地理科学 ›› 2020, Vol. 40 ›› Issue (11): 1812-1821.doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2020.11.006
收稿日期:
2019-10-16
修回日期:
2019-12-24
出版日期:
2020-11-10
发布日期:
2020-11-10
通讯作者:
秦兴方
E-mail:junzailinyi@gmail.com;xfqin@yzu.edu.cn
作者简介:
李在军(1989−),男,山东临沂人,博士,助研,主要研究方向为区域经济发展。E-mail: 基金资助:
Li Zaijun1(), Jiang Youxue2, Qin Xingfang3,*(
)
Received:
2019-10-16
Revised:
2019-12-24
Online:
2020-11-10
Published:
2020-11-10
Contact:
Qin Xingfang
E-mail:junzailinyi@gmail.com;xfqin@yzu.edu.cn
Supported by:
摘要:
针对2001—2016年中国地级市地方品质驱动创新力时空演化格局的研究表明:① 2001年来地市创新力差异趋于持续扩大,且呈明显的阶段性变化,创新力差异自2008年来趋于缓慢下降,而创新力空间集聚性不断增强。② 东部沿海地市存在稳定提升创新活力的多邻域创新极,中西部高创新力地市多位于经济实力较强的区域中心。③ 地市创新力演化存在固着的“核心?边缘”空间结构,且呈现出时变的累积与惯性效应,创新高增长协同发展态势整体较弱。④ 地方服务品质、消费品质、信息化水平、基础设施及医疗服务品质对创新力具有重要影响,地方环境品质、交通便利和吸纳外资品质的影响程度较弱。
中图分类号:
李在军, 姜友雪, 秦兴方. 地方品质驱动新时期中国城市创新力时空演化[J]. 地理科学, 2020, 40(11): 1812-1821.
Li Zaijun, Jiang Youxue, Qin Xingfang. Local Quality of Place Drives the Spatio-temporal Evolution Pattern of China’s Urban Creative Ability in the New Era[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2020, 40(11): 1812-1821.
Table 2
Transition probability matrix of spatial Markov chains"
空间滞后 | ti/ti+1 | 2001—2008年 | 2008—2016年 | |||||||||
转移次数 | 低水平/% | 中低水平/% | 中高水平/% | 高水平/% | 转移次数 | 低水平/% | 中低水平/% | 中高水平/% | 高水平/% | |||
注:ti为第i个单元的初始时期;ti+1为第i个单元的转移后期;不含港澳台基础数据。 | ||||||||||||
低水平 | 低水平 | 596 | 99.16 | 0.84 | 0.00 | 0.00 | 988 | 99.39 | 0.61 | 0.00 | 0.00 | |
中低水平 | 56 | 33.93 | 64.29 | 1.79 | 0.00 | 63 | 7.94 | 84.13 | 7.94 | 0.00 | ||
中高水平 | 25 | 0.00 | 16.00 | 76.00 | 8.00 | 41 | 0.00 | 2.44 | 87.80 | 9.76 | ||
高水平 | 89 | 0.00 | 0.00 | 4.49 | 95.51 | 94 | 0.00 | 0.00 | 2.13 | 97.87 | ||
中低水平 | 低水平 | 305 | 97.05 | 2.95 | 0.00 | 0.00 | 269 | 99.26 | 0.74 | 0.00 | 0.00 | |
中低水平 | 97 | 19.59 | 76.29 | 4.12 | 0.00 | 44 | 15.91 | 81.82 | 2.27 | 0.00 | ||
中高水平 | 29 | 0.00 | 44.83 | 55.17 | 0.00 | 9 | 0.00 | 11.11 | 77.78 | 11.11 | ||
高水平 | 83 | 0.00 | 0.00 | 7.23 | 92.77 | 56 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 100.00 | ||
中高水平 | 低水平 | 116 | 97.41 | 2.59 | 0.00 | 0.00 | 140 | 97.14 | 2.86 | 0.00 | 0.00 | |
中低水平 | 51 | 15.69 | 82.35 | 1.96 | 0.00 | 20 | 15.00 | 65.00 | 20.00 | 0.00 | ||
中高水平 | 17 | 0.00 | 29.41 | 70.59 | 0.00 | 13 | 0.00 | 23.08 | 61.54 | 15.38 | ||
高水平 | 37 | 0.00 | 0.00 | 5.41 | 94.59 | 49 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 100.00 | ||
高水平 | 低水平 | 321 | 96.26 | 3.74 | 0.00 | 0.00 | 456 | 97.37 | 2.63 | 0.00 | 0.00 | |
中低水平 | 208 | 15.38 | 78.37 | 6.25 | 0.00 | 131 | 9.92 | 82.44 | 7.63 | 0.00 | ||
中高水平 | 106 | 0.00 | 25.47 | 67.92 | 6.60 | 78 | 0.00 | 14.10 | 71.79 | 14.10 | ||
高水平 | 209 | 0.00 | 0.00 | 7.66 | 92.34 | 229 | 0.00 | 0.00 | 1.31 | 98.69 |
Table 3
Results of multi-level regression"
解释变量 | 一层模型 | 二层模型 | 三层模型 | |||||
系数 | P值 | 系数 | P值 | 系数 | P值 | |||
注:SRTP为科研综合技术服务从业人员;PGDP为人均国内生产总值;TEEA为科技教育支出占比;HETS为高等学校在校师生;PMIA为人均电话数和互联网接入数;GCBA为建成区绿化覆盖率;PCRA为人均道路拥有面积;NBTT为万人拥有公共汽车数;ISAD为产业结构高级化;FDIR为外商投资占比;BTTP为万人拥有病床数;空白无内容;不含港澳台基础数据。 | ||||||||
SRTP | 0.9592 | <0.001 | 0.828 | <0.001 | 0.7244 | <0.001 | ||
PGDP | 0.3602 | <0.001 | 0.4019 | <0.001 | 0.0381 | 0.234 | ||
TEEA | 0.3376 | <0.001 | 0.3788 | <0.001 | 0.0985 | 0.008 | ||
HETS | 0.0580 | <0.001 | 0.0398 | 0.001 | 0.0140 | 0.047 | ||
PMIA | 0.4965 | <0.001 | 0.4379 | <0.001 | 0.2855 | <0.001 | ||
GCBA | ?0.0979 | 0.006 | ?0.0945 | 0.007 | ?0.0078 | 0.693 | ||
PCRA | 0.0950 | 0.014 | 0.0868 | 0.022 | ?0.0303 | 0.159 | ||
NBTT | ?0.1174 | 0.004 | ?0.1372 | 0.001 | 0.0122 | 0.590 | ||
ISAD | 0.5184 | <0.001 | 0.6176 | <0.001 | ?0.0557 | 0.364 | ||
FDIR | ?0.0847 | 0.007 | ?0.1082 | <0.001 | 0.0349 | 0.058 | ||
BTTP | 0.1239 | 0.071 | 0.1159 | 0.083 | ?0.0138 | 0.727 | ||
?2Loglikelihood | 1260.48 | 1225.95 | 300.15 | |||||
LR test | 34.52(P<0.001) | 960.32(P<0.001) |
[1] | Edquist C, Lundvall B A. Comparing the Danish and Swedish systems of innovation[M]//Nelson R R. National innovation systems: A comparative analysis. Oxford: Oxford University Press, 1993. |
[2] | Lim U. Knowledge spillovers, agglomeration economies, and the geography of innovative activity: A spatial econometric analysis[J]. The Review of Regional Studies, 2004, 34 (1): 11-36 |
[3] |
Chang C L, Oxley L. Industrial agglomeration, geographic innovation and total factor productivity: The case of Taiwan[J]. Mathematics and Computers in Simulation, 2009, 79 (9): 2787-2796.
doi: 10.1016/j.matcom.2008.09.003 |
[4] |
Howells J, Bessant J. Introduction: Innovation and economic geography: A review and analysis[J]. Journal of Economic Geography, 2012, 12 (5): 929-942.
doi: 10.1093/jeg/lbs029 |
[5] | 曹勇, 秦以旭. 中国区域创新能力差异变动实证分析[J]. 中国人口·资源与环境, 2012, 22 (3): 164-169 |
Cao Yong, Qin Yixu. Measurable analysis on the difference changes of regional innovation capability based on the dynamic performance in China[J]. China Population, Resources and Environment, 2012, 22 (3): 164-169 | |
[6] | 谭俊涛, 张平宇, 李静. 中国区域创新绩效时空演变特征及其影响因素研究[J]. 地理科学, 2016, 36 (1): 39-46 |
Tan Juntao, Zhang Pingyu, Li Jing. Spatio-temporal characteristics of regional innovation performance and its influencing factors in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36 (1): 39-46 | |
[7] | 何舜辉, 杜德斌, 焦美琪, 等. 中国地级以上城市创新能力的时空格局演变及影响因素分析析[J]. 地理科学, 2017, 37 (7): 1014-1022 |
He Shunhui, Du Debin, Jiao Meiqi et al. Spatial-temporal characteristics of urban innovation capability and impact factors analysis in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37 (7): 1014-1022 | |
[8] | 蒋天颖. 浙江省区域创新产出空间分异特征及成因[J]. 地理研究, 2014, 33 (10): 1825-1836 |
Jiang Tianying. Spatial differentiation and its influencing factors of regional innovation output in Zhejiang Province[J]. Geographical Research, 2014, 33 (10): 1825-1836 | |
[9] |
侯纯光, 程钰, 任建兰, 等. 中国创新能力时空格局演变及其影响因素[J]. 地理科学进展, 2016, 35 (10): 1206-1217.
doi: 10.18306/dlkxjz.2016.10.004 |
Hou Chunguang, Cheng Yu, Ren Jianlan et al. Spatiotemporal changes and influencing factors of innovation capacity in China[J]. Progress in Geography, 2016, 35 (10): 1206-1217.
doi: 10.18306/dlkxjz.2016.10.004 |
|
[10] | 刘汉初, 樊杰, 周侃. 中国科技创新发展格局与类型划分——基于投入规模和创新效率的分析[J]. 地理研究, 2018, 37 (5): 910-924 |
Liu Hanchu, Fan Jie, Zhou Kan. Development pattern of scientific and technological innovation and typical zone in China based on the analysis of scale and efficiency[J]. Geographical Research, 2018, 37 (5): 910-924 | |
[11] | 吕拉昌, 梁政骥, 黄茹. 中国主要城市间的创新联系研究[J]. 地理科学, 2015, 35 (1): 30-37 |
Lyu Lachang, Liang Zhengji, Huang Ru. The innovation linkage among chinese major cities[J]. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35 (1): 30-37 | |
[12] | 段德忠, 杜德斌, 谌颖, 等. 中国城市创新网络的时空复杂性及生长机制研究[J]. 地理科学, 2018, 38 (11): 1759-1768 |
Duan Dezhong, Du Debin, Chen Ying et al. Spatial-temporal complexity and growth mechanism of city innovation network in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38 (11): 1759-1768 | |
[13] | 周灿, 曾刚, 曹贤忠. 中国城市创新网络结构与创新能力研究[J]. 地理研究, 2017, 37 (7): 1297-1308 |
Zhou Can, Zeng Gang, Cao Xianzhong. Chinese inter-city innovation networks structure and city innovation capability[J]. Geographical Research, 2017, 37 (7): 1297-1308 | |
[14] | 李哲, 申玉铭, 曾春水. 中国省域科技创新模式及其时空演变[J]. 地理研究, 2018, 37 (6): 1223-1237 |
Li Zhe, Shen Yuming, Zeng Chunshui. Science and technology innovation patterns and their spatial and temporal evolution of provinces in China[J]. Geographical Research, 2018, 37 (6): 1223-1237 | |
[15] | 杨开忠. 京津冀协同发展的新逻辑: 地方品质驱动型发展[J]. 经济与管理, 2019 (1): 1-3 |
Yang Kaizhong. The new logic of Beijing-Tianjin-Hebei coordinated development: Local quality-driven development[J]. Economy and Management, 2019 (1): 1-3 | |
[16] | 张骥. 地方品质与经济地理——一种新空间经济模型[D]. 北京: 北京大学, 2019. |
Zhang Ji. Local quality and economic geography: A new spatial economic model. Beijing: Beijing University, 2019. | |
[17] | 董亚宁, 杨开忠, 顾芸. 人口区位选择研究回顾与展望: 基于新空间经济学视角[J]. 西北人口, 2019, 40 (6): 1-11 |
Dong Yaning, Yang Kaizhong, Gu Yun. Review and prospect of population location selection research: Based on the perspective of new spatial economics[J]. Northwest Population Journal, 2019, 40 (6): 1-11 | |
[18] | 李在军, 管卫华, 吴启焰, 等. 1978-2011年间中国区域消费水平的时空演变[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16 (5): 746-753 |
Li Zaijun, Guan Weihua, Wu Qiyan et al. The temporal and spatial trend of China's regional consumption level since the reform and opening up[J]. Journal of Geo-Information Science, 2014, 16 (5): 746-753 | |
[19] | 方叶林, 黄震方, 李经龙, 等. 中国省域旅游经济增长的时空跃迁及其趋同研究[J]. 地理科学, 2018, 38 (10): 1616-1623 |
Fang Yelin, Huang Zhenfang, Li Jinglong et al. Space-time transition of tourism economic growth and its convergence in Chinese mainland[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38 (10): 1616-1623 | |
[20] | 孙斌栋, 尹春. 人口密度对居民通勤时耗的影响及条件效应——来自上海证据[J]. 地理科学, 2018, 38 (1): 41-48 |
Sun Bindong, Yin Chun. Impacts and conditional effects of population density on commuting duration: Evidence from Shanghai[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38 (1): 41-48 | |
[21] | 焦敬娟, 王姣娥, 程珂. 中国区域创新能力空间演化及其空间溢出效应[J]. 经济地理, 2017, 37 (9): 11-18 |
Jiao Jingjuan, Wang Jiao’e, Cheng Ke. Spatial-temporal evolution and spillover effects of regional innovation ability in China[J]. Economic Geography, 2017, 37 (9): 11-18 | |
[22] | 段德忠, 杜德斌, 谌颖, 等. 中国城市创新技术转移格局与影响因素[J]. 地理学报, 2018, 73 (4): 738-754 |
Duan Dezhong, Du Debin, Chen Ying et al. Technology transfer in China’s city system: Process, pattern and influencing factors[J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73 (4): 738-754 | |
[23] | 中华人民共和国国家统计局. 中国城市统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2002-2017. |
National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. China city statistical yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2012-2017. | |
[24] | 邹文杰. 研发要素集聚、投入强度与研发效率——基于空间异质性的视角[J]. 科学学研究, 2015, 33 (3): 390-397 |
Zou Wenjie. R&D agglomeration, investment intensity and R&D efficiency: Based on the perspective of spatial heterogeneity[J]. Studies in Science of Science, 2015, 33 (3): 390-397 | |
[25] | 纪玉俊, 李超. 创新驱动与产业升级——基于我国省际面板数据的空间计量检验[J]. 科学学研究, 2015, 33 (11): 1651-1659 |
Ji Yujun, Li Chao. Innovation driving and industrial upgrading: The spatial econometric analysis based on China’s provincial panel data[J]. Studies in Science of Science, 2015, 33 (11): 1651-1659 | |
[26] | 李在军, 胡美娟, 马志飞, 等. 中国地市经济增长的时空演变及机制分析[J]. 地理与地理信息科学, 2015, 31 (6): 88-93 |
Li Zaijun, Hu Meijuan, Ma Zhifei et al. Analysis on temporal-spatial evolution and mechanisms of economic growth in China at municipal level[J]. Geography and Geo-Information Science, 2015, 31 (6): 88-93 | |
[27] | 何好俊, 彭冲. 城市产业结构与土地利用效率的时空演变及交互影响[J]. 地理研究, 2017, 36 (7): 1271-1282 |
He Haojun, Peng Chong. The spatial-temporal evolution and the interactive effect between urban industrial structure transformation and land use efficiency[J]. Geographical Research, 2017, 36 (7): 1271-1282 | |
[28] | 严翔, 成长春, 秦腾, 等. 长江经济带生态与能源约束对科技创新的增长阻尼效应研究[J]. 经济问题探索, 2018 (11): 171-178 |
Yan Xiang, Cheng Changchun, Qin Teng et al. Research on growth drag effect of ecology and energy to Yangtze River Economic Zones’ S&T innovation[J]. Inquiry into Economic Issues, 2018 (11): 171-178 | |
[29] | 史琰. 中国城市建成区植被结构特征和碳吸收[D]. 杭州: 浙江大学, 2013. |
Shi Yan. Vegetation structure characteristics and carbon uptake of urban built-up area in China. Hangzhou: Zhejiang University, 2013. | |
[30] | 马志飞, 尹上岗, 乔文怡, 等. 中国医疗卫生资源供给水平的空间均衡状态及其时间演变[J]. 地理科学, 2018, 38 (6): 869-876 |
Ma Zhifei, Yin Shanggang, Qiao Wenyi et al. Spatial equilibrium state and its time evolution of medical health resource supply level in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38 (6): 869-876 | |
[31] | 刘作丽, 贺灿飞. 在华外商直接投资区位研究述评[J]. 地理科学进展, 2009, 28 (6): 952-961 |
Liu Zuoli, He Canfei. A literature review on FDI location[J]. Progress in Geography, 2009, 28 (6): 952-961 | |
[32] | 符文颖, 吴艳芳. 德国在华知识密集制造业投资进入方式的时空特征及区位影响因素[J]. 地理学报, 2017, 72 (8): 1361-1372 |
Fu Wenying, Wu Yanfang. Spatio-temporal characteristics and locational determinants for entry mode of German knowledge-intensive FDI in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72 (8): 1361-1372 |
[1] | 张子昂, 保继刚. 多重距离对中国入境与出境旅游流的影响:基于组态的视角[J]. 地理科学, 2021, 41(1): 13-21. |
[2] | 刘云刚, 刘玄宇, 张争胜. 渔民视角下中国南海的领域构建[J]. 地理科学, 2020, 40(7): 1062-1071. |
[3] | 夏函, 张万顺, 彭虹, 李琳, 黄攀攀, 夏晶晶. 基于主体功能区规划的中国城市化地区生态功能评估[J]. 地理科学, 2020, 40(6): 882-889. |
[4] | 罗小龙, 曹姝君, 顾宗倪. 回流城镇化:中部地区城镇化开启新路径[J]. 地理科学, 2020, 40(5): 685-690. |
[5] | 吴媛媛, 宋玉祥. 中国人口老龄化空间格局演变及其驱动因素[J]. 地理科学, 2020, 40(5): 768-775. |
[6] | 张新林, 仇方道, 谭俊涛, 王长建. 中国工业生态效率时空分异特征及其影响因素解析[J]. 地理科学, 2020, 40(3): 335-343. |
[7] | 姜洪强, 梅林, 杨立青. 中国淘宝店铺服务质量空间分异及影响因素[J]. 地理科学, 2020, 40(3): 428-436. |
[8] | 谭俊涛, 赵宏波, 刘文新, 张平宇, 仇方道. 中国区域经济韧性特征与影响因素分析[J]. 地理科学, 2020, 40(2): 173-181. |
[9] | 张向敏, 罗燊, 李星明, 李卓凡, 樊勇, 孙健武. 中国空气质量时空变化特征[J]. 地理科学, 2020, 40(2): 190-199. |
[10] | 汪凡, 汪明峰. 基于格网的淘宝村集聚特征及影响因素分析[J]. 地理科学, 2020, 40(2): 229-237. |
[11] | 湛东升, 虞晓芬, 吴倩倩, 金浩然, 张文忠. 中国租赁住房发展的区域差异与影响因素[J]. 地理科学, 2020, 40(12): 1990-1999. |
[12] | 邹辉, 段学军. 中国化工产业布局演变与影响机理研究[J]. 地理科学, 2020, 40(10): 1646-1653. |
[13] | 钟业喜, 郭卫东. 中国高铁网络结构特征及其组织模式[J]. 地理科学, 2020, 40(1): 79-88. |
[14] | 赵雪雁, 王蓉, 王晓琪, 刘江华. 基于多尺度的中国环境污染事件时空分布及其影响因素[J]. 地理科学, 2019, 39(9): 1361-1370. |
[15] | 张伟丽, 叶信岳, 李栋, 傅继彬, 吴梦荷. 网络关联、空间溢出效应与中国区域经济增长——基于腾讯位置大数据的研究[J]. 地理科学, 2019, 39(9): 1371-1377. |
|