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    中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率時(shí)空演化及驅(qū)動(dòng)因素分析

    2023-09-08 08:29:04魯志國高粼彤
    統(tǒng)計(jì)與決策 2023年16期
    關(guān)鍵詞:戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)省份

    孟 霏,魯志國,高粼彤

    (1.山東工商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264005;2.深圳大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院;b.中國經(jīng)濟(jì)特區(qū)研究中心,廣東深圳 518000)

    0 引言

    當(dāng)前,中國依賴要素驅(qū)動(dòng)的外延型增長模式亟待轉(zhuǎn)變,創(chuàng)新成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一動(dòng)力。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)具備技術(shù)聚積、成長后勁足等特征,其創(chuàng)新資源高效配置已然是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的內(nèi)在要求[1]。然而,各地區(qū)在資源、政策等方面有所不同,可能導(dǎo)致戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率發(fā)展并不均衡,進(jìn)而遲滯產(chǎn)業(yè)整體效率提升和區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展。政府創(chuàng)新資助作為一種直接性激勵(lì)措施,能夠有效彌合企業(yè)研發(fā)資金缺口,充分調(diào)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展積極性[2]。故而,如何將有限的政府創(chuàng)新資助發(fā)揮最大的激勵(lì)效用,是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展過程中亟須破解的難題。本文主要探討如下問題:技術(shù)創(chuàng)新效率在時(shí)間維度上呈何種發(fā)展趨勢(shì)?空間演化規(guī)律與關(guān)聯(lián)模式怎樣?空間效應(yīng)如何?政府創(chuàng)新資助效果如何?回答以上問題對(duì)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、優(yōu)化政府資金使用效率具有重要的學(xué)理和實(shí)踐價(jià)值。

    有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新效率研究,學(xué)術(shù)界主要聚焦技術(shù)創(chuàng)新效率時(shí)空演化[3,4]、技術(shù)創(chuàng)新效率驅(qū)動(dòng)因素[5,6]以及政府創(chuàng)新資助與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率關(guān)系[7,8]等方面,雖成果頗豐,但仍存以下薄弱環(huán)節(jié):第一,在研究對(duì)象上,既有文獻(xiàn)多聚焦所有行業(yè),而對(duì)契合中國特殊國情的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)關(guān)注不足;第二,在研究方法上,現(xiàn)有文獻(xiàn)多應(yīng)用變異系數(shù)等傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)區(qū)域異質(zhì)性特征進(jìn)行時(shí)序描繪,忽視了空間上的互聯(lián)關(guān)系;第三,研究內(nèi)容上,既有文獻(xiàn)多關(guān)注政府創(chuàng)新資助對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的直接效應(yīng),而兩者之間空間效應(yīng)的探討相對(duì)缺乏。基于此,本文選取2009—2020年31個(gè)省份1047 家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù),應(yīng)用DEA-BCC模型、Theil指數(shù)和ESDA法,對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度與時(shí)空演化分析,并結(jié)合SPLM模型考察政府創(chuàng)新資助對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響。

    1 研究設(shè)計(jì)

    1.1 研究方法

    1.1.1 DEA-BCC模型

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)常用于測度“多投入多產(chǎn)出”模式下各決策單元的相對(duì)效率,其優(yōu)點(diǎn)在于無須事先指定函數(shù)形態(tài)、不受數(shù)據(jù)量綱干擾等。本文采用規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-BBC模型測度中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率:

    其中,X為投入量,Y為產(chǎn)出量,n為決策單元數(shù)目,θ為DMU效率,λ為DMU指標(biāo)組合系數(shù);松弛變量S-和剩余變量S+分別表示產(chǎn)出不足和投入冗余。若θ=1,則表示DEA有效,反之則為DEA無效。

    1.1.2 Theil指數(shù)

    泰爾指數(shù)(Theil)常用于測度區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異,其優(yōu)點(diǎn)在于能夠解構(gòu)差異來源。本文采用Theil指數(shù)測度中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的地區(qū)差異:

    其中,n為省份數(shù)目;μ為省份i產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率均值;yi為省份i產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。

    將Theil指數(shù)分解為區(qū)域間差異Tb和區(qū)域內(nèi)差異Tw:

    其中,yk為第k組省份產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率均值,本文將31個(gè)省份分為東、中、西部地區(qū)3組①依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的劃分標(biāo)準(zhǔn),東部地區(qū)包含北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部地區(qū)包含山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區(qū)包含內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏。;nk為第k組省份數(shù)目。

    1.1.3 ESDA法

    探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)常用于測度觀測要素在空間上的關(guān)聯(lián)性與差異性,包含全局和局部空間自相關(guān)。本文采用全局Moran’s I測度戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率總體空間關(guān)聯(lián)度:

    本文采用Moran 散點(diǎn)圖描繪戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的局部空間差異程度。其中,第一至四象限分別代表高-高(H-H)、低-高(L-H)、低-低(L-L)和高-低(H-L)集聚類型。

    1.1.4 空間面板模型

    按照空間效應(yīng)來源不同,空間面板模型主要分為空間面板滯后模型(SPLM)和空間面板誤差模型(SPEM)。

    SPLM模型:

    其中,Y為被解釋變量;X為解釋變量;wij為空間權(quán)重矩陣;為空間滯后因子,ρ度量鄰地被解釋變量對(duì)本地被解釋變量的影響。

    SPEM模型:

    生成過程為:

    1.2 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

    本文最終選取2009—2020 年中國31 個(gè)省份(不含港澳臺(tái))1047家滬深A(yù)股戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)作為研究樣本。按照主營業(yè)務(wù)收入占比20%以上產(chǎn)品所屬行業(yè),手工識(shí)別歸類企業(yè)是否屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),判斷標(biāo)準(zhǔn)參照《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(2018)》等政策文件。在樣本篩選過程中,剔除被ST、*ST、PT處理及變量數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺漏的企業(yè),并對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行兩端1%水平截尾。數(shù)據(jù)主要源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫,個(gè)別缺失數(shù)據(jù)通過查閱上市企業(yè)年報(bào)進(jìn)行填補(bǔ)。另外,遵循王卉彤等(2019)[9]的思路,將所選變量按所屬省份均值作為各省份對(duì)應(yīng)指標(biāo)。

    1.3 變量測量與說明

    (1)被解釋變量:技術(shù)創(chuàng)新效率(eti)。本文采用產(chǎn)出導(dǎo)向型DEA-BCC模型測算中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。參照王華等(2020)[10]的研究,選取技術(shù)人員投入(rd_per)、研發(fā)資金投入(rd_funds)作為反映人力和物力方面創(chuàng)新投入的變量,選取專利申請(qǐng)數(shù)(pat_a)和營業(yè)收入(o_rev)作為反映技術(shù)和經(jīng)濟(jì)方面創(chuàng)新產(chǎn)出的變量??紤]到創(chuàng)新產(chǎn)出存在時(shí)滯性,本文采用滯后一年的創(chuàng)新投入變量。創(chuàng)新投入產(chǎn)出變量選擇見表1。

    表1 創(chuàng)新投入產(chǎn)出變量

    (2)解釋變量:政府創(chuàng)新資助(sub_inn)。參考文獻(xiàn)[11],將政府資助明細(xì)數(shù)據(jù)中含有“研發(fā)”“技術(shù)”“創(chuàng)新”“火炬計(jì)劃”“產(chǎn)學(xué)研”等關(guān)鍵詞的資助項(xiàng)目視為創(chuàng)新資助,加總得到每家企業(yè)創(chuàng)新資助總額,最終除以總資產(chǎn)求得政府創(chuàng)新資助強(qiáng)度。

    (3)控制變量:為規(guī)避相關(guān)因素缺失導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏,參照文獻(xiàn)[12,13],引入以下控制變量:企業(yè)規(guī)模(size)、企業(yè)年齡(age)、盈利能力(roa)、財(cái)務(wù)杠桿(lev)、成長能力(tobinq)、獨(dú)立董事占比(indep)、經(jīng)營現(xiàn)金流(cash)和股權(quán)集中度(cr)。各變量描述性統(tǒng)計(jì)見下頁表2。

    表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    2 實(shí)證分析

    2.1 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率時(shí)空演化分析

    2.1.1 時(shí)序演化分析

    由圖1 可知,從整體來看,效率值由0.6841 降至0.6717,降幅達(dá)1.81%,表明2009—2020 年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率波動(dòng)幅度較為穩(wěn)定,整體水平還不夠高,距效率前沿面仍存在31.59%~32.83%的提升空間。當(dāng)研發(fā)資金和技術(shù)人員投入規(guī)模逐年攀升時(shí),戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率可能不升反降,說明技術(shù)創(chuàng)新效率不能簡單取決于創(chuàng)新投入規(guī)模擴(kuò)大,也可能受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、制度環(huán)境、管理能力等多方面因素綜合制約,進(jìn)而影響創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化水平。此外,效率值在2018 年位于最低點(diǎn)(0.6187),之后于2019 年大幅躍升至0.7060,漲幅達(dá)14.11%??赡艿慕忉尀?,2019 年3 月,《政府工作報(bào)告》強(qiáng)調(diào)“發(fā)展新動(dòng)能快速成長”,戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)響應(yīng)國家政策號(hào)召,緊抓潛在市場機(jī)遇,重視研發(fā)成果轉(zhuǎn)化水平,切實(shí)提升技術(shù)創(chuàng)新效率。從三大地區(qū)來看,效率值均值由大至小依次為西部(0.7529)、東部(0.6731)和中部(0.6165)地區(qū),該結(jié)果打破了“技術(shù)創(chuàng)新效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈正相關(guān)”的傳統(tǒng)思維定式。可能的解釋為,西部地區(qū)雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高,創(chuàng)新投入規(guī)模也不及東中部地區(qū),但得益于“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略和“一帶一路”倡議的實(shí)施,其人力成本低、競爭壓力小等優(yōu)勢(shì)得以充分發(fā)揮,加之其創(chuàng)新投入冗余現(xiàn)象相對(duì)較少,格外重視研發(fā)成果轉(zhuǎn)化,使得戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率高于東中部地區(qū)。另外,結(jié)合現(xiàn)實(shí)情境,本文東中部地區(qū)樣本企業(yè)數(shù)量相對(duì)更多(占比87.7%),對(duì)平均效率的影響更大,這也是導(dǎo)致東中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率偏低的原因之一。

    圖1 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率時(shí)序演化

    2.1.2 空間差異分析

    表3 報(bào)告了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的Theil 指數(shù)。從整體來看,指數(shù)值由0.0622 降至0.0477,降幅達(dá)23.31%,表明2009—2020 年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率正朝均衡方向發(fā)展,意味著國家在統(tǒng)籌構(gòu)建優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的區(qū)域協(xié)調(diào)布局方面成效顯著。從三大地區(qū)來看,指數(shù)值均值由大至小依次為中部(0.0713)、西部(0.0440)和東部(0.0249)地區(qū),表明東部地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率差異最小,內(nèi)部協(xié)調(diào)發(fā)展成效漸顯。從區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)差異來看,Tbr波動(dòng)上升,Twr波動(dòng)下降,表明三大地區(qū)區(qū)域間差異愈發(fā)擴(kuò)大,區(qū)域內(nèi)差異愈發(fā)減小。從貢獻(xiàn)率看,歷年Twr貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)高于Tbr,表明區(qū)域內(nèi)差異為總差異的主導(dǎo)力量。

    表3 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率Theil指數(shù)

    2.1.3 空間格局分析

    本文以2009年、2020年為觀察年份,采用ArcGIS 10.8軟件中的“自然間斷點(diǎn)分級(jí)法”繪制戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間四分位表,見表4。結(jié)果顯示,中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率大致呈“東弱西強(qiáng)”的梯度空間分異格局,效率值較低水平以下省份地理位置多位于東部地區(qū),意味著東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較強(qiáng)省份雖創(chuàng)新實(shí)力雄厚,但高投入、高消耗引致的產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率低下在一定程度上將制約其長遠(yuǎn)發(fā)展。

    表4 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間四分位表

    2.1.4 空間相關(guān)性分析

    下頁表5 報(bào)告了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的全局Moran’s I??梢钥闯?,大多年份指數(shù)值均顯著為正,表明2009—2020年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率整體呈高效率省份被高效率省份包圍(H-H 型)、低效率省份被低效率省份包圍(L-L型)的空間組織模式。

    表5 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率全局Moran’s I

    圖2 為2009 年、2020 年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的局部Moran散點(diǎn)圖。不難看出,產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間集聚以H-H型和L-L型為主,呈極化態(tài)勢(shì),兩種類型集聚省份均占總體樣本的64.52%。其中,H-H 型集聚省份多位于西部內(nèi)陸地區(qū),L-L 型集聚省份多位于東部地區(qū),表明西部地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)更為重視成果轉(zhuǎn)化,雖創(chuàng)新投入規(guī)模不及東部地區(qū),但其投入冗余現(xiàn)象較少,成果轉(zhuǎn)化率相對(duì)較高,是產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率核心區(qū)域。

    圖2 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率局部Moran散點(diǎn)圖

    2.2 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率影響因素分析

    2.2.1 模型適配性檢驗(yàn)

    在進(jìn)行空間面板模型估計(jì)前,需通過拉格朗日檢驗(yàn)法(LM)診斷適配于樣本數(shù)據(jù)的模型。根據(jù)Anselin和Florax(1995)[14]提出的判斷準(zhǔn)則,LM_Lag(P=0.003)顯著性高于LM_Error(P=0.023),且Robust LM_Lag 顯著(P=0.026)而Robust LM_Error不顯著(P=0.225),表明應(yīng)采用SPLM模型進(jìn)行回歸分析。出于穩(wěn)健性考慮,本文一并匯報(bào)SPEM模型估計(jì)結(jié)果作為參考。Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果(11.45,P=0.2464)顯示,應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)下SPLM 模型進(jìn)行回歸分析。

    2.2.2 回歸結(jié)果分析

    本文采用極大似然法(MLE)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),結(jié)果見表6。列(1)為普通面板模型估計(jì)結(jié)果,sub_inn系數(shù)為0.2134,且在1%的水平上顯著,表明在不考慮空間效應(yīng)情況下,政府創(chuàng)新資助顯著促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。列(2)為SPLM模型估計(jì)結(jié)果,sub_inn系數(shù)顯著為正,ρ系數(shù)為0.5117,且在1%的水平上顯著,表明戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率存在顯著正向空間溢出效應(yīng)。列(3)為SPEM 模型估計(jì)結(jié)果,sub_inn系數(shù)仍顯著為正,λ系數(shù)為0.3486,且在1%的水平上顯著,表明鄰近省份不可觀測因素顯著促進(jìn)本省份戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。綜上,政府創(chuàng)新資助作為公共性財(cái)政資金,能夠通過其“資源”屬性與“信號(hào)”屬性直接或間接幫助企業(yè)提高自主創(chuàng)新能力,進(jìn)而推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率提升。同時(shí),由于知識(shí)具有可復(fù)制、流動(dòng)性強(qiáng)等特征,為攫取超額利潤,本地企業(yè)傾向于采取“創(chuàng)新競賽”策略,即從鄰地企業(yè)創(chuàng)新思想中汲取“養(yǎng)分”,并經(jīng)過消化、吸收,進(jìn)一步壯大自身創(chuàng)新實(shí)力,提升技術(shù)創(chuàng)新效率。

    表6 全樣本空間面板模型回歸結(jié)果

    2.2.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文基于鄰接空間權(quán)重矩陣,即根據(jù)省域空間截面是否具有共同邊界原則設(shè)定0-1二進(jìn)制矩陣。為避免“單個(gè)島嶼效應(yīng)”干擾,本文設(shè)定海南與廣東、廣西擁有共同邊界,再次運(yùn)用MLE法對(duì)隨機(jī)效應(yīng)下SPLM 模型進(jìn)行回歸分析。結(jié)果(略)顯示核心變量系數(shù)方向和顯著性沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)變化。

    2.3 進(jìn)一步分析

    2.3.1 分地區(qū)檢驗(yàn)

    本文將31 個(gè)省份劃分為東部地區(qū)(East)與中西部地區(qū)(Midwest)兩組,基于地理距離空間權(quán)重矩陣,沿用MLE法對(duì)隨機(jī)效應(yīng)SPLM 模型進(jìn)行估計(jì),并匯報(bào)SPEM 模型估計(jì)結(jié)果作為參考,結(jié)果見下頁表7。在SPLM 模型中,East組的sub_inn系數(shù)為-0.1415,未通過顯著性檢驗(yàn),而Midwest組的sub_inn系數(shù)為0.2258,在1%的水平上顯著,表明政府創(chuàng)新資助對(duì)中西部地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)效果更為顯著??赡艿慕忉尀椋瑬|部地區(qū)資源相對(duì)豐裕,企業(yè)開展研發(fā)活動(dòng)意愿更為強(qiáng)烈,對(duì)政府扶持的依賴性較弱。在獲取政府扶持資金后,企業(yè)更傾向于將多余資金轉(zhuǎn)向其他短期盈利投資項(xiàng)目,致使政府創(chuàng)新資助未能產(chǎn)生額外帶動(dòng)作用。East 組的ρ為-0.0353,未通過顯著性檢驗(yàn),而Midwest 組的ρ為0.4261,在1%的水平上顯著,表明中西部地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的正向空間溢出效應(yīng)更為顯著??赡艿慕忉尀椋瑬|部地區(qū)市場競爭程度日趨激烈,企業(yè)研發(fā)活動(dòng)溢出性較強(qiáng),為搶占市場份額,企業(yè)更傾向于采取“搭便車”式的創(chuàng)新策略,自主創(chuàng)新動(dòng)力不足。

    表7 分地區(qū)回歸結(jié)果

    2.3.2 分創(chuàng)新資助強(qiáng)度檢驗(yàn)

    根據(jù)創(chuàng)新資助強(qiáng)度均值,本文將31 個(gè)省份劃分為高資助(High)和低資助(Low)兩組,基于地理距離空間權(quán)重矩陣,沿用MLE 法對(duì)隨機(jī)效應(yīng)SPLM 模型進(jìn)行估計(jì),并匯報(bào)SPEM模型估計(jì)結(jié)果作為參考,結(jié)果見表8。在SPLM模型中,High組sub_inn系數(shù)為0.2914,在1%的水平上顯著,而Low 組sub_inn系數(shù)為0.1442,未通過顯著性檢驗(yàn),表明高強(qiáng)度的政府創(chuàng)新資助對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)效果更為顯著??赡艿慕忉尀?,企業(yè)研發(fā)活動(dòng)需符合一定“標(biāo)準(zhǔn)”,即確保持有足夠資金以添置研發(fā)設(shè)備、支付員工薪酬等。低強(qiáng)度的創(chuàng)新資助不足以幫助企業(yè)滿足“研發(fā)標(biāo)準(zhǔn)”,導(dǎo)致其未對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率發(fā)揮顯著促進(jìn)作用。High 組ρ為0.3637,在5%的水平上顯著,而Low 組ρ為0.0930,未能通過顯著性檢驗(yàn),表明在高強(qiáng)度創(chuàng)新資助下,戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的正向空間溢出效應(yīng)更為顯著??赡艿慕忉?,企業(yè)往往獲取創(chuàng)新資助強(qiáng)度愈低,其產(chǎn)出成果愈少,收益愈低。為免遭市場競爭淘汰,企業(yè)不得不將注意力先聚焦短期生存,更有動(dòng)機(jī)采取成本較低的“搭便車”式創(chuàng)新策略,而對(duì)高投入、高風(fēng)險(xiǎn)的自主創(chuàng)新活動(dòng)并無多大興趣。

    表8 分創(chuàng)新資助強(qiáng)度回歸結(jié)果

    3 結(jié)論

    本文選取2009—2020 年中國31 個(gè)省份1047 家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù),應(yīng)用DEA-BCC 模型、Theil指數(shù)和ESDA法,對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度與時(shí)空演化分析,并結(jié)合SPLM模型考察政府創(chuàng)新資助對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響。結(jié)果表明:(1)從全國總體看,產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率波動(dòng)幅度較為穩(wěn)定,整體水平還不夠高。從三大地區(qū)看,西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率高于東中部地區(qū)。(2)從全國總體看,產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率正朝均衡方向發(fā)展。從三大地區(qū)看,東部地區(qū)內(nèi)部差異最小,區(qū)域內(nèi)差異是總差異的主要來源。(3)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率空間格局大致保持穩(wěn)定,呈“東弱西強(qiáng)”的梯度分布模式。(4)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈H-H型和L-L型空間組織模式。(5)從全國總體看,政府創(chuàng)新資助顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率,且產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率具有顯著正向空間溢出效應(yīng)。分地區(qū)看,政府創(chuàng)新資助對(duì)中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)效果更為顯著,且產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的正向空間溢出效應(yīng)更為顯著。分創(chuàng)新資助強(qiáng)度看,高強(qiáng)度的政府創(chuàng)新資助對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)效果更為顯著,且產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的正向空間溢出效應(yīng)更為顯著。

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