科技創新測度及影響因素實證研究
----基于熵值C-D函數

田時中,陸雅潔

(1. 安徽大學 經濟學院,安徽 合肥 230601; 2. 廈門大學 經濟學院,福建 廈門 361005)

實踐證明,科技創新能夠提升經濟發展水平,提高經濟發展質量,更是傳統發展方式向創新型發展模式轉變的內生動力。結構調整、產業升級、清潔發展、動能轉換是新時期經濟高質量發展的主題。隨著創新驅動發展戰略的實施,各地區采取一系列措施鼓勵科技創新,推動科技成果高效轉化,驅動經濟向更高質量發展。近年來,我國研發經費投入占GDP的比例突破2%,2021年有望進一步提高,以追趕發達國家的發展水平。那么,科研投入的快速增長,是否推動了科技創新水平的提升?這是一個理論命題,也是一個實踐課題。弄清楚中國科技創新整體水平及影響科技創新水平提升的關鍵因素,對于有效實施創新驅動高質量發展戰略,實現區域協調發展目標,具有重要的理論及現實意義。現有研究綜述如下:

在研究主題上,Charnes、Banker和Nasierowski等[1-4]較早關注科技政策及科技創新效率問題;王慧艷等[5]通過對雙向貢獻率的測算,研究科技創新與產業升級互動的關系;張軍[6]通過研究要素成本、科技創新與產業結構升級的關系,得出了要素有效流動和科技創新推動產業升級的結論;焦貝貝等[7]關注欠發達地區農村創新能力評價;周克清等[8]從財政分權角度分析了財政分權對科技投入的影響,研究表明財政分權對科技投入具有顯著的正向影響;翁鋼民等[9]基于協同視角研究了旅游產業與科技創新、現代金融發展格局的時空動態關系。

在研究方法上,王輝、曹佳蕾、吳建國等[10-14]運用DEA、熵權GC-TOPSIS、因子分析、三階段EBM-Windows、AHP-Topsis和SOM聚類等方法,對我國科技創新績效和科技創新能力進行了分析和比較。

在研究模型設定上,主要采用計量模型對科技創新影響因素進行分析。吳蕓[15]利用40個國家的面板數據評價政府投入對科技創新的影響,結果表明二者間呈現正相關關系。白俊紅、樊華、鄭凌燕、金懷玉等[16-19]利用不同時間段中國科技投入和產出的面板數據進行實證分析,檢驗科技創新的影響因素。陳曉和、張潔音、柳瑞禹等[20-22]利用地區數據,設立多元回歸方程,檢驗科技創新的影響因素。

綜上所述,現有關于科技創新評價的研究成果豐碩,為本文的研究提供了重要的理論參考,不過,在對中國地區科技創新影響因素的檢驗上,存在地區劃分和評價模型過于單一的問題,因而在評價方法、評價樣本和評價模型的選擇上還有進一步拓展的空間。基于此,本文選取2002—2018年30個省(自治區、直轄市,以下簡稱“省”。)科技創新面板數據為樣本,運用熵值法測算科技創新指數,依據柯布-道格拉斯生產函數設立多元回歸方程進行回歸分析,評價7大地區科技創新水平及影響因素,為新時期科技創新驅動經濟高質量發展提供一定參考依據。

一、 評價指標、數據與方法

1. 評價指標及數據來源

為綜合評價各地區的科技創新水平,以各省的宏觀層面數據為依據,從科研產出角度遴選評價指標。選取包括技術市場合同成交額、SCI論文、EI論文、ISTP論文、發明專利、實用新型專利、外觀設計專利7項指標進行測算。數據來自于2003—2019年的中國科技統計年鑒和中國統計年鑒,使用SPSS 21.0進行數據處理。為節省篇幅,原始數據予以省略,備索。

2. 評價方法

假設評價對象由m個樣本組成,含n個評價指標,此類問題可以建立如下的數學模型,設論域為:U=(u1,u2,u3,…,um),Ui=(xi1,xi2,…,xij,…,xin)。其中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。于是,得到評價系統的初始評價矩陣X=(xij)mn。利用熵值法進行科技創新指數測度的過程如下[23-24]。

計算第j項指標下第i個方案占總方案的比例:

(1)

計算第j項指標的熵值:

(2)

式中,k為常數,k=-1/lnm。

計算第j項指標的差異系數:

gj=1-ej。

(3)

求權數:

(4)

計算各方案的綜合得分:

(5)

依據綜合指數對樣本優劣進行排序,在此基礎上,計算樣本均值、極差及樣本排序方差,以評價樣本動態變化特征及動態波動幅度。

二、 科技創新指數測算及評價

1. 指數測算

依據2002—2018年30個省的面板數據,運用SPSS 21.0對原始指標值進行標準化處理,在此基礎上計算評價指標熵值和權數,得到30個評價樣本的權重向量,依據式(5)可得到2002—2018年中國部分省科技創新指數,見表1。

表1 2002—2018年部分省科技創新指數

2. 結果評價

為了更加有效地評價和比較科技創新水平的區域差異,將30個省劃分為7個地區。華北地區包括北京、天津、河北、內蒙古、山西、山東;東北地區包括遼寧、吉林和黑龍江;華東地區包括上海、江蘇、浙江;華中地區包括安徽、江西、河南、湖北、湖南;華南地區包括福建、廣東、海南;西南地區包括廣西、重慶、四川、貴州、云南;西北地區包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

樣本考察期內,從整體上將中國科技創新指數降序排列:靠前的依次為上海、吉林、遼寧、湖北、湖南、浙江、北京和廣東,指數在0.350 1～0.409 5之間;其次為山東、天津、山西、河北、云南、甘肅、四川、重慶、河南、廣西、福建、青海、陜西、江蘇、黑龍江和貴州,指數在0.300 4～0.349 8之間;科技創新指數排序靠后的省份為新疆、海南、安徽、內蒙古、江西和寧夏,指數在0.272 0～0.295 1之間。見表1和圖1。

分地區看,7大區域科技創新指數高低次序為:東北(0.364 6)>華東(0.356 5)>華北(0.335 2)>西南(0.325 9)>華中(0.323 4)>華南(0.317 4)>西北(0.305 2)。對7大區域科技創新水平與平均水平進行比較,可以看出東北、華東和華北地區科技創新水平高于平均水平,而西南、華中、華南和西北地區的科技創新水平低于平均水平,見表2。

圖1 部分省科技創新水平比較(截面)

表2 2002—2018年7大區域科技創新指數

從科技創新水平動態演變過程來看,樣本考察期內,7大區域科技創新水平整體上呈現上升趨勢,2018年略有下降,末點值遠高于首點值,科技創新指數最小年份(2002)的極差為0.084 0,科技創新指數最大年份(2017)的極差為0.058 9。從科技創新水平的時空差異看,樣本考察期內,7大區域的科技創新水平交替上升,華南地區的科技創新水平在2002—2006年略有下降,此后,呈現較快的上升趨勢。見圖2。

圖2 2002—2018年7大區域科技創新水平動態演變趨勢

從科技創新水平波動幅度看,7大區域科技創新指數方差排序為:西南(1.654)<華北(1.993)<華中(2.184)<西北(2.441)<東北(2.485)<華東(4.559)<華南(6.000)。表明樣本考察期內,西南地區的科技創新水平波動幅度最小,其次是華北地區,而華中、西北和東北地區科技創新水平波動幅度接近,華東和華南地區科技創新水平波動幅度最大,見表3。

表3 2002—2018年7大區域科技創新指數排序及排序方差

三、 科技創新影響因素實證分析

1. 生產函數及變量說明

依據柯布-道格拉斯生產函數(C-D生產函數)理論和相關研究,生產函數模型能夠用來解釋科技創新動力,傳統的生產函數表達式為

Y=AKαLβ。

(6)

式中:Y表示產出;K表示資本;L表示勞動力;A表示全要素生產率;α、β分別表示資本和勞動力的產出彈性。為了更全面地解釋科技創新的動力要素,結合財政科技支出和產出特點,引入信息資源變量I來考察信息資源的傳播是否提高了科技產出效率,即可得到科技投入對科技產出的生產函數式

Y=AKαLβIη。

(7)

對式(7)進行全對數處理,可得到

lnY=c+αlnK+βlnL+ηlnI。

(8)

式中,c為常數項,其值等于全要素生產率A的對數,η為變量待估系數。由此設定多元回歸模型,進行實證分析。于是,本文以熵值法計算的30個省的科技創新綜合指數Yi為被解釋變量,以R&D經費作為資本K的替代變量,以R&D人員全時當量作為L的替代變量,增加信息資源I為控制變量,以各省2002—2018年的郵電業務額來衡量信息資源的動態變化。

樣本數據均具有可獲得性,來源于各省2003—2019年的中國統計年鑒和中國科技統計年鑒,實際數據為2002—2018年的數據,運用軟件SPSS 21.0和EViews 7.2進行數據處理和回歸分析,為防止出現“偽回歸”和多重共線性,將變量進行全對數處理。因篇幅所限,原始數據予以省略,樣本數據描述性統計結果見表4。

表4 樣本數據描述性統計

2. 回歸結果分析

為了更細致地分析中國科技創新的動力要素及各個地區科技創新區域差異,依據上文的7個分區進行回歸分析。

(1) 從全局范圍看科技投入對科技創新的影響。依據先驗信息法,將方程變量對數化處理,消除多重共線性。同時,為了減少個體差異帶來的異質性偏誤,需要先對實證模型進行Hausman檢驗,以確定回歸檢驗適合采用固定效應模型還是隨機效應模型。運用EViews 7.2對樣本進行固定效應和隨機效應檢驗,在隨機效應模型估計結果的基礎上進行Hausman檢驗。結果顯示Prob(H)值均小于5%,接近于0,適合選擇固定效應模型進行估計,回歸結果如表5所示。

表5 全局層面科技投入對科技創新影響的回歸結果

回歸結果顯示,調整后的可決系數為0.714 3,模型擬合度較高,相關系數能夠很好地解釋科技創新的動力因素,接受回歸結果。財政科技投入、科技人員當量和信息資源3個變量的提高都對科技創新產生顯著的正向影響,其系數分別為1.079 1、1.052 6和0.752 3,意味著:財政科技投入占GDP的比重每提高1%,科技創新水平會相應提高1.079 1%;科技人員當量每提高1%,科技創新水平相應提高1.052 6%;郵電業務額每提高1%,科技創新水平將提高0.752 3%。表明中國科技創新依賴于財政科技投入比例的提高和科技人員全時當量提高,而郵電業務總量的攀升也有利于科技創新水平提高,且全部系數均通過了顯著性檢驗。這與鄭凌燕等[18]的研究結論一致。

(2) 從分地區看科技投入對科技創新的影響。我國各地區經濟發展水平存在較大差異,不同條件下,各地區科技投入的財力、人力和信息資源也各不相同。根據Hausman檢驗結果,繼續采用個體固定效應模型對7大區域財政科技投入對科技創新的影響進行回歸分析,結果如表6所示。

表6 地區層面科技投入對科技創新影響的回歸結果

從分地區回歸結果看,調整后的可決系數在0.629 4～0.790 2之間,表明方程擬合度較好,能夠對科技創新水平影響因素進行解釋,接受回歸結果。7大地區的財政科技投入都對科技創新水平產生正向影響,7大地區的信息資源系數都通過了顯著性檢驗,而部分地區科技投入、科技人員全時當量系數沒有通過顯著性檢驗。

華北地區,財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業務額對科技創新影響系數分別為1.468 9、1.235 1和0.477 1,表明財政科技投入占GDP比例、科技人員全時當量和郵電業務額每提高1%,科技創新水平將相應提高1.468 9%、1.235 1%和0.477 1%;華北地區科技創新水平受財政科技投入的影響最大,受科技人員全時當量影響次之,受信息資源影響最小。

東北地區,財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業務額對科技創新水平影響系數分別為0.268 2、1.914 8和0.719 2。東北地區財政科技投入占GDP的比例對科技創新的影響較小,但東北地區科技人員全時當量和郵電業務額每提高1%,其科技創新水平相應提高1.914 8%和0.719 2%。

華東地區,財政科技投入和科技人員全時當量系數未通過顯著性檢驗,信息資源系數達到了1.384 5,表明郵電業務額每提高1%,華東地區科技創新水平相應提高1.384 5%。

華中地區,與東北地區類似,其科技創新水平主要受科技人員全時當量和郵電業務額的影響,其系數分別為1.387 9和0.689 4,表明科技人員全時當量和郵電業務額每提高1%,科技創新水平相應提高1.387 9%和0.689 4%。

華南地區,與華東地區類似,其科技創新水平的變動主要受信息資源變化的影響,郵電業務額每提高1%,華南地區科技創新水平相應提高0.903 1%。

西南地區,財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業務額對科技創新水平影響系數分別為3.900 2、0.632 0和0.539 0,表明財政科技投入占GDP比例、科技人員全時當量和郵電業務額每提高1%,科技創新水平將相應提高3.900 2%、0.632 0%和0.539 0%。

西北地區,科技創新水平主要受科技人員全時當量和郵電業務額的影響,其系數分別為1.018 0和0.890 9,表明科技人員全時當量和郵電業務額每提高1%,科技創新水平相應提高1.018 0%和0.890 9%。

由此可以看出,財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業務額對7大地區科技創新的影響具有較強的區域差異。從3個變量的影響程度上看,7大地區科技創新水平受財政科技投入的影響最大,科技人員全時當量對科技創新的影響次之,而郵電業務額對科技創新的影響最小。從3個變量對科技創新影響的顯著性看:華北和西南地區科技創新受財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業務額的影響較為顯著;華中、東北和西北地區的科技創新受科技人員全時當量和郵電業務額的影響較為顯著;華東和華南地區的科技創新受郵電業務額的影響最為顯著,財政科技投入、科技人員全時當量對這兩個地區的影響沒有體現出來。

四、 結論與啟示

實證研究表明:選取的30個省的科技創新水平高低次序為上海、吉林、遼寧、湖北、湖南、浙江、北京、廣東、山東、天津、山西、河北、云南、甘肅、四川、重慶、河南、廣西、福建、青海、陜西、江蘇、黑龍江、貴州、新疆、海南、安徽、內蒙古、江西和寧夏;7個地區的科技創新水平高低排序依次為東北、華東、華北、西南、華中、華南和西北,且整體上呈現動態上升的變動趨勢,具有較強的地域差異和時空差異,其中東北、華東和華北地區科技創新水平高于平均水平,而西南、華中、華南和西北地區的科技創新水平低于平均水平;由于地區經濟實力、科技政策的動力差異,西南地區的科技創新水平波動幅度最小,華北地區次之,然后是華中、西北和東北地區,華東和華南地區科技創新水平波動幅度最大。回歸結果顯示:財政科技投入、科技人員當量和信息資源3個變量的提高都對科技創新水平產生顯著的正向影響;7大地區科技創新水平受財政科技投入的影響最大,科技人員全時當量對科技創新水平的影響次之,郵電業務額對科技創新水平的影響最小;華北和西南地區科技創新水平受財政科技投入、科技人員全時當量和郵電業務額的影響較為顯著;華中、東北和西北地區科技創新水平受科技人員全時當量和郵電業務額的影響較為顯著;而華東和華南地區科技創新水平受郵電業務額的影響最為顯著,財政科技投入、科技人員全時當量對華東和華南兩地區的科技創新水平的影響沒有體現出來。

基于上述結論,建議從以下3個方面提高地區科技創新水平:

(1) 支出結構合理化。科技成果的正外部性使得企業對科技研發的投資熱情不高,為促進科技創新,地方政府應持續加大財政科技支出規模與比例,減少財政支出行為的波動性以彌補科技供給的不足。考慮到政府補貼對企業研發投入存在擠出效應,應當警惕企業以策略性創新行為獲取財政補助,需要進一步優化財政支出結構與支持方式,實現財政科技支出的激勵效應,達到帕累托最優。此外,應合理引導企業的投資偏好,通過政策組合,促進以政府主導,非政府積極參與的多形式、多渠道的科技投入體系的形成,以實現財政支出結構合理化。

(2) 政府競爭適度化。不斷完善的財政分權管理體制下,中央政府要利用好財政分權的經濟與政治雙重激勵。一方面,適度的標尺競爭有利于提高地方官員對地方事務的參與度與積極性,減少官員不作為的可能性;另一方面,吸引外資,引進高新技術,不僅可以促進科技創新、優化產業結構、推動經濟轉型升級,還能夠明顯改善公共福利水平,推動經濟高質量發展。因而,應保持地方政府競爭的適度化,以此激勵地方政府加大科技創新投入,吸引科技創新企業入駐,推動科技創新能力提升。

(3) 區域發展協調化。當前,中國中部和東部地區經濟發展水平優于其他地區,而西部地區經濟基礎較為薄弱,導致西部地區高新技術產業入駐率偏低,科技創新水平提升速度慢于東部地區。所以,應進一步完善區域協調發展新機制,推動地區間協調發展,夯實地區經濟實力。同時,完善中央對各區域的財政轉移支付制度,激勵地方政府在科技創新方面采取新舉措,充分釋放縱向財政分權的積極效應,促進區域科技創新水平提升。