中国城市创新力的空间格局及其演变

刘华军 曲惠敏

(山东财经大学 经济学院，山东 济南 250002)

一、引言及文献综述

创新是国家经济发展的源泉(Schumpeter,1934)。十四五规划纲要提出，坚持创新驱动发展，形成经济发展新格局。中国在创新道路上不断开拓，从提出“向科技进军”到十四五规划纲要提出完善科技创新体制机制。在创新发展战略部署上，从颁布《关于加速科学技术进步的决定》，到深入实施《国家创新驱动发展战略纲要》，创新政策被提升到国家战略层面。根据世界知识产权组织(WIPO)2019年发布的全球创新指数，中国已经连续四年保持上升势头，位居全球第14位。城市是一个国家发展的重要单元，在创新发展过程中扮演着创新要素集聚地、创新生产空间载体和创新技术扩散场所的角色。然而，必须要注意的是，中国地域广阔，受自然地理条件、经济地理区位和区域政策等因素的影响，不同城市在创新环境、创新投入、创新产出等方面存在显著差异，呈现空间不平衡特征(杨凡 等,2016；白俊红 等，2015；方创琳 等，2014；曹勇 等，2012；李婧 等，2010；张玉明 等，2008)。城市创新力的空间不平衡势必会对新旧动能转换、产业结构优化升级、区域经济的协调发展提出严峻挑战。因此，精准掌握城市创新力的空间格局及演化对实施创新驱动战略和区域协调发展战略具有重要意义。

创新力空间格局一直是区域经济的研究热点，目前衡量创新力的代理变量多采用专利申请受理量(马静 等，2017；王承云 等，2017；Hong et al.，2015；Qian et al.,2018)、专利授权量(周锐波 等，2019；刘曙光 等，2018；王俊松 等，2017)和R&D经费(吕拉昌 等，2018；徐维祥 等，2017；Pece et al.,2015)。其中，专利申请受理量是衡量创新力的重要指标，该指标能在一定程度上反映创新力，并且具有时效性与完整性，但对创新力价值衡量存在相对宽泛的问题(Griliches,1979)。专利授权量相比专利受理量虽更能精确衡量创新力价值，但时效性较弱，会忽略专利质量和经济差异对创新力的影响，从而导致对创新力价值判断存在偏差(杨凡 等，2016)。部分学者从投入端选取R&D经费当作创新力指标，然而，投入指标难以反映创新力的实际价值，并且R&D经费存在重复计算问题(宋丽思 等，2009)。此外，一些学者构建创新能力综合指数当作创新力的代理变量。创新能力综合指数虽能够较全面地评价创新力价值，但根据产出端和投入端指标共同建立的评价体系并不能避免重复计算问题(刘承良 等，2018)。

在研究方法上，目前对城市创新力的研究主要采用以下三种方法：一是网络分析方法(鲜果 等，2018；Brock et al.,2005)。部分研究通过仿真建模、社会网络分析等方法构建创新力网络的相对空间，发现创新力网络具有内部协作性、稳定性、开放性、环境依存性等共同特征，这些特征使得城市创新力网络有利于促进创新的集群发展。二是探索性空间数据分析方法(Saxenian,1996；Lim,2004；Wadhwa,2013)。一些学者采用莫兰指数和Lisa聚类方法考察中国创新能力的全局空间自相关和局部空间自相关，发现中国城市创新能力呈现集聚特征，并且创新能力高的城市集中分布在东部沿海地区。三是空间不平衡分析方法(Mahan，1890)。学界在研究创新力差距时，大多采用变异系数、区位基尼系数，通过使用这些方法得出城市创新能力存在地区差距，在高度集聚下呈现空间非均衡性。随着创新驱动发展战略的深入实施，城市创新力的空间格局开始出现新的变化和演变趋势，因此需要精准掌握城市创新力新格局的情况。

在空间尺度选取上，部分研究围绕城市层面进行研究(段德忠 等，2016；Romer,1986)，例如,通过对北京、上海等创新能力高的城市的空间结构展开讨论，发现城市创新力的空间集聚趋势逐渐加强。部分研究考察了中国城市群创新力的空间特征(付帼 等，2016；宋丽思 等，2009；Grossman et al.,2015；Dhewanto et al.,2015)，发现城市群创新能力存在空间极化现象，特别是长三角、京津冀等东部沿海城市群已经成为创新的活跃地带。部分研究围绕中国城市创新力的总体空间特征，选用地市区域单元，从地级城市尺度考察创新力的空间格局演变特征(覃艳华 等，2019；焦敬娟 等，2017；马海涛，2016)。在区域划分上，目前绝大多数研究都是按照东中西部三大地区进行划分，忽略了中国城市创新力南北方地区的空间特征。近年来，中国经济出现“南快北慢”、“南升北降”趋势(盛来运 等，2018)，南北方地区差距已经成为专家学者研究的最新动向，因此有必要从南北方地区划分出发，探讨中国创新力的空间特征。

根据之前大部分学者的研究，本文可能的创新主要有以下几个方面：第一，创新力代理变量采用2017年复旦大学产业发展研究中心发布的338个地级及以上行政单位(直辖市、地级市、地区、州、自治州和副省级城市)创新指数。该创新指数基于国家知识产权局微观专利数据，采用最接近度量创新力标准的发明授权专利，借用专利更新模型对已有不同年龄段的专利价值进行估计，在此基础上算出每个年龄段专利的平均价值，最后将专利价值加总到城市层面，从而得到2001—2016年城市创新指数。该创新指数在一定程度上避免了之前研究者选取创新力代理变量存在的衡量宽泛、缺乏时效性、重复计算等弊端，增强了文章实证结果的可靠性。第二，本文研究思路基于空间分布、空间集聚、空间差距和空间极化四个维度，避免了之前部分学者研究思路的单一性，力图多方面掌握中国城市创新力的空间特征与演进趋势。在实证分析中综合采用标准差椭圆、探索性空间数据分析、基尼系数和极化指数，系统考察中国城市创新力的空间格局及其演变。第三，在空间尺度选取上，本文结合近年来中国经济发展的新形势，按照东中西部三大地区和南北方两大地区的区域划分尺度(1)1986年，国家“七五”计划将全国划分为三大经济地带，分别是东部经济地带(辽、冀、京、津、鲁、苏、沪、浙、闽、粤、桂、琼)、中部经济地带(黑、吉、蒙、晋、豫、鄂、湘、赣 、皖)和西部经济地带(陕、甘、青、宁、新、川、渝、云、贵、藏)。在北方、南方两大地区划分尺度上，本文按照秦岭—淮河线作为南北地区的分界线，分别是北方地区(辽、冀、京、津、鲁、黑、吉、蒙、晋、豫、陕、甘、青、宁、新)、南方地区(苏、沪、浙、闽、粤、桂、琼、鄂、湘、赣 、皖、川、渝、云、贵、藏)。，力争从横向、纵向两大方向分析中国城市创新力的空间格局及其演变特征，以弥补中国城市创新力在南北方两大地区空间格局及其演变特征研究的空缺。

二、中国城市创新力的空间分布格局

(一)总体空间分布特征

图1为样本考察期内中国城市创新指数排名前十的地区分布统计，可以发现中国城市创新力在空间分布上主要表现出以下四个方面特征：(1)“点-面扩散”。2001年全国创新力水平相对较高的城市只有北京，2016年创新力水平相对较高的城市已经形成面状分布，且主要集聚在东部沿海地区。(2)集聚分布。样本考察期内，创新力高的城市主要集聚分布在京津冀、长三角城市群周围。(3)“东强西弱”固化。2001年只有东部地区的北京、上海创新指数较高，2016年全国创新力水平整体明显提高，创新指数较高的城市仍主要集中在东部沿海地区，中西部地区仅有成都、武汉和西安。(4)“南强北弱”局面显现。2006年开始，南方地区创新力水平显著提升，创新力较高的城市数量明显多于北方地区。出现上述情况的原因可能是，2001年中国经济发展水平总体较低，随着中国经济发展水平的提高，各城市创新力水平得到提升，使得创新力高的城市大量增加，形成面状分布。北京、上海是京津冀、长三角城市群的中心城市，北京拥有大量科研机构和高校，具备较强的知识创造能力，上海外资经济发达，知识获取水平高，长三角城市群发展基础好，具备强大的制造能力和完善的产业体系，周边城市可以借助其良好的创新能力和环境提高城市创新力，从而使得创新力高的城市形成集聚。此外，东部沿海地区的经济基础与发展速度一直优于中西部地区，东部地区创新力高的城市远多于中西部地区。近年来，南方中小企业发展迅速，带动城市创新力水平提高，使得南方创新力水平不断提升。

图1 中国城市创新力排名前十分布统计

(二)区域分布特征

通过城市创新指数加总得到东中西部三大地区、南北方两大地区2001—2016年的创新指数(图2)。根据图2(a)，样本考察期内，东部地区创新指数最高，且增长速度远高于中西部地区，西部地区创新指数最低，这表明东部地区创新力水平远高于中西部地区，这一结果与方创琳等(2014)研究结果相一致。从地区创新指数占全国创新指数份额来看，东部地区占全国份额较大，年平均创新指数份额为71.68%。中部、西部地区份额相对较少，分别为15.83%、12.49%，以上情况说明东部地区与中部地区、西部地区创新力存在较大差距。出现上述情况的原因可能在于，东部地区自然环境、地理区位等因素优于中西部地区，加之东部地区经济基础好，经济增长发展速度快，城市基础设施良好，聚集了大量科技人才和科研力量。

图2 中国区域创新指数的动态演进特征

根据图2(b)可知，北方地区平均创新指数份额为47.39%，南方地区平均创新指数份额为52.60%，南北方两大地区的创新力水平相对平衡。从创新指数发展趋势看，南北方两大地区创新指数中，北方地区略高于南方地区，发展到2007年后，南方地区的创新指数反超北方地区，且在2007—2016年南方地区年均创新指数高于北方地区506.17。以上情况表明，样本考察期内，南方地区与北方地区创新力发展相对均衡，近些年南方地区创新力发展迅速，且发展速度领先于北方地区。究其原因可能在于，南北方两大地区政府对各自地区企业存在补贴差距，南方地区中广东、江苏、浙江、四川等省份政府补贴力度大，有效促进中小企业发展，企业发展迅速会推动创新需求，进而提高城市创新力，使得南方地区创新力发展水平大幅提升。

从创新指数增速看(图3)，样本考察期内，东中西部三大地区、南北方两大地区的创新力增速呈现明显波动态势。根据图3(a)，东部地区创新指数增速最快，年均增速为34.02%。西部地区创新指数增速最慢，年均增速为28.47%，远低于全国年均增速水平。中部地区创新指数增速水平也低于全国平均水平，年均增速为28.90%。从2011年开始，东中西部三大地区的增速开始趋于一致。根据图3(b)，南方地区创新指数增速高于北方地区，年均增速为36.08%。北方地区创新指数年均增速为28.67%，低于全国水平。2013年以后，南北方两大地区创新指数增速水平趋向一致。以上结果表明，在发展速度上，中国城市创新力虽然存在地区差距，但这种差距正在不断缩减。出现上述情况的原因可能是，中国重视创新发展，提倡建设创新型国家，各地区都在加快创新步伐，使得东中西部三大地区、南北方两大地区之间的发展速度趋于一致。

图3 中国区域创新指数增速的动态演进特征

(三)空间分布演变特征

(1)重心移动轨迹。表1描述了样本考察期内中国城市创新力重心移动方向及速度。从东中西部三大地区来看，中国城市创新力重心均分布在东部地区；从南北方两大地区来看，除2016年分布在南方地区，其余年份均分布在北方地区。这说明，在东西方向上，中国东部地区创新力水平高于西部地区，且一直位于领先地位；在南北方向上，南方地区创新力反超北方地区。从重心移动轨迹来看，样本考察期内中国城市创新力重心向东南方向移动，具体来看，从山东省的菏泽市转移到安徽省的六安市，究其原因可能在于，安徽省拥有众多国家级研发机构和高等院校，创新环境良好，特别是“科学岛”的建立，使得科研能力迅速提升。在重心移动距离和速度上方面，重心移动距离和速度的变化趋势呈现先小幅上升后急剧下降特征，其中2006—2011年重心移动距离和速度最大，分别是178.92km、35.76km/a。总体来看，中国城市创新力重心呈现南移特征，并且“南强北弱”趋势逐渐明显。

表1 中国城市创新力重心移动方向和距离

(2)标准差椭圆分析。标准差椭圆(2)标准差椭圆平均中心、转角θ具体算法参考王录仓等(2016)研究。的长半轴和短半轴分别表示离散程度和分布范围，两者值的差距越大(扁率越大)，中国城市创新力的方向性越明显，短半轴越短，中国城市创新力的向心力越明显。根据表2，样本考察期内，展布范围小幅度缩小。其中，长半轴缩短了10.5km，短半轴缩短了5km，这表明，中国城市创新力表现出轻微的空间集聚趋势。此外，中国城市创新力转角θ总体呈现大幅缩小趋势，从2001年的47.91°缩减到2016年25.51°，分布方向由“东北-西南”向“正北-正南”方向靠拢，这表明中国城市创新力格局发生变化，南北方地区的城市创新力有均衡发展态势。

表2 中国城市创新力的标准差椭圆参数

三、中国城市创新力的空间集聚格局及其演变

(一)全局集聚特征分析

图4基于全局视角采用莫兰指数(Moran’s I)(3)莫兰指数公式详见Branko(2005)研究。考察中国城市创新力的空间相关性，样本考察期内中国城市创新力的Moran’s I数值全部大于0，但整体数值偏低，2016年Moran’s I值最高仅为0.017，这表明中国城市创新力存在较弱的空间正相关关系，这一研究结果与付帼等(2016)研究结论相一致。在显著性水平上，自2012年城市创新力开始通过10%的显著性检验，2016年在5%的显著性水平上显著。以上结果表明，2012年开始中国城市创新力呈现集聚趋势，但集聚趋势尚不明显。出现集聚趋势的原因可能在于，2012年中央政府提出发展实体经济、扩大内需政策，开始实施供给侧改革，从而促进了中国“大众创业，万众创新”的发展状况，从各级政府加速创业园的建设，到各地区加强创新交流，中国城市创新力集聚趋势逐渐显现。面对上述趋势，要发挥中心城市企业的辐射带动作用，以促进周边城市创新力的发展。

图4 中国城市创新力全局Moran’s I指数值

(二)局部集聚特征分析

本文采用局域Moran’s I指数(4)局域Moran’s I指数是借助探索性空间数据分析软件Geoda计算得出的。考察中国城市创新力的局域特征(5)因数据展现问题，本部分不进行可视化呈现，读者如需数据可向作者联系获取。，并着重分析高-高(H-H)型城市和低-低(L-L)型城市。中国H-H型城市以2006年为界点，呈现南方城市逐渐增多的特征。2001年、2006年H-H型城市分布在京津冀城市群及环渤海地区，2011年后则主要分布在长三角城市群。以上结果表明，在集聚范围上，H-H型城市呈现由北向南的集聚趋势，在创新力发展速度方面，城市创新力呈现“南快北慢”的新特征，即南方地区创新力水平提升速度远快于北方地区。出现以上特征的原因可能在于，南方地区中小企业众多，并且创新企业的数量连年递增，企业高度重视创新发展；同时，与北方地区相比，南方地区政府相关部门高度重视科技创新投入，近年来R&D经费投入明显高于北方地区(盛来运 等，2018)。

从低-低(L-L)型城市看，全国L-L型城市相对较多，且主要分布在西藏、甘肃和新疆等中西部地区省份，这说明全国城市创新力相对较低，中西部地区尤为落后。出现这种情况的原因可能在于：首先，西部地区本身自然环境较差，无法建设大量的高校、科研院所和科技创新中心，创新基础设施并不健全；其次，西部地区经济发展落后，在R&D经费投入上西部地区远低于东部地区(国家统计局)。

(三)集中度分析

表3 中国城市创新力集中度

样本考察期内，CR1相对较高，平均创新力集中度为19.02%，即北京在全国创新指数中占据重要地位。在集中度走势上，CR1总体呈现小幅下降态势，样本考察期内共下降4.05%，这说明其他城市创新力水平正在提高，从而缩减与北京的差距，出现这种情况可能与其他城市创新力的发展速度密切相关。上海、深圳、杭州等城市是大量外来人口集聚地，拥有丰富的青年人才资源，高等教育资源也更加丰裕，使得创新指数不断提升。从CR5、CR10来看，样本考察期内，CR5、CR10集中度指数总体均呈上升态势，在发展趋势上，CR5、CR10以2010年为界呈现先上升后下降的趋势。以上结果表明创新指数大部分份额被少数城市所占据，中国城市创新力高度极化，存在极度的空间不平衡。值得注意的是，2001—2016年排名前五的城市都分布在东部地区，2007年后排名前四的城市已经固定在北京、上海、深圳、杭州等4个城市，其中只有北京属于北方城市。在排名前十的城市里，仅有成都、西安不属于东部地区，而且成都、西安创新指数排名相对靠后。这说明，在东西方向上，东部地区创新力集中度高，整体创新力水平高于西部地区；在南北方向上，南方地区创新力水平远高于北方地区，并且“东强西弱”、“南强北弱”的趋势正在逐渐固化。

四、中国城市创新力的空间差距格局及其演变

(一)总体差距格局及其演变

图5采用Dagum提出的基尼系数(7)基尼系数计算公式详见刘华军等(2012)研究。刻画2001—2016年中国城市创新指数的地区差距。样本考察期内，中国城市创新基尼系数一直较高，平均创新基尼系数为0.84。在发展趋势上，创新基尼系数总体在上升，并以2010年为界点呈现先上升后下降趋势。这表明中国城市创新力具有明显的阶段性空间非均衡特征，总体差距拉大。按照东中西部三大地区划分，样本考察期内西部地区基尼系数最高，平均创新基尼系数为0.83，中部地区基尼系数最低，平均创新基尼系数为0.72。以上情况表明，西部地区内部各城市创新力差距最大，中部地区内部各城市创新力差距最小，这一研究结果与侯纯光等(2016)研究结论相一致。出现上述情况的原因可能是，西部地区仅有少数城市具有高等院校、科研院所，其余地区大多不具备创新环境，中部地区虽然没有东部地区优越的创新环境，但城市之间的经济发展水平相差较小，导致城市创新水平差距小。按照南北方两大地区划分，南方、北方地区基尼系数相对均衡。其中，北方地区基尼系数从2001年的0.80上升至2010年的0.87，此后下降至2016年的0.86。南方地区基尼系数则从2001年的0.75上升至2010年的0.87，此后下降至2016年的0.84。以上情况表明，在南北方两大地区，南北方地区内的差距较大。必须要注意的是，2011年以来，南方地区、北方地区的基尼系数均呈现明显的下降趋势，这说明，南方地区、北方地区各自的创新力差距在缩减。出现这种情况的原因可能在于，2011年中国进入第十二个五年规划，中国政府出台了一系列促进创新的政策，以加快经济发展方式转变，而地方政府也加快了创新的步伐，从而推动了南方地区、北方各地区内部创新力水平相对落后城市的发展，使得地区内部创新力差距有所下降。

图5 中国城市创新力的地区差距

(二)创新力地区差距的来源

(1)东中西部三大地区。将总体基尼系数按照东中西部三大地区划分，地区间基尼系数最大，超变密度最小(图6)。地区内平均基尼系数为0.25，对总体基尼系数的年均贡献率为29.87%，贡献率走势相对平缓。地区间基尼系数总体呈现上升态势，从2001年的0.35上升到2016年的0.47，年均地区间基尼系数为0.44。对总体基尼系数的年均贡献率为51.69%，贡献率发展态势以2011年为界点，呈现轻微的先上升后下降态势。样本考察期内，平均超变密度为0.15，对总体基尼系数的年均贡献率为18.31%，超变密度贡献率总体呈现下降趋势。以上情况表明，按东中西部三大区域划分，地区间差距是影响中国城市创新力空间非均衡程度的主要原因。地区间差距成为空间非均衡程度的主要原因有以下两个方面：其一是创新环境，东部地区相比中部西部地区有众多高校、科研院所，拥有良好的创新基础设施和创新环境；其二是创新投入，东部地区省份的R&D经费投入远高于西部地区，根据科技部发布的《2017年我国R&D经费投入特征分析》，中国31个省份R&D经费投入相差甚大，在R&D经费投入排名前五之中，广东投入最高为2343.6亿元，接下来为江苏、山东、北京、浙江，投入最低的为西藏，仅有2.9亿元。

图6 东中西部三大地区的差距分解及其贡献率

(2)南北方两大地区。将总体基尼系数按照南北方两大地区划分，地区内基尼系数最大，地区间基尼系数最小(图7)。地区内基尼系数呈现轻微波动趋势，年平均基尼系数为0.42。地区内基尼系数对总体基尼系数的年均贡献率为49.76%，地区内贡献率呈轻微下降走势，从2001年的50.17%下降到2016年的49.40%。样本考察期内，地区间年均基尼系数为0.07，对总体基尼系数的年均贡献率为8.81%，贡献率呈现明显的先下降后上升态势。超变密度相对较高，年均超变密度为0.35，对总体基尼系数的年均贡献率为41.41%，在贡献率发展趋势上，超变密度贡献率以2006年为界点，呈现明显的先上升后下降趋势。这些结果表明，按南北方两大区域划分，地区内差距是影响中国城市创新力空间非均衡程度的主要原因。地区内差距成为总体差距的主要原因有以下两个方面：其一是地理位置因素，北方地区虽有北京这样的科技中心，但其他工业城市发展相对较缓慢，东北重工业基地、河北省等地区都处在新旧动能转换时期，创新力水平较低。南方地区虽没有一枝独秀的城市，然而上海、深圳、广州等城市齐头并进，创新力水平位于全国前列，与南方地区创新力不高的城市形成较大差距；其二是科研力量。南北方地区内的高校数量、科研院所分布并不均衡，均主要集中在东部沿海地区，导致地区内各城市创新基础不一样。

图7 南北方两大地区的差距分解及其贡献率

五、中国城市创新力的空间极化格局及其演变

本部分先从总体分析中国城市创新力的极化特征，再按照东中西部三大地区、南北方两大地区考察城市创新力的区域极化特征。换言之，即从横向和纵向两个方面考察创新力的极化特征。

(一)总体极化特征

分位点的创新指数份额和创新城市份额(8)创新城市份额：每类分位点的城市个数占总体个数的比例。能够直观刻画城市创新力的极化现象。本文以中位数为界，将第一四分位数定为低分位点，第三四分位数定为高分位点。根据表4，低分位点创新指数份额较低，年均创新指数份额仅为0.53%。高分位点创新指数份额较大，年均创新指数份额为92.94%。中位数年均创新指数份额为3.16%。以上情况说明，创新指数高的城市与创新指数低的城市创新力水平存在较大差距，中国城市创新力呈现明显的两极分化特征。这一实证结果与宋丽思等(2009)研究一致。

表4 各分位点中国城市创新指数份额

根据已有文献，将创新力水平落在中位数水平0.75～1.25倍的城市视为中等创新城市。根据表5，在所选的特征时期内，中等创新城市份额相对较低，年均城市份额为14.63%。高等创新力城市份额与低等创新力城市份额相对较高，年均城市份额为分别为43.61%和41.13%。在发展趋势上，高等创新力城市创新份额与低等创新力城市份额均不断上升。以上情况表明，高等创新力城市数量与低等创新力城市数量各占据半壁江山，并且数量不断增加，中国城市创新力存在严重的两极分化现象。

表5 各分位点中国创新力城市份额

(二)区域极化特征

(1)东中西部三大地区。图8报告了东中西部三大地区创新力的ER型指数(9)目前测度极化的代表性指数主要有两种:第一类是W型指数，通常用来衡量两极分化，包括W指数、WT指数；第二类是ER型指数，包括ER指数、EGR指数、LU指数，ER型指数不仅适用于测度两极分化，还适用于测度多极分化现象，具体公式参考洪兴建等(2007)研究。演变趋势，在样本考察期内，ER、EGR、LU三种极化指数呈上升趋势。与2001年相比，2016年ER、EGR、LU指数分别增长了0.68、0.68、0.54。在极化指数增长速度上，随着时间的推移，增长速度越来越快，在2016年达到最大值，ER、EGR、LU分别为21.33%、20.33%、21.33%，这说明近年来城市间的创新力差距逐渐拉大。出现这种特征的原因可能在于，东部地区具有良好的经济发展水平，创新基础设施完善，拥有良好的创新环境，比中部地区、西部地区创新力水平高，因而发展速度更快；中部地区、西部地区创新基础薄弱，与东部地区相比，经济发展水平相对落后，创新力发展速度较慢，使得极化指数不断增大。

图8 东中西部地区城市创新力极化指数

(2)南北方两大地区。图9报告了南北方两大地区创新力的ER型指数演变趋势，样本考察期内，ER、EGR、LU指数总体上升幅度较大。与2001年相比，2016年ER、EGR、LU指数都增长了0.94。在增长速度方面，随着时间的推移，三种ER型指数增长速度越来越快，在2016年达到最大值，ER、EGR、LU指数分别增长25.67%、25.69%、25.66%，这说明南北方两大地区创新力之间的差距在不断拉大。出现这种情况的原因可能在于，两大地区创新力发展水平之间存在差异。南方地区中小企业众多，并以创新型企业居多，政府注重企业发展，近年来杭州、深圳等城市的创新力水平不断提高；北方地区虽然有众多工业基地，但工业基地处在新旧动能转换时期，创新力发展不足。此外，南北方地区极化指数远高于东中西部地区极化指数，这说明城市创新力南北方差距大于东西部地区差距且成为趋势。

图9 南北方地区城市创新力极化指数

六、结论与政策建议

本文基于复旦大学产业发展研究中心发布的2001—2016年中国338个地级及以上行政单位城市创新指数为数据来源，从空间分布、空间集聚、空间差距和空间极化四个维度，运用标准差椭圆、探索性空间数据分析、基尼系数、极化指数等方法，系统考察了中国城市创新力的空间格局及其演变特征。研究结果显示：第一，在空间分布格局上，中国城市创新力呈现点-面扩散的不平衡分布态势，创新力高的城市呈面状分布，主要集中在京津冀、长三角城市群；创新力空间分布上的东强西弱、南强北弱格局与创新力增速上的东快西慢、南快北慢格局并存。第二，在空间集聚格局中，中国城市创新力出现了一定的空间集聚趋势，且呈明显上升趋势，高-高集聚范围由北向南逐渐延伸，低-低集聚范围稳定地分布在西部地区；在创新力集中度方面，中国城市创新力呈现东高西低、北低南高特征。第三，在空间差距格局上，中国城市创新力的空间差距较大且呈现上升趋势；在差距来源上，东中西部三大地区的总体差距主要来源于地区间差距，南北方两大地区的总体差距则主要来源于地区内差距。第四，在空间极化格局上，中国城市创新力呈现明显的两极分化特征，且极化程度不断加深；在地理方向上，横向极化与纵向极化并存，并且纵向极化趋势远快于横向极化。

本文的研究结论可以为政策实施提供重要的理论支撑，对我们的政策建议是：首先，面对中国城市创新力发展不平衡特征，各级政府部门要有补短板意识，在今后中国城市创新力发展过程中，尤其注重中西部地区创新力的提高，通过带动城市经济发展、加强城市基础设施建设和提高科研文化实力等措施提高城市创新力。其次，在中国城市创新力集聚过程中，要发挥集聚地区创新能力水平高的城市的辐射带动作用，积极将本地区的创新力资源优势惠及周边地区，进而推动周边城市创新力发展。再次，面对城市创新力存在两极分化的现象，要发挥城市“涓滴效应”，通过创新力高的城市与创新力低的城市搭伙，采用搭建创新人才交流平台、创新技术转移等措施，打造全方位互联互通新格局，逐步缩小极化差距，进而促进创新力的平衡发展。最后，提高城市创新力不仅要发挥政府的领导作用，还要重视企业创新力量，发挥企业优势。政府与企业之间要加强联系，政府通过给予创新型企业优惠政策，鼓励中小企业创新，以加速淘汰夕阳产业。