科技公共服务质量对区域创新水平的影响——基于吸收能力的门槛效应分析

刘 琼，郭俊华，徐倪妮

(上海交通大学国际与公共事务学院，上海 200030)

0 引言

近年来，为了贯彻落实创新驱动发展战略、提升区域创新水平，各地区以政府为主导，不断加大对科技基础公共平台、创新服务中心、创新孵化器、高技术研究中心等基础设施的建设力度，并致力于通过大数据等现代信息技术集成、挖掘和共享大型科研设施与仪器、科技文献、重点实验室、创新团队、创新平台、工程技术研究的科技数据和信息资源。然而，一些地区在聚焦于软硬件基础设施建设的同时，忽视了管理、机制等制约因素，导致硬件设施促进资源传递与共享的功能无法充分发挥、科研数据无法满足创新主体需求等问题。上述问题的根源在于区域科技公共服务供给水平、吸收能力与创新发展水平的失调，是典型的 “重数量、轻质量”和 “重投入、轻吸收”现象。这些问题长期得不到有效解决，将会严重阻碍区域创新水平的提升。因此，厘清科技公共服务质量、吸收能力与区域创新之间的逻辑关系，对于正确认识和处理当前区域科技公共服务供给与创新水平之间的矛盾，更好地发挥科技公共服务对区域创新的促进作用具有重要的现实意义。

1 文献综述

纵观相关文献，已有研究的侧重点主要集中在科技公共服务或吸收能力对创新发展的影响上，对三者之间关系的研究较少。多数学者认为科技公共服务对提升创新水平具有促进作用。Sternberg[1]关于欧洲区域创新发展的研究表明，与创新支持有关的公共服务如科技成果转化服务等是决定区域创新的关键因素。Boldrini等[2]认为由政府部门发起和建立的科技园区、技术研发中心和孵化器等有效克服了中小企业创新的不足，有效促进了欧洲一体化进程中的区域科技创新。Russo等[3]的研究表明，近年来许多国家和地区在创新政策中明确要与创新中介服务公司进行合作，并通过提供培训、专利咨询等服务方式提升企业创新能力。我国学者从多个角度研究了科技公共服务的创新效应，韩丽萍等[4]从科技公共服务体系的整体视角指出提高科技公共服务水平对于提升区域自主创新能力的重要性。黄琳、王小艳等[5-6]从具体的科技公共服务形式出发，阐述科技创新信息数据库、科技创新交流平台、科技创新成果转化平台、科技创新项目交易平台等通过促进创新资源供需对接、激发创新主体积极性，进而促进区域创新水平提高的作用机制。刘遥等[7]以创新型企业为研究对象，实证检验了科技公共服务水平对激发中小企业创新活力具有显著作用。

在吸收能力与区域创新之间关系的研究中，国外学者关注吸收能力对创新的直接作用：Castellacci等[8]在研究中指出，吸收能力与创新能力的协同是国家创新系统的动力来源，吸收能力与创新能力之间的失调不利于创新的实现；Deligianni等[9]认为吸收能力是实现创新的必要条件，创新主体只有提高吸收能力才能及时识别创新机会和解决创新风险。我国学者更多地关注吸收能力对创新过程的调节作用，周海波等[10]的研究表明，产业集群中创新主体的高水平吸收能力能够有效促进集群主体将知识基础转化为创新成果。李健旋等[11]研究发现，专业化科技知识溢出阻碍区域创新能力提升正是由区域吸收能力的不足所导致的。王雅洁等[12]实证考察了知识溢出、吸收能力与区域创新之间的关系，发现吸收能力在知识溢出对区域创新的促进作用中存在异质性的门槛效应。

综上可知：①多数文献聚焦于科技公共服务体系、科技公共服务设施等对区域创新水平的影响，对科技公共服务质量与区域创新之间关系的研究较少，且在方法上大多采用定性方法进行阐释，缺乏定量的验证与分析；②对科技公共服务质量进行量化评估的研究欠缺；③对科技公共服务、吸收能力和区域创新三者之间关系的研究比较少见，使得科技公共服务质量对区域创新水平存在的非线性作用未得到准确估计。针对以上不足，本文构建科技公共服务质量评价指标体系并对其进行量化，实证考察科技公共服务质量、吸收能力与区域创新的关系，并结合我国区域发展现状提出针对性建议。

2 理论分析与研究假设

2.1 科技公共服务与区域创新

科技公共服务是指由政府主导并培育社会主体共同参与提供、与科技创新活动有关的服务。科技公共服务旨在为社会创新主体进行创新活动提供支持，核心是推动区域创新资源与创新主体需求的有效结合。科技公共服务具有开放性、公益性、科技性和基础性等特征，能够在充分考虑创新主体现实需求的基础上营造良好的创新环境、整合创新资源，并采取适当的服务方式，克服市场失灵带来的负面影响[13]。

高质量的科技公共服务对区域创新的促进作用主要体现在以下两点：一是高质量的科技公共服务能够降低区域创新成本。一方面，科技创新信息数据库、科技创新交流平台、科技创新项目交易平台等 “软服务”能够帮助创新主体了解前沿科技信息、增强创新主体之间的联系，发现更多创新需求，进而降低研发创新活动中的搜寻成本和信息成本[6]；另一方面，随着创新主体多元化和创新组织网络化趋势日益凸现，各类科技成果服务平台的设立促进了对科技创新活动具有关键支撑作用的市场、技术、人才等创新资源的流动，进而有效降低创新成果的交易成本和创新产品的重复研发成本。二是高质量的科技公共服务能够降低区域创新的不确定性。创新活动是充满不确定性的复杂过程[14]，从技术创新的过程来看，创新主体在技术搜寻、技术认知和评估、技术匹配、技术购买和技术再创新等活动中面临着因信息不对称、专业知识匮乏、评估标准不合理等导致的风险。政府主导建设的科技公共服务平台能够将各创新主体纳入区域科技信息网络中，并为其提供政策法规、科技信息与知识产权法律等咨询服务以及技术市场监督服务等，从而降低科技创新过程的风险，增强区域创新主体的信心。同时，高质量的科技公共服务还意味着精简的业务审批流程，对于提升区域创新主体的积极性、促进区域创新水平提高具有积极作用[7，15]。因此，本文提出假设H1：科技公共服务质量越高，越有利于区域创新水平的提高。

2.2 吸收能力与科技公共服务

高质量的科技公共服务为创新主体提供了充分利用外部创新资源和服务的机会和可能，但区域创新主体能否利用以及在多大程度上利用这些高质量的创新资源，则取决于区域吸收能力的高低。吸收能力是创新主体认知、消化和应用内外部资源的能力[16]，区域吸收能力可以理解为区域有效整合科技公共服务，并将其应用到创新过程、转化为创新成果的能力。吸收能力的观点认为，创新主体获取、消化、转化和利用内外部资源的过程关系着创新主体的竞争力[17]。在高质量的科技公共服务供给水平下，区域吸收能力越强，创新主体对于科技公共服务资源的应用和转化效率越高，越有利于区域创新水平的提升。由于各地区资源禀赋和所处的创新发展阶段不同，区域科技公共服务供给和吸收能力水平也存在较大差异，因此科技公共服务质量与区域创新之间的关系会受到区域吸收能力的调节作用而呈现非线性特征。

区域吸收能力包含多个方面，已有研究将吸收能力归纳为三类：一是基于人力资本的吸收能力。作为创新主体的人力资本是认知、吸收和转化科技公共服务的重要知识载体，对科技公共服务质量的创新效应起到决定性作用。在当前技术进步与产品更新换代较快的形势下，人力资本水平越高，意味着其技术创新的经验越丰富、越能节约科技公共服务资源获取和转化过程中的成本和时间。二是基于制度环境的吸收能力。制度环境包括市场机制、政府治理和法治化水平等多个方面，是区域创新主体利用自身资源和吸收外部资源的重要条件。较高的制度环境水平能够提高市场活力，增强创新主体自主性，激发创新主体吸收科技公共服务的积极性和实现突破性创新的创造性[18]。同时，较高的制度环境水平还能降低信息泄露的风险，为创新主体吸收与利用服务资源营造安全的外部环境，进而提升科技公共服务转化效率。三是基于产业结构的吸收能力。合理的产业结构不仅能够促进高水平人力资本的有效流动和配置，还能加速产业转移与扩散，促进传统产业的改造和新技术、新产业与新业态的发展[19]。由此带来的知识与技术的集聚，有利于打破科技公共服务资源利用过程中的技术局限，有效解决资源分散和利用效率低等难题。基于此，本文提出假设H2：科技公共服务质量的创新效应会受到区域吸收能力的调节；H2a:只有当人力资本达到一定水平，科技公共服务质量才会对区域创新水平产生显著促进作用；H2b:只有当制度环境达到一定水平，科技公共服务质量才会对区域创新水平产生显著促进作用；H2c:只有当产业结构达到一定水平，科技公共服务质量才会对区域创新水平产生显著促进作用。

3 模型设定与变量说明

3.1 模型设定

采用Hansen的面板门槛回归模型对上述假说进行验证，如理论分析所述，以人力资本、制度环境和产业结构等区域吸收能力为门槛变量，构建科技公共服务质量与区域创新水平的门槛模型，如模型1～ 3所示。考虑到创新过程中要素投入到产出的滞后性特征以及模型内生性问题存在的可能性，将上述核心解释变量和控制变量的来源时间选择为t-1年，即比因变量滞后一年。

模型1：innoit=α0+α1tpqit-1I(hcit-1<ω1)+α2tpqit-1I(ω1≤hcit-1≤ω2)+…αntpqitI(hcit-1≥ωn)+α4X+γi+ηt+εit

模型2：innoit=α0+α1tpqit-1I(sysit-1<ω1)+α2tpqit-1I(ω1≤sysit-1≤ω2)+…αntpqit-1×

I(sysit-1≥ωn)+α4X+γi+ηt+εit

模型3：innoit=α0+α1tpqit-1I(isit-1<ω1)+α2tpqit-1I(ω1≤isit-1≤ω2)+…αntpqit-1I(isit-1≥ωn)+α4X+γi+ηt+εit

其中，i为省份，t为年份，inno为区域创新水平，tpq为区域科技公共服务质量，α0为常数项，α1…αn为相应变量的回归系数，hc、sys和is分别表示人力资本、制度环境和产业结构，I(*)为指示函数，ωi为第i个门槛估计值 (i=1，2，…，n)，X为控制变量，γi和ηt分别表示个体效应和时间效应，εit为随机扰动项。

3.2 变量选取

(1)被解释变量：区域创新水平。目前已有研究测量区域创新水平的方法可以归纳为两类：一是使用专利申请量与授权量、高技术产业总值、新产品销售收入等单一指标作为代理变量[20-22]；二是根据创新内涵、创新过程等视角构建相应的综合指标体系并进行测算[23-25]。与单一指标相比，综合指标体系的测算结果能够体现创新活动的全过程，更具解释力。由中国科技发展战略研究小组发布的《中国区域创新能力报告》在区域创新体系理论的基础上，构建了包括知识创造、知识获取、企业创新、创新环境和创新绩效等在内的指标体系，计算出的各省份创新能力指数具有综合性、客观性和权威性等特征[26]。本文直接采用报告中的创新能力指数衡量各省份的区域创新水平。

(2)解释变量：科技公共服务质量。目前对科技公共服务质量进行量化评估的研究较少，陈振明等[27]从宏观、中观和微观三个层次构建了科技公共服务质量评价指标体系，具有一定借鉴意义。本文借鉴其宏观层次的科技公共服务质量评估指标，从投入和产出视角构建如表1所示的科技公共服务质量评价指标体系。在投入维度，主要从人力和财力两个角度，选取R&D人员和R&D经费投入强度、R&D经费支出中的政府投入强度、财政科技支出强度等五项指标衡量科技公共服务的要素投入情况；在产出维度，主要从技术及其商业价值的角度，选取高新技术产品的进出口比重和收益率、技术市场成交额、科技论文数及专利授权数量等五项指标衡量科技公共服务的产出情况。

表1 科技公共服务质量评价指标体系

本文采用数据包络分析 (DEA)方法中的DEA-Malmquist指数法对各省份的科技公共服务质量进行测算，考虑到科技公共服务质量对区域创新存在规模报酬递增效应，基于规模报酬递增 (VRS)，采用以产出为导向的DEA-Malmquist模型，在DEAP2.1软件中对2008—2017年各省份的科技公共服务质量进行测算，得到相应年份的Malmquist增长指数。进一步将Malmquist增长指数转换为以2008年为基期的相对变化率，作为衡量科技公共服务质量的面板数据。

(4)控制变量。为了尽可能得到更为准确的估计结果，对区域经济发展、城镇化、基础设施、对外开放水平进行控制。其中，采用人均国民生产总值来衡量区域经济发展水平，记为pgdp；采用非农人口占年末总人口比重衡量城镇化水平，记为cityp；考虑到当前信息通信技术对创新的重要作用，采用实际人均邮政与电信业务收入衡量区域基础设施水平，记为inf；采用地区进出口贸易总额与地区生产总值的比重衡量区域对外开放水平，记为open。

3.3 数据说明

考虑到数据的连贯性，本文采用2008—2017年30个省份的面板数据 (不包含港澳台地区，且剔除部分数据缺失严重的西藏地区)。其中，未作滞后处理的区域创新指数来自中国科技发展战略研究小组发布的《中国区域创新能力报告》 (2009—2018)；市场化指数来自《中国分省份市场化指数报告 (2016)》；其他原始数据来自历年《中国统计年鉴》及各省份历年统计年鉴。少数缺失值通过移动平均法补充完整，且对所有与价格相关的变量都进行了价格平减处理。相关变量的描述性统计如表2所示。

表2 相关变量的描述性统计

4 实证分析与结果讨论

4.1 门槛效应检验

采用Hansen的面板门槛模型的估计方法时，设置100个网格搜寻点，并通过Bootstrap自举法重复抽样300次，分别对吸收能力变量进行门槛效应检验。表3所示为根据模型1、模型2和模型3依次进行单门槛、双重门槛的检验结果，表明以人力资本为门槛变量的模型在5%的水平拒绝不存在单门槛效应的假设，单门槛值为0.0869；以制度环境为门槛变量和以产业结构为门槛变量的模型均在1%的水平拒绝不存在双重门槛效应的假设，制度环境的两个门槛值分别为6.985和7.060，产业结构的两个门槛值分别为2.251和2.252。

图1所示为各吸收变量门槛值估计的LR统计量，虚线确定了LR检验中门槛值95%的置信区间。由图1可知，人力资本的第二个门槛值估计结果存在多个，第三个值的估计结果不存在，单一门槛模型拟合效果最好；制度环境的第三个门槛值估计结果不存在，双重门槛模型拟合效果最好；产业结构的第三个门槛值估计结果存在多个，双重门槛模型拟合效果最好，与表3的检验结果一致。

表3 吸收能力门槛效果的显著性检验

图1 吸收能力门槛值估计结果

4.2 门槛效应回归结果分析

进一步对面板门槛模型进行估计和检验，结果见表4。模型1～3分别报告了以人力资本、制度环境和产业结构为门槛变量的门槛模型参数估计结果。当吸收能力处于不同水平时，科技公共服务质量对区域创新水平存在异质性影响，因此假设1不成立。

表4 科技公共服务质量对区域创新水平的门槛回归结果

(1)人力资本的门槛效应。表4中模型1是以人力资本为门槛变量的单门槛回归模型，科技公共服务质量对区域创新存在基于人力资本的单门槛效应。当人力资本水平低于单门槛值0.0869时，科技公共服务质量对区域创新水平的影响系数为-0.50，且未通过显著性检验；当人力资本水平跨过单门槛值即大于0.0869时，科技公共服务质量对区域创新的影响系数为1.01，且在5%的水平显著。人力资本是区域创新主体将科技公共服务转化为技术支持、提升创新效率的关键因素，科技公共服务会因人力资本吸收能力的差异而对区域创新能力产生异质性影响。相对于人才匮乏的地区，人力资本丰富的地区能够更加高效地将区域供给的科技公共服务充分利用，更好地发挥科技公共服务对区域创新的正向作用。由实证结果可知，只有当人力资本水平超过0.0869时，区域科技公共服务才会对区域创新水平的提升产生显著促进作用，假设2a得以验证。

(2)制度环境的门槛效应。表4中模型2是以制度环境为门槛变量的双重门槛回归模型，科技公共服务质量对区域创新存在基于制度环境的双门槛效应。当制度环境水平低于第1个门槛值6.985时，科技公共服务质量对区域创新的影响系数为0.25，且未通过显著性检验；当制度环境水平处于第2个区间，即介于6.985与7.06之间时，科技公共服务质量对区域创新的影响系数为7.35，且在1%的水平显著；当制度环境水平大于第2个门槛值7.06时，科技公共服务质量对区域创新的影响系数降为1.09，但仍在5%的水平显著。根据前文理论分析，在科技公共服务供给水平一定的情况下，较高的制度环境水平能够推进科技公共服务转化效率的提升。但也有研究指出，当前的市场化制度变迁仍未达到充分发育阶段，未能充分发挥其配置和消化外在资源的能力，难以实现与创新主体研发活动对外部制度环境需求的良好耦合[32]。因此，随着制度环境发展到更高水平，区域吸收能力会渐渐超出科技公共服务供给水平，使得二者无法实现良好耦合，表现为科技公共服务质量对区域创新的正向效应被减弱。由实证结果可知，只有当区域制度环境水平超过6.985时，科技公共服务质量才会对区域创新水平产生显著促进作用，假设2b得以验证。

(3)产业结构的门槛效应。表4中模型3是以产业结构为门槛变量的双门槛回归模型，科技公共服务质量对区域创新存在基于产业结构的双门槛效应，当产业结构水平低于第1个门槛值2.251时，科技公共服务质量对区域创新的影响系数为0.59，但未通过显著性检验；当产业结构处于第2个区间，即介于2.251与2.252之间时，科技公共服务质量对区域创新的影响系数为9.25，且在1%的水平显著；当产业结构水平大于第2个门槛值2.252时，科技公共服务质量对区域创新的影响系数降为0.04，但未通过显著性检验。这与前文理论分析中关于产业结构对科技公共服务质量创新效应的正向作用观点不符，可能是由我国科技公共服务供给与产业结构水平失调所造成的。正如已有研究指出，在有限的创新资源条件下，产业结构合理化会对区域创新绩效表现出正向促进作用，产业结构高级化则在一定程度上表现出对区域创新绩效的抑制作用[33]。目前我国整体科技公共服务供给水平不高，一些地区一味追求产业结构的高级化，结果造成三次产业的不合理集聚，形成创新活动需求对科技公共服务资源的拥挤效应，进而阻碍区域创新水平的提升。由实证结果可知，只有当区域产业结构水平处于2.251与2.252内时，才能促进科技公共服务质量创新效应的有效发挥，假设2c得以验证。

4.3 吸收能力的时空异质性

为了进一步探讨吸收能力促进科技公共服务创新效应有效发挥的区域时空分布情况，对人力资本、制度环境和产业结构进行区间划分，并绘制出各省份吸收能力水平变化趋势图，如图2所示。人力资本水平超过0.0869的省份数目从2008年9个增加至2017年26个，增幅达56.7%，说明大部分省份的人力资本均跨越了低门槛值。但是广西、河南、云南等省份在2008—2017年迈过人力资本最低门槛值的累积年份仅为两年，说明这些地区人力资本水平的不足阻碍了科技公共服务质量创新效应的有效发挥。制度环境水平超过6.985的省份从2008年的5个增加至2017年的15个，增幅达50%，吉林、辽宁、黑龙江、新疆、青海、甘肃、宁夏、陕西、内蒙古、贵州、广西、云南等集中在东北、西北和西南地区的多个省份在2008—2017年从未迈过制度环境的最低门槛值，说明大部分省份的制度环境水平不容乐观，跨越制度环境最低门槛的省份数量增长趋势较缓，不利于科技公共服务质量对区域创新水平促进作用的有效发挥。大部分省份的产业结构水平未处在能够有效促进科技公共服务质量创新效应的最优区间，仅山东、陕西以及河南的产业结构水平分别在2009年、2012年和2016年处于最优区间2.2513与2.252内。说明当前各省份都存在产业结构不合理、产业结构与科技公共服务供给水平失调的问题，科技公共服务质量的创新效应并未有效发挥。

图2 不同吸收能力门槛区间省份数量及变化趋势

4.4 稳健性检验

为了避免模型设定存在的偏误及保证研究结果的可靠性，同时采用混合面板和面板固定效应模型对以上结果进行稳健性检验，如表5所示，仍获得与表4类似的结果，验证了本文结论的稳健性。

表5 稳健性检验

5 结论与政策建议

本文以2008—2017年中国30个省份的面板数据为样本，采用Hansen面板门槛回归方法，探究基于吸收能力门槛的科技公共服务质量与区域创新之间的关系，研究结论如下：①由于受到人力资本、制度环境和产业结构等区域吸收能力因素的调节作用，科技公共服务质量对区域创新水平存在非线性影响。②科技公共服务质量对区域创新存在显著单门槛效应，随着人力资本上升到一定水平，科技公共服务质量对区域创新水平的作用由不显著转变为正向促进；当前大部分省份的人力资本都处于高等水平，科研劳动力与科技公共服务的合理配置基本得以实现，能够发挥其对区域创新水平的正向作用。③科技公共服务质量对区域创新存在显著双门槛效应，随着制度环境水平的上升，科技公共服务质量对区域创新水平的作用由不显著到中度促进，最终转变为微弱促进；各省份制度环境建设进程较慢，目前东北、西北和西南等地区大部分省份的制度环境仍处于低等水平，表明现阶段大部分省份无法实现制度环境与科技公共服务供给水平的耦合，无法有效发挥科技公共服务质量的创新效应。④科技公共服务质量对区域创新存在显著双门槛效应，只有当产业结构处在最优水平区间内，科技公共服务质量才能显著促进区域创新水平的提升；当前各省份均存在高水平产业结构与低水平科技公共服务供给不匹配的矛盾，阻碍区域创新水平提升。

根据以上实证结论，提出以下建议：①为了充分发挥科技公共服务质量对区域创新的促进作用，各省市政府及相关部门应制定清晰的科技公共服务供给评估指标，关注 “量”的同时促进对 “质”的追求，将科技公共服务职能明确与优化、科技公共服务流程简化再造、科技公共服务供给效率提升等作为科技公共服务供给的重要评估指标。②对于广西、河南、云南等人力资本水平较低的省份，政府及相关部门一方面要鼓励和支持企业、高校、科研机构等创新主体通过加大培训投资力度、多渠道加强产学研合作、联合境内外资源开拓创新视野等方式提升本地人力资本水平；另一方面要基于区域现实条件制定科技人才引进优惠政策、完善科技人才引进与管理制度，营造高科技人才发展的社会文化环境，并引导区域创新主体加快引进高层次创新型科技人才。对于人力资本水平较高的省份，政府及相关部门应在保持现有人力资本水平的基础上进一步完善区域人力资本市场机制，合理引导不同领域、不同层次的科研人员就业，促进科技创新产出。③东北、西北和西南等制度环境水平较低的省份应深化区域经济制度改革，通过构建开放、竞争的市场环境倒逼企业等创新主体加快技术引进、吸收和创新，刺激高科技产品与要素市场发展；政府及相关部门还应深化简政放权、取消阻碍技术市场发展的行政审批事项，为创新主体获取科技公共服务和开展技术创新营造公平有序的政治环境；同时，优化技术创新相关的法律环境，特别是健全专利、知识产权保护等相关政策法规，引导企业积极完善专利与知识产权保护的激励机制，充分调动区域创新主体研发积极性。制度环境水平较高的省份也需加大稳定性制度建设的力度，为区域创新活动营造良好的制度环境。④各省份还应因地制宜推进产业结构合理化与高级化，科技公共服务供给水平较低的地区应鼓励和培育特色产业、夯实第二产业基础，为后续承接和发展高新技术产业做好准备，协调好三次产业之间的合理分工与交流互动，防止盲目追求产业结构高级化；科技公共服务供给水平较高的地区则应减少创新要素向产能过剩产业的投入、避免产业趋同问题，进一步提升生产性服务业发展水平和质量，催生新一轮高新技术产品和服务，在夯实产业结构合理化的基础上推进产业高级化。