“一帶一路”沿線省份創新效率評價及影響因素研究

張盼 韓天陽 郝立麗

摘 要：以“一帶一路”17個沿線省份為研究對象，運用SBM模型對2010—2019年沿線省份創新效率進行測算。在測得效率值的基礎上，建立Tobit回歸模型進行創新效率影響因素的研究。結果顯示，2010—2019年沿線省份創新效率整體均值為0.43，有較大的提升空間，但從時間上看，創新效率表現出良好的上升趨勢;從內部投入影響因素來看，人員投入與創新效率顯著正相關，資本投入與創新效率顯著負相關;從外部環境影響因素來看，對外開放顯著促進創新效率的提高，企業規模對創新效率具有阻礙作用。最后從內部投入和外部環境的角度提出促進“一帶一路”沿線省份創新效率提高的建議。

關鍵詞：“一帶一路”沿線省份 創新效率 SBM模型

中圖分類號：F127

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2022）04-007-02

2015年3月28日，《推動共建絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》的發布，強調了“一帶一路”是開放包容、互利共贏之路，對人類命運共同體的構建具有推動作用?！耙粠б宦贰惫踩Χㄖ貞c、新疆、甘肅、陜西、青海、寧夏、黑龍江、內蒙古、遼寧、吉林、云南、廣西、西藏、福建、上海、浙江、廣東、海南18個沿線省份。“一帶一路”對探尋經濟增長之道具有重大意義。2017年，習近平總書記在“一帶一路”國際合作高峰論壇上提出《“一帶一路”科技創新行動計劃》（簡稱《計劃》），《計劃》將創新作為經濟發展的重要推動力，旨在以創新驅動“一帶一路”建設，通過加強前沿領域合作，建設21世紀的數字絲綢之路，這意味著創新發展已經是必然趨勢。因此，科學地評價“一帶一路”沿線省份創新效率，不僅有利于“一帶一路”沿線省份創新效率的提高，而且對中國經濟轉型發展具有重要意義。

一、研究設計

（一）SBM模型

本文采用Tone[1]提出的SBM模型測算創新效率，這一模型通過將松弛變量直接引入目標函數，能夠有效解決傳統DEA模型因為忽略松弛變量而導致的效率偏差問題[2]，模型假設有k個決策單元，l個投入變量，m個產出變量，其中，l個投入變量表示為矩陣X=（x1k，x2k，K，xlk），m個產出變量表示為矩陣Y=（y1k，y2k，K，ymk）。效率值表示為ρ，模型如下：

其中，投入、產出松弛變量分別表示為s、s;ρ∈[0，1]，ρ的值越大，說明決策單元的效率值越有效，ρ的值取到1，說明決策單元達到DEA有效。

（二）Tobit回歸模型

考慮到創新效率在（0，1）之間取值，OLS回歸得出的參數估計將有偏且不一

致[3]，本文運用Tobit回歸模型分析創新效率的影響因素。Tobit回歸模型如下式所示：

y=？墜X+ε

Yy，y，>00，y≤0

ε：N（0，σ）

自變量、因變量、潛在變量分別表示為：X、Y、y，誤差項ε獨立且服從正態分布，當y>0時，Yi取值為y;當y≤0時，Yi以0截尾。

（三）指標選取與來源

本文從投入和產出方面構建創新效率評價指標體系。選取R&D資本投入和R&D人員全時當量作為投入指標，其中，采用永續盤存法[4]將R&D經費內部支出換算為資本存量表示R&D資本投入;選取專利申請量、技術市場實際成交額、新產品銷售實際收入作為產出指標，其中，專利申請量包括發明專利、實用新型、外觀設計3種類型，將3種專利分別賦予0.5、0.3、0.2的權重[5]表示實際專利申請量。

本文從內部投入和外部環境兩個視角選取創新效率的影響因素。內部投入影響因素選取R&D資本存量、R&D人員全時當量;外部環境影響因素從對外開放環境、企業規模方面選取指標，并分別用進出口總額占GDP比重、工業總產值占規模以上工業企業單位數比重表示。

本文以“一帶一路”沿線省份為樣本，西藏數據不全，未將其包含在內，因而研究對象為內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、浙江、福建、廣東、廣西、海南、重慶、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆17個省份，參考Guan&Chen[6]，設定1年的創新時滯，因此，數據來自于2009—2019年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國價格統計年鑒》以及國家統計局網站和各省份統計年鑒。

二、實證結果與分析

（一）創新效率評價

利用Matlab2021a軟件，運用SBM模型，測算“一帶一路”沿線省份2010—2019年創新效率，結果如表1所示。

由表1的數據可以算出，2010—2019年“一帶一路”沿線省份創新效率均值除在2012年大幅度下降了29.97%，2016年大幅度上升了38.37%之外，其余年份均表現出小幅度的增減變化，總體呈現良好的上升態勢。2010年創新效率均值為0.37，2019年上升到0.55，平均增長了4.5%?！耙粠б宦贰毖鼐€省份中，創新效率均值高于整體均值0.43的省份在2010年占樣本總數的29.41%，在2019年該比重上升到47.06%，由此也反映出創新效率的提高。從“一帶一路”沿線省份創新效率均值排名可以看出，廣東省和重慶市均值高達0.78，并列第一;上海市以0.71的均值緊隨其后;青海、浙江、陜西、遼寧、甘肅的創新效率均值相對較高，均在平均水平0.43之上;吉林、海南、云南、廣西、福建、黑龍江、寧夏、內蒙古、新疆的創新效率均值相對較低，均在平均水平0.43之下。

（二）創新效率影響因素結果分析

在測得創新效率的基礎上，建立影響因素對創新效率的Tobit回歸模型，回歸結果如表2所示。

由表2可知，從內部投入來看，R&D人員全時當量與創新效率顯著正相關，說明增加R&D人員，可以明顯促進創新效率的提高，而R&D資本存量與創新效率顯著負相關，說明資本存量沒有被有效利用，存在著冗余現象;從外部環境來看，外部開放環境明顯推動了產品創新效率的提高，這一結果符合“一帶一路”開放包容、互利共贏的建設理念，擴大對外開放有利于創新要素在區域間的流動，進而開創地區新型創新合作;企業規模對創新效率的提高有抑制作用，企業規模擴大表現為大規模企業有更突出的優勢，使得小規模企業很難獲得政府和金融機構的資金支持，打擊了小規模企業創新積極性。

三、結論與建議

本文利用SBM模型測算“一帶一路”沿線省份創新效率，研究結果表明，“一帶一路”沿線省份創新效率整體均值為0.43，說明整體創新水平不高，有較大的提升空間，但十年間創新效率均值平均增長了4.5%，說明創新效率有良好的上升態勢。從影響因素來看，內部投入因素中，R&D人員全時當量對創新效率有明顯促進作用，R&D資本存量對創新效率有明顯制約作用;外部環境因素中，對外開放程度的擴大能明顯促進創新效率的提高，企業規模對創新效率有抑制作用，但抑制程度不高。

為提高創新效率，在內部投入層面，政府應該完善落戶政策、購房補貼等人才引進政策，讓更多的人才投入到知識創新中;創新資金應該投入到生態環保等重點領域，通過加強資金投入的選擇性來解決資本冗余問題;在外部環境層面，積極響應“一帶一路”倡議，加強與相關國家或地區重點項目、產業的有效對接，推動經貿合作，實現多方共贏;除此之外，政府與金融機構應加大對小規模企業的資金支持，釋放中小企業創新活力。

[基金項目：東北師范大學應用統計教育部重點實驗室基金項目]

參考文獻：

[1] Tone K. A slacks-based measure of efficiency in Data Envelopment Analysis[J]. European Journal of Operational Research， 2001， 130：498 - 509.

[2] 馮烽，陳磊，黃晗.中國港口上市公司運營效率的測度與提升路徑——基于SBM-DEA模型[J].中國流通經濟，2017，31（6）：106-112.

[3] 邊俊杰，段可儀，康斐.基于DEA-Tobit模型的知識產權與金融互動對江西省供給側改革支撐效率研究——基于江西省與29個省份之間的對比分析[J].江西師范大學學報（自然科學版），2021，45（01）：10-21.

[4] 吳延兵.R&D存量、知識函數與生產效率[J].經濟學（季刊），2006（03）：1129-1156.

[5] 白俊紅，蔣伏心.協同創新、空間關聯與區域創新績效[J].經濟研究，2015（7）：174-187.

[6] JIANGCHEN GUAN， KAIHUA CHEN. Measuring the innovation production process： a cross-region empirical study of Chinashigh-tech innovation[J]. Technovation， 2010（30）： 348-358.

（作者單位：東北林業大學經濟管理學院 黑龍江哈爾濱 150040）

（作者簡介：張盼，碩士研究生，研究方向：科技管理、統計理論與方法;韓天陽，碩士研究生，研究方向：科技管理;通訊作者：郝立麗，副教授，碩士生導師，博士，研究方向：科技管理。）

（責編：賈偉）