中國創新要素集聚能力的時空格局與動態演化

劉 帥，李 琪，徐曉瑜，喬志林

(西安交通大學 經濟與金融學院，陜西 西安 710061)

0 引言

技術創新是區域綜合競爭力的根本，而創新要素集聚是決定技術創新績效的關鍵因素[1-3]。因此，創新要素成為區域發展首要爭奪的資源。一方面，創新要素集聚是區域技術進步的重要前提[4-5]；另一方面，創新要素集聚有利于優化我國創新資源配置，提高區域創新效率，緩解我國創新要素短缺問題[6-7]。許多學者從空間視角出發對創新要素集聚能力進行了研究[8-9]。周銳波等[10]指出，區域一體化發展促使創新要素在更大范圍內流動，區域創新要素集聚能力空間分布和動態變遷呈現出新特征[10]。本文重點探討我國省際創新要素集聚能力的時空格局和動態演化，為我國創新要素的有效集聚與合理流動提供借鑒。

創新要素集聚能力區域差距和動態變遷問題始終是研究熱點[11-13]，對其進行分析有利于實現我國區域創新能力在集聚中趨向平衡[14]。首先，現有關于創新要素集聚能力的研究無法解釋區域差距來源問題。在創新要素稀缺和市場作用力的引導下，非均衡空間分布成為創新要素集聚的必然結果[15]，進而造成創新能力區域差距[16-17]。創新要素集聚能力區域差距測度指標主要包括兩類：一類指標不能測度創新要素的空間溢出，如區域基尼系數；另一類指標雖然在一定程度上可以測度創新要素空間溢出，如Ellison-Glaeser地理集中度指數[18]，但只能從整體上反映創新要素集聚能力的區域差距，無法體現區域分布差距來源。因此，在現有測度指標的基礎上，需要引入有效方法和指標探討創新要素集聚能力的時空格局；其次，為平衡創新空間集聚與區域均衡發展的關系，需要動態分析不同區域創新要素集聚能力的變遷過程。但現有研究主要從靜態視角研究創新要素集聚能力的空間格局或溢出效應[19-20]，忽略了其動態特征，無法揭示創新要素集聚能力在時空滯后作用下的動態轉移規律。創新要素集聚與區域經濟增長是一種動態循環累積關系[21]。而且，隨著中國區域經濟一體化的迅速發展，創新要素流動范圍更廣，促使不同區域創新要素集聚能力發生變遷。因此，探討不同區域創新要素集聚能力的動態變遷規律有利于識別區域創新發展內在機制，為中國區域創新由集聚走向平衡提供借鑒。

此外，許多學者從要素視角分析創新要素集聚的經濟效應，但從主體視角對要素集聚能力的研究較少。創新要素集聚主要由不同類型創新主體組成，如企業、高校和科研機構等[22-23]。現有研究主要針對某一類型創新要素集聚進行經濟效應分析[13,24]，如金融集聚可以有效加速區域內資本流動，優化其它創新要素資源配置[25]，人力資本集聚可以有效促進知識溢出，激發技術創新和提高生產力[26-27]。很少有學者從創新主體視角，尤其是創新多主體視角進行創新要素集聚研究。創新主體主導創新引發、集聚與擴散等活動[8]，直接決定創新要素資源配置效率[28]。基于主體視角進行創新要素集聚能力分析可以避免要素視角分析帶來的單一性和局部性問題，為城市、區域甚至國家層面創新要素集聚能力研究提供整體分析框架。本文將區域創新主體分為企業、科研機構和高校，以此為切入點進行創新要素集聚能力分析。為此，本文基于創新多主體視角，綜合運用多種方法，分析我國省際創新要素集聚能力的時空格局和動態演化規律，探究中國省際創新要素集聚能力的區域差距、分布演進和動態變遷過程，并從以下3個角度進行拓展分析：①基于2002-2018年省際工業企業、科研機構和高校R&D數據，探究3類創新主體創新要素集聚能力的區域差距、差距來源和區域分布特征；②繪制3類創新主體創新要素集聚能力的分布曲線，分析創新要素集聚能力的分布演進特征；③識別3類創新主體省際創新要素集聚能力的潛在狀態，探討創新主體創新要素集聚能力的動態演化和空間依賴特征。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

《中國科技統計年鑒》對工業企業、科研機構和高校創新行為分別進行了統計，其中R&D經費內部支出能夠較好地反映行為主體的創新要素投入。因此，本文選取工業企業、科研機構和高校作為區域創新系統的創新主體，以R&D經費內部支出衡量各行為主體的創新要素投入，研究創新要素集聚能力的時空格局和動態演化規律。本文選取中國內地30個省、市、自治區(因西藏數據缺失，故未納入統計)作為研究對象。由于科研機構R&D經費內部支出從2002年開始公布，為保證研究的一致性，選取2002-2018年作為研究區間。

1.2 研究方法

本研究從創新多主體視角探究我國省際創新要素集聚能力的區域差距、分布演進和動態變遷特征。首先，通過對省際研發數據進行基尼系數測算及空間分解，分析我國創新要素集聚能力的區域分布和差距來源，通過探索性空間分析展示我國區域創新要素集聚能力的可視化空間分布；其次，為分析我國區域創新要素集聚能力分布的位置、形態和動態演變過程，采用核密度估計法擬合區域創新要素集聚能力分布曲線；最后，運用潛馬爾可夫模型，識別3類創新主體省際創新要素集聚能力的潛在狀態，構建創新要素集聚能力動態轉移概率矩陣，基于空間馬爾可夫鏈對動態轉移概率矩陣進行空間分解。

(1)創新要素集聚能力測度。創新要素集聚是區域技術創新的關鍵推動力。為體現我國工業企業、科研機構和高校創新要素集聚能力的區域差距和動態發展情況，本文借鑒已有研究[3]，對我國省際區域不同創新主體的創新要素集聚能力進行測度，見式(1)。其中，下標i代表創新主體類型，j代表省際區域。

(1)

(2)基尼系數及其空間分解、探索性空間分析。基尼系數常用于測度變量的內部差距，可以較好地展示變量的變異程度[29]。因此，本文使用基尼系數衡量工業企業、科研機構和高校創新要素集聚能力的省際差距。計算公式如下：

(2)

(3)

(4)

(5)

(4)空間馬爾可夫鏈和潛馬爾可夫模型。潛馬爾可夫模型和空間馬爾可夫鏈均衍生于基本馬爾可夫模型，它們可以有效探究變量狀態序列動態變遷過程。馬爾可夫隨機過程需滿足兩個條件：①t+1期系統狀態的概率分布只與t期狀態有關，與t期以前的狀態無關；②從t期到t+1期的狀態轉移與t期的值無關。假設創新要素集聚能力從i狀態向j狀態轉移的概率記為pij，其估計公式為pij=nij/ni。其中，nij為樣本期內由t年屬于i狀態轉移到t+1年屬于j狀態的區域數量，ni為樣本期內屬于i狀態的區域數量。

為分析我國省際區域創新要素集聚能力的轉移動態，需要構建離散的m×m狀態轉移概率矩陣。本文采用潛馬爾可夫模型識別創新要素集聚能力的離散狀態。潛馬爾可夫模型包含兩個時間序列：潛在狀態時間序列和響應變量時間序列。其中，潛變量對應本研究離散的區域創新要素集聚能力，響應變量對應本研究創新要素集聚能力的測度值。通過潛馬爾可夫模型可以識別出我國省際區域離散的創新要素集聚能力狀態。空間馬爾可夫鏈是將空間滯后概念引入上述分析，將m×m的轉移概率矩陣分解為m×m×m的轉移概率矩陣。此時，pij-i表示某區域在第t年空間滯后狀態為Ni的情況下，從t年i狀態轉移到t+1年j狀態的概率，進而揭示空間效應對區域創新要素集聚能力變遷的影響。

2 中國創新要素集聚能力時空格局

2.1 總體描述

圖1為我國工業企業、科研機構和高校平均創新要素集聚能力的動態變化趨勢。分析可知：①2002年工業企業創新要素集聚能力最高，其中高校創新集聚能力高于科研機構；②經過6年發展，2008年我國高校創新要素集聚能力躍居三者榜首，科研機構創新要素集聚能力位居第二，而工業企業創新要素集聚能力下降至第3位；③2008年以后，高校創新要素集聚能力經歷兩年下降期，2010年開始反彈并保持持續增長，樣本期內高校創新要素集聚能力增長24.1%；④2008-2014年，科研機構創新要素集聚能力呈波動下降趨勢。2014年以后，創新要素集聚能力保持穩步增長，樣本期內科研機構創新要素集聚能力增長36.7%；⑤工業企業創新要素集聚能力在2008-2014年基本保持不變，2014年以后呈下降趨勢，樣本期內工業企業創新要素集聚能力增長-14.2%。這是因為，我國財政科技支出以高校和科研機構為主，企業支出較少。隨著我國財政科技支出增速逐年加快，高校和科研機構創新要素集聚能力隨之上升，而工業企業創新要素集聚能力基本保持穩定，只有在2014年以后呈下降趨勢，可能是因為2014年以來我國經濟增速逐年放緩所致。

圖1 中國創新要素集聚能力動態趨勢

2.2 時空格局

為揭示我國工業企業、科研機構、高校創新要素集聚能力的區域分布特征和差距來源，本文運用基尼系數及其空間分解方法，分別測算2002-2018年3類創新主體創新要素集聚能力的基尼系數，并對其進行空間分解，同時使用莫蘭散點圖分析3類創新主體創新要素集聚能力的空間集聚模式。

(1)省際工業企業創新要素集聚能力時空格局。圖2為我國省際工業企業創新要素集聚能力區域差距的動態演變趨勢。從中可見，在樣本期內，我國工業企業創新要素集聚能力基尼系數區間為0.11～0.18，表明工業企業創新要素集聚能力整體區域差距較小。2002年以后，我國工業企業創新要素集聚能力區域差距呈現先縮小后擴大的變化趨勢。其中，2002-2014年工業企業創新要素集聚能力區域差距不斷縮小；2014年以后，我國工業企業創新要素集聚能力區域差距不斷拉大，呈分化態勢。從省際層面看，我國工業企業創新要素集聚能力區域差距較小是由于我國工業產業在省際層面分布比較均勻，主要得益于我國20世紀以來各區域成功的工業化進程。此外，基尼系數空間分解結果表明，我國工業企業創新要素集聚能力區域差距主要來源于非鄰區域差距，主要是由區域創新外溢效應所致[6]。

圖2 省際工業企業創新要素集聚能力基尼系數與空間分解趨勢

為分析我國工業企業創新要素集聚能力時空格局，本文繪制我國工業企業創新要素集聚能力的莫蘭散點圖，見圖3。從中可見，2002年有2/3的區域位于第二象限和第四象限，說明我國工業企業創新要素集聚能力呈現輕微的空間負相關。由于高-高聚集類型區域增加和低-低聚集類型區域減少，2007年我國工業企業創新要素集聚能力呈空間負相關。與2007年相比，2012年高-高聚集類型區域增加到14個。2007-2018年體現為高-高聚集類型和低-低聚集類型區域增加，2018年我國工業企業創新要素集聚能力呈空間正相關。綜上所述，2002-2018年，我國工業企業創新要素集聚能力呈現空間集聚態勢。一是因為我國近20年來各區域工業產業持續增長；二是由于我國區域間產業創新合作不斷加強，高能力區域對周邊區域的輻射和帶動作用不斷顯現。

圖3 工業企業創新要素集聚能力莫蘭指數

(2)省際科研機構創新要素集聚能力時空格局。圖4描繪了我國科研機構創新要素集聚能力區域差距動態變化趨勢。在樣本期內，我國科研機構創新要素集聚能力的基尼系數區間為0.32～0.44，相較于工業企業，我國科研機構創新要素集聚能力區域差距較大，且從2002年開始，區域差距呈增長態勢。這主要是因為：我國科研機構區域分布整體呈東強西弱態勢，且區域間科研機構研發活動存在非均衡性[32]。我國科研機構創新要素集聚能力區域差距主要來源于非鄰區域差距。造成這種現象的主要原因在于我國科研機構區域分布不均衡，東強西弱的分布格局導致許多研發機構集中于東部發達地區。

圖4 省際科研機構創新要素集聚能力基尼系數與空間分解趨勢

為進一步分析我國科研機構創新要素集聚能力的時空格局，本文繪制我國科研機構創新要素集聚能力的莫蘭散點圖，見圖5。從中可見，2002年，中國科研機構創新要素集聚能力在4個象限的分布較為均勻，未呈現出明顯的空間相關。2002-2007年，我國科研機構創新要素集聚能力區域變遷主要表現為高-高聚集類型減少和低-低聚集類型增加，2007年創新要素集聚能力呈空間負相關。2007-2018年，科研機構創新要素集聚能力主要體現為低-低聚集類型進一步增加。2018年，科研機構創新要素集聚能力呈現更顯著的空間正相關。綜上所述，在樣本期內，我國科研機構創新要素集聚能力傾向于低-低聚集。這是因為，我國科研機構主要集中在北京、上海等主要城市，其它區域相對較少，且新建的科研機構越來越傾向于在這些一線城市選址建設，進而造成其它區域科研機構發展不足。

圖5 科研機構創新要素集聚能力莫蘭指數

(3)省際高校創新要素集聚能力時空格局。圖6呈現了我國高校創新要素集聚能力區域差距的動態變化趨勢。在樣本期內，我國高校創新要素集聚能力基尼系數區間為0.24～0.31，區域差距較小。這可能是由于我國財政科技支出在為高校提供支持的同時兼顧了區域間平衡，以避免區域差距擴大。另外，我國高校創新能要素集聚能力區域差距呈先擴大后縮小再擴大的變化趨勢。我國高校創新要素集聚能力區域差距主要來源于非鄰區域差距。這可能是因為我國高校創新在鄰域之間的溢出效應更加顯著，此外高校創新要素集聚能力低的區域對鄰域尤其是創新要素集聚能力較高鄰域的學習和模仿效應促使兩者間的差距縮小。

圖6 省際高校創新要素集聚能力基尼系數與空間分解趨勢

圖7為我國高校創新要素集聚能力的莫蘭散點圖。從中可見，2002年，高校創新要素集聚能力呈空間負相關。2002-2007年，高校創新要素集聚能力主要體現為高-高聚集類型區域及低-低聚集類型區域增加，進而創新要素集聚能力由空間負相關轉變為正相關。2007-2018年，高校創新要素集聚能力正相關得以強化。2018年主要表現為高-高聚集類型區域減少和低-高聚集類型區域增加。觀察樣本期內區域空間分布變化趨勢可知，我國高校創新要素集聚能力整體呈正向空間集聚特征，但近一半區域為低-低集聚，這可能是由于我國高校創新價值實現機制存在一定缺陷。高校創新要素來源除財政科技支持外，與企業合作也會為高校集聚創新資源，但由于我國許多區域產學研機制不完善，造成知識生產與創新脫節，進而導致高校創新要素集聚能力呈低-低集聚。

圖7 高校創新要素集聚能力莫蘭指數

3 中國省際創新要素集聚能力時空動態演化特征

3.1 中國省際創新要素集聚能力分布演進特征

(1)工業企業創新要素集聚能力分布演進。由圖8可知，我國工業企業創新要素集聚能力分布演進呈現如下特征：①工業企業創新要素集聚能力分布中心線呈先左移后右移的變化趨勢，表明整體創新要素集聚能力先減小后增大；②工業企業創新要素集聚能力分布主峰值呈先增后減趨勢，而主峰寬度則呈先減后增趨勢。這是因為，2012年以來中國提出許多新的區域創新驅動發展戰略，如京津冀協同發展、長江經濟帶發展、粵港澳大灣區及一帶一路倡議等，在新一輪區域創新發展中，既發揮了不同區域創新優勢，又縮小了區域差距[33]；③工業企業創新要素集聚能力分布存在左側拖尾現象，且延展性呈收縮趨勢。這是因為，我國區域創新驅動發展戰略有效提升了我國工業企業創新要素集聚低水平區域的創新要素集聚能力；④工業企業創新要素集聚能力分布存在極化現象，且2006年以后呈多極化趨勢。隨著我國新一輪創新驅動發展戰略的推進，區域間創新發展不均衡問題逐漸得以緩解，進而降低了我國工業企業創新要素集聚能力的區域極化水平。

圖8 工業企業創新要素集聚能力分布演進趨勢

(2)科研機構創新要素集聚能力分布演進趨勢。由圖9可知，我國科研機構創新要素集聚能力分布演進呈如下特征：①科研機構創新要素集聚能力分布中心線呈向右-向左-向右的移動趨勢，表明我國科研機構創新要素集聚能力先上升后下降再上升；②科研機構創新要素集聚能力分布主峰值呈先增后減趨勢，而主峰寬度則呈先減后增趨勢。我國新一輪區域創新驅動發展戰略的深入推進和實施，促使我國科研機構創新要素集聚能力的絕對差距逐漸縮小；③科研機構創新要素集聚能力分布存在右側拖尾現象，表明科研機構創新要素集聚能力高水平區域內部差距較大，主要是因為我國科研機構在區域分布和創新資源配置上存在較大差異[32]；④科研機構創新要素集聚能力分布極化現象呈先增強后減弱的變化特征。在2010年和2014年，科研機構創新要素集聚能力分布均存在兩個峰值，即呈現區域分層趨勢。但2018年科研機構創新要素集聚能力分布只有一個峰值，主要是因為十八大以來，我國提出一系列區域創新驅動發展戰略，促進我國科研機構創新要素集聚能力呈現均衡發展態勢，由此弱化了區域分層。

圖9 科研機構創新要素集聚能力分布演進趨勢

(3)高校創新要素集聚能力分布演進。由圖10可知，我國高校創新要素集聚能力分布演進呈現如下特征：①我國高校創新要素集聚能力分布中心線呈向右-向左-向右移動趨勢，表明我國高校創新要素集聚能力呈N型增長趨勢，主要是由于我國高校擴張所致(石大千等，2020)；②高校創新要素集聚能力分布主峰值呈倒N型變化趨勢，而主峰寬度則呈先減后增變化趨勢，表明我國高校創新要素集聚能力絕對差距拉大；③2002年，我國高校創新要素集聚能力分布存在3個峰值，2006年存在2個峰值，而2010年以來只有一個峰值，表明我國高校創新要素集聚能力分布極化現象隨時間變化逐漸弱化。這主要是因為，我國區域發展水平存在較大差異。21世紀以來，我國東、中、西部地位經濟發展差距逐漸拉大，許多高校教師“東南飛”，造成我國高校創新發展不斷極化；但隨著區域協調發展戰略的實施，中西部地區域經濟發展水平與東部地區的差距逐漸縮小，進而弱化了高校創新要素集聚能力分布的極化和分層。

圖10 高校創新要素集聚能力分布演進趨勢

3.2 中國省際創新要素集聚能力時空狀態變遷

本文基于潛馬爾可夫模型識別我國創新要素集聚能力的離散狀態。為有效識別不同主體創新要素集聚能力的離散狀態數量，參考已有文獻[34]，以AIC和BIC作為本文離散狀態數量識別的選取標準。基于不同狀態數量模型估計結果，當AIC和BIC達到最小值時，其對應的狀態數量即為本文所確定的最優狀態數量。表1給出在不同狀態數量下AIC和BIC的估計結果。在4個狀態模型中，有3個狀態模型AIC和BIC的值最小，因此本文確定我國各主體創新要素集聚能力樣本期內經歷了高、中和低3個狀態。

表1 創新要素集聚能力離散狀態選擇

3.2.1 創新要素集聚能力狀態轉移

表2是基于潛馬爾可夫模型估計的我國省際創新要素集聚能力的轉移概率矩陣分析結果，從中可得如下變化特征：

表2 省際創新要素集聚能力潛馬爾可夫模型轉移概率矩陣結果

(1)我國創新要素集聚能力受前期發展水平影響，具有發展模式固化、路徑依賴的特征[35]，主要表現為工業企業、科研機構和高校轉移概率矩陣對角線概率均大于非對角線概率。這可能是因為既得利益者或者沉沒成本對創新要素集聚能力向上轉移產生了負向影響。

(2)在不同主體和不同狀態下，創新要素集聚能力路徑依賴不同。原因在于，不同創新主體處于創新過程不同階段，高校與科研機構處于創新過程初始階段，知識投入較多，隨著知識積累和交叉，其路徑依賴逐漸減弱；而工業企業則位于創新過程最終價值實現階段，涉及大量固定資產投入，創新要素集聚能力隨著創新投入增加其路徑依賴變強。在形成高狀態和中狀態路徑依賴的創新主體中，工業企業創新要素集聚能力的路徑依賴最強；而在形成低狀態路徑依賴的創新主體中，科研機構創新要素集聚能力的路徑依賴最強。

(3)科研機構和高校創新要素集聚能力由高狀態轉變為中狀態的概率大于由中狀態轉變為低狀態的概率，即我國科研機構和高校創新要素集聚能力狀態向下轉移的概率隨著狀態水平的提升而逐漸升高。科研機構和高校創新要素集聚能力由低狀態轉變為中狀態的概率小于由中狀態轉變為高狀態的概率，即科研機構和高校創新要素集聚能力狀態向上轉移的概率隨著狀態水平的提升而升高。而工業企業創新要素集聚能力狀態向上轉移的概率則隨著狀態水平的升高而下降，其由低狀態轉變為中狀態的概率大于由中狀態轉變為高狀態的概率。這是因為，科研機構和高校創新投入以知識為主，由于知識生產的外部性，使得科研機構和高校創新要素集聚能力變化呈規模收益遞增趨勢。而工業企業創新要素除知識投入外，資本投入占比較大，由于資本的重復使用和折舊特性，其創新要素集聚能力規模收益比科研機構和高校小。

3.2.2 空間視角下工業企業創新要素集聚能力狀態轉移

表3是基于空間馬爾科夫鏈的創新要素集聚能力的轉移概率矩陣分析結果，從中可得如下變化特征：

表3 工業企業創新要素集聚能力空間馬爾可夫鏈轉移概率矩陣結果

(1)工業企業創新要素集聚能力狀態變遷具有典型的空間依賴特征。在不同空間滯后狀態下，工業企業創新要素集聚能力狀態轉移矩陣差異較大。這是因為，企業創新投入具有專用性特征，在企業不同發展階段，創新投入的專用性也不同。例如，空間滯后為低狀態的區域較少，且觀察期內狀態未發生改變，而大部分區域屬于空間滯后高狀態和中狀態類型。

(2)鄰域創新要素集聚能力水平對工業企業創新要素集聚能力向上轉移概率具有差異化影響。在高水平鄰域環境下，工業企業創新要素集聚能力向上轉移的概率大于中水平鄰域環境下的向上轉移概率，表明此時高水平鄰域環境具有積極輻射作用。高水平鄰域創新要素集聚能力水平對工業企業創新要素集聚能力向上轉移和向下轉移的概率具有非對稱性影響。當鄰域為高水平時，工業企業創新要素集聚能力向上轉移的概率大于向下轉移的概率。這是因為，高狀態鄰域對周邊區域工業企業創新要素集聚能力產生正向溢出效應，增加了創新要素集聚能力向上轉移的概率。

(3)工業企業創新要素集聚能力狀態向上或向下轉移概率與自身和鄰域水平差距成正比。造成這種現象的主要原因是，鄰域工業企業與自身工業企業存在較大的技術差距，自身無法充分利用領域工業企業的溢出效應，只有與領域間技術差距控制在一定范圍，區域自身工業企業創新要素集聚能力才能得以有效提升。例如，鄰域水平為中狀態，工業企業創新要素集聚能力由低狀態向中狀態轉移的概率大于由中狀態向高狀態轉移的概率。這表明，鄰域發展水平越高，區域自身創新要素集聚能力距離鄰域的差距越大，鄰域對自身的正向溢出效應越明顯。

3.2.3 空間視角下科研機構創新要素集聚能力狀態轉移

表4是科研機構創新要素集聚能力空間轉移概率矩陣分析結果，從中可得如下變化特征：

表4 科研機構創新要素集聚能力空間馬爾可夫鏈轉移概率矩陣結果

(1)科研機構創新要素集聚能力狀態變遷具有典型的空間依賴特征。在不同空間滯后狀態下，科研機構創新要素集聚能力狀態轉移矩陣差距較大。這是因為，我國科研機構空間分布不均勻，且以低-低集聚為主，區域間科研機構創新要素集聚能力溢出效應存在差距。例如，空間滯后為高狀態的區域數量為0，而大部分區域屬于空間滯后低狀態和中狀態兩種類型。

(2)科研機構創新要素集聚能力狀態向上或向下轉移概率與自身及鄰域狀態水平差距成正比。例如，鄰域水平為低狀態，科研機構創新要素集聚能力由中狀態向高狀態轉移的概率大于由低狀態向中狀態轉移的概率，而由高狀態向中狀態轉移的概率大于由中狀態向低狀態轉移的概率。這表明，鄰域創新要素集聚能力溢出效應取決于鄰域和自身創新要素集聚能力差距。這是因為，我國科研機構主要集中在北京、上海等區域，且高狀態區域溢出效應主要呈現為對周邊區域的虹吸，區域間差距越大，虹吸效應越強，在這種情況下會造成“強者愈強弱者愈弱”的非均衡發展模式。

3.2.4 空間視角下高校創新要素集聚能力狀態轉移結果

表5是高校創新要素集聚能力的空間轉移概率矩陣分析結果，從中發現如下變化特征：

表5 高校創新要素集聚能力空間馬爾可夫鏈轉移概率矩陣結果

(1)高校創新要素集聚能力狀態變遷呈現出空間依賴特征。在不同空間滯后狀態下，高校創新要素集聚能力狀態轉移矩陣差距較大。空間滯后高狀態區域數量為0，而大部分區域屬于空間滯后中狀態類型，低狀態類型相對較少。這是因為，我國高校區域分布差異較大，且不同區域經濟發展水平、產業結構和制度環境不同，造成我國高校創新要素集聚能力狀態變遷呈現出空間依賴特征。

(2)鄰域創新要素集聚能力狀態對高校創新要素集聚能力狀態轉移具有差異化影響。此外，在不同鄰域狀態下，高校創新要素集聚能力向上轉移和向下轉移的概率呈非對稱分布特征。這是因為，我國不同區域高校創新要素集聚能力溢出效應存在差異，在高校創新要素集聚能力較高狀態區域其正向溢出效應較大，而在較低狀態區域主要表現為負向溢出效應[6]。

(3)高校創新要素集聚能力向上或向下轉移概率與自身狀態及鄰域狀態水平的差距成正比。例如，鄰域為中狀態水平，高校創新要素集聚能力由中狀態向高狀態轉移的概率小于由低狀態向中狀態轉移的概率，而由高狀態向中狀態轉移的概率大于由中狀態向低狀態轉移的概率。這可能是因為當鄰域創新要素集聚能力低于自身創新要素集聚能力時，隨著高校創新要素集聚能力與領域創新要素集聚能力差距的擴大，鄰域對自身創新要素集聚能力的負向溢出效應隨之增大。反之，當鄰域創新要素集聚能力高于自身創新要素集聚能力時，隨著高校創新要素集聚能力與領域創新要素集聚能力差距的擴大，鄰域對自身創新要素集聚能力的正向溢出效應隨之增大。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

隨著經濟全球化和區域一體化發展，區域創新要素集聚能力空間分布和變遷呈現出許多新特征，亟需利用新的視角和方法系統研究其規律。在此背景下，本文基于創新多主體視角，在不同狀態變遷場景下，分析我國創新要素集聚能力的區域差距和分布特征。本文將區域創新主體分為3類，以我國內地30個省份為研究對象，基于2002-2018年工業企業、高校和科研機構R&D投入數據，研究不同創新主體創新要素集聚能力的時空格局和動態演化特征，得出如下結論：

(1)本文將工業企業、高校和科研機構3類創新主體納入整體分析框架，測度不同區域內各創新主體的創新要素集聚能力。不同于從勞動力和資本要素視角探究創新要素集聚能力[13,26]，本文從創新主體出發，為國家及區域層面創新要素集聚政策研究提供了新視角。本文發現，我國科研機構與高校創新要素集聚能力呈增長態勢，而工業企業創新要素集聚能力則呈下降態勢。

(2)本文分析不同主體創新要素集聚能力的空間差距和分布演進特征，對創新要素集聚能力區域分布和差距來源進行補充[19]，為區域創新政策制定提供了經驗基礎。①工業企業和高校創新要素集聚能力整體區域差距較小，科研機構創新要素集聚能力區域差距較大，創新要素集聚能力區域差距主要來源于非鄰區域；②我國工業企業、科研機構和高校創新要素集聚能力整體呈正向空間集聚趨勢。其中，工業企業創新要素集聚能力主要表現為高-高集聚，而科研機構與高校創新要素集聚能力則表現為低-低集聚；③我國工業企業創新要素集聚能力區域極化現象明顯。高校創新要素集聚能力分布的極化現象隨時間變化逐漸減少，科研機構創新要素集聚能力分布極化現象先增加后減少。

(3)本文從狀態轉移視角深化了創新要素集聚能力動態演化研究，為中國區域創新由集聚走向平衡提供了經驗事實。研究表明，我國各主體創新要素集聚能力在樣本期內經歷了高、中、低3個狀態。通過構建和分析創新要素集聚能力的狀態轉移概率矩陣，發現我國創新要素集聚能力受前期發展水平的影響，具有發展模式固化、路徑依賴特征。在潛馬爾可夫模型的基礎上，本文進一步對創新要素集聚能力狀態轉移概率矩陣進行空間分解，結果發現工業企業、科研機構和高校創新要素集聚能力狀態變遷呈現出空間依賴特征。

4.2 實踐啟示

針對當前我國創新要素集聚能力分布和演進特征，本文認為縮小創新要素集聚能力區域差距，弱化創新要素集聚能力極化與分層現象，破除創新要素集聚能力路徑依賴和鎖定效應，已成為當前我國創新驅動發展戰略實施進程中亟待解決的關鍵問題。為此，本研究提出如下啟示：

(1)在創新發展戰略制定中充分認識到不同創新主體的職能和意義，針對不同創新主體出臺激勵政策，鼓勵各類主體充分發揮創新優勢。此外，在政策制定過程中，要充分考慮不同創新主體激勵政策間的相容性和統一性，避免創新激勵政策產生沖突。建立全國創新發展區域協調機制，從資金、技術、教育和產業等方面促進跨區域創新合作，在實現創新要素集聚能力提升的同時縮小區域差距[36]。

(2)提升區域及全國技術市場運行效率，搭建區域創新合作與交流平臺，破除區域行政壁壘和壟斷，有效促進創新要素跨區域自由流動與優化配置[36]，充分發揮技術市場對創新要素配置的決定性作用，強化跨區域技術擴散效應，提升區域創新要素集聚能力，消除創新要素集聚能力極化與分層現象。

(3)創新區域產學研合作機制，發揮區域創新主體協同效應，共享創新要素，加快創造主體知識溢出[8]，提升區域創新要素集聚能力和創新產出。構建以城市群為基礎的創新體系，充分發揮區域創新要素集聚能力變遷的空間鄰近效應[10]，通過知識溢出、技術擴散等途徑，加強高水平創新要素集聚能力區域與低水平區域創新交流和合作，借助技術市場、產業關聯和人力資本外溢等渠道，打通區域創新要素空間轉移通道，充分發揮地理鄰近與知識溢出效應，促進城市群創新要素集聚能力協同發展。