一、引言 专利是区域创新产出的最广泛使用的指标。然而，使用专利代替创新产出有一些缺点(Griliches，1990)[1]。专利的主要缺点在于简单的专利计数没有考虑专利对实际创新的质量和经济影响的差异。然而，这些缺点不形成利害关系，因为专利的空间分布仍然提供关于区域创新程度的有价值的信息。除此之外，相关性分析显示专利与创新之间有非常紧密的关联(r=0.934)(Feldman和Florida，1994)[2]。Grilichesf(1990)认为，虽然存在许多困难和限制，但专利数据仍是研究技术变革的独特资源。Acs et al(1989)也证明[3]，在衡量创新产出时，专利指标虽称不上完美，但却是相当可靠的，因为专利与创新产出一样，都随着研究与试验发展(R&D)、科技人员等知识指标的变化而变化。因此，在研究创新产出时使用专利数据是合理的。因此，本研究使用专利数据分析不同省际区域中的创新产出的空间分布问题。专利数据从1996-2005年的《中国统计年鉴》中省际区域(不包括台湾)专利授权获得。 经济地理学者认为，一个地区的创新产出必然受到当地创新投入、经济水平、科技水平、制度条件、社会文化等环境因素的综合影响。因此，创新产出应具有在特定地区聚集的空间分布特征，这就是所谓的空间依赖(Spatial Dependence)或空间相关性[4]。它表达了观测值与区位之间的一致性，意味着观测值由于某种空间作用而在地理上聚集，特定区位的观测值会受到周边地区的影响。当相邻地区随机变量的高值或低值在空间上集聚时为正的空间相关性，而当地理区域倾向于被相异值所包围时则为负的空间相关。 罗发友(2004)通过对专利授权数据的研究发现我国创新产出集中在东部沿海地区[5]。刘凤朝等(2005)发现我国专利结构的优化呈现区域不平衡[6]。规范研究和实证研究都证明了创新产出的聚集现象，但国内学者在解释该现象时，主要从各地的要素条件入手，这种分析没有解释创新产出的空间分布是随机产生的，还是受到了空间相关性的影响，更没有分析空间相关作用强度的大小。而国外学者则开始使用空间计量经济学方法分析经济增长、创新活动、人口分布、国民收入等问题的空间聚集现象[7-8]。本文利用空间计量分析方法，研究我国省际区域创新产出的空间分布及其不均衡性和空间聚集特征，以及造成这种现象的空间相关性，这对于各省际区域了解和认识创新产出的地理特性，从而制定正确的区域创新发展策略有着重要的现实意义。 二、创新产出的空间分布 (一)创新产出的可视化描述及总的概况 下面分析1996和2005年中国省际区域中专利的空间分布概况。图1和图2分别地提供了1996和2005年以专利为基础的中国省际区域的创新产出的空间分布的可视化描述。一个特别地醒目的特征是大部份的创新活动发生在中国的沿海省际区域，1996年尤其在广东、浙江、江苏、山东、辽宁以及北京等区域；而2005尤其在广东、浙江、江苏和山东等区域。图中的颜色反映了创新活动的活跃程度，而对两个图进行比较，不同区域的颜色深浅变化说明了考察期10年间创新活动强弱的变化。
图1 省际区域1996年专利的空间分布
图2省际区域2005年专利的空间分布 表1提供了中国省际区域创新产出10年总的概况。由表1可以看出1996-2005年的10年间，创新产出的地理分布高度地集中在少数东南部沿海省际区域。广东一枝独秀形成大的创新集群；而浙江、江苏、山东、上海、北京、辽宁和福建则形成了中型的创新集群。创新产出的前10名的省份就已经占到了全国专利总数的74.23％。此外，创新产出前5名的省际区域创造的专利占专利总数的59.3％，而其他省份，特别是后10名的省份主要集中在中西部地区，创新产出只占到5.18％。这显示创新产出强烈集中在沿海等少数省际区域之中，创新活动呈现强弱的极化现象。
(二)创新产出的空间集中度 对省际区域创新产出的集中度的测量可以证实创新产出集聚的初始判断。为了测量创新产出地理集中度，本研究遵循Krugman(1991)的方法计算省际区域创新产出的地理集中的区位Gini系数[9]。 Gini系数被定义如下：
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