茍晨陽， 李天宇

(西南科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 四川 綿陽 621010)

四川作為全國8個全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)區(qū)之一，在全國科技創(chuàng)新大省中具有重要影響力。長期以來，四川省認(rèn)真貫徹落實(shí)中央和省委的決策部署，高度重視科技創(chuàng)新和金融創(chuàng)新發(fā)展，著力打通科技與經(jīng)濟(jì)融合通道，不斷推動科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力，為全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)提供了有力支撐。雖然目前四川省以及各市(州)的科技創(chuàng)新能力取得了長足的進(jìn)步，但是科技資源配置的扭曲也在一定程度上導(dǎo)致創(chuàng)新生產(chǎn)率的低下。2011—2019年，四川省各地區(qū)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和發(fā)明專利授權(quán)量呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢。其中，四川省研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入均值從2011年的9.67億元上升至2019年41.46億元；四川省發(fā)明專利授權(quán)量均值由2011年的145件提高到2019年的574件。四川省地方政府對科技創(chuàng)新的支持力度增強(qiáng)，但是還存在創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化及保護(hù)的力度不夠等問題。那么，四川省區(qū)域科技創(chuàng)新資源配置效率如何？如何準(zhǔn)確測算四川省21個市(州)的科技創(chuàng)新效率及創(chuàng)新生產(chǎn)率變動？這些便是研究的重點(diǎn)。因此，通過測算并分析四川省的創(chuàng)新效率及其創(chuàng)新生產(chǎn)率的變動，以期為四川省科技資源優(yōu)化配置提供一定的參考依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

自1942年Schumpeter提出創(chuàng)新的概念以來[1]，Romer[2]、Lucas[3]、Aghion和Howitt[4]在20世紀(jì)80、90年代提出了內(nèi)生增長理論。隨著學(xué)者們對創(chuàng)新過程的逐步深入，關(guān)于科技創(chuàng)新生產(chǎn)活動的影響因素及造成科技創(chuàng)新資源的配置效率低下的原因等相關(guān)研究也正在逐步展開。一些學(xué)者從金融市場的不完備性角度來進(jìn)行分析。如Aghion等[5]、羅天正和魏成龍[6]認(rèn)為，一個完善的金融體系可以緩解研發(fā)企業(yè)擴(kuò)張的外部融資約束，從而提高研發(fā)企業(yè)的投入，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的長期增長。楊源源等[7]的研究發(fā)現(xiàn)，融資約束是導(dǎo)致民營企業(yè)進(jìn)行研發(fā)效率低下的主要原因。楊宗翰等[8]認(rèn)為由于中國金融市場的不完備性、信息不對稱，造成企業(yè)內(nèi)部融資不足或者外部融資渠道不暢，使得科技創(chuàng)新資源的配置效率低下。李曉龍和冉光和[9]發(fā)現(xiàn)金融壓抑和所有制歧視會使金融資源更多地分配給創(chuàng)新效率較低的國有企業(yè)，進(jìn)而影響地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出。還有一些學(xué)者是從政府研發(fā)補(bǔ)貼的角度來分析的，如戴小勇和成力為[10]、王一帆和李星辰[11]的研究發(fā)現(xiàn)，政府對研發(fā)創(chuàng)新補(bǔ)貼缺乏有效的監(jiān)管，導(dǎo)致研發(fā)補(bǔ)貼無法得到最優(yōu)配置，政府補(bǔ)貼的增加會對企業(yè)研發(fā)投資產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。隨即，大量學(xué)者通過測算并分析地區(qū)、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)的科技創(chuàng)新效率來反映其創(chuàng)新生產(chǎn)活動的投入產(chǎn)出狀況和資源配置情況。如楊玉楨等[12]利用改進(jìn)的SBM-DEA四階段模型測算了中國30個省區(qū)市2019年的科技創(chuàng)新效率。王芳和劉亞甫[13]運(yùn)用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)法對2001—2019年中國三大糧食功能區(qū)的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新效率及其變化進(jìn)行測度和比較。肖仁橋等[14]采用共同前沿理論測算了中國不同性質(zhì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率差異，研究發(fā)現(xiàn)不同性質(zhì)企業(yè)效率損失根源存在顯著差異。

綜上可以發(fā)現(xiàn)，針對科技創(chuàng)新效率的研究大多從全國或者省域的視角進(jìn)行，而不同城市在地理環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等方面均存在較大差異，現(xiàn)有文獻(xiàn)則較少從異質(zhì)性角度研究城市創(chuàng)新活動的影響因素。此外，大多文獻(xiàn)在測算科技創(chuàng)新效率時采用的是徑向模型，由于科技創(chuàng)新過程的復(fù)雜性，其投入或產(chǎn)出的變化比例往往并不相同，而傳統(tǒng)的徑向模型對無效率程度的測量只包含了所有投入(或產(chǎn)出)等比例縮減的比例，因此容易導(dǎo)致效率測量有偏?；诖?，將四川省21個市(州)作為研究對象，運(yùn)用SBM-Malmquist模型測算2011—2018年四川省各市(州)的創(chuàng)新效率及其創(chuàng)新生產(chǎn)率變動值，深入探究四川省創(chuàng)新生產(chǎn)活動的開展?fàn)顩r和創(chuàng)新資源配置情況，進(jìn)而為提升四川省各市(州)的科技創(chuàng)新效率提供針對性的對策建議。

2 測算方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 SBM模型

相比DEA傳統(tǒng)CCR和BBC模型，SBM模型用各項(xiàng)投入可縮減的平均比例來測算無效率，并將松弛變量直接放在目標(biāo)函數(shù)中考慮，使測算出的效率值更接近實(shí)際。假設(shè)有n個決策單元，且均有m種投入和r種產(chǎn)出，那么SBM模型的規(guī)劃式為

(1)

2.2 Malmquist指數(shù)

為了進(jìn)一步對創(chuàng)新效率的特征進(jìn)行深入分析，使用時序的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行效率變動值的測算，取參照t期和t+1期技術(shù)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的幾何均值作為Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，則Malmquist指數(shù)可以表達(dá)為

(2)

若Malmquist指數(shù)MI<1,說明從第t期到第t+1期的創(chuàng)新效率呈遞減狀態(tài)，若MI>1，則表示第t期到第t+1期的創(chuàng)新效率呈遞增狀態(tài),若MI=1表明當(dāng)期的創(chuàng)新效率與上一期創(chuàng)新效率相同。

2.3 指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)來源

測算創(chuàng)新效率及其創(chuàng)新生產(chǎn)率變動的指標(biāo)主要分為投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)，科技投入方面選取各市(州)R&D研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入作為資本投入指標(biāo)，R&D人員折和全時人員作為勞動投入指標(biāo)，科技活動成果方面選取發(fā)明專利授權(quán)量作為產(chǎn)出指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于歷年《四川科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《四川科技年鑒》《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 四川省各市(州)科技創(chuàng)新效率比較差異分析

由表1可以看到，2011—2018年四川省21個市(州)的創(chuàng)新效率均值為0.222 6，科技創(chuàng)新效率水平較低，距離生產(chǎn)前沿面還存在著77.74%的改進(jìn)潛力。2011—2018年，四川省科技創(chuàng)新資金投入均值為22.87億元，年均研發(fā)人員投入為5 664人，平均獲得323件發(fā)明專利，四川省科技創(chuàng)新資源的投入較高，而科技創(chuàng)新成果適中，大量的投入并未獲得有效且適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)出，總體創(chuàng)新效率相對偏低。

從時間演進(jìn)來看(表1)，2011—2018年四川省的科技創(chuàng)新效率均未達(dá)到最佳前沿面，總體上呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。具體而言，2011—2014年四川省總體均值出現(xiàn)大幅下降，從2011年的0.322 0下降至2014年的0.159 7，2015年以后四川省創(chuàng)新效率均值則出現(xiàn)緩慢提升，效率值保持在0.165 1～0.286 3。這可能與2015年起國務(wù)院推動的“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”政策有一定的關(guān)聯(lián)，推動經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、打造發(fā)展新引擎、增強(qiáng)發(fā)展新動力，對2015—2018年四川省各地區(qū)科技創(chuàng)新效率的提高起關(guān)鍵性作用。

從全省各市(州)來看，圖1展現(xiàn)了四川省20個市(州)在樣本期間內(nèi)創(chuàng)新效率均值差異對比，圖中可以看出2011—2018年四川省21個市(州)科技創(chuàng)新效率均值皆低于0.5，其中，科技創(chuàng)新效率均值最高的是資陽市，其次為雅安市、眉山市、成都市。首先，四川省各市(州)科技創(chuàng)新資本投入、人力投入以及創(chuàng)新成果產(chǎn)出較低。其次，四川省在科技創(chuàng)新資源上的投入強(qiáng)度比產(chǎn)出成果強(qiáng)，大量的投入未能有效轉(zhuǎn)化為科技創(chuàng)新成果，使得科技創(chuàng)新效率較低。最后，四川省科技創(chuàng)新效率低下也可能是由于資源配置過程中各投入要素之間缺乏有效的協(xié)調(diào)和運(yùn)作。因此，擴(kuò)大創(chuàng)新產(chǎn)出，加強(qiáng)科技創(chuàng)新資源配置的宏觀管理，引進(jìn)新工藝、新設(shè)備等以改善硬件設(shè)施，加快科技創(chuàng)新環(huán)境改善和政策落實(shí)，進(jìn)而提高創(chuàng)新產(chǎn)出效率。

表1 2011—2018年四川省各市(州)的創(chuàng)新效率

圖1 四川省各市(州)創(chuàng)新效率

從五大經(jīng)濟(jì)區(qū)來看，四川省可劃分為成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川南經(jīng)濟(jì)區(qū)、川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)、攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)以及川西北經(jīng)濟(jì)區(qū)。成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)主要包括成都、德陽、綿陽、樂山、眉山、資陽、遂寧、雅安8個市，65個縣(市、區(qū))，是建設(shè)全面創(chuàng)新改革試驗(yàn)的先導(dǎo)區(qū)；川南經(jīng)濟(jì)區(qū)主要包括自貢、瀘州、內(nèi)江、宜賓，建成多中心城市群一體化的創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)；川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)包括廣元、南充、廣安、達(dá)州和巴中，打造成川渝陜甘結(jié)合部的區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心；攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)包括攀枝花和涼山彝族自治州，建設(shè)以戰(zhàn)略資源創(chuàng)新開發(fā)為特色的新興增長極；川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)包括甘孜藏族自治州和阿壩藏族羌族自治州，是國家生態(tài)文明建設(shè)先行示范區(qū)。圖2描繪了2011—2018年四川省五大經(jīng)濟(jì)區(qū)科技創(chuàng)新效率均值，從圖中可以看到成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)、川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)在此期間呈現(xiàn)先下降后上升再下降的態(tài)勢，而攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)和川南經(jīng)濟(jì)區(qū)則呈現(xiàn)先上升后下降再上升的趨勢，且總體效率均值排名前3的依次是攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)、成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)，分別為0.313 6、0.282 0、0.237 7，川東北和川南效率均值墊底，皆低于0.2。此外，從最高點(diǎn)和最低點(diǎn)來看，2011年，川西北達(dá)到五大經(jīng)濟(jì)區(qū)效率均值最高水平，即0.652 1，2015年，川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)則達(dá)到五大經(jīng)濟(jì)區(qū)效率均值最低水平，僅有0.017 4。總體而言，五大經(jīng)濟(jì)區(qū)科技創(chuàng)新成果相對較少，科技創(chuàng)新效率有待提高。

圖2 四川省五大經(jīng)濟(jì)區(qū)創(chuàng)新效率

3.2 四川省各市(州)科技創(chuàng)新生產(chǎn)率變動分析

采用Malmquist指數(shù)方法對四川省2011—2018年創(chuàng)新生產(chǎn)率的變化進(jìn)行分析，并分別計(jì)算四川省各市(州)樣本期間的均值和四川省每個時間階段的總效率均值，結(jié)果見表2。四川省2011—2018年總體創(chuàng)新生產(chǎn)率的變化呈上升趨勢，年均變動幅度為1.12%，四川省在樣本期間內(nèi)創(chuàng)新生產(chǎn)率逐步提升，有上升空間與小幅度的增長趨勢。從時間演化特征來看，而四川省總體均值在樣本期大多呈現(xiàn)下降趨勢，僅在2012—2013年和2015—2016年存在上升趨勢。從區(qū)域差異變化特征來看，全省21個市(州)2011—2018年創(chuàng)新生產(chǎn)率的變動幅度較大，總體變動區(qū)間為-20.88%～40.26%，一半的城市效率呈現(xiàn)上升趨勢，其中總體上升幅度最大的為廣安市、內(nèi)江市和綿陽市，年均變動幅度分別為40.26%、32.63%、19.85%，而阿壩、雅安和南充的下降幅度最大，年均變動幅度分別為-20.88%、-17.26%、-15.7%，四川省各市(州)創(chuàng)新生產(chǎn)率的變動有區(qū)域集中性特征，相鄰城市有相同的變動趨勢，這可能是由于相鄰市(州)的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近，擁有的科技創(chuàng)新資源和地方政務(wù)創(chuàng)新政策執(zhí)行力度具有一定的相似性，且相鄰地區(qū)存在外溢效應(yīng)。

表2 2011—2018年四川省各市(州)創(chuàng)新生產(chǎn)率的變動

4 結(jié)論與對策建議

4.1 結(jié)論

運(yùn)用SBM-Malmquist模型對四川省2011—2018年21個市(州)的創(chuàng)新效率及其創(chuàng)新生產(chǎn)率變動值進(jìn)行了測算，并對各地區(qū)之間的差異進(jìn)行了比較分析。得出以下主要結(jié)論：

1)四川省21個市(州)的科技創(chuàng)新效率水平較低，仍有77.74%的改進(jìn)潛力。從時間趨勢來看，2011—2018年四川省科技創(chuàng)新效率總體上呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢；從單個地級市(州)來看，2011—2018年四川省21個市(州)科技創(chuàng)新效率均值皆低于0.5，其中，科技創(chuàng)新效率均值最高的是資陽市，其次為雅安市、眉山市、成都市；從五大經(jīng)濟(jì)區(qū)來看，成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)、川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)樣本期間呈現(xiàn)先下降后上升再下降的態(tài)勢，而攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)和川南經(jīng)濟(jì)區(qū)則呈現(xiàn)先上升后下降再上升的趨勢，且總體效率均值排名前3的依次是攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)、成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)、川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)。

2)四川省2011—2018年總體創(chuàng)新生產(chǎn)率的變化呈上升趨勢，年均變動幅度為1.12%。從時間演變特征來看，四川省總體均值在樣本期內(nèi)大部分年份呈現(xiàn)下降趨勢，僅在2012—2013年和2015—2016年存在上升趨勢。從區(qū)域差異變化特征來看，全省僅有10個市(州)科技創(chuàng)新生產(chǎn)率在樣本期內(nèi)有所提升，且四川省各市(州)創(chuàng)新生產(chǎn)率的變動有區(qū)域集中性特征，相鄰城市有相同的變動趨勢。

4.2 對策建議

基于以上結(jié)論，為進(jìn)一步優(yōu)化四川省科技創(chuàng)新要素配置，提高地區(qū)科技創(chuàng)新效率，進(jìn)一步推進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，從政府財(cái)政支持、培養(yǎng)科技型技術(shù)人才、加大知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度3個方面提出以下對策建議：

1)加大政府財(cái)政支持力度，促進(jìn)省內(nèi)市(州)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。首先，政府按照深化預(yù)算管理制度改革的要求，改進(jìn)和完善財(cái)政資金分配方式，減少行政審批，通過建立創(chuàng)新投資引導(dǎo)基金的形式，鼓勵社會資本投資創(chuàng)新活動。其次，加大對科技創(chuàng)新活動的減稅降費(fèi)力度，拓寬優(yōu)惠政策的適用范圍，推行科技投資稅收抵免、技術(shù)開發(fā)費(fèi)用扣減等優(yōu)惠政策，加快推進(jìn)營改增工作，強(qiáng)化稅收優(yōu)惠政策落實(shí)督察，方便納稅人辦理稅務(wù)事宜。

2)針對性培養(yǎng)科技創(chuàng)新型人才，建立四川省科技人才儲備庫。針對科技領(lǐng)域人才需要，制訂專門的人才計(jì)劃，從高校自身發(fā)展出發(fā)，服務(wù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展，深化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革。具體地，第一，要加大與高?？蒲袡C(jī)構(gòu)進(jìn)行深入開展科技創(chuàng)新研究；第二，要大力培育學(xué)術(shù)型、應(yīng)用型、經(jīng)營型的技術(shù)創(chuàng)新人才，加快在西部地區(qū)建立人才培訓(xùn)基地。

3)加大知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)力度，推動科技的高質(zhì)量發(fā)展。創(chuàng)新支撐體系中最重要的是法律制度，法律制度中最重要的是產(chǎn)權(quán)。全面地貫徹落實(shí)好專利法，才能夠更好地鼓勵發(fā)明創(chuàng)造，才能更好地保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)。首先，要建立完善的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制，提供高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展的法律保障。其次，在優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)布局建設(shè)一批知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)中心，加快重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麑彶槭跈?quán)、確權(quán)和維權(quán)程序。最后，加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的數(shù)字平臺建設(shè)，建立知識產(chǎn)權(quán)信息共享機(jī)制，加大信息集成力度，提升便民利民服務(wù)水平。