中國城市創新基礎設施的時空特征及影響因素
——基于291 個地級及以上城市數據的實證分析

于英杰，呂拉昌，2，3

(1.首都師范大學資源環境與旅游學院；2.首都師范大學管理學院；3.首都師范大學北京城市創新與發展研究中心，北京 100048）

1 研究背景

隨著知識經濟時代的到來，各國在國際市場上的競爭也日趨激烈。2019 年，國家主席習近平在“一帶一路”國際合作高峰論壇上指出：創新就是生產力，企業賴之以強，國家賴之以盛［1］。知識經濟時代，需要建設與之相適應的創新基礎設施，創新基礎設施的建設將為建設創新型國家奠定重要的基礎，是國家競爭力的重要支撐。

2020 年，面對國內外經濟形勢的變化，中國提出了構建以內循環為主體、內外循環互促的新發展格局。這一戰略格局既是國際環境變動的必然結果，也是國內發展階段轉換的必由之路，而要適應這個轉變，就必須實現從投資驅動、出口拉動轉向創新驅動和內需拉動。很顯然，創新已成為當今世界經濟競爭的根本力量，能不斷為國家經濟增長注入新動力。城市創新是實現內外循環的關鍵，創新基礎設施則是推進城市創新和國家創新發展最重要的環節之一。

受新冠肺炎疫情的影響，為提高經濟增長水平，激發經濟增長動力，開拓新產業新領域，提升長期競爭力，中共中央提出要加快新型基礎設施建設（以下簡稱“新基建”）。2020 年4 月，國家發改委召開新聞發布會，首次明確了新基建的范圍，包括信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施3 個方面。創新基礎設施主要是指支撐科學研究、技術開發、產品研制的具有公益屬性的基礎設施，比如重大科技基礎設施、科教基礎設施、產業技術創新基礎設施等［2］。

國外對創新基礎設施有一定研究，主要集中在創新基礎設施對創新能力的影響，如Furman 等［3］認為國家公共創新基礎設施、產業集群的創新環境以及兩者之間的相互作用是影響國家創新能力的重要因素；Feldman 等［4］提出的創新地理經驗模型驗證了創新主要集中在創新基礎設施等資源發達的地區，而且這些專業資源的空間集聚加強了一個區域的創新能力；Keeley［5］認為政府應當通過創新基礎設施的建設和創新相關制度的設計，來推動區域創新能力的提高。一些學者研究了創新基礎設施對于企業研發活動和企業創新創業的重要作用，如Suarez-Villa 等［6］指出企業發明專利的產出往往更多地受益于創新基礎設施的建設，創新基礎設施的建設與企業創新能力和國家總體創新能力之間有顯著關聯性；Roig-Tierno 等［7］指出，單一的基礎設施對于企業創新創業的作用不大，只有將這些基礎設施結合起來才能夠發揮出最大的效益。也有學者如Terebova 等［8］研究俄羅斯沃洛格達地區創新基礎設施的發展現狀，將該地區的創新基礎設施分為了4個子系統，并根據4 個子系統的情況對該地區創新基礎設施水平進行評估。部分學者研究影響創新基礎設施建設和發展的因素，如Justman 等［9］在探討開放經濟背景下的創新政策時認為，單個企業沒有足夠的能力創造創新基礎設施，需要社會和政府的支持；Lee 等［10］認為政府政策的支持和風險資本是區域創新基礎設施的重要組成部分，并且對于初創企業的成長和發展是必不可少的條件。

而國內對創新基礎設施的研究，主要集中在創新基礎設施對創新能力作用的理論和實證分析，如張于喆［11］指出，加強創新基礎設施建設是發達國家提升自主創新能力的重要舉措之一；程雁等［12］實證研究中國東中西部創新基礎設施對創新產出的影響。也有學者在微觀層面上分析城市內部的企業、高校、產業集群等各部門創新基礎設施的建設情況及其對各部門創新能力的影響，如邱成利［13］在分析企業成長的創新環境時認為創新基礎設施環境是其他創新環境存在的前提條件，直接決定著企業成長的規模；鄧草心［14］提出高校通過建設知識創新基礎設施來提高自主創新水平；劉瑩瑩［15］的研究表明產業集群內創新基礎設施的完善能夠增強產業集群的創新產出水平。只有少數學者從省域尺度分析國內科技基礎設施建設區域分布狀況及影響原因，如李立威等［16］對中國31 個省份科技基礎設施建設及創新能力發展水平進行綜合評價，研究發現國內科技基礎設施的建設分布存在明顯的地域差異性；段福興等［17］基于因子分析法構建科技基礎設施指標體系，并結合聚類分析對2013 年中國30 個省份科技基礎設施的發展現狀及創新能力進行綜合測評。

總體來說，學者們關于創新基礎設施對創新能力的影響研究較多，但目前對中國創新基礎設施的空間分布以及影響因素研究很少，基于城市尺度的創新基礎設施研究還未涉及，因此，中國創新基礎設施的時空發展是仍需要探討的問題。中國創新基礎設施的建設目前還處于初級階段，如何合理優化布局應是首先要考慮的問題，因此本研究以國內291個地級及以上城市為研究對象，根據1995—2018 年數據劃分創新基礎設施的演化階段，2010 年為階段分界點，2018 年為最新數據，因此選取2010 年和2018 年分析創新基礎設施的空間分布特征，綜合運用回歸模型包括線性回歸模型（OLS）、空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM），分析影響創新基礎設施分布的因素，以期為中國創新基礎設施的布局和規劃提供參考。

2 數據來源及研究方法

2.1 指標選取

根據國家發改委對創新基礎設施的界定，主要從重大科技基礎設施、科教基礎設施、產業技術創新基礎設施三方面選取創新基礎設施的指標。

（1）重大科技基礎設施。重大科技基礎設施是用于探索未知世界、發現自然規律、實現技術變革的大型復雜科學研究系統，是國家創新體系的重要創新條件平臺［19］。主要涉及生物、物理、化學、地理及工程技術等領域，影響范圍廣，利益相關者眾多，對科學界、產業界和社會公眾共享程度高，既是科學工具，也是經濟社會工具。

（2）科教基礎設施。科教基礎設施是以學校為核心，以科研為目標的基礎設施。教育部重點實驗室是國家科技創新體系的重要組成部分，在高等學校學科建設、科技創新、人才培養和培育國家級科研基地中發揮著越來越重要的作用。國家大學科技園將高校科教智力資源與市場優勢創新資源緊密結合，推動創新資源集成、科技成果轉化、科技創業孵化、創新人才培養和開放協同發展，是促進科技、教育、經濟融通的重要平臺和科技服務機構，因此選取教育部重點實驗室和國家大學科技園作為科教基礎設施的指標。

（3）產業技術創新基礎設施。產業技術創新強調以市場為導向，以企業技術創新為基礎，以技術創新在企業之間和產業之間的擴散為重點過程。專業技術服務業是指由專門為客戶或社會提供職業化和科技服務活動的機構所組成的現代服務行業，主要包括氣象服務、地震服務、海洋服務、測繪服務、技術和環境監測、工程管理服務等。科技推廣和應用服務業是以技術和知識向社會提供服務的產業，服務手段是技術和知識，服務對象是社會各行業。其包含的子產業有：技術推廣服務、知識產權服務、科技中介服務、其他科技推廣服務業。因此，選取專業服務行業、科技推廣和應用服務業的企業數作為產業技術創新基礎設施的指標。

2.2 數據來源

重大科技基礎設施數據來源于科塔學術網站以及中國科學院重大科技基礎設施共享服務平臺；教育部重點實驗室數據來源于百度文庫以及科塔學術網站；國家大學科技園數據來自《中國火炬統計年鑒》；產業技術創新基礎設施數據來源于企查查平臺，篩選條件中登記狀態為在業/存續、行業分類是科學研究和技術服務業，進一步篩選選擇專業技術服務業、科技推廣和應用服務業；科技企業孵化器數據來自《中國火炬統計年鑒》；眾創空間和國家技術轉移示范機構數據來源于科技部。考慮數據的可獲取性、科學性和真實性，剔除無數據的城市，最終確定以國內291 個地級及以上城市（以下簡稱“樣本城市”）為研究對象。

2.3 研究方法

空間自相關分析（spatial autocorrelation analysis）是通過空間自相關指數來反映自然或社會要素在空間上的關聯程度，揭示其空間分布規律的一種空間統計方法［20］。計算公式為：

式（1）中：n為地區總數；Xi為區域觀測值；為樣本平均值；Wij為空間權重矩陣，使用基于距離的空間權重矩陣；s2為

Moran'sI取值范圍為［-1,1］：大于0 為正相關，高值區域或低值區域趨于集聚；小于0 為負相關，高值區域被低值區域包圍或低值區域被高值區域包圍；等于0 表示隨機分布。

3 創新基礎設施的時空特征

3.1 創新基礎設施的演化

根據創新基礎設施數量的變化，中國的創新基礎設施發展可分為初步發展和快速增長兩個階段。從新中國成立初期開始，中國科學院成立第一批研究所15 個，在計劃經濟體制下，企業重生產的量、輕產品的質，只有少量工業實驗室。20 世紀八九十年代，為了改善基礎研究整體實力薄弱的狀況，原國家計委（現國家發改委）于1984 年實施重點實驗室建設計劃，到1995 年國家先后建設156 個重點實驗室；1999 年，科技部和教育部確立了清華大學國家大學科技園、北京大學國家大學科技園等15 家國家大學科技園試點。21 世紀初，在“大眾創業，萬眾創新”的背景下，眾創空間應運而生，2008 年國家首批有76 個國家技術轉移示范機構，創新基礎設施類型開始增多。在2010 年之前，中國創新基礎設施發展緩慢，處于初步發展階段。

2010 年之后，中國創新基礎設施快速發展，眾創空間、孵化器、國家技術轉移示范機構等專業技術服務業以及科技推廣和應用服務業發展迅猛，重點實驗室、重大科技基礎設施、國家大學科技園也依舊保持增長勢頭。2012 年黨的十八大明確提出科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，必須擺在國家發展全局的核心位置，在創新驅動發展戰略指引下，中國的創新基礎設施進入快速發展階段（見圖1 至圖3）。

圖1 中國重點實驗室、重大科技基礎設施、國家大學科技園、國家技術轉移示范機構數量變化趨勢

圖2 中國眾創空間、科技企業孵化器數量變化趨勢

圖3 中國專業技術服務業、科技推廣和應用服務業企業數量變化趨勢

3.2 空間格局

從創新基礎設施數量的演化來看，2010 年處于兩個階段的交接點，2018 年為最新公布數據，因此選取2010 年和2018 年兩年數據，計算樣本城市創新基礎設施數值，利用ArcMap 和GeoDa 軟件分別考察重大科技基礎設施、科教基礎設施和產業技術創新基礎設施的空間分布狀況及空間集聚特征。根據Jenks 自然斷裂法，將各類創新基礎設施劃分為不同級別（見圖4 至圖6）。整體來說，創新基礎設施空間分布不均勻，符合胡煥庸線的分布規律，主要集中在胡煥庸線以東地區，其中京津冀和長三角地區是東部1）核心區，但不同創新基礎設施在不同年份的空間上表現不同的特征。具體分析如下：

圖4 樣本城市重大科技基礎設施的空間分布

圖5 樣本城市科教基礎設施空間分布

圖6 樣本城市產業技術創新基礎設施空間分布

（1）2010 年，在區域尺度上看，重大科技基礎設施主要集中在東部沿海地區，在中西部地區分布較少；科教基礎設施主要集中在京津冀、長三角及中西部少數發達地區；產業技術創新基礎設施主要集中在東部沿海地區，京津冀地區是全國產業技術創新基礎設施的核心區，在中西部密度較低。從城市尺度上看，重大科技基礎設施主要集中在北京；科教基礎設施依然是北京數量最多，其次是上海、武漢、天津、南京、西安、成都，呈現以北京為核心，以上海、武漢等為次核心的發展格局；產業技術創新基礎設施在北京和上海的數量位于首位，呈現北京、上海雙極突出，天津、武漢、西安、廣州、大連、杭州、成都多極均衡發展的格局。

（2）與2010 年相比，2018 年創新基礎設施數量和規模均出現增長，其中科教基礎設施和產業技術創新基礎設施增長幅度較大，創新基礎設施進一步向北京、上海等一二線城市集聚，極化趨勢更加明顯，與此同時，創新基礎設施也有向其他區域性中心及其他省份重要城市擴散的趨勢。其中，重大科技基礎設施空間分布存在路徑依賴，依然東部地區較多，形成北京、上海、南京多核心結構，但有少部分向中西部擴散，整體呈現“H”型，即西部靠近第一階梯，東部為沿海地區，中間靠近秦嶺和長江中下游。重大科技基礎設施空間位置沒有大幅度變化，只是數量上增加，說明這類基礎設施的空間布局具有特殊條件要求，有明確的空間指向性。科教基礎設施的空間格局依然主要集中在京津冀、長三角和中西部少數發達城市，但有向外擴散的趨勢，在城市尺度上，從以北京為單核心到北京、上海雙核突出，武漢、南京、西安、天津、成都、廣州為次核心的空間格局。產業技術創新基礎設施的增長幅度最大，在原有的格局上繼續向外擴大規模，集中分布在東部沿海地區和中西部沿河沿江地區，在京津冀、長三角和珠三角地區分別形成“北京-天津”“上海-杭州”“廣州-深圳”的雙核心共生結構，形成三大區域三足鼎立的格局；同時在此階段，順應國家政策政策，創客進入國內大眾視野，“眾創空間”成為2017 年民生熱詞榜。產業技術創新基礎設施的空間分布出現跨區域特征，但仍偏好集中在少數首位度高的城市，由此說明產業技術創新基礎設施的布局對區域經濟發展水平等條件存在一定要求。

在GeoDa 軟件平臺中，采用莫蘭指數對中國創新基礎設施進行全局空間自相關分析。結果顯示，2010 年莫蘭指數為0.025，2018 年莫蘭指數為0.065，莫蘭指數值均為正但較低，接近于0，統計顯著性水平均在5%水平，說明創新基礎設施的空間分布具有一定集聚現象，但集聚度較低，主要集聚在個別省份的發達城市。其中，高-高型聚類和低-高型聚類主要分布在京津冀和長三角地區，說明這兩個地區核心城市的創新基礎設施數量最高，且對周邊地區輻射帶動作用強；低-低型和高-低型聚類主要分布在中西部地區，且低-低型聚類分布范圍較廣，說明中西部地區的創新基礎設施水平依然較低，核心城市的帶動作用較弱（見圖7）。

圖7 樣本城市創新基礎設施的LISA 聚類分布

4 城市創新基礎設施影響要素分析

創新基礎設施是科研活動的基礎資源和必要條件，因此了解創新基礎設施的影響因素對創新基礎設施作用的發揮具有重要意義。國內學者對創新基礎設施影響因素進行研究的主要結論包括4 個方面：一是認為政府可以通過制定創新政策和制度等軟環境影響創新基礎設施的建設，進而影響企業的創新過程［20］；二是認為處在經濟較為發達、創新相對活躍的區域，科技園區的發展相對迅速，園內的企業實力相對較強［21］；三是認為基礎設施是一個地區各種創新要素流動的實物載體，加快基礎設施的投資和建設一方面要與區域經濟發展相適應，另一方面要鼓勵社會資本和個人資本投資基礎設施建設，這樣才能優化創新資源配置［22］；四是認為對外開放程度高有助于生產要素的自由流動和信息的共享，進而有助于實現資源的合理配置［23］。通過上述時空變化特征可以發現，中國創新基礎設施的地域分布主要集中分布在京津冀、長三角地區和中西部的武漢、西安、成都等發達城市，綜合這些城市發展條件以及已有研究，本研究主要從政策、金融發展水平、經濟發展水平、對外開放水平、創新人才、創新企業和空間溢出來構建影響城市創新基礎設施分布因素的理論框架。

（1）政策。創新基礎設施的建設需要政府政策支持，借鑒吳先慧等［25］的研究做法，選用地方政府三項科技經費支出占財政支出的比重作為衡量指標。地方財政科技撥款是政府政策的重要一項內容，在全社會多渠道科技投入中占據著重要地位并發揮著引導和調節作用，有助于地方科技基礎設施的落實和正常運行，但由于各地財政總支出不同，因此選取地方財政科技支出代表政府的財政支持。

（2）金融發展水平。資金的來源除了受財政支持外，還受金融機構的影響，相對于財政預算與國外貸款，當前中國城市基礎設施融資更加依賴債權與股權融資、銀行信貸、信托融資和項目融資［24］。胡朝舉［25］認為金融系統通過資金供給和資金配置的傳導機制，在基礎設施建設、公共服務及人力資本等軟硬件方面發揮作用。金融相關率（financial interrelations ratio，FIR）用于測量一個地區的金融發展水平，銀行存貸款總額占地區生產總值（GDP）的比重表示金融相關率，該比重越大說明受金融機構影響越大，因此，選取銀行存貸款總額/GDP 代表金融相關率，衡量地區的資金融資能力。

（3）經濟發展水平。經濟發展水平是創新基礎設施建設的重要承載力和支撐條件，經濟水平的高低會直接影響創新基礎設施的資金投入力度。李平等［26］認為GDP 多少代表一國和地區資金的充裕程度及基礎設施的完善程度，因此選取GDP 來衡量地區的經濟發展水平。

（4）對外開放水平。隨著經濟全球化的深入發展，國家和地區經濟對外開放的規模和水平也對創新基礎設施的建設具有重要影響，開放度高可加大外商投資、擴大資金來源，為創新基礎設施建設注入資本與活力；同時，對外開放度也決定一國和地區技術引進的質量，是不斷更新國內科技基礎設施發展水平的重要途徑［27］。借鑒吳先慧等［23］以外商直接投資（FDI）對區域創新的影響反映地區開放程度，設置外商直接投資（FDI）作為對外開放程度的衡量指標。

（5）創新人才。創新基礎設施建設和運行由創新人才執行，創新人才是創新基礎設施得以運轉的供應者，創新企業則是創新基礎設施運轉后的需求者，二者都對創新基礎設施具有重要影響。初始的科技創新源于科學家個人的靈感和沖動，在個人創作愿望支配下，他們會根據自己的需要搭建試驗和研究平臺［27］。因此，創新人才的豐富度也影響創新基礎設施的分布，而大學是人才的主要供給載體，因此采用在校大學生數量可以衡量一個地區的人才豐富度。

（6）創新企業。Subhash［28］在研究風險投資時認為，具有高成長潛力的創業企業是風險資本的最大需求者，特別是高科技創業企業。創新企業在初創過程中面臨眾多挑戰和風險，需要一個安全有經驗的平臺提供保護和支持，降低交易成本、減少風險，創新企業的需求促進創新基礎設施的供給。本研究認為，創新企業主要指從事技術創新的企業，因此對創新企業的選取主要有3 個標準：第一，行業分類為研究與試驗發展；第二，具有專利信息；第三，成立時間為1 年至2 年。

綜上所述，城市創新基礎設施空間分布差異的形成受多種因素共同作用，主要包括地方財政科技支出、銀行存貸款總額/GDP、GDP、外商直接投資、在校大學生和創新企業（見表1）。除以上支撐要素以外，空間鄰近性對創新基礎設施的區位分布具有重要的作用，創新人才、創新企業等具有很強的距離敏感性，更愿意利用臨近自己區域的基礎設施，因此，作為地理區位因素的空間距離可以為創新基礎設施提供便利，促進各種因素積極發揮作用。

表1 樣本城市創新基礎設施影響因素評價指標

5 城市創新基礎設施影響因素的實證檢驗

5.1 數據來源

地方財政科技支出、外商直接投資、在校大學生人數、2018 年GDP、2018 年銀行存貸款總額來源于《中國城市統計年鑒》；2010 年GDP、2010 年銀行存貸款總額來源于《中國區域經濟統計年鑒》；創新企業數據來源企查查，篩選條件為登記狀態是在業/存續、行業分類是科學研究和技術服務業，進一步篩選選擇研究與試驗發展行業、有專利信息。

5.2 模型構建

創新基礎設施可能存在空間依賴性，因此有必要將空間效應作為影響因子納入模型中構建創新基礎設施影響因素的回歸模型，包括SLM 模型和SEM模型。

（1）線性回歸模型。線性回歸模型是一種確定變量之間相關關系的數學回歸模型。為實現與空間滯后模型和空間誤差模型結果的比較，本研究先行構建線性回歸模型。為進一步揭示創新基礎設施與其影響因素之間的關系，對模型中的所有變量進行標準化處理以增加數據穩定性。具體模型表達式如下：

式（2）中：i表示城市；LnINi包含3 個子變量，LnINFi表示重大科技基礎設施，LnINKi是科教基礎設施，LnINMi表示產業技術創新基礎設施；β0是常數項；ε為隨機誤差項向量；β為回歸系數，當β大于0 且顯著則表明該變量對創新基礎設施具有正面影響。

（2）空間滯后模型和空間誤差模型。一個變量不僅受自身的解釋變量的影響，還受到其他空間的這個變量的影響。空間滯后模型主要是探討因變量是否受周邊地區自變量的影響、是否具有溢出效應。創新基礎設施不僅受所在地區創新企業、人才等影響，還受其周邊地區企業和人才等影響，其空間滯后模型表達式如下：

空間擾動項和空間總體相關，某一空間的擾動會隨空間效應影響到其他空間，因此，當模型的誤差項在空間上相關時則采用空間誤差模型。創新基礎設施還受其他擾動因素影響，而這些因素在空間上也可能存在相關性并對創新基礎設施產生影響，因此其空間誤差模型表達式如下：

在式（3）（4）中：W×lnIN 為空間滯后因變量；ρ為空間相關系數，反映的是相鄰地區觀察值lnINi對本地區觀察值lnINi的影響方向和程度；空間誤差系數λ衡量了存在于擾動誤差項之中的空間依賴作用，即鄰近地區關于因變量的誤差沖擊對本地區觀察值的影響程度；W為n×n階的空間權重矩陣，采用基于距離空間權重矩陣。

5.3 結果

運用GeoDa 軟件，分別對樣本城市2010 年和2018 年的創新基礎設施分別采用線性回歸模型、空間滯后模型和空間誤差模型進行分析，結果表明：2018 年重大科技基礎設施的OLS、SLM 和SEM 模型擬合效果較低，R2為50%，說明2018 年自變量對重大科技基礎設施的解釋率相對較低，還受其他因素的影響如政治等因素；但科教基礎設施和產業技術創新基礎設施在2010 年和2018 年的OLS、SLM 和SEM 模型均具有較好的擬合效果，R2均在80%左右。進一步對比對數似然函數值（LogL）、赤池信息準則（AIC）和施瓦茨準則（SC）的值，根據Anselin［29］的辨別準則，若LogL值最高且AIC 和SC 值最低，則為最優模型。因此，根據回歸結果，選擇SEM 模型作為最適用模型（見表2）。

表2 樣本城市重大科技基礎設施影響因素的統計檢驗

模型的計量結果表明：政策支持和創新企業對創新基礎設施的影響最大，金融發展水平和創新人才對創新基礎設施也存在較大積極影響，而經濟發展水平和對外開放水平在2010 年與創新基礎設施存在負相關、2018 年轉為正相關或影響不顯著，2018年金融發展水平對創新基礎設施的影響力大于2010年（見表3）。

表3 樣本城市創新基礎設施計量模型估計結果

具體來看：（1）重大科技基礎設施的R2在2018 年為50%、2010 年為70%，說明2018 年重大科技基礎設施受上述影響因素作用弱于2010 年。2010 年，政府政策支持、創新人才和創新企業均通過了1%的顯著性水平檢驗且均為正相關，說明在其他條件不變的情況下，政策、創新人才和創新企業每增加1%，對區域重大科技基礎設施建設水平的提升分別為0.896%、0.479%和0.249%；經濟發展水平和對外開放水平的回歸系數顯著為負，表明地方經濟發展和外商直接投資對重大科技基礎設施存在負向影響，主要原因在于2010 年中國的經濟發展模式主要依靠資源集聚和投資拉動的傳統發展方式，創新驅動力度小。童健等［30］在研究科技基礎設施建設水平與經濟發展的關系時也發現，在經濟發展水平較低時，投資更側重于一般性基礎設施，對自主創新演變影響較弱。2018 年，政府政策支持、創新人才和創新企業依然存在較大影響，同時金融發展水平對重大科技基礎設施建設也產生了促進作用，貢獻率為0.095%。

（2）科教基礎設施在2010 年的SEM 模型中，政府政策、創新人才和創新企業依然存在正向影響，且通過了1%的顯著性水平檢驗，對科教基礎設施建設水平的貢獻率分別為0.897%、0.466%、0.167%；而GDP 的回歸系數依然為負，也說明當時經濟發展方式阻礙創新基礎設施的增長。到2012 年年底，黨的十八大明確提出創新驅動發展戰略，各地政府積極響應國家號召，轉變經濟發展方式，因此2018 年的經濟發展水平和對外開放水平對科教基礎設施產生積極影響，其每增加1%，對科教基礎設施建設水平的提升分別為0.174%和0.459%。此外，2018 年，金融發展水平對科教基礎設施出現積極影響，貢獻率為0.085%，政策支持、創新人才和創新企業每增加1%，其對科教基礎設施建設水平的提升分別為0.197%、0.243%、0.309%。在2018 年的SEM 模型中，W和ε的彈性系數λ顯著為正，說明科教基礎設施具有空間溢出效應，即某一個城市的重點實驗室和科技園數量增加會帶動相鄰城市的科教基礎設施數量增加。

（3）2010 年，產業技術創新基礎設施受政策支持和創新企業影響最大，政策支持和創新企業對產業技術創新基礎設施的貢獻率分別達到0.898%和0.126%；其次，金融發展水平對產業技術創新基礎設施建設也存在較大影響，通過了5%的顯著性水平檢驗，貢獻率為0.052%；經濟發展水平和對外開放水平對產業技術創新基礎設施產生負向影響。在2010 年的SEM 模型中，W和ε的彈性系數λ顯著為正，說明產業技術創新基礎設施具有空間溢出效應，即某一個城市的眾創空間、孵化器等數量增加，會帶動相鄰城市產業技術創新基礎設施建設水平增加0.162%。到2018 年，政策支持、經濟發展水平、對外開放水平和創新企業均對創新基礎設施存在正向影響，且通過了1%的顯著性水平檢驗，貢獻率分別為0.231%、0.139%、0.369%、0.263%，但創新人才對其沒有影響，說明產業技術創新基礎設施受在校大學生影響不大，可能與已畢業的社會高學歷工作人員更相關；此外，2018 年產業技術創新基礎設施沒有空間溢出效應，說明樣本城市的產業技術創新基礎設施到2018 年趨于成熟，城市之間的影響作用減弱。

6 結論與討論

本研究系統分析中國創新基礎設施的空間分布特征及其影響因素。利用1995 年到2018 年創新基礎設施的數據，分析創新基礎設施的演化特征，并以291 個地級及以上城市為研究對象，選取其2010年和2018 年數據，定量刻畫了創新基礎設施的空間分布特征，構建線性回歸模型、空間滯后模型和空間誤差模型深入解析了影響創新基礎設施分布的因素，得出以下結論：

（1）中國創新基礎設施的演化分為初步發展和快速增長兩個階段，2010 年為兩個階段的分界點；創新基礎設施空間分布不均勻，符合胡煥庸線的分布規律，主要集中在胡煥庸線以東地區，京津冀和長三角地區是東部核心區。2010 年，重大科技基礎設施集中在北京，科教基礎設施呈現以北京為核心，上海、武漢等為次核心的發展格局；產業技術創新基礎設施呈現北京、上海雙極突出，天津、武漢、西安、廣州、大連、杭州、成都等多極均衡發展的格局。2018 年，創新基礎設施進一步向北京、上海等一二線城市集聚，也向其他區域性中心及其他省內重要城市擴散，其中重大科技基礎設施空間分布存在路徑依賴，整體呈現“H”型即西部靠近第一階梯、東部為沿海地區、中間靠近秦嶺和長江中下游，具有明確的空間指向性；科教基礎設施的空間格局從以北京為單核心到北京、上海雙核突出，武漢、南京、西安、天津、成都、廣州為次核心的空間格局；而產業技術創新基礎設施在原有的格局上繼續向外擴大規模，在京津冀、長三角和珠三角地區分別形成北京-天津、上海-杭州、廣州-深圳的雙核心共生結構，形成三大區域三足鼎立的格局。

（2）樣本城市創新基礎設施的空間分布具有一定集聚現象，但集聚度較低，主要集聚在個別省份的發達城市。其中，高-高型聚類和低-高型聚類主要分布在京津冀和長三角地區，這兩地區的創新基礎設施建設水平較高，且核心城市對周邊地區輻射帶動作用強；低-低型聚類和高-低型聚類主要分布在中西部地區，說明中西部地區創新基礎設施水平較低，且核心城市的帶動作用較弱。未來，可以中西部依靠核心城市帶動周邊城市形成創新基礎設施城市圈，依靠東部帶動中西部形成創新基礎設施區域面，層層擴展、全面發展。

（3）政策和創新企業對樣本城市創新基礎設施的影響最大，說明創新基礎設施的建設和發展主要受財政支持和企業需求的影響；其次，創新人才和金融發展水平對創新基礎設施也存在較大影響；經濟發展水平在一定程度上反映當地的經濟發展模式，《國家創新指數報告》指出，傳統的發展模式主要依靠要素（傳統的自然資源消耗和資本）投入驅動，創新型國家的社會經濟發展方式主要以知識創造、傳播和應用為標志的創新活動來驅動［31］，因此，當經濟發展模式為創新驅動型時則推動創新基礎設施的建設發展，當經濟發展模式為粗放式資源拉動型，則阻礙創新基礎設施的發展；對外開放水平也受經濟發展方式的影響，在創新驅動下的對外開放更有助于創新基礎設施的發展。

（4）重大科技基礎設施的布局受政策、創新人才和創新企業的影響較大，但由于解釋率相對較低，因此對于其布局條件還需重點考慮其他方面，比如自然條件和其他社會因素等；科教基礎設施受政策、對外開放水平、創新人才和創新企業的影響較大，因此要加大財政支持同時注重人才的培養，積極尋求國內外高校之間合作，建立公平的市場競爭機制，為企業營造良好的創新環境，此外，在科研資金上可與企業優勢互補，企業也可與風險投資機構等金融機構加強合作，減少風險、提高成功率；產業技術創新基礎設施受財政政策、金融機構和創新企業影響較大，因此在布局產業技術創新基礎設施時要加強政府政策支持，同時拓寬融資渠道，按創新企業的分布狀況合理布局。

綜合樣本城市創新基礎設施的時空分布特征及影響因素，可以得出：首先，未來中國城市創新基礎設施的發展首先要轉變經濟發展方式，圍繞建設創新型國家目標并根據城市不同的資源稟賦條件和發展環境選擇不同的創新驅動進入戰略；第二，加大政策支持和創新資金投入，政府職能要由一般服務型政府轉向創新激勵型政府，加強融資創新，建立投融資協同機制，同時擴大對外創新開放程度，促進知識、信息、資源的交流和共享；第三，營造活躍的創新環境，如有利于創新人才發揮創新潛力的環境，有利于創新企業參與市場競爭的創新環境等；第四，在創新基礎設施開發和運行過程中，還需完善創新機制，如促進創新基礎設施發展的創新激勵機制，以及各創新合作伙伴進行協同創新的資源整合機制和可持續發展機制等。

由于數據獲取困難，本研究僅對2010 年和2018年兩年的指標數據進行回歸分析，選取的指標也未能完全覆蓋創新基礎設施，不同類型創新基礎設施的影響因素也不同，還需詳細考慮指標的選擇，且對于影響因素究竟如何作用于創新基礎設施，其內在作用機理如何還需深入思考。此外，不同地區發展條件不同，如何構建不同類型創新基礎設施的遴選機制、在投入創新基礎設施時如何構建使其可持續發展的有效機制也需詳細思考。

注釋：

1）根據《中共中央、國務院關于促進中部地區崛起的若干意見》《國務院發布關于西部大開發若干政策措施的實施意見》以及黨的十六大報告精神，將我國的經濟區域劃分為東部、中部、西部和東北四大地區。其中，東部地區包括北京市、天津市、河北省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省、臺灣省、香港特別行政區、澳門特別行政區；中部地區包括山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省；西部地區包括內蒙古自治區、廣西壯族自治區、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區。