數字經濟背景下區域創新能力的時空演變及影響因素研究

陶熠 曾慶均 吳佑波

摘 要：數字經濟可以通過促進區域創新推動經濟增長，但存在空間異質性。以成渝地區雙城經濟圈為例，運用ArcGIS自然間斷點分類法對區域2010—2020年創新能力的時空演變特征進行分析，采用Morans I指數、Moran散點圖和Lisa集聚圖對區域空間內各地區創新能力與周邊地區的空間相關效應進行分析，采用空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）對影響區域創新能力的經濟基礎、外貿水平、高等教育水平、財政投入以及信息發展水平五個因素進行空間計量回歸實證分析。研究發現：（1）2010—2020年成渝地區雙城經濟圈創新能力呈總體上升趨勢，其中成都市創新能力一直處于高水平，重慶市創新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平，成都和重慶兩個中心城市的帶動作用明顯；（2）成渝地區雙城經濟圈空間內各地區創新能力與周邊地區存在空間關聯效應；（3）信息發展水平、財政投入、外貿水平對區域創新能力有顯著促進作用；（4）經濟基礎、高等教育水平對區域創新能力沒有顯著的正向相關性。根據研究結論，本文提出加大全社會研發投入強度、搶抓數字經濟戰略機遇期、增強高等院校對區域創新的貢獻度和構筑開放合作的協同創新體系等對策建議。

關鍵詞：數字經濟；區域創新能力；時空演變；影響因素

基金項目：國家社會科學基金項目“西部陸海新通道與內陸開放型經濟融合發展的機制路徑研究”（20XJY001）；重慶市教委科學技術研究項目“復雜自適應創業生態系統演變進化建模及仿真研究”（KJQN202000847）。

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

［文獻標識碼］ A ? ? ［DOI編碼］ 10.19631/j.cnki.css.2023.004.005

習近平總書記指出，雖然我國經濟總量已躍居世界第二，但大而不強、臃腫虛胖體弱等問題相當突出，主要體現在創新能力不強，這是影響我國經濟高質量發展的“阿喀琉斯之踵”［1］，創新能力不適應高質量發展要求是我國當前發展面臨的主要問題［2］。創新是引領發展的第一動力［3］，黨的十九大以來，黨中央堅持把科技創新擺在國家發展全局的核心位置［4］，希望廣大科學家和科技工作者肩負起歷史責任，堅持面向世界科技前沿、面向經濟主戰場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，不斷向科學技術廣度和深度進軍［5］。

我國區域創新能力時空演變表明，我國已逐漸形成以廣東、北京、江蘇和上海為引領的區域創新發展格局［6］。區域創新能力相關研究集中在京津冀、長三角城市群、粵港澳大灣區、長江經濟帶［7-10］。由于經濟、產業結構、教育、人力資源等發展水平不一，地區之間的創新能力有較大的區域時空特征和地區差異。如京津冀城市群的創新能力一直處于全國領先地位，長三角城市群的創新能力增長迅速，原因在于經濟發展水平、集聚經濟、外商投資、勞動力素質、政府資助、基礎設施、產業結構和高新技術產業對城市群創新效率的直接作用和溢出效應［11］。長三角城市群的創新效率與城市R&D經費投入關聯密切，呈正相關關系［12］。長三角城市群創新能力在空間上呈現出向內陸擴散的趨勢，空間分布更加均衡，R&D人員對長三角城市創新能力的影響程度最高［13］，長三角城市群創新能力在空間上表現為同類集聚傾向，創新能力強的城市周圍往往也是創新能力強的城市，而創新能力弱的城市周圍往往是創新能力弱的城市，呈現明顯的馬太效應［14］。長三角城市群的創新網絡結構日益緊密，呈現“多中心化”的空間結構特征［15］，協同創新網絡空間由“三足鼎立”向“多中心、多層次、趨平衡”轉變［16］，但長三角城市群綠色創新能力整體偏低且發展不均衡［17］。對京津冀城市群協同創新能力評價顯示，京冀和津冀協同創新水平逐步攀高，但與京津冀、京津依然存在差距。協同創新程度排序由高到低依次為京津、京津冀、津冀、京冀［18］。蔡曉琳等學者從城市科技創新的角度評價了珠三角城市創新能力，發現珠三角的區域創新能力總體呈上升趨勢，各市的科技創新能力差異較大［19］，存在城市間創新能力不平衡、教育科技支出少、知識未能有效轉化等問題［20］。

數字經濟發展能有效推動區域創新能力提升［21］，數字經濟可以通過促進區域創新推動城市經濟增長，但是在西部地區該影響不顯著［22］。政府引導基金顯著促進了區域創新能力的提升［23］，但在不同區域存在著顯著差異，有些區域影響不顯著。吳曉波等對比浙江、北京、上海、江蘇、廣東、山東六省市創新型經濟表現，研究了數字經濟背景下浙江省創新型經濟發展的賦能對策［24］?；ヂ摼W發展對長三角城市群創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［25］?；ヂ摼W既能促進區域創新開發能力的提升，也能推動區域創新轉化能力的提高，具有較強的創新溢出效應，但西部地區的創新溢出效應最弱［26］。我國省域互聯網發展水平具有明顯的區域異質性，空間視角下互聯網發展對經濟關聯地區創新能力的影響效應大于空間鄰接地區，應因地制宜實施創新驅動發展戰略［27］?；ヂ摼W通過知識溢出促進區域創新能力，但在不同區域存在著顯著的差異［28］。

已有研究成果表明，區域創新能力及其影響因素存在空間異質性，數字經濟發展對中東部地區區域創新能力提升有顯著促進作用。相較于中東部地區，我國西部地區為相對后發地區，中東部地區區域內亦存在相對后發地區。根據后發優勢理論，數字經濟背景下，后發地區如何打造數字經濟新優勢，發揮互聯網對區域創新能力提升的顯著正向影響以及正向空間溢出效應等，實現后發地區的跨越式發展，具有重要的理論意義和現實價值。相較于中東部先發地區，西部后發地區最具典型代表性的區域包括成渝地區雙城經濟圈［29］。2020年1月，習近平總書記主持召開中央財經委員會第六次會議，作出推動成渝地區雙城經濟圈建設的重大決策部署。2021年10月，中共中央、國務院印發《成渝地區雙城經濟圈建設規劃綱要》提出“打造帶動全國高質量發展的重要增長極和新的動力源”“共建具有全國影響力的科技創新中心”［30］。黨的二十大報告指出，“促進區域協調發展……推動成渝地區雙城經濟圈建設”。成渝地區雙城經濟圈建設成為新時代新征程加快構建新發展格局、著力推動高質量發展的重要內容［31］。

數字經濟背景下，成渝地區雙城經濟圈科技創新與經濟高質量發展耦合協調度呈逐年上升趨勢，且成都、重慶明顯高于經濟圈其余地區［32］。成渝地區雙城經濟圈金融創新與技術創新的交互嵌合作用對經濟增長具有顯著促進效應［33］，區域創新能力整體協同發展向心力不足、“虹吸效應”大于“帶動效應”［34］，熵權法確定的區域創新發展綜合指數體現了空間分異［35］。結合東中部京津冀、長三角城市群、粵港澳大灣區、長江經濟帶創新能力等現有研究成果，西部成渝地區雙城經濟圈創新能力是如何演變的？有哪些空間特征？哪些因素會影響其變化？除依靠研究與發展人員投入提升區域創新能力以外［36］，其他影響因素對成渝地區雙城經濟圈創新能力的影響如何？是否存在空間異質性和區域差異？各影響因素的作用機理和作用效度如何？以上問題亟待厘清。本文以成渝地區雙城經濟圈為例，對區域創新能力的時空演變、空間特征和影響因素進行研究，可以為相對后發地區發揮后發優勢，有效提升區域創新能力提供示范借鑒和啟示。

一、數據來源與研究方法

根據本文的理論基礎，從官方公布的各類統計資料中收集研究所需要的數據，并選擇空間回歸模型、空間自相關分析、ArcGIS聚類分析等研究方法。

（一）數據來源

針對城市創新能力的衡量，目前學術界沒有統一的指標。盛彥文等用專利申請授權數來衡量城市創新能力［11］；徐林用高技術產值、專利授權數量來衡量城市創新產出［12］；包海波等、王?；ǖ炔捎脤＠暾垟祦砗饬砍鞘械膭撔履芰Γ?3，16］；也有學者通過構建綜合評價指標體系衡量城市的創新能力［14，19］。由于專利申請數受環境和人為影響因素較小，根據數據可得性、全面性、權威性，本文采用每萬人專利申請數來衡量區域創新能力。本文數據主要來源于中國城市統計年鑒、地方統計年鑒、重慶統計年鑒、四川省統計年鑒以及相應市縣科技局。

（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聯性對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在空間中相關的情況，空間杜賓模型考慮了外生變量空間溢出效應對因變量的影響，空間杜賓誤差模型則應用較少。

2.空間自相關分析—Morans I指數

采用Morans I指數對區域創新能力的空間自相關進行分析，以觀察在空間中某個地區的創新能力的觀察值是否與相鄰空間創新能力的觀察值相近。一般采用Morans I指數對全域空間自相關進行測度。計算Morans I指數的公式如下：

I=（i≠j）……（1）

其中：Xi為地區i創新能力的屬性值，Wij為地區i與地區j之間的空間權重矩陣，∑∑Wij為所有空間權重的聚合，n為研究地區的總數。經過方差歸一化處理后，Morans I指數的取值在［-1，1］，Morans I指數大于0表示空間正相關，取值越大表示空間正相關越明顯，Morans I指數小于0表示空間負相關，其值越小表示空間異質性越大；Morans I指數接近0，則空間隨機分布不相關。

3.ArcGIS聚類分析

ArcGIS中有多種標準分類方法，如相等間隔、分位數、自然間斷點、幾何間隔、標準差等，其中，自然間斷點法能最恰當地將相似值進行分組，并且使各個類別之間差異最大化。根據研究對象和研究目的，本文采用自然間斷點分類法對區域創新能力進行空間分類，以此得出該區域創新能力的時空演變特征。

二、區域創新能力的時空演變及空間效應

本文以成渝地區雙城經濟圈為例，采用ArcGIS自然間斷點分類法對區域2010—2020年創新能力的時空演變特征進行分析，采用Morans I指數、Moran散點圖和Lisa集聚圖對區域創新能力的空間效應進行分析。

（一）區域創新能力的時空演變

本文以成渝地區雙城經濟圈為例，采用自然間斷點分類法對區域創新能力進行分類，分別為：創新能力高水平區域、創新能力較高水平區域、創新能力中等水平區域、創新能力較低水平區域和創新能力低水平區域。2010—2020年成渝地區雙城經濟圈創新能力的時空演變見圖1。

從2010年、2012年、2014年、2016年、2018年、2020年成渝地區雙城經濟圈創新能力的時空演變可以看出，11年來成渝地區雙城經濟圈創新能力呈總體上升趨勢（圖1）。其中成都創新能力一直處于高水平，重慶創新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平。另有兩個非常明顯的特征：一是成都、重慶兩個極核城市之間的遂寧、眉山、內江等地創新能力由于兩個極核城市的帶動，創新能力由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、德陽，創新能力由2010年的中等水平躍升至2020年的高水平。區域創新能力空間溢出效應非常明顯，充分體現了成都和重慶兩個中心城市的帶動作用。

（二）區域創新能力的空間效應

為了對區域創新能力在空間上的相關效應進行研究，本文采用車相鄰的關系構建空間權重矩陣，并進行標準化，利用Stata/SE 15.1對成渝地區雙城經濟圈規劃范圍內16個城市2010—2020年創新能力的全局Morans I指數進行計算，結果見表1。計算結果表明2010—2020年，成渝地區雙城經濟圈創新能力Morans I指數均為正值，除了個別年份，整體有增加的趨勢，并且通過z統計量檢驗，Morans I指數在各時期0.05的水平上顯著。表明該地區的創新能力在各個年份都呈現比較明顯的正相關性，各相鄰地區的創新能力在空間上存在聚集效應，即創新能力相對較高的地區在空間上呈現相鄰聚集現象，而創新能力相對較低的地區在空間上也存在相鄰聚集現象。

采用Moran散點圖和Lisa集聚圖（圖2、圖3）研究成渝地區雙城經濟圈空間內各地區創新能力與周邊地區的空間相關效應。從2010年和2020年的Moran散點圖來看，各地區所在點在四個象限均有一定擴散趨勢。其中德陽、綿陽向外擴散明顯，說明這兩個地區的創新能力在不斷提升，與周邊地區的差異越來越大。創新能力弱的廣安、南充、達州也不斷向外擴散，說明與其他地區的創新能力分化越來越大，存在一定極化效應。從整體看，除了綿陽從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象限的趨勢外，其他地區所處的象限2020年相較于2010年一直沒有變化，說明成渝地區雙城經濟圈創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的成都由于創新要素的高度聚集，自身創新能力比較強，處于成都周邊的德陽、綿陽近年來創新能力也在不斷提升，形成了高水平創新能力集聚的空間關聯區域，該區域創新能力的空間正向溢出效應明顯。從Lisa集聚圖看，2010年綿陽的H-H集聚特征具有顯著性，而成渝、德陽的H-H集聚特征不具有顯著性。

H-L象限：重慶處于Moran散點圖的第四象限，說明重慶地區創新能力相對較高，而周邊的達州、廣安、遂寧、資陽、內江、瀘州等地區的創新能力較弱，存在中間高、周邊低的極化效應。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：處于該象限的地區自身創新能力低，而周邊地區創新能力也較低，差距較小，形成了低水平創新能力的空間聚集。處于該象限的地區主要為位于川東北的廣安、達州、南充連片地帶和處于川南地區的內江、樂山、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L-L集聚特征不顯著。

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

三、區域創新能力的影響因素研究

以上研究證明，成渝地區雙城經濟圈創新能力存在空間聚集和明顯的空間相關效應。一個地區的創新能力除了受其本身所具有的創新要素的影響，還會受到其他地區創新能力的影響，區域創新能力的影響因素是多方面的。數字經濟背景下，數字化加速了技術、資金、人才等要素流動，提升了產業發展效率，對高技術產業出口亦有空間溢出效應［39］。綜合現有研究，本文認為數字經濟背景下影響區域創新能力的主要因素有經濟基礎、外貿水平、高等教育水平、財政投入以及信息發展水平。

（一）變量選取

1.被解釋變量——創新能力

現有研究主要以專利申請數或專利授權數來衡量一個地區的創新能力，由于專利授權數會受人為因素影響，所以本文以平均每萬人專利申請數來衡量一個地區的創新能力水平。

2.影響因素——經濟基礎、外貿水平、高等教育水平、財政投入、信息發展水平

衡量一個地區的經濟發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GDP的年增長率衡量；三是采用地區GDP衡量［40］。本文參考李林漢等［41］的做法，采用人均GDP衡量經濟發展的水平，即一個地區創新能力的經濟基礎。國際貿易強化創新交流，促進技術創新，本文使用人均進出口額衡量一個地區的外貿水平。高等教育是培養創新人才的重要環節，高等教育發展水平在一定程度上反映了一個地區的創新能力水平，本文采用每萬人普通高等學校在校學生人數反映地區高等教育發展水平。財政支持是科技創新的重要保證，本文用科學技術的人均財政支出反映地區對創新的投入支持。信息發展是創新的助推器，本文用信息社會發展指數來反映地區信息發展水平。創新能力的影響因素指標確定見表2。

（二）模型設定

本文研究證明區域創新能力存在空間相關性，如果不考慮空間影響，可能會造成估計結果的誤差。本文構建兩種空間模型進行比較，即空間滯后模型和空間誤差模型，根據相關檢驗對使用的空間模型進行確定和選擇。由于創新要素的投入效應具有一定滯后性，已有研究表明一般滯后時間為2年，由于各地區空間自相關存在一定的不連續性，所以本文選擇截面數據進行研究。2020年由于新冠疫情的影響，當年的專利申請數可能存在一定偏差，所以本文選擇時間節點較近的2019年的專利申請數作為被解釋變量，2017年的創新能力影響因素作為解釋變量，相關研究模型如式（2）、式（3），為了緩解異方差對模型估計的影響，對模型方程兩邊的變量分別取對數：

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 為隨機誤差項，W為16×16階的空間權重矩陣，ρ為相鄰地區對本地區的影響系數，λ為相鄰地區觀察值的誤差對本地區觀察值的影響系數。

拉格朗日乘數檢驗結果見表3，LM（Lag）和Robust LM（Lag）均沒有通過顯著性檢驗，而LM（Error）和Robust（Error）均通過了1%水平上的顯著性檢驗，因此考慮空間誤差模型為適合研究區域創新能力影響因素的空間模型［42］。

（三）回歸結果分析

回歸結果見表4，從自然對數似然函數值來看，空間滯后模型的Log likelihood最高，進一步從赤池信息準則和施瓦茨準則兩個指標看，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的最優模型，與拉格朗日乘數檢驗的結果一致。在五個影響因素中，空間誤差模型有3個解釋變量呈顯著相關，空間滯后模型只有2個解釋變量呈顯著相關。λ是相鄰地區解釋變量的誤差對本地區目標觀測的影響，其值為0.733，顯著性高。

采用空間誤差模型（SEM）回歸結果分析影響區域創新能力的因素，結果如下：

第一，信息發展水平對區域創新能力有顯著促進作用。信息發展水平對創新能力的影響系數為1.863，即在控制其他影響因素不變的情況下，信息發展水平每提升1%，該區域創新能力即每萬人專利申請數將提升1.863%。2017年中國信息社會發展指數為0.47，而四川信息社會發展指數為0.40，重慶信息社會發展指數為0.42，成渝地區雙城經濟圈的平均信息社會發展指數僅為0.37。橫向比較來看，相對于東中部發達地區，成渝地區的信息社會發展比較落后，信息社會發展指數低于全國平均水平。特別是成渝地區雙城經濟圈規劃范圍內的廣安、資陽、南充、達州、遂寧等地區的信息社會發展水平滯后，提升區域信息社會發展水平帶來的紅利明顯，對該地區的創新能力影響大，有顯著的正向促進作用。

第二，財政對科學技術的支出對區域創新能力有顯著促進作用。財政對科學技術的支出對創新能力的影響系數為0.397，即在控制其他因素不變的情況下，財政在科學技術上的支出每增加1%，該區域創新能力即每萬人專利申請數就會提升0.397%。成渝地區雙城經濟圈地處中國西部，產業體系基礎薄弱，主要依靠技術含量低、勞動密集型、資本密集型的制造加工業、傳統服務業來推動經濟快速發展，企業將資金投入科學技術研發的動力較弱，企業投入技術創新的要素不足，研發人員、研發資金缺口較大，財政預算對科學技術的投入對地區創新能力的提升尤為重要，有顯著的正向促進作用。

第三，外貿水平對區域創新能力的提高有顯著促進作用。外貿水平對創新能力的影響系數為0.113，即在控制其他影響因素的情況下，外貿水平每提升1%，該區域創新能力即每萬人專利申請數將提高0.113%。隨著“一帶一路”“渝新歐”“西部陸海新通道”的深入建設，成渝地區的外貿快速增長，進出口規模不斷擴大，外貿結構進一步優化。從出口看，四川的機電產品、高新技術產品出口總值不斷提升，重慶筆記本電腦、燃油摩托車、汽車等產品的出口額位居全國前列，自動數據處理設備及其部件、集成電路等高技術產品出口額不斷增加。成渝地區的企業通過出口與國外企業進行競爭，就必須了解國際市場先進的技術和產品，從而不斷刺激新技術的發展。從進口看，集成電路、計量檢測儀器、存儲部件、半導體制造設備等高新技術產品的進口額占比不斷提升，通過引進國外先進技術，結合本地區創新研發，可以快速幫助成渝地區雙城經濟圈不斷創新發展，提高區域創新能力。

第四，人均GDP和高等教育水平對區域創新能力沒有顯著正向相關性。與一些已有研究結論不同的是，人均GDP和反映高等教育水平的每萬人高等學校在校人數對區域創新能力沒有顯著的正向相關性。近年來我國研發支出占國內生產總值的比重不斷增加，2017年比重為2.05%、2020年為2.2%，但相較于發達國家的2.8%～4.9%還有很大差距。成渝地區的研發支出占地區生產總值的比重一直都低于全國平均水平，2017年四川的比重為1.72%，重慶的比重為1.87%，低投入比重會影響經濟增長對地區創新能力的提升作用和效果。成渝地區經濟基礎薄弱，產業結構層次不高，使經濟增長對地區創新能力的正向效應沒有顯現出來。但隨著經濟結構的不斷調整和優化，經濟增長對地區創新能力的提升正向促進作用會不斷凸顯。本文研究中體現創新能力人力資本的高等教育水平在模型中沒有通過顯著性檢驗，原因在于創新的主體除了大學生外，更多的是在企事業單位，本文中選擇的大學生人數代表性不高，因此在回歸結果中出現了偏差。

四、研究結論與建議

本文以成渝地區雙城經濟圈16個城市2010—2020年的每萬人專利申請數為例，研究區域創新能力的時空演變及影響因素，結論如下：

第一，區域創新能力呈總體上升趨勢。2010—2020年成渝地區雙城經濟圈創新能力呈總體上升趨勢，其中成都創新能力一直處于高水平，重慶創新能力在2020年由之前的較高水平躍升到高水平。雅安、樂山、自貢、宜賓、資陽、南充、達州等地的創新能力也有不同程度的提升，毗鄰成都的綿陽、德陽，創新能力由2010年的中等水平躍升至2020年的高水平。成都、重慶兩個極核城市之間的遂寧、眉山、內江等地的創新能力由于兩個極核城市的帶動，由2010年的低水平大幅提升到2020年的中等水平，區域創新能力空間溢出效應非常明顯，成都和重慶兩個中心城市的帶動作用明顯。

第二，區域創新能力存在空間相關性。從全局Morans I指數來看，成渝地區雙城經濟圈創新能力存在空間集聚，空間相關效應明顯。從2010年和2020年的Moran散點圖和Lisa集聚圖來看，大部分地區的創新能力處于第一象限和第三象限，說明了該經濟圈的創新能力在空間上存在較強的相關性。成渝地區創新能力的時空固定特征明顯，絕大部分地區一直處于同一象限（綿陽除外），處于第一象限的成都、綿陽、德陽的創新能力高，呈現高高聚集的空間效應。處于第四象限的重慶的創新能力呈現高低聚集的空間效應，周邊帶動能力弱，存在極化效應。處于第三象限的廣安、南充、達州、內江、樂山、宜賓、瀘州、遂寧創新能力主要呈現低低聚集的空間特征，主要位于川東北和川南地區。處于第二象限的雅安、資陽、眉山創新能力呈現低高聚集的空間特征，創新能力受周邊地區的影響不大。

第三，信息發展水平、財政投入、外貿水平對區域創新能力的提高有顯著促進作用。通過拉格朗日乘數檢驗，本文選擇空間誤差模型（SEM）來對區域創新能力進行空間分析。結果表明，信息發展水平、財政投入通過了1%水平上的顯著性檢驗，對該區域的創新能力有顯著的正向促進作用，信息發展水平的正向促進作用最大，控制其他影響因素不變的情況下，信息發展水平每提高1%，該區域的創新能力提高1.863%。外貿水平通過了5%水平上的顯著性檢驗，對區域創新能力有正向促進作用，控制其他影響因素不變的情況下，外貿水平每提升1%，區域創新能力提升0.113%。由于成渝地區雙城經濟圈創新投入占GDP的比重較低、產業結構層次不高以及創新主體低代表性等原因，經濟基礎和高等教育水平沒有通過顯著性檢驗。

根據研究結論，本文對提升區域創新能力提出以下建議：

一是加大全社會研發投入強度。堅持政府引導、市場主體，以國家高新技術產業開發區等國家級開發區、國家級科技企業孵化器、省市級園區為載體，以行業龍頭企業、獨角獸企業、瞪羚企業，高新技術企業、科技型企業、專精特新中小企業等為主體，整合創新財政資金投入支持方式，引導金融資本和社會資本投入，發揮財政資金“杠桿”效應，加大全社會研發投入強度。迭代升級網上技術市場，促進技術轉移力度，發展壯大技術轉移、科技金融等科技服務業。加快科技服務業數字化轉型，充分發揮其對科技創新全鏈條、產業創新全生態的支持促進所帶來的“鯰魚效應”。

二是搶抓數字經濟戰略機遇期。數字經濟發展可促進創新要素流動、提高知識溢出、知識創造強度和效率，由此帶來的價值創造可提升區域創新能力。應加強頂層設計，加快數字經濟賦能產業升級，共繪數字產業圖譜，同頻共振推動“芯屏器核網、云聯數算用”全產業鏈補鏈強鏈延鏈。共建共享5G等新型基礎設施，一體化推進工業互聯網應用普及力度，推進產業數字化、數字產業化，加快數字化場景應用，推動傳統產業數字化轉型，增強創新要素空間溢出效應。

三是增強高等院校對區域創新的貢獻度。全球典型區域科技創新中心如舊金山灣區、倫敦灣區、東京灣區、粵港澳大灣區均擁有世界一流大學，高等院校和科研院所集聚［43］，知識溢出、人才輸送和科技成果轉化應用對區域創新能力建設做出了重要貢獻。本文研究發現高等院校在校生人數對區域創新能力沒有通過顯著性檢驗，原因在于在校生創新貢獻度低。應加大創新型人才、數字化人才培養力度，建設世界一流大學，以一流高校、一流學科建設帶動一流人才培養。引進國內國外一流大學和科研機構，合作開展人才培養和科技攻關，加大科技成果轉化效能。厚植人才成長沃土，吸引留住精英人才，解決創新人才的后顧之憂。以科學城建設為依托，以點帶面，系統性打造宜居、宜業、宜游、宜養、宜學的高品質生活圈，增強高等院校對區域創新的貢獻度。

四是構筑開放合作的協同創新體系。從本文研究結論區域創新能力存在空間相關性可以看到，空間集聚效應和空間溢出效應均體現了創新要素的流動。應充分發揮數字經濟在開放合作協同創新體系中的重要作用，擴大區域開放水平，加強國際科技合作，加強區域各城市、各區域構筑多層次、多類型的開放合作協同創新體系。如加大并行工程的運用、線上線下融合產業、企業技術聯盟等。加強區域政府間科技合作，加強毗鄰地區、中心城市周邊地區等空間相鄰區域間協同創新開放合作，加強區域內國家級高新區、國家級科技孵化器、自由貿易試驗區、綜合保稅區等功能區之間的協同創新，加強產業鏈聯合技術攻關，加強科技服務業融合發展，創設“創新”飛地等創新合作。打造區域聯合技術中心、行業技術聯合中心、企業技術聯合中心等新型研發機構，破除行政區隔和利益藩籬，推動成渝地區雙城經濟圈由成都、重慶兩個創新極核演變進化為成渝地區雙城經濟圈各市、區、縣全域創新網絡。

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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