產業多樣化、創新要素市場化與創新效率研究
——基于分省份數據的實證分析

李維梁,宋國超

(中共山東省委黨校 經濟學教研部,濟南 250014)

實體經濟高質量發展離不開創新,為提升創新效率,地方政府不斷提高創新要素投入,無論是創新人才的吸引、創新資金的投入還是創新基礎設施的建設都有一些重大舉措不斷出臺。但創新資源有效發揮作用還需要一定的產業基礎和創新環境,創新效率與創新要素所在的環境密切相關。不同產業之間人才、技術、資金等的流動共同形成了一個區域經濟結構,這樣的一個經濟結構集合了不同的產業生態系統的優勢和交互作用而形成產業多樣化,產業多樣化在一定市場環境中對創新效率產生影響。在研究中還要將創新要素市場化程度、人力資本狀況、金融支持創新能力等納入框架。本文基于2010—2019年30個省份的相關數據建立模型,在省級層面對于產業相關多樣化和非相關多樣化與創新效率的關系進行了實證研究,并對要素市場多樣化的中介效應進行了檢驗,同時重點考察了導致南北方省份創新效率差異的因素,以期對于提出不同區域提升創新效率的對策建議提供經驗證據。

一、文獻綜述與理論分析

1.文獻綜述

Frenken等[1]創新性地將產業多樣性進一步細分為相關多樣性與非相關多樣性。所謂相關多樣化是指區域產業多樣化體現在某一大類產品領域內多個細分的產品領域;非相關多樣化是指區域產業多樣化體現在不同大類產品領域內。李福柱和厲夢泉[2]提出明顯具有技術替代性或互補性特征的細分產業間多樣性稱為相關多樣性,相反,不具有顯著技術替代性或互補性特征的產業間多樣性則為非相關多樣性。具體到創新領域,何郁冰等[3]認為相關技術多樣化是指企業的創新活動聚焦于某一大類技術領域內多個細分的技術領域;不相關技術多樣化是指企業的創新活動分布于若干不同的大類技術領域。李秋霞等[4]認為,產業多樣化可以促進區域知識吸收能力的提高,進而影響區域創新能力,但這種促進作用存在區域差別。相關多樣化和非相關多樣化對于技術創都具有重要意義,在現代產業體系中,真正完全無關的產業只在一定的空間和時間內存在。在科學技術革命和產業變革突飛猛進的今天,產業之間的關聯程度空前提高了,而且包含政產學研企在內的各類市場主體通過跨界的科學技術聯系更容易誕生“從0到1”的顛覆性技術創新。相關多樣化、非相關多樣化對創新效率的影響隨著產業之間的分工、專業化和知識溢出的程度不同而有所不同,創新要素市場化程度的提高可以改進投入的創新要素結構,從整體上促進創新效率的提高。

我國在要素市場化改革領域存在的一些問題和矛盾,已經成為阻礙我國深化供給側結構性改革和經濟社會高質量發展的短板。Ljungwall和Tingvall[5]研究表明,中國研發支出對經濟增長的促進作用明顯弱于其他國家,研發支出對于研發成果的產生是一種直接投入,而研發支出對經濟增長的促進作用較弱,說明中國創新效率整體較低,創新成果的市場化轉化路徑并不暢通。白俊紅和卞元超[6]研究發現,作為最重要的兩種要素,勞動力要素市場扭曲和資本要素市場扭曲對創新生產效率損失均具有顯著的正向影響,二者均顯著抑制了中國創新生產活動的開展及其效率的提升。戴魁早和劉友金[7]關注到了要素市場扭曲對技術創新的影響,其研究結論認為要素市場扭曲不利于企業技術創新活動的開展和創新效率的提升,創新要素在企業之間和企業內部的市場化配置有助于提升創新效率。張曉晶等[8]認為,市場扭曲在一國發展的早期階段對于全要素生產率有促進作用,但隨著收入水平的提高,這種促進作用逐步減弱,特別是進入中高收入階段,市場扭曲的負面作用越來越大,并成為導致很多國家陷入中等收入陷阱的重要因素。減少和糾正扭曲是實現可持續增長的關鍵,也是通過要素市場化配置促進創新效率、提高創新能力的有效途徑。市場化改革能夠打破行業保護主義等行政壁壘,保證創新要素自由流動和在市場上獲得合理回報,促使創新要素更多地由企業主體按照市場原則進行配置,進而提升創新要素使用效率。鄧峰等[9]證實了市場分割阻礙了創新效率的提高,研發人員流動的中介作用大于資本流動的作用。已有文獻將產業多樣化和創新要素市場化對于創新效率的影響分別進行了檢驗,但缺少產業多樣化是否通過創新要素市場化的中介效應對創新效率產生影響以及產生多大中介效應的檢驗。

2.產業多樣化、創新要素市場化影響創新效率的理論分析

產業多樣化、創新要素市場化對創新效率具有不同的作用機理,本文在已有研究的基礎上提出三個假設。

(1)產業多樣化影響創新效率的作用機理

Romer[10]曾經指出,創新知識的非競爭性和部分排他性特征是產生知識溢出的根本原因,知識溢出將會顯著促進技術創新的產生。關于產業多樣化促進創新效率提升的作用機理,祝樹金等[11]從宏觀作用角度將其分為Jacobs技術外部性、交流外部性、勞動力市場外部性和區位優勢四個方面,從微觀作用角度將其分為價格指數效應、學習與模仿效應兩個方面。他們還認為相關多樣化將產生更多的Jacobs技術外部性,而非相關多樣化則更多的作為一種投資組合,可以保護區域經濟免受外部沖擊。這一研究提出了相關多樣化與Jacobs技術外部性引起的創新之間的關系。關于產業多樣化與創新質量與數量的關系,李長英和趙忠濤[12]從技術多樣化的角度研究發現,相關技術多樣化對創新數量和創新質量具有“倒U”型影響,不相關技術多樣化對創新數量和創新質量具有正向影響;相關和不相關技術多樣化通過吸收知識溢出提高了企業的創新數量和創新質量。在產業相關多樣化和無關多樣化對于區域創新能力和效率的影響方面,相關多樣化將顯著促進創新成果的產生,非相關多樣化對于創新的作用方向在不同的層面可能完全不同[4]。隨著區域專業化和分工的深化,產業鏈、價值鏈的知識密度也在不斷提高,非相關多樣化水平越高不僅能夠增加經濟韌性、提升經濟承受外部沖擊的能力,同時還可以通過技術、知識的交流提升邊緣創新能力,增加顛覆性技術創新的可能性。

假設1:相關多樣化通過知識技術溢出和交流外部性等促進區域創新效率提升,非相關多樣化與相關多樣化對于區域創新效率提升的作用方向相反,處于不同發展階段的不同區域通過多樣化提升創新效率的路徑也不相同。

(2)要素市場化影響創新效率的作用機理

創新要素和技術產品的市場化將顯著帶動企業研發支出結構根據市場做出優化配置,促進創新要素產生更高的技術成果回報。同時,在促進創新要素流動和破除要素市場化配置障礙的過程中,產權保護和知識產權保護作為正式的制度保障尤為重要。王鉞和劉秉鐮[13]認為,創新要素的流動使得流入地和流出地創新要素的邊際生產率均得到提高,從而提升區域技術效率。市場是配置資源最有效的手段,糾正要素配置扭曲、實現要素市場化配置對于創新效率的提升有顯著影響。技術市場的信息不完全、不對稱阻礙了創新成果的順暢轉化,降低了創新要素的創新效率。推動創新要素市場化在宏觀上要依靠不斷降低市場分割造成的扭曲,不斷完善現代市場體系;微觀上要通過資金、人才流動等實現創新要素的市場化配置對于創新效率發揮促進作用;在具體操作上要根據區位所處的不同發展階段來進行不同的創新要素市場化改革制度設計,來促進本地區創新效率的提高。不斷細化創新領域,對于新興的、需要引導的、投入周期長的、基礎性的科學研究需要政府采取直接投資、參股入股、獎補性政策等來增加政府研發資金的投入;而對于短期的、偏工程的和實用的技術創新則重點要通過價格信號和稅收金融等優惠政策引導企業通過招商引資、增加研發投入來提升技術創新能力,來源更加豐富的研發資金和人才將會通過知識技術溢出顯著提高創新效率。

假設2:構建和完善技術市場交易和保護制度、吸引更多的外部投資、擴大研發資金來源、輸入更多技術和人才等,可以暢通各類創新要素的市場化配置水平,最終促進區域創新效率提升。

(3)創新要素市場化的中介效應作用機理

在區域經濟中,不同的產業集群形成產業多樣化,進而對創新效率產生影響,同時,這種產業多樣化對創新效率產生的影響是在一定的市場環境中產生的。黨的十八屆三中全會提出發揮市場在資源配置中的決定性作用和更好發揮政府作用,無論是在一般商品領域還是要素市場領域,市場發揮決定性作用優化資源配置正成為理論和實踐的共識。市場發揮決定性作用依靠價格信號反映的供求狀況將各類商品和要素流向能夠帶來最大價值的領域,創新要素市場化通過市場配置各項創新資源,降低交易成本,加快流通速度,使得各項要素在產業內部和產業之間能夠得到最大程度的優化配置,促進創新要素更好發揮作用,提升創新效率。同時,政府在對經濟進行宏觀間接調控時,市場也是政府發揮作用的中介、手段和作用對象。根據溫忠麟等[14]的方法,在檢驗產業多樣化和創新要素市場化分別對創新效率的影響程度之后,需要衡量產業多樣化是否通過創新要素市場化對創新效率產生影響,如果有正的影響,那么創新要素市場化就成為中介變量,發揮中介作用,如果有負的影響,那么創新要素市場化可能發揮遮擋作用。

假設3:創新要素市場化能夠促進產業多樣化對創新效率在更高程度上發揮作用,創新要素市場化在促進創新效率上發揮中介作用。

二、主要指標及經濟學含義

為了衡量產業多樣性指數對于創新效率的影響,本文對于創新效率、產業多樣化指數、創新要素市場化指數分別采取DEA法、熵指數法、主成分分析法來進行計算。

1.創新效率的衡量

1978年,運籌學家A Charnes, W W Cooper, 及E Rhodes首先提出了一個被稱為數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA模型)的方法[15],用于評價基本相同部門間的相對有效性。DEA模型本質上是一個線性規劃問題,其基本原理為:

minθ-ε(êTS-+eTS+)

其中,j=1,2,…,n表示決策單元,X,Y分別是投入、產出向量。

若,θ=1,S+=S-=0則決策單元DEA有效;

若,θ=1,S+≠0,或S-≠0,則決策單元弱DEA有效;

若,θ<則1,決策單元非DEA有效。

參照已有研究中的效率評價指標的選擇,考慮數據的可靠性、可得性和一致性,分別選取投入和產出各三個指標,運用DEA方法衡量各省份的創新效率,投入指標除選擇R&D經費內部支出和R&D人員全時當量外,還選取具有代表性的工業企業辦研發機構數作為創新投入指標;產出指標則選擇代表創新成果的國內專利授權數、代表創新成果轉化的新產品銷售收入和技術輸出成交額等三項指標。本部分數據來源于《中國科技統計年鑒》和《中國火炬統計年鑒》,收集整理從2010—2019年的數據(因西藏部分數據缺失,本文沒有選取),計算得出30個省份10年的創新效率指標。

2.產業多樣化指數的衡量

熵指數是一種結構性指標,可以在每一產業層級上進行分解,不同產業層級上的多樣化熵指數可以應用于同一回歸方程,這樣不僅有利于在一定程度上避免各變量可能存在的模型內生性問題,而且便于統籌反映各產業部門內細分產業間的相關多樣化水平。按照熵指數的定義將產業多樣化水平定義為:

其中VRI為熵值,代表產業多樣化程度,Pi為某省份i產業的就業比重。熵值越高,則該省份的產業多樣化水平越高。假定該省份中n個小類行業分布在G(G

非相關多樣化指數衡量了大類產業之間的多樣化程度。不同省份的非相關多樣化指數(UV)計算公式如下:

組內相關以及組間非相關的衡量有賴于產業分類,為從產業關聯角度計算產業相關性,本文借鑒萬道俠等[16]的方法,使用投入產出表產業相似度矩陣劃分大類行業計算多樣化指數。基于省份數據的完整性,根據《2017年投入產出表》和《中國勞動統計年鑒》整理出86個行業,使用UCINET軟件做小團體分析,最優峰值出現在4個大類行業,如表1。根據4個大類行業計算得出30個省份10年的相關多樣化指數和非相關多樣化指數。

表1 86個行業分為4個大類行業的具體分類

3.創新要素市場化指數的計算

參考樊綱等構建市場化指數的方法[17],圍繞技術交易、技術研發、制度環境三個方面選取指標,采用主成分分析法來計算創新要素市場化指數。其中,技術交易市場化程度采用技術市場交易額與地區生產總值的比值來代表,技術研發市場化程度采用國外與其他來源資金占企業研發經費內部支出的比重來代表,制度環境市場化程度采用國(境)外直接投資占地區生產總值的比重來代表。運用凱撒正態化最大方差旋轉法得出三個指標的權重依次為0.276,0.275和0.449,采用2010—2019年《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》數據,得出30個省份10年的創新要素市場化指數。

三、模型構建和實證分析

1.模型構建

為在省級層面衡量相關多樣化、非相關多樣化對于創新效率的影響程度,進而尋找促進創新效率提升的路徑,構建如下模型:

CRSit=C1+α1lnRVit+β1lnMRKit+θ1lnEDUit+γ1lnPRIit+δ1lnFINit+εit,

(1)

CRSit=C2+α2lnUVit+β2lnMRKit+θ2lnEDUit+γ2lnPRIit+δ2lnFINit+εit。

(2)

式(1)和式(2)中分別將創新效率(CRS)作為被解釋變量,將相關多樣化指數(RV)、非相關多樣化指數(UV)作為解釋變量,并將創新要素市場化指數(MRK)、平均受教育年限(EDU,用大學生就業占勞動力總人數比重代替)、人均可支配收入(PRI)、金融從業人員占比(FIN)等指標作為控制變量。為探討創新要素市場化的差異對于創新效率的影響,根據經濟地理區劃將30個省份劃分為南北兩個區域,運用同樣的模型采取萬廣華和張茵[18]基于回歸的分解方法,分析在不同的要素市場化程度下相關多樣化、非相關多樣化對創新效率影響的差異。

2.30個省份的Tobit模型回歸結果

本文選取DEA計算出的技術效率指標代表創新效率作為自變量。考慮DEA計算出的30個省份10年的技術效率指標分布于0—1之間,屬于受限變量,運用Stata16.0軟件中的Tobit模型分別對創新效率與相關多樣化、非相關多樣化以及控制變量進行回歸,結果見表2。

表2 30個省份的Tobit模型回歸結果

(1)30個省份的Tobit模型回歸結果分析

第一,相關多樣化對創新效率具有正向促進作用,非相關多樣化對創新效率具有負向抑制作用,且隨著各項控制變量的加入,所發揮作用的力度基本呈現逐漸減小的趨勢。相關多樣化指數對于創新效率提升的促進作用主要表現在大類產業內部的各種小類產業之間能夠產生更高程度的技術關聯性和互補性,不同的小類產業之間會建立包括研發人員、技術人員以及操作人員在內的經常性聯系,更利于技術和知識在大類產業內部的溢出。非相關多樣化指數衡量大類產業之間的多樣化程度,發揮作用的方向與已有研究成果表現一致,主要原因是Jacobs外部性、交流外部性以及產業間有效聯動性缺乏,產業之間的知識和技術溢出的作用不明顯甚至呈現負向關系,但經過檢驗,非相關多樣化與創新效率之間并不存在倒“U”形關系。

第二,創新要素要素市場化對創新效率具有一致的正向促進作用。一是因為技術市場化程度越高則技術創新成果在市場上進行交易越容易,面臨的交易周期越短,交易成本越低,將會促進各創新主體的技術創新積極性,進而對創新效率產生促進作用。二是技術研發市場化程度越高則各創新主體與外部資金往來的密度和數額越大,創新主體與外界之間通過市場進行的知識和技術聯系越頻繁,可以顯著提升創新產出。三是制度環境市場化程度越高代表營商環境越好,資金具有的逐利本性將會促使其選擇風險最低收益最高的投資方向,而外部直接投資的增多,也將會顯著提升當地創新要素的流動,研發資金、研發人員的創新要素流動又會促進區域內部創新要素的溝通聯系,產生邊緣創新效應,不斷提高創新效率。

第三,其他控制變量對創新效率的影響。大學生就業占比在1%或5%水平上對于創新效率產生促進作用且具有一致性,原因是人均受教育程度越高,技術和知識供給程度就會越高,對于創新產品和服務的需求程度也相應提高,將從供給和需求兩個方向分別對創新產生推動和拉動作用。人均可支配收入對于創新效率具有負向作用且具有一致性,這一結果通過了顯著性檢驗,主要原因是在經濟發達地區各類要素通過其他途徑能夠獲得更高的收益,導致流入創新領域的要素數量和質量并不與經濟發展水平相匹配;金融從業人員占比對于創新效率也呈現負向作用,但并沒有通過常數項的10%水平的顯著性檢驗。

(2)30個省份創新要素市場化中介效應的檢驗及分析

根據溫忠麟等[14]的方法,首先分三步對CRS、lnRV、lnMRK逐步檢驗回歸系數,檢驗創新要素市場化對于相關多樣化是否存在中介效應:一是回歸檢驗方程CRS=clnRV+e1的系數c,得出lnRV對CRS的總效應;二是回歸檢驗方程lnMRK=alnRV+e2的系數a,得出lnRV和lnMRK的關系;三是控制MRK后,檢驗方程 CRS=c’lnRV+blnMRK+e3的系數c’和系數b。如果系數a,b,c均顯著,表示中介效應顯著;如果系數c’不顯著,則稱為完全中介,如果ab和c的符號不同則可能為遮掩效應。系數乘積ab即為中介效應,c’為直接效應,c為總效應。運用同樣的方法對CRS、lnUV、lnMRK逐步檢驗回歸系數,檢驗創新要素市場化對于非相關多樣化是否存在中介效應。創新要素市場化中介效應的檢驗結果見表3,從中可以得出,創新要素市場化在相關多樣化促進創新效率提升中發揮38.8%的中介效應,創新要素市場化在非相關多樣化阻礙創新效率提升中發揮49.3%的中介效應。

表3 創新要素市場化中介效應的檢驗結果

(3)分區域Tobit模型回歸結果分析

傳統上,依據人均GDP衡量區域所處的發展階段將我國經濟分區劃分為東中西三個部分,對各省市創新產出水平的評價結果表明,東部地區總體優于中西部[19]。隨著我國經濟的發展,東中西間的差距逐漸縮小,而南北方之間的差距逐漸擴大。研究發現,2013年以來隨著北方經濟增長快速回落,我國南北經濟分化走勢愈益突出[20],造成南北經濟分化加劇的最重要因素在于地區創新能力差異,本文計算出的創新效率南方省份均值為0.73、北方省份均值為0.69,符合這一研究結果。參考盛來運等[21]的方法,從經濟地理學的視角將30個省、自治區、直轄市劃分南方省份和北方省份,其中南方省份包括:江蘇、安徽、湖北、重慶、四川、云南、貴州、湖南、江西、廣西、廣東、福建、浙江、上海、海南、山東、河南和西藏(數據缺失原因未做統計),北方省份包括:黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古、河北、北京、天津、山西、陜西、寧夏、甘肅、新疆、青海。分區域對創新效率進行Tobit回歸分析的結果見表4,在此基礎上進一步分析南北方省份創新效率的差異來源。

表4 分區域Tobit模型回歸結果

第一,南北方省份創新效率差異來源分析

采取基于回歸的分解方法對造成南北方省份創新效率差異的原因進行分析,并將其分為稟賦差異和邊際影響差異,基本計算公式為:

(3)

式(3)中,i代表南方省份、j代表北方省份、Δ代表南方省份減去北方省份。運用表4回歸結果計算的我國南北方省份創新效率差異來源見表5。

表5 南北方省份創新效率差異來源

從表5數據可以看出,我國南北方省份創新效率的差異主要來源于非相關多樣化稟賦差異(ΔT=0.971)。從多樣化數據上看,非相關多樣化指數北方(0.93)較南方(-0.07)高,而根據30個省份的Tobit模型回歸結果,非相關多樣化和創新效率呈負相關,導致北方創新效率整體低于南方。在非相關多樣化差異來源分解中,邊際影響差異的權重(0.133)不如稟賦差異的權重(0.838)大,但依然大于相關多樣化和創新要素市場化對南北創新效率邊際影響差異的權重(分別為-0.105和0.004),說明進一步提高非相關多樣化水平對北方創新效率提高的負面影響較大。在相關多樣化的差異來源分解中,相關多樣化對創新效率的邊際影響北方(1.25)高于南方(1.04),且相關多樣化邊際影響差異(-0.105)顯著大于稟賦差異(0.020),說明進一步提升相關多樣化,發展大類內部的相關產業更利于提升北方的創新效率。南北方省份創新要素市場化的提高都有助于提升創新效率,影響差異的主要來源是稟賦差異(0.012),從構成創新要素市場化指數差異的分解指標看,北方的外商直接投資力度較南方不夠大、創新成果以及知識產權市場較南方發育不足、研發經費來源較南方單一等因素導致了這一結果的產生。

第二,南北方省份創新要素市場化中介效應的檢驗及分析

運用同樣方法,對南北方省份創新要素市場化中介效應分別檢驗的結果見表6,從中可以得出,在南方省份,創新要素市場化在相關多樣化促進創新效率提升中發揮28.4%的中介效應,創新要素市場化在非相關多樣化阻礙創新效率提升中發揮42.8%的中介效應。在北方省份,創新要素市場化在相關多樣化促進創新效率提升中發揮46.2%的中介效應(比南方高62.7%),創新要素市場化在非相關多樣化阻礙創新效率提升中發揮48.8%的中介效應(比南方高14.0%)。說明南方省份較為發達的創新要素市場化在相關多樣化促進創新效率方面的中介效應低于北方省份,同時南方省份較為發達的創新要素市場化在非相關多樣化阻礙創新效率方面的中介效應也略低于北方省份。因此,對于北方省份來說,可以通過創新要素市場化中介效應來提升相關多樣化水平促進創新效率的作用效果。

表6 創新要素市場化中介效應的檢驗結果計算

3.穩健性檢驗

(1)多重共線性檢驗

本文所用的創新效率、相關多樣化和非相關多樣化、創新要素市場化指數均為經過計算后的相對指標,此外三大指標共使用10個統計數據,為了評估無效變量引發的內生性問題需進行多重共線性檢驗。運用SPSS25軟件做共線性回歸診斷,結果顯示方差膨脹系數均小于3,表示各個指標之間不存在多重共線性問題。

(2)結果一致性檢驗

傳統DEA模型是測算同一時期不同決策單元的的靜態相對效率,會忽略技術進步對全要素生產率的貢獻。為進一步測算時間序列數據的動態效率,對采用Malmquist方法得出的30個省份的創新效率通過Tobit模型回歸進行驗證。由于數據可得性問題,運用Malmquist方法導致2009年創新效率數據缺失,本文運用30個省份9年的270個數據進行回歸,結果顯示各項指標的系數作用方向與對DEA方法得出的創新效率回歸的系數作用方向一致,見表7。

表7 對采用Malmquist方法得出的創新效率進行Tobit模型回歸結果

四、結論與啟示

基于2010—2019年中國各省份分產業數據,根據4個大類行業采用熵指數法測度計算得出30個省份10年的產業多樣化指數和非相關多樣化指數。運用相關統計數據,以DEA法測度創新效率,以主成分分析法衡量創新要素市場化指數,運用Tobit模型研究了產業多樣化對創新效率的影響,分別檢驗了30個省份、南方省份和北方省份的創新要素市場化中介效應,分析了南方省份和北方省份創新效率差異的來源,在此基礎上得到相關建議。

1.主要研究結論

在全國層面,相關多樣化和非相關多樣化對創新效率的影響相反,相關多樣化對創新效率的促進作用顯著為正,而非相關多樣化對創新效率的作用為負。創新要素市場化對于創新效率具有正向促進作用,且對于相關多樣化和非相關多樣化均具有中介效應。以大學生就業占比為代表的居民受教育程度對提高創新效率有促進作用,以人均可支配收入代表的區域經濟發展水平對創新效率的提高有擠出效應。

在分區域方面,我國南北方省份創新效率的差異主要來源于非相關多樣化稟賦差異。南北方創新效率差異的主要原因是北方產業的非相關多樣化程度過高,這種過高的非相關多樣化程度降低了創新要素的投入產出效率。南方省份的市場化程度比北方省份的市場化程度在提高創新效率方面作用更為顯著,南方省份創新要素市場化在相關多樣化促進創新效率方面的中介效應低于北方省份,同時南方省份創新要素市場化在非相關多樣化阻礙創新效率方面的中介效應也略低于北方省份。

2.相關啟示與建議

第一,發揮區域優勢,不斷延伸產業鏈和創新鏈。區域優勢產業鏈是技術創新的基礎,沿著優勢產業鏈發展可以快速擴大產業規模,不但可以夯實區域發展的經濟基礎,可以優化技術創新的產業生態,在技術、人才、知識、市場等方面共享溢出效應,顯著提升區域整體創新效率。沿著區域優勢產業鏈繼續發展相關多樣化強的產業,可以不斷夯實技術創新和市場創新的基礎。而跟隨科技革命和產業技術發展潮流孵化和引進非相關多樣化產業,可以增強區域研發重大技術創新的能力,使之能夠在激烈的競爭中不至于掉隊。人力資本對于相關多樣化、非相關多樣化產業的發展均存在顯著促進作用,地方政府應積極營造尊重知識、尊重人才的社會氛圍,強化區域教育均衡和提升教育水平,做實人才引進政策,促進創新效率的提升。

第二,根據經濟發展所處階段,選擇產業發展重點方向。從我國南北方創新效率差異角度分析,在促進創新效率提升的各個要素中,南方相關多樣化產業的創新投入邊際產出低于北方,南方先進省份應在穩固相關多樣化產業創新產出的同時,更多發展非相關多樣化的產業來提高創新效率和產生引領產業發展的顛覆性創新。當前北方在整體創新效率比南方低且相關多樣化產業還未充分發展的情況下,應錨定自身產業鏈和創新鏈為依托所形成的比較優勢,通過“鏈長制”和“群長制”等產業治理方式,進一步引進并不斷做強做大相關優勢產業,做到“補鏈、延鏈、強鏈”,增強產業內技術創新成果涌現和區域創新效率提高。

第三,持續深化創新要素市場化改革,發揮創新要素市場化中介效應推動創新效率的提升。一是持續完善創新成果交易機制,推動創新成果落地。便捷的創新成果市場化交易程序和更短的交易周期勢必激發創新要素的創新效率,應積極培養創新成果交易市場,不斷降低創新要素及創新成果的交易成本,通過提高專利服務水平保護知識產權,真正讓符合市場需要的創新成果能夠在市場上獲得高收益。二是明確政府定位,建立和完善政府研發資金的進入退出機制。政府補貼在短期內有助于創新效率的提升,但企業對于政府創新補貼資金的依賴將會抑制創新效率。通過市場化手段獲取除政府補貼和企業自有資金以外的其他資金(如風險投資基金)也是企業技術創新的重要資金來源,政府應鼓勵企業獲取國際化創新資金和人才,這對于企業與國際研發機構和國際市場接軌,利用國際國內兩個市場兩種資源都是一種重要促進。金融渠道是企業獲取創新研發資金的一個重要手段,政府應將金融機構對科技創新的服務作為績效測評的重要因素,鼓勵金融機構與實體經濟融合,防止資金在虛擬經濟空轉,加強科技與金融的結合,發揮科技對經濟社會發展的支撐作用。三是不斷優化營商環境,完善創新要素市場規范的制度體系。創新發展離不開良好的國際化、市場化、法治化營商環境,政府應不斷提高行政審批速度、透明度,做到出臺政策與實際執行相一致,避免同一領域產業政策繁多而給企業創新增加制度性交易成本。通過優化營商環境引進外部直接投資,帶動本地研發資金、人才、知識技術與國際化企業之間的合作聯系,不斷提高區域創新效率。