中国创新指数空间分布的特征研究——基于2001—2016年八个创新区

（贵州大学 经济学院，贵州 贵阳 550025）

一、引言

遵循人口红利的比较优势，劳动密集型产业推动了我国经济高速发展，与此同时教育、科技等要素禀赋结构不断改善，创新逐渐成为经济发展的核心动力，推动产业结构从劳动密集型向资本密集型、技术密集型升级。但各区域禀赋结构及发展阶段各异，创新发展水平各不相同。我国创新活动呈现出稳定增长的高水平空间集中规律[1]，其中高创新区域以沿海经济带和常见经济带为主轴[2]、集中在少数沿海发达城市中[3]，并具有强力的经济依赖性[4-5]，而创新集聚又显著推动了区域产业集聚和经济增长[6]，区域创新产出分布与科研人才分布的空间关联特征[7]。创新具有显著的正向空间溢出效应[3-8]，但区域之间创新溢出效应差异明显[5]。创新支持政策是企业创新发展的保障[9]，对于创新的发展在行业层面和区域层面都具有正向影响[10]，且对于知识产权的保护执法力度可以显著促进技术创新[11]。

对于区域创新研究，部分学者利用多级模糊综合评价法和四分位图[12]，也有学者采用了空间区位基尼系数[13-15]、Moran's I 指数[3][16-20]、空间杜宾模型方法[21]、因子分析方法[22-23]以及知识生产函数[24]。在创新空间演化研究中，主要以省市行政边界进行划分[8][12][16-19]，保障了大部分情况下单位内部具有相似的政策倾向；也有学者通过城市邮政区划进行划分，保证了创新空间数据的时序延展性、空间覆盖性和唯一确定性[25]。对于各区域创新能力的测度，既有通过专利申请量或专利授权量进行定量[8][16-17]，也有通过工业企业的新产品产值来衡量[18]，还有利用发明专利数、研发投入量和区域人力资本存量在全国的占比来度量区域创新占全国创新的比例[6]。

专利拥有的价值差异较大，用其衡量区域创新能力具有一定局限性，而利用工业企业的新产品产值测度区域创新能力却不能覆盖所有的创新类型。同时，现有文献较多从静态视角考察创新，难以反映区域创新能力的演化。在寇宗来、刘学悦的著作《中国城市和产业创新力报告》中[26]（以下简称《报告》）综合构建了创新指数，全面刻画了区域创新能力。本文以此创新指数为基础数据，通过重心分析法测度中国整体及各区域创新水平的空间历史演化，分析中国的创新能力的区位差异及发展态势，并测度各创新极内部的创新结构及创新能力的集聚程度，并分析其对区域创新能力发展的影响。

二、研究设计

（一）研究对象和数据含义

文章为在宏观整体层面测度八个创新极及整体的创新重心，采用了《报告》中城市创新指数数据及创新极划分方式。基于上述文献，本文的研究对象包括中国大陆（不含港澳台）各省、直辖市及自治区下的338 个主要城市。

《报告》使用的城市创新指数的数据测度方式如下：首先使用到期发明专利进行价值估计，然后根据估计所得的参数模拟出专利价值的分布，进一步测度不同年龄专利的平均价值，以此作为相应专利的价值加权系数；选择各年年终还有效的发明专利测度价值并加总，并将2001 年全国专利价值总量标准化为100，测度得出2001—2016 年的城市创新指数。因此，此处的创新指数，是指的城市的创新产出而非投入、是专利价值而非数量。

（二）重心测度指标

本文利用《中国城市和产业创新力报告2017》中的数据，并查询所有相关城市的经纬度坐标，采用重心分析方法[27]确定我国创新指数自2001—2016 年之间的历年重心位置坐标，以及其位置坐标在2001—2016 年间的变化趋势。创新指数重心的测度公式如下：

本文测度了全国以及八个创新极的创新指数区位空间分布，八个创新极包括以北京市为中心的环渤海创新极、以上海市为中心的长三角创新极、以深圳市为中心的珠三角创新极、以成都市为中心的大西南创新极、以哈尔滨市为中心的东北创新极、以福州与厦门为中心的海西创新极、以西安为中心的西北创新极和以武汉为中心的中部创新极。

通过重心移动轨迹图描述各创新极的创新指数区位空间分布，并解读各创新重心时空变迁的特征，搭配各项数据进行相互印证以及完善。一方面，通过重心的移动方向对创新重心的集聚情况进行解读，并以HHI 指数及CRn 指数印证，另一方面判断创新指数重心的稳定性，分析创新极的区域创新能力的空间均衡，并以不同时期各创新极的平均移动距离加以印证。

将集中程度分为上端集聚度与整体集聚度，其中创新极内的上端集聚度指创新能力较强的城市间的局部创新能力集聚度，而整体集聚度则指创新极内创新能力的整体集聚程度。

本文采用HHI 指数测度各个创新极创新指数的上端集聚度。HHI 指数是常见的集中度测度指标，可以较好的反映各创新极内各都市的创新能力均匀度，且对创新能力越高的都市创新能力变化越敏感。各创新极包含的城市数量多少差异较大，但拥有最高创新指数五个城市已经包含各个创新极拥有的绝大部分创新能力。为便于创新极的上端集聚度的对比，在测度各创新极的HHI 指数时，采用各个创新极内历年创新指数最高的五个城市进行测度，并通过数学变换，将创新HHI 指数的范围修改为（0，1）。创新HHI 指数的具体测度公式如下：

式中，xi代表创新极各年创新指数最高的五个城市的创新指数。创新HHI 代表了创新极的上端集聚度，当这个值越接近1，则代表这个创新极的创新能力越集中于单个的核心都市。

此后，构造创新CRn 指数判断创新能力的整体集聚度，通过以创新极中创新能力最强的前n 个都市的创新指数占比进行测度。各创新极包含的城市数量各异，一视同仁的令n 为常数并不能较好的判断、对比不同创新极的整体创新集聚度，因此在测度创新CRn 指数时，文章采用测度创新极内排名前10%的都市的方法。创新CRn 指数的具体测度公式如下：

式中，xi代表创新极内城市的创新指数，k 代表创新极拥有的城市总数量。创新CRn 指数为创新极内创新指数最高的前10%的都市的创新能力在整个创新极内的占比，代表了创新极内创新能力的整体集聚度。

重心的空间移动距离的测度公式常用公式（5）来测度[28]：

式中，Xi及Xi-1分别代表了创新极第i 年及前一年的创新指数重心经度，Yi及Yi-1分别代表了创新极第i 年及前一年的创新指数重心纬度。m 是常数，值取111.111，系将经纬度转换为公里时的系数。

但考虑到地球表面近似球面，位于不同纬度的单位经度的距离长度差异较大，为缩小误差，文章基于公式（5）做出一定调整，并利用之前的测度得到的创新极重心坐标，对各创新极的创新指数重心移动距离的测度采用以下公式进行测度：

由于地球经纬度的划分规则不同，导致对于经度和纬度的处理方式也不同：1 纬度对应的距离并不会随着经度变化而变化，但1 经度对应的距离会随着纬度增加而减少。

最后，根据不同创新极创新能力集聚程度的测度结果，结合不同创新极的创新能力发展速度，分析区域内创新能力集聚性与创新能力发展的相关关系。

三、创新指数重心的时空演变

（一）整体创新指数重心的空间演变

利用公式（1）、公式（2），并查询中国各城市的经纬度坐标，测度得2001—2016 年全国创新指数及创新指数重心坐标测度结果如表1 所示，并依测度结果绘制得大陆地区的创新重心移动轨迹如图1所示。

表1 全国创新指数重心经纬度坐标

（二）对创新重心空间演变的分析

从重心的整体移动方向来看，2001 年起，我国大陆地区创新指数的整体重心呈现出由北向南，由西向东的移动趋势。创新重心由2001 年位于东经115.75°，北纬34.94° 的山东省菏泽市境内，经过河南省商丘市等地，于2016 年移至东经116.32°，北纬32.16°的安徽省六安市境内。其中，重心位置在纬度方向上的变化量达到了2.78°，超过在经度方向上的变化量0.57°。

图1 全国创新指数重心移动轨迹

重心移动的移动方向一方面说明，上海市所处的长三角创新极、深圳市所处的珠三角创新极等位于南方的城市群在2001—2016 年间，相较于北京市所处的环渤海创新极、哈尔滨市所处的东北创新极等位于北方的城市群，在创新能力上有着更高的发展速度。

另一方面，虽然经度方向上，重心位置的经度变化量较小，但这是因为重心位置自2001 年开始就已经位于沿海省份山东省，重心以东的城市总面积远低于重心以西的城市、且与重心的距离远小于中西部城市。因此，虽然重心在经度方向上变化相对较小，但这意味着在2001—2016 年间，东部城市的创新能力相较于中西部的城市有着更高的发展速度。

（三）分段分析

从时间分阶段来看，在2009 年之前，重心位置在南北方向上以较为稳定的速度向南移动，而在东西方向上也以相对稳定的速度向东移动。

在2010—2016 年间，重心位置在南北方向上依然稳定的由北向南移动，但是移动的速度相对于之前已经放缓，在东西方向上，移动方向出现了变化，由之前的由西向东移动转为由东向西移动直至2014年，并在2015 年、2016 年再次转回由西向东移动。

重心在整体上呈现出由北向南的态势，是因为处于重心南北方向上的五个创新极中，位于2001年时大陆创新能力的整体重心以北的环渤海创新极及东北创新极在创新能力的发展中，创新指数的占比逐渐下滑，曾在2001 年拥有着全国40%以上、约7%的两个创新极在2016 年时的创新指数占比已经分别降为不足30%、不足3%；同时，位于重心南方的珠三角创新极、长三角创新极和海西创新极中，除了创新指数占比增长极低的海西创新极，珠三角创新极和长三角创新极均在2001—2016 年间获得了极大幅度的增长，其中，珠三角创新极由2001 年的不足5%增长至2016 年的约17%，而长三角创新极也从2001 年的近16%增长至2016 年的近30%。在此之上，由于珠三角创新极是八个创新极中最靠南的创新极，故而珠三角创新极对大陆创新能力的重心的影响也是巨大的，基于此，我国大陆的创新指数重心出现了整体向南移动的轨迹。

在重心的东西方向上，影响力较为显著的创新极为重心以西的西北创新极、大西南创新极和中部创新极，以及位于重心东南方向、以上海市为核心的长三角创新极。一方面，长三角创新极的创新指数占比已经在2001—2016 年间大幅度增长，而另一方面，中部创新极以及原本就较为羸弱的西北、大西南创新极的创新指数占比在16 年间均不同程度的下滑，在2001 年就已经分别为13.8%、6.3%和8.9%的占比，于2016 年时更是已经下滑至9.3%、3.6%及6.6%。基于这种不平衡的发展态势，尽管大陆整体创新指数的重心在2001 年时就已经位于沿海省份山东辖区内，在之后的发展中，重心整体上进一步向东移动了。

由此可见，我国的创新能力在2001—2016 年间在逐渐向东南沿海的城市群集聚，且西北、西南、东北以及中部城市群的创新能力发展相对于东南沿海正面临着难以避免的落后趋势。

（四）各创新极创新指数重心、变化轨迹和重心移动距离

为了分析大陆各区域各自创新能力空间分布的变化情况，本文利用公式（1）、公式（2）及各创新极内各城市坐标位置，测度不同创新极重心空间分布。根据《报告》，八个创新极的简要划分如表2 所示。

表2 各创新极的简要划分

利用《报告》中各城市创新指数，绘制出图2 所示的各创新极历年创新指数折线图。

图2 各创新极历年创新指数走势图

从图2 中可以看出，所有创新极的创新能力都在随着时间推移而高速发展，但发展速度各异，创新能力差距巨大。其中，环渤海创新极截至2014年，依然为创新能力最强的创新极，但在2015 年开始，长三角创新极超过了环渤海创新极，拥有了最高的创新能力。

根据对各创新极创新指数的测度，各创新极的创新重心移动轨迹如图3 所示。

对于图3 中体现的各创新极创新的时空演变，文章主要从重心的移动方向、稳定性和稳定坐标来进行分析。

1.方向。从移动方向上来看，其中西北创新极、珠三角创新极、中部创新极与东北创新极的创新指数重心移动轨迹一直位于趋势线附近，其中西北创新极由甘肃省白银市境内，向东南、即西安市方向移动，直至2016 年时位于宁夏回族自治区固原市；珠三角创新极的重心移动轨迹位于广州-深圳的连线附近，并且在整体上从西北向东南，即由广州市向深圳市移动；中部创新极的中心移动轨迹始终位于湖北省境内，向南偏东，即武汉市移动；东北创新极的中心移动轨迹位于哈尔滨-长春连线附近，并在整体上向北偏东移动，即由长春市向哈尔滨市移动。

环渤海创新极、海西创新极、大西南创新极、长三角创新极与东北创新极则主要由多个移动阶段构成。其中环渤海创新极在第一阶段呈现出由西向东移动，并在第二阶段转为由北向南移动，经历了先靠近核心城市北京市，后远离北京市的过程，在整体上体现出了由东北向西南方向移动的态势。海西创新极则在第一阶段主要由北向南移动，在第二阶段转为由西向东移动，最终阶段里由东北向西南方向并有小幅度反向移动，整体上由西北向东南移动，由内陆向沿海移动，且在三核心体系中偏向厦门、福州方向；大西南创新极在第一阶段向西北方向移动，在第二阶段向东北方向移动，并在最终阶段向东南方向移动，经历了先靠近双核心城市成都及重庆，后远离的过程，整体呈现向东北移动的趋势及顺时针移动的特征；长三角创新极在第一阶段向东南移动、此后向西南移动并在最终阶段向西北移动，经历了先靠近上海市后远离的过程，整体呈现向西南移动的趋势及顺时针移动的特征。

2.重心稳定性与稳定坐标。重心稳定性，是指各区域重心移动距离的变化趋势。若全国或某一创新极各时期的重心的移动距离维持一定水平，则意味着全国或该创新极的创新能力重心尚未稳定，在未来的一段时间内还会继续发生变化；而若重心的移动距离不同程度的减缓、甚至集聚于较小的区域，则意味着创新极内的各城市间的创新能力逐渐达到平衡，创新的集聚程度也逐渐达到稳定，在无重大的变化发生的情况下，创新极内部的创新能力格局难以发生重大改变。

当创新极具有重心稳定性时，相邻年份重心坐标相近，且新的数据更能代表集聚区域的当前情况，因此采用各创新极2016 年的重心坐标代表重心集聚位置。

根据创新极核心城市数量，将创新极进行了划分，其中仅有单个核心城市的创新极属一元结构，拥有双核心城市的创新极属二元结构，而拥有三座及以上核心城市的创新极则属于多元结构。

在一元结构中，稳定坐标所处位置代表了核心城市的集聚力以及非核心城市的相对状况；而在二元及多元结构中除此之外，还代表了两个核心城市的强弱对比。

从移动距离上看，珠三角创新极、海西创新极、西北创新极与中部创新极的移动距离在近期均大幅度减少，这意味着这四个创新极的创新重心具有较高的稳定性；而环渤海创新极、长三角创新极、大西南创新极与东北创新极则仍然处于不稳定状态。

在具有重心稳定性的创新极中，珠三角创新极的重心稳定坐标基本位于深圳-广州线上，且在分布上更加倾斜向深圳极，这意味着珠三角创新极的创新能力集聚于深圳、广州二市，且具有相对较强、偏向于深圳极的集聚性；海西创新极的重心稳定坐标则靠近温州-福州-厦门线，且位于其西北方向，在分布上靠近福州，这意味着海西创新极的三座核心城市的创新能力在创新极中处于优势地位，但总体集聚度不高，上端集聚度也较低；西北创新极的重心稳定坐标位于固原市境内，与核心城市西安有一定距离，但考虑西北创新极的面积广大，而西安位于创新极东南边缘，因此创新重心与核心城市的相对距离极近，这意味着西北创新极的创新能力被核心城市西安所虹吸，集聚程度极高；中部创新极的创新稳定坐标位于湖北省孝感市境内，靠近武汉市，但与武汉-长沙线仍然有一定距离，这意味着中部创新极武汉、长沙的二元结构集聚度较低。

对于从各创新极的创新重心的移动轨迹的稳定性分析，文章采用各创新极不同时期的平均移动距离加以验证。具体方法为首先通过公式（6）测度各创新极重心历年的移动距离，并以3 年为单位，测度不同创新极在不同时期的平均移动距离。测度结果如表3 所示。

从表3 中可以看出，环渤海、长三角与大西南的创新指数重心在2014—2016 年的平均移动距离相对往期数据并未降低或降低不明显；东北的创新指数重心降低明显，但幅度有限，符合前文中缺乏重心稳定性的论断；而珠三角、海西、西北与中部在2014—2016 年的平均移动距离相对往期数据明显降低，幅度较大，具有重心稳定性。

表3 各创新极不同时期的平均移动距离

而对于各创新极上端集聚度的判断，则通过创新HHI 指数进行印证，利用公式（3）进行测度，得到各创新极历年创新HHI 指数如表4 所示。

表4 各创新极HHI指数

创新HHI 指数代表一个创新极创新能力的集聚程度，当创新极创新能力最强的五个城市拥有越相近的创新指数时，创新HHI 指数越趋近于0，而当创新极的创新能力越集中于少数城市时，创新HHI 指数就越趋近于1。

从表4 中可以看出，具有创新重心稳定性的珠三角与西北拥有较高的创新HHI 指数，也即该区域的创新能力拥有较高的上端集聚度；而海西、中部的创新能力的上端集聚度则较低，符合前文判断。

在不具有创新重心稳定性的创新极中，属于一元结构的环渤海创新极具有极高的创新能力上端集聚性，而属于多元结构的长三角创新极创新能力相对分散，属于二元结构的大西南创新极与东北创新极的创新能力集聚程度位于两类创新极之间。

3.分析。根据前文的测度与分析，结合各创新极的创新指数数据，整理出各个创新极特征如表5所示。

表5 各创新极特征

从表5 中可以发现，两个一元结构的创新极都拥有高集聚性，而在各区域间的创新对比中呈现出占比下降、态势一路走低的窘况；而两个多元结构的创新极集聚性低，且创新指数的占比在2001—2016年间整体呈现上升态势；二元结构中，只有集聚性高，具有创新稳定性的珠三角创新极的创新指数比重上升，且呈现倒U 型态势，而其他三个创新极的创新指数比重均下降。

四、创新能力的整体集聚度与虹吸效应

创新极的整体集聚与上端集聚具有高度的相关性，但又并非完全一致。对各创新极创新能力的整体集聚度，文章利用创新CRn 指数进行测度，利用公式（4）测度出各创新极的创新CRn 指数如表6所示。

表6 各创新极的创新CRn 指数

创新CRn 指数通过测度各创新极中创新指数排名前10%的城市的创新指数之和在创新极内的占比得到，可以直观判断和对比各创新极创新能力的整体集聚度。从表6 中数据可以看出，北方的环渤海创新极、东北创新极和西北创新极均为创新能力具有高整体集聚性的创新极；而南方的长三角创新极、大西南创新极和海西创新极的整体集聚程度较低。

结合表5、表6 可以看出，一元结构的创新极拥有高整体集聚性，而多元结构的整体集聚程度较低；且低整体集聚程度的创新极拥有相对较好的发展态势，其创新能力在整体中的占比变化相对于高整体集聚程度的创新极较好，而珠三角创新极在前期，整体集聚程度较低，创新能力发展态势良好，而后期整体集聚大幅度上升，创新能力占比也下降。基于此，可以初步判断，区域创新能力的发展与整体集聚度在一定程度上呈现负相关关系。

根据以往研究的观点，创新集聚会推动区域经济增长[6]，而创新具有的强力经济依赖性[4-5]将促使区域创新能力发展，使创新得以高速发展；但对创新能力的测度结果却显示，区域创新能力的发展与整体集聚度呈现出负相关关系。这种出入的原因是什么？

根据《报告》中各城市创新指数，绘制如图4 所示的代表城市创新指数折线图。

图4 代表城市历年创新指数

虽然在创新能力最强的三个创新极中，长三角的创新能力最强，珠三角次之，而环渤海创新极的创新能力较弱；但在图4 中却可以看出，长三角代表城市上海市的创新指数较低，深圳市较高，而北京市则为最高。也即是说，高整体集聚性、一元结构的环渤海创新极的创新能力发展速度相对较低，但北京市的创新能力发展能力却相对较高；而整体集聚性低、多元结构的长三角创新极的创新能力发展速度最高，但上海市的创新能力却低于北京市、深圳市；而二元结构的珠三角创新极则介于两者之间。

这证明创新集聚增加核心城市的创新能力，但这种创新能力集聚或将使区域内形成创新能力的虹吸效应，弱化非核心城市的创新潜力，导致非核心城市的创新能力发展迟滞。最终使得核心城市创新能力越来越强，而区域整体的创新能力反而变弱的情况。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

第一，根据对中国大陆（不含港澳台）的创新指数重心的测度，中国的创新能力自2001 年起就集聚于沿海省份，并且在2001—2016 年间有继续向东聚集的趋势；在南北方向上，创新能力的重心正不断向南移动、但2012 年后的移动距离大幅减小。即东部沿海城市与中西部城市的创新能力差距进一步扩大，而南北创新能力已经形成了相对均衡。

第二，从集聚度来看，整体集聚度高的创新极创新能力发展速度相对滞后，但核心城市的创新能力发展较快；整体集聚度较低的创新极的创新能力发展相对良好，而核心城市的创新能力发展相对较慢；除珠三角创新极，上端集聚度高的创新极创新能力发展速度相对滞后、而上端集聚度较低的创新极的创新能力发展相对良好。从集聚度的分布来看，整体集聚度最高的创新极均位于北方，而南方各创新极集聚程度相对较低；上端集聚度最高的创新极除珠三角创新极均位于北方。也即从整体上看，创新集聚度呈现出北高南低的态势。

第三，从结构来看，一元结构创新极利于核心城市创新能力的发展，但区域总创新能力发展速度相对滞后，而多元结构创新极的创新能力发展速度则相对优异，二元结构创新极的发展速度位于两者之间。从结构分布来看，一元结构创新极均位于北方，多元结构创新极均位于东南沿海，二元结构创新极则分布较广。

（二）政策建议

从整体上分析发现，中国的创新能力格局已经形成了明显的东强西弱的态势，且这种差异尚在不断地扩大。政策制定者一方面应当加大对创新能力相对薄弱的中西部区域的经济补助、鼓励人才流入，为中西部创新能力的增长提供有利条件；另一方面，政策制定者应推动东部沿海的部分产业向中西部地区转移，即推动西部创新能力的建设，也防止东部区域因创新能力整体集聚度过高导致的创新能力发展速度降低，形成全国创新能力共同进步的局面。

而对区域进行分析发现，在2001—2016 年间，各创新极内的区域创新能力的发展呈现出与创新能力集聚性的负相关关系。这说明过高的创新能力集聚性将成为了创新能力发展的负担。因此，政策制定者在推动区域创新能力发展的时候，不应该推动单一核心城市的创新能力发展、导致一枝独秀的创新局面的形成，而应该寻求多个具有发展潜力的城市，推动区域协同创新，使多城市创新能力的共同发展，形成区域内百花齐放的创新格局。