创新要素流动、创新链协同对广东创新绩效的影响（上）

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《城市观察》杂志2021年第三期刊发文章《创新要素流动、创新链协同对广东创新绩效的影响》，作者分别是，刘力，广东外语外贸大学经济贸易学院教授，主要研究方向为区域经济与粤港澳大湾区协同发展。廖楚瑶，广东外语外贸大学经济贸易学院硕士研究生，研究方向为区域经济。 

本文是广东省软科学研究计划“粤港澳大湾区建设国际科技创新中心的协同创新机制与路径研究”（2020A1010020042）、国家自然科学基金项目“国家自然科学基金联合基金项目典型成果挖掘与成果应用贯通机制研究”（J1924014）、广东省哲学社科基金“边界效应视角下粤港澳大湾区产业协同发展的机制和合作模式研究”（GD19CYJ07）成果。

本文分两部分推送。

摘 要

创新链主体协同与过程协同相互促进，创新要素流动促进创新链协同，进而促进创新绩效。通过构建创新链横向主体协同与纵向过程协同的复合系统协同度模型测算广东省21个地级市2010—2018年创新链协同度；采用DEA法及CRITIC赋权法，综合考虑创新绩效、经济效益、社会效益和生态效益测算城市综合创新绩效值；在创新要素流动条件下，通过空间计量模型实证创新链协同与综合创新绩效具有显著正相关，且综合创新绩效呈空间相关性，因而提高创新链协同程度有利于促进本地创新绩效提升，创新要素区域间流动是区域间协同创新的有效路径。 

  《2020年全球创新指数》报告显示我国国家创新能力在主要经济体排名中列14 位，是前30位中唯一的中等收入经济体， 标志着我国正稳步进入创新型国家队伍。另一方面，我国创新投入不足，结构不平衡问题较为明显，2020年创新投入排名为第26位，基础研究短板也较为突出。当前我国面临诸多“卡脖子”难题的深层原因就在于基础研究不牢。国家“十四五”规划纲要提出全社会研发经费投入年均增长7% 以上的目标，基础研究占全社会研发投入的比重提高到8%左右，凸显国家对创新与基础研究的重视程度。

与此同时，相关研究指出，我国科研成果转化效率不高，创新链发展不均衡及“裂隙”问题明显，创新成果转化困难究其实质在于创新链出现“裂缝”，“裂缝”使得创新活动终止，最终导致创新整体效能不高。创新活动是一个系统问题，协同创新是创新系统运行良好的基本条件，而创新链条及其相关环节的创新要素结构平衡对协同创新过程至关重要。其中，各创新主体在创新活动中深入交流、共享信息与资源共同促进创新发展，这个过程主要依靠创新要素的流动得以实现。

建设国际科技创新中心是《粤港澳大湾区发展规划纲要》提出的战略定位之一， 2019年广东省发布《关于进一步促进科技创新的若干政策措施》，将推进粤港澳大湾区国际科技创新中心建设列为第1条，开启了粤港澳大湾区协同创新进程。2019年8 月《中共中央 国务院关于支持深圳建设中国特色社会主义先行示范区的意见》提出， 支持以深圳为主阵地建设综合性国家科学中心。

“十四五”规划纲要进一步提出支持有条件的地方建设国际和区域科技创新中心，加强粤港澳产学研协同发展，推进综合性国家科学中心建设，便利创新要素跨境流动。在“双区”（粤港澳大湾区和中国特色社会主义先行示范区）和“双中心”（国际科技创新中心与综合性国家科学中心）建设目标下，探讨广东创新链协同发展关系及其对创新绩效的影响，将有助于促进完善粤港澳大湾区协同创新政策体系，提供决策咨询依据。

一、相关研究综述

熊彼特提出创新发展理论以来，创新被视为推动经济增长的决定因素和国家竞争力的核心要素。学者们对创新本质的认识不断深入，20世纪70年代，美国学者Nelson和Winter借鉴生物进化理论创立了创新的演化经济理论，推动了创新系统理论发展。Freeman提出国家创新系统理论，Porter提出了基于产业集群的国家创新能力模型，将创新投入、客户需求、企业竞争和产业联系纳入国家创新能力模型，为创新系统研究提供了更为宽广的思路；Cooke从地理分工与关联角度界定了区域创新系统包括了生产企业、研究机构和高等教育机构的区域性组织体系；Etzkowit提出三螺旋模型，认为区域创新系统包括政府、大学、产业三个主体，三者之间互相促进， 螺旋上升，不断推动区域的科技研究和技术创新活动。

国内产学研协同创新研究始于20世纪90年代，何郁冰基于系统思想和协同学理论，提出了“战略—知识—组织” 三重互动模式；陈劲、阳银娟提出以知识增值为核心的官产学研资源整合与互动模式；吴悦、顾新探讨知识协同过程及其影响因素；叶伟巍、梅亮、李文等认为产学研系统是国家创新系统的核心，知识是产学研系统的核心要素，知识生产、转移和吸收利用是协同创新绩效的关键环节；也有学者从博弈论视角分析合作策略，以及针对产业集群、大学科技城等的产学研协同创新研究。创新链条相关探讨包括创新链、产业创新链、技术创新链、价值创新链、知识创新链、创新价值链等。Timmers将创新链分为基础研究、技术开发，应用和部署。冯锋和汪良兵将 创新链分为技术开发和技术应用与改造两个部分，运用多阶段超效率DEA模型对两个子系统进行测度并综合运用协同发展度模型对我国的创新系统协同发展进行了分析。曾祥炎、刘友金提出了价值链协同创新的三个阶段为：节点协同—价值链协同—网络协同；余泳泽将创新价值链区分 为“基础研究—应用研究—试验发展”三个阶段，探讨其“协同效应”与“挤占效应”；鲁洁、秦远建区分了创新链的五阶段：基础研究、应用研究、产品开发与试验、商品化、产品化；刘志迎、冷宗阳采用复杂系统协同度模型分析过程协同；在空间协同关系的识别上，代明采用案例分析法剖析了创新链的空间结构，余泳泽采用空间溢出模型识别“协同效应”和“挤占效应”，白俊红实证了R&D资本和研发人员区际流动对创新效率的空间溢出效应。王玉冬等对我国高新技术产业的创新链和资金链的协同进行了分析，范斐等采用改进的DEA模型测度中国62个城市的创新绩效并运用门槛回归模型分析在不同经济发展水平下区域协同创新对创新绩效的影响。

综合以上，对创新系统的协同创新研究沿两个方向展开，一是探讨产学研主体协同及其对创新绩效的影响，二是揭示创新活动过程协同对创新绩效的影响；对创新链的概念界定虽然表述不一，但都强调创新活动的过程协同；在研究方法上，应用复杂系统协同度模型测度协同创新能力，对创新绩效的测度主要是采用DEA方法，相关研究也揭示了创新绩效的空间相关性。

本文认为，协同创新过程的主体协同与过程协同是相互促进的，并将主体协同融入创新链分析，强调不同主体在创新链不同环节的作用不同，使创新链可以从横向（不同主体间）与纵向（不同环节间）两个维度进行观察，并侧重从纵向理解创新链，分析创新链协同对创新绩效的影响，从创新要素空间流动角度进一步观察创新绩效的空间相关性。

此外，目前相关研究的样本多以观察省级面板数据为依据。本文具体到广东省内陆级市样本，从粤港澳大湾区建设国际科技创新中心要素聚集特征及其流动性特征角度揭示协同创新能力与创新绩效则更具现实意义。

二、创新链协同机理及其对创新绩效的影响

（一）

创新链分解与协同关系

本文将创新链分为研究与开发阶段、中间试验阶段以及技术商品化产业化阶段。首先，在创新链不同阶段，众多主体参与发挥作用不同，如在研究与开发阶段， 科研机构以及高校、政府的主导作用会更强，而在技术商品化产业化阶段企业的主导作用会更加明显。其次，在“中试”阶段需要投入大量的人财物，耗时长投资风险大，市场主体大都会趋向于遵循“利己”的行为准则，规避风险就容易形成薄弱环节。此外，基础研究是创新源头，在自主创新活动中处于战略地位，更应重视该阶段的创新活动及其与其他阶段的协同关系。

图1 本地创新链条的协同关系

从创新链的横向联系看（图1），创新链上存在着许多创新主体，这些主体包括高等院校、研发机构、政府、社会组织、金融机构以及企业。创新主体存在于创新链的各个阶段，在区域创新链中就是这些主体的合作行为对资金、基础设施等创新资源的运用发挥协同作用，促进创新链的良好运行。这里的协同表现为一种互利互惠、相互合作，在促进创新绩效提高的同时实现共赢，通过知识共享、知识互补、制度创新等，以稳定的契约关系为基础由这些主体形成一个有机的生态系统网络。如金融机构或政府可以为企业提供咨询平台或制定政策导向降低企业的信息搜寻成本和交易成本，又或政府直接为企业、科研机构提供资金，减少其创新资金压力。而企业则直接向科研机构反馈市场需求信息提高技术的市场价值转化率。

从创新链的纵向上来看，有上中下游之分，创新链具有阶段性，存在着阶段与阶段之间的节点，协同即是节点处的连续性， 创新链节点的连续性保证创新活动的持续进行。前一个节点决定后续的投入，后续节点又会通过反馈促进前一阶段的发展。换言之，创新活动在上阶段断裂，下阶段将无法继续有效运行，技术创新无法实现市场价值化，只有前后阶段相互匹配，共同发展、实现协同，才能最终促进创新绩效的提高。

（二）

创新链协同发展障碍及对创新绩效的影响

创新链协同发展的障碍主要表现为： 

一是创新主体“利己主义”的趋向性。

创新链要完成由研究投入到最终实现市场价值的过程，所有创新主体必须在发挥自身功能价值的同时朝着相同的目标实施经济行为， 如果创新主体都仅仅希望自身利益得到实现，创新主体并没有形成利益共同体，在创新方向上不能形成合力，其协同创新的功能难以发挥甚至使创新链断裂。若创新链各阶段的创新主体能够实现信息共享，创新资源在不同主体与不同区域间自由流动， 这将极大促进创新资源的有效利用，增强协同作用。

二是创新链的裂缝问题。

创新链裂缝问题的出现会导致创新活动的中断，一项技术在某个阶段中止，该项创新活动由此结束，则该项创新活动只有投入没有产出，创新绩效自然也就不高，若能填补“裂缝”，创新要素可以无阻碍地在创新链中流动，其可以在提高创新链发展协同性的同时，促进创新活动的完成。

三是“中试”环节薄弱问题。

“中试”阶段对于科技成果转化、实现市场价值具有非常重大的意义， 但创新人才匮乏，转化主体自身能力的欠缺以及相关针对性的政策法规的不健全使得该环节相对薄弱。假若创新要素能够从其他阶段流入该阶段，不但能促进“中试”阶段的发展，其也可以促进创新链各阶段之间发展的平衡，从而促进创新绩效的提高。

四是信息反馈机制阻断。

在创新链中各个环节是相互融通相互交流的关系，阶段之间会进行信息交流与资源的互通。假若阶段的协同性出现问题，即各阶段发展速度并不平衡，其在交换信息与资源互通方面会出现不对称问题，真正的创新需求难以得到满足，不利于创新链的良好运行及创新绩效的提高（图2）。

图2 创新链协同发展的障碍

（三）

创新要素流动与创新绩效的空间相关性

区域创新绩效的空间相关性本质上是创新要素的区际流动，这里的创新要素包括人才、资金、知识、信息等。创新要素流动对创新绩效的影响表现在区域之间各主体的跨区域经济合作、知识的跨区域溢出和促进创新要素的优化配置等作用上。理论上，区域创新链任一环节的创新要素都有可能流向另一区域的任一环节（图3）。如前文所述，创新链协同过程是通过创新要素在创新主体之间与不同环节之间的流动得以实现，由于创新要素在跨区域间流动也会使创新绩效表现出较高的空间相关性。

图3 创新链条的要素流动与区域关联

创新要素流动受市场拉力和政策推力双重作用：

一是创新要素的空间流动体现了区域间对创新要素的竞争。

斯密指出“竞争对推动劳动要素和调节资本要素合理配置有重要的作用，竞争在经济运行中发挥作用，市场是它的环境，市场价格的高低调节生产要素投入者的实际收入和社会资源在各部门之间的分配”。创新要素在各个区域的需求和供给各不相同，创新要素会自发地由边际收益低的地方流向边际收益高的区域，市场竞争和创新要素的趋利性会促使创新要素在区域间的流动和聚集。

二是政府在扮演市场监管者角色的同时会通过提供公共服务的方式释放经济活力。

例如作为创新活动的资金提供者，通过提供直接的专项研究补贴，给予国家重点创新载体建设相应的支持经费，这有利于吸引其他区域的创新人才等资源的流入。或通过制定培育创新文化氛围的政策，减少老旧体制的弊端给创新要素使用所带来的不便，加强创新环境硬件设施的建设吸引更多的创新资源流入。

三、复合系统协同度模型及相关指标测算

（一）

构建创新链复合系统协同模型

本文选择复合系统协同度模型对广东省各地级市的创新链协同度进行测算，对应创新链分解的三阶段定义三个子系统及其对应指标：一是研发投入子系统：侧重于政府投入与研究机构能力，选择R&D经费支 出、R&D/GDP情况、财政科技拨款占地方财政总支出比重、各市县级及以上政府部门属研究与开发机构科技活动人员数；二是技术转化子系统：侧重于企业R&D投入 和专利申请以及外资技术溢出等，选择规模以上工业企业R&D人员数、全社会专利 申请量，各市外商直接投资额；三是技术应用子系统：侧重于新产品与专利授权等，选择规模以上工业企业新产品销售收入、专利授权量、规模以上企业新产品出口额、规模以上工业企业新产品产值。

参照孟庆松、韩文秀对复合系统协同模型的界定，令S为创新链整体复合系统， S={s1,s2,...sj}，j∈[1,3],s1,s2,s3分别对应研发投入子系统、技术转化子系统和技术应用子系统。在复合系统中，每个子系统都是由若干个序参量（指标）组成，序参量操控着复合系统中子系统与子系统的协同作用。设序参量为ej=(ej1,ej2,…ejn)，其中n≥1，βji≤eji≤ αji，i∈[1,n]，假定ej1,ej2,…ejl为正向指标，取值越大，系统的有序度越高。本文所选指标均为正向指标，则各创新链子系统有序度为：  ，i∈[1,l]正向指标

   

        

uj(eji)∈[0，1]，uj(eji)越接近1，表明该序参量对子系统的有序度影响越大。有序度不仅受各个序参量数值大小的影响，也与各序参量的权重组合相关，即各创新链子系统中的序参量占比也会影响有序度的大小。

             

 

公式（2）中w≥0， ，uj(sj)∈ [0,1]，根据王昆、宋海洲[32]的研究，选择 CRITIC赋权法进行权重的测算。初始时刻t0，各个创新链子系统序参量的有序度是u_j^0(s_j), j=1,2,3,系统演进到t1时，各创新链子系统序参量的有序度为u_j^1(s_j),j=1,2,3，定义复合系统的协同度模型为：

公式（3）将子系统协同及其发展过程协同两个维度整合。U∈[-1,1]，数值越大即越接近1，协同发展程度越高。其中，

，该项显示各子系统有序度跨阶段变化方向，正号代表各子系统均得到改善，负号代表至少有一个子系统有序度降低，导致复合系统向无序方向转化；

代表子系统之间的协调程度，只有各子系统水平相当、同步发展，才能实现系统协同效应最大化。创新链协同水平的高低是受各创新阶段发展水平和发展速度所决定的，各子系统的发展水平相近，即为创新链各环节相匹配。发展速度是指发展步调和方向，子系统均得到改善，虽然方向相同，但步调不同，也会带来效率损失；若其中任一环节滞后发展甚至倒退（如该子系统序参量指标的相对位置变化），则会导致协同度为负，难以发挥协同创新作用。

（二）

广东省创新链协同度变化特征

依公式（3）计算广东省各城市的创新链协同度，并对比2010年和2018年协同度的变化特征（图4），横轴为各城市2010 年创新链协同度，纵轴为2018年创新链协同度。数据来源于《广东统计年鉴（2010—2019）》《广东科技统计年鉴（2010— 2014）》《广东科技创新动态数据2020》《广东科技统计数据（2017—2019）》。

首先，位于右上角城市在2010年和2018 年的创新链协同度都为正值，主要包括了珠海、东莞、中山、佛山、阳江以及梅州；位于左上角城市协同度应是2010年为负，2018年则转为正，主要包括潮州、揭阳、江门、汕头、湛江、广州、深圳七大城市；位于左下角城市对应两年创新链协同度都为负，主要包括云浮、河源、清远、惠州、韶关、茂名、肇庆七地。而处于右下角，仅汕尾一市从2010年正值转为2018年负值（图4）。

图4 广东各地创新链发展协同度象限分布图（2010年，2018年）

其次，尽管像广州、深圳这类地区创新要素集聚程度较高，但也会出现2010年协同度为负值，表明其创新链子系统有序度降低了且发展速度不平衡，如广州研发投入水平高，而深圳技术应用更强，但两城市都存在三个子系统匹配程度不高问题，随时间变化创新要素在子系统间流动，会导致发展不平衡即协同度为负现象。2018年两市三个子系统有序度均得到改善且匹配度提高明显；而东莞、中山这类城市虽然在综合创新实力方面逊于深圳、广州，但其三个子系统有序度均得到改善，因而其创新链协同度表现为正。

最后，区分大湾区内外城市，一方面处于湾区中城市（除惠州、肇庆外）创新链协同程度都由不协同走向了协同或是协同程度更高了，这种变化可能是由于大湾区建设国际科技创新中心相关政策出台促进创新要素向湾区内城市聚集。肇庆、惠州协同度在两个年份都为负，也显示出其在湾区城市中相对竞争力更弱，经济水平与基础设施条件对创新要素吸引力不足，且其创新链子系统的发展不平衡现象较为突出。另一方面大湾区外部城市创新链协同度普遍较低，这些城市的经济发展程度相对也不高，对创新要素吸引力不足也是阻碍其创新链协同度改善的原因，加之大湾区内部主体合作增加在一定程度上减少了大湾区内部城市与外部城市的合作，从而使得情况更加恶化。此外个别湾区外部城市的创新链协同程度变好可能是由于这些地方虽然创新要素流失，但相对于之前，其创新链各环节的匹配度提高，且发展速度较平衡，也将有助于提高创新资源的匹配效率。

（三）

区域创新绩效的测算与指标选取

本文将创新绩效理解为创新效率与创新效果的结合，创新效率指创新要素的投入产出关系，采用DEA法测算。创新效果可以体现在多个方面，指创新给各个领域所带来的好处，包括经济效益、社会效益以及生态效益。本文利用CRITIC赋权法计算创新效率以及各项创新效果对创新绩效的影响权重，利用加权求和的方法得到综合创新效益值如下：

     

              

其中C为综合创新绩效值，xi分别为创新效率、经济效益、社会效益及生态效益， wi为创新效率、经济效益、社会效益及生态效益的权重。选取各市县级及以上政府部门属研究与开发机构科技活动人员数和R&D/ GDP作为投入指标，专利授权量和新产品销售收入作为产出指标。而经济效益用人均GDP表征，社会效益用就业人数表征，生态效益选择单位GDP能耗增长速度表示。数据主要来源于《广东统计年鉴（2010—2019）》

图5显示大湾区内部各城市的综合创新绩效值除惠州以外均呈现上升趋势，显示出大湾区内部城市协同发展水平普遍提升， 各创新主体及创新要素的协同性增强，各地创新绩效得以不断提高。特别是经济发展程度相对较高的地区例如深圳、广州、佛山等地的创新绩效水平较高，这可以解释为当一个地方经济发展水平较高时，对创新要素更具吸引力，且创新要素在各环节之间的流动阻碍更少，因此协同度提高可以带来更好的创新效果。

图5 大湾区珠三角9市2010—2018年创新绩效变化趋势折线图

图6显示广东省的综合创新绩效值总体呈上升态势，其中大湾区内城市明显高于大湾区外城市，反映出大湾区以外受限于经济水平较低，城市创新资源不足抑制了综合创新绩效值，且两组别城市差距并没有随时间缩小趋势。

图6 大湾区内外城市平均综合创新绩效值对比

（未完待续）

编辑：李晓雯