陶熠 曾慶均 吳佑波

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟可以通過促進區(qū)域創(chuàng)新推動經(jīng)濟增長，但存在空間異質(zhì)性。以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈為例，運用ArcGIS自然間斷點分類法對區(qū)域2010—2020年創(chuàng)新能力的時空演變特征進行分析，采用Morans I指數(shù)、Moran散點圖和Lisa集聚圖對區(qū)域空間內(nèi)各地區(qū)創(chuàng)新能力與周邊地區(qū)的空間相關(guān)效應(yīng)進行分析，采用空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）對影響區(qū)域創(chuàng)新能力的經(jīng)濟基礎(chǔ)、外貿(mào)水平、高等教育水平、財政投入以及信息發(fā)展水平五個因素進行空間計量回歸實證分析。研究發(fā)現(xiàn)：（1）2010—2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力呈總體上升趨勢，其中成都市創(chuàng)新能力一直處于高水平，重慶市創(chuàng)新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平，成都和重慶兩個中心城市的帶動作用明顯；（2）成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈空間內(nèi)各地區(qū)創(chuàng)新能力與周邊地區(qū)存在空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)；（3）信息發(fā)展水平、財政投入、外貿(mào)水平對區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著促進作用；（4）經(jīng)濟基礎(chǔ)、高等教育水平對區(qū)域創(chuàng)新能力沒有顯著的正向相關(guān)性。根據(jù)研究結(jié)論，本文提出加大全社會研發(fā)投入強度、搶抓數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略機遇期、增強高等院校對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻度和構(gòu)筑開放合作的協(xié)同創(chuàng)新體系等對策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；區(qū)域創(chuàng)新能力；時空演變；影響因素

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目“西部陸海新通道與內(nèi)陸開放型經(jīng)濟融合發(fā)展的機制路徑研究”（20XJY001）；重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目“復(fù)雜自適應(yīng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演變進化建模及仿真研究”（KJQN202000847）。

［中圖分類號］ F061.5 ［文章編號］ 1673-0186（2023）004-0061-016

［文獻標識碼］ A ? ? ［DOI編碼］ 10.19631/j.cnki.css.2023.004.005

習(xí)近平總書記指出，雖然我國經(jīng)濟總量已躍居世界第二，但大而不強、臃腫虛胖體弱等問題相當突出，主要體現(xiàn)在創(chuàng)新能力不強，這是影響我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“阿喀琉斯之踵”［1］，創(chuàng)新能力不適應(yīng)高質(zhì)量發(fā)展要求是我國當前發(fā)展面臨的主要問題［2］。創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力［3］，黨的十九大以來，黨中央堅持把科技創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置［4］，希望廣大科學(xué)家和科技工作者肩負起歷史責(zé)任，堅持面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，不斷向科學(xué)技術(shù)廣度和深度進軍［5］。

我國區(qū)域創(chuàng)新能力時空演變表明，我國已逐漸形成以廣東、北京、江蘇和上海為引領(lǐng)的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展格局［6］。區(qū)域創(chuàng)新能力相關(guān)研究集中在京津冀、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、長江經(jīng)濟帶［7-10］。由于經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育、人力資源等發(fā)展水平不一，地區(qū)之間的創(chuàng)新能力有較大的區(qū)域時空特征和地區(qū)差異。如京津冀城市群的創(chuàng)新能力一直處于全國領(lǐng)先地位，長三角城市群的創(chuàng)新能力增長迅速，原因在于經(jīng)濟發(fā)展水平、集聚經(jīng)濟、外商投資、勞動力素質(zhì)、政府資助、基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對城市群創(chuàng)新效率的直接作用和溢出效應(yīng)［11］。長三角城市群的創(chuàng)新效率與城市R&D經(jīng)費投入關(guān)聯(lián)密切，呈正相關(guān)關(guān)系［12］。長三角城市群創(chuàng)新能力在空間上呈現(xiàn)出向內(nèi)陸擴散的趨勢，空間分布更加均衡，R&D人員對長三角城市創(chuàng)新能力的影響程度最高［13］，長三角城市群創(chuàng)新能力在空間上表現(xiàn)為同類集聚傾向，創(chuàng)新能力強的城市周圍往往也是創(chuàng)新能力強的城市，而創(chuàng)新能力弱的城市周圍往往是創(chuàng)新能力弱的城市，呈現(xiàn)明顯的馬太效應(yīng)［14］。長三角城市群的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日益緊密，呈現(xiàn)“多中心化”的空間結(jié)構(gòu)特征［15］，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)空間由“三足鼎立”向“多中心、多層次、趨平衡”轉(zhuǎn)變［16］，但長三角城市群綠色創(chuàng)新能力整體偏低且發(fā)展不均衡［17］。對京津冀城市群協(xié)同創(chuàng)新能力評價顯示，京冀和津冀協(xié)同創(chuàng)新水平逐步攀高，但與京津冀、京津依然存在差距。協(xié)同創(chuàng)新程度排序由高到低依次為京津、京津冀、津冀、京冀［18］。蔡曉琳等學(xué)者從城市科技創(chuàng)新的角度評價了珠三角城市創(chuàng)新能力，發(fā)現(xiàn)珠三角的區(qū)域創(chuàng)新能力總體呈上升趨勢，各市的科技創(chuàng)新能力差異較大［19］，存在城市間創(chuàng)新能力不平衡、教育科技支出少、知識未能有效轉(zhuǎn)化等問題［20］。

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能有效推動區(qū)域創(chuàng)新能力提升［21］，數(shù)字經(jīng)濟可以通過促進區(qū)域創(chuàng)新推動城市經(jīng)濟增長，但是在西部地區(qū)該影響不顯著［22］。政府引導(dǎo)基金顯著促進了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升［23］，但在不同區(qū)域存在著顯著差異，有些區(qū)域影響不顯著。吳曉波等對比浙江、北京、上海、江蘇、廣東、山東六省市創(chuàng)新型經(jīng)濟表現(xiàn)，研究了數(shù)字經(jīng)濟背景下浙江省創(chuàng)新型經(jīng)濟發(fā)展的賦能對策［24］。互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對長三角城市群創(chuàng)新能力不僅有顯著的正向影響，還有顯著的正向空間溢出效應(yīng)［25］?；ヂ?lián)網(wǎng)既能促進區(qū)域創(chuàng)新開發(fā)能力的提升，也能推動區(qū)域創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力的提高，具有較強的創(chuàng)新溢出效應(yīng)，但西部地區(qū)的創(chuàng)新溢出效應(yīng)最弱［26］。我國省域互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性，空間視角下互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對經(jīng)濟關(guān)聯(lián)地區(qū)創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)大于空間鄰接地區(qū)，應(yīng)因地制宜實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略［27］?；ヂ?lián)網(wǎng)通過知識溢出促進區(qū)域創(chuàng)新能力，但在不同區(qū)域存在著顯著的差異［28］。

已有研究成果表明，區(qū)域創(chuàng)新能力及其影響因素存在空間異質(zhì)性，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對中東部地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力提升有顯著促進作用。相較于中東部地區(qū)，我國西部地區(qū)為相對后發(fā)地區(qū)，中東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)亦存在相對后發(fā)地區(qū)。根據(jù)后發(fā)優(yōu)勢理論，數(shù)字經(jīng)濟背景下，后發(fā)地區(qū)如何打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢，發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)對區(qū)域創(chuàng)新能力提升的顯著正向影響以及正向空間溢出效應(yīng)等，實現(xiàn)后發(fā)地區(qū)的跨越式發(fā)展，具有重要的理論意義和現(xiàn)實價值。相較于中東部先發(fā)地區(qū)，西部后發(fā)地區(qū)最具典型代表性的區(qū)域包括成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈［29］。2020年1月，習(xí)近平總書記主持召開中央財經(jīng)委員會第六次會議，作出推動成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)的重大決策部署。2021年10月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)規(guī)劃綱要》提出“打造帶動全國高質(zhì)量發(fā)展的重要增長極和新的動力源”“共建具有全國影響力的科技創(chuàng)新中心”［30］。黨的二十大報告指出，“促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展……推動成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)”。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)成為新時代新征程加快構(gòu)建新發(fā)展格局、著力推動高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容［31］。

數(shù)字經(jīng)濟背景下，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度呈逐年上升趨勢，且成都、重慶明顯高于經(jīng)濟圈其余地區(qū)［32］。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈金融創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新的交互嵌合作用對經(jīng)濟增長具有顯著促進效應(yīng)［33］，區(qū)域創(chuàng)新能力整體協(xié)同發(fā)展向心力不足、“虹吸效應(yīng)”大于“帶動效應(yīng)”［34］，熵權(quán)法確定的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展綜合指數(shù)體現(xiàn)了空間分異［35］。結(jié)合東中部京津冀、長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新能力等現(xiàn)有研究成果，西部成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力是如何演變的？有哪些空間特征？哪些因素會影響其變化？除依靠研究與發(fā)展人員投入提升區(qū)域創(chuàng)新能力以外［36］，其他影響因素對成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力的影響如何？是否存在空間異質(zhì)性和區(qū)域差異？各影響因素的作用機理和作用效度如何？以上問題亟待厘清。本文以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈為例，對區(qū)域創(chuàng)新能力的時空演變、空間特征和影響因素進行研究，可以為相對后發(fā)地區(qū)發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢，有效提升區(qū)域創(chuàng)新能力提供示范借鑒和啟示。

一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

根據(jù)本文的理論基礎(chǔ)，從官方公布的各類統(tǒng)計資料中收集研究所需要的數(shù)據(jù)，并選擇空間回歸模型、空間自相關(guān)分析、ArcGIS聚類分析等研究方法。

（一）數(shù)據(jù)來源

針對城市創(chuàng)新能力的衡量，目前學(xué)術(shù)界沒有統(tǒng)一的指標。盛彥文等用專利申請授權(quán)數(shù)來衡量城市創(chuàng)新能力［11］；徐林用高技術(shù)產(chǎn)值、專利授權(quán)數(shù)量來衡量城市創(chuàng)新產(chǎn)出［12］；包海波等、王?；ǖ炔捎脤＠暾垟?shù)來衡量城市的創(chuàng)新能力［13，16］；也有學(xué)者通過構(gòu)建綜合評價指標體系衡量城市的創(chuàng)新能力［14，19］。由于專利申請數(shù)受環(huán)境和人為影響因素較小，根據(jù)數(shù)據(jù)可得性、全面性、權(quán)威性，本文采用每萬人專利申請數(shù)來衡量區(qū)域創(chuàng)新能力。本文數(shù)據(jù)主要來源于中國城市統(tǒng)計年鑒、地方統(tǒng)計年鑒、重慶統(tǒng)計年鑒、四川省統(tǒng)計年鑒以及相應(yīng)市縣科技局。

（二）研究方法

1.空間回歸模型

空間自回歸分析可以采用不同的空間回歸模型，安塞林（Anselin）提出了空間滯后模型、空間誤差模型［37］，勒沙杰和佩斯（LeSage & Pace）力推空間杜賓模型［38］，此外還有空間杜賓誤差模型。空間滯后模型主要用于分析因變量之間的空間關(guān)聯(lián)性對模型影響比較突出的情況，空間誤差模型主要用于模型中的誤差項在空間中相關(guān)的情況，空間杜賓模型考慮了外生變量空間溢出效應(yīng)對因變量的影響，空間杜賓誤差模型則應(yīng)用較少。

2.空間自相關(guān)分析—Morans I指數(shù)

采用Morans I指數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新能力的空間自相關(guān)進行分析，以觀察在空間中某個地區(qū)的創(chuàng)新能力的觀察值是否與相鄰空間創(chuàng)新能力的觀察值相近。一般采用Morans I指數(shù)對全域空間自相關(guān)進行測度。計算Morans I指數(shù)的公式如下：

I=（i≠j）……（1）

其中：Xi為地區(qū)i創(chuàng)新能力的屬性值，Wij為地區(qū)i與地區(qū)j之間的空間權(quán)重矩陣，∑∑Wij為所有空間權(quán)重的聚合，n為研究地區(qū)的總數(shù)。經(jīng)過方差歸一化處理后，Morans I指數(shù)的取值在［-1，1］，Morans I指數(shù)大于0表示空間正相關(guān)，取值越大表示空間正相關(guān)越明顯，Morans I指數(shù)小于0表示空間負相關(guān)，其值越小表示空間異質(zhì)性越大；Morans I指數(shù)接近0，則空間隨機分布不相關(guān)。

3.ArcGIS聚類分析

ArcGIS中有多種標準分類方法，如相等間隔、分位數(shù)、自然間斷點、幾何間隔、標準差等，其中，自然間斷點法能最恰當?shù)貙⑾嗨浦颠M行分組，并且使各個類別之間差異最大化。根據(jù)研究對象和研究目的，本文采用自然間斷點分類法對區(qū)域創(chuàng)新能力進行空間分類，以此得出該區(qū)域創(chuàng)新能力的時空演變特征。

二、區(qū)域創(chuàng)新能力的時空演變及空間效應(yīng)

本文以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈為例，采用ArcGIS自然間斷點分類法對區(qū)域2010—2020年創(chuàng)新能力的時空演變特征進行分析，采用Morans I指數(shù)、Moran散點圖和Lisa集聚圖對區(qū)域創(chuàng)新能力的空間效應(yīng)進行分析。

（一）區(qū)域創(chuàng)新能力的時空演變

本文以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈為例，采用自然間斷點分類法對區(qū)域創(chuàng)新能力進行分類，分別為：創(chuàng)新能力高水平區(qū)域、創(chuàng)新能力較高水平區(qū)域、創(chuàng)新能力中等水平區(qū)域、創(chuàng)新能力較低水平區(qū)域和創(chuàng)新能力低水平區(qū)域。2010—2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力的時空演變見圖1。

從2010年、2012年、2014年、2016年、2018年、2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力的時空演變可以看出，11年來成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力呈總體上升趨勢（圖1）。其中成都創(chuàng)新能力一直處于高水平，重慶創(chuàng)新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平。另有兩個非常明顯的特征：一是成都、重慶兩個極核城市之間的遂寧、眉山、內(nèi)江等地創(chuàng)新能力由于兩個極核城市的帶動，創(chuàng)新能力由2010年的低水平大幅提升到2020年的中等水平；二是毗鄰成都的綿陽、德陽，創(chuàng)新能力由2010年的中等水平躍升至2020年的高水平。區(qū)域創(chuàng)新能力空間溢出效應(yīng)非常明顯，充分體現(xiàn)了成都和重慶兩個中心城市的帶動作用。

（二）區(qū)域創(chuàng)新能力的空間效應(yīng)

為了對區(qū)域創(chuàng)新能力在空間上的相關(guān)效應(yīng)進行研究，本文采用車相鄰的關(guān)系構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，并進行標準化，利用Stata/SE 15.1對成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈規(guī)劃范圍內(nèi)16個城市2010—2020年創(chuàng)新能力的全局Morans I指數(shù)進行計算，結(jié)果見表1。計算結(jié)果表明2010—2020年，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力Morans I指數(shù)均為正值，除了個別年份，整體有增加的趨勢，并且通過z統(tǒng)計量檢驗，Morans I指數(shù)在各時期0.05的水平上顯著。表明該地區(qū)的創(chuàng)新能力在各個年份都呈現(xiàn)比較明顯的正相關(guān)性，各相鄰地區(qū)的創(chuàng)新能力在空間上存在聚集效應(yīng)，即創(chuàng)新能力相對較高的地區(qū)在空間上呈現(xiàn)相鄰聚集現(xiàn)象，而創(chuàng)新能力相對較低的地區(qū)在空間上也存在相鄰聚集現(xiàn)象。

采用Moran散點圖和Lisa集聚圖（圖2、圖3）研究成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈空間內(nèi)各地區(qū)創(chuàng)新能力與周邊地區(qū)的空間相關(guān)效應(yīng)。從2010年和2020年的Moran散點圖來看，各地區(qū)所在點在四個象限均有一定擴散趨勢。其中德陽、綿陽向外擴散明顯，說明這兩個地區(qū)的創(chuàng)新能力在不斷提升，與周邊地區(qū)的差異越來越大。創(chuàng)新能力弱的廣安、南充、達州也不斷向外擴散，說明與其他地區(qū)的創(chuàng)新能力分化越來越大，存在一定極化效應(yīng)。從整體看，除了綿陽從H-L象限變到H-H象限，自貢和宜賓有從L-L象限變到H-L象限的趨勢外，其他地區(qū)所處的象限2020年相較于2010年一直沒有變化，說明成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力的空間固定特征較為突出。

H-H象限：處于第一象限最右側(cè)的成都由于創(chuàng)新要素的高度聚集，自身創(chuàng)新能力比較強，處于成都周邊的德陽、綿陽近年來創(chuàng)新能力也在不斷提升，形成了高水平創(chuàng)新能力集聚的空間關(guān)聯(lián)區(qū)域，該區(qū)域創(chuàng)新能力的空間正向溢出效應(yīng)明顯。從Lisa集聚圖看，2010年綿陽的H-H集聚特征具有顯著性，而成渝、德陽的H-H集聚特征不具有顯著性。

H-L象限：重慶處于Moran散點圖的第四象限，說明重慶地區(qū)創(chuàng)新能力相對較高，而周邊的達州、廣安、遂寧、資陽、內(nèi)江、瀘州等地區(qū)的創(chuàng)新能力較弱，存在中間高、周邊低的極化效應(yīng)。從2010年和2020年的Lisa集聚圖可知，重慶市的H-L集聚特征均顯著。

L-L象限：處于該象限的地區(qū)自身創(chuàng)新能力低，而周邊地區(qū)創(chuàng)新能力也較低，差距較小，形成了低水平創(chuàng)新能力的空間聚集。處于該象限的地區(qū)主要為位于川東北的廣安、達州、南充連片地帶和處于川南地區(qū)的內(nèi)江、樂山、自貢連片地帶。從Lisa集聚圖看，2010年和2020年南充市的L-L集聚特征顯著，其他地區(qū)L-L集聚特征不顯著。

L-H象限：處于該象限的地區(qū)自身創(chuàng)新能力低，而周邊地區(qū)的創(chuàng)新能力高，資陽、雅安、眉山地處成都周邊，而創(chuàng)新能力的Moran散點圖象限一直沒有發(fā)生變化，說明這些地區(qū)的創(chuàng)新能力水平一直比較低，受周邊地區(qū)的影響不大，從Lisa集聚圖看，這種L-H集聚特征不顯著。

三、區(qū)域創(chuàng)新能力的影響因素研究

以上研究證明，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力存在空間聚集和明顯的空間相關(guān)效應(yīng)。一個地區(qū)的創(chuàng)新能力除了受其本身所具有的創(chuàng)新要素的影響，還會受到其他地區(qū)創(chuàng)新能力的影響，區(qū)域創(chuàng)新能力的影響因素是多方面的。數(shù)字經(jīng)濟背景下，數(shù)字化加速了技術(shù)、資金、人才等要素流動，提升了產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口亦有空間溢出效應(yīng)［39］。綜合現(xiàn)有研究，本文認為數(shù)字經(jīng)濟背景下影響區(qū)域創(chuàng)新能力的主要因素有經(jīng)濟基礎(chǔ)、外貿(mào)水平、高等教育水平、財政投入以及信息發(fā)展水平。

（一）變量選取

1.被解釋變量——創(chuàng)新能力

現(xiàn)有研究主要以專利申請數(shù)或?qū)＠跈?quán)數(shù)來衡量一個地區(qū)的創(chuàng)新能力，由于專利授權(quán)數(shù)會受人為因素影響，所以本文以平均每萬人專利申請數(shù)來衡量一個地區(qū)的創(chuàng)新能力水平。

2.影響因素——經(jīng)濟基礎(chǔ)、外貿(mào)水平、高等教育水平、財政投入、信息發(fā)展水平

衡量一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平主要有三種方式：一是采用人均GDP衡量；二是采用地區(qū)GDP的年增長率衡量；三是采用地區(qū)GDP衡量［40］。本文參考李林漢等［41］的做法，采用人均GDP衡量經(jīng)濟發(fā)展的水平，即一個地區(qū)創(chuàng)新能力的經(jīng)濟基礎(chǔ)。國際貿(mào)易強化創(chuàng)新交流，促進技術(shù)創(chuàng)新，本文使用人均進出口額衡量一個地區(qū)的外貿(mào)水平。高等教育是培養(yǎng)創(chuàng)新人才的重要環(huán)節(jié)，高等教育發(fā)展水平在一定程度上反映了一個地區(qū)的創(chuàng)新能力水平，本文采用每萬人普通高等學(xué)校在校學(xué)生人數(shù)反映地區(qū)高等教育發(fā)展水平。財政支持是科技創(chuàng)新的重要保證，本文用科學(xué)技術(shù)的人均財政支出反映地區(qū)對創(chuàng)新的投入支持。信息發(fā)展是創(chuàng)新的助推器，本文用信息社會發(fā)展指數(shù)來反映地區(qū)信息發(fā)展水平。創(chuàng)新能力的影響因素指標確定見表2。

（二）模型設(shè)定

本文研究證明區(qū)域創(chuàng)新能力存在空間相關(guān)性，如果不考慮空間影響，可能會造成估計結(jié)果的誤差。本文構(gòu)建兩種空間模型進行比較，即空間滯后模型和空間誤差模型，根據(jù)相關(guān)檢驗對使用的空間模型進行確定和選擇。由于創(chuàng)新要素的投入效應(yīng)具有一定滯后性，已有研究表明一般滯后時間為2年，由于各地區(qū)空間自相關(guān)存在一定的不連續(xù)性，所以本文選擇截面數(shù)據(jù)進行研究。2020年由于新冠疫情的影響，當年的專利申請數(shù)可能存在一定偏差，所以本文選擇時間節(jié)點較近的2019年的專利申請數(shù)作為被解釋變量，2017年的創(chuàng)新能力影響因素作為解釋變量，相關(guān)研究模型如式（2）、式（3），為了緩解異方差對模型估計的影響，對模型方程兩邊的變量分別取對數(shù)：

空間滯后模型（SLM）：ln（PPP）=α+ρWln（PPP）+β1ln（PGDP）+β2ln（FTL）+β3ln（HEL）+β4ln（FIL）+β5ln（ISI）+ε（2）

空間誤差模型（SEM）：ln（PPP）=α+β1ln（PGDP）+β2ln（FTL）+β3ln（HEL）+β4ln（FIL）+β5ln（ISI）+ε，ε=λWε+μ（3）

其中，ε和μ 為隨機誤差項，W為16×16階的空間權(quán)重矩陣，ρ為相鄰地區(qū)對本地區(qū)的影響系數(shù)，λ為相鄰地區(qū)觀察值的誤差對本地區(qū)觀察值的影響系數(shù)。

拉格朗日乘數(shù)檢驗結(jié)果見表3，LM（Lag）和Robust LM（Lag）均沒有通過顯著性檢驗，而LM（Error）和Robust（Error）均通過了1%水平上的顯著性檢驗，因此考慮空間誤差模型為適合研究區(qū)域創(chuàng)新能力影響因素的空間模型［42］。

（三）回歸結(jié)果分析

回歸結(jié)果見表4，從自然對數(shù)似然函數(shù)值來看，空間滯后模型的Log likelihood最高，進一步從赤池信息準則和施瓦茨準則兩個指標看，空間滯后模型的AIC和SC值也是最低的，因此空間誤差模型（SEM）為本文分析空間效應(yīng)的最優(yōu)模型，與拉格朗日乘數(shù)檢驗的結(jié)果一致。在五個影響因素中，空間誤差模型有3個解釋變量呈顯著相關(guān)，空間滯后模型只有2個解釋變量呈顯著相關(guān)。λ是相鄰地區(qū)解釋變量的誤差對本地區(qū)目標觀測的影響，其值為0.733，顯著性高。

采用空間誤差模型（SEM）回歸結(jié)果分析影響區(qū)域創(chuàng)新能力的因素，結(jié)果如下：

第一，信息發(fā)展水平對區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著促進作用。信息發(fā)展水平對創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為1.863，即在控制其他影響因素不變的情況下，信息發(fā)展水平每提升1%，該區(qū)域創(chuàng)新能力即每萬人專利申請數(shù)將提升1.863%。2017年中國信息社會發(fā)展指數(shù)為0.47，而四川信息社會發(fā)展指數(shù)為0.40，重慶信息社會發(fā)展指數(shù)為0.42，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈的平均信息社會發(fā)展指數(shù)僅為0.37。橫向比較來看，相對于東中部發(fā)達地區(qū)，成渝地區(qū)的信息社會發(fā)展比較落后，信息社會發(fā)展指數(shù)低于全國平均水平。特別是成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈規(guī)劃范圍內(nèi)的廣安、資陽、南充、達州、遂寧等地區(qū)的信息社會發(fā)展水平滯后，提升區(qū)域信息社會發(fā)展水平帶來的紅利明顯，對該地區(qū)的創(chuàng)新能力影響大，有顯著的正向促進作用。

第二，財政對科學(xué)技術(shù)的支出對區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著促進作用。財政對科學(xué)技術(shù)的支出對創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.397，即在控制其他因素不變的情況下，財政在科學(xué)技術(shù)上的支出每增加1%，該區(qū)域創(chuàng)新能力即每萬人專利申請數(shù)就會提升0.397%。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈地處中國西部，產(chǎn)業(yè)體系基礎(chǔ)薄弱，主要依靠技術(shù)含量低、勞動密集型、資本密集型的制造加工業(yè)、傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)來推動經(jīng)濟快速發(fā)展，企業(yè)將資金投入科學(xué)技術(shù)研發(fā)的動力較弱，企業(yè)投入技術(shù)創(chuàng)新的要素不足，研發(fā)人員、研發(fā)資金缺口較大，財政預(yù)算對科學(xué)技術(shù)的投入對地區(qū)創(chuàng)新能力的提升尤為重要，有顯著的正向促進作用。

第三，外貿(mào)水平對區(qū)域創(chuàng)新能力的提高有顯著促進作用。外貿(mào)水平對創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.113，即在控制其他影響因素的情況下，外貿(mào)水平每提升1%，該區(qū)域創(chuàng)新能力即每萬人專利申請數(shù)將提高0.113%。隨著“一帶一路”“渝新歐”“西部陸海新通道”的深入建設(shè)，成渝地區(qū)的外貿(mào)快速增長，進出口規(guī)模不斷擴大，外貿(mào)結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化。從出口看，四川的機電產(chǎn)品、高新技術(shù)產(chǎn)品出口總值不斷提升，重慶筆記本電腦、燃油摩托車、汽車等產(chǎn)品的出口額位居全國前列，自動數(shù)據(jù)處理設(shè)備及其部件、集成電路等高技術(shù)產(chǎn)品出口額不斷增加。成渝地區(qū)的企業(yè)通過出口與國外企業(yè)進行競爭，就必須了解國際市場先進的技術(shù)和產(chǎn)品，從而不斷刺激新技術(shù)的發(fā)展。從進口看，集成電路、計量檢測儀器、存儲部件、半導(dǎo)體制造設(shè)備等高新技術(shù)產(chǎn)品的進口額占比不斷提升，通過引進國外先進技術(shù)，結(jié)合本地區(qū)創(chuàng)新研發(fā)，可以快速幫助成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈不斷創(chuàng)新發(fā)展，提高區(qū)域創(chuàng)新能力。

第四，人均GDP和高等教育水平對區(qū)域創(chuàng)新能力沒有顯著正向相關(guān)性。與一些已有研究結(jié)論不同的是，人均GDP和反映高等教育水平的每萬人高等學(xué)校在校人數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新能力沒有顯著的正向相關(guān)性。近年來我國研發(fā)支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重不斷增加，2017年比重為2.05%、2020年為2.2%，但相較于發(fā)達國家的2.8%～4.9%還有很大差距。成渝地區(qū)的研發(fā)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重一直都低于全國平均水平，2017年四川的比重為1.72%，重慶的比重為1.87%，低投入比重會影響經(jīng)濟增長對地區(qū)創(chuàng)新能力的提升作用和效果。成渝地區(qū)經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次不高，使經(jīng)濟增長對地區(qū)創(chuàng)新能力的正向效應(yīng)沒有顯現(xiàn)出來。但隨著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整和優(yōu)化，經(jīng)濟增長對地區(qū)創(chuàng)新能力的提升正向促進作用會不斷凸顯。本文研究中體現(xiàn)創(chuàng)新能力人力資本的高等教育水平在模型中沒有通過顯著性檢驗，原因在于創(chuàng)新的主體除了大學(xué)生外，更多的是在企事業(yè)單位，本文中選擇的大學(xué)生人數(shù)代表性不高，因此在回歸結(jié)果中出現(xiàn)了偏差。

四、研究結(jié)論與建議

本文以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈16個城市2010—2020年的每萬人專利申請數(shù)為例，研究區(qū)域創(chuàng)新能力的時空演變及影響因素，結(jié)論如下：

第一，區(qū)域創(chuàng)新能力呈總體上升趨勢。2010—2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力呈總體上升趨勢，其中成都創(chuàng)新能力一直處于高水平，重慶創(chuàng)新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平。雅安、樂山、自貢、宜賓、資陽、南充、達州等地的創(chuàng)新能力也有不同程度的提升，毗鄰成都的綿陽、德陽，創(chuàng)新能力由2010年的中等水平躍升至2020年的高水平。成都、重慶兩個極核城市之間的遂寧、眉山、內(nèi)江等地的創(chuàng)新能力由于兩個極核城市的帶動，由2010年的低水平大幅提升到2020年的中等水平，區(qū)域創(chuàng)新能力空間溢出效應(yīng)非常明顯，成都和重慶兩個中心城市的帶動作用明顯。

第二，區(qū)域創(chuàng)新能力存在空間相關(guān)性。從全局Morans I指數(shù)來看，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新能力存在空間集聚，空間相關(guān)效應(yīng)明顯。從2010年和2020年的Moran散點圖和Lisa集聚圖來看，大部分地區(qū)的創(chuàng)新能力處于第一象限和第三象限，說明了該經(jīng)濟圈的創(chuàng)新能力在空間上存在較強的相關(guān)性。成渝地區(qū)創(chuàng)新能力的時空固定特征明顯，絕大部分地區(qū)一直處于同一象限（綿陽除外），處于第一象限的成都、綿陽、德陽的創(chuàng)新能力高，呈現(xiàn)高高聚集的空間效應(yīng)。處于第四象限的重慶的創(chuàng)新能力呈現(xiàn)高低聚集的空間效應(yīng)，周邊帶動能力弱，存在極化效應(yīng)。處于第三象限的廣安、南充、達州、內(nèi)江、樂山、宜賓、瀘州、遂寧創(chuàng)新能力主要呈現(xiàn)低低聚集的空間特征，主要位于川東北和川南地區(qū)。處于第二象限的雅安、資陽、眉山創(chuàng)新能力呈現(xiàn)低高聚集的空間特征，創(chuàng)新能力受周邊地區(qū)的影響不大。

第三，信息發(fā)展水平、財政投入、外貿(mào)水平對區(qū)域創(chuàng)新能力的提高有顯著促進作用。通過拉格朗日乘數(shù)檢驗，本文選擇空間誤差模型（SEM）來對區(qū)域創(chuàng)新能力進行空間分析。結(jié)果表明，信息發(fā)展水平、財政投入通過了1%水平上的顯著性檢驗，對該區(qū)域的創(chuàng)新能力有顯著的正向促進作用，信息發(fā)展水平的正向促進作用最大，控制其他影響因素不變的情況下，信息發(fā)展水平每提高1%，該區(qū)域的創(chuàng)新能力提高1.863%。外貿(mào)水平通過了5%水平上的顯著性檢驗，對區(qū)域創(chuàng)新能力有正向促進作用，控制其他影響因素不變的情況下，外貿(mào)水平每提升1%，區(qū)域創(chuàng)新能力提升0.113%。由于成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈創(chuàng)新投入占GDP的比重較低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次不高以及創(chuàng)新主體低代表性等原因，經(jīng)濟基礎(chǔ)和高等教育水平?jīng)]有通過顯著性檢驗。

根據(jù)研究結(jié)論，本文對提升區(qū)域創(chuàng)新能力提出以下建議：

一是加大全社會研發(fā)投入強度。堅持政府引導(dǎo)、市場主體，以國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)等國家級開發(fā)區(qū)、國家級科技企業(yè)孵化器、省市級園區(qū)為載體，以行業(yè)龍頭企業(yè)、獨角獸企業(yè)、瞪羚企業(yè)，高新技術(shù)企業(yè)、科技型企業(yè)、專精特新中小企業(yè)等為主體，整合創(chuàng)新財政資金投入支持方式，引導(dǎo)金融資本和社會資本投入，發(fā)揮財政資金“杠桿”效應(yīng)，加大全社會研發(fā)投入強度。迭代升級網(wǎng)上技術(shù)市場，促進技術(shù)轉(zhuǎn)移力度，發(fā)展壯大技術(shù)轉(zhuǎn)移、科技金融等科技服務(wù)業(yè)。加快科技服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，充分發(fā)揮其對科技創(chuàng)新全鏈條、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新全生態(tài)的支持促進所帶來的“鯰魚效應(yīng)”。

二是搶抓數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略機遇期。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可促進創(chuàng)新要素流動、提高知識溢出、知識創(chuàng)造強度和效率，由此帶來的價值創(chuàng)造可提升區(qū)域創(chuàng)新能力。應(yīng)加強頂層設(shè)計，加快數(shù)字經(jīng)濟賦能產(chǎn)業(yè)升級，共繪數(shù)字產(chǎn)業(yè)圖譜，同頻共振推動“芯屏器核網(wǎng)、云聯(lián)數(shù)算用”全產(chǎn)業(yè)鏈補鏈強鏈延鏈。共建共享5G等新型基礎(chǔ)設(shè)施，一體化推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用普及力度，推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，加快數(shù)字化場景應(yīng)用，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，增強創(chuàng)新要素空間溢出效應(yīng)。

三是增強高等院校對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻度。全球典型區(qū)域科技創(chuàng)新中心如舊金山灣區(qū)、倫敦灣區(qū)、東京灣區(qū)、粵港澳大灣區(qū)均擁有世界一流大學(xué)，高等院校和科研院所集聚［43］，知識溢出、人才輸送和科技成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用對區(qū)域創(chuàng)新能力建設(shè)做出了重要貢獻。本文研究發(fā)現(xiàn)高等院校在校生人數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新能力沒有通過顯著性檢驗，原因在于在校生創(chuàng)新貢獻度低。應(yīng)加大創(chuàng)新型人才、數(shù)字化人才培養(yǎng)力度，建設(shè)世界一流大學(xué)，以一流高校、一流學(xué)科建設(shè)帶動一流人才培養(yǎng)。引進國內(nèi)國外一流大學(xué)和科研機構(gòu)，合作開展人才培養(yǎng)和科技攻關(guān)，加大科技成果轉(zhuǎn)化效能。厚植人才成長沃土，吸引留住精英人才，解決創(chuàng)新人才的后顧之憂。以科學(xué)城建設(shè)為依托，以點帶面，系統(tǒng)性打造宜居、宜業(yè)、宜游、宜養(yǎng)、宜學(xué)的高品質(zhì)生活圈，增強高等院校對區(qū)域創(chuàng)新的貢獻度。

四是構(gòu)筑開放合作的協(xié)同創(chuàng)新體系。從本文研究結(jié)論區(qū)域創(chuàng)新能力存在空間相關(guān)性可以看到，空間集聚效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)均體現(xiàn)了創(chuàng)新要素的流動。應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟在開放合作協(xié)同創(chuàng)新體系中的重要作用，擴大區(qū)域開放水平，加強國際科技合作，加強區(qū)域各城市、各區(qū)域構(gòu)筑多層次、多類型的開放合作協(xié)同創(chuàng)新體系。如加大并行工程的運用、線上線下融合產(chǎn)業(yè)、企業(yè)技術(shù)聯(lián)盟等。加強區(qū)域政府間科技合作，加強毗鄰地區(qū)、中心城市周邊地區(qū)等空間相鄰區(qū)域間協(xié)同創(chuàng)新開放合作，加強區(qū)域內(nèi)國家級高新區(qū)、國家級科技孵化器、自由貿(mào)易試驗區(qū)、綜合保稅區(qū)等功能區(qū)之間的協(xié)同創(chuàng)新，加強產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)合技術(shù)攻關(guān)，加強科技服務(wù)業(yè)融合發(fā)展，創(chuàng)設(shè)“創(chuàng)新”飛地等創(chuàng)新合作。打造區(qū)域聯(lián)合技術(shù)中心、行業(yè)技術(shù)聯(lián)合中心、企業(yè)技術(shù)聯(lián)合中心等新型研發(fā)機構(gòu)，破除行政區(qū)隔和利益藩籬，推動成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈由成都、重慶兩個創(chuàng)新極核演變進化為成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈各市、區(qū)、縣全域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。

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Research on the temporal and spatial evolution and influencing factors of regional innovation capability under the background of digital economy： Taking the Chengdu-Chongqing economic circle as an example

Tao Yi1，2，3 ? Zeng Qingjun1 ? Wu Youbo2，3

（1. Research Center for Economy of Upper Reaches of the Yangtze River， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067；

2.School of Management Science and Engineering， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067；

3.Processing， Storage and Transportation of Characteristic Agricultural Products of Chongqing Engineering Technology Research Center， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067）

Abstract： Digital economy could promote economic growth by promoting regional innovation， however there was spatial heterogeneity. Take Chengdu-Chongqing economic circle as an example， the temporal and spatial evolution characteristics of innovation capability from 2010 to 2020 were analyzed by using ArcGIS natural discontinuity classification method.Moran's I index， Moran scatter plot and Lisa agglomeration plot were used to analyze the spatial correlation effect of innovation capability of each region and surrounding areas.The Spatial Lag Model （SLM）， and Spatial Error Model （SEM） were used to analyze the economic foundation， foreign trade level， higher education level， financial investment and information development level whether and how affect the regional innovation capability according to empirical analysis by spatial econometric regression. The research found： 1） The innovation capability of the Chengdu-Chongqing economic circle showed an overall upward trend from 2010 to 2020. Among them， the innovation capability of Chengdu had always been at a highest level， as well as the innovation capability of Chongqing jumped from the previous high level to highest level in 2020. The leading role of the two central cities of Chengdu and Chongqing was obvious. 2） There was a spatial correlation effect between the innovation ability of each region in the Chengdu-Chongqing economic circle and its surrounding areas. 3） The level of information development， fiscal spending on science and technology and the level of foreign trade had a significant role in promoting the innovation capability of the region. 4） There was no significant positive correlation between the economic foundation and the level of higher education on the regional innovation capability. According to the empirical analysis results， targeted countermeasures and suggestions were proposed to improve the regional innovation capability， such as increasing the R&D investment intensity of the whole society， graspping the strategic opportunity period of digital economy， enhancing the contribution of colleges and universities to regional innovation， as well as building an open and cooperative collaborative innovation system， etc.

Key Words： Digital economy; Regional Innovation Capability; Temporal and Spatial Evolution; Influencing Factors