我國區域科技創新與生態環境優化耦合協調的時空格局及驅動因素分析

（蘭州大學經濟學院，甘肅蘭州 730000）

1 研究背景

改革開放以來，粗放型經濟發展方式在推動我國經濟飛速增長的同時，也使得我國面臨著資源短缺、生態環境惡化、經濟發展動力不足等巨大壓力。黨的十九大報告中明確提出中國經濟發展已經由高速增長階段轉向高質量發展階段，2018 年黨中央將科技創新與生態環境定位為區域高質量發展的核心。科技創新是高質量發展的動力引擎［1］，生態環境優化是高質量發展的重要保障［2］；同時，兩者之間存在著相互聯系、相互影響、交互耦合的復雜關聯關系［3］。促進科技創新與生態環境優化的耦合協調發展，形成以科技創新促進生態環境優化，以生態環境改善推進科技創新的良好局面，將成為區域實現高質量發展的關鍵著力點［4］。因而，在推動高質量發展的時代背景下，探討我國區域科技創新與生態環境優化的耦合協調發展問題具有重要的現實意義。

關于區域科技創新與生態環境優化之間的關系研究，國外學者起步較早，主要集中在兩者間的單向影響研究。一是科技創新對生態環境優化的作用研究。Fussler 等［5］提出了“生態創新”的概念，強調科技創新帶來的新技術、新工藝、新方法可以有效提高生產效率，減少經濟生產活動對生態環境帶來的負面影響；Chen 等［6］則基于投入-產出的視角構建出成本內生化的科技創新系統，運用數據包絡分析（DEA）方法測度了科技創新效率對區域生態環境建設的影響以及貢獻程度；Barker 等［7］通過將科技創新分為偏向型與中和型科技創新，探討了不同方向的科技創新對生態環境建設的影響，并指出偏向于環境友好型的科技創新對生態環境的改善效果較為明顯。此外，也有學者認為科技創新落后是導致環境污染的重要原因，有效提升科技創新水平是解決環境問題的關鍵［8］。二是生態環境優化對科技創新的影響研究。隨著工業污染逐漸加重，勢必迫使政府采取相關的環境規制，亦對區域科技創新和生產效率產生影響［9］。Zhang 等［10］指出環境規制不僅會給企業帶來巨額的治理成本，也會驅使企業資本將以發展為背景的創新項目投資轉向污染治理項目上，從而降低企業科技創新的積極性。“波特假說”則認為嚴格的環境規制政策在短期內可能會增加企業的生產成本，但長期來看可以改變企業的生產模型，激活企業的科技創新活力，進而使企業取得創新優勢和先動優勢［11］。此外，也有學者強調生態環境為科技創新提供了持續性的資源、物資和空間基礎，如何有效協調兩者的關系將成為實現區域綠色發展的關鍵［12］。

雖然國內的相關研究起步較晚，但也取得了豐富的研究成果，主要體現在3 個方面。其一是關于科技創新與生態環境優化關系的研究。部分學者從脅迫和約束的視角出發，指出早期的粗放型科技創新對資源環境依賴較大，可能會對地區生態環境帶來較重的負擔［13］；而采取適當的環境規制約束可以有效激發更多的創新活動，減少早期創新的直接成本和資源依賴［14］，進一步驗證了“波特假說”；也有學者基于PVAR 方法研究發現，發展科技創新與環境污染治理之間存在顯著的正向沖擊效應，二者具有一定的協同發展關系［15］。其二是關于科技創新與生態環境優化耦合協調發展的演變規律研究。從時序變遷上看，周雪嬌等［16］利用熵權法、耦合協調發展度模型探究了我國科技創新與生態環境耦合協調發展的時序特征，指出我國科技創新與生態環境耦合協調度發展水平不斷提升，且存在著較大區域差異。在空間格局演變上，向麗［17］通過變異系數和協調度模型研究發現，我國科技創新與生態環境的協調度呈現出“東高、中西低”的空間分布格局。其三是關于科技創新對生態環境優化內部要素的影響因素研究。周國富等［18］基于偏好與技術創新的視角，驗證了技術創新能夠有效抑制工業“三廢”排放量，提升區域環境治理水平；莊之橋［19］采用空間杜賓模型探討了技術創新對區域能源利用強度的影響，指出技術創新對能源利用強度具有顯著的消減作用以及空間溢出效應。

從已有研究成果來看，盡管國內外學者關于科技創新與生態環境優化間的關系研究較為豐富，但大多局限于兩者間的單向影響研究，對于兩者間的耦合協調發展研究依舊較為匱乏，更是缺少對兩者耦合協調發展的時空特征分析。另外，涉及兩者時空耦合的相近文獻在進行驅動因素分析時，較少考慮區域間的空間溢出效應，而忽視不同地區間的相互影響可能會導致驅動因素的定量分析出現較大偏差。鑒于現有文獻的研究不足，本研究通過探討區域科技創新與生態環境優化的耦合協調機制，構建二者的綜合評價指標體系，利用耦合協調度模型、探索性空間數據分析法，對2008—2017 年我國30個省（區、市）的科技創新與生態環境優化耦合協調度進行定量分析，并揭示其時空格局特征；此外運用空間計量模型從產業、市場、政府、區域4 個層面對兩系統耦合協調度的驅動因素及空間溢出效應進行實證分析，進一步探究了東、中、西部地區相關驅動因素的異質性影響；最后根據研究結論提出差異化政策建議，以期為我國各省域實現兩系統的耦合協調發展提供科學依據和決策參考。

2 區域科技創新與生態環境優化的耦合協調機理

“耦合”的概念來自物理學領域，用于描述兩個或兩個以上系統內部要素之間通過相互作用和影響產生大于各子系統單獨作用的整體效應［20］。協調發展則是指系統或系統內部要素之間，通過這種互動影響關系促進綜合系統從簡單、低級和無序轉向復雜、高級和有序，最終實現綜合系統優化升級的集中體現［21］。本研究依據耦合理論的分析框架，從耦合互動機制與協調發展機制兩方面來系統性探討區域科技創新與生態環境優化間的耦合協調發展機制，以期實現兩者的良性互動（見圖1）。

圖1 區域科技創新與區域生態環境優化的耦合協調機理

2.1 區域科技創新與生態環境優化耦合互動機制分析

區域科技創新對生態環境優化的影響。區域科技創新通過創新要素的投入促進傳統企業的技術進步，推動原有技術和生產模式改革升級，進而提高企業的生產效率，降低能源消耗與廢棄物以及環境有害物的排放等。同時，創新市場為生態創新產品提供了重要的交易平臺以及外在環境，是有效拉動生態創新產品需求、實現市場綠色發展的關鍵。此外，區域科技創新能力加強勢必會造成區域內、區域與區域之間的科技創新競爭加劇，提高技術市場活力，促進技術信息交流，鼓勵企業進行低碳環保型產品的研發和生產。因而，區域科技創新是區域生態環境治理和優化的重要措施。

區域生態環境優化對科技創新的影響。生態環境優化不僅涉及到節能減排和環境污染治理，還包含綠色生態環境保持［22］，適宜的生態環境為科技創新提供持續性的資源和物資，將有助于促進區域創新型企業的有效集聚，提高科研創新效率。雖然生態環境優化增加了企業的外部成本，對區域產業結構與要素稟賦結構也產生了重大沖擊，但間接地通過優化區域資源配置倒逼企業推進傳統技術的更新換代，實現高效創新發展。此外，低碳環保型產品和生態環境污染治理具有的巨大市場前景，勢必會刺激企業科技創新的積極性，促使企業進一步加大環保型創新要素的投入與產出。因而，生態環境優化對區域科技創新具有一定的承載和倒逼作用。

2.2 區域科技創新與生態環境優化協調發展機制分析

通過兩系統的耦合互動機制分析，可見區域科技創新與生態環境之間存在著較強的動態關聯性，然而在現實情況中，兩系統的相互影響時序并不一定相同，有效實現兩系統從無序到有序的協調發展則顯得尤為重要。同時，若兩者互動發展水平存在顯著的差異，則會造成兩系統發展的相互制約，阻礙產業結構優化升級、綠色市場發展、生活環境改善等，使得區域兩系統的協調發展偏離理想狀態［3］。綜合上述分析可見，在兩系統耦合協調發展的進程中，不僅涉及產業和市場層面，還需要政府的有效調節以及適宜的生活環境支撐等。

3 研究方法與數據來源

3.1 研究方法

3.1.1 耦合協調度模型

測算耦合協調度之前，需要先進行綜合水平評價。本研究借鑒謝彥龍等［23］學者的做法，利用熵權法計算指標權重，進行線性加權來測度區域科技創新系統的綜合發展水平f(x)與生態環境優化系統的綜合發展水平g(y)。運用物理學中的容量耦合系數模型，見公式（1）和公式（2）［24］，建立兩系統耦合度測量模型：

耦合度只用于測度系統間的相互作用程度，無法反映子系統間的發展水平，可能出現處于較低綜合發展水平的兩系統卻得到較高協調度的情況。為此，耦合協調度模型是建立在兩系統綜合發展水平之上的相互作用測度模型，能夠較為準確地反映系統間的耦合協調發展水平。結合已有研究，構建出區域科技創新與生態環境優化系統的耦合協調度模型：

式（3）中：E、C＇、D分別為科技創新系統與生態環境優化系統的綜合水平、耦合度和耦合協調度；a、b為待定系數，在兩系統耦合協調發展的過程中，區域科技創新與生態環境優化同等重要，因此本研究中a和b的數值均取0.5。

此外，為準確判斷區域科技創新與生態環境優化耦合協調度的等級，本研究參考廖重賦［25］、谷縉等［3］、李強等［26］學者對耦合協調度的劃分標準，并結合本研究的數據特點和實際情況，進一步將耦合協調度劃分為4 個層次：耦合協調度在0.1～0.3之間，處于弱耦合協調階段；0.3～0.5 之間，處于中度耦合協調階段；0.5～0.7 之間，為良好耦合協調階段；0.7～1.0 之間，為優質耦合協調階段。

3.1.2 探索性空間數據分析方法

采用探索性空間數據分析方法分析我國區域科技創新與生態環境優化耦合協調發展的空間關聯特征，具體包括全局空間自相關（全局莫蘭指數）和局部空間自相關（局部莫蘭指數）兩種分析方法。

（1）全局空間自相關。采用全局莫蘭指數（Moran'sI）探討科技創新系統與生態環境系統耦合協調水平在空間上的平均關聯程度，判斷兩系統的互動關系是否存在空間關聯性與集聚性。計算公式為：

空間鄰接矩陣不能有效突出區域地理因素的影響，而經濟距離矩陣與回歸變量之間可能存在一定內生性等問題，因此本研究直接采用反距離權重矩陣構建空間權重，可以有效體現出地理上相近但并不鄰接的省域之間的空間影響［27］。反距離權重矩陣一般表示為，其中為區域與區域省會城市間的球面距離。全局Moran'sI指數值在-1 和1 之間：給定顯著性水平時，全局Moran'sI指數值大于零，表示兩系統的耦合協調水平存在空間正相關；當Moran'sI指數值小于零，表示兩系統耦合協調發展水平存在空間負相關；當Moran'sI指數值等于零，表示空間上呈現出隨機分布的態勢，不存在空間關聯性。

（2）局部空間自相關。采用局部Moran'sI指數來進一步揭示具體哪些區域存在空間上的關聯性與集聚性。計算公式為：

式（5）中，各變量含義同上。

3.1.3 空間計量模型

考慮到區域之間兩系統耦合協調發展的空間關聯性，本研究將空間效應作為影響因素納入計量模型，進一步構建基于面板數據的空間計量模型探究兩系統耦合協調發展的驅動因素。空間面板計量模型的一般形式為：

式（6）中：yit為被解釋變量；wit為空間權重矩陣，選取反距離權重矩陣進行研究；為被解釋變量的空間滯后項，反映鄰近地區對本地區被解釋變量的影響；xit為解釋變量；為解釋變量的空間滯后項，反映鄰近地區解釋變量對本地區被解釋變量的影響；μi和δt分別表示空間和時間固定效應。

進一步根據不同情況，可將空間面板計量模型分成3 種形式：當λ為0 時，模型退化為空間杜賓模型（SDM），當λ與γ都為0 時，模型退化為空間滯后模型（SAR），當ρ與λ都為0 時，模型退化為空間誤差模型（SEM）。

3.2 數據來源

原始數據來源于2009—2018 年《中國科技統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》《工業科技企業活動統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》以及國家統計局網站和各省份統計年鑒或統計公報。其中，針對個別省份和年份的缺失數據，通過平均插值法進行補全。此外，由于西藏自治區、香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣省相關數據缺失嚴重，本研究則使用2008—2017 年我國30 個省、自治區、直轄市（未含西藏和港澳臺地區）的面板數據進行實證研究。

4 實證分析

4.1 評價指標體系構建

為準確評價區域科技創新系統與生態環境優化系統的耦合協調度，依據前文兩系統耦合協調發展的作用機理，并結合前人的相關研究成果來構建兩系統的綜合評價指標體系。借鑒葉堂林等［28］的研究，從創新要素投入、創新市場產出、創新環境支撐3 個層面選取11 個指標構建區域科技創新綜合評價指標體系。對區域生態環境優化水平的考核，通過借鑒李虹等［29］、程華等［22］的研究，從節能減排、生態保持、環境治理3 個層面選取10 個指標構建生態環境優化綜合評價指標體系。具體測度指標如表1 所示。

表1 科技創新系統與生態環境優化系統綜合評價指標體系

表1 （續）

4.2 區域科技創新與生態環境優化系統綜合評價分析

根據科技創新系統與生態環境優化系統的綜合評價指標體系，利用熵權法計算各項指標權重（見表1），并進行線性加權得到各省域兩系統的綜合發展水平如表2 所示。限于篇幅，以3 年為時間跨度，分別對東、中、西部地區1）各省份的測度結果進行報告。

依據表2，整體來看，在區域科技創新方面，除了海南外，其他各個省域科技創新綜合水平普遍呈現出不斷上升的趨勢。具體來說，在4 個時間節點中，廣東、江蘇等東部沿海地區的科技創新水平始終處在領先水平，而廣西、貴州、青海等科技創新水平相對較低的省份均分布在西部地區。此外，各省域間的科技創新水平差距在不斷擴大，2008 年科技創新水平最高的省域與最低的省域間的差距僅為0.258；到2017 年，科技創新水平最低的青海省，其科技創新水平僅為0.015，與科技創新水平最高的廣東相差達到0.746。

在生態環境優化方面，各省域生態環境優化系統綜合發展水平均表現出顯著的上升趨勢，表明這幾年我國生態文明建設效果顯著。具體來看，4 個時間節點中，山東、廣東、江蘇等東部地區的生態環境優化水平始終位于前列，而廣西、貴州、甘肅等西部地區生態環境優化水平相對較低。生態環境優化水平同樣存在著顯著的區域差距，2008 年區域生態環境優化水平最低值與最高值相差0.330，到2017 年差距值擴大到0.445。

通過兩系統綜合發展水平的比較分析可見，科技創新水平普遍滯后于生態環境優化水平。此外，科技創新水平相對較高的地區，其生態環境優化水平也相對較好，間接反映出兩系統存在著相輔相成的互動關系。

表2 我國30 個省份科技創新與生態環境優化系統綜合發展水平

4.3 區域科技創新與生態環境優化耦合協調度時序特征分析

根據式（1）至式（3），計算出2008—2017 年各省域科技創新與生態環境優化系統的耦合協調度，并按照前文耦合協調度的劃分標準，得到兩系統的耦合協調度類型。限于篇幅，這里僅展現出各省份2008、2017 年以及10 年均值的耦合協調度數值及其類型，結果如表3 所示。整體來看，2008—2017年各省域兩系統的耦合協調度均值在0.299～0.654之間，除了海南略微有所下降，其他省份均表現出不斷上升的趨勢；同時，屬于中度耦合協調的省域數量相對較多，占比達到60%，說明我國區域兩系統的耦合協調發展水平基本上處在中度耦合協調發展階段。具體來看，2008 年廣東、江蘇僅處于良好耦合協調階段，到2017 年兩省耦合協調度分別達到0.782 和0.718，上升至優質耦合協調階段，表明廣東和江蘇兩省逐漸成為我國區域科技創新與生態環境優化耦合協調發展的領頭雁；而青海、寧夏、新疆等地區一直處在低度耦合協調階段，未來存在著巨大的發展空間。此外，其他省份也分別表現出不同程度的上升，如北京、上海、浙江、安徽、河南等地區從中度耦合協調上升為良好耦合協調，廣西、重慶、云南、貴州等地區從弱耦合協調上升為中度耦合協調等，進一步表明我國區域兩系統的耦合協調發展正處于“退弱、趨良、創優”的良性局面。

表3 我國30 個省份區域科技創新與生態環境優化系統耦合協調度及其類型

表3 （續）

4.4 區域科技創新與生態環境優化耦合協調度空間格局分析

進一步探討我國30 個省份科技創新與生態環境優化耦合協調度的空間分布特征，根據表3 可知，在兩個時間節點上，處于良好耦合協調的省域集中分布在東部沿海地區，2008 年主要是廣東、浙江，到2017 年增加了北京、上海、浙江、山東等地區，表明東部地區科技創新與生態環境優化發展進程相對較快，兩系統良好耦合協調發展的擴散效應顯著；除了安徽和河南進入高度耦合協調階段外，2017 年中部其他地區主要處于中度耦合協調階段，兩系統耦合協調發展進程相對緩慢；科技創新與生態環境優化弱耦合協調的省域主要分布在西部地區，2008年除了陜西和四川處于中度耦合協調階段，其余均為弱耦合協調階段，2017 年情況得到顯著改善，只有青海、寧夏、新疆處在弱耦合協調階段。同時，需要意識到，西部有些省份雖然已經步入了中度耦合協調階段，但與東部、中部地區還存有一定的差距。進一步對照10 年間兩系統耦合協調發展度均值類型，可以看出我國區域科技創新與生態環境優化耦合協調度大致呈現出“東高、中平、西低”的梯度空間分布格局。

4.5 區域科技創新與生態環境優化耦合協調度空間關聯特征分析

4.5.1 全局空間相關性分析

根據式（4），運用Stata 15.0 軟件計算得出2008—2017 年30 個省份科技創新水平與生態環境優化系統耦合協調度的全局Moran'sI值和正態統計量Z值（見表4）。需要指出，Moran'sI值大小對空間權重的設定較為敏感，采用反距離權重矩陣測度的數值符合實際，并且均通過了顯著性檢驗，表明本研究的Moran'sI測度結果具有可信度［30］。依據表4 檢驗結果可見，2008—2017 年30 個省份兩系統耦合協調度的Moran'sI值均大于零，且都通過5%顯著性水平檢驗，說明我國區域科技創新系統與生態環境優化系統耦合協調度存在著顯著的正向空間自相關，在空間上表現出一定的集聚性。從Moran'sI值的變化趨勢來看，2007—2018 年兩系統耦合度的Moran'sI值變化不大，整體趨于穩定，反映出我國區域兩系統的耦合協調發展呈現出穩步漸進式集聚。

表4 2008—2017 年我國30 個省份區域兩系統耦合協調度的全局空間相關性分析

4.5.2 局部空間相關性分析

根據式（5），運用Stata15.0 軟件進行局部空間相關性分析，得出我國30 個省份各科技創新系統與生態環境優化系統耦合協調度的LISA 分布表（見表5）。限于篇幅原因，僅列出2008 年、2011 年、2014 年與2017 年的LISA 分布情況。具體來看，高-高（HH）區的數量逐漸增加且分布較為集中，主要包括北京、天津、浙江、上海、江蘇、山東等東部沿海地區以及安徽、河南、湖北部分中部地區；而低-高（LH）區的數量出現下降，空間分布上由集中趨向分散，主要為山西、吉林、江西、湖南等少數中部地區以及海南等兩系統耦合協調度較低的東部地區；低-低（LL）區的數量呈現出增加的趨勢，在空間分布上相對集中，主要包括廣西、云南、貴州、甘肅、寧夏、新疆等西部地區；高-低（HL）區的數量最少，主要是廣東和四川，這是由于其鄰接省份兩系統耦合協調水平相對較低，而自身兩系統耦合協調水平較高，因此劃分在高-低（HL）區。此外，2014 年和2017 年高-低（HL）區增加了陜西，原因在于陜西省兩系統耦合協調水平逐步提升，受極化效應影響而進入高-低（HL）區。

整體來說，在4 個時間節點中，高-高（HH）區和低-低（LL）區的數量波動增加，占比均達到70%，反映出空間同質特征大于空間異質特征，并且存在顯著的局部空間相關性，進一步表明我國各省域的兩系統耦合協調度趨向于“高高-低低”的空間集聚態勢。此外，高-高（HH）區的數量逐漸超過了低-低（LL）區的數量，說明高-高（HH）區內輻射帶動效應顯著，區域之間協調發展能力逐漸得到改善；同時，高-高（HH）區主要分布在東部地區，則表明東部地區兩系統的耦合協調度相對較高，而低-低（LL）區集中分布在西部地區，表明西部各省域的兩系統耦合協調度相對較低，進一步驗證了前文得出30 個省份兩系統耦合協調度呈現出的“東高、中平、西低”的梯度分布格局的結論。

表5 我國30 個省份區域兩系統耦合協調度的LISA 分布

5 區域科技創新與生態環境優化耦合協調度的驅動因素分析

5.1 變量選擇

區域科技創新與生態環境優化耦合協調發展的驅動因素眾多，基于已有研究以及兩系統耦合協調發展的理論機制分析，本研究從產業層面、市場層面、政府層面以及區域層面選取相關變量［31-35］，來系統性探討區域兩系統耦合協調發展的主要驅動因素。具體而言：

（1）產業層面選取產業結構生態化水平（EIS）。呂明元等［31］指出產業作為區域科技創新與生態環境優化的重要基礎，產業結構生態化轉型將迫使傳統企業進行創新改革，實現節能減排，進而推動區域生態創新型產業的大發展。本研究按照楊麗君等［32］學者的測度方法，通過三大產業的產值之和與其能源消耗總量之比來表示區域產業結構生態化水平。

（2）市場層面選取市場競爭程度（ML）。市場是企業創新交流和創新產品交易的重要平臺，而激烈的市場競爭力會對高技術產業企業形成模仿壓力，將鼓勵高技術產業企業趨向低碳環保型產品的研發［33］。因而本研究選用高技術產業企業數量來表示市場競爭程度。

（3）政府層面分別選取環境規制（ER）與政府科技創新支持（FIN）。賀靈等［34］指出政府作為區域科技創新與生態環境優化的重要引導者，頒布的相關政策和科技創新支持將有利于科技創新績效和生態環境優化水平的提升，本研究則分別選用環境污染治理投資占GDP 比重、地方財政中科技經費支出來表示政府環境規制和科技創新支持。

（4）區域層面選擇城鎮化率（URAL）。田逸飄等［35］指出區域城鎮化進程是影響區域科技創新與生態環境優化的重要外在因素，其中人口城鎮化是主導因素，因而本研究選擇區域城鎮人口占總人口的比重表示區域城鎮化率。

5.2 空間計量模型設計

根據前文空間相關性分析結果可知，30 個省份區域科技創新與生態環境優化的耦合協調度存顯著的空間相關性，因而選用空間計量模型進行估計較為合適。按照式（6）可知，空間面板計量模型主要有空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）與空間杜賓模型（SDM）。為準確地刻畫選擇變量（驅動因素）對區域科技創新與生態環境優化耦合度的空間影響關系，需要選擇合適的空間計量模型，因此本研究按照勒沙杰等［36］的做法，通過LR 檢驗、LM 檢驗以及模型估計效果進行空間計量模型的選擇。

首先，構建無空間交互效應的面板模型：

式（7）中，為盡可能消除異方差對回歸的影響，選擇將被解釋變量與解釋變量取對數處理。

根據固定效應聯合顯著性檢驗結果，空間和時間固定效應的LR 檢驗分別為586.709 和30.401，均通過了1%顯著性檢驗，因而需要通過空間和時間固定效應模型的LM 檢驗進行空間計量模型的選擇。檢驗結果如表6 所示。

表6 2008—2017 年我國30 個省份區域兩系統耦合協調度的無空間交互效應面板模型LM 檢驗

根據表6 的檢驗結果，空間和時間固定效應下的空間誤差LM 和穩健LM 數值均未通過顯著水平，而空間滯后LM 和穩健LM 數值均通了5%顯著性檢驗，表明選擇空間滯后模型比空間誤差模型更適合本研究。此外，考慮到本研究采用的數據是省級面板數據，樣本量有限，進一步構建空間杜賓模型就會因為引入解釋變量的滯后項過多從而導致自由度浪費，影響回歸結果的準確性［37］。因此，選擇空間固定效應的空間滯后模型（SAR）進行之后的回歸分析。具體模型如下：

該模型Hausman 檢驗的統計量為13.97，通過5%顯著性檢驗，也表明選用空間固定效應比較合適。

5.3 回歸結果分析與空間影響效應分解

5.3.1 回歸結果分析

模型回歸結果及空間滯后模型影響效應分解如表7 所示。由表7 可知，空間自回歸系數ρ為0.222，符號為正并且通過了1%顯著性檢驗，與前文Moran'sI值為正相吻合，進一步表明一個地區的科技創新與生態環境優化耦合協調度受周邊地區與其他因素的正面影響。產業結構生態化水平、市場競爭程度、環境規制、政府科技創新支持以及城鎮化率回歸系數符號均為正，并且都通過了1%顯著檢驗，表明這些因素對區域科技創新與生態環境優化的耦合協調發展均起到了促進作用。此外，進一步列出了空間固定效應的空間誤差模型（SEM）估計結果，可見空間自相關系數λ 顯著，故選用空間誤差模型不適合本研究，驗證了前文的檢驗結果。

表7 2008—2017 年我國30 個省份區域兩系統耦合協調度的模型回歸分析

表7 （續）

5.3.2 空間影響效應分解

被解釋變量空間滯后項的空間自回歸系數ρ顯著不為0，則表明空間滯后模型的回歸系數值不能直接反映解釋變量對被解釋變量的影響程度，需要進行空間效應的分解，因而，進一步采取勒沙杰等［36］的做法，利用求偏微分的方法將模型估計系數值分解出直接效應和空間溢出效應（見表7）。

產業結構生態化水平的直接效應、溢出效應和總效應估計系數值分別為0.083、0.024 和0.107，且都通過了1%顯著性檢驗，表明產業結構生態化水平每提高1%，將促使整個區域兩系統耦合協調度提升0.107%，其對本地區與周邊地區的促進作用分別為0.083%和0.024%；同時可以看出，產業結構生態水平對本地區的促進作用強于周邊地區，原因在于帶動周邊地區的產業結構生態化轉型需要一定的時間，進而促進周邊地區兩系統耦合協調發展存在效應滯后。此外，市場競爭程度、政府的科技創新支持和環境規制的效應估計系數雖然顯著為正，但對區域兩系統耦合協調發展的促進作用相對較小，其中環境規制的直接效應、溢出效應估計系數值分別僅為0.02 和0.006。原因在于政府實施環境規制使地區生態環境得到優化，但科技創新促進效果并不明顯；同時，可能會造成污染企業趨向周邊地區，盡管會帶動周邊地區的經濟發展和科技進步，但生態環境受到了嚴重威脅。最后，可以看到區域城鎮化率的直接效應、溢出效應和總效應估計系數值分別達到0.241、0.067 和0.308，且都通過了1%顯著性檢驗，表明區域城鎮化率對兩系統耦合協調度起到了顯著的促進作用。主要在于區域城鎮化是區域科技創新與生態環境優化的重要平臺，對兩系統的耦合協調發展具有重要的促進作用；同時，區域城鎮化率的溢出效應遠小于直接效應，則進一步表明應科學推進區域城鎮化進程，提高城鎮化質量，才能有效釋放城鎮化進程中的發展紅利和溢出效益。

5.4 模型穩健性檢驗

為進一步考察模型回歸結果的穩健性，本研究通過調整空間權重矩陣、變換回歸模型的方式重新進行模型估計。具體而言，鄰接矩陣作為空間計量回歸的基礎權重矩陣具有一定的參考性。其中，鄰接矩陣主要表示為，表示兩個空間單元（i和j）在地理上鄰接時，Wij為1，反之為0。此外，科技創新、生態環境優化與地區經濟發展水平息息相關，可進一步構建經濟距離矩陣進行模型的估計檢驗。而經濟距離矩陣主要表示為。對于不同省域之間，經濟距離Wij為2008—2017 年兩個省域的人均GDP 均值之差的絕對值倒數，反之則為0。最后，在不考慮空間效應的情況下，采用固定效應的傳統計量模型進行模型的估計檢驗（見表8）。根據表8的檢驗結果可以看出，無空間效應的固定效應模型與不同空間權重的空間滯后模型的回歸結果趨于一致，符號均未發生變化，并且都通過了1%顯著性檢驗。此外，基于反距離矩陣的空間計量模型擬合優度相對較高，表明該模型估計效果更好。綜上可知，本研究的模型設定與估計結果具有穩健性。

表8 2008—2017 年我國30 個省份區域兩系統耦合協調度的空間滯后模型穩健性檢驗

5.5 區域異質性分析

考慮到我國東、中、西地區在經濟基礎、政策環境等諸多領域上存在著較大差異，在30 個省份層面估計的基礎上，需要進一步分東部、中部以及西部地區進行比較研究。根據前文指出的被解釋變量滯后項顯著不為零，回歸系數則不具有解釋性，需要進行效應分解，因而直接列出東部、中部和西部的效應估計系數值進行分析，結果如表9 所示。此外，為避免弱耦合協調度的省份對東部地區模型效應分解的影響，采取排除海南省進行模型估計。可以看出，東部地區的產業結構生態化水平、政府科技創新支持、環境規制、市場競爭程度、城鎮化率均顯著為正，且都通過了顯著性檢驗，表明這些因素對東部地區科技創新與生態環境優化耦合協調發展均起到了不同程度的促進作用；同時可以看出，東部地區的效用系數估計值高于全面層面，說明東部地區經濟基礎、政策環境相對較好，這些因素可以得到充分發揮，對鄰近地區也起到了有效的輻射帶動作用。而中部地區各變量空間溢出效應均不顯著，并且產業結構生態化水平的總效應也不顯著，主要原因在于中部地區作為承接東部產業轉移的重要區域，存在著創新驅動的“惡性競爭”以及“污染避難所”的特征。此外，政府科技創新支持、環境規制、市場競爭程度和城鎮化率對中部地區兩系統耦合協調發展起到了促進作用。對于西部地區而言，市場競爭程度較弱、城鎮化進程緩慢，因而對區域兩系統耦合協調發展的促進作用不顯著，但產業結構生態水平、政府科技創新支持和環境規制均起到了顯著的促進效果，因而這3 個方面將成為西部地區促進兩系統耦合協調發展的關鍵著力點。

表9 2008—2017 年我國30 個省份兩系統耦合協調度的分區域空間滯后模型影響效應分解

6 結論與建議

本研究通過對區域科技創新系統與生態環境優化系統的耦合協調機理進行剖析，構建出兩系統耦合協調發展的綜合評價指標體系，測度分析了2008—2017 年我國30 個省份科技創新與生態環境優化系統的綜合發展水平以及耦合協調度的時空格局，并綜合已有研究，從產業層面、市場層面、政府層面以及區域層面等四大方面選擇相關變量，進一步探究了我國各省域兩系統耦合協調發展的驅動因素。得出如下結論：

（1）各省域科技創新水平與生態環境優化水平均呈現出波動上升的趨勢，但大部分地區的科技創新水平普遍滯后于生態環境優化水平；同時，各省域兩系統的綜合發展水平參差不齊，并且存在著區域差距不斷擴大的現象。

（2）各省域兩系統的耦合協調發展表現出不斷上升的趨勢，但發展進程緩慢，大部分地區兩系統耦合協調發展仍處在中度耦合協調階段。在空間特性上，我國區域兩系統耦合協調度逐漸呈現出“東高、中平、西低”的空間分布格局，并且進一步表現出“高高-低低”集聚的空間關聯性；此外，高高集聚區的地區數量不斷增加，則表明區域兩系統耦合協調發展在高值區擴散效應顯著，應積極發揮高值區的輻射效應，以形成高值區驅動周邊區域發展的良性局面。

（3）區域城鎮化率、產業結構生態化水平、市場競爭程度、政府科技創新支持、環境規制等5 個驅動因素對我國區域兩系統耦合協調發展分別產生不同程度的促進作用，并表現出顯著的區域異質性。在全部區域層面，區域城鎮化率和產業結構生態化水平對區域兩系統耦合協調發展的促進作用較強，而市場競爭程度、政府科技創新支持與環境規制的促進作用相對較弱；分地域層面，這些驅動因素在東部均表現出顯著的促進作用，而對于中部地區雖然具有顯著的直接效應，但空間溢出效應均不顯著，即各驅動因素在區域內促進作用顯著，但區域之間相互促進效果較差，在西部地區，產業結構生態化水平、政府科技創新支持和環境規制起到了主要驅動作用。因而，應根據影響因素的驅動效果，并結合區域特點來進行相關的政策的設定。

基于前文兩系統耦合協調發展的驅動因素分析，本研究得到的政策啟示：一是積極推進區域產業結構生態化轉型。各省域在鼓勵傳統企業生態化創新轉型的同時，可適當地采取創新補貼和污染治理指導等配套措施，來減少企業面臨的負外部性或高成本等問題，進而推進節能環保型高新技術產業的大力發展，加快區域產業結構生態化發展進程。二是有效激發市場活力。完善市場綠色發展制度，進一步構建生態環境治理導向和綠色創新產品需求的信息化平臺，培育出良性循環發展的市場競爭環境。三是充分發揮有為政府職能。應結合地區科技創新水平和生態環境發展的實際情況，制定出合理化、協調化的科技創新支持體系和生態環境優化評價系統，避免區域科技創新的“一窩蜂”現象和生態環境優化的“一刀切”管制。四是科學安排城鎮化進程。積極推進節約集約、生態宜居、和諧發展等特征的新型城鎮化建設，不斷提升城鎮化質量，充分釋放城鎮化發展紅利及其溢出效應。此外，要注重因地制宜，東中西各省域應采取差異化策略組合：東部地區在處理好自身驅動因素的基礎上，要進一步發揮輻射效應，帶動周邊區域兩系統耦合協調發展；中部地區應加強地區之間的互動協調發展，有效釋放溢出效應，做好東、西部的重要傳導軸；西部地區則應積極響應國家政策，在加大科技創新支持和環境規制力度的基礎上，積極推進地區生態型產業發展。

注釋：

1）本文東、中、西部的區域劃分法主要按照“七五”規劃中的相關界定。