基于csQCA的区域创新投入影响因素研究

伍凌，张晓航

(北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876)

一、引 言

目前，创新驱动社会发展已成为中国社会的普遍认知。创新投入是创新产出的前提条件，也是一切研发创新活动的起点[1]。自2012年党的十八大召开以来，我国深入实施创新驱动发展战略，创新投入持续快速增长。国家统计局的结果显示，2019年中国创新指数达到228.3，比2018年增长了7.8%。

创新投入是促进创新可持续发展的重要因素。通常情况下，研究和发展(R&D)活动在创新要素的投入中起着关键作用，其对提高创新成功率的作用也得到了学术界的认可[2]。因此，研发活动在技术创新中起着关键作用，是持续创新驱动发展的核心动力。除了被视为组织更好地吸收外部知识的一种方式外，研究经费投入也被看作是一种创新投入的衡量手段[3]。《2019年全国科技经费投入统计公报》显示，2019年中国研发经费投入达22 143.6亿元，比2018年增长了12.5%，连续4年实现两位数增长，投入总量为世界第二。我国研发经费投入通常有两类，除了政府的直接投入以外，以企业为主体的市场投入也是中国研发活动的主导力量。在可持续创新过程中，研发经费投入的规模和强度在很大程度上反映了传统封闭式创新中企业创新的可持续性。同时，市场竞争日益激烈，前期研发投入也是企业得以生存和发展的关键[4]。2018年，全国规模以上工业企业研发经费投入为1.3万亿元，比2017年增长了7.8%。

虽然中国创新投入不断提高，创新能力和效率逐年提升，但各地区的区域创新发展仍然存在不足。从地区来看，我国企业研发经费投入分布极不平衡，主要集中在东部地区。2018 年，东部、中部、西部和东北地区规模以上工业企业研发经费投入分别为 8 697.7 亿元、2 467.5 亿元、1 371.0 亿元和418.7 亿元，所占比重分别为 67.1%、19.1%、15.8%和 3.2%。其中，江苏、广东、山东和浙江的企业研发经费投入就占全国比重的51.7%。中国区域社会经济的发展需要继续深入实施创新驱动发展战略，持续改善科技创新生态，激发创新创造活力。虽然各个地区在经济改革和经济发展水平上存在差异，但是中国各省份地方政府竞争和环境规制强度对区域创新投入绩效的影响仍然存在显著的区域一致性[2]2130。因此，通过制度安排和激励约束可以提高区域创新投入的绩效，应着力引导和培育地方政府间的绿色创新竞争机制[5]。同时，考虑到地方政府竞争的区域差异性和影响区域创新发展的环境规制强度的不同，地区决策者还应避免“一刀切”的政策安排。

为了促进各地区创新驱动发展战略的顺利实施，缓解创新经济发展中区域不平衡现象，探究区域创新投入的关键影响因素对于政府和社会具有积极的意义。因此，本文将构建区域创新投入的评估模型，运用一种特殊的非线性逻辑推理方法，即清晰集定性比较分析(crisp-set qualitative comparative analysis，csQCA)，对创新投入影响因素进行构型分析和逻辑推断，找出与区域创新投入具有多重并发因果关系的核心要素，从而为地区政府的战略实施、企业的创新建设提供参考价值，保障区域创新驱动发展战略的持续实施和健康发展。

二、文献综述

随着创新驱动发展战略的实施，有关创新投入的研究日益增多。目前，对创新投入影响因素的研究主要集中在以下三个方面：第一，创新投入与区域经济环境和政府支持。中国式的地区分权制度，通过政治和经济的激励，促进了地方政府之间在创新投入等方面的竞争[6]。地方政府注重吸引流动性因素，比如在激烈的竞争中吸引资本、劳动力等因素，以服务于区域的创新发展[7]。地方政府注重招商引资，特别是吸引外商直接投资(FDI)。外国直接投资由于其技术溢出效应，对区域的创新投入具有正向影响[8]。桑瑞聪等[9]基于中国省级面板数据发现，外国直接投资对中国自主创新发展有显著的正向影响，但东、中、西部地区存在显著的区域异质性。此外，在创新驱动发展战略背景下，财政分权改革鼓励地方政府加大对技术创新的支持力度[10]。第二，创新投入与区域环境规制强度。许多学者对环境监管和技术创新之间的关系进行了大量的实证研究。刘加林等[11]发现，环境规制对发明专利和实用新型专利具有显著的正向影响，且这种影响存在滞后性，但对外观设计专利的影响不显著。此外，环境规制对区域创新的影响存在显著的区域差异。沈能[12]发现，环境规制强度对技术创新的影响是非线性的，二者之间的关系符合“U”型，这表明影响技术创新的环境管制强度是先增加后减少,其可以从路径依赖的角度解释技术进步。齐亚伟等[13]利用GWR模型探讨了环境约束下要素集聚对区域创新能力的影响。他们发现，环境规制对区域创新能力具有双重影响。第三，创新投入与信息与通信技术发展。Aboal等[14]分析了在企业层面上投资信息和通信技术的影响，结果表明，与其他类型的投资相比，信息通信技术投资对服务业的产品或过程创新很重要。王志高等[1]28认为，互联网发展对区域创新投入的影响具有复杂的关系，知识溢出对其区域创新投入具有负向激励，互联网促进市场规模扩张，而这为区域创新投入的增加提供了正向激励。

综上所述，笔者发现，在构建创新投入影响因素评估体系时，针对全国整体创新投入的影响因素的研究多，而对于区域创新投入影响因素的相关研究比较少。同时，大多数相关研究在实证量化时，都是根据数据指标之间的相关性或者线性角度出发，很少从非线性和逻辑推理的角度出发构建模型。此外，在研究创新投入影响因子时，大多数学者侧重分析单个因素对于创新投入的影响，却很难给出多个影响因素的组合与创新投入的多重并发因果关系。

为了填补研究文献中的空白，本文使用一种非线性的基于逻辑推断的模型来评估区域的创新投入。该模型能够给出多个影响因素的组合与创新投入的多重并发因果关系，从而探索影响区域创新投入的关键因素。基于此，本文以区域创新投入影响因素为研究对象，从各地区的经济环境、政府支持力度以及信息通信技术等角度构建评估体系，运用csQCA对创新投入的不同影响因素进行构型分析，研究不同因素组合与创新投入的多重并发因果关系。

三、模型的构建与构型分析

(一)理论模型的构建和样本指标的选取

通过文献综述可知，目前针对区域创新投入影响因素的研究主要集中在区域经济环境、政府支持力度以及信息通信技术等方面。总体来说，市场规模、宏观波动、金融约束、教育与研究机构的质量、知识产权保护以及互联网发展等因素都对企业研发投入具有较大的影响[1]。因此，根据前人研究，结合我国区域面板数据信息的透明程度，本文从各地区的区域政府财税收入、区域市场规模、区域开放性水平、区域交通运输量、区域信息技术水平、区域互联网基础、区域人力资本等7个维度(一级指标)来构建区域创新投入的评估体系，如图1所示。

图1 区域创新投入的评估体系

1.区域政府财税收入

政府收入和政府支出是政府预算的组成部分，是政府财政政策的重要工具。财政收入雄厚的政府才能提高政府支持创新的力度[1]31， 因此，一个地区的政府财税收入在一定程度上反映了区域政府补贴的能力，而地方政府补贴能够有力促进地方企业自主创新能力的提高。研究发现，政府补贴企业研发投入具有显著的正向影响；同时，相对于国有企业，政府补贴对民营企业研发投入的促进作用更大[15]。因此，一个地方的政府直接补贴也是影响地区企业创新投入的重要变量。由于缺乏各地区的政府补贴数据，参照国内相关的研究，本文以地方财政一般预算收入作为二级指标来表示区域政府财税收入。

2.区域市场规模

通常，可以使用地区生产总值(GDP)来衡量地区的市场规模大小。国际经济合作与发展组织将GDP定义为“生产总值的总和，等于从事生产和服务的所有居民和机构单位的总价值”。GDP被广泛用作经济进步的衡量标准，其通常被认为是“世界上最有力的国家发展和进步的统计指标”。参照国内外的相关研究，本文使用各地区的GDP指标作为二级指标来表示当地的经济市场规模。

3.区域开放性水平

大部分学者认为，国际贸易能够提高企业的创新能力，而开放式创新也成为当前国际技术创新的主流范式；因此，一个开放性水平也是影响地区创新投入的重要变量。Deng等[2]2130使用各省份进出口贸易总额与各省GDP的比率来衡量地区的开放性程度。参照前人研究，本文使用经营单位所在地的进出口总额作为二级指标来表示地区开放性水平。

4.区域交通运输量

在研究创新投入过程中，王志高等[1]32使用各区域货物周转量来表示各区域交通基础设施的相对发展水平。因此，本文使用货物周转量作为二级指标来表示各地区的交通运输量。

5.区域信息技术水平

一般来说，衡量地区信息技术水平实际上也是在衡量区域信息与通信技术(ICT)水平。信息和通信技术是一个总括术语，包括任何通信设备：无线电、电视、手机、计算机和网络硬件、卫星系统等，以及各种服务和设备，如视频会议和远程学习。前面文献提到，在企业层面上，与其他类型的投资相比，信息通信技术投资对产品或过程创新很重要[14]。因此，参照前人研究，本文使用各地区的信息技术服务收入作为二级指标来衡量区域信息技术水平。

6.区域互联网基础

互联网技术的发展拓宽了市场范围。对于从事互联网络销售的企业而言，互联网发展无疑扩大了市场需求的规模，而市场需求规模的扩张与运输成本的降低，使创新活动更加有发展前景。因此，互联网对有竞争优势的企业创新投入产生了积极影响[1]31。通常会使用中国互联网络信息中心(CNNIC)每年发布的互联网普及率来衡量互联网的发展水平。但是，为了剔除人口因素对互联网基础因素的影响，本文在评价区域互联网基础时，使用各地区的互联网宽带接入端口数量作为二级指标。

7.区域人力资本

一般而言，人力资本越高，组织越倾向于进行创新活动[2]。衡量人力资本因素的主要指标包括平均受教育年限、在校大学生数量等，学者常使用各区域的大学生数量来代表各区域的人力资本因素[1]31。为显示各区域的相对水平，本文同样使用普通高等学校在校学生数量作为二级指标来衡量区域人力资本的水平。

8.区域创新投入(被评估变量)

在国家统计局社科文司《中国创新指数(CII)研究》课题组发布了2005—2011年中国创新指数。在中国创新指数(CII)评价指标体系中，创新投入指数是其中关键的组成部分。创新投入指数通过创新的人力和财力投入情况，企业创新主体中发挥关键作用的部门(即研发机构)建设情况以及创新主体的合作情况来反映国家创新体系中各主体的作用和关系。由于缺乏创新的人力和财力投入指标，且研发是当前我国创新的最重要环节，CII中的创新投入指数采用了研发投入指标代替创新投入指标。创新投入指数共设6个指标，即每万人研发活动人员全时当量、研发投入经费占GDP比重、基础研究人员人均经费、研发投入经费占主营业务收入的比重、有研发机构的企业所占比重和开展产学研合作的企业所占比重。受数据来源限制，中国创新指数中创新投入指标的相关数据大多以大中型工业企业为主。

由于受数据来源限制，以及缺乏企业创新过程中的人力和财力投入数据，且研发活动是当前企业创新的最重要环节，本文使用规模以上工业企业研发经费投入来衡量区域创新投入。

(二)数据的来源和处理

随着各地区对创新投入的重视，与创新发展相关的信息披露机制也越来越完善，这为本文数据的采集奠定了良好基础。结合区域创新投入评估体系已构建的二级指标，同时考虑到数据的时效性，本文使用2017～2019年我国31个省级行政区的对应面板数据作为影响区域创新投入的变量数据集。同时，本文使用各地区规模以上工业企业研发经费投入来衡量区域创新投入的规模。此外，本文所有数据来自《中国科技统计年鉴》和《中国区域统计年鉴》。最后，为了便于建模和计算，本文对收集的数据进行了标准化处理。

(三)基于csQCA的前因构型分析

1.研究方法简介

在统计学中，清晰集定性比较分析(csQCA)是一种数据分析技术，用于确定数据集支持的逻辑结论。该方法首先列出数据集中观察到的所有变量的组合，然后应用逻辑推理规则来确定数据集支持的描述性推论或暗示。这项技术最初由Charles Ragin在1987年开发。在现实生活复杂的社会过程中，csQCA能够识别与特定输出值一致关联的多个条件集，以便探索具有多重并发因果关系预测因子。

csQCA的分析过程为，使用推理逻辑或布尔代数来简化或减少推理的数量，使其达到数据支持的最小推理集。该技术发展了新的因果关系概念，可以探究案例中的多重并发因果关系，因此被广泛使用于社会科学研究。多重并发因果关系具有等效性的概念内涵，即不同因果路径会引起相同的结果，这与主流统计技术的“可加性假设”完全不同。总之，该技术力求得出人们所感兴趣现象的某种形式的简约性解释，同时为其保留适当程度的因果复杂性。

2.构型分析的基础设置

本文的csQCA构型分析使用区域创新投入评价体系中的7个二级指标(地区生产总值、经营单位所在地进出口总额、地方财政一般预算收入、货物周转量、信息技术服务收入、互联网宽带接入端口、普通高等学校在校学生数)作为前因变量，使用规模以上工业企业研发经费投入作为结果变量，探究两者之间的的多重并发因果关系。使用R语言中QCA3数据包的默认方法进行csQCA构型分析，并在对前因变量和结果变量进行赋值过程中采用二分赋值法。

3.前因构型分析

为了深入分析不同类型的区域影响因素(前因变量)组合同结果变量之间的关系，本文使用R语言编程得到了对于区域创新投入评估体系进行csQCA构型分析的因果推断结果，结果如表1所示。

表1 我国31个省级行政区的区域创新投入影响因素构型分析

表1的推断结果包含了三条不同的因果路径(每条路径相关但又相互区别)。三条路径都引起了区域创新投入(结果变量)的正向变化。因此，这三条路径代表了区域创新投入评估体系中七个维度与结果变量(区域创新投入)之间的多重并发因果关系。“多重”是指路径的数量，而“并发”则意味着每条路径由不同条件的组合构成。简单来讲，这里的csQCA构型分析得到的三个不同的因果路径都能引起结果变量相同的变化(正向)。因此，基于这三条路径，可以分析归纳得到如下结论：

第一，区域政府财税收入、区域互联网基础和区域人力资本是实现高区域创新投入的必要条件。从表1发现，在三条路径中，区域政府财税收入、区域互联网基础和区域人力资本这三个维度均处于较高水平。也就是说，对于所有路径来说，区域政府财税收入、区域互联网基础和区域人力资本的存在都是必要的，且同结果变量(区域创新投入)正相关。由此可以认为，政府财税收入、互联网基础和人力资本是省级行政区形成高创新投入的必要条件。

第二，区域市场规模、区域开放性水平和区域信息技术水平不是实现高区域创新投入的必要条件，但在一定程度上有促进作用；区域交通运输量不能促进区域创新投入的增长。在三个路径中发现，当区域政府财税收入、区域互联网基础和区域人力资本均处于较高水平时，区域市场规模、区域开放性水平和区域信息技术水平的水平高低并不会对高水平区域创新投入产生绝对影响；但当这三个因素的任一因素处于高水平时，会出现高水平区域创新投入结果的路径。也就是说，区域市场规模、区域开放性水平和区域信息技术水平并不是实现高区域创新投入的必要条件，但在一定程度上有促进作用。同时，在三个路中发现，区域交通运输量均未曾处于高水平状态，因此可以认为，区域交通运输量不能促进区域创新投入的增长。

四、结论和政策建议

本文首先通过各地区的政府财税收入、市场规模、开放性水平、交通运输量、信息技术水平、互联网基础、人力资本等7个维度构建了区域创新投入评估体系，然后运用csQCA方法对区域创新投入的影响因素进行了构型分析，得出如下结论：一是区域政府财税收入、区域互联网基础和区域人力资本是实现高区域创新投入的必要条件；二是区域市场规模、区域开放性水平和区域信息技术水平不是实现高区域创新投入的必要条件，但在一定程度上有促进作用，区域交通运输量则不能促进区域创新投入的增长。

基于构型分析的结果和结论，本文提出了提高我国各省级行政区创新投入的两项对策建议：

第一，由于区域政府财税收入、区域互联网基础和区域人力资本是实现高区域创新投入的必要条件，地方政府应该着力保障对区域创新企业的财税补贴政策，稳步提升互联网硬件水平，逐步完善为吸引高水平人才参与创新战略而构建的平台和渠道。其中，区域政府财税收入代表的是政府对于创新投入的资金补贴和扶植程度，区域互联网基础代表了创新活动的网络硬件水平，区域人力资本代表了创新活动中可用的劳动力水平。因此，笔者建议，通过加强创新投入的资金补贴、建设良好的互联网硬件环境以及关注高水平人才的流动，各地区政府加强对区域创新主体的支持，完善知识产权和创新成果保护体系，形成“政府主导、市场参与、企业主体”的区域创新体系，从而达到提升区域创新投入，持续推进区域创新战略的目的。

第二，地方政府应当促进区域经济市场的持续开放和稳步发展，鼓励本地通信行业规模的持续增长。根据本文结论，区域市场规模、区域开放性水平和区域信息技术水平虽然不是实现高区域创新投入的必要条件，但在一定程度上对于创新投入也有促进作用。其中，区域市场规模代表的是地方创新活动所处的外部经济环境，区域开放性水平代表了创新活动所处的海内外投资环境，区域信息技术水平代表了创新活动中可用的信息技术服务水平。因此，除了应积极落实创新发展战略相关政策，着力构建区域创新体系之外，地方政府还可以适当而有计划地推进本地市场经济的开放和发展，鼓励信息与通信行业规模持续增长，促进区域创新投入可持续发展。