基于异质性视角的区域创新系统协同研究

■付 智 张人川

创新投入、创新环境与创新产出之间，需在营造创新环境的基础上加大创新投入支持，才能得到同效的创新产出,实现均衡协调发展;区域间只有寻求合作与融合，才是最终实现协同创新的唯一途径。通过构建创新系统识别指标体系，基于2000—2019年省域创新发展面板数据，运用耦合协调度和空间自相关方法，检验区域创新系统协同效应的时空与集聚异质性，结果显示：中国创新环境与创新投入协调度、创新环境与创新产出协调度整体向好，空间上呈现出梯度变化;创新环境与创新产出的协调度发展会滞后于创新环境与创新投入的协调度发展5年;泛长三角区域内创新产生“扩散效应”，泛珠三角区域内创新产生“虹吸效应”。

一、引言

习近平总书记在全国科技创新大会上提出，要加速推进科学普及行动，营造良好的创新环境，提升创新发展的投入产出效率，进而建立宏大的高素质创新大军。［1］目前，中国已经基本形成以企业为主导的创新主体格局，但创新驱动发展还存在诸如区域创新发展不协调，中西部远落后于东部［2］，技术创新空间格局存在显著极化现象［3］、技术效率偏低［4］、创新系统协同效应整体较弱［5］等问题。如何在新时代背景下更加全面地认识创新发展，衡量创新发展水平，找到各区域创新发展状况的空间特征差异，以及区域创新环境要素对创新发展影响差异［6］，对营造良好的创新环境，进一步提升创新发展水平具有重要的现实意义。

区域创新系统是一个涉及多学科领域、多部门行业和多空间联动发展的高度复杂性巨系统，其综合评估需要构建多层次、多要素、多维度的综合识别指标体系。在现有文献中，创新发展综合评价指标体系主要包含创新环境和创新产出［7］，创新能力与经济环境［8］，创新投入与创新环境［9］，创新能力与环境的可持续发展［10］以及创新能力与创新外部影响环境［11］，创新思路转型［12］等类别。随着空间研究范式在创新发展研究的应用，创新要素的空间地域特征及区域协同创新发展等已成为本领域热点研究问题［13］，主要包括：从地理视角解析创新发展理论［14］，从空间维度研判创新集聚方向［15］，探究区域创新与经济发展交互作用［16］，辨析科技创新和可持续发展空间耦合效应［17］，以及科技金融发展与科技创新协同发展的空间异质性特征［18］。综合来看，学术界普遍认为区域创新系统包括创新环境、创新投入与创新产出［19］。此外，现有文献主要对创新发展单维度要素进行空间分析［20］，较少多维度剖析创新系统要素；主要解析创新发展要素动态演化特征［21］，较少探讨区域创新系统多维要素协同效应的时空异质性。

基于此，本文从创新环境、创新投入和创新产出三大维度构建区域创新系统识别指标体系，以2000—2019年中国省域创新发展面板数据作为研究样本，运用耦合协调度模型定量测度中国区域创新系统协同效应，结合空间自相关方法进一步辨析中国区域创新系统协同效应的时空异质性特征，最后提出相关创新发展建议，以期为高质量创新驱动发展和经济社会可持续发展提供借鉴。

二、创新系统识别指标体系及数据预处理

（一）创新系统识别指标体系

现有文献对于创新发展的评价体系仍存较大的争议。本文认为，创新环境的培育与创新投入到创新产出的全过程是一个协同演变的整体，创新发展体系中的每一个环节都是息息相关的，因此，本文将创新系统分为创新投入、创新产出与创新环境三个子系统。如图1所示：

图1 创新系统逻辑关系图

其中，创新投入是物质基础，创新环境是贯穿于创新投入到创新产出全过程的重要媒介。创新环境与创新投入、创新产出三者协同发展，才能使创新系统由无序趋向于有序，才能发挥创新系统内部“1+1＞2”的协同作用。同时，创新产出效率会反作用于创新投入与创新环境，创新产出的提高会促进创新环境系统结构的优化，引致创新投入的扩大。

本文在评价创新环境系统时从经济嵌入、社会文化嵌入、制度嵌入三个维度测度，三个维度测度的逻辑关系是：良好的经济发展水平，为创新投入夯实物质基础；社会文化环境的提升使得社会的创新氛围更加浓厚，激发创新主体的能动性；制度提出与实施，为创新的发展提供柔性支持与基础保障。

创新投入要素是指为了实现创新活动所投入的人力以及资金的总和。其中，人力投入是创新发展的重要源泉和智力保障；创新资金投入作为生产要素直接作用到创新主体的创新行为。创新产出是对创新成果的直接衡量，可解构为创新科技成果、创新经济效益、创新社会效益三个维度［22］。科技成果是指创新产出系统中技术创新的直接产出效益；创新经济效益是指在创新产出系统中，综合评价区域内创新行为对宏观经济环境影响所得到的效益；创新社会效益是指创新发展对社会生活水平与环境质量的改善。

本文搜集整理2000—2019年创新发展评价体系的相关指标，各指标来源于《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》。

（二）指标预处理及权重计算

对于权重的赋值，本文采取层次分析法和熵值法相结合的方法［23］，将创新环境与创新投入中的各类具体指标运用上述过程进行计算，最终得出各要素的主观权重、客观权重与综合权重，具体结果如表1所示。

表1 创新系统各指标权重

三、研究方法

（一）耦合协调度

本文采用耦合协调度评价模型分析创新环境、创新投入、创新产出的关系。首先对创新系统进行评价，而后通过协调发展度模型计算创新环境系统与创新投入系统、创新环境与创新产出系统两两之间的协调度，结合相关发展水平得出协调发展度。F(x)和G(y)分别表征创新环境和创新投入（创新产出）的综合评价指数值，其计算公式为：

其中，C表示创新环境与创新投入（创新产出）复合系统的耦合度，0≤C≤1；F(x)为创新环境综合评价指数值；G(y)表示创新投入（创新产出）系统综合评价指数值；k为模型调节系数，k≥2，本文取k=2。为了进一步研判创新环境和创新投入（创新产出）两个子系统之间的耦合响应发展状态，选取表达式如下：

为了科学判定不同发展水平情况下子系统的耦合程度，参考国内外学者对耦合协调度模型的划分标准，结合区域创新环境、创新投入及创新产出三大子系统各相关因素的强弱程度，借鉴袁宇翔等［23］的方法将耦合协调度划分为七个阶段。如表2所示：

表2 耦合度划分

（二）空间自相关分析

创新环境不仅仅指的是一个地理区域，其中还包括现有的经济水平、制度安排和文化土壤。而创新产出所表达的也不仅仅是单向的创新绩效，还应包括创新投入。在此逻辑下，各省域的创新发展水平会产生一定的集聚效应。因此，本文在计算创新环境与创新投入及创新环境与创新产出的耦合协调度基础上，进一步采用全局空间自相关和局部空间自相关分析方法，探究创新投入—创新环境—创新产出在空间上的相关性。计算公式如下：

Moran’s I指数介于-1到1之间，当I＞0时表示在空间上呈正向相关关系，且越接近于1相关程度越高；而当I＜0则反之。为了直观地展示空间集聚特征，本文采用Moran’s I来分析其空间集聚特征。根据相邻空间单元的自相关性将其划分为四个象限，分别表示HH（高高）集聚、HL（高低）集聚、LH（低高）集聚和LL（低低）集聚。

四、实证结果分析

（一）创新系统协同效应时序异质性分析

1.创新系统协同效应时序演变分析。从图2中可以看出，2000—2019年各区域平均耦合协调度的变化集中在0.2～0.7之间，且基本保持上升的趋势。创新环境与创新产出耦合协调度整体弱于创新环境与创新投入耦合协调度。2009年以后我国区域创新发展水平基本形成东部领先、中部追赶、东北和西部平稳增长的格局。其中，东部地区始终是创新发展的领头羊，而西部地区创新发展水平较弱。中部地区的平均创新环境与投入耦合度在2005年超越了东北地区，并且在2009年中部地区的创新环境与产出耦合协调度同样也超越了东北地区。值得注意的是，在2008年各区域都出现了创新发展水平增长的停滞，但在2009年迅速恢复增长趋势。尤其是中部区域，在2009年至2019年始终保持较高的增长速度。

图2 东部、中部、西部与东北地区耦合协调度时间演变

对比我国主要经济圈（见图3），泛长三角区域、泛珠三角区域与京津冀区域的创新发展水平均在全国协调度均值以上。其中，泛长三角区域的增长幅度最大，其次是泛珠三角区域，京津冀的增长幅度最小。尤其京津冀区域创新发展水平在研究初期处于领先地位，但创新环境与创新投入耦合协调度及创新环境与创新产出耦合协调度相继被泛长三角区域超越。

图3 全国与主要经济圈耦合协调度时间演变

综合区域与经济圈创新发展的时序折线图结果发现，经济圈、区域的排名变化情况总是出现创新环境与创新投入耦合协调度提高先于创新环境与创新产出耦合协调度提高的现象。例如，中部地区在2005年实现创新环境与创新投入对东北的超越，但是直到2009—2010年才实现创新环境与创新产出耦合协调度的超越，滞后了4～5年左右，而泛长三角区域对京津冀区域的超越过程同样出现滞后5年的情况，因此区域整体的滞后性保持在5年左右。进一步，通过对省域排名情况的对比分析，发现省域同样存在创新环境与创新产出耦合协调度的排名变动慢于创新环境与创新投入耦合协调度排名变动。

值得注意的是，虽然我国创新水平有所提高但整体仍较弱，并且呈现出上述排名变化滞后的现象。由此，依据本文所构建的三系统模型，虽然创新投入能较好地被创新环境吸收，但因为创新产出与创新环境之间的互动关系不协调，导致创新产出对创新环境再到创新投入的反哺机制受限。因此，本文提出以下假设：

我国创新协调发展水平仍然较低，创新产出到创新环境反馈通道受阻，具体表现为创新环境与创新产出耦合协调度的变化对未来创新环境与创新投入耦合协调度变化无显著影响，但创新环境与创新投入耦合协调度变化能够显著影响未来创新环境与创新产出耦合协调度。

2.创新系统协同效应滞后异质性检验。对两个变量进行单位根检验。创新投入与创新环境协调度有4种单位根检验拒绝存在单位根，创新环境与创新产出协调度有4种单位根检验认为该序列平稳。由此，本文认为两个变量均为平稳序列，符合格兰杰因果关系检验的前提条件。

表3 滞后阶数确定

表4 面板格兰杰因果关系检验结果

接下来依据最小信息准则选取模型滞后期数，在保证观测样本尽量多的前提下测算了1、2、3期的AIC与BIC。最终选择滞后一期的模型进行格兰杰因果关系检验。结果表明创新环境与创新投入耦合协调度是创新环境与创新产出耦合协调度的格兰杰原因，但无法拒绝创新环境与创新产出耦合协调度不是创新环境与创新投入耦合协调度的格兰杰原因。意味着我国创新环境与创新产出耦合协调度的变化在统计意义上可由之前的创新环境与创新投入耦合协调度变化解释，但创新环境与创新投入耦合协调度的变化则相反，即本文假设成立。泛长三角区域是我国创新发展最协调的经济圈，两种协调度水平较高，由此，本文将泛长三角区域子样本加入格兰杰因果关系检验分析中。另外，泛珠三角区域在两种耦合协调度上与全国均值接近，因此，将泛珠三角区域也加入分析，进一步证实了本文假设，同时也表明创新发展水平更高的区域，创新环境与创新产出之间的互动关系能够优化创新环境与创新投入耦合协调度，实现创新协调发展。

（二）创新系统协同效应空间异质性分析

为了更好地对比全国各省市创新发展体系耦合差异演变的空间格局及动态变化，本文以2001年、2006年、2011年、2016年、2019年为时间节点，对我国31个省市创新系统耦合协调度水平进行空间可视化处理，由于篇幅有限，对可视化地图进行省略。

从空间分析整体来看，除西藏外我国各省域的两种耦合协调度从2001年到2019年有了很大进步。同样的，创新环境与创新投入协调发展水平明显领先创新环境与创新产出协调发展水平大约5年。从区域划分视角看，创新发展水平格局在空间上呈现出东部沿海地区向西部地区递减的梯度变化趋势。几个经济圈内部也出现了较大的变化。京津冀区域发展较为稳定。2001年出现北京、天津创新发展水平优于河北，到了2019年情况仍然不变，但京津冀区域相对周边省域原有的优势明显缩小。泛长三角区域（江苏、上海、浙江、山东、安徽与河南）发展速度较快，整体呈持续上升的趋势。值得注意的是，泛长三角区域内产生了一定程度的集聚，并且这种集聚带动了周边省域的快速发展，由此演变成“扩散效应”，使得原来排名较后的安徽与河南上升到前列。由此可以说明，泛长三角区域内的协同创新已达到较高水平，区域内各省域间协调程度高。泛珠三角区域内，广东创新发展水平一枝独秀，两种耦合协调度在均全国排名第一，但福建、江西、湖南、海南与广西等地进步不如泛长三角核心区周边省域明显。同样的，泛珠三角区域内也产生了集聚现象，并且随着时间推移区域创新发展水平差距有逐步拉大的趋势，演变为“虹吸效应”。

上述主要经济圈中，泛长三角区域与泛珠三角区域的协调度出现了较有特点的演变，其内部变化情况存在异质性。原因在于，泛长三角区域创新发展水平更为协调，尤其是创新环境与创新产出之间的协调发展水平。因此，泛长三角区域内创新产出对创新环境的反哺能力相对泛珠三角区域更强，创新投入、创新环境与创新产出三者之间的互动通道也更加通畅。

（三）创新系统协同效应空间自相关分析

通过上述耦合协调度与空间自相关分析的公式进行计算，得出创新环境与创新投入的耦合协调度，根据协调度结果计算出关于我国各省域间创新投入与创新环境、创新产出的全局空间自相关系数（表5），即全局Moran’s I指数。

表5 创新环境与创新投入及创新产出的耦合协调度全局Moran’s I指数

从表5中可以看出，2001年、2006年、2011年、2016年和2019年创新投入与创新环境协调度全局Moran’s I指数与创新环境与创新产出协调度均表现出显著空间正相关。对比两种协调度的全局Moran’s I指数，两种协调度均显著大于0，并且呈现出先增后降的趋势，其中创新环境与创新产出的协调度集聚水平略微大于创新投入与创新环境协调度。这表明我国的创新发展存在区域集聚现象，并且这种区域集聚度在创新产出与创新环境间的互动关系表现更为明显。同时，可以发现创新投入与创新环境协调度的Moran’s I指数、创新环境与创新产出协调度的Moran’s I指数均出现先增后降的趋势，究其原因在于，2001年中国各区域创新协调度均较弱，集聚效应相对不明显，协同创新程度基本处于低水平状态。但2006年开始，各区域的协同创新程度开始逐渐拉大，在2011年达到虹吸状态，Moran’s I指数达到最高水平。但2016年后，“增长极”呈现出一定程度的扩散效应，多个地区的协同创新程度达到一定高度，此时，中国区域创新协调度集聚水平开始逐渐下降，因此反映出Moran’s I指数下降的情况。

（四）创新系统协同效应空间集聚异质性分析

表5无法直观对比两种耦合协调度间的异质性与关系。因此，在此数据结果的基础上，本文对耦合协调度的集聚异质性进行分析，由于篇幅有限，本文对空间集聚特征进行直接陈述，省略地图表述。

空间集聚特征分析中，第一象限对应HH（高高集聚）区域，高高集聚指的是创新中心与周边地区均有较高的协同创新水平的区域；第二象限对应LH（低高集聚）区域，低高集聚指的是区域协同创新水平比周边地区低；第三象限对应LL（低低集聚）区域，低低集聚指的是所处地区与周边地区协同创新水平均较低；第四象限对应HL（高低集聚）区域，高低集聚指的是所处地区协同创新水平比周边地区高。其中，HH区域集中于东部沿海，LH区域集中于中部，LL区域集中于西部，HL区域主要是广东、四川、湖北、北京及辽宁几个省份。

泛长三角区域内明显可以看到以江浙沪等地为代表的核心区域带动周边省域发展趋势。2001年安徽、河南处于LH区域，受到江浙沪等地的辐射2016—2019年逐渐转换进入HH区域。反观泛珠三角区域，广东周边省域的集聚水平变动除了湖南创新环境与创新投入耦合协调度2001年HH区域由变到2019年LH区域外基本无变动。进一步验证了泛长三角区域与泛珠三角区域间集聚方向存在异质性的现象。另外，京津冀区域也出现了类似于泛珠三角区域的现象，北京由HH区域变为HL区域，天津由HH区域退变LH区域。

进一步对比两种耦合协调度之间的分布格局，创新环境与创新产出耦合协调度的分布格局会滞后于创新环境与创新投入的分布格局，例如，每间隔5年的创新环境与创新产出耦合协调度的时空演化格局与创新环境与创新投入耦合协调度的时空演化格局类似。由此可以推断，这种滞后性与耦合协调度分析中所产生的滞后性基本一致，表现为创新环境与创新产出耦合协调度时空演化格局落后大约5年。

值得注意的是，从数据中我们可以看出泛长三角区域与泛珠三角区域在创新投入体系中并未有明显的扩散效应或是极化效应，但当创新环境系统与创新投入进行耦合分析以后却在泛长三角区域出现了“扩散效应”，在泛珠三角区域出现了“虹吸效应”。并且随着时间的推移，这种泛长三角区域的“扩散效应”和泛珠三角区域的“极化效应”在创新产出与创新环境的耦合度分析中呈现出更加强烈的特征，泛珠三角区域甚至以广东省为中心出现了“虹吸效应”。所以，要做到创新投入、创新环境、创新产出三者均衡协同发展，只进行创新投入而不加强创新产出对创新环境乃至创新投入的反哺过程，创新发展将是不协调的。

五、结论与建议

（一）研究结论

现阶段，由于各区域经济发展差异、政策导向不均衡、地理位置差异等原因，导致我国创新发展还存在区域创新与产业创新发展不协调、创新系统协同效应整体较弱等问题。本文从协同创新理念出发，通过构建创新系统识别指标体系，运用耦合协调度和空间自相关方法辨析区域创新系统协同效应的时空与集聚异质性。主要结论如下：

1.区域创新系统是由社会各因素所构建的网络体系，其中包括创新投入、创新环境与创新产出。创新投入是物质基础，创新环境是贯穿于创新投入到创新产出全过程的重要媒介。同时，创新产出会反作用于创新环境与创新投入，创新产出的提高会促进创新环境系统结构的优化，引致创新投入的扩大。

2.在区域创新系统协同效应时序异质性分析中发现，我国创新能力发展趋势整体向好，创新环境与创新投入耦合协调度、创新环境与创新产出耦合协调度在空间上呈现出梯度变化趋势，由沿海向内陆递减，但是，创新环境与创新产出协调度发展水平会滞后于创新环境与创新投入耦合协调度发展水平，创新环境与创新产出所产生的集聚效应会滞后于创新环境与创新投入所产生的集聚效应，这种滞后性与耦合效应所产生的滞后性基本一致，大概以5年为一个周期，发达地区的滞后周期会短于欠发达地区的滞后周期，泛珠三角地区的滞后性会长于泛长三角地区的滞后性，说明创新环境的优劣较大程度影响到创新的效率。

3.在区域创新系统协同效应空间异质性分析中发现，区域创新系统协同效应在空间分布上存在集聚中心，其中，较为明显的创新中心为“江苏”和“广东”，但以江苏为中心的泛长三角区域与以广东为中心的泛珠三角区域在协同创新的发展上存在空间异质性，原因可能在于，泛长三角区域创新发展水平更为协调，尤其是创新环境与创新产出之间的协调发展水平。因此，泛长三角区域内创新产出对创新环境的反哺能力相对泛珠三角区域更强，创新投入、创新环境与创新产出三者之间的互动通道也更加通畅。

4.在创新系统协同效应空间集聚异质性分析中发现，泛长三角区域间产生的耦合度进入了良性协调发展阶段，对于周边城市具有较理想的“扩散作用”；泛珠三角区域间具有极化效应，甚至对周边省域产生“虹吸效果”。究其原因主要是：创新能力与创新环境差距较大的省域，创新人才、创新资金、创新技术等一系列创新要素吸附到强省，进而产生极化效应。而创新环境与创新能力相差不大的省域，在产生一定集聚度的同时，也会向周边省域输送创新人才、创新技术等要素。

（二）政策建议

协同推进，形成合力。创新投入，涉及多方主体，需要发挥各类主体的创新积极性，成体系推进，激发各方创新活力，最终形成创新合力。在创新资金投入方面，首先，政府要明确创新的前期巨大的资金投入和风险，需要增加相关的财政资金投入，通过先期投入，引导金融机构、社会群体与企业进行创新活动合作，激发企业的创新活力，以此来扩宽企业的融资创新渠道；其次，作为创新的主要受益者，企业要主动参与创新活动，积极寻求外部合作，扩大创新资金来源，为创新活动提供更多保障。在创新人才投入方面，政府、企业等创新主体一方面加大创新人才的柔性引进，保证创新人才的数量，另一方面重视创新人才的培养，加大对现有人员的培训。

因地制宜，分类施策。创新环境的营造，除受到区域文化、制度等软约束的影响外，更受到国家战略影响。因此，要因地制宜，分类施策。要对欠发达地区加强国家政策支持，“因地制宜”配备创新政策，甚至是实施“政策特区”，以抵御“虹吸效应”，实现区域创新能力的均衡发展。而营商环境的营造需要各地从本区域经济发展、制度完善、创新创业文化氛围等方面进行着力。

正视现实，脚踏实地。从创新投入到创新环境，再到实现创新产出，都不是一蹴而就，而是有5年左右的时间滞后，且发达地区和欠发达地区存在改进时间的差异。因此，在创新发展方面，无捷径可走，必须脚踏实地，坚持坚守，提高创新投入与营造创新环境并重。

区域互补，交叉融合。集聚、虹吸或单一的增长极等发展模式都只是过渡阶段，区域间合作与融合，才是最终实现协同创新的最佳途径。因此，无论泛长三角地区还是泛珠三角地区，只有积极寻求合作，进行跨区域合作，消减增长极的“虹吸效应”，强化增长极的“扩散效应”，实现区域间交叉融合、优势互补、共生共荣，才能强化创新高地优势，实现创新的区域协同和可持续发展。