图4 板块关联关系Fig.4 Relationship between blocks说明：底图来源于自然资源部标准地图服务网(

2.4 空间关联网络的影响因素

2.4.1 QAP回归分析。相关性分析表明，产业结构以及政府支持力度的地区差异对技术创新空间关联性没有显著影响。因此，选取剩余的9个影响因素作为解释变量，进行QAP回归分析(表3)。概率A和概率B分别表示随机置换过程中回归系数大于等于和小于等于最终回归系数的概率。经济水平、对外开放程度地区差异以及地理邻接关系对工业技术创新空间关联性具有显著正向影响。经济落后地区向经济发达地区提供技术创新要素，经济发达地区将成熟的技术传递给经济落后地区，使得经济水平差异大的地区之间更容易产生技术创新的交流与互动；对外开放程度较高的地区有利于吸收国外的先进技术，并将其传递到对外开放程度相对较低的地区，从而增强地区之间的技术创新关联；地区之间相邻有利于创新要素的转移和创新动能的传递，容易发生技术创新的空间溢出。人力资本水平、环境规制地区差异对工业技术创新空间关联性具有显著负向影响。人力资本水平的相似性能够促进地区之间的技术创新交流，地区之间的技术创新交流也在环境规制强度相近的地区工业企业之间的相互模仿学习中增强。此外，产业结构、城镇化水平、人力资本投入水平和财力资本投入水平地区差异未经过显著性检验。说明地区资本投入水平直接促进当地的技术创新，并不是通过资本投入水平的差异形成地区的技术创新关联而促进落后地区的技术创新。

表3 空间关联矩阵及影响因素QAP 回归结果Tab.3 QAP regression results of spatial correlation matrix and influence factors变量非标准化回归系数标准化回归系数显著性概率概率A概率常数项-说明：***，**，*分别表示在1%，5%，10%的显著性水平下显著。

2.4.2 稳健性检验。参照王俊等[36]的方法，以各行引力值平均值的120%和80%作为衡量基准确定空间关联关系，得到两个工业技术创新空间关联的新矩阵。将这两个矩阵分别作为被解释变量进行回归，并与前述结果进行对比，发现无论是以平均值的120%作为基准还是以平均值的80%作为基准，解释变量的显著性和系数均未发生大幅度的变化，说明回归结果较为稳健且可信。

3 结论及建议

3.1 结论

从整体网络结构特征看，我国工业技术创新具有普遍的空间关联和溢出效应，样本考察期内地区之间工业技术创新的联系日益密切，工业技术创新空间关联网络日益稳定，且等级结构特征不明显。

从个体网络结构特征看，大部分东部地区在工业技术创新空间关联网络中处于中心地位，且具有较强的技术吸收能力；在工业技术创新空间关联网络中发挥中介和纽带作用的省份大部分位于东部地区。

块模型分析结果表明，环渤海地区和东南沿海地区主要接收来自其他地区的溢出关系，而中南部内陆地区和北部地区主要向经济发达地区发送关系；工业技术创新活动强劲的地区内部交流频繁，落后地区为先进地区提供技术创新资源，两者之间存在技术创新合作。

回归结果表明，经济水平、对外开放程度的地区差异以及地理邻接关系对工业技术创新空间关联性具有正向影响，人力资本水平、环境规制地区差异对工业技术创新空间关联性具有负向影响。

3.2 建议

从整体角度上看，利用地区间日益密切的技术创新空间关联和不明显的等级结构，使技术创新活动强劲的地区带动落后地区的创新发展。

从个体角度看，东部地区工业企业应在考虑技术创新转移和传递成本的前提下，发挥中心主导作用，带动中西部省份工业技术创新的发展。

基于工业技术创新空间关联网络中板块的不同特征，制定差异化的发展策略。创新活动落后的中西部地区应尽量减少技术创新资源要素的流失，因地制宜，加大创新资本投入，增强与技术发达地区间的交流，提升创新水平；技术创新水平较高的东部地区应充分发挥对外开放优势及人力资本优势，引进国际上先进的工业技术及管理方法，进行吸收再创新。

加快交通基础设施的完善和发展，提升中西部地区在工业技术创新空间网络中的地位，促进工业技术创新的区域均衡和协调发展。

采用自愿创新与强制性创新相结合的创新激励方式，对企业的技术创新成果进行褒奖，投入更多的资金鼓励创新；同时采取限制污染物排放等措施使得企业被动进行技术创新。

文章来源：《工业技术创新》 网址: http://www.gyjscxzz.cn/qikandaodu/2021/0710/1266.html