区域技术创新效率影响因素研究——以环长株潭城市群为例.pdf

2023年第7期（总第612期）区 域 金 融 研 究Journal of Regional Financial ResearchNO.7，2023General NO.612一、引言在高质量发展的时代背景下，创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念引导经济朝着更高效、更公平、更可持续的方向发展。区域性经济中心作为集聚创新资源要素、辐射带动周边地区创新的重要空间载体，在新时代背景下其创新驱动引擎的作用与地位越来越突出，京津冀、长三角、粤港澳等城市群已成为我国具有代表性的区域技术创新中心。创新是区域经济的核心内生动力和重大发展任务，技术创新水平将直接影响区域核心竞争力，进而影响其高质量发展和可持续发展。创新过程中技术创新产出和投入要素之间的相对关系，是技术创新效率和经济效益的重要体现，确保创新资源投入得到最充分和有效的利用，是推动我国区域技术创新水平持续提升的重要保障。环长株潭城市群以长沙、株洲、湘潭作为核心城市，岳阳、常德、益阳、衡阳、娄底作为外围城市，形成“3+5”的区位格局，不仅是湖南省经济社会发展的核心，更是中部地区重要的区域性经济中心和创新高地。环长株潭城市群资源节约型、环境友好型社会（简称“两型”社会）建设要求资源要素的高效利用，通过提高效率以进一步提高生产力发展水平。因此，提高技术创新效率既是“两型”社会建设的必然要求，也是经济高质量发展的重要特征。在此背景下，研究环长株潭城市群技术创新效率，深入分析环长株潭城市群技术创新的内部特征与空间差异，并探究影响其技收稿日期：2023-04-11作者简介：刘柏建，男，湖南永州人，讲师，供职于湖南工程学院建筑工程学院，研究方向为工程管理与技术创新。王孟钧，女，湖南长沙人，博士，教授，博士生导师，供职于中南大学土木工程学院，研究方向为工程管理与技术创新。区域技术创新效率影响因素研究以环长株潭城市群为例刘柏建王孟钧（湖南工程学院，湖南湘潭411104；中南大学，湖南长沙410075）摘要：为分析区域技术创新效率发展趋势以及影响区域技术创新效率的因素，并揭示影响因素作用的空间效应，文章以环长株潭城市群为例，运用超效率SBM-DEA模型测度20162020年城市群的技术创新效率。在此基础上，文章构建空间杜宾模型，实证分析环长株潭城市群技术创新效率的影响因素以及空间溢出效应。结果表明，区域技术创新效率整体上升趋势明显，但内部差距也逐渐增大；数字化发展水平、产业结构、政府支持对技术创新效率有显著的正向作用，人力资源的作用不显著，而研发投入强度、经济发展水平、城镇化水平对技术创新效率具有负向作用；经济发展水平、城镇化水平对技术创新效率具有负向溢出效应，数字化水平、产业结构、政府支持对技术创新效率具有正向溢出效应。基于研究结论，文章从资源管理、核心引领、数字化发展、创新协调等方面提出了相关政策建议。关键词：环长株潭城市群；技术创新效率；超效率SBM-DEA；空间杜宾模型；影响因素中图分类号：F204文献标识码：A文章编号：1674-5477（2023）07-0086-07-86区域金融研究 2023年第7期经济纵横术创新效率的因素及作用效应，对提升环长株潭城市群区域创新能力和核心竞争力，以及推动长株潭城市群一体化高质量发展具有重要的现实意义。二、文献综述区域技术创新效率是科技创新资源投入量的转换效率，反映区域创新系统的资源配置程度及使用成效，综合考虑了创新投入与创新产出两个方面。对区域技术创新的相关研究主要分为三个层次。第一个层次是对区域技术创新效率的测度与分解，通过效率值比较区域内各地区技术创新效率的相对关系。刘湘云和周铚翔（2020）对粤港澳大湾区技术创新效率进行测度，分析大湾区技术创新效率的结构特征；章文光和李伟（2017）测算了我国53个国家创新型试点城市的综合效率，并对投入冗余进行了对比和原因分析。第二个层次是对区域技术创新效率的整体特征与结构特征进行研究，如闫实和张鹏（2019）通过超效率SBM-DEA模型研究指出沿海省域科技创新效率存在显著的极化特征，内部差距呈现先大后小的趋势；吴传清等（2017）对长江经济带11个省份的技术创新效率进行测度，结果表明长江上中下游地区技术创新效率存在显著差别，呈现“V”字型的分布格局。第三个层次是对区域技术创新效率的影响因素进行研究，如赖一飞等（2021）通过Tobit模型对我国30个省级行政单位技术创新效率的影响因素进行回归分析，解析各影响因素的作用方向与程度差异；柳瑞禹（2016）分析中部地区的科技创新效率的影响因素，指出政府资金支持是科技创新效率的负向影响因素，而外资、工业化和人力资源水平则作为正向影响因素。技术创新效率的测度是区域技术创新研究的基础。参数法和非参数法是测度技术创新效率的两种主要方法，前者以随机前沿分析（SFA）为代表，优点是考虑了随机因素，缺点是要求产出为单一变量；非参数法以数据包络分析（DEA）为代表，无需构建生产函数，适合于对多投入、多产出决策单元的评价。在区域技术创新效率影响因素的研究上，政府支持、外资引入、研发投入强度、人力资本、产业结构等作为重要影响因素与技术创新效率进行回归分析，回归方法以Tobit、VAR等模型为主。相关研究为本文提供了重要参考，但仍存在可完善的空间。第一，区域技术创新效率的研究大多以全国或地理分区为研究对象，而对城市群技术创新效率的相关研究主要集中在长三角、粤港澳、京津冀等区域，缺少对中部地区重要区域创新中心环长株潭城市群的研究；第二，在对技术创新效率影响因素的研究中，大部分研究聚焦于影响因素对区域整体的效应分析，并未考虑到影响因素的空间效应。因此，本文以环长株潭城市群为例，在技术创新效率测度的基础上，运用空间杜宾模型对各影响因素的空间效应进行回归分析，解析各影响因素的作用性质与作用效应，为环长株潭城市群技术创新水平提升及一体化高质量发展提供有益借鉴。三、技术创新效率测度与分析（一）测度方法在数据包络分析的结果中，在多个决策单位（DMU）被评价为有效率的情况下，其效率值最大为1，即有效DMU效率值相同，传统的BBC与CCR模型只能将有效决策单元和无效决策单元进行区分，而这些有效DMU的效率高低无法进一步区分。超效率SBM-DEA 模型弥补了 DEA 截尾数据不能对有效DMU进一步区分的缺陷，被广泛用于效率评价相关研究中。由于本文研究目的是提高技术创新效率进而增加技术创新产出，因此导向选择为产出型，构建包括m种投入、s种产出、n个DMU的超效率SBM模型为：min SE=11-1ssr=1s+r/yrk（1）s.t.nj=1,j kxijj xiknj=1,j kyrjj+s+r yrk,s+0i=1,2,m;r=1,2,s;j=1,2,n(j k)其中，SE为技术创新效率值，xij为第j个DMU的第i种投入，yrj为第j个DMU的第r种产出，为DMU的线性组合系数，s+为产出的松弛变量。（二）指标选取与数据来源1.技术创新效率指标。相关研究表明，单一的财力要素或人力要素并不能完全代表技术创新投入，在-87区域金融研究 2023年第7期经济纵横技术创新投入上需要综合考虑财力要素和人力要素两个方面。R&D经费是以货币形式表现的R&D活动支出，是开展科研活动的物质基础。因此，技术创新投入财力要素以R&D经费表示，具体指标为各城市R&D内部经费支出。人才是创新活动的基石，在技术创新过程中起到至关重要的主导作用。参照孙燕铭和谌思邈（2021）的研究，以R&D人员全时当量作为技术创新投入人力要素的表征指标。在期望产出上，专利数量是衡量区域技术创新水平的重要指标，被大多数研究区域技术创新的学者所采用。同时考虑到专利数量仅反映了技术创新的中间产出和数量维度，并不能全面衡量技术创新质量。借鉴杨林等（2019）的方法，采用技术市场合同成交额来衡量技术创新成果转化效率和经济效益，以弥补专利数量衡量技术创新产出方面的缺陷。2.数据来源。以环长株潭城市群“3+5”共计8个城市作为研究样本，样本数据为2016年至2020年包括8个城市共5年的面板数据，投入变量为各城市年度R&D内部经费支出和当年R&D人员全时当量，产出变量为各城市年度专利授权量和技术市场合同成交额。研究数据的主要来源为 湖南省统计年鉴（20162020年）、中国城市统计年鉴（20162020年）、环长株潭城市群 8 市的统计年鉴（20162020年）、年度统计公报以及各地政府依申请公开的数据，个别缺失数据以线性插值法确定。（三）测度结果与分析通过 Max DEA 软件对面板数据进行超效率SBM-DEA模型测度，得到20162020年环长株潭城市群8个城市的技术创新效率值。效率值的测度采用全局前沿参比法，即以所有时期的数据作为参考集，因此测出的效率值不仅可以在不同的决策单元之间进行比较，还可以在时间维度上进行时点的比较。通过比较效率值的高低，可以一定程度上表征环长株潭城市群整体及各城市的技术创新效率。效率值测度结果如图1所示，通过对测度结果的分析可得出以下研究结论。第一，整体来看，环长株潭城市群技术创新效率上升趋势明显，大部分城市实现了技术创新效率的大跨越。20162017年，各城市的技术创新效率值变化不明显，集中在0.20.6的区间段，表现为平稳的特征。20172019年，环长株潭城市群技术创新效率开始进入逐步增长的阶段，技术创新效率值攀升至0.30.8的区间段。20192020年，大部分城市技术创新效率值呈现迅速增长的态势，增速大幅提升，过半城市的技术创新效率值超过或接近于1，在全局参比视角下达到超效率有效的状态。第二，环长株潭城市群技术创新效率提升的同时，城市间的超效率值差异开始增大。20162018年，各个城市的技术创新效率值相对接近，没有表现出较大的差异，2018年效率值的极差约为0.469；20192020年，技术创新效率值较高的城市（如长沙、株洲、湘潭）开始以更高的增速提升，技术创新效率值较低的城市除岳阳、益阳外，并没有得到较大的提升。长沙、株洲、湘潭作为环长株潭城市群的核心城市，保持较高的技术创新效率以及增速，而外围城市的技术创新效率则处于相对较低的水平。2020年技术创新效率值的极差扩大到1.135，区域差距呈现扩大趋势。四、技术创新效率影响因素分析（一）影响因素的构成大量既有研究表明，区域技术创新效率受多维度因素的影响，对创新活动的作用途径与机制也各不相同。在借鉴技术创新效率相关研究的基础上，从产业因素、资源因素、环境因素3个维度，选取产业结构、研发投入强度、人力资源、数字化发展水平、经济发展水平、政府支持、城镇化率作为环长株潭城市群技术图1环长株潭城市群20162020年技术创新效率值测度-88区域金融研究 2023年第7期经济纵横创新效率的影响因素。环长株潭城市群技术创新效率测度结果表明，不同城市间的技术创新效率值与增速有所不同，城市间的技术创新效率差距呈现增大的趋势。因此，本文在探讨影响因素对城市技术创新效率直接作用的基础上，对影响因素作用效果的空间关联与空间溢出做进一步分析，进而揭示影响因素对区域技术创新效率的作用机理。（二）空间计量模型的构建为了综合分析影响因素对城市技术创新效率的直接效应以及空间溢出效应和地区协同效应，使用空间计量模型，充分考察环长株潭城市群中城市技术创新影响因素对周边地区的作用。从一般意义上，空间计量模型包括空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）和空间滞后模型（Spatial Auto-Regressive Model，SAR）两类。在SEM和SAR基础上构建的空间杜宾模型（Spatial Durbin Model，SDM）包含前两者基本模型，更具有一般性，且在满足相关检验统计量的条件下可以退化为SEM或SAR。因此，选择SDM作为基准回归模型，再判断是否满足退化为SEM或SAR的条件。构建SDM，对环长株潭城市群技术创新效率影响因素进行检验估计，其具体形式为：TIEit=WTIEit+nk=1kXit+nk=1kWXit+it（2）其中，i、t分别表示城市与年度；TIE表示技术创新效率值；W为空间权重矩阵，为空间自回归系数；X表示环长株潭城市群技术创新效率影响因素变量矩阵，包括研发投入强度、经济发展水平、城镇化水平、政府支持、人力资本、数字化发展水平、产业结构；表示影响因素变量的系数；WXit为解释变量与空间权重矩阵的交互项，表示周边城市技术创新效率的影响因素；it为随机误差。（三）因素度量与数据来源研发投入强度（rii）反映地区创新资源要素的投入力度和对技术创新的重视程度，以各城市R&D经费内部支出占GDP比重作为研发投入强度的代理变量。经济发展水平（ed）在一定程度上代表了技术创新投入的能力以及对创新资源的吸引力，以人均GDP表征。城镇化水平（urb）在一定程度上反映了区域现代化发展程度，是技术创新的环境支撑要素之一，以年末人口城镇化率（城镇人口与总人口的比值）衡量。政府支持（gs）反映了政府对技术创新的引导和激励，代表政府对当地技术创新的重视程度和支持力度，以地方财政一般预算内科学技术支出占当地GDP的比重表示。人力资本（hr）表示高级技术人才对创新活动的支持，以当地高校在校生人数与当地常住人口比值表示。数字化（dt）是区域技术创新的重要驱动力量，能够推动区域技术创新深层次的变革，以各地区电信业务总量衡量数字化发展水平。产业结构（is）表示区域经济中产业的构成关系，产业结构可以通过需求端和供给端共同影响区域技术创新的发展，以高新技术产业增加值与地区生产总值之比表示。相关原始数据均来源于 中国城市统计年鉴（20162020年）、湖南统计年鉴（20162020年）、环长株潭各城市的统计年鉴（20162020年）以及各城市年度统计公报。各影响因素变量的全样本描述性统计结果如表1所示。表1变量描述性统计变量名称技术创新效率研发投入强度经济发展水平城镇化水平政府支持人力资本数字化水平产业结构变量符号TIEriiedurbgshrdtis均值0.5521.7876.32558.4842.0692.4952.4180.241标准差0.3620.6262.49411.4381.6012.1152.5050.079最小值0.1200.8193.37742.4800.3240.7240.4240.088最大值1.4173.26912.33082.6007.7476.93212.7140.381（四）模型估算结果与分析1.空间自相关检验。采用全局莫兰指数（GlobalMoran s I）检验环长株潭城市群技术创新效率是否具有空间自相关性。在地理距离空间权重矩阵下计算20162020年全局莫兰指数，计算结果如表2所示。结果表明，20162020年环长株潭城市群技术创新效率的全局莫兰指数始终为负。在20162018年全局莫兰指数值分别为-0.149、-0.137、-0.140，但在5%置信水平下不显著，表明20162018年环长株潭城市群技术创新效率没有明显的空间自相关性；20192020年全局莫兰指数值分别为-0.094、-0.109，且在5%置信水平下显著，表明20192020年环长株潭城市群技术创新效率表现为明显的空间负自相关性。这与技术创新效率测度结果一致，20162018年各城市技术创新效率值区分度不大，20192020年则开始出现技术创新效率的分化现象。检验结果表明，在进行环长株潭城市群技术创新效率影响因素-89区域金融研究 2023年第7期经济纵横研究时，有必要采用空间计量模型进行分析。表2空间自相关检验结果年份20162017201820192020Moran s I-0.149-0.137-0.140-0.094-0.109Sd（I）0.0200.0150.0170.0200.020Z-0.2940.3530.1722.4301.710p-value0.3840.3620.4320.0080.044注：P值小于0.05则代表在5%置信水平下显著。2.模型检验。对空间杜宾模型进行LR检验，表明“SDM可退化为SAR模型”“SDM可退化为SEM”的两个原假设在5%置信水平下均不被接受，Wald检验在5%置信水平下也支持采用空间杜宾模型，因此维持对空间杜宾模型的选用。对模型进行Hausman检验，以判断模型应选用固定效应还是随机效应，得出Hausman检验值为4.96，p值为0.665，故而选择随机效应作为模型估计的方法。因此，选用随机效应的空间杜宾模型作为分析环长株潭城市群技术创新效率影响因素的时空作用的最优模型。3.实证结果分析。表3中SDM（1）归纳了空间杜宾模型所测算的直接效应、间接效应以及总效应，其中直接效应反映影响因素对本城市技术创新效率的作用；间接效应反映影响因素对本城市周边地区技术创新效率的作用；总效应表示直接效应与间接效应的综合，反映了影响因素对环长株潭城市群技术创新效率的整体作用。（1）研发投入强度。研发投入强度的直接效应系数在1%置信水平下显著为负，而其间接效应并不显著，总效应在5%置信水平下显著为负，表明加大研发创新资源投入的力度并未提高创新效率，这与企业技术创新、产业技术创新的相关研究结果并不相符。对于这一结果有两种解释：一是研发投入与技术创新效率之间存在边际效用递减，提高研发投入强度使得技术创新效率相对下降；二是研发投入存在冗余，以及资源配置与利用效率方面存在问题，出现研发投入的增长伴随技术创新效率下降的“索洛悖论”。李政等（2017）在对区域创新省域空间面板分析中也发现，中部与西部地区创新效率与R&D投入呈现负相关，这与本文研究结果可相互印证。李政等（2017）的研究中还发现，东部沿海地区创新效率与资源投入之间并没有显著的负相关关系。因此，研发投入强度对环长株潭城市群技术创新效率产生负向作用，可能的原因是投入冗余、资源配置与利用效率较低等。（2）经济发展水平。经济发展水平对城市技术创新效率的直接作用效应并不显著，但其间接效应在10%置信水平下显著为负，总效应在10%置信水平下显著为负。这表明城市经济发展水平的提高并未伴随着技术创新效率的提升，孟卫东和王清（2013）认为出现这类情况是因为创新资源体量大而资源配置效率低，李政和杨思莹（2018）认为城市经济发展与技术创新配套不协调也可能导致上述情况。考虑到经济发展会负向影响周边地区的技术创新效率，表明经济表3技术创新效率影响因素SDM的效应分解效应分解直接效应间接效应总效应变量riiedurbgshrdtisriiedurbgshrdtisriiedurbgshrdtisSDM（1）-0.518*（0.144）-0.006（0.123）0.037（0.027）0.218*（0.046）-0.603*（0.13）0.131*（0.034）1.236*（0.279）-0.662（0.475）-0.743*（0.384）-0.248*（0.057）0.612*（0.097）0.020（0.564）0.253*（0.147）2.701*（1.311）-1.181*（0.466）-0.749*（0.401）-0.212*（0.045）0.830*（0.103）-0.583（0.613）0.384*（0.169）3.937*（1.561）SDM（2）-0.519*（0.147）-0.015（0.122）0.043（0.03）0.217*（0.046）-0.584*（0.129）0.124*（0.032）1.177*（0.253）-0.584（0.462）-0.663*（0.357）-0.248*（0.056）0.593*（0.086）0.184（0.524）0.209（0.13）2.265*（1.14）-1.103*（0.447）-0.677*（0.363）-0.205*（0.042）0.809*（0.09）-0.399（0.558）0.333*（0.147）3.441*（1.357）注：括号内的数字为稳健标准误，*p0.1，*p0.05，*p0.01。-90区域金融研究 2023年第7期经济纵横强市在技术创新方面的吸附效应强于扩散效应，资金、高端人才等创新资源向经济强市聚集，经济强市对周边地区的技术创新带动作用还不显著，这与孙燕铭和谌思邈（2021）对长三角绿色技术创新效率的研究结论相反。这表明在环长株潭城市群经济发展对技术创新效率的作用仍以“极化效应”为主，而在长三角等沿海经济发达地区，经济发展对技术创新效率的作用已经从“极化效应”转为以“涓滴效应”为主，体现了东部与中部区域经济发展与技术创新效率的关联性差异。（3）城镇化水平。城镇化水平对技术创新效率的作用表现与经济发展水平因素类似，其直接效应不显著，间接效应显著为负，且总效应也显著为负。城镇化水平与经济发展水平在一定程度上具有正向相关性，而城镇化水平代表人口由农村向城镇集聚，从而为区域创新提供一定的人才支持。长三角等区域技术创新的相关研究表明，城镇化水平与区域技术创新水平存在正相关关系，而在环长株潭城市群中，城镇化水平对技术创新效率的促进作用不显著。（4）政府支持。政府支持对技术创新效率的直接效应、间接效应以及总效应的系数均显著为正，即政府支持不仅能提高本城市的技术创新效率，还对周边地区的技术创新效率起到促进作用。考虑到环长株潭城市群的经济辐射效应尚未发挥主导作用，政府支持对技术创新效率产生促进作用的主要原因可能是环长株潭城市群协同创新的大力推动以及科技创新一体化的深入推进，各地政府部门在统筹推进协调发展的环长株潭城市群技术创新格局上发挥了重要作用。（5）人力资源。人力资本对技术创新效率直接效应的系数显著为负，间接效应系数为正但不显著，总效应亦不显著。在对京津冀、长三角等地区的研究中，人力资源对技术创新效率的直接作用表现为正向，同时汪芳和高悦娴（2021）研究也表明东部地区人力资源对区域创新的正向作用显著，而在中西部地区并未得到体现。人力资源的作用结果表明，环长株潭城市群高校的高新技术人才毕业后以向外流动为主，一方面流向区域内的经济强市如长沙，另一方面向区域外的经济发达地区流动，区域整体对高校毕业人才的吸引力度不如东部地区。因此，本文模型分析中高校人力资本对环长株潭城市群整体技术创新效率并没有起到显著的促进作用。（6）数字化水平。数字化对技术创新效率的直接效应、间接效应、总效应系数分别在1%、10%、5%的置信水平下显著为正，表明数字化有效促进了城市与区域技术创新效率的提高。环长株潭城市群的协同创新离不开数字化的发展与应用，通过构建数字化创新场景与创新模式，为环长株潭城市群技术创新一体化提供强大动力。（7）产业结构。产业结构对技术创新效率的直接效应系数在1%置信水平下显著为正，而其间接效应与总效应在5%置信水平下显著为正，表明高新技术产业的壮大不仅能够提升本地的技术创新效率，而且带动了周边城市技术创新效率的增长。高新技术产业的发展促进创新要素流动与集聚，具有更强的技术研发和成果转化的能力和优势，同时对创新的要求也较高，进一步促进技术创新效率的提升。此外，产业结构的间接效应显著，可能的原因是环长株潭城市群在高新技术产业上形成了功能互补、分工合作的产业布局，如长沙的工程机械与智能制造、株洲的轨道交通、湘潭的新能源装备等，高新技术产业的联动发展提升了环长株潭城市群整体的技术创新效率。4.稳健性检验。以运输距离权重矩阵替代空间距离权重矩阵，所有变量数值均保持不变，结果如表3中SDM（2）所示。比较SDM（1）与SDM（2）的回归结果可知，变换权重矩阵后，各影响因素对技术创新效率的直接效应、间接效应、总效应的影响方向无变化，显著性水平也未发生较大变化，故上文检验结果具有一定稳健性。变换运输距离权重矩阵后，数字化水平对技术创新效率的间接效应系数由10%置信水平下显著为正变化为不显著，可能的原因是在数字化对技术创新的跨时空作用中，运输距离并不会体现其制约作用，从而在运输距离权重矩阵下其间接效应并不显著。五、研究结论与政策建议（一）研究结论本文基于20162020年环长株潭城市群的空间面板数据，构建超效率SBM-DEA模型对其技术创新效率进行测度，在此基础上通过空间杜宾模型，实证探讨产业结构、研发投入强度、人力资源、数字化发展-91区域金融研究 2023年第7期经济纵横水平、经济发展水平、政府支持、城镇化率等影响因素对环长株潭城市群技术创新效率的影响机制，得出以下几方面研究结论。第一，20162020年环长株潭城市群技术创新效率整体上升趋势明显，且创新效率的增速逐渐加快，同时伴随着城市间的技术创新效率差异增大。第二，从区域整体来看，数字化发展水平、产业结构、政府支持对环长株潭城市群技术创新效率具有显著的正向作用，人力资源的作用不显著，而研发投入强度、经济发展水平、城镇化水平对技术创新效率具有负向作用。第三，从对城市当地的直接效应来看，政府支持、数字化发展水平、产业结构对当地技术创新效率具有显著正向作用，研发投入强度、人力资源具有显著负向作用，经济发展水平、城镇化水平的作用不显著。第四，经济发展水平、城镇化水平具有负向空间溢出效应，数字化水平、产业结构、政府支持具有正向溢出效应，研发投入强度、人力资源的溢出效应不显著。第五，各因素作用效应与东部地区相关研究结论差异较大，与中西部地区相关研究的结果接近，主要原因是区域对高新技术人才的吸引力不足而造成人才流动性大，对于创新资源的投入、配置与利用方面还存在改善的空间，且城市经济发展对技术创新效率表现为以“极化效应”为主的空间联系。（二）政策建议一是优化创新资源管理机制。政府与创新主体不仅要为创新活动提供技术与制度支持，还需要深入分析研发投入的冗余和资源配置效率问题，加强创新资源管理和优化分配制度，确保研发投入更加精准地支持关键领域的科技创新。二是充分发挥核心城市的创新辐射与引领作用。核心城市在提高自身创新能力的同时，还要加强对周边城市创新机制的支持，充分发挥创新资源集聚的积极效应，缩小城市间的创新水平差距，在产学研合作、创新生态圈建设等方面加强联动协作。三是加强区域技术创新与数字化发展的联动。加大数字化基础设施建设的投入，建立、优化技术创新数字化平台，推进区域创新的数字化转型，促进数字化对提高技术创新效率的积极影响。四是优化产业结构，探索互补模式。加强产业间的协同发展，找准各城市优势产业协同创新切入点，形成功能互补、分工合作的区域创新格局，推动政府间协商、规划协调、政策协同、社会参与等合作机制创新，进一步提升区域整体技术创新效率。参考文献1刘湘云，周铚翔.粤港澳大湾区技术创新效率评价研究基于面板SFA随机前沿模型实证 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