省域創新投入與創新產出綜合水平空間分布研究

顏惠虹

摘 要：本文以全國31個省市為研究單元，采用因子分析方法和探索性空間數據分析對創新投入與創新產出的空間分布特征進行分析。利用創新投入與創新產出的因子得分計算Moran指數發現，各省市的創新投入與創新產出存在正向相關關系。觀察LISA結果發現，不同的省域的創新投入與創新產出具有不同的集聚模式。通過比較創新投入與創新產出發現，創新投入高的省市不一定創新產出就高。

關鍵詞：創新投入；創新產出；因子分析； Moran指數

引言：21世紀，世界步入全球化，經濟發展模式逐步向知識型經濟轉變，技術創新和人才成為競爭的砝碼，是各個國家和地區經濟發展、國力提升的主要推動力。各國或地區提出新國家發展戰略，建立創新型國家。中共提出建立國家創新體系，走創新型國家之路，2020年建成創新型國家，使科技發展成為經濟社會發展的有力支撐。在國家政策領導下，全國各省將區域創新和人才培養先后制定了創新實施戰略。在這樣的熱潮下，區域創新也得到了學術界的普遍關注，國內外學者紛紛對區域創新的影響要素、空間分布及其對經濟的影響展開了研究。

一、文獻綜述

1979年Griliehes提出知識生產函數，認為研究開發 （R&D ）和知識溢出對創新和生產率提高有重要影響，而后Jaffe對知識函數做了改進，將R&D經費投入和人力投入加入知識生產函數。國內學者普遍認同知識生產函數，例如黃基偉等 [1]以

Jaffe改進的知識生產函數為模型，分析我國東中西三大地區和各省技術創新能力的影響因素。郭國峰等[2]通過對中部六省面板數據的研究中發現企業和科研機構對技術創新發展有積極作用。朱海就[3]則認為區域創新能力的評估不應只重視R&D要素，其他非R&D要素對創新能力發展有著同等的作用。對于區域創新系統評價的研究，國內學者多用DEA方法進行衡量，例如官建成、何穎用DEA方法構建兩階段模型，高效地評價了創新活動的績效。李婧等用效率測度的DEA方法，探究各省區域創新效率的時間演變趨勢及收斂性。除了DEA方法外，國內學者也使用其他方法進行評價，但成果很少。近幾年，國內逐漸有學者將創新與空間分析方法結合起來，但是相關文獻較少。吳玉鳴運用空間計量經濟模型發現企業研發能夠在很大程度上決定31個省域的創新能力，大學研發則沒有顯著作用。

由于DEA的局限，本文不采用DEA方法，改用探索性空間數據分析方法對全國31個省市10年的面板數據進行分析。此外，總結前人研究發現，對于創新的衡量大部分學者只選擇單個指標，只研究創新投入或創新產出單方面。本文將同時對創新投入和創新產出進行衡量，并且采用多個指標，同時以因子分析為補充，創造性用創新投入和創新產出的因子得分進行探索性空間數據分析，為經濟發展建設提供一定參考依據。

二、指標選擇與研究方法

（一）指標選擇。中國的學者對創新活動的衡量指標有不同的看法，例如吳玉鳴采用研究與發展 （ R& D） 經費支出、每十萬人擁有大專以上受教育程度人口和萬人大中型工業企業科學家工程師全時當量來衡量創新活動，采用每十萬人口擁有的專利授權數來衡量創新的成果。

本文的理論來源是Jaffe改進后的知識生產函數、新經濟地理學和知識溢出理論。在創新投入的指標選擇方面，根據知識生產函數，研究與開發經費投入本文選用各省市的研究與實驗發展支出指標。人力資本本文選用研究與實驗發展人員全是當量作為指標，此外，各地區的人力資本往往與教育水平息息相關，所以本文選用高等學校個數和高等學校在校生數作為補充。由于二者與各地的經濟發展密不可分，因此各地區的國民生產總值也是本文的指標之一。根據知識溢出理論，本文選用技術市場交易合同數來衡量各地區的技術流動情況。對于創新產出，結合相關文獻，本文將從專利、創新轉化為商品的價值、知識流動量三方面來衡量。

因此，本文選取研究與發展經費支出、研究與實驗發展人員全時當量、高等學校個數、高等學校在校生數、各省生產總值（GDP）、技術市場成交合同數等6個指標作為研究創新投入的代理變量，選取專利申請受理量、專利授權量、新產品產值、技術市場成交合同金額等4個指標作為衡量創新產出的指標。研究的時間跨度為2001年-2010年，研究的空間范圍是除了香港、澳門、臺灣的31個省市。全文研究的數據來源于2001-2010年的《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。關于實證結果，本文采用SPSS、GeoDa和ArcGis等計量軟件測算得到。

（二）研究方法。由于本文指標選擇的多樣化和單位不同，為了研究的一致性，本文將先利用SPSS進行因子分析，計算出創新投入和創新產出的綜合因子得分。本文以下的研究將部分采用綜合因子得分作為研究數據。后本文將利用Global Morans I和Local Morans I等指標剖析全國的空間關聯和空間整體差異程度。

三、實證結果分析

（一） Global Morans I。由于創新投入和創新產出指標的不統一，本文采用經因子分析后得到的創新投入和創新產出的因子得分進行空間自相關分析。表1為2001-2010年的Global

Morans I指標的統計值。

從表1中可以看出，2001-2010十年間，Global Morans I估計值全部大于零，說明全國各地區十年間的創新投入和創新產出均存在著正向相關的空間聯系，且都通過了5%的顯著性檢驗，空間關聯十分顯著。同時，創新投入和創新產出的Global

Morans I估計值隨著年份的增加不斷地增加，這表明2001年以來，全國創新投入和創新產出發展水平相似的省份在空間上集中分布，而且隨著年份的增加，這種趨勢不斷加強。在中國，創新活動發達的區域主要集中于東部經濟發達的省市，中西部省市則較弱，但隨著經濟的不斷發展，中西部省市在創新方面的投入越來越大，創新產出不斷提高，東中西部內部差異的不斷縮小，使得全國各省市在空間上集聚水平提高，總體空間差異不斷縮小。endprint

比較創新投入與創新產出的Global Morans I估計值，可以發現創新產出的Global Morans I估計值普遍小于創新投入的Global Morans I估計值，創新產出的空間關聯小于創新投入的空間關聯，這表明創新投入并沒有很好的轉化為創新生產能力，這點值得深思。

此外，全國31省市創新投入與創新產出空間差異的不斷縮小不代表局部省市的空間特征也是如此，因此，需要進一步局域空間自相關分析來探究局部省市的空間關聯。

（二）Local Morans I。根據創新投入和創新產出的因子得分進行局部空間自相關分析，得到創新投入和創新產出的LISA聚類結果。以下表2和表3為創新投入2001和2010年的LISA聚類結果，表4和表5為創新產出2001和2010年的LISA聚類結果，

觀察表2和表3發現，多數省市位于第一、第三象限，表現出較強的空間正相關性，位于第二、第四象限的省市較少，說明全國創新投入水平分布很不均衡。在數量上，位于第一象限（即

HH象限）的省市數量由2001年的7個增加到2010年的11個，更多具有高水平創新投入的省市在空間集聚，位于第三象限（即LL象限）的省市數量由2001年的9個增加到2010年的

10個，證明了全國有越來越多的有相似創新投入水平的省市在空間上集聚。

另外，創新投入發展水平較高的省份集中于東部沿海省市和中部部分省市，創新投入水平較低的省市集中于中西部，這分別與研究與發展經費支出、研究與實驗發展人員全時當量、高等學校個數、高等學校在校生數、各省GDP、技術市場成交合同數這6個指標較高和較低的區域吻合，說明了研究與發展經費支出、研究與實驗發展人員全時當量、高等學校個數、高等學校在校生數、各省GDP、技術市場成交合同數6個因素對創新投入水平存在著正相關關系。部分省份在10年中所在象限發生改變，廣東省由2001年的HL象限變為2010年的HH象限，這說明廣東省創新投入水平保持較高水平，且周圍省份的水平也提高了。這在一定程度上表明廣東省發揮了帶頭作用，促進了周圍省市的發展。上海和北京由2001年的HH象限變為

2010年的LH象限，說明上海和北京的創新投入水平相對周圍省份較低。北京和上海為我國經濟最發達區域，創新投入相對水平卻下降，二者應該引起重視，調查成因，采取相應措施。安徽、江西、福建和湖南四省2010年變為HH象限，說明了四省對創新投入的重視提高，創新水平不斷提高。寧夏、內蒙古、吉林、貴州、青海、西藏、新疆、云南、黑龍江等省市始終位于LL象限，這說明其創新投入水平低且被低值包圍，這些省份經濟發展水平低，高等學校數量少，人才和研究活動均少于其他區域，因而水平低，空間差異小。

從表4、表5可知，位于第三象限（即LL象限）的省市最多，達到16個，超過50%，這說明全國超過半數省市創新產出的發展水平較低，且分布集中。與創新投入得出的結論相比表明越來越高的創新投入水平沒有得到相應的產出，各省市不僅要加大創新投入，同時也要加強體制、環境等建設，利用各種手段提高投入轉為產出的能力。

同時，全國各省創新產出相對水平十年間變化不大，只有少數幾個省份的象限位置發生了改變。HH象限省份個數由

2001和2005年的5個變為2010年的4個，2001年和2005年有天津、山東、江蘇、浙江、上海，2010年為山東、江蘇、浙江、上海，這些省市創新產出水平高且被高值包圍，經濟發展水平高，高等學校多，人才豐富。LL象限共有16個省份，大部分位于中西部，創新產出水平低且被低值包圍。2010年，遼寧省由HL象限進入LL象限，創新產出相對水平下降。而四川省由LL象限進入HL象限，創新產出水平提高，該省高等學校數量多，人才眾多。

四、結論

本文運用空間探索性分析方法，分析了我國各省市創新投入和創新產出綜合水平的空間分布，得出以下幾點結論：

第一，我國31省市的創新投入與創新產出綜合水平呈現出空間正相關性，而且隨著時間的推移相關程度不斷加強。各省市創新投入與創新產出綜合水平分布受到周圍省市的影響，出現空間差異和空間集聚現象。環渤海和長三角的省市大多位于HH象限，創新投入水平高且在空間上呈聚集狀態。而大部分西部省市則位于LL象限，自身水平低，周圍省市水平也低。在創新投入方面，廣東省2001年位于HL象限，自身水平高，但是周圍省市水平低，2010年進入HH象限，這說明廣東很好地發揮了輻射帶動作用，創新溢出明顯。國家應建立相關的區域合作機制，充分積極發揮創新能力高的省域的輻射帶動作用，促進周圍地區的發展。

第二，比較創新投入和創新產出可以發現，雖然各省市的創新投入均在不斷加大，但是創新產出水平變化并不大，例如安徽、湖北、湖南、河南等省市創新投入水平雖然提高了，均于2010年進入HH象限，但是創新產出水平卻相對較低，仍位于LH或LL象限，這些省市應該考慮創新投入以外的方面，加強制度和市場轉換機制的建設。

參考文獻：

[1] 黃基偉，于中鑫.開放經濟下我國技術創新能力的影響因素研究——基于我國30省際面板數據的實證分析[J].國際商務——對外經濟貿易大學學報，2011（2）：14-20.

[2] 郭國峰，溫軍偉，孫保營.技術創新能力的影響因素分析——基于中部六省面板數據的實證研究[J].數量經濟技術經濟研究，2007（9）：134-143.

[3] 朱海就.區域創新能力評估的指標體系研究[J].科研管理，2004（3）：30-35.

[4] 官建成，何穎.基于DEA方法的區域創新系統的評價[J].科學學研究，2005（2）：266-272.

[5] 李婧，白俊紅，譚清美.中國區域創新效率的實證分析——基于省際面板數據及DEA方法[J].系統工程，2008（12）：1-7.

[6] 吳玉鳴.空間計量經濟模型在省域研發與創新中的應用研究[J].數量經濟技術經濟研究，2006（5）：74-85，130.endprint

比較創新投入與創新產出的Global Morans I估計值，可以發現創新產出的Global Morans I估計值普遍小于創新投入的Global Morans I估計值，創新產出的空間關聯小于創新投入的空間關聯，這表明創新投入并沒有很好的轉化為創新生產能力，這點值得深思。

此外，全國31省市創新投入與創新產出空間差異的不斷縮小不代表局部省市的空間特征也是如此，因此，需要進一步局域空間自相關分析來探究局部省市的空間關聯。

（二）Local Morans I。根據創新投入和創新產出的因子得分進行局部空間自相關分析，得到創新投入和創新產出的LISA聚類結果。以下表2和表3為創新投入2001和2010年的LISA聚類結果，表4和表5為創新產出2001和2010年的LISA聚類結果，

觀察表2和表3發現，多數省市位于第一、第三象限，表現出較強的空間正相關性，位于第二、第四象限的省市較少，說明全國創新投入水平分布很不均衡。在數量上，位于第一象限（即

HH象限）的省市數量由2001年的7個增加到2010年的11個，更多具有高水平創新投入的省市在空間集聚，位于第三象限（即LL象限）的省市數量由2001年的9個增加到2010年的

10個，證明了全國有越來越多的有相似創新投入水平的省市在空間上集聚。

另外，創新投入發展水平較高的省份集中于東部沿海省市和中部部分省市，創新投入水平較低的省市集中于中西部，這分別與研究與發展經費支出、研究與實驗發展人員全時當量、高等學校個數、高等學校在校生數、各省GDP、技術市場成交合同數這6個指標較高和較低的區域吻合，說明了研究與發展經費支出、研究與實驗發展人員全時當量、高等學校個數、高等學校在校生數、各省GDP、技術市場成交合同數6個因素對創新投入水平存在著正相關關系。部分省份在10年中所在象限發生改變，廣東省由2001年的HL象限變為2010年的HH象限，這說明廣東省創新投入水平保持較高水平，且周圍省份的水平也提高了。這在一定程度上表明廣東省發揮了帶頭作用，促進了周圍省市的發展。上海和北京由2001年的HH象限變為

2010年的LH象限，說明上海和北京的創新投入水平相對周圍省份較低。北京和上海為我國經濟最發達區域，創新投入相對水平卻下降，二者應該引起重視，調查成因，采取相應措施。安徽、江西、福建和湖南四省2010年變為HH象限，說明了四省對創新投入的重視提高，創新水平不斷提高。寧夏、內蒙古、吉林、貴州、青海、西藏、新疆、云南、黑龍江等省市始終位于LL象限，這說明其創新投入水平低且被低值包圍，這些省份經濟發展水平低，高等學校數量少，人才和研究活動均少于其他區域，因而水平低，空間差異小。

從表4、表5可知，位于第三象限（即LL象限）的省市最多，達到16個，超過50%，這說明全國超過半數省市創新產出的發展水平較低，且分布集中。與創新投入得出的結論相比表明越來越高的創新投入水平沒有得到相應的產出，各省市不僅要加大創新投入，同時也要加強體制、環境等建設，利用各種手段提高投入轉為產出的能力。

同時，全國各省創新產出相對水平十年間變化不大，只有少數幾個省份的象限位置發生了改變。HH象限省份個數由

2001和2005年的5個變為2010年的4個，2001年和2005年有天津、山東、江蘇、浙江、上海，2010年為山東、江蘇、浙江、上海，這些省市創新產出水平高且被高值包圍，經濟發展水平高，高等學校多，人才豐富。LL象限共有16個省份，大部分位于中西部，創新產出水平低且被低值包圍。2010年，遼寧省由HL象限進入LL象限，創新產出相對水平下降。而四川省由LL象限進入HL象限，創新產出水平提高，該省高等學校數量多，人才眾多。

四、結論

本文運用空間探索性分析方法，分析了我國各省市創新投入和創新產出綜合水平的空間分布，得出以下幾點結論：

第一，我國31省市的創新投入與創新產出綜合水平呈現出空間正相關性，而且隨著時間的推移相關程度不斷加強。各省市創新投入與創新產出綜合水平分布受到周圍省市的影響，出現空間差異和空間集聚現象。環渤海和長三角的省市大多位于HH象限，創新投入水平高且在空間上呈聚集狀態。而大部分西部省市則位于LL象限，自身水平低，周圍省市水平也低。在創新投入方面，廣東省2001年位于HL象限，自身水平高，但是周圍省市水平低，2010年進入HH象限，這說明廣東很好地發揮了輻射帶動作用，創新溢出明顯。國家應建立相關的區域合作機制，充分積極發揮創新能力高的省域的輻射帶動作用，促進周圍地區的發展。

第二，比較創新投入和創新產出可以發現，雖然各省市的創新投入均在不斷加大，但是創新產出水平變化并不大，例如安徽、湖北、湖南、河南等省市創新投入水平雖然提高了，均于2010年進入HH象限，但是創新產出水平卻相對較低，仍位于LH或LL象限，這些省市應該考慮創新投入以外的方面，加強制度和市場轉換機制的建設。

參考文獻：

[1] 黃基偉，于中鑫.開放經濟下我國技術創新能力的影響因素研究——基于我國30省際面板數據的實證分析[J].國際商務——對外經濟貿易大學學報，2011（2）：14-20.

[2] 郭國峰，溫軍偉，孫保營.技術創新能力的影響因素分析——基于中部六省面板數據的實證研究[J].數量經濟技術經濟研究，2007（9）：134-143.

[3] 朱海就.區域創新能力評估的指標體系研究[J].科研管理，2004（3）：30-35.

[4] 官建成，何穎.基于DEA方法的區域創新系統的評價[J].科學學研究，2005（2）：266-272.

[5] 李婧，白俊紅，譚清美.中國區域創新效率的實證分析——基于省際面板數據及DEA方法[J].系統工程，2008（12）：1-7.

[6] 吳玉鳴.空間計量經濟模型在省域研發與創新中的應用研究[J].數量經濟技術經濟研究，2006（5）：74-85，130.endprint

比較創新投入與創新產出的Global Morans I估計值，可以發現創新產出的Global Morans I估計值普遍小于創新投入的Global Morans I估計值，創新產出的空間關聯小于創新投入的空間關聯，這表明創新投入并沒有很好的轉化為創新生產能力，這點值得深思。

此外，全國31省市創新投入與創新產出空間差異的不斷縮小不代表局部省市的空間特征也是如此，因此，需要進一步局域空間自相關分析來探究局部省市的空間關聯。

（二）Local Morans I。根據創新投入和創新產出的因子得分進行局部空間自相關分析，得到創新投入和創新產出的LISA聚類結果。以下表2和表3為創新投入2001和2010年的LISA聚類結果，表4和表5為創新產出2001和2010年的LISA聚類結果，

觀察表2和表3發現，多數省市位于第一、第三象限，表現出較強的空間正相關性，位于第二、第四象限的省市較少，說明全國創新投入水平分布很不均衡。在數量上，位于第一象限（即

HH象限）的省市數量由2001年的7個增加到2010年的11個，更多具有高水平創新投入的省市在空間集聚，位于第三象限（即LL象限）的省市數量由2001年的9個增加到2010年的

10個，證明了全國有越來越多的有相似創新投入水平的省市在空間上集聚。

另外，創新投入發展水平較高的省份集中于東部沿海省市和中部部分省市，創新投入水平較低的省市集中于中西部，這分別與研究與發展經費支出、研究與實驗發展人員全時當量、高等學校個數、高等學校在校生數、各省GDP、技術市場成交合同數這6個指標較高和較低的區域吻合，說明了研究與發展經費支出、研究與實驗發展人員全時當量、高等學校個數、高等學校在校生數、各省GDP、技術市場成交合同數6個因素對創新投入水平存在著正相關關系。部分省份在10年中所在象限發生改變，廣東省由2001年的HL象限變為2010年的HH象限，這說明廣東省創新投入水平保持較高水平，且周圍省份的水平也提高了。這在一定程度上表明廣東省發揮了帶頭作用，促進了周圍省市的發展。上海和北京由2001年的HH象限變為

2010年的LH象限，說明上海和北京的創新投入水平相對周圍省份較低。北京和上海為我國經濟最發達區域，創新投入相對水平卻下降，二者應該引起重視，調查成因，采取相應措施。安徽、江西、福建和湖南四省2010年變為HH象限，說明了四省對創新投入的重視提高，創新水平不斷提高。寧夏、內蒙古、吉林、貴州、青海、西藏、新疆、云南、黑龍江等省市始終位于LL象限，這說明其創新投入水平低且被低值包圍，這些省份經濟發展水平低，高等學校數量少，人才和研究活動均少于其他區域，因而水平低，空間差異小。

從表4、表5可知，位于第三象限（即LL象限）的省市最多，達到16個，超過50%，這說明全國超過半數省市創新產出的發展水平較低，且分布集中。與創新投入得出的結論相比表明越來越高的創新投入水平沒有得到相應的產出，各省市不僅要加大創新投入，同時也要加強體制、環境等建設，利用各種手段提高投入轉為產出的能力。

同時，全國各省創新產出相對水平十年間變化不大，只有少數幾個省份的象限位置發生了改變。HH象限省份個數由

2001和2005年的5個變為2010年的4個，2001年和2005年有天津、山東、江蘇、浙江、上海，2010年為山東、江蘇、浙江、上海，這些省市創新產出水平高且被高值包圍，經濟發展水平高，高等學校多，人才豐富。LL象限共有16個省份，大部分位于中西部，創新產出水平低且被低值包圍。2010年，遼寧省由HL象限進入LL象限，創新產出相對水平下降。而四川省由LL象限進入HL象限，創新產出水平提高，該省高等學校數量多，人才眾多。

四、結論

本文運用空間探索性分析方法，分析了我國各省市創新投入和創新產出綜合水平的空間分布，得出以下幾點結論：

第一，我國31省市的創新投入與創新產出綜合水平呈現出空間正相關性，而且隨著時間的推移相關程度不斷加強。各省市創新投入與創新產出綜合水平分布受到周圍省市的影響，出現空間差異和空間集聚現象。環渤海和長三角的省市大多位于HH象限，創新投入水平高且在空間上呈聚集狀態。而大部分西部省市則位于LL象限，自身水平低，周圍省市水平也低。在創新投入方面，廣東省2001年位于HL象限，自身水平高，但是周圍省市水平低，2010年進入HH象限，這說明廣東很好地發揮了輻射帶動作用，創新溢出明顯。國家應建立相關的區域合作機制，充分積極發揮創新能力高的省域的輻射帶動作用，促進周圍地區的發展。

第二，比較創新投入和創新產出可以發現，雖然各省市的創新投入均在不斷加大，但是創新產出水平變化并不大，例如安徽、湖北、湖南、河南等省市創新投入水平雖然提高了，均于2010年進入HH象限，但是創新產出水平卻相對較低，仍位于LH或LL象限，這些省市應該考慮創新投入以外的方面，加強制度和市場轉換機制的建設。

參考文獻：

[1] 黃基偉，于中鑫.開放經濟下我國技術創新能力的影響因素研究——基于我國30省際面板數據的實證分析[J].國際商務——對外經濟貿易大學學報，2011（2）：14-20.

[2] 郭國峰，溫軍偉，孫保營.技術創新能力的影響因素分析——基于中部六省面板數據的實證研究[J].數量經濟技術經濟研究，2007（9）：134-143.

[3] 朱海就.區域創新能力評估的指標體系研究[J].科研管理，2004（3）：30-35.

[4] 官建成，何穎.基于DEA方法的區域創新系統的評價[J].科學學研究，2005（2）：266-272.

[5] 李婧，白俊紅，譚清美.中國區域創新效率的實證分析——基于省際面板數據及DEA方法[J].系統工程，2008（12）：1-7.

[6] 吳玉鳴.空間計量經濟模型在省域研發與創新中的應用研究[J].數量經濟技術經濟研究，2006（5）：74-85，130.endprint