長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率和科技創(chuàng)新支撐下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率測度分析

李向榮，朱少英，劉東陽

(1.山西大同大學(xué) 商學(xué)院，山西 大同 037009；2.南京大學(xué) 博士后流動站，江蘇 南京 210093)

長江經(jīng)濟(jì)帶是中國跨越三個(gè)主要經(jīng)濟(jì)圈，連接中國東部、中部、西部的唯一經(jīng)濟(jì)帶[1-3]。其區(qū)域內(nèi)的11個(gè)省市，無論是人口數(shù)量還是經(jīng)濟(jì)總量均超過我國的40%。由此可以看出，長江經(jīng)濟(jì)帶對于國家地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平和社會協(xié)作機(jī)制的發(fā)展進(jìn)步具有關(guān)鍵作用[4-5]。基于我國經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略發(fā)展視角可以得知長江經(jīng)濟(jì)帶的重要性，長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略已經(jīng)成為我國新時(shí)代發(fā)展進(jìn)程中的三大發(fā)展戰(zhàn)略之一，國家各級黨政機(jī)關(guān)與相關(guān)部門對其予以高度關(guān)注。目前長江經(jīng)濟(jì)帶三維開發(fā)的頂層設(shè)計(jì)已投入實(shí)踐階段，國家正逐步實(shí)行整改和過渡，但仍然面臨著地區(qū)開發(fā)差別化、產(chǎn)業(yè)改革和改善兩難等諸多問題[6]。對此，習(xí)近平總書記提出應(yīng)將長江經(jīng)濟(jì)帶納入創(chuàng)新主導(dǎo)開發(fā)區(qū)。2016年《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》指出，長江經(jīng)濟(jì)帶的開發(fā)是向改革創(chuàng)新和新動能開發(fā)上進(jìn)行深化推進(jìn)，并始終致力于將這一經(jīng)濟(jì)地帶構(gòu)建成兼具良好生態(tài)文化與創(chuàng)新文化的經(jīng)濟(jì)推動區(qū)域[7]。長江經(jīng)濟(jì)帶的開發(fā)需要深入推行五大發(fā)展理念，要特別重視依靠科技創(chuàng)新推進(jìn)長江沿岸地區(qū)的飛躍性開發(fā)。為此，文章以長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)11個(gè)省市為研究對象，基于其科技創(chuàng)新現(xiàn)狀及地理區(qū)位對長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率的動態(tài)和影響因素進(jìn)行詳細(xì)分析，解明和預(yù)測長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域科技創(chuàng)新成效，以探索長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率的有效推動渠道，從而推動長江經(jīng)濟(jì)帶沿線區(qū)域的創(chuàng)新主導(dǎo)型開發(fā)。

吳傳清和黃磊在創(chuàng)新效率的概念定義基礎(chǔ)上指出，創(chuàng)新效率性就是在同一水平的創(chuàng)新輸入中獲得更多的創(chuàng)新產(chǎn)品，或者是在同一水平的創(chuàng)新輸入中投入更少的資源，即在創(chuàng)新投入和產(chǎn)出之間，定義的比率產(chǎn)生動態(tài)變化[8]。根據(jù)當(dāng)前相關(guān)理論研究，地域科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的效率性定義為地域科技創(chuàng)新活動的投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系。這不僅顯著表明了在一定區(qū)域范圍內(nèi)創(chuàng)新體系的資源應(yīng)用水平與資源應(yīng)用成效，而且反映了這一體系對資源的配備實(shí)踐。國內(nèi)外學(xué)者對一定區(qū)域范圍內(nèi)科技創(chuàng)新效率的檢測方法主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)、成分因素分析(PCA)、隨機(jī)前沿分析(SFA)以及分析層次過程(AFP)等[9-11]。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是一種用于測量科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的檢測方法，通常將其用于效率性的學(xué)術(shù)研究[12]。隨著時(shí)代的發(fā)展，這種測量方法已經(jīng)分化為傳統(tǒng)型與改良型。國內(nèi)眾多學(xué)者利用經(jīng)典的DEA方法對我國31個(gè)省份(地區(qū)和城市)的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了測定計(jì)算和分析。也有一部分學(xué)者[13]運(yùn)用傳統(tǒng)類型的DEA法針對我國具體省市地區(qū)的科技創(chuàng)新效率現(xiàn)狀以及歷史發(fā)展沿革進(jìn)行了調(diào)查研究。在改良的DEA方法應(yīng)用方面，文獻(xiàn)[14]利用兩個(gè)不同類型的DEA模型，對國內(nèi)各省份的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了定量檢測分析。此外，主成分分析(PCA)方法也被用于測定科技創(chuàng)新的效率。文獻(xiàn)[15]就根據(jù)PCA模型對我國31個(gè)省份的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行了檢測分析。文獻(xiàn)[16]則采用PCA方法，定量研究了長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率與實(shí)踐成效。

綜合相關(guān)研究，從研究方法視角看，DEA、PCA、SFA、AHP等分析方法均曾被用于科技創(chuàng)新效率的測定，其中，傳統(tǒng)DEA模型更被廣泛地使用[17]。從空間尺度視角看，目前，對科技創(chuàng)新效率的研究主要集中在國內(nèi)31個(gè)省份或市、鎮(zhèn)、村的測量和比較上，而對長江經(jīng)濟(jì)帶的專題研究比較少見。從研究視角看，當(dāng)前大部分研究普遍聚焦在科技創(chuàng)新效率上，再進(jìn)一步開展深化價(jià)值計(jì)算、動態(tài)進(jìn)化規(guī)律研究并探討影響科技創(chuàng)新效率的因素[18]。本研究在此基礎(chǔ)上，使用改進(jìn)的DEA分析法以及PCA法搭建了PCA-SE-DEA組合模型，分析長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率以及發(fā)展進(jìn)程，并對其影響要素進(jìn)行研判。

一、科技創(chuàng)新效率測度

(一)模型設(shè)定

(1)

運(yùn)用PCA法提煉出與長江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)創(chuàng)新效率密切相關(guān)的公共因素?，F(xiàn)有研究對區(qū)域科技創(chuàng)新效率的選取因素主要來自人力、物力以及生態(tài)環(huán)境方面的輸入情況。在這項(xiàng)科技創(chuàng)新測定指標(biāo)體系中，共有兩大類指標(biāo)，分別為投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)。其中投入指標(biāo)又分為四大方面指標(biāo)要素，主要是政策環(huán)境、人力要素、資金運(yùn)用情況以及社會環(huán)境條件。產(chǎn)出指標(biāo)要素也分為四大主要具體指標(biāo)，即產(chǎn)品銷售額、市場交易份額、科技企業(yè)數(shù)量以及專利數(shù)量。具體指標(biāo)要素情況見表1。

表1 科技創(chuàng)新效率測度指標(biāo)

從上述可知，PCA-SE-DEA組合模型不僅可以保持各輸入輸出指示指標(biāo)的完整信息，還能降低指示指標(biāo)之間的相關(guān)水平。從另一層面看，其可以更好地顯示SE-DEA模型對決策單元的評價(jià)比較成效，極大地提升了測算環(huán)節(jié)的精確性水平，在對我國長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的創(chuàng)新效率進(jìn)行定量測定的時(shí)候能夠提升準(zhǔn)確性保障。

(二)科技創(chuàng)新效率收斂性檢驗(yàn)

為了具體實(shí)證把握我國長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市科技創(chuàng)新效率的發(fā)展現(xiàn)狀和動態(tài)進(jìn)展成果，現(xiàn)運(yùn)用下列兩種方法進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)測算，即σ收斂法和絕對β收斂法[19]。在測試科技創(chuàng)新效率的收斂過程中，首先，長江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)創(chuàng)新效率σ收斂性測試公式如下：

(2)

在式(2)中，IEi(t)是第i個(gè)區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新效率，N是省市的數(shù)量。在本文中N的取值為11。在σt+1<σt的情況下，各省市技術(shù)創(chuàng)新效率的離散系數(shù)會減少，即有σ收斂存在；在σt+1>σt的情況下，各省市技術(shù)創(chuàng)新效率的離散系數(shù)呈現(xiàn)上漲態(tài)勢，表示σ具備發(fā)散現(xiàn)象。

其次，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)科技創(chuàng)新效率的絕對β收斂回歸公式如下所示：

(3)

在式(3)中，IEi,T表示在T時(shí)間單位內(nèi)科技創(chuàng)新效率，IEi,0表示在一定時(shí)間單位內(nèi)第i個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率，[ln(IEi,T)-ln(IEi,0)]/T代表第i個(gè)省市在1=T之前擁有科技創(chuàng)新效率的平均增長率，α、β、ε分別代表常數(shù)項(xiàng)、系數(shù)和誤差項(xiàng)。在β<0的情況下，有絕對的β收斂，各地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率的增長率與初始水平成反比，即技術(shù)創(chuàng)新效率與初期值成反比，顯示出發(fā)展中地區(qū)追趕先進(jìn)地區(qū)的傾向。在β>0的情況下，各區(qū)域不會收斂，即發(fā)展中地區(qū)追趕先進(jìn)地區(qū)的傾向還不明顯。

(三)Tobit模型

基于11個(gè)省市在長江經(jīng)濟(jì)帶的科技創(chuàng)新效率計(jì)算，將技術(shù)創(chuàng)新效率(IE)定義為響應(yīng)變量，其余的影響要素則定義為控制變量。通過應(yīng)用2階段分析，在其中構(gòu)建模型進(jìn)行研究，并從中尋找科技創(chuàng)新效率的影響要素。由于IE取值范圍受到限制，如果還使用通常的最小二乘法，則回歸參數(shù)的估計(jì)值就會產(chǎn)生偏頗。鑒于此，本文運(yùn)用Tobit模型實(shí)現(xiàn)對變量建模環(huán)節(jié)當(dāng)中的有限性限制解決，如式(4)所示。

(4)

在這個(gè)公式中，Yk是帶限制的從屬變量，Xk是控制變量，β是參數(shù)集。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)資料得知，區(qū)域開發(fā)水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及政策環(huán)境對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的效率性存在關(guān)鍵影響效應(yīng)。為了進(jìn)一步分析科技創(chuàng)新效率性的相關(guān)影響因素，本文在影響要素體系中納入表2當(dāng)中的各項(xiàng)變量，并實(shí)施Tobit分析。

(四)實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

在研究中，首先使用KMO和Bartlett的數(shù)據(jù)值進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)共同要素分析的適應(yīng)性測定，隨后運(yùn)用SPSS 22.0軟件進(jìn)行輸入指示器的主要構(gòu)成要素分析。由于要優(yōu)化數(shù)據(jù)測定結(jié)果，滿足模型數(shù)據(jù)測定運(yùn)行系統(tǒng)的要求，因此追加建立了具有4個(gè)輸出和輸入指示器的SE-DEA模型，最大標(biāo)準(zhǔn)模型被用于數(shù)據(jù)的無量綱處理，避免了主成分分析過程中共同因子為負(fù)值情形的出現(xiàn)，詳細(xì)的測算模式在公式(5)當(dāng)中顯示。

(5)

式中，F(xiàn)ij代表未經(jīng)處理的數(shù)值，F(xiàn)′ij代表經(jīng)過處置之后的數(shù)值，maxFij代表數(shù)值的最大化，minFij代表數(shù)值的最小化。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換結(jié)束后，所得出的數(shù)據(jù)結(jié)果都會在一定的區(qū)域數(shù)值范圍內(nèi)。

表2 長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率影響因子

在輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)無量綱處理后，使用PCA-SE-DEA結(jié)合模型，測量2008—2019年中國本土30個(gè)省份的科技創(chuàng)新效率。表3顯示的是長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市科技創(chuàng)新效率的測定結(jié)果。從國家整體的角度看，北京、上海和江蘇呈現(xiàn)出最高的科技創(chuàng)新效率水平，基本上每年都超過一級，居國內(nèi)領(lǐng)先地位。基于長江經(jīng)濟(jì)帶進(jìn)行分析，江蘇和上海在科技創(chuàng)新效率上處于優(yōu)勢領(lǐng)先地位，浙江和湖北處于中等水平以上，云南和貴州處于相對落后的水平。從區(qū)域分布的角度看，江蘇、上海、浙江位于長江下游地帶，在長江經(jīng)濟(jì)帶的11個(gè)省市中具有最高的科技創(chuàng)新效率。安徽、江西、湖北、湖南是位于長江經(jīng)濟(jì)帶中游地帶的省份，只有湖北呈現(xiàn)出良好的科技創(chuàng)新效率水平。位于上游地區(qū)的四川、重慶、云南和貴州其科技創(chuàng)新效率水平較為落后?；跀?shù)據(jù)平均數(shù)值視角進(jìn)行分析，本研究選取的11個(gè)省市在2008—2019年這段時(shí)間的總體效率數(shù)值低于全國平均水平。由此可以看出，我國長江經(jīng)濟(jì)帶各省市在科技創(chuàng)新方面具有巨大的發(fā)展?jié)摿ΓL江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域的各省份具備的科技創(chuàng)新環(huán)境條件較好，其相應(yīng)的科技創(chuàng)新效率水平處于較為優(yōu)勢的地位，同時(shí)在創(chuàng)新主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革和升級方面具有較強(qiáng)的競爭優(yōu)勢。

(五)長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率差異性分析

綜上，長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率的地域差異非常顯著。鑒于此，為準(zhǔn)確掌握地區(qū)差異的發(fā)展趨勢，必須對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深化處理，進(jìn)而對各省份科技創(chuàng)新效率的收斂性作出預(yù)測。其中首要預(yù)測步驟就是在長江經(jīng)濟(jì)帶進(jìn)行科技創(chuàng)新效率的σ收斂分析。結(jié)合公式(2)進(jìn)行測算，圖1為2008—2019年11個(gè)省市科技創(chuàng)新效率的σ收斂結(jié)果。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示得知，長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率σ收斂結(jié)果數(shù)值在2012年達(dá)到頂峰；2012年以前，11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率的地域差距持續(xù)擴(kuò)大；2012年到2016年，11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率的收斂率σ發(fā)生了變化，各省市科技創(chuàng)新效率的地域差距逐年縮?。?016年以后，11個(gè)省市的科技創(chuàng)新效率的收斂率σ又發(fā)生了明顯變化，其具體體現(xiàn)為各省市的科技創(chuàng)新效率地區(qū)差異又趨顯著。在全球金融危機(jī)之前，我國長江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域各省市紛紛開啟國際化發(fā)展進(jìn)程，并在這一發(fā)展進(jìn)程中深入落實(shí)科技創(chuàng)新戰(zhàn)略，由此導(dǎo)致了與上中游地區(qū)省份在科技創(chuàng)新效率上的初步地區(qū)差異化現(xiàn)象。在全球金融危機(jī)爆發(fā)以后，長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)各省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到了金融危機(jī)影響，從而對科技創(chuàng)新活動造成了不利影響。此時(shí)，上中游省市地區(qū)的科技創(chuàng)新開發(fā)呈現(xiàn)出快速發(fā)展的趨勢，出現(xiàn)了小范圍小幅度的區(qū)域效率差異現(xiàn)象。這是由于該地區(qū)經(jīng)過前幾年經(jīng)濟(jì)良好發(fā)展的累積，在科學(xué)技術(shù)以及創(chuàng)新實(shí)踐方面具有了一定的優(yōu)勢地位，因此在危機(jī)面前沒有產(chǎn)生效率水平大幅下降的現(xiàn)象。

表3 長江經(jīng)濟(jì)帶11省市科技創(chuàng)新效率測度結(jié)果(2008—2019)

圖1 長江經(jīng)濟(jì)帶11省市2008—2019年科技創(chuàng)新效率σ收斂結(jié)果

本研究繼續(xù)對我國長江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)施絕對收斂分析，測試科技創(chuàng)新效率低的省市能否有效趕上科技創(chuàng)新效率高的省市。測試結(jié)果顯示回歸系數(shù)是正值(見表4)，因此后開發(fā)地區(qū)對占主導(dǎo)地位的地區(qū)沒有明顯的追趕成效，且區(qū)域間的科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新效率差正在不斷擴(kuò)大，這個(gè)結(jié)論與σ測試分析的結(jié)果一致。長江經(jīng)濟(jì)帶的11個(gè)省市在經(jīng)濟(jì)、社會、技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r等方面均不同，特別是位于上游和中游地區(qū)的省市一般不擅長科技創(chuàng)新。由于各方面要素的投資與下游省市之間的差異水平較大，所以上游省份的科技創(chuàng)新捕捉效果不顯著。

表4 長江經(jīng)濟(jì)帶11省市2008—2019年科技創(chuàng)新效率β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

(六)長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率影響因素分析

結(jié)合以上檢測成果，本文深入建構(gòu)一個(gè)面板經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，其中具體涵蓋各省市的科技創(chuàng)新效率以及相關(guān)影響要素的變量體系。運(yùn)用二階分析法，對科技創(chuàng)新影響機(jī)制以及組成要素進(jìn)行分析探索。其中采用的影響要素具體體現(xiàn)在公式(6)中，使用Tobit面板來測量回歸模型，解決科技創(chuàng)新效率的限制從屬變量問題。

IEit=β0+β1LNGDPit+β2INEUSit+β3LNPOPUit+β4URBANit+β5FORINit+

β6R&Dit+εi

(6)

式中，IEit是長江經(jīng)濟(jì)帶i省市t年的科技創(chuàng)新效率，βj(j=1，2，…，11)是參數(shù)，εi是誤差項(xiàng)。根據(jù)最大似然法則，由Statia12.0測算得到的Tobit模型回歸數(shù)據(jù)成果在表5當(dāng)中進(jìn)行顯示。

表5 長江經(jīng)濟(jì)帶11省市2008—2019年科技創(chuàng)新效率影響因素回歸結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果得知，各變量在5%的水平下通過了有效性測試。在變量體系中除了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域科技創(chuàng)新效率之間為負(fù)相關(guān)外，所有其他各項(xiàng)變量在與科技創(chuàng)新效率的關(guān)聯(lián)性方面均呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，其中，研發(fā)資金對科技創(chuàng)新效率影響最大?？梢?，投資科研是提升科技創(chuàng)新效率的關(guān)鍵實(shí)施基點(diǎn)，其對我國各省市區(qū)的科技創(chuàng)新效率提升產(chǎn)生直接促進(jìn)效應(yīng)。同時(shí)，區(qū)域GDP與科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新效率有很大關(guān)聯(lián)，區(qū)域科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間具有顯著的一致性。區(qū)域生產(chǎn)總值的增長，不僅有助于改善實(shí)施科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施，而且有利于科學(xué)技術(shù)的實(shí)踐運(yùn)用，最終實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新效率的提升。此外，區(qū)域的就業(yè)水平與科技創(chuàng)新效率正相關(guān)，這可能是因?yàn)榫蜆I(yè)人口數(shù)量的提升有利于人力資源產(chǎn)生較高水平的積累，這不僅有利于優(yōu)化人力資源體量，而且有利于更多人力資源進(jìn)行創(chuàng)新實(shí)踐。城市化水平與科技創(chuàng)新效率之間存在正相關(guān)關(guān)系，這是因?yàn)槌鞘谢l(fā)展涵蓋了城市基礎(chǔ)設(shè)施條件優(yōu)化完善和其他軟件與硬件改進(jìn)等，其對于地區(qū)科技創(chuàng)新效率提升展現(xiàn)出顯著的促進(jìn)作用。外國投資與科技創(chuàng)新效率正相關(guān)，表明在積極引進(jìn)外資和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中，各地區(qū)正在向發(fā)達(dá)國家積極學(xué)習(xí)有效利用科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。通過在地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動態(tài)轉(zhuǎn)變與科技創(chuàng)新效率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系可知，科技的創(chuàng)新實(shí)踐能夠?qū)Ξa(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變革發(fā)展產(chǎn)生推進(jìn)作用，同時(shí)提示在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中提高第三產(chǎn)業(yè)的比例，能夠?qū)萍紕?chuàng)新效率水平的提升產(chǎn)生有效作用。

二、科技創(chuàng)新對長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響作用

總體看，科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和效益的水平提升過程中具有關(guān)鍵的導(dǎo)向性影響。長江經(jīng)濟(jì)帶跨越我國東、中、西部的主要地區(qū)，是國家發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵引領(lǐng)區(qū)域，其中蘊(yùn)藏了巨大的發(fā)展可能性。自我國創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略提出并納入實(shí)踐運(yùn)行以來，位于我國長江經(jīng)濟(jì)帶的地區(qū)在科技創(chuàng)新水平上逐步呈現(xiàn)出階梯狀分布，并且各省份間的科技創(chuàng)新能力逐步呈現(xiàn)出明顯的相關(guān)性。2019年，我國長江經(jīng)濟(jì)帶科研經(jīng)費(fèi)將近7 030億元，約為國內(nèi)GDP的2.49%，相較于2018年實(shí)現(xiàn)了0.07%的增長。由此可以看出我國政府重視科技創(chuàng)新的程度。長江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)增長水平高于全國平均經(jīng)濟(jì)增長水平，但仍然存在一些問題，即尚未實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)性的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，與我國倡導(dǎo)的高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式尚有一定的距離。

我國學(xué)術(shù)界眾多學(xué)者對科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了廣泛的研究。文獻(xiàn)[20]在研究中運(yùn)用廣義定義上的生產(chǎn)函數(shù)模型，針對國內(nèi)經(jīng)濟(jì)投資所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成效進(jìn)行了研究分析，提出科技投資能夠顯著推動經(jīng)濟(jì)水平的提升。文獻(xiàn)[21]利用研發(fā)資源指標(biāo)體系對我國吉林省的科技創(chuàng)新投資規(guī)模和強(qiáng)度進(jìn)行了分析論證。文獻(xiàn)[22]基于創(chuàng)新科研驅(qū)動鏈，針對我國地區(qū)科研創(chuàng)新體系的分布格局進(jìn)行了分析研究，認(rèn)為國內(nèi)科研創(chuàng)新體系現(xiàn)階段整體開發(fā)水平不高，各地區(qū)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展不足。文獻(xiàn)[23]基于體系發(fā)展視角，提出國內(nèi)科研創(chuàng)新對國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動成效不是非常顯著，這一領(lǐng)域還有很大的提升空間，具體要依靠優(yōu)化創(chuàng)新資源的配置來實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[24]研究了以投資和出口為導(dǎo)向的經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)區(qū)域開發(fā)模式的基本特性，得出了科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新能力的地域差距高于目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地域差距的結(jié)論。文獻(xiàn)[25]通過生產(chǎn)函數(shù)模型驗(yàn)證了科技創(chuàng)新對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的貢獻(xiàn)度，認(rèn)為科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新投資對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率正在上升，并使用耦合協(xié)調(diào)度模型對科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的進(jìn)化進(jìn)行了研究。

基于以往學(xué)術(shù)研究成果，本文從科學(xué)技術(shù)投入力、科技生產(chǎn)力、科技創(chuàng)新環(huán)境三個(gè)方面研究科技創(chuàng)新對長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，深入分析科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，并提出了相應(yīng)政策建議。

(一)模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

為進(jìn)一步研究科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間影響效應(yīng)，本文采用通用的Cob-Douglass生產(chǎn)函數(shù)實(shí)施研究分析。C-D生產(chǎn)函數(shù)是美國的Cobb 和 Douglas用于計(jì)算技術(shù)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生貢獻(xiàn)成效的模型。傳統(tǒng)典型公式如下：

Yit=A(Cit)α(Lit)β(Tit)χ

(7)

其中，Yit是生產(chǎn)的合計(jì)值，Cit、Tit、Lit分別表示資本投入、科技創(chuàng)新投入和勞動投入。α、χ、β分別表示各自的彈性系數(shù)。

以典型傳統(tǒng)Cob-Douglas生產(chǎn)函數(shù)為研究基礎(chǔ)，本文采用自然對數(shù)構(gòu)建法對公式進(jìn)行兩側(cè)取值實(shí)施，由此構(gòu)建回歸公式如下：

lnYit=lnA+αlnCit+βlnLit+χlnTit+μit

(8)

在公式中，μit是隨機(jī)誤差項(xiàng)，變量Y、C、L和T的測量指標(biāo)是地區(qū)GDP、固定資本投資、總就業(yè)人數(shù)和科技創(chuàng)新。研究將從三方面對科技創(chuàng)新與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的影響效應(yīng)進(jìn)行分析：(1)科技投資強(qiáng)度，用R&D資金內(nèi)部支出與地區(qū)GDP的比例衡量；(2)科技生產(chǎn)能力，用國內(nèi)三項(xiàng)專利授權(quán)量衡量；(3)科技創(chuàng)新環(huán)境，用技術(shù)市場合同周轉(zhuǎn)率衡量。

(二)實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

使用基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的測算模型，并運(yùn)用stata12.0軟件，針對2008—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的定量實(shí)證研究分析。首先，根據(jù)模型的內(nèi)部數(shù)學(xué)處置，各變量成為自然對數(shù)，不均勻分散的影響被大幅度排除。其次，變量的分散擴(kuò)展系數(shù)VIF值小于10，表示沒有多重共線性。最后，面板設(shè)置F檢定的P值為0，由此顯示個(gè)體效果非常明顯。使用Hausman檢驗(yàn)對固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行適當(dāng)性比較時(shí)，P值在5%的水平上被排除應(yīng)用固定效應(yīng)模型。鑒于此，本文在研究分析中采用隨機(jī)效應(yīng)模型。表6顯示了上述數(shù)據(jù)的定量實(shí)證分析結(jié)果。模型1—模型3分別研究了科技投入水平、科技生產(chǎn)能力、科技創(chuàng)新環(huán)境對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。模型4是對影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展三個(gè)因素綜合效果的綜合考察?；貧w分析的結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展受科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新的影響很大，但如果科技創(chuàng)新的指標(biāo)不同，則對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響也不同。

表6 長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響回歸結(jié)果

第一，科技創(chuàng)新投資促進(jìn)了長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?？萍紕?chuàng)新投資的彈性模量為0.338 8，即科技投資每增加1%，經(jīng)濟(jì)增長率增加0.34%?？萍紕?chuàng)新投資水平表現(xiàn)為研究開發(fā)資金運(yùn)用，研究開發(fā)資金的內(nèi)部支出主要用于該地區(qū)的基礎(chǔ)科學(xué)研究。資金集中度越高，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展越有貢獻(xiàn)，在1%的水平上越顯著。

第二，科技生產(chǎn)能力對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有積極影響，且存在顯著的正向關(guān)系?，F(xiàn)階段，科技創(chuàng)新投入的彈性模量為0.287 7，這表明科技生產(chǎn)能力每增強(qiáng)1%，經(jīng)濟(jì)增長率就增加0.28%。

第三，科技創(chuàng)新環(huán)境對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有積極影響，但不顯著。目前，科技創(chuàng)新投資的彈性模量為0.033 4，表明科技創(chuàng)新環(huán)境每改善1%，經(jīng)濟(jì)增長率就增加0.03%?？萍紕?chuàng)新環(huán)境用技術(shù)市場合同的交易量來表示，相關(guān)數(shù)據(jù)表明，技術(shù)市場契約周轉(zhuǎn)率越高，科技創(chuàng)新環(huán)境越活躍，對于經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展就愈加有益。但是，其結(jié)果顯示，影響成效并不大，由此說明長江經(jīng)濟(jì)帶的科技創(chuàng)新環(huán)境還不是十分成熟，仍有改善的余地。

三、結(jié)語

本文基于超高效數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和主成分分析法，進(jìn)行了PCA-SE-DEA組合模型的建構(gòu)。通過分析和研究長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市科技創(chuàng)新效率的進(jìn)化規(guī)律和影響因素，得出相關(guān)結(jié)論：第一，長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的平均科技創(chuàng)新效率略低于全國平均水平。其中，江蘇、上海、浙江等省市科技創(chuàng)新效率最高，云南和貴州的科技創(chuàng)新效率較低。第二，長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新效率在2016年以后表現(xiàn)出顯著的發(fā)散趨勢，區(qū)域科技創(chuàng)新的一般低效性進(jìn)一步顯現(xiàn)，長江中游及上游省市科技創(chuàng)新的追趕效果明顯，為了縮小與長江下游科技創(chuàng)新效率的差距，在未來的發(fā)展進(jìn)程中仍然需要進(jìn)一步強(qiáng)化創(chuàng)新導(dǎo)向。第三，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、就業(yè)人數(shù)、城市化率、外國投資、研究開發(fā)費(fèi)用等要素會給科技創(chuàng)新效率提升帶來巨大的正面效果，但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化會對科技創(chuàng)新的效率產(chǎn)生負(fù)面影響。

為了積極推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新主導(dǎo)建設(shè)，全方位提升長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新成效，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市可以采取以下專項(xiàng)優(yōu)化發(fā)展措施：第一，提高科技創(chuàng)新資源的輸入輸出比例，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化和升級。第二，全面改革和創(chuàng)新，深化落實(shí)推進(jìn)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)建設(shè)，加大產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移實(shí)施力度，最大限度地利用科技創(chuàng)新成果。第三，長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市應(yīng)全面加強(qiáng)協(xié)調(diào)，打破行政區(qū)域限制和地區(qū)保護(hù)主義的制約。第四，通過建立跨地區(qū)科技創(chuàng)新治理機(jī)制、跨行業(yè)合作創(chuàng)新機(jī)制等，在整體流域上打造良好創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍，最終實(shí)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶科學(xué)科技創(chuàng)新效率的總體改善。

基于以上結(jié)論，本文對相關(guān)政策的制定提出以下建議以供參考。

一是提升長江經(jīng)濟(jì)帶的科技創(chuàng)新能力。首先，擴(kuò)大對上海的支持，建設(shè)具有世界影響力的綜合性科學(xué)中心，發(fā)揮東部地區(qū)的主導(dǎo)作用。其次，加強(qiáng)城市科技創(chuàng)新基礎(chǔ)，有效促進(jìn)合肥綜合性國家科學(xué)中心建設(shè)，強(qiáng)化城市輻射運(yùn)行功能。再者，充分發(fā)揮西部地區(qū)在共建“一帶一路”中的科技創(chuàng)新合作主導(dǎo)作用，開掘創(chuàng)新資源，提高創(chuàng)新能力。最后，長江經(jīng)濟(jì)帶的所有地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新資源流動，打破區(qū)域系統(tǒng)和機(jī)制壁壘，實(shí)現(xiàn)東部、中部、西部地區(qū)的協(xié)調(diào)開發(fā)，縮小區(qū)域差距，促進(jìn)區(qū)域整體創(chuàng)新水平的高品質(zhì)改善。

二是全面深化科技系統(tǒng)改革和經(jīng)濟(jì)社會改革，依靠科學(xué)技術(shù)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。第一，加強(qiáng)相關(guān)經(jīng)濟(jì)建設(shè)法律法規(guī)的有效實(shí)施，確?？茖W(xué)技術(shù)成果的有效應(yīng)用推廣；第二，建立高質(zhì)量的“創(chuàng)新鏈”，加強(qiáng)各類創(chuàng)新項(xiàng)目之間的合作；第三，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，促進(jìn)科技創(chuàng)新與高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深度融合。

三是改進(jìn)科技創(chuàng)新系統(tǒng)，支持高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展。首先，基于國家科技創(chuàng)新計(jì)劃，改進(jìn)相關(guān)創(chuàng)新體系；其次，應(yīng)注重人才資源體系建設(shè)，支持科技人才培養(yǎng)；再次，應(yīng)加強(qiáng)學(xué)科基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究；最后，要增加科技創(chuàng)新投資，提高創(chuàng)新資源分配效率，激活科技創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)精神，改進(jìn)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持。