摘 要：在梳理资源依赖度、企业创新需求与区域创新绩效三者关系的基础上，提出相关研究假设，运用中国内地(除西藏外)30个省区2007-2015年的相关数据构建面板模型进行实证检验。结果表明：资源依赖对区域创新具有挤出效应；企业创新人才和技术需求对区域创新绩效具有正向影响。其中，企业创新人才需求的正向影响最显著；资源依赖对企业创新人才、资金和技术需求具有显著抑制作用。由此得出结论：资源依赖对企业创新需求的负向影响是其挤出区域创新的重要传递渠道。运用中介效应分析流程，分析了企业创新人才需求和资金需求在资源依赖挤出区域创新过程中的传导效应，计算了中介效应占总效应的比重及遮掩效应与直接效应的比例。建议通过制度创新激发企业内生创新需求，通过延伸产业链改变资源型产业的技术属性，强化企业对技术创新的有用性感知。
关键词：资源依赖；区域创新；挤出效应；企业创新需求；传导效应
目前，中国正面临经济转型发展的巨大压力。党的“十八大”提出“实施创新驱动发展战略，将科技创新摆在国家发展全局的核心位置”。十八届五中全会提出将创新发展作为“十三五”期间五大发展理念之首，推进理论、制度、科技和文化等全面创新。“十三五”规划纲要也强调应“深入实施创新驱动发展战略，发挥科技创新在全面创新中的引领作用，明确各类创新主体的功能定位，促进科技与经济深度融合”。在这一背景下，全国各省份相继提出实施创新驱动发展战略、建设创新型省份的目标。资源型地区科技创新基础薄弱，资源依赖对科技创新可能存在挤出效应。在区域可持续发展压力及全球科技创新浪潮的推动下，资源型地区经济转型发展与创新驱动战略的实施已融为一体，地方政府创新意识逐渐增强，并加大了科技创新财政支持力度。企业虽在政府推动下实施了一些创新项目，但这种创新行为只是被动的间断性创新，很容易被再次挤出。实现创新驱动发展战略，应厘清资源依赖对资源型地区科技创新的挤出机制，找出症结所在，找准着力点，精准发力，从而促进科技创新与资源型经济转型融合发展。
学术界关于资源依赖(丰裕)挤出创新的观点大都是在研究“资源诅咒”现象过程中提出并验证的。早期学者认为，创新(技术进步)并非一种独立的经济活动，其是其它经济行为的附带结果，即“干中学”。他们将“创新挤出”现象描述为：资源繁荣造成实际汇率上升或劳动力在部门间转移挤出了具有“干中学”效应的经济部门，进而阻碍了区域经济增长[1-2]。后来，很多学者从不同角度揭示了资源依赖挤出创新的原因。Sachs 和 Warner[3]指出，资源部门的高工资鼓励潜在创新者和企业家涌向初级产品部门，从而挤出了创业和创新行为；Gylfason[4]认为，资源部门的繁荣导致对高素质教育的需求和回报下降，抑制了未来高素质劳动力部门扩展，从而阻碍了技术扩散。Papyrakis 和Gerlagh[5]在研究美国区域层面“资源诅咒”现象及其传导机制时发现，资源丰裕通过降低入学率和研发费用挤出创新；Papyrakis[6]运用一个改进的Ramsey-Cass-Koopmans模型，检验了“资源诅咒”理论，认为资源收益增长通过直接降低工作努力程度和间接减少从事创新的劳动力人数挤出创新，从而阻碍了经济增长。国内学者从区域层面验证了资源丰裕对创新挤出效应在“资源诅咒”形成过程中的传导机制，并将创新挤出的原因归结为资源开发对创新人才的挤出[7-8]。
但学术界直接研究资源依赖对创新挤出效应尤其是挤出机制的文献较少。孙毅[9]以山西为例，从区域创新供给和需求两个方面验证了矿产资源开发对资源型地区科技创新的挤出效应。赵康杰、景普秋[10]研究了资源依赖对企业科技创新的挤出效应，将其原因归结为企业创新有效需求不足。
上述研究虽然都揭示了资源依赖挤出区域创新的原因，但尚未厘清资源依赖对区域创新的影响机制，且未打开从资源依赖到区域创新挤出之间的“黑箱”。本文运用中国内地(除西藏外)30个省份2007-2015年的面板数据，重新验证资源依赖对区域创新的挤出效应，并探讨区域创新驱动力要素——企业创新需求在资源依赖挤出区域创新中的传导效应，以揭示资源依赖对区域创新的挤出机制。
2.1 资源依赖与区域创新
区域创新绩效不仅表现为区域内技术或知识研发成果，还表现为技术转化成果——新产品产出。因此，本文从区域技术开发和区域技术转化两个维度考察区域创新绩效。
国内外大量文献已从不同区域层面验证了资源型地区的创新挤出现象[1-8]。为研究资源依赖挤出区域创新的影响机制，本文根据区域创新绩效内涵，提出如下研究假设：
H1：资源依赖度与区域创新绩效显著负相关;
H1a：资源依赖度与区域技术开发绩效显著负相关;
H1b：资源依赖度与区域技术转化绩效显著负相关。
2.2 企业创新需求与区域创新
企业在区域创新中的重要性在学术界已经形成共识。杨伟等[11]在评价企业技术创新主体性程度区域差异的基础上，分析了这一差异对区域创新能力造成的影响。赵喜仓等[12]探讨了各类区域创新主体与区域创新能力之间的关联机制，指出企业可通过自主创新、合作创新及模仿创新推动区域创新体系建设，而区域创新能力的提高反过来又会促进企业创新。李林、傅庆[13]运用灰色关联分析法分析了企业、高校、科研机构三大主体创新效率与区域创新效率之间的关系，发现企业创新效率与区域创新效率的关联度最大。还有学者从区域创新驱动力来源角度研究了企业在区域创新中发挥的重要作用。如李泊洲、朱晓霞[14]分析了中小企业对区域创新的驱动力；邱国栋、马鹤丹[15]探讨了风险企业创新成长对区域创新的驱动力；李丽[16]从区域创新主体适应性角度阐述了企业创新需求与区域创新的关系，指出企业创新需求是企业创新主观能动性的体现，是区域创新的核心动力源。其还指出，企业创新需求具有循环累积自强效应，即企业创新需求增加会导致所有创新主体创新产出(包括企业及与其它合作企业的创新产品、高校创新人才和科技成果、科研机构究成果乃至政府创新制度和创新基础设施)增加，而各类创新主体创新产出的增加又反过来会刺激企业产生更多创新需求。基于此，本文提出如下假设：
H2：企业创新需求对区域创新绩效具有显著正向影响;
H2a：企业创新需求对区域技术开发绩效具有显著正向影响;
H2b：企业创新需求对区域技术转化绩效具有显著正向影响。
2.3 资源依赖与企业创新需求
为简化分析，本文假设资源型地区是一个两部门经济，包括资源企业和非资源型企业；企业家创新意愿可代表企业创新意愿，并取决于其对创新有用性和创新可行性的判断。
(1)资源型企业的创新需求。 资源型企业(包括资源开采和初加工企业)生产的资源产品属于初级产品，产品同质化程度较高、产品生命周期较长、产品创新空间不大，创新形式主要表现为过程创新或工艺创新。工艺创新在提高回采率技术及采空区充填技术、减少环境污染技术等方面产生的社会效益高于企业效益，具有显著正外部性特征。如果没有政府规制和对这些正外部性的补偿，企业自身没有动力进行相关技术创新。而其替代行为——资源开采或初加工虽具有一定的负外部性，但目前资源及相关产品成本核算体系尚未将其产生的社会成本内化到资源性产品价格中，企业不需要为其承担相应费用。两相比较，企业会放弃进行具有正外部性的技术创新而选择资源开采或初加工。只有提高开采效率的工艺创新才有可能降低资源型企业的开采成本，并对其创新收益产生直接影响。然而，由于资源产品缺乏需求价格弹性，即|ed|<1。根据商品需求价格弹性与厂商销售收入之间的关系，当|ed|<1时，商品价格与销售收入呈同方向变化。这就意味着，降低开采成本从而降低资源价格的技术创新并不利于企业销售收入增长。总之，资源型企业对技术创新经济绩效的预期并不乐观。
另外，长期以来，资源型地区形成了浓厚的资源文化，从政府到企业的创新意识都比较淡薄。政府对具有正外部性的技术创新缺乏有效规制和激励措施。资源型企业处于产业链上游，其竞争对手和合作伙伴的创新惰性又为其提供了负面参照。这种淡薄的区域创新氛围弱化了资源型企业对于技术创新重要性和有用性的判断，抑制了其创新需求。
(2)非资源型的企业创新需求。 本文的非资源型企业是指除资源开采和初加工企业外的其它制造企业，其产品生命周期较短、产品差异化程度较高、市场竞争激烈，既面临价格竞争又面临产品竞争，产品创新与工艺创新都是其主要的创新形式。实现更新换代及质量、性能改善的产品创新有利于提高制造业产品价格或市场占有率，直接增加企业创新收益；而工艺创新则有利于降低成本、提高效率，为企业赢得价格优势。由于制造业产品需求价格弹性较大，价格下降有利于企业经济绩效的提高。从创新氛围看，尽管整个资源型地区存在严重的资源依赖和淡薄的创新意识，但激烈的市场竞争及与其它企业紧密的产业关联为制造企业营造了浓厚的创新氛围，区外甚至国外竞争对手或合作伙伴强烈的创新意识及积极的创新行为都对其技术创新产生了正向压力。总之，无论基于自身对技术创新绩效的预期，还是重要伙伴对其产生的技术创新压力，非资源型企业对技术创新有用性的感知都是积极的。
企业对于技术创新可行性的判断来自于其根据创新能力(包括要素获取能力及创新风险承担能力)对创新难度产生的预期。区域创新要素存量是企业对自身创新要素获取能力判断的主要依据。资源繁荣时期，资源部门的高工资、高收益对经济要素产生了强烈的吸纳、粘滞和锁定效应[17]，直接和间接增加了制造企业在区域内部获取创新要素的难度。在开放式条件下，区外创新要素也可能成为企业创新要素的获取来源，但创新要素跨区域流动产生的交易成本影响企业获取区外创新要素的能力。另外，资源型地区创新基础设施比较落后，创新政策和机制尚不健全，这些区域创新弱势不仅会增加资源型地区企业获取创新要素的成本，降低其对创新要素可获性的预期，还能进一步强化资源型地区风险厌恶型企业家对创新风险的预期，从而弱化其对创新可行性的判断。
综上所述，资源型企业因对技术创新有用性的消极判断而缺乏创新动力。非资源型企业因对技术创新可行性的消极预期而缺乏创新实力，而这些预期都源自企业对所处地区的资源依赖性。据此，本文提出如下假设：
H3：资源依赖对区域内企业创新需求具有显著负向影响。
2.4 企业创新需求与资源依赖的创新挤出效应
根据资源依赖与区域创新、企业创新需求与区域创新及资源依赖与企业创新需求之间关系的假设推演，本文推导出企业创新需求在资源依赖与区域创新挤出之间作用的假设：
H4：企业创新需求在资源依赖挤出区域创新过程中具有传导效应。
3.1 变量选取与数据来源
(1)区域资源依赖度。 关于资源依赖度，目前已形成几个认可度较高的测度指标[18]：一是就业依赖度，用资源型产业就业人口占总就业人口的比重表示；二是产值依赖度，用资源型产业增加值占GDP的比重表示；三是投资依赖度，用资源型产业固定资产投资占全社会固定资产投资的比重表示。本文运用各省(市、自治区)历年规模以上资源型企业从业人员平均数占该地区就业人员总数的比重(即就业依赖度(jyyld))反映各地区的资源依赖度。
(2)区域创新绩效。 由于数据的易得性，专利数已成为学术界普遍衡量区域创新产出的重要指标。参考这一惯例，结合对区域创新绩效的界定，本文借鉴李丽[16]的测度方法，用各省区国内3种专利申请受理数占全国的比重测度区域技术开发绩效(kfjx)，用各省区规模以上企业新产品销售收入占主营业务收入的比重测度区域技术转化绩效(zhjx)。
(3)企业创新需求。 李丽[16]将企业创新需求界定为企业在内生创新意愿驱使下的创新行为，即企业为实现自身短期利益(利润最大化)或长远利益(持续发展)，在接受技术创新理念的基础上自发产生的创新意愿及行动。其将企业创新需求分为企业创新人才需求、企业创新资金需求和企业创新技术需求3个层面，用企业对技术创新要素的需求测度企业创新需求，并以3个相对指标进行衡量。本文仍沿用这一测度方法，用各省(市、自治区)规模以上工业企业R&D人员数占其年末就业人员总数的比重表示企业创新人才需求强度(rcxq)；用各省(市、自治区)规模以上工业企业R&D经费支出(包括内部经费支出和外部经费支出)与新产品开发经费支出之和占主营业务收入的比重表示企业创新资金需求强度(zjxq)；用各省(市、自治区)规模以上工业企业引进技术经费支出和购买国内技术经费支出之和占主营业务收入的比重表示企业创新技术需求强度(jsxq)。
本文实证研究用到的相关数据主要来自历年《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》。
3.2 变量描述性统计及平稳性检验
(1)变量描述性统计。本文所有变量的描述性统计结果如表1所示。
表1 变量描述性统计结果
变量名称均值中位数最大值最小值标准差kfjx0.03260.01740.24720.00040.0464zhjx0.10860.08910.35890.00380.0673jyyld0.02120.01760.08840.00200.0156rcxq0.03280.03050.07560.00950.0142zjxq0.01650.01570.04250.00560.0068jsxq0.00120.00080.01380.00000.0014
(2)序列平稳性检验。 为了确保回归结果的有效性，避免伪回归，本文运用Eviews6.0对相关数据序列进行平稳性(单位根)检验。结果显示，所有序列的水平变量都至少通过了两种单位根检验Levin、Lin & Chut*和PP-Fisher Chi-square，既拒绝了各截面含有相同单位根的原假设，又拒绝了各截面含有不同单位根的原假设。据此，本文认为所有序列都是平稳的。
3.3 研究方法
资源依赖、企业创新需求与区域创新绩效之间关系的验证涉及中介效应检验。中介效应模型是运用中介变量分析自变量对因变量的影响过程和作用机制，该模型在国内最早被应用于心理学研究领域，后来被广泛应用于社会科学领域。在中介效应分析领域，Baron 和Kenny[19]提出的“逐步法(causal steps approach)”因方法简单、容易理解而被普遍采用。但近年来，“逐步法”受到质疑和批评。温忠麟和叶宝娟[20]在吸收各种方法优点的基础上，改进了之前的中介效应检验流程，提出了一个新的检验流程。
利用这一中介效应检验流程，本文首先验证资源依赖、企业创新需求与区域创新绩效两两之间的关系：
(1)分别以区域技术开发绩效和区域技术转化绩效为因变量，以资源依赖度为自变量，建立两个一元回归模型(模型1和模型2)，分析自变量(资源依赖度)对因变量(区域创新绩效)的总效应，同时验证资源依赖挤出区域创新的假设。
(2)分别以区域技术开发绩效和区域技术转化绩效为因变量，以企业创新人才需求强度、资金需求强度和技术需求强度为自变量，建立多元回归模型(模型3和模型4)，验证中介变量(企业创新需求)与因变量(区域创新绩效)之间的直接关系。
(3)以企业创新需求3个维度为因变量，以资源依赖度为自变量，建立3个一元回归模型(模型7～模型9)，检验自变量与中介变量之间的关系。然后，分别以区域创新绩效两个维度为因变量，将自变量(资源依赖度)与中介变量(企业创新人才需求强度、企业创新资金需求强度及企业创新技术需求强度)同时纳入，建立多元回归模型(模型5和模型6)，通过系数显著性检验企业创新需求在资源依赖与区域创新绩效之间的传导效应。
根据研究目的，本文首先建立模型1～模型6的两个基本计量方程((1)和(2))及模型7～模型9的3个基本计量方程((3)～(5))如下：
kfjxi,t = β0 + β1 jyyldi,t + β2 rcxqi,t + β3 zjxqi,t + β4 jsxqi,t + 
(1)
zhjxi,t = β0 + β1 jyyldi,t + β2 rcxqi,t + β3 zjxqi,t + β4 jsxqi,t + (2)
其中，i表示省(市、自治区)，由于西藏部分数据缺失，本文选取除西藏外的中国内地30个省(市、自治区)作为区域分析范围。t表示年份，本文实证分析时间范围为2007-2015年。kfjx为区域技术开发绩效；zhjx为区域技术转化绩效；rcxq为企业创新人才需求强度；zjxq为企业创新资金需求强度；jsxq为企业创新技术需求强度；jyyld为资源型产业就业依赖度。
3.4 模型设定与估计结果
为了提高参数估计的有效性，在对面板模型进行估计之前，本文运用Eviews6.0对模型1～模型9进行相关检验。检验结果表明，所有模型都既拒绝了混合效应原假设又拒绝了随机效应原假设，故本文选择个体固定效应模型。按照个体固定效应模型形式分别对模型1～模型9进行回归分析，模型1～模型6的估计结果见表2，模型7～模型9的估计结果见表3。
表2 模型1～模型6估计结果
模型模型1模型2模型3模型4模型5模型6因变量kfjxzhjxkfjxzhjxkfjxzhjx自变量jyyld-0.912***(-4.969) -1.648***(-6.379)0.151(0.544)0.463(0.498)中介变量rcxq0.188**(2.468)0.749***(2.944)0.191**(2.502)0.760***(2.971)zjxq-0.897***(-4.459)1.722**(2.558)-0.888***(-4.394)1.749**(2.585)jsxq0.762(1.568)0.061(0.037)0.771(1.584)0.091(0.056)截距c0.0520.1440.0400.0560.0370.045R20.9720.8230.9750.8670.9750.867observations270270270270270270cross-sections303030303030模型形式个体固定效应个体固定效应个体固定效应个体固定效应个体固定效应个体固定效应
注：估计系数下方括号里的数字为t统计量值，*、**、***分别表示在10%、5%和1%显著性水平上显著，下同
表3 模型7～模型9估计结果
模型模型7模型8模型9因变量rcxqzjxqjsxq自变量jyyld-1.359***-0.552***-0.077*(-3.638)(-3.707)(-1.861)截距c0.0620.0280.003R20.4780.6330.315observations270270270cross-sections303030模型形式个体固定效应个体固定效应个体固定效应
(1)资源依赖、企业创新需求、区域创新绩效两两关系验证。表2中模型1估计结果显示，资源依赖度与区域技术开发绩效在1%统计水平上显著负相关(β=-0.912)，假设H1a得到验证。模型2估计结果显示，资源依赖度与区域技术转化绩效在1%统计水平上显著负相关(β=-1.648)，假设H1b得到验证。至此，假设H1得到完全验证，即资源依赖度越高，区域创新绩效越低，再次验证了在我国省域层面上存在资源依赖对区域创新的挤出效应。
模型3估计结果显示，企业创新人才需求强度与区域技术开发绩效在5%统计水平上显著正相关(β=0.188)；企业创新资金需求强度与区域技术开发绩效在1%统计水平上显著负相关(β=-0.897)；企业创新技术需求强度系数(β=0.762)为正，但不太显著，仅在15%统计水平上通过了显著性检验。可见，对区域技术开发绩效正向影响最显著的是企业创新人才需求强度，其次是技术需求强度。而企业创新资金需求强度对区域技术开发绩效的影响则与预期相反，H2a得到部分验证。模型4估计结果表明，企业创新人才需求强度(β=0.749)、资金需求强度(β=1.722)与区域技术转化绩效分别在1%和5%统计水平上显著正相关，说明企业创新人才和资金需求对区域技术转化绩效具有显著促进作用；而企业创新技术需求强度对区域技术转化绩效的正向影响(β=0.061)不太显著，假设H2b得到部分验证。以上估计结果表明，无论对于区域技术开发还是区域技术转化，企业创新人才需求强度都具有显著促进作用，而企业技术需求强度的正向影响则都不显著。这是因为，企业对外源技术的需求主要靠区外资源满足，因此对本区域创新绩效的促进作用尚未充分发挥出来。另外，企业创新资金需求对区域技术开发绩效的显著负向影响与预期相反。这是因为，企业本身的创新职能更倾向于技术转化和应用，故其在技术转化和应用方面的创新资金需求可能挤占技术开发资金，因而对区域技术开发绩效具有负向影响。
表3中模型7～模型9估计结果显示，无论是对企业创新人才需求强度、创新资金需求强度还是技术需求强度，资源依赖度的系数都为负，分别为β=-1.359、β=-0.552、β=-0.077，且分别在1%、1%和10%统计水平上通过了显著性检验。至此，假设H3得到完全验证，说明资源依赖度对企业创新需求具有显著负向影响，即资源依赖抑制了企业创新需求。
(2)企业创新需求在资源依赖与区域创新绩效之间的传导效应检验。首先，模型1和模型2估计结果显示，资源依赖度系数分别为c1=-0.912(p<0.01)和c2=-1.648(p<0.01)，说明自变量资源依赖度对因变量区域技术开发绩效及区域技术转化绩效的总效应都显著为负，已具备进行中介效应分析的前提。其次，将自变量、中介变量与因变量一起纳入模型(模型5和模型6)。模型5估计结果显示，中介变量中的企业创新人才需求强度及资金需求强度对因变量区域技术开发绩效的回归系数比较显著，分别为br1=0.191(p<0.05)、bz1=-0.888(p<0.01)。模型6估计结果显示，中介变量中企业创新人才需求强度及资金需求强度对因变量区域技术转化绩效的回归系数比较显著，分别为br2=0.760(p<0.01)、bz2=1.749(p<0.5)。再次，模型7～模型9估计结果表明，自变量区域资源依赖度与中介变量企业创新需求3个维度都显著负相关，系数分别为ar=-1.359(p<0.01)、az=-0.552(p<0.01)、aj=-0.077(p<0.1)，说明自变量资源依赖度对中介变量企业创新需求强度的影响比较显著。因为ar、br1及br2都显著，az、bz1及bz2也都显著，说明企业创新人才需求强度及企业创新资金需求强度的中介效应比较显著。最后，根据模型5和模型6估计结果，自变量jyyld的系数
和
都不再显著，其符号分别与表示总效应的系数c1=-0.912和c2=-1.648的符号相反，表明资源依赖度对区域创新绩效的直接效应并不显著，甚至为正。之所以表现出负向总效应，是由于企业创新需求显著的间接传导效应所致。实证分析结果表明，资源依赖对企业创新需求的负面影响是资源依赖抑制区域创新的重要传递渠道。
根据温忠麟的中介效应分析流程，依据ab和c′符号分析企业创新人才需求和资金需求在资源依赖挤出区域创新过程中的传导效应，并根据不同性质传导效应分析其在总效应中所占比重大小或与直接效应的比例。如表4所示，企业创新人才需求强度遮掩了资源依赖对区域技术开发绩效的直接正向影响，其遮掩效应是直接效应的1.719倍。而企业创新资金需求强度在其中表现为中介效应，这一中介效应在资源依赖对区域技术开发绩效总的负向影响中占53.7%。而对于资源依赖对区域技术转化绩效的直接影响，企业创新人才需求强度与资金需求强度都表现为遮掩效应，其遮掩效应分别是二者对区域技术开发绩效直接效应的2.23倍和2.085倍。
表4 企业创新需求在资源依赖挤出区域创新过程中传导效应的性质及大小
变量kfjxzhjxjyyldc1=-0.912***c'1=0.151c2=-1.648***c'2=0.463c'1不显著,jyyld对kfjx的直接效应不显著,中介效应显著c'2不显著,jyyld对zhjx的直接效应不显著,间接效应显著rcxqar=-1.359***br1=0.191**ar=-1.359***br2=0.760***arbr1与c'1异号,rcxq对kfjx的遮掩效应显著;|arbr1/c'1|=1.719,遮掩效应与直接效应的比例为1.719:1arbr2与c'2异号,rcxq对zhjx的遮掩效应显著;|arbr2/c'2|=2.23,遮掩效应与直接效应的比例为2.23:1zjxqaz=-0.552***bz1=-0.888***az=-0.552***bz2=1.749**azbz1与c'1同号,zjxq对kfjx的中介效应比较显著;azbz1/c1=0.537,中介效应在总效应中所占比例为53.7%azbz2与c'2异号,zjxq对zhjx的遮掩效应比较显著;|azbz2/c'2|=2.085,遮掩效应与直接效应的比例为2.085:1
4.1 研究结论
本文在对资源依赖、企业创新需求与区域创新关系进行假设推演的基础上，运用2007-2015年中国内地30个省(市、自治区)的面板数据，对所提假设进行实证检验，得出以下结论：
(1)资源依赖度与区域技术开发绩效及区域技术转化绩效都显著负相关，说明资源依赖对区域创新具有明显的挤出效应。
(2)企业创新人才需求和技术需求强度对区域技术开发绩效都具有正向影响；企业创新人才需求、资金需求及技术需求对区域技术转化绩效都具有正向影响。其中，企业创新人才需求对区域技术开发绩效的促进作用尤为明显。
(3)资源依赖对企业创新人才、资金和技术需求都具有显著负向影响，即资源依赖度越高的地区，企业对创新人才、资金和外部技术的需求强度越低。
(4)资源依赖对企业创新需求的负向影响是其挤出区域创新的重要传递渠道。其中，资源依赖对企业创新人才需求的负向影响遮掩了其对区域技术开发绩效的直接正向效应，企业创新资金需求则在其中表现为中介效应；资源依赖对企业创新人才需求和资金需求的负向影响遮掩了其对区域技术转化绩效的直接正向效应。
4.2 政策建议
根据理论分析和实证检验结果，本文认为，激发企业创新内生需求是资源型地区突破资源依赖对区域创新挤出效应，以及实现科技创新与资源型经济转型融合发展的关键。据此，本文提出以下政策建议：
(1)引导资源型产业创新方向，提高资源型企业对技术创新绩效的预期。资源繁荣挤出科技创新的理论观点和实证结论大都建立在资源部门是纯粹的劳动密集型部门、对劳动力素质需求较低、不具有干中学和技术溢出效应等一系列假设和现实条件之上。因此，资源型地区应积极探索资源型产业创新方向，将传统资源型产业向上下游产业链延伸，将其变成集资源勘探、开发、提取、冶炼和深加工等环节为一体的技术密集度较高的行业，拓展其技术创新空间，提高其对技术创新绩效的预期。
(2)完善政府创新产品采购制度，提高资源型地区企业对创新绩效的预期。鼓励政府资金采购项目、政府组织集中采购项目、政府投资工程项目同等条件优先采购省内创新产品或服务，并探索建立首购首用风险补偿机制，设立首购首用风险补偿基金，对因首次购买和使用本地区高新技术产品而产生的风险给予一定补偿。另外，还可实行政府采购补偿交易，即政府在向外省大规模购买产品时，可用本省创新产品进行补偿。
(3)健全政府对创新的激励和规制措施，强化企业对技术创新有用性的感知。首先，建立行为导向动态创新奖励制度，将创新奖励向创新行为倾斜，根据科技创新项目实施进度分期分批拨付创新奖励资金，对于进展缓慢的项目，根据实际情况缓拨或停拨奖励资金；对于经第三方评估未达预计目标的项目，则相应扣减奖励资金。其次，强化政府环境规制，引导企业扩大对节能及环保技术或装备的需求，促进本地区对相关技术的研发和应用。
(4)加强对企业创新、创业的指导，降低企业对技术创新的难度预期。首先，建立《企业创新项目指导目录》，按照区域经济发展需要、技术成熟度和创新产品市场前景，将创新项目分为鼓励类、限制类和允许类，实行混合清单式目录指导，并根据技术发展趋势适时对目录进行动态调整。其次，组织一些退居二线的企业家或企业管理部门经验丰富的工作人员组成“创新导师团”，对企业创新项目投资规模、创新风险、市场前景及预期收益进行评估，指导企业根据自身实力和风险承受能力选择创新项目，尤其要加强对资源型企业转型过程中技术创新或二次创业项目的指导。
(5)建立企业创新创业保险和风险补偿机制，降低企业创新风险预期。借鉴国家科技保险试点制度，鼓励商业保险公司在本区域开展科技保险业务，为企业技术创新提供保障，降低其创新风险预期。另外，成立创业创新风险基金，对企业创新及资源型企业“二次创业”过程中由于市场波动等客观因素导致的失败行为给予一定补偿。
(6)培育区域创新极，为企业创新提供正面参照。选择一些创新基础相对较好且具有较高关联度的企业，有意识地将其培育成区域创新极，充分发挥其对周边区域、企业的扩散和涓滴效应，以对其它企业科技创新产生示范和诱导作用，并提供正面参照，为资源型地区营造浓厚的创新氛围。
参考文献：
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(责任编辑：王敬敏)
The Negative Impact of Resource Dependency on Regional Innovation Performance and Transmission Mechanism——An Empirical Study on Enterprises' Innovation Demand
Abstract：Based on relevant literature, this paper explores the relationship of resource dependency, enterprises' innovation demand and regional innovation performance, and then put forwards a series of hypotheses. Using panel data of 30 provinces in China during 2007-2015, the empirical analysis examines the above hypotheses. The empirical results show that: The regional resource dependency has crowding-out effect on its innovation performance. The enterprises' demand for innovator and innovative technology have positive effect on the regional innovation performance. The regional resource dependency has significant negative effect on the enterprises' demand for innovator, innovative funds and technology. So that, the negative effect of resource dependency on enterprises' innovation demand is transmission channel in crowding-out effect of resource dependence on regional innovation. Then, this paper analyzes the nature of the transmission effect of the enterprises' demand for innovator and innovative technology, and calculates the ratio of shading effect to direct effect and the mediating effect in the total effect. Therefore, in resource-based regions, institutional innovation is the key to stimulate enterprises' endogenous demand for technology innovation. Moreover, the resource-based industry chains should be extended so as to change their technical attributes and strengthen their perception to usefulness of technological innovation.
Key Words：Resource Dependency; Regional Innovation; Crowding-out Effect; Innovation Demand of Enterprises; Transmission Effect
收稿日期：2017-01-17
基金项目：山西省软科学项目(2013041004-01)；山西省哲学社会科学项目(晋规办字[2015]3号)
DOI：10.6049/kjjbydc.2016110608
中图分类号：F061.5
文献标识码：：A
文章编号：：1001-7348(2017)15-0042-07