吳宏偉 ，朱智猛 ，金聲瑯

(1.淮北師范大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，安徽 淮北 235000；2.黃山學(xué)院旅游學(xué)院，安徽 黃山 245000)

0 引 言

隨著科學(xué)技術(shù)的縱深化發(fā)展，科技創(chuàng)新能力越來越成為一個國家提升自身國際競爭力的關(guān)鍵因素。黨的十九大報告中明確指出，科技創(chuàng)新能力是一國綜合國力和社會生產(chǎn)力的重要戰(zhàn)略支撐?！笆濉币詠?，安徽省在創(chuàng)新型省份建設(shè)取得重大進展，科技創(chuàng)新實力顯著增強，2020年安徽省科技創(chuàng)新綜合能力位于全國第八位，連續(xù)九年位居全國第一方陣。隨著長三角一體化的推進，安徽省積極抓住發(fā)展機會，不斷發(fā)掘自身科技創(chuàng)新潛力，成立了國家級科技創(chuàng)新型試點，建立了“合蕪蚌”自主創(chuàng)新綜合配套改革試驗區(qū)，并于2020年9月24日設(shè)立安徽自貿(mào)區(qū)，各項配套政策先后出臺，為安徽省科技創(chuàng)新提供良好的政策導(dǎo)向和發(fā)展環(huán)境。目前學(xué)界從不同的層面對科技創(chuàng)新效率進行了大量的研究。在區(qū)域研究方面，李蕓等[1]分析了全國2009一2017年科技創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的變化主要是由于技術(shù)效率變動所造成的。吳宏超等[2]研究了“一帶一路”沿線省份的科技創(chuàng)新發(fā)展情況，認為沿線省份科技創(chuàng)新效率存在空間差異且地區(qū)之間的差距在不斷縮小。杜賽花等[3]研究了廣東省20個地級市的創(chuàng)新孵化能力，發(fā)現(xiàn)各個地區(qū)發(fā)展差異較大。嚴佳等[4]研究了中關(guān)村“一區(qū)十六園”的科技創(chuàng)新效率發(fā)展情況，認為不同影響因素和不同時間階段對科技創(chuàng)新效率影響程度不同。在產(chǎn)業(yè)研究層面，吳梵等[5]研究認為中國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新效率很大程度上依賴于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。馮俊華等[6]以工業(yè)企業(yè)為研究對象,認為中國工業(yè)企業(yè)的生態(tài)效率普遍高于科技創(chuàng)新效率。在研究方法層面，李靖等[7]運用隨機前沿模型對中國不同地區(qū)的科技創(chuàng)新效率進行了實證評價。童紀新等[8]采用灰色關(guān)聯(lián)度分析了江蘇省各地區(qū)的科技創(chuàng)新效率。韋顏秋等[9]運用DEA-Malmquist指數(shù)法測度了不同地區(qū)科技創(chuàng)新效率，并用兩階段法分析了影響科技創(chuàng)新的主要因素。范建平等[10]采用了改進三階段EBM-Windows模型，準確的評價了中國不同區(qū)域的科技創(chuàng)新效率。

綜上，學(xué)界對于科技創(chuàng)新效率的研究大多集中于全國層面和發(fā)達地區(qū)，對安徽省尤其市一級城市科技創(chuàng)新的研究較少，本文借鑒比較成熟的DEA方法測度安徽省16個地級市科技創(chuàng)新效率和全要素生產(chǎn)率，采用Tobit模型分析影響安徽省科技創(chuàng)新的因素，以期對安徽省科技創(chuàng)新效率提出優(yōu)化建議。

1 理論模型與指標選取

1.1 BCC模型

假設(shè)共有n個DMUj(j=1,2,…,n)，每個DMU都有m種投入和s種產(chǎn)出，分別用xij(xij>0;i=1,2,…,n)代表第j個DMUj的第i種投入量，用yri(yri>0;r=1,2,…,n)代表第i個DMUj的第r種產(chǎn)出量，記Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T,Yi=(y1j,y2j,…,ymj)T，引入非阿基米德無窮小量以及投入和產(chǎn)出松弛變量的BCC模型如下所示：

(1)

(2)

1.2 DEA-Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)法

為了更準確地評價決策單元的時間變化趨勢、探求造成這種變化趨勢的原因，可運用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)做進一步分析。設(shè)(Xt,Yt),(Xt+1,Yt+1)分別為t時刻與t+1時刻生產(chǎn)可能集中的投入產(chǎn)出點，則：

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)=

(3)

1.3 Tobit模型

Tobit模型是由美國經(jīng)濟學(xué)家托賓1958年提出來的，根據(jù)歸并數(shù)據(jù)的特征，又稱為樣本選擇模型或受限變量模型，Tobit模型的標準形式如下：

(4)

(5)

其中：yi為潛在因變量向量；xi為自變量向量；β為系數(shù)向量；εi為誤差項。

1.4 指標選取及數(shù)據(jù)來源

參考國內(nèi)外學(xué)者指標體系構(gòu)建的方法，綜合考慮了數(shù)據(jù)的有效性和可獲得性，借鑒文獻[11-13]的做法，選取R&D經(jīng)費支出和R&D人員折合全時當(dāng)量作為投入指標，分別代表財力投入和人力投入。選取專利授權(quán)量和發(fā)表科技論文數(shù)作為產(chǎn)出指標，專利授權(quán)量具體反映各地區(qū)發(fā)明專利、使用新型專利和外觀設(shè)計專利的授權(quán)量，發(fā)表科技論文則反映了科研活動的邊際貢獻。其中財力投入按照朱平芳[14]的方法以2009年為基期進行平減處理，R&D價格指數(shù)=(0.45×固定資產(chǎn)投資價格指數(shù))+(0.55×消費價格指數(shù))。具體指標說明如表1所示。

表1 科技創(chuàng)新投入—產(chǎn)出指標選取

2 實證研究

2.1 技術(shù)效率的測算

運用DEAP2.1軟件測算出安徽省16個地級市2010-2019年技術(shù)創(chuàng)新效率，具體指標如表2所示。

表2 2010-2019安徽省技術(shù)創(chuàng)新效率值

從測算結(jié)果表2可以看出安徽省科技創(chuàng)新存在著較為明顯的地區(qū)差異。安徽省2010-2019科技創(chuàng)新效率平均值為0.703，自2010年以后呈現(xiàn)出震蕩上升狀態(tài)，16個地級市的科技創(chuàng)新效率的平均值均小于1，其中一半的地級市科技創(chuàng)新效率超過了平均水平，6個地級市技術(shù)效率較高(大于等于0.8)。安徽省大部分地級市處于長三角戰(zhàn)略規(guī)劃區(qū)域中，能夠憑借充足的科技資源、優(yōu)良的科技創(chuàng)新氛圍等區(qū)位因素達到較高的技術(shù)效率，說明技術(shù)效率與現(xiàn)有技術(shù)的應(yīng)用、經(jīng)濟發(fā)展水平、人力資源的投入等因素呈現(xiàn)出正向相關(guān)關(guān)系。合肥市、滁州市、蕪湖市等地區(qū)處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，合肥市在樣本期間最后兩年呈現(xiàn)出規(guī)模報酬不變狀態(tài)，這在一定程度上反映了這些地區(qū)的科技資源相對充足，在經(jīng)歷了一個發(fā)展周期后呈現(xiàn)出飽和狀態(tài)；淮北市、亳州市、黃山市等地區(qū)一直處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，說明這些地區(qū)科技創(chuàng)新起步較晚，前期投入少，科技創(chuàng)新規(guī)模較小，整體上處于一個規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)，能夠用較小的資源投入獲得較大的產(chǎn)出。

2.2 全要素生產(chǎn)率的測算

本文選取了DEA-Malmquist指數(shù)進一步研究安徽省各地級市的科技創(chuàng)新的全要素生產(chǎn)率的變動，將全要素生產(chǎn)率變動率tfpch分解為技術(shù)效率變動率effch、技術(shù)變化變動率techch、純技術(shù)變動率pech和規(guī)模效率變動率sech，具體結(jié)果見表3和表4。

表3 2010—2019安徽省各年份Malmquist指數(shù)分解

從時間維度來看，如表3所示：第一，全要素生產(chǎn)率變動率在2010—2019年的均值為1.046，這說明安徽省科技創(chuàng)新活動的全要素生產(chǎn)率呈小幅增長趨勢，10年間增長了4.6%，從分解指數(shù)來看，技術(shù)效率變動率降低了1.2%，技術(shù)進步變動率增長了5.9%，規(guī)模效率變動率降低了0.1%，安徽省科技創(chuàng)新活動全要素生產(chǎn)率的變動主要由技術(shù)進步引起的。第二，從全要素生產(chǎn)率變動率的趨勢來看，一直處在震蕩狀態(tài)，規(guī)律不明顯。這與科技活動資源投入，資源利用效率和樣本期間的經(jīng)濟環(huán)境有著具體的聯(lián)系，在科技活動發(fā)展到一定的階段需要對現(xiàn)有的技術(shù)進行完善和突破，這就需要大量的人力物力財力等科技資源的投入，但是資源的投入并不意味著同等規(guī)模的產(chǎn)出，往往會出現(xiàn)投入冗余和產(chǎn)出不足的現(xiàn)象，這就會導(dǎo)致在某一特定時期出現(xiàn)全要素生產(chǎn)率變動率的下降。

從空間維度來看，如表4所示：銅陵市、池州市的全要素生產(chǎn)率變動率在樣本期間的平均值是小于1 的，分別為0.9和0.907，這主要是由于投入冗余產(chǎn)生的規(guī)模效率變動率的下降，從而造成技術(shù)轉(zhuǎn)化效率的低下，技術(shù)效率和技術(shù)進步普遍低于其他城市。在全要素生產(chǎn)率變動率大于1的城市中，亳州市的增幅較大，達到了16.9%，其中技術(shù)進步貢獻的程度最大，說明亳州市全要素生產(chǎn)率的改善是由于技術(shù)進步造成的。除了蕪湖市和宣城市的全要素生產(chǎn)率變動率的提升主要是由技術(shù)效率貢獻的，其他城市主要是由技術(shù)進步推動的。大部分城市還處于科技創(chuàng)新活動高速發(fā)展階段，在一定程度上呈現(xiàn)出規(guī)模報酬遞增的趨勢，科研活動需要的物質(zhì)資源能夠得到較為充足的利用，保證了在樣本期間全要素生產(chǎn)率變動率的增長。

表4 2010—2019安徽省各地區(qū)Malmquist指數(shù)分解

2.3 影響因素的研究

一個地區(qū)的科技創(chuàng)新效率不僅受到投入產(chǎn)出指標的影響，同時還會受到其他環(huán)境的影響，為進一步探討安徽省科技創(chuàng)新效率的影響因素，本文建立Tobit模型對相關(guān)影響因素進行分析。

2.3.1 影響因素指標構(gòu)建

一般而言，科技創(chuàng)新活動的順利開展，離不開合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、充足的金融資源、先進的技術(shù)手段、穩(wěn)定的政府支持和高質(zhì)量的城鎮(zhèn)化水平。本文在參考相關(guān)文獻和有關(guān)學(xué)者的指標構(gòu)建體系后，選取了工業(yè)化水平、金融市場發(fā)展水平、外資利用水平、政府支持程度和城鎮(zhèn)化水平等指標來分析其對安徽省科技創(chuàng)新的影響程度，指標構(gòu)建見表5。

表5 安徽省科技創(chuàng)新影響因素表

2.3.2 Tobit回歸分析

在進行Tobit回歸時，為了使結(jié)果更符合實際情況，加入地區(qū)和時間虛擬變量作為控制變量到模型中，本文運用Stata15.0軟件進行，回歸結(jié)果如下表所示。

表6 回歸結(jié)果

2.3.3 Tobit模型回歸結(jié)果

工業(yè)化水平 (X1)對科技創(chuàng)新產(chǎn)生正向顯著影響，與預(yù)期假設(shè)相符。回歸結(jié)果中，工業(yè)化水平對科技創(chuàng)新的影響系數(shù)為0.1855，這表明區(qū)域工業(yè)化進程中離不開大量的科研活動，工業(yè)企業(yè)是實現(xiàn)科技創(chuàng)新成果的主要場所，也是科研活動開展的主要載體。從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)的理論出發(fā)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會朝著多元化、高級化、合理化發(fā)展。安徽省工業(yè)化水平影響著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)發(fā)展，進而影響著科技創(chuàng)新效率。

金融市場發(fā)展水平(X2)對科技創(chuàng)新產(chǎn)生正向顯著影響，與預(yù)期假設(shè)相符。金融市場發(fā)展水平的提高，為科技創(chuàng)新活動提供了許多便利的條件，有效防范了科研活動由于某一階段的失敗而造成的資金鏈斷開的風(fēng)險，能夠有效的配置科技創(chuàng)新資源，在一定程度上金融市場的資金能夠加大對科研活動的投入力度，提高了科技創(chuàng)新效率。

外資利用水平(X3)對科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生負向顯著影響，與預(yù)期假設(shè)相符。在短期內(nèi)，利用外資包括資金、技術(shù)、人才、設(shè)備等會提高科技創(chuàng)新效率，而且一些技術(shù)短板確實需要發(fā)達國家的先進技術(shù)來彌補；從長期看，如果一味的利用外資或者直接購買專利而不進行自主研發(fā)，容易產(chǎn)生對外資的依賴性而降低科技創(chuàng)新效率，不利于科技創(chuàng)新活動的長期發(fā)展。

政府支持程度(X4)對科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生負向顯著影響，與預(yù)期假設(shè)相反。回歸結(jié)果中，政府支持程度的影響系數(shù)為-0.150 6，這表明加大政府支持程度并不會提高科技創(chuàng)新效率，安徽省科技創(chuàng)新的政策導(dǎo)向并未起到應(yīng)有的作用，政府資金投入的不平衡導(dǎo)致的擠出效應(yīng)使得除科研院校之外的其他科技創(chuàng)新主體未能發(fā)揮出最優(yōu)效率。政府資金投入結(jié)構(gòu)不合理，重復(fù)投入會導(dǎo)致投入冗余而產(chǎn)出效率低下。

城鎮(zhèn)化水平(X5)對科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生不顯著的正向影響。這主要是由于城鎮(zhèn)化水平在影響科技創(chuàng)新的因素中不占主導(dǎo)地位造成的，從系數(shù)來看，城鎮(zhèn)化水平每提高0.952 5%，科技創(chuàng)新效率會提高1%。

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

從科技創(chuàng)新效率指數(shù)的測算來看，安徽省2010—2019年的科技創(chuàng)新效率平均值為0.703，科技創(chuàng)新發(fā)展?jié)摿薮?，同時存在著較大的地區(qū)差異。全要素生產(chǎn)率變動率均值為1.046，在樣本期間處于震蕩上升趨勢，各地區(qū)之間的全要素生產(chǎn)增長有著不同的驅(qū)動因素。從全要素生產(chǎn)率變動率及其分解來看，安徽省各地區(qū)之間也存在著較大的差異。在所選取的指標中，工業(yè)化水平、金融市場發(fā)展水平、外資利用水平和政府支持程度產(chǎn)生了顯著的影響，城鎮(zhèn)化水平影響不顯著。

3.2 政策建議

第一，大力培養(yǎng)高素質(zhì)人才，激發(fā)人才創(chuàng)新活力?？茖W(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，而人才又是生產(chǎn)力中最具有決定性的因素。實施更加開放的人才政策，各級決策單位應(yīng)積極培養(yǎng)和引進各個領(lǐng)域的高素質(zhì)、高學(xué)歷人才。支持本地高校和科研院所的建設(shè)，加強基礎(chǔ)研究人才培養(yǎng)，減少對外資利用的依賴性，積極開展自主研發(fā)活動，在整體上提升科技創(chuàng)效率，提高科技創(chuàng)新能力和創(chuàng)新產(chǎn)出。

第二，加強對科技研究活動的監(jiān)督管理。加大對科技創(chuàng)新成果的獎勵力度，完善失信懲戒機制，對于在科技創(chuàng)新過程中弄虛作假的行為要嚴厲處罰，肅清科研領(lǐng)域的不正之風(fēng)。落實國家相關(guān)文件的精神，為安徽省科技創(chuàng)新提供有力的保障，優(yōu)化的科技創(chuàng)新環(huán)境必然會加快科學(xué)技術(shù)進步與發(fā)展。

第三，強化企業(yè)創(chuàng)新的主體地位。建立政府主導(dǎo)、市場驅(qū)動、企業(yè)投入為主體，多元化、多渠道、高效率的科技創(chuàng)新體系，加大科技投入和融資力度。積極建設(shè)國家級、省級的企業(yè)創(chuàng)新中心，為科技創(chuàng)新活動的順利展開提供良好的平臺條件。建立科技企業(yè)創(chuàng)新主體機制，各地區(qū)、企業(yè)、高校、科研院所等機構(gòu)之間協(xié)同創(chuàng)新，提高科技創(chuàng)新效率，加快科技成果的轉(zhuǎn)化。

第四，積極融入長三角一體化進程，充分利用地區(qū)間科技創(chuàng)新資源。隨著安徽省自貿(mào)試驗區(qū)的建立，為安徽省科技創(chuàng)新提供了新的策源地。“合蕪蚌”片區(qū)充分利用本地資源在重點領(lǐng)域進行科技創(chuàng)新，打造本地優(yōu)勢科技產(chǎn)業(yè)。安徽自貿(mào)區(qū)積極對接江浙滬自貿(mào)試驗區(qū)，實現(xiàn)地區(qū)間自貿(mào)區(qū)協(xié)同發(fā)展，推動長三角區(qū)域一體化高質(zhì)量發(fā)展。