中国区域科技创新资源分布及其与经济发展水平协同测度_牛方曲

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我国中部地区科技创新与经济高质量发展耦合协调度的时空演化

我国中部地区科技创新与经济高质量发展耦合协调度的时空演化周筱扬;左国存【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2022(42)22【摘要】旨在探究我国中部地区科技创新与经济高质量发展耦合协调关系。

从经济运行、协调发展、生态文明、民生福祉及对外开放5个维度构建经济高质量发展评价指标体系,运用熵权法对指标进行赋权,对2010—2019年中部地区科技创新与经济高质量发展水平进行测度,并建立耦合协调度模型分析二者耦合协调时空演化特征。

结果表明:中部地区科技创新与经济高质量发展水平逐年提升,发展态势良好,二者的耦合协调度存在较大差距,呈现“北低、中高、南平”的空间分布格局。

其中,湖北的耦合协调水平较高且成为唯一良好协调型地区;山西的耦合协调水平最低,一直处于过渡阶段;河南、安徽、江西和湖南的耦合协调类型逐渐演变为中级协调。

根据研究发现,提出实施差异化发展战略、增加科技创新要素投入、畅通科技成果转化、推动科技创新与产业发展融合等促进中部地区提升科技创新与经济高质量发展的耦合协调水平的对策建议。

【总页数】9页(P77-85)【作者】周筱扬;左国存【作者单位】湖南理工学院经济与管理学院【正文语种】中文【中图分类】F127;F224;G301【相关文献】1.成渝地区双城经济圈科技创新与经济高质量发展耦合协调度研究2.区域经济—科技创新—物流产业耦合协调发展的时空演化研究3.新发展格局与经济高质量发展若干理论与实践问题——我国沿海地区金融发展、科技创新和经济开放的系统耦合度研究4.长三角科技创新与经济高质量发展耦合协调度及空间关联效应5.乡村科技人才集聚、农业科技创新与农业经济发展:耦合协调及时空演化——基于河南省面板数据的实证分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—Malmquist指数

2020年11月第22期总第464期内蒙古科技与经济Inner Mongolia Science Technology&EconomyNovember2020No.22Total No.464中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—M almquist指数张勇之(聊城大学商学院，山东聊城252059)摘要：基于超效率DEA模型及Malmuist指数，对2012年〜2018年各省市区的科技创新效率进行测度分析发现：①北京市历年来保持创新高效，但近年来有所下滑，青海省近年来则实现了创新效率的有效增长，其余各省份的创新效率基本稳定或在各区间不断波动；②除江苏省外，全国各地区全要素生产率均实现了基本稳定或有效增长，而江苏全要素生产率降低的主要原因是技术效率降低；③北京、云南、陕西、上海、江苏、山东、湖北、重庆、海南、四川实现全要素生产率的有效增长，依赖于技术进步效率。

关键词：超效率DEA模型；Maimquist指数；边际产量递减规律中图分类号：F124文献标识码:A文章编号1007—6921(2020)22—0025—041文献综述2012年底，党的十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置'强调要坚持走中国特色自主创新道路、实施创新驱动发展战略'2016年7月，国务院印发了—十三五”国家科技创新规划.明确了迈进创新型国家，为建成世界科技强国奠定坚实基础的总目标。

2018年3月，十三届全国人大一次会议的政府工作报告中50余次提到科技、强调创新，其中特别指出“加快建设创新型国家把握世界新一轮科技革命和产业变革大势，深入实施创新驱动发展战略)因此，在2020年小康社会全面建成之际，统筹全局，多角度地探究中国科技创新效率的时空变化趋势，研究影响各区域科技创新效率的重要因素，对建设创新型国家，提高社会生产力及综合国力有重要意义'在当前的时代背景下，越来越多的学者开始关注科技创新'学者们主要从以下两个方面展开研究：①基于构建的静态指标体系，通过不同的评价方法对科技创新不同维度进行评价'巴吾尔江等(2012)、徐顽强等(2016)、王彦博等(2020)以及何睿(2012)分别采用主成分分析法对我国内地各省区市及国家创新型城市的科技创新能力进行了评价［140o邓丹青等(2019)、贾春光等(2020)、陈艳华(2017)及赵黎明等(2014)分别运用熵权TOPSIS 法对我国9个典型城市、山东省各地市、中国四大地区及我国31个省市的科技创新能力进行了实证分析/580李沃源等(2019)利用组合评价分析、聚类分析和相关分析等方法，对西部地区各省、市、自治区科技创新系统环境进行实证研究祝影、唐春光、孙锐，等(2019)基于耦合协调模型，对23个中国科技创新城市进行创新要素耦合评价，发现京津冀地区、长三角地区、珠三角地区的城市位居前列，中西部地区和东北地区城市表现乏力/100②基于动态的创新效率进行测度评价'胡丽娜(2019)、何龙光(2019)、许建红等(2019)分别使用DEA方法对内蒙古12盟市、西南地区及东部12省市的科学技术创新效率进行了测度评价［11130'Fuentest et al. (2001)、Giedre Dzemydait e et al.(2016)、Carayan-nis E G et al.(2016)、对园区的科技创新效率、欧盟中部、东部的40个区域及23个欧洲国家创新效率进行了测算与评价/14160o郭淑芬，张俊(2018)运用CCR—DEA、BCC—DEA和Malmquist—DEA模型测度了2009年〜2013年中国31个省市的科技创新效率及其年份变动情况，表明研究期完全有效省份的数量呈增多趋势，但总数仍远不及一半，5年来，基于技术进步各省市的科技创新效率有所提高/170'刘钒等(2017)、林佳丽等(2008)基于超效率DEA模型对长江经济带、广东省21个城市科技创新相对有效性进行了全面客观的评价/8〜190张明龙(2015)基于超效率DEA模型，分析了我国30个省、自治区和直辖市以金融作为投入的科技创新效率，结果表明中西部地区的效率增长高于东部地区#技术效率的变化是导致区域差异的主要原因［2000孙东(2014)采用超效率DEA—TOBIT模型测算了我国2002年〜2012年各省份创新的效率，结果表明：我国创新效率还不高，处于创新有效状态的省份不足1/3,而且创新效率值波动较大，没有出现稳定上升趋势［210o当前，学者的研究为区域科技创新的后续研究奠定了基础，成就显著，但仍存在可进一步研究的巨大空间。

基于协调度_管理熵的区域协同创新能力测度_邓富民

基于协调度－管理熵的区域协同创新能力测度邓富民，张金光，梁学栋（四川大学商学院，四川成都６１００６４）收稿日期：２０１３－１２－０２基金项目：国家自然科学基金重点项目（７１１３１００６、７１２０３１４９）；中国博士后科学基金项目（２０１２Ｍ５２１７０５）；中央高校基本科研业务费研究专项（ｓｋｑｙ２０１２２３）作者简介：邓富民（１９７２－），男，四川成都人，四川大学商学院副教授，研究方向为工业工程、质量管理、协同创新；张金光（１９８９－），男，河南鹿邑县人，四川大学商学院硕士研究生，研究方向为技术创新与产业发展；梁学栋（１９８１－），男，山西平遥人，四川大学商学院讲师，研究方向为工业工程、协同创新。

摘　要：针对区域协同创新能力研究系统性不强、缺乏有效定量测度等问题，以复杂系统理论、耗散结构理论为基础，以系统有序和无序为视角，提出基于协调度－管理熵的区域协同创新测度方法。

两种方法分别以复杂系统的内部子系统为研究单元，通过对子系统有序度的定量化研究来测度系统整体协同度。

研究发现，北京、江苏、上海等地区协同创新能力较强，系统协调度较高，而河北、河南、湖南等地区协调度较低。

两种模型测度结果较好地反映了各省市协同创新能力的实际水平，表明模型测度科学有效。

关键词：区域协同创新；能力测度；协调度；管理熵ＤＯＩ：１０．６０４９／ｋｊｊｂｙｄｃ．２０１３０９００８２中图分类号：Ｆ２０７文献标识码：Ａ文章编号：１００１－７３４８（２０１４）０５－０１１３－０５０　引言２０１１年４月，在清华大学百年校庆大会上，胡锦涛同志首次提出了“协同创新”的概念。

２０１２年１１月，在党的第十八次全国代表大会上，胡锦涛同志再次提出在原始创新、集成创新和再创新能力基础上，要“更加注重协同创新”。

这表明协同创新作为创新发展的高级阶段和当今创新的新范式，在我国经济发展过程中发挥着重要作用。

在全球一体化进程中，区域作为经济发展中最活跃的经济单元，其创新体系是国家经济发展的支撑性条件和重要推动力量。

中国城乡融合发展水平测度及影响因素分析

中国城乡融合发展水平测度及影响因素分析汇报人：日期:CATALOGUE 目录•引言•中国城乡融合发展水平测度•中国城乡融合发展影响因素分析•中国城乡融合发展政策建议•结论与展望01引言研究背景和意义中国城乡发展不平衡中国作为一个发展中的大国，城市和农村之间的发展水平存在显著差异，农村地区的发展明显滞后于城市。

这种不平衡制约了中国的整体发展和全面建设小康社会的进程。

城乡融合发展的重要性城乡融合发展是实现经济、社会和环境可持续发展的重要途径，对于提升人民生活水平、缩小城乡差距、促进社会公平具有重要意义。

研究目的和方法研究目的本研究旨在全面测度中国城乡融合发展水平，分析其影响因素，为制定有针对性的政策提供科学依据。

研究方法本研究将采用定性和定量相结合的研究方法，利用多维度指标体系对城乡融合发展水平进行综合评价，并运用回归分析等方法探讨影响因素及其作用机制。

研究内容和框架02 1. 城乡融合发展水平测度的指标体系构建；03 2. 城乡融合发展水平实证分析；研究内容和框架3. 城乡融合发展水平影响因素的回归分析；4. 研究结论与政策建议。

研究框架：本研究将遵循以下框架展开1. 引言介绍研究背景、目的和意义；3. 方法与数据介绍研究方法、数据来源和数据处理方法；2. 文献综述梳理相关文献，阐述城乡融合发展的概念、内涵及影响因素；对城乡融合发展水平进行实证分析，探讨影响因素及其作用机制；4. 结果与分析总结研究结论，提出政策建议；5. 结论与建议展望未来研究方向和潜在价值。

6. 展望与未来研究方向02中国城乡融合发展水平测度数据来源数据来源于国家统计局、中国城乡一体化发展报告等权威数据源。

评估标准根据评估结果，将城乡融合发展水平分为五个等级，分别为高度融合、中度融合、低度融合、初步融合和未融合。

测度方法采用综合指标法，将城乡融合发展分解为多个方面，如经济、社会、文化等，构建指标体系对各领域进行量化评估。

城乡融合发展水平测度方法中国城乡融合发展现状分析随着城市化进程加速，城乡经济融合取得一定进展，但仍存在产业结构不合理、城乡收入差距较大等问题。

G30（甘肃段）科技创新走廊城市经济科技耦合协调分析

G30（甘肃段）科技创新走廊城市经济科技耦合协调分析作者：滕雅琼张小宁黄磊来源：《甘肃科技纵横》2024年第01期摘要：为研究 G30（甘肃段）科技创新走廊城市科技与经济的协同发展关系，文章构建经济发展水平与科技创新能力耦合协调模型，并实证分析2014—2019年8个节点城市经济发展水平与科技创新能力之间的耦合度、耦合协调度，以及节点城市间的经济科技综合发展耦合协调度。

研究发现：8个节点城市内部经济发展水平与科技创新能力之间处于高强度耦合状态，二者的耦合协调度呈波动增加趋势，但整体水平较低，处于耦合协调的第1和第2等级，还未形成良性互动发展；节点城市两两之间经济科技综合耦合协调也不高，处于耦合协调的第1、第2、第3等级。

文章从空间布局、产业布局、创新资源布局、创新链与产业链融合发展4个方面提出推动 G30（甘肃段）科技创新走廊建设和节点城市发展的对策建议。

关键词：耦合协调；经济发展水平；科技创新能力；科技创新走廊中图分类号：F204文献标志码：A0引言科技创新走廊是多城跨区域合作的一种重要模式，是实施国家创新驱动发展战略的重要抓手，美国的“硅谷”地区、日本的东京—横滨—筑波创新带等高科技发展区域均呈现“科技创新走廊”特征。

连霍高速公路（编号 G30），连接江苏连云港和新疆霍尔果斯，全长4395 km，横贯江苏、安徽、河南、陕西、甘肃、新疆6省区，是“一带一路”上的重要交通大动脉以及丝绸之路中心线重要组成部分。

G30（甘肃段）长度占 G30总长度的37%，涵盖天水、定西、兰州、武威、金昌、张掖、嘉峪关、酒泉8个节点城市，建设G30（甘肃段）科技创新走廊，深化产业集群布局、加强基础设施互联互通、推进协同创新、推动对外合作，可有力支撑甘肃高质量发展。

当前关于科技创新走廊的研究，一是对国内外科技创新走廊的特征[1-2]及经验模式[3-5]总结，深入探讨世界知名科技创新走廊发展特征、成功经验和教训，总结国内相关城市科技创新走廊建设特征、主要做法，针对性提出本地区建设科技创新走廊的对策建议。

中国省际经济高质量发展的测度与区域差异分析

一、引言经济从高速增长向高质量发展转变是新时代下党中央对中国现阶段经济运行态势的精准判断和战略规划。

正确认识中国当前经济发展状况，寻求在经济增长速度和经济发展质量之间的最大平衡，对我国经济可持续发展具有重大战略意义。

“经济高质量发展”的概念在十九大报告中首次被提出，具体表现为：一是不需要投入过多生产要素；二是资源配置效率较高；三是资源环境整体成本较低；四是其社会效益与经济效益均表现较好。

它不仅是对经济增长数量或者质量的单向衡量，也涵盖了政治、社会、经济等若干方面的具体内容（任保平，2018），融入了绿色、创新、共享、协调、开放的五大理念（金碚，2018），是经济高效率增长在长远效益和短期效益之间的平衡（魏杰和汪浩，2018），是追求经济增长“量”与“质”的统一（任保平和文丰安，2018）。

本文以经济高质量发展为切入点，丰富了经济高质量发展水平测度体系，采取双重赋权法对我国2009～2018年31个省市的经济高质量发展水平进行测度，并进行时空分布特征分析，最后提出相关建议，以期为我国经济高质量发展和区域经济协调发展的指导规划提供参考。

二、经济高质量发展评价指标体系构建（一）指标选择以往学者主要从经济增长结构、稳定性、福利变化、资源配置等方面对经济高质量发展指标进行构建（钞小静，2009；魏敏，2018），并对经济高质量发展水平进行分析（丁涛和顾金亮，2018；刘瑞和郭涛，2020）。

这些研究主要以全国整体为样本，分析全国经济高质量发展指数的变动，以省级经济单位为样本的研究较少，对经济高质量发展地域性特征的分析不够深入。

因此，本文结合地域经济特征从经济增长、经济稳定、经济创新、经济结构、经济效益、绿色经济六个方面构建经济高质量发展指标体系（见表1），主要基于以下理由：罗春婵何代弟孙梦蔚（辽宁大学经济学院辽宁沈阳110036）②③④中国省际经济高质量发展的测度与区域差异分析①内容摘要：我国经济已由高速增长向高质量发展转变，对区域经济高质量发展的深入研究有利于区域经济协调以及经济发展质量的整体提升。

数字经济发展对区域科技创新资源配置效率影响研究——以福建省两大协同发展区为例

数字经济发展对区域科技创新资源配置效率影响研究——以
福建省两大协同发展区为例
刘京星;林高原
【期刊名称】《湖南工业大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2024(29)2
【摘要】基于2012-2021年福建省9个地级市的面板数据,采用Malmquist指数和DEA-Tobit两步法,综合评价福建省各地级市科技创新资源配置效率及效率损失原因,并探讨数字经济发展对区域科技创新资源配置效率的影响。

研究发现,福建省各地级市科技创新资源配置效率整体呈现上升趋势,但数字经济发展水平存在显著的区域差异;数字经济发展对区域科技创新资源配置效率存在显著正向影响,但对不同城市和区域的影响存在差异。

据此,建议以数字经济发展为抓手,打通科技创新资源要素流动壁垒;充分发挥协同发展区中心城市的辐射带动作用,实现区域科技创新协同发展;针对不同类型的城市和地区,设计差异化的科技创新资源优化配置路径。

【总页数】10页(P49-57)
【作者】刘京星;林高原
【作者单位】中国社会科学院工业经济研究所;华侨大学经济与金融学院;中南财经政法大学工商管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F124.3;F224
【相关文献】
1.科技创新与区域经济发展研究——以福建省为例
2.区域科技资源配置效率及影响因素研究——以京津冀城市群为例
3.数字经济背景下中国科技创新支撑经济发展的效率及区域差异研究
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我国区域技术创新能力发展评价与差距测度

波］技术创新投入、术创新产出、术创新实现三从技技方面对我国装备制造业的技术创新能力进行了评价；
相当严重，这种经济发展差距正呈逐步扩大趋势］且。
东强西弱、强北弱的经济发展格局不仅不利于资源南
衡的重要原因。应用改进的ＴＳＳ方法，取科技活动人员等１０ＰＩ选３项指标，度了２０ — ２０测０３０７年我国２９
பைடு நூலகம்
个省市技术创新能力的发展水平，析了区域技术创新能力发展差距的变化趋势。研究结果表明：前我分当
产出、术创新，关联的三大类２技相Ｏ个指标作为分析
导致不同国家和地区经济发展差距的源泉，此提升因
区域创新能力是缩小区域经济发展差距的有效手段。区域技术创新能力（ｇｏａＴｅｈｏｏｉｌｎｏａｉｎＲｅｉｎｌｃｎｌｇｃｎｖｔａＩｏ
刘丙泉潘鹏杰，雷鸣，李
（．国石油大学（东）经济管理学院，东东营２７６；．尔滨商业大学财务处，龙江哈尔滨１００）１中华山５０１２哈黑５０１
摘要：国区域经济发展的不平衡性已经相当严重，域技术创新能力的发展差距是造成区域经济不平我区

我国区域科技创新政策的量化评价--基于 PMC 指数模型

我国区域科技创新政策的量化评价--基于 PMC 指数模型张永安;耿喆【摘要】主要针对区域科技创新政策的评价研究，以中关村国家自主创新示范区政策为例，运用 PMC 指数模型并结合文本挖掘方法对相应的区域科技创新政策进行量化评价，以实现为现有政策提供科学合理的量化评价框架的目的，具有为新一轮政策的实施、调整、修正及延续提供决策支持的意义。

实证结果表明政策 P2的PMC 指数低于其他两项，仍有较大的改善空间，但总体来讲三项政策均在合理范围内。

最后，提出本研究的局限性及下一步研究方向。

%Regional science and technology innovation policy have important effect on national independent innovation strategy,regional economic development and science and technology innovation ability of intra -regional enterprises.In this paper,aiming at regional science&technology innovation policy evaluation research,taking Zhongguancun Science Park as an example,we use the PMC index model combined with the text mining methods to make quantitative evaluation on the re-gional science&technology innovation policy,so that we can achieve the target of providing the quantitative evaluation framework for existing policy and decision support for the implementation,adjustment,correction,and extension of the new policy.The empirical results show that PMC index of policy 2 is lower than the other two,while there is still a comparative-ly large improvement space.But in general the three policies are within a reasonablerange.Finally,the limitations and fur-ther research direction are proposed.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2015(000)014【总页数】6页(P26-31)【关键词】区域科技创新政策;量化评价;PMC 指数模型;文本挖掘【作者】张永安;耿喆【作者单位】北京工业大学经济与管理学院，北京 100124;北京工业大学经济与管理学院，北京 100124【正文语种】中文【中图分类】F420;F124.3党中央、国务院做出的建设创新型国家的决策，是事关社会主义现代化建设全局的重大战略决策，为此，党和政府制定了一系列针对中央和地方的科技创新政策，为我国科技创新体系的建立奠定了基础。

区域经济一体化的测度与比较_来自京津冀_长三角和珠三角的证据

许多学者从多个角度研究了中国区域经济一体化问题, 尤其是长三角和珠三角地区的经济一体化相关问题。庄士成和朱洪兴基于制度架构角度认为, 政府主导的制度创新是推进长江三角洲区域经济一体化的动力 ¹ ; 周国红和楼锡锦通过对企业的问卷调查研究了长三角区域经济一体化的基本态势与特征 º ; 也有学者研究了长三角经济一体化对地区制造业发展的影响, 结果认为经济一体化明显促进了地区间的专业化水平和产业的 / 空间转移 0, 从而有利于发挥制造业的规模报酬递增优势和提高整体的经济福利水平 » ; 林耿、许学强从既有的协作基础和自身发展需求的角度
3. 进行一致性检验在得到各指标的权重之后, 还需对这些权重进行一致性检验, 即检验判断矩阵所导出的权重数是否合理。将求得的 i个判断矩阵的 Km ax代入到 CI= ( Km ax - n) / ( n- 1) 中, 得出一致性检验指标 CI的数值, 再根据平均随机一致性的指标 R I 数值表查出 R I的值, 最后用 CR = C I/R I得出相对一致性指标 CR 的数值。当 CR[ 0. 1 时, 判断矩阵合理, 求出的权系数恰当, 否则要对判断矩阵进行调整, 按上述步骤重新求权系数矩阵。 4. 对各变量进行标准化处理指标体系设计中各个指标的衡量单位差别很大, 尤其是定性指标, 如政府的服务能力、区域商业文化等, 这类指标即使数量化了, 其中心值和离散程度也无法和定量数据相比。为此, 我们借用标准差值法将各变量标准化并最终得出可比较的区域经济一体化量值。标准差值法是瑞士洛桑国际管理学院 ( 简称 IMD )用来估算国家竞争力的一个标准化衡量单位的方法。l{ 为统一各衡量单位, IMD 使用的标准差值依下列公式计算得来: 标准差值 = ( Vij A j ) /Sj, 其中, V ij是某一地区 i在第 j个指标下的观测值, A j 是这个指标的平均值, Sj 是标准差。 Sj

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０．０７０．０６０．０５０．０２０．１００．０９０．０５０．２７０．２００．０７０．０７０．０３０．０２０．０７０．０７
０．３９０．４９０．５００．２６０．９８０．７１０．７７０．８９１．０００．８２０．４３０．３６０．４５０．９６０．４４
1 引言
自工业革命以来，科技进步为经济社会发展带来翻天覆地的变化。科技的进步与发展不仅为劳动者提供更高效的生产工具和生产模式，从而提高劳动生产率和工业化水平，而且以其先进性和持续性成为推动信息化进程的动力。21 世纪是知识经济时代。以最新科学技术为核心的知识成为最为重要的战略性基础资源，在一定程度上改变了自然要素、资本要素和劳动力要素对经济发展的作用，已逐步成为拉动经济增长的核心动力，成为决定生产力水平的首要因素。在未来的国际竞争中，谁拥有雄厚的科技力量，谁就拥有了抢占竞争制高点的法宝。世界各国政府均将开发和培育科技资源作为一项战略任务。随着经济全球化的发展，现代经济的发展已由依靠传统的资本、劳动力等基础生产要素投入转向倚重于知识、信息、技术、专业化的人力资本等高级生产要素投入的方面转变。唯一能够使一个国家顺利进入发展新阶段的条件是发明
要指标。但 GDP 反映的是经济总量，单纯考虑地
区的 GDP 的总量却忽视其人口基数不尽合理。为
了更为科学的评估地方经济发展水平，本文采用区
域人均 GDP。各省的人均 GDP(GDP_RJ)评价结果
如表 1 所示。
3 省科技创新资源与经济发展水平协同测度分析
3.1 国立科技创新资源区域分布为了更为直观清楚地表述省国立科技创新资
源(SGL)的空间分布情况，我们利用表 1 中 SGL 列数据生成了三维可视化图(图 1)。图 1 中，由蓝色到红色表示科技创新资源值由低到高，可以清楚地看到国立科技创新资源的空间分布及走势。由图 1 中 a 可以看到，北京的国立科技创新资源明显高出其他各省(含自治区、直辖市，下同)，由于其评价值过高，致使在图上难以看清其他各省情况。因此，为了更为直观地表达其他各省的国立科技创新资源情况，在地图上剔除北京，结果如图 1b 所示。
０．１８０．２３０．２３０．０８０．３００．１１０．１７０．２６０．９８０．７８０．２７０．２１０．１２０．６８０．３９
０．６４０．７７０．７７０．３５１．３９０．９１０．９９１．４２２．１９１．６６０．７７０．６００．５９１．７００．９０
省份ＳＧＬＳＤＦＳＱＹＳＧＬ＿ＢＺＨＳＤＦ＿ＢＺＨＳＱＹ＿ＢＺＨＢＺＨ＿ＪＱＧＤＰ＿ＲＪ
北京１１７１８５２２４３７９３２７２１．００
０．７２
０．２３
１．９５６３０２９
天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南
云南西藏陕西甘肃青海
150
地理科学进展
31 卷 2 期
创新资源。而科技与经济发展的关系方面也有了长足的研究[8-15]。本文将从国立、地方、企业三方面综合评价中国各区域科技创新资源，探讨其空间分布情况及与经济发展水平的协同关系，测度中国区域科技投入与经济发展水平的配置状况。
2 区域科技创新资源与经济发展水平评价
技新资源(SDF)、省企业科技创新资源(SQY)分别
进行了调查统计，统计结果如表 1 所示。为了综合
评估三类科技创新资源，我们利用公式(1)分别对其
进行了标准化处理，以便求和。其中 MAX( )函数
用于获取 X 1,2,3,…中的最大值，Xstd 是 Xi 标准化之后的值。经过标准化处理之后，各类科技创新资源
2.1 科技创新资源的定义和测度科技创新资源是资源的一种类型，具有较强的
社会性，是人类活动的产物，不同的学者对之有着不同的定义，如周寄中认为科技资源是科技活动的物质基础，它是创造科技成果，推动整个经济和社会发展的要素集合[16]；徐冠华认为科技资源是包括科技人力资源、物力资源、财力资源以及数字化时代的信息资源[17]；丁厚德认为科技资源是科技活动依赖的物质条件，依靠科技资源，开展各类科技活动，创造出知识形态和物质形态的科技成果；孙 [18] 鸿烈认为广义的科技资源包括科技财力资源、科技人力资源、科技物力资源、科技信息资源 4 个方面，狭义的科技资源则限定在科技人力资源和科技财力资源上。 [19] 同时其他诸多学者对其进行了思考和定义[20-22]。
０．５６０．５４０．９００．６３０．０４０．３９０．７３０．１９
０．２６０．２２１．０００．０８０．０１０．１４０．３１０．０６
０．９９０．８３２．０１０．７２０．０６０．５７１．２５０．２７
１９８６０１７５２１３７５８９１４９６６１７１７５１８０２５１５３７８８８２４
收稿日期：2011-05；修订日期：2011-07. 基金项目：中科院知识创新工程（kzcx2-yw-345）；国家自然科学基金(41101119)。作者简介：牛方曲(1979-)，男，助理研究员，主要研究方向为区域可持续发展模拟。E-mail: niufq@
149-155 页
创造力和真正的创新精神。国家和区域的经济与社会持续而稳定的发展，最终取决于本地良好的创新环境[1]。
中国经济正进入一个总体转型的历史阶段，为推动经济增长方式从要素驱动型向创新驱动型的根本转变，使创新成为经济社会发展的内在动力和社会的普遍行为，最终依靠创新实现经济社会持续协调发展，建设“创新型国家”已经成为中国发展的目标。为刺激科技创新，促进经济发展，中国科技创新资源方面进行了大量的投入。但是，科技的投入只有真正转化为创新能力，才能促进经济发展。中国的各区域科技创新资源投入与当地经济发展水平匹配是否合理，二者应该如何匹配，是否能更大程度地发展科技创新资源优势，还存在疑问。已经有的研究对中国区域科技资源空间配置效率、空间差异性展开了探索[2-4]，或从其产出(专利、著作、论文、技术成果等)进行评价[5-6]，对中国区域科技创新资源与经济发展水平匹配情况也有了初步探索[7]，但其对地区的科技创新资源只限于公立科技
由图 b 可知道，国立科技创新资源主要分布在中东部地区。上海明显高于其他省份，其次是陕西
31 卷 2 期
牛方曲等：中国区域科技创新资源分布及其与经济发展水平协同测度
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表 1 区域科技创新资源与经济发展水平评价结果 Tab.1 Evaluation of regional scientific & technological resources and economy
评价值均处于 0 到 1 之间。其中，SGL_BZH、
SDF_BZH、SQY_BZH 分别表示各省的国立科技创
新资源、地方科技创新资源、企业科技创新资源三
者经过标准化之后的值。BZH_JQ 表示各类科技创
新资源求和之后的值。
Xstd
=
Xi max(x1,2,3,⋯)
(1)
在区域经济发展水平评价方面，GDP 是一项重
本文在省级尺度上开展研究工作。区域科技创新资源主要包括国立、地方、企业三类科技创新资源。使用 2008 年的数据，来源于《中国统计年鉴》、《科技统计年鉴》、中科院关于区域科技与经济发展的相关统计资料。
需要说明的是，限于数据获取的原因，本文所讨论的地区不包括香港、澳门及台湾等地。
区域科技创新资源主要包括国立科研机构、地方科研机构、企业科研机构。之前的相关研究在评价科技创新资源时依据的是科研机构的个数[7]。由于机构规模的不同，科研能力悬殊较大，为综合考虑科研机构的规模，本文采用科研机构科研人数对
５５４７３２３２３９２０３９８３２２１４３１２５９２３５１４２１７２７７３１２４３９６２２４２２１４１４４８５３０１２３１４７８１３３０８３１９５９３
湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州
２１０３３７６１５１２２０６１５００１１２７４６４８２４６７０２３４８
本文的研究对象主要针对狭义的科技资源，即人力资源和财力资源。其中，人力资源体现了科研机构的规模，并且在同一个国度、体制下很大程度上反映了地区的科研财力的投入。综合国内各区域的情况，财力投入较大的地区，也同样据有较大的科研规模。因此，下文以科研人员的数量作为主要指标来评价各省的科技创新资源。
１７４３９１０２９７６１７０３１８９２９４２８３２８４０２２３９１９６２８３１３５９１２４４４１０８１２２９７５５１９２２３０２５１２３２７４５８６２２４７８８
０．１８０．０６０．１００．０１０．０１０．０４０．２１０．０２
第 31 卷第 2 期 2012 年 02 月
地理科学进展
PROGRESS IN GEOGRAPHY
Vol.31, No.2 Feb., 2012
中国区域科技创新资源分布及其与经济发展水平协同测度
牛方曲 1,2，刘卫东 1,2
(1. 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室 , 北京 100101; 2. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101)
摘要：21 世纪是知识经济时代，为了提高中国的科技创新能力以促进经济快速发展，各区域进行了大量科技创新资源的建设投入。但科技投入只有真正转化为创新能力、产出创新成果，才能促进经济的发展。本文分别从国立、地方、企业三方面综合评价了各省的科技创新资源，分析其空间分布格局，并结合经济发展水平，分析了区域科技创新资源与经济发展水平之间的相关性。研究表明，中国各省科技创新资源与经济发展水平总体上呈正相关趋势，但具体到各省份，随着科技创新资源的增加，其经济发展水平却有升有降。为充分发挥区域科技创新资源的作用，提高科研成果产出，区域科技创新资源与经济发展水平的配置关系仍需优化调整。探索中国科技创新资源与经济发展水平间的驱动与响应机制，建立科学合理的决策模型，实现国家用于宏观调控的国立科技创新资源、各地区自主决策的地方科技创新资源、市场驱动的企业科技创新资源三者有机结合、高效配置，以更大程度地实现科技产出，促进经济发展，对于转型期的中国，实现由依靠传统资源要素进入到依靠科技资源支撑和推动社会经济发展的新阶段，具有重要意义。关键词：科技创新资源；创新能力；经济评价值；相关性；中国