山東省區域科技創新能力動態評價及空間差異分析

賈春光，程鈞謨，譚曉宇

（山東理工大學管理學院，山東淄博 255000）

我國經濟發展進入新常態以來，科技創新的重要性和緊迫性日益受到黨和國家各級政府的重視。2018年國務院正式批復了《山東新舊動能轉換綜合試驗區建設總體方案》，山東省委書記劉家義指出：“2016年，全省高新技術產業產值占規模以上工業產值的比重為33.8%，分別比江蘇、浙江低7.7和6.3個百分點，比我們的近鄰河南還低1.1個百分點……這些數字，反映的是我省科技創新能力不強”“只要我們積極順應科技革命和產業變革大趨勢，用好（新舊動能轉換）綜合試驗區‘金字招牌’，就能在重要科技領域實現重大跨越，不斷提高經濟創新力，再造山東創新發展新優勢”［1］。同時據《中國區域科技創新評價報告2016—2017》顯示，2017年山東省綜合科技創新水平指數得分為64.83分，排在全國第10位，排名比2016年下降3位。目前，山東省經濟正處在爬坡過坎的動力轉換期［2］，而山東省整體科技創新能力不強、核心城市科技創新能力不突出，且科技創新資源配置的區域異質性呈現擴大趨勢，使得區域科技創新能力的不協調性日益凸顯。因此，深入認識山東省區域科技創新能力及其空間分布差異，對實現山東省新舊動能轉換和推動區域經濟的均衡發展具有重要意義。

1 文獻綜述

20 世紀 80 年代，Freeman［3］、Cooke［4］等學者對區域創新系統展開了開創性的研究，而區域創新系統的建立就是為了提高區域科技創新能力，從而推動經濟的可持續增長［5］。國內外學者對于科技創新能力的研究，主要集中在以下幾個方面：

一是科技創新能力定義。Todtling［6］認為區域內創新主體的科技創新能力及創新主體間的互動關系等，都會對區域科技創新能力產生影響；Riddel等［7］將科技創新能力定義為吸收和掌握所需知識和技能，提升現有生產技術和創造新技術的能力；邵云飛等［8］將區域科技創新能力定義為：以實現區域經濟增長為目標，以人力資本集聚為核心，將技術創新轉換為新產品、新工藝和新服務的綜合能力。

二是指標體系的構建和方法的選擇。已有文獻主要是從不同維度構建了區域科技創新評價指標體系，對其中的規模性指標和相對性指標對測度結果的影響進行研究［9-11］，并運用主成分分析法、橫縱向拉開檔次法、突變級數法等對區域科技創新能力進行評價［12-14］。

三是對科技創新能力的空間分布特征和差異進行研究。大國經濟的核心特征就是區域間的異質性［15］。學者們主要借助變異系數等方法揭示區域科技創新資源稟賦的異質性，并運用探索性數據分析等方法，研究區域創新的空間分布及時空演化特征［16］。

綜上所述，國內外學者對科技創新能力取得了許多研究成果，但已有文獻仍存在著一些不足之處：第一，對于區域科技創新能力評價為多為靜態評價，忽略了區域科技創新能力是一個動態變化的過程，而多年份的動態評價分析能更加真實地反映各地市科技創新能力動態變化和演化過程；第二，科技創新能力評價多集中在省域層面，而目前山東省科技創新能力的區域異質性呈擴大趨勢，需要將研究視角深入到中觀的市域層面，針對山東省科技創新資源稟賦的特點和科技創新能力的區域異質性進行研究。通過對山東省各地市科技創新能力橫向和縱向系統的、動態的評價，測度區域科技創新能力的差異性，有利于清晰各地市在區域科技創新發展中的優勢和不足，抓住新舊動能轉換機遇期，破解區域科技創新能力發展中的突出問題，提高各地市的科技創新能力，推動各地市科技創新能力的均衡發展，對于山東省新舊動能轉換和經濟健康高質量發展具有現實意義。

2 評價指標體系、研究對象及數據來源

2．1 評價指標體系的構建

建立有效的科技創新能力評價指標體系，有利于認清自身優勢與領先地區存在的差距，以制定針對性、差異化的對策指導科技創新活動進行。本文參考相關評價指標體系及既有文獻，從系統和能力結構視角構建山東省區域科技創新能力評價指標體系。

科技創新發起能力是城市科技創新發展的核心驅動力，為區域內的科技創新活動提供人才、資金和平臺，所以本文主要通過科技人力資源、科技財力資源和科技創新平臺對科技創新發起能力進行評價。科技創新實現能力是衡量城市科技創新活動產出的關鍵指標，主要包括以專利和科技論文為核心的創新知識產出和以高技術產業為核心的創新經濟產出。科技創新轉化能力是城市科技創新活動對產業結構升級、生態環境改善和人民生活水平影響的集中體現，本文主要從經濟效益、生態效益和社會效益3方面進行衡量。創新環境支持能力是城市科技創新發展的重要保障，主要包括區域的經濟環境、財政支持、教育環境以及社會信息化發展等方面對科技創新活動的支持。根據指標選擇的科學性、系統性和全面性原則，兼顧數據的可獲得性，最終從科技創新發起能力、科技創新實現能力、科技創新轉化能力和創新環境支持能力4個一級指標層、11個二級指標層和32個三級指標層的指標來構建山東省區域科技創新能力綜合評價指標系，見表1所示。創新是一個復雜的過程，不能以單一活動指標來衡量［17］，規模性指標更能反映城市科技創新實力，而相對性指標是城市科技創新水平的體現，所以本文的評價指標體系綜合考慮規模性指標和相對性指標來衡量山東省區域科技創新能力。

表1 山東省區域科技創新能力評價指標體系

2．2 研究對象與數據來源

本文以2013—2016年山東省的17個地市為研究對象，對山東省區域科技創新能力進行評價。所選擇的原始數據主要來源于2014—2017年《山東統計年鑒》《山東科技統計年鑒》《中國城市統計年鑒》，同時以各地市的統計年鑒和統計公報等作為補充數據來源，搜集反映各地市科技創新能力的32個評價指標原始數據。

3 研究方法

3．1 指標權重的確定

熵值法是根據測度指標的離散程度進行賦權的，通過熵值可以判斷一個事件的隨機性和有序性。熵值越大，則測度指標的變異程度越大，測度指標所含的有效信息越少，該指標對測度結果的影響程度也越大；反之熵值越小，該指標對測度結果的影響程度也越小。在保留熵值法客觀賦權的優點外，本文引入了全局的思想，選取2013—2016年山東省17地市作為研究對象，對各評價指標進行賦權。

本文構建的科技創新能力評價指標體系中包含正向指標和負向指標，其原始數據具有不同的量綱或數量級，需要對數據進行標準化處理，以消除指標屬型和指標單位對決策所帶來的影響。針對不同屬型的指標處理方法不同。式（1）中，為正向指標（表示越大越好），標準化處理為：

（4）得到第j項指標的全局熵權數：

3．2 改進的灰色關聯TOPSIS法

灰色關聯TOPSIS法是一種以TOPSIS思想和灰色關聯理論相結合的多屬性決策方法，但傳統的計算步驟在權重的確定、正負理想解的測度和貼近度等方面存在一定不足［18-19］，本文引入全局思想確定加權決策矩陣的絕對正負理想解，同時采用投影方法對傳統灰色關聯TOPSIS方法中的距離計算進行改進。改進的灰色關聯TOPSIS方法計算步驟如下：

（7）合并無量綱處理后的投影距離和灰色關聯度。由式（14）～（17）可知：和的數值越大時，評價對象越接近正理想解；和的數值越大時，評價對象越接近負理想解。合并無量綱處理后的投影距離和灰色關聯度，得到和：

式（18）（19）中，α和β是根據決策者對位置和形狀方面的偏好程度確定的，必須滿足α+β=1的條件。

3．3 基于二次加權的動態評價

在第一次加權計算的基礎上，采用厚古薄今的方法，突出時間的作用，得到各評價對象在時間段內的時間權重，由此得到第i個評價對象的動態綜合評價值，反映了第i個評價對象在時間段內的整體狀況，并按照的大小可以得到第i個評價對象的總排名。

4 山東省區域科技創新能力動態評價結果的可視化分析

4．1 綜合評價結果分析

首先，對原始數據進行標準化處理，運用全局熵權法確定各評價指標的權重（如表1）。然后，運用改進的灰色關聯TOPSIS評價模型對加權后的數據進行處理，得到2013—2016年17地市科技創新能力的各年份評價結果（見表2），然后根據式（21）（22）計算時間加權系數，得到2013—2016年17地市的動態評價值和排名。

表2 2013—2016年山東省區域科技創新能力綜合評價值及排名

為了對山東省區域科技創新能力進行可視化分析，借助ArcGIS軟件詳細刻畫出各地市科技創新能力發展態勢和空間分布格局。

（1）科技創新能力發展態勢。山東省區域科技創新能力整體上呈現增長態勢，2013—2016年17地市科技創新能力平均值從0.271增長到0.315，但梯度差異顯著，區域異質性有擴大化趨勢，呈現較為明顯的金字塔式分層現象（如圖1）。其中，青島從2014年開始一直排名第一，二次加權后的評價值為0.704，高出第二名濟南0.05分，具有微弱的領先；而濟南綜合排名第二，從2014年被青島超越后，同青島歷年的差距有增大的趨勢。青島和濟南是山東省區域科技創新能力的核心城市，是山東省區域科技創新發展的標桿。煙臺和濰坊位于第二層次，綜合評價值在0.3以上，分別在2014和2015年科技創新能力增勢較快，盡管在山東省區域科技創新發展中排名比較靠前，但兩者與青島、濟南的差距較為明顯。淄博、泰安、東營、臨沂、濟寧和威海位于第三層次，綜合評價值在0.25~0.3之間，這些城市工業基礎良好，具有較大的發展潛力，科技創新能力有待進一步提高。濱州、聊城、德州、菏澤、棗莊、日照、萊蕪屬于第四層次，綜合評價值較低，這些城市經濟發展水平相對落后，導致科技創新基礎較弱，但上升空間明顯。

變異系數、泰爾指數和HHI指數是常用的區域差異測度指標，本文用來反映山東省科技創新能力的總體差異程度。2013—2016年，山東省區域科技創新能力極差為0.539，變異系數從0.105增長到0.109，泰爾指數從0.502增長到0.509，HHI指數從0.073增長到0.074。這表明山東省區域間科技創新能力差異進一步增大，科技創新能力的區域異質性呈現擴大趨勢。

圖1 2013—2016年山東省區域科技創新能力評價值分布

（2）空間分布格局特征。運用SPSS 25.0軟件選擇組間連接法，對17地市科技創新能力進行系統聚類，得到聚類樹狀圖（如圖2）；同時根據梯度推進理論和地理位置對山東省按魯東、魯中和魯西地區劃分，將17城市科技創新能力劃分為四大層次，分別為核心創新城市（2座）、重要創新城市（2座）、一般創新城市（6座）和創新滯后城市（7座），大致呈現金字塔型的非均衡發展結構（見表3）。

圖2 山東省區域科技創新能力聚類樹狀分布

表3 山東省區域科技創新能力聚類結果

根據圖2和表3明顯看出，山東省區域科技創新能力的空間分布極不均衡，魯東、魯中、魯西差距明顯，科技創新能力發展上由高到低為：魯東地區＞魯中地區＞魯西地區，呈現出明顯的“東強西弱”的空間格局特征，并有“沿海化”趨勢。科技創新能力較強的城市主要集中在濟南和青島構成的典型“中心-門戶”型雙核空間結構的發展軸線［20］，并向煙臺和濟寧方向延伸。魯東地區以青島為核心創新城市，科技創新整體發展水平較高，核心城市帶動作用明顯，煙臺、濰坊經濟發展迅速，威海、日照也得到了較快的提升，創新資源豐富，創新動力充足；魯中地區以濟南為核心創新城市，但濟南近年與青島的差距呈增大趨勢，對周圍城市的輻射帶動作用不明顯，且淄博、東營等城市多為工業城市，創新活力匱乏，面臨著新舊動能轉換的問題；魯西地區除濟寧外，都為創新滯后城市，這些城市受自身地理條件限制，經濟發展水平一般，創新資源相對匱乏，創新人才優勢不足，科技創新能力發展較為滯緩，成為了山東省區域經濟發展和科技創新的“洼地”。

4．2 空間增長差異特征

為了更好地描述2013—2016年山東省區域科技創新能力的動態變化，本文采用NICH指數來分析各地市科技創新能力增長的空間分布格局，并根據ArcGIS自然斷裂法將17地市科技創新能力增長分為高增長、較高增長、較低增長和低增長區域。2013—2016年17地市科技創新能力NICH指數平均值為0.059，其中：青島的科技創新能力NICH指數為0.193，屬于高增長區域；較高增長區域有煙臺、濰坊、威海和臨沂，這些城市科技創新能力NICH指數均在0.060以上；較低增長區域為淄博、東營、濟寧、聊城、泰安和日照；其他城市為低增長區域。由圖3可以看出，科技創新能力高增長和較高增長城市向東部沿海地區集聚，較低和低增長城市集中在魯中和魯西地區。由于經濟和創新資源的集聚、創新氛圍濃厚，科技創新能力實現較快增長的城市也主要集中在魯東地區，同時創新增長重心往青島附近集聚，而魯中、魯西地區的城市科技創新能力增長均偏緩慢。

圖3 2013—2016年山東省區域科技創新能力增長的空間格局

4．3 空間關聯特征分析

運用GeoDa軟件計算2013和2016年山東省科技創新能力的空間全局自相關莫蘭指數（Moran’I）分別為0.057和0.105， Moran’I大于零且增大，反映出山東省科技創新能力具有空間全局正相關性但不顯著。如圖4所示，山東省區域科技創新能力的空間集聚效應表現為：科技創新能力較高的城市與科技創新能力較高的城市相鄰，科技創新能力較低的城市與科技創新能力較低的城市相鄰。圖4中，散點主要集中在第一、二和三象限，位于第二象限低-高集聚和第三象限低-低集聚的散點明顯多于第一象限高-高集聚，表明存在明顯的科技創新能力領先的城市和科技創新能力滯后的城市，并且科技創新能力滯后的城市集聚數量遠遠多于科技創新能力領先集聚的城市。山東省科技創新的空間分布格局呈現明顯的區域異質性現象，科技創新能力領先的城市對周邊創新滯后城市的輻射帶動作用不足，位于第三象限低-低集聚的城市陷入創新“回波效應”，表現為“弱者恒弱”的特征。

圖4 山東省區域科技創新能力的莫蘭散點分布

進一步分析2013年和2016年山東省科技創新能力的局部自相關情況。在莫蘭散點圖中，青島、煙臺、濟寧3市位于第一象限，該象限內各市的科技創新能力在區域內較高，各市之間具有較強的局部相關性，是省內科技創新能力發展的高值聚類區；淄博、威海、濰坊、臨沂、日照、棗莊和東營位于第二象限，這7個城市與其周邊城市科技創新能力差異較大，具有明顯的區域異質性；泰安、德州、濱州、聊城、菏澤和萊蕪6市位于第三象限，這些城市科技創新發展滯緩，與其鄰近城市創新互動不顯著，是省內科技創新發展的低值聚類區；濟南位于第四象限，屬于“高-低”區，說明濟南科技創新能力較強，而其周邊城市科技創新能力較弱，其與周邊城市有較弱的局部相關性，極化效應顯著。

5 結論與建議

本文在總結現有文獻的基礎上，從系統和能力結構視角建立了涵蓋科技創新發起能力、科技創新實現能力、科技創新轉化能力和創新環境支持能力4個維度的山東省區域科技創新能力評價指標體系，以2013—2016年山東省17個地市為研究對象，運用全局熵值法和改進的灰色關聯TOPSIS評價模型，對各地市科技創新能力進行橫向和縱向的動態評價，綜合運用變異系數、NICH指數、空間自相關分析和ArcGIS軟件對評價結果進行可視分析，主要結論如下：（1）山東省科技創新能力呈現增長態勢，但整體上梯度差異顯著，呈現較為明顯的金字塔式分層現象；同時區域間科技創新能力差異有擴大趨勢，科技創新能力的區域異質性進一步凸顯。（2）山東省科技創新能力空間分布極不均衡，魯東、魯中、魯西差距明顯，呈現出明顯的“東強西弱”的空間格局特征，并有“沿海化”趨勢；科技創新能力較強的城市主要集中在濟南和青島構成的典型“中心-門戶”型雙核空間結構的發展軸線，并向煙臺和濟寧方向延伸。（3）山東省科技創新能力高增長和較高增長區域向東部沿海地區集聚，創新增長重心往青島轉移，而魯中、魯西地區的城市科技創新能力增長均偏緩慢。（4）山東省科技創新能力具有空間全局正相關性但不顯著，省內存在明顯的科技創新能力領先的城市和科技創新能力滯后的城市，并且科技創新能力滯后的城市集聚數量遠遠多于科技創新能力領先集聚的城市，科技創新空間分布格局呈現明顯的區域異質性現象。

綜上分析，為縮小山東省科技創新能力的空間差異，提升區域整體科技創新能力并推動區域科技創新能力的均衡發展，本文提出以下幾點政策建議：

一是加強區域間協同創新，推動山東省區域科技創新能力均衡發展。充分考慮山東省科技創新能力的區域異質性，打破科技創新區域隱形壁壘，明確各地市創新角色定位，推動形成“雙核多中心”的科技創新能力發展格局。魯東地區繼續加強青島創新核心城市的建設，加大煙臺和濰坊創新中心城市建設的支持力度，提高區域內創新資源的共享性和互補性；同時充分利用半島地區的區位優勢，積極引進外資與國際人才，統籌規劃新動能產業布局和發展，從而對魯中和魯西地區產生帶動和支持作用。魯中地區要進一步優化以濟南為核心的空間布局，加強濟南對周邊城市輻射和示范作用，加快淄博、濰坊和東營等市完成新舊動能轉換和產業結構升級，同時將淄博和臨沂發展為新增長極來帶動魯中地區科技創新能力的發展，實現承接魯東、帶動魯西的作用。魯西地區受自身地理位置和經濟資源限制，科技創新能力相對滯后，需要加強科技創新基礎設施建設，加大科技創新資源投入，積極與省內其他地市和京津冀地區開展經濟交流和創新合作。

二是優化區域內科技創新發展環境，提高科技創新溢出效應。首先，建立健全以市場需求為導向、企業為主體的產學研結合機制，激發各創新主體創新活力，強化企業的創新主體地位，加強企業與高等院校、科研院所間的密切合作，完善創新人才激勵政策，促進創新主體間創新資源的優化配置和創新要素的自由流動；其次，完善區域科技金融體制機制，構建政府引導、企業主導的創新創業融資服務平臺，吸引社會創新創業資金和民間資本，為中小企業提供持續創新資金的保障；最后，完善科技創新中介服務體系，促進科技創新與經濟的有效結合，加速創新成果實現產業化，實現創新成果的經濟價值。