杜海東，關(guān)偉，2，王嵩，梁湘波

(1.遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心 大連 116029；2.遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院 大連 116029；3.國(guó)家海洋技術(shù)中心 天津 300112)

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我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率研究
——基于索羅和三階段DEA混合模型

杜海東1，關(guān)偉1，2，王嵩1，梁湘波3

(1.遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心 大連 116029；2.遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院 大連 116029；3.國(guó)家海洋技術(shù)中心 天津 300112)

海洋科技是未來海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力量。文章運(yùn)用索羅模型和三階段DEA方法測(cè)度我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)2006—2013年的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率及其效率，并借助Malmquist指數(shù)模型對(duì)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的效率變化情況進(jìn)行分解研究。結(jié)果表明：我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在時(shí)間上變化差異較大，尤其是2011—2013年下降趨勢(shì)明顯；在空間上華南地區(qū)的廣東、廣西和海南的貢獻(xiàn)率上升，華東地區(qū)的江蘇、浙江和上海的貢獻(xiàn)率下降；根據(jù)Malmquist指數(shù)判斷效率變化的原因，其中天津、遼寧和福建是規(guī)模效率變化，上海、廣西和海南是技術(shù)變化，河北、江蘇、浙江、山東和廣東是技術(shù)變化和規(guī)模效率變化雙重驅(qū)動(dòng)。最后，在研究結(jié)果的基礎(chǔ)上提出相關(guān)對(duì)策建議。

科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率；海洋科技；科技創(chuàng)新；可持續(xù)發(fā)展

在海洋經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新增長(zhǎng)點(diǎn)的大背景下，世界各發(fā)達(dá)國(guó)家將海洋科技看做加速海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重中之重。21世紀(jì)以來，世界海洋經(jīng)濟(jì)朝縱深方向發(fā)展，海洋經(jīng)濟(jì)對(duì)海洋科技的依賴性日益增強(qiáng)，海洋科技對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動(dòng)作用日漸凸顯，海洋科技發(fā)展水平已成為衡量世界各國(guó)海洋競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力乃至綜合國(guó)力的重要依據(jù)之一。在國(guó)際發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈和我國(guó)發(fā)展動(dòng)力轉(zhuǎn)換的形勢(shì)下，我國(guó)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》明確指出“必須把發(fā)展基點(diǎn)放在創(chuàng)新上，形成促進(jìn)創(chuàng)新的體制構(gòu)架，塑造更多依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、更多發(fā)揮先發(fā)優(yōu)勢(shì)的引領(lǐng)型發(fā)展”，并新增“科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率”指標(biāo)。海洋經(jīng)濟(jì)具有高科技、高風(fēng)險(xiǎn)、高投入和高收益的特征，同時(shí)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展和海洋開發(fā)利用有密切關(guān)系，而海洋科學(xué)技術(shù)的發(fā)展直接帶動(dòng)海洋開發(fā)利用[1]，因此科學(xué)技術(shù)在海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中發(fā)揮著舉足輕重的作用。海洋科技滲透于海洋產(chǎn)業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，即使是傳統(tǒng)海洋產(chǎn)業(yè)也應(yīng)用大量海洋新技術(shù)。海洋科技創(chuàng)新能力直接影響著海洋資源開發(fā)利用程度、海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展能力[2]。海洋科技進(jìn)步具有重要地位和發(fā)展?jié)摿Γ铀俸Ｑ罂萍歼M(jìn)步勢(shì)在必行。國(guó)外在海洋科技相關(guān)研究方面已積累一定的成果：Korsmo[3]從歷史、政治和人類的角度審視海洋科技；David Doloreuxa[4]探討創(chuàng)新支持組織在整個(gè)海洋科技創(chuàng)新系統(tǒng)中的作用；Oihane[5]提出一種對(duì)海洋科技的可持續(xù)性的整體評(píng)估的綜合測(cè)量方法。隨著我國(guó)對(duì)海洋科技重視的加強(qiáng)，近年來也涌現(xiàn)一批海洋科技方面的研究成果。在沿海地區(qū)整體層面，殷克東[6]構(gòu)建我國(guó)海洋科技實(shí)力的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)2002-2006年我國(guó)沿海地區(qū)海洋科技實(shí)力的測(cè)度結(jié)果進(jìn)行分析；王澤宇[2]對(duì)我國(guó)沿海地區(qū)海洋科技創(chuàng)新能力和海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行評(píng)價(jià)，并運(yùn)用協(xié)調(diào)度模型對(duì)海洋科技創(chuàng)新能力與海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)度進(jìn)行度量；劉大海[7]對(duì)“十五”和“十一五”期間山東省海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行測(cè)算；戴彬[8]測(cè)度2006—2011 年沿海11 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)海洋科技全要素生產(chǎn)率指數(shù)，并對(duì)其時(shí)空格局演變及影響因素進(jìn)行分析；王艾敏[9]采用回歸模型探究我國(guó)海洋科技與海洋經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)互動(dòng)機(jī)制，結(jié)果表明我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)和海洋科技之間的作用效果較弱，實(shí)現(xiàn)海洋經(jīng)濟(jì)和海洋科技的良性互動(dòng)仍需努力。在各個(gè)沿海地區(qū)層面，陳倩[10]對(duì)環(huán)渤海地區(qū)三省一市的海洋科技投入產(chǎn)出進(jìn)行比較分析，佐證環(huán)渤海地區(qū)的海洋科技實(shí)力；李彬[11]通過多種評(píng)價(jià)方法的組合模型對(duì)山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)進(jìn)行海洋科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示海洋科技轉(zhuǎn)化率是制約山東海洋科技發(fā)展的關(guān)鍵因素；王麗椰[12]根據(jù)江蘇海洋科技發(fā)展現(xiàn)狀分析制約江蘇海洋科技發(fā)展的瓶頸因素；徐長(zhǎng)樂[13]對(duì)上海海洋科技進(jìn)行SWOT分析，認(rèn)為上海應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大海洋科技投入力度；崔旺來[14]對(duì)浙江海洋科技投入產(chǎn)出進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)及比較分析，并提出相關(guān)政策建議；馬志榮[15]對(duì)廣東海洋科技發(fā)展的優(yōu)勢(shì)和面臨的問題進(jìn)行分析，為廣東海洋科技創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施提出政策建議；徐進(jìn)[16]通過構(gòu)建海洋科技創(chuàng)新能力指標(biāo)體系，分析我國(guó)三大海洋經(jīng)濟(jì)示范區(qū)之間的差異情況。此外，謝子遠(yuǎn)[17]、王金平[18]、王雙[19]、石莉[20]分別對(duì)澳大利亞、英國(guó)、韓國(guó)和美國(guó)發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)和海洋科技的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)科技發(fā)展提出建議。以上研究仍遠(yuǎn)不能滿足飛速發(fā)展的海洋科技需求，當(dāng)前研究的視角也仍有狹窄之處[21]；相關(guān)文獻(xiàn)只是單純計(jì)算海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率以及海洋科技效率，缺少海洋科技對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)效率測(cè)度研究；趙楠[22]雖引出貢獻(xiàn)率效率的概念，但缺乏對(duì)效率客觀全面的測(cè)度?；诖耍狙芯恳院Ｑ罂萍歼M(jìn)步貢獻(xiàn)率為切入點(diǎn)，運(yùn)用索羅模型測(cè)算我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，并以其為產(chǎn)出變量，以海洋科技的人力、資本和科技成果為投入變量，以海洋科技系統(tǒng)人員結(jié)構(gòu)和政府影響力為環(huán)境變量，應(yīng)用三階段DEA方法測(cè)度2006—2013年我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)的科技貢獻(xiàn)率效率，并用Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，根據(jù)測(cè)度結(jié)果與分析對(duì)我國(guó)海洋科技發(fā)展提出相關(guān)對(duì)策建議。

1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 索羅模型

美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家索羅(Robert Merton Solow)最早提出科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率[23]，即科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)份額。1957年索羅又提出?？怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步函數(shù)Y=A0eλtKαLβ，其中A0為基期科技水平，λ為科技進(jìn)步率，Y、K、L分別表示t時(shí)期的產(chǎn)出、資本投入和勞動(dòng)力投入，α和β分別表示資本彈性和勞動(dòng)彈性。對(duì)索羅模型進(jìn)行取對(duì)數(shù)、對(duì)t求導(dǎo)、差分替代微分以及替換(相關(guān)過程可參見朱莉芬[24]的研究結(jié)果)可以得到索羅增長(zhǎng)速度方程，即y=λ+αk+βl，λ/y×100%即為科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。

1.1.2 三階段DEA模型

由于傳統(tǒng)DEA模型沒有考慮到環(huán)境因素對(duì)效率所產(chǎn)生的影響，F(xiàn)ried[25]等提出考察外生環(huán)境變量對(duì)效率的影響的四階段DEA模型的評(píng)價(jià)方法；但四階段法仍無法剔除隨機(jī)誤差所造成的影響，因此Fried[26]等進(jìn)一步對(duì)四階段DEA法進(jìn)行優(yōu)化，并提出三階段DEA模型法，既調(diào)整環(huán)境變量的影響，又剔除隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響。本研究采用BCC模型。

三階段DEA模型的構(gòu)建和運(yùn)用包括3個(gè)階段：

(1)第一階段——超效率BCC模型。BCC模型把CCR固定規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)改為可變規(guī)模報(bào)酬，從而將CCR模型中的技術(shù)效率分解為配置效率和純技術(shù)效率，即技術(shù)效率=純技術(shù)效率×配置效率[27]。由于普通的BCC模型并不能體現(xiàn)樣本達(dá)到相對(duì)有效后的效率變化情況，本研究采用超效率DEA-BCC模型，其形式為：

(1)

利用SFA模型回歸的結(jié)果對(duì)n個(gè)決策單元的投入變量數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響，可以算出單純反映管理水平的效率值[30]?；谧钣行У臎Q策單元，以其投入量為基礎(chǔ)，對(duì)其他各樣本投入量調(diào)整為:

(2)

(3)調(diào)整后的超效率BCC模型。用第二階段SFA模型所得到的調(diào)整后的投入量代替原始投入量，產(chǎn)出量仍為原始產(chǎn)出量，并再次運(yùn)用超效率BCC模型進(jìn)行效率評(píng)估，由此得到的各決策單元的效率值就能很好地避免環(huán)境因素和隨機(jī)因素干擾。

1.1.3 Malmquist指數(shù)模型

t時(shí)期和t+1時(shí)期的Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)的幾何平均數(shù)可表示為：

(3)

式中：x、y分別表示t和t+1時(shí)期的投入與產(chǎn)出，D表示不同技術(shù)參照下的距離函數(shù)。進(jìn)一步地，根據(jù)前人研究，Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)可以將綜合效率分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步率變化，技術(shù)效率變化又可以繼續(xù)分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化，即

(4)

M>1表示生產(chǎn)率提高，M<1表示生產(chǎn)率降低，M=1表示生產(chǎn)率不變。

1.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

在計(jì)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率時(shí)，根據(jù)徐士元[31]的研究成果，資本投入量選取沿海地區(qū)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率，勞動(dòng)投入量選取沿海地區(qū)涉海就業(yè)人數(shù)增長(zhǎng)率，產(chǎn)出量選取各沿海省(自治區(qū)、直轄市)海洋生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率。

在計(jì)算各沿海省(自治區(qū)、直轄市)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率時(shí)，需要確定投入、產(chǎn)出指標(biāo)和環(huán)境變量。借鑒樊華[32]的研究成果，以海洋科研機(jī)構(gòu)從業(yè)人員數(shù)量和經(jīng)費(fèi)收入分別作為人力和資本投入，將科技成果作為科技的投入變量?？萍汲晒饕ㄕn題情況、科技論著情況和專利情況，本研究采用主觀賦權(quán)法得到科技成果數(shù)量；發(fā)明專利的技術(shù)含量高且申請(qǐng)數(shù)不受專利授權(quán)機(jī)構(gòu)審查能力的約束[8]，因此專利數(shù)賦權(quán)為0.5，其余賦權(quán)0.25。以科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率作為唯一產(chǎn)出，由于科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率有負(fù)值存在，而DEA模型的指標(biāo)不能為負(fù)值，借鑒劉毅[33]的處理方法，將科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率采用最小-最大規(guī)范化方法進(jìn)行數(shù)據(jù)變換，并映射到[1，5]的數(shù)據(jù)區(qū)間上，變換公式為

(5)

式中：V和V′分別表示原數(shù)據(jù)和處理后的數(shù)據(jù)；maxA、minA、new_maxA、new_minA分別表示原數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)的最大值和最小值。由于是將原數(shù)據(jù)映射到[1，5]的數(shù)據(jù)區(qū)間上，本研究取new_maxA=5，new_minA=1。

根據(jù)戴彬[8]的研究成果，并從諸多環(huán)境影響因素中選取海洋科技系統(tǒng)人員結(jié)構(gòu)和政府影響力作為環(huán)境變量，前者用海洋科技機(jī)構(gòu)從業(yè)人員中研究生的比例體現(xiàn)人力投入的素質(zhì)水平，后者用政府出資額占總籌資額的比例體現(xiàn)政府對(duì)科技投資的支持程度。

上述所有指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來自《中國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)年鑒(2007—2014)》。

2 實(shí)證分析

2.1 海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率

2.1.1 索羅模型參數(shù)的確定

當(dāng)前一般的估算方法有經(jīng)驗(yàn)值法和系數(shù)回歸法[31]。對(duì)索羅模型取對(duì)數(shù)可以得到lnY=lnA+αlnK+βlnL。將2006-2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，然后利用Eviews 8進(jìn)行回歸，可以得到索羅模型參數(shù)回歸結(jié)果(表1)。

表1 索羅模型參數(shù)回歸結(jié)果

同時(shí)，結(jié)果的表達(dá)式為Y=-5.938 919 318 58+0.614 341 299 825×K+ 1.143 883 866 6×L，從結(jié)果和檢驗(yàn)值來看均符合要求。此外，由于假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變，α=α回歸/(α回歸+β回歸)，β=β回歸/(α回歸+β回歸)，即α=0.349 4，β=0.650 6，這一結(jié)果與國(guó)家給定的取值非常接近，因此本研究采取此結(jié)果進(jìn)行海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算。

2.1.2 海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算

根據(jù)索羅模型，得到我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)2006—2013年海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，針對(duì)各極值點(diǎn)，通過求擬合曲線上極值點(diǎn)位置的值予以替代，從而避免特殊年份海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率過大或過小的情況(表2)，其中帶*的表示替代后的擬合數(shù)值。

表2 我國(guó)沿海省(自治區(qū)、直轄市)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率 %

根據(jù)結(jié)果來看，2006—2013年我國(guó)各沿海省(自治區(qū)、直轄市)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率大部分呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)。從時(shí)間層面看，2006—2007年80%以上地區(qū)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)或保持原有狀態(tài)，其中7個(gè)上升的地區(qū)平均上升7.21%。這一趨勢(shì)在2007—2009年發(fā)生變化，期間60%地區(qū)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)或保持原有狀態(tài)，尤其是2008—2009年有50%以上地區(qū)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率出現(xiàn)負(fù)值，其中6個(gè)下降的地區(qū)平均下降8.37%，海洋科技對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到阻滯作用。究其原因有2個(gè)方面。

(1)由于海洋經(jīng)濟(jì)受經(jīng)濟(jì)全球化影響較大，全球范圍內(nèi)出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)使我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展放緩，而勞動(dòng)力投入和資本投入增長(zhǎng)率仍然較高，導(dǎo)致彼時(shí)我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)從低科技密集向勞動(dòng)密集和資本密集方向轉(zhuǎn)變。

(2)我國(guó)海洋科技保持相對(duì)穩(wěn)定，并沒有得到加速發(fā)展以逆轉(zhuǎn)海洋經(jīng)濟(jì)放緩的趨勢(shì)，導(dǎo)致彼時(shí)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率下降。而在2010年海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率又出現(xiàn)較大幅度的上升，除浙江和福建略有下降外，其余9個(gè)地區(qū)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。然而這一趨勢(shì)并沒有延續(xù)，2010—2011年50%以上地區(qū)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率呈下降趨勢(shì)，2011—2012年這一趨勢(shì)達(dá)到頂峰，除兩廣外，其余地區(qū)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率均有下降，9個(gè)地區(qū)的平均下降幅度高達(dá)7.72%。2012—2013年下降趨勢(shì)略有好轉(zhuǎn)，4個(gè)地區(qū)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率出現(xiàn)上升，平均上升幅度達(dá)6.68%，其余7個(gè)地區(qū)的平均下降幅度為4.71%?？傮w來說，我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率波動(dòng)幅度較大，但在整個(gè)計(jì)算跨度內(nèi)呈現(xiàn)小幅度的提升。

從空間層面看，天津、河北、上海、廣東、廣西和海南呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，遼寧在2左右波動(dòng)，江蘇、浙江、福建和山東略有下降。從地區(qū)分布情況可以發(fā)現(xiàn)，華南地區(qū)的廣東、廣西和海南的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在波動(dòng)中上升，而華東地區(qū)的山東、江蘇、浙江、上海和福建有所下降，說明海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的變化具有明顯的地域特征。如何借鑒華南沿海地區(qū)經(jīng)驗(yàn)，提高華東沿海地區(qū)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率值得思考。

2.2 海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率

由于篇幅有限，本研究不再列出由DEA SolverPro 5軟件得到的DEA第一階段結(jié)果；第二階段由Frontier 4.1軟件得到的SFA回歸結(jié)果如表3所示。此外，在計(jì)算過程中，為反映真實(shí)情況，仍采用極值被替代前的數(shù)據(jù)進(jìn)行效率評(píng)價(jià)。

表3 SFA模型的回歸結(jié)果

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%顯著性水平上顯著。

由于研究生比例和政府出資比例這2個(gè)因素是對(duì)各海洋生態(tài)資本投入變量的松弛變量進(jìn)行回歸，當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)值時(shí)，說明增加該因素將有利于減少各投入變量的浪費(fèi)或產(chǎn)出的增加；同理，當(dāng)回歸系數(shù)為正值時(shí)，說明增加該因素將增加各投入變量的浪費(fèi)或產(chǎn)出的減少。人員結(jié)構(gòu)對(duì)3個(gè)投入要素的投入松弛變量的系數(shù)為正，且都分別通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明科技從業(yè)人員的受教育水平對(duì)海洋科技的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力有明顯意義；尤其是當(dāng)其改善時(shí)，從業(yè)人員、籌資額和科技3項(xiàng)投入指標(biāo)也全部隨之得到大幅度改善。政府影響力對(duì)從業(yè)人員、籌資額和科技3項(xiàng)投入要素的投入松弛變量的系數(shù)為負(fù)，但僅科技投入未通過10%的顯著性檢驗(yàn)，從業(yè)人員和籌資額投入變量的松弛變量都通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明政府影響力越低，從業(yè)人員、籌資額和科技投入要素越有改善。然而從三者的顯著性來看，前二者的顯著性更高，科技投入松弛變量的顯著性較低，即政府出資比例越低，從業(yè)人員和籌資額改善越明顯；但單純從政府獲得的科技投入所能形成的改善程度畢竟有限，這就要求我國(guó)海洋科技需在更大程度上吸引民間資本、適當(dāng)降低政府投資比例，實(shí)現(xiàn)又好又快發(fā)展。

根據(jù)SFA 的結(jié)果對(duì)原投入數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，重新調(diào)整各沿海地區(qū)的投入量，保持原有產(chǎn)出量不變，通過繼續(xù)應(yīng)用DEA SolverPro 5軟件，得到海洋科技人員結(jié)構(gòu)和政府影響力的環(huán)境變量以及隨機(jī)誤差雙重影響的沿海11省(自治區(qū)、直轄市)海洋科技驅(qū)動(dòng)力作用的效率值(表4)。

表4 2006—2013年我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率

從橫向來看，我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率大致分為3種情況：①天津、浙江、山東呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，其中天津和浙江表現(xiàn)為先大幅度上升、再小幅度下降，山東表現(xiàn)為波動(dòng)后上升；②河北、上海、廣西、海南呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，其中河北、上海和海南表現(xiàn)為先大幅度下降、經(jīng)過短暫回升后再小幅度下降，廣西表現(xiàn)為波動(dòng)緩慢下降；③遼寧、江蘇、福建、廣東呈現(xiàn)小幅度波動(dòng)，其中遼寧、江蘇和廣東表現(xiàn)為先在一定程度上上升再回落，福建表現(xiàn)為在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。此外，天津、上海、江蘇、山東的效率值較高，河北、遼寧、浙江、福建、廣西和海南的效率值較低，其中浙江、福建、廣西和海南的效率值一直較低，在未來幾年內(nèi)出現(xiàn)大幅度上升的可能性較小。

從縱向來看，2006—2007年我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率有漲有落，整體變化情況并不明顯；2007—2009年大部分得到提升，2009—2010年繼續(xù)保持上升，整體呈現(xiàn)緩慢上升趨勢(shì)；2010—2011年出現(xiàn)波動(dòng)，表現(xiàn)為4個(gè)地區(qū)繼續(xù)上升、5個(gè)地區(qū)出現(xiàn)下降，2個(gè)地區(qū)保持不變；2011—2013年出現(xiàn)大幅度回落，8個(gè)地區(qū)有明顯回落，其余地區(qū)或保持不變或出現(xiàn)小幅度上升。從整體上看，2006—2013年我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率可以表述為：波動(dòng)→上升→波動(dòng)→回落。這與海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的變動(dòng)情況正好相反，即在海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率低時(shí)，海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率反而高；在海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率高時(shí)，海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率反而低。這種趨勢(shì)說明在海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展放緩時(shí)，高效率的海洋科技給予海洋經(jīng)濟(jì)大力支持；而在海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好時(shí)，海洋科技并沒有實(shí)現(xiàn)高效率的共同發(fā)展。

總之，不管從橫向還是縱向看，我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率總體較低。為更好地驅(qū)動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展，必須繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)海洋科技的重視。沿海地區(qū)效率值變化的原因可能各不相同，因此在提出相關(guān)對(duì)策建議前必須首先明確各自變化原因，即具體分析是技術(shù)變化或規(guī)模效率變化。

2.3 海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率全要素生產(chǎn)率的變化分析

DEA方法僅對(duì)我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率進(jìn)行基于靜態(tài)的比較，而缺乏動(dòng)態(tài)性的比較，Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)模型則應(yīng)用面板數(shù)據(jù)很好地解決這一問題。本研究在原有三階段超效率BCC模型的基礎(chǔ)上，以經(jīng)SFA修正過的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為變量，引入Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)模型，以進(jìn)一步從動(dòng)態(tài)角度全面分析我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率全要素生產(chǎn)率的變化情況，并具體考查其變化原因是技術(shù)變化還是規(guī)模效率變化占主要地位。

利用DEAP 2.1軟件從橫向和縱向2個(gè)維度對(duì)2006—2013年我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)分解(表5)。

表5 2006—2013年我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市) Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)及其分解指標(biāo)

從縱向看，2006—2013年全要素效率平均值為0.778，即全要素效率年均下降22.2%，總體上具有較為明顯的遞減趨勢(shì)。技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化的均值分別為1.037、1.019、1.018，表示其增長(zhǎng)率分別為3.7%、1.9%和1.8%，因此全要素效率下降的主要原因是技術(shù)變化的下降；技術(shù)變化平均值為0.750，表示技術(shù)變化年均下降25%，這一大幅度下降趨勢(shì)直接導(dǎo)致全要素效率22.2%的年下降水平。

從橫向看，2006—2013年全要素效率及其Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)分解值具有一定的特點(diǎn)：①技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化在數(shù)值上接近，5個(gè)地區(qū)(天津、河北、遼寧、廣西、海南)完全一致，其余地區(qū)最大差值為0.1，說明技術(shù)效率和規(guī)模效率基本保持一致。②純技術(shù)效率變化維持在1.000的水平上下，其中最大為1.095、最小為0.982，波動(dòng)范圍在0.100以內(nèi)，說明純技術(shù)效率基本保持同步協(xié)調(diào)發(fā)展，區(qū)域間沒有太大差距。③技術(shù)變化和規(guī)模效率變化不同于純技術(shù)效率變化相對(duì)維持在同一水平，而是均存在巨大差異，因此探討全要素效率是由技術(shù)變化還是由規(guī)模效率變化造成的，對(duì)深化海洋產(chǎn)業(yè)體制改革、加強(qiáng)海洋科技創(chuàng)新等有重要意義。

本研究展示我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)各年的技術(shù)變化、規(guī)模效率變化和全要素效率情況(圖1)。由于2009—2011年起伏過大，主要基于各地2008年和2012年效率情況，并根據(jù)其余年份變化情況對(duì)2009—2011年效率進(jìn)行優(yōu)化處理，以期反映各地效率變化的總體態(tài)勢(shì)。

圖1 我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市) 海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率全要素分解

根據(jù)圖1，我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)的全要素效率既有技術(shù)變化占主導(dǎo)因素的，也有規(guī)模效率變化為主要原因的，還有由技術(shù)變化和規(guī)模效率變化共同引致的。其中，天津、遼寧和福建的規(guī)模效率變化與全要素效率變化情況較為一致，說明在這3個(gè)地區(qū)規(guī)模效率變化占主要地位；上海、廣西和海南的技術(shù)變化與全要素效率變化情況較為一致，尤其是廣西完全一致，說明在這3個(gè)地區(qū)技術(shù)變化是主導(dǎo)力量；河北、江蘇、浙江、山東和廣東的全要素效率是由技術(shù)變化和規(guī)模效率變化共同驅(qū)動(dòng)的，除河北外，江蘇、浙江、山東和廣東均在海洋發(fā)展中居于前列，海洋科技建設(shè)較好，海洋科技發(fā)展程度較高，因此海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率由技術(shù)變化和規(guī)模效率變化共同決定。

3 結(jié)論和對(duì)策建議

本研究通過構(gòu)建海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的索羅模型，測(cè)算出我國(guó)沿海11省(自治區(qū)、直轄市)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率情況，結(jié)果表明：2006—2013年我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)不斷變化的態(tài)勢(shì)，在波動(dòng)中有小幅度上升，但整體仍較低，發(fā)展形勢(shì)也不明朗。繼而以海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率為切入點(diǎn)，以人力、資本和科技為投入，以海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為產(chǎn)出，以人員結(jié)構(gòu)和政府影響力為環(huán)境變量，利用三階段DEA模型測(cè)度沿海11省(自治區(qū)、直轄市)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的效率值，結(jié)果表明：從SFA回歸結(jié)果看，人員結(jié)構(gòu)對(duì)人力、資本和科技都有顯著的正向作用，政府影響力對(duì)人力和資本有顯著的負(fù)向作用；從最終結(jié)果看，河北、遼寧、上海、山東和海南的海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，天津、江蘇、浙江、福建和廣東呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，廣西的變化則較為平穩(wěn)；從整體上看，2006—2013年我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率可以表述為2006—2007年有較大變化、2007—2012年變化較為平緩、2012—2013年變化加大。為厘清變化原因及其動(dòng)態(tài)變化情況，將海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的效率值進(jìn)行Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)分解，結(jié)果表明：沿海11省(自治區(qū)、直轄市)總體上全要素效率受技術(shù)變化影響較大；各地區(qū)又不相同，其中天津、遼寧和福建受規(guī)模效率變化影響較大，技術(shù)變化則在上海、廣西和海南的影響因素中占主導(dǎo)地位，海洋經(jīng)濟(jì)水平整體較高的江蘇、浙江、山東和廣東則同時(shí)受規(guī)模效率變化和技術(shù)變化的雙重驅(qū)動(dòng)。

依據(jù)分析結(jié)論及各地區(qū)科技水平、資源稟賦特點(diǎn)，為提高海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率及其效率，實(shí)現(xiàn)海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，提出以下對(duì)策建議。

(1)推動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)與海洋科技的協(xié)同發(fā)展。依據(jù)索羅模型，海洋科技并未對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到較大驅(qū)動(dòng)作用，仍存在海洋科技不能有效適應(yīng)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深層次問題。發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)必須依靠海洋科技支撐，在海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中應(yīng)更加重視海洋科技對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)的支撐和驅(qū)動(dòng)作用，建立海洋經(jīng)濟(jì)與海洋科技相結(jié)合的科技興海綜合體，深化海洋科技體制改革，改變海洋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，實(shí)現(xiàn)科技興海，提升海洋科技發(fā)展水平，使海洋科技成為海洋經(jīng)濟(jì)快速、可持續(xù)發(fā)展的引領(lǐng)力量，促進(jìn)我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)與海洋科技的協(xié)調(diào)發(fā)展。沿海地區(qū)應(yīng)根據(jù)自身區(qū)位優(yōu)勢(shì)和發(fā)展特點(diǎn)，積極探索和組織實(shí)施具有特色的海洋經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展模式，促進(jìn)海洋經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。

(2)加強(qiáng)海洋科技人才培養(yǎng)，提升科技人才素質(zhì)。海洋科技從業(yè)人員是海洋科技創(chuàng)新的重要主體，從SFA回歸結(jié)果來看，科技從業(yè)人員的受教育水平對(duì)于提升海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的效率有明顯意義。我國(guó)迫切需要進(jìn)行海洋科技人員結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，培養(yǎng)一批具備多學(xué)科知識(shí)、多方面素養(yǎng)、多種類海洋專業(yè)知識(shí)的海洋科技從業(yè)人員。沿海地區(qū)應(yīng)重視提高海洋高等教育，調(diào)整解決海洋高等教育專業(yè)單一、結(jié)構(gòu)不合理的問題，加大海洋高層次人才的培養(yǎng)，培養(yǎng)一批具有較好基礎(chǔ)理論知識(shí)、較強(qiáng)實(shí)踐能力和能夠從事海洋科技研究的高端人才，增加海洋科技人員中碩士生和博士生的比例，注重培養(yǎng)其基礎(chǔ)性研究和具有前瞻性重大課題研究的水平，開展海洋技術(shù)國(guó)際交流與合作；大力發(fā)展海洋職業(yè)教育，培養(yǎng)海洋技能型人才，提高海洋從業(yè)者素質(zhì)；加強(qiáng)海洋科技人才的引進(jìn)，完善海洋科技人才培養(yǎng)開發(fā)、評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)、選拔任用和激勵(lì)保障等政策機(jī)制，切實(shí)提高海洋科技人才的整體水平。

(3)創(chuàng)新投融資渠道，增加對(duì)海洋科技的投入。從SFA回歸結(jié)果來看，政府出資比例越低，從業(yè)人員和籌資額改善越明顯，但科技投入的改善程度有限，因此應(yīng)適當(dāng)弱化政府在海洋科技發(fā)展過程中的主導(dǎo)作用，在更大程度上吸引民間資本，加大民間資本在海洋科技投入中的比重。政府應(yīng)實(shí)施優(yōu)惠的稅收政策和財(cái)政政策，鼓勵(lì)與引導(dǎo)民間資本參與海洋事業(yè)發(fā)展，引導(dǎo)社會(huì)各主體重視和加強(qiáng)科技投入，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)海洋科技產(chǎn)業(yè)的信貸支持力度；鼓勵(lì)企業(yè)、社會(huì)團(tuán)體和中介機(jī)構(gòu)參與海洋科技創(chuàng)新及成果推廣應(yīng)用；制定社會(huì)支持海洋科技發(fā)展的金融政策，努力形成多元化的投資融資渠道，用市場(chǎng)機(jī)制推動(dòng)海洋科技的發(fā)展。

(4)促進(jìn)海洋科技成果轉(zhuǎn)化，提升海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率。從三階段DEA總體結(jié)果來看，我國(guó)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率仍處于較低水平，各地區(qū)有漲有落但變化不明顯。為更好地發(fā)揮海洋科技對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動(dòng)作用，必須重視海洋科技進(jìn)步對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)，在提高海洋科技創(chuàng)新能力以及加強(qiáng)海洋科技人才培養(yǎng)和創(chuàng)新投融資渠道的基礎(chǔ)上，促進(jìn)科技成果向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，提高海洋科技成果轉(zhuǎn)化效益。應(yīng)建立海洋科技成果轉(zhuǎn)化平臺(tái)，完善三位一體的產(chǎn)學(xué)研發(fā)展模式，調(diào)動(dòng)政府、市場(chǎng)和中介機(jī)構(gòu)的力量促進(jìn)海洋科技成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用；將海洋科技進(jìn)步轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實(shí)的海洋經(jīng)濟(jì)增量，真正發(fā)揮海洋科技對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用。

(5)擴(kuò)大海洋科研機(jī)構(gòu)規(guī)模，提升科技創(chuàng)新能力。從海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率全要素生產(chǎn)率變化的Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)分解研究可以看出，要提高我國(guó)整體海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率，需根據(jù)各地區(qū)實(shí)際情況采取相應(yīng)政策。①天津、遼寧和福建應(yīng)重視規(guī)模效率對(duì)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率的主導(dǎo)作用，集中人力和資本投入，擴(kuò)大海洋科研機(jī)構(gòu)規(guī)模，不斷引導(dǎo)海洋科研機(jī)構(gòu)的合并、重組，通過集約發(fā)展、跨學(xué)科發(fā)展和強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合等手段，實(shí)現(xiàn)海洋科技資源的優(yōu)化配置；為避免出現(xiàn)科研機(jī)構(gòu)規(guī)模大而不強(qiáng)、效率低下的問題，應(yīng)創(chuàng)新科研機(jī)構(gòu)管理體制，培育若干具有一定規(guī)模的研究團(tuán)隊(duì)，形成研究?jī)?yōu)勢(shì)并不斷擴(kuò)大研究范圍，從而提高效率水平，推動(dòng)海洋科技對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動(dòng)作用。②上海、廣西和海南應(yīng)重視技術(shù)變化的影響，堅(jiān)持海洋創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，努力打造企業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)，提升我國(guó)海洋科技自主創(chuàng)新能力；改變傳統(tǒng)的政府主導(dǎo)、企業(yè)參與的科技創(chuàng)新發(fā)展模式，建立市場(chǎng)引領(lǐng)、企業(yè)自主的發(fā)展模式，實(shí)現(xiàn)科技資源的優(yōu)化配置；充分發(fā)揮海洋技術(shù)創(chuàng)新對(duì)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率的拉動(dòng)效應(yīng)，促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)化與應(yīng)用的區(qū)域間交流與合作；加強(qiáng)國(guó)內(nèi)外海洋科技交流與合作，借鑒國(guó)外先進(jìn)海洋技術(shù)。③河北、江蘇、浙江、山東和廣東應(yīng)同時(shí)重視規(guī)模效率變化和技術(shù)變化因素對(duì)海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率效率的影響，擴(kuò)大海洋科研機(jī)構(gòu)規(guī)模，形成科研機(jī)構(gòu)規(guī)模大、實(shí)力強(qiáng)、效率高的局面；更加注重科技創(chuàng)新的作用，完善海洋科技體制機(jī)制，鼓勵(lì)有條件的企業(yè)提升自身科技創(chuàng)新能力，增加海洋科技投入，提高海洋科技創(chuàng)新效率，整合與優(yōu)化海洋科技創(chuàng)新資源。④海洋科技可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵在于產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合，應(yīng)努力形成中小型科研機(jī)構(gòu)、中小海洋科技企業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)投資三位一體產(chǎn)業(yè)化運(yùn)作的海洋科技發(fā)展模式[34]，提高產(chǎn)學(xué)研合作的廣度和深度?？蓜?chuàng)建高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)合作的交流平臺(tái)，依托科技共享平臺(tái)將各地區(qū)的海洋科技信息、研究成果和技術(shù)需求等進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)公開，實(shí)現(xiàn)外地科技為本地所用，為科研院所和企業(yè)合作提供更廣泛的交流平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)海洋科研力量的有機(jī)整合，解決我國(guó)海洋科研成果轉(zhuǎn)化率不高的問題，實(shí)現(xiàn)海洋科技和海洋經(jīng)濟(jì)的跨越式發(fā)展。

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The Efficiency of Chinese Marine Science and Technology Progress Contribution Rate：Based on Solow and Three-stage DEA Model

DU Haidong1,GUAN Wei1，2，WANG Song1，LIANG Xiangbo3

(1.Center for studies of Marine Economy and Sustainable Development，Liaoning Normal University，Dalian 116029，China；2.School of Urban and Environment，Liaoning Normal University，Dalian 116029，China;3.National Ocean Technology Center，Tianjin 300112，China)

Marine science and technology is the driving force of the development of the future marine economy in China.To clarify the contribution of this driving force，this paper measured the contribution rate of scientific and technological progress and the efficiency of the eleven coastal provinces and cities of China in 2006—2013，by the Solow Model and the three-stage DEA.By using the Malmquist index model，the efficiency change of the contribution rate of scientific and technological progress was analyzed.The results showed that the contribution rate of marine science and technology progress in our country has changed greatly from the view of time，especially the decrease of 2011—2013；from the spatial perspective，the contribution rate of Guangdong，Guangxi and Hainan in Southern China increased，while the contribution rate of Shanghai，Jiangsu，Zhejiang and Fujian in East China decreased.According to the Malmquist index to determine the reason of efficiency variation，Tianjin，Liaoning and Fujian are the scale efficiency，Shanghai，Guangxi and Hainan are the reason of technological change，and Hebei，Jiangsu，Zhejiang，Shandong and Guangdong are affected by the both.Some relevant recommendations were also put forward.

Scientific and technological progress contribution rate，Marine technology，Technological innovation，Sustainable development

2016-10-15；

2017-03-08

教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目(14JJD790044)；遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(L2013411).

杜海東，碩士研究生，研究方向?yàn)閰^(qū)域發(fā)展與規(guī)劃，電子信箱：duhaidongbest@163.com

P7

A

1005-9857(2017)04-0070-11