五大城市群醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新效率及溢出效應(yīng)分析

韓杰昊

（河北經(jīng)貿(mào)大學，石家莊 050800）

1 引言

國家級城市群的發(fā)展是推進國家高質(zhì)量發(fā)展的重要組成部分。發(fā)展科技成為提升一國競爭力的主要手段，我國將自主創(chuàng)新提升到國家戰(zhàn)略高度，提出創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，建設(shè)創(chuàng)新型國家。2021年3月發(fā)布的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標的建議》文件中多次提到了有關(guān)城市群的建設(shè)情況，提出要推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展推進京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、長三角一體化發(fā)展，打造創(chuàng)新平臺和新增長極。黨和國家發(fā)布的一系列重要文件表明，城市群作為國家新型城鎮(zhèn)化主體的戰(zhàn)略引領(lǐng)地位被提升到了前所未有的戰(zhàn)略高度[1]。城市群醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展各異，醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)溢出對于區(qū)域整體創(chuàng)新水平的提高具有現(xiàn)實意義。但目前我國醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展區(qū)域差異較大，個別地區(qū)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在研發(fā)能力較弱、企業(yè)配置不足的問題。目前，研究者對于醫(yī)藥制造業(yè)作為溢出方研究其地區(qū)之間的溢出情況較少。近些年，學者們在研究區(qū)域創(chuàng)新問題的時候逐漸開始關(guān)注溢出問題的研究。從地理位置上看創(chuàng)新也存在著集聚現(xiàn)象，并且發(fā)現(xiàn)本地的創(chuàng)新水平和周邊城市的技術(shù)溢出相關(guān)。技術(shù)創(chuàng)新具有外部性，醫(yī)藥制造業(yè)集聚現(xiàn)象的出現(xiàn)必然也會存在技術(shù)溢出現(xiàn)象。鑒于此，本文從縮小城市群之間創(chuàng)新發(fā)展水平差距的角度，基于省級的數(shù)據(jù)來分析五大城市群醫(yī)藥制造業(yè)地區(qū)之間技術(shù)創(chuàng)新效率溢出的效應(yīng)，為縮小城市群醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展差距、促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供思路。

2 文獻綜述

在以往的研究中，技術(shù)溢出的測度一直都是該研究領(lǐng)域的熱點問題，尤其對于實證研究來說，模型的選取與實證部分的有效性與可行性密切相關(guān)。Jaffe等提出“雖然知識溢出不能被直接觀測，但知識在流動中確實留下了可追溯的痕跡”[2]，他通過專利引用等方式對知識溢出的測度做出了有用的探索。隨著人們對技術(shù)溢出的研究，學者們開始不斷探尋其測度的方法。目前主要有知識生產(chǎn)函數(shù)法、全要素生產(chǎn)率法等。

區(qū)域之間的技術(shù)溢出是區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的動力之一，當不同的地區(qū)都可以從其他地區(qū)的創(chuàng)新活動中獲得一定的利益，形成良好的反饋機制，才能有助于促進區(qū)域的發(fā)展。隨著技術(shù)溢出效應(yīng)研究的深入，國內(nèi)外關(guān)于技術(shù)溢出效應(yīng)的研究大致分為技術(shù)溢出的存在性、區(qū)域異質(zhì)性以及技術(shù)溢出對區(qū)域創(chuàng)新的影響等。以城市群為研究對象的文獻大多集中在空間溢出效應(yīng)的有效性、創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展等方面。葉文輝、伍運春采用空間計量經(jīng)濟學方法研究成渝城市群經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)2007-2016年成渝城市群空間集聚效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)明顯,在空間分布上具有“中心—外圍”模式特點[3]。

隨著我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，在借鑒前人的理論和實證研究基礎(chǔ)上，開始出現(xiàn)將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為對象研究技術(shù)溢出的學者，但很少有以其子行業(yè)為對象進行研究。劉桂林等首次以醫(yī)藥制造業(yè)中的FDI溢出效應(yīng)為研究對象，利用2001-2006年不同省份醫(yī)藥制造業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立了FDI溢出效應(yīng)動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型[4]。

綜上所述，國內(nèi)外學者深入的研究，都得到了值得本文借鑒的方法和結(jié)論。技術(shù)溢出的測度研究中目前使用的知識生產(chǎn)函數(shù)法大多數(shù)是基于C-D生產(chǎn)函數(shù)而展開的對技術(shù)溢出效應(yīng)的研究，不能刻畫出各城市群內(nèi)部醫(yī)藥制造業(yè)省份之間技術(shù)溢出效應(yīng)的大小和方向。我國五大城市群之間醫(yī)藥制造業(yè)的發(fā)展存在著明顯的差異，如何促進協(xié)同發(fā)展是當前國家重點關(guān)注的問題。因此，本文采用DEA-Malmquist指數(shù)模型計算出各地區(qū)的創(chuàng)新效率，再以其作為量化指標構(gòu)建VAR模型分析技術(shù)創(chuàng)新效率溢出效應(yīng)的差異。最后基于結(jié)論，提出相應(yīng)的建議。

3 醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的測算

Malmquist指數(shù)最初是由Sten Malmquist于1953年旨在對消費的變化做出分析而提出來的[5]，Caves等人于1982年逐步將該指數(shù)用來測算生產(chǎn)效率的變化幅度[6]，隨后1994年Fare等人在其文章中將Malmquist指數(shù)理論于DEA方法相結(jié)合，提出了DEA-Malmquist指數(shù)模型[7]。設(shè)（xt，yt）與（xt+1，yt+1）分別表示t和t+1時期的投入產(chǎn)出，Malmquist生產(chǎn)率變動值即全要素生產(chǎn)率變動值，第i個DMU在第t期到t+1時期生產(chǎn)率變化的M指數(shù)可用以下公式表示：

DEA-Malmquist指數(shù)模型，可以衡量各地區(qū)跨期的動態(tài)技術(shù)效率變化，還能將全要素生產(chǎn)率的變化分解為技術(shù)效率和技術(shù)進步，技術(shù)效率可進一步分解，因此可以從其分解指數(shù)中找到引起效率的變化原因。分解式具體可表示為：

本文借鑒彭有為等[8]對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究，投入指標選取了研發(fā)人員全時當量與研發(fā)經(jīng)費支出，前者指參加研發(fā)活動的全時人員與非全時人員按工作折合成全時人員數(shù)量的綜合，后者指用于科技活動的實際支出。產(chǎn)出指標選取了新產(chǎn)品銷售收入與專利申請數(shù)，銷售收入是新產(chǎn)品量化表現(xiàn)形式可直接反映技術(shù)創(chuàng)新能力，專利數(shù)可間接反映出本地區(qū)的自主創(chuàng)新能力。以2000年為基期對新產(chǎn)品銷售收入等指標進行了平減處理，相關(guān)指數(shù)來源于國家統(tǒng)計局。研究區(qū)間為2000年至2020年，數(shù)據(jù)源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。計算結(jié)果如表1所示。

表1 2001-2020年五大城市群醫(yī)藥制造業(yè)Malmquist指數(shù)變化及分解的平均變化值

京津冀城市群醫(yī)藥制造業(yè)全要素生產(chǎn)率水平提升，在五大城市群中發(fā)展最好，技術(shù)效率、技術(shù)進步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的年均增長率分別為1.6%、4.5%、2.2%、-0.5%，該區(qū)域技術(shù)效率沒有達到第一位是由規(guī)模效率下降導(dǎo)致的。長三角城市群醫(yī)藥制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，均值為1.036，技術(shù)進步與技術(shù)效率變化相差不大，全要素生產(chǎn)率的變動主要由技術(shù)進步拉動。珠三角城市群醫(yī)藥制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率為5.9%，主要受到技術(shù)進步的拉動。技術(shù)效率是由于企業(yè)對于生產(chǎn)要素的規(guī)?？刂剖沟靡?guī)模效率有效進一步帶動提升的。川渝城市群2001-2020年醫(yī)藥制造業(yè)由于技術(shù)效率與技術(shù)進步不同程度的下降共同導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率的大幅下降。此階段川渝地區(qū)的重點在于如何向其他先進城市群學習，并因地制宜制定適合當?shù)氐墓芾砟Ｊ健⒐芾碇贫鹊?，進而提高效率水平。長江中游城市群2001-2020年醫(yī)藥制造業(yè)的全要素增長率在上升，增長率為6.1%，但是與川渝城市群的情況相似同樣出現(xiàn)了技術(shù)進步指數(shù)下降，表明當前企業(yè)在醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新制度模式等方面不能適應(yīng)當前的快速發(fā)展階段。

4 五大城市群醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的溢出效應(yīng)分析

本部分在前一章計算出動態(tài)效率的基礎(chǔ)上進行技術(shù)溢出分析，但由于測算的DEA-Malmquist指數(shù)是動態(tài)的增長率，需要將其轉(zhuǎn)化為全要素生產(chǎn)率的累計增長率才可以將其納入模型中進行計算。故本文參考程惠芳等[9]的數(shù)據(jù)處理辦法，對不同城市群的Malmquist指數(shù)進行處理，并以此作為量化指標來分析各城市群之間的技術(shù)溢出。本部分實證分析的過程均采用Eviews 10.0完成。

4.1 模型檢驗和估計結(jié)果

首先，需要對逐年變化的時間序列進行平穩(wěn)性檢驗，避免造成偽回歸的現(xiàn)象。本章采用ADF檢驗對各城市群全要素生產(chǎn)率累計增長率進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗其是否平穩(wěn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)京津冀、珠三角與長江中游城市群是一階差分后平穩(wěn)，其余兩個長三角與川渝城市群則原變量平穩(wěn)。其次，根據(jù)AIC、SC、HQ準則判斷，選擇最佳滯后階數(shù)。最后，對VAR模型的穩(wěn)定性進行檢驗，若所有的根都處在單位圓內(nèi)，則認為該模型是穩(wěn)定的。

4.2 格蘭杰因果關(guān)系檢驗

格蘭杰因果關(guān)系檢驗可用于判斷二者之間是否存在統(tǒng)計學上的因果關(guān)系，同時為接下來的溢出效應(yīng)做準備。如果兩個變量之間沒有格蘭杰因果關(guān)系，則無需進行VAR脈沖分析。運算可知：珠三角城市群對京津冀、川渝、長江中游城市群有單向的溢出；川渝城市群對京津冀、長三角、長江中游城市群具有單向的技術(shù)溢出；京津冀與長江中游在統(tǒng)計學上沒有對其他城市群出現(xiàn)溢出效應(yīng)。

4.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)

本文將各城市群分別視為獨立的單元來進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，分別對通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗的相應(yīng)城市群施加一個正向標準差沖擊，觀察與其具有因果關(guān)系地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變化來分析溢出效應(yīng)，如圖1所示。

圖1 珠三角變動1個標準差對京津冀、川渝、長江中游的脈沖響應(yīng)

若對珠三角城市群醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率累計增長率施加一個單位標準差正向沖擊之后，京津冀、川渝、長江中游城市群技術(shù)創(chuàng)新效率的響應(yīng)結(jié)果如圖1所示，可以看出京津冀在第一期是負向的，接近最底端，約為0.44，第二期迅速上升到達峰值，隨后逐漸穩(wěn)定。川渝城市群在第一期尚未做出明顯反應(yīng)，從第二期開始下降至谷底，隨后幾期還是以負向溢出為主，這說明珠三角效率的提升并不能引起川渝城市群效率的大幅度提升。長江中游整體的響應(yīng)情況成鋸齒形態(tài)，第二、四、六、八期在0軸以下，其余時期響應(yīng)都在0軸以上。

若對川渝城市群醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率累計增長率施加一個單位的標準差正向沖擊之后，京津冀、長三角、長江中游城市群技術(shù)創(chuàng)新效率的響應(yīng)結(jié)果如圖2所示。京津冀地區(qū)在當期沒有做出明顯的反應(yīng)，第二期達到最低點，第三期達到最高點，從第四期開始穩(wěn)定在0軸上下。對長三角城市群的正向溢出效應(yīng)為主，該行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率整體是增長的，并且穩(wěn)定在0.15左右。長江中游該行業(yè)的脈沖響應(yīng)圖第一期的響應(yīng)迅速達到最高點約為1.4，第二期迅速下降至最低端約為-2.0。

圖2 川渝變動1個標準差對京津冀、長三角、長江中游的脈沖響應(yīng)

若對長三角城市群醫(yī)藥制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率累計增長率施加一個單位的標準差正向沖擊之后，珠三角該行業(yè)的效率相應(yīng)情況呈鋸齒狀，第一期與第二期都在0軸附近，從第三期開始負向溢出較為明顯，隨后回升到了0軸以上，但整體還是以負向溢出為主（見圖3）。

圖3 長三角變動1個標準差對珠三角的脈沖響應(yīng)

5 結(jié)論與建議

本文基于2000-2020年的省際數(shù)據(jù)，采用DEAMalmquist模型與VAR模型分別計算了五大城市群的技術(shù)創(chuàng)新效率并對相互之間的溢出效應(yīng)進行了描述。主要的結(jié)論為：①從全要素生產(chǎn)率的變化情況來看，川渝城市群的全要素生產(chǎn)率水平下降，京津冀、長三角、珠三角、長江中游城市群的全要素生產(chǎn)率水平提升，且京津冀該行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長速度相對較高。②從格蘭杰因果關(guān)系檢測結(jié)果來看，在5%的顯著性水平下，珠三角城市群對京津冀、川渝、長江中游城市群有單向的溢出；川渝城市群對京津冀、長三角、長江中游城市群具有單向的技術(shù)溢出；京津冀與長江中游在統(tǒng)計學上沒有對其他城市群出現(xiàn)溢出效應(yīng)。③從脈沖響應(yīng)結(jié)果來看，川渝對長三角城市群、珠三角對京津冀、川渝對京津冀、珠三角對長江中游的正向溢出效應(yīng)較為明顯；珠三角對川渝、川渝對長江中游、長三角對珠三角城市群的負向溢出效應(yīng)明顯?；谝陨系乃袃?nèi)容，提出以下建議。首先，要出臺相關(guān)政策精準定位醫(yī)藥制造業(yè)在我國經(jīng)濟發(fā)展中的重要位置，要發(fā)揮醫(yī)藥制造業(yè)這些高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)引導(dǎo)作用，通過提高研發(fā)資金或技術(shù)人員的引進等方式來提升自身的技術(shù)效率水平并影響其他傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不斷地進行技術(shù)創(chuàng)新。通過精準對接資源并結(jié)合當?shù)貎?yōu)勢，使得各種科技創(chuàng)新活動更加完善。其次，對于發(fā)展較好的城市群要利用其優(yōu)勢加快醫(yī)藥制造業(yè)的發(fā)展，不斷增強其創(chuàng)新能力，為帶動其他城市群做好堅實的基礎(chǔ)。最后，利用各個城市群之間的溢出效應(yīng)，加強技術(shù)人員的合作，通過人員、新產(chǎn)品等渠道來提升技術(shù)溢出的可能性，進一步減少非均衡的發(fā)展，不斷地協(xié)調(diào)區(qū)域的創(chuàng)新水平。