211108811_闽东北闽西南协同发展区科技创新能力评价研究

闽东北闽西南协同发展区科技创新能力

评价研究

关松立1，林淑伟2

（1.莆田学院管理学院，福建莆田351100；2.莆田学院土木工程学院，福建莆田351100）

摘要：结合闽东北和闽西南协同发展区经济发展背景，通过评测两大协同发展区科技创新能力的影响因素，为提高两大协同发展区科技创新能力提供政策建议。研究发现，区域经济发展水平、居民收入、对外开放与区域科技创新能力呈显著的正相关关系，两大协同发展区可以以特区外贸体系创新来带动科技创新和全区外贸发展；人力资本水平、高新技术发展情况与区域科技创新能力呈显著的正相关关系，且对科技创新能力的贡献值最高，因此合理和充分配置协同发展区人力资本是发展高新技术的关键；产业结构仅在闽东北协同发展区中有着显著相关性，在闽西南以及整体协同中并不呈显著相关性，两大协同发展区应该以国内外市场为导向，改造和提升现有产业；能源消耗、环境保护与区域科技创新能力呈显

著的负相关关系，科技的创新不能以破坏生态为代价，而应该在保护生态的基础上，走绿的科技创新发展模式。研究结果表明，闽东北、闽西南协同发展区应当打造地方特的“山海工程”，构建高质量的区域一体化发展和区域竞争新优势。

关键词：闽东北；闽西南；协同发展区；科技创新能力

中图分类号：F127.57 文献标识码：A 文章编号：1008-472X(2022)04-0017-09

收稿日期：2022-07-25

基金项目：福建省科技厅创新战略研究计划项目（2022R0109）。

作者简介：关松立（1984-），男，福建莆田人，莆田学院管理学院，讲师，研究方向：产业经济；

林淑伟（1983-），女，福建莆田人，莆田学院土木工程学院，博士，研究方向：产业经济。

一、引言

区域协同指由城市及城市之间的人流、物流和信息流等构成的开放系统，突破行政区划制约，与外界进行物质、能量交换，发挥初始禀赋与比较优势，实现发展要素和资源的优化配置，自发形成时间、空间

和功能上的有序结构，进而实现区域整体利益最大化，推动共同发展。为适应高质量发展目标，福建省委十届六次全会明确把“经济协作区”上升为“协同发展区”，其中，福州、莆田、宁德、南平、平潭纳入闽东北协同发展区，厦门、漳州、泉州、龙岩、三明纳入闽西南协同发展区，从而实现双轮驱动、南北互动、协调推进、统筹发展的良好格局，也是解决区域发展不平衡不充分、深化山海协作、推动城乡统筹发展的新方案。

二、理论基础

近年来，随着协同发展的理论研究与实践探索不断深入，区域协同研究领域取得丰富的成果。学者邱洪全运用空间计量方法[1]，对闽西南协同发展区等25个省内区域的协同创新绩效进行动态监测，发现除了文化邻近外，空间关联也对区域协同绩效产生正向影响。有学者运用科学方法来运作区域协同，通过挖掘区域经济系统的协调发展的规律和趋势，来确保区域之间协调发展的可持续性[2]。肖玲等学者通过评估京津冀区域的生态基础设施、生境质量和产业发展之间的耦合协调性，预测出京津冀不同区域的未来五年的耦合协调度[3]。有研究在产业集聚背景下的城市之间的协同经济关系，揭示了城市之间协同发展网络形成的演化机制以及内在结构[4]。刘学等学者以做好净莲协同发展区的全域空间格局为目标，探索构建国土空间规划“三大规划逻辑体系”，并引领净莲转型升级[5]。有学者探讨了环渤海地区的

协同发展驱动机制，分析了北京以及周边地区之间的辐射和分工程度对环渤海地区的经济发展影响[6]。

焦方义等学者从战略层面分析了中国新一轮东北振兴战略与俄罗斯远东开发战略的对接，双方之间正由部分区域的经济合作转向全面的战略协同发展[7]。学者邱洪全从五大发展理念的视角出发，构建了闽西南协同发展的评价指标体系，并分析闽西南五市协同发展的空间差异性[8]。学者卓健提出市县两级的空间协同发展的框架，并在洛阳市的空间发展规划中，对区域协同发展的重点环节进行验证，统筹市域空间的发展[9]。

关于区域科技创新能力的研究，学者采用的评价体系不尽相同。学者Porter认为科技创新能力的评价指标包括GDP、研发投入、FDI、教育投入以及国家政策支持等[10]。Riddel等学者则从创新资源、创新要素、创新知识等角度进行研究[11]。学者郭燕青从技术、资金、管理、环境四大因素角度评价企业科技创新能力，并提出其中的结构性问题[12]。学者汪本强从环境、投入、产出、效率和绩效等方面来构建安徽省际科技创新能力的评价指标体系，并综合评价安徽省各地区的科技创新能力发展水平[13]。学者孙青应用空间杜宾模型，从国家财政科技投入和科研人力资本的角度评价长江经济带科技创新能力[14]。学者龙晓君认为专利是科技创新能力的重要体现，也是衡量科技创新能力的重要指标[15]。

从现有成果来看，关于区域协同发展的理论较多，且覆盖面涉及跨市区域、跨省区域和跨国区域，如闽西南、京津冀、环渤海地区乃至中国和其他国家之间的区域合作。区域科技创新能力的研究也较为丰富，但目前缺乏对福建两大协同发展区的研究，为此，本文以福建两大协同发展区为研究对象，有利于全面把握两大协同发展区在科技创新能力方面的差距，为加快推进闽东北、闽西南协同发展提供建设方

案和政策建议。

三、研究设计

（一）研究对象

福建两大协同发展区的具体划分如表1所示：

表1：区域划分

协同发展区区域范围

闽东北福州、莆田、南平、宁德、平潭

闽西南厦门、漳州、泉州、三明、龙岩

福建两大协同发展区是在总结提升闽东北、闽西南经济协作区等经验做法的基础上提出的，其中闽东北协同发展区包括福州、平潭、南平、莆田和宁德四市一区，闽西南协同发展区则以厦漳泉及三明、龙岩五市为区域划分，打破了传统的闽东南、闽西北的区域划分。

（二）变量的选取与解释

学者Maryann 将创新和专利进行了相关性分析，发现二者存在显著的正相关性[16]，学者Zoltan认为，国家发明专利的数量可以作为区域科技创新能力的评价指标，因此，本文选取国家发明专利授权量作为被解释变量，具体选取《2021年福建省国家发明专利统计分析报告》中的福建省各地区获得的国家发明专利数量[2015-2020，（个）]来衡量区域科技创新能力[17]。

参考对区域科技创新能力影响因素的研究[18-20]，本研究选取各区域经济发展水平、居民收入、能源消耗、对外开放程度、人力资本水平、高新技术发展情况、产业结构、环境保护这八个影响因素作为解释变量，来构建区域科技创新能力的评价体系。具体选取2021年《福建统计年鉴》中的人均GDP[2014-2019，（元）] 来衡量各区域经济发展水平，城镇居民人均可支配收入[2014-2019，（元）]来衡量居民收入，万元地区生产总值能耗[2014-2019，（%）]来衡量能源消耗，实际利用外商直接投资额[2014-2019，（万美元）]来衡量对外开放程度，单位从业人员数[2014-2019，（万人）]来衡量人力资源，科学研究和技术服务业法人单位数[2014-2019，（个）]来衡量高新技术发展情况，第三产业占GDP比重[2014-2019，（%）]来衡量产业结构，氮氧化物排放量[2014-2019，（吨）]来衡量环境保护。

（三）模型构建

首先，构建基于柯布-道格拉斯生产函数的经济模型，可得：

Y=AKαLβ（1）

其中，参数A表示技术进步，K表示资本，L表示劳动，α和β分别表示资本和劳动的产出弹性。参考魏守华等（2010）[21]的模型，对式（1）进行修改，可得：

Y i,t+1=A i,t�x i,t，y i,t，z i,t�K i,tαL i,tβ（2）其中Y i,t+1为第i地区在第t+1年时的区域科技创新能力，K i,tα为第i地区在第t年时的资本投入，L i,tβ为第i地区在第t年时的人力资本投入，x、y、z为解释变量，对式（2）两边取对数可得：

lnY i,t+1=C+alnx i,t+blny i,t+clnz i,t+dlnK i,t+elnL i,t+ε（3）

假设pcGDP表示区域经济发展水平，Income表示居民收入，Consumption表示能源消耗，Openness 表示对外开放程度，Employees表示人力资本水平，Technology表示高新技术发展情况，Industry表示产业结构，Environment表示环境保护。考虑到科技创新从投入到专利的产出至少需要一年时间，因此，采用影响因素指标滞后区域科技创新能力一年的办法，基于数据的可获得性，被解释变量区域科技创新能力指标选取的是2015-2020年间的数据，而解释变量的选取的年份是2014-2019年间的数据，创建回归模型如下：

lnY t+1=

C+alnpcGDP1,t+blnIncome2,t+clnConsumption3,t+dlnOpenness4,t+elnEmployees5,t+ flnTecℎnology6,

t+glnIndustry7,t+ℎlnEnvironment8,t+ε（4）在式（4）左边的被解释变量lnY t+1表示在t+1年的区域科技创新能力值，式（4）右边表示在第t年的解释变量的对数值，C为常数项，ε为残差。

四、实证分析

（一）相关性检验

在进行回归分析之前，对区域科技创新能力与各影响因素的关系进行相关性检验，结果如表2所示。

表2：各变量相关系数

pcGDP Income Consumption Openness Employees Technology Industry Environment lnY t+1 pcGDP 1

Income0.5523** 1

Consumption0.4133 0.6531** 1

Openness0.2415 0.6356 0.2567 1

Employees0.3536 0.4487 0.3457 0.3298 1

Technology0.4963 0.2341 0.7473**0.4778 0.5388* 1

Industry0.3827 0.2079 0.5231*0.4861 0.6559**0.5763 1

Environment0.2523 0.1968 0.6931**0.2556 0.3147 0.7168**0.5448* 1

lnY t+10.5148*0.5442*0.2857 0.4022 0.6125**0.6934**0.3645 0.4871 1 注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

从表2可以看出，区域科技创新能力与各影响因素均呈正相关关系，其中与区域经济发展水平、居民收入在10%的水平上显著，与人力资本水平、高新技术发展情况在5%的水平上显著，这表明，区域经济发展水平越高，居民收入水平越高，人力资本水平越高、高新技术发展得越好，区域科技创新能力就越强。另外，区域科技创新能力与各影响因素之间相关系数的绝对值在0.8以下，因此不存在多重共线性问题。

（二）实证回归分析

对闽东北协同发展区进行多元回归分析，结果如表3所示，其中R2为0.975，说明回归模型的拟合度较好，可以较好地反映被解释变量和各解释变量之间的关系是否显著。

表3：闽东北协同发展区多元回归分析结果

解释变量

被解释变量