創新驅動促進了中國經濟發展方式轉變嗎
——基于空間溢出效應的研究

周一成，廖信林（教授）

一、引言

黨的十九大報告明確指出，創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐。很顯然，創新已經成為影響中國經濟可持續發展的關鍵性因素，而建設創新型國家和地區也是未來很長一段時期中國經濟發展的重大戰略目標和任務。然而，在中國特定的經濟結構、政府對要素驅動的依賴體制以及以GDP 為核心的政治激勵與財政分權制度的多重抑制背景下，中國經濟深陷以高投入、高能耗、高速度為主要特征的粗放型經濟增長模式。一方面，伴隨著中國經濟的高速發展，中國的科技創新、產業結構乃至經濟發展方式雖然都在一定程度上實現了轉型升級，但總體來看，各地區經濟增長、產業發展仍然由傳統產業及其生產模式決定[1]，新的發展理念與方式尚未形成。另一方面，隨著中國經濟進入新常態，中國的經濟增長從高速向中高速換擋，經濟下行壓力不斷加大，外需疲軟，再加上勞動力、土地、能源等要素的低成本優勢逐步喪失，加快創新驅動、產業升級、結構調整顯得尤為重要。2015年《中共中央、國務院關于深化體制機制改革加快實施創新驅動發展戰略的若干意見》指出，實施創新驅動發展戰略的主要目標是打造經濟增長新引擎、促進經濟發展方式轉變。在這種背景之下，一個值得高度關注的問題是中國情境下創新驅動戰略的實施與推進是否真的促進了經濟發展方式轉變？特別是在地方政府競相出臺發展政策來提高本地區創新能力的過程中，會不會造成一定程度的“創新假象”而對區域經濟增長產生消極影響？

二、文獻回顧

從現有文獻看，關于創新與經濟增長之間關系的研究并不少見，但卻出現了兩種截然不同的觀點。一種觀點支持促進效應。大量的理論分析與經驗證據均表明，創新是推動經濟增長的內在因素和重要動力[2，3]，由于傳統的勞動、資本、土地等要素資源數量有限，使得經濟增長的動力機制經歷了從投資驅動向創新驅動的轉變歷程[4]，技術進步與創新能力逐漸取代資源消耗、要素投入而成為經濟增長的決定性因素。白俊紅等[5，6]發現創新驅動不僅能夠促進經濟增長質量的提升，而且有利于縮小區域經濟差距。同時，蘇治等[7]利用中國工業行業的面板數據，將技術進步分解為技術創新與技術效率，結果發現技術效率的貢獻度不高，技術創新是推動中國技術進步的真實驅動力，而工業行業的持續增長主要依靠技術創新與進步。另一種觀點則認為創新沒有發揮應有的經濟支撐作用。由于創新資源與創新成果未能實現優化配置，以及開放型技術市場體系建設滯后，導致中國各地區科技創新對經濟發展的支撐作用普遍較小[8]。唐未兵等[9]認為由于機會成本、逆向技術溢出等因素的影響，在一定條件下技術創新顯著抑制了經濟增長集約化水平。值得關注的是，有學者從專利視角分析創新對中國經濟增長的影響效應。為了應對中國加入WTO 后來自發達國家的創新優勢挑戰而加快實施創新追趕戰略后，中國各地區重視專利數量而忽視內含于其中的質量價值，導致專利對中國經濟增長速度以及質量的促進作用呈現弱化乃至扭曲性作用[10，11]。趙彥云等[12]也發現不同類型的專利對經濟增長方式轉變的影響有所不同，其中發明專利在1997年之前對經濟增長方式轉變的影響較弱，但在1997年之后對經濟增長方式轉變的作用要大于實用新型和外觀設計專利。

既有研究對創新驅動與經濟增長之間的關系進行了深入研究，無疑為我們理解和分析這一問題提供了重要參考。與現有文獻相比，本文的貢獻可能體現在以下幾個方面：首先，盡管一些文獻已經開始關注創新驅動經濟發展方式轉變的邏輯機理，但大多停留在理論分析方面，缺乏嚴謹的計量檢驗，即便有相關的實證研究也未達成一致的結論，這就為我們研究中國情境下創新驅動究竟能否促進經濟發展方式轉變升級提供了空間。其次，在涉及部分重要指標的測算方面，依然存在值得突破的地方。最后，多數研究忽略了創新及經濟發展方式轉變的空間相關性與空間溢出效應，導致估計結果可能存在一定的偏誤。因此，本文采用空間計量模型，實證檢驗創新驅動對中國經濟發展方式轉變的影響，并對其中可能存在的空間溢出效應進行了全面分解和測度。

三、理論分析、典型事實與研究假設

既有的發展事實和實踐經驗均表明，資源環境約束與國際競爭壓力是任何國家經濟發展過程中必然面臨的問題[13]，特別是在那些處于經濟轉型階段的發展中國家，傳統的經濟增長動力機制和發展路徑不能長期維持經濟的可持續發展，從而必須將宏觀經濟體系和微觀經濟運行兩方面相結合，挖掘出新的經濟增長點，改善要素資源的利用效率與結構。但是，創新驅動與要素投入或者投資驅動之間并不是完全對立的關系，創新驅動同樣需要高強度的資本、資源以及勞動投入[14]。同時，創新驅動的增長方式不只是解決要素使用的效率問題，更為重要的是依靠物質資本、人力資本和創新制度等無形要素實現要素的新組合，是科學技術成果在生產和商業上的應用和擴散[15]。

從中國的典型事實來看，創新驅動對經濟發展方式轉變的影響效應及作用機制可能主要表現在以下幾個方面：

一是產業結構優化升級效應。由于中國的要素市場會受到政府干預、行政管制而形成不同程度的資源錯配現象，加之區域間地方保護主義使得要素資源難以得到自由流動與合理配置，導致產業結構長期鎖定在中低端制造業部門及相關領域，龐大的產業體系及不合理的產業結構難以適應實體經濟發展的內在要求，從而阻礙了實體經濟部門與微觀企業的創新升級與轉型發展。創新驅動能力的提升能夠通過對勞動、資本、人才等要素的重新配置，打破舊常態下產業發展的粗放型模式，提高產業發展的質量和效益，倒逼區域產業結構優化升級，從而對地區經濟發展方式轉變產生顯著的促進作用。紀玉俊等[16]運用省際面板數據驗證了這一邏輯，創新驅動能力的提升能夠通過對知識、技術等生產要素的合理配置，提高產業的生產效率，推動產業結構升級與經濟發展方式轉變。

二是資源配置優化效應。中國情境下各地區創新能力的非均衡性導致不同區域、部門、行業的發展水平存在較為顯著的差異，地方政府能夠根據企業與部門的創新水平來判斷其綜合實力的高低，通過財政、投資、金融等手段支持效益高的行業，并引導生產要素流向能夠快速產生經濟效益的部門，實現資源的優化配置，提高資源利用效率。在分類和篩選機制作用下，大量的優質要素資源與優質企業向創新能力高的地區與產業集中，促使區域分工更加細化與專業化，從而提高創新效率與全要素生產率，帶動經濟發展方式轉型升級。洪銀興[15]認為創新驅動是以知識、技術、企業組織制度和商業模式等無形要素對現有的資本、勞動力、物質資源等有形要素進行重新組合，能夠提升要素資源的配置效率，優化要素投入結構，形成內生性經濟增長的新動力。

三是全球價值鏈攀升效應。為了能夠在全球貿易合作與競爭中快速獲取規模效益，長期以來，中國的出口結構與服務貿易采取低端嵌入全球價值鏈的方式，導致以制造業和服務業為主體的國民經濟生產部門主要集中在價值鏈“微笑曲線”的生產、安裝等中低端環節，附加值及經濟效益十分低下，加之金融危機后技術含量低、核心競爭力弱的企業與部門比較優勢逐步喪失，其轉型升級活動面臨較大的壓力和困難，這就使得通過創新驅動使產業結構重心轉向全球價值鏈高端顯得尤為重要。一方面，創新驅動能夠提升傳統制造業與服務業的技術含量及核心競爭力，刺激更多實體企業將目光投向全球價值鏈的高端，鼓勵企業將重心放到研發、設計、服務等環節，賦予傳統產業新的活力。另一方面，在創新驅動機制下產業結構重心逐步轉移至全球價值鏈高端，一些本應淘汰的落后企業如若將目光繼續鎖定在價值鏈的中低端則會無利可圖，附加值低的企業被迫退出市場或遭到淘汰，進而實現產業結構內部重組及合理化，促進整個行業創新能力與生產效率的提升，帶動產業結構優化升級與經濟增長方式轉變。

但是，與歐美發達國家實施的創新戰略有所不同的是，中國情境下創新驅動戰略的推進基本上依靠自上而下而非市場主導，從中央到地方各級政府是否徹底貫徹落實創新發展戰略就需要考慮各種因素，尤其是在長期以GDP為核心的晉升機制和政績考核方式背景下，地方政府注重經濟增長速度而忽視經濟增長質量，可能將提高區域自主創新能力作為經濟增長的“副產品”，各地區依靠創新驅動經濟發展方式轉變就受制于區域人力資本、市場環境、經濟基礎等，導致創新驅動對中國經濟增長方式的作用呈現復雜特征。綜合以上考慮，提出以下假設：

假設1：中國情境下創新驅動會對經濟發展方式轉變產生顯著的促進作用，但這一影響效應在不同地區可能存在一定的差異性。

創新驅動不僅會對本地區的經濟發展方式轉變產生顯著的作用，可能還會對鄰近地區的經濟發展方式轉變造成影響，即創新驅動會存在明顯的空間效應[17]。一方面，隨著區域創新驅動能力的不斷提高，本地區的技術創新及知識擴散可能會對鄰近地區創新能力的提升產生顯著的促進作用，從而帶動鄰近地區經濟發展方式轉型升級。白俊紅等[18]的實證研究發現，研發要素的區際流動具有明顯空間知識溢出效應，不僅有利于本地區的經濟增長，而且也有利于中國經濟發展水平的整體提升。另一方面，本地區創新驅動也可能在周邊及鄰近地區形成顯著的虹吸效應，吸引大量的人才、資金、企業等創新要素集聚，這種創新要素的集聚效應必然能夠推動本地區經濟發展方式轉變，但可能對其他地區的創新要素產生明顯的擠占效應，進而對其他地區的經濟可持續發展造成不利影響。如果地方政府能夠爭先培育本地區的創新能力，則區域間創新資本就可能產生協同效應；而如果地方政府采取的策略是爭奪其他地區的創新要素，則可能會導致對其他的創新資本產生擠占效應[19]。吳友等[20]發現不同所有制企業間創新溢出存在非對稱性，民營企業能夠有效吸收其他企業的創新溢出，而國有企業難以獲取其他企業創新投入的溢出效應，成為創新溢出的“凈輸出方”。基于以上分析，本文進一步提出以下假設：

假設2：創新驅動不僅會對本地區經濟發展方式轉變產生重要影響，還可能對鄰近地區的經濟發展方式轉變造成顯著的影響。但這一影響關系既可能是溢出效應，促進了其他地區經濟發展方式轉型升級，也可能是虹吸效應，對其他地區經濟發展方式轉變形成顯著的阻礙。

四、研究設計

1.計量模型設定。本文首先構造一個普通面板模型：

其中：EDPi，t表示經濟發展方式轉變；INNOi，t表示各地區創新驅動能力；Z表示一系列控制變量；εi，t表示隨機誤差項，下標 i 和 t 分別表示地區和時間。值得注意的是，傳統的面板模型假定各地區的變量之間不存在相關關系，但由于各地區地理、經濟、文化等距離的相近性，實際情況中各地區的經濟發展是相互影響、相互作用。基于此，本文采用空間計量模型實證檢驗創新驅動對經濟發展方式轉變的影響及其空間關聯效應。

空間計量模型主要包括空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SLM）以及空間杜賓模型（SDM），其中，空間杜賓模型（SDM）是空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM）的一般形式。考慮到空間杜賓模型包括了解釋變量與被解釋變量的空間滯后項，可以有效避免遺漏變量的空間依賴性所導致的解釋變量和誤差項的參數估計偏差[21]，比較符合本文的研究需要。因此，本文主要使用空間杜賓模型（SDM），同時，也匯報了空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SLM）的結果作為參照。在模型（1）的基礎上將空間杜賓模型的形式設定如下：

其中，ρ與θ分別表示被解釋變量與解釋變量的空間滯后系數，W 為空間權重矩陣。考慮創新的外部性可能會通過區域間地理鄰近及經濟距離而有所體現，參考金培振等[22]的做法，本文選擇的空間權重矩陣綜合考慮地區間的地理距離和經濟規模，即：當i=j 時，W=0；當其中，和分別表示兩個省份的人均GDP，di，j表示的是兩個省會之間最近的鐵路距離所刻畫的地理距離。

2.變量選擇及數據說明。

（1）被解釋變量：經濟發展方式轉變（EDP）。如何確定中國各省市經濟發展方式轉變的指標是本文關注的重點，考慮到經濟發展方式轉變的關鍵在于提高要素使用效率、促進經濟增長集約化發展[23]，而作為衡量投入產出效率水平的全要素生產率恰恰集中體現了經濟發展方式轉變的本質內容，因此，采用全要素生產率來表征經濟發展方式轉變狀況在現有文獻中已經得到了廣泛認可[12，24]，本文也采用這一做法，使用各省市全要素生產率來衡量地區經濟發展方式轉變情況。計算全要素生產率的方法較多，主要有DEA-Malmquist 法、隨機前沿法、索洛余值法等，但相對于其他幾種方法而言，DEA-Malmquist方法具有不受投入、產出指標量綱的影響、不必事先確定各指標的權重等優點[25]。因此，本文采用DEA-Malmquist 法對各省市的全要素生產率進行測算，即以各省市實際GDP作為產出變量，將勞動、資本、能源投入作為投入變量，通過DEP 2.1軟件獲取Malmquist 指數后，借鑒程惠芳等[26]的做法對各省市全要素生產率（TFP）進行合理推算。其中，各省市實際GDP是以2000年為基期采用GDP平減指數進行折算獲得；勞動投入采用的是各省市就業人員數量；資本投入采用的是各省市的固定資產投資額，參考張軍等[27]的做法使用永續盤存法折算成存量的形式，折舊率取9.6%；能源投入選擇各省市能源消耗量，單位為萬噸標準煤。

（2）解釋變量：創新驅動能力（INNO）。關于各地區創新驅動能力的代理指標，現有文獻并未達成一致觀點，多數學者采用R&D 投入、專利數量等創新投入或者產出的某一方面予以表征。實際上，各地區創新驅動能力是一個內涵豐富的綜合性概念，采用單一指標并不能完全體現創新驅動能力的實質內容。參考白俊紅等[6]、焦敬娟等[28]的做法，本文分別從創新投入、創新產出、創新環境等3 個一級指標、15個二級指標來構建創新驅動能力指數，指標體系如表1所示。

表1 創新驅動能力評價指標體系

同時，投影尋蹤法、主成分分析法、因子分析法、熵權法等都是常用的定量測算方法，但對于一個多維度、非線性、非正態的數據結構，投影尋蹤法更具有科學性及合理性[29，30]。基于此，在對原始數據進行標準化處理后，本文采用投影尋蹤模型來確定各個二級指標的權重以合成創新驅動能力指數。

（3）控制變量。為了盡量緩解遺漏重要解釋變量造成的內生性問題，提高估計精度，根據既有研究成果及經濟增長理論，本文在計量模型中納入了一系列控制變量，包括對外開放（OPEN）、產業結構（INDU）、國有化水平（STATE）、政府干預（GOV）、人力資本（HC）、基礎設施水平（ROAD）、投資（INV）。具體說明如下：對外開放（OPEN）、產業結構（INDU）、政府干預（GOV）、投資（INV）分別采用各地區進出口貿易總額、第二產業增加值、財政支出、固定資產投資占GDP 的比重表示，由于進出口貿易總額是以當年美元價格計算的，據此依據當年人民幣兌美元的年平均匯率將其單位轉化為人民幣；國有化程度（STATE）也是影響區域經濟發展方式轉變的重要因素，本文使用地區國有工業企業總資產占規模以上工業企業總資產的比重表示；基礎設施（ROAD）與人力資本水平（HC）分別采用各地區公路里程與在校大學生人數予以表征，為了消除異方差的影響，將其做了對數化處理。

基于數據的連續性與統一性，選擇了2001～2016年中國30個省級行政區的面板數據（西藏地區數據缺失比較嚴重，暫不考慮），所有數據來源于EPS 數據平臺、《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國工業統計年鑒》以及各省市統計年鑒等，少數缺失數據采用線性插補、趨勢外推等適當方法進行相對有效的填補。

五、實證檢驗

1.空間自相關檢驗。為了判斷各地區創新驅動能力、經濟發展方式轉變程度是否存在空間相關性，本文采用全局Moran's I 指數對核心變量進行空間自相關檢驗。一般情況下，Moran's I 指數的取值在[-1，1]區間，如果Moran's I 指數顯著處于（0，1）區間，表明高值與高值相鄰、低值與低值相鄰；如果Moran's I指數顯著處于（-1，0）區間，表明高值與低值相鄰；如果Moran's I指數趨于0，表明空間分布是隨機的，不存在空間自相關。結果如圖所示。

各地區創新驅動與經濟發展方式轉變的Moran's I指數圖

從圖中可以發現，樣本期內創新驅動能力與經濟發展方式轉變程度的Moran's I指數均顯著為正，說明各地區創新活動及經濟發展方式轉變在空間上呈現明顯的正向空間相關性，一個地區創新活動與經濟發展方式轉變會對鄰近地區產生顯著的空間溢出效應，從而在空間上形成集聚現象。因此，本文使用空間計量模型是合適的。

2.全樣本檢驗。對于空間計量模型而言，由于模型中擾動項會存在明顯的空間相關性，加上遺漏重要解釋變量以及逆向因果所導致內生性問題，仍采用傳統的OLS估計可能會導致結果有偏或無效。為了確保估計結果的有效性，本文使用極大似然估計法（MLE）對模型（2）進行實證檢驗[31]，這種方法既能克服模型中存在的內生性問題，還能科學反映變量之間的空間關聯性，同時還匯報了空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SLM）以及面板固定模型（FE）的估計結果。對比來看，各模型的估計結果基本一致，考慮到空間杜賓模型（SDM）的擬合優度R2和Log-L 要明顯優于其他模型，本文重點關注空間杜賓模型（SDM）的估計結果，結果如表2所示。

表2 全樣本檢驗

從表2 的估計結果中可以發現，被解釋變量的空間因子均在1%的水平上顯著為正，說明各地區經濟發展方式轉變存在明顯的正向空間關聯效應，本地區經濟發展方式轉變會對鄰近地區經濟發展方式轉變產生顯著的促進作用，這與前文的空間相關性檢驗結果保持一致。創新驅動的估計系數在1%的水平上顯著為正，表明創新驅動有利于促進經濟發展方式轉變，驗證了假設1。中國情境下創新驅動戰略的實施極大程度上激發了地方政府提升當地科技創新水平、促進技術進步的積極性，各地區不斷加大創新投入力度、加快創新成果轉化、加強創新環境建設，客觀上提升了地區創新驅動能力。隨著新常態背景下要素驅動、投資驅動等傳統經濟增長動力逐漸衰竭，各地區必須依靠創新重塑經濟增長動力，加快產業結構優化升級，從而對地區經濟發展方式轉變產生顯著的促進效應。值得注意的是，空間杜賓模型（SDM）中創新驅動的影響系數要明顯低于空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SLM）以及面板固定模型（FE）中的估計結果，說明忽略了創新驅動的空間效應會明顯高估創新驅動對本地區經濟發展方式轉變的促進作用，這可能是由于本地區創新驅動經濟發展方式轉變的影響會被鄰近地區吸收。

六、進一步討論

1.空間溢出效應分解。從前文的估計結果可以發現，W×INNO 的估計系數為正但沒有通過顯著性檢驗，說明創新驅動對經濟發展方式轉變的影響可能存在正向空間溢出效應，但由于區域創新發展也可能存在虹吸效應，從而對創新驅動的空間溢出效應產生弱化作用。但是，僅僅通過一個或多個空間計量模型的空間滯后因子不能準確判定其是否存在空間溢出效應[32]。因此，創新驅動對經濟發展方式轉變的空間影響效應到底是以溢出效應為主還是以虹吸效應為主，有待進一步考察。本文基于空間杜賓模型（SDM）的估計結果以及向量偏微分的方法，進一步將創新驅動對中國經濟發展方式轉變的影響效應分解為直接效應、間接效應和總效應，并匯報了自變量滯后一期的空間杜賓模型（SDM）的空間溢出效應作為對比參照。其中，直接效應反映了創新驅動對本地區經濟發展方式轉變的影響，間接效應反映了本地區創新驅動對鄰近地區經濟發展方式轉變的影響，而是否存在空間效應可根據間接效應的顯著性進行判斷[33]，總效應反映了兩者的共同影響，估計結果如表3所示。

從SDM分解結果可以發現，創新驅動的直接效應在1%的水平上顯著為正，即創新驅動能對本地區經濟發展方式轉變產生顯著的促進作用，這與前文的結論一致。同時，創新驅動的間接效應在5%的水平上顯著為正，表明創新驅動不僅能夠促進本地區經濟發展方式轉變，還能通過區域間地理及經濟的空間關聯效應帶動鄰近地區經濟發展方式轉變，驗證了假設2。原因可能在于，區域間基礎設施、研發要素流動以及市場一體化發展為創新活動的跨區域開展提供了必要條件，有利于加強合作與交流，提高要素資源配置效率，從而有效實現區域間創新驅動經濟發展方式轉變的互利共贏局面。

表3 基于SDM的空間溢出效應分解

2.區域層面的估計結果。正如前文所述，中國情境下各地區資源稟賦、經濟基礎、人力資本、基礎設施等條件存在較大的差異，可能導致創新驅動對經濟發展方式轉變的作用關系存在明顯的區域差異性。因此，本文按照傳統的地理劃分方法將全國樣本分為東、中、西部三大地區，繼續使用空間杜賓模型（SDM）以及面板固定效應模型（FE）進行實證檢驗，結果如表4所示。

從表4 的估計結果可以發現，東部和中部地區創新驅動對經濟發展方式轉變的影響系數均顯著為正，而西部地區為正但不顯著，說明創新驅動對中國經濟發展方式轉變的影響效應存在著明顯的區域差異，創新驅動顯著促進了東部和中部地區的經濟發展方式轉變，但對西部地區經濟發展方式轉變的正向影響較為微弱。可能的原因在于：第一，東部和中部地區創新活動更多，創新氛圍比西部地區更為濃厚，技術創新能力較強，且基礎設施、制度環境、人力資本等條件也要明顯優于西部地區，科技創新成果能夠更好地轉化成產業發展和經濟增長的重要推動力，從而對經濟發展方式轉型升級產生顯著的促進效應。第二，近年來隨著創新型省份試點項目相繼在東部和中部地區落地實施，為區域創新能力的提升和經濟發展方式轉變注入了新的活力，而西部地區創新基礎比較薄弱，要素驅動或者投資驅動的發展模式依然對經濟增長具有較大貢獻，相關的創新激勵政策較少，使得創新驅動對經濟增長方式轉型升級的促進效應尚未完全顯現。

表4 分區域的估計結果

七、結論與政策建議

本文利用2001～2016年省級層面的面板數據，通過投影尋蹤模型及DEA-Malmquist 法分別測算各地區創新驅動能力與全要素生產率，運用空間計量經濟學方法實證檢驗了創新驅動對中國經濟發展方式轉變的影響，并深入分析其存在的空間溢出效應。主要發現如下：①中國各地區創新活動及經濟增長方式轉變存在明顯的空間相關性及依賴性，本地區創新驅動能力的提升與經濟發展方式轉變會對鄰近地區產生顯著的正向影響，從而在空間上表現出集聚特征。②創新驅動能夠對經濟發展方式轉型升級產生顯著的促進效應，但由于不同地區經濟基礎、產業結構、對外開放等發展條件存在巨大差異，這種影響效應在東部和中部地區表現得更為明顯，而在西部地區體現得比較微弱。③創新驅動不僅能夠促進地區經濟發展方式轉變，還能通過區域間知識溢出、模仿吸收、合作交流等機制帶動鄰近地區經濟發展方式轉型升級，反映區域間創新驅動戰略的實施與推進具有高度緊密的空間關聯效應。

本文的理論與經驗證據為深化創新驅動戰略、加快經濟發展方式轉變升級提供了寶貴經驗及重要的政策啟示。首先，創新對經濟增長的影響絕不僅僅取決于某一種創新要素本身的數量或質量，在推進創新驅動戰略的過程中，不能只是大力發展創新投入或者產出的某一方面，而是要從創新投入力度、創新成果轉化、創新環境的不斷完善以及創新績效的提升等多重創新發展方面進行突破，積極實現創新生產要素間的適宜性匹配與創新資源的合理配置，從而充分發揮創新驅動對經濟增長的支撐乃至決定性作用。其次，在經濟發展的過程中要積極探索建立人才、技術、創新等資源信息共享機制，通過基礎設施、產業集群、信息化平臺、金融發展等途徑破除區域間行政與市場壁壘，加快創新要素的區際自由流動，鼓勵區域間協同創新發展，充分利用科技創新的空間外溢效應，帶動整個地區經濟發展方式轉型升級，從而實現雙贏。最后，要摒棄以GDP論英雄的經濟發展理念及政績考核方式，增加科技創新、產業結構、環境保護等指標的權重，不斷提升區域創新驅動能力。同時，東部和中部地區要發揮技術創新示范效應，積極引導投資、優惠政策、財政等要素資源向西部以及落后地區傾斜，著力夯實產業結構優化及經濟增長方式轉型升級的基礎。