基于创新效率的区域绿色创新空间关联网络研究

张莹

摘 要：基于对我国区域绿色创新两阶段效率的测算，利用修正引力模型与SNA方法，研究绿色创新效率空间关联网络的结构特征。研究发现，技术开发效率整体呈现区域不平衡态势，但区域关联性逐渐增强且空间溢出渠道拓宽，其空间溢出效应稳定;经济转化阶段的产业关联关系由全局的普遍性增强转为以“重点带区”的内部扩张为主，经济转化效率的空间溢出呈现出“等级化”趋势。

关键词：绿色创新;空间关联网络;社会网络分析;QAP

中图分类号：F061.5        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）04-0127-03

绿色创新是突破资源与环境约束，实现我国区域经济“绿色”“创新”与“协调”发展的关键手段。随着“一带一路”倡议、京津冀协同发展、长三角区域一体化等国家级规划的落地实施，创新要素已经实现广泛流动，区域绿色创新系统也因此呈现出明显的跨省域关联的发展趋势。

区域层面的创新关联理论可追溯至Olsson等提出的创新空间扩散观点[1]，目前已有众多学者在不同情境下对区域创新的空间溢出效应加以证实[2～4]，跨区域的人力资源流动、技术信息交流、知识流动等促进了创新的空间溢出[5～6]。此类研究早期通常采用专利申请及受理量等单一创新产出指标来衡量区域创新活动，而后期创新效率的空间溢出效应逐渐成为该领域的研究热点。关于区域绿色创新效率测算，常用方法主要包括以数据包络分析（DEA）为代表的非参数方法和以随机前沿分析（SFA）为代表的参数方法。其中，以处理多投入多产出变量见长的DEA方法及其各类拓展模型的应用最为广泛，包括DEA-Malmquist指数模型、SBM模型、超效率SBM-Malmquist指数模型等。

已有研究表明区域绿色创新效率存在空间溢出效应，但均是基于“属性数据”，对空间关联性的研究往往局限于地理邻近区域之间，难以刻画绿色创新效率空间溢出的全局。因此，本文将测算我国省域绿色创新的两阶段效率，并应用修正引力模型和社会网络分析（SNA）方法，构建绿色创新效率空间关联网络。

一、研究方法与变量说明

（一）区域绿色创新效率测度

本文将绿色技术创新过程区分为技术开发和经济转化两个阶段，采用超效率SBM模型测算区域绿色创新的两阶段效率。技术开发阶段，选取R&D资本存量、R&D人员全时当量、新产品开发经费支出作为投入指标，以规模以上工业企业的专利申请数、发明专利申请数作为产出指标。考虑到绿色创新产出受到当期经费投入和资本存量的影响，本文以工业生产者出厂价格指数与消费者价格指数拟合研发价格指数，以复利法计算年增长率，以15%作为各省市研发资产折旧率的均值，将R&D经费内部支出折算为R&D资本存量。经济转化阶段，以消化吸收、技术改造、引进技术和购买国内技术费用之和衡量非研发资金投入，以规模以上工业企业的有效发明专利数作为知识产权投入;选用新产品销售收入作为期望产出，运用熵值法将工业废水、工业二氧化硫和工业固体废物产生量拟合为环境污染综合指数并作为环境污染方面的非期望产出，以单位工业增加值能源消耗指标作为能源消耗方面的非期望产出。

（二）空间关联网络模型

本文提出修正的引力模型如式（1）所示：

其中，yij为省份i、j绿色创新效率的空间关联强度，Ri、Rj分别为省份i、j绿色创新效率，kij代表省份i在i、j省份空间关联中的贡献率，Dij为用百度地图计算出的省份i、j的省会城市间最短行车路径，dij为人均GDP之差的比值测度距离，距离衰减系数设为2。通过式（1）计算出引力矩阵后，根据式（2）得出网络关系矩阵X=（xij）N*N，并采用社会网络分析（SNA）方法对通过式（2）计算所得的绿色创新效率空间关联网络结构进行分析。

（三）数据来源

“绿色创新”概念在国际学界的广泛使用始于2005年[7]，本文研究范围包括我国30个省市地区（西藏、港澳台除外），数据时间跨度为2007—2018年。鉴于綠色创新投入和产出存在时间差，专利申请数、发明专利数等指标具有滞后性，本文将绿色技术创新投入产出的滞后期选取为2年，即开发阶段与经济成果转化阶段的投入数据跨度为2007—2016年，开发阶段的产出数据跨度为2008—2017年，经济成果转化阶段的产出数据跨度为2009—2018年，相关指标数据来源于历年的《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。

二、区域绿色创新效率空间关联网络的结构分析

本文根据式（1）和式（2）构建了空间二值矩阵，通过计算网络密度、网络效率、网络等级度等指标分析绿色创新效率空间关联网络的整体结构特征及其演变情况见图1。

第一，技术开发阶段的网络密度从2007年的0.1989上升至2013年的0.2310，但这一增长势头在2013年结束并在2014年小幅下降后基本保持不变。经济转化阶段的网络密度在2014年之前的变化趋势与技术开发阶段基本一致，但却在2014—2016年持续下降。在样本考察前期，我国区域经济发展正经历着从区域不平衡到协调发展的重大战略转变，伴随着区域绿色创新系统之间的互动、溢出与协同关系持续增多。与此同时，区域合作需要权衡空间集聚效应，存在空间维度上的由区域分工体系所决定的最优合作圈层[8]。绿色创新效率在经济转化阶段的区域间溢出同样依托于区域分工体系以及由此产生的产业关联。虽然2013年之后经济转化效率空间关联网络的密度处于下降通道，但这并未降低网络连通性，网络关联度的测度结果仍为1。这意味着经济转化阶段的关联关系由样本考察前期全局普遍性的增强转变为以“重点带区”的内部扩张为主。

第二，技术开发阶段网络等级度的测度值从2007年的0.1040逐渐降低为2016年的0.0707，这与近年来创新资源向中西部地区转移以及中央政府的倾斜政策直接相关。虽然从整体上说，技术开发效率水平仍然呈现为区域不平衡态势，但以往相对严格的空间关联结构已逐渐被打破，区域之间的相互影响逐渐增强。经济转化阶段的测度值则是“先降后升”，经济转化阶段效率的空间溢出具有等级扩散的特征，与经济转化阶段网络密度的变化趋势相互印证。实际上，这一演变趋势与我国区域协同发展战略的“精细化”转变相呼应，除了以四大板块为基础的区域发展总体战略外，若干重点带区战略逐渐落地，如“一带一路”（2013年）、京津冀协同发展（2014年），长江经济带建设（2014年），目前已经形成了不同类型区域战略各具特色、合理分工、相互支撑、有机耦合的国家区域发展战略体系。

第三，技术开发阶段的测度值在逐渐增强，从2007年的0.6505上升至2016年的0.6670，表明冗余度越来越大，这一方面与区域关联性增强直接相关，另一方面也表明技术开发效率的空间溢出渠道越来越多，存在较明显的多重叠加现象。而经济转化阶段的测度值在2010年之后波動下降，2016年的测度值为0.6593，相比于2007年仅增加了0.29%，远小于技术开发阶段2.5%的增幅，这一结果与网络规模、网络关联度的测度结果相吻合。

三、研究结论与政策启示

（一）研究结论

首先，技术开发阶段绿色创新效率水平的区域差距缩小，而经济转化阶段的区域差异却有所增强。其次，技术开发效率的区域间溢出效应稳定，溢出渠道多重叠加，而经济转化效率的空间溢出则逐渐呈现出“等级化”趋势。

（二）政策启示

首先，在区域经济协调发展不断推进的现实背景下，全面认识区域绿色创新系统之间的空间关联性，并以此作为制定区域协同创新发展政策的参考依据。其次，立足区域绿色创新的效率水平与网络位置，制定差别化的引导政策。处于网络“外围”的省份，特别是绿色创新效率水平较高的中部省份，不仅要继续加强创新资源的引进与吸收，也需通过加强区域间互动与合作改善自身的网络位置，以便获取更多“中心”省份的空间溢出。最后，区域绿色创新效率的空间溢出具有“近水楼台”的效应但又表现出“门不当户不对”的特征，即绿色创新效率的空间溢出更可能出现在互补性强的地区之间。因此，转变“一拥而上”的政策引导方式，依托区域分工体系制定更为“精细化”的区域协调发展策略，对增强区域绿色创新效率的空间溢出效应具有重要意义。

参考文献：

[1]  Olsson G.，Hagerstrand T.，Pred A.Innovation Diffusion as a Spatial Process[J].Geographical Review，1969，（2）：318-320.

[2]  Sun Y.Spatial Distribution of Patents in China[J].Regional Studies，2000，（5）：441-454.

[3]  Audretsch D.B.，Feldman M.P.Knowledge Spillovers and the Geography of Innovation[J].Handbook of Regional and Urban Economics，2004：2713-2739.

[4]  Lim U.The Spatial Distribution of Innovative Activity in U.S.Metropolitan Areas：Evidence from Patent Data[J].The Journal of Regional Analysis and Policy，2003，（2）：84-126.

[5]  Fritsch M.，Franke G.Innovation，regional knowledge spillovers and R&D cooperation[J].Research Policy，2004，（2）：245-255.

[6]  Gluckler J.Knowledge，Networks and Space：Connectivity and the Problem of Non-Interactive Learning[J].Regional Studies，2013，（6）：880-894.

[7]  Schiederig T.，Tietze F.，Herstatt C.，et al.Green innovation in technology and innovation management—an exploratory literature review[J].R&D Management，2012，（2）：180-192.

[8]  阳国亮，欧阳慧，程皓.区域合作空间维度的最优圈层研究——兼论粤港澳大湾区分工体系的纵深拓展[J].经济问题探索，2018，（5）：80-89.