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        基于空間計(jì)量分析的浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出研究

        2021-10-22 04:31:02王承云蔣世敏熊文景戴添樂(lè)
        關(guān)鍵詞:浙江省區(qū)域模型

        王承云, 蔣世敏, 熊文景, 戴添樂(lè)

        (上海師范大學(xué)環(huán)境與地理科學(xué)學(xué)院, 上海 200234)

        在區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化背景下,浙江省作為民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重鎮(zhèn),民營(yíng)經(jīng)濟(jì)之網(wǎng)覆蓋了從浙北平原到浙南山地的浙江大部,為浙江省區(qū)域創(chuàng)新不斷注入活力.浙江省深入實(shí)施“創(chuàng)業(yè)富民、創(chuàng)新強(qiáng)省”總戰(zhàn)略,強(qiáng)化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主體的地位,著力構(gòu)建浙江特色的全域創(chuàng)新體系.創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)成為浙江省制造業(yè)獲得“單項(xiàng)冠軍”的不二法門(mén).然而,浙江省區(qū)域內(nèi)部創(chuàng)新資源配置不均衡、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡等問(wèn)題,使得浙江省區(qū)域內(nèi)部創(chuàng)新能力的進(jìn)一步提升受到限制.為此,探究浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空演化特征及其影響因素,對(duì)于提升區(qū)域創(chuàng)新能力,促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),提升綜合競(jìng)爭(zhēng)力具有重要實(shí)踐價(jià)值.

        目前,有關(guān)區(qū)域創(chuàng)新的研究主要集中在評(píng)價(jià)體系構(gòu)建[1]、創(chuàng)新效率[2-4]及其創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)機(jī)制[5-6]、創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應(yīng)[7-9]、也有研究揭示了創(chuàng)新產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)[10].隨著創(chuàng)新地理學(xué)的發(fā)展,學(xué)者們對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新的研究正逐步深入.已有研究可概括為三個(gè)方面:一是區(qū)域創(chuàng)新能力研究.如甄峰[11]等構(gòu)建了區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,從知識(shí)、技術(shù)、管理與制度、宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境四個(gè)方面測(cè)度區(qū)域創(chuàng)新能力,對(duì)于早期停留在理論探討的創(chuàng)新研究補(bǔ)充了量化研究;王承云[12]等探討長(zhǎng)三角16個(gè)城市的創(chuàng)新水平,認(rèn)為其創(chuàng)新空間的相關(guān)性整體上表現(xiàn)為正向,而知識(shí)經(jīng)濟(jì)和集聚經(jīng)濟(jì)是城市創(chuàng)新產(chǎn)生的根本機(jī)制;方創(chuàng)琳[13]等從城市自主創(chuàng)新、人居環(huán)境創(chuàng)新、體制創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新四個(gè)方面系統(tǒng)評(píng)估了中國(guó)創(chuàng)新型城市現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)中國(guó)287個(gè)城市的綜合創(chuàng)新水平與這四個(gè)方面的創(chuàng)新水平的空間分異規(guī)律呈現(xiàn)一致性;呂拉昌[14]等對(duì)我國(guó)三大都市圈40個(gè)中心城市的創(chuàng)新引力進(jìn)行測(cè)度與比較,從城市知識(shí)創(chuàng)新、創(chuàng)新環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新四個(gè)方面對(duì)這40個(gè)中心城市進(jìn)行聚類(lèi)分析,并分為四個(gè)等級(jí),深化了區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)理論;眾多研究從技術(shù)、知識(shí)、制度、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政府行為等多個(gè)方面對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合性評(píng)價(jià),表明區(qū)域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)顯著的經(jīng)濟(jì)地帶性空間差異.二是區(qū)域創(chuàng)新的空間結(jié)果分析.如段德忠[15]等對(duì)上海市和北京市創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)的演化模式進(jìn)行了探討,上海市創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)在1991年—2014年間由單核驅(qū)動(dòng)向多核驅(qū)動(dòng)不斷演進(jìn),北京市創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)為市中心單核主導(dǎo)始終未變;武曉靜[16]等對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶130個(gè)城市的創(chuàng)新水平時(shí)空格局進(jìn)行了系統(tǒng)探討,各城市創(chuàng)新能力呈現(xiàn)由集聚向擴(kuò)散的發(fā)展態(tài)勢(shì).三是區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)研究.如王越[17]等采用引力模型探討長(zhǎng)三角城市的創(chuàng)新聯(lián)系網(wǎng)絡(luò),測(cè)算創(chuàng)新節(jié)點(diǎn)城市的輻射能力,揭示了地理鄰近性、制度鄰近性以及技術(shù)鄰近性對(duì)城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的作用;周燦[18]等研究了長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),測(cè)度城市創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)地位,對(duì)城市創(chuàng)新模式進(jìn)行劃分,揭示了空間網(wǎng)絡(luò)視角下不同城市創(chuàng)新模式的差異.

        在已有研究中,關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的研究主要停留在國(guó)家[19-20]、省域[21]和地市[22-23]的宏觀層面.事實(shí)上具有明顯局域性特征的知識(shí)溢出在更小的空間尺度才表現(xiàn)出顯著性[24],而以縣域?yàn)榭臻g研究單元的研究卻少見(jiàn).蔣天穎[25]探討了浙江省內(nèi)部創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空特征,但是時(shí)間跨度短,不能很好地反映創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異演變,而且用單純的專(zhuān)利授權(quán)數(shù)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出,沒(méi)有考慮到專(zhuān)利屬于中間產(chǎn)品,不能全面代表創(chuàng)新最終成果.何健芳[26]等探討了廣東省21個(gè)地級(jí)市創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異,但沒(méi)有說(shuō)明其空間差異的形成原因.還有相關(guān)學(xué)者研究區(qū)域內(nèi)部的創(chuàng)新[27-29],但大多以單一指標(biāo)來(lái)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出.鑒于此,本文以發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)作為創(chuàng)新產(chǎn)出的間接指標(biāo),新產(chǎn)品產(chǎn)值作為創(chuàng)新產(chǎn)出的直接指標(biāo),構(gòu)建創(chuàng)新產(chǎn)出綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),借助空間計(jì)量分析方法,分析浙江省69個(gè)縣級(jí)行政區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異,客觀揭示經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、技術(shù)溢出、政府政策等相關(guān)因素對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間影響效應(yīng),以期為優(yōu)化浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間格局、促進(jìn)科技資源的有效配置、縮小區(qū)域創(chuàng)新差異提供參考.

        1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來(lái)源

        本文采用新產(chǎn)品產(chǎn)值和發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)來(lái)表征創(chuàng)新產(chǎn)出.創(chuàng)新產(chǎn)出包括中間產(chǎn)出(知識(shí)創(chuàng)新)和最終產(chǎn)出(經(jīng)濟(jì)收益).新產(chǎn)品產(chǎn)值是創(chuàng)新產(chǎn)出商業(yè)成果的收益性指標(biāo),可作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的直接指標(biāo);發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)屬于創(chuàng)新過(guò)程中知識(shí)溢出的中間產(chǎn)出,反映區(qū)域創(chuàng)新的活躍程度,可作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的間接指標(biāo).2012年—2019年浙江省行政區(qū)劃經(jīng)歷了六次調(diào)整,為保證空間研究單元的可比性,本文以浙江省2012年的行政區(qū)劃為標(biāo)準(zhǔn),將各地市所轄縣市作為獨(dú)立研究單元,2012年之后調(diào)整為“區(qū)”的富陽(yáng)市、紹興縣、上虞市、奉化市、洞頭縣和臨安縣按照縣級(jí)行政區(qū)處理,最終確定研究范圍包括浙江省11個(gè)地級(jí)市區(qū)、22個(gè)縣級(jí)市、35個(gè)縣以及1個(gè)自治縣,共計(jì)69個(gè)縣級(jí)行政單元.本文所有數(shù)據(jù)來(lái)源于浙江省各地市的統(tǒng)計(jì)年鑒以及2008年—2020年《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》.

        2 研究方法

        2.1 熵權(quán)法

        采用熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估,可對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán).首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行正向標(biāo)準(zhǔn)化處理,設(shè)Yij為第i個(gè)縣區(qū)第j項(xiàng)指標(biāo)的規(guī)范化值,對(duì)于給定的j,Yij的差異越大,該項(xiàng)指標(biāo)的作用就越大,綜合評(píng)估的計(jì)算步驟如下:

        (1)

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),

        (2)

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),

        (3)

        (4)

        其中,Ej為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值,Wj為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán),Ti為第i個(gè)縣區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出的綜合得分,用來(lái)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出.

        2.2 全局空間自相關(guān)

        為了表達(dá)浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間集聚情況,選取全局Moran’sI指數(shù)揭示研究區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布格局.其計(jì)算公式如下:

        (5)

        2.3 局部空間自相關(guān)

        (6)

        2.4 NICH指數(shù)

        相對(duì)發(fā)展率指數(shù)(NICH指數(shù))可以衡量浙江省各縣域在某一時(shí)期內(nèi)相對(duì)于浙江省整體的發(fā)展速度.計(jì)算公式如下:

        (7)

        式中,Y1i、Y2i分別表示第i個(gè)縣域在觀測(cè)期末期和初期的創(chuàng)新產(chǎn)出,Y1、Y2分別表示浙江省各縣域在該時(shí)期末期和初期的創(chuàng)新產(chǎn)出.

        2.5 地理加權(quán)回歸模型

        地理加權(quán)回歸模型(GWR)是考慮變量空間異質(zhì)性的局部線性回歸模型,可獲得不同自變量隨空間位置變化而變化的參數(shù)估計(jì),有效探索不同影響因素在不同地理位置上的空間差異性.由于GWR模型在診斷方面較弱,一般先進(jìn)行OLS回歸以確保模型的準(zhǔn)確性,再建立局部空間回歸,更有利于探索局部空間變異特征.OLS回歸表達(dá)式為:

        (8)

        式中,n為自變量個(gè)數(shù);xk為第k個(gè)自變量的值;Y為因變量;β0、βk分別為常數(shù)項(xiàng)估計(jì)值和第k個(gè)自變量的估計(jì)值;ε為隨機(jī)項(xiàng).OLS回歸模型可以從整體上確定各影響因素的差異性,卻難以反映空間異質(zhì)性.進(jìn)一步用GWR模型解釋各個(gè)影響因素與空間研究單元?jiǎng)?chuàng)新產(chǎn)出的空間關(guān)系,GWR模型的表達(dá)式為:

        (9)

        式中,Yi為在空間單元i觀測(cè)的因變量;n、xik、β0、βk以及εi的含義同(8)式.本文采用高斯函數(shù)計(jì)算βk的空間權(quán)重,最優(yōu)帶寬以AIC最小化準(zhǔn)則確定.

        3 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空差異演變

        3.1 區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間演化特征

        為了描述浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間演化特征,選取2007年、2013年和2019年作為評(píng)價(jià)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行可視化分析,運(yùn)用ArcGIS中的自然間斷點(diǎn)分級(jí)法,將浙江省69個(gè)縣級(jí)單元的創(chuàng)新產(chǎn)出從高到低劃分為高水平區(qū)、較高水平區(qū)、中等水平區(qū)和低水平區(qū)四個(gè)等級(jí).2007年—2019年,浙江省創(chuàng)新產(chǎn)出空間集聚特征顯著,如圖1,高創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)的分布與浙江省大灣區(qū)“一環(huán)、一帶、一通道”的總體格局大致吻合;全省創(chuàng)新產(chǎn)出低水平區(qū)以面狀集中分布于浙西南、杭州西部和臺(tái)州北部.2007年,創(chuàng)新產(chǎn)出處于高水平和較高水平的縣區(qū)總共有3個(gè),2013年處于高水平和較高水平的縣區(qū)上升至4個(gè),2019年處于高水平和較高水平的縣區(qū)為5個(gè),表明浙江省各縣域的創(chuàng)新產(chǎn)出在空間分布上逐漸集聚.

        圖1 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出空間分布演變Fig.1 Spatial distribution evolution of regional innovation output in Zhejiang Province

        進(jìn)一步對(duì)2007年、2013年、2019年浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出空間格局進(jìn)行分析.2007年,浙江省創(chuàng)新產(chǎn)出高水平區(qū)、較高水平區(qū)和中等水平區(qū)相對(duì)較少,杭州市區(qū)為高水平區(qū),溫州市區(qū)、寧波市區(qū)為較高水平區(qū);中等水平區(qū)有14個(gè),其它地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出較低,為低水平區(qū).2013 年,浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的中等水平區(qū)、較高水平區(qū)以及高水平區(qū)共有22個(gè),高水平區(qū)未發(fā)生改變,紹興市區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出由中等水平上升為較高水平;余姚市、臨海市、新昌縣、武義縣由低水平區(qū)上升為中等水平區(qū).2019年,浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的中等水平區(qū)、較高水平區(qū)以及高水平區(qū)數(shù)量明顯增加,共有30個(gè)縣區(qū),高水平區(qū)依然不變,臺(tái)州市區(qū)由中等水平區(qū)上升為較高水平區(qū),衢州市區(qū)、安吉縣、長(zhǎng)興縣、海鹽縣、平湖市、桐鄉(xiāng)市、寧海縣由低水平區(qū)上升中等水平區(qū).2007年—2019年,浙東北縣區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出增長(zhǎng)較顯著,究其原因,環(huán)杭州灣高質(zhì)量發(fā)展輻射帶動(dòng)周?chē)h區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展,空間聯(lián)動(dòng)作用顯著;而浙西南地區(qū)受限于創(chuàng)新資源、區(qū)位條件等因素阻礙,難以擺脫循環(huán)累積的發(fā)展困境,難以實(shí)現(xiàn)跨越發(fā)展.舟山市區(qū)、嵊泗縣以及岱山縣雖毗鄰杭州灣,但是由于海水阻隔,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)輻射效應(yīng)減弱、區(qū)域聯(lián)系降低,區(qū)域創(chuàng)新長(zhǎng)期處于低水平階段.

        為了從整體上剖析浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間關(guān)聯(lián)情況,運(yùn)用GeoDa軟件計(jì)算浙江省2007年—2019年創(chuàng)新產(chǎn)出的全局Moran’sI值,繪制成圖2.由Moran’sI指數(shù)可知,浙江省2007年—2019年區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的Moran’sI值大于0,表明在此期間浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性較為明顯.具體表現(xiàn)為,2007年—2009年,Moran’sI指數(shù)快速增長(zhǎng),由2007年的0.248上升至2009年的0.427,表明在此期間浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間集聚程度顯著增強(qiáng);2009年—2012年Moran’sI指數(shù)逐漸下降,表明該時(shí)段集聚分布態(tài)勢(shì)仍存在,但是集聚程度減弱,2007年—2012年Moran’sI指數(shù)呈現(xiàn)倒“V”發(fā)展態(tài)勢(shì);2013年—2019年Moran’sI值在0.25附近波動(dòng),表明2013年—2019年浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出整體空間關(guān)聯(lián)程度相對(duì)穩(wěn)定,這與區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出差異變動(dòng)趨勢(shì)一致.

        圖2 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出全局Moran’s I值變化Fig.2 Global Moran’s I value change of regional innovation output in Zhejiang Province

        3.2 區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的冷熱點(diǎn)分析

        圖3 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出冷熱點(diǎn)分布Fig.3 Cold and hot spots distribution of regional innovation output in Zhejiang Province

        3.3 區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)演化特征

        選取2007年—2013年和2013年—2019年兩個(gè)時(shí)間段,計(jì)算浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的相對(duì)發(fā)展率,并根據(jù)計(jì)算結(jié)果將浙江省69個(gè)縣域,運(yùn)用ArcGIS中的自然間斷點(diǎn)分級(jí)法分為四類(lèi)區(qū)域,從低到高依次為滯后發(fā)展區(qū)、低速發(fā)展區(qū)、中速發(fā)展區(qū)和高速發(fā)展區(qū),圖4為浙江省縣域創(chuàng)新增長(zhǎng)差異空間格局圖.由圖4可以看出,在2007年—2013年和2013年—2019年這兩個(gè)階段,浙江省縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)情況變化較為明顯.2007年—2013年,中高速發(fā)展區(qū)共有6個(gè),杭州市區(qū)和寧波市區(qū)為高速發(fā)展區(qū),中速發(fā)展區(qū)為紹興市區(qū)、溫州市區(qū)、慈溪市、余姚市;低速發(fā)展區(qū)主要集中在臺(tái)州市區(qū)南部、杭州市區(qū)西南部、衢州市區(qū)、湖州市區(qū)以及嘉興市區(qū)周?chē)约叭鸢彩?、義烏市和永康市;剩下區(qū)域均為滯后發(fā)展區(qū),共有45個(gè).2013年—2019年,中高速發(fā)展區(qū)共有8個(gè),較2007年—2013年有所增加,杭州市區(qū)為高速發(fā)展區(qū);中速發(fā)展區(qū)為臺(tái)州市區(qū)、慈溪市、嘉興市、新昌縣、溫州市區(qū)、紹興市區(qū)、永康市;2013年—2019年創(chuàng)新產(chǎn)出的相對(duì)發(fā)展率較上一階段相比最顯著的變化在于,滯后發(fā)展區(qū)數(shù)量明顯減少,金華市區(qū)、東陽(yáng)市、富陽(yáng)市、嘉善縣、紹興縣等16個(gè)縣區(qū)由滯后發(fā)展區(qū)上升為低速發(fā)展區(qū),而湖州市區(qū)、奉化市、桐鄉(xiāng)市、溫嶺市、嵊州市5個(gè)縣區(qū)由低速發(fā)展區(qū)下降為滯后發(fā)展區(qū),從整體上來(lái)看,低速發(fā)展區(qū)數(shù)量相較于上一階段明顯增加.

        圖4 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的相對(duì)發(fā)展率Fig.4 The relative development rate of regional innovation output in Zhejiang Province

        4 浙江省創(chuàng)新產(chǎn)出空間分異的成因分析

        關(guān)于創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)空演化特征的成因,眾多學(xué)者已進(jìn)行廣泛而深入的分析.在多位學(xué)者已有研究的基礎(chǔ)上[18],結(jié)合浙江省區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的具體情況,本文將浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響因子歸納為政府政策(gov)、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)(eco)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)(str)、創(chuàng)新投入(inp)、技術(shù)溢出(tec)、空間區(qū)位(spa)、固定資產(chǎn)投資(inv)7個(gè)方面.政府政策用財(cái)政支出中科學(xué)技術(shù)支出來(lái)反映;經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)以人均生產(chǎn)總值表征;技術(shù)溢出以進(jìn)出口總額來(lái)衡量;創(chuàng)新投入主要有研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人才投入,考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和科學(xué)性,采取科學(xué)研究與技術(shù)服務(wù)業(yè)人數(shù)比重衡量創(chuàng)新投入;產(chǎn)業(yè)升級(jí)用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重和第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重度量;空間區(qū)位采用客運(yùn)量來(lái)表征;固定資產(chǎn)投資用固定資產(chǎn)投資額來(lái)反映.為消除各變量的量綱差異,對(duì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、技術(shù)溢出、固定資產(chǎn)投資、空間區(qū)位做取對(duì)數(shù)處理.

        4.1 OLS模型的結(jié)果與分析

        由于創(chuàng)新投入與產(chǎn)出存在一定的滯后期[30],依次以2015年—2018年各縣區(qū)的影響因子數(shù)據(jù)作為解釋變量,以2019年的創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為觀測(cè)的因變量,構(gòu)建OLS回歸模型.根據(jù)回歸結(jié)果,2016年的解釋變量具有最高的擬合度,因此以滯后三階的數(shù)據(jù)作為分析影響因素的自變量,回歸結(jié)果如表1所示.第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重和固定資產(chǎn)投資這兩個(gè)解釋變量的VIF值大于7.5,將其逐一移除后其余解釋變量的VIF值均小于7.5,模型的決定系數(shù)R2為0.483,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0.000 0,各解釋變量在10%水平下顯著.結(jié)果顯示,技術(shù)溢出、政府政策、空間區(qū)位、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、創(chuàng)新投入的系數(shù)為正,與浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出在全局范圍內(nèi)呈現(xiàn)正相關(guān);經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的系數(shù)為負(fù),與浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)負(fù)相關(guān).具體來(lái)看,技術(shù)溢出的系數(shù)最大,對(duì)浙江省區(qū)域創(chuàng)新的正向作用最顯著;其次為空間區(qū)位和產(chǎn)業(yè)升級(jí),系數(shù)分別為0.179、0.220;政府政策和創(chuàng)新投入的系數(shù)相對(duì)較小,分別為0.085、0.045,對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出存在一定的正向作用.OLS模型只是對(duì)變量進(jìn)行全局的估計(jì),還需要通過(guò)GWR模型進(jìn)行擬合分析,以解釋影響因素的空間異質(zhì)性.

        表1 OLS模型結(jié)果Tab.1 OLS model results

        4.2 GWR模型的結(jié)果與分析

        4.2.1 GWR回歸結(jié)果總體分析 GWR模型對(duì)每一個(gè)特定的空間研究單元都會(huì)估計(jì)一個(gè)系數(shù),表2對(duì)系數(shù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì).結(jié)果表明,GWR模型決定系數(shù)R2為0.643,高于OLS模型對(duì)應(yīng)的數(shù)值,AICc值為162.952,低于OLS模型的169.059,比OLS模型的擬合度有所提高.GWR模型回歸參數(shù)估計(jì)對(duì)于不同單元的創(chuàng)新產(chǎn)出有不同結(jié)果,不同分位數(shù)的回歸擬合估計(jì)值差異較大,各解釋變量對(duì)浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在空間差異性.通過(guò)t檢驗(yàn)對(duì)6個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性分析,顯示技術(shù)溢出、空間區(qū)位、創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)顯著性占比在40%以上.從參數(shù)估計(jì)的極值看,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)回歸系數(shù)為-0.726~0.462、政府政策回歸系數(shù)為-0.499~5.941、創(chuàng)新投入回歸系數(shù)為-8.032~18.762,其極大值和極小值均存在正負(fù)差異性,表明各解釋變量對(duì)不同區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在空間非平穩(wěn)性,進(jìn)一步反映了選擇GWR模型的合理性.

        表2 GWR模型結(jié)果Tab.2 GWR model results

        4.2.2 基于GWR模型的空間異質(zhì)性分析 根據(jù)地理加權(quán)回歸結(jié)果,采用ArcGIS軟件分別對(duì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政府政策、技術(shù)溢出、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、空間區(qū)位、創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)進(jìn)行可視化,并進(jìn)一步探討其空間分異特征.

        1) 經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的空間作用模式,見(jiàn)圖5(a).經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)對(duì)37.96%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響,回歸系數(shù)以淳安縣、桐廬縣、建德市、臨安市、富陽(yáng)市、諸暨市、浦江縣為高值中心向浙東北和浙東南遞減,在嘉興市、寧波市、舟山市下轄的部分縣域形成低值中心.全省約69.6%縣域的創(chuàng)新產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)呈負(fù)相關(guān),僅有約30.4%縣域的創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出正相關(guān).本文認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響作用存在復(fù)雜機(jī)制,一方面浙江省區(qū)域創(chuàng)新的主要主體為工業(yè)企業(yè),其創(chuàng)新能力高低與創(chuàng)新產(chǎn)出存在直接關(guān)聯(lián),另一方面各個(gè)縣域的經(jīng)濟(jì)水平差異可能會(huì)對(duì)創(chuàng)新效率帶來(lái)消極影響.

        2) 技術(shù)溢出的空間作用模式,見(jiàn)圖5(b).技術(shù)溢出對(duì)48.67%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響,都呈現(xiàn)正相關(guān),回歸系數(shù)以浙北的湖州市、嘉興市、杭州市下轄的部分縣域?yàn)楦咧抵行南蛘隳系貐^(qū)遞減,在浙東南的臺(tái)州市和溫州市下轄的大部分縣域形成低值中心,具體呈現(xiàn)“北高、南低”的空間特征.表明浙北地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚、外商投資帶來(lái)的技術(shù)溢出能夠提高創(chuàng)新產(chǎn)出.

        3) 政府政策的空間作用模式,見(jiàn)圖5(c).政府政策對(duì)39.92%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響,92.8%的縣區(qū)呈現(xiàn)正相關(guān),7.2%的縣區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),回歸系數(shù)以浙東北的環(huán)杭州灣大灣區(qū)為高值中心向浙西南遞減,在位于浙西省際邊界線的部分縣域形成低值中心,具體呈現(xiàn)“東北高、西南低”的分布特征.表明浙東北地區(qū)政府推出的創(chuàng)新政策能夠顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力,而在浙西南地區(qū)部分縣市的政府政策對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響較小.

        4) 空間區(qū)位的空間作用模式,見(jiàn)圖5(d).空間區(qū)位對(duì)58.24%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響,都呈現(xiàn)正相關(guān),回歸系數(shù)以衢州市、麗水市、溫州市下轄的大部分縣市為高值中心向浙東北地區(qū)遞減,在浙東北形成低值中心,整體呈現(xiàn)“西南高、東北低”的空間特征.浙東地區(qū)受限于海域條件導(dǎo)致對(duì)外聯(lián)系薄弱,無(wú)法取得快速發(fā)展.浙西南和浙西地區(qū)多為山地丘陵地帶,相對(duì)較差的地理區(qū)位使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展較緩慢,因此該類(lèi)縣域的空間區(qū)位得到重視,能夠促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),提升區(qū)域綜合競(jìng)爭(zhēng)力.

        5) 創(chuàng)新投入的空間作用模式,見(jiàn)圖5(e).創(chuàng)新投入對(duì)43.17%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響,其中68.3%的縣區(qū)呈現(xiàn)正相關(guān),31.7%的縣區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),對(duì)浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出具有兩種截然不同的效果,創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)以浙東北地區(qū)為高值中心向浙南地區(qū)和浙東南地區(qū)遞減,在臺(tái)州市和溫州市下轄的部分沿??h域形成低值中心,具體呈現(xiàn)“東北高、東南低”的空間特征.這表明提高浙東北縣域創(chuàng)新投入強(qiáng)度能夠促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新,而位于浙東南的少部分沿海縣域創(chuàng)新投入的增加并不能起到提升區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的作用.

        6) 產(chǎn)業(yè)升級(jí)的空間作用模式,見(jiàn)圖5(f).產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)24.44%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響,都呈現(xiàn)正相關(guān),回歸系數(shù)以嘉興市、寧波市、舟山市、臺(tái)州市下轄的大部分沿??h域?yàn)楦咧抵行南蛘阄鞯貐^(qū)遞減,在浙中地區(qū)形成低值中心,具體呈現(xiàn)“沿海高、內(nèi)陸低”的空間特征.產(chǎn)業(yè)升級(jí)的兩個(gè)指標(biāo)中,第二產(chǎn)業(yè)比重回歸系數(shù)較顯著,而第三產(chǎn)業(yè)比重存在共線性,基本解釋為:作為民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展重鎮(zhèn)的浙江省,工業(yè)制造業(yè)是主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),而第三產(chǎn)業(yè)為傳統(tǒng)的消費(fèi)性服務(wù)業(yè),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置的扭曲使得第二產(chǎn)業(yè)回歸系數(shù)顯著且相關(guān)性較大.

        圖5 GWR模型回歸系數(shù)估計(jì)的空間分布圖Fig.5 Spatial distribution of regression coefficient estimates in GWR model

        5 結(jié)論與建議

        本文以浙江省69個(gè)縣級(jí)行政區(qū)作為空間研究單元,以發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)和新產(chǎn)品產(chǎn)值作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的綜合指標(biāo),運(yùn)用空間自相關(guān)、NICH指數(shù)考察浙江省2007年-2019年創(chuàng)新產(chǎn)出的空間格局演變特征.并在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型,選取經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、技術(shù)溢出、政府政策、創(chuàng)新投入、空間區(qū)位以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)6個(gè)因子揭示創(chuàng)新產(chǎn)出空間差異的影響因子及其空間分異性.得出以下主要研究結(jié)論.

        1) 浙江省在2007年—2019年創(chuàng)新產(chǎn)出空間分異程度增強(qiáng),存在明顯的極化現(xiàn)象,全省高創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)的分布與浙江省大灣區(qū)“一環(huán)、一帶、一通道”的總體格局基本吻合;全省創(chuàng)新產(chǎn)出低水平區(qū)以面狀集中分布于杭州西部、臺(tái)州北部以及浙西南.從2007年、2013年、2019年三年變化趨勢(shì)看,浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出差異不斷增大.2007年—2019年,杭州市區(qū)、寧波市區(qū)、溫州市區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出均為高水平或較高水平.總體來(lái)看,浙江省區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展空間不平衡問(wèn)題顯著,浙東北和浙西南區(qū)域創(chuàng)新水平差異大,亟須提升優(yōu)化.

        3) 透過(guò)GWR模型回歸結(jié)果顯示,各影響因子對(duì)浙江省區(qū)域創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)模式不同,顯示出明顯的空間分異性.技術(shù)溢出、空間區(qū)位和產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有正相關(guān)效應(yīng);政府政策、創(chuàng)新投入對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在絕大多數(shù)縣域?yàn)檎嚓P(guān),少數(shù)縣域?yàn)樨?fù)相關(guān),且有明顯的空間分異;而經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響僅在少數(shù)縣域?yàn)檎嚓P(guān),可能由于各個(gè)縣域的經(jīng)濟(jì)水平差異對(duì)創(chuàng)新效率帶來(lái)消極影響.

        根據(jù)以上研究結(jié)論,提出相應(yīng)建議:首先,認(rèn)識(shí)區(qū)域創(chuàng)新水平的差異.為創(chuàng)新活動(dòng)營(yíng)造活力氛圍的同時(shí),應(yīng)充分認(rèn)識(shí)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異,積極構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)發(fā)展機(jī)制.進(jìn)一步加強(qiáng)創(chuàng)新熱點(diǎn)區(qū)域的創(chuàng)新合作,充分發(fā)揮高創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)域的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng);推動(dòng)創(chuàng)新冷點(diǎn)區(qū)積極對(duì)接創(chuàng)新熱點(diǎn)區(qū)域的創(chuàng)新活動(dòng),引進(jìn)先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn),進(jìn)一步提高自主研發(fā)能力,強(qiáng)化區(qū)域創(chuàng)新的涓滴效應(yīng).其次,深入挖掘和強(qiáng)化第二產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出潛力和能力,運(yùn)用“高精尖”技術(shù)推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)向先進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)變,促進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展.此外,浙江省應(yīng)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)中占主導(dǎo)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè),大力培育生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重點(diǎn),在產(chǎn)業(yè)升級(jí)的過(guò)程中提升自主研發(fā)能力.再次,加強(qiáng)科研人才培養(yǎng),增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入.各縣市要完善人才梯隊(duì)建設(shè)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度,鼓勵(lì)企業(yè)獨(dú)立自主研發(fā).借助浙江省“創(chuàng)業(yè)富民、創(chuàng)新強(qiáng)省”總戰(zhàn)略,推動(dòng)浙江省經(jīng)濟(jì)發(fā)展由要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變.最后,政府健全創(chuàng)新服務(wù)體系.各地區(qū)政府要科學(xué)籌劃各項(xiàng)創(chuàng)新服務(wù)政策,推動(dòng)各項(xiàng)創(chuàng)新活動(dòng)協(xié)調(diào)發(fā)展.對(duì)于創(chuàng)新事業(yè)發(fā)展相對(duì)緩慢的地區(qū)深入發(fā)掘有潛力的創(chuàng)新增長(zhǎng)點(diǎn),同時(shí),鼓勵(lì)科研人才投入到企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)中.作為區(qū)域創(chuàng)新主力軍的企業(yè)和科研機(jī)構(gòu),政府也要提供相應(yīng)政策支持,包括融資渠道、經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼等方面,為創(chuàng)新活動(dòng)營(yíng)造良好積極的氛圍.

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