甘肃省黄河流域科技创新与产业发展时空格局及协同发展模式
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Spatio-temporal patterns and coordinated development of technological innovation and industrial development in the Yellow River Basin of Gansu Province, China
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通讯作者:
收稿日期: 2021-04-12 修回日期: 2021-04-28 网络出版日期: 2021-07-27
基金资助: |
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Received: 2021-04-12 Revised: 2021-04-28 Online: 2021-07-27
作者简介 About authors
孙曼(1997—),女,河南濮阳人,硕士研究生,研究方向为经济地理与区域发展E-mail:
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孙曼, 宋涛.
Sun Man, Song Tao.
0 引言
黄河流域是中国重要的生态屏障和经济区域,战略地位十分重要[3-4]。2019年9月,习近平总书记主持召开了黄河流域生态保护和高质量发展座谈会,号召黄河流域各省区之间加强协作配合,促进黄河流域的生态保护和高质量发展。参照现有的长江流域开发模式,一些学者从不同角度提出了黄河流域的发展目标及开发模式[5-6]。甘肃段地处黄河流域中上游,是黄河流域高质量发展的重要组成部分。当前甘肃省黄河流域生态环境逐渐改善,发展水平不断提升,但同时还面临着生态本底脆弱、创新内生动力不足、产业转型步伐滞后等问题。为此,探索甘肃省黄河流域科技创新与产业发展之间的相互作用机理、耦合协调水平和协同发展类型,可以为区域高质量发展提供参考。
关于科技创新与产业发展的研究,国内外早有涉及[7]。国外研究集中在科技创新对经济增长、经济社会发展的作用上,认为科技创新能够促进经济增长,提高经济竞争力[8-10]。国内相关研究则主要分为3个方面:一是科技创新对产业发展的促进作用。周叔莲等[11]提出科技创新能为产业结构调整提供动力,同时影响着产业结构变迁的内在机理。张银银等[12]认为创新能够通过前端驱动、中端驱动和后端驱动共同促使传统产业向战略性新兴产业演进。二是产业发展对科技创新的作用,已有不少学者通过实证的方式验证了产业结构优化对科技创新的规模和效率具有促进作用[13-14]。三是科技创新与产业发展的耦合研究,不同学者基于不同时空的数据研究了区域科技创新与产业发展的耦合。陈妤凡等[15]选取2003—2015年武汉东湖高新区的数据,发现产业创新与产业结构优化升级之间存在耦合关系。王伟等[16]以铜陵市为例,从人地系统的视角考察了区域创新系统与资源型城市产业转型之间的耦合协调作用机制。徐晔等[17]以珠三角地区为例,发现区域产业创新与产业升级系统之间存在着要素、组织结构和制度上的耦合关系。综上所述,目前国内外关于区域科技创新与产业发展的研究大多集中在单向影响或两者的关联关系,而对两系统间复杂的耦合协同关系尚处于探索阶段。在空间尺度上,集中在省级层面或较为发达的东中部地区,对于甘肃省黄河流域科技创新与产业发展的研究还比较缺乏。基于此,选取2009—2019年甘肃省黄河流域9个地级市州为研究对象,构建科技创新与产业发展评价指标体系,采用主客观相结合的赋权方法,运用系统指数评估模型评价两个系统的指数值,测算两系统的耦合度和耦合协调度,划分区域科技创新与产业的协同发展模式,最后提出相关的建议,以期为甘肃省黄河流域高质量发展提供参考和借鉴。
1 研究区域、数据来源及评价指标体系
1.1 研究区域及数据来源
甘肃省地处黄河上游,是黄河流域的重要组成部分[18],甘肃黄河流域分为黄河干流、渭河、泾河、洮河、湟水、北洛河6个水系,流经兰州、白银、定西、平凉、庆阳、天水、武威7个市以及甘南藏族自治州、临夏回族自治州,共计9个地级市州。科技创新和产业发展数据分别来自于2010—2020年《甘肃省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》,以及各地级市州的统计年鉴、国民经济与社会发展统计公报、政府网站等。其中个别缺失数据按照综合增长率估算法,以多年平均增长率为基础进行补充。
1.2 评价指标体系
根据科技创新与产业发展耦合协调的机制和内涵,遵循指标选取科学性、合理性、完整性、可操作性以及数据可获得性的原则,并借鉴和参考国内外相关研究,结合甘肃省黄河流域实际情况,构建甘肃省黄河流域科技创新与产业发展的评价指标体系(表1)。
表1 区域科技创新与产业发展评价指标体系
Table 1
目标层 | 领域层 | 准则层 | 指标层 | 属性 | 客观权重 | 主观权重 | 综合权重 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
科技创新 | 创新主体 | 创新企业 | 高技术企业数量/个 | + | 0.102 | 0.112 | 0.117 |
科研机构 | 科学研究与技术服务业事业单位数量/个 | + | 0.107 | 0.112 | 0.069 | ||
科研人员 | R&D人员数量/人 | + | 0.107 | 0.112 | 0.120 | ||
创新投入 | 政府支持力度 | 政府资金占R&D经费支出的比重/% | + | 0.133 | 0.112 | 0.043 | |
经费支出 | R&D经费支出/万元 | + | 0.098 | 0.112 | 0.057 | ||
经费投入强度 | R&D经费投入强度/% | + | 0.125 | 0.112 | 0.101 | ||
创新产出 | 技术合同数 | 技术合同成交数/个 | + | 0.096 | 0.112 | 0.103 | |
技术合同额 | 技术合同成交额/万元 | + | 0.117 | 0.112 | 0.196 | ||
专利数量 | 专利申请量/个 | + | 0.114 | 0.112 | 0.194 | ||
产业发展 | 产业规模 | 产业总规模 | 国内生产总值/万元 | + | 0.146 | 0.276 | 0.145 |
第二产业规模 | 第二产业增加值/万元 | + | 0.144 | 0.092 | 0.144 | ||
第三产业规模 | 第三产业增加值/万元 | + | 0.139 | 0.276 | 0.141 | ||
产业结构 | 第二产业占比 | 第二产业占比/% | + | 0.161 | 0.026 | 0.152 | |
第三产业占比 | 第三产业占比/% | + | 0.160 | 0.129 | 0.152 | ||
科技行业就业人员比重 | 科学研究和技术服务业从业人员数占全行业就业人员数比重/% | + | 0.152 | 0.129 | 0.148 | ||
产业开放 | 对外贸易 | 进出口商品总额/万美元 | + | 0.098 | 0.074 | 0.119 |
关于科技创新水平的参考和表征,国内外已有大量的相关研究,不同学者基于不同目的从多样化的视角选取评价指标[19]。朱海就[20]通过分析区域创新能力的构成,提出可以从企业创新能力、网络创新能力和创新环境3个方面来评估地区科技创新水平;王伟等[16]从创新主体、创新资源、创新扩散和创新环境4个方面选取了12个评价指标;蒋天颖等[21]从创新投入、创新产出和创新环境3个方面选取指标。借鉴相关研究,遵循R&D方面指标与非R&D方面指标相结合、创新的投入指标与产出指标相结合的原则,将创新主体、创新投入和创新产出3个方面作为衡量区域科技创新的综合表征,选取9项指标作为评价区域科技创新的依据。其中创新主体体现了区域科技创新的基础与潜力,创新投入的多少体现出区域创新的动力高低,而创新产出是区域科技创新发展水平最直观的外在表现[22]。
2 研究方法
2.1 指标预处理及权重确立
采用主客观相结合的赋权方法确定科技创新与产业发展指标体系中各指标的综合权重。
基于标准化方法的无量纲化处理。采用“最大-最小标准化”的方法进行无量纲化处理,以消除不同量纲和数量级对于评价指标的影响。
基于熵值法的客观赋权。熵值法是一种相对客观全面的赋值方法,根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,则该指标对综合评价的权重越大,反之指标的权重越小。
基于层次分析法的主观赋权。层次分析法(AHP)是一种较为系统和综合的赋权方法[26]。采用1至9标度方法,并依据来自中国科学院、北京大学、北京师范大学等科研单位的16位相关领域学者的主观赋权意见来构建判断矩阵,并对矩阵进行一致性检验。若检验通过,则说明权重分配合理;否则,需要重新构建判断矩阵。
优化综合权重。由于熵值法赋权虽然相对客观,但是有时受离散值的影响较大并且会损失一些信息,而层次分析法则比较主观,容易受到评价者主观上的不确定性和模糊性的影响。因此,为更加科学合理地确定各指标的权重,在利用熵值法和层次分析法分别计算出客观权重w1i和主观权重w2i的基础上,利用最小信息熵原理对主客观权重进行综合,缩小偏差。综合权重计算公式为:
2.2 系统指数评估模型
运用线性加权的方法分别计算科技创新和产业发展系统的评价指数值,计算公式为:
式中:f(x)和g(y)分别表示科技创新和产业发展系统的综合评价值;xi和yj分别表示科技创新和产业发展系统内各评价指标的标准化数值;wi和wj则分别表示科技创新和产业发展系统内各评价指标的权重。
2.3 耦合协调模型
2.3.1 科技创新与产业发展的耦合度模型
式中:C为科技创新与产业发展的耦合度,且0≤C≤1;f(x)为科技创新系统综合评价值;g(y)为产业发展系统综合评价值;k为调剂系数,且k≥2,通常取k=2。
2.3.2 科技创新与产业发展的耦合协调度模型
鉴于每个城市所处的发展阶段不同,科技创新与产业发展之间存在着动态不平衡的特点,有可能出现2个系统发展水平均较低但却高度协调的情况[16]。耦合度只能衡量两者之间的相关程度,而无法反映两者之间的协调程度,因此为了更好地反映科技创新与产业发展之间的协调发展程度,构建耦合协调度模型,其公式为:
式中:D为耦合协调度;T为科技创新与产业发展2个系统发展的综合发展度;α和β为待定参数,且α+β=1,依据相关研究,一般设定α=β=0.5。
2.3.3 科技创新与产业发展的耦合协调等级划分
表2 区域科技创新与产业发展耦合协调等级及划分标准
Table 2
耦合度( | 耦合水平 | 耦合协调度( | 耦合协调发展水平 |
---|---|---|---|
0≤ | 低水平耦合 | 0≤ | 失调 |
0.3≤ | 初级耦合 | 0.3≤ | 初级协调 |
0.5≤ | 中等耦合 | 0.5≤ | 中等协调 |
0.8≤ | 高水平耦合 | 0.8≤ | 良好协调 |
2.3.4 科技创新与产业的协同发展类型划分
表3 区域科技创新与产业协同发展类型划分
Table 3
耦合度( | 类型 | 系统评价指数对比 | 子类型 |
---|---|---|---|
创新产业和谐区 | 产业发展滞后 | ||
系统均衡发展 | |||
科技创新滞后 | |||
创新产业磨合区 | 产业发展滞后 | ||
系统均衡发展 | |||
科技创新滞后 | |||
创新产业拮抗区 | 产业发展滞后 | ||
系统均衡发展 | |||
科技创新滞后 |
3 结果与分析
3.1 科技创新与产业发展水平的时空格局
表4 区域科技创新与产业发展水平等级划分
Table 4
当年综合评价值的倍数 | 科技创新水平 | 产业发展水平 |
---|---|---|
<0.5 | 低 | 低 |
0.5—1(含0.5) | 中低 | 中低 |
1—1.5(含1) | 中高 | 中高 |
≥1.5 | 高 | 高 |
3.1.1 科技创新时空格局
总的来说,近10年来,甘肃省黄河流域9个地级市州的科技创新水平不断提高,不论是创新主体的数量、创新投入的强度还是创新产出的效益都逐步增长。但就区域内9个地级市州相比而言,高科技创新水平的区域空间格局保持不变,中高科技创新水平的区域实现了从无到有的转变,而中低和低科技创新水平的区域则呈现此消彼长的状态(图1)。兰州市是甘肃省的政治经济中心,集聚了甘肃省的人才、企业等创新主体,以及兰州高新技术产业开发区、兰州经济技术开发区等创新平台,一直是区域内唯一属于高科技创新水平的地级市。兰州市的R&D经费支出和R&D经费投入强度较大,2019年兰州市R&D经费支出是其余8个市州总和的3倍之多,R&D经费投入强度是第二名的白银市的近2倍。同时,兰州市作为省会城市,城市首位度高,政策优势明显,政府对于科技创新的支持力度也不断加大,2010年以来政府资金占R&D经费支出的比重一直保持在60%以上。特别是“十三五”以来,兰州市全力打造创新示范高地,推进产学研合作,多措并举吸引人才,2019年兰州市通过国家创新型试点城市验收,正式跻身国家创新型城市行列。天水市在创新产出方面表现突出,在技术合同成交额和专利申请量方面都远高于除兰州市之外的其他市州,并逐渐从中低科技创新水平的行列迈入中高科技创新水平行列,成为区域内科技创新水平第二高的地级市州。白银、武威市紧随其后,虽然相较于自身科技创新水平不断提升,但在区域内仍处于中低水平行列。定西市、临夏州由于创新要素匮乏,缺乏动力,因此一直处于中低科技创新水平行列,其他市州则在低科技创新水平和中低科技创新水平之间徘徊。
图1
图1
2009—2019年甘肃省黄河流域科技创新水平空间格局演变
Fig.1
The evolution of the spatial pattern of technological innovation in the Yellow River Basin of Gansu Province from 2009 to 2019
3.1.2 产业发展时空格局
近10年来,甘肃省黄河流域9个市州的产业规模不断扩大,产业结构逐渐优化,2019年9个市州产业发展综合评分的均值是2009年的1.8倍。但就区域内9个市州相比而言,高产业发展水平的区域空间格局保持不变,中高产业发展水平的区域逐渐扩张,除2016年外,其余年份低和中低产业发展水平的区域空间格局保持不变(图2)。兰州市作为区域内经济最发达的城市,近年来积极推动产业转型,构建现代化产业体系,不仅产业规模遥遥领先,产业结构也比其他市州更加高级合理化,产业开放度也更高,成为区域内唯一属于高产业发展水平的地级市。天水市加快传统产业新旧动能转换,着力打造电子信息产业创新集群,与兰州市相呼应,作为产业发展水平第二名的地级市,成为区域东南部的一个发展极核。庆阳市产业规模在区域内排在前列,并积极响应甘肃省号召,发展十大生态产业,2019年产业发展水平实现了从较低水平转变为较高水平的跨越。其余几个市州则比较稳定,除2016年由于区域内发展差异较大导致庆阳、定西、临夏和甘南4个市州沦为低产业发展水平外,其余年份6个市州均处于中低发展水平。
图2
图2
2009—2019年甘肃省黄河流域产业发展水平空间格局演变
Fig.2
The evolution of the spatial pattern of industrial development in the Yellow River Basin of Gansu Province from 2009 to 2019
3.2 科技创新与产业发展耦合协调的时空格局
3.2.1 耦合度时空格局演变
整体来说,2009年以来,甘肃省黄河流域地级市州科技创新与产业发展均达到了初级耦合及以上(耦合度值大于等于0.3),并且耦合度不断上升,空间分布也朝着更加均衡的方向发展(图3)。2009年和2012年有3个市州的科技创新与产业发展达到了高水平耦合,5个市州为中等耦合,1个市州为初级耦合;2016年有6个市州达到高水平耦合,3个市州为中等耦合;2019年7个市州达到高水平耦合,其中兰州、白银、天水、武威四市的耦合度都达到了0.95以上,仅临夏与甘南两个自治州为中等耦合。由此可见,甘肃省黄河流域的科技创新与产业发展之间呈现出较强的相互影响、相互作用的关系。
图3
图3
2009—2019年甘肃省黄河流域科技创新与产业发展耦合度
Fig.3
Coupling degree of technological innovation and industrial development in the Yellow River Basin of Gansu Province from 2009 to 2019
3.2.2 耦合协调度时空格局演变
甘肃省黄河流域科技创新与产业发展的耦合协调度总体较低,失调和初级协调是主要类型,但近10年来,耦合协调程度不断提高,处于良性发展状态(图4)。2009年,失调为主要的协调类型,有5个市州为失调,白银(0.305)、天水(0.357)、平凉(0.303)三市为初级协调,但也是刚刚迈入初级协调的程度,兰州市(0.641)为区域内唯一处于中等协调状态的地级市州。2012年,武威市(0.327)和庆阳市(0.325)从失调跨入初级协调的行列,但仍有定西(0.251)、临夏(0.210)和甘南(0.280)3个市州为失调状态;2016年,定西市(0.302)和甘南州(0.311)也跨入初级协调的行列,临夏州(0.290)仍处于失调状态,而兰州市(0.851)则从中等协调转变为良好协调状态;2019年,甘南州(0.270)又重新回到失调的行列,而天水市(0.510)则从初级协调发展为中等协调状态,兰州市的耦合协调度稳步增长,2019年已经达到0.933,体现出了科技创新与产业发展的良好协调。由此可见,除兰州市之外,甘肃省黄河流域的科技创新与产业发展之间的协调程度总体还比较低,说明科技创新系统和产业发展两者中存在短板,两者之间还没有形成互为支撑带动的良好协调关系。但近10年来,耦合协调度逐渐增长,说明甘肃省黄河流域科技创新与产业之间逐渐朝着既同步又发展的优质方向前进。
图4
图4
2009—2019年甘肃省黄河流域科技创新与产业发展耦合协调度
Fig.4
Coordination degree of technological innovation and industrial development in the Yellow River Basin of Gansu Province from 2009 to 2019
3.3 科技创新与产业发展的协同发展模式类型
综合对甘肃省黄河流域科技创新与产业发展耦合度与耦合协调度的测度,以2019年的结果为参考,对现阶段区域内9个地级市州的协同发展模式进行分类,共分为创新产业和谐区、创新产业磨合区和创新产业拮据区3个类型区。同时,根据科技创新与产业发展的评价值高低,在三大类型区内还各分为科技创新滞后、系统均衡发展和产业发展滞后3个子类型。
3.3.1 创新产业和谐区
即高耦合高协调地区,包括兰州市和天水市,两市的科技创新与产业发展的耦合度在0.8以上,耦合协调度也达到了0.5以上,说明兰州市和天水市的科技创新与产业已经进入了既同步又发展的良好协同阶段。
2019年兰州市的耦合度达到0.994,耦合协调度达到0.933,科技创新与产业协同发展的水平在区域内是最高的。2009年兰州市的产业发展评价指数高于科技创新评价指数,而2018年起科技创新评价指数开始高于产业发展评价指数。可见在两系统协同发展的良性关系下,兰州市科技创新的发展速度快于产业发展速度,已由产业发展带动科技创新逐渐转变为创新驱动产业发展的模式。兰州市作为省会,经济社会相对发达,集聚了区域内大部分的科创资源,内生动力较强,加上兰州市积极营造创新政策制度环境,建设创新发展平台,通过支持兰白科技创新改革试验区建设、设立创新投资基金、依托高校建设大学科技园等措施,激发了创新活力,有力地带动了区域产业发展,实现了科技创新与产业发展的良好协同。
天水市紧随其后,2019年耦合度达到0.980,耦合协调度达到0.511,基本实现了科技创新与产业的协同发展。但从两系统的评价指数来看,近10年来,天水市的科技创新评价指数一直低于产业发展评价指数,并且差距一直保持在0.1以上,说明天水市的科技创新较产业发展而言仍相对滞后。近年来天水市着力推动产业改造升级,产业发展呈现出总量扩大、结构优化、效益提升的良好态势。随着传统产业改造升级、新兴产业加快发展,对科技创新水平也提出了更高要求,虽然天水市两系统较为和谐,但仍处于产业发展带动科技创新的状态。
3.3.2 创新产业磨合区
即高耦合低协调地区,包括白银市、武威市、定西市、庆阳市和平凉市,这5个市的科技创新与产业发展的耦合度都达到了0.8以上,但耦合协调度处于0.3—0.5,说明这些地区的科技创新与产业发展两系统间的关联程度大于协调的程度,科技创新与产业发展间尚未形成良好的协同发展模式。
属于创新产业磨合区的5个地级市当前均处于科技创新与产业发展初级协调的阶段。从两系统的评价指数来看,近10年来,5个市的科技创新评价指数均一直落后于产业发展评价指数,但科技创新评价指数的年均增长率却远高于产业发展评价指数,说明虽然5个市目前尚处于产业发展带动科技创新的阶段,但是科技创新的增长速度越来越快,已成为区域发展的重要动力。在这5个地级市中,武威市2019年产业发展评价指数比科技创新评价指数高0.046,两者相差不大,属于系统均衡发展子类型。近年来武威市以农业现代化改造、国际陆港基础建设等为重点推动产业发展,同时强化科技支撑,培育高新企业,科技创新能力显著提高,创新驱动发展的良好局面初步显现。
而白银、定西、庆阳和平凉4个地级市则属于科技创新滞后的子类型。其中白银市的产业发展评价指数比科技创新评价指数高0.112,科技创新发展稍微滞后。白银市区位优越,紧邻兰州市,近年来以白银国家高新区为龙头,以兰白科技创新改革试验区为抓手,创新人才和创新成果培育不断强化,同时主动对接甘肃省十大绿色生态产业,培育新兴产业。虽然总体上科技创新仍滞后于产业发展,但科技创新水平提升的速度却要快很多,将较快实现两系统协调发展。定西、庆阳、平凉三市的产业发展评价指数都比科技创新评价指数高出0.2以上,说明科技创新发展严重滞后于产业发展。虽然三市也拥有如定西国家农业科技园、陇东能源化工产业创新集群等创新载体,但这些创新载体数量较少且多集中在传统产业方面。并且总体上三市的创新主体数量较少,创新投入强度较低,因此创新产出也比较贫乏,科技创新与产业发展不均衡,尚未形成科技创新与产业的协同发展。
3.3.3 创新产业拮抗区
即中耦合失调地区,包括临夏回族自治州和甘南藏族自治州,耦合度处于0.5—0.8,但耦合协调度低于0.3,说明临夏与甘南两个自治州的科技创新与产业发展两系统之间的关系尚不紧密,并且协调程度很低,距离良好协同的发展阶段还有较大差距。
从两系统的评价指数来看,近10年来,临夏与甘南州的的科技创新评价指数均一直落后于产业发展评价指数,并且差距在0.1以上,说明两州属于科技创新滞后的子类型。临夏与甘南是区域内的少数民族自治州,经济社会发展水平相对于其他7个地级市州来说比较落后,属于创新产业拮抗区。但近年来,在精准扶贫、乡村振兴的大背景下,甘肃省对于临夏和甘南州的支持力度也不断加大,随着临夏清真食品产业科技创新示范区、甘南黄河上游生态文明示范区和高寒特色农畜产业科技创新示范区等的建设,两州的产业发展和科技创新水平将提升一个高度。但需要注意的是,临夏和甘南州是构筑黄河上游生态安全屏障的重要组成部分,必须在保障生态环境的前提下加快构建生态文明科技创新体系,促进社会经济可持续发展。
4 结论
4.1 结论
2009—2019年,甘肃省黄河流域高科技创新水平的区域空间格局保持不变,中高科技创新水平的区域实现了从无到有的转变,而中低和低科技创新水平的区域则呈现此消彼长的状态;高产业发展水平的区域空间格局保持不变,中高产业发展水平的区域逐渐扩张,除2016年外,其余年份低和中低产业发展水平的区域空间格局保持不变。
总体来说,甘肃省黄河流域科技创新水平与产业发展两系统的耦合度不断上升,科技创新与产业发展之间呈现出较强的相互影响、相互作用的关系,空间分布也朝着更加均衡的方向发展;两系统的耦合协调度总体较低,失调和初级协调是主要类型,两系统之间尚未形成互为支撑带动的良好协调关系,但近10年来,耦合协调度逐渐增长,说明甘肃省黄河流域科技创新与产业之间逐渐朝着既同步又发展的优质方向前进。
甘肃省黄河流域9个地级市州现阶段的协同发展模式可以分为3个类型,兰州市和天水市属于创新产业和谐区,白银、武威、定西、庆阳市和平凉市属于创新产业磨合区,临夏回族自治州和甘南藏族自治州属于创新产业拮抗区。
对比区域内各地级市州的科技创新与产业发展综合评价指数,可以在三大类型协同发展模式中分别划分为科技创新滞后、系统均衡发展和产业发展滞后3个子类型。兰州市和武威市属于系统均衡发展子类型,科技创新与产业发展的水平相差不大,基本实现了两系统的均衡发展;而天水市、白银市、定西市、庆阳市、平凉市以及临夏州、甘南州则属于科技创新滞后子类型,科技创新的发展明显滞后,两系统尚未实现均衡发展。
4.2 政策建议
强化兰州市在甘肃省黄河流域的辐射和带动作用,带动区域创新发展和产业升级。打造“人”字形创新发展格局,形成“武威-兰州-定西-临夏-甘南”和“兰州-白银-天水-平凉-庆阳”两条创新发展轴,支持天水、武威市建设成为区域创新副中心。加强区域间的联系,依据各地级市州的特点和优势进行分工协作,构建甘肃省黄河流域区域协同创新体系。
大力推动兰白科技创新改革试验区建设,建设一批科技创新平台。发挥兰白试验区的区位科创资源集聚优势,提高兰州新区、兰州高新区、兰州经开区、白银高新区的一体化水平。实现密切的功能联系和空间联系,促进产业的优化选择、科技的有机匹配、要素的吸纳承载、产城的科学融合,形成产业创新集群,促进创新驱动战略引领下的现代产业体系建设。
深化科技体制机制改革,强化自主创新研发平台和科技成果转移转化平台建设。整合配置高校、科研院所和企业的科技创新资源要素,依托兰州大学、兰州交通大学、中国科学院兰州化学物理研究所等建设一批重点实验室、技术研究中心等自主研发平台。设立产学研合作基地,联合企业加强产学研合作。加快科技企业孵化器、众创空间的发展,营造大众创业万众创新的良好氛围。
围绕产业转型升级配置创新资源,将科技创新真正落实到产业发展上。一方面,因地制宜地推动传统产业改造升级,充分发挥区域在石化、煤化工、有色冶金等传统产业方面的比较优势,延长产业链,推动传统产业绿色转型。另一方面,围绕甘肃省确立的十大绿色生态产业,大力培育发展新材料、新能源、智能制造、节能环保等战略性新兴产业,不断完善产业技术创新体系,打造新兴产业集群。
把人才作为创新的第一资源,坚持人才优先发展战略。甘肃省黄河流域各地级市州应大力引进和培养高层次人才,健全人才管理机制,优化人才发展环境。在绩效考核、薪酬激励、服务保障等方面进行创新,多措并举促进优秀人才集聚。同时重视工程实用人才和技能紧缺人才的培养,为区域产业发展储蓄人才。
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