创新生态系统对区域绩效的组态研究

张德华，曹 洋

(哈尔滨商业大学金融学院，黑龙江 哈尔滨 150028)

0 引言

在当前经济快速发展的背景下，创新是引领发展的第一驱动力。在世界各地新一轮科技革命与产业变革中，经济与科技竞争尤为激烈，并且逐渐演变为以创新生态系统为核心的综合实力的竞争。近年来，我国政府不断加大对科技创新产业的支持力度。数据显示，2021 年全国共投入研究与试验发展(R＆D)经费27 956.3亿元，比上年增加3 563.2亿元，增长率为14.6%；2021 年，国家财政科学技术支出10 766.7亿元，比上年增加671.7 亿元，增长率为6.7%。全国两会也指出，应进一步完善区域创新发展战略部署。区域是整体的有机组成部分，整体是区域之和；区域发展是整体发展的根本依托，整体发展是区域发展的总和。从《全球创新指数报告》来看，我国近年来的创新指数不断增强，但区域发展不平衡、不充分的现象非常突出。如何解决区域发展不平衡、不充分进而促进区域创新绩效的进一步提升已成为目前无法规避的问题。基于此，本文的创新点在于:第一，运用模糊集定性比较分析方法对条件组合进行比较分析，进而为我国区域创新绩效的提升提出政策建议。第二，从R＆D 经费数、政府科学技术支持以及外商投资企业等多个角度出发，对条件变量进行组态分析。

1 文献综述

区域创新生态系统的概念最早由Cooke(1992)提出，企业与组织间的合作以及所嵌入的相关环境是生态系统形成的主要特征，各要素之间通过互动协调共同促进区域绩效的提升。近年来，越来越多的学者投入到区域绩效研究的行列中来。目前，学者对区域绩效的研究主要聚焦于以下几个方面:

1.1 某一具体因素对区域绩效的影响

研究者主要探讨某一因素譬如文化产业集聚、政府数字化转型等因素对区域绩效提升的影响情况。任弢等通过使用2009—2019 年232 个地级市的面板数据，佐证了政府数字化转型对区域绩效的影响问题[1]。沈萍和王陈懿以我国近9 年全国31 个省区市的相关数据为研究对象，从数字平台建设、数字经济发展水平以及数字基础设施建设三个维度出发构建区域数字化发展指标，从而理清了区域创新绩效提升的内在机理[2]。汪涛等分别运用固定效应和动态面板回归模型对区域创新绩效和政策协调两者之间的关系展开分析，结果表明区域创新绩效与政策协调两者之间具有显著的正相关关系[3]。苏灿研究发现区域内部与区域间创新网络的扩大为区域的创新发展提供了重要的网络资本，扩大区域内部的网络规模是促进创新绩效提升的重要举措[4]。

1.2 政府对区域绩效的影响研究

夏茂森等通过对我国东北地区、西三角地区等五个区域的政府财政科技经费投入等相关数据展开分析[5]，研究发现，财政经费的投入对区域创新绩效的提升具有积极的促进作用。但不同区域由于经济、生态、文化等方面发展的差异，呈现出较大的差异，故区域绩效也呈现出不同的特征。魏巍等发现政府补助对区域创新绩效的提升既具有理论意义又具有实践意义[6]。苏琳琪指出，由于我国具有丰富的可支配资源，因而可以有效地解决科技创新中存在的各种问题，从而极大地推动了区域创新绩效的提升[7]。尤姣和陈进通过使用面板数据门槛模型对我国30 个省区市11 年的面板数据进行分析，结果发现政府的创新偏好对区域创新绩效的提升存在门槛效应[8]。郭沛珍运用了中介效应、调节效应等模型探讨影响区域绩效的影响机制，结果表明政府的举措对我国东、西部地区的绩效提升具有重要的推动作用[9]。

1.3 某一区域绩效的影响研究

裴育和李秋梓发现长三角地区的研发人员通过直接或间接的效应影响着该地区的绩效提升[10]。魏鹏以丝绸之路经济带中国带9 个省市为研究对象并采用Tobit 模型为研究工具，发现环境规制在丝绸之路中国段的福利绩效的激发过程中具有重要的地位，且西北地区比西南地区的“成本规制”更显著[11]。解威实证分析了京津冀高技术产业集聚对区域创新绩效的影响作用及差异化表现[12]。

2 理论框架分析

2.1 条件变量分析

创新生态系统是由区域发展为整体，以相关变量为主要组成部分，通过一系列条件的共同影响作用，最终达到促进区域绩效提升的目的。具体而言，本文的条件变量包括以下几个方面:

2.1.1 高校数量

大学和科研机构是区域创新的根源。大学既是知识的创造主体，又是知识的传播主体。高校在区域创新中发挥着不可替代的作用。正确评估高校的地位，有利于促进区域创新绩效的快速提升，使高校真正成为区域创新的动力来源以及优秀人才的培养基地。因此，一个地区高校的数量与该地区创新绩效的发展紧密相连。

2.1.2 外商投资企业数

随着近年来外商对我国企业投资规模的不断扩大，区域经济快速发展的同时也增加了我国资金的有效供给。外商投资体系的不断完善，是我国“引进来”和“走出去”政策发展的最大化体现，推动了我国区域经济的快速发展。

2.1.3 R＆D 经费数

当前，我国经济正处于由粗放型增长模式向集约型增长模式转变的阶段。研究发现，我国R＆D 经费投入呈现逐年递增的态势，且具有区域性特征。经济较为发达地区R＆D 投入较多，反之较少。“科技是第一生产力”，科技发展是区域经济发展最重要的推动力，也是时代发展的趋势与潮流。因此，我国应加大对科技研发等方面的支持力度。

2.1.4 各地区货物进出口总额

随着我国对外贸易的发展，进出口总额逐渐增大，这极大地促进了工业化的发展，改变了传统的产业格局。从短期来看，进出口贸易额的增长有助于经济的快速腾飞，需求越旺盛，国民经济越“热”；从长期来看，区域经济的快速发展可以有效地带动相关行业的发展，推动区域绩效的提升。

2.1.5 政府科学技术支持

随着我国步入经济高质量发展阶段，科学发展水平逐渐演变成最重要的生产要素。自我国科教兴国战略提出后，财政科技支出也呈现出逐年扩大的趋势。国家财政科技支出由2008 年的2 611亿元迅速增长到2018 年的8 326.65亿元，极大地促进了我国科技相关产业的腾飞与发展，同时也有利于我国各地绩效的提升。

2.1.6 国内申请专利数

完善专利制度，有利于激发人民群众的创新创造热情，加快科学进步和技术的提升。近年来，我国各地区专利的申请数与日俱增，极大地促进了专利技术和知识的传播，同时其对区域经济发展的影响也是不言而喻的。

2.1.7 政府财政收入

政府的财政收入与区域的经济发展紧密相连。政府作为区域经济发展调节的主体，应积极引导区域的和谐发展。如果一个地区经济发展速度很快，那么该地区财政收入就会增长，区域经济绩效也会不断增加。

2.1.8 人均消费支出

消费水平与经济发展的关系非常密切，同时，消费对经济发展的刺激作用也是非常明显的，两者有显著的正相关关系。消费水平提高，可以推动经济的快速发展，经济发展也能促进消费水平的提高。

2.2 区域绩效的理论框架分析

基于上述分析，可以看出此八个条件变量对我国区域绩效的提升均有一定程度的影响作用。于是笔者以此为背景构建出一个包括八个条件变量和一个结果变量的理论模型，如图1 所示:

图1 影响我国区域创新绩效的研究模型

3 研究设计

3.1 研究方法

与传统的研究方法不同，定性比较分析方法是基于布尔代数的集合理论。作为一种集合案例导向型和变量导向型的研究方法，该方法可以实现对多重因果关联组合的评估。研究者不再一味地确定某一个要素以更好地拟合数据，而是可以直接比较案例中不同因果模型的数量和特征。此外，定性比较分析方法不仅适合于10 个甚至更少的小样本研究，同样也适用于大于10 个的中等样本乃至大样本研究。本文的样本数量属于中等样本，与QCA 研究方法相符合，使用该种方法既能了解某一种变量与结果之间的联系，又能深入探讨变量组合对结果变量的影响情况。目前，定性比较分析(QCA)已经发展成包括清晰集定性比较分析(csQCA)、多值集定性比较分析(mvQCA) 以及模糊集定性比较分析(fsQCA)等研究方法。由于本文的变量多重并发且均为连续性变量，为了能够分析变量之间部分隶属的关系，故本文选择了fsQCA 的方法。

3.2 条件变量和结果变量的选择

本文的条件变量均是通过笔者对相关文献进行挑选和整理出来的，均采用区域性创新指标。借鉴学者林艳的方法，将高校数量考虑到区域绩效的研究过程中来；外商投资企业数是借鉴玄兆辉的研究理论；R＆D 经费数是根据贾萍萍和唐开翼的研究方法；各地区货物的进出口额以及人均消费支出是采用王飞航的研究方法；政府科学技术支持采用哈梅芳和苏琳琪的研究方法；国内申请专利数是采用罗峰的研究理论；财政收入采用程跃的研究理论。借鉴贾春香和玄兆辉的研究方法，将2021 年中国区域创新能力评价报告中的数据作为结果变量。

3.3 数据来源

由于各种条件变量对结果变量产生实质作用存在一定的时滞效应。本文的条件变量选取的我国31 个省区市2019 年的相关数据，而结果变量的数据来源于2021 年颁布的《中国区域创新能力评价报告2021》。

4 实证分析与讨论

4.1 单条件变量分析

本文采用fsQCA3.0 进行变量分析，将一致性阈值设置为0.8，PRI 一致性阈值设置为0.7，案例频数阈值设置为1。通常情况下，当一致性≥0.8 时，则称该条件变量为结果变量的充分条件；当一致性≥0.9 时，则称该条件变量为结果变量的必要条件。由表1 可以看出，变量RJXF 既不是结果变量的充分条件也不是结果变量的必要条件，而变量KXJS和CZSR 是结果变量的必要条件，其余变量均为结果变量的充分条件。

表1 必要性分析

4.2 条件变量组合分析

从表2 中可以看出，总体的覆盖度约为78%，一致性水平更是达到了98%。基于核心条件可以得到以下4 种条件组合路径:

表2 区域创新绩效组态

C1:第一条路径的原始覆盖度约为0.73，表明约有73%的样本数据可以通过该条路径进行解释。唯一覆盖度为0.1，说明约有10%的案例仅能通过该条路径进行解释。该条路径中具有代表性的案例为四川省。四川省建有126 所高等院校，为社会持续提供高等人才；该省持续吸引大量的外商投融资；为了大力发展区域经济，投入大量的人力、物力、财力用于科研与试验发展等活动。

C2:第二条路径中具有代表性的案例为北京市。北京市建有93 所高等院校，为企业提供强大的知识储备；由于北京在国内外的地位及影响力，从而吸引了来自国内外大量的投资。

C3:第三条路径中具有代表性的案例为上海市。上海市十分重视科学研发，每年投入大量的资金和精力；近年来该省的进出口额持续上涨。

C4:第四条路径中具有代表性的案例为重庆市。重庆市建有相对数量较少的高等院校；吸引了很多来自不同国家的投资支持。

5 结论与建议

5.1 结论与建议

针对区域绩效的影响因素及绩效提升的路径，本文得到以下结论:

单一因素能够促进区域绩效的快速提升，但一个因素的影响作用毕竟是有限的，在促进区域绩效提升的过程中要尽量使用政策组合。

所有的组态路径中均有进出口额的存在，证明该变量是导致区域绩效提升不可或缺的因素，应当关注与其他国家的经济文化交流，从而提高进出口额。

变量GXSL、WSTZ、R＆D 以及变量JCKE、KXJS、ZLSQ、CZSR 经常是以组合的形式出现并发挥作用，应当提高相关政策的组合使用频率。

5.2 不足与展望

除了本文的相关理论成果外，本研究还存在一些局限性，对区域绩效的影响因素考虑得还不够全面。在未来的研究过程中应结合前人研究结果，深入探讨区域绩效的影响因素以及提高路径等。对我国区域绩效的提升提出合理建议，推动我国经济高质量增长。