黎定軍，文曉雨，宋 聞

(湖南工商大學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410205)

一、引言

雖然我國(guó)科技服務(wù)業(yè)相較于國(guó)外起步較晚，但近年來(lái)一系列政策的頒布使其得到了快速發(fā)展。2015年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布《國(guó)家科技服務(wù)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)(2015)》，首次確定了科技服務(wù)業(yè)分類(lèi)的基本結(jié)構(gòu)框架，并于2018年對(duì)其分類(lèi)進(jìn)行了修訂，使科技服務(wù)業(yè)的范圍進(jìn)一步明確；2020年習(xí)近平總書(shū)記提出，“面向世界科技前沿”，堅(jiān)持創(chuàng)新在我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，以科技創(chuàng)新引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展。國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)的提出也為科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了機(jī)遇。要形成以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局，就要堅(jiān)持創(chuàng)新發(fā)展，加快有助于效率提升的制度變革。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由“工業(yè)經(jīng)濟(jì)”主導(dǎo)向“服務(wù)經(jīng)濟(jì)”主導(dǎo)轉(zhuǎn)變，科技創(chuàng)新進(jìn)入了空前密集活躍的時(shí)期?？萍挤?wù)業(yè)通過(guò)聚集知識(shí)、人才、技術(shù)，將最前沿的資源進(jìn)行跨行協(xié)調(diào)匹配，投入科技產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)與應(yīng)用中，促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化。

在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展以及區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的背景下，科技服務(wù)業(yè)的高附加值屬性和對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的輻射帶動(dòng)作用越來(lái)越受到重視。2019年1月至11月，規(guī)模以上科技服務(wù)業(yè)營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)12.0%，且連續(xù)四年均保持在10%以上的增長(zhǎng)速度。國(guó)外經(jīng)驗(yàn)表明，一個(gè)國(guó)家的科技服務(wù)業(yè)越發(fā)達(dá)，科技服務(wù)體系越完善，其科技實(shí)力與經(jīng)濟(jì)實(shí)力也會(huì)越強(qiáng)大，科技服務(wù)業(yè)已成為許多發(fā)達(dá)國(guó)家的支柱產(chǎn)業(yè)。我國(guó)目前科技服務(wù)業(yè)仍處于初級(jí)階段，高速發(fā)展容易導(dǎo)致對(duì)效率的重視程度不足，因此對(duì)科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究顯得非常重要。通過(guò)測(cè)算科技服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率，系統(tǒng)研究其發(fā)展效率，有利于了解科技服務(wù)業(yè)在發(fā)展過(guò)程中的問(wèn)題以及時(shí)空演變規(guī)律，對(duì)科技服務(wù)業(yè)向高質(zhì)量方向發(fā)展以及提升其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展起步較早，相關(guān)研究成果也比較豐富。但由于世界各國(guó)科技發(fā)展水平不同，對(duì)于科技服務(wù)業(yè)的內(nèi)涵還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的明確劃分。相較于對(duì)科技服務(wù)業(yè)進(jìn)行單獨(dú)研究，國(guó)外學(xué)者更集中于對(duì)知識(shí)密集型商業(yè)服務(wù)業(yè)(Knowledge-intensive Business Service,KIBS)進(jìn)行研究，其研究?jī)?nèi)容更加精細(xì)化、具體化，致力于尋求其內(nèi)在機(jī)理與作用機(jī)制。Ciriaci等(2015)[1]通過(guò)對(duì)歐洲四個(gè)國(guó)家的實(shí)證調(diào)查，研究了KIBS是否使制造業(yè)更具創(chuàng)新性的問(wèn)題，結(jié)果表明KIBS通過(guò)多種渠道促進(jìn)了制造業(yè)經(jīng)濟(jì)業(yè)績(jī)的改善，但其對(duì)制造業(yè)的創(chuàng)新作用還值得進(jìn)一步分析；Pina和Tether(2016)[2]采用定性與定量結(jié)合的方法，通過(guò)應(yīng)用一種概念性的知識(shí)庫(kù)分類(lèi)來(lái)研究KIBS的內(nèi)部多樣性及行為差異；Zhou和Wang(2020)[3]通過(guò)建立一個(gè)全新、全面的框架研究KIBS在技術(shù)商業(yè)化中的作用。

國(guó)內(nèi)對(duì)于科技服務(wù)業(yè)的研究主要有三個(gè)方面，一是對(duì)地區(qū)或全國(guó)的科技服務(wù)業(yè)發(fā)展水平及對(duì)策進(jìn)行研究。大多數(shù)學(xué)者采用構(gòu)建科技服務(wù)業(yè)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系和相關(guān)方法來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。陳春明和薛富宏(2014)[4]從科技服務(wù)業(yè)規(guī)模、投入、產(chǎn)出、發(fā)展環(huán)境四個(gè)方面構(gòu)建綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，衡量了我國(guó)科技服務(wù)業(yè)的創(chuàng)新水平、發(fā)展現(xiàn)狀、相互關(guān)系以及所處環(huán)境；朱相宇和嚴(yán)海麗(2017)[5]運(yùn)用因子分析法，將北京市與新加坡、巴黎科技服務(wù)業(yè)的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，研究了北京市科技服務(wù)業(yè)發(fā)展水平并提出了發(fā)展路徑；張鵬等(2019)[6]構(gòu)建了四個(gè)維度的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用改進(jìn)CRITIC賦權(quán)法測(cè)算了我國(guó)30個(gè)省份2007—2016年的發(fā)展水平指數(shù)，并從時(shí)間和空間維度對(duì)結(jié)果進(jìn)行了比較分析；張劍波等(2018)[7]運(yùn)用主成分法、因子分析法等構(gòu)建指標(biāo)體系，研究了上海市科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。研究表明，我國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展整體呈上升趨勢(shì)，但仍存在發(fā)展水平不高、區(qū)域發(fā)展不均等問(wèn)題。

二是對(duì)我國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展模式的研究。張前榮(2014)[8]通過(guò)對(duì)美國(guó)、日本、德國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展模式的研究，提出我國(guó)應(yīng)借鑒國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建切實(shí)可行的科技服務(wù)業(yè)發(fā)展模式；周柯和靳欣(2019)[9]通過(guò)對(duì)科技服務(wù)業(yè)鏈?zhǔn)交c生態(tài)化耦合發(fā)展內(nèi)在機(jī)理的研究，發(fā)現(xiàn)其產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)之間耦合發(fā)展程度較低，存在企業(yè)規(guī)模較小、產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)不合理、生態(tài)要素供給不足等一系列問(wèn)題；李文川和胡雅文(2017)[10]在總結(jié)現(xiàn)有科技服務(wù)業(yè)發(fā)展模式的基礎(chǔ)上，通過(guò)研究科技服務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，提出了科技服務(wù)業(yè)“細(xì)分業(yè)態(tài)互動(dòng)-重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)耦合-外部環(huán)境支撐”的多維協(xié)同發(fā)展模式。雖然我國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展迅速，但是對(duì)于發(fā)展模式的研究還有待加強(qiáng)，需要借鑒國(guó)外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，深入對(duì)內(nèi)在機(jī)理的探索，構(gòu)建符合我國(guó)國(guó)情的發(fā)展模式。

三是對(duì)科技服務(wù)業(yè)的集聚及集聚效應(yīng)的研究。張清正和李國(guó)平(2015)[11]運(yùn)用基尼系數(shù)等方法考察了我國(guó)科技服務(wù)業(yè)的空間集聚態(tài)勢(shì)，并進(jìn)一步分析了影響因素；李曉龍等(2017)[12]運(yùn)用空間杜賓模型實(shí)證檢驗(yàn)了科技服務(wù)業(yè)空間集聚對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)；姚戰(zhàn)琪(2020)[13]運(yùn)用中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，研究了科技服務(wù)業(yè)集聚對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響；鄭蘇江和吳忠(2020)[14]從五個(gè)維度分析了上海市2003—2017年科技服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了上海市科技服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的發(fā)展關(guān)系；王智毓和馮華(2020)[15]使用空間杜賓模型考察了科技服務(wù)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域創(chuàng)新各階段的影響。研究結(jié)果表明我國(guó)科技服務(wù)業(yè)集聚程度并不太高，目前科技服務(wù)業(yè)的空間集聚有利于促進(jìn)周邊地區(qū)創(chuàng)新效率的提升，并發(fā)揮輻射作用，但同時(shí)集聚效應(yīng)也存在差異，而且有“西部高東部低”的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

綜合相關(guān)研究來(lái)看，科技服務(wù)業(yè)在自身迅速發(fā)展的同時(shí)，也通過(guò)發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)效應(yīng)促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，雖然在這一過(guò)程中，相關(guān)研究在逐步完善，研究成果也不斷豐富，但針對(duì)科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究卻比較少，難以跟上科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展速度，這可能導(dǎo)致很多科技型企業(yè)在快速擴(kuò)大發(fā)展規(guī)模的同時(shí)忽略了投入與產(chǎn)出的效率問(wèn)題，從而造成資源浪費(fèi)。本文采用Super-SBM模型研究分析了我國(guó)30個(gè)省份科技服務(wù)業(yè)2009—2018年的全要素生產(chǎn)率，并通過(guò)對(duì) Malmquist 指數(shù)的分解評(píng)價(jià)其效率動(dòng)態(tài)變化的來(lái)源，對(duì)了解科技服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)效率及促進(jìn)其高效發(fā)展有一定的借鑒意義。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)研究方法

1.Super-SBM模型

DEA模型(Data Envelopment Analysis)最初是由Charnes等(1978)[16]提出的，是一種基于被評(píng)價(jià)對(duì)象間相對(duì)比較的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，具有適用范圍廣、原理相對(duì)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，尤其在分析情況時(shí)具有特殊優(yōu)勢(shì)。但由于在傳統(tǒng)的DEA模型分析結(jié)果中得出的效率值最大為1，而通常多個(gè)DMU會(huì)被評(píng)價(jià)為有效，就會(huì)出現(xiàn)有效DMU效率值相同的情況。為了解決這一問(wèn)題,學(xué)者們提出了“超效率”模型(Super Efficiency Model)?；诖耍琓one(2001)[17]在提出一種基于松弛變量測(cè)度的非徑向、非角度的DEA模型后，在次年進(jìn)一步提出了Super-SBM模型，通過(guò)非射線方式,以?xún)?yōu)化松弛變量為目標(biāo)函數(shù)，解決了投入和產(chǎn)出變量單位不一致的效率評(píng)價(jià)問(wèn)題，并同時(shí)考慮投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)的差額來(lái)評(píng)估效率值。Super-SBM模型在SBM模型的基礎(chǔ)上,在評(píng)價(jià)某一生產(chǎn)單元的時(shí)候?qū)⑵渥陨砼懦趨⒖技猓瑥亩褂?jì)算出來(lái)的效率值可以大于1，有效解決了相對(duì)有效單元的排序問(wèn)題。考慮松弛變量的Super-SBM模型具體見(jiàn)公式(1)：

在公式中，ρ表示目標(biāo)效率值，即生態(tài)效率值；X、yg和yb分別表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出；m、s1和s2分別表示投入、期望產(chǎn)出指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)；向量S-、Sg和Sb分別表示投入松弛量、期望產(chǎn)出的松弛量和非期望產(chǎn)出的松弛量；λ為權(quán)重向量。當(dāng)ρ≥1時(shí)，被評(píng)價(jià)的決策單元相對(duì)有效；當(dāng)ρ<1時(shí)，被評(píng)價(jià)的決策單元相對(duì)無(wú)效。

2.Malmquist 指數(shù)

DEA模型計(jì)算出來(lái)的每個(gè)DMU的相對(duì)效率值是針對(duì)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算的，是一個(gè)靜態(tài)的數(shù)值，但對(duì)于一組面板數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，需要參考不同的時(shí)間點(diǎn)來(lái)計(jì)算每個(gè)效率值的變動(dòng)情況，Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)就是用于生產(chǎn)率的變化研究、在進(jìn)行效率評(píng)價(jià)之后可以體現(xiàn)效率動(dòng)態(tài)變化的一種指標(biāo)。Malmquist指數(shù)最初是由Malmquist(1953)[18]提出的，F(xiàn)are等(1997)[19]將其與DEA理論結(jié)合，此后該指數(shù)被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域的生產(chǎn)率測(cè)算。第i個(gè)DMU在t到t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù)可表示為:

(2)

Malmquist指數(shù)可以被分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TC)和技術(shù)效率指數(shù)(EC)，分別反映了技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率對(duì)科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率發(fā)展的貢獻(xiàn)。

ML(xt+1,yt+1,bt+1,xt,yt,bt)

(3)

(4)

MLTC=

(5)

當(dāng)ML>1時(shí)，表示該DMU從t到t+1期的生產(chǎn)效率提高；當(dāng)ML<1時(shí)，表示該DMU從t到t+1期的生產(chǎn)效率下降；當(dāng)ML=1時(shí)，表示該DMU從t到t+1期的生產(chǎn)效率維持不變。當(dāng)TC>1時(shí)，表示當(dāng)期該DMU的技術(shù)水平比上一期有所提高；當(dāng)TC<1時(shí)，表示當(dāng)期該DMU的技術(shù)水平有所下降；當(dāng)TC=1時(shí)，表示當(dāng)期技術(shù)水平保持不變。當(dāng)EC>1時(shí)，表示當(dāng)期該DMU相比上一期更接近生產(chǎn)前沿，技術(shù)效率提高；當(dāng)EC<1時(shí)，表示當(dāng)期該DMU的技術(shù)水平比上一期有所下降，正遠(yuǎn)離生產(chǎn)前沿；當(dāng)EC=1時(shí)，表示當(dāng)期技術(shù)效率相比上一期保持不變。

(二)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.指標(biāo)選取

科技服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率主要反映投入與生產(chǎn)的匹配關(guān)系，一級(jí)指標(biāo)可分為投入與產(chǎn)出兩大類(lèi)。對(duì)于二級(jí)指標(biāo)的選取應(yīng)該遵循以下三個(gè)原則：一是指標(biāo)能夠真實(shí)反映生產(chǎn)過(guò)程，能較好地反映科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率的各個(gè)維度，具有實(shí)用性；二是指標(biāo)間要相互獨(dú)立，避免重疊影響分析；三是指標(biāo)數(shù)據(jù)具有可獲得性，且來(lái)源真實(shí)可靠。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的查閱，結(jié)合學(xué)者們?cè)u(píng)價(jià)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展水平最常用的指標(biāo)體系，本文參照徐宏毅等(2018)[20]采取的方法，將投入指標(biāo)分為勞動(dòng)力投入與資本投入兩個(gè)層面，選取了科技服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資額、研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)人員數(shù)、研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出三個(gè)指標(biāo)，在產(chǎn)出層面選取了技術(shù)市場(chǎng)成交額、我國(guó)專(zhuān)利授權(quán)數(shù)兩個(gè)指標(biāo)，如表1所示。

表1 科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率指標(biāo)體系

2.數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文測(cè)算了我國(guó)30個(gè)省(市、自治區(qū))科技服務(wù)業(yè)2009—2018年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑主要來(lái)源于第三產(chǎn)業(yè)中的科學(xué)研究與技術(shù)統(tǒng)計(jì)，考慮到西藏自治區(qū)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在諸多缺失，故本文未對(duì)其進(jìn)行研究。同時(shí)由于研究需要，本文將30個(gè)省(市、自治區(qū))劃分為東部、中部、西部三大區(qū)域。相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》 《第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各個(gè)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒，具有較強(qiáng)的可靠性。同時(shí)考慮到效率值是通過(guò)投入產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)來(lái)表示的，而本文研究了2009—2018年十年的面板數(shù)據(jù)，所以為了保證數(shù)據(jù)在計(jì)算過(guò)程中具有可比性，對(duì)固定資產(chǎn)投資額采取了永續(xù)盤(pán)存法處理(李曉峰等，2020)[21]，對(duì)內(nèi)部發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出和技術(shù)市場(chǎng)成交額以2009年不變價(jià)格為基準(zhǔn)，采用CPI指數(shù)進(jìn)行折算。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)我國(guó)科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率靜態(tài)分析

基于2009—2018年中國(guó)30個(gè)省(市、自治區(qū)，除西藏自治區(qū)外)的數(shù)據(jù)，利用中國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用Super-SBM模型，運(yùn)用MaxDEA Ultra 6.0軟件，對(duì)全國(guó)30個(gè)省份的科技服務(wù)業(yè)效率值進(jìn)行測(cè)算，以衡量其科技服務(wù)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 中國(guó)30個(gè)省市科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)效率值

續(xù)表

1.全國(guó)發(fā)展特征

如圖1所示，2009—2018年我國(guó)科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出先上升再下降、然后趨于平穩(wěn)、轉(zhuǎn)而快速上升的趨勢(shì)。效率值最低的年份為2014年，僅0.35，效率值最高的年份為2018年，達(dá)到0.47，但是整體的效率水平仍很低，這十年的效率均值僅0.39。這一時(shí)序發(fā)展特征完全符合當(dāng)前我國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，表明我國(guó)科技服務(wù)業(yè)正處于一個(gè)初步發(fā)展的階段，生產(chǎn)效率不高且沒(méi)有形成有效的產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈。

2009—2010年我國(guó)科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率略微提升，體現(xiàn)出我國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展初期行業(yè)整體的投入資源較少。2012年科技部提出了有關(guān)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展重心以及重要的支撐工程，我國(guó)逐漸將科技服務(wù)業(yè)擺到重要位置，不斷加大對(duì)科技服務(wù)業(yè)的投入力度。2014年國(guó)務(wù)院發(fā)布了關(guān)于加快科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的若干意見(jiàn)，首次對(duì)科技服務(wù)業(yè)做了全面部署，對(duì)如何發(fā)展科技服務(wù)業(yè)給出了具體的指導(dǎo)性做法(張寒旭和鄧媚，2018)[22]。國(guó)家及各級(jí)政府也更加關(guān)注科技型中小企業(yè)的發(fā)展，給中小型科技企業(yè)上市融資提供重要的服務(wù)平臺(tái)和政策支持(華勇謀和趙庶吏，2018)[23]。因此，2016—2020年(“十三五”時(shí)期)，我國(guó)科技服務(wù)業(yè)無(wú)論是在資本和人員的投入還是行業(yè)的整體產(chǎn)出水平上都有很大增長(zhǎng)。

圖1 2009—2018年全國(guó)及區(qū)域科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率

2.區(qū)域發(fā)展特征

從區(qū)域的整體效率來(lái)看，東部地區(qū)的平均生產(chǎn)效率值為0.51，遠(yuǎn)高于中部地區(qū)和西部地區(qū)，西部地區(qū)的平均生產(chǎn)效率值為0.3，而中部地區(qū)的平均生產(chǎn)效率值僅0.23。

東部地區(qū)科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率值從2009年的0.53上升到2011年的0.58，達(dá)到峰值，這主要得益于東部地區(qū)良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技型人才資源豐富。而隨著科技服務(wù)行業(yè)越來(lái)越受到國(guó)家的重視和支持，“十二五”期間東部地區(qū)各省份加大了對(duì)科技服務(wù)業(yè)的投入力度，而產(chǎn)出的增長(zhǎng)并未同步跟上投入的增加，這在一定程度上導(dǎo)致了行業(yè)生產(chǎn)效率的下降，從2011年的0.58下降到2014年的0.44。2015—2018年為東部地區(qū)科技服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展時(shí)期，其生產(chǎn)率值從0.44上漲到0.55。以廣東省為例，其2009—2016年科技服務(wù)業(yè)平均生產(chǎn)率值為0.34，而2017年、2018年科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率值均超過(guò)1，這體現(xiàn)出廣東省產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化，科技服務(wù)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力顯著提升。東部地區(qū)如北京市、浙江省、上海市，科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率值較高，2009—2018年的平均效率值在0.7以上，其中北京市的平均效率值達(dá)到了1.49，浙江省的平均效率值也達(dá)到了1.31，說(shuō)明這些地區(qū)擁有較好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和發(fā)展環(huán)境。

西部地區(qū)的科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率從2009—2018年一直保持波動(dòng)上漲，從0.2上漲到了0.46，累計(jì)漲幅達(dá)到130%。這主要是因?yàn)槲鞑康貐^(qū)的省份經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)比較落后，無(wú)論是投入還是產(chǎn)出的基數(shù)都普遍較小。例如青海省，其科技服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資、R&D人員數(shù)等投入指標(biāo)均排在全國(guó)末尾，但技術(shù)市場(chǎng)成交額等產(chǎn)出量相對(duì)較高，因此平均生產(chǎn)率達(dá)到了0.6，僅次于北京、浙江、上海三個(gè)省市。但在國(guó)家政策的引導(dǎo)、扶持下，各省份也在大力發(fā)展科技服務(wù)業(yè)，例如陜西省、四川省以及重慶市，它們的技術(shù)市場(chǎng)成交額及專(zhuān)利授權(quán)數(shù)等全國(guó)排名均靠前，因此總體的生產(chǎn)效率值相對(duì)較高。

中部地區(qū)的科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率值從2009—2015年幾乎保持在0.2左右小幅波動(dòng)，說(shuō)明這一時(shí)期中部各省份科技服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)要素投入量保持著較高水平的增長(zhǎng)，而生產(chǎn)要素的產(chǎn)出依舊維持低水平運(yùn)行，但二者之間的變化幅度大致相當(dāng)。例如湖南省、河南省、江西省等，它們的整體科技服務(wù)業(yè)發(fā)展水平并不低，但是呈現(xiàn)出高投入、低產(chǎn)出的不平衡發(fā)展態(tài)勢(shì)。因此，如何提升科技服務(wù)業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造能力和成果轉(zhuǎn)化率是中部各省份應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。

(二)我國(guó)科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)分析

上文通過(guò)Super-SBM模型測(cè)算得到科技服務(wù)業(yè)的靜態(tài)生產(chǎn)效率，下面還利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)科技服務(wù)業(yè)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的效率分析，表3列示了通過(guò)MaxDEA Ultra6.9計(jì)算得出的2009—2018年我國(guó)總體科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率值(ML)、技術(shù)效率指數(shù)(EC)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TC)。

表3 2009—2018年我國(guó)科技服務(wù)業(yè)效率Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)結(jié)果及分解

續(xù)表1

續(xù)表2

1.全國(guó)Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析

如圖2所示，我國(guó)總體科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率的ML值在2009—2018年期間基本保持在1以上，且呈現(xiàn)出波動(dòng)上漲的趨勢(shì)，2009—2010年的效率值為1.20,最高值出現(xiàn)在2017—2018年期間，為1.48，最低值為2013—2014年的0.99。

從分解值可以看出，2009—2018年科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率的波動(dòng)變化主要是由技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC的波動(dòng)變化引起的，二者的變動(dòng)曲線幾乎處于貼合的狀態(tài)，而技術(shù)效率指數(shù)EC則維持在1左右小幅波動(dòng)，這說(shuō)明這段時(shí)期科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率的波動(dòng)主要受到技術(shù)進(jìn)步因素的影響，而受技術(shù)效率的影響并不顯著。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的變化與我國(guó)科技創(chuàng)新、實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略等息息相關(guān)。2009—2012年，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)從1.15上漲到1.34，而2012年以來(lái)，國(guó)家對(duì)科技服務(wù)業(yè)有了更清晰的發(fā)展定位，逐步加大了科技研發(fā)的投入力度，科研的方向也逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤案呔狻蹦Ｊ?，因而科研成果落地周期變長(zhǎng)，對(duì)前期投入要求變高，轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的時(shí)效性滯后(趙丹等，2019)[24]，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在2012—2016年這一段時(shí)期呈現(xiàn)出波動(dòng)下降的趨勢(shì)，但整體仍保持在1以上的水平，這說(shuō)明雖然技術(shù)效率增速變緩，但科技創(chuàng)新、技術(shù)升級(jí)等對(duì)科技服務(wù)行業(yè)發(fā)展提供的驅(qū)動(dòng)力是持續(xù)有效的。2009—2018年技術(shù)效率指數(shù)相對(duì)保持平穩(wěn)，且2010—2014年期間低于1，這說(shuō)明我國(guó)科技服務(wù)業(yè)仍未形成較好的產(chǎn)業(yè)集聚和規(guī)模優(yōu)勢(shì)，這段時(shí)期還是處于較為粗放的發(fā)展模式。

2017—2018年我國(guó)科技服務(wù)業(yè)ML值大幅度增長(zhǎng)，從1.09增長(zhǎng)到1.48，漲幅達(dá)到35.78%，主要原因是因?yàn)榧夹g(shù)效率的提高，這一時(shí)期技術(shù)效率指數(shù)從1上漲到1.29，漲幅為29%。技術(shù)效率指數(shù)的顯著增長(zhǎng)說(shuō)明我國(guó)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)形成了一定的規(guī)模效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn)，這也得益于各地方政府積極建立高技術(shù)產(chǎn)業(yè)園、科技企業(yè)孵化園等助推措施。

圖2 2009—2018年各年科技服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及分解指數(shù)曲線圖

整體來(lái)看，我國(guó)科技服務(wù)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)效率這兩個(gè)推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素并未得到充分融合，2009—2018年科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展主要由技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)，但近年來(lái)有從技術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)為效率驅(qū)動(dòng)的趨勢(shì)，因此，如何使二者達(dá)到均衡狀態(tài)、共同推動(dòng)科技服務(wù)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展是接下來(lái)的研究重點(diǎn)。

2.區(qū)域Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析

如圖3(a-i)，基于對(duì)2009—2018年全國(guó)各省份科技服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率值及分解指數(shù)的分析，可以得出以下結(jié)論：

圖3 2009—2018年各省份科技服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及分解指數(shù)圖

(1)各省份科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)階段性特征。2009—2013年，我國(guó)大部分省份科技服務(wù)業(yè)ML值呈波動(dòng)下降，2013—2014年，各區(qū)域科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)率指數(shù)水平整體上低于其他時(shí)期，尤其是東部地區(qū)的省份，近一半省份ML值小于1，生產(chǎn)率處于下行階段。這很大程度上是由于2012年之后我國(guó)經(jīng)濟(jì)開(kāi)始步入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增速放緩，轉(zhuǎn)而更加注重發(fā)展質(zhì)量，科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展也因此受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響。2015—2016年除了吉林、廣西等省份的科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著提升，其他省份普遍增速放緩或者保持平穩(wěn)。2017—2018年，全國(guó)的科技服務(wù)業(yè)生產(chǎn)要素水平出現(xiàn)明顯的集體式提升，除新疆以外，其余省份ML值都高于1，說(shuō)明國(guó)家對(duì)科技服務(wù)行業(yè)的全面指導(dǎo)初見(jiàn)成效，技術(shù)創(chuàng)新能力不斷進(jìn)步，產(chǎn)業(yè)規(guī)模效益逐漸提高。

(2)在樣本期間，超過(guò)2/3的省份科技服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率值呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)，北京、上海、廣東、黑龍江、內(nèi)蒙古、廣西、貴州、陜西、新疆等九個(gè)省份有所下降，而這九個(gè)省份均處于我國(guó)東部以及西部地區(qū)。東部地區(qū)部分省份科技服務(wù)業(yè)ML值下降主要是由于產(chǎn)業(yè)發(fā)展已經(jīng)達(dá)到一定的規(guī)模和水準(zhǔn)，相比其他地區(qū)來(lái)說(shuō)，提升規(guī)模效益以及獲得集聚優(yōu)勢(shì)的難度較高，此外，科技創(chuàng)新對(duì)整體效率值提升的效用變?nèi)?。而西部地區(qū)部分省份科技服務(wù)業(yè)ML值下降則主要是由于產(chǎn)業(yè)粗放式擴(kuò)張，但未形成良好的規(guī)模效應(yīng)，這需要地方政府采取有效措施來(lái)整合資源，促使科技服務(wù)業(yè)的高效發(fā)展。

(3)科技服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率值高增速地區(qū)逐漸由東部向中部、西部地區(qū)擴(kuò)散。2009—2010年，科技服務(wù)業(yè)ML值較大的有江蘇、浙江、海南、貴州、新疆等省份，它們主要位于東部和西部地區(qū)。而ML值排名靠后的有河南、湖南、青海、寧夏等省份，它們的科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率有所下降，這些省份主要位于中部以及西部地區(qū)。2011年以來(lái)，科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間分布發(fā)生變化，東部地區(qū)的生產(chǎn)率變動(dòng)逐漸趨于平穩(wěn)，并且高增速地區(qū)逐漸向中、西部地區(qū)擴(kuò)散，如中部地區(qū)的河南、山西等省份以及西部地區(qū)的重慶、廣西等省份科技服務(wù)業(yè)ML值明顯增大，這說(shuō)明中、西部地區(qū)省份一方面吸收了東部地區(qū)部分省份發(fā)展科技服務(wù)業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)，另一方面加大了對(duì)科技服務(wù)業(yè)的投入力度，逐步走上了因地制宜的發(fā)展道路。

五、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

本文通過(guò)采用Super-SBM模型以及ML指數(shù)動(dòng)態(tài)效率分解測(cè)度我國(guó)30個(gè)省份2009—2018年科技服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率，全面分析了我國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率的時(shí)空演變與區(qū)域間的差異，得到以下結(jié)論:

(1)我國(guó)科技服務(wù)業(yè)的整體發(fā)展水平很低，年均效率值為0.39，依舊處于初步發(fā)展階段。根據(jù)加入松弛變量的Super-SBM模型計(jì)算得出的2009—2018年各省份及全國(guó)整體的科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)效率值，可以看出大部分的省份生產(chǎn)效率值低于0.5，僅北京、上海、浙江三個(gè)省市生產(chǎn)率值較高，但是整體的生產(chǎn)效率是逐年遞增的，尤其是在“十三五”期間，國(guó)家對(duì)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展實(shí)施了更加全面的計(jì)劃，行業(yè)生產(chǎn)效率開(kāi)始提速。這說(shuō)明我國(guó)科技服務(wù)業(yè)靜態(tài)生產(chǎn)效率的時(shí)序發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)、政策因素等息息相關(guān)。

(2)2009—2018年Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)整體變化不穩(wěn)定，但以年均18%左右的速度增長(zhǎng)。2011 年以及 2014 年前后均出現(xiàn)波動(dòng)，2015 年之后逐漸趨于穩(wěn)定。其中平均技術(shù)進(jìn)步變化和技術(shù)效率變化均大于 1，年均增長(zhǎng)率分別為15%和2%。從2009年到2016年ML生產(chǎn)率值呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)，主要是受到技術(shù)進(jìn)步變化的影響。而2017—2018年科技服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的變化是ML生產(chǎn)率值快速增長(zhǎng)的源動(dòng)力。此外，在研究時(shí)段內(nèi)，30個(gè)省份Malmquist全要素生產(chǎn)率值均值大于1，表現(xiàn)出上升態(tài)勢(shì)，說(shuō)明科技服務(wù)業(yè)投入與產(chǎn)出不斷改善，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，但我國(guó)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展并未有效兼顧技術(shù)創(chuàng)新能力與規(guī)模效應(yīng)的同步提升。

(3)東部地區(qū)的科技服務(wù)業(yè)整體發(fā)展水平遠(yuǎn)高于中部地區(qū)及西部地區(qū)。2009—2018年，東部地區(qū)科技服務(wù)業(yè)年均靜態(tài)全要素生產(chǎn)效率值為0.51，中部地區(qū)為0.23，西部地區(qū)為0.3。此外，無(wú)論是在科技服務(wù)業(yè)的投入還是產(chǎn)出方面東部地區(qū)都大幅度領(lǐng)先其他兩大地區(qū)，這充分說(shuō)明科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、科研水平及開(kāi)放性程度等因素的影響(王曉珍，2012)[25]。

(4)當(dāng)前我國(guó)科技服務(wù)業(yè)區(qū)域間差距仍然較大，但有縮小的趨勢(shì)，體現(xiàn)在科技服務(wù)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率值高增速地區(qū)逐漸由東部向中部、西部地區(qū)擴(kuò)散。尤其是2011年以來(lái)，東部地區(qū)的生產(chǎn)率變動(dòng)逐漸趨于平穩(wěn)，而中部地區(qū)如河南、山西等省份以及西部地區(qū)如重慶、廣西等省份科技服務(wù)業(yè)ML值明顯增大。東部地區(qū)的科技服務(wù)業(yè)發(fā)展已經(jīng)達(dá)到一定的規(guī)模和水準(zhǔn)，相比其他地區(qū)來(lái)說(shuō)，提升規(guī)模效益以及獲得集聚優(yōu)勢(shì)的難度較高，此外，科技創(chuàng)新對(duì)整體效率值提升的效用變?nèi)?。中、西部地區(qū)雖仍處于較為粗放的發(fā)展模式，但隨著政府的有效引導(dǎo)，以及資源整合、投入水平的顯著提高，科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展環(huán)境正得到有效改善。

(二)建議

(1)完善制度環(huán)境，強(qiáng)化對(duì)科技服務(wù)業(yè)的重視程度。我國(guó)科技服務(wù)業(yè)起步比較晚，相關(guān)的法律法規(guī)還有待完善(吳芹和蔣伏心，2020)[26]。通過(guò)完善相關(guān)政策制度，適當(dāng)鼓勵(lì)、引導(dǎo)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展，強(qiáng)化科技創(chuàng)新的重視程度，可以為科技服務(wù)業(yè)吸引到更多的優(yōu)勢(shì)資源，營(yíng)造一個(gè)良好的發(fā)展環(huán)境。

(2)加大科技研發(fā)投入，鼓勵(lì)自主創(chuàng)新，著力攻克技術(shù)難題?？萍挤?wù)業(yè)的核心在于通過(guò)科技創(chuàng)新來(lái)服務(wù)社會(huì)，而科技創(chuàng)新無(wú)疑需要大量的資金、勞動(dòng)力等投入。面對(duì)復(fù)雜難測(cè)的市場(chǎng)環(huán)境，只有加大科技服務(wù)業(yè)的投入，才會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)敢于自主創(chuàng)新，研發(fā)屬于我們自己的核心技術(shù)，技術(shù)“卡脖子”的難題才能一步一步解決，科技服務(wù)業(yè)才能為社會(huì)帶來(lái)越來(lái)越專(zhuān)業(yè)化、高端化的優(yōu)質(zhì)服務(wù)(劉東，2015)[27]。

(3)協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展，因地制宜，縮小區(qū)域差異。由于地理位置與經(jīng)濟(jì)水平的原始差異，不同地區(qū)的科技服務(wù)業(yè)可以采取不同的發(fā)展模式，鼓勵(lì)差異化戰(zhàn)略。中西部地區(qū)雖然在投入方面存在弱勢(shì)，但可以加強(qiáng)投入與產(chǎn)出的效率管理，減少冗雜投入。東部地區(qū)則可以利用其地理、人才、經(jīng)濟(jì)資源優(yōu)勢(shì)，加大注重技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。東、中、西部地區(qū)做好產(chǎn)業(yè)銜接，發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)，逐步實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展(刁伍鈞等，2015)[28]。

(4)適度強(qiáng)化空間聚集，合理利用科技服務(wù)業(yè)的輻射帶動(dòng)作用?？萍挤?wù)業(yè)通過(guò)不同水平、不同層次的集聚，有利于創(chuàng)新資源的空間外溢，發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)以及知識(shí)或技術(shù)的溢出效應(yīng)(祖明和朱建濤，2020)[29]，提升周邊地區(qū)的創(chuàng)新效率，促進(jìn)相鄰地區(qū)各類(lèi)企業(yè)的協(xié)同發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，有利于地區(qū)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量方向發(fā)展(崔敏和趙增耀，2020)[30]。

(5)通過(guò)市場(chǎng)化建設(shè)，打通精準(zhǔn)服務(wù)渠道，提升科技服務(wù)業(yè)服務(wù)客體的能力?？萍挤?wù)業(yè)發(fā)展前期需要政府的大力支持，但在形成一定規(guī)模后需要離開(kāi)政府這個(gè)“避風(fēng)港”，以市場(chǎng)選擇為導(dǎo)向，自力更生，培養(yǎng)響應(yīng)市場(chǎng)多種需求的能力，主動(dòng)融入市場(chǎng)、服務(wù)市場(chǎng)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)創(chuàng)新技術(shù)的運(yùn)用、精準(zhǔn)客戶群體定位，詳細(xì)了解客戶需求水平，提供更加精細(xì)化、專(zhuān)業(yè)化的服務(wù)。