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黃河流域九省區(qū)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)

2022-04-15 06:18沙德春王茂林
科技管理研究 2022年6期
關(guān)鍵詞:省區(qū)市黃河流域規(guī)模

沙德春,王茂林

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院,河南鄭州 450002)

黃河是我國(guó)第二大河。按流經(jīng)省區(qū)計(jì),黃河流域人口數(shù)量占我國(guó)總?cè)丝诘?0.00%以上,地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)占全國(guó)(未含港澳臺(tái)地區(qū)。下同)生產(chǎn)總值的26.00%左右[1]。黃河流域作為人類(lèi)古文明和中華文明的重要發(fā)源地,黃河中下游地區(qū)在一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的歷史時(shí)期內(nèi)一直是我國(guó)政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化發(fā)展的中心。黃河流域近些年經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展已取得了突破性進(jìn)展,但是仍存在流域整體創(chuàng)新水平較低和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)落后等問(wèn)題。在創(chuàng)新投入方面,2018 年黃河流域研發(fā)經(jīng)費(fèi)總投入僅占我國(guó)總研發(fā)投入的20.58%,平均研發(fā)強(qiáng)度低于全國(guó)0.82 個(gè)百分點(diǎn);在創(chuàng)新產(chǎn)出方面,黃河流域發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)量?jī)H占全國(guó)發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)總量的15.82%[2]。黨的十八大以來(lái),黃河流域的生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展解決方案成為我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略方向。2019年9 月18 日,習(xí)近平總書(shū)記在鄭州主持召開(kāi)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì)并發(fā)表重要講話,明確黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是重大國(guó)家戰(zhàn)略,立足于全流域提出共同抓好大保護(hù),協(xié)同推進(jìn)大治理,促進(jìn)全流域高質(zhì)量發(fā)展,為黃河流域創(chuàng)新能力和創(chuàng)新水平的提高提供有利機(jī)遇[3]。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展和黃河流域發(fā)展不平衡不充分的問(wèn)題日益凸顯,在新的發(fā)展戰(zhàn)略背景下,如何提升黃河流域創(chuàng)新效率水平,加速科技成果轉(zhuǎn)化,對(duì)加快推進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略布局,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展有著重要意義。

1 文獻(xiàn)回顧

創(chuàng)新在目前競(jìng)爭(zhēng)激烈的國(guó)際背景下逐漸成為世界各國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn),創(chuàng)新作為內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展?,F(xiàn)階段,在我國(guó)建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略推動(dòng)下,創(chuàng)新效率成為學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)。參考以往文獻(xiàn),區(qū)域創(chuàng)新效率一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者們研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域,主要基于經(jīng)濟(jì)帶、區(qū)域性組織、城市群和城市為研究對(duì)象,運(yùn)用效率分析方法測(cè)量創(chuàng)新效率并分析創(chuàng)新水平,如田紅彬等[4]運(yùn)用全局全要素生產(chǎn)率指數(shù)(GML)測(cè)算規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的綠色創(chuàng)新效率及其分解,分別分析綠色創(chuàng)新效率受到命令控制型、投資型和費(fèi)用型環(huán)境規(guī)制下外商直接投入(FDI)流入的影響程度,研究結(jié)果表明2010—2017 年我國(guó)綠色創(chuàng)新效率平均增長(zhǎng)5.20%,綠色創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)步是其增長(zhǎng)的主要來(lái)源;劉鍇等[5]運(yùn)用超效率松弛變量(SBM)模型測(cè)度我國(guó)75 個(gè)創(chuàng)新城市的技術(shù)創(chuàng)新效率,并分析創(chuàng)新型城市的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響機(jī)制,研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在不同方面對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響不同;徐夏靜等[6]構(gòu)建Super-SBM 模型對(duì)我國(guó)創(chuàng)新效率及區(qū)域差異進(jìn)行測(cè)算,研究表明我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率整體偏低,呈下降趨勢(shì),但區(qū)域異質(zhì)性、集聚性特征顯著;盧小蘭等[7]采用三階段DEA-windows和空間統(tǒng)計(jì)方法,測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新效率并分析其創(chuàng)新效率的時(shí)空特征,研究發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市均未達(dá)到數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)有效且區(qū)域差距較大;許學(xué)國(guó)等[8]運(yùn)用三階段Malmquist 指數(shù)構(gòu)建綠色創(chuàng)新效率測(cè)度模型,并結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)綠色創(chuàng)新效率進(jìn)行智能診斷,根據(jù)診斷結(jié)果可以把所有的區(qū)域分為全部效率有效地區(qū)、純技術(shù)無(wú)效地區(qū)和規(guī)模無(wú)效地區(qū);郝新東等[9]構(gòu)建了廣深港澳科技創(chuàng)新走廊擴(kuò)容前后的門(mén)檻模型并實(shí)證分析研發(fā)投入對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響,研究發(fā)現(xiàn)擴(kuò)容后各類(lèi)創(chuàng)新主體可以做到少投入、高效率;文炳洲等[10]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度并用Shapley 值分解方法分析不同因素對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新效率影響權(quán)重,為我國(guó)建立創(chuàng)新型國(guó)家戰(zhàn)略提供理論參考。

目前,學(xué)者們對(duì)黃河流域的研究主要集中在水資源利用和生態(tài)保護(hù)等方面,也有部分學(xué)者從其他方面對(duì)黃河流域展開(kāi)研究,如封思潔等[11]運(yùn)用SBM-Undesirable 模型和Malmquist 指數(shù)模型對(duì)各城市綠色發(fā)展效率進(jìn)行測(cè)算和分解,從時(shí)空維度和動(dòng)靜結(jié)合角度對(duì)黃河流域城市綠色發(fā)展進(jìn)行分析;羅巍等[12]通過(guò)構(gòu)建集中度與極化度模型分析黃河流域科技創(chuàng)新極化效應(yīng)演化過(guò)程,并識(shí)別省際間的虹吸效應(yīng)與涓滴效應(yīng);張國(guó)興等[13]運(yùn)用熵值法對(duì)黃河流域中心城市2013—2017 年發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度,研究發(fā)現(xiàn)黃河流域城市高質(zhì)量發(fā)展水平穩(wěn)步上升,但上中下游城市發(fā)展水平存在較大差異;石濤[14]運(yùn)用黃河流域9 省區(qū)10 年的面板數(shù)據(jù)探究其經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響因素。黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展已經(jīng)逐漸成為研究的熱點(diǎn)重點(diǎn)問(wèn)題,但是從黃河流域高質(zhì)量發(fā)展角度出發(fā)的定性與定量相結(jié)合的研究比較缺乏,對(duì)于黃河流域創(chuàng)新效率的研究還不充分,將黃河流域作為研究對(duì)象并結(jié)合黃河流域?qū)嶋H情況,通過(guò)測(cè)度創(chuàng)新效率去探究其創(chuàng)新水平的研究較少。

因此,本研究運(yùn)用DEA 和Malmquist 指數(shù)模型,綜合測(cè)算2008—2019 年黃河流域9 省區(qū)創(chuàng)新效率并對(duì)其進(jìn)行分解,分別從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度對(duì)各省區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的不同階段進(jìn)行分析,探究黃河流域創(chuàng)新發(fā)展水平的變化并提出相關(guān)發(fā)展建議,以期為推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略布局和黃河流域高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

完善的指標(biāo)體系是評(píng)價(jià)創(chuàng)新效率的關(guān)鍵,指標(biāo)的選取將影響創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)結(jié)果。借鑒已有相關(guān)研究,結(jié)合黃河流域各省區(qū)創(chuàng)新實(shí)際情況,選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量作為勞動(dòng)力投入要素、R&D 經(jīng)費(fèi)支出和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)作為資本投入要素,產(chǎn)出用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入、技術(shù)市場(chǎng)成交額和國(guó)內(nèi)3 種專(zhuān)利授權(quán)數(shù)來(lái)衡量,以此構(gòu)建黃河流域創(chuàng)新效率指標(biāo)體系(見(jiàn)表1)。由于2008 年之前規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入等指標(biāo)未納入相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒,且香港、澳門(mén)、臺(tái)灣相關(guān)數(shù)據(jù)也未納入統(tǒng)計(jì)年鑒,為保證測(cè)算結(jié)果的科學(xué)性與嚴(yán)謹(jǐn)性,綜合考慮數(shù)據(jù)可獲得性、簡(jiǎn)潔性和可行性等原則,選取我國(guó)31 個(gè)省、自治區(qū)、直轄市2008—2019 年的面板數(shù)據(jù)為分析基礎(chǔ),數(shù)據(jù)來(lái)源于2008—2019 年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 黃河流域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 研究方法

2.2.1 DEA 方法

DEA 方法由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes 等[15]在1978 年提出,該方法通過(guò)測(cè)算決策單元與相對(duì)有效生產(chǎn)前沿面的偏離程度來(lái)確定相對(duì)有效性,常用的模型為規(guī)模報(bào)酬不變的CCR 模型和規(guī)模報(bào)酬可變的BCC 模型。DEA 方法在測(cè)量效率時(shí),不要求所有的決策單元必須是同一生產(chǎn)函數(shù),也無(wú)需對(duì)指標(biāo)計(jì)算權(quán)重和量綱化處理,所以有較強(qiáng)的客觀性,且滿足多元最優(yōu)化的原則。由于黃河流域各省區(qū)的規(guī)模報(bào)酬難以實(shí)現(xiàn)不變,且以少投入得到優(yōu)產(chǎn)出為目標(biāo),因此,選取BCC 模型對(duì)黃河流域各省區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究。假設(shè)有k個(gè)決策單元,每個(gè)決策單元有m種投入和n種產(chǎn)出,投入向量為產(chǎn)出向量為為權(quán)重系數(shù),為參數(shù),為松弛變量,構(gòu)建BCC 模型如下:

式(1)中:若v=1,決策單元DEA 有效;反之則無(wú)效。

同時(shí),BCC 模型的綜合效率可分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率,即綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。

2.2.2 Malmquist 指數(shù)模型

瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家Malmquist[16]于1953 年首次提出Malmquist指數(shù),之后Fare等[17]將其與DEA方法結(jié)合,成為有效測(cè)算全要素生產(chǎn)率變化的方法。同樣假設(shè)有k個(gè)決策單元,每個(gè)決策單元有m種投入和n種產(chǎn)出,在測(cè)算期間t期的投入向量為產(chǎn)出向量為t期的生產(chǎn)技術(shù)和產(chǎn)出距離函數(shù)為:

從t期到t+1 期生產(chǎn)效率的動(dòng)態(tài)變化模型如下:

Malmquist 指數(shù)可以被進(jìn)一步分解成技術(shù)進(jìn)步變化(Techch)和技術(shù)效率變化(Effch)。其中,技術(shù)效率變化包含純技術(shù)效率變化(Pech)和規(guī)模效率變化(Sech),它們之間的關(guān)系為:生產(chǎn)率指數(shù)(Tfpch)=Techch×Pech×Sech,Effch=Pech×Sech。當(dāng)Tfpch>1 時(shí),說(shuō)明t到t+1 期整體生產(chǎn)率提高,反之則下降;當(dāng)Techch>1 時(shí),說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步對(duì)投入產(chǎn)出效率有著明顯貢獻(xiàn),反之則抑制;當(dāng)Effch>1 時(shí),說(shuō)明技術(shù)效率有所改善,反之則退化;當(dāng)Pech>1 時(shí),說(shuō)明由于宏觀調(diào)控能力等的提高促進(jìn)了效率提升,反之則降低;當(dāng)Sech>1 時(shí),說(shuō)明決策單元向最優(yōu)規(guī)模靠近,反之則遠(yuǎn)離。

3 黃河流域各地區(qū)創(chuàng)新效率分析

3.1 基于DEA 方法的靜態(tài)分析

為了使測(cè)算結(jié)果更加準(zhǔn)確,同時(shí)便于把黃河流域9 省區(qū)與我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市整體進(jìn)行比較,基于DEA 中的BBC 模型,選取投入導(dǎo)向型規(guī)模報(bào)酬可變模型,運(yùn)用DEAP2.1 軟件對(duì)2018 和2019 年我國(guó)31個(gè)省區(qū)市的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算。

如表2、表3 所示,從平均值來(lái)看,黃河流域9 省區(qū)僅有規(guī)模效率的平均值與我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市持平,綜合效率和純技術(shù)效率的平均值均低于31 個(gè)省區(qū)市的平均值,說(shuō)明黃河流域創(chuàng)新效率較低,在全國(guó)中處于滯后水平,且主要是由于技術(shù)效率低下導(dǎo)致的總體效率偏低。從黃河流域9 省區(qū)創(chuàng)新效率來(lái)看,2018 年僅有青海達(dá)到DEA 有效,其余省區(qū)均未達(dá)到DEA 有效狀態(tài);9 省區(qū)綜合效率呈現(xiàn)出“W”型分布,其中青海、寧夏、內(nèi)蒙古、山西和河南的綜合效率高于9 省區(qū)平均綜合效率,四川、甘肅、陜西和山東的綜合效率低于9 省區(qū)平均綜合效率。從平均綜合效率分解值情況看,黃河流域純技術(shù)效率平均值與我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市純技術(shù)效率平均值相比較低,主要原因是創(chuàng)新投入不足或創(chuàng)新投入資源浪費(fèi),創(chuàng)新投入資源浪費(fèi)和創(chuàng)新產(chǎn)出未達(dá)到相應(yīng)規(guī)模都會(huì)影響創(chuàng)新效率,因此黃河流域各省區(qū)應(yīng)當(dāng)避免投入過(guò)量資源,在加大創(chuàng)新力度的同時(shí)根據(jù)各地區(qū)實(shí)際情況擴(kuò)大或縮減規(guī)模。

表2 2018 年我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率測(cè)算結(jié)果

表3 2018 年黃河流域創(chuàng)新效率測(cè)算結(jié)果

根據(jù)綜合效率的分解值,導(dǎo)致地區(qū)非DEA 有效的原因分為兩類(lèi)。一類(lèi)是由于純技術(shù)效率較低導(dǎo)致,如四川、內(nèi)蒙古、陜西和山西的純技術(shù)效率低于規(guī)模效率,說(shuō)明這些地區(qū)的創(chuàng)新投入資源并未充分利用,無(wú)法匹配地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模,因此造成DEA 無(wú)效,尤其是陜西的純技術(shù)效率與規(guī)模效率相差較大,已經(jīng)超過(guò)0.300,可見(jiàn)陜西盡管存在產(chǎn)出規(guī)模不足的情況,但創(chuàng)新投入資源嚴(yán)重浪費(fèi)對(duì)其創(chuàng)新綜合效率影響更大。另一類(lèi)是由于規(guī)模效率較低導(dǎo)致,如甘肅、寧夏、河南和山東的規(guī)模效率低于純技術(shù)效率,說(shuō)明這4 個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新資源投入較為合理,但創(chuàng)新產(chǎn)出的規(guī)模并不理想,未達(dá)到相應(yīng)的產(chǎn)出規(guī)模,因此造成DEA 無(wú)效的情況,因此,這類(lèi)地區(qū)應(yīng)拓寬產(chǎn)出渠道、擴(kuò)大產(chǎn)出規(guī)模,提升生產(chǎn)能力。其中,河南的規(guī)模效率明顯低于純技術(shù)效率,表明河南更應(yīng)重視創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模,不能只關(guān)注創(chuàng)新技術(shù)水平的提升和創(chuàng)新資源的投入;寧夏的純技術(shù)效率有效而規(guī)模效率無(wú)效,說(shuō)明寧夏有合理的創(chuàng)新投入資源配置,但是創(chuàng)新產(chǎn)出未達(dá)到一定規(guī)模,從而造成綜合效率DEA 無(wú)效,因此寧夏應(yīng)該保持創(chuàng)新資源投入、擴(kuò)大創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模,使創(chuàng)新投入資源與創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模相匹配,最終實(shí)現(xiàn)綜合效率DEA 有效。總體上看,2018 年黃河流域只有青海處于DEA 有效狀態(tài),寧夏處于單效率有效狀態(tài),其余地區(qū)均處于DEA 無(wú)效狀態(tài);從規(guī)模收益變化來(lái)看,除青海外的8 個(gè)地區(qū)均為規(guī)模收益遞減,說(shuō)明這些地區(qū)應(yīng)當(dāng)縮減投入規(guī)模,過(guò)多的投入可能會(huì)造成浪費(fèi)。

綜合表4 和表5 可知,2019 年黃河流域9 省區(qū)創(chuàng)新綜合平均效率、平均純技術(shù)效率和平均規(guī)模效率均低于我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市的平均值,差值分別為0.065、0.070 和0.007,說(shuō)明2019 年黃河流域創(chuàng)新效率在全國(guó)仍處于較落后的水平,創(chuàng)新技術(shù)投入并未得到充分利用,生產(chǎn)規(guī)模仍然不能達(dá)到目標(biāo)水平,由于純技術(shù)效率普遍不高導(dǎo)致平均綜合效率較低。黃河流域9 省區(qū)的創(chuàng)新效率均未達(dá)到綜合效率DEA有效,其中甘肅、內(nèi)蒙古、陜西、山西和山東的綜合效率高于9 省區(qū)的平均值,河南的綜合效率最低,僅為0.492;從區(qū)域分布來(lái)看,與2018 年的“W”型分布相反,在空間上呈“M”型分布;從平均綜合效率的分解值來(lái)看,兩個(gè)平均值都有所下降,其中純技術(shù)效率平均值與2018 年相比下降0.053,規(guī)模效率平均值與2018 年相比下降0.163,規(guī)模效率的平均值下降幅度較大。說(shuō)明在區(qū)域發(fā)展過(guò)程中,盡管加大創(chuàng)新投入并提升創(chuàng)新能力,但是創(chuàng)新投入資源過(guò)多,產(chǎn)出規(guī)模未能很好地跟進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展,使得黃河流域整體創(chuàng)新效率低下,并且創(chuàng)新綜合效率低下受產(chǎn)出規(guī)模不足的影響程度更大。

表4 2019 年我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率測(cè)算結(jié)果

表5 2019 年黃河流域創(chuàng)新效率測(cè)算結(jié)果

根據(jù)綜合效率的分解值,四川、內(nèi)蒙古和陜西的純技術(shù)效率低于規(guī)模效率,屬于純技術(shù)效率較低導(dǎo)致的DEA 無(wú)效,這3 個(gè)地區(qū)純技術(shù)效率都處于較低水平,說(shuō)明創(chuàng)新資源投入有較多浪費(fèi),冗余的資源投入使純技術(shù)效率較低,造成DEA 無(wú)效,這些地區(qū)應(yīng)合理控制投入資源與產(chǎn)出規(guī)模的比例,避免投入資源過(guò)多的現(xiàn)象,對(duì)資源配置合理地進(jìn)行調(diào)整;青海、甘肅、寧夏、山西、河南和山東的規(guī)模效率低于純技術(shù)效率,屬于規(guī)模效率較低導(dǎo)致的DEA 無(wú)效,說(shuō)明這6 個(gè)地區(qū)的規(guī)模效率較低是導(dǎo)致綜合效率低下的主要原因,創(chuàng)新資源投入有少量浪費(fèi),但是產(chǎn)出規(guī)模沒(méi)有達(dá)到理想情況,創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模處于較低水平。從規(guī)模收益變化來(lái)看,黃河流域9 省區(qū)的規(guī)模收益均為遞減,說(shuō)明各地區(qū)應(yīng)該根據(jù)自身發(fā)展情況縮減創(chuàng)新投入資源、重新合理配置資源,避免因過(guò)量資源導(dǎo)致的資源浪費(fèi)。

綜合2018、2019 年來(lái)看,黃河流域創(chuàng)新效率有小幅下降,整體創(chuàng)新效率仍然偏低。同2018 年相比,2019 年僅有陜西的創(chuàng)新效率有所增長(zhǎng),其余8 個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新效率均呈下降趨勢(shì),導(dǎo)致整體平均創(chuàng)新效率降低,可見(jiàn)黃河流域創(chuàng)新發(fā)展仍然任重道遠(yuǎn)。解決流域內(nèi)創(chuàng)新效率低下這個(gè)問(wèn)題,就必須各地區(qū)共同努力,根據(jù)各自實(shí)際情況合理調(diào)整創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模,避免出現(xiàn)資源冗余或創(chuàng)新產(chǎn)出不足等情況。2018、2019 年在黃河流域9 省區(qū)中,山西和內(nèi)蒙古的創(chuàng)新效率都處在較高的水平,這兩個(gè)地區(qū)位于黃河流域中游,經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后,但是創(chuàng)新資源能夠較好地投入使用,沒(méi)有多余的資源浪費(fèi),產(chǎn)出也能達(dá)到相應(yīng)規(guī)模,因此創(chuàng)新效率較高;四川和陜西的創(chuàng)新效率水平相對(duì)落后,盡管這兩個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高,但創(chuàng)新資源過(guò)量投入,投入的資源沒(méi)有完全利用,創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模不匹配創(chuàng)新資源投入,因此創(chuàng)新效率較低,四川和陜西應(yīng)該充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),擴(kuò)大創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模,從而提升創(chuàng)新效率。

黃河流域2018 年、2019 年的創(chuàng)新效率以及創(chuàng)新效率的分解效率變化,如圖1~圖3 所示。

圖1 黃河流域創(chuàng)新綜合效率變化趨勢(shì)

圖2 黃河流域創(chuàng)新純技術(shù)效率變化趨勢(shì)

圖3 黃河流域創(chuàng)新規(guī)模效率變化趨勢(shì)

3.2 基于Malmquist 指數(shù)模型的動(dòng)態(tài)分析

為進(jìn)一步研究黃河流域創(chuàng)新發(fā)展的動(dòng)態(tài)特征,運(yùn)用DEAP2.1 軟件對(duì)2008—2017 年我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市以及黃河流域9 省區(qū)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist指數(shù)測(cè)算和分解,得到31 個(gè)省區(qū)市創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化情況及黃河流域各地區(qū)創(chuàng)新效率具體變化情況。

如表6 所示,2008—2017 年我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市創(chuàng)新效率整體呈上升趨勢(shì),年均提高3.20%,其中2014—2015 年提高幅度最大,達(dá)到17.4%,2008—2009 年、2010—2011 年、2013—2014 年 和2015—2016 年呈下降趨勢(shì),分別下降0.10%、11.00%、0.60%和0.80%。從指數(shù)分解角度分析,僅有技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)的平均值小于1,說(shuō)明總體上技術(shù)發(fā)展進(jìn)步是制約創(chuàng)新效率提升的關(guān)鍵因素,因此應(yīng)當(dāng)加大對(duì)創(chuàng)新技術(shù)研究的投入力度,加快創(chuàng)新人才引進(jìn),改善現(xiàn)有較落后技術(shù),學(xué)習(xí)引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)并不斷提高創(chuàng)新能力,從而提升創(chuàng)新效率;技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)漲幅最明顯,為年均3.40%,說(shuō)明黃河流域在發(fā)展過(guò)程中資源投入水平隨著創(chuàng)新能力的提高而提高,配置更加合理,投入資源浪費(fèi)情況有所好轉(zhuǎn),但改善程度還不明顯??v觀這10 年的創(chuàng)新發(fā)展,我國(guó)為創(chuàng)新投入的資源越來(lái)越多,但創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模并未隨之增長(zhǎng),且創(chuàng)新投入資源也存在浪費(fèi)現(xiàn)象,創(chuàng)新資源并未得到合理利用。

表6 我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率Malmquist 指數(shù)分解結(jié)果

從時(shí)間維度測(cè)算我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市2008—2017年創(chuàng)新效率變動(dòng)及分解指標(biāo)變動(dòng)情況,如表7 所示。從總體情況來(lái)看,黃河流域9 省區(qū)的創(chuàng)新效率年均增長(zhǎng)4.90%,與31 個(gè)省區(qū)市創(chuàng)新效率年均增長(zhǎng)相比超出1.70%,黃河流域內(nèi)各地區(qū)的創(chuàng)新效率均有所提高,尤其是甘肅、寧夏、陜西和山西的創(chuàng)新效率提升幅度最大,年均超過(guò)5.00%;四川的提升幅度最小,年均增長(zhǎng)1.20%。從創(chuàng)新效率指數(shù)分解來(lái)看,黃河流域9 省區(qū)平均技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)、平均純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)和平均規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)均高于我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市,僅有平均技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)低于31 個(gè)省區(qū)市,說(shuō)明黃河流域9 省區(qū)的技術(shù)水平在全國(guó)處于落后狀態(tài),在未來(lái)發(fā)展中黃河流域各地區(qū)應(yīng)重視創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展,積極引進(jìn)創(chuàng)新技術(shù)人才,彌補(bǔ)創(chuàng)新發(fā)展能力不足的短板。

表7 2008—2017 年黃河流域年均創(chuàng)新效率Malmquist 指數(shù)分解結(jié)果

從圖4 來(lái)看,黃河流域技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)和純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)中,分別均有8 個(gè)地區(qū)超過(guò)1,說(shuō)明創(chuàng)新效率提升的主要原因是創(chuàng)新技術(shù)提高,各地區(qū)對(duì)創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展越來(lái)越重視,創(chuàng)新資源的投入力度加大,配置的資源在創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中得到較為充分的利用;規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)中,河南未超過(guò)1,同時(shí)有6 個(gè)地區(qū)接近1,表明黃河流域的創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模雖然沒(méi)有阻礙創(chuàng)新發(fā)展,但創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模并沒(méi)有隨著創(chuàng)新投入資源的增加同比增加,創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模相較于創(chuàng)新資源投入還較為滯后,因此拓寬創(chuàng)新產(chǎn)出渠道、加大創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模是今后提升區(qū)域創(chuàng)新效率的重要途徑;技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)中,僅有青海、四川、陜西和山東超過(guò)1,結(jié)合平均技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)效率可見(jiàn),創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)步進(jìn)程緩慢是黃河流域長(zhǎng)期存在的問(wèn)題,創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展是提升創(chuàng)新能力的關(guān)鍵一步,解決技術(shù)發(fā)展的瓶頸是實(shí)現(xiàn)黃河流域創(chuàng)新效率增長(zhǎng)的突破口。從區(qū)域?qū)用鎭?lái)看,青海、陜西和山東的4 個(gè)變動(dòng)指數(shù)都不低于1,說(shuō)明這3 個(gè)地區(qū)在創(chuàng)新發(fā)展的過(guò)程中全面發(fā)展,在創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展的同時(shí)兼顧資源配置與產(chǎn)出規(guī)模,因此創(chuàng)新效率提升幅度較大;四川技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)和純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)均低于1,說(shuō)明未能充分利用創(chuàng)新投入資源,造成資源浪費(fèi)與資源配置不合理現(xiàn)象;山西、河南兩地技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)和規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)均不高于1,由此可見(jiàn)這兩個(gè)地區(qū)對(duì)創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展有一定重視,但是管理和產(chǎn)出都存在一定問(wèn)題,今后應(yīng)更加重視創(chuàng)新資源的合理配置與促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。

圖4 黃河流域創(chuàng)新效率及分解效率變動(dòng)指數(shù)

4 結(jié)論與啟示

黃河流域是我國(guó)重要的生態(tài)屏障和重要的經(jīng)濟(jì)地帶,提高創(chuàng)新能力、創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率對(duì)黃河流域的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)有著重要作用。本研究運(yùn)用DEA方法和Malmquist 指數(shù)模型,從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度對(duì)黃河流域2008—2019 年創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算分析,并與我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市的創(chuàng)新效率進(jìn)行比較,得到以下結(jié)論和啟示:

(1)黃河流域當(dāng)前整體創(chuàng)新效率仍然較低,創(chuàng)新水平未達(dá)到我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市的平均水平,急需加強(qiáng)央地合作,強(qiáng)化多方聯(lián)動(dòng),優(yōu)化資源配置,齊力提高區(qū)域創(chuàng)新水平。研究結(jié)果表明,2008—2019 年黃河流域9 省區(qū)創(chuàng)新效率平均值明顯低于我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市的創(chuàng)新效率平均值,且多數(shù)地區(qū)處于DEA 無(wú)效狀態(tài),2018 年、2019 年黃河流域分別有8 個(gè)和9個(gè)地區(qū)處于DEA 無(wú)效狀態(tài),2018 年分別由規(guī)模效率低下和純技術(shù)效率低下導(dǎo)致DEA 無(wú)效的地區(qū)各占50.00%,2019 年由規(guī)模效率低下導(dǎo)致DEA 無(wú)效的地區(qū)占比為67.00%,大多數(shù)地區(qū)由于規(guī)模效率水平較低導(dǎo)致DEA 無(wú)效,說(shuō)明黃河流域大部分地區(qū)的產(chǎn)出規(guī)模不理想。從規(guī)模收益來(lái)看,黃河流域多數(shù)地區(qū)的規(guī)模收益遞減,說(shuō)明黃河流域大部分地區(qū)既有的有限創(chuàng)新資源尚未得到合理配置,產(chǎn)出與投入匹配程度不高。因而,黃河流域各地區(qū)應(yīng)從兩個(gè)層面協(xié)同并進(jìn),一是要利用好國(guó)家黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略布局,爭(zhēng)取更多國(guó)家優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源,夯實(shí)資源存量,拓展資源增量,提高黃河流域在全國(guó)創(chuàng)新版圖中的地位;二是要勇于自我革新,苦練內(nèi)功,破除陳規(guī)舊習(xí),創(chuàng)新體制機(jī)制,激活現(xiàn)有創(chuàng)新資源活力,有效提高創(chuàng)新資源產(chǎn)出效益和規(guī)模收益。

(2)黃河流域整體創(chuàng)新效率呈上升趨勢(shì),應(yīng)充分發(fā)揮黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展國(guó)家戰(zhàn)略布局優(yōu)勢(shì),乘勢(shì)追趕,縮小與國(guó)內(nèi)其他地區(qū)創(chuàng)新水平的差距。分析結(jié)果顯示,2008—2017 年黃河流域技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)、純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)、規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)均已超過(guò)我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市的平均增長(zhǎng)速度,整體創(chuàng)新效率變動(dòng)指數(shù)也超過(guò)我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市的平均創(chuàng)新效率變動(dòng)指數(shù),創(chuàng)新效率年均增速同樣高于我國(guó)31 個(gè)省區(qū)市的平均值,總體上創(chuàng)新效率呈上升趨勢(shì),技術(shù)效率隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高而提升;各地區(qū)在黃河流域整體創(chuàng)新效率提高中均有貢獻(xiàn),其中甘肅、寧夏、陜西和山西的作用更為顯著。黃河流域整體創(chuàng)新效率持續(xù)上升與我國(guó)近年來(lái)制定實(shí)施一系列創(chuàng)新戰(zhàn)略舉措及相關(guān)政策密切相關(guān),是國(guó)家支持科技創(chuàng)新大環(huán)境優(yōu)化帶來(lái)的結(jié)果,然而,由于創(chuàng)新基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的制約,黃河流域創(chuàng)新效率提升尚有較大空間。黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是國(guó)家重大戰(zhàn)略,該發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施為黃河流域創(chuàng)新發(fā)展帶來(lái)新的歷史機(jī)遇,同時(shí)對(duì)黃河流域創(chuàng)新質(zhì)量提升提出新的要求,因而,黃河流域各地區(qū)應(yīng)充分釋放國(guó)家戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)流域發(fā)展的強(qiáng)大勢(shì)能,主動(dòng)擔(dān)當(dāng),積極凝聚各方有利創(chuàng)新資源,保持區(qū)域創(chuàng)新效率高位增長(zhǎng)。

(3)黃河流域各地區(qū)創(chuàng)新效率存在一定差異,但總體上較為均衡,尚未出現(xiàn)明顯的空間失衡,未來(lái)仍需建立相應(yīng)協(xié)同機(jī)制,鞏固、優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新格局,促進(jìn)各地區(qū)協(xié)同向上,實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新高水平均衡。從創(chuàng)新效率空間分布上看,黃河流域各地區(qū)創(chuàng)新效率略有差距,總體上2018 年和2019 年的創(chuàng)新效率分別呈“W”型和“M”型分布,其中山西和內(nèi)蒙古兩地保持較高的創(chuàng)新效率。黃河流域是一個(gè)有機(jī)整體,在提升全域創(chuàng)新質(zhì)量過(guò)程中,需要各地區(qū)協(xié)同共進(jìn),防止部分地區(qū)成為創(chuàng)新低地,避免出現(xiàn)木桶效應(yīng)。黃河流域各地區(qū)應(yīng)當(dāng)跳出自身局限,合力探索協(xié)同創(chuàng)新促進(jìn)路徑,構(gòu)建重大創(chuàng)新決策協(xié)商機(jī)制、重要?jiǎng)?chuàng)新工程協(xié)同聯(lián)動(dòng)機(jī)制、關(guān)鍵創(chuàng)新資源共享流動(dòng)機(jī)制,努力實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新資源在各地區(qū)間合理配置與有效流動(dòng),形成相對(duì)均衡、運(yùn)行高效的區(qū)域創(chuàng)新空間格局。

(4)技術(shù)進(jìn)步遲緩及規(guī)模效率較低是影響黃河流域創(chuàng)新效率水平提升的主要因素,需多措并施,引進(jìn)優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源,加大創(chuàng)新成果產(chǎn)出,加速創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。動(dòng)態(tài)變化分析結(jié)果顯示,黃河流域有5個(gè)地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)低于1,且黃河流域平均技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)也低于1,可見(jiàn)技術(shù)進(jìn)步遲緩是阻礙黃河流域創(chuàng)新效率水平提升的一個(gè)關(guān)鍵影響因素。對(duì)于技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)低于1 的地區(qū),應(yīng)加快創(chuàng)新人才引進(jìn),改善創(chuàng)新環(huán)境,活躍創(chuàng)新氛圍,有效提升創(chuàng)新能力和創(chuàng)新水平,提高全域整體創(chuàng)新效率。從靜態(tài)角度來(lái)看,黃河流域多數(shù)地區(qū)存在規(guī)模效率或純技術(shù)效率較低的問(wèn)題。一方面,在全國(guó)創(chuàng)新高速發(fā)展的背景下,科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化速度過(guò)慢或創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量過(guò)少均會(huì)導(dǎo)致規(guī)模效率較低,從而抑制區(qū)域整體創(chuàng)新效率和創(chuàng)新規(guī)模效率的提高,造成創(chuàng)新效率水平較低;另一方面,創(chuàng)新資源投入與配置不合理,不足或過(guò)量的創(chuàng)新資源影響同樣會(huì)制約區(qū)域整體純技術(shù)效率的提高。因而,要提升創(chuàng)新效率水平,應(yīng)當(dāng)從規(guī)模和技術(shù)兩方面綜合考慮,擴(kuò)大創(chuàng)新成果產(chǎn)出,加速創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。

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