揭曉蒙 汪永生 王文濤
(1.中國21世紀(jì)議程管理中心,北京 100038;2.中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院,北京 100081)
黨的十八大以來,習(xí)近平總書記指出要進(jìn)一步關(guān)心海洋、認(rèn)識海洋、經(jīng)略海洋。加快中國海洋科技創(chuàng)新能力建設(shè)是促進(jìn)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力,也是落實(shí)“海洋強(qiáng)國”戰(zhàn)略的重要支撐。[1]近年來,中國不斷加大海洋科技扶持力度,涉??蒲薪?jīng)費(fèi)年均增長超過13%,(1)數(shù)據(jù)來源于《中國海洋統(tǒng)計(jì)年鑒(2012-2016)》。海洋科技事業(yè)取得了顯著成就;但與此同時還存在投入擁擠、產(chǎn)出不足的失衡現(xiàn)象,并且海洋科技發(fā)展水平的區(qū)域差異也十分明顯。[2]涉海企業(yè)是海洋科技創(chuàng)新的主體力量,伴隨數(shù)量增長和規(guī)模壯大,其對海洋科技進(jìn)步發(fā)揮的決定性作用日益凸顯?!丁笆濉焙Q箢I(lǐng)域科技創(chuàng)新專項(xiàng)規(guī)劃》在總體思路中也明確提出要“完善以企業(yè)為主體的海洋科技創(chuàng)新體系,有效提升海洋科技創(chuàng)新和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化能力”。因此,合理測算涉海企業(yè)的科技投入產(chǎn)出效率,發(fā)現(xiàn)不同類型企業(yè)之間創(chuàng)新效率的差異及其空間分異,對優(yōu)化涉海資源配置與投入結(jié)構(gòu),實(shí)施科學(xué)的、差別化的海洋科技資源投放策略,以及增強(qiáng)中國海洋科技創(chuàng)新實(shí)力均具有十分重要的指導(dǎo)意義。
在研究對象方面,學(xué)者們大多站在區(qū)域角度審視沿海省份或城市的海洋科技創(chuàng)新能力,其中,對沿海11個省份的討論最多。[3][4]也有部分研究選擇沿海城市為分析對象,既包括單個城市的案例分析,也包括區(qū)域內(nèi)的城市群,如山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)、[5]長三角沿海城市。[6]在研究內(nèi)容方面,已有研究的同質(zhì)化程度較高,關(guān)注重點(diǎn)集中于區(qū)域或產(chǎn)業(yè)的海洋創(chuàng)新效率評價(jià)與競爭力評價(jià)。[7][8][9][10]評價(jià)角度既有從時間維度展開動態(tài)分析,也有從空間維度進(jìn)行差異比較。在研究方法方面,學(xué)者們采用了多種單一或組合模型進(jìn)行海洋科技創(chuàng)新能力的量化評價(jià)。單一模型如使用DEA方法評價(jià)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率,[11]或進(jìn)一步結(jié)合Malmquist指數(shù)分析海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率。[12]組合模型的形式更加多樣,涉及到的方法包括相關(guān)系數(shù)法、熵值法、主成分分析、層次分析法、聚類分析法、模糊綜合評價(jià),等等。[13][14]
總結(jié)而言,首先,以省或者市級區(qū)域?yàn)檠芯繉ο?,忽視了科技?chuàng)新能力根本上來自區(qū)域內(nèi)的企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)。作為創(chuàng)新活動的主體力量,從企業(yè)角度討論海洋科技創(chuàng)新能力十分必要,但是相關(guān)研究較為缺乏。其次,雖然一些研究關(guān)注到了海洋產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率,但是沒有區(qū)別出海洋產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部特征,如不同所有制類型、不同研究方向的涉海企業(yè),它們的科技創(chuàng)新能力往往存在顯著差別。另外,很多研究方法難以有效解決復(fù)合指標(biāo)的效率估計(jì)及其賦權(quán)和量綱處理等問題,而DEA方法計(jì)算的估計(jì)值更加接近客觀有效狀態(tài),但環(huán)境變量對結(jié)果可靠性的影響仍需進(jìn)一步規(guī)避。最后,由于既有的評價(jià)指標(biāo)設(shè)置側(cè)重于區(qū)域整體屬性,即使是具體到海洋科技企業(yè),指標(biāo)選擇也存在一定主觀性。
基于上述,本文嘗試做出如下拓展:首先,選擇涉海企業(yè)為研究對象,更加細(xì)致地分析海洋科技創(chuàng)新主體的效率差異,并且擴(kuò)大企業(yè)樣本數(shù)量,以更廣的覆蓋面審視中國海洋科技創(chuàng)新的微觀形態(tài);再者,進(jìn)一步豐富研究內(nèi)容,除了從區(qū)域角度評價(jià)海洋科技創(chuàng)新能力以外,還根據(jù)企業(yè)性質(zhì)與研究方向分析創(chuàng)新差異,后者在以往研究中經(jīng)常被忽視;最后,本文采用三階段DEA模型,以克服傳統(tǒng)DEA分析中環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響,從而更加真實(shí)地反映涉海企業(yè)創(chuàng)新的效率水平。
1、三階段DEA模型
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是一種評價(jià)具有多投入、多產(chǎn)出指標(biāo)的相對有效的非參數(shù)方法。其中,BCC模型是在CCR模型基礎(chǔ)上,將“規(guī)模報(bào)酬不變”條件修正為“規(guī)模報(bào)酬可變”,從而將CCR模型得到的技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。技術(shù)效率衡量的是決策單元(DMU)的綜合效率,即投入一定時產(chǎn)出最大或產(chǎn)出一定時投入最?。患兗夹g(shù)效率反映的是DMU資源配置的充分合理程度,以及經(jīng)營管理與技術(shù)水平的相對高低;規(guī)模效率反映的是DMU的投入與產(chǎn)出是否達(dá)到規(guī)模收益最優(yōu),即增加單位投入得到的產(chǎn)出增加最大。
由于傳統(tǒng)DEA模型無法剔除外部干擾因素對每個DMU效率結(jié)果的影響,F(xiàn)ried等人于2002年提出了三階段DEA模型,試圖將環(huán)境因素與隨機(jī)誤差分離出來。三階段DEA將傳統(tǒng)DEA與隨機(jī)前沿分析(Stochastic Frontier Analysis, SFA)方法相結(jié)合,運(yùn)用SFA對第一次DEA測算結(jié)果中包含的環(huán)境因素和隨機(jī)誤差等進(jìn)行剝離,然后再次運(yùn)用DEA進(jìn)行效率測算。由此得到的效率結(jié)果能夠更精確地反映DMU的真實(shí)效率。目前,三階段DEA已被廣泛用于評價(jià)各種存在外部環(huán)境影響的投入產(chǎn)出效率。
參考企業(yè)科技創(chuàng)新效率的相關(guān)文獻(xiàn),[15]本文第一階段同樣采用投入導(dǎo)向的BCC模型。由于第一階段DEA算出的投入松弛值受到管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)誤差三者的綜合影響,無法區(qū)分影響企業(yè)創(chuàng)新能力的真正原因。所以,需要進(jìn)入第二階段,通過構(gòu)建相似SFA模型對第一階段的松弛變量進(jìn)行分解,剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計(jì)誤差的干擾。[16]利用每個DMU的投入松弛變量為因變量構(gòu)建的SFA模型如下:
sij=fj(zi,βj)+vij+uij,i=1,2,…,N,j=1,2,…,P
(1)
其中,sij表示第i個DMU第j項(xiàng)投入的松弛變量值,fj(zi,βj)表示環(huán)境變量對sij的影響,vij為隨機(jī)誤差項(xiàng),且服從均值為0的正態(tài)分布,uij表示管理無效率,服從半正態(tài)分布。
進(jìn)一步地,根據(jù)SFA模型的回歸結(jié)果對DMU的投入進(jìn)行調(diào)整可得:
(2)
第三階段使用經(jīng)過第二階段調(diào)整后的投入值,重新代入傳統(tǒng)的BCC模型,即可得到剝離了環(huán)境因素與隨機(jī)誤差影響的相對效率值。因此,第三階段求得的DMU效率能夠更加客觀準(zhǔn)確地反映涉海企業(yè)科技創(chuàng)新能力的差異。
2、空間自相關(guān)
為了反映涉??萍计髽I(yè)在空間分布上是否存在相關(guān)性,本文采用局部莫蘭指數(shù)來分析空間聚集或交互作用。測算公式如下:
(3)
已有研究對于海洋科技創(chuàng)新的投入指標(biāo)通常包括人員和經(jīng)費(fèi)兩個方面,產(chǎn)出指標(biāo)包括發(fā)明專利、科技論文和著作等。[2][6]少數(shù)研究同時還考慮了投入結(jié)構(gòu),如高級職稱科研人員比例,[14]以及產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)效益。[8]
本文則對已有研究的指標(biāo)進(jìn)行綜合,共選取了四個投入指標(biāo)和四個產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)包括人員和經(jīng)費(fèi)兩個方面。其中,涉??蒲腥藛T總數(shù)(X1)反映人員的投入規(guī)模;涉??蒲腥藛T中高級職稱的比例(X2)反映人員的投入質(zhì)量;涉??蒲薪?jīng)費(fèi)(X3)反映經(jīng)費(fèi)的投入規(guī)模,涉海科研經(jīng)費(fèi)占企業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入的比例(X4)反映企業(yè)在涉??萍碱I(lǐng)域的投入力度。產(chǎn)出指標(biāo)包括知識和價(jià)值兩個方面。其中,知識產(chǎn)出既包括涉??萍颊撐陌l(fā)表數(shù)(Y1),還包括涉海發(fā)明專利授權(quán)數(shù)(Y2);價(jià)值方面,分別通過涉海技術(shù)服務(wù)/產(chǎn)品的產(chǎn)值(Y3)和利潤率(Y4)來體現(xiàn)產(chǎn)出的效益與質(zhì)量。
環(huán)境變量的選取主要參考其他行業(yè)或領(lǐng)域創(chuàng)新效率評價(jià)的相關(guān)研究。[17][18]共包括企業(yè)所在地區(qū)的GDP(Z1)、財(cái)政支出中科技事業(yè)占比(Z2)、外商直接投資總額比地區(qū)固定資產(chǎn)投資額(Z3)、進(jìn)出口總額占GDP的比例(Z4)四個。
為更好地摸清中國海洋科技創(chuàng)新工作基礎(chǔ),中國21世紀(jì)議程管理中心結(jié)合技術(shù)預(yù)測基礎(chǔ)性工作,面向中國主要涉海機(jī)構(gòu)開展了科技投入與產(chǎn)出問卷調(diào)查,其中覆蓋了104家具有海洋業(yè)務(wù)的企業(yè),剔除數(shù)據(jù)缺失較嚴(yán)重的9個樣本,最后確定95家涉海企業(yè)作為分析對象。其中,國有企業(yè)49家、非國有(私營、外資和轉(zhuǎn)制等)企業(yè)46家,分布在全國17個省(直轄市、自治區(qū))。調(diào)查問卷還要求企業(yè)根據(jù)自身實(shí)際情況選擇涉海研究方向,并依據(jù)《中國海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》一般分類標(biāo)準(zhǔn)提供相應(yīng)提示選項(xiàng),包括海洋基礎(chǔ)科學(xué)研究(海洋自然科學(xué)、社會科學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、生物醫(yī)藥)、海洋工程技術(shù)研究(海洋化學(xué)工程、生物工程、交通運(yùn)輸、能源開發(fā)、環(huán)境工程、河口水利工程,以及其他海洋工程技術(shù))、海洋信息服務(wù)(海洋信息產(chǎn)品、信息處理軟件和信息咨詢服務(wù))和海洋技術(shù)服務(wù)(海洋工程管理服務(wù)及其他海洋專業(yè)技術(shù)服務(wù))四類。
使用DEAP2.1軟件測算了95家涉海企業(yè)2017年的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率,如表1所示。參考張建清等等關(guān)于創(chuàng)新能力的劃分方式,[19]本文認(rèn)為DEA效率低于0.2表示弱創(chuàng)新能力,[0.2,0.5)表示較弱,[0.5,0.8)表示一般,[0.8,1)表示較強(qiáng),等于1表示強(qiáng),也即處于效率的前沿面上。
表1 涉海企業(yè)科技創(chuàng)新的DEA效率
在95家涉海企業(yè)中,綜合效率達(dá)到最佳有效狀態(tài)(等于1)的企業(yè)共有22家,占總體的1/5以上,處于較強(qiáng)水平的只有7家,處于一般水平的有15家,低于一般水平共有51家。純技術(shù)效率相對較高,接近1/3的企業(yè)達(dá)到有效狀態(tài),規(guī)模效率達(dá)到最佳有效的企業(yè)數(shù)量與綜合效率相持平,但前者的效率區(qū)間分布高于后者??傮w上看,95家企業(yè)的綜合效率均值為0.51,純技術(shù)效率均值為0.72,規(guī)模效率均值為0.66。純技術(shù)效率高于規(guī)模效率,創(chuàng)新效率總體較低更多是由規(guī)模效率低引起的。從第一階段的評價(jià)結(jié)果看:在沒有剔除環(huán)境變量和隨機(jī)因素影響的情況下,中國涉海企業(yè)的科技創(chuàng)新效率相對較低,仍有較大的提升空間。
將第一階段得到的海洋科技創(chuàng)新投入指標(biāo)的松弛變量作為被解釋變量,將95家企業(yè)所在地區(qū)的GDP、財(cái)政支出中科技事業(yè)占比、外商直接投資總額比地區(qū)固定資產(chǎn)投資額和進(jìn)出口總額占GDP比例四個環(huán)境變量作為解釋變量。利用Frontier4.1進(jìn)行SFA回歸分析,研究四個環(huán)境變量對于四個投入松弛變量的影響,結(jié)果如表2所示。
表2 涉海企業(yè)科技創(chuàng)新效率的SFA回歸結(jié)果
注:括號內(nèi)為t檢驗(yàn)值,**、***分別表示在5%、1%顯著水平下顯著。
由表2可知,γ值均接近1,說明各參數(shù)估計(jì)值滿足顯著性檢驗(yàn)的要求,剝離環(huán)境變量和統(tǒng)計(jì)誤差的影響是必要的?;貧w系數(shù)表示環(huán)境變量對投入松弛變量的影響程度。如果系數(shù)為正,表示環(huán)境變量的增加會提升投入指標(biāo)的松弛值,導(dǎo)致不變產(chǎn)量下投入浪費(fèi)的增加或是不變投入下產(chǎn)出的下降,反之亦然。以四個環(huán)境變量對涉海科研人員總數(shù)(X1)松弛變量的影響為例,它們的回歸系數(shù)均通過1%的顯著性檢驗(yàn)。其中,企業(yè)所在地區(qū)的GDP(Z1)對X1松弛變量的回歸系數(shù)為正,表示經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)可能越容易出現(xiàn)對海洋科技人才的過度投入。財(cái)政支出中科技事業(yè)占比(Z2)和外商直接投資總額占地區(qū)固定資產(chǎn)投資額(Z3)對X1松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù),說明地方政府提高對科技投入的重視以及擴(kuò)大外商投資比重,將會提升涉海企業(yè)的科技創(chuàng)新效率,有利于減少企業(yè)科技創(chuàng)新的人員投入冗余。進(jìn)出口總額占GDP比例(Z4)對X1松弛變量的回歸系數(shù)為正,說明擴(kuò)大區(qū)域?qū)ν赓Q(mào)易聯(lián)系和開放水平,將會帶動涉海企業(yè)投入更多的科研人員,但并沒有改進(jìn)企業(yè)的運(yùn)營和管理技術(shù)。因此,僅僅根據(jù)貿(mào)易水平改善而盲目地增加科研人員會造成投入浪費(fèi)。
1、按企業(yè)性質(zhì)的效率結(jié)果
利用第二階段調(diào)整后的投入指標(biāo)與原始產(chǎn)出指標(biāo),重新計(jì)算95家企業(yè)的海洋科技創(chuàng)新效率。通過觀察調(diào)整前后的效率值變化,可以比較每家企業(yè)創(chuàng)新效率的提升或降低情況。圖1-圖3分別表示調(diào)整前后企業(yè)在綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率上的增減情況。此外,相關(guān)研究表明,不同所有制將導(dǎo)致企業(yè)在經(jīng)營狀況、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和技術(shù)基礎(chǔ)上形成差異,進(jìn)而影響企業(yè)的創(chuàng)新效率。[20]但究竟是國有企業(yè)創(chuàng)新效率更高,[21]還是私營企業(yè)的創(chuàng)新績效更強(qiáng),[22][23]目前仍存在爭論。為此,本文進(jìn)一步將涉海企業(yè)分為國有和非國有兩類,以明確不同所有制性質(zhì)下海洋領(lǐng)域的企業(yè)創(chuàng)新效率差異。
圖1 涉海企業(yè)調(diào)整前后的綜合效率變化圖
由圖1可知,調(diào)整后處于綜合效率前沿面上的企業(yè)數(shù)量從22家減少到18家。其中,國有企業(yè)占9家,相比調(diào)整前減少3家;非國有企業(yè)也占9家,相比調(diào)整前減少1家。從效率的增減情況看,49家國有企業(yè)綜合效率平均降低0.05,提高與降低的企業(yè)數(shù)量分別為13家(26.5%)和25家(51%)。46家非國有企業(yè)綜合效率平均降低0.04,提高與降低的企業(yè)數(shù)量分別為12家(26.1%)和26家(56.5%)。這表明,非國有企業(yè)在創(chuàng)新資源配置與技術(shù)優(yōu)勢發(fā)揮上優(yōu)于國有企業(yè),但同時也要注意到,調(diào)整后的國有企業(yè)創(chuàng)新效率依然比非國有企業(yè)高0.06。
圖2 涉海企業(yè)調(diào)整前后的純技術(shù)效率變化圖
由圖2可知,調(diào)整后純技術(shù)效率達(dá)到1的企業(yè)數(shù)量從31家增加到35家。其中,國有企業(yè)占19家,相比調(diào)整前增加3家;非國有企業(yè)占16家,相比調(diào)整前增加1家。從效率的增減情況看,49家國有企業(yè)純技術(shù)效率平均提高0.16,提高與降低的企業(yè)數(shù)量分別為30家(61.2%)和6家(12.2%)。46家非國有企業(yè)純技術(shù)效率平均提高0.12,提高與降低的企業(yè)數(shù)量分別為28家(60.9%)和5家(10.9%)。調(diào)整以后的國有和非國有企業(yè)的純技術(shù)效率均為0.85。
圖3 涉海企業(yè)調(diào)整前后的規(guī)模效率變化圖
由圖3可知,調(diào)整后規(guī)模效率達(dá)到最佳有效的企業(yè)數(shù)量從22家減少到18家。其中,國有和非國有企業(yè)各占9家,相比調(diào)整前分別減少3家和1家。這種變化與綜合效率的情況完全一致。從效率的增減情況看,49家國有企業(yè)規(guī)模效率平均降低0.15,提高與降低的企業(yè)數(shù)量分別為5家(10.2%)和36家(73.5%)。46家非國有企業(yè)規(guī)模效率平均降低0.1,提高與降低的企業(yè)數(shù)量分別為4家(8.7%)和34家(73.9%)。
總結(jié)而言,經(jīng)過調(diào)整后的涉海企業(yè)創(chuàng)新效率在不同所有制類型上存在明顯差異。國有企業(yè)的規(guī)模效率下降顯著,而純技術(shù)效率提升明顯,綜合效率總體出現(xiàn)下降;非國有企業(yè)在三種效率上與國有企業(yè)保持同向變動,但前者的變動幅度略低。由此說明,外部環(huán)境因素對國有涉海企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的影響程度更高,非國有涉海企業(yè)的技術(shù)獨(dú)立性更強(qiáng)。
2、按區(qū)域分布的效率結(jié)果
95家涉海企業(yè)分布于全國17個省份地區(qū),通過分析不同區(qū)域涉海企業(yè)的創(chuàng)新效率,不僅能夠更加明確區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對涉海企業(yè)創(chuàng)新效率的影響,還可以據(jù)此發(fā)現(xiàn)海洋科技創(chuàng)新是否存在空間關(guān)聯(lián)現(xiàn)象。表3顯示了調(diào)整前后各個地區(qū)海洋創(chuàng)新的效率水平。
表3 涉海企業(yè)科技創(chuàng)新效率調(diào)整前后的區(qū)域差異
在綜合效率方面,調(diào)整以后出現(xiàn)上升的只有天津,說明大部分地區(qū)由于較好的外部環(huán)境以及隨機(jī)因素才表現(xiàn)出較高的效率水平。調(diào)整前,有十個省份的創(chuàng)新能力達(dá)到一般水平,而在調(diào)整后降至五個。江蘇和福建等東部沿海省份的效率相對較高,這些地區(qū)具有先天的地理位置優(yōu)勢,海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展時間長,技術(shù)經(jīng)驗(yàn)積累豐富,并且涉海企業(yè)分布數(shù)量多,人才和資金密度大,產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)明顯??傮w來看,各地區(qū)海洋科技創(chuàng)新的綜合效率處于較弱水平。
在純技術(shù)效率方面,福建在調(diào)整前后均位于效率前沿面上。調(diào)整前,只有福建、江蘇和四川三省達(dá)到較強(qiáng)效率,而在調(diào)整后增加至九個省份,河北、河南和廣西的效率提升幅度超過0.2。并且除了陜西以外,其余省份的效率均有不同程度提升。
在規(guī)模效率方面,調(diào)整后各地區(qū)均發(fā)生不同程度下降,說明規(guī)模效率在第一階段被高估,外部環(huán)境因素促進(jìn)了企業(yè)的規(guī)模效率提升。調(diào)整前有四個省份達(dá)到較強(qiáng)效率,調(diào)整后則全部退出,所有省份均處于一般效率水平及其以下。其中,河北、廣西處于效率最弱狀態(tài),達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模尚有很大距離。
對于創(chuàng)新效率的空間測度,探討研究對象之間是否存在空間差異或關(guān)聯(lián)一直廣受關(guān)注??紤]到涉海企業(yè)在不同省份之間以及單個省份內(nèi)部分布不均,這里將分析尺度細(xì)化到城市層次,利用局部莫蘭指數(shù)考察27個沿海城市的涉海企業(yè)的空間聚集特征,如圖4所示。
圖4 調(diào)整前(左)與調(diào)整后(右)涉海企業(yè)的創(chuàng)新集聚情況
調(diào)整前后的局部莫蘭指數(shù)均小于0,說明存在空間負(fù)相關(guān),表示涉海城市的位置分布越是靠近,海洋科技創(chuàng)新效率的相關(guān)性越不明顯。與已有關(guān)于城市創(chuàng)新空間關(guān)聯(lián)測度的研究結(jié)論不同,[24]涉海企業(yè)創(chuàng)新效率在城市層次上并未表現(xiàn)出顯著的集聚現(xiàn)象。調(diào)整以后的莫蘭指數(shù)出現(xiàn)下降,意味著剝離環(huán)境因素后的負(fù)相關(guān)程度增加,區(qū)域創(chuàng)新效率的差異擴(kuò)大。
表4 涉海企業(yè)科技創(chuàng)新效率調(diào)整前后的象限分布
表4整理出了27個城市的象限分布。調(diào)整后位于第一現(xiàn)象(HH)的城市共有八個,主要為長三角和珠三角地區(qū)的發(fā)達(dá)城市,這些城市能夠正向地影響周邊城市的創(chuàng)新效率;處于第二象限(LH)的包括六個城市,相對于周邊的涉海城市,它們的創(chuàng)新能力較弱;處于第三象限(LL)的城市有六個,主要位于環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū),這些城市及其周邊城市的創(chuàng)新效率較低;處于第四象限(HL)的城市有七個,以直轄市和區(qū)域中心城市居多,它們的創(chuàng)新能力明顯高于周邊城市,科技創(chuàng)新的擴(kuò)散效應(yīng)不強(qiáng)。
3、按研究方向的效率結(jié)果
由于海洋產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)與類型多樣,各個涉海企業(yè)所從事的海洋研究方向不盡相同,從而影響科技創(chuàng)新的效率表現(xiàn)。本文根據(jù)研究方向?qū)⑸婧F髽I(yè)分為四類:海洋基礎(chǔ)科學(xué)研究、海洋工程技術(shù)研究、海洋信息服務(wù)和海洋技術(shù)服務(wù)。由于一家企業(yè)可能從事不止一種的研究方向,因此,四類方向的企業(yè)總數(shù)大于研究樣本數(shù)。如表5所示。
表5 涉海企業(yè)科技創(chuàng)新效率調(diào)整前后的方向差異
四類研究方向的涉海企業(yè)調(diào)整以后的綜合效率均發(fā)生下降,純技術(shù)效率普遍上升,而規(guī)模效率普遍下降。除海洋信息服務(wù)外,其他三類研究方向企業(yè)的純技術(shù)效率均達(dá)到較強(qiáng)水平,且相互之間十分接近,說明這些企業(yè)的經(jīng)營管理和技術(shù)水平普遍較高。規(guī)模效率基本處于一般或較低水平,遠(yuǎn)沒有達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模。
海洋基礎(chǔ)科學(xué)研究企業(yè)數(shù)量最少,綜合效率最低,這是由于海洋基礎(chǔ)科學(xué)往往需要大規(guī)模研發(fā)投入?yún)s相對不強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。海洋工程技術(shù)研究的企業(yè)數(shù)量最多,調(diào)整后的純技術(shù)效率上升的同時,規(guī)模下降明顯。海洋信息服務(wù)企業(yè)的純技術(shù)效率最低,仍需改善科技管理制度。海洋技術(shù)服務(wù)企業(yè)的綜合效率最高,能夠以較少的投入獲得更高的產(chǎn)出水平。
本文使用三階段DEA模型,評價(jià)了全國95家涉海企業(yè)2017年科技創(chuàng)新的投入產(chǎn)出效率。通過剝離外部環(huán)境因素的影響,比較了效率值調(diào)整前后的企業(yè)創(chuàng)新水平在不同所有制性質(zhì)、區(qū)域分布和研究方向的差異表現(xiàn)。根據(jù)效率結(jié)果,可以得出如下結(jié)論:(1)半數(shù)以上企業(yè)第一階段的創(chuàng)新效率處于較低水平,主要是由規(guī)模效率不高造成的;(2)外部環(huán)境因素對涉海企業(yè)的創(chuàng)新效率存在顯著影響。如擴(kuò)大財(cái)政科技支出和外商投資比重對涉??蒲腥藛T與經(jīng)費(fèi)投入規(guī)模具有負(fù)向作用,表明它們有利于降低投入冗余;(3)剔除環(huán)境因素等影響以后,95家企業(yè)的純技術(shù)效率大多上升,而規(guī)模效率總體下降,說明大部分企業(yè)的技術(shù)管理水平在第一階段被低估;(4)相比國有涉海企業(yè),效率調(diào)整前后的非國有涉海企業(yè)變動較小,說明環(huán)境因素對國有涉海企業(yè)的影響更大;(5)長三角地區(qū)和福建的涉海企業(yè)創(chuàng)新效率高于全國其他地區(qū),京津等環(huán)渤海地區(qū)的海洋創(chuàng)新格局表現(xiàn)出極化效應(yīng),而長三角、珠三角的涉海企業(yè)創(chuàng)新存在外溢或擴(kuò)散效應(yīng);(6)不同研究方向涉海企業(yè)之間的創(chuàng)新效率差異較大,調(diào)整后的純技術(shù)效率達(dá)到較高水平,但是規(guī)模效率仍然較低,達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模尚有距離。
為了進(jìn)一步提高中國涉海企業(yè)科技創(chuàng)新能力,加快實(shí)現(xiàn)海洋強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo),基于上述結(jié)論提出如下政策建議:
第一,強(qiáng)化企業(yè)海洋科技創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化能力,合理配置投入資源,提高知識和經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出效益。對于事關(guān)國家發(fā)展全局的戰(zhàn)略高技術(shù),要利用新型舉國體制優(yōu)勢,使資源相對集中的國有企業(yè)發(fā)揮出主導(dǎo)作用;對于經(jīng)濟(jì)活力較強(qiáng)的民營和外資企業(yè),要加大稅收和補(bǔ)助等方面的扶持力度,充分發(fā)揮其在海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)建設(shè)中的強(qiáng)大作用。此外,企業(yè)還要優(yōu)化自身的治理結(jié)構(gòu)并完善激勵機(jī)制,通過引入先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)人才,提高科技創(chuàng)新的綜合效率。
第二,合理發(fā)揮政府在企業(yè)創(chuàng)新能力提升中的引導(dǎo)作用,制定海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策,營造良好的市場環(huán)境。在產(chǎn)業(yè)政策方面,既要強(qiáng)化傳統(tǒng)海洋產(chǎn)業(yè)的技術(shù)力量,如漁業(yè)、造船、海運(yùn)、資源勘探等;還要改變低附加值、粗放型發(fā)展模式,積極培育海洋生物醫(yī)藥業(yè)、海洋電力業(yè)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè);更要瞄準(zhǔn)世界海洋強(qiáng)國科技最前沿和制高點(diǎn),支持一批解決當(dāng)前“卡脖子”難題、具有未來引領(lǐng)作用的海洋核心關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目。在市場環(huán)境方面,要建立完善的海洋知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度,制定行業(yè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),加強(qiáng)對企業(yè)海洋專利的保護(hù)。
第三,因地制宜,不同地區(qū)結(jié)合自身發(fā)展條件和資源稟賦,制定差異化的海洋科技發(fā)展規(guī)劃。由于沿海省份發(fā)展海洋事業(yè)具有區(qū)位優(yōu)勢,建議加速海洋投入要素向沿海地區(qū)、尤其是向海洋產(chǎn)業(yè)園區(qū)和藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)集聚,形成若干個海洋科技企業(yè)密集的中心城市,擴(kuò)大城市之間的技術(shù)擴(kuò)散和外溢效應(yīng)。與此同時,還要注重沿海創(chuàng)新區(qū)域之間的差異性和互補(bǔ)性,避免同質(zhì)化和惡意競爭現(xiàn)象。對于一些內(nèi)陸涉海地區(qū),尤其是沿江城市,要加強(qiáng)與沿海地區(qū)涉海企業(yè)的技術(shù)合作與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。
第四,打造多層次、寬領(lǐng)域的企業(yè)創(chuàng)新格局,推動海洋科技的轉(zhuǎn)型升級。企業(yè)在提供海洋信息和技術(shù)服務(wù)以外,還要利用自身轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化優(yōu)勢進(jìn)一步加強(qiáng)在海洋基礎(chǔ)科學(xué)和工程技術(shù)領(lǐng)域的投入。完善以企業(yè)為主體的海洋技術(shù)創(chuàng)新體系,通過創(chuàng)新成果的效益轉(zhuǎn)化促進(jìn)海洋科技與海洋經(jīng)濟(jì)緊密融合。在建立海洋強(qiáng)國過程中,要依靠技術(shù)進(jìn)步增強(qiáng)海洋資源開發(fā)能力和生態(tài)環(huán)境保護(hù)力度,加快海洋經(jīng)濟(jì)向更高質(zhì)量、循環(huán)利用的方向轉(zhuǎn)型。