段 钰，程 跃

(广西大学 公共管理学院，广西 南宁 530000)

0 引言

创新资源是创新活动的基本要素，资源的有限性和经济发展的快速扩张性之间的矛盾，使得创新资源成为各地竞争的焦点。结合各省创新生产过程，获取创新资源的方式主要是各地区依靠自身优势，制定创新政策，充分整合区域内各种生产要素，以达到吸引创新资源的目的，由此逐渐形成了资源集聚现象。资源集聚不是简单的生产要素集中，受到劳动者、社会资本、技术水平等诸多创新要素的影响，是资源整合和配置的复杂过程。由创新资源集聚引起的集聚效应必然对区域创新绩效以及区域经济发展产生影响。由于地区经济发展水平和资源禀赋等条件有明显差异，我国各地区存在产业结构失衡和创新绩效发展不平衡等问题，使得创新资源和创新活动向特定空间聚集。创新资源集聚与区域创新绩效之间是否存在必然联系，资源集聚对区域创新绩效影响的机制是如何？为回答上述问题，有必要对当前我国资源集聚水平以及其对区域创新绩效的影响进行研究，并据此提出促进地区创新发展和协同发展的相关建议，为我国创新资源合理配置、创新绩效提高和经济社会高质量发展提供参考。

1 理论基础和文献综述

1.1 理论基础

产业集聚理论认为，企业和机构在产业发展过程中会由于某些相似性和互补性集中在特定区域内，产业所需的生产要素也随之集聚，产业集聚引发创新资源的流动和集聚，促进地区间的发展和进步。经济学家马歇尔在其著作《经济学原理》中提出产业集聚的主要动因是外部经济和规模经济，而后产生了产业集聚研究的多个流派。区域创新系统理论认为创新系统是创新资源集聚的重要载体，区域创新系统是在一定地理空间范围内，各创新主体与创新资源投入相互作用、相互关联的创新网络和制度支撑。协同理论认为，区域内单一创新要素投入不能提升区域创新绩效，创新系统内部各种创新资源集聚水平达到匹配的程度才能起到促进作用。要素拥挤论认为，区域内部创新资源集聚会对创新绩效产生促进作用，创新资源过多集聚反而会起到抑制作用。

1.2 文献综述

随着对创新研究的不断深入，学者们逐渐关注到创新资源集聚与创新绩效之间的关系。学术界关于创新资源集聚的内涵尚未形成一致性界定。赵陆[1]提出创新要素集聚是诸多创新要素在空间地理位置上一定程度的集中，且这种集中会推动地区产业和经济发展。陈菲琼等[2]认为创新资源集聚包括静态和动态两种内涵，静态创新资源集聚是某地区某时期内资源的存量及配比状态，动态创新资源集聚是资源在某地区积累、整合和优化的过程。叶小玲等[3]认为创新要素集聚是创新要素通过科技创新主体的推动作用和科技中介的协调作用向效益体现者集聚的过程。关于创新资源集聚的研究，目前学界大致分为以下几类:

(1)创新资源集聚的形成、特性及影响因素。陈菲琼等[2]以浙江省为例发现人力资源因子和物质资源因子是资源集聚的主导因素；刘和东[4]运用面板协整计量模型考察国内市场规模与创新资源集聚的虹吸效应，研究得出二者之间存在显著的协整和双向因果关系；李福等[5]认为创新中心形成是创新资源集聚与利用的过程，并提出创新资源的集聚模式包括资本导向、技术导向以及人才导向三种类型。郭庆宾等[6]以湖北省为例研究了区域创新资源集聚能力的空间关联性；骆康等[7]基于ArcGIS可视化和社会网络分析法分析了长江经济带创新资源集聚的空间格局和网络结构特征，为区域实现科技创新引领发展提供参考。罗俊琳等[8]分析了区域创新资源集聚的机理、现状与问题并提出加强资源集聚的对策建议。

(2)从微观角度研究创新资源集聚与企业创新的关系。叶小岭等[3]运用组合赋权法评价江苏省大中型企业资源集聚水平和集聚效益并提出相应对策；黄昌富等[9]以我国上市IT公司企业面板数据实证研究了资源集聚、创新成果产出以及企业成长三者之间的关系，发现研发人员对创新成果和企业成长的影响比研发支出对其的影响更为明显；袁骏毅等[10]基于中国工业企业面板数据考察了空间集聚对企业全要素生产率的影响关系及内在机制，结果表明空间集聚程度与全要素生产率存在显著的倒“U”型关系。

(3)从宏观角度研究创新资源集聚与区域创新的关系。焦继文等[11]对长三角、环渤海、珠三角三大经济圈的资源集聚度进行测度，实证分析资源集聚与周边地区经济增长的关系，结果表明资源集聚对经济增长并非都有促进作用；吴卫红等[12]对高校与高技术产业进行对比，实证研究创新资源集聚对区域创新绩效的溢出效应，研究发现单一创新资源集聚水平对不同地区创新绩效的溢出效应有不确定性；林萍[13]基于中国各省市面板数据研究要素集聚、空间关联对区域创新能力的影响，研究发现劳动力、社会资本以及信息技术的聚集程度越高，对区域创新能力提升越有利，自然资源集聚程度对区域创新能力有抑制作用；沈婕等[14]基于智慧专业化理论解释了区域创新发展的内在动力以及资源集聚对区域创新驱动发展绩效的影响。

综上所述，多数研究关注资源集聚的形成机理、主要影响因素及测度等，较少将资源集聚与创新绩效联系起来，仅有的研究也集中于从企业微观层面来探索资源集聚对企业创新绩效的影响。但资源集聚是多元创新主体协同合作产生的结果，单纯从微观层面着手容易忽视其他创新主体在资源集聚过程中发挥的作用，因此本文将其他创新主体纳入到研究框架中，从宏观层面分析区域内资源集聚对区域创新绩效的影响。

2 研究设计

2.1 研究假设

创新资源集聚是实现区域创新的重要基础，也是实现区域发展从要素驱动向创新驱动的重要过程[15]。研究表明，人力资源和财力资源是最为重要的创新资源，对区域创新活动的开展及创新成果的产出有极为重要的影响。资源集聚的过程是产业集聚化的过程，实质上也是人力资源和财力资源集聚化的过程[16]。本文主要对创新人力资源集聚和财力资源集聚进行研究，选取R&D人员全时当量和R&D人员内部经费代表人力资源和财力资源的投入水平，在此基础上计算各地区人力和财力资源集聚水平。人才是发展的第一要素，人力资源的有序流动和迁移形成人力资源集聚，从而产生信息共享、知识溢出、集体学习等集聚效应，促进区域创新绩效提高[17]。财力资源是促进经济增长的重要条件，是提升区域竞争力的关键因素。创新资源集聚不仅是人才、资金和技术等要素流入和集聚的过程，也是不同资源不断优化配置以达到适应与本地发展相适应的动态过程。

区域创新绩效与区域内创新型企业息息相关，创新型企业是推动区域创新绩效提高的重要引擎。资源集聚为创新型企业吸收不同行业的异质性知识提供了可能。对于创新型企业而言，企业的竞争优势来自于企业资源和产品的异质性，如果企业能够吸纳其他行业的异质性知识资源，则必然有助于自身创新成果的产出[18]。多样化的人力资源在地区创新型企业之间自由流动使得企业间知识溢出，在企业生产过程中，创新人才的交互活动为企业知识重组提供了可能，促进企业产生新知识或者新技术，创新人才集聚促进产业之间知识合作共享，有助于促进区域内不同行业之间异质性知识互补，这种互补的知识促进企业创新、区域创新绩效不断提高。财力资源集聚水平的提高给区域创新活动发展提供了资本，为创新企业带来更多的研发资金，为企业发展提供了较好的创新环境和发展基础，并一定程度上降低了企业创新的成本和风险，从而促进企业进行更多研发活动，提升区域内企业间的合作效率，有助于提高区域创新绩效。创新资源集聚是一个动态过程，需要创新资源之间相互协调配合，协同发挥作用。协同学理论强调多个因素通过交互作用产生整体效果。创新资源集聚过程存在协作与竞争，不同创新领域集聚主体的差异性以及不同创新资源功能的耦合性使资源集聚系统内部存在非线性的相互作用，从而使不同创新资源集聚的协同效应超出单一资源集聚产生的效果[2]。人力资源集聚给区域内创新活动带来知识和技术，财力资源集聚为创新活动提供资金支持，当二者进行合理配置时，会产生“1+1>2”的效果[19]，即二者的交互作用能促进区域创新绩效提高。基于以上分析，本文提出以下研究假设：

假设1：人力资源集聚对区域创新绩效有促进作用。

假设2：财力资源集聚对区域创新绩效有促进作用。

假设3：人力资源集聚和财力资源集聚的交互项对区域创新绩效提高有促进作用。

2.2 变量选择

(1)被解释变量。本文的被解释变量选择体现创新效果的创新产出作为衡量区域创新绩效的指标。对区域创新绩效的评价指标多为专利申请受理量、专利申请授权量、论文发表量以及新产品销售收入等。已有研究对衡量区域创新绩效的指标体系没有统一标准。参考吴卫红等[20]的研究，从知识产出和经济产出2个角度综合考量，选取专利申请授权量、专利申请受理量、新产品销售收入、新产品出口销售收入、技术市场技术输出合同数以及技术市场技术输出合同金额来对区域创新绩效进行衡量。

(2)解释变量。国内学者对创新资源集聚水平的衡量多集中于人力资源投入和财力资源投入。人力资源是知识资源和技术资源得以有效利用的重要载体，财力资源可以在一定程度上反映出物质资源和技术资源的投入程度。R&D人员全时当量体现了当地研发人才的实际研发工作量，R&D经费内部支出则体现出当地的实际研发投入，因此，本文选取二者作为创新人力资源和创新财力资源的投入指标，并在此基础上对创新资源集聚水平进行测算[21]。

(3)控制变量。影响区域创新绩效的因素很多，其中良好的创新环境是提高区域创新绩效的前提。创新环境包括基础设施建设、政策制度环境和社会文化环境等。基础设施环境建设是创新活动顺利进行的平台，也是创新成果得以验证和应用的平台[22]，对创新环境建设发挥重要作用。因此，考虑到创新环境对区域创新绩效的影响，本文选取信息化水平作为控制变量，并用互联网宽带接入端口数量对其进行衡量。

2.3 数据来源

本文使用的原始数据来源于2011-2020年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各省市自治区的统计年鉴等资料,选取中国内地30个省市自治区10年的面板数据作为样本，并用软件Stata 16进行回归分析。由于西藏地区部分数据缺失，因此实证研究不予考虑。在分地区分析创新资源集聚与创新绩效关系时，按照传统区域划分方法，将我国划分为东部、中部和西部三个地区，东部地区包括河北、北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、广东、海南、福建、辽宁；中部地区包括河南、湖北、湖南、安徽、江西、山西、内蒙古、吉林、黑龙江；西部地区包括重庆、四川、云南、贵州、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、广西。

3 创新资源集聚水平及区域创新绩效测度

3.1 创新资源集聚水平测度方法

创新资源集聚度水平的测量主要包括空间基尼系数、洛伦兹系数、赫芬达尔—赫希曼指数、空间集聚指数等方法。郭庆宾等[6]采用熵权法对其进行测度，周元元等[23]、邹游[24]、吴卫红等[12]采用区位熵指数来对资源集聚水平进行测度；吴卫红等[20]采用因子分析法测度创新要素集聚水平；林萍[13]用要素集中密度的概念衡量要素集聚水平；焦继文等[11]采用相对数中的人均和地均指标来对科技资源集聚度进行衡量。基于现有文献，区位熵指数作为衡量要素空间分布的指标被广泛应用于测量创新资源集聚水平[12]。本研究用区位熵指数测算人力资源和财力资源集聚程度，以此来衡量我国30个省市自治区的创新资源集聚水平。具体公式为：

LQij=(qij/qj)/(qi/q)

(1)

其中，LQij指的是j地区i类资源在全国的区位熵；qij指的是j地区i类资源的相关指标，qj指的是j地区该类资源所有的相关指标；qi指的是全国范围内i类资源的相关指标，q指的是全国所有该类资源的相关指标。若LQij>1,则该地区资源集聚水平则与全国相比较高；若LQij<1,则该地区资源集聚水平则与全国相比较低或者不存在聚集现象。本文当中将创新资源分为人力资源和财力资源。那么就有人力资源集聚度和财力资源集聚度，如公式(2)和公式(3)所示：

(2)

(3)

则lqpi指的是国内i省的R&D人员集聚度，p'i代表国内i省R&D人员数量，pi表示国内i省就业人员总量，P'代表全国R&D人员数量，P表示全国就业人员总量。lqmi指的是国内i省的R&D经费集聚度，m'i代表国内i省R&D人员经费支出，mi表示国内i省生产总值，M'代表全国R&D经费支出，M表示国内生产总值。

3.2 创新资源集聚水平测度结果

根据前文所述的创新资源集聚水平测度方法得到2011-2020年我国31个省市自治区R&D人员集聚度和R&D经费集聚度，测度结果如表1、表2所示。总体而言，我国创新人力资源集聚和财力资源集聚的呈东中西阶梯状分布，集聚水平相对平稳，且各省市人力和财力资源集聚的发展态势具有较高的一致性。可能是由于我国东中西三个区域的经济发展水平、文化开放程度、发展机遇等的差异性，东部地区经济发展远高于中西部地区，更容易吸引科技人才，促进了财力资源的投入。

由表1可得出：北京的R&D人员集聚度最高，均值为4.312，R&D人员集聚度最低的是新疆，均值为0.239。R&D人员集聚水平高于全国平均水平的省份有北京、上海、天津、江苏、浙江、广东和福建，均分布在我国东部地区，中西部地区R&D人员集聚水平普遍低于全国平均水平，中部地区创新人力资源集聚程度略高于西部地区。由表2可知，R&D经费集聚度最高的省份仍为北京，均值为2.748，R&D经费集聚度最低省份为新疆，均值为0.252。R&D经费集聚水平高于全国平均水平的省份有北京、天津、上海、江苏、山东、广东、浙江、辽宁和陕西。除陕西之外，其余均为东部地区。陕西经济发展水平在西部省份中名列前茅，吸引了大量人力和财力资源集聚，因此，政府可通过陕西资源集聚的溢出效应，促进西部地区的科技和经济发展水平。我国中西部资源集聚的现状说明政府仍要加上创新资源的投入力度，实现城市创新水平提升，从而吸引更多人力和财力资源，促进地区经济发展。

3.3 区域创新绩效测度

本文选用因子分析法对区域创新绩效进行测算，因子分析法是一种将多个变量浓缩为反映其主要信息的少量因子，并以少数因子解释原始变量之间关系的分析方法。一方面能够实现变量降维，另一方面能够解决各指标之间可能存在的信息重复、数据差异以及权重选择的主观性问题。由于指标数据量纲和数量级不一致，本文使用SPSS默认的均值-标准差法进行数据标准化处理。在运用SPSS26.0统计软件对全国各省市资源集聚水平进行因子分析之前，需要对数据进行KMO和Bartlett球形检验，以判断是否适合进行因子分析。经检验，各年份数据均适用于因子分析法。然后提取特征值大于1的因子，通过对相关数据进行因子分析，得出各省份区域创新绩效的综合因子得分，如表3所示，综合因子得分大于0，说明其创新绩效超过全国平均水平，反之则尚未达到全国平均水平。

表1 各省份2011-2020年R&D人员集聚度描述统计

表2 各省份2011-2020年R&D经费集聚度描述统计

由表3可知，东部地区的广东、江苏、浙江、北京、山东、上海以及中部地区的湖北，安徽区域创新绩效平均综合得分大于0，说明其区域创新绩效居于全国平均水平之上，而其他地区的平均综合得分均小于0，说明其创新绩效尚未达到全国平均水平。以上结果表明我国省域区域创新绩效存在显著的地区差异。区域创新绩效较高的省份主要集中在东部沿海地区，中部地区湖北、安徽、河南10年间的创新绩效得分有正有负，处于不断调整状态，除陕西、四川外西部地区创新绩效处于较低水平。整体而言，我国各地区创新绩效呈现平稳发展态势，区域创新绩效地区差异较大，呈现出较为明显的梯度分布特征。

表3 2011-2020年我国区域创新绩效的因子得分

4 创新资源集聚对区域创新绩效影响

4.1 模型构建

为研究创新资源集聚对区域创新绩效的影响，针对假设3，本文将创新人力资源集聚水平、财力资源集聚水平及二者的交互项(乘积)引入到模型当中。具体面板回归模型构建如下：

模型(1)：

patentit=β0+β1lqpit+β2lqmit+β3infit+εit

(4)

模型(2)：

patentit=β0+β1lqpit+β2lqmit+β3(lqp×lqm)it+β4infit+εit

(5)

其中，i=1，2...n为30个省个体序列，t=1，2...t为2011-2020年度事件序列，patentit、lqpit、lqmit、(lqp×lqm)it、infit分别表示i省份t时期的区域创新绩效、人力资源集聚水平、财力资源集聚水平、二者的交互项以及互联网宽带接入端口，εit表示随机扰动项。模型(1)不考虑人力资源集聚与财力资源集聚的交互作用，模型(2)在模型(1)的基础上加入了人力资源集聚水平和财力资源集聚水平的交互项，以验证二者的交互作用对创新绩效的影响。

4.2 实证检验

4.2.1 全国层面的计量结果分析

本文运用面板数据模型进行回归分析，对数据进行F检验和Hausman检验，结果均显示拒绝原假设，因此选用固定效应模型进行实证分析，结果如表4所示。根据模型(1)估计结果可得出，创新人力资源集聚对区域创新绩效的弹性系数为0.127，且在5%的显著性水平下显著为正，说明人力资源集聚对区域创新绩效有显著促进作用，假设1成立；创新财力资源集聚对区域创新绩效的弹性系数为0.170，且在10%的显著性水平下显著为正，说明财力资源集聚对区域创新绩效同样有显著促进作用，假设2成立。模型(2)结果显示二者的交互项未通过显著性检验，说明创新人力资源集聚和创新财力资源集聚的协同效应并未发挥作用，假设3不成立。主要是由于全国范围内两类创新资源集聚程度差别较大，不能产生有效的协同作用。说明各地区应完善人才引进和资金投入之间的相对比例，使地区在承载更多创新人力资源和财力资源的同时发挥资源间的协同效应。

表4 回归模型估计结果

4.2.2 东中西地区的计量结果分析

由于我国东部、中部和西部地区之间的人力资源、财力资源以及创新绩效分布存在较大差异，因此基于东中西三个地区的数据，对上文设定的模型进行估计。实证结果如表5所示。

表5 回归模型估计结果

由模型(3)结果可知，东部创新人力资源集聚和创新财力资源集聚的一次项在10%的显著性水平下显著，且系数均为正，说明东部地区人力资源集聚和财力资源集聚对创新绩效起到了促进作用。东部地区经济发展水平较高，基础设施建设较好，创业环境宽松，因此聚集了丰富的创新人力和财力资源。人力资源集聚促进了区域之间的知识流动和共享，财力资源集聚增加更多研发投入进而促进创新产出。但二者的交互项未通过显著性检验，主要原因在于东部地区人力资源和财力资源集聚相差程度较大，未能发挥协同效应。说明东部地区对资源的协调配置还有进一步上升的空间，只有当不同类型的资源达到合适的匹配度时才会出现协同效应。因此东部地区可利用自身优势协调好人力资源与财力资源的关系，在促进资源集聚的同时注重创新资源集聚绩效的改善，合理配置资源，提高创新效率，避免资源浪费。

由模型(4)结果可知，中部地区人力资源集聚和财力资源集聚以及二者交互项均通过了显著性检验。人力资源和财力资源集聚的系数为正，说明二者均对区域创新绩效有显著促进作用，但二者的交互作用系数为负，说明二者的交互作用对创新绩效起到了抑制作用。中部地区人力资源集聚和财力资源集聚虽然都低于全国平均水平，但由于中部地区具有独特的发展优势，既能吸纳西部地区的人才，又能接收东部地区的人才盈余，因此中部地区的人力资源集聚能有效促进中部地区知识共享和技术交流，对创新绩效的提高有促进作用。随着经济发展，中部地区对科技创新的财政投入力度加大，财力资源集聚水平提高，对创新绩效提高也起到了显著推动作用。但交互作用却起到了相反作用，主要原因在于人力资源和财力资源的集聚程度差别较大。因此中部可继续发挥自身区位优势，吸引人才和资金，并协调利用好集聚资源，提高区域创新绩效。

由模型(5)结果可知，西部地区创新人力资源集聚系数为正且通过显著性检验，说明人力资源集聚对区域创新绩效有显著促进作用；财力资源集聚系数未通过显著性检验，说明财力资源集聚对西部地区创新绩效无显著影响；二者的交互作用显著为负，说明交互作用对创新绩效产生了抑制作用。近些年来我国采取偏向西部的支持政策，西部各地区也制定了丰富的人才政策，对人才起到了一定的吸引作用，因此人力资源集聚对创新绩效起到了促进作用。但是西部地区由于自身经济发展水平以及资源禀赋的差异，对创新活动经费投入不足，创新活动缺乏活力；另外两类资源的集聚程度也存在较大差异，因此财力资源集聚以及二者的交互作用对创新绩效未能产生积极作用。同时，实证结果表明：整体而言，信息化程度对创新绩效提高有促进作用，各地区应继续优化基础设施建设，提高经济发展水平，为创新活动提供优质发展环境。

5 结论与建议

本研究结果表明，创新人力资源集聚和创新财力资源集聚对区域创新绩效有正向影响，二者的交互作用不显著。地区层面研究结果表明，东部地区人力资源集聚和财力资源集聚对区域创新绩效有正向影响，二者交互作用不显著；中部地区创新人力资源集聚、财力资源集聚对创新绩效有促进作用，但其交互作用对区域创新绩效均有显著抑制作用；西部地区创新人力资源对创新绩效有正向影响，财力资源集聚对创新绩效无显著影响，其交互作用对创新绩效有负向影响。综合以上研究结论，为提高我国区域创新绩效，提升我国创新水平，提出如下政策建议：

第一，优化地区创新资源配置，提高创新效率。我国经济发展水平、对外开放水平、信息发展水平等多方面呈现东部、中部、西部阶梯状分布，创新资源集聚也呈现东中西阶梯装分布，但创新绩效分布却差强人意。因此应正确认识创新资源集聚的有效性，引导创新资源向低集聚水平地区倾斜，加大对中西部地区人力资源和财力资源投入，并促进各类资源在各地区的合理配置和集聚，提高创新资源利用效率。由于我国各个地区特殊的自然环境和资源差异，使得我国各个地区人力资源和财力资源的集聚程度不均衡，由此造成创新产出和创新绩效不均衡。因此应强化地理因素对创新绩效的影响：一方面要因地制宜，结合当地特征，关注本地的创新资源和创新环境；另一方面，要考虑区域协同发展，统筹省内省外创新资源，关注周边省份的创新策略，积极搭建合作平台，鼓励集聚资源跨区域合作，畅通不同创新资源在不同区域间的流动，缩小地方差距，实现多方共赢。

第二，加强创新资源匹配性，提高创新资源协同效应。整体而言，东部、中部和西部地区人力资源和财力资源集聚的协同作用对创新绩效的促进作用不显著，说明创新资源的协同效应并未得到有效发挥。因此，地方政府应注重人力资源和财力资源的有效结合，资源协同效应并不是简单的资源叠加，不同资源集聚水平差距过大会对创新绩效的提高起到抑制作用，只有在合适的范围内，才会产生协同效应。政府在加强创新资源投入时，要结合当地创新行业产业的特点，综合考虑不同资源的匹配度，优化创新资源投入比例。

第三，加强基础设施建设，营造良好创新发展环境。创新环境是创新活动生存和发展的重要保障，创新基础设施的完善对创新绩效的提高有显著的促进作用。因此政府应营造良好的创新环境。一方面优化创新硬件环境，加强基础设施建设，特别是中西部地区，应继续提高当地经济发展水平、信息化程度、城镇化水平，建立高质量的产业园区和科技孵化中心，不仅依靠政策优势吸引创新资源投入，更要打造自身靓丽名片留住创新资源。另一方面完善创新政策，建立健全知识产权保护政策，保障创新人才的合法权益，保护创新活动的积极性和主动性。同时要完善市场机制，完善金融市场与创新活动之间的投资关系，提高税收优惠政策实施力度，为创新活动提供优质内外部创新环境。