海洋科技創新能力與海洋經濟發展的動態關系研究
——以福建省為例

寇曼翎 KOU Man-ling

（泉州經貿職業技術學院，泉州 362000）

0 引言

中國是海陸兼備的大國，海洋資源類型多樣，逐漸成為引領增長的重要領域。“海洋科技創新”問題一直受到國家的高度重視。“十三五”期間，我國海洋高技術取得了零的突破，而且海洋重點領域的科技創新能力和數量上均有較大的提升。[1]習近平總書記在致2019 中國海洋經濟博覽會的賀信中強調“要加強海洋科技創新步伐，提高海洋資源開發能力，培育壯大海洋戰略性新興產業。”[2]2021 年，福建省人民政府發布的《加快建設“海上福建”推進海洋經濟高質量發展三年行動方案（2021-2023 年）》指出，要加大對海洋科技研發項目的支持力度，推動海洋科技創新成果落地轉化，培養海洋高層次創新人才。一系列政策的頒布與實施表明了我國對海洋科技創新的高度重視。

福建省作為我國的海洋大省，海域海洋生物資源豐富，海洋規模仍然保持全國前列，然而，當前各區域之間的海洋科技實力差距懸殊，海洋科技投入程度還遠遠不足以支撐海洋經濟的全面發展。因此，進行海洋科技創新能力與海洋經濟之間的關系的研究具有非常重要的現實意義。

關于海洋科技創新能力與海洋經濟發展之間的關系，學術界的研究日漸豐富。本文主要從以下幾個方面梳理：

①關于海洋科技創新能力方面的研究。秦琳貴等（2020）[3]以沿海11 個省市為例，采用非徑向、非角度的SBM 方向性距離函數、ML 生產率指數和差分GMM 方法等，分析出科技創新對于海洋經濟綠色全要素生產具有顯著的促進作用。閔晨等（2023）[4]運用熵權-TOPSIS 法以及三階段DEA 模型來分析沿海區域的海洋科技創新能力和效率，之后又運用Tobit 模型等方法分析形成差異的原因。Andersson，J.和PerezVicoE（2017）[5]利用技術創新系統框架來分析瑞典海洋創新體系，他們認為海洋能源創新體系不但能促進瑞典海洋經濟，而且能發展創造工業，就業機會和出口的愿望驅動。同時他們強調各個國家非常有必要采用一致的創新支持。

②關于海洋經濟增長方面的研究。廖澤芳等（2023）[6]運用代際交替模型等深入分析海洋環境規制強度對于海洋經濟增長的影響。謝玲玲等（2022）[7]從海洋科技創新的視角出發，對外商直接投資與海洋經濟的動態關系進行研究。吳艷珠（2022）[8]基于鄉村振興視角，對漳州市漳浦縣海洋經濟展開調查，最終得出漳州市漳浦縣海洋經濟發展存在缺乏優秀的科技創新人才以及缺乏健全的制度體系等問題。吳梵（2019）[9]分析海洋科技創新對海洋經濟發展的門檻效應，結果說明海洋科技創新對于海洋經濟發展有明顯的對外開放以及金融發展門檻效應。

當前已有研究論證了海洋科技對海洋經濟的促進作用，其中部分學者提出了海洋經濟發展的政策性建議。但是，目前絕大多數的研究是從國家層面、沿海區域來進行分析的，基于福建視角的研究相對欠缺。本文根據福建省海洋科技創新能力與海洋經濟發展之間的實證結果，進一步探究兩者在發展中存在的問題，結合現實的情況，提出切實可行的海洋科技發展路徑。本研究進一步豐富了海洋科技創新與海洋經濟增長理論，有助于深入了解福建省海洋經濟發展存在的瓶頸，從而提升海洋經濟的發展質量，提高海洋科技創新對海洋經濟發展的帶動效應。

基于此，文章通過科學構建了海洋科技創新能力綜合評價體系，采用熵值TOPSIS 法對2010-2020 年福建省海洋科技創新能力水平進行綜合評價，在此基礎上運用VAR 模型來驗證海洋科技創新能力與海洋經濟發展之間的動態關系，從而為福建省海洋經濟實現高質量發展提供有價值的政策建議參考。

1 海洋科技創新能力發展現狀

壯大海洋經濟，科技創新具有不可忽視的重要性。自1950 年以來，在世界科技發展進程中，海洋科技發展即實現了量的飛躍，又實現了質的提升。我國海洋科技創新總體上更是從“起于累土”到“九層之臺”。2014 年，國家海洋局聯合科技部召開全國科技興海大會（視頻會），大會提出了深化科技興海戰略的思路和舉措，海洋科技領域影響力和凝聚力顯著提升，其中海洋科技進步對福建省海洋經濟的貢獻率達57%；2018 年，“海底科學觀測網國家重大科技基礎設施”項目在東海和南海開始順利開展實時的觀測示范。但是，與國外發達海洋國家相比，我國海洋科技發展存在明顯差距。比如，我國的海洋工程技術水平和研發水平仍然無法滿足國際深海油氣開發的需求，核心技術長期依賴進口；海工企業在高端、新型設備設計創建方面的領域涉及較少。因此，我國需要針對目前所存在的問題，切實推進海洋科技創新向“更深、更遠、更新”的領域進軍。

海洋作為一國高質量發展的戰略要地，福建省出臺了一系列關于海洋科技創新的工作方案，其中，統籌設立海洋經濟發展專項資金，其中的部分資金就用于海洋科技能力的創新、海洋技術研發等方面。目前，福建省海洋方面的國家重點實驗室以及創新平臺極少，科技成果轉化率較低，缺少雙一流的海洋高等院校，缺乏一支具有創新能力的高素質海洋人才隊伍。和其他沿海地區相比，福建省海洋科研機構和海洋科技從業人員數量明顯不足，海洋科技人力資本投入力度較小。從海洋R&D 經費支出看，2010-2020 年期間相對穩定，表明福建省持續關注海洋科技創新，但投入力度仍然需要加強。

2 數據來源、研究方法及變量說明

2.1 數據來源

本文選取福建省2010-2020 年的數據作為樣本，研究福建省海洋科技創新能力與福建省海洋經濟增長之間的關系。相關數據來源于《中國海洋統計年鑒》和國家統計局等官方的統計報告，個別缺失的數據通過科學測算進行補充。

2.2 研究方法

2.2.1 熵權TOPSIS 法

熵權-TOPSIS 法的核心思想是在各個指標都標準化后的基礎上，用熵權法確定各指標的權重值，然后用TOPSIS 法計算評價對象與最優解、最劣解之間的距離，最后根據各綜合等級值進行量化和排序[10]。本文通過多個維度構建海洋科技創新能力綜合評價體系，采用熵權TOPSIS 法測度海洋科技創新能力水平。主要步驟如下。

①計算第j 項指標的熵值，公式為：

②計算第j 項指標的權重值，公式為：

③基于“TOPSIS 法”構建標準化的加權矩陣，公式為：

④計算最優解與最劣解：

⑤計算各評價對象到其各自的歐式空間距離：

⑥計算各指標的綜合指數，將其按從大到小的順序排列。

根據上述六個公式計算出福建省海洋科技創新能力綜合得分，若Ci的值越接近1，則說明評價對象越接近最優水平，綜合得分越高。

2.2.2 向量自回歸（VAR）模型

VAR 模型在20 世紀80 年代由Christopher 提出，主要用于研究內生變量之間相互影響的關系，同時經常用來分析相關的經濟變量以及一些相關的預測。

2.3 變量說明

本文探究海洋科技創新能力與海洋經濟之間的動態關系。①被解釋變量。文章選用海洋生產總值表示海洋經濟的增長，為了剔除通貨膨脹的影響，文章選用居民消費價格指數對海洋生產總值指標進行調整，從而更有效地反映真實的收入水平。②解釋變量。借鑒前人的研究，本文從海洋科技投入、海洋科技產出兩個方面構建海洋科技創新能力綜合評級體系，具體指標見表1。考慮到可能存在異方差的影響，本文對海洋科技創新能力與海洋經濟進行對數化處理，分別用lnR&D 和lnGDP 表示。

表1 海洋科技創新能力綜合評價指標及權重

3 實證分析

3.1 海洋科技創新能力評價結果

從海洋科技投入與產出兩個層面構建福建省海洋科技創新能力指標體系。由表2 可以得出熵權法的權重計算結果，海洋科研機構數量、海洋R&D 經費內部支出、海洋科技專利授權數的權重排在前三位，分別為0.2647、0.2074、0.1712，海洋科研從業人員、海洋科技專著、海洋科技論文數的權重排在后三位，分別為0.1392、0.1096、0.1079。所以科研機構和經費投入、成果產出是影響海洋科技創新能力的關鍵要素，通過改善這些因素，可進一步提高海洋科技創新能力。

表2 2010-2020 年福建省海洋科技創新能力綜合評價得分

使用TOPSIS 方法計算2010 年至2020 年福建省海洋科技創新能力綜合評價得分。從綜合評價得分排名來看，福建省海洋科技創新能力呈現出波動式上升趨勢。2010年至2012 年，福建省海洋科技創新能力呈現鋸齒狀波動，沒有明顯的上升趨勢。2013 年，福建省海洋科技創新能力呈現出較為明顯的快速下降，綜合得分從2012 年的0.298下降至0.188，2014 年有所恢復。2015 年開始產生了較為明顯的上升趨勢，至2019 年達到峰值0.841，其原因是2019 年海洋R&D 經費內部支出、海洋科技論文數、海洋科技專利授權數三個指標與其他年份相比是最大的，其他指標處于穩定狀態；位居第二位的是2018 年得分是0.817，因為2018 年海洋科研機構數量、海洋科研從業人員、海洋科技專著三個指標在所有年份中最大；2020 年海洋科技創新能力排名為第三，綜合得分為0.554，其中海洋科技專著和其他年份相比處于較為落后的狀態。

3.2 平穩性檢驗

在構建模型之前，需要對兩個經濟變量即海洋科技創新能力和海洋經濟發展的平穩性進行檢驗。本文使用ADF 單位根檢驗法對兩個變量進行平穩性檢驗，結果見表3。

表3 單位根檢驗結果

從檢驗的結果可知，lnGDP 和lnR&D 對應的p 值都大于5%，因此在5%的顯著性水平下接受原假設，即lnGDP 和lnR&D 是非平穩的。因此，對兩個變量進行一階差分得到變量：dlnGDP 和dlnR&D，對其進行ADF 檢驗，對應的p 值分別為0.0482 和0.0091，均小于5%，因此在5%的顯著性水平下拒絕原假設，即含有單位根的原假設不成立。基于ADF 檢驗的結果，lnGDP、lnR&D 均為一階單整序列。

3.3 滯后階數的確定

VAR 模型構建結果的優劣將根據變量的滯后階數進行選擇，確定最優滯后階數的方法很多，如：似然比檢驗LR、最終預測誤差FPE、AIC 信息準則、SC 信息準則和HQ信息準則等。最終最優滯后階數判斷結果見表4。由表4可知，LR 選擇滯后一階，而FPE、AIC、SC 和HQ 均選擇滯后兩階，因此，我們對海洋科技創新能力、海洋經濟建立一個VAR（2）模型。

表4 最優滯后階數判斷結果

3.4 協整檢驗

由于前文已經得出變量lnGDP 以及lnR&D 都是同階單整序列，故具備了進行Johansen 協整檢驗的條件，結果見表5 和表6。

表5 跡檢驗結果

表6 最大特征值檢驗結果

從表5 的跡檢驗結果和表6 最大特征值檢驗結果中容易看出，在5%的顯著性水平下，原假設海洋科技創新能力與海洋經濟發展之間沒有協整關系被拒絕，同時最多存在一個協整關系的原假設也被拒絕了，即海洋科技創新與海洋經濟之間存在兩個協整關系。結合實際情況來看，說明海洋科技創新能力與海洋經濟發展之間存在長期均衡的協整關系。

3.5 格蘭杰因果關系檢驗

通過上述分析發現海洋科技創新能力與海洋經濟發展之間存在著協整關系，但兩者之間是否存在意義還需進一步檢驗。因此，本文運用格蘭杰因果關系檢驗法，來判斷海洋科技創新能力與海洋經濟發展之間是否存在經濟學意義上的因果關系，結果如表7 所示。

表7 海洋科技創新能力與海洋經濟發展的格蘭杰檢驗

在滯后一期的情況下，從表7 中可知，當原假設為“lnR&D 不是lnGDP 的Granger 原因”和原假設為“海洋經濟發展不是海洋科技創新的Granger 原因”時，F 統計量對應的p 值分別為0.0393 和0.0317，明顯都小于0.05，在5%的顯著性水平下，這兩個原假設均被拒絕。因此，海洋科技創新能力與海洋經濟發展互為因果關系，說明海洋科技創新能力的提高會帶動海洋經濟的增長，反之，海洋經濟的增長也會提高海洋科技創新能力。

當VAR 模型滯后二階與三階時，當原假設為“lnR&D不是lnGDP 的Granger 原因”時，F 統計量對應的p 值分別為0.2902 和0.693，明顯都大于0.1，即在10%的顯著性水平下接受原假設。即lnR&D 的確不是lnGDP 的Granger 原因；同理，當原假設為“lnGDP 不是lnR&D 的Granger 原因”時，與10%的顯著性水平相比，F 統計量對應的p 值分別為0.0162 和0.0777，明顯小于10%，所以原假設不成立。即lnR&D 是lnGDP 的Granger 原因，但lnR&D 卻不是lnGDP 的Granger 原因。這表明福建省海洋經濟增長對海洋科技創新能力具有積極影響，但是海洋科技創新對福建省海洋經濟影響卻還不夠，仍需要進一步發展。

3.6 脈沖響應函數分析

脈沖響應函數分析可以描述一個內生變量對由誤差項所帶來的沖擊的反應，即在隨機的誤差項上施加一個標準差大小的沖擊，對內生變量的當期值和未來值所產生的影響程度[11]。VAR 模型進行脈沖響應函數分析之前，還需用AR 根估計法對模型進行平穩性檢驗，研究結果可得出模型的所有單位根全部落在單位圓的內部，表明所建立的VAR 模型穩定性較好，故可以進行脈沖響應函數分析，如圖1 所示。

圖1 向量自回歸VAR 模型的穩定性檢驗

圖2第一列代表lnGDP 受到自身以及lnR&D 沖擊后得到的結果。在自身的沖擊下，多時期內海洋經濟發展對自身的脈沖響應為正向響應，但在第4、第8 和第9 期也存在一定的負向沖擊，海洋經濟發展對自身的脈沖響應隨著時間的推移逐漸趨近于0，說明海洋經濟發展的增加不代表高質量發展，自身帶動持久性不強；lnR&D 對lnGDP的作用在首期甚微，第二期達到正向峰值0.6，此時表明海洋科技創新能力提高1%，海洋經濟增長0.6%，而后不斷下降，繼而呈現圍繞0 點上下波動并逐漸趨近于0 值的趨勢。

圖2 脈沖響應函數圖

第二列代表lnR&D 受到lnGDP 以及自身一個標準差的沖擊得到的結果。兩種情況均有微小的振幅，當受到lnGDP 的沖擊后發現，第一期反應為0，之后緩慢下降并圍繞著0 點上下波動，說明海洋經濟發展對海洋創新能力影響不具有持久穩定性；當受到自身的沖擊時，從第一期的正向效應到后期的持續穩定波動的正負向效應。

3.7 方差分解分析

為了確定所建立的VAR 模型中每個內生變量對預測方差的貢獻程度，還需要做方差分解。通過計算lnGDP、lnR&D 變量間的相互貢獻度，可以描述沖擊在海洋科技創新能力、海洋經濟發展之間的影響比例和重要程度，方差分解結果如表8 和表9 所示。

表8 lnGDP 方差分解表

表9 lnR&D 方差分解表

由表8 可知，lnGDP 對自身的平均方差貢獻率最大，為94.36608%，從第一期的100%到第十期的92.70442%，逐漸遞減，期間又出現微小的增加趨勢，總體上呈現持久穩定的狀態；lnR&D 對lnGDP 產生的影響，平均方差貢獻率為5.6339194%，從第一期的0 開始增長，第四期出現波動遞減，第五期以后則產生了較穩定的影響。從方差分解的總體趨勢看，海洋科技創新能力lnR&D 對海洋經濟lnGDP 提供了穩定增長的動力。由表9 可知，受海洋經濟lnGDP 的的沖擊后，第二期的貢獻率最大，達到97.97731%，后趨于較為穩定的狀態，總體平均方差貢獻率為91.664703%；海洋科技創新能力lnR&D 對自身的平均方差貢獻率僅有8.3352969%，在第一期時影響很大，為23.09675%，第二期驟然下降，第三期開始呈現輕微的上升態勢。總體而言，海洋科技創新能力與海洋經濟之間起到了相互促進的正向作用，然而海洋科技創新能力的貢獻率還是較低，福建省需要進一步改善有關海洋科技創新方面的政策，促進福建海洋經濟的可持續發展。

4 結論和啟示建議

為了加速提高福建省海洋科技創新能力，促進海洋經濟高質量發展，本文選取2010-2020 年福建省海洋經濟增長有關的數據，采用熵權-TOPSIS 法構建海洋科技創新能力綜合評價體系，構建向量自回歸（VAR）模型，對海洋科技創新能力與海洋經濟之間的關系進行了深入分析，同時應用了脈沖響應函數和方差分解等方法，最后得出如下結論：福建省海洋科技創新能力與福建省海洋經濟增長顯然存在著長期均衡的協整關系，兩者之間相互影響，相互促進。然而兩者相互影響的程度有著較大的差別，福建省海洋經濟發展對福建省的海洋科技創新帶來積極影響，但目前海洋科技創新能力對海洋經濟的貢獻程度還較弱，有待進一步提高。

鑒于此，本文提出以下建議：第一，建設海洋強國是我國的重大戰略任務，福建省政府要進一步優化海洋經濟發展的總體格局，實現福建省海洋經濟高質量發展；第二，海洋經濟的發展離不開海洋科技創新的研發，以海洋科技的自立自強為目標，以市場化作為導向，加強與中科院、工程院等的深度科技合作，支持國內外一流高校與科研機構來閩共建海洋領域研發機構，集聚“國家隊”力量，促進海洋科技研發能力的提升；第三，積極推進海洋科技成果產業化，大力加強知識產權保護，優化海洋科技成果市場化服務，著力打造一批創新能力過硬的龍頭企業和“專精特新”的中小企業；第四，科學合理編制海洋科技創新人才發展戰略規劃，加強對海洋人才的多學科交叉混合培養，積極拓寬對拔尖的海洋科技人才的資助力度，增加海洋科技創新的資助種類，為福建省海洋經濟的發展提供智力支撐。