原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異

丁 剛，張柏秀

（福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福州350002）

原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異

丁 剛，張柏秀

（福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福州350002）

通過全局熵值法、BGWR（Bayesian Geographically Weighted Regression，貝葉斯地理加權(quán)回歸）模型和基尼系數(shù)分解法的綜合運(yùn)用，對中國原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異進(jìn)行了測度。研究結(jié)果表明：2010—2012年，中國省域原始創(chuàng)新能力總體呈增長態(tài)勢，但在絕對水平和增長速度方面均存在一定的空間非均衡現(xiàn)象。平均而言，中國省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率約為7．38%，東部地區(qū)高于中、西部地區(qū)，且在各省域間存在一定的空間差異。目前該差異主要表現(xiàn)為東、中、西部三大地區(qū)的區(qū)域間差異，三大區(qū)域內(nèi)部所產(chǎn)生的差異對總體空間差異貢獻(xiàn)度較小。

原始創(chuàng)新；經(jīng)濟(jì)增長；省域空間差異

引 言

作為自主創(chuàng)新的核心內(nèi)容和根本要素，原始創(chuàng)新無疑對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長有著重要影響，區(qū)域原始創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)綜合競爭力間存在著顯著而密切的相關(guān)關(guān)系。為應(yīng)對“后危機(jī)時代”的挑戰(zhàn)，中國在把加快自主創(chuàng)新作為推動科學(xué)發(fā)展的戰(zhàn)略抉擇的同時，亦提出了實施區(qū)域發(fā)展總體戰(zhàn)略，優(yōu)化國土空間開發(fā)格局的目標(biāo)。就原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異問題進(jìn)行研究，對于上述戰(zhàn)略目標(biāo)的實現(xiàn)無疑具有重要的現(xiàn)實意義。

然而，經(jīng)文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，即便技術(shù)進(jìn)步是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生演化動力這一觀點已為學(xué)界所普遍接受，以原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)空間差異為主題的研究成果迄今仍屬鮮見，已有成果多集中于原始創(chuàng)新能力評價、原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的測度等方面。如，李海超等（2015）從人力資源投入、科研經(jīng)費(fèi)投入、環(huán)境支撐以及產(chǎn)出水平四個層面入手，構(gòu)建了中國高科技產(chǎn)業(yè)原始創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用熵值法對中國高科技產(chǎn)業(yè)原始創(chuàng)新能力進(jìn)行了評價［1］；楊華峰等（2007）基于文獻(xiàn)資料法、問卷調(diào)查法、專家訪談法的綜合運(yùn)用，從創(chuàng)新基礎(chǔ)、科技投入、產(chǎn)出效益、環(huán)境支撐、持續(xù)創(chuàng)新五個層面入手構(gòu)建了裝備制造業(yè)原始創(chuàng)新能力綜合評價指標(biāo)體系［2］；李柏洲等（2010）從原始創(chuàng)新的投入能力、產(chǎn)出能力、核心能力、實施能力和環(huán)境支撐五個層面出發(fā)，構(gòu)建了大型企業(yè)原始創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用層次分析法對評價指標(biāo)體系的權(quán)重進(jìn)行了計算［3］；吳雷等（2012）基于索洛余值法建立了裝備制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型，對1999—2009年中國裝備制造業(yè)原始創(chuàng)新能力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率進(jìn)行了實證分析［4］。

上述研究無疑積極且富有成效，但在方法論和研究視角上仍有進(jìn)一步拓展的空間。一是在對原始創(chuàng)新能力進(jìn)行評價時多運(yùn)用層次分析法等主觀賦權(quán)方法，以客觀賦權(quán)及全局統(tǒng)一性、動態(tài)可比性為特征的全局熵值法等評價方法尚未得到充分應(yīng)用；二是由于在研究視角中大多未納入空間差異性，因而在進(jìn)行區(qū)域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的相關(guān)測算時，往往忽略了空間變系數(shù)回歸模型（Spatial Varying－Coefficient Regression Model）和基尼系數(shù)分解法等空間差異測度模型與方法的使用。

為此，本研究試圖從省域?qū)用娉霭l(fā)，通過對全局熵值法、BGWR（Bayesian Geographically Weigh?ted Regression，貝葉斯地理加權(quán)回歸）模型和基尼系數(shù)分解法的綜合運(yùn)用，對中國原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異進(jìn)行測度，回答并理清下列問題：（1）中國省域原始創(chuàng)新能力的現(xiàn)狀究竟如何？（2）當(dāng)前原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異呈現(xiàn)何種特征？文章的第一部分，通過全局熵值法的應(yīng)用對于中國30個?。ㄊ校﹨^(qū)2010—2012年的原始創(chuàng)新能力現(xiàn)狀進(jìn)行了動態(tài)綜合評價；第二部分通過BGWR模型的建構(gòu)完成了省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的實證測度分析過程；第三部分運(yùn)用基尼系數(shù)分解法，就原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的省域空間差異特征進(jìn)行了分析探討。

一、省域原始創(chuàng)新能力的動態(tài)綜合評價

（一）評價指標(biāo)體系的基本框架

在借鑒已有研究成果的基礎(chǔ)上，遵循客觀科學(xué)性、簡明可得性、動態(tài)可比性等指標(biāo)體系的構(gòu)建原則，從原始創(chuàng)新能力的內(nèi)涵出發(fā)，構(gòu)建了涵蓋科技支撐能力、科技投入能力、科技產(chǎn)出能力、環(huán)境保障能力等四個準(zhǔn)則層，由29項指標(biāo)構(gòu)成的區(qū)域原始創(chuàng)新能力綜合評價指標(biāo)體系。其中，科技支撐（基礎(chǔ)）能力主要反映原始創(chuàng)新活動的智力支持、經(jīng)費(fèi)支撐、研發(fā)條件等科技基礎(chǔ)性要素稟賦狀況；科技投入能力主要反映作為原始創(chuàng)新活動關(guān)鍵要素的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域人員和經(jīng)費(fèi)投入狀況；科技產(chǎn)出能力主要反映原始創(chuàng)新活動的科技成果及其所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益；環(huán)境保障能力主要反映除科技基礎(chǔ)要素外，其他服務(wù)于原始創(chuàng)新活動的生態(tài)環(huán)保、社會保障、信息化建設(shè)等保障性要素狀況，限于篇幅具體指標(biāo)不一一列出。

（二）評價方法——全局熵值法

在評價研究領(lǐng)域，層次分析法、德爾菲法等主觀賦權(quán)法的運(yùn)用較為廣泛，該類方法的固有缺陷是受人為因素影響較大，評價結(jié)果的可信度存在局限性。全局熵值法在熵值法的基礎(chǔ)上擴(kuò)展而來，在進(jìn)行多指標(biāo)綜合評價時不僅能依據(jù)數(shù)據(jù)本身計算出信息熵，從而給各指標(biāo)客觀賦權(quán)，而且能使用面板數(shù)據(jù)從空間和時間的角度對評價對象進(jìn)行全局動態(tài)分析［5］［6］。

（三）綜合評價結(jié)果

基于《中國科技統(tǒng)計年鑒》（2011—2013）、《中國統(tǒng)計年鑒》（2011—2013）、《全國科技進(jìn)步統(tǒng)計監(jiān)測報告》（2011—2013），本文構(gòu)造了2010—2012年中國各省域（不含西藏地區(qū)）的原始創(chuàng)新能力評價指標(biāo)數(shù)據(jù)表。根據(jù)全局熵值法的具體實施步驟，首先對評價所涉及的原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了正向化、標(biāo)準(zhǔn)化處理。然后，用所得的無量綱數(shù)據(jù)計算出信息熵和相對應(yīng)的評價指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)全局熵值法計算公式，可計算出各省域原始創(chuàng)新能力的綜合評價得分，限于篇幅具體數(shù)值不再詳列。

評價結(jié)果顯示，2010—2012年中國各省域原始創(chuàng)新能力總體呈增長態(tài)勢，但亦表現(xiàn)出一定的空間非均衡特征。平均而言，在反映絕對發(fā)展水平的原始創(chuàng)新能力綜合評價得分上，東部地區(qū)較高（均值為 28．63），西部地區(qū)次之（均值為16．17），中部地區(qū)較低（均值為15．23）。但在反映相對發(fā)展水平的原始創(chuàng)新能力綜合評價得分年均增速上，卻呈現(xiàn)中部地區(qū)較高（9．62%），東部地區(qū)次之（8．13%），西部地區(qū)較低（6．83%）的發(fā)展格局；全國平均水平為7．86%，低于同期全國GDP年均增速（8．5%）。在東、中、西部三大地區(qū)之間存在差異的同時，各地區(qū)內(nèi)部亦存在著一定程度的不均衡現(xiàn)象，以東部地區(qū)綜合評價得分均值為例，最高值（81．89）與最低值（12．53）之間差異明顯。

二、省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的實證分析

不言而喻，原始創(chuàng)新是技術(shù)進(jìn)步的基礎(chǔ)性動力。依據(jù)索洛（1956）開創(chuàng)的總量分析方法［7］，遵循內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論關(guān)于區(qū)域技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的實證分析路徑，本文采用將原始創(chuàng)新能力要素引入柯布—道格拉斯總量生產(chǎn)函數(shù)［8］（形如式（1）所示）的分析思路，運(yùn)用BGWR模型達(dá)成省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的實證分析目的。

式（1）中，Yi、Li、Ki、Zi分別表示第 I＝省的國內(nèi)生產(chǎn)總值、勞動力要素投入量、資本要素投入量和原始創(chuàng)新能力要素水平，Ai則表示除原始創(chuàng)新能力要素外其他影響技術(shù)進(jìn)步的因素，μi代表著隨機(jī)干擾項的影響，γ分別為勞動力要素、資本要素、原始創(chuàng)新能力要素的產(chǎn)出彈性系數(shù)。γ可通過對式（1）兩邊取對數(shù)，代入相應(yīng)變量的觀測值經(jīng)計量模型運(yùn)算求解得到，具體如式（2）所示。計算出γ的具體數(shù)值后，將其代入式（3），即可求出原始創(chuàng)新能力要素對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。

由于不同省域原始創(chuàng)新能力要素的產(chǎn)出彈性系數(shù)在空間上可能各異，因而在對γ求解時運(yùn)用空間變系數(shù)回歸模型（Spatial Varying－Coefficient Regression Model）應(yīng)是合適的。本研究擬運(yùn)用BGWR模型完成對γ的測算求解。

（一）BGWR模型簡介

BGWR（Bayesian Geographically Weighted Re?gression，貝葉斯地理加權(quán)回歸）模型是目前較流行且具權(quán)威性的一種空間變系數(shù)回歸模型，基于后驗分布采用吉布斯抽樣（Gibbs Sampler）進(jìn)行參數(shù)估計，可有效克服傳統(tǒng)的GWR（Geographical?ly Weighted Regression，地理加權(quán)回歸）模型在使用時所具有的本質(zhì)缺陷［9］：一是僅使用最小二乘法難以實現(xiàn)對于回歸參數(shù)的全面有效估計；二是由于觀測值可能被孤立點（如周圍臨海島嶼）的離群值所“污染”，因而無法以線性回歸形式實現(xiàn)準(zhǔn)確估計；三是局部線性估計會遭遇“疲軟數(shù)據(jù)（weak data）”問題。

BGWR模型的一般形式如式（4）－（5）所述：

式（4）中，y為由被解釋變量觀測值所構(gòu)成的y矢量；x為由解釋變量觀測值所構(gòu)成的n×k矩陣，βi為系數(shù)矩陣，ε為同方差、正態(tài)分布的隨機(jī)擾動項。n×k代表一個n×n的距離權(quán)重對角矩陣。式（5）中的 wij為標(biāo)準(zhǔn)化距離權(quán)重，wij＝dij為觀測點i和j之間的距離，θ為距離頻寬（bandwidth）。在實際運(yùn)用BGWR模型對βi等參數(shù)進(jìn)行估計時，除（5）式所示的“距離平滑”法外，可以使用的平滑方法有兩種：“單中心城市平滑”方法和“鄰近平滑”方法。

考慮到本例中海南為周圍臨海島嶼，BGWR模型相對于GWR模型在實際估計時優(yōu)勢明顯，故運(yùn)用該模型測算原始創(chuàng)新能力要素的產(chǎn)出彈性系數(shù)γ。在實際測算時，被解釋變量的觀測值為觀測期內(nèi)（2010—2012年）各省域歷年國內(nèi)生產(chǎn)總值的平均值（為確保可比性，已將各年度的名義GDP統(tǒng)一折算為以1952年不變價格表示的實際GDP）。各解釋變量觀測值中，勞動力要素投入量為觀測期內(nèi)（2010—2012年）各省域歷年年末從業(yè)人員數(shù)的平均值；資本要素投入量為觀測期內(nèi)（2010—2012年）采用張軍（2004）方法［10］經(jīng)計算整理而得到的各省域歷年物質(zhì)資本存量的平均值（1952年不變價格表示）；上述各變量的觀測值均可根據(jù)《新中國55年統(tǒng)計資料匯編》、中經(jīng)網(wǎng)和相關(guān)年份《中國統(tǒng)計年鑒》、分省統(tǒng)計年鑒計算整理得到。原始創(chuàng)新能力要素則由前文中觀測期內(nèi)（2010—2012年）各省域歷年原始創(chuàng)新能力綜合評價得分的平均值表示。通過三種方案的比較，即“距離平滑”方法、“單中心城市平滑”方法和“鄰近平滑”方法的綜合運(yùn)用，選擇后驗概率最大的平滑方法估計結(jié)果作為所采信的最終方案。

測算過程借助MATLAB軟件空間計量工具箱編程完成，采用高斯函數(shù)（Gaussian Distance）對于距離權(quán)重矩陣進(jìn)行了選定，在實際運(yùn)算過程中發(fā)現(xiàn)，無論運(yùn)用何種平滑方法，所得BGWR計量模型的擬合優(yōu)度均在0．98以上，且各變量的回歸系數(shù)均通過了5%的顯著性水平檢驗。具體測算結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，最終方案采用了“單中心城市平滑”法的回歸結(jié)果。根據(jù)中國東、中、西部地區(qū)各省域原始創(chuàng)新能力要素的產(chǎn)出彈性系數(shù)，按照要素貢獻(xiàn)率計算公式（3）可進(jìn)一步計算得到各省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，亦如表1所示。

表1 BGWR模型的測算結(jié)果

由表1中所列數(shù)據(jù)測算可以發(fā)現(xiàn)，全國范圍內(nèi)各省域原始創(chuàng)新能力要素的產(chǎn)出彈性系數(shù)的確存在一定差異，西部地區(qū)略高于中、東部地區(qū)，目前全國平均水平約為10．37%，這意味著在其他條件不變的情況下，平均而言中國省域原始創(chuàng)新能力要素每增長1%，約能帶動省域經(jīng)濟(jì)總量增長0．1%。進(jìn)一步的測算結(jié)果還表明，全國范圍內(nèi)各省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率平均值約為7．38%，且這一貢獻(xiàn)率在各省域間存在一定差異，東部地區(qū)均值（8．42%）略高于中部地區(qū)（8．39%），亦高于西部地區(qū)（5．61%）。為就原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的省域空間差異問題進(jìn)行更為深入地探討，本研究引入基尼系數(shù)分解法來達(dá)成分析目的。

三、原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長影響的省域空間差異測度

（一）基尼系數(shù)分解法簡介［11］［12］

基尼系數(shù)分解法是目前較為流行的一種空間差異測算法，被廣泛應(yīng)用于地區(qū)間、組群間的差距測算，其基本分解公式如下所示：

式（6）中，yji（yhr）分別表示j（h）地區(qū)中第i（r）個省域的某項待測指標(biāo)值，y－表示其均值，N表示省域個數(shù)，k是地區(qū)劃分個數(shù)，nj（nh）表示j（h）地區(qū)內(nèi)省域的個數(shù)。

基尼系數(shù)可進(jìn)一步分解為地區(qū)內(nèi)差異對總體差異的貢獻(xiàn)度Gw和地區(qū)間差異對總體差異的貢獻(xiàn)度Gb，亦即G＝Gw＋Gb。其中，區(qū)域Pj內(nèi)部的基尼系數(shù)為：

區(qū)域j和區(qū)域h之間的基尼系數(shù)計算公式為：

則區(qū)域j和區(qū)域h之間差異對總體基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)度為：

則區(qū)域j和區(qū)域h之間差異對總體基尼系數(shù)越大。

（二）基尼系數(shù)測算與分解結(jié)果

本例中，待測指標(biāo)為省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率，指標(biāo)值如表1所示。N＝30（省域個數(shù)為30）；因作東、中、西三大地區(qū)劃分，故k＝3?；嵯禂?shù)分解結(jié)果如表2所示。

表2 省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的基尼系數(shù)測算及分解結(jié)果

從表2中可以看出，中國省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的總基尼系數(shù)為0．2803，其中區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)對總基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)度為0．0875，在總基尼系數(shù)中占比為31．25%；區(qū)域間基尼系數(shù)對總基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)度為0．1927，在總基尼系數(shù)中占比為68．75%。這表明目前中國原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異主要表現(xiàn)為東、中、西部三大地區(qū)的區(qū)域間差異，而三大區(qū)域內(nèi)部所產(chǎn)生的差異對總體空間差異貢獻(xiàn)度較小。就東、中、西三大區(qū)域的原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率區(qū)域內(nèi)差異情形而言，其區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)分別為0．2027、0．1458和0．2923，表明當(dāng)前西部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異最大，其次為東部地區(qū)，中部地區(qū)最小。就東、中、西三大區(qū)域的原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率區(qū)域間差異情形而言，東中部、東西部和中西部之間的區(qū)域間基尼系數(shù)分別為0．1797、0．2978和0．2768，表明當(dāng)前東西部地區(qū)之間的差異最大，其次為中西部之間，東中部地區(qū)之間的差異最小。

為便于比較，除原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率這一指標(biāo)外，表2中還列出了對中國省域原始創(chuàng)新能力綜合評價得分均值的基尼系數(shù)測算及分解結(jié)果。經(jīng)比較發(fā)現(xiàn)，前者的總基尼系數(shù)高于后者（0．2803＞0．2385），說明盡管中國省域原始創(chuàng)新能力亦存在著一定幅度的空間差異，但其非均衡程度仍低于原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率；且由于兩者的總基尼系數(shù)均小于0．4的警戒線水平，說明兩者均未出現(xiàn)嚴(yán)重的空間非均衡發(fā)展現(xiàn)象。兩者的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)測算結(jié)果顯示，后者呈現(xiàn)出東部地區(qū)最高、西部地區(qū)次之、中部地區(qū)最小的發(fā)展情形，同前者西部地區(qū)最高、東部地區(qū)次之、中部地區(qū)最小的情形并不一致；兩者的區(qū)域間基尼系數(shù)測算結(jié)果亦顯示，后者呈現(xiàn)出東中部間的差異最大、東西部間差異次之、中西部之間差異最小的發(fā)展情形，而前者的測算結(jié)果則顯示東西部地區(qū)之間的差異最大，其次為中西部之間，東中部地區(qū)之間的差異最小。盡管兩者在基尼系數(shù)測算及分解結(jié)果方面存在上述差別，但亦有相似之處：東、中、西部三大地區(qū)區(qū)域間差異對總體空間差異的貢獻(xiàn)率均顯著高于其各自的區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率，均為70%左右。

結(jié) 論

第一，2010—2012年，中國省域原始創(chuàng)新能力總體呈增長態(tài)勢，中部地區(qū)增速較高，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)較低，但這一增速低于同期全國GDP增速，在某種程度上折射出中國當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的粗放型特征。當(dāng)前中國省域原始創(chuàng)新能力表現(xiàn)出一定的空間非均衡特征，相較而言東部地區(qū)的原始創(chuàng)新能力較高，其次為西部地區(qū)，中部地區(qū)較低。其省域空間差異主要表現(xiàn)為東、中、西部三大地區(qū)之間的區(qū)域間差異，而三大區(qū)域內(nèi)部所產(chǎn)生的差異對總體空間差異貢獻(xiàn)度較小。就區(qū)域間差異而言，東、中部間的差異最大，東、西部間差異次之，中、西部之間差異最小。就區(qū)域內(nèi)差異而言，東部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異最大，其次為西部地區(qū)，中部地區(qū)最小。

第二，在其他條件不變的情況下，平均而言中國省域原始創(chuàng)新能力要素每增長1%，能帶動省域經(jīng)濟(jì)總量增長0．1%。平均而言，中國省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率約為7．38%，且這一指標(biāo)值在各省域間存在一定差異，東部地區(qū)高于中部地區(qū)，中部地區(qū)又高于西部地區(qū)。同原始創(chuàng)新能力的省域空間差異相若，原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異亦主要表現(xiàn)為東、中、西部三大地區(qū)的區(qū)域間差異，三大區(qū)域內(nèi)部所產(chǎn)生的差異對總體空間差異貢獻(xiàn)度較小。就東、中、西三大區(qū)域的原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率區(qū)域內(nèi)差異情形而言，西部地區(qū)最大，其次為東部地區(qū)，中部地區(qū)最小。就東、中、西三大區(qū)域的原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率區(qū)域間差異情形而言，東、西部地區(qū)之間的差異最大，其次為中、西部之間，東、中部地區(qū)之間的差異最小。

第三，中國省域原始創(chuàng)新能力及原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率均存在一定程度的空間差異，但兩者的總基尼系數(shù)均小于0．4的警戒線水平。這一方面表明兩者均未出現(xiàn)嚴(yán)重的空間非均衡發(fā)展現(xiàn)象，另一方面亦突顯出當(dāng)前中國區(qū)域原始創(chuàng)新能力“高地”建設(shè)的必要性。事實上，由于當(dāng)前中國東部地區(qū)無論在省域原始創(chuàng)新能力綜合評價得分，抑或在原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率方面均顯著高于中、西部地區(qū)，因而在原始創(chuàng)新能力建設(shè)層面繼續(xù)倡導(dǎo)東部地區(qū)率先發(fā)展的方略應(yīng)是十分必要的，有助于在全國范圍內(nèi)培育一個能顯著發(fā)揮示范帶動與空間溢出效應(yīng)的原始創(chuàng)新增長極。同時，由于當(dāng)前中國省域原始創(chuàng)新能力建設(shè)的空間差異主要表現(xiàn)為東、中、西部三大地區(qū)的區(qū)域間差異，三大區(qū)域內(nèi)部所產(chǎn)生的差異對總體空間差異貢獻(xiàn)度較小，為統(tǒng)籌區(qū)域原始創(chuàng)新能力建設(shè)進(jìn)程，應(yīng)將調(diào)控重點優(yōu)先放在對區(qū)域間差異的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)方面，其次才是三大地區(qū)的區(qū)域內(nèi)差異。

第四，為防范中國省域原始創(chuàng)新能力及原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率的空間非均衡分布情形在未來一段時期進(jìn)一步加劇，除將調(diào)控重點優(yōu)先放在東、中、西部三大地區(qū)區(qū)域間差異上之外，亦不應(yīng)忽視對東、中、西部三大地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。由于測算結(jié)果顯示，東部地區(qū)原始創(chuàng)新能力的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)最高，西部地區(qū)次之，中部地區(qū)最小，故在對區(qū)域內(nèi)原始創(chuàng)新能力差異進(jìn)行調(diào)控時，應(yīng)把重中之重放在東部地區(qū)；而在促進(jìn)省域原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的協(xié)調(diào)發(fā)展方面，由于西部地區(qū)在這一指標(biāo)上的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)最高，東部地區(qū)次之，中部地區(qū)最小，故應(yīng)把重中之重放在西部地區(qū)；兩者的調(diào)控策略應(yīng)有所區(qū)別，并不一致。

本文雖試圖通過對全局熵值法、BGWR（Bayesian Geographically Weighted Regression，貝葉斯地理加權(quán)回歸）模型和基尼系數(shù)分解法的綜合運(yùn)用，對中國原始創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的省域空間差異進(jìn)行客觀測度，但仍存在許多不足。如在對省域原始創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評價時，評價指標(biāo)選擇的全面性、科學(xué)性及評價方法的集成多樣性等仍有待提升等，這亦為后續(xù)研究的進(jìn)一步拓展指明了方向。

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The Spatial Contribution Differences of China’s Provincial Original Innovation to Economic Growth

DING Gang，ZHANG Bai?xiu
（School of Economics and Management，F(xiàn)uzhou University，F(xiàn)uzhou 350002，China）

Through the integrated use of Global Entropy Value Method，Bayesian Geographically Weigh?ted Regression Model and Gini Coefficient Decomposition Method，China＇s provincial contribution of original innovation to economic growth is analyzed from the angle of spatial differences in this paper．The results show that China＇s provincial original innovation ability is enhanced rapidly from 2010 to 2012，and the disequilibri?um phenomena also exist in its absolute level and velocity．Meanwhile，it is found that China＇s average provin?cial contribution of original innovation to economic growth is about 7．38%．The average provincial contribution of original innovation to economic growth in Eastern Region of China is higher than those of others．It is the re?gional differences among Eastern Region，Central Region and Western Region that play a major role in explai?ning the spatial differences of China＇s provincial contribution of original innovation to economic growth，not the regional internal differences of these three regions．

original innovation；economic growth；provincial spatial differences

F061．5

：A

：1009－1971（2017）01－0121－07

［責(zé)任編輯：王春］

2016－08－03

國家社會科學(xué)基金青年項目“省域生態(tài)文明建設(shè)的績效評價、標(biāo)尺競爭效應(yīng)與空間關(guān)聯(lián)模式研究”（13CJL071）；福建省科學(xué)技術(shù)協(xié)會2014年科技思想庫重大專項“福建省生態(tài)文明建設(shè)與發(fā)展問題研究”（FJKX－ZD1401）；福建省軟科學(xué)項目“‘十三五’高新產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系及小巨人發(fā)展研究”（2015R0105）

丁剛（1974—），男，河南開封人，副教授，碩士生導(dǎo)師，博士，從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究；張柏秀（1991—），女，福建南平人，碩士研究生，從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究。