余藝帆 曾梓茵 李雄英 柴嘯龍

（1.廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東 廣州 510000；2.廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，廣東 廣州 510000；3.廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，廣東 廣州 510000）

0 引言

黨的十九屆六中全會(huì)審議通過的《中共中央關(guān)于黨的百年奮斗重大成就和歷史經(jīng)驗(yàn)的決議》中強(qiáng)調(diào)，黨堅(jiān)持實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，說明科技發(fā)展對(duì)我國具有重要意義。其中，科技產(chǎn)出水平是影響科技發(fā)展的重要因素。對(duì)此，國內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了研究。陳毅輝等人運(yùn)用最大信息系數(shù)等方法對(duì)中國省域科技產(chǎn)出的影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明科技產(chǎn)出主要受高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)口貿(mào)易額等因素的影響；董奮義等人對(duì)R&D投入與科技產(chǎn)出關(guān)系進(jìn)行具體分析，提出高校要完善R&D資源投入機(jī)制等建議。

基于前人的研究，本文首先選取影響科技產(chǎn)出發(fā)展水平的若干相關(guān)指標(biāo)，應(yīng)用王斌會(huì)學(xué)者提出的穩(wěn)健主成分分析方法，得出31個(gè)省份的穩(wěn)健主成分分析得分及其排名；接著應(yīng)用空間計(jì)量的方法進(jìn)一步量化空間因素，對(duì)影響科技產(chǎn)出水平發(fā)展的因素進(jìn)行分析。

1 區(qū)域科技產(chǎn)出發(fā)展不平衡的研究

1.1 穩(wěn)健主成分分析的原理

為反映各省域之間的科技產(chǎn)出水平，本文選取主成分分析方法。由于傳統(tǒng)主成分分析對(duì)離群值的抗差性較差，本文使用穩(wěn)健主成分分析法（ROBPCA算法），得出各省份穩(wěn)健主成分綜合得分。ROBPCA算法的主要原理如下。

（1）采用投影尋蹤算法，在不損失信息的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行降維。

（2）使用Fast-MCD算法得到降維數(shù)據(jù)矩陣的穩(wěn)健協(xié)方差矩陣和穩(wěn)健均值向量。

（3）計(jì)算穩(wěn)健相關(guān)系數(shù)矩陣，并計(jì)算穩(wěn)健樣本相關(guān)系數(shù)的特征方程，得到前n個(gè)穩(wěn)健主成分。

（4）計(jì)算前n個(gè)穩(wěn)健主成分的穩(wěn)健綜合主成分得分。

1.2 影響科技產(chǎn)出的指標(biāo)選取

本文基于宏觀層面、微觀層面的考量，選取2019年的國內(nèi)專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（件）、R&D項(xiàng)目數(shù)（項(xiàng)）、1991年至今核準(zhǔn)注冊(cè)商標(biāo)（件）、科技館數(shù)量（個(gè)）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)（萬元）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出（萬元）這6個(gè)指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)平臺(tái)。

1.3 基于穩(wěn)健主成分分析的區(qū)域科技產(chǎn)出水平發(fā)展不平衡的研究

首先對(duì)6個(gè)指標(biāo)2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，接著應(yīng)用穩(wěn)健主成分分析得到各省份的穩(wěn)健主成分綜合得分及排名（由于篇幅關(guān)系對(duì)結(jié)果表格不予展示）。

若省份的穩(wěn)健主成分綜合得分越高，代表科技產(chǎn)出水平越高。結(jié)果顯示，各省份的科技產(chǎn)出水平存在差異，且上海、江蘇等東部沿海地區(qū)的科技產(chǎn)出水平較高；西藏、青海等西部地區(qū)的科技產(chǎn)出水平較低；安徽、湖南等中部地區(qū)省份的科技產(chǎn)出水平適中。

2 科技產(chǎn)出發(fā)展不平衡因素的空間分析

為衡量空間因素對(duì)科技產(chǎn)出發(fā)展水平的影響，同時(shí)考慮到空間有可能即存在空間依賴性或者空間異質(zhì)性，抑或兩者皆有，本文采用Anselin L等提出的空間自回歸面板模型、空間誤差面板模型以及空間自相關(guān)面板模型，具體形式如式（1）～（3）所示。

空間自回歸面板模型（SAR-PANEL）：

空間誤差面板模型（SEM-PANEL）：

空間自相關(guān)面板模型（SAC-PANEL）：

式中，Y為因變量，代表2019年穩(wěn)健主成分綜合得分u、ε均表示隨機(jī)擾動(dòng)向量X是自變量構(gòu)成的矩陣W為NT階矩陣，且有W=I?W。?代表Kronecker乘積；T代表面板數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度；N代表面板數(shù)據(jù)的個(gè)體數(shù)；ρ代表空間自回歸系數(shù)，表示臨界省份的Y對(duì)本省份的Y的影響程度以及影響方向；λ代表空間誤差系數(shù)，表示鄰接省的Y的擾動(dòng)誤差對(duì)本省份Y的沖擊影響。

本文選取以下11個(gè)解釋變量：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)（單位：個(gè)，X）、人均GDP（單位：元，X）、技術(shù)市場成交合同金額（單位：萬元，X）、高等學(xué)校R&D人員（單位：萬人，X）、每十萬普通高校在校大學(xué)生人數(shù)（單位：人，X）、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)出口總額（單位：百萬美元，X）、高等學(xué)校出版科技著作數(shù)量（單位：部，X）、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（單位：萬元，X）、科技館數(shù)量（單位：個(gè)，X）、新產(chǎn)品銷售收入（單位：萬元，X）以及高等學(xué)校個(gè)數(shù)（單位：個(gè)，X）。數(shù)據(jù)來源于EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)平臺(tái)。

綜合以上分析，將解釋變量取自然對(duì)數(shù)，考慮到穩(wěn)健主成分綜合得分（被解釋變量）存在負(fù)值，被解釋變量不取自然對(duì)數(shù)，從而進(jìn)一步進(jìn)行彈性研究，此時(shí)通過各變量建立的空間計(jì)量模型如下。

（1）科技產(chǎn)出發(fā)展影響因素的空間自回歸面板模型：

（2）科技產(chǎn)出發(fā)展影響因素的空間誤差面板模型：

（

3）科技產(chǎn)出發(fā)展影響因素的空間自相關(guān)面板模型：

式中，β代表科技產(chǎn)出發(fā)展水平對(duì)第i個(gè)變量的彈性。本文通過赤池信息量準(zhǔn)則（AIC）來比較不同模型之間的優(yōu)劣，AIC越小說明模型擬合的效果越好。則通過三種空間計(jì)量模型得到的結(jié)果如表1所示。

由表1可知，空間自相關(guān)面板模型的AIC最小，因此采用空間自相關(guān)面板模型來進(jìn)行分析?？臻g自相關(guān)面板模型的ρ通過了顯著性水平為5%的檢驗(yàn)，說明不同省份之間的科技產(chǎn)出發(fā)展水平存在著空間擴(kuò)散效應(yīng)，即科技產(chǎn)出發(fā)展水平較高的省份，其鄰近省份的科技產(chǎn)出發(fā)展水平也相對(duì)較高；λ通過了顯著性水平為1%的檢驗(yàn)，說明不同省份之間的科技產(chǎn)出發(fā)展水平之間存在著空間依賴性，即相鄰的省份之間的科技產(chǎn)出水平發(fā)展在空間上會(huì)相互影響。通過模型對(duì)其他解釋變量的分析如下所示。

表1 三種空間面板模型的回歸結(jié)果

（1）“人均GDP”通過了顯著性水平為1%的檢驗(yàn)，且回歸系數(shù)為正，說明各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)區(qū)域科技產(chǎn)出水平有著很強(qiáng)的影響，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每增加1%，科技產(chǎn)出水平平均增加0.486%。

（2）“高等學(xué)校R&D人員”“R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”“每十萬普通高校在校大學(xué)生人數(shù)”“高科技產(chǎn)業(yè)進(jìn)出口總額”均通過顯著性水平為1%的檢驗(yàn)，“高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)”通過顯著性水平為5%的檢驗(yàn)，且這5個(gè)指標(biāo)回歸系數(shù)均為正，說明這些指標(biāo)對(duì)科技產(chǎn)出水平均有顯著影響，且與該省份的科技產(chǎn)出水平呈正向關(guān)系。

（3）“高等學(xué)校出版科技著作數(shù)量”“新產(chǎn)品銷售收入”和“高等學(xué)校個(gè)數(shù)”均不通過顯著性檢驗(yàn)，說明這三個(gè)指標(biāo)對(duì)區(qū)域科技產(chǎn)出水平的影響并不明顯。

3 結(jié)論和政策建議

本文通過主成分分析以及空間計(jì)量學(xué)的相關(guān)模型研究了我國科技產(chǎn)出發(fā)展情況及其影響因素，分析得出“高等學(xué)校R&D人員”“R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”“高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)”“每十萬普通高校在校大學(xué)生人數(shù)”“進(jìn)出口總額”和“人均GDP”等因素是科技產(chǎn)出水平不平衡的重要成因。因此，為解決我國區(qū)域之間的科技產(chǎn)出水平發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀，可以從以下方面入手：

（1）加大對(duì)科技產(chǎn)出水平較弱地區(qū)的支持力度。可從加強(qiáng)和扶持西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加大對(duì)西部地區(qū)高素質(zhì)科研人才的投入等方面入手。

（2）加強(qiáng)各省份之間的科技交流。相鄰省份的科技產(chǎn)出水平在空間上會(huì)相互影響，且科技產(chǎn)出發(fā)展水平較高的省份，其臨近省份的科技產(chǎn)出水平也較高，通過加強(qiáng)各省份之間的科技交流，實(shí)現(xiàn)科技產(chǎn)出水平較高省份的引導(dǎo)作用。

（3）多方面入手提升各省份的科技產(chǎn)出水平。在人才方面，我國可以加大對(duì)高素質(zhì)科研人才、高等教育人才的培養(yǎng)；在企業(yè)方面，適當(dāng)?shù)卦黾痈呖萍籍a(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量；同時(shí)通過加大科研的投入、提高高科技產(chǎn)業(yè)的進(jìn)出口交易額等多個(gè)途徑來提高科技產(chǎn)出水平。