基于空間計量分析的浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出研究

王承云， 蔣世敏， 熊文景， 戴添樂

(上海師范大學環(huán)境與地理科學學院， 上海 200234)

在區(qū)域經(jīng)濟一體化背景下，浙江省作為民營經(jīng)濟發(fā)展的重鎮(zhèn)，民營經(jīng)濟之網(wǎng)覆蓋了從浙北平原到浙南山地的浙江大部，為浙江省區(qū)域創(chuàng)新不斷注入活力.浙江省深入實施“創(chuàng)業(yè)富民、創(chuàng)新強省”總戰(zhàn)略，強化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主體的地位，著力構(gòu)建浙江特色的全域創(chuàng)新體系.創(chuàng)新驅(qū)動成為浙江省制造業(yè)獲得“單項冠軍”的不二法門.然而，浙江省區(qū)域內(nèi)部創(chuàng)新資源配置不均衡、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡等問題，使得浙江省區(qū)域內(nèi)部創(chuàng)新能力的進一步提升受到限制.為此，探究浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時空演化特征及其影響因素，對于提升區(qū)域創(chuàng)新能力，促進區(qū)域經(jīng)濟增長，提升綜合競爭力具有重要實踐價值.

目前，有關(guān)區(qū)域創(chuàng)新的研究主要集中在評價體系構(gòu)建[1]、創(chuàng)新效率[2-4]及其創(chuàng)新驅(qū)動機制[5-6]、創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應[7-9]、也有研究揭示了創(chuàng)新產(chǎn)出的經(jīng)濟增長效應[10].隨著創(chuàng)新地理學的發(fā)展，學者們對于區(qū)域創(chuàng)新的研究正逐步深入.已有研究可概括為三個方面：一是區(qū)域創(chuàng)新能力研究.如甄峰[11]等構(gòu)建了區(qū)域創(chuàng)新能力評價指標體系，從知識、技術(shù)、管理與制度、宏觀社會經(jīng)濟環(huán)境四個方面測度區(qū)域創(chuàng)新能力，對于早期停留在理論探討的創(chuàng)新研究補充了量化研究；王承云[12]等探討長三角16個城市的創(chuàng)新水平，認為其創(chuàng)新空間的相關(guān)性整體上表現(xiàn)為正向，而知識經(jīng)濟和集聚經(jīng)濟是城市創(chuàng)新產(chǎn)生的根本機制；方創(chuàng)琳[13]等從城市自主創(chuàng)新、人居環(huán)境創(chuàng)新、體制創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新四個方面系統(tǒng)評估了中國創(chuàng)新型城市現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)中國287個城市的綜合創(chuàng)新水平與這四個方面的創(chuàng)新水平的空間分異規(guī)律呈現(xiàn)一致性；呂拉昌[14]等對我國三大都市圈40個中心城市的創(chuàng)新引力進行測度與比較，從城市知識創(chuàng)新、創(chuàng)新環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新四個方面對這40個中心城市進行聚類分析，并分為四個等級，深化了區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)理論；眾多研究從技術(shù)、知識、制度、經(jīng)濟基礎、政府行為等多個方面對區(qū)域創(chuàng)新能力進行綜合性評價，表明區(qū)域創(chuàng)新能力呈現(xiàn)顯著的經(jīng)濟地帶性空間差異.二是區(qū)域創(chuàng)新的空間結(jié)果分析.如段德忠[15]等對上海市和北京市創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)的演化模式進行了探討，上海市創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)在1991年—2014年間由單核驅(qū)動向多核驅(qū)動不斷演進，北京市創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)為市中心單核主導始終未變；武曉靜[16]等對長江經(jīng)濟帶130個城市的創(chuàng)新水平時空格局進行了系統(tǒng)探討，各城市創(chuàng)新能力呈現(xiàn)由集聚向擴散的發(fā)展態(tài)勢.三是區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡研究.如王越[17]等采用引力模型探討長三角城市的創(chuàng)新聯(lián)系網(wǎng)絡，測算創(chuàng)新節(jié)點城市的輻射能力，揭示了地理鄰近性、制度鄰近性以及技術(shù)鄰近性對城市創(chuàng)新網(wǎng)絡的作用；周燦[18]等研究了長三角城市群創(chuàng)新網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，測度城市創(chuàng)新網(wǎng)絡地位，對城市創(chuàng)新模式進行劃分，揭示了空間網(wǎng)絡視角下不同城市創(chuàng)新模式的差異.

在已有研究中，關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的研究主要停留在國家[19-20]、省域[21]和地市[22-23]的宏觀層面.事實上具有明顯局域性特征的知識溢出在更小的空間尺度才表現(xiàn)出顯著性[24]，而以縣域為空間研究單元的研究卻少見.蔣天穎[25]探討了浙江省內(nèi)部創(chuàng)新產(chǎn)出的時空特征，但是時間跨度短，不能很好地反映創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異演變，而且用單純的專利授權(quán)數(shù)衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，沒有考慮到專利屬于中間產(chǎn)品，不能全面代表創(chuàng)新最終成果.何健芳[26]等探討了廣東省21個地級市創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異，但沒有說明其空間差異的形成原因.還有相關(guān)學者研究區(qū)域內(nèi)部的創(chuàng)新[27-29]，但大多以單一指標來衡量創(chuàng)新產(chǎn)出.鑒于此，本文以發(fā)明專利授權(quán)數(shù)作為創(chuàng)新產(chǎn)出的間接指標，新產(chǎn)品產(chǎn)值作為創(chuàng)新產(chǎn)出的直接指標，構(gòu)建創(chuàng)新產(chǎn)出綜合評價指標，借助空間計量分析方法，分析浙江省69個縣級行政區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異，客觀揭示經(jīng)濟基礎、技術(shù)溢出、政府政策等相關(guān)因素對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間影響效應，以期為優(yōu)化浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間格局、促進科技資源的有效配置、縮小區(qū)域創(chuàng)新差異提供參考.

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本文采用新產(chǎn)品產(chǎn)值和發(fā)明專利授權(quán)數(shù)來表征創(chuàng)新產(chǎn)出.創(chuàng)新產(chǎn)出包括中間產(chǎn)出(知識創(chuàng)新)和最終產(chǎn)出(經(jīng)濟收益).新產(chǎn)品產(chǎn)值是創(chuàng)新產(chǎn)出商業(yè)成果的收益性指標，可作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的直接指標；發(fā)明專利授權(quán)數(shù)屬于創(chuàng)新過程中知識溢出的中間產(chǎn)出，反映區(qū)域創(chuàng)新的活躍程度，可作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的間接指標.2012年—2019年浙江省行政區(qū)劃經(jīng)歷了六次調(diào)整，為保證空間研究單元的可比性，本文以浙江省2012年的行政區(qū)劃為標準，將各地市所轄縣市作為獨立研究單元，2012年之后調(diào)整為“區(qū)”的富陽市、紹興縣、上虞市、奉化市、洞頭縣和臨安縣按照縣級行政區(qū)處理，最終確定研究范圍包括浙江省11個地級市區(qū)、22個縣級市、35個縣以及1個自治縣，共計69個縣級行政單元.本文所有數(shù)據(jù)來源于浙江省各地市的統(tǒng)計年鑒以及2008年—2020年《浙江省統(tǒng)計年鑒》.

2 研究方法

2.1 熵權(quán)法

采用熵權(quán)法對指標進行綜合評估，可對各指標進行客觀賦權(quán).首先對原始數(shù)據(jù)進行正向標準化處理，設Yij為第i個縣區(qū)第j項指標的規(guī)范化值，對于給定的j，Yij的差異越大，該項指標的作用就越大，綜合評估的計算步驟如下：

(1)

(i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)，

(2)

(i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)，

(3)

(4)

其中，Ej為第j個評價指標的熵值，Wj為第j個評價指標的熵權(quán)，Ti為第i個縣區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出的綜合得分，用來衡量創(chuàng)新產(chǎn)出.

2.2 全局空間自相關(guān)

為了表達浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間集聚情況，選取全局Moran’sI指數(shù)揭示研究區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布格局.其計算公式如下：

(5)

2.3 局部空間自相關(guān)

(6)

2.4 NICH指數(shù)

相對發(fā)展率指數(shù)(NICH指數(shù))可以衡量浙江省各縣域在某一時期內(nèi)相對于浙江省整體的發(fā)展速度.計算公式如下：

(7)

式中，Y1i、Y2i分別表示第i個縣域在觀測期末期和初期的創(chuàng)新產(chǎn)出，Y1、Y2分別表示浙江省各縣域在該時期末期和初期的創(chuàng)新產(chǎn)出.

2.5 地理加權(quán)回歸模型

地理加權(quán)回歸模型(GWR)是考慮變量空間異質(zhì)性的局部線性回歸模型，可獲得不同自變量隨空間位置變化而變化的參數(shù)估計，有效探索不同影響因素在不同地理位置上的空間差異性.由于GWR模型在診斷方面較弱，一般先進行OLS回歸以確保模型的準確性，再建立局部空間回歸，更有利于探索局部空間變異特征.OLS回歸表達式為：

(8)

式中，n為自變量個數(shù)；xk為第k個自變量的值；Y為因變量；β0、βk分別為常數(shù)項估計值和第k個自變量的估計值；ε為隨機項.OLS回歸模型可以從整體上確定各影響因素的差異性，卻難以反映空間異質(zhì)性.進一步用GWR模型解釋各個影響因素與空間研究單元創(chuàng)新產(chǎn)出的空間關(guān)系，GWR模型的表達式為：

(9)

式中，Yi為在空間單元i觀測的因變量；n、xik、β0、βk以及εi的含義同(8)式.本文采用高斯函數(shù)計算βk的空間權(quán)重，最優(yōu)帶寬以AIC最小化準則確定.

3 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時空差異演變

3.1 區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間演化特征

為了描述浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間演化特征，選取2007年、2013年和2019年作為評價的時間節(jié)點進行可視化分析，運用ArcGIS中的自然間斷點分級法，將浙江省69個縣級單元的創(chuàng)新產(chǎn)出從高到低劃分為高水平區(qū)、較高水平區(qū)、中等水平區(qū)和低水平區(qū)四個等級.2007年—2019年，浙江省創(chuàng)新產(chǎn)出空間集聚特征顯著，如圖1，高創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)的分布與浙江省大灣區(qū)“一環(huán)、一帶、一通道”的總體格局大致吻合；全省創(chuàng)新產(chǎn)出低水平區(qū)以面狀集中分布于浙西南、杭州西部和臺州北部.2007年，創(chuàng)新產(chǎn)出處于高水平和較高水平的縣區(qū)總共有3個，2013年處于高水平和較高水平的縣區(qū)上升至4個，2019年處于高水平和較高水平的縣區(qū)為5個，表明浙江省各縣域的創(chuàng)新產(chǎn)出在空間分布上逐漸集聚.

圖1 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出空間分布演變Fig.1 Spatial distribution evolution of regional innovation output in Zhejiang Province

進一步對2007年、2013年、2019年浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出空間格局進行分析.2007年，浙江省創(chuàng)新產(chǎn)出高水平區(qū)、較高水平區(qū)和中等水平區(qū)相對較少，杭州市區(qū)為高水平區(qū)，溫州市區(qū)、寧波市區(qū)為較高水平區(qū)；中等水平區(qū)有14個，其它地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出較低，為低水平區(qū).2013 年，浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的中等水平區(qū)、較高水平區(qū)以及高水平區(qū)共有22個，高水平區(qū)未發(fā)生改變，紹興市區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出由中等水平上升為較高水平；余姚市、臨海市、新昌縣、武義縣由低水平區(qū)上升為中等水平區(qū).2019年，浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的中等水平區(qū)、較高水平區(qū)以及高水平區(qū)數(shù)量明顯增加，共有30個縣區(qū)，高水平區(qū)依然不變，臺州市區(qū)由中等水平區(qū)上升為較高水平區(qū)，衢州市區(qū)、安吉縣、長興縣、海鹽縣、平湖市、桐鄉(xiāng)市、寧?？h由低水平區(qū)上升中等水平區(qū).2007年—2019年，浙東北縣區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出增長較顯著，究其原因，環(huán)杭州灣高質(zhì)量發(fā)展輻射帶動周圍縣區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展，空間聯(lián)動作用顯著；而浙西南地區(qū)受限于創(chuàng)新資源、區(qū)位條件等因素阻礙，難以擺脫循環(huán)累積的發(fā)展困境，難以實現(xiàn)跨越發(fā)展.舟山市區(qū)、嵊泗縣以及岱山縣雖毗鄰杭州灣，但是由于海水阻隔，導致經(jīng)濟輻射效應減弱、區(qū)域聯(lián)系降低，區(qū)域創(chuàng)新長期處于低水平階段.

為了從整體上剖析浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間關(guān)聯(lián)情況，運用GeoDa軟件計算浙江省2007年—2019年創(chuàng)新產(chǎn)出的全局Moran’sI值，繪制成圖2.由Moran’sI指數(shù)可知，浙江省2007年—2019年區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的Moran’sI值大于0，表明在此期間浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性較為明顯.具體表現(xiàn)為，2007年—2009年，Moran’sI指數(shù)快速增長，由2007年的0.248上升至2009年的0.427，表明在此期間浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間集聚程度顯著增強；2009年—2012年Moran’sI指數(shù)逐漸下降，表明該時段集聚分布態(tài)勢仍存在，但是集聚程度減弱，2007年—2012年Moran’sI指數(shù)呈現(xiàn)倒“V”發(fā)展態(tài)勢；2013年—2019年Moran’sI值在0.25附近波動，表明2013年—2019年浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出整體空間關(guān)聯(lián)程度相對穩(wěn)定，這與區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出差異變動趨勢一致.

圖2 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出全局Moran’s I值變化Fig.2 Global Moran’s I value change of regional innovation output in Zhejiang Province

3.2 區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的冷熱點分析

圖3 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出冷熱點分布Fig.3 Cold and hot spots distribution of regional innovation output in Zhejiang Province

3.3 區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的增長演化特征

選取2007年—2013年和2013年—2019年兩個時間段，計算浙江省各縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的相對發(fā)展率，并根據(jù)計算結(jié)果將浙江省69個縣域，運用ArcGIS中的自然間斷點分級法分為四類區(qū)域，從低到高依次為滯后發(fā)展區(qū)、低速發(fā)展區(qū)、中速發(fā)展區(qū)和高速發(fā)展區(qū)，圖4為浙江省縣域創(chuàng)新增長差異空間格局圖.由圖4可以看出，在2007年—2013年和2013年—2019年這兩個階段，浙江省縣域創(chuàng)新產(chǎn)出的增長情況變化較為明顯.2007年—2013年，中高速發(fā)展區(qū)共有6個，杭州市區(qū)和寧波市區(qū)為高速發(fā)展區(qū)，中速發(fā)展區(qū)為紹興市區(qū)、溫州市區(qū)、慈溪市、余姚市；低速發(fā)展區(qū)主要集中在臺州市區(qū)南部、杭州市區(qū)西南部、衢州市區(qū)、湖州市區(qū)以及嘉興市區(qū)周圍，以及瑞安市、義烏市和永康市；剩下區(qū)域均為滯后發(fā)展區(qū)，共有45個.2013年—2019年，中高速發(fā)展區(qū)共有8個，較2007年—2013年有所增加，杭州市區(qū)為高速發(fā)展區(qū)；中速發(fā)展區(qū)為臺州市區(qū)、慈溪市、嘉興市、新昌縣、溫州市區(qū)、紹興市區(qū)、永康市；2013年—2019年創(chuàng)新產(chǎn)出的相對發(fā)展率較上一階段相比最顯著的變化在于，滯后發(fā)展區(qū)數(shù)量明顯減少，金華市區(qū)、東陽市、富陽市、嘉善縣、紹興縣等16個縣區(qū)由滯后發(fā)展區(qū)上升為低速發(fā)展區(qū)，而湖州市區(qū)、奉化市、桐鄉(xiāng)市、溫嶺市、嵊州市5個縣區(qū)由低速發(fā)展區(qū)下降為滯后發(fā)展區(qū)，從整體上來看，低速發(fā)展區(qū)數(shù)量相較于上一階段明顯增加.

圖4 浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的相對發(fā)展率Fig.4 The relative development rate of regional innovation output in Zhejiang Province

4 浙江省創(chuàng)新產(chǎn)出空間分異的成因分析

關(guān)于創(chuàng)新產(chǎn)出時空演化特征的成因，眾多學者已進行廣泛而深入的分析.在多位學者已有研究的基礎上[18]，結(jié)合浙江省區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的具體情況，本文將浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響因子歸納為政府政策(gov)、經(jīng)濟基礎(eco)、產(chǎn)業(yè)升級(str)、創(chuàng)新投入(inp)、技術(shù)溢出(tec)、空間區(qū)位(spa)、固定資產(chǎn)投資(inv)7個方面.政府政策用財政支出中科學技術(shù)支出來反映；經(jīng)濟基礎以人均生產(chǎn)總值表征；技術(shù)溢出以進出口總額來衡量；創(chuàng)新投入主要有研發(fā)經(jīng)費投入和研發(fā)人才投入，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和科學性，采取科學研究與技術(shù)服務業(yè)人數(shù)比重衡量創(chuàng)新投入；產(chǎn)業(yè)升級用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重和第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重度量；空間區(qū)位采用客運量來表征；固定資產(chǎn)投資用固定資產(chǎn)投資額來反映.為消除各變量的量綱差異，對經(jīng)濟基礎、技術(shù)溢出、固定資產(chǎn)投資、空間區(qū)位做取對數(shù)處理.

4.1 OLS模型的結(jié)果與分析

由于創(chuàng)新投入與產(chǎn)出存在一定的滯后期[30]，依次以2015年—2018年各縣區(qū)的影響因子數(shù)據(jù)作為解釋變量，以2019年的創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為觀測的因變量，構(gòu)建OLS回歸模型.根據(jù)回歸結(jié)果，2016年的解釋變量具有最高的擬合度，因此以滯后三階的數(shù)據(jù)作為分析影響因素的自變量，回歸結(jié)果如表1所示.第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重和固定資產(chǎn)投資這兩個解釋變量的VIF值大于7.5，將其逐一移除后其余解釋變量的VIF值均小于7.5，模型的決定系數(shù)R2為0.483，F(xiàn)統(tǒng)計量對應的P值為0.000 0，各解釋變量在10%水平下顯著.結(jié)果顯示，技術(shù)溢出、政府政策、空間區(qū)位、產(chǎn)業(yè)升級、創(chuàng)新投入的系數(shù)為正，與浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出在全局范圍內(nèi)呈現(xiàn)正相關(guān)；經(jīng)濟基礎的系數(shù)為負，與浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)負相關(guān).具體來看，技術(shù)溢出的系數(shù)最大，對浙江省區(qū)域創(chuàng)新的正向作用最顯著；其次為空間區(qū)位和產(chǎn)業(yè)升級，系數(shù)分別為0.179、0.220；政府政策和創(chuàng)新投入的系數(shù)相對較小，分別為0.085、0.045，對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出存在一定的正向作用.OLS模型只是對變量進行全局的估計，還需要通過GWR模型進行擬合分析，以解釋影響因素的空間異質(zhì)性.

表1 OLS模型結(jié)果Tab.1 OLS model results

4.2 GWR模型的結(jié)果與分析

4.2.1 GWR回歸結(jié)果總體分析 GWR模型對每一個特定的空間研究單元都會估計一個系數(shù)，表2對系數(shù)進行了描述性統(tǒng)計.結(jié)果表明，GWR模型決定系數(shù)R2為0.643，高于OLS模型對應的數(shù)值，AICc值為162.952，低于OLS模型的169.059，比OLS模型的擬合度有所提高.GWR模型回歸參數(shù)估計對于不同單元的創(chuàng)新產(chǎn)出有不同結(jié)果，不同分位數(shù)的回歸擬合估計值差異較大，各解釋變量對浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在空間差異性.通過t檢驗對6個解釋變量的回歸系數(shù)進行顯著性分析，顯示技術(shù)溢出、空間區(qū)位、創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)顯著性占比在40%以上.從參數(shù)估計的極值看，經(jīng)濟基礎回歸系數(shù)為-0.726～0.462、政府政策回歸系數(shù)為-0.499～5.941、創(chuàng)新投入回歸系數(shù)為-8.032～18.762，其極大值和極小值均存在正負差異性，表明各解釋變量對不同區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在空間非平穩(wěn)性，進一步反映了選擇GWR模型的合理性.

表2 GWR模型結(jié)果Tab.2 GWR model results

4.2.2 基于GWR模型的空間異質(zhì)性分析 根據(jù)地理加權(quán)回歸結(jié)果，采用ArcGIS軟件分別對經(jīng)濟基礎、政府政策、技術(shù)溢出、產(chǎn)業(yè)升級、空間區(qū)位、創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)進行可視化，并進一步探討其空間分異特征.

1) 經(jīng)濟基礎的空間作用模式，見圖5(a).經(jīng)濟基礎對37.96%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響，回歸系數(shù)以淳安縣、桐廬縣、建德市、臨安市、富陽市、諸暨市、浦江縣為高值中心向浙東北和浙東南遞減，在嘉興市、寧波市、舟山市下轄的部分縣域形成低值中心.全省約69.6%縣域的創(chuàng)新產(chǎn)出與經(jīng)濟基礎呈負相關(guān)，僅有約30.4%縣域的創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出正相關(guān).本文認為經(jīng)濟發(fā)展水平對浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響作用存在復雜機制，一方面浙江省區(qū)域創(chuàng)新的主要主體為工業(yè)企業(yè)，其創(chuàng)新能力高低與創(chuàng)新產(chǎn)出存在直接關(guān)聯(lián)，另一方面各個縣域的經(jīng)濟水平差異可能會對創(chuàng)新效率帶來消極影響.

2) 技術(shù)溢出的空間作用模式，見圖5(b).技術(shù)溢出對48.67%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響，都呈現(xiàn)正相關(guān)，回歸系數(shù)以浙北的湖州市、嘉興市、杭州市下轄的部分縣域為高值中心向浙南地區(qū)遞減，在浙東南的臺州市和溫州市下轄的大部分縣域形成低值中心，具體呈現(xiàn)“北高、南低”的空間特征.表明浙北地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚、外商投資帶來的技術(shù)溢出能夠提高創(chuàng)新產(chǎn)出.

3) 政府政策的空間作用模式，見圖5(c).政府政策對39.92%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響，92.8%的縣區(qū)呈現(xiàn)正相關(guān)，7.2%的縣區(qū)呈現(xiàn)負相關(guān)，回歸系數(shù)以浙東北的環(huán)杭州灣大灣區(qū)為高值中心向浙西南遞減，在位于浙西省際邊界線的部分縣域形成低值中心，具體呈現(xiàn)“東北高、西南低”的分布特征.表明浙東北地區(qū)政府推出的創(chuàng)新政策能夠顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力，而在浙西南地區(qū)部分縣市的政府政策對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響較小.

4) 空間區(qū)位的空間作用模式，見圖5(d).空間區(qū)位對58.24%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響，都呈現(xiàn)正相關(guān)，回歸系數(shù)以衢州市、麗水市、溫州市下轄的大部分縣市為高值中心向浙東北地區(qū)遞減，在浙東北形成低值中心，整體呈現(xiàn)“西南高、東北低”的空間特征.浙東地區(qū)受限于海域條件導致對外聯(lián)系薄弱，無法取得快速發(fā)展.浙西南和浙西地區(qū)多為山地丘陵地帶，相對較差的地理區(qū)位使得經(jīng)濟發(fā)展較緩慢，因此該類縣域的空間區(qū)位得到重視，能夠促進區(qū)域經(jīng)濟增長，提升區(qū)域綜合競爭力.

5) 創(chuàng)新投入的空間作用模式，見圖5(e).創(chuàng)新投入對43.17%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響，其中68.3%的縣區(qū)呈現(xiàn)正相關(guān)，31.7%的縣區(qū)呈現(xiàn)負相關(guān)，對浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出具有兩種截然不同的效果，創(chuàng)新投入的回歸系數(shù)以浙東北地區(qū)為高值中心向浙南地區(qū)和浙東南地區(qū)遞減，在臺州市和溫州市下轄的部分沿?？h域形成低值中心，具體呈現(xiàn)“東北高、東南低”的空間特征.這表明提高浙東北縣域創(chuàng)新投入強度能夠促進區(qū)域創(chuàng)新，而位于浙東南的少部分沿?？h域創(chuàng)新投入的增加并不能起到提升區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的作用.

6) 產(chǎn)業(yè)升級的空間作用模式，見圖5(f).產(chǎn)業(yè)升級對24.44%的區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著影響，都呈現(xiàn)正相關(guān)，回歸系數(shù)以嘉興市、寧波市、舟山市、臺州市下轄的大部分沿?？h域為高值中心向浙西地區(qū)遞減，在浙中地區(qū)形成低值中心，具體呈現(xiàn)“沿海高、內(nèi)陸低”的空間特征.產(chǎn)業(yè)升級的兩個指標中，第二產(chǎn)業(yè)比重回歸系數(shù)較顯著，而第三產(chǎn)業(yè)比重存在共線性，基本解釋為：作為民營經(jīng)濟發(fā)展重鎮(zhèn)的浙江省，工業(yè)制造業(yè)是主導產(chǎn)業(yè)，而第三產(chǎn)業(yè)為傳統(tǒng)的消費性服務業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置的扭曲使得第二產(chǎn)業(yè)回歸系數(shù)顯著且相關(guān)性較大.

圖5 GWR模型回歸系數(shù)估計的空間分布圖Fig.5 Spatial distribution of regression coefficient estimates in GWR model

5 結(jié)論與建議

本文以浙江省69個縣級行政區(qū)作為空間研究單元，以發(fā)明專利授權(quán)數(shù)和新產(chǎn)品產(chǎn)值作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的綜合指標，運用空間自相關(guān)、NICH指數(shù)考察浙江省2007年-2019年創(chuàng)新產(chǎn)出的空間格局演變特征.并在此基礎上，運用地理加權(quán)回歸模型，選取經(jīng)濟基礎、技術(shù)溢出、政府政策、創(chuàng)新投入、空間區(qū)位以及產(chǎn)業(yè)升級6個因子揭示創(chuàng)新產(chǎn)出空間差異的影響因子及其空間分異性.得出以下主要研究結(jié)論.

1) 浙江省在2007年—2019年創(chuàng)新產(chǎn)出空間分異程度增強，存在明顯的極化現(xiàn)象，全省高創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)的分布與浙江省大灣區(qū)“一環(huán)、一帶、一通道”的總體格局基本吻合；全省創(chuàng)新產(chǎn)出低水平區(qū)以面狀集中分布于杭州西部、臺州北部以及浙西南.從2007年、2013年、2019年三年變化趨勢看，浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出差異不斷增大.2007年—2019年，杭州市區(qū)、寧波市區(qū)、溫州市區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出均為高水平或較高水平.總體來看，浙江省區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展空間不平衡問題顯著，浙東北和浙西南區(qū)域創(chuàng)新水平差異大，亟須提升優(yōu)化.

3) 透過GWR模型回歸結(jié)果顯示，各影響因子對浙江省區(qū)域創(chuàng)新的驅(qū)動模式不同，顯示出明顯的空間分異性.技術(shù)溢出、空間區(qū)位和產(chǎn)業(yè)升級對浙江省區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有正相關(guān)效應；政府政策、創(chuàng)新投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在絕大多數(shù)縣域為正相關(guān)，少數(shù)縣域為負相關(guān)，且有明顯的空間分異；而經(jīng)濟基礎對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響僅在少數(shù)縣域為正相關(guān)，可能由于各個縣域的經(jīng)濟水平差異對創(chuàng)新效率帶來消極影響.

根據(jù)以上研究結(jié)論，提出相應建議：首先，認識區(qū)域創(chuàng)新水平的差異.為創(chuàng)新活動營造活力氛圍的同時，應充分認識區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的空間差異，積極構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動發(fā)展機制.進一步加強創(chuàng)新熱點區(qū)域的創(chuàng)新合作，充分發(fā)揮高創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)域的技術(shù)擴散效應；推動創(chuàng)新冷點區(qū)積極對接創(chuàng)新熱點區(qū)域的創(chuàng)新活動，引進先進管理經(jīng)驗，進一步提高自主研發(fā)能力，強化區(qū)域創(chuàng)新的涓滴效應.其次，深入挖掘和強化第二產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出潛力和能力，運用“高精尖”技術(shù)推動傳統(tǒng)制造業(yè)向先進制造業(yè)轉(zhuǎn)變，促進傳統(tǒng)制造業(yè)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展.此外，浙江省應大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)中占主導的生產(chǎn)性服務業(yè)，大力培育生產(chǎn)性服務業(yè)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重點，在產(chǎn)業(yè)升級的過程中提升自主研發(fā)能力.再次，加強科研人才培養(yǎng)，增加研發(fā)經(jīng)費投入.各縣市要完善人才梯隊建設和知識產(chǎn)權(quán)保護制度，鼓勵企業(yè)獨立自主研發(fā).借助浙江省“創(chuàng)業(yè)富民、創(chuàng)新強省”總戰(zhàn)略，推動浙江省經(jīng)濟發(fā)展由要素驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變.最后，政府健全創(chuàng)新服務體系.各地區(qū)政府要科學籌劃各項創(chuàng)新服務政策，推動各項創(chuàng)新活動協(xié)調(diào)發(fā)展.對于創(chuàng)新事業(yè)發(fā)展相對緩慢的地區(qū)深入發(fā)掘有潛力的創(chuàng)新增長點，同時，鼓勵科研人才投入到企業(yè)的創(chuàng)新活動中.作為區(qū)域創(chuàng)新主力軍的企業(yè)和科研機構(gòu)，政府也要提供相應政策支持，包括融資渠道、經(jīng)濟補貼等方面，為創(chuàng)新活動營造良好積極的氛圍.