华东地区经济发展、科技创新与生态环境的协调发展研究

高 敏 徐超毅

（安徽理工大学经济与管理学院，安徽 淮南 232001）

改革开放以来，我国经济快速发展，在发展经济的同时，我们也要关注科技创新与生态环境，科技创新是引领发展的第一动力，而生态为经济发展提供了物质条件，三者之间相互影响、相互依存[1]。华东地区尤其是长三角地区是中国经济发展最快的地区之一，近年来经济发展速度一直高于全国平均值。2017年以来，面对国内外宏观政策调整，华东地区不断创新发展思路，经济继续保持稳步上升态势，但随着经济的不断发展，生态环境也受到了影响。因此，深入研究经济发展、科技创新和生态环境之间的协调关系，对于华东地区高质量可持续发展具有重要意义。

一、文献综述

外国学者对于经济发展与科技创新的研究较早，早在20世纪丹尼森(Denison)就发现经济发展受到技术水平的影响[2]。此后学者研究范围不断扩大。卡齐（Kazi）等应用自回归分布式滞后期（Autoregressive-distributed lag model，ARDL）来分析1980—2017年间的时间序列数据，研究土耳其不同经济条件下清洁能源、技术创新和军事化对绿色经济增长的作用[3]。郝（Hao）等运用可拓展的随机性的环境影响评估模型（Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology，STRIPAT）和环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，EKC）理论框架，应用佩德罗尼（Pedroni）残差和维斯特隆德（Westerlund）协整检验，分析亚洲发展中国家技术创新和经济进步对环境污染的作用，结果表明，在发展中的亚洲经济体中，技术发展、创新和经济进步具有减少碳排放和保护环境的潜力[4]。迈西莫（Massimo）等基于广义的沃尔泰拉（Volterra）模型应用于两对最相关的生态－经济变量，构建一个生态和经济耦合变量的动态系统，以此来探究通往可持续发展的路径[5]。扎鲁克（Zarrouk）等调查了影响基于阿联酋的金融科技企业成功的基本因素，并运用logistic回归模型进行定性分析，结果表明，资源的可用性，对金融科技公司作为微型企业的成功和生存至关重要[6]。罗挨尔（Roel）和文森特（Vincent）提出了生物经济的替代概念，强调了经济与生态关系中的具体矛盾和差异，将列维纳斯的工作与尼古拉·乔治斯库－罗根的《生物经济学》的工作进行比较，发现两者具有互补的价值[7]。曼纽尔Manuel等定性比较分析量子细胞自动机定性比较分析（Qualitative Comparative Analysis，QCA）在科技创新研究中的运用，研究结果论证了塑造知识转移的因素组合和过程的构型性质，并讨论该方法作为介于科学、技术和创新中定性与定量传统之间的第三种方式的可能性[8]。莉娜（Lina）等选取波兰、意大利和德国三个不同的欧洲国家区域，对直接影响从现有集群向统一区域生态系统转移的驱动因素进行分析，结果表明，一国政府和区域公共当局在塑造统一的区域生态系统中具有直接的影响力和核心作用[9]。

国内学者齐（Qi）和张（Zhang）借助运筹学家（A.Charnes&W.W.Cooper&E.Rhodes,CCR）数 据 包 络 分 析 （Data envelope analyse，DEA）即CCR-DEA模型，测度长三角城市群创新效率，并运用空间杜宾模型（Spatial Dubin Model,SDM）从区域经济发展水平等方面研究其影响因素，结果表明，三角城市群创新效率相对较高，区域经济发展水平会显著促进创新效率的提高[10]。张（Zhang）等在科技服务促进创新创业的机制方面，提出创新可以显著提高劳动生产率和劳动要素效率，促进产业结构优化升级，经济的可持续发展必须依靠技术创新[11]。于（Yu）和邹（Zou）选取海南省2005—2017年海洋技术创新与海洋经济增长数据，构建向量自回归模型，对海南省海洋技术创新与海洋经济增长互动关系进行实证分析，结果表明，科技创新投入与经济增长之间存在显著的协整关系[12]。郭爱君等通过构建区域科技创新和生态环境之间的综合评价指标体系，利用耦合协调度模型及空间计量模型，研究我国各省域科技创新和生态环境之间的耦合协调度，基于产业结构、政府科技创新支持、环境规制等驱动因素推进区域产业结构转型[13]。严翔和成长春基于回归模型，借助脉冲响应函数分析了长江经济带生态环境与科技创新间的变化差异，结果表明，各影响因素与生态环境、科技创新之间存在影响，强调以绿色导向关注科技创新投入[14]。蒋文莉等采用熵权法及耦合协调度模型从时序角度对珠三角九市各城市子系统耦合协调度进行测算，研究发现，珠三角九市整体呈现耦合协调度“中间高，周围低”的空间特点，需实现生态、经济、科技联合，以促进创新区域生态经济的协调发展[15]。魏奇锋对成渝地区2014—2018年双城经济圈各地市级统计数据，利用灰色关联分析法，构建经济发展与科技创新之间耦合协调模型，通过实证分析，在时间上，成渝地区耦合协调度逐年上升；在空间上，三者之间存在不平衡、不协调的现象[16]。文鸿和曹万林利用马尔姆奎斯特（Malmquist）指数模型，分析京津冀2006—2017年的创新效率，并利用熵值法计算系统指标，通过分析京津冀科技创新、经济发展以及对外开放之间耦合协调度，结果表明，京津冀三省份的耦合协调度均呈上升趋势[17]。

经济发展、科技创新与生态环境之间并不是相互独立的系统。经济发展可以为科技创新的进步和环境污染的治理提供资金支持和物质保障；科技创新不仅可以提高经济发展的驱动力，还可以为环境治理提供技术手段；而生态环境则日益成为经济发展和科技创新的重要前提。因此处理好三者之间的关系是经济新常态背景下实施科技创新驱动战略和环境污染攻坚战的实践需求，也是我国经济不断发展的同时所面临的重要问题。目前国内外学者关于对耦合协调度进行的大量研究，大多针对两两系统进行研究，很少有学者将经济、科技与生态结合起来研究，且研究对象多集中于单一省份，对于华东地区耦合协调度的研究较为匮乏。鉴于此，本文以华东地区为研究对象，通过评价指标体系，运用熵权法，结合耦合协调度模型分别从时间和空间两方面进行分析，并借助引力模型和ARCGIS10.5软件对华东地区经济、科技与生态耦合协调度进行可视化分析，对比不同省区协调等级差异原因，并提出相应的对策及建议。

二、数据来源与指标体系构建

（一）数据来源与处理

本文主要以华东地区六省一市为研究对象，数据来源于2005—2019年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。其中，针对个别年份缺失的数据采用插值法进行估算。

（二）指标体系构建

本研究主要分析华东地区经济系统、科技创新系统和生态环境之间的耦合关系，通过阅读相关文献[18-20]，从经济、科技和生态3个层面选取了20个具有代表性的指标，综合构建了目标、准则和指标层之间的耦合协调发展指标体系。其中，反映经济发展指标包括地区生产总值等5项指标；反映科技创新指标包括科技机构数等8项指标；反映生态系统指标包括工业废水排放量等7项指标，除了工业废水排放量、工业二氧化硫排放量和工业固体废物产生量为负向指标外，其他均为正向指标。指标体系如表1所示。

表1 经济系统、科技创新与生态环境综合评价指标体系

（三）数据标准化及权重计算

由于不同指标之间单位不同，需对数据进行标准化处理，以消除因度量单位不同而对结果造成影响。计算公式如下：

式中：表示江苏省第xij个年份第Xij项指标的原始数据；表示第i个年份第j项指标的标准化数据；xjmin和xjmax分别表示第j项指标的最小值和最大值。

为保证赋权法的客观性避免产生偏差，本文采用熵权法来确定指标的客观权重。

第i年第j项指标的熵值为:

标准化处理后的数据通过熵权法计算各指标的权重，结果如表2所示。

表2 指标权重

三、研究方法

（一）耦合协调度模型

1.综合评价指标模型

构建华东地区经济发展系统、科技创新系统以及生态环境系统的综合评价函数，衡量其发展水平。计算公式为：

上述公式分别代表经济系统、科技创新系统以及生态环境系统的综合得分；xi、yj和zk分别表示经济、科技和生态的标准化值；ai、bj和ck分别表示各指标的权重；m,n,k分别表示经济、科技和生态指标的数量。

2.耦合度模型

耦合度是对系统间关联程度的度量，反映各系统间相互作用程度大小。本文基于已有研究成果构建经济系统、科技创新与生态环境系统之间的耦合度模型：

其中C表示耦合度，取值在0～1之间，C值越大表明各系统之间作用程度越大，反之说明作用程度越小。

3.耦合协调度模型

耦合协调度模型通常用来反映系统间的相互依赖及制约关系，实现协调发展的动态协调耦合程度的大小体现协调状况的好坏。该模型共涉及三个指标的计算，最终结合耦合协调度D值和协调等级划分标准。

式中D表示经济、科技和生态之间的耦合协调度，介于0～1之间，D值越高表明协调度越好，反之越低。

式中T表示系统的综合发展指数；α、β和γ表示待定系数，通过借鉴李璟瑶[21]对系数的选取，认为三个系统对于华东地区的发展同等重要，令

为了更直观地说明区域协调关系，本文对华东地区经济发展、科技创新和生态环境三大体系的耦合发展的判断标准进行了划分，如表3所示。

表3 华东地区经济发展、科技创新和生态环境耦合协调等级划分标准

(二 )耦合协调引力模型

基于牛顿万有引力模型的万有引力公式为基础，判断不同省市之间的空间相互作用，本文参考唐晓灵等[22]学者的相关研究，构建华东地区空间耦合协调引力模型，以此来评价华东地区经济、科技与生态系统的耦合协调引力关系。

其中：dij=aH+bL

式中Fij为两省区之间经济发展、科技创新与生态环境之间的耦合协调引力水平；qi和qj为省区i和j之间的耦合协调度值，k值表常数项，通常为1；dij为省区i和j之间的距离。本文参考谢永琴[23]等学者的研究，选取公路和铁路出勤时间代替地理距离，H表示公路出勤时间，R表示铁路出勤时间；α与β分别表示公路与铁路的权重，根据大众选择的出行工具及方便快捷程度，令α=0.3，β=0.7。其中，公路与铁路出勤时间来自于官方网站。

四、实证分析

（一）区域系统发展指数分析

根据评价模型，可以计算得出我国华东地区2005—2019年经济发展、科技创新和生态环境综合发展水平指数，以六省一市平均值作为对照，可以直观发现华东地区的经济、科技与生态的发展变化，如图1至图3所示。

图1 华东地区各省市经济发展系统评价值

图2 华东地区各省市科技创新系统评价值

图3 华东地区各省市生态环境系统评价值

从图1至图3可以看出华东地区经济发展、科技创新与生态环境整体呈上升趋势。其中，经济发展指数平均值从2005年的0.13上升至2019年的0.83，科技创新指数平均值从0.04上升至0.91，生态环境指数平均值从0.36上升至0.57。由此可以得出科技创新发展变化幅度最大，其次是经济发展，相比而言，生态环境发展幅度最为缓慢。

在区域经济发展方面，各省市经济发展显著，山东省在2019年呈现经济下滑趋势，由于传统制造业价格普遍下降，山东省传统制造业规模庞大，导致国内生产总值（GDP）下调。而其他省份基本呈现逐年增长的发展趋势，波动相对较小。

在区域科技创新方面，各省市创新水平均呈现不断上升的趋势。经济发展依赖于各个领域的创新，创新作为引领发展的动力，随着我国不断加大创新资金和人员投入，科技创新的产出能力大幅提高。

在区域生态环境方面，各省市生态发展呈波动缓升趋势，但整体水平相对偏低，其中上海、江西增幅相对较为显著，福建省发展指数最低。上海市政府发布崇明2035总体规划，并加强工业固体废弃物污染防治，生态环境指数得以逐步提升；自2013年水利部启动全国水生态文明城市建设试点工作以来，江西省加大投入，在生态建设方面取得显著成效，至2019年生态发展指数达0.65。

（二）区域环比发展指数分析

反映华东地区环比的发展指数如图4至图6所示。

图4 华东地区经济发展系统发展指数

图6 华东地区生态环境系统发展指数

图5 华东地区科技创新系统发展指数

从经济发展指数可以看出，江苏省经济发展水平最高，经济指数在0.7～0.8之间波动；发展水平最低的是江西省，经济指数介于0.1～0.2之间；除福建、安徽及江西发展指数低于0.4之外，上海、浙江与山东经济发展指数介于0.5～0.7，发展指数水平较高。

从科技创新指数可以看出，华东地区科技创新指数水平最高的是江苏省，创新发展指数介于0.8～0.9上下浮动；江西省科技创新水平最低，创新发展指数低于0.1；低创新指数地区还包括安徽与福建，创新发展指数介于0.1～0.2之间，创新发展指数值差距较大。

从生态环境指数可以看出，各省市生态环境指数值集中于0.3～0.7之间上下浮动，没有严重的差异分化。相比经济发展指数与科技创新指数，生态发展指数较为平稳均衡，由此可见，造成省市之间发展水平差异主要源自于经济发展与科技创新。

总体而言，江苏省经济发展与科技创新发展水平最高，相较于其他省域一直处于领先地位，江苏省大力实施创新驱动核心战略和科教与人才强省基础战略，推动江苏科技创新整体跃升。江西省为经济发展与科技创新指数落后区，限于交通不便、教育事业落后及以农业为主的产业结构，导致经济附加值不高，因此经济实力与竞争力较为落后。

(三 )区域发展指数综合评价

华东地区经济发展、科技创新与生态环境系统综合发展趋势如图7所示。

图7 华东地区经济、科技与生态综合评价值

其中，经济发展增长趋势呈直线式快速发展，科技创新指数自2018年迅速提高，单一系统总体呈发展态势，经济发展与科技创新发展增速明显高于生态环境。自2010年之前，受国际金融危机的冲击，经济增长动力不足，主要靠投资和出口，农业劳动力数量大，科技仍处于模仿式创新和不断探索阶段，华东地区生态环境综合发展水平远高于科技创新与生态环境。2010年，在推进结构调整和提高经济质量发展的同时，不断加大对科技创新的投入，科技技术支出增长8%。随着中国工业化不断发展，高耗能工业的增加，产生大量的工业废物，使得华东地区环境污染加剧，此时经济与科技发展速度高于生态环境发展速度。至2018年，我国科技取得一系列创新成果，创新体制改革稳步推进，极大释放的创新活力，科技创新状况迅速发展。

(四 )耦合度及协调度分析

1.耦合度分析

通过公式（9）对华东区经济发展、科技创新与生态环境进行耦合度分析，如图8所示可以看出，2005—2019年各省市的耦合度变化幅度趋于平稳，纵向地域之间耦合度差异较大。其中，江西省耦合度均值为0.583，处于中级耦合阶段，经济发展、科技创新与生态环境之间相互作用，影响力较为明显。上海、江苏、浙江、安徽、福建和山东耦合度均值为0.935，处于高级耦合阶段，经济、科技与创新系统之间具有强相互作用，在发展基础上互相促进。

图8 华东地区各省市经济、科技与生态耦合度

2.耦合协调度分析

根据耦合度值及耦合协调度模型，计算得出华东地区2005—2019年耦合协调度值，计算结果如表4所示。

表4 华东地区各省市经济、科技与生态耦合度

由表4可知，2005—2019年华东地区大多数省份耦合协调度有所提升，耦合协调度均值从2005的年0.598 6上升至2019年的0.615 0。其中，提升较为缓慢的地区包括安徽、福建与江西，协调度均值均低于0.5。耦合协调度均值超过0.7的省份为江苏和山东，均值超过0.6的省份为上海与浙江，除上海、江苏与山东2018—2019年协调度呈下降趋势外，其余区域基本保持稳步上升，整体耦合度呈现“沿海高，内陆低”的空间特点，区域之间协调度仍存在较大差距。

具体而言，2005年上海市、江苏省与山东省耦合度处于中级协调阶段，至2019年，除江苏省仍处于中级协调阶段之外，上海市与江苏省协调度均有所下降。与此同时，浙江省耦合协调度从初级协调上升至中级协调，安徽省与江西省虽协调度不断上升，但仍处于濒临失调阶段，经济发展、科技创新与生态环境之间相互作用较强，但没有达到协同发展的趋势。福建省至2019年协调度处于勉强协调，仍需进一步提高经济、科技与创新之间的协同发展。总体而言，华东地区协调发展趋势正逐步提高，处于良性协同发展阶段。

（五）耦合协调引力分析

为进一步分析华东地区六省一市经济发展、科技创新与生态环境的耦合发展趋势，本文选取2009年、2014年和2019年三年数据，借助ARCGIS10.5软件对耦合结果进行绘制，结果如图9所示。

图9 华东地区经济、科技与生态耦合协调演变趋势

从图9中可以看出，2014年相较于2009年，除江西省由轻度失调发展为濒临失调，福建省由濒临失调发展为勉强协调之外，其他省市协调度没有实质性变化。2019年相较于2014年，浙江省耦合协调发展态势由初级协调发展为中级协调，山东省耦合协调度由中级协调下调为初级协调，其他省市协调等级并没有发生实质性变化。

华东地区各省市在耦合协调度上存在较大差异，上海、江苏、浙江、山东地处沿海，地理位置优越，工业化和现代化较高，经济、科技和生态之间具备良好的正向作用，相互促进，协调发展，但距离优质协调还存在一定的差距，在发展经济与科技的同时注重生态环境，提高三者之间的耦合协调度。江西地处内陆，江西省耦合协调度水平最低，处于濒临失调，系统之间无序发展，相互之间没有明显的正向作用。

(六 )时空耦合分析

本文在耦合协调度基础上，构建耦合协调引力模型，如表5所示为华东地区经济发展、科技创新与生态环境引力模型，研讨各省市的空间耦合协调联系。

表5 华东地区各省区系统之间耦合协调引力矩阵

从表5中可以看出，上海、江苏与浙江对华东地区其他省市引力水平最高，引力总值分别为0.786、0.981和0.883，安徽、福建与山东与其他省市引力水平则处于低强度引力状态，江西省与其他省市的耦合引力水平最低，总值仅为0.296。由此可以看出，华东地区上海、江苏与浙江对周边区域没有有效地发挥幅射带动作用。需加强区域之间在空间上的联系，其中江西主要受地理位置的影响，四周环山，交通可达性较弱，很难接收周边发达省域的经济辐射，从而导致江西省与其他省市之间耦合协调引力水平最低。

五、结论与建议

本文基于2005—2019年华东地区六省一市的截面数据，通过构建评价指标体系，运用耦合度协调度模型及耦合协调引力模型，探析华东地区经济发展、科技创新与生态环境之间的耦合协调发展状况及省域之间的空间联系，通过分析主要得出以下结论：

第一，2005—2019年华东地区经济发展、科技创新与生态环境发展指数增长明显，且经济发展与科技创新增长速率大于生态环境增长速率。不同省区之间经济发展与科技创新指数存在较大差异，上海、江苏、浙江与山东一直处于领先地位，安徽、福建与江西发展指数较为落后。

第二，华东地区除江西省处于中级耦合阶段之外，上海、江苏、浙江、山东、福建与安徽处于优质耦合阶段，耦合度均值达0.935，经济、科技与生态之间相互促进；耦合协调度平均值自2005年0.599上升至2019年0.615，耦合协调度有所提升，但省区之间协调发展不均衡，整体耦合度呈现“沿海高，内陆低”的空间特点，江西省仍处于濒临失调状态。

第三，华东地区在经济发展、科技创新与生态环境空间耦合相对较弱，除上海、江苏与浙江对华东地区其他省市引力水平较高之外，安徽、福建与山东与其他省市引力水平则处于低强度引力状态，耦合引力水平总值仅为0.296，不同省区之间耦合协调度和交通可达性对于耦合协调引力水平产生重要影响。

根据上述结论，本文提出以下建议：

首先，完善创新体系，夯实创新人才基础。不断增加科技创新投入，以创新驱动、高质量供给引领和创造新需求，促进经济结构调整与产业结构转型[24]。在我国发展动力转型的情况下，摆脱过多依靠要素投入推动经济增长的路径依赖，加快产业数字化、智能化转型。

其次，健全绿色科技创新体系，加快生态化建设。通过科技创新提高生态环境保护建设，加大绿色创新投入，凝聚起更为强大、更为持久的科技创新力量，使得科技创新为生态建设提供动力，提高科技创新对生态环境建设的推动力。通过科技创新推动经济发展的同时，与环境保护相协调，推进华东地区可持续化发展，提高经济、科技和生态协调发展程度，形成良好的协同性。

再次加强省域间空间联系，提高华东地区互通机制。加快沿海和内陆省域之间的交通设施完善，加强区域之间合作，利用自然资源进行产业协作，充分发挥城市间的资源优势互补。同时积极调整产业结构，不断优化市场结构，鼓励省域间的企业合作，构建常态化的交流机制，形成协同发展乘法效应，不断推进长三角一体化发展以及对周边省域的辐射带动作用。