煤炭资源城市创新生态健康度的生态位测算及对行业的协同集聚影响

张 侠，朱少英，李 明，叶 绿

(1.山西大同大学商学院，山西 大同 037009；2.中国空间技术研究院，北京 100095；3.圣彼得堡理工大学，圣彼得堡 195251)

0 引 言

在新能源被大规模利用之前，煤炭行业依然是我国经济发展的重要支柱产业。当前，随着我国“双碳”目标的不断推进，煤炭行业已经由传统的粗放式经营向绿色生产方式转变，其中智能化矿井的建设、煤炭的绿色高效开采、员工工作环境的改善都是亟需解决的问题[1]。煤炭行业与煤炭装备制造业之间的关系紧密，在煤炭开采过程中，机械设备投资和运营维护在整个煤炭行业中占有较大的支出比重，且直接影响煤炭行业整个生产系统运行的效率和可靠性，进而影响经济效益[2]；同时煤炭行业也为煤炭装备制造业未来的可持续发展提供了一定的市场空间。因此，为了提升煤炭行业的高质量发展，实现煤炭资源的绿色高效开采，需要推进煤炭行业和煤炭装备制造业的协同发展。然而，目前我国煤炭装备制造业基础薄弱，高端装备产能不足，中低端装备产能过剩，市场同质化竞争严重。随着煤炭行业的结构优化、煤矿数量大幅度减少，造成煤炭装备制造业市场萎缩和过度竞争，所以需要开展共性关键技术研发，引导煤炭装备制造业在煤炭资源等区域集聚，打造高端和重点制造行业集群[3]。

区域创新生态健康指的是创新复合组织与其内部环境、复合环境、外部环境之间的物质、能量和信息的良性互动，能够维持、保持组织自我运作能力且整体功能良好，对外界的长期或突发扰动有一定的抵抗能力[4]。

因此，本文构建煤炭资源城市创新生态健康度评估体系，且从生态位的角度剖析了当前山西省域内的5座煤炭资源城市创新生态发展状况和存在的问题；研究了不同类型的煤炭资源城市创新生态健康度对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚影响及煤炭企业所产生的创新驱动效应，以期为地方煤炭资源城市相关行业的协同集聚和创新生态的健康发展提供一些建设性意见。

1 研究进展

1.1 区域创新生态健康度的研究

关于区域创新生态的健康度，苗红等[5]首先从理论层面提出了区域技术创新生态健康度的内涵及评价指标体系。在体系构建方面，李福等[6]基于创新生态系统的生存与发展过程的作用机理，将创新生态的健康评估体系划分为持续能力和竞争能力；姚艳虹等[7]基于健康创新生态系统的特征，将创新生态的健康评估指标体系划分为生产率、适应力和多样性；顾桂芳等[8]基于核心企业功能，将创新生态健康评价指标划分为生长力、共生力、平衡力和再生力。在研究方法选取方面，张贵等[9]运用突变算法，分析了我国2012—2015年高技术产业的创新生态系统健康状况；李佳颖[10]采用密切值法，分析了2017年我国30个省(市、自治区)的创新生态系统健康状况；范德成等[11]运用改进熵-DEMATEL-ISM组合方法，分析了2011—2016年我国31个省(市)高技术产业技术创新生态系统健康程度。

1.2 区域行业协同效应的研究

关于区域行业的协同效应，在研究方法方面，孙喜民等[12]基于煤炭企业的多元化视角，构建了产业协同的动力学模型；尹翀等[13]提出了RITFT建模原理及方法，构建了中原地区RITFT模型。在驱动要素方面，夏凡等[14]基于纵向市场价格信号变化作为驱动要素，研究了上下游产业与技术进步的协同效应；郑洁等[15]分析了当前城市人口规模和经济发展水平的约束机制对长江经济带产业多样化和专业化的协同效应。在研究对象选取方面，费少卿[16]从产业生态系统理论的角度出发，对关中城市群现代化物流产业体系内部各产业间的协同效应进行了分析。

通过对上述文献的梳理可以发现，对于区域创新生态健康度的研究，目前主要集中在理论和实证两方面，以评估体系的构建和研究方法等研究视角对其进行静态和动态的综合评估，缺少创新生态健康度与行业驱动要素关系方面的研究；在区域行业协同效应方面，学者们在研究方法、驱动要素和研究对象选取等领域都取得了一定的研究成果，但以煤炭资源城市作为研究对象，且关于创新生态健康度对煤炭行业和煤炭装备制造业之间的协同集聚方面的研究目前较少。

在此基础上，本文基于自然生态系统，结合煤炭资源城市的特性，从创新生物群落和创新环境群落两个维度构建煤炭资源城市创新生态健康度模型，并对其生态位的宽度和重叠度进行测算；分析创新生态健康度对煤炭行业与煤炭装备制造业的影响及煤炭企业创新所发挥的中介效应。

2 煤炭资源城市创新生态系统理论及对协同效应的影响机制分析

2.1 煤炭资源城市创新生态健康度评价体系的构建

自然生态系统指的是在一定时空内，由生物群落与其环境组成的一个整体，内部各要素之间通过物种流动、能量流动、物质循环、信息传递和价值流动，且相互联系、相互制约，能够实现自我调节功能的复合体[17]。基于自然生态系统的概念，结合煤炭资源城市具有产业结构单一、生态环境破坏严重、企业规模结构单一和城市建设发展不足等特性[18]，本文构建了煤炭资源城市创新生态健康度评价指标体系，主要包括创新生物群落和创新环境群落两个子系统，见表1。

表1 煤炭资源城市创新生态健康度评价指标体系Table 1 Evaluation index system of innovation ecological health degree in coal resource cities

1) 创新生物群落。鉴于孙福全[19]的观点，创新生物群落包括研究种群、开发种群和应用种群；在自然生态系统中，研究种群仿佛绿色植物，用来产生创新成果，相关组成要素包括科研机构、高等院校和科技人才。其中，科研机构和高等院校的主要职能是进行基础性和实用性的科学研究以及对人才的培养，科技人才的主要职能是为科研机构和高等院校的可持续发展提供人才保证。本文选取了煤炭资源城市中的科研机构数量、高等院校数量和科研人员数量来表征研究种群。开发种群仿佛动植物，其职能是对研究种群所产生的创新成果进行吸收和转化，形成创新产品，本文选取了煤炭资源城市中的工业企业作为开发种群。应用种群仿佛自然生态系统中的细菌和微生物，其职能是对创新产品进行消费和提出使用后的意见，使创新产品能够实现再次创作和升值，本文选取了煤炭资源城市中居民人均可支配支出和城市人口数量来表征应用种群。

2) 创新环境群落。鉴于常玉等[20]的观点，创新环境群落包括创新基础硬环境和创新社会氛围软环境。在自然生态系统中，创新基础硬环境仿佛自然界的水、空气、阳光和土壤，用来为创新成果的显现提供动力源泉，其相关要素包括人均绿地面积、空气质量、工业固废利用率、城市通车里程和互联网普及率。其中，人均绿地面积、空气质量和工业固废利用率作为连接创新发展和煤炭资源城市转型升级的重要纽带，反映了煤炭资源城市的绿色演变过程。城市通车里程作为基础设施建设的重要组成部分，主要职能是反映煤炭资源城市的投资营商环境，进而营造积极的城市创新生态。互联网普及率可以降低参与创新的门槛，为更多愿意参与创新的人们提供信息和技术支撑。本文选取了煤炭资源城市中的人均绿地面积、空气质量、工业固废利用率、城市通车里程和互联网普及率来表征创新基础硬环境。社会氛围软环境仿佛自然生态系统中的矿物质和微量元素，其职能是用来维持城市的创新活力和实现创新的再次循环，其相关要素包括技术、资金、知识和政府支持。本文选取了专利申请数量、金融机构数量、财政科研经费支出、地方教育支出、高等院校学生数量和高等院校教师数量来表征煤炭资源城市的社会氛围环境。

2.2 煤炭资源城市创新生态健康度对行业协同的影响机制分析

2.2.1 煤炭资源城市创新生态系统健康度对技术创新能力的影响

目前技术创新能力增强的两条关键途径是技术创新规模的扩大和技术创新效率的提升[21]，而增强技术创新能力的关键在于营造健康的创新生态系统。在此基础上，本文将煤炭资源城市创新生态健康度中的各个群落对技术创新能力的作用逐一进行分析。

首先，在煤炭资源型城市的创新生物群落中，研究群落作为创新活动的主体，位于“金字塔”的最顶层，通过科研机构、高校和科技人员来产生大量的研究成果；工业企业是创新生物群落中的行为主体，对研究种群中产生的研究成果进行开发和利用，进而降低企业成本花费和提高工作效率；城市居民的平均可支配支出和城市人口数量作为应用种群，是研究成果的最终受益者和信息反馈者。鉴于黄鲁成等[22]创新资源的观点，本文将研究群落、开发群落和应用群落看作是创新的各种资源总和。创新生物群落作为煤炭资源城市创新生态系统的子系统，通过内部循环，且随着创新资源投入的增加，技术创新的规模将会逐渐扩大。

其次，煤炭资源城市的创新环境可以有效提升创新效率[23]，其中创新环境中的基础环境为煤炭资源城市创新规模的扩大提供了基本的“后勤保障”；社会氛围环境作为创新的软环境，可以用来维持煤炭资源城市的创新活力。

因此，随着煤炭资源城市技术创新规模的扩大和技术创新效率的不断提升，也使得城市技术创新能力得到了显著提升，进而形成了健康的创新生态系统。

2.2.2 技术创新能力促进煤炭行业和煤炭装备制造业协同集聚

煤炭企业作为煤炭资源城市获取先进技术的主要行为主体，随着城市创新能力的提升，煤炭企业技术创新能力将会得到显著增强。首先，从产业链的角度来看，煤炭企业技术创新能力不断提升，会对下游的煤炭装备制造业衍生出一定的服务需求，从而倒逼煤炭装备制造业技术创新能力不断提升。其次，煤炭城市创新生态系统中所具有的各种创新资源，可以使煤炭行业和煤炭装备制造业实现资源共享，进而产生协同和集聚的效应。最后，随着煤炭装备制造业在行业内部竞争的不断加剧，整个行业将会向着更专业化的方向进行细分。当前煤炭行业向着机械化、自动化、智能化和清洁高效的方向发展，煤炭装备制造业会提供更加精细化的设备产品，使得煤炭行业和煤炭装备制造业实现更加深入的协同发展，也使更多专业化的煤炭装备制造业集聚在煤炭行业的周边。

因此，煤炭城市技术创新能力促进了煤炭行业和煤炭装备制造业技术创新的协同集聚发展。煤炭城市创新生态系统的健康度也可以对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚起到驱动作用。

3 研究方法

3.1 变量的选取

3.1.1 煤炭行业与煤炭装备制造业的协同集聚指标

本文鉴于武翠等[24]所使用的行业协同聚集方法，首先构建了煤炭行业和煤炭装备制造业的集聚指标，见式(1)和式(2)。

(1)

(2)

式中：Mmk和Mpk为省域k城市煤炭行业和煤炭装备制造业的就业人数；Mm和Mp为省域煤炭行业和煤炭装备制造业的就业人数；Mk为省域k城市的就业人数；M为省域的就业人数。

对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚进行测算，见式(3)。

(3)

3.1.2 煤炭资源城市创新生态健康度生态位的测算

通过对煤炭资源城市创新生态健康度的理论分析，本文将创新生态资源的开发和利用情况、创新资源的开发相似情况作为煤炭资源城市创新生态健康的生态位宽度和重叠度分别进行评价研究。

1) 生态位宽度的测算。本文从创新生物群落和创新环境群落两个维度测算山西省域内5座煤炭资源城市的创新生态位的宽度。当生态位宽度越宽时，意味着创新生态系统中可供利用的创新资源就越多，城市健康且城市的行业竞争力也越强。本文选取levins的生态位宽度测量模型来进行计算，见式(4)。

(4)

式中：fi为省域i城市的生态位宽度；Pij=NijYi为省域i城市利用j的技术创新资源占利用总数量的比例；R为可利用技术创新资源的数量。

2) 生态位重叠度的测算。生态位重叠度是从地域角度，测量煤炭资源城市在创新生态的开发和利用创新资源的相似程度。当生态位重叠度越高时，意味着各城市之间的竞争优势不明显，使得竞争越激烈。本文选取Price和Schoener的曲线平均模型来进行计算，见式(5)。

(5)

式中：fij为省域i煤炭企业和j煤炭企业技术创新的重叠度；Pif和Pjf分别为i煤炭企业和j煤炭企业中可利用资源f中的状况。

3) 基于生态位煤炭资源城市创新生态系统健康度的分类。按照朱正浩等[26]的研究方法，本文将煤炭资源城市创新生态系统健康度生态位的宽度和重叠度的数值进行标准化处理，设定平均聚类数，当健康度生态位宽度和重叠度都高的情况，称为创新多样型(diver)；当健康度生态位宽度高，重叠度低的情况，称为创新平衡型(balan)；当健康度生态位宽度低，重叠度高的情况，称为创新追随型(follow)；当健康度生态位宽度和重叠度低的情况，称为创新专长型(expert)，如图1所示。

图1 基于生态位煤炭资源城市创新生态系统健康度的分类Fig.1 Classification of urban innovation ecosystem health degree based on niche of coal resources cities

3.1.3 中介变量：煤炭企业的技术创新能力

由于所选煤炭上市企业坐落在山西省5座煤炭资源城市，且在当地占用较大的市场份额，一定程度上代表了当地煤炭城市的技术创新能力，因此本文选取晋能控股(大同市)、山西焦煤(太原市)、华阳集团(阳泉市)、潞安化工(长治市)和兰花集团(晋城市)的技术创新能力作为中介变量，基于学者们的研究，将技术创新的投入和产出、环境能力作为一级指标来进行表征，二级指标包括技术人员投入强度、研发经费投入强度、专利申请数量和政府补助额，且采用熵权-TOPSIS的方法来进行综合评估[25]。

3.2 模型的构建

分析不同类型煤炭资源城市创新生态系统健康度对行业协同集聚的影响。本文采用M估计法，将煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚作为被解释变量，创新多样型城市、创新平衡型城市、创新追随型城市和创新专长型城市作为解释变量，构建面板模型，见式(6)。

colla=ao+a1diver+a2balan+

a3follow+a4expert+ε

(6)

式中：colla为煤炭行业和煤炭装备制造业协同集聚；diver为创新多样型城市；balan为创新平衡型城市；follow为创新追随型城市；expert为创新专长型城市；ε为随机扰动项。

同时，基于对上述煤炭企业技术创新能力所产生的中介效应的理论分析，本文采用中介作用模型，研究不同类型的煤炭资源城市创新生态健康度能否通过煤炭企业技术创新能力对煤炭行业和煤炭装备制造业产生协同集聚影响，构建面板模型见式(7)～式(10)。

colla=βo+β1diver+inno+ε

(7)

colla=γo+γ1balan+inno+ε

(8)

colla=δo+δ1follow+inno+ε

(9)

colla=φo+φ1expert+inno+ε

(10)

式中，inno为煤炭企业技术创新能力为中介效应变量，其他指标变量所表示的含义同上。

3.3 数据来源

本文选取山西省域内煤炭上市企业所在的5座城市，即太原市、大同市、阳泉市、长治市和晋城市作为研究对象，其中煤炭行业和煤炭装备制造业协同集聚和创新生态位健康度评估体系等指标数据来源于2015—2019年的《山西省统计年鉴》和上述5座城市的地方统计年鉴，由于个别数据有缺失故对相关联数据进行了线性插入。煤炭企业技术创新能力数据来源于文献《基于熵权-TOPSIS模型的煤炭上市企业技术创新能力评价研究》，选取了晋能控股、山西焦煤、华阳集团、潞安化工和兰花集团煤炭上市企业的数据。

4 实证结果与分析

4.1 煤炭资源型城市创新生态系统健康度生态位测算

基于煤炭资源城市创新生态系统健康度模型，本文测算了2015—2019年山西省域内5座煤炭资源城市的创新生态系统健康生态位的数值，见表2。

表2 煤炭资源城市创新生态健康度生态位宽度和重叠度及排序Table 2 Niche width,overlap and ranking of innovation ecological health degree in coal resource cities

创新生态系统健康度生态位宽度和重叠度的平均值为0.20和0.63，太原市和大同市为创新多样型城市，创新生态健康宽度和重叠度均值分别为0.326、0.893和0.208、0.720，意味着以上两座城市掌握了相对较多的创新资源，城市发展状况良好但外界环境竞争激烈，并且可以看出太原市的创新资源比大同市要多，且竞争程度也更加激烈；长治市为创新追随型城市，创新生态健康宽度和重叠度均值为0.140和0.891，意味着长治市创新资源比较有限同时面临着外界环境的竞争压力；阳泉市和晋城市为创新专长型城市，创新生态健康宽度和重叠度均值分别为0.187、0.563和0.139、0.510，意味着这两座城市创新资源有限，但外界竞争程度不高，具备行业发展的优势，其中阳泉市比晋城市的创新资源和竞争压力要更大。

4.2 煤炭资源城市创新生态系统健康度对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚影响

表3反映了煤炭资源城市创新生态健康度对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚影响。从表3可以看出，将创新多样型、创新追随型、创新专长型作为自变量，而将行业协同集聚作为因变量进行M估计法分析，创新多样型的回归系数值为0.599(t=7.154，p=0.000<0.01)，意味着创新多样型会对行业协同集聚产生显著的正向影响关系；创新追随型的回归系数值为0.939(t=8.685，p=0.000<0.01)，意味着创新追随型会对行业协同集聚产生显著的正向影响关系；创新专长型的回归系数值为0.952(t=11.367，p=0.000<0.01)，意味着创新专长型会对行业协同集聚产生显著的正向影响关系。总结分析可知，创新多样型、创新追随型、创新专长型会对行业协同集聚产生显著的正向影响关系。

表3 煤炭资源城市创新生态健康度对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚影响Table 3 Influence of innovation ecological health degree of coal resource cities on collaborative agglomeration of coal industry and coal equipment manufacturing industry

4.3 中介效应煤炭企业技术创新能力对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚影响

基于煤炭企业技术创新能力，分析不同类型煤炭城市的创新生态健康度对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚的影响，本文采用了中介作用方法进行实证分析，具体结果见表4。通过对煤炭资源城市创新生态健康生态位的测算，可以看出5座煤炭资源城市没有创新平衡型城市，所以本文只对其他三种情况进行研究分析。

由表4可知，煤炭资源城市创新生态健康度均呈正向显著性，意味着创新多样型、创新专长型和创新追随型三种情况的煤炭资源型城市创新生态健康度均可以对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚产生影响，基于中介变量的煤炭企业的技术创新能力，只有创新多样型城市的创新生态系统健康度能够对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚产生一定的促进作用。采用中介作用方法进行检验得出，煤炭城市创新生态健康度的总效应分别为0.378、0.247和0.223，中介效应分别为0.026、-0.003和-0.001。

表4 煤炭资源城市创新生态健康生态位对煤炭行业和煤炭装备制造业的影响Table 4 Influence of innovation ecological health niche of coal resource cities on coal industry and coal equipment manufacturing industry

5 研究结论与建议

5.1 研究结论

本文基于2015—2019年山西省域内5个煤炭资源城市的相关面板数据，采用生态位模型对山西省域内的煤炭资源城市创新生态系统生态位健康度进行了测算，且通过M估计法和中介作用模型，实证分析了以煤炭企业技术创新能力作为中介效应的煤炭资源城市创新生态系统健康度对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚效应和创新驱动效应，得出以下研究结论。

1) 按照煤炭资源城市创新生态系统健康度生态位的分类，太原市和大同市为创新多样型城市，两座城市掌握了相对较多的创新资源，城市发展健康状况良好但外界环境竞争激烈，且太原市具有更多的创新资源；长治市为创新追随型城市，城市创新资源比较有限同时面临较大的周边环境竞争压力，阳泉市和晋城市为创新专长型城市，两座城市创新资源有限，外界竞争程度不高，且阳泉市具备更多的竞争优势和压力。

2) 基于自然生态系统，从创新生物群落和创新环境群落两个维度构建了煤炭资源城市创新生态系统健康度评价模型，并研究了不同类型城市创新生态系统健康度对煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚影响。

3) 研究得出创新多样型城市的创新生态系统健康度可以通过煤炭企业的技术创新驱动促进煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚。

5.2 政策建议

根据以上研究结论，对于构建健康的煤炭资源城市创新生态系统，本文给出了以下政策建议。

1) 推动煤炭资源城市向创新平衡型城市变迁，缩小城市之间的差距。具体来说，一方面太原市和大同市需要提升技术创新能力(降低生态位重叠度)获取足够的竞争优势；另一方面，阳泉市、晋城市和长治市等煤炭资源城市需要提升生态位宽度，在机制创新方面下功夫，实现产业、资金和人才等创新资源从发达地区向本地区的转移和集聚，缩小省域内城市间的发展差距。

2) 提升煤炭企业技术创新能力，稳固推进煤炭行业和煤炭装备制造业的协同集聚。具体来说，一方面增加煤炭企业科技研发投入，采用安全绿色智能化开采技术，带动装备制造业协同发展；另一方面，煤炭装备制造业推动产业结构改革，提升高端制造业产能，加快精细化产品研发，以煤炭行业为中心努力打造规模化产业集群。