田時中,陸雅潔

(1. 安徽大學 經濟學院,安徽 合肥 230601; 2. 廈門大學 經濟學院,福建 廈門 361005)

實踐證明,科技創(chuàng)新能夠提升經濟發(fā)展水平,提高經濟發(fā)展質量,更是傳統(tǒng)發(fā)展方式向創(chuàng)新型發(fā)展模式轉變的內生動力。結構調整、產業(yè)升級、清潔發(fā)展、動能轉換是新時期經濟高質量發(fā)展的主題。隨著創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的實施,各地區(qū)采取一系列措施鼓勵科技創(chuàng)新,推動科技成果高效轉化,驅動經濟向更高質量發(fā)展。近年來,我國研發(fā)經費投入占GDP的比例突破2%,2021年有望進一步提高,以追趕發(fā)達國家的發(fā)展水平。那么,科研投入的快速增長,是否推動了科技創(chuàng)新水平的提升?這是一個理論命題,也是一個實踐課題。弄清楚中國科技創(chuàng)新整體水平及影響科技創(chuàng)新水平提升的關鍵因素,對于有效實施創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展戰(zhàn)略,實現區(qū)域協(xié)調發(fā)展目標,具有重要的理論及現實意義?，F有研究綜述如下:

在研究主題上,Charnes、Banker和Nasierowski等[1-4]較早關注科技政策及科技創(chuàng)新效率問題;王慧艷等[5]通過對雙向貢獻率的測算,研究科技創(chuàng)新與產業(yè)升級互動的關系;張軍[6]通過研究要素成本、科技創(chuàng)新與產業(yè)結構升級的關系,得出了要素有效流動和科技創(chuàng)新推動產業(yè)升級的結論;焦貝貝等[7]關注欠發(fā)達地區(qū)農村創(chuàng)新能力評價;周克清等[8]從財政分權角度分析了財政分權對科技投入的影響,研究表明財政分權對科技投入具有顯著的正向影響;翁鋼民等[9]基于協(xié)同視角研究了旅游產業(yè)與科技創(chuàng)新、現代金融發(fā)展格局的時空動態(tài)關系。

在研究方法上,王輝、曹佳蕾、吳建國等[10-14]運用DEA、熵權GC-TOPSIS、因子分析、三階段EBM-Windows、AHP-Topsis和SOM聚類等方法,對我國科技創(chuàng)新績效和科技創(chuàng)新能力進行了分析和比較。

在研究模型設定上,主要采用計量模型對科技創(chuàng)新影響因素進行分析。吳蕓[15]利用40個國家的面板數據評價政府投入對科技創(chuàng)新的影響,結果表明二者間呈現正相關關系。白俊紅、樊華、鄭凌燕、金懷玉等[16-19]利用不同時間段中國科技投入和產出的面板數據進行實證分析,檢驗科技創(chuàng)新的影響因素。陳曉和、張潔音、柳瑞禹等[20-22]利用地區(qū)數據,設立多元回歸方程,檢驗科技創(chuàng)新的影響因素。

綜上所述,現有關于科技創(chuàng)新評價的研究成果豐碩,為本文的研究提供了重要的理論參考,不過,在對中國地區(qū)科技創(chuàng)新影響因素的檢驗上,存在地區(qū)劃分和評價模型過于單一的問題,因而在評價方法、評價樣本和評價模型的選擇上還有進一步拓展的空間?；诖?本文選取2002—2018年30個省(自治區(qū)、直轄市,以下簡稱“省”。)科技創(chuàng)新面板數據為樣本,運用熵值法測算科技創(chuàng)新指數,依據柯布-道格拉斯生產函數設立多元回歸方程進行回歸分析,評價7大地區(qū)科技創(chuàng)新水平及影響因素,為新時期科技創(chuàng)新驅動經濟高質量發(fā)展提供一定參考依據。

一、 評價指標、數據與方法

1. 評價指標及數據來源

為綜合評價各地區(qū)的科技創(chuàng)新水平,以各省的宏觀層面數據為依據,從科研產出角度遴選評價指標。選取包括技術市場合同成交額、SCI論文、EI論文、ISTP論文、發(fā)明專利、實用新型專利、外觀設計專利7項指標進行測算。數據來自于2003—2019年的中國科技統(tǒng)計年鑒和中國統(tǒng)計年鑒,使用SPSS 21.0進行數據處理。為節(jié)省篇幅,原始數據予以省略,備索。

2. 評價方法

假設評價對象由m個樣本組成,含n個評價指標,此類問題可以建立如下的數學模型,設論域為:U=(u1,u2,u3,…,um),Ui=(xi1,xi2,…,xij,…,xin)。其中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。于是,得到評價系統(tǒng)的初始評價矩陣X=(xij)mn。利用熵值法進行科技創(chuàng)新指數測度的過程如下[23-24]。

計算第j項指標下第i個方案占總方案的比例:

(1)

計算第j項指標的熵值:

(2)

式中,k為常數,k=-1/lnm。

計算第j項指標的差異系數:

gj=1-ej。

(3)

求權數:

(4)

計算各方案的綜合得分:

(5)

依據綜合指數對樣本優(yōu)劣進行排序,在此基礎上,計算樣本均值、極差及樣本排序方差,以評價樣本動態(tài)變化特征及動態(tài)波動幅度。

二、 科技創(chuàng)新指數測算及評價

1. 指數測算

依據2002—2018年30個省的面板數據,運用SPSS 21.0對原始指標值進行標準化處理,在此基礎上計算評價指標熵值和權數,得到30個評價樣本的權重向量,依據式(5)可得到2002—2018年中國部分省科技創(chuàng)新指數,見表1。

表1 2002—2018年部分省科技創(chuàng)新指數

2. 結果評價

為了更加有效地評價和比較科技創(chuàng)新水平的區(qū)域差異,將30個省劃分為7個地區(qū)。華北地區(qū)包括北京、天津、河北、內蒙古、山西、山東;東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江;華東地區(qū)包括上海、江蘇、浙江;華中地區(qū)包括安徽、江西、河南、湖北、湖南;華南地區(qū)包括福建、廣東、海南;西南地區(qū)包括廣西、重慶、四川、貴州、云南;西北地區(qū)包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

樣本考察期內,從整體上將中國科技創(chuàng)新指數降序排列:靠前的依次為上海、吉林、遼寧、湖北、湖南、浙江、北京和廣東,指數在0.350 1～0.409 5之間;其次為山東、天津、山西、河北、云南、甘肅、四川、重慶、河南、廣西、福建、青海、陜西、江蘇、黑龍江和貴州,指數在0.300 4～0.349 8之間;科技創(chuàng)新指數排序靠后的省份為新疆、海南、安徽、內蒙古、江西和寧夏,指數在0.272 0～0.295 1之間。見表1和圖1。

分地區(qū)看,7大區(qū)域科技創(chuàng)新指數高低次序為:東北(0.364 6)>華東(0.356 5)>華北(0.335 2)>西南(0.325 9)>華中(0.323 4)>華南(0.317 4)>西北(0.305 2)。對7大區(qū)域科技創(chuàng)新水平與平均水平進行比較,可以看出東北、華東和華北地區(qū)科技創(chuàng)新水平高于平均水平,而西南、華中、華南和西北地區(qū)的科技創(chuàng)新水平低于平均水平,見表2。

圖1 部分省科技創(chuàng)新水平比較(截面)

表2 2002—2018年7大區(qū)域科技創(chuàng)新指數

從科技創(chuàng)新水平動態(tài)演變過程來看,樣本考察期內,7大區(qū)域科技創(chuàng)新水平整體上呈現上升趨勢,2018年略有下降,末點值遠高于首點值,科技創(chuàng)新指數最小年份(2002)的極差為0.084 0,科技創(chuàng)新指數最大年份(2017)的極差為0.058 9。從科技創(chuàng)新水平的時空差異看,樣本考察期內,7大區(qū)域的科技創(chuàng)新水平交替上升,華南地區(qū)的科技創(chuàng)新水平在2002—2006年略有下降,此后,呈現較快的上升趨勢。見圖2。

圖2 2002—2018年7大區(qū)域科技創(chuàng)新水平動態(tài)演變趨勢

從科技創(chuàng)新水平波動幅度看,7大區(qū)域科技創(chuàng)新指數方差排序為:西南(1.654)<華北(1.993)<華中(2.184)<西北(2.441)<東北(2.485)<華東(4.559)<華南(6.000)。表明樣本考察期內,西南地區(qū)的科技創(chuàng)新水平波動幅度最小,其次是華北地區(qū),而華中、西北和東北地區(qū)科技創(chuàng)新水平波動幅度接近,華東和華南地區(qū)科技創(chuàng)新水平波動幅度最大,見表3。

表3 2002—2018年7大區(qū)域科技創(chuàng)新指數排序及排序方差

三、 科技創(chuàng)新影響因素實證分析

1. 生產函數及變量說明

依據柯布-道格拉斯生產函數(C-D生產函數)理論和相關研究,生產函數模型能夠用來解釋科技創(chuàng)新動力,傳統(tǒng)的生產函數表達式為

Y=AKαLβ。

(6)

式中:Y表示產出;K表示資本;L表示勞動力;A表示全要素生產率;α、β分別表示資本和勞動力的產出彈性。為了更全面地解釋科技創(chuàng)新的動力要素,結合財政科技支出和產出特點,引入信息資源變量I來考察信息資源的傳播是否提高了科技產出效率,即可得到科技投入對科技產出的生產函數式

Y=AKαLβIη。

(7)

對式(7)進行全對數處理,可得到

lnY=c+αlnK+βlnL+ηlnI。

(8)

式中,c為常數項,其值等于全要素生產率A的對數,η為變量待估系數。由此設定多元回歸模型,進行實證分析。于是,本文以熵值法計算的30個省的科技創(chuàng)新綜合指數Yi為被解釋變量,以R&D經費作為資本K的替代變量,以R&D人員全時當量作為L的替代變量,增加信息資源I為控制變量,以各省2002—2018年的郵電業(yè)務額來衡量信息資源的動態(tài)變化。

樣本數據均具有可獲得性,來源于各省2003—2019年的中國統(tǒng)計年鑒和中國科技統(tǒng)計年鑒,實際數據為2002—2018年的數據,運用軟件SPSS 21.0和EViews 7.2進行數據處理和回歸分析,為防止出現“偽回歸”和多重共線性,將變量進行全對數處理。因篇幅所限,原始數據予以省略,樣本數據描述性統(tǒng)計結果見表4。

表4 樣本數據描述性統(tǒng)計

2. 回歸結果分析

為了更細致地分析中國科技創(chuàng)新的動力要素及各個地區(qū)科技創(chuàng)新區(qū)域差異,依據上文的7個分區(qū)進行回歸分析。

(1) 從全局范圍看科技投入對科技創(chuàng)新的影響。依據先驗信息法,將方程變量對數化處理,消除多重共線性。同時,為了減少個體差異帶來的異質性偏誤,需要先對實證模型進行Hausman檢驗,以確定回歸檢驗適合采用固定效應模型還是隨機效應模型。運用EViews 7.2對樣本進行固定效應和隨機效應檢驗,在隨機效應模型估計結果的基礎上進行Hausman檢驗。結果顯示Prob(H)值均小于5%,接近于0,適合選擇固定效應模型進行估計,回歸結果如表5所示。

表5 全局層面科技投入對科技創(chuàng)新影響的回歸結果

回歸結果顯示,調整后的可決系數為0.714 3,模型擬合度較高,相關系數能夠很好地解釋科技創(chuàng)新的動力因素,接受回歸結果。財政科技投入、科技人員當量和信息資源3個變量的提高都對科技創(chuàng)新產生顯著的正向影響,其系數分別為1.079 1、1.052 6和0.752 3,意味著:財政科技投入占GDP的比重每提高1%,科技創(chuàng)新水平會相應提高1.079 1%;科技人員當量每提高1%,科技創(chuàng)新水平相應提高1.052 6%;郵電業(yè)務額每提高1%,科技創(chuàng)新水平將提高0.752 3%。表明中國科技創(chuàng)新依賴于財政科技投入比例的提高和科技人員全時當量提高,而郵電業(yè)務總量的攀升也有利于科技創(chuàng)新水平提高,且全部系數均通過了顯著性檢驗。這與鄭凌燕等[18]的研究結論一致。

(2) 從分地區(qū)看科技投入對科技創(chuàng)新的影響。我國各地區(qū)經濟發(fā)展水平存在較大差異,不同條件下,各地區(qū)科技投入的財力、人力和信息資源也各不相同。根據Hausman檢驗結果,繼續(xù)采用個體固定效應模型對7大區(qū)域財政科技投入對科技創(chuàng)新的影響進行回歸分析,結果如表6所示。

表6 地區(qū)層面科技投入對科技創(chuàng)新影響的回歸結果

從分地區(qū)回歸結果看,調整后的可決系數在0.629 4～0.790 2之間,表明方程擬合度較好,能夠對科技創(chuàng)新水平影響因素進行解釋,接受回歸結果。7大地區(qū)的財政科技投入都對科技創(chuàng)新水平產生正向影響,7大地區(qū)的信息資源系數都通過了顯著性檢驗,而部分地區(qū)科技投入、科技人員全時當量系數沒有通過顯著性檢驗。

華北地區(qū),財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業(yè)務額對科技創(chuàng)新影響系數分別為1.468 9、1.235 1和0.477 1,表明財政科技投入占GDP比例、科技人員全時當量和郵電業(yè)務額每提高1%,科技創(chuàng)新水平將相應提高1.468 9%、1.235 1%和0.477 1%;華北地區(qū)科技創(chuàng)新水平受財政科技投入的影響最大,受科技人員全時當量影響次之,受信息資源影響最小。

東北地區(qū),財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業(yè)務額對科技創(chuàng)新水平影響系數分別為0.268 2、1.914 8和0.719 2。東北地區(qū)財政科技投入占GDP的比例對科技創(chuàng)新的影響較小,但東北地區(qū)科技人員全時當量和郵電業(yè)務額每提高1%,其科技創(chuàng)新水平相應提高1.914 8%和0.719 2%。

華東地區(qū),財政科技投入和科技人員全時當量系數未通過顯著性檢驗,信息資源系數達到了1.384 5,表明郵電業(yè)務額每提高1%,華東地區(qū)科技創(chuàng)新水平相應提高1.384 5%。

華中地區(qū),與東北地區(qū)類似,其科技創(chuàng)新水平主要受科技人員全時當量和郵電業(yè)務額的影響,其系數分別為1.387 9和0.689 4,表明科技人員全時當量和郵電業(yè)務額每提高1%,科技創(chuàng)新水平相應提高1.387 9%和0.689 4%。

華南地區(qū),與華東地區(qū)類似,其科技創(chuàng)新水平的變動主要受信息資源變化的影響,郵電業(yè)務額每提高1%,華南地區(qū)科技創(chuàng)新水平相應提高0.903 1%。

西南地區(qū),財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業(yè)務額對科技創(chuàng)新水平影響系數分別為3.900 2、0.632 0和0.539 0,表明財政科技投入占GDP比例、科技人員全時當量和郵電業(yè)務額每提高1%,科技創(chuàng)新水平將相應提高3.900 2%、0.632 0%和0.539 0%。

西北地區(qū),科技創(chuàng)新水平主要受科技人員全時當量和郵電業(yè)務額的影響,其系數分別為1.018 0和0.890 9,表明科技人員全時當量和郵電業(yè)務額每提高1%,科技創(chuàng)新水平相應提高1.018 0%和0.890 9%。

由此可以看出,財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業(yè)務額對7大地區(qū)科技創(chuàng)新的影響具有較強的區(qū)域差異。從3個變量的影響程度上看,7大地區(qū)科技創(chuàng)新水平受財政科技投入的影響最大,科技人員全時當量對科技創(chuàng)新的影響次之,而郵電業(yè)務額對科技創(chuàng)新的影響最小。從3個變量對科技創(chuàng)新影響的顯著性看:華北和西南地區(qū)科技創(chuàng)新受財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業(yè)務額的影響較為顯著;華中、東北和西北地區(qū)的科技創(chuàng)新受科技人員全時當量和郵電業(yè)務額的影響較為顯著;華東和華南地區(qū)的科技創(chuàng)新受郵電業(yè)務額的影響最為顯著,財政科技投入、科技人員全時當量對這兩個地區(qū)的影響沒有體現出來。

四、 結論與啟示

實證研究表明:選取的30個省的科技創(chuàng)新水平高低次序為上海、吉林、遼寧、湖北、湖南、浙江、北京、廣東、山東、天津、山西、河北、云南、甘肅、四川、重慶、河南、廣西、福建、青海、陜西、江蘇、黑龍江、貴州、新疆、海南、安徽、內蒙古、江西和寧夏;7個地區(qū)的科技創(chuàng)新水平高低排序依次為東北、華東、華北、西南、華中、華南和西北,且整體上呈現動態(tài)上升的變動趨勢,具有較強的地域差異和時空差異,其中東北、華東和華北地區(qū)科技創(chuàng)新水平高于平均水平,而西南、華中、華南和西北地區(qū)的科技創(chuàng)新水平低于平均水平;由于地區(qū)經濟實力、科技政策的動力差異,西南地區(qū)的科技創(chuàng)新水平波動幅度最小,華北地區(qū)次之,然后是華中、西北和東北地區(qū),華東和華南地區(qū)科技創(chuàng)新水平波動幅度最大?；貧w結果顯示:財政科技投入、科技人員當量和信息資源3個變量的提高都對科技創(chuàng)新水平產生顯著的正向影響;7大地區(qū)科技創(chuàng)新水平受財政科技投入的影響最大,科技人員全時當量對科技創(chuàng)新水平的影響次之,郵電業(yè)務額對科技創(chuàng)新水平的影響最小;華北和西南地區(qū)科技創(chuàng)新水平受財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業(yè)務額的影響較為顯著;華中、東北和西北地區(qū)科技創(chuàng)新水平受科技人員全時當量和郵電業(yè)務額的影響較為顯著;而華東和華南地區(qū)科技創(chuàng)新水平受郵電業(yè)務額的影響最為顯著,財政科技投入、科技人員全時當量對華東和華南兩地區(qū)的科技創(chuàng)新水平的影響沒有體現出來。

基于上述結論,建議從以下3個方面提高地區(qū)科技創(chuàng)新水平:

(1) 支出結構合理化?？萍汲晒恼獠啃允沟闷髽I(yè)對科技研發(fā)的投資熱情不高,為促進科技創(chuàng)新,地方政府應持續(xù)加大財政科技支出規(guī)模與比例,減少財政支出行為的波動性以彌補科技供給的不足?？紤]到政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入存在擠出效應,應當警惕企業(yè)以策略性創(chuàng)新行為獲取財政補助,需要進一步優(yōu)化財政支出結構與支持方式,實現財政科技支出的激勵效應,達到帕累托最優(yōu)。此外,應合理引導企業(yè)的投資偏好,通過政策組合,促進以政府主導,非政府積極參與的多形式、多渠道的科技投入體系的形成,以實現財政支出結構合理化。

(2) 政府競爭適度化。不斷完善的財政分權管理體制下,中央政府要利用好財政分權的經濟與政治雙重激勵。一方面,適度的標尺競爭有利于提高地方官員對地方事務的參與度與積極性,減少官員不作為的可能性;另一方面,吸引外資,引進高新技術,不僅可以促進科技創(chuàng)新、優(yōu)化產業(yè)結構、推動經濟轉型升級,還能夠明顯改善公共福利水平,推動經濟高質量發(fā)展。因而,應保持地方政府競爭的適度化,以此激勵地方政府加大科技創(chuàng)新投入,吸引科技創(chuàng)新企業(yè)入駐,推動科技創(chuàng)新能力提升。

(3) 區(qū)域發(fā)展協(xié)調化。當前,中國中部和東部地區(qū)經濟發(fā)展水平優(yōu)于其他地區(qū),而西部地區(qū)經濟基礎較為薄弱,導致西部地區(qū)高新技術產業(yè)入駐率偏低,科技創(chuàng)新水平提升速度慢于東部地區(qū)。所以,應進一步完善區(qū)域協(xié)調發(fā)展新機制,推動地區(qū)間協(xié)調發(fā)展,夯實地區(qū)經濟實力。同時,完善中央對各區(qū)域的財政轉移支付制度,激勵地方政府在科技創(chuàng)新方面采取新舉措,充分釋放縱向財政分權的積極效應,促進區(qū)域科技創(chuàng)新水平提升。