山東省新舊動能轉(zhuǎn)換的功效評估及障礙因素分析

摘要： 從投入、 產(chǎn)出維度構建山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效評估體系，采用耦合協(xié)調(diào)模型和探索性空間數(shù)據(jù)分析方法分析投入與產(chǎn)出的耦合協(xié)調(diào)關系及空間格局，反映新舊動能轉(zhuǎn)換的功效，并利用障礙度模型對轉(zhuǎn)換功效的障礙因素進行分析。結果表明：2010—2019年山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的評估值均呈波動上升趨勢，高投入-高產(chǎn)出、 低投入-低產(chǎn)出同步型城市數(shù)量較多；新舊動能轉(zhuǎn)換功效評估中投入與產(chǎn)出皆處于高度耦合階段，耦合協(xié)調(diào)度不斷增大，協(xié)調(diào)等級漸趨優(yōu)化；新舊動能轉(zhuǎn)換功效的空間集聚效應漸趨減弱，局部熱點區(qū)聚集在山東半島及魯中地區(qū)，冷點區(qū)聚集在魯西北和魯南地區(qū)；新舊動能轉(zhuǎn)換功效的障礙因素為共享產(chǎn)出—開放產(chǎn)出—創(chuàng)新產(chǎn)出的演變模式，創(chuàng)新產(chǎn)出成為主要障礙因素。

關鍵詞： 新舊動能轉(zhuǎn)換； 功效評估； 障礙因素； 山東省

中圖分類號： K902

文獻標志碼： A

Abstract： To construct the efficacy evaluation system of transition to new from old economic engines in Shandong province from dimensions of input and output， coupling coordination model and exploratory spatial data analysis method were used to analyze the coupling coordination relationship and spatial pattern of input and output， so as to reflect the efficacy of transition to new from old economic engines. Obstacle degree model was used to analyze obstacle factors of transition efficacy. The results show that the assessed values of efficacy of transition to new from old economic engines in Shandong province show a fluctuating upward trend from 2010 to 2019. There are a large number of synchronous cities with high input-highoutput and low input-low output. In the efficiency evaluation of transition to new from old economic engines， the input and output are in a highly coupled stage， the degree of coupling coordination is increasing， and the coordination level is gradually optimized. The spatial agglomeration effect of the transition to new from old economic engines is gradually weakened. The local hot spots are concentrated in Shandong peninsula and central Shandong， and the cold spots are concentrated in northwest and southern Shandong. The obstacle factor of the efficacy of transition to new from old economic engines is the evolution mode of shared output-open output-innovative output， and innovative output becomes the main obstaclefactor.

Keywords： transition to new from old economic engines; efficacy evaluation; obstacle factor; Shandong province

收稿日期： 2022-01-25 網(wǎng)絡首發(fā)時間：2022-09-29T16∶37∶35

基金項目： 國家自然科學基金項目（41701177）；山東省自然科學基金項目（ZR2019MD043）

第一作者簡介： 李夢程（1990—），女，山東威海人。博士研究生，研究方向為區(qū)域發(fā)展與城市規(guī)劃。Email： mclisd@163.com。

通信作者簡介： 王成新（1971—），男，山東新泰人。教授，博士，博士生導師，研究方向為城市化與區(qū)域發(fā)展。Email：404122665@qq.com。

網(wǎng)絡首發(fā)地址： https：//kns.cnki.net/kcms/detail/37.1378.N.20220927.1501.002.html

我國經(jīng)濟正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結構、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關期”［1］，“十四五”時期是我國新舊動能轉(zhuǎn)換的關鍵期［2］。實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展是滿足人民對美好生活向往的重要途徑，而加快新舊動能轉(zhuǎn)換，是新時代背景下實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的根本路徑［3］。

國外學者鮮有針對新舊動能轉(zhuǎn)換的研究， 類似的研究主要是對經(jīng)濟增長動力的探討［4-5］。Romer［6］認為技術進步是經(jīng)濟增長的決定因素。Aitken等［7］則認為創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的動力。國內(nèi)學者多聚焦于新舊動能轉(zhuǎn)換的綜合測度與影響因素等研究。綜合測度上，有學者從新動能（MT）和舊動能（CT）的角度選取評價指標，如：王曉天［8］從新動能和舊動能視角分析了我國各省新舊動能轉(zhuǎn)換的區(qū)域特征；朱美峰等［9］基于舊動能和新動能測度了山西旅游業(yè)新舊動能轉(zhuǎn)換的特征。也有學者嘗試從多個維度構建評價體系，如：林攀等［10］從增長動力轉(zhuǎn)向、體制機制轉(zhuǎn)軌、經(jīng)濟結構轉(zhuǎn)型、發(fā)展方式轉(zhuǎn)變4個維度評價了我國各省新舊動能轉(zhuǎn)換的水平；陽旸等［11］從技術能力、產(chǎn)業(yè)升級、綠色發(fā)展、金融發(fā)展等指標評價了我國農(nóng)村經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換的水平 ；郭靜［12］探討了數(shù)字經(jīng)濟對培育經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展新動能的影響。在影響因素方面，瞿華等［13］從需求側(cè)視角探討經(jīng)濟增長的“三駕馬車”，即投資、消費、出口對新舊動能轉(zhuǎn)換的影響；溫靜［14］和劉大勇等［15］從供給側(cè)視角分析人口和資本等要素投入、技術創(chuàng)新、體制改革等對新舊動能轉(zhuǎn)換的影響。還有學者研究城市化、產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整等非傳統(tǒng)經(jīng)濟增長的動力要素對新舊動能轉(zhuǎn)換的影響［16-17］。此外，在新舊動能轉(zhuǎn)換功效評估上，Xue等［18］從電力經(jīng)濟學角度構建了山東省新舊動能轉(zhuǎn)換有效性評價體系；尹希果等［19］通過財政政策對新舊動能轉(zhuǎn)換的非線性效應進行了研究。綜上，國內(nèi)學者針對新舊動能轉(zhuǎn)換綜合評價的研究取得了一定進展，但是，新舊動能轉(zhuǎn)換的功效研究成果還較欠缺，研究尺度較少涉及山東省的研究，研究結果的政策指導性不強。

山東省是全國首個新舊動能轉(zhuǎn)換綜合試驗區(qū)，正處于新舊動能轉(zhuǎn)換、經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的關鍵階段。通過對山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的定量動態(tài)評價，可以及時發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換過程中的問題，利于明確今后的努力方向和奮斗目標，同時形成可復制、可推廣的經(jīng)驗，對于優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟結構、提升全省綜合競爭力、帶動中國北方新舊動能接續(xù)轉(zhuǎn)換具有重要意義。基于此，本文中在深刻把握創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享新發(fā)展理念的基礎上，構建山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的評價體系，以投入與產(chǎn)出的耦合協(xié)調(diào)關系表征新舊動能的轉(zhuǎn)換功效，進一步剖析影響新舊動能轉(zhuǎn)換功效的障礙因素，全面分析2010—2019年山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效和障礙因素，為加快“十四五”時期山東省新舊動能轉(zhuǎn)換進程，促進山東省高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 構建評價體系

新舊動能轉(zhuǎn)換是經(jīng)濟發(fā)展由高速度增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變的動態(tài)過程［20-21］。高質(zhì)量發(fā)展是創(chuàng)新、 協(xié)調(diào)、 綠色、 開放、 共享新發(fā)展理念的融合，其中創(chuàng)新是第一動力，協(xié)調(diào)為內(nèi)生特點，綠色為必然形態(tài)，開放為必由之路，共享為根本目標［22］。培育新發(fā)展動能是加快新舊動能轉(zhuǎn)換的基本要求，而新動能的培育需從投入維度入手，結合高質(zhì)量發(fā)展的新理念，聚焦創(chuàng)新動能、 協(xié)調(diào)動能、 綠色動能、 開放動能和共享動能的培育，并從創(chuàng)新、 協(xié)調(diào)、 綠色、 開放、 共享的產(chǎn)出效應來分析新發(fā)展動能培育的功效。新舊動能轉(zhuǎn)換功效評價框架如圖1所示。

創(chuàng)新為高質(zhì)量發(fā)展的第一動力， 是推動新舊動能轉(zhuǎn)換的核心力量。創(chuàng)新動能的培育利用資金投入和人力投入來衡量， 資金投入選取科技財政支出和研發(fā)（Ramp;D）經(jīng)費投入表征， 人力投入選取Ramp;D人員全時當量表征； 創(chuàng)新動能產(chǎn)出選用專利申請受理量和授權量表征。 協(xié)調(diào)為高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生特點，是培育新動能應堅持的理念之一。 協(xié)調(diào)動能的培育需通過城鄉(xiāng)社區(qū)財政支出等方式實現(xiàn)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展， 并在產(chǎn)出上以縮小城鄉(xiāng)居民收入差距和消費差距為目標， 消除城鄉(xiāng)二元結構； 產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的投入通過第二、 三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）比重來衡量， 產(chǎn)出維度選用產(chǎn)業(yè)結構高級化和合理化表征。 綠色為高質(zhì)量發(fā)展的普遍形態(tài)， 為新動能提供轉(zhuǎn)換方向。 綠色動能的培育選取節(jié)能環(huán)保財政支出與就業(yè)人數(shù)來衡量， 并選取單位GDP水耗、 單位GDP電耗、 單位GDP能耗反映生態(tài)經(jīng)濟與資源消耗的關聯(lián)度； 綠色產(chǎn)出從代表環(huán)境質(zhì)量的水、 氣、 固體廢棄物（簡稱固廢）和綠地4個方面選取指標， 反映在經(jīng)濟發(fā)展和人類活動的影響下資源環(huán)境的狀況。開放為高質(zhì)量發(fā)展的必由之路， 為新

動能注入活力； 開放動能的培育借助投資水平來評估， 以固定資產(chǎn)投資、 外商直接投資、 對外實際投資等投資方式占GDP比重表征；開放動能產(chǎn)出以外貿(mào)依存度、 外資依存度、 外資融合度表征。 共享為高質(zhì)量發(fā)展的根本目標， 也是新舊動能轉(zhuǎn)換的目標。共享動能的培育需在公共服務上加大投入力度，政府財政支出的乘數(shù)效應和導向功能可使社會需求結構發(fā)生變化， 從而影響社會生產(chǎn)技術、 產(chǎn)業(yè)結構等作用于經(jīng)濟發(fā)展動力機制的轉(zhuǎn)換，因此主要從教育、 社會保障和就業(yè)、 衛(wèi)生健康、 交通運輸、 文體等方面的財政支出占比來衡量； 共享產(chǎn)出則主要考察居民公共服務、 生活質(zhì)量、 社會保障的發(fā)展水平。

由于山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的參考文獻較欠缺， 因此， 遵循指標選取的科學性、 代表性、 可行性和創(chuàng)新性原則，在綜合考慮山東省自身特征和參考已有研究的基礎上［8，10，23-26］， 嘗試構建山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的評估指標體系，如表1所示。

1.2 研究方法

1.2.1 誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡模型

誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P）神經(jīng)網(wǎng)絡是按BP算法訓練的多層前饋網(wǎng)絡模型，網(wǎng)絡拓撲結構由輸入層、隱含層、輸出層構成，其工作原理是將樣本數(shù)據(jù)通過輸入層輸入神經(jīng)網(wǎng)絡，經(jīng)隱含層正向傳播至輸出層，若未得到理想值，再進行誤差反傳，經(jīng)多次測算各層單元值來優(yōu)化輸出結果，最終得到理想輸出值［27-28］。由于新舊動能轉(zhuǎn)換功效中各指標間線性關系復雜，因此，為了避免評價的主觀性，減小計算誤差，選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型來測算2010—2019年山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出維度的評估值。

1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡期望值測算。首先將數(shù)據(jù)進行標準化處理，再利用熵值法測算指標權重［29］，將標準化后的數(shù)據(jù)與權重值乘積加權求和得到初始評價值，作為神經(jīng)網(wǎng)絡的期望值。數(shù)據(jù)標準化和權重的計算公式為

1.3 數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)統(tǒng)一性、科學性與可獲取性，數(shù)據(jù)源自山東省各市2010—2019年《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》、2011—2020年《統(tǒng)計年鑒》、2011—2020年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)利用MATLAB軟件插值計算得到。由于山東省萊蕪市于2019年撤市劃區(qū)，隸屬濟南市，因此研究區(qū)共有16個城市。

2 新舊動能轉(zhuǎn)換功效評價結果

2.1 新舊動能轉(zhuǎn)換功效的時序演變特征

通過MATLAB 軟件的BP神經(jīng)網(wǎng)絡代碼測算得到2010—2019年山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出維度的評估指數(shù)及2個維度中要素層的評估值，結果分別見圖2—4。由圖2可知，2010—2019年創(chuàng)新投入的評估值呈波動上升態(tài)勢，協(xié)調(diào)投入呈先降后升的態(tài)勢，綠色投入整體呈上升態(tài)勢且上升幅度最大，開放投入呈較大幅度的M型波動態(tài)勢，共享投入呈先升后降而后上升的態(tài)勢。可見除開放投入之外，各要素的投入力度不斷增大，綠色投入增幅最大。

由圖3可知，2010—2019年創(chuàng)新產(chǎn)出的評估值整體上不斷增大，協(xié)調(diào)產(chǎn)出呈上升態(tài)勢，綠色產(chǎn)出呈M型的大幅波動態(tài)勢，開放產(chǎn)出呈先升后降而后稍有提升的態(tài)勢，共享產(chǎn)出呈大幅度的上升態(tài)勢。可見創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、共享的投入效果不斷增強，其中，共享產(chǎn)出增幅最大。

由圖4可知，2010—2019年投入、產(chǎn)出維度的評估值均呈波動上升趨勢。在投入維度上，2010—2013年評估值不斷增大，處于快速發(fā)展階段，2013—2014年稍有下降后又處于回升階段，2016—2019年為平穩(wěn)發(fā)展階段。在產(chǎn)出維度上，2010—2012年評估值上升速度較快，2012—2017年處于波動上升階段，2017—2019年評估值由快速增長轉(zhuǎn)為平穩(wěn)發(fā)展。

為了進一步分析新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出間的相互作用及類型，對山東省16個城市投入、 產(chǎn)出維度的評估值進行分類，結果如圖5所示。以投入維度為橫軸，產(chǎn)出維度為縱軸，2個維度均值為分割線，形成4個類型區(qū)［34］。Ⅰ區(qū)為高投入-高產(chǎn)出區(qū)，屬于高高同步型；Ⅱ區(qū)為低投入-高產(chǎn)出區(qū)，屬于投入潛力型；Ⅲ區(qū)為低投入-低產(chǎn)出區(qū)， 屬于低低同步型；Ⅳ區(qū)為高投入-低產(chǎn)出區(qū)， 屬于產(chǎn)出乏力型。

由圖可以看出， 山東省16個城市投入、" 產(chǎn)出維度的評估值多集聚在Ⅰ、Ⅲ區(qū)， 即高投入-高產(chǎn)出的高高同步型、低投入-低產(chǎn)出的低低同步型的城市數(shù)量較多，而投入潛力型和產(chǎn)出乏力型的城市數(shù)量較少。

基于4個類型的劃分，借助ArcGIS軟件將投入與產(chǎn)出的相互作用類型進行空間可視化表達，結果見圖6。由圖可知，2010、 2013、 2016、 2019年4種類型的城市空間格局變化不大，高高同步型集中在山東省東部沿海城市及魯中地區(qū)，低低同步型集中在魯西北和魯南地區(qū)。具體從各類型看，高高同步型主要分布于東部沿海的青島、 煙臺、 威海市以及魯中的濰坊、濟南市，2019年城市數(shù)量增加至6個，這些城市在新動能的培育上投入力度大，產(chǎn)出效應強，投入培育與產(chǎn)出效應均較高。投入潛力型主要分布在東營、日照市，淄博市由投入潛力型演變?yōu)楦吒咄叫停@些城市投入潛力大，未來應注重新動能的投入，使新舊動能轉(zhuǎn)換釋放出更大的功能效應。低低同步型的城市空間范圍相對較廣，多分布于魯西北和魯南地區(qū)，這些城市投入力度與產(chǎn)出效應皆不高，應及時加強新動能的投入，推動新舊動能轉(zhuǎn)換的步伐。產(chǎn)出乏力型的城市數(shù)量較少，為濱州、聊城、泰安、濟寧4個城市，這些城市培育新動能的投入力度大于產(chǎn)出效應，應適當轉(zhuǎn)變投入方向，使其符合本地區(qū)發(fā)展實際。

基于2010—2019年山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的評價值，采用耦合協(xié)調(diào)度模型進一步分析新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出兩者之間的耦合協(xié)調(diào)關系，如表3所示。由表可知， 2010—2019年新舊動能轉(zhuǎn)換功效的綜合評估值逐漸增大，呈上升趨勢。投入與產(chǎn)出的耦合度均大于0.9，處于高度耦合階段，整體變化不大。耦合協(xié)調(diào)度不斷增大，表明投入與產(chǎn)出的相互作用程度不斷增強；2010—2012年屬于快速提升階段，耦合協(xié)調(diào)度增長速度快，協(xié)調(diào)等級由中級協(xié)調(diào)上升為高級協(xié)調(diào)；2013—2017年進入平穩(wěn)增長階段，耦合協(xié)調(diào)度變化幅度較平緩，一直處于高級協(xié)調(diào)的等級；2018—2019年，耦合協(xié)調(diào)度均大于0.8，處于優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)等級。

2.2 新舊動能轉(zhuǎn)換功效的空間演變特征

利用GeoDa軟件測算2010—2019年山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出維度耦合協(xié)調(diào)度的全局莫蘭指數(shù)，如表4所示。2010—2019年全局莫蘭指數(shù)均大于0，2010—2018年P值通過1%的顯著性檢驗，2019年通過5%的顯著性檢驗，表明新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出耦合協(xié)調(diào)度的空間正相關性顯著，呈集聚分布特征。全局莫蘭指數(shù)整體呈波動減小趨勢，集聚效應減弱。其中，2010—2012年莫蘭指數(shù)增大，空間集聚效應較強；隨后由2011年的0.462減小至2012年的0.401，空間集聚效應減弱；2012—2016年空間集聚效應逐漸增強；2016—2019年莫蘭指數(shù)由2016年的0.481減小至0.354，空間分布差異的顯著性漸趨降低。

為了揭示新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出耦合協(xié)調(diào)度的局部集聚效應，進一步測算2010、 2013、 2016、 2019年耦合協(xié)調(diào)度的局部莫蘭指數(shù)，并繪制空間冷熱點聚類圖，如圖7所示。由圖可知，整體

上耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的空間分異特征， 呈現(xiàn)以東部沿海向西部內(nèi)陸漸趨演變的空間分布格局。在空間演變格局上，冷熱點區(qū)未發(fā)生明顯的空間躍遷，熱點區(qū)主要聚集在山東半島及魯中地區(qū)，冷點區(qū)主要聚集在魯西北和魯南地區(qū)。2010年日照市為次熱點區(qū)，隨后一直為次冷點區(qū)，2013年煙臺市由熱點區(qū)演變?yōu)榇螣狳c區(qū)，2016年濟南市由熱點區(qū)演變?yōu)榇螣狳c區(qū)，表明這些城市耦合協(xié)調(diào)度高值的空間集聚效應有所減弱。2016年煙臺市由次熱點區(qū)演變?yōu)闊狳c區(qū)，2019年東營、濰坊市由次熱點區(qū)演變?yōu)闊狳c區(qū)，表明這些城市耦合協(xié)調(diào)度的空間集聚效應有所增強。2019年熱點區(qū)為青島、煙臺、威海、濟南、濰坊和東營市，空間范圍增大，冷點區(qū)僅有聊城市，空間范圍縮小，表明耦合協(xié)調(diào)度高值的空間集聚效應增強，低值的空間集聚效應減弱。

3 新舊動能轉(zhuǎn)換功效的障礙因素

3.1 要素層障礙度分析

通過障礙度模型對山東省16個城市新舊動能轉(zhuǎn)換功效的障礙因素進行診斷。由于障礙因素與城市數(shù)量較多，因此僅選取障礙度排名前2位的要素層因子進行分析，如表5所示。由表可知：2010年共享、開放產(chǎn)出的障礙度較大，青島、東營市在共享投入力度上有所欠缺，煙臺市在創(chuàng)新產(chǎn)出上較欠缺，創(chuàng)新投入力度不足對日照、菏澤市的新舊動能轉(zhuǎn)換功效也產(chǎn)生較大影響。2013年開放、創(chuàng)新產(chǎn)出的障礙度較大，同時濟南、青島、東營市在共享投入上也存在力度不足的問題，棗莊、日照、臨沂、菏澤市有限的創(chuàng)新投入對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響較大，德州、聊城、濱州、菏澤市的共享產(chǎn)出效應不足。2016年創(chuàng)新、開放產(chǎn)出要素層的障礙度較大，日照、濱州市的綠色投入力度對新舊動能轉(zhuǎn)換功效造成一定影響，棗莊、菏澤市的共享產(chǎn)出效應也不足。2019年創(chuàng)新、開放產(chǎn)出同樣對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響較大，威海市的協(xié)調(diào)投入、青島市的協(xié)調(diào)產(chǎn)出障礙度較大；淄博、東營市的開放投入力度需增強。綜上可見，2010—2019年山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的主要障礙因素為共享產(chǎn)出—開放產(chǎn)出—創(chuàng)新產(chǎn)出的演變模式，創(chuàng)新產(chǎn)出逐漸成為山東新舊動能轉(zhuǎn)換功效的主要障礙因素。

3.2 指標層障礙度分析

在明確影響山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的要素層障礙度的基礎上，進一步深入剖析其中關鍵的障礙指標。由于評價體系中指標較多，因此，首先選取各城市排名前10位的指標層障礙指標，以排名前10位的障礙指標在各城市的出現(xiàn)頻度達60%以上的進行統(tǒng)計，結果如表6所示。

由表可知：2010年的創(chuàng)新投入中科技財政投入、科技人力投入，開放產(chǎn)出中進出口貿(mào)易依存度以及共享產(chǎn)出中養(yǎng)老、醫(yī)療保險參保覆蓋率、人均年末儲蓄余額等指標對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響較大。2013年的創(chuàng)新投入中科技人力投入、創(chuàng)新產(chǎn)出中專利申請受理量，開放產(chǎn)出中出口貿(mào)易依存度以及共享投入中文體財政投入等指標對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響較大。2016年的創(chuàng)新產(chǎn)出中專利受理量和授權數(shù)開放產(chǎn)出中出口貿(mào)易依存度以及共享產(chǎn)出中醫(yī)療保險參保覆蓋率、人均年末儲蓄余額等指標對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響較大。2019年的創(chuàng)新產(chǎn)出中專利授權數(shù)量，開放投入中外商直接投資、對外實際投資以及開放產(chǎn)出中外資依存度、出口貿(mào)易依存度以及共享產(chǎn)出中在崗職工人均工資、人均年末儲蓄余額等指標對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響較大。由此可見，2010—2019年創(chuàng)新要素的障礙因子由投入維度的科技財政投入、科技人力投入演變?yōu)楫a(chǎn)出維度的專利申請受理量和授權數(shù)，專利的創(chuàng)新產(chǎn)出不足對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響較大；開放要素的障礙因子由產(chǎn)出維度的進出口貿(mào)易依存度演變?yōu)橥度刖S度的外商直接投資、對外實際投資以及產(chǎn)出維度的出口貿(mào)易依存度，外商投資、對外投資的投入力度和出口貿(mào)易產(chǎn)出不足對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響也較大；共享要素的障礙因子由產(chǎn)出維度的養(yǎng)老、醫(yī)療保險參保覆蓋率、人均年末儲蓄余額減縮為人均年末儲蓄余額等因子，共享產(chǎn)出的障礙度排名雖靠前但對動能轉(zhuǎn)換功效的影響逐漸減小，表明GDP經(jīng)濟向幸福經(jīng)濟轉(zhuǎn)換的新舊動能轉(zhuǎn)換目標將會逐步實現(xiàn)。

通過對山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的障礙因素的分析可知，在今后山東省新舊動能轉(zhuǎn)換過程中更應注重科技創(chuàng)新的作用，尤其是發(fā)明專利的創(chuàng)新產(chǎn)出在經(jīng)濟社會發(fā)展中的有效應用，同時需要完善內(nèi)外投資環(huán)境，并提升居民的社會保障與生活質(zhì)量水平，從而實現(xiàn)山東省經(jīng)濟和社會的高質(zhì)量發(fā)展。

4 結論與討論

4.1 結論

1）2010—2019年山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的評估值均呈波動上升趨勢；高高同步型城市集中在東部沿海城市及魯中地區(qū)，低低同步型城市集中在魯西北和魯南地區(qū)，這2類城市數(shù)量較多，投入潛力型主要為東營、日照市，產(chǎn)出乏力型為濱州、聊城、泰安市，城市數(shù)量較少。

2）新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出耦合度均處于高度耦合階段；耦合協(xié)調(diào)度不斷增大，投入與產(chǎn)出維度的相互作用程度不斷增強，2010—2012年由中級協(xié)調(diào)上升為高級協(xié)調(diào)等級，2013—2017年處于高級協(xié)調(diào)等級，2018—2019年處于優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)等級。

3）新舊動能轉(zhuǎn)換功效中投入與產(chǎn)出耦合協(xié)調(diào)度呈空間集聚分布特征，但集聚效應漸趨減弱。局部空間分布呈現(xiàn)以東部沿海向西部內(nèi)陸漸趨演變的空間格局，熱點區(qū)主要聚集在山東半島及魯中地區(qū)，冷點區(qū)主要聚集在魯西北和魯南地區(qū)。

4）山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效的主要障礙因素為共享產(chǎn)出—開放產(chǎn)出—創(chuàng)新產(chǎn)出的演變模式，創(chuàng)新產(chǎn)出成為主要障礙因素，專利授權量對新舊動能轉(zhuǎn)換功效的影響較大；外商投資、對外投資的投入力度及出口貿(mào)易產(chǎn)出效應不足的影響較大；共享產(chǎn)出的影響漸趨減小。

4.2 討論

本文中從投入、產(chǎn)出維度的耦合協(xié)調(diào)關系來衡量山東省新舊動能轉(zhuǎn)換功效，是對新舊動能轉(zhuǎn)換功效研究的一次嘗試，豐富了新舊動能轉(zhuǎn)換的研究內(nèi)容；但由于目前尚缺乏統(tǒng)一的新舊動能轉(zhuǎn)換功效的評估框架，使指標的選取仍有進一步優(yōu)化和完善的空間，因此本文中構建的新舊動能轉(zhuǎn)換功效評價體系的適用性有待進一步驗證和完善。此外，本文中僅剖析了影響新舊動能轉(zhuǎn)換功效的障礙因素，缺乏外部驅(qū)動機制以及形成機制的探究，在以后的研究中應加強驅(qū)動機制與影響機制等的分析。同時，預測新舊動能轉(zhuǎn)換功效也是未來需要深化研究的內(nèi)容。

參考文獻：

［1］ 李彩華. 中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的歷史必然性［J］. 中南財經(jīng)政法大學學報， 2019（1）： 9.

［2］ 盛朝迅.“十四五”時期推進新舊動能轉(zhuǎn)換的思路與策略［J］. 改革， 2020（2）： 5.

［3］ 楊蕙馨， 焦勇. 新舊動能轉(zhuǎn)換的理論探索與實踐研判［J］.經(jīng)濟與管理研究， 2018， 39（7）： 16.

［4］ ACEMOGLU D， GUERRIERI V. Capital deepening and nonbalancedeconomic growth ［J］. Journal of Political Economy， 2008， 116（3）： 467.

［5］ BASU S， WEIL D N. Appropriate technology and growth［J］. The Quarterly Journal of Economics， 1998， 113（4）： 1025.

［6］ ROMER P M. Increasing returns and longrun growth［J］. Journal of Political Economy， 1986， 94（5）： 1002.

［7］ AITKEN B J， HARRISON A E. Do domestic firms benefit from direct foreign investment： evidence from venezuela［J］. American Economic Review， 1999， 89（3）： 605.

［8］ 王曉天. 中國新舊動能轉(zhuǎn)換的綜合指數(shù)測度與區(qū)域特征分析［J］.統(tǒng)計與決策， 2021， 37（21）： 71.

［9］ 朱美峰， 楊聰鴻. 山西省旅游業(yè)新舊動能轉(zhuǎn)換測度及其影響研究［J］. 科技和產(chǎn)業(yè)， 2021， 21（10）： 23.

［10］ 林攀， 余斌， 劉楊洋， 等. 中國新舊動能轉(zhuǎn)換的空間分異及影響因素研究［J］. 經(jīng)濟地理， 2021， 41（11）： 19.

［11］ 陽旸， 劉姝雯. 農(nóng)村經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換與經(jīng)濟發(fā)展進程的協(xié)調(diào)度評估［J］. 統(tǒng)計與決策， 2021， 37（20）： 128.

［12］ 郭靜. 數(shù)字經(jīng)濟背景下鄭州培育經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展新動能的對策研究［J］. 山西農(nóng)經(jīng)， 2020， 285（21）： 42.

［13］ 瞿華， 夏杰長， 馬鵬. 我國消費、投資、出口與經(jīng)濟增長關系實證檢驗： 基于1978—2010年數(shù)據(jù)［J］. 經(jīng)濟問題探索， 2013（3）： 37.

［14］ 溫靜. 人力資本投資與中國經(jīng)濟增長關系的實證研究［J］. 科技創(chuàng)業(yè)月刊， 2007（1）： 138.

［15］ 劉大勇， 孟悄然， 段文斌. 科技成果轉(zhuǎn)化對經(jīng)濟新動能培育的影響機制： 基于230個城市專利轉(zhuǎn)化的觀測與實證分析［J］. 管理科學學報， 2021， 24（7）： 49.

［16］ 喬小燕. 旅游業(yè)發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結構升級的影響：基于經(jīng)濟增長新舊動能轉(zhuǎn)換視野［J］. 商業(yè)經(jīng)濟研究， 2019（10）： 173.

［17］ 張志元， 齊天成， 馬永凡. 政府干預、金融發(fā)展與新舊動能轉(zhuǎn)換［J］. 經(jīng)濟問題， 2020（5）： 34.

［18］ XUE W L， LI B K， YANG Y Q， et al. Evaluating the effectiveness of new and old kinetic energy conversion from an electric power economics perspective： evidence on the Shandong Province of China［J］. Energies， 2019， 12： 1174.

［19］ 尹希果， 冉丹. 財政政策對經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換的非線性效應［J］. 軟科學， 2020， 34（10）： 30.

［20］ 趙劍波， 史丹， 鄧洲. 高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵研究［J］. 經(jīng)濟與管理研究， 2019， 40（11）： 15.

［21］ 唐仁敏. 新舊動能轉(zhuǎn)換明顯加快 推動經(jīng)濟邁向高質(zhì)量發(fā)展［J］. 中國經(jīng)貿(mào)導刊， 2018（25）： 38.

［22］ 化祥雨， 金祥榮， 呂海萍， 等. 高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)時空格局演化及影響因素： 以浙江省縣域為例［J］. 地理科學， 2021， 41（2）： 223-224.

［23］ 范意晨. 山東省新舊動能轉(zhuǎn)換實施效果評估研究［D］. 煙臺： 山東工商學院， 2021.

［24］ 張志元， 馬永凡， 胡興存. 金融供給側(cè)改革與新舊動能轉(zhuǎn)換的耦合效應研究： 以山東省為例［J］. 東岳論叢， 2018， 39（10）： 48.

［25］ 吳凈. 新時代經(jīng)濟發(fā)展新舊動能轉(zhuǎn)換評價： 以青島市為例［J］. 地域研究與開發(fā)， 2019， 38（5）： 42.

［26］ 薛明月. 基于高質(zhì)量發(fā)展的中國東部沿海城市群空間結構演變與優(yōu)化研究［D］. 濟南： 山東師范大學， 2021.

［27］ 李夢程， 王成新， 薛明月， 等. 我國海島旅游發(fā)展與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)評價與影響因素研究［J］. 世界地理研究， 2021， 30（5）： 1051-1052.

［28］ 孫劍鋒， 秦偉山， 曹萬云， 等. 海島經(jīng)濟體脆弱性綜合評價與動態(tài)演變研究： 以舟山市為例［J］. 海洋科學， 2018， 42（6）： 99-100

［29］ 楊天翼， 趙強， 王奎峰， 等. 基于層次分析法和熵權法綜合評價山東省水生態(tài)安全［J］.濟南大學學報（自然科學版）， 2021， 35（6）： 567-569.

［30］ 蓋美， 秦冰， 鄭秀霞. 經(jīng)濟增長動能轉(zhuǎn)換與綠色發(fā)展耦合協(xié)調(diào)的時空格局演化分析［J］.地理研究， 2021， 40（9）： 2575-2577.

［31］ 趙書虹， 白夢， 阮夢枝， 等. 云南省旅游資源與生態(tài)安全協(xié)調(diào)發(fā)展的時空演化特征及障礙因子分析［J］. 地理科學， 2021， 41（3）： 497.

［32］ 董浩然， 金榮學. 財政分權對區(qū)域綠色經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的實證測度［J］. 統(tǒng)計與決策， 2021， 37（22）： 140.

［33］ 車磊， 白永平， 周亮， 等. 中國綠色發(fā)展效率的空間特征及溢出分析［J］. 地理科學， 2018， 38（11）： 1789.

［34］ 汪德根， 沙夢雨， 朱梅. 國家級貧困縣旅游資源優(yōu)勢度與脫貧力耦合分析： 以433個脫貧縣為例［J］. 人文地理， 2020， 35（5）： 115-116.

（責任編輯：于海琴）