分析长三角、京津冀及东三省地区创新效率的影响因素及比较

（一）DEA-Malmquist模型结果分析

运行DEAP2.1软件，对东中部14个省市的高技术产业在2007—2015年投入和2008—2016年产出数据，进行DEA-Malmquist分析，总体创新效率变化情况见表4-7。

表4-7　东中部地区高技术产业创新效率变动情况

续表

由表4-7可知，东中部地区高技术产业2008—2016年的整体创新效率（TFP）不容乐观，总体均值仅为0.98，下降了2％。三个经济强省如广东、江苏、山东等创新效率有所提高，而最发达的两个直辖市上海、北京创新效率分别下降了4.6％和3.5％。安徽省的创新效率提高幅度最大，为7.7％，这是安徽省近几年大力推进创新驱动的结果，海南省创新效率下降了15.3％。值得关注的是，东三省中，辽宁省表现抢眼，创新效率提高了5.4％，提升幅度仅次于安徽。东部所有省市的技术进步变化指数（TECH）均小于1，表明技术呈现不同程度的退步，这也是造成创新效率下降的主要因素。2008—2016年东中部地区各省市创新效率变化指数对比情况如图4-4所示。各省市平均创新效率变化趋势如图4-5所示。

图4-4　东中部地区各省市创新效率变化指数对比图

图4-5　东中部地区平均创新效率变化趋势图

图4-5表明，东中部地区的创新效率变化情况在2009—2012年间波动较大，变动最大值出现在2010年，技术效率提高了91.5％，创新效率提高了27.1％。2012—2016年间，技术效率逐年下降，而技术进步则走出低谷，逐年攀升。这表明东中部高技术产业技术处在上升通道，具有发展后劲，只要对技术效率加以改进，未来创新效率将有更大提高空间。

（二）内向型开放式创新环境对高技术产业创新效率的影响

为了考察影响高技术产业创新效率的因素，本实证以高技术产业创新效率变化指数为因变量，企业规模、竞争程度、企业经营绩效、所有制结构、外商投资、跨国公司在华研发机构和海归研发人员为解释变量，建立如下模型：(www.xing528.com)

式（4.14）中，y表示创新效率变化指数；X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7分别表示企业规模、竞争程度、企业经营绩效、所有制结构、外商投资、跨国公司在华研发机构和海归研发人员等指标；下标i表示省市；t表示时间序列（2009—2016年）；αi为不同截面截距；ε为随机误差。

七个解释变量都以每个省市2008年的数据为基准进行标准化处理，变量的描述性统计结果如表4-8所示。

表4-8　变量的描述性统计结果

运行Eviews 9.0软件，对长三角（上海、江苏、浙江、安徽）、京津冀环首都圈（北京、天津、河北）、东三省（辽宁、吉林、黑龙江）三个区域进行回归分析，以便进行比较分析。经Hausman检验，东部整体和三个区域所有时间序列均含有一个单位根但通过了协整检验，不存在伪回归。回归结果见表4-9。

表4-9　高技术产业创新效率影响因数回归结果

注：“*”“**”“***”分别表示回归系数在10％、5％、1％置信水平下显著，括号内数值为标准误。

从表4-9可以看出，内向型开放式创新环境对整个东部地区的高技术产业的创新效率具有正向影响。外商投资、跨国公司在华研发机构和海归研发人员这三个内向型开放创新要素每提高1个百分点分别会引起高新技术产业创新效率提升0.231、0.352和0.015个百分点，在所有影响高技术产业创新效率的因素中显得突出。其中跨国公司在华研发机构数量对高技术产业创新效率影响最大，一方面说明在外国大公司的创新能力明显强于国内公司；另一方面也提醒我们在积极引进外资的同时，应该优化引资结构，着力推动外资企业在华开设研发机构，以提升我国产业的创新能力。海归研发人员对创新效率的贡献最低，只有0.015，横向来看，海归研发人员对长三角地区、京津冀都市圈、东三省三个区域的创新效率的贡献也分别只有0.018、0.026、0.049，说明海归研发人员的重要性在降低，这与现实情况是相符的。中国近几年的高速发展，使得留学归来人员具有比较优势有所降低。

表4-9还表明京津冀地区内向型开放式创新环境对高技术产业创新效率的促进作用要强于长三角地区。长三角地区虽然经济总量超过京津冀地区，但内向型开放创新环境的营造效果显然略为逊色，还有进一步招商引资的潜力。

内向型开放式创新环境对东三省的影响较弱，其中外商投资和跨国公司在华研发机构两项指标甚至对创新效率具有负向影响。这表明东三省的内向型开放式创新程度还较低，远未能成为经济发展的主要推动力。要想提高高技术产业的创新效率，东三省首要的任务是改善经济环境，扩大招商引资，推动产业结构转型升级。