科技创新能力的空间演变及其与经济发展的关系

顾伟男，申玉铭，王书华，曾春水

(1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048;2.中国科学技术发展战略研究院，北京 100038)

科技创新能力的空间演变及其与经济发展的关系

顾伟男1，申玉铭1，王书华2，曾春水1

(1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048;2.中国科学技术发展战略研究院，北京 100038)

本文以中国大陆31个省区为研究单元，通过构建综合评价指标体系，运用空间局部自相关、柯布-道格拉斯生产函数、耦合协调度模型等方法，对2002—2014年科技创新能力空间演变及其与经济发展之间的关系进行分析。结果显示：①科技创新能力及其各组成要素整体呈现上升趋势；②各省域科技创新能力水平由低层次水平逐渐向高层次水平演变，东部沿海和长江沿线部分省区科技创新能力较强，西北和西南两大片及中部少数省区科技创新能力较为薄弱；③大多省域科技创新能力在空间关联演变上呈现路径依赖与锁定特征；④科技创新对经济发展的推动作用明显提升，科技创新与经济发展的关系跨越了从失调衰退到优质协调的七个阶段类型，各省区都形成了关系类型的阶段提升，空间梯度格局明显。

科技创新能力；空间演变；经济发展

Abstract：The paper used 31 provinces as research area.It analyzed the provincial scientific and technological innovation ability by constructing a comprehensive evaluation index system,and used the local spatial autocorrelation,Cobb-Douglas production function to analyze spatial evolution of scientific and technological innovation ability and the types of relationship with the economic development.The results show that：China innovation ability showed upward trend from 2002 to 2014;Innovation ability level gradually evolved from low level to high level;The eastern coastal areas and some provinces along the Yangtze River have high innovation ability.Areas of low level ability evolution are concentrated in the northwest and southwest regions;The evolution of spatial pattern of China’s scientific and technological innovation ability has a locking characteristics and path dependence;Innovation ability has promoted economic development;The relationship between innovation and economic development across from recession to high quality coordinated,various provinces have formed a relationship type order and the gradient pattern is obvious.

Keywords:Scientific and technological innovation ability；Spatial evolution；Economic development

1 引言

目前关于科技创新的研究主要集中在以下方面：①明确了科技创新能力的定义：将科技创新能力理解为某个地区将技术和知识转化为新产品的能力[1-4]。②探讨科技创新能力的评价及其指标体系和方法：指标体系主要采用综合指标体系和单一指标体系，运用熵值法、函数模型法等去测度不同区域尺度层面的科技创新能力，并对其进行简单分析与排名[5-7]。③研究科技创新能力的空间格局与差异：主要是运用空间分析、变异系数、基尼系数等方法来解析国家、省域、城市或者城市群等科技创新能力及其组成要素的空间分布格局及其差异性，揭示创新要素的空间不均衡性[8-9]。④分析科技创新的时空格局演变：主要是基于时间序列去分析不同尺度区域科技创新能力的演变，从而揭示区域创新能力的变化趋势，目前主要以投入和产出作为指标去研究其演变的比较多[10-11]。⑤剖析科技创新与经济发展的关系：运用定量模型集中揭示科技创新与经济发展具有一定的相关关系，进而揭示创新及其系统组成要素对于科技创新具有一定的贡献作用[12-17]。

综上所述，科技创新的研究取得了较多成果，但仍然存在一些亟待解决的问题。由于创新要素的流动日益频繁，对于科技创新能力的空间格局及空间关系演变有待进一步研究。此外，对于科技创新与经济发展的关系研究主要集中于科技创新与经济发展的匹配程度和相关性分析，而有关科技创新对经济发展贡献程度的演变、不同科技创新方式对于经济发展的作用程度，以及科技创新与经济发展之间的关系类型演变研究相对较少。因此，本文从科技创新投入、产出和环境三个维度构建指标体系来测度科技创新能力，采用GIS技术与ESDA相结合方法、柯布-道格拉斯函数及耦合协调度模型来研究中国科技创新能力的空间演变、科技创新对经济发展的贡献率的动态变化及两者关系类型演变等，为中国科技创新实力加快提升、科技创新资源合理优化布局、缩小区域科技创新能力差异提供战略参考。同时，研究科技创新与经济发展的关系演变可以揭示各省区经济与科技创新的协调关系的地域类型及其空间分异的规律演变，并且针对不同的关系类型存在的问题提出了一些建议措施。

2 数据来源与研究方法

原始数据主要来自2002—2014年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国工业统计年鉴》，以及其他各省市自治区的统计年鉴和统计公报，国家统计局网站以及中华人民共和国科技部网站。研究的省份主要包括大陆31个省、直辖市、自治区，研究方法如下：

(1)指标体系选取。对于科技创新能力的评价指标体系，学术界有很多研究[18-20]，采用的指标体系主要从单一指标体系、系统功能要素、系统构成要素等角度出发。本研究是综合借鉴省域、城市等科技创新综合能力综合评价指标体系，从投入-产出系统角度出发，分为科技创新投入、科技创新产出、科技创新环境三个维度：科技创新投入是基础；科技创新产出是核心；科技创新环境用来衡量基础发展水平。根据科学性原则和可操控性原则，构建了对应的9项二级指标和17项三级指标，如表1所示。为了探究各省的科技创新与经济发展之间的关系，参照已有研究，建立了以GDP、进出口贸易总额、固定资产投资额、社会消费品零售额、城镇居民人均可支配收入作为经济发展水平的评价指标。考虑到选取指标间存在共线性，分别对科技创新能力、经济发展水平的评价指标进行共线性诊断，结果显示各指标共线性检验均达到研究要求。

(2)均方差决策法。首先求出这些对应指标标准化处理后变量的均方差，然后进行归一化，求得所有指标的权重系数，科技创新能力的计算为：

Fj=∑ZijWi

(1)

式中，Zij为各指标标准化后的值，Wi表示24种科技创新能力各指标Zi的不同权重值，i=1，2，3，…，n，其中n=24；j=1，2，3，…，m，其中m=341。

表1 中国科技创新能力评价指标体系

(3)ESDA。ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis)是一种解释空间格局的较为复杂的空间回归模型[21-22]，局部空间自相关可以用来分析每个区域与周边地区之间的空间关联形式和差异程度[23]，一般采用LISA(Local Indicators of Spatial Association)值来衡量差异程度，用Moran’s I散点图来表示空间形式。局部自相关LISA公式如下：

LISAi=Zi∑jWijZj

(2)

根据LISAi显著性和Zi与0的大小关系，在Moran’s I散点图上将其分为HH、HL、HL和LH四个象限。

(4)柯布-道格拉斯生产函数。20世纪初，美国的柯布(Cobb)和道格拉斯(Douglas)提出用C-D生产函数计算技术对经济增产值的贡献率[24]，因此本研究采用广义C-D生产函数来测算科技创新对经济发展的贡献率，即：

(3)

式中，β1、β2、β3分别表示资本、劳动和科技创新对经济发展的贡献率；变量G、Z、M、R分别代表经济发展水平、资本投入、劳动投入、科技创新投入。下标i和t表示地区和年份。为了便于处理，对式(3)取对数：

lnYi,t=lnA+β1lnZi,t+β2lnMi,t+β3lnRi,t+εi,t=β0+β1lnZi,t+β2lnMi,t+β3lnRi,t+εi,t

(4)

式中，β0=lnA。变量G、Z、M、R分别采用的测度指标是：各地区国内生产总值、固定资产投资额、就业总人数、科技创新投入。

(5)耦合协调度模型。借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系数模型，推广得到多个系统相互作用耦合度模型：

C={(u1×u2×u3…um)/[∏(u1+u2)]}1/n

(5)

为了便于分析科技创新能力与经济发展之间的耦合协调度关系，得到关系式如下：

(6)

式中，C为耦合度；ECOi为经济发展水平，STICi为科技创新能力；T为系统综合协调程度；D为耦合协调度。根据两个系统耦合协调度D值以及STICi与ECOi之间的关系，构建科技创新能力与经济发展之间的耦合协调度评判指标和基本类型。

3 科技创新能力的空间演变

3.1 总体演变

2002—2014年，中国整体科技创新能力呈现上升趋势(见图1)。根据上升趋势，可将其分为两个阶段：第一阶段2002—2008年，整体科技创新能力上升速度相对较慢，这主要是由科技创新整体氛围不够浓厚、整体科技创新投入不足、创新产出效率低、科技创新政策不够健全等原因造成的；第二阶段2008—2014年，整体科技创新能力上升速度相对较快，这主要是由于科技创新政策的引导，科技创新环境得到明显改善。此外，科技创新投入与环境水平上升趋势较为明显，而科技创新产出水平上升较为缓慢，表明科技创新投入转化效率较低。

图1 2002—2014年中国科技创新能力水平变化

3.2 空间格局演变

为了更加清晰地显示中国科技创新能力的空间演变，根据2002—2014年科技创新能力水平高低，选取2002、2008和2014三年的截面数据，采用自然断裂法进行分级可视化，划分为4类：高水平、较高水平、较低水平、低水平。从总体上来看，2002—2014年科技创新能力水平由低层次逐渐向高层次演变。

(1)2002—2008年：①高水平能力省区：2002年主要由京沪两个“极核”引导，2008年新增了津、苏、浙、粤等东部沿省区。京、沪因其科技资本和人力投入相对充足，经济和知识创新产出遥遥领先，经济发展基础较为雄厚，从而保持高水平的创新能力。②较高水平能力省区：到2008年形成以鲁、闽、辽和中西部的皖、湘、鄂、陕、川连片分布的格局。由于大量企业、科研院所集聚，科技创新平台和人才优势明显，皖、湘、鄂、陕、川形成中西部少有的创新极核。③较低水平能力省区：到2008年，中部大部分省区由2002年的低水平区演变为较低水平区，新疆和青海也演变为较低水平。④低水平能力省区：2002年集中分布于中西部大部分地区，2008年分布在西部五个省区，低水平省区数量逐渐减少。

(2)2008—2014年：①高水平能力省区：空间布局主要还是以京、津、沪、苏、浙、粤等东部省份为主,这些省区由于自身创新基础较好，创新系统内部各要素发展速度较快，因而保持高水平分布的格局。②较高水平能力省区：在2008年的基础上新增渝和黑两省。③较低水平能力省区：由集中于中部大部分地区演变为中西部绝大部分地区成片分布，主要是由于中西部大部分地区的经济发展基础薄弱，初始创新条件相对较弱，东部与中部、西部地区之间未完全建立起创新的“回流机制”，这些都导致中西部大部分省区的科技创新能力始终保持着较低水平分布。④低水平能力省区：由2008年的西部5省演变为2014年的1个省。

3.3 空间关联演变

本文选取了2002年和2014年的科技创新能力Moran’s I散点图进行分析，把各省区所在的象限分布情况进行归纳，然后利用时空跃迁测度法来进行深入描述空间关联演变的特征。时空跃迁过程可以分为四种形式，①相对其他省区的跃迁，包括HHt→LHt+1、HLt→LLt+1、LHt→HHt+1、LLt→HLt+1；②相邻省区的跃迁，包括HHt→HLt+1、HLt→HHt+1、LHt→LLt+1、LLt→LHt+1；③自身及其邻居都发生跃迁，包括HHt→LLt+1、HLt→LHt+1、LLt→HHt+1、LHt→HLt+1；④自身和相邻省区保持相同水平的情况，包括HHt→HHt+1、HLt→HLt+1、LHt→LHt+1、LLt→LLt+1[25]。根据各省区Moran’s I散点图跃迁情况(见表2)：2002—2014年，最多的跃迁形式是形式④，约77%的省域在空间上保持持续稳定的特征，主要以HH型为主的沿海科技创新能力较强的省区(京、津、沪、苏、浙等)依旧保持着较强科技创新能力的变动，其创新的基础较好；以LL型为主的中西部大部分省区(内蒙古、晋、贵、桂、云、甘、宁、青等)仍然保持着较低的科技创新能力变动，主要是其创新基础相对薄弱；以HL型为主的广东、陕西、湖北等省区，由于其周边省区的科技创新能力较弱，形成“高值孤立区”，LH型主要分布在河北等省区，主要因为其周边省区的科技创新能力较强，而自身未能充分吸收其科技创新资源的流动，从而导致“低值凹陷区”的形成。因此，以HH和LL型为主的省区科技创新能力在空间演变上呈现路径依赖与锁定特征。

表2 省域Moran’s I散点分布图跃迁情况

注：数字代表象限；“12”代表跨第一、二象限；“--”代表没有这样的跃迁省份。

4 科技创新与经济发展之间的关系

当前，中国的发展阶段正处于从要素、投资驱动到科技创新驱动的阶段[26]，区域经济发展的决定性因素已从资源、劳动力优势转化为科技创新优势，区域科技创新已成为区域经济发展的决定性因素，并且经济的发展也为区域科技创新提供了资金、人力等要素。

4.1 科技创新对经济发展的推动作用逐年提升

本文选用C-D函数来证明科技创新对区域经济发展的贡献程度，为了研究不同的科技创新投入方式对经济发展的影响，根据已有学者研究[27]，分别选择R&D经费支出、专利申请量和技术市场成交额作为科技创新投入指标，人均GDP作为产出指标。指标选择的依据是：R&D经费支出代表基础性创新投入，专利申请量代表自主创新投入，技术市场成交额代表科技创新成果的产业化。本文选择2002年和2014年的指标数据，利用Limdep分析软件进行回归，参数结果如表3所示：2002—2014年，资本投入对于经济发展的贡献率逐渐下降，而科技创新投入对于经济发展的贡献率呈上升趋势，其作用正逐步赶超资本和人力投入，表明科技创新正逐步影响区域经济发展的空间格局，在国家发展战略转型的潮流下，科技创新驱动无疑将是影响区域发展至关重要的因素。不同的科技创新投入方式对于经济发展的推动程度不同，2002年和2014年专利申请量的贡献率>技术市场成交额的贡献率>R&D经费支出的贡献率。表明现阶段自主创新研究投入对于经济发展的促进作用很强，市场投入还有待提升，从而真正实现创新成果与产业相结合，达到产学研相结合的效果。

表3 三种科技创新投入指标对于经济发展的影响

注：**在5%的水平下显著；***在1%的水平下显著。

4.2 科技创新与经济发展的关系演变

本文选择耦合协调度模型，深入研究2002—2014年科技创新与经济发展之间存在的关系类型及其演变。根据测算值，将关系类型进行等级划分(见表4)，运用Arcgis对分级结果进行空间可视化。在此基础上，把科技创新能力和经济发展水平排序相差不大(理论上≤4)的省份称作同步发展型，科技创新能力排序明显优于经济发展水平排序的省份称为科技领先型，反之相反。

2002年，仅有北京为中级协调类型，津、沪、苏、浙、粤为初级协调类型，鲁、闽、辽为勉强协调关系，东部大部分地区基本已经处于协调关系；而中西部大部分地区处于濒临失调和失调关系阶段。2008年，北京由中级协调关系类型演变为良好协调类型，而中级协调类型新增了津、沪、苏、浙、粤5省区，鲁、闽、辽则演变为初级协调类型，中部大部分省区和陕、川、渝地区演变为勉强协调类型，西北西南地区协调度仍比其他地方低，为濒临失调类型。2014年，仅有北京演变为优质协调型，东部沿海大部分省区均已形成中级及以上协调类型，中部大部分省区和陕、川、渝已经形成初级协调类型，而西部大部分省区(除了西藏)均已形成勉强协调类型。因此，从整体空间格局来看，东部地区的协调度明显高于西部地区，呈现出明显的梯度格局。①第一梯度：京、津、沪、苏、粤、鲁、闽、辽，科技创新能力和经济发展水平都处于领先地位，属于高水平的协调同步发展关系类型；②第二梯度：中部10省及陕、川、渝，科技创新能力和经济发展水平止步不前，在全国处于中等及偏上的水平，属于中等水平的协调同步发展或科技、经济领先关系类型；③第三梯度：西部7省以及东部的桂、琼两省，属于低水平的协调发展关系乃至失调关系。

表4 关系类型

5 存在的问题与建议措施

为了提升各省科技创新能力及其与经济发展水平能够更加均衡发展，针对不同关系类型的省区存在的问题提出以下建议措施：

(1)高水平协调关系类型省区：北京的科技创新能力最强，但其经济发展不如科技创新；广东的经济发展水平遥遥领先，位居全国第一，但其科技创新能力却不及经济发展水平；上海、江苏、天津、浙江、山东、辽宁、福建的科技创新能力和经济发展水平都表现出相互促进协调发展的趋势。因此，北京要努力建成全国乃至世界的科技创新中心，强化科技创新对经济发展的带动作用。广东在保持经济发展领先的同时，应对科技体制进行改革，促进地方科技创新与国家重大战略结合，提高科技创新绩效水平。上海在保持经济快速发展的同时，要利用自身创新基础加快与产业融合，充分发挥其在长三角的领头羊地位，合理分配长三角科技创新资源，加快建成全国乃至世界的科技创新中心。浙江、江苏、天津、山东、福建和辽宁在发挥经济优势的同时，应该结合国家的“双创”战略，合理充分利用丰富的科技与人才资源，促进高校、研究机构和企业之间的合作，提升科技成果转化效率，推进产学研相结合，积极发展高新技术产业和现代服务业的发展，加快让科技创新与经济二者更加协调发展。此外，这些省市也应该加强与国际的交流，通过引进、消化、吸收再创新提升科技创新能力。

(2)中等水平协调关系类型省区：由于四川、湖北和湖南的科技创新投入水平较高，科技创新基础较好，但其科技创新产出效率不足，因此需将其科技创新投入资源进行合理优化配置，促进科技创新资源的产业化效率，促进科技创新与经济的健康协调发展，使之成为带动中西部科技创新发展的增长极，形成科技创新龙头示范区。吉林、黑龙江、山西、江西等则应将已有的自然资源转化为创新资源，加大科技创新基础资源投入，对传统产业结构进行升级改造，发展高技术产业，充分发挥企业在自主创新中的作用，促进科技创新与经济发展的进一步协调契合。对于科技领先型的陕西、重庆、安徽，基础性创新投入较多，高校、军工科研院所集中布局，但这些地区科技投入的产业转化效率不高，对经济的促进作用不明显，因此，这些区域应该加大试验发展和应用研究的投入，提升科技投入的产业转化率，增强科技创新对经济发展的推动作用。对于经济领先型地区主要包括内蒙古、河北、河南，经济发展对科技创新的驱动作用较弱，这些省区在保持地方经济稳定发展的同时，要加大科技创新基础性研究的投入力度，并且与周边科技创新较强省区形成回流机制，充分吸收其创新资源，根据区域经济发展的特色模式去推动科技创新的发展。

(3)低水平协调关系类型省区：这些省区的工业化基础薄弱，经济发展水平与东部地区相比还有较大差距，不能为区域科技创新提供大量人、财、物的基础支持，更多的基础设施投入超越了科技基础性投入，科技创新与经济发展不能有效地相互促进，科技创新能力较弱也是导致经济落后的重要原因之一。因此，这些地区今后在加快当地基础设施条件改善的同时，应充分挖掘科技创新资源，激发已有的科技创新活力，促进经济发展对科技创新的支撑力度，加大科技创新与产业的融合力度，开展与当地产业相适应的特色科技创新模式。这些地区也应该突破传统的发展模式，加强与东部或者中西部少数科技创新能力较强的区域建立完善的创新资源交流机制，强化空间溢出效应，引进资金、人才、技术等创新资源。此外，应该发展能够辐射这些地区科技创新发展的省会城市等科技创新中心。

6 结论

中国科技创新能力呈现上升趋势，并且有明显的两个发展阶段：第一阶段(2002—2008年)上升速度相对较慢；第二阶段(2008—2014年)上升速度相对较快。省区科技创新能力整体上呈现出由低层次向高层次水平的演变，在空间格局演变上形成了东部沿海省份、长江沿线部分省份(皖、鄂、陕、渝)以及陕西为主的多个“创新极”，西北和西南片区科技创新能力较弱。此外，绝大多数省区保持相同科技创新能力空间关系演变，沿海科技创新能力较强的省区保持着较强科技创新能力的变动，中西部大部分科技创新能力较弱的省区保持着较低的科技创新能力变动，呈现出路径依赖特征。科技创新能力对于经济发展的带动作用逐年提升，其作用正逐步赶超资本和人力投入对经济发展的作用，自主创新研究投入对于经济发展的促进作用处于主导地位，各省区科技创新能力与经济发展的关系类型随时间的演变跨越了从失调衰退到优质协调的七个阶段，都形成了关系类型的等级跨越提升，东部地区关系类型明显优于中西部省区，梯度格局明显。因此，未来区域经济发展格局在很大程度上取决于科技创新能力的变化。

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(责任编辑 沈蓉)

SpatialEvolutionofChina’sScientificandTechnologicalInnovationAbilityandItsRelationshipwithEconomicDevelopment

Gu Weinan1，Shen Yuming1，Wang Shuhua2，Zeng Chunshui1

(1.College of Resource Environment and Tourism，Capital Normal University，Beijing 100048，China； 2.Chinese Academy of Science and Technology For Development，Beijing 100038，China)

K902

A

国家自然科学基金项目(41471107)，科技部科技创新战略研究专项经费(ZLY2015101)。

2017-01-24

顾伟男(1993-)，男，江苏南通人，硕士研究生；研究方向：区域发展与调控。