长江经济带软件与信息技术服务业技术创新效率时空演变及影响因素研究

白云朴,陈琴琴

(南京邮电大学 管理学院,江苏 南京 210003)

党的二十大提出,要深入实施创新驱动发展战略,积聚力量进行原创性、引领性科技攻关,坚决打赢关键核心技术攻坚战。软件与信息技术服务业(以下简称“软件业”)是新一代信息技术的灵魂,技术更新快、产品附加值高、渗透能力强,是数字经济发展的基础,是建设制造强国、网络强国、数字中国的重要支撑。2021年,长江经济带软件业营业收入达34 931.6亿元,约占全国软件业总收入的43%,是“中国软件名城”的高集聚地。目前,长江经济带各地区通过加强区域协调和产业融合,加大产学研合作和创新力度,着力推动软件业高质量发展。软件业已成为数字经济时代的重要经济增长点[1],而软件业技术创新效率是衡量软件业技术创新水平的重要依据。鉴于此,分析长江经济带软件业技术创新效率时空演化特征,探寻关键驱动因素,对推动长江经济带产业结构调整和经济发展、发挥“软件名城”示范带动作用具有重要意义。

从研究方法来看,目前测度软件业效率的方法主要有DEA模型[2-3]、SFA模型[4]、Malmquist指数模型[5]等。从评价指标体系的构建来看,通常基于服务主导逻辑,依据柯布道格拉斯生产函数,选取固定资产投资额[2]、从业人员数量[2]、R&D人员数[4]、研发投入[4]等作为投入指标,选取营业收入[6]、专利申请数[4]等作为产出指标。从影响因素来看,政府补贴、股权集中度和企业的国有产权性质对于信息技术服务业创新有抑制作用,企业规模和地区经济发展水平对信息技术服务业创新有促进作用[7];交通运输、仓储和邮政业,金融业,科学研究和技术服务业,与高技术产业协同集聚能在一定程度上提升软件业技术创新效率[8];软件业是数字经济核心产业之一,工业增加值占比提高对数字经济核心行业效率有促进作用,数字化和信息化能够削弱经济地理的影响,对软件业技术创新产生正向影响[9];产业扶持政策有利于提升软件业技术创新效率[10];数字经济发展能够推动高技术产业创新,实现创新驱动经济高质量发展,提高软件业技术创新效率[11];市场化程度、企业规模、政策支持对高技术产业技术创新效率有正向影响[12]。

从现有研究来看,主要存在以下问题:一是研究多基于某服务产品、企业、行业样本数据等微观视角展开,宏观视角的实证研究较为缺乏,无法有效消除外部性影响;二是研究范围和视角较为单一,多集中在市域、省域、全国等范围的系统演化分析研究,对特定区域的研究比较欠缺;三是研究内容多聚焦于软件业技术效率的影响机制,针对其时空演化特征的研究较少。为此,本文以长江经济带各地区为研究对象,选取DEA-BCC模型科学测算各地区软件业技术创新效率,同时借助Malmquist指数和Tobit模型研究长江经济带软件业技术创新效率时空分异和影响因素,以期为提升软件业技术创新效率和推动现代化产业体系改革提供对策建议。

一、研究方法与数据来源

(一) DEA-BCC模型

DEA模型是由Charnes提出的一种非参数前沿的效率分析方法[13],包括CCR模型和BCC模型。基于要素规模报酬可变假设,以及非参数的约束条件和数据可得性,选择投入导向的DEA-BCC模型测算技术创新效率值,模型构建如下:

min[θ-ε(e-s-+e+s+)]

(1)

式中,θ为效率值;j为各个决策单元;λj为投入产出指标权重;xj,yj分别表示投入、产出变量;s-,s+分别为投入、产出的松弛变量;e-,e+为单位行向量;ε为无穷小量。

(二)Malmquist指数模型

Malmquist指数弥补了DEA模型无法展现时间维度上效率动态变化特征的弊端,将效率值分解为技术变动和综合效率变动,并将综合效率进一步分为纯技术效率变动和规模效率变动,模型公式如下:

(2)

式中,Dt+1(xt+1,yt+1)和Dt+1(xt,yt)分别表示t+1期技术条件下t+1和t期效率水平,Dt(xt+1,yt+1)和Dt(xt,yt)分别表示t期技术条件下t+1和t期效率水平。当TFP>1时,全要素生产率水平上升,反之下降。

(三)Tobit模型

对技术创新效率介于0和1之间的受限因变量,采用最小二乘法(OLS)直接回归可能会导致参数估计产生偏差,为避免一般误差影响,选取Tobit模型进行回归,模型公式如下:

y=α+βiXit+εit

(3)

式中,y为因变量;α为常数项;βi为各影响因素回归系数;Xit为自变量;εit为随机扰动项。

(四)变量说明与数据来源

遵循科学性、可获得性与可比性原则,基于柯布-道格拉斯生产函数和已有研究[14],构建软件业技术创新效率投入产出指标体系。考虑到决策单元数量较少,多角度、多层次指标体系会使测算结果虚高,通过相关性检验筛选出高度相关指标,并依据软件业关键特征选取代表性变量。选取软件业从业人员年末数作为劳动力投入变量,软件业研发经费投入作为技术投入变量,软件业固定资产投资额作为资本投入变量。在产出指标层面,选取软件业直接产出软件业营业收入作为表征变量。指标数据均源自2011—2020年的《中国信息产业统计年鉴》和《2021年软件和信息技术服务业统计公报》。软件业固定资产投资额、研发经费、软件业业务收入均折算为2011年不变价。

二、长江经济带软件业技术创新效率的时空演变

(一)软件业技术创新效率测算及时序演变特征

运用DEAP2.1软件,测算2011—2020年长江经济带各地区软件业技术创新效率(ρ),结果如表1所示。为了便于分析时序变化特征,根据各年份效率值及其均值绘制长江经济带总体及三大区域技术创新效率变化趋势图,如图1所示。参考已有研究[15],将所有年份软件业技术创新效率按从大到小的顺序排列,在Excel中绘制散点图,并选取突变效率作为等级阈值,将效率等级划分为:较低效率(0≤ρ<0.5)、中等效率(0.5≤ρ<0.7)、较高效率(0.7≤ρ<0.9)和高效率(0.9≤ρ≤1)。

表1 2011—2020年长江经济带软件业技术创新效率值

图1 2011—2020年长江经济带软件业技术创新效率区域变化趋势图

从总体来看,2011—2020年长江经济带软件业技术创新效率呈先升、后降、再升的N型螺旋式上升态势,技术创新效率区域差异逐渐缩小。技术创新效率变化分为三个阶段,整体上从“中等水平较大差距”向“较高水平较小差距”转变。第一阶段是2011—2014年,长江经济带软件业技术创新效率逐年上升,但地区之间的差异显著,成渝经济带效率显著高于长三角地区和中游城市群,中游城市群效率偏低。长江经济带软件业技术创新效率从2011年的0.692上升到2014年的0.839,上升幅度达21.2%。其间,创新效率区域差异表现出倒N型态势,变异系数从2011年的0.301下降到2014年的0.240。在此阶段,长江经济带正式规划建设全国主体功能区,构建国土空间“三大战略布局”,各地区不断加强创新体系建设和科技基础设施建设,软件业技术创新效率持续上升。第二阶段是2014—2017年,长江经济带软件业技术创新效率在较高效率水平稳定波动,波幅未逾3%,2015年降至最低点0.792。区域差异呈现出先上升、再下降、又上升的波浪形特征,2015年、2016年是两个波谷点,变异系数分别为0.252和0.198。在此期间,长江经济带稳步推进长江上、中、下游区域协同发展,专注于建设创新平台和研发核心技术,为软件业发展创造了良好的外部环境,软件业技术创新效率值稳定在较高水平。第三阶段是2017—2020年,长江经济带软件业技术创新效率又开始缓步上升,从2017年的0.813上升至2020年的0.874,区域差异在保持了一段时间的稳定后又不断缩小,从2017年的0.209降至2020年的0.186。长江经济带贯彻“建设技术创新的新高地新引擎、打造区域特色软件与信息技术服务业”的战略方针,不断深化软件创新应用,产业创新体系不断完善和成熟,促进了软件业技术创新效率不断提升。

从区域层面看,长江经济带软件业技术创新效率与长三角地区效率变化趋势较为一致,效率值低于成渝经济带,显著高于中游城市群。长三角地区软件业技术创新效率呈现波动上升态势,由“中等效率”上升为“较高效率”,2015年出现下滑,2015年后又继续上升,软件业技术创新持续向好。2011—2017年,成渝经济带软件业技术创新效率在“高效率”和“较高效率”区间上下波动,之后从2017年的0.805缓慢上升至2020年的0.924,达到“高效率”水平。西部大开发工作一直在稳步推进,相应的战略性结构调整给上游地区软件业发展提供了有利条件。中游城市群软件业技术创新效率呈现螺旋上升后趋于稳定的变化特征,2011—2014年由“较低效率”成长为“较高效率”。在东、西部城市群的协同带动下,中部城市群软件业得到了快速发展。

从省市层面看,依据效率等级划分,各地区软件业技术创新效率随时间变化较大,总体上高效率地区逐渐增多。四川软件业技术创新效率一直保持在“高效率”水平,上海软件业技术创新效率除2012年以外也一直维持在“高效率”水平。直至考察期末,“高效率”地区主要来自东部和西部地区,中部地区仅江西达到“高效率”水平。2011年,安徽、湖北、湖南的软件业技术创新效率较低。考察期内,安徽和湖南效率值增幅较大,从“较低效率”跨越至“较高效率”水平;湖北效率值变动幅度较小,在2020年达到“中等效率”水平。通过测算2011—2020年软件业全要素生产率(见表2)可以发现,长江经济带软件业全要素生产率参差不齐:浙江和安徽的增长率分别为11.7%和10.2%;上海、江苏、江西、湖北、湖南也保持增长态势,增长率在4.9%至9%之间;重庆、云南全要素生产率接近1,基本表现为不增长;四川、贵州全要素生产率小于1,分别降低了0.5%和8.8%。从指数分解情况可以发现:全要素生产率的变化主要受技术变动的影响,除云南以外的TFP大于1的地区的techch值均大于1,TFP小于1的地区的techch值均小于1,表明技术进步是各地区软件业技术创新效率提升的主要手段;长江经济带软件业综合技术效率变化均值为1.029,技术变动均值为1.017,两个数值均接近1,说明各地区软件业整体发展较为均衡。

表2 长江经济带软件业全要素生产率及其分解情况

(二)软件业技术创新效率空间演化特征

为进一步了解长江经济带软件业技术创新效率的空间分异特征,借助ArcGIS10.2软件,运用自然断裂法分析2011年、2014年、2017年及2020年的软件业技术创新效率的空间分异情况,(1)限于篇幅,分析结果留存备索。从中可以发现:

2011年,长江经济带软件业技术创新效率整体较低,分异特征明显。长三角地区和中游城市群的软件业技术创新效率以中低水平为主,成渝经济带和上海的软件业技术创新效率值较高,但辐射范围较小,湖北与湖南、安徽交界处效率值最低。自西部大开发战略实施以来,成渝经济带水利、交通等基础设施建设取得突破性进展,给软件业创造了良好的发展环境。上海地处东部沿海,智力资源丰富、城市开放度较高,但在软件业技术创新效率方面龙头优势地位不明显,面向长三角地区辐射能力较弱,受金融危机负面影响较深。鄂湘、鄂皖边界位于中部地区,经济发展不平衡、不充分的问题十分突出,重视传统工业的发展思路一时难以转变,加上廉价的劳动力优势不可持续、资源要素供给紧缺等一系列问题,导致软件业技术创新效率处于较低水平。

2014年,长江经济带软件业技术创新效率显著提升,长三角地区软件业技术创新的高效率区和较高效率区个数增加,创新溢出效应辐射范围更广,中游城市群低效率区显著增加,西部地区效率值全部位于较高水平以上,呈现出由东、西部向内辐射的软件业发展格局。长三角地区凭借地理位置和区位优势,充分吸收外资和先进人才,软件业日益成熟完善。西部大开发战略的实施,加快了四川、重庆、贵州的产业数字化进程,使这些地区的信息产业飞速发展。湖北缺乏带动产业发展的大型龙头企业,创新成果转化率相对较低,人才结构性矛盾突出,在一定程度上制约了软件业技术创新效率的提升。

2017年,长江经济带软件业技术创新效率整体位于较低效率水平以上,重庆、贵州、云南等地效率值明显下滑,云南效率值降至最低水平,中部地区效率值上升,地区差异显著减小。“十三五”时期,云南面临着产业结构失衡、基础建设水平相对薄弱、高科技产品短缺、技术设备落后等不利局面,外部环境无法支撑软件业持续高效运作,软件业技术创新效率值下降。中部地区响应区域协同发展战略,接受东部地区部分产业转移,产业竞争力不断提高。

2020年,长江经济带软件业技术创新高效率区明显增多,西部地区软件业发展成效显著,重庆和湖北效率值较低,长三角地区的辐射作用明显,上海、江苏、浙江联合带动了安徽、江西软件业技术创新效率的提升。随着现代化产业体系不断完善,各区域之间的竞争愈加激烈。湖北缺乏核心技术,科技创新支撑不足,技术条件无法满足软件业发展的需求,技术创新进入规模报酬递减阶段。重庆作为老工业基地和国家现代制造业基地,对第三产业的重视程度不足,在一定程度上抑制了软件业的技术创新。

三、软件业技术创新效率的影响因素分析

为进一步探析长江经济带软件业技术创新效率差异的原因,借鉴相关研究[16],构建软件业技术创新效率影响因素指标体系(见表3)。

表3 长江经济带软件业技术创新效率影响因素指标

进行LR检验和Hausman检验,结果拒绝原假设,选择固定效应模型。为消除不同量纲对回归结果造成的影响,对所有数据进行Z-Score标准化、缩尾和取对数处理,以减少多重共线性及异方差的影响,创新产出指标取一年滞后期,模型设定如下:

Effit=α+β1lnGDPit+β2lnInoit-1+β3lnThirdit+β4Foreignit+β5Modernit+β6lnPeopleit+εit

(4)

式中,i表示地区;t为时间;Effit为各地区软件业技术创新效率值;α为常数项;εit为随机扰动项。具体估计结果见表4。

表4 长江经济带软件业技术创新效率影响因素分析结果

经济发展水平、科技创新水平、产业结构对软件业技术创新效率的影响不显著。产业结构对软件业技术创新效率的影响具有不确定性。研究期内,经济发展水平对软件业技术创新效率具有负向影响。一方面,完善信息技术服务能够显著推动经济增长,经济增长也能够增加信息技术服务的需求[17],但提升软件业技术创新效率,关键在于核心数字技术突破和软件自主研发,应着重培养和输入高技能人才。另一方面,经济发展对产业创新的促进作用具有一定的滞后性,地方对于软件业技术创新的重视程度和投入力度有待增强。科技创新的回归系数为0.005,未通过显著性检验。分地区来看,科技创新对长三角地区和成渝经济带软件业技术创新效率具有显著正向作用,对中游城市群未产生显著影响。长三角地区一直致力于新一代信息技术的创新和战略新兴产业发展建设,给技术创新效率提升提供了良好的外部条件。西部大开发战略实施以来,成渝地区一直致力于加快产业结构调整,发展科技教育,软件业发展迈入规模报酬递增阶段,技术创新效率显著提升。中部城市作为承接东、西部的纽带,人口规模与经济发展不协调,大量劳动力集聚第一产业,整体基础产业投资不足。长江经济带、中游城市群、成渝经济带产业结构系数为正。“十二五”以来,中、西部地区逐渐转移发展重心,第三产业比重逐年上升,培育打造高技术产业战略高地成为中部地区发展的重大战略目标。长三角地区第三产业已经进入创新引领发展新阶段,技术要素和人才资源丰富,软件业技术创新效率值却呈现下降态势,引发“资源诅咒”现象。

对外开放水平对长江经济带软件业技术创新效率具有显著正向影响,且存在空间差异,对成渝经济带具有显著正向影响,对长三角地区和中游城市群的正向促进作用不显著。对外开放程度受到经济基础、区位条件和产业结构等因素的影响[18]。成渝经济带居于内陆,对外开放存在诸多局限,应当加强对内、对外交流,加大智力、技术和人才引进工作力度,拓展国内外新兴市场。东、中部地区的对外开放已经达到一个较高的水平,技术创新效率提升更多依赖于核心技术突破及软件自主研发。

信息化水平、人口规模对长江经济带软件业技术创新效率具有显著负向影响。信息化水平对长三角地区和中游城市群软件业技术创新效率的影响显著,对成渝经济带的影响不显著。软件业作为技术密集型产业,吸引了大量资源,导致基于高技术的生产制造出现资源短缺或不足,制约了技术创新。人口规模对长江经济带与成渝经济带软件业技术创新效率具有显著负向影响,对长三角地区及中部城市群具有正向影响。一方面,对于空间规模领先的国家和地区,要重点提高经济、人口和社会治理能力[19],虽然成渝经济带国土空间规模优势明显,但软件业资源消耗水平较低,人口和资源优势得不到有效发挥。另一方面,人口规模通常与GDP规模相互协调[20],长三角地区和中游城市群经济发展增速明显高于成渝经济带,大量高技能人才更有意愿进入东部地区,致使成渝地区科技人才缺失,不利于软件业技术创新效率提升。

四、结论与政策建议

本文基于DEA-BCC模型,选取2011—2020年长江经济带软件与信息技术服务业相关数据测算技术创新效率,分析其时空演变特征及影响因素。结论如下:

第一,长江经济带软件业技术创新效率水平在研究期内呈现先升、后降、再升的螺旋式上升态势,区域差异逐渐缩小。其中,成渝经济带效率下降明显,中部城市群和长三角地区效率有所上升,中部城市群效率增长最为显著。国土空间结构布局和区域协同发展,实施高质量发展和战略新兴产业创新,是软件业技术创新效率上升的主要原因。中部地区承接东西部地区,积极响应周边地区产业发展政策,全方位扩大对内对外开放,不断引导传统产业转型升级和培育发展战略新兴产业。长江经济带软件业技术创新高效率地区不断增多,较低效率区逐渐较少,截至2020年年底,所有地区均处于中等效率水平以上。技术进步是软件业技术创新效率提升的主要原因。

第二,软件业技术创新高效率区和较高效率区主要集中在成渝经济带和长三角地区,以四川、贵州、上海为最,低效率区和较低效率区主要集中在中部城市群,以湖北、湖南为最,软件业技术创新效率在空间分布上具有明显的中间凹陷特征。2011—2020年,成渝经济带和长三角地区的较高效率区和高效率区逐年递增,中部城市群发展持续向好,各城市群不断集聚自身优势,并通过辐射效应带动周边产业结构调整和城市发展。现阶段,湖北处于发展转型关键期,需进一步加强科技创新和空间布局优化,不断推进创新湖北建设,打造地方重点特色产业集群。

第三,经济发展水平对软件业技术创新效率的影响不显著。科技创新水平对软件业技术创新效率有正向影响,且在长三角地区和成渝经济带较为显著。产业结构和人口密度对软件业技术创新效率的影响存在地区差异:产业结构对长三角地区软件业技术创新效率具有负向影响,对中游城市群具有正向影响;人口密度对成渝经济带软件业技术创新效率具有显著负向影响,对长三角地区和中游城市群存在正向促进作用。对外开放水平对软件业技术创新效率具有显著正向影响。信息化水平对软件业技术创新效率具有显著负向影响。

基于以上分析,得出以下政策启示:

第一,要大力推动长江经济带软件名城建设,发挥中心城市及地方产业集群的优势。要将上海作为长江经济带的“龙头”,继续深入贯彻实施西部大开发战略,形成由东、西部向中部城市群辐射的包络格局,促进各城市群之间要素资源流动和补给,实现资源有效配置。

第二,要构建新发展格局,实施创新驱动发展战略,加快前端核心技术开发进程。要致力于提升软件业科技投入效能,提升对内、对外开放水平,不断加强基础研究和原始创新,坚持核心技术创新与研发,为推动软件业高质量发展提供完备保障。

第三,要全方位推动区域协调发展,优化科技生产力布局,构建优势互补、高质量发展的长江经济带软件业创新发展格局。一方面,要注重构建和完善产业多样化结构,加快建设现代化产业体系,推动战略性新兴产业发展壮大;另一方面,要制定差异化软件业发展战略,统一协调区域内贸易规则和政策体系,促进各地区协同发展。