中国科技创新活动空间分布及其政策意蕴

宋宗宏 赵丹妮

收稿日期：2013-06-03

基金项目：广东省科技计划项目（2012B040301037）

作者简介：宋宗宏（1980-），男，湖北南漳人，经济学博士，广东省宏观经济信息分析中心预测部副部长，助理研究员，研究方向为宏观经济、经济发展战略与政策；赵丹妮（1983-），女，广东汕头人，管理学硕士，广东金融学院广州区域金融政策重点研究基地讲师，研究方向为区域经济、经济发展战略与政策。

摘要：

运用空间统计方法对中国2007—2011年科技创新活动的空间分布问题进行研究，结果表明：总体来看，我国科技创新活动存在显著的空间正相关关系，但科技创新活动的空间分布极不均衡，基本形成了在创新集群上的“核心-外围”格局，在东部尤其是长三角地区形成了较强的空间集聚效应。政府在制定科技创新政策时，应以区域经济一体化发展为契机，大力推进各省区间的联合研发，共建研发平台和创新支撑平台，积极构建跨区域产学研联系互动机制，强化省域间科技创新活动的集聚和协同效应。关键词：科技创新；空间统计；空间分布

文章编号：2095-5960（2013）05-0052 - 04

中图分类号：F204；文献标识码：A

一、引言

随着全球经济一体化进程的加快，各国经济正加速从工业经济向知识经济转型。尤其是国际金融危机之后，以美国为首的发达国家实施“再工业化”发展战略，纷纷加大对科技创新的投入，将其作为抢占未来产业发展制高点的重要手段。对于中国来说，科技创新不仅是缩小与发达国家技术差距、成功实现经济追赶的重要途径，也是抓住第三次产业革命机遇实现“弯道超车”的重要支撑。科技创新能力越强的国家，其在世界产业链中的位置就越高。提高科技创新能力，是一国经济持续成长和发展的关键所在。虽然我国的科技创新能力近年来取得了长足的发展，进步有目共睹，但与西方发达国家相比仍存在不小差距。党的十八大特别提出要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。因此，有必要加强对科技创新及其经济影响的研究。本文主要以我国科技创新活动的空间分布及其特点为研究对象，对促进我国科技创新活动的相对均衡化发展，具有非常重要的现实意义。

Schumpeter（1912）^[1]开创性地提出了科技创新的概念。他认为创新包括五个方面，即：采用一种新的产品；采用一种新的生产方式；开发一个新市场；利用了新的原材料或半制成品；采用了新的生产组织形式。他指出创新是资本主义最根本的特征，企业家是创新和经济发展的主要推动者。Freeman（1982）^[2]认为科技创新战略可以分为三种，即按照创新时机和创新程度来区分，可以分为进攻型战略、防御型战略和模仿型战略。科技创新对政府科技创新方面的相关政策非常敏感，有效的政策能大大促进科技创新水平的提高，而科技创新能够有效促进经济增长。Lawrance（1999）^[3]对东亚经济增长的情况进行了对比研究，指出虽然技术进步大大促进了西方发达国家的经济增长，但是对于亚洲的新兴国家而言，科技创新并没有推动这些国家的经济增长。原因在于西方发达国家对于先进的技术存在垄断，创新能力在世界范围内存在极大的差异，而且新兴国家的有形资产也需要积累到一定程度，才能使创新有效促进经济增长。

与国外的研究相比，我国对科技创新及其经济影响的研究起步比较晚。周寄中（2002）^[4]指出科技创新可以分成科学创新和技术创新两部分，科学创新为注重基础性和应用性的研究，而技术创新与科学创新的研究目的不同，技术创新着重于技术以及试验性研究，与产品的市场化密切结合。简而言之，所谓科技创新，就是从基础研究到应用性研究、试验开发并最终使得技术成果商业化的过程。康继军和侯雪琨（2011）^[5]运用1998—2007年31个省、市和自治区的自然科学基金申请数、科技活动经费内部支出、研发经费支出以及研发人员全时当量等数据，研究了我国科技创新水平的分布规律特征及其影响因素，结果发现东部地区的科技创新水平明显高于中西部地区。魏守华、禚金吉和何嫄（2011）^[6]运用塞尔指数和区域基尼系数，发现我国区域创新能力在空间分布上具有明显的集聚特征，尤其是向东部地区集聚，并运用多元回归和空间自相关等方法分析这种分布特征与变化趋势的成因。大部分研究都认为我国各省间的科技创新能力存在较大的区域性差异。

现有文献在研究区域科技创新时，往往将各个区域看作是一个独立的系统并运用经典的计量回归模型进行分析。实际上，各个区域的科技创新水平并非相互独立，而是相互联系的。因此，不考虑区域间存在空间自相关性的研究结果是存在偏误的。而空间统计学则充分考虑到空间相关性对各种经济活动的影响，其模型更符合客观实际情况。本文拟采用空间统计学的分析方法，将单一要素的区域间互动因素纳入分析模型，对我国各省科技创新情况进行了研究，进而揭示省域间科技创新水平存在的空间差异，以期为我国制定更为均衡有效的科技创新政策提供一定的参考。

二、数据与方法

本文以中国31个省（直辖市、自治区）的相关数据为样本，研究了我国2007—2011年间的省域科技创新活动的空间分布问题。由于我国各个省域经济社会发展不平衡，科技创新活动不可避免地也会在空间上呈现出不平衡现象，如何准确测度这种不平衡已经成为一个重要的研究课题。传统的计量方法将每个省域作为独立对象研究，不考虑省域间的相关性及空间溢出效应，存在严重的局限性。在现实的科技创新活动中，受人才、资金、技术等资源省际间的流动以及区域间的创新合作等因素影响，各省的科技创新活动并不服从独立分布，每个省域都受到其他省域的影响，科技创新活动的空间溢出效应随着省域改变。运用空间自相关模型能够有效测度各省域科技创新活动的空间溢出效应，为避免传统计量方法的局限性，本文拟采用全局空间自相关指数即全局Moran I指数，定量考察省域科技创新活动的空间溢出效应。科技创新是一种复杂的、包含诸多方面的社会经济活动，为方便测度和简化运算，本文用专利申请受理数来衡量科技创新活动的成效。其中，Moran散点图用于直观展现省域科技创新活动的空间集聚情况，全局空间自相关指数由matlab软件计算得出。

（一）全局空间自相关指数分析

运用全局MoranI指数衡量我国省域间科技创新活动，反映的是整体区域上的自相关关系。该指数的取值范围在-1至1之间。若计算所得全局Moran I指数在-1至0之间，则表示科技创新活动在整体区域上呈现负相关，表现出空间排斥性；若计算所得全局Moran I指数在0至1之间，则说明创新活动在整体区域上呈现正相关，表现出空间上的集聚趋势。若计算所得全局Moran I指数为0，则表明省域科技创新活动服从空间上的独立分布，各个省域间科技创新活动不相关。全局Moran I的表达式为：Moran I=∑ni=1∑nj=1Wij（Yi-Y统计量，用于检验全局Moran I指数的显著性。Z值若大于正态分布函数单边概率5%水平下的数值（1.65），则表明全局Moran I指数统计显著。

（二）Moran散点图

Moran散点图用于研究各省域科技创新活动的空间差异程度。Moran散点图的X轴为变量的离差，Y轴是变量的空间滞后变量。Moran散点图分为4个象限。这4个象限表示省域间科技创新活动的空间差异类型。第一象限是HH象限，表示某省域及周边省域科技创新活动均较多，也就是说科技创新活动多的省份被创新活动多的省份包围，表现为创新的集群现象；第二象限LH，表示某省域科技创新活动少，但周边省域科技创新活动多；第三象限LL，表示某省域及其周边省域科技创新活动均较少；第四象限HL，表示某省域科技创新活动多，但周边省域科技创新活动少。省域与其周边省域科技创新活动的空间关系，可由点所在象限判断。

三、省域科技创新活动空间依赖分析近代以来的世界经济史表明，经济越发达的国家和地区，其科技创新活动也越多，科技创新活动往往会伴随着经济集聚而产生集聚效应。根据上述公式计算得到全国科技创新活动的全局Moran I指数，如表1所示。

从表1可得，2007—2011年，科技创新活动全局Moran I指数均大于0，在0.2至0.3之间浮动，均通过了5%的显著性检验，这充分说明我国科技创新活动并不服从空间上的独立分布，整体呈现出空间上的集聚特性，省域间存在正的空间溢出效应。从2008年开始，全局Moran I指数的值在0.28上下浮动，明显大于2007年的0.22。这表明随着自主创新战略地位的凸显，我国对科技创新活动的支持力度不断加大，取得了明显的成效，具有较强的空间溢出效应。

四、省域科技创新活动空间集聚特征分析

由上文分析可知，中国2007年的科技创新活动的空间自相关程度较2011低，因此，本文选取2007年与2011年这两个具有代表性的年份，分别呈现各省域的Moran散点图（见图1、图2），进一步分析中国科技创新活动省域空间关系特征。

如图1、图2所示，图中一个点代表一个省（直辖市、自治区），点所在象限反映了该省科技创新活动的空间依赖和集聚特性。在本文选取的2个年份中，大多数省域位于第一和第三象限，表明我国省域科技创新活动具有空间正相关关系。2007年与2011年的散点图中，位于第一象限的省域均只有5个，说明我国科技创新活动虽然呈现出空间上的正相关，但是整体发展水平仍然很低。大量省域分布在第三象限，表明我国仍有大量省域的科技创新水平比较低。与2007年相比，2011年的Moran散点图显示，仍有不少省域的科技创新活动存在较强的不稳定性，在第二象限中的省域表现得最为明显。这种空间上的集聚性和分布的差异性，表明我国基本形成了在创新集群上的“核心-外围”格局，且呈现出一定程度的稳定性。

为进一步直观呈现我国科技创新活跃程度的分布情况，本文计算出各省域2007和2011年局域空间自相关统计值，并在LISA图中用不同灰度和字母予以标示（见图3、图4）。可以看出，2007年至2011年，位于HH象限的省份从1个变为3个，2007年有2个省份位于LH象限，但是到了2011年，没有地区位于LH象限。这表明东部地区尤其是长三角地区科技创新活动不断增多，呈现出正的空间关联的全域性趋势。2007和2011年，均只有四川位于HL象限。2007年时，新疆位于LL象限，到了2011年，新疆和内蒙古都位于LL象限，表明广大西部地区尤其是西北地区科技创新活动较少。总体来看，我国科技创新活动分布呈现出东强西弱的格局，地区间发展极不平衡。

五、结论与政策建议

本文以专利申请受理数作为衡量科技创新活动的指标，运用空间统计方法，研究了2007—2011年中国省域科技创新活动的分布情况，得出以下结论：一是科技创新活动整体上存在显著的空间正相关关系，表明我国省域科技创新活动存在空间集聚效应；二是我国科技创新集聚程度仍然很低，基本形成了在创新集群上的“核心-外围”格局，其中大多数省份处于创新外围地位；三是我国的科技创新活动在东部，尤其是长三角地区形成了较强的空间集聚效应，其他省区科技创新活动的空间集聚趋势表现并不明显。基于上述分析，笔者认为政府在制定科技创新政策时，应以区域经济一体化发展为契机，大力推进各省区间的联合研发，共建研发平台和创新支撑平台，积极构建跨区域产学研联系互动机制，强化省域间科技创新活动的集聚和协同效应。

参考文献：

[1]Schumpeter， Joseph A. Theorie der Wirtschaftlichen Entwicklung （The theory of economic development）. Leipzig： Dunker and Humblot， 1912[M]. Originally published： Cambridge， Mass.： Harvard University Press， 1934.

[2]C.Freeman. The Economics of Industrial Innovation[M].The MIT Press， 1982.

[3]Lawrence. J Lau. The Source of East Asian Economic Growth， in Gustav Rains， Sheng-Cheng Hu and Yun-Pen Chu （eds.）： the Political Economy of Contemporary Development into the 21st Century[M]. Edward Elgar Press， 1999.

[4]周寄中.科学技术创新管理[M]. 北京：经济科学出版社，2002.

[5]康继军，侯雪琨.我国区域创新能力分布和影响因素的空间分析[J].技术经济，2011（3）： 1-6，116.

[6]魏守华，禚金吉，何嫄.区域创新能力的空间分布与变化趋势[J].科研管理，2011（4）： 152-160.