方大春，馬為彪

(安徽工業(yè)大學(xué) a.商學(xué)院;b.安徽創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展研究院，合肥 243032)

一、引言

十九大報(bào)告明確提出要加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家，并指出堅(jiān)持創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。一個(gè)國(guó)家創(chuàng)新能力的提高，可以通過(guò)攻關(guān)研究以提高核心技術(shù)創(chuàng)新能力，也可以通過(guò)優(yōu)化創(chuàng)新資源間配置以提高區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力。關(guān)于我國(guó)的區(qū)域創(chuàng)新，很多研究著眼于區(qū)域內(nèi)部，對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的能力、績(jī)效及環(huán)境等進(jìn)行探討[1-8]。隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程加快，區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)系以及區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新也成為研究重點(diǎn)。白俊紅和蔣伏心(2015)基于1998—2012年省際面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量分析方法研究表明，協(xié)同創(chuàng)新的總效果在長(zhǎng)期過(guò)程中對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效具有顯著的正向影響[9]。趙雨涵和宋旭光(2017)運(yùn)用最小生成樹法研究表明，中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)具有明顯的空間關(guān)聯(lián)性，并隨著時(shí)間的推移顯著增強(qiáng)[10]。張靜和李平(2017)運(yùn)用空間面板模型分析發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效存在明顯的空間關(guān)聯(lián)，主要以增長(zhǎng)極為中心的組團(tuán)方式分布[11]。李晨等(2017)運(yùn)用SAR模型分析發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新空間溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的影響，交通鄰近的作用最大，技術(shù)鄰近次之，地理鄰近居第三位，經(jīng)濟(jì)鄰近的作用最小[12]。李婧和何宜麗利用2004—2013年30個(gè)省區(qū)面板數(shù)據(jù)的分析顯示，我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效和知識(shí)溢出水平顯著提高，知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效具有顯著正向影響[13]。趙少平和黃飛(2016)采用常規(guī)空間計(jì)量方法研究表明，長(zhǎng)三角的區(qū)域創(chuàng)新集聚存在空間正相關(guān)性[14]。

從現(xiàn)有研究來(lái)看，大部分學(xué)者對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)系只局限于地理位置“鄰近”的區(qū)域。其實(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)全球化與區(qū)域一體化的深入推進(jìn)，區(qū)域創(chuàng)新的溢出效應(yīng)隨著知識(shí)、技術(shù)和人才等的跨區(qū)域流動(dòng)，超越了地理上“鄰近”區(qū)域，而表現(xiàn)為“跨區(qū)域”流動(dòng)。這種跨區(qū)域流動(dòng)，使得各地區(qū)創(chuàng)新能力的提升與其他地區(qū)(不僅僅是相鄰地區(qū))緊密相關(guān)，呈現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。因此，只有全面掌握區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的整體特征及各節(jié)點(diǎn)(各區(qū)域)在其中的角色和作用，才能更有效地推進(jìn)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新。有鑒于此，本文通過(guò)構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)體系計(jì)算我國(guó)省級(jí)區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)，進(jìn)而運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法(Social Network Analysis，SNA)考察我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的整體網(wǎng)絡(luò)特征、網(wǎng)絡(luò)中心性和空間聚類特征，并進(jìn)一步運(yùn)用二次指派程序(Quadratic Assignment Procedure，QAP)探究區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的主要影響因素。

二、我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)測(cè)度

運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法分析區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)，首先要測(cè)算各區(qū)域的創(chuàng)新指數(shù)，因此需要構(gòu)建合理的區(qū)域創(chuàng)新指標(biāo)體系?；趨^(qū)域創(chuàng)新評(píng)價(jià)的科學(xué)性、整體性、可操作性及動(dòng)態(tài)連續(xù)性原則，參照彭迪云(2016)和齊亞偉(2015)的研究[4][7]，將區(qū)域創(chuàng)新分為創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新環(huán)境三個(gè)維度，采用10個(gè)指標(biāo)測(cè)算我國(guó)各區(qū)域的創(chuàng)新指數(shù)，具體見表1。

表1區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)的指標(biāo)體系

目標(biāo)系統(tǒng)一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)區(qū)域創(chuàng)新A1:創(chuàng)新投入A2:創(chuàng)新產(chǎn)出A3:創(chuàng)新環(huán)境A11:R&D經(jīng)費(fèi)支出(萬(wàn)元)A12:R&D人員全時(shí)當(dāng)量(人/年)A21:專利授權(quán)量(項(xiàng))A22:技術(shù)市場(chǎng)成交額(億元)A23:高技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(億元)A31:公共圖書館藏書量(萬(wàn)冊(cè))A32:科技支出占財(cái)政支出比例(%)A33:人均GDP(人/元)A34:第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重(%)A35:實(shí)際利用外資額(萬(wàn)美元)

準(zhǔn)確、合理的權(quán)重分配是進(jìn)行多指標(biāo)分析的關(guān)鍵，權(quán)重的確定方法主要有德爾菲法(專家評(píng)議法)、主成分分析法、層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度法、熵值法、變異系數(shù)法等。其中，變異系數(shù)法不僅較為客觀，而且可操作性強(qiáng)(鄭廣華，2010)[15]，因此本文選取變異系數(shù)法確定權(quán)重。計(jì)算得到各樣本區(qū)域2006—2015年的創(chuàng)新指數(shù)(見表2)。從整體均值來(lái)看，區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)呈現(xiàn)不斷增加趨勢(shì)，說(shuō)明我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新不斷增強(qiáng)；從各區(qū)域看，創(chuàng)新指數(shù)也是遞增的，各區(qū)域的創(chuàng)新不斷提升；從區(qū)域排名看，創(chuàng)新指數(shù)排在前五位基本是北京、上海、江蘇、浙江、廣東，排名后五位的基本是青海、寧夏、海南、新疆、甘肅、貴州等西部省區(qū)，說(shuō)明區(qū)域創(chuàng)新在整體上依舊是東部地區(qū)優(yōu)于西部地區(qū)。

表2 各樣本區(qū)域的創(chuàng)新指數(shù)

三、我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)特征

1.區(qū)域創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

本文基于區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，參考劉華軍等(2015)的引力模型[16]，并根據(jù)本文研究的需要進(jìn)行修正，得到如下模型：

其中，xi,j為i區(qū)域與j區(qū)域之間的創(chuàng)新空間相關(guān)性，Pi和Pj分別為i區(qū)域和j區(qū)域的總?cè)藬?shù)，Gi和Gj分別為i區(qū)域和j區(qū)域的GDP總值，ki,j為i區(qū)域在i和j區(qū)域創(chuàng)新中的貢獻(xiàn)率，i區(qū)域和j區(qū)域的創(chuàng)新水平分別由Ii與Ij表示?；谕羞_(dá)羅的人口遷移模型，需要把地理距離和經(jīng)濟(jì)距離同時(shí)納入摩擦距離(Dij)中。di,j表示區(qū)域i與區(qū)域j省會(huì)(首府)城市之間的球面實(shí)際距離，根據(jù)各城市的經(jīng)緯度以及球面距離公式計(jì)算得到；gi和gj分別為i區(qū)域和j區(qū)域的人均GDP，其差值的絕對(duì)值越大，說(shuō)明區(qū)域間資源流動(dòng)性越強(qiáng)。

2.整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特征

為了更能清晰和直觀展示我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，本文利用UCINET可視化工具Netdraw繪制了2015年的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)(見圖1)。從圖1可以看出，我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新呈現(xiàn)較為明顯的空間網(wǎng)絡(luò)特征，其中上海、北京、天津、浙江、江蘇等東部區(qū)域與其他區(qū)域聯(lián)系較多，處于網(wǎng)絡(luò)的中心地帶；青海、甘肅等中西部區(qū)域則處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶。

圖1 2015年我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

圖2 空間關(guān)聯(lián)關(guān)系與網(wǎng)絡(luò)密度

圖3 網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度與網(wǎng)絡(luò)效率

把握一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)特征，需要研究其整體網(wǎng)絡(luò)密度和網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性。網(wǎng)絡(luò)密度反映網(wǎng)絡(luò)成員聯(lián)系的緊密度，密度越大，聯(lián)系就越密切；網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性包含網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度和網(wǎng)絡(luò)效率，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系反映網(wǎng)絡(luò)成員之間的相互作用程度，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度反映網(wǎng)絡(luò)成員之間非對(duì)稱可達(dá)的程度(主要針對(duì)有向圖，其值越大則網(wǎng)絡(luò)越具有等級(jí)結(jié)構(gòu))，網(wǎng)絡(luò)效率反映各成員之間的連接效率(網(wǎng)絡(luò)效率越低，則說(shuō)明成員之間的連線越多、聯(lián)系越密，則關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)越穩(wěn)定)。根據(jù)劉軍(2014)的計(jì)算方法[17]，基于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣，繪制出2006年至2015年我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度、關(guān)聯(lián)關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度以及網(wǎng)絡(luò)效率的變化趨勢(shì)(見圖2、圖3)。

從圖2可以看出，我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)密度總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，表明區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)越來(lái)越密切。但從絕對(duì)值看，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)密度分別為227與0.261，距離理論上總共的關(guān)聯(lián)關(guān)系870(30×29)和網(wǎng)絡(luò)密度1還有很大差距?？梢姡覈?guó)區(qū)域創(chuàng)新的空間聯(lián)系還有很大提升空間。從圖3可以看出，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度先是呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但在2011年以后趨于平穩(wěn)，說(shuō)明整體網(wǎng)絡(luò)趨向平等化發(fā)展；網(wǎng)絡(luò)效率整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，表明各區(qū)域之間的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)不斷增強(qiáng)?？梢姡?006年全國(guó)科技大會(huì)以后，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略成為我國(guó)主要發(fā)展戰(zhàn)略之一，各地也紛紛積極促進(jìn)科技創(chuàng)新，創(chuàng)新人才、知識(shí)、技術(shù)等創(chuàng)新資源的區(qū)域間流動(dòng)加快，各區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)也得到有效加強(qiáng)。

3.各區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)中心性

中心性是重要的網(wǎng)絡(luò)特征，反映節(jié)點(diǎn)成員在網(wǎng)絡(luò)中的地位及權(quán)利大小，包括點(diǎn)度中心度、中間中心度和接近中心度。點(diǎn)度中心度衡量成員在網(wǎng)絡(luò)中所處的地位，其值越高則與其他成員的連線越多，越處于網(wǎng)絡(luò)的中心；中間中心度反映成員在網(wǎng)絡(luò)中對(duì)資源的掌握程度，其值越高則掌握的資源越多(處于與其他成員最短連線上，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中起著橋梁的作用)；接近中心度反映成員在網(wǎng)絡(luò)中獨(dú)立于其他成員(不受控制)的程度，其值越高則與其他成員越接近，與其他成員的聯(lián)系越強(qiáng)。限于篇幅，這里僅給出2015年的計(jì)算結(jié)果(見表3)。

從點(diǎn)度中心度來(lái)看，高于均值的區(qū)域有9個(gè)(上海、天津、江蘇、北京、山東、浙江、廣東、內(nèi)蒙古、河南)，這些區(qū)域與其他區(qū)域連線較多，處于網(wǎng)絡(luò)的中心地帶；其中7個(gè)屬于東部發(fā)達(dá)地區(qū)，說(shuō)明我國(guó)的創(chuàng)新中心集中在東部地區(qū)。點(diǎn)入度大于點(diǎn)出度的區(qū)域有上海、天津、江蘇、北京、浙江、安徽、山東、內(nèi)蒙古和河南，其受益大于溢出；相反，中西部地區(qū)則大多表現(xiàn)為溢出大于受益?？梢?，東部地區(qū)擁有良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，吸引了其他地區(qū)創(chuàng)新資源的流入。從中間中心度來(lái)看，高于均值的區(qū)域有8個(gè)(上海、天津、江蘇、北京、山東、浙江、廣東、內(nèi)蒙古)，其中心度占全國(guó)總量的83.44%，掌握較多的創(chuàng)新資源，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中起著橋梁的作用；這些區(qū)域大多處于我國(guó)最為發(fā)達(dá)的長(zhǎng)江三角洲、珠江三角洲以及環(huán)渤海地區(qū)，在區(qū)域創(chuàng)新方面具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。從接近中心度來(lái)看，高于均值的區(qū)域有8個(gè)(上海、天津、江蘇、北京、山東、浙江、內(nèi)蒙古、廣東)，這些區(qū)域的創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)其他區(qū)域的創(chuàng)新活動(dòng)有較大影響，是網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新活動(dòng)的中心行動(dòng)者。另外，不管從點(diǎn)度中心度、中間中心度還是接近中心度看，排名靠后的基本上是寧夏、海南等區(qū)域，這些區(qū)域由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低、地理位置偏遠(yuǎn)以及基礎(chǔ)設(shè)施落后，區(qū)域創(chuàng)新能力不足，處在網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶。

表3 各樣本區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)中心性

4.區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的板塊結(jié)構(gòu)

為了進(jìn)一步探討我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的空間聚類特征，需將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化為塊模型。根據(jù)Wasserman和Faust(1994)構(gòu)建的塊模型評(píng)測(cè)體系[18]，將我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)分為四大板塊：一是雙向溢出板塊，該板塊成員與板塊內(nèi)成員和板塊外成員都有較多的關(guān)系，表現(xiàn)為雙向溢出；二是凈受益板塊，該板塊成員受益遠(yuǎn)大于溢出，在極端情況下表現(xiàn)為只受益而不溢出；三是經(jīng)紀(jì)人板塊，其作用好比橋梁，起著聯(lián)結(jié)其他板塊之間關(guān)系的作用，該板塊成員內(nèi)部的關(guān)系較少，而與外部的關(guān)系較多；四是凈溢出板塊，與凈受益板塊相反，該板塊成員受益遠(yuǎn)大于溢出，在極端情況下只溢出而不受益。本文采用常見的CONCOR塊模型分析方法，最大分割深度為2，收斂標(biāo)準(zhǔn)為0.2，將我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)劃分為雙向溢出、凈受益、經(jīng)紀(jì)人和凈溢出四大板塊，如表4所示，圖4則更加清晰地描繪了四大板塊之間的互動(dòng)關(guān)系。

表4 我國(guó)區(qū)域空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的板塊結(jié)構(gòu)

注：期望內(nèi)部關(guān)系比例根據(jù)“(板塊內(nèi)區(qū)域數(shù)-1)/(網(wǎng)絡(luò)中所有區(qū)域數(shù)-1)”計(jì)算，實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例根據(jù)“板塊內(nèi)部關(guān)系數(shù)/板塊的溢出關(guān)系總數(shù)”計(jì)算。

圖4 我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的四大板塊

2015年，我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)一共有227個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系(板塊內(nèi)26個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系，板塊外201個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)系)，表明我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新存在著明顯的空間關(guān)系和溢出效應(yīng)。雙向溢出板塊的成員有4個(gè)區(qū)域(有北京、天津、內(nèi)蒙古、山東)，凈受益板塊的成員有5個(gè)區(qū)域(上海、江蘇、浙江、廣東、福建)*板塊的期望內(nèi)部關(guān)系比例小于實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例，則屬于雙向溢出板塊或凈受益板塊。雙向溢出板塊中，受益關(guān)系總共74個(gè)(板塊內(nèi)8個(gè)，板塊外66個(gè))，溢出關(guān)系總共26個(gè)(板塊內(nèi)8個(gè)，板塊外18個(gè))，期望內(nèi)部關(guān)系比例10.34%小于實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例30.77%；凈受益板塊中，受益關(guān)系總共81個(gè)(板塊內(nèi)7個(gè)，板塊外74個(gè))，溢出關(guān)系總共38個(gè)(板塊內(nèi)7個(gè)，板塊外31個(gè))，期望內(nèi)部關(guān)系比例13.79%小于實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例18.42%；由于后者的受益關(guān)系數(shù)大于前者，故將前者作為雙向溢出板塊，后者作為凈受益板塊。，經(jīng)紀(jì)人板塊的成員有9個(gè)區(qū)域(吉林、河北、山西、陜西、遼寧、寧夏、黑龍江、重慶、青海)，凈溢出板塊的成員有12個(gè)區(qū)域(湖北、湖南、廣西、河南、四川、貴州、云南、安徽、海南、江西、甘肅、新疆)*板塊的期望內(nèi)部關(guān)系比例大于實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例，則屬于經(jīng)紀(jì)人板塊或凈溢出板塊。經(jīng)紀(jì)人板塊中，受益關(guān)系總共24個(gè)(板塊內(nèi)9個(gè)，板塊外15個(gè))，溢出關(guān)系總共67個(gè)(板塊內(nèi)9個(gè)，板塊外58個(gè))，期望內(nèi)部關(guān)系比例27.59%大于實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例13.43%；凈溢出板塊中，受益關(guān)系總共48個(gè)(板塊內(nèi)2個(gè)，板塊外46個(gè))，溢出關(guān)系總共96個(gè)(板塊內(nèi)2個(gè)，板塊外94個(gè))，期望內(nèi)部關(guān)系比例37.93%大于實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例2.13%。由于后者的溢出關(guān)系數(shù)明顯大于前者，故將前者作為經(jīng)紀(jì)人板塊，后者作為凈溢出板塊。?？偟膩?lái)看，凈受益板塊的成員大多屬于東部沿海地區(qū)，而凈溢出板塊大多數(shù)屬于中西部地區(qū)。東部地區(qū)憑借自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì)吸引著中西部地區(qū)的創(chuàng)新資源，進(jìn)而區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)在整體上表現(xiàn)出非均衡的特征。

為更深層次剖析四個(gè)板塊之間的空間關(guān)聯(lián)，通過(guò)UCINET軟件計(jì)算得出各板塊之間的密度矩陣，然后與整體網(wǎng)絡(luò)密度(0.261)比較，若板塊之間的密度大于0.261，賦值為1(該兩板塊之間存在較強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián))，相反則賦值為0，得到像矩陣(見表5)。從整體來(lái)看，各板塊基本能夠發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，體現(xiàn)板塊功能。像矩陣可以直觀地反映區(qū)域創(chuàng)新在各板塊間的溢出效應(yīng)，經(jīng)紀(jì)人板塊和凈溢出板塊對(duì)雙向溢出板塊和凈受益板塊具有較強(qiáng)的溢出效應(yīng)，反映出中西部區(qū)域創(chuàng)新資源向東部地區(qū)流動(dòng)的趨勢(shì)；雙向溢出板塊和凈受益板對(duì)自身具有較強(qiáng)的溢出效應(yīng)，而經(jīng)紀(jì)人板塊和凈溢出板塊的自身溢出效應(yīng)不明顯，表明東部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)更為顯著，而中西部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)較弱。

表5 我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)四大板塊之間的密度矩陣與像矩陣

四、我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的影響因素

1. 模型設(shè)定與指標(biāo)選取

本文采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)矩陣QAP分析影響我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的主要因素，QAP是一種基于關(guān)系數(shù)據(jù)探究不同矩陣之間相關(guān)系數(shù)，并對(duì)該系數(shù)進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)的方法。由于地理位置上的先天優(yōu)勢(shì)，一個(gè)區(qū)域通常更易受到相鄰區(qū)域溢出效應(yīng)的影響。從前文的密度矩陣分析來(lái)看，各板塊之間存在著明顯的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系與溢出效應(yīng)，但各板塊之間的空間溢出又存在差異性，這可能是由于不同區(qū)域擁有不同的創(chuàng)新資源和環(huán)境所造成的，因此，本文選擇若干刻畫區(qū)域創(chuàng)新差異的指標(biāo)，構(gòu)建模型：I=f(D,R,K,S,F,G,T) 。

其中，I為區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣，D為空間鄰接矩陣(兩區(qū)域相鄰取1，否則為0)，R為R&D人員全時(shí)當(dāng)量差異矩陣，K為R&D經(jīng)費(fèi)支出差異矩陣，S為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重差異矩陣，F(xiàn)為實(shí)際利用外資差異矩陣，G為人均GDP差異矩陣，T為科技支出占財(cái)政支出比重差異矩陣。取各區(qū)域?qū)?yīng)的指標(biāo)在樣本期間(2006—2015年)的均值，用各區(qū)域?qū)嶋H值與均值之差的絕對(duì)值建立差異矩陣，再利用UCINET軟件進(jìn)行QAP相關(guān)性分析和回歸分析。

2.QAP相關(guān)性分析

通過(guò)QAP相關(guān)性分析可以得出不同矩陣之間的相關(guān)性。QAP以某個(gè)矩陣的行和列同時(shí)置換為基礎(chǔ)，多次重復(fù)計(jì)算置換后的矩陣與其他矩陣之間的相關(guān)系數(shù)，并通過(guò)隨機(jī)重排計(jì)算出相應(yīng)相關(guān)系數(shù)分布，進(jìn)而根據(jù)事先確定的顯著性水平得出相關(guān)系數(shù)(劉軍，2014)[19]。由UCINET軟件通過(guò)10 000次置換，分別得到被解釋變量與解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)(見表6)。其中，最大值和最小值分別是實(shí)際相關(guān)系數(shù)中的最大值和最小值；P1≥0、P2≤0分別表示10 000次隨機(jī)置換中觀測(cè)到的相關(guān)系數(shù)大于等于、小于等于實(shí)際相關(guān)系數(shù)的概率。根據(jù)表6，各變量的相關(guān)系數(shù)均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，且系數(shù)都為正數(shù)，表明選取的指標(biāo)對(duì)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)有著顯著的正向影響。

表6 區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣與影響因素的QAP相關(guān)性

表7 各差異矩陣之間的相關(guān)系數(shù)與顯著性水平

注：***、**、*分別代表1%、5%、10%的顯著性水平。

為了更進(jìn)一步檢驗(yàn)選取的指標(biāo)差異矩陣之間是否存在相關(guān)關(guān)系，進(jìn)一步對(duì)差異矩陣進(jìn)行QAP相關(guān)性分析，得到其相關(guān)系數(shù)及其顯著性水平(見表7)。R&D經(jīng)費(fèi)支出差異矩陣與R&D人員投入差異矩陣具有顯著的相關(guān)性(相關(guān)關(guān)系達(dá)到0.932)，兩者存在嚴(yán)重共線性，且與其他變量也存在一定的共線性問(wèn)題。為了減小變量間共線性問(wèn)題帶來(lái)的估計(jì)誤差，剔除R&D經(jīng)費(fèi)支出差異矩陣K，得到修正模型：I′=f(D,R,S,F,G,T)。

3. QAP回歸分析

運(yùn)用UCINET軟件，選擇10 000次隨機(jī)置換，回歸結(jié)果如表8所示。概率1表示隨機(jī)置換后的判定系數(shù)絕對(duì)值不小于觀察到的判定系數(shù)的概率；相反，概率2表示置換后的判定系數(shù)不大于觀察到的判定系數(shù)的概率。由表8可知，空間鄰接矩陣D在1%的水平上顯著，說(shuō)明地理位置確實(shí)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)具有顯著影響；R&D人員全時(shí)當(dāng)量差異矩陣(R)、人均GDP差異矩陣(G)和科技支出占財(cái)政支出比重差異矩陣(T)都在1%的水平上顯著，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重差異矩陣(S)和實(shí)際利用外資差異矩陣(F)分別在5%與10%的顯著性水平上顯著?？梢?，我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)在不同程度上受到這些因素的影響?；貧w系數(shù)為負(fù)，表明區(qū)域間第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、實(shí)際利用外資和科技支出占財(cái)政支出比重的差異越小，區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)越強(qiáng)；回歸系數(shù)為正，表明區(qū)域間R&D人員全時(shí)當(dāng)量和人均GDP的差異越大，區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)越強(qiáng)。

表8 區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)影響因素的QAP回歸分析

五、結(jié)論與啟示

本文基于我國(guó)2006—2015年30個(gè)省級(jí)樣本區(qū)域的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)，并采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法(SNA)和QAP回歸分析法，考察我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)特征及其影響因素，得出以下結(jié)論：(1)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)，東部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)明顯高于中西部地區(qū)，說(shuō)明雖然各區(qū)域創(chuàng)新均不斷加強(qiáng)，但中西部地區(qū)與東部地區(qū)還存在一定差距。(2)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)密度呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)，區(qū)域創(chuàng)新的空間聯(lián)系更加緊密，但還有很大提升空間；網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度和網(wǎng)絡(luò)效率整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，各區(qū)域趨向平等化發(fā)展，空間關(guān)聯(lián)更加密切。(3)我國(guó)的創(chuàng)新中心集中在東部地區(qū)，東部地區(qū)吸引其他地區(qū)的創(chuàng)新資源流入，并對(duì)其他地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)有較大影響。(4)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的四大板塊基本發(fā)揮了各自的優(yōu)勢(shì)和功能；凈受益板塊的成員大多屬于東部沿海地區(qū)，而凈溢出板塊大多數(shù)屬于中西部地區(qū)；經(jīng)紀(jì)人板塊和凈溢出板塊對(duì)雙向溢出板塊和凈受益板塊具有較強(qiáng)的溢出效應(yīng)；東部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)更為顯著，而中西部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)較弱。(5)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)受到各區(qū)域地理位置差異、科技投入差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、利用外資差異以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異等因素的顯著影響。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，從全國(guó)一盤棋的戰(zhàn)略角度實(shí)施區(qū)域創(chuàng)新政策。上海、北京、天津、江蘇等東部地區(qū)作為我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的中心地帶，應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高創(chuàng)新能力。雖然中西部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新相對(duì)落后，但也擁有豐富的創(chuàng)新資源，東部地區(qū)可在中西部地區(qū)設(shè)立創(chuàng)新平臺(tái)，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，避免中西部地區(qū)的創(chuàng)新資源過(guò)度流入東部地區(qū)，進(jìn)而在全國(guó)層面形成更為均衡的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新格局。

第二，制定差別化的區(qū)域創(chuàng)新政策。充分考慮各板塊之間的結(jié)構(gòu)特征，避免“一刀切”。一方面，雙向溢出板塊和凈受益板塊是我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新的核心地帶，有著強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，要在提升其自身創(chuàng)新能力的同時(shí)，積極引導(dǎo)凈溢出板塊與經(jīng)紀(jì)人板塊的創(chuàng)新發(fā)展。另一方面，凈溢出板塊與經(jīng)紀(jì)人板塊要充分發(fā)揮其資源優(yōu)勢(shì)，并積極學(xué)習(xí)和引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，主動(dòng)參與跨區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)，從而提高全國(guó)的區(qū)域創(chuàng)新關(guān)聯(lián)密度和創(chuàng)新效率。

第三，努力縮小中西部地區(qū)與東部地區(qū)的創(chuàng)新差距。要鼓勵(lì)東部地區(qū)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新型企業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，加大區(qū)域創(chuàng)新知識(shí)、技術(shù)和人才的溢出效應(yīng)。同時(shí)，中西部地區(qū)應(yīng)加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，主動(dòng)引進(jìn)、消化并吸收國(guó)內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)，逐步提高自身自主創(chuàng)新和發(fā)展的能力。

第四，積極推進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，縮小區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境差距。QAP回歸分析表明，區(qū)域間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開放、科技投入等方面的差異越小，區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)越大。因此，落后地區(qū)應(yīng)加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，擴(kuò)大對(duì)外開放，加大科技投入，努力縮小區(qū)域間差異，從而推動(dòng)整體區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新。

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