田時(shí)中,陸雅潔

(1. 安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601; 2. 廈門大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,福建 廈門 361005)

實(shí)踐證明,科技創(chuàng)新能夠提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量,更是傳統(tǒng)發(fā)展方式向創(chuàng)新型發(fā)展模式轉(zhuǎn)變的內(nèi)生動(dòng)力。結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、清潔發(fā)展、動(dòng)能轉(zhuǎn)換是新時(shí)期經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主題。隨著創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施,各地區(qū)采取一系列措施鼓勵(lì)科技創(chuàng)新,推動(dòng)科技成果高效轉(zhuǎn)化,驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)向更高質(zhì)量發(fā)展。近年來,我國研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占GDP的比例突破2%,2021年有望進(jìn)一步提高,以追趕發(fā)達(dá)國家的發(fā)展水平。那么,科研投入的快速增長,是否推動(dòng)了科技創(chuàng)新水平的提升?這是一個(gè)理論命題,也是一個(gè)實(shí)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(guān)鍵因素,對(duì)于有效實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略,實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展目標(biāo),具有重要的理論及現(xiàn)實(shí)意義。現(xiàn)有研究綜述如下:

在研究主題上,Charnes、Banker和Nasierowski等[1-4]較早關(guān)注科技政策及科技創(chuàng)新效率問題;王慧艷等[5]通過對(duì)雙向貢獻(xiàn)率的測算,研究科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)互動(dòng)的關(guān)系;張軍[6]通過研究要素成本、科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)系,得出了要素有效流動(dòng)和科技創(chuàng)新推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的結(jié)論;焦貝貝等[7]關(guān)注欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)村創(chuàng)新能力評(píng)價(jià);周克清等[8]從財(cái)政分權(quán)角度分析了財(cái)政分權(quán)對(duì)科技投入的影響,研究表明財(cái)政分權(quán)對(duì)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(chǎn)業(yè)與科技創(chuàng)新、現(xiàn)代金融發(fā)展格局的時(shí)空動(dòng)態(tài)關(guān)系。

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

在研究模型設(shè)定上,主要采用計(jì)量模型對(duì)科技創(chuàng)新影響因素進(jìn)行分析。吳蕓[15]利用40個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)政府投入對(duì)科技創(chuàng)新的影響,結(jié)果表明二者間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。白俊紅、樊華、鄭凌燕、金懷玉等[16-19]利用不同時(shí)間段中國科技投入和產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,檢驗(yàn)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(shù)據(jù),設(shè)立多元回歸方程,檢驗(yàn)科技創(chuàng)新的影響因素。

綜上所述,現(xiàn)有關(guān)于科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)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(duì)中國地區(qū)科技創(chuàng)新影響因素的檢驗(yàn)上,存在地區(qū)劃分和評(píng)價(jià)模型過于單一的問題,因而在評(píng)價(jià)方法、評(píng)價(jià)樣本和評(píng)價(jià)模型的選擇上還有進(jìn)一步拓展的空間?；诖?本文選取2002—2018年30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市,以下簡稱“省”。)科技創(chuàng)新面板數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用熵值法測算科技創(chuàng)新指數(shù),依據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)設(shè)立多元回歸方程進(jìn)行回歸分析,評(píng)價(jià)7大地區(qū)科技創(chuàng)新水平及影響因素,為新時(shí)期科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供一定參考依據(jù)。

一、 評(píng)價(jià)指標(biāo)、數(shù)據(jù)與方法

1. 評(píng)價(jià)指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

為綜合評(píng)價(jià)各地區(qū)的科技創(chuàng)新水平,以各省的宏觀層面數(shù)據(jù)為依據(jù),從科研產(chǎn)出角度遴選評(píng)價(jià)指標(biāo)。選取包括技術(shù)市場合同成交額、SCI論文、EI論文、ISTP論文、發(fā)明專利、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利7項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行測算。數(shù)據(jù)來自于2003—2019年的中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒和中國統(tǒng)計(jì)年鑒,使用SPSS 21.0進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。為節(jié)省篇幅,原始數(shù)據(jù)予以省略,備索。

2. 評(píng)價(jià)方法

假設(shè)評(píng)價(jià)對(duì)象由m個(gè)樣本組成,含n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),此類問題可以建立如下的數(shù)學(xué)模型,設(shè)論域?yàn)?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(píng)價(jià)系統(tǒng)的初始評(píng)價(jià)矩陣X=(xij)mn。利用熵值法進(jìn)行科技創(chuàng)新指數(shù)測度的過程如下[23-24]。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)方案占總方案的比例:

(1)

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值:

(2)

式中,k為常數(shù),k=-1/lnm。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù):

gj=1-ej。

(3)

求權(quán)數(shù):

(4)

計(jì)算各方案的綜合得分:

(5)

依據(jù)綜合指數(shù)對(duì)樣本優(yōu)劣進(jìn)行排序,在此基礎(chǔ)上,計(jì)算樣本均值、極差及樣本排序方差,以評(píng)價(jià)樣本動(dòng)態(tài)變化特征及動(dòng)態(tài)波動(dòng)幅度。

二、 科技創(chuàng)新指數(shù)測算及評(píng)價(jià)

1. 指數(shù)測算

依據(jù)2002—2018年30個(gè)省的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS 21.0對(duì)原始指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,在此基礎(chǔ)上計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)熵值和權(quán)數(shù),得到30個(gè)評(píng)價(jià)樣本的權(quán)重向量,依據(jù)式(5)可得到2002—2018年中國部分省科技創(chuàng)新指數(shù),見表1。

表1 2002—2018年部分省科技創(chuàng)新指數(shù)

2. 結(jié)果評(píng)價(jià)

為了更加有效地評(píng)價(jià)和比較科技創(chuàng)新水平的區(qū)域差異,將30個(gè)省劃分為7個(gè)地區(qū)。華北地區(qū)包括北京、天津、河北、內(nèi)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(nèi),從整體上將中國科技創(chuàng)新指數(shù)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(shù)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(shù)在0.300 4～0.349 8之間;科技創(chuàng)新指數(shù)排序靠后的省份為新疆、海南、安徽、內(nèi)蒙古、江西和寧夏,指數(shù)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(shù)高低次序?yàn)?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(duì)7大區(qū)域科技創(chuàng)新水平與平均水平進(jìn)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(shù)

從科技創(chuàng)新水平動(dòng)態(tài)演變過程來看,樣本考察期內(nèi),7大區(qū)域科技創(chuàng)新水平整體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì),2018年略有下降,末點(diǎn)值遠(yuǎn)高于首點(diǎn)值,科技創(chuàng)新指數(shù)最小年份(2002)的極差為0.084 0,科技創(chuàng)新指數(shù)最大年份(2017)的極差為0.058 9。從科技創(chuàng)新水平的時(shí)空差異看,樣本考察期內(nèi),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(xiàn)較快的上升趨勢(shì)。見圖2。

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

從科技創(chuàng)新水平波動(dòng)幅度看,7大區(qū)域科技創(chuàng)新指數(shù)方差排序?yàn)?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(nèi),西南地區(qū)的科技創(chuàng)新水平波動(dòng)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(dòng)幅度接近,華東和華南地區(qū)科技創(chuàng)新水平波動(dòng)幅度最大,見表3。

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

三、 科技創(chuàng)新影響因素實(shí)證分析

1. 生產(chǎn)函數(shù)及變量說明

依據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(C-D生產(chǎn)函數(shù))理論和相關(guān)研究,生產(chǎn)函數(shù)模型能夠用來解釋科技創(chuàng)新動(dòng)力,傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)表達(dá)式為

Y=AKαLβ。

(6)

式中:Y表示產(chǎn)出;K表示資本;L表示勞動(dòng)力;A表示全要素生產(chǎn)率;α、β分別表示資本和勞動(dòng)力的產(chǎn)出彈性。為了更全面地解釋科技創(chuàng)新的動(dòng)力要素,結(jié)合財(cái)政科技支出和產(chǎn)出特點(diǎn),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(chǎn)出效率,即可得到科技投入對(duì)科技產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)式

Y=AKαLβIη。

(7)

對(duì)式(7)進(jìn)行全對(duì)數(shù)處理,可得到

lnY=c+αlnK+βlnL+ηlnI。

(8)

式中,c為常數(shù)項(xiàng),其值等于全要素生產(chǎn)率A的對(duì)數(shù),η為變量待估系數(shù)。由此設(shè)定多元回歸模型,進(jìn)行實(shí)證分析。于是,本文以熵值法計(jì)算的30個(gè)省的科技創(chuàng)新綜合指數(shù)Yi為被解釋變量,以R&D經(jīng)費(fèi)作為資本K的替代變量,以R&D人員全時(shí)當(dāng)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(wù)額來衡量信息資源的動(dòng)態(tài)變化。

樣本數(shù)據(jù)均具有可獲得性,來源于各省2003—2019年的中國統(tǒng)計(jì)年鑒和中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒,實(shí)際數(shù)據(jù)為2002—2018年的數(shù)據(jù),運(yùn)用軟件SPSS 21.0和EViews 7.2進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和回歸分析,為防止出現(xiàn)“偽回歸”和多重共線性,將變量進(jìn)行全對(duì)數(shù)處理。因篇幅所限,原始數(shù)據(jù)予以省略,樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4。

表4 樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

2. 回歸結(jié)果分析

為了更細(xì)致地分析中國科技創(chuàng)新的動(dòng)力要素及各個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新區(qū)域差異,依據(jù)上文的7個(gè)分區(qū)進(jìn)行回歸分析。

(1) 從全局范圍看科技投入對(duì)科技創(chuàng)新的影響。依據(jù)先驗(yàn)信息法,將方程變量對(duì)數(shù)化處理,消除多重共線性。同時(shí),為了減少個(gè)體差異帶來的異質(zhì)性偏誤,需要先對(duì)實(shí)證模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),以確定回歸檢驗(yàn)適合采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。運(yùn)用EViews 7.2對(duì)樣本進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn),在隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)。結(jié)果顯示Prob(H)值均小于5%,接近于0,適合選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì),回歸結(jié)果如表5所示。

表5 全局層面科技投入對(duì)科技創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果

回歸結(jié)果顯示,調(diào)整后的可決系數(shù)為0.714 3,模型擬合度較高,相關(guān)系數(shù)能夠很好地解釋科技創(chuàng)新的動(dòng)力因素,接受回歸結(jié)果。財(cái)政科技投入、科技人員當(dāng)量和信息資源3個(gè)變量的提高都對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的正向影響,其系數(shù)分別為1.079 1、1.052 6和0.752 3,意味著:財(cái)政科技投入占GDP的比重每提高1%,科技創(chuàng)新水平會(huì)相應(yīng)提高1.079 1%;科技人員當(dāng)量每提高1%,科技創(chuàng)新水平相應(yīng)提高1.052 6%;郵電業(yè)務(wù)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(cái)政科技投入比例的提高和科技人員全時(shí)當(dāng)量提高,而郵電業(yè)務(wù)總量的攀升也有利于科技創(chuàng)新水平提高,且全部系數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn)。這與鄭凌燕等[18]的研究結(jié)論一致。

(2) 從分地區(qū)看科技投入對(duì)科技創(chuàng)新的影響。我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)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(cái)力、人力和信息資源也各不相同。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果,繼續(xù)采用個(gè)體固定效應(yīng)模型對(duì)7大區(qū)域財(cái)政科技投入對(duì)科技創(chuàng)新的影響進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表6所示。

表6 地區(qū)層面科技投入對(duì)科技創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果

從分地區(qū)回歸結(jié)果看,調(diào)整后的可決系數(shù)在0.629 4～0.790 2之間,表明方程擬合度較好,能夠?qū)萍紕?chuàng)新水平影響因素進(jìn)行解釋,接受回歸結(jié)果。7大地區(qū)的財(cái)政科技投入都對(duì)科技創(chuàng)新水平產(chǎn)生正向影響,7大地區(qū)的信息資源系數(shù)都通過了顯著性檢驗(yàn),而部分地區(qū)科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)。

華北地區(qū),財(cái)政科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額對(duì)科技創(chuàng)新影響系數(shù)分別為1.468 9、1.235 1和0.477 1,表明財(cái)政科技投入占GDP比例、科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額每提高1%,科技創(chuàng)新水平將相應(yīng)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(cái)政科技投入的影響最大,受科技人員全時(shí)當(dāng)量影響次之,受信息資源影響最小。

東北地區(qū),財(cái)政科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額對(duì)科技創(chuàng)新水平影響系數(shù)分別為0.268 2、1.914 8和0.719 2。東北地區(qū)財(cái)政科技投入占GDP的比例對(duì)科技創(chuàng)新的影響較小,但東北地區(qū)科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額每提高1%,其科技創(chuàng)新水平相應(yīng)提高1.914 8%和0.719 2%。

華東地區(qū),財(cái)政科技投入和科技人員全時(shí)當(dāng)量系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn),信息資源系數(shù)達(dá)到了1.384 5,表明郵電業(yè)務(wù)額每提高1%,華東地區(qū)科技創(chuàng)新水平相應(yīng)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(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額的影響,其系數(shù)分別為1.387 9和0.689 4,表明科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額每提高1%,科技創(chuàng)新水平相應(yīng)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(dòng)主要受信息資源變化的影響,郵電業(yè)務(wù)額每提高1%,華南地區(qū)科技創(chuàng)新水平相應(yīng)提高0.903 1%。

西南地區(qū),財(cái)政科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額對(duì)科技創(chuàng)新水平影響系數(shù)分別為3.900 2、0.632 0和0.539 0,表明財(cái)政科技投入占GDP比例、科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額每提高1%,科技創(chuàng)新水平將相應(yīng)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(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額的影響,其系數(shù)分別為1.018 0和0.890 9,表明科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額每提高1%,科技創(chuàng)新水平相應(yīng)提高1.018 0%和0.890 9%。

由此可以看出,財(cái)政科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)額對(duì)7大地區(qū)科技創(chuàng)新的影響具有較強(qiáng)的區(qū)域差異。從3個(gè)變量的影響程度上看,7大地區(qū)科技創(chuàng)新水平受財(cái)政科技投入的影響最大,科技人員全時(shí)當(dāng)量對(duì)科技創(chuàng)新的影響次之,而郵電業(yè)務(wù)額對(duì)科技創(chuàng)新的影響最小。從3個(gè)變量對(duì)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(cái)政科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)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(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)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(wù)額的影響最為顯著,財(cái)政科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量對(duì)這兩個(gè)地區(qū)的影響沒有體現(xiàn)出來。

四、 結(jié)論與啟示

實(shí)證研究表明:選取的30個(gè)省的科技創(chuàng)新水平高低次序?yàn)樯虾?、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(nèi)蒙古、江西和寧夏;7個(gè)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(xiàn)動(dòng)態(tài)上升的變動(dòng)趨勢(shì),具有較強(qiáng)的地域差異和時(shí)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(jīng)濟(jì)實(shí)力、科技政策的動(dòng)力差異,西南地區(qū)的科技創(chuàng)新水平波動(dòng)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(dòng)幅度最大?；貧w結(jié)果顯示:財(cái)政科技投入、科技人員當(dāng)量和信息資源3個(gè)變量的提高都對(duì)科技創(chuàng)新水平產(chǎn)生顯著的正向影響;7大地區(qū)科技創(chuàng)新水平受財(cái)政科技投入的影響最大,科技人員全時(shí)當(dāng)量對(duì)科技創(chuàng)新水平的影響次之,郵電業(yè)務(wù)額對(duì)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(cái)政科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)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(shí)當(dāng)量和郵電業(yè)務(wù)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(wù)額的影響最為顯著,財(cái)政科技投入、科技人員全時(shí)當(dāng)量對(duì)華東和華南兩地區(qū)的科技創(chuàng)新水平的影響沒有體現(xiàn)出來。

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

(1) 支出結(jié)構(gòu)合理化?？萍汲晒恼獠啃允沟闷髽I(yè)對(duì)科技研發(fā)的投資熱情不高,為促進(jìn)科技創(chuàng)新,地方政府應(yīng)持續(xù)加大財(cái)政科技支出規(guī)模與比例,減少財(cái)政支出行為的波動(dòng)性以彌補(bǔ)科技供給的不足?？紤]到政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入存在擠出效應(yīng),應(yīng)當(dāng)警惕企業(yè)以策略性創(chuàng)新行為獲取財(cái)政補(bǔ)助,需要進(jìn)一步優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)與支持方式,實(shí)現(xiàn)財(cái)政科技支出的激勵(lì)效應(yīng),達(dá)到帕累托最優(yōu)。此外,應(yīng)合理引導(dǎo)企業(yè)的投資偏好,通過政策組合,促進(jìn)以政府主導(dǎo),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(shí)現(xiàn)財(cái)政支出結(jié)構(gòu)合理化。

(2) 政府競爭適度化。不斷完善的財(cái)政分權(quán)管理體制下,中央政府要利用好財(cái)政分權(quán)的經(jīng)濟(jì)與政治雙重激勵(lì)。一方面,適度的標(biāo)尺競爭有利于提高地方官員對(duì)地方事務(wù)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(jìn)高新技術(shù),不僅可以促進(jìn)科技創(chuàng)新、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí),還能夠明顯改善公共福利水平,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。因而,應(yīng)保持地方政府競爭的適度化,以此激勵(lì)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(dòng)科技創(chuàng)新能力提升。

(3) 區(qū)域發(fā)展協(xié)調(diào)化。當(dāng)前,中國中部和東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平優(yōu)于其他地區(qū),而西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱,導(dǎo)致西部地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)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(yīng)進(jìn)一步完善區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機(jī)制,推動(dòng)地區(qū)間協(xié)調(diào)發(fā)展,夯實(shí)地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力。同時(shí),完善中央對(duì)各區(qū)域的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度,激勵(lì)地方政府在科技創(chuàng)新方面采取新舉措,充分釋放縱向財(cái)政分權(quán)的積極效應(yīng),促進(jìn)區(qū)域科技創(chuàng)新水平提升。