譚建新,廖鳴霞
(1.廣西財經學院 管理科學與工程學院,廣西 南寧 530003;2.廣西財經學院 信息與統(tǒng)計學院,廣西 南寧 530003)
新科技革命席卷全球,世界各國圍繞搶占技術創(chuàng)新制高點展開了白熱化的競爭,創(chuàng)新成了新的風向標,如2006年法國提出“創(chuàng)造明天的產品”的工業(yè)創(chuàng)新計劃,2010年德國通過了《德國2020高科技戰(zhàn)略:創(chuàng)意·創(chuàng)新·增長》,2011年美國推出《美國創(chuàng)新戰(zhàn)略:確保經濟增長與繁榮》,同年日本修訂了第四期《科技基本計劃》,等。中國則在中共十八大做出了創(chuàng)新驅動發(fā)展的戰(zhàn)略部署,2015年發(fā)布《中共中央國務院關于深化體制機制改革加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的若干意見》,同年還發(fā)布了《深化科技體制改革實施方案》,聚焦創(chuàng)新發(fā)展,全面整合創(chuàng)新資源,提高配置效率。
廣西作為“面向東盟的國際大通道、中國西南中南地區(qū)開放發(fā)展新的戰(zhàn)略支點、‘一帶一路’有機銜接的重要門戶”,具有重要的戰(zhàn)略地位。但是廣西是西部地區(qū)經濟欠發(fā)達、區(qū)域經濟發(fā)展差距較大的省份。根據K elley,et al.(2012)[1]對世界主要國家的經濟驅動因素進行的定量化測量,將經濟發(fā)展階段分為3類:要素驅動階段(人均G DP 5 000美元以下)、效率驅動階段(人均G DP 5 000—10 000美元)和創(chuàng)新驅動階段(人均G DP 10 000美元以上)。2016年的廣西各市在3個經濟發(fā)展階段均有分布,僅1市進入了創(chuàng)新驅動發(fā)展階段。因此,有必要了解各市創(chuàng)新成效的驅動因素及貢獻率,有區(qū)別地實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略,加快廣西實現新舊動能轉換,優(yōu)化經濟結構,縮小區(qū)際差距,促進經濟增長。
表1 2016年人均GDP與各市經濟發(fā)展階段(單位:美元)
縱觀國內外文獻,研究創(chuàng)新影響因素的文獻很多。
有人從宏觀層面進行研究,如余秀江等(2010)[2]運用S VA R技術建立S VA R(3)模型探討中國技術創(chuàng)新、R&D、科研人員和市場換技術制度之間的短期與長期關系。Wang&M ario(2009)[3]從國內研發(fā)經費、F DI、進口和出口四個維度,建立了一個分析框架,分析了中國創(chuàng)新成效的變化。
有人從中觀層面進行研究,如張娜等(2015)[4]從內部創(chuàng)新、產業(yè)組織、制度環(huán)境和技術溢出效應等四個方面考察影響中國高技術產業(yè)技術創(chuàng)新的主要因素及其作用機理,通過構建面板數據模型分析高技術產業(yè)技術創(chuàng)新的影響因素。Nnaeme ka,et al.(2017)[5]調查了中國制造業(yè)創(chuàng)新與產業(yè)績效的影響因素,發(fā)現研發(fā)支出和新產品開發(fā)支出對產品創(chuàng)新和產業(yè)績效的增長有正向影響,但研發(fā)支出不一定對知識創(chuàng)新和出口績效有正向影響。
從微觀層面看,周貴川與張黎明(2014)[6]借鑒D’Aspremont和Jacquemin建立的存在技術溢出的兩階段雙寡頭博弈模型,分析資源型企業(yè)間合作技術創(chuàng)新的動機決定、模式選擇和績效影響機制,并據此分析各環(huán)節(jié)的影響因素及其具體的影響作用。Ionica&Razvan(2010)[7]研究了羅馬尼亞中小微企業(yè)創(chuàng)新影響因素,認為中小微企業(yè)創(chuàng)新不僅受企業(yè)家推動,而且日益受到市場拉動。
但是用不僅受企業(yè)家推動,而且日益受到市場拉動。但是用型研究中國創(chuàng)新發(fā)展問題的很少,主要有:廖直東等(2019)[8]將工業(yè)創(chuàng)新產出變化的驅動效應分解為創(chuàng)新效率效應、研發(fā)投入強度效應和所有制結構效應,并分析效應發(fā)生的原因。劉志迎與陳俠飛(2016)[9]把人均專利申請量作為分解對象,將長江經濟帶創(chuàng)新產出變化分解為四個驅動因素的貢獻;蔡中華與余薇佳(2016)[10]把中國國際專利申請量作為被分解對象,將中國PCT(Patent Cooperation Treaty)國際專利申請量增長分解為3 個驅動因素的貢獻;Chen,et al.(2017)[11]也把人均專利申請量作為被分解對象,將中國創(chuàng)新成效分解成了4個因素的貢獻并對因素貢獻大小進行了比較,提出了推動創(chuàng)新的建議。
這些研究為本研究提供了有益的借鑒,但是也存在一些不足:從研究方法看,它們把專利申請量作為被分解因素來衡量區(qū)域創(chuàng)新成效,沒有考慮到人口規(guī)模,用人均專利申請量衡量區(qū)域創(chuàng)新成效更合理。此外,它們無論將被分解對象分解成3個驅動因素還是4個驅動因素,都只考慮了研發(fā)支出作為創(chuàng)新產出的投入要素,而忽略科技活動人員這個重要投入要素,容易產生估計偏誤。從研究對象看,雖然有黃晗與朱宇兵(2013)[12]采用灰色關聯分析模型對廣西技術創(chuàng)新投入能力、轉移能力、支撐能力與產出能力的關系進行實證分析,但是還沒有文獻用L MDI模型對廣西創(chuàng)新成效驅動因素的貢獻率進行測定。因此本研究將使用人均專利申請量衡量區(qū)域創(chuàng)新產出,考慮科研人員對創(chuàng)新產出的影響,利用L MDI模型分析廣西創(chuàng)新成效的驅動因素及其貢獻,既有理論價值,也有實踐意義。
指數分解方法包括拉氏指數法、對數平均迪氏指數法(L MDI)、帕氏法、算術平均迪氏指數法、泰爾指數法(Ang,2015[13])。Ang,et al.(1998)[14]指出:這四種方法中,拉氏指數法分解和帕氏法分解的殘差較大,算術平均迪氏指數法殘差較小,而L MDI法殘差為0。殘差表明被解釋變量不能完全用模型來解釋,殘差為0的 L MDI法優(yōu)于其他研究方法,深受研究者的歡迎(Lei,et al.,2012[15])。此外,LMDI法是把一個整體指標分解為幾個具有經濟意義的指標,分離出各種因素的影響,這種方法被美國、加拿大等國家普遍使用。LMDI法廣泛應用于解決環(huán)境保護、能源消耗和經濟發(fā)展等各種現實問題(Ang,2015[13])。因此,本文采用L MDI法構造了創(chuàng)新成效分解模型。
首先確定用于指數分解的創(chuàng)新成效提升的測度指標。
其中,PA表示年專利申請量,PU表示年常住人口,Yi表示區(qū)域i的年地區(qū)生產總值,Y表示年地區(qū)生產總值,R&Di表示區(qū)域i的研發(fā)支出,Li表示區(qū)域i的科技活動人員數,PAi表示區(qū)域i的年專利申請量。
等式(2)說明創(chuàng)新成效受到區(qū)域經濟結構、研發(fā)強度、人員支出比、科研人員效率和經濟發(fā)展5個驅動因素的影響。
從T-1年到T年,創(chuàng)新成效提升可表示為:
等式(3)說明創(chuàng)新成效提升可以分解為5個效應:△IS、△IX、△IE、△IR和△IF分別表示區(qū)域經濟結構、研發(fā)強度、人員支出比、科研人員效率和經濟發(fā)展對創(chuàng)新成效提升的貢獻。如果驅動因素的效應是正的,那么創(chuàng)新成效就會提升,反之創(chuàng)新成效下降。每個驅動因素的詳細解釋如下:
1.區(qū)域經濟結構,即區(qū)域i的地區(qū)生產總值所占比重。發(fā)達地區(qū)和欠發(fā)達地區(qū)在地理空間上并存,經濟發(fā)展存在差異。如果區(qū)域經濟差距保持在合理范圍內,發(fā)達地區(qū)對欠發(fā)達地區(qū)有示范和激勵作用,發(fā)生正向溢出效應,促進欠發(fā)達地區(qū)的創(chuàng)新;但是如果區(qū)域經濟差距太大,不利于社會穩(wěn)定和創(chuàng)新發(fā)展。
2.區(qū)域研發(fā)強度,即區(qū)域i的研發(fā)支出占其G DP的比重。一般而言,高質量創(chuàng)新投入可以優(yōu)化創(chuàng)新基礎,提高創(chuàng)新潛力(Furman,et al.,2002[16])。所以區(qū)域研發(fā)強度越大,該區(qū)域創(chuàng)新成效提升越快。
3.區(qū)域人員支出比,即區(qū)域i的科技活動人員與研發(fā)支出比例。一般而言,在區(qū)域研發(fā)支出既定的情況下,科技活動人員越多,創(chuàng)新成效越大。
4.區(qū)域科研人員效率,即區(qū)域i的科技活動人員人均專利申請量。一般而言,區(qū)域科技活動人員的效率越高,區(qū)域創(chuàng)新成效越顯著。
5.經濟發(fā)展,即人均G DP。人均G DP反映了經濟表現,經濟發(fā)展與專利數量的變化方向是一致的。一般而言,創(chuàng)新與經濟相互促進。一方面,創(chuàng)新可以促進經濟發(fā)展;另一方面,經濟的改善將為創(chuàng)新提供更好的環(huán)境。
根據L MDI模型分解方法,每個驅動因素的貢獻可以表示如下:
其中Wi是區(qū)域i的權重,由期望的對數函數決定:
因此,LMDI是一個完全分解,即分解殘差為零。換句話說:創(chuàng)新成效提升完全可以通過區(qū)域經濟結構效應、研發(fā)強度效應、人員支出比效應、科研人員效率效應和經濟發(fā)展效應的組合來解釋。
各驅動因素對創(chuàng)新績效提升的貢獻率,可以表示如下:
為了估計LMDI模型,本文以廣西14個市的區(qū)域創(chuàng)新驅動活動統(tǒng)計數據為基礎,進行實證分析。這些數據來源于廣西統(tǒng)計信息網的《廣西壯族自治區(qū)統(tǒng)計年鑒》(2012—2017)和廣西科技廳網站的《廣西科技統(tǒng)計數據》(2012—2017),數據處理與作圖使用軟件S tata15和Arc M a p10.2。為了消除物價變動的影響,以2011年為基準年的通貨膨脹平減指數,對各市G DP和研發(fā)支出進行了調整。其變量定義與數據來源見表2。
表2 變量定義、數據來源等相關信息
如圖1所示,在2011—2016年,廣西創(chuàng)新成效快速提升。自2011年以來,廣西專利申請量持續(xù)增長,從2011年的每萬人1.745項增加到2016年的每萬人12.243項,盡管2014年增幅有所下降,但在2015年后增幅繼續(xù)擴大。究其原因,主要是由于20世紀末以來,中國政府逐漸認識到科技和創(chuàng)新能力的發(fā)展關系到經濟的可持續(xù)發(fā)展,提出了知識創(chuàng)新工程、技術創(chuàng)新戰(zhàn)略、創(chuàng)新型國家建設等一系列重要戰(zhàn)略和一系列政策,并實施了鼓勵企業(yè)技術創(chuàng)新的法規(guī),推動了中國創(chuàng)新體系的根本轉變,提高了創(chuàng)新能力,也推動了廣西創(chuàng)新能力的提升。
圖1 2011—2016年廣西專利申請量與申請量增量的增長曲線
前面的數據量化了廣西的創(chuàng)新成效及變化,但確定廣西創(chuàng)新成效提升的來源是一個更值得關注的問題。為此,本文采用了基于加法分解原理的L MDI分解方法,對廣西2011—2016年逐年上升的專利申請量,用區(qū)域經濟結構、研發(fā)強度、人員支出比、科研人員效率和經濟發(fā)展5個因素進行分解,分解結果見表3。
表3 2011—2016年廣西創(chuàng)新成效提升當期和滯后1年的分解結果
圖2中的折線直觀地反映各因素驅動效應的年變化趨勢。從2011年到2016年,廣西每萬人專利申請量平均增加了2.099 5項。在這5個因素中,科技人員效率是廣西創(chuàng)新成效提升最主要的正向決定因素,增長了1.960 4項;經濟發(fā)展、區(qū)域經濟結構和人員支出比也是廣西創(chuàng)新成效提升的正向影響因素,其增長效應分別為0.437 5項、0.020 7項和0.004 1項;研發(fā)強度是廣西創(chuàng)新成效提升的負向影響因素,其增長效應是-0.323 1項??v觀在影響2011—2016年廣西成效的5個創(chuàng)新驅動因素中,科技人員創(chuàng)新效率一直是主要的正向決定因素;經濟發(fā)展因素也一直是正向影響因素;區(qū)域經濟結構5年驅動效應有4年是正,1年為負,整體影響為正,但是區(qū)域經濟結構對廣西的創(chuàng)新成效提升影響力很弱;人員支出比雖然總體上有微弱正向驅動效應,但是5年中有4年是負向影響效應,僅有2014—2015年是正向影響效應;研發(fā)強度對廣西創(chuàng)新成效提升的驅動效應5年有3年是負效應,2年是正效應,總體上是負效應。
圖2 5個驅動因素對廣西創(chuàng)新成效提升的貢獻差異
以驅動因素效應與總效應之比來量化各因素對廣西創(chuàng)新成效變化的貢獻率(見表4)。根據各因素對創(chuàng)新成效的平均貢獻率,可以比較區(qū)域經濟結構效應、研發(fā)強度效應、人員支出比效應、科研人員效率效應和經濟發(fā)展效應。從2001年到2016年的6年間,科研人員創(chuàng)新效率對廣西創(chuàng)新成效提升的貢獻最大。在創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略中,科研人員創(chuàng)新效率是驅動創(chuàng)新的最佳因素。其次是經濟發(fā)展,促進了廣西創(chuàng)新成效提升;人員支出比對廣西創(chuàng)新成效提升的貢獻很弱,但是多數年份對廣西創(chuàng)新成效提升有負面影響;區(qū)域經濟結構對創(chuàng)新成效提升產生了微弱的正面影響;研發(fā)強度對廣西創(chuàng)新成效提升有負面影響。
1.區(qū)域經濟結構效應
區(qū)域經濟結構反應區(qū)域經濟差異。區(qū)域經濟差距對創(chuàng)新具有雙重效應:一方面發(fā)達地區(qū)的示范效應會促進欠發(fā)達地區(qū)的創(chuàng)新活動,另一方面如果差距過大,則可能影響整個地區(qū)創(chuàng)新的發(fā)展(C ai,et al.,2004[17])。廣西區(qū)域經濟結構的影響在 2011—2015 年為正,2015—2016 年為負值。從總體上看,經濟結構不平衡對創(chuàng)新產出有正面影響。參考管衛(wèi)華等(2006)[18]的方法,用人口加權的變異系數(CVW)作為衡量廣西2011—2016年的區(qū)域間經濟差異(見表5)。CVW是衡量區(qū)域經濟差異的重要指標,其值越大,區(qū)域經濟差異越大。表5顯示,廣西的CVW從2011年的1.030 4一直增加到2016年的1.178 8。區(qū)域經濟差異越來越大,區(qū)域經濟結構對廣西創(chuàng)新驅動效應越來越小,在2015—2016年還產生了負面影響。廣西區(qū)域經濟差距對創(chuàng)新成效的提升產生了負面影響,有必要繼續(xù)調控區(qū)域經濟結構,縮小區(qū)域經濟差距。
表4 5個驅動因素對2011—2016年廣西創(chuàng)新成效提升的貢獻率(%)
表5 2011—2016年廣西區(qū)域經濟差異的加權變異系數
2.研發(fā)強度效應
在2011—2016年間,研發(fā)強度對廣西人均專利申請量增長總的貢獻率是-15.39%。隨著廣西經濟的持續(xù)增長,研發(fā)支出從2011年的85.31億元逐年增加2014年的111.76億元,2015年稍有回落,2016年又增加到119.00億元。但是研發(fā)強度即研發(fā)支出占G DP的比重變化經歷先增加、后減小、又增加的過程(見表6)。分年度觀察表4和表6,可以發(fā)現:廣西研發(fā)強度對廣西創(chuàng)新成效提升的貢獻同向變化,即研發(fā)強度增加,研發(fā)強度對創(chuàng)新成效提升的貢獻增加;研發(fā)強度減小,研發(fā)強度對創(chuàng)新成效提升的貢獻減小。廣西研發(fā)強度的波動導致了它對創(chuàng)新成效提升的貢獻率波動,有必要在增加研發(fā)支出的同時,穩(wěn)定增加研發(fā)強度以穩(wěn)定提升創(chuàng)新成效。
表6 2011—2016年廣西研發(fā)強度與研發(fā)強度變化(%)
3.人員支出比效應
在2011—2016年間,人員支出比對廣西創(chuàng)新成效提升總的貢獻率是0.99%。廣西科技活動人員從2011年的102 920人一直上升到2013年的108 715人,2014下降到107 225人,2015年回升到113 703人,直到2016年上升到120 809人。但是人員支出比經歷了減小—增加—減小的過程(見表7)。分年度觀察表4和表7,可以發(fā)現:廣西人員支出比與創(chuàng)新成效提升同向變化。同樣的研發(fā)支出,如果配備的科研人員增加,創(chuàng)新成效也得到提升。廣西科技活動人員與研發(fā)支出比的變動導致了這一因素對廣西成效貢獻率的變動,有必要穩(wěn)定增加人員支出比,提升創(chuàng)新成效。
表7 2011—2016年廣西人員支出比與人員支出比變化(單位:人/萬元)
4.科技人員效率效應
在2011—2016年間,科研人員效率因素對廣西創(chuàng)新成效提升的總體貢獻達到了93.37%,是廣西創(chuàng)新成效提升的決定性因素,貢獻率最低的2015—2016年度貢獻率都達到了82.73%,最高的2013—2015年度達到了100.94%。但是科技人員效率因素對廣西創(chuàng)新成效提升的效應也是波動的(見表8)。從表4和表8可以發(fā)現:科技人員效率因素對廣西創(chuàng)新成效提升的貢獻波動與科技人員效率變動是一致的。因此,要提升廣西創(chuàng)新成效,就要提升科技人員效率。
表8 2011—2016年廣西科技人員效率與科技人員效率變化(單位:項/人)
5.經濟發(fā)展效應
在2011—2016年間,廣西經濟發(fā)展對創(chuàng)新成效提升也有著重要的影響,對創(chuàng)新成效提升的貢獻率僅次于科研人員效率因素,總的貢獻率為20.84%??傮w來說,經濟發(fā)展水平越高,為研發(fā)提供的資金就越多。從2011—2016年,經濟發(fā)展即人均G DP一直從2.491 3萬元增加到2016年的3.684 8萬元(見表9),觀察表4和表9,可以發(fā)現:雖然人均G DP一直增長,但是人均G DP增量變化經歷減小—增大—減小的過程,與它對廣西創(chuàng)新成效提升的貢獻率變化基本吻合。因此,要繼續(xù)促進廣西經濟發(fā)展,以促進廣西創(chuàng)新成效的提升,反過來創(chuàng)新成效提升又為經濟發(fā)展提供新動力,形成經濟發(fā)展與創(chuàng)新成效提升的良性循環(huán)。
表9 2011—2016年廣西經濟發(fā)展與經濟發(fā)展變化(單位:萬元/人)
由于地理位置、經濟基礎、區(qū)域政策和科技投入(資本和勞動力)等方面的差異,各市創(chuàng)新能力也不平衡。
現在分析廣西范圍內更小尺度地理范圍創(chuàng)新成效驅動因素的效應。把2016年廣西14個市專利申請量以組距為4 000項分成五組,僅有南寧專利申請量高于16 000項,進入最高組;僅有柳州和桂林的專利申請量進入8 000—12 000項的中間組;其他各市的專利申請量都位于4 000項以下的最低組。中上組和中低組出現斷層,從各市的專利申請量考察,各市的創(chuàng)新發(fā)展極不平衡。把2015—2016年專利申請量增量以組距為1 500項分成5組,僅有南寧專利申請量增量超過6 000項,進入最高組;僅有柳州的專利申請量增量進入1 500—3 000項的中低組;其他各市的專利申請量都位于1 500項以下的最低組。中上組和中間組出現斷層,從各市的專利申請量增量考察,南寧市的創(chuàng)新提升能力一騎絕塵,廣西創(chuàng)新提升能力極不平衡。
下面以廣西北部灣經濟區(qū)(4市)、北部灣經濟區(qū)(6市)、桂西資源富集區(qū)和珠江—西江經濟帶(7市)四個區(qū)域①北部灣經濟區(qū)(4市)指南寧、北海、防城港、欽州;北部灣經濟區(qū)(6市)指南寧、北海、防城港、欽州、玉林、崇左;桂西資源富集區(qū)指百色、河池、崇左3市;珠江—西江經濟帶廣西7市指南寧、柳州、梧州、貴港、百色、來賓、崇左。為研究對象,考察其創(chuàng)新驅動因素驅動效應的差異。使用L MDI模型分解,進一步揭示2011—2016年廣西創(chuàng)新成效提升的區(qū)域間路徑差異(表10),四個區(qū)域的創(chuàng)新成效提升和驅動因素的貢獻各不相同,創(chuàng)新成效提升的實現路徑可以根據5個要素的相對重要性來確定。
在2011—2016年間,廣西北部灣經濟區(qū)(4市)、北部灣經濟區(qū)(6市)、桂西資源富集區(qū)和珠江—西江經濟帶(7市)區(qū)域專利申請量的平均增長均為正。自2011年以來,盡管提升的速度各不相同,但四個區(qū)域的創(chuàng)新成效都有了改善。珠江—西江經濟帶(7市)專利申請量的平均增幅為1.353 2項/萬人,領先于北部灣經濟區(qū)(6市)1.036 8項/萬人、北部灣經濟區(qū)(4市)0.895 2項/萬人,顯著領先于桂西資源富集區(qū)0.204 3項/萬人(表10)。從各區(qū)域專利申請量及其增長情況看,廣西創(chuàng)新有較強的“馬太效應”:珠江—西江經濟帶(7市)的創(chuàng)新能力越來越強,桂西資源富集區(qū)的創(chuàng)新能力越來越弱,導致廣西創(chuàng)新成效的空間分布兩極分化加劇。因此需要采取有效措施促進桂西資源富集區(qū)的創(chuàng)新能力提升,否則會影響桂西資源富集區(qū)的長期可持續(xù)發(fā)展,阻礙創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略的實施。比較廣西4個區(qū)域分解結果,不同區(qū)域創(chuàng)新成效提升的因素貢獻率存在顯著差異。在2011—2016年間,區(qū)域科研人員的創(chuàng)新效率和區(qū)域的經濟發(fā)展都是該區(qū)域創(chuàng)新成效提升的正向驅動因素,兩驅動因素合計貢獻率最小的都超過了107%。每個區(qū)域創(chuàng)新成效提升的其他3個驅動因素中,都有2個因素有負面影響,但是區(qū)域經濟結構驅動因素不論正面影響還是負面影響,其絕對值都不超過1%,影響很小。北部灣經濟區(qū)的區(qū)域經濟結構因素和研發(fā)強度因素對其創(chuàng)新成效提升都有負面影響,人員支出比因素有正面影響;桂西資源富集區(qū)的區(qū)域經濟結構因素和人員支出比因素是影響其創(chuàng)新成效提升的負向因子,但是其研發(fā)強度對創(chuàng)新效率提升的貢獻僅次于科研人員效率因素,這一因素僅對桂西資源富集區(qū)創(chuàng)新成效提升有貢獻。區(qū)域經濟結構因素僅對珠江—西江經濟帶(7市)的區(qū)域創(chuàng)新成效提升有貢獻,但本區(qū)域的研發(fā)強度和人員支出比因素對它的創(chuàng)新成效提升有負面影響。
由于科研人員效率和經濟發(fā)展因素對4個區(qū)域的創(chuàng)新成效提升的驅動效應每個年度都是正向的,整個研究時段的平均貢獻率合計都在107.68%~117.01%之間,分別是貢獻率為第一、第二的因素。其他3個驅動因素因為年度不同,區(qū)域不同,在正面影響和負面影響之間切換,所以下面分區(qū)域對創(chuàng)新成效提升影響因素中的區(qū)域經濟結構、研發(fā)強度和人員支出比的驅動效應進行分析。
表10 2011—2016年廣西4區(qū)域平均創(chuàng)新成效與驅動因素貢獻率
在2011—2016年間,5個因素對北部灣經濟區(qū)(4市)、北部灣經濟區(qū)(6市)的創(chuàng)新成效提升影響方向都是一致的。不同的是因為玉林和崇左的加入,除研發(fā)強度的其他4個因素外都提升了對北部灣經濟區(qū)(6市)創(chuàng)新成效提升的貢獻率,而研發(fā)強度降低了對北部灣經濟區(qū)(6市)創(chuàng)新成效提升的平均貢獻率,這主要是因為2015—2016年度玉林與崇左降低了整個區(qū)域研發(fā)強度的增幅導致的。區(qū)域經濟結構對北部灣經濟區(qū)創(chuàng)新成效提升的影響除2012—2013年度是正向的,其他年度和整個時段的整體影響都是負面的,無論正面的還是負面的,它對創(chuàng)新成效提升的貢獻率絕對值都不超過1%。研發(fā)強度對北部灣經濟區(qū)(4市)創(chuàng)新成效提升的影響只有首尾兩個年度是正向的,對北部灣經濟區(qū)(6市)創(chuàng)新成效提升的影響只有第一個年度是正向的。人員支出比對北部灣經濟區(qū)(4市)創(chuàng)新成效提升的影響只有首尾兩個年度是負向的,在2011—2012和2014—2015兩個年度對北部灣經濟區(qū)(6市)創(chuàng)新成效提升的影響是負向的。增加玉林和崇左兩個市,人員支出比這一因素對區(qū)域創(chuàng)新成效提升的貢獻率波動很大,比如2015—2016年度,北部灣經濟區(qū)(4市)該因素對創(chuàng)新成效提升的貢獻率為-16.16%,北部灣經濟區(qū)(6市)該因素對創(chuàng)新成效提升的貢獻率為48.33%。如果以人均專利申請量衡量創(chuàng)新成效,無論是總量還是增量,北部灣經濟區(qū)創(chuàng)新成效僅次于珠江—西江經濟帶(7市),遠高于桂西資源富集區(qū)。北部灣經濟區(qū)的建立,政策優(yōu)勢和良好預期,使它的經濟發(fā)展速度與質量顯著高于廣西其他各市,加上臨海的地理優(yōu)勢和“一帶一路”建設中的重要地位,這都有利于促進北部灣經濟區(qū)創(chuàng)新成效的提升。
2011—2016年間,桂西資源富集區(qū)人均專利申請量年均僅增加了0.204 3項/萬人。區(qū)域經濟結構對該區(qū)域創(chuàng)新成效提升的影響一直是負向的,但影響微弱,貢獻率的絕對值一直在1%左右。研發(fā)強度對該區(qū)域創(chuàng)新成效提升的影響除2011—2012年度和2014—2015年度是正向的,其他年度影響都是負向的,雖然對區(qū)域創(chuàng)新成效提升的年度平均貢獻率達19.16%,但是這一因素的貢獻率震蕩幅度很大,2012—2013年度貢獻率高達81.41%,而2014—2015年度,貢獻率低達-67.13%,主要原因在于經濟發(fā)展水平不高的地方,研發(fā)支出占G DP的比重變動比較大。人員支出比在2012—2014兩個年度對區(qū)域創(chuàng)新提升的影響是負向的,這個驅動因素的貢獻率波動更大,在2013—2014年度,貢獻率低達-126.84%,2014—2015年度貢獻率高達85.03%,可能的原因是經濟發(fā)展水平不高的地區(qū)科技活動人員本來不多,容易流失,一出現流失,導致人員支出比大幅變動。桂西資源富集區(qū)由于產業(yè)單一,經濟發(fā)展水平低,容易受經濟周期影響和發(fā)達地區(qū)極化效應的影響,嚴重阻礙了基礎設施投資,創(chuàng)新方面存在明顯的劣勢。桂西資源富集區(qū)缺乏資金和訓練有素的人才導致創(chuàng)新投入不足,創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略實施、新舊動能轉換的前景不容樂觀。
在2011—2016年間,區(qū)域經濟結構對創(chuàng)新成效提升僅珠江—西江經濟帶(7市)的平均貢獻率為正(0.49%)。從2011—2012年度開始創(chuàng)新成效提升幅度擴大,強度增強,從0.03%上升到2013—2014年度的1.16%,然后提升幅度下降,直到2015—2016度,該驅動因素對珠江—西江經濟帶(7市)創(chuàng)新效率提升出現了負面影響,為-0.13%,但是該因素對創(chuàng)新成效提升的貢獻率占比較低。研發(fā)強度因素對創(chuàng)新成效提升的貢獻率前兩個年度是正的,中間兩個年度是負的,2015—2016年度又恢復正向影響,在整個研究時段對該區(qū)域的創(chuàng)新成效提升的貢獻是負面的,但是負面影響不是很大,為-2.89%。人員支出比驅動因素除了2014—2015年度對本區(qū)域創(chuàng)新成效提升的貢獻率高達45.56%,其他年度都為負面影響,震蕩幅度較大,這與2014年國家正式批準實施《珠江—西江經濟帶發(fā)展規(guī)劃》導致人員支出比增幅擴大有關。在整個研究時段來看,該驅動因素成對珠江—西江經濟帶的創(chuàng)新成效提升影響是負面的,為-9.25%。如果以人均專利申請量衡量創(chuàng)新成效,無論是總量還是增量,珠江—西江經濟帶都有明顯的優(yōu)勢。2014年《珠江—西江經濟帶發(fā)展規(guī)劃》成為國家戰(zhàn)略,使廣西珠江—西江經濟帶(7市)與發(fā)達地區(qū)廣東的廣州、佛山、云浮和肇慶經濟技術合作更為緊密,有利于承接發(fā)達地區(qū)的產業(yè)和技術轉移,促進了廣西珠江—西江經濟帶的創(chuàng)新戰(zhàn)略實施。
本文運用L MDI模型對創(chuàng)新成效的驅動因素區(qū)域經濟結構、研發(fā)強度、人員支出比、科研人員效率和經濟發(fā)展進行了分析,并對廣西14個市及4個區(qū)域的創(chuàng)新成效提升驅動因素的貢獻率進行了考察,得到了以下結論:
1.在2011—2016年間,廣西的創(chuàng)新成效(專利申請量)平均每年提升2.099 5項/萬人,其中科研人員效率效應最大,平均貢獻率達到了93.37%,經濟發(fā)展效應、人員支出比效應和區(qū)域經濟結構效應的平均貢獻率分別為20.84%、0.99%和0.19%,只有研發(fā)強度效應是負的,平均貢獻率為-15.39%。5年間,只有科研人員效率效應和廣西經濟發(fā)展效應一直是正的,其他3個因素不同年份的效應或正或負。
2.在2011—2016年間,廣西4個區(qū)域中,珠江—西江經濟帶(7市)的創(chuàng)新成效(專利申請量)平均每年提升1.353 2項/萬人,北部灣經濟區(qū)(6市)平均每年提升1.036 8項/萬人,北部灣經濟區(qū)(4市)平均每年提升0.895 2項/萬人,桂西資源富集區(qū)平均每年提升0.204 3項/萬人。4個區(qū)域的科研人員效率效應都是最大的,貢獻率都在90%以上;經濟發(fā)展效應也都是正的,但是區(qū)域經濟結構效應只有珠江—西江經濟帶(7市)是正效應,研發(fā)強度效應只有桂西資源富集區(qū)是正效應,人員支出比效應只有北部灣經濟區(qū)是正效應。
3.廣西區(qū)域創(chuàng)新成效提升與區(qū)域經濟差異反向變動,與研發(fā)強度變化、人員支出比變化、科技人員效率變化、經濟發(fā)展變化同向變動。
1.從廣西創(chuàng)新成效提升的驅動因素來看,一是要實施人才興桂戰(zhàn)略,大力發(fā)展廣西的高等教育,培養(yǎng)和引進高素質科技人才,提高科技活動人員的待遇和社會地位,調動科技活動人員積極性,穩(wěn)步提高科研人員效率;二是要繼續(xù)發(fā)展廣西經濟,轉換發(fā)展動能,優(yōu)化經濟結構,逐年提高人均地區(qū)生產總值增幅;三是要關注貧困地區(qū)經濟發(fā)展,打好扶貧攻堅戰(zhàn),縮小廣西區(qū)域經濟發(fā)展差距,使廣西區(qū)域經濟差距保持在合理范圍內;四是要壯大科技活動人員隊伍,使人員支出比增幅逐年有所擴大;五是要逐年提高研發(fā)支出在國內生產總值中的占比。
2.從廣西創(chuàng)新成效的空間分布來看,珠江—西江經濟帶(7市)重點要提升人員支出比和提高研發(fā)支出在國內生產總值中的比重;北部灣經濟區(qū)重點要提高研發(fā)支出在國內生產總值中的比重和縮小區(qū)域經濟發(fā)展差距;桂西資源富集區(qū)重點要提升人員支出和縮小區(qū)域經濟發(fā)展差距。