0 引言

“十四五”规划明确提出,系统布局新型基础设施,加快第五代移动通信、工业互联网、大数据中心等建设。新型基础设施建设(简称为“新基建”)是围绕新发展理念,以创新技术为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字化转型、智能升级及融合创新的现代化服务基础设施体系。新基建概念于2018年在中央经济工作会议上被提出,现已上升至国家发展战略层面,各省市也积极投入到新基建的深耕布局。新基建肩负新形势下稳增长、调结构、惠民生、促创新的多重任务[1],是应对新冠肺炎疫情冲击与调节经济逆周期的关键抓手和重要举措。

党的十八大以来始终坚持贯彻落实创新驱动发展战略。党的十九届五中全会进一步提出,坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,将科技自立自强作为国家发展的战略支撑。新基建以数字化技术为依托、科技创新为动力,内核在于新一代技术的“代际飞跃”[2]。新基建是实现创新驱动发展与经济高质量发展的应有之义,与我国构建创新生态系统、发挥新型举国体制优势与构建“双循环”新发展格局等战略决策密切相关。

2020年国家发改委明确指出,新型基础设施涵盖信息基础设施、融合基础设施与创新基础设施三方面。有研究围绕新基建概念界定[2]、特征属性[3]、乘数效应[4]、空间布局[5]及其与经济增长[6]、产业转型升级[7]、技术效率提升[8]、传统基建[9]的协同发展关系等展开探讨,为新基建的后续研究提供了丰富的理论借鉴。然而,既有研究对新基建与科技创新耦合机理的探讨不足。相较于传统基建,新基建与科技创新密切相关,关注信息技术更新升级,有利于推动智慧经济时代国家数字化、智能化与高速化进程[10]。当前研究主要聚焦于探究基础设施对区域科技创新的单向传导机制[11],关注基础设施的外部效应[12],缺乏对基础设施与科技创新耦合关系的探讨,尤其是科技创新对新基建的支撑作用鲜有研究。其次,新基建评价指标体系亟待完善,部分研究聚焦于新基建的特定子系统(如信息基础设施、创新基础设施)对科技创新的提升效应[5,11],缺乏整合性研究框架以系统考察新基建效用。

当前我国面临经济下行压力与新冠肺炎疫情的持续冲击,识别新基建与科技创新耦合协调发展现状、合理规划新基建尤为必要。鉴于此,本研究通过构建新基建投入水平与科技创新能力综合评价指标体系,采用熵权法测度我国新基建投入水平与科技创新能力综合指数,基于耦合协调评价模型、探索性空间数据分析(ESDA)与标准差椭圆模型,分析我国内地31个省市新基建投入与科技创新能力的耦合协调水平、空间集聚程度与时空跃迁情况,以期为后续新基建与科技创新耦合研究提供理论支撑及决策参考。

1 新基建投入水平与科技创新能力耦合机理

新基建内嵌于国家治理体系现代化要求中,与科技创新系统互为支撑。关于基础设施促进区域创新发展的研究较丰富,受新经济地理学启发,诸多学者更关注基础设施对区域科技创新的影响机理与传导路径研究,主要涵盖以下观点:①基础设施为区域创新活动顺利开展提供强大保障,有利于推动区域自主研发与技术升级[13];②完善的基础设施有利于畅通区域创新要素流动渠道[14],降低运输交易成本,实现资源有序流动与高效配置[15],提高全要素生产率[16],强化产业链协同发展;③基础设施有利于加强区域创新合作,满足创新活动多主体、跨区域、跨领域融合需求[17],发挥资本、人才等集聚效应[18];④基础设施有利于弱化时空约束,强化知识、技术与人才溢出效应[19],促进区域隐性知识传播[20],加快技术流通、扩散与再创新[21],有助于提升区域科技创新水平与效率。较之传统基建,新基建的技术属性更显著。如信息基础设施有利于突破时空限制,提高信息、技术与知识传播效率;融合基础设施满足信息跨界融合诉求,有助于促进区域要素集聚与流通,加强区域创新合作;创新基础设施作为区域创新网络的重要组成部分,有利于提高资源集聚水平、技术研发能力与成果产出效率,是提升区域创新水平、构建区域创新生态系统的强劲动力源。

科技创新为新基建发展提供强大技术支撑与安全保障,是推动新基建发展的动力引擎与底座支撑。一方面,新基建的技术结构更复杂[3],涉及5G、大数据、云计算、物联网、人工智能等前沿数字化技术;另一方面,新基建与数字化转型密切相关,是构成数字创新系统的重要组成部分[22]。习近平总书记在浙江考察时明确指出,需把握数字化转型机遇,加快布局新基建与战略性新兴产业,大力推进科技创新,着力壮大新增长点、形成发展新动能。新基建具有新技术、新高度、新领域、新模式、新业态与新治理等特征[23],有助于引领传统产业改造升级、迭代更新,同时,催生新产业,促进颠覆式创新与新旧动能转换,有助于提升产业数字化与数字产业化水平,为数字化转型提供有力支撑。因此,科技创新对新基建的支撑发展是亟待关注的一个重要课题。

2 评价指标、研究方法与数据来源

2.1 评价指标

新基建涵盖信息基础设施、融合基础设施及创新基础设施三方面。信息基础设施是基于新一代信息技术演化结果的基础设施,借鉴赵星[8]、范合君[24]的研究,选用域名数、移动电话基站、长途光缆线路长度、移动电话普及率、局用交换机容量、互联网宽带接入端口表征。融合基础设施是深度应用数字信息技术、支撑传统基建转型升级的基础设施,借鉴伍先福[7]的做法,选取传统基建与企业信息化的耦合协调度近似替代。其中,传统基建选定铁路营业里程、高速等级公路里程表征,企业信息化选用软件业务收入、每百人使用计算机数、每百家企业拥有网站数、电子商务销售额表征。创新基础设施是支撑科学研究、技术开发与产品研制的基础设施,涵盖重大科技基础设施、科教基础设施与产业技术创新基础设施三维度,借鉴于英杰[5]的研究,选取国家大学科技园数、国家级科技企业孵化器数与火炬特色产业基地数表征。

参考国家统计局发布的《中国创新指数》[25],科技创新能力指标体系由创新环境、创新投入、创新产出与创新绩效4个维度共16个指标构成。创新环境是指保障创新活动顺利开展的基础条件,选用地方财政科技投入占比、人均GDP、高等学校数、高新技术企业数表征。创新投入涵盖研发投入、人力资本投入与创新基础投入等,选用R&D人员全时当量、R&D经费内部支出、R&D经费投入强度、高技术产业投资额与有研发机构的企业比重表征。创新产出反映研发水平及其向现实生产力转化的能力,选用论文、专利、著作指标表征[26]。创新绩效是科研活动成果对产业转型升级、经济持续发展、能源节约等方面影响的集中体现,因此选择劳动生产率、高技术产品出口占比、新产品销售收入占主营业务收入比重表征。

2.2 研究方法

2.2.1 基于熵权法的权重计算

熵权法是基于数据离散程度确定指标权重的客观赋权方法[27],本研究引入熵权法计算2013-2020年中国内地31个省市新基建投入水平与科技创新能力综合指数。

(1)无量纲标准化处理数据。由于选用指标均为正向指标,故采用正向指标处理方法。

或

(1)

(2)计算第j个指标下第i省域的特征比重或贡献度。

(2)

(3)计算第j项指标的熵值。

(3)

(4)计算第j项指标的差异性系数。

gj=1-ej

(4)

(5)确定评价指标的权重W,计算指标评价得分。

(5)

(6)

2.2.2 耦合协调度评价模型

参考物理学中的耦合概念,引入耦合协调度评价模型用于测度新基建投入水平与科技创新能力关系及协调程度[28]。耦合度用于反映两者相互作用程度,耦合协调度则进一步揭示两者协同发展程度。

C={u1u2/[(u1+u2)/2]2}1/2

(7)

(8)

T=αu1+βu2

(9)

α+β=1

(10)

其中,u1为新基建投入水平指数;u2为科技创新能力指数;C为耦合度;D为耦合协调度;T表示两者综合协调指数;α、β为权重系数。本文认为新基建投入水平与科技创新能力同等重要,因此均取值为0.5。参考已有划分标准[29],将耦合协调度划分为严重失调状态[0,0.2]、中度失调状态(0.2,0.4]、基本协调状态(0.4,0.5]、中度协调状态(0.5,0.8]、高度协调状态(0.8,1]共5个层级。

2.2.3 探索性空间数据分析(ESDA)

探索性空间数据分析是反映数据空间结构、剖析事物空间效应相关性与异质性的方法[30]。本研究利用全局Moran's Ⅰ指数和LISA聚类图探究区域数据是否存在空间相关性并识别空间集聚类型,计算公式如下:

(11)

(12)

式中,n为研究省份数;m为i省邻近省份数;wij为空间权重;xi、xj分别为省域i与省域j的耦合协调度;为耦合协调度均值。

2.2.4 标准差椭圆模型

标准差椭圆模型适用于探究地理要素空间分布特征与时空格局演化过程[31],通常涵盖椭圆重心、长短半轴标准差、方位角等内容,计算公式如下:

(13)

(14)

(15)

θi-j=nπ/2+arctan[(yi-yj)/(xi-xj)]

(16)

式中,n为省域数;(X,Y)为加权平均重心坐标;wi为权重;σx、σy分别代表x轴与y轴上的标准差;θ为标准差椭圆的方位角,即正北方向顺时针旋转与标准差椭圆长轴构成的夹角。

2.3 数据来源

选取中国内地31个省区市作为研究样本,研究时段为2013-2020年,数据来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》、各省(区、市)统计年鉴及国民经济和社会发展统计公报等,缺失数据采用插值法补充。

3 新基建投入水平与科技创新能力测度分析

测算2013-2020年新基建投入水平与科技创新能力综合指数,见表2。整体来看,研究期间我国新基建投入水平与科技创新能力指数呈增长趋势,分别由2013年的0.117、0.082增长至2020年的0192、0.193,反映出我国新基建与科技创新呈稳步发展态势。根据自然断裂法,将新基建投入水平与科技创新能力划分为4个梯队,揭示其空间分异特征,具体见图1。

3.1 新基建投入水平测度分析

从省际层面看,江苏、广东、山东、浙江、北京的新基建投入水平位于全国第一梯队;上海、福建、四川、河南、河北、湖北的新基建投入水平位于第二梯队;安徽、天津、湖南、陕西、广西、云南、江西、山西、辽宁、吉林、内蒙古、贵州、重庆、甘肃、新疆的新基建投入水平位于第三梯队;黑龙江、海南、青海、宁夏、西藏的新基建投入水平位于第四梯队。

3.2 科技创新能力测度分析

从省际层面看,北京、广东、江苏的科技创新能力位于全国第一梯队;浙江、上海、山东的科技创新能力位于全国第二梯队;安徽、湖北、四川、天津、河南、福建、湖南、陕西、江西、重庆、河北、辽宁12个省市的科技创新能力位于全国第三梯队;云南、山西、广西、贵州、吉林、黑龙江、甘肃、宁夏、新疆、内蒙古、海南、青海与西藏13个省市的科技创新能力位于全国第四梯队。

4 新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度分析

4.1 耦合协调度时序变化分析

测算我国内地31个省市新基建投入水平与科技创新能力的耦合协调度及其均值、标准差与变异系数,具体见表3。从全国来看,耦合协调度均值、标准差与变异系数呈波动上升趋势,分别从2013年的0.292、0.107、0.367上升至2020年的0.405、0.160、0.394,反映出我国新基建与科技创新耦合发展富有成效,但耦合协调度的绝对差异与相对差异逐渐突显。

从区域来看,新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度呈不均衡分布态势,其中,东部地区(0.447)最高,中部地区(0.335)次之,随后是东北地区(0.302),西部地区(0.252)最低,这同新基建投入水平与科技创新能力的空间分布格局基本吻合。

从省际来看,耦合协调度可依次划分为高度协调(0.8,1]、中度协调(0.5,0.8]、基本协调(0.4,0.5]、中度失调(0.2,0.4]与严重失调[0,0.2]5个层级。对比分析2013年与2020年耦合协调度结果,可以发现:第一,2020年处于中度协调水平的省市有江苏、广东、北京、浙江、山东、上海,其中,广东、浙江、上海、山东4个省市是由2013年的基本协调水平发展至中度协调水平。值得一提的是,2020年江苏(0.798)、广东(0.789)已趋向高度协调水平。江苏、广东的新基建投入水平与科技创新能力皆位于全国第一梯队,这些地区地域广阔、资源丰富、经济发展水平高,创新协同效应强,科技创新可以支撑新基建布局,同时,新基建反哺区域创新发展,二者形成良好的耦合协调关系。第二,2020年属于基本协调水平的省市有河北、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、四川。上述省市的新基建投入水平与科技创新能力多位于全国第二、三梯队,相较于第一梯队省市存在显著差距,耦合协调度长期维持在基本协调水平。第三,2020年处于中度失调的省市包括天津、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、广西、海南、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆,其中,海南、贵州、宁夏3个省市是由2013年严重失调发展至中度失调。中度失调省市的创新基础较薄弱,受地理位置与资源禀赋等条件制约,科技创新水平落后,阻滞了新基建发展。第四,2020年青海、西藏处于严重失调水平。该地区的新基建投入水平与科技创新能力皆位于全国第四梯队,二者互为掣肘,限制地区发展。

综合来看,2013-2020年处于基本协调及以上水平的省市渐增,处于中度失调及以下水平的省市渐减,但仍有超半数以上省市处于失调状态,说明我国新基建投入水平与科技创新能力的耦合协调发展取得一定成绩,但前景不容乐观,任重而道远。

4.2 耦合协调度空间关联性分析

4.2.1 全局空间自相关分析

基于探索性空间数据分析测算耦合协调度的全局Moran's I指数,具体见表4。可以发现,2013-2020年全局Moran's I指数均为正值,P值小于0.05,通过了95%置信水平下的显著性检验,反映出新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度存在空间正相关性,整体集聚特征明显。

具体来看,耦合协调度的全局Moran's I指数呈波动上升趋势,2013-2014年耦合协调度的全局Moran's I指数呈上升趋势;2014-2016年全局Moran's I指数呈下降趋势,于2016年达到研究期内的最低值(0.228)。该阶段各省市差距拉大,导致全局自相关的分散态势增强。2016-2020年全局Moran's I指数则呈波动上升趋势。总体反映出我国省际视角下新基建投入水平与科技创新能力耦合协调水平具有区域集聚特征,这是因为各省市加紧部署新基建,提升科技创新水平,二者空间关联性呈增强趋势。

4.2.2 局部空间自相关分析

利用ArcGIS与Geoda软件绘制LISA集聚图,揭示耦合协调度的局部空间差异特征,具体见图2。整体来看,新基建投入水平与科技创新能力的耦合协调度呈集聚态势,主要表现为东部的高值集聚区与西部的低值集聚区,且高值集聚区省域数量与低值集聚区省域数量均呈增长态势。2013-2020年,共有6个省市发生集聚类型跃迁,占研究样本量的19.4%,反映出新基建投入与科技创新能力耦合协调度的空间分布相对稳定。

截至2020年,位于高高(HH)型集聚区的省市有山东、江苏、安徽、上海、浙江、福建,其中,山东、福建的演化特征为不显著—高高型集聚,反映出东部沿海地区的高高型省市对周边省市具有辐射带动作用,且在南北方向的辐射引领作用比东西方向更显著。位于低高(LH)型集聚区的省市有江西、海南。江西科技创新基础薄弱,创新能力不强,经济基础、产业基础与周边省市存在显著差距,其与浙江、安徽、福建相邻,成为耦合协调度低谷区;海南腹地面积小、人口总量少,基建市场需求有限,加之工业基础薄弱,科技创新能力较低,因毗邻广东省成为耦合协调度洼地。位于低低(LL)型集聚区的省市有新疆、青海、甘肃与内蒙古,其中,青海、内蒙古的演化特征为不显著—低低型集聚。该类型省份地理位置偏远、产业基础薄弱,科技创新水平低,难以发挥对新基建的驱动支撑作用,新基建与科技创新相互制约;位于高低(HL)型集聚区的省市有四川,四川地域广阔、经济发展水平较高,并逐渐形成四川高值区被周边低值区围绕的空间局面,未来需强化四川对周边城市的辐射带动作用。

4.3 耦合协调度空间格局演化分析

4.3.1 耦合协调度空间集聚的区位分布

利用标准差椭圆模型探究我国新基建投入水平与科技创新能力耦合协调关系的区位分布,测算2013-2020年标准差椭圆的相关参数,具体见图3、表5。

(1)分布重心变化。2013-2020年耦合协调度的重心位置介于113.14°E～113.20°E、33.28°N～33.77°N之间,皆位于河南省内。2013-2016年耦合协调度重心呈现为向东南方向小幅迁移趋势,移动速度为5.16km/年;2016-2020年耦合协调度重心继续向东南方向迁移,迁移幅度显著加大,移动速度为10km/年。

(2)分布范围变化。2013-2020年耦合协调度的标准差椭圆面积不断缩减,2016年全国标准差椭圆面积相较于2013年减少了4.68万km2,2020年全国标准差椭圆面积相较于2016年减少了16.68万km2。另外,椭圆的长、短半轴分别由2013年的1 108.11km、977.96km缩减至2020年的1 079.08km、941.25km。

(3)分布形状与分布方向变化。从形状指数来看,2013-2020年全国标准差椭圆形状指数由0.88缩减至0.87,呈扁化趋势。从分布方向来看,2013-2020年全国标准差椭圆的方位角逐年减小,由2013年的43.24°缩减至2020年的34.74°,表明椭圆东南部耦合协调度的增长速度快于椭圆西南部区域。

综合来看,新基建投入水平与科技创新能力的耦合协调度呈现明显的中心—外围结构,研究期间分布重心呈向南偏东方向迁移趋势,经度上向东迁移0.06°,实际移动距离为6.67km,纬度上向南迁移0.49°,实际移动距离为54.44km,纬度方向移动距离大于经度方向,表明耦合协调度南北差异大于东西差异。另外,标准差椭圆面积逐年缩小,反映出耦合协调度的区位分布呈集聚态势。因此,在推进我国新基建与科技创新耦合发展过程中应统筹兼顾、全局考虑,采取差异化发展对策,促进区域一体化发展。

4.3.2 四大区域内部耦合协调度空间区位分布

为进一步揭示我国新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度在时空层面的分异特征及演化规律,依次分析四大区域(东北、东部、中部、西部)耦合协调度的标准差椭圆及重心迁移过程,具体见图4、表5。

(1)东北地区耦合协调度的重心在2013-2020年介于125.20°E～125.32°E、44.07°N～44.25°N,均落点于吉林省内,重心在2013-2016年间以7.41km/年的速度向东北方向迁移,在2016-2020年间以5.86km/年的速度向东南方向迁移;标准差椭圆呈东北—西南分布;椭圆面积由2013年的11.95万km2增长至2020年的12.01万km2;椭圆形状指数由0.16增至0.17,长半轴由479.42km缩短至474.08km,短半轴由79.10km增长至80.68km,方位角由15.62°增至15.64°。上述变化反映出东北地区标准差椭圆南部区域耦合协调度增速快于北部区域,处于集聚区省市的耦合协调度趋向南北方向集聚发展,省际差距增大。未来需根据工业基础、资源禀赋、发展历史等对不同省市制定差异化发展对策,加强创新自主研发与省际创新合作,优化东北发展格局,减缓中心省市的虹吸效应。

(2)东部地区耦合协调度的重心在2013-2020年介于117.28°E～117.34°E、31.94°N～32.29°N,均落于安徽省内,重心整体以5.64km/年的速度向偏西南方向迁移,标准差椭圆呈东北—西南分布;椭圆面积由2013年的114.9万km2扩大至2020年的115.41万km2;椭圆形状指数由0.38下降至0.37,呈扁化趋势。长半轴由981.41km增长至992.3km,短半轴由372.73km缩短至370.26km;方位角由1.56°增至2.49°。上述变化显示东部地区的耦合协调度在南北方向稳步扩张,朝东西方向集聚发展,反映出东部沿海地区耦合协调度高值省市在南北方向的辐射引领作用更显著,占据发展高地优势。未来需加强耦合协调度高值省市在东西方向的辐射带动效应,缩小东西方向的省际差距。

(3)中部地区耦合协调度的重心在2013-2020年介于113.75°E～113.84°E、31.38°N～31.58°N,均落点于湖北省内,重心以3.48km/年的速度向东南方向迁移,标准差椭圆呈西北—东南分布;椭圆面积由2013年的44.23万km2缩减至2020年的43.77万km2;椭圆形状指数由0.52上升至0.54,长半轴由521.24km缩短至509.72km,短半轴则由270.13km增长至273.39km;方位角由169.82°增大至169.99°。上述变化显示中部地区的耦合协调度在东西方向小幅扩张,在南北方向趋于收缩,且中部地区的南北差异显著于东西差异。因此,未来需要强化中部地区基础设施互联互通,加强省际协作与地区协同发展,积极承接产业转移、畅通创新合作通道,推动中部地区高质量发展。

(4)西部地区耦合协调度的重心在2013-2020年介于103.11°E～103.60°E、32.83°N～33.21°N,均落点于四川省内,重心以9.84km/年的速度向东南方向迁移,标准差椭圆呈西北—东南分布;椭圆面积呈缩小态势,由2013年的279.25万km2缩减至2020年的260.2万km2;椭圆形状指数稳定保持在0.77,椭圆的长、短半轴分别由2013年的1 076.90km、825.45km缩短至2020年的1 036.54km、799.10km,方位角由140.3°增大至146.99°。上述变化显示出西部地区耦合协调度的空间集聚效应增强,省际发展差距扩大。未来需贯彻落实新一轮西部大开发战略,把握“一带一路”发展机遇,完善基础设施建设,加强产业合作、技术转移,提升区域科技创新水平,促进西部地区协同发展。

5 结论与建议

5.1 结论

基于2013-2020年省际面板数据,运用熵权法测算我国新基建投入水平与科技创新能力,继而采用耦合协调度模型、探索性空间数据分析(ESDA)与标准差椭圆模型,分析我国新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度的时序演化、集聚特征及区位分布,主要结论如下:

(1)整体来看,我国新基建投入水平与科技创新能力呈稳步增长态势,分别由2013年的0.117、0.082提升至2020年的0.192、0.193,佐证了我国新基建与科技创新发展建设成效。利用自然断裂法将测度结果划分为4个等级,发现新基建投入水平与科技创新能力大致呈现为由东至西的梯度递减格局,区域发展具有不均衡、不充分分布特征,空间异质性较显著。

(2)研究期内,新基建投入水平与科技创新能力的耦合协调度逐步提升,由2013年的0.292增长至2020年的0.405,表明二者的耦合发展关系愈发紧密,耦合协调质量得以提高。另外,处于基本协调及以上水平的省市趋增,处于中度失调及以下水平的省市渐少。值得注意的是,截至2020年仍有17个省市处于失调水平。可见,我国新基建投入与科技创新能力尚未形成良好的耦合发展态势,形势严峻。

(3)2013-2020年我国新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度表现出显著的空间正相关性,全局Moran's I指数呈先降后升的发展趋势,反映出我国新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度的空间集聚特征愈发明显,主要表现为东部沿海的高值集聚区与西北内陆的低值集聚区,其中,高高集聚与低低集聚区的省市数量呈增加趋势,高低集聚区与低高集聚区布局相对稳定。

(4)2013-2020年全国耦合协调度的标准差椭圆呈东北—西南分布,重心整体向东南方向迁移,空间集聚特征显著。其中,东北地区耦合协调度重心整体向东南方向迁移,标准差椭圆为东北—西南分布,耦合协调度在南北方向呈集聚收敛发展态势,反映出东北三省的省际差距渐大;东部地区耦合协调度重心朝偏西南方向迁移,标准差椭圆为东北—西南分布,表现为南北扩张、东西集聚态势,反映出东部沿海耦合协调度高值省市在南北方向的辐射引领效应更强,东西方向差距扩大;中部地区耦合协调度重心整体向东南方向迁移,标准差椭圆为西北—东南分布,呈东西方向扩张、南北收缩态势,需在基建互联互通、创新合作交流与区域协同发展方面寻求突破;西部地区耦合协调度重心向东南方向迁移,集聚态势愈加明显,耦合协调度区域差异变大,未来需强化举措,推动西部地区高质量发展。

5.2 建议

(1)重视政府对新基建布局的科学引导,制定差异化新基建投资政策。由研究可知,我国新基建布局呈东西梯度递减特征,空间异质性显著。对于东部高值省市,在持续加大新基建投资力度、科学引导新基建投资方向的同时,也需关注优化新基建投资结构、提升新基建投资效率等问题,警惕脱离实际需求的过度超前布局、因跟风盲从导致资源浪费与效率低下等问题,审慎思考新基建发展由量变到质变的提升路径。对于中西部及东北部低值省市,应该持续加大新基建投资建设力度,考虑适度超前布局,明确新基建应用场景,密切关注相关政策落地情况,完善新基建投资激励建设,营造良好的投资环境,鼓励支持新基建投资项目开展,重视新基建投资的乘数效应。

(2)构建科技创新生态系统,强化科技创新对新基建发展的支撑作用。新基建与科技创新互为支撑,相互依赖。科技创新能力滞后是导致较多省市耦合协调度不高的重要原因。科技创新生态系统涵盖创新环境、创新投入、创新产出与创新绩效四维度。未来,政府需加强科技创新政策长效机制建设,鼓励区域自主研发,营造宽松包容的科技创新环境,帮忙搭建创新平台,筑牢区域科技创新基础,保障科技创新活动顺利开展,提升创新成果产出与转化效率。同时,构建区域创新合作网络,畅通区域创新交流渠道,发挥科技创新热点区域的辐射引领作用,促进知识溢出、人才流动与技术扩散。

(3)提升新基建投入水平与科技创新能力的耦合协调质量。新基建投入与科技创新密切相关,二者存在显著的空间正相关性。因此,政府应着重提升区域科技创新能力,加快构建科技创新生态系统,在政策环境、自主研发、体制创新及金融支持等方面为新基建发展提供基础保障与坚实支撑。同时,正确认知新基建的概念范畴及现实价值,把握新基建在数字化转型、催生新产业及赋能新旧动能转换方面的作用机理与传导路径,积极部署新基建,加快推进新基建项目“落地”,发挥新基建对区域创新的引擎作用,促进新基建与科技创新系统的耦合互动、协同发展。

(4)综合全国—区域视角,思考新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度提升路径。从全国层面来看,2013-2020年新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度均值、标准差及变异系数呈递增趋势,绝对差异与相对差异逐渐突显,未来需强化全局发展意识,加强顶层规划设计,促进耦合协调度朝均衡态势发展。从区域层面来看,新基建投入水平与科技创新能力耦合协调度空间异质性显著。对于耦合协调度较高的东部地区,应持续发挥创新高地优势,推进新基建精细布局,畅通区域创新合作互助渠道,促进资源、技术与人才等要素流通,充分发挥对周边省市的辐射带动效应。对于耦合协调度次之的中部地区,应对标东部地区发展,加大区域对外开放力度,把握政策红利,着力提升自主创新能力进而支撑新基建发展。对于耦合协调度较低的东北地区,应总结东北振兴发展经验,促进体制机制创新、产业结构调整,加大创新资源投入与成果转化,兼顾创新驱动与区域协调发展。对于耦合协调度最低的西部地区,应明确与东中部地区的发展差距,兼顾传统基建与新基建的协同发展,把握“一带一路”建设机遇,加强区域创新交流,稳步推动区域可持续发展。

参考文献：

[1] 胡海峰,陈世金,王爱萍.改革开放40年后基础设施投资还是稳增长的法宝吗[J].人文杂志,2018,25(6):11-19.

[2] 潘教峰,万劲波.构建现代化强国的十大新型基础设施[J].中国科学院院刊,2020,35(5):545-554.

[3] 王浩宇,王永杰.联结与区隔:基础设施的两面性及其政策启示[J].中国行政管理,2021,37(10):146-154.

[4] 姜卫民,范金,张晓兰.中国“新基建”:投资乘数及其效应研究[J].南京社会科学,2020,31(4):20-31.

[5] 于英杰,吕拉昌.中国城市创新基础设施的时空特征及影响因素——基于291个地级及以上城市数据的实证分析[J].科技管理研究,2021,41(16):9-19.

[6] 潘雅茹,罗良文.基础设施投资对经济高质量发展的影响:作用机制与异质性研究[J].改革,2020,37(6):100-113.

[7] 伍先福,黄骁,钟鹏.新型基础设施建设与战略性新兴产业耦合协调发展测度及其耦合机制[J].地理科学,2021,41(11):1969-1979.

[8] 赵星.新型数字基础设施的技术创新效应研究[J].统计研究,2022,39(4):80-92.

[9] 徐维祥,陈希琳,周建平,等.新型和传统基础设施建设耦合协调:时空格局、地区差异与驱动因子[J].工业技术经济,2022,41(1):94-103.

[10] 王雨辰.“新基建”视域下的基础设施供给方式研究[J].经济体制改革,2021,39(5):194-200.

[11] 雷淑珍,王艳,高煜.交通基础设施建设是否影响了区域创新[J].科技进步与对策,2021,38(21):24-33.

[12] HALASZOVICH TF, KINRA A.The impact of distance,national transportation systems and logistics performance on FDl and international trade patterns: results from Asian global value chains[J]. Transport Policy, 2020,98 : 35-47.

[13] CZERNICH N,FALCK O,KRETSCHMER T,et al. Broadband infrastructure and economic growth[J]. Economic Journal, 2011, 121(552):505-532.

[14] SMIT M J. Innovation through new blood[J]. Annals of Regional Science,2017,58(3):543-578.

[15] FRITSCH M,SLAVTCHEV V. Determinants of the efficiency of regional innovation systems[J]. Regional studies,2011,45(7):905-918.

[16] MITRA A,SHARMA C,VEGANZONES-VAROUDAKIS M A. Infrastructure,information &communication technology and firms' productive performance of the Indian manufacturing[J].Journal of Policy Modeling,2016,38(2):353-371.

[17] KANG W,ZHAO S,SONG W, et al.Triple helix in the science and technology innovation centers of China from the perspective of mutual information: a comparative study between Beijing and Shanghai[J]. Scientometrics, 2019,118(3):921-940.

[18] DONALDSON D,HORNBECK R.Railroads and American economic growth:new channels and policy implications [J].Ssrn Electronic Journal,2016,59:1-59

[19] AGRAWALA,GALASSO A, OETTL A. Roads and innovation[J]. Review of Economics and Statistics , 2017 , 99(3) :417-434.

[20] ZHENG C. High-speed rail opening,knowledge spillover and regional technological innovation[J].Journal of Innovation and Social Science Research ,2020,7(3):17-31.

[21] VALDEMAR SMITH. R&D and productivity in Danish firms:some empirical evidence [J]. Danish Institute for Studies in Research and Research Policy,2018, 6(9):15-19.

[22] 谷斌,李润宜.基于系统动力学的数字创新生态系统价值创造路径[J].系统工程,2022,40(3):56-65.

[23] 郭朝先,王嘉琪,刘浩荣.“新基建”赋能中国经济高质量发展的路径研究[J].北京工业大学学报(社会科学版),2020,20(6):13-21.

[24] 范合君,吴婷.新型数字基础设施、数字化能力与全要素生产率[J].经济与管理研究,2022,43(1):3-22.

[25] 国家统计局社科文司“中国创新指数(CII) 研究”课题组.中国创新指数研究[J].统计研究,2014,31(11):24-28.

[26] 黄亮,王振,范斐.基于突变级数模型的长江经济带50座城市科技创新能力测度与分析[J].统计与信息论坛,2017,32(4):73-80.

[27] 吕荣杰,郝力晓.中国人工智能发展水平、区域差异及分布动态演进[J].科技进步与对策,2021,38(24):76-84.

[28] 张玉臣,朱铭祺,廖凯诚.粤港澳大湾区创新生态系统内部耦合时空演化及空间收敛分析[J].科技进步与对策,2021,38(24):38-47.

[29] 王成,唐宁.重庆市乡村三生空间功能耦合协调的时空特征与格局演化[J].地理研究,2018,37 (6):1100-1114.

[30] 翁钢民,潘越,杨秀平,等.协同视角下旅游产业与科技创新、现代金融发展格局的时空动态关系[J].经济地理,2020,40(1):214-225.

[31] 刘华军,王耀辉,雷名雨.中国战略性新兴产业的空间集聚及其演变[J].数量经济技术经济研究,2019,36(7): 99-116.

(责任编辑：胡俊健)