數字化背景下科創產業要素市場化配置的水平測度與動態演進

耿成軒,魏佳慧

(南京航空航天大學 經濟與管理學院,江蘇 南京 211106)

一、 引 言

新一代科技革命驅動我國進入數字經濟時代,中國經濟由高速增長轉向高質量發展,數字化變革使數據要素成為經濟社會發展的核心驅動力,帶來科技創新方式和社會發展方向的轉變。十九屆五中全會提出加快數字化發展,以創新驅動、高質量供給引領和創造新需求。2021年10月習近平總書記在中央政治局學習時指出,發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。數字經濟作為經濟發展的新動能,數字化的相關研究也逐漸由專業領域向泛領域延伸,轉向數字經濟產業化以及與各領域的融合性研究。

數字化發展可以充分發揮我國海量數據資源和豐富的應用場景優勢,保障要素市場化配置在經濟高質量發展中的作用。我國要素市場化改革在填補要素市場短板過程中逐步正視數據要素的重要性。2020年中共中央《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》從國家戰略層面將數據要素與資本、技術、勞動力、土地傳統要素并列為重要的五大市場要素。2021年國務院《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》強調聚焦產業發展需求,全面提高要素協同配置效率。以數據要素為核心的數字經濟,對促進資源要素流動、打破時空界限以及提升科技創新和生產力都具有乘數效應。2022年國務院《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》明確指出現階段要素市場相對滯后,需要充分發揮市場在資源配置中的決定性作用,進一步探索和拓展傳統要素和新興要素市場化配置的范圍和程度。

在由傳統要素轉向新興要素驅動創新發展階段,科創產業作為現代產業的重要組成部分,是推動社會創新發展的關鍵產業。這類產業以市場為導向,擁有持續創新的自主知識產權、核心技術或市場認可的其他研發成果,科技成果轉化能力突出,具備科技和創新雙重屬性,是創新驅動發展的助推器[1]。要素市場化配置改革則是激發經濟內生增長動力和市場活力的關鍵環節,在激烈的全球科技競爭下,發揮科創產業的前瞻導向性作用,必須從我國數字經濟的時代背景出發,將要素配置從行政化轉向市場化。基于上述背景,本文重點關注以下問題:如何構建科創產業要素市場化配置體系?如何科學測度科創產業要素市場化配置水平?科創產業要素市場化配置的區域差異和發展趨勢是怎樣的?

因此,對接國家戰略,建構以科創產業為依托,數字化背景下的要素市場化配置綜合評價指標體系,對要素配置情況進行實際測度和分析,具有重要的理論和現實意義:(1)從多維要素和市場化程度出發,豐富要素市場化配置理論體系;(2)為數字化與各領域的融合發展提供科學視角,并為科創產業實際發展奠定理論基礎;(3)將要素賦能、產業升級、地區發展的探索扎根于現實情境,為管理者提供經驗證據和實務指南;(4)識別科創產業所處的發展階段,進一步把握產業的發展趨勢,了解發展瓶頸。

二、 文獻述評

1.科創產業的相關研究。科創產業在學界沒有官方的清晰釋義,但相關研究對其概念的界定大致相同。王洪亮(2021)和汪建(2020)的研究中明確界定,科創產業是以高新技術企業和戰略性新興企業為主,以市場為導向,擁有持續創新的自主知識產權、核心技術或市場認可的其他研發成果,科技成果轉化能力突出的產業[1-2]。仍有部分文獻以科創板定義科創企業,選擇采用科創板上市企業為樣本進行研究[3-4]。對于科創產業具體包含的企業類型在各類文獻的研究過程中各不相同,但大多數文獻傾向于選擇少量的科創企業為代表進行實證研究。或許是受制于數據可得性的問題,采用問卷發放和人員采訪的方式進行數據收集和研究開展的文獻居多[5-6]。高技術企業是科創產業中的高頻詞匯,它仍然是科創產業的核心板塊[7]。科創板企業屬于科創產業的組成部分,由2019年正式開板,陸續出現在大眾視野,可以作為科創產業發展的風向標。

2.數字經濟的測度研究。數字經濟是以互聯網底層技術為依托,展現為大數據模式的新型經濟形態[8]。近年,經濟活動的重大創新與數字化緊密相連,把現代生產要素具象為技術應用和數字信息,把生產媒介具象為網絡平臺,把現代通信技術作為提高配置效率和改善經濟結構的關鍵因素,在微觀層面關注參與者在數字網絡環境下的互動表現與創新產出[9]。我國權威組織對數字經濟的測度集中在2017年,其中,賽迪數字經濟指數(DEDI)在研究中應用較為廣泛,在技術型數字經濟維度采用的是高技術產業的相關變量。學者在數字經濟多維度復合指標體系中,大多將數字經濟分為數字基礎設施、數字產業和數字治理等幾部分[10-11]。數字產業化部分所用到的計算機、通信技術、軟件等產業多隸屬于科創產業,因此,數字產業化指標可以將科創型企業的部分數字化信息涵蓋進來。

3.要素市場化配置的測度研究。中國的市場化問題主要涉及資源配置方式的轉變,也即由傳統的政府行政干預向市場自主調節轉化的過程。早期,各位學者對市場化的定義存在一定的差別,但均認可了市場化是資源配置方式的變更過程,也即政府行政干預資源配置向市場自主調節資源配置的轉變。直到樊綱指數的出現,樊綱的定義超出了傳統的資源配置方式范疇,涵蓋了各個參與主體行為的轉變過程與互動過程,較之傳統的定義更加全面準確,這也是樊綱定義得到學界廣泛認可的重要原因[12]。

要素市場化是市場化的一部分。要素市場化的正面測度是指建立指標體系或采用替代指標,反面測度則是采用要素價格扭曲或要素錯配。樊綱等(2003)采用加權平均構建市場化評價指標,主要圍繞市場與政府的關系、非國有經濟的發展等六個方面展開[13]。在樊綱指數出現后,研究者普遍采用樊綱指數中的一級指標——要素市場發育程度來對要素市場化進行衡量,也有部分學者在樊綱指數的基礎上拓展指標體系進行衡量[14-15]。盧現祥和王素素(2021)采用熵權法構建的市場化評價體系則是從市場化的角度,通過市場化環境水平、市場化運作水平和市場準入水平三個維度進行測度,將五大要素融于市場化維度之中[16]。其中,在市場化環境水平的要素流動部分,明確提到五大要素,但對土地、數據要素指標的選取比較簡略。張虎和劉宇笛(2022)的研究非常直觀地將土地、勞動力、資本、技術和數據五大要素分為五個一級指標進行了綜合測度[17]。也有部分學者只測度了某一特定要素的市場化程度[18-19]。

現有研究取得了許多有價值的成果,但也存在值得進一步深化與拓展之處:對數字經濟、要素市場化配置、科創產業都是孤立視角研究,缺乏三者之間交叉互動關系的融合性研究。除此之外,從科創產業研究來看,定義相對明確但研究多以小部分科技型企業為代表,沒有將科創產業廣泛定義下的企業納入研究體系。從數字化測度來看,更多側重于技術應用等方面,但其與科技創新之間的緊密聯系,需要進一步探索數據要素在科創企業中的表現。從要素市場化測度范圍來看,區域要素市場化指數成為主流,從單個行業或單個產業范圍構建指標體系測算綜合指數的研究微乎其微,其算法主要是主觀選取變量建立指標體系,以及采用加權平均或熵權法取值,缺乏一定的規范性。

針對上述研究局限,本文在現有研究基礎上,基于我國數字經濟發展背景,對科創產業要素市場化配置指標體系進行科學篩選,并采用“縱橫向”拉開檔次法對指標體系進行測度,通過三維核密度和馬爾科夫鏈分析各省、市發展趨勢。主要研究貢獻體現為:(1)將數字經濟、要素市場化配置、科創產業納入一個統一的研究框架,建構以科創產業為依托,數字經濟為背景的要素市場化配置綜合評價體系,豐富和拓展了科創產業以及要素市場化相關領域的研究。(2)對科創產業科學釋義下企業的廣泛性進行實際考量,在科創產業既定概念下,將符合廣泛定義的科創企業納入本文研究樣本。采用6個國家項目認證的上市公司作為本研究的科創產業組成,使研究結果更貼近科創產業的實際情況。(3)優化模型工具與分析方法,采用主觀與客觀相結合的方法對指標體系中的變量進行篩選和優化,使指標體系的建立更符合科學性、明確性、系統性、代表性和實用性原則。(4)靜態與動態相結合,在靜態測度水平基礎上,動態分析我國各區域科創產業要素市場化的波動情況和發展類型,為促進不同地區科創產業要素市場化改革和要素市場一體化建設,提供有價值的理論詮釋與經驗證據。

三、 指標體系的構建與數據來源

(一) 指標體系建立原則與思路

構建科創產業要素市場化配置指標體系實際上是從數字經濟視角下對科創產業要素市場化配置的內涵和特征進行全面解讀。本文基于科創產業要素配置的實際情況和要素配置市場化背景,在構建指標體系時,遵循科學性、明確性、系統性、代表性、實用性五大原則。其具體建立過程,如圖1所示:

圖1 評價指標體系構建步驟

(二) 指標體系構建

1.指標體系的初步擬定。要素市場化配置中,“要素”指的是生產要素,“市場化”代表的是各市場參與主體行為的互動和轉變過程[12],是政府轉向市場調控資源配置過程的重要研究課題。結合國家戰略政策和發展階段,要素市場化配置的進一步研究需要情境嵌入和要素拓展。基于科創產業前瞻導向性、技術密集性、級數成長性和風險不確定性等特性及國家創新發展的極大需求,科創產業的要素市場化配置測度亟待探索。除此之外,國家連續發布的數字經濟和要素市場化相關政策中,在勞動力、資本、技術傳統要素基礎上增加了土地、數據兩個新興要素,并強調數據要素的重要價值及賦能作用。數據不僅是一大生產要素,更是通過萬物互聯和數字賦能滲入市場經濟,探索數字化背景下的科創產業要素市場化配置更符合我國的現實需求。因此,本文將數字經濟、要素市場化配置、科創產業統一納入綜合評價指標的選取范疇,形成數字化、市場化、要素配置與科創產業的充分融合。要素市場化程度是指市場參與者接近完全競爭,實現要素最優配置的程度,應當包括要素的配置形態和要素所處的市場形態。現有研究在指標體系建立時,切入點不同,分別從市場化角度和五大要素的實際配置角度進行測度[16-17]。科創產業要素市場化指標體系的建立,可以考慮將上述研究者的思考角度進行結合,將要素市場化指標體系分為科創產業要素配置基本形態、要素市場化背景以及科創產業其他市場化背景三個維度分別進行指標選取。同時將數字化背景融入指標體系,具體在科創產業要素配置基本形態中體現為數據配置,在要素市場化進程中體現為數據要素市場,在其他市場化環境中體現為數字產業化。本文所構建的科創產業要素市場化配置評價指標體系共54個指標(見表1)。

表1 數字化背景下科創產業要素市場化配置指標體系

在科創產業要素配置基本形態維度,對科創產業科學釋義下企業的廣泛性進行實際考量,將符合廣泛定義的科創企業納入本文研究樣本。首先將科創企業的選擇限定在六大國家項目認證企業,對企業要素配置指標進行篩選,并將3603家企業的22944條數據最終按照總值或均值的方式歸納至省級層面。在這一維度,從科創企業層面的指標進行統計,選擇了20個具體指標,分為產業規模、勞動力配置、科技生產力、產業活躍度、資金周轉、土地配置、數據配置和產業潛力8個類別,涵蓋了明確的五大生產要素指標以及其他要素配置的拓展指標,旨在通過對科創企業生產要素和發展形態的數據統計,把握科創產業要素配置的基本狀況。

在要素配置市場化進程維度,按照勞動力、資本、數據、科技、土地五大要素對相關指標進行選取,共選擇了21個具體指標。在勞動力要素中,主要關注了勞動力就業、勞動力素質、勞動力生產率以及勞動力發展所處的階段。在資本要素中,關注了股票、保險、銀行、金融資本在市場中的流通。在數據要素中,主要關注了數字金融和數字基礎設施建設。在科技要素中,關注了科技市場規模和研發積極性。在土地要素中,關注土地的供應、競爭和保障。在要素配置市場化進程維度,主要是通過五大要素的市場化展現科創產業要素市場化進程中的整體市場環境。

在科創產業其他市場環境維度,從科技市場進步、政府支持、數字產業發展、各主體市場化程度四個方面對相關指標進行選取,共選擇了13個具體指標。科創板自2019年開板以來,科創企業在科創板陸續上市,因此可以采用科創板上市、籌資、薪酬代表科技市場進步。政府支持采用政府經濟支持和政府與市場的關系進行表示。科創產業中信息服務業、電子制造業、計算機與軟件業和數字化息息相關,因此在統計指標中采用科創產業中的上述三類產業對“數字+產業”的融合發展進行統計。各主體市場化程度包括樊綱指數中的非國有經濟發展、產品市場化指數和市場中介發育。在科創產業其他市場化環境維度,主要是對除要素市場化之外的其他市場化環境進行補充。

2.指標體系篩選。面對構建的指標體系,采用模糊語言對指標或者方案進行篩選是一種較為常見的方法,通過“優、良、差”等模糊語言形式對指標加以描述。本文邀請5位該領域的學者,根據科學性、明確性、系統性、代表性和實用性五項原則,通過模糊語言對指標體系中的變量選取進行主觀判斷,之后采用歸納決策信息的有序加權平均算子(OWA)對模糊語言進行集結[20],淘汰不符合五項原則的指標。其具體篩選過程如下所示:

表2 評價者dk的決策矩陣Rk

(1)

(2)

通過以上評價,最終刪除了每股凈資產增長率和金融活動利潤占比這兩個指標,與幾位決策者討論后,認為每股凈資產增長率代表股東權益的收益水平,這一指標在短期內的波動幅度較大,不適合以年度為時間單位進行測度考量。金融活動利潤占比主要代表企業投資活動收益,只能表示企業的部分收益,且在多數科創企業中投資活動并非主要業務,采用該項指標對科創企業資金狀況和發展狀況進行表示,過于片面。

3.樣本數據收集。基于指標體系的初步建立和專家篩選,考慮數據的可得性,數字金融相關數據最早披露于2011年,且數字基建等省級數據目前只更新到2020年,本文最終將統計年度限定在2011—2020年對全國各省、市科創產業要素市場化配置水平進行測算,部分缺失數據采用插值法和幾何增長率計算獲得。本文是對全國省、市級科創產業要素配置的測度和比較,除收集的省、市級層面相關數據外,還需要采用取均值或總值的方式對企業、產業層面的相關數據歸納至省、市級層面。科創企業的選擇限定在六大國家項目認證企業。本文科創產業以高技術企業國家項目認定為出發點,同時選擇技術先進服務企業、資源綜合利用企業、國家規劃布局內重點企業、企業技術中心和重點龍頭企業6個國家項目認證的上市公司作為本研究的科創產業組成。最終選擇3603家科創企業,6項國家認證大致分布比例如圖2所示,高技術產業仍然是科創產業的主要組成部分。

圖2 廣泛定義下的科創產業組成

企業相關數據來源于CSMAR、EPS、Wind數據庫和上市公司年報;土地相關數據來源于《中國國土資源統計年鑒》;其他省、市級相關數據來源于Wind數據庫、EPS數據庫、CSMAR數據庫、《中國統計年鑒》、《國民經濟和社會發展統計公報》、《中國金融年鑒》、《中國分省份市場化指數報告》、《測度中國數字普惠金融發展:指數編制與空間特征》、《中國高技術產業統計年鑒》以及《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。

4.指標體系優化。變異系數法是鑒別分析的常用方法,變異系數的值越高,代表指標的分辨能力越強。當變異系數小于0.25時,認為該指數的分辨力較差,進行刪除處理。變異系數計算公式如下:

(3)

根據計算結果,共刪除6項指標:流動負債比率、固定資產比率、金融負債比率、城鎮登記失業率、人均受教育年限和非國有經濟發展。

(4)

利用Stata軟件計算得出每個維度內部各指標的決定系數,并通過公式(4),得到各指標的VIF,研發投入、高等教育占比、信息服務業產值、信息服務業從業人數的VIF大于10,存在較強的多重共線性,所以將4項指標進行刪除處理。最終剩余42個指標。(1)變異系數與VIF計算結果限于篇幅原因未做展示,如有需要請向通訊作者索取。

5.指標體系最終建立。對指標體系可靠性進行檢驗,考察指標體系是否具備一致性與統計穩定性。Cronbach’s Alpha系數法是目前廣泛使用的方法。其計算公式如下:

(5)

由于指標的選取包含總數、均值、比率等類型,存在量綱不統一的問題,在可靠性統計中,需要觀察的是基于標準化項的Cronbach’s Alpha系數。表3中顯示,基于標準化項的Cronbach’s Alpha為0.893,表明最終建立的科創產業要素市場化配置指標體系有較高的可靠性。

表3 可靠性統計

四、 指標體系的測度與分析

(一) 測算與分析方法

1.“縱橫向”拉開檔次法。在科創產業要素市場化評價過程中,根據數據收集和研究目的,既要綜合比較31個省、市Si(i=1,2,…,n)在某一年份tk(k=1,2,…,T)的科創產業要素市場化狀況,又要比較某地區在不同年份tk的科創產業要素市場化配置水平。采用“縱橫向”拉開檔次法的評價過程如下:

(1)為保證數據統一性與可比性,對原始數據xij(tk)進行無量綱化處理。采用“整體規范化,分時標準化”思想進行標準化處理,具體如下:

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(3)計算綜合評價函數。對時刻tk(k=1,2,…,T),根據權重系數計算綜合評價函數:

(11)

(12)

2.核密度估計。核密度估計是用來估計隨機變量密度函數的非參數估計方法,該模型有較好的穩定性,可以用來分析數字化背景下要素市場化配置水平的分布動態和演進規律。隨機變量x的密度函數如下:

(13)

(14)

3.馬爾科夫鏈。(1)傳統馬爾科夫鏈。地區狀態向上或向下的演變過程被視為馬爾科夫過程[21],通過引入轉移概率矩陣可以分析各省、市科創產業要素市場化配置水平在不同時期的動態演變過程。該方法首先將數據劃分為k種類型,不同時期科創產業要素市場化配置水平的轉移可用一個k×k矩陣表示(見表4)。

表4 馬爾科夫轉移概率矩陣

Pij表示某省、市科創產業要素市場化水平在t年屬于類型i,在t+1年類型轉移至j的概率。Pij計算如公式(15)所示:

Pij=zij/zi

(15)

其中,zij表示t年份屬于i類型的省、市在t+1年類型轉移至j類型的數量之和,zi是所有年份中屬于類型i的省、市數量之和。

(2)空間馬爾科夫鏈。地理鄰近帶來的空間溢出效應對地區演變具有重要作用[22],通過引入空間滯后因子,可以彌補傳統馬爾科夫鏈對空間效應的忽視。空間馬爾科夫轉移概率矩陣以區域i的空間滯后類型為條件,將傳統的k×k矩陣分解為k個k×k矩陣。對第k個條件矩陣而言,元素Pij(k)表示以區域在t年份的空間滯后類型k為條件,該年份屬于類型i而在下一年份轉移為類型j的概率。

(二) 結果分析

1.各省、市科創產業要素市場化配置水平測度結果分析。按照上述“縱橫向”拉開檔次法的計算步驟,對我國31個省、市級科創產業要素市場化水平進行測算,計算結果詳見表5。對2011—2020年地區的科創產業要素市場化配置水平分別進行測算,hi是“厚今薄古”方法下各年度權重值,均值是各地區科創產業要素市場化配置的平均水平,gi是按照年度權重計算的各地區科創產業要素市場化配置水平。從整體分析,我國數字化背景下科創產業要素市場化配置水平在2011—2020年間逐步提升,但整體水平仍不高,還有較大的發展空間。在樣本考察期內,多數省、市綜合指數呈現逐年穩步上升的趨勢,少數省、市為波動上升。科創產業要素市場化配置水平最高的是北京和廣東,二者的綜合指數均為0.603,同時,超過0.6的還有上海,綜合指數為0.602,以上三個省、市是我國科技創新的熱點地區。10年間,北京科創產業要素市場化配置水平從0.543提高至0.658,提高約21.18%。各地區綜合評價指數的平均值只有青海低于0.4,綜合指數為0.393,當地科創產業要素市場化配置水平亟待提高。10年間,青海科創產業要素市場化配置水平從0.332提高至0.376,提高了13.25%。

表5 數字化背景下省、市級科創產業要素市場化配置水平測算結果

2.三大經濟區域科創產業要素市場化配置水平差異。按照傳統經濟區域劃分,我國大陸31個省份可劃分為東部11省、中部8省和西部12省三大經濟區域。對三大區域科創產業要素市場化配置水平分別進行了統計,如圖3所示。從三大經濟區域分析,科創產業要素市場化配置水平在東部呈現穩步上升趨勢,在中部和西部分別在2015年和2019年出現波動,但不影響整體的上升趨勢。三大區域呈現“東部—中部—西部”逐級遞減的變化趨勢,東部科創產業要素市場化配置水平始終高于中部和西部。東部與中部、中部與西部之間的差距相似,呈現明顯的階梯狀。由此可以看出,科技生產要素在地理上傾斜于東部,并向西部逐漸遞減,符合我國東部開放程度較高、國際交流頻繁、社會經濟發展相對靠前的背景。

圖3 三大經濟區域科創產業要素市場化配置水平

3.中國科創產業要素市場化配置水平的分布動態及演進。為了更加直觀地展示我國科創產業要素市場化配置水平的發展程度、分布情況和演化趨勢,采用三維動態Kernel核密度繪制圖4。總體來看,全國科創產業要素市場化配置水平曲線重心出現右移,但移動幅度并不大,說明我國各省、市科創產業要素市場化配置水平在2011—2020年間逐步上升,但速度緩慢。主峰的高度和寬度也出現波動狀態,最終呈現為高度變低、寬度變大,說明我國科創產業要素市場化配置水平較高的省、市與水平較低的省、市之間差距增大,我國科創產業要素市場化發展的絕對差異有擴大趨勢。在研究期間內,有些年份出現了多峰狀態,說明存在北京、廣東、上海等科創產業要素市場化高水平的省、市,以及青海、寧夏等低水平省區,有極化現象出現。

圖4 科創產業要素市場化配置水平的分布動態

4.中國科創產業要素市場化配置的時空演變特征。為了深入分析我國科創產業要素市場化配置的時空演變特征,本文通過構建傳統和空間馬爾科夫轉移概率矩陣進行分析。按照科創產業要素市場化配置水平的25%、50%和75%分位,將科創產業要素市場化配置水平分為低、中低、中高、高四個狀態,并分別用k=1,2,3,4表示。k值由低向高的轉移定義為向上轉移,反之為向下轉移。表6為2011—2020年我國科創產業要素市場化配置水平的馬爾科夫轉移概率矩陣,從矩陣展示結果可知:概率值在對角線上的數值顯著大于非對角線,表明我國各省、區、市科創產業要素市場化配置水平的轉移具有穩定性,有超過至少58.33%的概率保持原狀態。我國各省、區、市科創產業要素市場化配置水平存在“俱樂部收斂”,在高水平和低水平維持原狀態的概率分別為91.67%和74.03%,明顯高于中低水平和中高水平。各省、市實現“跨越式”發展的可能性是極小的,低于1.43%,反映出科創產業要素市場化配置的完善是一個持續的、漸進的過程。總體而言,對角線上方的概率值普遍大于對角線下方的概率值,說明類型向上轉移的概率大于類型向下轉移的概率。

表6 各省、市級科創產業要素市場化配置水平的馬爾科夫轉移矩陣

加入了空間滯后條件的馬爾科夫轉移矩陣的計算結果如表7所示,探討在不同鄰域背景下科創產業要素市場化配置水平轉移的概率,可以發現:①地理背景在科創產業要素市場化配置水平轉移過程中具有重要影響。例如,在不考慮鄰域時,低水平向中低水平轉移的概率為24.68%,當鄰域為低水平、中低水平、中高水平、高水平時,低水平向中低水平轉移的概率分別為17.65%、32.26%、14.29%、40.00%,轉移概率在考慮鄰域狀態的情況下發生了明顯的變化。②各省、區、市科創產業要素市場化配置水平具有一定的協同性。鄰域為1時,省、市科創產業要素市場化配置水平為低水平的數量多于其他類型的數量;鄰域為4時,省、區、市科創產業要素市場化配置水平為高水平的數量亦多于其他類型的數量。這也在空間維度支持了“俱樂部收斂”現象。③一般情況下,與科創產業要素市場化配置水平低的區域為鄰,該省、區、市科創產業要素市場化向下轉移的概率增大,當與科創產業要素市場化配置水平高的區域為鄰時,該省、市科創產業要素市場化向上轉移的概率將增大。例如,k=2時,P32|2(0.1579)>P32(0.0571),P43|2(0.1250)>P43(0.0833),而k=4時,P12|4(0.4000)>P12(0.2468),P34|4(0.8000)>P34(0.3000)。

表7 各省、市級科創產業要素市場化配置水平的空間馬爾科夫轉移矩陣

五、 研究結論

立足于數字經濟背景下科創產業發展情境,融合數據等新型要素與傳統要素,探索科創產業多維要素市場化配置動態水平是我國經濟高質量發展階段的重要議題。文章基于數字經濟時代的要素賦能,界定數字時代背景下要素市場化配置水平為科創產業要素配置基本形態、要素配置市場化進程和科創產業其他市場環境的集成,拓展了要素市場化配置的研究思路。采用2011—2020年的省、市級數據建立數字化背景下科創產業要素市場化配置指標體系,首先通過模糊語言OWA算子對指標選取進行主觀篩選,隨后通過變異系數和多重共線性的客觀方法對指標體系進行優化,最后通過Cronbach’s Alpha系數法鑒定指標體系的可靠性。文章完整且科學地建立了數字化背景下科創產業要素市場化指標體系。

文章通過“縱橫向”拉開檔次法對指標體系進行了測度分析,并采用核密度和馬爾科夫鏈進一步分析了科創產業要素市場化配置水平的動態演進過程。分析結果顯示:(1)科創產業要素市場化配置水平整體不高,但處于逐年緩慢上升的趨勢。北京科創產業要素市場化配置水平從2011年至2020年提高了21.18%,增幅是青海的2倍。科創產業要素市場化配置水平在提升,但各省、區、市之間的增長速度不同,容易出現區域差距逐漸增大、區域發展失衡的狀況。(2)科創產業三大區域測度綜合指數呈現“東部—中部—西部”逐級遞減的變化趨勢,符合我國科技創新的戰略布局。(3)核密度曲線重心右移,主峰高度下降、寬度增大,說明我國科創產業要素市場化配置水平不斷上升,但存在較為明顯的空間差異和分散特征。(4)基于馬爾科夫鏈分析發現,各省、區、市科創產業要素市場化配置水平類型具有較強的穩定性,科創產業要素市場化改革是一個持續的、漸進的過程。在不同的區域背景下,類型轉移的概率有較大差異,存在“俱樂部收斂”現象。

推動數字經濟和實體經濟深度融合,賦能科創產業高質量發展,打造優質高效的要素市場化配置動力引擎,是我國創新驅動戰略推進經濟高質量發展的必由之路。根據研究結論,提出以下政策啟示:(1)在全國層面上,鑒于我國科創產業要素市場化配置整體處于較低水平,應當進一步推進要素市場化改革,發揮市場在要素配置中的決定性作用,加強數字經濟與科技創新的頂層規劃,著力營造科創產業要素市場化配置的良好生態。(2)在區域層面上,鑒于各區域的科創產業要素市場化存在異質性,應根據各地區實際情況和變化趨勢,因地制宜地制定各區域要素市場化改革政策,鞏固并推動各區域科創產業要素市場化的協調發展。西部地區應通過夯實數字基礎設施、加快數據流通、提升科技創新力等手段縮小與東部的差距;東部地區不僅要注重自身的數據價值化、科創產業發展和要素優化,也要積極發揮自身的正外部性作用,帶動其他區域共同進步,促進三大經濟區域科創產業要素市場化配置的協調發展。(3)在省、市級層面,采取問題導向性原則,根據各省、區、市科創產業發展的需要,打破數據孤島,針對不同要素提出行之有效的改革措施,包括實現高學歷、高技術人才等勞動力要素的自由流通,積極轉化科創產業技術要素成果,為當地企業數據要素的流動搭建良好平臺等,促進當地科創產業市場要素的一體化發展。