科技创新对江苏海洋经济发展影响机制研究

2018-08-27赵巍

大陆桥视野·上 2018年7期

摘要：在“海洋强国”战略指引下，各沿海地区纷纷加大对海洋科技创新投入，海洋经济发展势头强劲。研究科技创新对江苏海洋经济影响，通过构建模型对江苏省海洋经济增长与科技创新的长期动态均衡关系进行研究。结果显示：科技创新与江苏海洋经济增长之间存在长期均衡关系，两者良性互动、共同发展；技术市场成交额增长对海洋经济增长有单向推动作用，科研课题数增加对海洋经济增长贡献率相对较低，科技成果转化效率不高。

关键词：科技创新江苏海洋经济影响

一、引言

随着“海洋强国”战略提出，各沿海地区纷纷将加大海洋事业发展投入，海洋经济发展取得显著成效。“十二五”期间，我国海洋经济继续保持总体平稳的发展势头，年均增长8.1%，一批海洋关键技术取得重大突破，海洋科技成果转化率超过50%，。然而，海洋经济发展不平衡、不协调、不可持续问题依然存在，海洋经济发展布局有待优化，海洋产业结构调整和转型升级压力加大，自主创新和技术成果转化能力有待提高，海洋生态环境退化，陆海协同保护有待加强，海洋灾害和安全生产风险日益突出等。

科技创新对海洋经济可持续发展具有重要推进作用。乔俊果等[1]分析了海洋科技投入对海洋经济增长的重要作用。谢子远 [2]对我国沿海11个省市海洋科技发展水平进行了评价，发现海洋科技可以推动海洋产业结构升级，促进海洋经济发展。殷克东等[3]构建了海洋科学技术和海洋经济可持续发展的协调关系模型，并验证了两者间的内在关联性和互动关系。王泽宇等[4]研究了海洋科技创新能力对海洋经济发展的贡献度，认为海洋科技创新投入不足。

江苏作为海洋大省，海洋资源丰富、发展潜力巨大，但由于海洋科技创新能力水平不高，限制了江苏海洋经济的可持续发展。通过构建计量经济学模型，深入挖掘科技创新对江苏海洋经济发展的影响机制，以期为江苏促进海洋科技创新与海洋经济协调发展提供参考。

二、江苏海洋经济发展和科技创新情况分析

（一）江苏海洋经济发展

1.海洋经济综合实力显著增强。“十二五”期间，全省海洋生产总值由“十一五”末的3551亿元增至6406亿元，占全省地区生产总值比重由8.6%提升至9.1%，占全国海洋生产总值比重由9.0%提升至9.9%。其中，沿海三市南通、盐城、连云港海洋生产总值分别达到1684亿元、914亿元、642亿元，占地区生产总值的比重由“十一五”末的25.3%、19.4%、27.0%提升至27.4%、21.7%、29.7%。

2.海洋产业转型升级稳步推进。海洋产业结构更加优化，2015年全省海洋第一产业增加值288亿元，第二产业增加值3037亿元，第三产业增加值3081亿元，三次产业占比为4.5：47.4：48.1，海洋第三产业占比首次超过海洋第二产业。

（二）江苏海洋科技创新情况

1.海洋科技创新投入不够。沿海六省（市）科技创新投入情况如表1所示，到2013 年末，江苏科技课题数位于6省（市）之首，但是江苏海洋科研机构经费投入明显落后于山东、上海。此外，海洋科研机构数在6省市中最少，仅有10个，廣东省机构数最多，为24个。因此，江苏的海洋科技创新环境并不优异。

2.海洋科技人才数量不足。人才是发展海洋科技创新的重要力量，江苏涉海就业人数占地区就业人员比重仅为4.1，说明江苏从事海洋事业的人才极度短缺。同时，江苏海洋科技活动人员数占从业人员比重58.4%，江苏海洋科技创新环境对人才吸引力有待提升。

3.海洋科技创新能力不强。从我国沿海省（市、区）区域海洋创新指数来看，我国11个沿海省（市、区）可分为四个梯次：第一梯次为上海；第二梯次包括山东、广东和天津；第三梯次为江苏、福建、辽宁、浙江和河北；第四依次为海南和广西。江苏区域海洋创新指与上海、广东相比还存在一定差距。

三、实证研究

为研究海洋科技创新对江苏海洋经济发展的影响，选取海洋生产总值作为江苏省海洋经济发展水平指标，记为ME；选取科研课题数、技术市场成交额分别作为海洋科技创新指标，分别记为PQ、TMT。为消除数据波动的影响，对原始序列数据取对数，记为LNME和LNTMT、LNPQ。

1.平稳性检验。

为探究变量间的长期均衡关系，首先要对数据进行平稳性检验。平稳性检验常采用ADF检验，结果见表2。

2.J-J协整检验。

多变量协整检验常用Johansen检验，简称 J-J是检验，检验结果见表3。

从表3可知，在5%的显著性水平下， LNME、LNTMT和LNPQ三者之间仅存在一个协整关系，这表明海洋经济和科研课题数、技术市场成交额之间存在长期均衡关系。

3.VAR 模型稳定性检验。

在上述分析基础上，海洋经济（ME）和科研课题数（PQ）、技术市场成交额（TMT）进行 VAR 模型估计，并采用 AR 根估计方法对 VAR 模型估计结果进行平稳性检验，结果如图1所示。

AR 根估计所有根模都在单位圆内，所以VAR模型是稳定的，所得结果有效。接下来，使用广义VAR 模型的脉冲响应，分析海洋经济与科技创新各指标相互间的冲击响应，刻画出各变量间的动态关系。

4.因果关系检验。

进一步，分析各变量之间是否存在因果关系，格兰杰因果检验结果如表4所示：

技术市场成交额、科研课题数是海洋生产总值的单向格兰杰原因。近年来江苏在海洋科技创新方面资金投入不断加大，极大促进了海洋科学技术的发展，而技术市场成交额直观的反应出了科技创新对海洋经济的促进作用。

5. 脉冲响应分析。

脉冲响应分析是衡量时间序列当受到了來自随机扰动项的一个标准差冲击时，内生变量当前和未来取值变化情况，反应了LNTMT和LNPQ对LNME的动态关系。LNTMT对LNME脉冲响应和LNPQ对LNME的脉冲响应结果如图6所示。

由图2可以看出，在第一期的脉冲响应结果较小，到了第二期以后有所上升，然后后期影响逐步下降，到第四期趋于消亡，说明科研课题数和技术市场成交额的增长能够带动海洋经济的发展，而且科研课题数和技术市场成交额对海洋经济的影响在第二期最大。

6.方差分解。

通过脉冲响应函数图，可以得到一单位标准差冲击对江苏海洋经济发展水平的影响，但无法反应科研课题数和技术市场成交额各自的贡献程度。为了得到各个因素的贡献度，采用方差分解技术度量变量间因果关系的强度。方差分解结果如表5所示。

表5显示，技术市场对（TMT）对海洋经济ME的贡献率为7.717%，科研课题数（PQ）对海洋经济（ME）的贡献率为1.494%，这表明技术市场成交额对海洋经济的影响较大，而科研课题数对海洋经济的影响较小。

四、结论

21世纪是海洋的世纪，我国越来越重视对海洋经济发展的研究。在此背景下，研究江苏海洋科技创新与江苏海洋经济之间的关系，通过分析海洋经济发展现状及科技创新能力，构建VAR模型进行实证研究，得出以下结论：第一，海洋科技创新与江苏海洋经济之间存在长期均衡关系，技术市场成交额以及科研课题数的增长会对江苏海洋经济发展产生正向促进作用；第二、技术市场成交额对海洋经济的影响较大，而科研课题数对海洋经的影响较小，且科研课题数和技术市场成交额对江苏海洋经济影响速度较快。本研究对推进江苏海洋科技创新，促进江苏海洋经济均衡化发展具有一定的实践指导意义。

[作者简介：赵巍， 1980年3月出生，男，汉族、江苏连云港人、淮海工学院副教授，研究方向：海洋经济。

基金项目： 2017年度江苏高校哲学社会科学基金项目（2017SJB1685）]

（作者单位：淮海工学院）