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長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率和科技創(chuàng)新支撐下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率測(cè)度分析

2021-03-12 04:57:00李向榮朱少英劉東陽(yáng)
關(guān)鍵詞:省市經(jīng)濟(jì)帶長(zhǎng)江

李向榮,朱少英,劉東陽(yáng)

(1.山西大同大學(xué) 商學(xué)院,山西 大同 037009;2.南京大學(xué) 博士后流動(dòng)站,江蘇 南京 210093)

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是中國(guó)跨越三個(gè)主要經(jīng)濟(jì)圈,連接中國(guó)東部、中部、西部的唯一經(jīng)濟(jì)帶[1-3]。其區(qū)域內(nèi)的11個(gè)省市,無(wú)論是人口數(shù)量還是經(jīng)濟(jì)總量均超過(guò)我國(guó)的40%。由此可以看出,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶對(duì)于國(guó)家地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平和社會(huì)協(xié)作機(jī)制的發(fā)展進(jìn)步具有關(guān)鍵作用[4-5]?;谖覈?guó)經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略發(fā)展視角可以得知長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重要性,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略已經(jīng)成為我國(guó)新時(shí)代發(fā)展進(jìn)程中的三大發(fā)展戰(zhàn)略之一,國(guó)家各級(jí)黨政機(jī)關(guān)與相關(guān)部門(mén)對(duì)其予以高度關(guān)注。目前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶三維開(kāi)發(fā)的頂層設(shè)計(jì)已投入實(shí)踐階段,國(guó)家正逐步實(shí)行整改和過(guò)渡,但仍然面臨著地區(qū)開(kāi)發(fā)差別化、產(chǎn)業(yè)改革和改善兩難等諸多問(wèn)題[6]。對(duì)此,習(xí)近平總書(shū)記提出應(yīng)將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶納入創(chuàng)新主導(dǎo)開(kāi)發(fā)區(qū)。2016年《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》指出,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的開(kāi)發(fā)是向改革創(chuàng)新和新動(dòng)能開(kāi)發(fā)上進(jìn)行深化推進(jìn),并始終致力于將這一經(jīng)濟(jì)地帶構(gòu)建成兼具良好生態(tài)文化與創(chuàng)新文化的經(jīng)濟(jì)推動(dòng)區(qū)域[7]。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的開(kāi)發(fā)需要深入推行五大發(fā)展理念,要特別重視依靠科技創(chuàng)新推進(jìn)長(zhǎng)江沿岸地區(qū)的飛躍性開(kāi)發(fā)。為此,文章以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)11個(gè)省市為研究對(duì)象,基于其科技創(chuàng)新現(xiàn)狀及地理區(qū)位對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)和影響因素進(jìn)行詳細(xì)分析,解明和預(yù)測(cè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域科技創(chuàng)新成效,以探索長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率的有效推動(dòng)渠道,從而推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域的創(chuàng)新主導(dǎo)型開(kāi)發(fā)。

吳傳清和黃磊在創(chuàng)新效率的概念定義基礎(chǔ)上指出,創(chuàng)新效率性就是在同一水平的創(chuàng)新輸入中獲得更多的創(chuàng)新產(chǎn)品,或者是在同一水平的創(chuàng)新輸入中投入更少的資源,即在創(chuàng)新投入和產(chǎn)出之間,定義的比率產(chǎn)生動(dòng)態(tài)變化[8]。根據(jù)當(dāng)前相關(guān)理論研究,地域科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的效率性定義為地域科技創(chuàng)新活動(dòng)的投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系。這不僅顯著表明了在一定區(qū)域范圍內(nèi)創(chuàng)新體系的資源應(yīng)用水平與資源應(yīng)用成效,而且反映了這一體系對(duì)資源的配備實(shí)踐。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)一定區(qū)域范圍內(nèi)科技創(chuàng)新效率的檢測(cè)方法主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)、成分因素分析(PCA)、隨機(jī)前沿分析(SFA)以及分析層次過(guò)程(AFP)等[9-11]。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是一種用于測(cè)量科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的檢測(cè)方法,通常將其用于效率性的學(xué)術(shù)研究[12]。隨著時(shí)代的發(fā)展,這種測(cè)量方法已經(jīng)分化為傳統(tǒng)型與改良型。國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者利用經(jīng)典的DEA方法對(duì)我國(guó)31個(gè)省份(地區(qū)和城市)的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)定計(jì)算和分析。也有一部分學(xué)者[13]運(yùn)用傳統(tǒng)類(lèi)型的DEA法針對(duì)我國(guó)具體省市地區(qū)的科技創(chuàng)新效率現(xiàn)狀以及歷史發(fā)展沿革進(jìn)行了調(diào)查研究。在改良的DEA方法應(yīng)用方面,文獻(xiàn)[14]利用兩個(gè)不同類(lèi)型的DEA模型,對(duì)國(guó)內(nèi)各省份的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了定量檢測(cè)分析。此外,主成分分析(PCA)方法也被用于測(cè)定科技創(chuàng)新的效率。文獻(xiàn)[15]就根據(jù)PCA模型對(duì)我國(guó)31個(gè)省份的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了檢測(cè)分析。文獻(xiàn)[16]則采用PCA方法,定量研究了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率與實(shí)踐成效。

綜合相關(guān)研究,從研究方法視角看,DEA、PCA、SFA、AHP等分析方法均曾被用于科技創(chuàng)新效率的測(cè)定,其中,傳統(tǒng)DEA模型更被廣泛地使用[17]。從空間尺度視角看,目前,對(duì)科技創(chuàng)新效率的研究主要集中在國(guó)內(nèi)31個(gè)省份或市、鎮(zhèn)、村的測(cè)量和比較上,而對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的專(zhuān)題研究比較少見(jiàn)。從研究視角看,當(dāng)前大部分研究普遍聚焦在科技創(chuàng)新效率上,再進(jìn)一步開(kāi)展深化價(jià)值計(jì)算、動(dòng)態(tài)進(jìn)化規(guī)律研究并探討影響科技創(chuàng)新效率的因素[18]。本研究在此基礎(chǔ)上,使用改進(jìn)的DEA分析法以及PCA法搭建了PCA-SE-DEA組合模型,分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率以及發(fā)展進(jìn)程,并對(duì)其影響要素進(jìn)行研判。

一、科技創(chuàng)新效率測(cè)度

(一)模型設(shè)定

(1)

運(yùn)用PCA法提煉出與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)創(chuàng)新效率密切相關(guān)的公共因素?,F(xiàn)有研究對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新效率的選取因素主要來(lái)自人力、物力以及生態(tài)環(huán)境方面的輸入情況。在這項(xiàng)科技創(chuàng)新測(cè)定指標(biāo)體系中,共有兩大類(lèi)指標(biāo),分別為投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)。其中投入指標(biāo)又分為四大方面指標(biāo)要素,主要是政策環(huán)境、人力要素、資金運(yùn)用情況以及社會(huì)環(huán)境條件。產(chǎn)出指標(biāo)要素也分為四大主要具體指標(biāo),即產(chǎn)品銷(xiāo)售額、市場(chǎng)交易份額、科技企業(yè)數(shù)量以及專(zhuān)利數(shù)量。具體指標(biāo)要素情況見(jiàn)表1。

表1 科技創(chuàng)新效率測(cè)度指標(biāo)

從上述可知,PCA-SE-DEA組合模型不僅可以保持各輸入輸出指示指標(biāo)的完整信息,還能降低指示指標(biāo)之間的相關(guān)水平。從另一層面看,其可以更好地顯示SE-DEA模型對(duì)決策單元的評(píng)價(jià)比較成效,極大地提升了測(cè)算環(huán)節(jié)的精確性水平,在對(duì)我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市的創(chuàng)新效率進(jìn)行定量測(cè)定的時(shí)候能夠提升準(zhǔn)確性保障。

(二)科技創(chuàng)新效率收斂性檢驗(yàn)

為了具體實(shí)證把握我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市科技創(chuàng)新效率的發(fā)展現(xiàn)狀和動(dòng)態(tài)進(jìn)展成果,現(xiàn)運(yùn)用下列兩種方法進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)測(cè)算,即σ收斂法和絕對(duì)β收斂法[19]。在測(cè)試科技創(chuàng)新效率的收斂過(guò)程中,首先,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)創(chuàng)新效率σ收斂性測(cè)試公式如下:

(2)

在式(2)中,IEi(t)是第i個(gè)區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新效率,N是省市的數(shù)量。在本文中N的取值為11。在σt+1<σt的情況下,各省市技術(shù)創(chuàng)新效率的離散系數(shù)會(huì)減少,即有σ收斂存在;在σt+1>σt的情況下,各省市技術(shù)創(chuàng)新效率的離散系數(shù)呈現(xiàn)上漲態(tài)勢(shì),表示σ具備發(fā)散現(xiàn)象。

其次,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)科技創(chuàng)新效率的絕對(duì)β收斂回歸公式如下所示:

(3)

在式(3)中,IEi,T表示在T時(shí)間單位內(nèi)科技創(chuàng)新效率,IEi,0表示在一定時(shí)間單位內(nèi)第i個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率,[ln(IEi,T)-ln(IEi,0)]/T代表第i個(gè)省市在1=T之前擁有科技創(chuàng)新效率的平均增長(zhǎng)率,α、β、ε分別代表常數(shù)項(xiàng)、系數(shù)和誤差項(xiàng)。在β<0的情況下,有絕對(duì)的β收斂,各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率的增長(zhǎng)率與初始水平成反比,即技術(shù)創(chuàng)新效率與初期值成反比,顯示出發(fā)展中地區(qū)追趕先進(jìn)地區(qū)的傾向。在β>0的情況下,各區(qū)域不會(huì)收斂,即發(fā)展中地區(qū)追趕先進(jìn)地區(qū)的傾向還不明顯。

(三)Tobit模型

基于11個(gè)省市在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的科技創(chuàng)新效率計(jì)算,將技術(shù)創(chuàng)新效率(IE)定義為響應(yīng)變量,其余的影響要素則定義為控制變量。通過(guò)應(yīng)用2階段分析,在其中構(gòu)建模型進(jìn)行研究,并從中尋找科技創(chuàng)新效率的影響要素。由于IE取值范圍受到限制,如果還使用通常的最小二乘法,則回歸參數(shù)的估計(jì)值就會(huì)產(chǎn)生偏頗。鑒于此,本文運(yùn)用Tobit模型實(shí)現(xiàn)對(duì)變量建模環(huán)節(jié)當(dāng)中的有限性限制解決,如式(4)所示。

(4)

在這個(gè)公式中,Yk是帶限制的從屬變量,Xk是控制變量,β是參數(shù)集。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)資料得知,區(qū)域開(kāi)發(fā)水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及政策環(huán)境對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的效率性存在關(guān)鍵影響效應(yīng)。為了進(jìn)一步分析科技創(chuàng)新效率性的相關(guān)影響因素,本文在影響要素體系中納入表2當(dāng)中的各項(xiàng)變量,并實(shí)施Tobit分析。

(四)實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

在研究中,首先使用KMO和Bartlett的數(shù)據(jù)值進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)共同要素分析的適應(yīng)性測(cè)定,隨后運(yùn)用SPSS 22.0軟件進(jìn)行輸入指示器的主要構(gòu)成要素分析。由于要優(yōu)化數(shù)據(jù)測(cè)定結(jié)果,滿足模型數(shù)據(jù)測(cè)定運(yùn)行系統(tǒng)的要求,因此追加建立了具有4個(gè)輸出和輸入指示器的SE-DEA模型,最大標(biāo)準(zhǔn)模型被用于數(shù)據(jù)的無(wú)量綱處理,避免了主成分分析過(guò)程中共同因子為負(fù)值情形的出現(xiàn),詳細(xì)的測(cè)算模式在公式(5)當(dāng)中顯示。

(5)

式中,F(xiàn)ij代表未經(jīng)處理的數(shù)值,F(xiàn)′ij代表經(jīng)過(guò)處置之后的數(shù)值,maxFij代表數(shù)值的最大化,minFij代表數(shù)值的最小化。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)束后,所得出的數(shù)據(jù)結(jié)果都會(huì)在一定的區(qū)域數(shù)值范圍內(nèi)。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率影響因子

在輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)無(wú)量綱處理后,使用PCA-SE-DEA結(jié)合模型,測(cè)量2008—2019年中國(guó)本土30個(gè)省份的科技創(chuàng)新效率。表3顯示的是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市科技創(chuàng)新效率的測(cè)定結(jié)果。從國(guó)家整體的角度看,北京、上海和江蘇呈現(xiàn)出最高的科技創(chuàng)新效率水平,基本上每年都超過(guò)一級(jí),居國(guó)內(nèi)領(lǐng)先地位?;陂L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶進(jìn)行分析,江蘇和上海在科技創(chuàng)新效率上處于優(yōu)勢(shì)領(lǐng)先地位,浙江和湖北處于中等水平以上,云南和貴州處于相對(duì)落后的水平。從區(qū)域分布的角度看,江蘇、上海、浙江位于長(zhǎng)江下游地帶,在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的11個(gè)省市中具有最高的科技創(chuàng)新效率。安徽、江西、湖北、湖南是位于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游地帶的省份,只有湖北呈現(xiàn)出良好的科技創(chuàng)新效率水平。位于上游地區(qū)的四川、重慶、云南和貴州其科技創(chuàng)新效率水平較為落后?;跀?shù)據(jù)平均數(shù)值視角進(jìn)行分析,本研究選取的11個(gè)省市在2008—2019年這段時(shí)間的總體效率數(shù)值低于全國(guó)平均水平。由此可以看出,我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市在科技創(chuàng)新方面具有巨大的發(fā)展?jié)摿?,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域的各省份具備的科技創(chuàng)新環(huán)境條件較好,其相應(yīng)的科技創(chuàng)新效率水平處于較為優(yōu)勢(shì)的地位,同時(shí)在創(chuàng)新主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革和升級(jí)方面具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

(五)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率差異性分析

綜上,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率的地域差異非常顯著。鑒于此,為準(zhǔn)確掌握地區(qū)差異的發(fā)展趨勢(shì),必須對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深化處理,進(jìn)而對(duì)各省份科技創(chuàng)新效率的收斂性作出預(yù)測(cè)。其中首要預(yù)測(cè)步驟就是在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶進(jìn)行科技創(chuàng)新效率的σ收斂分析。結(jié)合公式(2)進(jìn)行測(cè)算,圖1為2008—2019年11個(gè)省市科技創(chuàng)新效率的σ收斂結(jié)果。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示得知,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率σ收斂結(jié)果數(shù)值在2012年達(dá)到頂峰;2012年以前,11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率的地域差距持續(xù)擴(kuò)大;2012年到2016年,11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率的收斂率σ發(fā)生了變化,各省市科技創(chuàng)新效率的地域差距逐年縮?。?016年以后,11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率的收斂率σ又發(fā)生了明顯變化,其具體體現(xiàn)為各省市的科技創(chuàng)新效率地區(qū)差異又趨顯著。在全球金融危機(jī)之前,我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域各省市紛紛開(kāi)啟國(guó)際化發(fā)展進(jìn)程,并在這一發(fā)展進(jìn)程中深入落實(shí)科技創(chuàng)新戰(zhàn)略,由此導(dǎo)致了與上中游地區(qū)省份在科技創(chuàng)新效率上的初步地區(qū)差異化現(xiàn)象。在全球金融危機(jī)爆發(fā)以后,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)各省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到了金融危機(jī)影響,從而對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)造成了不利影響。此時(shí),上中游省市地區(qū)的科技創(chuàng)新開(kāi)發(fā)呈現(xiàn)出快速發(fā)展的趨勢(shì),出現(xiàn)了小范圍小幅度的區(qū)域效率差異現(xiàn)象。這是由于該地區(qū)經(jīng)過(guò)前幾年經(jīng)濟(jì)良好發(fā)展的累積,在科學(xué)技術(shù)以及創(chuàng)新實(shí)踐方面具有了一定的優(yōu)勢(shì)地位,因此在危機(jī)面前沒(méi)有產(chǎn)生效率水平大幅下降的現(xiàn)象。

表3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市科技創(chuàng)新效率測(cè)度結(jié)果(2008—2019)

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2008—2019年科技創(chuàng)新效率σ收斂結(jié)果

本研究繼續(xù)對(duì)我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)施絕對(duì)收斂分析,測(cè)試科技創(chuàng)新效率低的省市能否有效趕上科技創(chuàng)新效率高的省市。測(cè)試結(jié)果顯示回歸系數(shù)是正值(見(jiàn)表4),因此后開(kāi)發(fā)地區(qū)對(duì)占主導(dǎo)地位的地區(qū)沒(méi)有明顯的追趕成效,且區(qū)域間的科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新效率差正在不斷擴(kuò)大,這個(gè)結(jié)論與σ測(cè)試分析的結(jié)果一致。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的11個(gè)省市在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r等方面均不同,特別是位于上游和中游地區(qū)的省市一般不擅長(zhǎng)科技創(chuàng)新。由于各方面要素的投資與下游省市之間的差異水平較大,所以上游省份的科技創(chuàng)新捕捉效果不顯著。

表4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2008—2019年科技創(chuàng)新效率β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

(六)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率影響因素分析

結(jié)合以上檢測(cè)成果,本文深入建構(gòu)一個(gè)面板經(jīng)驗(yàn)?zāi)P?,其中具體涵蓋各省市的科技創(chuàng)新效率以及相關(guān)影響要素的變量體系。運(yùn)用二階分析法,對(duì)科技創(chuàng)新影響機(jī)制以及組成要素進(jìn)行分析探索。其中采用的影響要素具體體現(xiàn)在公式(6)中,使用Tobit面板來(lái)測(cè)量回歸模型,解決科技創(chuàng)新效率的限制從屬變量問(wèn)題。

IEit=β0+β1LNGDPit+β2INEUSit+β3LNPOPUit+β4URBANit+β5FORINit+

β6R&Dit+εi

(6)

式中,IEit是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶i省市t年的科技創(chuàng)新效率,βj(j=1,2,…,11)是參數(shù),εi是誤差項(xiàng)。根據(jù)最大似然法則,由Statia12.0測(cè)算得到的Tobit模型回歸數(shù)據(jù)成果在表5當(dāng)中進(jìn)行顯示。

表5 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市2008—2019年科技創(chuàng)新效率影響因素回歸結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果得知,各變量在5%的水平下通過(guò)了有效性測(cè)試。在變量體系中除了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域科技創(chuàng)新效率之間為負(fù)相關(guān)外,所有其他各項(xiàng)變量在與科技創(chuàng)新效率的關(guān)聯(lián)性方面均呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系,其中,研發(fā)資金對(duì)科技創(chuàng)新效率影響最大??梢?jiàn),投資科研是提升科技創(chuàng)新效率的關(guān)鍵實(shí)施基點(diǎn),其對(duì)我國(guó)各省市區(qū)的科技創(chuàng)新效率提升產(chǎn)生直接促進(jìn)效應(yīng)。同時(shí),區(qū)域GDP與科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新效率有很大關(guān)聯(lián),區(qū)域科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間具有顯著的一致性。區(qū)域生產(chǎn)總值的增長(zhǎng),不僅有助于改善實(shí)施科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施,而且有利于科學(xué)技術(shù)的實(shí)踐運(yùn)用,最終實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新效率的提升。此外,區(qū)域的就業(yè)水平與科技創(chuàng)新效率正相關(guān),這可能是因?yàn)榫蜆I(yè)人口數(shù)量的提升有利于人力資源產(chǎn)生較高水平的積累,這不僅有利于優(yōu)化人力資源體量,而且有利于更多人力資源進(jìn)行創(chuàng)新實(shí)踐。城市化水平與科技創(chuàng)新效率之間存在正相關(guān)關(guān)系,這是因?yàn)槌鞘谢l(fā)展涵蓋了城市基礎(chǔ)設(shè)施條件優(yōu)化完善和其他軟件與硬件改進(jìn)等,其對(duì)于地區(qū)科技創(chuàng)新效率提升展現(xiàn)出顯著的促進(jìn)作用。外國(guó)投資與科技創(chuàng)新效率正相關(guān),表明在積極引進(jìn)外資和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過(guò)程中,各地區(qū)正在向發(fā)達(dá)國(guó)家積極學(xué)習(xí)有效利用科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)在地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)變與科技創(chuàng)新效率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系可知,科技的創(chuàng)新實(shí)踐能夠?qū)Ξa(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變革發(fā)展產(chǎn)生推進(jìn)作用,同時(shí)提示在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中提高第三產(chǎn)業(yè)的比例,能夠?qū)萍紕?chuàng)新效率水平的提升產(chǎn)生有效作用。

二、科技創(chuàng)新對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響作用

總體看,科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和效益的水平提升過(guò)程中具有關(guān)鍵的導(dǎo)向性影響。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶跨越我國(guó)東、中、西部的主要地區(qū),是國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵引領(lǐng)區(qū)域,其中蘊(yùn)藏了巨大的發(fā)展可能性。自我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略提出并納入實(shí)踐運(yùn)行以來(lái),位于我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的地區(qū)在科技創(chuàng)新水平上逐步呈現(xiàn)出階梯狀分布,并且各省份間的科技創(chuàng)新能力逐步呈現(xiàn)出明顯的相關(guān)性。2019年,我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科研經(jīng)費(fèi)將近7 030億元,約為國(guó)內(nèi)GDP的2.49%,相較于2018年實(shí)現(xiàn)了0.07%的增長(zhǎng)。由此可以看出我國(guó)政府重視科技創(chuàng)新的程度。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平高于全國(guó)平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平,但仍然存在一些問(wèn)題,即尚未實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,與我國(guó)倡導(dǎo)的高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式尚有一定的距離。

我國(guó)學(xué)術(shù)界眾多學(xué)者對(duì)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了廣泛的研究。文獻(xiàn)[20]在研究中運(yùn)用廣義定義上的生產(chǎn)函數(shù)模型,針對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)投資所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成效進(jìn)行了研究分析,提出科技投資能夠顯著推動(dòng)經(jīng)濟(jì)水平的提升。文獻(xiàn)[21]利用研發(fā)資源指標(biāo)體系對(duì)我國(guó)吉林省的科技創(chuàng)新投資規(guī)模和強(qiáng)度進(jìn)行了分析論證。文獻(xiàn)[22]基于創(chuàng)新科研驅(qū)動(dòng)鏈,針對(duì)我國(guó)地區(qū)科研創(chuàng)新體系的分布格局進(jìn)行了分析研究,認(rèn)為國(guó)內(nèi)科研創(chuàng)新體系現(xiàn)階段整體開(kāi)發(fā)水平不高,各地區(qū)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展不足。文獻(xiàn)[23]基于體系發(fā)展視角,提出國(guó)內(nèi)科研創(chuàng)新對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)成效不是非常顯著,這一領(lǐng)域還有很大的提升空間,具體要依靠?jī)?yōu)化創(chuàng)新資源的配置來(lái)實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[24]研究了以投資和出口為導(dǎo)向的經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)區(qū)域開(kāi)發(fā)模式的基本特性,得出了科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新能力的地域差距高于目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地域差距的結(jié)論。文獻(xiàn)[25]通過(guò)生產(chǎn)函數(shù)模型驗(yàn)證了科技創(chuàng)新對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的貢獻(xiàn)度,認(rèn)為科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率正在上升,并使用耦合協(xié)調(diào)度模型對(duì)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的進(jìn)化進(jìn)行了研究。

基于以往學(xué)術(shù)研究成果,本文從科學(xué)技術(shù)投入力、科技生產(chǎn)力、科技創(chuàng)新環(huán)境三個(gè)方面研究科技創(chuàng)新對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,深入分析科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響,并提出了相應(yīng)政策建議。

(一)模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

為進(jìn)一步研究科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間影響效應(yīng),本文采用通用的Cob-Douglass生產(chǎn)函數(shù)實(shí)施研究分析。C-D生產(chǎn)函數(shù)是美國(guó)的Cobb 和 Douglas用于計(jì)算技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生貢獻(xiàn)成效的模型。傳統(tǒng)典型公式如下:

Yit=A(Cit)α(Lit)β(Tit)χ

(7)

其中,Yit是生產(chǎn)的合計(jì)值,Cit、Tit、Lit分別表示資本投入、科技創(chuàng)新投入和勞動(dòng)投入。α、χ、β分別表示各自的彈性系數(shù)。

以典型傳統(tǒng)Cob-Douglas生產(chǎn)函數(shù)為研究基礎(chǔ),本文采用自然對(duì)數(shù)構(gòu)建法對(duì)公式進(jìn)行兩側(cè)取值實(shí)施,由此構(gòu)建回歸公式如下:

lnYit=lnA+αlnCit+βlnLit+χlnTit+μit

(8)

在公式中,μit是隨機(jī)誤差項(xiàng),變量Y、C、L和T的測(cè)量指標(biāo)是地區(qū)GDP、固定資本投資、總就業(yè)人數(shù)和科技創(chuàng)新。研究將從三方面對(duì)科技創(chuàng)新與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的影響效應(yīng)進(jìn)行分析:(1)科技投資強(qiáng)度,用R&D資金內(nèi)部支出與地區(qū)GDP的比例衡量;(2)科技生產(chǎn)能力,用國(guó)內(nèi)三項(xiàng)專(zhuān)利授權(quán)量衡量;(3)科技創(chuàng)新環(huán)境,用技術(shù)市場(chǎng)合同周轉(zhuǎn)率衡量。

(二)實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

使用基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的測(cè)算模型,并運(yùn)用stata12.0軟件,針對(duì)2008—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的定量實(shí)證研究分析。首先,根據(jù)模型的內(nèi)部數(shù)學(xué)處置,各變量成為自然對(duì)數(shù),不均勻分散的影響被大幅度排除。其次,變量的分散擴(kuò)展系數(shù)VIF值小于10,表示沒(méi)有多重共線性。最后,面板設(shè)置F檢定的P值為0,由此顯示個(gè)體效果非常明顯。使用Hausman檢驗(yàn)對(duì)固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行適當(dāng)性比較時(shí),P值在5%的水平上被排除應(yīng)用固定效應(yīng)模型。鑒于此,本文在研究分析中采用隨機(jī)效應(yīng)模型。表6顯示了上述數(shù)據(jù)的定量實(shí)證分析結(jié)果。模型1—模型3分別研究了科技投入水平、科技生產(chǎn)能力、科技創(chuàng)新環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。模型4是對(duì)影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展三個(gè)因素綜合效果的綜合考察。回歸分析的結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)發(fā)展受科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的影響很大,但如果科技創(chuàng)新的指標(biāo)不同,則對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響也不同。

表6 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響回歸結(jié)果

第一,科技創(chuàng)新投資促進(jìn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)的發(fā)展??萍紕?chuàng)新投資的彈性模量為0.338 8,即科技投資每增加1%,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率增加0.34%??萍紕?chuàng)新投資水平表現(xiàn)為研究開(kāi)發(fā)資金運(yùn)用,研究開(kāi)發(fā)資金的內(nèi)部支出主要用于該地區(qū)的基礎(chǔ)科學(xué)研究。資金集中度越高,對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越有貢獻(xiàn),在1%的水平上越顯著。

第二,科技生產(chǎn)能力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有積極影響,且存在顯著的正向關(guān)系。現(xiàn)階段,科技創(chuàng)新投入的彈性模量為0.287 7,這表明科技生產(chǎn)能力每增強(qiáng)1%,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率就增加0.28%。

第三,科技創(chuàng)新環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有積極影響,但不顯著。目前,科技創(chuàng)新投資的彈性模量為0.033 4,表明科技創(chuàng)新環(huán)境每改善1%,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率就增加0.03%。科技創(chuàng)新環(huán)境用技術(shù)市場(chǎng)合同的交易量來(lái)表示,相關(guān)數(shù)據(jù)表明,技術(shù)市場(chǎng)契約周轉(zhuǎn)率越高,科技創(chuàng)新環(huán)境越活躍,對(duì)于經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展就愈加有益。但是,其結(jié)果顯示,影響成效并不大,由此說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的科技創(chuàng)新環(huán)境還不是十分成熟,仍有改善的余地。

三、結(jié)語(yǔ)

本文基于超高效數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和主成分分析法,進(jìn)行了PCA-SE-DEA組合模型的建構(gòu)。通過(guò)分析和研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市科技創(chuàng)新效率的進(jìn)化規(guī)律和影響因素,得出相關(guān)結(jié)論:第一,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的平均科技創(chuàng)新效率略低于全國(guó)平均水平。其中,江蘇、上海、浙江等省市科技創(chuàng)新效率最高,云南和貴州的科技創(chuàng)新效率較低。第二,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率在2016年以后表現(xiàn)出顯著的發(fā)散趨勢(shì),區(qū)域科技創(chuàng)新的一般低效性進(jìn)一步顯現(xiàn),長(zhǎng)江中游及上游省市科技創(chuàng)新的追趕效果明顯,為了縮小與長(zhǎng)江下游科技創(chuàng)新效率的差距,在未來(lái)的發(fā)展進(jìn)程中仍然需要進(jìn)一步強(qiáng)化創(chuàng)新導(dǎo)向。第三,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、就業(yè)人數(shù)、城市化率、外國(guó)投資、研究開(kāi)發(fā)費(fèi)用等要素會(huì)給科技創(chuàng)新效率提升帶來(lái)巨大的正面效果,但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新的效率產(chǎn)生負(fù)面影響。

為了積極推進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新主導(dǎo)建設(shè),全方位提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新成效,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市可以采取以下專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化發(fā)展措施:第一,提高科技創(chuàng)新資源的輸入輸出比例,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化和升級(jí)。第二,全面改革和創(chuàng)新,深化落實(shí)推進(jìn)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)建設(shè),加大產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移實(shí)施力度,最大限度地利用科技創(chuàng)新成果。第三,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市應(yīng)全面加強(qiáng)協(xié)調(diào),打破行政區(qū)域限制和地區(qū)保護(hù)主義的制約。第四,通過(guò)建立跨地區(qū)科技創(chuàng)新治理機(jī)制、跨行業(yè)合作創(chuàng)新機(jī)制等,在整體流域上打造良好創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍,最終實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科學(xué)科技創(chuàng)新效率的總體改善。

基于以上結(jié)論,本文對(duì)相關(guān)政策的制定提出以下建議以供參考。

一是提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的科技創(chuàng)新能力。首先,擴(kuò)大對(duì)上海的支持,建設(shè)具有世界影響力的綜合性科學(xué)中心,發(fā)揮東部地區(qū)的主導(dǎo)作用。其次,加強(qiáng)城市科技創(chuàng)新基礎(chǔ),有效促進(jìn)合肥綜合性國(guó)家科學(xué)中心建設(shè),強(qiáng)化城市輻射運(yùn)行功能。再者,充分發(fā)揮西部地區(qū)在共建“一帶一路”中的科技創(chuàng)新合作主導(dǎo)作用,開(kāi)掘創(chuàng)新資源,提高創(chuàng)新能力。最后,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的所有地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新資源流動(dòng),打破區(qū)域系統(tǒng)和機(jī)制壁壘,實(shí)現(xiàn)東部、中部、西部地區(qū)的協(xié)調(diào)開(kāi)發(fā),縮小區(qū)域差距,促進(jìn)區(qū)域整體創(chuàng)新水平的高品質(zhì)改善。

二是全面深化科技系統(tǒng)改革和經(jīng)濟(jì)社會(huì)改革,依靠科學(xué)技術(shù)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。第一,加強(qiáng)相關(guān)經(jīng)濟(jì)建設(shè)法律法規(guī)的有效實(shí)施,確??茖W(xué)技術(shù)成果的有效應(yīng)用推廣;第二,建立高質(zhì)量的“創(chuàng)新鏈”,加強(qiáng)各類(lèi)創(chuàng)新項(xiàng)目之間的合作;第三,加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合,促進(jìn)科技創(chuàng)新與高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深度融合。

三是改進(jìn)科技創(chuàng)新系統(tǒng),支持高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展。首先,基于國(guó)家科技創(chuàng)新計(jì)劃,改進(jìn)相關(guān)創(chuàng)新體系;其次,應(yīng)注重人才資源體系建設(shè),支持科技人才培養(yǎng);再次,應(yīng)加強(qiáng)學(xué)科基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究;最后,要增加科技創(chuàng)新投資,提高創(chuàng)新資源分配效率,激活科技創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)精神,改進(jìn)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持。

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