区域创新供给系统与需求系统的协同演化

范 斐， 翁宗源， 王雪利

(1.武汉大学区域与城乡发展研究院， 武汉 430072； 2.武汉大学中国中部发展研究院， 武汉 430072)

伴随着知识经济的发展，国家创新能力对实现社会经济发展目标将起到关键性的决定作用.在国家创新系统的整体框架内，作为其子系统的区域创新系统由于能够优化科技资源配置模式，提升创新资源配置效率，成为促进区域高质量发展的关键.当前，关于区域创新系统的研究主要围绕区域创新能力、创新环境、机理演化等方向展开.在区域创新能力方向，相关研究主要从区域创新能力的时空分异[1]、影响因素和形成机理[2]、演变及提升路径[3]等层面展开，并分析了区域创新能力对于推动区域经济发展模式转型的作用和机制[4-5].在区域创新环境方向，围绕经济环境、社会环境和生态环境对创新的影响也在不断展开[6]；在区域创新机理演化方向，相关研究从结构功能、边界形成、演化主体多个角度进行分析[7-10].同时不同区域创新系统具有地理邻近性、社会关系邻近性、认知邻近性、多维邻近性等特点[11-16]，有效地衔接起了宏观和微观两个层面，既是国家创新系统的延续，也是区域资源有效整合、经济结构调整和可持续发展的引擎，更是促进区域发展的最活跃因素.这些研究都较好地促进了区域创新系统理论的发展，然而较少从区域创新系统的两大子系统创新需求系统和创新供给系统协同演化的视角研究区域创新系统.

党的十九届五中全会明确提出要优化供给结构，改善供给质量，提升供给体系对国内需求的适配性.完善扩大内需的政策支撑体系，形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡.从区域创新系统的供需来看，区域创新系统是涵盖供给系统和需求系统的一个综合创新体系，通过区域创新系统内部各种创新要素的供需交互作用，形成优势互补、集成高效的区域创新网络.区域创新系统的供给子系统不仅依赖于还作用于区域创新需求系统，两者具有耦合发展的特性.因此，只有将区域创新系统内部的供需系统统一起来考虑，才能较为全面地揭示区域创新系统的要素组织与协调方式，进而为促进区域创新效率水平的提升提供科学路径.创新需求和创新供给子系统作为区域创新系统的重要组成部分，两者的协同发展对于系统的演化和发展就具有积极影响.但是目前有关供需系统的研究主要集中在旅游、生态和农业等领域，主要利用耦合模型、供需指数模型和系统动力学等方法[17-19].区域创新系统内部的供需失配，将导致区域无法有效应对复杂多变的竞争环境.如武汉拥有的普通院校、重点院校和重点实验室数量居于全国前列，在校的大学生数也达到了130余万人.但武汉企业的创新需求长期不足，导致高等人才外流严重，整体科技实力大而不强，丰富的创新资源供给和投入长期无法与创新需求有效地契合，导致供需失衡，未能形成有效的供需协同效应.而区域创新系统供需协同发展则有利于实现创新资源在各个生产环节的协同整合，促进各部分之间优势互补、合作共赢，是充分调动和协调区域内的各种创新资源的重要保障，是区域创新系统发展的必然结果和高级阶段.

因此，有必要将区域创新需求和创新供给联系起来，分析两者的协同和非对称关系，用整体和系统的角度来探讨区域创新体系的优化和构建，从而提高供给侧的创新能力和竞争力.有鉴于此，本文选取全国31个省级区域作为研究对象，以TOPSIS模型构建区域创新供给和需求系统的评价框架[20]，利用哈肯模型分析创新需求和创新供给之间的协同效应及两个子系统的相互关系，并进一步利用泰尔系数分解中国区域创新供给系统、创新需求系统以及创新供需系统差异，从而丰富区域创新系统的相关研究，以适应区域不断调整的内部创新需求，形成创新需求与供给之间有效匹配，创新供给引导需求高质量增长的动态平衡，以高水平的区域创新供需平衡驱动区域经济高质量发展.

1 研究方法及指标体系构建

1.1 TOPSIS评价模型

TOPSIS法的中心思想是选取一个正理想点和一个负理想点，通过比较被评价对象与正理点和负理想点的距离，选择较优的被评价对象[21].本文将TOPSIS模型引入到中国区域创新系统评价中，测算2011年—2019年区域创新供需系统水平，其主要计算步骤如下：

1) 构建标准化矩阵：X={xij}m×n，对指标进行标准化处理：

(i=1，2，3,…,m;j=1，2，3,…,n).

(1)

式中，xij为标准化后的数值，表示第i个样本的第j个指标值.

2) 确定“最优方案”X+和“最劣方案”X-：

(2)

(3)

3) 计算单个样本与X+和X-的距离和：

(4)

(5)

式中，wj为指标数据间的权重系数.

4) 计算各个样本与“理想”样本的相对贴近程度：

(6)

式中，Ci为第i个样本与“最优方案”的贴近度，0≤Ci≤1.

1.2 区域创新系统评价指标体系构建

1.2.1 区域创新供给系统评价体系构建 结合数据的可得性和指标体系构建的科学性等原则，构建区域创新供给系统的评价体系(表1).区域创新供给子系统的指标选取主要从创新成果丰度、创新主体供给能力、供给效率和区域创新供给环境四个方面进行.高新技术产业的利润总额反映了区域创新产业的产出水平，专利的有效发明和授权数，新产品的项目数表征了创新生产能力的绝对水平.区域创新资源开发利润与收入比例、研发人员人均参与项目数、研发经费投入强度等反映了创新系统运行的整体效率.企业研发部门、高等院校和科研机构作为区域创新系统的主体，通过知识创造、储备、技术转化等方式促进创新系统内部流动，对于知识生产和技术研发起重要的作用.创新环境如创新文化环境、公共设施和创新场所是支撑创新活动的硬件条件，能够激发创新主体的活力，驱动企业研发部门以获取最大化利益和引导高等院校和科研机构以成果产出为目的进行知识生产等.

表1 区域创新供给系统评价体系Tab.1 Evaluation system of regional innovation supply system

1.2.2 区域创新需求系统评价体系构建 区域创新需求引导新一轮的创新供给，之前的创新供给水平和结构也会影响创新需求，创新供给和需求两者协同的目标是为了实现区域经济高质量发展.创新需求系统由创新需求规模和创新需求特征两个方面表示(表2)，创新需求规模涵盖了创新主体开展创新活动的相关成果，包括了专利申请数、R&D项目参加人员全时当量、R&D项目数量和经费支出等.创新需求特征主要由研究项目平均支出、科研人均经费、新产品开发平均经费投入等指标表征.

表1和表2相关数据主要来源为2012年—2020年的《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》，少数缺失数据采用线性内插的方法填补，指标权重选取客观赋权法熵值法进行测算.

表2 区域创新需求系统评价体系Tab.2 Evaluation system of regional innovation demand system

1.3 创新供需系统协同测算

区域创新供需系统是一个不断演化的自组织系统，各子系统通过内部沟通、能量转换和外界信息反馈等形式，推动系统由无序状态演化为有序.哈肯提出的协同学理论为描述系统的有序演变提供了新的研究思路，各子系统或不同的主体参量对于整体的影响是非均衡的，其中慢参量对于整体系统的影响是决定性的，因此，需通过识别慢参量来分析当前系统所处的演化阶段.李琳和刘莹[22]尝试将哈肯模型应用到区域经济系统的分析中，哈肯模型给予较好的解释力.哈肯通过对参量进行数学处理来求解运动方程，假设一个运动系统存在两个关键的状态变量，其中q1为主要的状态变量，q2表示运动状态受主要状态变量支配的变量.两个变量之间的作用关系对于系统演化的影响可以描述为：

q1=-λ1q1-aq1q2，

(7)

(8)

式中，λ1和λ2表示运动系统的两个控制参量，系统的稳定状态解为q1=q2=0.其中，λ2>0且|λ2|≥|λ1|时状态变量在数量上有较大的差异，满足绝热近似假设.状态变量q2发生变化后q1来不及调整，此时令q2=0得到：

(9)

将方程(9)代入状态变量q1演化的方程，得到运动系统的演变方程：

(10)

从式(10)中可以解出q1并将其代入方程(9)，表示q1是序参量，决定了整个系统的演化进程.进一步求q1的相反数积分得到反映系统整体状态的势函数，通过该函数来反映运动系统所处的主要状态.

(11)

在区域创新供需系统中，由不同性质决定的子系统对于区域创新供需系统的影响是不平衡的，因此需要通过识别区域系统在演化过程中的关键参量，来分析创新供需系统的演化.因为物理方程中多为连续随机变量，所以对社会经济数据展开分析需要离散化处理，得到区域创新供需系统的演化方程：

SUP(t)=(1-λ1)SUP(t-1)-aSUP(t-1)DE(t-1)，

(12)

(13)

式中，SUP代表创新供给，DE代表创新需求.

1.4 泰尔指数

(14)

(15)

(16)

(17)

式(15)和(16)分别测算的是区域内泰尔指数TWR和区域间泰尔指数TBR，分别代表各省份创新供给系统、创新需求系统和创新供需协同系统的区域内差异和区域间差异，式(17)代表泰尔指数的可加分解性，即总体差异等于区域内差异加上区域间差异．

2 实证结果分析

2.1 区域创新供需系统测度

通过TOPSIS模型分别测算2011年—2019年中国省级区域创新供给和创新需求水平(表3和表4).研究期内，各省级区域的创新供给水平均呈现增长趋势，全国平均水平从2011年的0.066增长到了0.112.但区域创新供给水平的空间异质性明显，其中广东的区域创新供给水平增加最多，为0.408，其次为江苏增加0.242、浙江增加0.175、北京增加0.151、上海增加0.089，这些区域主要在东部沿海地区，区位优势明显，人才和资金等创新资源集聚，创新要素流动便捷、高效，创新驱动能力较强.而黑龙江、青海、甘肃、新疆、吉林、辽宁、宁夏、蒙古、海南和西藏的区域创新供给水平增幅较小，这些区域主要位于西部地区和东北地区，虽然国家实施西部大开发和东北振兴战略有效地促进了这些区域创新供给能力的提升，但由于地理位置和创新资源禀赋等因素的限制，导致这些区域创新驱动的先天优势不足，缺乏规模产业带动和创新人力资本的支持，综合创新供给水平提升较慢.

表3 区域创新供需系统评价(2011年—2019年)Tab.3 Evaluation of regional innovation supply and demand system (2011-2019)

区域创新需求和创新供给的空间分布格局比较相似，虽然在研究期内整体呈现波动增长的态势，但变化幅度不大，区域创新需求平均水平由2011年的0.137增长到2019年的0.138.区域创新需求水平较高的区域主要为上海、北京、江苏和浙江省等沿海发达地区，此类地区产业基础比较好，创新需求规模比较大，创新需求能够推动市场实现产品生产和技术转化.区域创新需求水平较低的地区主要为西部地区，与东部地区创新需求水平存在较大差距，高新技术产业基础薄弱，创新要素在区域间的流动不充分不平衡，未能形成有效的创新需求.

2.2 区域创新供需系统的协同演化

根据协同学的基本理论，本文将区域创新供给(SUP)和创新需求(DE)两个变量构建运动系统，通过模型求解识别运动系统中发挥主导作用的关键参量，进一步利用距离公式求得不同区域创新供需系统的协同水平.模型回归分析主要采用软件Eviews 8.0，结果见表4.

表4 2011年—2019年区域创新系统内部协同分析结果Tab.4 Results of internal collaboration analysis of regional innovation systems from 2011 to 2019

通过模型求解可以发现，区域创新运动系统成立，满足阻尼系数差异的基本假设.其中SUP为阻尼系数小变化缓慢的关键参量，DE为受支配的参量，进一步求得演化方程：

(18)

再进一步根据演化方程求得势函数：

(19)

(20)

因为d越大，代表区域创新供给系统和需求系统之间的协调程度越低，需要对其进行逆向化处理，来考察区域创新供需子系统的平衡关系.

从创新供需系统演化的回归结果可以看到，创新供给子系统(-0.208)对于自身具有正向的影响，而创新需求子系统(0.532)的优化能够正向促进创新供给系统.研究期内，省级区域创新供需系统的协同水平整体处于下降趋势，东部地区由0.375下降为0.361，西部地区由0.146下降为0.052，东北地区由0.104下降为0.055，这说明在省级区域层面，全国创新资源进一步向少数区域集聚，区域创新供给与区域创新需求之间的空间错配更加明显.在四大板块中，仅有中部地区的区域创新供需系统协同水平有所提升，由2011年的0.135上升为2019年的0.140，其中安徽、江西和湖北三省增幅明显，说明中部地区创新供给作为关键参量的更替对于区域创新供给系统的影响比较明显，特别是安徽和湖北拥有较多的科研院校和科研人员，伴随人才引进和企业招商引资政策的持续投放，推动区域创新环境不断优化，区域创新供需系统逐渐走向更加协同的状态.

具体到各个省级区域来看，北京、江苏、浙江、广东的创新供需系统协同水平较高，而上海在研究期内创新供需系统的适配性不强，协同水平有待进一步提升.同时区域创新供需系统协同水平较高的地区也可能为西藏等西部地区，比如2011年的西藏，其区域创新供给和区域创新需求均处于较低水平，属于低水平供需系统协同创新，且这种区域创新供需系统的适配性也是不稳定的，其在研究期的均值仅为0.150.西部地区的区域创新供需系统协同水平差异较大，除重庆、四川和陕西作为西部地区创新驱动的核心区域外，绝大多数省级区域创新供给系统的协同水平还比较低，变动比较小.

表5 2011年—2019年区域创新供需系统协调得分Tab.5 Coordination score of regional innovation supply and demand system from 2011 to 2019

续表5

2.3 中国区域创新供需系统的差异分解

为进一步考察中国省域区域创新供给、区域创新需求和区域创新供需协同水平差异的来源，本文利用Matlab软件分别测算了2011年—2019年中国区域创新供给、区域创新需求和区域创新供需协同水平的泰尔指数(表6～表8).

表6 2011年—2019年区域创新供给水平的泰尔指数Tab.6 Theil index of the level of regional innovation supply from 2011 to 2019

表7 2011年—2019年区域创新需求水平的泰尔指数Tab.7 Theil index of the level of regional innovation demand from 2011 to 2019

表8 2011年—2019年区域创新供需协同的泰尔指数Tab.8 Theil index of regional innovation supply and demand synergy from 2011 to 2019

从整体来看，2011年-2019年间，中国区域创新供给水平的泰尔指数显著为正，并且呈现逐渐增加的趋势，这意味着在研究期间内，各个省级区域的创新供给差异显著存在且随着时间推移有所扩大的演化态势.值得注意的是，在四大板块中，东部地区的区域创新供给差异增加明显，泰尔指数由2011年的0.256增加至2019年的0.341.西部地区创新供给的泰尔指数由2011年的0.798显著下降，但近些年又呈现显著的上升趋势.中部的创新供给差异远远小于西部和东部，但依然高于东北地区.截止2019年，西部地区创新供给的区域差异性最大，中部和东北地区的创新供给差异较小.

从区域间和区域内差异的关系来看，区域内差异表现出先缩小后增加的“U”型趋势，2011年—2013年，区域内差距贡献度由76.9%降至50.4%，但2014年及之后，中国区域创新供给的差异又逐年增加，并于2018年首次超过区域间差距.就区域间差异来看，区域间差异在2011年的时候贡献率仅有23.2%，但呈现逐年增长，近些年趋缓的趋势，说明中国四大板块间创新供给的差异在逐渐缩小.

从区域创新需求系统的差异来看，2011年—2019年间中国区域创新需求水平的泰尔指数显著为正，但相比供给差异，创新需求差异较为稳定，基本保持在0.4左右，2019年需求差异显著下降，降为0.201，这意味着中国区域间的创新需求差别不大，并且有序减少，这与中国对创新资源配置和创新要素、政策的倾斜有关，使得区域间创新需求的差异减小.从四大板块来看，各个板块的创新需求差异也呈现出逐年下降的趋势，但东部地区的创新需求差异较大，其次为西部地区、东北地区，中部地区内部的区域创新需求差异较小.

从区域内和区域间差异的关系来看，区域内差异表现出持续增加的趋势，区域内创新需求差异由2011年50.9%的贡献率，上升至2019年67.2%的贡献率.随着经济发展，虽然从国家和四大板块整体上看，创新需求的差异都在呈现逐年减少的趋势，但从省份个体而言，各个省份对创新资源的需求不一致，导致区域内差异明显，区域间创新需求差异也呈现逐年下降的趋势.

从区域创新供需系统的协同性来看，区域内创新供需系统的协调性差异呈现明显的增加趋势.这意味着中国目前还面临着很强的创新要素供需不平衡的问题，就四大板块来看，创新要素供需的矛盾在东部和西部尤为明显，其泰尔系数分别可以达到0.357和0.428，中部和东北地区的创新供需较为平衡，仅为0.088和0.100.从区域内和区域间差异的关系来看，创新系统供需的矛盾主要是由区域内差异导致的，虽然区域内的差异贡献率呈现出减少的趋势，但是依然高于区域间的差异贡献率.截止2019年，区域内创新供需的差异贡献率依然超过50%，达到了51.6%，这意味着，解决各个区域内部的创新要素供需矛盾是当下合理配置创新要素的关键.

3 结论与建议

基于系统理论，本文构建了创新供给系统和创新需求系统的评价指标体系，以熵值法-TOPSIS模型对指标体系进行评价，之后在计算创新供需综合水平的基础上，进一步将供给和需求作为变量考察系统的协同演化，构建了演化方程并识别了关键参量，最后对不同省市的发展水平和协同阶段以及差异进行了分析，并得到以下结论和政策启示.

1) 从全国整体来看，创新供给和创新需求水平在2011年—2019年不断提高，但空间异质性明显，高创新供给和需求的区域主要集中在东部沿海地区.创新供给系统作为主要的参量对于系统整体的演化发挥关键的作用.运动方程的结果显示系数a为负，创新需求有所增长，需求提高的速度比较快，对于创新供给发挥正向的作用，系数b为正表示各省市利用创新资源促进创新供给.所以，政府一方面要优化创新资源的配置.良好的交通基础设施和创新资源作为区域创新重要的基础条件，制约着中上游省市创新产出的水平.在加强基础设施建设和畅通信息化沟通的基础上，以合理的区域产业发展政策为导向，引导创新人力和资金往中西部地区有序倾斜，鼓励东北和中西部地区依据地区实际和主导产业推动关联产业的配套和承接，促进创新供给推动创新系统内部优化.另一方面是要引导创新需求.创新供给要与创新需求适配，鼓励创新主体利用现有的资源禀赋进行创新活动.同时配套好区域创新环境支撑，引导技术人才和高新技术产业留在本地，促进创新主体在创新系统不同阶层中的自由流动.其次，以现有创新示范区为依托，推动创新项目的跨区域合作，实现区域整体创新需求的提升.

2) 从不同区域来看，2011年—2019年东部地区平均创新供需协同得分为0.363，西部地区为0.671，创新供需系统协调发展水平差异较大.在四大板块中，仅有中部地区的区域创新供需系统协同水平有所提升，在省级层面上全国的创新资源进一步向少数区域集聚，区域创新供需的空间错配更加明显.从个体来看，东部的江苏、北京、浙江、广东等省市的创新系统供需系统有序水平较高，中部湖北省和安徽省供需子系统的协同向有序状态演化，而西部地区除四川省以外整体协同水平较低，存在较大的内部差异.所以应着眼于整体创新要素配置效率的提升，把握区域创新合作的契机，通过城市群和经济圈等形式的区域合作促进创新资源的自由流动，资源集聚程度较高的地区和创新供给冗余的区域要以周边新型创新城市为依托点向中小城市辐射和扩散，推动整体创新能力的提升.其次，对于创新要素供给充足但创新需求不适配的区域，要进一步留住创新人才和深化企业招商引资政策，推动区域创新环境不断优化，促使区域创新供需系统逐渐走向更加协同的状态.

3)从创新供给、需求系统及其供需协同的差异性来看，创新供给的差异随着时间呈现显著增加的趋势，其中，东部和西部的创新供给差异明显，各个区域内的创新供给差异的贡献率较大；与创新供给不同的是，创新需求的差异随着时间不断减少，东部和西部内部的创新需求差异较大，中部的创新需求差异较小，区域内创新需求差异贡献较大，说明各个省份对创新资源的需求存在明显的不一致性.从区域创新供需系统的协同性来看，创新供需系统协同的差异性逐年增加，说明中国目前还面临着很强的创新要素供需不平衡的问题，尤其是东部和西部.由此可见，目前存在着创新资源过分供给与供给不足双重矛盾的问题，东西部梯级差异明显，应该完善创新市场的运作机制，依靠合理的政策工具来适配创新资源.其次，推动区域信息交流平台的建设，减少各创新主体供给与需求之间因信息不对称和流通受阻而导致的不匹配问题.面对区域内创新需求差异较大的问题，引导各创新主体树立创新空间协同和开放的发展理念，构建多创新主体协作、多元共生的创新空间，配套好区域中小城市创新发展的软环境，促进创新需求规模与创新供给协调.