我国科技创新极化度指数的构造及区域比较，本文主要内容关键词为：科技创新论文,区域论文,指数论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F061.5；F062.4 文献标识码：A 文章编号：1001-9952(2007)06-0067-10
一、极化理论综述
马克思最早从社会学角度运用极化概念(The classes polarize)解释了资本主义社会两大阶级的形成。而从经济学角度来看，经济极化(Economic Polarization)是指区域禀赋的非匀质性和历史机遇的偶然性所导致的经济差异发展，某些区域率先吸附周边地区的资源和要素迅速形成增长极点(核)(Growth Pole)，发达的极点(核)与周边的落后区域将形成经济发展的两个极端。根据经济极化中带动产业集中和地理集中的主导资源要素的不同，经济极化又可分为：科技创新极化、信息资源极化、资金极化、人才极化等。
20世纪80至90年代，对极化问题的量化研究成为学者们的关注重点，其核心是对极化度的测度与评估。早期对经济极化的测度主要是使用总量指标与结构指标，并考虑了在特定模型中增加经济地理所需考察的变量，如劳动力成本、运输成本等等。但学者们很快发现经济增长在区域间的差距最终反映在社会贫富分化的问题上。于是沿着这一思路，极化的概念逐渐明确。Esterban(1994)认为极化是区域经济发展中出现的“中间阶层消失”的现象。Wolfson(1994)提出了几乎相同的认识，他认为极化是富人和穷人都在增加的同时，中间阶层在减少的一种现象。更为重要的是，Wolfson测算出支持非均衡分布的最基本公理——匹古道尔顿条件与极化概念并不一致，因此他提出了极化与非均衡之间的本质差异。这一研究同时也使极化的测度方法得到了改进。从最初利用基尼系数来计算贫富差距到Wolfson利用基尼系数推导出的Wolfson极化度指数，再到香港学者崔启源和王友庆(音译)根据Wolfson指数利用“两极分化”和“扩散增加”的思路得到的“崔—王”指数，以及Esteban等人在对极化概念与不均衡概念区分的基础上得到的Esteban-Ray指数，每一步发展都体现了人们对极化问题量化的深入研究。目前我国对极化问题研究的热点主要集中于经济极化现象的区域分布和空间特点。主要涉及以下几方面的内容：
(1)研究对象集中于国家或区域，选用GDP指标进行分析，较少关注科技、创新、知识等其他影响经济发展的要素。如欧向军、顾朝林(2004)利用Kanbur-Zhang指数，依据江苏省人均GDP指标分析了该地区的空间极化现象，认为江苏省在空间上表现为城乡极化和南北极化。郭腾云(2004)利用Estebn-Ray和Kanbur-Zhang指数，依据区域实际人均GDP指标对我国1952～2000年间区域经济空间极化的变化趋势进行研究，认为中国区域极化总体趋势随时间推移呈现不对称的周期性上升与下降运动。从科技创新视角来研究我国极化问题的文献较少见，比较有代表性的是Pierre Mohnen和Christian DeBresson等人(2002)在第十四届(加拿大)国际投入产出技术大会上提交的题为《解释和预测中国创新倾向》的报告。在该报告中他们首次提出了“创新极”(innovative poles)和“创新空洞化”(innovative holes)等一些重要概念，并采用在企业生命周期的成长阶段，用每单位销售额中R&D的支出和对国外竞争、技术的开放度等指标来测算中国各区域的企业创新比重，提出中国存在广东、浙江、上海等创新极。他们认为R&D投入的连续性和集中度、区域开放度等因素与区域创新的差异有重要关系。由于该报告侧重于从企业角度分析创新极化问题，因此在数据的采选上存在较大困难，但这也给我们从更广阔的视角来研究创新极化问题提供了空间。
(2)研究方法多样化，但是对如何从科技或创新角度来测度极化还鲜有研究。目前在实证研究上，我国学者已开始与国际同步，主要采用指数法，如郭腾云(2004)，欧向军(2004)；计量模型法，如甑峰等(2000)；一般模型图示法，如王焕祥等(2004)。但如何建立科技创新极化度指数仍是一个创新的视角。
(3)基本单元的选取已经形成共识，但比较角度存在差异。在已有区域极化问题的研究中，省域范围是进行中国宏观尺度区域差异研究最有意义的空间单元。但是在进行区域比较时，不同的学者视角不同，有南北比较；沿海和内陆比较；高城镇化和低城镇化比较。无论采用哪种比较角度都应与内容结合，确定明确的划分标准。笔者认为，从科技创新角度，比较可行的是采用东、中、西部地区的划分方法。虽然有些学者认为东中西部的划分已经过时，但是在科技发展方面选用这种划分仍有一定意义：第一，我国《科技统计年鉴》和《国家级科技计划项目执行情况统计调查报告》等权威性科技统计资料中都根据这种划分进行比较，数据采选上比较全面；第二，由于东、中、西部地理位置的差异和我国长期按这种区位执行政策的结果，导致这些地区在资源分布、资源配置方式、经济活力等方面形成了各自的特点，从而使这三个不同的经济地带具有进行差异比较的基础。
因此，在现有研究的基础上，本文拟对科技创新极化问题做些有益的尝试，希望通过对科技创新极化度的测算和分析，明晰目前我国科技创新的极化状况，为政府制定科技极化战略提供理论及政策依据。
二、科技创新极化度模型及变量的构造
(一)科技创新极化度的模型——Science & Technology Esteban-Ray指数。如式(1)所示，Esteban-Ray指数是伊斯特班和瑞伊在1994年提出的用于测度极化的度量方法，其指数越大说明极化现象越明显。其后虽有其他学者使用了不同的公式，但其测度的基本原理是一致的。一般极化度指数往往按一定方法事先确定所有变量的均值，然后通过变量与均值之间的比较来测度极化状况。而Esteban-Ray指数则是通过变量间的不断循环比较，内在地确定比较的基准，从而测度变量间的差异程度。同时Esteban-Ray指数中对相互比较的两个变量赋以不同的权重，从而使变量之间的差异测度更加明显。因此利用Esteban-Ray指数的基本原理可以构造用以研究科技创新极化的科技创新极化度指数，其公式为(2)：
式(1)和式(2)的主要差异在于主要变量所表示的经济含义不同：式(1)中，X[，i]和X[，j]为被测度的区域经济指标，因此式(1)是通常意义的经济极化度指数；而式(2)中，F[，i]和F[，j]为代表科技发展的指数。对极化度指标而言，该指标的选取直接决定极化度的考察对象，这是决定极化度性质最重要的元素。因此，为实现对科技创新极化度的考察，最为关键的问题是选取能够反映科技发展的指数F[，i]和F[，j]。
(二)科技发展综合指数的构造思路。相对于经济极化问题采用国内生产总值等指标的分析方法，科技创新领域并没有一个类似的可以全面衡量评价单元科技创新发展状况的指标。如果将现有可获得的科技投入和科技产出变量(共7项)分别来做极化分析，那么一方面繁杂的结果可能无益于结论的明晰；另一方面各变量相互独立，并不能对其内部关系作出判断。因此研究科技创新极化问题的关键在于构造一个可以反映科技创新整体状况的变量，我们将其命名为科技发展综合指数，即F[，i]和F[，j]。该综合指数需要满足两个条件：第一，该综合指数能够较为全面系统地反映科技活动的诸多变量；第二，能够较好反映各个科技变量的内在结构差异，进而反映科技创新能力。基于这两点，并考虑到：(1)科技资源的黑箱属性；(2)避免所选用变量之间的相关性影响，因此层次分析等指标构建方法已不再适用，我们拟选用主成分分析方法。针对本文30个行政区域样本的7个投入产出指标，建立如图1的综合区域特征矩阵，其中科技投入产出变量为x[，ij]=(i=1，2，…，30；j=1，2，…，7)。
图1 综合区域特征矩阵
主成分分析将无量纲化的综合区域特征矩阵中的数据进行线性变换，如图2所示，将7个原始变量转化成7个新的综合变量y[，1]，y[，2]，…，y[，7]，其中α为线性变换的系数矩阵。数学变换后，总体方差保持不变，但新的变量间保持独立，其中y[，1]称为第一主成分，是新的综合变量中方差最大的变量，y[，2]称为第二主成分，方差大小仅次于y[，1]，以此类推方差不断变小。根据方差贡献率的大小将这几个新的综合变量形成最后的综合评价指数：F=
ω[，i]y[，j]，其中ω[，i]为方差贡献率，其大小能够代表主成分对样本信息变化反映程度的大小，主成分贡献率越大该主成分对所研究区域综合特征的刻画程度就越大。当少数几个主成分累计贡献率达到80％以上就可以基本代表所有变量的变化。
图2 新的综合变量矩阵
三、数据的选取和说明
本文研究所使用的数据均引自1998～2004年《国家级科技计划项目执行情况统计调查报告》资料，并以省级行政区划为决策单位，除台湾、香港、澳门和西藏外涉及30个省(市、区)国家级开发型科技计划项目的相关数据。测度的指标数据为：(1)以政府资金、贷款、自有资金和项目人员数作为计划项目的投入指标。(2)以新增产值、净利润、专利数作为产出指标。(3)以项目数作为各省(市、区)创新可能性或潜在创新能力的度量标准。因此投入和产出一共有7项指标。其中政府资金包括中央政府和地方政府资金；自有资金项目指开发型项目承担单位所投入的研发经费。在产出指标中，新增产值和净利润指标是反映项目经济效益增量和项目的收益成本差额的重要变量；专利数指标则因为该计划项目的成果大部分是发明和实用新型专利(两项总计约占75％)，所以在分析时没有再将其细化；由于上缴税金和出口额指标，从测度上看与项目的性质高度相关，为保证测度的有效性，没有将其纳入指标测度序列。由于技术上的原因，国家没有公布2001年的调查数据，为保持指标测度的连续性，该年数据采用内插法计算。(4)东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南等11个省市；中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8个省；西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等11个省市。
我们选用的科技指标主要是国家级开发型科技计划项目，包括星火计划(以农业经济为服务方向，向农村推广科技成果)、火炬计划(以市场为导向促进高新技术产业的发展)和科技成果推广计划(推广促进高新技术产业发展的共性技术)。这一计划项目指标能在一定程度上代表我国高端科技研发水平。其项目多为原创性创新与重大创新，且强调应用和产业转化，能在较短的时间内初见成效，具有较好的考察性。
四、实证结果分析
(一)各地区的科技发展综合指数。由表1可见，在研究年限内，各年度第一主成分的累计贡献率都超过83％，从1999年起均超过85％，可以认为第一主成分完全可以代表投入和产出7项指标的分析结果。同时从第一主成分各因子得分系数的取值范围很小，可以印证对第一主成分的综合作用效果较为平均，因此通过各年度第一主成分就能够在较大程度上代表当年科技发展影响因素的综合作用。
以1997年为例，由该年第一主成分各因子得分系数列出第一主成分表达式：
y[，1]=0.132x[，1]+0.159x[，2]+0.161x[，3]+0.146x[，4]+0.168x[，5]+0.167x[，6]+0.161x[，7](3)
其中：y[，1]表示第一主成分，x[，1]至x[，7]分别代表原始变量——政府资金、贷款、自有资金、项目投入人员、新增产值、净利润和专利授权数。根据式(3)分别计算30个省市自治区的第一主成分得分，用以代表该地区当年的科技实力和科技发展状况，将结果归一化，如表2所示。
将科技综合发展指数代入式(2)得到S & T Esteban-Ray指数，可以看出科技创新极化度在全国范围内和在各区域间的特征及变化趋势。
(二)我国科技创新极化趋势的演变。如图3所示，我国科技创新极化度指数自1997年开始至2002年呈波动上升的趋势，2003年出现了较大幅度的下降。这种演变态势说明：
图3 1997～2003年科技创新极化度指数的演变
(1)从极化运动过程来看，区域经济发展总是先出现各类资源向极核的聚集，形成经济增长，体现为极化度提高，然后再由极核向周边地区扩散，体现为极化度下降。因此，我国科技创新极化度的演变反映我国科技资源向某些经济中心集聚的过程已经开始，科技创新的区域差异开始出现，并进一步会形成不同的科技创新中心。
(2)由于我们研究的年份跨越“九五”和“十五”计划时期，因此这种极化度的变化将在一定程度上反映科技战略在国家经济社会规划中的结构变动情况。科教兴国战略和对高科技产业的重视，使得我国在1997～2002年间科技资源开始有重点地和有倾向性地集聚。传统的以“撒胡椒面”式为特点的科技资源配置方式正逐渐被有侧重、有差异的配置所取代。而随着科技发展的不断深入，全国范围内的科技创新的两极化趋势在2003年出现拐点。这可能是由于两方面的原因：第一，政策的平衡与协调在逐步发挥作用，特别是西部开发和中部崛起战略对这些地区科技投入的增加促进了科技创新的平衡；第二，科技资源和成果随着区域间共享与交流的增多在逐步扩散。但是由于数据采选的局限性，我们仅截至到2003年，没有掌握其后科技创新极化的发展趋势，因此其解释性还有待在以后的研究中作进一步检验。
(3)从我国经济极化度与科技极化度的比较来看，郭腾云(2004)指出经济极化度在20世纪90年代中期以后明显加强，但从2000年起有所下降；而如图3所示，科技创新极化度变化趋势与之基本一致，但时间滞后约3年，这反映出经济增长是科技发展和科技要素聚集的原因和基础，这一点也能从科技创新活跃地区与经济发达地区的高度一致性得到证明。而3年的滞后时间则反映出我国科技创新对经济增长带动能力的不足，相关科技能力的发展并不能迅速转化为当地经济发展的支持力量。此外，科技创新极化度指数年度波动远大于经济极化，这是因为经济增长本身是由多种因素共同影响和决定的，很多因素的相互制约决定了经济增长的相对稳定性；而科技系统则是一个相对较小的复杂系统，正负反馈效应较大，系统内部的因素影响较大、惯性小，因而更容易形成好的地方加速发展、差的地方不断弱化的马太效应，从而加剧科技活动的区域极化。
(三)我国科技创新极化指数的区域比较。如图4所示，对东中西部科技创新极化度的进一步比较发现：
图4 科技创新极化度的东中西部比较
(1)从科技创新极化度的总体特征来看，三大区域中，西部科技极化度指数均较高(0.35～0.5)，说明科技资源在西部地区的配置两极化较为严重；东部地区的科技创新极化度指数在三大区域中较低，说明东部地区科技资源在区域内差距较小，但东部地区的极化度却表现为较大的波动，在某些年份出现不规则的上升或下降，说明该区域资源和科技成果流动较剧烈；中部地区的科技创新极化度指数居中且波动相对较小，说明中部地区内部发展水平相当、且科技投入与产出比较稳定。
(2)上述特征反映我国东中西三大经济带的科技创新极化战略呈现较大差异。不同的区域极化战略会带来区域经济截然不同的发展状况，休斯顿的成功和巴库的衰落就是很好的例证。具体来看，我国东部地区科技资源的市场引导力量较大，如图4所示，当期的科技投入会受到前期的科技产出影响，东部形成了市场领先型战略；中部地区科技发展的战略较为趋同，区域内差距不大，结合目前中部崛起和泛珠三角合作中大量中部地区的参与，反映出中部是通过合作做大规模，在稳定的基础上发展科技，着眼于中部科技战略的整体性，形成区域合作型战略；西部地区科技发展受历史和环境限制，一方面“三线”建设期间的军工等高端技术和西部适宜发展技术(如高新技术农业)发达；另一方面落后地区范围较大，资金、技术和人才较为匮乏，因此区域内科技创新差异较大，其总体的科技发展战略是优先扶持弱势地区为主，促进公平，因此西部形成政策优先型战略。
(3)从科技创新极化度的变动趋势来看，三大区域中，西部地区的极化度基本逐年下降，这说明虽然西部地区内部科技资源配置差距较大，但是由于国家西部大开发政策等外生性原因的介入，这一区域的科技资源配置两极化趋势在减弱，公平性因素开始显现作用。中部地区科技创新极化度相对较为平稳，但在科技投入的诸要素中也体现出极化度下降的趋势，说明区域内科技投入的差距在缩小。东部地区的科技极化度在较大波动的基础上呈现小幅上升的趋势，说明东部地区科技资源的差异在不稳定地调整。结合图3，在全国科技创新极化度上升的情况下，西部和中部该指数却呈现下降趋势，而东部整体也呈小幅下降趋势，这说明科技资源在全国呈现出较大的差异化配置和分布的特点，而各区域内的公平和谐调整在加强，即科技资源配置的区域间的差距大于区域内的差距。
五、结论及政策建议
文章运用1997～2003年国家级科技计划开发型项目的投入产出数据构造了科技综合发展指数，并以此为基础测算出我国科技创新极化度指数。全国科技创新极化度指数的演变趋势显示：我国科技创新的区域差异开始出现，并进一步会形成不同的科技创新中心；在兼顾公平的基础上，传统的以“撒胡椒面”为特征的科技资源配置方式正逐渐被有侧重的非均衡配置所取代；科技极化的波动大于经济极化的波动；经济极化对科技极化的促进作用明显，而科技极化带动经济极化的效应则不显著。东中西部呈现出不同的科技创新极化态势：东部极化波动大，市场引导科技发展的战略特征显著；中部极化变动平稳，体现了以公平发展为方向的科技发展战略；西部地区极化度最高，但极化趋势不断下降，说明该区域受历史与条件限制区域内科技发展的差异较大，但科技发展战略以扶持弱势地区、促进公平为主。此外，我国区域间的科技创新极化明显大于区域内的科技创新极化，也是我国科技创新极化的一个显著特点。
如何依据科技创新极化状况，有效引导科技发展是未来科技发展规划的一个重要方面。可行的方式可能包括以下几个方面：第一，根据不同区域的科技创新极化状况，因地制宜地培育科技创新的极核，以点带面的方式促进区域科技创新水平的整体提高。第二，避免全国科技发展战略的同一性，在适当协调区域关系的基础上，应根据不同区域科技发展的特点实施不同的科技发展战略。同时应适当把握区域间科技创新极化的程度，避免区域间科技发展水平差异的加大给全国科技发展整体提高造成障碍，因此应建立中央协调控制、地方充分发挥自主性的科技发展方针。第三，扭转目前经济促进科技的单向发展模式，加强科技对经济增长的引领作用，强调自主创新和科技成果的市场化、产业化。第四，科技资源配置的区域间的差距大于区域内的差距，说明东中西部地区的互动机制还未建立。互动机制分为中心交互式、邻域渗透式和网络扩散式的交流与合作。东中西的优势区域应通过中心交互式实现资源的合作，东中西区域内部相邻区域一方面应通过极核向周边区域的扩散实现邻域渗透；另一方面在经济实力相当的区域通过网络扩散实现互补和共赢。互动机制的建立和实施最终是为了建立区域间和区域内广泛的合作，目前珠江三角洲、泛珠三角地区、长江三角洲、泛长三角地区和京津冀都市圈的合作正如火如荼地展开，国家应从政策层面上和舆论层面上鼓励地区之间开展合作。
注释：
①美国的休斯敦和前苏联的巴库是两个具有相似特点的石油工业城，但是由于分别采用了不同的极化发展战略，最终休斯敦成为美国西部的高新技术中心，而巴库则衰落了。