付秀梅，王诗琪，林香红，刘 莹，汤慧颖

（1.中国海洋大学经济学院，山东青岛 266100；2.国家海洋信息中心，天津 300171）

随着陆地资源日益枯竭，生态环境遭到严重破坏，各国纷纷将关注焦点转向海洋、大力发展海洋经济。已有文献记载的海洋生物约有21 万种，海洋生物资源量约为3 420 亿t，占地球总生物资源量的80%，而且海洋生物种类和数量远比陆生物种更为丰富。20 世纪60 年代以来，美国、欧盟、日本等发达国家相继投入巨资对海洋药用生物资源进行开发利用，海洋生物医药产业已成为各国战略性产业并得到快速发展。虽然中国海洋生物医药产业较发达国家起步较晚，但作为海洋战略性新兴产业发展迅速，《全国海洋经济发展“十三五”规划》《十三五国家战略性新兴产业发展规划》等国家重要文件中都明确指出大力扶持海洋生物医药产业。据国家海洋局发布的中国海洋经济统计公报显示：海洋生物医药产业增加值由2010 年的83.8 亿元增长到2018年的413 亿元，年均增幅超过49%。但是中国海洋生物医药产业在快速发展的同时仍面临许多亟待解决的难题，例如研发投入不足、高技术人才短缺、专利产出水平低下等，这些问题都反映出产业创新能力的不足。中国海洋生物医药产业的创新效率处于什么水平？受到哪些因素影响？探讨这些问题对解决中国海洋生物医药产业创新能力不足的难题、促进产业快速发展具有重要理论价值和实践意义。

1 研究现状

目前，已有学者针对中国海洋生物医药产业技术创新相关问题进行研究。科技创新是确保海洋生物医药产业稳定发展的关键，目前中国海洋生物医药专利申请量和实际得到转化的研究成果较少，制约了海洋生物医药产业发展。例如青岛市海洋生物医药产业发展中就存在很多问题，其中技术创新成果转化程度低是制约该产业发展的重要因素［1］。通过研究发现，中国海洋生物医药产业发展还面临海洋药源发现数量较少、海洋药物研发进展缓慢、科研成果转化率低等问题［2］。同时，虽然当前海洋生物医药专利产业化的可行性较高，但企业申请专利较少、产业化程度较低［3］。进而有学者运用层次分析法构建海洋生物医药产业科研成果产业化影响评价体系，研究发现人才是影响海洋生物医药科研成果产业化的首要因素［4］。有学者基于海洋生物医药研究成果产业化国际合作的客观性与必然性及其研究成果产业化问题，从保障机制、激励机制和约束机制三方面提出海洋生物医药研究成果产业化国际合作机制［5］，进一步提出海洋生物医药产业国际化发展路径［6］。从现有研究成果看，对中国海洋生物医药产业创新方面的研究多集中于科研成果产业化，而缺乏对产业技术创新效率及其影响因素的相关分析。

有关产业创新效率的研究目前大多集中在整体高技术产业和战略性新兴产业等专利密集型产业，主要集中在区域视角、影响因素和阶段创新效率三个方面。

关于区域创新效率的研究，学者主要从中国东、中、西部各省区市［7］，30 个省级行政区［8］以及“丝绸之路经济带”西部9省区市［9］等区域视角出发对我国高技术产业创新效率进行测算；还有学者从珠三角、长三角、环渤海、东北及西北部地区视角对装备制造业技术效率进行评价与测度［10］。关于产业创新效率影响因素的研究，主要集中在市场结构、企业规模和产业利润［11］等影响因素；有国外学者研究了协作、协作类型［12］以及自然资源与经济增长［13］对产业创新效率的影响；还有学者从价值链的角度出发，对高技术产业创新整体效率和两阶段效率进行测算，发现企业规模、滞后期效率值等对知识创新效率影响显著［14］；有学者进一步研究了制度因素对高技术产业技术创新的影响，发现制度因素对不同阶段创新效率的贡献具有异质性［15］。关于阶段创新效率的研究，主要将高技术产业分为研发阶段和转化阶段，进而分别对两个阶段的效率进行了测算［16］；有学者定义了区域专利密集型产业，并将该产业分为科技产出、物化产出和价值产出三阶段，对每个阶段的创新效率进行评价［17］；还有学者测算了战略性新兴产业在初创期-成长期前-成长期后期-成熟期的演化过程中各个阶段的创新效率，结果显示其创新绩效呈现逐步提高的阶段性特征［18］。

综上，学者对于创新效率的研究多集中在高技术产业，目前仍缺少对海洋生物医药产业创新效率的研究。因此，本文从创新效率角度出发，运用随机前沿分析方法测算中国沿海11 省区市（不包括中国台湾、香港和澳门）2011—2017 年海洋生物医药产业创新效率，实证分析创新效率的主要影响因素，提出相关对策建议，以期有效促进中国海洋生物医药产业快速发展。

2 模型构建与数据来源

2.1 随机前沿分析（SFA）

目前技术效率测量方法主要分为非参数方法和参数方法两类，其中非参数方法以数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）为代表，通过线性规划构建生产前沿面，并使用距离函数对效率进行测度；参数方法则以由Aigner 等［19］和Meeusen等［20］分别提出的随机前沿分析（Stochastic Frontier Approach，SFA）为代表，将实际生产单元与前沿面的偏离分解为随机误差和技术无效率两项，进一步使用计量方法对随机前沿生产函数进行估计。由于DEA 没有考虑随机误差项，而是将所有随机误差认为是效率的不同，从而导致数据偏差越多的同时效率偏差也会越大［21］。SFA 则采用计量方法对随机前沿生产函数进行估计，依赖于对数据的随机性假设，在测量误差和统计干扰处理上均具有极大优势［22］。因此，本文采用SFA 方法对中国海洋生物医药产业创新效率进行测定。

2.2 模型设定

随机前沿分析的基本模型可表示为：

随机前沿分析作为参数方法，其准确性依赖于对生产函数形式的选择，最常用的生产函数形式有科布-道格拉斯（C-D）生产函数和超越对数（Trans-log）生产函数［23］。C-D 生产函数的优点是模型形式简单、参数少、便于估计［24］；而Translog 生产函数虽然需要设置更多参数、计算相对复杂，但可以反映投入要素之间、投入要素与趋势变量之间的相互作用关系，以及不同投入技术进步的快慢差异［25］，更具有普遍性。因此，两种生产函数各有优缺点，对于最终生产函数形式的选择可通过似然比（LR）检验来确定。

关于创新产出变量的设定，专利数因其具有通用性、一致性和易得性的特点而成为研究者常用的指标［26］。专利数据则包含专利申请量与专利拥有量。由于专利拥有量相对于专利申请量的授权过程更加复杂，且会受到专利审批流程等一系列政策或人为因素的影响，所以专利申请量更能准确代表创新成果的产出［27］。因此，在前人研究基础上，本文选取海洋生物医药专利申请量作为衡量创新产出的指标。创新投入要素主要包括研发人员与研发资金［28-29］，本文选取海洋科研机构用于海洋生物医药研发的科研经费和科技活动人员作为衡量创新投入的指标，构建超越对数随机前沿模型如下：

本文采用威尔逊等人1998 年提出的思路对无效率函数的自变量进行设定，无效率影响因素的选择应满足两个基本要求：一是没有包括在生产函数投入要素之中，二是要从非实物投入和管理相关的因素中选取［19］。本文设定的无效率影响因素有以下3 个：（1）海洋科研机构内从事海洋生物医药研发的科技活动人员中大学及以上学历人员占比，考察是否科技活动人员的学历水平越高，专利产出越多；（2）地区生产总值（GDP），考察地区发展经济水平的高低，是否对专利产出有促进或阻碍作用；（3）时间，考察随时间迁移，中国海洋生物医药产业创新效率有何变化趋势。则无效率函数设定如下：

2.3 模型检验

模型设定完成后需对其合理性进行检验，可以考察方程(2)随机误差项中技术无效率的比重，即考察的大小。当接近0 时，表明实际创新产出与最大产出的差距可能主要来自于不可控因素造成的噪声误差，这时用普通最小二乘法（OLS）对生产函数进行估计即可，无需采用随机前沿模型；越接近于1，越能说明前沿生产函数的误差主要源于随机变量，采用随机前沿模型对生产函数进行估计也就越合适。

本文对上述设定模型分别进行2 个方面的假设检验，检验1：随机前沿模型适用性检验，即检验无效率项是否存在。原假设如果接受原假设，则模型不存在无效率项，使用普通OLS 估计方法即可；如果拒绝原假设，则随机前沿模型是适用的。检验2：生产函数形式检验，即检验应选择C-D 生产函数还是Trans-log 生产函数。原假设如果接受原假设，则选择简单的C-D 生产函数即可；如果拒绝原假设，则应采用Trans-log 生产函数。利用Frontier4.1 软件对两个假设进行广义似然比（LR）检验，得到结果如下表1。

表1 随机前沿模型检验结果

2.4 样本选择与数据来源

本文主要研究中国海洋生物医药产业创新效率。由于中国海洋生物医药产业的发展主要集中在沿海省区市，因此本文的研究样本选择为中国11 个沿海省区市（不包括中国台湾、香港和澳门）的海洋生物医药产业，以11 个沿海省区市海洋生物医药产业发展的平均水平代表中国海洋生物医药产业整体发展水平。海洋科研机构经费投入、科技活动人员投入以及计算科技活动人员学历水平的原始数据均来自《中国海洋统计年鉴》，该年鉴目前仅出版至2017 年，因此本文的研究时间范围确定为2011—2017 年。各省份海洋生物医药专利申请量数据来源于专利检索及分析网站（http://www.pss-system.gov.cn），各省份的地区生产总值数据来源于2010—2017 年《中国统计年鉴》。由于科研投入需要经过一定的时间才能得到专利产出［19］，因此本文假设海洋生物医药产业在资金和人才上的投入需经过1年或2 年才能获得专利产出，对所有投入指标和无效率影响因素均取滞后1 期或2 期数据，对两组数据分别求出相关参数，通过统计检验选取更有效的数据结果进行分析。

3 实证结果与分析

根据上述设定模型，利用Frontier4.1 软件分别对2 组数据进行回归，得到投入及无效率影响因素滞后1 期的回归结果为：，滞后2 期的回归结果为：比较两组数据得到的γ 值，滞后1 期的数据更科学合理，因此接受创新投入需经过一年才能够得到专利产出的假设，以下结果和解释均是由投入及无效率影响因素滞后1 期的数据分析得到的（表2），以此对投入要素产出弹性和非效率影响因素进行分析。同时实证结果得到2011—2017 年中国沿海11 省区市海洋生物医药产业技术创新效率数据（表3），对产业整体技术创新效率水平和地区差异进行分析。

表2 随机前沿模型估计结果

表2（续）

从表2 可以看出，γ 值非常接近1，且在1%显著性水平下通过检验，表明技术非效率在中国海洋生物医药产业创新活动中是非常明显的，说明本文构建的随机前沿模型较好地解释了目前中国海洋生物医药产业创新效率情况。

3.1 投入要素产出弹性分析

投入要素产出弹性揭示投入要素增长对产出的影响。表2 结果显示：（1）科技活动人员投入的弹性为（通过5%显著性检验），这说明科技活动人员投入对中国海洋生物医药专利产出起到一定程度的正向促进作用，科技活动人员投入每增长1%，可带来专利产出增长1.111 82%。（2）经费投入的弹性为（通过1%显著性检验），说明经费投入对中国海洋生物医药专利产出起到一定程度的正向促进作用，经费投入每增长1%，可促进专利产出增长0.569 39%。（3）对比两个投入变量的弹性系数可以发现，人员投入的弹性远大于经费投入，表明科技活动人员投入对中国海洋生物医药专利产出的促进作用远大于经费投入。实际上这与发明专利的性质有密切关系（发明，是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案），因此发明专利的最初形成取决于人的聪明才智，这也反映出优秀人才在中国海洋生物医药专利研发过程中的重要性［25］。（4）同时，表2 结果显示经费投入和人员投入变量的平方项系数均为正数说明二者的投入对专利产出的促进作用都是递增的，并且人员投入产生的递增作用大于经费投入。而经费投入和人员投入变量的交叉项系数为负数则显示出中国海洋生物医药研发中经费和人员投入的不协调，未能有效促进专利产出。

3.2 非效率影响因素分析

非效率影响因素揭示技术无效率的原因。本文选取的3 个非效率影响因素中GDP 和时间对中国海洋生物医药产业技术创新效率有正向影响，科技活动人员学历水平则有负向影响。

3.3 产业技术创新效率分析

产业技术创新效率揭示产业整体技术创新水平。依据表3 和由此绘制的图1，中国海洋生物医药产业技术创新效率在2011—2017 年间呈现出上升趋势，但总体水平仍很低，并且地区之间分布很不均衡。

（1）全国海洋生物医药产业技术创新效率由2011 年的0.126 03 上升至2017 年的0.491 04，在时间趋势上看是逐渐上升的（图1）。但是相比于完全有效率1，7 年的创新效率平均值仅为0.223 14，说明中国海洋生物医药产业在创新过程中存在很大部分的效率损失，有待大力发展与提高。

（2）对表3 数据进行统计性描述得到表4 可以看出，沿海11 省区市中7 年平均创新效率高于全国海洋生物医药产业技术创新效率平均水平的省区市仅有4 个。11 省区市中创新效率最高的为辽宁省（0.552 92），其次为广西省（0.369 60），最低为河北省（0.084 28）。由于创新效率反映的是创新投入的有效利用率，因此尽管某些省份专利数量较多，但同时其创新投入量也巨大，即投入的低效利用导致其创新效率并不高。

（3）各省区市间的创新效率差异程度更为严重。变异系数主要用于反映数据的离散程度，可以用来说明各省区市之间创新效率的差异程度。由表4 可见，2011 年沿海11 省区市海洋生物医药产业创新效率的变异系数为0.979 19，说明当时各省区市间海洋生物医药产业创新效率的差距十分明显；到2017 年变异系数下降为0.523 91，尽管较2011 年差距有了明显缩小，但各省区市间海洋生物医药产业创新效率的差距依然很大。一方面反映出创新投入在各省区市之间的不平衡，同时反映出某些省份在创新投入的利用过程中存在效率低下的问题。

表3 2011—2017 年中国沿海11 省区市海洋生物医药产业创新效率

图1 2011—2017 年中国海洋生物医药产业创新效率变化趋势

表4 2011—2017 年中国沿海11 省区市海洋生物医药产业创新效率描述性统计

4 结论与政策建议

4.1 结论

中国海洋生物医药产业作为海洋战略性新兴产业，虽然发展规模不断扩大，但是出现了专利产出水平低下、创新能力不足等问题。本文从创新效率角度出发，运用随机前沿分析方法，以中国沿海11省区市为代表，测算了中国海洋生物医药产业创新效率，并对其可能的影响因素进行分析。主要得出以下结论：（1）投入要素产出弹性分析显示，经费和人员投入均对中国海洋生物医药产业创新产出有递增的正向影响，并且人员投入的影响大于经费投入；而经费投入和人员投入的交叉项系数为负，显示出中国海洋生物医药产业经费和人员投入的不协调。（2）非效率影响因素分析显示，科技活动人员学历水平对创新效率产生负向影响，表明现有科研体制和人才评价体系未能有效激发科研人员的创新性；地区生产总值对创新效率有正向影响，但是GDP的系数值较小而且没有通过显著性检验，说明以政府拨款为主的经费投入存在利用率低下的问题。（3）产业技术创新效率分析显示，中国海洋生物医药产业创新效率呈现出上升趋势，但总体还处于较低水平，且地区间差距较大，这反映出创新投入在地区间分配的不合理，创新投入使用效率低下，同时中国海洋生物医药产业创新效率还有很大提升空间。

4.2 政策建议

根据以上分析结论，结合我国海洋生物医药产业发展现状，提出以下建议：

（1）加大人才投入力度，协调人员经费配置。一方面，制定吸引和培养优秀人才的政策及配套措施，加大人才投入力度，充分发挥人才对创新产出的促进作用；同时在资金上给予更多的优惠政策以保证科研经费的持续投入，以期实现中国海洋生物医药产业创新能力的提升。另一方面，人员和经费投入的不协调使得二者对创新产出的促进作用有所抵消，因此在增加创新投入的同时应注意人员与经费的合理配置，最大限度发挥创新投入的作用以提高创新产出。

（2）优化硬件设施条件，改善科研管理体制。科技活动人员学历水平本应对创新效率产生正向促进作用，但分析结果却显示科技活动人员学历水平与创新效率呈负相关关系。其根本原因在于人力资源与现有的制度和设施等外部环境不匹配，现有人才评价体系不但没有促进创新效率的提高，反而产生了负向影响。因此要着重通过加大经费投入优化硬件设施条件，同时通过制度安排改善目前的科研管理体制、优化人才评价体系和激励机制，提高科技人员的科研积极性和创造性，充分发挥高素质高学历人才的创新作用。

（3）调整地区投入分配，全面提高创新效率。中国海洋生物医药产业总体创新效率低下，这在很大程度上与医药产业创新周期长、前期投资需求巨大的产业特征有关［30］。但从深层次来看，地区间创新效率不平衡也反映出创新投入在地区之间配置的不协调。因此要充分考虑各地区不同的资源禀赋，调整人才和资金在地区间配置，使中国海洋生物医药产业创新效率实现全面有效提高。