中部六省創(chuàng)新效率測度及影響因素研究

朱 鈺，楊 鋒，張孝琪

(1.安徽工程大學 管理工程學院，安徽 蕪湖 241000;2.中國科學技術(shù)大學 管理學院，安徽 合肥 230026)

中部地區(qū)承東啟西、連接南北，具有重要的戰(zhàn)略地位。近年來在國家中部崛起戰(zhàn)略的推動下，中部地區(qū)加快發(fā)展，取得了一定的成果，這與從中央到地方重視技術(shù)創(chuàng)新投入是分不開的。然而，“高投入、高產(chǎn)出”與創(chuàng)新績效并不是一個簡單的線性關(guān)系[1]。越來越多的學者用創(chuàng)新效率來反映創(chuàng)新績效水平，這里的創(chuàng)新效率是一個相對的指標，指的是保持投入不變的情況下，盡可能地增加產(chǎn)出；或者在保持產(chǎn)出不變的情況下，盡可能地減少投入[1-3]。促進中部地區(qū)發(fā)展本質(zhì)上取決于中部地區(qū)創(chuàng)新效率的提升[3]，特別是當前，我國正處在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級、新舊動能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時期，只有依靠創(chuàng)新才能驅(qū)動發(fā)展，為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供有力支撐。

研究區(qū)域創(chuàng)新效率，首先要對其進行科學地測評，學者們從省級行政區(qū)域、地理區(qū)域(如“中部”)以及某一特定地區(qū)(如“長江經(jīng)濟帶”)等角度進行了評價[3-5]，但這些研究都是把區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)當做一個“黑箱”，只從系統(tǒng)整體投入和產(chǎn)出的角度來進行測度，這樣做的結(jié)果是既容易高估該區(qū)域的創(chuàng)新效率又難以找尋效率低下的根源[6]。有學者開始對區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中的三大創(chuàng)新主體高校、科研機構(gòu)和企業(yè)的創(chuàng)新效率進行考察[7-8]，但沒有放在一個整體系統(tǒng)內(nèi)進行評價。

為了進一步考察影響創(chuàng)新效率值背后存在的深層次原因，學者們展開了對外部環(huán)境因素的分析。相關(guān)研究中，由于區(qū)域的差異和創(chuàng)新主體的不同導致各類結(jié)果均有發(fā)現(xiàn)。比如政府支持對區(qū)域整體和三大創(chuàng)新主體的效率有促進、抑制和有條件影響三種代表觀點[9]。齊亞偉[7]的研究顯示地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境對科研機構(gòu)和企業(yè)的創(chuàng)新效率有顯著的正向影響，但對高校創(chuàng)新效率的影響不顯著。韓先鋒[10]等的研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平對三大創(chuàng)新主體的效率雖然都有促進作用，但作用強度不同。

從研究方法上來看，隨機前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)都是比較常用的效率測度方法，后者不需要事先估計生產(chǎn)函數(shù)，能夠較好地展開拓展，被廣泛用于創(chuàng)新效率的評價研究中，但無法對影響效率的外部環(huán)境因素做進一步的分析[11]。為了解決這個問題，Tobin[12]提出了Tobit模型，將通過DEA測度出來的效率作為因變量，外界環(huán)境因素作為自變量，通過回歸分析結(jié)果來判斷環(huán)境因素對效率值具體的影響情況[13]。

基于此，研究將區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)解構(gòu)為高校、科研機構(gòu)和企業(yè)三大主體進行創(chuàng)新活動的3個并列子系統(tǒng)，采用并聯(lián)DEA模型測度中部六省的區(qū)域整體及三大主體的創(chuàng)新效率，在此基礎(chǔ)上，利用Tobit回歸模型實證分析外界環(huán)境因素對它們的影響。實證結(jié)果表明，考察期內(nèi)，中部六省整體效率無一有效，主要原因是內(nèi)部的創(chuàng)新子系統(tǒng)效率低下，此外，外界環(huán)境因素對創(chuàng)新主體的影響呈現(xiàn)出明顯的差異性。

1 中部六省創(chuàng)新效率測度

1.1 并聯(lián)模型的構(gòu)建

根據(jù)現(xiàn)有文獻和實地調(diào)查，將區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)解構(gòu)為3個并列的創(chuàng)新子系統(tǒng)A、B和C，如圖1所示。其中XA+XB+XC=X,YA+YB+YC=Y，即每個子系統(tǒng)的投入之和等于系統(tǒng)總投入，相應(yīng)地，系統(tǒng)總產(chǎn)出就是每個子系統(tǒng)的產(chǎn)出之和。如前所述，如果采用傳統(tǒng)的CCR模型測度，由于只看到系統(tǒng)的總投入X和總產(chǎn)出Y，測算出來的效率值會有偏差。因此，基于楊峰[6]等和Kao[14]提出的并聯(lián)結(jié)構(gòu)DEA模型的思想對區(qū)域整體及創(chuàng)新主體效率進行評估，不同于之前的文獻，這里的區(qū)域創(chuàng)新效率不是單獨計算得出，而是考慮所有子系統(tǒng)，即當三大創(chuàng)新主體均為DEA有效時，該省際區(qū)域創(chuàng)新效率有效。

圖1 區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)并聯(lián)結(jié)構(gòu)圖

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1.2 指標體系與數(shù)據(jù)來源

在投入指標的選取上，絕大多數(shù)學者們都認可創(chuàng)新生產(chǎn)需要人才和資金的投入[4-5,7]，因此，研究選取研發(fā)人員全時當量和研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出作為投入指標；產(chǎn)出指標方面，有學者從知識產(chǎn)出角度出發(fā)選擇專利數(shù)據(jù)作為衡量指標，也有學者認為專利不足以反映創(chuàng)新成果的市場化水平因而選用新產(chǎn)品銷售收入作為衡量指標[2,4]。但是區(qū)域創(chuàng)新過程作為一個復(fù)雜的生產(chǎn)系統(tǒng)，三大創(chuàng)新主體高校、科研機構(gòu)和企業(yè)的產(chǎn)出成果形式不同，因此，越來越多的學者們采用多指標來測度效率值[7]。基于此，研究選取專利申請數(shù)和科技論文數(shù)作為高校和科研機構(gòu)的產(chǎn)出指標；選取專利申請數(shù)和新產(chǎn)品銷售收入作為企業(yè)的產(chǎn)出指標。數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。此外，鑒于創(chuàng)新過程不能一蹴而就，已有文獻大都認為在創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的指標選取上需要考慮滯后期的問題，但在滯后期時間段的選取上，并無一個通用的標準[15]，基于文獻回顧和簡單的線性回歸分析，研究選取了1年的滯后期，即投入指標為2011～2015年的數(shù)據(jù)，產(chǎn)出指標為2012～2016年的數(shù)據(jù)。

1.3 測度結(jié)果與分析

運用Matlab對式(1)和式(2)進行求解，測算出中部六省2011～2015年的區(qū)域整體及高校、科研機構(gòu)和企業(yè)的創(chuàng)新效率，結(jié)果如表1所示。由表1可知，從整體來看，六個省份的區(qū)域整體效率在考察期內(nèi)呈現(xiàn)出一個波動不穩(wěn)定的情況，相鄰年份有增有減。從三大創(chuàng)新主體來看，山西省的科研機構(gòu)創(chuàng)新效率在2011～2015年是平穩(wěn)有效的，安徽省和湖南省的企業(yè)創(chuàng)新效率在考察期內(nèi)持續(xù)平穩(wěn)有效，河南省的高校創(chuàng)新效率值在考察期內(nèi)始終為1。除此之外，其余各主體的效率也呈現(xiàn)出波動的狀態(tài)。為了更好地比較中部六省之間的差異，研究將各個省份的區(qū)域整體與三大創(chuàng)新主體的創(chuàng)新效率均值做了一個對比，結(jié)果如圖2所示。從圖2可知，中部六省在考察期內(nèi)的區(qū)域整體創(chuàng)新效率無一達到有效，其中山西省最低，河南省次之；安徽省的區(qū)域整體效率最高。從創(chuàng)新主體來看，山西省的高校和企業(yè)的創(chuàng)新效率均值最低，導致其區(qū)域整體創(chuàng)新效率最低，江西省的三大創(chuàng)新主體效率雖然在考察期內(nèi)無一為1，但每項效率值都高于六個省份的平均值，因此，該省的區(qū)域整體效率值僅次于安徽省，排名第二。

為了觀察區(qū)域效率和三大創(chuàng)新主體效率之間的關(guān)聯(lián)度，研究采用了相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示。由表2可知，高校效率、企業(yè)效率與區(qū)域效率高度正相關(guān)，表明中部六省的區(qū)域創(chuàng)新主要依靠高校和企業(yè)來完成。其中，企業(yè)效率的相關(guān)系數(shù)更大，說明它們是企業(yè)主導型，這也充分體現(xiàn)了“提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力”是實現(xiàn)“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”的關(guān)鍵。科研機構(gòu)的創(chuàng)新效率與區(qū)域整體效率在統(tǒng)計上無顯著相關(guān)性，這也解釋了前文中雖然山西省的科研機構(gòu)效率在考察期內(nèi)都為有效，但由于和區(qū)域整體效率顯著正相關(guān)的高校、企業(yè)效率低下，所以山西省的區(qū)域整體效率排在最后。而科研機構(gòu)與高校效率呈現(xiàn)負相關(guān)，從區(qū)域整體來說，高校和科研機構(gòu)同屬于創(chuàng)新主體，應(yīng)該是互惠互利的合作關(guān)系。但是，由于二者研究經(jīng)費主要來自于政府，又同樣重視專利申請和論文發(fā)表等科研成果的產(chǎn)出，因此相互之間會存在“類似競爭”的關(guān)系。

圖2 中部六省區(qū)域整體和三大主體創(chuàng)新效率比較

表1 中部六省區(qū)域整體及三大創(chuàng)新主體效率評價結(jié)果

表2 區(qū)域整體創(chuàng)新效率與三大創(chuàng)新主體效率相關(guān)性分析

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著

2 創(chuàng)新環(huán)境對中部六省創(chuàng)新效率的影響

研究通過并聯(lián)DEA測度了中部六省的區(qū)域整體和三大創(chuàng)新主體的效率，本部分將它們作為被解釋變量，考察外界環(huán)境因素對它們的影響。

2.1 變量選取和數(shù)據(jù)來源

影響創(chuàng)新效率的環(huán)境因素眾多，全部列舉出來既無必要也不現(xiàn)實，基于現(xiàn)有文獻和數(shù)據(jù)的可得性，研究選取以下幾個指標作為解釋變量：考慮到創(chuàng)新活動需要良好的知識產(chǎn)權(quán)制度來激勵和保障，因此選取由國家知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展研究中心發(fā)布的知識產(chǎn)權(quán)綜合發(fā)展指數(shù)來表征知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展水平，數(shù)據(jù)來源于《中國知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展狀況評價報告》。除此之外，地區(qū)的教育水平、信息化基礎(chǔ)、政府對創(chuàng)新的支持力度以及經(jīng)濟環(huán)境也都是非常重要的環(huán)境影響因素[2,7,10]，研究選取教育支出占GDP的比重、萬人國際互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、科技支出占GDP的比重以及人均GDP作為度量指標，以上數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域創(chuàng)新能力監(jiān)測報告》，有關(guān)變量的定義如表3所示。

2.2 實證結(jié)果與分析

采用面板數(shù)據(jù)的Tobit模型來分析上述各環(huán)境因素對中部六省區(qū)域整體以及三大創(chuàng)新主體效率的影響，結(jié)果如表4所示。由表4可以看出，知識產(chǎn)權(quán)綜合發(fā)展指數(shù)越高，創(chuàng)新效率越高，但是對科研機構(gòu)的影響在10%水平上呈現(xiàn)負相關(guān)，說明在一定程度上抑制了科研機構(gòu)的創(chuàng)新效率，可能是因為科研機構(gòu)主要面向應(yīng)用研究，如果技術(shù)成果轉(zhuǎn)讓的細則條框過多，就會抑制科研人員的創(chuàng)新積極性。

表3 變量定義表

表4 環(huán)境影響因素回歸結(jié)果

教育支出占當?shù)谿DP的比重這一變量對高校、企業(yè)和區(qū)域整體創(chuàng)新效率全部呈現(xiàn)正相關(guān)影響，且都在1%的水平下顯著，證實了良好的教育環(huán)境能有效促進創(chuàng)新效率的提升。不過對科研機構(gòu)而言，回歸系數(shù)為負，但沒有通過顯著性檢驗，說明科研機構(gòu)的創(chuàng)新效率與當?shù)氐慕逃h(huán)境之間的關(guān)系并不確定。

信息基礎(chǔ)環(huán)境對中部地區(qū)的整體創(chuàng)新和企業(yè)創(chuàng)新效率都呈現(xiàn)負相關(guān)，且分別在10%和5%的水平下顯著。一方面中部地區(qū)的信息基礎(chǔ)設(shè)施還在不斷地完善建設(shè)中，另一方面，相對于東部來說，中部地區(qū)的企業(yè)吸收能力不足，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用意識不強，沒有利用信息化達到提高創(chuàng)新效率的目的。此外，高校面向基礎(chǔ)研究，信息環(huán)境在達到必要的配置后，對基礎(chǔ)研究創(chuàng)新效率的促進效應(yīng)就不明顯了，但對面向應(yīng)用研究的科研機構(gòu)創(chuàng)新效率仍有顯著的促進作用。

政府支持對區(qū)域整體、科研機構(gòu)和企業(yè)的創(chuàng)新效率影響均未通過顯著性檢驗，而對高校創(chuàng)新效率的影響在1%水平上顯著為負。直接財政上的支持主要是通過增加創(chuàng)新要素投入來激發(fā)創(chuàng)新生產(chǎn)，由此可見并不能提高創(chuàng)新效率，甚至對高校的創(chuàng)新效率還產(chǎn)生了負作用。政府應(yīng)該考慮采取其他的支持措施。

人均GDP對區(qū)域整體和高校效率的影響系數(shù)為正，但都沒有通過顯著性檢驗，說明經(jīng)濟環(huán)境對這兩項創(chuàng)新效率的推動作用暫未表現(xiàn)出來。人均GDP對企業(yè)的影響在1%水平上顯著為正，企業(yè)的創(chuàng)新投入主要來源于自身和市場，因此地區(qū)經(jīng)濟環(huán)境越好，企業(yè)越容易獲得資金。科研機構(gòu)與市場打交道較多，是市場主體之一，同時研究的科研機構(gòu)是國有機構(gòu)也是公益主體，雙重主體讓科研機構(gòu)一方面能從政府處獲得資金，另一方面能從市場上獲得資源，容易產(chǎn)生冗余，這也解釋了人均GDP對科研機構(gòu)的影響在5%的水平下顯著為負。

3 結(jié)論

研究運用并聯(lián)DEA模型測度了中部六省的區(qū)域整體、高校、科研機構(gòu)和企業(yè)的創(chuàng)新效率，在此基礎(chǔ)上采用Tobit回歸模型，考察了外界環(huán)境因素對區(qū)域創(chuàng)新和創(chuàng)新主體績效的影響。實證結(jié)果表明，在考察期內(nèi)，中部六省的區(qū)域整體效率均未達到有效，相鄰年份的效率值有增有減，波動性較大，不同于現(xiàn)有文獻只關(guān)注區(qū)域整體效率，研究打開區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)“黑箱”，發(fā)現(xiàn)整體效率未達到有效的原因是區(qū)域內(nèi)至少有一個創(chuàng)新主體效率不高。因此，各省應(yīng)結(jié)合自身實際情況，有針對性地加強引導效率低下的創(chuàng)新主體提高自身效率。此外，通過面板Tobit模型考察了知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展水平、教育環(huán)境、信息基礎(chǔ)環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境和政府的財政支持等環(huán)境因素對創(chuàng)新效率的影響，發(fā)現(xiàn)存在明顯的異質(zhì)性。

基于前述研究結(jié)果和分析，研究提出政策建議：在堅決貫徹國家創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的前提下，充分結(jié)合中部創(chuàng)新發(fā)展的水平和特點，認識到高校、科研機構(gòu)和企業(yè)不同的特性，積極探索創(chuàng)新支持模式，使“幫扶”能夠真正落到實處。提升知識產(chǎn)權(quán)管理能力和水平，于法周延，于事簡便，完善知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)體系，避免過多的行政干預(yù)。加大信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高互聯(lián)網(wǎng)使用普及率，政府可以攜手信息網(wǎng)絡(luò)服務(wù)企業(yè)，對傳統(tǒng)企業(yè)開展市場教育，幫助企業(yè)從內(nèi)部信息化改造到外部網(wǎng)絡(luò)營銷推廣等方面提供必要的信息技術(shù)培訓。