中国区域创新差距演变及其影响因素分析

王春杨，翁蒗

(重庆交通大学经济与管理学院，重庆400074)

0 引言

21世纪以来，中国把提高自主创新能力、建设创新型国家作为国家发展战略的核心和提高综合国力的关键。党的十八大明确提出“实施创新驱动发展战略”和“加快建设国家创新体系”，区域创新已经成为政策制定者和学术界关注的热点。2015年6月，国务院审议通过《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》，系统阐述了推进大众创业、万众创新的重要意义和总体思路，其核心是通过结构性改革、体制机制创新，消除阻碍创新发展的各种制度束缚和桎梏，实现经济新常态下的创新驱动发展。

随着对创新问题的关注，学者们逐渐认识到创新活动在空间集聚的特征事实:如同经济增长一样，创新往往只集中分布在一小部分国土空间的大城市中，并且创新的这种空间分布与整个国家城市体系结构以及经济的空间格局相对应。例如，在美国，创新活动主要集中在加州、纽约州和马萨诸塞州;在欧洲，创新主要分布在德国、英国等国家的少数地区;在中国，创新活动则主要分布在东部沿海的珠三角、长三角和京津冀地区。创新活动呈现空间集聚的地理分布特征，有其自身的时空演变规律，是多因素在时间维度上综合作用的结果，不仅包括地区发展水平、产业结构和要素投入，还包括地区的制度环境和政策环境等。区域创新差距是创新活动地理集聚的必然结果，同时其与区域经济空间结构发生相互作用并互为因果。事实上，创新活动相比经济活动，其对集聚分布的要求更为强烈。因此，区域创新差距较区域经济差距的表现也更为明显。

长期以来，关于中国区域经济的平衡问题不断引起国内外学者和政策制定者的关注和思考［1］，理论体系逐渐完善，研究成果丰富。然而，作为影响区域经济差距变动的重要因素，区域创新差距的问题则没有得到足够重视。已有研究多集中在对中国区域创新差异特征、区域创新空间组织形态及其演化的描述和测度上［2－9］。由于地理单元、考察时段、指标选取以及研究方法的不同，所测度出来的区域创新差距的大小及变化特征也不尽相同，并且缺乏对区域创新差距变动影响因素和形成机制的系统分析。可以预见，创新活动空间组织不合理和区域创新差异失衡将导致科技资源空间配置低效、区域分工不合理及互动性差等一系列问题，制约国家创新体系建设和区域经济发展战略的实施。基于此，本研究对“科教兴国”战略实施以来中国区域创新差距的时空演进特征以及最新的变化趋势进行探讨，并在实证分析的基础上对区域创新差距形成及变动的原因进行分析。

1 研究方法、指标选择与数据来源

区域差距的测度较为复杂，不仅受到指标体系、地理观测单元的影响，还受到可比价格和考察时段等诸多因素的综合影响。因此，区域差异的大小及其变动趋势往往受到所采用测量方法的影响［10］。目前，测度区域经济差距的方法有标准差、基尼系数、变异系数(CV)、泰尔(Theil)指数、洛伦兹曲线、相对发展率等。其中，Theil指数具有可加分解的特性，并满足达尔顿－庇古转移原理(Dalton-Pigou principle of transfers)、收入零均值性和人口规模独立性［10］。经过分析比较，选择Theil指数来测度中国的区域创新产出的差距。Theil指数又称泰尔熵(T)，表示如下:

式中:n为区域总数;Pi为地区i的人口数占全国总人口的比重;Di为地区i创新产出占全国创新总产出的比重。T越大，表明各区域之间创新产出的差距越大。

以较广泛的地理空间单元作为区域创新空间差异及演变的测度单元会使测度指标产生一定的规模偏差，需要利用人口规模等数据对测度过程进行调整。同时，通过对Theil指数进行分解，就可以将全国总体差距分解为区域间差距和区域内差距，即可以分解为东、中、西三大板块间差距和板块内省份之间的差距。全国创新产出总体差距的计算公式如下:

式中:Dij为第i个板块中第j个省份的创新产出;D为所有省份的总创新产出;Nij为第i个板块内j省份的人口;N为板块内所有省份的总人口。对上式区域创新总体差距进行分解［11］，可以得到:

式中:Ti为第i个板块内的省域间创新差距;Di为第i个板块的创新总产出;Ni为第i个板块的总人口;TI为区域内的差距;TB为区域间的差距;T为全国整体差距。

指标选择方面，本研究选取专利申请受理数作为创新产出的衡量指标，选择地区万人专利申请受理数作为区域创新强度的度量指标。数据方面，所采用的1997—2013年的专利和人口数据均来源于1998—2014年的《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。此外，研究区域范围为中国大陆地区，不包含台湾、香港和澳门。

2 中国区域创新发展的空间描述

由于制度政策、经济社会等各种原因，创新增长在中国呈现显著的非均衡时空演进特征:部分地区保持了良好的增长态势，其他地区则进展缓慢。通过计算不同地区的相对发展率(Nich)①相对发展率是测度相对增长量的指标，即反映某一时间内各区域创新强度变化与该时期内整个区域创新强度变化之间的关系。计算公式:Nich=(Di，t+l－Di，t)/(Dt+l－Dt)，其中，Di，t，Di，t+l分别为区域i在t，(t+l)时的实际创新强度，Dt，Dt+l分别为全国在t，(t+l)时的实际创新强度。，可以发现中国东、中、西②本研究对三大区域的划分:东部地区包括辽宁、北京、天津、山东、河北、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南，中部地区包括黑龙江、吉林、河南、山西、湖北、湖南、安徽和江西，西部地区包括陕西、宁夏、青海、甘肃、新疆、西藏、云南、四川、重庆、贵州、内蒙古、广西。创新强度存在显著的地区差距(图1)。1997—2013年期间，除少数东部省份的Nich值大于1，即地区专利强度的增量显著大于全国专利强度的平均增量外，绝大多数省份，包括中部和西部地区的全部省份，Nich值均小于1，即专利强度的平均增量低于全国平均水平。江苏、浙江、北京、上海、天津和广东的Nich值居全国前列，相比之下，中、西部全部省份，特别是云南、内蒙古、青海和西藏等，专利强度增量远低于全国平均水平。中部的安徽、西部的重庆和陕西是中、西部相对发展率较高的地区，接近于全国专利强度增量的平均水平。

图1 1997—2013年中国省域创新强度相对发展水平差距Fig.1 Disparities of relative development between provinces from 1997 to 2013

总体上，以专利为创新产出的测度指标，中国东、中、西三大区域的创新强度增长速度存在显著的地区差距，东部地区的相对发展率遥遥领先于中、西部地区，呈现出一定的梯度特征。不仅如此，三大板块内部各地区之间相对发展率的差距也非常明显。在东部地区，海南省和紧邻京津的河北省创新相对发展率较低，甚至落后于很多中、西部省份;在中部地区，创新活动集中在安徽、湖北等地区;西部地区除重庆、陕西和四川外，其他地区的创新强度均较低。由此可见，“科教兴国”战略提出以来，中国专利的增长持续向经济条件较好的省份集中，这势必带来中国区域创新产出的非均衡发展和空间结构变迁，省际创新呈现东、中、西梯度分布的时空演化特征。

3 基于Theil指数的区域创新差距

3.1 区域内创新差距

运用Theil指数对东、中、西三大区域内部的创新差距进行测度(表1和图2)。结果显示:中国东、中、西三大地区内部均存在较为明显的地区创新差距，并且在考察期内呈现不断增加的趋势。其中，东部地区的泰尔熵值最高，创新的地区间差距最大，且明显大于中、西部地区，考察期内由1997年的0.067 401逐渐增加到2013年的0.148 661，年均变化率为5.73%。西部地区泰尔熵值从1997年的0.020 061快速增加到2013年的0.100 088，年均变化率为11.38%，是3个地带中区域创新差距扩大最快的区域。对于中部地区，泰尔熵值从1997年的0.024 685逐渐增加到2013年的0.046 719，年均变化率为6.04%，略大于东部地区。总体上，中国东、中、西三大区域的区域内创新差距随时间呈现不断扩大的发展趋势，其中，西部地区的区域创新差距变化最快，其次是中部地区和东部地区。以上测算结果表明，中国区域创新在考察期内并不存在区域内省际创新的俱乐部收敛特征。对东、中、西部地区创新差距进行加权求和，1997—2013年区域内总体差距呈现持续增加趋势，2010年是区域内差距最大的年份，泰尔熵值达0.113 618;2010年以后，泰尔熵值呈现出微弱向下波动趋势，区域内总体差异有所减弱，但变化不大。

3.2 区域间创新差距

从表2和图2可以看出，一方面，东、中、西三大区域之间的创新差距在考察期内的绝大部分时间均大于区域内创新差距;另一方面，区域间创新差距在考察期内呈现明显的先增大后减小的倒“U”型发展变化趋势。具体来看，表征区域间创新差距的泰尔熵值在1997—2007年期间持续增加，从1997年的0.074 663增加到2007年的0.149 909，达到考察期的最大值;但在2007年以后逐渐开始减小，到2013年已经减小为0.097 200。由此拉动全国的泰尔熵值的变化呈现出与区域间泰尔熵值变动大致相似的变化趋势，即在1997—2007年间，其泰尔熵值逐渐上升(从0.114 121到0.234 762)，这一阶段中国区域创新的整体差距呈现出持续拉大的特征，而在2007年之后，即2007—2013年间，全国的泰尔熵值又从0.234 762下降到0.197 788，全国区域创新总体差距逐渐减小。因此，受东、中、西三大区域之间创新差距先增大后减小的变化特征影响，全国区域创新整体差距也表现为先增大后减小的倒“U”型发展趋势。

3.3 局部差距对整体创新差距的贡献率及变动

从东、中、西三大区域间差距和区域内差距对总体差距的贡献来看，东、中、西区域间的差距对全国整体差距的贡献在绝大多数的年份大于区域内差距的贡献。区域内部差距对全国整体差距的贡献率从1997年的0.345 785增加到2013年的0.508 564，区域间差距对全国整体差距的贡献率从1997年的0.654 242减小到2013年的0.491 436。其中，2010—1013年，区域内和区域间差距的大小和贡献较为接近，未来可以预测三大区域内差异对整体差距的贡献有可能会超过区域间差异对整体差距的贡献，成为区域总体差异的主要来源。从东、中、西各区域内部差距对全国总体创新差距的贡献来看，三大地区内部省际差距对全国整体差距的贡献率在考察期内相对稳定。东部地区对总体创新差距的贡献最大，是全国创新差距的主要来源，且在2006年之后呈现随时间持续增加的变动特征;西部地区对总体差距的贡献率由1997年的0.040 324增加到2013年的0.109 858，而中部地区的创新差距对整体差距的贡献率增长幅度最小，呈现波动的变化特征(表2和图3)。此外，2007年之前，中部地区对整体差距的贡献率要大于西部地区，但2007年之后二者对整体差距的贡献率较为接近，且西部地区的增长趋势更明显，未来或将超过中部地区。

表1 1997—2013年中国东、中、西三大区域创新差距及变动趋势Tab.1 Trends of three regional patent disparities from 1997 to 2013

4 区域创新产出差距及变动的成因

有关区域创新、空间集聚与经济增长问题，国内外学者在新增长理论、空间经济学和外部性理论的基础上，提出了各种理论和模型以揭示其内在的相互关系。在已有研究中，技术外部性或者知识溢出已经成为联系创新、集聚与经济增长的纽带，成为解释创新空间特征的关键变量。对于中国区域创新差距及变动的原因，已有研究基于知识生产函数、创新集聚与集群网络、产业结构和创新环境等多个视角进行分析。概括起来，可以把影响中国区域创新差距的因素分为投入产出因素、报酬递增因素和创新环境因素。

表2 1997—2013年中国东、中、西三大区域创新差距对整体差距的贡献率Tab.2 The contribution rate of three regions to the whole disparities from 1997 to 2013

图2 1997—2013年中国分东、中、西区域内和区域间创新产出差距Fig.2 Patent disparities between and within three regions from 1997 to 2013

4.1 投入产出因素

知识生产函数(knowledge production function，KPF)是目前国际上研究知识生产和技术创新及其决定因素的重要模型①基本形式为:Kit=ARZεit，其中，K为创新产出，R为研发支出或人力资本，Z为一系列经济变量(人口、经济发展水平、产业结构等)，ε代表随机扰动项，i为观测单元。。模型中，R＆D经费和人力资本等创新要素投入是区域创新产出的前提条件，而各地区创新资源的数量和结构各不相同，从而形成创新产出的区域差距。中国东部沿海地区由于具有良好的区位条件和发展基础，往往能够提供更多的R＆D经费，并拥有更为丰富的人力资本投入。国内科研经费的产出弹性一般大于科研人员的产出弹性，导致区域创新水平的提升主要依赖于资金推动［12］。虽然近年来中、西部地区不断加大区域的研发投入，在一定程度上缓解了区域间创新差距的持续拉大，但与东部发达地区相比仍存在着较大差距。事实上，由于地方科技投入的快速增加，中国区域科技资源投入的集中度指数和静态不平衡差指数近10年来的变化很小，中国科技资源投入的空间布局并没有得到明显优化。同时，在全国层面，技术效率呈现东部高于中部、中部高于西部的分布特征［13］，与创新资源投入一并影响中国区域创新产出差距的时空变动。但是，基于传统的投入产出的因素分析面临着诸多挑战，其中一个质疑来自于R＆D经费和专利产出的比例，以江苏和陕西为例，2012年两省R＆D经费支出比为4.5∶1，而同年两省的专利产出之比却高达11∶1。因此，用传统的投入产出因素进行分析已经无法解释两省间创新产出的较大差距，需要结合其他因素综合考虑。

4.2 报酬递增因素

随着新经济地理学、空间经济学的发展，地理空间因素被认为是影响区域创新差异的关键变量，知识溢出(spillovers)和空间依赖的重要性逐渐被认可。空间集聚是外部规模经济和报酬递增的来源，产业集聚能够有效地降低创新成本及其不确定性［14－15］，促进集群创新网络的发展和创新产出的增长，同时受到经济结构的影响［16］。中国东部地区所具有的较高的集聚程度、先进的产业结构以及前后向关联效应，提高了区域创新效率并拉开了地区间差距［5］。区域内创新报酬递增的另一个来源是专业化经济和城市化经济(或称多样化经济)所引发的知识溢出。知识溢出具有局域化特征，其对创新活动的影响随距离的增大而衰减。中国存在着从北京、上海、广东向其他省区的技术扩散，这种扩散效应能够促进临近省区的技术进步［17］。同时，中国东部地区的长三角、珠三角和京津冀地区在社会经济一体化发展的基础上，通过共同科技规划、共建科技平台等形式推动科技资源的流动与知识共享，强化区域间的创新联系与互动，跨行政区创新体系日渐成形。而在广大的中、西部地区尤其是西部地区，不仅缺乏具有创新带动能力的创新极，更无法形成地域范围内的跨区域创新体系。并且，地理集聚和知识溢出都具有循环累积的特点，使得中国区域创新差距呈现空间锁定和路径依赖特征，并持续拉大区域内和区域间差距(图4)。

图3 1997—2013年中国东、中、西三大区域对整体差距的贡献率Fig.3 The contribution rate of regional disparities to the whole from 1997 to 2013

图4 地理集聚、知识溢出与区域创新空间结构演化Fig.4 Geographic concentration，knowledge spillovers and evolution of regional innovation

4.3 创新环境因素

创新环境指的是在特定空间单元中创新的组织机构、资源要素以及协调其关系的外部网络［18］，包括基础设施、制度政策、社会文化以及组织网络等。中国东部沿海地区具有创新活动所需要的良好基础设施和城市环境，而中、西部的大部分地区则要落后很多。东部地区在人力资本、区域产权结构、知识产权保护、政府对创新的支持和市场化及对外开放程度方面均要高于中、西部地区［19－20］，尤其是在北京、上海、广州、深圳等创新极地区，企业已经成为创新的主体。以互联网行业为例，在综合排名前30位的互联网企业中，有17家北京公司、5家上海公司和3家广州公司。同时，国家和地方的创新政策对中国区域创新的影响巨大［5］，中央和地方政府的科技财政支出和研发资助对区域创新差异的形成具有重要影响。在国家发改委已经批复的国家级创新型试点城市中，绝大多数位于东部沿海地区。此外，大量的研究视角指向了基于产学研的区域创新网络对区域创新绩效的影响，地域性的创新网络能够促进高校、企业等主体间的广泛交流与合作，进而促进知识溢出和创新产出。总体上，东部大部分地区产学研合作日趋紧密，形式日益多样，深层次合作日益增多。尤其在中国东部创新发达地区，产学研合作所带来的主体异质性对创新产出的边际影响较大，企业通过创新网络参与知识生产的边际效果明显地高于中、西部地区［21］。

5 结论与建议

综合已有的理论与实证研究，投入产出、报酬递增和创新环境三大类因素是影响中国区域创新差距形成及变动的主要因素，并呈现循环累积因果性。最新的变化趋势表明，创新的区域内差距正在不断增加，成为全国总体差距的主要来源。整体上，不断优化的科技资源空间布局和创新环境是缩小中国地区差异的有效手段，但由集聚和知识溢出所引发的创新在空间层面的报酬递增，则倾向于拉大创新的区域间和区域内差异。缓解区域创新差距，一是要继续实施向中、西部倾斜的科技资源布局策略，但需注意与支持区域、行业以及创新资源结构的匹配性;二是促进区域内和区域间的创新合作与交流，构建东、中、西多层次的跨区域创新体系和创新网络，促进区域间协同创新，促进知识溢出、转移和扩散，同时，创造良好的区域创新环境和循环累积条件。

本研究的不足之处，一是指标选择和测度方法的局限性，专利数量并不能代表全部的创新产出，应选择多个指标、多种方法的综合测度;二是对于影响中国区域创新差距及变动的因素只给出了定性分析，未来可在新经济地理学、演化经济学、创新经济学等理论体系下，系统揭示中国区域创新空间结构动态演化和地区差距形成的内在机理。

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