中國沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展評價

(遼寧師范大學(xué) 海洋經(jīng)濟與可持續(xù)發(fā)展研究中心,遼寧 大連 116029)

中國沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展評價

孫 康,季建文,劉峻峰
(遼寧師范大學(xué) 海洋經(jīng)濟與可持續(xù)發(fā)展研究中心,遼寧 大連 116029)

基于中國沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展現(xiàn)狀,運用2001—2015年中國沿海11省市區(qū)的面板數(shù)據(jù),結(jié)合DEA-Malmquist指數(shù)測度高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率,借助Tobit模型,引入“社會福利”指標(biāo),對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素進行回歸分析。結(jié)果表明:①受政府政策與國際經(jīng)濟形勢影響,我國沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展整體處于較高水平。②市場化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、社會福利程度對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有正向作用;研發(fā)人員不足,對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有負向影響;吸引外資、擴大產(chǎn)業(yè)規(guī)模和增加從業(yè)人員數(shù)量對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響不顯著。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為知識密集型產(chǎn)業(yè),政府在保證高市場化程度、優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和健全的社會福利環(huán)境的基礎(chǔ)上,企業(yè)應(yīng)提高研發(fā)人員的數(shù)量和素質(zhì)。

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè);市場化指數(shù);社會福利;Malmquist生產(chǎn)率指數(shù);Tobit模型

1 引言

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)基于綜合科技研發(fā),被視為比較國家間綜合競爭力的重要內(nèi)容。熊彼特[1]創(chuàng)新理論中指出，創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的動力,能顯著促進經(jīng)濟增長。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)正是以創(chuàng)新和科技研發(fā)為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)。發(fā)達國家對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較重視:美國通過政府制定法律保護知識產(chǎn)權(quán)和吸納國外高技術(shù)人才長期處于領(lǐng)先地位;日本在1992年批準(zhǔn)新的“科技政策大綱”將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為今后科技發(fā)展的重點;瑞典通過高校與企業(yè)對接使高新科研成果能迅速轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品,為企業(yè)創(chuàng)造利潤，促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

自改革開放后,我國經(jīng)濟建設(shè)取得了巨大成就,當(dāng)前處于中高速增長階段:GDP年均增長9.9%,經(jīng)濟總量在2010年達到40萬億元,超過日本成為全球第二大經(jīng)濟體[2]。但是這種建立在資源浪費、盲目投資、粗放型發(fā)展基礎(chǔ)上的增長嚴(yán)重阻礙了我國經(jīng)濟的良性發(fā)展。“次貸危機”之后,全球經(jīng)濟復(fù)蘇乏力,各國貿(mào)易保護主義抬頭。針對我國長期以出口為經(jīng)濟增長動力的現(xiàn)狀,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式,生產(chǎn)并出口具有高附加值的高新科技產(chǎn)品已經(jīng)成為大勢所趨。各級政府加大了對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的政策傾斜,我國的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)取得了長足進步。一大批已建成的國家級高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基地、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)、科技興貿(mào)創(chuàng)新基地等高新技術(shù)科研區(qū)域為科研人才提供了自由發(fā)揮的平臺，科研產(chǎn)品應(yīng)用于我國經(jīng)濟發(fā)展中,加快了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。

我國地域廣博,地區(qū)經(jīng)濟差異明顯,各地方政府對高新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展政策也有所不同,產(chǎn)業(yè)成長狀況參差不齊。研究我國高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況,分析制約各地區(qū)高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素勢在必行。鑒于沿海地區(qū)相對內(nèi)陸地區(qū)有較強經(jīng)濟活力,高新產(chǎn)業(yè)園區(qū)多集中在沿海地區(qū),本文以沿海11省市區(qū)為研究區(qū)域,測算高新產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率(TFP),對沿海地區(qū)高新產(chǎn)業(yè)的影響因素進行分析,為改善我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,提高發(fā)展速度提供理論支持。

2 文獻綜述

對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素的研究,已有大量國內(nèi)外文獻從不同角度進行了深入分析:Sternberg從產(chǎn)業(yè)政策、市場供求、基建情況和區(qū)域科研水平等方面分析了對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響[3];Levie等證實支持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的政策具有異質(zhì)性,提出政府應(yīng)根據(jù)企業(yè)的差異制定具體扶持政策[4];史丹、李曉斌對資本投入、人力資源、企業(yè)規(guī)模等影響高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素進行實證分析,得出產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在空間集聚并認為制度政策的變化是影響高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素[5]。此類研究大多是從產(chǎn)業(yè)政策、生產(chǎn)要素等方面進行分析并得出結(jié)論。張同斌、高鐵梅通過對比美、英、日、中、印、巴六國投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)得出我國高新產(chǎn)業(yè)投資驅(qū)動特征明顯,出口對產(chǎn)出增長的貢獻顯著[6];麥均洪對我國高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素進行實證研究,并認為經(jīng)濟發(fā)展水平、研發(fā)投入和人力資本顯著促進高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展,但存在地區(qū)差異[7];曾淑婉對省際高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)進行空間計量分析,發(fā)現(xiàn)人力資本和交通基礎(chǔ)指數(shù)對我國省際高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資強度產(chǎn)生顯著影響[8];Yang等對我國高新電子企業(yè)2005—2007年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行實證研究,認為生產(chǎn)集聚、Ramp;D集聚對企業(yè)勞動生產(chǎn)力有顯著影響[9];Akihiro通過分析日本高新制醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)Ramp;D創(chuàng)新效率變化對日本醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)貢獻顯著[10];Guan等利用我國各地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù),實證測算了我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新效率[11];潘霞、鞠曉峰等對我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)進行了因子分析,并認為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在我國形成三大集聚中心且發(fā)展不均衡[12]。此類多集中于單純利用計量模型對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響因素進行定性分析,缺乏對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)力影響因素的定性分析;王立平、南永清基于DEA-Tobit兩階段模型的研究框架考察了我國市場結(jié)構(gòu)對研發(fā)效率的影響,認為政府支持及出口導(dǎo)向因素有利于企業(yè)研發(fā)效率的提升[13];李洪偉、任娜等利用三階段DEA針對我國2010年各省市高新產(chǎn)業(yè)的投入—產(chǎn)出效率進行了實證分析,認為環(huán)境與隨機因素對于各省市高新產(chǎn)業(yè)影響顯著[14];楊清可、段學(xué)軍利用DEA-Malmquist方法,根據(jù)1996—2010年產(chǎn)業(yè)發(fā)展的時空演變與效率變化特征,認為我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率總體偏低需要進行改進[15];王玉、許俊斌用DEA方法對我國1997—2007年高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)進行了測算,分析其影響因素,認為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資源基礎(chǔ)變化導(dǎo)致高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)地區(qū)結(jié)構(gòu)變化[16]。

綜上所述,在研究內(nèi)容上,現(xiàn)有文獻多集中于運用計量模型對單個影響因子與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系進行實證分析,較少綜合研究高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素;在研究視角上,大部分學(xué)者對高新產(chǎn)業(yè)多集中在全國視角,對經(jīng)濟活力較強的沿海地區(qū)缺乏針對性研究;在指標(biāo)構(gòu)建上,各類研究多以教育水平考察人力資本素質(zhì),較少綜合考察社會福利水平對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。本文考慮沿海地區(qū)的特殊性,利用沿海地區(qū)11個省市區(qū)2001—2015年的面板數(shù)據(jù),綜合運用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)和Tobit模型,在引入社會福利水平因素的基礎(chǔ)上,探討我國沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素。

3 計算模型和研究方法

3.1 DEA基礎(chǔ)模型的建立

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法是一種多輸入多輸出的分析方法,即要素投入與產(chǎn)出之間的相對效率評價的系統(tǒng)分析方法,優(yōu)點在于摒棄了傳統(tǒng)主觀的賦權(quán)方法[17,18]。本文主要采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法。

3.2 Malmquist生產(chǎn)效率指數(shù)模型

本文運用DEA模型中的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法測算了我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法無需設(shè)定一種具體生產(chǎn)函數(shù)模型,可消除選擇指標(biāo)或樣本權(quán)重的主觀性,避免函數(shù)模型錯誤出現(xiàn),受宏觀調(diào)控、制度變化等因素影響較小。本方法可求解出TFP的變化,并將其分解為技術(shù)進步與技術(shù)效率的變化,從而進一步探究TFP的增長動因。Fre[19]等構(gòu)造了從t期到t+1期的規(guī)模報酬不變(CRS)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),計算公式為:

M(xt+1,yt+1,xt,yt)

(1)

式中,Dt(xt,yt)、Dt(xt+1,yt+1)分別是以t時期的技術(shù)為參考(即以t時期的數(shù)據(jù)為參考集)的t期與t+1期的決策單元距離函數(shù);Dt+1(xt,yt)、Dt+1(xt+1,yt+1),分別是以t+1時期的技術(shù)為參考(即以t時期的數(shù)據(jù)為參考集)的t期與t+1期的決策單元距離函數(shù)。根據(jù)Fre等[19]在規(guī)模效率可變情況下將Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化兩個部分,其中技術(shù)效率變化又可進一步分解為純技術(shù)效率變化與規(guī)模效率變化[20]。式中，VRS為規(guī)模報酬可變,因此式(2)又可分解為:

=SECH×PECH×TECHCH

(2)

3.3 Tobit模型

Tobit模型也被稱為樣本選擇模型,是被解釋變量在滿足某種約束條件取值的模型。Tobit回歸模型可表示為:

(3)

式中,Y為截斷的被解釋變量;X為解釋變量;α為截距項;β為回歸參數(shù);ε為擾動項且ε—N(0，σ2)。在Tobit回歸模型中,效率值作為解釋變量屬于截斷的離散分布數(shù)據(jù),當(dāng)被解釋變量是部分連續(xù)分布或部分離散分布數(shù)據(jù)時,普通最小二乘法(即OLS)估計Tobit模型的參數(shù)存在一定偏誤,需利用最大似然法(即MLE)對Tobit模型中的參數(shù)進行修正。

4 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率差異

4.1 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

Malmquist指數(shù)法計算時的基本數(shù)據(jù)包括產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資額和勞動力,該法計算TFP的結(jié)果準(zhǔn)確性與計算過程中使用的投入和產(chǎn)出指標(biāo)關(guān)聯(lián)度很高。本文將沿海地區(qū)11個省市作為觀測樣本,其全要素生產(chǎn)率可解釋為在一定規(guī)模的生產(chǎn)要素投入水平下產(chǎn)出的結(jié)果。產(chǎn)出水平高則TFP高,反之則低。基于數(shù)據(jù)的可獲得性,參考楊可清、段學(xué)軍的研究[15],建立高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率測度指標(biāo)體系(表1)。

表1 沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入—產(chǎn)出效率測度指標(biāo)體系

本文數(shù)據(jù)主要來自2001—2015年的《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》和沿海各省區(qū)的統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)。為了排除價格因素干擾,所有涉及價格的變量均以2000年為基期進行指數(shù)平減。

4.2 結(jié)果分析

本文運用DEAP 2.1軟件計算了2001—2015年我國沿海地區(qū)11個省市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的效率指標(biāo)。以沿海11個省市區(qū)為樣本,其均值為1.056,處于較高水平。由于沿海省份對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的政策傾斜,產(chǎn)業(yè)增長速度較快。從技術(shù)效率來看,低于平均技術(shù)效率(1.055)的地區(qū)為江蘇、浙江、廣西、天津四地,四地既涵蓋經(jīng)濟發(fā)達省份(如江蘇),也包括經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)(如廣西)，表明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的依存度比較小。特別是在我國大力推進“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”的背景下,各地政府可將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為當(dāng)?shù)匕l(fā)展的重點扶持產(chǎn)業(yè)。從規(guī)模效率來看,多數(shù)地區(qū)為1.000,僅遼寧低于1(為0.999)、浙江高于1(為1.001),說明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),產(chǎn)業(yè)規(guī)模不是影響整個高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的決定因素,規(guī)模大小與規(guī)模報酬無明顯正相關(guān),產(chǎn)業(yè)資源投入量與技術(shù)效率也無明顯正相關(guān)。我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與西方發(fā)達國家相比處于起步階段規(guī)模偏低,尚不能形成規(guī)模效應(yīng)。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)屬于知識密集型產(chǎn)業(yè),對于人力資本的素質(zhì)要求較高,單純擴大規(guī)模并不能促進高新技術(shù)企業(yè)形成具有核心競爭力的產(chǎn)出。同時,我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在明顯的“粗放”特征,一些地方政府片面追求政績,忽視地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和布局;盲目扶持高新技術(shù)項目,造成我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模“大而不強、多而不專”。因此,各地區(qū)在發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)時應(yīng)先分析本地區(qū)的具體情況,不能急功近利,盲目發(fā)展。

表2 沿海地區(qū)2001—2015年技術(shù)效率與分解的特征分析

圖1表明,沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的TFP從2004年起開始發(fā)生明顯波動:2004年沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)TFP最高為1.324,這與當(dāng)時全球市場的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況有很大關(guān)系[21];2005年(0.998)回歸正常水平;2006—2007年由于政府“十一五”規(guī)劃(2006—2010年)中對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的扶持,TFP呈現(xiàn)不斷上升趨勢;2008年經(jīng)濟危機波及到了全球的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,使我國的產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到了影響。這一年的TFP僅為0.968,處于較低水平。2009—2012年,“十一五”與“十二五”規(guī)劃提出大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與全球經(jīng)濟危機經(jīng)濟復(fù)蘇乏力的雙重作用下,TFP波動較小。2015年在我國推進“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”與世界經(jīng)濟出現(xiàn)反“全球化”浪潮情況下,TFP下降明顯，僅為0.965,為最低水平,因此高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP受到政府產(chǎn)業(yè)政策與全球經(jīng)濟形勢雙重作用。同時,技術(shù)進步的變化趨勢與TFP的變化趨勢相似,表明我國的沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP的變化主要受技術(shù)進步影響。

圖1 沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解

5 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)影響因素

5.1 模型選擇和變量選擇

本文將全要素生產(chǎn)率(tfpit)作為被解釋變量,其他影響因素作為解釋變量,且TFP多為1左右的數(shù)值即具有刪截模型特點,解釋變量受到一定限制,普通最小二乘法(OLS)不再適用。Tobit模型是屬于標(biāo)準(zhǔn)的刪截模型,多用于當(dāng)因變量的觀測數(shù)據(jù)因受到某些限制而數(shù)據(jù)缺失的回歸分析。本文選擇利用最大似然法的Tobit模型,結(jié)合以往的相關(guān)研究,建立函數(shù):

tfpit=β0pgdp+β1open+β2market+β3benefit+β4human+β5city+β6structure+ε

(4)

式中,pgdp表示經(jīng)濟發(fā)展水平,利用當(dāng)?shù)厝司鵊DP來進行測度;open表示地區(qū)經(jīng)濟開放程度,參考徐春華與劉力的研究[22],利用當(dāng)?shù)谾DI占本地區(qū)生產(chǎn)總值的比重進行測度;market表示當(dāng)?shù)厥袌龌潭?參考樊綱、王小魯?shù)?016年的《中國分省份市場化指數(shù)報告》[23]、《中國市場化進程對經(jīng)濟增長的貢獻》[24]中的市場化指數(shù)進行測度,缺失年份使用指數(shù)平滑法對各省份數(shù)據(jù)進行補全處理;benefit表示社會福利程度,本文參考范靜泊、楊天宇的研究[25],社會保障支出、國家財政性教育經(jīng)費和政府預(yù)算衛(wèi)生支出三項綜合計算并除以當(dāng)?shù)啬昴┏Ｗ∪丝跀?shù)量得出人均福利作為社會福利程度測度;human表示人力資本投入強度,利用Ramp;D研發(fā)人員數(shù)量占從業(yè)人員年平均人數(shù)的比重來測度;city表示城市化率,利用非農(nóng)業(yè)人口占年末常住人口的比重來測度;structure表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),在我國工業(yè)化和城市化進程不斷推進的過程中對我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了巨大需求[26],并參考張同斌、范慶泉的研究[27],將當(dāng)?shù)氐诙a(chǎn)業(yè)增加值占當(dāng)?shù)谿DP比重作為市場結(jié)構(gòu)的測度;tfpit表示第i個省在t年的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率;β0,β1…β6,表示各個變量回歸系數(shù);ε表示誤差項。各項主要數(shù)據(jù)來源于2001—2015年的《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》。為了便于計算,對所有解釋變量的數(shù)據(jù)均取對數(shù)處理,對處理后的結(jié)果進行描述性統(tǒng)計見表3。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

5.2 結(jié)果分析

利用Stata13.0軟件進行Tobit回歸,結(jié)果見表4。回歸結(jié)果顯示:①社會福利水平(benefit)結(jié)果顯著,并與TFP呈正相關(guān),說明社會福利的改善能促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。一方面,人們對不同地區(qū)會“用腳投票”,高新技術(shù)人才會更傾向去社會福利較好的地區(qū)。因此,該地區(qū)能吸引大量人才,當(dāng)?shù)厝肆Y本的累積水平提高,間接促進高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。當(dāng)?shù)卣畱?yīng)提高本地區(qū)福利水平,增強當(dāng)?shù)氐奈ΑＡ硪环矫?社會福利支出與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)正相關(guān),說明社會福利支出對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)有直接的正向影響。企業(yè)通過制定有效的激勵機制來激發(fā)研發(fā)人員的勞動熱情,并促進生產(chǎn)力的提高從而研發(fā)出高技術(shù)產(chǎn)品為企業(yè)創(chuàng)造利潤。②人力資本投入強度(human)、地區(qū)對外開放程度(open)結(jié)果顯著與TFP呈負相關(guān)。結(jié)果表明,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)屬于知識密集型產(chǎn)業(yè)范疇,創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的源泉,科技研發(fā)需要更多且更高層次的技術(shù)人才。目前我國即使在沿海產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好的地區(qū),其研發(fā)人員所占高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比例較少,其人力資源投入效率偏低并產(chǎn)生負向影響,因此各地盲目依靠擴大產(chǎn)業(yè)規(guī)模和聚集從業(yè)人員數(shù)量并不能從根本上提高產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。地區(qū)對外開放程度的負相關(guān)說明,目前我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚處較低水平,長期處于產(chǎn)品價值鏈低端[2]。外資企業(yè)更多地看重國內(nèi)廉價勞動力,不會對我國高新科技產(chǎn)品研發(fā)上投入過多精力。同時,物美價廉的外資產(chǎn)品進入我國產(chǎn)品市場與本國高新技術(shù)產(chǎn)品競爭,增加了本國企業(yè)發(fā)展的難度,阻礙了本國產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)并不能通過地區(qū)加大吸引外資力度來促進,其效果可能會適得其反。③沿海地區(qū)市場化程度(market)、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(structure)結(jié)果顯著,并與TFP成正向相關(guān)的關(guān)系,說明地區(qū)市場化的推進對整個高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生積極影響。通過市場 “看不見的手”的調(diào)整使生產(chǎn)要素得到合理配置,促使企業(yè)研發(fā)成果更快轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品,增加企業(yè)利潤,促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時,通過市場的自由競爭,淘汰一批落后企業(yè),篩選出具有競爭力的高新技術(shù)企業(yè),使產(chǎn)業(yè)發(fā)展由量向質(zhì)轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對TFP有正向作用,說明第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)成長產(chǎn)生了積極影響。其中,第二產(chǎn)業(yè)增加值在當(dāng)?shù)谿DP中每增加1%,則全要素生產(chǎn)力提高0.38。加快我國的工業(yè)化建設(shè)要合理的利用高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,研發(fā)一批附加值高、對環(huán)境友好的工業(yè)產(chǎn)品。④沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平(pgdp)、城市化水平(city)結(jié)果不顯著。表明TFP與沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和城市化水平無明顯相關(guān),再次驗證技術(shù)效率分析沿海11省市區(qū)的差異。說明經(jīng)濟發(fā)展水平對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響較小,不同地區(qū)可以根據(jù)本地區(qū)實際情況來發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。我國城市化水平與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP無明顯相關(guān),說明沿海地區(qū)雖然人口流動性較大,但現(xiàn)階段嚴(yán)苛的戶籍制度影響了高新技術(shù)科研人才的流動。同時我國城市化水平相較發(fā)達國家,尚處較低水平,并不能顯著影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

表4 沿海各省市區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)力影響因素回歸結(jié)果

注:***、**、*分別表示變量在1%、5%、10%水平上顯著。

6 結(jié)論與討論

6.1 結(jié)論

本文采用DEA-Malmquist指數(shù)模型,以沿海11個省市區(qū)為研究單元,對2001—2015年高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP進行測度,并對其動態(tài)變化進行了系統(tǒng)性分析。同時,運用Tobit模型對沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響因素進行回歸分析[0]。主要結(jié)論為:①全球經(jīng)濟形勢與國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策顯著影響沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。通過分析2001—2015年沿海地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP動態(tài)變化,其波動趨勢與全球經(jīng)濟發(fā)展聯(lián)系緊密,同時各級政府針對產(chǎn)業(yè)的政策與規(guī)劃會影響TFP的增長。②沿海地區(qū)市場化程度、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展密切相關(guān)。通過回歸分析市場化程度與地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與TFP正相關(guān)。提高市場化程度與優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)能夠促進整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展。利用市場的自主調(diào)整,優(yōu)化本地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu),提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展是行之有效的手段。③社會福利能夠促進高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。產(chǎn)業(yè)發(fā)展對高新科研人才的依賴度較高。社會福利的提高能夠吸引大量的科研人才并形成人力資本的積累而提高整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率。政府應(yīng)該提供健全的社會福利環(huán)境,保障人才能“住得安心”。效率工資理論認為,適當(dāng)提高員工薪資水平可提高員工勞動生產(chǎn)率。企業(yè)為保障人才能發(fā)揮出效用,則需建立一套與市場經(jīng)濟相匹配的激勵價值,充分調(diào)動人才的研發(fā)積極性。增加科研經(jīng)費的投入和高層次人才的引進[28],提高員工福利從而增加高新科研人才對整個產(chǎn)業(yè)的貢獻度。④吸引外資企業(yè)與擴大產(chǎn)業(yè)規(guī)模對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的刺激作用有限。回歸分析表明,對外開放程度與人力資本強度與產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈負相關(guān)。我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速卻尚處較低水平,研發(fā)人員的缺失阻礙了產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,擴大產(chǎn)業(yè)規(guī)模不是形成規(guī)模效應(yīng)的充分條件,卻使人員缺失的窘境愈發(fā)凸顯。外資企業(yè)與政府間缺乏信息溝通,存在著對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的“道德風(fēng)險”,影響本國小規(guī)模企業(yè)的發(fā)展,對整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展不利。

6.2 討論

針對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)力測算并對其影響因素的分析,結(jié)合我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀得出以下結(jié)論:①我國目前以出口型經(jīng)濟為主,加強科技研發(fā),需研發(fā)出具有國際競爭力的產(chǎn)品,加快我國從“制造業(yè)大國”向“制造業(yè)強國”轉(zhuǎn)變。②加快地區(qū)市場化進程與優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)是促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展行之有效的手段。③提高社會福利水平能加快該地區(qū)人力資本集聚,提升產(chǎn)品研發(fā)能力,促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。④地方政府盲目擴大本地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和吸引外商投資并不能對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。

本文對我國沿海11個省市2001—2015年高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)力進行了測度,并系統(tǒng)性定量分析了動態(tài)變化,但仍然存在著諸多不足,有待做進一步研究:①在使用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型時,考慮到數(shù)據(jù)的可得性與準(zhǔn)確性,所選取的指標(biāo)數(shù)量不多,可能會造成計算結(jié)果偏誤。②通過分析影響高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的因素,發(fā)現(xiàn)社會福利水平對產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著影響,但如何影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展,定量得出社會福利與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長之間的關(guān)系,將成為今后的重要研究方向。

[1]約瑟夫·熊彼特.經(jīng)濟發(fā)展理論[M].北京:商務(wù)印書館,1991∶145-148.

[2]肖林.新供給經(jīng)濟學(xué)：供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革與持續(xù)增長[M].上海：格致出版社,2016∶160-161.

[3]Sternberg Rolf.Reasons for the Genesis of High-tech Regions-theoretical Explanation and Empirical Evidence[J].Geoforum,1996,(2)∶205-207.

[4]Levie J,Muzyka D.New Venture Growth in France：Do Local Government Policies Make a Difference?[M].Wellesley,Mas-sachusetts：Bobson College Press,1996.

[5]史丹,李曉斌.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素及其數(shù)據(jù)檢驗[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2004,(12)∶32-39.

[6]張同斌,高鐵梅.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增長與關(guān)聯(lián)效應(yīng)的國際比較——基于美、英、日、中、印、巴六國投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的實證研究[J].經(jīng)濟學(xué),2012,(3)∶847-868.

[7]麥均洪.中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素、地區(qū)差異和政策效應(yīng)分析——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2014,(6)∶9-16.

[8]曾淑婉.中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇影響因素研究——基于省際數(shù)據(jù)的空間計量經(jīng)濟分析[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2012,(9)∶76-78.

[9]Yang C H,Lin H L,Li H Y.Influences of Production and Ramp;D Agglomeration on Productivity：Evidence from Chinese Electronics Frms[J].China Economic Rview,2013,(27)∶162-178.

[10]Akihiro Hashimoto,Shoko Haneda.Measuring the Change in Ramp;D Efficiency of the Japanese Pharmaceutical Industry[J].Research Polity,2008,(4)∶1-8.

[11]Guan J C,Chen K H,Measuring the Innovation Production Process：A Cross-region Empirical Study of China′s High-tech Innovations [J].Technovation,2010,30(5-6)∶348-358

[12]潘霞,鞠曉峰,陳軍.基于因子分析的我國29個地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競爭力評價研究[J].經(jīng)濟問題探索,2013,(4)∶65-69.

[13]王立平,南永清.中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場結(jié)構(gòu)與研發(fā)效率——基于DEA-Tobit兩階段模型的實證分析[J].哈爾濱師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報,2014,(5)∶59-61.

[14]李洪偉,任娜,陶敏姜,等.基于三階段DEA的我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率分析[J].中國管理科學(xué),2012,(S1)∶126-131.

[15]楊清可,段學(xué)軍.基于DEA-Malmquist模型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的時空測度與省際差異研究[J].經(jīng)濟地理,2014,(7)∶103-110.

[16]王玉,許俊斌.中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的影響因素[J].經(jīng)濟管理,2011,(9)∶17-25.

[17]孫康,周曉靜,白龍,柴瑞瑞,山東半島藍色經(jīng)濟區(qū)全要素生產(chǎn)率時空演化研究[J].資源開發(fā)與市場,2016,32(5)∶522-526,613.

[18]Charnes A C W W.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research,1978,2(6)∶429-444.

[20]廖虎昌,董毅明.基于DEA和Malmquist指數(shù)的西部12省水資源利用效率研究[J].資源科學(xué),2011,33(2)∶273-279.

[21]許曦.世界高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及對重慶的啟示[D].成都：四川大學(xué)碩士學(xué)位論文,2004.

[22]徐春華,劉力.省域居民消費、對外開放程度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級——基于省際面板數(shù)據(jù)的空間計量分析[J].國際經(jīng)貿(mào)探索,2013,11(29)∶39-52.

[23]樊綱,王小魯,余靜文.中國分省份市場化指數(shù)報告(2016年)[M].北京：社會科學(xué)文獻出版社,2017∶214-215.

[24]樊綱,王小魯,馬光榮.中國市場化進程對經(jīng)濟增長的貢獻[J].經(jīng)濟研究,2011,(9)∶4-16.

[25]范靜泊,楊天宇.社會福利支出、人力資本與中國經(jīng)濟增長——基于省級面板數(shù)據(jù)的研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟管理,2012,(7)∶13-18.

[26]白永平,張曉州,郝永佩,等.基于SBM-Malmquist-Tobit模型的沿黃九省(區(qū))環(huán)境效率差異及影響因素分析[J].地域研究與開發(fā),2013,(2)∶90-95.

[27]張同斌,范慶泉.中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展水平的梯度變遷與影響因素[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2010,(11)∶52-65.

[28]關(guān)偉.大連高新園區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力評價研究[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2006,(2)∶229-232.

EvaluationonDevelopmentofHigh-techIndustryinChina′sCoastalAreas

SUN kang,JI Jian-wen,LIU Jun-feng
(Center for Studies of Marine Economy and Sustainable Development,Liaoning Normal University,Dalian 116029,China)

Based on the panel data of 11 provinces and cities in China′s coastal areas from 2001 to 2015,the DEA-Malmquist index was used to measure the total factor productivity of high-tech industry.With the Tobit model,introduction of “social welfare "indicators,the impact of high-tech industry factors regression was analyzed.The results showed that:①Affected by the government policy and the international economic situation,the development of high-tech industry in coastal areas as a whole was at a high level.②The degree of marketization,industrial structure and social welfare had a positive effect on the high-tech industry,the lack of Ramp;D personnel had a negative impact on the development of high-tech industry,attracted foreign investment,expand the industrial scale and increased the industry,the number of personnel on the development of high-tech industry was not significant.High-tech industry as a knowledge-intensive industry,the government should improve the number and quality of Ramp;D personnel on the basis of ensuring high degree of marketization,high-quality industrial structure and sound social welfare environment.

high-tech industry;marketization index;social welfare;malmquist productivity index;Tobit model

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.12.018

F403.7；F276.44

A

1005-8141(2017)12-1504-06

2017-10-08；

2017-11-25

遼寧省社會科學(xué)規(guī)劃基金項目“海水養(yǎng)殖視角下我省海洋漁業(yè)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級對策研究”(編號:L16BJY041)。

及通訊作者簡介：孫康(1963-),女,遼寧省大連人,教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向為技術(shù)經(jīng)濟與漁業(yè)經(jīng)濟。