1. 引言
21世纪以来，资源短缺及环境破坏问题已成为了抑制全球经济社会快速发展的重点因素，科技创新成为了促进经济可持续发展中的重要环节。国家高新区作为全国高新技术发展的重点基地，率先落实了我国创新驱动发展战略。历经了三十余年的发展，国家高新区已经成为我国经济增长的主要驱动引擎。通过探索江苏国家高新区国际创新集成的可能路径，既丰富了现有的高新区创新研究内容，也在实践上对高新区创新产业国际化发展具有一定的指向作用。
当前，针对江苏国家高新区的文献研究，主要集中在问题提出与策略分析等方面，既包括了整体分析，也涵盖了个体研究。杨静等 [1] 、孙红军等 [2] 都是从整体层面出发，说明江苏国家高新区目前的发展问题；张晔 [3] 、朱军等 [4] 则是从个例出发，分别研究了南京高新区和昆山高新区的发展现状，就问题提出了相应的解决策略。随着经济全球化的不断推进，科技产业竞争也日益加强，隋映辉 [5] 、常青青 [6] 都认为可以从市场环境和政策等方面入手，从而获得竞争优势。关于创新集成的研究，众多学者倾向于进行原理解释和特征分析，苏楠等 [7] 、江兵等 [8] 都是从知识管理的角度出发，说明集成网络对企业创新的重要作用。白春礼 [9] 、钱旭潮等 [10] 都提出，集成创新作为创新发展的中间环节，需要得到进一步的关注。欧光军等 [11] 则将高技术产业看作创新生态系统，以模型的方式验证了提升科技产业创新集成的方案。在上述文献研究的基础上，本文将以江苏国家高新区为具体的研究对象，发掘其国际化发展的可能现实。
2. 假设提出
2.1. 国际化程度、国际关系强度与国际创新集成能力
在一个完整的网络体系中，网络系统之间的联结强度和网络开放状态都会对系统的创新集成产生影响，据此将本文的研究变量拓展为国际化程度及国际关系强度，并提出以下假设：
H1：国际化程度对国际创新集成能力存在正向影响。
H2：国际关系强度对国际创新集成能力存在正向影响。
2.2. 产业集群结构与国际创新集成能力
根据产业集群发展理论，产业在区域内的集群发展在降低生产成本，提高生产效率方面具有积极作用，合理安排集群结构能实现系统创新集成能力的提升。据此，本文提出以下假设：
H3：产业集群结构对国际创新集成能力存在正向影响。
2.3. 创新动机、国际资源获取状况、国际资源整合能力与国际创新集成能力
研究指出创新动机的产生常常伴随着系统创新能力的普遍提高；产业系统通过扩宽自身资源的获取路径，提高资源的整合和利用水平，实现创新能力的提升；其中，创新动机作为内在动力，产业集群结构作为外部特征，通过影响产业资源的获取和整合，间接影响系统创新集成的发展；与此同时，系统的对外关系的维度及强度也会通过影响产业资源的获取和整合，间接影响系统创新集成的发展。综上，本文据此给出了如下假设：
H4：创新动机对国际创新集成能力存在正向影响。
H5：国际资源获取状况对国际创新集成能力存在正向影响。
H6：国际资源整合能力对国际创新集成能力存在正向影响。
H7：创新动机通过国际资源获取状况和国际资源整合对国际创新集成能力存在正向影响。
H8：产业集群结构通过国际资源获取和整合对国际创新集成能力存在正向影响。
H9：国际化程度通过国际资源获取和整合对国际创新集成能力存在正向影响。
H10：国际关系强度通过国际资源获取和整合对国际创新集成能力存在正向影响。
2.4. 政策因素、金融与文化背景与国际创新集成能力
不可避免的是，任何系统在发展过程中都会受到外部环境的影响，针对政策、金融和文化背景等影响高新技术产业发展的潜在调节因素，做出如下假设：
H11：金融与文化背景对国际创新集成能力具有调节作用。
H12：政策因素对国际创新集成能力具有调节作用。
3. 问卷调查与变量选取
本文针对江苏国家高新区设计了关于国际创新集成能力的问卷调查，题目采取李克特五点量表法完成，历时两个多月，回收获得有效问卷211份，满足研究样本数量。
1) 因变量：参考现有对创新集成的研究，将因变量(国际创新集成能力)引申为对突破式和渐进式国际创新能力。
2) 自变量：根据假设内容，设置了包括国际关系强度、国际化程度、创新动机、国际资源获取状况、国际资源整合能力、产业集群结构在内的6个自变量。
3) 调节变量：设置政策因素和金融与文化背景2个调节变量。
4. 实证研究方法与结果
4.1. 实证研究方法
本文首先将对问卷的信度及效度进行检验，接着对国际创新资源集成能力进行探索性因子分析，随后是对结构方程模型的检验，最后对调节变量进行调节效应假设检验，涉及软件包括SPSS.21和AMOS.23。
4.2. 实证分析结果
4.2.1. 信度分析
本文的信度分析采用了Cronbach’s Alpha系数(简称α值)，当α值大于0.7，则表明量表的信度符合要求，可以进一步进行分析，若小于0.7则需要对问卷进行调整或者增加样本量。
由表1信度分析结果可知：本研究共设置32个测量题项，对应9个潜变量，前8个变量的α值均大于0.7，创新集成能力的α值为0.841，它的两个维度——渐进式和突破式创新能力的α值分别是0.868和0.858。结果证明，本研究采用的调查问卷具有良好的信度。此外，参考表中的CITC值(校正的项总计相关性)和已删除的α值，发现各个题项设置较好。
Table 1. Reliability analysis results
表1. 信度分析结果
4.2.2. 效度分析
本文利用SPSS.21对各维度构成进行检验。使用因子分析进行效度分析之前，首先要判断是否满足因子分析的条件，其中包括两个条件，一是需要KMO值大于0.7；二是Bartlett的球形度检验的显著性小于0.05。为此，本文将所有题项分为两部分：Q1~Q26和Q27~Q32，分别进行影响因子量表的探索性因子分析和创新资源集成能力的探索性因子分析。
1) 影响因子量表的探索性因子分析
Table 2. KMO and Bartlett tests of impact factors
表2. 影响因子的KMO和Bartlett的检验
检验结果表明：表2的KMO检验值为0.880，Bartlett球度检验结果为近似卡方3684.611，显著性概率为0.000 (P < 0.01)，即拒绝Bartlett球度检验的零假设，则认为量表适合做因子分析。进一步地进行因子分析操作，8个因子的总方差解释率为80.13%，大于60%，说明量表的效度良好(具体过程略)。的效度良好。
2) 创新资源集成能力的探索性因子分析
Table 3. KMO and Bartlett tests of integration capability
表3. 集成能力的KMO和Bartlett的检验
同上，表3的KMO检验值为0.803，Bartlett球度检验结果为近似卡方635.074，显著性概率为0.000 (P < 0.01)；抽取2个特征值大于1的公因子，总方差解释率为78.63% (具体过程略)，则该量表的效度良好。
4.2.3. 验证性因子分析(图1)
Figure 1. Confirmatory factor analysis model
图1. 验证性因子分析模型图
Table 4. Fitting index of confirmatory factor analysis model
表4. 验证性因子分析模型拟合指标
根据表4可知，χ²/df值为1.146，RMSEA为0.026。GFI = 0.888、AGFI = 0.859、NFI = 0.902、IFI = 0.986、CFI = 0.986、TLI = 0.984，所有拟合优度指标均达到标准，说明本研究所建立的验证性因子分析模型有效且与回收数据的匹配程度较好。
Table 5. Results of confirmatory factor analysis
表5. 验证性因子分析结果
由表5可知，每个题项的标准化因子载荷均大于0.5，CR (组合信度)值均大于0.7，AVE值均大于0.5，则每个题项都可以很好的解释其所在的维度且量表具有较好的聚敛效度。
4.2.4. 结构方程模型(图2)
Figure 2. Structural equation model diagram
图2. 结构方程模型图
Table 6. Fitting index of structural equation model
表6. 结构方程模型拟合指标
根据上表6可知，χ²/df值为1.133，RMSEA为0.025，适配较好。GFI = 0.920、AGFI = 0.893、NFI = 0.935、IFI = 0.992、CFI = 0.992、TLI = 0.990，所有拟合优度指标均达到通用标准，说明本研究所建立的结构方程模型有效且与回收数据的匹配程度较好。
由表7路径分析结果可知：
国际关系、国际化、产业集群对国际资源获取有显著的正向影响作用；创新动机对国际资源获取没有显著的影响作用。
国际关系、创新动机、产业集群对国际资源整合有显著的正向影响作用；国际化对国际资源整合没有显著的影响作用。
国际资源获取、国际资源整合、国际关系、国际化对创新能力有显著的正向影响作用；创新动机和产业集群对创新能力都没有显著的影响作用。
4.2.5. 中介效应检验
以下采用Bootstrap法进行中介效应检验，重复两千次样本，计算95%的可信区间。
Table 8. Test of mediation effect by Bootstrap method
表8. Bootstrap法中介效应检验
从表8结果可知：
1) 部分中介作用。国际关系–国际资源获取–创新能力路径效应值为0.145，95%置信上下区间为0.058~0.295，且P值为0.001，小于0.05，说明中介效应存在；当中介变量与自变量同时作用于因变量时，自变量依然显著影响因变量，故可以认定为部分中介；国际关系–国际资源整合–创新能力路径和国际化–国际资源获取–创新能力路径同理可认定为部分中介。
2) 完全中介作用。创新动机–国际资源整合–创新能力路径效应值为0.056，95%置信上下区间为0.012~0.143，且P值为0.007，小于0.05，说明中介效应存在；当中介变量与自变量同时作用于因变量时，自变量对因变量没有显著的影响作用时，故可以认定为完全中介；产业集群–国际资源获取–创新能力路径和产业集群–国际资源整合–创新能力路径同理可认定为完全中介。
4.2.6. 模型修正
由于拟合度较好，不需要残差项连线只需要删除不显著的路径即可(图3)。
根据表9可知，χ²/df值为1.123，RMSEA为0.024，说明适配较好。此外所有拟合优度指标均达到通用标准，说明本研究所建立的结构方程模型有效且与回收数据的匹配程度较好。
Table 9. Overall fit index of the modified model
表9. 修改后模型整体适配度指标
4.2.7. 调节效应假设检验
1) 金融与文化在国际关系与创新集成能力间的调节效应分析
Table 10. Analysis of the moderating effects of finance and culture on international relations and innovation integration ability
表10. 金融与文化在国际关系与创新集成能力间的调节效应分析
(注：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05)。
2) 政策在国际关系与创新集成能力间的调节效应分析
Table 11. Analysis of the moderating effect of policies on international relations and innovation integration capacity
表11. 政策在国际关系与创新集成能力间的调节效应分析
(注：***P < 0.001，**P < 0.01，*P < 0.05)。
同理，继续对金融与文化在产业集群与国际资源获取间的调节效应进行分析、金融与文化在产业集群与国际资源整合间的调节效应进行分析、政策在产业集群与国际资源获取间的调节效应进行分析、政策在产业集群与国际资源整合间的调节效应进行分析，具体过程略，调节效应的经验结论如下：
表10中模型一的标准系数为0.558，P = 0.000 < 0.05则国际关系对创新集成能力有显著的正向影响作用；模型二中交互项的回归系数为0.114，(P = 0.041 < 0.05)，说明交互项对创新集成能力也有显著的正向影响作用，且模型一的R2为0.39，模型二的R2为0.402，显著提高，说明模型解释能力增强。故证明该调节变量有显著的正向调节作用。
表11中模型一的标准系数0.583，P = 0.000 < 0.05，进一步证明国际关系对创新集成能力有显著的正向影响作用；模型二中交互项的回归系数为−0.002 (P = 0.976 > 0.05)，说明交互项对创新资源集成能力没有显著的影响作用，且模型一的R2是0.393，模型二R2是0.393，无显著提高，故证明该调节变量没有显著的调节作用。同理可以分析其他调节变量是否有显著的正向调节作用。
5. 结论分析
根据修改后的模型显示，国际创新集成能力的发展既受到了直接影响，也受到了间接影响。国际关系、国际化、国际资源获取、国际资源整合等4个变量对国际创新集成能力存在直接影响。国际关系通过影响国际资源获取和国际资源整合间接影响国际创新集成能力，此处国际资源获取和国际资源整合2个变量充当部分中介作用；国际化通过影响国际资源获取间接影响国际创新集成能力，此处国际资源获取变量也充当部分中介作用；创新动机通过影响国际资源整合间接影响国际创新集成能力，此处国际资源整合变量则充当完全中介作用；产业集群通过影响国际资源获取和国际资源整合间接影响国际创新集成能力，此处国际资源获取和国际资源整合2个变量也充当完全中介作用。
根据调节效应检验，可以发现调节变量金融与文化在国际关系对创新集成能力的影响上有较明显的正向调节作用，调节方向是强化国际关系对创新集成能力的正面影响；在产业集群对国际资源获取的影响上有明显的正向调节作用，调节方向是强化产业集群对国际资源获取的正面影响。调节变量政策在产业集群对国际资源获取的影响关系上有显著的正向调节作用，调节方向是增强产业集群对国际资源获取的正向影响；在产业集群对国际资源整合的影响关系上有显著的正向调节作用，调节方向是增强产业集群对国际资源整合的正向影响。
6. 政策建议
1) 加深国际合作。降低我国对单一国家的技术和产品需求，应进一步完善高新区产业合作布局，既要把握主要合作大国，也要重视关键小国，密切“一带一路”沿线国家，多方向全方位拓宽我国对外合作领域。
2) 拓展国际资源。一方面，应该时刻关注世界局势，利用全球信息，合理规划国际物质资源的获取，综合考虑资源获取难度和获取成本，坚持“全面布局、部分择点”原则，分散物质资源获取压力。另一方面，调整物质资源使用比例，提高资源使用效率，积极开发和利用新型资源或可再生资源。
3) 吸引科技投资。江苏国家高新区应采取各类措施，积极吸引国际投资。首先，管理部门应根据高新区特色产业制定专门的税收和财政政策，鼓励对口外资企业在高新区内与本土企业进行合作。其次，综合考虑高新区产业链结构，推动国际科技投资增强产业链价值。
4) 聚焦人才引进。从高新区宏观政策层面出发，相关部门应以地区产业发展需求为导向，进一步完善高新区国际人才引进政策，适当简化科技人才签证手续，为国际化高端人才提供便捷通道，鼓励人才在园区内定居。从微观举措出发，国际化高端人才的引进应精确到个人，落实到具体。人才引进既要做到受众广泛，同时也要精准匹配，面对产业紧缺型人才可以专项专办，确保引进人才能真正做到服务企业或服务产业发展。
5) 引入创新平台。为了避免高新区创新平台、创新孵化器“空壳化”现象的出现，一方面，根据高新区产业特色，积极引入国际创新平台，利用其成熟的金融体系和产业改革策略，推动高新区科技企业的深入发展。另一方面，充分挖掘自身创新资源，实施高新区目前创新平台的改革，依托本土优势，转化前沿科技，把握政策走向，促进高新区国际化发展。
6) 注重资源整合。合理把握上下游和价值链发展趋势，将国际资源作为连接上下游，贯通价值链的重要粘合剂。综合考虑资源利用成本和资源利用效率，国际资源布局应秉持利用率最高原则，同时考虑周边的科研实力及人才水平，可有效避免出现国际资源的闲置与浪费。
7) 打造产业集群。集群的构建实现了同类型企业间的信息共享和技术交流，企业间由相互模仿到相互分工，再到各自创新，在此过程的不同阶段，需要采取不同的措施。改革传统的发展思维，树立国际化的创新理念，在寻求自主研发的同时，加强与国际企业的合作，分析企业特征，将国际企业更好的容纳在原有的产业集群中。
8) 激发创新活力。优质的创新环境和开放的创新政策都有利于激发企业创新活力。就科技企业层面而言，企业本身的经营定位、企业文化、日常管理和员工培训都影响着企业的创新活力。在科技企业内部营造创新精神，将进一步激发企业的生命力和创造力。
基金项目
本文受江苏省教育厅人文社科基金重大项目资助(项目编号：2020SJZDA064)。