高靜 王燕 郭立宏

摘要：基于1999-2019年我國31個省份的面板數(shù)據(jù)，采用主成分分析的方法測度了各省市科技創(chuàng)新能力的綜合評價指數(shù)，并在此基礎(chǔ)之上通過全局Moran’s?I指數(shù)分析了我國科技創(chuàng)新能力的空間溢出效應(yīng)。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，我國科技創(chuàng)新能力在各省市上存在著較大的差異性，科技創(chuàng)新能力評價指數(shù)為正數(shù)的省份主要集中在北上廣為中心的三個經(jīng)濟(jì)帶;第二，全局Moran’s?I指數(shù)在3個空間權(quán)重矩陣下均在顯著為正，這說明我國的科技創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出了正向的空間聚集性，并且在區(qū)位距離上的空間溢出效應(yīng)更加明顯。

關(guān)鍵詞：科技創(chuàng)新;評價指數(shù);空間效應(yīng)

一、引言

黨的十九大報告明確指出“創(chuàng)新是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體制的戰(zhàn)略支撐，要加快創(chuàng)新性國家建設(shè)”。創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略是我國“新常態(tài)”下國家發(fā)展戰(zhàn)略的核心組成部分，其有效實施能夠推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變以及新舊動能轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級。近年來，科技創(chuàng)新支撐經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的核心作用越來越受到重視，我國的科技創(chuàng)新水平也不斷攀升，逐漸的縮短與發(fā)達(dá)國家的差距。近些年來，關(guān)于科技創(chuàng)新水平的相關(guān)問題引起了學(xué)者們的關(guān)注，進(jìn)行了很多方面的研究。馮江茹（2019）使用隨機(jī)前沿模型（SFA）測度了我國各省市的科技創(chuàng)新效率。王新紅和李拴拴（2020）采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）測度科技創(chuàng)新效率。張潔（2019）運用Malmqist-DEA模型對我國各省市科技創(chuàng)新效率進(jìn)行測度。王元亮（2020）采用DEA-Tobit兩步法探究了科技創(chuàng)新效率以及影響因素。

從以上文獻(xiàn)可以看出，現(xiàn)有研究對于我國科技創(chuàng)新水平進(jìn)行了多種多樣的研究，這其中包括指標(biāo)體系的完善、科技創(chuàng)新效率的測度以及對科技創(chuàng)新影響因素的探究等。但是但鮮有學(xué)者從空間耦合的角度考慮科技創(chuàng)新水平。本文基于1998-2019年中國省際面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了省域科技創(chuàng)新體系的評價指標(biāo)體系，然后計算其全局Moran’s?I指數(shù)，分析科技創(chuàng)新水平的空間效應(yīng)。

二、科技創(chuàng)新能力評價指標(biāo)

在弗里曼提出的國家創(chuàng)新體系中，企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新主體，政府是創(chuàng)新體系協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)，為企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)構(gòu)造良好的政策環(huán)境并為之提供財政支撐;還有作為科學(xué)技術(shù)知識轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散中介服務(wù)機(jī)構(gòu)。以此為基礎(chǔ)，再參考國內(nèi)外已有的科技創(chuàng)新體系理論，本文構(gòu)建了省域科技創(chuàng)新能力評價指標(biāo)，如表1所示。

本文的數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《各省統(tǒng)計年鑒》、Wind數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫等。本文對1998-2019年全國31個省市（不包含港澳臺地區(qū)）的科技創(chuàng)新能力的8個指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理后，首先使用對數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO檢驗和Bartlett球型假設(shè)檢驗，結(jié)果見表2。

由表2的結(jié)果可以看出，1999-2019年的KMO數(shù)值均大于0.7，而Bartlett球形假設(shè)檢驗值在1%的水平下顯著。進(jìn)而通過主成分分析，可分別得到1999-2019年的特征值及貢獻(xiàn)率，具體見表3.

由表3可知，1999、2000和2001三年中前兩個主成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上，2003-2019年第一個主成分的貢獻(xiàn)率就都在80%以上，因此，樣本數(shù)據(jù)中，1999-2001年數(shù)據(jù)有兩個主成分，其余18年均只有一個主成分，可以計算得到相應(yīng)的綜合評價指數(shù)。為了討論31個省市之間的差異，計算出各省市綜合評價指數(shù)的均值，具體見表4

從表4得到的結(jié)果來看，創(chuàng)新能力綜合評級指數(shù)最高的為廣東，其綜合評價指數(shù)為2.698，創(chuàng)新能力綜合評級指數(shù)最低為西藏，其綜合評價指數(shù)為-0.918，因此我國的各省市的科技創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出極端分化的現(xiàn)象。科技創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)為正數(shù)的省份為：廣東、江蘇、浙江、山東、北京、上海、四川、河南、遼寧及湖北，大部分為以北上廣為中心的三個經(jīng)濟(jì)帶上的省市，而科技創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)為負(fù)數(shù)的多為經(jīng)濟(jì)相對落后的區(qū)域。

三、科技創(chuàng)新水平的空間聚集性分析

（一）理論機(jī)理

根據(jù)新經(jīng)濟(jì)增長理論，技術(shù)進(jìn)步使得產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)專業(yè)化趨勢，因而造成空間聚集。從表1得知30個省市的區(qū)位熵有這很大的空間差異性，空間上的區(qū)域缺乏均質(zhì)性。本文借鑒“地理學(xué)第一定律”來探討高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的空間效應(yīng)。

本文運用全局Moran's?I指數(shù)檢驗我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集的空間相關(guān)性。全局Moran's?I統(tǒng)計量用于驗證在整個研究區(qū)域內(nèi)某一要素是否存在空間自相關(guān)，其計算公式為（Moran（1948））：

如果的值為正且顯著，表示地區(qū)間存在正的空間自相關(guān)，如果的值為負(fù)且顯著，表示地區(qū)間存在負(fù)的空間自相關(guān)，如果的值不顯著，那么就不存在空間自相關(guān)。

（二）全局Moran’s?I指數(shù)

在分析空間聚集性之前，都需要設(shè)定空間權(quán)重矩陣?；谝延形墨I(xiàn)，為此本文將選擇如下3種權(quán)重矩陣：①地理距離W1（省會城市間的地表距離的倒數(shù)）;②邊界因素W2（若有共同邊界為1，否則0）;③區(qū)位因素（東、中、西、東北①）W3（若屬于相同區(qū)位為1，否則0），并且將權(quán)重矩陣進(jìn)行行標(biāo)準(zhǔn)化構(gòu)成空間權(quán)重矩陣。

根據(jù)上文得到的各省市的科技創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)，利用公式（2）得到了1999-2019年我國科技創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)在3個空間加權(quán)矩陣下的全局Moran's?I指數(shù)及其統(tǒng)計檢驗（見表5）。

從表5可以看出，在3個空間加權(quán)矩陣下，1999-2019年全局Moran’s?I指數(shù)全部都是正數(shù)，除了1999年以外均在10%的水平下顯著，這說明2000-2019年我國科技創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出正向的空間將聚集性，即各省的科技創(chuàng)新能力會受到相鄰省份的科技創(chuàng)新能力的影響。從空間權(quán)重矩陣來看，平均的全局Moran’s?I指數(shù)在空間權(quán)重矩陣W1下最小，僅為0.054，并且顯著性水平為1.5%;在空間權(quán)重矩陣W3下最大，為0.362，并且顯著性水平接近0。W1與省會之間的地理距離相關(guān)，W2與省市之間是否相鄰有關(guān)，而W3與是否在同一區(qū)位有關(guān)，從空間權(quán)重矩陣的構(gòu)造可以看出，科技創(chuàng)新能力的綜合評價指數(shù)的空間相關(guān)性在同一區(qū)位的影響和顯著均最強(qiáng)。1999-2019年，3個空間權(quán)重矩陣下，我國31個省市科技創(chuàng)新能力綜合評價指標(biāo)的聚集水平呈現(xiàn)出了正向的空間聚集性，這說明各省市的科技創(chuàng)新能力空間評價指標(biāo)受地理位置相鄰省份的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的聚集水平的影響。

四、結(jié)論

本文根據(jù)199-2019年31個省市科技創(chuàng)新相關(guān)數(shù)據(jù)，采用主成分分析的方法測度了各省市的科技創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)，測度結(jié)果顯示，我國科技創(chuàng)新能力存在著區(qū)域的不平衡、地區(qū)差異的現(xiàn)狀。本文繼續(xù)使用全局Moran’s?I指數(shù)分析我國科技創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)的空間相關(guān)性。主要結(jié)論是：第一，我國科技創(chuàng)新能力在各省市上存在著較大的差異性，科技創(chuàng)新能力評價指數(shù)為正數(shù)的省份主要集中在北上廣為中心的三個經(jīng)濟(jì)帶;第二，全局Moran’s?I指數(shù)在3個空間權(quán)重矩陣下均在顯著為正，這說明我國的科技創(chuàng)新能力呈現(xiàn)出了正向的空間聚集性，并且在區(qū)位距離上的空間溢出效應(yīng)更加明顯。

參考文獻(xiàn)：

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[2]Moran?P.?The?interpretation?on?statistical?maps?[J].?Journal?of?the?Royal?Statistical?Society，1948，10（2）：243-251.

[3]馮江茹.人力資本對區(qū)域創(chuàng)新效率影響的實證研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì).2020，38（12）：123-130.

[4]王元亮.河南城市科技創(chuàng)新效率評價及影響因素研究[J].區(qū)域經(jīng)濟(jì)評論，2020，（02）：75-83.

[5]王新紅，李拴拴.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的創(chuàng)新型企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率測度研究[J].科技管理研究.2020，40（08）：59-64.

[6]張潔.我國各省市科技創(chuàng)新效率的DEA測評[J].價值工程，2019，38（30）：293-296.

注釋：

①東部包括：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南（10省市）;中部包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南（6?。?西部包括：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省區(qū)市）;東北包括：遼寧、吉林和黑龍江（3省）.

基金項目：

河北省社會科學(xué)發(fā)展研究課題：河北省新興產(chǎn)業(yè)集聚與科技創(chuàng)新耦合關(guān)系研究，20210301070;

河北省高等學(xué)校人文社會科學(xué)研究項目：海洋產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長耦合關(guān)系研究，SQ2021030;

秦皇島市社會科學(xué)發(fā)展研究課題：秦皇島市縣域科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的測度，202LX099。

作者簡介：

1.高靜（1984—），女，漢族，河北人，講師，數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)博士。主要研究方向：空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論及應(yīng)用，宏觀經(jīng)濟(jì)理論及應(yīng)用。

2.王燕（1981—），女，漢族，河北人，副教授，管理科學(xué)與工程博士生。研究方向：產(chǎn)業(yè)集聚與綠色經(jīng)濟(jì)。

3.郭立宏（1978—），女，河南人，講師，研究方向：網(wǎng)絡(luò)營銷。