产业经济与创新发展

城市群核心区域科技创新潜力评价及影响因素——以长株潭城市群核心区为例

展开
  • 1.湖南农业大学 经济学院,中国湖南 长沙 410128;
    2.湖南财政经济学院 湖南省经济地理研究所,中国湖南 长沙 410205;
    3.湖南农业大学 资源环境学院,中国湖南 长沙 410128;
    4.湖南第一师范学院 创新创业学院,中国湖南 长沙 410205;
    5.鲁东大学 商学院,中国山东 烟台 264039
卢召艳(1988—),女,山东莒南人,博士研究生,研究方向为农村与区域发展。E-mail:553078611@qq.com

网络出版日期: 2023-10-07

基金资助

国家自然科学基金项目(42001209); 湖南省哲学社会科学基金青年项目(20YBQ022)

Evaluation and Influencing Factors of Scientific and Technological Innovation Potential in Core Areas of Urban Agglomerations:Taking The Core Area of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan Urban Agglomeration as an Example

Expand
  • 1. Economic College,Hunan Agricultural University,Changsha 410128,Hunan,China;
    2. Hunan Institute of Economic Geography,Hunan University of Finance and Economics,Changsha 410205,Hunan,China;
    3. College of Resources and Environment,Hunan Agricultural University,Changsha 410128,Hunan,China;
    4. College of Innovation and Entrepreneurship,Hunan First Normal University,Changsha 410205,Hunan,China;
    5. School of Business,Ludong University,Yantai 264039,Shandong,China

Online published: 2023-10-07

摘要

文章从科技创新产业要素、科技创新资源要素、科技创新环境要素3个维度26个指标,构建科技创新潜力评价指标体系,运用GIS空间分析方法和多因子加权综合评价方法,对长株潭城市群核心区域科技创新潜力进行实证分析,采用地理探测器模型探究科技创新潜力分布的影响因素。结果表明:①长株潭城市群核心区科技创新潜力“核心─边缘”的空间分异特征显著。②城市群核心区内部“创新圈”逐渐凸显,目前已形成以岳麓山国家大学科技城为策源、高新区孵化、多点应用的创新圈格局。③交通枢纽和环境优美地带是创新潜力高值地区,形成了两大创新潜力发展轴,呈南北两带集聚。④长株潭城市群核心区科技创新潜力的空间分布受多种因素的影响,其中,解释力最大的是代表经济发展水平的城镇化率,其次是代表创新人才中每10万人拥有大学以上人口数量,代表产业结构的第二产业占比比第三产业占比的重要性突出,代表创新投入的人均公共预算支出的解释力最低。

本文引用格式

卢召艳, 黎红梅, 魏晓, 唐月亮, 殷章馨, 尹鹏 . 城市群核心区域科技创新潜力评价及影响因素——以长株潭城市群核心区为例[J]. 经济地理, 2022 , 42(4) : 141 -149 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2022.04.016

Abstract

This article constructs a scientific and technological innovation potential evaluation index system from 3 dimensions and 26 indicators of scientific and technological innovation industry elements,scientific and technological innovation resource elements,and scientific and technological innovation environmental elements. Empirical analysis of the potential of technological innovation in core regions is carried out,and a geographic detector model is used to explore the influencing factors of the distribution of technological innovation potential. The results show that: 1) The spatial differentiation characteristics of the "core-edge" of the technological innovation potential in the core area of the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration are significant. 2) The "innovation circle" in the core area of the urban agglomeration has gradually become prominent. At present,an innovation circle pattern with Yuelushan National University Science and Technology City as the policy source,high-tech zone incubation and multi-point application has been formed. 3) Transportation hubs and areas with beautiful environment are high-value areas of innovation potential,forming two development axes of innovation potential,which are clustered in north and south belts. 4) The spatial distribution of scientific and technological innovation potential in the core area of the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration is affected by many factors. Among them,the most explanatory power is the urbanization rate,which represents the level of economic development,followed by the number of innovative talents who have universities and colleges per 100,000 people. Population size,the proportion of the secondary industry representing the industrial structure is more important than the proportion of the tertiary industry,and the per capita public budget expenditure representing innovation input has the lowest explanatory power.

参考文献

[1] 韩璐,陈松,梁玲玲. 数字经济、创新环境与城市创新能力[J]. 科研管理,2021,42(4):35-45.
[2] 安同良,姜妍. 中国特色创新经济学的基本理论问题研究[J]. 经济学动态,2021(4):15-26.
[3] 师惠. 创新创业公共服务平台设计与实践[J]. 中国工业和信息化,2021(3):62-66.
[4] 王满仓,吴登凯,林煜恩,等. 基于知识保护的高管薪酬差距对企业创新活动的影响研究[J]. 统计与信息论坛,2021,36(2):98-109.
[5] 周麟,古恒宇,何泓浩. 2006—2018年中国区域创新结构演变[J]. 经济地理,2021,41(5):19-28.
[6] 周锐波,邱奕锋,胡耀宗. 中国城市创新网络演化特征及多维邻近性机制[J]. 经济地理,2021,41(5):1-10.
[7] Schumpeter J A.The Theory of Economic Development:An Inquiry into Profits,Capital,Credit,Interest,and the Business Cycle[C]. Transaction Publishers,1934.
[8] Li J,Zhang R.Summary of regional innovation ecosystem research[J]. IOP Conference Series:Earth and Environmental Science,2020,565:012113.
[9] 盛彦文,骆华松,宋金平,等. 中国东部沿海五大城市群创新效率、影响因素及空间溢出效应[J]. 地理研究,2020,39(2):257-271.
[10] 李二玲,崔之珍. 中国区域创新能力与经济发展水平的耦合协调分析[J]. 地理科学,2018,38(9):1412-1421.
[11] 焦贝贝,张治河,刘海猛,等. 乡村振兴战略下欠发达地区农村创新能力评价——以甘肃省86个县级行政单元为例[J]. 经济地理,2020,40(1):132-139,172.
[12] 范斯义,刘伟. 科技创新促进城乡融合高质量发展作用机理及实践路径[J]. 科技管理研究,2021,41(13):40-47.
[13] Mendz George L,Cook Michael.Posthumanism:Creation of ‘New Men’ through technological innovation[J]. The New Bioethics,2021,27(3):1-22.
[14] 姚建建,门金来. 中国区域经济—科技创新—科技人才耦合协调发展及时空演化研究[J]. 干旱区资源与环境,2020,34(5):28-36.
[15] 谢聪,王强. 中国新能源产业技术创新能力时空格局演变及影响因素分析[J]. 地理研究,2022,41(1):130-148.
[16] 唐永伟,唐将伟,熊建华. 城市创新空间发展的时空演进特征与内生逻辑——基于武汉市2827家高新技术企业数据的分析[J]. 经济地理,2021,41(1):58-65.
[17] Phillips P W B,Castle D. Ideas,Institutions,and Interests:The Drivers of Canadian Provincial Science,Technology,and Innovation Policy[M]. Toronto:University of Toronto Press,2021.
[18] Ganau R,Grandinetti R.Disentangling regional innovation capability:What really matters?[J]. Industry and Innovation,2021,28(6):749-772.
[19] 彭希林,郭建华,肖功为. 湖南省民营企业科技创新能力评价及提升路径分析[J]. 邵阳学院学报:社会科学版,2020,19(2):49-55.
[20] 王纪武,刘妮娜. 杭州市9区创新发展潜力评价研究[J]. 经济地理,2020,40(11):105-111.
[21] 李佳洺,张文忠,马仁峰,等. 城市创新空间潜力分析框架及应用——以杭州为例[J]. 经济地理,2016,36(12):224-232.
[22] 吴鸣然. 我国省域研发资源创新效率的测度[J]. 统计与决策,2021(12):74-78.
[23] 蒋文莉,黄何,蔡盼心,等. 珠三角生态—经济—科技创新系统耦合协调特征及发展对策[J]. 科技管理研究,2021,41(11):63-69.
[24] 张春强,孙娟,赵可,等. 武汉城市圈区域科技创新能力评价实证研究[J]. 科技管理研究,2015,35(5):88-93.
[25] 倪志敏,林海. 基于SE-DEA模型的广东省科技创新效率评价研究[J]. 科技管理研究,2021,41(5):15-20.
[26] 贾永飞,白全民,王金颖,等. 基于因子分析与交叉DEA的国家自主创新效率评价——以山东半岛国家自主创新示范区为例[J]. 科技管理研究,2020,40(3):39-45.
[27] 夏文飞,苏屹,支鹏飞. 基于组合赋权法的高新技术企业创新能力评价研究[J]. 东南学术,2020(3):153-161.
[28] Tronina A,Tatenko I,Bakhtina S.Transformation of the university model as an element of the regional innovation system[J]. π- Economy,2021,14(4):316-422.
[29] 邱坚坚,刘毅华,袁利,等. 粤港澳大湾区科技创新潜力的微观集聚格局及其空间规划应对[J]. 热带地理,2020,40(5):808-820.
[30] 张剑飞. 立足新阶段奋进新征程全力推动“三高四新”战略实施[J]. 秘书工作,2021(4):5-7.
[31] 林善泉,刘嘉丽,刘沛. 区域创新能力与潜力评价——以珠三角国家自主创新示范区为例[J]. 现代城市研究,2019(4):60-68.
[32] 王劲峰,徐成东. 地理探测器:原理与展望[J]. 地理学报,2017,72(1):116-134.
[33] 韩政,程钰,刘娜. 科技创新对中国沿海地区产业生态化的影响研究[J]. 湖南师范大学自然科学学报,2021,44(4):81-90.
[34] 郑德高,孙娟,马璇,等. 知识—创新时代的城市远景战略规划——以杭州2050为例[J]. 城市规划,2019,43(9):43-52.
[35] 俞孔坚. 高科技园区景观设计[M]. 北京:中国建筑工业出版社,2001.
[36] 雒占福,高旭,张永锋,等. 基于POI的城市影子教育机构空间格局及其影响因素——以兰州市主城区为例[J]. 人文地理,2020,35(6):95-105.
[37] 汪晓春,熊峰,王振伟,等. 基于POI大数据与机器学习的养老设施规划布局——以武汉市为例[J]. 经济地理,2021,41(6):49-56.
[38] 黄经南,朱恺易. 基于POI数据的武汉市公共服务设施布局社会公平绩效评价[J]. 现代城市研究,2021(6):24-30.
[39] 徐辉,邱晨光. 数字经济发展提升了区域创新能力吗——基于长江经济带的空间计量分析[J]. 科技进步与对策,DOI:10.6049/kjjbydc.2021040373.
[40] 刘琼,郭俊华. 科技公共服务效率对区域创新能力的影响——基于省级动态面板数据的GMM分析[J]. 科技管理研究,2021,41(15):109-116.
[41] 王立平,鲍鹏程. 中国的城镇化推进与区域创新——来自卫星灯光数据的经验证据[J]. 技术经济,2021,40(7):11-21.
文章导航

/