粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略創(chuàng)新政策效應(yīng)研究

□文/盧小蘭 張可心

（1.江漢大學(xué)商學(xué)院 湖北·武漢；2.廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院 廣東·廣州）

［提要］基于廣東省珠三角9個(gè)城市和非珠三角12個(gè)城市面板數(shù)據(jù)，利用DEA-windows模型測(cè)算城市創(chuàng)新效率，通過(guò)空間杜賓DID和Tobit面板DID等模型分析粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略對(duì)城市創(chuàng)新水平和創(chuàng)新績(jī)效的政策影響效應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn):粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略對(duì)城市創(chuàng)新水平有顯著促進(jìn)效應(yīng)，而對(duì)創(chuàng)新效率的政策效應(yīng)不明顯；城市創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率均存在空間集聚特點(diǎn)，城市整體創(chuàng)新效率不足，珠三角和非珠三角城市創(chuàng)新效率差異逐步縮?。淮送?，人均GDP、對(duì)外貿(mào)易和金融支持等對(duì)城市創(chuàng)新有顯著正向影響，而外商直接投資對(duì)城市創(chuàng)新有抑制作用。

2017年3月，兩會(huì)政府工作報(bào)告研究制定“粵港澳大灣區(qū)城市群發(fā)展規(guī)劃”，粵港澳大灣區(qū)建設(shè)正式提到國(guó)家戰(zhàn)略層面。2019年2月，《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》提出“建設(shè)以創(chuàng)新為主要?jiǎng)恿Φ膰?guó)際科技中心”。珠三角城市群是大灣區(qū)的重要組成部分，承載著輻射泛珠三角區(qū)域合作發(fā)展的戰(zhàn)略功能。然而，珠三角城市群的協(xié)同創(chuàng)新體系不完善，協(xié)同創(chuàng)新能力不足，粵港澳大灣區(qū)在原始創(chuàng)新和高科技創(chuàng)新等方面落后于國(guó)際三大灣區(qū)。科學(xué)評(píng)價(jià)“大灣區(qū)戰(zhàn)略”對(duì)于城市創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率的政策影響，對(duì)于珠三角城市科技創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)、大灣區(qū)體制機(jī)制改革和城市科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展具有重要意義。

王保乾和羅偉峰基于長(zhǎng)江三角洲地區(qū)的面板數(shù)據(jù)，選擇超效率DEA-CCR模型測(cè)算創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新效率，并通過(guò)構(gòu)建雙重差分模型檢驗(yàn)創(chuàng)新城市建設(shè)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的正向影響效應(yīng)。張冀新和李燕紅運(yùn)用DID方法來(lái)評(píng)價(jià)新興產(chǎn)業(yè)集群的設(shè)立對(duì)中國(guó)高新區(qū)的創(chuàng)新激勵(lì)影響。李燕鴻采用三階段DEA模型測(cè)算了廣東省21個(gè)城市2008～2016年的創(chuàng)新效率，運(yùn)用面板DID模型研究發(fā)現(xiàn)粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略對(duì)珠三角城市創(chuàng)新效率產(chǎn)生了0.131個(gè)單位的正向影響。申明浩構(gòu)建雙重差分傾向得分匹配模型，發(fā)現(xiàn)粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用。已有文獻(xiàn)尚存在一定完善空間：（1）效率測(cè)算多基于不同截面，難以做縱橫向比較；（2）較少考慮創(chuàng)新水平及創(chuàng)新效率的空間集聚特點(diǎn)；（3）沒(méi)有考慮區(qū)域創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率影響的空間溢出效應(yīng)。

據(jù)此，本文運(yùn)用DEA-windows模型測(cè)算創(chuàng)新效率，考慮城市創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性，構(gòu)建空間雙重差分和Tobit面板DID等模型分析“粵港澳大灣區(qū)”政策對(duì)珠三角地區(qū)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率的影響，為“粵港澳大灣區(qū)”政策對(duì)珠三角創(chuàng)新水平和創(chuàng)新績(jī)效的影響做實(shí)證補(bǔ)充。

一、研究方法

（一）DEA-wi ndows模型。有K個(gè)決策單元（DMU），每個(gè)DMU有M個(gè)投入和N個(gè)產(chǎn)出，DMUk的綜合效率值θk可從規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）的投入角度CCR模型求解得到，如式（1）。其中，Xmk為DMUk的第m種投入，Ynk為DMUk的第n種產(chǎn)出，和分別為DMUk的第m種投入松弛量和第n種產(chǎn)出松弛量，λk為第k個(gè)DMUk的權(quán)重?；贒EA模型，DEA-windows模型的具體做法如下。研究期間為2006～2018年，時(shí)間長(zhǎng)度為13年，取窗口寬度為3，共11個(gè)窗口期，對(duì)每個(gè)窗口期中21個(gè)區(qū)共63個(gè)DMU進(jìn)行效率測(cè)算。

（二）雙重差分模型。設(shè)政策實(shí)施時(shí)間虛擬變量為time，政策實(shí)施前取值為0，政策實(shí)施后取值1。政策實(shí)施城市虛擬變量為city，珠三角城市取值為1，非珠三角城市取值為0。雙重差分模型如下：

其中，innovationit是被解釋變量，它可以是創(chuàng)新水平或創(chuàng)新效率；變量didit表示time×city交乘項(xiàng)，其系數(shù)β1是政策效應(yīng)的估計(jì)量，其值若顯著大于0，說(shuō)明粵港澳大灣區(qū)政策具有促進(jìn)作用；Control_variablesit為主要的控制變量，ηi為空間固定效應(yīng)，θt為時(shí)間固定效應(yīng)。

（三）空間相關(guān)分析。利用全局空間Moran’s I指數(shù)對(duì)城市創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性進(jìn)行測(cè)度：

其中，n為城市個(gè)數(shù)，Yi表示第i城市的創(chuàng)新水平（或創(chuàng)新效率）和S2分別是創(chuàng)新水平（或創(chuàng)新效率）的均值和方差，Wij是空間權(quán)重矩陣。

（四）空間DI D模型?？紤]基于空間自相關(guān)模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）的雙重差分模型。其中，空間杜賓（SDM）是SAR和SEM的一般形式，空間杜賓DID模型：

ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，反映相鄰城市創(chuàng)新水平（或創(chuàng)新效率）對(duì)目標(biāo)城市創(chuàng)新水平（或創(chuàng)新效率）的影響。φ是解釋變量或控制變量的空間滯后系數(shù)，它反映自變量或控制變量對(duì)因變量是否有空間溢出效應(yīng)。

二、樣本、變量及數(shù)據(jù)處理

本文以廣東省21個(gè)地級(jí)市作為研究樣本，其中珠三角9個(gè)城市作為實(shí)驗(yàn)組，其余地級(jí)市作為對(duì)照組。研究期間為2006～2018年，其中粵港澳大灣區(qū)國(guó)家戰(zhàn)略實(shí)施時(shí)間點(diǎn)為2016年。創(chuàng)新投入指標(biāo)主要考慮勞動(dòng)力投入、資本投入，以及資源或能源的使用等，本文分別選取R&D人員數(shù)（RDFac）、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（RDExpend）和全年用電總量（EleConsump）等。創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)選取國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（ToPatent）衡量創(chuàng)新直接產(chǎn)出，同時(shí)選取新產(chǎn)品產(chǎn)值（NewValue）體現(xiàn)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)的市場(chǎng)價(jià)值。政策有效性檢驗(yàn)的雙重差分模型中，環(huán)境變量或控制變量的選擇至關(guān)重要，本文選取城市人均GDP（PerGDP）、實(shí)際利用外資投資額占GDP比值（FDIRatio）、進(jìn)出口總額（Trade）、每萬(wàn)人高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)（EduRatio）、相對(duì)專業(yè)化指數(shù)（RPI）、相對(duì)多樣化指數(shù)（RDI）、科學(xué)事業(yè)費(fèi)占地方財(cái)政支出比重（Fisc－Sup）和年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額（FinSup）作為環(huán)境變量。原始數(shù)據(jù)來(lái)源于EPS數(shù)據(jù)庫(kù)，其中相對(duì)專業(yè)化指數(shù)和相對(duì)多樣化指數(shù)的計(jì)算借鑒李金滟和宋德勇的做法。采用地理相鄰矩陣構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，地理相鄰矩陣由廣東省城市地圖經(jīng)Geo－Da9.0.1軟件生成。

三、創(chuàng)新水平政策效應(yīng)檢驗(yàn)

（一）人均專利授權(quán)量基本情況。每萬(wàn)人專利授權(quán)量和三類專利授權(quán)量變化情況如圖1所示。從圖1可知，珠三角城市專利授權(quán)量顯著高于全省人均專利授權(quán)量，而非珠三角城市人均專利授權(quán)量明顯低于全省人均專利授權(quán)量。以2018年每萬(wàn)人專利授權(quán)量為例，廣東省平均42.3件，珠三角地區(qū)為68.7件，而非珠三角地區(qū)為9.7件。其中，深圳（109.4）、中山市（103.5）、珠海市（93.2）占據(jù)前三位，而非珠三角地區(qū)的云浮市（5.3）、梅州市（4.6）、茂名市（4.1）排在后三位。這種差異在2012年前不太明顯，2013年珠三角城市各項(xiàng)人均專利授權(quán)量均有一個(gè)顯著跳躍，2014年開(kāi)始至今，珠三角和非珠三角地區(qū)人均專利授權(quán)量的差距逐步拉開(kāi)，2016年后差距顯著。（圖1）

圖1 廣東省人均專利授權(quán)總量及三類專利人均授權(quán)量變化情況統(tǒng)計(jì)圖

（二）創(chuàng)新水平的空間面板DI D模型實(shí)證分析

1、創(chuàng)新水平的空間相關(guān)特點(diǎn)。以地理相鄰為空間權(quán)重矩陣的Moran’s I指數(shù)如表1所示。從表1可知，人均專利授權(quán)量和人均實(shí)用新型專利授權(quán)量均呈顯著空間正相關(guān)，且這種空間正相關(guān)性呈逐年增強(qiáng)模式，2012年前人均發(fā)明專利授權(quán)量不存在空間相關(guān)特點(diǎn)，2013～2014年間呈微弱正空間相關(guān)，2015年后顯著的正空間相關(guān)性逐年增長(zhǎng)；人均外觀設(shè)計(jì)專利授權(quán)量空間正相關(guān)顯著，且呈先上升后逐步減弱趨勢(shì)。（表1）

表1 人均專利授權(quán)量Mor an’s I指數(shù)一覽表

2、創(chuàng)新水平的空間面板DI D模型。由于城市創(chuàng)新水平存在空間正相關(guān)性，需建立空間面板DID模型分析粵港澳大灣區(qū)政策對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出影響效應(yīng)。為驗(yàn)證空間計(jì)量模型的適用性，采用LM-lag和LM-err統(tǒng)計(jì)量以及穩(wěn)健的LM-lag和LM-err統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示SAR和SEM空間效應(yīng)顯著。繼續(xù)采用LR檢驗(yàn)判斷SAR、SEM和SDM模型的適用性，采用Hausman檢驗(yàn)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型的適用性，結(jié)果表明隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓DID模型擬合效果更好，結(jié)果如表2所示。（表2）

表2 粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略對(duì)城市創(chuàng)新水平影響的空間面板回歸結(jié)果一覽表

從模型1～模型4可知，空間自相關(guān)項(xiàng)系數(shù)的符號(hào)均顯著為正。這表明相鄰城市的創(chuàng)新產(chǎn)出會(huì)對(duì)目標(biāo)城市的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生顯著的空間溢出效應(yīng)。did變量系數(shù)顯著為正，表明粵港澳大灣區(qū)政策正向效應(yīng)明顯，其中模型1表明粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略的實(shí)施為珠三角城市的專利授權(quán)總量帶來(lái)0.110個(gè)單位的促進(jìn)作用。此外，人均GDP、進(jìn)出口和金融支持等變量顯著為正。其中，人均GDP每提高1%，專利授權(quán)總量、發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利分別提高0.241%、0.438%、0.223%和0.302%；進(jìn)出口總額每提高1%，專利授權(quán)總量、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利分別提高0.314%、0.330%和0.305%；金融支持力度每提高1%，專利授權(quán)總量、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利分別提高0.557%、0.889%、0.542%和0.522%。而實(shí)際利用外資水平、相對(duì)專業(yè)化和相對(duì)多樣化對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出卻產(chǎn)生了較為明顯的抑制作用，這可能是因?yàn)楫?dāng)外商直接投資增加時(shí)，本地企業(yè)未能充分利用外資的“技術(shù)溢出效應(yīng)”，反而因外商優(yōu)質(zhì)資本的“擠出效應(yīng)”降低其創(chuàng)新產(chǎn)出水平；并且珠三角地區(qū)的核心優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)為制造業(yè)，部分城市相對(duì)專業(yè)化和相對(duì)多樣化水平不高，這在一定程度限制了該地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出。此外，政府財(cái)政支持和區(qū)域教育水平影響不明顯。究其原因，政府的財(cái)政支持需定點(diǎn)投放，不能普遍撒網(wǎng)；而科技創(chuàng)新活動(dòng)需要的不僅是區(qū)域教育水平的提高，更急需高端技術(shù)人才的引進(jìn)。

四、創(chuàng)新效率政策效應(yīng)檢驗(yàn)

（一）創(chuàng)新效率的測(cè)算結(jié)果。各城市綜合效率的幾何平均數(shù)如表3所示。從表3來(lái)看，研究期間廣東省城市平均綜合創(chuàng)新效率值是0.65，其中珠三角平均創(chuàng)新效率0.75，非珠三角城市平均創(chuàng)新效率0.58，綜合創(chuàng)新效率不足。其中，有7個(gè)珠三角城市排名前10，只有肇慶和江門的綜合效率低于全省平均水平。說(shuō)明珠三角城市科技創(chuàng)新效率總體高于非珠三角城市，這是因?yàn)橹槿堑貐^(qū)匯聚了大量的人力、物力和財(cái)力，其科技水平與創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)于廣東省其他地區(qū)。尤其是深圳，其2018年的專利授權(quán)量高達(dá)139，739項(xiàng)，2006～2018年年平均專利授權(quán)量為50，965.23項(xiàng)，成為全國(guó)首屈一指的創(chuàng)新城市。值得注意的是，非珠三角地區(qū)的汕頭、汕尾和潮州的綜合效率排名分居第2位（0.91）、第5位（0.83）和第7位（0.82），而珠三角城市平均綜合技術(shù)效率（0.75）不及這幾個(gè)城市。這說(shuō)明珠三角部分城市存在創(chuàng)新投入冗余和創(chuàng)新產(chǎn)出不足的情況，而汕頭、汕尾和潮州等非珠三角城市近年來(lái)創(chuàng)新資源配置合理，綜合效率顯著提升。

廣東省整體年均綜合創(chuàng)新效率呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，珠三角地區(qū)綜合創(chuàng)新效率高于非珠三角地區(qū)。廣東省自2014年開(kāi)始綜合創(chuàng)新效率穩(wěn)步上升。非珠三角地區(qū)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率上升明顯，與珠三角地區(qū)的相應(yīng)效率差異逐步縮小，甚至某些年份非珠三角地區(qū)的純技術(shù)效率高于珠三角地區(qū)純技術(shù)效率。具體來(lái)看，珠三角地區(qū)2006～2015年平均綜合技術(shù)效率值為0.689，而2016～2018年為0.771，上升了11.8%；非珠三角地區(qū)2006～2015年平均綜合技術(shù)效率值為0.475，而2016～2018年為0.646，上升了35.8%，即非珠三角地區(qū)綜合效率上升更快。（表3）

表3 2006～2018年廣東省各地級(jí)市創(chuàng)新綜合效率一覽表

（二）創(chuàng)新效率的空間相關(guān)特點(diǎn)。創(chuàng)新綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的Moran’s I指數(shù)如表4所示。結(jié)果表明，研究期間廣東省城市創(chuàng)新綜合效率經(jīng)歷從無(wú)顯著空間相關(guān)，到空間正相關(guān)再到無(wú)顯著空間相關(guān)的變化，而純技術(shù)效率和規(guī)模效率基本無(wú)空間相關(guān)特點(diǎn)。（表4）

表4 創(chuàng)新效率Mor an’s I指數(shù)一覽表

（三）創(chuàng)新效率的Tobi t面板DID模型和空間杜賓DID模型實(shí)證分析。以創(chuàng)新綜合效率為被解釋變量，由于其值范圍為［0，1］，考慮到創(chuàng)新綜合效率存在一定空間正自相關(guān)性，因此分別應(yīng)用Tobit面板DID模型和空間DID杜賓模型對(duì)創(chuàng)新效率的政策效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。（表5）

表5 粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略對(duì)城市創(chuàng)新效率影響的回歸結(jié)果一覽表

模型5～模型7的結(jié)果均顯示變量did的系數(shù)基本不顯著，即目前粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略并沒(méi)有顯著增強(qiáng)珠三角地區(qū)的創(chuàng)新效率。這與李燕鴻得到的“粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略提升了珠三角地區(qū)0.131個(gè)單位的創(chuàng)新績(jī)效”的結(jié)論不同，主要有以下幾個(gè)原因：其一，大灣區(qū)戰(zhàn)略實(shí)施對(duì)于提升“創(chuàng)新數(shù)量”較為容易，而提升“創(chuàng)新質(zhì)量”需要時(shí)間。盡管大灣區(qū)戰(zhàn)略能一定程度提升珠三角地區(qū)創(chuàng)新效率，但通過(guò)示范作用和空間溢出效應(yīng)，同時(shí)也能大幅提升非珠三角地區(qū)創(chuàng)新效率，導(dǎo)致珠三角和非珠三角地區(qū)在大灣區(qū)戰(zhàn)略實(shí)施后創(chuàng)新效率差異并不明顯；其二，在研究期間和研究方法選擇上，基于DEA-windows模型測(cè)算的創(chuàng)新效率能用于時(shí)間和空間上的縱橫向?qū)Ρ?，空間面板DID模型中納入科技創(chuàng)新的“空間溢出”效應(yīng)，一定程度上可能降低粵港澳大灣區(qū)的政策效應(yīng)。

從Tobit模型5～模型7結(jié)果來(lái)看，類似于對(duì)創(chuàng)新水平的影響，人均GDP、進(jìn)出口和金融支持等變量均對(duì)創(chuàng)新效率存在顯著正向影響?？刂破渌兞坎蛔兊那闆r下，人均GDP、進(jìn)出口或金融支持等每提高1%，創(chuàng)新綜合效率會(huì)增加0.068、0.069或0.099，而實(shí)際利用外資比重每增加1%，創(chuàng)新綜合效率會(huì)減少0.005?？臻g計(jì)量模型8～模型10結(jié)果顯示，創(chuàng)新效率的空間正向溢出效應(yīng)明顯，即相鄰城市創(chuàng)新效率的提升有助于樣本城市提升創(chuàng)新效率。其他各環(huán)境變量對(duì)創(chuàng)新效率的影響與Tobit模型結(jié)果基本相同，但由于空間溢出效應(yīng)的存在，各環(huán)境變量對(duì)創(chuàng)新效率的影響程度略小于Tobit模型結(jié)果。

五、政策建議

本文以粵港澳大灣區(qū)國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施為研究背景，首先分析了廣東省21個(gè)地級(jí)市2006～2018年的創(chuàng)新水平的基本情況和空間集聚特點(diǎn)，運(yùn)用空間面板DID模型分析大灣區(qū)政策對(duì)創(chuàng)新水平的影響效應(yīng)；其次，構(gòu)建城市創(chuàng)新績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo)，基于DEA-windows模型測(cè)算城市創(chuàng)新績(jī)效，分析其空間相關(guān)特點(diǎn)，運(yùn)用Tobit面板DID模型和空間面板DID方法檢驗(yàn)大灣區(qū)戰(zhàn)略對(duì)創(chuàng)新效率的政策效應(yīng)。結(jié)論如下：第一，廣東省城市人均創(chuàng)新產(chǎn)出持續(xù)上升，珠三角城市顯著高于非珠三角城市，且2016年以來(lái)兩區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出差距逐步擴(kuò)大。創(chuàng)新水平呈顯著的逐年擴(kuò)大的空間正相關(guān)特點(diǎn)。第二，空間面板杜賓DID模型結(jié)果不僅表明粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響效應(yīng)顯著，而且證實(shí)相鄰城市的創(chuàng)新產(chǎn)出對(duì)樣本城市的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生顯著的空間溢出效應(yīng)。人均GDP、進(jìn)出口和金融支持對(duì)創(chuàng)新水平有正向影響，實(shí)際利用外資水平、相對(duì)專業(yè)化和相對(duì)多樣化對(duì)創(chuàng)新水平提升有抑制作用，財(cái)政支持和區(qū)域教育水平的影響作用不明顯。第三，研究期間廣東省城市平均綜合創(chuàng)新效率值是0.65，珠三角平均創(chuàng)新效率0.75，非珠三角城市平均創(chuàng)新效率0.58，綜合創(chuàng)新效率不足。廣東省整體年均綜合創(chuàng)新效率呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，珠三角地區(qū)綜合創(chuàng)新效率高于非珠三角地區(qū)，但近年來(lái)非珠三角地區(qū)創(chuàng)新效率上升更快，與珠三角地區(qū)的創(chuàng)新效率差異逐步縮小。研究期間廣東省城市創(chuàng)新綜合效率呈空間正相關(guān)，而純技術(shù)效率和規(guī)模效率無(wú)顯著空間相關(guān)特點(diǎn)。第四，Tobit面板DID模型和空間杜賓DID模型結(jié)果都表明，粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略的實(shí)施目前并沒(méi)有顯著增強(qiáng)珠三角地區(qū)的創(chuàng)新效率，人均GDP、進(jìn)出口和金融支持等變量均對(duì)創(chuàng)新效率有顯著正向影響，而實(shí)際利用外資比重會(huì)抑制創(chuàng)新綜合效率提升。此外，創(chuàng)新效率的空間正向溢出效應(yīng)明顯。

為提升珠三角城市的創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率，建議如下：（1）加快協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展。由于粵港澳大灣區(qū)戰(zhàn)略的實(shí)施能提升珠三角城市0.110個(gè)以上單位的創(chuàng)新產(chǎn)出，且城市創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率均存在較為顯著的空間溢出效應(yīng)。因此，珠三角城市應(yīng)抓住粵港澳大灣區(qū)發(fā)展機(jī)遇，引領(lǐng)制度協(xié)同創(chuàng)新，激發(fā)主體協(xié)同創(chuàng)新、要素協(xié)同創(chuàng)新和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同創(chuàng)新，進(jìn)而推進(jìn)粵港澳大灣區(qū)國(guó)際科技創(chuàng)新中心建設(shè)。（2）提高科技創(chuàng)新效率。珠三角部分城市的創(chuàng)新效率顯著不足，需發(fā)揮政府的調(diào)節(jié)與監(jiān)管職能，完善人員、資金、技術(shù)和信息等要素自由流動(dòng)的體制機(jī)制，健全要素市場(chǎng)體系，引導(dǎo)要素向先進(jìn)生產(chǎn)力集聚，實(shí)現(xiàn)要素公平高效配置。（3）錯(cuò)位發(fā)展創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)。由于不同環(huán)境變量對(duì)城市創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率的影響程度不同，珠三角城市應(yīng)依據(jù)其原有優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，如廣州的先進(jìn)制造業(yè)和醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)、深圳的金融業(yè)和信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)等，繼續(xù)以新基建推動(dòng)以5G、工業(yè)4.0和數(shù)字經(jīng)濟(jì)為代表的科技創(chuàng)新，為粵港澳大灣區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)賦能。