中国省域层面科技创新与产业发展耦合关系的测度

郑林昌,王念纤

(河北大学 经济学院,河北 保定 071002)

科技创新与产业发展之间具有耦合作用机制,在内部动力、外部推力等作用下,科技创新系统与产业发展系统彼此相互连接、相互影响、相互促进、共同发展,其中获取自身发展、应对竞争、优势互补等是耦合的内在动力,是耦合最直接的原因所在。在不同发展阶段,产业发展系统和科技创新系统发育程度不一样,两者耦合动力来源、动力大小均有所不同①篇幅所限,科技创新与产业发展的耦合机制不再提供详细分析过程。。从研究文献看,国内外学者针对科技创新对经济社会发展尤其对经济增长的作用早有重视,从斯密分工理论、古典经济增长理论,到新古典经济增长理论、新经济增长理论等均表明技术进步能够促进经济增长[1]。学者普遍认为两者之间存在相互影响关系,科技创新能够创造出新产品,进而形成新的产业部门;科技创新能够改变产业生产要素的配置比例、消费结构、需求结构等,促进产业的发展[2-4]。科技创新与产业发展之间相互影响关系的发挥又取决于科技创新主体与产业发展主体之间的联系,所以有学者主张高校(科研院所)除了承担应有教育、科研的职能外,还应服务于社会(企业),采用 “产学研” 合作模式推进社会发展[5-8],同时还应重视政府、科技服务中介等在促进 “产学研” 合作中的作用[9-10]。近年,有学者开始从耦合角度关注科技创新与产业发展之间的关系[11-13],但相关研究仍处于机理分析、影响分析等层面。本文将从系统学的视角看待科技创新与产业发展之间的关系,结合利用指数构建和多指标综合评价方法,对中国省域层面科技创新与产业发展的耦合关系进行测算和分析。

一、测算方法与模型

系统耦合度测算模型被广泛应用在各领域研究中,有利于揭示系统间的耦合关系。综合来看,多数耦合度(耦合协调度)测算模型是利用系统综合评价结果实现的,综合评价方法又多是采用多指标综合评价方法,其中评价指标体系权重赋值多基于指标数据的差异性实现的,比如熵值法、主成分分析、灰色关联等[14-19]。不论是多指标综合评价,还是基于指标数据离散性权重赋值都存在以下问题:第一,多指标综合评价结果只有相对性意义,即评价结果只能说明评价对象排名的前后,而不能说明评价对象的大小等特征,因此基于多指标综合评价结果测算的系统耦合度(耦合协调度)会出现偏差。第二,基于指标数据离散性进行指标体系权重赋值,暂且不论其存在放大某些指标在评价中地位的 “嫌疑” (主观认识上这些指标可能并不重要),多数研究赋权重时指标数据选择是某一时间(某一年度)的,显然不同评价时间(年度)指标数据是有所变化的,包括指标数据的离散性也是有变化的,那么不同时间(年度)得到的指标体系权重也应该是不一致的,故利用某特定时间得到的指标体系权重来评价也是不科学的。为此,本文对前期系统耦合度测算方法进行适度改造,结合利用指数构建和多指标综合评价方法,来破解评价结果在同一时间不同评价对象之间不能对比和同一评价对象在不同时间不能对比的问题,利用主客观相结合的赋权方法和年度权重取均值法缓解指标体系权重对评价结果和测算结果的影响。

(一)数据来源与处理

考虑相关指标统计数据发布内容、格式等变动,选择研究期限为2010—2017年。数据来源《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》等。按照年均递增方法对个别缺失数据进行补充。采用《中国统计年鉴》提供的总体居民消费物价指数,以2010年为基期对相关指标数据进行物价处理。由于《中国教育统计年鉴》中未发布2010—2012年普通高等学校研究生情况,根据2014—2017年普通高等学校本专科毕业生与研究生毕(结)业研究生人数比例的均值进行估算。西藏数据缺失严重,不掌握台湾、香港和澳门地区的相关数据,故不对这些地区进行评价和测算①篇幅所限,文章并未提供原始数据和具体数据处理过程,详细数据和数据处理过程可向作者索取。。

(二)评价指标体系

首先,依据科技创新与产业发展耦合机制分析,在参考和借鉴国内外成熟评价工作的基础上,基于系统性与代表性相结合、科学性与可操作性相结合等原则,设计 “科技创新、产业发展评价征求专家意见指标体系” 。然后,就设计的征求专家意见指标体系,选择国内高校、科研院所、政府和企业进行专家论证,在充分听取相关专家意见和建议的基础上,对指标体系进行修正,形成最终评价指标体系,见表1②篇幅所限,指标体系的构建过程、具体指标解释不再详细介绍。。

表1 科技创新、产业发展评价指标体系

续表1

(三)主客观相结合的指标权重

现存指标体系权重赋值方法有很多种,总体有主客观之别,主观赋权法和客观赋权法有其各自优点和缺点。本文采用主客观相结合方法对指标体系赋权重,以客观赋权为主,利用主观赋权结果对客观赋权结果进行适度调整。首先,利用层次分析和专家咨询等方法对科技创新与产业发展二级指标赋权重。然后,综合对比其他指标权重赋值方法,发现熵值法既能利用指标数据特点拉大评价结果,同时又没有出现某项指标权重过大现象的出现,选择熵值法为客观赋权方法。为保障评价期限各年度科技创新、产业发展综合评价结果年度之间能够比较,各年度指标体系权重需要一致,取各年度指标体系权重的均值为指标体系的权重,这是本文区别其他研究成果的不同之处。

1.由于数据的量纲不同,需要进行无量纲化处理,采用 “最小—最大标准化” 对数据进行标准化,具体公式为:

其中,X ij为第i个评价对象的第j项指标上的标准化值,x ij为原始值。

2.主观赋权权重。利用层次分析和专家咨询等方法对科技创新与产业发展二级指标进行主观赋权重,结果见表2。

3.单一年度客观赋权权重。用熵值法求每一评价年度科技创新和产业发展的具体指标权重,具体步骤为:

将某年度数据标准化后计算第i个评价对象的第j项指标值的比重:

计算该年度第j项指标的熵值:

计算该年度第j项指标的冗余度:

计算该年度第j项指标的权重:

4.客观赋权权重。选取科技创新和产业发展指标体系年度权重的均值作为客观赋权权重,计算2010—2017年第j项指标所得权重的均值:

利用式(7)对收集整理数据进行测算,结果见表2。

5.最终权重。依据主观赋权结果对客观赋权结果再进行调整,调整公式为:

按照式(8)可得指标体系的最终权重,结果见表2。

(四)评价模型

为解决评价结果年度间可比问题,借鉴相关成熟指数模型构建方法,设计科技创新、产业发展综合评价模型,公式为:

其中,U为评价值,j为指标个2010年第i个评价对象的第j项指标,x t为t年第i个评价对ij象的第j项指标,Ut1表示t年度评价对象i的科技创新评价得分,Ut2表示t年度评价对象i的产业发展评价得分。

(五)耦合度、耦合协调度测算模型

借鉴相关耦合度测算模型,设计耦合度测算模型,公式为:

其中,U1和U2分别是科技创新和产业发展的评价得分值,k是调节系数,C越大耦合性越好。参考相关研究成果,取k=2。

由于耦合度只能衡量系统之间的相关程度,无法反映系统间到底是何种程度上的耦合,因为两系统评价得分值较低时也会出现较好的耦合度。为此,利用耦合协调度进一步区分两系统耦合程度的高低,公式为:

其中,D是科技创新与产业发展的耦合协调度,值越大协调性越好,耦合水平越高;T是两系统的综合协调指数,用来反映两系统对协调度的贡献;α、β用来衡量科技创新和产业发展两系统的重要程度,本文认为两者重要性相同,α、β取值为0.5。参考相关研究成果和本文测算结果,对耦合度和耦合协调度做标准划分,具体见表3。

表3 耦合度和耦合协调度划分标准

二、科技创新与产业发展的综合评价

(一)科技创新系统

2017年,广东、江苏、浙江、北京和山东科技创新系统的评价得分均超过1,位居全国前五,尤其广东和江苏的评价得分均超过了2;青海、海南和宁夏科技创新的评价得分均未超过0.05,全国排名后三;广东科技创新系统评价得分是青海的77倍,评价结果区域差异较大。广东不仅科技创新基础、科技创新投入和科技创新产出遥遥领先其他地区,科技创新环境也较为优越,故其科技创新系统的评价得分位居全国第一。江苏科技创新系统的评价得分全国排名第二,主要在于表现突出的科技创新基础和科技创新投入的拉动,其科技创新产出和科技创新环境的评价得分也较高。浙江、北京科技创新系统的评价得分全国排名第三、第四,主要在于两地区科技创新基础和科技创新产出评价得分均较高的缘故。从动态变化看,2010-2017年评价地区的科技创新系统评价得分均有所增加,尤其广东的评价得分年均增速21.34%,海南、青海和黑龙江的评价得分增速相对较慢,年均增速均未超过5%(图1)。相比2010年,2017年除黑龙江、新疆、海南、青海、北京、天津、吉林、山西和陕西的科技创新环境评价得分有小幅减少外,其他地区的评价得分均有不同程度的增加。相比较而言,2010—2017年地区科技创新基础和科技创新产出的评价得分变化幅度相对较大,科技创新投入和科技创新环境的评价得分变化幅度相对较小①篇幅所限,不提供分项评价结果,下同。。

图1 2010—2017年地区科技创新系统的评价得分

(二)产业发展系统

2017年,广东、北京和江苏的产业发展系统评价得分为1.23、1.06和0.93,位居全国前三,甘肃、青海和新疆的评价得分0.10、0.12和0.16,排名全国后三,广东的评价得分是甘肃的12倍多,区域差异比较明显,但相比科技创新系统区域差异性要小。产业发展系统总体也表现出了 “东高西低” 的空间特征,评价得分排名前十的地区除湖北和湖南外,其他地区均位于东部沿海;评价得分排名后八的地区,除海南以外,其他地区均属于西部地区。广东产业发展的评价得分之所以能够排名全国第一,主要是其产业规模评价得分拉动的结果,得分明显要高于其他地区;北京产业发展的评价得分能够排在全国第二,得益于产业结构的优秀表现。2010—2017年评价地区的产业发展系统评价得分均有所增加,其中江西、广东、湖北和湖南的评价得分年均增速均超过9%,内蒙古和黑龙江的评价得分增速较慢,年均增速均低于2%(图2)。相比2010 年,2017年除内蒙古和黑龙江的产业绩效评价得分有小幅减少外,其他地区评价得分均有不同程度的增加。总体看,地区产业规模评价得分变化幅度相对较大,产业结构和产业绩效评价得分变化幅度相对较小,其中江西、重庆、贵州、海南、湖北、广东、湖南和北京的产业规模评价得分年均增速高于10%,江西、广东、湖北、江苏和北京的产业结构评价得分年均增速高于7%,陕西、广西和安徽的产业效益评价得分年均增速超过10%。

图2 2010—2017年地区产业发展系统的评价得分

三、科技创新与产业发展耦合关系的测算

(一)耦合度

科技创新系统与产业发展系统的耦合度相对较好。2017年,除青海、海南、宁夏、内蒙古、安徽、浙江、江苏、广东和山东外,其他21个地区科技创新与产业发展的耦合度均大于0.8,表明两系统处于高水平耦合阶段,其中广西、上海、贵州、黑龙江和山西的耦合度接近1。山东、广东、江苏、浙江、安徽和内蒙古科技创新与产业发展的耦合度均低于0.8高于0.5,表明两系统处于良性耦合阶段。宁夏科技创新与产业发展的耦合度均只有0.48,表明两系统处于向良性耦合转变阶段。海南和青海科技创新与产业发展的耦合度均低于0.3,表明两系统处于低水平耦合阶段。相比2010年,2017年浙江、江苏、广东、山东和北京科技创新与产业发展的耦合度有一定幅度的减小,其他25个地区耦合度有一定幅度的增加(图3)。

图3 2010—2017年地区科技创新与产业发展的耦合度

(二)耦合协调度

科技创新系统与产业发展系统的耦合协调度总体表现不错,中度耦合协调度以上地区超过评价样本地区的一半以上。2017年,科技创新与产业发展耦合协调度大于0.8的地区有广东、北京、江苏、上海、浙江和山东,两系统属于高度耦合协调类型,除山东外其他地区均位于中国三大都市圈范围内。天津、湖北、福建、湖南、四川、河北、河南、陕西、辽宁、安徽和重庆的两系统属于中度耦合协调类型,新疆、内蒙古、甘肃、贵州、吉林、山西、广西、黑龙江、云南和江西的两系统属于低度耦合协调类型,它们都属于中国中西部地区。相比而言,青海、海南和宁夏不仅科技创新系统表现较差,其产业发展系统表现也较差,它们的耦合协调度均小于0.3,两系统属于不耦合协调类型,除海南外,其他两个属于中国中西部地区(图4)。

图4 2010—2017年地区科技创新与产业发展的耦合协调度

中国省域层面科技创新与产业发展的耦合协调度提高明显。2010—2017年,所有评价样本地区科技创新和产业发展的耦合协调度均有所增加,尤其青海和宁夏耦合协调度年均增速超过了10%。2010年耦合协调度大于0.8的地区只有江苏、北京和广东,到2017年浙江、山东和上海的耦合协调度也超过了0.8,高度耦合协调地区增加到了6个。2010年耦合协调度小于0.3的地区有10个,到2017年地区数量已经下降到3个,其中江西、吉林、云南、甘肃、贵州、内蒙古和新疆的耦合协调度由低度耦合协调上升为中度耦合协调。

(三)耦合度与耦合协调度

对比上述测算结果,北京、上海、广东、浙江、江苏、山东等地区两系统的耦合度和耦合协调度表现较好,这些地区科技创新系统与产业发展系统处于绝对高水平耦合阶段,两系统耦合关系紧密,能够相互促进、共同发展。耦合度相对较高的湖北、福建、湖南、四川、河北、河南、辽宁、陕西、安徽、重庆,其耦合协调度表现一般,科技创新系统与产业发展系统的耦合关系存在短板,不是科技创新不能有效支撑产业发展,就是产业发展不能带动科技创新。江西、云南、广西、山西、黑龙江、贵州、吉林等地区,科技创新系统与产业发展系统的耦合关系更弱。青海、海南、宁夏、内蒙古等地区两系统不仅耦合度较低,耦合协调度也低,这些地区科技创新系统与产业发展系统仍处于绝对低水平耦合阶段。

四、结 论

第一,中国科技创新和产业发展区域差异性较大,东部地区科技创新、产业发展总体要强于中西部地区。相比产业发展,地区间科技创新的差异更大。

第二,总体看,科技创新基础较好的地区,科技创新投入、科技创新产出和科技创新环境也相对较好。但科技创新基础、科技创新投入和科技创新环境带来的科技创新产出大小并不一致,相比东部地区,青海、海南、黑龙江、吉林等地区的科技创新产出强度(科技创新产出/科技创新基础)和科技创新产出效率(科技创新产出/科技创新投入)并不逊色。与科技创新系统类似,产业规模较大的地区,其产业结构和产业效益表现也相对较好。

第三,动态看,中国省域层面科技创新系统与产业发展系统的耦合关系持续改善,部分地区两系统已经进入高度耦合协调发展阶段,表现出相互促进、共同发展的态势,但仍有近半数地区两系统的耦合关系还有一定改善空间。

第四,有些地区科技创新系统与产业发展系统的耦合关系表现较差,部分原因在于经济发展阶段不高,产业发展与科技创新联系本来就少;有些原因则在于科技创新活动与产业发展活动出现了 “背离” ,不是科技创新不能支撑产业发展,就是产业发展不能推动科技创新活动的开展。这应引起国家有关部门和地方政府的高度重视,各级部门应从刺激耦合动力、增强耦合推力、优化耦合环境等多个方面出发,因地制宜地促进科技创新与产业发展的耦合。