房 辉1,原 峰,熊 涛1,刘 芳

(1.深圳市维度统计咨询股份有限公司,广东 深圳 518000;2.广东省海洋发展规划研究中心,广东 广州 510000)

1 引言

当前,海洋经济已成为我国经济发展新的增长极。据官方数据显示,过去十多年我国海洋经济呈现迅猛发展态势,海洋生产总值从2006年的20958亿元人民币增加到2018年的83415亿元,年均增长12.2%。鉴于海洋在当今世界的重要地位,我国首次将“海洋强国”上升到国家战略,提出要“坚持陆海统筹,加快建设海洋强国”。随着我国经济进入新常态,以科技创新为驱动的发展模式逐渐成为政府部署经济的战略重点。海洋工程装备制造业、海洋生物医药与制品业、海水利用业等海洋战略性新兴产业生产过程中高度依赖先进的科学技术,科技创新将是加快建设海洋强国的关键。一方面，海洋科技研发创新能为海洋产业布局指明方向；另一方面，科技成果转化能产生经济效益,实现新旧动能转换。由此可见,提高海洋科技创新效率是我国新时代海洋经济发展的题中应有之义,科学准确地测算沿海省市海洋科技的创新效率,有利于合理配置海洋科技创新资源,对促进我国海洋经济高质量发展具有重要的指导意义。

2 文献综述

2.1 创新价值链

创新价值链理论综合了技术创新和价值链两方面的研究内容,主要强调技术创新过程中的的价值创造和转移,突出技术创新的价值属性[1]。创新主体和目标在创新活动的不同阶段都存在一定的差异,但可通过价值链相互连接发挥作用,将科技成果转化为经济产出[2]。价值链与创新活动的结合,必须注重价值链各个环节的分工与整合,以实现创新活动的经济效应最大化[3]。

目前,国内外学者运用创新价值链理论评估科技创新效率研究一般侧重于对创新价值链各个阶段的划分,主要包括两阶段和三阶段创新价值链。在两阶段创新价值链方面,Roper等将创新过程分为知识收集与利用两个阶段,以此测算企业的创新效率,并实证检验创新与企业发展之间的关系[4];洪进从技术开发和成果转化出发将创新分为两个阶段,运用随机前沿分析方法(SFA)实证分析了政府税收补贴、市场环境、企业规模和产业绩效等因素对我国医药行业技术创新效率的影响[5];刘树峰等从两阶段创新价值链出发,运用网络DEA-SBM模型测算了我国省际科技创新总效率[6]。在三阶段创新价值链方面,Taghizadeh等通过追踪创新价值链中创意的产生、转换和扩散过程,研究了创新策略对技术创新效率的影响[7];刘家树、营利荣基于创新价值链视角,将创新过程分为知识来源、知识产出和科技成果转化三个阶段,实证检验了三者之间的关系[8]。

2.2 海洋科技创新效率

国外对海洋科技创新效率的研究主要集中在对海洋产业科技创新效率的测算和影响因素的分析。Haralambides等采用Luenberger指数分析了2005—2007年16个中东和东非海港的海港效率和生产力增长情况[9];Chen等运用DEA模型对浙江省海洋生物医药和制品业的科技创新绩效进行了评价[10];Fernando等利用SFA模型对斯里兰卡124家小型渔民家庭的技术效率进行了估计,发现家庭规模、渔业社区建设和政府奖励机制对效率提升具有显著影响[11];Yang、Lou分别通过DEA模型和SFA模型对2013年日本海洋渔业技术效率进行了测算,发现两种方法的估算结果高度一致[12]。

随着我国海洋经济的迅猛发展,国内学者对海洋科技创新效率的研究已初具规模。樊华、赵昕等先后采用DEA模型方法评估了海洋科技创新效率,测算结果显示我国海洋科技创新总体效率水平偏低且呈现区域不平衡的特点[13,14];谢子远等通过回归分析发现海洋科研机构规模和从业人员高级职称比重两项指标对海洋科技创新效率的提升具有显著的促进作用,而专业技术人员和研究生比重两项指标的作用不显著[15];殷克东等指出人均海洋生产总值、海洋科研机构数量和市场综合竞争力是影响我国海洋科技创新效率的重要因素[16]，鄢波等通过测算得出了类似的结论[17];李彬等在樊华的基础上运用三阶段DEA模型进行测算,进一步发现我国海洋科技创新效率呈现稳步上升的趋势[13,18]。

海洋科技创新效率的测算一直是海洋经济研究领域的热点话题,国内学者在该方面做出了诸多贡献。纵观国内现有文献,该课题的研究方法尚有进一步优化的空间,可将创新活动分解为创新研发阶段和创新成果转化阶段,使科技创新过程的内部结构更加清晰,对效率水平的评价更加全面。

本文根据创新价值链理论构建两阶段DEA模型,对我国沿海11个省份2006—2016年的海洋科技创新效率进行测算和实证分析,并针对研究结论提出相应的政策建议。

3 模型、指标与数据

3.1 两阶段DEA模型

传统的DEA模型将整个生产系统作为一个决策单元(DMUs),假设内部系统运作机制绝对有效,忽视了内部子系统的复杂性,在经济效率的评估中往往难以得出准确的测算结果。事实上,每个生产系统的内部子系统才是影响产出效率的决定因素,从微观层面对生产系统进行分解是当前DEA模型的主要应用方向。借鉴Lewis等的处理方法,对生产系统进行内部分解,将传统的DEA模型扩展为前后相连的两个阶段,通过测算生产过程不同阶段的效率可探究系统整体的效率水平[19]。

图1 DEA两阶段模型运行机理

基于DEA-BCC模型子系统效率的数学公式为:

(1)

(2)

借鉴王黎萤等的处理方法,用各子系统效率的乘积表示生产过程的综合效率,即:θ=θ1×θ2[20]。

3.2 指标体系

本文根据创新价值链理论,将海洋科技创新过程划分为创新研发和成果转化两个阶段,综合运用海洋科技活动人员、海洋科研机构经费、海洋专利、海洋科技论文、海洋科技著作、涉海就业人员、海洋资本存量、海洋科研教育管理服务业增加值和海洋生产总值等指标构建海洋科技创新效率评估体系。

创新研发阶段变量指标的选取:海洋科技创新以研发为起点,对海洋研发活动的投入是衡量海洋创新的重要指标。海洋研发阶段的投入以资金和人员为主,产出以海洋科技成果为主。结合现有文献资料和相关数据的可获得性,研发阶段的初始投入用海洋科技活动人员(X1)和海洋科研机构经费收入总额(X2)表示,产出用海洋专利(Y1)、海洋科技论文(Y2)和海洋科技著作(Y3)表示。由于专利指标的衡量在学界尚未有统一标准,顾及海洋科技的核心创新能力,本阶段选取海洋发明专利申请受理数最为科学,且该指标能有效剔除外部时滞性。

成果转化阶段变量指标的选取:科技成果转化为经济效益是海洋创新研发的最终目的,也是海洋科技创新效率最直接的衡量方式。本阶段海洋专利指标将作为中间投入继续参与到海洋科技成果转化,考虑到转化过程中专利成果的具体效益,将选取拥有海洋发明专利总数作为代理变量。此外,海洋科技创新研发成果的转化需要借助相应的人力和资金,因此本阶段用涉海就业人员(L)和海洋资本存量(K)表示追加投入,用海洋科研教育管理服务业增加值(Z1)和海洋生产总值(Z2)表示最终产出。海洋科技创新两阶段价值链见图2。

图2 海洋科技创新两阶段价值链

3.3 样本说明与数据来源

基于各指标数据的可获得性和统计口径等方面的综合考虑,选取我国11个沿海省份作为研究样本,具体为辽宁省、天津市、河北省、山东省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、广东省、广西壮族自治区和海南省。考虑到数据的可获得性,将样本的时间跨度选定为2006—2016年。文中各项经济指标的原始数据均来源于2007—2017年的《中国海洋统计年鉴》和《中国统计年鉴》。首先,为避免受到通货膨胀的干扰,将2006年选定为基期,利用GDP平减指数剔除价格因素得到用不变价格表示的海洋科研机构经费收入总额、海洋科研教育管理服务业增加值和海洋生产总值。其次，海洋资本存量的测算学界普遍采用永续盘存法,即:

Ki,t=Ii,t+(1-δ)Ki,t-1

(3)

式中,δ为折旧率,按11.33%赋值;Ii,t为地区i第t年的海洋固定资产投资额,按可比价计算。由于海洋固定资产投资额无法直接获取,本文将各地区海洋生产总值占地区生产总值的比重作为剥离系数乘以全社会固定资产投资额作为代理变量。基期海洋资本存量的计算公式为:

(4)

式中,gi为地区i的海洋资本存量增长率。借鉴Griliches的处理方法,本文将投资增长率作为资本存量增长率的代理变量[21],即用11个沿海省份2006—2016年海洋固定资产投资实际增长率的算术平均数代替。

4 测算结果与实证分析

本文利用Matlab 2018a软件对我国11个沿海省份2006—2016年的相关数据进行处理,分别测算出海洋科技创新研发效率和成果转化效率。

4.1 海洋科技创新研发效率

我国海洋科技创新研发效率为纯技术效率与规模效率的乘积。测算结果显示,2006—2016年我国的研发效率均值总体呈现上升的趋势,由2006年的0.379上升到2016年的0.595,未来仍有较大的提升空间(图3)。其中,2009年出现跳跃式上升,增幅达到54.8%,主要原因是《全国科技兴海规划纲要(2008—2015)》的发布,对海洋科技创新纯技术效率形成正向冲击,带动了创新研发效率均值跃升。2011—2016年该效率均值逐渐呈稳步上升的态势,发展状态良好。2006—2016年,纯技术效率均值表现出与创新研发效率均值相同的波动趋势,而规模效率均值则始终处于高位运行状态。由此可见,纯技术效率水平的提升至关重要。

图3 2006—2016年我国海洋科技创新研发效率变化趋势

从表1可见,我国各沿海省份海洋科技创新研发效率水平高度不均衡,且存在差距持续扩大的趋势。2006—2016年,上海、山东、广东和辽宁等省份的纯技术效率总体持续上升,天津、福建和广西等地区则下滑明显,最终导致区域间海洋科技创新研发效率的巨大差异。从表1可见,2014—2016年上海的创新研发效率均值为0.965,位居全国首位,遥遥领先于排名第二的山东。同期海南的创新研发效率仅为0.247,为全国最低水平。近三年上海、山东、广东、天津和江苏5个地区的创新研发效率均值都高于0.5,创新研发能力相对发达,而河北、浙江、辽宁、广西、福建和海南6个地区的创新研发效率均值都低于0.4,创新研发能力相对较弱。究其原因是:纯技术效率是影响各地区创新研发效率水平高低的决定因素,如上海在2006—2009年的创新研发效率均值较低,仅为0.344,在纯技术效率的大幅拉动下于2014—2016年跃升至0.965,增幅高达180.5%。其他4个研发相对发达地区与上海表现出同样的趋势;如山东省在规模效率持续下滑的情况下,纯技术效率由2006—2009年的0.650提升到2014—2016年的0.984,带动创新研发效率由2006—2009年的0.480提升到2014—2016年的0.694。相比之下,浙江和福建的情况与上海相反,两地区的纯技术效率一直处于低位运行状态。即使规模效率均值一直高于0.9,创新研发效率也始终无法提高。

表1 2006—2016年我国11个沿海省份海洋科技创新研发效率

4.2 海洋科技成果转化效率

我国海洋科技成果转化效率为纯技术效率与规模效率的乘积。测算结果显示,2006—2016年我国海洋科技成果转化效率水平波动幅度较大且整体呈现下降趋势。该效率均值跌幅最为严重的时间段出现在2007—2009年,由0.919骤然下降到0.818,随后在0.8上下波动(图4)。

图4 2006—2016年全国海洋科技成果转化效率变化趋势

我国海洋科技规模效率在考察期内始终保持在高位运行,2007—2009年有小幅下跌,但仍在0.9以上,之后在0.930上下浮动。由于规模效率的变化幅度较小,导致成果转化效率的时间趋势与纯技术效率密切相关,两者表现出相似的波动幅度。从图4可见,规模效率和纯技术效率在2007年达到各自的峰值0.973和0.945,均高于2016年的效率水平,可见两者仍有较大的提升空间,因此海洋科技成果转化效率的提升可通过同时促进纯技术效率与规模效率的提升来实现。

从表2可见,我国海洋科技成果转化效率区域差异呈现逐步扩大的趋势,成果转化效率均值高于0.8的地区占比由2006—2009年的81.8%下降到2014—2016年的54.5%,极差则由0.319扩大到0.483,纯技术效率和规模效率的走势与成果转化效率基本相似。

表2 2006—2016年我国11个沿海省份海洋科技成果转化效率

从表2的测算结果可见,2014—2016年上海的海洋科技成果转化效率均值为0.998,位居全国首位,略高于排名第二的天津。同期,广西的效率均值仅为0.515,为全国最低水平。近三年上海、天津、广东、江苏、山东和河北6个地区的成果转化效率均值都高于0.8,成果转化能力相对发达,而浙江、辽宁、福建、海南和广西5个地区的该效率均值都低于0.8,成果转化能力相对较弱。上海作为全国的经济中心,国家将其定位为“全球城市”,不仅拥有众多国际顶尖的科研机构,还拥有数量庞大的世界500强企业,在海洋科技成果转化方面占据得天独厚的优势。天津作为直辖市,毗邻政治中心北京,能借助首都的科研技术外溢和本地的企业实力有效提升自身的海洋科技创新成果转化效率。广东作为我国改革开放的前沿阵地,对外资和人才有强大的吸引力,加上广州和深圳两座沿海城市引领作用显著,为海洋科技创新成果转化提供了良好平台。山东作为海洋资源大省,发展海洋经济优势明显,但随着海洋科技规模效率的不断下降,成果转化效率始终难以提升。海南和广西两地的成果转化效率处于持续下降状态,其中广西的下降幅度更大,但随着海南自由贸易试验区的设立和“一带一路”倡议的不断推进,未来两地的海洋科技发展将迎来新的机遇。

4.3 海洋科技创新综合效率

2006—2016年,我国海洋科技创新综合效率除2009年以外稳中有进,效率均值由2006年的0.328上升到2016年的0.493,年均增长4.2%(图5)。由于成果转化效率始终处于高位运行状态,综合效率水平则由创新研发效率的发展趋势决定,两者呈现相同的走势。此外,2006—2013年成果转化效率持续下降,导致综合效率与创新研发效率之间的差距日益扩大,但2013年之后随着成果转化效率水平的缓慢上升,两者之间的差距有收窄的迹象。

图5 2006—2016年全国海洋科技创新效率变化趋势

从表3可见,我国海洋科技创新综合效率区域之间差距显著,该效率均值高于0.5的地区占比由2006年的27.3%上升到2016年的45.5%,极差由0.600扩大到0.850。同时,根据创新综合效率标准差可知,我国11个沿海省份海洋科技创新综合效率区域差距整体上有逐步扩大的趋势。

表3 2006—2016年我国11个沿海省份海洋科技创新综合效率

表3的测算结果显示,2006—2016年上海的海洋科技创新综合效率均值为0.700,位居全国首位。同期,广西的效率均值仅为0.123,为全国的最低水平。具体而言,上海、天津、广东和山东4地的效率均值都高于0.5,属于“海洋科技创新综合效率发达地区”;江苏、浙江、河北、福建和辽宁5地的效率均值相对较高,属于“海洋科技创新综合效率发展中地区”;海南和广西的效率均值相对较低,归为“海洋科技创新综合效率落后地区”。

5 结论与建议

本文以创新价值链为研究视角,首先将我国海洋科技创新活动分解为创新研发和成果转化两个过程,然后借助两阶段DEA模型对我国2006—2016年11个沿海省份的海洋科技创新效率进行了测算。主要得出以下结论:①样本期内我国海洋科技创新研发效率均值总体呈现上升趋势,但未来仍有较大的提升空间，纯技术效率对海洋科技创新研发效率的提升至关重要。②样本期内我国海洋科技成果转化效率水平波动幅度较大,且整体呈现下降趋势,根本原因在于纯技术效率和规模效率的持续下降。③样本期内我国海洋科技创新综合效率除2009年以外稳中有升,海洋科技创新综合效率水平的提升主要取决于创新研发效率。④样本期内我国海洋科技创新研发效率、成果转化效率和综合效率区域差异显著,且有逐步扩大的趋势。

基于上述结论,本文给出提升我国海洋科技创新综合效率的几点建议:①在创新研发方面,我国涉海科研机构应优化海洋资源配置,防止海洋科技资源的重复投入和研发部门的恶性竞争,实现创新研发管理模式的制度化。②在成果转化方面,各地政府应建立完善的法律制度,规范海洋科研成果交易市场,为海洋科技创新成果的转化提供良好环境。涉海企业应积极探索与科研机构的合作模式,扩展产学研一体化范围,努力提升自身的科技转化能力。③在科技创新综合发展方面,我国海洋科技成果转化效率始终处于高位运行状态,上升空间有限,因此提升海洋科技创新综合效率的关键在于加快提升创新研发效率。④在科技创新区域协调方面,各沿海地区需进一步加强技术学习与交流,尤其是落后地区对发达地区先进技术和管理经验的学习与借鉴,充分发挥创新活动的溢出效应,通过提升落后地区效率水平来缩小区域差距。