创新驱动与临港产业集群协同发展研究论文

创新驱动与临港产业集群协同发展研究

郭云丽 GUO Yun-li;仲维庆①② ZHONG Wei-qing;薛芳 XUE Fang

(①江苏海事职业技术学院经济管理学院,南京211170;②哈尔滨商业大学管理学院,哈尔滨150020)

摘要: 文章分析了临港产业集群创新系统的构成,建立了临港产业集群创新驱动指标体系,在此基础上采用灰色关联度方法论证了创新驱动因素对临港产业集群的影响程度,并提出了相应的建议。

关键词: 创新驱动因素;临港产业集群;灰色关联度

0 引言

当前我国经济正由高速增长转向高质量增长,创新正是驱动经济高质量增长、产业转型升级的重要引擎。哈佛大学教授迈克尔·波特最早提出创新驱动的概念,他把经济发展划分为四个阶段,第三阶段即为创新驱动阶段,他认为创新驱动就是以创新带动要素与投资,是推动经济增长的动力来源。洪银兴(2013)从经济发展方式转变的角度对创新驱动进行了研究,指出科技创新是创新驱动的核心,创新驱动即利用知识、技术、商业模式与企业制度等创新要素对现有的劳动、资本、自然资源等进行新的组合改造,从而增加产出,形成内生性增长[1]。王玉民(2016)以科技创新和管理创新链条为坐标轴,构建了知财运营创新、知财管理创新、知识成果创新、驱动形式创新的“四相模型”,提出了创新驱动发展战略的策略选择路径[2]。纪玉俊、李超(2015)基于省际面板数据,利用空间误差模型分析地区创新与产业升级的关系,得出地区创新对产业升级的促进作用显著且具有稳定性的结论[3]。可见,学者们大多肯定创新对经济增长、产业升级的正向作用,创新因素有哪些,驱动机制如何,学者们也从不同角度进行了研究,但是专门针对临港产业集群创新驱动因素的研究较少。本文将建立临港产业集群创新驱动因素框架,并分析创新驱动因素与临港产业集群发展的关联度,为临港产业发展提供参考。

1 临港产业集群创新驱动因素框架

1.1 临港产业集群创新系统

临港产业集群是以港口资源、业务为依托,由从事与港口事业相关的相对独立的企业集聚在一起形成的集群,不仅包括港口物流企业,也包括临港工业、临港农业及其他临港服务业。迈克尔·波特在《国家竞争优势》一书中提出,决定一个国家或地区的产业竞争力主要有四个基本因素,即生产要素、需求条件、相关产业和支撑产业的表现,企业的战略、结构及竞争对手的表现。Tonu Roolaht认为产业集群创新系统由环境网络、企业网络、辅助支持网络等组成[4]。参考国内外专家的研究成果,本文认为临港产业集群创新系统应该包括临港产业集群外围层、集群辅助层以及集群核心层。

分析渗透率对最终采收率的影响。对桩59-X30井模拟渗透率为16.301×10-3、32.602×10-3、65.204×10-3、130.408×10-3μm2 时的生产情况,日产油量分别为0.963、1.48、1.59、1.76t,累积产油量分别为9 040、15 100、22 100、29 000t,采收率分别为8.35%、13.9%、20.35%、26.7%。分析上述结果可以得到以下认识:地层渗透率越大油井的日产油量越高,最终采收率越高,油井含水上升也越快,油井生产时间缩短。

临港产业集群外围层主要指产业所处的宏观经济、政策、社会和法律环境,临港产业集群辅助层联接核心层和外围层,通过各类平台、载体和设施为核心层提供信息互联互通、资源共建共享、资金融通便利等支持,临港产业集群核心层是集群创新系统的核心部分,包括核心临港企业所形成的的产业集群和关联企业,以临港石化工业为例,核心企业是在港口周边集聚的石化企业,关联企业包括港口物流企业、贸易企业、石化企业供应链上的上下游企业以及其他关联的服务型企业等。

表1 临港产业集群创新驱动指标体系

1.2 临港产业集群创新驱动指标体系

临港产业集群创新驱动因素有很多,李楠等(2016)认为创新投入、创新环境、创新人才、创新政策、创新载体五个因素为区域创新驱动发展的关键影响因素[5],徐胜、杨学龙(2018)从创新环境、创新投入、创新产出、创新转化能力四个维度建立创新驱动指标体系[6]。借鉴现有研究成果,同时考虑指标的代表性和数据的可获得性,本文将临港产业集群作为一个创新系统,从外围层、辅助层和核心层分别选取指标建立创新驱动指标体系,见表1所示。

二是建立岗位业务提升机制。整合可利用的培训资源,结合业务工作实际加强党员业务知识的学习培训,开阔党员同志的视野,充实、调整和完善知识结构,提升业务岗位技能和工作能力。通过建立和落实党员业务服务调研制度,进一步提升岗位服务的实效性。重视培育良好的工作态度、工作作风,打造一支特别能奉献、特别能战斗的高素质党员队伍,使党组织的服务能力长效可行。

对于临港产业集群创新系统外围层,选取创新环境作为一级指标,产业集群创新活动离不开所处的环境,经贸交流、教育人文、科技支持等因素会影响到产业集群的整体创新氛围和创新潜力。需要指出的是,把技术合同成交额作为衡量科技环境的指标之一,主要是考虑技术市场的活跃程度对创新活动的正向驱动作用。

2.2.3 灰色综合关联度

临港产业集群创新系统核心层主要包括产业核心企业和关联企业。选取创新投入、自主创新、社会责任三个一级指标衡量核心企业组成的临港产业集群的创新驱动力。核心企业组成的临港产业集群整体创新投入直接关系到集群的创新驱动能力和创新产出。资产、财力、人力投入是创新投入的主要方面。选取某临港产业固定资产投资额作为衡量资产投入的指标。研究表明R&D投入强度与创新产出密切相关,因此财力投入由R&D经费投入比重体现,人力投入由某临港产业R&D人员数体现。另外,临港产业集群创新产出的质量也是需要考虑的方面,自主创新由临港产业自主知识产权数体现,一定程度上反映了企业的创新水平和创新动力,社会责任方面,主要考察环境绩效,即临港产业综合能耗。运输便利性是临港产业空间集聚形成的主要因素之一,因此选择交通运输、仓储和邮政业产值衡量关联企业对临港产业集群的创新驱动作用。

2018年苏州港货物吞吐量在全国排名第六,是世界第一大内河港口,苏州市临港产业集聚效应明显,因此本文选取江苏省苏州市临港产业中的计算机、通信和其他电子设备制造业作为临港产业集群的代表,基于2013-2017年《苏州统计年鉴》和《中国统计年鉴》中的数据,研究临港产业集群创新驱动因素与临港产业集群发展之间的关联性。需要指出的是,以人民币对美元年平均汇价计算进出口总额的人民币金额;由于数据的可获得性问题,计算机、通信和其他电子设备制造业R&D经费投入、R&D人员数、自主知识产权数几个指标选取大中型企业的数据;计算机、通信和其他电子设备制造业自主知识产权数是指年末拥有发明专利数;由于苏州市技术合同成交额部分年份数据未能获得,研究时采用插值法补齐缺失的数据。

2 创新驱动与临港产业集群协同发展分析

2.1 样本选择

刮泥装置包括驱动马达、牵引绳和刮泥机构.驱动装置通过牵引绳拖动刮泥机构,在调蓄池蓄水状态下无扰动地将池底沉积的淤泥汇集到集泥槽;牵引绳和刮泥机构材质选用304不锈钢,刮泥板选用耐磨树脂材料,以利于减小池底廊道和刮泥板的磨损.池中传动部分滚轮均采用高强度尼龙材料.根据一次降雨汇集淤泥厚度30 cm淤泥厚度,设置刮泥板高度1.2 m,刮泥板宽度与池底廊道宽度一致,刮泥板宽度5 m.刮泥速度2 m/min.驱动装置采用电动机带动涡轮蜗杆机构,采用摩擦离合器结合形式,由驱动装置带动刮泥机构在调蓄池中循环转动,将池底淤泥汇集到集泥槽.

设序列X0与Xi长度相同,且初值皆不等于零,分别为X0,Xi的初值像,则称的灰色绝对关联度为X0与Xi的灰色相对关联度,记为r0i。灰色相对关联度是序列X0与Xi相对于始点的变化速率之联系的表征,X0与Xi的变化速率越接近,r0i越大,反之就越小。

2.2 研究方法

为X0与Xi的灰色绝对关联度。X0与Xi几何上相似程度越大,ε0i越大,反之就越小。

2.2.1 灰色绝对关联度

设系统行为序列,记折线,令:

将各创新驱动指标灰色综合关联度进行归一化处理,计算出临港产业集群创新系统外围层灰色综合关联度为0.3468,辅助层灰色综合关联度为0.3226,核心层灰色综合关联度为0.3306,说明创新系统各个层面对临港产业集群发展的作用较为均衡。从灰色综合关联度来看,临港产业R&D经费投入占地区生产总值比重、普通高等学校毕业生数、科学技术支出占财政支出的比重、教育支出占财政支出的比重、进出口总额占地区生产总值的比重、港口吞吐量与码头泊位数之比、交通运输、仓储和邮政业产值7个创新驱动指标与临港产业集群区位熵的关联度较大,均大于0.9,且其灰色绝对关联度与灰色相对关联度也均大于0.9,因此认为这7个创新驱动因素对临港产业集群发展具有强影响力,其中临港产业R&D经费投入占地区生产总值比重灰色综合关联度最高,说明临港产业自身的研发经费投入最为重要,人文科技环境、进出口情况、港口基础设施与吞吐能力以及关联产业对临港产业集群发展也起着非常重要的促进作用;金融机构人民币贷款余额、临港产业R&D人员数、实际使用外资额、普通高等院校数量、互联网用户数5个创新驱动指标的灰色综合关联度均大于0.8,且其灰色绝对关联度与灰色相对关联度也均大于0.75,因此认为这5个创新驱动因素对临港产业集群发展具有较强影响力,即金融支持、科技人才、对外合作、高校及信息互联对临港产业发展起着较为重要的促进作用;临港产业固定资产投资额、交通运输、仓储和邮政业固定资产投资、临港产业综合能耗3个创新驱动指标的灰色综合关联度均大于0.7,对临港产业集群发展具有中等强度的影响力,企业、政府相关部门也应该关注这些创新驱动因素;临港产业自主知识产权数、规模以上工业企业有R&D活动企业数、技术合同成交额3个创新驱动指标的灰色综合关联度在0.56~0.67之间,对临港产业集群发展具有弱影响力,主要原因在于当前临港产业核心企业发明专利转化应用能力较弱,辅助层的其他企业科技研发的技术溢出效应较弱,技术市场活跃程度不够,对相关产业创新发展的驱动力不足。

采用KCl敏感筛选高核酸突变菌株[16]。诱变处理后培养2~3 d,影印到含一定浓度KCl的麦芽汁培养基平板,筛选出对KCl敏感的突变株,摇瓶发酵培养并测定RNA含量。

灰色关联分析常用来研究系统中元素的关联程度,其基本思路是通过线性插值的方法将系统因素的离散行为观测值转化为分段连续的折线,进而根据折线的几何特征构造测度关联程度的模型。折线几何形状越接近,相应序列的关联度就越大,反之就越小[7]。本文采用灰色绝对关联度、灰色相对关联度与灰色综合关联度研究创新驱动因素与临港产业集群发展的协同程度。

2.2.2 灰色相对关联度

建筑工程设计工作是影响工程造价的主要因素,体现在设计人员与图纸方面。对于设计人员,如果专业素质不能达到标准,没有掌握先进技能与专业基础,在设计期间很容易影响工程造价,无法将工程造价控制与施工设计联系在一起。施工设计图会直接影响工程成本,如果不能在施工前期进行设计图纸的审核与完善,在施工中很容易出现变更现象,不利于进行造价的管理与控制,难以形成良好的发展体系。

临港产业集群创新系统辅助层包括港口、海事部门、高等学校、科研机构、金融机构、信息服务机构、各类平台以及其他协会和政府部门。临港产业与港口存在共生关系,港口基础设施条件直接影响到临港产业集群集聚程度,投融资环境、信息服务能力对临港产业集群知识、技术的传播、流动和转移都会产生影响,因此选取创新基础作为辅助层的一级指标,二级指标主要考虑基础设施、金融支持和信息互联三个方面。创新载体有高等学校、科研机构、科技孵化器和科技创新平台等,考虑到数据的可获得性,本文选取普通高等院校数量和规模以上工业企业有R&D活动企业数作为二级指标。

设序列X0与Xi长度相同,且初值皆不等于零,ε0i和r0i分别为X0与Xi的灰色绝对关联度和灰色相对关联度,θ∈[0,1],则称为X0与Xi的灰色综合关联度。

1.研究开发费优惠。我国的税法规定企业开发新工艺、创新新技术的开发研究费用可以计入纳税所得额时级计扣除。这其中分为两部分,一部分是直接计入当期税务损益的,另一部分是资本化处理后形成的无形资产。计入当期损益的研究开发费用在据实扣除的基础上,按研究开发费用的一半加计扣除;而经过资本化处理后形成了无形资产的研究开发费用,按照无形资产成本的150%进行摊销。煤炭企业每年都需要制定专门的科技项目数额,分配到各个部门。煤矿企业的企管科、生产科、地测科等不同部门会联系专门性人才,或联系高校或联系科研单位,对技术、工艺进行创新开发。在项目完成之后利用研究开发费加计扣除优惠可以大幅减少煤炭企业所缴纳的税款。

区位熵能够较好地测度产业集聚的情况,因此为研究创新驱动因素与临港产业集群之间的协同关系,本文设X0为苏州市计算机、通信和其他电子设备制造业区位熵,Xi分别为表1中创新驱动指标,由于各指标量纲不一样,采用均值像将其转化成无量纲数据,同时采用倒数像将苏州市计算机、通信和其他电子设备制造业综合能耗转化成正向指标。

2.3 实证分析

采用灰色建模软件得出临港产业集群创新驱动指标与临港产业集群发展的灰色关联度,如表2所示。除了技术合同成交额、规模以上工业企业有R&D活动企业数,临港产业自主知识产权数三个指标外,其他各指标的灰色综合关联度均大于0.7,说明所选取的创新驱动指标与临港产业集群发展的关联度较大,可以反映临港产业集群创新系统对临港产业集群发展的驱动作用。

设序列X0与Xi长度相同,则称

调查内容主要包含高校教师数据意识态度、数据知识、数据教学实践、数据教学应用、大数据五个方面。其中,数据意识态度包括数据意识与数据态度两方面;数据知识包含数据基础知识与数据工具使用情况两方面;数据教学实践包含数据采集与获取、数据处理与分析、数据评价三方面;数据教学应用包括数据挖掘和交流、数据制定教学决策两方面;大数据包含大数据研究平台与大数据对高校教师数据科学的影响。本文利用棘状图等可视化形式呈现了内蒙古高校数据科学素养相关五个方面的情况,并对不同性别、不同任教科目对高校教师数据科学素养的影响进行分析。

表2 临港产业集群创新驱动指标灰色关联度数据

3 结论和建议

本文主要探讨了临港产业集群创新驱动因素与临港产业集群发展的协同关系。主要得出以下几点结论,其一,临港产业集群创新系统包括外围层、辅助层和核心层;其二,结合创新系统外围层、辅助层和核心层的各自特点及关联性,建立创新驱动指标体系,创新环境、创新基础、创新载体、核心企业的创新投入、自主创新和社会责任、关联企业这些创新驱动因素会对临港产业集群的发展产生影响;其三,采用灰色关联度方法分析创新驱动因素对临港产业集群发展的影响程度,找出强影响、较强影响、中等影响、弱影响因素。

综上所述,不同层面的创新驱动指标对临港产业集群发展的影响力是不同的,临港产业核心企业、关联企业、政府、高校、港口、金融机构等实体应加强合作,协同发展,共同推进临港产业创新发展。建议从以下几个方面进一步推动临港产业集群发展。

第一,提高核心企业研发效率。不仅要加大临港产业集群核心企业投入力度,同时要加强临港核心企业外部研发协作,重视研发团队建设,加强科研项目经费管理和绩效管理,切实提高研发效率。

第二,合理布局、优化创新环境。地方政府应结合国家宏观战略和区域发展规划合理布局临港产业,例如江苏省临港产业应进一步与长江经济带发展战略、江苏自由贸易试验区建设以及“一带一路”建设相协同,与上海、浙江等地区形成错位竞争、资源共享、合力发展的良好局面,更好地整合利用资金、人才、技术等要素。

3.4 护士的主观幸福感与婚姻质量的关系 表5显示,护士及其配偶的主观幸福感总分和婚姻质量总分之间呈高度正相关。婚姻质量各因子中,除了信仰一致性外,其他都与主观幸福感总分呈正相关。主观幸福感各因子中,除了松弛与紧张外,其他都与婚姻质量呈正相关。在本次研究中发现,关于信仰的一致性分值较低,大量数据缺失。这可能与中国国情有别于西方国家有关,因此其对婚姻质量的影响有待进一步考量。

第三,加快临港产业基础设施建设。加强岸线规划和码头泊位建设,提高港口吞吐能力和效率,进一步发展综合交通枢纽,做好水运与公路、铁路和航空运输的衔接,同时完善临港通讯、网络等基础设施。

第四,建立科技金融服务平台。不少临港中小企业有融资需求,但由于对金融政策、融资渠道和金融产品不了解,陷入“融资难”的困境,地区金融部门、保险部门和临港经济区管理部门可以共同搭建面向临港企业的科技金融平台,提供政策指导、项目介绍和对接服务,让临港企业充分利用科技金融支持,实现创新发展。

第五,加快港口信息化建设。逐步建立港口大数据平台,实现港口、港航企业、临港产业核心企业、关联企业能够共享数据,并支持各自的经营决策活动。

第六,加快发展港口物流业。港口物流等关联产业的发展对临港产业有较强的促进作用,港口物流业应改变当前无序竞争的状态,通过整合重组,提高物流设施利用率,提高综合服务水平,进而提高产业集聚效应。

参考文献:

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[2]王玉民,刘海波,靳宗振,梁立赫.创新驱动发展战略的实施策略研究[J].中国软科学,2016(04):1-12.

[3]纪玉俊,李超.创新驱动与产业升级——基于我国省际面板数据的空间计量检验[J].科学学研究,2015,33(11):1651-1659.

[4]TONU ROOLAHT.The interconnections of regional and domestic cluster development processes[J].Journal of East-West Business,2007(20):132-134.

[5]李楠,龚惠玲,张超.区域创新驱动发展关键影响因素研究[J].科技进步与对策,2016,33(12):41-46.

[6]徐胜,杨学龙.创新驱动与海洋产业集聚的协同发展研究——基于中国沿海省市的灰色关联分析[J].华东经济管理,2018,32(02):109-116.

[7]刘思峰,党耀国,方志耕,等.灰色系统理论及其应用[M].八版.北京:科学出版社,2017:92.

Study on Synergetic Development of Innovation-driven Factor and Port-vicinity Industrial Cluster

(①School of Economics and Management,Jiangsu Maritime Institute,Nanjing 211170,China;②College of Management,Harbin University of Commerce,Harbin 150020,China)

Abstract: This paper analyses the composition of innovation system of port-vicinity industrial cluster,establishes innovation driving index system of port-vicinity industrial cluster,demonstrates the influence degree of innovation driving factors on port-vicinity industrial cluster by using grey relational analysis method,and puts forward corresponding suggestions.

Key words: innovation-driven factor;port-vicinity industrial cluster;grey relational analysis

中图分类号: F062.9

文献标识码: A

文章编号: 1006-4311(2019)32-0184-04

基金项目: 江苏省教育厅哲学社会科学基金项目(项目编号:2015SJD286);黑龙江省高教学会高等教育研究规划课题(课题编号:16G174)。

作者简介: 郭云丽(1980-),女,江苏扬中人,硕士,副教授、江苏海事职业技术学院“一带一路”应用型海事人才研究院兼职研究员,研究方向为产业经济、创新管理;仲维庆(1967-),男,黑龙江哈尔滨人,博士,教授,硕士生导师,研究方向为工商管理/交通运输规划与管理;薛芳(1980-),女,江苏江阴人,硕士,讲师,研究方向为财政与金融。

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