中国创新驱动水平测度、地区差异与动态演进

唐 娟，王 华，秦放鸣

（1.长沙民政职业技术学院商学院，长沙 417000；2.唐山师范学院海洋学院，河北 唐山 063000；3.新疆大学经济与管理学院，乌鲁木齐8 30046）

0 引言

我国经济在进入高质量发展新阶段的同时，面临着世界经济新一轮的大变革和大调整，经济环境的变化和经济风险的加剧，要求我国经济必须由传统的粗放型增长、要素驱动型发展方式加速向集约型增长、创新驱动型发展方式转变。创新驱动在这个转变过程中的重要作用被突出强调，尤其是在新一轮科技产业革命中，创新驱动是我国赢得竞争优势和有利地位的根本保障。自从国家提出创新驱动发展战略以来，国内关于创新驱动的概念、特征、动力、路径等的研究逐渐丰富，但对创新驱动缺少系统和协同研究，仅限于其内涵、特征、战略实施的困难与不足，以及在我国经济发展中所起的作用等[1—3]。由于忽视创新的一系列链式反应，将创新驱动等同于科技进步，因此，对创新驱动的界定还比较单一。创新驱动是一个过程，有复杂的内在作用机制，而现有研究只从其特征和影响因素考虑，过于表面化。因此，本文通过深入剖析创新驱动的内涵与特征，摒弃单一指标衡量标准，系统丰富创新驱动的概念；通过分析创新驱动的传导机制与动态特性，厘清了各个创新主体的责任及相互间的协作关系，拓展了创新驱动的内在机制。在此基础上，建立测度创新驱动水平的评价指标体系，并对创新驱动水平进行了综合评价，从而拓展了创新驱动研究的视角，为国家实施创新驱动发展战略提供实证参考。

1 理论分析

1.1 创新驱动的内涵界定

创新驱动和技术、方法、工艺等的进步是相辅相成的，创新驱动能够为经济发展注入新的活力，而经济发展能够为创新驱动奠定坚实基础。师博（2020）[4]认为创新驱动的出现和演变是一个过程，需要经历新信息、新知识和新思想的交汇，激发进行技术和工艺改造的潜力，然后创造新的商品，孵化新的产业，挖掘新的客户，最终让利润扩散和蔓延到国民经济的各行各业，提高经济发展质量。我国前一阶段粗放式的经济发展方式虽然保持了较高的增长率，但是给生态环境造成了较大破坏，使经济增长速度逐渐放缓，经济发展遇到瓶颈。究其原因，经济发展中创新能力严重不足，为了从根本上解决这个问题，必须通过创新驱动来实现经济高质量发展。

关于创新驱动的内涵界定，本文认为创新驱动是以科技创新为引领，以高素质人力资本为依托，以国家和地区自身的创新环境为支撑，创新主体（高校、科研机构、企业）综合运用知识、信息、技术等创新要素，在新思想和新理念的指导下，对人力、物力、财力等有形要素进行重新组合配置，形成创新成果。创新驱动的内涵比创新更丰富，创新驱动更多侧重国家或地区层面的经济发展分析，分析的重心是创新投入、创新产出、创新环境的整体衔接与系统效应，创新驱动上升到了国家战略层面，是创新的概念内涵从企业等微观主体向宏观层面发展的过程。因此，创新驱动的内涵可以概括为以下四个方面：一是认知基础；二是主体投入；三是成果产出；四是环境支撑。四个方面紧密联系，贯穿了创新驱动的整个过程。

1.2 创新驱动的内在作用机制

从深层次看，创新驱动实际上是一种链式或连锁反应，并不是简单的全要素生产率或科技进步就能界定的。创新链条贯穿要素投入、发明创造、成果转化、商品化和商业化的整个过程。本文在已有文献的论述中提炼对创新驱动内涵的理解，全面界定创新驱动的概念，并在此基础上对中国创新驱动水平进行测度。在陶长琪等（2017）[5]提出的基础研究、应用研究和产品研究的基础上，考虑到政府和市场的协同作用，本文深入剖析了创新驱动的内在作用机制（见图1）。纵向来看，创新驱动首先始于基础研究阶段，此阶段的主体为高校，通过人力、财力、物力等要素的不断投入，实现新想法、产生新创意、创造新知识，最终以论文专著的形式产出成果；然后，通过技术开发便进入应用研究阶段，经过成果筛选和转化，迎合市场需求，最终形成具备经济价值的发明专利；最后，通过技术引进进入产品研究阶段，本质上属于创造财富阶段，也就是创新驱动的最终目的。企业引进发明专利，同时，在满足市场需求的前提下，投入资源，开发产品，获得盈利。横向来看，创新驱动的各阶段需要政府、高校、科研机构、企业等主体之间的反复沟通与反馈，通过不断的反馈、修正、再反馈、再修正，来实现创新驱动的有效和高效运行。

2 研究设计

2.1 创新驱动水平测度方法

借鉴钞小静和任保平（2011）[6]的研究，构建基于本文评价指标体系的主成分分析模型。主成分分析法的数学公式为：

2.2 Dagum基尼系数及其分解法

为了揭示创新驱动水平地区差异大小及其来源，借鉴孙畅和唐菁（2022）[7]对分布动态的分析方法，在对创新驱动水平进行测度的基础上，利用测算结果数据，进一步进行Dagum 基尼系数测算及其分解[8]。将基尼系数G分解为地区内（组内）差距的贡献GW、地区间（组间）差距的净贡献Gnb和组间超变密度Gt，后两者加总体现了地区间不平等的总贡献，即Ggb=Gnb+Gt。三者之间满足等式G=Gw+Gnb+Gt。

2.3 Kernel密度估计法

为了反映创新驱动的集聚程度，描述省域创新驱动水平的动态演进规律，采用Kernel密度估计来绘制各省份的创新驱动水平分布曲线。Kernel 密度估计是一种非参数估计方法，反映要素的空间分布特征。计算公式如下：

其中，K(·)为核函数；h为带宽，对核密度估计的结果有重要影响，根据以下公式确定：

其中，dij为i、j两点之间的距离，n为搜索范围内的要素点个数，k为点i周围邻近点的个数。

3 创新驱动水平的测度

3.1 创新驱动指标体系的构建

创新驱动不仅仅是技术创新或科技创新，更是一个过程，蕴含了丰富的内容。基于本文及相关研究[9—11]对创新驱动的内涵界定，参考历年《中国创新发展报告》中的多级评价指标体系，借鉴袁航（2019）[12]对创新驱动指标体系的设定，结合研究目的和数据可得性，本文构建的创新驱动水平评价指标体系包括四个方面的内容，如表1所示。

表1 创新驱动水平评价指标体系

3.2 指标选取和数据说明

在基础指标方面，个别数据的计算需要具体说明：R&D经费投入强度=研发经费/GDP；对于技术市场成交合同金额、国外技术引进合同金额和规模以上工业企业新产品销售收入，利用相关指数将其核算为以2001 年为基期的实际值。本文的样本包含中国30 个省份（不含西藏和港澳台），时间为2001—2020年，需要说明的是，相关数据来源于《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，以及Wind数据库。对于缺失的数据，采用插值法进行填补。

3.3 创新驱动水平的测算结果分析

先对数据进行检验，看是否适合做主成分分析，通过SPSS 软件分析，得出KMO 值为0.782，大于0.6，且P 值为0.000，通过Bartlett球形检验（P<0.05），说明研究数据适合做主成分分析。然后采用主成分分析法，通过SPSS 25.0软件分析创新驱动的基本指标（见表2）可知，四个维度在第一主成分中的方差贡献率分别达到70.509%、67.138%、68.672%和67.015%，第二主成分提取使得累积方差贡献率大于90%，提取的主成分包含了大部分原始信息，实现了对原始数据的良好替代。

表2 创新驱动各指标方差分解结果

从表2中的数据能看出，本文第一主成分对原始数据信息的综合能力最强。因此，采用第一主成分确定权重，将第一主成分的系数除以其对应的特征根，然后算出各标准系数和对应的权重，如表3所示。

在表3 的基础上，根据各基础指标的权重计算出2001—2020 年各方面指数值，最终合成中国创新驱动水平指数值，如表4所示。

表4 创新驱动各指标测算结果

由表4的创新驱动各指标测算结果可知，创新驱动的认知基础、主体投入、成果产出、环境支撑和创新驱动水平均呈逐年递增的发展态势，总体上，创新驱动水平一路上涨，得益于四个方面的共同支撑。2001—2008 年，认知基础和环境支撑是创新驱动的主要推动力，认知基础指数呈平稳增长状态，随着受教育水平的提升，相关主体对创新的认知也愈发加深。主体投入指数也不断上升，由于随着认知基础的深入，需要更多的要素投入相匹配，因此，在2010年之前，两者上升步调基本一致，甚至在有些年份出现重合，说明在创新驱动认知基础的保障下，增加要素投入，可以显著提升创新驱动能力。环境支撑指数一直处于波动状态，曲线呈波浪状，甚至在2013—2014年还出现大幅度下跌，由于环境支撑受政策影响比较显著，因此政策缩紧就导致环境支撑力度减弱。成果产出指数在2012年以后上升幅度较大，与其他三个方面指数差距显著增大，中国开始步入创新驱动成果产出爆发阶段，2012年前大量的创新要素投入都逐渐产出成果，因此，成果产出在2012年后出现井喷式增长，并成为创新驱动水平提高的关键因素。

采用主成分分析法测度各省份创新驱动水平（见下页表5），并按照国家统计局对不同地区的划分依据，将30个省份划分为东、中、西三大地区，并绘制各地区创新驱动水平变化趋势图（如下页图2所示），对我国创新驱动水平在地区间的变化情况进行全面分析。

表5 各地区创新驱动水平

图2 各地区创新驱动水平变化趋势

根据表5，得出以下结论：

（1）从全国差异上来看，全国整体创新驱动水平的平均值从2001年的1.6048增长到2020年的10.7442，上升趋势明显，创新驱动水平逐年升高，说明在样本考察期内，创新驱动发展战略的实施效果逐年增强，符合我国的国情和现实情况。随着创新驱动发展战略的深入实施，国家创新体系的逐渐完善，创新驱动能力明显增强，国家实施的创新驱动发展战略开始初显成效。

（2）从地区差异上来看，如图2所示，虽然东、中、西部的创新驱动水平都逐步上升，但地区间差距比较明显，尤其是东部与西部之间的差距逐渐拉大。具体来看，东部创新驱动水平平均值为7.5807，高于全国平均值4.7795，中西部平均值低于全国平均水平。从各地区创新驱动水平变化趋势图可以看出，西部的创新驱动水平增长幅度不大，呈平稳状态，但东部快速增长，从2006 年开始，东部加大创新投入力度，集中力量发展基础研究，提高原始创新能力，与中西部的差距迅速拉开，创新驱动能力明显增强。中国的创新驱动水平呈现东部高、中西部偏低的现象，这种地区间的差异将持续存在。中国的创新驱动水平在整体上呈东、中、西部逐渐下降的分布特征，与地区经济发展水平紧密相关。东部处在创新驱动发展的前沿，作为创新改革的“试验田”和“示范区”，最先响应创新驱动发展战略，凭借之前打好的创新基础，迅速作出反应，尤为重视自身自主创新能力的提升。西部的创新驱动水平从整体上看有些偏低。这与西部的创新基础较为薄弱有关，西部的创新投入力度和创新环境支持力度都较小，基础设施建设还比较落后，对创新人才的吸引力也不强，甚至出现“孔雀东南飞”的现象，因此，西部创新驱动明显动力不足。中部与东部相比，该地区的创新资源和创新活动在空间上不够集聚，高新产业主要集中在省会城市，全省的科技资源都聚集在省会城市。2004年，国家针对中部的发展现状提出了“中部崛起”战略，中部开始将创新驱动作为崛起战略的主要引擎，通过吸收东部的创新知识、制度和技术，学习东部的创新优势，提升自己的创新驱动水平，防止与东部的差距进一步扩大，最大限度地平衡地区间的差距。

根据30个省份2001—2020年创新驱动水平均值绘制各省份创新驱动水平差异图（见图3），从图3 能直观地发现，创新驱动水平在各省份间有较大区别，其中，北京、上海、江苏、浙江、广东等省份的创新驱动水平处于遥遥领先状态，这些省份属于我国的创新源地、产业高地、经济重地，代表着我国的先进创新驱动水平。由于这些省份企业创新能力强，加上发达地区政策对科学技术的大力支持，因此这些省份的科技创新和成果转化水平相对较高。海南、青海和宁夏的创新驱动水平一直处于低洼地带，经济发展状况限制了创新驱动水平的提高。由于受全球贸易和各国发展格局变化的影响，以及各地区经济结构有差异，部分省份面临增长速度的换挡期，中国各省份间的创新驱动水平差距逐渐增大。

图3 各省份创新驱动水平差距

4 创新驱动水平的地区差异

本文采用Dagum 基尼系数及其分解法对创新驱动水平的总体差异、地区内差异、地区间差异以及其贡献率进行测算，结果如表6所示。

表6 创新驱动水平地区差异来源及贡献率

（1）地区内差异。从全国创新驱动内部差异的总体变化趋势来看，创新驱动水平的地区差异总体上呈现稳步上升的趋势，基尼系数由2001 年的0.0871 上升到2020 年的0.1776，虽然在2001—2016 年出现下降，但总体波动较为平稳，从2016 年开始迅速上升，基尼系数增长较快，说明全国各地区之间创新驱动水平的差异越来越大。在2001—2003 年与2016—2020 年，东、中、西部的基尼系数相差较大，且东部>西部>中部，在2003—2016 年，东、中、西部的基尼系数相差不大，几乎处于同一水平，只是东部的波动幅度较大，中西部一直呈增长态势，然而中部的增长幅度不大，总体上较为平稳。中部的创新驱动水平内部差异最小，说明中部发展较为均衡，而在发达的东部与欠发达的西部，地区内的发展差异较大，两极分化较为严重。

（2）地区间差异。从变化趋势上来看，所有地区的地区间基尼系数均呈稳步上升趋势，其中东部与西部的地区间基尼系数最大，原因在于东部的创新驱动水平远远高于西部，东部走在改革开放的前列，率先嵌入全球价值链，经济发展起点高而且发展迅速，融入经济全球化分工程度更深，跟世界接轨倒逼创新驱动发展迅速，并且从2016年开始，上升速度加快，说明东部的创新驱动水平有了较大提高，跟西部的差距越来越大。东部与中部、中部与西部的地区间差异发展较为平稳，中部与西部的地区间差异只有在2011—2013年比东部与中部低，在其他年份都更高，说明西部的创新驱动水平较低，从而加大了与东部和中部之间的差异，中部也一直追随东部的创新发展脚步，因此，东部与中部的地区间差异增长较慢。

（3）地区差异的来源与贡献率。从对全国创新驱动水平贡献率变化趋势来看，地区间差异的贡献率先上升，从2001 年的70.77%增长到2008 年的77.36%，然后开始下降，2020年下降到了68.82%，总体上呈下降趋势。地区内差异贡献率与超变密度贡献率先下降后上升，但波动幅度不大，曲线较为平稳，从贡献率的数值来看，地区间差异的贡献率数值最大，平均贡献率为74%，地区内差异的平均贡献率为21.52%，超变密度的平均贡献率为4.47%，说明地区间差异是导致东、中、西部创新驱动水平差异的最主要因素。

5 创新驱动水平的动态演进

创新驱动水平的动态演进趋势见图4。从图中可以看出，中国各地区创新驱动水平的动态变化特征如下：第一，从Kernel 密度分布曲线的空间位置平移情况来看，随着时间的推移，创新驱动水平分布曲线向右移动，尤其是从2007 年开始，这说明自从2006 年提出创新驱动发展战略后，各地响应比较迅速，创新驱动的地位在逐年提高。第二，从Kernel密度曲线的分布形态来看，2007年以前，主峰高度较低、宽度较宽，有无数个小波峰，表明2007 年以前，各地区创新驱动水平的差距比较大；峰值的最大高度和最小宽度出现在2020 年，这表明2020 年各地区的创新驱动水平差异最小。第三，从Kernel密度曲线的波峰变化来看，曲线的峰值变化在研究期间可以分解为两个部分。2001—2007 年，创新驱动水平呈现由尖峰向宽峰发展的变化趋势，变化趋势较为明显，尖峰略显扁平，说明该阶段各地区差异逐渐扩大。2008—2020 年，创新驱动水平呈现从宽峰向尖峰演变的趋势，且变化较为明显，说明这一时期区域间创新驱动水平的差距在缩小。第四，从Kernel密度曲线横截面来看，有几个主峰连续形成了波浪状，周围都有多个侧峰围绕，且侧峰不断右移，说明少数地区的创新驱动水平比较高，并且呈上升趋势，同时也说明地区创新驱动水平的差异日益凸显，逐渐呈现明显的极化现象。

图4 2001—2020年创新驱动水平动态演进

进一步，为了考察创新驱动水平地区分布，选取差异最小和差异最大的两个年份（2007年和2020年）进行比较分析（结果略）。研究发现：西部和中部的创新驱动水平相对较低，而东部省份的创新驱动水平明显优于其他地区，核密度曲线向右移，说明东部某些省份的创新驱动水平较高，其中北京位于全国创新的制高点，处于波峰位置，广东、江苏、上海等省份紧随其后。这些省份属于我国的创新源地、产业高地、经济重地。而西部某些省份的波峰较低，譬如，青海、甘肃、宁夏、新疆相对处在较低的位置。造成这种差别的原因有两个：一是不同地区在地理位置、资源禀赋、交通建设、创新人才的吸引力等方面存在着巨大差异，加上地区间知识与技术存在溢出效应，因而会对当地的创新驱动水平产生不同影响；二是地区政策、制度差异可能导致创新驱动出现两极分化，因此，需在后续研究中加入城镇化、政府干预、基础设施建设、工业发展水平和固定资产等因素进行分析。

6 结论与建议

6.1 结论

本文聚焦创新驱动的内涵和内在作用机制，从认知基础、主体投入、环境支撑和成果产出四个方面入手，构建创新驱动水平评价指标体系。通过主成分分析法对创新驱动水平进行测度。结论如下：

（1）创新驱动内在作用机制经历了从认知基础和主体投入共同作用的最初阶段，向成果产出的推进阶段的转变，提升创新驱动水平的关键是产出丰硕的创新成果。伴随着研究阶段从基础研究向应用研究，再向产品研究的转变，三大创新主体经历由高等院校向研究开发机构转移，再向规模以上企业转移的转变。

（2）中国创新驱动水平整体呈现稳步上升的趋势，创新驱动水平进一步提升，中国省域创新驱动水平存在明显的区域差异，东部高于中西部，这种非均衡地区差距有逐步扩大的趋势。

（3）各省份技术要素发展不平衡，引起东部省份创新贡献率逐步提升，但中西部省份创新贡献率仍然不高，造成技术要素空间分布格局不合理，区域发展不平衡、不充分的局面。

6.2 建议

本文的研究表明，除少数经济发达地区外，我国大部分地区的创新驱动水平还不够高，导致区域经济发展不平衡的问题比较突出，应加强政策制度研究和改进，利用好创新驱动的扩散和溢出效应，淡化区域观念，以创新生态系统建设为主导，构建大区域合作新格局。发达地区虽然创新意识比较强，但创新驱动水平与发达国家相比，还有一段距离要追赶。当前，科技领域的国际竞争及外部封锁打压愈演愈烈，迫使我们必须充分发挥我国的社会主义制度优势和超大规模市场优势，不断提高创新驱动整体效能。因此，需要培养创新主体的竞争意识并提高其参与创新活动的积极性，合理高效地对创新资源进行配置，激发创新驱动的活力，进行政策、制度的有效引导，培育滋养创新驱动的良好土壤，同时还要有持续创新的耐力。具体从以下几个方面着手：（1）提高人力资本的认知基础，培养高素质人力资本，发挥人才在创新驱动中的支撑作用。（2）增强创新投入，用好各类资金，发挥投资在创新驱动中的核心作用。（3）注重成果转化，建立良性循环体系，发挥体制在创新驱动中的保障作用。（4）坚持目标导向，营造创新生态，发挥市场配置对创新驱动的环境支撑作用。