山東省科技創新資源空間分布與經濟發展水平協同分析

張鵬 陳培安

摘 要：科技創新資源對區域經濟社會的生產力水平提高發揮著至關重要的作用，但其資源的分布不均一直是困擾區域經濟發展的難題。為探尋山東省科技創新資源空間分布與經濟發展水平的協同關系，促進科技創新資源合理配置與利用，文中依據突變級數法的基本原理構建科技創新資源空間分布及經濟發展水平的評價指標體系，并采用熵值法對同一層指標按重要性排序，最后運用突變級數法研究山東省科技創新資源的空間分布與經濟發展水平協同狀況。研究發現：山東省科技創新資源空間分布不均，主要分布在東部、中部，呈現明顯雙核心態勢，同時科技創新資源與經濟發展水平整體上呈現正相關趨勢，但局部地區二者協同度較差。

關鍵詞：科技創新資源；空間分布；經濟發展水平；協同分析；山東省

中圖分類號：F 061.5 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2016）03-0256-07

0 引 言

伴隨著知識經濟時代的到來，科技創新資源成為新時代一切創新活動的基礎和核心，對區域經濟社會生產力水平的提高發揮著至關重要的作用。資源的分布不均一直是困擾各國區域經濟發展的難題，科技創新資源的空間分布已成為制約區域經濟發展的重要因素，合理布局科技創新資源才能使其發揮最佳的配置效應，推動社會創新能力的提高與生產力水平的進步。當前，中國經濟社會正處在發展方式轉變的關鍵階段，亟待由資源驅動型向創新驅動型轉變，科技創新資源的合理布局將有助于國家創新能力水平的提高，為經濟社會的轉軌提供動力。經濟新常態下，山東省面臨產業升級與結構優化，經濟社會轉型升級的壓力明顯加大，合理配置科技創新資源提高區域科技創新能力，實現創新驅動發展，成為增強經濟社會活力，實現經濟發展方式由要素驅動向創新驅動轉變的有效途徑。

當前關于科技資源空間配置的研究主要集中在科技資源的空間分布、配置模式、配置效率、其與區域創新、經濟發展的關系等方面[1]。了解區域科技創新資源空間分布是研究區域科技創新資源空間配置的基礎，其研究備受國內外學者的青睞。在科技資源空間分布上，國外學者研究發現：科技創新資源的分布在不同國家都存在不同程度上的分布不均衡現象，其中一個主要原因是由于政府科技投入的集中分布引起的。Malecki在分析美國上世紀六七十年代政府R&D經費區域投入時發現R&D經費區域分配極度不均，60%以上的經費集中在排名前8位的地域，明顯高于其各自的人口和就業比重[2]。Sternberg對德國R&D經費的投入空間進行分析，發現國家級研究項目在空間上存在高度集聚現象[3]。Mailfter通過研究法國R&D經費使用情況，發現在絕對數量上R&D明顯集中分布在3大區域。Cheung、Kawashima研究日本科技資源分布時發現日本科技資源空間分布存在明顯不均，但上世紀80年代日本政府已開始通過區域政策來調節區域差異[4]。Cheung根據韓國創新科技資源空間分布不均的現狀，將韓國區域創新體系分為發達、發展中和欠發達3類[5]。Debresson對中國科技創新資源空間分布進行研究，認為長三角地區、珠三角地區、京津地區和川渝鄂地區為中國4個創新極[6]。

國內學者研究發現在中國創新科技資源整體上分布不均，呈現明顯的集中分布態勢，主要分布在東部沿海地區。牛方曲、劉衛東等學者通過研究國立、地方和企業的科技創新人力資源的空間分布以及與經濟發展水平的關系，發現宏觀上科技創新資源主要分布在沿海地區，與區域經濟發展水平總體上呈正相關趨勢，相比國立和地方科技創新資源主要分布在東部、中部地區，企業科技創新資源則主要分布在沿海地區[7]。陳修穎、陳穎等運用ArcView分析了浙江省科技資源的空間分布，發現浙江東北部科技資源明顯高于浙西南地區，且兩地區內部差異較大[8]。周桂榮、杜卓通過分析科技人力地域分布，認為中國沿海與內地人才數量上差距不斷拉大，并且東中西科技人才比重與其地理面積失衡，西部高科技人才流失嚴重[9]。魏守華和吳貴生在研究科技資源在城市間分布不均衡的基礎上探討了其分布特征與成因[10]。羅昌宏和羅金沙利用R&D清查資料研究中國直轄市和副省級城市的科技資源實力，發現科技實力空間上呈現3個等級分布，且存在與經濟實力不成線性關系的反差現象[11]。

綜上發現，已有的研究中側重于國家層面與大城市地區的科技創新資源空間分布差異與分布規律研究，而對于具體省域內部科技創新資源空間分布差異的研究較少，且指標相對單一。文中利用突變級數方法，結合科技創新資源數據，采用定性與定量方法來分析山東科技創新資源的空間分布規律，進一步探討其與各地市經濟發展水平的關系，旨在為科技創新資源的合理分布與配置提供一定程度上的借鑒意義。

1 科技創新資源與經濟發展水平評價方法

1.1 科技創新資源

當前不同學者對科技創新資源有著不同認識。揚子江認為科技資源作為科技活動的主要條件，是科技研究和技術創新的生產要素集合[12]。周寄中認為科技資源作為科技活動的物質基礎，是實現科技創新成果產出，促進經濟社會發展的要素集合[13]。戴國強認為科技資源是從事科技活動的物質和信息資源，是實現科技進步與創新的基礎，是國家重要的戰略資源[14]。在科技資源的內容上，有廣義和狹義之分，揚子江、徐冠華、孫洪烈等認為廣義上科技資源應包括科技人力資源、科技財力資源、科技物力資源和科技信息資源等4個方面，狹義上的科技資源，孫洪烈等學者認為一般包括科技人力資源和科技財力資源[15-16]，除此之外，還有一些學者研究認為科技創新資源應包括3個或5個方面等[17]。

文中對于科技創新資源的研究采用的是在科技資源中占據絕對優勢的科技人力資源和科技財力資源，避免以往研究中多采用科技人力資源或科技財力資源單一指標的不足，探究科技創新資源的空間分布規律及其與經濟發展水平的協同關系。

1.2 科技創新資源與經濟發展水平的基礎數據

1.2.1 指標選取

文中在經濟發展水平的評價上，改變傳統的應用地區生產總值或人均GDP單一指標的方法，綜合考慮地區區域面積、經濟密度及人口數量等因素，以綜合反映地區的實際經濟水平。具體指標體系見表1.

1.2.2 數據來源

山東省科技創新資源數據主要來源于《2012—2013山東科技統計年鑒》和《2014山東科技統計數據手冊》，山東省經濟發展水平相關指標數據主要來源于2012—2014年《山東統計年鑒》。

1.3 數據處理方法

1.3.1 突變級數法

突變理論側重于研究勢函數，根據勢函數將臨界點進行分類，它可以在不涉及任何特殊的內在機制下處理不連續性特征，為此，它適用于對內部作用尚未可知的系統進行研究。同時，突變級數法綜合運用突變理論和模糊數學的基本原理，可以對復雜矛盾目標進行逐層分解，最終形成突變模糊隸屬函數，通過歸一化公式進行綜合量化運算，形成一個綜合量化的參數，對評價目標進行綜合量化評價。目前評價指標體系中常用的層次分析法、模糊評價法與因子分析需要對指標的權重進行主觀確定，計算過程相對復雜，相比之下，突變級數法考慮到指標的相對重要性，定性與定量結合，但不涉及各指標權重具體大小問題，因而減少了其主觀性，但又不缺少科學性與合理性，并且計算簡便準確，目前在技術創新、資源環境評價等領域得到廣泛應用[18-19]。

1.3.2 熵值法

采用突變級數對評價指標體系同一層級指標進行計算時，雖不涉及指標權重，但需要按照指標的重要性對指標進行排序，重要性相對大的指標在前，重要性相對小的指標在后，為此就需要首先來確定各指標的重要性。熵值法是根據熵值的大小來判斷某個指標的離散程度，以此來判斷該指標對于綜合評價的影響程度的方法[20]。它是一種相對準確的賦權方法，可以克服一般排序的主觀性，根據熵值法計算指標的相對權值大小，對指標進行排序可以使指標的位序與其重要性相一致。

根據熵值法計算的結果，科技人力資源各指依次標排序為：A1，A4，A3，A2；科技財力資源各指標依次排序為：B1，B4，B3，B2；經濟發展水平各指標依次排序為：C1，C2，C3，C4；目標層中指標排序為：A，B.

2 山東省科技創新資源與經濟發展水平空間分布測度

2.1 科技創新資源分布評價

結合科技創新人力資源與財力資源的評價結果，運用突變級數法計算得出科技創新資源的評價值，見表2.為了直觀展現科技創新資源的空間分布狀況，依據評價值生成平面圖，直觀表達其空間分布態勢（如圖1所示）。

山東省科技創新資源相對豐富，但從圖1可以看出，區域內部科技創新資源分布不平衡，存在空間上的明顯差異，呈現雙核態勢。整體上山東省科技創新資源主要分布于魯東和魯中地區，反映出這些地區對于科技創新投入重視程度較高，但也存在與中部科技資源分布狀態不一致的洼地——萊蕪，科技創新資源相對較弱。西部和南部科技創新資源分布較少，科技創新資源較弱。科技創新資源評價值最高的為東部地區的青島，其次為中部地區的濟南，兩市在空間分布上凸顯，全省科技創新資源分布呈現出雙核心分布態勢，這與兩地市在全省的經濟社會發展水平相對一致。科技創新資源評價值排名較低的地市分別為西部地區的德州、聊城、菏澤與南部地區的棗莊、臨沂、日照。

2.2 經濟發展水平分布評價

文中綜合運用多重指標，采用突變級數法對山東省經濟發展水平分布進行評價，結果見表2.為了直觀地展現經濟發展水平的空間分布狀況，依據評價值生成平面圖，直觀表達其空間分布態勢（如圖2所示）。

從圖2可以看出，山東省經濟發展水平在空間分布上呈現東中西明顯的差異，整體上呈現由東向西逐漸降低趨勢，東部經濟實力最強，中部其次，西部最弱。經濟發展水平評價值最高的青島位于東部，中部濟南位居其次，整體上呈現東部和中部2大核心，但與東部地區青島市周邊各市經濟實力較強的現狀相比來看，濟南市周邊的濱州、德州、聊城、萊蕪經濟實力相對較弱，與核心城市存在明顯差異，這一定程度上也反映出中部核心城市帶動力不強。西部的菏澤、南部的棗莊、日照經濟發展水平相對較弱。

3 山東省科技創新資源與經濟發展水平協同評價

3.1 科技創新資源與經濟發展水平相關性評價

為直觀地分析地區創新科技資源分布與經濟發展水平的協同關系，文中將科技創新資源空間分布的評價結果作為橫軸，經濟發展水平的評價值為縱軸，生成了二維坐標系（如圖3所示）來分析二者的協同關系。

圖3可以看出，山東省科技創新資源與經濟發展水平整體上呈現正相關的態勢，但局部地市隨著科技創新資源的變化，經濟發展水平有升有降，并不是完全的正相關趨勢。大部分的點都落在趨勢線上或其附近，整體上呈現正相關態勢，一定程度上可以看出整體上山東省科技創新資源與經濟發展水平是相匹配的，但局部點距離趨勢線相對較遠，說明部分地市創新科技資源與經濟發展水平并不完全匹配。位于趨勢線以上的點代表的地市有日照、棗莊、濟寧、淄博、煙臺、濟南、青島，這些地區相比科技創新資源的水平，經濟發展水平水平更超前，就科技創新資源對于經濟社會的推動作用而言，這在一定程度上表明這些地區科技創新資源投入有較大可提升空間，需進一步增強科技創新資源投入；位于趨勢線上的點代表的地市有德州、聊城、臨沂、威海、泰安、東營、濰坊，這些地市科技創新資源與經濟發展水平協同度較高；位于趨勢線以下的點代表的地區有菏澤、萊蕪、濱州，相比其他地區這些地區經濟發展水平要滯后于創新科技資源水平，二者協同度較低，這一定程度表明科技創新資源有效利用率有待提高。

空間分布來看，無論是趨勢線以上，還是在趨勢線上或是趨勢線以下的點所代表的的地區，在東、中、西部都有分布，這說明就科技創新資源與經濟發展水平的匹配程度而言，在空間上沒有明顯的地域分布規律。

3.2 科技創新資源與經濟發展水平集聚評價

為了更加直觀的對地區創新資源水平與經濟發展水平相匹配的分類進行分析，文中將二者的評價值分別減去其平均值，求得相對平均水平的區域科技創新資源與經濟發展水平的評價值，并以此生成圖4，根據二者在象限的分布情況將其分為2大類。

第一類是高高聚集區。這一類區域，相對于平均水平而言，創新科技資源水平高，經濟發展水平高，如位于第一象限的青島、濟南、煙臺、濰坊與淄博。

第二類是低低聚集區，這類地區，相比平均水平而言，科技創新資源水平與經濟發展水平都不高，如位于第三象限的日照、棗莊、菏澤與萊蕪。

由此可見，科技創新資源與經濟發展水平呈現出2種明顯的集聚分布特征，也進一步反映出兩者存在著內在的相關性，經濟發展水平相對高的地區科技創新資源豐富，與此同時科技創新資源雄厚的地區經濟發展水平也相對較高，反之亦然。

4 對策建議

4.1 結合經濟發展水平，合理配置科技創新資源

山東省科技創新資源空間分布不均勻，區域差異大，部分地區與經濟發展水平未能匹配，協同度差有礙于經濟發展，針對這一現狀，未來應有意識地將科技創新資源與區域經濟發展水平相結合，進行科學合理布局，對落后地區實施政策傾斜，通過縮小科技創新資源空間分布差異，推動區域協調發展，最大程度上發揮科技創新資源對于區域創新與經濟社會發展的推動作用。

4.2 建立科技創新資源共享機制與共享平臺

鑒于科技創新資源分布不均的現狀，為實現資源共享應進一步建立科技創新資源共享機制與共享平臺，實現科技創新資源聚集區的資源共享，減少各區域在科技創新資源上重復建設及分散作用，實現科技創新資源的區域共享，增強各區域的自主創新能力，促進科技創新資源匱乏區的科技創新與經濟社會發展。

4.3 市場主導與政府引導相結合

在科技創新資源配置上采用市場主導與政府引導相結合的配置方式，一方面，發揮市場在科技創新資源配置中的基礎作用，通過市場對科技創新資源進行整合與再配置，實現科技創新資源的合理開發和利用；另一方面，政府加強調研，掌握科技創新資源分布情況，了解科技創新市場需求，進而通過財稅政策、金融政策、知識產權政策等手段發揮政府引導作用，促進科技創新資源的合理配置。

4.4 提高資源配資效率，促進科技創新與經濟轉型

通過提高科技創新資源配置效率，進一步增強區域科技創新能力，充分發揮科技創新資源對經濟發展的貢獻，為經濟轉型提供動力。目前山東省處于經濟社會的轉型時期，經濟社會發展方式亟需由要素驅動向創新驅動轉變，創新資源配置效率的提高能夠提升區域科技創新能力，增強經濟社會活力，為實現創新驅動發展提供不竭動力。

參考文獻：

[1] 王 蓓，陸大道.科技資源空間配置研究進展[J].經濟地理，2011，31（5）：712-718.

[2] Malecki E J.Federal R&D spending in the United States of America：some impacts on metropolitan economies[J].Regional Studies，1982，16（1）：19-35.

[3] Sternberg R.The impact of innovation centers on small technology-based firms：the example of the federal republic of Germany[J].Small Business Economics，1990，2（2）：105-118.

[4] Kawashima T.St Hr W.Decentralized technology policy：the case of Japan[J].Environment and Planning C：Government and Policy，1988，6（4）：427-439.

[5] Chung S.Building a national innovation system through regional innovation systems[J].Thechnovation，2002，22（8）：485-491.

[6] DeBresson C，Amesse F.Network of innovators：a review and introduction to the issue[J].Research Policy，1991，20（5）：363-379.

[7] 牛方曲，劉衛東.中國區域科技創新資源分布及其與經濟發展水平協同測度[J].地理學報，2012，31（2）：149-155.

[8] 陳修穎，陳 穎.浙江省科技資源的區域差異及其空間配置效率研究[J].地理科學，2012，32（4）：418-425.

[9]周桂榮，杜 卓.中國科技人才區域分布存在的問題及對策[J].天津師范大學學報，2005（6）：19-24.

[10]魏守華，吳 貴.區域科技資源配置效率研究[J].科學學研究，2005，23（4）：467-473.

[11]羅昌宏，羅金沙.中國大城市科技資源實力評估[J].科技進步與對策，2003（11）：65-66.

[12]揚子江.科技資源內涵與外延探討[J].科學管理研究，2007（2）：213-216.

[13]周寄中.科技資源論[M].西安：陜西人民教育出版社，1999.

[14]戴國強.加強科技平臺建設推動科技資源共享[J].中國科學院院刊，2013，28（4）：468-475.

[15]徐冠華.加強科技資源研究促進科技資源共享[J].中國科技資源導刊，2008（3）：3-5.

[16]孫洪烈.中國資源科學百科全書[M].北京：中國大百科全書出版社，2000.

[17]陳曉麗，李 恒，范 斐.科技資源要素投入對區域經濟增長差異的效應分析[J].資源開發與市場，2013，29（1）：13-15.

[18]唐志鵬，劉衛東，周國梅，等.基于突變級數法的中國CO2減排的影響要素指標體系及其評價研究[J].資源科學，2009，31（11）：2 000-2 005.

[19]赫連志巍，宋曉明.基于突變級數法的高技術產業升級能力評價研究[J].科學學與科學技術管理，2013，34（4）：98-103.

[20]王紅曉，韋 相.熵值法在評價高校科研能力中的應用[J].技術與創新管理，2013，34（3）：197-200.