中國高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力評價與分類

袁旭梅，張 旭，王亞娜

(燕山大學經(jīng)濟管理學院,河北 秦皇島 066000)

0 引言

目前，學者從內涵、影響因素、構成及評價幾個方面對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力進行研究[1]。具體到評價問題，其內容主要為評價指標的確定和評價方法的選擇[2-3]。對于前者，國外學者多是基于《創(chuàng)新指標》《全球競爭力年鑒》《奧斯陸手冊》中的指標建立評價指標體系；對于后者，則根據(jù)問題的性質采用一種或多種方法對研究問題進行評價。Zabala等從創(chuàng)新輸入和輸出兩維指標，運用DEA方法測評歐洲區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的運行績效和創(chuàng)新潛力[4]；Pinto等采用因子分析法，從經(jīng)濟結構、勞動力市場、技術創(chuàng)新和人力資本4個維度，對歐洲15個國家175個地區(qū)的創(chuàng)新能力進行測評[5]；Xiao等從知識創(chuàng)新、企業(yè)創(chuàng)新能力，環(huán)境支撐、創(chuàng)新績效4個維度構建區(qū)域創(chuàng)新能力評價標準[6]。

國內學者結合中國高新技術產(chǎn)業(yè)的特點，對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力評價問題開展了大量研究[7-9]。在評價指標方面，臧維等從創(chuàng)新主體和創(chuàng)新環(huán)境的16個方面研究京津冀高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新問題[7]；賀靈構建了包含創(chuàng)新資源保障力、知識創(chuàng)新能力、知識配置能力、知識應用能力和創(chuàng)新環(huán)境支撐能力5個二級指標、14個三級指標的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力測評指標體系，對全國31個省的能力形成與提升機制進行探索[10]；顧菁等根據(jù)創(chuàng)新主體和外部創(chuàng)新環(huán)境兩個因素下的11個分指標，基于2005—2011年的數(shù)據(jù)，對中國高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新情況進行評價[11]；肖仁橋等以R&D人員全時當量、資金投入、專利申請量、擁有發(fā)明專利量、新產(chǎn)品銷售收入和新產(chǎn)品產(chǎn)值評價中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率[12]；王洪慶等從行業(yè)層面構建了包含投入能力和產(chǎn)出能力2個二級指標和16個以相對值衡量的三級指標，對中國18個行業(yè)的高新技術產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新能力進行評價[13]；近年來，新產(chǎn)品出口銷售收入[14]、非R&D投入強度[15]、知識產(chǎn)權總量[16]等指標也被納入評價指標體系。

在評價方法方面，作為典型的多準則決策問題，高新技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的評價研究涉及了多種常用決策方法。唐惠英等[17]、鄭珍遠[18]、楊國忠等[19]分別運用復合系統(tǒng)協(xié)同度評價模型、關聯(lián)DEA模型、改進的熵值法、主成分分析法、結合粗糙集的屬性約簡算法及熵值法、層次分析法、結合熵值法和TOPSIS法從不同角度對高新技術產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新問題進行了評價研究。其中，粗糙集方法中的優(yōu)勢關系是用于刻畫優(yōu)勢程度的工具[20-21]，最早由Greco等[22]提出，它有利于解決連續(xù)屬性和偏序關系問題。針對優(yōu)勢關系要求相對嚴格、容錯能力較差、在實際應用方面效果不理想等問題，翁世洲等提出了基于概率優(yōu)勢關系的粗糙集模型，該模型僅要求兩個方案滿足優(yōu)劣關系的屬性個數(shù)達到一定比例即可，極大地簡化了整個排序與決策過程[23-24]。

本文延續(xù)并拓展前人的成果，針對現(xiàn)有研究中對決策者主觀模糊性、波動性、隨機性考慮欠缺的問題，將云模型與概率優(yōu)勢關系相結合，提出云概率優(yōu)勢關系方法，對高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力進行評價和分類。

1 高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的內涵及影響因素

1.1 高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的內涵

Peter[25]首次提出了協(xié)同創(chuàng)新的含義，認為其是由那些進行自我激勵的人組成的網(wǎng)絡小組，并形成集體愿景，通過網(wǎng)絡進行思想、信息和工作等方面的溝通，從而協(xié)作實現(xiàn)共有的目標。隨著研究視角的不斷拓展，協(xié)同創(chuàng)新的定義不斷豐滿。本文的協(xié)同創(chuàng)新是指不同創(chuàng)新技術和創(chuàng)新要素有機配合，通過復雜性和非線性相互作用而產(chǎn)生整體效應最優(yōu)和協(xié)同過程。

高新技術產(chǎn)業(yè)的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新可以看作是通過各地區(qū)或省 (直轄市)之間創(chuàng)新能力的整合和創(chuàng)新資源的無障礙流動，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，獲得協(xié)同效應，促進高科技知識向新產(chǎn)品或新工藝轉化。

1.2 高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的影響因素

高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力受到多種因素的影響，歸納起來主要有以下三個方面。

(1)創(chuàng)新資源基礎能力。一個區(qū)域的經(jīng)濟基礎條件、高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況、人力資源狀況是實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的基礎，具體包括各區(qū)域與創(chuàng)新相關的人力資源、經(jīng)費支出、固定資產(chǎn)等。

(2)創(chuàng)新投入產(chǎn)出能力。高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新通過投入創(chuàng)造知識，并將其轉化為產(chǎn)品或工藝應用于實踐。其中，創(chuàng)新投入主要為科技資源在人力和財力方面的投入；創(chuàng)新產(chǎn)出的形式包括發(fā)明專利、科研論文、新產(chǎn)品銷售收入等。

(3)創(chuàng)新環(huán)境支撐能力。便捷完善的創(chuàng)新基礎設施、健全的法律政策、持續(xù)的市場需求、良好的創(chuàng)新文化等軟硬件環(huán)境，為高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力提供有力的支持。

2 高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新評價指標體系的確定

2.1 預選評價指標集構建

結合高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的資源基礎能力、投入產(chǎn)出以及環(huán)境支撐能力等影響因素，遵循全面性、實用性、可比性、絕對量與相對量相結合等原則，根據(jù)已有研究成果，并考慮數(shù)據(jù)的易獲取性，建立預選評價指標集，見表1。

2.2 預選評價指標集的因子分析

在預選評價指標集的基礎上，采用因子分析法，使用SPSS19.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析，最終確定高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力的評價指標體系。

表1 高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力評價預選指標集

(1)從京津冀、長三角、中原、長江中游、珠三角、成渝六個區(qū)域中各選擇一個代表省份(直轄市)，即北京、上海、山東、湖北、廣東、四川，以其2015年的數(shù)據(jù)作為17個預選指標的樣本數(shù)據(jù)。

(2)計算指標變異系數(shù)。變異系數(shù)體現(xiàn)了各指標的分辨能力，可以衡量各指標所指狀態(tài)的差異。若某一指標的變異系數(shù)小于0.2，則認為各省(直轄市)在該指標上趨于一致，難以區(qū)分，此時該指標被剔除。根據(jù)所選樣本數(shù)據(jù)，計算各指標的變異系數(shù)，各個指標的變異系數(shù)均大于0.2，說明各指標差異顯著。

(3)進行相關性檢驗。指標相關度可以衡量指標間信息的重疊情況，一般用相關系數(shù)表示。若相關系數(shù)大于0.9，則兩指標之間存在相似性，無法對各省(直轄市)高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力進行公正評價。根據(jù)上述樣本數(shù)據(jù)，計算各個指標的相關系數(shù)，結果顯示，指標C9與C13的相關系數(shù)為0.925，兩指標之間存在較嚴重的信息重疊，只選擇一個作為評價指標即可，本文選擇C9。

(4)提取主因子并命名。①對通過變異系數(shù)標準和相關性檢驗的16個指標進一步進行KMO系數(shù)和Bertlett′s球形檢驗，其中，KMO系數(shù)為0.807，Bertlett′s球形檢驗的顯著性概率為0.000，滿足判斷標準，說明適合做因子分析；②對16個有效指標進行主成分分析，并采取Kaisen標準提取主因子，結果顯示，當提取f1、f2、f3、f4、f5五個主因子時其累積貢獻率分別為26.03%、45.87%、64.11%、81.85%、92.34%，說明主因子能夠較全面地反映16個指標的信息量，具有較高的建構效度；③對因子載荷矩陣進行正交旋轉，f1在指標C1、C3、C4、C5上具有較大載荷，它反映了各省(直轄市)擁有的創(chuàng)新資源情況，命名為“創(chuàng)新資源”；f2在C6、C8、C11、C12上載荷較大，包含了省(直轄市)高新技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)在人、財、物等多方面的投入，命名為“技術研發(fā)”；f3在C2、C7、C10上的載荷較大，涵蓋了技術引進、改造、消化、吸收等方面的支出情況，命名為“技術消化吸收”；f4在C9、C14上有較大載荷，f5在C15、C16、C17上載荷較大，分別反映了創(chuàng)新的成果和環(huán)境，故命名為“創(chuàng)新成果產(chǎn)出”和“創(chuàng)新環(huán)境”。

(5)進行主因子內部一致性檢驗。信度系數(shù)是最常用的一致性檢驗工具，通過計算，各主因子的信度系數(shù)均大于0.7，有的甚至達到0.8，說明主因子的構造具有良好的一致性和有效性。

2.3 創(chuàng)新能力評價指標體系

根據(jù)因子分析結果，本文所構建的高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力評價指標體系見表2。

表2 高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力評價指標體系

3 云概率優(yōu)勢關系排序方法

3.1 PDR排序法

結合Greco等對于粗糙集方法中優(yōu)勢關系的研究，翁世洲等學者提出了基于概率優(yōu)勢關系的排序方法，即Probabilistic Dominance Relation(PDR)，其基本思想是通過構建具有容錯能力的概率優(yōu)勢關系，根據(jù)各對象的條件屬性值計算其優(yōu)勢度、α概率優(yōu)勢類、概率優(yōu)勢矩陣和綜合優(yōu)勢度，并基于此確定各對象排序。概率優(yōu)勢關系并不要求兩個對象或方案在所有屬性下的取值存在嚴格的優(yōu)劣關系，而僅要求滿足優(yōu)劣關系的屬性個數(shù)達到一定比例即可。

3.2 云模型

云模型是中國學者李德毅在概率論和模糊論的基礎上提出的一種用語言值來描述定性概念與其定量數(shù)值之間不確定性轉換的模型。云滴是云模型中的最小組成單元，是定性概念映射到數(shù)域空間的一個點，具有波動性、模糊性和隨機性等特征。通常采用期望Ex、熵En和超熵He三個數(shù)字特征刻畫一個云滴，記為X(Ex,En,He)。其中，Ex是最能代表所要研究內容定性概念的最典型樣本點，即所有云滴在論域分布中的期望；En是對定性概念不確定性的度量，由概念的隨機性和模糊性共同決定；He是對En不確定程度的度量，即熵的熵，取決于熵的模糊性和隨機性。

3.3 云概率優(yōu)勢關系方法

云模型與PDR方法相結合的云概率優(yōu)勢關系(簡稱云PDR)方法是考慮決策中模糊性和隨機性的概率優(yōu)勢關系排序方法，能夠同時分析對象的水平和波動情況。

云PDR方法的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下方面：首先，云PDR方法無需確定權重即可對各研究對象進行評價，有效避免了AHP、DEA、粗糙集等方法確定指標權重造成的決策主觀性問題；其次，云PDR方法通過各對象在各指標下的兩兩比較分析優(yōu)劣關系，計算評價結果，與因子分析方法相比，魯棒性較強，數(shù)據(jù)搜集的誤差對評價結果的影響較小；另外，云PDR方法是將概率優(yōu)勢關系引入傳統(tǒng)粗糙集方法，并結合云模型提出的一種多準則決策方法，充分考慮了評價中的模糊性和隨機性。云PDR方法的這些特點和優(yōu)勢，使其能夠適用于分析指標量多、數(shù)據(jù)繁雜、結果變化性強的高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新能力評價問題。

4 實證研究

4.1 樣本選取與數(shù)據(jù)準備

本研究選取京津冀、長三角、中原、長江中游、珠三角和成渝六個典型區(qū)域為基本評價單元，以2010—2015年為考察期，以省際高新技術產(chǎn)業(yè)在各協(xié)同創(chuàng)新能力評價指標下的實際值為原始樣本數(shù)據(jù)，探索高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域及其內部各省(直轄市)之間協(xié)同創(chuàng)新能力水平與波動情況的時空差異。其中，京津冀區(qū)域包含北京、天津、河北三個省(直轄市)；長三角區(qū)域有上海、江蘇、浙江三個省(直轄市)；中原區(qū)域包括安徽、河南、山西、山東四個省份；長江中游區(qū)域涵蓋江西、湖北、湖南三個省份；由于香港、澳門地區(qū)與大陸的差異，珠三角區(qū)域包含廣東、福建、廣西三個省份；成渝區(qū)域包含重慶和四川兩個省(直轄市)。相關數(shù)據(jù)均來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

4.2 高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力評價

(1)區(qū)域內各省(直轄市)高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新能力評價。以2010—2015年省際高新技術產(chǎn)業(yè)在各協(xié)同創(chuàng)新能力指標下的實際值為依據(jù)，基于云PDR方法，利用MATLAB程序，通過計算云優(yōu)勢度、云優(yōu)勢類和云優(yōu)勢矩陣，獲得各省(直轄市)整體和各指標的綜合云優(yōu)勢度。

根據(jù)云優(yōu)勢度的比較規(guī)則，可以得出如下結果：①從高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力水平來看，各省(直轄市)存在顯著差異。六大區(qū)域內各省(直轄市)的高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新能力排名情況如下，京津冀：北京、天津、河北；長三角：江蘇、浙江、上海；中原：山東、安徽、河南、山西；長江中游：湖北、湖南、江西；珠三角：廣東、福建、廣西；成渝：四川、重慶。②以京津冀地區(qū)為例，北京、天津、河北三個省(直轄市)在創(chuàng)新資源、技術研發(fā)、技術消化吸收、創(chuàng)新成果產(chǎn)出方面與廣東、江蘇等創(chuàng)新能力領先的省份相比落后明顯。但是，在創(chuàng)新環(huán)境方面，北京和天津表現(xiàn)突出。③從高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力的波動情況來看，各省(直轄市)也表現(xiàn)出明顯的不同。波動性很高的省有山東、浙江、湖南；近半數(shù)省份如山西、廣西、江蘇、廣東、河北、江西、福建、重慶、河南，呈現(xiàn)較低的波動性；上海、安徽、湖北、北京、四川、天津波動處于中等水平。

(2)區(qū)域間高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新能力評價。以區(qū)域所包含省(直轄市)的高新技術產(chǎn)業(yè)在各協(xié)同創(chuàng)新能力指標下實際值的均值為依據(jù)，基于云PDR方法，利用MATLAB程序，通過計算云優(yōu)勢度、云優(yōu)勢類、云優(yōu)勢矩陣，分別獲得各區(qū)域2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年和2010—2015年的綜合云優(yōu)勢度以及2010—2015年各二級指標的綜合云優(yōu)勢度，見表3和表4。

表3 各區(qū)域不同時間段綜合云優(yōu)勢度(Ex,En,He)

表4 2010—2015年區(qū)域各二級指標的綜合云優(yōu)勢度(Ex,En,He)

由表3和表4可見：①從協(xié)同創(chuàng)新能力水平來看，長三角、珠三角水平最高，中原和長江中游次之，京津冀區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力較弱，成渝地區(qū)最弱。從二級指標看，長三角、珠三角在各個指標下的表現(xiàn)均比較良好，中原區(qū)域創(chuàng)新成果產(chǎn)出和創(chuàng)新環(huán)境較弱；長江中游區(qū)域的創(chuàng)新成果產(chǎn)出和技術研發(fā)較弱；京津冀區(qū)域的創(chuàng)新資源和技術消化水平較弱。②從協(xié)同創(chuàng)新能力波動來看，中原地區(qū)波動最大，京津冀地區(qū)次之，長江中游地區(qū)略顯波動，長三角、珠三角、成渝地區(qū)相對穩(wěn)定，這與2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年分時段研究的結果相符。中原地區(qū)的波動主要表現(xiàn)為創(chuàng)新資源的波動；長江中游地區(qū)和京津冀的波動因素主要為創(chuàng)新環(huán)境的變化。

4.3 高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新分類

(1)綜合能力的水平-波動分類。

Ⅰ持續(xù)領先型：高水平，低波動。創(chuàng)新資源豐富、環(huán)境良好、投入產(chǎn)出效益顯著。

Ⅱ潛力發(fā)展型：高水平，高波動。創(chuàng)新資源、環(huán)境和投入產(chǎn)出情況在不斷向好的方向發(fā)展，潛力突出。

Ⅲ探索追趕型：低水平，高波動。雖然該類型的創(chuàng)新能力相對較低，但其一直在探尋合適的發(fā)展路徑，為提升協(xié)同創(chuàng)新能力不斷努力。

Ⅳ保守落后型：低水平，低波動。與其他類型相比，該類型的創(chuàng)新能力相對落后。

六個區(qū)域的協(xié)同創(chuàng)新綜合能力分類結果見圖1，I型的區(qū)域包括長三角、珠三角地區(qū)；Ⅱ型的區(qū)域僅有中原地區(qū)；Ⅲ型的區(qū)域為京津冀地區(qū)；Ⅳ型的區(qū)域包含長江中游、成渝地區(qū)。18個省(直轄市)的協(xié)同創(chuàng)新綜合能力分類結果見圖2。

圖1 區(qū)域高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新綜合能力的 水平-波動分類

圖2 省(直轄市)高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新綜合 能力的水平-波動分類

(2)創(chuàng)新環(huán)境的水平-波動分類?？紤]創(chuàng)新環(huán)境水平及波動情況兩個維度，可以將高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境分為四類：I高水平-低波動型，Ⅱ高水平-高波動型，Ⅲ低水平-高波動型和Ⅳ低水平-低波動型。六個區(qū)域的協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境分類結果見圖3，18個省(直轄市)的協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境分類結果見圖4。

圖3 區(qū)域高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境的 水平-波動分類

圖4 省(直轄市)高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新 環(huán)境的水平-波動分類

(3)創(chuàng)新的投入-產(chǎn)出分類。以技術研發(fā)和技術消化吸收指標為創(chuàng)新投入，以創(chuàng)新成果產(chǎn)出指標為創(chuàng)新產(chǎn)出，從這兩個維度可將高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新分為四類。

Ⅰ積極型：高投入，高產(chǎn)出。創(chuàng)新表現(xiàn)活躍，較為重視創(chuàng)新投入，相應成果產(chǎn)出也較多。

Ⅱ高效型：低投入，高產(chǎn)出。創(chuàng)新投入得到高效轉化，成果產(chǎn)出顯著。

Ⅲ保守型：低投入，低產(chǎn)出。對創(chuàng)新多持保守態(tài)度，投入力度相對較小，相應的成果產(chǎn)出也較少。

Ⅳ低效型：高投入，低產(chǎn)出。創(chuàng)新投入產(chǎn)出比相對較低，技術消化吸收與轉化效果不理想。

六個區(qū)域的分類結果見圖5，18個省(直轄市)的分類結果見圖6。

圖5 區(qū)域高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的投入-產(chǎn)出分類

圖6 省(直轄市)高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的 投入-產(chǎn)出分類

(4)分類結果分析。根據(jù)六個區(qū)域的相關舉措和發(fā)展實際，對上述分類結果分析如下：

①得益于改革開放這一契機，長三角、珠三角地區(qū)城市開放度較高，分別形成“一核五圈四帶”和“多中心、網(wǎng)絡化”的空間格局，經(jīng)濟科技力量雄厚，創(chuàng)新人才和技術要素集聚，創(chuàng)新資源協(xié)調高效。另外，地區(qū)內部各省(直轄市)之間深入的協(xié)同層次、多樣的協(xié)同形式都使得兩個地區(qū)高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境、投入產(chǎn)出以及綜合水平持續(xù)領先。

②京津冀在創(chuàng)新投入-產(chǎn)出和創(chuàng)新環(huán)境表現(xiàn)良好，這得益于近年來在京津冀一體化背景下，北京、天津、河北三地出臺和簽署的多項區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新合作協(xié)議，如《北京市、天津市關于加強經(jīng)濟與社會發(fā)展合作協(xié)議》《北京市、河北省2013—2015年合作框架協(xié)議》《北京市、河北省科技合作框架協(xié)議》。但由于京津冀三地創(chuàng)新資源能力差異較大，各項協(xié)議在現(xiàn)實中的協(xié)商機制尚不健全，資源共享范圍和創(chuàng)新合作廣度有待進一步提高，因此該區(qū)域高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力表現(xiàn)為低水平-高波動的探索追趕型。

③對于中原地區(qū)，在國務院2012年正式批復的《中原經(jīng)濟區(qū)規(guī)劃》(2012—2020年)中明確指出，其戰(zhàn)略定位是建設成為華夏歷史文明傳承創(chuàng)新區(qū)。因此，該區(qū)域重點關注文化產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，在高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新方面投入與產(chǎn)出效果不理想。然而，文化產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展中各類合作協(xié)議的簽署、平臺與中心的建立等，必然帶動各省(直轄市)之間的聯(lián)系、合作及資源共享，使該區(qū)域高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新綜合水平表現(xiàn)出不斷向好的方向發(fā)展的潛力特征。

④長江中游地區(qū)與成渝地區(qū)在協(xié)同創(chuàng)新投入產(chǎn)出方面均較為保守，且后者在創(chuàng)新環(huán)境方面的表現(xiàn)也不容樂觀，這是由于二者區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新起步較晚，協(xié)同創(chuàng)新動力不足、意識落后、資源限制、組織障礙、機制缺乏等因素導致其區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展相對緩慢，處于較低水平。

5 結論

(1)根據(jù)區(qū)域間高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新能力綜合評價結果，長三角和珠三角地區(qū)始終處于穩(wěn)定的高水平狀態(tài)；成渝地區(qū)水平低波動小；中原和京津冀地區(qū)波動大但創(chuàng)新能力水平相對較低；長江中游區(qū)域的高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新能力水平和波動處于中等水平。其中，京津冀區(qū)域的主要制約因素為創(chuàng)新資源和技術消化吸收水平，促進因素為創(chuàng)新環(huán)境；中原區(qū)域的制約因素主要是創(chuàng)新環(huán)境而在創(chuàng)新資源方面表現(xiàn)較好；長江中游區(qū)域在創(chuàng)新成果產(chǎn)出方面水平較低。

(2)根據(jù)區(qū)域內各省(直轄市)高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新能力綜合評價結果，廣東、江蘇、山東、浙江、上海、北京處在高水平狀態(tài)。分析原因，高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新能力水平高、波動小的省(直轄市)大多擁有開放的市場環(huán)境、優(yōu)越的創(chuàng)新條件、強烈的創(chuàng)新意識和有效的創(chuàng)新舉措。

(3)根據(jù)高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新綜合能力的水平-波動分類結果，持續(xù)領先型的省(直轄市)主要位于長三角、珠三角區(qū)域，無論是創(chuàng)新資源、技術研發(fā)、技術消化吸收，還是創(chuàng)新環(huán)境都處于較高水平，是該行業(yè)的領跑者。然而，從總體來看，這些省(直轄市)僅占省(直轄市)總數(shù)的17%，中國高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新綜合能力亟待進一步提高。

(4)根據(jù)高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境的水平-波動分類結果，創(chuàng)新環(huán)境為高水平-高波動表明高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新問題得到高度關注并取得一定成果，處于低水平-低波動的區(qū)域和省(直轄市)，急需改善高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境。低水平-高波動的區(qū)域和省(直轄市)，對高新技術產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境方面做出了努力，但效果不明顯，需進一步借鑒其他區(qū)域或省(直轄市)的成功經(jīng)驗，探索針對自身問題與現(xiàn)狀有價值的創(chuàng)新環(huán)境改善策略與完善機制。

(5)根據(jù)高新技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的投入-產(chǎn)出分類結果，保守型的區(qū)域和省份主要來源于中部欠發(fā)達地區(qū)；低效型的區(qū)域和省(直轄市)大多在技術消化吸收和創(chuàng)新環(huán)境方面不理想，需要尋找推動投入產(chǎn)出良性運轉的機制；高效型區(qū)域和省市分別只有京津冀和天津，這與京津冀協(xié)同發(fā)展國家戰(zhàn)略的推進密不可分，但就區(qū)域整體協(xié)同創(chuàng)新水平而言，相比先進區(qū)域還較為落后，需要重點關注創(chuàng)新資源的開發(fā)與提升。