黃河流域與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省際科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究

郭磬馨 楊 巖

（中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038）

0 引言

中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重心從“高速”增長(zhǎng)轉(zhuǎn)為“高質(zhì)量”增長(zhǎng)，為應(yīng)對(duì)當(dāng)前復(fù)雜的國(guó)際國(guó)內(nèi)形勢(shì)，黨的十九屆五中全會(huì)提出要把新發(fā)展理念貫徹到發(fā)展各領(lǐng)域和全過程之中，加快構(gòu)建以國(guó)內(nèi)循環(huán)為主體，國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局。

在早期的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依靠固定資本和勞動(dòng)力的投入，但隨著新一代技術(shù)革命的發(fā)展，創(chuàng)新逐漸成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)下的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式能夠帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)和高質(zhì)量的發(fā)展[1-2]。創(chuàng)新為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)發(fā)展提供新理論、新方法和新思路，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的根本力量[3-5]，關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新的實(shí)證研究也提出要從公共領(lǐng)域特別是科技創(chuàng)新政策領(lǐng)域來分析推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力機(jī)制[6-8]。上述觀點(diǎn)已經(jīng)得到大量實(shí)證研究的支持。

2016年9月，《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》正式印發(fā)。2019年，習(xí)近平總書記提出了“黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展”戰(zhàn)略。黃河流域和長(zhǎng)江流域已成為我國(guó)重要的兩大戰(zhàn)略區(qū)域。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶與黃河流域的相關(guān)省市要轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)彎道超車，就需要從傳統(tǒng)要素投入驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動(dòng)，堅(jiān)持創(chuàng)新在現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，以推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化資源配置效率實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。因此，構(gòu)建合理的指標(biāo)體系和模型，對(duì)黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省際科技創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)估，研究黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的作用就顯得尤為必要。

1 文獻(xiàn)回顧及研究思路

1.1 區(qū)域創(chuàng)新和創(chuàng)新效率的內(nèi)涵研究

在區(qū)域創(chuàng)新力評(píng)價(jià)研究中，創(chuàng)新要素的選擇是分析的基礎(chǔ)。在創(chuàng)新要素的研究方面，朱選功等[9]設(shè)定了包括專利及其市場(chǎng)化程度、進(jìn)出口和外商直接投資（FDI）等反映省際創(chuàng)新能力的基本要素，比較研究了2000年以來中國(guó)省際創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系；洪銀興[10]提出創(chuàng)新動(dòng)力機(jī)制來自于市場(chǎng)機(jī)制以及創(chuàng)新收益權(quán)的壟斷，創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)是依靠知識(shí)和人才，發(fā)展擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新技術(shù)和新產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)；周明生等[11]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新離不開激勵(lì)約束機(jī)制，要充分發(fā)揮政府的作用，運(yùn)用創(chuàng)新考核指標(biāo)體系對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)加以引領(lǐng)；霍強(qiáng)等[12]認(rèn)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)是一個(gè)動(dòng)態(tài)演化的過程，其動(dòng)力機(jī)制、發(fā)展模式及演化路徑十分重要，創(chuàng)新力、市場(chǎng)化、開放度對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的正向影響，構(gòu)成西部省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力機(jī)制。在探討創(chuàng)新效率內(nèi)涵方面，史丹等[13]分析了異質(zhì)性互聯(lián)網(wǎng)式創(chuàng)新對(duì)服務(wù)業(yè)和制造業(yè)帶來的深刻影響，研究中融合了創(chuàng)新模式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的理論邏輯，分析了創(chuàng)新對(duì)各國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生不同影響；Yuan[14]從政策組合的角度，利用中國(guó)30個(gè)省份2000—2015年的產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)，分析了基于效率的創(chuàng)新以及創(chuàng)新對(duì)生態(tài)全要素能源效率（ETFEE）的影響；Yang[15]采用DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)16個(gè)城市2008—2012年全要素能源生產(chǎn)率（TFEP）和效率進(jìn)行了分析；邵漢華[16]等利用SBM-DEA模型測(cè)算了2001—2015年中國(guó)30個(gè)省份的協(xié)同創(chuàng)新效率，并檢驗(yàn)了研發(fā)要素流動(dòng)在其中的作用；楊凱鈞等[17]運(yùn)用環(huán)境RAM模型和MGML指數(shù)，對(duì)綠色全要素能源效率進(jìn)行了實(shí)證分析。上述研究都為區(qū)域創(chuàng)新分析提供了良好的借鑒。

1.2 區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)及效應(yīng)問題的研究

在新一輪創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的指引下，創(chuàng)新的輻射效應(yīng)加劇了經(jīng)濟(jì)區(qū)域化趨勢(shì)。近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新理論的研究不斷增多，主要圍繞影響機(jī)理[18]、結(jié)構(gòu)分布[19]、協(xié)同機(jī)制[20]等方面開展研究。王慧艷等[7]從系統(tǒng)論角度分析了科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過程，將這一復(fù)雜的過程解構(gòu)為科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展兩個(gè)階段，并構(gòu)建了相關(guān)的創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型和指標(biāo)體系。張治河等[3]提出在提高效率的同時(shí)，打造經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量的新發(fā)展格局。肖仁橋等[21]在實(shí)證分析了中國(guó)內(nèi)地各省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平差異及空間相關(guān)性后，選取不同的空間計(jì)量模型分析了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制。鄭明等[22]構(gòu)建了科技創(chuàng)新資源“三力”指數(shù)評(píng)價(jià)模型，對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域41個(gè)城市的科技創(chuàng)新資源進(jìn)行評(píng)價(jià)。熊嬋等[23]從微觀視角利用基本DEA效率評(píng)價(jià)模型及競(jìng)爭(zhēng)型DEA交叉效率模型對(duì)中國(guó)不同地區(qū)的高科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。楊振磊等[24]利用復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型對(duì)京津冀科研院所協(xié)同創(chuàng)新程度進(jìn)行了研究。

1.3 研究思路

從以上文獻(xiàn)可以看出，當(dāng)前學(xué)者針對(duì)國(guó)內(nèi)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和發(fā)展已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究，但涉及科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究還沒有形成成熟的理論體系。學(xué)者們多在實(shí)證層面開展研究，其中區(qū)域創(chuàng)新評(píng)價(jià)領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注。從研究對(duì)象上看，多數(shù)是對(duì)不同地區(qū)同一年份效率的靜態(tài)比較，而從省域視角進(jìn)行跨年比較的文獻(xiàn)數(shù)量仍還較少。此外，暫時(shí)還沒有以黃河流域和長(zhǎng)江流域作為共同研究對(duì)象的文獻(xiàn)。從研究?jī)?nèi)容上看，以效率評(píng)價(jià)的實(shí)證研究為主，缺少對(duì)效率變動(dòng)原因的探究，缺少科技創(chuàng)新對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制的研究。

“共抓大保護(hù)、不搞大開發(fā)”“生態(tài)保護(hù)”和“高質(zhì)量發(fā)展”等戰(zhàn)略為兩大流域的發(fā)展指明了方向，而創(chuàng)新效率成為這兩大區(qū)域新舊動(dòng)力轉(zhuǎn)換、經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。本文在評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新效率之前對(duì)評(píng)價(jià)范圍進(jìn)行以下的界定。

（1）以省域?yàn)闆Q策單元開展創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)。綜合考慮區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局、創(chuàng)新投入和周期特征，省域經(jīng)濟(jì)具有更加完備的產(chǎn)業(yè)鏈，在創(chuàng)新鏈上省域經(jīng)濟(jì)側(cè)重于產(chǎn)業(yè)化，向上能夠承接國(guó)家級(jí)創(chuàng)新項(xiàng)目，向下能夠?qū)嵤┐笠?guī)模的市場(chǎng)化推廣應(yīng)用，有利于強(qiáng)化國(guó)家、省與市的協(xié)同性。政府對(duì)創(chuàng)新的投入具有統(tǒng)籌性，強(qiáng)調(diào)中觀層面的知識(shí)創(chuàng)新和專門技術(shù)（Know how），成果轉(zhuǎn)化周期較短，具有更強(qiáng)的實(shí)用性。在發(fā)揮科技創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用方面，省域經(jīng)濟(jì)可以集中優(yōu)勢(shì)資源和力量，實(shí)施效果會(huì)更加顯著。

（2）選用相對(duì)指標(biāo)進(jìn)行創(chuàng)新力評(píng)級(jí)?？紤]省際間人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，把宏觀環(huán)境因素的影響納入分析框架中，選用相對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)級(jí)更有解釋力?？萍紕?chuàng)新活動(dòng)是復(fù)雜的系統(tǒng)工程，研發(fā)活動(dòng)的重要性如果以所需經(jīng)費(fèi)投入的絕對(duì)數(shù)量來界定不具有普遍意義。因此，在選取投入、產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，用相對(duì)指標(biāo)比如“科技財(cái)政支出占公共財(cái)政支出的比例”“萬(wàn)人專利授權(quán)數(shù)”“人員全時(shí)當(dāng)量”等來衡量，提高了橫向可比性。

（3）同時(shí)考慮政府主導(dǎo)與市場(chǎng)主體的作用。創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)主要來源于中央與地方財(cái)政投入、創(chuàng)新主體自有資金投入、金融與社會(huì)資本的投入等，因此選擇科技創(chuàng)新投入指標(biāo)時(shí)要統(tǒng)籌考慮財(cái)政創(chuàng)設(shè)的產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金、構(gòu)建基于競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的資源配置、市場(chǎng)機(jī)制自發(fā)形成的資源流動(dòng)等因素，協(xié)調(diào)政府與市場(chǎng)的關(guān)系。政府通過制定充分的競(jìng)爭(zhēng)政策，構(gòu)建良好的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，發(fā)揮市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力源功能，促使資源流向符合市場(chǎng)需要的行業(yè)企業(yè)。

2 區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)估模型構(gòu)建及評(píng)估方法

本文運(yùn)用DEA-Malmquist模型分析黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省域2015—2019年科技創(chuàng)新資源投入產(chǎn)出效率，并對(duì)二者進(jìn)行對(duì)比。本文首先運(yùn)用DEA模型對(duì)原始數(shù)據(jù)的效率進(jìn)行靜態(tài)測(cè)算，然后運(yùn)用Malmquist指數(shù)法對(duì)技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化和全要素生產(chǎn)率進(jìn)行相應(yīng)的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，最后通過對(duì)比研究找出黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新發(fā)展中存在的問題，并就其如何利用當(dāng)前優(yōu)勢(shì)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化資源配置效率從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提出建議。

2.1 模型構(gòu)建

（1）BCC—DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）是典型的非參數(shù)方法，不需要設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，只需要輸入投入與產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，利用線性規(guī)劃計(jì)算生產(chǎn)前沿，就可以計(jì)算多投入多產(chǎn)出的效率問題。DEA分析在測(cè)算綜合效率的同時(shí)，還可以對(duì)非DEA有效的決策單元的投入冗余和產(chǎn)出不足問題進(jìn)行分析，從而找出改進(jìn)方向[25]。

在現(xiàn)實(shí)中規(guī)模報(bào)酬不變的條件很難滿足，DEA中的經(jīng)典BCC模型則是在規(guī)模報(bào)酬可變的情況下，對(duì)DEA的CCR模型的改進(jìn)和修正。BCC模型可分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，其基本模型為：

（2）Malmquist指數(shù)

DEA-Malmquist模型被用于測(cè)度不同時(shí)期決策單元效率值的變化，它反映了要素生產(chǎn)效率增長(zhǎng)變化，其表達(dá)式為：

其中，(xt,yt)和( xt+1, yt+1)分別表示第t期和第t+1期的投入與產(chǎn)出，D(x,y)為產(chǎn)出距離函數(shù)。當(dāng)Malmquist指數(shù)大于1時(shí)，表示全要素生產(chǎn)率提高；當(dāng)Malmquist指數(shù)小于1時(shí)，表示全要素生產(chǎn)率降低[26]。特別地，當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)，Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（effch）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（tech）。其中，effch表示從t期到t+1期技術(shù)的追趕效應(yīng)，tech表示從t期到t+1期前沿面自身的移動(dòng)效應(yīng)，其表達(dá)式為：

同時(shí)，技術(shù)效率變化指數(shù)可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)（pech）和規(guī)模效率變化指數(shù)（sech），則全要素生產(chǎn)率的計(jì)算公式為：

2.2 指標(biāo)選取

區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)是一個(gè)多投入和多產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng)，絕大多數(shù)學(xué)者選取了財(cái)政支出、R&D人員數(shù)、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出額、R&D經(jīng)費(fèi)占GDP比重等指標(biāo)來度量科技投入，將R&D活動(dòng)人員專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)、技術(shù)成果成交額、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值等作為產(chǎn)出指標(biāo)[27-30]。

作為創(chuàng)新價(jià)值鏈的核心組成部分，技術(shù)創(chuàng)新效率體現(xiàn)為從科技研發(fā)投入到實(shí)現(xiàn)成果轉(zhuǎn)化，最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，因此本文選取與研發(fā)投入和成果產(chǎn)出相關(guān)的指標(biāo)來衡量技術(shù)創(chuàng)新的效率。在綜合相關(guān)學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的特點(diǎn)和科技創(chuàng)新的內(nèi)涵，遵循數(shù)據(jù)可得性和可比性原則，構(gòu)建評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新水平的指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

考慮到科技創(chuàng)新活動(dòng)本身具有的特性，投入與產(chǎn)出之間存在一定的時(shí)間滯后性，因此將滯后期設(shè)為1期。本文的樣本數(shù)據(jù)來源于2009—2020年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和統(tǒng)計(jì)公報(bào)，由于青海省和寧夏回族自治區(qū)近幾年的部分指標(biāo)數(shù)據(jù)難以獲取，為了保證各指標(biāo)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和連續(xù)性，最終選取黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶共17個(gè)省份（不含青海省和寧夏回族自治區(qū)）作為實(shí)證研究對(duì)象。

3 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

3.1 靜態(tài)評(píng)價(jià)

利用BBC模型分別對(duì)黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2010—2019年每年的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行測(cè)度，因受篇幅的限制，僅以17個(gè)省份2010年和2019年的效率值為例進(jìn)行說明。從表2可以看出，無論是黃河流域還是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，大部分省份的創(chuàng)新投入和產(chǎn)出水平仍存在一定差距，多數(shù)省份尚未達(dá)到DEA有效，2010—2019年各年間DEA有效單元數(shù)分別為6、7、5、6、4、4、5、5、5、4，處于綜合效率前沿面上的并非都是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。2010年和2019年的綜合效率均值分別為0.744與0.747，均未能達(dá)到效率前沿但總體呈穩(wěn)步提升態(tài)勢(shì)。此外，2010—2019年每年達(dá)到純技術(shù)效率有效的單元數(shù)均多于綜合效率DEA有效單元數(shù)，說明技術(shù)因素居于主導(dǎo)地位，大多數(shù)省份的科技創(chuàng)新資源配置仍需優(yōu)化。

表2 17個(gè)省份2010年和2019年效率值

從省際角度來看，在黃河流域的7個(gè)省份中，只有四川省和甘肅省在2010年達(dá)到DEA有效，2019年內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西省和甘肅省達(dá)到DEA有效。內(nèi)蒙古自治區(qū)的規(guī)模效率水平有了很大提升，陜西省的純技術(shù)效率水平有了較大提升。山東省、河南省、山西省的綜合效率屬于同一層次，但導(dǎo)致其DEA無效的原因卻不盡相同。山西省和河南省效率低主要是由于其規(guī)模效率較低，這些地區(qū)多年處于規(guī)模報(bào)酬遞增的狀態(tài)，創(chuàng)新資源投入不足；而山東省效率偏低的可能原因主要是由純技術(shù)效率偏低引起，說明其創(chuàng)新資源投入配置結(jié)構(gòu)仍需要調(diào)整，需進(jìn)一步優(yōu)化配置資源提高效率。比較長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶10個(gè)省區(qū)的效率可以看出，上海市、浙江省、云南省的純技術(shù)效率均為1，說明未能達(dá)到綜合有效的主要原因在于其規(guī)模無效率，應(yīng)適當(dāng)調(diào)整投入規(guī)模以達(dá)到最優(yōu)；江蘇省、安徽省、湖北省、湖南省的純技術(shù)效率相對(duì)較低，說明創(chuàng)新資源投入配置結(jié)構(gòu)不合理是制約這些省區(qū)效率提高的主要因素。

圖1描述的是黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶17個(gè)省區(qū)10年間的效率比較?？梢钥闯?，2015年之前，兩大區(qū)域綜合效率值波動(dòng)劇烈，而近5年則逐漸趨于穩(wěn)定。此外，綜合效率的變化趨勢(shì)與規(guī)模效率的變化趨勢(shì)十分相似，這說明科研資源利用效率較低的問題一直存在，而黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶效率下降的主要原因是規(guī)模無效率。

圖1 2010—2019年17個(gè)省區(qū)科技創(chuàng)新綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率總體變化

結(jié)合表2進(jìn)一步分析可以看出，黃河流域的多個(gè)省份規(guī)模報(bào)酬遞增，如山西省、山東省、河南省、四川省，可能的原因是這些省份的創(chuàng)新資源稟賦較少，高校和科研機(jī)構(gòu)數(shù)量較少，科技創(chuàng)新資源規(guī)模投入不足，如果能夠加大對(duì)這些地區(qū)的扶持，擴(kuò)大投入規(guī)模以達(dá)到最優(yōu)規(guī)模，將會(huì)有效提高其投入產(chǎn)出效率。與此相對(duì)的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，多數(shù)省區(qū)處于規(guī)模報(bào)酬遞減的狀態(tài)，如上海市、江蘇省、浙江省等經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，科研投入高，具有較強(qiáng)的科技成果轉(zhuǎn)化意識(shí)，但部分省區(qū)存在科研投入規(guī)模與結(jié)構(gòu)不合理的問題，因此不能只關(guān)注科研投入的數(shù)量，而忽視資源更為高效的配置。

分別計(jì)算黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2010—2019年每年的綜合效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），如圖2所示。從圖2可以看到，黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的純技術(shù)效率整體都比較高，各年差距不大。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的綜合效率總體呈上下波動(dòng)的態(tài)勢(shì)。具體來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大部分省份處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)是近5年綜合效率下降的主要原因。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和開放程度都遠(yuǎn)高于黃河流域，作為我國(guó)創(chuàng)新發(fā)展高地，具有較高的創(chuàng)新投入水平。但從結(jié)果來看，長(zhǎng)江流域大部分省份的人力和財(cái)力的投入量都存在一定的冗余，部分省份政府財(cái)政支出的增加不能有效提高科技成果轉(zhuǎn)化水平，導(dǎo)致綜合效率的均值呈現(xiàn)小幅下滑趨勢(shì)。黃河流域的綜合效率雖然低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，但近5年呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。結(jié)合表2可以看出，大部分省份仍處于規(guī)模報(bào)酬遞增，黃河流域的科技創(chuàng)新系統(tǒng)在未來應(yīng)該在繼續(xù)擴(kuò)大投入規(guī)模的同時(shí)調(diào)整資源配置結(jié)構(gòu)。

圖2 2010—2019年兩區(qū)域科技創(chuàng)新效率對(duì)比

3.2 Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)分析

考慮到DEA有效性分析是對(duì)17個(gè)省份科技創(chuàng)新效率的橫向比較，沒有考慮到技術(shù)變化對(duì)效率的影響。因此，本文立足于黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶17省區(qū)2010—2019年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建Malmquist指數(shù)模型對(duì)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 2010—2019年各地區(qū)Malmquist指數(shù)及其分解

從整體效率來看，黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶17省區(qū)在2010—2019年Malmquist指數(shù)的均值為1.045，該值大于1，表明總體效率平均上升了4.5%，呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)。對(duì)指數(shù)進(jìn)一步分解的結(jié)果顯示，全要素生產(chǎn)率的改善有0.2%來源于效率變化，而技術(shù)進(jìn)步同樣起到了正向作用，貢獻(xiàn)率為4.3%，這表明技術(shù)創(chuàng)新效率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿κ羌夹g(shù)進(jìn)步。在9個(gè)觀測(cè)期內(nèi)，2010—2011年、2011—2012年、2014—2015年、2017—2018年4個(gè)環(huán)比區(qū)間的Malmquist指數(shù)均大于1。說明在這4個(gè)觀測(cè)區(qū)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了較好的資源配置效率，而其余幾個(gè)環(huán)比區(qū)間的Malmquist指數(shù)均小于1。具體來看，在前4個(gè)觀測(cè)期內(nèi)，制約技術(shù)創(chuàng)新效率增長(zhǎng)的主要因素是技術(shù)效率，而在后4個(gè)觀測(cè)期內(nèi)，技術(shù)效率水平有所提高，但技術(shù)進(jìn)步水平下降了。說明近年來全要素生產(chǎn)率主要受到技術(shù)進(jìn)步的制約，因此依靠技術(shù)進(jìn)步能有效提高科技創(chuàng)新效率。進(jìn)一步分析不難發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在近5年呈反向變化的趨勢(shì)，同時(shí)技術(shù)進(jìn)步的變化幅度大于技術(shù)效率的變化幅度，說明技術(shù)進(jìn)步帶來的效率提升空間更大，也可以看出黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的技術(shù)進(jìn)步是一個(gè)不平衡、不穩(wěn)定的發(fā)展過程。

從表4可以看出，黃河流域各省份的全要素生產(chǎn)率均大于1，說明黃河流域的科技創(chuàng)新效率總體處于上升階段，呈現(xiàn)出較好的發(fā)展勢(shì)頭。具體來看，除甘肅省和四川省外，其余5個(gè)省份技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，表明兩者共同促進(jìn)了科技創(chuàng)新效率的提升，同時(shí)技術(shù)進(jìn)步帶來的效率提升更多；甘肅省和四川省的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分別提升了13.7%和2.4%，而兩省的技術(shù)效率指數(shù)均小于等于1，表明這些省份科技創(chuàng)新效率的提高得益于技術(shù)進(jìn)步。

表4 各地區(qū)Malmquist指數(shù)及其分解

同樣地，根據(jù)Malmquist指數(shù)的分解情況可以將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的10個(gè)省份分為以下幾類：安徽省、江西省、湖北省、湖南省、貴州省、云南省的全要素生產(chǎn)率均大于1，但促進(jìn)其效率提高的原因卻各不相同。具體來看，貴州省的技術(shù)效率指數(shù)等于1，而技術(shù)進(jìn)步指數(shù)提升了5.1%，表明技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)其科技創(chuàng)新效率提高的主要因素；江西省和湖北省的技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，表明兩者協(xié)同推動(dòng)了科技創(chuàng)新效率的提升；安徽省、云南省、湖南省的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1，而技術(shù)效率小于1，表明是技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了生產(chǎn)率的提高；上海市、江蘇省、重慶市的情況則恰恰相反，它們的技術(shù)效率的抑制作用大于技術(shù)進(jìn)步帶來的促進(jìn)作用，從而導(dǎo)致生產(chǎn)率的下降；浙江省的技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均小于1，這表明兩者共同抑制了生產(chǎn)率的提高。

表4中長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和黃河流域2010—2019年全要素生產(chǎn)率的均值分別為1.014和1.093，黃河流域的技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均大于1。兩大區(qū)域的純技術(shù)效率相當(dāng)，規(guī)模效率低是造成長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全要素生產(chǎn)率均值低于黃河流域的主要原因。結(jié)合前面的分析可以知道，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，科技創(chuàng)新資源豐富，但當(dāng)投入達(dá)到最優(yōu)規(guī)模后再繼續(xù)追加，效率就會(huì)降低。黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低，科技創(chuàng)新資源不足，但是近年來對(duì)資源的合理配置促進(jìn)了科技創(chuàng)新效率的提升。

4 研究結(jié)論與啟示

4.1 主要結(jié)論

（1）實(shí)證研究結(jié)果表明：盡管各省科技創(chuàng)新效率波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差較大，驅(qū)動(dòng)效應(yīng)也存在一定差異，但總的來說，黃河流域絕大多數(shù)地區(qū)處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，而長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的多數(shù)地區(qū)則處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，大部分省份尚未達(dá)到DEA有效。Malmquist指數(shù)模型分解結(jié)果顯示，黃河流域的科技創(chuàng)新效率在2015—2019年逐年提高，但還有較大的提升空間，全要素生產(chǎn)率主要受到技術(shù)進(jìn)步的制約，資源配置結(jié)構(gòu)不合理阻礙了效率的提升。

（2）2016年《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》的實(shí)施為長(zhǎng)江流域各省區(qū)提供了發(fā)展的契機(jī)，通過對(duì)計(jì)量結(jié)果的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：長(zhǎng)江流域多數(shù)省份效率值尚未達(dá)到DEA有效，說明前期的投入與產(chǎn)出之間存在失衡，效率的提升應(yīng)當(dāng)以流域發(fā)展規(guī)劃為統(tǒng)領(lǐng)，進(jìn)一步協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)分工和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)園區(qū)的合作，不斷優(yōu)化資源配置，打造長(zhǎng)江流域科技創(chuàng)新新高地。黃河流域各省區(qū)效率的提高主要依靠要素的增加，基礎(chǔ)研究尚且存在短板。因此，需要合理增加科技創(chuàng)新資源投入，如加強(qiáng)科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、引進(jìn)高水平人才、優(yōu)化科研經(jīng)費(fèi)分配制度等，以此來優(yōu)化創(chuàng)新資源配置，促進(jìn)科技成果產(chǎn)出。

（3）驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的力量從傳統(tǒng)的“三駕馬車”到新的“三駕馬車”，再到實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，科技創(chuàng)新的作用越來越突出。受到不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的制約，資源稟賦特別是科技創(chuàng)新資源的差異起著基礎(chǔ)性作用。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)生態(tài)發(fā)展的戰(zhàn)略支撐帶，按照習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)的“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展必須堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”的戰(zhàn)略定位，要立足于自身發(fā)展規(guī)劃科學(xué)布局，用科技創(chuàng)新做好長(zhǎng)江大保護(hù)，還要發(fā)揮引領(lǐng)作用，加強(qiáng)不同流域的合作交流。從空間分布來看，黃河流域的效率值略高于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，呈現(xiàn)出較好的發(fā)展勢(shì)頭，但多數(shù)省份科研投入規(guī)模與結(jié)構(gòu)不合理的問題仍然存在。未來應(yīng)著力破解制約因素，以創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，依靠科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的雙目標(biāo)。

4.2 對(duì)實(shí)現(xiàn)國(guó)家戰(zhàn)略目標(biāo)的啟示

（1）國(guó)家戰(zhàn)略的橫向比較。本文選取黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶主要省份為對(duì)象構(gòu)建科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系，研究對(duì)比了黃河流域和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份的發(fā)展情況，加深了在高質(zhì)量發(fā)展驅(qū)動(dòng)力研究領(lǐng)域?qū)?guó)家兩大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的理解。研究定位在省級(jí)層面，是考慮了省域經(jīng)濟(jì)的特殊地位，無論從區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局、創(chuàng)新投入還是發(fā)展的周期特征，選擇“省域經(jīng)濟(jì)”作為決策單元承上啟下，有利于強(qiáng)化國(guó)家戰(zhàn)略意圖的實(shí)施。從完備的產(chǎn)業(yè)鏈到寬闊的創(chuàng)新鏈視野，省級(jí)政府對(duì)創(chuàng)新的投入具有統(tǒng)籌性，實(shí)施效果更加顯著。

（2）推動(dòng)政府治理能力現(xiàn)代化。本文在選擇創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)的過程中，發(fā)現(xiàn)政府的作用不可或缺。各級(jí)政府通過制定充分的競(jìng)爭(zhēng)政策、構(gòu)建良好的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)提供動(dòng)力源，政府在彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈、促使資源優(yōu)化配置方面的功能不能忽視。在本文研究的基礎(chǔ)上，還可以增加政府政策的影響因素，進(jìn)一步對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力問題進(jìn)行探索性研究。