創新資源對跨區域協同創新績效的影響研究
——基于31個省份的QCA分析

程 躍，王維夢

（廣西大學 公共管理學院，廣西 南寧 530004）

一、引 言

在當前創新驅動發展戰略的新時代背景下，我國創新型國家建設取得了豐碩的成果，但地區間的創新能力差異導致的區域創新發展不平衡問題也逐漸體現出來。同時，在中國傳統經濟發展模式中，因行政區域劃分而形成的行政壁壘會對區域經濟發展造成“剛性約束”，阻礙了資源的合理流動，影響了技術擴散的速度，導致創新績效降低。在這一背景下，中央政府從國家層面提出了若干區域協同創新發展的政策。2016年國務院印發的《“十三五”國家科技創新規劃》將構建跨區域創新網絡作為提升區域創新協同發展水平、增強創新能力的重要工作。國務院印發的《國家創新驅動發展戰略綱要》也明確提出通過跨區域資源整合，優化區域創新布局并帶動國家整體創新能力提升。2017年，黨的十九大報告再次明確提出了實施區域協調發展戰略，建立更有效的區域協調發展新機制。跨區域協同創新能夠有效促進創新資源在不同區域間流動和聚集，推動創新資源從區域內共享轉向區域間共享，實現資源的優化配置，是未來我國區域創新發展戰略中的重要內容。但是目前針對跨不同行政區域協同創新的研究還很少，大多與主體間協同模式、知識流動、創新體系的形成與演化、動力支持等問題相關，更偏向于理論分析，對跨區域協同創新績效的主要原因、影響機制及運行邏輯等方面的解釋深度與力度稍顯不足。可以說，對于跨行政區域協同創新的研究才剛剛起步，對于其運行機制和發展模式的研究還遠遠不夠。

無論協同創新網絡采取怎樣的發展模式與機制，最終還是要歸結到協同創新績效提升這一最終目標上。因此，對于跨區域協同創新績效影響因素及發展路徑的研究應是未來研究的一個主流方向。其中協同創新績效如何取得，哪些因素影響協同創新績效以及如何影響等問題，是進一步探索跨區域產學研協同創新運行機理的關鍵突破口。本文以我國各省級區域為結點、區域間合作關系為聯結，從組態視角出發，圍繞區域創新能力、區域創新外向度、區域創新位勢、區域創新環境四個維度，對我國31個省份（不含港澳臺地區）進行組態分析，探討區域創新資源對跨區域協同創新績效的影響路徑，以深入了解區域哪些資源要素配置可以影響協同創新績效以及如何影響等問題，為引導區域創新資源發展、開展更有效率的協同創新提供理論依據。

二、文獻綜述與研究框架

（一）區域創新資源

區域創新資源通常是指區域內進行科技創新活動所需要和可利用的所有資源總和，它是創新活動的物質基礎，是產生創新績效的重要前提和保障［1-2］。創新資源是一種可替代的“新”資源，它的形式多樣，能夠通過后天實踐獲得，不受時空限制，也不具有排他性，能夠對創新生態系統內的創新活動產生重要影響。現有關于創新資源的文獻主要關注于創新資源的分類、整合、配置、轉移以及對經濟和創新績效的影響。對創新資源的分類大致有兩種：一種是與創新直接相關的資源，包括人才、資金、信息、知識等；另一種是與創新間接相關的資源，包括基礎設施、政策、經濟、市場等軟、硬環境［3］。唐開翼等（2021）認為，創新資源是創新生態系統的重要組成部分，將其劃分為人力資源、研發經費、創新基礎設施和市場環境，并探討各資源要素如何驅動創新績效［4］；袁鵬等（2020）選取知識資本、研發資源、金融狀況、開放程度四個要素構成創新資源體系，探討創新資源協同的空間關聯對產業集聚產生的效應［5］。此外，內部資金投入、政府支持、FDI技術溢出等創新資源也是影響企業和產業創新績效的重要資源［6-7］。區域創新資源的合理配置非常重要，而合理配置的關鍵是有效整合，其中市場、政府和社會是資源整合的重要力量，三者形成合力能夠促使創新資源形成系統的創新力量，提高創新績效［8］。

綜合已有研究成果，本文仍然遵循創新資源對創新直接和間接影響的分類原則，將創新資源系統劃分為兩大類四小類，即區域創新能力、區域創新外向度、區域創新位勢、區域創新環境。其中，前兩種資源屬于對創新產生直接影響的資源，區域創新能力側重于區域內部資源的配置能力，區域創新外向度側重于區域內部資源的外溢能力；后兩種資源則是對創新產生間接影響的資源，區域創新位勢用于衡量區域的軟環境，區域創新環境用于衡量區域的硬環境。各類型資源以及不同資源的配置和組合，對跨區域協同創新績效會產生相應的正向影響。

（二）跨區域協同創新績效

在創新全球化的影響下，各地區的協同創新已經不再局限于單一區域和單一產業，而是逐漸發展成為跨區域的協同創新模式。一個地區的創新產出不僅取決于本地區的投入和創新要素，還要受到其他地區創新活動的影響［9］。所謂跨區域協同創新，是指不同創新主體跨越行政區域的限制開展科學研究和技術開發等創新活動。通過跨區域協同創新，能夠促使創新要素在不同區域間集聚和流動，實現資源共享和優勢互補，降低創新風險，從而帶來區域整體競爭力的提升［10］。

在跨區域協同創新過程中，協同創新資源投入所產生的結果怎樣以及系統中各主體和要素之間互動的情況，往往采用協同創新績效來進行衡量。目前針對協同創新績效的影響因素研究大致分為兩種思路：一種思路認為區域間關系是影響跨區域協同創新績效的重要因素，包括地理臨近性、認知臨近性、技術臨近性、社會臨近性。Woerter（2012）研究發現，企業更傾向于與技術能力相似的高校合作［11］；Fritsch等（2010）認為，社會鄰近性是創新網絡績效的重要影響因素，相似的社會結構更有利于創新成果的產生［12］；陳光華等（2015）實證檢驗了地理距離對跨區域產學研合作創新績效的影響［13］；劉鳳朝等（2014）以北京、上海、廣東為例，探討地理距離、技術距離和關系距離對跨區域合作模式的影響［14］；王海花等（2019）、夏麗娟等（2017）研究了多維鄰近性（地理鄰近、技術鄰近、社會鄰近和網絡鄰近等）對我國跨區域產學協同創新的影響［15-16］。另一種思路是從社會網絡視角研究個體和整體網絡結構對跨區域協同創新績效的影響，探討網絡中心性、結構洞、網絡密度和規模等對跨區域創新績效的影響。伯特（1992）認為，處于“結構洞”位置的網絡成員更有優勢獲取網絡資源并獲得高的績效［17］；王海花等（2019）認為，網絡規模對跨區域產學協同創新績效有顯著的正向影響［18］；Chuluun等（2017）認為，占據中心位置的區域可以獲取豐富的信息從而提高創新績效［19］；曹威麟、譚敏（2012）證明了網絡位置和網絡結構能夠對跨區域技術轉移績效產生重要影響［20］。無論是從區域間關系的形成角度還是從網絡結構的演化角度來解釋跨區域協同創新績效，實際上都是一種結果變量，它們的形成是創新主體自身資源稟賦及整合而導致的外在結果，對于跨區域協同創新績效的研究還有必要從各區域自身角度展開研究，從根本上找到促進協同創新績效提升的多重“因”，即對于一個區域未來參與協同創新能夠產生影響的所有創新資源以及這些資源的有效組合方式。

（三）創新資源影響跨區域協同創新績效的理論分析

1.區域創新能力與跨區域協同創新績效

區域創新能力是一個地區為了提高經濟發展水平，通過整合各種創新要素而形成的能夠最終轉變為商業發展動力的一種創新潛力，更多地體現為創新投入與產出的比［21-22］。創新投入即一個區域在創新活動中對人、財、物、技術等方面的引進和支出，如R&D經費和人員投入等；創新產出是一個區域通過投入創新資源開展創新活動而在知識和經濟發展方面所做出的貢獻，如專利、技術市場成交額等。區域創新能力的提升所帶來的豐富創新成果能夠轉化為地區經濟收益，從而吸引更多區域外成員在區域內聚集，促進兩區域間協同創新績效的提升。區域創新能力提升所帶來經濟水平的提高具有明顯的正向溢出效應，不僅能夠帶來本區域經濟的發展，還能打破行政界限，促進創新要素的合理流動，實現跨區域的協調與合作［23］。創新能力的差異，導致不同區域之間存在一定的競爭，為了維持平衡狀態，各區域以及各創新主體需要進行合作，構建要素流通渠道，通過協同機制的建立獲得正向增值［24］。區域創新能力是區域經濟增長的決定性因素，為了區域經濟的提質增效升級與和諧發展，區域間開展協同創新是一種必然［25］。

2.區域創新外向度與跨區域協同創新績效

對于外向度的研究更多關注于一個國家或地區的經濟外向度，也被稱為“外向型經濟”［26］。與此相似，還有關于產業外向度的研究，認為產業外向度是一個國家或地區的某一產業在生產、經營、發展過程中參與相關經濟分工的廣度和深度，以及對其他國家或地區的影響和滲透程度［27］。在以上兩者基礎上產生了城市外向度，一般是指外向度達到一定程度的城市，這些“外向型城市”的產生是以外向型經濟和外向型產業的發展為基礎的，是外向型發展戰略的必然結果。一個區域只有在相對開放的狀態下才能使各創新資源順暢地在各區域間流動、吸收和擴散，優化資源配置結構，提高創新資源的使用效率，從而提高協同創新績效。區域創新外向度是在城市外向度分析過程中將視角集中于創新要素的流動，即物質流、人才流、信息流、資金流、技術流等在各區域之間流動的可能性和頻繁程度，這些要素影響著區域協同創新的整體效果［28］。例如一個區域利用外商投資的程度有助于資本的流動，資本在區際間的流動能夠顯著促進協同創新效率的提升［29］。創新要素會從邊際收益率低的區域向邊際收益率高的區域流動，這種動態流動將對區域創新活動產生重要影響。

3.區域創新位勢與跨區域協同創新績效

位勢理論對于經濟學和管理學的幫助是很大的，例如對于企業位勢的研究，認為企業位勢是企業積聚各種資源后經過組織優化而形成的一種勢能，在勢能的作用下以該企業為核心會在市場空間范圍內形成一種對其他企業和資源的吸引力［30］。也有學者從企業在創新網絡中的地位角度開展研究，例如企業網絡位勢，認為企業在網絡的中心性以及與其他企業的關系情況直接影響企業在網絡中獲得資源的能力，決定著企業是否能夠維持更長久穩定的合作網絡關系［31］。有學者進一步認為，在創新網絡中企業合作創新的本質是知識創新，企業可以被看作一個知識庫，這些知識決定著企業的效率邊界，知識勢差的存在會導致知識的擴散，從而形成企業之間的各種交互作用［32］。創新網絡的產生，使對以企業為中心的企業位勢研究轉向了以網絡為中心的網絡位勢研究，最終目的是推動所在區域的協同創新活動。因此，對于創新位勢的研究應該立足于更為宏觀的視角，考慮以區域為中心的區域創新位勢，即一個區域相比于其他區域所具有的獨特勢能，這些勢能主要來自區域的經濟、政治、金融等領域所擁有的資源優勢，它會形成一種無形的引力，吸引其他區域與之合作，提高協同創新績效。

4.區域創新環境與跨區域協同創新績效

創新環境的質量和優勢對區域吸引并留住各種區域外資源具有一定的黏性作用［33］，對于區域間產業的集聚有著很強的吸引作用，有利于一個區域通過網絡效應、產業關聯效應吸附更多有價值的信息、技術、知識、資金等要素，有利于產業的跨區域轉移與集聚，提高區域競爭力，從而推動區域間的協同創新發展［34-35］。區域創新環境可以為區域間的協同創新活動提供很好的支撐和保障。區域創新環境越好，不同的創新主體之間越容易合作；知識、信息等資源的共享程度越高，越有利于創新成果的擴散和再創新。有學者將區域創新環境分為靜態環境和動態環境［36］，靜態環境主要指基礎設施，動態環境則包括社會文化環境、制度環境、學習環境等［37］。其中，基礎設施主要包括通訊、能源、交通、綠化、學校等為區域內創新主體提供服務的公用設施，屬于創新環境的基礎層次，這些環境越完善，越能夠為區域間的協同創新提供良好的硬件、信息、交通等服務，從而有利于協同創新成果的產出和轉化，提高協同創新績效。同時，制度規范的協調能夠有效促進區域間主體的合作，為彼此營造良好的創新條件，吸引其他區域要素、企業以及產業的轉移和聚集，激發區域創新潛力。因此，區域創新環境能夠為區域間的協同創新提供動力因素，也是協同創新過程中各創新主體生存發展的基礎，它不僅是一種吸引力，更是一種保障力［38］。

如上所述，各種創新資源可以從不同角度為跨區域協同創新提供基礎條件，只有這些資源得到合理配置和有序流動，才能推動跨區域協同創新活動的有效開展，實現良好的協同創新績效。從已有研究成果可以得出創新資源對跨區域協同創新績效的作用機理：一個區域本身及其主體擁有的創新能力、創新外向度、創新位勢、創新環境等創新資源能夠為跨區域的協同創新活動提供必要的物質基礎和智力支持，有助于吸引其他地區的創新主體與之開展協同創新活動。根據內生增長理論，跨區域協同創新對創新資源而言是一種區域間合作的外部動態行為，能夠增強創新資源的活性，是區域創新發展的引擎。在跨區域協同創新過程中，創新資源轉化為創新成果，良好創新績效的產生為進一步跨區域協同創新的開展提供了正反饋，使各區域的創新資源得到提升和優化配置，為跨區域協同創新提供更有效的支持和保障，增強創新資源對于跨區域協同創新績效的正向促進作用。在此過程中，創新能力、創新外向度、創新位勢、創新環境等各種創新資源可以獨自對跨區域協同創新發揮作用，同時各種資源之間又會相互影響，形成資源組合，共同保障跨區域協同創新主體間的合作，降低合作風險，節省交易成本，促進知識溢出。

綜上，跨區域協同創新績效的形成不是某單一因素導致的，各影響因素之間可能會存在交互影響，形成多種組合，共同促進績效的改進。需要將區域創新資源看成一個系統，開展整合式研究，進行多種路徑的探索和比較。本文嘗試在已有研究的基礎上，將跨區域協同創新績效的影響因素納入一個整體分析框架，借助QCA定性比較分析方法，探尋跨區域協同創新績效的實現路徑和影響機理。基于此，本研究提出的研究框架如圖1所示。

圖1 本文研究框架

三、研究設計

（一）研究方法

針對前述的研究目的和研究對象特點，本文選擇重點關注條件組態（configurations）與結果間復雜因果關系的定性比較分析方法（Qualitative Compar?ative Analysis，QCA）來進行研究。20世紀80年代，社會學家Ragin率先創立了該方法，它是一種介于定量分析與定性分析之間的第三種路徑，適用于中小數量的樣本分析。與傳統回歸分析方法關注單個變量的獨特“凈效應”不同，QCA方法關注“綜合效應”，認為各條件間是相互依賴的，并且不同的組合方式可以產生不同的“反應”，需要采取整體、系統、組合的方式進行分析，從而為探尋社會現象發生的主要原因及各因素交互組合對結果的影響機理提供了有力的分析工具［39］。本文采用QCA方法主要基于以下原因：第一，該方法對樣本量的要求不高，通常為10~60個，本文針對31個省份的跨區域協同創新績效影響因素進行研究，樣本數量符合該方法的要求，可以有效彌補無法進行大樣本研究的不足；第二，QCA方法可以充分挖掘條件變量與結果變量間的復雜因果關系，確定影響結果的各種因素中存在哪些因素的排列組合，這些組合是如何影響結果的，由于跨區域協同創新績效的影響因素眾多，組合方式和影響效果也會不同，因此采用該方法符合本文的研究需求，有助于尋找提升跨區域協同創新績效的多元路徑；第三，該方法在尋找各種因素組合的同時，還能夠識別影響結果變量的充分條件和必要條件，采用該方法可以為尋找跨區域協同創新績效提升的普遍規律提供新路徑。

（二）研究變量及數據來源

1.結果變量測度及數據來源

本文將31個省級區域作為研究對象，實證檢驗每個區域自身的區域創新能力、區域創新外向度、區域創新位勢和區域創新環境四個因素的組合是否影響以及如何影響跨區域協同創新績效。目前對于區域間協同創新績效的研究除一部分采用數據包絡分析法進行投入產出生產率測算外，其他大多數都采用了合作申請專利作為衡量指標。專利是一種重要的知識流動途徑，而合作申請專利作為區域間主體聯系及知識轉移的一種重要方式，其相關信息能夠衡量不同主體之間的合作與知識交流情況，合作專利的申請數量能夠較為準確地測量區域間的協同創新強度，是跨區域協同創新研究中獲得最廣泛認同的創新產出指標［40］。因此，本文沿用已有研究成果，采取不同省份共同申請專利數量作為跨區域協同創新績效的衡量指標，該指標已在很多研究中被證明能夠有效反映跨區域協同創新績效［18，41-42］。具體為某年份中，申請人屬于不同組織共同申請專利且申請人地理位置屬于不同省份的發明、實用新型、外觀設計三項專利數量。以國家知識產權局專利檢索數據庫為數據來源，檢索自2019年1月至2019年12月跨區域申請專利情況，在檢索欄分別輸入“集團、廠、公司、大學、學院、研究所、研究院、研究中心”等詞組進行檢索，篩選掉單一申請者、自然人與產學研主體合作以及同一省份的合作專利，共獲得31個省份合作專利1 166項。

2.條件變量測度及數據來源

本文的條件變量采用區域創新資源，采取區域創新能力、區域創新外向度、區域創新位勢和區域創新環境四個維度進行衡量，按照這一指標構建框架細化分解二級指標，考慮數據的可得性并參考相關文獻共選取13個二級指標。其中區域創新能力包括R&D經費數、R&D人員數、國內專利申請數和技術市場成交額4個指標；區域外向度包括FDI、外商投資企業數，外商投資企業貨物進出口總額3個指標；區域創新位勢包括GDP、財政收入、居民消費價格指數3個指標；區域創新環境包括鐵路公里數、綠化面積、高等學校數3個指標。四個維度條件變量所屬各二級指標的數值均來自《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》、各省份統計年鑒、各省商務廳網站。

3.數據校準與轉換

根據變量類型，QCA可以分為清晰集定性比較分析（csQCA）、多值定性比較分析（mvQCA）和模糊集定性比較分析（fsQCA）三種。前述結果變量和條件變量的數據特點決定了fsQCA方法較為適合本文的研究，該方法通過對原始數據進行校準來界定集合的隸屬程度，進而將模糊集數據轉換為真值表，使其具有質性分析和定量分析的雙重優點。具體步驟如下：①采用通用的上四分位點（75%分位值）、均值（50%分位值）、下四分位點（25%分位值）3個瞄準點確定完全隸屬點、交叉點和完全不隸屬點；②依據3個臨界值對結果變量和條件變量進行校準，將變量轉換為集合概念。通過對原始數據進行賦值，最終形成真值表。2019年各變量校準錨點見表1所列。

表1 2019年各變量校準錨點

續表1

四、結果分析

（一）單變量充分—必要性分析

必要性分析用于檢驗結果是否依托于某一變量，一般通過一致性（consistency）和覆蓋率（cover?age）兩個指標來判定條件變量與結果變量之間是否存在充分性和必要性的關系，當一致性大于0.9時，說明該條件變量為必要條件。本文采用fsQ?CA3.0軟件對2019年數據進行運算，得到單個解釋變量的充分—必要性結果見表2所列。

表2 單個變量的充分—必要性分析結果

從結果來看，大部分變量都獲得了較高的一致性，但都未達到理想的0.9水平，不能作為結果變量的必要條件，說明這些變量彼此間需要相互配合才能對跨區域協同創新績效提升產生影響，單獨某一因素的影響程度都較弱，即跨區域協同創新績效的提高是多種因素共同作用的結果。因此，需要進一步對前因變量的不同組合情況進行分析，尋找跨區域協同創新績效的多元影響路徑。但從結果也可以看出：專利申請數、技術市場成交額、FDI、外商投資企業數、GDP、財政收入和綠化面積七個指標的一致性均達到0.8以上，在一定程度上說明這些指標對于跨區域協同創新績效的影響程度比較高，這些條件變量可以作為所有案例結果變量的重要解釋變量。

（二）條件組合分析

由于本文樣本量N較小，因此頻率閾值設定為1，一致性閾值設定為0.8，運行fsQCA3.0軟件，得出復雜解、中間解和簡約解。中間解介于復雜解與簡約解之間，一般認為具有較好的解釋性和普適性，是最具有代表性的解，因此本文采用中間解進行具體分析。根據計算結果，共有7條組合路徑，總體覆蓋率為73%，說明7條組合路徑解釋了73%以上跨區域協同創新績效提升的原因。總一致性水平為90.8%，遠高于一致性閾值0.8，7條組合路徑可以成為跨區域協同創新績效的充分條件，具體組合結果見表3所列。其中，將在簡約解和中間解中同時存在的條件定義為核心條件，將出現在中間解但被簡約解排除的條件定義為邊緣條件。

表3 2019年跨區域協同創新績效條件組合分析結果

續表3

通過對7個組合條件進行對比分析，可以將其歸納為4條用于提升跨區域協同創新績效的發展路徑。①路徑一對應組合1和組合2，這兩種組合條件的共同特點是都擁有較好的資源基礎，各維度要素均衡發展，除了有個別條件出現模糊狀態以外，其他條件均為存在狀態。因此對于一些自身資源基礎條件較好的區域，要特別注意各資源條件的均衡發展，從而為跨區域協同創新績效提升提供充足保障。這是跨區域協同創新績效發展的一個典型路徑，將其定義為資源均衡型，比較典型的地區為廣東、山東、湖北、四川、湖南和河北。②路徑二對應組合3，該組合與前兩種組合剛好相反，除區域創新環境外其他三個維度指標均為不存在狀態。該路徑對應一些資源匱乏地區，區域創新能力、區域創新外向度、區域創新位勢均無法為其開展跨區域協同創新提供充足資源，但自身區域創新環境較好，在某些領域能夠充分發揮環境優勢，幫助該區域突破自身資源不足的桎梏，探索一條新的發展路徑。可以將其定義為資源欠缺型，比較典型的地區為新疆。③路徑三對應組合4、組合5和組合6，這三種組合介于以上兩種類型之間，各維度要素沒有完全存在，也沒有較為嚴重的欠缺，只有個別要素屬于缺失狀態（缺失要素數≥2），說明各要素處于互相取長補短的狀態。因此對于一些自身資源整體條件一般、又沒有突出優勢的區域，需充分發揮已有資源的特點，開展跨區域協同創新，吸引更多的資源加入，優勢互補。該路徑可以定義為資源互補型，比較典型的地區為陜西、遼寧和上海。④路徑四對應組合7，該組合類型雖然沒有出現所有類型的要素條件均衡發展狀態（缺失要素數≤1），但在個別維度要素上表現較為突出，例如區域創新能力、區域創新外向度以及區域創新位勢中各指標均為存在狀態。因此該組合可以作為開展跨區域協同創新的重要資源，這對于一些資源條件整體一般、但個別領域突出的區域非常重要，這些區域要牢牢抓住手中的“王牌”，強強聯手，可以有效提升跨區域協同創新的績效。可以將該路徑定義為資源突出型，浙江和江蘇為典型代表。

（三）滯后性及縱向對比分析

由于創新資源對一個區域的影響具有一定的累積性，是一個區域自然、政治、經濟、文化、科技、人才等各方面經過長期發展而形成的，因此創新資源對跨區域協同創新績效的影響也可能存在一定的滯后性。據此，本文將創新資源對跨區域協同創新績效的影響路徑進行滯后分析，具體采用2017年、2018年的條件變量和2019年的結果變量，運用上述相同步驟分別進行模糊集定性比較分析，并將結果進行縱向對比分析。從單變量充分—必要性分析結果來看，2017年和2018年數據與2019年數據基本保持一致，各條件變量的一致性結果均未達到理想的0.9水平，不能作為結果變量的必要條件。其中，2018年中條件變量一致性水平達到0.8以上的結果與2019年完全一致，而2017年中R&D人數由2019年的0.8以下上升到0.8，技術市場成交額由2019年的0.8以上下降到0.75。由此可以看出，一個地區創新人才的數量對于其他地區是否選擇開展合作創新的影響是長期的，而技術市場成交額的影響效應則趨于短期。

在以上分析基礎上進一步進行條件組合分析，2017年和2018年的組合分析結果見表4、表5所列。從表4顯示的滯后兩年結果來看，2017年只存在資源互補型和資源突出型兩條發展路徑，即一個各種創新資源間能夠互補互利或者有明顯創新資源優勢的區域將有利于未來與其他區域開展協同創新。這是兩種原始的影響路徑，其中資源互補型包括廣西、湖南和河北，資源突出型包括上海、浙江、北京、四川、河南和安徽。從表5顯示的滯后一年結果來看，在原來資源互補型和資源突出型基礎上增加了資源均衡型，由于前期創新資源促進跨區域協同創新績效提升，一些區域的創新資源得到優化和全面提升，因此資源均衡型也發展成為一個典型的影響路徑。比較有代表性的區域為廣東、山東、湖北、四川、河北、安徽、湖南和河南，其中四川、安徽和河南是由資源突出型發展而來的，河北和湖南是由資源互補型發展而來的，說明這些區域的創新資源發展比較迅速和均衡，北京和浙江仍然保持資源突出型，而上海則由資源突出型轉為資源互補型。再聯系2019年的分析結果可以發現，資源均衡型、資源互補型和資源突出型已成為創新資源影響跨區域協同創新績效的典型路徑，其中廣東、山東、湖北、四川、湖南和河北繼續保持沿著資源均衡型路徑發展，因此這些區域在區域創新能力、區域創新外向度、區域創新位勢和區域創新環境四個維度的創新資源發展上都具有比較大的優勢，是跨區域協同創新的首選目標，這些區域在創新資源促進跨區域協同創新績效方面也已經形成非常穩定的發展路徑。上海仍然保持資源互補型，除此之外陜西和遼寧也進入此路徑中。浙江仍然保持資源突出型，江蘇也發展成資源突出型。另外，2019年還在前兩年的基礎上發展出一條資源欠缺型發展路徑，雖然這些區域在絕大部分的創新資源上都處于劣勢地位，但隨著跨區域協同創新在全國范圍內展開，這些區域也開始利用一些創新資源的相對優勢加入協同創新的行列中，相信未來在各維度創新資源得到逐漸互補、均衡發展之后也將帶來協同創新績效的顯著提升。2017—2019年以上各典型區域的影響路徑發展變化過程如圖2所示。

圖2 2017-2019年創新資源影響跨區域協同創新績效路徑變化

表4 2017年跨區域協同創新績效條件組合分析結果

續表4

表5 2018年跨區域協同創新績效條件組合分析結果

五、研究結論及管理啟示

本研究基于區域創新資源視角，運用QCA方法分析了多個區域創新資源要素的組態效應對跨區域協同創新績效產生的影響，發現了4條提升跨區域協同創新績效的影響路徑，并進一步進行滯后性分析，通過縱向對比方式探究4條影響路徑的發展演化過程，從而更深入地揭示了創新資源影響跨區域協同創新績效的機理，有助于區域有針對性地配置創新資源以獲得更高的跨區域協同創新績效。主要研究結論及啟示如下：

（1）通過對4條影響路徑的歸納總結可以發現，沒有哪一個創新資源要素能夠對跨區域協同創新績效提升產生絕對性影響，每個單一要素對結果的影響路徑都會受到若干其他要素的影響，跨區域協同創新績效提升的充分條件是多種條件變量相互組合的結果，具有多因共存和多重路徑的基本特征。因此，對于任何一個區域在進行創新資源配置時，都不能僅僅發展單一要素，而應注重全面發展，互補互動，從整體角度完善區域創新資源，尋找適合自身實際的發展路徑，提升跨區域協同創新績效。

（2）各創新資源要素之間可以通過相互交疊、互動而形成不同的組合路徑，具體包括資源均衡型、資源互補型、資源突出型、資源欠缺型四種提升路徑。符合資源均衡類型的區域，四種創新資源都構成了跨區域協同創新績效提升的充分條件，該類區域往往具有較好的基礎條件，各種創新資源能夠相互配合形成合力，為開展跨區域協同創新提供充足的資源保障，這是一種較為理想的狀態，需要經過長期的積累和培養。而大部分區域并不能在所有創新資源的發展方面做到足夠均衡，有些資源會出現“瘸腿”現象，對于這些區域就要根據自身需要發展另外兩種提升路徑，如果每一類資源都存在一定程度的不足，不存在突出的比較優勢，那么就需要發展資源互補型提升路徑，充分發揮各種已有優勢資源的合力作用，提高跨區域協同創新績效。如果一些區域雖然沒有全面均衡的資源優勢，但是個別資源領域相對優越，可以發展資源突出型提升路徑，例如對浙江省2017—2019年三年的要素組合分析發現，區域創新能力、區域創新外向度、區域創新位勢三個維度都構成了跨區域協同創新績效提升的充分條件，是典型的資源突出型地區。而當區域創新資源極其匱乏時，可以先憑借自身個別相對優越的資源條件開展跨區域的協同創新，發展資源欠缺型提升路徑，通過“引進來”“走出去”促進其他創新資源的完善和提升，為后續協同創新活動積累資本。

（3）創新資源不是一種靜態的存量，而是動態的流量。從縱向比較分析結果來看，2017年的創新資源對2019年跨區域協同創新績效的影響路徑只體現出資源互補型和資源突出型，大部分區域的創新資源還存在一定程度的不足。而隨著跨區域協同創新的大范圍展開以及協同創新為區域帶來的各種利益得到體現，促使各區域對創新資源進行優化，2018年的創新資源對2019年跨區域協同創新績效的影響路徑中增加了資源均衡型。從典型區域來看，大部分都是由資源互補型和資源突出型轉化過來的，并且在2019年得到繼續維持，說明這些區域的跨區域協同創新已經形成了穩定的發展模式和合作關系。2019年的創新資源對2019年跨區域協同創新績效的影響路徑中又增加了資源欠缺型，這說明跨區域協同創新已經在全國范圍內引起足夠重視，各區域都希望通過創新資源的完善和優化開展更多、更大范圍的跨區域協同創新活動，促進整體協同創新水平的提高。

本文僅僅從區域創新資源的角度對跨區域協同創新績效的影響路徑進行探討，如上所述，除了創新資源外，還有諸如地理臨近性、技術臨近性、社會鄰近性、網絡鄰近性以及網絡結構等因素能夠對跨區域協同創新績效提升產生影響，未來可以嘗試將多種因素進行組合比較分析，更加全面、深入地探索跨區域協同創新績效的影響機理。