三重螺旋视域下中国区域创新水平差异性研究，本文主要内容关键词为：视域论文,差异性论文,中国论文,螺旋论文,水平论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 问题的提出 当今世界的发展，主要由创新型国家主导。一些国家将科技创新作为基本战略，大幅度提高科技创新能力，形成日益强大的竞争优势，国际学术界把这类国家称为创新型国家。目前，世界上公认的创新型国家有20个左右，包括美国、英国、法国、德国、日本、丹麦、芬兰、瑞典、韩国、新加坡等。就其实质而言，它们不是通过要素驱动，而是通过自主创新实现经济社会持续和协调发展，在创新投入、知识生产、创新产出以及自主创新能力等方面远远优于其他国家。 面对全球竞争，对于建设创新型国家的共识，国内形成了一系列诉求。中国提出要把科技进步和创新作为经济社会发展的首要推动力量，把提高自主创新能力作为调整经济结构、转变增长方式、提高国家竞争力的中心环节，把建设创新型国家作为面向未来的重大战略。为此，中国制定并发布《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020)》，提出了到2020年建成创新型国家这一战略目标。 建设创新型国家是一个巨大的历史变革过程，需要动员全国、全社会的力量，形成有利于创新的合力驱动创新。随着互联网、全球化的迅猛发展，技术与市场的融合度不断加深，创新活动变得日益复杂。创新理论不再是“技术推动”或“需求拉动”的线性模式思维，而是由诸多因素相互作用形成的复杂网络。在这种复杂的网络环境中，创新主体间的相互作用日益密切，创新结果会反馈给创新系统，外部环境变化也会影响创新活动。 既然如此，如何选择和实施建设创新型国家的具体路径呢？不难理解，要想真正建成创新型国家，需要各个地方积极采取有效措施来推动。考虑到中国各省域的实际情况有着不小的差异性，能否找出影响区域创新水平的某些关键因素？同时，为更好地探索该议题，能否识别并划分出不同区域创新发展的层次或阶段，从而给出相应政策实施建议？ 另一方面，20多年来，国内外对于三重螺旋的研究如火如荼。一般而言，三重螺旋是指大学、产业、政府三者之间的伙伴关系。考虑到中介组织对区域创新的影响，本文分别从知识投入、创新产出、支撑能力、经济绩效4个方面构建指标体系，对区域创新水平主要影响因子进行分析，在对中国内地30个省域(除西藏外)的创新水平进行排序聚类的基础上，将中国区域创新发展分为4个阶段，并对各个阶段要解决的问题进行分析，以期对各个区域创新发展起到促进作用，从而在整体上推动创新型国家建设进程。 2 概念界定及相关理论 2.1 三重螺旋理论框架 三重螺旋是指国家创新系统中大学、产业、政府之间的一种合作创新模式，最早于1995年由Leydesdorff和Etzkowitz[1]提出，是指行政链、生产链、科技链3股要素链条缠绕在一起的三重螺旋结构。在区域经济发展中，三重螺旋机制的有效运行是指通过对产、学、官的合作关系进行组织结构性安排与制度性设计，使主体间的资源、信息得以分享，加强要素之间的协同性，优化科技资源运用效率与效能，使创新主体间共同受益，进而使区域创新能力得以提高[2]。三重螺旋模型作为官产学合作的理想模型，打破了观念边界、学科边界、行政边界以及地域边界等创新主体的传统边界，使具有不同功能、价值体系的主体互相影响、互相渗透、互相作用，形成产业领域、知识领域和行政领域三力合一，共同推动知识创新、制度创新、技术创新，进而形成一种创新环境[3]。从三重螺旋国际会议来看，1996年1月4日至6日在荷兰的阿姆斯特丹由30个国家80多人召开第一届会议，目前已召开了13次。而最近一次，即第13届国际会议，于2015年8月21日至23日在清华大学召开，与会专家学者达160多人(含80多位国外代表)。 创新是多主体间社会分工与协作，多种要素、资源投入与产出的复杂过程。无论是创新主体间分工协作所具有的时间与空间属性，还是要素、资源的具体性，都使创新活动具有时间与空间属性，即创新活动的区域性特征。在区域创新系统中，每个主体有其确定的位置，并发挥其特有的功能，但为了完成系统目标，每个创新主体又相互依存、相互支撑[4]。大学作为知识创新的主体，具有人才、技术等优势，为区域创新活动培育人才，提供理论指导和依据，是创新系统的知识库；产业作为技术创新的主体，是知识(技术)的使用者，拥有资金、市场信息等优势，是创新系统的动力源；政府则作为制度创新的主体，是相关政策的制定者，通过制定政策法规提供制度保障，引导其他主体的行为[5]。随着第三代技术与市场相结合的程度不断加深，创新活动受到越来越多因素的影响而变得日益复杂，创新主体不再只是在其确定的位置发挥功能，其行为逐渐形成由诸多因素相互作用的复杂网络。在创新理论逐渐呈现出从耦合模型到整合、系统集成，再到网络模式等一系列创新范式的情形下，三重螺旋模型就是为加速经济发展、提高创新水平应运而生的有效的创新模型[6]。区域创新网络由创新主体和创新环境构成，其中，中介组织在区域创新系统构建中发挥着联系其他主体，提供专业化科技服务等作用。因此，本文在三重螺旋理论的基础上，从产业界、学术界、政界三方核心创新主体出发，同时引入中介组织这一主体，构建创新网络。本文借鉴高丽娜的研究(2011)，从大学、政府、产业的创新投入水平，中介组织对创新主体创新活动的支撑能力，区域内创新成果产出水平及创新经济绩效4个方面对区域创新水平进行评价。 2.2 国内基于三重螺旋的区域创新研究 国内相关研究主要体现在两个方面，即基于三重螺旋模型的区域创新体系构建理论研究，以及基于三重螺旋区域创新模型的区域创新能力和效率研究。对于前者进行的研究主要有：陈理飞[4]在对三重螺旋模型理论进行综述，并对区域创新系统主体关系进行梳理的基础上，构建了基于三重螺旋模型的区域创新系统模型，对模型的动力机制进行了分析。屠启宇[7]从三重螺旋视角出发，除考虑大学和科技企业这两个创新主体外，认为社会(成熟型社区)在创新系统中发挥的作用也日益突出，在此基础上，提出了校区(高校)、园区、社区三区联动的新三重螺旋。李星洲[8]认为，区域创新三螺旋是大学、产业、政府3大创新主体交互的区域混成组织，是在区域或产业层面上的互动合作，并运用案例研究的方法对区域创新三螺旋这种新型组织模式进行了分析，总结了经济欠发达地区创新资源优化整合和产学研合作的模式。许辉[9]对“政产学研资”合作的协同创新机制、保障机制进行分析，在此基础上构建了区域创新网络。潘锡杨[10]通过比较产学研合作与协同创新两种范式的不同，从战略、机制和环境3个方面构建了区域创新发展新范式，即区域性政产学研协同创新体系结构模型。 对于后者进行的研究主要有：李柏洲[11]从政府的创新支持力度、产学研联系强度以及中小企业的角色和研发投入等方面对区域创新绩效进行了研究。金玉玲[12]基于三重螺旋理论，从科技创新投入、产出、科技基础设施、科技创新绩效4个方面构建了区域创新能力指标体系，对江苏省区域创新能力进行了研究，提出应加强资源互补、机会开发、知识共享，以提高区域创新系统效率。汤易兵[6]基于三重螺旋理论框架，从不同知识类型和来源视角对政府、产业和大学之间的关系，及其与自主创新之间的关系进行了研究。徐盈之和金乃丽[13]基于三重螺旋模型理论，对高校、政府和企业开展官产学合作创新活动的空间相关性及其对区域经济增长的影响进行了研究，发现高校官产学合作活动存在的空间溢出效应对经济增长具有一定拉动作用。吕艳和赵彦云[14]基于三螺旋理论，构建了大学对区域创新贡献的理论模型，就高校对区域创新体系建设的作用及贡献进行了研究。张满银[15]基于官产学研合作，从创新投入与产出两个维度对区域创新系统效率进行了评价。黄贤凤、武博和王建华[16]就官产学研合作对R&D投入与产出弹性的影响进行了探讨，并进一步分析了官产学研合作对区域创新能力的影响。王鹏和张剑波[17]就以外商直接投资为代表的国际技术溢出对区域创新产出的影响，以及通过官产学研合作形成的本土创新能力对区域创新产出的影响进行了对比分析。李林和傅庆[18]采用DEA及灰色关联分析方法对产学研主体(企业、高校、科研机构)创新效率与区域创新效率之间的关联度进行了分析。 学者们基于官产学合作对创新进行实证研究时，多把创新主体局限于大学与产业上。政府多在政策支持、引导等方面起作用，因而在实证过程中多以控制变量出现，将其作为创新主体引入且量化的研究不多。本文在区域创新水平指标中引入市场创新成果交易的价值指标，并涉及创新成果的直接效益与间接效益，具有一定创新性。三重螺旋模型下的创新是以大学、产业、政府为核心的创新，但从创新的知识源头到创新产出及创新的市场化即创新价值的实现，是由一系列活动及创新主体组成的。因此，真正意义上的创新涉及较为广泛，但始终离不开大学、产业、政府。本文从狭义的三重螺旋理论引出扩展的三重螺旋理论，将创新的意义扩大化，从而能够更好地阐明创新的内涵与发展，深化三重螺旋模型创新效益的意义。 3 基于三重螺旋的中国区域创新水平指标体系设计 区域创新过程是在一定创新投入下，创新主体围绕创新内容不断形成创新产出的过程(吴玉鸣，2010)。知识是创新的源泉，创新来源于知识投入，区域创新投入通过创新系统的运行，不断形成新的科技成果。如专利等新的科技成果在科技中介服务的促进下，转化为企业的产品或服务，从而实现商业化、市场化，为创新主体带来经济效益，进而促进区域产业结构调整，改善创新环境，逐渐形成更高层次的创新。因此，本文在对三重螺旋理论模型以及基于三重螺旋的区域创新研究进行梳理后，遵循系统性、准确性、科学性、可操作性等原则，结合三重螺旋理论，从创新主体的知识投入、知识产出(知识产出主要包括直接产出即创新产出，以及间接产出即知识产出带来的经济绩效两个方面)，中介组织对区域创新的支撑能力等方面考量区域创新水平。 基于上述讨论，本文参考《中国科技统计年鉴》(2009-2013)、《中国区域创新能力报告》等相关资料以及科技统计公报发布的指标体系，从知识投入、创新产出、支撑能力和经济绩效4个方面构造了区域创新水平评价指标体系，通过SPSS对2009-2013年中国内地30个省市(因西藏部分数据缺失故予以剔除)的面板数据进行主成分分析和聚类分析，在此基础上，从三重螺旋视角对区域创新水平进行探讨。
4 中国区域创新水平差异性实证分析 4.1 因子分析 由于指标观测值单位不统一，在进行数据分析之前，对数据进行了标准化处理：
运用因子分析法综合出几个具有代表性的因子，要求原始变量之间具有较强相关性，本文采用KMO检验和Bartlett球形检验(见表2)得到KMO统计量为0.891，大于0.5，说明变量之间的相关性比较适合进行因子分析。Bartlett球形检验结果显示，近似卡方值为10020.374，自由度为496，相应显著水平为0.000，小于0.01，表示在1％水平下显著。因此，拒绝Bartlett球形检验原假设，即相关系数矩阵不是单位矩阵，相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异，表明适合进行因子分析。
利用SPSS20.0对标准化后的统计数据进行因子分析，按照特征根大于1的原则，通过计算所得的总方差解释可知，前5个主成分因子的特征值均大于1，并且其累计贡献率达到85.887％，反映了原变量的绝大部分信息。因此，用减低因子综合性的方差最大旋转法提取出5个主成分因子，如表3所示。
从方差最大正交旋转矩阵(因篇幅所限，此处省略)可以看出，第一主成分
主要在
指标上有较高载荷，主要反映政府科技投入情况以及技术市场情况，显示了政府在知识生产方面对技术成果转化的引导作用，以及中介组织对区域创新的支持力度。由于政府、中介组织这两大创新主体对创新活动主要起到引导和提供支撑性服务的作用，
为引导支撑性因子。第二主成分
在
上有较高载荷，反映了企业科技活动受政府支持的力度、企业自身科研人员和经费投入力度，以及企业高技术产品产出情况，显示了企业在区域创新中与政府合作力度以及市场活动力量，将
称为企业能力因子。在
指标上有较高载荷的第三主成分
主要反映了区域经济发展情况和社会效益情况，主要从社会环境这一角度体现区域创新水平，因而将
称为经济环境因子。在第四主成分
上有较高载荷的指标主要为
，这些指标反映了高校与科研机构知识投入资金中来自企业的资金投入情况、其自身R&D支出以及科技活动成果情况，高校与科研机构作为创新系统的知识库，对外输出了大量创新人才及前沿的科技知识、科学技术，因而
是衡量区域创新水平的重要因子之一，将
称为智力支持因子。第五个主成分上有较高载荷的指标主要为
，反映了高技术产业的产出情况，主要体现了各区域高技术产业的发展情况，因而称之为产业创新因子，用
表示。根据输出因子得分系数矩阵，可得出下列计算方程：
其中，i=1，2，3，…，30。在此基础上，将每个因子的方差贡献率占5个因子总方差贡献率的比重作为权数进行加权计算，可建立中国创新发展情况综合得分公式：
根据式(2)、式(3)计算出各省综合评价值及排名，如表4所示。从表4可知，就
引导支撑性能力因子而言，名次靠前的依次为北京、广东、江苏、上海、浙江、山东，这些地区的政府高度重视区域创新水平的提升，引导区域开展创新活动，激励企业、高校科研机构、中介组织间的相互作用、相互合作，健全中介机构，以提高市场活力，增强科技转化能力。例如，北京作为政治、经济中心，对创新具有深刻认识，能够主动通过提高科技创新能力，提高竞争优势和经济社会效益。而创新离不开政府的引导作用，科技创新产出转化为经济社会效益离不开科技中介组织。在
企业能力因子方面，前三名为广东、江苏、山东，说明这些地区企业科技投入产出水平、科技成果转化能力比其他地区高。对于
经济环境因子而言，天津、上海排名靠前，说明这些地区创新发展环境较好，经济发展与创新活动之间存在较强相关性，相对于其他地区，其科技成果商业化能力更强，充分实现了创新活动的经济价值，且这些地区良好的经济环境又进一步促进了创新水平的提高，形成了良性循环上升模式。对于
智力支持因子而言，2013年名次靠前的主要为陕西、四川、黑龙江、北京，上海、江苏、湖北、广东等教育水平相对较高的地区排名反而靠后，
主要反映了
(分别为各地区高校、研究与开发机构R&D经费内部支出，以及人员全时当量占全社会比例)指标，结合
指标可以看出，虽然上海、江苏、湖北、广东教育发展水平在全国领先，但其创新投入主要来自企业和政府而非高校、研究与开发机构。在产业创新因子评价结果中，四川、重庆、广东排名靠前，说明这些地区高新技术产业快速发展，其主要原因在于，作为直辖市的重庆近年来创新投入强度逐渐加大，带动了高技术产业的发展，四川省与重庆市毗邻，在其影响下高技术产业也逐渐发展，且在四川省创新活动中，独立研究开发机构居于主导地位。
从2009-2013年综合得分排名前10的地区(见表5)可以看出，北京、上海、广东、江苏、陕西在过去5年中排名基本没有变动，从中国内地30个省市(除西藏外)5年的排名(因篇幅所限，此处省略)可以看出，各省名次变动不大，说明虽然各地区创新水平均有所提高，但各个区域创新水平仍然存在差异，并未出现明显赶超现象，表明区域创新呈现出一定路径依赖和发展惯性。 4.2 聚类分析 上文通过因子分析对区域创新的影响因子及各省区域创新水平排名进行了分析，了解到各省创新水平存在一定差异且区域创新存在一定路径依赖，但未能清晰呈现区域创新水平差异化的特征，因而本文通过聚类分析法对以上问题开展进一步研究。以2009-2013年中国内地30个省市(除西藏外)区域创新水平F的均值作为变量，以30个地区作为因变量进行聚类分析，结合因子分析排名，将30个地区分为4类。其中，第一类为北京；第二类为上海、江苏、广东；第三类为浙江、山东、天津、湖北、陕西、四川、辽宁、黑龙江；第四类为福建、江西、安徽、海南、广西、湖南、贵州、云南、重庆、河南、河北、山西、吉林、内蒙古、宁夏、甘肃、青海、新疆。 从聚类结果可以看出，第一、二类主要是经济发达地区的代表。第一类中的北京创新投入产出强度、知识资本化程度、创新环境均处于领先地位，因而第一类地区为领先型集团；第二类中上海、江苏、广东代表沿海发达地区，属于挑战型集团，其拥有得天独厚的地理优势，且从因子分析可以看出，近5年其区域创新水平仅次于北京，经济基础夯实；第三类中湖北、四川、陕西均为中等发展地区，辽宁、黑龙江为老工业基地，山东、天津属于环渤海经济圈，山东、天津、浙江均为沿海地区，可以看出第三类省市各方面能力较均衡，结合因子分析结果可知，其创新水平在全国(内地)30个省市(除西藏外)中排名中等偏上，但其主要依靠引进消化新技术、模仿和改造创新，自主创新能力仍偏低；除去以上地区，其他18个地区均属于第四类，从因子分析结果可以看出，这些地区5个因子得分都偏低，说明其经济基础较差，各项因素都有待提高[19]。 根据以上聚类结果，结合前文因子分析，将中国区域创新水平的发展分为4个阶段：首先，最高阶段，即为第四阶段，含北京、上海在内。它们为政治、经济、科技和文化中心，其经济实力强，这两个地区政府对企业、学术界的科技创新支持力度大，完善的中介结构不仅促进了其他创新主体的合作，还推动了创新成果商业化，这一阶段的主要特征是官产学深入合作，区域创新发展水平很高，但创新产业化水平仍较低，需注重产业创新发展，提高产业化发展水平，促进高新技术产业发展，因而将该阶段定义为创新产业化阶段；第三阶段为创新驱动阶段。处于该阶段的地区主要有广东、江苏、山东、浙江、陕西、天津，这些地区经济相对发达，拥有较完善的市场经济体制，企业市场活动能力强，科技创新成果能够有效转化，但需进一步优化资源；第二阶段地区，资源丰富，经济基础良好，但其产业结构还不合理，经济基础对区域创新的反作用不强，部分地区知识投入强度较大，但各创新主体之间未充分融合，创新主体间的资源优势未能有效整合，这种情况下的创新发展称之为创新整合阶段，主要地区有湖北、四川、辽宁、黑龙江、吉林、重庆、湖南、福建等；第一阶段也是最初级阶段，处于第一阶段的地区科技创新与经济发展之间的关联度最差，科技创新成果难以商业化而带来经济效益，科技创新驱动经济增长还处于起步阶段，因而称之为创新基础阶段。 5 结语 5.1 研究结论 国内学者通过构建不同的区域创新评价指标体系，使用不同研究方法及数学模型，从各个视角对区域创新能力和区域创新水平展开研究并取得了一系列成果，但是基于三重螺旋理论的研究十分有限。部分学者也从产学研角度进行了研究，但大多数是独立地考虑创新主体的投入与产出。本文则从狭义的三重螺旋理论引出扩展的三重螺旋理论，以此为基础，考虑政府、高校、企业的投入和产出，同时考虑了三者间互动及中介组织对区域创新活动的支撑作用。基于此，建立了中国区域创新水平评价指标体系，给出了中国创新型国家建设诉求下的区域创新水平差异性研究，得出如下结论： (1)从知识投入、创新产出、支撑能力、经济绩效4个方面对中国内地30个省市(除西藏外)的面板数据进行因子分析，发现影响中国区域创新水平的5大主要因子分别为引导支撑性因子、企业能力因子、经济环境因子、智力支持因子和产业创新因子，其中反映政府引导作用和中介组织支撑性服务的引导支撑性因子，以及反映企业创新投入产出与市场活动力量的企业能力因子对区域创新水平的影响最大。同时，不同因子对不同地区的影响力不同。2013年引导支撑性因子、企业能力因子、经济环境因子、智力支持因子和产业创新因子5大主成分因子与区域创新水平综合评价排名第一的地区分别为北京、广东、天津、陕西、四川、北京。 (2)在因子分析的基础上，对中国内地30个省市(除西藏外)的区域创新水平进行聚类分析，发现中国区域创新水平存在显著差异。其中，北京的区域创新水平属于第一类，在全国始终处于领先地位，该地区政府对区域创新的支持力度大，市场体系完善，中介机构健全，因而其创新水平受引导支撑性因子的影响最大；上海、江苏、广东紧随其后，属于第二类挑战型集团，这些地区具有扎实的经济基础和得天独厚的地理优势；湖北、四川、陕西、辽宁、黑龙江、山东、天津、浙江各方面具有较均衡的能力，属于第三类集团；其他地区5个因子得分均偏低，属于经济基础较差的第四类集团。 (3)结合因子分析和聚类分析结果，将中国区域创新水平的发展分为4阶段。最高阶段为创新产业化阶段，主要为受引导支撑性因子影响最大的北京、上海，这些地区政府对区域创新的支持力度大，市场体系完善，中介机构健全，官产学深入合作；第三阶段为创新驱动阶段，这一阶段的特点是市场经济体制完善，企业将科技创新成果商业化的能力较强；第二阶段即创新整合阶段，其特点是良好的经济基础对区域创新的反作用不强，产业结构仍不合理，创新主体之间未充分融合；最低阶段为创新基础阶段，处于该阶段的地区创新水平低，科技创新与经济发展之间的关联度最差。 5.2 实践启示 综上所述，为应对中国创新型国家建设诉求，本文在传统三重螺旋理论的基础上引入中介组织，扩展到广义的三重螺旋理论，对中国30个省市(除西藏外)的创新水平进行分析，发现中国区域创新水平存在显著差异性。最后，将中国创新水平发展状况概括为一个由创新基础、创新整合、创新驱动和创新产业化构成的四阶段模型。因此，根据创新水平发展各个阶段的特征以及需要解决的关键问题，提出以下针对性的实践启示： (1)创新产业化阶段。创新得到了一定理解和重视，创新主体深入合作，知识资本化程度高，创新成果能够得到有效转化，该阶段主要面临创新的产业化发展问题。因此，处于该阶段的地区应根据区域经济发展水平和自身产业特点，从产业发展的高度制定创新发展战略，并在创新发展战略分析、制定与管理等方面做好工作。 (2)创新驱动阶段。该阶段创新发展到一定程度，市场经济体制完善，企业在区域创新中占据重要地位，但政府和中介机构的引导与支撑作用尚未充分发挥。因此，应充分发挥政府在创新中的引导、组织协调和监督等作用，进一步调动其他创新主体的积极性，完善金融机构、科技服务咨询机构、科技孵化器等第三方机构建设，推动业界与学界合作，实现资源的进一步整合。 (3)创新整合阶段。处于该阶段的地区虽然资源丰富，经济基础良好，但仍不能够有效利用创新发展中的资源，良好的经济基础对区域创新的反作用不强。因此，这些地区应加强对创新与经济发展之间相互作用的认识，充分利用创新资源，根据三重螺旋模型在知识的创造、扩散和利用方面的互动自反效应以及创新主体各自使命，整合政府、高校科研机构、企业等创新主体的力量，加强创新主体间的相互作用。 (4)创新基础阶段。该阶段地区处于创新起步阶段，创新资源不能得到有效利用，创新的经济环境与社会环境均处于阻碍创新发展的阶段。处于该阶段的地区尤其需要政府的支持，政府应重视这些地区的创新体系建设，加大对这些地区财政、政策支持，创建良好的创新环境。此外，还应充分利用当地资源，大力发展产业经济，建立制度平台，搭建产学合作桥梁。
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三螺旋视角下的中国区域创新水平差异研究_因子分析论文
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