毛良虎，姜　瑩

（常州大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 常州 213164）

長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率及空間差異研究

毛良虎，姜瑩

（常州大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 常州 213164）

摘要：文章基于DEA和ESDA方法，實證分析了2008-2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率及空間差異。研究表明：長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率總體呈現(xiàn)“啞鈴”狀分布格局；長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率水平呈現(xiàn)空間正相關(guān)性，創(chuàng)新效率水平相似的區(qū)域在空間上顯著集聚；兩極分化現(xiàn)象嚴(yán)重，上下游地區(qū)形成了較穩(wěn)定的HH集聚區(qū)域，而中游地區(qū)則形成了較穩(wěn)定的LL集聚區(qū)域。據(jù)此為縮小長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率空間差異、構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的空間格局提出相應(yīng)的對策建議。

關(guān)鍵詞：DEA；ESDA；長江經(jīng)濟(jì)帶；創(chuàng)新效率；空間差異

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.08.012

一、引　言

長江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略是“新常態(tài)”下國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分，其有效實施能夠促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)間合縱連橫和經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級［1］。隨著時代的推移，知識成為最具戰(zhàn)略價值的資源，學(xué)習(xí)成為最重要的過程，創(chuàng)新成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要動力，區(qū)域的發(fā)展關(guān)鍵在于區(qū)域的創(chuàng)新能力［2］，而提升區(qū)域創(chuàng)新能力，除了加大創(chuàng)新資源的總量投入外，區(qū)域創(chuàng)新的效率問題亦不容忽視。近年來，國內(nèi)外學(xué)者對區(qū)域創(chuàng)新效率的研究逐漸深入，現(xiàn)有研究主要從測度方法、環(huán)境因素以及對策建議等方面展開。

區(qū)域創(chuàng)新效率的測度方法主要分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法。史修松等［3］、Eric［4］、Diaz等［5］、王鵬等［6］采用SFA為代表的參數(shù)方法測評區(qū)域創(chuàng)新效率，但SFA無法直接處理多產(chǎn)出的效率問題。因此，許多學(xué)者紛紛運用DEA方法測評區(qū)域創(chuàng)新的效率，例如Hashimoto等［7］、Guan等［8］、李婧等［9］。在綠色、低碳的背景下，學(xué)者們逐漸將環(huán)境因素納入到區(qū)域創(chuàng)新研究中。張江雪和朱磊從綠色增長角度出發(fā)，測算了2009年中國各省份工業(yè)企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境因素有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高［10］。韓晶等基于綠色增長視角，研究結(jié)果表明環(huán)境規(guī)制強度是提高區(qū)域創(chuàng)新效率的有利因素［11］。Pedro等揭示了環(huán)境約束下企業(yè)創(chuàng)新效率與企業(yè)規(guī)模呈正相關(guān)關(guān)系［12］。據(jù)此，王銳淇等［13］、曹霞等［14］深入探究了區(qū)域創(chuàng)新效率的影響因素，并給出相應(yīng)的對策建議。

然而，創(chuàng)新活動的地理分布存在著空間集中和空間自相關(guān)［15］，上述研究忽略了地理鄰近所引起的數(shù)據(jù)空間相關(guān)性。因此，一些學(xué)者將空間因素融入?yún)^(qū)域創(chuàng)新效率的研究中，探索區(qū)域創(chuàng)新效率的空間差異問題。如李婧等應(yīng)用Moran I指數(shù)和SFA方法，探究了空間效應(yīng)下各省域的創(chuàng)新效率［16］。王鵬等通過Moran I指數(shù)和空間計量模型實證研究了我國31個省域創(chuàng)新效率的影響機制［17］。

目前，學(xué)者們對長江經(jīng)濟(jì)帶的研究主要集中在戰(zhàn)略實施與協(xié)作機制上，但對長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率空間差異的實證研究鮮有涉及。因此，本文以長江經(jīng)濟(jì)帶九省二市為研究區(qū)域，運用DEA和ESDA方法，對2008-2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率及其空間差異進(jìn)行分析，擬重點解決以下兩個問題：長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率如何？長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率的空間差異及其動態(tài)演變特征如何？

二、研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源、研究方法

（一）研究區(qū)域

長江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州共九省二市，是我國“T型”發(fā)展戰(zhàn)略的中軸線（圖1）。

圖1　長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省域分布

（二）數(shù)據(jù)來源

國內(nèi)學(xué)者運用DEA分析法對創(chuàng)新效率已經(jīng)有了一定的研究，創(chuàng)新效率評價體系的輸入、輸出指標(biāo)已經(jīng)比較完善，見表1所列。

表1　國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)有關(guān)創(chuàng)新效率的DEA研究采用的投入、產(chǎn)出指標(biāo)

續(xù)表1

關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新效率的投入指標(biāo)基本達(dá)成共識，即研發(fā)人員和經(jīng)費兩方面。大多學(xué)者采用R&D人員數(shù)和R&D經(jīng)費支出作為投入變量，但本文認(rèn)為R&D人員全時當(dāng)量更能體現(xiàn)人員的投入。同時本文引入創(chuàng)新環(huán)境變量，從人力資源、創(chuàng)新資金和創(chuàng)新環(huán)境3個方面分析創(chuàng)新投入。因此，本文的創(chuàng)新效率投入指標(biāo)設(shè)定為R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費、郵電業(yè)務(wù)總量和普通高等學(xué)校數(shù)。

關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新效率的產(chǎn)出指標(biāo)，學(xué)術(shù)界仍存在爭議。顏莉從科技成果、經(jīng)濟(jì)效益、社會效益、環(huán)境績效和區(qū)域競爭力五個方面衡量一個地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出能力［19］。有的學(xué)者認(rèn)為專利只代表創(chuàng)新效率產(chǎn)出的一部分，科技論文發(fā)表數(shù)以及技術(shù)市場成交額都是創(chuàng)新效率的產(chǎn)出變量［9，18］。張江雪等用新產(chǎn)品產(chǎn)值以及綜合能耗產(chǎn)出率反映工業(yè)企業(yè)產(chǎn)出績效［10］。綜上所述，本文選用發(fā)明專利申請授權(quán)量（件）、新產(chǎn)品銷售收入（萬元）、能源產(chǎn)出率（萬元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤）三個指標(biāo)表征區(qū)域創(chuàng)新效率的產(chǎn)出。因此，區(qū)域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出共有七項指標(biāo)。

本文在已有研究的基礎(chǔ)上，綜合考慮指標(biāo)代表性與可操作性，選取了長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率投入產(chǎn)出評價指標(biāo)，見表2所列。數(shù)據(jù)取自《中國統(tǒng)計年鑒》（2009-2015）和各地區(qū)統(tǒng)計年鑒（2009-2015）。

表2　長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系

（三）研究方法

1.DEA方法

DEA是研究多投入多產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)的有力工具，不需要確定投入和產(chǎn)出之間關(guān)系的任何形式的表達(dá)式，具有黑箱類型研究方法特色，能夠較好地運用于區(qū)域創(chuàng)新投入產(chǎn)出相對效率的評估。C2R和BC2模型是測度DEA效率最常用的兩個模型。C2R模型如下（θ為各DMU的綜合效率值）：minθ

BC2模型如下（η為各DMU的純技術(shù)效率值）：

2.ESDA方法

（1）全局空間自相關(guān)分析。Global Moran's I指數(shù)反映的是空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度，常用來分析區(qū)域總體的空間差異程度，其計算公式為：

Moran's I的取值范圍為［-1，1］，大于0表示空間正相關(guān)，創(chuàng)新效率相似的區(qū)域在空間上顯著集聚；小于0表示空間負(fù)相關(guān)，區(qū)域間具有顯著的空間差異。

（2）局部空間自相關(guān)分析。Moran散點圖常用來分析局域空間的異質(zhì)性，橫軸對應(yīng)變量Z的所有觀測值，縱軸對應(yīng)空間滯后向量Wz的所有取值［20］。其可以劃分為四個象限，分別對應(yīng)“H-H”、“L-H”、“L-L”和“H-L”4種不同的區(qū)域空間差異類型。通過度量Local Moran's I指數(shù)，可以進(jìn)一步反映每個區(qū)域和周邊區(qū)域之間的空間差異程度。其計算公式為：

三、結(jié)果分析

（一）長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率

利用MaxDEA，計算得到2008-2014年各年長江經(jīng)濟(jì)帶省域創(chuàng)新綜合效率值TE，將其分解為純技術(shù)效率值PTE和規(guī)模效率值SE，具體見表3所列。

表3　2008-2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率值

計算結(jié)果表明，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率具有如下特點：

1.長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率總體呈上升趨勢

2008-2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新的平均綜合效率分別為0.830、0.816、0.807、0.850、0.938、0.960和0.959，2008-2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新的綜合效率平均水平上升了0.129。其中，2008年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域中的上海、重慶、云南以及貴州4個城市創(chuàng)新的綜合效率達(dá)到了最優(yōu)水平；到2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新的綜合效率達(dá)到了最優(yōu)水平的包括上海、江蘇、浙江、重慶、四川、云南和貴州?？傮w來看，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新的綜合效率較高，呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢。

長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新的純技術(shù)效率總體高于綜合效率。2008-2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新的平均純技術(shù)效率分別為0.899、0.886、0.873、0.902、0.954、0.975和0.974，均達(dá)到了最優(yōu)水平的85%以上，相較于綜合效率的數(shù)值，純技術(shù)效率總體都較高。2008年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新的純技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)水平的有5個，2014年上升至8個，城市格局有所變化。

長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新的規(guī)模效率顯著高于綜合效率和純技術(shù)效率，且呈上升趨勢，雖2008-2009年略有下降。長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新規(guī)模效率顯著高于同一時期的綜合效率和純技術(shù)效率，均達(dá)到了最優(yōu)水平的90%以上。2008年區(qū)域創(chuàng)新的規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)的城市有4個，2014年有7個。

2.長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域間創(chuàng)新效率差異明顯

上中下游地區(qū)間創(chuàng)新效率差異明顯，呈現(xiàn)出較明顯的“啞鈴”狀分布格局。下游地區(qū)中上海、江蘇、浙江的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率值均保持在較高的水平，說明其對創(chuàng)新投入的利用度相對較高。上游地區(qū)中重慶、四川、云南、貴州創(chuàng)新效率水平較高，其中重慶、云南、貴州的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率長期以來都維持在1。中游地區(qū)中江西、湖北、湖南的創(chuàng)新效率水平長期起伏波動，總體表現(xiàn)為上升的趨勢，但相比上、下游地區(qū)，其效率水平差距明顯。長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率總體呈現(xiàn)兩頭大中間小的“啞鈴”狀分布格局。

（二）長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率全局空間差異

利用表3長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新綜合效率值TE的數(shù)據(jù)，使用公式（3），計算出2008-2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新綜合效率TE的全局空間自相關(guān)系數(shù)Global Moran's I，計算結(jié)果如圖2所示。

圖2　長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新綜合效率全局空間自相關(guān)系數(shù)

計算結(jié)果表明，2008-2014年全局空間自相關(guān)系數(shù)Global Moran's I顯著為正，長江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域創(chuàng)新效率水平呈現(xiàn)空間正相關(guān)性。《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展綱要》明確提出，提高自主創(chuàng)新能力，建設(shè)創(chuàng)新型國家是我國未來發(fā)展的核心戰(zhàn)略和重要任務(wù)。同時，上海張江、東湖國家自主創(chuàng)新示范區(qū)和合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合試驗區(qū)的建設(shè)對于推進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式等方面發(fā)揮了重要的引領(lǐng)作用。

2008～2011年，Global Moran's I的值總體呈現(xiàn)上升的趨勢。長江經(jīng)濟(jì)帶各省市積極響應(yīng)建設(shè)創(chuàng)新型國家的戰(zhàn)略，不斷加大R&D資源投入，提升自身的創(chuàng)新效率水平，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率的空間分布差異性縮小。2008年全球金融危機爆發(fā)，中上游地區(qū)創(chuàng)新效率發(fā)展緩慢，而下游地區(qū)響應(yīng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，創(chuàng)新效率平穩(wěn)發(fā)展，2009-2010年Global Moran's I的值呈現(xiàn)短暫的下降趨勢。

2011-2013年，Global Moran's I的值總體呈現(xiàn)下降的趨勢?！笆濉睍r期，我國把推動自主創(chuàng)新和提高自主創(chuàng)新能力作為加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的重要舉措，但長江經(jīng)濟(jì)帶各省域?qū)ν七M(jìn)創(chuàng)新活動積極程度有異。合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合試驗區(qū)發(fā)展規(guī)劃提出，實施六大創(chuàng)新工程。東湖國家自主創(chuàng)新示范區(qū)發(fā)展規(guī)劃提出，完善區(qū)域創(chuàng)新體系，提升區(qū)域自主創(chuàng)新能力和輻射帶動能力?？傮w而言，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率的空間分布差異性變大。

2013-2014年，Global Moran's I的值呈現(xiàn)快速上升的趨勢。2014年，在“大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新”的背景下，長江經(jīng)濟(jì)帶各省域響應(yīng)號召，努力推動各類創(chuàng)新要素互動融合，營造良好創(chuàng)新環(huán)境，有效激發(fā)創(chuàng)新和創(chuàng)造活力，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率的空間分布差異性縮小。

（三）長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率局部空間差異

1.散點圖

從Moran散點圖（圖3）可以看出，2008年落入“HH”區(qū)的省域有4個，占總數(shù)的36%；落入“LL”區(qū)的省域同樣有4個，占總數(shù)的36%，呈空間正相關(guān)性的省域占總數(shù)的72%，這說明長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率具有較強的空間正相關(guān)性。到2014年，落入“HH”區(qū)的省域有6個，占總數(shù)的55%；落入“LL”區(qū)的省域有3個，占總數(shù)的27%，呈空間正相關(guān)性的省域占總數(shù)的82%，這說明長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率空間差異變小，創(chuàng)新效率水平相似的省域在空間上集聚分布。

圖3　長江經(jīng)濟(jì)帶2008年、2014年區(qū)域創(chuàng)新綜合效率的Moran散點圖

匯總長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新綜合效率散點圖的年際變化（表4），可以看出：2008年，落入“HH”區(qū)的省域是上海、重慶、云南、貴州，落入“LH”區(qū)的省域是四川，落入“HL”區(qū)的省域是江蘇、浙江，落入“LL”區(qū)的省域是安徽、江西、湖北、湖南。到2014年，四川由“LH”區(qū)進(jìn)入“HH”區(qū)，這說明四川創(chuàng)新效率發(fā)展快于其周邊省域；江蘇由“HL”區(qū)進(jìn)入“HH”區(qū)，這說明江蘇與其周邊省域創(chuàng)新效率發(fā)展水平趨于平衡，差距不斷縮?。缓嫌伞癓L”區(qū)進(jìn)入“HL”區(qū)，這說明湖南這些年創(chuàng)新效率水平發(fā)展大幅領(lǐng)先其周邊省域。

總體而言，處于“HH”、“LL”區(qū)的地區(qū)數(shù)量相對較多，更加說明長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率水平具有顯著的空間相關(guān)性和空間結(jié)構(gòu)性。

表4　長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新綜合效率散點圖年際變化

2.Local Moran's I指數(shù)

使用式（4），分別計算2008年和2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新綜合效率的局部空間自相關(guān)系數(shù)Local Moran's I，計算結(jié)果見表5和表6所列。

表5　長江經(jīng)濟(jì)帶2008年區(qū)域創(chuàng)新綜合效率局部空間自相關(guān)系數(shù)

表6　長江經(jīng)濟(jì)帶2014年區(qū)域創(chuàng)新綜合效率局部空間自相關(guān)系數(shù)

計算結(jié)果表明：長期以來，上海的創(chuàng)新效率維持著較高的水平，帶動了周邊省域創(chuàng)新效率的提升，江蘇的局部空間自相關(guān)系數(shù)Local Moran's I由-0.026增大到0.348；而近些年浙江的創(chuàng)新效率發(fā)展滯后于周邊省域；湖南、江西、安徽的局部空間自相關(guān)系數(shù)Local Moran's I都有較大幅度的縮小，其與周邊省域的空間差異不斷變大；貴州、云南、重慶的局部空間自相關(guān)系數(shù)Local Moran's I都有較小幅度的縮小，其與周邊省域的空間差異緩慢變大；四川的局部空間自相關(guān)系數(shù)Local Moran's I由-0.062增大到1.042，其近年來創(chuàng)新效率水平發(fā)展迅速，與周邊省域的空間差異不斷縮小。

四、結(jié)論與建議

本文運用DEA對2008-2014年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行測度，并運用ESDA實證分析了長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率空間差異及其動態(tài)演變規(guī)律，主要結(jié)論如下：①長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率總體呈現(xiàn)“啞鈴”狀分布格局，上下游地區(qū)的綜合效率明顯高于中游地區(qū)；②從全局空間自相關(guān)分析看，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率水平呈現(xiàn)空間正相關(guān)性，創(chuàng)新效率水平相似的區(qū)域在空間上顯著集聚；③從局部空間自相關(guān)分析看，長江經(jīng)濟(jì)帶存在嚴(yán)重的兩極分化現(xiàn)象。

為了縮小長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域創(chuàng)新效率空間差異，提升區(qū)域創(chuàng)新能力，就必須推動區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，提高創(chuàng)新資源空間配置效率，構(gòu)建圖4所示的長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的空間格局。

圖4　長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的空間格局

（一）推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟的構(gòu)建

建立健全長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)協(xié)商合作機制，構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟。清理制約創(chuàng)新資源合理流動的體制機制障礙，打破條塊分割和地區(qū)封鎖，消除地區(qū)間創(chuàng)新發(fā)展的“孤島效應(yīng)”；進(jìn)一步優(yōu)化政策環(huán)境，完善基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新服務(wù)體系的建設(shè)，形成創(chuàng)新資源開放共享、創(chuàng)新要素自由流通的合作新局面。

（二）實現(xiàn)創(chuàng)新資源的空間分類管理

將整塊區(qū)域劃分為長江下游創(chuàng)新圈、長江中游創(chuàng)新圈和長江上游創(chuàng)新圈三個板塊（如圖4中虛線圈所示），密切各省域間的空間聯(lián)系，加強三大創(chuàng)新圈之間的互動交融，強化創(chuàng)新主體開放聯(lián)動和創(chuàng)新資源融合共享，構(gòu)建區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)格局。充分考慮長江經(jīng)濟(jì)帶省域創(chuàng)新發(fā)展的板塊結(jié)構(gòu)特征，實現(xiàn)創(chuàng)新資源的空間分類管理。

（1）下游創(chuàng)新圈積極推進(jìn)創(chuàng)新溢出輻射效應(yīng)。下游創(chuàng)新圈應(yīng)積極推進(jìn)長江三角洲一體化發(fā)展，提升長江三角洲城市群國際競爭力，同時應(yīng)積極發(fā)揮對中上游創(chuàng)新圈的溢出輻射作用。發(fā)揮張江國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、蘇南國家自主創(chuàng)新示范區(qū)和合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合實驗區(qū)先行先試作用，將國家自主創(chuàng)新示范區(qū)作為區(qū)域轉(zhuǎn)型升級的載體，輻射帶動中上游創(chuàng)新圈。

（2）中游創(chuàng)新圈努力培養(yǎng)創(chuàng)新發(fā)展增長極。中游創(chuàng)新圈作為承東啟西、貫穿上下游的通道，應(yīng)更加發(fā)揮其區(qū)位優(yōu)勢。一方面，加強與上下游創(chuàng)新圈的創(chuàng)新聯(lián)系，充分吸收上下游創(chuàng)新圈的溢出效應(yīng)，提升自身的創(chuàng)新發(fā)展水平。另一方面，充分利用“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)、人工智能等優(yōu)勢加快建設(shè)創(chuàng)新資源開發(fā)共享平臺，構(gòu)建服務(wù)于創(chuàng)新要素自由流動的通道和樞紐，擴(kuò)大上下游創(chuàng)新圈的輻射范圍，推動區(qū)域之間的互動合作。

（3）上游創(chuàng)新圈密切與周邊地區(qū)的創(chuàng)新聯(lián)系。上游科創(chuàng)圈受地理區(qū)位的限制，難以有效發(fā)揮其輻射帶動作用。上游創(chuàng)新圈應(yīng)充分借鑒下游地區(qū)的先發(fā)經(jīng)驗，加強與“一帶一路”的戰(zhàn)略互動，向東加強與中下游創(chuàng)新圈的空間關(guān)聯(lián)，同時強化對中游地區(qū)的空間擴(kuò)散；向西加強與南亞、西南亞的國際交流合作，建立面向西南地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新中心。

參考文獻(xiàn)：

［1］劉樹成.防止經(jīng)濟(jì)增速一路下行——2015-2020年中國經(jīng)濟(jì)走勢分析［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2015（3）：4-6.

［2］王孝斌，李福剛.地理鄰近在區(qū)域創(chuàng)新中的作用機理及其啟示［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2007，27（4）：544-545.

［3］史修松，趙曙東，吳福象.中國區(qū)域創(chuàng)新效率及其空間差異研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（3）：45-55.

［4］Eric C W.R&D Efficiency and Economic Performance：A Cross-country Analysis Using the Stochastic Frontier Approach［J］.Journal of Policy Modeling，2007，29（2）：345-360.

［5］Diaz M A，Sanchez R.Firm Size and Productivity in Spain：A Stochastic Frontier Analysis［J］.Small Business Economics，2008，30（3）：315-323.

［6］王鵬，陸浩然.區(qū)域創(chuàng)新效率的空間差異及其影響因素研究——以廣佛肇經(jīng)濟(jì)圈為例［J］.科技管理研究，2012，32 （22）：82-86.

［7］Hashimoto A，Haneda S.Measuring the Change in R&D Efficiency of the Japanese Pharmaceutical Industry［J］.Research Policy，2008，37（10）：1829-1836.

［8］Guan J C，Chen K H.Measuring the Innovation Production Process：A Cross-region Empirical Study of China's Hightech Innovation［J］.Technovation，2010，30（5/6）：348-358.

［9］李婧，白俊紅，譚清美.中國區(qū)域創(chuàng)新效率的實證分析——基于省際面板數(shù)據(jù)及DEA方法［J］.系統(tǒng)工程，2008，26 （12）：1-6.

［10］張江雪，朱磊.基于綠色增長的我國各地區(qū)工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012（2）：114-123.

［11］韓晶，宋濤，陳超凡，等.基于綠色增長的中國區(qū)域創(chuàng)新效率研究［J］.經(jīng)濟(jì)社會體制比較，2013（3）：101-109.

［12］Pedro C，Manuel V H，Pedro S V.Are Environmental Concerns Drivers of Innovation？Interpreting Portuguese Innovation Data to Foster Environmental Foresight［J］.Technological Forecasting and social change，2006，73（3）：266-276.

［13］王銳淇，彭良濤，蔣寧.基于SFA與Malmquist方法的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率測度與影響因素分析［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2010（9）：121-128.

［14］曹霞，于娟.綠色低碳視角下中國區(qū)域創(chuàng)新效率研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2015，25（5）：10-17.

［15］王慶喜，張朱益.我國省域創(chuàng)新活動的空間分布及其演化分析［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2013，33（10）：9-15.

［16］李婧，白俊紅，譚清美.考慮空間效應(yīng)的區(qū)域創(chuàng)新效率測評［J］.研究與發(fā)展管理，2011，23（1）：17-21.

［17］王鵬，曾坤.創(chuàng)新環(huán)境因素對區(qū)域創(chuàng)新效率影響的空間計量研究［J］.貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2015（2）：75-82.

［18］白俊紅，江可申，李婧，等.區(qū)域創(chuàng)新效率的環(huán)境影響因素分析——基于DEA-Tobit兩步法的實證檢驗［J］.研究與發(fā)展管理，2009，21（2）：97-101.

［19］顏莉.我國區(qū)域創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系實證研究［J］.管理世界，2012（5）：174-175.

［20］潘竟虎，尹君.基于DEA-ESDA的甘肅省城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展效率評價及其空間差異分析［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2011，31（9）：1440-1444.

［責(zé)任編輯：張兵］

姜瑩（1993-），女，江蘇揚州人，碩士研究生，研究方向：技術(shù)創(chuàng)新管理。

中圖分類號：F061.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1007-5097（2016）08-0073-06

收稿日期：2015-12-03

基金項目：江蘇省社會科學(xué)基金項目（13GLD017）

作者簡介：毛良虎（1962-），男，江蘇江陰人，副教授，博士，研究方向：技術(shù)創(chuàng)新管理；

Research on Regional Innovation Efficiency and Spatial Discrepancy in the Yangtze River Economic Belt

MAO Liang-hu，JIANG Ying
（School of Business，Changzhou University，Changzhou 213164，China）

Abstract：Based on the DEA and ESDA method，this paper empirically analyzes regional innovation efficiency and spatial discrepancy in the Yangtze River Economic Belt from 2008 to 2014.The results show that：Regional innovation efficiency in the Yangtze River Economic Belt presents a dumbbell-shaped pattern；The level of regional innovation efficiency in the Yangtze River Economic Belt presents a positive spatial correlation，thus regions with similar development level aggregate significantly in space；The spatial discrepancy of regional innovation efficiency in the Yangtze River Economic Belt presents serious polarization，the upstream and downstream regions form relatively stable HH cluster areas，but midstream regions form relatively stable LL cluster areas.Finally，the corresponding suggestions are proposed to narrow the spatial discrepancy and to build the spatial correlation pattern of coordinated innovation development in the Yangtze River Economic Belt.

Keywords：DEA；ESDA；the Yangtze River Economic Belt；innovation efficiency；spatial discrepancy