中国区域创新与产业结构耦合协调度及其经济效应研究

方大春 马为彪

摘 要 基于2006～2015年省际面板数据，通过构建区域创新与产业结构的综合指标体系，利用耦合协调模型与计量模型，分析全国30个省（市）区域创新与产业结构耦合协调度及其经济效应。结果表明：区域创新与产业结构的综合水平指数在样本期间内处于不断上升趋势;全国区域创新与产业结构间整体耦合处于高水平耦合阶段，协调度处于低度耦合协调阶段，不同省份之间差异明显;协调度整体上呈现“东高西低，南高北低”的布局，良性的耦合协调主要集中在长江三角洲、珠江三角洲以及环渤海地区。计量分析结果表明区域创新与产业结构间耦合协调度与经济增长存在正“U”形关系，耦合协调度存在明显的空间溢出性。为此，坚持以创新驱动发展战略作为产业转型升级的关键，精准定位，彰显地区特色优势，缩小地区之间耦合协调度差距，避免其负外部效应出现。

关键词 区域创新;产业结构;耦合协调度;经济效应

[中图分类号]F061.5;F062.9[文献标识码]A[文章编号]1673-0461（2019）07-0050-09

一、引 言

党的十九大报告指出，要以供给侧结构性改革为主线，促进产业结构优化升级，要以创新作为经济发展的核心动力，加快建设创新型国家。作为经济增长的两个重要源泉，产业结构优化和区域创新直接推动国民经济由粗放型向集约型增长方式转变。学术界对产业结构与区域创新的研究主要集中在两个方面：①产业结构优化升级和区域创新的价值、实现路径等研究。如产业结构优化升级对经济增长促进作用[1-2]、产业结构优化路径[3-4]、区域创新对经济发展推动作用[5-6]、区域创新模式与路径[7-8]。②产业结构和区域创新之间关系研究。一方面单向影响研究：Nahm与Steinfeld站在制造业的角度研究技术创新对产业升级起到推动作用[9]。Hopenhayn在研究分配与生产理论时发现创新能够有效促进产业结构升级[10]。陶长琪等进行SDM实证研究，结果表明技术创新强度对我国产业结构“两化”具有显著的正向作用[11]。吴丰华等基于1997～2011年中国省际面板数据研究，结果证实第二、三产业升级能够有效促进自主创新能力[12]。Wang等基于微观企业视角研究了产业结构对区域创新的影响[13]。李伟庆、聂献忠基于1998～2012年省级数据进行经验性检验，发现产业升级对中国整体自主创新有显著的正效应[14]。另一方面探讨相互关系：王鹏等基于面板数据探究产业结构与区域创新的互动关系发现两者存在相互促进的动态作用[15]。李政等基于面板VAR模型分析，得出创新投入结构合理在一定程度上阻碍了产业结构向高级化水平发展，并导致产业结构凝固，产业结构向高级化发展对创新投入强度呈负向影响，处理好两者之间关系，才能形成彼此相互促进的联动机制[16]。Gryczka在研究创新与服务业之间的关系时，认为更高的创新往往是相关联的服务业在经济中的作用更强[17]。

通过对文献的梳理来看，学者重点探讨区域创新与产业结构的单向影响关系。事实上，两者并不是简单地单向影响关系，而是相互影响。一方面，产业结构优化升级的实质是生产要素从低生产率行业向高生产率行业再配置过程，必然激发部门不断创新;另一方面，创新将提高部分行业或企业的生产率并带来超额利润，在市场作用下，资源将逐渐向这些行业倾斜，引起产业结构变动。尽管，少数研究也对两者的相互关系展开分析，但局限在两者单个指标间的相关性，对两个体系间协调度及其对经济效应研究较少。区域创新和产业结构不仅直接对经济增长有促进作用，而且通过两者交互推动经济增长，交互协调度的高低也间接影响地区经济增长。少数学者开始关注創新与产业转型或经济发展之间的耦合关系[18-19]。鉴于此，本文试图通过构建产业结构体系与区域创新体系，利用物理学耦合原理，测度2006～2015年全国30省（市）自治区的产业结构与区域创新之间协调度，通过计量模型考察协调度对经济增长的影响，最后提出相应的政策建议。

二、区域创新与产业结构的综合水平测度

（一） 指标体系构建

定量分析区域创新与产业结构之间耦合协调关系，首先确定区域创新与产业结构综合水平指数。合理的构建两大系统综合指标体系是关键，遵循整体性、科学性与客观性等原则，参照蒋天颖等[20]、曾繁清等[21]研究，将区域创新分为创新投入、创新产出、创新环境3个一级指标和14个二级指标，产业结构分为产值结构、就业结构、高级化、合理化4个一级指标和9个二级指标展开，具体见表1。

（二）部分指标说明、数据标准化处理

1.部分指标说明

产业结构层次系数是描述产业结构高级化的一种定量指标，一个地区的产业结构层次系数越高，说明该地区产业结构越高级（徐敏等[22]）。公式如下：

泰尔指数，最早的提出者是泰尔（1997），又被称之为泰尔熵。干春晖等将其运用到产业结构中来表示产业结构的合理化[1]。泰尔指数越接近零，表明产业结构越合理，是一种负向指标。公式如下：

其中，TL表示泰尔指数，Y表示地区生产总值，L表示就业人数，i表示产业，i=1、2、3。

2.数据标准化处理

由于选取的指标单位不同，需要对数据进行标准化处理。正向指标计算公式（3），负向指标计算公式（4），如下：

3.数据来源

研究以全国30个省（市）及自治区（不包括西藏、港澳台地区）为对象，样本区间为2006～2015年①。原始数据来源于2007～2016年《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》以及各省（市）的统计年鉴。为消除物价等因素的影响，以2006年为基期对相关数据进行价格平减。

4.综合水平指数

从表2中可以得到：全国各省（市）产业结构综合水平指数与区域创新综合水平指数都呈现上升态势，两者具有一定的相关性，但产业结构综合水平指数大于区域创新综合水平指数，这说明产业结构的优化升级优于区域创新，这就需要地方政府在推动供给侧结构性改革的同时，加强区域创新力度，创造良好的创新环境，共同推进经济又好又快发展。

三、协调度及特征变化

（一）耦合模型构建

耦合的概念最先出现在物理学中，它所体现的是系统与系统之间通过彼此的相互作用互相影响，耦合度是对不同系统耦合程度的定量描述。区域创新与产业结构之间存在着相互关联的互动效应，通过对区域创新与产业结构两大系统耦合度的定量测度，实证分析两者之间的互动程度。参照廖重斌[23]研究，将区域创新与产业结构的耦合模型表示如下：

由于区域创新与产业结构两大体系具有动态、交错的属性，单纯依靠耦合度并不能全面地反映两体系间的协调效应与整体效应，而耦合协调度（简称为协调度）不仅可以反映两体系间的交互耦合程度，还能体现两者的整体发展水平;协调是指不同系统之间通过相互作用使得总体关系总是朝着良性的方向发展，系统之间形成优势互补、协调一致、良性循环;协调度是对不同系统之间协调程度的定量测量[24]。为了进一步客观地描述我国区域创新与产业结构之间关系的真实协调发展水平，在公式（5）的基础上引入协调度模型如下：

为了使区域创新与产业结构的耦合度与协调度具有实践性与可观性，需对其耦合度以及协调度等级阶段进行划分。学术界对此并没有统一划分，根据吴玉鸣等[25]、蒋天颖等[19]学者研究，并根据本文的需要划分为以下层次，见表3。

（二）耦合与协调度

根据评价体系得到的区域创新与产业结构综合水平指数，再利用耦合协调模型最终得到2006～2015年全国各省（市）区域创新与产业结构耦合度与协调度。表4给出了2006、2009、2012、2015年的数据，并计算出样本期间耦合度与协调度均值。为进一步展现全国区域间耦合度与协调度差异情况，分别给出全国东中西地区②耦合度与协调度差异情况。

从耦合度的角度分析：2006～2015年区域创新与产业结构的耦合程度均值随时间递增，由2006年的0.854 9上升到2015年的0.924 5，处于高水平耦合阶段。这说明我国区域创新与产业结构之间存在明显的相互作用，区域创新的加强能够不断推动产业结构向高级化调整，同时产业结构升级作为反推力不断促进地区创新能力提升。地区间存在差异：东部与中部地区耦合度大于全国均值，处于高水平耦合阶段，且在整体上高于西部地区。西部地区的耦合度由2006年0.792 0的磨合阶段上升到2015年0.894 5的高水平耦合阶段，但距离2015年全国的均值（0.924 5）依然具有一段距离。尽管西部地区耦合度低于全国均值，但上升幅度大于东中部地区，这也说明西部地区的区域创新与产业结构还具有巨大的提升空间。

单纯的耦合度并不能测度区域创新与产业结构之间的整体性与协调性，这就需要结合协调度分析。从协调度的角度看：2006～2015年全国区域创新与产业结构的协调度均值呈现不断上升态势，由2006年的0.376 5上升到2015年的0.496 4，处于低度耦合协调阶段，这说明我国区域创新与产业结构之间的互动关系不断向着协调一致、相互促进的方向前进，但还是处在低度阶段，还有很大上升空间;东中西部地区的协调度存在明显差异。具体表现为：东部地区高于全国均值与中西部地区，协调度从低度耦合协调向中度耦合协调阶段转变，其中2015年的广东与北京地区协调度分别达到0.822 8与0.814 3，处于高度耦合协调阶段。中西部地区低于全国均值，整体上处于低度耦合协调阶段，其中西部地区的青海（0.334 1）与宁夏（0.326 0）的协调度2015年刚刚处于低度耦合协调阶段，与东部省（市）相差巨大。

（三）区域创新与产业结构协调度的空间演化特征

为了更清晰地显示2006～2015年我国各省（市）区域创新与产业结构协調度空间演化及其特征，表5给出了2006、2009、2012、2015年全国省（市）协调度地区分布。

从表5可以看出，我国区域创新与产业结构的协调度趋势向好，2006年全国协调度达到中度协调阶段以上只有4个省（市），2015年达到了11个省（市），其中北京与广东进入高度协调阶段。全国各地区协调度分布存在差异，总体格局表现为“东高西低，南高北低”。以北京为首的环渤海地区、以上海为首的长三角地区以及以广东为首的珠三角地区协调度普遍高于全国其他地区，形成了中心大城市向外围地区扩散效应，这说明区域创新与产业结构的协调关系发展，不仅与自身城市发展具有相关性，而且受到周围大城市的辐射作用。

四、协调度经济效应的实证分析

以往的研究发现区域创新与产业结构单项指标之间的交互作用会促进经济增长。那么，区域创新与产业结构两体系间的协调性对经济增长产生的影响就值得进一步探讨。

（一）模型设计

实际上，经济增长具有惯性，前一期经济增长对当期经济增长有一定影响[26]。除此之外，协调度与GDP之间存在密切的关系，例如经济水平高省份，其区域创新与产业结构的协调度往往越高。因此，二者之间存在一定程度内生性。传统的直接运用最小二乘法的方法对模型进行回归处理，一般都忽略了模型中所产生的内生性问题，这会导致参数估计的有偏性与非一致性。为解决这种内生性，Arellano 和Bond（1991）与Blundell和Bond（1998）提出动态GMM方法。这种方法一方面可以通过使用被解释变量的滞后期作为工具变量来解决解释变量的内生性问题，另一方面能够控制个体效应。借助于柯布—道格拉斯生产函数，纳入区域创新与产业结构之间协调度等经济增长要素，构建区域经济增长模型，为了消除数据异方差，需要对各变量取对数。因此，将模型设定为：

（二）结果分析

为检验区域创新与产业结构耦合协调性的经济效应，采用系统GMM与差分GMM方法通过stata13.0对模型进行估计，计量结果如表7所示：

通过模型1与模型2的AR（1）与AR（2）检验结果来看，模型存在一阶自相关但不存在二阶自相关;从Sargan工具变量的检验结果来看，模型1中Sargan的p值小于0.05，存在工具变量的过度识别问题，这说明系统GMM的结果更为准确。从模型结果看，lnD前的系数显著为负，这说明区域创新与产业结构的耦合协调度与经济的增长存在负的相关性。为进一步考察耦合协调度与经济增长是否存在非线性关系，在模型1的基础上加入ln2D，如模型3与模型4所示。

模型3的Sargan的p值在5%的水平上显著，这就说明模型3运用差分GMM确实存在过度工具变量问题，且其解释变量并没有很好地通过检验;模型4中Sargan的p值达到0.220，拒绝工具变量的过度识别，且其解释变量都通过检验，这再一次说明系统GMM更优于差分GMM，故本文采用系统GMM模型。

模型4的结果来看，lnD前的系数显著为负，但ln2D前的系数显著为正，这说明区域创新与产业结构的协调度与经济增长确实存在着非线性的关系。可能的原因在于：经济发展初期，为促进经济快速增长，满足社会发展需要，更多追求的是经济增长效率，强调优先发展原则，换句话说，低水平协调度在经济发展初期会促进经济增长。但随着经济社会进一步发展，传统的经济发展模式已遇瓶颈，追求经济“质”变成为主旋律，协调发展已成为经济成功转型的必要因素，这时候的高水平协调度才能真正促进经济长久发展。此外，固定资产投资、劳动力人数、对外开放程度与政府财政支出都对经济增长起到促进作用。

（三）稳健性检验

地理学第一定律指出：所有事物都与其他事物相关联，但较近的事物比较远的事物更关联（Tobler，1970）。事实说明各事物都存在着广泛的联系，而这种关联的密切程度又与空间距离相关。通过对传统动态计量模型中加入空间权重矩阵进行修正，由此构建空间自回归模型（SAR）、空间杜宾模型（SDM）与空间误差模型（SEM）作为本文的稳健性检验。

通过Hausman检验，p值都在5%的水平上通过检验，模型统一采用固定效应。从结果看，空间回归系数都在1%的水平上显著，这说明确实存在空间效应;lnD与ln2D通过显著性检验，且符号并没有改变，其他控制变量绝大多数都通过了检验，这说明模型的设定存在稳健性。空间杜宾模型显示W×lnD系数在1%的水平上显著为负，这说明区域创新与产业结构耦合协调度存在空间上的溢出性，且经济差距越大的，协调度溢出效应越大。

通过计算得到动态GMM模型的耦合协调度lnD最低点约为6.40，超出区间内的最大值（4.41），而空间面板模型的耦合协调度lnD最低点分别为3.00（SAR模型）、2.40（SEM模型）与2.60（SDM模型），低于区间内最小值（3.17），可能的原因在于动态GMM考虑到经济增长的滞后性，当期的经济增长很大程度受前一期影响，由此弱化了耦合协调度与经济增长的相关关系，导致模型的最低点向右偏移，空间面板更多考虑邻近地区的相互影响，未将前期经济的影响考虑模型中，这种忽略经济滞后期的影响无疑也会加强耦合协调度与经济增长的相关关系，导致计算模型的最低点向左偏移。综合考虑，取动态模型与空间面板模型计算得到的最低点均值近似作为模型的最低点约为=3.60，在样本期间内，大部分省份已过最低点，耦合协调度开始对经济增长起到促进作用。

五、结论与建议

在实证分析基础上，得出以下结论：

第一，我国各地区的区域创新与产业结构综合水平指数逐年提升，但存在地区差异。广东省区域创新能力居于全国之首，北京市产业结构综合发展能力位居全国第一，大幅度高于其他地区。

第二，区域创新与产业结构耦合度与协调度逐年上升，但东、中西部差异明显。区域创新与产业结构处于高水平耦合阶段，但协调度却处在低度耦合协调阶段。东部地区的协调度逐渐向高度耦合协调阶段转变，中西部地区的协调度逐步向中度协调阶段转变。全国各地区协调度分布存在差异，总体格局表现为“东高西低，南高北低”。以北京为首的环渤海地区、以上海为首的长三角地区以及以广东为首的珠三角地区协调度普遍高于全国其他地区。

第三，区域创新与产业结构间协调度与经济增长呈现非线性关系，动态面板模型结果显示，两大体系的协调度与经济增长有着正“U”形关系，在2006～2015年期间，大部分省份都已过最低点，协调度提高对经济转型发展起促进作用;运用空间计量模型进行稳定性检验，实证分析结果具有较好的稳健性;SDM模型实证分析表明协调度具有明显空间溢出性，这种溢出性在经济差距较大的地区间表现更为明显。

根据以上结论，给出以下建议：

第一，大力加强区域创新力度，提高区域创新与产业结构之间耦合协调度。我国整体上产业结构发展能力优于区域创新发展能力，两大系统步伐并不一致，缺乏协调性。产业结构与区域创新是相互促进、互补的两大系统，并不是鱼和熊掌的关系，要兼而顾之，不能单手抓。实施创新驱动发展战略作为产业转型升级的关键，不断加快以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系建设，大力引进、培育、发展战略性新兴产业和创新型企业。

第二，缩小地区之间耦合协调度差距，避免其负外部效应出现。全国各地区协调度分布存在差异，总体表现为中西部地区耦合协调度水平整体较低。东部地区在谋求自身发展的同时，应积极做好引领示范作用，打破区域间市场壁垒，消除国内市场分割现象，促进人才与知识自由流动，扩大创新效应的溢出性。

第三，因地施策，精准定位。由于区域间存在资源禀赋、区位以及经济发展程度上的差异，这就需要各地区根据自身的实际情况扮演相应的角色，精准定位，彰显特色优势，积极推动东中西部三大板块之间的互补、互助。

[注 释]

① 由于2017年《中国金融年鉴》未公布，部分数据不能更新，所以样本截止期间到2015年。

② 东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。

[参考文献]

[1] 干春晖，郑若谷，余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究，2011，46（5）：4-16，31.

[2] ALHOWAISH A K. Does services sector cause economic growth？ empirical evidence from Saudi Arabia[J]. Indiana journal of global legal studies，2014，7（1）：1-6.

[3] 何平，陈丹丹，贾喜越.产业结构优化研究[J].统计研究，2014，31（7）：31-37.

[4] 湛泳，徐乐，王恬.包容性创新推动区域经济增长的路径研究——基于跨越“中等收入陷阱”的视角[J].研究与发展管理，2017，29（1）：75-85.

[5] 王丽洁.区域创新能力与经济增长动态关系研究[J].统计与决策，2016（16）：142-144.

[6] SHUKLA S. Innovation and economic growth： a case of India[J].Humanities & social science reviews，2017，5（2）：64-70.

[7] 白俊红，蒋伏心.协同创新、空间关联与区域创新绩效[J].经济研究，2015，50（7）：174-187.

[8] 卓乘风，邓峰.创新要素流动与区域创新绩效——空间视角下政府调节作用的非线性检验[J].科学学与科学技术管理，2017，38（7）：15-26.

[9] NAHM J，STEINFELD E S. Scale-up nation： China's specialization in innovative manufacturing[J]. World development，2014，54（54）：288-300.

[10] HOPENHAYN H A. Firms，misallocation，and aggregate productivity： a review[J]. Social science electronic publishing，2014，6（1）：735-770.

[11] 陶长琪，彭永樟.经济集聚下技术创新强度对产业结构升级的空间效应分析[J].产业经济研究，2017（3）：91-103.

[12] 吴丰华，刘瑞明.产业升级与自主创新能力构建——基于中国省际面板数据的实证研究[J].中国工业经济，2013（5）：57-69.

[13] LI J，DYLAN S，WANG Y，et al. Firm ownership，industrial structure，and regional innovation performance in China's provinces[J]. Technology analysis & strategic management，2014，26（9）：1001-1022.

[14] 李伟庆，聂献忠.产业升级与自主创新：机理分析与实证研究[J].科学学研究，2015，33（7）：1008-1016.

[15] 王鹏，赵捷.产业结构调整与区域创新互动关系研究——基于我国2002-2008年的省际数据[J].产业经济研究，2011（4）：53-60.

[16] 李政，杨思莹.创新投入、产业结构与经济增长[J].求是学刊，2015，42（4）：61-67.

[17] GRYCZKA M. The Changing role of the service sector in an innovation-oriented economy[J]. Folia oeconomica stetinensia，2016，16（2）：175-190.

[18] 蒋天颖，刘程军.长江三角洲区域创新与经济增长的耦合协调研究[J].地域研究与开发，2015，34（6）：8-13，42.

[19] 王伟，孙雷.区域创新系统与产业转型协调度分析——以铜陵市为例[J].地理科学，2016，36（2）：204-212.

[20] 蒋天颖，华明浩，许强，等.区域创新与城市化耦合发展机制及其空间分异——以浙江省为例[J].经济地理，2014，34（6）：25-32.

[21] 曾繁清，叶德珠.金融体系与产业结构的协调度分析——基于新结构经济学视角[J].经济评论，2017（3）：134-147.

[22] 徐敏，姜勇.中国产业结构升级能缩小城乡消费差距吗？[J].数量经济技术经济研究，2015，32（3）：3-21.

[23] 廖重斌.环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系——以珠江三角洲城市群为例[J].热带地理，1999（2）：76-82.

[24] 王毅，丁正山，余茂军，等.基于耦合模型的现代服务业与城市化协调关系量化分析——以江苏省常熟市为例[J].地理研究，2015，34（1）：97-108.

[25] 吴玉鸣，柏玲.广西城市化与环境系统的耦合协调测度与互动分析[J].地理科学，2011，31（12）：1474-1479.

[26] 杜立民.我国二氧化碳排放的影响因素：基于省级面板数据的研究[J].南方经济，2010（11）：20-33.

[27] 张军，吳桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J].经济研究，2004（10）：35-44.

[28] 林光平，龙志和，吴梅.我国地区经济收敛的空间计量实证分析：1978-2002年[J].经济学（季刊），2005（S1）：67-82.