基于非徑向SE-C 2R模型與譜系聚類的中國區(qū)域創(chuàng)新效率分析

基于非徑向SE-C2R模型與譜系聚類的中國區(qū)域創(chuàng)新效率分析

王春枝1,2,趙國杰1

(1.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，天津300072；2.內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，呼和浩特010070)

摘要：在構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新效率評價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，利用非徑向SE-C`2R模型對2000-2013年中國內(nèi)地30個省域創(chuàng)新效率進(jìn)行了測算，并利用譜系聚類方法將其分為4個梯隊(duì)。最后，利用面板單位根檢驗(yàn)的LLC方法對區(qū)域創(chuàng)新效率的隨機(jī)收斂性從五個層面進(jìn)行了檢驗(yàn)和分析。研究表明：中國創(chuàng)新效率總體較低，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)創(chuàng)新效率高于經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)，東部地區(qū)創(chuàng)新效率存在隨機(jī)收斂；西北地區(qū)、西南地區(qū)和黃河中游地區(qū)區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率不存在隨機(jī)收斂。在此基礎(chǔ)上，從創(chuàng)新資源投入、資源配置結(jié)構(gòu)、制度性因素等方面分析了原因并提出了針對性的政策建議。

關(guān)鍵詞：非徑向SE-C`2R模型；譜系聚類；區(qū)域創(chuàng)新；效率；隨機(jī)收斂

收稿日期：2015-08-26修回日期：2015-11-02

基金項(xiàng)目：內(nèi)蒙古哲學(xué)社會科學(xué)基金項(xiàng)目(2013B027)；內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014MS0701)。

作者簡介：王春枝(1976-)，女，內(nèi)蒙古巴彥淖爾市人，天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部博士生，內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院副教授，研究方向：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法，技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理。

中圖分類號：F127.6

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1002-9753(2015)11-0068-13

Abstract：By constructing the regional innovation efficiency index system，this paper evaluates the innovation efficiency of 30 provinces in China during 2000-2012，With the non-radial SE-C`2R Model.And then，the 30 provinces are divided into four echelons.Finally，the stochastic convergence of regional innovation efficiency are tested and analyzed from five aspects by using the LLC method for panel unit root test.Conclusions show that the innovation efficiencies are low overall the 30 provinces and are rising in fluctuation;the efficiency of innovation in developed regions is higher than that of the backward regions;the convergence of innovation efficiency exists in eastern regions,and it does not exist in the northwest,southwest and the middle reaches of the Yellow River regions.On this basis，the reasons of the problems are explained from the three aspects：the level of innovation resources input，the configuration structure and the institutional factors，thus,the paper puts forward targeted policy recommendations.

Analysis on China’s Regional Innovation Efficiency Based on Non-radial

SE-C2R Model and the Hierarchical Clusters Method

WANG Chun-zhi1,2ZHAO Guo-jie1

(1.DepartmentofManagementandEconomics,TianjinUniversity，Tianjin300072,China;

2.DepartmentofStatisticsandMathematics，InnerMongoliaFinanceandEconomicsUniversity，Hohhot010070,China)

Key words:non-radial SE-C2R model;hierarchical cluster method;regional innovation;efficiency;stochastic convergence

一、引言

創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要，經(jīng)濟(jì)增長的引擎越來越體現(xiàn)為創(chuàng)新驅(qū)動而非要素驅(qū)動已成為社會各界的共識。黨的十八大報(bào)告也明確提出要實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)“科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置”[1]。新世紀(jì)以來，中國R&D經(jīng)費(fèi)由2000年的895.66億元增加到2014年的13312億元，增長了13.86倍，年均增長率為21.26%，同期，R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度由0.90增加到2.09，增長了1.32倍，年均增速為6.20%。然而，創(chuàng)新是個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，投入僅僅是必要條件，創(chuàng)新投入最終是否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，關(guān)鍵在于效率。從區(qū)域發(fā)展的角度來說，創(chuàng)新效率低的區(qū)域，創(chuàng)新要素由于得不到充分利用和轉(zhuǎn)化，就會流向創(chuàng)新效率高的區(qū)域，反之，創(chuàng)新效率高的區(qū)域會不斷整合外部流入的要素，導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距不斷擴(kuò)大。因此，提升區(qū)域創(chuàng)新效率、優(yōu)化創(chuàng)新能力是推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必行之路，而深入評估區(qū)域創(chuàng)新效率及其動態(tài)變化趨勢和收斂性，深層次挖掘?qū)е聞?chuàng)新效率地區(qū)差異的根本原因，對于改善區(qū)域創(chuàng)新活動的效率、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變、實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，是一個重大的全局性命題，這也是本文研究的重要意義。

20世紀(jì)90年代區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)作為國家創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成部分被提出來后，引起了學(xué)術(shù)界和各國政府的高度重視，對其研究已涉及到區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)概念、基本要素、結(jié)構(gòu)模式、區(qū)域創(chuàng)新活動與區(qū)域生產(chǎn)力關(guān)系、區(qū)域創(chuàng)新能力的影響因素等多方面,其中創(chuàng)新系統(tǒng)的效率問題，尤其是投入產(chǎn)出效率，一直以來都是熱點(diǎn)議題之一[2]。區(qū)域創(chuàng)新效率研究的基礎(chǔ)是效率的可靠測算，縱覽相關(guān)研究成果，隨機(jī)前沿方法(SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)是較為常見的測算方法，SFA屬于參數(shù)方法，需要事先假定創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出變量之間的函數(shù)關(guān)系式，具有一定的主觀性，并且當(dāng)從時間變化角度評價(jià)區(qū)域創(chuàng)新效率時，SFA對變量的平穩(wěn)性以及變量之間的協(xié)整關(guān)系要求較高，否則可能導(dǎo)致“偽回歸”問題，造成效率測算的偏差。DEA屬于非參數(shù)方法，不需要事先對變量之間的關(guān)系進(jìn)行假定，相比其他方法具有較好的客觀性，在測量多投入、多產(chǎn)出決策單元的效率方面具有明顯優(yōu)勢，并且DEA方法測算效率時基于不同樣本點(diǎn)與效率最優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行比較的角度，是一種相對效率，這與Pareto有效性標(biāo)準(zhǔn)是等價(jià)的，因此被學(xué)者們廣泛運(yùn)用。

梳理學(xué)者們運(yùn)用DEA方法對區(qū)域創(chuàng)新效率測算的相關(guān)成果，劉愛芹和張偉(2008)[3]、張慧穎和郝沖等(2010)[4]、池仁勇、虞曉芬和李正衛(wèi)(2004)[5]、孫凱(2008)[2]、李南和謝忠秋(2010)[6]、顏莉(2012)[7]、呂晨和曾明彬(2014)[8]等學(xué)者分別對不同區(qū)域某一時點(diǎn)的創(chuàng)新效率進(jìn)行了測算，總體得到的結(jié)論是省域以及東、中、西部之間的創(chuàng)新效率存在顯著差異，東部地區(qū)領(lǐng)先優(yōu)勢比較明顯，不過這些研究成果在應(yīng)用DEA方法時，主要采用截面數(shù)據(jù)，而Umetsu等的研究結(jié)果表明，區(qū)域創(chuàng)新體系的過去在很大程度上影響著它的未來，在學(xué)術(shù)意義上講，這種情形一般被稱為“路徑依賴”，因此，橫向評價(jià)區(qū)域創(chuàng)新體系發(fā)展的有效性存在技術(shù)上的風(fēng)險(xiǎn)[9]。虞曉芬和李正衛(wèi)等(2005)[10]、李婧、白俊紅和譚清美(2008)[11-12]、李婧和管莉花(2014)[13]、王奇珍等(2014)[14]、趙崢和姜欣(2014)[15]、孫東和卜茂亮(2014)[16]等基于面板數(shù)據(jù)對省域?qū)用娴膭?chuàng)新效率進(jìn)行了測算，這些成果雖然考慮了時間的動態(tài)性，結(jié)合時間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用DEA方法進(jìn)行創(chuàng)新效率的綜合評價(jià)，但DEA模型的另一個缺陷仍然無法克服：DEA模型通常將決策單元分為有效和無效兩類,當(dāng)多個決策單元同時有效時，即效率值均為1時，則無法進(jìn)一步區(qū)分各評價(jià)對象之間的效率差異。能夠?qū)ν瑫r有效單元進(jìn)一步區(qū)分其效率水平的方法是DEA模型的拓展形式——超效率DEA模型(SE-DEA)，采用此模型，孫東(2014)[17]研究了2002-2012年、侯強(qiáng)和周雪(2015)[18]研究了2012年中國30個省域的創(chuàng)新效率，但模型本質(zhì)上仍屬于徑向模型，是基于投入等比例縮減或者產(chǎn)出等比例擴(kuò)大角度上(亦即徑向角度)的度量方法，沒有考慮到投入和產(chǎn)出的松弛量問題，當(dāng)創(chuàng)新系統(tǒng)存在投入過度或者產(chǎn)出不足時，會產(chǎn)生高估評價(jià)對象效率的問題。

在利用DEA及其拓展模型測算區(qū)域創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上，部分學(xué)者繼續(xù)對區(qū)域創(chuàng)新效率差異的時空演變特征進(jìn)行了分析，分析的角度主要是在分析省際之間差異的基礎(chǔ)上，考察東、中、西部地區(qū)的差異，不過大多數(shù)學(xué)者采用的分析方法主要是基于效率均值比較，鮮有學(xué)者采用專門的收斂性檢驗(yàn)方法。較有代表性的相關(guān)成果中，參考文獻(xiàn)[12]采用絕對β收斂、條件β收斂檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)全國及東、中、西部地區(qū)均存在條件收斂，但東、中部地區(qū)不存在絕對收斂；參考文獻(xiàn)[16]采用絕對β收斂檢驗(yàn)方法，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)創(chuàng)新效率收斂性要好于中、西部地區(qū)。這兩種收斂性檢驗(yàn)方法主要考察區(qū)域創(chuàng)新效率的絕對差距，并沒有考察相對差距及其動態(tài)變化過程。

學(xué)者們在這一領(lǐng)域的研究成果具有一定的借鑒意義，本文從以下方面繼續(xù)進(jìn)行改進(jìn)性研究：首先，采用非徑向超效率DEA模型(非徑向SE-C2R)對中國省域2000-2013年的創(chuàng)新效率進(jìn)行評價(jià)，解決超效率SE-DEA模型評價(jià)效率時無法考慮松弛量的問題；其次，利用譜系聚類方法對各省域創(chuàng)新效率進(jìn)行客觀分類，在基于東、中、西部地域認(rèn)識我國創(chuàng)新效率特征的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步從梯隊(duì)層次角度拓展觀察視角；最后，將考察絕對差距的σ收斂檢驗(yàn)和考察相對差距的隨機(jī)收斂檢驗(yàn)方法相結(jié)合，從東中西部區(qū)域、八大區(qū)域以及梯隊(duì)層次區(qū)域多角度把握我國區(qū)域創(chuàng)新效率的動態(tài)變化，審視導(dǎo)致區(qū)域創(chuàng)新效率落后的制約因素，以期為制定針對性創(chuàng)新政策、充分利用多樣的創(chuàng)新資源提供政策啟示。

二、中國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)發(fā)展的技術(shù)效率測算

(一)技術(shù)效率測算方法

(1)

C2R模型存在4個問題：1)θ是針對DMUk0所有輸入變量的，也即存在一個假定：效率的改進(jìn)是所有輸入變量同比例減少的結(jié)果，這是不符合實(shí)際的；2)沒有體現(xiàn)出由于輸入變量的先驗(yàn)信息所造成的決策者對要素投入偏好差異的影響；3)沒有考慮非徑向松弛變量對DMUk0效率的影響；4)當(dāng)多個單元同時有效時，效率值均為1，無法對這些單元做進(jìn)一步的比較分析。

(2)

該模型將一些實(shí)際因素如要素輸入的非同比例變化、決策者的偏好等考慮在內(nèi)，同時其所測算的技術(shù)效率水平可以大于1，從而使多個地區(qū)具有相同效率水平的可能性大大降低，滿足了我們對所有決策單元進(jìn)行評價(jià)和排序的需要，合理性和適用性大大增強(qiáng)。

(二)譜系聚類方法

(三)指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.指標(biāo)體系構(gòu)建

區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的投入應(yīng)該反映區(qū)域通過自身生產(chǎn)或者購買系統(tǒng)外部技術(shù)等方式改善技術(shù)的能力， 由于通過自主創(chuàng)新或者購買域外技術(shù)都需要人力和財(cái)力資源作為投入，因此學(xué)者們在研究創(chuàng)新活動時，考察的投入要素主要包括財(cái)力與人力投入要素兩類。本文根據(jù)科學(xué)性與數(shù)據(jù)可獲得性的原則，選擇R&D經(jīng)費(fèi)投入(x1)、科技經(jīng)費(fèi)投入(x2)、地方財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)撥款(x3)、地方財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)撥款占地方財(cái)政支出的比例(x4)、R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(x5)作為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)財(cái)力資源投入的度量變量；選取R&D人員數(shù)(x6)、R&D人員全時當(dāng)量(x7)、科技活動人員數(shù)(x8)作為創(chuàng)新系統(tǒng)人力資源投入的度量變量。

創(chuàng)新的最終目的是技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用和創(chuàng)新產(chǎn)品的市場成功，因此，創(chuàng)新系統(tǒng)的產(chǎn)出應(yīng)該反映兩個方面: 創(chuàng)新主體素質(zhì)的“科技成果產(chǎn)出”和經(jīng)濟(jì)效益的“產(chǎn)業(yè)成果產(chǎn)出”[22]。實(shí)踐中，因?yàn)閷＠^接近創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用并且能夠較全面地反映各地區(qū)發(fā)明和創(chuàng)新信息，因此常用專利作為衡量創(chuàng)新系統(tǒng)“科技成果產(chǎn)出”的指標(biāo)；此外，科技論文是一個地區(qū)創(chuàng)新主體素質(zhì)的體現(xiàn)和新知識產(chǎn)生的體現(xiàn)，而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、新產(chǎn)品銷售收入等指標(biāo)則反映創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量和效益的促進(jìn)，反映出一個地區(qū)的創(chuàng)新成果商業(yè)化應(yīng)用和創(chuàng)新產(chǎn)品的市場成功?；诖?，本文選擇專利申請量(y1)、專利授權(quán)量(y2)、發(fā)明專利數(shù)量(y3)、技術(shù)合同簽訂數(shù)量(y4)、成交技術(shù)合同金額(y5)、EI、SCI、ISTP收錄的科技論文數(shù)量(y6)、科技成果數(shù)量(y7)、獲國家科技成果獎數(shù)量(y8)作為“科技成果產(chǎn)出”的度量變量，選取高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(y9)、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量(y10)、新產(chǎn)品銷售收入(y11)作為“產(chǎn)業(yè)成果產(chǎn)出”的度量變量?？紤]到從創(chuàng)新投入到專利授權(quán)、論文發(fā)表都需要一定時間，即投入與產(chǎn)出之間存在滯后效應(yīng)，本文對專利授權(quán)量、科技論文數(shù)量采用了1年滯后變量。

本文采用的數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、科技部網(wǎng)站及各省域統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

f1=0.142x1+0.154x2+0.238x3+0.255x4+0.312x5+0.364x6+0.284x7+0.261x8

f2=0.739x1+0.671x2+0.892x3+0.763x4+0.578x5+0.774x6+0.628x7+0.611x8

將原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值代入f1和f2，即可得到主成分變量值。按照同樣的方法對創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)體系進(jìn)行主成分分析，提取前4個主成分，累積方差貢獻(xiàn)率可以達(dá)到94.37%，分別記為z1、z2z3、z4。

(四)中國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)效率實(shí)證結(jié)果分析

將f1、f2作為投入指標(biāo)，將z1、z2、z3、z4作為產(chǎn)出指標(biāo)，利用非徑向SE-C2R模型對2000—2013年中國內(nèi)地30個省域(西藏缺失數(shù)據(jù)較多，不予研究)創(chuàng)新系統(tǒng)效率進(jìn)行測算，結(jié)果如表1所示。

由表1可見，自2000年以來，創(chuàng)新效率均值大于1的省域只有9個，其中只有北京、黑龍江、山東、上海、浙江歷年創(chuàng)新效率值都大于1，始終處于有效狀態(tài)；重慶和廣東創(chuàng)新效率值表現(xiàn)出上升的趨勢，而安徽和海南表現(xiàn)出明顯的下降趨勢。中國總體創(chuàng)新效率低下，創(chuàng)新效率有效省域數(shù)量最多的是2007年，也只有12個，此外2003-2006年均有11個省域創(chuàng)新效率有效。

從東、中、西三大區(qū)域來看，東部地區(qū)整體創(chuàng)新效率最高，2001年以來區(qū)域創(chuàng)新效率的均值均大于1，并且表現(xiàn)出先上升后下降的趨勢，其創(chuàng)新效率均值由2000年的0.988上升至2005年的最高值1.243之后在波動中緩慢下降，2013年為1.006，仍處于有效狀態(tài)。從截面看，上海、北京、山東、廣東、海南、浙江是東部區(qū)域創(chuàng)新效率領(lǐng)先的省域。中部地區(qū)的創(chuàng)新效率從總體上看表現(xiàn)出上升趨勢，其創(chuàng)新效率均值由2000年的0.682上升至2013年的0.805，提升了18.04%，不過始終處于無效狀態(tài)。黑龍江和安徽省是該區(qū)域創(chuàng)新效率領(lǐng)先的省域，黑龍江創(chuàng)新效率自2000年以來始終有效，而安徽的創(chuàng)新效率自2008年以來處于無效狀態(tài)，并表現(xiàn)出下降趨勢。西部地區(qū)的創(chuàng)新效率總體上表現(xiàn)出較為明顯的上升特征，其創(chuàng)新效率均值由2000年的0.523上升至2013年的0.717，提升了37.09%，提升幅度較大，但始終處于無效狀態(tài)，并且創(chuàng)新效率值整體上低于東部和中部地區(qū)。西部地區(qū)的重慶和甘肅創(chuàng)新效率最高，并且重慶自2005年以來始終有效。

圖1顯示的是2000-2013年中國各省域創(chuàng)新效率的譜系聚類結(jié)果?？傮w來看，中國30個省域的創(chuàng)新效率可以分為4個梯隊(duì)：

第一梯隊(duì)包括上海、北京、黑龍江、廣東、海南、浙江、山東，這7個省域均為創(chuàng)新效率有效省域。2000年以來的創(chuàng)新效率最高是上海市1.829，上海一直是中國創(chuàng)新效率的領(lǐng)跑者。海南、上海、北京、廣東、浙江、山東均屬于中國東部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，黑龍江為中部地區(qū)。第一的梯隊(duì)中沒有西部省域，表明中國省域創(chuàng)新效率在區(qū)域間存在較大差異。

第二梯隊(duì)包括天津、重慶、甘肅、安徽、遼寧、陜西、江蘇、7個省域。2000年以來的創(chuàng)新效率平均值最最高是重慶市1.056。福建、天津、江蘇、遼寧屬于東部地區(qū)，陜西、甘肅屬于西部地區(qū)。此外，安徽和重慶2000年以來的創(chuàng)新效率平均值均大于1，屬于創(chuàng)新效率有效省域，重慶自2005年以來創(chuàng)新效率持續(xù)有效，保持著穩(wěn)定的發(fā)展勢頭，而安徽省的創(chuàng)新效率則表現(xiàn)出顯著的下降特征。

表1　2000-2013年中國各省域創(chuàng)新效率測算值

圖1　2000-2013年省域創(chuàng)新效率譜系聚類圖

第三梯隊(duì)包括四川、新疆、福建、云南、湖北、吉林、湖南，2000年以來的創(chuàng)新效率平均值最低是云南省0.787，最高是湖南0.914。該梯隊(duì)中主要為中西部省域，四川、湖北、吉林、湖南均表現(xiàn)出明顯的上升態(tài)勢，新疆和福建先上升后下降的趨勢明顯，云南則在波動中保持了相對穩(wěn)定。

其余9個省域?qū)儆诘谒奶蓐?duì)，創(chuàng)新效率整體較低，并且均為中西部省域。

總體來看，中國省域創(chuàng)新效率存在明顯的由東向西遞減的區(qū)域差異特征，這與中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的總體狀況是一致的。改革開放以來，中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距總體呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢，那么地區(qū)創(chuàng)新效率是否也具有同樣的發(fā)展趨勢？接下來，本文將利用隨機(jī)收斂分析方法對此加以檢驗(yàn)。

三、 中國區(qū)域創(chuàng)新效率隨機(jī)收斂性分析

(一)隨機(jī)收斂性檢驗(yàn)方法

對區(qū)域創(chuàng)新效率的收斂特征進(jìn)行分析，可以反映區(qū)域內(nèi)技術(shù)溢出的效果。收斂性分析按其分析方法和研究假設(shè)的不同，可分為σ收斂、β收斂、俱樂部收斂和隨機(jī)性收斂。σ收斂認(rèn)為不同經(jīng)濟(jì)體間的差距會隨時間推移而不斷縮小，反映了區(qū)域偏離整體平均水平的差異及其不平衡的動態(tài)過程[23]；β收斂包括條件β收斂和絕對β收斂，條件β收斂認(rèn)為不同經(jīng)濟(jì)體會收斂于各自的穩(wěn)態(tài)水平，經(jīng)濟(jì)體與其穩(wěn)態(tài)水平之間的距離決定了其經(jīng)濟(jì)增長的速度，而絕對β收斂認(rèn)為全體經(jīng)濟(jì)體都將收斂于同一穩(wěn)態(tài)水平；俱樂部收斂認(rèn)為初始水平且結(jié)構(gòu)特征相近的經(jīng)濟(jì)體將在長期中互相趨同，即同等發(fā)展水平下的絕對β趨同[24]。

隨機(jī)性收斂將關(guān)注的重點(diǎn)從增長率的絕對差異轉(zhuǎn)向經(jīng)濟(jì)體之間的差距是否保持一個相對平穩(wěn)的變化路徑，如果經(jīng)濟(jì)體之間的差距服從平穩(wěn)的隨機(jī)過程，則存在隨機(jī)收斂，這就意味著對某個經(jīng)濟(jì)體的外生沖擊是暫時的，不會產(chǎn)生累積效應(yīng)，所有經(jīng)濟(jì)體將向共同的均衡水平移動。如果經(jīng)濟(jì)體之間的差距存在固定趨勢，表明任何微小的外生沖擊都會造成差距的持續(xù)擴(kuò)大，則不存在隨機(jī)收斂。隨機(jī)收斂性檢驗(yàn)思路如下：

對于n個地區(qū)的變量yt如果存在收斂，當(dāng)且僅當(dāng)共同趨勢pt和參數(shù)μ1、 μ2、…、 μn存在，使得(3)式成立。對(3)式取平均可得(4)式，其中pt是無法觀測的，故利用(3)式減去(4)式，得到(5)式。

(3)

(4)

(5)

(二)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)LLC檢驗(yàn)方法，對中國區(qū)域創(chuàng)新效率的隨機(jī)收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)分五個層面進(jìn)行：(1)全國層面；(2)東、中、西區(qū)域?qū)用妫?3)按照國務(wù)院發(fā)展研究中心發(fā)展戰(zhàn)略和區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究部劃分的八大區(qū)域?qū)用妫?4)按照前文譜系聚類結(jié)果的4個梯隊(duì)層面；(5)按照當(dāng)前國家三大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略“京津冀”、“長江經(jīng)濟(jì)帶”、“一帶一路”3個層面。本文采用Eviews軟件進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。出于穩(wěn)健性的考慮，本文進(jìn)一步考察2000年以來各省域創(chuàng)新效率的標(biāo)準(zhǔn)差即同時進(jìn)行σ收斂檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

從表2可以看到，在95%的置信度下，全國創(chuàng)新效率所構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)的Prob.值小于0.05，這意味著2000年以來，全國層面創(chuàng)新效率存在隨機(jī)收斂，各省域創(chuàng)新效率的標(biāo)準(zhǔn)差由2000年的0.464下降到2013年的0.338，省域之間的差異隨著時間推移逐漸縮小。

表2　面板單位根檢驗(yàn)

在三區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)下，西部地區(qū)的創(chuàng)新效率不存在隨機(jī)收斂，即長期內(nèi)西部地區(qū)創(chuàng)新效率的差異均隨時間推移而擴(kuò)大，區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率標(biāo)準(zhǔn)差由2000年的0.147上升到2013年的0.26，其中2011年達(dá)到最高值為0.372，這說明現(xiàn)有的先進(jìn)技術(shù)并沒有在這段時間得到很好的擴(kuò)散和推廣，各省域之間的差異隨著時間推移呈現(xiàn)明顯的發(fā)散態(tài)勢。經(jīng)濟(jì)相對西部地區(qū)較為發(fā)達(dá)的東部和中部地區(qū)創(chuàng)新效率均存在隨機(jī)收斂，隨著時間推移表現(xiàn)為逐漸縮小的特征，這與中國經(jīng)濟(jì)總體的變化趨勢是一致的。其中東部區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率的標(biāo)準(zhǔn)差由2000年的0.622下降到2013年的0.417，下降幅度較大，創(chuàng)新技術(shù)在該區(qū)域的推廣和擴(kuò)散效果明顯。中部區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率的標(biāo)準(zhǔn)差雖然總體上由2000年的0.367下降到2013年的0.243，但總體處于動態(tài)震蕩中，區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新技術(shù)的推廣和擴(kuò)散狀態(tài)不穩(wěn)定，未來走勢有待進(jìn)一步觀察。

在八大區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)下，西北地區(qū)、西南地區(qū)和黃河中游地區(qū)創(chuàng)新效率不拒絕存在單位根的假

表3　2000-2013年省域創(chuàng)新效率標(biāo)準(zhǔn)差

設(shè)，這3個地區(qū)的創(chuàng)新效率不存在隨機(jī)收斂，區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率的差異隨時間推移而擴(kuò)大。這三個區(qū)域中除黃河中游地區(qū)的山西、河南屬于中部地區(qū)外，其余省域均屬于西部地區(qū)。另外5個區(qū)域南部沿海、東部沿海、北部沿海、東北地區(qū)、長江中游地區(qū)均拒絕了原假設(shè)，區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率均不存在隨機(jī)收斂，各省域之間的創(chuàng)新效率差異會隨時間推移而趨于穩(wěn)態(tài)水平。南部沿海地區(qū)創(chuàng)新效率的標(biāo)準(zhǔn)差在波動中快速下降，由2000年的0.893下降到2013年的0.273，該區(qū)域內(nèi)海南的創(chuàng)新效率測算值由2000年的2.06下降到0.872，而廣東省由0.481迅速提升為1.326，福建省由0.547上升到0.836，促進(jìn)了該區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率差異的大幅度縮小。

在四梯隊(duì)劃分標(biāo)準(zhǔn)下，第一梯隊(duì)創(chuàng)新效率存在隨機(jī)收斂，梯隊(duì)內(nèi)各省的創(chuàng)新效率標(biāo)準(zhǔn)差由2000年的0.551在波動中快速下降，但相比其他3個梯隊(duì)，各省之間的標(biāo)準(zhǔn)差仍維持在較高的水平上，梯隊(duì)內(nèi)創(chuàng)新效率差異較大；第二梯隊(duì)創(chuàng)新效率存在隨機(jī)收斂，梯隊(duì)內(nèi)各省的創(chuàng)新效率標(biāo)準(zhǔn)差2000年為0.312逐漸下降到2013年的0.098；第三梯隊(duì)創(chuàng)新效率不存在隨機(jī)收斂，2000年以來梯隊(duì)內(nèi)差異不斷擴(kuò)大，由2000年的0.092上升到2013年的0.113；第四梯隊(duì)創(chuàng)新效率不存在隨機(jī)收斂，即梯隊(duì)內(nèi)差異表現(xiàn)出隨著時間推移而逐漸擴(kuò)大的特征，不過其標(biāo)準(zhǔn)差下降并不明顯，2000年為0.093，2005年上升至0.187之后，逐漸下降至2013年下降至0.079。

京津冀創(chuàng)新效率不存在隨機(jī)收斂，其效率標(biāo)準(zhǔn)差由2000年以來的0.459上升至2005年的0.933后下降至2013年的0.606，三省域之間的創(chuàng)新效率總體呈在振蕩中擴(kuò)大的趨勢。長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨東中西11個省域，創(chuàng)新效率在4個層次中均有省域分布，不過2000年以來創(chuàng)新效率存在隨機(jī)收斂，省域之間的效率標(biāo)準(zhǔn)差由0.401下降至0.341?！耙宦芬粠А比Χǖ?8個省域之間的創(chuàng)新效率也存在收斂，省域之間創(chuàng)效效率的標(biāo)準(zhǔn)差由0.466下降至0.292。

四、創(chuàng)新效率區(qū)域差異的原因探析

區(qū)域創(chuàng)新是多主體參與和多要素互動的復(fù)雜系統(tǒng)產(chǎn)出，造成創(chuàng)新效率差異的原因是多方面的，本文基于投入與產(chǎn)出指標(biāo)測算創(chuàng)新效率，通過追溯原始指標(biāo)，造成區(qū)域效率總體偏低并且不平衡的原因可歸結(jié)為：

(一)創(chuàng)新資源投入不足且創(chuàng)新活動比經(jīng)濟(jì)活動更加趨向集聚

以核心指標(biāo)R&D經(jīng)費(fèi)和R&D人員為例，我國R&D經(jīng)費(fèi)支出逐年攀升，2014年為13312億元，占GDP比重(R&D強(qiáng)度)為2.09%，而目前公認(rèn)的創(chuàng)新型國家R&D強(qiáng)度大多都超過2.5，韓國在2012年就達(dá)到了4.36?？梢娢覈铝τ趧?chuàng)新與研發(fā)的經(jīng)費(fèi)投入力度仍需進(jìn)一步加強(qiáng)。從省域?qū)用婵矗?013年我國R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度首次突破2，達(dá)到2.08，而當(dāng)年31個省域中超過2的只有8個，分別是北京6.08，上海3.6，天津2.98，江蘇2.51，廣東2.32，浙江2.18，山東2.15，陜西2.14，這意味著有23個省域R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度是落后于全國平均水平的。從人力資源投入角度看，2013年我國R&D人員總數(shù)為501.82萬人，每萬人R&D人員數(shù)為65人，而2012年日本、韓國該數(shù)字分別為133人、160人。R&D人員總數(shù)中，占比最大的依次是廣東13%、江蘇12.5%、浙江8.3%、北京6.7%、上海4.5%，5省域集中了全國45%的R&D人員。經(jīng)費(fèi)投入和人力投入的兩大核心指標(biāo)均反映出我國區(qū)域創(chuàng)新的底蘊(yùn)尚較薄弱，且區(qū)域分布極不平衡的特征。

從產(chǎn)出角度看，以專利申請數(shù)、專利授權(quán)數(shù)、高技術(shù)企業(yè)數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入、科技論文數(shù)5項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)為例，2013年分別有72.42%、73.62%、72.49%、81.93%、64.63%集中于東部地區(qū)，與東部地區(qū)GDP占比55.45%相比，我國創(chuàng)新活動比經(jīng)濟(jì)活動更加趨向集聚。需要特別說明的是海南省和江蘇省，從梯隊(duì)層次看，海南省屬于創(chuàng)新效率最高的第一梯隊(duì)，但其2013年R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度僅為0.47，R&D經(jīng)費(fèi)和R&D人員占全國的比重分別為0.13%和0.23%，究其原因，可能在于效率是一個相對值，主要考察投入產(chǎn)出能力，海南省創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的基數(shù)均較小，二者在低水平上的耦合反而得到了較高的效率值；江蘇省2013年R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度為2.51，R&D經(jīng)費(fèi)和R&D人員占全國的比重分別為12.56%和12.49%，但創(chuàng)新效率值并不高，處于第二梯隊(duì)，可能的原因是其較高規(guī)模的投入在一定程度上出現(xiàn)了邊際產(chǎn)出遞減等規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的問題。

(二)創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)不合理

R&D經(jīng)費(fèi)和人員的高投入毋庸置疑是創(chuàng)新的基礎(chǔ)，而這些資源的合理配置則是創(chuàng)新效率的根本保證。從R&D經(jīng)費(fèi)支出類型的結(jié)構(gòu)看，2013年我國基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展構(gòu)成比重分別為4.68∶10.72∶84.60，2012年美國為16.5∶19.2∶64.3，2011年韓國、日本則分別為18.1∶20.3∶61.7和12.9∶22.0∶65.1，我國試驗(yàn)發(fā)展投入比例較高，基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的投入比例太低而且呈下降趨勢，“重應(yīng)用、輕基礎(chǔ)；重研究、輕轉(zhuǎn)化”，追求短期效應(yīng)的特征非常明顯?；A(chǔ)研究占比較高的省域依次是甘肅13.41%、青海11.62%、北京11.58%、貴州11.42%，云南10.29%，與經(jīng)費(fèi)投入的區(qū)域分布幾乎恰恰相反，廣東、浙江、山東、江蘇等省域在基礎(chǔ)研究方面的投入比例僅為2%左右?；A(chǔ)研究難以產(chǎn)生直接經(jīng)濟(jì)效益，在反映創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益的“產(chǎn)業(yè)成果產(chǎn)出”方面，西部地區(qū)省域處于明顯的劣勢，創(chuàng)新效率也相應(yīng)受到制約?；A(chǔ)研究與原始創(chuàng)新能力直接相關(guān)，是創(chuàng)新型國家建設(shè)的基礎(chǔ)，基礎(chǔ)研究投入強(qiáng)度過低顯然是一個嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性問題。這一點(diǎn)也可以從R&D經(jīng)費(fèi)的執(zhí)行主體方面看到，作為基礎(chǔ)研究主力的高校，其R&D經(jīng)費(fèi)支出所占的比重由2000年的8.56%上升到2004年的10.22%后直線下降至2013年的7.23%，研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)所占比重由28.8%快速下降至15.04%，而企業(yè)所占的比重則由59.96%上升至76.61%，企業(yè)已經(jīng)成為我國R&D經(jīng)費(fèi)投入的主體，達(dá)到了發(fā)達(dá)國家的水平，但是2013年我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中，有R&D活動的只占14.83%，研發(fā)投入占主營業(yè)務(wù)收入之比僅為0.8%，R&D經(jīng)費(fèi)投入成為主體的企業(yè)尚未真正成為我國技術(shù)創(chuàng)新的主體，這只能說明政府過早地讓渡了R&D活動中本應(yīng)承擔(dān)的主導(dǎo)地位。從R&D經(jīng)費(fèi)支出的用途看，2013年，我國日常性支出和資產(chǎn)性支出所占的比例分別為85.88%和14.12%，各省域情況與此基本一致，日常性支出所占的比例除青海、西藏、四川低于80%外，其余省域基本都在85%左右，最高的遼寧甚至達(dá)到了91.06%，各執(zhí)行主體R&D經(jīng)費(fèi)支出用途也具有較高的相似性，均以日常性支出為主，資源的利用效率不高。

(三)體制與機(jī)制性因素的約束作用凸顯

近年來，體制與機(jī)制性因素對創(chuàng)新效率的約束作用凸顯，表現(xiàn)在高校和研究院所科研績效的評價(jià)機(jī)制以及激勵機(jī)制方面。目前的科研績效評價(jià)過程中存在重學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)輕實(shí)際應(yīng)用的現(xiàn)象，論文與基金的數(shù)量、級別成為了這個“圈子”的GDP，研究者并不十分關(guān)注成果的轉(zhuǎn)化，“悶頭想題目，閉門搞研究，成果束高閣”的象牙塔內(nèi)部自我封閉循環(huán)的研究模式日益強(qiáng)化，導(dǎo)致基礎(chǔ)研究無法與國際前沿看齊，應(yīng)用研究無法服務(wù)于市場需求。即使研究人員與企業(yè)合作，也主要是項(xiàng)目形式，停留在合作開發(fā)、委托開發(fā)或者技術(shù)轉(zhuǎn)讓等初級層次上，項(xiàng)目完成，合作終止，并且主要是研究人員開發(fā)的新技術(shù)轉(zhuǎn)讓給企業(yè)，在一定程度上屬于研究人員與企業(yè)之間的私人行為。長期以來，缺乏有效地將知識的創(chuàng)造和知識向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化的上下游斜街接起來的機(jī)制，導(dǎo)致創(chuàng)新效率低下。

研究人員面向市場開展研發(fā)和轉(zhuǎn)化科技成果的動力不足，關(guān)鍵是激勵機(jī)制不到位。中國目前的基礎(chǔ)研究投人領(lǐng)域中，過于強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)研究中的資產(chǎn)投入，科技人員的正當(dāng)報(bào)酬支出嚴(yán)禁在經(jīng)費(fèi)的使用、在報(bào)銷范圍列支，對于一些更多依靠研究人員腦力勞動和創(chuàng)意智慧的成果，無法獲得合理的報(bào)酬，在一定程度上抑制了研究人員的積極性，還會造成多次、重復(fù)、不必要購買研究設(shè)備，最終降低了知識創(chuàng)新效率。

科研人員流動制度方面也存在約束。目前，我國企業(yè)、高校、科研院所的科技人才幾乎很難走進(jìn)彼此，“雞犬之聲相聞，民至老死不相往來”的現(xiàn)象制約了科技與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合。近期實(shí)施的“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”政策號召和鼓勵科技人員離崗創(chuàng)業(yè)，可是，2015年7月來自內(nèi)蒙古2652位科技工作者的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，分別有37.4%和45.3%的被調(diào)查者明確表示不想創(chuàng)業(yè)和持觀望態(tài)度，導(dǎo)致科技工作者創(chuàng)業(yè)顧慮的因素排在前三位的依次為“待遇降低了”、“崗位沒有了”、“影響職務(wù)、職稱晉升”。如何解決科技人員流動中的種種顧慮、如何破除“雙軌制”，讓人才有效地流動起來，是各級政府在制度安排中必須考慮的問題。

(四)“行政區(qū)劃”模式制約了創(chuàng)新效率的提升

此外，近些年我國科技系統(tǒng)在很大程度上也存在明顯的“行政區(qū)劃”模式，各省域、各部門自我發(fā)展，主要依靠自己“找米下鍋”，著眼于自身的科技力量進(jìn)行研發(fā)，造成科技資源分散、重復(fù)、封閉的“碎片化”現(xiàn)象以及在投資獎勵、人才引進(jìn)等方面的“政策比拼”現(xiàn)象嚴(yán)重，創(chuàng)新資源配置與利用受到嚴(yán)重影響。

五、提升我國區(qū)域創(chuàng)新效率的政策建議

(一)積極對接國家發(fā)展戰(zhàn)略

我國區(qū)域之間創(chuàng)新效率不平衡的現(xiàn)狀決定了統(tǒng)籌區(qū)域之間的創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展成為必然選擇，而首當(dāng)其沖的則是要集聚和整合各地區(qū)的創(chuàng)新資源，促進(jìn)技術(shù)溢出效應(yīng)。當(dāng)前，京津冀協(xié)調(diào)一體化、長江經(jīng)濟(jì)帶與“一路一帶”已成為新時期國家三大戰(zhàn)略，涵蓋了內(nèi)地28個省域，各省域應(yīng)主動結(jié)合國家戰(zhàn)略，發(fā)揮比較優(yōu)勢，找準(zhǔn)應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新成果的突破口，實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新。

京津冀以及長江經(jīng)濟(jì)帶可以考慮創(chuàng)建跨省市的一體化協(xié)調(diào)機(jī)制，打破區(qū)域壁壘與利益界限，對各自利益進(jìn)行重塑，在政府間建立由國務(wù)院主管部門領(lǐng)導(dǎo)、各省域首長組成的科技合作聯(lián)席會議制度，成立推進(jìn)組織，聯(lián)合編制區(qū)域科技協(xié)同發(fā)展規(guī)劃和制定區(qū)域科技合作政策，推動區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的普適化，營造良好的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)；同時也要建立合理的協(xié)同創(chuàng)新利益分配機(jī)制，促進(jìn)各創(chuàng)新主體的努力水平、成本、貢獻(xiàn)與利益有效耦合，通過共享發(fā)展紅利，逐步建立健全有利于創(chuàng)新要素自由流動的政策法規(guī)體系與市場體系，從根本上實(shí)現(xiàn)區(qū)位經(jīng)濟(jì)向城市群一體化經(jīng)濟(jì)、引進(jìn)型經(jīng)濟(jì)向內(nèi)生輻射型經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)變，使創(chuàng)新效率落后的區(qū)域更好地接受增長極的輻射，激發(fā)周邊區(qū)域互動活力， 推動區(qū)域創(chuàng)新效率的整體提升?！耙粠б宦贰毖鼐€的18省域涉及東、中、西部，地理空間跨度較大，各省域在關(guān)注與沿線國家與地區(qū)交流的同時，通過建立省際間的發(fā)展路徑聯(lián)動機(jī)制，可以考慮按照地理毗鄰、功能互補(bǔ)的原則，鼓勵各級地方政府之間以產(chǎn)業(yè)集群為依托，通過雙邊或多邊協(xié)議建立信息流動的定向溢出擴(kuò)散的技術(shù)轉(zhuǎn)移合作聯(lián)盟，充分發(fā)揮區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的溢出效應(yīng)。例如，黃河中游區(qū)域可以加強(qiáng)與北部沿海區(qū)域的聯(lián)系合作，加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和技術(shù)消化吸收的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)；創(chuàng)新效率總體較高東部沿海和南部沿海地區(qū)可以面向長江中游區(qū)域和西南區(qū)域進(jìn)行跨省區(qū)的區(qū)域合作，以技術(shù)轉(zhuǎn)移形式為創(chuàng)新要素交流的依托路徑，消弭區(qū)域間的效率梯度差異的同時，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新能量的不斷生成與放大；創(chuàng)新效率較低的省域，可以有針對性地承接發(fā)達(dá)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)與技術(shù)轉(zhuǎn)移。

(二)加強(qiáng)政府創(chuàng)新驅(qū)動的主導(dǎo)作用

創(chuàng)新驅(qū)動是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)后的重大發(fā)展戰(zhàn)略，而創(chuàng)新活動具有溢出效應(yīng)，具有公共產(chǎn)品的屬性，這就決定了政府必須介入創(chuàng)新活動，當(dāng)然，需要把握好目標(biāo)與導(dǎo)向問題。政府在創(chuàng)新中發(fā)揮主導(dǎo)作用，主要是做好決策體制的頂層設(shè)計(jì)，發(fā)揮服務(wù)導(dǎo)向的作用，致力于維護(hù)科學(xué)技術(shù)活動的正常秩序，將各種創(chuàng)新要素有機(jī)結(jié)合，提升創(chuàng)新效率。首先需要做的就是深化科技體制改革，消除不利于創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的各種制度束縛和桎梏，激發(fā)科技戰(zhàn)線新的生機(jī)和活力。其次，政府還需要同步推進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會領(lǐng)域的各項(xiàng)改革，在管理、投融資、激勵、市場、法律、對外開放等各方面，創(chuàng)造有利于創(chuàng)新活動的制度環(huán)境。

(三)加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新

確立以政府為主導(dǎo)、企業(yè)為主體、研發(fā)機(jī)構(gòu)和科研人員為創(chuàng)新源、中介機(jī)構(gòu)積極參與的創(chuàng)新主體系統(tǒng)，首先，應(yīng)在縱向環(huán)節(jié)上深入挖掘三大創(chuàng)新主體的合作與聯(lián)動潛能，必要時打破行政區(qū)劃的限制，政府協(xié)作并引導(dǎo)有創(chuàng)新自主性和偏好性的“產(chǎn)學(xué)研”主體黏合在一起，完善科技服務(wù)市場，面向企業(yè)需求開展有針對性研發(fā)活動。一方面，積極探索、推動科技成果處置權(quán)下放，強(qiáng)化對研究人員的收益激勵；另一方面，引導(dǎo)實(shí)力雄厚的行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)對與其關(guān)系緊密的基礎(chǔ)研究增加投入，充分發(fā)揮知識創(chuàng)新以及“產(chǎn)”向“研學(xué)”溢出效應(yīng)中的作用，從而促使基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的突破能夠很快投入應(yīng)用，增強(qiáng)原始創(chuàng)新能力。其次，進(jìn)一步聚集政、產(chǎn)、學(xué)、研、金、介、貿(mào)等優(yōu)勢資源，鼓勵和加強(qiáng)以“科技孵化器”為主的中介服務(wù)機(jī)構(gòu)與大學(xué)和科研院所等創(chuàng)新源頭的合作，拓寬孵化器服務(wù)內(nèi)容，縮短創(chuàng)新知識商業(yè)化過程中的路徑，促進(jìn)創(chuàng)新資源產(chǎn)出效率的提升。

(四)進(jìn)一步加大政府R&D投入

中國目前尚處于對發(fā)達(dá)國家的趕超階段，政府不應(yīng)過早地讓渡R&D投入主體的地位給企業(yè)，而是要繼續(xù)加大研發(fā)經(jīng)費(fèi)以及人員的投入強(qiáng)度，同時鼓勵和引導(dǎo)社會資本進(jìn)入研發(fā)領(lǐng)域，以增強(qiáng)調(diào)動全社會科技資源配置的能力，使研發(fā)投入的規(guī)模效益進(jìn)一步發(fā)揮，提升我國整體的創(chuàng)新效率。

針對創(chuàng)新效率梯度分布情況，應(yīng)加大對中、西部地區(qū)弱勢省區(qū)科技創(chuàng)新的扶持力度，這些地區(qū)創(chuàng)新活動的發(fā)展的阻礙因素主要是規(guī)模效率，一缺資金，二缺人才，經(jīng)費(fèi)與人力資源投入的增加是提升效率的基礎(chǔ)。因此，在重大項(xiàng)目規(guī)劃布局、審批核準(zhǔn)、資金安排等方面給予適當(dāng)?shù)膶ｍ?xiàng)支持，還可以通過特定創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和實(shí)施，形成專門人才的集聚，特別是在當(dāng)前“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”的時代背景下，鼓勵人才到欠發(fā)達(dá)地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，不僅有利于創(chuàng)新效率提升，也有利于中西部省域通過創(chuàng)新助力經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

(五)實(shí)施差異化區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略

地方政府應(yīng)結(jié)合本地區(qū)具體情況確定研發(fā)效率提升策略。創(chuàng)新效率及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于領(lǐng)先水平的北京、上海、江蘇、廣東、浙江等省域，集聚了國內(nèi)一流的創(chuàng)新科技資源，要在未來的發(fā)展中基于全球視野、國際意識謀劃創(chuàng)新發(fā)展的格局，在基礎(chǔ)前沿、高技術(shù)研究等方面取得突破性成果，并且立足于高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展，開發(fā)和拓展新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式，加速推進(jìn)由模仿創(chuàng)新向自主創(chuàng)新轉(zhuǎn)變，在創(chuàng)新的方向與進(jìn)程方面起到引領(lǐng)全國的作用。此外，要鼓勵和支持有條件的科技領(lǐng)軍企業(yè)“走出去”，在海外設(shè)立研發(fā)中心，開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的適合當(dāng)?shù)匦枨蟮男录夹g(shù)、新產(chǎn)品，吸納利用當(dāng)?shù)乜萍紕?chuàng)新資源為我所用。

處于第一、第二梯隊(duì)的東部以及中部省域，創(chuàng)新效率穩(wěn)定且相對較高，可以在整合其良好的地緣、新產(chǎn)品、新人才、經(jīng)濟(jì)實(shí)力等資源的比較優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，加大對外開放程度和技術(shù)引進(jìn)力度，積極承接發(fā)達(dá)地區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，注意引進(jìn)技術(shù)的消化吸收和再創(chuàng)新，加強(qiáng)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，增強(qiáng)區(qū)域自身的自主創(chuàng)新能力，不斷推進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動的深度。

處于第三、第四梯隊(duì)的省域，創(chuàng)新資源有限而創(chuàng)新效率相對較低，不過各省域之間各有特色，在積極應(yīng)對、做好承接發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的同時，提升創(chuàng)新效率的路徑也各不相同。河北省可以充分利用北京的輻射效應(yīng)，借力于京津冀協(xié)同發(fā)展的國家戰(zhàn)略；遼寧、陜西、內(nèi)蒙古、四川、重慶等省域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對較好，一方面要在增加創(chuàng)新投入方面有所作為，另一方面要積極推進(jìn)特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展，因地制宜建立有特色的科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)，加大科技成果的引進(jìn)力度和轉(zhuǎn)化力度，引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)落后的省域應(yīng)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大科技教育投入，改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，圍繞產(chǎn)業(yè)升級，增強(qiáng)發(fā)展和創(chuàng)新效率。

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(本文責(zé)編：辛城)