区域创新的动力——基于创新与吸收能力的互动演化视角

朱俊杰

(西南财经大学 经济学院，四川 成都 611130)

区域创新的动力
——基于创新与吸收能力的互动演化视角

朱俊杰

(西南财经大学 经济学院，四川 成都 611130)

笔者以2000—2014年29个省份省际面板数据为基础，采用面板误差修正模型及脉冲响应分析对创新能力、吸收能力的内部动力及其互动关系进行了实证检验。研究发现：区域内创新能力与吸收能力存在长期稳定的关系；创新投入与科技产出的互动形成了创新能力的内在动力；人力资本及创新开放程度的互动形成了吸收能力的内在动力；创新能力与吸收能力两个维度在长期中的互动演化是区域创新的动力根源。进一步分析区域创新动力空间差异，笔者认为要保持区域创新持续动力，需要实施差异化的创新路径，并在保持创新政策连续、增加创新投入、提高科技成果转化率、提升区域开放度、加大人才培养等方面注入新动力。

区域创新；创新能力；吸收能力；互动演化

一、文献回顾

大量文献对区域创新能力和吸收能力进行了研究。关于区域创新能力，熊彼特[1]认为，经济是作为一个整体而存在的，知识增长和经济增长之间关系上存在着微观多样性，而知识增长又集中地反应在创新能力的高低上。Furman等[2]认为，创新能力取决于一个地区开发创新产品的潜力，影响创新能力最重要的因素为R&D存量。通过企业、政府的R&D投入，鼓励进行新技术、新产品的开发设计，从而提升创新能力中的R&D边际收益。李习保[3]通过专利数据实证分析了区域创新产出能力，指出影响中国区域创新产出能力变化的原因，除了关注创新投入因素的作用外，还应重点分析创新主体、主体之间关系等因素。邵云飞和谭劲松[4]认为，区域创新能力的演进是区域内对创新能力孵化、提升及达到高水平的动态过程。关于吸收能力，Cohen和Levintha[5]认为，吸收能力是一个企业不断识别和消化外部新知识并最终加以应用的一种能力。他们进一步指出吸收能力包含识别、消化和应用三个维度，并认为吸收能力具有一定路径依赖性和时间累积性。Lane等[6]则将吸收能力划分为探索性、转化性、应用性学习三种连续的动态过程，并认为，吸收能力是企业利用外部知识的能力。而从影响吸收能力的诸多因素来看，大部分学者认为知识共享有着积极的影响。他们认为，知识共享的目的一方面是为了获得新知识，另一方面则是为了提升其吸收能力。Kelly[7]研究指出，贸易量的发生以及贸易规模的不断扩大，有利于技术和知识通过多种途径加以传播，并有利于促进创新的不断增加，而知识的传播可以通过私人模仿而发生，技术进步率取决于共用相同知识网络的创新人群的规模。Corrocher等[8]通过对专利的研究也证明，在创新过程中来自不同区域、不同部门以及不同技术的知识库扮演着重要的角色。这些研究都说明了区域对外贸易和人力资本是决定吸收能力的重要因素。

而关于创新能力与吸收能力的互动，Kaldor[9]认为，由于知识和技术难以流动，投资和技术进步会通过不断吸收，形成经济收益从而促进区域创新能力的提升并带动经济增长。Cohen 和Levinthal[5]指出，吸收能力对于外部知识有着正向推动作用，可以将其转化为创新效益，并能显著提升创新能力。此外，Fosfuri和Josep[10]利用面板数据对西班牙2 464家企业的潜在吸收能力进行了实证分析后指出，潜在吸收能力有助于创新效益的提高。关于区域创新的动力，Doloreux[11]将区域创新系统的内部机制描述为基本动力，它包括互动学习、知识生产、地理临近和社会根植等四个方面。此外，新熊彼特主义学者们也认为区域间和跨区域间的知识流动、技术成果的转移和扩散是区域创新组织间相互关系演化的动力源[12]。如Romijn和Cani⊇ls[13]研究发现，要促进创新系统的可持续发展，就需要不断推动技术创新能力、社会持续投资、经济环境和政府管理等方面的变异和演化。

二、区域创新动力分析及研究假设

一般而言，技术创新是区域创新主要功能，区域创新能力的高低充分地体现在创新投入及技术产出上。一方面，根据投入—产出机制，创新投入及其密集度影响着科学与技术的产出能力；另一方面，科学与技术的产出能力通过技术进步“反哺”创新投入，刺激企业及其他研发机构不断加大创新投入，从而形成良性循环的持续创新动力机制。吸收能力体现在两个方面：一是对于外部知识和信息的筛选甄别；二是对于技术扩散和知识溢出的转移和应用。由于知识溢出和技术扩散本身存在区域“黏性”和缄默知识，因此，作为促进、吸收知识溢出和消化技术创新的关键要素，人力资本将起到桥梁作用。企业员工或研发机构团队成员等通过对外部知识的感知、学习和吸收，形成共用相同知识的创新人群网络，提高了区域对于新技术、新知识的学习和应用能力，并进一步形成了区域创新的吸收能力。此外，区域内的科研机构、企业等对于区域外部创新环境的适应程度也关系到区域对于新技术、新应用吸收能力的高低。吸收能力通过与非当地企业的往来以此间接地带动区域内企业创新能力的提升[14]，具有更高创新开放度的区域将具有更高的创新转化能力，这使得区域内部各创新主体更易于接受外部知识溢出，并在自我创新过程中加快关键环节的吸收速率。现有文献已经证明，包括人力资本、对外贸易、基础设施、社会治理和经济差距等因素对区域内技术的应用和吸收能力有着广泛的影响，而笔者需要特别强调的是区域创新的开放程度及人力资本两个要素对于区域吸收能力提升所产生的联合动力。基于以上分析，笔者提出如下假设：

假设1：区域创新能力来自创新投入和技术产出两个维度的互动演化，吸收能力来自人力资本及创新开放度两个维度的互动演化。

从区域创新与吸收能力的互动演化来看，一方面，随着时间的推移，研发投入的不断增加会激励区域内的研发机构去提升其自身对于外部知识及技术的学习和模仿能力。区域内技术孵化的成功，尤其是创新产品的出现取得一定的商业垄断利润后，就会吸引大量的金融资本在相关领域内实现集聚，以至于进一步吸引创新人才聚集，增强创新活动与外界的联系。创新活动及其成果可能会随着时间对区域吸收能力产生持续性的影响；另一方面，人力资本质量、创新开放度随着时间不断提升，将提高区域对于新技术的吸收能力，从而进一步增强各研发部门的产出能力。通过长时期的吸收嵌入，形成区域创新的内在动力，从而促使创新活动的不断繁殖。不断提升的区域吸收能力也会随着时间给区域创新能力的增强带来持续动力。因此，笔者基于区域创新与吸收能力伴随时间的长期互动演化机理，提出如下假设：

假设2：区域创新的动力源自创新能力和吸收能力两个维度的互动演化。

三、模型设定及数据说明

(一)模型与研究方法

为了防止长期关系偏差在规模及数量上的扩大，具有协整关系的变量可以建立误差修正模型来反映误差校正机制和短期调节行为。为了克服传统计量经济模型伪回归以及差分模型导致的样本缺失和信息不足等问题，笔者建立如下面板误差修正模型：

(1)

(2)

(3)

面板误差修正模型一般形式如式(1)所示。其中，yit表示研究所需的各变量向量；αit表示个体效应项；Г表示系数矩阵；D表示一阶差分运算;i表示各省市自治区;t表示年份;j表示滞后期;k表示最长滞后期。εit表示随机误差项，对于一个给定的省份误差项可能相关，而对于所有省份则不相关。通过∏yi,t-1差分项提供了一种检验变量间长期关系和短期调整的方法。根据本文实际情况将模型具体转化为式(2)和式(3)，其中，ecmi,t-j表示长期均衡误差项， 把lntmit(科技产出)一阶差分项作为模型(2)的因变量，xit依次代表lnrd(创新投入)、lnedu(人力资本)、lnhte(创新开放程度)，所有变量均做对数化处理。对于面板误差修正模型，当拒绝ρ1、ρ2等于0的原假设时，表明创新能力、吸收能力各变量间存在长期因果关系，反之则不存在；当拒绝δ1j、δ2j时表明变量间存在短期因果关系，反之则不存在。

(二)指标及数据说明

1.创新能力变量

创新投入(lnrd)：研究与实验发展(R&D)投入不仅能够对当期创新能力产生影响，而且能够进一步影响下一期的创新活动。衡量创新能力中创新投入主要包括科研人员投入及研发经费支出。笔者选取R&D经费支出与地区生产总值之比(%)来衡量区域创新投入，以此来代表某区域对R&D及相关创新活动所付出的努力。

科技产出(lntm)：科技产出代表着一个区域内高校、企业及相关研发机构技术及相关创新活动的实施情况，衡量着一个区域创新能力的高低，科学与技术产出水平的指标表现形式多样，通常有科技论文发表数、专利授权数和技术市场成交额等。考虑到数据代表性强且权威，笔者选取技术市场成交额(万元/万人)来衡量。

2.吸收能力变量

人力资本(lnedu)：人力资本是衡量区域吸收能力的关键要素，新兴领域的技术创新、知识流动往往是围绕着一批高水平的知识分子所展开的，人力资本要素代表了知识在人身上的根植和累计[15]，它不仅有利于促进知识在区域内外间传播，同时也进一步通过互动学习完成创新能力的区域“锁定”。笔者选取平均受教育年限指标(年)来衡量区域人力资本水平，并按照中国当前教育实际采用将小学、初中、高中及大专以上按6、9、12、16学年计算区域受教育总年数后，再除以就业总人口数得到，即平均受教育年限(edu)=小学比重×6+初中比重×9+高中比重×12+大专及其以上比重×16。

创新开放度(lnhte)：区域开放度代表着区域系统对于创新的吸收能力，区域开放度越高，对于新观点、新知识、新技术在时空上的吸纳则更有效率，该区域对于创新的吸收能力则越强。笔者选取区域高技术产品出口总额占总商品出口总额的比重(%)来衡量创新开放度。一方面，代表着区域创新体系的开放度和包容性；另一方面，旨在衡量出口商品对于高新技术创新的吸收能力。

本文所有数据来自《中国统计年鉴》(2000—2014)、《中国科技统计年鉴》(2000—2014)，中国科技统计网。各省份就业总人数来自《中国劳动统计年鉴》(2000—2014)。鉴于数据的可得性及统计口径考虑，只选取了29个省市的2000—2014年的面板数据(不包括中国的香港、澳门、台湾、西藏和新疆)。

四、实证结果分析

(一)面板单位根检验及协整分析

变量面板单位根检验结果如表1所示。

表1 变量面板单位根检验结果

注：*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平，下同。

由表1可知：创新投入(lnrd)、人力资本(lnedu)的水平值和一阶差分能够显著地拒绝原假设。科技产出(lntm)的单位根检验结果表明不完全拒绝原假设，此变量为非平稳变量。而创新开放度(lnhte)变量的单位根检验结果则无法拒绝原假设，变量非平稳。当所有变量进行一阶差分后检验，均显著地拒绝原假设，说明面板数据中的所有变量存在一阶单整(趋势平稳)，可以进一步检验各变量间是否存在协整关系。Westerlund和Edgerton[16]构造了两个组统计量Gt和Ga，说明在允许面板异质性的条件下存在协整关系，原假设为H0：至少有一个统计量不存在协整关系。在某些检验结果中，两个组统计量中可能有一个无法拒绝原假设，对此Westerlund和Edgerton[16]认为也是可行的。笔者通过Ga统计量检验结果显示无法拒绝原假设，而Gt统计量检验结果显示强烈拒绝原假设，因此根据Westerlund和Edgerton[16]的结论，笔者认为创新能力和吸收能力各变量间存在长期协整关系。

(二)面板误差修正模型检验

根据设定的误差修正模型，我们做了误差修正模型检验，如表2所示。

表2 创新能力、吸收能力面板误差修正模型检验结果

注：括号内为临界值z值，下同。

表2的检验结果显示：ecm系数在5%的显著性水平下均显著为负，证明误差修正机制成立，吸收能力及创新能力各变量是彼此相互提升的长期原因。对于创新能力中的创新投入而言，其中人力资本(lnedu)及创新开放度对创新投入(lnrd)的增加具有明显的正向促进作用，而长期内科技产出(lntm)对创新投入却产生微小的负效应。这可能是由于长期科技成果转化机制不健全，影响了各区域创新投入的积极性，使得社会对于持续性的创新投入产生了“懈怠”。

对于创新能力中的科技产出而言，创新投入(lnrd)及人力资本(lnedu)对科技产出(lntm)具有明显的正向促进作用。而吸收能力中的创新开放度(lnhte)未通过显著性检验，说明长期来看，区域创新开放度的提升所产生的吸收能力对科技产出并无明显影响，这可能是由于长期以来依靠单纯的技术引进尚未有转化为区域内实质性的自主创新能力。

对于吸收能力中的人力资本而言，创新开放度(lnhte)的提升对人力资本水平的提高具有正向的促进作用，而创新投入(lnrd)与科技产出(lntm)系数并不显著，说明长期内创新能力的提升并未有像前文所分析的那样，对人力资本有着明显的作用。这可能与长期以来产学研一体化的滞后发展有关。

对于吸收能力中的创新开放度而言，长期来看，创新投入(lnrd)与创新开放度的关系并不显著，而科技产出(lntm)有助于进一步提升对于外界创新知识的吸收能力，而人力资本(lnedu)的不断提升，却对创新开放度起到了明显的抑制作用，其原因：一方面是由于长期以来高素质科技创新人才认知能力的提升，会在区域相关领域内形成世界领先技术，从而减少了对区域外相对成熟知识的关注。另一方面，优秀人才的大量聚集使得区域创新要素达到相对饱和，从而减少了国外优秀人才的引进规模。

(三)脉冲响应及方差分解分析

1.脉冲响应分析

在实际应用中，需要分析当模型受到某种冲击时对系统的动态影响，以此来刻画变量之间的交互影响。通常我们用脉冲响应分析来描述这种动态影响，即给随机误差项施加一个标准差大小的冲击并观察其对变量当期值和未来值带来的影响。本文脉冲响应如图1所示。

图1 创新能力、吸收能力各变量一阶差分脉冲响应图

从图1可以看出：首先，给创新投入(lnrd)一个标准差的冲击，创新开放度(lnhte)呈现较为显著正向影响并在第4期达到最大值，之后开始对创新开放度呈现一定的抑制作用；人力资本(lnedu)呈现较为显著的正响应，且在前2期增长较快，在第6期达到最大值后正响应值开始递减；科技产出(lntm)会产生持续显著的正向影响，并在第10期后正向作用趋于平稳。其次，给科技产出(lntm)一个标准差的冲击，创新投入(lnrd)短期内表现为递增的正向影响，并在第6期达到最大值，第6期后科技产出对创新投入产生微小的抑制作用，在第9期后科技产出对创新投入的持续正向作用趋于平缓；人力资本(lnedu)一开始呈现显著的正向影响并在第5期达到最大值，第5期后开始出现一定的抑制作用；创新开放度(lnhte)从一开始便呈现明显的正向作用，在第4期达到最大值后，逐渐出现抑制作用。再次，给人力资本(lnedu)一个标准差的冲击，创新投入(lnrd)在短期内迅速呈现递增的正响应状态，第1期后递增速度趋缓，并在第4期达到最大值，第4期后开始逐渐下降；科技产出(lntm)呈现正响应状态，在第3期达到最大值后，开始呈现下降趋势，并在第8期后趋于平稳；创新开放度(lnhte)呈现微小的正响应。最后，给创新开放度(lnhte)一个标准差的冲击，创新投入(lnrd)呈现微小的负响应，并在第6期达到最大值。第6期后负响应逐渐减小最终趋近于0；科技产出(lntm)和人力资本(lnedu)则呈现持续递增的正响应。

2.误差项方差分解

对面板数据进行方差分解，是为了获取不同方程的冲击响应对变量波动率的方差贡献率，以期进一步描述创新能力与吸收能力的互动影响程度。笔者分别对第10和第20个预测期的误差项进行了方差分解，结果如表3所示。

表3 误差项方差分解

由表3的结果发现：创新能力、吸收能力四个变量的误差项分解结果表明，在第10 期和第20 期的分析结果影响总体相差不大，说明经过10个预测期后，创新系统基本处于稳定状态；四个变量的波动主要都来自变量本身，创新投入(lnrd)、科技产出(lntm)、创新开放度(lnhte)、人力资本(lnedu)的自身贡献比率分别约为85%，80%，90%，75%；lnhte、lnedu、lntm对lnrd误差项解释能力分别为10.70%、7.40%、0.10%，说明创新开放度和人力资本能显著地影响创新投入，在增加创新投入的时候除了考虑自身R&D投入外，还应该多考虑充分发挥高水平人才的作用，以及重视区域创新开放度的变化。而科技产出对创新投入的解释能力则比较低下；lnrd、lnhte、lnedu对lntm误差项解释能力最强的是人力资本，达到14.60%，其次为创新开放度达到4.30%，说明区域内部自身人力资本的提升是提高科技产出最为有效的途径，而依靠从区域外引进技术也是短期内增加科技产出的途径；lnrd、lntm、lnedu对lnhte误差项解释能力最强的是人力资本达到7.20%，说明要想提升区域创新开放度，需要关注劳动力素质的提高，使之在研发过程中具备开放思维；lnrd、lntm、lnhte对lnedu误差项变动解释能力最强的则是创新开放度(lnhte)，达到17%，其次为技术产出(lntm)达7.70%，人力资本的快速提高不仅需要重点关注区域内技术产出效益的带动作用，也需加强与区域外的交流。

(四)区域创新动力的空间差异分析

通过上述分析可知，创新能力与吸收能力的长期互动演化，形成了区域创新的持续动力。为了进一步比较东、中、西部地区由于吸收能力的不同造成的区域创新能力的空间差异性，将数据按东、中、西部地区分为三个部分。由于技术创新能力代表着一个区域形成新技术、开发新产品的能力，因此选取前文创新能力指标中的技术市场成交额所代表的科技产出能力来衡量一个区域创新能力的水平。图2给出了2000—2014年中国三大区域创新产出能力变化趋势图。

图2 2000—2014年三大区域创新能力变化趋势

从图2可以看出，整体上东、中、西部地区15年中创新能力呈现稳步上升趋势，东部地区创新能力远高于中部及西部地区。虽然2014年后增长有所下降，但2008年后西部地区的创新能力的增长幅度比东部和中部地区更为明显。因此，通过误差修正的模型(2)对创新能力、吸收能力的空间差异进行进一步检验，检验结果如表4所示。

表4 全国及东、中、西部三大区域创新动力的空间差异比较

表4的结果表明：东部地区吸收能力各变量及创新投入是科技产出提高的长期原因，其中创新投入依然起到正向促进作用。吸收能力中，人力资本系数显著，且在过去15年中对东部地区创新能力的提升起到了明显的正向影响。东部地区区域创新开放度系数并不显著，这可能是因为东部地区作为中国对外开放的排头兵，区域开放度已对区域内各个方面产生了深远的积淀和影响，故在本文数据选取的时间段内区域开放度并不是东部地区创新能力提升的关键因素；中部地区的误差项检验结果显著为负，表明对于中部地区来说，吸收能力各变量同样是科技产出的长期原因，其中区域开放度的提升会对科技产出能力起到正向促进作用，近年来中部地区不断深化形成的对外开放格局有益于其创新能力的增进。人力资本的提升同样给中部地区的科技产出能力发展作出了积极的贡献，劳动力素质的提高，进一步增强了本地区科技产出的能力。创新投入系数并不显著，说明中部各省份在创新投入方面依然十分欠缺；从西部地区检验结果看，ecm项系数显著为负，说明吸收能力及创新投入与科技产出能力之间存在长期关系。吸收能力中人力资本的提高在过去15年中，对西部地区产生了明显积极地影响，而相对闭塞的区域开放度可能是造成区域开放系数为正但不显著的原因。此外，可以看出创新投入项系数不显著，说明西部地区依然没有把加大创新投入作为提升区域长期创新能力的有效手段。

五、结论及政策建议

(一)研究结论

笔者利用2000—2014中国各省份面板数据对创新能力和吸收能力的内在动力，及创新能力与吸收能力随着时间的互动演化关系进行了实证研究，并得出以下结论：

第一，由协整检验初步证明创新投入、科技产出、人力资本及创新开放度之间，实际上存在着长期稳定的关系。通过误差修正模型检验结果进一步刻画变量间的相互影响关系，结果表明：创新能力与吸收能力之间存在长期稳定的关系，而短期内创新能力与吸收能力的关系并不明确。其中随着时间的不断演进，长期来看创新能力内在动力中，科技产出的惯性增加对创新投入起到了十分微小的抑制作用，而创新投入对科技产出则呈现明显的改善作用。吸收能力内在动力中，创新开放度的提升对于人力资本水平的提高具有明显的促进作用，而人力资本的长期累积却对创新开放度的进一步提升起到了一定消极影响。从创新能力与吸收能力的互动关系来看，吸收能力特别是人力资本及创新开放度的提升对创新投入的不断增加起着明显的积极作用。虽然，创新开放度对科技产出的影响并不显著，但人力资本对科技产出却同样起着正向的促进作用，整体来看长期中吸收能力的提升对区域创新能力的进一步提高有着积极的促进作用。而创新能力中除了科技产出在过去15年内一定程度上促进创新开放度及吸收能力的提升，其他情况下长期中创新能力对吸收能力的影响并不十分显著，这与笔者提出的假设2存在一定意义上的偏颇。

第二，脉冲响应分析结果显示：总体来看创新能力的内部动力之间，创新投入与科技产出均对彼此之间波动呈显著的正向响应。而吸收能力内部动力之间，创新开放度和人力资本也对彼此的冲击呈现持续递增的正向响应，这与前文假设1相符。从创新能力与吸收能力互动演化关系来看，科技产出的波动虽然在后期对人力资本、创新开放度的正向响应产生一定的抑制，但总体来看科技产出增长有利于人力资本和创新开放度的提升。而创新投入的正向冲击对吸收能力均产生明显的推动作用。总体来看，创新能力的提升对吸收能力起着显著的正向促进作用。此外，人力资本的冲击变化对创新能力变量短期内均呈现正响应，长期过程中推动作用逐渐趋缓。创新开放度的波动无论从短期还是长期来看都对科技产出呈现明显的正向影响。短期内创新开放度的提升对创新投入起到一定的抑制作用，但长期来看这个作用十分有限。因此，吸收能力的提升总体上对创新能力起着较为明显的正向作用。对误差项方差分解表明，创新能力与吸收能力的误差项分解在第10期和第20期的结果总体相差并不大，说明随着时间的改变，区域创新系统整体上处于稳定状态。

第三，在创新能力与吸收能力的互动过程中，创新能力与吸收能力具有空间差异。东部地区创新投入是科技产出提高的长期原因，长期内中部地区创新投入并没有形成实质性的科技产出。从长期来看西部地区创新投入依然不足，创新投入依旧不是西部地区提升创新能力的主要手段。吸收能力在区域创新过程中具有空间差异性，东部地区吸收能力中，人力资本在长期中对东部地区创新能力的提升起到了明显的正向影响。过去15年中本地人力资本的提升对中部地区的科技产出能力发展贡献最为明显，长期来看，西部地区人力资本在创新过程中发挥的作用虽然与东部、中部地区存在差距，但仍然对提高区域创新能力产生了明显的积极影响。从创新开放度来看，由于长期开放程度较高，对于当前处在更高级创新发展阶段的东部地区，对外开放度已不再是决定其创新能力提升的核心因素，中部地区区域创新开放度的长期提升会对科技产出能力起到正向促进作用，而西部地区长期内相对闭塞的创新环境，依然无法推动区域创新能力的提升。

(二)政策建议

笔者的研究结论对于了解区域创新的动力，进一步充分发挥科技创新对于区域经济发展的支撑引领作用，有着重要的启示。实现区域创新的政策供给不仅需要关注创新能力和吸收能力的内部互动机理，也需要高度关注创新能力与吸收能力在长期内的互动演化。主要政策建议有：

第一，强化政策统筹规划，保持创新政策长期连续。鉴于创新能力与吸收能力之间的长期稳定关系，对创新能力和吸收能力的投入贡献需要保持长期的连续性。需要不断强化区域内部对创新活动的统筹规划，定期对创新政策落实情况进行跟踪分析，并及时调整完善，保持创新政策的连续一致，从而保持区域创新长久根植力。

第二，增加创新资本投入，提升科技成果转化效率。带动社会资本不断涌向创新研发，无论从创新能力内部互动，还是从创新能力与吸收能力之间互动关系来看都有利于有效形成科技产出能力。而通过多元化方式，提升科技成果转化率，有利于进一步增强区域的吸收能力，增强技术知识对于创新能力的反哺作用。

第三，提升区域开放程度，加强科技创新人才培养。既要加强区域外高端领域先进技术、先进知识、优秀人才的引进，更要重视对于区域外先进技术的吸收，在高端领域快速形成科技产出能力，迅速提升区域内部相关产业创新人才及劳动力的素质。长期发展中要不断完善科技人才培养、激励机制，进一步释放人才活力[17]。

第四，优化创新要素布局，实施差异化的创新路径。引导各类创新主体、创新要素在不同区域内不断聚集、互动和演化，从而促进创新能力与吸收能力的良性互动，保持各区域持久竞争力。其中东部地区在长期发展中，应继续在区域创新开放度的质量上进一步作出提升，加大对高端产品的研发及出口。中部地区则应加大创新资源投入，优化资源配置的同时提升创新投入的产出效率。西部地区应鼓励社会资本增加创新投入，在高端领域加强人才培养，进一步扩大对外开放力度，加强与区域外的联系和交往。

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(责任编辑:于振荣)

2016-12-20 基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金项目“西部地区可持续发展重大问题研究”(JBK120506)

朱俊杰(1990-)，男，湖南邵东人，博士研究生，主要从事区域经济与区域创新发展战略研究。E-mail:haozhujunjie@163.com

F061.5

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1000-176X(2017)03-0011-08