黃河流域科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)發(fā)展測(cè)度

馮俊華，王 倩，鄭廣文

(陜西科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西 西安 710021)

0 引 言

黃河流域作為中國(guó)重要生態(tài)屏障與社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行體系的關(guān)鍵組成部分，其良性發(fā)展關(guān)乎民族復(fù)興大計(jì)。2019年9月，黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展被上升為國(guó)家重大戰(zhàn)略，但滯后的科技創(chuàng)新機(jī)制、薄弱的科技創(chuàng)新水平、“一沿九鼎”的城鎮(zhèn)化支撐格局及盲目擴(kuò)張城鎮(zhèn)區(qū)域未有效助力黃河流域高質(zhì)量發(fā)展。因此，有必要探索黃河流域科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化的協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制，為破解黃河流域協(xié)調(diào)發(fā)展難題提供解決思路。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)科技創(chuàng)新和新型城鎮(zhèn)化已開展廣泛深入研究。國(guó)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)和成果是經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展的重要保障。在內(nèi)涵界定方面，科技創(chuàng)新是科學(xué)研究與技術(shù)創(chuàng)新的總稱。真正的城鎮(zhèn)化是產(chǎn)業(yè)、人口、空間、社會(huì)四位一體的城鎮(zhèn)化。在科技創(chuàng)新及新型城鎮(zhèn)化水平測(cè)算方面，主要方法有主成分分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、耦合協(xié)調(diào)模型及空間計(jì)量模型等。在影響因素分析方面，永久性研發(fā)、科技投入和教育水平等因素對(duì)科技創(chuàng)新影響較大，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境、政府能力和固定資產(chǎn)投資等因素對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響較大。在兩者聯(lián)系方面，國(guó)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)城市化和技術(shù)創(chuàng)新的聯(lián)合對(duì)可持續(xù)發(fā)展促進(jìn)作用較強(qiáng)。部分國(guó)內(nèi)學(xué)者認(rèn)為隨著時(shí)間推移，科技創(chuàng)新對(duì)新型城鎮(zhèn)化的正向影響逐步減弱，有的則認(rèn)為新型城鎮(zhèn)化對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)存在U型效應(yīng)。

綜上所述，關(guān)于科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化的定性及定量研究頗豐，但關(guān)于科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化的交互機(jī)理及耦合關(guān)系研究相對(duì)稀缺，并且關(guān)于黃河流域九省區(qū)科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展及影響因素研究尚有缺失。科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化間相互作用具有累積性和長(zhǎng)期性，因此，本文探討了科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化交互機(jī)理并構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用熵值法與耦合協(xié)調(diào)模型，借助全局莫蘭指數(shù)、Dagum基尼系數(shù)及核密度圖測(cè)算2005～2019年黃河流域青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東等九省區(qū)各系統(tǒng)發(fā)展水平和耦合協(xié)調(diào)度并分析時(shí)空差異，進(jìn)而應(yīng)用空間杜賓模型分析耦合協(xié)調(diào)度影響因素，旨在為黃河流域各省區(qū)高效協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

1 協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)理

科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化存在互相促進(jìn)、相互制約的關(guān)系，機(jī)理見圖1。新型城鎮(zhèn)化是科技創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)和依托。新型城鎮(zhèn)化為科技創(chuàng)新提供人才智慧保障、完善的基礎(chǔ)設(shè)施并推進(jìn)招商引資工作，助力科技創(chuàng)新企業(yè)集聚并形成人才高地；此外，新型城鎮(zhèn)化及綠色環(huán)保的理念激發(fā)人民群眾對(duì)低碳環(huán)保產(chǎn)品的強(qiáng)烈需求，推動(dòng)科技創(chuàng)新企業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)程?？萍紕?chuàng)新為新型城鎮(zhèn)化提供源源不斷的動(dòng)力源泉和技術(shù)支撐?？萍紕?chuàng)新企業(yè)的蓬勃發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力需求增加并為國(guó)家?guī)?lái)大量稅收，擴(kuò)大了城鎮(zhèn)人口規(guī)模，有利于完善設(shè)施建設(shè)并以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，進(jìn)而優(yōu)化城鎮(zhèn)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并緩解產(chǎn)業(yè)空心化問(wèn)題；此外，科技創(chuàng)新與環(huán)保新技術(shù)的進(jìn)步能優(yōu)化城鎮(zhèn)空間布局并提高空間利用效率，推動(dòng)生態(tài)與空間城鎮(zhèn)化進(jìn)程。總體而言，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和人民對(duì)美好生活向往的目標(biāo)，科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化需齊頭并進(jìn)，實(shí)現(xiàn)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。

圖1 科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)理Fig.1 Mechanism of Coordinated Development of Scientific-technological Innovation and New Urbanization

2 分析方法

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

結(jié)合理論分析法、多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法與各省區(qū)實(shí)際情況，選取代表性較強(qiáng)的指標(biāo)?；谕度氘a(chǎn)出視角，科技創(chuàng)新指標(biāo)體系以創(chuàng)新投入和產(chǎn)出為基礎(chǔ)下設(shè)12個(gè)二級(jí)指標(biāo)，其中資金和人力投入表征創(chuàng)新投入，專利與經(jīng)濟(jì)價(jià)值等表征創(chuàng)新產(chǎn)出；在新型城鎮(zhèn)化指標(biāo)體系構(gòu)建方面，圍繞相關(guān)研究并結(jié)合《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014～2020年)》確定人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)及空間城鎮(zhèn)化為一級(jí)指標(biāo)并下設(shè)23個(gè)二級(jí)指標(biāo)。遵循指標(biāo)選取的可獲取性等原則并兼顧地區(qū)發(fā)展差異確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1)。指標(biāo)數(shù)據(jù)源自2006～2020年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，對(duì)于部分缺失數(shù)據(jù)利用前后均值法或線性插值法補(bǔ)缺，各級(jí)指標(biāo)權(quán)重用測(cè)度誤差較小的熵值法計(jì)算。

2.2 綜合評(píng)價(jià)模型

綜合發(fā)展指數(shù)是系統(tǒng)內(nèi)全部指標(biāo)對(duì)該系統(tǒng)貢獻(xiàn)的綜合值，利用綜合評(píng)價(jià)模型并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)與指標(biāo)權(quán)重即可求得。其表達(dá)式為

(1)

(2)

式中：T為科技創(chuàng)新系統(tǒng)中第個(gè)指標(biāo)的歸一化值；U為新型城鎮(zhèn)化系統(tǒng)中第個(gè)指標(biāo)的歸一化值；T為科技創(chuàng)新系統(tǒng)中第個(gè)指標(biāo)權(quán)重；U為新型城鎮(zhèn)化系統(tǒng)中第個(gè)指標(biāo)權(quán)重；為科技創(chuàng)新綜合評(píng)價(jià)值;為新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)值；為指標(biāo)數(shù)。綜合評(píng)價(jià)類型見表2。

2.3 耦合協(xié)調(diào)模型

耦合是指雙系統(tǒng)或多系統(tǒng)產(chǎn)生交互關(guān)系的密切程度，主要反映要素或系統(tǒng)間影響強(qiáng)度，能揭示科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化的內(nèi)在協(xié)同聯(lián)系。耦合度表達(dá)式為

(3)

式中：為耦合度，∈[0,1]，越大說(shuō)明耦合度越高。

耦合度無(wú)法區(qū)分高水平與低水平耦合，需引入耦合協(xié)調(diào)度實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化間協(xié)調(diào)一致作用的精準(zhǔn)量化。其表達(dá)式為

(4)

=+

(5)

式中：為耦合協(xié)調(diào)度；為中間變量；、為待定系數(shù)，考慮科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化處于同等地位，分別取==05。

耦合協(xié)調(diào)度劃分標(biāo)準(zhǔn)見表3。>表示新型城鎮(zhèn)化滯后型；=表示同步發(fā)展型；<表示科技創(chuàng)新滯后型。

2.4 耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空聯(lián)系分析

2.4.1 全局莫蘭指數(shù)

空間自相關(guān)是分析空間鄰近位置變量間空間相關(guān)度的重要工具，主要包括全局和局部莫蘭指數(shù)。本文通過(guò)全局莫蘭指數(shù)分析各省區(qū)科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度空間分異情況，并判斷是否存在空間自相關(guān)性。其表達(dá)式為

(6)

表1 黃河流域科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表2 綜合評(píng)價(jià)類型

表3 耦合協(xié)調(diào)類型

全局莫蘭指數(shù)介于[-1,1]，其越趨近1，則空間正相關(guān)程度越高；其越趨近-1，則空間負(fù)相關(guān)程度越高；其等于0，說(shuō)明空間不相關(guān)，呈隨機(jī)分布。

2.4.2 Dagum基尼系數(shù)

Dagum基尼系數(shù)考慮了組間交叉重疊現(xiàn)象，能準(zhǔn)確判斷區(qū)域間相對(duì)差異及主要來(lái)源。其表達(dá)式為

(7)

2.4.3 核密度估計(jì)法

核密度估計(jì)法是一種非參數(shù)估計(jì)法，從數(shù)據(jù)自身出發(fā)利用概率密度函數(shù)擬合得到平滑曲線，通過(guò)分析曲線峰值及延展性等內(nèi)容解決問(wèn)題。其表達(dá)式為

(8)

式中：()代表密度函數(shù)；代表帶寬；為第個(gè)省區(qū)的獨(dú)立同分布觀測(cè)值；()代表核函數(shù)，本文選用高斯核函數(shù)。

2.5 耦合協(xié)調(diào)度的影響因素分析

耦合協(xié)調(diào)發(fā)展受自身及眾多外部驅(qū)動(dòng)因素影響，基于實(shí)際情況及現(xiàn)有成果，從創(chuàng)新投入(LNX)、政府支持力度(LNX)、專利產(chǎn)出(LNX)、城鎮(zhèn)居民收入水平(LNX)及高等教育水平(LNX)等維度進(jìn)行分析，借助R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出、財(cái)政科技支出占財(cái)政總支出的比重、專利授權(quán)數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入及萬(wàn)人擁有大學(xué)生數(shù)衡量并采用對(duì)數(shù)處理解釋變量，進(jìn)而探索其對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的驅(qū)動(dòng)力。

空間杜賓模型(SDM)納入地理因素并考慮解釋變量與被解釋變量的空間聯(lián)系性，能處理隨機(jī)誤差項(xiàng)和空間滯后項(xiàng)對(duì)被解釋變量的影響，因此，選用此模型分析影響因素。其表達(dá)式為

,=,++∑,+

∑,+++,

(9)

式中：,為第年第省區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度；代表空間權(quán)重矩陣；,代表耦合協(xié)調(diào)度的空間滯后項(xiàng)；代表空間自回歸系數(shù)；代表常數(shù)項(xiàng)；代表第省區(qū)的待估參數(shù)；,代表第年第省區(qū)的自變量；為第省區(qū)的估計(jì)參數(shù)；為第省區(qū)的個(gè)體效應(yīng)；為第省區(qū)的時(shí)間效應(yīng)；,表示第年第省區(qū)的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 實(shí)證分析

3.1 綜合發(fā)展水平

表4展示了2005～2019年黃河流域九省區(qū)科技創(chuàng)新綜合評(píng)價(jià)值。由表4可知：內(nèi)蒙古、甘肅、青海和寧夏科技創(chuàng)新始終處于低等水平，其中內(nèi)蒙古降幅較大，主要是創(chuàng)新投入不足所致；四川、陜西、山西、河南、山東科技創(chuàng)新處于中等及以上水平，其中陜西增幅最大，由2005年的中等水平躍至2019年的較高水平，河南也由中等水平升至較高水平，但增幅不及陜西；四川則由較高水平躍至高等水平；山東始終處于優(yōu)質(zhì)水平，這得益于其將環(huán)境優(yōu)勢(shì)與科技成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際動(dòng)力；2005年各省區(qū)科技創(chuàng)新綜合評(píng)價(jià)值的最大值與最小值之差為0.877，而2019年降低為0.838，說(shuō)明各省區(qū)科技創(chuàng)新水平差距逐漸縮小。

表5展示了2005～2019年黃河流域九省區(qū)新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)值。由表5可知：四川、陜西、寧夏、甘肅和青海2005年均處于中等水平，內(nèi)蒙古、山西、河南、山東處于較高及以上水平，這是中上游省區(qū)過(guò)度依賴資源及水土流失嚴(yán)重所致；2019年山西、甘肅及青海為中等水平，陜西、四川、寧夏、內(nèi)蒙古、河南、山東均處于較高及以上水平，表明新型城鎮(zhèn)化建設(shè)效果顯著。其中，寧夏新型城鎮(zhèn)化從中等水平邁向較高水平，增長(zhǎng)了0.074且增幅最大；山西新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)值由2005年的0.510降至2019年的0.326；山東新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)值始終保持在0.75以上并穩(wěn)居第一，處于高等及優(yōu)質(zhì)水平；甘肅新型城鎮(zhèn)化水平一直處于中等水平，這是因?yàn)槠渥鳛榻?jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)相對(duì)缺乏對(duì)科技創(chuàng)新及新型城鎮(zhèn)化的重視。2005年區(qū)域新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)值的最大值與最小值之差為0.422，而2019年擴(kuò)大至0.510，說(shuō)明各省區(qū)新型城鎮(zhèn)化水平差異有擴(kuò)大的跡象，兩極分化問(wèn)題亟待解決。

表4 2005～2019年黃河流域九省區(qū)科技創(chuàng)新綜合評(píng)價(jià)值

圖2展示了2005～2019年黃河流域科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化平均綜合評(píng)價(jià)值。由圖2可知：2005～2019年科技創(chuàng)新普遍滯后于新型城鎮(zhèn)化，黃河流域?qū)儆诳萍紕?chuàng)新滯后型區(qū)域；2005～2019年新型城鎮(zhèn)化平均綜合評(píng)價(jià)值介于0.444～0.488且始終為較高水平，經(jīng)歷了由2005年的0.451波動(dòng)上升至2013年的0.488，隨后下降至2019年的0.455的正態(tài)變化過(guò)程，總體呈上升態(tài)勢(shì)。2013年之前，傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化過(guò)分注重人口集聚而缺乏對(duì)其他因素的關(guān)注，雖然城鎮(zhèn)化水平提高較快，但缺乏可持續(xù)性；自2012年新型城鎮(zhèn)化提出后，國(guó)家促使人民群眾深入理解其內(nèi)涵并與多方溝通協(xié)作制定合理可行的政策以優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。2005～2019年，科技創(chuàng)新平均綜合評(píng)價(jià)值介于0.335～0.386且始終為中等水平，總體呈“N”字型變化，這是國(guó)家重視科技創(chuàng)新并加大投入力度的結(jié)果。科技創(chuàng)新平均綜合評(píng)價(jià)值由2005年的0.335升至2019年的0.386，增幅為13.21%，說(shuō)明科技創(chuàng)新能力飛速提升。2005年科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化平均綜合評(píng)價(jià)值的差值為0.115，2019年則為0.068，表明科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化的差距持續(xù)縮小且二者存在正向協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢(shì)。

表5 2005～2019年黃河流域九省區(qū)新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)值

圖2 2005～2019年黃河流域科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化平均綜合評(píng)價(jià)值Fig.2 Annual Comprehensive Evaluation Values of Scientific-technological Innovation and New Urbanization in Yellow River Basin from 2005 to 2019

綜上所述，河南、四川、陜西和寧夏科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化呈同向變化趨勢(shì)。各省區(qū)科技創(chuàng)新的差距比新型城鎮(zhèn)化大，調(diào)整各省區(qū)科技創(chuàng)新的投入與產(chǎn)出迫在眉睫。

3.2 耦合協(xié)調(diào)度

表6展示了2005～2019年黃河流域九省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度。2005年青海和寧夏等上游省區(qū)協(xié)調(diào)類型為瀕臨失調(diào)，其他省區(qū)處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)及更高類型。2005年～2008年，四川耦合協(xié)調(diào)度從0.650提升至0.700，寧夏從瀕臨失調(diào)邁至勉強(qiáng)協(xié)調(diào)，說(shuō)明這兩個(gè)省區(qū)已形成科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化兩手抓的良好態(tài)勢(shì)且協(xié)調(diào)發(fā)展效果顯著；甘肅從勉強(qiáng)協(xié)調(diào)降至瀕臨失調(diào)，這是生態(tài)城鎮(zhèn)化能力相對(duì)弱且科技創(chuàng)新水平相對(duì)低所致。2013年，四川協(xié)調(diào)類型又降至初級(jí)協(xié)調(diào)，說(shuō)明科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展基礎(chǔ)不穩(wěn)固；山西由2008年的勉強(qiáng)協(xié)調(diào)提升至初級(jí)協(xié)調(diào)；陜西從2008年的初級(jí)協(xié)調(diào)躍至中等協(xié)調(diào)；其他省區(qū)協(xié)調(diào)類型未實(shí)現(xiàn)正向轉(zhuǎn)變但耦合協(xié)調(diào)度波動(dòng)增長(zhǎng)；這說(shuō)明黃河流域各省區(qū)愈發(fā)重視科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化的協(xié)調(diào)發(fā)展。2019年，山西、河南和四川協(xié)調(diào)類型發(fā)生改變：山西由2013年的初級(jí)協(xié)調(diào)回落至勉強(qiáng)協(xié)調(diào)，這說(shuō)明山西科技創(chuàng)新及新型城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展基礎(chǔ)有待夯實(shí)；河南與四川由初級(jí)協(xié)調(diào)邁至中等協(xié)調(diào)，這是因?yàn)槠浼訌?qiáng)高水平人才重視度且前期的積累為提升耦合協(xié)調(diào)度奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，使量變達(dá)到質(zhì)變。

表6 2005～2019年黃河流域九省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度

2005～2019年，山東、河南、四川、陜西和寧夏耦合協(xié)調(diào)度呈增長(zhǎng)趨勢(shì)且陜西增幅最大，這是因?yàn)槠淇萍紕?chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化水平均增幅較大。作為標(biāo)桿省份的山東耦合協(xié)調(diào)度始終在0.91以上且保持優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)；2005～2010年，陜西為初級(jí)協(xié)調(diào)，之后便保持中等協(xié)調(diào)；2005～2016年，四川和河南基本處于初級(jí)協(xié)調(diào)，之后躍至中等協(xié)調(diào)，表明隨著時(shí)間推移，科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化磨合的正向效果顯著；寧夏協(xié)調(diào)類型在瀕臨失調(diào)和勉強(qiáng)協(xié)調(diào)間切換，表明科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化需持續(xù)磨合并夯實(shí)協(xié)調(diào)基礎(chǔ)。山西、內(nèi)蒙古、甘肅和青海的耦合協(xié)調(diào)度呈下降趨勢(shì)且山西降幅最大，這是因?yàn)樯轿餍滦统擎?zhèn)化水平降幅較大，而甘肅和青海涵蓋了中國(guó)相對(duì)貧困的地區(qū)導(dǎo)致新型城鎮(zhèn)化水平偏低。2005年耦合協(xié)調(diào)度最高的山東與最低的青海差距為0.476，但2019年的差距擴(kuò)大至0.516，說(shuō)明隨著時(shí)間推移，各省區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展差異有擴(kuò)大的跡象且兩極分化問(wèn)題亟待解決。2005～2019年，黃河流域整體耦合協(xié)調(diào)度均值呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，從2005年的0.598增至2019年的0.618，漲幅為3.34%，協(xié)調(diào)類型亦從勉強(qiáng)協(xié)調(diào)邁向初級(jí)協(xié)調(diào)，說(shuō)明黃河流域科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化的協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)趨好。2019年，山東、河南、四川和陜西耦合協(xié)調(diào)度高于整體耦合協(xié)調(diào)度均值，處于中等協(xié)調(diào)及更優(yōu)狀態(tài)，這是因?yàn)槠淇萍紕?chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化已形成良好交互發(fā)展態(tài)勢(shì)。

內(nèi)蒙古、四川、甘肅、青海和寧夏位于黃河流域上游地區(qū)，陜西和山西位于中游地區(qū)，山東和河南位于下游地區(qū)。上、中、下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度均值從大到小分別為下游地區(qū)、中游地區(qū)、上游地區(qū)。上游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度介于0.520～0.542，始終保持勉強(qiáng)協(xié)調(diào)，但總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)；中游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度介于0.597～0.658，由2005年的勉強(qiáng)協(xié)調(diào)升至2019年的初級(jí)協(xié)調(diào)；下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度介于0.782～0.835，從2005年的中等協(xié)調(diào)躍至2019年的良好協(xié)調(diào)，僅有下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度高于整體耦合協(xié)調(diào)度均值。上述特征說(shuō)明黃河流域耦合協(xié)調(diào)度總體呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，但各省區(qū)協(xié)調(diào)類型差異顯著，下游地區(qū)發(fā)展水平更高。

3.3 黃河流域耦合協(xié)調(diào)度時(shí)空聯(lián)系

3.3.1 全局莫蘭指數(shù)

基于Stata16.0軟件測(cè)算黃河流域各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度與其地理位置分布的空間聯(lián)系程度，得到全局莫蘭指數(shù)(表7)。2005～2019年，全局莫蘭指數(shù)介于0.127～0.246且始終保持正值，說(shuō)明鄰省區(qū)之間存在正向聯(lián)系，而且一個(gè)省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的升高有利于鄰省區(qū)提高耦合協(xié)調(diào)度。2005～2019年，全局莫蘭指數(shù)呈“N”字型波動(dòng)上升趨勢(shì)，由2005年的0.246波動(dòng)增長(zhǎng)至2007年的0.270，隨后飛速下降至2008年的0.129，之后小幅波動(dòng)增長(zhǎng)至2015年的0.142，進(jìn)而躍升至2019年的0.236，說(shuō)明隨著時(shí)間推移，黃河流域各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度空間依賴性不斷增強(qiáng)且呈穩(wěn)步漸進(jìn)式集聚趨勢(shì)。這主要是因?yàn)?014年的《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014～2020年)》及2015年以創(chuàng)新為首的五大發(fā)展理念促使科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化良性融合發(fā)展。

表7 2005～2019年黃河流域全局莫蘭指數(shù)

3.3.2 Dagum基尼系數(shù)

黃河流域各省區(qū)科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度差異較大。運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)測(cè)算2005～2019年黃河流域上、中、下游地區(qū)的地區(qū)內(nèi)差距、地區(qū)間差距、超變密度及對(duì)應(yīng)貢獻(xiàn)率(表8)。

黃河流域各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度總體Dagum基尼系數(shù)介于0.113～0.135，增幅為13.45%，總體呈波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，2019年為最高峰值點(diǎn)，說(shuō)明黃河流域總體差距呈遞增態(tài)勢(shì)。從分解結(jié)果可知，2005～2019年地區(qū)間差距介于0.079～0.093，地區(qū)內(nèi)差距介于0.024～0.034，超變密度介于0.002～0.010，表明地區(qū)間差距是總體差距的關(guān)鍵來(lái)源，其次是地區(qū)內(nèi)差距，最后為超變密度。隨著時(shí)間推移，地區(qū)內(nèi)差距、地區(qū)間差距、超變密度均呈增大態(tài)勢(shì)，致使總體差距愈發(fā)擴(kuò)大。從貢獻(xiàn)率演變趨勢(shì)可以看出：地區(qū)間差距貢獻(xiàn)率由2005年的74.91%逐漸降至2019年的68.49%；地區(qū)內(nèi)差距貢獻(xiàn)率由2005年的21.62%波動(dòng)增長(zhǎng)至2019年的24.70%；超變密度貢獻(xiàn)率由2005年的3.47%小幅提升至2019年的6.81%，說(shuō)明交叉重疊現(xiàn)象在耦合協(xié)調(diào)度的總體差距中日益明顯。因此，縮小地區(qū)間差距是完善空間協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)機(jī)制及實(shí)現(xiàn)黃河流域協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵路徑和強(qiáng)大動(dòng)力。

由地區(qū)內(nèi)Dagum基尼系數(shù)可知，2005～2019年耦合協(xié)調(diào)度的區(qū)域內(nèi)差異呈上游地區(qū)→中游地區(qū)→下游地區(qū)依次遞減的格局，區(qū)域差異參差不齊。上游地區(qū)內(nèi)Dagum基尼系數(shù)與總體Dagum基尼系數(shù)變化趨勢(shì)相似，由2005年的0.074波動(dòng)增長(zhǎng)至2019年的0.096，年均增幅為1.88%，表明非均衡程度持續(xù)擴(kuò)大，這是上游省區(qū)眾多且發(fā)展瓶頸差異顯著所致；中游地區(qū)內(nèi)Dagum基尼系數(shù)年均增幅為17.11%，整體呈擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，最高峰值為0.079；下游地區(qū)內(nèi)Dagum基尼系數(shù)呈下降趨勢(shì)，年均降幅為2.12%，最低峰值點(diǎn)為2019年，說(shuō)明隨著時(shí)間推移，下游地區(qū)內(nèi)差異呈遞減的差異收斂態(tài)勢(shì)，這是因?yàn)橄掠问》菥o抓發(fā)展短板并采取有力措施，使科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化良好協(xié)調(diào)共進(jìn)。針對(duì)不同區(qū)域需因地制宜、對(duì)癥下藥，縮小地區(qū)內(nèi)發(fā)展差距并有效發(fā)揮區(qū)域協(xié)同效應(yīng)。

由地區(qū)間Dagum基尼系數(shù)可知，2005～2019年始終呈現(xiàn)上、下游地區(qū)間Dagum基尼系數(shù)最大，中、下游地區(qū)間Dagum基尼系數(shù)次之，上、中游地區(qū)間Dagum基尼系數(shù)最小的格局。其中，上、下游地區(qū)間，中、下游地區(qū)間Dagum基尼系數(shù)與總體Dagum基尼系數(shù)變化相似，均呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)。上、下游地區(qū)間Dagum基尼系數(shù)始終保持高值，由2005年的0.209微增長(zhǎng)至2019年的0.218，年均增幅為0.30%，這是因?yàn)橄掠蔚貐^(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)扎實(shí)，而上游地區(qū)多為西部省區(qū)且在環(huán)境保護(hù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等維度相對(duì)落后。中、下游地區(qū)間Dagum基尼系數(shù)由2005年的0.140增長(zhǎng)至2019年的0.156，年均增幅為0.78%，最高峰值點(diǎn)為2019年；2005～2013年，上、中游地區(qū)間Dagum基尼系數(shù)呈波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，但之后降至2019年的0.105。因此，地區(qū)間非均衡程度加深及問(wèn)題加速演進(jìn)導(dǎo)致整體差距持續(xù)擴(kuò)大?？s小下游地區(qū)與中、上游地區(qū)差距是目前亟待解決的問(wèn)題，合理落實(shí)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展政策是實(shí)現(xiàn)黃河流域協(xié)調(diào)發(fā)展的核心支撐與支柱力量。

表8 2005～2019年黃河流域Dagum基尼系數(shù)及其分解結(jié)果

3.3.3 核密度估計(jì)

選取典型年份繪制黃河流域總體及上、中、下游地區(qū)核密度圖，分析黃河流域科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度的絕對(duì)差異和動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)(圖3)。

圖3 黃河流域不同區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度的核密度圖Fig.3 Kernel Density Diagrams of Coupling Coordination Degree in Different Regions of Yellow River Basin

通過(guò)觀察總體耦合協(xié)調(diào)度的核密度圖可知：2005年核密度曲線主峰高度最高且延展性呈拓寬趨勢(shì)，說(shuō)明該年各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度絕對(duì)差異較??；2008年和2013年核密度曲線變化趨勢(shì)相似，隨著時(shí)間推移，曲線寬度變窄且分散性逐漸減弱；2019年核密度曲線出現(xiàn)明顯側(cè)峰，主峰高度下降，右拖尾現(xiàn)象有所緩解，說(shuō)明黃河流域各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度呈微弱兩極分化趨勢(shì)，但差距逐漸縮小，協(xié)調(diào)類型持續(xù)升級(jí)，各省區(qū)存在相互追趕的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

通過(guò)觀察上游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的核密度圖可知：2005年核密度曲線已形成明顯主峰；2008年和2013年核密度曲線變化趨勢(shì)相似，隨著時(shí)間推移，曲線主峰高度下降，中心點(diǎn)右移且右拖尾現(xiàn)象得到緩解，說(shuō)明上游省區(qū)發(fā)展差距縮小且逐步趨好；2019年核密度曲線主峰迅猛增高且右拖尾現(xiàn)象加劇，說(shuō)明耦合協(xié)調(diào)度絕對(duì)差異急速縮小但不協(xié)調(diào)問(wèn)題亟需改善，從側(cè)面反映上游省區(qū)存在層級(jí)關(guān)系，針對(duì)分級(jí)情況需采取有力措施提升耦合協(xié)調(diào)度。

通過(guò)觀察中游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的核密度圖可知：2005年核密度曲線平緩且協(xié)調(diào)值較分散，這是中游地區(qū)省份較少所致；2008年和2013年核密度曲線變化一致，隨著時(shí)間推移，曲線寬度逐漸加寬且主峰變低，說(shuō)明耦合協(xié)調(diào)度分散性增強(qiáng)且絕對(duì)差異增大；2019年核密度曲線趨于平緩，僅有一個(gè)主峰且中心點(diǎn)持續(xù)右移，說(shuō)明不存在梯度效應(yīng)，分散性進(jìn)一步增強(qiáng)；中游地區(qū)需調(diào)整投資重心并從現(xiàn)有實(shí)踐中汲取經(jīng)驗(yàn)為協(xié)調(diào)發(fā)展奠定理論與實(shí)踐基礎(chǔ)。

通過(guò)觀察下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的核密度圖可知：2005年下游地區(qū)核密度曲線與中游地區(qū)存在一致變化趨勢(shì)，這是由于下游地區(qū)省份較少；2008年和2013年核密度曲線相似，但主峰高度逐漸下降且中心點(diǎn)右移，說(shuō)明隨著時(shí)間推移，耦合協(xié)調(diào)水平持續(xù)提升，時(shí)空分異特征日益明顯；2019年核密度曲線主峰高度迅猛提升且寬度變窄，表明下游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度絕對(duì)差異最小并伴隨兩極分化程度逐漸削弱。下游地區(qū)需利用其強(qiáng)勁發(fā)展勢(shì)頭發(fā)揮模范帶頭作用，保持協(xié)調(diào)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

3.4 耦合協(xié)調(diào)度的影響因素

運(yùn)用LLC檢驗(yàn)對(duì)原始變量進(jìn)行平穩(wěn)性分析以避免偽回歸，檢驗(yàn)結(jié)果見表9。從表9可以看出，所有指標(biāo)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明原始數(shù)據(jù)平穩(wěn)。利用Stata16.0軟件判斷空間杜賓模型適用性(表10)。在LM檢驗(yàn)中，結(jié)果均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明適合用空間計(jì)量模型；在Wald與LR檢驗(yàn)中，結(jié)果均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明空間杜賓模型不可退化為空間滯后模型(SLM)或空間誤差模型(SEM)，使用空間杜賓模型更科學(xué)。

表9 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)處理運(yùn)算模型的時(shí)間、個(gè)體及雙固定效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)個(gè)體固定的空間杜賓模型效果最佳(表11)。由表11可知，擬合優(yōu)度為0.736，表明模型擬合效果理想。黃河流域耦合協(xié)調(diào)度的空間溢出系數(shù)為-0.249，呈顯著負(fù)向抑制效果，說(shuō)明本省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度提升1個(gè)單位，鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度會(huì)下降0.249個(gè)單位。有必要從直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)3個(gè)維度分析自變量的實(shí)際效應(yīng)。

表10 LM、Wald及LR檢驗(yàn)結(jié)果

直接效應(yīng)反映解釋變量對(duì)本省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的影響程度。創(chuàng)新投入對(duì)本省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度有顯著正向影響，說(shuō)明加大創(chuàng)新投入已成為提升創(chuàng)新水平的核心推動(dòng)力和關(guān)鍵著力點(diǎn)。政府支持力度對(duì)耦合協(xié)調(diào)度有明顯促進(jìn)作用，每提升1%，本省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度提升0.052%，說(shuō)明政府扶持在疏通要素流通渠道及克服市場(chǎng)失靈方面的作用不可估量。專利產(chǎn)出對(duì)耦合協(xié)調(diào)度有積極效應(yīng)，需強(qiáng)化有效發(fā)明專利的激勵(lì)體系，以提升發(fā)明創(chuàng)造者的獲得感。城鎮(zhèn)居民收入水平對(duì)耦合協(xié)調(diào)度有明顯提升效果，每提升1%，本省耦合協(xié)調(diào)度提升0.307%，這是因?yàn)槌擎?zhèn)居民收入的提升加快了經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化步伐，說(shuō)明城鎮(zhèn)居民收入水平等體現(xiàn)城鎮(zhèn)化水平的指標(biāo)不容小覷。高等教育水平與耦合協(xié)調(diào)度呈正比關(guān)系，說(shuō)明人才重要性不容忽略，同時(shí)要重視人才潛在作用并提升其質(zhì)量。

間接效應(yīng)表示自變量對(duì)鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的影響程度，亦稱空間溢出效應(yīng)。創(chuàng)新投入和專利產(chǎn)出均對(duì)鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度呈顯著負(fù)向抑制效果，創(chuàng)新投入和專利產(chǎn)出各提升1%，鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度分別下降0.014%和0.026%。這是因?yàn)閯?chuàng)新投入增大及專利成果轉(zhuǎn)化有力推動(dòng)新產(chǎn)品誕生與銷售，從側(cè)面對(duì)鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生排擠現(xiàn)象及擠壓效應(yīng)。政府支持力度對(duì)鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度提升呈負(fù)向作用，但影響不顯著且空間溢出效應(yīng)尚未顯現(xiàn)。城鎮(zhèn)居民收入水平每提高1個(gè)單位，鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度降低0.373個(gè)單位，說(shuō)明城鎮(zhèn)居民收入水平對(duì)鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度呈反向影響，這是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)強(qiáng)省區(qū)提供高收益崗位對(duì)鄰省區(qū)優(yōu)質(zhì)要素產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，需將作為主導(dǎo)因素的城鎮(zhèn)居民收入水平把握在合理范圍。高等教育水平對(duì)鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度有明顯正向促進(jìn)效果，這是因?yàn)楸臼^(qū)高水平人才研發(fā)的先進(jìn)產(chǎn)品，鄰省區(qū)能直接享受正外部性，表明高素質(zhì)人才已成為新時(shí)代創(chuàng)新能力提升的有力保障和動(dòng)脈支撐。

表11 科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度影響因素

總效應(yīng)反映直接效應(yīng)和間接效應(yīng)對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的綜合影響。各因素的直接效應(yīng)均高于間接效應(yīng)，說(shuō)明各省區(qū)均從利益最大化出發(fā)采取措施促使自身及周邊省區(qū)獲益，而且自身受益更多。在0.01顯著性水平下，政府支持力度對(duì)總體耦合協(xié)調(diào)度的影響系數(shù)為0.048，說(shuō)明增強(qiáng)政府支持力度能使自身及周邊省區(qū)受益。城鎮(zhèn)居民收入水平系數(shù)為-0.066，這是因?yàn)榻忉屪兞繉?duì)鄰省區(qū)的反向抑制效果大于對(duì)本省區(qū)的正向促進(jìn)作用，需利用數(shù)據(jù)分析改善部分省區(qū)城鎮(zhèn)居民收入相對(duì)較低的現(xiàn)狀，縮小黃河流域各省區(qū)的差距。高等教育水平對(duì)總體耦合協(xié)調(diào)度有顯著正向影響，這是由于強(qiáng)化了高等教育考核機(jī)制并培養(yǎng)了大量具有實(shí)踐硬實(shí)力的高素質(zhì)科研人才，說(shuō)明堅(jiān)持落實(shí)人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略是高質(zhì)量發(fā)展的利器。創(chuàng)新投入和專利產(chǎn)出對(duì)總體耦合協(xié)調(diào)度呈不顯著的正向作用，這是因?yàn)楦魇^(qū)創(chuàng)新投入、實(shí)踐應(yīng)用及成果落地情況差異顯著，需挖掘各省區(qū)創(chuàng)新潛力并強(qiáng)化成果轉(zhuǎn)化能力，促使投入產(chǎn)出體系良好運(yùn)轉(zhuǎn)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié) 論

(1)2005～2019年黃河流域各省區(qū)均為科技創(chuàng)新滯后型，但科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化差距持續(xù)縮??；各省區(qū)科技創(chuàng)新水平差距縮小，但新型城鎮(zhèn)化水平差異顯著；黃河流域科技創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化呈正向協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢(shì)，但不同年份各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度差異顯著。山東、河南、四川、陜西和寧夏耦合協(xié)調(diào)度呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，內(nèi)蒙古、山西、甘肅和青海呈下降態(tài)勢(shì)；黃河流域不同區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度從高到低分別為下游地區(qū)、中游地區(qū)、上游地區(qū)。

(2)2005～2019年全局莫蘭指數(shù)始終為正值且呈“N”字型波動(dòng)；耦合協(xié)調(diào)度總體Dagum基尼系數(shù)呈上升態(tài)勢(shì)且地區(qū)間差距高于地區(qū)內(nèi)差距，更高于超變密度，上、下游地區(qū)間差距最大，上游和中游地區(qū)內(nèi)Dagum基尼系數(shù)呈增大趨勢(shì)；同區(qū)域但不同年份耦合協(xié)調(diào)度的核密度曲線演化趨勢(shì)相似；隨著時(shí)間推移，不同區(qū)域耦合協(xié)調(diào)水平不斷提升且絕對(duì)差異變小。

(3)創(chuàng)新投入、政府支持力度及專利產(chǎn)出等因素對(duì)本省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度有顯著正向促進(jìn)效果，其中城鎮(zhèn)居民收入水平影響最大。創(chuàng)新投入和專利產(chǎn)出對(duì)鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度呈顯著負(fù)向抑制作用。加大政府支持力度與提高高等教育水平能提升總體耦合協(xié)調(diào)度，但城鎮(zhèn)居民收入水平抑制總體耦合協(xié)調(diào)度。

4.2 建 議

(1)增強(qiáng)科技創(chuàng)新能力，提升新型城鎮(zhèn)化水平。黃河流域需借助創(chuàng)新型新興產(chǎn)業(yè)促成綠色創(chuàng)新產(chǎn)品的持續(xù)誕生，助力經(jīng)濟(jì)與生態(tài)城鎮(zhèn)化穩(wěn)步前進(jìn)。同時(shí)，結(jié)合國(guó)家政策充分釋放新型城鎮(zhèn)化紅利，推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程，進(jìn)而提高科技創(chuàng)新水平，結(jié)合機(jī)理關(guān)系增強(qiáng)民眾創(chuàng)新思維與新型城鎮(zhèn)化意識(shí)，并助力區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

(2)強(qiáng)化地區(qū)聯(lián)系，縮小發(fā)展差距。黃河流域各省區(qū)聯(lián)系日益密切，針對(duì)上、中、下游地區(qū)內(nèi)差距，要分析差異來(lái)源并引導(dǎo)未來(lái)協(xié)調(diào)發(fā)展大方向。下游省份需凸顯山東增長(zhǎng)極地位，并利用其經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì)充分發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用；中游省份需突出地域特色，助力新時(shí)代產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)；上游省區(qū)需依托資源優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)礦產(chǎn)資源深加工。

(3)適度調(diào)整影響因素，助力協(xié)調(diào)發(fā)展。創(chuàng)新投入、專利產(chǎn)出及城鎮(zhèn)居民收入水平對(duì)本省區(qū)和鄰省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度呈反向影響，需將實(shí)地調(diào)研與大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)相結(jié)合使各指標(biāo)保持至恰當(dāng)范圍，加大科技創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)投入及專利成果轉(zhuǎn)化力度，構(gòu)建完善有力的專利激勵(lì)體系。借助高校聯(lián)盟及政府扶持政策提升高等教育水平及高素質(zhì)人才的創(chuàng)新能力。