海洋科技创新与海洋经济发展的协调关系及其影响机理研究

屈莉莉　汪心怡　马艺娜

关键词：海洋科技;海洋经济;地区经济;科技创新;协调度

中图分类号：P74;F061.5 文献标志码：A 文章编号：1005-9857（2022）02-0048-09

0引言

党的十九大提出“坚持陆海统筹，加快建设海洋强国”。海洋经济是推动经济高质量发展的重要组成部分，依靠科技进步和创新引领海洋经济发展是海洋强国建设的重要支撑。因此，合理评估海洋科技创新与海洋经济发展的协调关系以及研究二者之间的影响机理，对于我国海洋经济的可持续发展和海洋强国建设具有极大裨益。

目前已有多位学者通过不同的指标和权重设置方式构建多种协调度模型，针对国家和区域层面的海洋经济协调度展开相关研究。在国家层面：许冬兰等[1] 运用熵变方程法，对2001—2009年我国海洋经济与海洋环境的协调度进行实证分析;房辉等[2]运用动态因子分析模型和协调度模型，研究2006—2015年我国沿海11省（自治区、直辖市）海洋科技创新与海洋经济发展的协调度;王春娟等[3]建立海洋科技创新与海洋经济发展2个系统的评价指标体系，采用均方差法测算评价指标体系中的各指标权重，并带入协调度模型进行测算;马仁锋等[4]采用熵值法，综合刻画我国沿海地区海洋科技和海洋经济的发展质量，并评价2006—2013年海洋科技与海洋经济的协调性演进。在特定区域层面：张璐等[5]运用创新理论、区域经济理论和可持续发展理论建立协调度模型，以2006—2014年山东的相关数据为样本，分析海洋科技创新与海洋经济发展的协调机制;盖美等[6]在分析辽宁沿海经济带海洋经济和海洋环境现状的基础上，采用可变模糊识别模型，研究海洋经济与海洋环境的协调性。

针对海洋科技创新对海洋经济发展的影响机理，学者主要从贡献率和影响方式2个方面进行研究。在海洋科技创新对海洋经济发展的贡献率方面：庄婷婷[7]采用DEA-Tobit研究方法，通过2012—2016年我国沿海11省（自治区、直辖市）的面板数据测算海洋经济的科技效率，认为海洋经济对科技资源的使用效率低，海洋经济科技资源的投入尚无法满足研发新产品的需求;鲁亚运[8]基于灰色关联分析法提出带有延迟效应的索洛余值法，并测算我国海洋科技进步的贡献率;吴梵等[9]运用三阶段DEA 方法，测算海洋科技创新影响海洋经济发展的效率，并利用空间计量模型进一步考察各影响因素的空间外溢特征。在海洋科技创新对海洋经济发展的影响方式方面：李帅帅等[10]采用空间杜宾模型，分析投资、人力资本、创新与海洋经济发展的关系，认为三者均对海洋经济发展产生正向影响，且呈现不同的曲线关系;王陈陈等[11]采用主成分分析方法构建海洋科技发展水平综合指标，采用多元线性回归模型分析海洋科技发展等因素與海洋经济发展之间的关系，并提出建议;吴梵等[12]分别以对外开放和金融发展为门槛变量，利用门槛模型考察海洋科技创新对海洋经济发展的门槛效应。

综上所述，一方面，已有的协调度模型较少考虑海洋资源和地区经济等指标对海洋经济发展的积极影响，且大部分研究选取的数据周期较短，无法体现协调度的变化趋势和宏观规律;另一方面，现有研究较少涉及海洋科技创新促进海洋经济发展的具体方式和关联路径。基于上述问题，本研究构建海洋科技创新和海洋经济发展2个系统的评价指标体系，以1997—2016年辽宁相关数据为例，运用协调度模型评价二者的协调关系，进一步运用擅长处理主观性较强变量的结构方程模型探索其影响机理。本研究建立的模型体系可用于分析我国所有沿海地区海洋科技创新与海洋经济发展的协调关系，具有一定的普适性，并可为我国海洋科技和海洋经济的高质量和可持续发展提供理论参考。

1海洋科技创新和海洋经济发展的评价指标体系

借鉴相关研究成果的评价指标体系[13-14]，并根据数据的可获取性、代表性和简洁性等构建评价指标体系，以反映海洋科技创新与海洋经济发展之间的协调关系及其演化趋势。其中，海洋经济发展系统可细分为海洋经济和地区经济2个方面，前者表示海洋产业及其相关产业产生的经济价值，后者则相对宏观地反映沿海地区经济发展水平（表1）。

2海洋科技创新与海洋经济发展的协调关系

2.1协调度模型

2.1.1数据标准化

采用Min-Max标准化方法对指标数据进行处理。

式中：z为数据标准化处理后在[0，1]区间内的值;x为指标i 在第j 年的值;x与x分别为指标i 的最小值和最大值。

2.1.2 指标权重

采用熵权法确定指标权重。根据标准化数据计算指标占比：

式中：k 为调节系数，通常取k=2。

综合得分指数的计算公式为：

T=αQ（t）+βP（e）

式中：α 和β 为待定权系数，本研究认为海洋科技创新和海洋经济发展对协调度的贡献相同，因此取α=β=0.5。

2.1.5协调度等级

根据协调度的计算结果，将海洋科技创新与海洋经济发展的协调度等级分为5个大类，即良好协调发展（0.8

同时，在每个分类内部细化比较Q（t）和P（e）。若Q （t）>P （e），表示海洋经济发展滞后;若Q（t）=P（e），表示二者同步;若Q（t）

2.2辽宁海洋科技创新与海洋经济发展的协调度及其演化趋势

2.2.1协调度

选取1997—2016年辽宁相关指标的时间序列数据，数据主要来源于历年《中国海洋统计年鉴》和国家统计局官网。对数据进行标准化处理后采用熵权法计算指标权重，海洋科技创新各指标权重w=（0.107，0.156，0.221，0.250，0.267），海洋经济发展各指标权重w=（0.044，0.044，0.045，0.025，0.042，0.026，0.047，0.041，0.029，0.037，0.040，0.062，0.289，0.044，0.042，0.043，0.047，0.052）。经计算，分别得出协调度等级和细化状态（表2）。

2.2.2协调演化趋势

根据海洋科技创新综合得分、海洋经济发展综合得分和协调度的计算结果（表2），分析1997—2016年辽宁海洋科技创新与海洋经济发展的协调演化趋势（图1）。

1997—2016年辽宁海洋科技创新与海洋经济发展的协调度整体呈现平稳-下降-上升的演化趋势，并可划分为4个主要阶段。①阶段Ⅰ（1997—2005年），海洋科技创新滞后于海洋经济发展，二者的协调关系相对稳定，协调度等级为中度失调衰退;②阶段Ⅱ（2006—2008年），海洋科技创新仍滞后于海洋经济发展，但由于海洋经济发展综合得分上升而海洋科技创新综合得分下降，协调度等级退化为严重失调衰退;③阶段Ⅲ（2009—2013年），由于海洋科技创新和海洋经济发展的综合得分都处于上升阶段且较为接近，协调度等级随之提升为中度协调发展;④阶段Ⅳ（2014—2016年），海洋科技创新综合得分高于往年，促进海洋经济发展，协调度等级提升为良好协调发展。

3海洋科技创新对海洋经济发展的影响机理

3.1 构建结构方程模型

结构方程模型可测度抽象和难以直接观测的变量。基于成分提取的偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）可在样本较少的条件下获得理想结果。由于海洋相关的国家统计数据有限且样本较少，本研究选取PLS-SEM 构建复杂度模型，主要流程包括拟定假设、构建模型、计算路径系数、检验模型以及根据计算结果分析结论。

综合已有研究成果，本研究认为海洋科技创新能够促进海洋经济发展，海洋经济发展可对地区经济发展起到良好的推动作用，同时海洋科技创新是地区经济发展的智力支撑之一[15-17]。基于此，为分析海洋科技创新、海洋经济发展和地区经济发展三者之间的关系，本研究提出8个假设。①海洋科技创新可促进海洋经济规模扩大;②海洋科技创新可促进海洋经济结构升级;③海洋科技创新可促进海洋资源水平提升;④海洋科技创新可直接促进地区经济发展;⑤海洋经济规模扩大可促进地区经济发展;⑥海洋经济结构升级可促进地区经济发展;⑦海洋资源水平提升可促进地区经济发展;⑧海洋科技创新可通过海洋经济发展间接促进地区经济发展。其中，除假设⑧为间接正向影响外，其他假设均为直接正向影响。

基于上述假设和本研究所用指标，可得海洋科技创新与海洋经济发展和地区经济发展的关联路径模拟图（图2）。

3.2基于PLS-SEM 的海洋科技创新影响海洋经济发展的驱动路径

3.2.1样本数据检验

将样本数据带入SPSS24.0软件进行信度和效度检验。通常认为Cronbach的一致性（α 系数）大于0.600即通过信度检验，KMO 值大于0.600且Bartlett球形检验的显著性概率（Sig.）小于0.050即通过效度检验（表3）。其中，人均海洋生产总值（X）、沿海港口货物吞吐量（X）、海盐产量（X）和海洋天然气产量（X）4個三级指标因未通过相关检验须被舍弃。

3.2.2估计参数检验

采用Boot strapping检验法，设定显著性水平为0.050，对负载系数和路径系数进行显著性检验（表4和表5）。

由表4可以看出，海洋原油产量（X）未通过显著性检验，可能是样本容量较小导致其标准误差较大，故将其从模型中去除。由表5可以看出：在直接效应路径中，海洋资源水平（B）→地区经济发展（B）和海洋经济结构（B）→地区经济发展（B）2条路径未通过显著性检验，即直接效应不明显，故假设⑥和假设⑦不成立;在间接效应路径中，海洋科技创新（B）→海洋经济规模（B）→地区经济发展（B）通过显著性检验，故假设⑧成立。

3.2.3外部预测能力检验

在反映型测量模型中，可通过显变量与各自潜变量之间的负载系数来评价显变量的信度，当负载系数的绝对值大于0.700时则信度较好。根据外部权重和负载系数的计算结果（表4），只有沿海港口旅客吞吐量（X）的负载系数绝对值小于0.700，即样本数据不足以解释对应的显变量。

3.2.4内部预测能力检验

内生变量测定系数反映结构方程模型的拟合效果，海洋经济规模、海洋经济结构、海洋资源水平和地区经济发展4个二级指标的内生变量测定系数分别为0.703、0.641、0.782和0.981，均大于0.600，表明模型拟合效果较好，可以判断该模型的整体预测效果较好，具有进一步应用和研究的价值。

基于上述计算结果，建立辽宁海洋科技创新与海洋经济发展和地区经济发展的PLS-SEM 路径图（图3）。

3.3海洋科技创新对海洋经济发展的影响机理

3.3.1影响因素

在海洋科技创新的指标中，海洋科研机构课题数量（X）的权重占比最大（0.216）。海洋科技创新是多方面投入和多类型产出的复杂性实践活动，海洋科研机构课题数量是量化海洋科技产出的重要指标之一，可衡量海洋知识传播和知识显性化的能力，其贡献程度最大表明海洋科技产出是海洋科技创新的重要环节，因此须提高海洋科技投入产出率，使投入更好地转化为产出。其他指标均是影响海洋科技创新的正向因素，因其均是开展海洋科技创新活动的重要基础，尤其是足够的海洋科研人才支持是持续开展海洋科技创新活动的载体和前提。

在海洋经济规模的指标中，海洋生产总值（X）是衡量海洋经济宏观运行状况的最直接指标，其值越高表明地区海洋经济实力越强;沿海港口集装箱吞吐量（X）和海洋货物运输量（X）也是地区沿海港口建设和对外贸易发展程度的直接表现。沿海港口旅客吞吐量（X）是影响海洋经济规模的负向因素，该指标在模型检验时也没有通过数据信度检验，其原因可能是样本数据不足以解释指标，同时反映目前辽宁邮轮港口建设能力不足的问题。

在海洋经济结构的指标中，海洋第三產业产值（X）的权重占比最大（0.400），原因是以海洋旅业和航运物流业为代表的海洋第三产业具有经济收益高和环境污染小的特点，其产值反映海洋经济结构的高级化程度。海洋第三产业产值的权重占比越大，表明地区海洋经济结构调整越合理以及产业越高级。

3.3.2影响效应

在海洋科技创新影响海洋经济发展的直接效应中，海洋科技创新（B）对海洋资源水平（B）的正向影响效应最大，海洋经济规模（B）次之，最后是海洋经济结构（B）。①在海洋资源水平方面，合理开发利用海洋资源和提高开发利用效率是海洋经济发展战略的重中之重，海洋科技创新不仅保障海洋资源得到更加充分和收益更高的开发利用，而且可避免在海洋资源开发利用中发生由海洋石油和天然气泄漏等造成的环境污染和经济损失，此外大力发展风能和潮汐能等可再生能源对相关能源企业的发展也是强有力的支撑。②在海洋经济规模方面，海洋科技创新促进新工艺和新技术在港口建设和运行中的推广应用，可提升港口整体利用率和促进地区对外开放程度，从而吸引外商对海洋项目进行投资，有利于学习并吸纳先进海洋技术，反过来促进海洋科技创新，以此形成正反馈回路。③在海洋经济结构方面，海洋第三产业代表知识密集型和技术密集型产业，海洋科技创新势必促进海洋经济结构升级;但海洋经济结构的权重占比与前二者相比较小，可能是因为海洋科技创新对海洋经济结构的正向影响是长期的过程，不能在短时间内显现贡献程度，即存在一定的滞后性。

在海洋科技创新影响地区经济发展的间接效应中，只有海洋经济规模（B）与地区经济发展（B）的因果关系通过显著性检验，首要原因即海洋生产总值是地区生产总值的重要组成部分。此外，沿海地区是我国对外贸易的窗口，其对外开放程度对地区经济发展产生深远影响，而港口经济就是反映对外开放程度的最好表现。

无论是直接效应还是间接效应，海洋科技创新对海洋经济发展和地区经济发展均产生显著的促进作用。一方面，海洋科技创新通过提高海洋资源开发利用效率、促进港口经济发展、提高对外开放程度、促进产业结构升级以及优化要素投入结构等推动海洋经济发展，对地区经济高质量发展和资源型经济转型也大有裨益;另一方面，对外开放程度的提高在一定程度上刺激地区消费市场，提升居民整体的消费水平，从而带动地区经济发展。此外，海洋科技创新的先进技术以及相关人力和经费投入可应用至其他产业领域，进一步发挥辐射、带动和示范作用。

4结语

本研究构建海洋科技创新和海洋经济发展2个系统的多维度评价指标体系，基于协调度模型评价二者的协调关系，再利用结构方程模型分析海洋科技创新对海洋经济发展的影响机理。基于研究结果，本研究提出4项建议。①从长期来看，海洋科技创新与海洋经济发展可相互促进，二者的正反馈作用很明显。因此，应加快落实创新驱动发展战略，统筹海洋科技与海洋经济的协调发展，发挥海洋科技创新在海洋经济发展中的纽带作用。②加大对海洋科技创新的投入力度，同时扩大海洋科技产出，提高科技成果转化率，及时实现海洋科技的产业化。③加大对海洋科研人才的投入和培养力度，对地方新兴海洋产业给予适当投资和扶持。④注重对外开放，通过发展海洋旅游业等产业扩展港口经济领域，提高港口码头的利用率。