科技創(chuàng)新促進中國海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展了嗎
——基于科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率影響的實證檢驗

秦琳貴，沈體雁

(1.北京大學 政府管理學院，北京 100871；2.沈陽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，遼寧 沈陽 110866)

0 引言

隨著國內(nèi)外發(fā)展環(huán)境變動，我國經(jīng)濟已經(jīng)從高速發(fā)展階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。2015年以來，我國海洋經(jīng)濟平均增長率僅為8.62%，雖然仍高于GDP增速，但與之前兩位數(shù)的增長相比，已經(jīng)有了大幅下降。與全國經(jīng)濟形勢類似，海洋經(jīng)濟同樣由高速發(fā)展階段轉(zhuǎn)向新常態(tài)，增長速度開始放緩。為加快海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，我國出臺了一系列政策：黨的十八大提出，提高海洋資源開發(fā)能力，堅決維護國家海洋權(quán)益，建設海洋強國的戰(zhàn)略目標；十九大報告進一步提出，堅持陸海統(tǒng)籌，加快建設海洋強國。海洋經(jīng)濟示范建設不斷推進，從2011年的海洋經(jīng)濟發(fā)展試點到2016年的海洋經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展示范城市，再到2018年的14個海洋經(jīng)濟發(fā)展示范區(qū)。2018年，習近平同志指出，建設海洋強國，加快海洋科技創(chuàng)新步伐，推動海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，關(guān)鍵在于科技創(chuàng)新。我國海洋經(jīng)濟長期以來資源依賴性特征較為顯著，海洋油氣業(yè)、海洋漁業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比較高，海洋電力、海水淡化、海洋生物醫(yī)藥等海洋新興產(chǎn)業(yè)體量較小，海洋領域新舊動能轉(zhuǎn)換、海洋經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級需要加強科技創(chuàng)新，進而促進海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。推動全要素生產(chǎn)率驅(qū)動發(fā)展是實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心表現(xiàn)，而綠色全要素生產(chǎn)率進一步考慮了資源和環(huán)境約束，更能體現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵。因此，本文基于科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率增長效應的實證分析，揭示科技創(chuàng)新在促進我國海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的作用和效果，為推動海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供決策參考。

1 文獻綜述

近年來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響的相關(guān)研究一直是學術(shù)界關(guān)注的問題。創(chuàng)新驅(qū)動，尤其是核心技術(shù)創(chuàng)新是提升國家競爭力、保障國家安全的重要基石，是支撐引領高質(zhì)量發(fā)展的動力源泉[1]。實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展是新時代中國經(jīng)濟發(fā)展的根本要求，而高質(zhì)量發(fā)展離不開科技創(chuàng)新推動[2]。陳昌兵[3]認為，我國三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要動力已經(jīng)轉(zhuǎn)換到創(chuàng)新上，創(chuàng)新是新時代我國高質(zhì)量發(fā)展的動力；涂正革等[4]研究發(fā)現(xiàn)，偏向資本的技術(shù)進步有助于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；劉思明等[5]通過編制創(chuàng)新驅(qū)動力指數(shù)，實證分析了創(chuàng)新驅(qū)動對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響。由此可見，多數(shù)文獻支持科技創(chuàng)新有助于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，但是關(guān)于海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展測度，以及科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響的相關(guān)文獻鮮見。

關(guān)于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平測度，學術(shù)界未尚形成統(tǒng)一的意見，主要測度方式可以分為兩類：一類是通過構(gòu)建綜合評價指標體系衡量區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展水平，如鈔小靜等[6]從經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性、福利分配、生態(tài)環(huán)境4個方面構(gòu)建經(jīng)濟增長質(zhì)量指數(shù)；宋明順等[7]進一步從競爭質(zhì)量、民生質(zhì)量、生態(tài)質(zhì)量3個維度衡量經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量；師博等[8]、李金昌等[9]從增長的基本面和社會成果兩個維度構(gòu)建經(jīng)濟增長質(zhì)量綜合評價體系。另一類是利用替代指標衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平，如金碚[10]認為，經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量是一個綜合性概念，不可計量因素的存在導致學術(shù)界大多采用替代性指標反映經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。部分學者使用人均實際GDP作為衡量經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的代理變量，如陳詩一等[11]、廖祖君等[12]、郭晨等[13]在研究新型城鎮(zhèn)化建設對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的影響時，采用區(qū)域全要素生產(chǎn)率衡量經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量；陳昌兵(2018)認為，高質(zhì)量發(fā)展的含義豐富，但其根本在于提高勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率；劉思明等(2019)、涂正革等(2019)也采用全要素生產(chǎn)率衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

由于綠色全要素生產(chǎn)率充分考慮了資源環(huán)境約束，更能體現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵，因此，近年來越來越多的相關(guān)文獻開始使用綠色全要素生產(chǎn)率作為高質(zhì)量發(fā)展的代理變量。金碚(2018)認為，高速增長階段的關(guān)切主要表現(xiàn)為“GDP 居首”，高質(zhì)量發(fā)展階段更關(guān)切“綠色環(huán)保”；吳傳清等[14]選取綠色全要素生產(chǎn)率衡量長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平；何愛平等[15]認為，綠色發(fā)展效率是新時代中國特色社會主義經(jīng)濟轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的重要衡量指標。

關(guān)于科技創(chuàng)新與綠色全要素生產(chǎn)率間關(guān)系的研究，多數(shù)學者認為，科技創(chuàng)新有助于綠色全要素生產(chǎn)率提升。袁寶龍等(2018)認為，實質(zhì)性創(chuàng)新對綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用，策略性創(chuàng)新只對西部地區(qū)GTFP具有促進作用；吳新中等[16]認為，技術(shù)創(chuàng)新能夠促進長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提高。少數(shù)學者認為，科技創(chuàng)新不一定能促進綠色全要素生產(chǎn)率提升，例如王曉曉等[17]研究發(fā)現(xiàn)，不同執(zhí)行部門的研發(fā)投入對全要素生產(chǎn)率的影響具有顯著差異，美國政府科研機構(gòu)投入對于TFP的回歸系數(shù)顯著為負；李健等[18]采用“科研、技術(shù)服務和地質(zhì)勘查從業(yè)人數(shù)”代表科技創(chuàng)新因素，發(fā)現(xiàn)其對三大城市群GTFP的回歸系數(shù)為負。部分學者研究發(fā)現(xiàn)，科技創(chuàng)新與綠色全要素生產(chǎn)率存在非線性關(guān)系，如葛鵬飛等[19]通過實證研究發(fā)現(xiàn)，基礎創(chuàng)新對“一帶一路”國家綠色全要素生產(chǎn)率的提升效應是邊際遞減的，而應用創(chuàng)新的作用則是先降后升；吳傳清等(2019)發(fā)現(xiàn)，對外開放背景下，科技創(chuàng)新對綠色全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)出顯著正向“N”形非線性特征。

關(guān)于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的研究是近幾年才開始的，且現(xiàn)階段成果相對較少。丁黎黎等[20]、趙昕等[21]首先構(gòu)造資源與環(huán)境損耗指數(shù)，測算資源環(huán)境雙重因素下沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率，并分析海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、海洋專業(yè)技術(shù)水平、環(huán)境污染治理等因素的影響；蓋美等[22]、狄乾斌等[23]分別使用三階段超效率SBM-Global模型和SBM-Malmquist指數(shù)模型測度沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率，并分析了陸域經(jīng)濟發(fā)展水平、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、海洋科研人力資本等影響因素；胡曉珍[24]、韓增林等[25]則使用DEA-Malmquist指數(shù)模型對中國沿海省市海洋經(jīng)濟效率和全要素生產(chǎn)率進行測度。

縱觀以上文獻，現(xiàn)有科技創(chuàng)新、區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展以及全要素生產(chǎn)率相關(guān)研究比較豐富，但是仍有一些不足之處：一是海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展實證研究相對較少，尚未有采用綠色全要素生產(chǎn)率衡量海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的文獻；二是關(guān)于科技創(chuàng)新能否促進海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率提升的研究相對較少；三是關(guān)于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率測度有待進一步研究。一方面，關(guān)于非期望產(chǎn)出的設定，如丁黎黎等(2015)、趙昕等(2016)建立資源與環(huán)境損耗指數(shù)作為非期望產(chǎn)出，而大多數(shù)綠色全要素生產(chǎn)率是將資源作為投入要素，胡曉珍(2018)和狄乾斌等(2018)分別僅考慮入海廢水排放量和碳排放作為非期望產(chǎn)出。另一方面，現(xiàn)有海洋綠色全要素生產(chǎn)率測度所用數(shù)據(jù)基本上都是截至2014年，時效性相對較低。基于此，本文考慮使用基于非期望產(chǎn)出的SBM模型和ML生產(chǎn)率指數(shù)，全面測度2002—2016年我國沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率，系統(tǒng)分析科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的線性與非線性影響。

2 海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率測算

2.1 海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率測算方法

按照Chung等[27]提出的方法，可以得到第t期到第t+1期的ML指數(shù)為：

2.2 投入產(chǎn)出指標選取

本研究的決策單元為沿海11個省市，由于國家并未公布2017和2018年度《中國海洋統(tǒng)計年鑒》，因此，本文涉及的多項海洋經(jīng)濟指標最新數(shù)據(jù)無法獲取，故時間跨度為2002—2016年。具體投入產(chǎn)出指標選取如下：

(1)投入指標。包括勞動力投入、資本投入和能源投入。其中，勞動力投入方面，與多數(shù)海洋經(jīng)濟效率相關(guān)文獻類似，選擇涉海就業(yè)人員數(shù)加以衡量，數(shù)據(jù)來自歷年《中國海洋統(tǒng)計年鑒》；資本投入方面選擇海洋資本存量加以衡量，由于目前沒有海洋固定資產(chǎn)投資相關(guān)數(shù)據(jù)，本文借鑒張軍(2004)的研究，以2000年為基期，使用永續(xù)盤存法計算沿海省市資本存量，采用海洋生產(chǎn)總值與GDP的比例進行折算，進而得到各省市海洋資本存量；能源投入方面，與丁黎黎等(2015)、趙昕等(2016)的研究不同，本文參考大多數(shù)相關(guān)研究，如陳詩一[28]，仍將能源作為投入要素，使用海洋生產(chǎn)總值與GDP的比例對各省市能源消費量進行折算，得到各省市海洋經(jīng)濟能源消費量，單位為萬噸標準煤，數(shù)據(jù)來自歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

(2)產(chǎn)出指標。關(guān)于期望產(chǎn)出，使用各省市海洋生產(chǎn)總值衡量，同樣以2000年為基期進行平減，數(shù)據(jù)來自歷年《中國海洋統(tǒng)計年鑒》。關(guān)于非期望產(chǎn)出，主要考慮陸域污染物對海洋生態(tài)的影響，選擇直接入海廢水排放量和沿海工業(yè)固體廢棄物排放量衡量，數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。

2.3 海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率測算結(jié)果

本文使用MaxDEA Ultra 8.1軟件對近年來我國沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率及其分解指標進行測度。表1反映了自2001年以來，我國總體海洋GTFP及分解指數(shù)變動趨勢?？傮w上看，2001—2009年海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率波動相對較大，2010年之后變動相對較小，2001—2016年海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率年均增長2.85%。從海洋綠色全要素生產(chǎn)率分解情況看，大多數(shù)年份，技術(shù)進步指數(shù)TC對GTFP具有較強的正向效應，而技術(shù)效率指數(shù)EC對GTFP的總體效應為負。其主要原因可能在于，長期以來，我國海洋資源管理計劃色彩相對較重，沿海地區(qū)用地用海政策不夠靈活，海洋管理制度相對落后，海洋資源配置水平相對較低，使得技術(shù)效率指數(shù)EC的作用未能得到有效發(fā)揮。相對而言，涉海企業(yè)、高校、科研機構(gòu)等創(chuàng)新主體不斷創(chuàng)新工藝，提高生產(chǎn)技能，充分發(fā)揮了技術(shù)進步指數(shù)TC的作用。

分年度看，2002—2006年得益于“十五”期間海洋經(jīng)濟年均23.5%的爆發(fā)式增長，新技術(shù)、新設備大量使用，使得技術(shù)進步指數(shù)TC一直處于1.1以上的較高水平，但是由于資源配置水平未能同步，技術(shù)效率指數(shù)EC一直維持在0.95左右，導致總體GTFC并沒有達到很高水平。2006—2007年技術(shù)進步指數(shù)顯著下降，與“十一五”規(guī)劃明確要求能源強度降低20% ，以及主要污染排放物總量減少10% 的節(jié)能減排約束性指標政策有很大關(guān)系。但同期海洋經(jīng)濟資源配置水平穩(wěn)步上升，抵消了一部分技術(shù)進步指數(shù)下降對總體GTFP的影響。2008—2009年受金融危機的影響，海洋經(jīng)濟GTFP下降至0.989 9，主要還是由于技術(shù)進步指數(shù)下降所致。2009年之后，技術(shù)效率指數(shù)EC的變化相對平穩(wěn)，基本上都在1左右，海洋經(jīng)濟GTFP的變動主要是受技術(shù)進步指數(shù)TC的影響，2009—2014年，技術(shù)進步指數(shù)TC變動也相對較小，保持在1.011左右，同期海洋經(jīng)濟GTFP基本上在1.007左右。2015年，海洋經(jīng)濟GTFP達到7.1%左右的較大增幅，主要原因可能在于“十二五”期間開展的海洋經(jīng)濟示范建設推動了海洋技術(shù)進步。

表2反映的是各省(市)2001年以來海洋經(jīng)濟GTFP以及分解指數(shù)情況。從區(qū)域?qū)用婵矗芯科趦?nèi)海洋經(jīng)濟GTFP可以分為4個層次：山東、浙江和江蘇海洋經(jīng)濟GTFP在1.05以上，屬于第一層次，海洋經(jīng)濟GTFP增長速度較快；上海、福建、廣東屬于第二層次，海洋經(jīng)濟GTFP在1～1.05之間，海洋經(jīng)濟GTFP也呈穩(wěn)步增長；天津、河北、遼寧3省(市)屬于第三層次，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率在0.95～1之間，海洋經(jīng)濟GTFP略有下降；廣西和海南則屬于第四層次，海洋經(jīng)濟GTFP下降了8%左右。

表1 我國2002—2016年海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率

表2 我國沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率測算結(jié)果

從海洋經(jīng)濟GTFP分解指數(shù)上看，區(qū)域GTFP變動仍存在一定差異。其中，山東、江蘇技術(shù)效率指數(shù)EC和技術(shù)進步指數(shù)TC同時提高，帶動了海洋經(jīng)濟GTFP快速增長；浙江、福建和遼寧是技術(shù)效率指數(shù)EC下降，技術(shù)進步指數(shù)TC上升，但遼寧技術(shù)效率指數(shù)EC下降幅度相對較大，導致其總體海洋經(jīng)濟GFTP處于下降趨勢。主要原因可能在于遼寧屬于東北老工業(yè)基地，在轉(zhuǎn)型升級過程中要素配置水平相對較低；上海、廣東技術(shù)效率指數(shù)EC基本沒有變化，技術(shù)進步指數(shù)增長促進了海洋經(jīng)濟GTFP提高；天津、河北、廣西和海南情況類似，海洋經(jīng)濟GTFP變動盡管也是由技術(shù)進步指數(shù)TC變動引起的，但是上述區(qū)域技術(shù)進步指數(shù)TC是下降的，天津和河北技術(shù)進步指數(shù)TC只略微下降，而廣西和海南技術(shù)進步指數(shù)TC下降幅度比較大?？赡茉蚴菑V西和海南本身海洋經(jīng)濟體量較小且第一產(chǎn)業(yè)比重較高，對于漁業(yè)資源的依賴程度較高，使得技術(shù)進步水平長期處于較低狀態(tài)。

3 實證分析

技術(shù)進步是實現(xiàn)經(jīng)濟增長的內(nèi)生動力，而技術(shù)進步過程實際上與科技創(chuàng)新密不可分?？萍紕?chuàng)新要素包括技術(shù)、人才和資金，通過政府和市場資源配置，企業(yè)、研究機構(gòu)和高校等創(chuàng)新主體通過形成新思路、發(fā)明新專利、產(chǎn)生新工藝、創(chuàng)造新產(chǎn)品等一系列成果轉(zhuǎn)化過程，提高生產(chǎn)效率，產(chǎn)生經(jīng)濟效益。同時，通過資源節(jié)約化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)化、生態(tài)經(jīng)濟化實現(xiàn)綠色效益提升，進而實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。習近平同志強調(diào)，科技創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力。在我國海洋經(jīng)濟進入新常態(tài)背景下，加強科技創(chuàng)新，既是實現(xiàn)海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵途徑，也是保持海洋經(jīng)濟長期高質(zhì)量發(fā)展的重要因素?？萍紕?chuàng)新對海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響的作用機理如圖2所示。本文將從線性和基于門檻的非線性兩個視角，實證分析科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響。

圖1 科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機理

3.1 變量選擇與數(shù)據(jù)說明

被解釋變量為海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平，采用海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率GTFP的對數(shù)加以衡量。核心解釋變量為科技創(chuàng)新投入Inn，選擇海洋科研機構(gòu)經(jīng)費收入總額的對數(shù)衡量區(qū)域海洋科技創(chuàng)新投入力度。未考慮高校和涉海企業(yè)研發(fā)投入，主要原因是由于海洋經(jīng)濟統(tǒng)計體系不完善導致數(shù)據(jù)不可得。此外，由于《中國海洋統(tǒng)計年鑒》沒有統(tǒng)計2006年之前海洋科研機構(gòu)經(jīng)費收入總額，因此，本文實證分析部分的時間跨度為2006—2016年。

參考現(xiàn)有海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率影響因素研究成果，選擇如下控制變量：區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平Pgdp，采用人均實際GDP衡量；從陸源污染視角選擇沿海工業(yè)規(guī)模Ind，采用區(qū)域工業(yè)產(chǎn)值衡量；海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Stru，采用海洋第三產(chǎn)業(yè)占比衡量；環(huán)境污染治理水平Envi，采用地方污染治理支出總額衡量；基礎設施水平Infr，采用區(qū)域公路密度衡量。以上變量均采用對數(shù)形式，涉及價格因素變量均以2000年為基期進行平減。各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果及數(shù)據(jù)來源如表3所示?？萍紕?chuàng)新投入的對數(shù)值lnInn的標準差相對較大，意味著各地區(qū)科技創(chuàng)新投入差距較大，但是綠色全要素生產(chǎn)率對數(shù)值lnGTFP和基礎設施水平對數(shù)值的離散系數(shù)更大，主要原因是二者均值相對較小。

表3 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果及數(shù)據(jù)來源

3.2 科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟GTFP的線性影響

為分析科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟GTFP的線性影響，本文構(gòu)建如下實證分析模型：

lnGTFPit=α0+α1lnInnit+βlnXit+εit

(1)

其中，α0為常數(shù)項，α1表示科技創(chuàng)新投入對海洋經(jīng)濟GTFP的線性影響，β為控制變量的系數(shù)向量，εit為隨機干擾項。根據(jù)之前控制變量的選取，代入(1)式可得：

lnGTFPit=α0+α1lnInnit+β1lnPgdpit+β2lnIndit+β3lnStruit+β4lnEnviit+β5lnInfit+εit

(2)

3.2.1 平穩(wěn)性檢驗

為保證回歸結(jié)果的有效性，首先對各變量平穩(wěn)性進行檢驗，由于本研究截面數(shù)量與時間跨度相同，采用LLC檢驗、HT檢驗和IPS檢驗3種方法，檢驗各變量是否存在單位根，結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，在LLC檢驗下，海洋科技創(chuàng)新投入水平lnInn在5%統(tǒng)計水平上顯著，但是在HT檢驗和IPS檢驗下，均在1%統(tǒng)計水平上顯著；在IPS檢驗下，基礎設施水平lnInfr在10%統(tǒng)計水平上不顯著，但是在LLC檢驗和HT檢驗下，均在1%統(tǒng)計水平上顯著；其它變量在3種檢驗方法下均通過了1%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗。因此，可以認為，本文涉及的所有變量均為平穩(wěn)變量，可以進行回歸分析。

表4 變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

注：*、**、***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平；括號內(nèi)為p值，下同

3.2.2 回歸結(jié)果分析

利用Stata14.0軟件，本文首先對面板數(shù)據(jù)模型估計方法進行篩選，固定效應模型與混合OLS模型篩選的F檢驗結(jié)果顯示，應當選擇固定效應模型，利用Hausman檢驗進一步確定固定效應模型還是隨機效應模型，結(jié)果拒絕原假設，故選擇固定效應模型，采用Xtscc命令綜合處理模型中可能存在的異方差、序列相關(guān)和截面相關(guān)問題。為比較回歸結(jié)果，本文將3種模型估計結(jié)果一并給出，如表5所示，模型1為混合OLS估計，模型2為固定效應估計，模型3為隨機效應估計。同時，考慮到模型可能存在的內(nèi)生性問題，采用GMM方法進一步估計模型，模型4為差分GMM估計結(jié)果，模型5為系統(tǒng)GMM估計結(jié)果。

表5 科技創(chuàng)新影響我國海洋經(jīng)濟GTFP回歸結(jié)果

由于本文研究時間跨度相對較短，相對于系統(tǒng)GMM估計，差分GMM估計結(jié)果更穩(wěn)健，因此，模型4是重點討論的對象。采用xtabond命令完成差分GMM估計，AR(1)檢驗的伴隨概率為0.021，在5%統(tǒng)計水平上顯著，存在一階自相關(guān)；AR(2)檢驗的伴隨概率為0.330，不存在二階自相關(guān)，說明差分GMM估計方法是適用的，模型設定是合理的。工具變量過度識別Sargan檢驗的P值為1.000，說明工具變量選擇是有效的，模型總體矩條件是成立的。

從差分GMM估計結(jié)果看，核心解釋變量科技創(chuàng)新投入力度lnInn的回歸系數(shù)為0.060，且通過了10%統(tǒng)計水平的顯著性檢驗，說明科技創(chuàng)新有助于我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率提高，即科技創(chuàng)新能夠促進我國海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。其它回歸方法中，混合OLS回歸下，科技創(chuàng)新投入力度lnInn的回歸系數(shù)為0.028，相對較小，但是在5%統(tǒng)計水平上顯著；固定效應模型與差分GMM的回歸結(jié)果較為接近，隨機效應模型與系統(tǒng)GMM回歸中，科技創(chuàng)新投入力度lnInn的回歸系數(shù)同樣顯著為正，支持“科技創(chuàng)新有助于我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率提高”的結(jié)論?？萍紕?chuàng)新促進我國海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展主要通過以下途徑：一是科技創(chuàng)新能夠提高海洋資源利用效率，降低能源消費量，從而提高綠色全要素生產(chǎn)率；二是科技創(chuàng)新活動能夠促進新產(chǎn)品、新專利產(chǎn)生，通過提高沿海企業(yè)生產(chǎn)能力促進綠色全要素生產(chǎn)率提高；三是通過減少產(chǎn)品在生產(chǎn)、流通、消費等環(huán)節(jié)的污染排放，直接促進綠色全要素生產(chǎn)率提高。

控制變量方面，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平lnPgdp的回歸系數(shù)顯著為負，與周五七[29]的研究成果類似，說明現(xiàn)階段總體上看，沿海省市經(jīng)濟增長質(zhì)量不高，經(jīng)濟增長反而會抑制海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率提高，當區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展達到較高水平時，上述情況會有所改觀。沿海工業(yè)規(guī)模lnInd的回歸系數(shù)在10%的統(tǒng)計水平上顯著為負，與趙昕等(2016)的研究結(jié)果類似，說明沿海工業(yè)發(fā)展不利于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率提高?？赡茉蛟谟冢貉睾９I(yè)一方面依賴海洋資源，另一方面產(chǎn)生的三廢會污染海洋生態(tài)環(huán)境。因此，加快沿海工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，加大工業(yè)污染處置力度對于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率提升意義重大。海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)lnStru的回歸系數(shù)顯著為正，與丁黎黎等(2015)的研究類似，說明大力發(fā)展海洋第三產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，是實現(xiàn)海洋經(jīng)濟綠色發(fā)展的重要路徑。環(huán)境污染治理水平lnEnvi的回歸系數(shù)盡管為正但并不顯著，與丁黎黎等(2015)的研究結(jié)果類似，說明現(xiàn)階段沿海地區(qū)環(huán)境污染治理方面的投資并未有效推動海洋經(jīng)濟綠色發(fā)展，主要原因可能在于環(huán)境污染治理屬于事后階段，相對于環(huán)境污染事前預防，效果并不是很好?；A設施水平lnInfr的回歸系數(shù)顯著為正，說明加強沿海區(qū)域基礎設施建設有助于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率提高，與吳傳清等(2019)的研究結(jié)果不同，盡管基礎設施建設過程會對環(huán)境產(chǎn)生一定影響，但是建成之后對于經(jīng)濟效率的提升作用很大。

3.2.3 穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗模型回歸結(jié)果的有效性，本文采用3種方法進行穩(wěn)健性檢驗：一是考慮到樣本隨機性和異常值影響，剔除海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率中1%的極大值和極小值樣本，回歸結(jié)果見表6中的模型6；二是考慮到科技創(chuàng)新可能存在的滯后性，使用科技創(chuàng)新投入lnInn的滯后一期作為解釋變量，回歸結(jié)果見模型7；三是剔除2006年和2016年的樣本，采用2007—2015年數(shù)據(jù)構(gòu)建模型8。從穩(wěn)健性檢驗結(jié)果看，科技創(chuàng)新投入力度lnInn的回歸系數(shù)大小雖有所變化，但仍顯著為正；沿海工業(yè)規(guī)模lnInd在模型8中的回歸系數(shù)為負，但并不顯著；海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)lnStru在模型8中不顯著，但是在模型6和7中仍然顯著為正?？傮w上看，各變量回歸系數(shù)只是在大小上存在較小區(qū)別，符號和顯著性基本沒有太大差異。因此，模型對于科技創(chuàng)新影響海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的解釋力相對較強，模型實證結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6 模型穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

3.3 門檻效應檢驗結(jié)果

本文采用Hansen[30]提出的門檻效應模型，以海洋科技創(chuàng)新投入lnInn為門檻變量，構(gòu)建如下模型：

lnGTFPit=α0+α1lnInnit·I(lnInnit≤γ1)+α2lnInnit·I(lnInnit>γ1)+βlnXit+εit

(3)

其中，lnXit為控制變量，lnInnit為門檻變量，γ為門檻值，當lnInnit≤γ1時，I=1，當lnInnit>γ1時，I=0。采用自舉法Bootstrap，運行500次，模擬出似然比統(tǒng)計量P值的臨界值，進而檢驗模型是否存在門檻效應及門檻數(shù)量。檢驗結(jié)果如表7所示，單一門檻檢驗在10%的統(tǒng)計水平上拒絕原假設，而雙門檻檢驗則無法拒絕原假設，故模型存在單一門檻，門檻值為2.341 9。

在門檻條件檢驗后，需要門檻模型參數(shù)進行估計，結(jié)果如表8所示。當海洋科技創(chuàng)新投入lnInn≤2.342時，回歸系數(shù)為0.051且在1%統(tǒng)計水平上顯著；當海洋科技創(chuàng)新投入lnInn>2.342時，回歸系數(shù)大幅增加至0.089，且通過了5%的顯著性檢驗，說明隨著海洋科技創(chuàng)新投入不斷增加，越過單一門檻之后，對于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用會更加顯著。2016年，山東、廣東和上海的海洋科技創(chuàng)新投入力度均超過了該門檻，3省(市)當年海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率分別為1.096、1.022和1.031，均實現(xiàn)了較大幅度增長，從另一個角度驗證了門檻效應回歸結(jié)論。因此，持續(xù)加強海洋科技創(chuàng)新投入，有助于實現(xiàn)海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

表7 門檻條件檢驗結(jié)果

注∶RSS為殘差平方和，MSE為均方誤差；臨界值與P值采用Bootstrap模擬500次得到

表8 門檻效應估計結(jié)果

4 結(jié)論與政策建議

4.1 主要結(jié)論

本文采用海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率衡量海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。以沿海11個省(市)為研究對象，首先，采用非徑向、非角度的SBM方向性距離函數(shù)和ML生產(chǎn)率指數(shù)，測算2002—2016年我國沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率；然后，使用差分GMM方法估計科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的線性影響，進而分析科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率影響的門檻效應，得到如下主要結(jié)論：

(1)總體上看，近年來我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)先大幅波動后平穩(wěn)增長的狀態(tài)，年均增長率為2.85%；從海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率分解看，技術(shù)進步指數(shù)TC對GTFP具有較強的正向效應，而技術(shù)效率指數(shù)EC對GTFP的總體效應為負。

(2)科技創(chuàng)新對于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用，有助于海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

(3)科技創(chuàng)新對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在單一門檻效應，隨著海洋科技創(chuàng)新投入不斷增加，越過單一門檻之后，科技創(chuàng)新對于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用會更加顯著。

4.2 政策建議

在海洋經(jīng)濟同樣步入新常態(tài)背景下，要實現(xiàn)海洋經(jīng)濟增長與生態(tài)環(huán)境保護齊頭并進，必須堅持從要素和投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動的海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展道路。

(1)持續(xù)加大海洋科技創(chuàng)新投入力度。海洋經(jīng)濟的高風險性決定了海洋科技創(chuàng)新投入具有更高的風險。因此，需要政府、銀行、企業(yè)多方共同努力，構(gòu)建多渠道海洋科技創(chuàng)新支持體系。一是政府可以通過設立海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金、沿海地方財政科研經(jīng)費向海洋經(jīng)濟傾斜、稅收補貼等方式，通過政府資金引導與放大作用，吸引更多社會資本對海洋經(jīng)濟發(fā)展給予支持。二是海洋科技創(chuàng)新活動的周期長、資金大，政策性銀行和商業(yè)銀行可以向開展科技創(chuàng)新活動的海洋高科技企業(yè)提供更多低息中長期貸款，充分發(fā)揮金融支持海洋科技創(chuàng)新的作用。三是鼓勵涉海企業(yè)真正成為科技創(chuàng)新決策、研發(fā)投入、科研組織、成果轉(zhuǎn)化的主體。

(2)積極營造良好的海洋科技創(chuàng)新環(huán)境，提高海洋經(jīng)濟資源要素配置能力。實證研究發(fā)現(xiàn)，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率提高更多地依靠技術(shù)進步，而技術(shù)效率的貢獻比較有限。技術(shù)效率實際上主要體現(xiàn)在管理制度和資源配置水平上，可以通過引導新型海洋科技創(chuàng)新主體引入新型管理體制，提升資源配置效率，包括鼓勵高校、科研機構(gòu)和企業(yè)組建產(chǎn)學研自主創(chuàng)新聯(lián)盟，以及構(gòu)建跨區(qū)域產(chǎn)學研公共合作平臺等。

(3)制定差異化海洋科技創(chuàng)新支持政策。地方政府應結(jié)合自身發(fā)展實際，制定差異化科技創(chuàng)新政策。海洋科技創(chuàng)新水平較低的地區(qū)，如廣西、海南，可以將重心放在科技成果轉(zhuǎn)化應用方面，通過制定優(yōu)惠政策吸引高新海洋技術(shù)落地轉(zhuǎn)化。同時，利用自身生態(tài)優(yōu)勢，聚焦生態(tài)科技，發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，推動海洋經(jīng)濟綠色發(fā)展?？萍紕?chuàng)新水平較高的地區(qū)，如山東、江蘇、浙江等，應充分挖掘現(xiàn)有科技資源潛力，使科技資源利用效率最大化，聚焦海洋新興產(chǎn)業(yè)，突破海洋關(guān)鍵核心技術(shù)。同時，健全科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化體系和定價機制，努力提升市場轉(zhuǎn)化效率，有效發(fā)揮科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化對海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的促進作用。

(4)深入推進海洋科技創(chuàng)新全面對外開放。我國海洋科技水平與美國、日本等海洋強國還存在一定差距，應加強海洋科技交流活動，形成科技創(chuàng)新與高質(zhì)量對外開放的良性互動機制。注重將國外的海洋高新技術(shù)、人才、知識等創(chuàng)新要素引進來，充分發(fā)揮技術(shù)前沿上移對海洋綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)的提升效應。同時，鼓勵國內(nèi)有競爭力海洋科技企業(yè)和人才走出去，參與國際海洋市場競爭，加強技術(shù)和信息方面的溝通與交流，提升先進海洋科技創(chuàng)新要素吸收和利用能力。