殷 群 李子文

內(nèi)容提要 創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，但一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出不僅取決于當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)水平、科技投入、制度條件、社會(huì)文化環(huán)境等因素，同時(shí)還受到其他區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的影響?；诳臻g自相關(guān)和空間計(jì)量模型的分析結(jié)果顯示，江蘇創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布呈現(xiàn)出“南高北低”的梯狀層級(jí)結(jié)構(gòu)，整體顯示出中等程度的空間集中；R&D資金投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財(cái)政科研支出對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著正向影響，R&D人員投入有顯著負(fù)向影響，F(xiàn)DI對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響不斷增強(qiáng)。因此，對(duì)江蘇而言，要提高區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出，需要統(tǒng)籌南北區(qū)域發(fā)展，促進(jìn)創(chuàng)新人才區(qū)域集聚，優(yōu)化政府創(chuàng)新支出結(jié)構(gòu)，拓展產(chǎn)業(yè)國(guó)際合作創(chuàng)新平臺(tái)，提高創(chuàng)新資金使用效率。

創(chuàng)新產(chǎn)出的空間依賴性：理論內(nèi)涵與多維影響

(一)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間依賴性：一個(gè)研究性界定

空間依賴性或稱空間自相關(guān)，是指地理事物或現(xiàn)象的相似性與其在空間上的距離密切相關(guān)。區(qū)域創(chuàng)新的空間依賴性反映了現(xiàn)實(shí)中存在的空間交互作用，比如區(qū)域之間創(chuàng)新要素的流動(dòng)、知識(shí)擴(kuò)散和溢出、研發(fā)的投入產(chǎn)出行為及政策在地理空間上的示范作用和激勵(lì)效應(yīng)等。規(guī)范研究和實(shí)證研究都證明了創(chuàng)新產(chǎn)出的地理集中和空間集聚現(xiàn)象。①

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的研究主要集中在以下三個(gè)尺度。其一，國(guó)家尺度。Buesa等基于投入—產(chǎn)出理論框架，對(duì)西班牙區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)分析。②胡錫琴、楊琴通過(guò)SAR模型對(duì)我國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)的FDI技術(shù)溢出與自主創(chuàng)新產(chǎn)出的相關(guān)性進(jìn)行了研究，認(rèn)為前者對(duì)于后者有正向促進(jìn)作用。③Cowan等對(duì)意大利的研究發(fā)現(xiàn)，高校數(shù)量的增加會(huì)帶來(lái)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出水平的提高。④其二，區(qū)域尺度。張建偉以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究對(duì)象，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)和空間計(jì)量模型等方法探討了1986～2014年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空演變特征及形成機(jī)制。⑤劉雅芳、許培源運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法的研究表明海西經(jīng)濟(jì)區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有明顯的空間相關(guān)性。⑥其三，省域尺度。侯潤(rùn)秀等基于省域面板數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)量分析發(fā)現(xiàn)，外商直接投資對(duì)發(fā)明創(chuàng)新、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)3種專利的申請(qǐng)量均有積極影響。⑦張惠璇等運(yùn)用空間相互作用模型分析廣東創(chuàng)新格局演變過(guò)程，提出了中心網(wǎng)絡(luò)化的創(chuàng)新結(jié)構(gòu)。⑧

(二)創(chuàng)新產(chǎn)出空間依賴性的多維影響：區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的視角

從上面的分析可以看出，既有文獻(xiàn)對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出空間相關(guān)性的研究，主要集中在國(guó)家和省域等較為宏觀的尺度層面，而在微觀層面上探索創(chuàng)新產(chǎn)出在不同細(xì)小單元間的空間特征的研究很少，但實(shí)際上，250km的地域范圍及在地市層面的區(qū)域創(chuàng)新特色比較顯著⑨，要素間的相互作用在更小區(qū)域尺度(如市級(jí))會(huì)更加明顯⑩。

現(xiàn)代城市群發(fā)展實(shí)踐表明，創(chuàng)新要素的空間集聚與擴(kuò)散直接影響城市創(chuàng)新能力，空間依賴成為推動(dòng)城市間空間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系演化的重要力量，而且其作用不斷強(qiáng)化。一方面，核心創(chuàng)新城市由于其技術(shù)創(chuàng)新所帶來(lái)的生產(chǎn)率提升而形成的外部性，可以促進(jìn)創(chuàng)新要素在城市間的傳遞，使區(qū)域間流動(dòng)性加強(qiáng)，從而進(jìn)一步促進(jìn)知識(shí)溢出與知識(shí)資本流動(dòng)；另一方面，為了具備知識(shí)吸收能力，中低水平創(chuàng)新城市會(huì)逐步主動(dòng)擴(kuò)大創(chuàng)新組織規(guī)模、增加創(chuàng)新人才供給，從而整體提升創(chuàng)新能力層級(jí)。這種空間依賴將會(huì)不斷推動(dòng)各城市系統(tǒng)功能的躍遷，形成保持區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)的內(nèi)源動(dòng)力。

創(chuàng)新產(chǎn)出空間依賴性的實(shí)證分析：以江蘇為例

(一)指標(biāo)選取

1.創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。本文選取專利密度“每萬(wàn)人口發(fā)明專利授權(quán)量”作為創(chuàng)新產(chǎn)出(INPT)的衡量指標(biāo)，主要基于以下考慮：一是創(chuàng)新與專利之間的耦合性與關(guān)聯(lián)程度較強(qiáng)，經(jīng)授權(quán)的專利有較高的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化水平。二是專利授權(quán)量在經(jīng)專利局審批后比申請(qǐng)量更加權(quán)威可靠。三是發(fā)明專利比外觀設(shè)計(jì)專利和實(shí)用新型專利的質(zhì)量更高、審核更嚴(yán)格，更接近度量創(chuàng)新產(chǎn)出的標(biāo)準(zhǔn)。四是專利密度能比專利授權(quán)總量更準(zhǔn)確地反映創(chuàng)新產(chǎn)出的差異并消除人口規(guī)模的影響。

2.創(chuàng)新投入指標(biāo)?？紤]到江蘇省各地級(jí)市創(chuàng)新政策起步時(shí)間不同導(dǎo)致的年鑒內(nèi)容差異，綜合數(shù)據(jù)的可獲得性和代表性，本文從R&D資金投入、R&D人員投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、外商實(shí)際投資和政府財(cái)政科研支出5個(gè)方面分析創(chuàng)新產(chǎn)出的影響因素。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

利用GeoDa1.6.7及Stata 14統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)2012～2016年江蘇省13個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中專利數(shù)據(jù)來(lái)自《江蘇省知識(shí)產(chǎn)權(quán)局年報(bào)》，其余數(shù)據(jù)均來(lái)自各市統(tǒng)計(jì)年鑒。

除了對(duì)人均GDP進(jìn)行平減處理外，數(shù)據(jù)處理還包括將FDI根據(jù)當(dāng)期匯率換算成等值人民幣，并對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行了無(wú)量綱化處理。最后由于對(duì)數(shù)變換并不會(huì)改變?cè)紨?shù)據(jù)之間的函數(shù)關(guān)系與變化態(tài)勢(shì)，所以為了避免異方差，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理。

(三)研究方法與模型設(shè)定

1.研究方法

隨著要素之間的空間跨區(qū)域性不斷增強(qiáng)，探索性空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)(exploratory spatial data analysis，ESDA)逐漸被廣泛運(yùn)用于多個(gè)領(lǐng)域。探索性數(shù)據(jù)分析，即可視化數(shù)據(jù)的空間分布，進(jìn)而描述各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的空間相互作用機(jī)制，是一系列空間數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)的集合。

ESDA方法主要分為全局和局部自相關(guān)分析。全局自相關(guān)分析是研究空間整體的集聚或依賴性狀況，探索某一變量的總體空間相關(guān)性和差異。本文使用Moran’s I指數(shù)進(jìn)行全局自相關(guān)分析：

Moran’s I的取值范圍為[-1，1]，該值大于0說(shuō)明相似觀測(cè)值趨于聚集，存在空間正相關(guān)性；該值等于0，說(shuō)明不存在空間相關(guān)性；該值小于0說(shuō)明不同觀測(cè)值趨于聚集，存在空間負(fù)相關(guān)性。

散點(diǎn)圖的四個(gè)象限分別代表不同的空間相關(guān)模式，(1)第Ⅰ象限(H-H)：表示創(chuàng)新產(chǎn)出高值區(qū)被同為高值區(qū)的單元所包圍；(2)第Ⅱ象限(L-H)：表示創(chuàng)新產(chǎn)出低值區(qū)周圍為創(chuàng)新產(chǎn)出高值區(qū)；(3)第Ⅲ象限(L-L)：表示創(chuàng)新產(chǎn)出低值區(qū)被同為低值區(qū)的單元所包圍；(4)第Ⅳ象限(H-L)：表示創(chuàng)新產(chǎn)出高值周圍為創(chuàng)新產(chǎn)出低值區(qū)。即第一、三象限表示創(chuàng)新產(chǎn)出的空間正相關(guān)性，第二、四象限則表示空間負(fù)相關(guān)性。

LISA聚類是衡量觀測(cè)單元屬性與其周邊單元的相近或相異程度及其顯著性的指標(biāo)，可以表征局域空間的異質(zhì)性。其公式為：

LISAi=Zi∑jWijZj

式中，Zi和Zj為標(biāo)準(zhǔn)化后的區(qū)域i和j的觀測(cè)值，Wij為空間權(quán)重矩陣，∑jWij=1。

2.模型設(shè)定

Moran’s I指數(shù)能夠檢驗(yàn)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性，若經(jīng)驗(yàn)證明存在空間自相關(guān)性，則應(yīng)建立空間計(jì)量模型進(jìn)行研究，其中最常用的是空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)。

空間滯后模型(SLM)主要研究各變量在區(qū)域內(nèi)是否存在擴(kuò)散現(xiàn)象，即在存在溢出效應(yīng)的情況下，相鄰地區(qū)間的影響。其表達(dá)式為：

lnINPT=β0+ρW×INPT+β1lnRDTR+β2lnRDRY+β3lnRJGDP+β4lnFDI+β5lnCZKYZC+ε

空間誤差模型(SEM)適用于區(qū)域間的聯(lián)系以誤差項(xiàng)作為表征，即區(qū)域間的相互影響由于所處相對(duì)位置的不同而產(chǎn)生差異的情況。其表達(dá)式為：

lnINPT=β0+β1lnRDTR+β2lnRDRY+β3lnRJGDP+β4lnFDI+β5lnCZKYZC+ε

ε=λWε+μ

(四)實(shí)證結(jié)果分析

1.創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布及集中度

為了直觀可視化地分析江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出的空間特征，選取2012年、2014年、2016年三個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，利用GeoDa1.6.7將江蘇省各地級(jí)市創(chuàng)新水平劃分為4個(gè)層次，繪制了基于專利數(shù)據(jù)的創(chuàng)新產(chǎn)出空間分布圖，如圖1所示。

從圖1中可以清晰地看出：(1)江蘇省創(chuàng)新水平空間格局大致穩(wěn)定且呈現(xiàn)“南高北低”的特定結(jié)構(gòu)。蘇南地級(jí)市的創(chuàng)新能力明顯高于蘇北各市且差距較大，全省創(chuàng)新產(chǎn)出自南向北跨市呈階梯遞減。(2)局部聚集現(xiàn)象突出。主要表現(xiàn)為高高聚集，如蘇州、無(wú)錫、南京、鎮(zhèn)江，低低聚集，如宿遷、連云港。此外，存在明顯的高低極化現(xiàn)象，蘇州五年來(lái)一直處于創(chuàng)新產(chǎn)出高值區(qū)，連云港、宿遷一直處于創(chuàng)新產(chǎn)出低值區(qū)。(3)高創(chuàng)新水平城市未能充分發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用，知識(shí)溢出效應(yīng)的局限性較強(qiáng)。僅有泰州、鎮(zhèn)江、鹽城實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)；低創(chuàng)新水平城市對(duì)于創(chuàng)新要素的接納學(xué)習(xí)水平有限。值得注意的是，部分城市出現(xiàn)了創(chuàng)新水平下降，如無(wú)錫、揚(yáng)州、淮安。

圖1 2012年、2014年、2016年江蘇省每萬(wàn)人口發(fā)明專利授權(quán)量空間分布圖

為進(jìn)一步研究江蘇省13個(gè)地級(jí)市創(chuàng)新產(chǎn)出的集聚狀況，通過(guò)Stata 14計(jì)算2012～2016年的區(qū)位基尼系數(shù)(Gini)來(lái)定量分析創(chuàng)新產(chǎn)出的空間集中程度。從圖2可以看出，區(qū)域Gini系數(shù)在0.42～0.5之間波動(dòng)，說(shuō)明江蘇省的整體創(chuàng)新產(chǎn)出顯示出中等程度的空間集中，全省創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)極集中于幾個(gè)城市，這一結(jié)果與前文空間分布圖相符。此外，全省Gini系數(shù)一直保持在0.5以下并在2016年下降至0.425，有了空間收斂的趨勢(shì)，說(shuō)明全省創(chuàng)新產(chǎn)出沒(méi)有顯著的趨同效應(yīng)。

圖2 2012～2016年江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)域Gini系數(shù)變化趨勢(shì)

2.全局自相關(guān)檢驗(yàn)

從表1和表2可以看出，2012～2016年全局Moran’s I指數(shù)值均大于0，且分別通過(guò)了1%和5%的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明，江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布并不是分散的，而是存在明顯的空間聚集現(xiàn)象，并具有顯著正相關(guān)關(guān)系，即較高創(chuàng)新產(chǎn)出水平城市與其他較高創(chuàng)新產(chǎn)出水平城市趨于鄰近；較低創(chuàng)新產(chǎn)出水平城市與其他較低創(chuàng)新產(chǎn)出水平城市趨于鄰近。Moran’s I指數(shù)在2012～2016年間雖有波動(dòng)，但整體呈上升趨勢(shì)，說(shuō)明空間依賴性在加強(qiáng)，適于做空間計(jì)量分析。

表1 2012～2016年Moran’s I檢驗(yàn)結(jié)果

注：*、***、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。下表同。

表2 全局Moran’s I檢驗(yàn)結(jié)果

3.局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)

比較2012年、2014年和2016年的Moran散點(diǎn)圖(圖3)可知，2012年和2014年約有76.9%、2016年約有84.6%的城市位于第Ⅰ、Ⅲ象限，僅有20%左右的城市位于第Ⅱ、Ⅳ象限，這說(shuō)明大部分城市與其相鄰地區(qū)具有相似的觀測(cè)值。此外，位于第Ⅰ象限的城市雖有波動(dòng)但呈增加趨勢(shì)，說(shuō)明江蘇省部分地級(jí)市創(chuàng)新水平在提高。Moran散點(diǎn)圖的結(jié)果說(shuō)明，江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出以H-H和L-L的空間聚集模式為主，大部分城市表現(xiàn)出正的相關(guān)關(guān)系。這也進(jìn)一步證實(shí)了上文全局Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)所得出的全省創(chuàng)新產(chǎn)出存在正向空間依賴的判斷。此外，全省創(chuàng)新產(chǎn)出結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，各地級(jí)市間的創(chuàng)新水平存在明顯差異。

結(jié)合表3的LISA聚類結(jié)果來(lái)看，(1)江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)域異質(zhì)化現(xiàn)象明顯。H-H聚集區(qū)均為蘇南地市，成為全省創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)極，形成了高創(chuàng)新水平的“俱樂(lè)部”，如蘇州、無(wú)錫、南京、常州、鎮(zhèn)江；而蘇北各市基本都屬于L-L聚集區(qū)，如徐州、淮安、連云港、鹽城、宿遷，并有向蘇中地區(qū)延伸的可能(揚(yáng)州)，這些地級(jí)市成為全省創(chuàng)新產(chǎn)出的“低谷區(qū)”。(2)位于散點(diǎn)圖最左端和最右端的分別為宿遷和蘇州，說(shuō)明蘇州創(chuàng)新產(chǎn)出最高而宿遷最低。無(wú)錫位于最上方，說(shuō)明其鄰近市創(chuàng)新產(chǎn)出的平均加權(quán)也較高；徐州則相反，由于鄰近市(連云港、淮安、宿遷、鹽城)創(chuàng)新產(chǎn)出都較低，所以位于最下方。對(duì)于跨界區(qū)揚(yáng)州，可以看作是H-L區(qū)域向L-L區(qū)域延伸的過(guò)渡區(qū)，南通跨越H-H區(qū)域和H-L區(qū)域，但與其他蘇南城市相比還有差距，因此可將其歸于H-L區(qū)域。這說(shuō)明，江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出空間分布特征明顯呈自南向北階梯狀減弱趨勢(shì)。(3)南京在2014年進(jìn)入H-H區(qū)域，說(shuō)明創(chuàng)新產(chǎn)出取得了較好的成就；南通、泰州基本穩(wěn)定在L-H區(qū)域，說(shuō)明部分蘇中城市受到了蘇南溢出效應(yīng)的影響，處于中等創(chuàng)新水平，但揚(yáng)州目前創(chuàng)新水平與南通、泰州相比還有差距；其余多數(shù)地級(jí)市(大約56%)都屬于L-L區(qū)域，說(shuō)明無(wú)論其自身還是周邊區(qū)域都屬于創(chuàng)新產(chǎn)出低值區(qū)。

結(jié)合表3和圖3可以發(fā)現(xiàn)，江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布并不是隨機(jī)的而是呈現(xiàn)出明顯的集聚性，存在顯著的局部空間相關(guān)性。在創(chuàng)新產(chǎn)出的水平方面，蘇南作為揚(yáng)子江城市群聚集區(qū)，成為全省創(chuàng)新能力的“發(fā)動(dòng)機(jī)”，而蘇北地區(qū)則整體較為落后，且南北差距有逐漸拉大的可能。蘇中地區(qū)因鄰近蘇南，在知識(shí)溢出效應(yīng)的影響下，有望成為輻射帶動(dòng)和正向溢出的首批獲益者。

圖3 三個(gè)時(shí)間點(diǎn)江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出Moran散點(diǎn)圖

時(shí)間點(diǎn)第Ⅰ象限(H-H)第Ⅱ象限(L-H)第Ⅲ象限(L-L)第Ⅳ象限(H-L)跨區(qū)域2012蘇州、無(wú)錫、鎮(zhèn)江、常州 南通、泰州徐州、揚(yáng)州、鹽城、連云港、淮安、宿遷南京—2014蘇州、無(wú)錫、南京、常州、鎮(zhèn)江 南通、泰州徐州、鹽城、連云港、淮安、宿遷—揚(yáng)州(Ⅲ,Ⅳ)2016蘇州、無(wú)錫、南京、鎮(zhèn)江、常州 泰州揚(yáng)州、徐州、淮安、鹽城、宿遷、連云港—南通(Ⅰ,Ⅱ)

4.創(chuàng)新產(chǎn)出的影響因素分析

首先不考慮空間因素進(jìn)行OLS估計(jì)，然后借助兩個(gè)Lagrange乘數(shù)和兩個(gè)穩(wěn)健Lagrange乘數(shù)來(lái)判斷選用SLM模型還是SEM模型。相關(guān)結(jié)果顯示，SEM模型比SLM模型更適合用來(lái)分析創(chuàng)新產(chǎn)出的影響因素。

由表4中SEM模型的估計(jì)結(jié)果可知，2012年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(RDTR)、人均GDP(RJGDP)、地方財(cái)政科學(xué)技術(shù)支出(CZKYZC)的系數(shù)均為正且分別通過(guò)5%、1%、1%的顯著性檢驗(yàn)，R&D人員投入(RDRY)的系數(shù)也為正但并不顯著，F(xiàn)DI的系數(shù)為負(fù)但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明，R&D資金投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財(cái)政科研支出是推動(dòng)創(chuàng)新產(chǎn)出增長(zhǎng)的主要因素，其中回歸系數(shù)最高的為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(2.2543)，其次為政府財(cái)政科研支出(0.6480)和R&D資金投入(0.4676)，這也說(shuō)明2012年，造成各市創(chuàng)新產(chǎn)出差異的主要原因是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)水平越高，可以為創(chuàng)新產(chǎn)出提供的人力與物質(zhì)資源越豐富，相應(yīng)基礎(chǔ)設(shè)施越完善，從而創(chuàng)新活動(dòng)可以得到更好發(fā)展。而政府作為創(chuàng)新活動(dòng)的重要推動(dòng)者，可以在科技投入、稅政激勵(lì)、金融幫扶、招商引資等方面給予企業(yè)全方位的支持，所以回歸系數(shù)也較高。

表4 估計(jì)結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。括號(hào)內(nèi)表示標(biāo)準(zhǔn)差。

2016年，R&D資金投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、FDI、政府財(cái)政科研支出的回歸系數(shù)分別在10%、1%1%、1%的水平下顯著為正，說(shuō)明這四類解釋變量與創(chuàng)新產(chǎn)出呈正相關(guān)關(guān)系，其每增加1%，創(chuàng)新產(chǎn)出相應(yīng)分別增加0.0141%、0.6415%、0.6832%、0.2463%。但R&D人員投入的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)(-0.2261)，說(shuō)明對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出有所抑制，原因可能有兩點(diǎn)：(1)江蘇省目前創(chuàng)新產(chǎn)出體系仍以資源密集投入為主要推動(dòng)力，R&D人員的研發(fā)能力還沒(méi)能完全對(duì)接戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的需要。(2)人才培養(yǎng)、評(píng)價(jià)、考核體系還不完善，缺少?gòu)?fù)合型的高端人才和領(lǐng)軍人才，導(dǎo)致占用了過(guò)多的崗位資源及科研機(jī)會(huì)，卻沒(méi)能最大化創(chuàng)新產(chǎn)出。

從2012～2016年的SEM模型中各回歸系數(shù)的變化可以看出，F(xiàn)DI對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率從不顯著的負(fù)相關(guān)變?yōu)轱@著正相關(guān)，說(shuō)明FDI在江蘇省創(chuàng)新體系中的地位和作用正在日益提高。正是由于自身的發(fā)展和基礎(chǔ)設(shè)施的不斷升級(jí)完善，所以外商投資所帶來(lái)的巨額資金、先進(jìn)技術(shù)、人才引駐、管理經(jīng)驗(yàn)等外溢效應(yīng)才可能充分發(fā)揮出來(lái)，從而推動(dòng)地區(qū)自主創(chuàng)新能力的發(fā)展，而不再像以前對(duì)區(qū)域的擠壓淘汰大于溢出作用以至阻礙地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出。R&D資金投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財(cái)政科研支出的回歸系數(shù)均有所下降，說(shuō)明對(duì)于企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)來(lái)說(shuō)，已經(jīng)度過(guò)了通過(guò)大量資金投入來(lái)獲得產(chǎn)出的初期模式，逐漸步入資金邊際效率遞減階段。

優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出空間布局的路徑選擇

通過(guò)理論分析和實(shí)證研究，本文得到如下結(jié)論：一是江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出空間分布呈現(xiàn)出“南高北低”的梯狀層級(jí)結(jié)構(gòu)，局部集聚明顯，存在高低極化現(xiàn)象；區(qū)域Gini系數(shù)表明，全省創(chuàng)新產(chǎn)出并沒(méi)有顯示出高強(qiáng)度的空間集中，創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)極集中于幾個(gè)城市，即江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出并無(wú)顯著的趨同效應(yīng)，而是表現(xiàn)出一定程度的空間依賴。二是全局自相關(guān)檢驗(yàn)的Moran’s I指數(shù)均為正，在2012～2016年間雖存在波動(dòng)但整體呈上升趨勢(shì)，說(shuō)明江蘇省創(chuàng)新產(chǎn)出空間分布呈顯著正相關(guān)關(guān)系，并且H-H聚集和L-L聚集現(xiàn)象不斷增強(qiáng)；從Moran散點(diǎn)圖和LISA聚類結(jié)果可看出，絕大多數(shù)地級(jí)市位于第Ⅰ、Ⅲ象限，僅有20%左右位于第Ⅱ、Ⅳ象限，說(shuō)明大部分城市與其相鄰地區(qū)具有相似的觀測(cè)值(高高、低低)，并且H-H聚集均為蘇南地市，蘇北市基本都屬于L-L聚集。三是SEM模型的回歸結(jié)果顯示，R&D資金投入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財(cái)政科研支出的回歸系數(shù)為正且顯著，但這三類影響創(chuàng)新產(chǎn)出的因素已經(jīng)逐漸進(jìn)入邊際效率遞減階段；R&D人員投入回歸系數(shù)在2012年為正但不顯著，到2016年呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，說(shuō)明人才培育和考核制度還有待完善；FDI對(duì)于創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響開(kāi)始不斷增強(qiáng)，說(shuō)明其在江蘇省創(chuàng)新體系中的地位和作用正在日益提高。

《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告2017》顯示，廣東省創(chuàng)新能力排名躍居全國(guó)第1位，打破了過(guò)去9年江蘇保持首位的格局，說(shuō)明目前江蘇整體的創(chuàng)新體系和格局還存在不足。結(jié)合上述結(jié)論，提出江蘇省優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出空間布局的四大路徑：

第一，統(tǒng)籌南北區(qū)域發(fā)展，推動(dòng)區(qū)域集約創(chuàng)新。處于第一象限(H-H型)的蘇州、無(wú)錫、南京、鎮(zhèn)江、常州等高創(chuàng)新產(chǎn)出水平城市，應(yīng)當(dāng)在提升自身創(chuàng)新水平的同時(shí)形成以擴(kuò)散知識(shí)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)為主要內(nèi)容的新興產(chǎn)業(yè)策源高地，加強(qiáng)與蘇中蘇北地區(qū)的創(chuàng)新合作，推動(dòng)創(chuàng)新要素以市場(chǎng)化的形式輻射流動(dòng)；加快推進(jìn)蘇南國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)和高水平雙創(chuàng)示范基地建設(shè)，探索出適應(yīng)不同區(qū)域特點(diǎn)的雙創(chuàng)模式和先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，全面打造新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)鏈、新業(yè)態(tài)。南通、泰州等L-H型城市，應(yīng)努力消除與蘇南創(chuàng)新高地的溢出壁壘，積極接受蘇州、無(wú)錫等鄰近區(qū)域創(chuàng)新資源的擴(kuò)散與引領(lǐng)帶動(dòng)，憑借地理位置的優(yōu)勢(shì)，全面加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)合作，打造先進(jìn)的創(chuàng)新體系，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟，發(fā)揮好連接蘇南蘇北的紐帶作用，讓創(chuàng)新成果惠澤全省。徐州、鹽城、連云港、淮安、宿遷等創(chuàng)新產(chǎn)出較低的蘇北城市，應(yīng)加大財(cái)政傾斜力度，完善地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以實(shí)現(xiàn)與先進(jìn)技術(shù)的對(duì)接和創(chuàng)新生產(chǎn)要素的匹配，并通過(guò)建立校企聯(lián)盟實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與生產(chǎn)要素有機(jī)結(jié)合；蘇北地區(qū)應(yīng)加大與蘇南輻射源的跨空間合作，實(shí)現(xiàn)不同新興產(chǎn)業(yè)的對(duì)口幫扶，并提升自身的學(xué)習(xí)吸收和自主創(chuàng)新能力，加快培育一批以創(chuàng)新為手段和目標(biāo)的“獨(dú)角獸”企業(yè)。

第二，優(yōu)化政府財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，提高資金使用效率。加大對(duì)重點(diǎn)新興產(chǎn)業(yè)科研創(chuàng)新的財(cái)政支持力度，設(shè)立專項(xiàng)資金并將其用在創(chuàng)新發(fā)展的平臺(tái)搭建、核心環(huán)節(jié)和關(guān)鍵技術(shù)，成立江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展投資基金，對(duì)經(jīng)審查核實(shí)的重點(diǎn)領(lǐng)域項(xiàng)目?jī)?yōu)先投資，積極發(fā)揮政府資金的杠桿作用，并鼓勵(lì)天使投資、創(chuàng)業(yè)投資、互聯(lián)網(wǎng)股權(quán)眾籌融資等民間資本依法進(jìn)入重點(diǎn)領(lǐng)域，以多元化投融資模式和市場(chǎng)機(jī)制推動(dòng)江蘇整體創(chuàng)新能力的提升；進(jìn)一步完善資金的考核、評(píng)價(jià)、督查、反饋制度，對(duì)投資項(xiàng)目進(jìn)行有計(jì)劃的周期性跟蹤報(bào)評(píng)，科學(xué)反饋資金落實(shí)情況，如沒(méi)達(dá)到預(yù)期要進(jìn)行合理的預(yù)警與資金控制，健全政府財(cái)政支持和企業(yè)R&D資金投入的動(dòng)態(tài)責(zé)任制，細(xì)化到項(xiàng)目、團(tuán)隊(duì)、個(gè)人，確保資金落到實(shí)處。

第三，加強(qiáng)高層次領(lǐng)軍人才隊(duì)伍建設(shè)，加大創(chuàng)新型專業(yè)人才培養(yǎng)力度。制定完善的高層次人才吸引和培養(yǎng)計(jì)劃，依托國(guó)家“千人計(jì)劃”和“萬(wàn)人計(jì)劃”、江蘇省“鳳還巢”計(jì)劃以及國(guó)外人才智力引進(jìn)工程、產(chǎn)業(yè)人才高峰行動(dòng)計(jì)劃等一系列相關(guān)政策，通過(guò)政府與企業(yè)聯(lián)手，合力吸引高新產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人才、國(guó)內(nèi)外科研團(tuán)隊(duì)、留學(xué)回國(guó)的高層次產(chǎn)業(yè)人才落戶江蘇；同時(shí)，努力打造出更多高水準(zhǔn)的企業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)和“一流大學(xué)”“一流學(xué)科”，鼓勵(lì)校企、科研單位一體化辦學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)，探索適應(yīng)不同地區(qū)特點(diǎn)的創(chuàng)新合作模式，通力打造產(chǎn)學(xué)研用結(jié)合的共贏協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)，為科教與人才強(qiáng)省戰(zhàn)略深入實(shí)施提供強(qiáng)勁支撐。

第四，積極參與國(guó)際產(chǎn)業(yè)分工，打造新型合作創(chuàng)新平臺(tái)。FDI在江蘇創(chuàng)新體系中具有重要戰(zhàn)略地位，在“一帶一路”倡議全面推進(jìn)的背景下，江蘇應(yīng)加大開(kāi)放力度，主動(dòng)鏈接全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，聚焦信息技術(shù)和服務(wù)、高端軟件和裝備制造、生物醫(yī)藥以及新能源等重點(diǎn)領(lǐng)域，積極引導(dǎo)境外龍頭企業(yè)和外資投駐戰(zhàn)略性創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，合力打造特色雙邊產(chǎn)業(yè)合作平臺(tái)和國(guó)際創(chuàng)新合作中心，促進(jìn)國(guó)際創(chuàng)新成果在江蘇孵化和轉(zhuǎn)化；同時(shí)，積極推動(dòng)自主創(chuàng)新資源整合和不同地級(jí)市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)江蘇主導(dǎo)和主體產(chǎn)業(yè)深度國(guó)際化，不斷邁向國(guó)際高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)體系的中高端，贏得持久發(fā)展的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。

①Ottaviano G.I.P., Martin P. “Growth and agglomeration”，InternationalEconomicReview, 2001, 42(4), pp.947～968.

②M.Buesa，J.Heijs，M.M.Pellitero，T.Baumert, “Regional systems of innovation and the knowledge production function: The Spanish case”，Technovation, 2006, 26 (4), pp.463～472.

③胡錫琴、楊琴：《FDI、能源效率與自主創(chuàng)新的空間外溢效應(yīng)》，《財(cái)經(jīng)論叢》2017年第9期。

④Cowan R., Zinovyeva N., “University effects on regional innovation”，ResearchPolicy, 2013, 42(3), pp.788～800.

⑤張建偉等：《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新產(chǎn)出的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》，《科技管理研究》2017年第5期。

⑥劉雅芳、許培源：《創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應(yīng)及影響因素研究——基于海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)面板數(shù)據(jù)的分析》，《科技與經(jīng)濟(jì)》2016年第3期。

⑦侯潤(rùn)秀、官建成：《外商直接投資對(duì)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響》，《中國(guó)軟科學(xué)》2006年第5期。

⑧張惠璇、劉青、李貴才：《廣東省城市創(chuàng)新聯(lián)系的空間格局演變及優(yōu)化策略》，《地理科學(xué)進(jìn)展》2016年第8期。

⑨R.Moreno，R.Paci，S.Usai, “Spatial Spillovers and Innovation Activity in European Regions”，SocialScienceElectronicPublishing, 2005, 37(10), pp.1793～1812.

⑩蘇方林：《地級(jí)市R&D知識(shí)溢出的GWR實(shí)證分析》，《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2010年第1期。