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        空間異質(zhì)性視角下軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率分析

        2020-10-20 02:23:08王子龍
        河南科學(xué) 2020年9期
        關(guān)鍵詞:效率融合模型

        朱 青, 王子龍

        (南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,南京 211106)

        目前,國內(nèi)外軍民融合創(chuàng)新領(lǐng)域的研究大多集中在創(chuàng)新資源配置效率測(cè)度的研究、創(chuàng)新資源配置影響因素的研究及創(chuàng)新資源配置問題與對(duì)策的研究等[1-2]. Kyong-ihn等[3]運(yùn)用SFA方法對(duì)韓國軍工部門技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià),研究發(fā)現(xiàn)戰(zhàn)略上設(shè)計(jì)利益分配機(jī)制的“合理均衡點(diǎn)”是協(xié)同創(chuàng)新的關(guān)鍵. 王萍萍[4]、段婕等[5]分別運(yùn)用隨機(jī)前沿模型和超效率DEA-Tobit模型對(duì)軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度,均認(rèn)為軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率普遍偏低. 丁瑩瑩等[6]運(yùn)用兩階段DEA-Malmquist 和Tobit 模型對(duì)我國電子信息制造業(yè)軍民融合技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度及影響因素分析認(rèn)為,技術(shù)創(chuàng)新效率整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),所有制結(jié)構(gòu)、技術(shù)市場(chǎng)環(huán)境以及勞動(dòng)力素質(zhì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率有較強(qiáng)的促進(jìn)作用,而政府支持與技術(shù)創(chuàng)新效率則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān).趙文平等[7]使用兩階段DEA模型,從技術(shù)研發(fā)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段對(duì)西部地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)效率進(jìn)行測(cè)度,結(jié)果表明,區(qū)域創(chuàng)新效率存在顯著的地域差異和階段差異. 王柏杰等[8]測(cè)算了我國“十大軍工集團(tuán)”中的軍民融合企業(yè)技術(shù)效率,得出國有持股比例較高不利于企業(yè)技術(shù)效率的提高. 張旭等[9]基于SFA方法對(duì)國防科技工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)上市國防科技工業(yè)企業(yè)存在非效率情況,且其控股股東存在“掏空行為”. 姜彤彤和吳修國[10]基于DEA-Tobit兩步法對(duì)我國產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)及影響因素分析,得出江蘇、廣東兩省創(chuàng)新效率最高,東部地區(qū)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率最高.Guerrero,Urbano[11]分析了大學(xué)-產(chǎn)業(yè)-政府協(xié)同創(chuàng)新對(duì)新經(jīng)濟(jì)體中企業(yè)創(chuàng)新績效的影響. Mowery[12]認(rèn)為,協(xié)同創(chuàng)新為不同單位R&D人員提供了隱性知識(shí)交流平臺(tái).

        關(guān)于軍民融合創(chuàng)新資源的配置問題,集中表現(xiàn)在:①體制壁壘. 杜祥琬認(rèn)為,國防軍工集團(tuán)兼具雙重職能,固守利益格局,致使軍民科研生產(chǎn)難以實(shí)現(xiàn)資源共享[13];②制度壁壘. 軍工產(chǎn)品定價(jià)機(jī)制不利于資源優(yōu)化配置,軍品生產(chǎn)準(zhǔn)入門檻高,民口單位難以獲得生產(chǎn)許可[14];③信息壁壘. 軍網(wǎng)和民網(wǎng)互不相通、缺乏分級(jí)管理信息庫和溝通機(jī)制[15];④技術(shù)壁壘. 國防和民用工業(yè)基礎(chǔ)互補(bǔ)性、替代性較弱,軍工民用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)差異顯著,難以實(shí)現(xiàn)有效對(duì)接. 針對(duì)這些問題,有學(xué)者分別從戰(zhàn)略協(xié)同、組織協(xié)同和制度協(xié)同等層面提出促進(jìn)軍民融合創(chuàng)新資源優(yōu)化配置的有效途徑.

        綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),目前有關(guān)軍民融合技術(shù)創(chuàng)新的研究很多,但仍存在一定的局限性,主要有兩個(gè)方面:①對(duì)于效率的測(cè)度,大多運(yùn)用SFA模型和DEA模型,缺乏使用其他更加合適的模型. SFA模型能夠有效分離隨機(jī)誤差和非效率項(xiàng),但不恰當(dāng)?shù)纳a(chǎn)函數(shù)形式或誤差項(xiàng)的分布假設(shè)可能混淆設(shè)定誤差和效率估計(jì),DEA模型無須設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)形式,避免了設(shè)定誤差,但不能夠分離隨機(jī)誤差[16]. ②對(duì)于軍民融合企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)較少,更缺乏相關(guān)的地理空間統(tǒng)計(jì),無法對(duì)全國的軍民融合情況清晰了解. 并且,雖然有關(guān)軍民融合創(chuàng)新效率測(cè)度與影響因素分析的研究較多,但大多是在時(shí)間維度下的分析,鮮見在空間維度下的相關(guān)研究. 因此,本文運(yùn)用動(dòng)態(tài)StoNED模型對(duì)軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度,該模型結(jié)合了DEA模型和SFA模型的優(yōu)點(diǎn),模型設(shè)定更自由. 其次,對(duì)軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì),分析其空間分布特征及分布趨勢(shì),研究其在空間上的相關(guān)性、集聚特征及空間變異情況. 最后,針對(duì)當(dāng)下軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在的問題,提出空間異質(zhì)性視角下的政策建議.

        1 研究方法與變量選取

        1.1 研究方法

        1.1.1 動(dòng)態(tài)StoNED 模型 隨機(jī)非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)法即StoNED 由學(xué)者Kuosmanen[17]提出,對(duì)模型中引入的確定成分采取DEA 非參數(shù)處理方法,對(duì)隨機(jī)成分采用SFA 的設(shè)定方法. StoNED 模型最早對(duì)截面數(shù)據(jù)展開研究,認(rèn)為生產(chǎn)技術(shù)和效率項(xiàng)不隨時(shí)間變化而變化. 為解釋跨期生產(chǎn)技術(shù)和效率變化,在靜態(tài)模型的基礎(chǔ)上發(fā)展了應(yīng)用于面板數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)StoNED方法[18]. 假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)能夠呈現(xiàn)出生產(chǎn)技術(shù)和效率隨時(shí)間發(fā)生的變化,將時(shí)間變量t 納入生產(chǎn)函數(shù)f 中,把生產(chǎn)函數(shù)寫作f(x),t ,t=0,1,…,T,隨機(jī)誤差項(xiàng)記作vit,并將非效率項(xiàng)記作ui( t ),i=1,…,n. 為降低可能存在的異方差影響,組合殘差采用乘法形式代替原始模型的加法形式,得到StoNED模型:

        假設(shè)技術(shù)進(jìn)步為要素投入加強(qiáng)型的,可將生產(chǎn)函數(shù)寫為

        式中:f( xit,0 )表示基期生產(chǎn)函數(shù);函數(shù)Am( t )是指投入型技術(shù)變化. 可以證明基期生產(chǎn)函數(shù)與函數(shù)f( xit,t)間存在以下性質(zhì):若f( xit,0 )為單調(diào)遞增函數(shù)且Am(t)≥0,則f( xit,t )也是單調(diào)遞增函數(shù);若f( xit,0 )為凹函數(shù),則f( xit,t )也是凹函數(shù). 以上性質(zhì)顯示出在StoNED框架下設(shè)置技術(shù)進(jìn)步時(shí),可以用非參數(shù)形式來估計(jì)基期生產(chǎn)函數(shù)f( xit,0 ),并用非參數(shù)或者參數(shù)形式進(jìn)行技術(shù)進(jìn)步的設(shè)置,且Am( t )的設(shè)置不會(huì)對(duì)f( xit,t )的凹性產(chǎn)生影響.

        本文采用二次方程形式設(shè)定技術(shù)進(jìn)步,從而減少引入過多不必要未知參數(shù):

        在凹面非參數(shù)最小二乘法(CNLS)框架中,設(shè)定效率變化需要強(qiáng)加眾多的嚴(yán)格約束條件,以區(qū)分效率變化與隨機(jī)變化. 因此,采用參數(shù)方程估計(jì)非效率項(xiàng)ui( t ),參照Cornwell[19]的處理方法,將ui( t )設(shè)定為二次多項(xiàng)式形式:

        若bi=ci=0,則非效率項(xiàng)變化水平為常數(shù);若bi>0,ci=0,則非效率項(xiàng)呈線性增長;若ci≠0,則表示非效率項(xiàng)呈非線性變化.

        為估計(jì)基期生產(chǎn)函數(shù)f( )xit,0 以及參數(shù)a、b、c、α、β、θ、ψ、v,構(gòu)建CNLS估計(jì)模型如下:

        其中,目標(biāo)函數(shù)是求隨機(jī)誤差項(xiàng)vit平方和的最小值,第一個(gè)約束條件表示了生產(chǎn)回歸方程,第二個(gè)約束條件是對(duì)切超平面進(jìn)行凹性限制,第三個(gè)約束條件表示生產(chǎn)函數(shù)單調(diào)遞增,第四個(gè)約束條件對(duì)技術(shù)變化施加非負(fù)限制[20]. 根據(jù)以上約束條件,保證了生產(chǎn)函數(shù)的凹性和單調(diào)性.

        效率E根據(jù)模型(6)間接得出:

        式中:Ei為效率值;t為時(shí)間變量;ui為非效率項(xiàng);i為企業(yè)個(gè)數(shù).

        1.1.2 軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間分析 空間自相關(guān)分析的目的是確定某一變量是否在空間上相關(guān),其相關(guān)程度如何. 空間自相關(guān)系數(shù)常用來定量地描述事物在空間上的依賴關(guān)系. 莫蘭指數(shù)I、吉爾里指數(shù)C和Getis-Ord指數(shù)G是常見的3種空間自相關(guān)檢驗(yàn)指數(shù),其中莫蘭指數(shù)具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性[21]. 因此,本文選取全局Moran’s I指數(shù)和局部Moran’s I指數(shù)來描述軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性. 全局Moran’s I指數(shù)體現(xiàn)的是觀測(cè)值在一個(gè)總的空間范圍內(nèi)的依賴程度,可用來判斷整個(gè)軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率是否存在空間依賴關(guān)系,計(jì)算公式如下:式中:n為樣本數(shù)量;Yi和Yj分別是省份i、j的觀測(cè)值;Yˉ為各省份觀測(cè)值的平均值;wij為空間權(quán)重矩陣第i行第j 列個(gè)元素. wij分別使用鄰接、地理距離和社會(huì)經(jīng)濟(jì)距離作為3種不同的空間權(quán)重矩陣,對(duì)軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性進(jìn)行橫向測(cè)算,比較在不同空間權(quán)重下其空間依賴性的區(qū)別與聯(lián)系,檢驗(yàn)各種權(quán)重對(duì)本研究的適用性,從而進(jìn)一步分析空間異質(zhì)性視角下的軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率. 空間鄰接權(quán)重矩陣采用Queen鄰接;地理距離空間權(quán)重矩陣使用各省份內(nèi)部之間的球面距離構(gòu)建;社會(huì)經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣?yán)?015—2018年內(nèi)各地區(qū)人均GDP的差值構(gòu)建. Moran’s I 取值范圍為[-1,1],該值大于0表示正的空間自相關(guān),該值小于0則表示負(fù)的空間自相關(guān),該值為0則表示觀測(cè)值之間無空間相關(guān)性. 全局Moran’s I越接近于1則正的空間相關(guān)性越強(qiáng),越接近于-1,則負(fù)的空間相關(guān)性越強(qiáng).

        全局空間自相關(guān)假定空間是同質(zhì)的,即研究對(duì)象的屬性值只存在一種整體趨勢(shì),不能反映局部集聚特征,但由于空間自相關(guān)常常會(huì)存在較強(qiáng)的空間異質(zhì)性,所以全局空間自相關(guān)并不能夠表明局部空間單元同樣存在空間相關(guān)性. 因此,使用局部自相關(guān)指標(biāo)能夠獲得更多的空間依賴性信息. 局部空間自相關(guān)反映每個(gè)省區(qū)與相鄰省區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)程度. 本文采用局部Moran’s I指數(shù)來分析空間自相關(guān)的局部性質(zhì),公式如下:

        式中:各變量的含義與式(8)一致. 局部Moran’s I指數(shù)取值范圍同樣為[-1,1],局部Moran’s I指數(shù)是正值表示相似類型屬性值的要素相鄰近,負(fù)值表示非相似類型屬性值相鄰近,該指數(shù)絕對(duì)值越大鄰近程度越大. 局部Moran’s I指數(shù)接近于0則表示觀測(cè)值不具備空間相關(guān)性.

        空間變差函數(shù)模型能夠從定量的角度反映區(qū)域內(nèi)要素的空間變異規(guī)律,是刻畫區(qū)域內(nèi)要素空間異質(zhì)性是由隨機(jī)性因素引起還是結(jié)構(gòu)性因素的有效手段,模型的數(shù)學(xué)表達(dá)為:

        圖1 空間變差函數(shù)模型Fig.1 Spatial variogram model

        式中:γ( h )表示半變異函數(shù);h 是各省市自治區(qū)間的距離;N( h )表示分割h距離的省份個(gè)數(shù);Z( xi)和Z( xi+h )分別表示各省的技術(shù)創(chuàng)新效率在xi處和xi+h處的實(shí)測(cè)值. 空間變差函數(shù)模型如圖1所示.

        在求解空間變差函數(shù)模型時(shí),需要注意3 個(gè)指標(biāo):塊金值(C0)、基臺(tái)值(C0+C)和主變程(a). 塊金值(C0)是由測(cè)量誤差和小于最小取樣尺度引起的隨機(jī)變異,能描述軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率內(nèi)部隨機(jī)性程度;偏基臺(tái)值(C)是結(jié)構(gòu)方差,反映系統(tǒng)因素帶來的空間變異;基臺(tái)值(C0+C)是系統(tǒng)的總變異程度,描述的是軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間變異的強(qiáng)度. 基臺(tái)值與變量的空間異質(zhì)性程度成正比例關(guān)系.

        1.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

        以往絕大多數(shù)軍民融合類研究局限在十大軍工集團(tuán)旗下的上市企業(yè),側(cè)重于研究“軍轉(zhuǎn)民”企業(yè),而對(duì)“民參軍”企業(yè)的研究不多. 本文以中上協(xié)軍工委發(fā)布的國防軍工板塊91家上市企業(yè)作為研究對(duì)象,同時(shí)考慮“軍轉(zhuǎn)民”和“民參軍”兩種類型企業(yè),更加全面地研究軍民融合企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率. 經(jīng)剔除在研究時(shí)間范圍(2015—2019年)內(nèi)未公布研發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)以及在此期間被摘牌的企業(yè),最終選取共88家上市企業(yè)作為研究樣本. 研究的原始數(shù)據(jù)主要來自于CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫、中國統(tǒng)計(jì)年鑒及全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng). 根據(jù)樣本企業(yè)的所屬地,將其按中國行政區(qū)域劃分. 在研究樣本中,北京市的軍民融合企業(yè)數(shù)量最多,占比為19.3%,其次為江蘇、廣東、四川等省. 同時(shí),西藏、青海、甘肅、寧夏、廣西、海南、天津、山西、臺(tái)灣、香港和澳門11個(gè)地區(qū),因其無此次樣本企業(yè),故將該11個(gè)地區(qū)從本次研究中剔除.

        軍民融合技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,相關(guān)研究主要包含兩種角度:一種是將其作為整體進(jìn)行分析,另一種則根據(jù)價(jià)值鏈理論將其劃分為技術(shù)研發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段進(jìn)行分析. 軍民融合技術(shù)創(chuàng)新效率指的是在軍民融合企業(yè)內(nèi)部協(xié)調(diào)、整合和分配資源,使配置后的創(chuàng)新要素按照一定比例實(shí)現(xiàn)最優(yōu)組合,進(jìn)而發(fā)揮出最大效能. 由于軍事科技資源的保密性、特殊性和敏感性導(dǎo)致部分相關(guān)數(shù)據(jù)難以獲得,故本文將軍民融合技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)作為整體進(jìn)行分析. 構(gòu)建軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)如表1所示.

        表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)體系Tab.1 Input-output indicator system

        軍民融合技術(shù)創(chuàng)新的投入指標(biāo)主要集中在人力、資金和技術(shù)3個(gè)方面. 研發(fā)人員和研發(fā)投入是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中的重要組成部分,顯示了一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新規(guī)模與潛力,是一個(gè)地區(qū)創(chuàng)新投入能力的綜合體現(xiàn),故本文選取研發(fā)人員占企業(yè)總員工比重(%)和研發(fā)投入總額占營業(yè)收入比例(%)作為人力和資金方面的投入指標(biāo). 技術(shù)投入指標(biāo)則選用無形資產(chǎn)(元). 營業(yè)收入(元)能夠較好地衡量各企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)效益,因此選其作為產(chǎn)出指標(biāo). 為了消除數(shù)量級(jí)差異對(duì)研究結(jié)果的影響,將無形資產(chǎn)和營業(yè)收入取對(duì)數(shù)處理. 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2.

        表2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.2 Descriptive statistical results of each variable

        2 實(shí)證分析

        以國防軍工板塊88 家上市軍民融合企業(yè)作為研究對(duì)象,采用動(dòng)態(tài)StoNED 模型測(cè)度其技術(shù)創(chuàng)新效率.基于模型(6),構(gòu)建軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率測(cè)度的動(dòng)態(tài)StoNED模型,表示為以下形式:

        運(yùn)用GAMS軟件對(duì)模型(11)進(jìn)行求解,并估算相關(guān)參數(shù)值. 最終得到軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值,具體數(shù)據(jù)如表3所示.

        表3 2015—2019年各?。ㄊ校┸娒袢诤掀髽I(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值Tab.3 Technology innovation efficiency of provincial military-civilian integration enterprise during 2015-2019

        表3給出了2015—2019年各?。ㄊ校┸娒袢诤掀髽I(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率值、均值以及標(biāo)準(zhǔn)差. 2015—2019年各省(市)域軍民融合企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率均值介于0.964~0.985之間,表明軍民融合企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率總體上處于較高水平,但仍具有提升空間;標(biāo)準(zhǔn)差較小,介于0.016~0.029 之間,且呈現(xiàn)略微上升趨勢(shì),表明省(市)域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與平均水平之間的差距略微增加,但總體趨于平均水平. 樣本期間內(nèi),安徽、河南和重慶的軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率一直保持在效率前沿面上,表明這3個(gè)?。ㄊ校┑能娒袢诤霞夹g(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的資源要素配置最優(yōu),軍民融合技術(shù)創(chuàng)新所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益相輔相成. 其余?。ㄊ校┑能娒袢诤霞夹g(shù)創(chuàng)新效率均存在不同程度的發(fā)展空間,以2019年為例,有11個(gè)省市自治區(qū)軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率低于當(dāng)期全國均值,表明這些地區(qū)的軍民融合企業(yè)需要加大技術(shù)創(chuàng)新要素投入,合理配置要素資源,努力提高創(chuàng)新產(chǎn)出效率. 各地區(qū)之間的軍民融合技術(shù)創(chuàng)新效率存在不同程度的異質(zhì)性,具體圖2所示.

        圖2表示的是各地區(qū)軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率隨時(shí)間推移的變化趨勢(shì),可以看出各地區(qū)軍民融合企業(yè)效率大小有明顯的差異,且技術(shù)創(chuàng)新效率隨時(shí)間的變化也較為明顯,呈現(xiàn)出不同程度的下降趨勢(shì). 2015—2019年,東部、中部和西部地區(qū)的軍民融合技術(shù)創(chuàng)新效率均呈下降趨勢(shì),其中中部地區(qū)下降得較為平緩,東部地區(qū)和西部地區(qū)下降的幅度大、速度快;中部地區(qū)的軍民融合技術(shù)創(chuàng)新效率均高于均值,而東部地區(qū)則一直低于效率均值,西部地區(qū)則于2017年之后逐漸低于效率均值,這些現(xiàn)象的出現(xiàn)可能與“中部計(jì)劃”的崛起和東部地區(qū)的“產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型”有關(guān). 研究期限內(nèi),全國軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率大體上呈現(xiàn)出持續(xù)下降的趨勢(shì),這些變化表明我國軍民融合企業(yè)仍需加大技術(shù)創(chuàng)新要素投入,合理配置要素資源,提高創(chuàng)新產(chǎn)出效率.

        2.1 軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間特征

        圖2 各地區(qū)軍民融合技術(shù)創(chuàng)新效率演變趨勢(shì)Fig.2 Evolution trends of military-civilian integration technology innovation efficiency in various regions

        通過Arcgis10.2軟件,利用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法(Jenks),對(duì)2015—2019年中國省級(jí)尺度上軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行可視化處理,得到其空間分布圖(圖3).

        圖3 軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of technological innovation efficiency of military-civilian integration enterprises

        從空間上來看,中國省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間分布不均勻,整體上呈現(xiàn)出明顯中部高四周低的分布特征,技術(shù)創(chuàng)新效率較高的區(qū)域主要集中在西南地區(qū)及中部地區(qū). 結(jié)合表3可知,東、中、西部地區(qū)的軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率總體均值分別為0.972,0.982和0.976. 形成這種空間分布格局的原因是多維的:①東北地區(qū)素以工業(yè)為主,并且東北和西南地區(qū)也是老軍工企業(yè)聚集區(qū),屬于強(qiáng)軍民融合區(qū)域,所以這兩個(gè)地區(qū)的軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率一直處于較高水平. ②近年來國家實(shí)施的“中部崛起”計(jì)劃,使中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著提高,發(fā)展活力進(jìn)一步增強(qiáng),自主創(chuàng)新能力不斷提高,所以在近年間中部地區(qū)的軍民融合技術(shù)創(chuàng)新效率異軍突起,處于全國前列. ③隨著近年來東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí),一些高能耗、高污染、低效率的企業(yè)轉(zhuǎn)移到部分西部地區(qū),這雖然給部分西部地區(qū)帶來了經(jīng)濟(jì)效益,但由于部分西部地區(qū)存在自身創(chuàng)新能力不足、投入冗余及環(huán)境污染等原因,致使其軍民融合企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率并未增高. 同時(shí),“產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移”或許也是東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新效率下降的原因之一.

        為了從客觀角度刻畫中國軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間分布方位的變化情況,考慮大空間跨度的趨勢(shì)面分析(TSA). TSA方法基于回歸模型,通過非線性函數(shù),擬合一個(gè)近似于實(shí)際趨面的趨勢(shì)面,以反映各要素在地理空間上的分布特征,趨勢(shì)面坐標(biāo)系中,X軸和Y軸的正方向分別為正東方向和正北方向,Z軸表示高度屬性值. 中國軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間趨勢(shì)面分析結(jié)果如圖4所示.

        圖4 軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間趨勢(shì)面分析圖Fig.4 Spatial trend surface analysis chart of the technology innovation efficiency of military-civilian integration enterprises

        從圖4可以看到,2015—2019年中國軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率東—西方位和南—北方位空間分異明顯. 在東—西方位上,五期數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)倒“U”型分布,在中部地區(qū)形成谷峰,并隨著時(shí)間的推移不斷降低,整體趨勢(shì)逐漸變?yōu)樽晕飨驏|平緩上升. 在南—北方位上,2015—2018年技術(shù)創(chuàng)新效率則呈“U”型分布,在中部地區(qū)形成“U”型底峰,且北部地區(qū)和中部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新效率逐年下降,底峰逐漸變平,至2019年技術(shù)創(chuàng)新效率呈自北向南遞增的趨勢(shì).

        2.2 軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間關(guān)聯(lián)性分析

        空間自相關(guān)系數(shù)常用來定量地描述事物在空間上的依賴關(guān)系. 全局Moran’s I指數(shù)體現(xiàn)的是觀測(cè)值在一個(gè)總的空間范圍內(nèi)的依賴程度,可用來判斷整個(gè)軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率是否存在空間依賴關(guān)系. 通過GeoDa軟件,求解全局空間自相關(guān)模型,分別采用空間鄰接權(quán)重矩陣、地理距離空間權(quán)重矩陣和社會(huì)經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行總體空間關(guān)聯(lián)性分析,結(jié)果見表4.

        表4表示了軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率在3種不同的空間權(quán)重下的總體空間關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù). 在空間鄰接權(quán)重矩陣下,其全局Moran’s I指數(shù)的絕對(duì)值隨時(shí)間推移逐漸趨近于0,且只有2015年和2016年通過了顯著性檢驗(yàn),表明在相鄰空間上軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間依賴性逐漸降低至不顯著. 在地理距離空間權(quán)重矩陣下,其全局Moran’s I指數(shù)介于0.025~0.109之間,且呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢(shì),并且都通過了顯著性檢驗(yàn),說明地理空間距離上軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間依賴性先增加后趨于減少. 在社會(huì)經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣下,其全局Moran’s I指數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn),表明在社會(huì)經(jīng)濟(jì)距離上軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間依賴性并不顯著. 雖然中國軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率存在一定的空間自相關(guān),但全局Moran’s I指數(shù)只能檢測(cè)區(qū)域整體的空間依賴性,忽略了局部區(qū)域的空間集聚情況. 因此,以地理距離空間權(quán)重矩陣為例,對(duì)2015—2019年Moran’s I散點(diǎn)圖進(jìn)行分解,以探討軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率在空間上的集聚情況,結(jié)果如表5所示.

        表4 軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率全局Moran’s I結(jié)果Tab.4 Global Moran’s I of technology innovation efficiency of military-civilian integration enterprises

        表5 中國省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間聚類分析(地理距離空間權(quán)重)Tab.5 Spatial cluster analysis of technology innovation efficiency of military-civilian integration enterprises(geographic distance spatial weight)

        表5中,高-高聚類表示自身軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率較高,且其周邊省份的軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率也較高;低-低聚類表示自身軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率較低,且其周邊省份的軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率也較低;高-低聚類表示自身軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率較強(qiáng),但其周邊省份的軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率較低,低-高聚類低-高則相反. 高-低與低-低表示相似技術(shù)創(chuàng)新效率的聚集,高-低與低-高表示不同技術(shù)創(chuàng)新效率的空間關(guān)聯(lián). 中國省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間集聚以高-高和低-高為主,并且隨著時(shí)間的推移高-高聚類中的部分省市向高-低聚類轉(zhuǎn)移. 樣本期間位于高-高聚類和低-高聚類的省份數(shù)占總數(shù)的平均比例分別為95.6%、86.9%、82.6%、73.9%和69.5%,表明軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率在空間上呈現(xiàn)極化的態(tài)勢(shì). 高-高聚類主要集中在東北地區(qū)、西南地區(qū)及中部地區(qū)的大部分省份,低-高聚類主要集中在小部分東部和中部地區(qū),低-低聚類則主要分布在新疆.

        2.3 軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間異質(zhì)性分析

        軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間變異受兩部分因素影響,一類是隨機(jī)因素C0(經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持等),另一類是企業(yè)結(jié)構(gòu)因素C(主要有企業(yè)研發(fā)投入、企業(yè)科技水平等). C0/(C0+C)反映空間隨機(jī)因素引起的變異所占的比例,若C0/(C0+C)<0.25,表明要素具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性;若0.25≤C0/(C0+C)≤0.75,表明要素的空間相關(guān)性中等;若C0/(C0+C)>0.75,表明要素的空間相關(guān)性較弱. 通過Arcgis10.2軟件,求解軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間變差函數(shù)模型,相關(guān)結(jié)果如表6所示.

        表6 普通克里金插值空間變差函數(shù)模型Tab.6 Ordinary Kriging interpolation spatial variogram model

        根據(jù)變差函數(shù)的塊金值C0和偏基臺(tái)值C 的變化可知,中國省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率除2017 年外,其余C0/(C0+C)均介于0.25~0.75,表明技術(shù)創(chuàng)新效率的空間相關(guān)性中等,這與前文空間自相關(guān)的結(jié)論大致相同. 隨著時(shí)間的推移,在中國省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的過程中,由外部環(huán)境等隨機(jī)因素帶來的空間變異先是變大,至2017年后又逐漸變小,由內(nèi)部結(jié)構(gòu)因素引起的空間變異則相反. 結(jié)合表6,繪制方差擬合圖(圖5).

        圖5 空間變差函數(shù)擬合結(jié)果Fig.5 Spatial variogram function fitting results

        由圖5可見,2015—2019年軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變程呈現(xiàn)先下降后回升的趨勢(shì),總體呈下降趨勢(shì),表明中國省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的結(jié)構(gòu)化空間遞進(jìn)帶來的空間相關(guān)性有所減弱,省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展有向核心地區(qū)聚攏發(fā)展的趨勢(shì).

        3 研究結(jié)論與政策建議

        3.1 結(jié)論

        1)研究期限內(nèi)中國軍民融合企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率總體上處于較高水平,但仍存在資源冗余或浪費(fèi)等問題. 安徽、河南和重慶的軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率一直保持在效率前沿面上,其余省份的軍民融合技術(shù)創(chuàng)新效率則存在不同程度的發(fā)展空間. 各地區(qū)軍民融合企業(yè)效率大小存在顯著差異,且隨時(shí)間變化呈現(xiàn)出不同程度的下降趨勢(shì),其中中部地區(qū)下降得較為平緩,東部地區(qū)和西部地區(qū)下降的幅度大、速度快. 此外,中國省域軍民融合企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率在空間分布上也存在異質(zhì)性,整體呈現(xiàn)出中部高四周低的分布特征,技術(shù)創(chuàng)新效率較高的區(qū)域主要集中在西南地區(qū)及中部地區(qū).

        2)樣本期間內(nèi),中國軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率東—西方位和南—北方位空間分異明顯. 在東—西方位上,五期數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)倒“U”型分布,在中部地區(qū)形成谷峰,并隨著時(shí)間推移不斷降低,整體趨勢(shì)逐漸變?yōu)樽晕飨驏|平緩上升. 在南—北方位上,2015—2018年技術(shù)創(chuàng)新效率則呈“U”型分布,在中部地區(qū)形成“U”型底峰,且北部地區(qū)和中部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新效率逐年下降,底峰逐漸變平,至2019年技術(shù)創(chuàng)新效率呈自北向南遞增趨勢(shì).

        3)中國省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率在地理距離空間權(quán)重下,表現(xiàn)為空間自相關(guān),空間依賴性先增加后趨于減少. 但在空間鄰接權(quán)重矩陣和社會(huì)經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣下,整體空間依賴性并不顯著. 中國軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率在空間上呈現(xiàn)出極化態(tài)勢(shì),其空間集聚以高-高和低-高為主,并且隨著時(shí)間推移高-高聚類中的部分省市向高-低聚類轉(zhuǎn)移. 并且,在中國省域軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的過程中,由外部環(huán)境等隨機(jī)因素帶來的空間變異先變大后又逐漸變小,由內(nèi)部結(jié)構(gòu)因素引起的空間變異則相反.

        3.2 政策建議

        1)提升資源配置效率,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí). 本文研究表明,現(xiàn)階段下我國軍民融合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率仍有待提高. 創(chuàng)新能力不足仍是當(dāng)前軍民融合企業(yè)存在的主要問題. 企業(yè)應(yīng)該強(qiáng)化創(chuàng)新主體意識(shí),落實(shí)創(chuàng)新發(fā)展理念. 一方面加大技術(shù)、研發(fā)的投入,保障資源的配置效率;另一方面應(yīng)該完善技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施,優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境,同時(shí)加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化升級(jí).

        2)識(shí)別區(qū)域差異,保障政策實(shí)施精準(zhǔn)性. 本文研究結(jié)果表明,不同時(shí)間下的軍民融合企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率存在空間異質(zhì)性. 鑒于此,政府應(yīng)考慮空間異質(zhì)性,統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展基礎(chǔ)不同的地區(qū),推行差異化發(fā)展模式. 一方面,繼續(xù)推進(jìn)高效率地區(qū)的軍民深度融合,通過優(yōu)化要素配置,提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力,同時(shí),鼓勵(lì)高效率地區(qū)之間進(jìn)行合作交流,實(shí)現(xiàn)“強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合”,提升資源利用效率;另一方面,對(duì)于低效率地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步改善自主創(chuàng)新環(huán)境,推進(jìn)軍民融合進(jìn)程中技術(shù)創(chuàng)新能力逐步提升.

        3)健全政策法規(guī),完善相關(guān)體制. 政府應(yīng)依據(jù)軍民融合戰(zhàn)略發(fā)展基本法律和專項(xiàng)法規(guī),加快修訂完善符合各省情的政策制度,注重提高政策法規(guī)操作性與適用性,以促進(jìn)軍民融合技術(shù)創(chuàng)新有效發(fā)展. 加強(qiáng)在產(chǎn)業(yè)政策、稅收政策、財(cái)政政策以及價(jià)格、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等方面的引導(dǎo)和支持. 如進(jìn)一步細(xì)化市場(chǎng)準(zhǔn)入和退出政策,完善科技成果轉(zhuǎn)化相關(guān)法規(guī),提高軍民融合技術(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、運(yùn)用和保護(hù)能力,創(chuàng)新多形式的價(jià)格形成機(jī)制等.

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