文摘

通过构造一个复杂网络分析模型,本文分析了31日的数据选择的省份在中国从2010年到2019年,总结中国省级创新连锁发展模式,然后结合时间序列分析模型的演化路径。研究表明,有某些组接近每年在中国的省级创新链,还有11个模型十年。省级创新链的演化路径的发展模式的发展趋势主要表现在低级中级和高级均衡模型。增加投资和提高效率的主要推动力是中国的省级创新链的发展。中级均衡模型贯穿几乎所有年。在此节点,创新驱动力逐渐从高投资效率高。

1。介绍

讨论区域创新链的进化模式,有助于分析区域创新链的发展方向和有效地优化它,然后选择具有重要的理论和实践意义的区域经济发展的道路。目前,现有的研究在区域创新主要集中在区域创新系统或区域创新生态。为分析区域创新发展及其类型的分化,形成了各种各样的观点,如效率角度(1),系统的角度(2,生态的角度3),和区域创新能力的角度来看4]。

模式的划分及其发展方向,它区分中国的高、低创新能力聚合领域从创新能力的角度来看(5]。几个区域创新模型基于制造业的比较和分析,并提出了苏州模型是一个更好的发展方向6]。一些研究人员认为需要制定不同的政策对不同的模型来提高地方政府的独立自主创新能力(7]。基于创新能力的分析,发现开发展示了聚集的特点,尤其是在东部地区(Shouhua, 2021)。根据中国区域创新模式的比较分析,提出了发展方向应该相结合的技术创新和非技术创新[8]。有些人认为应该建立区域创新面向区域可持续发展(9]。基于独特的区域创新的分析模型的江苏、浙江和上海,提出两个基本建设方面,即市场定位的主要性质和后期政府取向的性质10]。

在研究方法方面,除了一些定性分析结合原始指标数据(如[6]),定量分析主要集中在聚类分析方法,如吴伊琳et al。11]。使用因子分析等定量方法来衡量区域创新的耦合程度(12),使用塞尔指数和地区基尼指数,讨论区域创新能力的空间分布和变化趋势(13),并使用莫兰分析和空间计量经济学模型来分析中国区域创新能力(14),应用效益分析不同区域创新的差异和原因4]。

一般来说,现有的研究中,基于类型的区别,并不完全讨论其发展模式的发展方向从创新链的角度,特别是发展背景和模型之间的演化路径。在方法方面,现有的常用的方法,如因子和聚类分析,可以更好的区分不同的模式,但是他们不能分析类型的内部相似性和外部歧视更好,和他们的视觉显示不够明确。复杂网络建模和分析方法可以分析网络对象通过构造point-to-edge模式之间的关系,可以深入分析模式的内部和外部的分化的基础上分化模式。

因此,基于相似性的角度来看,本文首先综合考虑区域创新链四个维度的基础上,输入,输出,和成就扩散和构造了一个综合的复杂网络模型在中国大陆31个省和地区从2010年到2019年。然后,通过社区分析,它将子组,分析社区集聚的特点,定义了省级创新链的模型类型的发展。然后,结合时间序列,发现模型的进化路径通过分析类型的变化比例省级创新链的时间序列的发展模式。

2。数据和方法

2.1。区域创新链指标体系

相关指标的区域创新体系的代表,如“科学,技术和产业记分卡”的经合组织国家创新能力指数,美国和欧盟创新记分板15]。此外,相关的研究已经建立了一个城市创新支持和投入产出指标体系理论的基础上创新活力(16),强调非的重要性R&D指标(17]。中国的典型例子是中国区域创新能力报告中构造一个指标体系五个方面:创新环境、知识创造、知识获取、企业创新能力、创新和经济效益(18]。

基于现有的区域创新能力评价指标体系,本文从创新链的角度构造它。指数维度而言,两个维度的主要区域创新链的一部分,创新输入(资源与创新的直接输入)和创新(创新)的直接结果输出,输出以及postchain结果部分,创新结果扩散维度(创新转换效应直接导致),和前面链基础部分,创新基金会维度,被认为是。因此,指标体系包括四个区域创新链的链接:基金会,输入,输出,和应用的成果。选择特定的指标,考虑到各自的贡献或影响不同的创新主体(政府、企业、科研机构和大学)在创新链和借鉴欧盟创新评价的有关规定,一个指标体系包括四个方面,12个主要指标,构造和24个具体指标。选择的主要指标,区域创新基金会包括人类和经济基础,创新服务基金会和创新基础设施、区域创新的输入包括输入不同的创新主体(政府、企业、科研机构和大学),和区域创新产出包括输出不同的创新主体(企业、科研机构和大学)。区域创新成果的扩散包括创新成果的扩散限额以上企业和高新技术企业。此外,本文主要考虑省份之间的相似性,因此,特定的索引数据主要是相对指标。见表1获取详细信息。

2.2。数据

本文主要使用数据从2010年到2019年中国统计年鉴、中国区域创新能力报告,中国科技统计年鉴》,和一些地方统计年鉴收集和整理在中国31个省的指标除了香港、澳门和台湾。考虑到数据收集,探讨省级创新与规模以上企业,而不是企业的创新主体。自2011年以来,规模以上工业企业的统计范围已经从法国劳动调整企业年度主营业务收入500万元及以上工业企业法人年度主营业务收入2000万元及以上。

2.3。模型建设

分析了复杂网络的构建复杂网络模型。复杂网络的主要分析对象之间的关系。本文以每个省作为一个网络节点形成一个复杂的网络。通过处理索引数据,每个夹角的余弦距离,和整体的复杂网络图31个省是通过使用UCINET软件(v6.5)。然后,复杂网络分析方法用于分析社区。

2.3.1。省份之间的距离分析

具体来说,导演失重网络,导演失重网络,指导失重网络,和无向轻便网络属于复杂网络。同时,设置网络节点之间的关系影响的关键核心网络。省与省之间的关联复杂网络构建本文是基于相似性距离和属于一个无向加权网络。

构建一个复杂的网络模型,我们必须首先规范所使用的索引数据。在这个过程中,最后的24个具体指标考虑,因为它们反映了相应的主要指标和相应的维度。并进一步确定省份之间的关系。

让每个省的索引数据 , 代表的分数我th省的jth指数,我马克斯30,j马克斯24。可比性,各省的原始分数每个指标除以根号下的所有原始分数指标标准分数。标准的评分矩阵

。

有很多方法来定义省份之间的距离,可以反映出很多省份之间的区别。省份之间的夹角余弦距离R可以定义为和S

之间的距离R和S省是矢量的夹角的余弦24个指标组成。都是负的指标,所以[0,1]的值范围夹角余弦距离。省份之间的相似性的特点或相似的发展模式可以表示这个距离。一些省份经济发达,但它们之间的余弦距离和省份经济水平是非常大的;原因是这两个省份有不同的偏见在一个特定的索引,因此它们之间的相似度不高。这个公式更关注于相似性和差异分析的省份。

后设置省份之间的关系,有必要进一步设置边缘复杂的网络,节点之间的连接关系。以每个省为节点和省之间的关系作为边,一个复杂的网络可以建立省级创新链的关系。的距离矩阵,有两种方法来建立边缘。一个是阈值方法;即根据不变的拓扑属性(19,网络连接20.,最小生成树和事件联盟(王J,杨h,2009)标准,设置一个阈值,建立边缘设置节点对之间的距离小于或等于阈值。第二种类型是最大边缘限制方法;指定一个值,建立连接到每个节点的最大上限几个最近的节点(21]。本文采用前一种方法,即阈值的方法,并选择最大值之间的最小距离每个省和其他省份的省级距离矩阵作为标准的值。如果它是小于或等于这个值,它会判断相应的两个省之间的相似性作为每个省的位置和强度在整个省级创新网络。因此,省级创新链的一个复杂网络模型。

2.3.2。复杂网络社区的划分和分析在省级创新链

根据纽曼的社区结构,研究复杂网络的省级创新链,相似度高的省份包括角余弦距离每个社区(群)。因此,各省根据社区进行分类。的基础上计算之间的夹角的余弦距离省和确定的值距离矩阵,矩阵的距离是关键。无向的二元关系网络图可以由省级创新链网络,然后社区省级创新链的分析可以使用派系分裂方法。

对于社区的划分,有两种方法:派系和面孔。根据复杂网络图的观察结果,这是强行分成几个最合适的组(3 - 8组),所以它分为不同的子组。

扩展的子群密度关系矩阵可以得到从组合块模型的分析22]。矩阵描述了子群本身密度之间的关系和子群之间的相似性分析和子群内可以执行。它还可以用于检测上述分组是否最合适。

本文全面分析了社区部门省从四个维度来找出省份之间的创新链模型的相似性。结合时间序列,省的发展模式和路径进行了分析。

2.3.3。实证分析中国省级创新链模型及其演化路径

基于省级创新链的建设和分析复杂网络模型,加上31个省的24个指标的数据从2010年到2019年,本文使用UCINET (v6.5)软件分析省级创新链复杂网络。

对加工结果UCINET软件社区(v6.5),我们需要进一步结合数据分析,然后总结每个子群的特征获得不同年的创新链模型,在中国省份。最后,通过时间维度的比较,本文总结和改进的进化路径省级创新链模型。

2.4。模型的区别和分析中国的省级区域创新链从2010年到2019年

复杂网络分析的数据后,复杂的网络图如图1(空间限制,只有四个年度图表所示)。

进一步,结合复杂网络图的观察,每年每年分为4 - 5子组的强制方法,和子组之间的相似性和分组的适当性进行了分析通过扩大群密度的关系矩阵。分工的复杂网络子组每年全省创新链表所示2。

分析相关指标的原始数据的四个模块的每个子群每年省,并将数据划分为五个层次:贫穷,降低中间,中间水平,中上,更好。然后,结合专家分析方法,模型被定义为所有11年。第一外观和简要分析各种模型如下:2010年,省的第一群可怜的创新基础,低创新投入、创新产出低,和更少的创新扩散的成就。我们将它定义为低投入、低产出的主要模型。第二小组的省创新基础薄弱、媒介创新输入,媒介创新输出和扩散的创新成果。我们定义它为介质输入弱均衡模型。第三组有一个良好的创新基础,创新投入高、高创新输出,和良好的创新扩散的成就。我们定义它为高水平的均衡模型。省级创新基础、创新投入、创新产出、创新成果的扩散第四小组在中间位置越低,我们定义为低层次的均衡模型。2011年,省级创新基地和创新产出的第四子群在中间位置越低,和创新投入和创新成果扩散在中间水平。 We define it as the medium-level equilibrium model. In 2012, the provincial innovation base and innovation output of the first subgroup were in the lower middle position, and the diffusion of innovation input and innovation achievements was good. We defined it as the high input and high diffusion model. In 2014, the provincial innovation base of the second subgroup was at the middle level, and the innovation input, innovation output, and innovation achievement diffusion were at the lower middle level. We defined it as the medium base weak equilibrium model. The innovation base, innovation output, and innovation achievement diffusion of the third subgroup are in the upper middle position, but the innovation output is very considerable, which we define as the leading mode of high-efficiency output. The provinces of the fourth subgroup belong to the innovation foundation, and innovation output and innovation achievements are at the middle level, but the innovation input is at the lower middle position. We define it as the medium equilibrium model of weak input. In 2017, the provincial innovation base and innovation output of the second subgroup were in the lower middle position, the innovation input was in the middle level, and the diffusion of innovation achievements was high, belonging to the dominant mode of medium input and high diffusion. The provinces of the fifth subgroup have a good innovation foundation, the diffusion of innovation input and innovation achievements is at a medium level, and the innovation output is high. We define it as the leading model of high foundation and high output.

2.5。中国省级创新的演化路径分析连锁发展模式

进一步,我们分析中国省级创新链的演化路径的发展模式和比较省的数量在每个子群与中国的省份数量计算每个模型的比例,所以中国的省份可以总结如表所示3。

一般来说,中国的省级创新链的主要方式是在创新投入和创新产出。从2012年开始,就开始关注创新的基础和创新成果的扩散。2014年,一个高级均衡发展模式开始出现,慢慢接近高效发展模式。这表明中国的发展省级创新链是基于创新投入,更多关注创新投入和创新产出,和削弱了创新基础和创新成果的扩散。随着中国经济的发展,开发输入和输出两个维度的影响或扩散到其他维度,显示四维同步发展的趋势,并开始注重发展和提高质量的创新效率。

同时,每年的分数和11个模型的比例在所有年有很大的不同,还有一些主要模型,转换模型和边缘模型。总体趋势的区域创新链的发展模式从2010年到2019年,其主要的进化模型从低级均衡模型本文均衡模型,然后高层均衡发展。中级均衡模型贯穿几乎所有年,在此节点创新驱动力,并逐步改变从高投资效率高。在这一趋势中,有相应的两个阶段之间的过渡模式均衡发展模式转变,这主要是开始,由增加投资或提高效率,如介质输入弱平衡模式,弱平衡模式,输入介质中输入高扩散占主导地位的模式。因此,可以看出,主要的进化路径省级创新链的发展模式与低水平均衡模型和发展开始从中级平衡高层均衡模型。辅助进化路径是投资增强路径和效率改进路径。

3所示。研究结论

使用复杂网络模型和区域却是其劣势所在中国大陆31个省的数据在最近十年,本文分析了中国四个模块的创新基础,创新投入、创新产出、创新成果扩散,研究省级创新链的发展模式和发展路径。研究结果如下:(1),每年在中国31个省的区域创新链显示某些组接近。每年在中国所有省份可以分为4或5模式,总共11模式所示所有年:低投入、低输出主要模式,低级平衡模式,介质输入弱平衡主要模式,媒介基础弱平衡模式,本文均衡模式,弱输入中均衡模型,高投入高扩散主要模型,基础输出高领导模式,领先中输入高扩散模型中,高层次的均衡模型,高效的输出主要模型。(2)从2010年到2019年,中国省级创新连锁发展模式发展沿着low-level-medium-level-high-level均衡模型在主模型演化路径。进化模型主要是开始,由增加投资或提高效率。有对应的两个阶段之间的过渡模型均衡发展模型转换,如介质输入弱均衡模型,弱输入中均衡模型,和中输入高扩散占主导地位的模式。(3)中国的省级创新链的发展模式显示良好的趋势:从创新投入,专注于创新投入和创新产出,然后影响或蔓延到其他维度,显示一个四维同步发展的趋势。然而,本文均衡模型贯穿几乎所有的年。在此节点,创新驱动力逐渐从高投资效率高。

启蒙运动如下:中国作为一个整体,总体趋势下的中国省级创新链的演化路径的发展模式,有必要注意的缺点的简单推广模式高投资一直倡导和转向高效促进质量和高产量和高扩散的内涵,为了更合理和有效地提高省级创新链的发展水平。此外,对于每一个省,有必要正确认识省创新链的发展现状和前面的演化路径和设计推广方式和路径更符合自己的现实和历史情况。

数据可用性

数据集用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持的部分下的国家社会科学基金批准号18 bgl029,人文学科和社会科学的基础https://doi.org/10.13039/100009950教育部批准号下17 yja630045,大学省级人文社会科学研究项目批准号下SK2018A0069。