产学研合作程度 (Coop)补充技术创新环境[16]。选择樊纲市场化进程指数报告衡量市场化程度 (Market)，与R&D资金中的政府资金所占比例来表示研发资金支撑力度 (Fund)补充成果转化环境。

3.2 空间权重矩阵及空间计量模型设定

ln (PAT)it=ρWln (PAT)it+β1ln (Suita)it+β2control1+δ1；δ1=λWδ1+μ1

(4)

ln (NPP)it=ρWln (NPP)it+β1ln (Suita)it+β2control1+δ2；δ2=λWδ2+μ2

(5)

ln (RNP)it=ρWln (RNP)it+β1ln (Suita)it+β2control2+δ3；δ3=λWδ3+μ3

(6)

ln (EXP)it=ρWln (EXP)it+β1ln (Suita)it+β2control2+δ4；δ4=λWδ4+μ4

(7)

4 实证分析

4.1 数据来源

本文采用中国30个省份相关数据 (西藏数据缺失除外)，数据来自2010—2020年的 《高技术产业统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》。本文取研发投入到绩效产出为2年滞后期，即技术研发、成果产出阶段的投入产出滞后期分别为1年。市场化指数缺失数据采用2010—2016年市场化指数的移动加权平均补充，以2010年为基期，将R&D内部费用会受价格变动按研发价格指数平减，新产品的销售收入和出口额用工业生产者出厂价格指数平减[29]。

4.2 系统生态位适宜度结果聚类分析

为了解释各区域高技术产业创新生态系统空间分布特征，结合2010—2018年生态位适宜度值，利用SPSS 25.0进行聚类分析，结果见表2。由表2可知，区域高技术产业创新生态系统的生态位适宜度，呈现临海高内陆低的空间发展格局。第1类：平均生态位适宜度范围为[0.585，0.768]，这一分类主要东部地区：广东、北京、江苏、上海，以上省市均位于创新资源丰富、创新环境适宜的珠三角、京津冀、长三角地区。第2类：包括天津、山东、浙江、福建等东部沿海地区，经济比较发达，生态位适宜度范围为[0.482，0.554]。第3类涉及中部、东北地区以及西部的四川、重庆等区域，生态位适宜度范围为[0.452，0.482]。第4类重点为经济欠发达地区和中国大部分的西部地区，受到地理位置和资源条件的影响，生态位适宜度均值较低为[0.448，0.453]。生态位适宜度具有空间分布差距较大的现象，阻碍各区域高技术产业创新绩效的协调发展。

表2 2010—2018年区域创新生态系统生态位适宜度水平测量结果

4.3 空间自相关检验

在使用空间面板计量模型之前，采用stata16.0对创新绩效进行全局莫兰指数的空间相关性分析，结果见表3和表4。由表3和表4发现，地理矩阵和经济矩阵下，高技术产业创新绩效在两阶段的全局Moran’s I值为正，并通过1%显著性检验，说明高技术产业创新绩效在空间上存在明显溢出效应，即拥有较强创新的区域也能够对周边地区形成正向影响，但技术研发阶段的显著性水平却明显高于成果转化阶段，这或许是由于成果转化阶段更多的取决于经济效益因素，地理矩阵的空间自相关程度比经济矩阵下的更显著。

表3 技术研发阶段创新绩效全局 Moran’s I 指数

表4 成果产出阶段创新绩效全局 Moran’s I 指数

4.4 空间回归结果分析

运用公式 (4)～(7)，实证回归分析高技术产业创新生态系统的生态位适宜度与创新绩效，在样本期内技术研发与成果转化阶段的空间关系，结果见表5。采用Hausman检验选择模型固定效应，在技术研发阶段和成果转化阶段，基于地理矩阵和经济矩阵的Spatial-rho系数为正且p值 <0.01，各区域能通过空间溢出提升创新绩效。对比两阶段下创新绩效空间相关系数，有效发明专利空间溢出效应更明显，其中，高技术产业创新生态系统的生态位适宜度，在技术研发阶段对有效发明专利影响更大，在成果转化阶段对新产品销售收入影响更大，需要进一步分析各要素溢出效应方向及程度，综合检验结果看，地理矩阵回归结果优于经济矩阵，故采用地理矩阵进行空间溢出分解，结果见表6和表7。

表5 中国高技术产业创新生态系统两阶段创新绩效空间回归结果

表6 技术研发阶段直接、间接、总效应相关系数

表7 成果转化阶段直接、间接、总效应相关系数

技术研发阶段结果显示：(1)从整体效果看，生态位适宜度、产业结构升级、政府支持力度对专利授权量和新产品开发项目数量有显著的积极影响，产学研合作对专利授权量有显著的阻碍作用，这可能由于系统内部合作利益不一致，尚未形成协同创新机制，且各区域人才资源存在集聚或匮乏现象，阻碍了系统高效有序运行，导致创新绩效产出低下。(2)从直接效应看，创新活动出现金融抑制现象，以垄断性质大银行为主的金融体系，未能对企业创新活动进行有效资金支撑，造成融资约束问题。(3)在间接效应方面，生态位适宜度、产业结构升级、政府支持力度对邻近地区的创新绩效有显著影响，产业结构优化升级促进区域间人才技术的双向溢出，政府对研发活动的支持推动了区域间信息交流，对资源要素的流动发挥正向积极作用。

成果转化阶段结果显示：(1)从整体效应看，生态位适宜度、产业结构升级、市场化指数对创新绩效有正向影响，呈现出明显的正向效应，市场开放程度和研发资金支持阻碍了新产品销售和出口增长，外部资金支持只是辅助手段，成果转化阶段的创新绩效取决于找到合适的生态位，对市场的需求变化快速响应。(2)从直接效应看，生态位适宜度和市场化程度可以显著提高区域高技术产业创新绩效，促使系统形成生态适宜的创新环境，重塑市场竞争规则，加强技术市场的溢出作用，实现经济社会和生态效益双赢。(3)从间接效应看，可能由于区域在技术市场交易时存在竞争关系，合作开放程度不够，相邻地区之间市场壁垒严重，影响了市场对资源要素配置的决定性作用，抑制新产品销售和出口。政府研发资金分配仍然存在一些问题，创新研发专项资金难以引导区域创新，创新活动支持重点不够突出，面临技术和经济不确定的风险，反而抑制了相邻地区新产品销售和出口，具有阻碍作用。

5 结论及政策建议

本文深入剖析高技术产业创新生态系统的生态位适宜度和创新绩效的空间关系，通过构建生态位适宜度模型，利用2010—2020年30个省份的数据，计算出创新系统生态位适宜度，并在创新两阶段价值链上，与创新绩效进行空间回归分析，得出以下结论。

(1)区域高技术产业创新生态系统的生态位适宜度集聚特点突出，呈现为区域非均衡性特点，在空间分布上呈现出东高西低、临海高出内陆低的格局，马太效应明显。

(2)高技术产业创新生态系统在两阶段创新活动下，系统的生态位适宜度与创新绩效间具有明显空间关联及溢出效应，系统的生态位适宜度高越高，更能驱动区域创新快速发展，但这种促进作用存在明显的阶段差异，在技术研发阶段对创新绩效的促进能力更显著。

(3)在技术研发阶段，生态位适宜度、产业结构升级和政府支持力度对相邻地区专利和新产品开发项目数产出具有明显促进作用，产学研合作和金融发展水平对高技术产业创新绩效起阻滞作用。在成果转化阶段，生态位适宜度、产业结构升级、市场化程度对创新绩效呈现明显的正向溢出效应，政府研发资金对相邻地区新产品销售和出口具有阻碍作用。

依据上文结论，本文提出以下对策建议。

(1)发挥创新溢出作用，加强技术沟通合作，促进各地区生态位适宜度均衡发展。通过强化协同创新效应，促进生态位与高技术产业创新的深度融合。创新主体通过构建政产学研协同创新网络，提高生态位适宜度和创新能力。从技术研发到成果转化，各创新主体协同合作产生知识溢出效应，降低节点企业技术获取费用，提高新技术扩散速度，促进系统颠覆性突破创新出现，推动高技术产业创新绩效的提升。政府充分履行职能职责，不断提升行政服务效能，助推创新主体协同创新；科研院所和高校作为辅助创新主体，与系统内部的核心企业开展研发活动，快速提升科技创新能力。同时，根据不同区域资源异质性，探索各区域高技术产业创新系统最优适宜度，充分优化配置创新资源，为区域高技术产业创新提供活力。

(2)各区域积极探索高技术产业创新生态系统最优生态位发展路径，为高技术产业创新绩效提供充足动能。东部地区要发挥创新要素集聚优势，克服原有的路径依赖，加快资源要素转化为创新成果的速度，形成创新引领高地。中部地区要将 “后发优势”转化为 “厚发效应”，提升中心城市高技术产业的创新驱动能力。西部地区应联动成渝经济圈，通过跨区域创新协同形成创新共同体，通过知识技术溢出，释放创新活力，从而实现经济圈对周围城市高技术产业升级的带动作用。东北地区应深层次解决创新体制改革问题，致力于产学研科研成果共享，推动高技术产业升级，为形成生态适宜的高技术产业创新生态系统赋能。

(3)消除区域间的技术壁垒，通过市场优化资源配置方式，促进各区域创新成果转化。目前，我国区域高技术产业创新生态系统的溢出效应主要依赖空间位置的邻近性，但各区域创新资源存在马太效应，区域资源配置存在效率低，利用不尽合理的现象，导致系统内部资源要素流动效率低，创新成果的转换能力弱，需要通过市场调控的手段，按照市场需求决定创新资源配置，大幅度缩小各地区在创新资源配置上的差距，促进创新资源向高技术产业聚集。同时，坚持以市场需求为导向，发挥市场对高技术研发方向和路线选择的引领作用，推进科技创新供给侧结构性改革，形成 “市场—技术”双向影响模式，推进资源要素流动和研发活动一体化，使各区域高技术产业创新生态系统高效完成创新成果转化，实现各区域高技术产业快速发展，进而促进国家创新体系的形成。