共生视角下我国区域创新生态系统发展观测——基于TOPSIS生态位评估投影模型的时空特征分析

李晓娣，张小燕，尹 士

(哈尔滨工程大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001)

0 引言

如何有效提升创新水平是地区实现持续发展和国际竞争制胜所面临的关键问题[1,2]。随着创新范式由创新系统向创新生态系统的迈进，以创新生态引领国家和区域创新发展，是当前创新管理领域研究中的热点[3]。有别于创新系统“要素-结构”的研究范式，创新生态系统更加注重系统的“生态性”，关注创新要素间相互依存、相互匹配、协调互动的共生关系，致力于依托共生共存的创新协作关系实现价值创造与获取[4]。因此，借助生态学理论，从要素间共生共存视角揭示创新生态全貌并从区域层面完善和优化创新生态系统，促进健康、适宜的区域创新生态诞生，是实现创新驱动地区发展的关键一环。然而，我国地域广阔，各地区的经济发展、资源禀赋、科技教育、社会环境、市场容量等方面均存在明显差异，可能导致各地区的创新生态系统发展水平不一、地区差异明显以及驱动区域创新发展的成效不够显著等一系列问题。那么，我国区域创新生态系统发展水平如何？创新生态的空间分布以及时间变动趋势如何？推动区域创新生态系统发展的关键组分又是什么？上述问题的种种思考，对于了解我国各地区创新生态系统发展现状、趋势以及关键组分变迁，并针对性制定相关政策，培育和优化创新生态系统，推动地区创新制度的完善和创新能力的提升具有重要作用。

1 文献综述

在探索国家的创新领导力及面临挑战时，美国政府[5]首次提出了创新生态系统概念。目前，创新生态系统研究尚处于隐喻与概念探索阶段。Ander[6]从制度视角关注创新生态系统，将其视为各成员间协调一致、提供整套面向用户解决方案的协调整合机制。学者黄鲁成在“创新生态系统”基础上，首次提出并界定了区域技术创新生态系统，他指出，“区域技术创新生态系统是在一定时空范围内的技术创新主体与技术创新环境间通过信息、能量、物质等流动，进而实现相互作用、相互联系的系统”[7]。在此基础上，学者们开始借助生态学相关理论对创新生态系统进行衡量和测度，Hartigh等[8]建立了以生态位创造、鲁棒性和生产能力为关键维度的商业生态系统健康测量工具；吴金希[9]以自然生态系统健康与活力为隐喻，从环境融入能力、增值能力、资源黏性与吸引力、开放性、感知力、多样化等方面衡量创新生态系统活力状况；陈向东、刘志春[10]建立科技园区创新生态系统的“态-势-流”评价指标，利用主成分分析法测度2012年我国53家科技园区发展状况；周青和陈畴镛[11]、刘洪久等[12]建立“主体-资源-环境”评价体系，采用生态位评估模型，测度部分省市创新生态系统单年份的适宜度状况。此外，随着学界对创新生态系统发展质量认识的不断探索，生态学理论和方法被不断移植到系统创新研究领域[13,14]，共生理论逐渐被用于揭示创新生态系统微观组织间依存关系和活动轨迹[15,16]，为创新生态系统内相互依赖、共生共存的协作创新过程及系统发展内在质量的研究，奠定了坚实基础。

结合更多文献分析发现，区域创新生态系统相关研究还比较零散，且存在明显不足：(1)对于创新生态系统要素的关注，仍拘泥于主体、资源、环境等传统要素，而从共生视角挖掘生态系统内相互作用、共生互动的量化测度体系尚未建立，影响创新生态建设质量的创新平台、网络等关键要素亦未纳入评价框架，因而未能全面、准确地刻画系统全貌；(2)现有评价方法较为单一且存在自身局限，而组合评价方法的应用亦不多见，这在一定程度上影响其测度效果；(3)现有研究多停留在单一年份静态评价阶段，尚未从动态视角全面捕捉区域创新生态发展趋势以及空间分布特征，亦未揭示其关键组分的时间变迁。基于以上不足，本文以共生为视角，依据区域创新生态系统五大生态特征建立其评价指标体系，采用TOPSIS生态位评估投影集成模型对我国30个省份2007～2015年区域创新生态系统及各生态特征的发展状况进行静态综合评价，并采用二次加权算法对其进行动态综合评价，分析我国区域创新生态系统的动态发展趋势、空间分布特征，揭示其关键组分的时间变迁，从而为我国区域创新发展政策的制定及创新生态系统的优化提供理论依据和实践指导。

2 区域创新生态系统评价指标体系的构建

区域创新生态系统是创新体系的升级版，旨在以生态学为隐喻，摒弃创新系统“要素-结构”式研究范式，更加关注以生存和发展为目标的创新主体间及其与外界环境间相互联系、相互作用、共生共存的生态关系[17]。而生态学共生理论作为揭示生态系统物种间相互作用、相互依赖、同生存、共进化现象的核心理论[18]，被逐渐移植和应用到社会科学领域，尤其是在系统创新方面，创新系统的共生性以及共生创新系统的研究得到了学者的持续关注，比如Li[19]关注了创新系统共生特质，将区域创新系统视为包含共生单元、共生模式、共生环境的共生体；欧忠辉等[16]揭示了创新生态系统共生体中共生界面(平台)、共生环境等在主体共生演化过程中的重要作用；温兴琦等[20]关注了由各层创新系统集成的共生创新系统，共生基质作为系统内创新单元所拥有的资源和能力的表征，在创新系统中发挥着重要作用；Gedge[21]强调了由节点主体间交互和链接所表征的共生网络的作用。事实上，区域创新生态系统作为生态学视角下创新系统的延伸，是共生体和共生系统的形式之一[19]，根据文献[22]，我们认为区域创新生态系统作为一个共生体，主要包括共生单元、共生环境、共生界面、共生基质、共生网络五大共生要素，各要素间相互协调、良性匹配、共同作用激发了区域创新生态系统的共生效应，其理论模型如图1所示。

图1 共生视角下区域创新生态系统理论模型

基于以上分析可知，对于区域创新生态系统发展状态的捕捉，离不开对其共生单元、共生基质、共生平台、共生网络、共生环境五大生态特征的观测，区域创新生态系统指标体系的构建亦应建立在五大生态特征的基础上。因此，在具体测度指标选取过程中，主要结合共生要素的内涵、属性和构成，遵循科学性、代表性、可获得性、可靠性、完备性等原则，参考周青和陈畴镛[11]、刘洪久等[12]、温兴琦等[20]、Hartigh等[8]、于明洁等[23]、浙江省科技厅、丛海彬等[24]的相关研究，选取并确定各共生要素的指标，进而形成区域创新生态系统评价指标体系[25]，如表1所示。

表1 区域创新生态系统评价指标体系

3 研究方法

3.1 TOPSIS生态位评估投影集成模型

生态位评估模型是一种借助于生态位理论，根据评价对象现实生态位与理想生态位的关联性判断其现实生态位优劣程度的方法，在当前创新生态系统评价中得到了广泛应用，但也存在明显缺陷：首先，仅考察了现实生态位与正理想生态位的贴近度，尚未同时结合正理想生态位和负理想生态位进行分析，使得评价结果的公允性缺失[26]；其次，在计算贴近度时，维度间权重设置采用了平均法，即将各维度视为同等重要[11]，这难以反映生态位各维度间的相对重要程度，导致评价结果存在偏误；最后，利用生态位评估模型所得到的贴近度值反映的是现实生态位与理想生态位的接近程度，仅体现了“度”的测量，却并未考虑二者间方向是否一致的问题[26]。

因此，本文在传统生态位评估模型的基础上对其进行改进。首先，本文将TOPSIS引入生态位评估模型，使理想生态位的确定中可以同时体现正、负理想生态位的作用；其次，权重的确定，采用客观赋权—熵权法计算生态位各维度的真实权重；最后，引入矢量投影法，在通过降维将多维空间转化为单维的同时，亦可获得其变动方向是否一致的信息。总之，在克服现有缺陷基础上，本文将TOPSIS、矢量投影与生态位评估模型相结合，形成TOPSIS生态位评估投影集成模型，以获得更为真实、可靠、合理的综合评价结果。该集成模型的具体步骤如下：

(1)标准化处理

假设被评价对象为i=(1,2,…,m)，其生态因子为j=(1,2,…,n)，时间序列为t=(1,2,…,k)，则第i个对象t时刻下的现实生态位为Xi(t)=(xi1(t),xi2(t),…,xim(t))。t时刻下，由m个评价对象的现实生态位构成的矩阵为：

由于原始数据具有不同的量纲和量级，对评价结果往往产生影响，故而为消除其影响，需对数据进行规范化处理。本文采用离差标准化法进行处理，其公式为：

(1)

(2)基于TOPSIS的理想生态位确定

取第t时刻，第j个生态因子下各评价对象的最大值和最小值分别构成正、负理想生态位：

(2)

(3)

(3)权重的确定

考虑到各生态因子的重要性程度可能并不相同，因而需计算各生态因子的具体权重。本文在通过各种赋权方法综合比较的基础上，最终选取了相对最合适的熵权法进行计算，其步骤为：

a.计算时刻下第i个评价对象第j个生态因子特征比重：

(4)

b.计算t时刻下生态因子j的熵值：

(5)

c.计算差异性系数：

γj(t)=1-ej(t)

(6)

d.计算权重，并得到权重向量W(t)=(w1(t),…,wn(t))，其中，

(7)

(4)基于生态位评估模型的生态位加权关联度计算

(8)

公式中，ξ为模型参数，且ξ∈[0,1]，一般取ξ=0.5。

则现实生态位与正理想生态位的关联系数为:

现实生态位与负理想生态位的关联系数为：

结合各生态因子的权重，得到现实生态位的关联度矩阵：

现实生态位与正理想生态位的关联度(亦称为正现实生态位关联度)矩阵为：

(9)

现实生态位与负理想生态位的关联度(亦称为负现实生态位关联度)矩阵为：

(10)

(5)矢量投影下的生态位相对贴近度计算

设第i个评价对象的现实生态位关联度为：

ai(t)=(ρi1(t)w1(t),…,ρin(t)wn(t))

则理想生态位关联度为：

假设二者间夹角为θi(t)，计算两向量夹角的余弦为：

(11)

则现实生态位关联度在理想生态位关联度上的投影为：

(12)

即，正现实生态位关联度在理想生态位关联度上的投影为:

负现实生态位关联度在理想生态位关联度上的投影为:

进而得到生态位相对贴近度：

(13)

由公式(13)可知，评价对象的生态位贴近度越大，则距离正理想生态位越近，说明区域创新生态系统状况越好；反之，生态位贴近度越小，说明区域创新生态系统发展状态越差。

3.2 二次加权算法

动态评价是在原有评价方法基础上，引入了时间概念，进而构成三维“时序立体数据集”，动态评价问题的关键在于，一方面需要在时间区间[1,k]内对被评价对象进行综合评价，另一方面需要确定该时间序列的权向量。而二次加权算法是在一次加权计算基础上，以时间维为对象，采用时序算术平均算子进行二次加权计算，进而得到动态综合值，其步骤如下：

a.由前文的静态综合评价方法，得到我国各地区创新生态系统在时刻的评价值Fi(t)。

b.求解时间序列权重，令时间权向量为vt=(v1,v2,…,vk)T，则其可通过求解非线性规划问题得到：

(14)

其中，λ表示时间维度的重要程度，其赋值越小，说明越重视近期数据，越大说明越重视远期数据。

c.采用时序平均算子对静态评价的一次加权评价值进行二次加权计算，进而获取动态综合评价值：

(15)

本文在具体计算过程中，采用“厚今薄古”思想进行设值。赋值越小，说明越重视近期数据，故本文在计算时取λ=0.1，并通过编程由非线性规划问题得到时间权重向量。

4 实证分析

4.1 数据来源

基于数据可得性原则、连续性原则和统计口径一致性原则，文章将西藏自治区、香港和澳门特别行政区、台湾省等剔除在外，以我国30个省市区域创新生态系统为研究对象，时间区间为2007～2015年，评价指标数据均来自《中国统计年鉴》、《中国火炬年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国区域创新能力报告》、《中国科技论文统计与分析：年度研究报告》以及各省市科技局和商务局等网站。

4.2 区域创新生态系统整体发展状况

本文采用分层计算方式先求得各生态特征的评价值，再采用线性加权计算得到我国30个省份2007～2015年区域创新生态系统的静态综合评价值，进而计算三大地区均值及变异系数(表2)。

由表2可知，我国区域创新生态系统的整体发展状况及趋势呈现明显规律性。其中，江苏和广东历年的综合值均位于0.6以上，属于超高值，且不断上升，通过进一步分析发现，广东和江苏除共生网络外，其他要素均领跑全国，且广东在共生单元、共生基质和共生环境方面均处于明显上升状态，江苏省在共生基质、共生网络、共生环境方面均处于整体上升状态，区域创新生态系统各生态特征位居前列且呈上升趋势，这有力地推动了广东和江苏创新生态的强势发展。而北京、辽宁、上海、浙江等省份处于高值区，但远低于江苏和广东且发展缓慢甚至有下降趋势。这说明东部地区的发展出现了极化现象，逐渐形成了广东和江苏“双雄争霸”的局面。相比之下，以内蒙古、安徽、湖南、重庆、四川、贵州、新疆、宁夏、甘肃等省份为代表的中西部地区均呈低值上升趋势。此外，从地区均值亦可发现东部地区呈逐渐下降趋势，而中西部地区呈现抬升趋势，这进一步凸显了东部地区极化现象背后大部分省份整体趋缓甚至下降所带来的整体影响，也反映了中西部地区低值抬升的特征。出现该异质发展趋势的原因可能是：一方面，我国东部地区处于经济发达地区，创新单元、资源和创新氛围等一直处于全国领先，是创新生态发展相对较好的地区，但是，以东部地区为示范和带头的结构改革和调整正处于阵痛期，产业结构调整与转移所带来的共生单元、共生基质等的结构性转变，使传统共生要素的“红利”逐渐减弱，而当前从要素驱动、投资驱动向创新驱动的转型尚未完成，改革的红利尚未完全释放，导致东部地区出现阵痛期的发展趋缓乃至下降；另一方面，西部地区由于落后的发展环境和基础条件，导致创新创业发展相对落后，创新单元能力较弱，创新人才、创新资源等的缺乏严重制约了创新生态的发展，导致长久的低水平发展，但是随着近年来区域协调发展战略及政策的实施以及承接发达地区产业转移等有利契机，有效地促进了本地创新单元的诞生，对创新人才、资金等的吸引力有所上升，传统要素的驱动效应得到了一定的发挥，创新生态的发展出现了明显上升趋势。从全国整体水平来看，创新生态的全国均值由2007年的0.225上升至2013年0.235，在2015年仍达到了0.229，说明我国区域创新生态系统呈现趋好态势。

表2 2007～2015年我国区域创新生态系统静态综合评价结果

通过三大地区均值可以发现，我国区域创新生态系统发展的空间差异性明显但呈缩小趋势。由表2可知，我国区域创新生态系统在2007～2015年间整体呈“东高西低”的空间特征，东部沿海地区普遍较好，中西部地区大部分省份较差，这与我国经济社会发展特征具有一致性。2007年我国东部地区均值为0.358，分别是中部地区0.168的2.13倍、西部地区0.134的2.67倍，而2015年东部地区均值为0.347，分别是中部地区0.190的1.83倍、西部地区0.141的2.46倍，可以发现，2007到2015年间东部与中、西部的差异呈现缩小趋势。此外，地区间变异系数显示，2007年区域创新生态的变异系数为0.685，而2015年变异系数降至0.640，说明其波动性和地区间的不均衡性均呈现缓和趋势。由东部地区的发展趋缓甚至下降而中西部地区普遍抬升的发展态势，亦证实了地区间差异缩小的现状。

表3 2007～2015年我国区域创新生态系统动态综合评价结果及排名

进一步采用二次加权算法得到我国30个省份2007～2015年的动态综合值，如表3所示。江苏、广东、北京、山东、上海、浙江7个省份的动态排名与历年的静态排名基本保持一致，领跑全国前七。青海、宁夏、海南等省份仍然处于我国动态综合排名以及历年静态排名的最低层次。从总体格局来看，我国30个省区的动态综合值呈现出明显层次性(图2)，根据各地区动态综合值的断层，可直观地将其划分为四个区间：由江苏、广东、北京组成的超高值区；由山东、上海、浙江组成的高值区；由天津、河南、辽宁、湖北、四川、等组成的中值区；由黑龙江、江西、吉林、山西、广西等组成的低值区。其中，超高值区和高值区的6个省份均来自东部地区；中值区的11个省份中，东部地区有4个，中部地区有4个，西部地区2个；低值区的13个省份中，东部地区有1个，中部地区4个，西部地区8个。这说明东部地区主要占据着超高值、高值区，而西部地区普遍占据着低值区，进一步印证了我国区域创新生态系统 “东高西低”的显著性地区差异。这主要是因为：东部地区经济比较发达，创新创业活力较强，科技金融发达，创新资金丰富，对创新人才吸引力较强，产学研协同创新氛围浓厚，科技孵化器、区域科创中心、高新区等创新平台数量多且更具吸引力，有力地推动了区域创新生态系统的高水平发展，而西部地区在企业创新能力、创新活力、科技资源、创新平台以及协同创新等方面均与东部地区有较大差距，从而导致地区间创新生态发展的差距较大。

图2 2007～2015年我国区域创新生态系统动态综合评价结果

4.3 我国区域创新生态系统各生态特征的发展状况分析

为了更直观地分析各生态特征的发展水平与趋势，故采用图表的方式进行全方位展示，并呈现了历年各生态特征的全国均值及变异系数，如图3～8所示。

图3 共生单元(B1)综合评价值

根据实证测算，共生单元方面(见图3)，广东、江苏、浙江、山东等省份的共生单元综合值均位于全国前四，处于超高水平状态，河南、四川、福建、上海、北京、河北等中部和东部地区次之，青海、宁夏、甘肃、新疆、贵州等地区发展滞后。这表明，东部地区仍占据着全部的高值区和部分中值区，中部地区占据着部分中值区和部分低值区，而广大西部地区发展十分滞后，共生单元发展存在着明显由东部向西部递减的趋势。由共生单元历年均值可知(图4)，2007～2015年我国创新单元整体水平呈上升趋势，其中，位于高值区的江苏、浙江、山东、北京、上海均出现下降趋势，位于中值区的福建、河南、湖南、湖北等地区发展较快呈上升趋势，低值区的海南、甘肃、青海、宁夏、新疆等地区发展比较稳定，整体而言，东西部地区差异逐渐缩小。由其变异系数(图4)可知，地区间的差异由2007的0.717下降至2015年的0.676，进一步证实了地区间差异逐渐缩小的特征。呈现该特征的原因可能是东部地区优越的经济条件和创新人才的高集聚，有力地推动了创新单元的发展，与西部地区相比，无论是创新单元数量还是综合创新力均具有更大优势，但在当前结构调整阶段，尤其是新常态以来的产业调整和转移背景下，创新单元的核心主体—企业，在数量上出现一定的疲软甚至下降的现象。而中西部地区，尤其是中部地区，作为承接产业转移的关键地区和区域协调发展战略下的扶持区，促进了发达地区创新单元的内流和本地创新单元的诞生，进而出现了上升趋势，地区间整体水平及发展趋势的异质性导致了创新单元地区间差异的缩小趋势。

图4 2007～2015年各生态特征的全国均值与变异系数

图5 共生基质(B2)综合评价值

在共生基质方面，由图5可知，江苏、广东、北京、山东、浙江、上海等省份的共生基质综合值位居全国前六，处于高水平状态，辽宁、安徽、河南、天津、四川、湖北、河北、陕西等省份次之，青海、宁夏、新疆、贵州等地区发展滞后。可以看出，东部地区大部分省份均处于高水平，而西部地区的大部分省份均处于低水平状态且发展滞后，地区间差异明显。从发展趋势来看，由共生基质历年全国均值可知(图4)，2007～2015年我国共生基质整体水平呈下降趋势。其中，广东、江苏、山东、浙江等省份呈高值上升趋势，四川、陕西、辽宁、山西等地区呈显著下降趋势，内蒙古、甘肃、青海、宁夏等地区呈明显的低值下降趋势。就地区而言，东部地区普遍上升、中部地区趋缓，西部地区呈下降趋势，而共生基质的变异系数亦显示其地区间差异由2007年的0.629上升至2015年的0.671，呈逐渐扩大趋势，且整体差异水平较高，均达到0.6以上。这可能是因为东部地区的创新创业活力较强，在创新累积效应的作用下，对高质量创新人才的吸引力较强，发达的科技金融环境和经济条件为创新活动提供了更为雄厚的资金支持和物力支持，这种优良的创新环境在创新资源“用脚投票”的作用下，“马太效应”进一步得到强化，从而使得东部地区高水平状态下的发展势头更好，而中西部地区低水平状态下发展趋缓甚至下降，地区间差异出现扩大趋势。

图6 共生平台(B3)综合评价值

在共生平台方面(图6)，共生平台发展呈明显分化特征，江苏、广东遥遥领先，历年均值皆突破0.6，浙江、山东、北京跟随其后，历年均值皆大于0.2，其余广大地区的历年综合值皆位于0.2以下，亦低于历年全国平均水平。这说明，东部地区在创新平台建设方面，远远优于中西部地区，地区间差异十分显著。与创新生态整体水平相比，上海创新平台发展的短板极为明显，历年综合值低于0.2，共生平台综合值排名远低于其创新生态综合值排名，共生平台成为其创新生态建设中的短板，这与实际情况是相符的，2007年上海的共生平台总数量为33个，远低于江苏(80个)、浙江(59个)、北京(47个)和广东(46个)，在高新区平均产值、特色产业基地平均产值等平台质量方面亦低于江苏、广东、北京、浙江等地，2015年其平台数量和平台质量等方面仍落后于江苏、广东、山东等诸多东部地区。就发展趋势而言，2007～2015年我国共生平台整体水平呈下降趋势(图4)，高于均值的大部分省份均呈下降趋势，而低于均值的东部和中部省份呈上升趋势，诸多西部地区处于低值波动徘徊阶段。进一步探索其原因发现，高于均值的江苏、广东、浙江、辽宁、北京等省份的科技孵化器数量在观测期内处于上升阶段，但是其生产力促进中心、高新区及特色产业基地等的平均收入和产值在观测期内发展缓慢甚至出现下降趋势，在科技孵化器数量增长的同时，其平台整体质量出现了下降，进而导致了创新平台综合值的下降趋势。而广大中西部地区在2007～2015年内处于创新平台的起步阶段，山西、内蒙古、河南、重庆、贵州、青海、宁夏等中西部地区在此期间科技孵化器数量出现了明显的上升，且实现了高新区、特色产业基地、国家级生产力促进中心等“从无到有”的转变，这促进了中西部地区共生平台的上升发展。但是，与中部不同的是，西部地区由于部分国家级科技孵化器的认定与审核问题，导致数量有所浮动，且特色产业基地、国家级生产力促进中心等整体质量处于浮动徘徊阶段，尚未出现上升趋势，进而导致部分西部地区创新平台综合值处于低值徘徊阶段。

图7 共生网络(B4)综合评价值

在共生网络方面(图7)，北京、上海、江苏、广东处于高水平状态，稳居全国前四，尤其是北京地区遥遥领先，共生网络发展水平最优，天津、辽宁、浙江、山东、湖北、四川、陕西等省份次之，内蒙古、贵州、青海、新疆等省份处于低水平状态，这说明东部地区的大部分省份发展状态普遍较好，而西部地区的大部分省份普遍较差，地区间由东向西逐渐下降的趋势明显。这主要来自于东部地区创新单元间协同创新活跃度高，产学研协作研发网络密集，企业间合作水平较高，整体水平明显优于西部地区。就发展趋势而言，由历年全国均值可知(图4)，我国共生网络整体呈显著上升趋势，仅北京、上海出现下降趋势，其余大部分省份均呈稳定甚至上升趋势，导致整体水平的趋好态势。整体而言，东部地区由于北京和上海共生网络综合值的下降，导致其整体水平有所下降，而中、西部省份则分别呈平稳和上升两种态势，整体水平均有所上升，进而导致地区间差异有所缓解，而这从变异系数由0.840到0.747的变化亦可得到验证。进一步分析其原因发现，在当前创新驱动地区发展背景下，建立创新技术、市场需求与区域发展间桥梁的创新网络日益得到各地区的重视，但是，限于网络以主体间自主联系为依托的特性，导致政策引导功能的效果不甚明显，共生网络发展目前较缓慢，大部分地区处于徘徊期，上升趋势的省份不多，而北京、上海由于产学研间协同创新(经费方面)情况不佳、不同创新主体间知识合作创新成果的波动，导致其共生网络发展整体出现了下降，因此，进一步加强共生网络建设是创新生态发展的重要一环。

图8 共生环境(B5)综合评价值

在共生环境方面(图8)，由上海、北京、江苏、广东组成的高值区，均值达到了0.5以上；由浙江、天津、辽宁、山东组成的中值区，皆在共生环境全国均值以上；由广大中西部地区组成的低值区，低于全国均值。进一步分析发现，高于全国均值水平的省份皆为东部发达地区，而广大中西部地区均低于全国水平，这表明东部地区与中西部地区存在较大差距。这主要是因为东部地区发达的经济水平与优良的创新环境间形成了互为因果的良性循环机制，东部地区相对发达的经济水平为地区创新提供了良好的经济环境，对人才的高吸引力造就了较高的人口素质环境和社会文化环境，进而形成了更为开放、更具包容性的对外环境，与国际的接轨中形成了重视创新、容忍失败的包容性创新氛围并出台了更多支持创新的政策，反之，经济相对落后的中西部地区在因果循环机制下，其创新环境落后于东部地区。就发展趋势而言，由共生环境历年全国均值可知(图4)，2007～2015年我国共生环境整体水平呈波动上升趋势，而地区间差异由2007年0.830下降至2011年0.799，而2015年又上升至0.827，地区间差异的缩小趋势并不明显。进一步分析可知，自我国实施创新驱动发展战略以来，积极推进区域发展由要素驱动、投资驱动向创新驱动转变，积极营造激励创新的公平竞争环境，建立技术市场导向机制，完善创新成果转化激励机制，推动形成深度融合的开放创新局面，积极推进“大众创业，万众创新”，有力地促进了创新环境质量的提升，当然，由于地区间经济发展的差异，中西部在人才、资金、设施、科技金融、创新活力等方面均落后于东部地区，尽管有国家层面政策支持，但在地区创新政策、氛围等方面一直落后于东部地区，在地区创新累积效应影响下，中西部地区与东部地区创新环境的差距一直较大且缩小的可能性较低。

4.4 区域创新生态系统各生态特征的重要性程度及其变迁

为明确区域创新生态系统的优化方向，在全面发展中突出重点，提升区域创新生态系统的优化效率，本文将进一步分析区域创新生态系统五大生态特征间的相对重要性程度及其变迁。由于区域创新生态系统的综合评价值是由五大特征评价值的线性加权而得，且五大生态特征为生态系统的构成要素，因此，进行回归分析并无意义，故采用侯军岐和侯丽媛[27]的做法，以各生态特征权重表征其相对重要性程度，详细分析各生态特征在我国区域创新生态系统发展中的重要程度及变迁。

图9给出了区域创新生态系统各生态特征的历年权重。由图可知，2007年权重最高的是创新环境，达到0.246，创新平台的权重为0.208，共生基质、共生单元次之，共生网络的比重最小。2012年共生平台的权重成为五个要素中最大值，达到0.242；共生环境权重下降至0.233，排名第二；共生网络由2007年的排名第五上升至第三。2015年共生平台的权重遥遥领先，达到0.265；共生网络权重为0.218，排名上升至第二；而共生环境、共生单元和共生基质分别排名后三位。这说明共生平台和共生网络的相对重要程度呈强势上升趋势，越来越成为影响和制约区域创新生态系统发展的关键因素，相比之下，共生单元、共生基质和共生环境的重要性程度呈相对弱化趋势。这可能是因为现有创新生态系统研究中大多关注的是创新单元、创新环境和创新资源，而创新平台和关系网络等反映其“生态”特性的要素尚未得到应有关注，导致创新生态建设实践中仅关注了创新单元、环境和资源状况而共生平台和共生网络的重要性未被重视和比较。

图9 各生态特征的历年权重

5 研究结论与启示

5.1 研究结论

本文在区域创新生态系统共生理论分析基础上，运用TOPSIS生态位评估投影集成模型对2007～2015年中国省域创新生态系统发展状态进行静态综合评价，结合二次加权算法对其进行动态综合评价，并进一步分析我国区域创新生态发展的地区差异及发展趋势，分析创新生态各生态特征的时空格局，揭示我国区域创新生态系统发展的关键因素及变迁，主要研究结论如下：第一，我国区域创新生态系统发展水平呈现由东部沿海向中西部内陆递减的特点，其中，东部地区发展水平较高，但出现波动下降趋势且呈极化现象，逐渐形成了广东和江苏“双雄争霸”的局面，而中西部地区发展水平较低但呈现普遍抬升趋势。整体而言，我国区域创新生态系统呈趋好发展态势，地区间差异随时间推移逐渐缩小。第二，我国区域创新生态系统各生态特征均表现出“东高西低”的非均衡布局，其中东部最高、中部次之、西部最低，且地区间差异一直处于较高水平，各生态特征综合值高于全国均值的省份较少且普遍集中于东部沿海，而大部分地区皆低于全国水平。此外，各生态特征的发展呈现一定异质性。其中，共生单元综合值整体上呈现出波动上升的趋势，且地区间差异逐渐缩小；共生基质综合值整体呈现下滑态势，且地区间差异呈现上升趋势；共生平台综合值整体呈下降趋势，但地区间差异大幅逐渐缩小；共生网络综合值整体上呈现波动上升趋势，且地区间差异明显缩小；共生环境综合值呈上升趋势，但地区间差异尚未缩小。第三，区域创新生态发展的长远助力优先来自于共生平台和共生网络，二者逐渐成为区域创新生态系统的关键层次(权重位居前二)，其重要程度呈明显上升趋势，而共生基质、共生环境和共生单元的重要性程度呈相对弱化态势。

5.2 启示

(1)缩小创新生态发展的地区间差距，促进地区创新生态健康、持续、协调发展。本文研究发现，虽然我国区域创新生态系统整体水平有所抬升，地区间差距出现微弱的缩小趋势，但差距仍较大，达到0.64以上，而较大的差距将进一步扩大我国创新发展的不平衡格局，因此，致力于缩小创新生态发展差距，促进地区间协调发展，是创新生态建设中的重要任务。针对地区间创新生态差距较大问题，首先，应基于西部地区科技资源、经济基础薄弱的特点，适当加强对西部地区创新人力资源的投入力度以及科技经费等方面的支持力度，为中西部地区创新生态发展提供创新资源支撑；其次，应利用当前优化生产力空间布局、推进产业转移的良好契机，鼓励中西部地区以自身比较优势为依托承接国内外产业转移，完善其承接产业转移的支撑政策，鼓励有条件的地区与沿海发达地区实现创新要素间的对接，合力共建研发中心、科技孵化器、产业孵化园以及高技术产业化基地等，实现高技术性产业的转移与承接；最后，为地区间协调发展建立健全体制机制，进一步改革创新资源的配置方式，发挥市场在创新资源配置中的关键作用，打破地区封锁，完善中西部地区交通基础设施，规范市场秩序，强化公共服务，为其与东部地区的交流、互动与协作营造良好的体制机制环境。

(2)兼顾五大要素发展步伐，促进共生要素协调发展，发挥创新生态共生效应。本文研究发现，区域创新生态系统发展水平的整体态势，来自于其五大生态特征的联合作用和表现，任意共生要素的滞后发展均可能引起系统整体发展的失衡，因此，区域创新生态系统发展中应兼顾五大共生要素的发展步伐，实现齐头并进。具体而言，创新创业背景下，充分发挥大型科技企业、高等院校、科研机构等在地区创新发展中的关键作用，进一步完善创新创业环境，促进中小企业健康发展，提升在孵企业以及新创企业的成功率，激发市场新生力量的创新活力；加大政府层面方向性的财政扶持力度，建立专项创新扶持基金，加大对共性技术及其应用方面的资金扶持，增强研发投入强度，发挥科技金融的推动作用，进一步优化创新人才培育与引进模式，通过补贴和创业资助等，吸引青年科技人才和领军人才的集聚；持续增强区域创新平台的吸引力，为科技孵化器、特色产业基地以及区域协同创新中心等科技创新平台建设提供政策支持；在重视研发的基础上，关注地区科技成果转化，实现研发创新、成果转化以及商业化等环节的紧密对接，在以产学研为核心的创新模式基础上，进一步打造包含用户、政府、中介机构等共生型创新网络，为地区创新发展赋能；优化区域创新环境，营造鼓励创业、容忍失败的开放环境，完善基础设施和科技服务设施建设，巩固“互联网+”新业态，改革科技创新体制机制，为创新生态的全面、持续发展奠定基础。

(3)突出重点，发挥关键要素引领作用，提高区域创新政策效率。本文研究发现，创新生态系统各要素的相对重要程度存在明显差异，其中，共生平台和共生网络的重要性程度在考察期内平稳上升至前两名，成为创新生态系统的关键层次和长远发展的关键助力。因此，在实现创新生态系统各要素全面发展的同时，应突出重点，利用有限资源实现关键要素的优先发展，发挥其引领作用，提高创新生态政策效率。具体而言，在创新生态发展极为落后的地区，无论是创新单元、创新资源还是创新环境均存在着先天劣势，基础要素的弱势导致创新平台数量有限且质量较差，创新网络密度、联系强度等发展滞后，因此，新常态下，应关注更多科技孵化器、特色产业集群、生产力促进中心以及其他区域创新中心等平台建设，引导产学研合作、建设技术创新联盟等有效集聚本地有限资源、加强合作创新，提升本地主体间关系质量及稳定性，进而提升地区的吸引力，促进外部创新要素的自由流入，形成以共生平台、共生网络为首的区域创新生态全方位发展战略，着力打造根植力强大、生态化、有机式的区域创新生态系统。