江濤濤，田 新

（常州大學 商學院，江蘇 常州 213164）

引言

十一屆三中全會以來，創(chuàng)新作為引領經(jīng)濟發(fā)展的第一動力一直貫穿于國家發(fā)展全局，之后在十八大中進一步將創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略提升至國家戰(zhàn)略層面。隨后黨的十九屆四中、五中全會更是強調了要堅持創(chuàng)新引領現(xiàn)代化建設的中心位置，繼續(xù)完善科技創(chuàng)新體制機制，在加快建設創(chuàng)新型國家的同時，要構建起社會主義經(jīng)濟條件下關鍵核心技術攻關新型舉國制度。區(qū)域創(chuàng)新作為創(chuàng)新驅動發(fā)展的重要組成部分，是推動區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展的重要動力，在強化戰(zhàn)略科技力量、建設創(chuàng)新型國家中發(fā)揮著關鍵作用。

創(chuàng)新是推動經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要動力，多年來得到了學者的廣泛關注，在現(xiàn)有關于創(chuàng)新水平的研究中，較多學者采用數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）和隨機前沿分析方法（SFA）對國家及區(qū)域的創(chuàng)新水平進行測量分析，研究區(qū)域主要包括了國家、區(qū)域和具體省份三個角度。蘭海霞（2020）運用DEA 方法對我國整體的創(chuàng)新水平進行了分析，研究發(fā)現(xiàn)，我國整體區(qū)域創(chuàng)新水平上升趨勢明顯，并表現(xiàn)出東部＞中部＞西部的趨勢，區(qū)域間差異性明顯。胡曉靜（2021）利用DEA-BBC 模型分析了京津冀區(qū)域的靜態(tài)和動態(tài)創(chuàng)新效率，研究發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域的綜合創(chuàng)新水平雖不高，但時間上增長趨勢明顯。李璐（2014）、王元亮（2020）在不同樣本期內分別利用SFA 模型和DEA-Tobit 對河南省進行研究，發(fā)現(xiàn)其創(chuàng)新水平均表現(xiàn)出逐年增長的趨勢。

綜上所述，目前關于區(qū)域創(chuàng)新水平的研究較為成熟，這些都為研究創(chuàng)新發(fā)展提供了重要的基礎。但是一般常用的DEA 模型僅從時間角度上分析了區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展，未考慮創(chuàng)新投入產出的松弛變量情況，而SBM模型充分考慮了投入產出的松弛變量情況，強調了產出的增加可以在投入不變的前提下實現(xiàn)，極大地提高了測算結果的準確性。因此，本文利用2009—2018 年的創(chuàng)新投入產出數(shù)據(jù)，利用非徑向SBM 模型對區(qū)域創(chuàng)新水平進行了時間和區(qū)域上的分析，并根據(jù)結論提出相關政策建議。

一、指標選取及數(shù)據(jù)來源

區(qū)域創(chuàng)新水平的測算數(shù)據(jù)包括了創(chuàng)新產出與創(chuàng)新投入兩個部分，具體指標選擇見下頁表1。本文采用的數(shù)據(jù)為2009—2018 年全國各?。ㄎ鞑?、港澳臺地區(qū)除外）的高校科研數(shù)據(jù)，西藏地區(qū)由于數(shù)據(jù)不完整，故作刪除處理。其中，新產品銷售收入和技術市場成交額來自《中國統(tǒng)計年鑒（2010—2020）》，R&D 資本存量通過永續(xù)存盤法測算得出，其余指標數(shù)據(jù)來自《中國科技統(tǒng)計年鑒（2010—2020）》。

表1 區(qū)域創(chuàng)新投入產出指標

在創(chuàng)新投入上，本文從人力和財力視角出發(fā)進行選取。在人力資本上，為了反映出創(chuàng)新人員的實際參與程度，本文選取了折合計算后的R&D 人員全時當量以反映人力資本實際投入，增強指標選取的科學性。在財力上，若僅依據(jù)R&D 經(jīng)費內部支出進行衡量缺乏全面性考慮，難以反映后期研發(fā)支出對創(chuàng)新產出的影響，因此本文在R&D 經(jīng)費內部支出的基礎上采用永續(xù)盤存法進行估計，基本公式如（1）所示：

K為 i 省 t 期的研發(fā)資本存量，K為 i 省在 t-1時期的研發(fā)資本存量，E為i 省t-1 期的研發(fā)資本投入，δ為折舊率，本文參考吳延兵（2006）的方法將資本折舊率取值為15%。其中，價格指數(shù)參考朱平芳（2016）的方法，令其等于0.55×消費者價格指數(shù)+0.45×固定資產投資價格指數(shù)（數(shù)據(jù)來源于2008—2019 年《中國統(tǒng)計年鑒》），并參考 Griliches（1980）的方法令研發(fā)支出的平均增長率等于研發(fā)資本存量的平均增長率，基期R&D 資本存量的計算方法如式（2）所示：

K和E分別代表基期資本存量和研發(fā)資本投入，g為研發(fā)資本投入的平均增長率，δ為折舊率。

在區(qū)域創(chuàng)新的產出上，本文主要考慮經(jīng)濟和科研兩個方面的產出。新產品銷售收入和技術市場成交額具有較強的市場性，在一定程度上可以反映出創(chuàng)新產品的市場收益水平，更為客觀地體現(xiàn)出創(chuàng)新技術的市場價值。在創(chuàng)新科研產出的指標上，本文選取了國內三種專利技術授權數(shù)和國外SCI 收錄我國科技論文數(shù)進行衡量，前者包括了發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利三種，授權數(shù)和SCI 收錄數(shù)都是經(jīng)過相關專家嚴格審查后進行的授權和收錄，更具有權威性。因此，本文選取新產品銷售收入和技術市場成交額代表創(chuàng)新經(jīng)濟產出。

二、測算方法

DEA 方法最初是在1984 年由 Chames & Cooper等學者提出，該方法是對效率評價概念進行延伸后的一種非參數(shù)方法，多用作評價多投入多產出的系統(tǒng)效率。初期的CCR 模型和BBC 模型雖然可以針對多種投入和產出進行效率的測量，然而，CCR 模型的假設是在最優(yōu)生產規(guī)模下開展的，即規(guī)模報酬不變，這在一定程度上與現(xiàn)實情況相脫離，而且兩者均以徑向和線性分段理論作為測量基礎，難以深入分析投入和產出的松弛情況。在此背景下，Kaoru Tone（2001）在 2001 年構建了可分析變量松弛情況的SBM 模型，在組織產品進行生產的過程中，一定的投入有時難以獲得預期的產出，或者一定的產出往往需要大量的投入，利用SBM模型可以較為準確地反映投入多出量或產出缺少量的程度。SBM 模型是對具有m 種投入和s 種產出的DMU（x，y）的效率進行測量，模型如下：

三、實證結果分析

本文以2009—2018 年為研究期間，將創(chuàng)新投入產出數(shù)據(jù)代入SBM 模型，對我國區(qū)域創(chuàng)新水平進行了綜合測算。研究期間內全國的區(qū)域創(chuàng)新水平如下頁圖1所示。我國區(qū)域創(chuàng)新水平在研究期間內基本處于0.4~0.8之間，整體創(chuàng)新水平雖未達到DEA 有效狀態(tài)，但基本處于中等偏上水平。其中，2013 年的區(qū)域創(chuàng)新水平有所下降，分析后發(fā)現(xiàn)，2013 年我國三種專利的授權數(shù)較2012 年有所上升。此外，2013 年的人力投入增長量較前幾年也有所下降。但樣本期內我國區(qū)域創(chuàng)新水平從2009 年的0.457 增長到2018 年的0.672，平均增長率為4.7%，2009—2016 年發(fā)展趨勢為平緩上升趨勢，近兩年則表現(xiàn)出明顯的增長趨勢。自我國開始實施創(chuàng)新驅動發(fā)展以來，區(qū)域內科技投入不斷增加，科技創(chuàng)新活動也逐漸增多，科技與經(jīng)濟的聯(lián)系日益密切，進一步推動了高新技術產業(yè)、高校科研等的發(fā)展，以企業(yè)為核心、產學研合作的新型創(chuàng)新模式也得到快速發(fā)展，這些都直接促進了我國區(qū)域創(chuàng)新水平的提升。

圖1 2009—2018 年全國創(chuàng)新水平

從東、中、西三個地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新水平可以看出，樣本期內，東部、中部和西部地區(qū)均未達到DEA 有效，但總體基本保持著波動上升趨勢，見表2。東部地區(qū)的創(chuàng)新水平從2009 年的0.391 上升至2018 年的0.546，中部地區(qū)的創(chuàng)新水平從2009 年的0.320 上升至2018年的0.648，西部地區(qū)從2009 年的0.279 上升至2018年的0.554。從三個地區(qū)的全時期均值可見，區(qū)域創(chuàng)新水平從高到底分別為東部、中部和西部，這與我國區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展水平的趨勢較為一致。

表2 2009—2018 年東中西區(qū)域創(chuàng)新水平

三個區(qū)域中，東部地區(qū)2009 年為樣本期內最低值，東部地區(qū)的對外開放水平處于國內高值地區(qū)、經(jīng)濟發(fā)展水平也較高，該地區(qū)不僅有國內優(yōu)秀的科研院所和高新技術企業(yè)，也吸引了大量的國外資金和高技術企業(yè)入駐，2008 年金融危機的影響在2009 年表現(xiàn)得較為明顯，隨后2010—2012 年的區(qū)域創(chuàng)新水平均得到了不同程度的回升。在此之后，創(chuàng)新技術、資金等的大量涌入為區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展積攢了巨大資源，促進了區(qū)域創(chuàng)新的提升，使得期間區(qū)域創(chuàng)新水平保持在較高的水平。隨后2014—2018 年均表現(xiàn)出逐年增長的趨勢，創(chuàng)新投入和產出在不斷增加的同時也得到有效的配置和利用。與東部地區(qū)相比，中部地區(qū)和西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平較低，創(chuàng)新資源較為匱乏。東部地區(qū)在整體的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平中較高，基本保持著穩(wěn)定增長趨勢，中部地區(qū)與東部地區(qū)的發(fā)展趨勢較為一致，西部地區(qū)則始終保持著較為平穩(wěn)的增長趨勢。中西部地區(qū)的發(fā)展，一方面可能是國家政策上加大了對中西部地區(qū)的創(chuàng)新投入，2011 年《國務院關于中西部地區(qū)承接產業(yè)轉移的指導意見》、2012 年《關于大力實施促進中部地區(qū)崛起的意見》等的印發(fā)推動了中西部地區(qū)的創(chuàng)新進程；另一方面隨著創(chuàng)新資源向中西部地區(qū)的不斷傾斜，彌補了以往中西部地區(qū)創(chuàng)新資源匱乏的情況，雖然與東部地區(qū)相比仍較少，但中西部地區(qū)的資源得到了較為有效地配置和利用，在創(chuàng)新資源有限的情況下提高了創(chuàng)新產出，進而推動了區(qū)域創(chuàng)新水平的提高。

四、政策建議

本文基于2009—2018 年省域間創(chuàng)新投入產出數(shù)據(jù)，利用非徑向SBM 模型測算分析了區(qū)域創(chuàng)新水平，結論表明，我國區(qū)域創(chuàng)新水平雖未達到DEA 有效，但整體處于中等偏上水平，且在樣本期內是波動上升的，說明我國區(qū)域創(chuàng)新近年來發(fā)展成效較為顯著；區(qū)域上東部地區(qū)創(chuàng)新水平明顯高于中西部地區(qū)，區(qū)域差異性明顯，但三個區(qū)域的創(chuàng)新水平在樣本期內基本保持著上升趨勢。

從實證結果可以看出，我國東中西三個區(qū)域創(chuàng)新水平仍存在較大差異。因此，首先在資源配置上要改善創(chuàng)新資源分配格局，保證創(chuàng)新資源的有效分配和利用。政府在進行創(chuàng)新資源分配時要綜合考慮各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、教育程度、規(guī)模等多種因素，制定合理的創(chuàng)新資源分配政策和規(guī)劃。其次，政策上要加大對西北地區(qū)和中部地區(qū)的支持。西北地區(qū)和中部地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新水平低于東部地區(qū)，說明該地區(qū)的創(chuàng)新能力仍存在較大發(fā)展空間，政策的繼續(xù)支持既可以滿足其創(chuàng)新需求，也可以吸引創(chuàng)新人才向東西部地區(qū)的流動。最后，要繼續(xù)鼓勵中西部地區(qū)承擔先進地區(qū)技術創(chuàng)新轉移，借鑒、學習國內外先進經(jīng)驗和技術，提升東西部地區(qū)的創(chuàng)新能力。