李 玲，丁禮婷

（西安科技大學(xué) 管理學(xué)院，西安 710000）

0 引言

科技創(chuàng)新是擺脫技術(shù)封鎖，塑造發(fā)展新優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)的內(nèi)在要求，同時(shí)也是促進(jìn)社會(huì)資源優(yōu)化配置和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)發(fā)展模式由要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。關(guān)于區(qū)域科技創(chuàng)新水平的測(cè)度與評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者選擇不同指標(biāo)，運(yùn)用不同方法進(jìn)行了廣泛的研究，并取得一定的成果。國(guó)外關(guān)于區(qū)域科技創(chuàng)新的研究起步較早，其中具有代表性的成果有全球創(chuàng)新指數(shù)（GII）、知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)（WCI）[1]、硅谷指數(shù)等。與國(guó)外學(xué)者的研究成果相比，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于區(qū)域科技創(chuàng)新水平的研究成果更加豐碩，大體上可以按照指標(biāo)的數(shù)量來(lái)分類。第一類是以少數(shù)有代表性的指標(biāo)測(cè)度區(qū)域科技創(chuàng)新能力，如專利申請(qǐng)量[2]、專利授權(quán)量和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值[3]、專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)與新產(chǎn)品銷售收入[4]。第二類是建立由多個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的指標(biāo)體系，綜合評(píng)價(jià)區(qū)域科技創(chuàng)新水平[5—7]。

雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同視角對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新水平進(jìn)行研究，取得了豐碩的研究成果，但仍存在一定的研究局限性，主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是賦權(quán)法具有一定的局限性，測(cè)度結(jié)果不具有客觀性或穩(wěn)健性。德?tīng)柗品ǖ戎饔^賦權(quán)法無(wú)法避免主觀經(jīng)驗(yàn)性，不具備客觀性，而熵權(quán)法等客觀分析法雖然具備一定客觀性，但運(yùn)算過(guò)程簡(jiǎn)單，以數(shù)據(jù)的變異程度為依據(jù)對(duì)指標(biāo)賦權(quán)，且受數(shù)據(jù)波動(dòng)影響大，不具備穩(wěn)健性和精準(zhǔn)性。二是只重視區(qū)域科技創(chuàng)新水平的排名，忽略了區(qū)域科技創(chuàng)新的區(qū)域異質(zhì)性。對(duì)于區(qū)域異質(zhì)性的研究缺乏不利于科技創(chuàng)新的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。因此，本文根據(jù)新時(shí)代經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，從科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)出、環(huán)境三個(gè)方面構(gòu)建了區(qū)域科技創(chuàng)新水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于我國(guó)30 個(gè)省份2013—2020 年的相關(guān)面板數(shù)據(jù)，分析全國(guó)各地區(qū)區(qū)域科技創(chuàng)新水平的時(shí)間變化趨勢(shì)和空間分布情況。

1 區(qū)域科技創(chuàng)新水平測(cè)度

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

本文從科技創(chuàng)新投入、科技創(chuàng)新產(chǎn)出和科技創(chuàng)新環(huán)境三個(gè)方面篩選出12項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域科技創(chuàng)新水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。

表1 區(qū)域科技創(chuàng)新水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

鑒于《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》對(duì)全國(guó)科技企業(yè)孵化器的統(tǒng)計(jì)始于2013年，本文選取2013—2020年我國(guó)30個(gè)省份（不含西藏和港澳臺(tái)）為研究樣本。為了消除通貨膨脹對(duì)指標(biāo)的影響，本文以2013年為基期，用商品零售價(jià)格指數(shù)對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)支出和技術(shù)市場(chǎng)成交合同金額進(jìn)行平減。本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》與各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒以及統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

1.2 測(cè)度方法

1.2.1 基于加速遺傳算法的投影尋蹤模型

投影尋蹤是一種用于分析和處理高維觀測(cè)數(shù)據(jù)的新方法，具有穩(wěn)健性、客觀性、抗干擾性和準(zhǔn)確性等優(yōu)點(diǎn)[8]，它通過(guò)將高維數(shù)據(jù)投影在低維空間上，以尋找出能反映原高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)或特征的投影，達(dá)到研究分析高維數(shù)據(jù)的目的。具體步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)歸一化處理

對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理以消除量綱影響。

（2）構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)

其中，E(Z)為投影值的期望值，R為估計(jì)局部散點(diǎn)密度的窗寬參數(shù)，這里設(shè)為S(a)的1/10，r(i，j)為樣本之間的距離，u(t)為單位躍遷函數(shù)。

（3）運(yùn)用加速遺傳算法求解目標(biāo)函數(shù)

可以將尋找最優(yōu)投影方向問(wèn)題轉(zhuǎn)化為以下優(yōu)化問(wèn)題，并用學(xué)術(shù)界常用加速遺傳算法求解：

1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法是由美國(guó)社會(huì)學(xué)教授韋爾蒂·利菲弗提出，該方法通過(guò)計(jì)算圓心位置、旋轉(zhuǎn)角度、長(zhǎng)短半軸等基本參數(shù)，來(lái)描述數(shù)據(jù)空間分布的基本特征。其中，圓心是數(shù)據(jù)分布的平均中心，旋轉(zhuǎn)角度是橢圓長(zhǎng)軸與正北方向順時(shí)針形成的夾角，短半軸表示數(shù)據(jù)的分布范圍，長(zhǎng)半軸反映數(shù)據(jù)的分布方向。本文運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法，分析高質(zhì)量發(fā)展視角下區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展水平的空間區(qū)位分布情況。各參數(shù)計(jì)算公式如下：

長(zhǎng)短半軸：

1.2.3 核密度估計(jì)方法

核密度估計(jì)是一種非參數(shù)估計(jì)方法，通過(guò)對(duì)隨機(jī)變量的概率密度進(jìn)行估計(jì)，利用連續(xù)的概率密度曲線描述變量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)。隨機(jī)變量X點(diǎn)x的概率密度公式如下：

其中，N為樣本觀測(cè)值個(gè)數(shù)，Xi為獨(dú)立同分布的觀測(cè)值，為均值，h為帶寬。本文選擇高斯核函數(shù)來(lái)研究各地區(qū)科技創(chuàng)新水平動(dòng)態(tài)演進(jìn)，其表達(dá)式如下：

核函數(shù)K(·) 需滿足的條件如下：

2 區(qū)域科技創(chuàng)新水平的時(shí)空演化分析

本文運(yùn)用MATLAB 2018b 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，然后采用基于加速遺傳算法的投影尋蹤法，尋找最優(yōu)投影方向。MATLAB 中參數(shù)設(shè)置如下：種群規(guī)模為400，交叉概率為0.8，變異概率為0.2，優(yōu)化變量數(shù)目為12，變異方向所需要的隨機(jī)數(shù)為10，加速次數(shù)為7 次，兩代進(jìn)化后加速一次的限制數(shù)為2。通過(guò)運(yùn)行程序2000 次，得到2000 個(gè)投影方向和2000 個(gè)目標(biāo)函數(shù)值，通過(guò)降序排列得到最大的目標(biāo)函數(shù)值，其對(duì)應(yīng)的投影方向即最優(yōu)投影方向（見(jiàn)表2），以得到的最優(yōu)投影方向?yàn)闄?quán)重，即可得到2013—2020 年30 個(gè)省份區(qū)域科技創(chuàng)新水平的投影值（見(jiàn)下頁(yè)表3）。

表2 最優(yōu)投影方向

表3 2013—2020年區(qū)域科技創(chuàng)新水平

2.1 時(shí)間演化特征

從表3 可以看出：（1）各省份區(qū)域科技創(chuàng)新水平均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。樣本期內(nèi)，區(qū)域科技創(chuàng)新水平的均值為0.488，年均增長(zhǎng)10.44%，這說(shuō)明2013—2020 年我國(guó)各省份的科技創(chuàng)新均得到了發(fā)展，科技創(chuàng)新水平整體向好。（2）區(qū)域科技創(chuàng)新水平的差距正在逐漸擴(kuò)大。2013年區(qū)域科技創(chuàng)新水平最高的北京（1.50）和區(qū)域科技創(chuàng)新水平最低的青海與寧夏（0.04）區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展水平的比值約為37.5，到2020年，區(qū)域科技創(chuàng)新水平最高的北京（2.78）和區(qū)域科技創(chuàng)新水平最低的青海（0.06）區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展水平的比值約為46.33，可見(jiàn)區(qū)域之間科技創(chuàng)新水平的差距正在逐漸擴(kuò)大。

2.2 空間演化特征

2.2.1 總體空間格局

從表3 可看出：（1）區(qū)域科技創(chuàng)新水平呈現(xiàn)東部、中部、東北、西部梯度下降分布特征①根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和現(xiàn)有文獻(xiàn)的劃分辦法，將我國(guó)經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分為東部、中部、西部和東北四大地區(qū)。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南10個(gè)省份；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6個(gè)省份；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11個(gè)省份；東北地區(qū)包括黑龍江、吉林和遼寧3個(gè)省份。。區(qū)域科技創(chuàng)新高水平地區(qū)分別為北京（2.15）、江蘇（1.64）、廣東（1.59）、浙江（0.99）、上海（0.94）、山東（0.93），均屬于東部地區(qū)，而且從東部、中部、西部、東北地區(qū)的區(qū)域科技創(chuàng)新水平的平均值看，東部（0.945）高于中部（0.373）高于東北（0.265）高于西部（0.196），可見(jiàn)四大地區(qū)之間仍存在著明顯的差距，并且在空間上呈現(xiàn)從東部到西部梯度下降的分布情況。東部地區(qū)的資源優(yōu)勢(shì)、地理位置、創(chuàng)新環(huán)境、人才優(yōu)勢(shì)等因素共同決定了其在全國(guó)范圍內(nèi)區(qū)域科技創(chuàng)新水平最高。

（2）區(qū)域科技創(chuàng)新水平增長(zhǎng)率呈現(xiàn)“中部＞西部＞東部＞東北”的格局。東部地區(qū)科技創(chuàng)新水平最高，但其增長(zhǎng)率為10.25%，僅高于東北地區(qū)，這是高科技創(chuàng)新水平帶來(lái)的邊際報(bào)酬遞減所導(dǎo)致的。中部地區(qū)科技創(chuàng)新水平不到東部地區(qū)的一半，但其增長(zhǎng)率為12.08%，高于其他地區(qū)，可見(jiàn)中部地區(qū)發(fā)展后勁強(qiáng)、發(fā)展動(dòng)能大。西部地區(qū)科技創(chuàng)新水平最低，但其增長(zhǎng)率為10.79%，僅次于中部地區(qū)，這不僅因?yàn)殛兾?、四川、重慶等省份的發(fā)展?jié)摿Υ?，還因?yàn)樵颇稀⒏拭C、青海、寧夏等省份的科技創(chuàng)新水平基數(shù)低，較低的絕對(duì)增長(zhǎng)就能帶來(lái)較大的相對(duì)增長(zhǎng)。東北地區(qū)的區(qū)域科技創(chuàng)新水平較低，其增長(zhǎng)率為7.27%，遠(yuǎn)低于其他地區(qū)，這是近年來(lái)東北地區(qū)沒(méi)有得到適當(dāng)?shù)恼哧P(guān)照，年輕人口和資本大量流失，發(fā)展動(dòng)力不足所導(dǎo)致的。

2.2.2 各一級(jí)指標(biāo)空間格局分析

基于區(qū)域科技創(chuàng)新水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測(cè)算出2013—2020年30個(gè)省份區(qū)域科技創(chuàng)新水平各一級(jí)指標(biāo)的平均值和年幾何增長(zhǎng)率（見(jiàn)下頁(yè)表4）?？芍海?）從科技創(chuàng)新投入均值來(lái)看，排名前五的省份依次是北京（0.654）、廣東（0.640）、江蘇（0.600）、上海（0.428）、浙江（0.421），這些省份經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚、人力資源豐富、受教育水平高，對(duì)科技創(chuàng)新的經(jīng)費(fèi)和人力資本投入充足，是中國(guó)發(fā)展的領(lǐng)先地區(qū)。排名后五位的省份分別是青海（0.031）、貴州（0.034）、海南（0.043）、新疆（0.054）和云南（0.056），這些省份經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)差，處于全國(guó)下游水平，缺乏創(chuàng)新動(dòng)能。從科技創(chuàng)新投入水平的差距來(lái)看，得分最高的北京是得分最低的青海的21 倍，可見(jiàn)科技創(chuàng)新投入差異較大，空間分布不均衡。從科技創(chuàng)新投入的增長(zhǎng)率來(lái)看，年均增速排名前五位的省份分別為寧夏（18.76%）、云南（17.37%）、重慶（14.25%）、江西（12.95%）、貴州（12.45%），后五位是黑龍江（0.20%）、山西（0.98%）、天津（1.08%）、遼寧（2.54%）、山東（3.15%）。省際科技創(chuàng)新投入差距總體呈緩慢收斂趨勢(shì)，說(shuō)明各地區(qū)逐漸重視區(qū)域科技創(chuàng)新，并相應(yīng)地加大區(qū)域科技創(chuàng)新投入，以期縮小差距，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。（2）從科技創(chuàng)新產(chǎn)出均值來(lái)看，北京（1.170）遙遙領(lǐng)先，第二至第五位分別是江蘇（0.709）、廣東（0.670）、浙江（0.422）、上海（0.399），科技創(chuàng)新產(chǎn)出前五位與科技創(chuàng)新投入前五位完全一致，說(shuō)明高科技創(chuàng)新投入能夠帶來(lái)高科技創(chuàng)新產(chǎn)出。排名后五位的省份分別為青海（0.009）、海南（0.010）、寧夏（0.012）、內(nèi)蒙古（0.016）、新疆（0.018），這5 個(gè)省份的科技創(chuàng)新投入水平較低，說(shuō)明低科技創(chuàng)新投入會(huì)拉低科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平。因此，科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新產(chǎn)出存在正相關(guān)關(guān)系。從科技創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)率來(lái)看，高科技創(chuàng)新產(chǎn)出的省份往往有著較高的增長(zhǎng)率，如廣東（17.98%）、浙江（19.75%），低科技創(chuàng)新產(chǎn)出的省份的增長(zhǎng)率大多偏低，如海南（4.66%）、新疆（7.04%），科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平的差距呈發(fā)散趨勢(shì)，說(shuō)明科技創(chuàng)新產(chǎn)出的提升并非一蹴而就，需要長(zhǎng)期投入、政策支持和高度重視。（3）從科技創(chuàng)新環(huán)境的均值來(lái)看，前五位分別為江蘇（0.326）、北京（0.325）、廣東（0.276）、山東（0.143）、浙江（0.143），其平均值（0.242）是其余25 個(gè)省份平均值（0.044）的5.5 倍，呈現(xiàn)很強(qiáng)的極化現(xiàn)象。這是因?yàn)槌私?jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)，其余地區(qū)專注于科技創(chuàng)新的投入，缺乏對(duì)構(gòu)建良好科技創(chuàng)新環(huán)境的重視，忽視了良好的科技創(chuàng)新環(huán)境是科技創(chuàng)新的催化劑。從科技創(chuàng)新環(huán)境的增長(zhǎng)率來(lái)看，大多數(shù)省份的增長(zhǎng)率能夠達(dá)到10%以上的水平，說(shuō)明近年來(lái)各省份對(duì)科技創(chuàng)新環(huán)境的重視程度有所提升。

表4 2013—2020年區(qū)域科技創(chuàng)新各一級(jí)指標(biāo)水平

2.2.3 空間區(qū)位分布

為了進(jìn)一步明晰區(qū)域科技創(chuàng)新水平的空間區(qū)位特征，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法分析我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平的空間分布情況（見(jiàn)表5）。同時(shí)，本文假設(shè)各省份的區(qū)域科技創(chuàng)新水平相同，并將這種理想狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓信息列于表5，以便分析我國(guó)現(xiàn)實(shí)的區(qū)域科技創(chuàng)新水平空間分布情況與理想狀態(tài)的差距。

表5 2013—2020年區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展水平標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)

從表5可以看出：（1）從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的面積看，我國(guó)實(shí)際區(qū)域科技創(chuàng)新水平整體波動(dòng)不大，但與理想狀態(tài)下的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積水平仍有很大差距，說(shuō)明我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平的空間分布較為集中，擴(kuò)散效應(yīng)不明顯。（2）從長(zhǎng)短半軸看，各年份的長(zhǎng)短半軸長(zhǎng)度均小于理想狀態(tài)長(zhǎng)短半軸長(zhǎng)度，說(shuō)明當(dāng)前我國(guó)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展水平的空間分布較為集中，擴(kuò)散效應(yīng)不明顯。（3）從扁率看，各年份的扁率大致處于0.22這一水平，未達(dá)到理想狀態(tài)下0.2724的水平，說(shuō)明我國(guó)當(dāng)前區(qū)域科技創(chuàng)新水平的空間分布方向性不夠明顯。（4）從旋轉(zhuǎn)角度看，呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，逐漸背離理想狀態(tài)的旋轉(zhuǎn)角度水平。（5）從圓心位置看，2013—2020年我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平圓心位置從安徽省亳州市移動(dòng)到了安徽省阜陽(yáng)市臨泉縣，逐漸接近理想狀態(tài)下圓心位置所處的河南省南陽(yáng)市南召縣?？梢?jiàn)，我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平的圓心位置正在向西南方向移動(dòng)，逐漸接近理想狀態(tài)下的圓心位置。

3 區(qū)域科技創(chuàng)新水平發(fā)展的分布動(dòng)態(tài)

為進(jìn)一步揭示我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)演進(jìn)及內(nèi)部差異，根據(jù)表3 中各省份區(qū)域科技創(chuàng)新水平的測(cè)度結(jié)果，采用高斯核密度估計(jì)方法分析，繪制了全國(guó)及東部、中部、西部和東北四大地區(qū)區(qū)域科技創(chuàng)新水平的核密度估計(jì)圖（見(jiàn)圖1、圖2）。

圖1 全國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平核密度估計(jì)圖

圖2 東部、中部、西部和東北地區(qū)區(qū)域科技創(chuàng)新水平核密度估計(jì)圖

圖1 為全國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平核密度估計(jì)圖。從分布位置看，分布曲線主峰處于區(qū)域科技創(chuàng)新水平較低的位置，并向右小幅度移動(dòng)，說(shuō)明全國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平緩慢上升，大多數(shù)省份的區(qū)域科技創(chuàng)新仍處于較低水平。從分布態(tài)勢(shì)看，主峰峰值逐漸降低且寬度變窄，說(shuō)明在主峰聚集的省份變少，各省份區(qū)域科技創(chuàng)新水平差距逐步擴(kuò)大。從分布延展性看，曲線呈現(xiàn)明顯的右拖尾現(xiàn)象且延展性拓寬，說(shuō)明部分省份區(qū)域科技創(chuàng)新水平明顯優(yōu)于全國(guó)平均水平，且這種優(yōu)勢(shì)呈擴(kuò)大趨勢(shì)，即存在馬太效應(yīng)。從極化趨勢(shì)看，曲線呈明顯的“單峰”狀，不存在兩極或多極分化特征。自我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，發(fā)展模式轉(zhuǎn)向質(zhì)量效率型，而這有賴于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)而言，依托其良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)能有效地釋放科技創(chuàng)新的動(dòng)力，促進(jìn)科技創(chuàng)新的發(fā)展，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，然而對(duì)于其他省份而言，薄弱的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)難以適應(yīng)發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變，較低的科技創(chuàng)新水平難以形成規(guī)模效應(yīng)，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)也面臨著較高的技術(shù)壁壘，發(fā)展動(dòng)能不足，致使其區(qū)域科技創(chuàng)新水平落后于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份，省際差距擴(kuò)大。

圖2（a）為東部地區(qū)科技創(chuàng)新水平核密度估計(jì)圖。從分布位置看，2013—2015 年，東部地區(qū)存在著明顯的“雙峰”現(xiàn)象，2016 年后呈現(xiàn)“三峰”現(xiàn)象，各峰均大幅向右移動(dòng)。從分布態(tài)勢(shì)看，第一峰峰度下降、寬度不變，第二峰峰度上升、寬度不變，第三峰峰度上升、寬度不變。從分布延展性看，曲線呈現(xiàn)明顯的右拖尾現(xiàn)象且延展性拓寬。說(shuō)明東部地區(qū)整體科技創(chuàng)新水平快速增長(zhǎng)，在這個(gè)過(guò)程中，產(chǎn)生了明顯的分化現(xiàn)象，區(qū)域科技創(chuàng)新水平差距進(jìn)一步拉大。這是因?yàn)楸本?、廣東等省份作為增長(zhǎng)極虹吸了周邊省份大量?jī)?yōu)質(zhì)資源，拉大了與東部其他省份的發(fā)展差距。其中，山東勉強(qiáng)能跟上北京、廣東的發(fā)展，河北、天津、福建則被虹吸優(yōu)質(zhì)資源，發(fā)展滯后，而海南由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低，與東部其他省份的科技創(chuàng)新水平差距越來(lái)越大。

圖2（b）為中部地區(qū)科技創(chuàng)新水平核密度估計(jì)圖。2013—2016 年，主峰的位置向右移動(dòng)，峰度下降、寬度變大，自2017 年開(kāi)始，中部地區(qū)出現(xiàn)明顯的“雙峰”現(xiàn)象，主峰和側(cè)峰均向右移動(dòng)，主峰峰度下降、寬度變大，側(cè)峰峰度下降、寬度變窄，且無(wú)拖尾現(xiàn)象。說(shuō)明中部地區(qū)整體科技創(chuàng)新水平提升較快，同時(shí)也產(chǎn)生了分化現(xiàn)象，區(qū)域科技創(chuàng)新水平的差距略微擴(kuò)大。

圖2（c）為西部地區(qū)科技創(chuàng)新水平核密度估計(jì)圖。2013—2016 年，主峰的位置向右移動(dòng)，峰度下降寬度變窄，自2017 年開(kāi)始，西部地區(qū)逐漸呈現(xiàn)“雙峰”現(xiàn)象，主峰和側(cè)峰均向右移動(dòng)，主峰峰度下降、寬度變窄，側(cè)峰峰度下降、寬度變大，且無(wú)拖尾現(xiàn)象。說(shuō)明西部地區(qū)整體科技創(chuàng)新水平穩(wěn)步提升，同時(shí)也產(chǎn)生了分化現(xiàn)象，區(qū)域科技創(chuàng)新水平差距略微擴(kuò)大。這是因?yàn)殛兾?、四川、重慶等省份不僅經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、科研水平高、教育資源豐富，還虹吸了周邊地區(qū)的優(yōu)質(zhì)資源，科技創(chuàng)新水平的提升遠(yuǎn)高于其他省份，但西部地區(qū)其他省份之間的差距變化較小，整體上來(lái)說(shuō)，西部地區(qū)區(qū)域科技創(chuàng)新水平的差距略微擴(kuò)大。

圖2（d）為東北地區(qū)科技創(chuàng)新水平核密度估計(jì)圖。2013—2020 年一直是“單峰”狀態(tài)，從核密度曲線特征來(lái)看，主峰的位置向右小幅度移動(dòng)，峰度下降、寬度變大，無(wú)拖尾現(xiàn)象。說(shuō)明東北地區(qū)的區(qū)域科技創(chuàng)新水平小幅提升，其差距基本不變。這是因?yàn)闁|北地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型缺乏動(dòng)力，勞動(dòng)力流失嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后，阻礙了東北地區(qū)科技創(chuàng)新水平的提升。

4 結(jié)論

本文通過(guò)構(gòu)建區(qū)域科技創(chuàng)新水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用基于遺傳算法的投影尋蹤模型測(cè)算中國(guó)30 個(gè)省份2013—2020年的區(qū)域科技創(chuàng)新水平，采用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法分析了中國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平的空間區(qū)位分布特征，利用核密度估計(jì)方法揭示全國(guó)及四大地區(qū)的科技創(chuàng)新水平的分布動(dòng)態(tài)情況，得出如下結(jié)論：（1）中國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新水平整體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但區(qū)域科技創(chuàng)新水平的差距呈逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì)。區(qū)域科技創(chuàng)新水平在東部、中部、東北、西部呈梯度下降分布，且在空間上分布集中，擴(kuò)散效應(yīng)不明顯。（2）從各一級(jí)指標(biāo)來(lái)看，各省份之間的科技創(chuàng)新投入差距巨大，且隨時(shí)間呈緩慢收斂趨勢(shì)；各省份之間的科技創(chuàng)新產(chǎn)出差距同樣巨大，并且低科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平的省份，其科技創(chuàng)新增長(zhǎng)率也不高；科技創(chuàng)新環(huán)境水平呈現(xiàn)很強(qiáng)的極化現(xiàn)象，大多數(shù)省份缺乏對(duì)科技創(chuàng)新環(huán)境的重視。（3）分地區(qū)來(lái)看，東部地區(qū)科技創(chuàng)新水平快速增長(zhǎng)，但分化現(xiàn)象明顯，各地區(qū)科技創(chuàng)新水平差距明顯且逐漸擴(kuò)大；中部地區(qū)和西部地區(qū)科技創(chuàng)新水平高速增長(zhǎng)，存在分化現(xiàn)象，區(qū)域間科技創(chuàng)新水平存在一定差距且緩慢擴(kuò)大；東北地區(qū)科技創(chuàng)新水平提升較慢，區(qū)域間科技創(chuàng)新水平差距較小且基本不變。