我國東中西部地區創新效率差異研究
——基于電子及通信設備制造業產業聚集視角

賴紅波，王高興

(上海理工大學 管理學院，上海 200093)

0 引言

黨的十九大報告指出，我國經濟已由高速增長轉向高質量發展，創新是實現國家經濟高質量發展的源動力。雖然，全國創新要素投入逐年增加、創新產出增大，但動力不足，其關鍵是創新效率不高。為此，自20世紀80年代以來，我國相繼實施了“863計劃”“火炬計劃”“星火計劃”“產學研計劃”“重大科技成果推廣計劃”以及“2006-2020國家中長期科技發展規劃”等。由于地域遼闊，我國不同地區的創新資源稟賦與發展質量存在較大差異。東部沿海地區經濟基礎較好，并率先于中西部實行改革開放，因此東部地區創新效率優于中西部地區，并得到諸多學者的研究證實[1-2]。經過多年發展，在不同因素的共同作用下，當前我國區域創新效率是否依然東高西低？哪些因素會對創新效率產生影響？在創新的兩階段中，對創新效率產生主要影響的因素是否相同？各因素影響創新效率的路徑是否相同？本文試圖就以上問題作出分析與解答。

隨著互聯網技術發展，第5代移動通信技術時代，即“5G時代”正在到來，通信產業發展潛力巨大。可以預見，作為通信產業的依托產業——電子及通信設備制造業未來發展前景一片光明。因此，本文將以電子及通信設備制造業作為研究對象，著重探討在創新兩階段過程中產業集聚對區域創新效率的影響，以更加全面、客觀地反映我國區域創新效率。

1 研究回顧

Marshall[3]是首個詳細闡述產業集聚理論的經濟學家，他提出“內部經濟”與“外部經濟”兩個重要概念。部分學者[4-5]認為產業集聚能夠通過降低勞動力成本、交通成本、信息獲取成本等緩解其正外部效應，促進產業發展；也有部分學者[6]認為產業集聚會產生擁塞效應，從而阻礙地區經濟發展；Zhang[7]的研究表明，產業集聚以及城鎮化有助于促進產品創新；Yutaka Arimoto等[8]研究發現，產業集聚通過正外部效應促進日本繅絲產業生產率提高。

創新包含理論基礎研究、應用研究、技術開發和科技成果市場化等一系列過程[9]。作為衡量創新活動投入與產出水平的重要指標，創新效率被廣泛應用。考慮到產業運營流程，有研究以知識產權形成為節點，將創新過程劃分為上游科技研發階段和下游成果轉化階段，形成較為成熟的兩階段效率研究體系[10]。余泳澤和劉大勇[11]在此基礎上，將創新過程劃分為知識生產、技術研發和產品生產3個階段，提出三階段創新價值鏈；于樹江等[12]利用不同方法對京津冀地區高技術產業創新效率進行測量，發現各地區的三階段創新效率都處于較低水平；王宏偉和馬茹[13]通過對目前國內創新環境的研究，發現其存在主體多樣性不足、產學研協同創新渠道少、創新環境有待提升等多方面問題。針對上述問題，江三良等[14]提出依托城市發展，提高創新消化吸收能力，把握互聯網為產學研協同創新發展帶來的新機遇等建議。

我國幅員遼闊，各省市經濟發展水平不一。2007年戴德鋒[15]指出，西部地區創新能力與東部地區差距較大，且西部地區內部的創新能力也不均衡。近年來，中央政府通過實施“西部大開發”戰略、 “一帶一路”倡議，不斷縮小我國東中西部地區經濟發展差距。隨著網絡經濟興起、交通基礎設施不斷完善，地理距離不再是阻礙我國經濟發展的最大障礙，中西部省份利用自身優勢，大力吸引優質企業入駐，以創新推動自身經濟發展。王玉和許俊斌[16]對我國內地30個省市的高新技術產業進行研究，利用DEA測算其全要素生產率，發現東北地區的全要素生產率增長最高，其次為西部地區、中部地區，而沿海地區的增長最低；王偉[17]使用SBM模型和EBM模型對不同階段效率進行比較，發現東部沿海地區是先增后降，存在效率損失，東北和中西部地區創新效率則呈下降趨勢，總體發展趨勢是先增后減；仇文杰[18]運用價值鏈兩階段理論對長江經濟帶11個省市高技術產業創新效率進行研究，發現下游地區效率高于中上游地區，對其進行收斂性分析發現，創新效率整體呈收斂狀態，各省市創新效率發展差距逐步縮小。

關于產業集聚與創新效率的關系，陳懷錦、周孝[19]通過實證研究指出，多元化的產業集聚是實現技術創新、產業/產城融合與區域發展的基礎；孫超、王燕[20]利用2003-2016年省級面板數據研究高新技術產業與生產性服務業協同集聚對兩階段區域創新效率的影響，發現技術研發階段的創新效率高于成果轉化階段；Molina&Oliver等[21]采用歐洲地區數據研究發現，制造業集聚易產生正向促進作用，而服務業集聚則易引起不正常的競爭效應；王飛航、王鈺森[22]從Marshell集聚視角研究發現，高技術服務業集聚對創新效率的影響呈非線性“U”型特征；宛群超和袁凌[23]的研究提出，盡管集群對知識開發階段的創新效率產生顯著補充效應，但由于我國正處于經濟轉型期，市場機制尚不完善，導致產業集聚抑制成果轉化階段的創新效率；Coll-Martínez&Moreno-Monroy[24]針對創意產業集群利用外部創新和區域創新提升創新效率進行了理論探討。

綜合學者們的研究可以發現，區域創新效率不再呈現東高西低的傳統分布特征，東中西部地區創新效率差距不斷縮小。目前針對產業集聚與創新效率關系的探討大致可歸納為三方面：第一種認為產業集聚促進創新效率提升，第二種則認為產業集聚不利于創新效率提升，第三種認為產業集聚與創新效率關系是非線性關系。上述文獻大都聚焦于創新活動的某個階段，從創新價值鏈角度研究的成果較少，特別是對創新過程效率的研究不夠深入，導致地區產業發展規劃和決策具有一定盲目性。本文以高技術產業中的電子及通信設備制造業為例，從創新價值鏈角度切入，將創新過程劃分為知識生產和成果轉化兩個階段，比較我國東中西部地區不同階段的創新效率，并利用隨機前沿模型考察產業集聚對各階段創新效率的影響。

2 機理分析

不考慮技術與知識從無到有的產生階段，將電子及通信設備制造業企業已具備的生產技術作為研究起點，在技術被大量使用的過程中會產生相關知識，形成的新知識與研發行為相融合，會再次產生新技術。假如整個行業存在一個待探索的技術面，現有技術就是面上的一個點，該技術點附近會衍生出知識點，而知識點的積累能夠拓展技術點，兩者相互反饋，不斷繁衍壯大，企業最終形成獨屬于自己的技術片，技術片映射到市場中成為有效產品，創新過程完成。即創新過程起始于干中學，在干中學中通過融合勞動力、資本等要素稟賦產生新知識并以專利形式出現，新知識與現有生產技術相結合，創造出新產品并進行銷售，至此一個循環的產業創新活動完成。

從總體上看，電子及通信設備制造業作為高技術產業，產業集聚形成主要源于交易成本、知識外部性、區域資源稟賦優勢以及政府相關政策。威廉姆森[25]提出，過高的交易成本會使企業無法形成規模經濟，甚至出現市場失靈，而中間性組織是對兩者權衡后的結果。根據這一觀點，產業集聚是介于市場和企業之間的一種組織形式。在區域內，產業集聚帶來公共知識池[21]、充裕勞動力以及低交易成本與高交易效率[26]等優勢，從而促進區域產業技術創新。

但在創新價值鏈視角下，產業創新活動是一個從要素投入到知識生產再到成果轉化的多階段、多層次價值傳遞的循環過程[23]。因此，本文將整個創新過程劃分為知識生產和成果轉化兩個階段，并且產業集聚對創新發展的影響在兩階段中表現出差異化特征。

2.1 知識生產階段

在創新價值鏈中，知識生產位于上游，該階段以高校、研究所、企業研發部門等為主體，創新效率受地區工業基礎、政府對產業發展的支持力度、企業對創新的重視程度等因素影響，創新產出主要表現為專利。

區域內產業集聚對該階段創新效率的影響主要通過規模效應發揮作用。集聚區內同類企業相互學習與交流，進行專業化分工協作，有利于創新人才流動、專業知識共享與交流，激發企業創新意愿，從而吸引大量資金、人才等研發資源，為行業創新注入活力。但在集聚初期，由于地區工業基礎薄弱，企業主要從事橫向分工和簡單的縱向分工，相較于創新，企業更關注生產成本[27]。當地區產業集聚達到一定規模后，同類企業受益于知識與技術溢出效應，通過“搭便車”行為開展簡單模仿，導致區域企業創新積極性不足[28]。由于這類同質企業在產業鏈中處于相同位置，它們與產業鏈上下游企業間的交流不足，過于單一的專業化技術會阻礙創新發展。總體而言，產業集聚對知識生產階段創新效率的影響是弊大于利。

2.2 成果轉化階段

成果轉化位于創新價值鏈下游，該階段以市場需求為導向，地區工業基礎、貿易開放度等對創新效率具有影響。在該階段，如何將知識生產階段產出的技術知識轉化為生產力、實現創新成果的市場化推廣是關鍵。

產業集聚通過網絡效應、平臺效應提升知識與技術轉化績效[29]。在集聚區內，集群企業形成分工有序的價值創造體系：企業可利用平臺渠道了解市場需求，根據需求對知識生產階段的產出成果進行篩選與孵化，并將其轉化為滿足需求的新產品等，從而搶占市場、獲得經濟效益。但是，產業集聚對該階段創新效率的遏制作用也不容忽視。當大量同質企業聚集在某區域時，集聚區內會存在知識與技術的大量溢出，各中小企業出于占領市場和獲取創新激勵的目的，往往會選擇直接購買低效創新成果或模仿生產低效創新產品，這不利于形成開放的競爭環境和提高成果轉化率。基于此，電子及通信設備制造業產業的集聚在成果轉化階段對創新的負面影響大于其正面影響，與知識生產階段相比，成果轉化率更容易受到產業集聚的影響。

3 理論基礎、變量選取與模型構建

3.1 數據來源

本文以我國電子及通信設備制造業為研究樣本，樣本數據來源于《中國高技術產業統計年鑒》《中國統計年鑒》和《中國工業統計年鑒》。由于內蒙古、西藏、青海、海南、寧夏和新疆等地區數據缺失嚴重，因此選取內地剩余的25個省市進行研究。2009年《中國高技術產業統計年鑒》對統計內容與統計口徑進行了調整，開始突出反映自主創新能力的R&D指標及相關結構性指標。為保證數據連續性與可靠性，選取2009-2019年數據進行分析。

圖1 2009-2019年全國電子及通信設備制造業產業集聚情況Fig.1 Industrial agglomeration of electronic and telecommunication equipments manufacturing in various regions of China from 2009 to 2019

3.2 產業集聚現狀分析

產業集聚有助于形成創新網絡，幫助集聚區企業降低研發成本，促進技術、人員、知識流動，從而提高創新產出。從某種角度而言，產業集聚狀況直接影響區域產業技術創新水平。產業集聚測量方式有多種，主要包括空間基尼系數、赫芬達爾-赫希曼指數和區位熵指數。其中，區位熵指數又被稱為專業化率，是一個參考價值較高的指標。本文以不同省市為研究單元，選取區位熵指數測量產業集聚程度。借鑒陳勁等[30]和謝子遠[31]的測量方法，具體測算公式為：

(1)

基于獲取的數據，計算各地區電子及通信設備制造業產業集聚情況，具體如圖1所示。可以發現，2009-2019年全國電子及通信設備制造業產業集聚程度不斷提升，但黑龍江與吉林兩省的產業集聚度一直維持在較低水平。高技術產業發展需要大量研發投入以及先進跨國企業的競爭刺激，而東北地區經濟形勢不佳，可能導致該地區電子及通信設備制造業等產業發展較落后。北京、天津、上海、江蘇和廣東5個地區的產業集聚度維持在較高水平，其中，廣東省的集聚程度遠高于其它4個地區，原因在于基于地域優勢，廣東省的電子及通信設備制造業較早受到外資企業影響，率先形成電子及通信設備制造業產業集聚區，并迅速發展出一批擁有先進技術優勢的電子及通信企業，包括現在已經走向國際的華為、中興等企業。相比之下，北京等四地的產業集聚度不斷下降，同時，江西、河南、湖南、四川、重慶等地的電子及通信設備制造業不斷發展，產業集聚度不斷攀升。從圖1可以看出，2009年全國電子及通信設備制造業呈現出東部集聚度較高、中西部集聚度較低的特點，但到2019年，各省市產業集聚度差距縮小，東高西低特征消失。

3.3 創新效率現狀分析

基于創新價值鏈理論[32]，本文將電子及通信設備制造業的區域創新活動劃分為知識生產和成果轉化兩個階段，并利用DEA-Malmquist模型對兩個階段的創新效率進行測算。知識生產階段的投入變量選取電子及通信設備制造業各地區R&D人員折合全時當量、R&D經費內部支出以及新產品開發費用測度；知識產出變量采用電子及通信設備制造業各地區專利申請數和有效發明專利數衡量。成果轉化階段主要是將知識成果轉化為新產品，投入變量中除知識產出外增加了電子及通信設備制造企業從業人員平均數，產出變量則選取新產品銷售收入度量。兩階段創新效率測算指標如表1所示。

運用DEA-Malmquist模型測算2009-2019年各省域知識生產與成果轉化兩階段創新效率，部分結果如表2所示。數據顯示，在知識生產階段，我國電子及通信設備制造業創新效率均值為0.804，仍有19.6%的提升空間，其中，排名前三的分別為廣東、北京和上海，但上海在成果轉化階段的創新效率排名十分靠后。在成果轉化階段，我國電子及通信設備制造業創新效率的均值為0.592，有40.8%的提升空間，其中，廣東、北京和江蘇的創新效率位列前三。此外，廣東兩階段創新效率皆處于最優水平，江蘇也保持較高水平，但是從總體上看，電子及通信設備制造業在成果轉化階段的創新效率均值遠低于知識生產階段。

3.4 產業集聚與區域創新效率

以區域電子及通信設備制造業產業集聚度為橫坐標、區域創新效率為縱坐標，兩者均值為象限分界點，觀察兩者變化是否存在內在關系。知識生產階段的分界點為(0.621，0.804)，成果轉化階段的分界點為(0.621，0.592)。如圖2、圖3所示，各地區被劃分為四類：第一類為低產業集聚水平-低創新效率；第二類為低產業集聚水平-高創新效率；第三類為高產業集聚-低創新效率；第四類為高產業集聚-高創新效率。

表1 電子及通信設備制造業兩階段創新效率測算指標Tab.1 Two stage innovation efficiency measurement indicators of electronic and telecommunication equipments manufacturing

表2 2009-2019年各省域電子及通信設備制造業兩階段創新效率值Tab.2 Two stage innovation efficiency of electronic and telecommunication equipments manufacturing in various provinces from 2009 to 2019

圖2 產業集聚水平與知識生產階段創新效率矩陣Fig.2 Matrix of industrial agglomeration and innovation efficiency in knowledge production stage

圖3 全國電子及通信設備制造業產業集聚水平與成果轉化階段創新效率矩陣Fig.3 Matrix of industrial agglomeration and innovation efficiency in achievement transformation stage

分階段來看，在知識生產階段，區域創新效率均值大于0.8，分布在創新效率均值線附近的地區數量基本持平；產業集聚度均值大于0.6，分布在產業集聚均值線附近的地區數也相差無幾，說明該階段地區產業創新效率整體較高。在成果轉化階段，區域創新效率均值雖然高于0.8，但分布在創新效率均值線上方的地區數量遠少于均值線下方的地區數量，說明該階段產業創新效率相差較大，位于均值線上方地區的成果轉化率遠超于均值線下方地區的成果轉化率。

從整體上看，大部分省域都位于高產業集聚-高創新效率和低產業集聚-低創新效率區域內，表明產業集聚水平影響創新效率。即企業分布越分散，其創新效率也越低，反之，則較高，說明兩者之間存在正相關，尤其是在成果轉化階段，這種關系更顯著。需要指出的是，雖然產業集聚水平相同，但上海、安徽、貴州等地區的兩階段創新效率卻大相徑庭，即在知識生產階段創新效率遠高于平均值，在成果轉化階段創新效率則低于平均值，進一步說明研究產業集聚對不同階段區域創新效率的影響非常必要。

4 實證分析

4.1 模型構建

自Griliches提出知識生產函數(KPT)以來，國內眾多學者利用KPT研究創新、研發以及知識(技術)溢出等問題，KPT也逐漸成為知識生產與技術創新的重要研究工具。Griliches[33]認為創新產出是R&D資本投入的函數，并將其表示為柯布—道格拉斯函數形式。Jaffe[34]則認為有經濟價值的新知識是R&D經費投入和人力資源投入的結果，并將Griliches知識生產函數修正為:

Qi=AKαiLβiεi

(2)

其中，Q表示創新產出，K代表R&D經費，L表示人力資源投入，ε為隨機誤差項，A為常數，α和β分別為K與L的產出彈性系數。

利用生產函數研究集聚效應和創新績效是當前較為常用的方法[35-36]，其中，產業集聚是創新績效提升的重要影響因素，一方面可以增強企業新知識與新技術的擴散與溢出效應，另一方面可以促進企業競爭。因此，將產業集聚變量納入模型具有重要意義。同時,產業集聚催生了企業創新網絡、為企業提供了創新環境。集聚地區的經濟產出不僅是生產要素投入的函數，還是集聚程度和集聚經濟類型的函數[37]。根據前文分析，本文在構建模型的過程中，將產業集聚指標(Agg)和資源環境要素指標(Oth)同時納入模型，研究它們對技術創新的影響。因此，原有知識生產函數可以優化為：

Qi=A(Agg)αi(Ot)βiε

(3)

其中，Q為創新績效，Agg代表影響創新績效的產業集聚水平，Oth表示影響創新績效的資源環境變量，在本文中包括工業基礎、貿易開放度、政府支持力度等，ε為隨機誤差項，i為觀測單元。

考慮到各階段創新效率值介于0～1之間且具有截斷特征，為了避免普通最小二乘法回歸的偏差問題，采用面板隨機效應前沿模型對上述方程進行完善。由于不同階段的創新效率受到不同控制變量影響，因此分階段進行模型設置。模型1設置為：

(4)

模型2設置為：

(5)

式(4)、(5)中，CXIit和CXZit分別代表i地區t時期電子及通信設備制造業在知識生產和成果轉化兩階段的創新效率；Aggit代表i地區t時期電子及通信設備制造業產業集聚水平；xit和zit分別代表i地區t時期知識生產階段與成果轉化階段的不同控制變量；vit與μi相互獨立，且獨立于解釋變量與核心變量之外，vit～N(0,σ2v)，μi服從截尾正態分布，即μi～N+(μ,σ2μ)。

4.2 變量選取

核心解釋變量：電子及通信設備制造業產業集聚水平(Agg)。由于地區產業集聚水平會直接對產業創新效率產生影響，因此利用區位熵對其衡量。

被解釋變量(Y)。本文主要研究電子及通信設備制造業在知識生產和成果轉化階段的創新效率受地區產業集聚度影響的差異性，因此利用DEA-Malmquist分別計算兩階段產業創新績效，用Y1表示知識生產階段的創新效率，用Y2表示成果轉化階段的創新效率。

4.2.1 知識生產階段

(1)工業基礎(IND)。由于產業創新活動需依附當地的產業基礎，因此采用各地區電子及通信設備制造業企業數占地區規模以上工業企業數的比重衡量。

(2)政府支持力度(GOV)。知識生產階段的產業創新活動離不開政府支持，因此采用電子及通信設備制造業R&D經費內部支出中政府資金占R&D經費內部支出的比重衡量。

(3)企業研發力度(RD)。在知識生產階段，企業研發投入會對創新活動產生極大影響，本文采用電子及通信設備制造業中設有研發機構的企業數占整個產業企業數的比重衡量。

4.2.2 成果轉化階段

(1)工業基礎(IND)。在成果轉化階段，產業創新活動也離不開地區工業基礎，此階段工業基礎的測度方法與知識生產階段相同。

(2)貿易開放度(DEE)。產品銷售是企業生產的動力，地區貿易開放度高，新產品外銷效益好，企業越樂于生產新產品，本文采用電子通信設備制造業新產品出口額占新產品銷售收入的比重衡量。

(3)政府支持力度(GOV)。研發活動貫穿知識生產階段和成果轉化階段，而創新成果轉化需要政府支持。因此，此階段政府支持力度的衡量方法與知識生產階段相同。

(4)企業規模(SIZE)。企業規模對創新成果轉化有一定影響，本文采用電子及通信設備制造業每個企業的平均從業人員數衡量。

4.3 實證結果分析

如表3、表4所示，模型變量回歸結果通過Wald檢驗，說明本研究構建的模型和選用面板隨機前沿模型進行回歸是合理的。實證結果表明，產業集聚水平降低能夠促進創新效率提升，并且作用效果呈現差異性。具體為2009-2019年全國25個省域電子及通信設備制造業的產業集聚對知識生產階段創新效率的整體影響回歸系數為-0.097 1，對成果轉化階段創新效率的整體影響回歸系數為-0.215 0，且都在10%的水平下顯著，說明產業集聚會對創新效率產生影響，且這種影響程度在成果轉化階段顯著于知識生產階段。

表3 知識生產階段產業集聚對區域創新效率影響的整體回歸結果Tab.3 Regression results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of knowledge production

表4 成果轉化階段產業集聚對區域創新效率影響的整體回歸結果Tab.4 Regression results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of achievement transformation

4.4 穩健性檢驗

考慮到模型估計結果會受到指標選取差異的影響，借鑒陳朝月[38]、蔣仁愛[39]的做法，采用電子及通信設備制造業有效發明專利數作為知識生產階段創新績效的替代指標，參考王必好和梁榮成[40]的做法，采用產業新產品產值作為成果轉化階段創新效率的替代指標。由表5、表6發現，替換被解釋變量后，核心變量的估計結果顯著，且系數符號與前文一致。此外，產業集聚在成果轉化階段對創新效率的影響大于其在知識生產階段的影響，結果與前文相同。上述結果表明關于電子及通信設備制造業產業集聚對區域創新效率影響的結論穩健。

表5 知識生產階段產業集聚對創新效率影響的穩健性檢驗結果Tab.5 Robustness test results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of knowledge production

表6 成果轉化階段產業集聚對其創新效率影響的穩健性檢驗結果Tab.6 Robustness test results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of achievement transformation

5 結論與建議

5.1 研究結論

本研究實證分析了電子及通信設備制造業產業集聚對區域創新效率的影響，得到以下結論：

(1)25個省域的電子及通信設備制造業創新效率在兩階段創新過程中均未顯示出東西部差異。在知識生產階段，東部的天津、河北、遼寧、福建的創新效率都低于均值，而中西部的吉林、黑龍江、安徽、貴州、四川、云南和甘肅的創新效率則高于均值。在成果轉化階段，東部的河北、遼寧、上海、浙江、福建、山東的創新效率低于均值，而中西部的黑龍江和云南的創新效率高于均值。雖然一些省份部分地區的創新效率遠遠高于全國平均水平，但從整體表現來看，創新水平均有待提升。

(2)產業集聚并未呈現出傳統的東高西低走向。2009-2019年大部分地區產業集聚水平逐年提升，雖然北京、天津、上海和江蘇的產業集聚水平較高，但是總體呈現下降趨勢，說明區域產業集聚呈倒“U”型發展態勢。當地區產業集中度達到峰值后，因產業集聚產生的擁擠效應和惡性競爭效應等負外部性超過正外部性，導致部分企業選擇搬離集聚區、區域產業集聚度下降，原本飽和的市場出現空缺。此時，區域企業會加大創新力度以吸引消費者，搶占空白市場。因此，不斷降低的產業集聚水平反而會促進區域創新發展。

(3)知識生產階段的產業創新效率高于成果轉化階段，這與我國高科技產業發展現狀吻合。圖3顯示，落在低產業集聚-低創新效率、低產業集聚-高創新效率區間的省域較多，說明各省域電子及通信設備制造業發展處于不同階段，產業集聚對創新效率的影響也不相同。目前我國產業創新多停留在發明創造階段，產品轉化率不高，缺少從專利到產品的銜接。雖然各地區發展存在差異，但是產業集聚仍然為成功實現成果轉化提供了豐富的高素質人才等創新要素投入以及源源不斷的知識產出。在圖3中，超過半數地區處于低產業集聚-低創新效率狀態，約1/4的地區處于高產業集聚-高創新效率狀態，僅個別省份落在高產業集聚-低創新效率區間。

(4)通過構建產業集聚度與創新效率關系的知識生產函數，對其進行面板隨機前沿回歸。結果顯示，產業集聚不利于區域創新效率提升，上述阻礙效應在成果轉化階段更顯著。在知識生產階段，產業基礎越雄厚、當地政府支持力度越大以及企業研發力度越強，則產業創新效率越高，其中，企業創新投入強度對該階段創新活動影響最大。在成果轉化階段，產業基礎越完善、區域貿易開放度越高以及當地企業規模越大，則創新效率越高，但是政府在該階段的資金支持會阻礙區域創新活動，其中，產業基礎對成果轉化效率的影響最大。

5.2 政策建議

(1)政府層面的政策建議。在現實情況中，政府支持和補貼有時會阻礙技術創新能力提升。因此，地方政府助力地區產業發展應該視情況而定。在產業發展初期，即知識生產階段，政府應為企業創新活動提供政策與資金支持等，當企業創新活動進入成果轉化階段后，政府可減少對研發活動的投入，激勵企業將新技術應用于產品生產，不斷對產品進行迭代升級。此外，政府還應該建立健全創新激勵機制，避免企業為獲取創新支持投機取巧，利用模仿或直接購買等手段進行低效創新，導致“劣幣驅逐良幣”，進而制約地區產業創新發展。

(2)企業層面的政策建議。企業研發投入不僅直接影響企業創新水平，還會通過一系列溢出效應影響其它企業發展，因此企業要加大研發資金投入。此外，人力資本是影響企業創新發展的重要因素之一，無論是技術性人才還是管理型人才都對企業發展具有重要影響。同時，企業應關注與其它企業、組織合作。在產業集聚區內，知識溢出是影響企業發展的重要因素，通過與不同企業、大學、科研機構合作，可以快速實現自身發展。

(3)地區層面的建議。地區作為企業聚集地，對企業發展影響巨大，而企業發展也關系著地區未來發展前景。當地區經濟發展水平較低時，擁有大量廉價的土地和勞動力資源優勢，有助于吸引眾多位于產業鏈下游的勞動力密集型企業入駐，形成低水平集聚。由于同質化企業的需求與產出具有相似性，當它們大量聚集在同一區域內時，其獲取上下游其它企業的市場需求具有延時性，無法實時更新，只能因循守舊，缺乏創新動力。因此，在產業集聚過程中地方政府要加強引導，提升企業多樣性，促進產業鏈上下游企業信息交互，指導企業以市場需求為導向進行產品生產，不斷創新。同時，不僅要重視創新價值鏈上游的知識生產，而且要充分發揮新知識、新技術在產品生產中的結合及應用，使其能夠最終助力區域經濟發展。