我國區域創新效率的影響因素─基于shapley分解

文炳洲 副教授 陳 琛

（西安科技大學管理學院 西安 710054）

研究方法

區域創新效率是通過度量投入產出比率進行衡量區域創新實力。在一定的約束條件和控制環境中，不同創新單位所投入的創新支出所得到的創新產量，通過該數值來評價地區的創新活動水平。區域創新成果主要來自于學習消化外界創新成果再創新和自主產出兩種方式，所以此處借鑒李政等（2016）研究方式，分別用經費投入水平、技術引進相關經費投入以及人力資本投入強度三個指標，從不同層面綜合呈現了學習消化外界創新成果再創新和自主產出兩種方式的投入指標。對于創新產出的衡量則采用人均發明專利的申請量來衡量，而對于經濟價值層面的體現引入了高技術產業產值占地區生產總值的比例和人均技術市場合同成交額來體現。本文樣本包含除香港、澳門和臺灣地區以外的31個省、自治區和直轄市2008-2016年的數據，數據主要來源于國家統計局數據庫。在測度方法上選取不需要先驗設定函數形式的數據包絡分析法進行，測度各區域的創新效率水平則運用線性規劃模型來計算投入產出比率。

我國各地區創新效率測度結果如圖1所示，東部地區在2014年前均領先于中、西部地區，直至2014年起被西部地區反超，而中部地區一直處于三個地區中的墊底位置，隨著全國區域交流增速，地區發展兩極化減弱，地區間的創新效率差異逐步減少。各地區的創新效率除2009年外均處于穩定增長的情形。

圖1 基于數據包絡分析方法的各地區創新效率均值

我國區域創新效率影響因素分析

（一）Shapley分解方法簡述

Shapley分解方法是由shorrocks在衡量自變量因素對于因變量因素影響的差距問題上，通過合作博弈論提出基于回歸視角的shapley的分解框架。自該方法提出之后運用于收入分配問題的分解以及碳排放領域的研究等諸多方向（鄧向榮等，2005；孫艷軍等，2013）。本文中Shapley分解的基礎是區域創新效率決定方程：

其中，y是區域創新效率，γ是隨機誤差項，變量xn是決定區域創新效率的因素項，αn是因素xn的回報率。故此yn=αnxn量化區域創新效率中由xn所決定的部分。本文運用的分析算法是采用wan所提出的，使Shapley的分解之中除存在的殘差項外，所能決定區域創新效率的因素被公平對待，所有的解釋變量均為對稱。因為在解釋效率方程的同時控制了各個變量的存在，估計各個變量的權重時既考量了自變量的相關性，也避免了變量間的干擾存在。

（二）區域創新效率影響因素的選取

本文自變量主要通過區域創新環境以及區域創新活動兩個方面進行選取。其中區域創新環境指標包括財政分權（FD）、區域產業水平（NONSTATE）、開放水平（FDI）、人口規模（pop）、經濟發展水平（gdp）、區域人力資本水平（high）、區域創新產出（faming）、區域策略性創新水平（strategy），區域創新活動相關指標包括高新產業發展（indus）、金融發展水平（FINSIZE）、政府偏好（PF）。其中，財政支出由地方財政支出占比表示，區域產業水平用地區投資非國有化比重表征，開放水平用地區外商投資來表示，人口規模用區域就業人口規模來表示，經濟發展水平用人均地區生產總值來表示，區域人力資本水平用地區就業人數大中專及以上人才綜合占比來表現，區域創新產出通過地區每百萬人口發明專利數量來體現，區域策略性創新水平用地區每百萬人口實用新型和外觀設計專利之和來說明，高新產業發展用高技術產業產值占地區工業總產值比重表示，金融發展水平用金融業增加值占地區生產總值比重表示，政府偏好則用政府財政支出中科學技術支出占地方財政支出比重來呈現，而inter則表示財政分權與政府偏好的交乘項。以上數據均來源于國家統計局數據庫，樣本時間跨度為2008-2016年，變量描述性統計見表1所示。

本文將區域創新效率作為被解釋變量，相關影響因素作為解釋變量。從四個區域進行回歸結果如表2所示，四個區域中交乘項均在1%下顯著為負，而財政分權與政府偏好均在1%下顯著為正，說明運用財政分權的手段可加大提升政府在科技進步中的角色效應。與中央集權相比較而言，地方分權在本地創新發展存在較高的靈活性和信息優勢，有效引導科技發展方向。政府偏好的促進效率也從類似的角度呈現，但是在交乘項的檢驗結果看出地區分區與政府偏好存在反向抑制的結果，政府財政的過度化進而抑制了政府創新偏好的促進作用，反向抑制了區域創新效率的發展。人口規模在全樣本以及西部地區均在1%下顯著為正，說明在西部地區人口的聚集對于區域創新能力的發展儲備科研源動力，而經濟發展水平較好的中、東部地區大量引進外來人才造成就業市場競爭激烈，從而對于本地區的相關科技領域工作呈現擠出效應，進而導致人口規模對于區域創新效率的促進效應較西部更弱。外商引進在西部地區以及全國范圍呈現反向抑制效果，而在中、東部呈現促進效應，經濟較為發達地區可抗衡FDI的侵占效應并反向利用從而促進區域創新效率發展。區域產業發展水平除西部地區外均為正向促進，而在西部地區則在1%下顯著為負，說明在經濟較為落后的地區區域產業水平并不能有效地推進區域創新效率的發展。金融發展水平則呈現除經濟較為發達的東部地區呈現負向抑制但不顯著之外，全國以及中、西部地區均呈現為1%下顯著為正，說明我國現行政策在經濟較為落后地區所提供有力的金融體系以及優良的金融發展體系可以大力推動區域創新效率的促進水平。高新產業水平所呈現的回歸結果與金融發展水平異曲同工。

表 1 變量的描述性統計

表 2 基準回歸結果

（三）Shapley 分解結果與穩健性檢驗

表3中列出了基于回歸方程對區域創新效率的shapley分解。從表3中可以看出，在所有10個因素之中不同地區環境所占據的權重有所差異。在中部、西部地區中前三位重要因素是高新產業水平、金融發展水平以及區域產業水平，說明良好的產業結構以及金融市場環境對于經濟較為落后的地區而言，在區域創新效率的發展中起了至關重要的角色；當前創新發展進程中，建立良好的金融運作體系以及順利完成產業結構轉型是當務之急，而且我國經濟市場正處于成長壯大的時期，鼓勵民營企業的發展有利于刺激地區市場的繁榮，對于區域創新效率的發展也同樣具有刺激效應，而全國范圍則是高新產業水平、金融發展水平以及財政分權，說明總體而言財政分權在整個社會水平創新發展的促進中仍舊頗具成效。而東部地區則是交乘項、政府偏好以及外商投資，說明在東部地區政府偏好有效的促進區域創新的發展，但由于財政分權的參與、中央與地區存在信息不對稱等一系列問題影響了區域創新效率的發展，而外商投資對于東道國而言是一把雙刃劍，外商投資進入我國市場對我國的人才、技術等資源進行擠占但同時會促進我國創新市場的發展與完善，應有效利用外商投資由劣勢轉為優勢。

為了得到更加穩健的結論，本文通過滯后一期的回歸結果進行穩健性檢驗，將變量因素進行滯后一期可以有效地剔除時間因素所對于回歸結果的影響，同時也可以消除解釋變量與被解釋變量之間的內生性因素。如表4所示，穩健性檢驗中回歸結果與基準回歸基本一致，shapely因素分解結果與之前基準回歸后的分解結果也相差不大，故此可以看出本文在進行滯后一期的回歸分析之后，使得文章的研究分析結果更具有穩健性。

表 3 影響因素基準回歸shapley分解

表4 穩健性檢驗結果

政策建議

本文根據實證研究結論提出如下建議：第一，實證結果說明財政分權抑制了政府創新偏好的現象，從而抑制區域創新效率的發展。這一現象違背了財政分權的初衷，在貫徹財政分權的同時應加大對于地方政府的監督管理，提升財政支出的透明度，并對我國目前所適用的晉升機制予以改革，采取多元化的考核機制，促進政府官員對于發展區域創新水平予以激勵。第二，創新效率是由多主體以及多因素交互影響共同作用的結果，我國創新效率雖無嚴重不均衡現象，但地區間仍存在差異性。面對地區差異不及時補救易使區域發展溝壑加劇，增加西部地區創新資源投入縮小地區創新水平差異，其中加大人才投入力度對于縮小區域差距具有重要意義。地區教育水平差距必須從根本上解決，過低的人力水平嚴重抑制了區域創新發展，提高義務教育水平，推動高素質人才教育發展，建立健全高素質人才引進體系，從而推動區域創新效率發展，改善地區經濟水平實現良性循環體制。