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SBM 模型下我国区域创新水平测算分析

2022-10-19江涛涛

经济研究导刊 2022年27期
关键词:中西部水平区域

江涛涛,田 新

(常州大学 商学院,江苏 常州 213164)

引言

十一届三中全会以来,创新作为引领经济发展的第一动力一直贯穿于国家发展全局,之后在十八大中进一步将创新驱动发展战略提升至国家战略层面。随后党的十九届四中、五中全会更是强调了要坚持创新引领现代化建设的中心位置,继续完善科技创新体制机制,在加快建设创新型国家的同时,要构建起社会主义经济条件下关键核心技术攻关新型举国制度。区域创新作为创新驱动发展的重要组成部分,是推动区域经济社会发展的重要动力,在强化战略科技力量、建设创新型国家中发挥着关键作用。

创新是推动经济高质量发展的重要动力,多年来得到了学者的广泛关注,在现有关于创新水平的研究中,较多学者采用数据包络分析方法(DEA)和随机前沿分析方法(SFA)对国家及区域的创新水平进行测量分析,研究区域主要包括了国家、区域和具体省份三个角度。兰海霞(2020)运用DEA 方法对我国整体的创新水平进行了分析,研究发现,我国整体区域创新水平上升趋势明显,并表现出东部>中部>西部的趋势,区域间差异性明显。胡晓静(2021)利用DEA-BBC 模型分析了京津冀区域的静态和动态创新效率,研究发现,该区域的综合创新水平虽不高,但时间上增长趋势明显。李璐(2014)、王元亮(2020)在不同样本期内分别利用SFA 模型和DEA-Tobit 对河南省进行研究,发现其创新水平均表现出逐年增长的趋势。

综上所述,目前关于区域创新水平的研究较为成熟,这些都为研究创新发展提供了重要的基础。但是一般常用的DEA 模型仅从时间角度上分析了区域创新的发展,未考虑创新投入产出的松弛变量情况,而SBM模型充分考虑了投入产出的松弛变量情况,强调了产出的增加可以在投入不变的前提下实现,极大地提高了测算结果的准确性。因此,本文利用2009—2018 年的创新投入产出数据,利用非径向SBM 模型对区域创新水平进行了时间和区域上的分析,并根据结论提出相关政策建议。

一、指标选取及数据来源

区域创新水平的测算数据包括了创新产出与创新投入两个部分,具体指标选择见下页表1。本文采用的数据为2009—2018 年全国各省(西藏、港澳台地区除外)的高校科研数据,西藏地区由于数据不完整,故作删除处理。其中,新产品销售收入和技术市场成交额来自《中国统计年鉴(2010—2020)》,R&D 资本存量通过永续存盘法测算得出,其余指标数据来自《中国科技统计年鉴(2010—2020)》。

表1 区域创新投入产出指标

在创新投入上,本文从人力和财力视角出发进行选取。在人力资本上,为了反映出创新人员的实际参与程度,本文选取了折合计算后的R&D 人员全时当量以反映人力资本实际投入,增强指标选取的科学性。在财力上,若仅依据R&D 经费内部支出进行衡量缺乏全面性考虑,难以反映后期研发支出对创新产出的影响,因此本文在R&D 经费内部支出的基础上采用永续盘存法进行估计,基本公式如(1)所示:

K为 i 省 t 期的研发资本存量,K为 i 省在 t-1时期的研发资本存量,E为i 省t-1 期的研发资本投入,δ为折旧率,本文参考吴延兵(2006)的方法将资本折旧率取值为15%。其中,价格指数参考朱平芳(2016)的方法,令其等于0.55×消费者价格指数+0.45×固定资产投资价格指数(数据来源于2008—2019 年《中国统计年鉴》),并参考 Griliches(1980)的方法令研发支出的平均增长率等于研发资本存量的平均增长率,基期R&D 资本存量的计算方法如式(2)所示:

K和E分别代表基期资本存量和研发资本投入,g为研发资本投入的平均增长率,δ为折旧率。

在区域创新的产出上,本文主要考虑经济和科研两个方面的产出。新产品销售收入和技术市场成交额具有较强的市场性,在一定程度上可以反映出创新产品的市场收益水平,更为客观地体现出创新技术的市场价值。在创新科研产出的指标上,本文选取了国内三种专利技术授权数和国外SCI 收录我国科技论文数进行衡量,前者包括了发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种,授权数和SCI 收录数都是经过相关专家严格审查后进行的授权和收录,更具有权威性。因此,本文选取新产品销售收入和技术市场成交额代表创新经济产出。

二、测算方法

DEA 方法最初是在1984 年由 Chames & Cooper等学者提出,该方法是对效率评价概念进行延伸后的一种非参数方法,多用作评价多投入多产出的系统效率。初期的CCR 模型和BBC 模型虽然可以针对多种投入和产出进行效率的测量,然而,CCR 模型的假设是在最优生产规模下开展的,即规模报酬不变,这在一定程度上与现实情况相脱离,而且两者均以径向和线性分段理论作为测量基础,难以深入分析投入和产出的松弛情况。在此背景下,Kaoru Tone(2001)在 2001 年构建了可分析变量松弛情况的SBM 模型,在组织产品进行生产的过程中,一定的投入有时难以获得预期的产出,或者一定的产出往往需要大量的投入,利用SBM模型可以较为准确地反映投入多出量或产出缺少量的程度。SBM 模型是对具有m 种投入和s 种产出的DMU(x,y)的效率进行测量,模型如下:

三、实证结果分析

本文以2009—2018 年为研究期间,将创新投入产出数据代入SBM 模型,对我国区域创新水平进行了综合测算。研究期间内全国的区域创新水平如下页图1所示。我国区域创新水平在研究期间内基本处于0.4~0.8之间,整体创新水平虽未达到DEA 有效状态,但基本处于中等偏上水平。其中,2013 年的区域创新水平有所下降,分析后发现,2013 年我国三种专利的授权数较2012 年有所上升。此外,2013 年的人力投入增长量较前几年也有所下降。但样本期内我国区域创新水平从2009 年的0.457 增长到2018 年的0.672,平均增长率为4.7%,2009—2016 年发展趋势为平缓上升趋势,近两年则表现出明显的增长趋势。自我国开始实施创新驱动发展以来,区域内科技投入不断增加,科技创新活动也逐渐增多,科技与经济的联系日益密切,进一步推动了高新技术产业、高校科研等的发展,以企业为核心、产学研合作的新型创新模式也得到快速发展,这些都直接促进了我国区域创新水平的提升。

图1 2009—2018 年全国创新水平

从东、中、西三个地区的区域创新水平可以看出,样本期内,东部、中部和西部地区均未达到DEA 有效,但总体基本保持着波动上升趋势,见表2。东部地区的创新水平从2009 年的0.391 上升至2018 年的0.546,中部地区的创新水平从2009 年的0.320 上升至2018年的0.648,西部地区从2009 年的0.279 上升至2018年的0.554。从三个地区的全时期均值可见,区域创新水平从高到底分别为东部、中部和西部,这与我国区域间经济发展水平的趋势较为一致。

表2 2009—2018 年东中西区域创新水平

三个区域中,东部地区2009 年为样本期内最低值,东部地区的对外开放水平处于国内高值地区、经济发展水平也较高,该地区不仅有国内优秀的科研院所和高新技术企业,也吸引了大量的国外资金和高技术企业入驻,2008 年金融危机的影响在2009 年表现得较为明显,随后2010—2012 年的区域创新水平均得到了不同程度的回升。在此之后,创新技术、资金等的大量涌入为区域创新的发展积攒了巨大资源,促进了区域创新的提升,使得期间区域创新水平保持在较高的水平。随后2014—2018 年均表现出逐年增长的趋势,创新投入和产出在不断增加的同时也得到有效的配置和利用。与东部地区相比,中部地区和西部地区的经济发展水平较低,创新资源较为匮乏。东部地区在整体的区域创新发展水平中较高,基本保持着稳定增长趋势,中部地区与东部地区的发展趋势较为一致,西部地区则始终保持着较为平稳的增长趋势。中西部地区的发展,一方面可能是国家政策上加大了对中西部地区的创新投入,2011 年《国务院关于中西部地区承接产业转移的指导意见》、2012 年《关于大力实施促进中部地区崛起的意见》等的印发推动了中西部地区的创新进程;另一方面随着创新资源向中西部地区的不断倾斜,弥补了以往中西部地区创新资源匮乏的情况,虽然与东部地区相比仍较少,但中西部地区的资源得到了较为有效地配置和利用,在创新资源有限的情况下提高了创新产出,进而推动了区域创新水平的提高。

四、政策建议

本文基于2009—2018 年省域间创新投入产出数据,利用非径向SBM 模型测算分析了区域创新水平,结论表明,我国区域创新水平虽未达到DEA 有效,但整体处于中等偏上水平,且在样本期内是波动上升的,说明我国区域创新近年来发展成效较为显著;区域上东部地区创新水平明显高于中西部地区,区域差异性明显,但三个区域的创新水平在样本期内基本保持着上升趋势。

从实证结果可以看出,我国东中西三个区域创新水平仍存在较大差异。因此,首先在资源配置上要改善创新资源分配格局,保证创新资源的有效分配和利用。政府在进行创新资源分配时要综合考虑各区域经济发展水平、教育程度、规模等多种因素,制定合理的创新资源分配政策和规划。其次,政策上要加大对西北地区和中部地区的支持。西北地区和中部地区的区域创新水平低于东部地区,说明该地区的创新能力仍存在较大发展空间,政策的继续支持既可以满足其创新需求,也可以吸引创新人才向东西部地区的流动。最后,要继续鼓励中西部地区承担先进地区技术创新转移,借鉴、学习国内外先进经验和技术,提升东西部地区的创新能力。

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