长江经济带的经济发展促进了区域科技创新吗？

通过科研投入和科研产出双重视角检视长江经济带的经济发展是否会促进区域科技创新，以及对区域科技创新的影响程度，研究发现：地区生产总值、城镇单位就业人数、城镇单位就业人员平均工资和城镇固定资产投资等因素对长江经济带的科研投入具有显著的正向影响；地区生产总值、城镇单位就业人员平均工资和城镇固定资产投资等因素对科研产出具有显著的正向影响；长江经济带的经济发展对科研投入和科研产出的影响，表现为影响方向上不均衡性和影响尺度上的不对称性，表明长江经济带的科研投入-产出机制还需进一步理顺。应理顺科研投入-产出转化机制、加强创新驱动发展的顶层设计、创新科研院所的科研成果转化的体制机制和加快构建和完善区域科技服务体系。

一、问题的提出

长江经济带发展战略是我国区域协同发展的重大战略之一，其科研水平和科研实力成为影响这一重大战略能否实现的主要因素。目前，长江经济带不仅在我国的政治、经济、文化、生态版图中居于重要地位，而且还聚集了我国为数众多的科技创新资源，是我国的科技创新的重要引擎。截止2016年，长江经济带沿线11省市的R&D总投入占全国44.8%，年专利授权量占全国50%，集中了全国1/3的高等院校和科研机构，拥有全国一半左右的两院院士和科技人员，各类国家级创新平台超过500家，国家在长江沿线先后部署了上海张江、武汉东湖、长株潭等7个国家自主创新示范区。因此，聚焦于研究长江经济带的经济发展对区域科技创新的影响，不仅有助于从区域视角理解经济发展对科技创新的贡献度，还有助于描绘经济发展对科研投入和科研产出影响的均衡性。

经济增长和创新能力是区域经济发展的两翼，两者具有相互促进又相互制约的关系。一方面，经济增长可以带来资金、信息和环境等优势，吸引人才和技术的流入，为区域产业结构升级创造可能，从而带动经济发展；另一方面，持续不断的创新能力是经济增长的不竭动力，为经济增长提供活力，而创新能力的枯竭则会提高经济增长的成本进而制约区域经济的发展。二者不断地相互作用、相互影响，进而形成高效的、相互促进的良性循环体系。虽然国内外对于创新能力与经济发展相互促进的研究相对成熟。国内外研究较多的是区域科技创新对经济发展的研究，普遍认为区域创新能力对区域经济增长有促进作用。无论是新古典增长理论，还是新经济增长理论都将技术进步视为经济增长的重要驱动因素。

从现有研究来看，有关经济发展与区域科技创新的研究主要集中于以下几个方面：（1）有关区域创新效率的理论与实证研究。创新效率的评价理论主要源自于Farrel［1］，关于创新效率的评价方面，主要有参数法和非参数法两大类。在现有文献中，使用较多的参数法测算的手段主要有随机前沿分析（SFA）、厚边界分析（TFA）和自由分布（DFA）；而非参数法的主要技术有数据包络分析（DEA）和自由处置法（FDH）。其中采用随机前沿分析技术开展创新效率测度的主要有白俊红等［2］、肖文和林高榜［3］、叶祥松和刘敬［4］等。（2）有关经济发展对区域科技创新影响的研究。有些学者从企业层面开展研究，俞立平［5］研究了中外企业性质与创新效率之间的关系，还有些学者从产业层面开展研究，朱有为和徐康宁［6］对中国高技术产业创新研发效率的研究表明，企业规模、市场竞争程度、外商投资企业和国有企业比重都会影响产业的创新效率。更多的学者是从区域层面开展研究，采用的方法主要是以SFA和DEA方法为主，数据也主要是采用省域面板数据。（3）聚焦于长江经济带区域创新问题的研究。目前有关长江经济带的区域创新问题主要聚焦于采用DEA法研究创新效率的时空演变［7］［8］［9］，有些学者关注了演变的影响因素、变化差异和科技资源配置效率［10］。

以上文献梳理可以看出现有研究还存在以下不足：一是现有文献主要集中于讨论经济发展对科研产出或者科研投入的影响机理，忽视了将科研投入和科研产出放在同一框架一并探讨。事实上，同时考察经济发展对科研产出和科研投入，更能厘清科研产出效率的传导路径。二是以往研究尚未同时考察经济发展对科研产出和科研投入的影响效应大小，也即无法知晓经济发展对科研投入和产出影响差异的大小，这将影响科技政策制定者在科技政策瞄准上的锚定效应。

基于此，本文的贡献在于：从科研投入和科研产出双重视角，采用面板数据回归模型检验长江经济带的经济发展是否对该区域科技创新有影响，这将有助于学界和业界更为客观认识地区经济发展对科技创新的影响程度，尤其是对科研投入和科研产出影响程度的差异性，从而为科研政策制定者提供学理参考。

二、经济发展对科技创新的影响机理分析

一个地区的科技创新离不开当地经济发展的支撑。一般而言，只有经济发展才能保障科技创新所需要的巨大而持续科研投入。但持续的科研投入是否一定能带来预期的科技创新成果，在学界和业界均存疑。主要原因在于：一是经济发展只能保障持续稳定的科研投入，因科研效率的差异性而导致的科研投入与科研产出之间的不对称比比皆是；二是鉴于科研活动具有一定的不可预知性，因此即便科研效率相对稳定，科研投入也不一定就能有良好的科研产出。与以前研究主要单一关注经济发展对科研产出影响的区别是，本文则从经济发展对科研投入和科研产出的双重影响视角，探讨经济发展对区域科技创新的影响机理和影响程度。

（一）经济发展对科研投入的影响机理

经济发展对科研投入的影响主要是影响对科研人员和科研经费的投入。对科研人员的影响方面，主要表现在优质的经济发展水平能为科研人员提供优质的科研环境和科研待遇，从而吸纳更多更优秀的科研人员，当前中西部和东北地区的优秀科研人员大量向东部发达地区的流动即是现实例证。陈秋玲等人的研究就证实了科研人员向发达地区的流动，降低了科研人员个体的创新风险，激励了创新行为，提高了创新产出［11］。对科研经费的影响方面，主要表现在：一是经济发达地区能够提供更多的科研经费支持，从目前沿海发达地区对科研经费（R&D经费）的投入即可得到证实，孟祥云通过构建经济增长对科技投入影响的实证模型，研究结论证实了经济增长对科研投入增长具有带动作用［12］。二是经济发达地区通常会孕育更多更优质的创新型企业，这些创新型企业对科研投入的力度也更大，杨武和田雪姣的研究表明技术创新的研发和非研发投入均对技术创新有重要影响［13］，而非研发投入更多体现为区域政策环境；三是从目前的科研资源存量和增量的分布看，经济发达地区所拥有的科研资源禀赋明显强于经济欠发达地区，造成这一状况的原因既有国家早期科研布局的历史原因，也有长期以来经济领域对科研领域的正向溢出效应。

（二）经济发展对科研产出的影响机理

经济发展对科研产出的影响更多的是来自于对专利、技术市场成交额、规模以上工业新产品项目数和规模以上工业新产品销售收入等方面的影响。从企业层面来看，经济发展会让企业积累更多的财富，从而诱发企业在专利、新产品项目数和新产品销售收入等方面加大投入，白俊红以1997—2008年中国大中型企业的数据为基础，通过实证研究得出政府的科研投入会显著的改善企业的创新行为和创新绩效，尤其是对企业的专利产出和企业新产品的收入［14］。从产业层面看，经济的发展会促进产业集聚，也使得整个产业链的在科研产出方面拥有良好表现。从区域层面看，科技资源配置效率东部地区比中西部地区高的格局尚未改变［15］，科技资源空间分布的不均衡势必导致区域科技资源配置效率的差异［16］，中国科技资源的区域差异与经济发展水平、城市化水平呈现出高度相关性［17］。经济发展会让区域高新技术市场、高新产出、专利表现获得更优质的空间，从而整体上表现出科研产出的优质化。杨武和田雪姣的研究表明高新技术产业的区域分布不均和地区企业创新能力差异影响了科技创新的投入产出效率［13］。

三、指标体系、数据来源与模型设定

（一）指标体系

经济发展指标。本文主要考察的是影响科研创新活动的经济发展指标：地区生产总值、城镇单位就业人数、城镇单位就业人员平均工资、城镇固定资产投资、基础设施建设和对外开放水平。地区生产总值（GDP）作为描述经济发展水平的指标被广泛采用，本文沿用这一测量方法。考虑到目前中国的科研创新活动主要集中在城镇，而城镇单位就业人数（EU）、城镇单位就业人员平均工资（AWU）和城镇固定资产投资（FAI）均在不同侧面反映了城镇经济发展状况对科研创新活动的潜在影响。基础设施建设（INF）能够对区域创新活动提供支撑，鉴于创新活动很大程度上依赖于信息和知识的传输与共享。相对于大量研究将铁路、公路和航空作为基础设施的描述指标不同的是，本文选取长途光缆作为基础设施的描述指标，因为通讯基础设施（光缆）对创新活动的影响更为明显。对外开放水平（OPEN）对创新活动的影响主要表现在：对外开放水平不仅有助于外部先进技术的引进和吸收，还有助于各创新要素的流动和优化，从而提升区域创新绩效。本文借鉴白俊红和卞元超［18］的研究，分别采用长途光缆线路长度和地区外商投资总额作为基础设施建设和对外开放水平的描述指标。

科研投入指标。本文参考科布-道格拉斯生产函数理论，将科研活动中的科研劳动力（RDL）和科研资本（RDK）视同主要的科研投入指标。参照前人研究，科研劳动力指标主要采用R&D人员数量来描述［3］［8］［9］；科研资本主要采用R&D经费投入来描述［2］［3］［19］。考虑到资本投入的连续性和前人研究成果，本文采用永续盘存法对该指标进行存量化处理［18］。

科研产出指标。学者们对科研产出指标的选取丰富且多样［7］［12］［20］［21］，参照现有研究成果，并考虑到数据的可获得性，本文主要选取专利（PAT）、技术市场成交额（MAK）、规模以上工业新产品数（PRO）和规模以上工业新产品销售收入（SAL）等指标来全面描述创新产出情况。

（二）数据来源

指标是衡量经济增长是否对区域科技创新发展有促进作用的关键要素，按照科学性、层次性、代表性、可操作性等原则，借鉴以往研究成果，从影响科研创新活动的经济发展指标角度出发，参考科布-道格拉斯生产函数理论，从经济增长与创新等方面综合考虑，确定了综合评价指标体系。所用数据为长江经济带11个省市2003—2016年的面板数据，原始数据来源于各年的《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。有两点需要特别说明：一是年末城镇单位就业人数的分省数据在2003年前并未报告，因此将研究期限确定为2003-2016年；二是为了考查企业的创新情况，本文中所选取的规模以上工业新产品项目数和规模以上工业新产品销售收入数据，在2007年以前的统计年鉴中的提法略有不同，按照惯例，本文做了一些合规处理。

（三）模型设定

本文主要考察经济发展对科研投入和科研产出的影响，分别考察经济发展的各维度对科研投入和科研产出各维度的影响，从而识别出经济发展对科研投入和科研产出影响的差异性，进而为科研政策优化提供理论支撑。基于以上思路，为弱化异方差性，本文选择的实证模型如下：

LnTIit=β0+β1LnGDPit+β2LnEUit+β3LnAWUit+β4LnFAIit+β5LnINFit+β6LnOPENit+εit

其中，TI表示科研投入和科研产出；GDP、EU、AWU、FAI、INF和OPEN分别表示地区生产总值、城镇单位就业人数、城镇单位就业人员平均工资、城镇固定资产投资、基础设施建设和对外开放水平，用于描述经济发展状况。β0为常数项，β1、β2、β3、β4、β5和β6为相应变量的待估参数。

四、模型估计与验证

（一）模型选择

通过运用STATA软件对该面板数据模型的六个子模型求解，六个子模型的自变量均为经济发展状况的各维度，因变量分别为科研投入指标（科研劳动力和科研资本）和科研产出指标（专利、技术市场成交额、规模以上工业新产品数和规模以上工业新产品销售收入）。考虑到面板数据模型有随机效应模型和固定效应模型之分，本文采用学界普遍运用的Hausman检验（如白俊红［14］，张攀和吴建南［22］等）来进行具体模型的选择。Hausman检验的原假设为接受随机效应模型，备择假设为选择固定效应模型。本文运用STATA软件对六个模型进行了Hausman检验，检验的结果表明除模型三选择为随机效应模型，其余五个模型均选择为固定效应模型，Hausman具体检验结果如表1所示。

表1 模型估计结果表

（二）模型估计与结果分析

通过收集长江经济带11个省市2003—2016年的面板数据，为了降低可能存在的序列相关的影响［14］，本文采用广义最小二乘法（GLS）估计面板数据回归方程，结果如下：

1.经济发展对科研投入的影响。实证结果显示（模型一和模型二）：从对科研人员的影响来看，地区生产总值、城镇单位就业人数、城镇单位就业人员平均工资、城镇固定资产投资和基础设施建设对R&D人员数量有显著的正向影响，影响程度依次为地区生产总值>城镇单位就业人数>城镇单位就业人员平均工资>基础设施建设>城镇固定资产投资。从对科研经费的影响来看，地区生产总值、城镇单位就业人数、城镇单位就业人员平均工资和城镇固定资产投资对R&D经费均有显著的正向影响，影响程度依次为地区生产总值>城镇单位就业人数>城镇固定资产投资>城镇单位就业人员平均工资。整体而言，除对外开放水平和基础设施外，经济发展状况对科研投入都存在正向影响，由此证实了经济发展对科研投入的正面效果。

2.经济发展对科研产出的影响。实证结果显示（模型三、模型四、模型五和模型六）：从对专利的影响来看，地区生产总值、城镇单位就业人数、城镇固定资产投资和基础设施建设对专利有显著的正向影响，影响程度依次为地区生产总值>城镇单位就业人数>基础设施建设>城镇固定资产投资。从对技术市场成交额的影响来看，地区生产总值、城镇单位就业人员平均工资和城镇固定资产投资均对技术市场成交额有显著正影响，影响程度依次为城镇单位就业人员平均工资>地区生产总值>城镇固定资产投资。从对规模以上工业新产品数的影响来看，地区生产总值、城镇单位就业人数、基础设施建设和对外开放水平对规模以上工业新产品数有显著正向影响，影响程度依次为地区生产总值>城镇单位就业人数>基础设施建设>对外开放水平。从对规模以上工业新产品销售收入的影响来看，城镇单位就业人数、城镇单位就业人员平均工资、城镇固定资产投资和基础设施建设对规模以上工业新产品销售收入有显著正向影响，影响程度依次为城镇单位就业人数>基础设施建设>城镇单位就业人员平均工资>城镇固定资产投资。整体而言，经济发展的部分指标对科研产出存在正向影响，经济发展对科研产出的影响力在下降。

3.经济发展对科研投入和产出影响的比较分析。影响方向上，经济发展对科研投入和科研产出的影响具有不均衡性。具体分析如下：对科研投入的正向影响的经济发展维度有主要地区生产总值、城镇单位就业人数、城镇单位就业人员平均工资和城镇固定资产投资等四个指标；而对科研产出的正向影响的经济发展维度有地区生产总值、城镇单位就业人员平均工资和城镇固定资产投资等三个指标。由此可知，经济发展的部分指标只对科研投入有正向影响，而对科研产出没有影响。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

经济意义上，除对外开放水平和基础设施外，经济发展状况对科研投入都存在正向影响，由此证实了经济发展对科研投入的正面效果。整体而言，经济发展的部分指标对科研产出存在正向影响，经济发展对科研产出的影响力在下降。影响方向上，经济发展对科研投入和科研产出的影响具有不均衡性。影响程度上，经济发展对科研投入和科研产出的影响具有不对称性。从地区生产总值（GDP）分别对科研投入和产出的影响程度看，地区生产总值（GDP）对科研投入的影响程度大于0.96，而对科研产出的影响小于0.91；从城镇单位就业人数分别对科研投入和产出的影响程度看，城镇单位就业人数对科研投入的影响程度大于0.66，而对科研产出的影响小于0.57；从城镇单位就业人员平均工资分别对科研投入和产出的影响程度看，城镇单位就业人员平均工资对科研投入的影响程度小于0.39，而对科研产出的影响大于0.71；从城镇固定资产投资分别对科研投入和产出的影响程度看，城镇固定资产投资对科研投入的影响程度小于0.13，而对科研产出的影响大于0.36；从基础设施建设分别对科研投入和产出的影响程度看，基础设施建设对科研投入的影响程度小于0.37，而对科研产出的影响大于0.48。由以上分析可知，地区生产总值和城镇单位就业人数对科研投入的影响大于对科研产出的影响，而城镇单位就业人员平均工资、城镇固定资产投资和基础设施建设对科研产出的影响大于对科研投入的影响。经济发展各维度对科研投入和产出影响的不对称性表明，科研投入和产出之间的转化环节还未顺畅，科研产出效率还需进一步提升。

（二）政策建议

本文的研究结论显示，区域经济发展对科研投入和科研产出均存在正向驱动作用，但却存在对科研投入和科研产出影响的不均衡性，这表明存在科研投入-产出转化机制不畅的问题。因此，政策建议的立足点在于通过进一步理顺科研投入-产出的转化机制，进而提高区域科技创新产出效率。具体而言，可以从以下几个方面着手：

进一步推动科技体制改革和创新政策先行先试，创新科研院所的科研成果转化的体制机制，通过制度之力推动科研投入-产出效率改善。大力构建科研产业园、高新技术孵化基地、科技产业示范区等科研转化示范高地，率先开展体制机制创新，先行先试，积极探索，打造科研成果转化的实验区。鼓励社会资本进入科技创新服务领域，成立多种所有制形式的生产力促进中心、创业服务中心、科技评估中心、科技情报信息中心、知识产权事务中心、各类技术市场、技术产权交易中心等。

进一步探索建立和完善科技创新与区域经济发展的耦合机制，通过构建良好关系促进科研投入-产出效率进步。建议按照“整合、共享、完善、提高”的指导原则，构建长江经济带区域科技服务联盟，鼓励域内外省市区融入区域科技服务联盟体系，在高新技术产业园区建设、大科学平台、大型科研装置、重大科研项目攻关、重大科研成果转化等方面开展合作。积极探索构建各科研主体（高校、科研院所、创新企业等）、政府、配套机构（金融机构、科研成果评估和转化机构）为融合的综合协同创新平台，完善产学研融合机制，推动科研活动和区域经济发展的高度耦合，提高科研成果转化率。

进一步加强科研成果转化示范高地（平台）建设，通过点-线-面典型示范带动科研投入-产出效率提高。鼓励高校、科研院所和企业加强合作，探索高校、科研院所和企业科研开发新模式，在科研协同攻关、科研成果转化、科研成果转让等方面探索新模式，让科研成果真正落地，产生生产力。尽快推动高校和科研院所成立专门的科研成果转化部门，并强化成果转化考核标准；积极探索高校和科研院所科研人员科研成果转化收益分配机制，提高科研成员科研成果转化的积极性。

促进科技服务机构向“运行机制市场化、管理模式企业化”转变，运用市场之力激发科研投入-产出效率提升。政府主管部门通过顶层政策设计来进一步激活科技服务机构和科技服务工作者的积极性和创造性，吸纳科技服务体系外部的社会资本进入科技服务体系内。探索多种形式的科技服务机构企业化管理模式。在硬件建设方面，尝试建设长江经济带区域共性技术平台建设，着力于关键共性技术能力平台建设。在软件建设方面，可以从增量和存量两个方面长抓科技服务人才队伍建设，强化科技服务机构的品牌建设，推动科技服务行业协会建设等方面着手。