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        基于空間相關(guān)性與影響因素分析的科技創(chuàng)新效率評價
        ——以長三角城市群為例

        2022-07-13 05:53:16李存林龍珂良
        廣西社會科學(xué) 2022年6期
        關(guān)鍵詞:莫蘭象限城市群

        李存林,龍珂良

        (北方民族大學(xué) a.寧夏智能信息與大數(shù)據(jù)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;b.管理學(xué)院;c.數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,寧夏 銀川 750000)

        “科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”,而科技創(chuàng)新是科技的發(fā)展基和力量源。進(jìn)入新時代,科技創(chuàng)新作為提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐,已經(jīng)被置于事關(guān)國家發(fā)展全局的核心位置。為對我國科技創(chuàng)新效率進(jìn)行科學(xué)客觀的評價,本文選取長三角城市群作為研究對象,主要依據(jù)體現(xiàn)在三方面。一是長三角地區(qū)是我國科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的重要區(qū)域,長三角城市群促進(jìn)了該地區(qū)科技創(chuàng)新的一體化進(jìn)程;二是當(dāng)前長三角城市群的科技創(chuàng)新發(fā)展亟待破局:長三角城市群的科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平主要受政府投資和產(chǎn)業(yè)集群環(huán)境影響,在創(chuàng)新能力方面出現(xiàn)了明顯的馬太效應(yīng),并且存在創(chuàng)新資源空間分布差異過大的問題;三是探討長三角城市群以提高科技創(chuàng)新產(chǎn)出效率來推動區(qū)域發(fā)展,對其他地區(qū)乃至全國具有示范啟示效應(yīng)。在研討科技創(chuàng)新效率問題方面,學(xué)者們通常會使用空間計量模型[1]、隨機(jī)前沿分析法[2]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data evelope analyse,簡稱DEA)[3]、Malmquist指數(shù)[4]等方法,本文基于上述方法的考量,運(yùn)用非期望超效率SBM-DEA模型對長三角城市群科技創(chuàng)新產(chǎn)出兩階段效率進(jìn)行測算,結(jié)合空間相關(guān)性與影響因素分析,對其作出科學(xué)客觀的評價。

        一、研究方法與模型構(gòu)建

        (一)非期望超效率SBM-DEA模型

        松弛變量度量(slack based measure,簡稱SBM)模型的核心是將被評價的決策單元(DMU)從參考集中分離,因?yàn)楸辉u價的DMU效率值是參考其余DMU組成的前沿面得到的,有效DMU的超效率值一般會大于1,從而對有效DMU進(jìn)行區(qū)分[5]。2002年Tone將超效率DEA模型同SBM模型結(jié)合,提出了超效率SBM-DEA模型[6]。針對長三角地區(qū)在科技創(chuàng)新活動中產(chǎn)出效率評價的問題,本文測算選定非徑向、非導(dǎo)向的性質(zhì),采用加入非期望產(chǎn)出的超效率SBM-DEA模型。具體如下:

        式(1)中假設(shè)有n個DMU,每個DMU由M個投入要素、U1個期望產(chǎn)出要素和U2個非期望產(chǎn)出要素組成,ρ是測算出的DMU效率值,λj是DMU的權(quán)重向量,分別是投入矩陣元素、期望產(chǎn)出矩陣元素、非期望產(chǎn)出矩陣元素,分別是投入要素松弛量、期望產(chǎn)出要素松弛量和非期望產(chǎn)出要素松弛量。當(dāng)ρ≥1時,該DMU有效;當(dāng)ρ<1時,則DMU無效。

        (二)莫蘭指數(shù)

        莫蘭指數(shù)用于判斷在一定空間范圍內(nèi)的事物之間是否具有相關(guān)性,通常分為全局莫蘭指數(shù)(Global Moran's I)和局部莫蘭指數(shù)(Local Moran's I)。全局莫蘭指數(shù)用于判斷空間中是否存在聚集或異常;局部莫蘭指數(shù)則是用來進(jìn)一步判斷出現(xiàn)聚集或異常的位置。莫蘭指數(shù)具體如下:

        式(2)中IG為全局莫蘭指數(shù),n代表研究城市數(shù),xi、xj為第i個和第j個城市的產(chǎn)出階段效率,為效率平均值,S2為效率值的樣本方差,ωij為空間權(quán)重矩陣元素。全局莫蘭指數(shù)的值域?yàn)椋?1,1],當(dāng)指數(shù)值小于0時,表示空間相關(guān)性為負(fù);當(dāng)指數(shù)值大于0時,表示空間相關(guān)性為正。如式(3)所示,利用Z檢驗(yàn)對空間相關(guān)性進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),E(I)為全局莫蘭指數(shù)期望值,Var(I)代表方差。

        式(4)中IL為局部莫蘭指數(shù),式(5)中S為效率值的樣本標(biāo)準(zhǔn)差,其余參數(shù)同式(2)標(biāo)志一致。若IL大于0,說明該城市與周圍城市有相似的空間聚集性,為“高—高”或“低—低”聚集;若IL小于0,說明該城市與周圍城市呈現(xiàn)不同的空間聚集性,為“高—低”或“低—高”聚集。通過莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖可以直觀判斷該城市與周邊城市的空間聚集性,局部莫蘭指數(shù)也是通過統(tǒng)計量Z進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的。

        (三)Tobit回歸模型

        本文選擇標(biāo)準(zhǔn)的I型Tobit回歸模型用于科技創(chuàng)新效率影響作用分析,其模型內(nèi)容如下:

        (四)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

        在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上[7-8],本文對科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行劃分。在科技創(chuàng)新研究投入方面,地方財政科學(xué)技術(shù)費(fèi)用支出代表科技創(chuàng)新中的資金支持,R&D人員數(shù)則是衡量科技創(chuàng)新中的人力支持。在科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出方面,有效發(fā)明專利數(shù)代表科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出;科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)期望產(chǎn)出選取了新產(chǎn)品銷售收入、新產(chǎn)品出口額和地區(qū)生產(chǎn)總值三個指標(biāo);科技創(chuàng)新過程中的經(jīng)濟(jì)活動會帶來非期望產(chǎn)出,本文選取工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙塵排放量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)(見表1)。

        表1 長三角城市群科技創(chuàng)新兩階段效率評價體系

        科技創(chuàng)新階段存在一定的時滯性,劉漢初等對科技創(chuàng)新滯后效應(yīng)進(jìn)行測算并得到有效累積量模型[9],王鵬等也運(yùn)用該模型計算珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出的有效累積量[10]。因此,本文中地方財政科學(xué)技術(shù)費(fèi)用支出采用有效累積量,有效累積模型如下所示:

        本文數(shù)據(jù)主要來源于《江蘇統(tǒng)計年鑒》《浙江統(tǒng)計年鑒》《安徽統(tǒng)計年鑒》和《上海統(tǒng)計年鑒》,部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于地方城市的統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報,缺失數(shù)據(jù)使用回歸插補(bǔ)法進(jìn)行補(bǔ)全。本文根據(jù)《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》提到的沿江發(fā)展帶、沿海發(fā)展帶和滬杭金發(fā)展帶將長三角26個城市劃分為東西兩個部分[11]。長三角東部城市群包括上海、蘇州、杭州、寧波、泰州、嘉興、湖州、金華、舟山、臺州、鹽城、紹興、南通等13個城市;長三角西部城市群包括南京、無錫、常州、合肥、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、宣城、池州、滁州等13個城市。

        二、長三角地區(qū)城市科技創(chuàng)新產(chǎn)出兩階段效率評價

        (一)長三角地區(qū)城市科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率評價

        2011—2020年長三角城市科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段平均效率如表2所示。在科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段中長三角絕大部分的城市都處于無效率狀態(tài),且效率值位于較低水平上,2011—2020年間長三角地區(qū)沒有一個城市能始終保持效率值大于1。各個城市的科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出效率值之間存在明顯差異,其中池州市的平均效率值最高,揚(yáng)州市的平均效率值最低,兩者相差達(dá)1.728。

        表2 2011—2020年長三角城市科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段平均效率

        2011—2020年長三角城市群科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率平均值如表3所示。長三角地區(qū)整體的科技創(chuàng)新研究階段效率均值為0.456,效率水平較為穩(wěn)定,在2012年達(dá)到峰值之后有一定程度的下降,隨后又出現(xiàn)回升,保持著波動變化,波動幅度處在正常的區(qū)間內(nèi)。長三角東部城市與長三角西部城市的研究產(chǎn)出效率差異明顯,長三角東部城市的效率年均值為0.329,長三角西部城市的效率年均值為0.582。長三角西部城市在科技創(chuàng)新研究方面較長三角東部城市相對滯后,因此在同一時段內(nèi)長三角西部城市的科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出效率會明顯高于長三角東部城市。

        表3 2011—2020年長三角城市群科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率平均值

        總的來說,長三角城市群的科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率值大小呈現(xiàn)出西高東低態(tài)勢。2011—2020年期間,除2012年長三角東部城市因政策紅利(如《長江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》的實(shí)施等)推動該區(qū)域科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出平均效率大幅上升的異動情況外,長三角東西部兩類城市地區(qū)的效率變化走勢逐漸趨同并與地區(qū)總體效率的變化相似(見圖1)。

        圖1 長三角地區(qū)科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段平均效率變化

        (二)長三角地區(qū)城市科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率評價

        2011—2020年長三角城市科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段平均效率如表4所示。上海、杭州、嘉興、金華、舟山、臺州、合肥、滁州、揚(yáng)州、泰州的科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率均值都大于1,在2011—2020年實(shí)現(xiàn)效率有效。其余城市的效率均值均小于1,處于效率無效的狀態(tài)。在科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段中,長三角區(qū)域內(nèi)的城市科技創(chuàng)新效率均值極差較大,效率最高的金華市(1.804)與效率最低的宣城市(0.221)之間相差達(dá)1.583,表明長三角區(qū)域內(nèi)的城市科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率極不均衡。

        表4 2011—2020年長三角城市科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段平均效率

        2011—2020年長三角城市群科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率平均值如表5所示。長三角城市群整體的科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率年平均值為0.846,整體沒有達(dá)到效率有效,效率均值處于小幅度的波動區(qū)間。從地區(qū)劃分來看,長三角東部城市的效率年平均值為0.965,長三角西部城市的效率年平均值為0.727。

        表5 2011—2020年長三角城市群科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率平均值

        總的來說,從2011年起長三角東部城市的科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率值一直高于長三角西部城市,整體處于東高西低的狀態(tài)。長三角東部城市的科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率表現(xiàn)優(yōu)異,長三角西部城市的表現(xiàn)較前者還有提升空間(見圖2)。

        圖2 長三角地區(qū)科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段平均效率變化

        三、長三角城市群科技創(chuàng)新的空間相關(guān)性分析

        (一)長三角城市群科技創(chuàng)新的全局空間自相關(guān)分析

        1.科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段的全局莫蘭指數(shù)分析。如圖3所示,2011—2015年,長三角城市群科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率均沒有通過10%水平下的顯著性檢驗(yàn);2011—2012年的全局莫蘭指數(shù)為負(fù),說明一部分效率相對較高的城市已經(jīng)出現(xiàn)了微弱的空間分散趨勢,且在科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段中整體城市的效率空間分布沒有明顯特點(diǎn)。2016—2020年,該階段的全局莫蘭指數(shù)在[0.2179,0.3818]之間,指數(shù)值均大于0,效率通過了10%水平下的顯著性檢驗(yàn),表明在空間上呈顯著正相關(guān)關(guān)系,出現(xiàn)聚集現(xiàn)象。從2011—2020年長三角城市群科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段的全局莫蘭指數(shù)值來看,區(qū)域整體效率表現(xiàn)出“弱分散—弱聚集”的態(tài)勢特征。

        圖3 長三角城市群科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段全局莫蘭指數(shù)及其顯著性

        2.科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段的全局莫蘭指數(shù)分析。如圖4所示,2011—2012年、2015—2016年長三角城市群的科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率通過10%水平下的顯著性檢驗(yàn),指數(shù)區(qū)間分別是[0.163,0.1709]和[0.1473,0.1489],在這兩個時期里該產(chǎn)出階段效率在空間上有顯著正相關(guān)關(guān)系,表現(xiàn)出聚集現(xiàn)象。2013—2014年、2017—2020年該產(chǎn)出階段效率沒有通過顯著性檢驗(yàn),說明在這兩個時間段中沒有出現(xiàn)空間分布的規(guī)律性特點(diǎn)。從2011—2020年長三角城市群科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段的全局莫蘭指數(shù)值來看,區(qū)域整體效率表現(xiàn)出“弱聚集—弱分散—弱聚集”的變化特點(diǎn)。

        圖4 長三角城市群科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段全局莫蘭指數(shù)及其顯著性

        (二)長三角城市群科技創(chuàng)新的局部空間自相關(guān)分析

        為探究長三角城市群科技創(chuàng)新產(chǎn)出效率在局部空間上的聚類與差異情況,本文采用莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖對兩個產(chǎn)出階段效率進(jìn)行空間分析?!案摺摺睂?yīng)第一象限,“低—高”對應(yīng)第二象限,“低—低”對應(yīng)第三象限,“高—低”對應(yīng)第四象限。本文選取長三角全局莫蘭指數(shù)顯著年份的城市數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段選取2016—2020年,科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段選取2011—2012年及2015—2016年。

        1.科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段的局部莫蘭指數(shù)分析。由圖5可知,2016年位于第一象限的城市有7個,而第三象限的城市有11個,占總數(shù)的42.3%,說明近半數(shù)城市在科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段的效率出現(xiàn)空間“低—低”聚集效應(yīng);2017年,位于第一象限的城市有7個,位于第三象限的城市有11個;2018年與2017年相比,第一象限的城市數(shù)量保持不變,第三象限的城市數(shù)增加了1個;2019年,位于第一象限的個數(shù)是7個,位于第三象限的城市數(shù)是11個;2020年,有8個城市位于第一象限,12個城市位于第三象限。結(jié)合散點(diǎn)圖分析得出,第一象限的城市空間聚集效應(yīng)主要集中在長三角西部城市地區(qū),第三象限城市效率的空間聚集趨勢主要集中在長三角東部城市地區(qū),四個象限中城市個數(shù)雖有波動變化,但多數(shù)城市位于第一和第三象限,說明局部的同向聚集效應(yīng)處于主導(dǎo)地位。

        圖5 長三角城市群科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

        為使分析更精確且具有統(tǒng)計學(xué)意義,對散點(diǎn)圖中的城市進(jìn)行10%水平下的顯著性檢驗(yàn),結(jié)果如表6所示。

        表6 科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖對應(yīng)城市

        2016—2020年,通過顯著性檢驗(yàn)的城市個數(shù)不斷增加,主要集中在第一和第三象限。其中,寧波、嘉興與周邊城市一直呈現(xiàn)“低—低”聚集狀態(tài),至2020年最后形成上海、蘇州、湖州、嘉興、寧波、鹽城的“低—低”聚集區(qū)域;而合肥、馬鞍山、蕪湖一直處于“高—高”聚集狀態(tài),至2020年最后形成安慶、合肥、池州、蕪湖、馬鞍山、銅陵的“高—高”聚集區(qū)域。

        綜上所述,“高—高”聚集區(qū)域位于合肥、安慶等周邊城市,這些城市具備后發(fā)優(yōu)勢,投入相應(yīng)資源要素后效率提升更快;“低—低”聚集區(qū)域集中在上海、蘇州等城市附近,因?yàn)檫@些城市的科技創(chuàng)新水平相對較高,等量的資源要素投入下效率提升不明顯。

        2.科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段的局部莫蘭指數(shù)分析。由圖6可知,2011年位于第一象限的城市有9個,位于第三象限的城市有5個;2012年位于第一象限的城市有7個,位于第三象限的城市有7個;2015年位于第一象限的城市有8個,位于第三象限的城市有6個;2016年位于第一象限的城市有8個,位于第三象限的城市有9個。由此可見,第一象限的城市效率空間聚集變化趨勢為“減弱—增強(qiáng)”的波動狀態(tài),第三象限的城市空間效率聚集變化趨勢為“增強(qiáng)—減弱—增強(qiáng)”的波動狀態(tài)。

        圖6 長三角城市群科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

        同時對散點(diǎn)圖中的城市進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),如表7所示。2011—2012年及2015—2016年,通過顯著性檢驗(yàn)的城市數(shù)量變化不大。紹興、臺州在這些年份一直位于第一象限,與周邊城市形成“高—高”聚集效應(yīng)區(qū)域;南京、蕪湖、馬鞍山、宣城這些位于第三象限的城市則與周邊城市形成“低—低”聚集效應(yīng)區(qū)域。

        表7 科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖對應(yīng)城市

        綜上所述,“低—低”區(qū)域位于宣城、馬鞍山、蕪湖等城市周邊,該區(qū)域附近城市科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率水平較低,說明長三角西部城市地區(qū)需要對投入資源要素的方式方法作出調(diào)整,努力提升該產(chǎn)出階段效率;“高—高”區(qū)域位于紹興、杭州、臺州、寧波等城市附近,以這些城市為代表的長三角東部城市地區(qū)表現(xiàn)出良好的科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率。

        四、長三角城市群科技創(chuàng)新效率影響因素分析

        (一)區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性測度

        1.經(jīng)濟(jì)韌性測度。本文借鑒Martin[12]、Faggian等[13]以及張振和趙儒煜[14]的研究方法與選取的指標(biāo),采用地區(qū)生產(chǎn)總值的變化來測算地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性。計算公式如下:

        在式(8)中,Resti表示i城市在t年的經(jīng)濟(jì)韌性;Y(i,t)表示t時期i城市的經(jīng)濟(jì)增長率,Y(i,t-1)表示(t-1)時期i城市的經(jīng)濟(jì)增長率,Y(p,t)與Y(p,t-1)分別表示t時期和(t-1)時期城市所在省份的經(jīng)濟(jì)增長率。為便于直觀表現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性,使用歸一化方式處理測量數(shù)據(jù)。計算公式如下:

        在式(9)中,Resti是式(8)計算出的地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性,max(Resti)和min(Resti)分別代表所有地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性的最大值和最小值。經(jīng)過歸一化處理后,測算出的經(jīng)濟(jì)韌性數(shù)值在0~1的范圍內(nèi)。數(shù)值越接近1,說明經(jīng)濟(jì)韌性越好,反之則越差。

        2.風(fēng)險抵御能力測度。風(fēng)險抵御能力會對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響,同時也會作用于地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性。為了更好地進(jìn)行影響因素分析,借鑒已有研究[15-16],本文選取全體居民人均可支配收入、社會消費(fèi)零售額、財政自給率、第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比作為分析指標(biāo),對風(fēng)險抵御能力進(jìn)行測度。采用王源等[17]的熵值法進(jìn)行計算,具體算式如下:

        設(shè)定在有m個城市和n個指標(biāo)的情況下,Pij為第j個指標(biāo)下第i個城市所占比重,rij為與第i個城市相對應(yīng)的第j個分析指標(biāo)變量,ej為第j個指標(biāo)的熵值,wj為第j個指標(biāo)的熵權(quán),Si為各城市的綜合得分。

        (二)影響作用測算與分析

        在I型Tobit回歸模型的基礎(chǔ)上,通過建立聯(lián)立方程組進(jìn)行影響作用分析。為更好地考慮內(nèi)外部因素對科技創(chuàng)新效率的影響,選取地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性、風(fēng)險抵御能力、科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出效率、科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率、外商直接投資總額、進(jìn)出口總額等六個指標(biāo)進(jìn)行測算[18]。具體模型如下:

        其中,Rit為長三角城市經(jīng)濟(jì)韌性,Sit為風(fēng)險抵御能力,Sbm1it為科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出效率,Sbm2it為科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率,Iit為外商直接投資總額,IEit為進(jìn)出口總額,u1、u2、u3為隨機(jī)誤差項(xiàng)。測算檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

        表8 Tobit回歸模型測算結(jié)果

        根據(jù)表8的模型(1)結(jié)果可知,在5%顯著性水平上,長三角城市群的風(fēng)險抵御能力和經(jīng)濟(jì)韌性呈顯著負(fù)相關(guān),會輕微減弱經(jīng)濟(jì)韌性??萍紕?chuàng)新兩階段產(chǎn)出效率會對地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性產(chǎn)生影響,但科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率與科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率對經(jīng)濟(jì)韌性的影響作用相反。研究產(chǎn)出階段效率對經(jīng)濟(jì)韌性有著正向影響,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率則對經(jīng)濟(jì)韌性有輕微的抑制作用,兩者的估計系數(shù)不顯著。外商直接投資總額在10%顯著性水平上對經(jīng)濟(jì)韌性有顯著正向影響,每增加1%可使經(jīng)濟(jì)韌性提高0.115%。模型(2)結(jié)果表明風(fēng)險抵御能力、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率對研究產(chǎn)出階段效率有著顯著影響。在1%顯著性水平上,風(fēng)險抵御能力數(shù)值每提升1%,研究產(chǎn)出階段效率增加0.235%。在1%顯著性水平上,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率、進(jìn)出口總額每提高1%會使研究產(chǎn)出效率分別增加0.136%和減少1.688%。模型(3)結(jié)果表明長三角城市群的經(jīng)濟(jì)韌性、研究產(chǎn)出階段效率、進(jìn)出口總額會對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率產(chǎn)生顯著正向影響,外商直接投資總額對效率有顯著負(fù)向影響。經(jīng)濟(jì)韌性每增加1%,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率將會提高0.016%,經(jīng)濟(jì)韌性的進(jìn)一步增強(qiáng)有利于科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率的提升。研究產(chǎn)出階段的效率每提高1%會使得經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率增加0.084%,科技創(chuàng)新研究的進(jìn)步也不斷推動經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的持續(xù)發(fā)展。進(jìn)出口總額數(shù)值每增加1%,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率提高0.656%,進(jìn)出口總額的增長明顯帶動經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段的效率提升。而外商直接投資總額每增加1%,會使得該階段效率下降0.549%。

        如上所述,在科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段,長三角城市群的經(jīng)濟(jì)韌性對科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出效率有微弱的正向影響,風(fēng)險抵御能力和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率對研究產(chǎn)出效率具有顯著正向影響。經(jīng)濟(jì)韌性、風(fēng)險抵御能力反映區(qū)域城市減小風(fēng)險沖擊、從內(nèi)外部變化中恢復(fù)的能力,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率體現(xiàn)的是區(qū)域城市為科技創(chuàng)新研究發(fā)展提供資源要素的能力,兩方面共同為科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段的效率提升創(chuàng)造條件。外商直接投資總額對研究產(chǎn)出階段效率有負(fù)向影響,但不顯著。而進(jìn)出口總額的上升會顯著抑制該產(chǎn)出階段效率,這是因?yàn)檫M(jìn)出口貿(mào)易的增加會削弱研發(fā)科技專利的意愿,影響研究投入的資本存量,從而阻礙研究產(chǎn)出階段效率的提升。

        在科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段,長三角城市群的經(jīng)濟(jì)韌性、研究產(chǎn)出階段效率和進(jìn)出口總額對該階段效率有顯著的促進(jìn)作用。地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ),同時支撐著科技創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)方面的穩(wěn)定產(chǎn)出,確保在復(fù)雜多變的環(huán)境下風(fēng)險對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率的沖擊影響降至最小,直接作用于發(fā)展效率。研究產(chǎn)出階段效率對該階段的作用體現(xiàn)在新技術(shù)、新專利投入到經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動中,使科技創(chuàng)新在實(shí)際場景中得到應(yīng)用并獲得經(jīng)濟(jì)收益,從而提高該階段效率。進(jìn)出口總額的增加意味著長三角城市群與外部聯(lián)系愈加密切,資源要素的流動性進(jìn)一步增強(qiáng),有利于科創(chuàng)新產(chǎn)品的銷售出口與地區(qū)生產(chǎn)總值的增長,帶動科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率的提升。

        五、結(jié)論與政策含義

        本文選取以長三角城市群為研究對象,根據(jù)非期望超效率SBM-DEA模型測算得出長三角城市群2011—2020年的科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率值與科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率值,結(jié)合時空分布和變化趨勢對兩階段效率值作出評價。同時,探究了長三角城市群科研創(chuàng)新兩階段效率同經(jīng)濟(jì)韌性、風(fēng)險抵御能力及外部因素的關(guān)聯(lián)影響。基于上述分析得出如下結(jié)論。

        第一,長三角城市群科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率存在顯著差異,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率均值明顯大于研究產(chǎn)出階段效率均值,但兩者均沒有達(dá)到有效狀態(tài)。細(xì)分來看,長三角東部城市與西部城市在兩階段中效率表現(xiàn)也存在不同,長三角東部城市地區(qū)在研究階段中的效率均值低于長三角西部城市地區(qū),而在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段中長三角東部城市地區(qū)效率均值大于長三角西部城市地區(qū)效率均值。

        第二,長三角地區(qū)內(nèi)部城市的科技創(chuàng)新活動處在不同水平上時,其效率表現(xiàn)會出現(xiàn)不一致??萍紕?chuàng)新水平處在較低階段時,通過發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)外溢與本地的科研資源要素投入,能有效實(shí)現(xiàn)較好的技術(shù)效率與規(guī)模效率,從而提升研究產(chǎn)出的效率。隨著科技創(chuàng)新活動水平的不斷提高,由于邊際效率遞減規(guī)律,原有的投入不能帶來產(chǎn)出的增加,導(dǎo)致研究產(chǎn)出效率下降。因此在科技創(chuàng)新研究階段,長三角西部城市的效率會優(yōu)于長三角東部城市。

        第三,從全局莫蘭指數(shù)分析來看,長三角城市群科技創(chuàng)新兩個產(chǎn)出階段的效率都存在空間顯著正相關(guān)關(guān)系,研究產(chǎn)出階段效率通過顯著性檢驗(yàn)?zāi)攴菀嘤诮?jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段,因此研究產(chǎn)出階段效率的空間聚集特征更為突出。從局部莫蘭指數(shù)分析來看,長三角城市群在科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段通過顯著性檢驗(yàn)的城市數(shù)多于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段的城市數(shù)。在研究產(chǎn)出階段,長三角西部城市的“高—高”聚集態(tài)勢與長三角東部城市的“低—低”聚集態(tài)勢顯而易見。在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段,長三角東部城市的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢得以體現(xiàn)。因而長三角東西部城市的效率空間分布的差異明顯。

        第四,在長三角城市群的科技創(chuàng)新效率影響作用分析中,經(jīng)濟(jì)韌性對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率具有顯著正向影響,風(fēng)險抵御能力則對研究產(chǎn)出階段效率具有顯著正向影響,兩個產(chǎn)出階段效率之間互為顯著正相關(guān)關(guān)系。經(jīng)濟(jì)韌性可以通過作用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境而對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率產(chǎn)生影響,而風(fēng)險抵御能力使得長三角地區(qū)城市具備更為豐富的資源要素進(jìn)行科研探索,科技創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出促進(jìn)科技的研發(fā),科技研究的創(chuàng)新成果又推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

        第五,在考慮外部因素的情況下,進(jìn)出口總額對長三角城市群的科技創(chuàng)新研究產(chǎn)出階段效率和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率都具有顯著影響,外商直接投資總額對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率具有顯著負(fù)向影響。進(jìn)出口貿(mào)易的增長能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動來提升經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率,但會減弱后續(xù)研發(fā)意愿而導(dǎo)致研究產(chǎn)出階段效率下降。而外商直接投資總額減緩了科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段的效率提升,說明長三角區(qū)域在科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出方面可能存在過于依賴外資技術(shù)支持的情況,不利于科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的增長。

        針對長三角城市群整體在科技創(chuàng)新兩個產(chǎn)出階段效率沒有達(dá)到效率有效的情況,政府、企業(yè)和有關(guān)部門可以對投入資源要素進(jìn)行調(diào)整,減少邊際效率遞減作用的影響,促進(jìn)產(chǎn)出階段效率達(dá)到有效狀態(tài)。在研究產(chǎn)出階段,長三角東部城市的效率要低于長三角西部城市的效率,但在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段長三角東部城市效率明顯優(yōu)于長三角西部城市,為此應(yīng)合理配置科技創(chuàng)新要素,通過制定相應(yīng)政策對現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)整,逐步縮小區(qū)域內(nèi)部的效率差異。根據(jù)空間分析結(jié)果,應(yīng)對“高—高”聚集區(qū)域城市給予必要關(guān)注,對“低—低”聚集區(qū)域城市進(jìn)行適當(dāng)?shù)馁Y源傾斜或政策優(yōu)化,通過建立長三角東西部城市之間的科技創(chuàng)新合作機(jī)制來帶動效率協(xié)同發(fā)展。根據(jù)長三角城市群的科技創(chuàng)新效率影響因素分析,應(yīng)繼續(xù)增強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性和提高風(fēng)險抵御能力,合理利用外資,積極主動地調(diào)整進(jìn)出口貿(mào)易結(jié)構(gòu),為推進(jìn)長三角區(qū)域科技創(chuàng)新活動服務(wù)。

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