海洋科技創新TFP增長的差異與收斂

周子文 管紅波

摘要：文章運用Malmquist-DEA 指數方法考察中國沿海省、市、自治區2006—2015年海洋科技創新全要素生產率（TFP）變化情況，并將其分解為TEC、TC、PC及SE等4個指標用以分析海洋科技創新TFP增長的內在原因，并對沿海各地區海洋科技創新TFP增長的差異進行收斂檢驗。研究發現：①海洋科技創新TFP呈現總體增長趨勢，但總體規模處于規模報酬遞減階段。②在觀察期內，沿海地區TEC、PC和SE這3個指數指標走勢基本相同，較為穩定，都在1.000這條水平線附近做微小波動，對海洋科技創新TFP的增長影響較小。海洋科技創新TC是海洋科技創新TFP增長的決定性因素。③海洋科技創新TFP增長存在α收斂和絕對β收斂，沿海地區海洋科技創新TFP之間存在“追趕效應”。

關鍵詞：海洋科技創新;全要素生產率;Malmquist-DEA 指數;收斂;“追趕效應”

中圖分類號： F062.9;P7?文獻標志碼：A?文章編號：1005-9857（2019）07-0064-06

Abstract：In this paper，Malmquist-DEA index method was used to investigate the changes of total factor productivity （TFP） of marine science and technology innovation in 11 coastal provinces （municipalities and autonomous regions） of China from 2006 to 2015，and it was decomposed into four indicators： TEC，TC，PC and SE.It was used to analyze the internal causes of the growth of marine technology innovation TFP，and to test the convergence of the growth of marine science and technology innovation TFP in coastal areas.The study found that： （1） The marine technology innovation TFP showed an overall growth trend，but the overall scale was in the stage of diminishing returns to scale.（2） During the observation period，the three index indicators of TEC，PC and SE in coastal areas were basically the same and relatively stable.They all made small fluctuations around the 1.000 level，which had little impact on the growth of marine technology innovation TFP.Marine technology innovation TC was the decisive factor for the growth of marine technology innovation TFP.（3） Ocean technology innovation TFP growth had α convergence and absolute β convergence，and there was a “catch-up effect” between marine technology innovation TFPs in coastal areas.

Key words：Marine science and technology innovation，Total factor productivity，Malmquist-DEA index，Convergence，Catch-up effect

0?引言

我國是一個海洋大國但不是海洋強國，當前各國海洋領域競爭日益激烈。黨的十八提出要建設海洋強國戰略。改革開放以來，中國不斷加大海洋資源的開發力度，進一步加強海洋經濟發展規劃指導。自從《全國科技興海規劃綱要（2008—2015）》實施以來，我國沿海各省、市、自治區的海洋事業發展邁上了新臺階。其中，海洋科技取得了巨大進步，涌現出一大批海洋科技成果，科技創新能力明顯增強，海洋工程裝備、海洋生物醫藥和海洋新能源設備等新興產業蓬勃發展。然而，如果科技進步是由資源和各要素投入引起而不是效率提高所導致，那么這樣不過是外強中干，不利于長遠發展，提高海洋科技創新

全要素生產率（Total Factor Productivity，TFP）（以下簡稱TFP）才是海洋科技發展的根本訴求[1]。TFP是指一定時期內生產活動的效率，即總產出與全要素投入的比率，在一定時期的生產要素配置以及利用效率的動態變動均可以用TFP來表示[2]。

目前，對海洋經濟的研究，國外主要集中在可持續發展問題、沿海地區的綜合管理問題以及海洋科技創新的效率問題[3]。而國內這方面的研究主要集中在海洋產業結構和可持續發展的區域差異[4]，有關海洋科學技術這方面研究主要是海洋科學技術的內涵、戰略意義和投入產出、競爭力和地區差異等[5]。但有關海洋科技效率的研究卻很少，現有文獻大多是從技術效率或規模效率的角度來看，存在著有限的不足。基于此，以中國沿海 11個省、市、自治區為考察目標，利用Malmquist-DEA 測度海洋科技創新TFP，并對沿海各地區海洋科技創新TFP增長的差異進行收斂檢驗，希望能為海洋科學技術區域發展戰略的合理制定和實施提供參考一些。由于缺乏數據支撐，中國香港、澳門、臺灣地區不在研究范圍內。

1?研究方法和指標選取

1.1?研究方法

Malmquist最早是1953年由Sten Malmquist提出的，用于解決生產率的換算問題，只是一個理論指數，后Fare等[6]加入DEA，使其由理論變成實證。從t到t+1，TFP增長模型可以用下式表示[2]：

如果TEC處于規模報酬不變的條件下，則無法拆分;而處于可變規模報酬約束條件下，TEC還可以進一步分解為純技術效率（PC）和規模效率（SE）。當m0大于1時，說明全要素生產率從t到t+1是增長的。反之，就是下降的。

1.2?數據來源

本研究使用的數據為2006—2015年我國沿海11個省、市、自治區有關海洋科技創新生產投入和產出的指標數據。根據中國的沿海地區劃分辦法，共有14個省、市、自治區，由于缺乏數據支撐，只選取了11個，分別為：天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南，其他3個不在研究范圍之內。面板數據的相關指標主要來自《中國海洋統計年鑒》（2007—2016年）年和《中國統計年鑒》（2007—2016年）。為防止通貨膨脹或緊縮的影響，貨幣型指標均以2006年為基期利用固定資產投資價格指數進行平減。

1.3?指標選取

根據海洋科技創新活動的特點，并引用了國家海洋創新指數評價指標和中國海洋科技發展指數指標體系，考慮到數據的可用性，確定海洋科技和技術創新的投入產出指標體系（表1）。

1.3.1?投入變量的選取

投入產出變量的選取是計算海洋科技創新TFP的前提與關鍵，直接關系到后面計算的結果。投入變量主要是勞動投入變量和資本投入變量。勞動者的工資可以很好地反映勞動投入的變化，在計算TFP時，會被優先選用。然而，考慮到中國的收入分配制度、社會文明的進步和數據的可得性，選用《中國海洋統計年鑒》中從事海洋科技活動人員數量和海洋科研機構數量作為人力資源投入變量，之所以選擇從事海洋科技活動人員數量，而不選擇海洋科研機構從業人員數量，是因為海洋科技活動人員數量覆蓋面更廣，相比之下針對性更強一些。在資本投入變量的選擇中，固定資產通常被認為是最可靠的估計變量，但在此體系中這一變量指標不合時宜，故選用《中國海洋統計年鑒》中的海洋科研經費總額作為資本投入變量[7]。

1.3.2?產出變量的選取

根據海洋科技創新活動的一些特點，在產出變量的選取上，專利數、科技專著書、論文數量、新產品的產值等均可以作為科技創新的產出變量。在《中國海洋統計年鑒》中關于專利數有3個指標，分別為申請專利數量、專利授權數量、擁有發明專利數量，由于專利的申請數量會受到專利授權機構審查的約束，被排除掉的專利就不能帶來效益，而擁有發明專利這一變量不能表現每一年份的專利數量產出，因此，選取專利授權數量作為科技產出的變量。綜合考慮之下，本研究還選取了科技課題數量、科技論文數量、出版科技著作數量作為海洋科技創新的產出指標。

2?測算結果及分析

2.1?不同年度海洋科技創新TFP及其分解指標變動情況

本研究運用DEAP2.1軟件，通過我國11個沿海省、市、自治區海洋科技創新2006—2015年的面板數據，計算出年均海洋科技創新TFP——Malmquist指數及其分解（表2和圖1）。從時間序列數據來看，沿海11個省、市、自治區海洋科技創新TFP總體處于上升的趨勢，2006—2015年年平均增長率為17.6%，在這9年里有7個年份海洋科技創新TFP是增長的，2個年份是下降的。這種波動在2008—2011年、2012—2015年這兩年間較為明顯，前者是低于平均值波動，后者是高于平均值波動。這種波動同時也說明海洋科技創新TFP并沒有形成不斷增長的良好態勢，而是處于不穩定的狀態。TEC指數在2006—2015年間的年均增長率為0.6%，由公式推導過程知道TEC指數是由PC和SE共同決定的，觀察期PC指數年均增長率為0.6%，而SE指數年均增長出現負值，年均下降0.9%，由此可知TEC指數的增長是由PC指數的增長帶動起來的，當然，這3個指數的變動并不大。TC指數在2006—2015年間的年均增長率為21.1%，對海洋科技創新TFP的增長起到了決定性的作用。

通過圖1進一步探索海洋科技創新TFP增長的原因。從圖中TFP與TC指數的變動趨勢來看，二者基本一致。而反觀其他3個指數，2006—2015年在1附近進行了微小浮動，對TFP的影響也很有限。充分證明了，中國海洋科技創新TFP的增長主要是由TC所帶來的，另一種解釋就是，這9年海洋科技投入產出的生產前沿面向上移動，在固定投入下的最大產出隨之上升。

2.2?不同區域海洋科技創新TFP及其分解指標變動情況

從表3可以看出，中國沿海省、市、自治區海洋科技創新TFP在觀察期內的平均增長率為17.6%，說明TFP總體呈增長的特征，其中沿海省、市、自治區中TFP增長的多達8個，占樣本總數的73%，而下降的只有3個，占樣本總數的27%，由此可見，大部分沿海省、市、自治區的海洋科技創新TFP均實現了增長;TEC指數在觀察期內平均增長率為0.6%，觀察的地區保持增長的只有3個，4個保持不變，還有4個是處于下降的;TC指數在觀察期內與TFP指數的增長數和下降數是相同的，如果再觀察具體數據，可以發現兩者保持著驚人的一致，同增同降，這也論證了上述的觀點;PC指數在觀察期內大部分都是處于不變的狀態，占樣本總數的55%，增長的只有兩個，下降的有3個;SE指數平均值小于1，這說明了中國沿海省、市、自治區海洋科技創新總體處于規模報酬遞減階段，其中下降和不變的省、市均為4個，增長的省份有3個，分別為天津市、遼寧省、廣東省，這3個省、市海洋創新處于規模報酬處于遞增階段。

為了更形象地說明問題，圖2展示了我國11個沿海省、市、自治區海洋科技創新TFP及其分解指標。大部分沿海城市TC指數和TFP指數都比較突出，高于1.000這條水平線，說明了大部分地區這兩個指標都是增長的，這與我國對海洋這方面的投入和重視有關，科學技術的創新能力有了不少的進步。這11個沿海省、市、自治區TEC指數、PC指數和SE指數指標趨勢基本相同，較為穩定，都在1.000這條水平線附近做微小波動。而TFP出現負增長的3個地區分別為福建、廣西和海南。福建和廣西的主要問題都是TC指數出現負增長，也即海洋科技創新方面還有待提高。海南省則是需要注意兩個方面，一是加大海洋科技創新方面的投入，二是需要通過調整海洋科技整體的規模來提高TFP。

3?收斂性檢驗

通過上述研究可以發現，我國沿海地區之間的海洋科技創新TFP增長及其分解指標還存在著不同程度的差異，接下來，文章將通過對海洋科技創新TFP增長進行α收斂檢驗和絕對β收斂檢驗，來探索沿海各地區海洋科技創新中不斷變化的趨同和分散規律。

3.1?α收斂檢驗

海洋科技創新TFP增長的α收斂是不同地區海洋科技創新TFP指數的水平差，隨著時間的推移而降低[8]。海洋科技創新的TEC指數、TC指數、PC指數和SE指數變化的α收斂的定義和模型與TFP增長的定義和模型相似，所以接下來只列出了TFP增長的α的定義模型：

通過圖3可以看出，不管海洋科技創新TFP增長還是其分解指標變動的α指標數值在觀察期內都存在αt+1<αt，故樣本在觀察期內存在α收斂，顯示出我國沿海各省、市、自治區之間海洋科技創新發展在空間上的差異性越來越小，趨向均衡。α收斂通常被認為時β收斂的充分條件[9]，所以接下來將進行絕對β收斂檢驗。

3.2?絕對β收斂檢驗

絕對β收斂指的是海洋科技創新TFP指數較低的地區對指數較高地區存在“追趕效應”[8];另一種解釋就是海洋科技創新TFP較落后的地區的增長速度快于海洋科技創新TFP較發達的地區的增長速度，最終所有地區的海洋科技創新TFP收斂在同一收斂水平。按已有的研究成果，將絕對β收斂模型定義為[10]：

這里需要說明的是TEC指數、TC指數、PC指數和SE指數變動的絕對β收斂模型因為相似，在這里就不一一列出了。其中：i代表省（市、自治區）;t和t+T分別代表T周期的開始和結束;β代表收斂系數。如果β<0且通過檢驗，則海洋科技創新TFP增長存在絕對β收斂;如果β>0且通過檢驗，就是存在發散;如果β系數沒有通過顯著性檢驗，那就不存在β的收斂或發散。

計算出期初年和期末年的海洋科技創新TFP及其分解指標，再利用最小二乘法進行回歸進而進行絕對β收斂的檢驗，結果如表4所示。

通過表4可以發現，TEC和PC的β指標數值大于0，其中TEC的β指標通過顯著性檢驗，故存在發散的過程，而PC的β指標并沒有通過顯著性檢驗，故既不發散也不收斂。SE的β指標數值雖然是負值，但沒有通過顯著性檢驗，因此也是既不發散也不收斂。TC和TFP的β指標為負值，且通過了在5%水平上的顯著性檢驗，因此我國沿海地區海洋科技創新TFP和TC存在“追趕效應”。

4?結論和政策啟示

4.1?結論

根據采用Malmquist-DEA 指數方法考察中國11個沿海省、市、自治區2006—2015年海洋科技創新TFP變化情況，并將其分解為TEC、TC、PC和SE，用以分析海洋科技創新TFP增長的內在原因。隨后，對海洋科技創新TFP增長及其分解的差異及收斂進行實證檢驗。

（1）海洋科技創新TFP總體呈現增長態勢。其中，11個沿海省、市、自治區的海洋科技創新均實現了技術進步，但大部分沿海地區PC指數處于下降或不降的狀態，且總體規模報酬遞減階段。

（2）在觀察期內，沿海地區TEC指數、PC指數和SE指數這3個指數指標趨勢基本相同，較為穩定，都在1.000這條水平線附近做微小波動，對海洋科技創新TFP的增長影響較小。海洋科技創新TC指數的增長是海洋科技創新TFP增長的決定性因素。

（3）海洋科技創新TFP增長存在α收斂，這表示我國沿海各省、市、自治區之間海洋科技創新發展在空間上的差異性越來越小，趨向均衡。

（4）海洋科技創新TFP和TC指數存在絕對β收斂，我國沿海地區海洋科技創新TFP和TC存在“追趕效應”。

4.2?啟示

（1）海洋科技創新純技術效率指數大部分處于不變或下降的狀態，而面對如今國際上新一輪的技術革命，這樣顯然不能在國際市場上保有不錯的競爭地位，故應加強海洋科技創新管理工作的實效性，注重工作人員之間的協作分工，按要求制訂好目標和實施方案，做到權責分明、目標明確，促使海洋科技創新的技術效率有所提升。

（2）有關政府部門在審批資源發放時，應按海洋科技創新效率評價結果來平衡海洋科技創新資源的分配，投入過多的沿海地區應得到有效遏制，相反，投入過少的沿海地區應加大輸入。在此之上才能有效優化投入和產出。

參考文獻

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