区域经济高质量发展与科技创新耦合协调及影响因素研究
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作者:谢泗薪 张颖 樊舒琪
文章号：1008-7133（2022）06-0012-12
摘要：本文以我国长三角区域为研究对象，通过构建区域经济高质量发展与科技创新的耦合关系模型，设计评价指标体系，先运用熵值法和线性加权和法，选取长三角区域三省一市2010―2020年的面板数据，实证分析长三角区域经济高质量发展与科技创新两系统间的耦合协调程度，再利用空间计量模型进一步分析两系统耦合协调的影响因素。结果表明：长三角区域内的良性耦合协调机制初步形成，总体协调度较高，但发展不太均衡，各省市耦合协调度差距明显且增速较为缓慢。其中，江苏省耦合度和协调度的变化趋势与长三角地区的整体变化几乎保持一致；浙江省持续增进，变化趋势逐渐与长三角整体走向趋同；上海市整体来说呈现出较为稳定的状态；而安徽省则相对落后，耦合度和协调度皆排在末尾。影响因素分析方面，财政政策、工业化水平、信息化水平以及企业内部研发、经济发展水平等因素对长三角区域两系统的耦合协调度产生不同程度的积极影响，且存在明显的空间溢出效应。最后在此基础上，本文提出了针对性较强的系列对策，为加快长三角区域整体经济与科技创新的协调发展提供了有益的启示。
关键词：长三角区域；经济高质量发展；科技创新；耦合协调
DOI：10.16315/j.stm.2022.06.004
中图分类号： F273.1
文献标志码： A
Research on the coupling coordination between high-quality development of
regional economy and scientific and technological innovation and it’s
influencing factors：Take the Yangtze River Delta as an example
XIE Si-xin，ZHANG Ying，FAN Shu-qi
（School of Transportation and Civil Engineering， Nantong University， Nantong 226019， China）
Abstract：Taking the Yangtze River Delta region of China as the research object， this paper designs the evaluation index system by constructing the coupling relationship model between high-quality regional economic development and scientific and technological innovation. Firstly， using the entropy method and linear weighted sum method， this paper selects the panel data of 26 central cities in three provinces and one city in the Yangtze River Delta from 2010 to 2019 to empirically analyze the coupling and coordination degree between the two systems of high-quality economic development and scientific and technological innovation in the Yangtze River Delta. Then the spatial econometric model is used to further analyze the influencing factors of the coupling and coordination of the two systems. The results show that the benign coupling and coordination mechanism in the Yangtze River Delta region has been initially formed， and the overall coordination degree is high， but the development is not balanced. The coupling and coordination degree gap between provinces and cities is obvious and the growth rate is relatively slow. Among them， the change trend of coupling degree and coordination degree in Jiangsu Province is almost consistent with the overall change in the Yangtze River Delta region; Zhejiang Province continued to improve， and the change trend gradually converged with the overall trend of the Yangtze River Delta; As a whole， Shanghai is in a relatively stable state; However， Anhui Province is relatively backward， with coupling degree and coordination degree at the bottom. In the analysis of influencing factors， financial policy， industrialization level， informatization level， enterprise internal R&D， economic development level and other factors have different degrees of positive impact on the coupling and coordination of the two systems in the Yangtze River Delta region， and there is an obvious spatial spillover effect. Finally， on this basis， this paper puts forward four targeted countermeasures， which provides useful enlightenment for accelerating the coordinated development of the overall economy and scientific and technological innovation in the Yangtze River Delta.
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Keywords：the Yangtze River Delta region； high-quality economic development； scientific and technological innovation； coupling coordination
随着社会经济的快速发展，我国经济已经从过去过度重视“速度”和“增长”转向重视“质量”和“发展”，高质量发展成为了时代的主旋律。科技创新是高质量发展的动力源，要想推动经济的高质量发展，就必须实施以科技创新为导向的经济发展方针，充分发挥科技创新在各区域经济发展中的驱动引领作用。然而，随着新冠肺炎疫情在全球的爆发，我国经济面临着极其严峻的考验。在疫情的冲击下，我国原本就面临着的生态环境、人口基数以及自然资源等问题的压力变得愈加沉重。如何在增强科技创新能力、提高区域经济发展质量的基础上实现两者的协调发展，是后疫情时代我国战胜疫情、实现共同富裕的首要战略问题。
长三角作为我国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强的区域，其经济一体化发展已经上升到国家战略层面。长三角区域一共包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省，以三省一市中的26个城市为中心区。从地理位置来看，长三角区域具有明显的战略优势，不仅与出海口对接，其产业链也相对完善，而上海市的带动作用也日益凸显。这一切对我国当前双循环发展新格局的形成极为有利，可以说，长三角区域在我国经济发展中处于举足轻重的战略地位，推动长三角城市群经济高质量发展更是打造世界级创新型城市群的必由之路。而区域经济高质量发展离不开科技创新带来的经济价值，科技创新自然也离不开经济的支撑。因此，本文研究这两者之间的耦合协调关系，揭示背后的影响因素，为长三角城市群走具有自身科技创新特色的经济高质量发展路径提出切实可行的策略措施，意义十分重大。
1文献综述
通过梳理2015年以来的相关文献可知，对于区域经济与科技创新两系统的关系，我国学者做了大量的研究。按照时间顺序来看：
首先，针对两系统的关系，卢志滨等[1]运用系统耦合理论，从科技创新视角分析了区域物流系统与区域经济系统之间的关系，并以双螺旋的耦合方式及耦合要素为主导，构建了系统耦合度指数来衡量两者之间的耦合发展程度，指出达到高度耦合的话，两系统之间可以形成交互作用、协调一致的有序发展局面，充分发挥出科技创新的引领作用。进而，肖田野等[2]和于世海[3]分别基于广东省和桂、滇、黔的历年数据，定量分析区域经济发展质量与科技创新的耦合关系，揭示了各区域两者间差异化变化的发展规律和基本特征。
其次，针对科技创新，王智新等[4]通过建立评价模型，对河北省B市的科技创新能力和发展效率进行实证分析，据此提出相应的激励政策。辜胜阻等[5]通过研究高质量发展与科技创新之间的关系，认为科技创新以及与之相关的关键核心技术突破是推动高质量发展的基础。李祥等[6]运用灰色关联度法，对安徽省各县域的科技创新和经济创新能力进行了评价，并提出相应的改进建议。在此基础上，蔡冰冰等[7]运用线性加权法及耦合协调模型，针对中国区域创新与区域经济耦合协调度空间格局及影响因素展开分析，发现我国大部分省域的经济与创新综合水平呈现上升的趋势，但彼此的差距却是在不断扩大。
再次，针对经济高质量发展，华坚等[8]认为经济高质量发展是新时代中国经济发展的根本要求，离不开科技创新的推动，并通过灰色关联分析，构建协调度评价模型，对我国30个省级区域经济高质量发展与科技创新之间的耦合关系进行实证研究，最后提出两者总体上已初步实现良好的协调发展，但与优质的协调发展存在一定差距，特别是中西部的差异还有进一步扩大的趋势。
最后，针对影响因素，张旭等[9]通过具体数据对县域科技创新与经济高质量发展的耦合协调关系展开实证分析，得出各县域的科技创新呈现持续上升的趋势，而经济高质量发展表现为先下降后上升的“U”型态势，两者的协调发展处于较低水平。赵蕊等[10]基于长三角区域26个中心城市数据，构建回归模型，分析了金融发展、技术创新对长三角区域经济高质量发展的影响，发现金融发展水平对经济高质量发展存在空间正相关关系，技术创新及基础设施也具有明显的积极作用。
综上所述，尽管国内外相关研究甚多，研究方法也趋于成熟，但大多数文献都是从量的角度来探讨经济发展与科技创新的关系，从质的角度来深度剖析其内在联系的文献相对较少[11-19]。并且，尽管许多学者的研究表明经济发展与科技创新之间存在明显的耦合关系，但研究成果大多集中在二者的单向影响、子系统的协同效应2个方面，对于探究两系统耦合协调关系背后的影响因素鲜有涉及。基于此，本文以我国长三角区域为研究对象，采用耦合协调度模型，选取区域经济系统的创新型发展、协调型发展、稳健型发展、共享型发展和绿色型发展5个维度指标来研究跨省域的经济高质量发展与科技创新之间的交互作用关系，寻求两系统耦合协调发展的规律特征，为长三角区域整体经济高质量发展提供策略参考；进而通过空间计量模型，探索、分析耦合协调的影响因素，为长三角区域在两系统之间形成更好的耦合协调度提出针对性较强的对策建议。因此本研究具有较大的学术价值与应用价值，不仅有利于促进长三角区域经济发展质量与科技创新的共同进步，更将给后疫情时代我国区域经济高质量发展新模式的创建提供有益的启示。
2评价指标体系设计
长三角区域经济高质量发展与科技创新这两个复杂系统之间存在着相互作用的耦合关系。不仅区域经济高质量发展影响着科技创新的投入、产出和环境，它同时也被科技创新推动和促进着。基于此，本文在“五大发展理念”（创新、协调、绿色、开放、共享）的指引下，充分考虑当前新冠肺炎疫情肆虐的现实情况，认为在后疫情时代经济稳健发展是前提，一切工作必须着重考虑经济的稳健性，因此选择从经济创新、协调、稳健、共享和绿色发展5个方面来构建区域经济高质量发展与科技创新的相互作用机理，从而形成长三角两系统耦合关系的理框架模型，如图1所示。
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根据区域经济高质量发展与科技创新两系统的交互作用机理，结合长三角区域的实际情况，本文选择经济高质量发展和科技创新两方面作为目标层来衡量2个子系统之间的耦合协调度。在构建这两大系统的具体评价指标体系时，首先依据经济增长速度，并结合我国经济高质量发展的内涵及“五大发展理念”，将区域经济高质量发展的目标层划分为经济发展创新性、协调性、稳健性、共享性和绿色性5个准则层;其次通过对相关文献资料的借鉴，将科技创新这一目标层划分为科技创新投入、产出及环境3个准则层；再次根据可查阅的数据情况及重要程度，进一步将科技创新准则层细分为10个指标层，将经济高质量发展准则层细分为15个指标层；最后在此基础上，形成长三角区域经济高质量发展系统与科技创新系统的评价指标体系，如表1所示。
3研究方法及数据来源
3.1熵值法
在设计好评价指标体系后，就需要选择合适的评价方法对长三角区域三省一市的经济高质量发展和科技创新系统进行综合的评价。为了更加客观准确地评价耦合协调问题，摸清主要影响因素，本文采用熵值法和线性加权和法来评价长三角区域经济高质量发展水平与科技创新能力。
首先根据长三角经济高质量发展和科技创新两大系统，分别选取一定指标，设定xij（i=1，2…，m;j=1，2，…，n）为第i个系统的第j个指标的数值，即序参量。为避免原始数据对结果带来不利影响，采取极值法对相关数据进行标准化处理。数据标准化值Xij的具体计算公式如下：
xij=xij-min（xij）max（xij）-min（xij），（正向指标）（1）
xij=max（xij）-xijmax（xij）-min（xij）（负向指标）。（2）
然后，运用熵值法来计算各指标的相应权重λij，具体过程如下：
计算系统的特征比重：
Pij=Xij/∑mi=1Xij，（3）
再计算其信息熵：
Ej=-∑mi=1PijlnPij/ln（m），（4）
则
λj=（1-Ej）/（n-∑nj=1Ej）。（5）
其中：m为样本个数;n为指标个数。
最后，由于这两大系统是相互作用的，它们的影响指标也各不相同，故此通过线性加权和法来分别计算出两系统的综合指数，具体的ui（i=1，2）计算参见下列公式：
ui=∑nj=1λij×Xij，λij≥0，∑nj=1λij=1。j=1，2，…，n，i=1，2（6）
其中，ui为系统的综合指数，即综合序参量。
3.2耦合协调模型
系统耦合度的计算公式如下：
C=n×u1×u2，…，un∏（ui+uj）1n。（7）
该函数反映了多系统间的彼此影响程度。由于本文中只需构建长三角区域经济高质量发展系统的综合指数u1和科技创新系统的综合指数u2，故可将该函数简化成：
C=2u1×u2（u1+u2）2。（8）
其中：C是指长三角区域两系统间的耦合度，其范围介于0～1之间，C越大表示两系统间的交互发展越加有序。本文主要借用文献［1］的观点，同时结合长三角区域的实际情况，将两系统间的耦合度划分为五大阶段，如表2所示。
由于长三角区域两系统的评价指标不同，故而只计算耦合度来描述两系统的功效和作用会有一定偏差，达不到精准分析这两系统之间交互关系的要求，因此在求出两系统的耦合度之后，需计算其协调度D，公式如下：
D=C×T，T=αu1+βu2。（9）
其中：T是长三角区域两系统间的综合协调指数，α、β为其相应的系数。本文在分析长三角区域两系统关系时，设定其处于同等重要程度，即选取α=β=0.5。
在参考以往文献划分标准的基础上，本文结合长三角发展的实际情况，对系统协调度的类型进行划分，如表3所示。
3.3空间计量模型
为了进一步分析长三角区域两系统之间耦合协调的影响因素，本文继续利用空间计量模型对其进行检测研究。
1）Moran’l指数。为测度长三角区域经济高质量发展与科技创新的耦合协调度在地理空间上的集聚程度，可先运用Moran’I指数进行空间测度。计算公式：
I=∑ni=1∑nj=1Wij（xi-x）（xj-x）S2∑ni=1∑nj=1Wij。（10）
其中：I为Moran’I指数；n表示测度区域的个数，xi和xj分别表示区域i和j在地理单元上的属性值；x为各区域属性值的平均数；S2为各区域属性值的方差；Wij是定义区域i和j之间空间关系的权重矩阵，表示区域i和j的邻近关系。
2）空间杜宾模型。空间杜宾模型（SDM）即是将解释变量与被解释变量的空间滞后项加入模型后，对其进行回归分析以考察二者的空间相关性。计算公式如下：
Yit=ρ∑nj=1WijYjt+βXit+θ∑nj=1WijXjt+μi+νt+εit。（11）
其中：Yit和Yjt分别表示i、j地区在时间t年的耦合协调度，Xit、Xjt分别表示i、j地区在时间t年的影响因素变量；Wij表示空间权重矩阵；ρ和θ分别表示因变量和自变量的空间滞后项系数，β为自变量的待估常回归系数；μi表示个体空间固定效应，νt表示时间固定效应，εit表示残差。
最后，结合相关参考资料，长三角区域经济高质量发展与科技创新之间耦合协调的影响因素划分，如表4所示。
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3.4数据来源
本文以长三角区域的上海市、江苏省、浙江省和安徽省三省一市为调研对象，具体选取2010―2020年的面板数据。数据来源于《中国统计年鉴》、长三角各地的统计年鉴、国家统计局、上海市统计局、江苏省统计局、浙江省统计局和安徽省统计局等官方网站，以及相关文献资料。
4实证分析
4.1长三角各区域经济高质量发展和科技创新综合指数分析
根据表1的评价指标体系，本文运用耦合协调模型先对2010―2020年长三角区域三省一市的数据进行标准化处理，然后利用客观的熵值法确定各指标的具体权重，最后计算出长三角整体及上海、江苏、浙江、安徽三省一市的经济高质量发展综合指数u1和科技创新综合指数u2，具体结果如表5、表6所示。
为了直观对比分析长三角地区经济高质量发展与科技创新综合指数水平的变化情况，特绘制长三角整体及各区域的综合指数变化趋势图，如图2所示。
1）结合表5、表6及图2的综合指数变化趋势图可以看出，长三角区域三省一市经济高质量发展与科技创新的综合指数整体呈递增上升的趋势，但2020年由于疫情冲击略有下降。其中，浙江省综合指数的整体水平普遍高于其他省份；江苏省的增长幅度远远大于其他地区；上海市整体呈现出平稳增长的情况，波动幅度最小；安徽省则因为相关政策实施较晚，综合指数偏低。可以说，在长三角区域整体的发展过程中，江苏、浙江、上海起的作用最大；或者说，江浙沪对长三角高质量发展的影响最为显著。
2）从长三角地区整体综合指数在2010―2020年间的曲线变化形态及各区域综合指数值的变化情况来看，三省一市的经济高质量发展和科技创新指数基本上都趋于稳定，没有较大的起伏波动，表明近11年来长三角区域的经济高质量发展体系和科技创新体系正处于逐步完善之中。
3）从长三角各区域两系统综合指数的变化关系来看，上海经济高质量发展综合指数在前10年间大于科技创新综合指数，表明上海的经济发展先于科技创新，但2020年上海科技创新综合指数超越经济高质量发展综合指数，说明科技创新对经济高质量发展的贡献开始显现；而浙江、江苏两省的科技创新综合指数基本上大于经济高质量发展综合指数，安徽也是后来逐渐居上，说明这三省的科技创新能够较好地带动区域经济的高质量发展。
4.2长三角各区域经济高质量发展和科技创新耦合度和协调度分析
根据耦合度和协调度的计算公式，本文计算出长三角整体及三省一市区域经济高质量发展与科技创新两系统间的耦合度及协调度，具体结果如表7、表8所示。
为了更好地分析两系统的耦合协调关系，根据表7、表8绘制长三角整体及三省一市各区域的耦合度及协调度变化趋势图，如图3、图4所示。
由图3、图4可知，近11年来长三角整体的经济高质量发展与科技创新两系统间的耦合度和协调度的波动较小，且能够保持在较高水平，尤其是各区域经济高质量发展与科技创新的耦合度在2010年至2020年间一直处于高度耦合状态。其中，江苏省的耦合度和协调度的变化趋势与长三角地区的整体变化几乎保持一致；浙江省持续增进，变化趋势逐渐与长三角整体走向趋同；上海市整体来说呈现出较为稳定的状态；而安徽省则相对落后，耦合度和协调度皆排在末尾。
4.3长三角区域经济高质量发展和科技创新两系统耦合协调综合评价
1）长三角区域三省一市经济高质量发展与科技创新整体能够保持高度耦合和优质协调状态。这主要是归因于我国一直在积极推进长三角区域一体化发展的战略政策和系列举措，而经济高质量发展和科技创新这两方面更是我国近几年的重点发展战略，再加上长三角各区域凭借国家出台的相关优惠政策推进的春风，也都利用各自独特的优势在不同程度上有所进步。尤其是科技创新，已经成为当前世界各国增强综合国力的关键，而长三角地区从“十三五”开始，为了促进经济结构优化，便开始大力发展高新技术产业，此类产业对于企业创新水平的要求较高，因此在国家政策的扶持和激励下，长三角地区综合科技创新水平稳步增长。但由于当前我国创新工程尚处于起步阶段，所以长三角区域科技创新增长较为缓慢。
2）从图3的耦合度变化趋势图中可以明显看出，除了浙江、安徽的变化幅度相对较大一点外，长三角整体及各个区域都能够保持高度耦合状态，说明长三角地区经济高质量发展与科技创新两系统一直保持稳定的相互促进作用关系，长三角一体化发展的战略成效正逐渐显现。
3）长三角各区域依靠自然地理优势和社会经济条件，能够保持经济的活跃增长和足够的开放程度，加之政策红利的不断释放，吸纳了大量的技术人才，配上本身已有的教育文化基础，其科技创新便能与经济高质量发展做到相辅相成。
4）由图4可知，江苏省经济高质量发展与科技创新两系统的协调度与L三角地区整体协调度几乎相同，其他省市两系统的协调度也能够保持上升趋势。其中，上海市在2010―2020年间一直保持着良好协调，如果单从上海的经济发展和科技创新水平来看，全部位于国内前列，但二者的协调度却不如近几年的江苏和浙江，说明上海经济高质量发展水平与科技创新之间还不能完美匹配，“急先锋”角色的示范引领和辐射带动作用尚未充分展现出来；浙江虽在早几年处于中级协调阶段，但之后协调度持续增长，于2019年达到优质协调并保持下来；安徽省在长三角地区一直忝居末位，但是能够积极利用科教资源和自身区位优势，近几年不断提升实力和科技创新水平，在2018年达到良好协调并持续保持此状态。
5）长三角整体及三省一市两系统的耦合度和协调度虽然都能保持相对稳定的状态，但是增速较慢，还有很大的提升空间，长三角地区内的经济发展与科技创新一体化体系也尚未真正建立起来。同时从变化趋势图中可以看出，长三角地区内各省市的发展还存在较大的差距，说明一是长三角的资源配置并不均衡，二是先进省市并没有充分发挥自身的优势来驱动长三角地区内其他省市的经济高质量发展与科技创新的同步提升，长三角整个区域的协调发展水平也并未发生跃迁，进入真正的一体化阶段。
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4.4空间计量结果分析
1）空间相关性分析。本文采用基于空间距离矩阵的全局Moran’s I对长三角地区经济高质量发展与科技创新耦合协调水平的空间相关性进行检验，结果如表9所示。
耦合协调水平的Moran's I在样本考察期内均显著为正，说明在综合考虑后，长三角两系统耦合协调水平存在较为明显的正向空间自相关关系，即耦合协调度高的城市倾向于往其他同样具有高耦合协调度的城市靠近，而耦合协调度低的城市则倾向于向同样耦合协调度低的城市靠近，呈现“高―高，低―低”的集聚态势，说明空间计量模型确实适用于本文的分析。
2）空间计量模型的选择与结果分析。为了更好地探究长三角地区经济高质量发展和科技创新之间耦合系统的影响因素，需要判断使用随机效应模型还是固定效应模型来分析空间自相关。对此，本文进行Hausman检验，检验的最终结果为0.000，表明原有的随机效应假设被强烈拒绝，因此应选择固定效应下的空间计量模型，以满足实证分析科学性与合理性的原则。随后，本文在空间杜宾模型的条件下进行Wald和LR检验，检验结果表明本文采用空间杜宾模型是可行的，且不能退化为空间误差模型及空间滞后模型；再加上，空间杜宾模型同时考虑了解释变量和被解释变量的空间滞后相关性，显然更符合本文的实际情况。此外，经过空间固定效应模型以及时间固定效应的LR检验证明原假设不成立，故而本文将模型设定为双固定效应模型。综合以上分析，本文选择双固定效应的空间杜宾模型作为计量分析模型，回归结果如表10所示。
由表10可知，长三角地区经济高质量发展与科技创新的耦合协调水平受到其财政政策、工业化水平、信息化水平以及企业内部研发、经济发展水平的影响。具体来看，财政政策对耦合协调度的影响较大，从各个省市财政政策的实施效果可以看出不同地方政府对科研、教育等知识创新活动的重视程度，这种重视无疑能够加快当地的科技创新能力，提高生产效率与经济发展水平；工业化水平反映出各个地区的经济结构，这个因素能够加快地区的产业选择和技术革新，对区域经济高质量发展和科技创新能力有着显著的正向作用；而信息化水平为一个地区带来信息互通、资源共享等优势，能够给地区的经济增长和科技创新注入新的活力；企业内部研发水平则可衡量出一个企业的创新能力，这种能力不仅能够带动区域经济的高质量发展，还可促进区域经济发展方式的转变，对科技创新更是有着较大的推动作用；经济发展无疑会促使地区从政府到企业重视对科技要素的投入与创新能力的提升，从而为科技进步提供强有力的动力和后盾，产生更大的经济效益，最终呈现出经济高质量发展与科技创新相互促进的高水平耦合协调状态。
此外，ν饪放程度虽然其本身并不显著，但它在空间上是显著的，说明一地的对外开放程度对周边地区的经济高质量发展与科技创新也能够产生一定的促进作用。至于城市化水平与教育水平在检验中与耦合协调度的相关性不大，但不能忽略其在经济发展过程中所起的作用，其中，城市化水平是衡量一个地区城市化发展程度的指标，教育水平则能从侧面反映出一个地区的整体认知程度和创新能力，两者能为长三角区域的未来发展提供方向指南。
最后，空间溢出项显著，说明有明显的空间溢出效应，即一个地区的耦合协调度能够影响周边地区的耦合协调度，耦合协调度高的地区会带动周边地区的耦合协调度提升，产生正向促进的作用。
4.5稳健性检验
本文采取以下方法验证实证结果的稳健性。
1）替换空间矩阵。本文通过引入不同的空间权重矩阵来检验结果的敏感性，比如在前部分分析过程中，把地理距离矩阵作为空间权重矩阵引入分析之中；而为了检验本文估计结果的稳健性，又引入反距离矩阵的平方矩阵和经济距离矩阵，分别对基准模型进行重新估计。在此基础上观察统计结果，发现与基准模型的估计结果有着较高的相似性，因此验证本文的实证结果具有稳健性。
2）调整样本的时间范围。本文对2010―2015年以及2016―2020年2个时间段分别进行回归分析，结果显示回归系数在2个时间段内都显著为正值，主要解释变量与基准回归的情况基本相同。
5结论与决策建议
本文通过构建经济高质量发展与科技创新的耦合关系模型，设计评价指标体系，针对长三角区域三省一市2010―2020年的耦合协调度及其影响因素进行实证分析。结论如下：长三角区域内的良性耦合协调机制初步形成，总体协调度较高，但发展不太均衡，各省市耦合协调度的差距仍然明显且增速较为缓慢。其中，江苏省、浙江省的经济高质量发展与科技创新之间的耦合协调明显优于其他省市，上海市的耦合度和协调度位于中上水平，安徽省则排在末尾。而通过影响因素分析可以看出，财政政策、工业化水平、信息化水平、企业内部研发、经济发展水平等因素对长三角区域两系统的耦合协调度均会产生不同程度的积极影响。对此，本文提出以下5点建议作为决策参考：
1）上海市具有高水平的经济发展和科技创新实力，应该充分发挥战略引领作用，既要继续增加科技创新方面的投入，通过投资渠道的多样化来满足自身发展资金方面的需求；又要多加鼓励科技创新主体进行适当的转移，以促进长三角总体经济的高质量增长，从而提升区域整体的耦合协调水平，但上海市要始终保持自身独特的国际化优势，加大投资与科技创新投入，使经济高质量发展与科技创新保持高水平协调。
2）安徽省作为长三角区域内耦合协调较为滞后的省份，应该积极响应国家科技创新驱动型发展战略，尤其是要注重人才和项目的引进与培育，以此吸引更多的外来投资与资源聚集。具体策略包括：一是学习浙江省，通过加大税收优惠、优化投资环境等方式来吸引高技术企业和优质项目的入驻；二是完善奖励机制和股权分配机制，促进企业增加科技创新的资金投入，调动科技人才的创新热情。
3）江苏和浙江省的市场经济发达，已处于我国领先的地位，但是它们的科技创新依然相对不足，投资回报率有待加强。因此，这两个省份应该持续推进技术供给侧结构改革，以破解“卡脖子”技术为突破口，不断提高经济高质量发展与科技创新的耦合协调度。
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4）合理配置长三角各省市资源并依靠市场力量，搭建长三角区域的经济与科技服务平台，促进经济一体化发展，实现长三角区域两系统的优质协调。具体策略：一是注重协调各区域的经济协作与发展，加强市场拓展与监管，完善公共服务平台，实现区域间的互利共赢；二是各省市要依据各自的优势，整合战略资源，推动自身经济与科技的协调发展；三是充分发挥国家政策的引导作用，督促各省市政府之间密切交流与合作，共同改善经济发展与科技创新的内外环境，提高产品、技术、产权、资本、人力资源等要素的跨区域流动性，最终促进长三角两系统之间耦合协调关系的高水平发展。
5）城市群的发展过程中总会出现发展水平较高的大都市圈，成为城市群的增长极，进而对周边地区产生明显的带动辐射作用。但长三角地区南京、杭州和上海三大都市圈的引领作用和溢出效应并未充分体现出来。因此，在充满不确定性风险的后疫情时代，亟待提升各个区域的经济高质量发展水平和科技创新条件，加大各区域间的联盟合作及经济开放程度，藉此增强溢出效应，推动长三角区域经济与科技的真正一体化发展。
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［编辑：厉艳飞］
收稿日期： 2022-10-13
基金项目： 国家自然科学青年基金项目（72204127）;南通大学大学生创新训练计划国家级项目（202210304066Z）
作者简介： 谢泗薪（1966―），男，教授，博士，硕士生导师；
张颖（1999―），女，硕士研究生；
樊舒琪（2000―），女，硕士研究生.
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