欧洲研究网络、创新能力与区域动态：来自Horizon 2020的证据

《Economies》：European Research Networks, Innovation Capabilities and Territorial Dynamics: Evidence from Horizon 2020

　　

欧洲联盟框架计划是在超国家层面促进研究与创新的主要工具之一。尽管其与科学和技术产出的联系已得到广泛认可，但关于机构参与、创新绩效与区域创新动态之间机制的经验证据仍然有限。本研究利用来自27个欧盟成员国的数据以及与Horizon 2020相关的指标，研究了这些关系。分析考虑了机构参与的三个维度——资金、项目和参与组织——以及与传统专利和绿色专利相关的四个创新绩效指标。实证策略结合了回归模型、面板数据模型、反馈分析以及基于Moran's I统计量和LM检验的空间计量诊断，使用了从Horizon 2020项目网络导出的合作矩阵。结果表明，项目参与和组织参与与创新活动的关联比单独考虑的资金量更为一致。然而，面板模型显示，这些关联集中在国家间的结构性差异上，而非短期时间变化。反馈分析指出了机构参与和创新绩效之间的双向关系，表明技术绩效与融入研究网络之间存在随时间相互强化的关联。结果还显示，观察到的关联对绿色技术尤为相关。最后，空间诊断表明，在创新能力和合作网络中都存在持续的关系集中模式，尽管在估计模型中未发现稳健的残差空间依赖证据。本研究通过表明超国家计划更多作为协调、整合和强化先前积累创新能力的制度结构，而非直接资源转移机制，为创新系统和创新政策文献做出了贡献。

**论文解读：欧洲研究网络、创新能力与区域动态——来自Horizon 2020的证据**

**研究背景与问题**
创新在经济增长、国际竞争力及应对复杂技术和社会挑战中扮演核心角色。然而，各国创新绩效分布不均，反映出科学、技术和制度能力积累的持续差异。欧盟框架计划是超国家层面协调和资助研究、开发与创新的主要机制，其中Horizon 2020（H2020）作为史上最大公共创新支持计划之一，旨在加强科学卓越性、促进国际合作并推动解决方案。现有文献已证实这些计划对合作网络形成、知识流动及科学产出有积极作用，但存在以下问题：第一，关于机构参与、创新绩效与区域创新动态之间机制的综合经验证据仍然有限，大部分研究仅关注单一维度（如资金、合作或专利）。第二，缺乏对机构参与和创新绩效之间可能存在反馈机制（即双向因果关系）的同步考察。第三，创新活动具有空间依赖性，但现有研究较少在超国家背景下同时考虑时间滞后和空间依赖。第四，在绿色创新日益重要的背景下，关于传统创新与绿色创新在框架计划中的共同分析仍显不足。

因此，本研究旨在调查H2020参与与欧盟27国创新绩效之间的结构性关系，涵盖2014-2021年，考虑参与的不同维度（项目数、参与组织数、资金量）以及基于传统专利和绿色专利的创新绩效指标，并探讨滞后动态、反馈机制和空间依赖模式。论文发表在《Economies》。

**关键技术与方法**
研究人员采用多维度实证策略，整合了以下主要方法：首先，使用普通最小二乘（OLS）回归模型和滞后变量模型，检验H2020参与指标与创新绩效指标之间的关联。其次，采用面板数据模型（固定效应、随机效应和组间估计）控制国家间未观测异质性，区分短期时间变化与长期结构性差异。第三，构建反馈模型，将创新绩效滞后项作为H2020参与的解释变量，分析双向因果关系。第四，基于H2020项目合作矩阵构建空间权重矩阵，通过Moran's I统计量和拉格朗日乘数（LM）检验进行空间计量诊断，评估空间依赖。数据来源：专利数据来自PATSTAT Global（欧洲专利局），H2020参与数据来自CORDIS（欧盟委员会），宏观经济控制变量（如人均GDP、研发支出、人力资本）来自世界银行。样本为27个欧盟成员国，空间模型因陆地边界限制排除塞浦路斯、爱尔兰和马耳他后为24国。

**研究结果**

**4.1 描述性统计**
描述性统计显示，欧盟国家在创新绩效和H2020参与上存在显著差异，规模变量呈右偏分布，采用自然对数变换以满足线性模型假设。

**4.2 相关性分析**
皮尔逊相关矩阵表明，H2020参与指标（项目数、组织数）与传统专利和绿色专利呈中等至高度正相关（如组织数与传统专利r=0.718），而资金量与专利指标相关性较低。控制变量表现符合预期。

**4.3 参与H2020与创新绩效**
OLS模型显示，项目参与和组织参与与传统专利和绿色专利呈显著正相关（如项目数对传统专利系数0.520，组织数对绿色专利系数0.733），但资金量系数较小且不显著。滞后模型结果类似，表明参与合作网络比资金量对创新绩效更关键。绿色专利的关联略强于传统专利。但相对指标（绿色专利份额GreenShare和显示技术优势RTA）的系数不显著，说明参与主要与创新规模相关，而非技术专业化方向。

**4.4 时间维度与未观测异质性**
面板模型检验（F检验、Breusch-Pagan LM检验、Hausman检验）均拒绝混合模型和随机效应，支持固定效应模型。固定效应（组内）估计显示，所有H2020参与指标对创新绩效的系数均不显著；而组间估计显示，项目数和组织数与专利数呈显著正相关，组间R2超过0.86。这表明观察到的关联主要来自国家间结构性差异，而非国家内部短期变化。

**4.5 创新绩效与机构参与之间的反馈机制**
反馈模型将H2020参与作为因变量，将滞后一期创新绩效作为解释变量。结果显示，传统专利和绿色专利正向预测项目数和组织数（如传统专利对项目数系数0.576），但对资金量无显著影响。绿色技术专业化指标（RTA和GreenShare）对组织数有正向影响，但对项目数不显著。这表明存在双向强化机制，创新绩效促进网络融入，而网络融入又推动进一步创新。

**4.6 创新成果的空间依赖性**
基于H2020合作矩阵的Moran's I统计量显示，专利数、项目数、组织数等变量存在显著空间自相关（均值Moran's I为正且显著），表明密切合作的国家具有相似的创新水平和参与程度。但残差空间自相关检验（Moran's I）和LM诊断（LM Error、LM Lag、Robust LM）表明，在纳入控制变量和固定效应后，残差空间依赖性大幅减弱，LM检验不显著，无需采用空间自回归模型或空间误差模型。这说明空间结构主要由国家创新系统结构性差异解释，而非独立的残差空间扩散。

**讨论与结论**
**讨论部分总结**：研究结果揭示了H2020与创新绩效之间关系的复杂性。项目参与和组织参与比资金量更重要，这与创新系统文献一致，强调知识生产依赖于行动者之间的互动和制度互补性，而非单纯资源投入。反馈机制的存在表明，技术能力和制度整合共同演化，框架计划既作为创新刺激工具，也作为已有能力在超国家层面动员、扩展和协调的机制。固定效应模型的非显著结果和组间估计的显著结果，说明短期变化难以改变国家创新结构，而长期结构性差异主导了关联。空间分析表明，H2020合作网络的空间集中反映了技术能力的空间分布，而非额外的空间溢出效应。绿色专利的关联强度略高于传统专利，但技术专业化指标关联有限，说明计划促进创新规模扩张，但短期内难以改变技术专业化方向。

**结论翻译**：本研究通过整合多种维度的实证策略，调查了参与H2020与欧盟国家创新绩效之间的关系。结果提示，超国家研究计划与创新绩效之间的关系比简单的资金与产出关联更为复杂。机构参与和创新绩效并非独立维度，双向观察到的关联与反馈机制一致，表明累积的技术能力和制度整合随时间共同演化。这一动态表明，欧盟框架计划不仅作为刺激创新的工具，也作为先前积累能力在超国家层面动员、扩展和协调的机制。不同方法的整合使得区分了文献中常被混为一谈的机制：常规估计指向正向关联，而面板模型显示这些关系主要集中于国家间结构性差异而非短期变化；空间结果则表明创新能力和制度联系呈现持续集中模式，但控制相关因素后无稳健残差空间依赖。这些结果共同表明，欧洲一体化运作于历史科学和技术能力的异质性基础上，强化了累积学习过程和制度成熟的重要性。研究还提供了关于欧洲计划所推动技术变革方向的证据：绿色技术的关联强度不亚于（甚至在某些情况下高于）总体创新指标，表明协调、合作和知识分享在新兴技术领域同样重要。同时，绝对与相对指标之间的差异表明，创新产出的扩张并不必然带来国家技术结构的即时变化。最后，结果强调需将超国家计划参与理解为多维现象：资金、项目参与、组织动员和网络整合捕捉了制度嵌入过程的不同方面，不应视为等价指标。本文的主要贡献在于证明，欧洲研究与创新计划的成果系统性地与制度结构、合作网络和先前创新绩效之间的相互作用相关联，这些关系无法通过单向方法或孤立参与指标完全理解。