黃河流域科技創新的時空格局及其經濟效應

孫 勇，汪亞林，張亞峰

（1. 中國科學院大學公共政策與管理學院，北京 100049；2.中國科學院科技戰略咨詢研究院，北京 100190；3.中國農業大學人文與發展學院，北京 100083）

黃河流域橫跨中國東、中、西三大區域，是重要的生態屏障、經濟地帶和能源流域，在經濟社會發展和生態安全方面具有十分重要的地位。2019 年9 月，習近平總書記在黃河流域生態保護與高質量發展座談會上也明確表示，黃河流域的發展質量有待提高。黃河流域上中游7 省區是發展不充分的地區，同東部地區及長江流域相比存在明顯差距，傳統產業轉型升級步伐滯后，內生動力不足。黃河流域經濟發展乏力的問題已經受到很多學者的關注，包括邢霞等［1］指出的生態環境脆弱、受到水資源的較強約束、區域差異顯著等，這些問題均是造成黃河流域經濟效率低下的重要原因。事實上除了這些因素外，黃河流域創新發展的不均衡問題和低質量問題也是制約黃河流域經濟發展質量提高的重要因素［2］。無論是新古典經濟增長模型還是內生增長模型，均強調了技術進步對經濟增長的重要性，創新作為驅動經濟發展的關鍵性要素，能夠有效提高全要素生產率、提高經濟發展的集約化水平，黃河流域要實現高質量發展就需要深入落實創新發展戰略［3］。

認識創新的空間選擇機制及其效應是區域實施創新發展戰略的基礎。創新驅動區域經濟發展效應已經得到較為廣泛的證實，討論基礎在于技術創新能夠通過提高全要素生產率來促進經濟增長［4］，能在過程創新和成果創新兩個方面降低生產成本和改善產出［5］，表現為企業層面的規模效應、行業層面的集聚效應和產業層面的乘數效應［6］，這些效應在時間上的接續性和空間上的不均衡性共同作用構成創新驅動發展的空間差異。創新具有明顯的空間集聚特征，需要空間的支撐，在集聚和擴散的雙重效應下，形成創新的區域差異性格局，這成為創新地理學研究的基礎。創新要素、創新活動和創新成果等創新的系列組成部分均參與創新空間的形成，整體呈現集聚和疏散兩個過程［7］。受到地區的經濟發展水平、教育和研發水平、創新制度和創新文化等因素的影響，創新會優先選擇在創新要素豐富、創新成本較低的區域發生［8］，其疏散性體現在創新的知識溢出效應［9］，新知識被生出來以后，需要通過技術轉移的方式轉化，這成為創新擴散的起點，進一步通過市場合作、交易網絡形成擴散［10］。

創新空間格局及其效應的研究已經較為豐富。一些研究在創新的時空格局層面分別就創新要素、創新環境、創新活動和創新產出作出時空格局分析，這類研究主要基于綜合評價和空間分析的方法探討了創新活的空間格局、過程［11］；在創新的經濟效應層面，主要基于經濟增長模型討論了創新參與區域經濟活動的機制和效應［12］；還有部分研究基于耦合模型或回歸模型，集中討論創新與經濟發展兩個核心變量的關系及其區域差異性［13］。但這些研究更多關注整體數據體現的因果效應和機制，對創新與經濟發展互動的局部特征與效應關注相對較少。在中國情景下的區域創新研究主要包括全國和區域兩個空間尺度視角，對重點城市群（京津冀城市群、長三角城市群和珠三角城市群等）、長江經濟帶等關注較多，對黃河流域尚沒有相關討論。那么黃河流域科技創新的時空格局是什么樣的呢？其創新發展效應如何？存在何種空間異質性呢？基于這些問題，本文基于黃河流域城市專利數據，對黃河流域創新發展的格局、過程和效應展開分析，為創新發展政策制定提供科學參考。

1 黃河流域科技創新的時空格局

1.1 科技創新水平測度

區域創新是一個綜合性系統，具有創新規模、創新質量和創新活力等多個維度，這些維度的綜合表現是創新發展的系統化水平。專利是最常用和被廣泛認可的創新測量指標，其可靠性和穩健性在很多研究中心得到驗證［14］。發明專利的技術含量最高，代表著企業的真實創新能力和科技水平，屬于高質量創新［15-16］。本文用地區專利產出數據來度量區域創新的水平，分別用專利授權量的絕對數量來度量區域創新的規模、發明專利占專利授權量的比值度量區域創新的質量，用地區萬人專利授權量度量區域創新的活力（見表1）。本文使用2005—2018 年黃河流域各地級市（自治州）專利授權量數據和人均地區生產總值（GDP）數據作為主要分析指標，專利授權數據包含發明專利、實用新型專利、外觀設計專利。

表1 科技創新多指標評價指標體系

在分析單項指標的基礎上，進一步討論黃河流域的科技創新的綜合特征，考慮空間和時序評價結果數據的可比性，對2005 年到2018 年的數據進行統一標準化處理和熵權選擇，以求取黃河流域各地市創新發展水平。

1.2 黃河流域整體區域科技創新格局

本研究的黃河流域區域范圍以行政邊界為標準確定，共包含山東、山西、河南、陜西、寧夏、內蒙古（不含赤峰市、通遼市、興安盟和呼倫貝爾市）、甘肅以及青海8 個省級行政單元、90 個地市行政單元和1 個河南省直轄縣級市［17］，總面積為255 萬km2。其中萊蕪市2019 年1 月并入濟南市，不在研究時間范圍內，為保證數據的可靠性，依然分開考慮。

科技創新數據的總體特征顯示，黃河流域的創新規模、質量和活力呈增加趨勢（見圖1）。2005 年黃河流域專利授權總量為17 603 件，隨后逐年增長，到2018 年達到300 130 件，年均增長123.46%，可見黃河流域的創新規模持續擴大。其中，2005 年發明專利授權量占專利授權總量的比重為12.19%，到2010 年降低到10.02%，到2018 年為14.28%，呈現先降低后波動增加的態勢，研究時段內增長幅度高達4.26%，創新質量具有明顯提高趨勢。2005年萬人專利授權量為0.57件，隨后持續增加，到2018 年達到9.64 件，年均增長率為122.97%，地區創新活力處于高速增長的態勢。

圖1 黃河流域科技創新的發展趨勢

為便于分析，對綜合評價的科技創新水平進行10 000 倍擴大處理，結果顯示黃河流域創新發展水平呈現較為明顯的東高西低的空間格局（見表2）。與2005 年相比，2018 年黃河流域的創新發展水平的區域差異更加明顯，2005 年科技創新水平最高的10個城市中4 個位于山東半島，青島和濟南的科技創新水平在全流域中最高，其次是西安和太原，4 個城市首位度為0.413；較低水平地區主要分布在寧夏、甘肅和青海等上游省份。到2018 年科技創新水平最高的10 個城市中6 個位于山東半島，青島、西安、鄭州和濟南的科技創新水平最高，4 個城市首位度為0.422；較低水平地區同樣主要分布在甘肅、青海等上游省份。可以發現，黃河流域科技創新水平較高的地區主要位于中下游的發達城市，尤其是山東半島城市群形成創新高度發達的連片區域，隨著創新驅動發展的不斷推進，黃河流域的創新的集聚度也越來越高。

表2 黃河流域城市群科技創新水平的區域分布

表2（續）

1.3 黃河流域重點區域科技創新格局

黃河流域城市群由3 個區域級城市群（山東半島城市群、中原城市群和關中平原城市群）和4 個地區性城市群（蘭西城市群、晉中城市群、呼包鄂榆城市群和寧夏沿黃城市群）構成。這些城市群是黃河流域重點城市化地區，集聚著大量的創新資源與要素，是區域創新與經濟協調發展的重點區域。首先在總量上，2005 年黃河流域城市群專利授權總量為16 247 件，占黃河流域2005 年全部專利授權量的比重超過92%，到2018 年為275 035 件，占黃河流域比重達到91.64%；同期黃河流域城市群發明專利授權量占比為12.25%，比黃河流域總體水平12.19%略高，到2018 年這一指標增加到14.96%，比黃河流域總體水平略高；同期黃河流域城市群萬人專利授權量為0.69 件，比黃河流域整體平均水平0.57 件高出21%個百分點，到2018 年這一指標達到11.29 件，比黃河流域平均水平的9.64 件高出約17%。

進一步分城市群分析，從2005 年到2018 年，除山東半島城市群外，其他城市群的相對發展水平變化較大且差異顯著（見表3）。在2005 年，山東半島城市群創新綜合水平領先全部城市群地區，其次是關中平原城市群、晉中城市群，創新發展水平較低的3 個城市群分別為呼包鄂榆城市群、寧夏沿黃城市群和中原城市群；到2018 年，創新發展水平最高的3 個城市群分別是山東半島城市群、中原城市群和關中平原城市群，最低的3 個城市群分別為蘭西城市群、呼包鄂榆城市群和晉中城市群。分單項指標來看，首先在創新規模上，2005 年和2008 年專利授權總量最高城市群均為山東半島城市群、中原城市群和關中平原城市群，3 個城市群的專利授權總量占到黃河流域授權專利總量的81%左右；考慮到城市群規模對專利授權總量的影響，用專利授權總量除以城市數量求取城市平均專利授權總量，這3 個城市群在2005 年和2018 年也均為最高，蘭西城市群最低；其次在創新質量上，2005 年發明專利授權量占比較高的城市群是蘭西城市群、晉中城市群和關中平原城市群，到2018 年是晉中城市群、關中平原城市群和山東半島城市群，持續較低的城市群為呼包鄂榆城市群和中原城市群；最后在創新活力上，2005 年萬人專利授權量最高兩個個城市群分別為山東半島城市群、晉中城市群，到2018 年萬人專利授權量最高的城市群分別是山東半島城市群和中原城市群。可見，創新規模上，山東半島城市群、中原城市群和關中平原城市群持續遙遙領先，但在創新質量上，中原城市群缺乏優勢，反而是晉中城市群和關中平原城市群具有持續優勢，山東半島城市群正快速追趕，在創新活力上山東半島城市群、關中平原城市群具有持續的優勢。

表3 黃河流域城市群科技創新水平比較

1.4 黃河流域區域科技創新的空間自相關性分析

進一步運用全局莫蘭指數和局部莫蘭指數對黃河流域創新發展水平的空間自相關性進行測算，全局莫蘭指數顯示（見圖2），整體上黃河流域創新發展水平呈現顯著的空間正相關，2005 年黃河流域創新發展水平的全局莫蘭指數為0.134 7，在5%的水平上顯著，到2010 年為0.387 6，在0.1%的水平上顯著，2015 年為0.234 1，在1%的水平上顯著，到2018 年為0.172 1，在1%的水平上顯著。空間相關系數呈現先增大夠降低的倒“U”型特征，從2005年到2018 年整體上全局空間自相關性提高，集聚水平提高。

圖2 黃河流域科技創新的全局Moran's I 指數

局部莫蘭指數顯示，黃河流域存在較為顯著的空間集聚的分異性特征（見表4），2005 年和2010年高值集聚區全部位于山東半島城市群，2010 年相比2005 年多了德州、聊城、濱州分別從“低-高”（LH）值集聚區進入“高-高”（HH）值集聚區，濟寧從空間自相關不顯著區域進入“高-高”值集聚區，而濟南則相反，從“高-高”值集聚區進入空間自相關不顯著區域；2005 年的“高-低”（HL）值地市有5 個，其中銀川、西寧和蘭州均為省會城市，寧夏、甘肅和青海省創新高度集聚于省會城市，到2018 年“高-低”值地市包括呼和浩特、太原、西安和蘭州，均為省會城市；2005 年和2018 年“低-高”值地市均位于山東省，從2005 年5 個地市降低到2018 年兩個，棗莊和日照市持續是山東省創新發展水平較低的地市，但周邊地區的創新水平則相對較高；“低-低”（LL）值地市主要位于青海、甘肅和陜西西部地區，從2005 年4 個地市增加到2018年12 個，形成較為顯著的環蘭州“低-低”值連片區。

表4 黃河流域科技創新的LISA 集聚分類

2 黃河流域科技創新的經濟效應

2.1 模型與數據

2.1.1 指標選取與模型設定

為進一步深入分析黃河流域創新格局對經濟發展的影響，本文采用一個基于經濟增長理論框架的模型，假設全要素生產率的變化完全由技術進步引起，構建了黃河流域創新驅動經濟增長的模型：

式中，Yt表示第t年的經濟水平，選取GDP 和人均GDP 衡量地區的經濟發展水平；Kt表示第t年資本投入，用永續盤存法估計2005—2018 年黃河流域地級區域的固定資本存量Kt［18］；Lt表示勞動投入，用從業人員數表示，α和β分別表示資本和勞動的產出彈性。

在經濟增長模型中，科技創新一般使用兩個代理指標，一是科技創新投入，二是科技創新產出。一般科技創新投入并不能完全轉化為技術進步，創新產出更能反映真實的創新水平，因此本文使用專利授權數來測度技術進步。事實上，專利的規模、質量和活力在反映全要素生產率上所體現的效果并不一致，本文認為地區的科技創新對經濟的驅動作用是這三個指標的綜合表現，為分析創新構成及其綜合水平的經濟效應，故而將創新規模、質量、活力及綜合水平均作為科技創新的代理變量進行分別考察。

考慮到市場化水平、外商直接投資、開發區建設、環境污染等因素也對黃河流域經濟增長具有一定影響，故將其納入模型中。同時，為消除異方差的影響，對模型兩邊取對數處理，修正后的模型如下所示：

式中，GDPit為i地區t年的總量經濟水平，PGDPit為i地區t年的人均經濟水平，INNit為i地區t年的科技創新水平，Kit為i地區t年的資本投入，Lit為i地區t年的勞動投入，Xit為i地區t年的其他影響經濟產出的控制因素。

已有研究表明，科技創新具有較為顯著的空間溢出效應［12］，因此對黃河流域科技創新經濟效應的分析應該考慮空間因素。因此本文在基準模型的基礎上，基于空間面板模型篩選模型，并討論黃河流域科技創新的經濟效應，空間權重矩陣選擇用鄰接矩陣矩陣表示。一般空間面板模型如下：

2.1.2 數據來源與處理

黃河流域科技創新的經濟效應估計的數據中，度量科技創新的城市專利授權數據來自CNRDS 中國研究數據服務平臺，其余數據均來自于CEIC 中國統計數據庫。為反映真實GDP 和不同年份之間可比較，用GDP 平減指數對GDP 進行可比性處理得到2005年不變價GDP 和人均GDP。統計年鑒上沒有各城市資本存量，需要利用固定資產投資流量數據，通過永續盤存法計算各城市物質資本存量［18］，計算過程如下：

式中，Kit為城市i年度t的資本存量；Iit為城市i年度t的固定資產投資總額；Dit為城市i年度t的折舊量；δ為固定資產折舊率，本文選用官方公布的3.6%作為δ的取值；g為各城市2005—2018 年固定資產投資平均增長速度。

考慮數據缺失問題，剔除數據缺失較為嚴重的地區，得到黃河流域79 個城市2005—2018 年的面板數據。此外，對黃河流域科技創新經濟效應的分區域討論中，分別考量了黃河流域的城市群地區、非城市群地區、上游地區、中游地區和下游地區的空間差異，并根據不同區域的計量結果進行穩健型檢驗。其中黃河上游包括青海、甘肅，黃河中游包括內蒙、寧夏、陜西、山西，黃河下游包括山東和河南［19］，黃河的城市群地區參照城市群規劃和相關研究劃定［20］。

2.2 創新驅動經濟發展的空間效應

根據全局自相關的檢驗，黃河流域城市GDP 的全局莫蘭指數均通過1%的顯著性檢驗，說明黃河流域的經濟發展水平在空間上并不是隨機分布的，存在較為顯著的空間依賴性，因此創新驅動的經濟效應分析應該考慮空間效應。

為進一步判別SAR 模型、SEM 模型和SDM 模型的估計效果，使用Wald 檢驗和LR 檢驗進行模型選擇（如表5 所示），結果顯示Wald 檢驗和LR 檢驗均顯著拒絕原假設，表明空間杜賓模型具有更好的擬合效果；同時Hausman 檢驗結果均顯示，P值均在1%的顯著性水平下顯著，故拒絕“固定效應與隨機效應估計無差別”的假設。綜上所述，本文通過固定效應的空間杜賓模型進行估計。

表5 模型的檢驗結果

表6 匯報了黃河流域創新的經濟效應的估計結果，前4 個模型分別考察黃河流域創新的規模、質量、活力和綜合水平對總量經濟增長的促進效應，后4個模型分別考察黃河流域創新的規模、質量、活力和綜合水平的對人均經濟水平的促進效應，估計模型均為固定效應空間杜賓模型。

由表6 可知，8 個模型均通過顯著性檢驗，模型的估計效果較好，結果顯示科技創新的規模指標對黃河流域的經濟發展具有顯著正向影響。模型1至模型4 的估計結果顯示，用專利授權總量度量的創新規模指標（lnAS）、發明專利占比度量的創新質量指標（lnAQ）、萬人專利授權量度量的創新活力指標（lnAV）和創新的綜合水平（lnA）對總量經濟發展（lnGDP）的作用系數分別為18.03、7.062、29.77 和25.46，其中lnAS、lnAV 和lnA 均在1%的顯著性水平上顯著，lnAQ 不顯著。模型5 至模型8的估計結果顯示，lnAS、lnAQ、lnAV 和lnA 對人均經濟水平的作用系數分別為7.087、2.480、9.444 和9.374，其中lnAS和lnA均在5%的顯著性水平上顯著，lnAQ 和lnAV 不顯著。總結來看，科技創新對黃河流域的總量經濟和人均經濟水平發展具有顯著正向影響，其中創新規模和創新活力的促進作用最為顯著。因此黃河流域要實現更加高質量和快速的發展，不僅需要提高創新規模，更要推動創新活力提升，進行區域創新系統的建設。

表6 黃河流域科技創新的經濟效應估計結果

進一步分析黃河流域科技創新促進經濟增長的空間溢出效應，表5 可知，spatialρ均在1%的顯著性水平上顯著為正，說明黃河流域經濟發展具有顯著的空間溢出效應。科技創新對總量經濟水平的估計結果顯示，科技創新規模、活力及科技創新綜合水平空間滯后項的溢出效應并不顯著，但創新質量空間滯后項通過了10%的顯著性水平檢驗，說明黃河流域科技創新質量具有較為顯著的空間溢出效應，即高質量的創新成果在區域之間產生了正外部性。科技創新對人均經濟水平的估計結果也顯示，黃河流域科技創新質量具有正向空間溢出效應。

2.3 創新驅動經濟發展的區域分異

進一步分區域（城市群地區、非城市群地區、上游地區、中游地區和下游地區）對黃河流域創新的經濟發展效應進行估計，結果顯示（見表7），在城市群地區創新對總量經濟和人均經濟發展水平的正向影響作用分別通過1%和5%的顯著性水平檢驗，但是對非城市群地區的影響并不顯著。黃河流域科技創新水平較高的地區主要分布于城市群地區，這些地區集聚了眾多創新資源，創新的經濟效應顯著；而在非城市群地區創新和勞動對經濟發展的作用均不顯著，資本的作用則比較顯著，說明在黃河流域非城市化地區的經濟發展受到創新和勞動的影響較少，資本的正向促進作用十分顯著。

表7 黃河流域城市群與非城市群科技創新的經濟效應

同時在上中下游地區，創新對總量經濟的促進作用均十分顯著，但對人均經濟發展的促進作用具有明顯空間異質性，主要表現為創新只在上游地區對人均經濟水平的正向作用通過了1%的顯著性水平檢驗，在中下游地區并不顯著（見表8）。根據前文分析，上游地區創新促進總量經濟和人均經濟發展的系數最大，說明黃河上游地區經濟發展創新的貢獻很大；黃河流域上游地區的經濟發展相對滯后于下游地區，且大量勞動力向東部地區流動，本地勞動力相對缺乏，因此勞動的經濟促進作用有限。

表8 黃河流域上中下游地區科技創新的經濟效應

3 結論與討論

本文考慮到創新的多維度特征，設置創新規模、創新質量和創新活力的3 個指標，基于黃河流域2005—2018 年的科技創新數據，綜合評價黃河流域的創新水平，對黃河流域創新的時空格局及其驅動經濟發展的效應展開分析。主要的研究結論如下：

（1）黃河流域創新發展水平呈現較為明顯的東高西低的空間格局，創新發展的水平較高的地區主要分布在省會城市及重點城市化地區，其中山東半島城市群和中原城市群集聚水平最高；黃河流域的科技創新規模、質量、活力和綜合水平呈不斷提升趨勢，從2005 年到2018 年綜合水平提升了8 倍，區域內創新發展水平差異較大，全局莫蘭指數呈現先增大夠后降低的倒“U”型特征。

（2）有7 個城市是群黃河流域創新較為突出的地區，城市群專利授權總量數占黃河流域專利授權量的比重超過90%，同時發明專利占比和萬人專利授權量均顯著高于黃河流域的平均水平；其中山東半島城市群的創新發展水平最高，其次是中原城市群和關中平原城市群，3 個城市群的專利授權總量占到黃河流域授權專利總量的81%左右，山東半島城市群的創新規模、質量和創新活力均領先其他城市群。

（3）黃河流域科技創新具有顯著的經濟促進效用，其中創新規模和創新活力的促進作用更為顯著；同時創新質量具有較為顯著的空間正向溢出效應，這為黃河流域通過加強更具價值的發明創新推動經濟發展提供了理論依據。創新的經濟促進效應在城市群上中下游地區較為顯著，但在非城市群地區不顯著，說明非城市群地區創新活動對經濟的促進效應還有待提升。同時上中下游的估計結果顯示，上游地區的創新促進作用最為突出。

促進黃河流域高質量發展的難點在于如何協調發展和更加高效率發展。在經濟維度，協調就需要加快欠發達地區的發展，高效率發展就是要進一步提升地區全要素生產率。創新作為驅動黃河流域經濟發展的關鍵性要素，其重要性已經得到證明，但創新的空間差異，也反映出黃河流域創新驅動發展的稟賦差異，這種稟賦差異在空間單元上主要反映在城市群地區和非城市群、黃河上中下游地區，這種空間單元在一定程度對應了工業化和城鎮化的差異，因此本質上黃河流域的科技創新發展水平的差異實際上是欠發達地區與發達地區的差異。未來，黃河流域的創新驅動發展戰略還需要抓住以內循環為主的“雙循環”經濟戰略和全國經濟轉型升級的機會，依托“一帶一路”核心地帶的優勢創新資源，建設多點的創新集聚高地、提高科研和教育水平、引進東部轉移的企業，進而實現更加深入的科技創新與技術轉移轉化。