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    我國(guó)省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)的現(xiàn)狀評(píng)價(jià)與空間集聚效應(yīng)研究*——基于GPCA模型和ESDA方法

    2012-01-23 06:15:56剛,羅
    關(guān)鍵詞:省域科技人才人才隊(duì)伍

    丁 剛,羅 暖

    (福州大學(xué)公共管理學(xué)院,福建福州350108)

    區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的增強(qiáng)乃至社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展都產(chǎn)生著重要影響。目前,關(guān)于科技人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀評(píng)價(jià)的相關(guān)研究普遍采用以下幾種方法:一是層次分析法和模糊綜合評(píng)判法相結(jié)合,一般的研究路徑是先通過(guò)Delphi法征詢專(zhuān)家意見(jiàn)進(jìn)而確定指標(biāo)體系,之后采用層次分析法確定各級(jí)指標(biāo)權(quán)重,最后應(yīng)用模糊綜合評(píng)判法建立評(píng)價(jià)模型。如,曹文瑞即采用這一研究路徑對(duì)醫(yī)學(xué)類(lèi)科技人才進(jìn)行了評(píng)價(jià)[1];王宇婷對(duì)區(qū)域科技人才開(kāi)發(fā)水平的評(píng)價(jià)亦是采用層次分析法和模糊綜合評(píng)判法相結(jié)合的方法[2]。二是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法,即在構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上運(yùn)用DEA方法對(duì)人才建設(shè)進(jìn)行評(píng)價(jià)。如,高真真應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)全國(guó)31個(gè)?。ㄊ校﹨^(qū)以及河南省17個(gè)市的科技人才投入產(chǎn)出效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析[3];劉保民亦是采用DEA方法對(duì)河南省科技人才投入產(chǎn)出效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[4]。三是灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)法,主要是通過(guò)對(duì)反映因素之間發(fā)展趨勢(shì)相似或相異程度的“灰色關(guān)聯(lián)度”指標(biāo)的計(jì)算評(píng)價(jià)區(qū)域科技人才的建設(shè)現(xiàn)狀。如,何榮旺等將由灰色關(guān)聯(lián)分析得出的關(guān)聯(lián)度作為確定各類(lèi)科技人才對(duì)河南省發(fā)展貢獻(xiàn)率的依據(jù),從而進(jìn)行科技人才資源的優(yōu)化配置[5];沈春光等人在整理分析影響區(qū)域科技人才創(chuàng)新能力的各種因素的基礎(chǔ)上,基于多層次評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論探討了區(qū)域科技人才的創(chuàng)新能力等[6]。

    然而,就上述各種方法在現(xiàn)有研究中的應(yīng)用而言,仍存在以下不足之處。第一,層次分析法采用主觀賦權(quán)方式,易使評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的科學(xué)性及評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性受到影響;第二,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法雖然簡(jiǎn)單且不受函數(shù)形式限制,但其權(quán)系數(shù)的選擇往往過(guò)于極端,難以實(shí)現(xiàn)對(duì)決策單元的有效排序;第三,灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)方法是衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法,對(duì)各樣本采用平權(quán)處理,客觀性較差。

    基于上述考慮,本研究擬采用以全局性和客觀賦權(quán)為特征的全局主成分分析GPCA(Gener-alization Principal Components Analysis)模型,在綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,對(duì)全國(guó)30個(gè)?。ㄊ校﹨^(qū)2006-2009年科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)的現(xiàn)狀進(jìn)行動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)。按照Anselin[7]空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn),在空間單元上存在的某一屬性值或產(chǎn)生的某種社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象與鄰近地區(qū)同一屬性值或現(xiàn)象是有聯(lián)系的,大部分空間數(shù)據(jù)具有空間自相關(guān)性或空間依賴(lài)性的特征,而在空間自相關(guān)性的影響下,易導(dǎo)致空間集聚現(xiàn)象的產(chǎn)生??梢?jiàn),我國(guó)各省域的科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)之間亦可能存在空間相關(guān)性和一定程度的空間集聚現(xiàn)象。為更全面地對(duì)我國(guó)省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀的空間演化格局和集聚態(tài)勢(shì)有所了解,本研究還擬采用探索性空間數(shù)據(jù)分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)方法,該方法可有效測(cè)度現(xiàn)象或事物之間的空間關(guān)聯(lián)程度,就研究對(duì)象在空間集聚形態(tài)的演化過(guò)程進(jìn)行探討分析,以期對(duì)提升區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平的長(zhǎng)效機(jī)制的構(gòu)建有所裨益。

    一、省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平評(píng)價(jià)

    (一)指標(biāo)體系框架

    基于區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的客觀性、全面性和科學(xué)性等原則,并且參考已有專(zhuān)家、學(xué)者的研究成果,筆者擬從人才投入、人才產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境等三個(gè)層面入手,對(duì)我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。見(jiàn)表1。

    表1 我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新人才評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基本框架

    (二)評(píng)價(jià)過(guò)程簡(jiǎn)介

    本研究運(yùn)用GPCA模型,基于多元統(tǒng)計(jì)分析軟件STATA 12,對(duì)我國(guó)30個(gè)?。ㄊ校﹨^(qū)2006-2009年關(guān)于科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。由于數(shù)據(jù)獲取的原因,樣本空間不包括西藏和港澳臺(tái)地區(qū)。本研究全部數(shù)據(jù)均由《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2007,2008,2009,2010年)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、計(jì)算獲取,將由15項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集依時(shí)間排列,構(gòu)成全局樣本數(shù)據(jù)表。筆者采用GPCA模型的依據(jù)在于:如果分別對(duì)2006-2009年期間關(guān)于我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀歷年的數(shù)據(jù)表分別采用經(jīng)典主成分分析,將導(dǎo)致其產(chǎn)生迥異的主超平面,這樣就難以保證最終評(píng)價(jià)結(jié)果的完整性和科學(xué)性。在這種情況下,就需要建立一個(gè)簡(jiǎn)潔且具一致性的子空間,以使歷年數(shù)據(jù)表在該空間上的投影均得到相近似表達(dá),并且從全局視角看,該空間的評(píng)價(jià)效果是最理想的,綜上所述構(gòu)建起GPCA模型。對(duì)于GPCA模型的構(gòu)建原理和實(shí)現(xiàn)步驟,現(xiàn)有文獻(xiàn)已作了詳細(xì)介紹[8],限于篇幅本研究不再贅述。利用多元統(tǒng)計(jì)軟件,對(duì)我國(guó)省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍在2006-2009年期間的建設(shè)現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)價(jià),見(jiàn)表2。

    表2 GPCA方法的實(shí)施步驟

    利用STATA12軟件在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行變量間偏相關(guān)性的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗(yàn),結(jié)果顯示,KMO的數(shù)值為0.7286(一般當(dāng)KMO值大于0.7時(shí),即認(rèn)為適合做全局主成分分析)。進(jìn)一步進(jìn)行Bartlett球形假設(shè)檢驗(yàn),結(jié)果表明在1%的水平下顯著。由此可見(jiàn)本研究選用GPCA方法是合適的。

    在對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行全局主成分分析的過(guò)程中,可得到全局主成分的特征值及貢獻(xiàn)率,見(jiàn)表3。

    表3 全局特征值與貢獻(xiàn)率

    從表3中可知,前五個(gè)全局主成分的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到82.04%(高于80%),可見(jiàn)分析效果比較好。本研究確定其為所需提取的五個(gè)全局主成分,分別用F1(38.52%)、F2(20.37%)、F3(9.56%)、F4(7.28%)、F5(6.32%)表示,由此得到區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分F綜的評(píng)價(jià)公式如下:

    利用綜合得分F綜的評(píng)價(jià)公式,可計(jì)算出我國(guó)省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀的綜合得分,見(jiàn)表4。

    表4 省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀評(píng)價(jià)

    (三)評(píng)價(jià)結(jié)果分析

    從表4可以清晰地看出,2006-2009年期間,位于東、中、西三大地帶的各?。ㄊ校﹨^(qū),其科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀的綜合評(píng)價(jià)得分均有不同程度的提高,可見(jiàn)我國(guó)各省域的科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平在“十一五”期間內(nèi)有了一定程度的提升。同2006年相比,2009年在全國(guó)范圍內(nèi)排名上升的省域數(shù)目,達(dá)到了12個(gè),中部地區(qū)最多,有5個(gè)。湖南和寧夏提升位次最大,均提升了4個(gè)位次;江蘇和四川次之,均提高了3個(gè)位次。排名下降的省域亦達(dá)12個(gè),東部占比為5/12,西部占比為5/12。其中海南從2006年的第15位下降至2009年的第20位,下降位次最大;貴州次之,下降了4個(gè)位次。綜上可知,我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)有了一定程度的改善,且相較于東部地區(qū),中、西部地區(qū)的提升更為明顯。與2006年相比,2009年?yáng)|、中、西三大地帶得分均值的升幅分別達(dá)到37.14%、113.81%和102.18%,中部升幅最高,西部緊隨其后,東部升幅最低,從中可以看出在全國(guó)范圍內(nèi)各區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)的發(fā)展差距有所縮小,但不均衡態(tài)勢(shì)尚未得到合理改善。

    二、區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)的空間集聚態(tài)勢(shì)分析

    我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平在評(píng)價(jià)區(qū)間內(nèi)期初(2006年)和期末(2009年)的空間分布四分位情況顯示,分布于不同組別的省域呈現(xiàn)出一定的空間集聚態(tài)勢(shì)。為進(jìn)一步確定我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)綜合得分是否存在顯著的空間集聚效應(yīng),本研究擬運(yùn)用ESDA方法,以空間相關(guān)性顯著檢驗(yàn)等達(dá)成研究目的。ESDA方法以空間關(guān)聯(lián)測(cè)度為核心,由一系列可視化空間數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)集合而成,主要用其來(lái)揭示數(shù)據(jù)的空間異質(zhì)性和空間依賴(lài)性[9]。探索性空間數(shù)據(jù)分析方法一般分為全域空間關(guān)聯(lián)分析和局域空間關(guān)聯(lián)分析兩類(lèi)。其中,全域空間關(guān)聯(lián)分析主要通過(guò)對(duì)全局空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)量的估計(jì),說(shuō)明現(xiàn)象或事物在空間上的總體關(guān)聯(lián)程度;而局域空間關(guān)聯(lián)分析則依據(jù)對(duì)局部空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)量的估計(jì),揭示現(xiàn)象或事物在局域空間上的分布格局與關(guān)聯(lián)程度。見(jiàn)表5。

    表5 2006年和2009年區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)綜合得分空間分布四分位情況

    (一)基于Moran's I的全域空間自相關(guān)分析

    1.Moran's I的計(jì)算說(shuō)明。全域Moran指數(shù)在1948年由Moran提出,它主要反映的是空間鄰接或鄰近的單元屬性值的相似程度。在有關(guān)空間分析的應(yīng)用研究中經(jīng)常使用Moran's I指數(shù)來(lái)對(duì)全域空間自相關(guān)現(xiàn)象的存在與否加以研判說(shuō)明。Moran's I指數(shù)計(jì)算公式可表示如下:

    式(2)中,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;m=n或m≠n。Moran's I指數(shù)的取值范圍為(-1,+1),可將其看作是各省域觀測(cè)值的乘積和。當(dāng)不同區(qū)域的科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平在空間區(qū)位上相似時(shí),從全局角度看其空間模式表現(xiàn)出正的空間自相關(guān)性;而當(dāng)鄰近省域的科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平明顯地不相似時(shí),就呈現(xiàn)出負(fù)的空間自相關(guān)性;零空間自相關(guān)性指各省域區(qū)位數(shù)據(jù)的分布與其科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平的空間分布是相互獨(dú)立的。在Moran's I散點(diǎn)圖中,可將各地區(qū)劃分為四個(gè)象限的集群模式:圖的第一象限,表示科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分高的地區(qū)被綜合得分高的地區(qū)所包圍(H H);第二象限,表示科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分低的地區(qū)被綜合得分高的地區(qū)所包圍(LH);第三象限,表示科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分低的地區(qū)被綜合得分低的地區(qū)所包圍(LL);第四象限,表示科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分高的地區(qū)被綜合得分低的地區(qū)所包圍(HL)。

    2.基于Moran's I的檢驗(yàn)結(jié)果。在得到我國(guó)省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分的基礎(chǔ)上,可在隨機(jī)性假設(shè)條件下對(duì)其Moran's I統(tǒng)計(jì)值的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),見(jiàn)表6。

    表6 區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)綜合得分的Moran's I散點(diǎn)圖情況

    表6報(bào)告了2006-2009年我國(guó)30個(gè)?。ㄊ校┳灾螀^(qū)科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平的歷年綜合得分的Moran's I統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,可以看出,歷年的Moran's I值分別為0.3435、0.4003、0.4421、0.4453。對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)其正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Z值均高于1.96(正態(tài)分布函數(shù)在5%水平下的數(shù)值),可見(jiàn)各省域間表現(xiàn)出了較為強(qiáng)烈的空間正自相關(guān)性。

    從表6中,可以發(fā)現(xiàn)2006-2009年期間的Moran's I散點(diǎn)圖的排布均呈現(xiàn)出一定的相似性。2006年的Moran's I散點(diǎn)圖顯示:位于第一象限的省域有北京、上海、天津、江西、福建、浙江、江蘇等,其與鄰近地區(qū)間呈現(xiàn)出正的空間自相關(guān)關(guān)系(H H);位于第二象限的省域有安徽、河北、湖南、廣西等,其與鄰近地區(qū)間呈現(xiàn)出負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系(LH);位于第三象限的省域包括黑龍江、內(nèi)蒙、新疆、吉林、甘肅、山西、陜西、寧夏、青海、河南、湖北、云南等,其與鄰近地區(qū)間呈現(xiàn)出正的空間自相關(guān)關(guān)系(LL);位于第四象限的省域僅包括遼寧、山東、廣東、貴州、重慶、四川等省域,其與鄰近地區(qū)間呈現(xiàn)出負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系(HL)。相比于2006年,2009年的Moran's I散點(diǎn)圖顯示,分布于不同象限的省域群落構(gòu)成并無(wú)太大變化。根據(jù)Rey[9]所提出的時(shí)空躍遷測(cè)度法,本研究擬對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)綜合得分的Moran's I統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)空演化趨勢(shì)進(jìn)行分析。其將時(shí)空躍遷形式劃分為四種類(lèi)型:類(lèi)型Ⅰ描述的是相對(duì)位移發(fā)生變化的省域躍遷,涵蓋HHt→LHt+1、HLt→LLt+1、LHt→HHt+1及等四種形式;類(lèi)型Ⅱ表示的是有關(guān)鄰近省域產(chǎn)生的躍遷,涵蓋HHt→HLt+1、HLt→HHt+1、LHt→LLt+1、LLt→LHt+1四種形式;類(lèi)型Ⅲ標(biāo)示的是某省域與其鄰接省域均都發(fā)生了躍遷至其他省域的情形,包括HHt→LLt+1、HLt→HLt+1、LHt→HLt+1、LLt→HHt+1等四種躍遷形式;類(lèi)型0標(biāo)示的是某省域及其鄰接省域均維持相同屬性的情形,主要有HHt→HHt+1、HLt→HLt+1、LHt→LHt+1、LLt→LLt+1等四種形式。據(jù)此不難發(fā)現(xiàn),2006年至2009年,山東發(fā)生了HLt→HHt+1躍遷,湖北發(fā)生了LLt→LHt+1躍遷,時(shí)空躍遷類(lèi)型均屬于類(lèi)型Ⅱ;貴州發(fā)生了HLt→LLt+1躍遷,時(shí)空躍遷類(lèi)型屬于類(lèi)型Ⅰ;其余27個(gè)省域均屬于類(lèi)型0的時(shí)空躍遷類(lèi)型,表現(xiàn)出高度的空間穩(wěn)定性。由此可見(jiàn),在2006-2009年期間內(nèi)全國(guó)大部分省域仍尚未脫離其初期的集群范疇,區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平顯示出明確的空間路徑依賴(lài)的特征。

    (二)空間關(guān)聯(lián)局域分析

    Moran散點(diǎn)圖難以充分揭示區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)綜合得分的局域顯著性水平,因而有必要通過(guò)空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)(local Indicators of Spatial Association,LISA)分析對(duì)其進(jìn)一步予以揭示,從局域視角剖析其集聚效應(yīng)的空間特性。見(jiàn)表7。

    表7 區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)綜合得分的LISA分析顯著性水平和集群

    表7顯示了我國(guó)30個(gè)?。ㄊ校﹨^(qū)2006-2009年期間科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)綜合得分平均值的局域空間自相關(guān)LISA顯著性水平和LISA集群狀況,從表7中可以看出,江蘇、上海、浙江、江西、甘肅和寧夏等6個(gè)省域的科技創(chuàng)新人隊(duì)伍建設(shè)綜合得分的平均值分布通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn),新疆、內(nèi)蒙、福建和海南4個(gè)省域的科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)綜合得分的平均值分布通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn);在表7中,HIGH-HIGH(科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)高水平-高的空間滯后)和LOW-LOW(科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)低水平-低的空間滯后)所標(biāo)示的省域?yàn)榧盒?yīng)發(fā)揮的中心區(qū)域,江蘇、浙江、福建、江西和上海5個(gè)省域?yàn)镠IGH-HIGH型集群省域;新疆、內(nèi)蒙、甘肅和寧夏4個(gè)省域?yàn)長(zhǎng)OW-LOW型集群省域;海南省屬于LOW-HIGH(科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)低水平-高的空間滯后)類(lèi)型。雖然Moran's I統(tǒng)計(jì)值的全局空間自相關(guān)分析表明,北京、上海、天津、福建、浙江、江蘇、江西等省域位于第一象限,但發(fā)揮集群效應(yīng)的中心區(qū)域僅有5個(gè),分別為浙江、福建、江西、江蘇和上海。同時(shí),雖然黑龍江等省域位于第三象限,但發(fā)揮集群效應(yīng)的中心區(qū)域亦僅有4個(gè),分別包括新疆、內(nèi)蒙、甘肅和寧夏。上述科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平高的集群省域和科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平低的集群省域在空間上的分化,顯示出我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分已初步形成相對(duì)穩(wěn)定的核心-邊緣空間分布格局,表現(xiàn)為:局域高值以福建、江西、江蘇、上海、浙江等省域作為其核心地帶;局域低值以新疆、內(nèi)蒙、甘肅和寧夏等省域作為其邊緣地帶。表7中列出了評(píng)價(jià)區(qū)間內(nèi)期初(2006年)和期末(2009年)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分的LISA顯著性水平及LISA集群,從中可以清晰地看出,集群效應(yīng)發(fā)揮的中心區(qū)域范圍在評(píng)價(jià)期間內(nèi)的變動(dòng)很小,表明我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合得分的核心-邊緣空間分布格局較為穩(wěn)定。

    三、結(jié) 論

    本研究從我國(guó)省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)的現(xiàn)狀評(píng)價(jià)及其空間集聚效應(yīng)檢測(cè)角度出發(fā),依托于多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)體系,通過(guò)GPCA模型和ESDA方法的綜合運(yùn)用,在得到我國(guó)省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平綜合評(píng)價(jià)得分之后,從全域視角對(duì)其空間相關(guān)性的Moran's I統(tǒng)計(jì)值予以檢驗(yàn),并從局域視角進(jìn)行進(jìn)一步分析。結(jié)果表明:

    第一,2006-2009年期間,東、中、西三大地帶的各省域的科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn)狀綜合評(píng)價(jià)得分均有不同幅度的提升,同東部地區(qū)相比,中、西部地區(qū)的提升幅度更大,區(qū)域發(fā)展差距有所降低。

    第二,科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平較高的地區(qū)大多位于東中部沿海、沿江地區(qū);科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平較低的地區(qū)則大多位于中西部?jī)?nèi)陸地區(qū)。省域間科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平發(fā)展的不均衡分布特征較為顯著,且存在著明確的空間自相關(guān)現(xiàn)象和集聚效應(yīng)。

    第三,各地區(qū)科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平的時(shí)空躍遷類(lèi)型呈現(xiàn)出較高的空間穩(wěn)定性。與2006年相比,2009年除山東、湖北和貴州三個(gè)省域,其他各省域均未脫離2006年原有的集群范疇,區(qū)域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平的時(shí)空演化具有較為顯著的路徑依賴(lài)性。

    第四,省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平已初步形成較為穩(wěn)定的核心-邊緣空間分布格局。表現(xiàn)為:局域高值以福建、江西、江蘇、上海、浙江為代表的東南地區(qū)和長(zhǎng)三角地區(qū)為其核心地帶,局域低值以新疆、內(nèi)蒙、甘肅和寧夏等西部地區(qū)為其邊緣地帶。

    綜上所述,我國(guó)省域科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)的現(xiàn)階段,需要根據(jù)各省域自身的現(xiàn)狀水平及其特點(diǎn)制定相應(yīng)的人才隊(duì)伍建設(shè)方案。由于以甘肅、寧夏、新疆、內(nèi)蒙等為代表的科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平低的集群省域已成為其邊緣地帶,且相當(dāng)部分地區(qū)屬于民族地區(qū),故應(yīng)考慮將上述地區(qū)作為科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)工作中的重中之重來(lái)進(jìn)行規(guī)劃,針對(duì)其薄弱之處擬定改進(jìn)方案,制定合理的科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)目標(biāo),充分整合政府、高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)等多方力量,為科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍的建設(shè)搭建起良好平臺(tái)。具體而言:在人才投入層面,上述省域應(yīng)加大R&D人員的投入力度,尤其是大中型工業(yè)企業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D人員的投入力度,為科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)奠定雄厚的人力資本;在人才產(chǎn)出層面,上述省域應(yīng)提供更進(jìn)一步的優(yōu)惠政策,以促進(jìn)大中型工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品的研發(fā)、銷(xiāo)售并大力提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值,同時(shí)鼓勵(lì)發(fā)明創(chuàng)造,實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利事業(yè)的長(zhǎng)足進(jìn)步,為科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)的政策保障;在創(chuàng)新環(huán)境層面,應(yīng)進(jìn)一步加大R&D經(jīng)費(fèi)的投入力度,尤其要重視大中型工業(yè)企業(yè)R&D投入強(qiáng)度,同時(shí)著力打造有利于科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍成長(zhǎng)的生態(tài)環(huán)境。而對(duì)于以福建、江西、江蘇、上海、浙江為代表的科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平高的集群省域,應(yīng)充分發(fā)揮出這些核心區(qū)域人才隊(duì)伍建設(shè)方面的輻射帶動(dòng)作用,進(jìn)一步完善政策制度,合理分配現(xiàn)有資源,規(guī)范技術(shù)市場(chǎng),從而使其科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍建設(shè)水平在一個(gè)新的高度上獲得提升。

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