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        兩階段視角下我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的時(shí)空演變及影響因素
        ——基于三階段DEA-Tobit 模型的實(shí)證研究

        2022-05-10 12:17:54于楓敏許晶晶
        資源開發(fā)與市場(chǎng) 2022年5期
        關(guān)鍵詞:效率模型

        楊 嶸,于楓敏,許晶晶

        (西安石油大學(xué) 油氣資源經(jīng)濟(jì)管理研究中心,陜西 西安 710065)

        0 引言

        創(chuàng)新是引領(lǐng)國(guó)家發(fā)展的動(dòng)力源泉,是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。當(dāng)前,我國(guó)正處于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時(shí)期,過(guò)度依賴傳統(tǒng)要素的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式難以適應(yīng)開放經(jīng)濟(jì)下合理配置資源的要求,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展必須要將提高產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率作為重要前提[1,2]。在當(dāng)前的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)以知識(shí)和技術(shù)密集、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、產(chǎn)品附加值高等特點(diǎn),成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)中開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)最活躍的領(lǐng)域,是提升我國(guó)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵力量。2020年,我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在逆勢(shì)之下成長(zhǎng),其增加值增速比規(guī)模以上工業(yè)高出4.3%,展現(xiàn)出較強(qiáng)的韌性。然而,我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)也面臨著諸多問(wèn)題:在發(fā)展質(zhì)量方面,我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與發(fā)達(dá)國(guó)家相比差距較大,缺乏核心技術(shù)和關(guān)鍵部件的開發(fā)與研究;在區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)方面,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不平衡性日益凸顯。2019 年,東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D活動(dòng)經(jīng)費(fèi)占全國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 活動(dòng)經(jīng)費(fèi)的75.43%,R&D經(jīng)費(fèi)支持力度遠(yuǎn)超中西部地區(qū)。在國(guó)家實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的戰(zhàn)略背景下,如何推動(dòng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,科學(xué)定位我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展中的薄弱環(huán)節(jié),提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率,是強(qiáng)化我國(guó)科技創(chuàng)新力量、構(gòu)建創(chuàng)新體系的關(guān)鍵。

        創(chuàng)新效率是衡量各產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平的主要標(biāo)準(zhǔn)之一,從創(chuàng)新效率的角度入手,客觀地評(píng)價(jià)某個(gè)地區(qū)或產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展?fàn)顩r,進(jìn)而為政策制定提供重要依據(jù),成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。目前,學(xué)術(shù)界從以下方面展開了相關(guān)研究:①創(chuàng)新效率的測(cè)算方法。國(guó)內(nèi)外學(xué)者選擇的方法有參數(shù)評(píng)價(jià)方法和非參數(shù)評(píng)價(jià)方法兩大類。Charnes[3]提出了廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域規(guī)模報(bào)酬不變的DEA 模型。我國(guó)學(xué)者劉樹林等[4-6]在測(cè)度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率時(shí)采用了DEA模型;晁坤[7]基于產(chǎn)出距離函數(shù)的SFA 方法對(duì)裝備制造業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)度。②高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的時(shí)空演變。刁秀華等[8]研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率呈“中部>西部>東部”的格局;董會(huì)忠等[9]從研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化兩階段分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的空間格局和演化特征。③高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素。范德成等[10-12]基于不同方法對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素進(jìn)行了檢驗(yàn);余泳澤等[13-14]學(xué)者還關(guān)注到了創(chuàng)新的分階段分析,對(duì)不同階段的創(chuàng)新效率分別進(jìn)行了分析?;谏鲜龇治霭l(fā)現(xiàn),學(xué)者已對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行了多維度研究,構(gòu)建了創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)體系,并運(yùn)用多種方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),但由于創(chuàng)新的系統(tǒng)性和綜合性,現(xiàn)有研究成果在測(cè)算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率時(shí)還缺乏對(duì)環(huán)境因素的考慮,在解釋不同因素對(duì)兩階段創(chuàng)新效率影響的差異性方面還有待深化。因此,本文在測(cè)算兩階段效率時(shí)將環(huán)境因素納入考慮范疇,在準(zhǔn)確測(cè)度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上分析其時(shí)空演變特征,從內(nèi)部和外部?jī)煞矫嫒胧謽?gòu)建指標(biāo)體系,運(yùn)用Tobit模型對(duì)不同階段創(chuàng)新效率影響因素展開實(shí)證研究,把握不同影響因素對(duì)兩階段創(chuàng)新效率影響的差異性,從而使研究結(jié)果更具針對(duì)性,以期為國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供參考。

        1 研究思路及方法

        1.1 研究思路

        提升創(chuàng)新效率主要是通過(guò)調(diào)整投入與產(chǎn)出之比,進(jìn)而提高創(chuàng)新要素的利用率,降低單位研發(fā)成本。由于創(chuàng)新活動(dòng)包含多個(gè)投入與產(chǎn)出環(huán)節(jié),故將創(chuàng)新活動(dòng)分為技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段,分別分析不同階段的創(chuàng)新效率。技術(shù)研發(fā)階段效率主要是指創(chuàng)新主體在研發(fā)活動(dòng)中的知識(shí)產(chǎn)出與原始投入之比;成果轉(zhuǎn)化階段效率是指新產(chǎn)品市場(chǎng)化后銷售收入與研發(fā)投入之比(其中,新產(chǎn)品研發(fā)投入由技術(shù)研發(fā)階段的產(chǎn)出及相關(guān)的補(bǔ)充投入構(gòu)成)。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖1 所示。

        圖1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程Figure 1 Realization process of high- tech industry innovation activities

        為了研究?jī)呻A段創(chuàng)新效率的關(guān)系,找尋提高我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的實(shí)施路徑,本文構(gòu)建了兩階段矩陣圖,依據(jù)兩階段效率取值的高低劃分為4個(gè)區(qū)域,每個(gè)區(qū)域分別代表不同的效率組合,如圖2所示。

        圖2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率矩陣Figure 2 High- tech industry innovation efficiency matrix chart

        1.2 三階段DEA模型

        高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)涉及多個(gè)投入環(huán)節(jié),需要高度整合各方面的科技創(chuàng)新要素資源,而DEA 模型正好能對(duì)此多投入、多產(chǎn)出的活動(dòng)做出有效評(píng)價(jià)。傳統(tǒng)DEA模型忽視了隨機(jī)噪聲和環(huán)境因素,導(dǎo)致對(duì)決策單元效率評(píng)價(jià)存在偏差,而三階段DEA 模型能夠有效彌補(bǔ)這一缺陷,因此本文選擇三階段DEA 模型測(cè)度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。

        第一階段為傳統(tǒng)DEA 模型。傳統(tǒng)DEA 模型包含規(guī)模報(bào)酬不變的CCR 模型和規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型兩大類。本文在第一階段采用投入導(dǎo)向的BCC模型,并將綜合效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。模型基本形式為:

        式中:i =1,2,…,n 為決策單元數(shù);j = 1,2,…,m 為投入變量個(gè)數(shù);k =1,2,…,s 為產(chǎn)出變量個(gè)數(shù);a 與b分別表示投入與產(chǎn)出要素;λ為權(quán)系數(shù);θ為決策單元有效值;s-和s+分別為投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量。

        第二階段為相似SFA 回歸。由于傳統(tǒng)DEA 模型在消除環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲影響方面存在局限,故在這一階段利用上一階段獲得的投入松弛變量與環(huán)境變量共同構(gòu)建SFA模型。模型可表示為:

        第三階段為調(diào)整后的DEA 模型。將根據(jù)相似SFA回歸結(jié)果得到新的投入變量代替原始投入變量代入傳統(tǒng)DEA模型中,此時(shí)得到的創(chuàng)新效率已剔除了環(huán)境和隨機(jī)因素的影響,效率結(jié)果更準(zhǔn)確。

        1.3 面板Tobit模型

        探究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素可將技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率作為被解釋變量,構(gòu)建回歸模型。由于創(chuàng)新效率值位于[0,1]區(qū)間內(nèi),采用最小二乘法存在有偏性和不一致性,因此本文采用面板Tobit模型進(jìn)行回歸分析,以避免參數(shù)估計(jì)的偏誤。面板Tobit模型基本形式為:

        式中:β為估計(jì)參數(shù);Yi為被解釋變量;Xi為解釋變量;εi為殘差。

        2 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

        2.1 創(chuàng)新效率測(cè)算指標(biāo)選取

        高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)具有多投入、多產(chǎn)出、多環(huán)節(jié)的特征,在構(gòu)建我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)體系時(shí)要對(duì)其創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行細(xì)分,從而更全面地反映出我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)中的短板。對(duì)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō),技術(shù)研發(fā)是基礎(chǔ),成果轉(zhuǎn)化是關(guān)鍵。因此,將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)劃分為技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段,根據(jù)各個(gè)階段的基本特征選取投入變量和產(chǎn)出變量。

        在技術(shù)研發(fā)階段,選擇R&D 人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、企業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出作為投入變量,將專利申請(qǐng)量、新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)作為產(chǎn)出變量。在成果轉(zhuǎn)化階段,投入變量主要由上一階段的產(chǎn)出和技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出這一補(bǔ)充投入共同構(gòu)成,產(chǎn)出變量主要由新產(chǎn)品銷售收入構(gòu)成。除此之外,創(chuàng)新活動(dòng)還受到外部環(huán)境的影響。在技術(shù)研發(fā)階段,影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的外部環(huán)境因素主要有政府支持力度、高等教育水平和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。其中:政府支持力度主要指政府對(duì)企業(yè)創(chuàng)新方面的資金支持,選擇R&D 投入強(qiáng)度來(lái)衡量;高等教育水平和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分別采用各地區(qū)高等教育機(jī)構(gòu)數(shù)、人均GDP 度量。在成果轉(zhuǎn)化階段,創(chuàng)新活動(dòng)受到市場(chǎng)環(huán)境的影響,故選取外商投資水平、政府支持力度和地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3 個(gè)指標(biāo)。其中:外商投資水平選擇各個(gè)地區(qū)實(shí)際利用的外商投資額占GDP的比重來(lái)衡量;地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則利用第三產(chǎn)業(yè)增加值占第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重來(lái)表示。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)體系如表1 所示。

        表1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)兩階段的投入、產(chǎn)出與環(huán)境變量Table 1 Input- output and environmental variables of two stage of high- tech industry innovation activities

        2.2 創(chuàng)新效率影響因素指標(biāo)選取

        創(chuàng)新效率受到多種因素共同影響,學(xué)者從不同角度對(duì)創(chuàng)新效率影響因素問(wèn)題展開了研究。王孝松等[15]研究指出,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率受到企業(yè)規(guī)模的影響,二者之間存在負(fù)向分段函數(shù)關(guān)系;范德成等[10]提出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)鍵影響因素為政府支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)學(xué)研合作等;王偉等[16]認(rèn)為金融環(huán)境、研發(fā)強(qiáng)度和勞動(dòng)者素質(zhì)都能夠提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率;蔣殿春等[17]則重點(diǎn)從外商直接投資的角度展開了討論。本文借助已有研究,根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)行業(yè)特性,從內(nèi)外部?jī)煞矫嫒胧执_定影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的因素。其中:內(nèi)部因素是指企業(yè)自身可決定或者控制的因素,本文選擇企業(yè)規(guī)模(scale)、勞動(dòng)者素質(zhì)(labor)、科研強(qiáng)度(research)等指標(biāo);外部因素是指不受企業(yè)把控,主要受市場(chǎng)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)制度影響的因素,本文選擇政府投入水平(gov)、產(chǎn)學(xué)研合作水平(iur)、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)(structure)、地區(qū)外資引進(jìn)(fdi)等指標(biāo)。

        本文將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)劃分為技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段。其中:技術(shù)研發(fā)階段是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)的第一個(gè)階段,這一階段需要將知識(shí)轉(zhuǎn)化為研發(fā)成果,為下一階段的價(jià)值轉(zhuǎn)化奠定基礎(chǔ);成果轉(zhuǎn)化階段則是在技術(shù)研發(fā)階段的基礎(chǔ)上,將研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為商品并將其推向市場(chǎng),從而獲得經(jīng)濟(jì)收益。本文在充分考慮高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同創(chuàng)新階段特性的基礎(chǔ)上,著重考察了企業(yè)規(guī)模、科研強(qiáng)度、產(chǎn)學(xué)研合作水平、地區(qū)外資引進(jìn)等因素對(duì)技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率的影響,并考察了企業(yè)規(guī)模、勞動(dòng)者素質(zhì)、政府投入水平、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的影響,具體指標(biāo)說(shuō)明如表2 所示。

        表2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素指標(biāo)體系Table 2 Index system of factors affecting innovation efficiency of high- tech industry

        2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

        本文以我國(guó)30 個(gè)省份(因?yàn)閿?shù)據(jù)收集困難,所以研究區(qū)域未包含西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣地區(qū))為研究對(duì)象,綜合考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可得性,選擇2009—2019 年的數(shù)據(jù)。各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、各個(gè)省份統(tǒng)計(jì)年鑒,少部分缺失數(shù)據(jù)根據(jù)實(shí)際情況采用均值法或外延法計(jì)算補(bǔ)全。

        3 結(jié)果及分析

        3.1 時(shí)序演變特征

        本文在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)創(chuàng)新效率的測(cè)算時(shí)選取了三階段DEA模型,在第一階段和第三階段采用Deap2.1 軟件,第二階段采用Frontier4.1 軟件。第一階段DEA結(jié)果顯示,技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率均值為0.7755,成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率均值為0.4665。各階段創(chuàng)新效率差異明顯,部分地區(qū)創(chuàng)新效率與當(dāng)?shù)貙?shí)際發(fā)展情況不符,主要原因在于傳統(tǒng)DEA 模型存在環(huán)境和隨機(jī)因素干擾。本文采用三階段DEA模型對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各階段創(chuàng)新效率進(jìn)行修正,效率測(cè)算結(jié)果見表3。

        表3 調(diào)整后的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)創(chuàng)新效率Table 3 Adjusted innovation efficiency of each link in high- tech industry

        調(diào)整后的創(chuàng)新效率值顯示,技術(shù)研發(fā)階段的綜合效率均值為0.6628,成果轉(zhuǎn)化階段的效率均值為0.3445,均低于調(diào)整前的效率均值。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率總體上表現(xiàn)為技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率較高,成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率較低,說(shuō)明當(dāng)前我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化能力還不足。三大地區(qū)創(chuàng)新效率結(jié)果顯示,位于東部和中部地區(qū)的省份創(chuàng)新效率明顯高于西部地區(qū),原因主要在于東部和中部地區(qū)具有區(qū)位優(yōu)勢(shì),經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)于西部地區(qū),創(chuàng)新效率的測(cè)算結(jié)果與實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀是基本契合的。

        我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段的時(shí)序變化特征如圖3 所示。從全國(guó)演變趨勢(shì)看,2009—2019 年我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段綜合創(chuàng)新效率呈階梯式上升的趨勢(shì)(圖3a),成果轉(zhuǎn)化階段綜合創(chuàng)新效率在2014 年之前出現(xiàn)下降趨勢(shì),2014 年以后高技術(shù)產(chǎn)業(yè)成果轉(zhuǎn)化階段的綜合創(chuàng)新效率逐步提高,呈現(xiàn)出“U”型的變化趨勢(shì)(圖3b)。從區(qū)域演變趨勢(shì)看,2009—2019 年?yáng)|、中、西三大地區(qū)的演變軌跡與全國(guó)的演變軌跡基本一致;東部地區(qū)的效率值保持最高,始終高于全國(guó)均值;中部地區(qū)效率值與全國(guó)均值趨于一致;西部地區(qū)效率值始終低于全國(guó)平均水平。但無(wú)論是技術(shù)研發(fā)階段還是成果轉(zhuǎn)換階段,三大地區(qū)創(chuàng)新效率都存在著明顯的差異,均表現(xiàn)為東部>中部>西部??梢姡鞑康貐^(qū)仍是我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的短板。

        圖3 2009—2019 年我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各階段綜合創(chuàng)新效率演變趨勢(shì)Figure 3 Evolution trend of comprehensive innovation efficiency in various stages of high- tech industry in China from 2009 to 2019

        3.2 空間演變格局

        基于技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段創(chuàng)新效率的測(cè)算結(jié)果,本文選取2009 年、2014 年和2019 年的截面數(shù)據(jù),借助ArcGIS10.6 軟件進(jìn)行可視化分析,結(jié)果如圖4 所示。整體上看,考察期內(nèi)分屬不同年份的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)兩階段創(chuàng)新效率都呈東中西階梯式遞減的空間分布格局。從區(qū)域?qū)用婵?,技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段,創(chuàng)新高效率集中成片分布,主要分布在東部和中部地區(qū),這些地區(qū)區(qū)位和政策優(yōu)勢(shì)明顯,為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了成長(zhǎng)的土壤,促使其朝著高質(zhì)量的方向發(fā)展。技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段,創(chuàng)新低效率則主要分布在西部地區(qū)和中部地區(qū)部分省份,這些地區(qū)受到歷史因素和自然條件的限制,主要依靠高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較差,科技力量不足。從省域?qū)用婵?,北京、天津、江蘇、浙江、上海、廣東、山東、河南等省份兩個(gè)階段高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率保持在較高水平,這與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況有著密切聯(lián)系。其中,北京市擁有豐富的技術(shù)與人才資源和較好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),在提升本地高技術(shù)產(chǎn)業(yè)實(shí)力的同時(shí)能夠有力地帶動(dòng)周邊省市發(fā)展;浙江省、江蘇省的部分城市和上海市同屬長(zhǎng)江三角洲城市群,經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng),高技術(shù)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)顯著;廣東省作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)總量最大的省份,經(jīng)濟(jì)實(shí)力和科技化水平都處于全國(guó)領(lǐng)先水平,培育高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)外部?jī)?yōu)勢(shì)明顯。此外,由于四川省和重慶市近年來(lái)實(shí)現(xiàn)了較快發(fā)展,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)逐漸向高技術(shù)研發(fā)、高成果轉(zhuǎn)化的方向靠攏,成為中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

        圖4 2009—2019 年我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率空間分布格局Figure 4 Spatial pattern of high- tech industry innovation efficiency in China from 2009 to 2019

        本文在以上分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合效率矩陣圖,以各階段創(chuàng)新效率的均值作為劃分標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)一步分析創(chuàng)新效率的二維分布情況,結(jié)果如圖5 所示。由圖5 可見,僅有福建省位于A 區(qū)域(低研發(fā)效率、高轉(zhuǎn)化效率),說(shuō)明該省憑借著良好的區(qū)位優(yōu)勢(shì),很好地推動(dòng)了技術(shù)研發(fā)向創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化,但技術(shù)研發(fā)的重視程度不足、研發(fā)力度不夠,會(huì)制約其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的整體提升;位于B 區(qū)域(低研發(fā)效率、低轉(zhuǎn)化效率)的省份在技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段的效率都處于較低水平,且主要來(lái)自中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)和東北老工業(yè)基地,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)屬于粗放式發(fā)展模式,需對(duì)其政策和制度進(jìn)行調(diào)整;C 區(qū)域(高研發(fā)效率、低轉(zhuǎn)化效率)在創(chuàng)新活動(dòng)的第一個(gè)環(huán)節(jié)效率較高,然而優(yōu)良的技術(shù)條件沒(méi)有轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果,需加強(qiáng)其在成果轉(zhuǎn)化階段消化吸收再創(chuàng)新的能力;位于D區(qū)域(高研發(fā)效率、高轉(zhuǎn)化效率)的省份在技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)均表現(xiàn)出了良好的發(fā)展趨勢(shì),是我國(guó)開展創(chuàng)新活動(dòng)的領(lǐng)先區(qū)域,這些省份主要位于東部沿海地區(qū),具有良好的地理、交通、技術(shù)和市場(chǎng)條件,是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前沿陣地。

        圖5 我國(guó)30 個(gè)省份創(chuàng)新效率矩陣分布Figure 5 Distribution of innovation efficiency matrix of 30 provinces in China

        4 影響因素分析

        4.1 模型設(shè)定

        本文主要采用面板Tobit模型,利用面板回歸模型進(jìn)行對(duì)照,借助Stata16.0 軟件對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。為消除量綱的影響,對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。模型的基本形式為:

        式中:E1和E2分別為技術(shù)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率值;C 為常數(shù)項(xiàng);β為估計(jì)系數(shù);εit為殘差項(xiàng)。

        4.2 回歸結(jié)果

        基于以上模型,本文對(duì)我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的影響因素進(jìn)行了回歸分析。由于固定效應(yīng)的面板Tobit 模型存在不一致問(wèn)題,因此為保障數(shù)據(jù)結(jié)果的可靠性,本文首先采用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的混合效應(yīng)Tobit 模型,而后采用隨機(jī)效應(yīng)的Tobit模型進(jìn)行回歸分析。LR 檢驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)烈拒絕原假設(shè),表明存在個(gè)體效應(yīng),因此應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)的Tobit模型進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果如表4 和表5 所示。

        表4 技術(shù)研發(fā)階段影響因素回歸結(jié)果Table 4 Regression results of influencing factors at the technology development stage

        表5 成果轉(zhuǎn)化階段影響因素回歸結(jié)果Table 5 Regression results of influencing factors at the stage of achievement transformation

        表4 中的回歸結(jié)果顯示,在內(nèi)部影響因素中,企業(yè)規(guī)模對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率具有正向影響,且影響較為顯著。主要原因在于:高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)自身的行業(yè)特性,即對(duì)高新技術(shù)的研發(fā)需要豐富的知識(shí)、人才和其他資源要素作為支撐,只有具備一定規(guī)模的企業(yè)才有能力引進(jìn)高技能人才,支撐龐大的資源投入。在外部影響因素中,產(chǎn)學(xué)研合作水平的提高能夠顯著提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率,說(shuō)明企業(yè)與高校、科研院所等開展合作能夠加快構(gòu)建創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),從而創(chuàng)造更多的創(chuàng)新成果;地區(qū)外資引進(jìn)對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率起到了抑制作用,可能是由于近年來(lái)外商投資給國(guó)內(nèi)企業(yè)帶來(lái)了較大的競(jìng)爭(zhēng)壓力,抬高了技術(shù)創(chuàng)新門檻,使得部分小規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)難以持續(xù),從而對(duì)創(chuàng)新效率的提升起到了負(fù)向影響。

        從表5 可見,企業(yè)規(guī)模、勞動(dòng)者素質(zhì)等內(nèi)部因素對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率具有正向的拉動(dòng)作用。在成果轉(zhuǎn)化階段,需要將上一階段的創(chuàng)新成果進(jìn)行市場(chǎng)化改造、量產(chǎn),勞動(dòng)者是促使這一環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)的人力保障,勞動(dòng)者素質(zhì)越高,越有利于研發(fā)成果的吸收與轉(zhuǎn)化。因此,對(duì)于這一階段而言,勞動(dòng)者素質(zhì)水平的高低尤為重要。政府投入水平這一外部因素對(duì)成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率起到了抑制作用,繼續(xù)加大政府投入反而不利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升。因此,政府需要進(jìn)一步調(diào)整相關(guān)政策,合理規(guī)劃投入力度。

        總的來(lái)看,無(wú)論是技術(shù)研發(fā)還是成果轉(zhuǎn)化階段,企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大都能夠促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升,即在合理的經(jīng)費(fèi)和人力投入前提下,企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大能夠形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),進(jìn)而促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng),這與楊玉楨等[18]的研究相吻合。產(chǎn)學(xué)研合作水平和勞動(dòng)者素質(zhì)分別促進(jìn)了技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的提升,而地區(qū)外資引進(jìn)和政府投入水平則分別起到了抑制作用,科研強(qiáng)度和產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)兩個(gè)指標(biāo)的作用效果不顯著。

        5 結(jié)論及建議

        本文借助2009—2019 年的面板數(shù)據(jù),分階段測(cè)度了我國(guó)30 個(gè)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率,依據(jù)測(cè)度結(jié)果對(duì)其時(shí)空演變特征進(jìn)行了分析,并利用Tobit 模型對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率影響因素進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),主要結(jié)論如下:①整體上看,我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較低,技術(shù)研發(fā)階段效率要高于成果轉(zhuǎn)化階段效率。②從時(shí)序演變特征來(lái)看,2009—2019 年技術(shù)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率分別呈“階梯式”和“U”型變化趨勢(shì),東部、中部、西部三大地區(qū)創(chuàng)新效率的演變軌跡基本一致,但區(qū)域差異明顯。③從空間格局上看,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率呈東部—中部—西部階梯式遞減的空間分布格局。其中,北京、廣東、上海等東部省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較高,屬于高研發(fā)、高轉(zhuǎn)化型;四川、重慶高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較快,具有較大的發(fā)展?jié)摿?;其他省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)研發(fā)效率和成果轉(zhuǎn)化都有一定的提升空間。④從影響因素的角度來(lái)看,企業(yè)規(guī)模對(duì)兩階段創(chuàng)新效率均產(chǎn)生了顯著的正向影響,產(chǎn)學(xué)研合作的加深有利于提高技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率,勞動(dòng)者素質(zhì)的提升有利于提高成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。

        綜合以上結(jié)論,本文提出以下建議:①繼續(xù)將創(chuàng)新作為發(fā)展重心,破除重成果、輕應(yīng)用的思想,以創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化作為突破口,著重培養(yǎng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)成果轉(zhuǎn)化能力,推動(dòng)整體創(chuàng)新效率向更高水平遞進(jìn)。②發(fā)揮東部地區(qū)的協(xié)調(diào)帶動(dòng)作用,合理調(diào)配創(chuàng)新資源,縮小東部、中部、西部三大地區(qū)的創(chuàng)新差距。各省份要根據(jù)地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的差異性,采取揚(yáng)優(yōu)補(bǔ)劣的發(fā)展模式,制定合適的發(fā)展戰(zhàn)略,促使高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率向高研發(fā)、高轉(zhuǎn)化的方向發(fā)展[19]。③不斷拓寬產(chǎn)學(xué)研合作的深度和廣度,建立高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新基地,促進(jìn)各主體間研究成果的交流和共享。④積極培育龍頭產(chǎn)業(yè),借助科技和人才等資源,形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。⑤提升技術(shù)交易市場(chǎng)的成熟度,為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)發(fā)展提供良好的環(huán)境保障。

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