張 凡
(華南理工大學 工商管理學院,廣東 廣州 510640)
改革開放近40年來,我國發(fā)生了舉世公認的巨大變化,但國民經(jīng)濟也從地域和空間上裂變?yōu)榘l(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)兩種明顯的類型。在新常態(tài)下,甚至出現(xiàn)了發(fā)達地區(qū)增速高于全國平均水平而欠發(fā)達地區(qū)增速低于全國平均水平的新情況,不平衡和分化的態(tài)勢加劇。在我國經(jīng)濟邁向中高端的過程中,創(chuàng)新已超越其他因素,成為決定經(jīng)濟總量提升的最主要因素。在創(chuàng)新與經(jīng)濟增長實證研究方面,已有文獻主要關(guān)注的是創(chuàng)新投入、創(chuàng)新能力對經(jīng)濟增長影響的實證研究[1-7],只有極少數(shù)學者關(guān)注到創(chuàng)新效率與經(jīng)濟增長。Young和Pagán(2003)[8]是為數(shù)不多的研究創(chuàng)新效率與經(jīng)濟增長的學者,他們以中小型企業(yè)為研究對象,得出效率是影響企業(yè)盈利能力的最關(guān)鍵因素的結(jié)論。尹向飛和段文斌(2017)[9]建立全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進步、技術(shù)效率改進和各階段的效率變化等各種效率指標之間的聯(lián)系,并對中國各省情況進行了探討,發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新效率對中國經(jīng)濟增長的支撐作用較低。李明和李鵬(2017)[10]研究發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新效率對地區(qū)經(jīng)濟的推動作用整體水平不高,且存在明顯的地區(qū)差異。
區(qū)域發(fā)展差距有其歷史和基礎(chǔ)條件的原因,但在全國創(chuàng)新發(fā)展的大背景下,主要還是區(qū)域創(chuàng)新效率差異的問題。創(chuàng)新效率的提高,有助于優(yōu)化生產(chǎn)要素的配置,提高全要素生產(chǎn)率,因而能夠提高經(jīng)濟產(chǎn)出。創(chuàng)新效率差異已成為我國區(qū)域差異的重要表征,成為影響區(qū)域競爭力和經(jīng)濟發(fā)展的核心因素。那么,我國區(qū)域創(chuàng)新效率分布如何,區(qū)域之間的聯(lián)系(空間效應(yīng))對創(chuàng)新效率有什么樣的影響,創(chuàng)新效率與經(jīng)濟增長到底是什么關(guān)系,如何提高區(qū)域創(chuàng)新效率,進而如何促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,這些問題成為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不可回避的問題。
在對創(chuàng)新效率進行測度之前需要對生產(chǎn)前沿面進行估計,當前隨機前沿法以及數(shù)據(jù)包絡(luò)法是主要的估計方法。在估計生產(chǎn)前沿面時,隨機前沿法和數(shù)據(jù)包絡(luò)法各有優(yōu)劣。隨機前沿法考慮了隨機誤差的影響,這種處理方法更貼近現(xiàn)實。其次,隨機前沿法以計量經(jīng)濟學為基礎(chǔ),既可以考察不同生產(chǎn)要素投入對產(chǎn)出的影響,還可以考察政策環(huán)境、市場環(huán)境等各種非投入要素對創(chuàng)新效率的影響[11]。本文考察的對象是中國大陸31個省份,而不同省域、不同時期的創(chuàng)新效率可能存在顯著差異,有必要考慮隨機誤差的影響。此外,本文在考察區(qū)域創(chuàng)新效率的影響因素時必須以絕對效率水平為基礎(chǔ),而數(shù)據(jù)包絡(luò)法得到的是相對效率。因此,本文選取隨機前沿法對區(qū)域創(chuàng)新效率進行測度。
隨機前沿法的基本模型由Aigner等(1977)[12]以及Meeusen和Broeck(1977)[13]同時獨立提出,經(jīng)過Battese和Coelli(1992)[14]等對隨機前沿法的基本模型不斷的拓展和完善,其靈活性和適用性大為提升。隨機前沿法的具體形式如下:
(1)
在對區(qū)域前沿生產(chǎn)面進行估計時,Cobb-Douglas函數(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。但是,這種做法具有局限性,即沒有對樣本個體產(chǎn)出的彈性方面進行考慮。為了使測量結(jié)果變得更加準確,本文考慮以超越對數(shù)函數(shù)作為前沿生產(chǎn)面形式。一般來說,創(chuàng)新的直接投入要素可分為研發(fā)人員(RDP)和研發(fā)資金(RD)兩種,因為創(chuàng)新活動具有一定周期,而上述兩個要素都滯后一期。于是,以超越對數(shù)函數(shù)為基礎(chǔ)的隨機前沿模型如下:
lnyit=β0+β1lnRDPi(t-1)+β2lnRDi(t-1)+
β3(lnRDPi(t-1))2+β4(lnRDi(t-1))2+
β5lnRDPi(t-1)lnRDi(t-1)+vit+uit
(2)
lnyit=β0+β1lnRDPi(t-1)+β2lnRDi(t-1)+
vit+uit
(3)
以新產(chǎn)品產(chǎn)值為產(chǎn)出變量的隨機前沿模型最終設(shè)定為:
lnyit=β0+θt+β1lnRDPi(t-1)+β2lnRDi(t-1)+
β3(lnRDPi(t-1))2+β4(lnRDi(t-1))2+β5lnRDPi(t-1)
lnRDi(t-1)+vit+uit
(4)
在估計出生產(chǎn)前沿面后,就可以通過下式計算出區(qū)域創(chuàng)新效率:
(5)
創(chuàng)新過程可分為兩部分:研發(fā)和商業(yè)化。高校、科研機構(gòu)和企業(yè)是研發(fā)的主體,根據(jù)市場需求產(chǎn)生新點子,進而研究開發(fā)出新技術(shù)和設(shè)計,在這一過程中會產(chǎn)生論文、專利、產(chǎn)品原型或原始樣機等。企業(yè)是商業(yè)化的主體,企業(yè)提供原材料和勞動力等資源,把研發(fā)得到的新設(shè)計和技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾庐a(chǎn)品,投入市場銷售。為更深入分析創(chuàng)新效率對經(jīng)濟增長的影響,本文將創(chuàng)新效率分解為研發(fā)效率和創(chuàng)新經(jīng)濟效率(商業(yè)化效率),在測算研發(fā)效率時將發(fā)明專利申請量作為衡量產(chǎn)出的指標;在測算商業(yè)化效率時,將新產(chǎn)品銷售收入作為衡量產(chǎn)出的指標。
在經(jīng)濟計量學研究中,研究數(shù)據(jù)往往涉及不同的時間和區(qū)域,由于人類的活動是在時空范圍進行的,因此經(jīng)濟現(xiàn)象不僅表現(xiàn)出時間方向上的相關(guān),而且在空間方向上也表現(xiàn)出某種程度的相關(guān)。在對區(qū)域經(jīng)濟問題的研究中,由于區(qū)域之間存在著特有的空間特性(通稱為空間效應(yīng)),使得經(jīng)典經(jīng)濟計量學假定的條件(Gauss-Markov、解釋變量固定等)往往得不到滿足,從而經(jīng)典的經(jīng)濟計量學方法在研究存在空間效應(yīng)的問題時變得不合適,采用空間計量經(jīng)濟模型能夠更準確地揭示區(qū)域創(chuàng)新效率與經(jīng)濟增長的關(guān)系。
空間計量方法在研究中主要用到兩類模型:一是空間誤差模型(SEM),該模型適用于誤差項在空間上相關(guān);二是為空間滯后模型(SLM),適用于當變量間的空間依賴性對模型顯得非常關(guān)鍵而導致了空間相關(guān)。
創(chuàng)新效率對經(jīng)濟增長影響的空間滯后模型可表示如下:
lnGDPi,t=α0+α1lnRIEi,t+α2lnKi,t+
α3lnLi,t+ρWlnGDPi,t+εi,t
(6)
創(chuàng)新效率對經(jīng)濟增長影響的空間誤差模型可表示如下:
lnGDPi,t=α0+α1lnRIEi,t-1+α2lnKi,t+
α3lnLi,t+εi,t
εi,t=γWεi,t+μi,t
(7)
在式(6)、式(7)中,GDP表示經(jīng)濟增長;RIE為區(qū)域創(chuàng)新效率,分為區(qū)域研發(fā)效率和區(qū)域商業(yè)化效率;K為資本投入,用固定資本存量來反映;L為勞動力,用就業(yè)人員來反映。若α0為固定常數(shù),則以上兩個模型是固定效應(yīng)模型;若α0是隨機變量,且與其他自變量不相關(guān),則是隨機效應(yīng)模型。當樣本隨機取自總體時,選擇隨機效應(yīng)模型較為恰當,而本文所考察的區(qū)域為我國大陸地區(qū)的31個省份,樣本單位不是隨機取自總體,因此采用固定效應(yīng)模型更加合適。
本文以中國大陸31個省份(不含港澳臺地區(qū))為研究對象,考察期為2009-2016年,數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。研發(fā)資本和固定資本存量通過永續(xù)盤存法估算得到。
借助Frontier 4.1軟件,釆用極大似然法對式(3)、式(4)進行參數(shù)估計,具體結(jié)果如表1所示。
表1 區(qū)域創(chuàng)新效率測度模型估計結(jié)果
注:***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著。
從表1中可以看出,兩個模型的LR、σ2和λ都在5%水平下顯著,λ的估計值也都大于0.6,說明釆用隨機前沿模型是合理的,大部分隨機誤差都由無效率效應(yīng)導致。
在表1的基礎(chǔ)上,本文進一步計算得到2009-2016年中國區(qū)域研發(fā)效率(表2)和商業(yè)化效率(見表3)。
從表2可以看出,我國大部分區(qū)域的研發(fā)效率都比較高,其中絕大部分東部區(qū)域如北京、天津、上海、江蘇、浙江、山東、廣東的研發(fā)效率都在90%以上。研發(fā)效率較低的區(qū)域多位于西部如貴州、云南、西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆。在東部10個省份中,江蘇的研發(fā)效率最高,海南的研發(fā)效率最低。在中部6個省份中,湖北的研發(fā)效率最高,江西的研發(fā)效率最低。在西部12個省份中,四川的研發(fā)效率最高,西藏的研發(fā)效率最低。
從表3可以看出,我國區(qū)域商業(yè)化效率明顯低于研發(fā)效率,絕大多數(shù)區(qū)域在促進科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化方面還表現(xiàn)欠佳,制約科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力的各種體制機制障礙還比較多。商業(yè)化效率在90%以上的區(qū)域有江蘇、浙江、廣東等民營經(jīng)濟比較發(fā)達的省份。和研發(fā)效率一樣,商業(yè)化效率較低的區(qū)域多位于西部如西藏、甘肅、青海、寧夏、新疆。在東部10個省份中,廣東的商業(yè)化效率最高,海南的商業(yè)化效率最低。在中部6個省份中,湖南的商業(yè)化效率最高,江西的商業(yè)化效率最低。在西部12個省份中,重慶的商業(yè)化效率最高,西藏的商業(yè)化效率最低。
在進行估計前,需要對空間計量模型的適用性進行檢驗和判斷。無論是研發(fā)效率空間計量模型還是商業(yè)化效率空間計量模型的檢驗結(jié)果均表明LMLAG和R-LMLAG分別通過了1%和5%水平下的顯著性檢驗,而LMERR和R-LMERR均未能通過檢驗,按照Anselin等(1997)的判斷規(guī)則,選用空間滯后模型相對比較合適。研發(fā)效率對經(jīng)濟增長影響的空間計量經(jīng)濟模型(空間權(quán)重矩陣為省份之間質(zhì)心距離的倒數(shù))的極大似然估計結(jié)果見表4。
從調(diào)整后R2等和LogL統(tǒng)計量來看,研發(fā)效率對經(jīng)濟增長影響的空間SLM模型具有較好的擬合度,表明考慮空間效應(yīng)以后,用極大似然法估計的模型有效地消除了研發(fā)效率和經(jīng)濟增長空間自相關(guān)和空間誤差,能夠較為準確地表達中國區(qū)域研發(fā)效率對經(jīng)濟增長的促進過程。
變量lnRIE的系數(shù)估計值為0.1452,并且通過了5%水平下的顯著性檢驗,說明研發(fā)效率的對各省份經(jīng)濟增長有正面的影響:研發(fā)效率每增加一個百分點,經(jīng)濟增長率提高0.15個百分點。變量lnK的系數(shù)估計值為0.5639,并且通過了1%水平下的顯著性檢驗,說明固定資產(chǎn)投資的增加對各省市經(jīng)濟增長有正面的影響:固定資產(chǎn)投資每增加一個百分點,經(jīng)濟增長率提高0.56個百分點。變量lnL的系數(shù)估計值為0.3157,并且通過了5%水平下的顯著性檢驗,說明勞動力投入的增加對各省份經(jīng)濟增長也有正面的影響:勞動力投入每增加一個百分點,經(jīng)濟增長速度提高0.32個百分點。經(jīng)濟增長的固定資產(chǎn)投入彈性比勞動力投入彈性大,表明我國經(jīng)濟增長仍以資本驅(qū)動為主。
表2 2009-2016年各區(qū)域研發(fā)效率
表3 2009-2016年各區(qū)域商業(yè)化效率
空間滯后因變量WlnGDP的系數(shù)估計值為0.0798,并且通過了1%水平下的顯著性檢驗,說明省際間的經(jīng)濟增長存在顯著的正的空間自相關(guān),也就是說經(jīng)濟增長在省際間存在溢出效應(yīng),一個區(qū)域的快速經(jīng)濟增長對鄰近區(qū)域的產(chǎn)出能產(chǎn)生正的溢出,我國大部分經(jīng)濟發(fā)展較快的區(qū)域?qū)χ苓叺貐^(qū)能發(fā)揮明顯的帶動作用。這表明,我國以增長極理論為基礎(chǔ)的非均衡型區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略取得了成功。但是,也應(yīng)該看到,盡管我國經(jīng)濟增長在省際間存在溢出效應(yīng),但與研發(fā)效率對經(jīng)濟增長的影響相比,這種溢出效應(yīng)還不大,區(qū)域增長極的輻射帶動潛力還有待增強。
商業(yè)化效率對經(jīng)濟增長影響的空間計量經(jīng)濟模型的極大似然估計結(jié)果見表5。
表4 研發(fā)效率對經(jīng)濟增長影響的
注:**和*分別表示在1%和5%水平下顯著。
表5 商業(yè)化效率對經(jīng)濟增長影響的
注:**和*分別表示在1%和5%水平下顯著。
從調(diào)整后R2等和LogL統(tǒng)計量來看,模型能夠較為準確地表達中國區(qū)域商業(yè)化效率對經(jīng)濟增長的促進過程。
變量lnRIE的系數(shù)估計值為0.3785,并且通過了1%水平下的顯著性檢驗,說明研發(fā)效率的對各省份經(jīng)濟增長有正面的影響:商業(yè)化效率每提升一個百分點,經(jīng)濟增長率提高0.38個百分點,比研發(fā)效率對經(jīng)濟增長的影響大。商業(yè)化效率對經(jīng)濟增長影響的空間計量經(jīng)濟模型中,盡管經(jīng)濟增長的勞動力投入彈性比固定資產(chǎn)投入彈性小,但兩者已經(jīng)接近。
與研發(fā)效率對經(jīng)濟增長影響的空間計量經(jīng)濟模型一樣,空間滯后因變量WlnGDP的系數(shù)估計值為正,并且通過了5%水平下的顯著性檢驗,說明我國經(jīng)濟增長在省際間存在溢出效應(yīng),但與商業(yè)化效率對經(jīng)濟增長的影響相比仍偏弱。
本文對區(qū)域創(chuàng)新效率(包括研發(fā)效率和商業(yè)化效率)進行了測度,并建立空間計量模型,對創(chuàng)新效率對經(jīng)濟增長的影響進行了檢驗,研究結(jié)果表明:(1)無論是從研發(fā)效率,還是從商業(yè)化效率來看,東部地區(qū)都處于相對領(lǐng)先地位,中部地區(qū)緊隨其后,西部地區(qū)的創(chuàng)新效率最低。我國區(qū)域商業(yè)化效率明顯低于研發(fā)效率,除少數(shù)民營經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)外,我國絕大多數(shù)區(qū)域在促進科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化方面還表現(xiàn)欠佳,制約科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力的各種體制機制障礙還比較多。(2)創(chuàng)新效率對區(qū)域經(jīng)濟增長有正面的影響,但不及資本和勞動力對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響大,創(chuàng)新尚未成為推動我國區(qū)域經(jīng)濟增長的主要動力。(3)盡管我國經(jīng)濟增長在省際間存在溢出效應(yīng),但與創(chuàng)新效率、資本、人力投入對經(jīng)濟增長的影響相比,這種溢出效應(yīng)還不大,區(qū)域增長極的輻射帶動潛力還有待增強。
根據(jù)上述研究結(jié)論,本文提出如下政策建議。
一是建立科技成果轉(zhuǎn)化協(xié)調(diào)機制。科技成果轉(zhuǎn)化涉及研究、開發(fā)、商品化轉(zhuǎn)化、產(chǎn)業(yè)化等環(huán)節(jié),以及資金、技術(shù)、人才、信息等多方面要素,各級政府要設(shè)立跨部門的科技成果轉(zhuǎn)化政策協(xié)調(diào)服務(wù)機構(gòu),協(xié)調(diào)解決科技成果轉(zhuǎn)化中的政策落實問題,提高商業(yè)化效率。
二是加強創(chuàng)新能力建設(shè)。各地區(qū)要加大創(chuàng)新投入,加強重點實驗室、技術(shù)創(chuàng)新中心、工程研究中心、公共技術(shù)服務(wù)平臺、中試基地等科技創(chuàng)新基地和平臺建設(shè),加大人才的吸引和培育力度,提高創(chuàng)新效率,使科技創(chuàng)新成為引領(lǐng)區(qū)域發(fā)展的第一動力。
三是促進區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新。要協(xié)調(diào)建立資源共享機制,建立資源市場平臺,形成良好的市場環(huán)境,讓市場在資源配置中起決定性作用,打破地區(qū)行政保護和壟斷,促進資源多向流動。各地區(qū)位條件、資源稟賦、發(fā)展基礎(chǔ)都不一樣,需要結(jié)合自身優(yōu)勢尋找科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級路徑,避免產(chǎn)業(yè)發(fā)展雷同,造成資源浪費。