我國海洋科技創新效率測算及實證研究
——基于創新價值鏈的視角

房 輝1,原 峰,熊 濤1,劉 芳

(1.深圳市維度統計咨詢股份有限公司,廣東 深圳 518000;2.廣東省海洋發展規劃研究中心,廣東 廣州 510000)

1 引言

當前,海洋經濟已成為我國經濟發展新的增長極。據官方數據顯示,過去十多年我國海洋經濟呈現迅猛發展態勢,海洋生產總值從2006年的20958億元人民幣增加到2018年的83415億元,年均增長12.2%。鑒于海洋在當今世界的重要地位,我國首次將“海洋強國”上升到國家戰略,提出要“堅持陸海統籌,加快建設海洋強國”。隨著我國經濟進入新常態,以科技創新為驅動的發展模式逐漸成為政府部署經濟的戰略重點。海洋工程裝備制造業、海洋生物醫藥與制品業、海水利用業等海洋戰略性新興產業生產過程中高度依賴先進的科學技術,科技創新將是加快建設海洋強國的關鍵。一方面，海洋科技研發創新能為海洋產業布局指明方向；另一方面，科技成果轉化能產生經濟效益,實現新舊動能轉換。由此可見,提高海洋科技創新效率是我國新時代海洋經濟發展的題中應有之義,科學準確地測算沿海省市海洋科技的創新效率,有利于合理配置海洋科技創新資源,對促進我國海洋經濟高質量發展具有重要的指導意義。

2 文獻綜述

2.1 創新價值鏈

創新價值鏈理論綜合了技術創新和價值鏈兩方面的研究內容,主要強調技術創新過程中的的價值創造和轉移,突出技術創新的價值屬性[1]。創新主體和目標在創新活動的不同階段都存在一定的差異,但可通過價值鏈相互連接發揮作用,將科技成果轉化為經濟產出[2]。價值鏈與創新活動的結合,必須注重價值鏈各個環節的分工與整合,以實現創新活動的經濟效應最大化[3]。

目前,國內外學者運用創新價值鏈理論評估科技創新效率研究一般側重于對創新價值鏈各個階段的劃分,主要包括兩階段和三階段創新價值鏈。在兩階段創新價值鏈方面,Roper等將創新過程分為知識收集與利用兩個階段,以此測算企業的創新效率,并實證檢驗創新與企業發展之間的關系[4];洪進從技術開發和成果轉化出發將創新分為兩個階段,運用隨機前沿分析方法(SFA)實證分析了政府稅收補貼、市場環境、企業規模和產業績效等因素對我國醫藥行業技術創新效率的影響[5];劉樹峰等從兩階段創新價值鏈出發,運用網絡DEA-SBM模型測算了我國省際科技創新總效率[6]。在三階段創新價值鏈方面,Taghizadeh等通過追蹤創新價值鏈中創意的產生、轉換和擴散過程,研究了創新策略對技術創新效率的影響[7];劉家樹、營利榮基于創新價值鏈視角,將創新過程分為知識來源、知識產出和科技成果轉化三個階段,實證檢驗了三者之間的關系[8]。

2.2 海洋科技創新效率

國外對海洋科技創新效率的研究主要集中在對海洋產業科技創新效率的測算和影響因素的分析。Haralambides等采用Luenberger指數分析了2005—2007年16個中東和東非海港的海港效率和生產力增長情況[9];Chen等運用DEA模型對浙江省海洋生物醫藥和制品業的科技創新績效進行了評價[10];Fernando等利用SFA模型對斯里蘭卡124家小型漁民家庭的技術效率進行了估計,發現家庭規模、漁業社區建設和政府獎勵機制對效率提升具有顯著影響[11];Yang、Lou分別通過DEA模型和SFA模型對2013年日本海洋漁業技術效率進行了測算,發現兩種方法的估算結果高度一致[12]。

隨著我國海洋經濟的迅猛發展,國內學者對海洋科技創新效率的研究已初具規模。樊華、趙昕等先后采用DEA模型方法評估了海洋科技創新效率,測算結果顯示我國海洋科技創新總體效率水平偏低且呈現區域不平衡的特點[13,14];謝子遠等通過回歸分析發現海洋科研機構規模和從業人員高級職稱比重兩項指標對海洋科技創新效率的提升具有顯著的促進作用,而專業技術人員和研究生比重兩項指標的作用不顯著[15];殷克東等指出人均海洋生產總值、海洋科研機構數量和市場綜合競爭力是影響我國海洋科技創新效率的重要因素[16]，鄢波等通過測算得出了類似的結論[17];李彬等在樊華的基礎上運用三階段DEA模型進行測算,進一步發現我國海洋科技創新效率呈現穩步上升的趨勢[13,18]。

海洋科技創新效率的測算一直是海洋經濟研究領域的熱點話題,國內學者在該方面做出了諸多貢獻。縱觀國內現有文獻,該課題的研究方法尚有進一步優化的空間,可將創新活動分解為創新研發階段和創新成果轉化階段,使科技創新過程的內部結構更加清晰,對效率水平的評價更加全面。

本文根據創新價值鏈理論構建兩階段DEA模型,對我國沿海11個省份2006—2016年的海洋科技創新效率進行測算和實證分析,并針對研究結論提出相應的政策建議。

3 模型、指標與數據

3.1 兩階段DEA模型

傳統的DEA模型將整個生產系統作為一個決策單元(DMUs),假設內部系統運作機制絕對有效,忽視了內部子系統的復雜性,在經濟效率的評估中往往難以得出準確的測算結果。事實上,每個生產系統的內部子系統才是影響產出效率的決定因素,從微觀層面對生產系統進行分解是當前DEA模型的主要應用方向。借鑒Lewis等的處理方法,對生產系統進行內部分解,將傳統的DEA模型擴展為前后相連的兩個階段,通過測算生產過程不同階段的效率可探究系統整體的效率水平[19]。

圖1 DEA兩階段模型運行機理

基于DEA-BCC模型子系統效率的數學公式為:

(1)

(2)

借鑒王黎螢等的處理方法,用各子系統效率的乘積表示生產過程的綜合效率,即:θ=θ1×θ2[20]。

3.2 指標體系

本文根據創新價值鏈理論,將海洋科技創新過程劃分為創新研發和成果轉化兩個階段,綜合運用海洋科技活動人員、海洋科研機構經費、海洋專利、海洋科技論文、海洋科技著作、涉海就業人員、海洋資本存量、海洋科研教育管理服務業增加值和海洋生產總值等指標構建海洋科技創新效率評估體系。

創新研發階段變量指標的選取:海洋科技創新以研發為起點,對海洋研發活動的投入是衡量海洋創新的重要指標。海洋研發階段的投入以資金和人員為主,產出以海洋科技成果為主。結合現有文獻資料和相關數據的可獲得性,研發階段的初始投入用海洋科技活動人員(X1)和海洋科研機構經費收入總額(X2)表示,產出用海洋專利(Y1)、海洋科技論文(Y2)和海洋科技著作(Y3)表示。由于專利指標的衡量在學界尚未有統一標準,顧及海洋科技的核心創新能力,本階段選取海洋發明專利申請受理數最為科學,且該指標能有效剔除外部時滯性。

成果轉化階段變量指標的選取:科技成果轉化為經濟效益是海洋創新研發的最終目的,也是海洋科技創新效率最直接的衡量方式。本階段海洋專利指標將作為中間投入繼續參與到海洋科技成果轉化,考慮到轉化過程中專利成果的具體效益,將選取擁有海洋發明專利總數作為代理變量。此外,海洋科技創新研發成果的轉化需要借助相應的人力和資金,因此本階段用涉海就業人員(L)和海洋資本存量(K)表示追加投入,用海洋科研教育管理服務業增加值(Z1)和海洋生產總值(Z2)表示最終產出。海洋科技創新兩階段價值鏈見圖2。

圖2 海洋科技創新兩階段價值鏈

3.3 樣本說明與數據來源

基于各指標數據的可獲得性和統計口徑等方面的綜合考慮,選取我國11個沿海省份作為研究樣本,具體為遼寧省、天津市、河北省、山東省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、廣東省、廣西壯族自治區和海南省。考慮到數據的可獲得性,將樣本的時間跨度選定為2006—2016年。文中各項經濟指標的原始數據均來源于2007—2017年的《中國海洋統計年鑒》和《中國統計年鑒》。首先,為避免受到通貨膨脹的干擾,將2006年選定為基期,利用GDP平減指數剔除價格因素得到用不變價格表示的海洋科研機構經費收入總額、海洋科研教育管理服務業增加值和海洋生產總值。其次，海洋資本存量的測算學界普遍采用永續盤存法,即:

Ki,t=Ii,t+(1-δ)Ki,t-1

(3)

式中,δ為折舊率,按11.33%賦值;Ii,t為地區i第t年的海洋固定資產投資額,按可比價計算。由于海洋固定資產投資額無法直接獲取,本文將各地區海洋生產總值占地區生產總值的比重作為剝離系數乘以全社會固定資產投資額作為代理變量。基期海洋資本存量的計算公式為:

(4)

式中,gi為地區i的海洋資本存量增長率。借鑒Griliches的處理方法,本文將投資增長率作為資本存量增長率的代理變量[21],即用11個沿海省份2006—2016年海洋固定資產投資實際增長率的算術平均數代替。

4 測算結果與實證分析

本文利用Matlab 2018a軟件對我國11個沿海省份2006—2016年的相關數據進行處理,分別測算出海洋科技創新研發效率和成果轉化效率。

4.1 海洋科技創新研發效率

我國海洋科技創新研發效率為純技術效率與規模效率的乘積。測算結果顯示,2006—2016年我國的研發效率均值總體呈現上升的趨勢,由2006年的0.379上升到2016年的0.595,未來仍有較大的提升空間(圖3)。其中,2009年出現跳躍式上升,增幅達到54.8%,主要原因是《全國科技興海規劃綱要(2008—2015)》的發布,對海洋科技創新純技術效率形成正向沖擊,帶動了創新研發效率均值躍升。2011—2016年該效率均值逐漸呈穩步上升的態勢,發展狀態良好。2006—2016年,純技術效率均值表現出與創新研發效率均值相同的波動趨勢,而規模效率均值則始終處于高位運行狀態。由此可見,純技術效率水平的提升至關重要。

圖3 2006—2016年我國海洋科技創新研發效率變化趨勢

從表1可見,我國各沿海省份海洋科技創新研發效率水平高度不均衡,且存在差距持續擴大的趨勢。2006—2016年,上海、山東、廣東和遼寧等省份的純技術效率總體持續上升,天津、福建和廣西等地區則下滑明顯,最終導致區域間海洋科技創新研發效率的巨大差異。從表1可見,2014—2016年上海的創新研發效率均值為0.965,位居全國首位,遙遙領先于排名第二的山東。同期海南的創新研發效率僅為0.247,為全國最低水平。近三年上海、山東、廣東、天津和江蘇5個地區的創新研發效率均值都高于0.5,創新研發能力相對發達,而河北、浙江、遼寧、廣西、福建和海南6個地區的創新研發效率均值都低于0.4,創新研發能力相對較弱。究其原因是:純技術效率是影響各地區創新研發效率水平高低的決定因素,如上海在2006—2009年的創新研發效率均值較低,僅為0.344,在純技術效率的大幅拉動下于2014—2016年躍升至0.965,增幅高達180.5%。其他4個研發相對發達地區與上海表現出同樣的趨勢;如山東省在規模效率持續下滑的情況下,純技術效率由2006—2009年的0.650提升到2014—2016年的0.984,帶動創新研發效率由2006—2009年的0.480提升到2014—2016年的0.694。相比之下,浙江和福建的情況與上海相反,兩地區的純技術效率一直處于低位運行狀態。即使規模效率均值一直高于0.9,創新研發效率也始終無法提高。

表1 2006—2016年我國11個沿海省份海洋科技創新研發效率

4.2 海洋科技成果轉化效率

我國海洋科技成果轉化效率為純技術效率與規模效率的乘積。測算結果顯示,2006—2016年我國海洋科技成果轉化效率水平波動幅度較大且整體呈現下降趨勢。該效率均值跌幅最為嚴重的時間段出現在2007—2009年,由0.919驟然下降到0.818,隨后在0.8上下波動(圖4)。

圖4 2006—2016年全國海洋科技成果轉化效率變化趨勢

我國海洋科技規模效率在考察期內始終保持在高位運行,2007—2009年有小幅下跌,但仍在0.9以上,之后在0.930上下浮動。由于規模效率的變化幅度較小,導致成果轉化效率的時間趨勢與純技術效率密切相關,兩者表現出相似的波動幅度。從圖4可見,規模效率和純技術效率在2007年達到各自的峰值0.973和0.945,均高于2016年的效率水平,可見兩者仍有較大的提升空間,因此海洋科技成果轉化效率的提升可通過同時促進純技術效率與規模效率的提升來實現。

從表2可見,我國海洋科技成果轉化效率區域差異呈現逐步擴大的趨勢,成果轉化效率均值高于0.8的地區占比由2006—2009年的81.8%下降到2014—2016年的54.5%,極差則由0.319擴大到0.483,純技術效率和規模效率的走勢與成果轉化效率基本相似。

表2 2006—2016年我國11個沿海省份海洋科技成果轉化效率

從表2的測算結果可見,2014—2016年上海的海洋科技成果轉化效率均值為0.998,位居全國首位,略高于排名第二的天津。同期,廣西的效率均值僅為0.515,為全國最低水平。近三年上海、天津、廣東、江蘇、山東和河北6個地區的成果轉化效率均值都高于0.8,成果轉化能力相對發達,而浙江、遼寧、福建、海南和廣西5個地區的該效率均值都低于0.8,成果轉化能力相對較弱。上海作為全國的經濟中心,國家將其定位為“全球城市”,不僅擁有眾多國際頂尖的科研機構,還擁有數量龐大的世界500強企業,在海洋科技成果轉化方面占據得天獨厚的優勢。天津作為直轄市,毗鄰政治中心北京,能借助首都的科研技術外溢和本地的企業實力有效提升自身的海洋科技創新成果轉化效率。廣東作為我國改革開放的前沿陣地,對外資和人才有強大的吸引力,加上廣州和深圳兩座沿海城市引領作用顯著,為海洋科技創新成果轉化提供了良好平臺。山東作為海洋資源大省,發展海洋經濟優勢明顯,但隨著海洋科技規模效率的不斷下降,成果轉化效率始終難以提升。海南和廣西兩地的成果轉化效率處于持續下降狀態,其中廣西的下降幅度更大,但隨著海南自由貿易試驗區的設立和“一帶一路”倡議的不斷推進,未來兩地的海洋科技發展將迎來新的機遇。

4.3 海洋科技創新綜合效率

2006—2016年,我國海洋科技創新綜合效率除2009年以外穩中有進,效率均值由2006年的0.328上升到2016年的0.493,年均增長4.2%(圖5)。由于成果轉化效率始終處于高位運行狀態,綜合效率水平則由創新研發效率的發展趨勢決定,兩者呈現相同的走勢。此外,2006—2013年成果轉化效率持續下降,導致綜合效率與創新研發效率之間的差距日益擴大,但2013年之后隨著成果轉化效率水平的緩慢上升,兩者之間的差距有收窄的跡象。

圖5 2006—2016年全國海洋科技創新效率變化趨勢

從表3可見,我國海洋科技創新綜合效率區域之間差距顯著,該效率均值高于0.5的地區占比由2006年的27.3%上升到2016年的45.5%,極差由0.600擴大到0.850。同時,根據創新綜合效率標準差可知,我國11個沿海省份海洋科技創新綜合效率區域差距整體上有逐步擴大的趨勢。

表3 2006—2016年我國11個沿海省份海洋科技創新綜合效率

表3的測算結果顯示,2006—2016年上海的海洋科技創新綜合效率均值為0.700,位居全國首位。同期,廣西的效率均值僅為0.123,為全國的最低水平。具體而言,上海、天津、廣東和山東4地的效率均值都高于0.5,屬于“海洋科技創新綜合效率發達地區”;江蘇、浙江、河北、福建和遼寧5地的效率均值相對較高,屬于“海洋科技創新綜合效率發展中地區”;海南和廣西的效率均值相對較低,歸為“海洋科技創新綜合效率落后地區”。

5 結論與建議

本文以創新價值鏈為研究視角,首先將我國海洋科技創新活動分解為創新研發和成果轉化兩個過程,然后借助兩階段DEA模型對我國2006—2016年11個沿海省份的海洋科技創新效率進行了測算。主要得出以下結論:①樣本期內我國海洋科技創新研發效率均值總體呈現上升趨勢,但未來仍有較大的提升空間，純技術效率對海洋科技創新研發效率的提升至關重要。②樣本期內我國海洋科技成果轉化效率水平波動幅度較大,且整體呈現下降趨勢,根本原因在于純技術效率和規模效率的持續下降。③樣本期內我國海洋科技創新綜合效率除2009年以外穩中有升,海洋科技創新綜合效率水平的提升主要取決于創新研發效率。④樣本期內我國海洋科技創新研發效率、成果轉化效率和綜合效率區域差異顯著,且有逐步擴大的趨勢。

基于上述結論,本文給出提升我國海洋科技創新綜合效率的幾點建議:①在創新研發方面,我國涉海科研機構應優化海洋資源配置,防止海洋科技資源的重復投入和研發部門的惡性競爭,實現創新研發管理模式的制度化。②在成果轉化方面,各地政府應建立完善的法律制度,規范海洋科研成果交易市場,為海洋科技創新成果的轉化提供良好環境。涉海企業應積極探索與科研機構的合作模式,擴展產學研一體化范圍,努力提升自身的科技轉化能力。③在科技創新綜合發展方面,我國海洋科技成果轉化效率始終處于高位運行狀態,上升空間有限,因此提升海洋科技創新綜合效率的關鍵在于加快提升創新研發效率。④在科技創新區域協調方面,各沿海地區需進一步加強技術學習與交流,尤其是落后地區對發達地區先進技術和管理經驗的學習與借鑒,充分發揮創新活動的溢出效應,通過提升落后地區效率水平來縮小區域差距。