董克勤,鄒小偉,張玲穎

(1.中國科學技術(shù)交流中心，北京 100045;2.湖北省科技信息研究院，湖北 武漢 430071;3.武漢理工大學 法學與人文社會學院，湖北 武漢 430071)

0 引言

縣(市)是我國功能較完備的國民經(jīng)濟基本單元，在國家經(jīng)濟社會發(fā)展中占有舉足輕重的位置，是實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要陣地與主戰(zhàn)場[1]。為深入貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想和黨的十九大精神，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，落實《國務(wù)院辦公廳關(guān)于縣域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的若干意見》，因地制宜探索差異化縣域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展路徑，科技部于2018年啟動首批創(chuàng)新型縣(市)建設(shè)工作，發(fā)布了首批52個創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)建名單，明確要求加強對創(chuàng)新型縣(市)建設(shè)的組織領(lǐng)導和工作推進，加大政策支持力度，促進縣域整體科技創(chuàng)新能力和科技綜合實力得到進一步提升。

創(chuàng)新型縣(市)將創(chuàng)新作為政策制定與制度安排的核心，深入研究創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新情況，不僅有助于加快創(chuàng)新主體培育、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、科技成果轉(zhuǎn)化，營造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境，而且有利于在全國范圍內(nèi)探索科技創(chuàng)新的有效路徑和全新模式[2]。由于不同縣域的創(chuàng)新機制不同，其效果也存在較大差異，要做到精準施策，就必須對影響創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新效率的因素和效果進行分析，明確創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出間的強弱關(guān)系，以及創(chuàng)新平臺、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新政策等對創(chuàng)新效率的影響程度等，用實證方式對影響創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新效率的因素進行科學探究。因此，在創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新力度不斷加大的背景下，深入研究創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新效率的影響因素，對提升創(chuàng)新型縣(市)整體科技創(chuàng)新水平、打造縣域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展標桿、示范引領(lǐng)帶動全國1 879個縣域高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

國家科技創(chuàng)新體系建設(shè)對經(jīng)濟增長和社會發(fā)展具有重大意義，因此如何提高區(qū)域科技創(chuàng)新效率成為國內(nèi)外學者關(guān)注的熱點問題。科技創(chuàng)新效率是指科技創(chuàng)新行為的投入產(chǎn)出比，能夠反映一個地區(qū)科技資源的配置水平。科學的區(qū)域創(chuàng)新效率評價對實現(xiàn)科技資源高效配置發(fā)揮重要作用[3]。就目前情況看，國內(nèi)外學者對區(qū)域科技創(chuàng)新效率進行了大量實證研究并形成了較為完善的研究體系。

歸納來看，國內(nèi)外關(guān)于區(qū)域科技創(chuàng)新效率的研究主要包括以下方面：一是對區(qū)域科技創(chuàng)新效率的測度與評價研究，主要采用國外學者Farrell[4]于1957年提出的基于生產(chǎn)前沿的效率測算法。如Ferrier[5]運用雙階段DEA模型對2011-2016年的1 074家美國外科醫(yī)院的創(chuàng)新效率進行測算與評價；岑聰[6]使用2006—2018年中國省級面板數(shù)據(jù)構(gòu)建空間計量模型，實證研究中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌時期市場化進程與對外開放對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響；林海[7]使用DEA模型分析廣東、浙江兩省的科技創(chuàng)新效率，并基于粵港澳大灣區(qū)發(fā)展背景,分析粵港澳大灣區(qū)珠三角核心區(qū)、沿海經(jīng)濟帶、北部生態(tài)發(fā)展區(qū)3個不同區(qū)位的創(chuàng)新效率；彭曉靜[8]使用DEA-BCC模型對2012-2018年京津冀城市群科技創(chuàng)新效率進行靜態(tài)和動態(tài)評價，并發(fā)現(xiàn)，受規(guī)模效率偏低的影響,京津冀城市群的綜合技術(shù)效率不高,但是隨著時間變化,城市群的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率不斷提高,創(chuàng)新能力不斷增強。上述關(guān)于創(chuàng)新效率的研究多以財政支出、R&D支出、R&D人員等為投入指標，以專利、論文等作為產(chǎn)出指標，指標選取較單一且存在同質(zhì)化現(xiàn)象。

二是區(qū)域創(chuàng)新效率影響因素研究。如彭曉靜[8]對京津冀城市群中代表性縣(市)的創(chuàng)新績效進行綜合評價，從經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持、工資狀況、外商投資水平、勞動者素質(zhì)5個方面評價其對城市創(chuàng)新效率的影響；肖仁橋[9]則從價值鏈角度出發(fā),利用Tobit模型檢驗創(chuàng)新效率并發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模、滯后期效率等對知識創(chuàng)新效率影響顯著；黃海濤[10]分別從靜態(tài)和動態(tài)兩個方面挖掘影響新疆規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新效率的深層次因素；王元亮[3]對影響河南創(chuàng)新效率的因素進行深入分析并發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟規(guī)模等因素對創(chuàng)新效率具有正向影響；黃珂[11]等利用Tobit回歸模型，對中國17個城市群的農(nóng)地流轉(zhuǎn)效率進行測度,并提出優(yōu)化配置方案?？梢园l(fā)現(xiàn)，上述研究多集中于國家、省域和區(qū)域城市群層面，較少涉及縣域?qū)用妫谟绊懸蛩厣隙噙x擇經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府支持等進行分析。

綜上所述，雖然國內(nèi)針對區(qū)域科技創(chuàng)新效率的研究成果較豐富，但在研究尺度上，主要集中在國家、省域和區(qū)域等層面，缺乏對縣域?qū)用娴恼w考察。從國家發(fā)展戰(zhàn)略角度，縣域是國家區(qū)域創(chuàng)新體系中的重要一環(huán)，是創(chuàng)新型國家建設(shè)的重要組成部分[12]。因此，構(gòu)建符合縣域發(fā)展特點的創(chuàng)新效率評價體系并探析引發(fā)縣域創(chuàng)新效率變化的深層次影響因素十分必要。從研究跨度看，目前的研究多限于靜態(tài)分析，較少對一段時期的縣域創(chuàng)新水平作出評價。中國縣域發(fā)展水平極不均衡，各縣域面臨的問題也各不相同。為實現(xiàn)縣域科技創(chuàng)新水平提升，有必要從縣域?qū)用嫔钊胪诰蚺c分析創(chuàng)新效率影響因素。因此，本文通過研究國家創(chuàng)新型縣(市)2017-2019年創(chuàng)新能力數(shù)據(jù)，運用DEA模型和Malmquist指數(shù)法，對國家創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新效率進行靜態(tài)和動態(tài)分析，在探究首批國家創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新效率變化情況的基礎(chǔ)上，使用Tobit回歸模型，對創(chuàng)新效率影響因素進行相關(guān)性分析，進而為制定相關(guān)政策提供參考。

2 縣(市)市創(chuàng)新效率評價

科學的評價指標體系是對創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新效率進行有效評價的基礎(chǔ)。本文通過對國家、區(qū)域或城市科技創(chuàng)新影響因素研究成果的系統(tǒng)梳理，參考其投入與產(chǎn)出指標選擇，同時，借鑒《國家創(chuàng)新指數(shù)》《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》《全國縣市創(chuàng)新能力監(jiān)測報告》等，結(jié)合全國首批創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀，在遵循科學性、可靠性的前提下，選取2017-2019年首批50個國家創(chuàng)新型縣(市)進行測度分析。

2.1 創(chuàng)新效率評價體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

創(chuàng)新活動效率主要從投入與產(chǎn)出兩個方面進行考察。目前學界在創(chuàng)新效率測度方面并沒有形成公認的評價指標體系，因此在參考大量文獻的基礎(chǔ)上，本文從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出兩個方面構(gòu)建創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新效率評價體系，具體包括4個創(chuàng)新投入指標和6個創(chuàng)新產(chǎn)出指標，如表1所示。采用的數(shù)據(jù)均來源于《全國縣市創(chuàng)新能力監(jiān)測報告》，為保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可對比性，剔除了數(shù)據(jù)缺失較為嚴重的烏蘭縣和白朗縣，最終選取首批50個國家創(chuàng)新型縣(市)作為研究對象。

2.2 DEA模型構(gòu)建

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是基于相對效率概念，用于評價多投入、多產(chǎn)出指標決策單元的非參數(shù)統(tǒng)計方法，其運用凸分析和線性規(guī)劃對各DMU效度進行測量，可以評價部門間的相對有效性。DEA作為一種非參數(shù)方法，是處理多目標決策問題的有效工具，且由于無需對不同數(shù)據(jù)進行標準化處理，在一定程度上減少了主觀性與運算誤差，具有較高客觀性和科學性，因此，本文引入規(guī)?？勺儣l件下的產(chǎn)出導向型DEA-BCC模型計算2017 -2019年全國首批50個創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。該模型如下所示：

r=1，2，...，s，j=1，2，...，n

2.3 基于DEA模型的創(chuàng)新效率靜態(tài)分析

創(chuàng)新效率主要從投入與產(chǎn)出兩個方面進行分析，在獲取相關(guān)數(shù)據(jù)后，本文使用DEAP 2.1軟件對2017-2019年首批50個國家創(chuàng)新型縣(市)的投入指標和產(chǎn)出指標進行創(chuàng)新效率綜合分析，最終得到50個創(chuàng)新型縣(市)的綜合創(chuàng)新效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值，結(jié)果見圖1。

圖1 50個國家創(chuàng)新型縣(市)2017-2019年創(chuàng)新效率評價

2.3.1 綜合效率分析

綜合技術(shù)效率由兩部分組成，即綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率，反映一個地區(qū)的綜合資源配置能力和資源使用效率。圖1結(jié)果顯示，2017年和2019年的綜合技術(shù)效率平均值分別為0.83與0.85，整體呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，其中，2017年和2019年各有26個與25個創(chuàng)新型縣(市)的綜合技術(shù)效率值為1，達到DEA有效，即在決策單元中能源消耗最少且產(chǎn)出最大，實現(xiàn)了對資源的充分利用。從數(shù)據(jù)來看，包括江陰、常熟、昆山、張家港、海安和新昌在內(nèi)的17個創(chuàng)新型縣(市)在2017 -2019年的研究時間段內(nèi)均為有效，綜合效率為1，表明這些地區(qū)的科技創(chuàng)新早在2017年就實現(xiàn)了資源配置最優(yōu)，且投入和產(chǎn)出在2017 -2019年都達到了最佳效果，是我國創(chuàng)新水平最高的地區(qū)。同時，從創(chuàng)新效率變化看， 2017-2019年共有8個創(chuàng)新型縣(市)的綜合技術(shù)效率得到提升，并實現(xiàn)DEA有效，分別為固安、福清、晉江、新鄭、大冶、瀏陽、臺山和石河子，說明這8個創(chuàng)新型縣(市)在2017 -2019年間不斷優(yōu)化資源配置、提升管理效率，實現(xiàn)了創(chuàng)新效率提升；從2017-2019年50個國家創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新效率的整體評價結(jié)果也可以看到，絕大部分創(chuàng)新型縣(市)的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都不同程度地得到提升，說明創(chuàng)新縣(市)工作進展順利。

但也要看到， 50個創(chuàng)新型縣(市)的創(chuàng)新效率存在較大區(qū)域差異性，這也是影響我國縣域發(fā)展的重大阻力。還有一部分縣(市)的創(chuàng)新效率小于1，未達到DEA有效。同時，2017年和2019年分別有40%與36%的縣域位于平均值以下，2019年處于后5位的創(chuàng)新型縣(市)分別為隆昌縣、荔浦縣、金堂縣、準格爾旗和榮成市，上述創(chuàng)新型縣(市)應(yīng)該著力通過加大技術(shù)創(chuàng)新、強化管理、優(yōu)化資源配置等手段提升創(chuàng)新效率，以達到最佳水平。

2.3.2 純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率測度的是一個區(qū)域處于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模時投入要素的生產(chǎn)效率，反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是否符合總體要求(綜合效益)并發(fā)揮最大濟社會效益，其受地區(qū)管理水平、技術(shù)等因素影響較大。從圖1的純技術(shù)效率指數(shù)看，2017年和2019年的純技術(shù)效率均值分別為0.83與0.93，具有顯著上升趨勢，說明50個創(chuàng)新型縣(市)的資源使用率在2017-2019年呈上升趨勢。需要說明的是，2017 -2019年有36個縣市的DEA有效。需要說明的是，2019年有10個創(chuàng)新型縣(市)，如交城縣、通化縣、界首市等創(chuàng)新型縣(市)的純技術(shù)效率雖然達到1，但是綜合效率并不高。這是因為上述地區(qū)在技術(shù)和管理上較先進，但是規(guī)模效益低，導致綜合效率較低。這些創(chuàng)新型縣(市)要想實現(xiàn)效益最大化，應(yīng)加大投入規(guī)模。同時，從結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，首批50個國家創(chuàng)新型縣(市)的純技術(shù)效率存在較大地區(qū)差異，雖然部分創(chuàng)新型縣(市)已達到1，但金堂縣和容城縣的純技術(shù)效率依然處于較低水平，且2017年與2019年的純技術(shù)效率不增反降，2017年均為1，2019年則分別為0.498與0.343，降幅較大且遠低于全國平均水平，因此在創(chuàng)新型縣(市)建設(shè)過程中需進一步提高科技管理能力和技術(shù)水平。

2.3.3 規(guī)模效率分析

規(guī)模效率是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通過優(yōu)化配置對產(chǎn)出單元的作用程度，可反映區(qū)域創(chuàng)新是否處于最優(yōu)規(guī)模，也是評價創(chuàng)新效率的重要指標。從圖1的規(guī)模效率看，2017年和2019年50個創(chuàng)新型縣(市)的平均規(guī)模效益值分別為0.93與0.92，規(guī)模效率整體表現(xiàn)較好，但也呈現(xiàn)出較大的東中西部地區(qū)差異。具體來看，鹽池縣、準格爾旗、金堂縣和庫爾勒市等西部創(chuàng)新型縣(市)的規(guī)模效率處于較低水平，因此加大投資、實現(xiàn)規(guī)模效益最優(yōu)是這些區(qū)域下一步科技創(chuàng)新發(fā)展的重點。對于規(guī)模效率較高的東部市(縣)，創(chuàng)新效率基本達到最優(yōu)，科學的資源配置是推動其高質(zhì)量發(fā)展的重要元素。

2.4 Malmquist指數(shù)法

Malmquist指數(shù)在測算生產(chǎn)力變化方面被廣泛應(yīng)用。為了更好地反映國家創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新效率的動態(tài)變化，本研究引入Malmquist指數(shù)法對創(chuàng)新效率的全要素生產(chǎn)率作進一步測算。該模型具體表示為：

M(xt+1,yt+1,xt,yt)=

Tfpch=Effch×Tech=(Pech×Sech)×Tech

其中，(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分別表示t時期與t+1時期的投入產(chǎn)出向量；tech表示技術(shù)進步指數(shù)，反映技術(shù)進步與創(chuàng)新程度；effch表示技術(shù)效率變化指數(shù)，反映區(qū)域資源配置效率和組織管理水平，它又可以分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)pech和規(guī)模效率變化指數(shù)sech；tfpch表示全要素生產(chǎn)率指數(shù)，其與技術(shù)進步、組織管理水平、資源配置情況、生產(chǎn)規(guī)模等因素存在密切聯(lián)系。

2.5 基于Malmquist指數(shù)的動態(tài)分析

將Malmquist指數(shù)與DEA理論相結(jié)合，在生產(chǎn)率測算中的應(yīng)用非常廣泛，本研究采用DEAP2.1軟件對2017 -2019年間50個國家創(chuàng)新型縣(市)的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行分析，進而得到全要素生產(chǎn)率動態(tài)變化指數(shù)，具體如圖2所示。

圖2 2017-2019年50個國家創(chuàng)新型縣(市)Malmquist指數(shù)及其分解

從整體效率變化情況看，2017 -2019年平均全要素生產(chǎn)率為1.378，大于1，說明全部50個國家創(chuàng)新型縣(市)的創(chuàng)新效率總體呈上升趨勢。分解來看，技術(shù)效率、技術(shù)進步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值分別為1.138、1.208、1.132和1.007，均大于1，說明上述因素都對全要素生產(chǎn)率變化起正向作用，技術(shù)進步的變化值為1.208，在4個因素中最高，說明該要素對50個創(chuàng)新型縣(市)技術(shù)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提升的貢獻最大；規(guī)模效率的變化值僅為1.007，在4個因素中數(shù)值最小，說明規(guī)模效率變化對50個創(chuàng)新型縣(市)技術(shù)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提升的作用最小。

從50個創(chuàng)新型縣(市)效率變化情況看， 2017年-2019年除廉江市、安吉縣、柞水縣、鹽池縣、四會縣等16個創(chuàng)新型縣(市)的全要素生產(chǎn)率變化值小于1外，其余34個創(chuàng)新型縣(市)均大于1，說明我國絕大部分創(chuàng)新型縣(市)創(chuàng)新效率不斷提高，創(chuàng)新發(fā)展水平有較大提升。同時，地區(qū)的效率變化值依然存在較大差距，其中，全要素生產(chǎn)率排名前三位的創(chuàng)新型縣(市)分別是固安縣、高臺縣和賓縣，后三名的是金堂縣、荔浦縣和樂清市，前三名和后三名之間存在較大差距。從增長動因看，固安縣、凱里市、通化縣和臺山市等創(chuàng)新效率的提升主要源于技術(shù)效率提升，高臺縣、井岡山市和張家港等的技術(shù)進步對創(chuàng)新效率提升作用顯著，賓縣、臺山市和福清市等在創(chuàng)新效率提升過程中，技術(shù)效率與技術(shù)進步的變化基本同步，說明技術(shù)效率變化與技術(shù)進步協(xié)同發(fā)生。

3 創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新效率影響因素分析

上述是對50個創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新效率的靜態(tài)與動態(tài)分析，接下來將通過構(gòu)建Tboit回歸模型，對50個創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新效率的影響因素進行回歸分析。

3.1 創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新效率影響因素

研究創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新效率影響因素，需要構(gòu)建一套完整、科學的評價體系。本研究在參考國家、區(qū)域和城市科技創(chuàng)新效率影響因素文獻和眾多科技發(fā)展報告的基礎(chǔ)上，最終選取創(chuàng)新平臺、經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新主體、教育經(jīng)費和創(chuàng)新政策5個指標作為解釋變量，選取綜合技術(shù)效率(TE)作為被解釋變量。

(1)創(chuàng)新平臺，主要選取創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)機構(gòu)與研究開發(fā)機構(gòu)數(shù)、創(chuàng)新密集區(qū)數(shù)測度。該指標主要反映地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)體系與研究開發(fā)體系總體建設(shè)情況、區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展情況及創(chuàng)新活動密集程度，是對區(qū)域創(chuàng)新平臺建設(shè)總體情況的概括。

(2)經(jīng)濟發(fā)展水平，主要選取50個創(chuàng)新型縣(市)的人均GDP作為衡量指標。這是因為相比于每個創(chuàng)新型縣(市)的經(jīng)濟規(guī)模(GDP)總量，人均GDP更能準確反映每個區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平。人均GDP高，說明該區(qū)域有著較強實力，對區(qū)域科技創(chuàng)新會產(chǎn)生較大促進作用。

(3)創(chuàng)新主體，主要選取首批50個創(chuàng)新型縣(市)的高新技術(shù)企業(yè)數(shù)和省級以上農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)數(shù)為衡量指標。該指標主要反映區(qū)域創(chuàng)新主體培育情況。選取該指標是由于企業(yè)創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化在縣域科技創(chuàng)新發(fā)展中發(fā)揮重要作用，通過創(chuàng)新主體建設(shè)，可以有效推動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。

(4)教育經(jīng)費，主要選取50個創(chuàng)新型縣(市)地區(qū)財政性教育經(jīng)費支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比例作為衡量指標。從古至今教育一直是國家發(fā)展和民族振興的基石，對于縣域來說，完善的教育投入是科技創(chuàng)新發(fā)展的重要保障。

(5)創(chuàng)新政策，主要選取50個創(chuàng)新型縣(市)企業(yè)享受研發(fā)費用加計扣除優(yōu)惠政策而獲得的稅收減免額，以及高新技術(shù)企業(yè)所得稅收優(yōu)惠額兩個數(shù)據(jù)進行衡量，該指標主要體現(xiàn)區(qū)域政府為企業(yè)發(fā)展提供的優(yōu)惠政策。從政策層面對企業(yè)稅收進行減免，有助于提升企業(yè)科技創(chuàng)新積極性，從而提升縣域科技創(chuàng)新能力。

上述5個變量數(shù)據(jù)均來自2017-2019年發(fā)布的《全國縣域創(chuàng)新能力監(jiān)測報告》，該數(shù)據(jù)來源科學可靠，因此研究結(jié)果也具有較強可信性。

3.2 Tobit回歸模型構(gòu)建與結(jié)果分析

Tobit模型也稱為樣本選擇模型、受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件的取值模型。該模型包含兩個部分，一是表示約束條件的選擇方程模型，二是滿足約束條件的某連續(xù)變量方程模型，其多用于受限制的連續(xù)變量方程模型。由于前文得出50個創(chuàng)新型縣(市)的綜合創(chuàng)新效率在0～1之間，屬于歸并數(shù)據(jù)，因此本文選取Tobit回歸模型分析該區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新綜合效率受上述因素影響的具體程度與方向。

(1)Tobit模型構(gòu)建。根據(jù)上述影響因素，構(gòu)建Tobit回歸模型如下：

Eit=Vi+β1Z1+β2Z2+β3Z3+β4Z4+β5Z5+δit

其中，Eit表示各縣(市)科技創(chuàng)新的綜合技術(shù)效率，Vi和βi是影響因素的待估參數(shù)，δit是隨機擾動項。

(2)回歸結(jié)果分析。根據(jù)上述Tobit模型，得到影響50個創(chuàng)新型縣(市)綜合創(chuàng)新效率的因素，將相關(guān)數(shù)據(jù)整理，如表2所示。從DEA模型分析結(jié)果看，2017年50個全國創(chuàng)新型縣(市)的綜合效率為0.83，2019年的綜合效率為0.85，提高了0.02，且全要素生產(chǎn)率變化值為1.486，大于1，說明2017 -2019年我國50個創(chuàng)新型縣(市)的創(chuàng)新效率在整體上呈上升趨勢。

表2 科技創(chuàng)新綜合效率影響因素Tobit模型回歸結(jié)果

同時，本文通過Tobit模型進行回歸分析并得到以下結(jié)論：創(chuàng)新平臺、教育經(jīng)費、創(chuàng)新政策和創(chuàng)新主體4個因素都會對創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新綜合技術(shù)效率產(chǎn)生正向影響，而經(jīng)濟發(fā)展水平對綜合技術(shù)效率的影響并不顯著。其中，創(chuàng)新平臺、教育經(jīng)費和創(chuàng)新政策的p值分別為0.001、0.002與0.006，小于0.01，即3個因素在0.01的水平下影響顯著，且p值為正值，說明創(chuàng)新平臺、教育經(jīng)費支出和創(chuàng)新政策3個因素與創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新綜合效率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。因此，創(chuàng)新平臺建設(shè)、教育經(jīng)費投入以及創(chuàng)新政策支持是影響創(chuàng)新效率提升的最主要因素。由于創(chuàng)新主體的p值為0.026，在0.01～0.05之間，即在0.05水平下是顯著的，且p值為正值，說明創(chuàng)新主體與科技創(chuàng)新綜合效率之間也存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，即創(chuàng)新主體發(fā)展對區(qū)域科技創(chuàng)新效率提升起正向影響。經(jīng)濟發(fā)展水平與科技創(chuàng)新綜合效率之間的p值為0.462，大于0.1，說明經(jīng)濟發(fā)展水平與創(chuàng)新型縣(市)科技創(chuàng)新綜合效率之間不存在顯著相關(guān)性，意味著在創(chuàng)新型縣(市)的創(chuàng)新發(fā)展中，要提高縣域創(chuàng)新效率，需要更加重視創(chuàng)新平臺建設(shè)、創(chuàng)新主體發(fā)展、教育經(jīng)費投入以及實施更有針對性的政策，而不能僅僅關(guān)注區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平。

4 研究結(jié)論與對策建議

4.1 研究結(jié)論

通過上文分析，得出以下結(jié)論：首先，2017 年和2019年國家首批創(chuàng)新型縣(市)的綜合效率均值分別為0.83與0.85，整體表現(xiàn)較好，但技術(shù)效率僅為0.83和0.85，規(guī)模效率則為0.92和0.93，說明這兩年首批創(chuàng)新型縣(市)綜合效率提高主要是由規(guī)模效率提升引致的，同時，也反映出50個創(chuàng)新型縣(市)的科技創(chuàng)新水平整體上還沒有進入創(chuàng)新資源配置最優(yōu)階段，要素驅(qū)動、規(guī)模擴大對經(jīng)濟增長的貢獻可能比科技力量更顯著。因此，需要持續(xù)加大科技投入，提高科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻率。其次，2017-2019年首批創(chuàng)新型縣(市)的創(chuàng)新綜合效率穩(wěn)步提升，從0.83增長為0.85，且全要素生產(chǎn)率變化值為1.486，大于1?？梢钥闯?， 2017-2019年雖然上述50個國家創(chuàng)新型縣(市)的創(chuàng)新效率還存在較大差距，但整體創(chuàng)新效率不斷提高。隨著國家創(chuàng)新型縣(市)建設(shè)工作的推進、“市(縣)科技創(chuàng)新能力提升行動”的穩(wěn)步開展，創(chuàng)新型縣(市)不斷加大科技創(chuàng)新投入，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進一步增強，創(chuàng)新環(huán)境不斷改善，創(chuàng)新績效均值不斷提高，促進創(chuàng)新型縣(市)經(jīng)濟發(fā)展向高質(zhì)量邁進。從縱向?qū)Ρ瓤矗?017-2019年創(chuàng)新型縣(市)各項創(chuàng)新指標均呈現(xiàn)向好發(fā)展態(tài)勢，特別是科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新產(chǎn)出增長較大，本級財政科學技術(shù)支出、企業(yè)享受研發(fā)費用加計扣除優(yōu)惠政策獲得的稅收減免額、高新技術(shù)企業(yè)所得稅優(yōu)惠額、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)、萬人發(fā)明專利授權(quán)數(shù)5個指標較2017年增長超過50%。最后，從創(chuàng)新效率影響因素看，創(chuàng)新平臺、創(chuàng)新主體、教育經(jīng)費和創(chuàng)新政策4個因素對創(chuàng)新效率有顯著提升作用。

4.2 對策建議

為推進創(chuàng)新型縣(市)建設(shè)，以點帶面促進全國縣域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，提出以下建議：

4.2.1 加大縣域財政科技投入，重視科技資源優(yōu)化配置

從實證分析結(jié)果看，2017-2019年均有大部分國家創(chuàng)新型縣(市)的創(chuàng)新效率未達到最優(yōu)，其根本原因在于縣域科技創(chuàng)新投入不足，尤其是新一輪機構(gòu)改革后，部分縣級科技局與發(fā)改、經(jīng)信、工商、工信等合并，導致科技領(lǐng)導機構(gòu)設(shè)置項目投資減少，有的甚至沒有本級科技計劃項目資金，科技工作力度和效果大打折扣。這就要求縣域在融資和投資兩個方面要加大科技投入。具體而言，一是國家和省(區(qū)、市)政府部門應(yīng)保障一定比例的科技創(chuàng)新項目在創(chuàng)新型縣(市)實施，創(chuàng)新型縣(市)應(yīng)積極發(fā)揮財政科技投入的引導作用，吸引各類社會資金投入，支持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從中低端邁向中高端，進而實現(xiàn)科技資源的最優(yōu)配置[13]；二是優(yōu)化縣域科技投入資源配置結(jié)構(gòu)，提高資金使用效率，協(xié)調(diào)技術(shù)投入與規(guī)模投入關(guān)系，促使縣域在使用科技創(chuàng)新資金上更加科學、規(guī)范與合理[14]。

4.2.2 著力提高縣域創(chuàng)新投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化效率與轉(zhuǎn)化能力

縣域在科技創(chuàng)新鏈條上處于應(yīng)用開發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、技術(shù)推廣、技能培訓、科技服務(wù)等中后端，對象主要是企業(yè)和產(chǎn)業(yè)。因此，創(chuàng)新效率未達到DEA有效的創(chuàng)新型縣(市)應(yīng)著力提高縣域創(chuàng)新產(chǎn)出效率，核心在于引導企業(yè)以生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品為出發(fā)點，不斷提升生產(chǎn)工藝與技術(shù)水平，優(yōu)化企業(yè)主營業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，培育一批“單打冠軍”、“專精特新”科技小巨人企業(yè)、省級以上農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)，最大程度提高創(chuàng)新投入產(chǎn)出，提升規(guī)模效應(yīng)[15]。

4.2.3 強化優(yōu)勢縣域的典型示范作用，促進東中西部地區(qū)協(xié)同發(fā)展

從上述分析結(jié)果看，東部省份的創(chuàng)新型縣(市)發(fā)展在全國范圍內(nèi)遙遙領(lǐng)先，而西部省份創(chuàng)新型縣(市)的創(chuàng)新效率明顯偏低，反映出我國不均衡的科技資源分布格局。因此，下一步要在樹立典型的基礎(chǔ)上實現(xiàn)東中西部縣域科技創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展。一是促進創(chuàng)新效率高的縣域率先發(fā)展。東部地區(qū)，特別是浙江、江蘇省縣域具有突出的發(fā)展優(yōu)勢，這些縣域需要在把握科技創(chuàng)新優(yōu)勢上整合現(xiàn)有資源，不斷推動創(chuàng)新發(fā)展[16]；二是促進創(chuàng)新效率較低的縣域協(xié)同發(fā)展，特別是貴州、云南、甘肅等地縣域在科技創(chuàng)新上并不具備優(yōu)勢，更需注重科技資源的合理配置，促進技術(shù)投入與規(guī)模投入的相互適應(yīng)，從而實現(xiàn)縣域科技創(chuàng)新效率和全要素生產(chǎn)率提升。同時，重點加強創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展標桿縣域的建設(shè)，把產(chǎn)學研用合作和開放式創(chuàng)新作為創(chuàng)新型縣(市)建設(shè)的重要途徑，發(fā)揮其輻射帶動作用，形成協(xié)同創(chuàng)新的全國縣域發(fā)展共同體[16]，實現(xiàn)強強聯(lián)合共生或強弱合作互補，促進東中西協(xié)同發(fā)展[17-18]。

4.2.4 打破縣域間行政壁壘，加速縣域創(chuàng)新資源流動

科技創(chuàng)新體系建設(shè)是一項復雜工程，需要創(chuàng)新主體、創(chuàng)新平臺、創(chuàng)新人才等多環(huán)境資源投入。一是建立縣域之間的創(chuàng)新合作機制，在全國范圍內(nèi)加強縣域間的協(xié)同聯(lián)動，通過跨區(qū)域的產(chǎn)學研合作、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等方式，吸引技術(shù)、人才、資本等創(chuàng)新資源向產(chǎn)業(yè)匯聚，圍繞重點產(chǎn)業(yè)加強創(chuàng)新載體建設(shè)，組建符合區(qū)域發(fā)展的科技創(chuàng)新服務(wù)聯(lián)盟，推進新型研發(fā)機構(gòu)建設(shè)，實現(xiàn)縣域科技創(chuàng)新成果共享，促進縣域創(chuàng)新效率不斷提高，加快形成分工協(xié)作、聯(lián)系緊密、協(xié)同發(fā)展的縣域創(chuàng)新發(fā)展新格局[19]；二是充分發(fā)揮市場機制作用，以提升經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量和效益為核心，以營造友好的創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境為重點，支持和促進縣域企業(yè)間的資源互通，發(fā)展并形成一批既有較強自主創(chuàng)新能力又有較強國際競爭力的企業(yè)，建成高水平的縣域科技創(chuàng)新體系[20]。