(一)主要结论
综合分析长江经济带“九省二市”108个地级及以上城市科技创新能力的时空变化格局、时空差异特征和空间相关性,运用空间计量模型分析影响其时空特征的影响因素。首先从整体、长江经济带上中下游地区以及各省市的角度对长江经济带城市科技创新能力进行分析,得到长江经济带城市科技创新能力的时空特征及区域差异,继而运用探索性数据分析法对长江经济带城市科技创新能力的空间相关性进行检验,最终选择了具有固定效应的空间杜宾模型对长江经济带城市科技创新能力的影响因素进行分析。
从长江经济带108个城市的科技创新产出来看,长江经济带的科技创新能力在逐年增强,但增长率存在波动;从长江经济带108个城市的科技创新能力比较来看,2012—2016年排名前20位城市中超过半数的城市为长江下游地区的城市,且前20位城市的科技创新产出达到整个长江经济带总科技创新产出的大约90%;从长江经济带城市科技创新能力的区位分布来看,科技创新能力强的城市主要分布在长江经济带的下游地区,下游地区的城市科技创新产出占比达到80%,但是科技创新产出的增长率却是长江上游的专利申请增长率偏高,并有上中下游趋同的趋势。
由长江经济带2012年和2016年的聚类分析可以看出,2012年长江经济带城市科技创新能力存在较大的差异,且发明专利申请数量小于100的城市偏多,但2016年长江经济带城市科技创新能力存在显著的提升,发明专利申请数量在100~1000及大于100的明显增多,科技创新能力强的城市不断从下游地区向上游地区扩散;由长江经济带2012年和2016年的核密度分析图可以看出,核心区主要集中在上海市及其周边,且长江下游地区逐渐呈现出连片的城市群;随着时间的推移,中上游的省会城市也逐渐呈现出创新极核的发展态势,不断向外扩散;由长江经济带城市科技创新能力的趋势面分析可以看出,在东西方向上,科技创新能力东高西低。
运用三个指数来判断长江经济带的城市科技创新能力的空间差异特征,首先,通过基尼系数判断整体差异,发现2012—2016年长江经济带城市科技创新能力的整体差异逐年缩小,但变化不明显,且明显高于地区生产总值的差异,表明差异偏大;其次,通过锡尔系数来判断长江经济带省市间及各省市内部的差异,本研究发现2012—2016年,浙江省、安徽省、湖北省和贵州省的科技创新能力差异逐渐减小,江苏省、江西省、湖南省和云南省的科技创新能力差异变化不大,四川省的科技创新能力逐渐增大。省市之间的区域间差距明显低于省市内部的城市间差异,且各省市间的差异逐渐减小,长江经济带的总体差异主要来自于区域内部的差异;最后,通过相对发展率来判断长江经济带各城市科技创新能力相对于整体的发展速度差异,发现大多数城市的相对发展率都处于小于0.001的区间,表明大多数城市的发展速度显著低于长江经济带整体的发展速度,相对发展率较高的城市只占1.85%。省域相对发展率中长江三角洲的三个省份的科技创新能力发展速度快于其他省份,表明该地区已经产生了创新集聚,形成了创新极核点。
长江经济带城市科技创新能力的全局空间自相关检验表明长江经济带各城市存在显著的全局空间正相关,且自2012年到2016年空间相关性有略微提升;长江经济带城市科技创新能力的散点图中,点大多落于一、三象限,大多数城市表现为在地理空间上存在正的空间自相关,从LISA集聚图可以看出,长江经济带城市科技创新能力的同类型城市集聚较为明显,且高高集聚主要集中于长三角地区,而低低集聚主要分布于长江经济带中上游地区。
由探索性数据分析方法得到长江经济带城市科技创新能力具有显著的空间自相关性。因此,决定将地理空间特征考虑到长江经济带科技创新能力的影响因素分析的模型中,通过比较普通最小二乘法和空间计量模型得出,空间模型能够更好地估计长江经济带城市科技创新能力的影响因素,更加具备合理性和科学性。通过判断最终得出时间固定的杜宾模型的拟合效果最好,进行回归分析,结果表明:经济发展水平、对外开放度、研发部门劳动力投入、研发部门资本投入、人才资本均通过了1%的显著性检验,且均对城市科技创新能力显示出显著的正相关性。信息化程度在最小二乘法回归中未通过显著性检验,但在空间杜宾模型中通过显著性检验,且对城市科技创新能力产生负向影响。其中对外开放度、研发部门资本投入和人才资本的空间滞后项通过了显著性检验,邻近地区的对外开放度和人才资本对本地区产生负向影响,而邻近地区研发部门资本投入对本地区产生正向影响。
虽然本研究力求以准确客观的方法对长江经济带城市科技创新能力进行分析并研究其影响因素,但仍存在很多不足:首先,选取发明专利申请量作为长江经济带科技创新能力的衡量指标存在一定的不充分性,目前有很多学者都以专利数据作为衡量科技创新的标准,但是仍然没有一套系统的、完整的衡量一个地区科技创新能力的指标体系,同时由于数据的可获取性等原因,城市科技创新能力的衡量指标存在一定的局限性。同时,在进行长江经济带城市科技创新能力的影响因素分析时,为避免评价指标选取所带来的估计误差和共线性,也只选取了发明专利申请量作为被解释变量,对模型准确性存在影响。其次,选择了基于经济距离的空间权重矩阵进行空间计量,但是空间权重矩阵存在很多不同的种类,没有对比不同矩阵对于计量模型的影响,无法确保本研究选择的空间权重矩阵是最优的,存在一定的缺陷。对城市科技创新能力进行下一步研究时,可在以下方面进行深入探究:在城市科技创新能力的衡量指标及测度方面需要进行更进一步的研究,目前还没有一套完整的、系统的指标体系,影响因素替代指标的合理性需要进一步探究。同时在建立空间面板模型时考虑创新产出的滞后性,尝试使用不同的空间权重矩阵,并对结果进行对比,探究选取不一样的空间权重矩阵是否会对城市科技创新能力的空间分布及其影响因素造成差异。