山东省经济发展和科技创新耦合关系研究

2022-03-02陈杰蔡菲张鑫

山东建筑大学学报 2022年1期

陈杰蔡菲张鑫

(山东建筑大学测绘地理信息学院，山东济南 250101)

0 引言

改革开放之初，邓小平同志提出“科学技术是第一生产力”。党的十九大报告也提出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑[1]，习近平进一步提出科技创新与制度创新要协同发挥作用[2]。21世纪是科技创新的时代，与传统意义上的某项重大科技创新或者某个领域的突破不同，当今的科技创新和革命是以多学科和领域全面持续系统创新为特征。自从«国家中长期科学与技术发展规划纲要(2006—2020年)»实施后，中国的科技创新水平已经取得了飞速的增长，已经成为全球第二研发投入大国，高被引学者数量跃居世界第2位，高被引论文、专利申请和授权总量等科技产出快速攀升至全球首位，知识密集型产业规模及其出口保持快速增长[3]。当今科技创新已经成为我国转变经济发展方式的抓手和切入口[4]，科技投入和科技创新都对区域经济有着促进作用[5]，尤其是对第三产业发展的促进作用[6]。现有的研究证明科技创新和经济发展存在着显著的耦合关系，为了充分发挥科技创新的支撑引领作用，促进经济更好更快发展，对经济发展和科技创新耦合关系的研究成为关键。

经济发展和科技创新的耦合关系主要包括:(1)科技创新作为经济增长最重要的影响因素之一，可以提高资源利用率和产品生产效率，不仅大幅度降低成本，也能提高产出利润，其引领的技术革命是促进经济发展的新动力，可以推动经济的飞跃发展；(2)经济发展为科技创新提供更多的支撑和资源[7]。经济发展和科技创新的耦合协调关系反映了二者之间相互作用和同步发展的程度，研究经济发展和科技创新耦合协调关系具有重要意义。学术界已经从3个不同角度对经济发展和科技创新的耦合协调关系进行了大量研究。(1)对二者耦合关系的原理和机理研究[8]。张宏洲[9]通过构建公共科技创新投入的内生增长模型，刻画了公共科技创新投入对出口贸易和经济增长的作用机制。(2)不同尺度下的经济发展和科技创新的耦合协调度研究，包括对不同国家或省市的经济发展和科技创新耦合协调的研究[10－12]。(3)对两个子系统耦合协调关系的进一步研究，包括耦合协调关系的影响因子和空间关联演化的研究[13]。滕堂伟等[14]通过空间马尔科夫链研究了长江经济带科技创新和绿色发展的耦合协调度的时空关联和演变。

总体来说，学术界已经对经济发展和科技创新的耦合协调关系做了大量的研究，但还存在一些不足:(1)现有的研究尺度已经覆盖多个维度，但是对于山东省的经济发展和科技创新的耦合协调研究还略显不足；(2)已有的实证研究对经济发展和科技创新耦合协调度大多是单一层面的演变或影响因子的研究，缺乏对耦合协调度时空演变和影响因子的综合分析。基于这些不足，文章通过构建山东省经济发展和科技创新评价系统，研究山东省内的经济发展和科技创新耦合协调度，探究近十年间二者的耦合协调关系，同时运用马尔科夫概率转移矩阵探究耦合协调度演变的时空分异，并将地理探测器中的因子探测引入其中，通过因子探测探究了评价体系各指标对耦合协调度的影响程度。

1 研究区域及数据来源

1.1 研究区域

山东省位于我国东部沿海、黄河下游，属于华东地区，下辖16个地级市，东西长为721.03 km、南北宽为437.28 km，全省陆域面积为15.58万km2，境内中部山地突起，西南、西北低洼平坦，东部缓丘起伏。山东省作为经济强省，一直以科技创新赋能高质量发展，加大力度推动科技创新，加快建设科技强省。根据«中国统计年鉴2019»数据[15]，2018山东省工业产值仅次于江苏省和广东省，国内生产总值(Gross Domestic Product，GDP)总量居全国第三。山东省2018年主要社会经济指标数据见表1，山东省经济等指标占全国的比重较大，选择山东省作为研究区域具有代表性的意义。

表1 2018年山东省与全国主要社会经济指标表

1.2 数据来源

所用数据主要来源于山东省统计局网站(http://tjj.shandong.gov.cn/)2009—2018年的统计年鉴数据，所用地图审图号为鲁SG(2021)023号。

2 研究方法

构建经济发展和科技创新评价指标体系，通过熵值法计算出各子系统得分。熵值法是一种客观赋权法，根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。通过耦合协调度模型探测山东省经济发展和科技创新的耦合协调度，不仅可以反映各系统是否具有较好的水平，又可以反映系统间的相互作用关系。利用马尔科夫转移概率矩阵分析经济发展和科技创新耦合协调度的演变过程，能够很好地反应出耦合协调度的变化规律和趋势。运用地理探测器研究影响山东省经济发展和科技创新耦合协调模型的因子，地理探测器无线性假设可以很好地探测空间分异性和背后驱动因子。

2.1 评价指标体系的构建

根据经济发展和科技创新的实际情况，并结合已有相关研究成果，综合考虑可行性与科学性，分别构建山东半岛经济发展和科技创新评价指标体系，见表2。经济发展子系统包括经济体量、经济结构和经济水平3个一级指标，科技创新子系统包括科技投入和科技产出2个一级指标。

表2 山东省经济发展和科技创新评价指标体系表

2.2 熵值法

采用熵值法来确定各指标的权重。需要对数据进行最大值、最小值标准化，由式(1)表示为

式中Xij为最值标准化后的数据；xij为第i个城市第j个指标数据。

子系统第j个指标下(j＝1，2，...，m)，第i个城市的特征比重pij(i＝1，2，...，n)由式(2)表示为

第j个指标的熵值Ej由式(3)表示为

各指标的权重wj由式(4)表示为

式中n是城市的数量；m是指标的数量。

2.3 耦合协调度模型

耦合协调度模型包含两部分，分别是耦合度模型和协调度模型[16]。耦合度主要是衡量系统不同要素之间或不同系统之间相互作用的强弱，协调度主要指系统或者要素在发展过程中协调一致的程度。耦合度C由式(5)表示为

式中f(x)和g(y)分别表示科技创新指数和经济发展指数。

耦合协调度D由式(6)表示为

式中α和β为待定权重系数。由于经济发展不只是由科技创新一个因素推动，结合已有的研究，取α＝0.4、β＝0.6。

采用均值划分的方法，将经济发展和科技创新的耦合协调度D值由低到高分为严重失调、轻度失调、中度协调、良好协调、优质协调5个阶段。划分区间为0≤D<0.2，严重失调；0.2≤D<0.4，轻度失调；0.4≤D<0.6，中度协调；0.6≤D<0.8，良好协调；0.8≤D≤1，优质协调。

2.4 马尔科夫转移概率矩阵

根据耦合协调度分类，根据分类计算出相应的概率和年际变化，得出一个5×5的马尔科夫转移概率矩阵，可以近似看作区域内经济发展和科技创新耦合协调度的整个演变过程。马尔科夫转移概率矩阵是一种时间和状态均为离散的马尔科夫过程，揭示某一空间单元某年份属于a类型，而下一年份转移为b类型的一步转移概率Pab，如表3中P12是上一年份属于类型1而下一年类型为2的转移概率。

表3 马尔科夫转移概率矩阵

2.5 地理探测器

地理探测器是探测空间分异性以及揭示其背后驱动因子的一种统计学方法[17]。由于方法的无线性假设很大程度上克服其他方法的局限性，因此已广泛应用于各种影响机理的研究。地理探测器主要包括分异及因子探测、交互作用探测、风险区探测和生态探测。文章采用因子探测，其原理是探测影响因子和因变量在空间上的变化是否具有一致性。若存在一致性则表明该因子对因变量有重要决定作用；若不存在一致性则表明该因子对因变量的没有显著影响。地理探测器中因子探测公式由式(7)表示为

式中qD，U为影响因素对因变量的影响力探测指标；nD，i为次一级区域样本数；h为次级区域个数；σU为因变量的方差；为次一级区域因变量方差。假设≠0，模型成立，的取值区间为[0，1]；＝0时，表明因变量空间分布不受影响因素的驱动，其值越大表明影响因素对因变量的影响越大。

3 结果与分析

通过统计分析软件构建相关系数矩阵，对可能存在的多重共线性问题进行检验，经济发展和科技创新两个子系统所有指标均通过了检验。根据以上方法对山东省2009—2018年经济发展和科技创新子系统得分、耦合协调度以及各指标对耦合协调度的影响进行研究。

3.1 经济发展和科技创新综合评价指数

根据熵值法确定了各个指标的权重，分别计算出2009—2018年山东省经济发展和科技创新的综合发展指数和子系统得分，结果如图1所示。从子系统的角度看，经济发展子系统的得分整体趋势稳步上升，仅在2014年有小幅度的降低，主要原因是2014年的中国经济处于“三期叠加”效应下，并且通过调整经济结构来控制金融风险，使得经济发展指标受到一定程度的影响。2011—2014年科技创新子系统得分一直下滑，2014年达到最低值，2015年达到峰值。主要原因是2014年前我国基础科学研究经费占全社会研发投入比重多年保持约为5%，在公布此项数据的全部国家中处于最低水平，基础研究投入的不足导致我国原始创新的科技成果不多，直接后果是产业缺乏核心竞争力，进而一定程度上影响到了2014年经济发展，使得经济发展缺乏驱动力。综合发展指数整体较为平稳，2014年为最低值，2014—2016年的波动较大，受到科技创新的影响较大，整体发展趋势和科技创新趋势较为一致。

图1 山东省2009—2018年经济发展和科技创新子系统得分图

山东省各地市在2009、2012、2015、2018年的系统综合评价指数如图2所示。可以看出，综合评价指数基本稳定，前三位基本是青岛、济南和烟台，且波动较小，其中青岛综合评价指数一直为全省最大值，济南和烟台基本持平，这3个地市常年为山东省经济的前三名，经济发展一直保持较高水平。最低指数综合指数得分主要有枣庄、日照、莱芜和菏泽，处于新旧动能转换之际可能是这几个地市综合评价指数较低的原因。

图2 山东省各地市综合评价指数图

3.2 经济发展和科技创新耦合协调及空间分异

通过耦合协调模型计算出2009—2018年间山东省经济发展和科技创新的耦合度、协调度和耦合协调度，结果如图3所示。山东省经济发展和科技创新的耦合度C一直处于较高水平，在2015年前后存在着较大的波动，2014年耦合度最低且科技创新子系统跌至最低水平，同期经济发展子系统仅有小幅下降，主要原因是科技创新并不能完全影响经济发展，经济发展还受到经济发展规律以及政策等因素的影响。协调指数T值和耦合协调度D值的趋势走向较为一致，2009—2018年间山东省的经济发展和科技创新的耦合协调度稳定在0.5~0.6之间，属于中度协调。山东省经济发展和科技创新都受到国家和山东省国民经济和社会发展五年规划的影响，“五年规划”的前瞻性和科学性都使得山东省经济发展和科技创新耦合协调关系保持着较为稳定的发展。

图3 山东省2009—2018年经济发展和科技创新耦合协调结果图

山东省经济发展和科技创新耦合协调度时空分布格局如图4所示。2009—2018年耦合协调度的整体分布趋势并没有很大变化，按照耦合协调度等级大体可以分为4个梯度。第一梯度是青岛，一直保持着优质协调，青岛作为中国较早进行过工业化启蒙的城市，有着天然的地理优势，在经济发展和科技创新上一直遥遥领先；第二梯度是包括济南、淄博、潍坊、烟台，基本保持良好协调，其中淄博在2018年下降为中度协调，作为省内经济的主力军，这4个地市都有着巨大的发展潜力，应当大力发展科技引领经济发展；第三梯度包括东营、滨州、泰安、济宁、临沂、威海，属于中度协调，其中威海在2009年和2015年达到了良好协调，表明其处于中度协调和良好协调的边缘；第四梯度包括德州、聊城、菏泽、枣庄、莱芜、日照，属于轻度失调，其中多为传统老工业城市，这些城市亟需新旧动能转换并寻找新的发展方向。

图4 山东省经济发展和科技创新耦合协调度时空格局图

3.3 经济发展和科技创新耦合协调度时空变化

运用马尔科夫链对山东省各地市十年的耦合协调度结果进行分析。根据分析统计结果，得到2009—2018年山东省经济发展和科技创新耦合协调类型的马尔科夫转移概率矩阵表，见表4。

表4 2009—2018年山东省经济发展和科技创新耦合协调度的马尔科夫转移概率矩阵

从马尔科夫转移概率矩阵上来看，除严重失调外，对角线上的概率值均大于非对角线上的数值，表明4种耦合协调度都具有较强的稳定性。按照稳定性由强至弱分别为:轻度失调>中度协调>优质协调>良好协调>严重失调。其中，对角线上的最小值为0，严重失调转向轻度失调的概率也为1，说明严重失调的稳定性较差，表明经济发展和科技创新的耦合协调度在不断提高。从耦合协调度等级数量上看，呈现出近似正态分布，其中严重失调只有1个，并在第二年发展为轻度失调，表明整个山东省各地市的经济发展和科技创新耦合协调度较为稳定。

山东省大部分地市经济发展和科技创新耦合协调度的等级都较为稳定，仅在个别市的耦合协调度等级上存在邻近转变，如图5所示。2009—2013年淄博市和威海市耦合协调度下降，日照耦合协调度上升。2014—2018年各地市耦合协调度均没有下降，滨州、潍坊、日照的耦合协调度有所上升，主要因为2014年后，国家加大科技创新投入的力度，并加大对中小企业的扶持力度，促进经济发展。各地市耦合协调度数值变化如图6所示，除日照外，其他各地市均没有太大变化，耦合协调度值较为稳定。

图5 山东省各地市经济发展和科技创新耦合协调度等级时空变化图

图6 山东省各地市经济发展和科技创新耦合协调度变化图

3.4 经济发展和科技创新耦合协调影响因子

将经济发展和科技创新子系统的所有二级指标作为影响因子，对2009—2018年山东省经济发展和科技创新的耦合协调度作为因变量，通过地理探测器的因子探测功能进行探测，结果见表5。p值小于0.01的二级指标表明其通过了置信度为99%的检验，按照一级指标层面看，经济体量和经济结构全部通过检验，经济水平、科技投入和科技产出各有2个指标通过检验。

表5 山东省经济发展和科技创新耦合协调影响因子地理探测器结果表

根据通过检验的二级指标的q统计值来看，经济发展的指标对整体的耦合协调影响最大，包括经济体量和经济结构，表明耦合关系的主导因素是经济发展。其次是科技产出中的技术市场成交额和科技论文发表数，科技对经济的促进作用主要是通过将新技术新方法应用到实际中提高生产效率和产出，或者寻找新的动力来促进经济发展。科技投入中R＆D经费内部支出和科学技术占公共预算支出比对耦合协调关系的影响也较大，这属于经济发展对科技投入，只有更多的资源投入到科技创新中，才能够更好的反哺经济发展，进而提高经济发展和科技创新的耦合协调程度。