中國海洋戰略性新興產業技術創新驅動效應測算及驅動要素分解

李 晨 王 文 王佳歡 劉大海

1.中國海洋大學 經濟學院 青島266100

2.自然資源部第一海洋研究所 青島266061

3.自然資源部海岸帶科學與綜合管理重點實驗室 青島266061

戰略性新興產業具有提高供給體系綜合效益、優化產業結構、降低資源消耗等作用，是基于推動經濟持續健康增長、促進社會全局全面發展、提升綜合競爭力而提出的國家層面的產業發展概念。海洋戰略性新興產業是以海洋高新技術為依托，對國家海洋資源加以開采利用的生產和服務活動，具有全局性、長遠性、高新科技性、發展潛力性等特征[1]，技術創新是該產業持續發展的驅動力。然而，當前中國海洋戰略性新興產業創新水平整體不高且不能適應經濟發展新舊動能轉換及產業結構升級的要求，表現出高端產業低端化、內核空心化、產業同質化等諸多產業低端化發展趨勢[2]。隨著海洋產業的培育和發展，僅依靠投資和政策驅動很難為中國海洋戰略性新興產業持續發展提供源源不斷的動力，而創新驅動在提高該產業競爭力和實現高端化發展中發揮著越來越重要的作用，是中國海洋戰略性新興產業實現高端化發展的關鍵突破點。

技術創新能促進產業生產率的上升和產業結構優化[3-4]，對新興產業發展起主導作用[5]。海洋戰略性新興產業是以自主創新為源動力的新興產業，掌握關鍵核心技術是促進海洋戰略性新興產業發展的主要因素[6-7]。目前關于海洋戰略性新興產業的研究主要集中在產業的選擇培育、結構布局和政策指導等方面[8]。劉康認為大多數海洋戰略性新興產業發展不成熟，其發展規模和質量的提升受到產業基礎、發展政策和創新不足等多種因素制約，只有把握其形成路徑及機理，并重視技術創新，才能有效培育其成長[9]。但對海洋戰略性新興產業發展過程中的創新驅動因素的研究文獻非常少，仲雯雯等認為中國戰略性海洋新興產業尚存在科技自主創新能力薄弱及科技成果轉化率低的問題[10]，由于戰略性新興產業的生產技術、市場機制和配套設施不成熟，需要政府參與助力，但容易導致市場失靈[11]；并從創新視角研究海洋戰略性新興產業并提出創新路徑[12-13]。目前國內外對海洋戰略性新興產業創新驅動的研究主要側重于理論方面，且多以定性描述與政策探索為主，定量研究相對缺乏。本文基于海洋戰略性新興產業創新的驅動機制分析，運用協整與誤差修正模型，從時間維度估計技術創新、勞動力、資本等要素對中國海洋戰略性新興產業的長期和短期驅動效應及差異，科學評判當前驅動海洋戰略性新興產業的主要動力。然后運用RBF-DEMATEL 方法對中國海洋戰略性新興產業創新驅動要素進行分解、篩選及評價，對關鍵要素進行識別，并論證各因素間的相互關系。這對促進中國海洋戰略性新興產業創新發展，盡快成為海洋先導和支柱產業具有重要意義。

1 技術創新驅動海洋戰略性新興產業發展的機理

創新被視為經濟發展的重要驅動力。創新驅動的研究最早始于美國學者邁克爾·波特，認為經濟發展要經歷要素驅動、投資驅動、創新驅動和財富驅動4 個階段[14]。創新驅動主要集中在知識創新驅動、技術創新驅動和制度創新驅動3 個方面，通過利用新知識和新技術以提高投入要素的生產效率，用有限的資源和要素創造出更大的產能[15]。技術創新驅動中國海洋戰略性新興產業發展的機理主要表現在以下3個方面。

第一，技術創新可以通過乘數效應提升海洋戰略性新興產業的基礎水平，使海洋戰略性新興產業實現指數增長。技術革命下的大眾創新才是經濟實現大幅增長的首要原因[16]。技術創新通過提高勞動生產率、優化經濟結構、變革管理方式等擴散產生乘數效應，提升了海洋戰略性新興產業的總體基礎水平，進而促進海洋戰略性新興產業的發展[17]。同時，通過技術創新對海洋戰略性新興產業結構的調整，能夠實現生產要素的合理分配，提升生產要素的使用效率，優化勞動力的供給，最終使海洋戰略性新興產業產值實現指數增長。

第二，技術創新能夠通過溢出效應加快新技術擴散，提高關聯性產業部門的技術進步和生產率。行業間的技術創新理論最早由阿羅提出，隨后對美國五大高技術產業的分析表明，高技術產業存在明顯的產業間技術創新溢出[18]。進一步研究表明，高技術產業技術創新的溢出效應在產業內和產業間都較為顯著[19]。海洋戰略性新興產業是以高新技術為主要依托，能夠通過產業內溢出效應減少產業自身的創新成本，提高技術水平，并推動自身技術進步和生產率的提高；同時，通過產業間溢出效應加快技術創新的擴散，促進關聯性產業部門的技術進步和生產率提高。

第三，技術創新通過滲透效應和變革效應促進海洋戰略性新興產業結構優化升級。技術創新可以在關聯產業間相互滲透并相互促進，實現技術創新與產業結構升級的良性互動，促進海洋戰略性新興產業的發展壯大。通常表現為海洋產業結構不合理引發了技術創新的需求，創新又反過來促進產業結構的調整，產業結構優化吸引廠商加入該行業，會提高創新的經濟效應并激發技術持續創新。當創新累積到一定程度或發生重大技術突破時，則會引致海洋戰略性新興產業的結構升級和生產方式演變。

2 中國海洋戰略性新興產業創新驅動效應測算

2.1 變量選取及數據處理

科學篩選海洋戰略性新興產業是研究海洋戰略性新興產業創新驅動的重要前提，但目前國內外學者對中國海洋戰略性新興產業的界定尚未形成一致觀點。徐杰等主要從海洋戰略性新興產業的內涵和外延對中國海洋戰略性新興產業進行了定性篩選[20-21]；寧凌等運用主成分分析法和灰色關聯法，通過構建海洋戰略性新興產業選擇體系，對中國海洋戰略性新興產業進行了定量篩選[22-23]?；诖?，本文選取的海洋戰略性新興產業包括海洋油氣業、海洋電力業、海水利用業、海洋生物醫藥業、濱海旅游業、海洋交通運輸業、海洋船舶工業和海洋工程建筑業8 類[23]。同時選取2006—2016 年海洋戰略性新興產業的創新、勞動力、資本和資源4 個變量作為解釋變量。其中，創新（INNO）表示海洋戰略性新興產業技術創新活動和創新成果的數量，以海洋戰略性新興產業專利授權量之和為代理變量。勞動力（L）表示海洋戰略性新興產業的人力資源，以海洋戰略性新興產業涉海就業人員數量為代理變量。資本（K）表示海洋戰略性新興產業的物質資本存量，以海洋固定資產投資為代理變量。資源（R）表示海洋資源的利用潛力，以確權海域面積為代理變量。選取海洋戰略性新興產業增加值（Y）作為被解釋變量，用來衡量海洋戰略性新興產業增長，以8個海洋戰略性新興產業增加值之和為代理變量。

為了降低異方差性使數據更平穩，本文對所有變量數據進行對數處理。上述所需數據均來源于《中國海洋統計年鑒》《中國海洋統計公報》和《中國統計年鑒》。其中，由于海洋戰略性新興產業固定資產投資目前尚無公開的直接統計數據，因此由全社會固定資產投資進行折算，折算方法為：海洋戰略性新興產業固定資產投資=全社會固定資產投資×（海洋戰略性新興產業增加值/國內生產總值）[24]。

2.2 模型設定與測算

運用協整與誤差修正模型實證分析創新與勞動力、資本、資源等要素對海洋戰略性新興產業發展的長期和短期驅動效應及差異。這里采用雙變量模型對比創新、勞動力、資本和資源4 個要素對海洋戰略性新興產業發展的驅動效應。建立線性回歸模型如下：

2.2.1 單位根檢驗

采用ADF 單位根對序列各解釋變量和被解釋變量進行檢驗（表1），以確定各序列的平穩性和單整階數。當解釋變量和被解釋變量均為同階單整時，才可進行協整關系檢驗。由表1 可知，在5%的顯著性水平下，創新（INNO）、資本（K）、資源（R）與海洋戰略性新興產業增加值（Y）均未通過顯著性檢驗，數據水平向上平穩，一階差分檢驗結果同樣如此。二階差分的ADF 檢驗結果顯示所有變量的二階差分平穩，即均為二階單整序列，記作I(2)。由此，可通過協整與回歸分析來探索創新、資本、資源與海洋戰略性新興產業增加值之間的長期關系。

表1 ADF單位根檢驗結果

2.2.2 協整關系檢驗

由單位根檢驗結果可知，創新、資本、資源3 個解釋變量與中國海洋戰略性新興產業增加值同為二階單整序列，且從時序圖來看，這幾個變量極可能存在協整關系，即長期均衡關系。下面采用雙變量模型常用的EG 兩步法進行協整分析，以確定幾個變量之間的長期均衡關系。先用OLS 法對各變量數據進行回歸分析，得到有效的回歸方程，結果如下：

其次，對上述各回歸方程得出的殘差項進行ADF平穩性檢驗，若殘差項為平穩序列，則表明各解釋變量和海洋戰略性新興產業發展之間是協整關系，反之，則不是協整關系。平穩性檢驗結果如表2所示。

表2 殘差序列平穩性檢驗表

從表2 可以看出，在5%的顯著性水平下，創新（INNO）和資本（K）的ADF 檢驗值均小于其臨界值，表明這兩個變量的殘差序列不存在單位根，是平穩序列，即I(0)，說明海洋戰略性新興產業增加值與創新、資本之間具有協整關系，即他們之間存在長期均衡關系。而資源要素（R）由于ADF統計量大于5%顯著水平下的臨界值，說明資源與海洋戰略性新興產業增加值之間不存在長期均衡關系。

對比創新（INNO）與資本（K）兩個要素與海洋戰略性新興產業增加值之間的協整方程可知，創新與資本對海洋戰略性新興產業增加值的拉動彈性分別為0.402 3和0.707 6，即在其他因素不變的情況下，海洋戰略性新興產業專利申請受理量和固定資產投資每提高1 個百分點，將促進海洋戰略性新興產業增加值上升0.402 3 和0.707 6 個百分點。由此可見，資本和創新是當前海洋戰略性新興產業發展的主要驅動力，但資本的驅動作用略大于創新，創新對海洋戰略性新興產業發展的驅動優勢尚未充分發揮，也從某種程度反映了當前中國海洋戰略性新興產業發展中創新驅動不足的事實。

2.2.3 誤差修正模型ECM

盡管創新（INNO）與資本（K）兩個要素與海洋戰略性新興產業增加值之間存在著長期穩定的均衡關系，但可能會出現短期失衡。本文將協整回歸式中的誤差項看成非均衡誤差，帶入誤差修正模型，把海洋戰略性新興產業增加值的短期情況與長期變化聯系起來分析。根據Ganger表述定理，誤差修正模型設定為：

運用Eviews 估計創新與資本兩個因素對海洋戰略性新興產業增加值的誤差修正模型，得到如下方程：

誤差修正項ECMt-1系數為負，符合反向修正機制。通過對比上述兩個誤差修正模型，發現創新與資本對海洋戰略性新興產業增加值的短期偏離長期均衡的調整力度分別為78.83%和63.62%，說明創新與資本對中國海洋戰略性新興產業的短期偏差約有78.83%和63.62%的可能被修正。

2.2.4 Granger因果關系檢驗

創新（INNO）與資本（K）兩個要素與海洋戰略性新興產業增加值之間存在著長期穩定的均衡關系，即這3 個變量具有共同的變動趨勢，但這3 個變量間是否存在因果關系需要進一步分析。采用Granger因果關系檢驗對變量的分析結果如表3 所示?？梢钥闯?，給定5%顯著性水平，檢驗結果拒絕“創新不是海洋戰略性新興產業增加值增長的格蘭杰原因”的原假設，表明創新因素的變化是引起海洋戰略性新興產業增加值變化的原因，反之海洋戰略性新興產業產值增長并不是由創新因素變化導致的。而資本與海洋戰略性新興產業增加值增長變化并無關系。

表3 格蘭杰檢驗結果一覽表

2.3 測算結果分析

通過以上檢驗可以得出，在創新、資本、資源、勞動力4 個驅動海洋戰略性新興產業發展的要素中，資本和創新與海洋戰略性新興產業增加值之間存在著共同的變動趨勢，有著長期穩定的增長聯系，是當前驅動海洋戰略性新興產業發展的主要動力，但資本的驅動效果略大于創新，創新對海洋戰略性新興產業的創新驅動優勢尚未充分發揮。創新與海洋戰略性新興產業增加值之間存在因果關系，說明創新是驅動海洋戰略性新興產業長期持續發展的根本動力。資本與海洋戰略性新興產業增加值之間不存在因果關系，說明資本不是引起海洋戰略性新興產業增加值增加的直接原因，而可能是通過引進技術人才、助力技術研發等方式間接促進了產值的增加，進一步說明技術創新是促進海洋戰略性新興產業發展的根本驅動力，產業發展最終還是要落實到技術創新上。為充分發揮創新的驅動優勢，促進中國海洋戰略性新興產業由資本驅動向主要依靠創新驅動轉變，下面對創新的驅動要素進行篩選、識別和測度。

3 中國海洋戰略性新興產業創新驅動要素分解

創新是中國海洋戰略性新興產業高端化發展的必由之路，技術創新驅動要素的識別和測度，對提升中國海洋戰略性新興產業的創新能力具有重要意義。本文在DEMATEL 方法的基礎上，引入RBF 神經網絡模型求解各指標之間的直接關聯矩陣，以增強研究的客觀性。即首先構建中國海洋戰略性新興產業創新驅動要素指標體系，然后運用RBF 神經網絡得出各指標間的直接關聯矩陣，最后運用DEMATEL 方法算出影響海洋戰略性新興產業創新驅動能力的原因型因素和結果型因素。

3.1 創新驅動要素指標篩選

基于海洋戰略性新興產業影響輻射遠、技術密集度高、發展潛力大等特點，從創新基礎、集群環境、支撐條件和技術溢出這4 個方面來研究海洋戰略性新興產業的創新能力，構建海洋戰略性新興產業創新驅動要素指標體系，如表4所示。

表4 海洋戰略性新興產業創新驅動要素指標體系

3.2 基于DEMATEL-RBF模型的創新驅動要素測算

本文以2006 年為基期，以8 種海洋戰略性新興產業之一的海洋交通運輸業為例，利用MATLAB 軟件，將第t年專利量授權量作為RBF 神經網絡的目標輸出向量，將各評價指標值作為RBF 神經網絡的輸入向量，重復訓練RBF 神經網絡，直到得到各權值向量Wtj（表示第t年第j個影響因素對目標向量的權值），之后測算第j個影響因素對目標指標專利授權量影響程度的平均值，從而得出各影響指標的直接關聯矩陣如公式（12），其中bii=1，bij=為第i個影響指標相對于第j個影響指標的重要性。

規范化直接關聯矩陣為：

計算全關聯矩陣，得出：

然后利用DEMATEL 方法建立因果關系圖，定量揭示各指標間的影響及被影響程度，進而計算對中國海洋戰略性新興產業技術創新能力的中心度與原因度。定義D為T的各行之和，表示各指標的影響度；定義R為T的各列之和，表示各指標的被影響度。

將Di+Ri定義為指標i的中心度，表示在整個系統中所起作用的大小及其地位，反映各指標因素對海洋戰略性新興產業創新的重要程度，其數值越大，說明該指標對創新的影響也就越大。將Di-Ri定義為指標i的原因度，反映影響海洋戰略性新興產業創新的各指標因素在指標體系中的關聯程度，可以用來區分原因組和結果組。如果原因度指標Di-Ri＞0，表明該指標對其他指標有較大影響，則該指標屬于原因組；如果原因度指標Di-Ri＜0，表明該指標易受到其他因素影響，因此該指標屬于結果組。在眾多因素指標中，結果組中的因素指標是原因組中因素指標的影響結果。

通過RBF-DEMATEL 模型，利用Matlab 軟件計算的各指標D+R值和D-R值如表5所示。

表5 各指標的D+R 值和D-R值

3.3 創新驅動要素識別

由表5 中D+R 值的測算結果可以看出，在10 個對中國海洋戰略性新興產業技術創新有影響的要素指標中，影響最大的指標是知識型服務業支持度，其次依次是非海洋產業的技術溢出、研發經費投入強度、政府重視程度以及其他海洋產業的技術溢出，剩余指標相對影響較小，這說明要提高中國非海洋產業技術創新能力，適當增加海洋戰略性新興產業技術研發資金，促使科技人員加大海洋產業技術研發力度仍然非常重要。根據D-R 值，篩選出政府重視程度、知識型服務業支持度以及其他海洋產業的技術溢出為影響創新的原因型指標，其余因素均為影響創新的結果型指標。這說明上述7 個結果型因素指標是3 個原因型因素指標的影響結果，所以從原因型指標入手是提高海洋戰略性新興產業的關鍵。綜合D+R 值和D-R 值的測算結果，得出政府重視程度、知識型服務業支持度以及其他海洋產業的技術溢出既是影響創新能力的原因型指標，又是對海洋戰略性新興產業影響較大的指標，說明三者是提高創新能力的根本。

4 結論及建議

本文運用協整與誤差修正模型，從時間維度估計技術創新、勞動力、資本等要素對中國海洋戰略性新興產業的長期和短期驅動效應及差異；然后運用RBF-DEMATEL 方法對中國海洋戰略性新興產業創新驅動要素進行分解、篩選及評價，并對關鍵要素進行識別，相關結論及建議如下。

第一，創新與資本兩個要素與海洋戰略性新興產業增加值之間存在著長期穩定的均衡關系，說明資本驅動和技術創新驅動是當前中國海洋戰略性新興產業發展的主要驅動力。但創新的驅動效果略小于資本，說明創新對海洋戰略性新興產業的驅動優勢尚未充分發揮。勞動、資本、資源和創新4 個要素中，只有創新要素與海洋戰略性新興產業增加值之間存在著因果關系，說明創新是促進海洋戰略性新興產業發展的根本驅動力。因此，為了促使中國海洋戰略性新興產業由資本驅動向創新驅動轉變，應延長創新鏈條，使資金鏈有效對接創新鏈，進一步激發創新活力，促使資本和創新的雙向互動，實現技術創新在整個產業鏈的延伸。

第二，政府重視程度、知識型服務業支持度以及其他海洋產業的技術溢出既是對中國海洋戰略性新興產業影響較大的指標，又是影響創新能力的原因型指標，說明三者是提高創新能力的關鍵要素?；诖?，為提高海洋戰略性新興產業的創新能力，一方面應加大創新投入，深化科研管理體制，催化創新成果產業化，提升科技成果轉化率；另一方面應該建立相關的規章制度為科技創新的源頭提供保障，并注重整個創新鏈的協調發展，實現創新成果完整落地和轉化。