創(chuàng)新型省份建設績效評價及其影響因素分析

徐小陽，趙喜倉

（江蘇大學 財經(jīng)學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

創(chuàng)新型省份建設績效評價及其影響因素分析

徐小陽，趙喜倉

（江蘇大學 財經(jīng)學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

為彌補國內(nèi)使用兩階段DEA模型中第一階段非參數(shù)法和第二階段參數(shù)法之間的邏輯不一致所產(chǎn)生的缺陷，文章使用2008～2010年我國31個?。ㄖ陛犑校┑南嚓P數(shù)據(jù)，使用BCC模型分析了31?。ㄖ陛犑校┑膭?chuàng)新型省份建設的創(chuàng)新績效狀況，并分別使用TOBIT回歸模型和對稱修正最小二乘模型探討影響我國區(qū)域創(chuàng)新績效的環(huán)境因素。

DEA；BCC；TOBIT回歸模型；對稱修正最小二乘模型

0 引言

國內(nèi)學者對區(qū)域創(chuàng)新效率評價的研究方法可分為兩類：一類是參數(shù)方法，主要采用隨機前沿分析方法進行分析；另一類是非參數(shù)方法，主要是采用DEA分析法包括BC2、C2R、DEA-TOBIT等方法。國內(nèi)對區(qū)域創(chuàng)新效率的評價仍存在不足：第一，對影響區(qū)域創(chuàng)新效率的主要因素分析較少；第二，對使用DEA-TOBIT對影響因素進行分析時，主要使用TOBIT法進行分析，但由于TOBIT回歸分析假定殘差分布服從正態(tài)分布，而DEA分析法則是非參數(shù)分析法，兩者前后存在邏輯差異。為解決以上缺陷，本文采用BCC模型分析區(qū)域創(chuàng)新效率，并在此基礎上使用Powell(1986)提出的對稱修正最小二乘模型（STLS）探討影響我國區(qū)域創(chuàng)新效率的主要外在因素。

1 基于修正的兩階段DEA模型的建立

1.1 第一階段：數(shù)據(jù)包絡分析-BCC模型

數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)是一種可同時衡量多項投入、多項產(chǎn)出之決策單位(Decision Making Unit,DMU)相對效率的方法，其中最基本的模型為CCR模型，是由Charnes、Cooper和Rhodese在1978年將Farrell的概念加以推廣，并建立一般化的數(shù)學規(guī)劃模式，衡量在固定規(guī)模報酬下，使用分段線性規(guī)劃法計算各決策單位的相對效率。

其基本模型為：

2.2 第二階段：區(qū)域創(chuàng)新影響因素的TOBIT回歸法和對稱修正最小二乘模型

通過DEA模型得到的創(chuàng)新型省份建設的效率值，除受到其投入變量、產(chǎn)出變量的影響之外，還受到其他“外部”因素的影響，即諸如金融環(huán)境、教育與信息環(huán)境和文化環(huán)境等因素的影響。為測度對創(chuàng)新型省份建設績效的外部影響因素及其影響水平，可使用Coelli等人（1998）提出了“兩階段DEA法”。該方法分兩個階段：第1階段通過上述的DEA模型計算各決策單位的相對效率；第2階段，將相對效率值對各種外部因素進行回歸分析，從而判斷外部因素對相對效率值的影響水平。

2 變量定義與數(shù)據(jù)來源

2.1 投入產(chǎn)出變量的選取

創(chuàng)新型省份建設的投入主要包括創(chuàng)新人才投入和創(chuàng)新資金投入。創(chuàng)新人才投入是創(chuàng)新活動的關鍵環(huán)節(jié)。創(chuàng)新人才是指在企業(yè)、高校及科研機構從事創(chuàng)新活動的高質(zhì)量的腦力勞動者。創(chuàng)新資金投入主要指政府、企業(yè)、金融機構等部門對創(chuàng)新活動的經(jīng)費投入或支持，它是創(chuàng)新的重要前提和基礎。為此，本研究選取科學家工程師、萬人口科技活動人員等兩個指標來衡量包括政府、企業(yè)等全社會的創(chuàng)新人才。通過絕對指標與相對指標相結(jié)合的方式來衡量創(chuàng)新型省份建設的人才投入狀況，可比性比較強，且具有較高代表性。另一方面，本研究選用科技經(jīng)費支出額、全社會R&D經(jīng)費支出占GDP比重來反映創(chuàng)新資金投入。以上兩個指標分別從投入總量、投入強度兩個方面反映了創(chuàng)新資金的投入情況，較具代表性。

創(chuàng)新型省份建設必然體現(xiàn)在創(chuàng)新產(chǎn)出上，主要體現(xiàn)在物質(zhì)產(chǎn)出、知識創(chuàng)新產(chǎn)出等兩個方面。物質(zhì)產(chǎn)出指各產(chǎn)業(yè)對整個經(jīng)濟的物質(zhì)貢獻，主要體現(xiàn)在產(chǎn)值、出口額等幾個方面，而高技術產(chǎn)業(yè)在創(chuàng)新型省份建設的作用和地位十分重要，為此，本研究選取高新技術產(chǎn)業(yè)規(guī)模以上企業(yè)產(chǎn)值指標反映創(chuàng)新性的物質(zhì)產(chǎn)出。知識產(chǎn)出是科技創(chuàng)新直接產(chǎn)生的專利、文獻、新產(chǎn)品、標準等具有知識含量的成果。為此，本研究選取發(fā)明專利的受理量指標來反映創(chuàng)新性的知識產(chǎn)出。

根據(jù)以上分析，本研究構建了創(chuàng)新型省份建設績效的評價指標體系，如表1所示。

表1 創(chuàng)新型省份建設績效評價指標體系

2.2 影響因素的指標選取

創(chuàng)新型省份建設的影響因素指標主要是用以衡量創(chuàng)新外部環(huán)境因素。這一部分指標主要從該省金融環(huán)境、教育水平、信息環(huán)境、文化環(huán)境等四個方面進行評價。

金融環(huán)境對科技創(chuàng)新資金的籌措影響顯著，故本研究選取金融機構貸款余額作為金融環(huán)境的評價指標來反映全社會金融環(huán)境的優(yōu)劣程度。良好的教育、信息與文化環(huán)境，有利于創(chuàng)新活動的進行。教育水平反映了教育各層次的整體情況，體現(xiàn)了創(chuàng)新所需要人才的儲備情況，是科技人力資源投入的基礎。教育水平主要用每十萬人教育程度達到大專學歷以上人數(shù)指標來反映。信息環(huán)境是科技創(chuàng)新活動實施和技術擴散所依托的手段支持，是各種要素得以流動的重要媒介，主要用每萬人擁有國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)指標來反映。文化環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設具有支撐作用。觀念、制度和管理的創(chuàng)新都與文化創(chuàng)新密切相關。主要用每萬人擁有公共圖書館藏書量來衡量。為了去除異方差，本文對上述影響因素的相關數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理。

2.3 數(shù)據(jù)來源

由于從創(chuàng)新投入到創(chuàng)新的產(chǎn)出會有一定的遲滯，根據(jù)眾多文獻的做法，本研究將時滯定為2年，即投入指標采用的是2008年數(shù)據(jù)，產(chǎn)出指標采用的是2010年數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2009、2011年）、《中國高科技產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》（2009、2011年）及各省2009、2011年統(tǒng)計年鑒。

3 實證分析

3.1 DEA的BCC模型與各省份的創(chuàng)新績效評價

本文運用投入導向的BCC模型，采用DEAP2.1程序進行線性規(guī)劃模型的求解，最終得到各省創(chuàng)新型省份建設的相對效率水平和各省投入冗余率，如表2所示。其中，投入冗余率是根據(jù)生產(chǎn)前沿面的投影分析所得出的目標值和過剩值計算而得，其公式為：

由表2可以得到相關結(jié)論如下：

（1）不同地區(qū)的DEA綜合效率相差懸殊。東部地區(qū)的各省份的綜合效率相對較高，綜合效率平均值達到0.718；中部地區(qū)的各省份的綜合效率值比東部地區(qū)要低，但高于西部地區(qū)，綜合效率平均值為0.52；西部地區(qū)的各省份最低，其綜合效率平均值為0.46。在各地區(qū)的內(nèi)部進行比較，各省份綜合效率值的差距更為明顯：在東部地區(qū)，上海、江蘇、廣東的創(chuàng)新綜合效率值達到了DEA最優(yōu)（效率值為1），但是河北省綜合效率值僅為0.366，遠遠低于東部地區(qū)的平均值；在中部地區(qū)，湖南省的創(chuàng)新綜合效率值相對較高（效率值為0.640），而山西省的創(chuàng)新效率很低（效率值為0.339）；在西部地區(qū)，則相互之間的差距更大，重慶市的綜合效率值最高，達到0.774，而內(nèi)蒙古則最低，其創(chuàng)新綜合效率值僅為0.258。

表2 創(chuàng)新型省份建設績效DEA評價結(jié)果

（2）區(qū)域創(chuàng)新的綜合效率與其經(jīng)濟發(fā)展水平不一定呈正相關性。天津、浙江、福建、山東等發(fā)達地區(qū)的創(chuàng)新效率值并不高，遠低于上海、江蘇和廣東，甚至還低于一些西部省份。陜西和重慶等西部省市則創(chuàng)新效率值比較高，甚至還高于一些東部省份。重慶的綜合效率值較高可能是源于其直轄市的地位，能得到國家特殊的政策優(yōu)惠；陜西的創(chuàng)新綜合效率值高應該與其擁有較多的高校、軍工業(yè)發(fā)達有關。

3.2 創(chuàng)新型省份建設績效的影響因素分析

創(chuàng)新型省份建設績效的提高可通過調(diào)整投入、產(chǎn)出數(shù)量，從而使得綜合績效接近DEA最優(yōu)。但是，僅僅依靠投入、產(chǎn)出的調(diào)整所實現(xiàn)的綜合績效的提高，其效果往往是短期的。為此，需要從長遠考慮，通過確定影響創(chuàng)新型省份建設的重要外部影響因素來制定各省改革的方向。因此，我們對影響創(chuàng)新型省份建設的重要外部因素，使用TOBIT回歸模型和對稱修正最小二乘模型（STLS）分別進行分析，其結(jié)果如表3所示。

表3 影響創(chuàng)新型省份建設績效的外部因素：基于TOBIT回歸和STLS回歸結(jié)果

由表3可以看出，TOBIT回歸模型和對稱修正最小二乘模型（STLS）的實證結(jié)果有一定差異，但是由于對稱修正最小二乘模型假定的殘差分布的假設更弱，因此所得的結(jié)果更為穩(wěn)健可靠，下面以該模型所擬合的結(jié)果對創(chuàng)新型省份建設的外部影響因素進行經(jīng)濟分析：

（1）各省份所在的金融環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設的績效影響顯著。這說明加大對創(chuàng)新型省份建設的資金投入，能較大幅度地提高創(chuàng)新型省份建設的績效水平。這可能是因為創(chuàng)新型省份建設需要大量的資金進行技術創(chuàng)新、技術改造和發(fā)明專利的產(chǎn)業(yè)化。此外，由于技術創(chuàng)新的風險較大，也需要大量的風險投資。

（2）各省份的教育環(huán)境對創(chuàng)新型省份的績效影響不顯著。這說明學校的教育特別是大學教育與國內(nèi)的現(xiàn)實情況嚴重脫節(jié)，對創(chuàng)新型身份建設作用不大，甚至有一定的負面影響（其回歸系數(shù)值為負值）。

（3）各省份的信息環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設績效有一定影響。雖然信息環(huán)境變量的顯著型水平只在0.25的水平上顯著，但是其回歸系數(shù)值達到0.2042，這說明信息環(huán)境會對創(chuàng)新型省份建設有一定的促進作用。

（4）各省份的文化環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設的績效影響不顯著。這可能是由于各省的文化產(chǎn)業(yè)占其經(jīng)濟總量的比例很低，無法影響創(chuàng)新型省份建設的績效水平。還可能由于各省在進行創(chuàng)新型省份建設時過分注重其GDP的發(fā)展速度，而忽略了其發(fā)展的文化內(nèi)涵。

4 結(jié)論

本文采用2008年、2010年中國各省份投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，使用兩階段DEA模型測度中國各創(chuàng)新型省份建設的績效和影響因素。為彌補國內(nèi)使用兩階段DEA模型中第一階段非參數(shù)法和第二階段參數(shù)法之間的邏輯不一致所產(chǎn)生的缺陷，使用BCC模型分析了31?。ㄖ陛犑校┑膭?chuàng)新型省份建設的創(chuàng)新績效狀況，并使用對稱修正最小二乘模型探討影響我國區(qū)域創(chuàng)新績效的環(huán)境因素。研究表明：東部、中部、西部等不同地區(qū)的DEA綜合效率相差懸殊，區(qū)域創(chuàng)新的綜合效率與其經(jīng)濟發(fā)展水平不一定呈正相關性；各省份所在的金融環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設的績效影響顯著，信息環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設績效有一定影響，各省份的教育環(huán)境、文化環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設的績效影響不顯著。

為提高中國各地區(qū)創(chuàng)新型省份建設的績效水平，應做好以下幾點：①各地區(qū)應加大對創(chuàng)新型省份建設的金融支持，優(yōu)化其創(chuàng)新的金融環(huán)境；②各地區(qū)應應根據(jù)各地實際情況，改革各層次教育體系、內(nèi)容和培養(yǎng)方式，使得所培養(yǎng)的人才更具創(chuàng)新氣質(zhì)，更好地滿足創(chuàng)新型省份建設的需要；③東部地區(qū)的那些DEA綜合效率值較低的那些省份應采取各種措施，努力降低其投入冗余率，提高其各種資源的配置效率；④中西部地區(qū)那些DEA綜合效率值而創(chuàng)新投入少的省份，應加大其創(chuàng)新投入，而那些DEA綜合效率值低而創(chuàng)新投入少的中西部省份應提供各種政策優(yōu)惠，因地制宜，切實提高其創(chuàng)新型省份建設的績效水平。

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F204

A

1002-6487（2012）24-0070-03

國家社會科學基金重點項目（10ATJ003）；江蘇省教育廳重大項目（2010ZDAXM005）

徐小陽（1972-），男，江蘇宜興人，博士研究生，講師，研究方向：金融統(tǒng)計與管理。

趙喜倉（1965-），男，陜西澄城人，教授，博士生導師，研究方向：科技管理與金融統(tǒng)計。

（責任編輯/亦 民）