基于灰色關聯度的京津冀區域創新能力影響因素比較分析

趙 艷 華， 趙 士 雯

(天津財經大學 商學院， 天津300222)

基于灰色關聯度的京津冀區域創新能力影響因素比較分析

趙 艷 華， 趙 士 雯

(天津財經大學 商學院， 天津300222)

利用灰色關聯度分析方法，以京津冀區域10年的統計數據為樣本，從創新資源投入、創新支撐環境、對外學習交流能力和技術成果轉化能力四個方面分析影響因素對三地創新能力的影響程度。研究表明：不同的因素對于各地的影響強弱程度不同，針對地區間的共性和差異提出適合京津冀區域創新發展的措施至關重要。

京津冀；區域創新能力；灰色關聯度

2015年4月30日，中共中央政治局召開會議，審議通過《京津冀協同發展規劃綱要》。在國家將京津冀協同一體化發展納入重大戰略的大背景下，進一步推動京津冀協同創新，建設京津冀協同創新共同體，是提升京津冀地區經濟競爭力的決定性因素，也是實現地區可持續發展的根本引擎。從整體來看，京津冀地區具有豐富的創新資源和雄厚的產業基礎，但區域內部創新能力的差距過大，在一定程度上制約了京津冀一體化發展。因此，本文旨在探尋京津冀區域創新能力的影響因素及其影響程度差異，尋找優勢互補，加強合作創新，實現京津冀區域創新能力的整體提高，推進京津冀經濟一體化進程。

一、文獻綜述

1.區域創新能力

國內外學者分別從不同視角對區域創新能力的內涵進行了界定。從文獻來看，國內外學者對于區域創新能力的定義并未達成一致，概括起來可以理解為：一些學者認為區域創新能力要落腳于商業化結果，強調創新要實現經濟與技術的結合[1-4]；一些學者強調區域創新能力的形成需要區域創新網絡中創新主體的互動[5-6]；還有一些學者認為區域創新能力是創新資源和要素的流動、整合和利用的能力[7-8]；最后，區域創新能力體現在將創新科技成果轉化為創新產業成果，實現創新活動的商業化。

2.區域創新能力的影響因素

區域創新能力的影響因素復雜且眾多，不同學者在研究中有不同的側重點。在區域創新資源投入方面，Furman等建立國家創新能力概念框架，認為國家創新能力依賴創新基礎設施、創新環境以及兩者之間的聯系[1]。Riddel和Schwer結合Furman的理論框架進一步研究，發現高科技產業是影響創新能力的最重要因素，其次是學位授予量、行業研發投資和專利存量[2]。魏守華、吳貴生和呂新雷認為，區域創新能力受R&D活動規模等創新基礎條件和區域創新效率影響[9]。此外，還有學者對于區域創新投入對創新能力影響的研究結果表明：區域R&D投入對專利、新產品產出存在顯著影響[10-12]。在區域創新支撐環境方面，張瑩、張宗益通過區域創新環境5個變量對創新績效的影響進行回歸，結果表明：基礎設施、市場需求、勞動者素質的投入對區域創新績效有顯著影響[13]；于明潔等通過研究我國三大經濟區區域創新環境和創新產出協同度，發現創新環境對創新能力的影響具有顯著地域性特征，省際區域之間創新環境與創新產出協調度差異顯著[14]。在區域對外學習交流能力方面，候潤秀、官建成通過計量分析的方法研究外商直接投資(FDI)對區域創新能力的影響，研究表明實際利用外資額對專利申請量有著顯著的正面效應[15]；在區域技術成果轉化能力方面，劉麗輝、陳晶瑛運用知識生產函數對廣東區域創新能力影響因素進行分析，結果表明廣東區域創新能力與人均技術合同成交額都呈顯著正相關關系[16]。

眾多學者在研究區域創新能力影響因素時，在指標選取上考慮了4個方面，包括創新資源投入、創新支撐環境、對外學習交流能力和技術成果轉化能力，這些因素對于區域創新的發展起到了重要作用。因此，本文借鑒前述研究成果，也將從這4個方面分析其對京津冀三地創新能力的影響程度。

二、京津冀創新資源及能力現狀

京津冀地區創新資源從全國來看比較豐富，創新能力較強，但是區域內部創新能力和創新資源卻非常不平衡，表1體現了北京、天津和河北三地區的創新現狀。北京作為我國創新資源最密集、創新成果最豐碩、創新環境最優越的地區之一，是全國最重要的自主創新高地。天津市作為我國4個直轄市之一，創新能力也相對較強。京津兩地已經基本進入創新性地區行列，是我國經濟發展和創新發展最好的地區，在2015年全國區域創新能力排名中分別位列第3位和第7位。而河北省則排名較為落后，其創新能力成為京津冀協同發展的短板。從創新資源來看，天津、河北兩地與北京相比，存在著高層次人才相對匱乏，R&D經費投入力度較弱，專利授權量少，技術合同成交總額低等問題。其中，河北省各項資源相對較為落后，與北京相比差距過大，創新資源在地區間分布的不均衡，在一定程度上拉大了京津冀創新能力的差距。

表1 2014年京津冀創新資源和創新能力指標比較

注：資料來源于北京、天津和河北國民經濟和社會發展統計公報、中國統計年鑒。

三、京津冀創新能力影響因素比較

1.數據來源及指標設定

本文選取北京、天津以及河北省2004～2013年的相關數據作為研究樣本，數據來源于《中國科技統計年鑒》、《中國高技術產業統計年鑒》、《中國統計年鑒》。

在因素設定和指標選取中，如前文所述，設定創新資源投入、創新支撐環境、對外學習交流能力、技術成果轉化能力4個方面的因素，分析其對區域創新能力的影響程度。

(1)區域創新能力影響因素指標

創新資源投入是進行創新活動的前提，包括資金投入和人力投入兩方面。高水平的科技人才是創新能力的核心，而充足的科研經費是人才創造創新成果的基礎，所以，本文設定R&D投入占GDP比重和每萬人R&D人員全時當量來衡量科技創新資源的投入強度；創新支撐環境指進行創新活動所需的社會文化環境，包括創新硬環境和軟環境，其中，創新硬環境主要指區域基礎設施建設，創新軟環境主要包括區域的教育水平、經濟發展水平及制度等。本文選取每萬人平均公路擁有量、每百人平均國際互聯網用戶、人均固定資產投資額作為衡量區域基礎設施建設的指標，采用地方政府教育支出費用作為衡量地區教育水平指標，采用人均GDP作為衡量地區經濟發展水平的指標；對外學習交流能力，隨著世界經濟一體化的發展，外資及其研發機構的進入通過技術溢出促進了我國的技術升級和進步，同時進出口會促進中國本土企業創新，本文利用區域進出口總額和利用外商直接投資額作為衡量對外學習交流能力的指標；技術成果轉化能力，主要反映了技術市場對創新科技成果的轉化能力，間接反映區域創新主體之間的合作和交流程度。本文利用地區技術市場的交易合同金額作為衡量技術成果轉化能力的指標。

(2)區域創新能力指標

如前文所述，區域創新能力的內涵豐富，從創新成果角度來看，反映在創新主體素質的科技成果產出和經濟效益的產業成果產出兩個方面[17]，這兩個方面分別代表了創新過程中不同階段的創新成果，其中，專利常作為衡量創新體系科技成果產出的指標，而高技術產值則反映了創新對于經濟運行質量和效益的促進，進而反映出一個地區創新成果商業化應用和創新產品的市場成功。因此，本文選取每十萬人專利授權量和高技術產業產值占GDP比重作為衡量區域創新能力的特征指標。

具體指標體系如表2所示。

表2 區域創新能力影響因素指標和區域創新能力指標

2.研究方法

本文利用灰色關聯分析來研究區域創新能力影響因素與區域創新能力之間的關系。灰色關聯分析是基于行為因子序列曲線幾何形狀的相似程度，以分析和確定相應序列之間的關聯度。

3.計算結果

通過對北京、天津以及河北省2004～2013年的數據進行灰色關聯度計算，結果如表3所示。

4.結果分析

(1)京津冀區域共同性

對于創新資源投入指標，R&D經費占GDP比重、每萬人R&D人員全時當量對京津冀區域創新能力指標都呈現很高的關聯度，說明創新經費投入和人員投入對于京津冀區域創新能力具有重要作用；其次，R&D經費占GDP比重、每萬人R&D人員全時當量對于高技術產業產值占GDP比重的關聯度都高于對每十萬人專利授權量的關聯度，表明創新產業成果產出相對于創新科技成果產出更依賴于創新資源的投入，且表現出區域差異性較小。

對于創新環境指標，京津冀區域地方政府教育支出費用占財政支出比重、每萬人平均公路擁有量兩項指標與高技術產業產值占GDP比重的關聯度都相當高，且高于對每十萬人專利授權量的關聯度；人均GDP與兩項區域創新能力指標關聯度都很高，地區之間相差不大。結果表明，區域交通狀況的完善、教育環境的持續改進以及經濟的良好發展形勢為區域創新提供了良好的運行背景，對京津冀區域創新能力具有重要影響。此外，創新環境對創新產業成果產出的影響大于其對科技成果產出的影響。

對于對外交流學習能力指標，進出口總額對京津冀區域創新科技成果產出指標具有較高關聯度；進出口總額和利用外商直接投資兩項指標對每十萬人專利授權量的關聯度都高于對高技術產業產值占GDP比重的關聯度，這說明京津冀區域對外交流學習能力對創新科技成果產出的影響大于對創新產業成果產出的影響。

在技術成果轉化能力指標上，對于北京、天津和河北來說，技術市場的交易合同金額對于高技術產業產值占GDP比重的關聯度都高于對每十萬人專利授權量的關聯度，表明創新產業成果產出相對于創新科技成果產出更依賴于技術成果轉化能力。

表3 區域創新能力影響因素灰色關聯度計算結果

(2)京津冀區域差異性

對于創新資源投入指標，創新科技成果產出指標與其關聯度按大小排序分別為：河北、天津和北京。從前文對京津冀創新資源現狀分析中可知，區域間創新資源投入存在著相當大的差距。從創新資源投入的時間序列來看，如圖1和圖2所示，由于北京市創新資源一直以來較為豐富，增長幅度相對較小且具有波動性，而天津、河北兩地的創新資源投入則呈現了明顯的增長趨勢，致使創新資源投入變化對北京的創新科技成果產出的影響相對天津和河北較小，同時也說明天津和河北對于創新資源的利用程度較好。

圖1 2004～2013年京津冀區域R&D經費投入

圖2 2004～2013年京津冀區域每萬人R&D人員全時當量

對于創新環境指標，從京津冀人均固定資產投資額的時間序列來看，如圖3所示，天津、河北兩地呈明顯上升趨勢，且天津市上升幅度高于河北，北京市呈小幅增長趨勢。這是由于北京市城市發展歷史較長，各種基礎設施較為完善，故固定資產投入增量不大，但這對北京市創新能力起到一定帶動作用；天津市近些年不斷增加固定資產投資，完善各項基礎設施建設，對區域創新能力具有顯著積極作用；河北省固定資產投資的增加對于區域創新能力也具有推動作用，但作用并不十分明顯。

對于對外交流學習能力指標，進出口總額對于天津、河北的高技術產業產值占GDP比重的關聯度都高于北京；利用外商直接投資對于北京和河北兩地區域創新能力的關聯度高于天津；FDI對于京津冀區域產生了有差異的技術溢出效應，對區域創新能力影響不盡相同。從京津冀區域進出口總額來看，三地都呈上漲趨勢，其中，北京漲幅最大，天津和河北漲幅較小；從京津冀區域利用外商直接投資的時間序列來看，如圖4所示，天津漲幅相對于北京和河北更加顯著，這說明外資進入帶來的技術溢出效應并沒有對提升天津創新能力起到很強的帶動作用，天津的技術吸收能力有待提高，而北京、河北的技術吸收能力則相對較好。

圖3 2004～2013年京津冀區域人均固定資產投資額

圖4 2004～2013年京津冀區域利用外商直接投資額

對于技術成果轉化能力指標，天津市技術市場的交易合同金額與區域創新能力關聯度比北京和河北更高。近些年來，相對天津和河北，北京市的技術市場的交易合同金額增幅非常顯著，并且從前文可知，北京市技術市場的交易合同金額遠超于天津與河北。這表明，北京市技術成果轉化能力近幾年迅速增長，但與區域創新能力的關聯度相對，天津和河北卻較小，尤其是對于創新產業成果產出指標。這是由于技術市場交易量的快速增加并不能完全轉化為促使創新產業成果增加的動力；天津市技術成果轉化能力的提高對于科技成果產出具有較大的推動作用。

四、提高京津冀區域創新能力的對策建議

1.重視京津冀創新能力影響的關鍵要素，采取差異化的創新驅動路徑

對于北京來說，要更高效率地利用創新資源，更充分地利用對外貿易帶來的新技術、新設備；對于天津來說，擁有良好的沿海地理區位，需要著重利用外資帶來的技術溢出獲得更快的技術進步和創新能力的提升；對于河北來說，創新能力落后于北京、天津，應要重視優化創新環境，吸引更多周邊地區創新資源的進入，加強與京、津兩地進行合作創新。

2.重視區域創新過程不同階段的產出特點，保證創新過程的協調性

對于區域創新過程來說，任何一個階段出現障礙，都會影響科技成果向現實生產力的轉化。一方面，在采取提高區域創新能力的措施時，應考慮創新過程的整體協調性，對于兩種創新成果產出都應給予足夠重視；另一方面，要提高科技創新成果轉化率，創建科技創新成果轉化的良好環境，建立以市場為導向的創新開發模式。

3.營造良好區域創新環境，促進京津冀區域創新資源的流動

首先，在加強研發投入的同時，實現區域創新資源共享。建設京津冀創新資源共享平臺，盡量消除創新要素在區域內外流動的障礙，從而降低區域內部創新資源差距并提高創新資源的利用效率；其次，構建立體化的區域交通網絡，實現區域的互聯互通；最后，要進一步完善京津冀技術市場功能，發揮技術市場對于創新驅動發展戰略的支撐作用。

4.擴大對外交流，提高對區外技術溢出的吸收能力

京津冀區域應依靠地區外部環境、政策等優勢吸引直接利用外商投資(FDI)，明確區域國際定位，并注重與跨國公司的合作，促進區域創新能力的提高，縮小同發達國家的差距。對于北京、天津兩個經濟發達的地區，內外資企業技術水平差距相對較小，可以有效地吸收技術溢出，進而實現技術內生化；對于河北來說，應盡量引入本地區比較欠缺的外資，使FDI最大限度的利用并促進地區的發展建設。

5.建立京津冀協同創新機制，實現京津冀區域創新能力的整體提高

首先，各地政府需要從整個京津冀區域發展的視角出發，在戰略層面上實現協同創新的深度整合，建立高層協調機制和利益協調機制，及時解決協同創新進程中的資源整合、合作開發、產業銜接等重大問題，同時使各地共同享受創新收益成果；其次，建立京津冀協同創新聯盟，利用北京市豐富的創新資源，天津市良好的制造業基礎和開放區位優勢，河北省產業轉型升級的內在需求，共同建立創新基礎資源共享平臺、人才交流管理服務平臺、合作創新研發平臺、成果轉化與投資創新服務平臺、產權管理和信息交流共享平臺，促進企業間的技術創新聯盟、大學及科研機構對企業的技術擴散以及各地政府之間簽訂的高新技術產業發展規劃。

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Comparative Analysis of the Influential Factors for Beijing-Tianjin-Hebei Innovation Capability Based on Grey Relation Analysis Model

ZHAO Yanhua, ZHAO Shiwen

( Business School，Tianjin University of Finance and Economics, Tianjin 300222, China )

Based on ten-year statistical data in Beijing-Tianjin-Hebei region, this paper investigates how innovation resources, environmental innovation support, international exchange and communication competency and commercialization of technological achievements impact regional innovation capability from the perspective of the grey relation analysis model. The research results show that these factors have influenced different regions to a different degree. The paper stresses that it is essential to propose appropriate and targeted measures for Beijing-Tianjin-Hebei region innovation development as per shared and distinctive features within the region.

Beijing-Tianjin-Hebei; regional innovation capability; grey relation analysis

2016-01-20;

2016-02-30

天津市科技發展戰略研究計劃項目：“京津冀協同創新網絡構建研究”(14ZLZLZF00044)

趙艷華(1976-)，女，天津人，副教授，博士，主要從事城市開發與運營研究，E-mail：swallow121576@sina.com；趙士雯(1992-)，女，黑龍江牡丹江人，天津財經大學商學院碩士研究生，研究方向為工程管理。

10.19525/j.issn1008-407x.2017.01.014

F127

A

1008-407X(2017)01-0094-06