科技创新与产业结构升级协调度及空间相关性

摘" 要： 为全面响应东北老工业基地振兴号召，深入研究科技创新与产业结构升级之间的协调关系，加强理解科技创新对产业升级的促进作用以及二者之间的关系，采用熵权法和耦合协调度模型，评价辽宁省14个地级市2014—2021年的科技创新与产业结构升级的系统综合发展水平，探究科技创新与产业结构升级间的耦合协调发展水平，并利用莫兰指数分析两大系统综合发展水平及系统间的耦合协调度是否存在空间集聚特征。结果表明：辽宁省科技创新发展水平较低，产业结构升级发展水平较高但不稳定；科技创新与产业结构升级间的耦合协调水平主要处于拮抗、磨合阶段；产业结构升级存在一定的空间正相关性，而科技创新及两系统间的耦合协调度不存在空间集聚关系。

关" 键" 词： 东北振兴； 科技创新； 产业结构； 综合发展水平； 耦合协调； 空间集聚

中图分类号： F427""" 文献标志码： A""" 文章编号： 1674-0823（2024）05-0542-09

收稿日期： 2022-11-08

基金项目： 国家社会科学基金项目（19BGL045）； 辽宁省教育厅项目（LJKR0076）； 沈阳市哲学社会科学专项资金资助项目（SYSK2023-JD-09）。

作者简介： 刘" 雷（1978—），男，辽宁沈阳人，副教授，硕士，主要从事技术创新、科技管理等方面的研究。

【国际竞争与产业安全】

DOI：10.7688/j.issn.1674-0823.2024.05.12

党的十八大以来，党中央高度重视东北全面振兴，并坚持创新在现代化建设全局中的核心地位。2018年，在沈阳主持召开的以东北振兴为主题的座谈会中，“创新”成为习近平总书记口中的重要高频词。2022年8月，习近平总书记走访沈阳新松机器人自动化股份有限公司时，再次强调“必须走自主创新之路”。东北振兴关乎国家发展大局，而产业结构升级正是振兴东北老工业基地的必由之路。东北诸多重工业城市的产业转型升级面临着人才流失严重、产业结构失衡等困境［1-2］。探究辽宁省科技创新、产业结构升级及两大系统间的耦合协调的时空演变特征，对实现新时代东北全面振兴、全方位振兴具有重要意义。

一、文献评述

（一） 科技创新与产业结构升级

自20世纪初，经济学领域便关注创新与产业结构升级之间的关系。熊彼特的“创造性破坏”学说，便阐述了创新对产业结构升级的作用，指出企业家在额外利润的驱使下，会不断重组新的生产要素和生产条件，以提高生产水平［3］。近年来，有关研究主要从以下两方面展开。

部分学者认为，科技创新能够促进产业结构升级。其中：国外学者NELSON认为产业结构经常会随着技术的发展而变化［4］；MATTEO通过分析指出技术创新的差异能够促进一国产业结构的变化和发展［5］；国内外诸多学者也从产业要素分配［6］、环境规制［7］、人才要素积累［8］等不同角度考察实现产业结构升级的具体路径，为理解科技创新在促进产业结构升级的过程中所起的作用提供了崭新视角。郑威等利用升级面板数据对创新驱动与产业结构升级的空间溢出效应进行了实证分析，发现创新能够有效促进本地区及其周边地区的产业升级［6］；贾洪文等通过构建联立方程模型分析科技创新对产业结构升级和经济高质量发展的影响路径，为产业结构升级提供了创新层面的实证支撑［9］。李业锦等详细梳理了创新驱动影响产业结构升级的内在机理，并从空间溢出及其区域边界视角深入探究了创新驱动对产业结构升级的影响［10］。

另有学者认为，产业结构升级对科技创新亦有显著影响。CHOI指出产业结构升级对技术进步具有明显的正向作用［11］；李伟庆等通过经验性检验考察了产业升级及自主创新之间的关系，指出产业结构升级对中国的整体自主创新能力存在显著的正向作用，并认为中国各地区的自主创新存在较大差异［12］；赵庆指出产业结构优化升级能够明显提升科技创新效率，并采用Moran′I对技术创新效率的空间相关性进行检验，证实我国科技创新效率在省级层面存在正向的空间溢出效应，从企业所有权角度论述了产业升级对科技创新的影响作用［13］。

总的来说，上述研究呈现出较为明显的一致特点：（1）在研究范围方面，国内现有研究多聚焦于省际宏观层面和企业层面的微观视角；（2）在研究内容方面，关于科技创新与产业结构升级间的研究，大多数聚焦于科技创新对产业结构升级的促进作用，并认为科技创新能够促进产业结构升级，具有空间异质性；（3）在研究方法方面，多采用空间计量模型和熵权法对二者关系进行研究。

（二） 科技创新与产业结构升级的耦合协调

李政等指出技术进步可以推动产业转型升级，而产业转型升级也可以通过不同途径带动技术创新水平提升，阐述了技术革命与产业结构更新间良性互动的内在机制［14］。陈劲等指出新一轮工业革命背景下，中国工业改造提升难度增加，技术变革与创新型企业之间的关系越来越紧密，行业之间的融合水平显著提升［15］。成鹏飞等基于区域创新与产业结构升级优化的耦合协调机理分析，应用熵值法计算指标权重，通过构建耦合协调评价模型分析区域科技创新与产业结构升级优化间的内在关联［16］。王慧艳等从基于双向贡献率视角分析了科技创新与产业结构升级间的良性互动关系，证实了科技创新能力的提高对产业升级的推动作用大于产业升级对科技创新的拉动作用［17］。张亚明等通过探究科技创新要素与产业结构省际间的协调效应，剖析了影响各省份产业升级差异的多元路径［18］。

总之，科技创新通过资金、人才和技术等创新要素的不断积累和重新分配，加速各类生产要素向高新技术产业和新兴产业流动，在高标准的环境规制及竞争激烈的市场环境中，不断创造出新产品、新技术，逐步形成新的生产部门，并为产业结构升级提供主要动力。产业结构升级则反作用于科技进步，不断为市场注入新鲜血液，促使企业推陈出新，创造新的需求，通过不断升级吸引资本投入，加速传统产业技术升级，提高产业技术创新的基本保障水平。可见，科技创新与产业结构升级优化相互促进、协同发展，其耦合关系如图1所示。

然而，上述各项研究成果虽脉络清晰，但通过梳理仍然可以发现不足：一是当前已有研究多着眼全国范围，仅有少部分研究针对局部区域（如

珠三角、京津沪）。在现阶段已有的研究成果中，主要对中国及其东部、西部、中部的科技创新与产业结构升级的耦合情况进行研究，针对单一省份或具体城市群的研究较为稀少。二是既有文献主要聚焦于二者的单向作用，但对科技创新与产业结构升级两大系统之间的耦合机理、两大系统在空间上的演变特征缺乏研究。

鉴于此，本文选择2014—2020年《辽宁省统计年鉴》中辽宁省14个地级市的官方数据，通过对相关文献的梳理构建科技创新系统和产业结构升级系统的评价指标体系，运用熵权法对各项指标进行赋权；在此基础之上，依次分析科技创新、产业结构升级的系统发展水平及科技创新与产业结构升级间的耦合协调度（下文简称为“耦合协调度”）。

二、模型构建

（一） 评价指标体系构建

1. 科技创新指标评价体系构建

邹华等从科技创新投入、创新成果有效转化、创新环境3个一级指标综合评价了辽宁省的科技创新能力［19］；刘宏笪选用科技投入规模、科技产出结构等指标，构建了产业科技创新度的评价指标体系［20］；汪本强等构建了包括创新环境、投入、产出、创新和绩效5个维度在内的科技创新评价指标体系［21］；叶堂林等从要素投入及市场产出等维度构建科技创新的评价指标体系［22］；陈堂等从劳动力投入、资本投入、环境投入等维度构建了科技创新指标体系［23］。通过对上述文献的提炼，本文分3个层次构建辽宁省科技创新指标评价体系，具体如表1所示。

2. 产业结构升级指标评价体系构建

赵庆采用产业结构高级化、合理化构建了产业结构升级的指标评价体系［13］；陈堂等选用产业结构高效化、合理化两个一级指标，构建了关于中国30个省份的产业结构优化综合评价指标体系［23］；干春晖等从产业结构合理化、高级化两个重要维度出发，构建了一套关于辽宁省产业结构升级优化综合评价指标体系［24］。

通过对以往文献指标体系内容的凝结提炼，本文分3个层次构建辽宁省产业结构升级的综合指标评价体系，具体如表2所示。

（二） 系统综合评价模型

1. 指标权重计算

首先，假设存在m个研究对象，n个具体指标，则初始判断矩阵A={xij}m×n，其中，xij表示对象i的第j项指标的初始值；根据指标所呈现出的不同效应，进行标准化处理，计算公式为

Xij=（xij-βij）/（αij-βij）" （此时xij有正效应）（1）

Xij=（αij-xij）/（αij-βij）" （此时xij有负效应）（2）

式中：Xij∈（0，1），表示对象i的第j项指标的标准化数值；αij和βij分别表示科技创新与产业结构升级系统中每个指标初始值的最大值和最小值。

其次，计算第i年第j项指标下的特征比重，计算公式为

Sij=xij∑nj=1xij" （j=1，2，…，m）" （3）

再次，计算第j项指标的熵值，计算公式为

ej=-k∑ni=1SijlnSij" （0≤ej≤1）" （4）

式中，k为信息熵系数，一般令k=1/lnm。

随后，本文计算第j项指标的差异系数，计算公式为

gj=1-ej" （5）

最后，计算指标的权重，计算公式为

μj=gj∑nj=1gj" （j=1，2，…，m）" （6）

2. 综合评价模型构建

综合评价法利用多个可衡量的指标反映某抽象系统，本文以此根据评价指数对参评单位进行比较；在确定指标权重的基础上，构建区域创新与产业结构升级的综合评价模型，计算公式为

Uij=∑nj=1μjXij

∑nj=1μj=1" （7）

式中，Uij表示第i个系统（科技创新、产业结构升级）第j年的综合评价值，其值越大表示该系统发展水平越高。为更好地说明各个系统的发展水平，本文利用统计学中的四分位分析法的分类标准，根据综合发展水平得分划分系统发展情况，结果如表3所示。

3. 耦合协调发展模型构建

为进一步研究辽宁省科技创新与产业结构升级之间的内在关联，本文构建了“科技创新-产业结构升级”耦合协调模型，计算公式为

C=2U1U2U1+U2" （8）

式中，U1和U2分别表示科技创新和产业结构升级综合评价指数。为了避免由于两个系统的综合评价指数都比较低而导致出现很高的耦合度，引入综合协同指数：

F=（U1+U2）/2" （9）

Yt=CF" （10）

式中：F表示综合协同指数；Yt表示耦合协调度。Yt越大，说明系统间的协调发展水平越高。

为了更直观地评价科技创新与产业结构升级间的耦合协调水平，本文参考王成等的观点，对耦合发展阶段、类型及特征进行界定［25］，如表4所示。

三、实证分析

（一） 综合评价值

本文选取沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、盘锦、丹东、朝阳等14个地级市为研究单位；因辽宁省统计局最新数据仅公示至2020年，故研究周期为2014—2021年；选取R＆D投入强度、地区生产总值、高等学校在校生数等指标。该类数据均可从《辽宁省统计年鉴》中直接读取，部分指标通过已有文献梳理计算得出，缺失数据根据邻近年份数据均值插补。

本文利用熵权法计算各项指标权重，结果如表5所示；为进一步了解辽宁省各地级市科技创新系统与产业结构系统现有的发展状况，在完成标准化处理后，根据式（7）测算2014—2021年辽宁省各地级市科技创新和产业结构升级综合发展水平得分，结果分别如表6、7所示。

结果显示，2014—2021年辽宁省科技创新综合发展水平（以下简称“L1”）整体情况：（1）各地级市的科技创新发展水平差异较大。沈阳市、大连市的L1始终处于快速发展阶段，且呈现出一定的波动上升趋势。通过对各地级市的原始数据进行分析，本文发现大连市和沈阳市的各项指标数据较其他地级市均表现出显著优势。（2）除沈阳市、大连市以外，其他地级市的L1始终处于缓慢发展阶段，且大都呈现出一定的波动下降趋势，情况不太理想。其中，仅有丹东市和营口市L1呈现出缓慢的波动上升趋势，相对地，抚顺、盘锦、阜新等地级市的L1有所退步。

由此可见，辽宁省科技创新发展水平不容乐观，表明研究期限内，部分地级市的创新投入、创新产出以及创新环境的情况都不太理想。

2014—2021年辽宁省产业结构升级综合发展水平（以下简称“L2”）情况：（1）本溪市、丹东市除2014年为快速发展时期外，其余年限均为高速发展时期。通过观测两个地级市的各项指标数据，本文发现2014年的泰尔指数为各地研究年限内数值最高的一年，服务化倾向和全社会劳动生产率数值较高速发展年限均存在一定差距。究其原因，可能是要素投入结构不合理、社会生产率未跟上步伐所致。（2）大连市L2自2014年起便开始稳步上升至高速发展阶段。这有可能与辽宁省在继北京、上海之后，成为第三个现代服务业综合试点省份有关。大连市作为集金融、旅游、贸易和工业于一体的重要城市，大规模现代服务产业快速增加，并于2014年底初显成效。（3）2020年以后，大部分地级市水平基本保持不变，少部分地区如阜新、铁岭、朝阳L2出现明显下降趋势。究其原因，可能是由于2020年新冠疫情对我国各个产业、行业经济造成重创。曾世宏等指出第三产业受新冠疫情影响最为明显，为防止新冠疫情传播，强制隔离等措施大大减少人们的外出消费频次，致使娱乐、交通等消费水平大幅度下降，我国各地区L2下降［26］。（4）沈阳、鞍山、抚顺、盘锦、营口、辽阳、锦州L2在调查年限范围内始终处于高速发展阶段。以辽宁省省会沈阳市为例，其拥有众多规模以上的商业街，除一些全国闻名的商业圈以外，也有众多物美价廉的大型夜市，而这类“夜经济”又与大众的生活息息相关，能够很好地满足居民的娱乐需求，有效扩大了城市居民消费，拉动各类服务行业的经济增长。（5）与大部分地区相比，朝阳L2绝大多数时间处于快速发展时期；和与其地区生产总值相近但始终处于高速发展阶段的抚顺相比，其科技创新投入强度、产出、科技环境及产业结构合理化表现得较为弱势。例如，朝阳的泰尔指数基本维持在0.5以上，而抚顺则基本维持在0.1以下。

由此可见，辽宁省产业结构发展处于较为良好的上升趋势，但仍有部分地级市的产业发展不均衡、不稳定。辽宁省部分地级市的产业结构高级化、高效化、合理化情况较为理想，但仍需继续优化升级。

（二） 耦合协调度

1. 整体水平分析

根据耦合协调度测算方法，本文得出2014—2021年辽宁省科技创新与产业结构升级间的协调度发展测算结果，并根据结果绘制2014—2021年辽宁省科技创新与产业结构升级间的耦合协调类型频数统计折线图，分别如表8和图2所示。

由图2可知，在2014—2021年间，辽宁省科技创新与产业结构的协调发展类型（以下简称“耦合协调类型”）主要集中于第Ⅳ类（平均为11个地级市），第Ⅲ类次之（平均为2个地级市），并且两类耦合协调类型呈现出一定的此消彼长现象。而第Ⅰ类在所研究的年限中始终未出现，第Ⅱ类地级市仅在2014年和2015年分别出现一次（大连），随后逐渐升级为第Ⅳ类，总体呈现出高耦合的分布态势。

2. 具体情况分析

为更好地分析各地级市耦合协调类型分布，本文选择耦合分布变化较大的2014年、2018年、2019年、2021年进行分析，如图3所示。低耦合地区：辽宁省耦合协调类型中无第Ⅰ类。拮抗、磨合地区：辽宁省耦合协调类型主要集中于第Ⅱ、Ⅲ类。其中，阜新、铁岭、丹东、朝阳、葫芦岛4个地级市始终稳定于第Ⅱ类；盘锦、鞍山始终维持于第Ⅲ类；抚顺、辽阳、营口不断在第Ⅱ、Ⅲ类间转换；而锦州于2021年有所衰退，由第Ⅲ类降至第Ⅱ类，该现象与产业结构升级发展水平的下降趋势相同。耦合协调地区：沈阳的耦合协调类型始终稳定于第Ⅳ类，大连则由2014年的第Ⅲ类跃升至2021年的第Ⅳ类，并稳定于第Ⅳ类。综上所述，辽宁省的耦合协调类型主要处于拮抗、磨合时期。

四、空间相关性分析

基于上文对辽宁省L1、L2及科技创新与产业结构升级间的耦合协调度（以下简称“耦合协调度”）测度结果，利用全局和局部Moran′I分别验证了3项指标是否在空间上存在相关性；Moran′I的取值范围为［-1，1］，具体含义如表9所示。

地图来源：国家基础地理信息中心。

（一） 全局空间自相关性测度

本文运用Geoda测算辽宁省14个地级市

2014—2021年3项指标的Global Moran′I及显著性的估计值，结果显示：辽宁省L1及耦合协调度没有明显的空间集聚特征，而L2在空间上呈现出一定的空间正相关性，其Global Moran′I测度结果如表10所示。由表10可知，自2019年，辽宁省产业结构升级的Moran′I均为正值且通过P值检验；Moran′I于2021年达到最大值0.543，均通过P值检验，即随着辽宁省产业发展，L2在空间上逐渐表现出一定空间正相关性，即各地区产业间的联系越来越紧密。

（二） 局部空间自相关性测度

为了更直观地展现产业结构升级的局部集聚特征，本文绘制局部Moran′I散点图，2019年、2020年、2021年散点图如图4所示，产业结构升级集聚类型如表11所示。

由此可知，L2的Moran′I主要落在三个象限中。其中，H-H类型区始终处于主导地位，即L2高的地级市相近，且辽宁省各地级市L2的空间相关性存在明显的空间分异性。

总体来说，L2具有一定的空间正相关性。L-L类型集聚地区相对较多，主要集中分布于辽宁西部沿海区域；其次为H-H集聚地区，主要集中于辽宁中部和东部沿海区域；L-H集聚地区出现于2019年的本溪；不存在H-L集聚地区。

综上可知，辽宁省地级市间集聚趋势越来越明显，产业结构升级系统存在一定的空间集聚性。

五、结论与建议

（一） 结" 论

科技创新与产业结构升级是一个耦合交互系统，本文参考已有科技创新与产业结构升级的评价指标，分析2014—2021年辽宁省14个地级市科技创新、产业结构升级的发展水平及两系统间耦合协调的时空演变特征。结果发现：（1）系统发展水平方面。科技创新系统的综合发展水平落后于产业结构升级系统的综合发展水平。（2）耦合协调发展方面。科技创新与产业结构升级的耦合协调主要处于拮抗、磨合阶段。整体来看，耦合协调水平处于“两头大、中间小”的发展态势。（3）空间集聚特征方面。科技创新系统的综合发

（二） 建" 议

1. 重视科技创新投入和人才素质提高

辽宁省应充分借鉴先进国家或发达地区的科技创新管理经验，加快建设高水平创新省份和科技强省。一方面，辽宁省应建立健全科研经费投入机制，鼓励高新技术企业加大投入，关注中小企业科技发展状况，为致力于辽宁省科技创新的各个企业提供优惠的税收和金融信贷等政策，为创新者提供更多优质、可靠的要素。另一方面，辽宁省也应赋予科研机构和相关人员充分的自主权，切实减轻科研工作者负担，加大科研单位内部管理力度。

2. 促进新兴产业发展，加快经济复苏

新冠疫情导致辽宁省产业结构升级出现较为明显的下降趋势，餐饮、旅游、交通业等需求下降。但疫情环境也催生了一系列新兴产业，辽宁省应聚焦时代特点、政府政策、社会需求、消费趋势，在进一步支持新兴产业发展的同时，注意加快传统企业升级转型，构建全新的服务业形态；同时，也应注意及时利用并适度刺激消费心理，适应消费者的需求变化，加速恢复市场消费信心。

3. 促进产业与科技信息的深度融合

建立科技创新与产业结构升级耦合发展示范区。鉴于沈阳、大连的科技创新与产业结构升级耦合协调水平较高，基本稳定于耦合协调阶段，辽宁省应建立以大连、沈阳为中心的耦合发展示范区，向四周辐射开展产业优化和科技创新协调发展试点工作，改善现有各地级市耦合发展状况；在保障示范区内的科技创新与产业结构升级结合稳步进行的同时，注意示范区内所取得的工作成效，并及时将成功经验向其他地级市推广。

4. 加强各区域产业结构间关联性

通过研究可知，产业结构升级存在一定的空间正相关性，为进一步加快产业结构升级，辽宁省各地区应打破产业结构升级孤岛现象，促进产业要素在各地级市之间的灵活分配，实现各地级市产业结构升级的协调分工，以此有效构建产业结构升级优化网络，加强相邻地级市之间的服务业合作，从而有效促进辽宁省产业结构的优化转型。

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Coordination degree and spatial correlation between sci-tech

innovation and industrial structure upgrading

LIU Lei1，2， XIN Yuanyuan1

（1. School of Management， Shenyang University of Technology， Shenyang， Liaoning 110870， China; 2. Liaoning Provincial University Humanities amp; Social Sciences Key Research Base， Shenyang， Liaoning 110870， China）

Abstract： In order to fully respond to the call for the revitalization of the old industrial base in Northeast China， we should deeply study the coordination relationship between scientific and technological innovation and industrial structure upgrading， and strengthen the understanding of the role of scientific and technological innovation in promoting industrial upgrading and the relationship between the two. The entropy weight method and the coupling coordination degree model are used to evaluate the comprehensive development level of science and technology innovation and industrial structure upgrading in 14 prefecture-level cities in Liaoning Province from 2014 to 2021， and to explore the coupling and coordinated development level between science and technology innovation and industrial structure upgrading. The Moran index is used to analyze whether there are spatial agglomeration characteristics in the comprehensive development level of the two systems and the coupling coordination degree between the systems. The results show that the development level of scientific and technological innovation in Liaoning Province is low， and the development level of industrial structure upgrading is high but unstable. The coupling coordination level between scientific and technological innovation and industrial structure upgrading is mainly in the stage of antagonism and running-in; there is a certain spatial positive correlation in the upgrading of industrial structure， while there is no spatial agglomeration relationship between scientific and technological innovation and the coupling coordination degree between the two systems.

Key words： Northeast revitalization; scientific and technological innovation; industrial structure; comprehensive development level; coupling coordination; spatial agglomeration relationship

（责任编辑：张" 璐）