党的十九大报告指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。创新是高质量发展的动力源泉,推动经济高质量发展,必须大力实施创新驱动发展战略,充分发挥科技创新在高质量发展中的支撑引领作用。2018年5月28日,习近平总书记在中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十四次院士大会上再次强调“充分认识创新是第一动力,提供高质量科技供给,着力支撑现代化经济体系建设”。
近年来,国际上越来越多的评论认为中国正在摆脱科技创新跟踪者的角色,已经具备了实现跨越发展的基础和条件,正以赶超者的姿态,加快迈向世界创新中心。然而,目前我国与创新型国家之间仍有差距,自主创新特别是原始创新能力不强,关键领域核心技术受制于人的局面没有根本改变,这已成为制约我国实现经济高质量发展的短板和软肋。为此,政府鼓励“万众创新”,大力支持创新平台建设,重视科技创新领军人才选拔,不断拓宽创新企业融资渠道。与此同时,各省市纷纷以科技创新推动高质量发展:天津市围绕“一基地三区”功能定位,确立智能科技产业为主攻方向;河北省实施科技创新3年行动计划,建设石保廊全面创新改革试验区等重点区域;安徽省把创新作为引领发展的第一动力和建设现代化经济体系的战略支撑,着力构建完善的省域创新网络体系等。
探究科技创新与经济高质量发展之间的关系,有利于明晰科技创新对于经济高质量发展的驱动作用。杨明海[1]运用泰尔指数、空间Markov链以及空间杜宾模型,研究我国八大综合经济区科技创新能力的区域差距,认为八大综合经济区的科技创新能力存在空间异质性,由沿海到内陆呈现逐渐递减态势;魏敏[2]利用熵权TOPSIS法对2016年我国经济高质量发展水平进行测度,发现经济高质量发展综合水平总体呈现“东高、中平、西低”的分布格局;辜胜阻[3]认为,创新驱动与核心技术突破是经济高质量发展的基石,提升核心技术创新能力有利于推动产业高质量发展,并针对当前我国创新驱动和核心技术突破面临的问题提出对策建议;丁涛[4]基于灰色关联理论,对2015年江苏省13个市科技创新和经济高质量发展之间的关联程度进行分析,研究结果表明科技创新对江苏省绿色协调发展具有较强推动作用。当前研究主要阐释科技创新和经济高质量发展间的单向影响或关联关系,而科技创新和经济高质量发展是两个相互作用、相互影响的系统,具有整体性、关联性、等级结构性、时序性等特征。从系统角度出发考察科技创新和经济高质量发展耦合度,能够反映二者的双向及动态关系。所以,本文从系统角度出发,采用灰色关联分析方法,深入研究我国区域科技创新与经济高质量发展系统之间的耦合关系,进而明确两系统协作交互、彼此促进的效率,对于实现创新引领高质量发展战略、加快建设创新型国家具有重要意义。
耦合是指两个或两个以上的系统或两种运动形式之间通过相互作用和联系产生协同放大效应,各子系统间整体协同效应大于子系统的单独作用[5]。党的十八届五中全会系统论述了“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念。高质量发展,就是能够很好地满足人民日益增长的美好生活所需要的发展,是体现新发展理念的发展,是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展(杨伟民,2018)。因此,此处从经济创新发展、协调发展、绿色发展、开放型发展、共享型发展5个方面分析区域科技创新系统与经济高质量发展系统的耦合协同机理(见图1)。
(1)创新发展以科技创新为主要驱动力,为科技创新创造良好环境。创新型经济体现资源节约和环境友好要求,是以知识和人才为依托,以创新为主要驱动力,以发展拥有自主知识产权的新技术和新产品为着力点,以创新产业为标志的经济[6]。科技创新驱动在全面创新中具有引领作用,应与产品型创新驱动、服务型创新驱动等其它类型的创新驱动组合起来,从而打破固有的科技进步模式[7]。另一方面,科技创新需要充足的资本、人才等要素投入,经济创新发展环境的形成能为科技创新提供有利条件,支撑科技创新活动持续进行。
(2)科技创新对各类主体的协调发展具有双重影响,如何实现协调发展是科技创新面临的难题。在新经济条件下,技术创新逐渐成为经济发展的根本驱动力,在经济地理分布、地区差距、收入不平等方面发挥重要影响[8]。协调发展体现在产业结构、投资消费结构等多个方面,其中,地区协调发展是最直接的反映。自主创新主要发生在一些拥有特殊条件的地区,这些支撑条件往往趋向于在某些具体区位集聚[9]。在市场经济条件下,科技创新驱动发展模式有可能加速形成强弱两极分化局面。因此,单纯的市场机制配置无法实现区域协调发展,政府有必要介入科技资源的市场配置过程。
(3)科技创新是绿色发展的根本动力,绿色发展是科技创新的重要方向。经济绿色发展的内容主要包括六大方面:可再生能源、绿色建筑、清洁交通、水资源管理、废弃物管理、土地管理。通过科技创新可以实现资源节约化、产业生态化、生态经济化、消费绿色化,进而实现经济效益、社会效益、生态环境效益,最后推动实现区域绿色化[10]。但是,伴随科技创新而来的一些资源、环境、生态问题也对经济绿色发展造成了阻碍。在开发新技术、新产品以推动经济增长的同时,也应重视生态环境保护。生态化的技术创新和生态环境紧密相连[11],科技创新需以绿色发展为导向,不断推进绿色科技革命。
(4)科技创新是实现开放型经济发展的必然选择,开放型经济发展为科技创新提供了新平台。开放型经济孕育着竞争,而科技竞争已成为综合竞争力的焦点。创新驱动对经济的影响不仅体现在经济增长方面,而且会对国家产业结构优化、经济转型或产业升级产生促进作用[12-13]。实行科技创新型全球竞争策略的国家拥有更持续竞争力和长期增长力[14],只有依靠科技进步支撑、科技创新推动,才能牢牢把握开放发展的主动权,在愈加激烈的竞争中处于有利地位。同时,开放型经济发展也加强了国家、地区之间的相互交流,为引进先进技术和人才提供了便利。通过扩大开放带动创新、促进改革,有助于更好地利用国际国内两种资源、两个市场[15]。
(5)共享型发展依赖于科技创新,是科技创新的最终目标。科技创新带来的生产效率提高是实现经济共享型发展的基础,决定着广大人民群众共享的数量、质量和层次。科技创新使得更多科技产品走近大众,为人们带来了极大便利。2017年我国共享经济销售额同比增长47%,达到近5万亿元的规模,其迅猛发展与科技创新息息相关[16]。而开展一系列科技创新活动的最终目标是为了获得丰富的科研成果,并将科研成果转化为产品投入到生产生活中去。由此促进生产力不断提高,使得广大人民群众能够共享科技进步带来的财富。
图1 科技创新系统与经济高质量发展系统耦合机理
科技创新系统与经济高质量发展系统具有明显的层次复杂性、结构关系模糊性和关联性,运用耦合度模型可以有效度量两系统之间的协同作用。耦合的实证思路不同于传统实证方法,其能够以系统论的思想综合而全面地分析不同变量之间的协同变动[17]。此外,灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念,意图透过一定的方法,寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。灰色关联度分析对于系统发展变化态势提供了量化的度量,非常适合动态历程分析。因此,首先采用灰色关联分析法计算两个系统之间的关联系数,然后进行耦合度计算[18]。
2.1.1 经济高质量发展指标体系
相较于高速经济增长,高质量发展不仅包括对经济增长速度的测量,更强调经济发展的效率程度、经济稳健性和资源配置走向,并注重人的全面发展。在任保平[19]构建的地方经济增长质量指数的基础上,从“五大发展理念”入手,构建经济高质量发展指标体系。该指标体系涵盖13个一级指标、29个二级指标,如表1所示。
表1 经济高质量发展指标体系
目标层控制层指标层单位指标方向性经济创新发展(X1)效率程度(X11)资本生产率(X111)-+劳动生产率(X112)-+全要素生产率(X113)-+经济协调发展(X2)经济规模(X21)实际GDP(2007年为基期)(X211)亿元+产业结构(X22)产业结构合理化(X221)-+产业结构高级化(X222)-+投资消费结构(X23)投资率(X231)%适度消费率(X232)%适度金融结构(X24)金融机构存款余额/GDP(X241)+金融机构贷款余额/GDP(X242)-+城乡二元结构(X25)二元对比系数(X251)-+二元反差指数(X252)--经济波动(X26)经济波动率(X261)%-年末城镇登记失业率(X262)%-消费者物价指数(X263)--工业生产者出厂价格指数(X264)--经济绿色发展(X3)资源能耗(X31)万元GDP能耗(X311)吨标准煤/万元-单位地区产出耗水(X312)m3/万元-环境污染(X32)单位地区产出SO2排放量(X321)kg/万元-单位地区产出废水排放量(X322)t/万元-经济开放型发展(X4)外资利用程度(X41)外商实际直接投资/GDP(X411)-+进出口规模(X42)进出口总额/GDP(X421)-+经济共享型发展(X5)福利变化(X51)实际人均GDP(2007年为基期)(X511)万元+职工平均工资(X512)万元+人均教育事业费支出(X513)万元+基础设施(X52)人均城市道路面积(X521)m2+每万人拥有公共交通车辆(X522)台+建成区绿化覆盖率(X523)%+每万人拥有医疗卫生机构数(X524)个+
2.1.2 科技创新指标体系
对于科技创新能力的测度,借鉴学者的研究成果[1,20-23],从研发投入、人才储备、科技成果、成果转化、技术扩散5个方面进行衡量,共计6个指标。指标体系如表2所示,相关指标均为正向指标。
表2 科技创新指标体系
一级指标 二级指标及其权重单位研发投入(T1)R&D经费内部支出(T11)亿元R&D人员全时当量(T12)人年人才储备(T2)普通高等学校在校学生数(T21)万人科技成果(T3)发明专利申请授权量(T31)项成果转化(T4)规模以上工业企业新产品销售收入(T41)万元技术扩散(T5)技术市场成交额(T51)亿元
2.2.1 经济高质量发展指标处理
鉴于我国区域经济高质量发展的复杂性和动态性,采用时序全局因子分析法对我国内地30个省、市、自治区的经济高质量发展水平进行评价。相比只适用于针对某特定年份的样本变量进行静态综合评价的主成分分析法,时序全局因子分析方法能将多维动态系统的时序性立体数据通过全局主成分公因子变换到统一的全局主超平面上,使得各年份的主成分公因子具有相同的构成,再对主超平面上的数据进行变换、组合,根据不同时序排序,反映分析系统的动态特性(刘惠敏,2011)。
针对经济高质量发展指标数据,可构造如式(1)所示的时序全局立体数据矩阵K。其中,n代表地区数,n=30;p为指标变量的数量,p=29。这样就构成了一个n×p阶的矩阵Rn×p,时间跨度为t。
K={xtRn×p,t=1,2,...,T}
(1)
t时刻数据矩阵Xt可表示为:
(2)
运用上列数据,借助SPSS 21软件,对区域经济高质量发展的时序立体数据矩阵进行主成分分析,得到统一的简化子空间,算出区域经济高质量发展综合得分,便于下一步耦合度计算。
2.2.2 科技创新指标处理
对于科技创新指标,先运用式(3)逐年对原始数据进行离差标准化,消除不同数量级和量纲的影响。其中,i代表各省份,j表示科技创新系统中的第j个指标。
(3)
然后,用熵值法确定每个二级指标权重,计算科技创新综合指数。熵值法是一种基于差异驱动原理,根据各项指标观测值所提供信息量大小确定指标权数的方法,能反映指标信息熵值的效用价值,避免人为影响因素,从而使指标权重更具客观性[24]。运用熵值法计算科技创新系统各项指标权重的过程如下:
(1)计算科技创新系统第j个指标下(j=1,2,…,m),第i个省份的特征比重(i=1,2,…,n):
(2)计算第j个指标的熵值:
其中,k>0,ej>0,k=1/lnn。
(3)计算指标xj的差异性系数:
gj=1-ej
其中,gj的大小与该指标的作用呈正相关关系。
(4)计算指标xj的权重:
其中,j为归一化后的权重系数。
关联系数计算是分析系统中各因素关联程度的基础,科技创新系统与高质量发展系统关联系数的计算方法如式(4)所示。在该式中,Np(k)为某年第k个省份科技创新系统N中的第p个指标值(p=1,2…m),Kp(k)为某年第k个省份经济高质量发展系统K中的第q个指标值(q=1,2…n),ξpq(k)代表二者之间的关联系数。其中,β是分辨系数,通常取值为0.5。
(4)
耦合度描述了系统或要素之间彼此作用影响的程度。在上述关联系数计算的基础上,运用式(5)计算各省份科技创新与高质量发展系统相互关联耦合度D(k),从整体上反映二者耦合协调关系,其判断标准[25]如表3所示。
(5)
表3 耦合度判断标准
耦合值耦合阶段协调等级0.00~0.09最小耦合极度失调0.10~0.19低水平耦合严重失调0.20~0.29低水平耦合中度失调0.30~0.39拮抗耦合轻度失调0.40~0.49拮抗耦合濒临失调0.50~0.59磨合耦合勉强协调0.60~0.69磨合耦合初级协调0.70~0.79磨合耦合中级协调0.80~0.89高水平耦合良好协调0.90~1.00最大耦合优质协调
选取2007-2016年我国内地30个省、市、自治区科技创新与经济高质量发展的相关统计数据进行研究,由于西藏自治区一些关键指标值缺失,故暂不将其纳入研究范围。全部数据来源于《中国统计年鉴》、各省《统计年鉴》、各省《国民经济和社会发展统计公报》、《区域金融运行报告》、《中国科技统计年鉴》等年鉴资料和统计公报。其中,2010年北京市建成区绿化覆盖率用插值法计算得出。此外,为了提高实证分析的准确性,对部分数据进行如下处理:
(1)考虑到通胀因素,通过GDP指数将名义GDP和人均GDP都折算成以2007年为基期的实际值。
(2)运用永续盘存法[26]核算各省份以2007年为基期的资本存量,基本公式为:
Kt=It/pt+(1-δt)Kt-1
(6)
其中,Kt表示t年末资本存量,It是某省t年的固定资产投资额(当期价格),pt为定基价格指数,δ代表资本折旧率,取δ=10%。
(3)在计算各省资本存量的基础上,以资本和劳动作为投入,地区生产总值作为产出,借助DEAP 2.1软件对各省全要素生产率进行测算。
3.2.1 综合指数特征
(1)基于各省2007-2016年相关数据,运用时序全局因子分析方法从经济高质量发展指标体系中提取特征根大于1的前7个公因子,其累积方差达到76.799%。对相关性矩阵进行KMO统计量及Bartlett′s球形检验,结果显示KMO值为0.781,大于0.7,说明变量适合作因子分析。同时,Bartlett′s球形检验结果拒绝原假设,说明变量间存在相关性,符合因子分析的条件。根据时序全局主公因子得分函数,最终求得各省经济高质量发展综合得分。
图2列出了2007、2011、2016年我国区域经济高质量发展的综合得分以及2007-2016年各省市得分均值。从图中可以看出,2007-2016年我国区域经济高质量发展水平持续提升,各省份经济发展质量均保持稳步增长的良好态势。但我国经济高质量发展的地区差异也十分显著:凭借较强的区位优势、发达的科技教育、丰富的人才资源等有利条件,东部地区经济高质量发展水平领跑全国。10年间该地区全国排名前10的省级地区占9个,仅有河北省的得分均值为负数。其中,北京、上海、天津3市的高质量发展水平在各省份中一直位列前3位,遵循着良好的经济发展模式;东北三省的经济高质量发展水平整体上仅次于东部,但地区内部存在较大差距,辽宁省经济发展质量优于吉林省和黑龙江省 ;中西部地区的经济高质量发展水平则相对较为落后,低于全国平均水平。中部地区六省一直以来都保持着紧密联系,致力于加强战略合作,实现“抱团”崛起,因此,这些省份的高质量发展水平相差无几,地区内部不存在太大差异。而与中部地区相比,西部地区各省份之间经济高质量发展的差别则更加明显。
图2 2007-2016年我国区域经济高质量发展状况
(2)通过熵值法,可以确定我国区域科技创新指标体系中6个二级指标的权重分别为0.154、0.11、0.064、0.178、0.159和0.335。用标准化后的指标数据乘以各自权重再分别求和,即可得到各省级区域科技创新能力综合得分。
图3列出了2007、2011、2016年我国区域科技创新能力的综合得分以及2007-2016年各省市得分均值。结合图3可知,我国区域科技创新能力也存在地区差距大的现象,而且同一地区内各省份之间的差异也十分明显。东部地区的科技创新能力最强,北京、广东、上海、江苏等省市发挥了有效带动作用,然而,该地区海南、福建、河北的得分远低于全国平均水平;中部地区科技创新能力总体较强,但与东部相比仍存在很大差距,且山西和江西两省的科技创新能力明显落后于该地区其它省份;东北部和西部的整体科技创新水平不高,并且东北部各省份的科技创新指数呈现逐渐下降趋势。另外,十年间我国平均科技创新指数一直在0.2左右浮动,科技创新能力大体上维持不变,整体科技水平有待提高。中兴事件给我国快速成长的高科技企业造成了巨大冲击,反映出我国信息产业的核心技术依然受制于人,也折射出我国制造业“大而不强”的现状,归根到底是我国科技创新能力不足。“核心技术是国之重器”,为了避免类似中兴事件再发生,高科技企业必须强化自主创新,扩大核心技术投入,提升我国整体科技实力,探寻创新驱动发展的钥匙与路径。
图3 2007-2016年我国区域科技创新能力变化情况
3.2.2 耦合分析
上文对我国区域科技创新及高质量发展两个子系统的基本特征进行了描述,接下来运用公式(2)、(3)计算两系统的耦合度D,进一步考察二者耦合协调关系。计算结果见表4。
(1)全国。从2007-2016年全国均值变化来看,除2007年外 ,2008-2012年科技创新与经济高质量发展之间的耦合度持续递增,由0.71增加到0.8,增幅为12.68%,呈现逐步协调发展趋势[27]。2013年以后,两系统的耦合度均值渐趋平稳,数值保持在0.8左右小幅波动。根据表3的判断标准可知,已达到良好协调发展的标准。总之,10年间我国科技创新与经济高质量发展系统之间的耦合协调度大致呈现先增长后稳定的规律。近年来二者总体上已初步实现良好协调发展,但与实现优质协调发展仍有差距。
(2)四大地区。将30个省、市、自治区按地理位置划分为四大地区,除东北地区外,其余三大区域与全国层面的耦合度变动基本遵循着一致的规律,即先增长后稳定。具体而言,2008-2016年我国东部、东北部、中部、西部地区两系统的耦合值分别从0.71、0.74、0.71、0.71增长至0.77、0.79、0.84、0.80,增幅分别为8.45%、6.76%、18.31%、12.68%。由此可见,中部地区科技创新与经济高质量发展的耦合协调关系发展最为迅速且目前优于其它3个地区,西部地区已基本实现良好协调发展,而东部地区尚处于中级协调发展阶段,东北部地区则存在由良好协调发展向中级协调发展的不良走势。2008-2012年期间,东北地区的耦合值与其它地区一样保持持续增长,但近4年内呈现出逐渐衰退态势。2015年前后,东北地区经济持续下行,传统产业衰微而新产业未强,科技创新能力的相对削弱使得其对经济高质量发展的支撑能力也有所降低。
(3)省域。从省域层面来看,耦合值达到0.8及以上,即已经实现良好协调发展的有河北省、浙江省、福建省、吉林省、河南省、湖南省、湖北省、安徽省、江西省、重庆市、四川省、云南省、贵州省、广西壮族自治区、陕西省等15个省份,剩余15个省份仍处于中级协调发展阶段。其中,东部地区北京市、上海市的耦合均值为0.7,已濒临初级协调发展阶段,说明相比其它省市而言,两市的科技创新能力与高质量发展水平的协同发展缺乏效率。究其原因,从图2、图3可以看出,北京市和上海市的经济高质量发展处于高水平,且一直保持较快增长,而科技创新能力却呈现逐年下降趋势,导致两系统之间的作用差距不断加大。近年来,北京的“政治文化中心”、上海的“金融中心”定位不断凸显,而科技创新功能相对弱化,一定程度上弱化了创新驱动经济高质量发展的作用和效果。
表4 我国区域科技创新与高质量发展系统耦合度
区域2007200820092010201120122013201420152016均值东部北京市0.820.640.680.650.660.680.700.720.730.730.70天津市0.840.670.660.680.750.800.750.750.750.750.74上海市0.840.700.650.680.700.700.680.680.660.700.70河北省0.900.790.760.780.760.800.830.800.810.840.81山东省0.860.680.730.680.700.740.740.750.770.770.74江苏省0.840.700.750.720.720.760.760.700.710.700.74浙江省0.870.770.770.800.800.840.830.820.840.840.82福建省0.850.710.680.770.810.890.890.880.870.870.82广东省0.820.690.690.690.730.760.760.760.780.740.74海南省0.850.720.670.690.670.730.730.750.700.710.72均值0.850.710.700.710.730.770.770.760.760.770.75东北地区辽宁省0.840.710.720.720.750.810.820.840.840.780.78吉林省0.880.740.770.820.790.860.860.840.830.820.82黑龙江省0.870.760.720.810.840.850.800.780.760.780.80均值0.870.740.740.780.790.840.820.820.810.790.80中部河南省0.860.720.680.730.750.830.830.830.840.840.79山西省0.850.710.690.730.740.810.810.810.790.790.77湖南省0.850.700.700.780.800.850.850.850.860.860.81湖北省0.850.700.690.780.800.850.850.870.890.860.81安徽省0.870.720.670.730.800.830.840.830.840.860.80江西省0.810.690.660.720.760.830.840.830.830.840.78均值0.850.710.680.750.770.830.840.840.840.840.80西部重庆市0.880.760.680.760.720.820.890.870.870.900.82四川省0.860.720.750.800.810.860.880.870.860.870.83贵州省0.800.660.640.720.720.760.760.780.800.800.74云南省0.870.770.700.750.790.820.850.890.850.860.82广西壮族自治区0.810.630.640.720.810.860.860.860.870.850.79陕西省0.770.710.720.780.780.780.800.820.820.850.78甘肃省0.860.740.710.670.690.760.760.750.710.750.74青海省0.860.720.710.680.720.760.760.720.700.750.74宁夏回族自治区0.810.690.650.760.770.800.780.750.760.710.75新疆维吾尔自治区0.830.680.660.650.730.830.800.770.730.720.74内蒙古自治区0.830.670.700.730.710.770.760.760.720.770.74均值0.830.710.690.730.750.800.810.800.790.800.77总均值0.850.710.700.730.750.800.800.800.790.800.77
3.2.3 耦合协调发展收敛性分析
由以上分析可知,我国各区域科技创新系统及经济高质量发展系统的耦合协调度存在一定差异。为了进一步探究这些差异的特点,采用σ收敛方法对各地区耦合协调度进行收敛性分析[28],检验公式如式(7)所示,其中,X m(t)表示第m个省份在t年的耦合协调度;N代表省份数,即N=30。若σ t+1 < σ t,则说明各区域耦合协调度之间的差距呈逐渐缩小趋势。测算结果见图4。
(7)
根据图4可知,样本期间全国层面的科技创新与经济高质量发展之间耦合协调度的σ值以2011年为分界点,表现为一种先波动下降而后渐趋平稳的态势。东部和东北地区的σ值在10年内总体呈下降趋势,说明两大区域内耦合协调度差异不断缩小。而对于中部和西部地区来说,二者的σ值在2007-2011年间的变动起伏较大,2011年后逐渐平稳且总体呈上升趋势,表明中西部省市耦合协调度差异很可能进一步拉大。中西部涵盖的省份众多,且由于地理位置、资源禀赋差异,各省发展水平参差不齐。如中部地区的山西省,过去长期倚靠丰富的煤炭资源推进能源基地建设,使其科技水平远落后于中部其它省市。虽然当前山西省不断促进模式和机制创新,形成了以风电、光伏和煤层气等三大装备制造为核心的新能源产业链,但与区域内其它省份的差距短期内很难缩小。而西部地区无论从经济高质量发展水平角度,还是从科技创新能力的角度来看,地区内部各省份的不平衡现象都十分严重。西部环境特殊性和发展滞后性是缩小区域内差异的阻碍,因此,差别化政策的制定显得尤为必要。
图4 我国区域科技创新与经济高质量发展耦合协调度收敛检验
本文考察了我国2007-2016年区域科技创新系统与经济高质量发展系统之间协调演进的关系特征,得出如下结论:
(1)我国区域经济高质量发展水平保持着不断增长的态势,科技创新能力则相对稳定。二者均呈现出“东部向西部渐弱”的特点,这与杨明海[1]、魏敏[2]的观点一致。
(2)我国区域科技创新与经济高质量发展之间的耦合关系在时空上具有不同特征:①从时序来看,科技创新与经济高质量发展之间存在较强的互动关系,二者总体上已初步实现良好协调发展。这表明我国“创新驱动发展”战略已初见成效,同时,二者协调发展还存在较大提升空间;②从空间来看,我国科技创新与经济高质量发展耦合协调度具有明显的地区差异。中西部地区已实现两系统的良好协调发展,但地区内部各省市间耦合协调度差距很可能进一步拉大。东部地区经济高质量发展水平及科技创新能力虽然遥遥领先,但协调发展水平不高;东北部地区由于科技创新能力逐渐衰退,系统耦合协调度逐渐降低。此外,需要说明的是,耦合值高低仅反映科技创新与经济高质量发展系统之间的协同作用大小,对于区域发展的指导意义还需具体分析。如中部地区科技创新与经济高质量发展系统之间的耦合优势突出,但其科技创新能力和高质量发展水平都不高,此时应力求突破。
结合上述分析,提出以下对策建议:
(1)剖析良好发展实质,促进优质协调发展。从实证结果中可以看出,一些科技创新能力低、经济高质量发展水平低的省市,如河北、云南等省份,虽已实现科技创新与经济高质量发展的良好协调发展,但由于二者均处在不良发展状态,所以,并未从根本上解决发展问题。因此,这些省份要关注良好协调发展背后可能存在的问题,在注重科技创新与经济高质量协同发展的同时,更应推动科技创新能力和经济高质量发展水平的共同提高,发挥科技创新的驱动作用,加强经济高质量发展的支撑作用,从而实现优质协调发展。
(2)增强科技创新能力,发挥创新驱动作用。科技创新与高质量发展相辅相成,各省应坚持创新驱动发展,把握全球创新趋势和国家重大战略需求,提升自主创新能力。具体而言,各省需依靠自身优势资源,因地制宜,推动特色科技产业的形成:东部地区,尤其是科技创新能力较强的江苏、广东等省份应继续保持优势,加快创新型省份建设,发挥技术扩散和辐射带动作用,缩小区域内差异;东北地区应继续加快推进以装备制造业为重点的传统工业转型升级,培育发展机器人、洁净能源等战略性新兴产业;中部地区应保持系统协调发展的良好态势,集聚各省科技资源和教育优势,实现抱团创新拉动区域经济高质量发展;西部地区应充分利用国家政策支持的良好宏观环境,加强科技基础设施建设,为高科技产业快速发展奠定基础。同时,精准落实差别化政策,防止地区内部差异进一步扩大。
(3)贯彻全面发展理念,优化科技创新环境。经济高质量发展可以为科技创新提供有利条件,所以,大部分经济高质量发展水平较高的省市,其科技创新能力也位居前列。而安徽、四川、湖南等省份的科技创新能力虽然较高,但经济高质量发展水平却在30个省市中处于下游位置。这些地区的全要素生产率水平低,对外开放度不高,产业结构也不尽合理。因此,在大力推动科技创新的同时,也要牢牢把握高质量发展这个根本目标,秉承创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,加强跨区域合作,如此方能实现科技创新环境的不断优化,进一步优化区域科技创新与经济高质量发展之间的耦合协调关系。
经济高质量发展系统由创新发展、协调发展、绿色发展、开放型发展、共享型发展5个子系统共同构成。本文仅从整体层面上研究了经济高质量发展与科技创新的耦合协调关系,而未具体地从每一个子系统出发展开分析,这是今后进一步探讨的方向。
[1] 杨明海,张红霞,孙亚男,等.中国八大综合经济区科技创新能力的区域差距及其影响因素研究[J].数量经济技术经济研究,2018,35(4):3-19.
[2] 魏敏,李书昊.新时代中国经济高质量发展水平的测度研究[J].数量经济技术经济研究,2018(11):3-20.
[3] 辜胜阻,吴华君,吴沁沁,等.创新驱动与核心技术突破是高质量发展的基石[J].中国软科学,2018(10):9-18.
[4] 丁涛,顾金亮.科技创新驱动江苏地区经济高质量发展的路径研究[J].南通大学学报:社会科学版,2018,34(4):41-46.
[5] 吴今培,李学伟.系统科学发展概论[M].北京:清华大学出版社,2011.
[6] 洪银兴.自主创新投入的动力和协调机制研究[J].中国工业经济,2010(8):15-22.
[7] 裴小革.论创新驱动——马克思主义政治经济学的分析视角[J].经济研究,2016,51(6):17-29.
[8] AGHION P,AKCIGIT U,BERGEAUD A,et al. Innovation and top income inequality[Z]. NBER Working Paper21247,2015.
[9] MORENO R,PACI R,USAI S. Spatial spillovers and innovation activity in European region[J]. Environment and Planning A,2005,37(10):1793-1812.
[10] 侯纯光,程钰,任建兰,等.科技创新影响区域绿色化的机理——基于绿色经济效率和空间计量的研究[J].科技管理研究,2017,37(8):250-259.
[11] HELLSTRM TOMAS. Dimensions of environmentally sustainable innovation: the structure of eco-innovation concepts[J].Sustainable Development,2007(15):148-159.
[12] KAPLINSKY R, MORRIS M, READMAN J. The globalization of product markets and immiserizing growth: lessons from the south African furniture industry[J]. World Development, 2002, 30(7):1159-1177.
[13] GEREFFI G. The global economy: organization, governance, and development[M].The Handbook of Economic Sociology,2010:16-4.
[14] SENER S, SARIDOGANE. The effects of science-technology-innovation on competitiveness and economic growth [J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2011,24:815-828.
[15] 习近平.习近平谈治国理政(第二卷) [M].北京:外文出版社,2017:199.
[16] 张怀水. 科技部副部长李萌:科技创新撑起共享经济去年近5万亿市场规模[EB/OL].(2018-3-24)[2018-12-2]. http://www.nbd.com.cn/articles/2018-03-24/1202142.html.
[17] 逯进,周惠民.中国省域人力资本与经济增长耦合关系的实证分析[J].数量经济技术经济研究,2013,30(9):3-19+36.
[18] 王晓红,张宝生.基于灰色关联分析的网络能力与知识流动能力耦合度研究——以哈工大科技创新团队为例[J].科技进步与对策,2011,28(9):126-131.
[19] 任保平.我国主要城市经济增长质量的状态、特征和比较[J].中共中央党校学报,2017(6):107-118.
[20] 王慧艳,李新运,徐银良.“四维度”框架下区域科技创新驱动产业升级绩效评价研究[J].经济问题探索,2018(11):97-107.
[21] 和瑞亚,张玉喜.区域科技创新系统与公共金融系统耦合协调评价研究——基于中国28个省级区域的实证分析[J].科技进步与对策,2014,31(7):31-37.
[22] 肖洒,刘君.区域高等教育科技创新能力协同发展测度分析[J].经济地理,2018,38(8):124-131.
[23] 王仁祥,张晗,杨曼.科技创新与金融创新耦合系统脆弱性及政府干预[J].科技进步与对策,2018,35(7):1-8.
[24] 郭亚军. 综合评价理论、方法及应用[M]. 北京:科学出版社, 2008.
[25] 段婕,孙明旭.高技术产业、传统产业与区域经济三系统耦合协调度实证研究[J].科技进步与对策,2017,34(23):54-63.
[26] 王维,陈杰,毛盛勇.基于十大分类的中国资本存量重估:1978-2016年[J].数量经济技术经济研究,2017,34(10):60-77.
[27] 张志宏.科技部新闻通气会聚焦大众创新创业[EB/OL].(2015-3) [2018-12-2]. http://www.chinatorch.gov.cn/kjb/hjdt/201503/1d9efb3e2dd240d087c2bece26edbd7c.shtml.
[28] 刘法威,许恒周,王姝.人口-土地-经济城镇化的时空耦合协调性分析——基于中国省际面板数据的实证研究[J].城市发展研究,2014,21(8):7-11.