面向2030 中國區域科技創新空間演化趨勢探討

許大英，陳金良，范 勇

（貴州省科學技術情報研究所，貴州貴陽 550004）

在我國發展新的歷史起點上，黨中央、國務院吹響了建設世界科技強國的號角，明確提出到2020年使我國進入創新型國家行列，到2030 年使我國進入創新型國家前列。創新型國家建設的分析研究不僅需要國家總體層面的監測，也需要區域層面多維度立體研究。通過發揮科技指標的晴雨表、測量儀和風向標作用，預判各?。▍^、市）科技指標的演變態勢，分析區域科技創新能力變化趨勢,對科學判斷我國2030 年區域創新發展格局、創新型國家建設程度和水平具有重要的借鑒意義。

1 研究綜述

在經濟全球化浪潮中，區域創新系統日益成為各區域推動經濟高質量發展、提升產業競爭力的戰略選擇，作為區域創新系統核心能力的區域科技創新能力，逐漸成為區域經濟獲取競爭優勢的決定性因素和重要標志。因此，對區域科技創新能力方面的研究越來越受到學術界和實務界的廣泛關注。在科技創新能力評價上，國內早期研究主要引用道格拉斯生產函數測算科技對經濟增長的貢獻，但該方法存在指標籠統和測算結果不穩定等一些不易克服的缺陷［1］，不能全面客觀地反映一個地區的科技進步水平。隨著對評價全面性、科學性和整體性的要求提高，評價體系的設計逐漸由簡單到復雜、從單一到系統演變，主要基于一個相對完整的框架體系，選取大量的指標構建評價指標體系，對區域科技創新能力進行綜合評價。以國內外較有影響力的研究機構報告為代表，如《全球創新指數》《國家創新指數報告》《歐盟創新記分牌》《中國區域科技創新評價報告》等，研究對象聚焦國家、省區、縣域和城市等；在研究視角上，主要集中在區域創新系統績效評價、區域創新格局演變和差異、區域創新空間分布和等級劃分等。如顧朝林等［2］按照城市的科技創新實力，將城市分為三級創新源，并通過橫向、縱向兩個核心聯系通道，構建了中國城市創新體系的空間等級結構；段云龍等［3］從科技創新中心的內涵、演進趨勢、建設路徑模式選擇和評價方法四個方面進行文獻研究，分析科技創新中心的相關理論、評價方法及存在缺陷，為準確把握全球科技創新中心的基本特征及發展規律提供理論依據。杜德斌等［4］對當前全球科技創新中心的空間分布格局進行揭示，并依據麥肯錫公司發布的創新熱圖對全球科技創新中心的成長路徑和類型進行闡述，對全球科技創新中心的空間轉移和演化趨勢進行探討；在研究方法上，主要集中在描述性統計分析、數理統計方法以及組建數學模型等。如李瑞龍等［5］構建科技創新搜索趨勢綜合指數，搭建起省域間科技創新空間網絡，借助社會網絡分析（SNA）方法，對我國省域間科技創新關聯及空間結構進行了多維度研究探討。顧偉男等［6］運用熵值法與主觀賦值法相結合、變異系數、相對發展指數、耦合協調度模型等分析區域中心城市的科技創新能力的演變特征、與經濟發展水平的關系等。

綜上，已有的研究主要關注區域科技創新的靜態屬性及等級劃分，缺乏科技創新能力的時空動態變化及空間格局演變趨勢方面的研究，缺乏基于科技創新指標評價視角，對區域科技創新能力空間分布格局的解析，區域間科技創新動態格局變化研究亟待進一步深入。鑒于此，本文選取《中國區域科技創新評價報告》的綜合科技創新水平指數及39 項三級指標作為研究對象，采取“自下而上”的方式，對39 項指標采用增速法進行滾動預測，并運用加權綜合指數法測算出31 個?。▍^、市）2030 年綜合科技創新水平指數，再結合中國區域發展戰略演化、區域創新格局及區域科技力量空間布局等，對未來十年中國區域科技創新能力趨勢演變進行研究，挖掘中國省域科技創新空間格局變化及節點特征，為科學判斷我國2030 年區域創新發展格局、創新型國家建設程度和水平提供分析支持與政策參考。

2 研究設計

2.1 指標選擇

20 世紀90 年代以后，圍繞綜合評價法的研究逐漸成為主流，并在全國及各?。▍^、市）不同層面的區域科技評價指標體系中廣泛應用。目前，國內影響最大、應用范圍最廣的是《中國區域科技創新評價報告》，該報告聚焦于“科技創新”，指出創新是多方面的，包括理論創新、體制創新、制度創新、人才創新等，但科技創新地位和作用十分顯要；報告著眼于“區域”，瞄準區域創新發展的特點，為區域創新政策制定、創新工作開展和創新能力評價等提供有力支撐。鑒于此，《中國區域科技創新評價報告》成為《國家創新調查制度實施方法》確定的一項重要任務，并已納入國家創新調查制度系列報告之中。因此，本研究圍繞《中國區域科技創新評價報告》中的綜合科技創新水平指數及39 項三級指標，開展面向2030 的科技指標預測研究，科學評估和預判各?。▍^、市）科技指標未來發展趨勢,為指導創新型國家建設提供量化依據。

2.2 測算方法選取

指標預測方法主要有德爾菲法、回歸分析法、趨勢外推法、平穩時間序列預測法、灰色預測法、景氣預測法等。隨著指標數據的多維度、非線性等多種波動特征融合，增加了預測的隨機性和不確定性，相關數據預測理論探索也在不斷深入。如呂紅亮等［7］針對多指標模型預測精度較低、速度較慢的問題，提出一種多指標推薦的全局鄰域模型，該模型綜合打分信息和隱性反饋數據，通過隨機梯度下降法學習物品在各個指標上的相似度，選擇相似度最高的前k 個鄰居參與運算并最終預測用戶打分信息；Zhou 等［8］將傳統的Svensson 模型與遺傳算法相結合，根據幾個宏觀經濟指標，如消費者價格指數、匯率以及工業和廣義貨幣增長速率，提出了VAR 模型，進行宏觀經濟指標的預測；邵臻［9］提出了基于相似性測度的半參數回歸概率密度預測框架、基于數據降維的分段可加半參數回歸概率密度預測框架、基于特征提取的半參數回歸概率密度預測框架、基于特征選擇和支持向量機的高維數據分類框架，為深入研究不同指標變量與對象數據之間的復雜建模機制提供了借鑒。

各種預測方法均有存在的合理性和科學性，但由于指標發展規律差異較大，應根據實際情況選擇預測方法。由于《中國區域科技創新評價報告》由39 項三級指標、12 項二級指標、5 項一級指標逐級加權匯總，最終形成綜合科技創新水平指數（以下簡稱綜合指數）［10］。預測各?。▍^、市）綜合指數值及排位，如果僅根據綜合指數歷史特征序列建立預測模型，忽略39 項底層指標變化造成的影響，將會降低預測結果的精準度，甚至出現嚴重偏離。因此，本文基于多維奇異值分解模型，采取“自下而上”的方式，從39 項具有相對獨立的三級指標入手，分別測算31 個地區39 項指標的預測值，再運用加權綜合指數法計算出31 個地區綜合指數的預測值。綜合考慮是否預先估計參數、消除指標量綱影響、簡化運算等各方面因素，對39 項指標采用增速法進行滾動預測，即用n1年以前的數據預測n1+1 年的數據，用n1+1 年以前的數據預測n1+2 年的數據…用n1+n年以前的數據預測n1+（n+1）年的數據，依次類推，逐年向前滾動預測。同時為降低大量數據造成算法的時間和空間復雜性，運用MATLAB 軟件對計算過程進行編程，節省計算量。

2.3 測算思路

采用與《中國區域科技創新評價報告》中相同的標準值、權重和計算方法，還原測算31 個地區綜合指數的計算過程，建立計算模型；測算31 個地區39 項指標的同比增速及其中位數、幾何平均數、最近速度，按照誤差最小原則，確定速度類型，并按該類型滾動測算出31 個地區39 項指標2030 年的預測值；將預測值輸入計算模型，測算出31 個地區2030 年的綜合指數及排位。（見圖1）

圖1 面向2030 我國區域科技創新水平預測思路

2.4 測算過程

為建立科學、可行的計算模型，需作出以下兩個假定：

a.假定預測周期內評價方法保持不變，包括評價指標體系不變、各級指標權重不變、標準值不變；

b.假定31 個地區預測年份不會采取激進措施，各項指標保持原有增長模式，即不同地區、不同指標根據誤差最小化原則，適用的同比增速類別保持不變。

在假定條件成立的基礎上，采取以下步驟進行測算：

2.4.1 對數據進行預處理

整理31 個地區39 項指標2008—2020 年的歷史數據，并對部分指標數據進行折算，使所有指標數據保持統一口徑；

2.4.2 確定計算模型

采用加權綜合指數法，通過加權層層匯總得出綜合指數，建立計算模型。

（1）將各三級指標除以相應的評價標準，得到三級指標的評價值。

（2）二級指標評價值（二級指數）由三級指標評價值加權綜合而成。

（3）一級指標評價值（一級指數）由二級指標評價值加權綜合而成。

（4）總評價值（總指數）由一級指標加權綜合而成。

2.4.3 測算31 個地區39 項指標2030 年的預測值

（1）計算31 個地區39 項指標的同比增速及其中位數、幾何平均數、最近速度。其中：同比增速=（報告年水平/前一年水平）×100%-1；

同比增速的中位數又稱中值，是按順序排列的一組數據中居于中間位置的數。對于有限的數集，可以通過把所有觀察值高低排序后找出正中間的一個作為中位數，如果觀察值是偶數個，通常取最中間的兩個數值平均數作為中位數。即假設10 個同比增速值，對其進行排序，并記為s1,s2,s3,…,s10，則同比增速的中位數=((s5+s6))/2；

（2）通過公式2020 年預測值=2019 年指標值×（1+同比增速），計算出2020 年31 個地區39 項指標3 種速度的測算值。

（3）分別計算2020 年31 個地區39 項指標3種速度的測算值與2020 年實際值的誤差。

（4）根據誤差最小化原則，為31 個地區分別選擇39 項指標各自最優的同比增長速度類別。即選擇同比增速的中位數、幾何平均數、最近速度中誤差最小的速度類型。

（5）在2020 年數據基礎上按照該速度類型逐年向前滾動，得到31 個地區39 項指標2030 年的預測值。

2.4.4 驗證測算方法的合理性

按照第三步的測算方法，分別測算31 個地區39 項指標2019 年和2020 年的預測值，然后代入第二步建立的計算模型中，測算出31 個地區2019 年和2020 年的綜合指數預測值，與《中國區域科技創新評價報告》公布的2019 年和2020 年綜合指數實際值進行對比。結果顯示：2019 年和2020 年綜合指數預測值與實際值的絕對值平均誤差分別為0.915 415 和0.827 050 個百分點，說明31 個地區絕對值平均誤差較小，該測算方法及過程效果較好。

2.4.5 計算31 個地區的綜合指數及排位

將第三步中得到的31 個地區39 項指標2030 年的預測值代入計算模型，計算出31 個地區2030 年的綜合指數及排位。（見表1）

表1 我國31 個地區科技創新水平綜合指數預測值及排位

3 結果分析

3.1 區域科技創新能力整體呈上升趨勢

31個?。▍^、市）2030年綜合指數與2020年相比，均呈上升趨勢，其中有26 個地區增幅超過10 個百分點，最高是貴州省，提升了28.92 個百分點。由綜合指數變化可見，各區域科技創新能力水平整體上呈現出由低水平逐漸向高水平演變，綜合指數較高和增速較快的區域主要集中于東部沿海和中西部少數創新極，綜合指數較低和增速較慢的區域主要分布在中西部地區。

3.2 各區域間創新發展水平依舊不平衡

綜合指數排前10 位地區中，東部、中部和西部2020 年分別占70%、10%、20%，2030 年分別占60%、30%和10%；綜合指數排后10 位地區中，東部、中部和西部2020 年分別占10%、20%、70%，2030年分別占30%、20%和50%，東部地區科技創新能力依舊占據絕對主導地位，中西部地區依然較弱，且區域間存在一定差距。反映出我國區域科技創新格局受制于歷史演變、創新資源布局等影響，東、中、西部區域間科技創新能力的差距幾乎處于固化狀態。

3.3 南北地區的差距逐步拉大

2020 年綜合指數排前10 位的地區中，北方和南方地區各占50%，但2030 年排前10 位的地區中除北京、天津和湖北外，其余均為南方地區，南方地區占70%；排前20 位的地區中南方地區占60%，比2020年高10%。說明南方地區創新能力提升步伐快于北方地區，我國的科技創新重心不斷向南方移動。

3.4 部分地區變化較大

東北部作為傳統工業地區，“十三五”時期出現了經濟發展遲緩的局面，導致后期科技創新能力明顯下滑，2030 年黑龍江和吉林將會退出全國前20位；隨著“東西合作”的深入推進，貴州、寧夏、云南、青?？萍紕撔履芰ψ汾s勢頭迅猛，2030年貴州、寧夏、云南將會擺脫后10 位，在全國的排名大幅提升，表現出較強的發展后勁，最終實現后發趕超。

4 區域科技創新能力的演化趨勢及特征

4.1 我國區域創新格局演變

區域間科技創新活動隨著經濟社會發展與空間演化，引發出大量人力、資金、信息、知識等創新要素出現跨區域流動，進而促使各個區域節點通過積累、外力以及相互作用等動態演化過程，階段性形成不同的空間分布格局［11］。新中國成立以來，我國區域戰略經歷了3 個階段：

第一階段是1949—1978 年向內地推進的平衡發展戰略，重點指向中西部地區；

第二階段是1979—1990 年隨著鄧小平“兩個大局”思想的提出，實行東部沿海地區優先發展戰略，向東部沿海地區傾斜；

第三階段是1991 年至今的區域協調發展戰略。1999 年開始實施西部大開發戰略，2003 年實施東北等老工業基地振興戰略，2006 年實施中部地區崛起戰略，到2007 年西部經濟增速達到14.6%，首次超過東部。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視區域協調發展，親自謀劃推動了“一帶一路”倡議、京津冀協同發展戰略、長江經濟帶建設戰略等，通過空間接軌，逐步構建創新創業生態體系，實現了對不同區域的全面覆蓋。

通過實施三大國家戰略，東部加快改革開放和轉型升級；中部發揮地理優勢，連東帶西，承接東部產業轉移；西部發揮資源優勢，發展特色優勢產業；東北加快傳統產業升級改造，大力發展高新技術產業。到“十三五”末，我國已初步形成中心引領、縱橫帶動、多點支撐、各具特色的區域科技創新空間布局。北京、上海、粵港澳三大科技創新中心逐步形成具有全球影響力的科技創新高地和驅動高質量發展的核心引擎；“一縱一橫”兩大創新帶涉及10 個創新型省份、46 個創新型城市、27 個創新型縣市，共同形成了創新型國家的脊梁［12］；國家自創區、高新區、農高區、可持續發展創新示范區、科技成果轉移轉化示范區等形成了創新型國家的面上支撐點，引領帶動周邊區域創新發展水平加速躍升；各地區根據自身資源稟賦和創新基礎，積極探索具有特色的創新發展路徑和模式，形成各具特色、協同發展的區域創新格局［13-14］。

“十四五”時期，國家對強化戰略科技力量作出全面部署：加快推進綜合性國家科學中心及先行啟動區建設，支持北京、上海、粵港澳大灣區形成國際科技創新中心；布局建設空間分布上集聚、功能方向上關聯的國家重大科技基礎設施集群；推動國家自主創新示范區、高新區等重點區域高質量發展，打造一大批各具特色的區域創新高地，引領帶動其他區域加快走上創新驅動發展道路。

4.2 區域科技創新能力演變趨勢分析

基于31 個?。▍^、市）2030 年綜合科技創新水平指數預測結果，結合我國區域創新發展戰略演化，研判出未來十年中國區域科技創新能力的趨勢。

4.2.1 創新區域高度集聚

隨著北京懷柔、上海張江、安徽合肥等綜合性國家科學中心和粵港澳大灣區綜合性國家科學中心先行啟動區建設加快推進，北京、上海、粵港澳大灣區將成為國際科技創新中心［15-16］，分別輻射京津冀、長三角、珠三角等區域協同創新，推動京津冀、長三角、珠三角等重點區域率先實現高質量發展，以東部沿海經濟帶省域為核心的科技創新空間布局基本形成。

4.2.2 “一縱一橫”兩大創新帶的廊道效應逐漸突顯

隨著京津冀協同發展、長三角一體化發展、粵港澳大灣區建設、成渝雙城經濟圈發展，以中心城市為核心的大都市圈將形成多個區域創新增長極［17］，促進縱向的沿海創新帶和橫向的長江創新帶形成各具特色的區域創新高地，成為區域創新集聚區。

4.2.3 科技創新重心不斷南移

北京、天津等地擁有大量的科研機構和高校，具備較強的知識創造能力［18］，而長三角城市群具備強大的制造能力和完善的產業體系，珠三角產業鏈齊全，產業技術創新能力強，成渝經濟帶國防科工、裝備制造業發達，反映出隨著新一輪科技革命和產業變革加速演進，上海、江蘇、廣東等擁有更加完善、綜合性產業體系［19-20］，創新能力快速提升并很快超越北京、天津等科技創新資源富集區域，我國科技創新重心由北向南逐步轉移。

4.2.4 城市群協同創新成為重要的方式

隨著經濟全球化發展，特別是在信息技術革命助推下，區域作為獨立經濟單元的重要性不斷上升，我國逐步形成以長江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、京津冀城市群、長江中游城市群、成渝城市群5 個國家級城市群為重點的“5+9+6”創新型城市群［13，21-22］。隨著區域性城市群縱深發展，尤其是以互聯網、大數據、云計算為代表的新一代信息技術革命，正在打破區域創新的地理局限性，城市群協同創新成為區域科技創新的重要方式，科技創新發展逐步進入“超越行政區劃”的新時代，未來要把城市群作為國家區域創新體系建設的戰略重點區。