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    戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效評(píng)估及影響因素研究

    2022-03-02 19:23:40張敬文童錦瑤徐莉
    中國(guó)商論 2022年4期
    關(guān)鍵詞:戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)績(jī)效評(píng)估影響因素

    張敬文 童錦瑤 徐莉

    摘 要:創(chuàng)新政策有利于引導(dǎo)和促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,對(duì)于我國(guó)加速構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系具有重要作用?;贒EA-Malmquist指數(shù)法,測(cè)算2010—2018年中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效,并運(yùn)用面板數(shù)據(jù)回歸模型探究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效影響因素。研究表明:我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效整體處于較高水平,并呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì),東、中、西部地區(qū)的政策績(jī)效具有明顯差異;產(chǎn)業(yè)規(guī)模、企業(yè)創(chuàng)新意愿、市場(chǎng)化程度、科技化水平和政策支持力度對(duì)創(chuàng)新政策績(jī)效影響明顯,科技化水平和政策支持力度對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效具有顯著正向影響。

    關(guān)鍵詞:戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè);創(chuàng)新政策;績(jī)效評(píng)估;影響因素

    本文索引:張敬文,童錦瑤,徐莉.<變量 2>[J].中國(guó)商論,2022(04):-145.

    中圖分類號(hào):F276 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2022)02(b)--06

    黨的十九屆五中全會(huì)報(bào)告指出堅(jiān)持創(chuàng)新在現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位。這一新提法把創(chuàng)新的重要性提升到一個(gè)新高度,為我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展和前沿技術(shù)研發(fā)提供了更好的支持。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是以創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)力,對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重大引領(lǐng)帶動(dòng)作用的產(chǎn)業(yè),培育壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)對(duì)推進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。2010年以來(lái),中央和地方政府相繼出臺(tái)一系列戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新政策,提升戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平。但這些政策的效果如何未有定論,只有科學(xué)評(píng)估戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效,探究創(chuàng)新政策實(shí)施的影響因素,才能保證后續(xù)政策調(diào)整的及時(shí)性及政策的針對(duì)性、科學(xué)性,實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展?;诖?,采用DEA-Malmquist指數(shù)模型,結(jié)合戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新屬性,測(cè)度戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策的績(jī)效,并運(yùn)用面板回歸模型進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)創(chuàng)新政策實(shí)施效果的關(guān)鍵影響因素,為更好地發(fā)揮創(chuàng)新政策效用提供借鑒。

    1 文獻(xiàn)綜述

    政策環(huán)境對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮著重要的激勵(lì)和引導(dǎo)作用(趙濱元,2021),對(duì)創(chuàng)新政策進(jìn)行評(píng)估是學(xué)者普遍關(guān)注的話題,從已有文獻(xiàn)看,部分學(xué)者的研究證實(shí)了創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的積極作用。Kang和Park(2012)認(rèn)為環(huán)境政策也能為企業(yè)創(chuàng)新提供良好的制度環(huán)境;Boeíng(2016)認(rèn)為政府補(bǔ)助會(huì)擠出企業(yè)原有創(chuàng)新投入進(jìn)而抑制企業(yè)創(chuàng)新。Gault(2018)從企業(yè)、政府等部門構(gòu)建創(chuàng)新政策的系統(tǒng)性評(píng)估框架。已有大量研究表明,財(cái)稅、信貸一系列促進(jìn)創(chuàng)新的政策措施對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新具有正向促進(jìn)作用(龐蘭心和官建成,2018)。芮明杰和韓佳玲(2020)利用雙重差分模型檢驗(yàn)了創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。陳雄輝等(2020)的研究表明,科技政策力度越大,越能提升企業(yè)的創(chuàng)新水平,但也有部分學(xué)者認(rèn)為創(chuàng)新政策并不都正向促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新。刑會(huì)和王飛(2019)研究發(fā)現(xiàn),戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)環(huán)境面政策會(huì)誘發(fā)企業(yè)的尋租行為。陳文俊等(2020)對(duì)創(chuàng)新政策的研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的抑制效應(yīng)。姚偉民等(2021)對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新的研究顯示,政府的資助政策對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出沒有直接影響,只有通過對(duì)科技人員的投入,才能給創(chuàng)新帶來(lái)積極影響。

    創(chuàng)新政策的實(shí)施效果還會(huì)受各種因素影響,陳釗和熊瑞祥(2015)認(rèn)為遵循地方比較優(yōu)勢(shì)能使產(chǎn)業(yè)政策發(fā)揮更好的效果。Flanagan等(2011)認(rèn)為政策之間相互作用程度影響創(chuàng)新政策的預(yù)期效果。Greenwald和Stiglitz(2013)認(rèn)為知識(shí)稟賦較高的地區(qū),政策會(huì)取得更好的效果。俞立平(2018)研究表明,政策執(zhí)行力度正向促進(jìn)政策實(shí)施效果。產(chǎn)業(yè)政策和企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系受區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境影響(王曉珍等,2018)。產(chǎn)業(yè)政策效果受市場(chǎng)化水平影響,產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新作用在市場(chǎng)化水平低的地區(qū)更明顯(逯東和朱麗,2018)。張超林和王連軍(2019)認(rèn)為政策效果發(fā)揮取決于企業(yè)內(nèi)部治理、市場(chǎng)環(huán)境等內(nèi)外部因素。

    綜上所述,創(chuàng)新政策的有效性具有復(fù)雜性特征,已有研究對(duì)創(chuàng)新政策是否有效促進(jìn)創(chuàng)新并未達(dá)成統(tǒng)一意見,同時(shí),創(chuàng)新政策的實(shí)施效果受企業(yè)行為、政策制定、地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境多種因素的影響,不同地區(qū)、不同產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新政策實(shí)施效果必然具有差異性。因此,針對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),必須對(duì)其產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策是否有效,在什么條件或原則下有效,以及如何更好地發(fā)揮作用進(jìn)行深入研究。

    2 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效測(cè)度

    2.1 測(cè)度方法

    采用DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效進(jìn)行測(cè)度。Malmquist指數(shù)主要用于計(jì)算不同時(shí)期生產(chǎn)效率的變化。Fare等將Malmquist指數(shù)與DEA理論相結(jié)合,適用于對(duì)多個(gè)決策單元進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)(黃海霞和張治河,2015)。本文運(yùn)用Malmquist指數(shù),將每個(gè)省份作為一個(gè)決策單元(DMU),進(jìn)行戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效評(píng)價(jià)。

    Malmquist指數(shù)一般采用t和t+1期的幾何平均數(shù)來(lái)表示,公式為:

    (1)

    M0可以分解為技術(shù)效率(TE)和技術(shù)進(jìn)步(TC):

    (2)

    技術(shù)效率(TE)能繼續(xù)分解為規(guī)模效率(SE)和純技術(shù)效率(PTE):

    (3)

    TE反映t至t+1期決策單元技術(shù)效率的變化程度,當(dāng)TE>1時(shí),說(shuō)明相對(duì)技術(shù)效率提高;TC反映 t ~ t+1 期技術(shù)研發(fā)或創(chuàng)新能力的進(jìn)步程度,當(dāng) TC>1 時(shí),表明出現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步或創(chuàng)新。PTE表示在既定制度、管理水平和技術(shù)水平下產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出能力,SE反映在制度和管理水平一定的條件下,實(shí)際規(guī)模與最有生產(chǎn)規(guī)模的差距。

    本文借鑒俞立平等(2018)的政策測(cè)度方法,采用Malmquist指數(shù)分解出技術(shù)效率來(lái)測(cè)算政策績(jī)效。由于技術(shù)效率還包含技術(shù)要素,因此需要在原模型中引入一個(gè)科技投入指標(biāo),剔除其中的技術(shù)因素,使新測(cè)算出的技術(shù)效率不受技術(shù)要素的影響,最大限度地代表政策的綜合績(jī)效水平。政策績(jī)效并不只是某一時(shí)期內(nèi)的政策效果,而是以往政策在某一時(shí)刻的反映,應(yīng)該是一個(gè)存量指標(biāo),所以在進(jìn)行分析之前,通過連乘將新的全要素生產(chǎn)率轉(zhuǎn)化為存量數(shù)據(jù)。

    2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源和變量說(shuō)明

    考慮到戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的可獲得性,根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》(2018),本文采用與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)具有高度吻合性的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)予以替代(邵云飛等,2020),以我國(guó) 31個(gè)省市為研究對(duì)象,搜集2009—2018年各省市數(shù)據(jù),其中西藏、青海和新疆的數(shù)據(jù)有所缺失予以剔除,最終獲得28個(gè)省市的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)。所有原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010—2019)、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010—2019)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

    創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)選擇專利申請(qǐng)量和新產(chǎn)品銷售收入兩個(gè)指標(biāo),新產(chǎn)品銷售收入采用工業(yè)生產(chǎn)成品出廠價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。投入指標(biāo)選擇R&D資本存量和R&D人員全時(shí)當(dāng)量作為創(chuàng)新資本投入和創(chuàng)新人員投入,其中R&D資本存量的計(jì)算采用永續(xù)盤存法,研發(fā)價(jià)格指數(shù)的構(gòu)建借鑒朱平芳(2003)的研究:研發(fā)價(jià)格指數(shù)=0.55×居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)+0.45×固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù),折舊率采用15%。額外增加的技術(shù)要素投入指標(biāo),參考蔡紹洪等(2019)的研究,采用電信業(yè)務(wù)額予以替代,并采用GDP價(jià)格指數(shù)予以平減。

    2.3 創(chuàng)新政策績(jī)效測(cè)算結(jié)果

    根據(jù)DEA-Malmquist指數(shù)模型設(shè)定,使用DEAP2.1軟件計(jì)算出2009—2018年我國(guó)各省份戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策的技術(shù)效率值及其分解,由于計(jì)算出的技術(shù)效率值是相對(duì)變化值,以2009年為基年,技術(shù)效率值始于2010年,因此以2010年的技術(shù)效率值為初始值進(jìn)行連乘得到2010—2018年的存量值,即戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效。東、中、西部三大地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效均值變化如圖1所示。

    從全國(guó)情況來(lái)看,2010—2018年全國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效均值呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的波動(dòng)上升趨勢(shì),且整體保持較高水平,說(shuō)明我國(guó)2010年以來(lái)實(shí)施的促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的政策取得了較好的效果。整體比較,全國(guó)和三大地區(qū)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效的發(fā)展趨勢(shì)較一致,在2011年和2016年有明顯下降,可能是因?yàn)?2011年和2016年分別是我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)“十二五”規(guī)劃、“十三五”規(guī)劃執(zhí)行開始的年份,國(guó)家總體上對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行宏觀指導(dǎo),地方響應(yīng)中央倡議,需要一定時(shí)間根據(jù)地區(qū)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。隨著各地區(qū)創(chuàng)新政策不斷出臺(tái)和完善,政策績(jī)效呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)。

    從三大地區(qū)具體情況來(lái)看,東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效基本與全國(guó)創(chuàng)新政策績(jī)效重合,只在2011年和2016年有略微下降,其余年份處于上升狀態(tài),主要是因?yàn)闁|部地區(qū)整體發(fā)展水平較高,戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)較好,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策能取得較好成果。中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效均值最高,波動(dòng)上升趨勢(shì)比較明顯,中部地區(qū)具有戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良好區(qū)位和資源條件,但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場(chǎng)環(huán)境等條件存在不足,光靠市場(chǎng)的作用無(wú)法支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展,因此政府在產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中的作用就更為重要和顯著。西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效均值整體處于較低水平,在2010—2017年比較穩(wěn)定,2018年上升較快。我國(guó)西部地區(qū)受限于自然條件等因素,和東部、中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技水平等仍有較大差異,戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新受資金、人才、市場(chǎng)等條件制約,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策難以在短期內(nèi)取得較好效果。

    3 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效的影響因素分析

    3.1 回歸模型設(shè)定

    戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策效果受各種因素影響,通過DEA-Malmquist指數(shù)分析方法僅能測(cè)度創(chuàng)新政策綜合績(jī)效,因此,將DEA-Malmquist模型測(cè)算出的創(chuàng)新政策績(jī)效作為被解釋變量,參考孫早和席建成(2015)等學(xué)者的研究,選擇產(chǎn)業(yè)規(guī)模、企業(yè)創(chuàng)新意愿、市場(chǎng)化程度、科技化水平和政策支持力度作為解釋變量,建立戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效的影響因素回歸分析模型:

    (4)

    其中,下標(biāo)i和t分別表示省份和年份;PP表示戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效;IS表示產(chǎn)業(yè)規(guī)模;IT表示企業(yè)創(chuàng)新意愿,企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新資金投入極大地影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出,從而最終對(duì)創(chuàng)新政策績(jī)效產(chǎn)生影響;MA代表市場(chǎng)化程度,地區(qū)市場(chǎng)化程度越高,可能會(huì)削弱產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新資源的干預(yù)能力,減緩政策扭曲;TN代表科技化水平,科技化水平反映區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新能力和水平,影響創(chuàng)新政策實(shí)施效果;GOV代表政策支持力度,反映政府創(chuàng)新政策的投入力度和創(chuàng)新資源管理強(qiáng)度,影響創(chuàng)新政策的實(shí)施成效。

    在回歸模型中,被解釋變量PP由前面DEA-Malmquist指數(shù)模型測(cè)算得出。解釋變量產(chǎn)業(yè)規(guī)模采用戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來(lái)衡量;企業(yè)創(chuàng)新意愿采用產(chǎn)業(yè)研發(fā)投入與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重來(lái)衡量;市場(chǎng)化指數(shù)用城鎮(zhèn)其他單位在崗職工人數(shù)占所有單位(國(guó)有、集體、其他)在崗職工人數(shù)的比重來(lái)衡量;科技化水平采用區(qū)域每千人擁有專利數(shù)進(jìn)行衡量。政策支持力度采用政府財(cái)政科技支出占財(cái)政總支出比重來(lái)衡量。為了減少異方差的問題,所有指標(biāo)均進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

    3.2 面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果分析

    從前面測(cè)算全國(guó)各省份戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效可以發(fā)現(xiàn),我國(guó)東、中、西部三個(gè)地區(qū)的政策績(jī)效水平存在明顯差異,因此采用Stata15軟件對(duì)全國(guó)和東、中、西三大地區(qū)分別進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸,對(duì)造成區(qū)域政策績(jī)效水平差異的原因進(jìn)行分析。由于本文數(shù)據(jù)年份跨度只有9年,數(shù)據(jù)年份較短,存在偽回歸的概率很低,所以可以直接進(jìn)行模型估計(jì)??紤]到不同的回歸效應(yīng)模型對(duì)個(gè)體效應(yīng)的處理方式不同,需要從混合效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)回歸模型中選擇最優(yōu)模型對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效影響因素進(jìn)行分析。不同模型估計(jì)結(jié)果如表1所示。

    由表1可以看出,全國(guó)和各地區(qū)利用普通標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行固定效應(yīng)回歸得到的 F 統(tǒng)計(jì)量,在 1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè),表明在混合效應(yīng)和固定效應(yīng)中應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型;全國(guó)和東部地區(qū)的Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè),表明可以選擇固定效應(yīng)模型。中部和西部地區(qū)的Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量沒有拒絕原假設(shè),因此選擇隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行分析。

    從全國(guó)結(jié)果來(lái)看,產(chǎn)業(yè)規(guī)模對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效的影響系數(shù)為-0.144,在5%的上顯著,表明產(chǎn)業(yè)規(guī)模的無(wú)序擴(kuò)大會(huì)使政策無(wú)法發(fā)揮應(yīng)有的效果,甚至產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。企業(yè)創(chuàng)新意愿和市場(chǎng)化程度的回歸系數(shù)分別為0.068和0.035,沒有通過顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明對(duì)創(chuàng)新政策績(jī)效存在不明顯的正向促進(jìn)作用??萍蓟降幕貧w系數(shù)為0.121,在5%的水平上著性,說(shuō)明區(qū)域科技水平有助于提高戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效。政策支持力度的回歸系數(shù)為0.327,在1%的水平上顯著,說(shuō)明現(xiàn)階段政府創(chuàng)新政策和創(chuàng)新資源的投入和支持對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效的提高具有顯著的正向促進(jìn)作用。

    從分區(qū)域看,東部地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新意愿和政策支持力度對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正,市場(chǎng)化程度和科技化水平的回歸系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn),產(chǎn)業(yè)規(guī)模的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。說(shuō)明東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展成熟,市場(chǎng)機(jī)制比較完善,科技基礎(chǔ)較好,企業(yè)創(chuàng)新意愿強(qiáng)。同時(shí),政府注重創(chuàng)新對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)作用,對(duì)東部地區(qū)創(chuàng)新政策績(jī)效的提高具有明顯的促進(jìn)作用,但產(chǎn)業(yè)規(guī)模過大也可能導(dǎo)致產(chǎn)能過剩,對(duì)創(chuàng)新政策績(jī)效產(chǎn)生負(fù)向影響。

    中部地區(qū)科技化水平的回歸系數(shù)為0.408,通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn),對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效具有顯著的正向促進(jìn)作用;市場(chǎng)化程度和政策支持力度的回歸系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn),正向促進(jìn)作用不明顯;產(chǎn)業(yè)規(guī)模和企業(yè)創(chuàng)新意愿則具有一定的負(fù)向效應(yīng)。表明中部地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有一定的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)和資源優(yōu)勢(shì),但和東部地區(qū)仍存在差距,還需要繼續(xù)提升科技化水平、完善市場(chǎng)機(jī)制及增強(qiáng)政策支持力度,提高創(chuàng)新政策績(jī)效。

    西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)模、企業(yè)創(chuàng)新意愿和科技化水平的回歸系數(shù)為正,但沒有通過顯著性檢驗(yàn),對(duì)創(chuàng)新政策績(jī)效均具有不明顯的正向促進(jìn)作用;市場(chǎng)化程度和政策支持力度的回歸系數(shù)為負(fù),但不顯著,說(shuō)明對(duì)創(chuàng)新政策績(jī)效具有不明顯的負(fù)向效應(yīng)。西部地區(qū)相較東部和中部地區(qū),更受產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)和發(fā)展條件的約束,一般政策支持方式不適用于西部地區(qū)新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,難以提高創(chuàng)新政策績(jī)效?,F(xiàn)階段,產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)張、企業(yè)創(chuàng)新投入增加及科技化水平提升有助于提高創(chuàng)新政策績(jī)效。

    3.3 分位數(shù)回歸結(jié)果分析

    為進(jìn)一步檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)回歸效應(yīng)模型結(jié)果的穩(wěn)健性,更加深入地分析創(chuàng)新政策不同績(jī)效水平與各影響因素的關(guān)系,從而揭示戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策出現(xiàn)區(qū)域性差異的原因。在面板數(shù)據(jù)回歸的基礎(chǔ)上,再利用全國(guó)28個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)一步進(jìn)行分位數(shù)回歸,回歸結(jié)果如表2所示。

    從表2可以看出,分位數(shù)回歸結(jié)果與表1的全國(guó)分省面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果基本吻合,說(shuō)明回歸結(jié)果是可靠的。產(chǎn)業(yè)規(guī)?;貧w系數(shù)為負(fù),在0.5~0.75的分位點(diǎn)上較為顯著,表明過大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效的提高。企業(yè)創(chuàng)新意愿和市場(chǎng)化程度在0.1~0.9的分位點(diǎn)上回歸系數(shù)均為正數(shù),但不顯著,說(shuō)明提高企業(yè)創(chuàng)新意愿和完善市場(chǎng)機(jī)制在一定程度上有助于提高創(chuàng)新政策的實(shí)施效果??萍蓟皆?.1~0.9的分位點(diǎn)上的回歸系數(shù)為正,且在0.5~0.9的分位點(diǎn)上較為顯著,說(shuō)明通過加大科技投入、加強(qiáng)區(qū)域科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),有利于提高創(chuàng)新政策績(jī)效。政策執(zhí)行力度在0.1~0.9分位點(diǎn)處的回歸系數(shù)都為正,且基本比較顯著,表明政策支持力度的提高對(duì)創(chuàng)新政策效果的發(fā)揮具有顯著促進(jìn)作用。綜上所述,當(dāng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效處于較低水平時(shí),政府有效落實(shí)有利于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的政策和措施能顯著提升創(chuàng)新政策績(jī)效水平;當(dāng)創(chuàng)新政策績(jī)效處于較高水平時(shí),科技投入和政策執(zhí)行力仍然是持續(xù)提高政策績(jī)效的有效手段。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文以2010—2018年我國(guó)28個(gè)省市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)模型測(cè)算了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效,并通過固定效應(yīng)回歸和分位數(shù)回歸,分析了產(chǎn)業(yè)規(guī)模、企業(yè)創(chuàng)新意愿、市場(chǎng)化程度、科技化水平和政策支持力度五個(gè)指標(biāo)對(duì)政策創(chuàng)新績(jī)效的影響,得出以下結(jié)論和啟示:

    第一,我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效在2010—2018年整體處于較高水平,并呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)。隨著我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提升和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策體系的完善,創(chuàng)新政策取得了較好的實(shí)施效果。

    第二,我國(guó)東、中、西部地區(qū)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效具有明顯差異,中部地區(qū)的政策績(jī)效水平最高,東部次之,西部最低。東、中、西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)、科技、市場(chǎng)條件、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和制度環(huán)境等客觀條件上存在較大差異,東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場(chǎng)發(fā)育成熟,市場(chǎng)在產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中起決定作用,中部地區(qū)相較于東部地區(qū)發(fā)展基礎(chǔ)較差,積極的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響較大,政策效果更加明顯。西部地區(qū)受客觀發(fā)展條件的制約,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策在短期內(nèi)難以取得較好的效果,但隨著地區(qū)經(jīng)濟(jì)、科技、制度和產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的提升,政策效果逐漸顯現(xiàn)。

    第三,科技化水平和政策支持力度對(duì)我中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政策績(jī)效具有顯著的促進(jìn)作用,企業(yè)創(chuàng)新意愿和市場(chǎng)化程度則沒有呈現(xiàn)顯著的促進(jìn)作用,產(chǎn)業(yè)規(guī)模具有顯著的負(fù)向作用。分地區(qū)回歸結(jié)果顯示,戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效受產(chǎn)業(yè)規(guī)模、企業(yè)創(chuàng)新意愿五個(gè)因素的影響程度具有一定差異。為進(jìn)一步提高我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策績(jī)效,首先,政府應(yīng)當(dāng)積極發(fā)揮政策的引導(dǎo)作用,根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段的實(shí)際需求和不同區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等方面的差異,有針對(duì)性地制定創(chuàng)新促進(jìn)政策。其次,加大對(duì)科技發(fā)展落后地區(qū)的科技投入支持力度,促進(jìn)地區(qū)技術(shù)進(jìn)步;鼓勵(lì)社會(huì)資本投入新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中,降低企業(yè)研發(fā)成本,提高企業(yè)自主創(chuàng)新的主動(dòng)性。最后,強(qiáng)化監(jiān)督責(zé)任,通過加強(qiáng)制定行業(yè)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)督市場(chǎng)主體投資行為等措施,引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)有序發(fā)展,避免因?yàn)橐?guī)模擴(kuò)大而造成產(chǎn)能過剩或同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)。

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    Research on Performance Evaluation and Influencing Factors of Innovation Policy for Strategic Emerging Industries

    1.Jiangxi Normal University Nanchang, Jiangxi 330022

    2.Jiangxi Normal University, Regional Innovation and Entrepreneurship Research Center

    Nanchang, Jiangxi 330022

    ZHANG Jingwen1,2 TONG Jinyao1 XU Li1

    Abstract: Innovation policy helps to guide and promote the rapid development of strategic emerging industries and plays an important role in accelerating the construction of modern industrial system in China. Based on the DEA-Malmquist index method, this study measures the innovation policy performance of China’s strategic emerging industries from 2010 to 2018, and uses the panel data regression model to explore the influencing factors of strategic emerging industry innovation policy performance. The research shows that the innovation policy performance of strategic emerging industries in China is at a high level as a whole, and shows a fluctuating upward trend, and there are obvious differences in policy performance among the eastern, central and western regions. Industrial scale, enterprise innovation willingness, degree of marketization, scientific and technological level and policy support have a significant impact on innovation policy performance, while scientific and technological level and policy support have a significant positive impact on industrial innovation policy performance.

    Keywords: strategic emerging industries; innovation policy; performance evaluation; influencing factors

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