区域技术创新效率影响因素研究——以环长株潭城市群为例.pdf
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1、2023年第7期(总第612期)区 域 金 融 研 究Journal of Regional Financial ResearchNO.7,2023General NO.612一、引言在高质量发展的时代背景下,创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念引导经济朝着更高效、更公平、更可持续的方向发展。区域性经济中心作为集聚创新资源要素、辐射带动周边地区创新的重要空间载体,在新时代背景下其创新驱动引擎的作用与地位越来越突出,京津冀、长三角、粤港澳等城市群已成为我国具有代表性的区域技术创新中心。创新是区域经济的核心内生动力和重大发展任务,技术创新水平将直接影响区域核心竞争力,进而影响其高质量发展和可持
2、续发展。创新过程中技术创新产出和投入要素之间的相对关系,是技术创新效率和经济效益的重要体现,确保创新资源投入得到最充分和有效的利用,是推动我国区域技术创新水平持续提升的重要保障。环长株潭城市群以长沙、株洲、湘潭作为核心城市,岳阳、常德、益阳、衡阳、娄底作为外围城市,形成“3+5”的区位格局,不仅是湖南省经济社会发展的核心,更是中部地区重要的区域性经济中心和创新高地。环长株潭城市群资源节约型、环境友好型社会(简称“两型”社会)建设要求资源要素的高效利用,通过提高效率以进一步提高生产力发展水平。因此,提高技术创新效率既是“两型”社会建设的必然要求,也是经济高质量发展的重要特征。在此背景下,研究环长
3、株潭城市群技术创新效率,深入分析环长株潭城市群技术创新的内部特征与空间差异,并探究影响其技收稿日期:2023-04-11作者简介:刘柏建,男,湖南永州人,讲师,供职于湖南工程学院建筑工程学院,研究方向为工程管理与技术创新。王孟钧,女,湖南长沙人,博士,教授,博士生导师,供职于中南大学土木工程学院,研究方向为工程管理与技术创新。区域技术创新效率影响因素研究以环长株潭城市群为例刘柏建王孟钧(湖南工程学院,湖南湘潭411104;中南大学,湖南长沙410075)摘要:为分析区域技术创新效率发展趋势以及影响区域技术创新效率的因素,并揭示影响因素作用的空间效应,文章以环长株潭城市群为例,运用超效率SBM-
4、DEA模型测度20162020年城市群的技术创新效率。在此基础上,文章构建空间杜宾模型,实证分析环长株潭城市群技术创新效率的影响因素以及空间溢出效应。结果表明,区域技术创新效率整体上升趋势明显,但内部差距也逐渐增大;数字化发展水平、产业结构、政府支持对技术创新效率有显著的正向作用,人力资源的作用不显著,而研发投入强度、经济发展水平、城镇化水平对技术创新效率具有负向作用;经济发展水平、城镇化水平对技术创新效率具有负向溢出效应,数字化水平、产业结构、政府支持对技术创新效率具有正向溢出效应。基于研究结论,文章从资源管理、核心引领、数字化发展、创新协调等方面提出了相关政策建议。关键词:环长株潭城市群;
5、技术创新效率;超效率SBM-DEA;空间杜宾模型;影响因素中图分类号:F204文献标识码:A文章编号:1674-5477(2023)07-0086-07-86区域金融研究 2023年第7期经济纵横术创新效率的因素及作用效应,对提升环长株潭城市群区域创新能力和核心竞争力,以及推动长株潭城市群一体化高质量发展具有重要的现实意义。二、文献综述区域技术创新效率是科技创新资源投入量的转换效率,反映区域创新系统的资源配置程度及使用成效,综合考虑了创新投入与创新产出两个方面。对区域技术创新的相关研究主要分为三个层次。第一个层次是对区域技术创新效率的测度与分解,通过效率值比较区域内各地区技术创新效率的相对关系
6、。刘湘云和周铚翔(2020)对粤港澳大湾区技术创新效率进行测度,分析大湾区技术创新效率的结构特征;章文光和李伟(2017)测算了我国53个国家创新型试点城市的综合效率,并对投入冗余进行了对比和原因分析。第二个层次是对区域技术创新效率的整体特征与结构特征进行研究,如闫实和张鹏(2019)通过超效率SBM-DEA模型研究指出沿海省域科技创新效率存在显著的极化特征,内部差距呈现先大后小的趋势;吴传清等(2017)对长江经济带11个省份的技术创新效率进行测度,结果表明长江上中下游地区技术创新效率存在显著差别,呈现“V”字型的分布格局。第三个层次是对区域技术创新效率的影响因素进行研究,如赖一飞等(202
7、1)通过Tobit模型对我国30个省级行政单位技术创新效率的影响因素进行回归分析,解析各影响因素的作用方向与程度差异;柳瑞禹(2016)分析中部地区的科技创新效率的影响因素,指出政府资金支持是科技创新效率的负向影响因素,而外资、工业化和人力资源水平则作为正向影响因素。技术创新效率的测度是区域技术创新研究的基础。参数法和非参数法是测度技术创新效率的两种主要方法,前者以随机前沿分析(SFA)为代表,优点是考虑了随机因素,缺点是要求产出为单一变量;非参数法以数据包络分析(DEA)为代表,无需构建生产函数,适合于对多投入、多产出决策单元的评价。在区域技术创新效率影响因素的研究上,政府支持、外资引入、研
8、发投入强度、人力资本、产业结构等作为重要影响因素与技术创新效率进行回归分析,回归方法以Tobit、VAR等模型为主。相关研究为本文提供了重要参考,但仍存在可完善的空间。第一,区域技术创新效率的研究大多以全国或地理分区为研究对象,而对城市群技术创新效率的相关研究主要集中在长三角、粤港澳、京津冀等区域,缺少对中部地区重要区域创新中心环长株潭城市群的研究;第二,在对技术创新效率影响因素的研究中,大部分研究聚焦于影响因素对区域整体的效应分析,并未考虑到影响因素的空间效应。因此,本文以环长株潭城市群为例,在技术创新效率测度的基础上,运用空间杜宾模型对各影响因素的空间效应进行回归分析,解析各影响因素的作用
9、性质与作用效应,为环长株潭城市群技术创新水平提升及一体化高质量发展提供有益借鉴。三、技术创新效率测度与分析(一)测度方法在数据包络分析的结果中,在多个决策单位(DMU)被评价为有效率的情况下,其效率值最大为1,即有效DMU效率值相同,传统的BBC与CCR模型只能将有效决策单元和无效决策单元进行区分,而这些有效DMU的效率高低无法进一步区分。超效率SBM-DEA 模型弥补了 DEA 截尾数据不能对有效DMU进一步区分的缺陷,被广泛用于效率评价相关研究中。由于本文研究目的是提高技术创新效率进而增加技术创新产出,因此导向选择为产出型,构建包括m种投入、s种产出、n个DMU的超效率SBM模型为:min
10、 SE=11-1ssr=1s+r/yrk(1)s.t.nj=1,j kxijj xiknj=1,j kyrjj+s+r yrk,s+0i=1,2,m;r=1,2,s;j=1,2,n(j k)其中,SE为技术创新效率值,xij为第j个DMU的第i种投入,yrj为第j个DMU的第r种产出,为DMU的线性组合系数,s+为产出的松弛变量。(二)指标选取与数据来源1.技术创新效率指标。相关研究表明,单一的财力要素或人力要素并不能完全代表技术创新投入,在-87区域金融研究 2023年第7期经济纵横技术创新投入上需要综合考虑财力要素和人力要素两个方面。R&D经费是以货币形式表现的R&D活动支出,是开展科研活
11、动的物质基础。因此,技术创新投入财力要素以R&D经费表示,具体指标为各城市R&D内部经费支出。人才是创新活动的基石,在技术创新过程中起到至关重要的主导作用。参照孙燕铭和谌思邈(2021)的研究,以R&D人员全时当量作为技术创新投入人力要素的表征指标。在期望产出上,专利数量是衡量区域技术创新水平的重要指标,被大多数研究区域技术创新的学者所采用。同时考虑到专利数量仅反映了技术创新的中间产出和数量维度,并不能全面衡量技术创新质量。借鉴杨林等(2019)的方法,采用技术市场合同成交额来衡量技术创新成果转化效率和经济效益,以弥补专利数量衡量技术创新产出方面的缺陷。2.数据来源。以环长株潭城市群“3+5”
12、共计8个城市作为研究样本,样本数据为2016年至2020年包括8个城市共5年的面板数据,投入变量为各城市年度R&D内部经费支出和当年R&D人员全时当量,产出变量为各城市年度专利授权量和技术市场合同成交额。研究数据的主要来源为 湖南省统计年鉴(20162020年)、中国城市统计年鉴(20162020年)、环长株潭城市群 8 市的统计年鉴(20162020年)、年度统计公报以及各地政府依申请公开的数据,个别缺失数据以线性插值法确定。(三)测度结果与分析通过 Max DEA 软件对面板数据进行超效率SBM-DEA模型测度,得到20162020年环长株潭城市群8个城市的技术创新效率值。效率值的测度采用
13、全局前沿参比法,即以所有时期的数据作为参考集,因此测出的效率值不仅可以在不同的决策单元之间进行比较,还可以在时间维度上进行时点的比较。通过比较效率值的高低,可以一定程度上表征环长株潭城市群整体及各城市的技术创新效率。效率值测度结果如图1所示,通过对测度结果的分析可得出以下研究结论。第一,整体来看,环长株潭城市群技术创新效率上升趋势明显,大部分城市实现了技术创新效率的大跨越。20162017年,各城市的技术创新效率值变化不明显,集中在0.20.6的区间段,表现为平稳的特征。20172019年,环长株潭城市群技术创新效率开始进入逐步增长的阶段,技术创新效率值攀升至0.30.8的区间段。201920
14、20年,大部分城市技术创新效率值呈现迅速增长的态势,增速大幅提升,过半城市的技术创新效率值超过或接近于1,在全局参比视角下达到超效率有效的状态。第二,环长株潭城市群技术创新效率提升的同时,城市间的超效率值差异开始增大。20162018年,各个城市的技术创新效率值相对接近,没有表现出较大的差异,2018年效率值的极差约为0.469;20192020年,技术创新效率值较高的城市(如长沙、株洲、湘潭)开始以更高的增速提升,技术创新效率值较低的城市除岳阳、益阳外,并没有得到较大的提升。长沙、株洲、湘潭作为环长株潭城市群的核心城市,保持较高的技术创新效率以及增速,而外围城市的技术创新效率则处于相对较低的
15、水平。2020年技术创新效率值的极差扩大到1.135,区域差距呈现扩大趋势。四、技术创新效率影响因素分析(一)影响因素的构成大量既有研究表明,区域技术创新效率受多维度因素的影响,对创新活动的作用途径与机制也各不相同。在借鉴技术创新效率相关研究的基础上,从产业因素、资源因素、环境因素3个维度,选取产业结构、研发投入强度、人力资源、数字化发展水平、经济发展水平、政府支持、城镇化率作为环长株潭城市群技术图1环长株潭城市群20162020年技术创新效率值测度-88区域金融研究 2023年第7期经济纵横创新效率的影响因素。环长株潭城市群技术创新效率测度结果表明,不同城市间的技术创新效率值与增速有所不同,
16、城市间的技术创新效率差距呈现增大的趋势。因此,本文在探讨影响因素对城市技术创新效率直接作用的基础上,对影响因素作用效果的空间关联与空间溢出做进一步分析,进而揭示影响因素对区域技术创新效率的作用机理。(二)空间计量模型的构建为了综合分析影响因素对城市技术创新效率的直接效应以及空间溢出效应和地区协同效应,使用空间计量模型,充分考察环长株潭城市群中城市技术创新影响因素对周边地区的作用。从一般意义上,空间计量模型包括空间误差模型(Spatial Error Model,SEM)和空间滞后模型(Spatial Auto-Regressive Model,SAR)两类。在SEM和SAR基础上构建的空间杜宾
17、模型(Spatial Durbin Model,SDM)包含前两者基本模型,更具有一般性,且在满足相关检验统计量的条件下可以退化为SEM或SAR。因此,选择SDM作为基准回归模型,再判断是否满足退化为SEM或SAR的条件。构建SDM,对环长株潭城市群技术创新效率影响因素进行检验估计,其具体形式为:TIEit=WTIEit+nk=1kXit+nk=1kWXit+it(2)其中,i、t分别表示城市与年度;TIE表示技术创新效率值;W为空间权重矩阵,为空间自回归系数;X表示环长株潭城市群技术创新效率影响因素变量矩阵,包括研发投入强度、经济发展水平、城镇化水平、政府支持、人力资本、数字化发展水平、产业
18、结构;表示影响因素变量的系数;WXit为解释变量与空间权重矩阵的交互项,表示周边城市技术创新效率的影响因素;it为随机误差。(三)因素度量与数据来源研发投入强度(rii)反映地区创新资源要素的投入力度和对技术创新的重视程度,以各城市R&D经费内部支出占GDP比重作为研发投入强度的代理变量。经济发展水平(ed)在一定程度上代表了技术创新投入的能力以及对创新资源的吸引力,以人均GDP表征。城镇化水平(urb)在一定程度上反映了区域现代化发展程度,是技术创新的环境支撑要素之一,以年末人口城镇化率(城镇人口与总人口的比值)衡量。政府支持(gs)反映了政府对技术创新的引导和激励,代表政府对当地技术创新的
19、重视程度和支持力度,以地方财政一般预算内科学技术支出占当地GDP的比重表示。人力资本(hr)表示高级技术人才对创新活动的支持,以当地高校在校生人数与当地常住人口比值表示。数字化(dt)是区域技术创新的重要驱动力量,能够推动区域技术创新深层次的变革,以各地区电信业务总量衡量数字化发展水平。产业结构(is)表示区域经济中产业的构成关系,产业结构可以通过需求端和供给端共同影响区域技术创新的发展,以高新技术产业增加值与地区生产总值之比表示。相关原始数据均来源于 中国城市统计年鉴(20162020年)、湖南统计年鉴(20162020年)、环长株潭各城市的统计年鉴(20162020年)以及各城市年度统计公
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