中国东部沿海三大城市群的科技创新与绿色发展耦合协调关系

尚英仕，刘曙光

(1.青岛科技大学经济与管理学院，山东青岛 266061；2.中国海洋大学经济学院，山东青岛 266102；3.中国海洋大学海洋发展研究院，山东青岛 266102)

“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念是引领中国发展的“指挥棒”。创新位居五大发展理念之首，是引领高质量发展的首要动力与战略支撑；绿色是实现高质量发展的必要条件［1］。当前，中国由高速发展向高质量发展过渡，高能耗、高污染的粗放型发展方式仍严重制约着区域绿色发展，提升经济发展质量、优化资源配置效率，实现经济、社会和环境协调发展是当前区域发展的根本要求。创新作为中国经济发展与转型的主要动力，对推动以绿色理念为导向的高质量发展具有重要作用。厘清科技创新与绿色发展的内在作用机理，对优化资源配置、提升科技创新水平、推动绿色发展具有重要意义。城市群作为中国经济发展和城镇化建设的战略核心区域，是未来中国经济发展的先驱与代表，担当着引领中国区域发展和科技进步的重任［2］。在全球新一轮科技革命和产业变革背景下，中国正在经历从创新追随者成长为创新赶超者的蜕变，城市群凭借优厚的创新资源和巨大的市场潜力，在中国创新发展的浪潮中脱颖而出。京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群作为中国三大国家级城市群（以下简称“三大城市群”），在创新优势资源吸附和区域创新政策中更是具有无可比拟的优势，科技投入与产出在全国14 个城市群中占比超过60%［3］。得益于科技创新与经济发展的双重推动，三大城市群绿色发展长期处于国内领先水平，但其内部城市绿色发展空间差异显著，绿色发展无效率与低效率问题凸显［4］。基于此，本研究运用耦合协调度模型对中国沿海三大城市群科技创新与绿色发展的协调关系进行测算，运用障碍度模型对影响两系统协调发展的因素进行分析，旨在丰富创新与绿色协调发展相关研究成果，以期为中国沿海城市群实现创新与绿色协调发展提供参考借鉴。

1 研究综述

创新是经济发展的动力源泉，这一观点在学术界早已得到普遍认可，经济增长极理论和内生增长理论等都明确指出科技创新是实现经济持续增长的主要动力［5-6］。然而随着区域发展中的资源环境问题日益突出，如何在确保生态安全的前提下实现科技创新对经济发展的驱动作用成为学术界普遍关注的问题。波特假说指出，严格环境约束下的科技创新在短期内会因为创新成本的增加导致经济增长下降，而在长期内则有利于提升经济产出效率、促进经济增长［7］。改革开放以来，在技术创新的推动作用下，中国的科技进步与经济发展取得了瞩目成就，随着资源环境约束、区域发展不平衡等问题的日益突出，国内学者开始关注创新与经济发展背后的生态问题，戈华清［8］指出因科技利用使环境恶化的“科技失灵”现象是导致现代社会生态危机的一大原因。而科技作为提升区域环境容量与资源利用效率的重要手段，如何实现科技创新与生态环境的耦合发展成为国内学者普遍关注的问题，赵传松等［9］学者指出科技创新与中国可持续发展呈明显的正相关关系，两系统之间的耦合协调度呈现“东高西低”的空间特征；廖凯诚等［10］学者指出目前国内科技创新与绿色治理协调发展普遍处于较低水平。

在“十三五”期间及经济发展进入新常态的时代背景下，创新和绿色被列入新时期中国经济高质量发展的五大指导理念之中，针对科技创新与绿色发展之间关系的研究得到国内学者的广泛关注。主要体现在：一是科技创新对绿色发展的效应研究。何兴邦［11］基于省级面板数据，就技术创新对中国经济高质量发展的影响进行了测度，指出技术创新显著地改善了中国经济增长效率，提升了社会福利水平，促进了绿色发展的实现；袁润松等［12］指出技术创新对中国绿色发展形成具有明显的正向效应。二是绿色发展理念指引下科技创新的发展方向研究。贾军［13］指出要实现制造业绿色发展，中国必须要加快绿色技术研发及商业化运作，同时要实现相关制度等配套设施的建设，以实现绿色技术体制对传统体制的替代；丁显有等［14］基于对长三角城市群工业绿色创新发展效率的研究指出，要实现工业绿色创新协同效率的提升，应在优化环境规制政策的同时加快创新技术尤其是绿色创新技术的研发。三是科技创新与绿色发展的协调关系研究。藤堂伟等［15］以长江经济带为例对科技创新与绿色发展的耦合协调关系进行了探讨，指出长江经济带科技创新与绿色发展的协调度呈集群化现象，空间上呈“下游＞中游＞上游”特征。

综上可见，在研究内容上，学者们较多关注科技创新对中国绿色发展的影响测度，对科技创新与绿色发展耦合作用过程的研究较少，对科技创新与绿色发展的耦合作用机理缺乏深度分析；在研究尺度上，仍集中于全国以及省域层面，以城市为基础单位的相关研究目前仍只有少数，对城市群、经济区等空间组合地域单元少有涉及，在实证研究对象选取中较少针对科技创新与整体经济发展水平领先、资源环境压力较大的沿海地区单独展开研究；在研究方法上，对环境规制对科技创新或科技创新对区域发展的影响研究多倾向于采用基于微观数据的回归分析，以定性分析为主，定量分析方法仍相对匮乏。

2 研究设计

2.1 研究方法

2.1.1 耦合协调度模型

耦合度是研究对象系统整体或内部要素之间相互作用程度的测度指标；协调度是研究对象系统协调配合、良性运转程度的测度指标。本研究引入耦合协调度模型，对三大城市群科技创新与绿色发展相互耦合协调程度进行测算。参考刘娜娜等［16］的方法，构建耦合协调度模型如下：

式（1）（2）中：U为耦合系数；T(x)为科技创新综合指数；G(x)为绿色发展综合指数；k为调节系数，本研究中取值k=2；D为协调系数；T为综合调节系数，由公式T=α·T(x)+β·G(x)算得，α和β为待定权数，反映科技创新与绿色发展对协调度的贡献，在本文中考虑两者同等重要，同时取值0.5。

U值越大，表示科技创新与绿色发展水平耦合度越高，反之则表示两者耦合度越小；D值越大，协调度越高，反之协调度越低。借鉴华坚等［17］学者对科技创新与高质量发展耦合协调关系进行归类的做法，将耦合协调类型的设定范围为：在0 ≤U＜0.3时，两系统处于低水平耦合阶段；0.3 ≤U＜0.5 时，两系统为拮抗耦合阶段；0.5 ≤U＜0.8 时，两系统处于磨合期；0.8 ≤U≤1 时，两系统进入高水平耦合阶段；在0 ≤D＜0.5 时，两系统之间的关系为失调型，按照0.1 阶梯进行进一步归类，依次为极度、严重、中度、轻度、濒临失调型；在0.5 ≤D≤1 时，两系统关系为协调性，按照0.1 阶梯进行进一步归类，依次为勉强、初级、中级、良好、优质协调型。

2.1.2 障碍度模型

在对三大城市群科技创新与绿色发展耦合协调度进行测算的基础上，对影响两系统协调发展的障碍因素进行识别，以此为依据进行政策与行为调整，从而实现三大城市群科技创新与经济、生态、社会协调发展的目标。对障碍因子进行识别通过引入障碍度模型实现，参考尹鹏等［18］的做法，具体模型结构为：

式（3）中：Oi为评价指标对三大城市群科技创新与绿色发展耦合协调度的障碍程度；xi为标准化处理后的指标值，相应的，(1-xi)为单项指标与理想值之间的差距；wi为单项指标权重；n为基础指标总数量。

熵值法作为广泛使用的一种因子分析方法，在科技创新和绿色发展测度及评价中被学者们广泛使用，本研究基于熵值法对三大城市群科技创新与绿色发展水平进行测度。由于篇幅受限，详细步骤参见文献［19］和文献［20］；同样，式（3）中xi和wi的计算步骤均在这些文献中具体呈现。

2.2 科技创新与绿色发展耦合机理与指标选取

绿色发展和科技创新具有交互耦合关系，两者互相依赖、相互促进、彼此制约（见图1）。绿色发展作为引领高质量发展的核心理念，是指通过构建绿色生产方式，推动绿色经济发展、改良绿色生态、提升绿色福利，从而实现经济、社会和自然三系统协调共生的文明发展方式。科技创新作为推动经济社会发展的第一动力，与区域绿色发展息息相关。滕堂伟等［15］学者就科技创新与绿色发展的耦合机理进行了梳理，突出强调科技创新通过作用于生产、生活要素调整与升级，进而提升绿色发展水平，本研究在此基础上对区域绿色发展对科技创新的反向作用进行了补充。在五大发展理念指引下，科技创新与区域环境遵循的“刺激—反应”模式，使得创新主体依据区域绿色发展效果不断调整自身行为，从而推动科技创新与绿色发展协同提升的良性循环。科技创新对绿色发展的促进作用得到了广泛认同，大量学者已就科技创新对绿色发展的作用机理进行了探讨：在对经济增长的推动作用中，科技创新通过融入经济活动生产过程，促使生产要素高级化、提高全要素生产率，从而推动经济结构转型与经济总量增长［21］；在对生态环境的改善作用中，科技创新通过环保技术的开发与应用，降低工业生产中的碳（C）和硫（S）的排放，并增加传统工业“三废”综合利用产品的产值［22］；在对绿色生活的提升作用中，科技创新通过技术创造引导绿色消费、绿色出行，降低绿色生活能耗。Storper 等［23］提出的“技术-组织-地域”三位一体理论指出区域环境对科技创新存在显著影响，绿色发展所涵盖的经济发展、社会文化、创新政策等软环境无疑是驱动区域科技发展的重要因素。一方面，区域经济发展水平直接影响区域创新策略的选择，即依据区域经济发展水平对技术引进或内生创新等创新模式进行选择，并依据经济发展水平调整创新资源流动，推动区域内生科技创新建设；另一方面，绿色发展水平的提升有利于营造健康的市场环境，促进科技要素在区域内自由流动，由此推动区域科技创新投入规模与结构调整，提升整体科技创新水平。

图1 科技创新与绿色发展系统耦合机理

借鉴已有研究对科技创新和绿色发展测度指标选取的经验，如刘树峰等［2］、赵传松等［9］、藤堂伟等［15］、华坚等［17］和于成学［24］的做法，综合城市级数据的可获得性及评级指标的科学性，从创新投入、创新产出及创新储备3 个维度选取表征科技创新水平的指标，从经济增长、环境质量、环境治理和绿色生活4 个维度选取表征绿色发展水平的指标（见表1）。考虑城市群内部各城市相关指标发展规模的差异，采用平均指标作为基础指标进行表征。

表1 科技创新与绿色发展评价指标体系

借鉴方创琳等［25］学者已有研究成果，对三大城市群共7 个沿海省份的34 个地级以上城市，选取2009—2018 年面板数据，对其科技创新与绿色发展耦合协调时空特征进行分析。数据来源于2010—2019 年《中国城市统计年鉴》和相关省份2010—2019 年统计年鉴、知识产权局统计数据等。对于个别缺失数据，依据相邻年份数据进行插补。

3 结果与分析

3.1 综合指数时空特征分析

3.1.1 科技创新时空特征

基于表1 评价指标体系，采用熵值法分别对三大城市群科技创新与绿色发展两系统的综合指数进行测算，结果显示，2009—2018 年，三大城市群科技创新指数由大到小依次为：珠三角城市群＞长三角城市群＞京津冀城市群，均值分别为0.223、0.146和0.072。

图2 为三大城市群科技创新指数的变化趋势。2009—2014 年，随着中国经济发展步入新常态，三大城市群科技创新水平呈逐年缓慢上升趋势，其中珠三角城市群始终处于领先，而京津冀城市群科技创新指数在三大城市群中最低，截至2014 年，科技创新综合指数仍低于0.1；2015—2018 年间，在国家“双创”发展战略下，国内科技创新步入高速发展时期，三大城市群科技创新水平得到大幅提升，其中珠三角城市群因科技要素的集聚优势而增幅最大，尤其在粤港澳大湾区建设规划纲要提出及实施后，广州、香港和澳门之间的科技交流合作进一步加强，助推了珠三角城市群中深圳高科技园区等地企业的创新能力提升，同时，随着区域协同创新逐步推进，长三角城市群和京津冀城市群科技创新发展水平不断提升。对三大城市群内部城市科技创新指数进行进一步分析可见，除北京和天津外，京津冀城市群其余城市科技创新水平均处于较低水平，综合指数低于0.1；长三角城市群内部城市科技创新水平明显优于京津冀城市群，综合指数高于0.1 的城市达9 个，占其城市总数的60%，其中以南京的科技创新水平最高，指数值为0.285；珠三角城市群内部城市科技创新水平空间差异较大，其中深圳、珠海、广州和东莞科技创新水平较高，指数排名为三大城市群所有城市中的前4 位，而肇庆、江门、惠州和佛山等城市科技创新指数却低于0.1。

图2 三大城市群科技创新综合指数变化趋势

图3 为三大城市群内部城市科技创新水平的时间变化趋势。其中，除上边缘波动较大外，上四分位、均值、下四分位和下边缘均呈平稳上升态势，说明研究时段内科技创新水平最高的城市的创新发展存在明显波动，其余城市维持稳定发展态势；同一年份内箱型图上下边缘差距在2010 年为最小值，2011—2018 年呈“N”型变化趋势，说明各城市科技创新水平差距在2010 年最小，之后呈“增大—缩小—增大”变化趋势，主要是因为深圳等城市科技创新近几年得到高速发展，而水平落后的城市发展速度却相对缓慢，因此空间差距逐渐拉大。

图3 三大城市群内部城市科技创新水平变动趋势

3.1.2 绿色发展时空特征

2009—2018 年三大城市群绿色发展指数由大到小依次为：珠三角城市群＞长三角城市群＞京津冀城市群，均值分别为0.310、0.220 和0.171。图4 所示为三大城市群绿色发展综合指数变化趋势，其中京津冀城市群与长三角城市群变动趋势保持一致，在2011 年轻微下降，其余时间段保持平稳增长，珠三角城市群始终保持增长态势。2011 年，石家庄、唐山、保定、张家口等城市单位产值的工业污染物排放增加是造成京津冀城市群整体绿色发展水平有所下降的主要原因；城市人均绿地面积明显减少造成长三角城市群部分城市绿色发展综合指数在本年份走低，也是导致长三角城市群整体绿色发展水平下降的主要原因，这与滕堂伟等［15］的已有研究结论也基本保持一致；珠三角城市群不论在经济发展总量、经济结构优化、环境质量改善还是社会生活绿色化方面的水平都得到不断提升，这与珠三角为推进国家绿色发展示范区建设而不断加快绿色产业体系建设、打造绿色发展引擎等工作息息相关。结合三大城市群科技创新指数变化趋势可见，京津冀和长三角城市群2009—2011 年科技创新与绿色发展变动趋势并未保持一致，科技创新对绿色发展的推动作用尚未显著体现，2012—2018 年两系统综合指数均呈不同浮动上升态势，协调发展得到显著改善。

图4 三大城市群绿色发展综合指数变化趋势

对三大城市群内部城市绿色发展指数进行进一步分析可见，京津冀城市群中除北京和天津外，其余城市绿色发展水平较低，指数值均低于0.2；长三角城市群城市的绿色发展水平优于京津冀城市群，其中综合指数大于0.2 的城市有9 个，以南京绿色发展指数最高、上海次之，两城市的指数值分别为0.327 和0.313；珠三角城市绿色发展水平空间差距较大，其中深圳指数高达0.711，为三大城市群中最高水平，东莞、广州等地的绿色发展也居于较高水平，而肇庆、江门和惠州的绿色发展却相对落后，指数值低于0.2。图5 为三大城市群内部城市绿色发展水平的时间变化趋势，在研究时段内上边缘持续上升，尤其在2014—2017 年上升幅度显著提升，可见发展水平最高的城市绿色化水平仍在不断优化，同时上四分位、均值、下四分位和下边缘呈波动上升态势，可见大多数城市绿色化水平都得到不同程度提升；而同一年份内上下边缘差距不断拉大，尤其在2015—2018 年这一差距更为显著，可见随着高水平城市绿色发展的大幅改善，尽管中小城市的绿色发展也在不断优化，但增幅较小，与高水平城市的差距逐渐增大。

图5 三大城市群内部城市绿色发展水平变动趋势

3.2 耦合协调度时空特征分析

3.2.1 耦合度时空特征

采用耦合协调度模型对三大城市群科技创新与绿色发展两系统耦合协调度进行测算，结果显示，2009—2018 年耦合度由大到小依次为：长三角城市群＞珠三角城市群＞京津冀城市群，均值分别为0.782、0.718 和0.497，即长三角和珠三角城市群整体处于磨合阶段，京津冀城市群整体处于拮抗耦合阶段。从表2 可见，三大城市群耦合度均呈波动上升趋势，其中京津冀城市群从拮抗耦合型逐渐改善为磨合型，耦合度于拮抗耦合阶段和磨合阶段的临界值位置上下波动，耦合度仍处于较低水平；长三角城市群两系统耦合关系持续改善，在2013 年之后维持在高水平耦合阶段；珠三角城市群在2009—2016 年间保持平稳增长，两系统处于磨合阶段，至2017 年耦合度大幅提升，两系统进入高水平耦合阶段。可见，京津冀城市群在科技创新、绿色发展以及两系统耦合发展方面均处于相对落后水平，北京和天津作为龙头城市，对京津冀城市群整体水平的提升作用尚不显著，内部城市发展水平的断层成为阻滞京津冀城市群两系统协调的重要因素。

表2 三大城市群科技创新与绿色发展的耦合度和协调度

对内部城市耦合度进行进一步分析可见，2009—2018 年两系统发展处于低水平耦合阶段、拮抗耦合阶段、磨合阶段和高水平耦合阶段的城市分别有3、6、9 和16 个，以处于高水平耦合阶段的城市居多。其中，京津冀城市群中耦合度均值低于0.5的城市有5 个，占50%，处于高水平耦合阶段的城市仅有天津和北京两个城市；长三角城市群中仅有泰州的耦合度均值低于0.5，处于高水平耦合阶段的城市有9 个，占60%，其中南京的耦合度最高，耦合系数为0.990；珠三角城市群中处于高水平耦合阶段的城市有5 个，耦合系数空间分异明显，江门、肇庆和惠州3 个城市仍处于拮抗耦合阶段。图6 所示为三大城市群内部城市在3 个不同时间段内的耦合度均值，可见大多数城市科技创新和绿色发展的耦合程度得到不断改善。其中，京津冀城市群中处于低水平耦合阶段的城市由5 个减少为3 个，高水平耦合城市数量不断增多，除天津外，北京和秦皇岛也达到高水平耦合阶段；从2009 年到2013 年，长三角城市群中唯一的低水平耦合城市改善为拮抗耦合型，到2018 年各城市两系统耦合关系进一步改善，除泰州、舟山、扬州和南通外，其余城市均达到了高水平耦合阶段；珠三角城市群中珠海、中山、东莞、广州和深圳始终为高水平耦合型，到2018 年各城市两系统耦合关系明显改善，仅有肇庆为拮抗耦合型城市，惠州和江门进入磨合阶段，佛山进入高水平耦合阶段。

图6 三大城市群科技创新与绿色发展系统耦合度的时序演变

3.2.2 协调度时空特征

2009—2018 年三大城市群协调度呈波动上升趋势，协调度系数由大到小依次为：珠三角城市群＞长三角城市群＞京津冀城市群，均值分别为0.422、0.372 和0.237，分别属于濒临、轻度和中度失调型。其中，珠三角城市群为三大城市群中协调度最高，京津冀城市群为最低。京津冀城市群在2009 年为重度失调型，从2010 年起改善为中度失调型，协调度每年递增值维持在0.01 上下，科技创新与绿色发展协调发展缓慢改善，两系统相互提升作用未显著体现；长三角城市群在2015 年改善为濒临失调型，至2018 年协调系数在轻度和濒临失调型临界值附近浮动，协调度每年增长值也处于较低水平，两系统协调发展存在较大提升空间；2009—2018 年珠三角城市群协调系数增长0.218，增幅居三大城市群之首，从2009 年的轻度失调型发展为2018 年的勉强协调型。从三大城市群两系统协调指数的均值水平及变化趋势来看，珠三角城市群在整体协调度水平及优化方面都明显优于京津冀城市群和长三角城市群，这一方面得益于珠三角城市群内深圳、广州、珠海等创新型城市的快速发展，另一方面粤港澳大湾区建设、加快建设国家绿色发展示范区等国家及地方发展战略的实施也起到了关键作用。

对内部城市协调度进行进一步分析可见，2009—2018 年三大城市群中协调系数均值在0.5 以上即处于协调发展阶段的城市仅有6 个，除北京和南京外其余4 个城市均属于珠三角城市群，以深圳协调系数最高，协调度为0.729，为中级协调型。其中，除北京处于协调发展阶段外，京津冀城市群其余城市均处于失调阶段，并且协调系数较低的城市数量居多，协调指数低于0.2 的城市有5 个，占50%；长三角城市群城市协调度集中于0.2～0.5 的范围内，并以濒临协调型城市数量最多，可见长三角城市群城市两系统协调发展明显优于京津冀城市群，且各城市之间的协调度差异相对较小；珠三角城市群城市协调度以两个范围最为集中，一是协调指数高于0.5 的深圳、广州、东莞和珠海，二是协调指数低于0.2 的肇庆、江门和惠州，这与两系统发展水平两极分化的现象相一致。图7 为三大城市群城市两系统协调度在3 个不同时段内的均值水平，不同时序下各城市表现出的空间差异呈现趋同，但增长与下降趋势存在差异。其中，京津冀城市群中北京、天津协调度较高，且呈时段递增趋势，其余城市增长幅度不明显或呈下降趋势；长三角城市群各城市空间差异较小，在3 个时段内协调度递增的城市仅有少数，两系统的发展随时间的优化特征不明显；除佛山外，珠三角城市群各城市协调度均呈上升趋势，且2015—2018 年增幅最为明显，可见科技创新与绿色发展的相互促进作用不断增强。

图7 三大城市群科技创新与绿色发展协调度的时序演变

3.3 障碍因素分析

图8 显示了各指标对三大城市群科技创新与绿色发展协调关系的障碍度。具体分析如下：

图8 三大城市群科技创新与绿色发展耦合协调关系障碍因素的影响程度

第一，科技创新指标方面，每万人科学技术支出、专利授权数及普通高等学校在读学生数是主要障碍因子，障碍度由大到小依次为：每万人科学技术支出、每万人专利授权数及每万人普通高等学校在读学生数，平均障碍度分别为0.232、0.149 和0.107。其中，每万人科学技术支出和普通高等学校在读学生数对珠三角城市群的障碍水平最高，专利授权数对京津冀城市群的障碍水平最高。可见珠三角城市群在科技创新投入及储备中相比于其他两大城市群相对不足；京津冀城市群尽管在科技创新投入与储备方面优于其他两大城市群，但科技创新产出却相对落后。对城市群内部城市障碍因子进一步分析发现，科技创新各指标对城市绿色发展的障碍度具有一定的空间差异性。其中，京津冀城市群各城市的指标障碍度基本维持在平均水平；长三角城市群中南京的人均科技创新投入及产出指标障碍度较高，相反，人均科技储备障碍度较低；珠三角城市群内城市间指标障碍度差距较大，深圳存在“低投入、低储备、高产出”现象，广州和东莞则存在“低投入、高储备、低产出”现象。可见，北京和上海作为城市群内龙头城市，在科技创新中的活力明显弱于深圳；南京、广州和东莞这类城市，科技创新产出水平与投入及储备并不匹配，产出效率低成为制约两系统协调发展的主要障碍。

第二，绿色发展指标方面，以人均绿地面积的障碍度最高，均值达到0.196；每万人公交汽车拥有量的障碍度也高达0.113；其余各基础指标的障碍度普遍较低，尤其是表征环境质量和环境治理水平的7 个基础指标的障碍度均低于0.01。各基础指标对三大城市群两系统协调发展的障碍度基本保持趋同，无显著差异，可见从城市群整体层面来看，影响三大城市群科技创新与绿色发展协调关系的因素基本相同。对内部城市基础指标障碍度进一步分析发现，人均GDP、人均社会消费品额及第三产业贡献率对于北京、上海、广州、东莞等城市群内大型城市的障碍度较低，对于其他城市的障碍度则相对较高，可见在城市群内部，相比于大城市而言，经济发展水平仍是制约中小型城市两系统协调发展的重要因素；工业废水对杭州、嘉兴、绍兴及河北部分城市协调关系的障碍度较高，主要是这些城市目前仍存在大规模的制造业，工业废水的大量排放阻滞整体绿色发展水平的提升；工业废气及粉尘的排放量对河北城市的障碍度明显高于其他城市，长期以来京津冀城市群的空气质量制约了绿色发展，如何借助科技成果实现工业废气治理是京津冀城市群未来重点关注的方向；环境治理基础指标对三大城市群两系统协调度的障碍度较低，可见各城市在环境治理方面取得了一定进步，但承德、南京、泰州和东莞在工业固体废弃物及生活垃圾和污水排放方面仍需进一步改善；除深圳外，人均绿地面积和万人公交拥有量对其余各城市协调发展的障碍度均维持在较高水平，城市绿化建设和基础配套完善制约了整体绿色发展，也影响了科技创新与绿色发展关系的协调。

4 结论与建议

4.1 结论

本研究对科技创新与绿色发展相互作用机制进行了梳理，借助耦合协调度模型，对2009—2018 年中国东部三大沿海城市群科技创新与绿色发展耦合协调演进关系特征进行了分析。得出以下结论：

（1）三大城市群两系统均保持平稳增长状态，两系统发展指数分别始终呈珠三角城市群＞长三角城市群＞京津冀城市群。城市群内部两系统发展的空间差异特征保持基本一致，其中珠三角和京津冀城市群内部两极分化现象明显，珠三角内属于高创新与绿色化水平的城市多于低水平的城市，京津冀城市群则与之相反，而长三角城市群内各城市空间差异呈渐进式，空间异质性弱于其他两大城市群。深圳市在三大城市群中处于领跑地位，而惠州、江门、肇庆及河北多数城市的科技创新与绿色发展水平仍相对落后。

（2）得益于科技创新与绿色发展的相互推动，三大城市群两系统耦合协调关系不断改善，其中珠三角和长三角城市群耦合协调指数明显高于京津冀城市群；耦合指数均值水平显示，珠三角和长三角城市群已处于磨合阶段，而京津冀城市群仍为拮抗耦合阶段；协调指数均值水平显示，珠三角、长三角和京津冀城市群分布属于濒临、轻度和中度失调型，两系统的协调关系仍处于较低水平，需进一步改善。从城市层面进行分析，截至2018 年，珠三角和长三角城市群所有城市均摆脱低水平耦合关系，京津冀城市群则仅有北京、天津和秦皇岛进入高水平耦合阶段；各城市协调关系改善缓慢，仅深圳、东莞、北京和广州等龙头城市两系统协调发展水平增幅明显，“强更强”的发展态势使城市间两系统协调发展差距进一步增大。

（3）障碍度分析结果显示，科技创新是阻滞三大城市群两系统良性耦合的主要原因，其中绿色生活对两系统的障碍度最大、环境治理和环境质量障碍度最小、基础指标障碍度呈一定趋同性，即环境治理和环境质量均接近零障碍度，而创新投入、创新产出、创新储备、城市绿化与绿色出行均呈高障碍度。从城市层面的障碍度分析可见，北京、上海、广州、深圳等一线城市在城市群内部受各基础指标的障碍作用，两系统的协调发展均处于较低水平，而中小型城市因为制造业集聚等原因，产业结构布局不合理、创新动力不足、环境问题突出仍是目前制约其两系统协调进步的重要阻碍。

4.2 对策建议

创新是推动高质量发展的内在动力，绿色是实现高质量发展的方向与要求。基于以上结论，提出如下建议：

（1）增强科技创新能力，优化科技创新环境，发挥创新驱动作用。三大城市群应依据各城市科技创新发展现状制定差异化科技创新策略，重点扶持龙头城市（如北京、天津、上海、杭州、广州、深圳、东莞）内生型科技创新发展，鼓励发展相对滞后城市（如河北的城市及泰州、江门、肇庆、惠州）将技术引进与自主创新相结合。实施区域协调发展与互动政策，增强创新要素在各城市间自由流动，优化资源配置，提升创新资源利用率，重点加强协调度较低城市科技人员和科研经费等要素的投入与管理,并通过城市间帮扶、技术援助等手段加强城市群内部技术开发与管理活动交流，增强科技成果在城市群内部及邻近地区的溢出效应，推动三大城市群内部科技创新协同进步。推进高新技术产业发展，将科技成果转化与绿色发展衔接起来，提升创新能力和创新效率，推动经济高质量发展。

（2）深入贯彻绿色发展理念，推进绿色经济建设，打造绿色宜居环境。本研究对三大城市群的实证分析发现，对于科技创新和绿色发展水平均较低的城市，当务之急仍是要解决发展问题，应增强城市之间的空间关联，通过城市间关联产业发展推动集群型经济建设；促进城市群内绿色协同发展，通过引入绿色生产技术提升资源能源利用率，依据污染强度合理规划产业在城市群内部空间布局，仍需重点加强“三高”污染产业治理力度，严格控制水、大气及农业面源等污染问题，推动绿色生产与绿色环境的同步改善。实证结果表明，绿地建设与绿色出行仍是制约三大城市群创新与绿色协调发展的重要因素，因此要深入绿色生活理念培育，借助科技成果转化推进绿色交通体系完善、绿色生活基础设施建设及城市绿化工程实施，引导绿色出行、绿色居住与绿色消费的生活模式。