区域创新要素的集聚与协同——以皖江城市带与苏南城市群为例

周 娟,朱阳增,叶舜璐

铜陵学院工商管理学院，铜陵，244061

1 问题提出与相关研究

苏南城市群和皖江城市带同属具有国家战略意义的长三角城市群，作为长三角区域创新系统的两个子系统，苏南与皖江迫切需要彼此的协作与共进，它们能否实现协同创新将会关乎长三角经济、社会及其一体化进程的发展。但现实中这两大地区的发展却存在很多障碍与不平衡。本文将探讨它们的创新要素集聚和协同问题，希望能为缩小地区差距、实现区域一体化与协同发展提供一定借鉴。

区域协同创新是我国目前大力倡导的一种创新体系新思路和新模式，其核心就在于区域内创新要素的有效集聚、自由流动与扩散[1,2]。许多地区都已把争夺创新要素置于创新发展的战略地位，希望通过集聚创新要素获得创新优势。但随着区域一体化的不断深化，创新要素的集聚并不必然带来区域经济的协同发展，因为创新要素是一个集合概念，地区之间如果不能在要素结构上达到均衡与匹配，则难以进行有机配合与协同整合，无法实现整体最优；此外，创新要素的集聚更多关注的是“区域竞争”而非“区域协同”，而区域一体化的真正使命便是要实现从“区域竞争”到“区域协同”。因此，区域一体化既要强调创新要素的集聚，更要强调创新要素的协同。此外，区域的一体化以及协同创新是在创新要素流动与扩散的基础之上实现的，因此，创新要素流动与扩散的能力也能一定程度上反映创新要素集聚的效率，折射一体化存在的问题。

关于创新要素集聚的研究，学界从区域、产业、企业三个层面都进行了研究，一致认同了创新要素集聚在区域发展中的关键作用。但是在区域层面的研究中，很多都是基于企业来表征区域创新要素的集聚能力，主张支持和引导创新要素向企业集聚，忽视了其他诸如高校、科研机构等创新主体的作用。创新要素的集聚离不开各个主体之间的协作，它们是创新资源和创新环境的创造者、拥有者和使用者，因此要对各类创新主体所创造的、拥有的、使用的创新资源进行综合分析。

研究表明，区域协同创新的首要推动力源自各个创新主体区域间的流动；其次是创新成果的市场交易与知识流动[2]。可见，区域的高度一体化将有利于创新要素的自由流动，但现实中创新主体流动的可能性、便捷性等远弱于各类创新成果与知识等要素，而且量化的可操作性比较差，所以学者们多以人才、资金、技术等可流动性较强的创新要素作为量化对象，即创新要素中的资源要素[3]，这些资源来自各类创新主体及其相互作用。虽然从广义上来看，创新要素不仅包括以上资源要素，还包括科研机构等创新主体以及制度等创新环境要素，但后两类要素的可流动性都比较弱，所以本文借鉴前人的方法，主要考虑人才、资金、技术这三类创新要素。

区域协同创新系统是一个开放、动态、非线性的复杂系统，它从无序到有序、从低级有序到高级有序的机理关键就在于各系统内部序参量之间的协同作用[4]。较多学者基于协调度模型、SEM等[5]，利用协调度或协同度来说明这种协同作用，即协同程度。但是当两个系统的创新能力都很低时，也可能有较高的协调度值，即两个系统之间很可能只是协调关系却无法共进，它们的协同关系也将缺乏持久性。因此，物理学中的耦合理论也常被用以度量协同作用，而且其能一定程度上避免上述问题[6]。因为物理学中的“耦合”实际上包涵协调与发展两方面，前者本质是和谐，后者代表共进，区域协同创新便是一个关于和谐与共进的命题，因此本文将结合协调度、发展度、耦合度，来考查区域之间的协同。由于各地区创新阶段的不同，其创新要素的集聚将呈现不同的结构[7]，从而指向了不同的创新能力以及地区之间协同的可能性。范斐等通过建立创新能力结构关系模型，指出区域协同创新能力结构将影响两个地区之间协同创新的持久性与稳定性[8]。因此，有必要结合耦合理论，从结构上把握地区之间创新要素的协同，即分析区域协同创新能力结构是否协同。

2 研究方法与数据处理

2.1 指标体系的构建

基于创新要素的内涵、指标度量的可行性、数据的可获得性，本文主要关注人才、资金、技术等创新要素，并基于能力结构的定义[8]来设计区域协同创新评价指标体系。人才配置在要素配置中最为关键，因此人才指标主要选取R&D活动人员占科技活动人员比重、每万从业人员中R&D人员数来反映配置能力；资金的支持关系到创新可持续发展的能力，因此资金指标主要选取R&D经费投入强度、财政科技支出占财政支出比重来反映发展能力；专利蕴含了技术创新最直观的信息、高技术产业产值反映了技术创新的经济效益，因此技术指标主要选取高技术产业产值占工业总产值比重、每十万人口专利授权数来反映技术能力(见表1)。

表1 创新要素集聚与创新能力结构评价指标体系

2.2 数据处理

考虑到创新要素的集聚以及创新能力的改变都有一定的时滞性，本文分别选取2011、2013、2015年皖苏两省以及各城市的统计年鉴等，统计两大地区14个城市的相关数据，依据评价指标体系计算它们的创新要素集聚水平；考虑到溢出效应的存在，人才、资金、技术等创新要素在某一地市高度集聚之后发生流动与扩散的可能性会更高，即创新要素高度集聚的地市不仅能通过循环累计增加自身的集聚水平，一定程度上还能为周边地区的要素集聚形成辐射效应[9]，这种辐射能力的大小将影响区域协同创新，并能一定程度上反映创新要素集聚的效率，本文将利用区域经济理论中的威尔逊熵模型进行计算；为了从结构上把握地区之间创新要素的协同程度，本文将利用创新能力结构模型、容量耦合系统模型来计算城际协同创新能力结构的耦合度。

2.2.1 创新要素集聚水平的测度与分析

由于指标数据量纲和数量级的不一致，先利用SPSS的均值-标准差法进行数据的标准化，再利用因子分析法对创新要素指标体系进行降维处理，降维后的因子得分代表各城市创新要素的集聚水平。因子分析须通过KMO和Bartlett检验，然后提取特征值大于1的因子，进行Varimax正交化处理，使得各变量在不同因子上的载荷更明显。如表2所示，以2015年为例的载荷矩阵以及因子得分系数矩阵，其中第一个公因子方差贡献率为48.376%，第二个公因子36.013%。

表2 创新要素集聚水平载荷矩阵以及因子得分系数矩阵

由表2可知，H1、H2、T2在第一个因子上有较大的载荷，这三个指标一定程度上代表了知识与技术创新要素集聚的程度，是区域协同创新的基础与核心；C1、C2、T1在第二个因子上有较大的载荷，它们反映了服务与产业创新要素集聚的程度，是区域协同创新的纽带与关键。最后，根据因子得分系数、方差贡献率可以得到各地市的创新要素集聚水平，公式如下：

S=∑wiqimpm

其中，S表示创新要素集聚水平，wi表示第i个因子的方差贡献率，qim表示第m个指标在第i个因子上的得分系数，pm表示第m个指标的标准化值。2011、2013、2015年皖江、苏南各城市的创新要素集聚水平，见表3。

表3 2011、2013、2015年皖江与苏南各市的创新要素集聚水平

2.2.2 创新辐射能力的测度与分析

威尔逊熵模型主要用以研究资源流动下区域空间相互作用的问题，能够解释空间相互作用大小以及经济辐射能力。模型如下：

r表示某城市的创新辐射半径，即创新辐射能力，M表示某城市的资源强度，此处使用创新要素集聚水平来测度。阈值θ一般以集聚水平为正值的最小数量级来确定。阻尼系数β的确定主要参照王铮等的计算方式：

T为研究区域中所包含的城市个数，D为区域所含城市的平均土地面积，tmax是具有辐射功能，即集聚水平为正的城市个数。以2015年为例，tmax=7，T=14，阈值θ=1/10，皖江与苏南所构成区域的平均面积为8 218.515 7 km2，求得β=0.022 06。计算各年具有创新要素辐射能力城市的辐射域。见图1，基于威尔逊熵模型的各城市创新辐射域的演化。

由表3、图1可知，2011、2013、2015年各城市创新要素集聚水平都有一定波动，但苏南所有城市各年综合得分均大于0，皖江除了合肥、芜湖，其他城市各年综合得分基本都小于0。皖江与苏南主要有7个具有创新要素集聚辐射能力的城市(2013年为8个)，两大地区辐射能力与创新要素集聚水平的变化趋势基本保持一致。

苏南的辐射域较皖江更密集和稳定。2015年常州甚至处在4个辐射圈内，它与镇江近几年发展很快，辐射能力也在不断增加，形成了新的创新集聚辐射圈；南京、苏州和无锡正在进行创新要素的更替与转型，创新辐射能力总体虽有一定波动，但是集聚与辐射能力始终领先。

图1 2011、2013、2015年皖江与苏南各城市创新辐射域的演化

皖江的辐射域很分散且波动较大。铜陵在城市与产业转型中取得了一定成绩，但创新要素的集聚能力还不稳定，创新人才、研发资金流失率偏高；在合芜蚌示范区、南京都市圈和战新产业的推动下，芜湖的创新辐射半径从65.9 km增至68.8 km，辐射能力得以强化；合肥近几年新兴产业的实力也在不断增强，正处于创新要素更替转型的加速期，创新要素在向周边扩散的同时，也在升级成为能创造新的价值的更高层次的创新要素，因此创新辐射效应有一定波动。但作为皖江“双核”的芜湖与合肥，彼此辐射重叠域却始终很小，相比较芜湖与苏南的重叠域更大，长此以往将造成辐射域的隔离，不利于地区协同发展。

总之，形成了如下“阶梯式”的格局：第一梯队为创新要素主要集聚的苏南5个城市；第二梯队为合肥与芜湖，在苏南与皖江的创新辐射域不断趋近的背景下，它们的创新要素集聚水平将不断增大，但新兴产业与传统产业的融合等仍将引发一定震荡；第三梯队为马鞍山、铜陵与滁州，具有较大发展潜力，正处在转型的探索阶段，集聚水平可能会在波动中提升；第四梯队为池州、安庆与六安，始终处在创新辐射圈的外围，找准转型与协同创新的方向是当务之急。此外，第一、二梯队与第三、四梯队之间要素的流动与扩散还很不足，很多城市即使处在多个辐射域内，它们的创新要素集聚与辐射能力还始终处于较低水平，可见妨碍一体化的障碍还比较多。

2.2.3 区域创新要素协同的测度与分析

2.2.3.1 创新能力结构分析

创新能力结构综合配置能力、发展能力、技术能力来评价一个地区的创新能力。本文将利用综合评价常用方法——功效系数算数平均法来计算各城市的创新能力结构指数(选择各年各指标最小值与最大值分别作为下限值xis与满意值xih)，从结构上反映创新要素的集聚效率，公式如下：

其中，fi分别是配置能力、发展能力以及技术能力；F是各城市的创新能力结构指数；n=3。结果如表4所示，2011、2013、2015年，大部分城市的综合创新能力都有所提高，但苏南的综合创新能力一直领先，皖江除了合芜具有较强的综合创新能力，其余城市明显落后。

表4 两大地区的创新能力结构指数

2011与2015年，皖江与苏南的平均综合创新能力分别为：0.283、0.681与0.317、0.703，皖苏之间始终存在一定差距，区域整体创新能力的格局比较稳定。具体分析3项能力结构，各地区各有优势，但皖江还是落后于苏南。尤其处于皖江边缘的六安、池州与安庆，科技人才结构、科研经费的投入、技术成果的产业化等都存在不足，创新能力结构较差，亟须大力调整完善。总之，近年来各地创新能力的提高表明各地创新要素的集聚具有一定效率，但是城际之间创新能力发展很不平衡，地区之间创新要素很可能缺乏协同，区域一体化程度不高。

2.2.3.2 区域创新要素协同分析

利用创新能力结构耦合度来进行区域创新要素的协同分析，以此来反映区域协同创新能力结构是否均衡与匹配，体现城际创新要素是否协同，公式如下：

CAB、TAB、DAB分别为A、B之间的协调度、发展度以及耦合度，调节系数k=2，各系统权重α、β分别赋值0.5。计算各年不同城际创新能力结构的“三个度”，并利用折线图将其均值按时间序列表示，见图2。从均值来看，大部分城市创新能力结构的发展度位于0.4～0.6，城市之间具有一定的共进关系，为区域协同的持久与稳固创造了一定条件；但池州、安庆、六安仅位于0.3左右，它们与其他城市的协同可能不稳固；协调度与耦合度基本位于0.2～0.8，但协调度相对更高，因此，创新能力结构协调度是影响区域耦合水平及其变化趋势的主要因素。

图2 2011、2013、2015年皖江与苏南城际创新能力结构耦合演变特征

为了深入研究14个城市协同创新耦合协调类型及总体空间格局特征，本文参照吴玉鸣的分类标准，将耦合度、协调度划分为4个层次[10]，见表5。结合区域创新能力结构耦合度、协调度与长三角地图，绘制能够反映其空间演化过程与耦合协调强弱变化的网络演化图(见图3)。总体上，各地区结合自身优势与特色不断优化创新能力的布局，形成了相互协调、合作共进的区域创新网络(为了保证图像清晰，选择7个具有创新集聚辐射能力的城市作为网络核心节点)。皖江内部、皖江与苏南、苏南内部之间的创新能力耦合度、协调度均有不同程度的提升，区域创新能力结构愈发均衡与匹配，皖江“双核”与苏南已经大体步入优质协调高水平耦合阶段；7个城市的创新能力结构比较契合，创新要素的协同程度较高，一体化成果比较显著。

图3 2011、2013、2015年皖江与苏南城际创新能力结构耦合协调网络的演化

耦合度耦合水平协调度协调水平[0,0.3)低水平耦合[0,0.3)初级协调[0.3,0.5)颉颃[0.3,0.5)中级协调[0.5,0.8)磨合[0.5,0.8)高级协调[0.8,1]高水平耦合[0.8,1]优质协调

但是两大地区有着明显的空间不平衡。越靠近苏南的区域，耦合度、协调度明显较高，2015年苏南5个城市彼此的耦合度、协调度都达到最高水平；皖江较为复杂，2015年之前合肥与芜湖始终处在磨合阶段；其他城市及其与苏南之间的创新能力协调度、耦合度整体也不高，很多处于初级协调低水平耦合阶段，多个城市之间的协调关系很“脆弱”以至于从高级协调变为中级协调、从原来的相互磨合变成不相上下、相互抗衡的“颉颃”，出现创新要素的“过度竞争”。总之，构成了长三角“东强西弱”的核心-边缘分层网络结构。

3 结论与建议

创新要素的集聚与辐射呈“阶梯式”布局，各梯队在未来应各有侧重。第一梯队的苏南要加强高端创新要素的集聚，辐射带动其他地区；第二梯队的合芜要进一步加强“双核”之间的协同，优化创新法制环境，畅通官产学研协同渠道；第三梯队马铜滁的政策制度、投融资体系等要进一步完善以引导创新要素的流入；第四梯队要加强政府的支持引导作用，大力发展高技术产业，不断弥补与完善创新能力结构。

随着网络节点之间共进关系的强化、区域创新能力结构耦合协调网络不断走向成熟，区域创新要素也在协同化，但是空间不平衡性较明显，呈现核心-边缘空间分异格局。该格局容易导致协同创新网络的隔离与封闭，不利于要素自由流动、长三角一体化。产业转移本就容易引发一定的产品和产业同构，导致要素流动不畅、互补性减弱，各地市合作分工变差。因此，基于各地特色，皖苏要加深区域错位发展，创新要素集聚密集的核心区要将多余、不能完全利用的内生动力要素，例如人才、技术等转移到边缘区，促进区域创新生态系统的实现。

创新驱动发展战略的实施，要求各地高度重视区域经济的一体化，进而推动创新要素的集聚、流动与扩散，实现区域协同创新。虽然皖江与苏南在创新的配置能力、发展能力、技术能力各有优势，但是它们的综合创新能力差异有逐渐扩大的趋势，区域一体化进程堪忧。因此，两地要努力破除城际、区际的空间和制度障碍，实现区域内创新要素的自由流动；因地制宜，发挥地区特色和比较优势，合理分工与协作，建立地区间创新要素流动、扩散与成果转化机制，例如高层次人才智力共享机制等，推动协同创新。

4 结 语

本文通过创新要素集聚评价指标体系以及威尔逊熵模型分析了皖江与苏南14个地市的创新要素集聚水平以及创新辐射能力，并结合创新能力结构评价指标体系以及容量耦合系统模型分析了两大区域之间创新要素的协同状况，对于促进区域协同创新具有一定意义。但是，长三角的区域协同以及一体化需要各个地区之间的协调发展，本文只考虑了苏南与皖江，没有结合沪浙更多城市与区域样本，缺乏对于来自这些地区的创新辐射的考虑等，可能导致结论的借鉴意义不足，研究还须进一步完善。