我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)特征及其影響因素*

方大春，馬為彪

(安徽工業(yè)大學(xué) a.商學(xué)院;b.安徽創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展研究院，合肥 243032)

一、引言

十九大報告明確提出要加快建設(shè)創(chuàng)新型國家，并指出堅持創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。一個國家創(chuàng)新能力的提高，可以通過攻關(guān)研究以提高核心技術(shù)創(chuàng)新能力，也可以通過優(yōu)化創(chuàng)新資源間配置以提高區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力。關(guān)于我國的區(qū)域創(chuàng)新，很多研究著眼于區(qū)域內(nèi)部，對區(qū)域創(chuàng)新的能力、績效及環(huán)境等進行探討[1-8]。隨著區(qū)域經(jīng)濟一體化進程加快，區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)系以及區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新也成為研究重點。白俊紅和蔣伏心(2015)基于1998—2012年省際面板數(shù)據(jù)，運用空間計量分析方法研究表明，協(xié)同創(chuàng)新的總效果在長期過程中對區(qū)域創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響[9]。趙雨涵和宋旭光(2017)運用最小生成樹法研究表明，中國區(qū)域創(chuàng)新活動具有明顯的空間關(guān)聯(lián)性，并隨著時間的推移顯著增強[10]。張靜和李平(2017)運用空間面板模型分析發(fā)現(xiàn)，中國的區(qū)域創(chuàng)新績效存在明顯的空間關(guān)聯(lián)，主要以增長極為中心的組團方式分布[11]。李晨等(2017)運用SAR模型分析發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新空間溢出對區(qū)域創(chuàng)新的影響，交通鄰近的作用最大，技術(shù)鄰近次之，地理鄰近居第三位，經(jīng)濟鄰近的作用最小[12]。李婧和何宜麗利用2004—2013年30個省區(qū)面板數(shù)據(jù)的分析顯示，我國區(qū)域創(chuàng)新績效和知識溢出水平顯著提高，知識溢出對區(qū)域創(chuàng)新績效具有顯著正向影響[13]。趙少平和黃飛(2016)采用常規(guī)空間計量方法研究表明，長三角的區(qū)域創(chuàng)新集聚存在空間正相關(guān)性[14]。

從現(xiàn)有研究來看，大部分學(xué)者對于區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)系只局限于地理位置“鄰近”的區(qū)域。其實，隨著經(jīng)濟全球化與區(qū)域一體化的深入推進，區(qū)域創(chuàng)新的溢出效應(yīng)隨著知識、技術(shù)和人才等的跨區(qū)域流動，超越了地理上“鄰近”區(qū)域，而表現(xiàn)為“跨區(qū)域”流動。這種跨區(qū)域流動，使得各地區(qū)創(chuàng)新能力的提升與其他地區(qū)(不僅僅是相鄰地區(qū))緊密相關(guān)，呈現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。因此，只有全面掌握區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的整體特征及各節(jié)點(各區(qū)域)在其中的角色和作用，才能更有效地推進區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新。有鑒于此，本文通過構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新指標體系計算我國省級區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)，進而運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法(Social Network Analysis，SNA)考察我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的整體網(wǎng)絡(luò)特征、網(wǎng)絡(luò)中心性和空間聚類特征，并進一步運用二次指派程序(Quadratic Assignment Procedure，QAP)探究區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的主要影響因素。

二、我國區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)測度

運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法分析區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)，首先要測算各區(qū)域的創(chuàng)新指數(shù)，因此需要構(gòu)建合理的區(qū)域創(chuàng)新指標體系?；趨^(qū)域創(chuàng)新評價的科學(xué)性、整體性、可操作性及動態(tài)連續(xù)性原則，參照彭迪云(2016)和齊亞偉(2015)的研究[4][7]，將區(qū)域創(chuàng)新分為創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新環(huán)境三個維度，采用10個指標測算我國各區(qū)域的創(chuàng)新指數(shù)，具體見表1。

表1區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)的指標體系

目標系統(tǒng)一級指標二級指標區(qū)域創(chuàng)新A1:創(chuàng)新投入A2:創(chuàng)新產(chǎn)出A3:創(chuàng)新環(huán)境A11:R&D經(jīng)費支出(萬元)A12:R&D人員全時當量(人/年)A21:專利授權(quán)量(項)A22:技術(shù)市場成交額(億元)A23:高技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(億元)A31:公共圖書館藏書量(萬冊)A32:科技支出占財政支出比例(%)A33:人均GDP(人/元)A34:第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重(%)A35:實際利用外資額(萬美元)

準確、合理的權(quán)重分配是進行多指標分析的關(guān)鍵，權(quán)重的確定方法主要有德爾菲法(專家評議法)、主成分分析法、層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度法、熵值法、變異系數(shù)法等。其中，變異系數(shù)法不僅較為客觀，而且可操作性強(鄭廣華，2010)[15]，因此本文選取變異系數(shù)法確定權(quán)重。計算得到各樣本區(qū)域2006—2015年的創(chuàng)新指數(shù)(見表2)。從整體均值來看，區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)呈現(xiàn)不斷增加趨勢，說明我國區(qū)域創(chuàng)新不斷增強；從各區(qū)域看，創(chuàng)新指數(shù)也是遞增的，各區(qū)域的創(chuàng)新不斷提升；從區(qū)域排名看，創(chuàng)新指數(shù)排在前五位基本是北京、上海、江蘇、浙江、廣東，排名后五位的基本是青海、寧夏、海南、新疆、甘肅、貴州等西部省區(qū)，說明區(qū)域創(chuàng)新在整體上依舊是東部地區(qū)優(yōu)于西部地區(qū)。

表2 各樣本區(qū)域的創(chuàng)新指數(shù)

三、我國區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)特征

1.區(qū)域創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

本文基于區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，參考劉華軍等(2015)的引力模型[16]，并根據(jù)本文研究的需要進行修正，得到如下模型：

其中，xi,j為i區(qū)域與j區(qū)域之間的創(chuàng)新空間相關(guān)性，Pi和Pj分別為i區(qū)域和j區(qū)域的總?cè)藬?shù)，Gi和Gj分別為i區(qū)域和j區(qū)域的GDP總值，ki,j為i區(qū)域在i和j區(qū)域創(chuàng)新中的貢獻率，i區(qū)域和j區(qū)域的創(chuàng)新水平分別由Ii與Ij表示?；谕羞_羅的人口遷移模型，需要把地理距離和經(jīng)濟距離同時納入摩擦距離(Dij)中。di,j表示區(qū)域i與區(qū)域j省會(首府)城市之間的球面實際距離，根據(jù)各城市的經(jīng)緯度以及球面距離公式計算得到；gi和gj分別為i區(qū)域和j區(qū)域的人均GDP，其差值的絕對值越大，說明區(qū)域間資源流動性越強。

2.整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特征

為了更能清晰和直觀展示我國區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，本文利用UCINET可視化工具Netdraw繪制了2015年的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)(見圖1)。從圖1可以看出，我國區(qū)域創(chuàng)新呈現(xiàn)較為明顯的空間網(wǎng)絡(luò)特征，其中上海、北京、天津、浙江、江蘇等東部區(qū)域與其他區(qū)域聯(lián)系較多，處于網(wǎng)絡(luò)的中心地帶；青海、甘肅等中西部區(qū)域則處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶。

圖1 2015年我國區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

圖2 空間關(guān)聯(lián)關(guān)系與網(wǎng)絡(luò)密度

圖3 網(wǎng)絡(luò)等級度與網(wǎng)絡(luò)效率

把握一個網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)特征，需要研究其整體網(wǎng)絡(luò)密度和網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性。網(wǎng)絡(luò)密度反映網(wǎng)絡(luò)成員聯(lián)系的緊密度，密度越大，聯(lián)系就越密切；網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性包含網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)等級度和網(wǎng)絡(luò)效率，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系反映網(wǎng)絡(luò)成員之間的相互作用程度，網(wǎng)絡(luò)等級度反映網(wǎng)絡(luò)成員之間非對稱可達的程度(主要針對有向圖，其值越大則網(wǎng)絡(luò)越具有等級結(jié)構(gòu))，網(wǎng)絡(luò)效率反映各成員之間的連接效率(網(wǎng)絡(luò)效率越低，則說明成員之間的連線越多、聯(lián)系越密，則關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)越穩(wěn)定)。根據(jù)劉軍(2014)的計算方法[17]，基于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣，繪制出2006年至2015年我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度、關(guān)聯(lián)關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)等級度以及網(wǎng)絡(luò)效率的變化趨勢(見圖2、圖3)。

從圖2可以看出，我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)密度總體呈現(xiàn)上升趨勢，表明區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)越來越密切。但從絕對值看，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)密度分別為227與0.261，距離理論上總共的關(guān)聯(lián)關(guān)系870(30×29)和網(wǎng)絡(luò)密度1還有很大差距?？梢姡覈鴧^(qū)域創(chuàng)新的空間聯(lián)系還有很大提升空間。從圖3可以看出，網(wǎng)絡(luò)等級度先是呈現(xiàn)下降趨勢，但在2011年以后趨于平穩(wěn)，說明整體網(wǎng)絡(luò)趨向平等化發(fā)展；網(wǎng)絡(luò)效率整體上呈現(xiàn)下降趨勢，表明各區(qū)域之間的創(chuàng)新關(guān)聯(lián)不斷增強?？梢?，自2006年全國科技大會以后，創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略成為我國主要發(fā)展戰(zhàn)略之一，各地也紛紛積極促進科技創(chuàng)新，創(chuàng)新人才、知識、技術(shù)等創(chuàng)新資源的區(qū)域間流動加快，各區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)也得到有效加強。

3.各區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)中心性

中心性是重要的網(wǎng)絡(luò)特征，反映節(jié)點成員在網(wǎng)絡(luò)中的地位及權(quán)利大小，包括點度中心度、中間中心度和接近中心度。點度中心度衡量成員在網(wǎng)絡(luò)中所處的地位，其值越高則與其他成員的連線越多，越處于網(wǎng)絡(luò)的中心；中間中心度反映成員在網(wǎng)絡(luò)中對資源的掌握程度，其值越高則掌握的資源越多(處于與其他成員最短連線上，在整個網(wǎng)絡(luò)中起著橋梁的作用)；接近中心度反映成員在網(wǎng)絡(luò)中獨立于其他成員(不受控制)的程度，其值越高則與其他成員越接近，與其他成員的聯(lián)系越強。限于篇幅，這里僅給出2015年的計算結(jié)果(見表3)。

從點度中心度來看，高于均值的區(qū)域有9個(上海、天津、江蘇、北京、山東、浙江、廣東、內(nèi)蒙古、河南)，這些區(qū)域與其他區(qū)域連線較多，處于網(wǎng)絡(luò)的中心地帶；其中7個屬于東部發(fā)達地區(qū)，說明我國的創(chuàng)新中心集中在東部地區(qū)。點入度大于點出度的區(qū)域有上海、天津、江蘇、北京、浙江、安徽、山東、內(nèi)蒙古和河南，其受益大于溢出；相反，中西部地區(qū)則大多表現(xiàn)為溢出大于受益?？梢姡瑬|部地區(qū)擁有良好的經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境，吸引了其他地區(qū)創(chuàng)新資源的流入。從中間中心度來看，高于均值的區(qū)域有8個(上海、天津、江蘇、北京、山東、浙江、廣東、內(nèi)蒙古)，其中心度占全國總量的83.44%，掌握較多的創(chuàng)新資源，在整個網(wǎng)絡(luò)中起著橋梁的作用；這些區(qū)域大多處于我國最為發(fā)達的長江三角洲、珠江三角洲以及環(huán)渤海地區(qū)，在區(qū)域創(chuàng)新方面具有強大的優(yōu)勢。從接近中心度來看，高于均值的區(qū)域有8個(上海、天津、江蘇、北京、山東、浙江、內(nèi)蒙古、廣東)，這些區(qū)域的創(chuàng)新活動對其他區(qū)域的創(chuàng)新活動有較大影響，是網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新活動的中心行動者。另外，不管從點度中心度、中間中心度還是接近中心度看，排名靠后的基本上是寧夏、海南等區(qū)域，這些區(qū)域由于經(jīng)濟發(fā)展水平較低、地理位置偏遠以及基礎(chǔ)設(shè)施落后，區(qū)域創(chuàng)新能力不足，處在網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶。

表3 各樣本區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)中心性

4.區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的板塊結(jié)構(gòu)

為了進一步探討我國區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的空間聚類特征，需將整個網(wǎng)絡(luò)簡化為塊模型。根據(jù)Wasserman和Faust(1994)構(gòu)建的塊模型評測體系[18]，將我國區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)分為四大板塊：一是雙向溢出板塊，該板塊成員與板塊內(nèi)成員和板塊外成員都有較多的關(guān)系，表現(xiàn)為雙向溢出；二是凈受益板塊，該板塊成員受益遠大于溢出，在極端情況下表現(xiàn)為只受益而不溢出；三是經(jīng)紀人板塊，其作用好比橋梁，起著聯(lián)結(jié)其他板塊之間關(guān)系的作用，該板塊成員內(nèi)部的關(guān)系較少，而與外部的關(guān)系較多；四是凈溢出板塊，與凈受益板塊相反，該板塊成員受益遠大于溢出，在極端情況下只溢出而不受益。本文采用常見的CONCOR塊模型分析方法，最大分割深度為2，收斂標準為0.2，將我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)劃分為雙向溢出、凈受益、經(jīng)紀人和凈溢出四大板塊，如表4所示，圖4則更加清晰地描繪了四大板塊之間的互動關(guān)系。

表4 我國區(qū)域空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的板塊結(jié)構(gòu)

注：期望內(nèi)部關(guān)系比例根據(jù)“(板塊內(nèi)區(qū)域數(shù)-1)/(網(wǎng)絡(luò)中所有區(qū)域數(shù)-1)”計算，實際內(nèi)部關(guān)系比例根據(jù)“板塊內(nèi)部關(guān)系數(shù)/板塊的溢出關(guān)系總數(shù)”計算。

圖4 我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的四大板塊

2015年，我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)一共有227個關(guān)聯(lián)關(guān)系(板塊內(nèi)26個關(guān)聯(lián)關(guān)系，板塊外201個關(guān)聯(lián)關(guān)系)，表明我國區(qū)域創(chuàng)新存在著明顯的空間關(guān)系和溢出效應(yīng)。雙向溢出板塊的成員有4個區(qū)域(有北京、天津、內(nèi)蒙古、山東)，凈受益板塊的成員有5個區(qū)域(上海、江蘇、浙江、廣東、福建)*板塊的期望內(nèi)部關(guān)系比例小于實際內(nèi)部關(guān)系比例，則屬于雙向溢出板塊或凈受益板塊。雙向溢出板塊中，受益關(guān)系總共74個(板塊內(nèi)8個，板塊外66個)，溢出關(guān)系總共26個(板塊內(nèi)8個，板塊外18個)，期望內(nèi)部關(guān)系比例10.34%小于實際內(nèi)部關(guān)系比例30.77%；凈受益板塊中，受益關(guān)系總共81個(板塊內(nèi)7個，板塊外74個)，溢出關(guān)系總共38個(板塊內(nèi)7個，板塊外31個)，期望內(nèi)部關(guān)系比例13.79%小于實際內(nèi)部關(guān)系比例18.42%；由于后者的受益關(guān)系數(shù)大于前者，故將前者作為雙向溢出板塊，后者作為凈受益板塊。，經(jīng)紀人板塊的成員有9個區(qū)域(吉林、河北、山西、陜西、遼寧、寧夏、黑龍江、重慶、青海)，凈溢出板塊的成員有12個區(qū)域(湖北、湖南、廣西、河南、四川、貴州、云南、安徽、海南、江西、甘肅、新疆)*板塊的期望內(nèi)部關(guān)系比例大于實際內(nèi)部關(guān)系比例，則屬于經(jīng)紀人板塊或凈溢出板塊。經(jīng)紀人板塊中，受益關(guān)系總共24個(板塊內(nèi)9個，板塊外15個)，溢出關(guān)系總共67個(板塊內(nèi)9個，板塊外58個)，期望內(nèi)部關(guān)系比例27.59%大于實際內(nèi)部關(guān)系比例13.43%；凈溢出板塊中，受益關(guān)系總共48個(板塊內(nèi)2個，板塊外46個)，溢出關(guān)系總共96個(板塊內(nèi)2個，板塊外94個)，期望內(nèi)部關(guān)系比例37.93%大于實際內(nèi)部關(guān)系比例2.13%。由于后者的溢出關(guān)系數(shù)明顯大于前者，故將前者作為經(jīng)紀人板塊，后者作為凈溢出板塊。?？偟膩砜?，凈受益板塊的成員大多屬于東部沿海地區(qū)，而凈溢出板塊大多數(shù)屬于中西部地區(qū)。東部地區(qū)憑借自身的經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢吸引著中西部地區(qū)的創(chuàng)新資源，進而區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)在整體上表現(xiàn)出非均衡的特征。

為更深層次剖析四個板塊之間的空間關(guān)聯(lián)，通過UCINET軟件計算得出各板塊之間的密度矩陣，然后與整體網(wǎng)絡(luò)密度(0.261)比較，若板塊之間的密度大于0.261，賦值為1(該兩板塊之間存在較強的空間關(guān)聯(lián))，相反則賦值為0，得到像矩陣(見表5)。從整體來看，各板塊基本能夠發(fā)揮各自的優(yōu)勢，體現(xiàn)板塊功能。像矩陣可以直觀地反映區(qū)域創(chuàng)新在各板塊間的溢出效應(yīng)，經(jīng)紀人板塊和凈溢出板塊對雙向溢出板塊和凈受益板塊具有較強的溢出效應(yīng)，反映出中西部區(qū)域創(chuàng)新資源向東部地區(qū)流動的趨勢；雙向溢出板塊和凈受益板對自身具有較強的溢出效應(yīng)，而經(jīng)紀人板塊和凈溢出板塊的自身溢出效應(yīng)不明顯，表明東部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動更為顯著，而中西部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動較弱。

表5 我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)四大板塊之間的密度矩陣與像矩陣

四、我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的影響因素

1. 模型設(shè)定與指標選取

本文采用社會網(wǎng)絡(luò)矩陣QAP分析影響我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的主要因素，QAP是一種基于關(guān)系數(shù)據(jù)探究不同矩陣之間相關(guān)系數(shù)，并對該系數(shù)進行非參數(shù)檢驗的方法。由于地理位置上的先天優(yōu)勢，一個區(qū)域通常更易受到相鄰區(qū)域溢出效應(yīng)的影響。從前文的密度矩陣分析來看，各板塊之間存在著明顯的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系與溢出效應(yīng)，但各板塊之間的空間溢出又存在差異性，這可能是由于不同區(qū)域擁有不同的創(chuàng)新資源和環(huán)境所造成的，因此，本文選擇若干刻畫區(qū)域創(chuàng)新差異的指標，構(gòu)建模型：I=f(D,R,K,S,F,G,T) 。

其中，I為區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣，D為空間鄰接矩陣(兩區(qū)域相鄰取1，否則為0)，R為R&D人員全時當量差異矩陣，K為R&D經(jīng)費支出差異矩陣，S為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重差異矩陣，F(xiàn)為實際利用外資差異矩陣，G為人均GDP差異矩陣，T為科技支出占財政支出比重差異矩陣。取各區(qū)域?qū)?yīng)的指標在樣本期間(2006—2015年)的均值，用各區(qū)域?qū)嶋H值與均值之差的絕對值建立差異矩陣，再利用UCINET軟件進行QAP相關(guān)性分析和回歸分析。

2.QAP相關(guān)性分析

通過QAP相關(guān)性分析可以得出不同矩陣之間的相關(guān)性。QAP以某個矩陣的行和列同時置換為基礎(chǔ)，多次重復(fù)計算置換后的矩陣與其他矩陣之間的相關(guān)系數(shù)，并通過隨機重排計算出相應(yīng)相關(guān)系數(shù)分布，進而根據(jù)事先確定的顯著性水平得出相關(guān)系數(shù)(劉軍，2014)[19]。由UCINET軟件通過10 000次置換，分別得到被解釋變量與解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)(見表6)。其中，最大值和最小值分別是實際相關(guān)系數(shù)中的最大值和最小值；P1≥0、P2≤0分別表示10 000次隨機置換中觀測到的相關(guān)系數(shù)大于等于、小于等于實際相關(guān)系數(shù)的概率。根據(jù)表6，各變量的相關(guān)系數(shù)均通過了1%的顯著性水平檢驗，且系數(shù)都為正數(shù)，表明選取的指標對我國區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)有著顯著的正向影響。

表6 區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)矩陣與影響因素的QAP相關(guān)性

表7 各差異矩陣之間的相關(guān)系數(shù)與顯著性水平

注：***、**、*分別代表1%、5%、10%的顯著性水平。

為了更進一步檢驗選取的指標差異矩陣之間是否存在相關(guān)關(guān)系，進一步對差異矩陣進行QAP相關(guān)性分析，得到其相關(guān)系數(shù)及其顯著性水平(見表7)。R&D經(jīng)費支出差異矩陣與R&D人員投入差異矩陣具有顯著的相關(guān)性(相關(guān)關(guān)系達到0.932)，兩者存在嚴重共線性，且與其他變量也存在一定的共線性問題。為了減小變量間共線性問題帶來的估計誤差，剔除R&D經(jīng)費支出差異矩陣K，得到修正模型：I′=f(D,R,S,F,G,T)。

3. QAP回歸分析

運用UCINET軟件，選擇10 000次隨機置換，回歸結(jié)果如表8所示。概率1表示隨機置換后的判定系數(shù)絕對值不小于觀察到的判定系數(shù)的概率；相反，概率2表示置換后的判定系數(shù)不大于觀察到的判定系數(shù)的概率。由表8可知，空間鄰接矩陣D在1%的水平上顯著，說明地理位置確實對區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)具有顯著影響；R&D人員全時當量差異矩陣(R)、人均GDP差異矩陣(G)和科技支出占財政支出比重差異矩陣(T)都在1%的水平上顯著，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重差異矩陣(S)和實際利用外資差異矩陣(F)分別在5%與10%的顯著性水平上顯著?？梢姡覈鴧^(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)在不同程度上受到這些因素的影響?；貧w系數(shù)為負，表明區(qū)域間第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、實際利用外資和科技支出占財政支出比重的差異越小，區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)越強；回歸系數(shù)為正，表明區(qū)域間R&D人員全時當量和人均GDP的差異越大，區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)越強。

表8 區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)影響因素的QAP回歸分析

五、結(jié)論與啟示

本文基于我國2006—2015年30個省級樣本區(qū)域的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)，并采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法(SNA)和QAP回歸分析法，考察我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)特征及其影響因素，得出以下結(jié)論：(1)我國區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，東部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新指數(shù)明顯高于中西部地區(qū)，說明雖然各區(qū)域創(chuàng)新均不斷加強，但中西部地區(qū)與東部地區(qū)還存在一定差距。(2)我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)密度呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，區(qū)域創(chuàng)新的空間聯(lián)系更加緊密，但還有很大提升空間；網(wǎng)絡(luò)等級度和網(wǎng)絡(luò)效率整體上呈現(xiàn)下降趨勢，各區(qū)域趨向平等化發(fā)展，空間關(guān)聯(lián)更加密切。(3)我國的創(chuàng)新中心集中在東部地區(qū)，東部地區(qū)吸引其他地區(qū)的創(chuàng)新資源流入，并對其他地區(qū)的創(chuàng)新活動有較大影響。(4)我國區(qū)域創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的四大板塊基本發(fā)揮了各自的優(yōu)勢和功能；凈受益板塊的成員大多屬于東部沿海地區(qū)，而凈溢出板塊大多數(shù)屬于中西部地區(qū)；經(jīng)紀人板塊和凈溢出板塊對雙向溢出板塊和凈受益板塊具有較強的溢出效應(yīng)；東部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動更為顯著，而中西部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動較弱。(5)我國區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)受到各區(qū)域地理位置差異、科技投入差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、利用外資差異以及經(jīng)濟發(fā)展水平差異等因素的顯著影響。

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下建議：

第一，從全國一盤棋的戰(zhàn)略角度實施區(qū)域創(chuàng)新政策。上海、北京、天津、江蘇等東部地區(qū)作為我國區(qū)域創(chuàng)新的中心地帶，應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮其優(yōu)勢，進一步提高創(chuàng)新能力。雖然中西部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新相對落后，但也擁有豐富的創(chuàng)新資源，東部地區(qū)可在中西部地區(qū)設(shè)立創(chuàng)新平臺，形成優(yōu)勢互補，避免中西部地區(qū)的創(chuàng)新資源過度流入東部地區(qū)，進而在全國層面形成更為均衡的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新格局。

第二，制定差別化的區(qū)域創(chuàng)新政策。充分考慮各板塊之間的結(jié)構(gòu)特征，避免“一刀切”。一方面，雙向溢出板塊和凈受益板塊是我國區(qū)域創(chuàng)新的核心地帶，有著強大的優(yōu)勢，要在提升其自身創(chuàng)新能力的同時，積極引導(dǎo)凈溢出板塊與經(jīng)紀人板塊的創(chuàng)新發(fā)展。另一方面，凈溢出板塊與經(jīng)紀人板塊要充分發(fā)揮其資源優(yōu)勢，并積極學(xué)習(xí)和引進先進技術(shù)，主動參與跨區(qū)域創(chuàng)新活動，從而提高全國的區(qū)域創(chuàng)新關(guān)聯(lián)密度和創(chuàng)新效率。

第三，努力縮小中西部地區(qū)與東部地區(qū)的創(chuàng)新差距。要鼓勵東部地區(qū)擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新型企業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，加大區(qū)域創(chuàng)新知識、技術(shù)和人才的溢出效應(yīng)。同時，中西部地區(qū)應(yīng)加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，主動引進、消化并吸收國內(nèi)外先進技術(shù)，逐步提高自身自主創(chuàng)新和發(fā)展的能力。

第四，積極推進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，縮小區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境差距。QAP回歸分析表明，區(qū)域間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放、科技投入等方面的差異越小，區(qū)域創(chuàng)新的空間關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)越大。因此，落后地區(qū)應(yīng)加快推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，擴大對外開放，加大科技投入，努力縮小區(qū)域間差異，從而推動整體區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新。

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