安徽省区域经济、科技创新、物流产业协调发展研究

蒲宇泽

安徽理工大学经济与管理学院,安徽 淮南 232001

0 引言

近年来中国经济从高速发展向高质量发展转变,经济结构调整和供给侧结构性改革取得了重大突破,实现了质的飞跃。在这一转变过程中,新型物流产业脱颖而出,它既连接了生产和消费,也同时为促进产业结构调整、转变发展方式以及推动经济增长作出重大贡献。科技创新作为变革的中心,是推动我国高质量发展的主要力量,也是促进我国创新发展和产业结构优化的主要力量。因此,各地政府和学术界广泛研究的一个重要问题是:如何协调区域经济、科技创新和物流产业三者之间的联系,从质量和效益上改善区域经济发展,这也是实现区域发展的关键所在。

国内外学者对区域经济、科技创新、物流产业3个系统间的两两互动关系展开了大量研究。孙艺璇 等[1]利用空间面板数据回归模型,对区域经济与科技创新的关系进行了研究,发现科技创新对经济的优质发展具有明显的提升作用。此外,不同地区在驱动经济高质量发展方面所依赖的科技创新因素存在较大的差异。刘思明 等[2]利用面板资料模型,对40个主要国家创新驱动力及其经济高质量发展效应进行了研究,认为经济发展水平与国家自身具备的创新驱动能力息息相关;姜芮 等[3]运用多种回归模型指出科技创新人才集聚显著促进了经济高质量发展。

在区域经济与物流产业方面,崔宏凯 等[4]的研究显示,物流产业与区域经济的关联性作用显著;郭湖斌 等[5]采用耦合协调模式显示物流与经济协同效应显著,认为提高物流综合发展水平可以促进经济发展;张林 等[6]运用聚类分析法指出物流业发展与区域经济的关联效应显著,认为物流业的高速发展有利于推动区域经济的显著提升。

关于科技创新与物流产业的关系,朱康文 等[7-8]的研究表明,科技进步对现代物流业的发展起着积极的促进作用;杨守德 等[9]利用状态空间模型和案例分析显示,在物流行业发展过程中,技术创新具有先导作用;梁雯 等[10]运用Tobit回归系数研究发现:各地区相关部门应该更多地考虑科技创新成果对物流行业发展的嵌入程度,而不仅仅是盲目地增大经费投入。

学者们已经在区域经济、科技创新和物流产业这3个系统中,对任意2个系统之间的关系进行了广泛探讨,研究相对成熟。本文以安徽省16个市为研究对象,建立区域经济、科技创新和物流产业3个系统的耦合协调发展评价指标体系,并采用耦合协调模型对3个系统的协调程度进行定量评价和分析,研究不同年份和地区耦合协调水平的时空演化特征,为区域可持续发展提供借鉴。

1 研究方法

1.1 熵权法

首先需要无量纲地规范处理指标。本文所采用的方法是极差的标准化方法,鉴于本文所采用的数据均属于正向指标,其为:

(1)

式中:Xab为第a年第b个指标的可查数据;Yab为无量纲标准化后的数据;max(Xab)为第a年第b个可查指标数据中的最大值;min(Xab)为a年b项可查指标数据中的最小值。

计算第b项指标的熵值:

(2)

式中:pab为a年b项指标值所占比重,若pab=0,则对数的影响需要消除,即将该数列数据平移到0.000 1个单位右边(最终结果影响极小);n为年份数,本文中n=10(即2012—2021年的可查数据)。

通过公式计算各个指标的权重。

(3)

式中:Eb为信息熵的各个指标。

利用公式计算各子系统在第a年下的综合得分Za。

(4)

1.2 耦合协调度模型

各子系统之间相互作用的反应程度可以被系统耦合度很好地表达出来,但不能观察协调水平的高低。于是,通过建立耦合协调度模型,对各子系统之间的协调程度进行了进一步的评估。其计算公式如下。

(5)

N=αC+βT+ηL

(6)

式中:A为耦合协调度;N为三元系统的综合评价指数;C为区域经济;T为科技创新;L为物流产业。系数代表区域经济、科技发展和物流产业的重要程度,将其值设置为1/3。为确保本文的严谨性和科学性,本文参考其他学者对耦合协调度的划分标准。

1.3 探索性空间分析

本文采用莫兰指数对安徽省16个城市耦合协同发展水平的空间相关性进行分析。全局莫兰指数(I)的计算公式如下。

(7)

式中:n为市数;ya、yb分别为市域a、b耦合协调度;y为市域耦合协调度平均值;Wab为市域a、b距离空间权重,a、b相邻时Wab为1,a、b不相邻时Wab为0。莫兰指数为[0,1],莫兰指数大于0时表示正相关的存在,具有聚集性的分布特点。

接着用局部自相关指数,即局部莫兰指数(IL)补充空间局部区域相关程度的分析,公式如下。

(8)

2 数据来源和指标选取

2.1 数据来源

利用《中国统计年鉴》《中国科学技术统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《安徽统计年鉴》等原始资料,并从《国民经济和社会发展统计公报》查找数据,用数列法对某几年遗漏的资料进行填补。鉴于我国尚未完全统计物流产业的数据,本文选择使用交通运输、邮政邮电业和运输工具持有量等指标来代替中国物流产业的发展水平。

2.2 指标选取

本文在参考了上述相关文献的基础上,综合考虑了指标选取的系统性、可测性和相关性原则,并考虑了数据的真实性和可靠性,构建了一个评价指标体系,用于评估区域经济、科技创新和物流产业的耦合协调发展。这个指标体系包括区域经济、科技创新和物流产业3个子系统,具体见表1。区域经济子系统从GDP、第三产业增加值、GDP增长指数、第三产业增加值与地区生产总值4个维度衡量整体区域经济发展水平;科技创新子系统从科研经费支出、专利申请数、发表科技论文、R&D发展人员4个维度衡量科技创新水平;物流产业子系统,从货运量、货物周转量、邮电业务总量、邮政行业快递量、民用载货汽车拥有量5个维度衡量整体区域物流产业的发展水平。

表1 区域经济、科技创新、物流产业耦合协调发展评价指标体系

3 实证分析

3.1 安徽省16市耦合协调度分析

根据上述公式得出的安徽省16市区域经济、科技创新、物流产业的耦合协调度结果如表2所示。根据表格信息,安徽省16个市的区域经济、科技创新和物流产业的耦合协调发展水平呈现出明显的差异。在全局范围内,这些市的耦合协调水平整体上呈现波动上升趋势,但在局部范围内,各地的发展水平存在较大的差异。

表2 安徽省16市2012—2021年区域经济、科技创新、物流产业耦合协调度

3.2 耦合协调度空间相关性分析

鉴于安徽省16个城市区域经济、科技创新、物流产业耦合协调发展水平明显呈现出巨大的地缘差异,因此在空间计量分析中采用了GENDA软件,通过该软件计算了2012—2021年安徽省16个城市区域经济、科技创新、物流产业耦合协调度全局莫兰指数(I),结果见表3。

表3 安徽省16市2012—2021年区域经济、科技创新、物流产业耦合协调度全局莫兰指数

根据表3所示,2012—2021年,安徽省16个城市的CTL系统呈现显著的空间正相关性。I值一直为正数,并且通过了5%和1%的显著性检验,总体表明空间相关性持续存在,但总体处于缓慢减弱状态。

4 结束语

本文分析发现,从总体上看,安徽省16个城市的区域经济、科技创新、物流产业系统耦合协调度在低水平阶段稳定且持续上升。大部分城市仍处于勉强协调及初级协调发展阶段,头部城市合肥市一枝独秀,处于优质协调阶段。在局部层面上,16个城市中,各城市系统耦合协调度水平差异明显,与各个城市间的经济发展水平的差异情况基本吻合。合肥市经济发展一马当先,与其他15个城市拉开明显的差距,经济发展水平高,系统耦合协调度一路走高,10年间从勉强协调进化到了优质协调。处于第2梯队的分别是阜阳市、滁州市和芜湖市,但与合肥市有着较大的差距。第3梯队淮北、淮南和宣城3个城市在10年间均未能突破中度失调。10年间,蚌埠市耦合协调度一直处于轻度不协调状态,而黄山市的耦合协调度从未突破0.2,即处于严重失调状态。剩余城市中,亳州市从严重失调过渡到了轻度失调;宿州市、六安市、马鞍山市和安庆市实现了从中度失调到轻度失调的跨越;铜陵和池州2市从严重失调发展到中度失调。

基于上述的研究成果,本文提出几点建议。

首先,为了确保3个系统的协调发展,需要制定系统性的相关政策。当前的政策体系涉及区域经济和科技创新、区域经济和物流产业的相关政策较多,但是在科技创新、物流产业和3个系统的协调发展方面仍然存在不足之处。因此,需要进一步完善政策,加强各领域之间的协同配合,提高整体发展水平。

其次,不同城市要实现区域内的高质量发展,需要有针对性地采取措施。例如淮南、马鞍山这样的资源型城市,在推动科技创新的同时,可以与物流业协同发展,对经济起到促进作用。对于第3梯队的城市,应该更重视科技创新,不论是科技创新的人才培养还是科技创新环境的创造,要把科技创新作为发展的主体。黄山市虽然地处较为偏远,但其拥有著名的黄山旅游资源,这为地区的发展提供了独特的机遇,应考虑以旅游业为重点,进行从点到面的发展。同时,政府应帮助黄山市利用科技发展旅游业,强调科技创新与著名旅游景点相辅相成的方式,强化旅游资源的合理开发。

最后,加强区域和产业协同发展,是今后安徽省发展的重要任务之一。作为安徽的龙头城市,合肥与周边城市的协同发展亟待加强,要以先富带动周边城市经济发展,发挥其辐射作用。物流产业在现代产业链中的地位日益提高,与其他产业的深度融合可以促进资源的共享和优化,提高整体效率并降低成本。政府要加大对物流业的扶持力度,鼓励引导各类产业向物流业延伸、融合,推动行业协调发展。