山东省区域经济差异对科技创新水平影响研究

王琦 李陈陈

[摘 要]随着我国进入新常态，创新在区域经济发展中的作用凸显。文章运用SPSS21软件分析山东省17个地级市的面板数据，采用因子分析法和聚类分析法对所选因子分析，探讨在一省域内经济发展差异对科技创新水平的影响。研究表明，经济影响因子和创新可持续性影响因子在山东省各地级市所产生的影响会因为区域经济差异而表现出不同。研究的结论是：山东省的经济水平和创新水平主要受经济影响因子和创新持续性影响因子的影响;山东省各地级市经济发展水平与科技创新水平呈正相关关系;区域经济差异对科技创新水平的影响呈倒“U”型关系;科技创新在区域经济发展过程中存在时滞效应。

[关键词]区域经济差异;科技创新水平;影响因子

[基金项目]吉林省科技发展计划项目“基于双创的吉林省大学生科技服务体系的构建”（2019-00005005263）;吉林省科技发展计划项目“吉林省技术创新要素的有效供给研究”（20200101045FG）;吉林省教育厅“十三五”社会科学研究项目“‘双创背景下吉林省技术创新与转化的互联网金融众筹模式研究”（JJKH20181053SK）;吉林省教育廳“十三五”社会科学研究项目“基于长春、吉林两市田野调查的合作主体关系性态演变对区域间协同创新绩效影响研究”（JJKH20181049SK）。

[作者简介]王琦（1971-），女，理学博士，长春工业大学经济管理学院教授;李陈陈（1994-），男，长春工业大学经济管理学院硕士研究生（长春130012）。

引言

中国共产党在党的十九大报告中强调，科技创新是经济高质量发展的动力。随着中国进入新常态，经济从高速发展阶段进入高质量发展阶段，科技创新在经济发展中所扮演的角色也更加重要。近年来，我国不断加强科技创新的有效供给和科技资源的有效配置，为经济高质量发展不断注入新的活力。同时，区域经济发展的差异问题也日益凸显。区域经济差异对区域经济高质量发展刘丽波：《基于区域差异的经济高质量发展水平测度与进程监测》，《经济实证》2020年第8期。、资源有效配置、区域分工与合作效率赵文亮、陈文峰等：《中原经济区经济发展水平综合评价及时空格局演变》，《经济地理》2011年第10期。Eriksson，R.H.，H.K.Hansen andL.Winther，“Em-ploymentGrowthandRegionalDevelopment：IndustrialChangeandContextualDifferencesbetweenDenmarkandSweden”，Euro-peanPlanningStudies，Vol.25，no.10（June 2017）pp.1756-1778.、经济增长伍世代、王强：《中国东南沿海区域经济差异及经济增长因素分析》，《地理学报》2008年第2期。、协调发展牛芳兵：《山东省区域经济差异分析与协调发展研究》，《湖北农业科技》2013年第24期。、区域经济韧性谭俊涛、赵宏波等：《中国区域经济韧性特征与影响因素分析》，《地理科学》2020年第2期。等均产生着不同程度的影响。在信息化和知识化高度发达的今天，区域经济差异对创新水平的影响尤为显著，这种影响已经成为相关领域关注的重点。因此，对一个省份来说，研究区域经济差异对科技创新水平的影响将有助于该区域经济高质量发展目标的实现。

一、文献综述

科学技术是第一生产力，科技创新是经济高质量增长的主要支撑，经济高质量不断激发科技创新活力。纵观已有研究文献，国内外对区域经济和科技创新均进行了大量研究。Michele等（2004）以意大利为研究对象，采用动力增长模型的研究方法，研究了区域技术创新对经济增长的影响作用。研究表明，从长期来看，区域技术创新对劳动生产率有明显的促进作用MicheleCosta，StefanoIezzi，“TechnologySpilloverandRegionalConvergenceProcessaStatisticalAnalysisoftheItalianCase”，StatisticalMethodsandApplications，Vol.13，no.3（Devember 2004），pp.375-398.。Moreno（2005）以欧洲的17个国家的138个地区为研究对象，截取1978年-1997年20年的专利统计数据，分析了创新活动空间分布和技术溢出对知识创造的作用，得出的结论是区域内部的研发支出与专利对区域创新和发展高度相关并且有明显的促进作用MorenoR，PaciS，UsaiS，“SpatialSpilloversandInnovationActivityinEuropeanRegions”，EnvironmentandPlanning，Vol.37，no.10（October 2005），pp.1793-1812.。Broekel（2015）以德国为研究对象，选取270个主要劳动市场区域和4类产业面板数据，研究了区域协同创新政策对创新的影响作用，研究认为，区域协同创新政策中加大对研究和开发的补助对区域创新效率有明显的促进作用BroekelT，“DoCooperativeResearchandDevelopmentSubsidiesStimulateRegionalInnovationEfficiency？EvidencefromGermany”，RegionalStudies，Vol.49，no.7（August 2013），pp.1087-1110.。SeferSener（2011）把科技创新作为国际经济发展的驱动力，结果表明，在国际竞争中把科技创新作为国家发展战略的国家拥有更强的竞争力SenerS，SaridoganE，“Theeffectsofscience-technology-innovationoncompetitivenessandeconomicgrowth”，Procedia-SocialandBehavioralSciences，Vol.24，（2011），pp.815-828.。MehmetAdak（2015）以土耳其为研究对象，研究区域资本和技术进步的相互作用，结论表明，技术进步和创新对土耳其经济发展有促进作用AdakMehmet，“TechnologicalProgress，InnovationandEconomicGrowth：theCaseofTurkey”，Procedia-SocialandBehavioralSciences，Vol.195，no.3（July 2015），pp.776-782.。Moussa等（2015）以法国的城市为研究对象，选取1995年-2008年的数据，分析了专利申请和研究经费支出对地区经济的作用，得出了内部研究支出和专利申请呈正相关，同时对创新活动强的地区有影响的结论InèsMoussa，ThibaultLaurent，“IndirectandFeedbackEffectsasMeasureofKnowledgeSpilloversinFrenchRegions”，Applied Economics Letters，Vol.50，no.1（February 2015），pp.511-514.。Maria等（2019）以俄罗斯为研究对象，选取80个地区2005年-2018年的数据，分析技术创新与研发支出对人均生产总值增长率的影响，认为创新能力不足的区域难以带来新的技术MariaKaneva，GalinaUntura，“TheImpactofR&DandKnowledgeSpilloversontheEconomicGrowthofRussianRegions”，Growth and Change，Vol.50，no.1（Delember 2019），pp.301-334.。

国内关于区域经济差异和创新水平的研究文献近几年不断增多，并且取得了丰硕的成果。经济地理学领域相关学者从省级尺度的角度出发，实证分析了要素跨区域流动、创新互动溢出、空间报酬递增的综合作用是我国区域创新差异形成的重要原因张占仁：《我国区域创新差异的形成机制研究——基于新经济地理学的实证分析》，《软科学》2013年第6期。;区域经济学领域相关学者以京津冀地区为例，研究了协同创新、区域差异与现代化经济体系布局之间的关系龚轶、王峥等：《协同创新、区域差异与现代化经济体系布局——以京津冀为例》，《区域创新》2019年第8期。;产业经济学的相关学者基于海洋经济创新发展，论证了中国海洋经济创新发展的区域空间特征和时间特征狄乾斌、徐礼祥：《中国海洋经济创新发展的时空差异》，《资源与产业》2020年第3期。;管理学领域的相关学者研究了区域差异与大学知识创新之间的关系沈能、刘凤朝：《基于空间经济视角的大学知识创新效率的区域差异与趋同》，《数量统计与管理》2014年第1期。。肖仁桥等（2020）为了研究新时代我国经济高质量发展水平，运用实证分析的方法分析了科技研发和成果转化对经济增长的影响，研究结果表明，二者对经济高质量发展有明显的促进作用肖仁桥、沈路等：《新时代科技创新对中国经济高质量发展的影响》，《科技进步与对策》2020年第4期。。肖田野等（2017）以广东省为研究对象，选取2006年-2015年的面板数据，运用耦合协调模型实证分析了区域科技与经济之间的关系，结果认为区域科技与广东省经济发展存在较强的相关关系肖田野、罗广宁等：《区域科技创新与经济发展耦合协调度研究——以广东为例》，《科技管理研究》2017年第15期。。苏卫华等（2019）以东北地区和长江地区为研究对象，实证研究了经济增长的影响因素苏为华、申晓军：《我国区域经济增长质量比较研究——基于长三角与东北三省全要素生产率的比较分析》，《价格理论与实践》2019年第10期。。杨恺钧等（2019）以粤港湾地区为研究对象，选取2007年-2017年的面板数据，运用系统GMM与面板门槛模型实证研究了技术创新对经济发展的驱动作用，实证结果认为技术创新对经济有较强的驱动作用杨恺钧、闵崇智：《技术创新对经济增长质量的驱动作用研究——以粤港澳大湾区为例》，《当代经济管理》2019年第12期。。

综上所述，国内现有文献对区域经济差异和科技创新水平的研究大多选择中国经济发达的南方地区，在以省级为单位的前提下，对北方地区的研究较少。山东省的地理分布有着东西长、南北窄的特点，正是由于这种地理分布（鲁东、鲁中、鲁西）的特征，导致了山东省区域经济发展水平的差异化，进一步导致了区域创新水平差异化明显。因此，基于不同领域的研究，本文以山东省为例，选取2018年的相关数据，运用因子分析法和聚类分析法实证研究山东省区域经济差异对科技创新水平的影响。

二、区域经济发展差异与科技创新水平的关系

城镇化的程度越高，区域经济发展水平就越高。从全国范围来看，城镇化水平与区域科技创新水平呈正相关田逸飘、刘明月等：《城镇化进程对区域科技创新水平的影响》，《城市问题》2018年第4期。。也就是说，区域经济发展水平的提高会带动科技創新水平的提高，同时，科技创新水平的提高也会拉动一个地区的经济快速增长。例如，中国东部经济发达程度高于西部，科技创新水平也明显高于西部。区域科技创新水平差异问题在中国东西部尤为突出，需要得到充分的重视。对于具体省份来讲，区域经济差异会对科技创新水平产生如何的影响，也是现在研究的重点。

（一）区域经济差异与创新绩效

通常来说，越发达的地区科技创新也就越发达。但是，每个地区的经济发展情况均存在一定差异。从全国范围来看，中国南方经济发展好于北方，东部沿海地区经济发达程度高于中部和西部，中国34省级行政区经济水平各不相同。对于山东省来说，17个地级市经济差异也较为明显，东部沿海地区的经济明显优于山东西部地区。因此，即使同种创新要素投入到不同的地区，创新绩效也会有所不同，各地区的整体创新水平也会呈现出不同。区域经济发达的地区，投入相同的创新要素，创新绩效会高些。同时一个地区的创新绩效和创新水平与当地政策也有一定的关联。

（二）科技创新水平与地区经济发展

国内外大多数学者都把科技创新水平作为经济发展的一个要素，认为提高某地区新一代科技产业的创新，就能够拉动该地区的经济增长。但是，由于地区经济差异的不同，使得不同地区在不同的发展阶段拉动区域发展的产业也会有所差异。通过专利授权数来分析地区创新水平时，发现处于不同发展阶段的地区同产业专利水平差异明显。但是，当区域经济差异和科技创新水平的关系具体到一个省域，并且区域创新水平由三种专利数量来表示时，二者之间并非是简单的线性关系。区域经济发展水平对科技创新水平会产生怎样的影响，就需要进一步探讨。

三、数据来源与模型设定

（一）数据来源

本文选取2018年山东省17个地级市能够反映区域经济差异与科技创新水平的指标来研究二者之间的关系。所有数据均来自《山东省统计年鉴》。本文选取了X1——地区生产总值;X2——地区人均GDP;X3——工业增加值;X4——公共预算收入;X5——城镇人口数;X6——就业总人数;X7——货运总量;X8——专利授权数共八个指标。其中X5——城镇人口数;X6——就业总人数两个指标用于反映城市规模;X3——工业增加值和X7——货运总量两个指标用于反映城市工业发展程度;X1——地区生产总值;X2——地区人均GDP和X4——公共预算收入用于反映城市的国民收入水平，X8——专利授权数用于反映科技创新水平。

（二）模型设定

因子分析法的核心就是通过检验来确定原始变量之间的相关性，并根据相关性的大小进行分组，把相关性大的变量分在同一组。用公共因子来表示各组变量的基本结构。对于具体的研究问题，可对原始变量进行分解，分解为两部分之和的形式：其中一部分是公共因子的线性函数，该公共因子是不可以预测的;另外一部分是特殊因子，特殊因子与公共因子无关。聚类分析法是通过对研究对象的分类，以某种合适的方法计算其距离大小，从而使同类的对象相似性高，不同类的对象相似性低。因此选用因子分析法来分析山东省区域经济发展差异与科技创新水平的关系，并进一步分析山东省区域经济发展差异对科技创新水平的影响。

根据因子分析法，构建因子得分模型与综合得分模型：

F1=α1X1+α2X2+α3X3+α4X4+α5X5+α6X6+α7X7+α8X8     （1）

F2=β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8     （2）

其中，F1和F2为因子得分模型，分别表示因子一和因子二在各项指标中得分系数之和。

F=权重因子一/（权重因子一+权重因子二）F1+权重因子二/（权重因子一+权重因子二）F2   （3）

其中，F表示综合得分，权重选用两个因子的方差贡献率来表示。

四、实证研究

通过SPSS21软件，运用因子分析法和聚类分析法分析2018年山东省各地级市的面板数据来进行实证研究。在进行因子分析时，要注意因子分析中的几个点：1.数据检验;2.因子提取;3.因子旋转;4.计算得分。因子分析中的每一步注意事项都是为了使实证的结果更加科学和可靠。

（一）数据检验

通过对原始变量的相关性检验可以看出，原始变量所有的相关系数均大于0.3，这就说明原始变量显著相关。KMO值为0.756，大于0.6，从而符合KMO度量标准。巴特利特的球形度检验值为221.325，符合巴特利特的球形度度量标准，相应的P值为0，显著小于假设设定的0.05，所以拒绝原假设，因此相关系数矩阵和单位矩阵存在着显著的差异。通过以上分析，原始变量通过了数据检验，符合因子分析的前提。

（二）因子提取

对原始变量进行相关性检验后，运用主成份因子提取法提取两个主要因子。本文提取两个主要因子，两个因子累计贡献率为92.234，大于一般提取所规定的方差贡献率85%，符合提取标准且累计贡献率较大，可以代表全部的原始变量所表达的信息。

（三）因子的旋转与命名

建立因子分析模型的目的是在找到公共因子进一步做因子解释，从而有利于更好地解释实际的问题。为了避免初始因子的一些缺点（原始因子解释公共因子的含义不清楚）等，所以需要对因子进行旋转。本文对初始因子进行3次迭代后运用正交旋转的方法获得旋转后的成份矩阵。

从表4可以看出，地区生产总值、工业增加值、就业总人数、货运总量在第一个因子上的载荷都大于0.85，也就是说这几个因子主要被因子一解释，可以理解为山东省内经济差异的直接影响因素，因此命名为经济影响因子;地区人均GDP、公共预算收入、专利授权数在第二个因子上的载荷均大于0.85，也就是说这几个因子主要被因子二所解释，可以理解为山东省内经济差异的间接影响因素，因此命名为创新持续性影响因子。同时也印证了山东省经济水平差异与创新水平之间存在着较强的关系，通常二者呈正相关关系，这一结论也得到了验证。但是，各个地市的科技创新水平如何，創新水平发展到了什么层次还需进一步探讨。

（四）各因子总得分

因子得分计算就是为了更好地分析实际问题。本文中主要是研究山东省区域经济发展差异对科技创新水平的影响，那么首先就应该根据所选择的因子区分出经济发展较好的地区与经济发展较差的地区，进一步再分析其与科技创新水平的关系以及对科技创新水平的影响。这也是因子分析的关键一步。因子分析最终会体现在因子得分上，其中所选择的变量也变为因子得分变量。本文采用回归法计算因子得分系数，得分系数服从正态分布，即得分系数的均值为0，标准差为1。如果变量得分系数值大于0，则表示其高于平均水平，如果变量得分系数的值小于0，说明其低于平均水平。

由表5和模型1和模型2可得分析得分系数：

F1=0.217X1-0.018X2+0.218X3+0.015X4+0.037X5+0.198X6+0.247X7-0.054X8

F2=0.010X1+0.331X2+0.005X3+0.251X4-0.365X5+0.012X6-0.005X7-0.293X8

在计算因子综合得分时，本文选取两个因子的方差贡献率作为两个因子的权重，计算的综合得分：

F=0.51/（0.51+0.41）F1+0.41/（0.51+0.41）F2

五、实证分析结果

（一）结果解读

各市因子一和因子二得分与综合得分如下表所示：

从上表中可以看出，青岛市、济南市和烟台市的因子一得分较高，说明这几个市受经济影响因素的影响较大，从而说明这几个地区经济水平较为发达;临沂市、潍坊市和济宁市这几个地区因子二得分较高，说明这几个地区受创新持续性影响因素的影响较大，从而说明这几个地区的创新发展潜力较大，创新持续性较强。通过因子二（地区人均GDP、公共预算收入、专利授权数）也可以说明，科技创新水平是这几个地区经济持续发展的重要驱动力之一。青岛作为新一线城市和沿海地区较早开放的城市，经济十分发达，且地理位置上占有绝对优势，但是其创新持续性因子得分却相对较低，说明青岛应该加强对创新持续发展的关注。济南和烟台市在经济发展方面虽不如青岛，但在山东省属于经济发达省份，两地区创新持续性因子得分分别是第六和第八，存在着与青岛同样的问题。

（二）聚类结果

为了更加直观地比较山东省地区间发展水平的差异，运用K-聚类分析的方法对总得分进行聚类，把山东省17个地级市进行分类，主要分为三类：经济发达地区、经济较发达地区和经济欠发达地区，具体分类结果如下。

从表6可以看出，山东省经济较发达地区主要集中于东部沿海地区，这些地区拥有丰富的资源和各种便利的条件;经济较发达地区主要是创新持续发展能力较强的地区，这些地区拥有不错的资源和供可持续发展的便利条件;经济欠发达地区主要是鲁西地区，这些地区由于地理区位和创新能力不足等方面的原因，在山东省一直处于落后状态。

（三）山东省经济发展存在的问题

经济发达地区经济发展水平与科技创新可持续性不匹配。山东省经济发达地区有四个，分别是青岛市、济南市、烟台市和潍坊市。其中青岛市以绝对的经济优势位列第一，济南市、烟台市位于第二和第三的位置。从专利授权总量来看，青岛市以高出济南市14490件的绝对优势位列首位，由此表明经济越发达的地区科技创新水平也就越高。但是，从创新持续性影响因子的得分情况来看，青岛市、济南市、烟台市的得分分别位于第五、第六、第八的位置，说明三个地区虽然经济水平和科技创新水平在省内位列前三名，但是三者的科技创新可持续性与区域经济发展水平并不匹配。从图2也可以看出，最能代表科技创新水平的发明类专利和实用新型专利在经济发达地区所占百分比与经济较发达地区和欠发达地区相比较并没有优势。例如，青岛市两种专利所占百分比低于山东省经济最落后的莱芜市。

经济较发达地区科技创新水平与科技创新可持续性不匹配。山东省经济较发达的地区有临沂市、济宁市和淄博市。从图1可以看出，三个地级市的专利授权总数并不高，从而表明这三个地区的科技创新水平相对于经济发达地区而言较低。但是从创新可持续性影响因子的得分来看，临沂市得分第一，济宁市得分第三，说明这两个地区的科技创新可持续性较强。从图2可以看出，临沂市的发明类专利和实用新型专利所占百分比居于全省倒数第二的水平，也充分说明临沂市的创新水平不高。淄博市与临沂市的创新水平相差不大，但是淄博市的创新可持续性较差，淄博市虽位于经济较发达地区的行列，但是该地区的创新水平和创新可持续性都较低，说明科技创新并未对淄博市的经济发展起到重要推动作用。

经济欠发达地区的科技创新水平与创新可持续性较低。山东省经济欠发达地区主要分布于鲁西地区，这些地区的科技创新水平都比较低，而且大部分城市的创新可持续水平也较低。菏泽市和聊城市虽然位于欠发达地区的行列，但是两地在创新可持续性上具有一定的优势，但是地区经济水平成为限制其科技创新水平的重要因素，使得这样的地区虽有创新可持续发展的潜力，但短时间内无法取得大的发展。对于经济欠发达地区来说，既要重视地区经济的发展，也要注重科技创新水平的提高，进而使得地区经济可持续发展。莱芜市是依附于济南市的小城市，工业为其主要发展产业，因此莱芜市的发明类专利和实用新型专利百分比在所有地区中占比最高。

六、结论与建议

（一）结论

科技创新水平在区域经济发展过程中会受到区域经济发展水平的限制，同时，科技创新也可以作为区域经济可持续发展的不竭动力，二者总的来说呈正相关。具体而言，区域经济差异对科技创新水平的影响呈现倒“U”型关系。在地区经济发展初期，区域经济的发展水平对科技创新水平的影响较为明显，即地区经济发展水平较弱会抑制该地区的科技创新水平和创新成果的转化;随着区域经济发展水平不断发展，科技创新水平也会随之提高，二者的差距会不断缩小，直至达到区域经济差异和科技创新水平相匹配的最高点;随着区域经济发展水平的进一步提高，科技创新水平会出现突变，结果就是与区域发展水平不匹配，即科技创新水平的提高程度赶不上区域经济发展水平的提高程度。科技创新在区域经济发展中存在时滞效应，会在区域经济发展的各阶段产生不同的效应水平。虽然科技创新是经济发展的重要推动力，但是科技创新需要一个转化的过程才能起到推动地区经济发展的作用。在山东省的经济欠发达地区，由于科技创新水平较低和创新性持续性不强，科技创新未能起到推动该区域经济发展的作用;在经济发达地区，科技创新是区域经济发展的主要推动力;在经济较发达地区，虽然科技创新在一定程度上促进了该区域的经济发展，但是创新可持续性较弱，也就是说科技创新的转化能力不够强劲。

（二）建议

对山东省经济欠发达地区而言，要实行科技创新先行的策略。科技创新是经济发展的重要驱动力，但是科技创新要经过转化才能起到促进地区经济发展的作用。经济发展水平过低会抑制科技创新的发展，因此，要想把科技创新作为地区经济发展的助推剂，就要优先发展科技产业，加大科技创新的投入，保证科技创新能正常转化为生产力，最终实现以科技创新推进经济发展的目标。

加强政策性引导和创新性保障。随着区域经济发展，区域经济差异不断缩小，科技创新的推动作用愈发显著。此时，不同地区依据经济发展的水平采取科学的引导政策就变得至关重要。对经济较发达地区而言，区域经济发展水平与科技创新水平匹配度较高，创新可持续性较为强劲，为防止经济发展水平与科技创新水平偏离程度過大问题的出现，不同地区依据经济发展的水平采取科学的引导政策就变得至关重要。例如，制定科技创新专利保护政策，同时加强对科技创新转化成果的奖励。

注重科技创新可持续性和创新成果的转化速率。山东省经济发达地区各方面条件都十分优越，但是由于忽略了科技创新可持续性和创新成果的转化速率，导致经济发展水平和科技创新水平不匹配问题。科技创新可持续发展和区域经济可持续发展同等重要，只注重经济发展水平，而忽略了科技创新的可持续性势必会对区域经济发展产生负面效应。政府、企业和科研机构与高校应进一步加强合作，政府提供资金和政策保障，企业注重创新性转型，高校注重人才的培养和输送，以此来保障科技创新的可持续性和创新成果的转化速率。