大數據視角下我國區域科技創新高質量發展水平綜合評價分析

嚴 晗，朱啟貴，2，李旭輝

（1.上海交通大學安泰經濟與管理學院，上海 200030；2.上海交通大學上海高級金融學院，上海 200030；3.安徽財經大學管理科學與工程學院，安徽蚌埠 233030）

黨的二十大報告指出高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務，是中國現代化的本質要求。習近平總書記在全國科技創新大會、兩院院士大會上也明確強調要改革科技評價制度，建立以科技創新質量、貢獻、績效為導向的評價體系。我國科技投入已經連續多年增長，且多年穩居世界第2 位，但根據世界知識產權組織發布的全球創新指數報告顯示，我國創新能力排名卻是世界第11位［1］。當前我國在關鍵核心技術、基礎前沿領域等方面仍有提升和發展的空間，因此，加快建設科技強國，推動我國科技創新發展由大到強，需要發揮科技的滲透性、擴散性、顛覆性作用，為高質量發展提供更多的源頭供給、科技支撐和新的成長空間。本研究通過大數據手段豐富評價數據的來源，構建以高質量發展為理念的科技創新綜合評價指標體系，以全面考察評估過去10 年我國科技創新發展水平、特征和趨勢。

1 文獻綜述

準確界定科技創新高質量發展的內涵和外延是構建科技創新高質量發展水平評價指標體系的前提。由于科技創新高質量發展尚處于起步研究階段，目前相關研究相對尚少，而關于經濟社會高質量發展內涵和定量測度的研究頗多，因此歸納借鑒經濟社會高質量發展的評價研究。

1.1 科技創新高質量發展的內涵及相關評價研究

自黨的十九大提出推動高質量發展以來，眾多學者對高質量發展的內涵及測度進行探討研究，而對科技創新高質量發展的研究相對較少。卡馬耶夫［2］認為經濟增長不僅包括生產資源與生產量的增加，還應該包括產品質量和效率的提高，因而提出“經濟增長質量”的概念。Mlachila 等［3］認為高質量增長是高速增長和可持續、社會友好型的增長，并從經濟增長的基本屬性和社會成果發展兩個維度構建經濟增長質量指數。金碚［4］認為高質量發展的經濟社會質態，不僅體現在經濟領域，而且體現在更廣泛的社會、政治和文化等領域，因此創新、協調、綠色、開放、共享的新發展理念就成為對新時代高質量發展的新要求，也是對是否實現了高質量發展的評價準則。馬茹等［5］從經濟運行、協調發展、生態文明、民生福祉及對外開放5 個維度構建經濟高質量發展評價指標體系，并據此對比分析我國區域經濟高質量發展總體態勢。王靜等［6］借助函數模型從理論上證明經濟社會高質量發展水平的提升是經濟、社會、文化、政治、生態五大子系統增長率和發展彈性共同作用的結果，認為經濟發展質量不僅包含與經濟緊密聯系的經濟方面的內容，還包含經濟之外的其他方面的內容。俞立平等［7］基于2000—2022 年我國的政策文本分析指出，對于科技創新高質量發展或者創新質量的相關研究較少。因此，相較于過度追求數量和直接經濟效益增長，科技創新高質量發展應該是質與量并重的發展，同時注重速度與效率的發展，具有廣泛的經濟、社會和生態環境屬性的新科技發展模式。

1.2 科技創新主要評價指標體系及研究方法

國際上比較有影響力的科技創新評價指數包括《歐洲創新記分牌》《全球創新指數》《世界競爭力年鑒》和《全球競爭力報告》等，主要評價維度包括制度建設、基礎設施、宏觀經濟環境、健康與初等教育等；而國內較為有代表性的科技創新監測評價指數有國家統計局編制的《中國創新指數》、中國科學技術發展戰略研究院編制的《國家創新指數》、中國科技發展戰略研究小組編制的《中國區域創新能力評價報告》，以及科技部編制的《中國區域創新能力監測報告》等，主要評價的維度包括創新投入、創新產出、創新環境、創新績效、企業創新等。學界的相關研究成果也頗多。除了對國家層面、省級科技創新能力進行測算，部分學者還基于不同的研究對象，對重要經濟帶的科技創新效率進行測算評價研究，如肖燕珠等［8］主要從科研生產力、科研影響力、科研創新力、科研發展力和社會影響力等5 個方面對我國五大國家級城市群進行科技創新能力的測度和比較；段新等［9］從創新投入、創新產出和創新成效對我國不同區域的城市化效率和科技創新水平進行了測算；周筱揚等［10］從創新投入、創新產出和創新環境等3 個方面構建了我國中部區域科技創新水平評價指標體系。而部分學者認為，國家層面和省級層面主流的科技創新能力評價體系全面且專業，但直接套用于省內創新能力評價則失之偏頗，各省（區、市）已形成了各具特色的區域創新體系。張婧等［11］基于區域創新體系理論，從創新環境、創新資源、企業創新和創新績效4 個方面構建四川省科技創新監測指標體系，并從創新實力、效率和潛力3 個維度對四川省21 個地區的科技創新能力進行評價；劉建明等［12］基于創新環境、創新投入、創新產出、企業創新、創新績效5 個方面構建廣東省創新能力監測指標體系。

綜合評價實證研究方法多樣且較成熟，主要分為效率分解方法和綜合指標評價方法兩大類。綜合指標體系評價方法的主流方法包括主觀賦權方法、客觀賦權法以及組合賦權法。其中，主觀賦權法常用的方法有層次分析法（AHP）、序關系分析法（G1）、德爾菲法（Delphi method）等；客觀賦權法常見的有因子分析、熵值法、主成分分析（PCA）、變異系數法等；而組合賦權法主要是結合多種賦權的方案進行權重的組合，李旭輝等［13-14］的研究利用主觀賦權法和客觀賦權法組合可以克服單獨某一種賦權方法不足的優勢，開展了對我國區域經濟社會發展綜合評價的研究。組合賦權法也被較多學者廣泛應用在不同領域解決有關評價指標的權重系數問題，評價結果更加科學。

綜上，測算與評價科技創新的實證研究方法相對比較成熟，研究對象也比較廣泛，應用在國家層面、重要經濟帶層面和省內區域層面均有頗多研究，但從研究視角而言，大多數對科技創新水平評價指標體系的研究注重評估科技投入總量和增長速度，而忽略對于科技發展的社會成本、增長方式和資源環境代價的評價；其次，多注重科技投入產出的直接收益評價而忽略間接收益，如社會發展、生態影響和社會影響力的評價。

1.3 相關研究指標數據的主要來源

科技創新測度和評價的相關研究，主要采用官方統計數據，包括政府統計年鑒、政府公報和統計公報等，來源相對較單一。隨著互聯網、物聯網、5G 等技術及產業的不斷發展，全球數據量呈爆發式增長，數據與土地、資本、勞動力、技術等同為生產要素，在數字經濟不斷深入發展過程中的地位愈發凸顯。我國在基于大數據的評價指標建設方面雖已起步，但相較國外仍然處于初步探索階段。國外很多科研機構已經在利用大數據構建指標方面進行開拓，如美國麻省理工學院開發的“十億價格項目”（BPP）、耶魯大學的RapidMiner 數據挖掘平臺等。以BPP 項目為例，早在2008 年，該項目的負責人Cavallo［15］每天從網上抓取不少于50 萬筆的商品價格信息，計算出20 多個國家的每日網上價格指數，并取得了豐碩科研成果。大數據技術也逐步被學界所使用，國內研究中有關指標的大數據來源如表1 所示。部分國內外學者認為與官方數據相比，來源于大數據的指標數據具有更強的經濟預測監測能力，如Choi 等［16］經過驗證發現，與傳統方法相比，Google 趨勢數據對于短期預測的效果較好，該方法的準確度提高了5%～20%。此外，基于大數據的有關研究指標構建方面，高見等［17］、王建東［18］分析了近年來被廣泛關注的各種非傳統經濟指標，還有所謂榨菜指數、啤酒指數、床墊指數、算力消費指數等，其中比較出名的如克強指數和三一重工指數，均具有很好的預測評價效果。

表1 基于大數據技術的主要研究數據來源

綜上可知，傳統科技創新綜合評價文獻中所采用的數據來源相對單一，鮮有采用組合評價方法并結合基于大數據技術的有關指標來對科技創新效率進行評價。為此，本研究試圖拓展數據來源，采用大數據技術豐富相關指標的數據來源，在此基礎上對區域科技創新發展水平進行評價。此外，本研究關注創新績效評價，改變了傳統評價指標過于偏重總量和增長速度的綜合評價思路，注重對于科技創新績效的評價，包括產業結構升級、綠色生態影響和社會影響力的評價，嘗試納入社會成本、增長方式和資源環境代價的評價。

2 評價指標體系構建

在已有相關研究的基礎上，將科技創新高質量發展評價指標體系分為創新環境、創新投入、創新產出、企業創新和創新績效5 個維度。

（1）創新環境指標。創新環境的評價主要包括基礎環境、政策環境和創新文化。其中基礎環境即人才環境，包括造就人才、吸納人才、充分發揮人才作用的各種物質條件和精神條件的總和，典型評價指標包括科研院所的數量、高等層次人才和人才發展基金規模等；而政策環境的常用評價維度包括高新技術企業的支持政策、稅費減免政策和金融扶持政策，例如高新技術企業減免稅額和企業研發經費加計扣除減免稅額等。引入大數據技術后，例如，可以通過某招聘網站人才供給和需求來評價區域人才供需環境，其中供給側的指標如某招聘網站中區域簡歷研究生學歷占比，即某區域所有簡歷中研究生學歷的人數占比，需求側的指標如高新技術崗位數占比等（見表2）。高素質、高技能的人才是高質量發展的重要支撐，因此，基于大數據技術，通過上述反映高技術人才供需情況的新興指標來衡量科技創新的高質量發展狀況。

（2）創新投入指標。創新投入指標衡量的是體現創新活動的國家經濟要素，該指數反映一個地區在科技創新方面的投入和水平，通常采用經費投入和人員投入進行評價。經費投入，傳統評價指標主要包括各類科技財政撥款，基礎科研經費等。新興指標方面，如表3 所示，傳統統計方法難以覆蓋的高校預算數據可以通過大數據手段獲取；算力投入指數可用于衡量數據資產投入規模水平，隨著以ChatGPT 為代表的人工智能技術突飛猛進地發展，數據算力必將成為繼土地、資本、勞動力、技術之外的生產要素投入；而人員投入的評價，主要采用科研技術人員投入指標，高新技術人才簡歷數可以通過某招聘網站獲得；而新市民指數主要是用于評價城市的進城務工人員和新就業大中專畢業生的人員流入情況，以此反映城市的勞動力供給情況。

（3）創新產出指標。創新產出指標主要用于衡量科技創新所產生的直接收益，包括成果產出和成果轉化。傳統指標的研究對象主要集中在專利、產品等，缺乏對基礎性研究方面的評價，而采用基于大數據的新興指標能夠有效彌補研究對象的不足。新興指標方面（見表4），例如圍繞論文產出數進一步加工獲取的相關數據都能夠在一定程度上反映區域科技創新水平，包括頂級期刊論文發表數，即主要指發表在Nature和Science期刊上的論文數；根據ESI 數據庫的界定，高被引論文數是指近10 年間累計被引用次數進入各學科世界前1%的論文數量［8］；SCI 論文發表數，即SCI 數據庫收錄論文數量。

表4 創新產出評價常用傳統指標與新興指標對比

（4）企業創新指標。企業既是創新的主體，也是科技和經濟緊密結合的重要力量，更是推動創新創造的主力軍，企業創新關系到整個國家的創新能力及水平。企業創新可以從企業研發和企業成果兩個維度進行評價。傳統指標依賴于官方統計數據，側重對于結果類指標的統計，如高新技術企業總產業產值等，而采用基于大數據的新興指標能夠有效豐富數據評價維度，衍生出更多過程類指標（見表5），如獨角獸企業，即估值超過10 億美元的新成立企業；“專精特新”企業，即具有專業化、精細化、特色化、新穎化特征的中小企業，并主要指經工信部評選獲得該稱號的企業；智能化率即智能化技術生產總量占比；數字化率即數字化的設備產量占比；高新技術企業百度活躍度指數主要是利用百度資訊指數對高新技術企業熱度進行評價分析。

表5 企業創新評價常用傳統指標與新興指標對比

（5）創新績效。創新績效主要是衡量創新帶來的間接影響，包括綠色發展、產業升級和社會影響等。綠色發展方面，傳統指標包括能耗類指標和污染排放類指標等，更具權威性，而隨著新能源技術的發展，采用新興指標能夠有效補充評價測算維度；產業升級方面，傳統指標注重對傳統高新技術行業的統計，而相較于傳統指標，采用基于大數據技術的新經濟指數能夠有效覆蓋對于包括信息經濟、平臺經濟、共享經濟、數字經濟、創新經濟、綠色經濟等的評價核算；社會影響力方面，使用傳統指標存在評價時效性低、獲取成本高、人為統計誤差大等缺陷，而采用新興大數據指標能夠有效以更低的成本獲得實時精準評判的數據（見表6）。

表6 創新績效評價常用傳統指標與新興指標對比

以大數據、云計算、人工智能、物聯網為代表的第四次工業革命悄然來臨，正深刻改變人類的生產與生活方式，也催生了數字經濟這一新的經濟形態；隨著數字經濟時代的來臨，互聯網在人類經濟生產生活中的滲透率不斷攀升。大數據作為時代的產物，有助于揭示人類社會經濟活動發展的規律，不僅僅能夠豐富統計核算的維度，更能夠以低廉的成本獲取數據、彌補傳統數據的不足。本研究針對我國經濟社會發展不斷涌現的新問題和新動態，對相關指標的選取遵循了科學性原則、可比性原則、連續性原則和可獲得性原則，同時為了保證評價指標體系的權威性和創新性，兼顧數據的可得性，融合了來源于傳統數據和大數據的指標，最終構建我國區域科技創新高質量發展綜合評價指標體系，如表7 所示。與傳統的評價指標體系相比，基于大數據技術引入有關新興指標后，評價對象更加廣泛，即不僅關注規模發展，更注重科技創新發展效率的評估，也從能源利用效率、可持續發展前景方面全方位考察科技創新發展帶來的間接社會影響效力。

表7 區域科技創新高質量綜合評價指標體系

3 主客觀組合的綜合評價方法

指標權重確定是綜合評價中的關鍵問題，直接影響到綜合評價結果的科學性和合理性。組合賦權法是綜合集成主觀賦權法和客觀賦權法的一種賦權方法，結合了兩者的優點，因此，本研究采用基于主客觀組合的組合賦權法作為評價方法。

3.1 序關系分析法

邀請了相關領域4 位評審專家給出各評價指標的序關系和重要性程度賦值，并利用群組G1 法的步驟得到每位專家序關系下的權重系數，對這4 組權重系數進行綜合計算得到最終的組合權重系數。

3.2 動態主成分分析法

傳統主成分方法是基于截面數據進行變量權重賦權，難以滿足面板數據的評估，且本研究所構建的評價體系中每個維度的數據變化很大，采用靜態的主成分分析法很難滿足要求，因此選取動態主成分分析法進行面板數據的評估。

而考慮時間因素影響的動態主成分分析方法如下：

根據動態組成分分析的原理，可以將整個動態變化系統表示為：

原始指標數據進行標準處理化后，按照式（8）求解得到特征向量，選用累計貢獻率超過80%的前5 個重要主成分作為最終的分解變量數據，并最終通過特征向量和特征根對相關的指標權重進行分解求，得出進行主成分分析的指標權重。

3.3 組合賦權方法及綜合評價模型

綜合評價模型的構建依賴于權重及組合評估模型，為保證整體模型的可解釋性，采用主客觀組合賦權的方法確定權重系數，該方法既不會偏向主觀判斷，又不會偏重客觀實際的權重分配，能夠得到更加科學可靠的權重分配［5］。為保證模型的可解釋性，選用線性加總構建加總模型，t時刻的指數可以表示為：

4 實證評價與結果分析

4.1 數據來源及預處理

本研究以我國31 個省份（未含港澳臺地區）為對象，選取2012—2022 年相關數據，所使用的原始數據主要來自政府統計年鑒數據和網絡。其中，政府統計年鑒數據包括《中國統計年鑒》《全國科技經費投入統計公報》等；因省級科普影響力數據很難獲取，采用大數據的手段獲取各省份科學技術門戶網站網絡百度資訊指數來彌補，具體獲取方法如下：首先模擬登錄，進行高級搜索，輸入關鍵詞，通過調整時間窗口的時間，下載資訊指數的日均值，不斷循環遍歷提取出31 個省份近11 年的百度日均值指數；企業商標數據采集自中國商標網；企業類數據則來自國家企業信用信息公示系統。

由于各個指標的度量單位不一樣，原始數據無法進行客觀比較，且指標之間也不具有可比較性，因此，為了盡可能地反映實際情況，需要將指標的量綱進行處理。為保證指數的可解釋性，采用線性加權匯總模型獲得最終指數結果，其中主要采用Z-Score 標準化處理方式對相關數據進行無量綱化處理。

4.2 評價分析

對原始指標進行標準化處理后，按照主客觀組合賦權的方法得到各指標權重系數，通過綜合評級模型計算出2012—2022 年的31 個省份科技創新發展指數變化趨勢，并得出創新環境、創新投入、創新產出、企業創新和創新績效5 個分項的得分和排名（如表8 所示）。從整體而言，近10 年來31 個省份的科技創新總指數呈現逐年上升趨勢，從2012年的-0.68 分緩慢上升到2022 年的1.04 分。

表8 我國31 個省份科技創新高質量發展評價結果

4.2.1 整體發展結果

由表8 的評價結果可見，31 個省份科技創新發展的整體增長速度呈現三階段發展趨勢：第一階段（2012—2014年），發展相對比較平緩；第二段（2015—2017 年），科技創新總指數波動上升，且各分項指標均有所上升；第三段（2018—2022 年），得益于黨的十九大提出實施科技強國戰略，科技創新發展水平快速上升，除創新投入和創新績效指標得分有所波動外，其他指標得分均有所上升。

具體而言，近10 年來，31 個省份科技創新總指數呈現平穩上升趨勢，得益于創新環境、創新產出和企業創新3 類指標得分的上漲。其中，創新產出的貢獻率最大，指標得分從2012 年的-0.25 分上升至2022 年的0.39 分。創新產出指標評價主要包括論文產出、專利產出和高技術產業新產品產值占地區生產總值比重。根據中國科技論文統計結果，截至2022 年我國熱點論文數量世界占比持續增長，首次升至世界第1 位［20］，高被引論文數量繼續保持世界第2 位，占世界份額提升了近3 個百分點［20］；發明專利有效量為421.2 萬件，每萬人口高價值發明專利擁有量達到9.4 件，發明專利有效量已經位居世界第一［21］；而高新技術新產品產值也穩定上升，這得益于數字經濟的發展，一系列電子類產品走向全球。其次，創新環境指數變化上，從2012 年的-0.13 分上升至2022 年的0.31 分。截至2022 年，我國普通高校研究生招生數為124.25 萬人，而2012年僅57 萬人，翻了近1.5 倍；受益于近年來高新技術企業“兩免三減半”稅收減免政策的普遍實施，2012 年僅工業企業高新技術企業減免稅為527 億元，2022 年為2 503 億元，增長超過4 倍，政府稅收讓利也進一步優化了科技創新的整體環境。再次，企業創新指數也穩步上升，從2012 年的-0.10 分上升至2022 年的0.14 分，并推動總創新指數的上漲，說明企業創新的主力軍地位逐步凸顯。其中企業專利占比數也穩步提升，企業在數字經濟領域的創新勢頭強勁。截至2022 年，國內數字經濟核心產業有效發明專利中，企業擁有量占比為70.9%，華為技術有限公司、深圳市騰訊計算機系統有限公司等技術型本土創新力量崛起，頭部數字企業不斷涌現，成為推動數字經濟科技創新發展的重要力量。

貢獻率波動較大的為創新投入指數和創新績效指數。雖然我國科技研發投入持續加大，但整體增速呈下降趨勢，創新投入指數從2012 的-0.09 波動上升至2022 年的0.05，對創新總指數的變化未產生重大影響。此外，創新績效的影響有待彰顯，創新所帶來的間接影響需要時間檢驗。近年來，我國創新績效雖呈現波動增長態勢，但發展較慢，說明科技創新所帶來的社會生態的變化仍有待進一步快速提升。

4.2.2 區域性發展結果

為了更直觀地分析各省份的科技創新高質量發展狀況，將31 個省份劃分成東部、中部和西部區域進行對比分析1）。從表9 可以發現，三大區域的科技創新總指數都呈現上升趨勢，但是區域間差異較為明顯，呈現“西低、中平、東高”的格局，且東部與其他兩個地區存在明顯差異；從準則層指標而言，各指數雖均有所上升，但是三大區域的變化趨勢相對之前增長比較平穩，中部和西部在企業產出方面的差距不明顯。從具體省份來看，2022 年，上海市、北京市和廣東省的科技創新總指數排名分列前三甲。其中，上海市的科技創新綜合水平已經邁入全球主要創新型城市前列，2021 年在世界科技創新集群中排名第8 位［22］。截至2022 年，上海市的R&D 經費支出為1 615.7 億元，與其生產總值的比值為4.17%，居全國（未含港澳臺地區。下同）第2 位；萬人R&D 研究人員為55.7 人/年，是31 個省份平均水平的3.3 倍。北京市的研發投入經費占比在6.5%以上，是31 個省份平均水平的2.7 倍，其中基礎研究投入占比為16%；萬人發明專利擁有量為218 件，居全國第一，是2012 年的6.5 倍；高被引科學家為339 人次，是2014 年的5.5 倍。廣東省一直保持著領先定位，源于其研發經費支出、研發人員、高新技術企業數、發明專利有效量、PCT 國際專利申請量均位居全國首位。創新總指數得分排名前6 位的分別為上海、北京、廣東、江蘇、浙江和天津，而根據《中國區域科技創新評價報告2022》中的綜合科技創新水平指數得分，處于第一梯隊的為上海、北京、天津、廣東、江蘇、浙江［23］，本文研究結果與其高度相似。這說明融合大數據技術的科技創新評價指標有利于從整體刻畫我國科技創新高質量發展水平。此外，變量的相關性檢驗分析結果顯示，數據的相關系數為0.84，說明利用大數據技術可以彌補傳統統計指標的不足，有利于刻畫創新指數的變化。

表9 2012—2022 年我國三大區域科技創新高質量發展評價結果

5 結論與建議

本研究立足我國新發展階段，圍繞高質量發展理念，融合基于大數據技術的新興指標，將社會成本、增長方式和資源環境代價納入考量，從5 個方面構建區域科技創新高質量發展評價指標體系，結果表明，與主要來源于官方的指標數據相比，來源于大數據的指標同樣可以有效刻畫評價我國科技創新指數的變化趨勢；同時可見，31 個省份的科技創新總指數呈現上升發展趨勢，其中創新環境持續改善，創新投入持續加強，創新產出不斷涌現，企業創新主力軍作用凸顯。另外，從中也可看到我國科技創新的高質量發展仍存在著不少問題：一是科技創新地區發展不平衡問題突出，呈現“西低、中平、東高”的格局，其中東部的科技創新指數值為中西部的數倍；二是創新投入指數有待進一步提升，新階段我國科技創新發展正在從追求數量到追求質量的換擋期轉化，區域創新投入差異較大，2022 年中西部的創新投入接近于東部的基期值；三是創新績效指數呈現波動趨勢，雖然創新對產業升級的影響顯著，但是對于社會成本、資源環境代價的推動作用還有待進一步彰顯。基于以上研究發現，提出如下對策建議：

（1）強化統籌區域協同，凝聚科技創新合力。加大對全國科技資源統籌力度，在更大范圍布局建設區域科技創新中心，深度挖掘中部和西部地區的優質資源稟賦，激發潛力、優化創新生態體系。加強區域科技創新合作，以跨區域的科創產業園區為載體進一步加強東西部、南北區域的科技創新合作。

（2）加大研發創新投入，培養高水平創新人才。加快建設科技強國，推動我國科技投入由大到強，為高質量發展提供更多的源頭供給、科技支撐和新的成長空間。科技創新關鍵是人才，必須采取切實有效措施進一步加強人才隊伍建設，加速創新人才的培養。加強基礎科學研究，以前沿引領技術、現代工程技術、顛覆性技術創新為突破口，搶占科技發展的先機，占據未來發展制高點。

（3）提升綠色創新績效，引領科技高質量發展。強化生態環境科技創新服務，推動綠色低碳高質量發展，依靠科技創新破解綠色發展難題，形成人與自然和諧發展新格局。打造數字創新經濟新引擎，積極發揮數字經濟引領科技創新高質量發展作用。

注釋：1）東部包括北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省和海南省；中部包括山西省、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省；西部包括四川省、重慶市、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、廣西壯族自治區和內蒙古自治區。