邱海洋

（信陽(yáng)師范學(xué)院 法學(xué)與社會(huì)學(xué)學(xué)院，河南信陽(yáng) 464000）

0 引言

金融危機(jī)之后，共享經(jīng)濟(jì)在我國(guó)逐漸發(fā)展?，F(xiàn)階段，在社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域中共享經(jīng)濟(jì)已成為熱點(diǎn)研究問(wèn)題。共享能力是共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石，只有共享能力不斷提升，區(qū)域共享經(jīng)濟(jì)才能可持續(xù)發(fā)展。雖然針對(duì)共享經(jīng)濟(jì)的理論研究逐漸增多，但是，關(guān)于區(qū)域共享能力的實(shí)證研究卻比較缺乏。技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的核心動(dòng)力。對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響因素進(jìn)行研究具有較強(qiáng)學(xué)術(shù)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。影響技術(shù)創(chuàng)新的因素較多，共享能力是不可忽視的推動(dòng)力量。通過(guò)梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，已有研究缺乏共享能力對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)。

檢驗(yàn)共享能力對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的影響要依賴于共享能力和創(chuàng)新效率指標(biāo)的測(cè)度。本文在借鑒相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，首先采用MIMIC模型對(duì)區(qū)域共享能力指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，然后運(yùn)用全局DEA方法對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，最后采用面板TOBIT模型實(shí)證分析共享能力對(duì)創(chuàng)新效率的影響程度。

1 區(qū)域共享能力指數(shù)測(cè)算

1.1MIMIC模型

由于現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中并沒(méi)有直接對(duì)應(yīng)的共享能力觀測(cè)值，那么本文中的區(qū)域共享能力就屬于潛變量。結(jié)構(gòu)方程模型中的MIMIC模型是一種估測(cè)潛變量的常用方法。MIMIC模型由測(cè)度方程和結(jié)構(gòu)方程兩部分組成，具體表達(dá)式為：

進(jìn)一步設(shè)定測(cè)量方程誤差項(xiàng)εt的標(biāo)準(zhǔn)差為vt，vt=(v1t，v2t，…，vpt)′，將（4）式代入（3）式，則模型簡(jiǎn)化為：

利用所有可觀測(cè)變量的樣本值便可以求解MIMIC模型[1,2]。

1.2 變量選取

MIMIC模型包含三種變量：原因變量、指標(biāo)變量和潛變量。本文的潛變量是共享能力指數(shù)。結(jié)合已有關(guān)于共享經(jīng)濟(jì)的相關(guān)文獻(xiàn)，本文選擇的原因變量包含信息技術(shù)、人力資本、公共文化、社會(huì)服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)保障六個(gè)方面。本文假設(shè)這六個(gè)方面的原因變量與共享能力具有正相關(guān)關(guān)系。信息技術(shù)的進(jìn)步節(jié)省了具體交易的交易費(fèi)用，從而有利于區(qū)域共享能力的提升[3]。人力資本的提高能降低的交易的不確定性，從而促進(jìn)交易者之間合作，最終提升區(qū)域共享能力[4]。公共文化服務(wù)水平的提升有利于共享理念的傳播，其對(duì)區(qū)域共享能力提升有潛在促進(jìn)作用。社會(huì)服務(wù)組織能提升信息傳遞效率，從而間接促進(jìn)共享能力提升[5]?；A(chǔ)設(shè)施是共享模式發(fā)展的硬件保障，基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高同樣有利于共享能力的提升。社會(huì)保障具有共享模式的互惠性，社會(huì)保障水平也是區(qū)域共享能力的重要影響因素。

指標(biāo)變量為商品推廣和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。區(qū)域共享能力的提升雖然提高了閑置商品的使用率，但間接影響商品購(gòu)買需求，最終促使企業(yè)提升商品推廣力度。商品推廣用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)平均銷售費(fèi)用表示。另一方面，區(qū)域共享能力有利于潛在交易向現(xiàn)實(shí)交易轉(zhuǎn)化，因而能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)用人均地區(qū)生產(chǎn)總值表示。變量說(shuō)明見表1。為消除價(jià)格因素影響，以2008年為基期用CPI對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平減，同時(shí)對(duì)變量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其[0,1]之間。本文數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)。

表1 共享能力指數(shù)MIMIC模型變量說(shuō)明

1.3 測(cè)算過(guò)程與結(jié)果

MIMIC模型識(shí)別的一般步驟是首先去除參數(shù)估計(jì)不顯著變量，然后結(jié)合經(jīng)濟(jì)理論去除與假設(shè)相反的變量，最后綜合考察擬合指標(biāo)和參數(shù)估計(jì)顯著性并確定簡(jiǎn)單模型而非復(fù)雜模型。

表2結(jié)果顯示，模型MIMIC（8-1-2）不但RMSEA大于0.08，而且卡方值較大，這說(shuō)明初始模型不可接受。通過(guò)去除參數(shù)估計(jì)不顯著變量X2和X6后，重新估計(jì)得到模型MIMIC（6-1-2），然而模型MIMIC（6-1-2）RMSEA同樣大于0.08。X5（萬(wàn)人社會(huì)組織單位數(shù)）估計(jì)系數(shù)為負(fù)，與假設(shè)相反，進(jìn)而刪除，重新估計(jì)后可得模型MIMIC（5-1-2），但該模型的RMSEA指標(biāo)仍大于0.08。通過(guò)刪除參數(shù)估計(jì)結(jié)果最小的變量X7后，重新估計(jì)得到模型MIMIC（4-1-2）。由于模型MIMIC（4-1-2）擬合指標(biāo)均比較理想，進(jìn)而本文基于模型MIMIC（4-1-2）的參數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)測(cè)算區(qū)域共享能力指數(shù)。

模型MIMIC（4-1-2）包含X1、X3、X4和X8四個(gè)原因變量以及Y1和Y2兩個(gè)指標(biāo)變量。根據(jù)原因變量的估計(jì)系數(shù)，區(qū)域共享能力指數(shù)的測(cè)算公式可表示為：

表2 共享能力指數(shù)MIMIC模型標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)及修正過(guò)程

根據(jù)（7）式即可求得各省份共享能力指數(shù)，具體數(shù)據(jù)見表3。

表3 2008—2015年我國(guó)區(qū)域共享能力指數(shù)測(cè)算結(jié)果

測(cè)算結(jié)果表明：第一，從總體角度而言，我國(guó)各省份平均共享能力指數(shù)在樣本區(qū)內(nèi)呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢(shì)。但是，我國(guó)各省份2008—2015年的共享能力指數(shù)平均值僅為0.38，表明我國(guó)區(qū)域共享能力總體水平不高。第二，從三大區(qū)域差異角度而言，東部地區(qū)共享能力指數(shù)平均值最大，而西部地區(qū)共享能力指數(shù)增長(zhǎng)幅度最大。2008—2015年西部地區(qū)共享能力指數(shù)增長(zhǎng)263%，中部地區(qū)共享能力指數(shù)增長(zhǎng)185%，東部地區(qū)共享能力指數(shù)增長(zhǎng)67.5%。第三，從局部省際角度而言，北京、上海、天津和廣東是共享能力指數(shù)平均值較大的地區(qū)，貴州、云南、安徽、甘肅和廣西是共享能力指數(shù)平均值較小的地區(qū)。2015年，北京共享能力指數(shù)是貴州的3.51倍。

2 區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)

DEA方法是一種常用的評(píng)價(jià)投入產(chǎn)出效率非參數(shù)方法。基于DEA方法的數(shù)據(jù)可分為截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)。Huang等（2014）[6]指出在利用面板數(shù)據(jù)時(shí)，如果采用當(dāng)期DEA方法測(cè)算每期效率值然后再進(jìn)行實(shí)證分析則可能導(dǎo)致嚴(yán)重偏誤。為了提高準(zhǔn)確性，本文采用全局參比法來(lái)測(cè)算區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率。

區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率是對(duì)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出能力的測(cè)度，技術(shù)創(chuàng)新效率不但反映了資源的有效配置程度，而且反映了創(chuàng)新活動(dòng)的可持續(xù)發(fā)展能力。評(píng)價(jià)技術(shù)創(chuàng)新效率首先要明確創(chuàng)新活動(dòng)的投入與產(chǎn)出。借鑒已有相關(guān)研究成果[7-9]，本文以創(chuàng)新活動(dòng)資金和科研人員勞動(dòng)為投入變量，以專利申請(qǐng)量、新產(chǎn)品銷售情況和技術(shù)市場(chǎng)成交狀況為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出變量。區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)的具體指標(biāo)體系見表4。

表4 區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率投入產(chǎn)出變量

為消除物價(jià)因素影響，以2008年為基期用R&D指數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平減。借鑒柳瑞禹的研究，采用R&D指數(shù)=（0.55*消費(fèi)價(jià)格指數(shù)）+（0.45*固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)）[10]。整理好數(shù)據(jù)后，利用MAXDEA軟件并選擇產(chǎn)出導(dǎo)向模式計(jì)算出區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率值，結(jié)果如表5所示。

測(cè)算結(jié)果表明，技術(shù)創(chuàng)新效率值并沒(méi)有呈現(xiàn)出與共享能力指數(shù)相同的變化規(guī)律。2008—2015年，大部分省份的技術(shù)創(chuàng)新效率值呈現(xiàn)出明顯波動(dòng)性。比如，北京、天津、河北等省份技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)“U”型變化特點(diǎn)。而內(nèi)蒙古、遼寧、吉林等省份技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)波浪形變化特點(diǎn)。從區(qū)域差異視角而言，大部分東部省份技術(shù)創(chuàng)新效率較高，而大部分中西部省份技術(shù)創(chuàng)新效率較低。在2015年，北京、江蘇與內(nèi)蒙古、江西技術(shù)創(chuàng)新效率差異明顯。

3 計(jì)量模型設(shè)定及實(shí)證結(jié)果

3.1 計(jì)量模型設(shè)定

本文的被解釋變量是技術(shù)創(chuàng)新效率，其值取自前文測(cè)算結(jié)果，并用TE代表。核心解釋變量是共享能力。共享能力用共享能力指數(shù)表示，其值同樣取自前文測(cè)算結(jié)果，并用SAI代表。控制變量為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、稅收負(fù)擔(dān)、對(duì)外開放。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重表示，并用IS代表。人口密度用每平方公里城市人口數(shù)表示，并用DEN代表。稅收負(fù)擔(dān)用地方財(cái)政稅收收入占GDP比重表示，并用TAX代表。對(duì)外開放用外商投資企業(yè)投資總額占GDP比重表示，并用OPEN代表。由于技術(shù)創(chuàng)新效率是受限因變量，因此選擇TOBIT面板模型進(jìn)行實(shí)證分析。具體計(jì)量模型設(shè)定為：

表5 2008—2015年我國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率值

其中，i、t表示地區(qū)和時(shí)間，α為回歸系數(shù)，ε為誤差項(xiàng)。

3.2 實(shí)證結(jié)果

實(shí)證結(jié)果如下頁(yè)表6所示。表6中第二列是全國(guó)樣本的回歸結(jié)果。共享能力指數(shù)回歸系數(shù)為0.7141，且在1%水平下顯著，這說(shuō)明共享能力對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率具有較強(qiáng)促進(jìn)效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)為1.0599，也在1%水平下顯著，這說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)同樣對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率具有明顯促進(jìn)作用。人口密度系數(shù)并沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。稅收負(fù)擔(dān)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明稅收負(fù)擔(dān)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率存在抑制作用。雖然對(duì)外開放系數(shù)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，但回歸系數(shù)較小。表6中第三、四和五列分別是東部、中部和西部區(qū)域樣本的回歸結(jié)果。通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，西部樣本中共享能力回歸系數(shù)大于東部樣本中共享能力回歸系數(shù)，而中部樣本中共享能力回歸系數(shù)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明共享能力對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)效應(yīng)具有明顯地域差異性。

表6 共享能力對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

為了檢驗(yàn)實(shí)證研究的準(zhǔn)確性，本文采用投入導(dǎo)向的全局DEA方法對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行重新測(cè)算，并以此結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果見表7所示。對(duì)比表6和表7可以發(fā)現(xiàn)，各變量的系數(shù)符號(hào)沒(méi)有發(fā)生變化，且回歸系數(shù)差異不明顯，這說(shuō)明實(shí)證研究具有較強(qiáng)穩(wěn)健性。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4 結(jié)論

本文通過(guò)采用MIMIC模型對(duì)區(qū)域共享能力指數(shù)進(jìn)行測(cè)算并運(yùn)用全局DEA方法對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行衡量，最后基于面板TOBIT模型實(shí)證分析了共享能力對(duì)創(chuàng)新效率的影響程度。主要結(jié)論有：（1）我國(guó)各省份共享能力指數(shù)在2008—2015年呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。但是，我國(guó)各省市2008—2015年的共享能力指數(shù)平均值僅為0.38，我國(guó)區(qū)域共享能力總體水平不高。（2）北京、上海、天津和廣東是共享能力指數(shù)平均值較大的地區(qū)，貴州、云南、安徽、甘肅和廣西是共享能力指數(shù)平均值較小的地區(qū)。2015年，北京共享能力指數(shù)是貴州的3.51倍。（3）西部地區(qū)共享能力指數(shù)增長(zhǎng)幅度最大。2008—2015年西部地區(qū)共享能力指數(shù)增長(zhǎng)263%，而中部地區(qū)共享能力指數(shù)增長(zhǎng)185%，東部地區(qū)共享能力指數(shù)增長(zhǎng)67.5%。（4）2008—2015年，大部分省市的技術(shù)創(chuàng)新效率值呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)性。（5）共享能力對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率具有較強(qiáng)促進(jìn)效應(yīng)。采用產(chǎn)出導(dǎo)向模式的技術(shù)創(chuàng)新效率實(shí)證結(jié)果說(shuō)明，在其他情況不變的條件下，如果共享能力指數(shù)上升1個(gè)單位，技術(shù)創(chuàng)新效率會(huì)隨之上升0.7141個(gè)單位。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率也具有明顯促進(jìn)作用。人口密度對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率影響不顯著。稅收負(fù)擔(dān)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率存在抑制作用。對(duì)外開放程度對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率影響較小。（6）共享能力對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)效應(yīng)具有明顯地域差異性。在西部地區(qū)，共享能力對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率具有更強(qiáng)促進(jìn)作用。