基礎研究、科技基礎設施與區域專利產出

林卓玲 梁劍瑩

摘 要：基礎研究是區域技術創新和經濟增長的重要源泉，而科技基礎設施是科研活動的重要保障。運用2003—2016年我國30個省區相關數據，基于經典生產函數形式，實證分析高校基礎研究投入、科技基礎設施對區域創新績效的影響效應，得出結論如下：從全國范圍看，高校基礎研究和科技知識基礎設施對區域專利產出具有顯著正向促進作用，科技物力基礎設施則產生顯著負向影響效應，高校基礎研究和科技基礎設施的協同作用對區域專利產出產生影響效應確實存在。從各地區看，基礎研究、科技基礎設施對不同地區專利產出的影響效應存在差異;基礎研究和科技物力基礎設施對各地區專利產出均產生顯著正向協同影響效應，且東、中部優于西部。基礎研究和科技知識基礎設施對各地區具有正向協同影響效應，西部影響系數最高。關鍵詞：基礎研究;科技物力基礎設施;科技知識基礎設施;專利產出中圖分類號：F 124.3

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2019）05-0559-10

Abstract：Basic research is an important source of regional technological innovation and economic growth，and scientific and technological infrastructure is an important guarantee for scientific research activities.Using the relevant data of 30 provinces and regions in China from 2003 to 2016 and based on the classical production function，this paper empirically analyzes the impact of basic research investment and scientific and technological infrastructure on regional innovation performance.The results are as follows：from a national perspective，the basic research and S&T knowledge infrastructure have significant positive effects on regional patent output，S&T material infrastructure has a significant negative effect.The synergy between the basic research and the infrastructure of science and technology has a positive effect on regional patent output.From a regional perspective，the basic research and S&T material infrastructure have significant positive synergistic effect on patent output in all regions，and the eastern and middle region are better than western region.Basic research and S&T knowledge infrastructure have positive synergistic effects on all regions，with the western region having the highest impact coefficient.

Key words：basic research;S&T material infrastructure;S&T knowledge infrastructure;patent output

0 引 言近年來，在實施創新驅動發展戰略背景下，我國的社會經濟發展已步入對基礎研究的迫切需求時期。基礎研究既是促進技術創新和產業轉型升級的基礎支撐，也是推動各個區域經濟社會有序穩定發展的核心力量，更是實現區域創新能力提升和協調發展的前瞻引領。基礎研究對區域創新績效具有促進作用的觀點已經被學者們證實[1-3]。然而，科技研究工作依賴于科技基礎設施，沒有現代化的科技基礎設施，科技水平也難以提高[4]。孫樞院士曾提到，科技基礎設施包括用于科技研發的各種硬件（科技基礎材料、儀器、設備、設施等）和軟件（計算機軟件、數據、文獻等）及其技術支撐、服務與研究空間等物質條件和信息條件[5]。目前學術界普遍認識到科技基礎設施建設的重要性[6-7]。基礎研究要取得突破性和顛覆性，離不開先進科技基礎設施提供物質技術保障。隨著我國科研經費投入不斷增加，科研設施與儀器的數量也持續增長。但我國科技基礎條件資源的存在“小而散”的突出特點，科技基礎設施利用率和共享水平不高，重大科技基礎條件還遠遠不能滿足科技發展的需要[8]。研究將圍繞科技基礎設施是否優化了基礎研究的科研環境，成為區域技術創新的重要保障這一問題，以國內高等學校科研活動為例，深入分析區域強化基礎研究和科技基礎設施布局對區域專利產出產生的協同影響效應及其差異性，以期從區域合理配置創新資源、創建高效支撐前沿科技領域開展原創性研究的科技基礎設施體系、推動區域創新能力提升的需求出發，提出相應的理論和政策實踐建議。

1 文獻綜述隨著內生增長理論的發展，盧卡斯、羅默等學者在增長模型中引入基礎設施變量，將其作為生產率的直接影響因素[9]。20 世紀90年代初，國外學者們[10-11]開始從基礎設施規模影響TFP的視角探索經濟增長機理，并認為基礎設施規模促進技術進步。隨后，更多學者嘗試運用地區或行業面板數據[12-14]，深入揭示了基礎設施的外部效應。Battistoni等[15]研究指出評價應用研究基礎設施應關注技術溢出和知識創造利益。Florio等[16]運用成本效益分析法，研究指出重大研究基礎設施能夠產生明顯的技術溢出效應。近年來，我國學者從不同的視角對基礎設施的技術創新溢出效應開展相關研究，驗證了基礎設施依托R&D產生“溢出效應”[17-18]。王鵬等[19]運用普通固定效應靜態面板數據分析和面板門檻回歸模型方法證實以郵電業務總量代替的技術基礎設施對區域創新產出起了顯著的作用。但也有學者研究發現基礎設施環境既不是創新要素、也不能夠提升創新效率，其對創新績效沒有影響[20]。同時，部分學者開始關注科技基礎設施與技術創新關系的相關理論研究。王卷樂等[6]在理論上系統分析了科技創新能力與科技基礎設施的內在和外在關系，指出科技基礎設施與創新能力建設是互動的。陳芳等[21]從政策分析的角度研究科技創新基地與平臺建設部分的政策關聯性。呂先志等[8]實證研究指出，科技基礎條件資源對區域整體科技創新活動有積極的影響，對所在區域公立科研單位及企業科技創新活動的影響差別較大。李平等[22]從資源配置、知識平臺、人力資本和協同創新4個方面的影響效應分析科技基礎設施的技術創新機制，實證結果顯示科技基礎設施對中國技術創新有顯著正向影響作用。毛琦梁[23]從基礎設施的異質性角度，研究指出科技基礎設施明顯有利于提高地區生產率。國外學者們進一步揭示，具有更多實驗室、大學等較高水平知識基礎設施的區域，更有利于發揮基礎知識的溢出效應，促進更多創新成果產出[24-25]。雖然理論上關于基礎研究、科技基礎設施與區域創新績效的關系達成共識，但針對我國創新資源投入相對滯后而言，如何優化基礎研究、科技基礎設施配置以提升區域創新績效是值得探究的問題。通過對文獻的回顧發現，基礎研究和技術創新均受到科技基礎設施的影響[8，22，26]，順此思路分析可知，科技基礎設施可能對基礎研究與區域創新績效之間關系也會產生影響。但現有文獻仍存在有待深入研究的問題，第一，對科技基礎設施與基礎研究的交互作用多側重于理論分析，缺乏從實證分析的層面進行研究;第二，對基礎研究或科技基礎設施與創新績效的關系研究多為單一維度對創新績效的影響研究，但創新績效的影響因素不是獨立的，而是存在互動作用;第三，基礎研究和科技基礎設施是國家創新體系建設中的關鍵要素，尚未涉及如何調控基礎研究與科技基礎設施的協調配置問題。結合我國各地區經濟發展水平和基礎研究能力的不同，從基礎研究和科技基礎設施交互作用的新視角，基于技術創新情境，將基礎研究、科技基礎設施和創新績效納入統一框架，將科技基礎設施分解為科技物力基礎設施、科技知識基礎設施2個變量，對比研究基礎研究、非基礎研究不同維度的影響效應，通過實證研究解析基礎研究和科技基礎設施交互影響區域創新績效的機制。參照Pessoa等[27]的研究，取區域專利產出反映區域創新績效。利用2003—2016年中國省域高校面板數據，基于經典生產函數形式，實證分析基礎研究、非基礎研究和科技基礎設施之間對專利產出形成的協同效應和影響規律，結合中國各地區經濟科技發展的異質性，對比檢驗不同地區基礎研究和科技基礎設施的交互作用對區域創新專利產出影響效應的差異。

2 研究設計

2.1 模型設定區域創新活動是重新配置生產要素和生產條件的過程。基于知識溢出對創新績效的影響作用，Griliches構建了表征創新產出和研發投入關系的知識生產函數，其基本假設是

Y=f（R&Dimput）

（1）Jaff在改進知識生產函數過程中增加了人員投入（L）這一投入因素，其公式如下

Y=f（K，L）

（2）基于上述函數模型，圍繞基礎研究投入和科技基礎設施協同作用對區域專利產出的影響效應，將R&D結構分解為基礎研究（RDB）和非基礎研究（RDN），包括應用研究和試驗發展。同時，科技基礎設施是開展基礎研究的基本條件。科技基礎設施作為公共支出，它可以作為創新生產函數的變量，一定程度上影響專利產出。因此，將科技基礎設施也引入知識生產函數，進一步探究基礎研究、科技基礎設施與區域專利產出理論拓展模型。模型框架采用經典生產函數形式，即柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas，簡稱C-D）生產函數。在該模型框架下，某區域專利產出取決于其基礎研究投入、非基礎研究投入和科技基礎設施等。參照李平等[23]的處理方法，將科技基礎設施細分為科技物力基礎設施和科技知識基礎設施。修改后的生產函數模型為

其中i為地區;t為年份;PAT為區域專利產出;ɑ為常數項;MI為科技物力基礎設施;KI為科技知識基礎設施;RDH為研發人員投入;GOV為政府重視程度;GDP為區域經濟水平;OPD為對外開放度，βi（i=1，2，…，8）表示各個解釋變量的彈性系數。已有文獻[28-30]研究表明，政府重視程度越高，越能夠為區域創新活動提供優越條件，有利于激活創新動力;區域經濟水平高，則能夠為創新活動提供較多的資金扶持，可以吸引高層次人才和解決資金短缺問題;外開放度對區域科技創新效率具有顯著影響作用。區域創新活動中基礎研究和科技基礎設施的交互作用，是本研究關注的要點。基于模型（1）～（3），重點研究基礎研究和科技基礎設施對專利產出的影響效應，并進一步加入政府重視程度、區域經濟水平和對外開放度等控制變量，以及建立多變量滯后模型，有利于比較分析檢驗結果。據此，分解建立若干計量模型

2.2 數據及變量測量結合上述已構建的基礎研究、科技基礎設施和創新績效之間的機理分析模型，研究所涉及變量為

2.2.1 被解釋變量專利產出（PAT）：專利是一個區域科技創新成果的核心和最具有經濟價值的部分，是區域創新能力和綜合實力的重要觀測指標之一。選擇各省區發明專利申請量作為創新績效的衡量指標。

學者們普遍認為專利申請受到政府專利審查授權機構等人為因素的影響較小，更能反映區域創新績效的真實水平。同時，相比專利授權量，專利申請量的數據統計不受到授權時間滯后性的影響，數據更易于及時獲得。

2.2.2 核心解釋變量基礎研究（RDB）：采用高校基礎研究支出經費作為衡量指標。參照相關文獻[31-32]的研究，為有效反映基礎研究對當期以及往后若干期知識生產的影響，以2003年為基期，采用永續盤存法核算各省域基礎研究資本存量，將基礎研究支出價格指數折算為0.38×消費價格指數+ 0.62×固定資產投資價格指數后進行平減。參照相關文獻，第t期的科研固定資產存量為第t-1期的基礎研究資產存量與第t-1期基礎研究資產支出現值之和，即

Kt=Et-1+（1-δ）×Kt-1

（11）

式中

Kt-1，Kt

為第t-1期、第t期基礎研究資本存量;Et-1為第t-1期基礎研究資產支出;δ為折舊率，設定為15%.假定基礎研究資產存量K的平均增長率等于基礎研究支出的算術平均增長率g.當t=1時，

K1=（1+g）×K0.由式（11）可知，

K1=E0+（1+δ）×K0.綜合上述2式，即可得基期的基礎研究資產存量

K0=E0（g+δ）

（12）通過測算2003—2016年期間基礎研究支出年均增長率可得到g值，將其代入式（12），可測算基期的基礎研究資產存量，再通過式（11）測算出各年度的基礎研究資產存量。科技物力基礎設施（MI）：采用高校科技活動經費內部支出中的固定資產購建費作為科技物力基礎設施的衡量指標，利用永續盤存法核算科技物力基礎設施資本存量，其折舊率設定為9.6%，各省域固定資產購建費按照各年度相應固定資產價格指數平減后進行測算，基期科技物力基礎設施資本存量的平均增長率等于歷年固定資產購建費的算術平均增長率。科技知識基礎設施（KI）：采用高校發表科技論文篇數作為科技知識基礎設施的衡量指標，參照嚴成樑等[23，33]有關知識存量測算方法，利用永續盤存法核算科技知識基礎設施資本存量，其知識老化率設定為9.13%，基期科技知識基礎設施資本存量的平均增長率等于歷年高校發表論文篇數的算術平均增長率。

2.2.3 控制變量非基礎研究（RDN）：即R&D活動的應用研究和試驗發展，對區域技術創新具有重要的促進作用。采用高校應用研究和試驗發展支出經費之和作為衡量指標，參照基礎研究衡量指標的測算方法，測算非基礎研究投資存量。

研發人力（RDH）：采用高校R&D人員全時當量作為研發人力的衡量指標。政府重視程度（GOV）：采用地方政府財政支出占地區GDP的比重來衡量地方政府支出規模，表示地方政府對經濟活動的干預程度。地區經濟水平（GDP）：采用人均GDP作為地區經濟水平衡量指標。對外開放度（OPD）：采用地區實際利用外資額與地區生產總值的比重值作為衡量指標，使用各年的平均匯率將實際利用外資額折算為以人民幣為單位的金額。為有效克服多重共線性等問題，更合理地檢驗估計模型，采用面板數據回歸模型分析研究高校基礎研究強度和規模對區域經濟增長的影響效應。選取我國30個省份（因西藏數據有缺，不納入考察）作為研究樣本。原始數據均來源于各年度《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。變量數據的描述性統計結果見表1.

表1 變量數據描述性統計

變量最大值最小值均值標準差

PAT13.131 34.820 39.136 11.607 2

RDB14.271 34.773 610.688 41.634 1

RDN14.969 16.546 311.683 31.638 9

MI14.433 02.008 211.391 51.808 2

KI13.194 18.477 211.286 71.003 5

RDH10.421 05.568 38.678 41.011 4

GOV0.612 00.077 00.189 60.085 0

GDP11.277 98.006 49.772 60.688 3

OPD0.510 90.000 70.027 90.032 7

3 實證結果及分析

3.1 高校R&D和科技基礎設施投入特征分析不同地區高校基礎研究、非基礎研究支出經費情況如圖1所示。考察期間，全國高校基礎研究支出經費持續增長，平均增長率為24.5%;非基礎研究支出經費平均增長率為16.5%.通過測算得出，基礎研究支出經費占R&D支出比重從19.5%增長到36.6%.從投資規模和強度的角度，基礎研究明顯均低于非基礎研究，說明我國高校R&D經費支出結構失衡;但基礎研究支出經費增長幅度高于非基礎研究，表明國家持續加強對高校基礎研究的支持力度。東部地區基礎研究和非基礎研究支出經費遠高于中西部地區，存在明顯的地區差異性。不同地區高校科技基礎設施情況如圖2所示。高校科技物力基礎設施投入保持持續增長趨勢，平均增長率為12.9%.科技知識基礎設施平均增長率為8.1%.科技基礎設施同樣存在明顯的地區差異性，東部地區科技基礎設施條件均優于中西部地區，在支撐保障科技創新活動方面具有強大的優勢。我國各地區經濟水平發展不均衡，導致高校科技資源分布存在地區差異性，東部地區聚集了多數優質的科技資源，而中西部地區相對落后，基礎研究、科技基礎設施對不同地區專利產出的影響效應可能存在差異。

3.2 全國范圍分析估計面板數據模型之前，第一步，通過F檢驗確定模型采用混合效應還是固定效應，通過B-P檢驗確定模型采用混合效應還是隨機效應，由表2和表3可知，模型（4）～（10）的F檢驗和B-P檢驗結果均顯示統計量在1%水平上顯著，說明全國面板數據模型采用固定效應或隨機效應優于混合效應。第二步，通過Hausman統計量檢驗，結果顯示顯著拒絕隨機效應的原假設，面板數據模型適于采用固定效應模型。第三步，檢驗面板數據的組間異方差、組內自相關和組間同期相關，結果均顯示統計量在1%水平上顯著，確認面板數據存在組內和截面相關性、截面異方差的情況。為了控制相關性和異方差問題，提高模型參數估計結果的有效性，運用Driscoll and Kraay方法（以下簡稱DK法）估計標準誤差的固定效應模型。表2中各模型估計結果表明，基礎研究投入和科技基礎設施對區域專利產出的影響效應基本一致。而經DK法標準誤調整后模型（4）′、（5）′、（6）′中各解釋變量的標準差都變小，顯著性有所提高。模型（4）中，基礎研究的影響系數在1% 水平下顯著為正值;科技知識基礎設施和科技物力基礎設施作為科技基礎設施的代理指標，卻表現出不同的影響效應，科技知識基礎設施的影響系數也在1% 水平下顯著為正值，科技物力基礎設施影響系數在5%水平下顯著為負值。模型（5）中，基礎研究和科技知識基礎設施產生顯著正向促進效應，而科技物力基礎設施的負向影響效應更加顯著。模型（6）中，基礎研究和科技知識基礎設施均產生顯著正向促進效應，科技物力基礎設施影響系數為負值，但不顯著。模型（6）采用標準誤調整后，科技物力基礎設施產生顯著負向影響效應。與模型（4）和（5）相比，模型（6）擬合度最高，這說明基礎研究、科技基礎設施、研發人員等方面創新投入與區域專利產出之間存在滯后性。因此，進一步采用標準誤調整后的模型（6）'的估計結果可以更準確地反映實際情況。

從全國范圍看，高校基礎研究和科技知識基礎設施對區域專利產出具有顯著正向促進作用，說明增加高校基礎研究經費投入和提升科技知識基礎設施建設水平，有利于提高區域專利產出。高校科技知識基礎設施的影響效應明顯較高，科技知識基礎設施（相對于科技物力基礎設施）對區域專利產出具有更大的邊際貢獻。科技知識基礎設施為科研人員跟蹤國外領先技術、探索科學前沿發揮了重要支撐作用，可以為基礎研究和知識傳遞等提供高效服務，是影響區域技術創新水平的主要因素。高校科技物力基礎設施對區域專利產出的影響為負，說明科技物力基礎設施建設未能通過創新資源配置的過程發揮有效的促進效應。購置儀器設備等物力設施是高校科研人員開展科研創新活動的基礎保障，是實現獲取創新技術成果的重要工具和手段。而目前科技物力基礎設施建設未能得到充分利用，引起該現象的原因可能是以下2方面：從資源分配角度，高校科技物力基礎設施投入能力具有地區差異性，東中西部地區投入能力差距大，投入資源配置不均衡;從資源利用角度，高校科技儀器設備開放與共享程度較低，未能深度融入區域協同創新，導致科技物力基礎設施的利用效率偏低。資源的擁有量及其開發和利用能力決定科技基礎條件資源能否有效支持科技創新活動[8]。需要進一步研究優化高校科技物質基礎設施的配置和建設，積極提高科技物力基礎設施的使用效率和專業化水平，調控引導科技物力基礎設施對區域專利產出發揮正向促進作用。與基礎研究相比，雖然非基礎研究的投資規模和強度均高于基礎研究，但非基礎研究對區域專利產出呈現顯著負向影響效應。同時，研發人員投入對區域專利產出的影響效應也是負值，顯著性在10%水平上。政府重視程度和地區經濟水平具有顯著正向促進作用，對外開放度則具有顯著負向影響效應。模型（8）～（11）是在考慮滯后期因素的基礎上，進一步比較基礎研究、非基礎研究分別與科技基礎設施的交互效應。從表3可知，基礎研究、科技知識基礎設施對區域專利產出具有顯著正向影響效應，科技物力基礎設施對區域專利產出具有負向影響效應，經DK法標準誤調整后模型估計結果也基本一致。基礎研究和科技物力基礎設施、科技知識基礎設施的交互項系數均為正值，分別是0.017，0067，其顯著性水平均為1%.非基礎研究和科技物力基礎設施、科技知識基礎設施的交互項系數頁均為正值，分別為0.020，0.072，略高于基礎研究相關交互項，其顯著性水平也均為1%.估計結果在一定程度上表明，基礎研究在科技基礎設施的支撐下，能夠有效促進區域專利產出。這主要是因為科技基礎設施是基礎研究活動的重要載體，有利于開展基礎研究活動，而基礎研究成果又會進一步增強科技基礎設施建設，兩者之間協同效應對區域專利產出發揮了有效的激勵作用。在推動區域實現創新驅動發展過程中，應充分利用高校基礎研究和科技基礎設施顯著的協同效應。同時，基礎研究與科技知識基礎設施的協同效應明顯優于基礎研究與科技物力基礎設施協同效應，科技知識基礎設施比科技物力基礎設施發揮了更強的正向影響作用。非基礎研究對專利產出呈現出負向影響效應，但非基礎研究在科技基礎設施支撐下具有顯著的正向促進效應，說明非基礎研究與科技基礎設施協同作用不僅直接促進區域專利產出，而且有利于激發非基礎研究的促進效應，進一步區域專利產出提高。這也說明了在實施R&D活動過程中，科技基礎設施的協同影響作用不可忽視。控制變量研發人員投入影響系數是負值，但不顯著;政府重視程度和地區經濟水平具有顯著正向促進作用;對外開放度則具有顯著負向影響效應。

3.3 地區差異分析將30個省份進行劃分，利用各地區相關數據分別估計檢驗模型（8）～（11）。表4為東中西部地區模型估計結果。東、西部基礎研究正向影響區域專利產出，但各地區的影響系數和顯著性均不同;而中部地區呈現出與東、西部不同的現象，即基礎研究顯著負向影響區域專利產出。模型（8）和模型（10）中，各地區科技物力基礎設施均產生顯著負向影響效應，其負向影響程度按東、中、西部依次減弱;模型（9）和模型（10）中科技物力基礎設施的影響效應均不顯著。東部科技知識基礎設施影響效應均顯著為正;中部科技知識基礎設施影響系數均為正值，但僅模型（8）和模型（11）通過顯著性檢驗;西部科技知識基礎設施影響系數也均為正值，但僅模型（9）通過10%顯著性檢驗。

實證結果表明，基礎研究和科技物力基礎設施交叉項對各地區專利產出均產生顯著正向影響效應，且東部和中部的協同效應比西部更強，同時也說明中部高校基礎研究與科技基礎設施協同作用有利于促進發揮基礎研究的正向影響效應。基礎研究和科技知識基礎設施、非基礎研究和科技知識基礎設施交叉項對各地區具有正向影響效應，東部和西部通過1%顯著性檢驗，且西部影響系數高于東部，而中部不顯著，表明雖然西部創新資源相對貧乏，但是西部比東中部更能有效地利用科技知識基礎設施支撐基礎研究和非基礎研究活動，以取得更好的專利產出績效。非基礎研究和科技物力基礎設施交叉項對各地區也均產生顯著正向影響效應，中部影響效應最高，東部和西部地區依次減弱。

3.4 穩健性檢驗為檢驗上述研究結果的穩健性，進一步采用發明專利申請數作為區域專利產出績效的測量指標，重新估計檢驗高校基礎研究、科技基礎設施對區域專利產出績效的影響效應。結果表明，各計量模型的參數估計結果與前文的分析基本一致，且基礎研究與科技物力基礎設施、科技知識基礎設施的協同效應均具有顯著正向促進作用，支持前文的研究結論，研究結果具有較強的解釋力。

4 結 語

1）從全國范圍看，高校基礎研究和科技知識基礎設施對區域專利產出具有顯著正向促進作用，科技物力基礎設施對區域專利產出則具有顯著負向影響效應，可能是科技物力基礎設施投入資源配置不均衡、利用效率偏低，導致未能通過創新資源配置的過程發揮有效的促進效應。高校基礎研究和科技基礎設施的協同作用對區域專利產出產生影響效應確實存在，非基礎研究在科技基礎設施支撐下也具有顯著的正向促進效應。推動區域實現創新驅動發展過程中，應充分利用高校基礎研究和科技基礎設施顯著的協同效應。

2）從各地區看，基礎研究、科技基礎設施對不同地區專利產出的影響效應存在差異。基礎研究和科技物力基礎設施交叉項對各地區專利產出均產生顯著正向影響效應，且東、中部的協同效應比西部更強。基礎研究和科技知識基礎設施交叉項對各地區具有正向影響效應，西部影響系數高于東部，而中部不顯著。非基礎研究和科技基礎設施交叉項對各地區也均產生顯著正向影響效應。

3）研究結果表明高校科技物力基礎設施對區域專利產出存在負向影響效應，已投入大量經費的科技物力基礎設施并沒有發揮正向促進效應，該問題要引起重視，在實施區域科技創新管理措施過程中，應注重強化對科技物力基礎設施建設經費的評估，以引領區域創新能力發展為目標，結合高校開展研發活動的特點和規律，加緊健全科技物力基礎設施開放與共享機制和措施，進一步優化科研經費的使用途徑，提高科研經費使用效益。

4）根據高校基礎研究和科技知識基礎設施對區域專利產出績效的顯著正向促進作用，在編制區域創新政策過程中，應深入解析基礎研究與科技基礎設施之間的協同效應，除了要加強基礎研究投入，還應重視科技基礎設施的協調配置，通過基礎研究活動提高科技基礎設施的使用效益和保障功能，建立和完善區域基礎研究與科技基礎設施協調發展的有效監控系統，注重促進基礎研究與科技基礎設施協同創新發展驅動區域創新績效提升。

參考文獻：

[1] Griliches Z.Productivity，R&D and basic research at the firm level in the 1970 s[J]American Economic Review，1986，76：141-154.

[2]Rosenberg N.Why do firms do basic research（with their ownmoney）？[J].Research Policy，1990，19（02）：165-174.

[3]Czarnitzki D，Thorwarth S.Productivity effects of basic research in low-tech and high-tech industries[J].Research Policy，2012，41（09）：1555-1564.

[4]彭 潔，涂 勇.基于系統論的科技基礎設施概念模型研究[J].科學學與科學技術管理，2008（09）：10-13.

[5]訪科技條件平臺與基礎設施建設問題研究組組長孫樞[N].北京：科技日報，2004-08-04.

[6]王卷樂，彭 潔，陳冬生，等.科技創新能力及其與科技基礎設施關系的研究[J].中國基礎科學，2007（06）：48-51.

[7]黃振羽，丁云龍.美國大學與國家實驗室關系的演化研究——從一體化到混合的治理結構變遷與啟示[J].科學學研究，2015，33（06）：815-823.

[8]呂先志，王瑞丹.科技基礎條件對區域科技創新促進作用實證研究[J].科技進步與對策，2013，30（16）：23-25.

[9]李 強.基礎設施投資、教育支出與經濟增長——基礎設施投資“擠出效應”的實證分析[J].財經理論與實踐，2012，33（177）：72-77.

[10]Lynde C，Richmond J.Public capital and long-run costs in U.K.Manufacturing[J].Economic Journal，1993，103：880-930.

[11]The Effects of Public Infrastructure and R&D Capital on the Cost Structure and Performance of U.S.Manufacturing Industries[ J].，1994，76（01）：22-37.

[12]Douglas Holtz-Eakin.Publicsector capital and the productivitiypuzzle[J].The Review of Ecomomics and Statistics，1994，76（01）：12-21.

[13]Fernández M，Montuenga-Gómez V M.The effects of public capitalonthe growth in spanish productivity[J].Contemporary Economic Policy，2003，21（03）：383-393.

[14]N，J.Use of infrastructures to support innovative entrepreneurship and business growth[J].Journal of Business Research，2015，68（11）：2290-2294.

[15]Battistoni G.Genco M.Marsilio M，et.Cost-benefit analysis of applied research infrastructure.evidence from health care[J]. Technological Forecasting & Social Change，2016，112（09）：79-91.

[16]Florio M，Forte S，Sirtori E.Forecasting the socio-economic impact of the Large Hadron Collider：A cost-benefit analysis to 2025 and beyond[J].Technological Forecasting & Social Change，2016，112（09）：38-53.

[17]王自鋒，孫浦陽，張伯偉.基礎設施規模與利用效率對技術進步的影響：基于中國區域的實證分析[J].南開經濟研究，2014（02）：118-135.[18]王仁祥，楊 曼.制度環境、基礎設施與“科技-金融”系統效率改善[J].科學學研究，2017，35（09）：1313-1319.

[19]王 鵬，王燦華.創新生產技術效率、技術基礎設施對區域創新的影響研究——基于省域面板數據的門檻高回歸分析[J].研究與發展管理，2014，26（05）：34-42.

[20]徐 彪，李心丹，張 珣.區域環境對企業創新績效的影響機制研究[J].科研管理，2011，32（09）：147-156.

[21]陳 芳，穆榮平，宋河發.科技創新基地與平臺建設支持政策關聯性研究[J].科研管理，2013，34（01）：55-62.

[22]李 平，黎 艷.科技基礎設施對技術創新的貢獻度研究——基于中國地區面板數據的實證分析[J].研究與發展管理，2013，25（06）：92-102.

[23]毛琦梁.異質性、基礎設施與地區生產率——基于中國地級地區空間杜賓模型的實證研究[J].現代經濟探討，2017（11）：102-110.

[24]Monjon S，Waelbroeck P.Assessing spilloversfrom universities to firms：evidence from French firmlevel data[J].International Journal of Industrial Organization，2003（09）：1255-1270.

[25]Belenzon S，Schankerman M.Spreading the word：geography，policy，and knowledge spillovers[J].Review of Economics and Statistics，2013，95（03）：884-903.

[26]羅宇航.科技創新基礎能力研究——以西部地區重慶為例[J].科技進步與對策，2015，32（06）：55-60.

[27]Pessoa A.“Ideas driven growth：the OECD evidence”[J].Portuguese Economic Journal，2005，4（01）：46-67.

[28]李培楠，趙蘭香，萬勁波.創新要素對產業創新績效的影響——基于中國制造業和高技術產業數據的實證分析[J].科學學研究，2014，32（04）：604-612.

[29]馬軍杰，盧 銳，劉春彥.中國專利產出績效的空間計量經濟分析[J].科研管理，2013，34（06）：99-114.

[30]潘雄鋒，劉鳳朝.中國區域工業企業技術創新效率變動及其收斂性研究[J].管理評論，2010，22（02）：59-64.

[31]衛 平，楊宏呈，蔡宇飛.基礎研究與企業技術績效——來自我國大中型工業企業的經驗證據[J].中國軟科學，2013（02）：123-133.

[32]Goto A，Suzuki K.R&D capital，rate of return on R&D investment and spillover of R&D in Japanese manufacturing industries[J].Review of Economics and Statistics，1989，71（04）：555-564.

[33]嚴成樑，周銘山，龔六堂.知識生產、創新與研發投資回報[J].經濟學（季刊），2010，9（3）：1051-1070.（責任編輯：王 強）