區域創新驅動能力影響因素實證研究

■修國義，韓佳璇，陳曉華

區域創新驅動能力影響因素實證研究

■修國義，韓佳璇，陳曉華

隨著“創新驅動發展戰略”的實施，創新驅動成為化解產能過剩、轉變經濟發展方式、獲得經濟新增長點的新武器，探求創新驅動能力影響因素，尋求提升創新驅動能力的方法成為當前研究的熱點。本文基于區域視角，采用DEA-Malmquist指數法和灰色關聯度分析法，利用2000~2015年間全國30個行政區劃（西藏除外）的省際面板數據，測度區域創新驅動能力，并探討分析其關鍵影響因素。結果發現，整體上省際間創新驅動能力的影響因素趨同，高等教育水平、外資開放度、規模經濟、貿易交流度和產業結構升級程度與區域創新驅動全要素生產率關聯度最高。由此提出深化高等教育改革，深度挖掘對外開放潛力，支持創新型經濟基礎建設以及加快推進產業結構優化升級的對策建議。

創新驅動；全要素生產率；Malmquist；灰色關聯度

修國義（1959-），黑龍江哈爾濱人，哈爾濱理工大學經濟學院教授，博士生導師，研究方向為企業管理；韓佳璇（1992-），黑龍江七臺河人，哈爾濱理工大學經濟學院碩士研究生，研究方向為區域經濟；陳曉華（1982-），山東煙臺人，哈爾濱理工大學講師，博士學位，研究方向為企業管理。（黑龍江哈爾濱150040）

一、引言

《“十三五”規劃綱要》主張“創新驅動發展戰略”，如何實現“十三五”發展目標，如何化解產能過剩、促進經濟發展方式轉型、提升國家競爭力，首要的就是提高我國創新驅動能力。而如何提升創新驅動能力，首先要測度目前創新驅動能力水平，并尋求其影響因素。

Michael E.Porter（2002）在《國家競爭優勢》中提出“創新驅動”的概念：利用高技術和新知識增強企業的創新意識和創新能力，進而驅動經濟發展。洪銀興(2013)認為，創新驅動的發展模式既能夠處理效率問題，還能夠刺激人力資本、創新能力、金融資本以及激勵機制相互融合，產生新的要素投入組合結果，促使科技創新成果商業化運營，甚至得到產業化發展。對于創新驅動影響因素的分析，目前側重于產業分析，純粹以區域作為研究對象的較少。楊陽等（2015）采用AHP分析區域創新驅動發展的制約要素、動力要素、保障要素和激勵要素，認為提升動力因素為關鍵所在。王海兵等（2015）利用Malmquist-DEA方法對1978~2012年省際面板數據進行測定，發現人力資本、對外開放與非市場化能夠有效促進創新驅動發展。畢娟（2016）采用抽樣調查和結構方程模型構建三階遞推模型，分析了影響京津冀地區的驅動因素(創新需求和創新能力)、支撐因素、鏈接因素和保障因素(外部因素)間的關系，發現驅動因素作用最明顯。梁龍武等（2016）采用Malmquist-Tobit方法分析經濟環境影響因素，發現整體上我國區域創新驅動效率呈上升趨勢，規模效率較高，技術效率較低。

區域是貫徹國家創新驅動發展戰略的主要載體，從區域角度出發，測度創新驅動能力水平，并找出影響其提升的關鍵因素，對區域經濟依靠創新驅動實現新增長具有重要意義。

二、研究方法與模型

（一）Malmquist指數

Malmquist指數由Caves等提出并應用于TFP估算與分解，常用于分析面板數據。其思路可表示為：

公式（1）中，xti，xit+1，yti和yit+1分別表示第i個地區在t和t+1年的投入向量、產出向量，Dti（xti，yti），Dit（xit+1，yit+1），Dit+1（xti，yti）和Dit+1（xit+1，yit+1）分別為t和t+1年的距離函數。

（二）灰色關聯度分析

目前常用主成分分析、方差分析或者回歸分析等數理統計分析方法定量分析事物的影響因素，然而以上分析方法必須以具有典型概率分布的大樣本數據為基礎，現實研究中難以保證。灰色關聯度分析將研究對象視為動態發展的灰色系統，并以關聯度作為衡量標準判斷影響因素間發展趨勢相近或相異，適合研究時刻處于動態變化中的經濟問題。

評價思路為：由樣本數據列與參考列數據之間曲線族的幾何相似程度來確定樣本數據的關聯度，將最理想狀態數據作為參考項，通過對象數據與最優樣本曲線的相似程度，判定灰色關聯度大小。操作流程如下：

1.明確變量序列。一般以因變量序列作為參考序列，其他因素序列作為比較序列。設參考序列X0={x0（k），k=1,2，…,n}，被比較序列（因素序列）為Xi={xi（k），k=1,2，…,n}，（i=1,2，…,m）。

2.無量綱化。常用的序列無量綱化處理方法包括均值化、初值化、標準化三種。本文采取了目前多變量綜合分析中使用最多的一種數據標準化方法——Z標準化方法。即每一變量值與其平均值之差除以該變量的標準差得到標準化序列。量綱為1，均值為0，方差為1。

3.計算關聯度系數。

ρ為分辨系數，且ρ∈[0,1]。為了保持實際測算時序列間具備可比性，國際上設立了統一標準ρ=0.5。

4.計算關聯度γ（X0，Xk）。

5.關聯度排序與分析。關聯度數值越接近于1，序列間關聯程度越高。一般情況下，γ（X0，Xk）＞0.6代表關聯性顯著。

三、實證研究及結果

（一）指標選取與數據來源

1.指標選取。創新驅動能力也就是科技創新與技術進步方面的單位投入要素對經濟增長與發展的貢獻度的增長幅度，即用于創新驅動經濟增長的要素投入與創新驅動產出效果之間邊際或彈性大小，一般以全要素生產率作為衡量標準。TFP（Total Factor Productivity）即全要素生產率，一般為資源（包括人力、物力、財力）開發利用的效率，本質上是技術進步對經濟發展作用的綜合反映。本文以2000~2015年各地區的國內生產總值（GDP）作為產出變量，并以2000年為基年利用GDP指數（上一年=100）進行平減。創新驅動的實現需要一定的資源享賦，一般投入包括主體（高技術產業企業）、人才（R&D）、經費（R&D經費支出）及創新能力。白俊紅等普遍使用專利授權量來體現創新能力，本文采用專利授權量和國外引進專利數代表整體創新能力（創新驅動能力評價指標解釋及說明見表1）。

其中，R&D經費內部支出是流量數據，為了消除價格因素影響，采用永續盤存法轉換成R&D經費內部支出存量數據。基本公式為：KSt=Rt/Pt（1-δ）KSt-1，其中KSt與KSt-1分別表示第t年和第t-1年R&D資本存量，Rt表示當年R&D投入，Pt表示支出價格指數，δ表示資本存量的不變折舊率。折舊率參考國際上針對發達國家的δ=15%和張軍等（2004）的估算結果δ=9.6%，采用較合理的δ=12%。支出價格指數采用朱平芳和徐偉民（2003）由居民消費價格指數和固定資產投資價格指數加權合成，具體為PI= 0.55Pc+0.45Pi。此外，我國專利授權數由發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三部分數據構成，考慮到三種專利內含技術創新程度不同，參考白俊紅（2011）以0.5、0.3及0.2的權重對數據取加權平均值。

表1 創新驅動能力評價指標解釋及說明

影響因素方面，本文以高等教育水平、規模經濟程度、產業結構升級程度、城鎮化水平、基礎設施水平、市場化程度、貿易交流度、外資開放度和財政干預作為影響因素分析對象。結合數據的可獲取性和科學性，我們以地區高等學校在校生人口占比、GDP增速、城鎮人口比重、公路網密度、按當年美元與人民幣中間價調整的進出口總額和實際使用外商直接投資占GDP比重，第三產業增加值占GDP比重分別衡量（影響因素指標變量解釋及說明見表2）。

2.數據來源。數據來源于國家統計局、WIND數據庫，2001年~2016年的《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》以及《中國高技術產業統計年鑒》。

表2 影響因素指標變量解釋及說明

（二）無量綱化處理

利用DEAP2.1求解Malmquist指數時要求數據非負數，此處應用極值法對樣本數據進行無綱量化。m為指標原值，M為無量綱化結果，其計算公式為：

（三）實證結果及分析

本文采用DEAP2.1軟件利用指數法分析30個評價單元的創新驅動全要素生產率及其分解因子。Malmquist指數值大于1代表TFP增加，反之代表TFP減少，等于1時不變。分解結果如表3所示。

表32000 ~2015年我國綜合Malmquist指數分解結果

圖12000 ~2015年我國全要素生產率及其分解因子變化趨勢圖

由表3可知，2000~2015年間我國創新驅動效率的全要素生產率平均值為1.020，大于1的年份占62.5%，平均增長率為2.0%，說明我國創新驅動效率整體上趨于上升，這得益于我國整體創新驅動意識的增強。2005年和2011年全要素生產率較高，2005恰好是創新驅動元年，2011年為“十二五”元年。從圖1來看，創新驅動的全要素生產率的提高主要依賴于技術進步，其數據在2009年有所降低，考慮可能是受到2008年金融危機的波及。而技術變化在2001~2008年呈“M”型劇烈增長，技術效率變化在2008~2012年呈“倒V”明顯增加。從圖2看，技術效率變化主要依賴于規模效率變化（二者變化趨勢趨于一致），這說明由于政府和各大企業的重視，創新驅動的規模效率在不斷增大，純技術效率增長速度緩慢，我國創新驅動能力的提高需要持續關注技術創新。

圖2 EFFCH及其分解因子變化趨勢圖

由表4可知，2000~2015年間我國區域創新驅動能力發展勢頭良好，保持增長趨勢的區域占比達60%，寧夏、青海兩個省份的全要素增長率高于1.2，屬于高有效增長，甘肅、貴州、山西、陜西、內蒙古、東三省等區域創新驅動能力得到明顯提高，說明工業背景雄厚的地區在提升創新驅動能力方面有很強的發展潛力，江蘇、浙江、廣東、重慶、河南等省份全要素生產率均小于1，說明以上省份的創新驅動能力仍有較大提升空間，沿海區域應利用空間區位優勢和創新資源優勢，內陸區域應借助國家政策支持和自主創新能力，各自尋求更高的創新驅動能力。分解Malmquist生產率指數，發現分省全要素生產率增長主要因為技術進步，技術效率變化仍需要不斷增強，對其進一步分解，發現分省技術效率變化主要源于規模效率變化，占比76.7%，表明2000~ 2015年間區域創新驅動能力的提高很大程度上依賴于規模效率的提高，未來需要發揮規模經濟優勢，進一步在提高純技術效率方面尋求突破。

表4 區域創新驅動Malmquist指數分解結果

由于區域間自然條件及經濟社會發展水平差異性較大，本文利用DPS v7.05數據處理系統以及每個區域2000~2015年的時間序列數據，計算區域創新驅動全要素生產率與影響因素序列間的關聯度，取均值作為全國的整體估算結果（測算結果見表5）。調整至0.7。

表5 各影響因素關聯度計算結果

由表5中影響因素關聯度測算結果可得出以下結論：

1.根據影響因素的關聯度的全國平均排名來看，外資開放度的關聯度（0.7430）最高，高等教育水平（0.7406）、規模經濟程度（0.7145）和貿易交流程度（0.7080）的關聯度緊排其后，其他影響因素的關聯度普遍大于0.6，說明本文選取的影響因素變量關聯性良好。

2.分地區來看，影響因素關聯度排名情況較為集中。其中，高等教育水平的關聯度排名最高的地區有北京、遼寧、上海、浙江、福建等11個地區；外資開放度的關聯度排名最高的地區有天津、山西、河北、內蒙古、吉林、黑龍江等16個地區；差異性較大的三個地區是安徽、海南和山東，安徽（0.7436）和海南（0.7295）的規模經濟關聯度排名最高，山東的貿易交流程度（0.7509）關聯度排名最高，對于北京、天津，關聯度排在第一位的是高等教育水平(0.853)。結果說明，區域間提升創新驅動能力的著力點略有不同，各區域應根據實際情況制定差別化的改善方案。

3.綜合高關聯度影響因素地區分布情況，高等教育水平（28）>外資開放度（26）>規模經濟（22）>貿易交流程度（19）>產業結構升級（13）>市場化（4）>城鎮化（3）=政府干預（3）>基礎設施建設（1）（括號內為該影響因素地區分布數量）。結果表明，外資開放、高等教育、規模經濟、貿易交流是促進我國創新驅動戰略發展的有效途徑。

4.綜合各地區高關聯度影響因素數量情況，大多數地區有四種以下的較高關聯度影響因素，福建、湖南、甘肅、重慶均有5種較高關聯度的影響因素，上海、廣東均有6種較高關聯度的影響因素，山西和寧夏的高關聯度影響因素甚至達到8種。結果說明，我國提升創新驅動能力的發展方向普遍趨同，部分區域情況較復雜，可制定適合廣泛區域提升創新驅動能力的同一化發展方向，以及適合復雜區域的特別改善方案。

四、區域創新驅動能力提升對策建議

通過對區域創新驅動能力影響因素的測度分析，高等教育水平、外資開放度、規模經濟程度、貿易交流程度、產業結構升級程度是區域創新驅動能力的主要影響因素。部分區域的主要影響因素差異性較大，需要采取差別化創新驅動能力提升手段。針對以上結論，提出以下對策建議：

（一）深化高等教育改革

深化高等教育改革，進一步優化碩士研究生、博士研究生培養模式。引進國外先進高等教育機構，促進區域高等教育國際化、多元化。結合我國院校學科分布情況、“一帶一路”經濟帶建設與區域經濟一體化對人力資本、技術創新能力的現實需要，著重引入創新驅動重點領域學科，培養具有技術、工程素養、經濟、管理能力的復合型人才，形成一體化、網絡化的人才隊伍，為區域創新驅動發展提供人才驅動力。同時，注重人才的學習性和流動性，以高校、科研院所、科技產業園為重點對象，加強優秀人才交流和引進力度，充分利用人才、信息合作和交流帶來的擴散效應。

（二）深度挖掘對外開放潛力

第一，深度發掘國際貿易潛力，加強與國外企業的深度交流，引入先進技術和豐富管理經驗提高我國企業的國際競爭力。加強與“一帶一路”沿線國家交流，發揮我國陸路走廊優勢。第二，營造更加公開、透明、法制化的投資環境，深度吸引與利用外資。2016年，我國外商投資管理改為備案制，外資準入門檻降低，外資開放度大幅提升。各區域要積極適應國家政策環境，借政策東風引導區域內進出口貿易發展，關注外資企業需求，進一步吸引并使用外資，促進區域創新驅動能力提升，積蓄產業變革原動力。第三，強化區域內金融基礎條件，開發地方性金融機構潛力，吸引外資金融機構，打造多層次、全方位的科技性金融服務平臺。

（三）支持創新型經濟基礎建設

第一，堅持經濟體制改革，有效約束政府干預行為，營造公平公正的市場環境，調動創新主體積極性，持續探索適合中國國情的城市化道路和市場化道路。適應經濟新常態，以“五大發展理念”為指引，促進產學研協同創新，推進實體經濟發展。第二，金融發展與科技創新協同發展，將金融創新作為創新驅動的投入保障。比如建立高新科技創業風險引導基金，由政府資金、社會資金、外資合理配比；建立科技創新與企業、創業風險引導基金、風投機構對接平臺，支持創新成果轉化，促進創新型經濟發展。

（四）加快推進產業結構優化升級

第一，以國家推進供給側改革為背景，大力化解區域過剩產能。采取優勝劣汰的原則改變產能供給現狀，提升有效供給效率；采取兼并、重組等方式整合產業結構，優化配置生產要素，促進產業結構升級。第二，基于全球產業變革大環境，瞄準高端制造業，重視發展實體經濟。開發高端裝備制造、電子信息技術、節能環保、新能源、新材料等創新驅動重點發展領域的潛力，創造經濟增長點。第三，基于我國農業的背景，發揮產業關聯效應，促進三次產業融合。農業產區樹立現代農業理念，積極進行農業技術改造，告別低效的傳統種植模式，建立現代化特色農業基地；與國內外企業搭建合作平臺，建立深加工原料基地，并結合各地文化底蘊搭建文化旅游平臺。第四，深度開發現代服務業，釋放發展新動能。重點在研發設計、金融服務、節能降耗、信息服務、文化創意方面形成高端服務業集聚區。

[1]邁克爾·波特.國家競爭優勢[M].李明軒，邱如美譯，北京:華夏出版社,2002.

[2]洪銀興.關于創新驅動和協同創新的若干重要概念[J].經濟理論與經濟管理，2013,（5）:5~12.

[3]楊陽，霍國慶，顧春光.基于AHP的區域創新驅動發展關鍵要素的研究[J].現代管理科學，2015, (8):6~8.

[4]王海兵，楊蕙馨.創新驅動及其影響因素的實證分析1979~2012[J].山東大學學報（哲學社會科學版），2015,(1):23~24.

[5]畢娟.京津冀科技協同創新影響因素研究[J].科技進步與對策，2016,33(8):49~54.

[6]梁龍武，袁宇翔，付智，余國興.區域創新驅動全要素生產率測度及Malmquist-Tobit方法的實證分析[J].科技管理研究，2016，（10）：197~202.

[7]張軍，章元.對中國資本存量K的再估計[J].經濟研究，2003,（07）:35~43+90.

[8]朱平芳,徐偉民.政府的科技激勵政策對大中型工業企業R&D投入及其專利產出的影響——上海市的實證研究[J].經濟研究，2003,（06）：45~53，94.

[9]白俊紅，蔣伏心.考慮環境因素的區域創新效率研究——基于三階段DEA方法[J].財貿經濟，2011，（10）：104~112+136.

F124.3

A

1006-169X（2017）05-0049-06