桂黃寶，江 密，孫 璞

(華北水利水電大學 管理與經濟學院，鄭州 450046)

0 引言

黨的十八大以來，中國大力實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，深入推進區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略，以實現(xiàn)更加公平、更高質量、更有效率、更可持續(xù)的發(fā)展。創(chuàng)新資源作為創(chuàng)新發(fā)展的關鍵因素，保障其高質量配置水平是貫徹落實新發(fā)展理念、促進區(qū)域創(chuàng)新良性發(fā)展、提高區(qū)域整體競爭力的必然要求。因此，科學評價當前中國創(chuàng)新資源配置的非均衡態(tài)勢、準確把握影響創(chuàng)新資源配置水平的關鍵因素，對于突破當前部分行政壁壘、制度障礙和創(chuàng)新發(fā)展瓶頸[1]具有十分重要的理論及現(xiàn)實意義。

創(chuàng)新資源配置非均衡態(tài)勢及其影響機理的相關研究主要劃分為兩大類：一是側重于創(chuàng)新資源配置的空間非均衡性分析[2]。已有研究表明，中國工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新資源配置整體狀況不佳，持續(xù)呈現(xiàn)東高西低的非均衡態(tài)勢，整體上表現(xiàn)為正的空間自相關[3-7]。此外，在虹吸效應的作用下，創(chuàng)新資源不斷地由欠發(fā)達地區(qū)集聚到科技進步中心區(qū)域，進而形成創(chuàng)新極化效應并培育出增長極[8-9]，區(qū)域增長極在不斷發(fā)展與進步中步入成熟階段，又會對周邊地區(qū)及關聯(lián)產業(yè)產生輻射作用，極化效應開始轉變?yōu)閿U散效應[10]。我國區(qū)域創(chuàng)新資源極化現(xiàn)象呈現(xiàn)先增強后減弱的趨勢，且區(qū)域內的創(chuàng)新資源配置水平存在明顯的空間異質性[11]。二是側重于創(chuàng)新資源配置非均衡性影響因素分析。李泓欣等提出技術創(chuàng)新資源配置非均衡性的影響因素、作用機制及提升路徑[12]。李斯嘉等則探討了市場分割對區(qū)域創(chuàng)新資源配置的影響，提出了降低東部地區(qū)市場分割程度以帶動中西部地區(qū)創(chuàng)新資源配置水平提高的協(xié)同機制[13]。謝呈陽等從土地資源要素切入，比較了其配置差異對經濟發(fā)達城市和后發(fā)城市創(chuàng)新績效的影響程度[14]。此外，還有部分學者以創(chuàng)新全過程為研究對象，分別從制度激勵導向、創(chuàng)新生態(tài)鏈體系構建和創(chuàng)新成果效益導向等維度分析創(chuàng)新資源配置存在的問題，并提出相應的對策建議[15-18]。

當前，我國區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展存在創(chuàng)新資源配置非均衡性突出、創(chuàng)新水平差距明顯等問題，但現(xiàn)有研究對于創(chuàng)新資源配置非均衡性的具體表現(xiàn)和影響機理少有涉及。鑒于此，本研究采用2015—2020年中國內地31個省份面板數(shù)據，利用改進的泰爾指數(shù)法對各區(qū)域創(chuàng)新資源配置非均衡態(tài)勢進行測度，并探索其影響因素，為推進區(qū)域創(chuàng)新協(xié)調發(fā)展提供理論基礎和現(xiàn)實依據。

1 研究區(qū)域、數(shù)據來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據來源

基于國家“七五”計劃提出的經濟區(qū)域劃分方法，將中國內地31個省份劃分為東部、中部、西部三大區(qū)域[19-20]，研究時間跨度為2015—2020年。樣本數(shù)據來源于2016—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》及各級政府網站。

1.2 研究方法

1.2.1創(chuàng)新資源配置評價指標體系。創(chuàng)新資源通常是指進行科技創(chuàng)新活動所需要的資金、技術、人力及信息等要素的總和，它是創(chuàng)新活動的物質基礎，是創(chuàng)新產出的重要前提和保障。國內外研究對創(chuàng)新資源配置水平的評價主要圍繞科研機構、高技術產業(yè)及高等教育等領域展開。本研究結合創(chuàng)新資源內涵與現(xiàn)有研究成果，選取創(chuàng)新人力資源、創(chuàng)新財力資源和創(chuàng)新物力資源作為一級指標，在參考已有研究[3,21]的基礎上，綜合考慮各評價指標的科學性和數(shù)據的可比性，確定8個二級指標用以評價創(chuàng)新資源配置水平(表1)。

表1 創(chuàng)新資源配置評價指標體系

1.2.2熵權法。熵權法是一種客觀賦權方法，在避免判斷矩陣可能存在的強主觀性方面具有顯著的優(yōu)越性。利用熵權法對各評價指標進行賦權計算得分，從而得出各省份創(chuàng)新資源的配置水平。首先，對面板數(shù)據進行預處理，構建原始數(shù)據矩陣；其次，采用極差標準化方法對指標進行標準化處理；第三，求得各評價指標的信息熵和熵權；最后，采用加權求和方法計算各省份創(chuàng)新資源配置水平的綜合得分。

1.2.3泰爾指數(shù)。泰爾指數(shù)法是從熵的概念出發(fā)測度差異的一種方法。與基尼系數(shù)不同，泰爾指數(shù)具有良好的差異解釋性質，可將總差異分解并計算不同差異的貢獻度，以明確差異的具體存在形式[22]。本研究運用泰爾指數(shù)測度創(chuàng)新資源配置的總體差異，東部、中部、西部地區(qū)的內部差異，以及東部、中部、西部地區(qū)之間的差異，并將區(qū)域內部差異和區(qū)域間差異對總體差異的貢獻率進行分解。由于傳統(tǒng)泰爾指數(shù)過于依賴單一變量的絕對性，參考F.Bickenbach等[23]的研究，采用改進后的泰爾指數(shù)進行相對比較，其基本公式為：

式中：T為全國創(chuàng)新資源配置的泰爾指數(shù)，反映中國創(chuàng)新資源配置的總體非均衡性；Ti為第i個子區(qū)域(東部、中部、西部地區(qū))創(chuàng)新資源配置的泰爾指數(shù)，反映子區(qū)域內各省份之間創(chuàng)新資源配置的非均衡性；Yi為第i個子區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平；Yij為第i個子區(qū)域中第j個省份創(chuàng)新資源配置水平；Y為全國創(chuàng)新資源配置總體水平；Gij為第i個子區(qū)域中第j個省份GDP；Gi為第i個子區(qū)域GDP；G為全國GDP。以各省份每個觀測年的GDP占全國(或子區(qū)域)GDP的比例來反映權重，可以避免不同省份因經濟發(fā)展的巨大差異導致的測度結果沒有意義，從而更為科學地呈現(xiàn)出不同空間下創(chuàng)新資源配置分布的非均衡程度。使用泰爾指數(shù)測度非均衡性的一大優(yōu)勢是利用其特有的可分解性質，在計算出總體差異后，可將其分解為區(qū)域內差異和區(qū)域間差異，并且可以針對東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)進行二次分解，多層次探索中國創(chuàng)新資源配置非均衡性的來源。改進后的泰爾指數(shù)分解公式為：

式中：Tw表示區(qū)域內泰爾指數(shù)；Tb表示區(qū)域間泰爾指數(shù)。

1.2.4模型構建。創(chuàng)新資源配置在各區(qū)域間具有完整性、相關性、相對獨立性和空間異質性等特點[24-25]，不同地區(qū)創(chuàng)新資源配置水平的非均衡性是多種因素共同作用的結果，包括政府政策、市場競爭、資源稟賦與經濟發(fā)展水平等[26-27]。以區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平為被解釋變量，以人才密度、政府支持力度、對外開放水平、技術市場活躍度為解釋變量，構建創(chuàng)新資源配置水平影響因素的分析模型。運用軟件Stata 16.0進行回歸分析，為了降低模型誤差，減少各變量的異方差性，對原始數(shù)據進行對數(shù)處理，得到創(chuàng)新資源配置水平影響因素模型為：

lnSit=α+β1lnEit+β2lnFit+β3lnDit+β4lnMit+μit。

式中：S為創(chuàng)新資源配置水平，用創(chuàng)新資源配置水平綜合得分來表示；E為人才密度，用本科及以上學歷人數(shù)占6歲以上常住人口的比例來表示；F為政府支持力度，用財政科技撥款占財政支出的比例來表示；D為對外開放水平，用進出口貿易額占國內生產總值的比例來表示；M為技術市場活躍度，用技術市場成交額占GDP的比例來表示；α為常數(shù)項；β為回歸系數(shù)；μ為隨機誤差項，服從正態(tài)分布；i代表省份；t代表年份。

2 結果與分析

2.1 創(chuàng)新資源配置水平

2.1.1省際創(chuàng)新資源配置水平。測算2015—2020年各省份的創(chuàng)新資源配置水平均值(表2)。創(chuàng)新資源配置水平以絕對優(yōu)勢位于全國第一梯隊的省份是廣東、江蘇、浙江、山東、上海和北京。其中，廣東創(chuàng)新資源配置水平最高，達到了0.687 2；江蘇以0.613 9位列第二，整體上與廣東差距不大；浙江和山東的創(chuàng)新資源配置水平有明顯的下降，但在31個省份中仍處于領先地位；北京、上海的創(chuàng)新資源配置水平指數(shù)也都突破了0.2。位于第二梯隊的有安徽、湖北、河南、福建和湖南，這些省份的創(chuàng)新資源配置水平介于0.160 6～0.174 3，彼此間差距不大。位于第三梯隊的有四川、天津、河北、遼寧、重慶、陜西和江西，這些省份的創(chuàng)新資源配置水平介于0.095 7～0.139 5，處于中低水平；其他省份則處于創(chuàng)新資源配置水平的第四梯隊，其中西藏的創(chuàng)新資源配置水平最低，新疆、海南和青海的創(chuàng)新資源配置劣勢也很明顯。

2.1.2全國及分區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平。將31個省份劃分為東部、中部和西部三大區(qū)域，測度2015—2020年全國和三大區(qū)域的創(chuàng)新資源配置水平(表3)。2015—2020年，全國及東部、中部與西部地區(qū)的創(chuàng)新資源配置水平都穩(wěn)步提升，其中東部地區(qū)創(chuàng)新資源配置水平增長最快，高于全國平均增速，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最慢，中西部地區(qū)都處于全國平均增速水平之下，中部地區(qū)創(chuàng)新資源配置水平與全國平均水平較為接近。由此可見，中國區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平差距是持續(xù)且普遍的，隨著時間的推移，這種狀態(tài)并未得到很好的改善，在絕對量上其差距甚至表現(xiàn)得更為明顯。2015年中部、西部地區(qū)與東部地區(qū)創(chuàng)新資源配置水平的差距分別為0.136 0，0.188 1，而2020年差距則分別擴大到0.201 2，0.291 2。東部地區(qū)在其本身地理優(yōu)勢與資源稟賦的基礎上，在國家發(fā)展戰(zhàn)略與政府政策的支持下，呈現(xiàn)勢不可擋的創(chuàng)新發(fā)展趨勢，吸引越來越多的創(chuàng)新資源集聚到此處。因此，雖然中部與西部地區(qū)的創(chuàng)新資源配置水平在不斷提高，但與全國平均水平的差距反而越來越大，尤其是創(chuàng)新條件薄弱的西部地區(qū)。

表2 2015—2020年中國省際創(chuàng)新資源配置平均水平

表3 2015—2020年全國及分區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平演變趨勢

2.2 創(chuàng)新資源配置非均衡態(tài)勢

2.2.1創(chuàng)新資源配置非均衡性。利用Rstudio 4.0.4計算2015—2020年全國及區(qū)域創(chuàng)新資源配置的泰爾指數(shù)(圖1)。從區(qū)域間的變化情況來看，2015—2020年，東、中、西三大區(qū)域之間的創(chuàng)新資源配置的泰爾指數(shù)呈現(xiàn)上下均勻波動的變化趨勢，泰爾指數(shù)由0.033上升至0.035，年均增長率為1.18%，這與全國創(chuàng)新資源配置的總體泰爾指數(shù)變化趨勢一致，尤其是在2017年以后，區(qū)域間與全國總體的泰爾指數(shù)在變化幅度上基本保持一致。對區(qū)域間差異和區(qū)域內差異進行比較可以發(fā)現(xiàn)，區(qū)域內創(chuàng)新資源配置泰爾指數(shù)與區(qū)域間創(chuàng)新資源配置泰爾指數(shù)在每個時間節(jié)點都極為相近，即使在差異最為明顯的2015年，二者之間的泰爾指數(shù)也僅有0.004的差距。由此可見，在改善區(qū)域創(chuàng)新資源配置均衡水平的過程中，區(qū)域間和區(qū)域內的創(chuàng)新資源優(yōu)化配置具有同樣重要的地位，在相關政策的制定與實施上，要盡可能做到統(tǒng)籌兼顧，協(xié)同發(fā)力。從區(qū)域內部變化情況來看，2015—2020年，東、中、西三大區(qū)域內部均存在較為明顯的創(chuàng)新資源配置非均衡性，東部與中部呈現(xiàn)局部震蕩、總體下降的趨勢，西部則有較為明顯且持續(xù)的走高態(tài)勢。在三大區(qū)域內部，東部地區(qū)的泰爾指數(shù)最高，創(chuàng)新資源配置水平的省際差距最大，尤其是在2015年，東部地區(qū)泰爾指數(shù)明顯高于中、西部地區(qū)，2015—2020年東部地區(qū)泰爾指數(shù)共下降了0.010，年均下降率為5.59%，是三大區(qū)域中創(chuàng)新資源配置非均衡態(tài)勢變化最快的區(qū)域。中部地區(qū)的泰爾指數(shù)呈現(xiàn)較為平緩的橫向“S”型變化態(tài)勢，2019年泰爾指數(shù)達到最低值0.015，2015—2020年泰爾指數(shù)共下降了0.006，年均下降率為6.51%。西部地區(qū)泰爾指數(shù)變化較為迅速，從2015年的0.056不斷上升到2020年的0.075，年均增長率為6.02%。不難看出，中國東、中、西三大區(qū)域的區(qū)域內創(chuàng)新資源配置非均衡性隨時間呈現(xiàn)不同方向的演變態(tài)勢，西部地區(qū)的創(chuàng)新資源配置非均衡性變化最大也最快，東部和中部地區(qū)的區(qū)域內差異波動不大。

圖1 區(qū)域創(chuàng)新資源配置泰爾指數(shù)變化趨勢

2.2.2創(chuàng)新資源配置非均衡性的差異貢獻率。利用Rstudio 4.0.4計算2015—2020年區(qū)域創(chuàng)新資源配置非均衡性泰爾指數(shù)的差異貢獻率，分析中國區(qū)域創(chuàng)新資源配置非均衡性的差異貢獻率變化趨勢(圖2)。從區(qū)域內差異和區(qū)域間差異對總體泰爾指數(shù)的差異貢獻率來看，2015—2020年區(qū)域內差異貢獻率與區(qū)域間差異貢獻率幾乎持平，沒有持續(xù)明顯的走高或降低趨勢，這表明東、中、西部區(qū)域內部的差異以及區(qū)域間的差異均是造成我國創(chuàng)新資源配置非均衡性的主要原因。同時，無論是區(qū)域內差異貢獻率還是區(qū)域間差異貢獻率均呈現(xiàn)橫向“S”型的變化趨勢，不同的是區(qū)域內差異貢獻率總體表現(xiàn)為下降趨勢，從2015年的0.531降低到2020年的0.473；區(qū)域間差異貢獻率總體表現(xiàn)為上升趨勢，從2015年的0.469提高到2020年的0.527。兩者對總體泰爾指數(shù)差異貢獻率的年均變動率為0.967%，略有起伏。

圖2 創(chuàng)新資源配置非均衡性的差異貢獻率變化趨勢

從東、中、西部地區(qū)各區(qū)域內部差異對全國總體泰爾指數(shù)的差異貢獻率來看，中部與西部的變化態(tài)勢比較穩(wěn)定，東部差異貢獻率變化較大。東部與中部差異貢獻率的變化步調基本相反，但對總體的差異貢獻率東部始終高于中部，2020年東部與中部的差異貢獻率均有下降，但中部的變化不大，呈現(xiàn)上下震蕩、微弱上揚的變化趨勢，2019年差異貢獻率最低，為0.044。西部對總體差異的貢獻率一直處于中等水平，但就變化趨勢而言，其差異貢獻率在持續(xù)走高，這并非表明西部創(chuàng)新資源配置非均衡態(tài)勢擴大了，而是因區(qū)域間和區(qū)域內的差距在逐年縮小、東部與中部的創(chuàng)新資源配置非均衡態(tài)勢從原本較高的水平逐漸下降后所造成的。

由以上分析可以看出，近年來,在中部崛起戰(zhàn)略、西部大開發(fā)戰(zhàn)略以及東北老工業(yè)基地振興戰(zhàn)略等國家一系列區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的推動下，創(chuàng)新資源配置非均衡性程度有了一定的降低。各區(qū)域在創(chuàng)新發(fā)展基礎存在較大差異的情況下，充分利用好政府保障、市場調節(jié)的雙重支撐功能，優(yōu)勢互補，劣勢幫扶，以合作促發(fā)展，逐步形成了以一線和新一線城市為引領、其余城市緊跟步伐團結協(xié)作的協(xié)同創(chuàng)新格局。西部地區(qū)正在大跨步穩(wěn)定追趕，但由于歷史條件和地理環(huán)境等因素，考慮到區(qū)域環(huán)境的特殊性、人的利益選擇性以及開展創(chuàng)新工作的長期性等現(xiàn)實問題，僅僅依靠現(xiàn)有國家政策支持或戰(zhàn)略幫扶，在短時間內有效消除西部地區(qū)的創(chuàng)新資源配置非均衡現(xiàn)象還存在一定難度。因此，國家需要繼續(xù)擴大對中部和西部的戰(zhàn)略支持和政策優(yōu)惠，尤其是在我國進入到高質量發(fā)展階段后，破除地區(qū)間創(chuàng)新資源配置的非均衡性是區(qū)域協(xié)調發(fā)展、共同進步的必然要求。但綜合考慮現(xiàn)實因素，創(chuàng)新資源配置的地區(qū)差異是現(xiàn)階段國家創(chuàng)新驅動發(fā)展過程中面臨的客觀問題。因此，要進一步探索創(chuàng)新資源配置水平的影響因素，有針對性地、因地適宜地制定區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展策略。

2.3 創(chuàng)新資源配置水平的影響因素

2.3.1全局層面。為確定回歸分析適合采用固定效應模型還是隨機效應模型，對模型進行豪斯曼檢驗。豪斯曼檢驗的原假設為遺漏變量的個體效應與解釋變量不相關，備擇假設為遺漏變量的個體效應與解釋變量相關。檢驗結果顯示P值小于0.1，拒絕原假設。因此，采用固定效應的創(chuàng)新資源配置水平影響因素分析模型進行回歸(表4)?；貧w結果顯示，可決系數(shù)R2為0.71，模型的擬合優(yōu)度較高，能夠較好地解釋全國范圍內創(chuàng)新資源配置水平的影響因素，接受回歸結果。其中，技術市場活躍度(lnM)的回歸系數(shù)為0.545，且通過了5%水平下的顯著性檢驗；人才密度(lnE)、對外開放水平(lnD)和政府支持力度(lnF)的回歸系數(shù)分別為1.073，0.922，0.139，且通過了1%水平下的顯著性檢驗。由此可見，人才密度、政府支持力度、對外開放水平和技術市場活躍度均對創(chuàng)新資源配置水平有一定的促進作用，人才密度的影響最為明顯，技術市場活躍度和對外開放水平的影響次之，政府支持力度的影響最小。

表4 全局層面影響因素的回歸結果

首先，人才對提升創(chuàng)新資源配置水平的促進作用是確定且顯著的。人是知識的消化者和創(chuàng)造者，沒有人就談不上發(fā)展，更談不上創(chuàng)新。作為創(chuàng)新過程各環(huán)節(jié)的動力源，各行各業(yè)人才隊伍的建設是當前創(chuàng)新發(fā)展的重中之重。其次，對外開放水平是進出口貿易活躍度的保障，進出口貿易活躍的區(qū)域更利于技術的吸收與擴散，同時也為地區(qū)創(chuàng)新成果轉化提供了更大的市場[28]。技術市場活躍度是市場作用的一大體現(xiàn)，市場交易是評估是否進行創(chuàng)新資源配置最直接的考量，創(chuàng)新與市場相互分割不僅會導致資源的浪費，更會使地方錯失發(fā)展機遇，因時施策、因地制宜、因勢利導方為上策，看得見的收益和令人矚目的成績是創(chuàng)新資源集聚最直接有效的動力。最后，政府支持力度的加強對創(chuàng)新資源配置水平的提升也是顯著且重要的，原因是政府財政科技撥款可以直接增加區(qū)域創(chuàng)新經費投入，增大資本存量；政府的傾斜政策有助于增強特定地區(qū)的經濟和創(chuàng)新活力，吸引周邊地區(qū)生產要素和經濟實體的聚集。

2.3.2區(qū)域層面。根據豪斯曼檢驗結果，仍然采用固定效應模型對東部、中部和西部三大區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平的影響因素進行回歸分析(表5)。從區(qū)域層面的回歸結果來看，可決系數(shù)R2介于0.620～0.730，模型擬合優(yōu)度較高，能夠較好地解釋區(qū)域間創(chuàng)新資源配置水平的影響因素，接受回歸結果。由表5可以看出，人才密度、政府支持力度、對外開放水平和技術市場活躍度對三大區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平的影響方向均為正向，但就其具體的影響機理而言還是有較大的區(qū)域異質性。從影響程度看，東部和西部創(chuàng)新資源配置水平受人才密度影響最大；對外開放水平對中部創(chuàng)新資源配置水平作用最強；對中部和西部創(chuàng)新資源配置水平影響最小的是技術市場活躍度；政府支持力度對中部創(chuàng)新資源配置水平作用最弱，對西部作用效果最強。從影響顯著性看，三大區(qū)域的人才密度系數(shù)和技術市場活躍度系數(shù)均通過了顯著性檢驗，即這兩個變量對東部、中部和西部創(chuàng)新資源配置水平都有顯著性影響。除此之外，對東部創(chuàng)新資源配置水平影響較為顯著的還有政府支持力度，對西部創(chuàng)新資源配置水平影響較為顯著的還有對外開放水平和政府支持力度。

表5 區(qū)域層面影響因素的回歸結果

3 結論與建議

3.1 結論

中國東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)整體存在較為明顯的創(chuàng)新資源配置非均衡現(xiàn)象，創(chuàng)新資源配置向經濟發(fā)展水平高的地區(qū)傾斜，極化現(xiàn)象較為嚴重。區(qū)域間差異與區(qū)域內差異對總體差異的貢獻率幾乎持平，二者皆是區(qū)域創(chuàng)新資源配置差異的主要來源。

區(qū)域創(chuàng)新資源配置非均衡態(tài)勢變化同樣具有異質性，東部和中部地區(qū)的創(chuàng)新資源配置非均衡性程度在逐年降低，中部地區(qū)進程略緩于東部地區(qū)，西部地區(qū)的創(chuàng)新資源配置非均衡性呈現(xiàn)逐年加大的變化趨勢。這充分說明創(chuàng)新資源投入在區(qū)域內部的各省份之間分配日趨合理，反映出區(qū)域聯(lián)動發(fā)展的優(yōu)勢所在，但對于部分發(fā)展基礎十分薄弱的地區(qū)而言，雖然創(chuàng)新資源配置水平也得到了明顯提高，但仍有較大的進步空間。

人才密度、政府支持力度、對外開放水平和技術市場活躍度對三大區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平的影響具有較強的區(qū)域異質性，在影響程度和影響顯著性等方面表現(xiàn)都不相同，但均對整體和區(qū)域創(chuàng)新資源配置水平起到不同程度的促進作用，其中人才密度和對外開放水平對創(chuàng)新資源配置水平的促進作用最為明顯。

3.2 建議

強化頂層設計，突破區(qū)域創(chuàng)新障礙。西部地區(qū)應著眼于彌補創(chuàng)新短板，加快基礎設施建設，積極尋求區(qū)域創(chuàng)新合作；中部地區(qū)應持續(xù)強化開放創(chuàng)新，積極承接東部產業(yè)轉移，推動中部產業(yè)由勞動密集型向知識密集型轉變；東部地區(qū)應進一步加強區(qū)域聯(lián)動，積極構建創(chuàng)新資源流動的協(xié)調保障機制，完善相關配套政策。

打破時空限制，加快共享平臺構建。創(chuàng)新資源匱乏區(qū)一方面要通過與創(chuàng)新資源富集區(qū)共同構建以產業(yè)分工為基礎的創(chuàng)新平臺，加快技術、人才和資本的置換，加強區(qū)塊聯(lián)動；另一方面要加大大數(shù)據、云計算、物聯(lián)網等產業(yè)的發(fā)展力度，優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新體系，突破創(chuàng)新資源時空限制，提高地區(qū)創(chuàng)新能力和水平。

充分發(fā)揮市場機制，注重技術市場競爭。東部地區(qū)應繼續(xù)加大“放管服”改革力度；中西部地區(qū)對政府支持的依賴性較大，因此，在鼓勵市場競爭的同時也要完善政府宏觀調控，積極推動產學研深度融合，持續(xù)提高創(chuàng)新資源配置效率和水平，以創(chuàng)新成果產出吸引創(chuàng)新資源投入。

創(chuàng)新人才工作機制，持續(xù)推進人才隊伍建設。中西部地區(qū)要加強與東部地區(qū)及國外優(yōu)秀院校、科研院所等聯(lián)合培養(yǎng)人才的力度；積極開展在職教育和技能培訓，提升勞動人員知識水平和專業(yè)技能；以需求為導向，深化人才體制機制改革，建立和完善人才培養(yǎng)、引進、評價、使用、流動、激勵等機制鏈，營造關心人才、愛護人才、成就人才的社會氛圍。