目前全国各地的国家高新区开放创新程度差距很大，当前有关区域开放创新空间差距的相关研究主要集中于以下3个方面：
第一，区域开放创新水平评价指标研究。
第二，开放创新水平区域差距的相关研究。
第三，区域开放创新水平动态演进特征的相关研究。
基于此，我们将采用传统和空间Markov链估计方法来揭示2015—2020年147个国家高新区的开放创新水平的动态演进特征。
1 研究方法与研究样本
1.1 研究方法
主要采用主成分分析方法、Dagum基尼系数及其分解方法及Markov链估计方法来解释国家高新区开放创新水平的区域差距和动态演进特征。
1.2 研究样本
结合区域协调发展战略和参照已有研究做法，将国家高新区按照其所属的区域划分为东北、北部沿海、东部沿海、南部沿海、黄河中游、长江中游、大西南、大西北这8大综合经济区（8大地区）的国家高新区（图1）。我们所有国家高新区数据均来自于国家统计局与科技部火炬高技术产业开发中心的统计数据。
图1 147家国家高新区
2 国家高新区开放创新水平评价指标体系构建
2.1 国家高新区开放创新水平评价指标体系构建
国内外学者主要从以下3个维度对开放创新概念内涵进行研究：
一是开放创新以各类机构交流互动为基础，这是经济体开展开放创新的前提条件；
二是开放创新以多元要素跨国配置为外在表现，这是经济体开展对外合作的有效抓手；
三是开放创新以产品或服务国际竞争力提升为最终目标，这是经济体开展开放创新的价值体现。
因此，将国家高新区开放创新水平评价指标体系分为一级指标和二级指标，如表1所示。
表1 国家高新区开放创新水平的评价指标体系
2.2 国家高新区开放创新水平评价结果分析
采用主成分分析方法测度国家高新区开放创新水平，测度结果如图2所示。
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一方面，北部沿海、东部沿海、南部沿海国家高新区开放创新水平的均值都明显高于整体国家高新区开放创新的均值。东北、黄河中游、长江中游、大西南及大西北国家高新区开放创新水平均值都低于整体国家高新区开放创新水平的均值。
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另一方面，整体、东部沿海、南部沿海、长江中游、大西南国家高新区开放创新水平呈现出持续增长态势，北部沿海、黄河中游、大西北国家高新区开放创新水平呈现出波动增长态势，东北国家高新区开放创新水平呈现出波动下降态势。
图2 2015—2020年8大地区的国家高新区开放创新水平趋势
2.3 3类园区开放创新水平与增长率分析
按照科技部分类指导，将国家高新区划分为3类园区，即世界一流高科技园区（10家）、创新型科技园区（18家）和创新型特色园区（29家）。就开放创新水平均值而言，3类园区开放创新水平大体好于其他非3类园区。
3 Dagum基尼系数及其分解结果
3.1 8大地区国家高新区开放创新水平的整体区域差距
Dagum基尼系数及其分解结果如图3所示。8大地区国家高新区开放创新水平呈现出了持续上升态势，表明8大地区国家高新区开放创新的整体区域差距逐年扩大。
图3 国家高新区开放创新水平的整体基尼系数变化
3.2 国家高新区开放创新水平的区域内差距
图4展示了8大地区国家高新区开放创新水平的区域内基尼系数。
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一方面，就区域内差距的大小而言，南部沿海、北部沿海及东部沿海国家高新区开放创新水平的区域内差距最大；黄河中游和长江中游国家高新区开放创新水平的区域内差距次之；大西南、东北、大西北国家高新区开放创新水平的区域内差距最小。
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另一方面，由图4可知，除大西北国家高新区外，其他地区的国家高新区开放创新水平的区域内差距均呈现扩大态势，但具体演进过程各异。
图4 8大地区的国家高新区开放创新水平的区域内差距及其演进态势
3.3 国家高新区开放创新水平的区域间差距
表2展示了8大地区国家高新区开放创新水平的区域间差距。就国家高新区开放创新水平的区域间差距大小而言，北部沿海与南部沿海、北部沿海与东部沿海、东部沿海与南部沿海国家高新区开放创新水平的区域间差距最大；东北与大西南、大西北与大西南、东北与大西北国家高新区开放创新水平的区域间差距最小。
就年均增长率而言，南部沿海国家高新区与东北、大西北、黄河中游、长江中游、大西南、东部沿海、北部沿海国家高新区开放创新水平能力的区域间差距增速较快；东部沿海国家高新区与大西北、东北、黄河中游、大西南国家高新区开放创新水平区域间差距的增速次之。大西北与大西南国家高新区、东北与黄河中游国家高新区、黄河中游与大西北国家高新区、东北与大西南国家高新区、东北与大西北国家高新区开放创新水平能力的区域间差距增速相对较慢。8大地区国家高新区开放创新水平的区域间差距均呈现出了扩大态势。
表2 区域间差距
3.4 国家高新区开放创新水平区域差距来源的识别
图5报告了国家高新区开放创新水平区域差距的来源。超变密度来源最大；区域间差距次之；区域内差距来源最小。这表明超变密度和区域间差距是造成8大地区国家高新区开放创新水平区域差距的主要原因。
图5 国家高新区开放创新水平区域
4 国家高新区开放创新水平空间转移特征
4.1 传统Markov链估计结果分析
采用传统Markov链和空间Markov链方法来估计2015—2020年8大地区国家高新区开放创新水平的转移概率矩阵。由传统Markov链估计结果（表3）可知：
第一，不同水平国家高新区开放创新能力的转移特征具有较大的差异。
第二，国家高新区开放创新水平存在明显的“俱乐部趋同”现象。
第三，国家高新区开放创新能力向上、向下转移概率呈现非对称分布现象。
表3 全期和分时期的国家高新区开放创新水平的传统Markov链转移概率矩阵
4.2 空间Markov链估计结果
表4展示了全样本周期8大地区国家高新区开放创新水平的空间Markov链转移概率矩阵。
第一，不同水平的邻域开放创新环境对国家高新区开放创新水平的提升作用具有异质性。
第二，不同水平的邻域开放创新环境对国家高新区开放创新水平的向上、向下转移概率的影响作用不对称。
第三，相邻国家高新区开放创新能力的差距对国家高新区开放创新水平的影响不同步，即两者不成比例。
表4 全样本周期国家高新区开放创新能力的空间Markov链转移概率矩阵
5 政策启示
根据研究结论得出以下启示。
一是增强区域内创新协同度。引导和支持区域内部不同国家高新区创新市场联动发展，形成畅通无阻、联系紧密的技术市场交易网络，发挥区域内部不同国家高新区间知识和技术溢出效应；关注区域内部不同国家高新区间政策协调性问题，增强政策间互动性，避免政策的盲目竞争，尊重市场经济规律，更好发挥政府政策对创新创业活动的协调作用。
二是推动跨区域协调发展。支持相对落后的地区国家高新区对接相对领先的北、东、南部沿海等国家高新区的创新资源，编制跨区域产业技术合作项目目录，优先对联合申报项目给予资金支持；加强交流，鼓励共建园中园或共管园（如南宁中关村科技园），实施“一园一策”利益分享机制，引进先进园区重点科研机构、科研院所、大型企业入驻临时办公，优先配套办公场所、中试车间及产业化用地。
三是实施差异化创新战略。就开放创新水平相对先进国家高新区（如北京中关村、上海张江国家高新区等）而言，发挥引领带动作用，着力提升自主创新和原始创新能力，破解核心技术问题，努力将园区建成能代表中国甚至国际最高科技水平的样板区；就开放创新水平相对落后国家高新区而言，聚焦自身已有优势特色，大力实施特色发展战略，持续加大技术研发投入，做大做强自身特色优势领域，增强园区技术创新竞争力和影响力。
四是深化全球开放协同。支持头部高新区“走出去”，鼓励在创新资源富集的国家和地区布局建设海外研发中心和创新飞地，前瞻性嵌入全球创新链条，掌握创新主导权；推动高新区“引进来”，通过举办国际性产业技术论坛、共建国际技术转移中心等方式，吸引国际科技组织、顶尖人才团队和跨国公司研发部门落地，提升对全球高端创新要素的集聚和整合能力。
