我國區域科技創新空間網絡特征分析

葛 勇，朱桃杏，頊玉卿

(石家莊鐵道大學 經管學院，石家莊 050043)

創新是引領發展的第一動力，創新發展戰略將科技創新推向高潮，我國各地都在大力推進科技創新進程以實現區域經濟轉型發展，科技創新成為推動我國經濟增長的新的動力源泉。改革開放以來，我國經濟以近10%的速率高速增長，其中科技創新要素發揮了重大作用。經濟實力的增強，同時為科技創新奠定了經濟基礎。截止2018年，我國研發經費投入強度為2.19%，總體來看，我國研發經費投入強度與以色列、日、德、美等發達國家有一定差距，但是我國一流企業在研發投入方面絲毫不落后。2018年華為研發投入高達1 015億元，占總營收的14.1%，研發總投入排名全球前五。我國科技創新整體水平發展良好，但區域間差異顯著。2018年廣東省專利申請受理數量為478 082件，而西藏僅有755件，不足廣東省的千分之二。科技創新水平差異巨大成為制約推動協調創新發展的主要障礙。重視區域間的協調配合，區域科技創新協同發展是必由之路。

很多學者也證明了科技創新區域間存在關聯性。李程宇等[1]指出省域科技創新空間聯系不是東、中、西部區域相關，而是局部空間聚類。張振剛等[2]應用空間面板計量模型驗證了區域創新能力與空間距離相關性大于經濟距離。空間距離小，有利于區域間的人才、知識的流動。段德忠[3]利用25年數據研究了上海和北京兩市的創新空間結構，研究發現上海市廊道輻射效應顯著，出現了市中心空心化的空間關聯效應現象；北京市創新資源向市中心集聚趨勢明顯，空間關聯呈現出“農村包圍城市”的特征。毛良虎和姜瑩[4]應用探索性空間數據分析法研究發現長江經濟帶科技創新能力發展核心-邊緣空間結構特征明顯，空間集聚顯著。李紅雨[5]研究發現，地級區域層面創新產出不均衡，空間集聚水平較高，局部空間關聯呈現出多元化特征。

上述相關文獻一定程度上揭示了區域科技創新空間關聯性，但區域科技創新空間聯系是復雜的多線性網絡關系，應用傳統的空間計量模型具有一定的局限性。社會網絡分析(Social Network Analysis ，SNA)方法為我們提供了基于網絡視角研究問題的思路。SNA在區域經濟、碳排放、能源消費、信息化等問題的空間關聯研究中得到很好應用[6-9]。因此論文應用社會網絡分析探究我國區域科技創新空間關聯特征，以期為制定創新協調發展戰略提供參考意見。

區域科技創新空間聯系是復雜的多線性網絡關系，應用傳統的空間計量模型具有一定的局限性。社會網絡分析(Social Network Analysis ，SNA)方法為我們提供了基于網絡視角研究問題的思路。SNA在區域經濟、碳排放、能源消費、信息化等問題的空間關聯研究中得到廣泛應用。因此論文應用社會網絡分析探究我國區域科技創新空間關聯特征，以期為制定創新協調發展戰略提供參考意見。

1 研究方法與數據說明

1.1 研究方法

科技創新要素在區域創新系統間動態流動，形成地理空間上的區域聯系，復雜的區域聯系構成區域科技創新網絡。網絡節點由各省份組成，節點間若存在關聯關系，用直線連接起來，最終形成區域科技創新空間網絡。引力模型是國內外學者研究空間網絡方法之一，被廣泛應用于旅游經濟、金融聯系、城市經濟等領域[10-12]。

1.1.1 修正引力模型

論文參考相關文獻[13-14]，同時考慮科技創新網絡要素特征，科技創新要素中人員是創新聯系的執行者，科技人員不僅是知識的載體，同時發揮了傳播知識的作用，故論文將科技人員數量作為測度指標之一。考慮到人才機制問題，創新活動活躍的區域，人才流動頻繁，故論文采用區域專利申請受理數量占有聯系的兩區域專利申請受理數量之和作為修正系數。構建區域科技創新空間網絡，修正引力模型如下：

(1)

其中，Rij表示i、j兩省之間的科技創新關系，Pi、Pj分別表示i、j兩省專利申請受理數，Mi、Mj分別表示i、j兩省科研人員數量，Dij代表i、j兩省省會之間的空間距離。

1.1.2 網絡中心度測算

省域間科技創新聯系矩陣是進行網絡分析的基礎，論文在空間聯系矩陣基礎上，應用社會網絡分析法研究區域科技創新網絡特征。中心性測算是社會網絡分析中重要的分析工具，中心度描述了網絡節點在網絡中的地位。論文通過測算點度中心度(Degree Centralization)、接近中心度(Closeness Centralization)和中間中心度(Betweenness Centralization)研究我國區域科技創新網絡特征。

點度中心度在節點連接數量角度描述節點的中心程度，數值越大表明中心性越強。在含有n個節點的網絡有向圖中，節點的點度中心度計算公式為：

(2)

接近中心度在距離角度描述節點的中心程度，數值越小表明該節點與其他節點聯系越緊密。在含有n個節點的圖中，節點的接近中心度計算公式為：

(3)

中間中心度描述節點對資源的控制程度，數值越大表明節點的中介與控制能力越強。節點的中間中心度計算公式為：

(4)

1.2 數據說明

鑒于省際間技術擴散是影響科技創新網絡的主要因素，論文從全國省域宏觀層面進行分析，以我國31省(市、自治區)為研究對象。為研究我國近10年來科技創新網絡演化過程，論文統計了2018年、2008年的相關數據。數據來源于《國家統計年鑒》，空間距離數據來源于百度地圖。

2 實證分析

2.1 省域科技創新聯系測算

應用公式1，計算得到31省域間科技創新聯系矩陣，如圖1所示。

圖1 我國31省域科技創新聯系圖

2.2 網絡中心性測算及其分析

2.2.1 點度中心度測算及其分析

根據公式2應用Ucinet 6軟件計算得到2008年和2018年我國科技創新網絡點度中心度。計算結果如圖2所示。

圖2 我國科技創新網絡點度中心度計算圖

整體來看，區域點度中心度差異較大。2018年，江蘇、浙江和廣東三省的點度中心度位列前三位，表明這三個省份在科技創新網絡中擁有較大的權力，即與其他省份科技創新交流頻繁，聯系密切。山東、北京、河南三省市緊隨其后，其余省份相差不大。2008年江蘇、浙江和山東三省點度中心度位列前三位，廣東位列第四，數值為76.667。從時間角度來看，這10年來，江蘇和浙江科技創新方面一直與其他省份保持高度聯系，廣東省一直在加強與其他地區的科技創新聯系，山東在這方面則有所退步。 我國區域點度中心度極差值83.334增長為86.667，方差由491.642增長為539.786。極差值與方差值的增大表明這10年來，區域科技創新能力差異在不斷增大。

2.2.2 接近中心度測算及其分析

應用公式3計算接近中心度，數據如圖3所示。

圖3 我國科技創新網絡接近中心度計算圖

接近中心度數值表示該網絡節點不受其他節點控制的程度，值越小，表明該節點優勢越大。對比2018年與2008年數據，大多數省份接近中心度變化不大，上海、山東和四川三省數據出現明顯降落，江蘇和廣東2省接近中心度數值略有漲幅。對比點度中心度和接近中心度數據可以發現，點度中心度高的省份，其接近中心度數值也高，這表明對外科技創新聯系密切的省份更易受其他區域科技創新能力的影響。

2.2.3 中間中心度測算及其分析

應用公式4計算中間中心度，數據如圖4所示。

圖4 我國科技創新網絡中間中心度計算圖

中間中心度數值大小反映該節點在整個網絡中對科技創新聯系的控制程度。整體來看，區域間中間中心度數值差異巨大。2018年，中間中心度排名前三位的仍然是江蘇、浙江和廣東三省，這表明這三省在科技創新聯系網絡中控制能力較強，能夠在很大程度上可以控制科技創新聯系。2008年排在前三位的是江蘇、浙江和山東三省。在時間維度來看，山東、上海和廣東三省市中間中心度數值下降明顯，江蘇、浙江和廣東三省數值增幅顯著。對比點度中心度和中間中心度數據，不難發現點度中心度值高的省份，中間中心度值一般也高，這表明對外科技創新聯系密切的省份在科技創新網絡中控制能力較強。

3 研究結論與展望

測算結果表明我國區域科技創新能力差異巨大，推動我國科技創新協同發展勢在必行。第一，打破跨區域合作壁壘，打造跨區域科技創新合作平臺，同時擴大創新協同范圍。第二，完善區域科技創新合作機制，提高創新協同水平。第三，加強區域間企業科技產業互動聯系，提升區域科技創新協同發展能力。此外，充分發揮科技創新在社會經濟發展中的引領作用，進一步夯實科技創新與經濟體系互動基礎，形成科技創新系統與經濟社會互動發展的格局。

未來可進一步深入研究科技創新區域約束壁壘、跨區域創新合作機制、創新驅動與經濟協同發展等課題。