王 鵬,鐘譽(yù)華,顏 悅
(1.暨南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510632;2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,廣東 廣州510642)
自我國實(shí)行改革開放政策以來,屢屢創(chuàng)造國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長奇跡的“人口紅利”逐漸消失,即將面臨劉易斯拐點(diǎn)。從長期看,如何選擇和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式成為促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的關(guān)鍵[1]。轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式的出路之一就是科技創(chuàng)新,即通過科技進(jìn)步提高經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)型[2]。從黨的十八大報(bào)告首次明確提出實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、必須將科技創(chuàng)新擺在國家發(fā)展核心位置,到黨的十九大報(bào)告提出創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力及建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐,再到“十四五”規(guī)劃明確提出全社會(huì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入年均增長7%以上的指標(biāo)要求,科技創(chuàng)新已經(jīng)成為影響我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的決定性因素?!笆奈濉睍r(shí)期作為承接兩個(gè)百年奮斗目標(biāo)的關(guān)鍵5年,是我國邁向第二個(gè)百年目標(biāo)新征程的一個(gè)起點(diǎn)。當(dāng)前,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展既面臨重大機(jī)遇,同時(shí)也經(jīng)歷著前所未有的考驗(yàn)。新冠疫情全球大暴發(fā)、中美貿(mào)易摩擦加劇、國際逆全球化思潮抬頭、西方技術(shù)封鎖等外在因素不斷沖擊著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展,考驗(yàn)著我國的經(jīng)濟(jì)韌性。在新發(fā)展格局下,珠三角地區(qū)作為我國重要的經(jīng)濟(jì)腹地及科技創(chuàng)新示范高地,提高珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)出效率和轉(zhuǎn)化效率,對(duì)于打破地區(qū)壁壘、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、強(qiáng)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性具有重要現(xiàn)實(shí)意義。基于此,本文從科技創(chuàng)新兩階段效率入手,使用非期望超效率SBM模型測(cè)算珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新兩階段效率,引入?yún)^(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性變量,分析兩者之間的交互作用,可為提高珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新效率提供理論支撐。另外,通過揭示區(qū)域環(huán)境對(duì)科技創(chuàng)新的影響作用,根據(jù)不同地區(qū)特點(diǎn)和發(fā)展水平制定差異化方案,能夠更好地提高不同區(qū)域科技創(chuàng)新水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展韌性。
“創(chuàng)新”這一概念來源于Schumpeter[3]的創(chuàng)新理論,他強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)技術(shù)革新對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要作用,認(rèn)為創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的本質(zhì)。在新古典增長理論和內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論中,技術(shù)同樣被視為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。在研究初期,大多數(shù)學(xué)者聚焦于科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出水平,一類以專利權(quán)衡量科技創(chuàng)新產(chǎn)出,以量化科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平。如Mueller[4]使用相關(guān)系數(shù)衡量行業(yè)內(nèi)部科技創(chuàng)新投入與專利數(shù)之間的關(guān)系;另一類用R&D投入產(chǎn)出彈性系數(shù)研究科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用。如Griliches[5]、Mansfield[6]、吳延兵[7]分別對(duì)美國、日本及中國制造業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新產(chǎn)出彈性測(cè)量,證實(shí)科技創(chuàng)新對(duì)生產(chǎn)率提升有顯著促進(jìn)效應(yīng);盧方元和靳丹丹[8]從區(qū)域視角研究發(fā)現(xiàn),中國各區(qū)域R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長存在長期、穩(wěn)定的正相關(guān)關(guān)系且具有空間異質(zhì)性特征。隨著研究的不斷深入,研究重點(diǎn)從科技創(chuàng)新是否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出到科技創(chuàng)新如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,再到科技創(chuàng)新投入冗余與轉(zhuǎn)換效率上。Jones & Williams[9]通過構(gòu)建一個(gè)包含R&D扭曲參數(shù)的內(nèi)生增長模型,指出相對(duì)于社會(huì)最優(yōu)水平,分散經(jīng)濟(jì)體科技研發(fā)投入不合理。中國東、中、西部地區(qū)科技創(chuàng)新效率存在顯著的空間差異,高R&D投入地區(qū)資源配置不合理,甚至還出現(xiàn)R&D投入規(guī)模報(bào)酬遞減[10]。而且,當(dāng)前R&D規(guī)模對(duì)我國經(jīng)濟(jì)具有抑制作用,因此要重視R&D轉(zhuǎn)換效率[11]。本文認(rèn)為,科技創(chuàng)新衡量標(biāo)準(zhǔn)不僅應(yīng)包括科學(xué)技術(shù)發(fā)明,還應(yīng)涵蓋其所帶來的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。
韌性一詞近年來頻頻出現(xiàn)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中。由于世界各地都在遭受不同類型的外部沖擊,國家或地區(qū)在抵抗力和恢復(fù)力上存在顯著異質(zhì)性,這一現(xiàn)象引起學(xué)者廣泛關(guān)注[12],并由此引申出區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性的概念,以解釋地區(qū)在面對(duì)外部沖擊時(shí)的差異化表現(xiàn)[13]。目前,學(xué)界對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性的定義尚未達(dá)成共識(shí)。Martin[14]從抵抗力、恢復(fù)力、適應(yīng)力和創(chuàng)造力4個(gè)維度定義區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性;也有學(xué)者從城市角度出發(fā),將經(jīng)濟(jì)韌性定義為當(dāng)城市遭受外部沖擊后恢復(fù)甚至超過原有發(fā)展水平的能力[15]。總的來說,區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性是指區(qū)域受到外部沖擊后吸收、轉(zhuǎn)換沖擊的演化能力?,F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)韌性關(guān)系的研究主要聚焦科技創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性的作用,大部分學(xué)者認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步和積累對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性發(fā)揮著不可替代的作用[16-18],但也有學(xué)者持相反觀點(diǎn)[19]。
綜上所述,既有研究存在以下不足:第一,科技創(chuàng)新效率測(cè)量方法單一,評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新效率的主要方法是絕對(duì)投入產(chǎn)出比或者DEA,未考慮投入冗余對(duì)結(jié)果造成的偏誤。第二,科技創(chuàng)新系統(tǒng)是一個(gè)多投入多產(chǎn)出的多階段過程,已有研究主要集中在科技創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部投入產(chǎn)出效率上,缺乏對(duì)科技創(chuàng)新系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率的研究。第三,將科技創(chuàng)新視為經(jīng)濟(jì)韌性影響因素,以這種固定視角研究兩者之間的關(guān)系,忽略了經(jīng)濟(jì)韌性對(duì)科技創(chuàng)新的反饋效應(yīng),有可能導(dǎo)致內(nèi)生性問題。第四,珠三角地區(qū)作為我國改革開放前沿及科技創(chuàng)新示范高地,對(duì)珠三角地區(qū)內(nèi)部科技創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性關(guān)系的研究較少。
鑒于此,本文主要解決如下問題:使用非期望超效率SBM模型對(duì)珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度,通過構(gòu)建聯(lián)立方程組,分析科技創(chuàng)新兩階段效率與經(jīng)濟(jì)韌性之間的交互關(guān)系。而且,本文考慮到不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)內(nèi)部科技活動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性的敏感度不同,故根據(jù)《中國城市競(jìng)爭(zhēng)報(bào)告》將珠三角地區(qū)劃分為高發(fā)展水平地區(qū)和次高發(fā)展水平地區(qū)兩個(gè)區(qū)域,前者包括廣州、深圳、佛山、東莞,后者包括中山、珠海、肇慶、江門、惠州。
科技創(chuàng)新活動(dòng)是一個(gè)多投入多產(chǎn)出的“黑箱子”過程,當(dāng)前學(xué)者對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出的研究主要集中在以下兩個(gè)方面:一是將科技創(chuàng)新劃分為直接經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和間接經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出[20];二是把科技創(chuàng)新劃分為多個(gè)階段(傅春等,2021)。本文將科技創(chuàng)新活動(dòng)劃分為科技創(chuàng)新成果產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)效益轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段,分別測(cè)量兩個(gè)階段的轉(zhuǎn)換效率。同時(shí),本文將區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣化也納入考量,重點(diǎn)探討科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)韌性之間的交互關(guān)系,揭示三者之間的影響路徑,如圖1所示。
圖1 科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)韌性關(guān)聯(lián)路徑Fig.1 Correlation path between scientific and technological innovation and economic resilience
本文以測(cè)量科技創(chuàng)新效率為出發(fā)點(diǎn),分別測(cè)量科技創(chuàng)新系統(tǒng)成果研發(fā)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率??萍紕?chuàng)新與經(jīng)濟(jì)韌性之間并非單向影響關(guān)系,經(jīng)濟(jì)韌性可作為科技創(chuàng)新環(huán)境支撐影響科技創(chuàng)新效率,科技創(chuàng)新效率也可通過提高區(qū)域技術(shù)水平影響經(jīng)濟(jì)韌性;同時(shí),科技創(chuàng)新亦有可能作為中介傳導(dǎo)影響經(jīng)濟(jì)韌性。因此,本研究通過構(gòu)建聯(lián)立方程,研究經(jīng)濟(jì)韌性與科技創(chuàng)新兩階段效率之間的交互性,并且加入產(chǎn)業(yè)多樣化作為兩類方程的因變量,探討其在經(jīng)濟(jì)韌性和科技創(chuàng)新兩階段活動(dòng)中的影響路徑。
3.1.1 非期望超效率SBM模型
科技創(chuàng)新活動(dòng)兩階段投入產(chǎn)出并不是單通道運(yùn)行,每個(gè)階段都具備多投入多產(chǎn)出的路徑特征,為評(píng)估這種多投入多產(chǎn)出路徑特征的轉(zhuǎn)換效率,本文使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析非參數(shù)估計(jì)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),因其具有客觀性、簡(jiǎn)化性和誤差小等優(yōu)勢(shì),在理論和實(shí)證研究中得以廣泛運(yùn)用。另外,DEA及其衍生的一系列測(cè)算模型。如super-DEA、SBM模型在科技創(chuàng)新效率測(cè)算方面也具有一定的可靠性和可行性[21-22],因此本文選擇非期望超效率SBM模型提供了理論支撐。
在DEA分析結(jié)果中只有當(dāng)效率值等于1時(shí),決策單元(Decision Making Unit,DMU)才有效,這就會(huì)導(dǎo)致同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)有效的DMU效率值。由于科技創(chuàng)新存在投入過剩或產(chǎn)出不足的問題,因此基于松弛變量度量(Slacks-based measure,SBM)模型更符合科技創(chuàng)新系統(tǒng)特征,該方法不僅可以直接測(cè)量決策單元投入產(chǎn)出冗余,而且和普通DEA模型相比,更能體現(xiàn)過程效用最大化原則。在此基礎(chǔ)上,本文結(jié)合超效率模型,使DMU有效值大于1[23],以避免后續(xù)因素分析時(shí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)上的缺陷。由于在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換階段存在廢氣、污水等非期望產(chǎn)出,因此本文選擇非徑向非導(dǎo)向的CRS非期望超效率SBM模型進(jìn)行測(cè)算,公式如下:
minρSE=
(1)
式(1)中,ρSE為系統(tǒng)效率值;x、y、b分別代表系統(tǒng)投入要素、期望產(chǎn)出要素和非期望產(chǎn)出要素的數(shù)值;m、q1、q2分別代表投入要素、期望產(chǎn)出要素和非期望產(chǎn)出要素的個(gè)數(shù);i、r、t分別代表投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出決策單元;s-i、s+r、sb-t為松弛變量,λj為模型中的權(quán)重向量。ρSE數(shù)值決定系統(tǒng)產(chǎn)出效率,ρSE≥1說明系統(tǒng)有效;ρSE<1說明在系統(tǒng)內(nèi)部轉(zhuǎn)化過程中處于無效狀態(tài),可通過調(diào)整投入產(chǎn)出水平達(dá)到系統(tǒng)有效。
3.1.2 投入產(chǎn)出要素選取
本文在已有研究的基礎(chǔ)上[24-25],將科技創(chuàng)新投入劃分為資金投入和人力投入,以地方財(cái)政科學(xué)事業(yè)費(fèi)支出衡量科技創(chuàng)新資金支持、R&D活動(dòng)人員衡量地區(qū)科技創(chuàng)新人力資本投入,其中R&D活動(dòng)人員包括政府部門和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)活動(dòng)人員;在科技創(chuàng)新成果產(chǎn)出方面,考慮到科技創(chuàng)新成果既有知識(shí)載體的特性,又具備一定的市場(chǎng)價(jià)值,因此選取發(fā)明專利授權(quán)量和新產(chǎn)品產(chǎn)值作為該階段的產(chǎn)出指標(biāo);考慮到數(shù)據(jù)的全面性和代表性,本文還選取新產(chǎn)品出口額和地區(qū)生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換階段的期望產(chǎn)出指標(biāo),選取工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量和工業(yè)煙塵排放量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo),具體指標(biāo)如表1所示。
表1 兩階段效率評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.1 Two-stage efficiency evaluation index
科技創(chuàng)新兩階段具有一定的時(shí)滯性,科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新成果產(chǎn)出存在累積效應(yīng),因此本文將地方財(cái)政科學(xué)事業(yè)費(fèi)支出、專利授權(quán)量和新產(chǎn)品產(chǎn)值作為科技投入時(shí)考慮其有效累積量而非當(dāng)期數(shù)量。本文參考劉漢初、樊杰和周侃[26]對(duì)科技創(chuàng)新滯后效應(yīng)的測(cè)算,設(shè)置如下模型定義每一期的有效累積投入量。
(2)
本文數(shù)據(jù)主要來源于2002—2019年《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》,專利授權(quán)量數(shù)據(jù)來源于廣東省市場(chǎng)監(jiān)督管理局網(wǎng)站公示信息,個(gè)別數(shù)據(jù)來源于各市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)和統(tǒng)計(jì)年鑒,部分缺失數(shù)據(jù)通過線性插值法補(bǔ)全。
由于《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》在2011年和2017年有所修訂,因此本文以2017年最新版《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》作為行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn);另外,《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》2009年以后相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑由大中型工業(yè)企業(yè)改為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè),R&D活動(dòng)人員指標(biāo)包含規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D活動(dòng)人員和政府部門R&D活動(dòng)人員,因此本文中采用的新產(chǎn)品產(chǎn)值、新產(chǎn)品出口額統(tǒng)計(jì)對(duì)象都是規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)。
本文采用Matlab軟件對(duì)各地區(qū)科技創(chuàng)新系統(tǒng)進(jìn)行非期望超效率SBM建模分析,對(duì)科技研發(fā)階段和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段分別進(jìn)行測(cè)算,科技研發(fā)階段效率值測(cè)算結(jié)果如表2所示。從中可見,珠三角地區(qū)城市之間的效率值差異較大,該階段大部分地區(qū)均為無效率,沒有一個(gè)城市能持續(xù)保持效率值大于1。平均研發(fā)效率值排名前3位的城市分別為惠州(1.162)、深圳(1.082)、珠海(0.893),后三位城市分別為肇慶(0.251)、中山(0.352)、佛山(0.607)。珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新研發(fā)階段總體水平比較穩(wěn)定,研發(fā)階段平均效率值在2013年達(dá)到谷值后有一定程度回升,波動(dòng)幅度雖有明顯變化,但總體來看處于合理范圍內(nèi)。
表2 2007—2019年珠三角城市科技創(chuàng)新研發(fā)階段效率評(píng)價(jià)指數(shù)Tab.2 Efficiency evaluation index of scientific and technological innovation and R & D stage of cities in the Pearl River Delta from 2007 to 2019
高發(fā)展水平地區(qū)與次高發(fā)展水平地區(qū)研發(fā)階段效率值具有顯著差距,高水平地區(qū)研發(fā)階段平均效率值比次高水平地區(qū)高0.192,兩者之間效率差距在2013年之前不斷縮小,在2013年接近相等之后又被迅速拉開并有擴(kuò)大趨勢(shì)。兩類地區(qū)整體變化趨勢(shì)與珠三角地區(qū)類似,效率值變動(dòng)幅度均由平緩變得逐漸陡峭,區(qū)別在于2013年以前高發(fā)展水平地區(qū)效率值呈下降趨勢(shì),而次高水平地區(qū)則呈現(xiàn)緩中帶增趨勢(shì)。從圖2可以看出,高水平地區(qū)效率值大于次高水平地區(qū),因?yàn)楦甙l(fā)展水平城市往往伴隨著更高的科技研發(fā)效率。
圖2 珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率評(píng)價(jià)指數(shù)變化趨勢(shì)Fig.2 Change trend of efficiency evaluation index in the economic output stage of scientific and technological innovation in the Pearl River Delta
科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段具有非期望產(chǎn)出特征,加入3類非期望產(chǎn)出后測(cè)算的轉(zhuǎn)換效率結(jié)果如表3所示。從中可見,相對(duì)于研發(fā)階段效率,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段除部分城市外都是有效的,平均效率值排名前3位的城市分別為深圳(1.612)、惠州(1.268)、廣州(1.2),后三位城市分別為珠海(0.666)、江門(0.797)和佛山(0.96)。在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段,城市間差距比研發(fā)階段更大,效率值最高的深圳比效率值最低的珠海高出將近1,說明城市經(jīng)濟(jì)水平和貿(mào)易環(huán)境對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化具有顯著影響。
表3 2007—2019年珠三角城市科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率評(píng)價(jià)指數(shù)Tab.3 Efficiency evaluation index of scientific and technological innovation and economic output stage of cities in the Pearl River Delta from 2007 to 2019
2007—2019年,珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出平均效率值為1.087,整體有效,平均效率變化趨勢(shì)如圖3所示。隨著時(shí)間推移,珠三角地區(qū)效率值呈現(xiàn)輕微的倒U形變化特征。2013年之前,效率值變化呈上升趨勢(shì),之后每年雖有輕微下降,但變動(dòng)幅度較小,極差為0.205。另外,高發(fā)展水平地區(qū)整體平均效率值高達(dá)1.233,次高水平地區(qū)僅有0.971,說明高發(fā)展水平地區(qū)與次高發(fā)展水平地區(qū)效率值差距較大。但隨著時(shí)間推移,兩者差距逐漸縮小,次高水平區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率變化幅度明顯增大,在2012年達(dá)到經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出有效后基本維持在這一水平之上。與研發(fā)階段類似,高發(fā)展水平地區(qū)在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率值也更高。
圖3 珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率評(píng)價(jià)指數(shù)變化趨勢(shì)Fig.3 Change trend of efficiency evaluation index in the economic output stage of scientific and technological innovation in the Pearl River Delta
4.1.1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性評(píng)價(jià)指標(biāo)
區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性測(cè)量方法主要包括以下兩類:一類是 “一籃子”綜合指標(biāo)法,如使用層次分析法、熵權(quán)法等進(jìn)行分析[27-28];另一類是選取一個(gè)兼?zhèn)涿舾行院痛硇缘闹笜?biāo),用于反映區(qū)域?qū)ν獠繘_擊的敏感程度[29-32]。本文借鑒Martin[14]的做法,選擇單變量指標(biāo)測(cè)算法,由于就業(yè)狀況是最有可能受到?jīng)_擊的指標(biāo),能反映一個(gè)地區(qū)的真實(shí)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,因此本文重點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行探討,具體計(jì)算公式如下:
(3)
(4)
(5)
在公式(3)中,Resti代表i地區(qū)第t年的經(jīng)濟(jì)韌性;在公式(4)中,△Yi表示i地區(qū)從t-k年到t年Yi的變化率,本文選取地區(qū)就業(yè)人數(shù)作為Yi的觀測(cè)值;同理,△E代表地區(qū)i所在經(jīng)濟(jì)區(qū)域region從t-k年到t年的Yregion變化率。本文設(shè)定k=1,Resti代表第t年的經(jīng)濟(jì)韌性。當(dāng)i地區(qū)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況好于整體區(qū)域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況時(shí),便認(rèn)為該地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性較強(qiáng)。為直觀考察時(shí)空差異并進(jìn)行實(shí)證分析,使用指數(shù)化方式處理測(cè)量結(jié)果。
(6)
4.1.2 產(chǎn)業(yè)多樣化評(píng)價(jià)指標(biāo)
考慮到科技創(chuàng)新依賴于企業(yè)及區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的多樣性[33],會(huì)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣性分散外部沖擊風(fēng)險(xiǎn)并增強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性,因此本文加入相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化兩個(gè)指標(biāo),并采用孫曉華和柴玲玲[34]的熵值法進(jìn)行測(cè)量,計(jì)算公式如下:
(7)
(8)
(9)
假設(shè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中存在s個(gè)大類部門,大類部門又可細(xì)分為n個(gè)小類部門(s≤n)。其中,RVti代表i地區(qū)第t年的產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化指數(shù),數(shù)值越大,說明產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化程度越高;Ps、Pi分別代表第s個(gè)大類部門和第n個(gè)小類部門的就業(yè)份額,式(8)表示某大類部門就業(yè)比重之和是該部門下細(xì)分部門就業(yè)比重之和;Ew代表一大類部門內(nèi)部各細(xì)分部門的多樣化程度。
(10)
利用非期望超效率SBM模型雖然可以直接測(cè)算投入冗余,但會(huì)將研究視角局限在投入變量上,因此本文選擇Tobit模型進(jìn)行回歸分析,基本模型設(shè)定如下:
(11)
其中,Yit為因變量,代表科技創(chuàng)新兩階段效率值;Xit是由各種解釋變量構(gòu)成的矩陣,核心解釋變量為區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性、區(qū)域產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化;β為待估計(jì)系數(shù),εit為誤差項(xiàng),本文假定其服從正態(tài)分布:εit~N(0,σ2)。
為更加全面和準(zhǔn)確地考察外界因素對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響,本文加入?yún)^(qū)域經(jīng)濟(jì)開放程度、區(qū)域教育經(jīng)費(fèi)支持、區(qū)域教育資源配置、金融發(fā)展規(guī)模和政府干預(yù)力度4個(gè)變量,分別選取當(dāng)年實(shí)際使用外資金額(FDI)、教育費(fèi)用支出占地方財(cái)政支出的比重、高等學(xué)校師生比、金融機(jī)構(gòu)貸款余額和地方財(cái)政支出占GDP的比重作為觀察指標(biāo)。為消除量綱不一致可能帶來的偏誤,本文對(duì)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,因變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。
表4 因變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.4 Descriptive statistics of dependent variables
本文采用2007-2019年珠三角地區(qū)9個(gè)城市數(shù)據(jù)對(duì)變量進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表5所示。其中,在模型(1)和模型(2)中,因變量只包含區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性、產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化;模型(3)~(6)加入控制變量,其中模型(5)、(6)進(jìn)一步考慮地區(qū)和時(shí)間異質(zhì)性,控制時(shí)間和地區(qū)固定效應(yīng),以提高估計(jì)系數(shù)的準(zhǔn)確性??傮w而言,區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性對(duì)科技創(chuàng)新第一階段效率值具有顯著正向影響,但第二階段三類模型估計(jì)系數(shù)正負(fù)不一致,同時(shí)在10%顯著性水平下不顯著。產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化也存在類似問題,但這是否說明除科技創(chuàng)新第一階段外,區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性及產(chǎn)業(yè)多樣化未對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生顯著促進(jìn)效果?本文認(rèn)為,Tobit模型并不能完整反映科技創(chuàng)新活動(dòng)、經(jīng)濟(jì)韌性與產(chǎn)業(yè)多樣化之間的關(guān)系,由于三者之間存在交互,科技創(chuàng)新活動(dòng)一方面能通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣化將科技研發(fā)產(chǎn)出轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)效益,進(jìn)而影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性;另一方面,科技創(chuàng)新活動(dòng)的開展有賴于經(jīng)濟(jì)環(huán)境,經(jīng)濟(jì)韌性強(qiáng)的地區(qū)能提供穩(wěn)定的研發(fā)環(huán)境和良好產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以供其開展科技研發(fā)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換,使用Tobit模型可能存在內(nèi)生性問題并導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)結(jié)果有誤,因此本文采用聯(lián)立方程模型解決這一問題。
表5 Tobit模型實(shí)證結(jié)果Tab.5 Empirical results of Tobit model
從理論上講,區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性影響科技創(chuàng)新每個(gè)階段的產(chǎn)出效率;反過來,科技創(chuàng)新每個(gè)階段的轉(zhuǎn)換效率也會(huì)影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性。因此,本研究通過構(gòu)建聯(lián)立方程組考察區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性與科技創(chuàng)新兩階段轉(zhuǎn)換效率的關(guān)系,具體公式如下:
式(12)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性方程,其中l(wèi)nRit為i市在第t年的區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性,lnsbm1it、lnsbm2it分別代表i市在第t年科技創(chuàng)新研發(fā)階段和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化階段的效率值,lnRVit、lnUVit分別表示i市在第t年的產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化程度,考慮到經(jīng)濟(jì)韌性可能存在時(shí)間關(guān)聯(lián),因此加入滯后一期的值;由于當(dāng)期研發(fā)階段效率受上一期經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段的影響,因此在式(13)科技創(chuàng)新第一階段方程中加入lnsbm2it-1,反映第二階段效率滯后一期的值;同理,科技創(chuàng)新第二階段也受當(dāng)期第一階段的影響,因此加入當(dāng)期第一階段活動(dòng)的效率值。
本文對(duì)兩階段效率值、經(jīng)濟(jì)韌性、產(chǎn)業(yè)多樣化指數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,以降低量綱的影響,將左側(cè)斷尾效率值對(duì)數(shù)化后可以減少一定的誤差。Tobit模型中的其它因變量被當(dāng)作外生工具變量用在3SLS估計(jì)中,不直接出現(xiàn)在模型結(jié)果中(見表6)。
表6模型(1)結(jié)果表明,科技創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性具有正向影響,但科技創(chuàng)新活動(dòng)研發(fā)階段和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性的影響作用相反。其中,研發(fā)階段對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性有輕微抑制作用,但估計(jì)系數(shù)不顯著;經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換階段在1%顯著性水平上對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性具有顯著正向影響,該階段效率值每增加1%,經(jīng)濟(jì)韌性將提升0.22%??紤]地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng)后的估計(jì)結(jié)果如模型(4)所示,從中可見,無論是第一階段還是第二階段的效率值均在1%顯著性水平上大于0,說明科技創(chuàng)新兩階段效率對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性具有顯著正向影響,無論是第一階段還是第二階段效率值每增加1%,經(jīng)濟(jì)韌性均能提高1%,這從側(cè)面印證地區(qū)和時(shí)間異質(zhì)性會(huì)影響估計(jì)結(jié)果。引入地區(qū)和時(shí)間虛擬變量能在一定程度上消除地區(qū)異質(zhì)性的負(fù)面影響,因此本文采取固定效應(yīng)估計(jì)模型。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性方程中,產(chǎn)業(yè)多樣化類型和程度未直接對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性產(chǎn)生顯著影響,估計(jì)系數(shù)不顯著,由此得出科技創(chuàng)新活動(dòng)兩階段效率提升均有利于增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)韌性的基本結(jié)論。
表6模型(2)、(5)和模型(3)、(6)分別為研發(fā)階段效率與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換階段效率估計(jì)系數(shù)結(jié)果。在科技創(chuàng)新研發(fā)階段,產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化對(duì)該階段效率起抑制作用,而非相關(guān)多樣化則起促進(jìn)作用,二者估計(jì)系數(shù)均在1%顯著性水平上顯著,而經(jīng)濟(jì)韌性估計(jì)系數(shù)為負(fù)且不顯著。在控制地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng)后,產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化系數(shù)值未發(fā)生明顯改變,而經(jīng)濟(jì)韌性估計(jì)系數(shù)為正且在1%檢驗(yàn)水平上仍然顯著,說明經(jīng)濟(jì)韌性對(duì)科技研發(fā)階段效率具有正向影響,強(qiáng)經(jīng)濟(jì)韌性地區(qū)更能提供穩(wěn)定的研發(fā)環(huán)境,進(jìn)而提高該階段產(chǎn)出效率。從產(chǎn)業(yè)多樣化估計(jì)系數(shù)結(jié)果可以看出,非相關(guān)多樣化數(shù)值每增加1%,研發(fā)階段效率提高2.475%;而相關(guān)多樣化系數(shù)值每上升1%,研發(fā)效率就將下降1.92%,兩者估計(jì)系數(shù)均通過1%顯著性水平檢驗(yàn)。
表6 聯(lián)立方程組模型實(shí)證結(jié)果Tab.6 Empirical results of simultaneous equations model
本文認(rèn)為,相關(guān)多樣化會(huì)抑制研發(fā)階段效率提升,非相關(guān)多樣化反而會(huì)提升第一階段效率值,這與主流觀點(diǎn)相反。這是因?yàn)?,珠三角地區(qū)是整個(gè)中國科技創(chuàng)新活動(dòng)最為活躍也是科研創(chuàng)新水平最高的地區(qū)之一,相較于國內(nèi)其它大部分地區(qū),珠三角地區(qū)創(chuàng)新路徑已經(jīng)從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新跨越到應(yīng)用范圍更廣、適用面更寬的產(chǎn)業(yè)間創(chuàng)新,屬于一種跨產(chǎn)業(yè)、跨領(lǐng)域、跨平臺(tái)交互創(chuàng)新,因此增加產(chǎn)業(yè)非相關(guān)多樣化更能夠提高現(xiàn)階段珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新研發(fā)水平。
在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段,無論是否控制固定效應(yīng),區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出均具有顯著正向影響,在控制雙向固定效應(yīng)后,估計(jì)系數(shù)減少到0.853,但依然在5%顯著性水平上對(duì)第二階段效率起促進(jìn)作用;當(dāng)期研發(fā)階段效率對(duì)第二階段經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的估計(jì)系數(shù)也都為正,但在控制固定效應(yīng)后系數(shù)變得不再顯著,說明前一階段研發(fā)結(jié)果對(duì)后一階段存在一定程度的影響。在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段方程中,產(chǎn)業(yè)多樣化無顯著影響。這是因?yàn)椋?dāng)研發(fā)階段結(jié)束后,研發(fā)成果轉(zhuǎn)換只涉及單一行業(yè)內(nèi)部出售和應(yīng)用,產(chǎn)業(yè)多樣化在該階段并不能帶來顯著影響。
結(jié)合整個(gè)聯(lián)立方程看,在控制地區(qū)和時(shí)間異質(zhì)性后,產(chǎn)業(yè)多樣化盡管沒有對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性產(chǎn)生顯著影響,但通過科技創(chuàng)新活動(dòng)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性。從回歸結(jié)果看,產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化對(duì)研發(fā)階段具有抑制作用,而非相關(guān)多樣化對(duì)研發(fā)階段則具有促進(jìn)作用;在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段,盡管產(chǎn)業(yè)多樣化估計(jì)系數(shù)不顯著,但相關(guān)多樣化和非相關(guān)多樣化系數(shù)與第一階段相同。結(jié)合3個(gè)決定方程可以發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化會(huì)削弱地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性,而非相關(guān)多樣化反而會(huì)增強(qiáng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性,這一結(jié)論符合韌性構(gòu)建原理。即當(dāng)?shù)貐^(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征高度相關(guān)時(shí),盡管產(chǎn)業(yè)多樣化會(huì)在一定程度上將外部沖擊風(fēng)險(xiǎn)分散和轉(zhuǎn)移到不同產(chǎn)業(yè),但產(chǎn)業(yè)間強(qiáng)相關(guān)性反而會(huì)將外部風(fēng)險(xiǎn)分散路線固定,進(jìn)而加大某一產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。而且,產(chǎn)業(yè)高度相關(guān)意味著當(dāng)一個(gè)產(chǎn)業(yè)衰落時(shí),與其相關(guān)聯(lián)的一系列產(chǎn)業(yè)也會(huì)遭遇沖擊,從而不利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性構(gòu)建。相反,當(dāng)?shù)貐^(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征非相關(guān)多樣化程度較高時(shí),即使一個(gè)產(chǎn)業(yè)受到巨大沖擊,其它產(chǎn)業(yè)依然能夠在保持自身功能的同時(shí)共同分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),以保持區(qū)域經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。
本文以非期望超效率SBM模型測(cè)算珠三角地區(qū)2007—2019年的科技創(chuàng)新活動(dòng)兩階段效率,分析兩階段效率值時(shí)空分布和變化趨勢(shì)。以區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性和產(chǎn)業(yè)多樣化為研究視角,探討科技創(chuàng)新兩階段效率、經(jīng)濟(jì)韌性和產(chǎn)業(yè)多樣化之間的關(guān)聯(lián),得出以下結(jié)論:
(1)珠三角地區(qū)科技研發(fā)階段和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率值存在顯著差異,且在空間上存在著顯著異質(zhì)性。科技創(chuàng)新兩階段轉(zhuǎn)換效率值較為平穩(wěn),但研發(fā)階段系統(tǒng)效率值不高,而經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段則基本達(dá)到有效標(biāo)準(zhǔn)。時(shí)空異質(zhì)性主要表現(xiàn)為:高發(fā)展水平地區(qū)往往擁有更高的科技研發(fā)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率,在研發(fā)階段效率值地區(qū)差異先縮小后又拉大,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段則逐年縮小。
(2)科技創(chuàng)新兩階段效率與經(jīng)濟(jì)韌性存在雙向因果關(guān)系,且存在一定的內(nèi)生性問題。經(jīng)濟(jì)韌性可通過影響科技創(chuàng)新活動(dòng)環(huán)境而對(duì)科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響,科技創(chuàng)新效率也可通過提高地區(qū)科技創(chuàng)新水平、加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),使地區(qū)更具有經(jīng)濟(jì)韌性,因此模型中存在一定程度的內(nèi)生性問題。
(3)在考慮地區(qū)和時(shí)間異質(zhì)性后,科技創(chuàng)新兩階段效率對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性具有顯著正向影響,經(jīng)濟(jì)韌性也能給兩階段效率提供支持,高經(jīng)濟(jì)韌性地區(qū)科技創(chuàng)新兩階段效率值更高。產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣性會(huì)降低珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新研發(fā)階段效率,而非相關(guān)多樣性則會(huì)提高該階段產(chǎn)出效率。
(4)當(dāng)科技創(chuàng)新活動(dòng)處于不同研發(fā)水平時(shí),其創(chuàng)新路徑和創(chuàng)新內(nèi)容并不會(huì)一成不變,研發(fā)階段需要有技術(shù)的鋪墊和支持。當(dāng)一個(gè)地區(qū)整體處于低端創(chuàng)新階段時(shí),產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣性能夠節(jié)約創(chuàng)新成本,通過技術(shù)外溢和協(xié)同效應(yīng)提高研發(fā)效率。但隨著技術(shù)創(chuàng)新水平的不斷提升,相關(guān)性強(qiáng)的創(chuàng)新成果趨于飽和,邊際產(chǎn)出效應(yīng)遞減,從而降低研發(fā)階段效率。因此,在高科技創(chuàng)新水平地區(qū),相關(guān)部門在引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中應(yīng)關(guān)注產(chǎn)業(yè)非相關(guān)多樣化,開展跨部門跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新。
(5)產(chǎn)業(yè)多樣化雖然對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性無直接顯著影響,卻可通過科技創(chuàng)新研發(fā)對(duì)經(jīng)濟(jì)韌性產(chǎn)生間接影響。產(chǎn)業(yè)高相關(guān)多樣化會(huì)削弱地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性,當(dāng)面臨外部沖擊時(shí),風(fēng)險(xiǎn)固定傳導(dǎo)路徑會(huì)抵消產(chǎn)業(yè)多樣化對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的分散作用,讓外部沖擊向特定部門和產(chǎn)業(yè)傳導(dǎo),不利于地區(qū)經(jīng)濟(jì)韌性構(gòu)建。相反,非相關(guān)多樣化結(jié)構(gòu)更能讓外部沖擊分散到各個(gè)產(chǎn)業(yè),使各產(chǎn)業(yè)部門在可接受范圍內(nèi)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)并保持穩(wěn)定,使地區(qū)更具有經(jīng)濟(jì)韌性。因此,相關(guān)政策部門不僅需要重視地區(qū)產(chǎn)業(yè)布局多樣化,也需要考慮非相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,把握好兩者之間的平衡,并根據(jù)地區(qū)發(fā)展水平和發(fā)展目標(biāo)制定相應(yīng)計(jì)劃,做到因地制宜。
珠三角地區(qū)科技創(chuàng)新兩階段效率狀況帶來如下啟示:一方面,當(dāng)前珠三角科技創(chuàng)新活動(dòng)研發(fā)處于無效率階段,相較于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段,該階段更應(yīng)引起政府部門和企業(yè)重視,避免因?yàn)榈谝浑A段無效率而“拖后腿”;另一方面,地區(qū)科技創(chuàng)新效率差異主要集中在第一階段,并且差異值越來越大,為緩解地區(qū)效率不平衡,政府需要進(jìn)行科技創(chuàng)新要素的合理配置。
本文存在如下不足:一是數(shù)據(jù)獲取有限。由于科技創(chuàng)新活動(dòng)指標(biāo)沒有完整的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),所選取的替代性指標(biāo)在一定程度上會(huì)影響結(jié)論的可靠性。二是科技創(chuàng)新效率、經(jīng)濟(jì)韌性、產(chǎn)業(yè)多樣化及外界影響因素大多選取的是量化指標(biāo),缺乏對(duì)地區(qū)文化習(xí)俗、人文環(huán)境、政策執(zhí)行效率和政府公信力等非量化指標(biāo)的探討。未來可從空間分布、空間集聚度等視角,將區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化納入科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)韌性交互作用中,分析三者之間的傳導(dǎo)路徑,并進(jìn)行更為詳細(xì)和深入的研究。