張靜+李平

摘 要：將區(qū)域創(chuàng)新過程劃分為科技研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段，采用基于DEA的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算我國兩階段區(qū)域創(chuàng)新績效，結(jié)果表明：區(qū)域創(chuàng)新績效存在明顯的空間關聯(lián)關系，呈以多個增長極為中心的組團分布，東部地區(qū)的創(chuàng)新優(yōu)勢區(qū)域相對密集，而中西部地區(qū)的創(chuàng)新增長極相對分散，各省份兩階段創(chuàng)新績效的變化存在不同程度的差異。進一步構建科技研發(fā)績效和成果轉(zhuǎn)化績效的動態(tài)空間面板模型，分析表明：兩階段區(qū)域創(chuàng)新績效顯著空間正相關，基本形成互動關聯(lián)的協(xié)同創(chuàng)新鏈式結(jié)構，其中“學研”對“產(chǎn)”的知識溢出效應明顯，而成果轉(zhuǎn)化對科技研發(fā)的反饋影響較弱；分地區(qū)看，東部地區(qū)基本形成了強強聯(lián)合的創(chuàng)新優(yōu)勢區(qū)域帶，而中西部省份的鏈式創(chuàng)新結(jié)構尚不完整。應充分利用區(qū)域創(chuàng)新績效的過程溢出和空間關聯(lián)效應，強化成果轉(zhuǎn)化對科技研發(fā)的反饋作用，破除區(qū)域創(chuàng)新壁壘，加強區(qū)域創(chuàng)新協(xié)作，進而提高區(qū)域創(chuàng)新能力和績效。

關鍵詞：區(qū)域創(chuàng)新績效；創(chuàng)新生產(chǎn)率；過程溢出；價值鏈溢出；知識溢出；空間關聯(lián)；科技研發(fā)；成果轉(zhuǎn)化；協(xié)同創(chuàng)新鏈式結(jié)構

中圖分類號：F124.3；F061.5 文獻標識碼：A 文章編號：1674-8131（2017）03-0034-11

一、引言

近年來，中國科技創(chuàng)新資源投入不斷增加，整體創(chuàng)新水平大幅提高，但各地區(qū)的創(chuàng)新活動差異性較大，大量創(chuàng)新要素聚集在少數(shù)區(qū)域和城市中，呈現(xiàn)越來越明顯的空間聚集效應。如何科學合理地配置創(chuàng)新要素，提高區(qū)域創(chuàng)新能力，實現(xiàn)全國范圍內(nèi)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，成為學術界廣泛關注的問題。于明超和申俊喜（2010）、曹勇和秦以旭（2012）將科技創(chuàng)新活動視為一個“投入—產(chǎn)出”過程測算各區(qū)域的創(chuàng)新績效，認為提高創(chuàng)新資源使用效率、減少冗余和增加創(chuàng)新產(chǎn)出是提高中國區(qū)域創(chuàng)新能力的重要方向。隨著對科技創(chuàng)新過程認識的深化，越來越多的學者從創(chuàng)新價值鏈的角度將創(chuàng)新過程劃分為科技研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化等階段分別進行績效分析，認為中國各區(qū)域在不同創(chuàng)新階段的非平衡發(fā)展造成了創(chuàng)新績效水平的差異（官建成 等，2009）。事實上，在創(chuàng)新知識溢出和人才流動的作用下，區(qū)域創(chuàng)新活動具有明顯的“過程溢出”和“空間關聯(lián)”特征，創(chuàng)新階段之間獨立和創(chuàng)新區(qū)域空間孤立的研究，難以客觀評價中國區(qū)域創(chuàng)新活動的內(nèi)部機制和績效水平。

科技研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化分別位于創(chuàng)新生產(chǎn)過程的上、下游階段，階段間的知識傳遞強化了創(chuàng)新過程的互動聯(lián)結(jié)，即創(chuàng)新活動的“過程溢出”。一方面，科技研發(fā)階段為成果轉(zhuǎn)化階段提供新發(fā)明和科技成果，并通過知識溢出的方式為其解決未來技術問題（Jaffe et al，1993）和尋求市場機會（Fitscha et al，2004）提供了主要的知識來源。尤其是在創(chuàng)新密度和知識含量較高的行業(yè)，這種知識溢出具有更強的實用性（Klevorick et al， 1995）。另一方面，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的實現(xiàn)除了為新一輪的科技研發(fā)活動提供資金和研究設備支持，還通過信息反饋等方式引導科技研究方向，進而提高研發(fā)階段的生產(chǎn)率（Azoulay et al，2007）。而部分學者認為，成果轉(zhuǎn)化面臨的商業(yè)化壓力可能會阻止科學家分享研究資料和成果，對整體科技進步產(chǎn)生負面影響（Agrawal et al，2007）。另外，成果轉(zhuǎn)化活動能夠在短期內(nèi)獲得經(jīng)濟利益，吸引科技資源，可能對科技研發(fā)形成“擠占”（余永澤，2015）。因此，成果轉(zhuǎn)化對科技研發(fā)階段的反饋影響存在一定程度的不確定性。

創(chuàng)新活動的“空間關聯(lián)”，主要是由創(chuàng)新要素在區(qū)域間流動形成的。編碼知識在各種傳播媒介上的交流和創(chuàng)新資本、人才在區(qū)域之間的流動，都會使區(qū)域創(chuàng)新能力的提升明顯受到周圍區(qū)域創(chuàng)新活動的影響（李婧等，2010）。Audretsch和Feldman（1996）以及Maurseth和Verspagen（2002）的研究認為，地理距離鄰近對知識溢出效應存在重要影響，知識溢出對區(qū)域創(chuàng)新的影響會隨空間距離的增加而衰減。Keller（2002）和符淼（2009）認為，相鄰區(qū)域間或800公里范圍以內(nèi)的區(qū)域為技術創(chuàng)新的密集區(qū)，距離超過800公里后，技術創(chuàng)新溢出效應快速下降?？萍佳邪l(fā)活動和成果轉(zhuǎn)化活動的互動影響關系，也會受到空間關聯(lián)效應的調(diào)節(jié)。Mansfield（1995）的研究認為，地理距離的鄰近對“學研—產(chǎn)”的創(chuàng)新協(xié)同影響較復雜，地理鄰近僅正向作用于應用性研究知識的溢出，對基礎知識的溢出沒有明顯影響。

那么，對于中國的區(qū)域創(chuàng)新活動而言，科技研發(fā)活動會在多大程度上影響區(qū)域內(nèi)部和周圍區(qū)域的成果轉(zhuǎn)化行為？成果轉(zhuǎn)化階段的商業(yè)化行為是否會影響科技研發(fā)階段的績效以及納入空間因素是否會對這一影響產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用？回答這些問題，對正確認識中國區(qū)域創(chuàng)新過程具有重要意義，也有助于深入思考廣泛存在的區(qū)域創(chuàng)新兩階段發(fā)展不平衡問題（是著力強化區(qū)域創(chuàng)新過程的薄弱環(huán)節(jié)，還是打造區(qū)域創(chuàng)新的優(yōu)勢環(huán)節(jié)，成為兩種不同的區(qū)域創(chuàng)新政策思路）。

目前國內(nèi)關于創(chuàng)新價值鏈溢出和空間溢出的研究正在逐漸興起。余永澤和劉大勇（2013）借鑒Hansen和 Brikinshaw（2002）提出的創(chuàng)新價值鏈理論，將創(chuàng)新過程劃分為知識、科研和產(chǎn)品創(chuàng)新三個階段，采用空間計量方法測算了區(qū)域創(chuàng)新效率的價值鏈溢出和空間溢出效應。趙增耀等（2015）將創(chuàng)新的空間溢出和價值鏈溢出納入統(tǒng)一的分析框架，檢驗中國區(qū)域創(chuàng)新效率的多維溢出效應，認為創(chuàng)新效率溢出有其特定邊界，需要客觀看待經(jīng)濟圈和城市擴容問題。白俊紅和蔣伏心（2015）從區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)角度研究了協(xié)同創(chuàng)新和空間關聯(lián)對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響?？傮w上看，現(xiàn)有相關研究大多采用區(qū)域各年度的靜態(tài)效率指標反映創(chuàng)新績效水平，忽略了創(chuàng)新前沿面隨時間的移動，并且認為成果轉(zhuǎn)化階段對科技研發(fā)階段尚未形成有效的支撐和引導作用。有鑒于此，本文采用我國30個省級行政區(qū)2001—2014年的創(chuàng)新投入、產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，從區(qū)域創(chuàng)新過程的角度出發(fā)，用Malmquist創(chuàng)新生產(chǎn)率測算各地區(qū)的科技研發(fā)績效和成果轉(zhuǎn)化績效的變動情況，并構建兩階段創(chuàng)新績效的動態(tài)空間計量模型，實證研究我國區(qū)域科技研發(fā)績效和成果轉(zhuǎn)化績效的過程溢出和空間關聯(lián)。

二、我國區(qū)域創(chuàng)新績效的空間分布與演變趨勢

1.區(qū)域創(chuàng)新績效測算方法

目前對創(chuàng)新績效的測度主要有三種思路，一是指標測度，例如世界競爭力年度報告公布的世界競爭力指數(shù)和世界銀行采用知識評價方法得到的知識經(jīng)濟指數(shù)等，都屬于以復合指數(shù)評價一國或地區(qū)的技術創(chuàng)新績效。二是效率測度，測度創(chuàng)新過程的投入-產(chǎn)出比（Wojciech et al，2012）或測度與最佳實踐前沿的距離（Chapple et al，2005），以反映區(qū)域創(chuàng)新能力，其中，數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）是目前應用最廣泛的創(chuàng)新效率測度非參數(shù)方法（Fre et al，1998）。三是基于生產(chǎn)函數(shù)的創(chuàng)新生產(chǎn)率指數(shù)測度，將技術創(chuàng)新能力對應于總量經(jīng)濟核算框架中的全要素生產(chǎn)率，認為創(chuàng)新能力是創(chuàng)新生產(chǎn)方程和一系列創(chuàng)新投入要素的條件模型，正如全要素生產(chǎn)率是特定生產(chǎn)函數(shù)和投入要素的條件模型，兩者都是創(chuàng)新（生產(chǎn)）過程中被忽略的績效因素（Mairesse et al，2002）。由于靜態(tài)DEA效率測算僅反映由當年創(chuàng)新投入-產(chǎn)出數(shù)據(jù)決定的前沿面下各區(qū)域的相對效率水平，不能反映一段時間中的技術進步過程，在時間序列中不可比。因此，本文采用Malmquist創(chuàng)新生產(chǎn)率指數(shù)來反映中國各區(qū)域在2001—2014年的創(chuàng)新績效變化情況。

2.創(chuàng)新過程劃分與投入產(chǎn)出變量選取

所謂創(chuàng)新，就是將新興事物應用于已經(jīng)存在的事物上，但這種新興是相對于整個市場還是僅對于特定的企業(yè)，一直存在爭議。如果是相對整個市場的新興事物，則創(chuàng)新主要致力于增加全社會的知識存量，并利用知識存量創(chuàng)造新的應用。因此，OECD出版的《弗拉斯卡蒂手冊》認為應以教育水平、R&D支出和專利數(shù)量等指標表征技術創(chuàng)新。但如果是對于特定企業(yè)的新興事物，創(chuàng)新就是對解決問題的方法的采用，是基于商業(yè)化目的的應用。因此，《奧斯陸手冊》從實用主義角度認為，創(chuàng)新應以產(chǎn)品或生產(chǎn)過程中增加新的成分或獲得的改善來衡量。本文認為籠統(tǒng)地采用科技專利或新產(chǎn)品產(chǎn)出無法客觀地衡量區(qū)域創(chuàng)新能力，并依據(jù)創(chuàng)新目標和內(nèi)容的不同，將技術創(chuàng)新過程劃分為科技研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段。

科技研發(fā)階段，是技術創(chuàng)新過程中的知識生產(chǎn)階段，即科研機構、高等學校和工業(yè)企業(yè)為科技創(chuàng)新投入人力和財力，進行科技研發(fā)，得到以技術專利和論文為代表的科技成果。該階段創(chuàng)新生產(chǎn)率的測算，投入變量為區(qū)域R&D經(jīng)費內(nèi)部支出和研發(fā)人員全時當量，產(chǎn)出變量為國外三大系統(tǒng)（科學引文索引、工程索引和科技會議錄索引）收錄的科技論文數(shù)和申請專利授權量。成果轉(zhuǎn)化階段，是技術創(chuàng)新過程的成果應用和價值轉(zhuǎn)化階段，即各類機構（主要是企業(yè)）將擁有的專利技術等科技成果作為投入要素，經(jīng)過孵化和市場化過程實現(xiàn)其經(jīng)濟價值，具體的轉(zhuǎn)化形式包括利用專利技術生產(chǎn)新產(chǎn)品獲得更大的市場份額、通過技術轉(zhuǎn)讓獲取經(jīng)濟收益和進行相關技術咨詢獲得服務費用等。該階段的投入變量為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)引進、吸收、轉(zhuǎn)化技術經(jīng)費支出以及新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出和研發(fā)階段成果（論文數(shù)和專利授權量），產(chǎn)出變量為工業(yè)新產(chǎn)品銷售收入和技術市場成交額（見表1）。

本文創(chuàng)新績效測算所使用的原始數(shù)據(jù)均來自2002—2015年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，并剔除了創(chuàng)新價格因素的影響。R&D經(jīng)費支出、工業(yè)企業(yè)引進消化吸收和改造經(jīng)費、工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費均屬于技術創(chuàng)新的支出費用，應以技術支出價格指數(shù)進行平減，由于沒有現(xiàn)成的技術支出價格指數(shù)，而技術支出又主要用于支付研發(fā)人員的生活消費和購置固定資產(chǎn)，因此本文借鑒肖利平和謝丹陽（2016）的做法，將各省份的居民消費者價格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)分別以0.45和0.55的比例進行加權，獲得各省份技術支出價格指數(shù)；工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入和技術市場成交合同金額為創(chuàng)新產(chǎn)出指標，本文借鑒劉和旺等（2015）的做法，使用各省份工業(yè)品出廠價格指數(shù)進行平減。上述指標數(shù)據(jù)的平減均設定以2001年的價格水平為基準。

3.兩階段區(qū)域創(chuàng)新績效的變動趨勢及空間分布

本文采用DEAP 2.1軟件測算除香港、澳門、臺灣地區(qū)和西藏自治區(qū)以外的中國其他30個省份在2001—2014年的兩階段創(chuàng)新生產(chǎn)率指數(shù)，各年度的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)折算為以2001年為基期，測算結(jié)果見表2。

2001—2014年，科技研發(fā)階段創(chuàng)新生產(chǎn)率指數(shù)平均為1.206，即科技研發(fā)生產(chǎn)率平均提高了0.206；成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新生產(chǎn)率指數(shù)平均為0.969，即成果轉(zhuǎn)化生產(chǎn)率平均降低了0.031。兩階創(chuàng)新段績效的變化存在一定程度的差異。圖1為2001—2014年各省份兩階段平均生產(chǎn)率指數(shù)的散點圖，散點落在圖中虛線左方（下方），表示該省份平均科技研發(fā)階段（成果轉(zhuǎn)化階段）生產(chǎn)率水平較2001年有所下降，反之則相反；散點落在實對角線上方（下方），表示科技研發(fā)生產(chǎn)率變動大于（小于）成果轉(zhuǎn)化生產(chǎn)率變動?？梢钥闯?，兩階段的生產(chǎn)率變動存在差異，尤其是江蘇、上海和湖北等省份科技研發(fā)生產(chǎn)率大幅提高而成果轉(zhuǎn)化生產(chǎn)率相對下降，山西、福建和河北等省份則是成果轉(zhuǎn)化生產(chǎn)率大幅提高而科技研發(fā)生產(chǎn)率相對下降。

由表2可以看出，我國區(qū)域創(chuàng)新績效在空間上呈以多個增長極為中心的組團分布。2002年，科技研發(fā)生產(chǎn)率較高的省份基本聚集在東部沿海地區(qū)，其中浙江省的績效增長最大，達到1.36，比全國平均水平高44.14%，其次是福建和廣東省。2007年，四川省和陜西省的科技研發(fā)績效大幅提高，超過全國均值水平80%以上，成為新的科技研發(fā)增長極。到2014年，我國區(qū)域科技研發(fā)績效基本形成了東部地區(qū)以江蘇和上海為中心，中西部地區(qū)以四川和陜西省為中心的連片分布，鄰近區(qū)域的研發(fā)績效水平相近。而區(qū)域成果轉(zhuǎn)化績效的極化發(fā)展趨勢相對較弱。2002年成果轉(zhuǎn)化績效較高的省份有安徽、四川、陜西和山西；2007年山西省與鄰近的京津地區(qū)一同成為全國成果轉(zhuǎn)化績效的重要增長極；到2014年，北京市成為成果轉(zhuǎn)化績效的主要增長極，鄰近省份的成果轉(zhuǎn)化績效也處于相似水平。總體來看，我國東部地區(qū)創(chuàng)新績效較高，呈現(xiàn)集群發(fā)展趨勢；相比而言，中西部地區(qū)的創(chuàng)新績效增長極較少且較分散。因此，廣大中西部地區(qū)如何分享創(chuàng)新知識溢出的紅利、提升自身創(chuàng)新能力，成為提高我國整體創(chuàng)新水平、推動區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的關鍵。

三、區(qū)域創(chuàng)新績效的過程溢出與空間關聯(lián)

1.模型設定

Morans I指數(shù)檢驗結(jié)果表明，我國兩階段區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)率指數(shù)之間存在明顯的空間關聯(lián)關系，其中，科技研發(fā)階段生產(chǎn)率的Morans I為0.478，成果轉(zhuǎn)化階段生產(chǎn)率為0.702，均通過了1%的顯著性檢驗，表明區(qū)域創(chuàng)新績效在空間分布上并不是完全隨機的，而是會受到鄰近空間單元技術溢出效應的影響，在地理空間上呈現(xiàn)一定程度的集聚。為進一步研究我國兩階段區(qū)域創(chuàng)新績效在空間上的互動關聯(lián)關系，本文分別構建科技研發(fā)績效和成果轉(zhuǎn)化績效的動態(tài)空間面板模型，兩階段創(chuàng)新績效及其空間滯后項分別作為解釋變量進入彼此的模型中，以檢驗區(qū)域創(chuàng)新績效的過程溢出和空間關聯(lián)。同時，為控制其他因素對被解釋變量的影響，本文將被解釋變量的一階滯后項作為解釋變量引入模型。

由于空間面板模型考慮數(shù)據(jù)的空間相關性，如果仍然使用經(jīng)典計量中的普通最小二乘方法估計模型，可能會因為內(nèi)生性問題導致結(jié)果的有偏和不一致。本文借鑒Elhorst（2010）提出的模型估計思路，采用空間面板極大似然方法估計模型，至于選擇固定效應面板模型還是隨機效應面板模型，通過Hausman檢驗確定。

2.變量選取與數(shù)據(jù)處理

（1）空間權重矩陣的構建

創(chuàng)新績效的空間關聯(lián)，不僅存在于地理鄰近的區(qū)域間，也可能存在于經(jīng)濟社會特征相似的區(qū)域間。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、基礎設施水平和人力資本等決定了區(qū)域接受其他地區(qū)創(chuàng)新知識溢出的能力；區(qū)域間經(jīng)濟社會特征越相似，其創(chuàng)新績效變化的關聯(lián)度越高。因此，本文借鑒李婧等（2010）的研究方法，基于地理空間標準構建地理距離空間權重矩陣地理距離空間權重矩陣（Wd）表明省份之間的地理距離，矩陣中對角線元素為0，其他元素為Wdtj=e-αdij。其中e為自然底數(shù)，dij為區(qū)域i與區(qū)域j省會城市間的直線歐式距離，由省會城市坐標測算得到；α=min（dij）為系數(shù)，是城市i與其他省會城市間的最短距離，以避免權重計算結(jié)果太小導致的誤差。，并在距離空間權重矩陣基礎上加入了經(jīng)濟和人力資本因素，構建經(jīng)濟空間權重矩陣和人力資本空間權重矩陣。

（2）控制變量選取

科技研發(fā)生產(chǎn)率和成果轉(zhuǎn)化生產(chǎn)率除了受到彼此在創(chuàng)新過程中的溢出影響和空間關聯(lián)影響外，還受到其他因素的影響，在不同的創(chuàng)新階段影響因素也不盡相同。

在科技研發(fā)階段，主要的創(chuàng)新活動集中在高校和科研機構，影響科技研發(fā)生產(chǎn)率的因素主要來自區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部（如高校數(shù)量、產(chǎn)學研合作程度、創(chuàng)新投入偏向性等）和創(chuàng)新系統(tǒng)的支持因素（如政府支持力度等）。本文采用位于各地區(qū)的高等學校數(shù)量（Uni）代表區(qū)域高校數(shù)量，采用高校和科研機構科研經(jīng)費中企業(yè)投入的比重（Unrden）衡量區(qū)域產(chǎn)學研合作程度，采用科技經(jīng)費籌集中政府投入的比重（Rdgov）衡量區(qū)域政府支持力度，采用R&D經(jīng)費內(nèi)部支出中用于資本性支出的比重（Rdcap）衡量創(chuàng)新投入的偏向性趙增耀等（2015）以及余泳澤和劉大勇（2013）的研究表明，科研經(jīng)費的投入偏向性，即R&D經(jīng)費是主要投向設備采購、實驗室建設等資本性支出還是投向勞務費和獎勵獎金等勞動力支出，可能對科技研發(fā)的生產(chǎn)率產(chǎn)生不同的影響。。

科技成果轉(zhuǎn)化的主要承擔者為企業(yè)，該階段創(chuàng)新績效除了受到企業(yè)自身收益水平的影響，還受到區(qū)域市場環(huán)境和外部創(chuàng)新環(huán)境的影響，例如地區(qū)金融發(fā)展程度、對外開放度、市場化程度和當?shù)馗呒夹g產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況等。本文采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務收入水平衡量企業(yè)自身收益水平（Prosale），采用金融機構年末存貸款余額與生產(chǎn)總值之比衡量區(qū)域金融發(fā)展水平（Findev），采用非國有工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的比重衡量區(qū)域市場化程度（Market），采用高技術產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重衡量區(qū)域高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平（Hitech），采用進出口總額占生產(chǎn)總值的比重衡量區(qū)域?qū)ν忾_放程度（Open）。

上述指標測算使用的原始數(shù)據(jù)來自2002—2015年的《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》，并且所有非比例性數(shù)據(jù)均經(jīng)價格指數(shù)平減并取對數(shù)納入模型進行回歸。

3.實證結(jié)果及分析

表3為科技研發(fā)階段的空間面板模型估計結(jié)果，包括作為對照的普通面板回歸和三類空間權重矩陣下的固定效應回歸結(jié)果，其中納入空間滯后項的模型擬合優(yōu)度相對較高。分析結(jié)果表明，我國區(qū)域科技研發(fā)績效存在明顯的空間關聯(lián)效應。在地理空間權重矩陣下，區(qū)域研發(fā)績效的空間自相關系數(shù)為0.096，通過了10%的顯著性檢驗，區(qū)域研發(fā)績效變動明顯受到地理鄰近區(qū)域研發(fā)績效的影響，存在知識溢出效應影響下的區(qū)域空間關聯(lián)。從創(chuàng)新價值鏈的角度來看，成果轉(zhuǎn)化活動對研發(fā)活動具有反饋影響機制。在地理空間權重矩陣和經(jīng)濟空間權重矩陣下，成果轉(zhuǎn)化績效對研發(fā)績效的影響系數(shù)為0.018，空間滯后項系數(shù)分別為0.261和0.269，均通過10%顯著性水平檢驗；而人力資本空間權重矩陣下的估計結(jié)果不顯著。這說明我國區(qū)域成果轉(zhuǎn)化績效的提高會在一定程度上對區(qū)域內(nèi)、地理鄰近區(qū)域和經(jīng)濟發(fā)展相似區(qū)域的科技研發(fā)績效產(chǎn)生正向影響，即企業(yè)對大學和科研機構的反饋影響機制促使科研機構和高校更關注市場的創(chuàng)新需求。另外，區(qū)域產(chǎn)學研合作程度、政府的研發(fā)支持力度和區(qū)域內(nèi)高校數(shù)量等控制變量對區(qū)域科技研發(fā)績效有顯著的正向影響，而科研經(jīng)費投入的資本偏向性的影響為負，說明科研經(jīng)費投入應偏向勞動力支出，才更有利于促進我國科技研發(fā)績效的提高。

表4對成果轉(zhuǎn)化階段的估計結(jié)果表明，區(qū)域成果轉(zhuǎn)化績效僅在經(jīng)濟空間權重矩陣和人力資本空間權重矩陣下存在顯著的空間關聯(lián)關系，而地理距離權重矩陣下的空間自相關系數(shù)不顯著。從價值鏈角度看，成果轉(zhuǎn)化績效受到科技研發(fā)績效變化的顯著影響。一方面，成果轉(zhuǎn)化績效與區(qū)域內(nèi)部科技研發(fā)績效顯著正相關，三類空間權重矩陣下區(qū)域內(nèi)研發(fā)績效的雙向固定效應均顯著；另一方面，科技研發(fā)績效的空間滯后項系數(shù)均顯著為正。這說明，在我國兩階段創(chuàng)新績效的互動溢出關系中，科技研發(fā)績效處于主導地位，“學研”對“產(chǎn)”的創(chuàng)新知識溢出效應更加明顯。因此，在地理上鄰近科技研發(fā)優(yōu)勢區(qū)域，則具有分享其科技研發(fā)知識溢出紅利的優(yōu)勢，并且這一優(yōu)勢在資本和人才的區(qū)域流動過程中進一步得到強化。此外，區(qū)域金融發(fā)展水平、對外開放程度、市場化水平、高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度和工業(yè)企業(yè)收益水平等均對成果轉(zhuǎn)化績效的提高有正向影響。

我國區(qū)域創(chuàng)新績效已基本形成互動關聯(lián)的協(xié)同創(chuàng)新鏈式結(jié)構，但不同地區(qū)的創(chuàng)新過程溢出可能會因知識溢出局域性的影響而存在差異。因此，有必要進一步對東、中、西部地區(qū)分別進行實證分析，以檢驗各地區(qū)省份間創(chuàng)新績效的空間關聯(lián)及兩階段創(chuàng)新績效的互動反饋關系。

表5為東、中、西部地區(qū)科技研發(fā)績效模型的雙向固定效應估計結(jié)果，可以看出東部省份的科技研發(fā)績效具有顯著的空間關聯(lián)，中部和西部省份科技研發(fā)績效的空間滯后項系數(shù)雖為正但不顯著。另外，僅有東部地區(qū)的創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化績效對科技研發(fā)績效變動具有顯著的反饋影響，中、西部地區(qū)成果轉(zhuǎn)化績效的反饋效應不顯著?？刂谱兞繉|、中、西部科技研發(fā)績效的影響也不盡相同，產(chǎn)學研合作程度變量對東部地區(qū)的科技研發(fā)績效有顯著正向影響，對中、西部地區(qū)的影響不顯著，而政府的研發(fā)支持則僅對中部和西部地區(qū)的科技研發(fā)績效有顯著的正向影響。

表6為東、中、西部地區(qū)成果轉(zhuǎn)化績效模型的雙向固定效應估計結(jié)果，地理鄰近和經(jīng)濟發(fā)展水平相似省份的成果轉(zhuǎn)化績效存在顯著的空間關聯(lián)。對于東部省份和中部省份，“學研”對“產(chǎn)”的創(chuàng)新知識溢出效應明顯，區(qū)域內(nèi)部和鄰近省份的科技研發(fā)績效顯著正向影響成果轉(zhuǎn)化績效；而西部省份的成果轉(zhuǎn)化績效僅與鄰近區(qū)域的研發(fā)績效顯著正相關。

總體上看，東部地區(qū)在知識溢出效應下各省份兩階段創(chuàng)新活動互相關聯(lián)、優(yōu)勢互補，成為我國技術創(chuàng)新重要的增長極；相對而言，中部和西部地區(qū)尚未形成完整的互動關聯(lián)的鏈式創(chuàng)新結(jié)構，科技研發(fā)空間關聯(lián)較弱，成果轉(zhuǎn)化績效對科技研發(fā)績效的反饋效應不明顯；另外，西部地區(qū)研發(fā)績效對成果轉(zhuǎn)化績效的影響僅體現(xiàn)在鄰近區(qū)域之間，缺乏區(qū)域內(nèi)部的互動關聯(lián)。部分中西部省份，例如陜西和四川省，雖具有明顯的創(chuàng)新績效優(yōu)勢，但在創(chuàng)新過程溢出和空間關聯(lián)較弱的情況下，難以有效帶動廣大中西部地區(qū)分享知識紅利。

四、結(jié)論與啟示

本文將創(chuàng)新活動劃分為科技研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段，運用基于DEA的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法測算了2001—2014年我國30個省份兩個創(chuàng)新階段的生產(chǎn)率指數(shù)，分析表明：我國區(qū)域創(chuàng)新績效在空間上呈以多個增長極為中心的組團分布，其中，東部沿海地區(qū)的創(chuàng)新優(yōu)勢區(qū)域相對密集，中、西部地區(qū)的創(chuàng)新增長極則相對分散且創(chuàng)新優(yōu)勢區(qū)域的形成也較為緩慢；同時，各省份兩階段創(chuàng)新績效的變化存在不同程度的差異?？梢?，我國兩階段區(qū)域創(chuàng)新績效存在明顯的空間關聯(lián)關系，因而構建科技研發(fā)績效和成果轉(zhuǎn)化績效的動態(tài)空間計量經(jīng)濟模型，以進一步檢驗區(qū)域科技研發(fā)績效與成果轉(zhuǎn)化績效的互動溢出和空間關聯(lián)關系，結(jié)果表明：我國兩階段區(qū)域創(chuàng)新績效呈顯著的空間正相關關系，并基本形成互動關聯(lián)的協(xié)同創(chuàng)新鏈式結(jié)構，其中科技研發(fā)處于主導地位，“學研”對“產(chǎn)”的知識溢出效應更加明顯，而成果轉(zhuǎn)化對科技研發(fā)的反饋影響相對較弱；分地區(qū)看，東部地區(qū)基本形成了強強聯(lián)合的創(chuàng)新優(yōu)勢區(qū)域帶，而中西部省份的互動關聯(lián)鏈式創(chuàng)新結(jié)構尚不完整。因此，區(qū)域創(chuàng)新的過程溢出和空間關聯(lián)較弱是我國中西部地區(qū)創(chuàng)新績效較低的一個重要原因。

根據(jù)上述結(jié)論，應采取積極措施提高我國區(qū)域創(chuàng)新績效：一是構建和完善面向或引領市場的“逆向創(chuàng)新”合作機制，倒逼高校與企業(yè)廣泛合作，提升創(chuàng)新供給質(zhì)量。企業(yè)貼近市場，了解消費者的真正需求，能夠準確把握科技成果轉(zhuǎn)化的正確方向，進而提供更加具有市場前景的產(chǎn)品和服務創(chuàng)新需求信息，有利于提高科技研發(fā)成果的轉(zhuǎn)化效率。因此，應鼓勵高校和科研機構根據(jù)市場需求進行創(chuàng)新，在研發(fā)階段就注重創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈和資金鏈的銜接融合。二是強化成果轉(zhuǎn)化對科技研發(fā)的反饋作用，完善科技成果轉(zhuǎn)化機制。增強企業(yè)在成果轉(zhuǎn)化過程中的裁量權，改善相關政策和制度環(huán)境，建立起以企業(yè)需求為主導、風險共擔、利益共享的成果轉(zhuǎn)化合作機制。三是加強地區(qū)協(xié)作，充分利用創(chuàng)新的過程溢出和空間關聯(lián)效應提高區(qū)域創(chuàng)新能力和績效。加強區(qū)域創(chuàng)新信息交流，通過科學分工和合理配置資源避免創(chuàng)新活動的低效率重復，并充分發(fā)揮創(chuàng)新優(yōu)勢區(qū)域?qū)χ苓厖^(qū)域的輻射帶動作用。四是，打破區(qū)域間的創(chuàng)新壁壘，實現(xiàn)創(chuàng)新人才、資本和成果的自由流動。著力打造區(qū)域創(chuàng)新優(yōu)勢環(huán)節(jié)，利用創(chuàng)新價值鏈的外溢和空間關聯(lián)融入更大范圍的“積木式”創(chuàng)新網(wǎng)絡中，從而提高自身的創(chuàng)新能力和績效。

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Abstract： The regional innovation process can be decomposed into interrelated two stages， namely research process and commercial process. By constructing the Malmquist productivity index of DEA， this paper evaluates regional two-stage innovation productivities in China and finds obviously spatial correlation between them which are distributed in multi-growth-pole as the center of the group. In the east， innovative advantage regions are relatively concentrated， but in the Midwest， the innovative growth poles are relatively dispersed， and there is difference on different extents in the two-stage innovation performance change between different provinces. On this basis， the paper further incorporates the effects of value chain outflow and spatial correlation into two dynamic spatial panel models to separately estimate these effects on both regional research and commercial productivities changes. The analysis shows that there is significantly positive correlation between the two-stage innovation performances， that the coordinated innovation chain structure with interactive correlation is basically formed， among which the knowledge spillover effect of “l(fā)earning and research” on “production” is significant， however， the feedback impact of research result commercialization on research and development is weak. In different regions， the east regions basically form the innovation advantage zones with the coordination of the strong with the strong， but the chain innovation structure in the Midwest is not perfect. China should sufficiently make use of the regional innovation spillover and spatial correlation effects to enhance the feedback effect of research results commercialization on research and development， break regional innovation barriers， strengthen regional innovation coordination， and further improve regional innovation ability and performance.

Key words： regional innovation performance； innovation productivity； process spillover； value chain outflow； knowledge spillover； spatial correlation； research and development； result commercialization； coordinated innovation chain structure

CLC number：F124.3；F061.5 Document code： A Article ID： 1674-8131（2017）03-0034-11

（編輯：朱德東；段文娟）