基于產出的我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率及環(huán)境評價

師　萍, 王郁蓉, 史有軍

(西北大學 經濟管理學院， 陜西 西安 710127)

基于產出的我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率及環(huán)境評價

師萍, 王郁蓉, 史有軍

(西北大學 經濟管理學院， 陜西 西安 710127)

摘要:以發(fā)明專利授權量和技術市場成交額為產出變量，采用隨機前沿分析模型對我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率進行評價，結果顯示：發(fā)明專利授權量產出效率偏低，研發(fā)創(chuàng)新成果的市場化水平不高，兩種產出的環(huán)境因素致使增長動力不足；發(fā)明專利授權量的增長以研發(fā)經費推動，技術市場成交額的增長以研發(fā)人員推動；我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新主體是要素驅動型；省際和區(qū)際之間的效率差距仍然存在。

關鍵詞:區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率；隨機前沿模型；創(chuàng)新環(huán)境改善

中國作為最大的發(fā)展中國家，其科技創(chuàng)新的人力資源和財力資源不足，不同區(qū)域間社會經濟發(fā)展水平差異較大，必須從區(qū)域層面考察研發(fā)創(chuàng)新的效率問題。

國外學者對不同國家的創(chuàng)新模式及績效進行了考察[1-4]。國內學者對區(qū)域創(chuàng)新效率的研究，多采用數據包絡分析(Data Envelopment Analysis, DEA)，隨機前沿分析模型(Stochastic Frontier Approach, SFA)[5]，把外生的創(chuàng)新環(huán)境要素引入內生增長模型等[6]。在創(chuàng)新產出指標的選擇上，主要使用發(fā)明專利申請量(受理量)、授權量和新產品銷售收入作為產出變量?，F有研究一般針對某一年的創(chuàng)新績效進行分析，對創(chuàng)新的時滯效應(創(chuàng)新投入到創(chuàng)新產出之間存在著時間滯后)考慮不足。

本文考慮創(chuàng)新時滯效應，以發(fā)明專利授權量和技術市場成交額為產出變量，采用SFA模型評價我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率，并從外商直接投資(Foreign Direct Investment, FDI)、人力資本及其結構等環(huán)境因素進行分析。

1隨機前沿分析模型

yit=f(xit;β)exp(vit-uit)。

其中yit為第i個個體t期的產出，f()為生產前沿面，xit為第i個個體t期投入，β為待估計參數。誤差項由兩個部分組成，為復合結構:第一部分vit是第i個體第t期的隨機誤差，服從正態(tài)分布；第二部分uit≥0，為第i個體第t期的技術非效率項，服從非負截尾正態(tài)分布[9]，且有

uit=exp[-η(t-T)]ui。

其中，η為待估計參數，T為最大時期序號。

exp(-uit)。

mit=δ0+δzit。

其中，δ0表示常數項，zit表示影響技術非效率的各個因素，δ表示影響因素系數向量。系數為負值，說明該影響因素對技術效率有正影響；反之，具有負影響。

框架結構中相關的商業(yè)目的和目標之間的關系十分清晰可見，例如要加強房地產企業(yè)的事件參與，就要結合相關的流量獲取和用戶作為確保企業(yè)積極參與相關的線上主題活動，要實現這些目標，還需要相關營銷人員和分析技術人員做大量的工作。

為檢驗復合擾動項中技術非效率項所占比重，可以設定方差參數

用γ=0表征實際產出與最大產出之間的差距。如果分析來自于不可控的純隨機因素影響，可以直接用普通最小二乘法，沒有必要使用SFA方法。

2模型構建及數據處理

將中國大陸分為東、中、西3個區(qū)域。東部區(qū)域包括北京、上海、天津、山東、遼寧、廣東、河北、浙江、江蘇、福建、海南11個省份；中部區(qū)域包括湖北、河南、山西、湖南、吉林、安徽、黑龍江、江西8個省份；西部區(qū)域包括四川、陜西、甘肅、云南、青海、寧夏、新疆、廣西、貴州、內蒙古10個省份(重慶納入四川省，由于西藏統計數據不全，故分析中略去)。所有基礎數據來源于《中國統計年鑒》(1998-2012)和《中國科技統計年鑒》(1998-2012)。

運用對數型柯布-道格拉斯生產函數，建立隨機前沿模型

lnyit=β0+β1lnLit+β2lnKit+

vit-uit;

mit=δ0+δ1Iit+δ2Hit+δ3Pit+

δ4Jit+δ5Sit+δ6Cit。

其中，β0和δ0為常數，β1、β2、δ1、…、δ6均為系數，其他變量及數據處理如下。

(1) yit為i省份t期的研發(fā)創(chuàng)新產出。用i省份t期的發(fā)明專利授權量和技術市場成交額表示。由于研發(fā)投入與其成果獲得專利授權及創(chuàng)新成果的經濟產出之間具有時滯性，對以發(fā)明專利授權量為產出的模型予以3年的時滯進行考察，以滯后2年的技術市場成交額來表示創(chuàng)新的經濟產出，按照1998年的可比價格折算，計算我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率。

(2) Lit為i省第t期的研發(fā)人力資源投入，用研發(fā)人員全時當量來表示。

(3) Kit為i省第t期的研發(fā)財力物質投入，用研發(fā)資本存量額來表示。采用永續(xù)盤存法核算研發(fā)資本額的存量[11]，公式為

Kit=(1-θ)Ki(t-1)+Rit。

其中:Kit和Ki (t-1)分別為第i省t期和第t-1期的研發(fā)資本存量額;θ是折舊率，取θ=15%[11];Rit為i省第t期實際研發(fā)經費支出額?？紤]物價變動因素，用研發(fā)支出價格指數[12]，以1998年為基期，對各樣本實際的研發(fā)經費支出額進行平減，來核算該樣本基期的研發(fā)資本存量額，公式為

其中：Ki0為該樣本基期的研發(fā)資本存量額；Ri0為該樣本基期的實際研發(fā)經費支出額；g是考察期內該樣本實際的研發(fā)經費支出額的平均增長率，數據計算結果為g=25%。據此，可計算出樣本各期的研發(fā)資本存量額。

(4) Iit是樣本中i省第t期的FDI與當年該樣本GDP的比值，從整體上反映各樣本吸收FDI的相對規(guī)模。在計算FDI時，為保持統計口徑一致，用實際利用的FDI來計算(用外幣表示的FDI，按央行公布的當年人民幣平均匯率換算成人民幣計算)。所有數據均按照1998年可比價格進行折算，以保持可比性。

(5) Hit為樣本i省第t期人力資本存量數，使用

Hit=hitLit

來計算人力資本存量數[13]。Lit表示樣本i省第t期的從業(yè)人員數；hit表示樣本i省第t期的居民平均教育年限數(以6歲及以上人口為統計口徑度量，將樣本的居民受教育年限分為5種類型：碩士及以上、本科及大專、高中、初中、小學，且把這5種類型的平均累計受教育年限，分別界定為19年、16年、12年、9年、6年)。某樣本區(qū)域的居民平均受教育年限hit的計算公式為

hit=6Pit+9Jit+12Sit+

16Cit+19Bit。

其中，Pit, Jit, Sit, Cit，Bit分別表示i樣本區(qū)域第t期小學、初中、高中、本科及大專、碩士及以上教育程度居民占該樣本區(qū)域6歲及以上人口的比重。

3實證結果及分析

采用發(fā)明專利授權量和技術市場成交額作為被解釋變量，利用Frontier4.1軟件，對這兩組被解釋變量進行實證分析，結果如表1所示。

表1　兩種研發(fā)創(chuàng)新產出的SFA估計結果比較

注1：組合誤差包括無效率項及隨機誤差項兩部分；( )內是t檢驗值；***、**、*分別表示顯著性水平是1%、5%、10%。

表1顯示，以兩種創(chuàng)新產出分別為被解釋變量的模型中，γ值均大于0.5，LR檢驗均在1%水平下顯著，表明基于區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新面板數據適用于SFA分析。

(1) 從研發(fā)創(chuàng)新投入要素產出的彈性看，發(fā)明專利授權量和技術市場成交額兩種創(chuàng)新產出差別明顯。從發(fā)明專利授權量產出看，研發(fā)人員和研發(fā)經費投入的產出彈性為0.074、0.738，表示研發(fā)人員的投入每增長1%，該樣本區(qū)域的發(fā)明專利授權量會增長0.074%；研發(fā)經費投入每增長1%，該樣本區(qū)域的發(fā)明專利授權量會增長0.738%；研發(fā)活動的產出彈性，要遠遠大于研發(fā)人員的產出彈性。這還說明我國發(fā)明專利授權量的產出是靠研發(fā)經費的投入推動的，屬于資本密集型。然而，從技術市場成交額產出來看，恰恰相反，研發(fā)人員和研發(fā)投入的產出彈性是0.780、0.160。這說明研發(fā)人員的投入每增長1%，發(fā)明專利授權量會增長0.780%；研發(fā)經費的投入每增長1%，發(fā)明專利授權量會增長0.160%，表示研發(fā)經費的產出彈性，要遠遠小于研發(fā)人員產出彈性。這說明我國技術市場成交額的產出，是靠研發(fā)人員投入推動的，屬于勞動密集型。發(fā)明專利授權量和技術市場成交額兩種創(chuàng)新產出的增長動力不同，發(fā)明專利授權量增長以研發(fā)經費推動為主，而技術市場成交額增長以研發(fā)人員推動為主。

(2) 從區(qū)域研發(fā)活動規(guī)模效應來看，發(fā)明專利授權量和技術市場成交額這兩種產出變量的研發(fā)人員與研發(fā)經費的產出彈性之和分別是0.812和0.940，它們均小于1。表明我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新活動仍不具有規(guī)模效應的特征。

(3) 從各區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新活動效率的影響因素來看，FDI能顯著促進我國研發(fā)創(chuàng)新效率的改善。FDI每增長1%，研發(fā)創(chuàng)新效率將增長1%～2%。

(4) 我國的人力資本作為一個整體，對研發(fā)創(chuàng)新效率的促進作用還比較小，但接受過大專及以上教育的人力資本，對區(qū)域創(chuàng)新效率的改善有著明顯的促進作用。從數據看，接受過大專及以上教育的人力資本在分析期內每增長1%，以發(fā)明專利授權量、技術市場成交額表示產出的研發(fā)創(chuàng)新效率會增長9.2%、17%。

以發(fā)明專利授權量為產出的區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率，分析結果如表2。

表2　區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率(以發(fā)明專利授權量為產出)

表2顯示，從以發(fā)明專利授權量為產出的效率測算結果看，1998-2012年間，我國的區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率整體上還比較低，計算結果是平均效率為0.464。這表示，如果我國不增加研發(fā)資源投入，但各區(qū)域努力提高研發(fā)創(chuàng)新效率，在現有的生產技術條件下，我國總發(fā)明專利授權量還可以在現有基礎上再提高53.6%。這說明我國當前雖然加大了對研發(fā)創(chuàng)新投入的支持力度，但這些資源的投入并沒有充分、有效地轉化為創(chuàng)新產出。從樣本的區(qū)域劃分看，東部的北京、山東、海南等省區(qū)創(chuàng)新效率較高，而處于西部地區(qū)的甘肅、青海創(chuàng)新效率仍然偏低。省際和區(qū)際之間的創(chuàng)新效率差距仍然存在。在現有生產技術條件下，我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新的產出效率還有很大的提升空間。

以技術市場成交額為產出的區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率，結果如表3。

表3　區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率(以技術市場成交額為產出)

表3顯示，以技術市場成交額為產出，所測算的產出效率看，1998-2012年間，我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新平均效率是0.296(無效率因素0.704)。這表明，如果我國不增加研發(fā)資源投入，各區(qū)域同時努力提升研發(fā)的創(chuàng)新效率，在現有生產技術條件下，我國總體的技術市場成交額可以在現有基礎上再提高70.4%。從區(qū)域分析樣本看，呈現出東高、西低的現象，各省區(qū)之間的差距非常明顯。北京是0.848、山東是0.790，而平均效率最低的是貴州省，為0.056。這也許是因為東部各省份在GDP水平、基礎設施、人力資源等方面的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)勢，使其技術市場化程度明顯高于我國的西部地區(qū)各省份。

以技術市場成交額為研發(fā)創(chuàng)新產出所代表的全國整體平均效率值(0.296)，低于以專利申請授權量為研發(fā)創(chuàng)新產出所代表的全國整體平均效率值(0.464)。這說明在區(qū)域創(chuàng)新過程中，我國整體的研發(fā)創(chuàng)新成果的市場化水平還比較低。

4結語

利用SFA模型，以發(fā)明專利授權數量、技術市場成交額為產出變量，對我國區(qū)域的研發(fā)創(chuàng)新效率進行分析。結果表明，我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新的效率總體比較低，區(qū)域之間的研發(fā)創(chuàng)新效率差距仍然較大；研發(fā)創(chuàng)新成果的市場化程度有較多的無效率因素；研發(fā)創(chuàng)新成果的市場化水平還比較低；發(fā)明專利授權量、技術市場成交額這兩種創(chuàng)新產出的增長動力不同，發(fā)明專利授權量增長以研發(fā)經費的投入推動為主，而技術市場成交額的增長以研發(fā)人員的增加為動力；我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新活動總體上不具有規(guī)模效應的特征。

我國研發(fā)創(chuàng)新人力資源和財力資源總量有限，提高區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新的效率，需要進一步優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新資源配置；重視FDI對區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新的促進作用，繼續(xù)積極吸引FDI；要加大教育資源投入，特別要重視高等教育發(fā)展，讓更多的人完成大學、研究生教育階段學習，改善人力資本結構；同時要繼續(xù)改善區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，吸引創(chuàng)新人才，提升創(chuàng)新成果的市場化水平，才能大大提升我國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新的環(huán)境條件，提高整體創(chuàng)新能力和水平。

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[責任編輯:楊洵]

Regional R&D innovation efficiency and environmental assessment in China based on the output

SHI Ping,WANG Yyurong,SHI Youjun

(School of Economics and Management, Northwest University, Xi’an 710127, China)

Abstract:The regional research and development(R&D) innovation efficiency in China is evaluated by using the amount of invention patent grant and technology market turnover as the output variables in the stochastic frontier model. It is found that the amount of invention patent grant output efficiency is low, and the market turnover level of R&D innovation achievements is also low. The environmental factors of the two outputs are the causes of insufficient growth momentums. But the two growth momentums are different. The amount of invention patents is promoted mainly by R&D funds and the technology market turnover by R&D personnel. Regional innovation China is still factor-driving. There are still efficiencies gaps between provinces and districts.

Keywords:regional R&D innovation efficiency, stochastic frontier approach model, innovation environment to improve

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2016.01.024

收稿日期：2015-10-28

基金項目：國家自然科學基金資助項目(71273209)

作者簡介：師萍(1949-)，女，博士，教授，從事技術經濟與管理、財務管理研究。E-mail:pshi@nwu.edu.cn 王郁蓉(1978-)，女，博士研究生，研究方向為技術經濟與管理。E-mail:wangyurong1234@126.com

中圖分類號：F204

文獻標識碼：A

文章編號：2095-6533(2016)01-0116-06