寇曼翎 KOU Man-ling

（泉州经贸职业技术学院，泉州 362000）

0 引言

中国是海陆兼备的大国，海洋资源类型多样，逐渐成为引领增长的重要领域。“海洋科技创新”问题一直受到国家的高度重视。“十三五”期间，我国海洋高技术取得了零的突破，而且海洋重点领域的科技创新能力和数量上均有较大的提升。[1]习近平总书记在致2019 中国海洋经济博览会的贺信中强调“要加强海洋科技创新步伐，提高海洋资源开发能力，培育壮大海洋战略性新兴产业。”[2]2021 年，福建省人民政府发布的《加快建设“海上福建”推进海洋经济高质量发展三年行动方案（2021-2023 年）》指出，要加大对海洋科技研发项目的支持力度，推动海洋科技创新成果落地转化，培养海洋高层次创新人才。一系列政策的颁布与实施表明了我国对海洋科技创新的高度重视。

福建省作为我国的海洋大省，海域海洋生物资源丰富，海洋规模仍然保持全国前列，然而，当前各区域之间的海洋科技实力差距悬殊，海洋科技投入程度还远远不足以支撑海洋经济的全面发展。因此，进行海洋科技创新能力与海洋经济之间的关系的研究具有非常重要的现实意义。

关于海洋科技创新能力与海洋经济发展之间的关系，学术界的研究日渐丰富。本文主要从以下几个方面梳理：

①关于海洋科技创新能力方面的研究。秦琳贵等（2020）[3]以沿海11 个省市为例，采用非径向、非角度的SBM 方向性距离函数、ML 生产率指数和差分GMM 方法等，分析出科技创新对于海洋经济绿色全要素生产具有显著的促进作用。闵晨等（2023）[4]运用熵权-TOPSIS 法以及三阶段DEA 模型来分析沿海区域的海洋科技创新能力和效率，之后又运用Tobit 模型等方法分析形成差异的原因。Andersson，J.和PerezVicoE（2017）[5]利用技术创新系统框架来分析瑞典海洋创新体系，他们认为海洋能源创新体系不但能促进瑞典海洋经济，而且能发展创造工业，就业机会和出口的愿望驱动。同时他们强调各个国家非常有必要采用一致的创新支持。

②关于海洋经济增长方面的研究。廖泽芳等（2023）[6]运用代际交替模型等深入分析海洋环境规制强度对于海洋经济增长的影响。谢玲玲等（2022）[7]从海洋科技创新的视角出发，对外商直接投资与海洋经济的动态关系进行研究。吴艳珠（2022）[8]基于乡村振兴视角，对漳州市漳浦县海洋经济展开调查，最终得出漳州市漳浦县海洋经济发展存在缺乏优秀的科技创新人才以及缺乏健全的制度体系等问题。吴梵（2019）[9]分析海洋科技创新对海洋经济发展的门槛效应，结果说明海洋科技创新对于海洋经济发展有明显的对外开放以及金融发展门槛效应。

当前已有研究论证了海洋科技对海洋经济的促进作用，其中部分学者提出了海洋经济发展的政策性建议。但是，目前绝大多数的研究是从国家层面、沿海区域来进行分析的，基于福建视角的研究相对欠缺。本文根据福建省海洋科技创新能力与海洋经济发展之间的实证结果，进一步探究两者在发展中存在的问题，结合现实的情况，提出切实可行的海洋科技发展路径。本研究进一步丰富了海洋科技创新与海洋经济增长理论，有助于深入了解福建省海洋经济发展存在的瓶颈，从而提升海洋经济的发展质量，提高海洋科技创新对海洋经济发展的带动效应。

基于此，文章通过科学构建了海洋科技创新能力综合评价体系，采用熵值TOPSIS 法对2010-2020 年福建省海洋科技创新能力水平进行综合评价，在此基础上运用VAR 模型来验证海洋科技创新能力与海洋经济发展之间的动态关系，从而为福建省海洋经济实现高质量发展提供有价值的政策建议参考。

1 海洋科技创新能力发展现状

壮大海洋经济，科技创新具有不可忽视的重要性。自1950 年以来，在世界科技发展进程中，海洋科技发展即实现了量的飞跃，又实现了质的提升。我国海洋科技创新总体上更是从“起于累土”到“九层之台”。2014 年，国家海洋局联合科技部召开全国科技兴海大会（视频会），大会提出了深化科技兴海战略的思路和举措，海洋科技领域影响力和凝聚力显著提升，其中海洋科技进步对福建省海洋经济的贡献率达57%；2018 年，“海底科学观测网国家重大科技基础设施”项目在东海和南海开始顺利开展实时的观测示范。但是，与国外发达海洋国家相比，我国海洋科技发展存在明显差距。比如，我国的海洋工程技术水平和研发水平仍然无法满足国际深海油气开发的需求，核心技术长期依赖进口；海工企业在高端、新型设备设计创建方面的领域涉及较少。因此，我国需要针对目前所存在的问题，切实推进海洋科技创新向“更深、更远、更新”的领域进军。

海洋作为一国高质量发展的战略要地，福建省出台了一系列关于海洋科技创新的工作方案，其中，统筹设立海洋经济发展专项资金，其中的部分资金就用于海洋科技能力的创新、海洋技术研发等方面。目前，福建省海洋方面的国家重点实验室以及创新平台极少，科技成果转化率较低，缺少双一流的海洋高等院校，缺乏一支具有创新能力的高素质海洋人才队伍。和其他沿海地区相比，福建省海洋科研机构和海洋科技从业人员数量明显不足，海洋科技人力资本投入力度较小。从海洋R&D 经费支出看，2010-2020 年期间相对稳定，表明福建省持续关注海洋科技创新，但投入力度仍然需要加强。

2 数据来源、研究方法及变量说明

2.1 数据来源

本文选取福建省2010-2020 年的数据作为样本，研究福建省海洋科技创新能力与福建省海洋经济增长之间的关系。相关数据来源于《中国海洋统计年鉴》和国家统计局等官方的统计报告，个别缺失的数据通过科学测算进行补充。

2.2 研究方法

2.2.1 熵权TOPSIS 法

熵权-TOPSIS 法的核心思想是在各个指标都标准化后的基础上，用熵权法确定各指标的权重值，然后用TOPSIS 法计算评价对象与最优解、最劣解之间的距离，最后根据各综合等级值进行量化和排序[10]。本文通过多个维度构建海洋科技创新能力综合评价体系，采用熵权TOPSIS 法测度海洋科技创新能力水平。主要步骤如下。

①计算第j 项指标的熵值，公式为：

②计算第j 项指标的权重值，公式为：

③基于“TOPSIS 法”构建标准化的加权矩阵，公式为：

④计算最优解与最劣解：

⑤计算各评价对象到其各自的欧式空间距离：

⑥计算各指标的综合指数，将其按从大到小的顺序排列。

根据上述六个公式计算出福建省海洋科技创新能力综合得分，若Ci的值越接近1，则说明评价对象越接近最优水平，综合得分越高。

2.2.2 向量自回归（VAR）模型

VAR 模型在20 世纪80 年代由Christopher 提出，主要用于研究内生变量之间相互影响的关系，同时经常用来分析相关的经济变量以及一些相关的预测。

2.3 变量说明

本文探究海洋科技创新能力与海洋经济之间的动态关系。①被解释变量。文章选用海洋生产总值表示海洋经济的增长，为了剔除通货膨胀的影响，文章选用居民消费价格指数对海洋生产总值指标进行调整，从而更有效地反映真实的收入水平。②解释变量。借鉴前人的研究，本文从海洋科技投入、海洋科技产出两个方面构建海洋科技创新能力综合评级体系，具体指标见表1。考虑到可能存在异方差的影响，本文对海洋科技创新能力与海洋经济进行对数化处理，分别用lnR&D 和lnGDP 表示。

表1 海洋科技创新能力综合评价指标及权重

3 实证分析

3.1 海洋科技创新能力评价结果

从海洋科技投入与产出两个层面构建福建省海洋科技创新能力指标体系。由表2 可以得出熵权法的权重计算结果，海洋科研机构数量、海洋R&D 经费内部支出、海洋科技专利授权数的权重排在前三位，分别为0.2647、0.2074、0.1712，海洋科研从业人员、海洋科技专著、海洋科技论文数的权重排在后三位，分别为0.1392、0.1096、0.1079。所以科研机构和经费投入、成果产出是影响海洋科技创新能力的关键要素，通过改善这些因素，可进一步提高海洋科技创新能力。

表2 2010-2020 年福建省海洋科技创新能力综合评价得分

使用TOPSIS 方法计算2010 年至2020 年福建省海洋科技创新能力综合评价得分。从综合评价得分排名来看，福建省海洋科技创新能力呈现出波动式上升趋势。2010年至2012 年，福建省海洋科技创新能力呈现锯齿状波动，没有明显的上升趋势。2013 年，福建省海洋科技创新能力呈现出较为明显的快速下降，综合得分从2012 年的0.298下降至0.188，2014 年有所恢复。2015 年开始产生了较为明显的上升趋势，至2019 年达到峰值0.841，其原因是2019 年海洋R&D 经费内部支出、海洋科技论文数、海洋科技专利授权数三个指标与其他年份相比是最大的，其他指标处于稳定状态；位居第二位的是2018 年得分是0.817，因为2018 年海洋科研机构数量、海洋科研从业人员、海洋科技专著三个指标在所有年份中最大；2020 年海洋科技创新能力排名为第三，综合得分为0.554，其中海洋科技专著和其他年份相比处于较为落后的状态。

3.2 平稳性检验

在构建模型之前，需要对两个经济变量即海洋科技创新能力和海洋经济发展的平稳性进行检验。本文使用ADF 单位根检验法对两个变量进行平稳性检验，结果见表3。

表3 单位根检验结果

从检验的结果可知，lnGDP 和lnR&D 对应的p 值都大于5%，因此在5%的显著性水平下接受原假设，即lnGDP 和lnR&D 是非平稳的。因此，对两个变量进行一阶差分得到变量：dlnGDP 和dlnR&D，对其进行ADF 检验，对应的p 值分别为0.0482 和0.0091，均小于5%，因此在5%的显著性水平下拒绝原假设，即含有单位根的原假设不成立。基于ADF 检验的结果，lnGDP、lnR&D 均为一阶单整序列。

3.3 滞后阶数的确定

VAR 模型构建结果的优劣将根据变量的滞后阶数进行选择，确定最优滞后阶数的方法很多，如：似然比检验LR、最终预测误差FPE、AIC 信息准则、SC 信息准则和HQ信息准则等。最终最优滞后阶数判断结果见表4。由表4可知，LR 选择滞后一阶，而FPE、AIC、SC 和HQ 均选择滞后两阶，因此，我们对海洋科技创新能力、海洋经济建立一个VAR（2）模型。

表4 最优滞后阶数判断结果

3.4 协整检验

由于前文已经得出变量lnGDP 以及lnR&D 都是同阶单整序列，故具备了进行Johansen 协整检验的条件，结果见表5 和表6。

表5 迹检验结果

表6 最大特征值检验结果

从表5 的迹检验结果和表6 最大特征值检验结果中容易看出，在5%的显著性水平下，原假设海洋科技创新能力与海洋经济发展之间没有协整关系被拒绝，同时最多存在一个协整关系的原假设也被拒绝了，即海洋科技创新与海洋经济之间存在两个协整关系。结合实际情况来看，说明海洋科技创新能力与海洋经济发展之间存在长期均衡的协整关系。

3.5 格兰杰因果关系检验

通过上述分析发现海洋科技创新能力与海洋经济发展之间存在着协整关系，但两者之间是否存在意义还需进一步检验。因此，本文运用格兰杰因果关系检验法，来判断海洋科技创新能力与海洋经济发展之间是否存在经济学意义上的因果关系，结果如表7 所示。

表7 海洋科技创新能力与海洋经济发展的格兰杰检验

在滞后一期的情况下，从表7 中可知，当原假设为“lnR&D 不是lnGDP 的Granger 原因”和原假设为“海洋经济发展不是海洋科技创新的Granger 原因”时，F 统计量对应的p 值分别为0.0393 和0.0317，明显都小于0.05，在5%的显著性水平下，这两个原假设均被拒绝。因此，海洋科技创新能力与海洋经济发展互为因果关系，说明海洋科技创新能力的提高会带动海洋经济的增长，反之，海洋经济的增长也会提高海洋科技创新能力。

当VAR 模型滞后二阶与三阶时，当原假设为“lnR&D不是lnGDP 的Granger 原因”时，F 统计量对应的p 值分别为0.2902 和0.693，明显都大于0.1，即在10%的显著性水平下接受原假设。即lnR&D 的确不是lnGDP 的Granger 原因；同理，当原假设为“lnGDP 不是lnR&D 的Granger 原因”时，与10%的显著性水平相比，F 统计量对应的p 值分别为0.0162 和0.0777，明显小于10%，所以原假设不成立。即lnR&D 是lnGDP 的Granger 原因，但lnR&D 却不是lnGDP 的Granger 原因。这表明福建省海洋经济增长对海洋科技创新能力具有积极影响，但是海洋科技创新对福建省海洋经济影响却还不够，仍需要进一步发展。

3.6 脉冲响应函数分析

脉冲响应函数分析可以描述一个内生变量对由误差项所带来的冲击的反应，即在随机的误差项上施加一个标准差大小的冲击，对内生变量的当期值和未来值所产生的影响程度[11]。VAR 模型进行脉冲响应函数分析之前，还需用AR 根估计法对模型进行平稳性检验，研究结果可得出模型的所有单位根全部落在单位圆的内部，表明所建立的VAR 模型稳定性较好，故可以进行脉冲响应函数分析，如图1 所示。

图1 向量自回归VAR 模型的稳定性检验

图2第一列代表lnGDP 受到自身以及lnR&D 冲击后得到的结果。在自身的冲击下，多时期内海洋经济发展对自身的脉冲响应为正向响应，但在第4、第8 和第9 期也存在一定的负向冲击，海洋经济发展对自身的脉冲响应随着时间的推移逐渐趋近于0，说明海洋经济发展的增加不代表高质量发展，自身带动持久性不强；lnR&D 对lnGDP的作用在首期甚微，第二期达到正向峰值0.6，此时表明海洋科技创新能力提高1%，海洋经济增长0.6%，而后不断下降，继而呈现围绕0 点上下波动并逐渐趋近于0 值的趋势。

图2 脉冲响应函数图

第二列代表lnR&D 受到lnGDP 以及自身一个标准差的冲击得到的结果。两种情况均有微小的振幅，当受到lnGDP 的冲击后发现，第一期反应为0，之后缓慢下降并围绕着0 点上下波动，说明海洋经济发展对海洋创新能力影响不具有持久稳定性；当受到自身的冲击时，从第一期的正向效应到后期的持续稳定波动的正负向效应。

3.7 方差分解分析

为了确定所建立的VAR 模型中每个内生变量对预测方差的贡献程度，还需要做方差分解。通过计算lnGDP、lnR&D 变量间的相互贡献度，可以描述冲击在海洋科技创新能力、海洋经济发展之间的影响比例和重要程度，方差分解结果如表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 对自身的平均方差贡献率最大，为94.36608%，从第一期的100%到第十期的92.70442%，逐渐递减，期间又出现微小的增加趋势，总体上呈现持久稳定的状态；lnR&D 对lnGDP 产生的影响，平均方差贡献率为5.6339194%，从第一期的0 开始增长，第四期出现波动递减，第五期以后则产生了较稳定的影响。从方差分解的总体趋势看，海洋科技创新能力lnR&D 对海洋经济lnGDP 提供了稳定增长的动力。由表9 可知，受海洋经济lnGDP 的的冲击后，第二期的贡献率最大，达到97.97731%，后趋于较为稳定的状态，总体平均方差贡献率为91.664703%；海洋科技创新能力lnR&D 对自身的平均方差贡献率仅有8.3352969%，在第一期时影响很大，为23.09675%，第二期骤然下降，第三期开始呈现轻微的上升态势。总体而言，海洋科技创新能力与海洋经济之间起到了相互促进的正向作用，然而海洋科技创新能力的贡献率还是较低，福建省需要进一步改善有关海洋科技创新方面的政策，促进福建海洋经济的可持续发展。

4 结论和启示建议

为了加速提高福建省海洋科技创新能力，促进海洋经济高质量发展，本文选取2010-2020 年福建省海洋经济增长有关的数据，采用熵权-TOPSIS 法构建海洋科技创新能力综合评价体系，构建向量自回归（VAR）模型，对海洋科技创新能力与海洋经济之间的关系进行了深入分析，同时应用了脉冲响应函数和方差分解等方法，最后得出如下结论：福建省海洋科技创新能力与福建省海洋经济增长显然存在着长期均衡的协整关系，两者之间相互影响，相互促进。然而两者相互影响的程度有着较大的差别，福建省海洋经济发展对福建省的海洋科技创新带来积极影响，但目前海洋科技创新能力对海洋经济的贡献程度还较弱，有待进一步提高。

鉴于此，本文提出以下建议：第一，建设海洋强国是我国的重大战略任务，福建省政府要进一步优化海洋经济发展的总体格局，实现福建省海洋经济高质量发展；第二，海洋经济的发展离不开海洋科技创新的研发，以海洋科技的自立自强为目标，以市场化作为导向，加强与中科院、工程院等的深度科技合作，支持国内外一流高校与科研机构来闽共建海洋领域研发机构，集聚“国家队”力量，促进海洋科技研发能力的提升；第三，积极推进海洋科技成果产业化，大力加强知识产权保护，优化海洋科技成果市场化服务，着力打造一批创新能力过硬的龙头企业和“专精特新”的中小企业；第四，科学合理编制海洋科技创新人才发展战略规划，加强对海洋人才的多学科交叉混合培养，积极拓宽对拔尖的海洋科技人才的资助力度，增加海洋科技创新的资助种类，为福建省海洋经济的发展提供智力支撑。