长江经济带区域科技创新绩效评估——协同发展视角下的灰色关联度分析

■ 陈艳利 刘思妍

（东北财经大学会计学院，大连 116025）

一、引言

当前，我国已步入“创新驱动发展”的经济新常态。“十四五”规划指出，要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。大力推动科技创新与经济社会发展深度融合，以自主创新为抓手推动我国经济结构转型并支撑高质量发展成为共识。区域科技创新作为刺激宏观科技创新能力提升的关键环节，在整合创新资源、激发区域优势和完善创新制度等方面发挥着关键作用。但受各地区财政状况、制度基础和自然禀赋等基础差异影响，区域创新发展失衡的问题始终存在，以区域科技创新为引擎推动形成格局特色的区域创新增长极，通过优势互补实现中国经济平衡、协调与可持续性发展（李兰冰和刘秉镰，2020）[1]至关重要。

长江经济带是中央重点实施的“三大战略”之一，其人口和经济总量均超过全国40%，在中国创新发展战略中占有举足轻重的地位。2016 年科技部颁布《长江经济带创新驱动产业转型升级方案》，提出要引导沿江各省市坚持创新驱动，发挥上、中、下游比较优势，建立区域联动合作机制，实现长江经济带整体和区域协同发展的战略目标。因此，积极促进长江经济带协同发展不仅能够有效整合上、中、下游资源，推进各省市产业互惠互利、合作共赢，更能以长江经济带为核心辐射带动全国经济发展。

科技创新绩效是评价创新实力的重要指标（刘顺忠和官建成，2002）[2]，把握科技创新的真实水平是制定协同发展政策的核心前提。本文以协同发展为视角，通过灰色关联度方法对长江经济带上、中、下游区域科技创新绩效进行详细评估与针对性分析，研究结论具有一定理论和现实意义。可能存在的贡献在于：从研究意义上看，现有研究多以省份或城市为研究对象，而围绕战略性发展区域，基于协同发展视角针对区域科技创新绩效的研究还较为少见。因此，本文在一定程度上拓展了区域科技创新领域的研究视角，丰富了区域科技创新领域的研究成果。从实践意义上看，长江经济带是关系国家发展全局的重大战略部署，科学评估其科技创新绩效，能够为推动长江上、中、下游地区协调发展和沿江地区高质量发展提供有益的政策参考。

二、文献回顾

“协同”的概念最早出现在自然科学领域，于20世纪70 年代被德国著名物理学家Hermann Haken 首次提出，该理论认为通过协同效应、伺服原理和自组织原理可以实现组织内各系统的协调,从而产生合作协同效应（陈燕和林仲豪，2018）[3]。随着聚集经济、网络组织和知识管理等后续理论不断发展，协同创新理论逐渐得以发展，部分学者尝试从不同维度对其进行定义。例如：Serrano 和Fischer（2007）[4]基于创新主体的价值创造过程，将“协同创新”界定为知识的提升和技术水平提高；陈劲和阳银娟（2012）[5]则更加强调对知识的增值贡献，认为“协同创新”是通过创新主体相互协作，以实现创新产出为目的的组织模式。

科技创新绩效是评价创新实力的重要指标（刘顺忠和官建成，2002）[2]，正确把握区域创新绩效的核心含义与评价方法对促进协同创新至关重要。从概念界定来看，已有研究已普遍达成共识，认为区域创新绩效就是对科技创新资源的使用效率（高阳等，2006）[6]，是在一定创新资源配置条件下，创新投入与产出的转化效率（虞晓芬等，2005）[7]。其代表性的度量方式有两种，创新产出的绝对量和创新投入产出比即创新效率（李习保，2007）[8]。部分学者在区域创新绩效的基础上，引入协同概念，将区域协同创新绩效界定为知识的生产、传递与吸收利用所产生的结果（陈劲和阳银娟，2012；叶伟巍等，2014）[5][9]，并把它作为衡量区域协同创新系统运行状况的重要参考（李林等，2015）[10]。

从评价方法来看，区域创新绩效的评估目前暂未形成标准方法(Hauser et al.,2018)[11]。学者们基于不同维度，尝试通过案例分析、实证分析等不同研究方法对区域科技创新绩效进行评估[12]，并总结区域创新绩效的影响因素。例如：蒋伏心等（2015）[13]以宏观面板数据为研究对象，证明了产学研协同度对区域协同创新绩效短期内有显著的正向影响；赵滨元（2021）[14]基于R&D 人员和经费投入、经济发展水平和创新市场环境等方面，探索了区域协同创新绩效的正向影响因素。在此基础上，还有学者对提高区域协同创新绩效的具体路径提出了政策建议。王海花等（2019）[15]，白俊红和蒋伏心（2015）[16]认为，扩大产学协同创新网络规模和加强区域间创新要素的动态流动有利于促进知识溢出和创新效率，并提高区域协同创新绩效的提升。

综合已有研究，尽管针对区域科技创新绩效和区域科技创新绩效评估的研究已有一定基础，但可及研究主要以省份或城市为研究对象，围绕战略性发展区域，尝试基于协同发展视角进行区域内比较的还较为少见。习近平总书记在深入推动长江经济带发展座谈会上的讲话中指出，推动长江经济带发展需正确把握自身发展和协同发展的关系，以打造有机融合的高效经济体为实践目标。鉴于此，本文以灰色关联度分析为研究方法，聚焦于长江经济带的整体战略布局，有序评估并比较了上、中、下游区域创新绩效的优势与短板，最终为协同推进整体创新绩效提升提出政策建议，研究结论具有一定理论贡献与现实指导作用。

三、研究设计

（一）研究对象

本文以长江经济带战略发展规划为背景，围绕上海、江苏、浙江和安徽所在的长江经济带上游地区，湖南、湖北和江西所在的中游地区和重庆、四川、贵州和云南所在的下游地区为研究对象，以2011-2020 年的具体数据展开分析。

（二）数据来源

各省份2011-2020 年的面板数据均来自对应省份的《统计年鉴》、《科技统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，数据来源真实可靠，具有权威性。

（三）分析方法

灰色关联分析是一种统计分析技术，通过分析母序列与其它指标的关联度，度量两个系统或两个因素间关联性大小（汪青松和程莉，2009）[17]。一般而言，关联度越大，则表示该指标对构建的灰色系统影响越大；反之，认为该指标对系统影响越小（田民等，2008）[18]。林国钧 (1986)[19]最早将灰色关联系统用于中国区域经济的研究，此后常见用于分析不同地区产业总体结构的相似程度。不同于数据包络分析法（DEA）、回归分析法等传统分析方法，灰色关联度分析计算量小，对样本数量和质量要求相对较低，无论大小样本和规律性高低均能适用，其结果能够在一定程度上降低与定性分析结果不符的概率（李懿洋，2011）[20]。

（四）指标设计

1.区域科技协同创新绩效评价指标体系

区域科技协同创新绩效评价指标体系是反映区域内，创新主体协同创新的目标与内容的载体（刘志华等，2014）[21]。目前，关于区域科技协同创新绩效评价指标体系多基于投入和产出两方面：从投入方面看，集中体现在人力资源与物质资源的投入。其中，人力资源多以R&D 人员投入和R&D 人员全时当量进行衡量；物质资源多以R&D 经费内部支出、新产品开发经费和R&D 经费内部支出占GDP的比重等指标进行衡量。从产出方面看，学者多采用专利申请和授权量、发表科技论文数、新产品销售收入和技术市场成交额等（肖振红和范君荻2019；颜晓畅，2019；杨明海等，2018）[22][23][24]指标衡量创新产出。

在已有文献常见指标体系的基础上，本文以科学性、导向性、系统性、可操作性和可比性原则（赵黎明和刘猛，2014）[25]为考量，建立了以创新投入、科技产出和经济产出为一级指标，人员投入、资金投入、技术转化和产品转化为二级指标的评价体系，具体内容详见表1。其中，“R&D 人员全时当量”指全时人员数加非全时人员按工作量折算，是国际上通用衡量人力的指标；“技术市场成交额”指技术市场认定登记的技术合同（技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务）的标的总金额；“新产品销售收入”是指企业在主营业务收入和其他业务收入中销售新产品实现的收入，体现了产业创新活动的经济收益；“出口交货值”指由外贸部门或（委托）出口、自营出口，以及用外汇价格核算的，在国内批量销售或在边境批量出口的产品价值之和，用于衡量技术市场的国际竞争力。

表1 区域科技协同创新能力评价指标体系

2.灰色关联度分析模型构建

灰色关联度的具体分析步骤包含了如下六个步骤：

第一步，确定参考序列与比较序列。确定长江经济带各区域参考序列为X0=（x01，x02，x03…x0n），比较序列为Xi=（xi1，xi2，xi3…xin），其中i=1，2，3…，n。

第二步，对各变量进行初值化处理，得到X'i=Xi/xi1=（x’i1，x’i2，…，x；in），i=0，1，2，…，m。

第三步，求出差序列、最大差和最小差。

差序列为：△0i（y）=|x’0（y）-x’i（y）|，y=1，2，…，n。

最大差为：P=MaxiMaxy△i（y）

最小差为：Q=MiniMiny△i（y）

第四步，计算关联系数。

y=1，2，…，n;i=0，1，2，…，m。其中§为分辨系数，常取§=0.5。

第五步，求关联度。

第六步，分析结果。若关联度越大，说明该组因素与母因素之间的相关程度越强。

四、数据处理结果与分析

（一）数据处理结果

以科技产出、经济产出和知识产出为母序列，创新投入为子序列，同时参考李懿洋，（2011）[19]研究，令分辨系数§为0.5，Δmin=0。计算得出各地区创新投入与产出的关联度，结果如表2、表3、表4所示：

表2 上江经济带上游地区创新投入与产出关联度

表3 上江经济带中游地区创新投入与产出关联度

续表

表4 上江经济带下游地区创新投入与产出关联度

（二）投入与产出分析

1.R&D 人员投入与科技创新产出

其一，从R&D 人员投入关联度均值来看，关联系数呈现从下游向中游地区在向上游地区递减的情况。从具体指标来看，上游地区R&D 人员投入与新产品销售收入、出口收入和发表科技论文的关联度最差，分别为0.5861、0.5789 和0.6912，相关均为中度，说明转化效果最弱。由此可知，上游地区投入产出比较低，创新资源低效，对人才吸引力较弱。其二，下游地区R&D 人员投入与出口收入、专利授权数、技术市场成交额和发表科技论文的灰色关联系数均大于上游和中游地区，并且差距明显，拉动效果显著，绩效最优。这与上游地区本身具备的人才资源优势高度相关。据统计，2020 年下游长三角地区每万人拥有研发人员为67.97 人年，超过全国平均水平近2 倍，长三角区域研发人员集聚效应不断加强。浙江一系列高端人才集聚政策的驱动以及合肥综合性国家科学中心的建设，浙江和安徽对于人才的吸纳和集聚效应持续释放。其三，中游地区R&D 人员投入与新产品销售收入关联度系数最大，表明中游地区R&D 人员投入对新产品销售收入的贡献最明显。但中游地区R&D 人员投入对于专利授权数和技术市场成交额作用强度最弱，分别为0.8186和0.6322，绩效相对最差。

2.R&D 经费投入与科技创新产出

其一，从R&D 经费投入与科技创新产出的关联度均值来看，中游地区绩效最佳为0.7719，下游地区其次为0.7156，上游地区绩效最差为0.7067，并且中游地区均值远高于上游和下游地区。从具体指标来看，中游地区R&D 经费投入与新产品销售收入和出口收入的灰色关联度分别为0.8998 和0.7577，位于长江经济带第一，表明R&D 经费的投入更好的拉动了中游地区经济产出的转化。可能与近年来中央推动上游地区成渝地区双城经济圈建设的重大决策有关，2016 年至2020 年，成渝地区R&D 经费内部支出增速达83.2%，高于全国平均增速27.6 个百分点。其二，下游地区R&D 经费投入对专利授权数和技术市场成交额的关联系数为三个地区中最高，分别为0.9282 和0.7310，表明下游地区研发经费的投入对专利授权和技术市场的拉动性相比于其他地区更为显著。近年来，下游地区的研发投入强度一直保持着高速稳定增长，领先于全国平均水平。2021 年，上海工业增加值首次突破1 万亿元，工业总产值达到4.2 万亿元。其三，上游地区R&D 经费与新产品销售收入的关联度仅0.5638，与中游地区相差0.336，表明上游地区R&D 经费的投入对新产品销售收入的转化效用最弱，绩效最差。不过，上游地区R&D 经费投入对发表科技论文的灰色关联度最高为0.7213，绩效最优。可见，研发经费对于知识成果的转化起到了一定的积极影响，但是与上游地区仍存在差距。

3.政府资金投入与科技创新产出

其一，中游地区政府资金投入与科技创新产出的关联系数均值为0.7307，转化效果最强，下游地区其次为0.7230，上游最弱为0.6713 并与中上游地区相差较大。这表明，虽然近年来上游地区中四川、重庆地区发展良好，但辐射效应有限，对云南和贵州等地经济发展尚未产生协同效应。其二，中游地区地区政府资金投入与新产品销售收入和发表科技论文的灰色关联度为0.8188 和0.6574，并与上游和下游地区存在一定差异。结果显示，中游地区政府加大了创新资源的投入力度,进而提高了资源配置效率。其三，下游地区政府资金的投入对出口收入、技术市场成交额和专利授权的关联度为0.7130、0.7316和0.9348，表现出较强的相关性，表明政府资金对下游地区的经济和技术转化有一定的拉动效果。

4.企业资金投入与科技创新产出

其一，长江经济带的企业资金投入与科技创新产出的关联度均值呈现由中游向下游在向上游递减的趋势。从具体指标上看，长江经济带中游地区企业资金与新产品销售收入的关联度为0.8810，表明中游地区企业资金对新产品销售收入贡献率最好，绩效最优；对发表科技论文的相关性为0.8077，表明中游地区企业资金在知识转化中绩效优与上游和下游地区。长江中游地区的湖北省内拥有着数量众多的一流高校，并且湖南省是我国著名的高教大省，有利于知识的溢出。其二，上、中、下游地区企业资金对专利授权数的关联度均为强相关，分别为0.9283、0.8884 和0.9180，三者差距较小，绩效相当，表明企业资金对专利授权有很好的促进作用。其三，下游地区企业资金对技术市场成交额的灰色关联度为0.7319，上游和中游为0.6889 与0.6394，此项绩效地区间存在着一定差异，下游绩效最优，中游绩效最差；但是对新产品销售收入仅为0.5725，发挥的绩效水平最低。

（三）最优值关联度分析

基于灰色关联度分析法，选取上、中、下游各项指标最大值为最优序列，分析上游与中游与最优序列的关联度，并求出均值。通过数据发现，下游地区的各项指标始终保持最优值，因此与最优序列的相关度分析与上、中游地区同下游地区的比较分析本质相同，其结果如图1 所示。

图1 最优值关联度分析

由图可知：一方面，各地区协同创新能力存在一定差异。长江经济带整体协同创新能力呈现为长江下游最强，中游次之，上游较弱的趋势，并且长江三角洲下游地区优势明显，远高于长江中游和上游地区。造成差异显著的原因可能如下：第一，创新政策作为驱动区域科技创新的重要工具，形塑出各地区不同的创新制度，并通过创新环境输出影响。下游地区创新政策激励效应显著，例如：上海市人民政府印发的《上海市促进科技成果转移转化行动方案（2017-2020）》、科技部和浙江省人民政府印发的《推动高质量发展建设共同富裕示范区科技创新行动方案》等政策促使创新成果不断涌现，而中上游地区，创新政策的制订与落实存在障碍与瓶颈，影响了创新成果的产出。第二，高校和科研机构作为知识溢出的主要主体，其分布差异造成了各地区创新资源分布不均的客观现实。在高校分布上，长江经济带共有46 所211 大学，其中下游地区占据25 所，而上游地区仅占据9 所，中游地区仅占据12所。研究机构的分布上，长江下游地区地区拥有两个国家科学中心，还建立了众多高水平的研究机构，并且国际科技交流密切，创新产出能力远高于中上游地区。第三，各地经济发展状况为科研人才引流，限制了人才在区域间的有效流动。从人才流动趋势上看，一二线城市人才集聚，三四线城市人才流出。下游地区三省一市中高新技术产业数量多、涉及行业范围广，相比于中下游地区的创新资源较低，其产生的岗位更多、创新网络更发达，对人才的吸引更大。

另一方面，上游地区始终弱于中游地区。尽管近年来中央对上游地区中成渝地区双经济圈的重视，成渝地区双城经济圈协同创新水平稳步提升，研发经费也持续增长，使中游与上游的差距正逐渐缩小，但是云南和贵州属于经济欠发达地区差距仍旧明显，上中下游地区之间的优势创新资源未能得以高效组合叠加，形成区域整体合力。最后，上游和中游的科技创新绩效呈现出逐年优化的趋势，与下游的差距在逐渐缩小。表明，随着《长江经济带发展规划纲要》中明确指出,要加强长江经济带各区域间的联动作用,实现上中下游的协调发展，目前区域间的协同发展已取得初步成效。

五、协同发展视角下长江经济带科技创新绩效比较

本文还尝试通过分析上、中、下游各指标的产出比增长比走势，为研究长江经济带各区域的协同创新情况补充增量信息，结果如图2 至图6 所示。

图2 新产品销售收入产出比增长率

图3 出口收入产出比增长率

图4 专利授权数产出比增长率

图5 技术技术市场成交额产出比增长率

图6 科技论文发表数产出比增长率

由图2 至图6 可知，长江经济带科技创新绩效整体存在一定效率差异，特别是上游地区投入产出比增长率波动较大。从图2 和图5 来看，新产品销售收入产出比和技术市场份额产出比增长水平表现出下游向中游再向上游递减的分布格局。图2 中，各地区的产出比增长率有正有负，表明该新产品销售收入产出比的波动较大；而图5 中技术市场成交额的产出比增长率基本均为正值，表明技术市场成交额的产出比始终保持上升趋势，特别是下游地区，产出比增长率基本为持续上升状态，显示出下游地区投入有效增强了技术市场的扩散能力。

出口收入可以体现出技术市场的国际竞争力，因此通过图3 可知，下游长江三角洲地区聚焦提升整体国际竞争力，大力吸引外资，扩大开放，促进外贸稳定发展和升级。中游地区在R&D 人员、经费与政府资金指标对出口收入产出比增长率均呈上升走势。从图4 可知，上、中、下游地区各项指标对专利授权数产出比的增长率趋势差异不大，一致性较高。

六、总结建议

长江经济带科技创新资源丰富，经济形态多样，在我国的经济发展中发挥了重要的战略支撑作用。区域科技创新是提升区域经济增长和竞争力的重要因素，在区域经济的协同发展中，形成优势互补、交错相融的创新体系尤为重要。基于上文对长江经济带上、中、下游区域协同创新绩效的分析中可知，区域间发展不平衡不协调的问题尽管趋于优化但目前尚未解决。为提升长江经济带区域协同创新能力，本文提出如下政策建议：

一是明确上、中、下游核心战略定位，充分发挥长三角地区内部辐射作用。从上文的分析中可知长江经济带的区域经济呈现出东强西弱的特点，下游长三角地区应充分发挥科技创新的辐射效应，利用上海和合肥国家科学中心的优势，建立协调合作机制，构建合作开发的创新平台。中游地区作为上下游之间的纽带，应充分吸收下游地区的溢出效应，提升自身科技创新能力，完善创新环境，优化科技创新转化效率。上游地区受地理环境的限制，对下游地区的辐射效应收益较小，应根据自身情况，积极建设成渝双城经济圈，以此辐射上游地区。同时，政府应利用西部的生态资源并完善配套优惠政策，吸引更多的人才和企业迁入。综上，长江经济带要实现创新资源颞部共享，加强区域间企业、科研院所、高等院校的协作，促进优势互补、强化相互赋能，实现各区域协同发展。

二是优化上、中、下游行业布局，以产业一体化为发展机遇提升创新效率。为响应国家“努力将长江经济带打造成为有机融合的高效经济体”的要求，上、中、下游需要加强区域间协同，推动产业一体化转型，整合上中下游地区产业同质环节，合理布局人才、资金等创新资源，优化产业的空间布局；完善企业间跨区域协同合作机制，增强产业与创新链协同发展体系，强化长江经济带各区域间协同创新平台建设，促进企业跨区域协同创新合作，提高区域间协同创新效率。

三是研判上、中、下游自身资源状况，完善区域科技创新的资金投入机制。科技创新投入是衡量科技创新水平和能力重要指标，建立完善的科技投入体系有利于调动全社会资源投入科技创新，提高资金投入强度和利用率（苏靖，2008；张明喜，2020）[26][27]。长江经济带上、中、下游科技经费投入与产出的关联度均值均为0.7 以上，表明经费的投入有利于长江经济带自主创新的提高。目前，科技经费的投入主要包括政府资金和企业资金，而社会资金投入的渠道有待拓宽，因此需借助政府作用设立产业投资基金、创业投资基金等专项基金，同时制定社会资金投入科技创新研究的税收优惠政策，根据政策导向和捐赠力度，给予不同的研发费用税前加计抵扣范围或扣除比例，以此引导撬动企业资金。