基于省域尺度的中国创新基础设施对创新产出的影响分析

于英杰，吕拉昌，2，3

（1.首都师范大学资源环境与旅游学院;2.首都师范大学管理学院；3.北京城市创新与发展研究中心，北京 100048）

基础设施（infrastructure）通常指为社会生产和居民生活提供公共服务的物质工程设施，包括交通、邮电、商业服务、科研与技术服务、园林绿化、文化教育和卫生事业等市政公用工程设施和公共生活服务设施等，是保证国家或地区社会经济活动正常进行的公共服务系统。基础设施不仅仅是一种“投资”，而是作为具有“外部性”的公共物品，能够间接对经济增长产生长期的影响［1］。随着全球化和知识经济时代的到来，支撑全社会创新活动的创新基础设施条件日益成为国家参与全球竞争的重要战略资源，创新基础设施的建设正在成为国家创新体系和创新能力建设的重要组成部分。目前中国大部分城市正处于由工业型城市向创新型城市转型阶段，创新基础设施对城市创新产生着重要的影响。

国外学者认为，创新基础设施是创新资源的集中区，创新基础设施与其周围创新环境的相互作用加强了区域的创新能力［2-3］；创新基础设施发展和完善能够促进企业创新效率的提升和创新产出的增加，有助于该地区实现经济增长和现代化发展［4-5］；政府应该在创新基础设施的建设和创新相关制度的设计方面,发挥重要作用,推动区域创新能力的提高［6-8］。国内学者对创新基础设施也展开了相应的研究，认为创新基础设施在一定程度上能促进城市或区域创新资源的集聚［9-12］；创新基础设施作为区域或企业创新环境的重要组成部分,对产业集群、国家高新区等内部企业的创新产出具有关键作用［13-17］。研究表明，创新基础设施投入越高，创新产出效率越高［18-21］。

上述研究强调创新基础设施的重要作用,并分析了创新基础设施与创新产出的关系，但是在省域尺度,创新基础设施对创新产出的影响程度到底多大?哪些要素在其中占重要作用？各地域之间各要素的重要性是否存在差异性？仍没有结论。本文以我国31 省（区、市）作为研究的基本单元（不包括香港、澳门特别行政区和台湾省），基于2007—2017 年的各省创新基础设施、创新产出的数据，采用灰色关联分析方法，对中国各省创新基础设施与创新产出的关联度进行定量分析，以期为我国新基建的合理规划建设提供一定参考。

1 理论框架和指标体系的构建

目前国外学者对创新基础设施概念的理解和指标的衡量各不相同。国外对创新基础设施的概念界定主要从指标的选择如技术复杂程度、人力资本、可用于研发活动的财政资源、教育和培训投资、知识产权保护、国际贸易开放程度、R&D 税收政策来定义［2］。Feldman 等［3］使用相关制造业的企业集聚、工业研发的地理集聚、大学研发的集聚以及商业服务公司的集聚来界定创新基础设施，Biktimirov 等［22］将创新基础设施定义为支持创新活动的各种组织、机构、资金和服务系统，包括科技园、大学和创新中心、工商会和协会、技术垄断和企业孵化器、各种投资金融机构、科学社会团体、科学基金和风险基金、公营和私营公司和企业、各类工程咨询公司和面向问题的信息资源与系统。

国内学者对创新基础设施的研究相对较少，程雁等［23］最初将创新基础设施定义为影响一国创新能力的基础设施，包括一国的知识存量、研发资本投入、教育投入、对外开放程度、专利保护强度和反垄断强度。之后李天柱等［24］认为，创新基础设施是为创新活动提供公共服务的物质工程设施，是创新生态系统中保证创新活动正常进行、激励创新活动持续开展的公共服务系统。直到2020 年4 月，发改委首次明确创新基础设施的含义，主要是指支撑科学研究、技术开发和产品研制的具有公益属性的基础设施，能为创新活动提供便利条件，这些条件是创新活动必需但不能由企业自行解决的基本条件，比如，国家科技基础设施，教育基础设施，情报信息基础设施，产业技术创新基础设施等。综合考虑国内外学者对于创新基础设施的定义，本文认为创新基础设施是指保证创新相关活动顺利进行的各种物质工程设施和公共服务系统的总和，包括支撑创新活动的基本建设工程系统、信息化系统和创新服务系统等。

首先，创新基础设施通过为创新活动提供物质条件，促进科研成果转化，从而提升创新能力。已有研究证实科学研究与技术开发机构是专门从事科学研究和技术开发活动的科技组织，能够将科学研究的成果转化为实际应用，高等学校用于培养人才、开展科学研究、服务社会发展等，并且高校拥有大量的人才和智力资源，能够为科学研究与技术开发活动提供智力支撑［25-26］。国家大学科技园不仅是产、学、研合作的重要平台，也是创新型人才培养的重要平台，能够促进高校、科研机构和企业之间的科研交流与合作。创新基础设施通过为创新活动提供公共服务的物质工程设施，保证创新活动正常进行，激励创新活动持续开展，进而促进创新产出水平的提高［24］。

第二，信息技术作为一种具有革命性的生产要素已经成为信息化时代城市创新效率提升的重要推动力［27］。创新基础设施通过为创新活动提供信息条件，缩短了各个创新主体之间的联系距离，促进了创新资源和要素的快速流动，同时提高企业产品的生产和管理效率。Takmasheva 等［4］在研究俄罗斯北部地区商业体系时指出，信息基础设施的建设能够促进企业创新效率的提升和创新产出的增加，进而有助于该地区实现经济增长和现代化。

第三，创新基础设施为创新活动提供服务性支持。科技企业孵化器作为培育和扶植初创期中小企业的专业化创新服务机构，是科技型初创企业进行创新创业活动的基础平台。Biktimirov 等［22］认为支持创新活动的各种组织机构和服务系统，能降低企业的创业风险和成本，提高创业存活率，帮助和促进科技型新创企业成长和发展。

第四，创新基础设施通过提供物质性的投入、信息化的保障、服务性的支持来提高创新资源的集聚能力，有助于形成一个强有力的集群环境。Ashmarina 等［28］基于大学与企业的整合，提出了创新基础设施的结构，认为大学和科研机构的整合有利于促进创新产出水平的提高。Feldman 等［3］认为相关制造业的企业集聚、工业研发的地理集聚、大学研发的集聚以及商业服务公司的集聚能够促进专业资源的集聚，进而影响一个区域的创新能力。图1 归纳了以上理论分析。

基于创新基础设施的概念和上述理论分析以及中国城市创新的实际情况，在系统梳理和借鉴以往相关研究的基础上，依据科学性、系统性和可操作性原则，本文构建了创新基础设施的评价指标体系（表1）。创新基础设施包括支撑各类创新活动的物质条件、信息条件和服务条件，是物化性的创新投入、信息化的保障以及服务性的支持。在本文构建的创新基础设施评价指标体系中，支撑创新活动的物质条件即物化性的创新投入包括“研发平台”和“产业集群”；信息化保障体现为“信息化水平”；服务性支持体现为“创新服务”。

图1 创新基础设施与创新产出理论分析框架

表1 创新基础设施评价指标体系

由于专利数据较能全面的反应各地区的创新和发明状况，且专利授权量经专利局审批后比申请量更加权威可靠，是表征创新产出最直接变量。技术市场成交额代表企业因技术创新所带来的技术能力被社会认可，进而为企业带来经济效益的量度，它通过反映技术实力间接的反映创新产出。故本文采用专利申请授权数和技术市场成交额两个指标来衡量我国省域的创新产出水平。国家大学科技园是以高水大学为依托而建设的科技型园区，能够促进高校、科研机构和企业之间的科研交流与合作，促进科研成果转化为实际生产力。普通高等学校也会设立科学研究与技术开发机构，用于培养人才、开展科学研究、服务社会发展等，并且高校拥有大量的人才和智力资源，能够为科学研究与技术开发活动提供智力支撑。科学研究与开发机构是专门从事科学研究和技术开发活动的科技组织，其主要职能是科学研究与试验发展（R&D），并且能够将科学研究的成果转化为实际应用，是推动国家科学技术进步和提高国家科技创新能力的重要基础性平台。企业研发机构是企业进行研发与创新活动的重要平台，是新生产方式和新产品开发所需的科学和技术知识的主要来源。开发区高新技术企业聚集了大量的高素质劳动力和创新型人才，形成较为成熟的专业化生产网络和创新网络，为集群内的企业开展创新活动提供了基础性支撑条件。国家级科技企业孵化器是培育和扶植科技型初创企业的专业化创新服务机构，通过为企业提供物理空间、技术服务、共享设施等一系列服务支持，降低企业的创业风险和成本，提高创业存活率。邮电、移动电话和互联网宽带作为信息通讯技术，能够缩短各区域和城市之间以及各创新主体之间的联系距离，促进创新资源和要素的快速流动。因此，选取国家大学科技园、国家级科技企业孵化器、具有研发机构的企业、邮电业务总量、移动电话年末用户数、普通高等学校、科学研究与开发机构、互联网宽带接入端口和开发区高新技术企业作为创新基础设施的衡量指标。

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

专利申请授权数、技术市场成交额、普通高等学校、邮电业务总量、移动电话年末用户数、互联网宽带接入端口、R&D 经费内部支出的数据来源于2008—2018 年《中国统计年鉴》，科学研究与开发机构、有研发机构企业数、国家财政科技支出的数据来源于《中国科技统计年鉴》、开发区高新技术企业数来自《中国经济与社会发展统计数据库》。国家大学科技园、国家级科技企业孵化器来自《中国火炬统计年鉴》，在校本硕博士生数来自《中国教育统计年鉴》，个别省份部分指标数据是自行整理计算后所得结果。其中专利申请授权数采取滞后一年的数据。

2.2 研究方法

灰色系统原理是通过比较数据几何关系得到关联程度［29］，要求的数据点少，数据分布无需具备线性或者正态特征，在实际问题的研究中倍受欢迎［30-31］。灰色关联分析的实质是比较不同组中数据演进趋势和程度的相似度，其取值范围在0到1之间，数值越接近于1 表示相似度越高，反之差异也大。

2.2.1 灰色关联系数

灰色关联系数计算步骤如下：

2.2.2 灰色关联度

灰色关联评价的实质是对数组间几何关系的比较，两个数组之间的灰色关联程度可以通过比较各个维度的灰色关联系数反映出来。为反映总体的灰色关联程度，可以把不同维度的灰色关联系数求平均。对式（3）中的序列求平均，

3 创新基础设施与创新产出的关联度分析

3.1 要素关联分析

基于创新基础设施的概念及测度体系，结合创新活动的过程以及中国创新的实际情况，在系统梳理和借鉴以往相关研究的基础上，依据上述构建的评价指标体系，利用Excel 以各省为一组，计算2007—2017 年各要素的灰色关联度。其中各省的专利申请授权数和技术市场成交额作为X0参考数组，X1（国家大学科技园）、X2（普通高等学校）、X3（研究与开发机构）、X4（有研发机构企业）、X5（开发区高新技术企业）、X6（移动电话年末用户数）、X7（互联网宽带接入端口）、X8（邮电业务量）和X9（国家级科技企业孵化器）作为创新基础设施比较数组，X10（国家财政科技支出）和X11（R&D经费内部支出）作为资本要素的比较数组，X12（在校本科生）和X13（在校硕博士生）为人力要素比较数组。由于创新投入转化为创新产出需要一定的时限，参考已有研究成果，使用滞后一年的专利申请授权数，计算结果（表2）。

由表2 可知，全国创新产出与创新基础设施各指标的灰色关联度平均值为0.66。一般来说灰色关联度在0 至0.35 之间属于弱关联，0.35 至0.65 属于中度关联，0.65 至1 属于强关联［32］。因此，我国创新基础设施与创新产出有着强关联，这表明创新基础设施的完善对创新产出水平的提高有促进作用。将表2 中创新基础设施各个指标的灰色关联度从大到小进行排序，排在前四位且与创新产出有强关联的依次是具有研发机构的企业灰色关联度为0.81，国家级科技企业孵化器为0.75，开发区高新技术企业为0.7，国家大学科技园为0.66。表明该4 个指标对创新产出的贡献率较大。

其中排在第一位的是具有研发机构的企业，说明企业虽作为创新的主体，企业研发机构是创新的动力源泉，是实现研发投入到成果产业化的关键点。正如熊彼特所说企业研发机构作为“知识产生子系统”，正成为企业创新的核心力量［33］。因此企业研发机构数量的增加和质量的提升，都会带动企业自主创新能力的提高，对区域创新产出的发展起着巨大作用。

排在第二位的是国家级科技企业孵化器，科技企业孵化器作为培育和扶植高新技术中小企业的服务机构，通过提供物理空间和一系列基础设施等相关服务支持，降低创业者的创业风险和创业成本，提高创业成功率，并促进相应技术成果的转化，促使这方面的企业能够处于稳定、高速的发展状态，完善国家和区域的创新体系，科技企业孵化器的建设和发展对我国创新产出水平的提高具有重大影响力。

此外，开发区高新技术企业对创新产出的贡献率也较大，高新技术产业开发区作为我国的重要创新基础，聚集了较多的创新型企业，尤其是国家大学科技园作为国家创新创业生态的重要组成部分，凭借人才集聚、技术创新、资源整合等方面的优势对国家创新驱动发展战略的实施有着不可或缺的作用。

表2 创新产出与创新基础设施各指标灰色关联度

3.2 关联的地域差异

各省创新基础设施与创新产出之间的关联度存在显著的地域差异，具体分析结果如下：

（1）我国创新产出最多的地区为江苏、浙江和广东，其次北京、上海、山东、安徽、福建和四川较多（图2），中西部地区较少。从整体上看（图3），创新基础设施与创新产出存在高度关联的省份可分为东部沿海北京、天津、上海、山东、江苏、浙江、广东、海南，以及中西部四川等部分区域。综合（图2）发现，东部地区创新基础设施对创新产出的促进作用影响较大，而其它创新产出较多的省份与创新基础设施关联度却呈中度关联，说明该地区的创新产出受人力、财力等因素影响更大。中西部除四川和安徽两地创新基础设施对创新产出影响较大，其它省份的创新基础设施与创新产出虽有强关联性，但创新产出水平较低，表明创新基础设施不完善也会制约创新产出的增加。这说明创新基础设施的完善和发展对创新产出水平的提高有着直接的促进作用，反之，若创新基础设施相对落后，也会阻碍创新能力的提升。

（2）从创新基础设施各要素来看，由上述结果分析有研发机构的企业、科技企业孵化器、开发区高新技术企业和国家大学科技园与创新产出存在强关联。因此，重点分析该4 个因素的关联地域差异。由图4 可知有研发机构的企业在全国除安徽省均与创新产出存在强关联，这说明各省有研发机构的企业对创新产出的贡献率最大，是创新产出水平提高的关键部分。由图5 可知科技企业孵化器与创新产出存在强关联的省份也基本可以覆盖全国，但是大部分省份的创新产出水平较低，这说明全国科技企业孵化器还不够完善，对创新产出的贡献率还较小，因此政府应加大对科技企业孵化器的扶持力度，促进创新产出水平的提高。由图6 可知，开发区高新技术企业与创新产出有着强关联的省份主要分布在西部地区，而西部地区的创新产出较低，这表明西部地区开发区高新技术企业存在数量不足、规模小等问题，对创新产出的贡献率较低，因此要制定相关政策和营造良好的创业环境吸引企业往西部地区发展。由图7 可知，国家大学科技园与创新产出存在强关联的省份主要分布在中东部地区，主要是由于中东部地区高等学校较多，因此国家大学科技园相对较多，对创新产出的影响较大。综上所述，东部地区创新基础设施水平较高，对创新产出的增加具有推动作用，而西部地区较为落后，阻碍创新产出的增加。

图2 创新产出分布图

图3 创新基础设施与创新产出关联度

图4 有研发机构的企业与创新产出关联度图

图5 科技企业孵化器与创新产出的关联度

图6 开发区高新技术企业创新产出的关联度

4 结论和建议

4.1 结论

图7 国家大学科技园与创新产出的关联度

本文以中国 31 个省、区、市为研究样本，利用2007—2017 年各省数据，通过构建数学模型分析各省创新基础设施与创新产出的灰色关联度，研究发现：

（1）由各省创新产出量和创新基础设施与创新产出关联度来看，创新产出高的地区同时创新基础设施与创新产出呈高度关联的地区，说明创新基础设施和其他相关影响因素相比对该地区的创新产出影响最大。而创新产出高但两者呈中度关联，说明创新基础设施对创新产出有影响但弱于其它影响因素。如果创新产出较少，但创新基础设施与创新产出呈高度关联，说明该地区的创新基础设施不完善，影响创新水平的提高。从整体来看，中国创新基础设施与创新产出存在正相关，创新基础设施的完善和发展对创新产出的增加有显著的促进作用。

（2）创新基础设施指标来看，不同省份的创新基础设施对创新产出的影响程度也不同。有研发机构的企业、国家级科技企业孵化器、开发区高新技术企业和国家大学科技园对创新产出的影响更大，且存在显著的地区差异，中东部地区有研发机构的企业和国家大学科技园对创新产出影响较大，西部地区有研发机构的企业、孵化器和开发区高新技术企业与创新产出关联较大。

4.2 建议

基于上述结论，中国创新基础设施对创新产出存在较高的影响力，创新基础设施的提升能够促进创新产出的增加，创新基础设施各个要素对创新产出的影响也存在相应的差异，因此政府在制定相关政策时，在同等重视各类创新基础设施对创新产出作用的基础上，更加注重优先向那些对创新产出贡献率较高的指标倾斜，使各地区的创新产出水平不断提高。为此，提出以下几点建议：

第一，各级政府要进一步加强对企业研发机构的整体部署，实施地区间差异化的管理政策。东部地区要积极推动产学研的合作，加大研发投入强度，提高企业研发机构的建设水平。中西部地区要加快对外开放步伐，改善西部地区的创新环境，营造出能够吸引企业研发机构和研发人员流入同时减少人才流失的区域环境，建立与周边邻近地区人才、技术等资源共享机制，合理引导研发技术和人才的区际流动，加强地区间的创新合作。

第二，加大科技企业孵化器的投入与管理力度，推动孵化器的建设主体由政府主导转变为政府引导，企业为主体，社会广泛参与。东中部地区通过政策的支持，积极推动政府和企业加快对孵化效果差的省市进行持续改进，减少资源投入的浪费，提升其孵化运行效率。西部地区要加大科技企业孵化器的资源投入，吸引资金和高素质人才流入，建立以企业为中心的创新孵化体系，提高初创企业的成活率和成果转化率。

第三，营造良好的集群环境，促进资源整合。东部地区充分利用东部沿海城市的地域优势，吸引著名研发机构企业集聚，实现技术本土化发展，政府建立相应制度，积极引导相关企业和技术的集群化发展，加强各企业的合作研发机制。中西部地区由于地理位置、投资环境和科技能力较差，因此应根据本地资源优势建立不同类别的集群企业，如利用农业优势建立现代农业高新技术产业示范区，改造传统产业，同时借助网络手段与研发实力较强的省份进行合作，逐步培养本地区集群所需要的创新环境。

第四，东部地区大学科技园较多，因此应完善大学科技园的功能，构建高效的大学科技园综合服务平台，逐渐走国际化道路。中西部地区，政府应增加教育和科研经费的投入，协助大学科技园建立完善的激励制度，实现人才和创新产业的集聚，加大科技投入构建良好的科技创新平台。

本文的研究尚有不足：首先，由于31 个省区市创新基础设施的数据难以统一，仅以9 个指标进行分析，未能完全覆盖到各省创新基础设施对创新产出的所有影响，还需要在今后的研究中不断补充数据进行分析。其次，本文以省域尺度进行研究，但是不同省级空间尺度下地带内部区域创新基础设施与创新产出的关联可能不同，今后将不断根据创新的概念界定，进一步完善数据，从多尺度研究创新基础设施与创新产出的关系。