区域科技协同创新评价与空间聚类分析
——以广东省为例

2024-01-15 08:43臧艳雨罗楚钰

南京理工大学学报(社会科学版) 2024年1期

臧艳雨,罗楚钰

(广东工业大学马克思主义学院,广东广州 510520)

如今,全球已进入知识经济发展新时期,新一轮技术革命显著影响治理格局。党的二十大报告提出:“推动战略性新兴产业融合集群发展,构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”(1)习近平:《高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》,北京:人民出版社,2022年,第30页。。在此过程中,政府承担起建构机制、实施监管并以政策制度促进技术开发、成果转化和人才培养等重要职能,充分发挥引领和规范作用,“政产学研”协同已是科技创新的重要思路。伴随着区域一体化的加深,科技创新以高速迭代、广泛辐射和协同进步等优势,推动区域新态业萌发和产业化升级,使区域成为国家或地区科技竞争的重要单元(2)Cooke P, “Regions in a Global Market: The Experiences of Wales and Baden-Württemberg”, Review of International Political Economy, 4(2), 1997.。目前,粤港澳大湾区正全力打造国际科技创新中心,广东省作为其重要组成部分及邻接区域,科创环境持续改善,初具整合式科技创新体系的基本规模,但区域内部差距显著、整体发展较不平衡。基于“政产学研”协同视角考察区域科技创新现状及特征,以广东省为典型,对完善案例分析库、优化现阶段粤港澳区域科技协同创新格局具有重要的学理及实践意义。

一、文献回顾

随着一体化和集群化趋势,“区域”相对“国家”成为科技创新活动的理想范围。区域创新系统的概念最早由英国学者菲利普·库克提出,将其定义为地理上相互关联和分工合作的企业、高校和科研机构等组成的区域性组织体系(3)Cooke P, Braczyk Heidenreich, Regional Innovation System: The Role of Governance in a Globalize World, London: UCL Press, 1996, p. 49-67.,我国学者黄鲁成将其界定为特定经济区域内各种要素构成的制度或政策(4)黄鲁成: 《关于区域创新系统研究内容的探讨》,《科研管理》2000年第2期。,这意味着子系统能够通过制度机制构建协同网络,实现知识要素交流和制度文化共享。区域创新系统视域下有众多分析框架,以美国学者亨利·埃茨科威兹提出的三螺旋模型最具代表意义,指在知识经济社会中,区域系统内各创新主体——大学、企业和政府以技术链、生产链和行政链为纽带形成“螺旋状”联系模式(5)方卫华:《创新研究的三螺旋模型:概念、结构和公共政策含义》,《自然辩证法研究》2003年第11期。,既能通过相互学习共同进步,又以分工合作提升整体效率。工业社会发展需求首先推动产学研深度融合,以企业、高校和科研机构为创新主体展开合作以追求高效率的经济效益,但不同主体具有不同特质和目标,也难以在追求公共利益最大化上达成共识。政府作为公共资源“统筹者”,与其他创新主体相比更具有战略意识和公共性质(6)于海宇:《构建政产学研协同科技创新体系的思考》,《科学管理研究》2019年第4期。,可以通过政策制度和项目绩效促进和规范合作模式,以区域发展为目标引导企业、高校和科研机构深度融合,既提升资源配置效率又统筹各自利益,实现成果转化与合理分配(7)吕薇:《构建政产学研有效分工的协调创新体系》,《经济导刊》2019年第2期。。“政产学研”协同已成为我国科技创新体系构建的主要路径。

在实证研究方面,各国政府相继发布一系列权威的衡量指标,如《全球创新指数》《欧洲创新记分牌》《中国区域创新能力评价报告》等。我国学界相关研究起步较晚,在科技创新能力评价上,李柏洲等(8)李柏洲、苏屹:《基于改进突变级数的区域科技创新能力评价研究》,《中国软科学》2012年第6期。、王宏智等(9)王宏智、孙金俊:《基于改进C—D生产函数模型的中国科技创新水平评价》,《统计与决策》2020年第18期。学者基于突变级数评价模型、C—D生产函数等统计方法,对中国各省域的科技创新水平实证测度并比较分级;白俊红等(10)白俊红、蒋伏心:《协同创新、空间关联与区域创新绩效》,《经济研究》2015年第7期。通过构建区域协同创新指标体系,建立创新要素动态流动的空间权重矩阵,测算协同创新的空间关联性对创新绩效的影响作用;吴洁等(11)吴洁、车晓静、盛永祥,等:《基于三方演化博弈的政产学研协同创新机制研究》,《中国管理科学》2019年第1期。构建政府引导、高校牵头、企业参与的三方演化博弈模型,分析“政产学研”多方在协同创新过程中的策略选择,以仿真分析探究协同创新策略选择的影响因素,发现多方主体受彼此影响程度不同。在耦合分析领域,华坚等(12)华坚、胡金昕:《中国区域科技创新与经济高质量发展耦合关系评价》,《科技进步与对策》2019年第8期。学者考察区域科技创新与经济发展、科技金融的相关度;宋德军(13)宋德军:《中国农业产业结构优化与科技创新耦合性评价》,《科学学研究》2013年第2期。通过因子分析、回归分析、VAR模型等方法评价农业产业结构演变方向与科技创新的关联情况。总体而言,区域科技创新引起的知识溢出效应能对社会经济生活产生积极的推进作用。

综合来看,针对区域科技创新,学界已展开深层次探索,“政产学研”协同是一个经典研究视角。但在国内相关研究中,一是以粤港澳大湾区区域建设为研究对象的研究较少,具有广阔的探索空间;二是少见以“政产学研”划分评价维度,考察区域协同创新的关联特征。本研究选择科技创新活力旺盛、内部发展较不平衡的广东省为典型区域,构建“协同投入—合作建设—联合效益”分析框架和评价指标体系,应用熵权法进行实证测算并以系统聚类法将广东省划分为四种子区域类型:科技协同创新领头、科技协同创新高水平、科技协同创新中等水平和科技协同创新低水平,分析区域内部协同关联性及特征,针对性地提出优化政策建议,为提升粤港澳区域科技创新整体实力提供创新思路和实践经验。

二、理论模型与指标体系构建

1. 理论分析模型

在特定经济区域中,创新所必需的知识要素具备流动“区域性”(14)熊鹏、宋雨:《区域创新系统评测体系及关键影响因素研究——基于湖北2010—2019年面板数据的分析》,《湖北社会科学》2021年第3期。。在相似的地域文化和社会制度下,创新知识能在一定的地理范围内交换,但很难轻易越过此区域界限与外部合作。以三螺旋理论为基础,“政产学研”作为一种较为成熟的分析模型,可探析区域创新系统内,以政府为引导、企业为主体与高校及科研机构间分工合作、协同进步的制度安排和机制设计。以“政产学研”划分各主体的行为模式,可将区域科技创新归纳为资源投入、基础建设和成果效益三个层面活动,各主体相互依赖又相互影响,在统一制度规则下开展竞争与合作,推动资源技术的高速流通和合理配置,推进组织形式适应性变革,实现区域科技创新系统的持续演化,具体如图1、2所示:

图1 基于三螺旋模型的“政产学研”协同模式

在区域科技创新系统中,创新主体相对地位稳定。其中,政府主体作为主要引导者,承担提供区域科技资源的职责,包括制定政策法规、规范协同机制、协调多元诉求等,将经济收益再分配以提升社会水平;区域内科研机构、大学和高技术企业主导知识技术开发和培养高素质人才,构成区域创新系统的潜在发展能力;各类型产业园、生产企业负责改良生产技术和升级产业结构,推动创新成果转化为经济产品或服务,将技术成果转变为产业辐射效应。三者各司其职,共同推动知识要素沿着政策或制度网络产生、扩散和落地转化为经济利益和社会效益,促进区域创新协同网络的良性循环。

随着区域一体化加深,创新主体依托先进技术形成距离相对紧凑、联系更为紧密的有机整体,区域自主创新的核心是其“自主”性,源自区域主体自身的性质和创造能力,是实现科技自主创新的源头(15)朱跃龙、丁长青:《区域科技创新何以自主?——当代中国区域科技自主创新的软环境政策》,《南京理工大学学报(社会科学版)》2010年第3期。。基于此,以广东省为考察区域,依据“协同投入—合作建设—联合效益”划分三个评价维度,实证测度创新系统中各主体贡献度及影响力,挖掘关键影响因素。在此基础上,划分不同类型子区域,测算各子区域内部联系度和分布特征,为优化政府科技治理格局提供实证证据。

2. 评价指标体系构建

基于“政产学研”协同视角,科技创新是政府、科研机构和产业联动的成果。依托国家财政、基础建设与区域经济,以科研载体为基础、成果转化为桥梁,使科技资源、科研能力和产业辐射以三螺旋结构彼此渗透,共同推动区域创新效率的显著提升。借鉴《中国区域创新能力评价报告2021》等权威指标体系,在遵守导向性、真实性和可获得性等原则基础上,以“协同投入—合作建设—联合效益”为三个维度构建广东省科技协同创新水平评价指标体系。

(1)数据来源

选择的原始数据均来自于《广东统计年鉴》《广东科技年鉴》《广东科技统计数据》《广东省国民经济和社会发展统计公报》以及广东省科学技术厅、广东省通信管理局、地方统计局等官方机构历年对外公布的统计信息,采用数据时间跨度为2016—2021年,对个别年份或市级的缺失数据均采用插值法补齐。

(2)研究步骤与指标构建

目前,在评价指标权重方面,根据权重确定方式分为主观赋权法和客观赋权法,主观赋权法通常以专家打分并结合主观认知赋予权重,容易受到主观因素限制;客观赋权法以指标间的相关性和变异程度来确定权重,可反映出主成分包含信息量的权数。为突出客观原则,避免主观随机性和多指标变量间信息重叠等问题,本研究选择熵值法进行赋权,以熵值法计算指标权重。熵值法是根据指标数据矩阵内部包含的信息,客观地确定权重。在信息论中熵可用于度量系统的混乱程度,在一个由n个方案、m个指标构成的数据矩阵中,数据离散程度越大意味着信息熵越小,所包含的信息量越大则该指标对综合指标体系的影响程度越大,应该赋予更大的权重;反之应赋予的权重越小。

(1)

式(1)原始数据标准化处理。采用极值法分别对所构建的评价指标体系中正向指标和逆向指标进行标准化处理,消除数据量纲与数量级差异的影响,以确保数据间的可比性和可靠性,并且为消除负数和零值的影响已对标准化数据进行适当平移,计算公式如下,式中i表示第i个城市样本,j表示第j个指标:

式(2)计算第i个城市在第j项指标下所占比重Pij,式中n为城市样本数,m为所构建指标数量:

(2)

式(3)计算第j项指标的熵值ej,式中n为城市样本数:

(3)

式(4)计算第j项指标的差异系数dj:

dj=1-ej

(4)

式(5)计算第j项指标的权重wj,式中m为所构建指标个数:

(5)

式(6)计算第i个城市的科技创新发展水平得分Scorei:

(6)

基于以上步骤,构建的广东省区域科技协同创新水平评价指标体系如表1所示,其中包含 13 个一级指标、26 个二级指标,正、负号分别表示具有正向和反向影响属性的指标。

表1 广东省区域科技协同创新水平的综合评价指标体系

三、广东省区域科技协同创新水平综合测度

1. 区域科技协同创新影响因素分析

基于2016—2021年广东省21城市实证数据,通过熵值法赋权所构建的评价指标体系(表1),各指标的权重存在差异,可以用于判定各指标项对“科技协同创新水平”的影响程度。“经济建设”和“成果转化”两个准则层指标占有最大比重的权重,说明影响区域科技协同创新的关键因素是经济因素和生产效率,即经济水平和产出效益,其下二级指标“政府财政科技拨款”(0.060)和“科技行业中外商直接投资”(0.064)占有较大权重,同步反映出政府和社会资源投入是限制协同创新的重要因素。在研发能力方面,“国家重点与省重点实验室数量”(0.071)、“高等院校数量”(0.055)占有非常大权重,是区域研发潜力的重要基础和载体,对协同创新水平起到正向促进作用。在产出效益方面,“技术合同成交额”(0.100)、“广东省科学技术项目奖数量”(0.072)和“有效发明专利量”(0.063)占有最大权重,说明成果的经济效益是推进区域协同创新发展的最关键因素,创新产出转化的经济收益、社会效益是科技创新系统良性循环的源动力。

结合“政产学研”理论分析模型,区域科技协同创新的关键节段是企业主导的技术产业化,以及政府主导的资源投入和基础建设,是区域产业升级、集群化和整合化趋势的重要推动力,前者限制区域创新潜力,后者推进成果转化效率,共同实现整个创新协同网络的循环流动和螺旋式进步。

2. 区域科技协同创新演变趋势

根据构建的评价指标体系,选择粤港澳大湾区组成及邻接区域——广东省2016—2021年21个城市进行实证测度,得到综合得分及排序结果(表2)(16)关于广州、深圳相对排名解释:本研究侧重于从“创新过程或潜力”角度予以考察,将教育建设、科研实验室建设等指标项引入评价体系,基于此,广州得分相对较高。,考察区域内部发展情况并分析成因。

表2 广东省21个城市科技协同创新水平综合得分及排序

从城市纵向发展来看,近六年区域内部各城市排名相对稳定,广州、深圳、东莞和佛山始终位于全省前列,尤其是广州和深圳两市具有明显的领先优势,在经济水平、投资环境、地理位置和政府治理等方面均非常突出,因此成为广东省区域资源最为集中、活力最为旺盛的子区域,科技协同创新水平在全国均名列前茅。珠海、中山、惠州、江门凭借良好的经济环境和地理优势,历年排名均位于前列,每年平均得分均为0.060左右,已接近甚至超越历年全省的平均得分。排名落后城市包括潮州、揭阳和云浮,每年总体得分为0.010左右,与其余城市尤其是广、深二市具有相当大差距,可能原因是产业结构和地方经济落后。从2016—2021年,广东省区域内最高与最低分比值分别为39.70、32.64、33.63、38.00、31.50和31.00,说明近六年演化趋势呈现波动形态,整体上区域内部差距逐渐缩小。

从历年得分横向比较来看,整体区域科技协同创新水平呈现稳步上升的态势,平均得分由0.067上升至0.127,说明在全国经济形势和社会环境进步的环境下,广东省及其内部城市均能享受高发展福利和协同进步的优势,也反映在国家政策支持和资源倾聚的条件下,粤港澳大湾区发展取得显著成果,总体科技协同创新水平提升较为迅猛。各城市历年排名区间也相对稳定,表明广东省存在差异性子区域,可以通过聚类分析方法加以划分并进行比较。

四、广东省区域科技协同创新聚类及关联分析

1. 区域聚类分析

系统聚类法又称层次聚类法,对系统内各子系统进行划分并通过聚类谱系图将这一连续过程及结果清晰显示出来。基于2021年截面数据,通过系统聚类可将广东省划分为四种类型子区域:科技协同创新领头区域、科技协同创新高水平区域、科技协同创新中等水平区域和科技协同创新较低水平区域,具体聚类分析结果如图3所示。

图3 广东省21城市科技协同创新水平系统聚类谱系图

科技协同创新领头区域包括广州和深圳,2021年两市综合得分均在0.600以上,其他区域与之存在较大差距。两市区域科技水平和创新活力在全国位于前列,对周边乃至全国科技创新发展均具有重要领头作用和辐射能力,显著特征包括:一是经济水平高,2021年两市GDP分别排名全国第三和第四,具有雄厚的经济基础实力;二是国家政策聚焦点,2019年《粤港澳大湾区发展规划纲要》以及接续发展政策的出台,广深作为核心区域被赋予抢占新一轮科技革命先发优势的重要使命;三是区域产业升级与转型程度较深,拥有众多尖端科技企业和研究院,大量前沿科技应用于生产过程和产品终端,数字化、科技创新成果转化能反推动科技创新事业进步。

科技协同创新高水平区域包括东莞和佛山市,2021年综合得分分别为0.196和0.242,佛山和东莞紧邻广深两市,经济发展水平在全省分别排名第三和第四;地方政府重视科技创新建设,科技财政拨款比例均在全省排名前列;城市现代化建设水平较高,5G通信基站数量、光纤入户数、高新技术企业数量众多,为城市科技创新建设创设了良好的发展环境。

科技协同创新中等水平区域包括珠海、惠州、中山和江门,2021年综合得分均在0.070以上,四市经济社会发展比较均衡,GDP均在全省排名靠前,在培育地域优势产业、技术提升生产效率、接受高水平城市引领、展开广泛合作等方面建设较好。

科技协同创新较低水平区域包括汕头、汕尾、韶关、梅州等13个城市,2021年综合得分均在0.060以下,区域共同特征是经济发展水平较低,与其他区域年GDP差距较大;区域城乡二元结构明显,城乡数字化与现代化建设程度较低;城市人口发展质量不高,区域高水平高校、研究院等科研机构数量较少;传统农、渔业等第一产业的占比较高,生产过程中前沿技术使用率较低,科技协同创新成果较难普及。

2. 区域内部联系度分析

基于所测算的2021年各城市科技协同创新得分,以引力模型计算城市群内部联系度。引力模型以牛顿万有引力公式为基础分析空间相互作用能力,可应用于距离衰减效应研究中。由于科技创新具有明显知识溢出和距离衰减效应,可以通过引力模型测算城市群关联程度。为使实际计算时数据合理化,对结果小数位进行适当平移,计算公式如下:

其中,Rab表示两个城市间科技协同创新的关联程度;Sa和Sb分别表示经熵权法计算得到的a、b城市科技协同创新水平得分;Dab表示a、b两座城市之间的地理直线距离。采用相等间隔分级法,可将所计算的联系值划分为1～5级,以五个等级联系轴线表现城市间联系程度,以联系程度越强则联系轴线越粗的多层次网络结构进行展示,具体如下图4所示。

注:广东省内城市间均存在联系轴线,为便于分辨仅绘制出城市间的主要联系轴线及网络结构。

总体来看,2021年广东省区域内部联系度与聚类结果呈现一致性,表征联系度较强的3～5级联系轴线主要集中于区域三和区域四,即科技协同创新领头区域和高水平区域内,说明在科技协同创新水平较高子区域,各城市间相互联系度也更为紧密。具体而言,五级联系轴线连接广州和深圳两个核心城市,在经济水平、地域文化、地理位置、交通运输等方面极具优势且相互邻近,因此开展的科研与商业合作最为广泛;四级联系轴线连接了广州、深圳和东莞,显示东莞承接广深两市辐射效应最强、发展速度较快;三级联系轴线连接了广州、深圳、东莞和佛山、中山、惠州、珠海,这些城市发展相似、地理相近,比较容易形成整合式产业链;二级联系轴线反映了珠三角城市之间(除肇庆外)的最低联系度,比如以珠海为中心连接了东莞、佛山、江门、惠州,以中山为中心连接了佛山、江门,说明珠三角城市群已初步形成较为紧密的协同子网络,内在联系和互动更加频繁;一级联系轴线连接省内其余城市,由于地理位置距离领头和核心城市较远且经济水平较低,近年来大多数城市间的联系度依然较弱,也反映了相关政策机制缺乏,导致领先区域的带动作用和辐射效应仍不够全面和深入。

结论与对策建议

基于“政产学研”分析模型,以2016—2021年广东省21个城市为进行实证测度,得出结论如下:整体来看,近六年以广东省为代表的我国区域科技协同创新水平基本呈现逐年提高的趋势,但是内部平衡性仍不稳定,存在发展薄弱子区域,呈现出“两超强—多中间—多落后”发展格局。目前,由于帮扶政策和合作机制尚未系统化,广、深两市带动效应仅影响周边子区域,对粤西、粤东等偏远区域辐射程度较弱。区域科技协同创新的关键影响因素是经济环境和产出转化效率,具体包括地方政府科技财政支出、R&D经费、实验室与高等院校数量、技术合同成交额、专利数量等,充分反映了区域经济产业支撑是推动科技进步和创新发展的物质基础,区域生产能力和商业发展是科技协同创新的重要桥梁。

在此基础上,针对性提出以下对策建议:

(1)优先筑牢经济建设基础。研究结果表明经济发展水平会极大限制区域科技创新和协同发展能力,提升城市经济水平是有序推进现代化建设的必经之路。对于科技协同创新较低水平区域的城市,应首先关注如何培育和发展各地优势产业,提高各产业生产率并扩大消费市场,切实增强各市经济发展实力,为科技创新建设奠定坚实的经济基础和产业支撑;科技创新规划应因地制宜且具有科学性,避免盲目、过多发展造成的公共债务危机和资源浪费。

(2)大力促进成果产出转化。首先明确“政产学研”协同模式的实践价值,科技中介能够改善创新环境、推动技术扩散和提升创新能力,构建区域科技成果转化体系和整合式产业链具有重要作用;强化政府引导和支持效力,加大科技财政投入,简化政府资金补贴等申请程序;鼓励高技术企业建设,提升技术人员待遇及交换相关政策;创建政企合作示范基地和孵化载体,搭建科研机构与制造业、服务业、教育业等行业桥梁,促进科研成果及时、有效地产业式落地。

(3)创新研发产业合作链。“政产学研”模式下,影响科技协同创新水平的关键因素是“科创成果”,既包括技术研发和扩散,又包括科研产品的商业转化,要求城市群构建一体化程度更深的分工合作机制。在政策层面,大力发展落后城市经济,打通城市间限制“壁垒”,克服城市间制度和文化差异,以财政支持资金、项目、人力和技术等顺利流通;在产业层面,积极建设一条以“广—深—港”为辐射核心、其余城市高效转化的整合式产业链,最大程度地推动技术成果产业式落地,真正实现以“科技创新”带动城市群提升经济水平,实现现代化发展。