陶熠 曾慶均 吳佑波

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但存在空間異質(zhì)性。以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈為例，運(yùn)用ArcGIS自然間斷點(diǎn)分類法對(duì)區(qū)域2010—2020年創(chuàng)新能力的時(shí)空演變特征進(jìn)行分析，采用Morans I指數(shù)、Moran散點(diǎn)圖和Lisa集聚圖對(duì)區(qū)域空間內(nèi)各地區(qū)創(chuàng)新能力與周邊地區(qū)的空間相關(guān)效應(yīng)進(jìn)行分析，采用空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）對(duì)影響區(qū)域創(chuàng)新能力的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、外貿(mào)水平、高等教育水平、財(cái)政投入以及信息發(fā)展水平五個(gè)因素進(jìn)行空間計(jì)量回歸實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)：（1）2010—2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力呈總體上升趨勢(shì)，其中成都市創(chuàng)新能力一直處于高水平，重慶市創(chuàng)新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平，成都和重慶兩個(gè)中心城市的帶動(dòng)作用明顯；（2）成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈空間內(nèi)各地區(qū)創(chuàng)新能力與周邊地區(qū)存在空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)；（3）信息發(fā)展水平、財(cái)政投入、外貿(mào)水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著促進(jìn)作用；（4）經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、高等教育水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力沒(méi)有顯著的正向相關(guān)性。根據(jù)研究結(jié)論，本文提出加大全社會(huì)研發(fā)投入強(qiáng)度、搶抓數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略機(jī)遇期、增強(qiáng)高等院校對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度和構(gòu)筑開(kāi)放合作的協(xié)同創(chuàng)新體系等對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；區(qū)域創(chuàng)新能力；時(shí)空演變；影響因素

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“西部陸海新通道與內(nèi)陸開(kāi)放型經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的機(jī)制路徑研究”（20XJY001）；重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目“復(fù)雜自適應(yīng)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)演變進(jìn)化建模及仿真研究”（KJQN202000847）。

［中圖分類號(hào)］ F061.5 ［文章編號(hào)］ 1673-0186（2023）004-0061-016

［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ A ? ? ［DOI編碼］ 10.19631/j.cnki.css.2023.004.005

習(xí)近平總書(shū)記指出，雖然我國(guó)經(jīng)濟(jì)總量已躍居世界第二，但大而不強(qiáng)、臃腫虛胖體弱等問(wèn)題相當(dāng)突出，主要體現(xiàn)在創(chuàng)新能力不強(qiáng)，這是影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的“阿喀琉斯之踵”［1］，創(chuàng)新能力不適應(yīng)高質(zhì)量發(fā)展要求是我國(guó)當(dāng)前發(fā)展面臨的主要問(wèn)題［2］。創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力［3］，黨的十九大以來(lái)，黨中央堅(jiān)持把科技創(chuàng)新擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置［4］，希望廣大科學(xué)家和科技工作者肩負(fù)起歷史責(zé)任，堅(jiān)持面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)、面向國(guó)家重大需求、面向人民生命健康，不斷向科學(xué)技術(shù)廣度和深度進(jìn)軍［5］。

我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力時(shí)空演變表明，我國(guó)已逐漸形成以廣東、北京、江蘇和上海為引領(lǐng)的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展格局［6］。區(qū)域創(chuàng)新能力相關(guān)研究集中在京津冀、長(zhǎng)三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶［7-10］。由于經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育、人力資源等發(fā)展水平不一，地區(qū)之間的創(chuàng)新能力有較大的區(qū)域時(shí)空特征和地區(qū)差異。如京津冀城市群的創(chuàng)新能力一直處于全國(guó)領(lǐng)先地位，長(zhǎng)三角城市群的創(chuàng)新能力增長(zhǎng)迅速，原因在于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、集聚經(jīng)濟(jì)、外商投資、勞動(dòng)力素質(zhì)、政府資助、基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)城市群創(chuàng)新效率的直接作用和溢出效應(yīng)［11］。長(zhǎng)三角城市群的創(chuàng)新效率與城市R&D經(jīng)費(fèi)投入關(guān)聯(lián)密切，呈正相關(guān)關(guān)系［12］。長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新能力在空間上呈現(xiàn)出向內(nèi)陸擴(kuò)散的趨勢(shì)，空間分布更加均衡，R&D人員對(duì)長(zhǎng)三角城市創(chuàng)新能力的影響程度最高［13］，長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新能力在空間上表現(xiàn)為同類集聚傾向，創(chuàng)新能力強(qiáng)的城市周?chē)彩莿?chuàng)新能力強(qiáng)的城市，而創(chuàng)新能力弱的城市周?chē)莿?chuàng)新能力弱的城市，呈現(xiàn)明顯的馬太效應(yīng)［14］。長(zhǎng)三角城市群的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日益緊密，呈現(xiàn)“多中心化”的空間結(jié)構(gòu)特征［15］，協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)空間由“三足鼎立”向“多中心、多層次、趨平衡”轉(zhuǎn)變［16］，但長(zhǎng)三角城市群綠色創(chuàng)新能力整體偏低且發(fā)展不均衡［17］。對(duì)京津冀城市群協(xié)同創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)顯示，京冀和津冀協(xié)同創(chuàng)新水平逐步攀高，但與京津冀、京津依然存在差距。協(xié)同創(chuàng)新程度排序由高到低依次為京津、京津冀、津冀、京冀［18］。蔡曉琳等學(xué)者從城市科技創(chuàng)新的角度評(píng)價(jià)了珠三角城市創(chuàng)新能力，發(fā)現(xiàn)珠三角的區(qū)域創(chuàng)新能力總體呈上升趨勢(shì)，各市的科技創(chuàng)新能力差異較大［19］，存在城市間創(chuàng)新能力不平衡、教育科技支出少、知識(shí)未能有效轉(zhuǎn)化等問(wèn)題［20］。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能有效推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力提升［21］，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是在西部地區(qū)該影響不顯著［22］。政府引導(dǎo)基金顯著促進(jìn)了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升［23］，但在不同區(qū)域存在著顯著差異，有些區(qū)域影響不顯著。吳曉波等對(duì)比浙江、北京、上海、江蘇、廣東、山東六省市創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下浙江省創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)發(fā)展的賦能對(duì)策［24］。互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新能力不僅有顯著的正向影響，還有顯著的正向空間溢出效應(yīng)［25］?；ヂ?lián)網(wǎng)既能促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新開(kāi)發(fā)能力的提升，也能推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力的提高，具有較強(qiáng)的創(chuàng)新溢出效應(yīng)，但西部地區(qū)的創(chuàng)新溢出效應(yīng)最弱［26］。我國(guó)省域互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性，空間視角下互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)地區(qū)創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)大于空間鄰接地區(qū)，應(yīng)因地制宜實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略［27］?；ヂ?lián)網(wǎng)通過(guò)知識(shí)溢出促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力，但在不同區(qū)域存在著顯著的差異［28］。

已有研究成果表明，區(qū)域創(chuàng)新能力及其影響因素存在空間異質(zhì)性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)中東部地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力提升有顯著促進(jìn)作用。相較于中東部地區(qū)，我國(guó)西部地區(qū)為相對(duì)后發(fā)地區(qū)，中東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)亦存在相對(duì)后發(fā)地區(qū)。根據(jù)后發(fā)優(yōu)勢(shì)理論，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，后發(fā)地區(qū)如何打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力提升的顯著正向影響以及正向空間溢出效應(yīng)等，實(shí)現(xiàn)后發(fā)地區(qū)的跨越式發(fā)展，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。相較于中東部先發(fā)地區(qū)，西部后發(fā)地區(qū)最具典型代表性的區(qū)域包括成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈［29］。2020年1月，習(xí)近平總書(shū)記主持召開(kāi)中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第六次會(huì)議，作出推動(dòng)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)的重大決策部署。2021年10月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)規(guī)劃綱要》提出“打造帶動(dòng)全國(guó)高質(zhì)量發(fā)展的重要增長(zhǎng)極和新的動(dòng)力源”“共建具有全國(guó)影響力的科技創(chuàng)新中心”［30］。黨的二十大報(bào)告指出，“促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展……推動(dòng)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)”。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)成為新時(shí)代新征程加快構(gòu)建新發(fā)展格局、著力推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容［31］。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度呈逐年上升趨勢(shì)，且成都、重慶明顯高于經(jīng)濟(jì)圈其余地區(qū)［32］。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈金融創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新的交互嵌合作用對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著促進(jìn)效應(yīng)［33］，區(qū)域創(chuàng)新能力整體協(xié)同發(fā)展向心力不足、“虹吸效應(yīng)”大于“帶動(dòng)效應(yīng)”［34］，熵權(quán)法確定的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展綜合指數(shù)體現(xiàn)了空間分異［35］。結(jié)合東中部京津冀、長(zhǎng)三角城市群、粵港澳大灣區(qū)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新能力等現(xiàn)有研究成果，西部成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力是如何演變的？有哪些空間特征？哪些因素會(huì)影響其變化？除依靠研究與發(fā)展人員投入提升區(qū)域創(chuàng)新能力以外［36］，其他影響因素對(duì)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力的影響如何？是否存在空間異質(zhì)性和區(qū)域差異？各影響因素的作用機(jī)理和作用效度如何？以上問(wèn)題亟待厘清。本文以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈為例，對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的時(shí)空演變、空間特征和影響因素進(jìn)行研究，可以為相對(duì)后發(fā)地區(qū)發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì)，有效提升區(qū)域創(chuàng)新能力提供示范借鑒和啟示。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

根據(jù)本文的理論基礎(chǔ)，從官方公布的各類統(tǒng)計(jì)資料中收集研究所需要的數(shù)據(jù)，并選擇空間回歸模型、空間自相關(guān)分析、ArcGIS聚類分析等研究方法。

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

針對(duì)城市創(chuàng)新能力的衡量，目前學(xué)術(shù)界沒(méi)有統(tǒng)一的指標(biāo)。盛彥文等用專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)來(lái)衡量城市創(chuàng)新能力［11］；徐林用高技術(shù)產(chǎn)值、專利授權(quán)數(shù)量來(lái)衡量城市創(chuàng)新產(chǎn)出［12］；包海波等、王?；ǖ炔捎脤＠暾?qǐng)數(shù)來(lái)衡量城市的創(chuàng)新能力［13，16］；也有學(xué)者通過(guò)構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系衡量城市的創(chuàng)新能力［14，19］。由于專利申請(qǐng)數(shù)受環(huán)境和人為影響因素較小，根據(jù)數(shù)據(jù)可得性、全面性、權(quán)威性，本文采用每萬(wàn)人專利申請(qǐng)數(shù)來(lái)衡量區(qū)域創(chuàng)新能力。本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒、地方統(tǒng)計(jì)年鑒、重慶統(tǒng)計(jì)年鑒、四川省統(tǒng)計(jì)年鑒以及相應(yīng)市縣科技局。

（二）研究方法

1.空間回歸模型

空間自回歸分析可以采用不同的空間回歸模型，安塞林（Anselin）提出了空間滯后模型、空間誤差模型［37］，勒沙杰和佩斯（LeSage & Pace）力推空間杜賓模型［38］，此外還有空間杜賓誤差模型?？臻g滯后模型主要用于分析因變量之間的空間關(guān)聯(lián)性對(duì)模型影響比較突出的情況，空間誤差模型主要用于模型中的誤差項(xiàng)在空間中相關(guān)的情況，空間杜賓模型考慮了外生變量空間溢出效應(yīng)對(duì)因變量的影響，空間杜賓誤差模型則應(yīng)用較少。

2.空間自相關(guān)分析—Morans I指數(shù)

采用Morans I指數(shù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的空間自相關(guān)進(jìn)行分析，以觀察在空間中某個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力的觀察值是否與相鄰空間創(chuàng)新能力的觀察值相近。一般采用Morans I指數(shù)對(duì)全域空間自相關(guān)進(jìn)行測(cè)度。計(jì)算Morans I指數(shù)的公式如下：

I=（i≠j）……（1）

其中：Xi為地區(qū)i創(chuàng)新能力的屬性值，Wij為地區(qū)i與地區(qū)j之間的空間權(quán)重矩陣，∑∑Wij為所有空間權(quán)重的聚合，n為研究地區(qū)的總數(shù)。經(jīng)過(guò)方差歸一化處理后，Morans I指數(shù)的取值在［-1，1］，Morans I指數(shù)大于0表示空間正相關(guān)，取值越大表示空間正相關(guān)越明顯，Morans I指數(shù)小于0表示空間負(fù)相關(guān)，其值越小表示空間異質(zhì)性越大；Morans I指數(shù)接近0，則空間隨機(jī)分布不相關(guān)。

3.ArcGIS聚類分析

ArcGIS中有多種標(biāo)準(zhǔn)分類方法，如相等間隔、分位數(shù)、自然間斷點(diǎn)、幾何間隔、標(biāo)準(zhǔn)差等，其中，自然間斷點(diǎn)法能最恰當(dāng)?shù)貙⑾嗨浦颠M(jìn)行分組，并且使各個(gè)類別之間差異最大化。根據(jù)研究對(duì)象和研究目的，本文采用自然間斷點(diǎn)分類法對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行空間分類，以此得出該區(qū)域創(chuàng)新能力的時(shí)空演變特征。

二、區(qū)域創(chuàng)新能力的時(shí)空演變及空間效應(yīng)

本文以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈為例，采用ArcGIS自然間斷點(diǎn)分類法對(duì)區(qū)域2010—2020年創(chuàng)新能力的時(shí)空演變特征進(jìn)行分析，采用Morans I指數(shù)、Moran散點(diǎn)圖和Lisa集聚圖對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的空間效應(yīng)進(jìn)行分析。

（一）區(qū)域創(chuàng)新能力的時(shí)空演變

本文以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈為例，采用自然間斷點(diǎn)分類法對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行分類，分別為：創(chuàng)新能力高水平區(qū)域、創(chuàng)新能力較高水平區(qū)域、創(chuàng)新能力中等水平區(qū)域、創(chuàng)新能力較低水平區(qū)域和創(chuàng)新能力低水平區(qū)域。2010—2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力的時(shí)空演變見(jiàn)圖1。

從2010年、2012年、2014年、2016年、2018年、2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力的時(shí)空演變可以看出，11年來(lái)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力呈總體上升趨勢(shì)（圖1）。其中成都創(chuàng)新能力一直處于高水平，重慶創(chuàng)新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平。另有兩個(gè)非常明顯的特征：一是成都、重慶兩個(gè)極核城市之間的遂寧、眉山、內(nèi)江等地創(chuàng)新能力由于兩個(gè)極核城市的帶動(dòng)，創(chuàng)新能力由2010年的低水平大幅提升到2020年的中等水平；二是毗鄰成都的綿陽(yáng)、德陽(yáng)，創(chuàng)新能力由2010年的中等水平躍升至2020年的高水平。區(qū)域創(chuàng)新能力空間溢出效應(yīng)非常明顯，充分體現(xiàn)了成都和重慶兩個(gè)中心城市的帶動(dòng)作用。

（二）區(qū)域創(chuàng)新能力的空間效應(yīng)

為了對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力在空間上的相關(guān)效應(yīng)進(jìn)行研究，本文采用車(chē)相鄰的關(guān)系構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，利用Stata/SE 15.1對(duì)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈規(guī)劃范圍內(nèi)16個(gè)城市2010—2020年創(chuàng)新能力的全局Morans I指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見(jiàn)表1。計(jì)算結(jié)果表明2010—2020年，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力Morans I指數(shù)均為正值，除了個(gè)別年份，整體有增加的趨勢(shì)，并且通過(guò)z統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，Morans I指數(shù)在各時(shí)期0.05的水平上顯著。表明該地區(qū)的創(chuàng)新能力在各個(gè)年份都呈現(xiàn)比較明顯的正相關(guān)性，各相鄰地區(qū)的創(chuàng)新能力在空間上存在聚集效應(yīng)，即創(chuàng)新能力相對(duì)較高的地區(qū)在空間上呈現(xiàn)相鄰聚集現(xiàn)象，而創(chuàng)新能力相對(duì)較低的地區(qū)在空間上也存在相鄰聚集現(xiàn)象。

采用Moran散點(diǎn)圖和Lisa集聚圖（圖2、圖3）研究成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈空間內(nèi)各地區(qū)創(chuàng)新能力與周邊地區(qū)的空間相關(guān)效應(yīng)。從2010年和2020年的Moran散點(diǎn)圖來(lái)看，各地區(qū)所在點(diǎn)在四個(gè)象限均有一定擴(kuò)散趨勢(shì)。其中德陽(yáng)、綿陽(yáng)向外擴(kuò)散明顯，說(shuō)明這兩個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力在不斷提升，與周邊地區(qū)的差異越來(lái)越大。創(chuàng)新能力弱的廣安、南充、達(dá)州也不斷向外擴(kuò)散，說(shuō)明與其他地區(qū)的創(chuàng)新能力分化越來(lái)越大，存在一定極化效應(yīng)。從整體看，除了綿陽(yáng)從H-L象限變到H-H象限，自貢和宜賓有從L-L象限變到H-L象限的趨勢(shì)外，其他地區(qū)所處的象限2020年相較于2010年一直沒(méi)有變化，說(shuō)明成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力的空間固定特征較為突出。

H-H象限：處于第一象限最右側(cè)的成都由于創(chuàng)新要素的高度聚集，自身創(chuàng)新能力比較強(qiáng)，處于成都周邊的德陽(yáng)、綿陽(yáng)近年來(lái)創(chuàng)新能力也在不斷提升，形成了高水平創(chuàng)新能力集聚的空間關(guān)聯(lián)區(qū)域，該區(qū)域創(chuàng)新能力的空間正向溢出效應(yīng)明顯。從Lisa集聚圖看，2010年綿陽(yáng)的H-H集聚特征具有顯著性，而成渝、德陽(yáng)的H-H集聚特征不具有顯著性。

H-L象限：重慶處于Moran散點(diǎn)圖的第四象限，說(shuō)明重慶地區(qū)創(chuàng)新能力相對(duì)較高，而周邊的達(dá)州、廣安、遂寧、資陽(yáng)、內(nèi)江、瀘州等地區(qū)的創(chuàng)新能力較弱，存在中間高、周邊低的極化效應(yīng)。從2010年和2020年的Lisa集聚圖可知，重慶市的H-L集聚特征均顯著。

L-L象限：處于該象限的地區(qū)自身創(chuàng)新能力低，而周邊地區(qū)創(chuàng)新能力也較低，差距較小，形成了低水平創(chuàng)新能力的空間聚集。處于該象限的地區(qū)主要為位于川東北的廣安、達(dá)州、南充連片地帶和處于川南地區(qū)的內(nèi)江、樂(lè)山、自貢連片地帶。從Lisa集聚圖看，2010年和2020年南充市的L-L集聚特征顯著，其他地區(qū)L-L集聚特征不顯著。

L-H象限：處于該象限的地區(qū)自身創(chuàng)新能力低，而周邊地區(qū)的創(chuàng)新能力高，資陽(yáng)、雅安、眉山地處成都周邊，而創(chuàng)新能力的Moran散點(diǎn)圖象限一直沒(méi)有發(fā)生變化，說(shuō)明這些地區(qū)的創(chuàng)新能力水平一直比較低，受周邊地區(qū)的影響不大，從Lisa集聚圖看，這種L-H集聚特征不顯著。

三、區(qū)域創(chuàng)新能力的影響因素研究

以上研究證明，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力存在空間聚集和明顯的空間相關(guān)效應(yīng)。一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力除了受其本身所具有的創(chuàng)新要素的影響，還會(huì)受到其他地區(qū)創(chuàng)新能力的影響，區(qū)域創(chuàng)新能力的影響因素是多方面的。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)字化加速了技術(shù)、資金、人才等要素流動(dòng)，提升了產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率，對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口亦有空間溢出效應(yīng)［39］。綜合現(xiàn)有研究，本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下影響區(qū)域創(chuàng)新能力的主要因素有經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、外貿(mào)水平、高等教育水平、財(cái)政投入以及信息發(fā)展水平。

（一）變量選取

1.被解釋變量——?jiǎng)?chuàng)新能力

現(xiàn)有研究主要以專利申請(qǐng)數(shù)或?qū)＠跈?quán)數(shù)來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力，由于專利授權(quán)數(shù)會(huì)受人為因素影響，所以本文以平均每萬(wàn)人專利申請(qǐng)數(shù)來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力水平。

2.影響因素——經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、外貿(mào)水平、高等教育水平、財(cái)政投入、信息發(fā)展水平

衡量一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平主要有三種方式：一是采用人均GDP衡量；二是采用地區(qū)GDP的年增長(zhǎng)率衡量；三是采用地區(qū)GDP衡量［40］。本文參考李林漢等［41］的做法，采用人均GDP衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平，即一個(gè)地區(qū)創(chuàng)新能力的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。國(guó)際貿(mào)易強(qiáng)化創(chuàng)新交流，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，本文使用人均進(jìn)出口額衡量一個(gè)地區(qū)的外貿(mào)水平。高等教育是培養(yǎng)創(chuàng)新人才的重要環(huán)節(jié)，高等教育發(fā)展水平在一定程度上反映了一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力水平，本文采用每萬(wàn)人普通高等學(xué)校在校學(xué)生人數(shù)反映地區(qū)高等教育發(fā)展水平。財(cái)政支持是科技創(chuàng)新的重要保證，本文用科學(xué)技術(shù)的人均財(cái)政支出反映地區(qū)對(duì)創(chuàng)新的投入支持。信息發(fā)展是創(chuàng)新的助推器，本文用信息社會(huì)發(fā)展指數(shù)來(lái)反映地區(qū)信息發(fā)展水平。創(chuàng)新能力的影響因素指標(biāo)確定見(jiàn)表2。

（二）模型設(shè)定

本文研究證明區(qū)域創(chuàng)新能力存在空間相關(guān)性，如果不考慮空間影響，可能會(huì)造成估計(jì)結(jié)果的誤差。本文構(gòu)建兩種空間模型進(jìn)行比較，即空間滯后模型和空間誤差模型，根據(jù)相關(guān)檢驗(yàn)對(duì)使用的空間模型進(jìn)行確定和選擇。由于創(chuàng)新要素的投入效應(yīng)具有一定滯后性，已有研究表明一般滯后時(shí)間為2年，由于各地區(qū)空間自相關(guān)存在一定的不連續(xù)性，所以本文選擇截面數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。2020年由于新冠疫情的影響，當(dāng)年的專利申請(qǐng)數(shù)可能存在一定偏差，所以本文選擇時(shí)間節(jié)點(diǎn)較近的2019年的專利申請(qǐng)數(shù)作為被解釋變量，2017年的創(chuàng)新能力影響因素作為解釋變量，相關(guān)研究模型如式（2）、式（3），為了緩解異方差對(duì)模型估計(jì)的影響，對(duì)模型方程兩邊的變量分別取對(duì)數(shù)：

空間滯后模型（SLM）：ln（PPP）=α+ρWln（PPP）+β1ln（PGDP）+β2ln（FTL）+β3ln（HEL）+β4ln（FIL）+β5ln（ISI）+ε（2）

空間誤差模型（SEM）：ln（PPP）=α+β1ln（PGDP）+β2ln（FTL）+β3ln（HEL）+β4ln（FIL）+β5ln（ISI）+ε，ε=λWε+μ（3）

其中，ε和μ 為隨機(jī)誤差項(xiàng)，W為16×16階的空間權(quán)重矩陣，ρ為相鄰地區(qū)對(duì)本地區(qū)的影響系數(shù)，λ為相鄰地區(qū)觀察值的誤差對(duì)本地區(qū)觀察值的影響系數(shù)。

拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3，LM（Lag）和Robust LM（Lag）均沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，而LM（Error）和Robust（Error）均通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，因此考慮空間誤差模型為適合研究區(qū)域創(chuàng)新能力影響因素的空間模型［42］。

（三）回歸結(jié)果分析

回歸結(jié)果見(jiàn)表4，從自然對(duì)數(shù)似然函數(shù)值來(lái)看，空間滯后模型的Log likelihood最高，進(jìn)一步從赤池信息準(zhǔn)則和施瓦茨準(zhǔn)則兩個(gè)指標(biāo)看，空間滯后模型的AIC和SC值也是最低的，因此空間誤差模型（SEM）為本文分析空間效應(yīng)的最優(yōu)模型，與拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)果一致。在五個(gè)影響因素中，空間誤差模型有3個(gè)解釋變量呈顯著相關(guān)，空間滯后模型只有2個(gè)解釋變量呈顯著相關(guān)。λ是相鄰地區(qū)解釋變量的誤差對(duì)本地區(qū)目標(biāo)觀測(cè)的影響，其值為0.733，顯著性高。

采用空間誤差模型（SEM）回歸結(jié)果分析影響區(qū)域創(chuàng)新能力的因素，結(jié)果如下：

第一，信息發(fā)展水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著促進(jìn)作用。信息發(fā)展水平對(duì)創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為1.863，即在控制其他影響因素不變的情況下，信息發(fā)展水平每提升1%，該區(qū)域創(chuàng)新能力即每萬(wàn)人專利申請(qǐng)數(shù)將提升1.863%。2017年中國(guó)信息社會(huì)發(fā)展指數(shù)為0.47，而四川信息社會(huì)發(fā)展指數(shù)為0.40，重慶信息社會(huì)發(fā)展指數(shù)為0.42，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈的平均信息社會(huì)發(fā)展指數(shù)僅為0.37。橫向比較來(lái)看，相對(duì)于東中部發(fā)達(dá)地區(qū)，成渝地區(qū)的信息社會(huì)發(fā)展比較落后，信息社會(huì)發(fā)展指數(shù)低于全國(guó)平均水平。特別是成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈規(guī)劃范圍內(nèi)的廣安、資陽(yáng)、南充、達(dá)州、遂寧等地區(qū)的信息社會(huì)發(fā)展水平滯后，提升區(qū)域信息社會(huì)發(fā)展水平帶來(lái)的紅利明顯，對(duì)該地區(qū)的創(chuàng)新能力影響大，有顯著的正向促進(jìn)作用。

第二，財(cái)政對(duì)科學(xué)技術(shù)的支出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著促進(jìn)作用。財(cái)政對(duì)科學(xué)技術(shù)的支出對(duì)創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.397，即在控制其他因素不變的情況下，財(cái)政在科學(xué)技術(shù)上的支出每增加1%，該區(qū)域創(chuàng)新能力即每萬(wàn)人專利申請(qǐng)數(shù)就會(huì)提升0.397%。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈地處中國(guó)西部，產(chǎn)業(yè)體系基礎(chǔ)薄弱，主要依靠技術(shù)含量低、勞動(dòng)密集型、資本密集型的制造加工業(yè)、傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)來(lái)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，企業(yè)將資金投入科學(xué)技術(shù)研發(fā)的動(dòng)力較弱，企業(yè)投入技術(shù)創(chuàng)新的要素不足，研發(fā)人員、研發(fā)資金缺口較大，財(cái)政預(yù)算對(duì)科學(xué)技術(shù)的投入對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力的提升尤為重要，有顯著的正向促進(jìn)作用。

第三，外貿(mào)水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的提高有顯著促進(jìn)作用。外貿(mào)水平對(duì)創(chuàng)新能力的影響系數(shù)為0.113，即在控制其他影響因素的情況下，外貿(mào)水平每提升1%，該區(qū)域創(chuàng)新能力即每萬(wàn)人專利申請(qǐng)數(shù)將提高0.113%。隨著“一帶一路”“渝新歐”“西部陸海新通道”的深入建設(shè)，成渝地區(qū)的外貿(mào)快速增長(zhǎng)，進(jìn)出口規(guī)模不斷擴(kuò)大，外貿(mào)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化。從出口看，四川的機(jī)電產(chǎn)品、高新技術(shù)產(chǎn)品出口總值不斷提升，重慶筆記本電腦、燃油摩托車(chē)、汽車(chē)等產(chǎn)品的出口額位居全國(guó)前列，自動(dòng)數(shù)據(jù)處理設(shè)備及其部件、集成電路等高技術(shù)產(chǎn)品出口額不斷增加。成渝地區(qū)的企業(yè)通過(guò)出口與國(guó)外企業(yè)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，就必須了解國(guó)際市場(chǎng)先進(jìn)的技術(shù)和產(chǎn)品，從而不斷刺激新技術(shù)的發(fā)展。從進(jìn)口看，集成電路、計(jì)量檢測(cè)儀器、存儲(chǔ)部件、半導(dǎo)體制造設(shè)備等高新技術(shù)產(chǎn)品的進(jìn)口額占比不斷提升，通過(guò)引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，結(jié)合本地區(qū)創(chuàng)新研發(fā)，可以快速幫助成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈不斷創(chuàng)新發(fā)展，提高區(qū)域創(chuàng)新能力。

第四，人均GDP和高等教育水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力沒(méi)有顯著正向相關(guān)性。與一些已有研究結(jié)論不同的是，人均GDP和反映高等教育水平的每萬(wàn)人高等學(xué)校在校人數(shù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力沒(méi)有顯著的正向相關(guān)性。近年來(lái)我國(guó)研發(fā)支出占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重不斷增加，2017年比重為2.05%、2020年為2.2%，但相較于發(fā)達(dá)國(guó)家的2.8%～4.9%還有很大差距。成渝地區(qū)的研發(fā)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重一直都低于全國(guó)平均水平，2017年四川的比重為1.72%，重慶的比重為1.87%，低投入比重會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力的提升作用和效果。成渝地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次不高，使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力的正向效應(yīng)沒(méi)有顯現(xiàn)出來(lái)。但隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整和優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)地區(qū)創(chuàng)新能力的提升正向促進(jìn)作用會(huì)不斷凸顯。本文研究中體現(xiàn)創(chuàng)新能力人力資本的高等教育水平在模型中沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，原因在于創(chuàng)新的主體除了大學(xué)生外，更多的是在企事業(yè)單位，本文中選擇的大學(xué)生人數(shù)代表性不高，因此在回歸結(jié)果中出現(xiàn)了偏差。

四、研究結(jié)論與建議

本文以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈16個(gè)城市2010—2020年的每萬(wàn)人專利申請(qǐng)數(shù)為例，研究區(qū)域創(chuàng)新能力的時(shí)空演變及影響因素，結(jié)論如下：

第一，區(qū)域創(chuàng)新能力呈總體上升趨勢(shì)。2010—2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力呈總體上升趨勢(shì)，其中成都創(chuàng)新能力一直處于高水平，重慶創(chuàng)新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平。雅安、樂(lè)山、自貢、宜賓、資陽(yáng)、南充、達(dá)州等地的創(chuàng)新能力也有不同程度的提升，毗鄰成都的綿陽(yáng)、德陽(yáng)，創(chuàng)新能力由2010年的中等水平躍升至2020年的高水平。成都、重慶兩個(gè)極核城市之間的遂寧、眉山、內(nèi)江等地的創(chuàng)新能力由于兩個(gè)極核城市的帶動(dòng)，由2010年的低水平大幅提升到2020年的中等水平，區(qū)域創(chuàng)新能力空間溢出效應(yīng)非常明顯，成都和重慶兩個(gè)中心城市的帶動(dòng)作用明顯。

第二，區(qū)域創(chuàng)新能力存在空間相關(guān)性。從全局Morans I指數(shù)來(lái)看，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新能力存在空間集聚，空間相關(guān)效應(yīng)明顯。從2010年和2020年的Moran散點(diǎn)圖和Lisa集聚圖來(lái)看，大部分地區(qū)的創(chuàng)新能力處于第一象限和第三象限，說(shuō)明了該經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新能力在空間上存在較強(qiáng)的相關(guān)性。成渝地區(qū)創(chuàng)新能力的時(shí)空固定特征明顯，絕大部分地區(qū)一直處于同一象限（綿陽(yáng)除外），處于第一象限的成都、綿陽(yáng)、德陽(yáng)的創(chuàng)新能力高，呈現(xiàn)高高聚集的空間效應(yīng)。處于第四象限的重慶的創(chuàng)新能力呈現(xiàn)高低聚集的空間效應(yīng)，周邊帶動(dòng)能力弱，存在極化效應(yīng)。處于第三象限的廣安、南充、達(dá)州、內(nèi)江、樂(lè)山、宜賓、瀘州、遂寧創(chuàng)新能力主要呈現(xiàn)低低聚集的空間特征，主要位于川東北和川南地區(qū)。處于第二象限的雅安、資陽(yáng)、眉山創(chuàng)新能力呈現(xiàn)低高聚集的空間特征，創(chuàng)新能力受周邊地區(qū)的影響不大。

第三，信息發(fā)展水平、財(cái)政投入、外貿(mào)水平對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的提高有顯著促進(jìn)作用。通過(guò)拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)，本文選擇空間誤差模型（SEM）來(lái)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力進(jìn)行空間分析。結(jié)果表明，信息發(fā)展水平、財(cái)政投入通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，對(duì)該區(qū)域的創(chuàng)新能力有顯著的正向促進(jìn)作用，信息發(fā)展水平的正向促進(jìn)作用最大，控制其他影響因素不變的情況下，信息發(fā)展水平每提高1%，該區(qū)域的創(chuàng)新能力提高1.863%。外貿(mào)水平通過(guò)了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力有正向促進(jìn)作用，控制其他影響因素不變的情況下，外貿(mào)水平每提升1%，區(qū)域創(chuàng)新能力提升0.113%。由于成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新投入占GDP的比重較低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次不高以及創(chuàng)新主體低代表性等原因，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和高等教育水平?jīng)]有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

根據(jù)研究結(jié)論，本文對(duì)提升區(qū)域創(chuàng)新能力提出以下建議：

一是加大全社會(huì)研發(fā)投入強(qiáng)度。堅(jiān)持政府引導(dǎo)、市場(chǎng)主體，以國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)等國(guó)家級(jí)開(kāi)發(fā)區(qū)、國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器、省市級(jí)園區(qū)為載體，以行業(yè)龍頭企業(yè)、獨(dú)角獸企業(yè)、瞪羚企業(yè)，高新技術(shù)企業(yè)、科技型企業(yè)、專精特新中小企業(yè)等為主體，整合創(chuàng)新財(cái)政資金投入支持方式，引導(dǎo)金融資本和社會(huì)資本投入，發(fā)揮財(cái)政資金“杠桿”效應(yīng)，加大全社會(huì)研發(fā)投入強(qiáng)度。迭代升級(jí)網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)，促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)移力度，發(fā)展壯大技術(shù)轉(zhuǎn)移、科技金融等科技服務(wù)業(yè)。加快科技服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，充分發(fā)揮其對(duì)科技創(chuàng)新全鏈條、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新全生態(tài)的支持促進(jìn)所帶來(lái)的“鯰魚(yú)效應(yīng)”。

二是搶抓數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略機(jī)遇期。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可促進(jìn)創(chuàng)新要素流動(dòng)、提高知識(shí)溢出、知識(shí)創(chuàng)造強(qiáng)度和效率，由此帶來(lái)的價(jià)值創(chuàng)造可提升區(qū)域創(chuàng)新能力。應(yīng)加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)，共繪數(shù)字產(chǎn)業(yè)圖譜，同頻共振推動(dòng)“芯屏器核網(wǎng)、云聯(lián)數(shù)算用”全產(chǎn)業(yè)鏈補(bǔ)鏈強(qiáng)鏈延鏈。共建共享5G等新型基礎(chǔ)設(shè)施，一體化推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用普及力度，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，加快數(shù)字化場(chǎng)景應(yīng)用，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，增強(qiáng)創(chuàng)新要素空間溢出效應(yīng)。

三是增強(qiáng)高等院校對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度。全球典型區(qū)域科技創(chuàng)新中心如舊金山灣區(qū)、倫敦灣區(qū)、東京灣區(qū)、粵港澳大灣區(qū)均擁有世界一流大學(xué)，高等院校和科研院所集聚［43］，知識(shí)溢出、人才輸送和科技成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力建設(shè)做出了重要貢獻(xiàn)。本文研究發(fā)現(xiàn)高等院校在校生人數(shù)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，原因在于在校生創(chuàng)新貢獻(xiàn)度低。應(yīng)加大創(chuàng)新型人才、數(shù)字化人才培養(yǎng)力度，建設(shè)世界一流大學(xué)，以一流高校、一流學(xué)科建設(shè)帶動(dòng)一流人才培養(yǎng)。引進(jìn)國(guó)內(nèi)國(guó)外一流大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)，合作開(kāi)展人才培養(yǎng)和科技攻關(guān)，加大科技成果轉(zhuǎn)化效能。厚植人才成長(zhǎng)沃土，吸引留住精英人才，解決創(chuàng)新人才的后顧之憂。以科學(xué)城建設(shè)為依托，以點(diǎn)帶面，系統(tǒng)性打造宜居、宜業(yè)、宜游、宜養(yǎng)、宜學(xué)的高品質(zhì)生活圈，增強(qiáng)高等院校對(duì)區(qū)域創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度。

四是構(gòu)筑開(kāi)放合作的協(xié)同創(chuàng)新體系。從本文研究結(jié)論區(qū)域創(chuàng)新能力存在空間相關(guān)性可以看到，空間集聚效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)均體現(xiàn)了創(chuàng)新要素的流動(dòng)。應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)在開(kāi)放合作協(xié)同創(chuàng)新體系中的重要作用，擴(kuò)大區(qū)域開(kāi)放水平，加強(qiáng)國(guó)際科技合作，加強(qiáng)區(qū)域各城市、各區(qū)域構(gòu)筑多層次、多類型的開(kāi)放合作協(xié)同創(chuàng)新體系。如加大并行工程的運(yùn)用、線上線下融合產(chǎn)業(yè)、企業(yè)技術(shù)聯(lián)盟等。加強(qiáng)區(qū)域政府間科技合作，加強(qiáng)毗鄰地區(qū)、中心城市周邊地區(qū)等空間相鄰區(qū)域間協(xié)同創(chuàng)新開(kāi)放合作，加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)國(guó)家級(jí)高新區(qū)、國(guó)家級(jí)科技孵化器、自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)、綜合保稅區(qū)等功能區(qū)之間的協(xié)同創(chuàng)新，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)合技術(shù)攻關(guān)，加強(qiáng)科技服務(wù)業(yè)融合發(fā)展，創(chuàng)設(shè)“創(chuàng)新”飛地等創(chuàng)新合作。打造區(qū)域聯(lián)合技術(shù)中心、行業(yè)技術(shù)聯(lián)合中心、企業(yè)技術(shù)聯(lián)合中心等新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，破除行政區(qū)隔和利益藩籬，推動(dòng)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈由成都、重慶兩個(gè)創(chuàng)新極核演變進(jìn)化為成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈各市、區(qū)、縣全域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。

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Research on the temporal and spatial evolution and influencing factors of regional innovation capability under the background of digital economy： Taking the Chengdu-Chongqing economic circle as an example

Tao Yi1，2，3 ? Zeng Qingjun1 ? Wu Youbo2，3

（1. Research Center for Economy of Upper Reaches of the Yangtze River， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067；

2.School of Management Science and Engineering， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067；

3.Processing， Storage and Transportation of Characteristic Agricultural Products of Chongqing Engineering Technology Research Center， Chongqing Technology and Business University， Chongqing 400067）

Abstract： Digital economy could promote economic growth by promoting regional innovation， however there was spatial heterogeneity. Take Chengdu-Chongqing economic circle as an example， the temporal and spatial evolution characteristics of innovation capability from 2010 to 2020 were analyzed by using ArcGIS natural discontinuity classification method.Moran's I index， Moran scatter plot and Lisa agglomeration plot were used to analyze the spatial correlation effect of innovation capability of each region and surrounding areas.The Spatial Lag Model （SLM）， and Spatial Error Model （SEM） were used to analyze the economic foundation， foreign trade level， higher education level， financial investment and information development level whether and how affect the regional innovation capability according to empirical analysis by spatial econometric regression. The research found： 1） The innovation capability of the Chengdu-Chongqing economic circle showed an overall upward trend from 2010 to 2020. Among them， the innovation capability of Chengdu had always been at a highest level， as well as the innovation capability of Chongqing jumped from the previous high level to highest level in 2020. The leading role of the two central cities of Chengdu and Chongqing was obvious. 2） There was a spatial correlation effect between the innovation ability of each region in the Chengdu-Chongqing economic circle and its surrounding areas. 3） The level of information development， fiscal spending on science and technology and the level of foreign trade had a significant role in promoting the innovation capability of the region. 4） There was no significant positive correlation between the economic foundation and the level of higher education on the regional innovation capability. According to the empirical analysis results， targeted countermeasures and suggestions were proposed to improve the regional innovation capability， such as increasing the R&D investment intensity of the whole society， graspping the strategic opportunity period of digital economy， enhancing the contribution of colleges and universities to regional innovation， as well as building an open and cooperative collaborative innovation system， etc.

Key Words： Digital economy; Regional Innovation Capability; Temporal and Spatial Evolution; Influencing Factors