新時代河南創新驅動發展績效測評及政策調適*

一、引言

2014 年5 月，習近平總書記視察河南時提出，希望河南圍繞加快轉變經濟發展方式和提高經濟整體素質及競爭力，著力打好“四張牌”。其中的一張牌就是“以構建自主創新體系為主導推進創新驅動發展”。改革開放以來，河南省依托豐富的勞動力、土地、煤炭資源等生產要素，全力推進城鎮化、工業化和農業現代化，經濟規模擴張迅速，經濟總量多年來穩居中部地區第一名、全國第五名。隨著經濟步入新常態，河南省勞動力成本快速上漲，投資邊際收益不斷下滑，傳統比較優勢日漸消失。由于工業產業以傳統制造業為主，高成長性現代服務競爭力不強，科技金融、城鎮化、信息化和對外開放發展相對滯后，高端技術創新人才匱乏，鼓勵創新創業的人文環境、政策體系和高水平人才培養機制尚未形成，眾創平臺“虛胖”，導致經濟增長和結構轉型所受壓力與日俱增，普遍面臨創新成果產業化的“堵”、新舊動能轉換的“痛”、核心動能再造窗口期的“關”、要素驅動和投資驅動轉向創新驅動的“坎”。唯有依靠創新驅動引領產業邁向中高端水平，提升全省創新驅動發展質量和效率，方可防止傳統動能過早過快衰減，推動新舊動能賡續轉換，破解產業鏈低端鎖定困局，才能加快實現經濟“浴火重生”和跨越“中等收入陷阱”。

創新驅動是經濟發展進程中，繼要素驅動、投資驅動之后的第三階段，在這一階段，創新是推動經濟發展的主要動力，驅動著發展方式轉型和發展水平提高。在創新驅動發展中，“創新”是“發展”的動力，“發展”是“創新”的目的，“驅動”是促進“創新”更好地服務于“發展”的手段。目前對于創新驅動發展評價的研究，主要是從兩個維度進行。一是創新驅動發展能力或水平評價。比如，王珍珍和許婉婷（2017）運用熵值法測度了福建省9 地市創新驅動發展能力；宋文月和任保平（2019）采用熵權法和SYS-GMM 模型分析了中國30 個省份創新驅動發展水平。二是創新驅動發展效率測度。例如，吳衛紅等人（2017）利用DEA——BC2模型測度了2004——2014 年中國30 個省份創新驅動知識發展效率和創新驅動經濟環境發展效率；王智新等人（2018）運用DEA——BC2模型測評了2008——2015 年河北省B 市13 個縣域創新驅動發展效率；王慧艷等人（2019）運用網絡WSBM 模型測算了中國30 個省份科技創新驅動經濟高質量發展效率。創新驅動發展能力是創新驅動發展效率的基礎，但創新驅動發展能力強不代表效率就高。目前對創新驅動發展效率的研究一般分為創新驅動知識發展效率和創新驅動經濟發展效率兩個方面，并且考慮到了創新投入與創新產出之間的時滯性，但通常僅考慮滯后1 年，這與實際情況存在一定的偏差；對創新驅動發展效率的研究主要集中在省域和縣域，對于市域創新驅動發展效率的研究相對不足。

現階段，在創新要素無論是數量還是質量均難以在短期內實現跨越式突變的情形下，河南創新驅動發展在關注如何提升能力的同時，更要考慮創新驅動發展成本，減少創新驅動發展進程中的資源錯配，全面增進創新驅動發展效率。因此，從問題導向和結果導向的視角精準把握河南省不同類型城市創新驅動發展績效及其影響因素作用機制，不僅有助于科學地把握河南當前創新驅動發展所取得的成效及面臨的制約短板，而且可以為制定“十四五”時期的創新驅動發展戰略提供數據和理論支撐，這也正是本研究的意義所在。

二、研究模型

科學合理的研究模型是得到相對準確研究結論的重要前提和保障。本研究在追蹤國內外研究前沿動態的基礎上，合理界定創新驅動發展系統的投入產出變量，對研究對象進行規范分類，并選擇適當的測度模型對河南創新驅動發展績效進行評價研究。

1.變量界定

在創新驅動發展系統中，創新投入和創新成果均對發展產生影響，一律視為系統的投入變量；創新投入主要包括人力和財力投入，人力投入用R&D人員折合全時當量（人年）表示，財力投入用R&D經費（億元）表示；創新成果用有效發明專利數（件）表示。系統的產出包含發展的外顯效應和內涵質量兩個方面。外顯效應主要包括新產品銷售收入（億元）和人均GDP（元）；內涵質量主要包括集約發展和綠色發展，分別用單位能耗的GDP產出（萬元/噸標準煤）和單位二氧化硫排放量的GDP產出（萬元/噸）表示。

本研究相關指標原始數據均來自2011——2019年《河南統計年鑒》以及2010——2018 年河南省環境狀況公報。

2.城市分類

在研究中，以河南18個省轄市為研究對象。根據2016 年4 月5 日國務院的批復，河南省國家自主創新示范區范圍內的城市為創新城市，主要包括鄭州、洛陽和新鄉；豫發改工業〔2017〕1323 號文件確定平頂山、鶴壁、焦作、濮陽、三門峽等為資源城市；根據國務院認定，開封、安陽、許昌、濟源等為歷史文化名城，在研究中簡稱為歷史名城；河南省傳統農區內的城市漯河、南陽、商丘、信陽、周口、駐馬店等劃分為農業大市。

3.測度模型

DEA 視窗分析（DEA Window Analysis）類似于數據平滑的DEA模型，其基本原理是將不同年份的同一決策單元（Decision Making Unit，DMU）視為不同評價單元，在確定窗寬的前提下，把視窗內的DMU 放在一起測算出相對效率。將原視窗內首期DMU剔除，增加下一個新時期DMU，從而獲得新視窗，對新視窗內DMU 效率進行測算，依次推進，就可算出所有視窗內的各DMU效率值。與一般DEA模型相比，視窗分析模型的突出優點在于不僅可以有效處理面板數據，而且能夠恰當處理投入可能影響當期甚至后續多期時間段內產出的情形，這與創新驅動發展系統的情況尤為吻合，因此，在研究中采用BC2視窗分析模型。

三、實證分析

在選擇合理窗寬的基礎上，本文從城市末期值與初始值相比較、與自身所屬類型城市的平均水平相比較、不同類型城市創新驅動發展效率均值演化趨勢對比以及收斂性對比等維度考察河南省創新驅動發展效率時空演化特征。

1.效率測度

參考文獻［9］——［11］的研究成果，設置窗寬P=3年，計算結果見表1。為了更好地分析創新驅動發展效率變化情況，將效率值θ進行等級劃分：0≤θ＜0.6為低水平；0.6≤θ＜0.7為合格；0.7≤θ＜0.8為中等；0.8≤θ＜0.9為良好；0.9≤θ＜1為優質；θ=1為前沿面有效，即DEA有效。

縱向看，在視窗1，許昌、濟源、南陽、信陽、周口和駐馬店創新驅動發展效率達到DEA 有效，鄭州、新鄉、三門峽、漯河、商丘為優質等級，洛陽、鶴壁、焦作、開封為良好水平，其余城市為中等水平。在視窗2——視窗7，新驅動發展效率達到DEA 有效的城市分別有4、1、3、4、4 個和4 個，達到優質的城市分別有7、10、8、7、5個和5個，達到良好的城市分別有4、3、4、2、4 個和4 個，達到中等的城市分別有2、2、2、3、3 個和2 個，達到中等的城市分別有1、2、1、2、2個和3個。

表1 河南各市創新驅動發展效率視窗分析（P=3）

橫向看，沒有一個城市實現創新驅動發展效率嚴格遞增，同一城市的效率值在不同視窗中呈現不規則變化態勢。創新驅動發展效率達到DEA 有效視窗最多的是周口，有6 個視窗；其次是濟源，有5個窗口達到DEA 有效；鶴壁和信陽并列第三，均有4 個視窗達到DEA 有效；鄭州和駐馬店并列第五，都有兩個視窗屬于DEA有效；許昌、南陽、商丘并列第7，只有一個窗口達到DEA有效；其余9個城市均沒有一個視窗達到DEA有效。

從四類城市創新驅動發展效率均值看，農業大市在視窗1 至視窗6 都處于領先領先水平，都處于優質水平，在視窗7處于第二位；歷史名城有3個視窗達到優質水平，其余4個視窗屬于良好水平；創新城市和資源城市在7個視窗內都處于良好水平。

為進一步探討河南省創新驅動發展效率時空演變態勢，計算各市在不同窗口的同一年份的平均效率，具體結果見表2。

表2 河南各市在不同窗口的同一年份的平均創新驅動發展效率

從表2 可以看出，只有平頂山和安陽的創新驅動發展效率在2010 年處于低水平。濟源和周口除了2013年，其余8年創新驅動發展效率都達到DEA有效。鶴壁、信陽、駐馬店有6年創新驅動發展效率達到DEA有效。鄭州和許昌分別有5年和4年創新驅動發展效率達到DEA 有效。三門峽和商丘創新驅動發展效率達到DEA 有效的時間為2 年，開封、安陽、漯河及南陽有1 年創新驅動發展效率達到DEA有效。

從自身末期與初始水平相比的百分數來考察效率增進情況。與2010 年相比，2018 年有10 個省轄市創新驅動發展效率出現不同程度的提升，其中，創新城市鄭州和洛陽分別提升了4.82%和18.90%；資源城市全部實現效率改善，平頂山、鶴壁、焦作、濮陽和三門峽分別提高了17.06%、22.71%、13.52%、13.32%和7.79%；歷史名城開封與安陽分別提升了62.87%和21.82%；農業大市漯河提高了4.95%。與2010年相比，2018年歷史名城許昌和濟源、農業大市周口和駐馬店的效率維持不變，創新城市新鄉以及農業大市南陽、商丘和信陽創新驅動發展效率依次下降了18.93%、8.30%、9.21%、20.50%。

從與自身所屬類型城市的平均水平相比較來考察相對先進（或者落后）程度。2010——2018年，在3 個創新城市中，只有鄭州創新驅動發展效率一直領先于平均水平；洛陽一直落后于平均水平；新鄉在2010 年領先于平均水平，其余年份落后于洛陽。在5 個資源城市中，鶴壁和三門峽創新驅動發展效率一直高于平均水平；焦作有3年不低于平均水平；濮陽和平頂山一直低于平均水平。在4個歷史名城中，濟源和許昌創新驅動發展效率一直領先于平均水平；開封在2015、2017、2018 年高于平均水平，其余年份低于平均水平；安陽在2011年領先于平均水平，其余年份在平均水平之下。在6個農業大市中，只有周口創新驅動發展效率一直領先于平均水平；駐馬店除了2013年低于平均水平，其余年份高于平均水平；信陽除了2018 年低于平均水平，其余年份高于平均水平；漯河、南陽和商丘都只有2年高于平均水平。

從2010——2018 年四類城市創新驅動發展效率均值演化情況來看，創新城市一直在良好等級徘徊，沒有實現等級躍遷；資源城市由2010 年的中等水平躍升到2011年的良好等級，隨后一直鎖定在良好等級；歷史名城波動性較大，在2010 年為中等水平，2011——2013 年躍升為優質等級，2014——2015 年回落為良好等級，2016——2018 年上升為優質等級；農業大市在2010——2017 年一直處于優質等級，但2018 年跌落到良好等級。整體上看，2010——2018年，四類城市創新驅動發展效率均值由高到低排序依次為農業大市（0.939）、歷史名城（0.899）、資源城市（0.843）、創新城市（0.839），顯然，創新能力較強的創新城市沒有很好地實現創新資源的優化配置，沒有很好地將創新能力優勢轉化為發展優勢。

2010——2018 年18 個省轄市創新驅動發展效率整體水平不錯，但省轄市之間差異相對較大。全省城市創新驅動發展效率的平均值為0.898，與DEA相對有效值存在一定的差距，意味著整體上還未達資源有效配置的生產前沿面。18個省轄市中，僅1個城市達到DEA 相對有效，占總數的比例為5.56%。從省轄市創新驅動發展效率均值排名來看，周口（1）、濟源（0.998）、鄭州（0.987）和駐馬店（0.985）依次位列前4 名，濮陽（0.761）、安陽（0.745）、新鄉（0.719）和平頂山（0.689）依次位列后4名。

2.收斂性分析

選用標準差σ來分析創新驅動發展效率的收斂性，2010——2018 年河南全省及四類城市創新驅動發展效率的標準差如圖1 所示。創新城市的標準差從2010 年的0.124 下降到2011 年的0.095，再逐年上升到2015 年的0.179，然后逐年下降到2018年的0.151；資源城市的標準差先由2010 年的0.104 下降至2011 年的0.086，2012 年躍升到0.144，再逐年下降到2014 年的0.128，然后逐年回升至2016 年的0.148，最終下降到2018 年的0.115；歷史名城的標準差先從2010 年的0.240 下降至2011 年的0.067，其余年份除了2016 年有所回調外，整體呈現上升態勢，2018 年上升至0.16；農業大市的標準差由2010 年的0.106 下滑至2012 年的0.009，隨后逐年攀升至2016 年的0.119，2017 年下跌至0.105，2018年反彈到0.116；從全省情況來看，創新驅動發展效率的標準差由2010 年的0.155 下降到2011 年的0.089，然后逐年上升至2015 年的0.124，2016——2017 年處于橫盤狀態，2018 年微調至0.123。

總體上看，農業大市創新驅動發展效率的標準差最小，表明農業大市內部創新驅動發展效率的離散程度最低；無論是四類城市內部，還是全省18 個省轄市之間，均不存在嚴格意義上的σ收斂。

四、影響因素分析

創新驅動發展效率差異化演變是人才培養、人文環境、城鎮化、金融發展、產業結構、互聯網、政策支持、對外開放等因素耦合疊加的結果，各種影響因素作用機理如圖2所示。

圖1 全省及不同類型城市創新驅動發展效率的標準差

圖2 創新驅動發展效率影響因素作用機理

1.機理分析

人才培養為區域創新提供人力資源儲備，高素質的人力資本是區域創新驅動發展的動力源泉；人才培養進程中的知識擴散對區域創新成效具有明顯促進效應。人才培養用萬人普通高等學校在校學生數（人）表示。

良好的人文環境不僅有利于人才培養，而且有助于培育出精益求精和求本溯源的工匠文化、開拓創新和寬容失敗的創業文化，對企業家群體的涌現和產業集群的形成和發展具有催化作用。良好的人文環境不僅對區域創新效率有顯著正向影響，而且對區域經濟發展有正向驅動作用。人文環境用人均擁有公共圖書館藏量（冊）衡量。

城鎮化從投入和產出兩個方面影響創新驅動發展效率。一方面，城鎮化通過創新要素集聚效應、知識技術溢出效應和節約交易費用等路徑對創新產出產生顯著的正面影響；另一方面，城鎮化過程中生產要素的空間聚集對經濟增長表現出顯著的正向促進作用。城鎮化用城鎮常住人口占區域總人口的比例（%）來表示。

金融發展與企業創新之間存在著互生互動的內在關系，金融發展的深度和廣度影響著區域創新驅動發展的效果。金融發展深度有助于篩選出具有市場前景的創新投資項目、引導生產要素向創新項目匯聚，進而推動經濟高質量發展。金融發展廣度主要體現在資本市場的完善程度、融資工具的多樣性和融資渠道的多元化等方面，具有一定廣度的金融市場為創新融資提供便利。金融發展用金融機構貸款余額與GDP的比值（%）來表示。

互聯網的普及促進了產業信息化發展，進而加速了產業融合發展，對經濟增長及生產率提升具有正向的促進作用。互聯網技術的廣泛應用不僅顯著地降低研究團隊成員之間的協調成本，對企業之間合作創新的促進作用尤其明顯；而且讓知識共享便捷化，也有助于合作創新，有利于創新成果的轉化?；ヂ摼W發展用區域互聯網普及率（%）表示。

產業結構的合理化和高級化變遷帶來的“結構紅利”能有效促進經濟增長。產業結構生態化轉型和高端化升級，加速了產業融合發展，有助于催生出戰略性新興產業集群，助推經濟高質量發展。產業結構用產業結構層次系數（Industrial Structure Level Coefficient，ISLC）表示，其計算式子如下：

式（1）中，ISLC為產業結構層次系數；GDP代表國內生產總值；IAVi（Industrial added value）（i=1，2，3）表示第i產業增加值；wi為權重系數。

為了糾正創新進程中的市場失靈，政府通常會出臺創新支持政策，通過財政補貼的方式激勵企業增加研發投入（Ozcelik E，Taymaz E，2008）。當然，政府創新補貼對私人企業的研發投入，有可能產生擠出效應，也可能產生擠入效應。知識產權保護制度越完善，越有助于引領世界和行業潮流的先進技術的大量涌現，更有可能實現真正意義上的創新驅動發展。政策支持用科學技術支出占一般公共預算支出比重（%）表示。

對外開放對區域創新驅動發展效率的影響主要通過技術外溢效應、競爭效應和擠出效應三種路徑來實現。外商投資會對承接地產生技術外溢效應，有助于承接地企業在更高技術水平上進行創新；外商投資帶來的競爭壓力會迫使當地企業為了獲取比較優勢加大研發投入，提升創新水平和效率；外資的過度集聚會牢牢掌控當地產業的技術制高點，摧毀當地同類企業的競爭力，使得相關企業喪失了研發投入積極性，抑制了當地自主創新能力，降低了區域創新驅動發展績效。對外開放用外商直接投資占GDP比例（%）表示。

2.模型構建

利用灰色系統GM（0，N）模型定量分析創新驅動發展效率的影響因素，其計算模型如下：

式（2）中，θ（k）為因變量，表示第k 個城市的創新驅動發展效率；xi為自變量，是影響城市創新驅動發展效率的外生變量，是xi的一次累加生成（1-AGO）；bi（i=1，2，…，n）為影響因素對城市創新驅動發展效率的作用系數；bi＞0，表明影響因素xi對城市創新驅動發展效率變革起到促進作用；bi＜0，表明影響因素xi對城市創新驅動發展效率變革起到制約作用；a 是系統發展系數；a 和bi由最小二乘法求得。

3.實證分析

根據GM（0，N）模型計算的結果如表3 所示。從平均相對誤差（Δ）以及殘差平方和（ε）來看，模型的精度比較高。

表3 不同類型城市創新驅動發展效率影響因素分析

對創新城市而言，城鎮化、互聯網、對外開放對創新驅動發展效率演變起到制約作用，互聯網的制約作用最為明顯，作用系數達到-0.3627；其余因素起到促進作用，產業結構、金融發展、人文環境、政策支持的促進作用相對較大，作用系數均在0.1 以上。金融發展、互聯網和政策支持是資源城市創新驅動發展效率變革的制約因素，金融發展的制約作用最突出，作用系數達到-0.3745；其余因素起到促進作用，產業結構的促進作用最大，作用系數達到0.3248。人才培養、城鎮化、互聯網、政策支持是歷史名城創新驅動發展效率演化的制約因素，互聯網發展相對不足的制約作用相對較大；其余因素起到促進作用，金融發展的促進作用最大，作用系數達到1.0568。人才培養、人文環境、互聯網、政策支持是農業大市創新驅動發展效率提升的阻礙因素，人文環境和互聯網的制約作用比較大，作用系數分別為-1.1827和-0.6436；其余因素起到促進作用，產業結構和金融發展的驅動作用相對明顯。

從系統發展系數來看，創新驅動發展系統可持續性由高到低依次為歷史名城、資源城市、創新城市和農業大市；創新城市、資源城市和農業大市創新驅動發展系統表現出不可持續性，創新城市和農業大市的不可持續性相對突出。

五、結論與政策建議

基于2010——2018 年的數據，本文采用DEA——BC2視窗分析模型從效率變革的視角對河南省創新驅動發展績效進行測評，并引入灰色系統GM（0，N）模型對四類城市創新驅動發展效率演化的驅動因素進行分析。主要研究結論如下：第一，全省創新驅動發展效率的平均值為0.898，還存在較大提升空間。第二，整體上看，農業大市創新驅動發展效率均值最高，歷史名城次之，資源城市第三，創新城市最低。第三，無論是四類城市內部，還是全省18個省轄市之間，創新驅動發展效率均不存在嚴格意義上的收斂性。第四，創新驅動發展系統的可持續性由高到低依次為歷史名城、資源城市、創新城市和農業大市；互聯網是創新城市和歷史名城的首要制約因素，金融發展和人文環境分別是資源城市和農業大市的首要制約因素；產業結構是創新城市、資源城市和農業大市創新驅動發展效率演化的首要促進因素；互聯網是四類城市創新驅動發展效率演化的制約因素，而產業結構是促進因素。

根據研究結論，基于補短板、強弱項的考量，本文提出以下幾點改善河南省創新驅動發展績效的政策建議。

1.補齊高等教育短板，累積創新人力資本優勢

河南省雖然是人力資源大省，但當前高水平大學的數量比較少，加上教學內容更新慢，很大一部分省轄市高校培養出來的只是“知識型工人”或者是“舊知識攜帶者”，導致當前人力資本與實現創新驅動發展所需的人才臨界值之間存在顯著差距。從表3 的數據也可以看出，人才培養對四類城市創新驅動發展效率的影響都比較小。先行國家和我國先發地區的經驗均表明，高質量推進創新驅動發展，離不開世界一流的高等人才培育體系的強大支撐。河南省要提升創新驅動發展效率，需要花大力氣提高教育水平。近期應以“雙一流”大學建設和職業教育的“雙高計劃”實施為契機，完善知識更新和職業教育培訓體系，提升高等教育質量；中遠期應通過引進國內外科研實力一流的研究機構和大學在河南省各個城市建立研究院或者分校，帶動全省高等教育水平上新臺階，為經濟高質量發展輸送規模大、素質高、適應科技創新需要的中高端人力資本。

2.推進內涵式城鎮化，完善科技創新平臺載體

從表3可以看出，城鎮化與人才培養類似，沒有發揮出支撐四類城市創新驅動發展的平臺載體功效。為此，需要積極推進公共服務優質、生態宜居、產城融合、人文氣息濃郁、內在承載力提升的內涵式新型城鎮化，把河南省18個省轄市打造成為合作共享的區域創新載體。在城市擴容發展中，充分發揮政府的主導作用，合理布局高新區、科技園、產業園、創業園、軟件園等綜合型創新載體，推動園區集群式、規?；l展。科學規劃和建設實驗室、技術研究中心、技術轉化中心、眾創空間、孵化器等單一型創新創業平臺，打通基礎研究、新產品研發、創新成果孵化、產業化加速、集群化發展等創新驅動發展不同環節之間的經脈，圍繞區位優勢、重點企業、高等院校和科研院所共建共享聯合研發中心、產業重點實驗室等開放式創新平臺，有效整合各類創新要素，形成創新驅動發展的持續動力。

3.實施“互聯網+創新”工程，優化創新生態

在數字時代，創新驅動發展離不開互聯網技術的全面普及，而“互聯網+創新”就是河南省經濟集約化發展、生態化轉型的重要抓手。目前，互聯網發展水平相對滯后是河南省創新驅動發展效率變革的制約瓶頸。必須主動適應智能經濟時代的創新業態，在河南省全面實施“互聯網+創新”工程，實現創新驅動發展所需的科技人才、企業家、金融資本、儀器設備和實驗場地等要素的“一網打盡”，打造出各類創新要素深度融合的創新網絡。建設產業創新互聯網平臺，加快推進中小企業、線上線下融通創新，促使“大眾創業、萬眾創新”上新臺階，推動產業向價值鏈中高端躍遷。推進眾籌、眾包、眾創與創新工場、創意體驗館及創客空間的精準對接，以創新生態圈的聚裂變推動創新鏈、產業鏈、服務鏈、資金鏈、人才鏈、信息鏈、價值鏈之間的耦合疊加發展，培育出創新創業新生態系統，形成經濟高質量發展的新引擎。

4.強化財稅金融支持，提升創新成果轉化效率

金融發展相對不足是資源城市創新驅動發展績效提升的制約瓶頸，而政策支持不到位則是資源城市、歷史名城和農業大市創新驅動發展效率變革的重要障礙。因此，需要積極推進資源城市金融發展，圍繞創新鏈完善資金鏈，引導民間資本參與到資源城市創新驅動發展進程中去，降低資源城市科技型中小微企業融資成本，減少資源城市創新鏈上各環節碎片化發展的現象，加快資源城市在清潔生產、環境治理等方面創新成果產業化步伐。同時，不斷優化政策環境，完善創新鏈各階段的政策支撐體系，形成政策“洼地效應”，釋放政策紅利。以普惠性的財稅政策促進資源城市、歷史名城和農業大市的新技術規?；瘧?，通過為清潔能源、高成長性服務業、現代農業和交叉學科的研發提供稅收抵免優惠的方式，加速創新成果市場化，以包容性創新把資源城市、歷史名城和農業大市打造成為河南省的創新熱地，使創新真正成為經濟增長的主要推進器，實現資源城市、歷史名城和農業大市由創新驅動發展的“跟跑者”向“并跑者”“貢獻者”轉變。

5.打造開放發展新格局，構建創新利益共同體

表3 顯示，對外開放對河南創新驅動發展效率提高所起的作用比較微弱。“十四五”規劃時期，河南省需要以自貿區高質量發展為基點，深度融入國家“一帶一路”建設，大力引進國內外創新要素，形成內陸創新資源集聚融合新高地。在開放發展中，以“開源式協作創新”加速推進“增量創新”，進而實現“顛覆式創新”。以鄭洛新國家自主創新示范區為吸附節點，在開放發展中建設全球研發網絡，俘獲全球優質創新資源，把鄭洛新國家自主創新示范區打造成面向全球的區域性創新中心，輻射帶動河南全省創新驅動發展水平不斷提升。在對外開放中，加快由原來的資金引進和技術引進向高技術人才團隊、高水平研究機構和世界一流設備等創新資源引進轉變，歡迎跨國公司融入中原城市群創新網絡，打造創新利益共同體，使知識、數據、網絡、復雜腦力勞動等無形資產的市場價值得到充分體現，促使人工智能與知識創意融匯聚合，實現更多的“智慧力量”替代“金屬力量”，衍生出“數智”新產業和新業態，為河南經濟提質升級構筑新的戰略支撐。