Scientia Geographica Sinica  2016 , 36 (3): 321-327 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.03.001

Orginal Article

中国地级以上城市工业创新效率空间格局研究

杜志威12, 吕拉昌34, 黄茹3

1.中山大学地理科学与规划学院,广东 广州 510275
2.广州大学地理科学学院,广东 广州 510006
3.首都师范大学资源环境与旅游学院,北京 100048
4.北京城市创新与发展研究中心,北京100048

Spatial Pattern of Industrial Innovation Efficiency for Chinese Cities at Prefecture Level and Above

Du Zhiwei12, Lyu Lachang34, Huang Ru3

1. School of Geography and Planning, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, Guangdong, China
2. School of Geographical Sciences, Guangzhou University, Guangzhou 510006, Guangdong, China
3. College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China
4. Center of Urban Innovation and Development Research, Beijing 100048, China

中图分类号:  F290

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2016)03-0321-07

通讯作者:  吕拉昌,教授。E-mail: lachanglu@163.com

收稿日期: 2014-09-9

修回日期:  2015-01-4

网络出版日期:  2016-03-20

版权声明:  2016 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然基金项目(41471136)、北京市自然科学基金资助项目 (9132002)、国家社科重大招标课题(12&ZD169)、国家社会科学重点项目 (12AZD100)资助

作者简介:

杜志威(1987-),男,广东广州人,博士研究生,主要从事城市与区域发展研究。E-mail: 84102294@qq.com

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摘要

以中国288个地级以上城市为研究对象,运用2008年第二次全国经济普查工业创新活动数据,综合考察城市工业创新效率的空间格局及其影响因素。首先,从投入和产出两方面构建了中国城市工业创新效率评价体系,运用DEA包络分析方法,从规模效率和纯技术效率两个维度对城市工业创新技术效率进行分析。然后,以聚类分析划分了3类工业创新效率城市,总结工业创新效率模式的空间特征,并分析了影响空间格局的原因。研究发现:中国城市工业创新效率呈现东强西弱,阶梯状减弱的总体空间格局,工业创新规模效率和纯技术效率的空间特征并不重合;全国尺度上,工业创新效率城市的空间分布与人口密度“黑河-腾冲”线的分布基本一致,区域尺度上,城市间呈现“核心-边缘”空间结构;城市工业创新效率空间格局受到工业发展基础与工业创新能力影响,提高城市工业创新效率关键在于提升工业创新中人力资本要素和优化工业创新投入规模。

关键词: 工业创新效率 ; 空间格局 ; 投入产出 ; DEA ; 城市

Abstract

With the development of knowledge economy, Chinese industrialization is transferring from traditional factor-driving stage to innovation-driving stage. Innovation becomes a significant force for promoting urban industrial efficiency. Exploring the spatial pattern of Chinese urban industrial innovation efficiency can make contribution to improving total innovation efficiency and industrial upgrading for China. 288 cities at prefecture level and above in China are chosen as the objects of study, in order to investigate on the spatial pattern of urban industrial innovation efficiency as well as seek its influential factor. To begin with, we use industrial innovation data from national economic census, and establish an index system of urban industrial innovation efficiency, which is constructed from innovation inputs aspect and innovation outputs aspect. By using Data Envelopment Analysis (DEA), urban industrial innovation technical efficiency (TE) is explained separately from Pure Technical Efficiency (PTE) and Scale Efficiency (SE). Moreover, we divide 3 categories of urban industrial innovation efficiency cities through clustering analysis, exploring spatial pattern characteristic of them. Our findings are 1) Overall spatial pattern of Chinese urban industrial innovation efficiency shows gradient weakened from the east to the west, while the spatial characteristic for PTE and SE is mismatched. 2) Spatial distribution of industrial innovation efficiency cities is approximately coincided with Chinese population distribution, which relates to the “Heihe-Tengchong Line”, and displays obviously “core-periphery” spatial structure in regional scale, such as the Beijing-Tianjin-Hebei region, the Changjiang River Delta region, the Zhujiang River Delta region, the Bohai Rim region and the Chengdu-Chongqing region. 3) Industrial innovation capability and Industrial developing basement are developing combined impact on the spatial pattern of Chinese urban industrial innovation efficiency, while improving human capital elements and optimizing the scale of industrial innovation input is the key of urban industrial innovation efficiency.

Keywords: industrial innovation efficiency ; spatial pattern ; input-output ; DEA ; cities

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杜志威, 吕拉昌, 黄茹. 中国地级以上城市工业创新效率空间格局研究[J]. , 2016, 36(3): 321-327 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.03.001

Du Zhiwei, Lyu Lachang, Huang Ru. Spatial Pattern of Industrial Innovation Efficiency for Chinese Cities at Prefecture Level and Above[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(3): 321-327 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.03.001

伴随经济全球化和区域一体化进程加快,知识经济时代的到来,创新成为经济发展的至关重要的因素。党的“十八大”明确提出实施创新驱动发展战略,如何通过创新促进产业转型升级,提升创新能力,建设创新型城市,是当前创新领域研究的的热点。城市作为“创新的机器”,创新是其重要的职能[1]。工业是城市最为重要的产业之一,也是创新活动最为活跃的领域,城市工业创新活动、工业创新效率对推进国家工业化进程,以及新型城镇化建设和构建创新型国家具有重要的作用。

工业创新活动的相关研究已经从国家与区域的宏观层面逐渐转向城市、产业和部门创新等中微观层面,城市工业创新效率的研究备受关注。国外学者主要关注创新与提升工业效率的关系,国家之间工业创新效率的比较以及不同年代工业创新特征研究[2~6]。对工业创新效率空间格局,一般从传统城市空间理论来阐述[7]。国内研究主要通过实证分析工业创新效率的特征及其影响因素[8~11]。部分学者从市域和区域的视角考察工业创新空间特征,但从全国尺度来研究的城市工业创新的研究并不多[12,13]。但上述研究仍对中国地级以上城市工业创新效率格局及其影响因素研究不够深入。本文以2008年第二次全国经济普查的数据为基础,分析了中国地级以上城市工业创新效率的空间格局及其影响因素,这一研究对不同类型的城市,采取不同的宏观政策来提升城市工业创新效率有重要的意义。

1 研究方法及数据

城市工业创新效率是指在城市中工业创新要素投入与创新成果产出的之比,即工业创新产出除以相应的工业创新投入,它反映了城市工业创新资源对工业创新产出的贡献程度,即工业创新资源的配置效率[14]。工业创新效率分析有两种方法:一是W Leoutief的投入产出分析方法;二是A Charnes和W W Cooper等创建的数据包络分析方法和DEA模型。投入产出方法需要国民经济各部门的投入产出数据作为支撑,鉴于数据的可获得性以及对创新效率分析的可行性,本文选择DEA模型[13,15~17]对中国的城市工业创新效率格局进行评价。

1.1 研究对象

本文以中国地级以上城市为研究对象,包括288个城市,4个直辖市、284个地级市(不包括香港、澳门、台湾以及海南省三沙市)。数据为2008年规模以上工业企业科技活动数据,来自各省市自治区的《第二次全国经济普查年鉴》[18](2008)、《第二次科学研究与试验发展(R&D)资源清查主要数据公报》[19]和《中国城市统计年鉴》(2009)[20]

1.2 城市工业创新效率测度

本文建立的中国城市工业创新评价指标体系,分别从工业创新投入和工业创新产出两个角度选取评价指标[21~23]。目前相关研究对工业创新投入,一般从人力、物力和财力3方面来考虑,本文选取了“R&D人员折合全时当量(人/a)”、“R&D活动企业数目(个)”和“科技活动经费内部支出(万元)”作为城市工业创新投入的评价指标;选取“新产品的销售收入(万元)”和“发明专利授权数(项)”作为工业创新产出的评价指标。

1.3 城市工业创新效率影响因素回归分析

参考Romer提出的知识驱动模型中资本(K)、劳动(L)和技术(A)3个变量来解释工业创新效率[24]。本文以中国288个地级以上城市的工业总产值(K1)、科技活动经费筹集总额(K2)、新产品开发经费(K3)、行业人员年平均人数(L1)、科技活动人员数(K2)、R&D项目数(A1)、拥有发明专利申请数(A2)和企业办科技机构数(A3)等8个指标作为解释变量,运用生产函数Y=Akα×Lβ,来解释影响中国城市工业创新效率空间格局的因素。

2 城市工业创新投入与产出空间格局

2.1 城市工业创新投入空间格局

运用工业创新投入指标,分析中国的城市工业的创新投入,工业创新投入程度较高的城市大部分位于东部沿海地区,呈现城市数量东部向西部递减的趋势。城市工业创新高于全国平均值的多数为大中城市,且集中在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大经济圈。初步判断,城市工业创新投入与城市发展水平和城市规模有一定关系(图1)。

图1   2008年工业创新投入高于平均值的城市分布

Fig.1   The cities with above-average industrial innovation inputs in 2008

2008年工业创新中三项工业创新投入指标均高于全国平均值的城市共有41个,与2008年全国前41位城市GDP排名进行相关性检验,其相关系数达0.997,可以认为城市工业创新投入与其GDP具有很强的相关性。因此,城市工业创新投入与城市经济发展水平存在正相关,城市经济水平对城市工业创新投入有积极作用。

2.2 城市工业创新产出空间格局

从新产品和专利授权两方面分别考察城市工业创新产出情况,如图2所示,与城市工业创新投入的情况相似,城市工业创新产出具有优势(高于全国平均值)的地级以上城市主要集中于东南沿海地区,且集中分布于中国的三大都市圈。其中,北京、天津、哈尔滨、大连、武汉、长沙、深圳、惠州的工业创新投入与产出均高于全国平均值,东部地区6个,中部地区2个。

由此判断,中国城市工业创新投入和工业创新产出存在相关性,共同影响中国城市工业创新效率空间格局,城市创新效率东强西弱,从东部沿海向西部内陆递减,与中国人口密度分布线和中国城市等级结构的空间特征有一致性。

图2   2008年工业创新产出高于平均值的城市分布

Fig.2   The cities with above-average innovation outputs in 2008

3 城市工业创新效率

运用MaxDEA软件对中国288个地级以上城市工业创新效率的纯技术效率和规模效率进行分析。结果显示,全国各地级以上城市工业创新的技术效率(T)平均值为0.124,纯技术效率(P)平均值为0.326,规模效率(S)平均值为0.455。

3.1 城市工业创新技术效率

3.1.1 规模效率

通过计算中国城市工业创新规模效率,发现仅有31个城市的工业创新规模不变(S=1,即技术效率值等于纯技术效率值),85.45%的城市工业创新规模递减。由此反映出中国绝大部分城市工业规模效应不理想,创新规模效率较低。可见,单纯通过扩大城市工业创新的投入和产出规模,并不能有效的提升创新的规模效率。

图3所示,工业创新规模效率高于平均值的城市空间分布相对集中,省域之间规模效率差异明显,但省域范围内规模效率比较均衡,且其空间分布与工业创新投入与产出的分布并不一致。可见,城市工业创新规模效率空间特征与城市工业创新投入与产出空间特征不匹配,工业创新投入与产出所形成的规模效率对城市工业创新效率提升作用不明显。

图3   规模效率和纯技术效率高于平均值的城市分布

Fig.3   The cities with above-average SE and PTE

3.1.2 纯技术效率

城市工业创新纯技术效率高于平均值的城市有111个,约占2/5,其中,东部地区占53.2%,中部地区占27.9%,西部地区占18.9%。从空间分布来看,城市工业创新纯技术效率同样呈现东强西弱的特征。城市的工业创新规模效率与纯技术效率空间并不一致,仅有29个城市两者表现较为一致,既具有较高的规模效率和纯技术效率。

纯技术效率较高的城市集中在广东、浙江、山东、辽宁、湖南、湖北、陕西、四川省等省区,江西、福建、云南、河南等省区纯技术效率的较低。北京、上海、深圳、天津、哈尔滨、兰州、西安等20个城市的P=1,说明这些城市的工业创新纯技术效率对其工业创新效率有显著的贡献,技术进步对提高城市的工业创新效率有重要的作用。但中国大多数城市的纯技术效率较低,工业创新的投入和产出不协调,存在创新“高投入-低产出”的问题,严重制约着中国城市工业创新效率的提高。

中国地级以上城市工业创新规模效率和纯技术效率在空间格局上有较大差异,没有形成显著的规模效率和纯技术效率集聚区域,空间特征与城市所在省区的经济发展水平、工业发展基础联系紧密程度不高。因此,需要对规模效率和纯技术效率进行综合,考察中国地级以上城工业创新效率的空间格局。

3.2 城市工业创新效率空间分异格局

为实现对城市工业创新规模效率和纯技术效率的综合,本文运用SPSS软件对各城市工业创新规模效率和纯技术效率值进行聚类分析(K-Means Cluster Analysis),将中国288个地级以上城市划分成为3类:高工业创新效率城市、中等工业创新效率和低工业创新效率城市。

聚类分析结果(图4)显示,城市工业创新效率等级为金字塔型结构:高工业创新效率城市数量为52个,占比18.06%;中等工业创新效率城市数量为86个,占比29.86%;低工业创新效率城市数量为141个,占比48.96%。另有三亚、毕节等9个城市无相关数据,无法进行工业创新效率聚类,归为无工业创新效率城市。

图4   中国城市工业创新效率的类型

Fig.4   Types of efficiency of industrial innovation in China

从全国尺度上看,城市工业创新效率分异自东部沿海向西部内陆递减,东部地区城市工业创新效率普遍较高,空间分布特征与中国人口密度“黑河-腾冲”线基本一致,城市工业创新效率较高的区域与中国主要城市群基本重合,京津冀、长江三角洲、珠江三角洲、成渝和环渤海等城市密集程度较高的地区,工业创新效率城市和中等工业创新效率城市较多。

从区域尺度上看,呈现以高工业创新效率城市为中心,中等和低工业创新效率城市相环绕的“核心-边缘”空间格局,分别形成以北京和天津为核心、以上海为核心、以深圳和广州为核心、以重庆和成都为核心、以大连和沈阳为核心的中国五大工业创新活动区域,核心城市所在区域分布有较强的工业创新效率城市。同时,由于工业创新活动区域核心城市的极化效应与扩散效应同时作用,工业创新效率较高的城市会出现核心技术、知识的溢出,从而带动周边城市工业创新效率进步,形成“核心-边缘”空间格局,市域和省域边界的屏蔽效应不显著。

在省域层面,广东、辽宁、山东、甘肃等省区区内的工业创新效率城市类型具有分异特征(同时拥有3种类型的工业创新效率城市),反映了省区内部城市对工业创新实施活动的存在差异。在后续研究中,将根据国民经济行业分类对不同行业的工业创新效率进行分析,以及考察经济区域和省域的内工业创新效率的空间格局。

4 城市工业创新效率空间格局影响因素

为分析影响城市工业创新效率格局的影响因素,构建多元线性回归模型对288个地级以上城市的工业创新效率进行回归分析。结果显示,R2值为0.874,具有较好的拟合度,可以用于解释中国城市工业创新效率格局的影响因子(表1)。

表1   回归分析结果

Table 1   Result of regression analysis

模型B标准差BetatSig
(常量)-195455.063125314.776--1.5600.120
K10.0580.0120.3724.8640.000
K24.0350.9620.3774.1960.000
K30.6870.4350.0521.5800.115
L1-0.7280.634-0.075-1.1480.252
L2-50.74625.148-0.208-2.0180.045
A11304.992189.7820.2956.8760.000
A21507.489249.4800.3196.0430.000
A3-2758.6431232.323-0.099-2.2390.026

注:B为回归系数。

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所选定的解释变量中K3Sig=0.115)和L1Sig =0.252)的概率P值大于显著度0.05,说明新产品开发经费(K3)、行业人员年平均人数(L1)与城市工业创新效率的线性关系不显著;而K1K2L2A1A2A3的概率P值均通过显著性检验,可以认为对城市工业创新效率有重要的影响。其中,代表劳动(L)的指标行业人员年平均人数(L1)、科技活动人员数(K2)的显著度不高且相关系数为负值,可以判断人力资本并不是影响中国城市工业创新效率的主要因素。但代表技术(A)和资本(K)要素的指标对城市工业创新效率的显著度和相关度值都较好,因此本文认为较高的工业资本投入和较好的工业技术水平有助于促进城市工业创新效率的提升。

从空间视角看,回归模型分析得出的影响工业创新效率的因素,可以解释中国城市工业创新效率的空间格局。首先,东部沿海地区城市的工业的发展基础和工业技术水平整体高于中部和西部,形成东强西弱的总体空间格局。京津冀、长江三角洲、珠江三角洲的工业现代化程度较高,可以解释城市工业效率在三大经济圈的分布集中;其次,科技活动经费筹集总额、R&D项目数、拥有发明专利申请数等均影响城市工业创新效率,中国城市创新能力较强的城市[25],如:北京、上海、深圳、广州、天津、重庆,这些指标均具有一定的优势,也分别是所在区域的工业创新效率核心城市,可以较好的解释区域尺度的城市工业创新效率的空间格局;此外,新产品开发经费和企业办科技机构数与城市工业创新效率具有弱负相关,此两项指标代表工业创新的投入规模,说明单纯依靠扩大工业创新投入规模并不能有效提升城市工业创新效率,城市工业创新的投入规模过大,也无益于提高创新规模效率,这可以解释有些城市位于中国东部沿海,也具有较好工业发展水平,但工业创新呈现低效率,工业创新纯技术效率与规模效率在空间上并不重合。

综上所述,中国城市工业创新效率空间格局的形成与城市工业发展基础和城市工业创新能力密切相关,但人力资本要素与城市工业创新效率空间格局的相关性不显著。因此,作为工业创新活动中最具创造性和最具活力的因素,如何通过提升人力资本和优化工业创新投入是提高未来中国城市工业创新效率亟待解决的问题。为深化中国城市工业创新效率空间格局的研究,我们将继续考察工业行业类型和地理邻近性等因素对城市工业创新效率空间格局的影响。

5 结论

本文通过构建中国地级以上城市工业创新效率评价指标体系,以288个地级以上城市作为研究样本,考察中国城市创新效率格局及影响因素,得出如下结论:

1) 中国地级以上城市工业创新效率的总格局是东强西弱,从东部沿海向西部内陆递减,“黑河-腾冲”一线是城市工业创新效率的强弱分界线,与中国人口密度和中国城市密度空间分布相一致,创新效率较高的城市主要集中于东南沿海地区,在三大经济圈集中分布。

2) 大部分地级以上城市工业创新规模效率报酬递减,工业创新的规模效应没有得到充分发挥,城市工业创新技术效率高的城市主要集中于东部沿海及中部地区,但工业创新纯技术效率与规模效率在空间上并不一致,没有形成显著的集聚区域,城市普遍存在纯技术转化效率低的问题。

3) 工业创新效率城市的空间分布与中国主要城市群和经济圈地域吻合,形成京津冀、长江三角洲、珠江三角洲、成渝和环渤海五大工业创新活动区域,并以北京和天津、上海、深圳和广州、重庆和成都、大连和沈阳为工业创新效率核心城市,与区域内中等和低工业创新效率城市共同形成“核心-边缘”空间格局。而且,不同工业创新效率城市之间在空间分布具有连续特征,行政边界对工业创新效率城市类型的影响不大。

4) 资金、技术、劳动是影响城市工业创新效率提高的重要因素,城市工业发展基础和城市工业创新能力共同影响中国城市工业创新效率的空间格局的形成,人力资本要素的作用尚未显现,提升工业创新中人力资本要素和优化工业创新投入规模是促进城市工业创新效率提升及优化工业创新效率格局的关键。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[23] [Lu Lachang.Innovation of Metropolitan Space in China. Beijing: Science Press, 2009.]

[本文引用: 1]     

[24] Romer, Paul M.

Endogenous Technological Change

[J]. Journal of Political Economy, 1990,98:71-102.

URL      [本文引用: 1]     

[25] 周天勇. 2008年: 中国城市创新报告[M].北京:红旗出版社,2008.

[本文引用: 1]     

[Zhou Tianyong.China’s Cities Report on Innovation. Beijing: Red Flag Press, 2006.]

[本文引用: 1]     

[1] 吕拉昌,李勇.

基于城市创新职能的中国创新城市空间体系

[J].地理学报,2010,65(2):177-190.

https://doi.org/10.11821/xb201002005      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>基于问卷、访谈及统计数据资料,采用因子分析、数学建模等综合分析方法,以知识经济下城市创新职能及城市体系理论为理论基础,探讨中国城市的创新格局、网络、等级体系及城市的创新联系,研究表明,中国创新城市体系空间格局形成以上海、北京为顶级城市的五级塔型城市体系结构,东部沿海城市在中国创新城市中具有重要地位,省会城市及经济强劲的城市一般成为区域性的创新中心。中国创新城市体系受城市创新规模、城市科研规模与效率、城市创新潜力因素、城市创新环境等多方面因素的影响。以城市间合作论文数量来测度城市之间的创新联系,结果表明,北京在知识传播和知识合作创新中的处于中心位置,高层级的城市在知识传播与合作中明显比较高层级与中层级以及低层级城市多,省会城市及经济实力强劲的区域中心城市在知识传播中起重要的作用。</p>

[Lu Lachang, Li Yong.

A Research on Chinese Renovation Urban System Based on Urban Renovation Function

. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(2): 177-190.]

https://doi.org/10.11821/xb201002005      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>基于问卷、访谈及统计数据资料,采用因子分析、数学建模等综合分析方法,以知识经济下城市创新职能及城市体系理论为理论基础,探讨中国城市的创新格局、网络、等级体系及城市的创新联系,研究表明,中国创新城市体系空间格局形成以上海、北京为顶级城市的五级塔型城市体系结构,东部沿海城市在中国创新城市中具有重要地位,省会城市及经济强劲的城市一般成为区域性的创新中心。中国创新城市体系受城市创新规模、城市科研规模与效率、城市创新潜力因素、城市创新环境等多方面因素的影响。以城市间合作论文数量来测度城市之间的创新联系,结果表明,北京在知识传播和知识合作创新中的处于中心位置,高层级的城市在知识传播与合作中明显比较高层级与中层级以及低层级城市多,省会城市及经济实力强劲的区域中心城市在知识传播中起重要的作用。</p>
[2] Edwin Mansfield.

Industrial Innovation in Japan and the United States

[J].Science,1988,(241): 1769-1774.

[本文引用: 1]     

[3] Edwin Mansfield.

The Speed and Cost of Industrial Innovation in Japan and the United States: External vs. Internal Technology

[J].Management Science,1994,(34):1157-1168.

https://doi.org/10.1126/science.241.4874.1769      URL      PMID: 17783128      摘要

This study, based on detailed data obtained from carefully selected samples of about 200 Japanese and American firms, seems to be the first comprehensive empirical investigation of the differences between Japan and the United States in innovation cost and time. Whereas the Japanese have substantial advantages in this regard in some industries (notably machinery), they do not seem to have any substantial advantage in others (notably chemicals). Whereas they have great advantages in carrying out innovations based on external technology, they do not seem to have any in carrying out innovations based on internal technology. Japanese firms allocate their resources quite differently than do American firms, a larger percentage of total innovation cost being devoted to tooling and manufacturing equipment and facilities, a smaller percentage being devoted to marketing startup. A large part of America's problem in this regard seems to be due to its apparent inability to match Japan as a quick and effective user of ...
[4] Chris Freeman, Luc Soete.The economics of industrial innovation(3rd edition)[M]. Cambridge,MA:The MIT Press,1997.

[5] Roy Rothwell.

Successful industrial innovation: critical factors for the 1990s

[J]. R&D Management,1992,(22):221-240.

https://doi.org/10.1111/j.1467-9310.1992.tb00812.x      URL      摘要

ABSTRACT Not only is technology changing rapidly, but the process of the commercialisation of technological change&mdash;the industrial innovation process&mdash;is changing also. The paper traces developments in the dominant perceived model of industrial innovation from the simple linear &lsquo;technology push&rsquo; and &lsquo;need pull&rsquo; models of the 1960s and early 1970s, through the &lsquo;coupling model&rsquo; of the late 1970s to early 1980s, to the &lsquo;integrated&rsquo; model of today. The latter (the 4th Generation innovation process) marked a shift from perceptions of innovation as a strictly sequential process to innovation perceived as a largely parallel process. This shift owed much to observations of innovation processes in leading Japanese corporations. Recent developments indicate the possibilities attainable in the proposed &lsquo;strategic integration and networking&rsquo; model, elements of which are already in place. According to this 5th generation model, innovation is becoming faster; it increasingly involves inter-company networking; and it employs a new electronic toolkit (expert systems and simulation modelling).
[6] Dickson D.

United-states Government to Review Industrial Innovation

[J].Nature, 1978,(5661):330-330.

URL      [本文引用: 1]     

[7] Fritsch M.

Measuring the Quality of Regional Innovation Systems-A Knowledge Production Function Approach

[J]. International Regional Science Review,2002,25(1):86-101.

URL      [本文引用: 1]     

[8] 吴延兵.

自主研发、技术引进与生产率——基于中国地区工业的实证研究

[J].经济研究,2008,(8) :51-64.

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文运用1996—2003年 中国地区工业面板数据研究了自主研发、国外技术引进和国内技术引进对生产率的影响。在生产函数理论基础上,通过核算自主研发存量和国内外技术引进存量,运 用一阶差分法和固定效应法,本文发现自主研发和国外技术引进对生产率有显著促进作用,但国内技术引进对生产率并没有显著影响。研究还发现,我国自主研发的 吸收能力较低,阻碍了对引进技术的学习和消化,进而影响了生产率增长。自主研发、国外技术引进对生产率的影响也表现出明显的地区差异:自主研发只对东部和 中部地区的生产率有显著正效应,而国外技术引进只对西部地区的生产率有显著正效应。各个地区不同的技术发展水平和创新能力基础可能是造成该现象的主要原 因。

[Wu Yanbing.

Indigenous R&D, Technology Imports and Productivity: Evidence from Industries across Regions of China

. Economic Research Journal, 2008, (8): 51-64.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文运用1996—2003年 中国地区工业面板数据研究了自主研发、国外技术引进和国内技术引进对生产率的影响。在生产函数理论基础上,通过核算自主研发存量和国内外技术引进存量,运 用一阶差分法和固定效应法,本文发现自主研发和国外技术引进对生产率有显著促进作用,但国内技术引进对生产率并没有显著影响。研究还发现,我国自主研发的 吸收能力较低,阻碍了对引进技术的学习和消化,进而影响了生产率增长。自主研发、国外技术引进对生产率的影响也表现出明显的地区差异:自主研发只对东部和 中部地区的生产率有显著正效应,而国外技术引进只对西部地区的生产率有显著正效应。各个地区不同的技术发展水平和创新能力基础可能是造成该现象的主要原 因。
[9] 庞瑞芝,李鹏.

中国工业创新:过程、 效率与模式——基于2001-2008年大中型工业企业的数据

[J]. 产业经济研究,2011,(2):1-8.

URL     

[Pang Ruizhi, Li Peng.

China's Industrial Innovation Process, Efficiency and Modes: Based on the Data from China's Large and Medium Industrial Enterprises in 2001-2008

. Industrial Economics Research, 2011, (2): 1-8.]

URL     

[10] Sun Yifei, Du Debin.

Determinants of industrial innovation in China: Evidence from its recent economic census

[J]. Technovation,2010,(9-10):540-550.

https://doi.org/10.1016/j.technovation.2010.05.003      URL      摘要

This study examines the sources of technological innovation in Chinese industries using the 2004 economic census data. On the one hand, it analyzes the relationships between patent grants and new product sales. On the other hand, it analyzes the relationships among in-house R&D, technology transfer from foreign and Chinese domestic technology markets, spillover effects of foreign investment, as well as export. The study reveals that in-house R&D has become the most important source for industrial innovation in China. In-house technological efforts are critical for developing original innovations as well as for absorbing the technologies transferred from external agencies. However, neither technologies transferred from foreign countries nor those from the domestic technology market are playing significant roles in China鈥檚 industrial innovation. The spillover effect of foreign investment on patent grants is strong and significant, though its impact on new product sales is insignificant. Export shows negative, though insignificant, impact on patent grants, but positive, strong, and significant effects on new product development. Overall, the results of this study demonstrate the critical role of in-house R&D in China鈥檚 industrial innovation.
[11] 沈能,潘雄锋.

基于三阶段 DEA模型的中国工业企业创新效率评价

[J].数理统计与管理,2011,30(5):846-855.

URL      [本文引用: 1]     

[Shen Neng, Pan Xiongfeng.

Evaluation of Industrial Enterprise’s Innovation Efficiency in China Based on Three-stage DEA Model

. Application of Statistics and Management, 2011, 30(5): 846-855.]

URL      [本文引用: 1]     

[12] Sun YF.

Geographic patterns of industrial innovation in China during the 1990s

[J]. Tijdschrift Voor Economische en Sociale Geografie,2003,(3): 376-389.

https://doi.org/10.1111/1467-9663.00264      URL      [本文引用: 1]      摘要

Abstract This study uses a variety of indicators such as patent grants, new product sales and R&D spending to examine the spatial patterns of industrial innovation in China during the 1990s. It is found that industrial innovation in China has been concentrated in the coastal areas, and the spatial concentration has been increasing in the 1990s, which is contrary to what Sun (2000) found on the patterns of all patent applications in 1985 to 1995. The study also reveals that large and medium-sized enterprises in China have experienced a switch in their modes of innovative behaviours in the late 1990s: from more spending on imported technologies to more in-house R&D; though expenditure on absorbing imported technologies has been marginal. Finally, enterprises are not well integrated with independent R&D institutes regarding their R&D efforts, which indicates that the national innovation system in China is still fragmented.
[13] 李国平,王春杨.

我国省域创新产出的空间特征和时空演化——基于探索性空间数据分析的实证

[J]. 地理研究,2012,32(1):18-23.

https://doi.org/10.11821/yj2012010010      URL      [本文引用: 2]      摘要

Innovation activities in each region not only depend on their own characteristics,but also on those of the regions that form the neighborhood to which it belongs.Regional spillover as a spatial interaction is important in explaining agglomeration,innovation and regional growth.A great deal of literature has deeply dealt with the issue from a spatial perspective since the 1990s,especially in the context of urban and regional studies.Unfortunately,the traditional approaches to regional innovation suppose that each region is independent from others.This paper uses spatial statistical techniques to establish the statistical relations among data according to the geographical locations.It aims to understand the spatial dependence and autocorrelation related to geographical locations.Using the methods of exploratory spatial data analysis(ESDA) and spatial analysis software,this paper analyzes the spatial distribution of innovation outputs,measured by the number of patient applications,throughout 31 Chinese provinces from 1997 to 2008.The visual patent distribution plot has shown the distribution of innovation outputs at the provincial level and its spatial dynamic changes.A significantly high level of spatial concentration of innovation outputs among Chinese provinces has been captured by the computed spatial Gini coefficient and the Concentration Ratio,and the concentration level has increased steadily over the past 10 years.The analysis using the Moran鈥檚 I statistics gives the strong evidence of spatial autocorrelation in innovation activities among provinces,while the concentration pattern of innovation activities among provinces and its changes over time have been revealed by using the local Moran鈥檚 I and the Moran scatter plot,which indicate the clustering nature of the spatial distribution of provincial innovation activities.Spatial Gini coefficient and Moran鈥檚 I index have indicated that innovation activities of Chinese provinces are not randomly distributed.Our findings suggest that innovation activities are spatially differentiated among Chinese provinces over the 10 years,and innovation activities at the provincial level are highly localized.This study can provide a scientific basis for the intuitive expression of the spatial correlation of innovation outputs among provinces,and puts forward that the spatial statistical analysis could present some references valuable for analyzing spatial structure and patterns and policy-making.

[Li Guoping, Wang Chunyang.

Spatial characteristics and dynamic changes of provincial innovation output in China: An investigation using the ESDA

. Geographical Research, 2012, 32(1): 18-23.]

https://doi.org/10.11821/yj2012010010      URL      [本文引用: 2]      摘要

Innovation activities in each region not only depend on their own characteristics,but also on those of the regions that form the neighborhood to which it belongs.Regional spillover as a spatial interaction is important in explaining agglomeration,innovation and regional growth.A great deal of literature has deeply dealt with the issue from a spatial perspective since the 1990s,especially in the context of urban and regional studies.Unfortunately,the traditional approaches to regional innovation suppose that each region is independent from others.This paper uses spatial statistical techniques to establish the statistical relations among data according to the geographical locations.It aims to understand the spatial dependence and autocorrelation related to geographical locations.Using the methods of exploratory spatial data analysis(ESDA) and spatial analysis software,this paper analyzes the spatial distribution of innovation outputs,measured by the number of patient applications,throughout 31 Chinese provinces from 1997 to 2008.The visual patent distribution plot has shown the distribution of innovation outputs at the provincial level and its spatial dynamic changes.A significantly high level of spatial concentration of innovation outputs among Chinese provinces has been captured by the computed spatial Gini coefficient and the Concentration Ratio,and the concentration level has increased steadily over the past 10 years.The analysis using the Moran鈥檚 I statistics gives the strong evidence of spatial autocorrelation in innovation activities among provinces,while the concentration pattern of innovation activities among provinces and its changes over time have been revealed by using the local Moran鈥檚 I and the Moran scatter plot,which indicate the clustering nature of the spatial distribution of provincial innovation activities.Spatial Gini coefficient and Moran鈥檚 I index have indicated that innovation activities of Chinese provinces are not randomly distributed.Our findings suggest that innovation activities are spatially differentiated among Chinese provinces over the 10 years,and innovation activities at the provincial level are highly localized.This study can provide a scientific basis for the intuitive expression of the spatial correlation of innovation outputs among provinces,and puts forward that the spatial statistical analysis could present some references valuable for analyzing spatial structure and patterns and policy-making.
[14] 王伟光.

中国工业行业技术创新效率的实证研究(1990~1999)

[J].沈阳师范大学学报(社会科学版),2003,(1):57-62.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

测度工业行业技术创新效率的一种新指标是:"工业行业技术比较创新效率指数(IRCIE)",利用该指标对1990-1999年中国38个工业行业技术创新效率进行实证分析的结果发现,中国工业行业之间的技术创新效率(IRCIE)差异在10年间呈现出缩小的趋势.在整个20世纪90年代,技术创新效率总体上呈增长态势的行业基本上是IRCIE小于1的那些行业,而IRCIE大于1的行业基本上没有发生变化或有所下降.这两个方面的综合作用使得工业行业间的技术创新效率差异呈现出缩小趋势.

[Wang Weiguang.

On the Innovation Ratio of Industrial Technology in China

. Journal of Shenyang Normal University (Social Science Edition), 2003, (1): 57-62.]

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

测度工业行业技术创新效率的一种新指标是:"工业行业技术比较创新效率指数(IRCIE)",利用该指标对1990-1999年中国38个工业行业技术创新效率进行实证分析的结果发现,中国工业行业之间的技术创新效率(IRCIE)差异在10年间呈现出缩小的趋势.在整个20世纪90年代,技术创新效率总体上呈增长态势的行业基本上是IRCIE小于1的那些行业,而IRCIE大于1的行业基本上没有发生变化或有所下降.这两个方面的综合作用使得工业行业间的技术创新效率差异呈现出缩小趋势.
[15] 马占新. 数据包络分析模型与方法[M].北京:科学出版社,2010.

[本文引用: 1]     

[Ma Zhanxin.Model and Method of Data Envelopment Analysis. Beijing: Science Press, 2010.]

[本文引用: 1]     

[16] 俞立平.

企业性质与创新效率——基于国家大中型工业企业的研究

[J]. 数量经济技术经济研究, 2007, (5): 108-115.

URL      Magsci      摘要

本文以国家大中型工业企业为例,运用DEA方法结合Malmquist指数分析了企业性质与创新效率的关系.研究发现,各类企业纯技术效率水平较高,各类企业相差不大.规模效率略低,内资企业规模效率较高.企业创新领域技术进步有所下降,说明我国创新体系正在进行结构调整.国有企业及国有独资公司创新投入浪费较大,目前首要任务是进行创新领域的制度与管理调整.

[Yu Liping.

Research on Relationship between Enterprise Character and Innovation Efficiency

. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2007, (5): 108-115.]

URL      Magsci      摘要

本文以国家大中型工业企业为例,运用DEA方法结合Malmquist指数分析了企业性质与创新效率的关系.研究发现,各类企业纯技术效率水平较高,各类企业相差不大.规模效率略低,内资企业规模效率较高.企业创新领域技术进步有所下降,说明我国创新体系正在进行结构调整.国有企业及国有独资公司创新投入浪费较大,目前首要任务是进行创新领域的制度与管理调整.
[17] 桂黄宝.

我国高技术产业创新效率及其影响因素空间计量分析

[J].经济地理,2014,29(6): 100-107.

URL      [本文引用: 1]      摘要

首先采用DEA- Malmquist创新效率指数测度了我国高技术产业创新效率,在此基础上构建了空间计量面板模型,对我国高技术产业创新效率的影响因素进行了探索。研究 表明:①我国高技术产业创新效率总体呈上升趋势,但技术效率和规模效率处于倒退状态;②地理邻近性对高技术产业创新效率具有显著的负向影响;③从我国高技 术产业创新效率影响因素来看,企业规模和劳动力两因素具有显著的正向影响,对外开放水平具有较为显著的正向影响,资本投入具有不显著的负向影响,而工业化 进程、政府支持程度及当地科技水平无显著影响。

[Gui Huangbao.

Innovation efficiency and its influencing factors of China's high-tech industry based on the spatial econometric model

. Economic Geography, 2014, 29(6): 100-107.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

首先采用DEA- Malmquist创新效率指数测度了我国高技术产业创新效率,在此基础上构建了空间计量面板模型,对我国高技术产业创新效率的影响因素进行了探索。研究 表明:①我国高技术产业创新效率总体呈上升趋势,但技术效率和规模效率处于倒退状态;②地理邻近性对高技术产业创新效率具有显著的负向影响;③从我国高技 术产业创新效率影响因素来看,企业规模和劳动力两因素具有显著的正向影响,对外开放水平具有较为显著的正向影响,资本投入具有不显著的负向影响,而工业化 进程、政府支持程度及当地科技水平无显著影响。
[18] 国务院第二次全国经济普查领导小组办公室.中国经济普查年鉴2008[M].北京: 中国统计出版社,2010.

[本文引用: 1]     

[National Bureau of Statistics of China. China Economic Census Yearbook 2008. Beijing: China Statistics Press, 2010.]

[本文引用: 1]     

[19]

第二次全国R&D资源清查领导小组办公室. 第二次全国科学研究与试验发展(R&D)资源清查主要数据公报

[EB/OL]. . (2010-11-22). [Office of the National Second R&D Census. National Statistics of Science and Technology Institution on the Second R&D Census . 2010-11-22.]

URL      [本文引用: 1]     

[20] 国家统计局城市社会经济调查司.中国城市统计年鉴2009[M].北京: 中国统计出版社.

[本文引用: 1]     

[National Bureau of Statistics of China. China City Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2010.]

[本文引用: 1]     

[21] 崔功豪,魏清泉,刘科伟.区域分析与区域规划 (第二版) [M].北京:高等教育出版社,2006.

[本文引用: 1]     

[Cui Gonghao, Wei Qingquan, Liu kewei. Regional Analysis and Regional Planning (2nd Edition). Beijing: Higher Education Press, 2006.]

[本文引用: 1]     

[22] 薛彦平. 欧洲工业创新体制与政策分析[M].北京:中国社会科学出版社,2009.

[Xue Yanping.An analysis of industrial innovation system and policy in Europe. Beijing: China Social Sciences Press, 2006.]

[23] 吕拉昌. 中国大都市的空间创新[M].北京:科学出版社, 2009.

[本文引用: 1]     

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