鄭州市科技創新的效率測度
——基于非期望產出的超效率SBM-Malmquist模型分析

王 菲,楊 運,劉 晨,周牧堯

(1.鄭州工程技術學院 經濟貿易學院,河南 鄭州 450044;2.華北水利水電大學管理與經濟學院,河南 鄭州 450046;3.鄭州市國投資產管理有限公司,河南 鄭州 450015)

一、引言

黨的二十大報告強調,“完善科技創新體系,堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位;加快實施創新驅動發展戰略。加快實現高水平科技自立自強。以國家戰略需求為導向,集聚力量進行原創性引領性科技攻關,堅決打贏關鍵核心技術攻堅戰”。在2021年9月召開的河南省委工作會議上提出要全面實施“十大戰略”,放在首位的便是實施創新驅動、科教興省、人才強省戰略。創新驅動是鄭州面向未來的核心戰略和推動城市轉型的源動力,提升科技創新能力,實現科技創新引領,驅動城市經濟增長,既是鄭州建設國家中心城市的題中應有之義,也是培育鄭州大都市區經濟發展新動能,使鄭州在引領中原城市群一體化發展、支撐中部崛起和服務全國發展大局中作出貢獻的重要現實支撐。

2022年12月,中國社科院于中國城市百人論壇2022冬季論壇發布了《2022年中國城市競爭力報告》,報告中指出中國城市科技創新競爭力排行中鄭州位居第15名,雖然較2021年的第18名有所提升,但整體看來仍比較靠后。另外,在建設國家中心城市的過程中,鄭州市在科技創新建設方面也暴露出一些短板。一是高端產業發展不足。鄭州產業鏈目前仍以中低端制造為主,高端核心環節相對缺失。二是高端技術人才欠缺。相比于其他中心城市,鄭州市在科技教育方面的資源較為匱乏,導致十分缺乏高精尖人才。三是科技研發投入與成果產出率較低。在高新技術企業、研發投入、科研成果產出、專利數量等方面與武漢、合肥等國家中心城市或者一線城市還有一定差距。若深究其原因,則是科研創新能力嚴重不足。鄭州市作為河南省省會、鄭洛新自主創新示范區的主體區域以及多重國家戰略實施的交疊區域,如何加速實現以鄭州市為頭雁的省域范圍內各城市之間的資源共享與協同創新,并在堅持開放包容、產業迭代、市場主導的原則下著力提升河南省的內生創新活力,全面推動科技創新與經濟高質量發展的協同融合,成為促進河南省經濟社會可持續發展的首要問題。

因此,本文將從靜態與動態的視角系統且深入地剖析鄭州市的科技創新效率問題,從而為推動鄭州市科技創新發展提供具有針對性的政策建議,著力激發創新活力,推進創新驅動高質量發展,實現經濟社會發展提質、提效、提速。

二、文獻綜述

科技創新能力在推動區域經濟發展以及促進社會發展進步方面具有重要作用,是區域競爭力的最重要組成部分[1]。國內外學者就創新效率的概念內涵、科技創新指標體系的構建以及區域科技創新成效評價進行了大量的研究,為我們深入認識和推動科技創新提供了寶貴經驗。

國外研究方面,創新之父熊彼特[2]最早定義了創新的五種情況并用“創造性破壞”解釋經濟發展的動態過程。此后,眾多學者的研究都證實科技創新可以內生帶動產業結構轉型升級,進而促進經濟高質量發展。就科技創新效率而言,創新效率能夠直接或間接地反映區域創新系統的水平和質量,揭示創新對經濟增長的刺激作用。只有提高科技創新效率,才能最有效地發揮科技創新的作用。然而,科技創新效率低下不僅造成科技資源的浪費,而且導致區域科技創新能力缺乏競爭力和可持續性。從評價方法來看,現有研究大多采用的是參數與非參數的效率評價方法。其中參數法最常用的方法是隨機前沿法(SFA),而非參數方法主要以數據包絡分析(DEA)為主。其中,DEA具有較強的客觀性,用于評估許多同質決策單元(DMU)的相對效率,被認為是評估效率的最佳方法。一些學者就國家層面的創新效率進行了豐富的研究[3]。如,Kou等[4]構建了一個動態網絡DEA模型來衡量經合組織國家的創新投資效率。另外,還有一些學者將科技創新發展過程中會對經濟產生負外部性的非期望產出引入模型,構建相應的非期望產出模型來評價科技創新效率。如,Mingran[5]通過構建包含非期望產出的三階段超高效DEA模型,衡量了2008年至2017年中國30個省份的綠色科技創新效率。Zhu等[6]將畢業生失業率作為非期望產出,采用全球馬爾姆奎斯特—倫伯格指數法評估2013—2013年中國2017所相關高校的科技創新效率,然后開發面板Tobit模型分析其影響因素。

國內研究方面,賈帥帥等[7]剔除外部環境的作用,選擇三階段DEA模型分析各地區規上工業企業科技創新效率,發現區域間工業企業科技創新效率的差距在擴大而非縮小。楊樹旺等[8]基于綠色創新視角,選用長江經濟帶11個省市2005—2014年的面板數據,運用含非期望產出的SBM模型和探索性空間數據分析(ESDA)方法,評價長江經濟帶的綠色創新效率及其空間分異特征,并采用面板Tobit模型對長江經濟帶綠色創新效率的驅動機制進行回歸分析。劉志輝等[9]利用“扎根理論”的方法流程構建了一套跨學科視角下的創新效率測度指標體系,同時針對經典效率測度模型的不足,圍繞創新活動的內部過程和周期特性,將動態網絡SBM模型與超效率模型和交叉效率的評價思想相融合,構建了區域科技創新效率測度模型。朱承亮[10]通過對2004—2017年有關國際比較的科技創新效率評價文獻進行總結歸納,進而以此建立科學合理的科技創新指標體系,并結合Bootstrap-DEA模型評價分析了我國與美、英、法、日、韓等35個國家之間科技創新效率的差異。由于DEA方法只能評估具有多輸入和多輸出的DMU的相對有效性[11],但它不能解決評估多周期動態效率的問題,因此大多研究采用Malmquist指數方法與之結合來填補這一研究空白,如謝潘佳等[12]為探索我國區域之間的科技創新效率的差異,運用超效率SBM模型與Malmquist指數相結合的方法對我國東、西、中部地區的科技創新效率進行測算,并結合Tobit模型分析了其影響因素。另外,還有學者將DEA模型與其他方法相結合對科技創新效率進行研究。如,李影等[13]將合作博弈方法與網絡DEA相結合,構建合作前和合作后的效率評價模型,并采用Shapley值分配合作收益,對中國30個省區市的產學研科技創新系統進行實證分析。

綜上所述,現有文獻對于科技創新效率的研究不論是從評價方法還是指標體系的構建方面的研究已經十分成熟。而與僅從靜態或動態的角度進行分析相比,本文提出了一種基于非期望產出的SBM-Malmquist模型,它能夠從動態和靜態兩個角度來全面考察科技創新效率。此外,目前的研究大多偏向于國家層面和重要經濟帶,缺乏對一些科技創新水平較低城市的深入分析。因此,本文對2011—2021年鄭州市科技創新效率進行深入評估分析,并進一步為推動鄭州市科技創新的發展建言獻策。

三、鄭州市科技創新發展成效及問題

從科技事業發展的成效來看,隨著體制改革的不斷深化,河南省科技發展水平及其對經濟的貢獻作用取得了長足進展,具體表現在以下幾個方面。

第一,從創新投入方面來看,鄭州市在研發領域的投入呈逐年增長趨勢。其中,規模以上企業資產總計從2011年的5172.99億元增長到2021年的11764.04億元,研發人員數也從2011年的2.50萬人增長到2021年的5.41萬人。同時,鄭州市的研發經費內部支出也呈現逐年增長的態勢,到2021年達到了310.44億元,相比2011年的48.53億元增長了5倍多。這反映了鄭州市在創新方面的積極態度和加強創新投入的努力。此外,固定資產投資也呈現逐年增加的趨勢,這表明鄭州市對創新基礎設施建設的投資也在逐年增加。另一方面,鄭州市在節能減排方面也有一定的投入。單位GDP能耗呈逐年下降的趨勢,從2011年的0.70萬噸標準煤/億元下降到2021年的0.35萬噸標準煤/億元。

第二,從創新產出方面來看,鄭州市的專利授權數、規模以上工業企業新產品銷售收入、技術合同成交額均呈逐年增長的趨勢。其中,專利授權數從2011年的6141件增長到2021年的62853件,增長了近10倍,顯示了鄭州市在科技創新方面不斷取得成果;規模以上工業企業新產品銷售收入從2011年的615.07億元增長到2021年的3542.56億元;技術合同成交額從2011年的50億元增長到2021年的306.5億元。這些數據表明,鄭州市在產出方面也在逐步提升創新能力。此外,全員勞動生產率也呈逐年提升的態勢,從2011年的0.10%增長到2021年的0.19%。這說明鄭州市的科技創新不僅促進了經濟增長,也為生產力提升做出了貢獻。勞動力整體素質的逐步提高,也有助于提升創新能力。單位GDP污染物排放量呈逐年下降的趨勢,從2011年的2577.68噸/億元下降到2021年的878.65噸/億元。

第三,從創新環境建設現狀來看,2014年,鄭州市出臺了《關于加快建設創新型城市的意見》《創新創業綜合體建設管理辦法》等政策措施,為加快鄭州市科技創新體制改革,以及建設有利于城市科技創新發展的生態環境提供助力。此外,為了更好地實現鄭州市科技體制的變革,鄭州市提出《進一步完善自主創新體系加快建設創新型城市的意見》,并配套出臺了11項具體的政策,從培育企業創新主體、創新平臺建設、科技創新人才培養以及成果轉化等多個方面采取相應的政策扶持,從而為鄭州市的經濟發展帶來強勁動力,并為其帶來良性的創新環境。2020年,河南省發布了《關于支持鄭州建設國家中心城市的若干意見》,意見指示要把鄭州建設成具有國際競爭力的中心城市,帶動我省乃至整個中原地區的飛速發展。之后,鄭州市更是出臺了《“十四五”戰略性新興產業發展總體規劃》,為接下來推動鄭州市科技創新發展提質進位具有重要戰略意義。

盡管鄭州近些年在科技創新投入產出及創新環境方面均有較大改善,但是在創新型城市建設中仍然面臨諸多挑戰。

首先,在科技教育方面的資源較為匱乏。目前鄭州市在科技、教育等領域的發展水平與其他中心城市尤其是位于東部地區的中心城市相比仍有較大的差距。高校、科研院所的數量以及科研人才的數量均不多。除去一些歷史因素的緣故,主要是鄭州市與其他中心城市相比不論是在科技教育方面的投入,還是在人才引進政策方面均存在較多的問題。此外,鄭州市還存在科技人才層次結構不平衡的問題。目前鄭州市缺乏高端技術的科研人才,與其他中心城市相比屬于國家一流人才的數量嚴重偏少,這樣的人才層次結構也能夠直接影響鄭州市的科技創新水平。

其次,科技研發平臺建設有待進一步提升。研發平臺是科技創新體系的重要組成部分,推動科技研發平臺的建設,對于促進研發成果轉化具有至關重要的作用。目前鄭州市僅有38個國家級技術研究中心,高水平的科技平臺相較于其他中心城市存在較大的數量差距。而且在基礎條件、人才隊伍、創新平臺運行以及資源共享等方面仍有較大的改進空間。

最后,產學研缺乏深度融合。產學研合作是企業、高校和科研院所在政府作用有限的情況下,加快科技成果轉化、提高科技創新能力的最有效途徑之一。近年來,鄭州市的高校與科研機構在科技領域的貢獻仍然集中在論文與基礎性研究上,而在實際應用方面,他們的工作卻存在嚴重不足。根據近兩年相關部門的數據顯示,鄭州市的高校研發了49172項科研成果,其中僅有12238項是應用型成果,而且實際轉化成果也只有4872項,僅為總產出成果的十分之一,表明鄭州市產學研合作產出效率較低,高校與科研機構之間缺乏深度融合。

四、測度模型與指標體系構建

(一)測度模型

本文所采用的效率評價分析方法結合了超效率SBM模型與Malmquist指數,通過構建科技創新投入與產出指標,借助Dearun軟件,對2011—2021年鄭州市科技創新效率進行測算與對比分析。

1.超效率SBM模型

DEA模型最初由Charnes等人于1978年提出,被稱為CCR模型,這是一種效率評估模型,不考慮回報率的變化。1984年,Banker等人提出了一種具有可變規模回報的效率評估模型,稱為BCC模型。這兩個模型已成為最經典和最常見的DEA模型。然而,BCC和CCR模型有兩個明顯的缺陷。第一種是基于徑向和角度的評估方法,它不考慮負外部性和其他意外輸出。這意味著在輸入冗余或輸出不足的情況下(即,當輸入或輸出存在非零松弛時),效率評估結果將被扭曲并可能被錯誤評估。Tone(2002)提出了一種非徑向和非角度SBM模型(基于松弛的測量)來覆蓋這一缺陷,該模型可以計算非射線上的松弛量和冗余。第二種是DEA計算往往導致多個有效DMU(決策單元)共存(即多個DMU的效率值為1),這使得無法做出進一步的命令。考慮到這一點,Andersen和Petersen(1993)提出了超效率DEA模型,將有效值擴展到1以上。

P={(X,Yg,Yb),x>X?,yg>Yg?,yb>Yb?,?≥0}

(1)

將非期望產出納入DMU后,SBM模型如式(2)所示。

(2)

其中S=(S-,Sg,Sb)為投入和產出的松弛變量,ρ為效率值。由于模型(2)為非線性,為便于計算,將轉換后的模型(2)通過Charnes-Cooper變換轉化為線性模型(3)。

(3)

為了保證更合理的效率評價值,有必要區分效率值為1的決策單位。因此,本文選擇超高效SBM模型來計算科技創新效率。模型表達式如(4)所示,其中目標函數值ρ*是決策單元的效率值。

(4)

2.Malmquist模型

采用Malmquist(ML)指數分析九大中心城市的科技創新效率的變化率。本文構造了t到t+1的ML指數。當ML指數在0-1的開放范圍內時,科技創新效率下降,而當ML指數大于1時,科技創新效率提高。此外,為了對科技創新效率進行動態分析,本文還將ML指標分解為技術效率指數(EC)和技術進步指數(TC)。方向向量定義為gt=yt-bt。因此,t-1指標的計算公式如下:

(5)

(6)

(7)

(8)

(二)指標體系構建

國內外學者和各級政府主要圍繞區域科技創新能力評價指標體系進行有價值的研究,但他們所構建的指標體系過于繁雜且缺乏可操作性[17],因此,本文將基于科技創新投入與科技創新產出兩個維度構建簡化指標體系,以考察鄭州市科技創新效率問題。結合現有科技創新效率測算的相關文獻以及考慮到數據可得性,本項目在鄭州市科技創新評價三級投入類選擇的是研發人員數(人)、研發經費內部支出(億元)、單位GDP能耗(萬噸標準煤/億元)、就業人數(萬人)、固定資產投資額(億元),三級期望產出類指標選擇的是專利授權數(件)、技術合同成交總額(億元)、規模以上工業企業新產品銷售收入(億元)、全員勞動生產率(%),三級非期望產出類指標選擇的是單位GDP污染物排放量(噸/億元)。具體指標說明如表1所示。

表1 科技創新指標說明

五、鄭州市科技創新效率測度

本項目數據主要來自歷年《中國科技統計年鑒》《鄭州統計年鑒》以及鄭州市統計公報。樣本數據時間限定于2011—2021年期間,部分缺失值的處理采用插補法補充。

(一)鄭州市科技創新效率靜態測度分析

基于時間序列數據的鄭州市科技創新效率測算。首先,在Dearun軟件中,選擇常規效率模型一欄中的CCR模型—產出導向與規模報酬不變CRS并計算得出結果,然后再次選擇超效率模型一欄中的SBM超效率模型與規模報酬不變CRS并計算得出結果。具體測算結果如表2、表3所示。

表2 基于傳統DEA模型的鄭州市科技創新效率變動及分解

表3 基于超效率SBM模型的鄭州市科技創新效率對比結果

通過表2傳統DEA模型的求解結果來看,樣本期間鄭州市科技創新效率除2016年外,均處于DEA有效。值得一提的是,雖然2016年鄭州市科技創新效率未達到1,但也高達0.988,這說明“十二五”以來,鄭州市在科技創新能力培育和發展方面基本實現了投入產出效益的最大化,創新驅動發展走上了內涵式的提質增效軌道。為進一步識別樣本期間鄭州市科技創新效率的差異性,提高測算的精度,本文選擇超效率SBM模型對原始數據進行測算分析,分析對比結果見表3。

由超效率SBM模型測算結果可知,樣本期間鄭州市科技創新效率的均值為1.036,處于DEA有效,表明鄭州市近些年來科技創新的發展取得了較高質量的成效。此外,鄭州市歷年的科技創新效率值能夠被明顯區分,并且我們可以發現相較于“十二五”時期鄭州市的科技創新效率,“十三五”時期的效率值明顯要高一些,表明鄭州市在樣本期間不僅能夠合理地配置科技創新資源,且在推動科技創新發展的過程中鄭州市的科技創新能力也在持續改善和提升。

(二)鄭州市科技創新效率動態測度分析

為進一步對鄭州科技創新效率進行橫向對比分析,本項目選擇了我國中心城市北京市、天津市、上海市、廣州市、重慶市、成都市、武漢市、西安市作為鄭州市的參照,將2011—2021年期間我國九大中心城市的DMU樣本數據交叉混合并基于Malmquist算法進行面板數據分析,結果見表4與圖1所示。

圖1 我國九大中心城市科技創新效率比較

表4 我國中心城市2011—2021年Malmquist指數及其分解結果

總體而言,我國九大中心城市科技創新全要素生產率呈波動趨勢,整體較好。在2021年達到了1.221,實現了較高質量的發展。然而在2014—2019年間,該效率出現了約16.1%的下降,由于綜合技術效率值始終接近于1,因此可初步判斷我國中心城市科技創新全要素生產率的下降主要是技術進步的下降所導致的。而在這期間技術進步的下降也體現出我國中心城市在科技創新發展方面存在的不足:首先,雖然我國中心城市的科技研究投入不斷增長,但科技研究投入總量稍顯不足,且來源結構亟待優化;其次,我國中心城市的科技創新人才結構不夠完善,社會支撐力度有待加強;最后,我國中心城市科技成果轉化應用不足,關鍵核心技術受制于人。此外,在2018—2021年間,我國中心城市科技創新全要素生產率觸底反彈實現快速增長,表明黨的十九大以來我國中心城市積極響應創新驅動發展戰略,推動以科技創新為核心的全面創新,并取得了良好的成效。值得一提的是,在樣本期間純技術效率與規模效率都較為穩定。從側面體現出,我國中心城市能夠合理配置科技創新資源,進而推動科技創新發展。

從時間維度分析來看,全要素生產率與技術進步在變化趨勢上較為接近,而純技術效率和規模效率均接近于1,故其綜合技術效率基本穩定。九大中心城市科技創新在2011—2021年間平均全要素生產率增長11.9%,綜合技術效率和技術進步的效率值均大于1。因此,可初步判斷:在樣本期間,九大中心城市的科技創新效率增長態勢良好。而且由于樣本期間它們的技術進步效率要明顯高于綜合技術效率(即純技術效率與規模效率的乘積),受此影響,相應的全要素生產效率也都實現了環比正增長。

就鄭州市而言,其樣本期的全要素生產效率相較于其他中心城市波動幅度較大,且效率值最高的次數分別在2013年、2017年兩次排名第一,其中2013 年的效率值高達1.499,而近三年鄭州市效率值卻處于較低水平,尤其2019年與2021年是鄭州市全要素生產效率最低的時期,其中2019年效率值僅為0.814,降幅居我國九大中心城市最高,但總體來看,鄭州全要素生產效率變動情況表現較為穩定,其樣本期的平均全要素生產效率幾何均值達到1.096,在我國九大中心城市中排在第五位,位于中游水平。但就近些年表現來看,鄭州市科技創新效率仍有較大提升空間。

六、加快科技創新驅動鄭州市經濟高質量發展的路徑選擇

(一)深化全方位市場主導的“放管服效”改革

國內外創新型區域發展的成功經驗表明,創新觀念的形成必須充分發揮市場的主導性功能,激活和釋放市場微觀主體企業的活力,政府必須減少對微觀領域的過度干預,讓位于市場機制,政府應將主要精力投入于頂層制度性設計和重點解決市場失敗問題。當前,國家主導實施的“放管服效”改革對創新氛圍優化與降低創新交易成本具有重要意義,但改革仍需要持續深入推進,比如:及時完善涉及市場準入的負面清單制度以適應創新環境下層出不窮的新業態、新模式,促使企業家精神和創新意識得到最大限度的鼓勵,避免因改革滯后而阻礙創新思維和創新成果的轉化;防止簡政放權過程中的形式主義,要認真調研和梳理各類行政審批環節的特點和作用,合理重構行政審批流程,提高監管人員的專業技術水平,強化監督管理的技術性,真正提高行政服務效率。

(二)打造多鏈條多層級協同聯動的創新生態體系

創新型區域建設既是一項環節眾多、影響深遠的系統性工程,更是一個區域全產業鏈條協同發展能力與核心競爭實力的集中體現。為此,需要強化創新驅動的綜合配套改革,通過產業、資本、教育、制度、技術等多個產業鏈條的融合發展來實現創新鏈條的順暢連接。有效的溝通渠道和協同機制能夠保證創新體系各環節的精準對接,更好地滿足創新供需的要求。提高政府服務效率,才能及時高效地解決高新技術產業發展過程中的問題,引領以高新技術產業為代表的創新型產業發展邁向新的高度。

(三)構建高水平開放共享的創新平臺

創新的前提是做好創新的基礎設施,創新的核心是集聚優質的要素資源,特別是高端技術人才,創新的保障是制定先導性的產業政策誘致創新變革。據統計,鄭州是河南省唯一的凈人口流入城市,吸引了省際流動人口的37%和省內流動人口的60%,《鄭州建設國家中心城市行動綱要(2017—2035年)》預計2035年人口規模將達到1350萬人,但鄭州的城市框架相比中部的武漢卻相差甚遠,鄭州在人口、經濟總量、消費能力等指標的首位度處于省會級國家中心城市的末位水平。因此,實施創新驅動的區域必須優化域內城市發展規劃,提供完善的創新基礎設施,對標國際一流創新型區域各項指標,著力解決短板問題,以達到國際一流創新型城市的標準。為了保障創新的成功,制定先導性的產業政策也是必不可少的。政府應聚焦鄭州關鍵領域和重點行業,尤其是交通物流樞紐和大都市區等戰略規劃。在引進高端創新人才方面,應完善相應政策并推進實施。同時,應積極推動與企業、高校以及科研機構產學研深度融合,形成引平臺和引人才之間的正向循環互動。

(四)加大知識產權保護力度

完善知識產權保護體系是實現科技創新的先決條件,它可以使創新活動更富有價值、更富有激勵、更富有生命力,也是平衡個體私人利益與社會公共利益的最優制度安排。加強知識產權保護是產權保護體系的核心內容,更是提升區域和國家核心競爭優勢的最大激勵以及減少關鍵技術領域“卡脖子”問題的重要舉措。為此,必須努力強化社會的知識產權保護意識、健全知識產權的司法保護體系、優化知識產權管理的體制機制、促進知識產權高質量發展,從而為鄭州創新環境的日趨改善與創新活力的持續激發提供長效性的制度保障。同時,還應該積極適應人工智能、大數據、區塊鏈、云計算等新技術發展的客觀要求,探索這些領域知識產權保護的特點、規律與政策問題,引導新興技術與產業發展深度融合,帶動經濟社會高質量發展。

(五)完善以創新為引領和支撐的現代化產業體系

創新型區域的發展最終要體現為產業結構的優化升級,因而必須推動農業現代化發展,必須以戰略性新興產業和高新技術產業為支撐,必須以現代服務業與先進制造業的深度融合為導向,著力促進與經濟持續高質量發展相適應的現代化產業體系。要深入洞察產業發展趨勢,提升新技術、新領域的研發投入力度,強化創新孵化功能,積極運用大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等前沿技術改造和提升傳統產業以及布局和發展新興產業,培育具有極強創新領導力、核心競爭力和區域輻射力的高科技領域的領袖企業。要大力培育和發展先進制造業與現代服務業產業集群,尤其是增強生產性服務業對制造業的支撐力與聯動力,在更高層次上實現二者的協同創新與融合發展。同時,也要充分利用國內與國外兩個市場的資源,持續發揮交通區位優勢,秉承開放包容的理念做好外資引進工作,吸引高新技術產業布局鄭州,以鄭州為核心,輻射全國乃至世界。