新發展格局下創新驅動效率的統計測度研究

周濟營

(河南大學 經濟學院，河南 開封 475004)

1 研究背景與意義

在當前龐大的經濟規模下，我國“外循環”占國民經濟比重不斷下降，經濟社會的增長逐漸且必然轉移到依靠國內的經濟循環上來，如何通過創新構建出高水平的國內經濟循環體系、暢通國內經濟與要素循環，成為我國經濟社會能否實現高質量發展的關鍵。對此，我國提出了創新驅動發展戰略和構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，與我國改革開放初期“兩頭在外，大進大出”的發展模式不同，新發展格局更加注重國內要素的循環質量，將科技創新作為我國國內外雙循環的“中轉站”，創新驅動發展模式不僅能促進國內國際新發展格局的形成，新發展格局也能反過來促進我國創新效率的提升。

創新驅動是推動要素的市場配置和促進國內經濟高質量發展與循環的重要方法，對我國新發展格局下的創新驅動效率進行統計測度，定量、定性分析我國各個省(自治區、直轄市)創新驅動效率情況，構建與我國新發展格局內涵相結合、滿足新發展格局下對經濟社會發展質量新評測要求的創新驅動效率的統計測度模型，能為我國不斷提升創新效率、促進創新要素合理配置、測度各省份創新驅動效率等方面提供數據與方法參考，也能為了解我國創新驅動發展戰略的推進情況提供重要的評價指標。

因此，如何基于雙循環新發展格局要求，構建實用、科學的創新驅動效率的統計測度模型，具有重要的理論價值和實踐意義。

2 新發展格局下創新驅動效率評價體系構建

2.1 新發展格局下創新驅動效率內涵與機理

熊彼特認為，創新就是將一種從未出現過的生產方式、新的生產函數引入生產，從而形成一種新的生產能力，獲得新的利潤。彼得·德魯克認為創新就是通過創造新的產品和改變現有服務的方法，為客戶提供新的價值，提升客戶滿意度[1]。

美國管理學家加里·哈默(Gary Hamel)認為，在重要層次上，在各種創新模式驅動經濟社會發展中，作用最大的是管理創新。同時，效率是投入產出比，創新驅動效率是指用于創新驅動經濟增長的要素投入與創新驅動的產出之比[2]。

結合相關理論，可以認為創新驅動機制分為兩大階段，第一階段為創新成果產出階段，是指將與創新相關的要素投入轉變為創新成果；第二階段為創新成果轉化階段，是指將一定時期內現有的創新成果轉化為經濟上的發展與增長。

2.2 影響因素指標選取

2.2.1 制度創新因素

道格拉斯·諾思(Douglas North)認為制度創新是社會技術創新能力提升的重要因素，良好的制度創新可以促進技術的不斷增長與迭代，促進技術創新能力的提升[3]。

在新發展格局下，我國政府的主要職責是構建良好的創新環境，通過制度創新的方式化解創新過程中的體制機制障礙，為市場主體提供政策保障，不斷激發市場活力[4]。

2.2.2 科技創新因素

科技創新是生產力變革與生產能力提升的重要推動方法。為構建雙循環新發展格局，我國必須發揮好科技創新在國際國內循環中“中轉站”的作用，將科技創新作為經濟高質量增長的核心動能，通過科技創新占領經濟發展“制高點”，解決科技“卡脖子”問題。

2.2.3 創新文化因素

創新文化是指社會中追求不斷創新、開闊進取的精神風氣，創新文化的發揚有助于創新理念、創新價值觀在創新主體之間傳播，進而形成有利于創新的社會氛圍與思想條件，提高創新產出。

新發展格局下，為形成“大眾創新、萬眾創業”的社會氛圍，促進產學研機制的構建與完善，提升創新驅動效率，創新文化的發揚成為關鍵。

2.2.4 產業創新要素

產業創新是構建高質量產業鏈、占領國際產業鏈制高點、保障產業鏈的重要驅動力量，是促進產學研結合、發揮好創新成果、提升創新驅動效率的重要抓手，也是新發展格局下打通國內產業鏈、暢通國內經濟循環的重要因素，是構建雙循環發展格局的重要保障。

2.2.5 環境與資源創新因素

為實現以創新驅動經濟社會的可持續發展，就必須在經濟發展過程中重視環境污染與資源消耗問題，通過環境與資源創新減少單位產出下的資源消耗與環境污染程度，進而實現高質量可持續發展。

因此，環境與資源創新要素是決定創新驅動發展模式能否長久存在的關鍵因素，也是衡量新發展格局下創新驅動效率的重要指標。

2.3 創新投入、產出、環境變量篩選

文章結合新發展格局下創新驅動效率的影響因素，綜合選取較為重要的創新產出變量、創新投入變量和創新環境變量，所選變量如表1所示。

表1 三階段DEA模型采用變量

文章選取了2020年中國31個省(自治區、直轄市)在表2中所包含的宏觀數據，所選數據來源于《中國統計年鑒》和各省(自治區、直轄市)的統計年鑒，數據可靠性程度高，為模型構建提供了良好的數據基礎。

表2 篩選后的創新環境變量

2.4 數據標準化

為對所選數據進行標準化，文章將表3中所選數據中的正向與逆向數據類型進行如下操作：

表3 基于四階段DEA模型的2020年中國各省(自治區、直轄市)創新驅動效率評價

3 三階段DEA模型構建

三階段DEA模型最早由Fried等(2002)[5]提出，模型構建過程如下。

第一階段：在第一階段DEA模型的構建中，模型采用的是沒有分離環境變量、統計噪聲、管理無效率影響的原始數據，模型通常采用決策單元規模報酬可變的模型，并假設每一個決策單元的綜合效率值等于純技術效率與規模效率相乘。在投入導向的條件下，在規模報酬不變的DEA-CCR模型中加入條件假設：∑λj=1，j=1，2，3，…，n，從而得到以下公式。

其中，j為決策單元，X為投入變量，Y為產出變量，λi為第i個投入變量的權重，ε為阿基米德無窮小數，S-為產出松弛變量，S+為投入松弛變量。

第二階段：假設決策單元的生產現狀都符合柯布道格拉斯生產函數。

在隨機沖擊和決策單元產出水平αn的影響下，等式可以寫成：

將lnαn設為-μn，代表管理無效率項，通常假設其分布為指數分布、截斷正態分布和半正態分布，構建因管理無效率導致的松弛變量的SFA等式可以表示為：

Sin=f(Zn，βi)+Vin+μin

其中，Sin為松弛變量，f(Zn，βi)為隨機前沿函數，εi=Vin+μin為混合殘差項。

將外部環境因素對決策單元創新投入松弛變量的影響剔除，所用公式如下：

第三階段：將經過第二階段調整后的投入變量重新進行第一階段的相同操作，得到處于同一外部環境下各決策單元的效率值。

4 三階段DEA模型中存在的不足

三階段DEA模型采用SFA回歸的方法剔除外部環境因素的影響，但在使用SFA模型實現創新投入因素的松弛變量對創新環境因素進行回歸分析時，SFA模型假設所有決策單元的生產函數都為柯布道格拉斯函數，且為確定各環境變量與各投入松弛變量的函數關系，模型先使用普通最小二乘法進行回歸分析，再使用極大似然估計法的方法進行確定。根據相關理論研究[6]，上述模型在進行數據分析時存在下列五點問題。

一是實際數據無法滿足模型中樣本量足夠大的假定；二是31個省、自治區、直轄市的數據相互不獨立且不為相同分布；三是無法確定創新投入變量與創新投入變量之間的函數關系是線性關系還是非線性關系；四是不同創新環境變量對創新投入松弛變量的相關度相差較大；五是不同創新環境變量的參數檢驗結果相差極大。

5 四階段DEA模型構建與實證分析

5.1 模型構建思路與理論探討

考慮到剔除環境因素、管理無效率和統計噪聲時使用的公式為：

5.2 計算關聯度

5.2.1 確定關聯系數

考慮到現實中宏觀數據之間存在復雜聯系，且無法確定其分布情況的特點，文章采用了灰色理論中的關聯度分析方法[7]，并在關聯度分析中采用了不同ρ值的比較方法。

Δjk(i)=|T(i)-Hk(i)|

上式中，Δmin 和Δmax 分別表示投入松弛變量Tj與第k個環境變量Hk在各個決策單元所得的差值中的最大值和最小值，ξjk(i)為決策單元i中投入松弛變量和第k個環境變量的關聯系數，ρ為分辨系數。

5.2.2 確定ρ值

在計算關聯度系數時，若決策單元中數據出現數據大幅度波動，容易出現Δmax遠遠大于Δjk(i)，從而使得ξjk(i)的數值受Δmax取值影響較大，并在Δmax→∞時存在ξjk(i)→1，會使關聯度計算出現較大的偏差。

因此，為確定與創新投入松弛變量關聯度較大的創新環境變量，需要對關聯度ξjk進行兩兩比較，在確定ξjk的同時確定用于比較這兩對創新環境變量與創新投入松弛變量關聯度的ρ值。借鑒徐精明和吳長勤(1998)[8]等的不同ρ值構建方法，如在比較環境變量Hg和Hk與投入松弛變量關聯度的大小時，不同ρ值的取得采用如下公式：

得到ρ值后，利用關聯度計算公式進行關聯度計算，所用公式如下：

5.3 篩選環境變量

根據以上公式，對影響創新投入松弛變量的創新環境變量進行篩選，篩選結果如表2所示。

6 四階段DEA模型構建與實證分析

根據表2的環境變量篩選結果，將所篩選出的環境變量代替三階段DEA模型中的環境變量，進行數據分析，可得基于四階段DEA模型的2020年中國各省(自治區、直轄市)創新驅動效率評價如表3所示。相同外部環境下2020年中國各省(自治區、直轄市)創新投入松弛變量見表4。

表4 相同外部環境下2020年中國各省(自治區、直轄市)創新投入松弛變量

7 結論與展望

由表3可得，2020年中國有13個省(自治區、直轄市)的創新驅動效率不佳，其中，12個省的規模報酬呈現遞增的態勢，在現有創新驅動模式下仍有較大的發展空間，需要擴大創新投入、擴大產業規模。

其中，河北、河南兩省的創新驅動效率不佳，規模報酬呈現遞減態勢，需要提高創新成果轉化效率，用創新驅動產業升級。其余16個省(自治區、直轄市)的創新驅動效率良好，創新成果產出效率與創新成果轉化效率高，需要繼續保持現有創新驅動發展態勢。

由表4可得，2020年中國有4省的科學技術支出出現松弛情況，需要提高科學技術支出的使用效率：3省的社會保障和就業支出以及江西、湖南的一般公共服務支出出現松弛，表明這5省公共支出對創新驅動能力的提升效果不佳，需要探討新的社會保障與服務方案以促進經濟社會的發展；湖北、山西的規模以上工業企業R&D人員全時當量出現松弛情況，表明湖北、山西的工業企業R&D人員技術能力、創新能力需要提高，需要構建新的R&D人員培養方法，提高此類人員的科學創新水平；遼寧省的規模以上工業企業R&D經費出現松弛情況，表明遼寧省需要改變、引導企業合理利用R&D經費，提高R&D經費的產出效率，構建合理的經費使用方法，在新發展格局下堅持以創新驅動企業發展。