中國區域高技術產業發展差異的時空演變

肖 剛，杜德斌，戴其文，胡曙虹

(1.華東師范大學科技創新與發展戰略研究中心，上海 200241；2.華東師范大學中國現代城市研究中心，上海 200241)

中國區域高技術產業發展差異的時空演變

肖 剛1，杜德斌1，戴其文2，胡曙虹1

(1.華東師范大學科技創新與發展戰略研究中心，上海 200241；2.華東師范大學中國現代城市研究中心，上海 200241)

以高技術產業總產值為主要指標，采用變異系數和傳統與空間馬爾可夫鏈方法，從時間、空間和區域視角來分析1995—2013年中國區域高技術產業發展差異的時空演變。研究結果表明:中國區域高技術產業發展差異整體上呈現繼續緩慢擴大的趨勢，出現高水平和低水平趨同俱樂部強化的趨勢。區域高技術產業發展類型發生空間轉移的特征是發展水平差距越小，發生轉移的概率越高，發展水平的差距越大，發生轉移的概率越低。鄰域背景明顯影響區域高技術產業發展差異的演變，地理臨近效應在低水平、中低水平高技術產業發展地區表現不明顯，而在中高水平地區顯著增加。

高技術產業；空間馬爾可夫鏈；區域發展差異；時空格局

1 引言

隨著中國高技術產業快速發展，高技術產業發展區域性差異的空間分布不均衡表現日益突出。因此，在國家實施創新驅動和區域協調發展戰略的背景下，深入分析中國區域高技術產業發展差異的時空分布格局和演變規律，既可以更好地優化區域高技術產業空間布局，又可以實現高技術產業與區域經濟協調發展。

從國內外研究進展來看，學者主要從產業空間集聚[1-5]、創新效率[6-11]、空間差異[12]和空間格局演變[13-15]視角來研究中國區域高技術產業發展差異。學者們針對中國區域高技術發展差異的成因、機制和空間格局演變做出最好的理論歸納，并為縮小區域高技術產業發展差異提出最有價值政策建議，但現有研究以靜態為主，視區域為獨立個體，忽視不同區域背景影響作用，沒有同時考慮時間、空間和地理因素對區域高技術產業發展差異演變過程的動態研究。然而，高技術產業發展表現出明顯地理嵌入性，一方面產業空間聚集不僅受區位因素影響[3]，而且還受到知識溢出、創新擴散等地區間相互作用的影響[16]。另一方面，高技術產業發展空間演變表現空間相關性[17-18]。因此，引入傳統與空間馬爾可夫鏈相結合的方法，同時從時間演變、空間演變和地理鄰近的視角來探析中國區域高技術產業發展差異的動態演變，從而為縮小高技術產業發展區域性差異，為國家和地區制定高技術產業發展戰略規劃提供科學依據。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本研究采用高技術產業總產值來衡量區域高技術產業發展的指標，以1995—2013年作為研究期間，來考察中國區域高技術產業發展差異的時空演變。研究區域測度主要以中國31個省域作為分析單元 (1995—1996年重慶市數據無法獲取，為了保持研究連續性而對其作均值替代處理，而香港、澳門、臺灣不在本文研究范圍，無法獲取數據)，研究所使用的數據均來 1995—2013年《中國高技術產業統計年鑒》和 《中國經濟與社會發展統計數據庫》。

2.2 研究方法

(1)變異系數分析方法。變異系數 (CV)又稱為標準差率或離散系數，是標準差和平均數的比值。它是衡量觀測值變異程度的一個統計量，反映地區相對均衡度，其計算方法為:

式中:CV為變異系數；N為樣本數；Xi為樣本值；為樣本平均值。變異系數越小，說明區域高技術產業發展越均衡。本文采用變異系數方法來分析中國區域高技術產業發展差異總體演變過程。

(2)馬爾可夫鏈分析方法。為了清晰探索中國區域高技術產業發展差異的空間演變過程，運用馬爾可夫鏈分析法來構造馬爾可夫轉移概率矩陣，刻畫各省域之間在不同時期的高技術產業發展時空分異演變情況。首先將連續的區域年平均高技術產業總值離散化為k種類型，然后計算相應類型的概率分布及其年際變化，近似逼近區域高技術產業發展差異演變的整個過程。如果將t年份區域年平均高技術產業總產值類型的概率分布表示為一個1×k的狀態概率向量Ft，記為Ft＝[F1t，F2t，F概率Fkt]，而不同年份區域年平均高技術產業總產值類型之間的轉移可以用一個k× k的馬爾可夫轉移概率矩陣M表示 (見表1)。

表1 馬爾可夫轉移概率矩陣 (k＝4)

表1中，元素mij表示t年份屬于類型i的區域在下一年份轉移到j類型的概率，采用下式計算:

式中，nij表示在整個研究期間內，由t年份屬于i類型的區域在t+1年份轉移為j類型的區域數量之和，ni是所有年份中屬于類型i的區域數量之和。如果某個區域的年平均高技術產業總產值類型在初始年份為i，在下一年份仍保持不變，則定義該區域類型轉移為平穩；如果年平均高技術產業總產值類型有所提高，則定義該區域向上轉移；否則，為向下轉移。

(3)空間馬爾可夫鏈分析方法。為了充分考慮區域高技術產業發展的空間滯后和時間滯后效應，彌補時間加權馬爾可夫鏈忽視地理鄰近對區域高技術產業發展之間的空間相互作用，從而引入空間滯后效應到空間馬爾可夫鏈。根據區域i在初始年里的空間滯后類型，可以把傳統的k×k馬爾可夫矩陣分解成k個k×k條件轉移率概率矩陣。這里第K個條件矩陣中的元素mij(K)表示以區域在t年份的空間滯后類型K為條件下，在下一年份從類型i變為類型j空間轉移概率。本文引入空間馬爾可夫鏈可以清晰地揭示出地理空間效應對中國區域高技術產業發展差異時空演變的影響。

3 結果與分析

3.1 中國區域高技術產業發展差異的總體演變特征

利用變異系數計算出1995—2013年中國各地區高技術產業總產值的變化結果顯示，19年來中國區域高技術產業發展差異呈現出波浪式上升的演變趨勢，大致可以分為三個動態演變過程: 1995—2001年期間主要呈現緩慢上升趨勢；2002—2005年期間主要呈現急速上升趨勢，變異系數達到最大值2.01；2006—2013年期間主要呈現緩慢下降趨勢。從總體來看，區域高新技術產業總產值的變異系數由1995年的1.44上升到2013年的1.69，這說明中國區域高技術產業發展差異呈現出逐步緩慢擴大的趨勢。

3.2 中國區域高技術產業發展差異的時間演變特征

利用馬爾可夫鏈方法判斷中國區域高技術產業發展差異是否發生俱樂部趨同，以及各趨同俱樂部的穩定性和各省域在不同趨同俱樂部之間的轉移情況。首先，將全國31個空間單元按照相應年份的全國高技術產業總產值均值劃分為4個類型:年平均高技術產業總產值低于全國平均水平的50%，則為低水平區域；年平均高技術產業總產值介于全國平均水平的50%～100%之間，則為中低水平區域；年平均高技術產業總產值介于全國平均水平的100%～150%之間，則為中高水平區域；年平均高技術產業總產值大于全區平均水平的150%，則為高水平區域。此外，還檢驗了其他劃分標準所得出的結果并作了比較，其結果大致相同。由于2002年中國加入了WTO組織，市場更加開放，創新要素流動性加強，這有利中國高技術產業吸引區域內外甚至全球的技術、人才、資金等創新資源，從而邁入新的發展時期。故將整個研究期分為1995—2002年和2003—2013年兩個階段。分別計算整個研究期和兩個階段年均中國各省域高技術產業總產值類型的馬爾可夫轉移概率矩陣 (見表2)和空間馬爾可夫轉移概率矩陣(見表3、表4)。

根據表2結果，總結出1995—2013年期間中國區域高技術產業發展類型轉變在整個研究期間存在以下特征:

(1)區域高技術產業發展類型存在低水平、高水平、中高水平和中低水平4個趨同俱樂部。所有對角線上的概率值均大于非對角線上的數值，表明這4個趨同俱樂部均具有較強的穩定性。對角線上的最大值為0.932，最小值為0.753，說明不管在那個時段，一個區域保持原有高技術產業總產值類型的可能性至少為75.3%。

(2)區域高技術產業發展類型中低水平俱樂部和高水平俱樂部表現出極強的穩定性。從總體上看，低水平俱樂部和高水平俱樂部維持原有狀態的可能性分別為93.2%和90.8%，而且初期為低水平區域向上轉移的概率最大僅為2%，這說明欠發達地區高技術產業發展很可能陷入 “貧困陷阱”。從頻次上看，1995—2002和2003—2013年間，初期為低水平和高水平的數量分別為137、51和215、58，從中可以看出，2003—2013年期間低水平地區數量明顯增加，這表現區域高技術產業發展類型呈現出顯著的俱樂部趨同現象，低水平地區高技術產業發展表現出 “馬太效應”。

(3)區域高技術產業發展類型發生相近之間轉移，“跨越式”轉移概率非常小。由于非對角線上的值不全為0，并且分布在兩側，其中最大值為0.11，僅為對角線上最小值的14.6%，與對角線不鄰接的概率值為0.000，這意味著在連續兩個年份之間，區域高技術產業實現跨越式發展可能不存在，如中低水平向高水平轉移。

(4)區域高技術產業發展類型鄰域間轉移表現出活躍的演變趨勢。根據表2所示，2013年比1995年的低水平 (由15個增至16個)、中低水平(由34個增至39個)和中高水平 (由26個增至29個)俱樂部趨同繼續擴大，而高水平地區俱樂部出現收斂趨勢 (由7個減至4個)。這表明中國區域高技術產業發展差異總體呈現出緩慢擴大趨勢，同時轉移比較活躍。

表2 中國各省域年均高技術產業總產值類型的馬爾可夫鏈轉移矩陣 (1995—2013年)

3.3 中國區域高技術產業發展差異的空間演變格局

由于中國各地區高技術產業的資源稟賦、創新效率和發展水平存在明顯區域性差異，這種背景會深刻影響各地區高技術產業發展。通過計算空間馬爾可夫鏈轉移概率矩陣來進一步探索地理空間效應對區域高技術產業發展差異影響的動態演變過程。通過表3可以發現，區域所形成的區域相鄰、省域相鄰的鄰域背景會對其周邊高技術產業發展區域性差異變動產生不同影響。從中總結出以下幾點結論:

(1)區域背景對各地區高技術產業發展的時空演變過程產生重要影響。不同背景下區域高技術產業發展的轉移概率表現不同，如果區域背景屬于低水平地區向上轉移概率為0.02(見表2)大于領域處于低水平的地區向上轉移概率為0.009 (見表4)，如果區域背景屬于高水平地區向下轉移的概率0.055(見表2)明顯大于與領域處于低水平的地區向下轉移概率為0.000(見表4)。

(2)區域背景對高技術產業發展類型發生轉移概率的影響程度不對稱。在1995—2002年期間，區域高技術產業發展類型轉移表現出明顯的不對稱性。其中東北地區保持平穩的省份是吉林省，而黑龍江省和遼寧省反而向下轉移，這表明該地區高技術產業發展省域差異不均衡。與前期相比，在2003—2013年期間，區域高技術產業發展類型平穩地區由于25個減至18個，其占比由80.6%降至58.1%，向上轉移由1個增至9個。這其中向上轉移區域以中西部為主，尤其是中部高技術產業發展出現向上轉移態勢明顯，這說明國家實施中部崛起、西部大開的戰略后，改善該地區高技術產業發展的基礎條件，增強其要素集聚和擴散能力，提升其產業吸納和承載能力。

(3)不同鄰域高技術產業發展類型對區域高技術產業發展的影響不同。如果處于低水平發展地區，與低水平、中低水平、中高水平和高水平地區相鄰，其向中低水平趨同俱樂部部轉移的概率分別為0.009、0.083、0.071、0.017。表明鄰域水平等級越相近，地理臨近效應對低水平地區的高技術產業發展影響并不明顯，這個結論與桂黃寶研究一致[6]。如果處于中高水平發展地區，以低水平、中低水平、中高水平和高水平地區相鄰，其向高水平趨同俱樂部部轉移的概率分別為0.786、0.900、0.778、0.895。這說明中高技術產業與越高發展水平為鄰，向高水平轉移概率越大，地理臨近正向溢出更明顯。這個結論與周明等[19]和王慶喜[20]研究結果一致。總之，區域高技術產業發展呈現特征是鄰域的區域高技術產業發展等級間越近，向更近區域趨同俱樂部轉移概率增加；鄰域的區域高技術產業發展等級間越遠，向更遠的區域趨同俱樂部轉移概率減弱。

表3 中國各省域高技術產業總產值類型的空間馬爾可夫鏈轉移矩陣 (1995—2013年)

(4)不同區域高技術產業發展類型與不同鄰域類型的空間相互轉移演變不均衡。根據表4和表2對比可知:對于處于低水平的高技術產業地區，以低水平區域相鄰時，其仍然停滯于落后狀況在1995—2002年的概率是0.986(見表4)，大于相同期間不考慮高技術產業鄰域背景時概率的0.854 (見表2)；對于處于高水平的高技術產業地區，在相同1995—2013年期間，以高水平區域為鄰，其中向高平趨同俱樂部轉移的概率分別為0.917(見表4)小于不考慮地理鄰近效應的轉移概率的0.983(見表2)，這說明鄰域背景對區域高技術產業發展影響不同。

4 結論與建議

4.1 結論

①區域高技術產業發展差異呈現出波浪式上升，差距在不斷縮小，但總體上仍保持緩慢擴大的演變趨勢。②區域高技術產業發展存在低水平、高水平、中高水平和中低水平4個較強穩定的趨同俱樂部。其中低水平、高水平趨同俱樂部穩定性更強，2003—2013年低水平俱樂部更為顯著，欠發達地區高技術產業發展很可能陷入 “貧困陷阱”，發展差異出現馬太效應。③區域高技術產業發展呈現兩極空間分化加強的趨勢，趨同俱樂部總體呈現塊狀分布。高水平趨同俱樂部主要分布珠三角、長三角、環渤海地區，呈帶狀分布；低水平趨同俱樂部主要分布在西北地區，呈片狀分布，但出現由西北地區向東北地區、西南地區擴散趨勢；中高水平俱樂部主要分布高水平俱樂部周圍，西部的四川；中低水平主要分布在中部地區。④區域高技術產業發展類型的兩個期間空間轉移都以穩定期居多，主要分布在西北地區、西南地區。后期向上轉移有所下降，但主要分布中部地區，呈塊狀分布。⑤鄰域背景明顯影響區域高技術產業發展差異的演變，但這種影響存在不對稱性。如果低水平地區與高水平發展類型相鄰，向上轉移概率非常小，如果中高水平地區與高水平發展類型相鄰，同步向上轉移概率明顯增大。⑥區域高技術產業發展類型發生轉移的特征是發展水平差距越小，發生轉移的概率越來高；發展水平的差距越大，發生轉移的概率越小。地理臨近效應在低水平、中低水平高技術產業發展地區表現不明顯，而在中高水平地區顯著 增加。

表4 中國各地區年均高技術產業總產值類型的空間馬爾可夫鏈轉移矩陣 (1995—2013年)

4.2 建議

①應該建立政策體系來提高中西部地區高技術產業的競爭力。由于中西部地區處于高技術產業發展的低水平和中低水平俱樂部，產業發展基礎差，企業創新能力弱。為了縮小中國區域高技術產業發展差距，政府應該從財政、技術、人才和產業規劃等全方位系統地支持中西地區高技術產業發展，促進產業區域協調發展。②應該推動高水平地區高技術產業實現轉型升級。高水平地區高技術產業基礎雄厚，產業吸收和創新能力強，但隨著全球產業結構和產業鏈向著高端化、信息化、網絡化發展，政府應該鼓勵高技術產業企業實現由高技術制造業為主向以高技術服務業為主轉型升級，實現高技術產業與互聯網融合的產業升級，可進一步發揮高技術產業的高技術服務業具有高增值、低消耗、高輻射、集聚性強等特點，提升優勢地區高技術產業國內外競爭力。③應該鼓勵高技術產業區域間協同合作發展。由于地理鄰近效應會影響區域間高技術產業發展，加強區域間高技術產業的協同合作與交流，有利于高技術產業發展所需要的技術、知識、人才等創新資源在區域間的流動和優化配置，更好地發揮優勢地區高技術產業輻射帶動周邊區域發展的作用，推動中國區域高技術產業的協調發展。

[1]Elsie E Sofia G A.Wage Differentials and the Spatial Concentration of High-technology Industries[J].Regional Science，2009，88 (03):623-641.

[2]王錚，毛可晶，劉筱，趙晶媛，謝書玲.高技術產業聚集區形成的區位因子分析[J].地理學報，2005，(04):567-576.

[3]梁曉艷，李志剛，湯書昆，趙林捷.中國高技術產業的空間聚集現象研究——基于省際高技術產業產值的空間計量分析[J].科學學研究，2007，(03):453-460.

[4]任啟平，梁俊啟.中國高技術產業空間集聚實證研究[J].經濟導刊，2007，S1:26-28.

[5]施海燕，宣勇，唐根年.中國高技術產業空間集聚及其適度性檢驗[J].工業技術經濟，2013，(05):59-68.

[6]桂黃寶.中國高技術產業創新效率及其影響因素空間計量分析[J].經濟地理，2014，(06):100-107.

[7]韓晶.中國高技術產業創新效率研究——基于SFA方法的實證分析[J].科學學研究，2010，28(03):467-472

[8]張倩男，趙玉林.區域高技術產業創新能力的比較分析[J].經濟問題探索，2007，(12):60-65.

[9]曲婉，康小明.高技術產業創新效率區域差異研究[J].中國科技論壇，2012，(08):70-74.

[10]馬永紅，張景明，王展昭.中國高技術產業創新質量空間差異性分析[J].經濟問題探索，2014，(09):89-95.

[11]朱有為，徐康寧.中國高技術產業研發效率的實證研究[J].中國工業經濟，2006，(11):38-45.

[12]劉華軍，趙浩.中國高技術產業發展的空間非均衡與極化研究[J].研究與發展管理，2013，(05):44-53.

[13]孫翊，王錚，熊文，姚梓璇，夏崔粹，薛俊波.中國高技術產業空間轉移模式及動力機制研究[J].科研管理，2010，(03): 99-105.

[14]潘雄鋒，劉鳳朝，楊玲.中國區域高技術產業競爭力的時空演化特征分析[J].科學學研究，2009，(01):52-58.

[15]王書華，王元.中國高技術產業發展的空間特征與政策思考[J].中國科技論壇，2012，(11):41-46.

[16]Fosfuri A，Ronde T.High-tech Clusters，Technology Spillovers，and Trade Secret Laws[J].International Journal of Industrial Organization.2004，(22):45-65.

[17]許簫迪，王子龍，譚清美.高技術產業演化的時空分異測度研究[J].科學學研究，2007，25(06):1095-1103.

[18]龔小彪，彭莉莎.中國高技術產業的時空演變[J].特區經濟，20011，(12):265-267.

[19]周明、李宗植.中國省際高技術產業技術創新能力分析—基于產業集聚的視角[J].科學學研究，2009，(02):518-52.

[20]王慶喜.多維鄰近與中國高技術產業區域知識溢出——項空間面板數據分析(1995—2010)[J].科學學研究，2013，(07): 1068-1076.

(責任編輯 譚果林)

The Temporal and Spatial Evolution of Regional High-Tech Industry Development Differences in China

Xiao Gang1，Du Debin1，Dai Qiwen2，Hu Shuhong1
(1.Science and technology innovation and development strategy research center，East China Normal University，Shanghai 200241，China；2.The Center of Modern Chinese City Studies，East China Normal University，Shanghai 200241，China)

In total output value of high-tech industry as the main indicator，it uses the coefficient of variation and the space Markov chains method from the time，temporal and space to explore regional high-tech industry development differences in China during 1995—2013.The study finds:differences of regional high-tech industry development continues to slowly expand as a whole，and presents two high-level and low-level convergence reinforcement；regional space metastases are type of high technology industry development is development level disparity is smaller，the higher the probability of the shift，the greater the gap of development level，shift the lower probability.The neighborhood background significantly affect the evolution of the differences in regional high technology industry development，At a low level，low level of high technology industry development area，the geographical proximity effect is not obvious，and in high level increased significantly.Finally，the development of regional high technology industry development policy recommendations on this basis.

book=95,ebook=96

High technology industry；Space Markov chain；Regional development difference；Temporal pattern

F062.9

A

國家自然基金面上項目 “全球創新資源轉移的空間過程、格局與機制研究”課題 (41471108)，上海市科技發展基金軟科學研究項目“企業、大學及政府在 ‘具有全球影響力的科技創新中心’建設中的作用及互動關系研究”課題 (15692180300)。

2015-05-04

肖剛 (1977-)，男，江西上饒人，華東師范大學博士研究生；研究方向:城市與區域創新。