韓 堅, 吳勝男

(蘇州大學 東吳商學院，江蘇 蘇州 215021)

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區(qū)域創(chuàng)新能力提升的雙因素研究：R&D效應與環(huán)境效應

韓 堅, 吳勝男

(蘇州大學 東吳商學院，江蘇 蘇州 215021)

區(qū)域經(jīng)濟深化發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉型升級都離不開區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。運用我國2008-2014年的省際面板數(shù)據(jù)，選取了影響區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的14個指標，通過因子分析法，得出基礎支撐因子和進階推動因子兩個影響因素，再以這兩個影響因素測算的綜合得分對31個省(市、自治區(qū))的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境進行排名。實證分析驗證了區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境、R&D經(jīng)費投入與R&D人員全時當量對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，并通過了穩(wěn)健性檢驗。研究結果表明：全國各省的創(chuàng)新能力有著顯著的差異,不僅是源于各地R&D經(jīng)費和人員投入的差異，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的影響也不容忽視，據(jù)此提出了提升區(qū)域創(chuàng)新能力的相關建議。

創(chuàng)新環(huán)境；因子分析；R&D投入；創(chuàng)新能力

一、引 言

經(jīng)濟全球化導致的區(qū)域競爭逐漸加劇，要想獲得競爭優(yōu)勢，就必須提升創(chuàng)新能力?，F(xiàn)階段我國要素成本快速上升，傳統(tǒng)的要素擴張與投資驅動型發(fā)展模式難以持續(xù)進行，創(chuàng)新驅動逐漸成為現(xiàn)階段區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的新動力。新常態(tài)背景下我國大部分區(qū)域已經(jīng)開始重視技術創(chuàng)新、組織創(chuàng)新與制度創(chuàng)新，但由于各地經(jīng)濟發(fā)展程度的不同以及種種歷史原因的積累，我國的區(qū)域創(chuàng)新能力仍然表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異。以專利授權總量來衡量區(qū)域創(chuàng)新能力，2014 年江蘇省專利授權總量達到200 032項, 占全國專利授權總量的16.8%, 而西藏只有146項,是江蘇的一千分之一還不到。那么造成區(qū)域創(chuàng)新能力差異如此之大的原因到底是什么？影響創(chuàng)新能力提升的因素又是什么呢？

眾多學者的研究表明，R&D經(jīng)費與人員投入在很大程度上影響了區(qū)域創(chuàng)新能力，但值得注意的是，2000 年以后我國大中型工業(yè)平均R&D研究與開發(fā)強度一直處于5.2%～5.5%之間，東部地區(qū)甚至減少了投入強度[1]。中國工業(yè)R&D投入強度呈現(xiàn)出高位運行的總體特征，單純通過增加R&D投入來增強自主創(chuàng)新能力將會變得越來越困難。區(qū)域創(chuàng)新能力除去受資本投入(R&D經(jīng)費)與勞動投入(R&D人員)的影響外，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的直接和間接影響也非常重要，因此本文將重點關注區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。在此背景下，本文通過文獻回顧選取了影響區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的14個指標，通過因子分析法，得出了影響區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的主要因素，據(jù)此測算了各省創(chuàng)新環(huán)境的綜合得分，并作出先后排名。然后以區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的綜合得分作為解釋變量，進一步驗證了區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境、R&D經(jīng)費投入與R&D人員全時當量對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。最后提出促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升的幾點建議。

二、文獻綜述

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展一般都會經(jīng)歷外延擴張到內涵提升的過程，創(chuàng)新是區(qū)域發(fā)展內涵提升階段的重要動力。國外關于區(qū)域創(chuàng)新的研究主要集中在以下幾個方面：區(qū)域創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)密集度相互促進，產(chǎn)業(yè)區(qū)域化有助于促進知識的擴散和創(chuàng)新[2]。區(qū)域的創(chuàng)新能力不僅由資源因素決定, 還與其他很多因素相關，Todtling研究發(fā)現(xiàn)，即使兩個地區(qū)擁有相同的資源，他們的創(chuàng)新能力也會存在很大差距[3]。Braczyk and Cooke認為：地區(qū)創(chuàng)新能力主要受到區(qū)域經(jīng)費資源投入、決策能力與政策導向等因素的影響[4]。此外，Stern、Porter、Furman的研究表明：基礎設施的建設對于國家創(chuàng)新能力的提升也有重要作用[5]。Fritsch and Slavtchev認為創(chuàng)新環(huán)境質量的不同也會導致區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)力以及能力的差異[6]。

國內學者在區(qū)域創(chuàng)新方面的研究也頗有建樹，他們的研究更多地集中于如何評價區(qū)域創(chuàng)新能力以及創(chuàng)新效率方面，這些研究一般只對創(chuàng)新能力作一個簡單的排序和評價，而對于具體導致這些區(qū)域創(chuàng)新能力差別的深層次原因并沒有給予定量分析。魏江、黃學以浙江省高新技術服務企業(yè)為樣本，在傳統(tǒng)制造業(yè)靜態(tài)評價指標體系的基礎上構建了一套體現(xiàn)高技術服務企業(yè)特征的評價指標體系[7]。姜文仙運用灰色關聯(lián)度方法對廣東省的區(qū)域創(chuàng)新能力評價指標進行了分析，并指出了廣東省現(xiàn)階段發(fā)展存在的問題[8]。此外，關于R&D經(jīng)費的專門研究也有很多，如盧方元、靳丹丹通過對2000年到2009年全國30個省市區(qū)的數(shù)據(jù)進行實證分析，認為R&D 投入確實對區(qū)域經(jīng)濟增長有促進作用[9]?；趯W術界已有的研究成果，本文在構建區(qū)域創(chuàng)新能力計量模型時，將R&D經(jīng)費與R&D人員投入作為控制變量，進一步驗證二者對于區(qū)域創(chuàng)新能力的促進作用。因此，提出假設1：R&D經(jīng)費與R&D人員投入將對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生顯著影響，并且呈正相關關系。

在區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境方面，現(xiàn)有文獻研究主要集中于以下三個方面：一是探討區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的內涵為主；二是關于區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展關系的研究；三是區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對于創(chuàng)新能力影響的研究。侯純光、程鈺、任建蘭，等人的研究表明：區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境是影響我國區(qū)域創(chuàng)新能力的主要因素之一[10]。王文寅、梁曉霞的實證研究也表明全國各地區(qū)的創(chuàng)新驅動能力與教育、知識支撐、科技創(chuàng)新環(huán)境等要素密切相關[11]。區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境作為一個復雜的有機整體，不僅與區(qū)域的基礎設施建設、固定資產(chǎn)投入等硬件有關，更重要的是建立在這些硬環(huán)境之上的由社會文化、法律政策、科研機構、人員信息交流等因素構成的軟環(huán)境有關。而學術界對區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境指標研究還不是很多，劉冰、馮華、王海騰，等人以中關村為例，探討了創(chuàng)新環(huán)境中的人力、資本、服務三個要素對于創(chuàng)新產(chǎn)出的重要作用，但研究對象僅局限于中關村，不能體現(xiàn)結論在全國范圍內的適用度[12]。許婷婷、吳和成用因子分析法以江蘇省13個地級市為研究對象，構建了其創(chuàng)新環(huán)境評價指標體系，并對創(chuàng)新環(huán)境進行了評價分析，但僅以江蘇省為研究對象，不能更顯著地體現(xiàn)區(qū)域差異并且缺少了時間序列上的縱向對比分析[13]。綜上所述，研究R&D經(jīng)費投入、R&D人員投入對于經(jīng)濟發(fā)展或是創(chuàng)新能力影響的文獻有很多，但是專門針對區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境這一有機系統(tǒng)研究的文獻相對較少，大部分文獻也僅僅是通過因子分析法進行了初步分析，沒有再進一步通過計量驗證區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境是否對創(chuàng)新能力有顯著影響。此外，從數(shù)據(jù)選取角度來看，建立多年全國范圍的創(chuàng)新環(huán)境指標體系的文獻也較少。因此，本文運用因子分析法，構建我國31個省(市、自治區(qū))從2008—2014年的創(chuàng)新環(huán)境評價指標體系，并進一步通過回歸分析驗證區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對于區(qū)域創(chuàng)新能力的影響?；谏鲜鲅芯浚疚奶岢黾僭O2：區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境將對創(chuàng)新能力產(chǎn)生顯著影響，呈現(xiàn)出正向促進作用。

三、模型設定及數(shù)據(jù)選取

(一)理論框架與模型設計

Griliches(1979)提出的知識生產(chǎn)函數(shù)( Knowledge Production Function )是分析區(qū)域創(chuàng)新及其影響因素的重要工具，被廣泛應用于學術研究中。Griliches早期知識生產(chǎn)函數(shù)的目的在于研究知識溢出對于生產(chǎn)率增長的影響，假定創(chuàng)新產(chǎn)出(outputR&D)是研發(fā)資本投入(inputR&D)的函數(shù)，采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)形式，模型可表述為：

outputR&D=α(inputR&D)β

其中，α是常數(shù)，β表示創(chuàng)新產(chǎn)出受投入變化影響的彈性，兩邊取對數(shù)，通過回歸就可以計算出α和β的數(shù)值。

此后，Jaffe(1989)認為新知識的產(chǎn)生是R&D經(jīng)費投入以及人力資本投入的結果，進一步改進知識生產(chǎn)函數(shù)，得出如下模型：

其中，Q為研發(fā)活動的強度，K為投入的R&D經(jīng)費，L為投入的人力資本，α和β分別代表R&D經(jīng)費和人力資本投入的彈性系數(shù)，ε是隨機誤差項，i為觀測單元。Jaffe認為知識生產(chǎn)函數(shù)除了可以研究企業(yè)和科研機構之外，還可以研究區(qū)域和國家創(chuàng)新體系的創(chuàng)新效率。首先，不同地區(qū)創(chuàng)新效率和創(chuàng)新能力的差異將受到區(qū)域本身特征的影響，可以通過研究代表性變量找出其原因。其次，常數(shù)項與研發(fā)產(chǎn)出維度相同，如果研發(fā)產(chǎn)出可以表示為某一個度量，那么常數(shù)項將不受價格水平和匯率的影響，并且彈性本身就是無量綱的，也不會受到價格水平和匯率的影響[14]。本文在考慮了R&D經(jīng)費投入以及人員投入的基礎上，將重點研究區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對于創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。因此，基于上述分析，本文將采用改進的Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)來建立模型，即：

其中，被解釋變量以專利授權量(PAT)代表研發(fā)活動的產(chǎn)出，解釋變量分別為區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境(ENM)、各省的R&D經(jīng)費投入(RDE)以及R&D人員全時當量(RDP)，A為常數(shù)項，β是彈性系數(shù)，ε是隨機擾動項，i是觀測單元，在本文中即全國31個省市區(qū)，t為時間序列(2008-2014年)。

為了消除異方差的影響，對變量取對數(shù)，因此，最終面板模型的表達式為：

在上述模型中，專利授權量、R&D經(jīng)費投入以及R&D人員全時當量均可以在統(tǒng)計年鑒中得到，而對于創(chuàng)新環(huán)境的衡量，則運用因子分析法，選取14個指標得出各省關于創(chuàng)新環(huán)境的綜合得分，再進一步進行回歸分析。從計量角度來看，由于面板數(shù)據(jù)具有純時間序列數(shù)據(jù)和純截面數(shù)據(jù)不可比擬的諸多優(yōu)點，且被廣泛應用于技術進步等的研究中。所以，本文實證研究選取的是2008—2014年全國31個省市區(qū)的數(shù)據(jù)。

(二)變量選取與數(shù)據(jù)描述

1.創(chuàng)新產(chǎn)出指標。關于創(chuàng)新能力的衡量，國內學者趙玉林認為，技術創(chuàng)新是一個經(jīng)濟概念，注重發(fā)明的商業(yè)化應用, 雖然認為技術創(chuàng)新不等同于技術進步, 但他認同“創(chuàng)新離不開發(fā)明”, 研發(fā)活動是技術創(chuàng)新的前提條件[15]。但是，由于創(chuàng)新和科研的產(chǎn)出不可被直接觀測到，所以需要找到其他代理變量來代替，如理論界在不影響技術創(chuàng)新產(chǎn)出核心意義基礎上，采取專利數(shù)量作為衡量技術創(chuàng)新產(chǎn)出的替代指標?；诖吮疚淖裱瓟?shù)據(jù)采集的研究慣例，采用專利授權量(PAT)作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的重要指標。

2.區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境變量。

(1)指標體系構建。區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境作為承載創(chuàng)新能力發(fā)展的一個有機整體，不僅要考慮其有形的基礎設施建設，更要考慮到無形的知識空間交流，根據(jù)學術界的現(xiàn)有文獻，一般將區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境分為軟環(huán)境和硬環(huán)境兩部分。其中硬環(huán)境主要包括交通、通信、網(wǎng)絡等基礎設施建設；軟環(huán)境主要包括有利于知識交流、創(chuàng)新產(chǎn)出的社會、文化以及金融環(huán)境。借鑒國內外學者關于區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境指標體系的研究成果以及遵循科學性、系統(tǒng)性、可獲得性的原則，本文構建了如表1所示的描述區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的指標體系。

表1 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境指標體系

(2)因子分析。本文選取了2008—2014年中國31個省、市、自治區(qū)的數(shù)據(jù)，采用因子分析法對各區(qū)域的創(chuàng)新環(huán)境進行了綜合的評價，運用SPSS16.0對數(shù)據(jù)進行處理。KMO和Bartlett檢驗結果顯示：KMO值為0.863，大于0.75，sig值為0.00，顯著性水平小于0.05，適于因子分析。

1)因子提取。通過旋轉后的解釋總方差(表2)提取因子，按照特征根值大于1原則，可以提取出兩個因子，方差貢獻率分別為44.518%和28.349%，累計方差貢獻率為72.867%，可以體現(xiàn)以上14個指標的大部分信息，故選擇兩個因子即可。

表2 旋轉后的解釋總方差

2)因子載荷矩陣。從旋轉后的因子載荷矩陣(表3)可以看出，因子1對國有經(jīng)濟企事業(yè)單位專業(yè)技術人員、普通高等學校在校學生數(shù)、貨運量、全社會固定資產(chǎn)投資、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、客運量、居民人民幣儲蓄存款以及財政教育支出占總支出的比重這8個指標有較大的載荷，這些指標基本上反映了基礎設施環(huán)境、社會人文環(huán)境以及金融環(huán)境的狀況，因此本文將其命名為基礎支撐因子。因子2涵蓋了高新技術產(chǎn)品進出口貿易總額、人均生產(chǎn)總值、高新技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重、規(guī)上工業(yè)企業(yè)辦研發(fā)機構數(shù)量、高新技術產(chǎn)業(yè)技術消化吸收經(jīng)費支出這6個指標，主要反映了經(jīng)濟對外開放程度以及高新企業(yè)技術發(fā)展的影響，本文將它命名為進階推動因子。

表3 旋轉后的因子載荷矩陣

續(xù)表3

指標因子1因子2財政教育支出占總支出的比重(%)0.6140.001外商投資企業(yè)貨物進出口總額(萬美元)0.3560.863人均生產(chǎn)總值(萬元/人)0.0320.812高新技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)(項)0.5130.724第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重(%)0.4570.706規(guī)上工業(yè)企業(yè)辦研發(fā)機構數(shù)量(個)0.4740.601高新技術產(chǎn)業(yè)技術消化吸收經(jīng)費支出(萬元)0.4020.557

3)計算各因子得分及排名。根據(jù)回歸法可以算出兩個因子的得分，再以主成分的方差貢獻率在累積方差貢獻率中所占的權重，可以得出各省的綜合得分，即:

F=(44.5189×F1+30.935×F2)/72.867

再利用算出的得分給各省進行排名，見表4。

表4 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境綜合得分及排名

表5 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境得分排名東、中、西部比較

表4是2008年和2014年我國31個省、市、自治區(qū)綜合得分和排名情況，2014年江蘇省超越廣東省躍居全國第1，山東省一直穩(wěn)居第3位。由表5的比較分析可以更清楚地看出，在區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境綜合得分排名中，2008年前10名的省份有70%位于東部地區(qū)，西部僅有四川省，而發(fā)展到2014年，可以發(fā)現(xiàn)排名前10位的省份中，中部地區(qū)省份有所增加，擠占了東部城市的位置，湖南省和湖北省躋身前10，東部地區(qū)占比由70%下降到50%。發(fā)生上述變化的原因在于，東部發(fā)達城市前期以出口導向型的加工貿易發(fā)展經(jīng)濟，而近年來出口貿易發(fā)展受到限制，并且隨著城市邁入后工業(yè)化時期，產(chǎn)業(yè)結構亟待轉型升級，產(chǎn)業(yè)轉移趨勢明顯。此外，東部發(fā)達城市的基礎設施建設也基本完善，其擴張速度也不比中部地區(qū)。所以，從這里可以看出我國中部地區(qū)經(jīng)濟的逐步崛起以及區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的不斷完善和發(fā)展，這也符合經(jīng)濟梯度發(fā)展的客觀規(guī)律。

綜上，運用因子分析方法最終得到了我國各省份2008-2014年的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境綜合得分，以其作為下一步計量模型中衡量區(qū)域創(chuàng)新能力的解釋變量。

3.控制變量。 Jaffe(1989)早期的研究已經(jīng)表明新知識的產(chǎn)生是資金投入和人力資源投入的結果，所以，本文選取R&D經(jīng)費投入額來衡量地區(qū)創(chuàng)新活動資本投入的力度，再用R&D人員全時當量衡量各地區(qū)對于創(chuàng)新活動的人力資本投入的力度。

4. 數(shù)據(jù)來源。本文選取2008-2014年作為數(shù)據(jù)收集區(qū)間，主要來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》以及中國科技部網(wǎng)站等。

四、實證結果分析

(一)描述性統(tǒng)計

表6為主要變量的描述性統(tǒng)計結果。全國各地區(qū)近七年的專利授權量差距相當之大，最大值是最小值的2 900倍。此外，解釋變量區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境、R&D經(jīng)費投入以及R&D人員全時當量的差距也很大。

進一步地，從時間維度來看，圖1描述了全國31個省專利授權量2008-2014年的變化趨勢。不難發(fā)現(xiàn)，大部分省(市、自治區(qū))的專利授權量呈現(xiàn)出逐年緩慢增長的態(tài)勢，部分地區(qū)漲幅明顯，還有部分省(市、自治區(qū))近七年來專利授權量增長幾乎停滯，這也從一定程度上反映了各地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出情況的巨大差異。

表6 主要變量的描述性統(tǒng)計

圖1 全國31個省(市、自治區(qū))專利授權量時間趨勢

(二)面板數(shù)據(jù)回歸結果

面板數(shù)據(jù)能夠反映變量在橫截面和時間兩個維度的變化情況，相比純時間序列和純截面序列而言，可以提高估計的精確度。為了避免偽回歸，首先進行平穩(wěn)性檢驗，最常用的是單位根檢驗法。本文運用stata12.0分別對專利授權量(lnPAT)、創(chuàng)新環(huán)境(ENM)、R&D經(jīng)費投入(lnRDE)、R&D人員全時當量(lnRDP)進行了Fisher-ADF單位根檢驗，得出相應的P值在1%的顯著水平下都是非平穩(wěn)的，然后再在一階差分平穩(wěn)的情況進行協(xié)整檢驗。本文采用Kao方法，檢驗得出的ADF 統(tǒng)計值是-7.658，P值為0.000，拒絕原假設，說明變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關系。

正式回歸之前，首先確定面板模型的類型。本文運用stata12.0軟件，對模型進行了OLS估計和固定效應估計，F(xiàn)檢驗P值為0.000，說明固定效應模型優(yōu)于混合估計模型；再進行Hausman檢驗，結果顯示Prob>chi2 = 0.0002。因此，應當使用固定效應變截距模型，得出的回歸結果如表7所示：

表7 固定效應模型估計結果

注:表中數(shù)字后***號表示通過F統(tǒng)計量1%水平下的顯著性檢驗。

在對模型進行整體回歸分析的基礎上，為了比較全國各地區(qū)的發(fā)展狀況，分別對東、中、西部進行回歸，結果如表8所示。

表8 東部、中部、西部回歸結果

注:表中數(shù)字后*、**、***號分別表示通過F統(tǒng)計量10%、5%、1%水平下的顯著性檢驗。

(三)實證結果分析

1. 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與區(qū)域創(chuàng)新能力的關系。由表7可以看出，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對于區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著的正向影響, 回歸系數(shù)為0.663，在1%的水平下顯著，驗證了本文的第二個假說。即創(chuàng)新環(huán)境在直接的資金和人力資本要素投入之外，對于提升區(qū)域創(chuàng)新能力有著不可估量的作用。雖然其系數(shù)較小，創(chuàng)新環(huán)境水平每提高一個百分點，會引起區(qū)域創(chuàng)新能力提升0.7個百分點，但創(chuàng)新環(huán)境作為一個有機的網(wǎng)絡空間，影響其變化的因素有很多。由前文的因子分析結果可知，基礎支撐因子作為其發(fā)展的基礎，為創(chuàng)新環(huán)境營造了物質空間條件，而在此基礎上，進階推動因子的作用也相當重要，其完善了空間構造，為物質基礎提供了要素交流、知識流動的無形空間，而這樣的知識空間、交流空間的重要性在物質基礎豐富、基礎設施完善的地區(qū)將體現(xiàn)得更加重要。因此，創(chuàng)新環(huán)境的構造不是一個簡單的、短暫的投入過程，而是長期累積的在市場作用下逐步完善的過程。區(qū)域發(fā)展水平越高，就越能吸引人才，同時高端產(chǎn)業(yè)、科技含量高的企業(yè)越來越多地集聚于此。相應地，政府財政收入也會由于經(jīng)濟的發(fā)達程度而有所增加，從而進一步加大社會教育、文化事業(yè)的支出等，在各個方面更加有利于營造整個社會的創(chuàng)新氛圍并促進區(qū)域創(chuàng)新能力的提高，再進一步刺激地區(qū)經(jīng)濟增長，這樣就形成了一個良性的經(jīng)濟循環(huán)系統(tǒng)，并逐步累積，最終達到由量變到質變的以創(chuàng)新為主導的新階段。所以說，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與創(chuàng)新能力是相輔相成、相互促進的，正在發(fā)展的中部以及西部地區(qū)通過承接發(fā)達地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉移等方式，在完善各項基礎設施建設的基礎上，經(jīng)濟得以發(fā)展，技術和人才得以引進，營造社會良好的創(chuàng)新軟環(huán)境，逐步提升創(chuàng)新能力。

2. R&D投入與區(qū)域創(chuàng)新能力的關系。由表7可以看出，R&D經(jīng)費與R&D人員的投入都對區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著影響，相比之下R&D經(jīng)費的影響程度要小于R&D人員的投入。但在加大區(qū)域R&D經(jīng)費投入的同時，需要注意的是，經(jīng)費投入必須要與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的實際水平相結合、相配套，在強調創(chuàng)新的新階段，各地政府要防止出現(xiàn)類似于GDP崇拜一樣的對于R&D經(jīng)費的盲目追求。實踐數(shù)據(jù)證明，單純地依靠增加R&D經(jīng)費投入實際上已經(jīng)難以帶動區(qū)域創(chuàng)新能力的增強，更重要的是創(chuàng)新效率如何提升的問題，而人力資本作為另外一個重大影響因素，其重要性已經(jīng)不亞于經(jīng)費投入。企業(yè)要創(chuàng)新，就必須配備專業(yè)的研發(fā)團隊，高新技術人才的引進與培養(yǎng)將直接影響企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，進而決定企業(yè)今后的發(fā)展前景。因此，政府要將目光從緊盯R&D經(jīng)費投入向R&D人員投入轉移，大力支持與培育高素質的科技創(chuàng)新人才。

3. 東、中、西三大地區(qū)比較分析。觀察表8的數(shù)據(jù)，首先從區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境這一解釋變量出發(fā)，在東部地區(qū)和西部地區(qū)，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對專利授權量的影響都是顯著的，但是中部地區(qū)則不顯著，這種情況與我國東、中、西三大地帶的經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀相適應。東部發(fā)達地區(qū)已基本處于工業(yè)化中后期階段，制造業(yè)呈現(xiàn)出轉型升級以及向中西部地區(qū)轉移的趨勢，企業(yè)與政府都相當重視科技創(chuàng)新的發(fā)展，具體表現(xiàn)在加大科研投入、鼓勵高校教育、完善社會保障制度等方面，所以其營造出的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境是系統(tǒng)性的、方向性的，在促進地區(qū)創(chuàng)新能力方面有顯著的正向促進作用。而中部地區(qū)大多數(shù)城市還處于工業(yè)化中期發(fā)展階段，以發(fā)展重工業(yè)或承接東部轉移地區(qū)的制造業(yè)為主，在這個過程中還尚未考慮或者難以兼顧到有機的創(chuàng)新環(huán)境的營造，所以就難以顯著地促進本區(qū)域創(chuàng)新能力的提高。西部地區(qū)總體上經(jīng)濟發(fā)展仍然較為落后，還有相當多的地區(qū)仍處于未被開發(fā)的自然狀態(tài)，并且為響應國家自然生態(tài)環(huán)境保護的號召，西部整體的保護與開發(fā)地區(qū)目前為止還是較為分明的，所以在一定程度上其產(chǎn)業(yè)集聚效益以及區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境在其工業(yè)集聚發(fā)展的區(qū)域范圍內對于創(chuàng)新產(chǎn)出都有著顯著的正向影響。此外，關于三大地區(qū)R&D人員全時當量投入對于專利授權量的影響與上述情況類似。最后，關于R&D經(jīng)費投入的分析，東部與中部地區(qū)對于專利授權量都是正向顯著的促進作用，與大部分學者得出的結論一致，而西部地區(qū)的R&D經(jīng)費投入對于專利授權的影響則不顯著，這可能與西部地區(qū)經(jīng)費投資的效率有關，盲目的、缺乏指導性和針對性的科技經(jīng)費投入對于創(chuàng)新能力的提升效果確實不夠明顯?？偟目磥恚值貐^(qū)得出的回歸結果基本符合我國目前東、中、西三大地帶的經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀，也凸顯了各地區(qū)差異化顯著的問題。

五、穩(wěn)健性分析

為了增加上述研究結論的可靠性，下面對回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗。前文的被解釋變量專利授權量(PAT)和解釋變量R&D經(jīng)費投入(RDE)都是以各省的總量數(shù)據(jù)為基礎進行計算的，為了進一步驗證區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對于創(chuàng)新能力的影響作用，下面將專利授權量和R&D經(jīng)費投入按照各省每年的常住人口取人均值，分別得到人均專利授權量(PPAT)和R&D經(jīng)費人均投入(PRDE)，回歸得到如表9所示的結果?？梢钥闯?，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對于人均專利授權量的影響還是相當顯著的，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境確實對于創(chuàng)新能力的提升有不可忽略的促進作用。

表9 穩(wěn)健性分析——固定效應模型估計結果

注：表中數(shù)字后的***號表示通過了F統(tǒng)計量1%水平下的顯著性檢驗。

六、政策建議

基于上述實證研究，可以發(fā)現(xiàn)，區(qū)域創(chuàng)新能力不僅與直接的R&D經(jīng)費與人員的投入密切相關，更加與各地區(qū)的以基礎支撐因子、進階推動因子為代表的創(chuàng)新環(huán)境關系密切，這是一個有形基礎設施與無形知識空間互相融合、相輔相成的有機系統(tǒng)，因此結合我國新常態(tài)發(fā)展狀況提出如下政策建議。

第一，重視區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的營造。從空間辯證法的角度來看，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境作為一個有機的網(wǎng)絡空間，不僅作為有形空間承載著高新企業(yè)、研發(fā)機構、高校等創(chuàng)新機構，更要作為知識、信息等無形的創(chuàng)新要素自由流動和交流的空間。結合本文因子分析的結果，首先，從基礎支撐因子角度考慮，我國各省尤其是中西部欠發(fā)達地區(qū)仍舊要加強基礎設施建設，不僅包括傳統(tǒng)的交通建設，還包括通信工程、互聯(lián)網(wǎng)普及等流動要素平臺的構建，這將在很大程度上影響資源的流通與信息的流動。其次，從進階推動因子方面來看，要加強各地的對外開放程度，中西部地區(qū)由于地理因素受限，所以與國外市場的交流欠缺，但中西部地區(qū)應當與東部沿海地區(qū)加強交流與合作，借助沿海地區(qū)的對外開放優(yōu)勢，進一步向我國東部發(fā)達地區(qū)敞開大門，為創(chuàng)新發(fā)展打好基礎?？梢?，無論是基礎支撐因子還是進階推動因子，都體現(xiàn)了要素流通的重要性，而在創(chuàng)新階段則更加表現(xiàn)為信息、思想、知識的交流與分享。因此，各區(qū)域都要通過各種途徑推動全社會形成自主創(chuàng)新的環(huán)境與氛圍，從而帶動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。

第二，政府可以嘗試轉變R&D經(jīng)費直接投入的資金支持方式，通過金融機構，充分發(fā)揮政府資金的杠桿作用。雖然目前我國R&D經(jīng)費投入占總體投入的比重仍舊偏低，但創(chuàng)新政府財政支持方式，通過擔保業(yè)務補助、稅收優(yōu)惠等方式鼓勵金融機構加大對高新企業(yè)的信貸支持力度[16]，這樣不僅簡化了企業(yè)獲得政府資金審批環(huán)節(jié)的繁瑣程序，而且最大程度地發(fā)揮了財政的杠桿作用，激發(fā)了企業(yè)的積極性。一旦高新技術企業(yè)通過這樣新形式的財政支持成功度過了研發(fā)初期，這之后企業(yè)發(fā)展帶來的產(chǎn)值將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，為政府帶來更多的稅收收入。因此，在這樣一個“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的時代，政府必須大力鼓勵企業(yè)進行技術創(chuàng)新，發(fā)掘本地區(qū)潛質較大的中小型企業(yè)，通過各種優(yōu)惠政策進行扶持。此外，必須建立健全法制法規(guī)，嚴格執(zhí)行專利政策，保護企業(yè)知識產(chǎn)權，確保研發(fā)主體的經(jīng)濟利益。從企業(yè)層面來講，企業(yè)的定位與規(guī)劃必須要有前瞻性，可以向“互聯(lián)網(wǎng)+”以及智能裝備轉型的傳統(tǒng)企業(yè)，要高度重視創(chuàng)新活動，抓住歷史機遇，轉變加工制造的生存方式，變“貼牌加工”為“品牌制造”，通過研發(fā)與技術變革，以新的產(chǎn)品和形象呈現(xiàn)在消費者面前。

第三，要重視高素質人才的培養(yǎng)。人力資本的重要程度不言而喻，而科技人才不同于普通的人力資本，其重要性不僅僅在于數(shù)量的多少，更強調在學術專業(yè)領域的精通程度。而由于我國教育體制的特征，國家教育支出主要投入在全國各地中小學的義務教育階段，這對于區(qū)域的平衡與公平發(fā)展以及提升整體國民素質確實起到了相當大的作用，但對基礎教育的重視確實難以形成強大的創(chuàng)新力量。我國的創(chuàng)新主體主要是高校、科研機構和企業(yè)，而前階段流行的大學擴招、合并和興建的熱潮，又占據(jù)了高校大量的財政投入，甚至面臨債務危機。與此同時，由于高校對教師績效的考核評定方式等原因，注重理論的實驗室成果難以與消費者的市場需求對接，或者創(chuàng)新產(chǎn)品投入太高，高昂的成本難以進行產(chǎn)品的市場化推廣，也就僅僅停留在紙上談兵或者實驗室的階段。所以，從政府角度來看，基礎教育支持依舊重要，而高新技術人才的培養(yǎng)也應當高度重視，合理的高校從業(yè)人員考核方式、優(yōu)厚的創(chuàng)新人才薪資待遇等都是可以嘗試的改革方式。而對于高校、研發(fā)機構從業(yè)人員而言，科研活動要更多地與實踐相結合，秉承費孝通先生深入田野間調研的思想，將實驗室的研發(fā)活動與市場需求相結合，將文本的分析規(guī)劃與區(qū)域實踐相匹配，才能真正實現(xiàn)產(chǎn)學研相結合，將理論研究轉化為現(xiàn)實的創(chuàng)新成果，更有效地體現(xiàn)知識創(chuàng)造的價值。

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【責任編輯 郭 玲】

Study on the Dual Factors of Promotion of Regional Innovation Capability:R&D Effect and Environmental Effect

HAN Jian, WU Sheng-nan

(School of Dongwu Business, Soochow University,Suzhou, Jiangsu 215021,China)

The promotion of innovation ability is necessary for regional economic development and industrial transformation. This article selects 14 indexes which affect the regional innovation environment based on provincial panel data from the year of 2008 to 2014. Through establishing factor analysis model, the paper obtains two main factors affecting innovation environment, which are called the fundamental supporting factor and the advancement promoting factor. Then we get the ranking of the 31 provinces by their comprehensive scores. Besides, based on quantitative analysis, we verify the influence of regional innovation environment, investment of R&D costs and human resource to the regional innovation ability measured by the number of patent licensing and pass the robust estimation. The results show that the wide difference between these provinces is not only because of investment of their R&D costs and human resource but also the innovation environment. Finally, based on the research above, some suggestions are put forward to enhance the regional innovation ability.

innovation environment; factor analysis; investment of R&D; innovation ability

2016-10-30

國家社科基金重點項目“供給側結構性改革背景下企業(yè)并購的特征、經(jīng)濟效應與相關政策研究”(17AGL013)

韓堅(1972—)，男，山西文水人，應用經(jīng)濟學博士后，蘇州大學東吳商學院經(jīng)濟系教授，蘇州大學中國特色城鎮(zhèn)化研究中心研究人員，主要研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟、區(qū)域經(jīng)濟。

F061.5

A

1005-6378(2017)04-0123-11

10.3969/j.issn.1005-6378.2017.04.019