夏杰

摘要：以2011～2018年我國30個(gè)省域的面板數(shù)據(jù)，利用熵值法從創(chuàng)新吸納、創(chuàng)新成果兩個(gè)方面評(píng)價(jià)我國區(qū)域創(chuàng)新能力水平，并結(jié)合空間自相關(guān)檢驗(yàn)分析各個(gè)地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展水平的差異，在此基礎(chǔ)上利用空間計(jì)量模型對(duì)影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明：江蘇、廣東二省的創(chuàng)新發(fā)展能力最強(qiáng)，新疆、甘肅、貴州等地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展能力有待提升;我國各省市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、固定資產(chǎn)投資、對(duì)外開放水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力均有積極的推動(dòng)作用，人均受教育年限系數(shù)為負(fù)。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新發(fā)展;綜合評(píng)價(jià);空間計(jì)量模型

0 引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張數(shù)量令人矚目，十九大報(bào)告提出“我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”的重要論斷，意味著經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量是中國步入新時(shí)代后發(fā)展的核心與關(guān)鍵。創(chuàng)新發(fā)展作為拉動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的第一大馬車，是中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐。但是，由于現(xiàn)階段我國各省市創(chuàng)新能力發(fā)展不均衡，部分省市科技創(chuàng)新能力相對(duì)滯后，各區(qū)域在資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資產(chǎn)投資程度等方面存在較大差異，不可避免地出現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平不平衡狀態(tài)。為反映我國區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展建設(shè)水平及其發(fā)展路徑，本文對(duì)我國省域創(chuàng)新發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，探究區(qū)域差異性以及影響因素。

1 文獻(xiàn)綜述

在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下，已經(jīng)有一些學(xué)者在對(duì)科技創(chuàng)新發(fā)展的研究中取得了相應(yīng)的成果，建立不同的模型進(jìn)行探討，朱夢(mèng)菲等[1]從技術(shù)新發(fā)明、產(chǎn)業(yè)新方向等方面選取指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用AHP-TOPSIS法確定創(chuàng)新策源能力評(píng)價(jià)值。韓彬[2]從創(chuàng)新投入、產(chǎn)出、環(huán)境三個(gè)方面對(duì)我國區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并分析其空間差異性。鄭素麗等[3]從研發(fā)產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段，利用兩階段DEA的方法對(duì)浙江省11個(gè)城市的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)能能力進(jìn)行分析。祝爾娟等[4]從協(xié)同基礎(chǔ)、協(xié)同行動(dòng)、協(xié)同成效和協(xié)同環(huán)境四個(gè)方面構(gòu)建京津冀創(chuàng)新發(fā)展框架體系，并圍繞產(chǎn)業(yè)鏈布局創(chuàng)新鏈、完善技術(shù)交易機(jī)制等方面提出建議。王公博等[5]構(gòu)建包含創(chuàng)新投入、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新成果的指標(biāo)體系，對(duì)2015年地級(jí)市的創(chuàng)新能力進(jìn)行測度并考察其空間特征。楊武等[6]利用熵值法設(shè)置相應(yīng)的權(quán)重，從“規(guī)模-質(zhì)量-價(jià)值”三個(gè)維度測算中、美、德、日四個(gè)國家的產(chǎn)業(yè)技術(shù)競爭優(yōu)勢(shì)指數(shù)。梁俊芬等[7]運(yùn)用熵值法分析全國各省的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力，認(rèn)為東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力優(yōu)于中西部地區(qū)。沈麗等[8]利用空間計(jì)量模型分析了金融集聚的空間溢出效應(yīng)。焦敬娟等[9]采用空間計(jì)量模型分析2003年至2013年我國區(qū)域創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng)以及集聚特征。

經(jīng)梳理發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有文獻(xiàn)圍繞創(chuàng)新發(fā)展研究大部分都是建立指標(biāo)框架體系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，而對(duì)于創(chuàng)新發(fā)展的影響因素以及空間效應(yīng)的研究目前較少。因此，本文依據(jù)創(chuàng)新發(fā)展的內(nèi)涵并基于現(xiàn)有的文獻(xiàn)建立相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測度我國30個(gè)省市區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平以及不平衡發(fā)展現(xiàn)象，并建立空間計(jì)量模型分析影響地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的指標(biāo)因素，為各地區(qū)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，并推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有一定的參考意義。

2 模型與指標(biāo)的選取

2.1 模型理論概述

2.1.1 熵值法

對(duì)于創(chuàng)新發(fā)展的各個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)，必須采用一定方法將各個(gè)單一指標(biāo)進(jìn)行綜合，并合理設(shè)置權(quán)重，而熵值法是根據(jù)各單項(xiàng)指標(biāo)所提供信息量大小來確定其權(quán)重的一種客觀賦權(quán)方法，因此本文選用熵值法進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.1.2 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

全局自相關(guān)取值一般介于-1到1，大于0表示空間正自相關(guān);小于0表示空間負(fù)自相關(guān);等于0表明無空間自相關(guān)性。局部Morans I是根據(jù)截面數(shù)據(jù)計(jì)算而來，可以畫出的莫蘭散點(diǎn)圖有四個(gè)象限，分別為高-高、低-高、低-低、高-低聚集模式。

2.1.3 空間計(jì)量模型

其中，W為空間地理權(quán)重矩陣，y表示各地區(qū)的創(chuàng)新能力，X為解釋變量，β為各解釋變量對(duì)創(chuàng)新能力的影響能力的相應(yīng)系數(shù);WXδ表示相鄰省市解釋變量對(duì)創(chuàng)新能力的影響，而δ為相應(yīng)的系數(shù)向量;ρWy表示相鄰省市創(chuàng)新發(fā)展能力的影響，ρ稱為SAR或者SDM的空間自回歸系數(shù);ε為誤差擾動(dòng)項(xiàng)，λ為空間誤差模型的空間自相關(guān)系數(shù)。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.2.1 創(chuàng)新發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

目前，創(chuàng)新發(fā)展所牽涉的方面較多，本文按照創(chuàng)新發(fā)展的基本特征及內(nèi)涵，選取規(guī)范科學(xué)的指標(biāo)，并考慮數(shù)據(jù)的真實(shí)性，可得性。選取創(chuàng)新吸納指標(biāo)，包括規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員全時(shí)當(dāng)量（人年），用于反映人力投入，選用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)（萬元）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)費(fèi)（萬元）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)（項(xiàng)）用于反映資本物力投資，選取科技成果指標(biāo)，包括技術(shù)市場成交額（萬元）反應(yīng)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用能力，國內(nèi)專利申請(qǐng)受理數(shù)（件）、國內(nèi)專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（件）以及規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入（萬元）反映區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展成效。

2.2.2 創(chuàng)新發(fā)展影響因素的選取

經(jīng)濟(jì)發(fā)展，指一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模、經(jīng)濟(jì)增速水平，本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值反映，下文用x1表示。人均受教育年限，人才振興對(duì)地區(qū)的發(fā)展起著不可忽視的作用，創(chuàng)新發(fā)展更離不開優(yōu)秀的人才支撐，本文利用國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)計(jì)算人均受教育年限指標(biāo)來反映，下文x2表示。固定資產(chǎn)投資，投資對(duì)企業(yè)的獲利能力，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力具有重要的支撐作用，可以推動(dòng)地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展，因此本文選取各個(gè)地區(qū)按行業(yè)分城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額來反映，其中2018年的數(shù)據(jù)利用《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的固定資產(chǎn)投資額的增長比率計(jì)算而來，下文用x3表示。開放程度，開放發(fā)展對(duì)于地區(qū)發(fā)展有著長期或者短期的影響，許多創(chuàng)新設(shè)備需要從國外引進(jìn)，本文選取年末登記外商企業(yè)投資額來表示，下文用x4表示。

3 實(shí)證分析

3.1 區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)分析

考慮到創(chuàng)新指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性，本文僅選取2011～2018年30個(gè)省市作為樣本對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)，數(shù)據(jù)來源于各年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、國家統(tǒng)計(jì)局。利用熵值法對(duì)各個(gè)區(qū)域的創(chuàng)新發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，綜合得分結(jié)果如表1所示。

表1顯示，時(shí)間維度上我國區(qū)域各省市的創(chuàng)新發(fā)展水平均在穩(wěn)步提升，經(jīng)計(jì)算可得，創(chuàng)新績效平均得分從2011年的0.254提升至2018年的0.615，2011年絕大部分省市的綜合得分沒有超過0.5分，前期各省市的創(chuàng)新發(fā)展力度不足，而江蘇、廣東二省創(chuàng)新能力綜合得分達(dá)到1分以上，2013年北京市創(chuàng)新績效得分也超過1分，并且其他省市得分也在逐步增加，說明各省市開始響應(yīng)國家號(hào)召，創(chuàng)新發(fā)展能力逐步提升，朝向好的目標(biāo)邁進(jìn)。

從空間維度上看，我國區(qū)域創(chuàng)新能力有著明顯的差異，各個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展并不充分，計(jì)算表中各個(gè)省市的平均值以及最大最小值數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，僅有廣東、江蘇、浙江、北京、山東五省市的平均得分超過1分，排在前五名;、上海、湖北的創(chuàng)新發(fā)展綜合得分依次排在后面，而新疆、青海、寧夏、甘肅、海南等省綜合評(píng)價(jià)得分不超過0.1，排在后列，這可能是因?yàn)榍捌趧?chuàng)新發(fā)展投入不足導(dǎo)致的，依據(jù)表中數(shù)據(jù)，不難發(fā)現(xiàn)東部沿海省市的創(chuàng)新發(fā)展水平明顯高于中西部內(nèi)陸地區(qū)，各個(gè)地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展水平差異明顯，東部沿海地區(qū)各省市對(duì)外貿(mào)易合作交流的機(jī)會(huì)更多并且與周邊城市往來密切，更能帶動(dòng)省域的創(chuàng)新發(fā)展;而像中西部省域工業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)相對(duì)落后，地區(qū)發(fā)展較為落后，創(chuàng)新投入不足，但是創(chuàng)新發(fā)展增長的空間較大，可以利用本地區(qū)未被開發(fā)利用的資源稟賦，從發(fā)達(dá)地區(qū)學(xué)習(xí)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，加大人才振興，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新能力水平跨越式提升。

3.2 空間自相關(guān)分析

從前文的分析可以看出，我國區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平存在明顯的差異性，現(xiàn)在根據(jù)各省市創(chuàng)新能力水平綜合得分，采用空間自相關(guān)檢驗(yàn)的方法揭示區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平的空間分布特征。利用整體與局部的空間自相關(guān)檢驗(yàn)的基本步驟，利用STATA軟件計(jì)算得到2011～2018年我國30個(gè)省市的創(chuàng)新發(fā)展水平的Morans I，發(fā)現(xiàn)各省市創(chuàng)新發(fā)展水平的莫蘭指數(shù)維持在0.006至0.034之間變動(dòng)，并且大部分年份通過雙邊顯著性檢驗(yàn)。說明我國各省市之間的創(chuàng)新發(fā)展水平呈現(xiàn)空間正相關(guān)分布特征，同時(shí)樣本省市在研究期內(nèi)的莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)出波動(dòng)狀態(tài)，表明省域間的創(chuàng)新發(fā)展水平的不穩(wěn)定狀態(tài)。為反映每一年創(chuàng)新發(fā)展的局部自相關(guān)狀況，本文將2011年以及2018年各省域創(chuàng)新發(fā)展水平的集聚結(jié)果以表格的形式表示，如表2所示。

從表2中可以發(fā)現(xiàn)，上海、浙江、江蘇、山東處于高-高象限;其中，安徽省從低-高型象限轉(zhuǎn)向?yàn)楦?高象限，安徽省與浙江、上海、江蘇三省市呈現(xiàn)較為明顯的集聚模式，湖北省由2011年低-低象限轉(zhuǎn)向高-高象限，說明湖北省加大了創(chuàng)新發(fā)展力度，相關(guān)部門的政策實(shí)施力度較為明顯，由前文創(chuàng)新發(fā)展的綜合得分可以看出，湖北省平均得分在全國排名第七;北京、廣東二省市一直處于高-低象限，說明二省創(chuàng)新能力領(lǐng)先其毗鄰省市，與周邊地區(qū)相比創(chuàng)新發(fā)展水平差距較大，周邊欠發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)與北京和廣東二地的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，四川省由原來的低-低象限轉(zhuǎn)為高-高象限，說明四川省在這8年的發(fā)展期間加大投資力度，創(chuàng)新發(fā)展成果顯著;云南、貴州、新疆等中西部內(nèi)陸地區(qū)一直處于低-低象限;江西、山西、海南、福建等省一直處于低-高象限，說明創(chuàng)新發(fā)展水平不高，與周邊省市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系不強(qiáng)，沒有提升本區(qū)域的創(chuàng)新發(fā)展能力。

綜述所述，處于H-H象限的城市在不斷增加，而處于L-L、L-H象限的城市有所減少，這種分布特征機(jī)進(jìn)一步說明了我國區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平的不充分、不平衡性。

3.3 區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的影響因素實(shí)證分析

由于本文選取的數(shù)據(jù)基于省際面板數(shù)據(jù)，因此采用空間固定效應(yīng)模型，針對(duì)空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）分別進(jìn)行回歸計(jì)量。本文選用創(chuàng)新發(fā)展綜合得分為被解釋變量，以前文所述的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人均受教育年限、固定資產(chǎn)投資、開放程度四個(gè)方面為解釋變量，為避免多重共線性，對(duì)于所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行雙對(duì)數(shù)處理，分別進(jìn)行SAR、SEM、SDM固定效應(yīng)回歸，回歸結(jié)果如表3所示。

從表3中的參數(shù)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，空間滯后模型的空間自回歸系數(shù)通過1%的顯著性檢驗(yàn)，因此本文基于空間滯后模型進(jìn)行分析。

由表可知，在1%的顯著性水平下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)是通過檢驗(yàn)的，且系數(shù)為正為0.675，影響程度最大，說明經(jīng)濟(jì)的增長推動(dòng)創(chuàng)新能力的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)可以帶來人才的流動(dòng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，能夠支撐起創(chuàng)新發(fā)展的重任。人均受教育年限系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為負(fù)，說明部分省市需要強(qiáng)化人才振興戰(zhàn)略，加大教育經(jīng)費(fèi)投入，提升教育水平，實(shí)現(xiàn)科教興國;固定資產(chǎn)投資額系數(shù)和開放程度的系數(shù)為正，通過5%的顯著性檢驗(yàn)，資本的投入、以及外商的引進(jìn)為科技創(chuàng)新帶來了一定的資金保障，可以讓更多的企業(yè)購買頂尖的設(shè)備，增強(qiáng)自主研發(fā)能力，優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部資源配置，增強(qiáng)企業(yè)競爭力，推動(dòng)地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展，但是開放發(fā)展系數(shù)值較小，與其他指標(biāo)相比對(duì)創(chuàng)新發(fā)展的影響程度不高，說明省市之間的外商投資體制并不是很完備，需要建立完善的機(jī)制平臺(tái)。區(qū)域創(chuàng)新能力的空間系數(shù)顯著為正，對(duì)各地區(qū)創(chuàng)新能力的空間溢出影響效應(yīng)較大。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

（1）我國區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的整體水平不高，只有江蘇、廣東、浙江、北京、山東五省市的綜合得分達(dá)到1分，表現(xiàn)為東部沿海城市以及北京等發(fā)達(dá)地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展水平遠(yuǎn)優(yōu)于其他省域，新疆、貴州、甘肅等西部地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展能力有待提升。

（2）我國省域的創(chuàng)新發(fā)展水平的Morans I維持在0.006至0.034之間，呈現(xiàn)空間正相關(guān)性，但莫蘭指數(shù)存在波動(dòng)性，說明創(chuàng)新發(fā)展水平不穩(wěn)定;2011年和2018年的局部空間自相關(guān)的Moran散點(diǎn)圖顯示，低-高與低-低型的地區(qū)最多，并且處于H-H象限的省市在增加。

（3）各省域的創(chuàng)新能力存在顯著的空間溢出效應(yīng)，從創(chuàng)新發(fā)展的影響因素看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、固定資產(chǎn)投資、開放水平均對(duì)于各地區(qū)的創(chuàng)新能力有著顯著的正向影響，但人口素質(zhì)系數(shù)為負(fù)且不顯著。

4.2 建議

基于上述的結(jié)果分析，為促進(jìn)各地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展能力，給出以下建議：

第一，努力縮小我國省域創(chuàng)新發(fā)展不平衡問題，對(duì)于中西部創(chuàng)新能力較差的地區(qū)，需加強(qiáng)與周邊綜合得分較高的省市的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，此外江蘇、廣東、北京等地要充分發(fā)揮優(yōu)秀示范區(qū)的帶動(dòng)作用，實(shí)現(xiàn)互利共贏、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的目標(biāo)。由于各個(gè)地區(qū)的資源環(huán)境與發(fā)展基礎(chǔ)不同，地方政府應(yīng)注重人才培養(yǎng)，加強(qiáng)地方教育，實(shí)現(xiàn)人才振興，促進(jìn)企業(yè)更好的引進(jìn)優(yōu)秀人才，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力的發(fā)展。

第二，在引進(jìn)外商投資的過程中，需加強(qiáng)對(duì)外資企業(yè)的監(jiān)管控制，優(yōu)化外商投資體制機(jī)制，避免一些耗能大的企業(yè)轉(zhuǎn)移至我國，同時(shí)減少非核心技術(shù)與初級(jí)工藝制造項(xiàng)目的引入，在調(diào)整優(yōu)化外商投資的過程中，需合理增加國外技術(shù)、設(shè)備的引進(jìn)，避免部分地區(qū)在引進(jìn)的過程中出現(xiàn)惡性競爭等情況，從而不利于各個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展。此外各地區(qū)還需加強(qiáng)企業(yè)固定資產(chǎn)的投資力度，從而提升企業(yè)的市場競爭力，優(yōu)化投資項(xiàng)目的競爭，增強(qiáng)企業(yè)競爭實(shí)力，實(shí)現(xiàn)科技成果的商品化和產(chǎn)品化，從而推動(dòng)地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展。

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[責(zé)任編輯：鄭筆耕]