长江经济带协同创新能力与创新绩效研究

王雪莹

(重庆工商大学 长江上游经济研究中心 重庆：400067)

党的十九大报告指出：创新是带动发展的第一动力，同时也是建设现代化经济体系的战略支撑。创新绩效快速且有质量的提高，对经济发展和创新驱动的实现有着极大的意义。长江经济带作为聚集多个经济增长极的综合体，其协同创新能力的实现对于促进长江经济带整体经济的增长以及中东西部协同发展都有着举足轻重的影响。

长江经济带作为长江流域最发达的区域，自正式设立以来，受到众多政策的扶持。2016年《长江经济带创新驱动产业转型升级方案》颁布使得长江经济带的创新发展成为学者关注热点。毛亮虎等基于2014年长江经济带十一个省市的指标数据，综合运用主成分分析法和空间计量测算省域科技创新能力及空间分布[1]。叶松等以长江经济带资源集聚和协同创新为主题，以促进长江经济带平衡发展[2]。曾刚等运用DEA-Malmquist指数测算长江经济带的创新绩效、空间结构和变化趋势，并使用WARD聚类根据绩效水平进行分类，分别提出发展阶段不同，区域创新绩效也具有不同的特征并给出相应对策[3]。

但是以长江经济带为对象，对协同创新和创新绩效结合研究的文献较少。根据Synnove Rubach周边地区的竞争与合作有利于创新力和竞争力的提升，协同创新已成为促进区域发展的重要手段[4]。因此，分析协同创新与创新绩效两者的关系，对于推动长江经济带创新驱动发展有重要意义。

1 理论基础

绩效评价是指为了某个目的，建立全面的评价体系以及采取适当的研究方法，通过既定的标准来对社会经济活动进行衡量，社会经济资源的不断投入才能实现价值。因而，通过投入产出效应来评价创新绩效，具体是指在区域创新系统中投入必要的资源要素从而使得生产效率和社会绩效的增加，创新绩效的探讨和测度重点考察投入和产出两方面。

区域是创新系统的主要形成部分，协同创新主要基于某地区中各个主体，如高校、科研机构、企业、政府和金融机构等充分利用各自的创新优势，并通过构建相互间的合作，从而形成高效的分工体系，体现出联合创新的良好效果。因而，本文认为，协同创新是通过知识间的流动、共享和互补等手段，在共赢的合作关系基础上，由高校、科研机构、企业、政府和金融机构等构成的有机生态系统。

结合创新绩效和协同创新的分析，可以概述协同创新和创新绩效的理论关系：区域创新系统中的高校、科研机构、企业、政府和金融机构等拥有着充足的创新资源，这为创新绩效资源要素的投入提供了充实的物质资源和智力支撑；而后，区域创新系统中各主体相互之间的交流合作行为对创新主体的经济行为进行规范，节约开展创新项目的交易成本，提高创新资源要素的转换率。因此，协同创新正向影响创新绩效。

2 协同创新和创新绩效的度量及关系研究

本文考察对象为长江经济带11个省市，相关数据源于2010—2016年各年《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》。

2.1 协同创新的度量

本文借鉴张贵[5]有关研究，采用复合系统协同度模型测算长江经济带的协同创新能力。

首先，对系统及内部结构进行定义。把系统划分为多个子系统，表示为F=(F1，F2，…，Fn)，其中Fn为第n个子系统。子系统Fj(j∈[1，k])在演进中的序参量是hj=(hj1，hj2，…，hjn)，其中n≧1。

按照《国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》，把长江经济带分为上游、中游和下游三个创新系统子系统，其中重庆、四川、云南和贵州属于上游创新系统子系统，湖北、湖南和江西属于中游创新系统子系统，上海、江苏、浙江和安徽属于下游创新系统子系统。本着指标选择的客观性和科学性等要求并借前人区域协同创新评价的评价体系[5-7]，选取了各子系统包含要素(见表1)。

表1 协同创新系统影响因素分布

在对11个省级行政区要素数据进行收集后，为了消除物价的影响，R&D内部经费支出借鉴朱平芳[8]的研究，构造研发支出价格指数(RPI=0.55CPI+0.45PII)平减，工业企业新产品销售收入、技术市场成交合同金额、科技活动经费中的政府资金和金融机构资金高等院校研究活动中的政府资金和企业资金分别以各地的消费价格指数(CPI)进行平减。运用复合系统模型进行分析(见表2)。

表2 长江经济带协同创新度

以2008年为比较基期，长江经济带创新系统处于协同发展的现状(DGS>0)，且协同创新度不断上升，但由于各省市经济发展程度差距明显且长江经济带连接东中西部城市，跨度较大，导致省域间合作交流不足，因此总体的协同并不理想。相比较而言，长江下游地区创新协同度最高。长江下游位处沿海，区位优势显著，经济较为发达，创新重视度高，尤其是上海、江苏、浙江构成的长三角地区，其便利的交通，充足的资金和丰富的创新人才构成了较为有效的协同创新系统；长江中游地区的创新协同度次之；长江上游地区创新协同度不高，但上升幅度较快，到2015年，上游的创新协同赶超中游地区。长江上游区位虽处劣势，但可以发现重庆、贵州等区域充分利用自身资源，依靠新型产业，经济增长率名列前茅，且随着成渝经济区的发展，黔渝合作的深入，上游地区的创新协同发展大有可期。

2.2 创新绩效的度量

目前，主要通过参数法和非参数法两大类别方法来测算区域创新绩效。参数法理论基础扎实，但需要根据所研究对象设定相应的生产函数，而函数的设置较为复杂，一旦设定错误，便会造成严重的结果误差；非参数法则以数据包络分析(DEA)为代表，运用运筹学中线性规划理论对投入和产出进行分析，进而计算创新绩效，该方法不需要设定具体函数，从而可避免主观函数的设定所带来的误差，且技术方法简便。因此，本文选择采用数据包络分析来对创新绩效进行度量。

由于是对协同创新和创新绩效两者关系的分析，投入产出指标均从复合系统指标中挑选。R&D人员全时当量和R&D内部经费支出为投入指标；专利授权数和工业企业新产品销售收入为产出指标，本文将长江经济带2009年到2015年的投入产出数据带入DEAP2.1后，得到如下结果(见表3)。由表3可见，长江经济带的创新绩效基本平稳，但2015年有小幅度的下滑；长江上游地区的创新效率最高，且基本是；长江上游的创新绩效先升后降，但2013年起上升趋势明显，2015年创新绩效超过长江上游地区；长江中游地区较之最弱，但2012年，创新绩效有较大的提升。

表3 长江经济带创新绩效

2.3 协同创新与创新绩效关系分析

具体分析长江经济带协同创新和创新绩效后，进一步用计量模型对两者的关系进行分析。创新绩效用JX表示，协同创新用XT表示，设经济规模为控制变量，经济规模由区域GDP占全国GDP的比重来确定，用GM来表示。

本文基于创新绩效与协同创新之间影响的关系，建立线性模型：JX=αXT+βGM+u分别对JX、XT和GM进行单位根检验(见表4)，采用LLC、Fisher-ADF两种方法检测出各变量一阶差分序列均处于平稳状态，表示各序列均为一阶单整序列(见表4)。

线性关系为JX=αXT+βGM+u，F检验P=0.0000(<0.05)，Hausman检验P=0.0509(<0.1)，选择固定效应模型。使用EVIEWS对模型进行固定效应估计(见表5)。对整个长江经济带而言，协同创新和经济规模均对创新绩效具有正向影响。其中，协同创新对创新绩效的作用系数为0.625764，经济规模对创新绩效的作用系数为0.239752。说明，协同创新或者经济规模每增加或改善1个百分点，平均而言会促进区域创新绩效分别增加0.625764个百分点和0.239752个百分点。由此可见，协同创新对于创新绩效而言有较好带动作用。

表4 (一阶差分序列)面板数据的单位根检验结果

表5 计量结果

3 结论与建议

本文通过长江经济带九省二市面板数据，对长江经济带协同创新和创建绩效分别测量，并对两者关系实证分析，得出如下结论：长江经济带创新系统处于协同创新的现状，但是整体的创新协同度并不理想。区域内创新协同和经济规模对创新绩效具有正向影响和良好的带动。应积极发展长江经济带的协同创新，促进创新绩效。

长江下游具有最高的协同创新度，长江下游经济较为发达，高等创新型人才往往会倾向于往科研条件好，设施配套完善的地区聚集，因为只有具有好的工作条件才便于创新工作者工作的开展。当然能提供创新工作区域的要么是高校、科研所的集中区域，要么是高技术企业的集中地，高校科研院所和高新技术企业人才集中，同时也会吸引很多的创新型人才集群。长江下游区域聚集国内顶级高校和科研院所，具有良好的区位条件和发展优势，更应该充分利用创新溢出辐射效应，凭借多个自主创新示范区的先行带动作用，与长江经济带内其他国家级示范区的加强合作，辐射带动整个长江经济带的发展。上海市推进建成全球科技创新中心，建立总部经济，吸引更多国外企业在此成立亚洲研发中心；江苏、浙江和安徽紧靠特色产业和人力资源优势，重点推进科技创新工程。

长江中游的创新协同度处于逐年缓慢增长的状态，但协同度并不高，而创新绩效在2011年后开始大幅度的提升，协同创新对于创新绩效带动作用并不明显，应加强区域内协同创新。长江中游作为上游和下游的承接，应充分依靠区位优势：一方面，加强建设资源开发共享平台，促进技术要素自由流通，加快科技成果转化；另一方面，优化创新环境，提升科技服务能力，完善创新金融服务系统。积极吸收下游的溢出效应，发挥武汉东湖国家自主创新示范区、长株潭自主创新示范区的创新效应，提升自身创新能力，缩减区域内创新差异。

长江上游地区协同创新度和创新绩效不断提高，值得关注的是，2015年长江上游的协同度和创新效率高速增长，甚至要赶超下游地区。近几年，以重庆和贵州为代表的西部地区经济发展也是可圈可点，以创新带动传统行业，大力培育新兴产业的发展战略成效显著。长江上游受到地理区位限制，难以得到下游地区的创新辐射效应，需提高科技创新能力、培育创新人才，推进区域科技创新开放合作，积极培育科技创新发展极，重庆、四川应积极利用长江经济带和丝绸之路经济带的区位优势，推进国际科技开放合作；贵州结合目前大数据的发展方向，深化科技开放合作，加强招商引资。

[1] 毛良虎,姜莹.长江经济带省域科技创新能力评价及空间关联格局分析[J].科技进步与对策,2016,33(21):126-131.

[2] 叶松,孙林.长江经济带科技资源集聚与协同创新研究[J].经济体制改革,2017，(1):57-61.

[3] 朱贻文,曾刚,邹琳,等.长江经济带区域创新绩效时空特征分析[J].长江流域资源与环境,2017,26(12):1954-1962.

[4] Synnove Rubach. Collaborative Regional Innovation Initiatives: A Booster for Local Company Innovation Processes? [J]. Systemic Practice and Action Research,2013,26(1)：3-21.

[5] 张贵,温科.协同创新、区域一体化与创新绩效——对中国三大区域数据的比较研究[J].科技进步与对策,2017,34(5):35-44.

[6] 贺灵.区域协同创新能力测评及增进机制研究[D].长沙：中南大学，2013.

[7] KAPOOR R,GHOSH P.Composite area linked system for property tax reform in India[J].Review of urban & Regional Development Studies，1992，(2)：209-225.

[8] 朱平芳，徐纬民.政府的科技激励政策对大中型企业R&D投入及其等利产业的影响——上海市的实证研究[J].经济研究，2003，(6)：45-53+94.