数字经济、海洋科技创新与海洋经济高质量发展

刘素荣　周昭　霍江林

摘要：基于2011—2019年11个沿海省份的面板数据，运用熵权法与指数模型对沿海地区数字经济和海洋经济高质量发展水平进行测算，建立含有海洋科技创新门槛变量的面板门槛模型，实证检验数字经济对海洋经济高质量发展的影响机理。结果表明：数字经济能够显著促进海洋经济的高质量发展，尤以创新与开放层面的促进效应更为显著，但存在边际效应非线性递减趋势与地区分布差异特征；上海、天津、山东等省份的数字经济促进效应跨越门槛后更大，表现为门槛加强特征。因此，应推动数字经济对海洋经济高质量发展助力赋能，实施区域差异化的数字经济发展战略，深度挖掘和释放数字经济的创新驱动潜能。

关键词：数字经济；海洋经济；高质量发展；海洋科技创新；门槛模型

中图分类号：F74

文献标识码：A

文章编号：1673-5595（2023）03-0071-11

一、引言

党的二十大报告明确指出，要发展海洋经济，保护海洋生态环境，加快建设海洋强国。在新冠肺炎疫情反复和国际竞争日益加剧的双重压力下，海洋经济表现出强劲的韧性，但产业结构粗放、生态环境被破坏、科研资源受约束、管理水平相对落后和涉海金融支持力度有限等问题也日渐凸显，其发展模式亟需从规模速度型向质量效益型转变。［1］数字经济依托于互联网、人工智能、大数据和云计算等技术创新，通过实现效率变革、动力变革和质量变革引领经济高质量发展，为赋能海洋经济高质量发展提供了全新思路和可行路径。［2］因此，在数字经济时代，如何科学评价海洋经济高质量发展水平？数字经济是否能有效发挥重塑效应助力我国海洋經济实现“弯道超车”？这些问题的回答对于精准把握我国海洋经济高质量发展方向具有重要意义。

探讨数字经济与海洋经济高质量发展之间的关系，有助于全面认识和准确把握数字经济的发展趋势，同时为全面推进海洋经济高质量深化发展提供理论依据和实践探索。本文将数字经济和海洋经济高质量发展纳入同一框架进行分析，建立面板门槛模型，突出分析数字经济与海洋经济高质量发展的非线性关系。从数字经济赋能角度入手，探讨海洋经济高质量发展的影响因素，并基于数字经济、海洋经济高质量发展的内涵，构建数字经济和海洋经济高质量发展两大综合评价指标体系；从海洋科技投入要素的门槛效应视角切入，实证分析数字经济影响海洋经济高质量发展的内在机理及其效应，为寻找沿海省份提升海洋经济高质量发展的优化路径、实现政策有效调控和精准发力提供参考。

二、文献综述

数字经济以数字化的知识和信息为关键生产要素，以网络化、智能化的数字基础设施为支撑，通过“技术—经济范式”的变迁与扩散，促进大数据、云计算等新一代信息通信技术等通用技术与经济社会活动深度融合，是实现效率提升和结构优化的一种新的社会经济形态。［3］现有研究对数字经济的测度方法主要有两种：一种是直接测算其发展规模，比较有代表性的是中国信息通信研究院发布的数字经济规模；另一种是建立多维度指标，其中，衡量国家层面数字经济发展水平的指数有上海社科院全国数字经济竞争力指数、腾讯研究院“互联网+”数字经济指数和财新智库数字经济指数，衡量省域和城市层面数字经济水平则主要通过构建综合评价体系［4］。有关数字经济作用效果的研究分为宏观、中观和微观三个层面。宏观经济层面的研究主要基于经济高质量发展视角，互联网、云计算等新兴技术下新的投入要素和新的资源配置效率提升了全要素生产率，从而驱动经济增长、释放经济活力。［5］中观产业层面的研究则聚焦于制造业高质量发展，信息技术的快速发展为中国制造业提供了转型升级的新机遇，数字经济与实体经济的深度融合将重组产业链，驱使制造业优化升级。［6］微观企业层面，数字经济驱动企业提升创新能力［7］、加强成本管控［8］，进而提升企业全要素生产率［9］。

关于海洋经济高质量发展的研究，国内外学者主要集中于海洋资源利用与管理［10］、海洋经济发展效率测度［11］、海洋经济监测预警［12］以及从生态经济等视角对海洋经济发展质量进行评价［13］等方面，也有部分学者研究探讨其内涵阐述和测度指标的构建。关于海洋经济高质量发展的定义和内涵，有学者指出，海洋经济高质量发展是以“海洋经济—海洋资源—海洋环境—海洋科技—海洋社会”五大系统为发展对象，在“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念指导下的高质量发展过程。［14］关于海洋经济高质量发展水平的测度方式，主要有两类：一类是使用单一替代性指标，其中海洋全要素生产率［15］和海洋绿色全要素生产率［16］最为常见；一类是构建综合评价指标体系，如鲁亚运等［17］、王银银［18］、霍江林等［19］分别构建综合评价指标体系，对不同区域海洋经济高质量发展水平进行评价。关于海洋经济高质量发展的影响因素，已有研究中主要包括产业结构［20］、环境规制［21］和海洋科技创新［22］等。

数字经济的高速发展促使学者们开始关注其对于海洋经济高质量发展的驱动作用。孙才志等［15］将数据要素纳入测度指标，发现数字经济的发展对海洋全要素生产率的提升表现出强者愈强的“马太效应”；伏开宝等［23］以产业升级为研究视角，发现数字经济对海洋经济高质量发展具有正向促进作用；蹇令香等［24］认为数字经济显著提升海洋产业发展质量，但其作用大小受技术创新等经济要素的调节效应的影响。也有研究表明，科技创新投入是影响海洋经济增长效率的关键因素，科技创新与海洋经济高质量发展具有非线性关系。［16，25］

综上所述，关于数字经济的研究大部分聚焦于数字经济对城市层面和制造业高质量发展的影响；针对海洋经济高质量发展的研究多集中于以内涵阐释和指标测度为主的定性分析，较少进行实证研究。少有文献将数字经济与海洋经济高质量发展相结合，且缺乏关于二者之间非线性影响的研究。基于此，本文以我国11个沿海省份为研究对象，借助熵权法计算海洋经济高质量发展水平和数字经济发展综合指数，探究数字经济对海洋经济高质量发展的影响；构建门槛模型考察数字经济与海洋经济高质量发展的非线性关系，合理估计二者之间的内在逻辑，实证检验数字经济的快速发展在构建现代化海洋经济体系中的重要作用。

三、理论分析与研究假设

（一）数字经济对海洋经济高质量发展的非线性影响

数字经济时代，不断催生新产业、新业态、新模式，驱动海洋产业创新、协调、绿色、开放、共享发展。具体来讲，云计算、人工智能、大数据等数字技术渗透到海洋产业各部门，创新了海洋产业的商业模式，为海洋经济发展注入创新活力，并逐渐成为国际投资中日益重要的区位决定因素［26］;数字技术的运用可以极大地降低海洋资源的交易成本，在吸引外资和对外投资等方面起到了积极的推动作用，扩大了海洋产业的对外开放程度。数字平台增强了资源的流动性，缓解了市场中信息不對称程度，有利于打破区域壁垒，促进海洋产业协调发展。数字经济催生了海洋生物医药业、海洋新材料和新能源产业等新兴产业的发展，“高耗能高污染”的旧动能逐渐被“清洁高效”的新动能取代，促进了海洋经济绿色发展；同时，数字经济优化了海洋产业结构，提高了海洋劳动生产率［23］，使得原有行业可以以低成本开展更多业务，从而吸收大量的劳动力，促进海洋产业链条的进步与发展，更好地满足人民需求，更多地惠及人民生活，推动海洋经济高质量共享发展。基于上述分析，提出本文第一个假设。

假设H1：数字经济对海洋经济高质量发展水平的提高有正向促进作用。

然而，数字经济过快发展也可能会减弱对海洋经济高质量发展的驱动作用。随着数字经济规模的不断扩大，数字技术和数字平台的设备外观、性能优化等都将耗费大量能源，导致能源消费压力加剧。因此，数字经济规模的过度扩张也可能导致：不仅没有实现要素创新与能源需求的有效替代，反而还会固化既有的能源消费模式。［27］同时，数字经济带来的新的生产要素——信息资源会产生高存储成本，挤占大量生产资源，造成企业资源错配。［28］在数字经济发展过程中，数字资源往往集中于头部数字化平台，很容易形成“赢者通吃”的市场垄断。［29］此外，海洋产业在尝到数字经济发展初期的“红利”后，已经得以快速发展与优化，所以当数字经济发展水平仍不断提高时，其精进空间会逐渐缩小。因此，数字经济对海洋经济高质量发展的正向促进作用可能存在减弱的趋势。基于此，提出本文第二个假设。

假设H2：数字经济对海洋经济高质量发展的影响具有边际效应非线性递减的特征。

（二）海洋科技创新的门槛效应

经济高质量发展与数字化应用普及都需要科技创新技术的支持，而海洋科技创新能力缺乏是制约我国海洋经济增长的关键因素。［22］海洋科技创新水平较低容易导致科技创新要素供给不足，会直接影响海洋产业主体的创新能力与数字化服务的普及，即现有技术存量不能够充分挖掘并吸收数字资源给海洋经济高质量发展赋能所带来的红利，因而限制了数字经济对海洋经济高质量发展的推动作用。海洋科技创新水平的不断提高，一方面，可以帮助数字海洋突破技术瓶颈，大幅提升产业数字化水平并引入高质量创新型人才［30］；另一方面，海洋科技创新水平提高，意味着技术壁垒的突破，这将推动海洋产业技术进步与技术效率提升［31］，从而能够更高效地利用数字资源，充分释放数字技术的潜力，最终推动海洋经济高质量发展。基于此，提出本文第三个假设。

假设H3：数字经济对海洋经济高质量发展的影响存在海洋科技创新门槛。

四、研究设计

（一）变量选取与数据来源

1.被解释变量

选取海洋经济高质量发展水平（HQD）作为被解释变量。参考刘波等［32］的海洋经济高质量发展综合评价指标体系及其构建原则，从创新、协调、绿色、开放、共享5个维度，构建海洋经济高质量发展水平测度体系。借鉴已有指标体系的做法［33-35］，对指标进行筛选和调整，得到海洋经济高质量发展水平测度指标体系，如表1所示。

为消除各变量量纲及数量级的影响，对数据进行标准化处理。采用熵权法客观确定指标权重，综合测度各省（市、自治区）的海洋经济高质量发展水平。

（1）对各个指标进行标准化处理，以保证指标之间的可比性。

2.解释变量

选取数字经济发展水平（DE）作为解释变量。借鉴刘军等［36］的做法，将信息化发展和互联网发展作为数字经济综合发展水平的测度核心。在此基础上，参考赵涛等［4］的研究，将数字金融普惠纳入指标体系，从信息化发展、互联网发展和数字金融普惠发展等方面构建数字经济发展水平测度指标体系（见表2）。其中，数字金融普惠指数由北京大学数字金融研究中心基于蚂蚁金服微观数据所构建。运用熵权法得到各指标权重，对原始数据加权得到数字经济发展综合指数。

3.门槛变量

选取海洋科技创新（INN）作为门槛变量，用科技研发经费投入强度来衡量，即政府财政支出中海洋科技研发经费支出占地方财政支出的比重。

4.控制变量

海洋经济高质量发展水平与数字经济发展水平之间的关系会受到其他特征变量的影响。梳理相关文献，本文选择就业水平（EMP）、城市化水平（URB）、外商投资水平（WS）和固定资产投资水平（GD）作为控制变量。［20，37］主要变量符号及定义如表3所示。

5.数据来源

本文选取我国11个沿海省份2011—2019年的数据作为样本，研究数字经济对海洋经济高质量发展的影响作用。相关数据主要来源于《中国海洋统计年鉴》《中国海洋经济统计年鉴》《中国统计年鉴》、11个沿海省份的地方统计年鉴、国家统计局和地方统计局网站等，并通过国泰安数据库或手工测算对缺失数据进行补充；中国数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心。

（二）模型设定

1.基本模型设定

为了分析数字经济对海洋经济高质量发展的直接影响，构建基准模型为

五、实证分析

（一）描述性统计

各变量均采用2011—2019年间11个沿海省份的数据，共计99个，其描述性统计如表4所示。

由表4可知，海洋经济高质量发展水平的均值为28.8144，最大值为66.2477，最小值为7.2314，标准差为16.7202，表明不同地区间海洋经济发展质量差异较大，发展水平存在严重的不均衡。各省份数字经济发展综合指数的最大值和最小值分别为2.3240和87.5422，说明数字经济发展水平地区间差异明显，不同地区的数字经济建设和发展存在较大差距。从控制变量看，就业水平的均值和标准差分别为1.7615和0.1231，最大值和最小值也较为接近，表明不同省份就业水平差异较小，而城市化水平、外商投资水平和固定资产投资水平均具有较大差異。

（二）基准回归结果分析

在回归分析前，首先对变量进行多重共线性检验，结果显示，平均方差膨胀系数（VIF）为2.51，说明不存在严重的共线问题。在不考虑门槛变量和门槛效应的前提下，本文采取了递进式的回归处理方法，考察了数字经济对海洋经济高质量发展的边际效应，回归结果如表5所示。

结果表明，不论是否加入就业水平、城市化水平、外商投资水平和固定资产投资水平这4个控制变量，数字经济对海洋经济高质量发展的影响均在1%的水平下显著为正，说明数字经济水平的提高会正向促进海洋经济高质量发展，沿海省份数字经济发展水平越高，当地海洋经济高质量发展能力也越强，H1得证。

为进一步探讨数字经济对海洋经济高质量发展5个维度的影响，本文分别以5个维度的分项指数作为被解释变量，采用式（6）模型进行回归分析，结果如表5中列（3）—列（7）所示。结果表明，数字经济水平的提高对海洋经济高质量发展水平的提升作用主要体现在创新发展和开放发展两个维度上。其中，数字经济对海洋经济创新发展的影响系数为0.304，对海洋经济开放发展的影响系数为0.384，且都在5%的显著性水平下通过检验；数字经济对协调、绿色、共享发展的影响系数在统计上不显著，但均呈正相关关系，表明数字经济对协调、绿色、共享发展均具有微弱的促进作用。进一步研究发现，其不显著的原因可能在于：一是我国沿海地区的数字经济普遍处于起步阶段，未形成规模效应，影响能力较弱；二是创新与开放自改革开放以来就是重点强调与突出的理念，而协调、绿色和共享等发展理念提出相对较晚，深层次理念体系还处于完善阶段，其制约因素可能较多，进而导致数字经济的促进作用被抵消。

（三）门槛效应检验

为检验假设H2和H3，分别以数字经济与海洋科技创新为门槛变量，通过自助法检验是否存在门槛效应。运用STATA15统计软件重复抽样300次，依次进行单一门槛、双重门槛检验，判断是否存在门槛以及门槛的个数，检验结果如表6所示。

门槛存在性检验结果表明，数字经济和海洋科技创新的单门槛似然比检验值均大于1%显著性水平下的临界值，单门槛效应存在；但未通过双门槛效应检验，即不存在双门槛。为进一步检验门槛的估计值是否和真实值相等，绘制相对应门槛估计值的LR图，如图1所示。

LR图显示，门槛值40.8054和0.0154对应的LR值均落在5%临界值的下方，且趋近于0，即估计门槛值等于真实门槛值，数字经济可以较准确地划分为（DE≤40.8054）和（DE>40.8054）两个阶段，海洋科技创新强度划分为（INN≤0.0154）和（INN>0.0154）两个阶段。

（四）门槛回归结果分析

在得出存在单门槛效应的基础上，进行门槛效应回归估计，其回归结果如表7所示。

将海洋经济高质量发展作为被解释变量，无论是以数字经济为门槛变量，还是以海洋科技创新为门槛变量，得到的门槛回归结果都显示，处于任意分段区间的数字经济均与海洋经济高质量发展呈正相关关系，因而进一步支持了假设H1。

从数字经济作为门槛变量的门槛回归结果来看，在DE≤40.8054时，数字经济对海洋经济高质量发展的影响系数为0.196，且在1%的显著性水平下通过检验；当DE>40.8054时，其影响系数为0.046，并未通过显著性检验。这表明，数字经济对海洋经济高质量发展的影响存在非线性特征，并呈现边际效应减弱的趋势，即数字经济促进海洋经济高质量发展的作用表现为由强变弱的非线性变化过程，假设H2得证。数字经济发展水平超过一定标准之后，数字经济对海洋经济高质量发展的促进作用有所减弱。出现这种现象的原因可能在于，当数字经济发展水平较低时，数字经济在一定程度上对海洋劳动生产率提升和产业结构优化等方面有着较大的促进作用，该阶段数字技术发展水平不高，主要应用于生活服务领域;随着数字经济发展水平的不断提高，数字技术逐渐应用于生产制造领域，促进产业结构合理化，海洋产业结构趋于完善，海洋劳动生产率的提升逐渐缓慢，其变化幅度也会相对减小，此时，获得同样的优化效果就需要更大幅度的数字经济发展水平的提高，数字经济对海洋经济高质量发展的正向促进效应就会有所减弱。

从海洋科技创新作为门槛变量的门槛回归结果来看，当海洋科技创新INN≤0.0154时，数字经济对海洋经济高质量发展的影响系数较低，为0.028，且没有通过显著性检验。当INN>0.0154时，海洋科技创新跨过门槛值，数字经济对海洋经济高质量发展的影响系数提高到0.157，且通过了5%的显著性检验，即数字经济指数提高1个单位，海洋经济高质量发展指数相应提高15.7个百分点。这说明在不同的海洋科技创新水平下，数字经济对海洋经济高质量发展的促进效应大小不同，数字经济对海洋经济高质量发展的影响存在海洋科技创新门槛，假设H3得证。随着海洋科技创新强度的增加，这种促进效应边际递增，呈现门槛加强现象。由此看来，海洋科技创新水平的提高可以更好地服务于海洋产业数字化进程，为数字赋能海洋经济高质量发展创造更强的技术条件。

根据单门槛回归模型，进一步分析2011—2019年我国沿海11省份数字经济和海洋科技创新特征值与门槛值比较情况，结果如表8所示。

从数字经济的门槛分组结果来看，我国沿海地区的数字经济水平存在明显的地区差异，上海、江苏、浙江的数字经济指数一直大于门槛值40.8054；广东自2015年开始，数字经济指数有所下滑，但每年数字经济指数仍逼近门槛值。其原因可能在于，长三角和珠三角一直以来都是我国经济发展较快的区域，有着强大的资源基础，数字经济和海洋经济已然形成一定规模，并逐渐进入成熟发展期，因此，数字经济对海洋经济高质量发展的促进作用并不如其他沿海地区明显。

从海洋科技创新的门槛分组结果来看，2011—2019年间，沿海地区各级政府对海洋科技创新的投入逐渐增加，但仍存在一些区域差异，主要是由于不同沿海省份的经济基础和筹集资金能力不同。其中，上海、天津、山东的海洋科技创新投入一直居于高水平，这些省份政府高度重视海洋经济的发展，积极支持海洋科学研究，扶持从事海洋科研和教育机构的建立与发展，其海洋研究所、国家海洋局、以海洋为特色学科的高校等海洋科研资源丰富，处于国内领先地位。因此，政府的财政支出中倾向于海洋科技创新的比例较大，进而为数字经济促进海洋经济高质量发展提供了技术支持。

（五）稳健性检验

为进一步检验研究结论的可靠性，本文采用替换控制变量的方法，将控制变量“城市化水平”和“外商投资水平”替换为“经济发展水平（人均地区生产总值，AGDP）”“人口密度（单位面积人口，REM）”和“海洋产业结构（海洋第三产业增加值与海洋第二产业增加值的比值，IS）”，回归结果如表9所示。列（1）为基准回归结果，列（2）和列（3）分别为以数字经济作为门槛变量和以海洋科技创新作为门槛变量的门槛回归结果，其门槛存在性检验仍表现为单门槛效应，且门槛值与前文相差不大，回归结果均支持前文结论。为避免极端值的影响，对各变量进行1%的缩尾处理后，重新回归，结果如表9中列（4）—列（6）所示。其门槛存在性检验仍表现为单门槛效应，且门槛值与前文保持一致，回归结果均支持前文结论。由此可见，本文实证结论稳健。

为检验内生性问题，本文参考王庆喜等［39］学者的研究，以各省1985年每百万人邮局数量与样本期各年互联网宽带接入用户数的交乘项DI作为工具变量，利用2SLS方法进行内生性检验，结果如表10中列（1）和列（2）所示。第一阶段结果表明所选工具变量DI与数字经济高度相关，且通过了LM检验和F检验，说明不存在弱工具变量和识别不足问题，表明所选工具变量比较合适；第二阶段回归结果与基准回归结果一致，进一步验证了数字经济会促进海洋经济高质量发展。此外，借鉴刘洋等［40］的研究，采用数字经济变量滞后一期作为解释变量进行基准回归和门槛回归，其中新的回归模型仍表现为单门槛模型，回归结果如表10中列（3）—列（5）所示，各变量系数大小、符號和显著性水平与前文分析相差不大，得到相同的实证结论。同时，考虑到海洋科研经费支出门槛变量的内生性问题，选取科研经费支出的滞后一期作为新的门槛变量，进行检验，仍表现为单门槛模型，回归结果如表10列（6）所示，结果与前文一致。因此，在考虑内生性问题的情况下，本文的核心结论依然稳健。

六、结论与建议

本文利用2011—2019年我国11个沿海省份的面板数据，实证检验了数字经济对海洋经济高质量发展的影响效应，得出结论如下：数字经济发展水平的提高会正向促进沿海地区的海洋经济高质量发展水平的提升，尤以创新与开放层面的促进效应更为显著；数字经济与海洋经济高质量发展具有非线性关系，并呈现边际效应减弱的趋势；数字经济和海洋经济高质量发展之间存在海洋科技创新的单门槛效应，跨越海洋科技创新门槛后数字经济的促进效应加强，呈现门槛加强特征。基于以上结论，为加快沿海地区海洋经济高质量发展进程，本文提出以下建议。

第一，推动数字经济对海洋经济高质量发展助力赋能。不断发展互联网、云计算以及物联网等数字经济模式，将数字经济的创新发展理念融入传统的海洋产业中，打造前沿高端的海洋产业集群，推动沿海地区海洋经济实现更为均衡的发展。一方面，通过加快推进5G网络、数据中心、工业互联网等新型基础设施的建设，推动海洋产业的数据共享与信息互换，实现海洋产业间的合作共享发展；另一方面，营造良好的数字经济发展环境，对开发和应用数字经济的企业予以扶持、补贴，不断加快数字产业化与产业数字化的进程，确保数字经济与海洋经济融合协调发展。

第二，实施差异化的数字经济发展战略。数字经济的发展应当结合地区产业和资源优势，实现数字化发展的差异化和特色化。对于数字经济发展水平高的地区，应当充分发挥其良好的数字规模经济优势，同时要加强政府对数字经济发展的有效监管，有效抑制行业垄断行为，重点构建现代数字产业生态体系，避免数字经济盲目发展造成效率损失；在相对欠发达地区，政府应当提供相应的技术帮助以及资金支持，将更多资源整合投入到数字经济发展中，以强化数字化基础建设，助力数字治理、海洋产业与数字化的融合发展；此外，应当充分发挥辐射效应，通过数字化水平高的地区对邻近区域的辐射作用，打破信息流通壁垒，推动各地区数字经济协调发展。

第三，优化助推高质量发展路径，坚持创新驱动海洋经济高质量发展。相比于在创新和开放两个内涵维度上的显著推进，数字经济对沿海地区绿色、共享发展水平的促进作用仍存在较大提升空间。应明确政策制定的绿色化倾向，注重节能型能源消费和生产模式的引导，通过财税政策激励和鼓励社会资本跟进等路径，鼓励企业研发生产低能耗的数字硬件和设备，推进海洋经济绿色发展；深度挖掘和持续释放数字经济发展对资源共享的作用，破除制度性的牵制和束缚，顺应数字经济时代带来的信息流动性需求，加快信息资源的流动和共享。同时，也要坚持技术创新的引领作用，以海洋科技创新为突破口，驱动海洋产业数字化转型；积极推进科研孵化基地等基础设施建设和制度、管理等软环境建设，促进海洋科技创新成果的转化；深化海洋科研经费改革，健全科研经费支出评价机制，推动科研经费资源配置结构的调整和效率的提升。

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责任编辑：曲红