基于阻礙度模型的區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動阻力類型分析

范 斐，肖澤磊，楊剛強，孫元元

(1.武漢大學(xué)中國中部發(fā)展研究院，湖北 武漢 430072；2.武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖北 武漢 430072；3.華中師范大學(xué)湖北經(jīng)濟與社會發(fā)展研究院，湖北 武漢 430079)

基于阻礙度模型的區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動阻力類型分析

范 斐1,2，肖澤磊3，楊剛強1，孫元元1

(1.武漢大學(xué)中國中部發(fā)展研究院，湖北 武漢 430072；2.武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖北 武漢 430072；3.華中師范大學(xué)湖北經(jīng)濟與社會發(fā)展研究院，湖北 武漢 430079)

在構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，利用TOPSIS模型計算2000—2014年中國31個省級區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力狀況，借助阻礙因子診斷模型分析影響區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力提升的阻礙因素，并運用最小方差法(LSE)對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動進行系統(tǒng)阻力類型劃分。結(jié)果表明：①產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級緩慢、R&D經(jīng)費投入強度較弱與自主創(chuàng)新內(nèi)生動力不足成為制約區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的普遍性因素。②不同阻礙因子對不同地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動影響作用也有所不同，未來應(yīng)該針對不同區(qū)域的阻礙因子制定差別化的區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動政策。③在區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動提升阻力的4種模式中，以三系統(tǒng)中的知識創(chuàng)獲系統(tǒng)、企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)和創(chuàng)新績效系統(tǒng)(K-C-E型)阻力模式最為普遍。

創(chuàng)新驅(qū)動；TOPSIS模型；阻礙因素；阻力模式

當(dāng)前，中國經(jīng)濟已經(jīng)進入新常態(tài)，支撐經(jīng)濟快速發(fā)展的人口紅利、要素成本低的優(yōu)勢正在日益衰減，依靠資源消耗快速發(fā)展的狀況已經(jīng)不可持續(xù)。今后的發(fā)展必須切換經(jīng)濟發(fā)展的主引擎，擺脫對物質(zhì)生產(chǎn)要素的過度依賴，轉(zhuǎn)入創(chuàng)新驅(qū)動的軌道，依靠不斷創(chuàng)新來提升價值鏈，提升產(chǎn)品附加值，提高質(zhì)量和效益[1-3]。目前國內(nèi)外關(guān)于創(chuàng)新驅(qū)動的研究主要是從以下兩個方面展開的：一是從理論上探討創(chuàng)新驅(qū)動的概念、內(nèi)涵和外延[4-5]，從經(jīng)濟發(fā)展的本質(zhì)、世界各國經(jīng)濟發(fā)展的趨勢以及中國全面建成小康社會的要求揭示中國走創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展之路的必然性與緊迫性，并在探討創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的主要特征，深入研究創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展機制的基礎(chǔ)上，明確中國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的路徑選擇[6-8]。二是從質(zhì)量管理學(xué)、技術(shù)創(chuàng)新管理學(xué)、戰(zhàn)略管理學(xué)和形式邏輯學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域出發(fā)，通過學(xué)科融合，運用綜合評價方法，對中國創(chuàng)新驅(qū)動能力進行評價[9]，揭示創(chuàng)新績效演化趨勢，科學(xué)測度創(chuàng)新驅(qū)動與工業(yè)轉(zhuǎn)型之間的聯(lián)系[10]，從而有助于對有效實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略提出相應(yīng)的政策建議。

1 研究方法與數(shù)據(jù)選取

1.1 研究方法

(1)TOPSIS模型。TOPSIS模型是系統(tǒng)工程學(xué)里較為實用的多目標(biāo)系統(tǒng)決策方法。通過測算待評價樣本與“最優(yōu)方案”的貼近程度，實現(xiàn)評價樣本的優(yōu)劣排序[11]。本文將TOPSIS模型引入到區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力評價中，利用區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力指標(biāo)體系中的各項指標(biāo)數(shù)據(jù)，測算2000—2014年中國31個省級區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動狀況。TOPSIS模型主要運算步驟如下：

(i=1,2,3…m;j=1,2,3…n)

(1)

式中，xij為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值，表示第i個樣本的第j個指標(biāo)值。

②確定“最優(yōu)方案”X+和“最劣方案”X-：

(i=1,2,3…m)

(2)

(i=1,2,3…m)

(3)

③計算單個樣本與X+和X-的距離和：

(4)

(5)

公式(4)和公式(5)中wj為指標(biāo)數(shù)據(jù)間的權(quán)重系數(shù)。

④計算各個樣本與“理想”樣本的相對貼近程度：

(6)

公式(6)中Ci為第i個樣本與“最優(yōu)方案”的貼近度，0≤Ci≤1。

(2)阻礙度模型。在區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力的評價過程中，不僅要對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力水平進行測度，更需要辨析不同地區(qū)在創(chuàng)新驅(qū)動過程中的阻礙因素，明確是哪些因素影響區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力的提升。因此，本文將阻礙度模型引入?yún)^(qū)域創(chuàng)新管理，對創(chuàng)新驅(qū)動展開延伸性研究，試圖探尋影響區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動與轉(zhuǎn)型發(fā)展的阻力因素。阻礙度計算采用因子貢獻度、指標(biāo)偏離度和阻礙度3個指標(biāo)進行分析診斷：①因子貢獻度(wj)即單個因素對總目標(biāo)的貢獻程度，用單個因素的權(quán)重表示；②指標(biāo)偏離度(Oj)是指單因素指標(biāo)與系統(tǒng)發(fā)展目標(biāo)的差距，此處設(shè)為單項指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值與100%之差；③阻礙度(Ij)為單項指標(biāo)或準(zhǔn)則層因素對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力的影響程度[12]，見公式(7)與公式(8)：

Oij=1-xij

(7)

(8)

在分析各單項指標(biāo)評價因子限制程度基礎(chǔ)上，進一步研究單個子系統(tǒng)對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的阻礙程度，見公式(9)：

U=∑Ij

(9)

(3)最小方差法。本文在分析區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動阻礙因子時，將LSE模型[13]引入阻礙評價，利用阻礙度得分，對指標(biāo)體系中子系統(tǒng)進行阻力模式劃分，實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的阻力類型分析，計算如公式(10)：

(10)

1.2 指標(biāo)體系

本文綜合借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究[14-16]將區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動中所涉及的多因素分類融入到知識創(chuàng)獲、企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新績效、創(chuàng)新環(huán)境四個系統(tǒng)中。其中知識創(chuàng)獲用來衡量區(qū)域創(chuàng)造新知識以及利用全球一切可用知識的能力；企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體，企業(yè)創(chuàng)新用來衡量區(qū)域內(nèi)企業(yè)應(yīng)用新知識、推成新知識、新產(chǎn)品或新工藝的能力；創(chuàng)新績效用來衡量區(qū)域創(chuàng)新的產(chǎn)出能力；創(chuàng)新環(huán)境用來衡量區(qū)域為知識的生產(chǎn)、流動和應(yīng)用提供相應(yīng)環(huán)境的能力。在遵循指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲得性、可比較性、可利用性等原則的基礎(chǔ)上，分別選取不同性質(zhì)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，以期能全面反映區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動過程，并利用主客觀綜合賦權(quán)法得到各指標(biāo)之間的權(quán)重系數(shù)(見表1)。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文所建立的區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動評價指標(biāo)體系共涉及4個系統(tǒng)共計38個指標(biāo)，覆蓋2000—2014年中國31個省級區(qū)域，指標(biāo)體系中所有數(shù)據(jù)均來源《中國統(tǒng)計年鑒》(2001—2015年)、《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2001—2015年)以及中華人民共和國科學(xué)技術(shù)部、國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站等，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)是根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行綜合處理所得。

表1 區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力評價指標(biāo)體系

續(xù)表1

2 區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力測評與阻礙因素分析

2.1 區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力分析

利用TOPSIS法進行計算，得到知識創(chuàng)獲、企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新績效、創(chuàng)新環(huán)境四個子系統(tǒng)的創(chuàng)新驅(qū)動評測得分，并用均權(quán)法再次結(jié)合TOPSIS法，最終得到區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動綜合評測得分(見表2)，限于篇幅，僅列出研究基期與研究末期平均得分。

表2 區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力與位序表

根據(jù)表2可知，研究期平均創(chuàng)新驅(qū)動能力排在前十位的地區(qū)基本位于東部地區(qū)，主要有：北京、江蘇、上海、廣東、浙江、山東、遼寧、天津，中西部地區(qū)僅有湖北與陜西排在前十位。整體而言，東部地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動能力明顯優(yōu)于廣大中西部地區(qū)，這與東部地區(qū)發(fā)達的經(jīng)濟基礎(chǔ)、雄厚的物質(zhì)條件、良好的科技進步環(huán)境等諸多要素是分不開的。不同區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動指標(biāo)貢獻程度差異較大，計算結(jié)果反映了區(qū)域綜合創(chuàng)新驅(qū)動能力與各創(chuàng)新驅(qū)動子系統(tǒng)的基本發(fā)展?fàn)顩r，為重點展開區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動指標(biāo)層和子系統(tǒng)的阻礙因子診斷分析奠定研究基礎(chǔ)。

2.2 區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的阻礙因子分析

為探究影響區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力提升的因素及有效管理創(chuàng)新驅(qū)動阻力，就指標(biāo)層各指標(biāo)數(shù)據(jù)阻礙度進行測算，辨析區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動過程中的阻礙因子。由于區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力評價指標(biāo)體系中涉及較多相關(guān)指標(biāo)，為明確區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的主要阻礙因子，本文按照單項指標(biāo)對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的阻礙度大小，篩選出阻礙度大于2%，對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動遲滯作用較為明顯的阻礙因子，并在此基礎(chǔ)上，針對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動指標(biāo)層包含的38個具體指標(biāo)，制作省級區(qū)域2000年與2014年頻數(shù)分布直方圖(見圖1、圖2)。

圖1 2000年創(chuàng)新驅(qū)動能力阻礙指標(biāo)區(qū)域頻數(shù)分布

圖2 2014年創(chuàng)新驅(qū)動能力阻礙指標(biāo)區(qū)域頻數(shù)分布

由圖1可知，2000年在眾多對于區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的遲滯影響因子中，存在具有普遍影響作用的阻礙因子，其中R&D經(jīng)費投入強度(x2)、每萬人專利申請受理數(shù)(x3)、規(guī)模以上企業(yè)R&D經(jīng)費外部支出(x16)、信息產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(x24)、每萬人外觀設(shè)計專利申請數(shù)(x15)、年度科普經(jīng)費籌集額(x34)、R&D人員全時當(dāng)量(x1)、科技館當(dāng)年參觀人數(shù)(x33)的頻數(shù)依次為：28、26、25、24、19、18、16、16，覆蓋全國1/2以上的省級區(qū)域。這充分說明R&D經(jīng)費投入強度較少、自主創(chuàng)新內(nèi)生動力不足、科學(xué)技術(shù)普及力度較弱與創(chuàng)新環(huán)境亟待優(yōu)化成為制約區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的普遍性因素。在2014年，對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動具有普遍影響作用的阻礙因子數(shù)量由研究基期的8個下降為5個，僅信息產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(x24)、R&D經(jīng)費投入強度(x2)、每萬人外觀設(shè)計專利申請數(shù)(x15)依然覆蓋全國1/2以上的省級區(qū)域，但區(qū)域頻數(shù)卻下降為20、16、16。此外，第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重(x16)、每萬人專利授權(quán)數(shù)(x5)成為具有普遍影響作用的阻礙因子，這兩個阻礙因子在2014年的區(qū)域頻數(shù)分別為23與17，說明隨著區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力的不斷增強，對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的阻礙因素逐漸減弱，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級緩慢逐步對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動起到較大的阻礙作用。

北京、上海、重慶創(chuàng)新驅(qū)動能力較強，但技術(shù)升級、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出、高技術(shù)企業(yè)、規(guī)模以上企業(yè)研發(fā)投入等因素對于3個地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動制約較大，特別是較低的規(guī)模以上企業(yè)R&D經(jīng)費外部支出、信息產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、高技術(shù)企業(yè)數(shù)、規(guī)模以上企業(yè)R&D人員數(shù)等因素對3個地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動存在明顯的阻礙效應(yīng)。浙江、廣東、江蘇、福建除了受到技術(shù)升級制約以外，研發(fā)投入、教育支撐、專利申請授權(quán)等因素對于這些地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動也具有較強的阻礙作用。天津、河北、山西、黑龍江、吉林、遼寧、陜西、甘肅、湖南、四川、海南、云南、山東等13個地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動，一方面受到技術(shù)升級、研發(fā)投入與產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出等因素的較大制約，另一方面在科技普及與教育支撐等創(chuàng)新環(huán)境的營造方面投入也有所不足，突出表現(xiàn)在年度科普經(jīng)費籌集額、教育經(jīng)費支出、對教育投資占GDP的比重等關(guān)鍵指標(biāo)對這些地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動阻礙作用較為明顯。與此同時，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、出口額占GDP比重、信息產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、R&D經(jīng)費投入強度等因素顯著影響安徽、內(nèi)蒙古、湖北、江西、河南、廣西、貴州等7個地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。而西藏、青海、寧夏、新疆4個地區(qū)普遍存在信息產(chǎn)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值較低，出口額占GDP的比重較小，高技術(shù)企業(yè)數(shù)量較少，規(guī)模以上企業(yè)R&D人員數(shù)嚴(yán)重不足等問題，都不利于這些地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。

3 區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的阻力類型分析

利用最小方差法(LSE)，結(jié)合知識創(chuàng)獲、企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新績效、創(chuàng)新環(huán)境四個子系統(tǒng)的阻礙度得分，劃分區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的不同類型空間阻力模式與空間阻力類型：

(1)單系統(tǒng)阻力模式。在研究基期并未出現(xiàn)該阻力模式，在研究末期該阻力模式在省級區(qū)域僅有K型，且僅包括由2000年K-C型轉(zhuǎn)化到2014年K型阻力作用為主的浙江省。浙江省具有較好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍，民營經(jīng)濟發(fā)達，廣大中小型企業(yè)具有較強的創(chuàng)新能力與創(chuàng)新沖動，經(jīng)過多年發(fā)展逐步緩解了企業(yè)創(chuàng)新對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的阻礙作用，但相對匱乏的科技、教育資源使得支撐創(chuàng)新驅(qū)動的科技供給能力在研究期內(nèi)一直略顯不足，浙江全省僅有浙江大學(xué)一所985高校，每萬人發(fā)表國內(nèi)論文數(shù)量、技術(shù)市場企業(yè)平均交易額等核心知識創(chuàng)獲指標(biāo)在全國處于中下游水平。此外，勞動力受教育程度相對較低，技能型人才較少，嚴(yán)重影響了浙江省科技創(chuàng)新知識的創(chuàng)造與獲取，因此，未來人才的引進與儲備應(yīng)成為浙江省創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的關(guān)鍵。

(2)雙系統(tǒng)阻力模式。該阻力模式根據(jù)不同的阻力作用，在2000年可以劃分為K-C型與C-E型兩種類型，在2014年可以劃分為C-P型、K-C型與K-E型三種類型。其中K-C型在2000年包括主要以知識創(chuàng)獲系統(tǒng)與企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的阻力作用為主的浙江、上海與福建，隨著在研究末期浙江退出該類型，該類型在2014年僅為上海與福建。上海的R&D人員全時當(dāng)量與技術(shù)市場企業(yè)平均交易額，福建的R&D經(jīng)費投入強度、每億元研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出產(chǎn)生的發(fā)明專利申請數(shù)、規(guī)模以上企業(yè)就業(yè)人員中R&D人員比重等知識創(chuàng)獲系統(tǒng)與企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)指標(biāo)相對較弱，在整體上影響了兩個地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。C-E型在2000年包括主要以企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)與創(chuàng)新環(huán)境系統(tǒng)阻力作用為主的北京、江蘇、廣東，但在研究末期，北京發(fā)展成為唯一以企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)與創(chuàng)新績效系統(tǒng)的阻力作用為主的C-P型。北京作為全國政治中心、文化中心、國際交往中心、科技創(chuàng)新中心，具有全國最強的知識創(chuàng)造與獲取能力，隨著其創(chuàng)新環(huán)境的改善，各類創(chuàng)新要素不斷積聚，但創(chuàng)新績效卻沒有以相同的高速度增長，且其企業(yè)創(chuàng)新能力一直稍顯薄弱，在規(guī)模以上企業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、規(guī)模以上企業(yè)技術(shù)改造經(jīng)費支出、國家產(chǎn)業(yè)化計劃項目當(dāng)年落實經(jīng)費等企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)與創(chuàng)新環(huán)境系統(tǒng)的指標(biāo)上明顯不如其知識創(chuàng)獲系統(tǒng)。而江蘇與廣東在2014年發(fā)展成為以知識創(chuàng)獲系統(tǒng)與創(chuàng)新環(huán)境系統(tǒng)阻力作用為主K-E型，這兩個地區(qū)的整體創(chuàng)新驅(qū)動能力較強，企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)逐步由對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的阻礙作用發(fā)展成帶動作用。雖然R&D經(jīng)費投入較大，但是由于整體經(jīng)濟體量也較大，因此R&D經(jīng)費投入強度較小，整體上影響了這兩個地區(qū)知識創(chuàng)獲系統(tǒng)的提升。此外，這兩個地區(qū)的經(jīng)濟能耗與環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出也整體較高，顯示了高速發(fā)展所付出的高耗能高污染代價，未來需要進一步加強污染物的排放限制，平衡好經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護之間的關(guān)系。

(3)三系統(tǒng)阻力模式。該阻力類型在2000年僅為K-C-E型，在2014年可以具體分K-C-P型與K-C-E型2種類型。其中，以知識創(chuàng)獲系統(tǒng)、企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)和創(chuàng)新績效系統(tǒng)為主的K-C-P型區(qū)域在研究末期僅為寧夏。寧夏的創(chuàng)新驅(qū)動能力在全國處于較弱水平，受制于自然資源條件的約束，寧夏在研發(fā)投入、技術(shù)市場、技術(shù)升級、科技信息、教育支撐、國家創(chuàng)新支持等創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展諸多方面都面臨著巨大挑戰(zhàn)。以知識創(chuàng)獲系統(tǒng)、企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)和創(chuàng)新環(huán)境系統(tǒng)為主的K-C-E型區(qū)域在2000年主要包括天津、遼寧、吉林、黑龍江、江西、山東、河南、湖北、湖南、安徽、廣西、重慶、四川、陜西等14個區(qū)域；在2014年主要包括天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西等20個區(qū)域。根據(jù)區(qū)域創(chuàng)新能力綜合得分，該類型區(qū)域可具體劃分為兩類：較高創(chuàng)新驅(qū)動能力區(qū)域包括天津、遼寧、山東、湖北、湖南、重慶、四川與陜西；較低創(chuàng)新驅(qū)動能力區(qū)域主要包括河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、江西、河南、廣西、海南、貴州、云南與西藏，大多為資源依賴型地區(qū)。相對于第二類省級區(qū)域而言，第一類區(qū)域的創(chuàng)新驅(qū)動能力具有顯著優(yōu)勢，各創(chuàng)新驅(qū)動子系統(tǒng)發(fā)展較好且較為均衡。

(4)四系統(tǒng)阻力模式。即K-C-P-E型，是知識創(chuàng)獲、企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新績效、創(chuàng)新環(huán)境4個系統(tǒng)綜合作用對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動共同產(chǎn)生阻力作用的模式，該類型在2000年主要包括河北、山西、內(nèi)蒙古、海南、貴州、云南、西藏、寧夏、甘肅、青海、新疆11個區(qū)域，在2014年數(shù)量明顯減少，主要包括安徽、甘肅、青海、新疆4個區(qū)域，絕大多數(shù)的K-C-P-E型區(qū)域已經(jīng)發(fā)展成為K-C-E型區(qū)域。該類型地區(qū)影響區(qū)域創(chuàng)新能力提升的因素較為全面，子系統(tǒng)的聯(lián)合阻力作用使區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展局面較為復(fù)雜，應(yīng)在鞏固與穩(wěn)定現(xiàn)有創(chuàng)新驅(qū)動能力基礎(chǔ)上，優(yōu)化科技資源配置，大力發(fā)揮科技資源的比較優(yōu)勢，逐步提高區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力。

4 結(jié)論與討論

(1)中國31個省級區(qū)域的創(chuàng)新驅(qū)動能力測度結(jié)果表明東部地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動能力明顯優(yōu)于廣大中西部地區(qū)，基本反映了中國區(qū)域綜合創(chuàng)新驅(qū)動能力的發(fā)展?fàn)顩r。因此，未來東部地區(qū)應(yīng)進一步發(fā)揮先發(fā)優(yōu)勢，瞄準(zhǔn)國際創(chuàng)新趨勢、特點進行自主創(chuàng)新，促使中國自主創(chuàng)新站在國際技術(shù)發(fā)展前沿，力求在重點領(lǐng)域、關(guān)鍵技術(shù)上取得重大突破，中西部地區(qū)應(yīng)進一步提高創(chuàng)新驅(qū)動能力，進行多種模式的創(chuàng)新，既要在優(yōu)勢領(lǐng)域進行原始創(chuàng)新，也要對現(xiàn)有技術(shù)進行集成創(chuàng)新，還應(yīng)加強引進技術(shù)的消化吸收再創(chuàng)新。

(2)探究影響區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動能力提升的因素及有效管理創(chuàng)新驅(qū)動阻力，根據(jù)測算結(jié)果得出：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級緩慢、R&D經(jīng)費投入強度較弱與自主創(chuàng)新內(nèi)生動力不足成為制約區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動的普遍性因素。此外，相當(dāng)一部分省份還存在創(chuàng)新環(huán)境不佳、科技普及與教育支撐較弱、政府對自主創(chuàng)新的引領(lǐng)作用有待強化等問題。在區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動存在普遍性阻礙因素的同時，不同阻礙因子對不同地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動影響作用也有所不同，未來應(yīng)該針對不同區(qū)域的阻礙因子，制定差別化的區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動政策。

(3)利用最小方差法(LSE)對區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動進行系統(tǒng)阻力類型分析，將中國區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動提升阻力主要分為4種模式：單系統(tǒng)阻力模式、雙系統(tǒng)阻力模式、三系統(tǒng)阻力模式和四系統(tǒng)阻力模式。各省級區(qū)域應(yīng)針對特有的創(chuàng)新驅(qū)動阻力模式，加強頂層設(shè)計，厘清思路、突破口和重點任務(wù)，突出企業(yè)的創(chuàng)新主體地位，不斷優(yōu)化科技資源配置效率，提高區(qū)域創(chuàng)新績效，營造良好的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與創(chuàng)新氛圍。加快建立協(xié)同創(chuàng)新機制，圍繞產(chǎn)業(yè)鏈部署創(chuàng)新鏈，圍繞創(chuàng)新鏈完善資金鏈，營造開放協(xié)同高效的創(chuàng)新生態(tài)。

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(責(zé)任編輯 劉傳忠)

Analysis on the Obstacle Type of the Innovation-Driven Regions Based on Obstacle Degree Model

Fan Fei1,2，Xiao Zelei3，Yang Gangqiang1,Sun Yuanyuan1

(1.Institute for the Development of Central China，Wuhan University，Wuhan 430072，China； 2.Economics and Management School，Wuhan University，Wuhan 430072，China； 3.Hubei Institute of Economic and Social Development，Central China Normal University，Wuhan 430079，China)

On the basis of the index system built for assessing the innovation-driven regions,this study applied TOPSIS Model to calculate the regional innovation-driven ability of 31 provinces in China for the period of 2000 to 2014.With the help of Obstacle Factor Diagnose Model,this study explored the obstacle factors that impacted the development of the region’s innovation-driven ability,and furthermore employed the least-squared-error(LSE)criterion to categorize the system obstacle types of the innovation-driven regions.The results shows:①The general factors that hinder the regional innovation-driven development include the slow adjustment of industrial structure and the manufacturing’s slow transformation and upgrading,the relatively low investment in R&D expenditure and the insufficient endogenous power of the independent innovation.②The influence of the different obstacle factors on innovation-driven development vary among regions.Differentiated regional innovation-driven policies should be made in the future based on the different factors the regions are facing.③The types of obstacles impede the improvement of the regional innovation-driven ability include single-system,double-system,triple-system,and quadruple-system.Among the four obstacle types, the“K-C-E Obstacle Model”in the triple-system type is the most common,which stands for the knowledge creating system,the industrial innovation system and the innovation capacity system.

Innovation-driven;TOPSIS Model;Obstacle factors;Resistance model

國家自然科學(xué)基金青年項目(41501141)，中國博士后科學(xué)基金面上項目(2015M582251)，中國博士后科學(xué)基金特別資助項目(2016T90710)，湖北省軟科學(xué)面上項目(2016ADC068)，武漢市軟科學(xué)重點研究項目(2016040306010200),武漢市科協(xié)科技創(chuàng)新智庫建設(shè)調(diào)研課題：武漢大學(xué)自主科研項目(人文社會科學(xué))聯(lián)合資助。

2016-06-12 作者簡介：范斐(1984-)，男，河南南陽人，博士，博士后/講師；研究方向：城市與區(qū)域創(chuàng)新。

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