技術(shù)創(chuàng)新能力對不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的實證研究

徐 悅，楊 力

(安徽理工大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 淮南 232001)

20世紀中后期，出現(xiàn)了以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展等為主要特征的技術(shù)革命，經(jīng)濟領(lǐng)域與技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)高度融合，衍生出產(chǎn)業(yè)新形態(tài)，影響世界經(jīng)濟發(fā)展格局。2016年，中國提出了“國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略”[1]，并且把技術(shù)創(chuàng)新作為引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展的核心位置，建設(shè)技術(shù)創(chuàng)新型國家。

隨著經(jīng)濟全球化進程的加快和改革開放的推進[2]，國內(nèi)經(jīng)濟快速發(fā)展，各地區(qū)經(jīng)濟實力顯著提升。以科技創(chuàng)新為主的區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展成為國內(nèi)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新動能[3]，從而成為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的重要動力源?；谖覈?jīng)濟發(fā)展面臨的現(xiàn)實問題，研究區(qū)域經(jīng)濟與技術(shù)創(chuàng)新能力的協(xié)同關(guān)系，識別不同地區(qū)現(xiàn)狀及差異，分析短板因素，對推進科技創(chuàng)新共同體建設(shè)，促進地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有一定現(xiàn)實意義。

一、相關(guān)研究

技術(shù)創(chuàng)新能夠促進產(chǎn)業(yè)升級，提高地方經(jīng)濟能力[4]，這一結(jié)論已被業(yè)界學者公認。近年來，國內(nèi)外研究主要側(cè)重于定量分析，選取模型和指標各不相同，但大多處于模型優(yōu)化和深化研究階段。張妍等[5](2021)選取項目專利數(shù)、R&D經(jīng)費支出金額等，構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系，研究商洛市創(chuàng)新協(xié)同度，得出二者協(xié)同度呈上升趨勢，但仍然處于初級狀態(tài)。原偉鵬等[6](2021)基于熵權(quán)-變異系數(shù)法組合賦權(quán)研究西北經(jīng)濟發(fā)展和地區(qū)創(chuàng)新能力，證實GDP整體呈現(xiàn)逐年遞增態(tài)勢,但與全國平均水平存在一定差距。司訓練等[7](2020)選取了我國省級地區(qū)為研究對象，采用固定效益模型，分析地區(qū)城鎮(zhèn)化及經(jīng)濟水平是否會影響技術(shù)創(chuàng)新，研究結(jié)果表明，經(jīng)濟增長對技術(shù)創(chuàng)新有顯著的正向促進作用。越發(fā)達的地方，技術(shù)創(chuàng)新水平越高；越不發(fā)達的地方，該區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平越低，技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻率也越低。劉德偉[8](2008)構(gòu)建多元回歸模型，認為從經(jīng)濟增長作用的強弱來看，勞動力和資金是首位影響力。R&D經(jīng)費及人員的帶動作用則相對較弱。李壽德[9](2020)通過把技術(shù)創(chuàng)新劃分為生產(chǎn)過程創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新，分別分析兩種創(chuàng)新對經(jīng)濟的作用方式，得出前者提高生產(chǎn)率能夠推動經(jīng)濟增長速度的提高，后者改變產(chǎn)品的質(zhì)量和差異性不一定加速增長。技術(shù)創(chuàng)新是現(xiàn)代經(jīng)濟增長的引擎，產(chǎn)品創(chuàng)新在后工業(yè)時代是技術(shù)創(chuàng)新的主要形式。辜勝阻等[10](2018)認為提升我國核心技術(shù)創(chuàng)新水平的關(guān)鍵是加快改革, 構(gòu)建既以企業(yè)為主體、又充分發(fā)揮大學知識創(chuàng)新作用的“產(chǎn)學研用”一體化技術(shù)創(chuàng)新體系，促進產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

Tripathi等[11](2017)從微觀層面進行分析，說明城市化與技術(shù)創(chuàng)新之間存在一定相關(guān)性。Lanchero[12](2016)利用行業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，評估對外投資對企業(yè)在國內(nèi)技術(shù)投資的個體效應(yīng)和組合效應(yīng)，總結(jié)技術(shù)相關(guān)投資如何影響經(jīng)濟發(fā)展。Luis Aguiar等[13](2017)基于歐盟框架計劃研究，認為在科研項目中保證R&D資金支持，可有效提高勞動生產(chǎn)率，進而促進行業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。Khan Anwar等[14](2021)利用穩(wěn)健的標準誤差回歸和動態(tài)GMM估計，表明可再生能源、技術(shù)創(chuàng)新、金融和經(jīng)濟發(fā)展之間存在雙向因果關(guān)系。國外學者對技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展方面的定量分析集中于動態(tài)回歸、因子分析和DEA模型等。

綜合領(lǐng)域內(nèi)文獻可知，技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展之間存在協(xié)同關(guān)系。就研究方法而言，多數(shù)學者對此方面集中于單一模型分析，多種方法綜合對比分析較少。由于研究數(shù)據(jù)來源不完整，采用的線性模型往往存在一定偏差，無法對研究進行實證檢驗。本文考察技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)同關(guān)系，通過實證研究得出二者耦合協(xié)調(diào)度，將線性模型和聚類分析結(jié)合起來，突破了傳統(tǒng)研究的局限性，擬合線性模型實證分析不同地區(qū)的創(chuàng)新能力，并結(jié)合研究結(jié)果對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展提供可借鑒的政策建議。

二、數(shù)據(jù)選取及模型方法確定

1.數(shù)據(jù)來源

根據(jù)國家政策和技術(shù)創(chuàng)新理論，參考領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)文獻，遵循指標相關(guān)性和完整性原則，構(gòu)建評價對比模型。整理2013—2018年中國31個省(自治區(qū)、直轄市)R&D經(jīng)費支出數(shù)據(jù)(如表1所示)，利用2019年度各省(自治區(qū)、直轄市)GDP數(shù)據(jù)建立模型進行比較(如表2所示)。其中，各項數(shù)據(jù)均來自于中國統(tǒng)計年鑒、中國科技年鑒。數(shù)據(jù)具有真實可靠性且度量單位、統(tǒng)計口徑一致。

表1 2013—2018年31省(自治區(qū)、直轄市)研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費支出情況

表2 2019年31省(自治區(qū)、直轄市)GDP總量及增速情況

2.分析方法

系統(tǒng)聚類方法也稱層次聚類法[15]，由于類與類之間的距離計算方法多樣，使其適應(yīng)不同要求。步驟如下：先將m個樣品分類，每個樣品自成一類。然后每次將具有最小距離的兩類合并為一個新類，合并后重新計算類與類之間的距離，這個過程一直繼續(xù)到所有樣品歸為一類。這樣連續(xù)并類的過程可用一種類似于樹狀結(jié)構(gòu)的聚類譜系圖來表示，由聚類圖可以清楚看出全部樣本的聚類過程，做出對全部樣本的分類。

聚類方法多樣，由于樣本間距離采用歐氏距離，結(jié)果合理、分類效果好，一般采用離差平方和法。步驟如下：計算m個樣品兩兩間的距離。構(gòu)造b類，每類包含一個樣品，合并距離最近兩類為新類，計算新類與各類距離，類個數(shù)合理時，方能得出結(jié)果。最后繪制系統(tǒng)聚類圖，確定樣品名稱和分類情況。

假定已經(jīng)將m個樣本分成了k類P1,P2,…,Pk，用Xit表示Pt中的第i個樣本的變量指標向量，mt表示類Pt中樣本個數(shù)，xt表示Pt的重心，則Pt中的樣本離差平方和如公式(1)：

(1)

全部類內(nèi)離差平方和如公式(2)：

(2)

單從統(tǒng)計角度來看，理想的聚類結(jié)果一般應(yīng)是類的個數(shù)適當、類之間較為分開、類相近、避免出現(xiàn)不合理的過大的類等。從經(jīng)濟意義的角度來看，理想的聚類結(jié)果應(yīng)該是類之間的特征，明顯不同類內(nèi)的特征彼此接近。相較于其他的聚類方法(如重心法，類平均法等)，離差平方和法計算類間距離與樣本數(shù)有較大關(guān)系，可對樣本合理分類，不易出現(xiàn)差距較大的類，更滿足聚類的實際需要。

相關(guān)性分析可通過指標判斷涉及的變量之間相關(guān)程度的大小，由于變量間具有對等關(guān)系，因此，能確定變量間的唯一相關(guān)系數(shù)r，其結(jié)果可作為是否能進行回歸分析的前提條件。其中，r的取值范圍為[-1,1]，r絕對值越接近1，表示兩個變量的線性相關(guān)性越強；r的絕對值接近于0時，表示兩個變量之間幾乎不存在相關(guān)性。

線性回歸分析是對兩個具有強相關(guān)性的變量應(yīng)用合適的線性回歸方程，根據(jù)自變量的變化總結(jié)和推算因變量平均發(fā)展情況的方法。其中，線性方程的模型滿足公式(3)：

yc=a+bx

(3)

其中，x表示自變量，yc表示因變量，a,b為待定參數(shù)，a決定關(guān)系直線的斜率，b表示自變量取0時因變量的值。

三、實證分析

1.數(shù)據(jù)處理結(jié)果

整合表1數(shù)據(jù)，結(jié)合離差平方和公式(1)、公式(2)，利用R語言軟件建立聚類分析模型，得到聚類結(jié)果如圖1所示。

圖1 不同省(自治區(qū)、直轄市)R&D經(jīng)費支出情況聚類分析結(jié)果

選取表1、表2數(shù)據(jù)計算相關(guān)性，過程如圖2所示。

圖2 相關(guān)性值計算過程

利用R語言軟件建立線性回歸模型，結(jié)合公式(3)得到自變量與因變量間的散點圖及回歸直線，如圖3所示。

圖3 R&D經(jīng)費支出和地區(qū)GDP線性關(guān)系圖

2.聚類結(jié)果分析

從技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)費應(yīng)用視角來看，圖1聚類計算將R&D經(jīng)費之處區(qū)域大致分為三類，且每類之間的要素表現(xiàn)結(jié)果相似。第一類：江蘇，上海，浙江，北京，廣東，山東；第二類：湖北，湖南，天津，福建，四川，安徽，河南，遼寧；第三類：西藏，黑龍江，云南，廣西，內(nèi)蒙古，吉林，重慶，江西，寧夏，海南，貴州，山西，青海，新疆 。其中，第一類集中于技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展程度較好的省市，R&D經(jīng)費支出連續(xù)幾年位居前列，南方省市居多，北方的北京市和山東省也處于第一類中。說明第一類省市技術(shù)創(chuàng)新能力總體差異不大，且更重視發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，R&D支出水平較高。第二類省市技術(shù)創(chuàng)新能力中等，集中于中部省市和人口大省，R&D經(jīng)費支出程度一般，未來具有一定發(fā)展?jié)摿?。第三類省市技術(shù)創(chuàng)新能力較差，多位于不發(fā)達的偏遠地區(qū)，也包括一些地域面積較小、新興產(chǎn)業(yè)少、人口較少的地區(qū)，技術(shù)研發(fā)水平不夠，與第一類省市水平相差甚遠。技術(shù)創(chuàng)新投資可以依據(jù)聚類結(jié)果對不同地區(qū)合理安排投資布局規(guī)劃，針對具備不同創(chuàng)新能力的省市群體，考慮其實際情況。

3.相關(guān)性回歸分析

通過計算R&D經(jīng)費投入和各省(自治區(qū)、直轄市)GDP間皮爾森相關(guān)系數(shù)可知，相關(guān)性系數(shù)值為0.902(計算過程如圖2所示)，接近于1，說明兩變量間相關(guān)性較高，滿足線性回歸模型分析條件。利用2013—2018年各省市R&D支出值求出年均值，將各省市R&D經(jīng)費支出年均值作為自變量x，各省市2019年GDP水平作為因變量y，二者建立線性回歸模型。通過軟件計算得到變量關(guān)系散點圖和擬合直線，并對散點分布情況做分類(如圖3所示)。由圖3可知，R&D經(jīng)費支出較多的地區(qū)，相對來說GDP排名較高，技術(shù)創(chuàng)新支出與經(jīng)濟發(fā)展程度具有較高正相關(guān)性，且二者滿足線性回歸模型。按照縱坐標2019年GDP數(shù)值范圍和擬合直線的交點對省市間進行分類，總體可分為三類，第一類省市GDP大于60000億元，離散分布于擬合直線上部，對應(yīng)的R&D支出較多。第二類省市GDP處于30000億至60000億之間，集中分布于擬合直線中部，對應(yīng)的R&D支出程度居中。第三類省市GDP小于30000億元，集中分布于擬合直線下部，對應(yīng)的R&D支出較少。第一類省市有江蘇，上海，北京，廣東，浙江，山東，第二類省市有湖北，四川，安徽，河南，遼寧，湖南，天津，福建，第三類省市有西藏，黑龍江，云南，廣西，內(nèi)蒙古，吉林，重慶，江西，寧夏，海南，貴州，山西，青海，新疆。對應(yīng)橫坐標R&D經(jīng)費支出情況看，大部分省市仍然處于GDP和R&D支出較低的水平，所以，第三類省市較多。

4.總體性分析

從研究方法來看，回歸分析和聚類分析對省市分類結(jié)果較為接近，由此可知，選擇的聚類方法、分類數(shù)目都較為合理，可以反映省市技術(shù)創(chuàng)新的大致水平。回歸分析中，結(jié)果呈現(xiàn)較為清晰，散點分布的區(qū)域劃分對應(yīng)聚類分析結(jié)果，應(yīng)證了指標選取的有效性和研究方法的可靠性，生成的擬合直線說明R&D經(jīng)費支出和GDP間具有強相關(guān)性。兩種分析方法相互驗證，可提升研究可信度。

從研究結(jié)果來看，技術(shù)創(chuàng)新能力總體形勢呈現(xiàn)南強北弱，東強西弱的地理格局[16]，且逐漸形成“東中一體”的區(qū)域集群發(fā)展模式，東部地區(qū)普遍較強，均處于第一類和第二類省市群體中。中部地區(qū)逐漸重視技術(shù)發(fā)展，并依靠相鄰省市資源共建和一系列政策幫扶措施，大部分地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力和GDP水平有所提升，位于第二類省市群體中。兩種分析方法得到的第三類省市大部分位于西部氣候條件較差或地理位置偏遠地區(qū)[17]，如內(nèi)蒙古，西藏，寧夏，青海等地，多受制于客觀因素，如氣候條件惡劣[18]，人口基數(shù)較少等，導致GDP水平較低，技術(shù)創(chuàng)新能力發(fā)展受限，對高端人才的吸引力小于東部發(fā)達省市。

四、主要結(jié)論與政策建議

1.主要結(jié)論

國內(nèi)不同地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平存在差異性，但大部分地區(qū)處于中等偏下水平，且技術(shù)創(chuàng)新能力與GDP水平之間存在一定的正相關(guān)性。技術(shù)創(chuàng)新水平對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展有較大影響，GDP較高省份更注重技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展[19]，形成技術(shù)經(jīng)濟高效發(fā)展的良性循環(huán)。R&D經(jīng)費、經(jīng)濟水平和技術(shù)創(chuàng)新的政策體系還需進一步完善。區(qū)域創(chuàng)新能力不斷變化，協(xié)同發(fā)展使地區(qū)間差異逐漸縮小，但整體水平仍需增強。

2.政策建議

(1)聯(lián)動創(chuàng)新，強化區(qū)域協(xié)同發(fā)展

東部省市經(jīng)濟基礎(chǔ)較好，創(chuàng)新能力強，資源集中，技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于領(lǐng)先地位，與其他地區(qū)相比更具優(yōu)勢。從全局來看，技術(shù)創(chuàng)新能力存在地域差異性。因此，東部地區(qū)要加強創(chuàng)新區(qū)域協(xié)同性[20]，建立省市聯(lián)盟，促進創(chuàng)新技術(shù)、人才、資金和信息的區(qū)域內(nèi)流動，共建創(chuàng)新平臺，促進整體聯(lián)動發(fā)展。同時，依托“一帶一路”等發(fā)展政策[21]，較不發(fā)達省市要加強交流合作，借鑒優(yōu)秀區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新投資經(jīng)驗；優(yōu)秀區(qū)域要發(fā)揮自身能力，對較不發(fā)達地區(qū)實現(xiàn)技術(shù)幫扶，優(yōu)化創(chuàng)新發(fā)展道路，推動經(jīng)濟發(fā)展。

(2)引進人才，優(yōu)化創(chuàng)新激勵機制

技術(shù)創(chuàng)新投入主要包括人力資本和資金支持，專業(yè)人才是科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的重要支柱，加快引進技術(shù)行業(yè)特需人才和團隊，培養(yǎng)技術(shù)獨立人才，提升研究水平[22]。一方面，政府應(yīng)制定相應(yīng)政策，行使公共服務(wù)管理職能，優(yōu)化創(chuàng)新激勵機制，解決引入人才面臨的一系列問題，如落戶難，科研啟動資金不夠等；另一方面，鼓勵企業(yè)吸引人才，對創(chuàng)新行業(yè)實現(xiàn)政策傾斜，如減免稅收，簡化審批程序等。

(3)產(chǎn)業(yè)革新，促進科技成果轉(zhuǎn)化

加快較不發(fā)達省市供給側(cè)改革，摒棄傳統(tǒng)高污染行業(yè)，盡快實現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型，以國家戰(zhàn)略為指導，市場需求為導向，培育規(guī)模較大、能力較強的復(fù)合實驗室，大力推進創(chuàng)新行業(yè)相關(guān)項目申報及立項，促進“產(chǎn)—學—研”深度合作，為技術(shù)革新成果提供更優(yōu)質(zhì)的孵化平臺。

(4)自主創(chuàng)新，對接全球前沿科技

加強引進技術(shù)的轉(zhuǎn)化和再創(chuàng)新，聚焦全球研究前沿，確定國際主流發(fā)展方向。結(jié)合國內(nèi)情況，在戰(zhàn)略性技術(shù)行業(yè)，加大資金投入和人才投入，同時利用各省市科技創(chuàng)新平臺，深化基礎(chǔ)研究，激發(fā)高等院校創(chuàng)新能力。全面推進技術(shù)創(chuàng)新活動，充分利用現(xiàn)有資源對接全球高端技術(shù)，實現(xiàn)自主創(chuàng)新，促進國內(nèi)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。