我國區(qū)域研發(fā)效率及其影響因素研究

姜彩樓，查　穎

（1.南京信息工程大學(xué) 中國制造業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京 210044；2.南京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京 210093）

●區(qū)域發(fā)展

我國區(qū)域研發(fā)效率及其影響因素研究

姜彩樓1，2，查穎1

（1.南京信息工程大學(xué) 中國制造業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京 210044；2.南京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京 210093）

文章基于創(chuàng)新價(jià)值鏈對(duì)研發(fā)活動(dòng)進(jìn)行劃分，并采用隨機(jī)前沿函數(shù)測(cè)算了我國29個(gè)省級(jí)單位的區(qū)域研發(fā)效率。結(jié)果表明：三個(gè)階段研發(fā)效率均呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)，其中知識(shí)創(chuàng)新效率最高，發(fā)明型專利的研發(fā)效率最低，反映出我國優(yōu)質(zhì)資源長(zhǎng)期向基礎(chǔ)研究領(lǐng)域傾斜，而對(duì)研發(fā)的市場(chǎng)化重視不夠。在空間跨度上，我國區(qū)域研發(fā)效率呈現(xiàn)東部、中部和西部地區(qū)遞減的趨勢(shì)。我國應(yīng)該完善產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化機(jī)制，加大高素質(zhì)人才培養(yǎng)，為研發(fā)活動(dòng)創(chuàng)造良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

研發(fā)效率；三階段產(chǎn)出；隨機(jī)前沿函數(shù)；環(huán)境變量

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.06.011

一、引　言

隨著創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的實(shí)施，我國研發(fā)規(guī)模呈逐年遞增趨勢(shì)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國2013年研發(fā)投入高達(dá)17 813億元，專利授權(quán)數(shù)量達(dá)122.84萬件，發(fā)表三大檢索期刊論文331 395篇，在世界科技領(lǐng)域中占據(jù)舉足輕重的地位。然而，由于我國研發(fā)活動(dòng)具有典型的政府推動(dòng)特征，各研發(fā)環(huán)節(jié)之間往往缺乏有效連接和轉(zhuǎn)化機(jī)制，導(dǎo)致我國研發(fā)投入整體效率偏低。在此背景下，對(duì)我國區(qū)域研發(fā)效率差異及其影響因素進(jìn)行研究，具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

現(xiàn)有研究主要采用參數(shù)法和非參數(shù)法測(cè)度研發(fā)效率。非參數(shù)法以Chames等（1978）［1］的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法為代表，該方法采用數(shù)學(xué)規(guī)劃法，無須建立變量之間的嚴(yán)格函數(shù)關(guān)系，在多投入多產(chǎn)出的效率度量上具有優(yōu)勢(shì)，其不足之處在于不考慮測(cè)量誤差的存在。參數(shù)方法以Aigner等（1977）［2］和Battese （1977）［3］等提出的隨機(jī)前沿方法（Stochastic Frontier Approach，SFA）為代表，該方法盡管受到特定函數(shù)形式的限制，但是能夠基于投入或產(chǎn)出最優(yōu)的生產(chǎn)函數(shù)來構(gòu)造生產(chǎn)前沿面，并對(duì)生產(chǎn)過程的實(shí)際值和最優(yōu)值進(jìn)行比較以獲得數(shù)據(jù)，在分析效率變動(dòng)及其來源時(shí)具有優(yōu)勢(shì)。

在測(cè)度指標(biāo)上，現(xiàn)有研究多將研發(fā)活動(dòng)視為“黑箱”，根據(jù)研究需要設(shè)定投入和產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)主要采用研發(fā)人力資本投入和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，產(chǎn)出指標(biāo)主要采用新產(chǎn)品產(chǎn)值（Jefferson，2006；于長(zhǎng)宏、白辰，2013）［4-5］或?qū)＠a(chǎn)出（沈能，2013；李政、楊思瑩，2014）［6-7］，其優(yōu)勢(shì)在于指標(biāo)屬性比較明確，能夠反映產(chǎn)品創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的特征。為了測(cè)度研發(fā)單元的綜合效率，研究者開始將期刊論文、專利和新產(chǎn)品產(chǎn)值等指標(biāo)聯(lián)合起來構(gòu)建綜合產(chǎn)出指標(biāo)（陳凱華、汪壽陽，2014；鄒文杰，2015）［8-9］。余泳澤等（2014）［10］將研發(fā)活動(dòng)分解為知識(shí)創(chuàng)新、專利創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新三個(gè)階段，通過對(duì)各個(gè)階段的研發(fā)效率進(jìn)行測(cè)度，發(fā)現(xiàn)區(qū)域研發(fā)效率的不足并提出改善路徑。

本文將借鑒創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，在對(duì)研發(fā)活動(dòng)進(jìn)行分解的基礎(chǔ)上，采用隨機(jī)前沿法研究不同階段的效率及影響因素，從中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的規(guī)律并提出建議。

二、模型與數(shù)據(jù)

隨機(jī)前沿分析的基本思路是根據(jù)一組變量構(gòu)造投入產(chǎn)出的最佳效率前沿，通過比較樣本與最佳效率前沿的距離，測(cè)定每個(gè)樣本的相對(duì)效率。隨機(jī)前沿分析最大的特點(diǎn)是把模型的誤差項(xiàng)分解為隨機(jī)誤差和技術(shù)無效率項(xiàng)，通過測(cè)量技術(shù)無效率項(xiàng)來確定效率的大小。

在創(chuàng)新價(jià)值鏈上，研發(fā)活動(dòng)可以分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展三個(gè)階段，分別對(duì)應(yīng)最初階段（知識(shí)創(chuàng)新）、中間階段（技術(shù)創(chuàng)新）和最終階段（產(chǎn)品創(chuàng)新）［10］，產(chǎn)出成果分別為科技論文和專著等知識(shí)成果、專利等技術(shù)成果以及新產(chǎn)品等產(chǎn)品創(chuàng)新成果。建立回歸方程：

最初產(chǎn)出方程：

中間產(chǎn)出方程：

最終產(chǎn)出方程：

方程（1）、（2）和（3）中的νi表示影響研發(fā)產(chǎn)出的隨機(jī)因素，服從正態(tài)分布N（0，），μi代表非負(fù)的技術(shù)非效率項(xiàng)，服從非負(fù)的半正態(tài)分布N（+（0，）。

引入技術(shù)非效率項(xiàng)μi，考慮環(huán)境變量的影響，構(gòu)建技術(shù)非效率的影響因素模型：

考慮到不同研發(fā)階段的特征，除了常規(guī)的經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入以外，我們還分別將第一階段的論文產(chǎn)出增加為第二階段的要素投入，將第二階段的專利產(chǎn)出增加為第三階段的要素投入。對(duì)于各個(gè)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)口徑，我們參照Guan和Liu（2005）［11］的研究，學(xué)術(shù)論文為各區(qū)域產(chǎn)出的SCI、EI和ISTP檢索論文總量，專利產(chǎn)出為發(fā)明型專利申請(qǐng)數(shù)，新產(chǎn)品產(chǎn)出為新產(chǎn)品產(chǎn)值。此外，研發(fā)過程無疑會(huì)受到環(huán)境變量的影響，這里主要考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、研發(fā)環(huán)境、政府支持力度和外資投入水平的影響，分別用GDP、大學(xué)生在校人數(shù)、政府支持力度和外資投入水平來表示。各變量的定義見表1。

表1　研究變量的定義

在樣本選擇上，由于西藏部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，重慶市的數(shù)據(jù)合并到四川省，故研究樣本為29個(gè)省級(jí)單位。本研究的數(shù)據(jù)全部來源于2002-2014年的《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》?？紤]到研發(fā)活動(dòng)的滯后效應(yīng)，我們對(duì)所有投入指標(biāo)與環(huán)境變量做了滯后1期處理。

三、實(shí)證結(jié)果分析

本文利用隨機(jī)前沿方法對(duì)研發(fā)活動(dòng)中的最初產(chǎn)出、中間產(chǎn)出和最終產(chǎn)出方程中的效率進(jìn)行了估計(jì)，并考慮了環(huán)境因素的影響。表2給出了估計(jì)結(jié)果，γ值和似然比顯示隨機(jī)前沿模型估計(jì)結(jié)果是合理的。

表2　隨機(jī)前沿分析結(jié)果

在技術(shù)非效率方程中，GDP總量在最初方程和最終方程中系數(shù)均顯著為負(fù)，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于促進(jìn)知識(shí)創(chuàng)新效率提升，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展也容易催生產(chǎn)品創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，提高產(chǎn)品創(chuàng)新效率。在校大學(xué)生數(shù)量反映了區(qū)域內(nèi)高素質(zhì)勞動(dòng)力的數(shù)量，檢驗(yàn)結(jié)果顯示其對(duì)區(qū)域內(nèi)最初產(chǎn)出與中間產(chǎn)出均呈現(xiàn)出顯著的正向影響，說明高素質(zhì)人才儲(chǔ)備對(duì)知識(shí)創(chuàng)新和專利創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用。

政府投入對(duì)最初方程與中間方程產(chǎn)生了顯著的負(fù)向作用，而在最終產(chǎn)出方程中沒有通過顯著性檢驗(yàn)。這說明政府投入盡管對(duì)知識(shí)創(chuàng)新和專利創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，但是由于脫離產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)踐，難以對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)作用。Goolsbee（1998）則認(rèn)為研發(fā)經(jīng)費(fèi)中科研人員薪酬是支出的主要部分，政府投入在很大程度上激發(fā)了研發(fā)人員工作熱情［12］，難以在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中產(chǎn)生效益。

外資投入與知識(shí)產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，而與最終產(chǎn)出呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。這是由于在我國對(duì)外開放格局中，創(chuàng)新效率高的區(qū)域更容易吸引外資，而外資企業(yè)能夠憑借其領(lǐng)先的核心技術(shù)對(duì)該地區(qū)新產(chǎn)品產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，從而抑制本區(qū)域產(chǎn)品創(chuàng)新（王先林，2008）［13］。

通過隨機(jī)前沿函數(shù)，可以核算出各省級(jí)單元的效率變化。圖1表明，研發(fā)活動(dòng)三個(gè)階段的研發(fā)效率值均呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)，顯示出我國研發(fā)活動(dòng)整體效率有了很大的提升。其中，又以最初產(chǎn)出效率最高，反映出在我國政府的長(zhǎng)期支持下，基礎(chǔ)研發(fā)不僅形成了巨大規(guī)模，投入產(chǎn)出效率也在逐年改善。發(fā)明型專利是科技活動(dòng)中最具競(jìng)爭(zhēng)力的指標(biāo)，但其投入產(chǎn)出效率卻相對(duì)較低，這主要是由于我國研發(fā)領(lǐng)域長(zhǎng)期重視數(shù)量考核，而忽視研發(fā)質(zhì)量，導(dǎo)致發(fā)明型專利產(chǎn)出效率偏低。

圖1　2002-2013年中國平均研發(fā)效率變化趨勢(shì)

新產(chǎn)品產(chǎn)出效率較低，這主要是由于供給推動(dòng)的大規(guī)模研發(fā)效率整體偏低、產(chǎn)學(xué)研結(jié)合力度不夠造成的。楚天驕等（2008）認(rèn)為我國普遍存在研發(fā)成果轉(zhuǎn)化能力不高、利用不充分的現(xiàn)象，調(diào)查結(jié)果顯示42%的研發(fā)成果轉(zhuǎn)化率在20%以下，僅有17%的研發(fā)成果轉(zhuǎn)化率高于25%［14］。從整體結(jié)果來看，中國研發(fā)活動(dòng)的無效率現(xiàn)象仍然較為普遍，還有較大的改善空間。

表3給出了通過方程模型（1）-（3）核算出的各省級(jí)單元研發(fā)效率值?？梢钥闯?，中國區(qū)域研發(fā)效率在各省級(jí)單元之間的分布很不均衡，存在較大的空間差異，總體呈現(xiàn)出東高西低的分布特征。

表3　2002-2013年各地區(qū)產(chǎn)出效率值

從區(qū)域?qū)用嫔峡?，東部地區(qū)三個(gè)階段的效率值明顯高于中西部地區(qū)，其中，江蘇和浙江三個(gè)階段的研發(fā)效率值均處于領(lǐng)先地位，在0.9以上。我們認(rèn)為，這主要是由于這些地區(qū)處于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前沿，聚集了較多高質(zhì)量的研發(fā)資源。其次，這些地區(qū)擁有較高質(zhì)量的制度環(huán)境，產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化率高，保證了整體研發(fā)效率。值得注意的是，盡管北京、上海、福建和天津等地的最初產(chǎn)出效率和最終產(chǎn)出效率較高，但是中間產(chǎn)出效率較低。對(duì)于北京和上海來說，我們認(rèn)為一方面是由于研發(fā)人力成本過高（靖學(xué)青，2010）［15］，另一方面是由于研發(fā)資源過度集中帶來了“擁擠的外部性”，不同研發(fā)機(jī)構(gòu)可能會(huì)對(duì)同一類型的項(xiàng)目進(jìn)行研發(fā)，降低了研發(fā)效率。對(duì)于天津和福建來說，外向型經(jīng)濟(jì)的集中造成了這些地區(qū)面向市場(chǎng)的產(chǎn)品創(chuàng)新效率較高，而面向核心技術(shù)的發(fā)明型專利創(chuàng)新效率相對(duì)較弱，造成了這些地區(qū)中間階段創(chuàng)新效率較低的現(xiàn)象。

由于中西部地區(qū)在研發(fā)資源集聚和產(chǎn)業(yè)集聚上都處于不利地位，這些地區(qū)既缺乏來自技術(shù)層面的供給驅(qū)動(dòng)，也缺乏來自產(chǎn)業(yè)層面的需求拉動(dòng)，整體研發(fā)效率普遍偏低。盡管部分地區(qū)最初階段研發(fā)效率相對(duì)較高，但是中間階段和最終階段的產(chǎn)出效率仍然較低。例如湖南、河南、黑龍江、陜西等地，這類地區(qū)高等教育發(fā)達(dá)、科研機(jī)構(gòu)密集，最初階段的研發(fā)效率相對(duì)較高，但是由于市場(chǎng)體系不健全，產(chǎn)業(yè)發(fā)展不活躍，中間產(chǎn)出和最終產(chǎn)出效率仍然處于較低水平。

四、結(jié)論與建議

本研究將研發(fā)活動(dòng)分為三個(gè)階段，運(yùn)用隨機(jī)前沿方法對(duì)我國區(qū)域研發(fā)效率進(jìn)行了測(cè)算，并研究了環(huán)境因素的影響。研究結(jié)果表明，地區(qū)GDP、在校大學(xué)生數(shù)量和政府支持力度對(duì)不同階段的研發(fā)效率產(chǎn)生了顯著的正向促進(jìn)作用。我國區(qū)域研發(fā)效率總體上呈現(xiàn)“前低后高”的趨勢(shì)，處于不斷上升之中，還存在一定的改善空間。在空間維度上，我國區(qū)域研發(fā)效率整體上呈現(xiàn)東、中、西部遞減的特征。根據(jù)研究，本文提出如下建議：

（1）完善產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化機(jī)制，協(xié)調(diào)好基礎(chǔ)研究、專利創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系。近年來，我國基礎(chǔ)研究規(guī)模和效率都取得長(zhǎng)足進(jìn)展，但是對(duì)立足于產(chǎn)業(yè)需求的專利創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新重視程度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要從機(jī)制上進(jìn)一步完善和強(qiáng)化，提升創(chuàng)新價(jià)值鏈整體競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）改善區(qū)域研發(fā)環(huán)境，營造良好的區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)。理順區(qū)域經(jīng)濟(jì)和區(qū)域研發(fā)之間的關(guān)系，充分挖掘區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域研發(fā)的供給側(cè)和需求側(cè)動(dòng)力。在科技資源配置上，加強(qiáng)高校和研究機(jī)構(gòu)的對(duì)接，加強(qiáng)科技人才培養(yǎng)，為區(qū)域研發(fā)提供人才保障。利用區(qū)位優(yōu)勢(shì)集聚外資研發(fā)機(jī)構(gòu)，通過交流和學(xué)習(xí)等多種途徑提高研發(fā)能力，促進(jìn)創(chuàng)新集群形成［16］。

（3）制定差異化的科技創(chuàng)新政策，提高研發(fā)激勵(lì)水平。長(zhǎng)期以來，我國科技創(chuàng)新政策較為籠統(tǒng)，對(duì)處于不同研發(fā)階段和不同空間的研發(fā)活動(dòng)差異性缺乏重視，難以進(jìn)行有效激勵(lì)。相關(guān)部門要在進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，制定差異化政策，提高對(duì)研發(fā)活動(dòng)的激勵(lì)效率。

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［責(zé)任編輯：張兵］

Research on RegionalR&D Efficiency and Influencing Factors in China

JIANG Cai-lou1，2，ZHA Ying1
（1.China Manufacturing Institute，Nanjing University of Information Science&Technology，Nanjing 210044，China；2.School of Economics，Nanjing University，Nanjing 210093，China）

The R&D efficiency of 29 provincial-level administrative areas in China has been evaluated by using stochastic frontier function based on the partition of R&D activity.The results indicate that the R&D efficiency at three stages improved. The knowledge innovation efficiency keeps the most efficient one，and the least efficient one is invention patents.These results demonstrate that China’s high-quality resources have been tilting to the basic research in a long time，and the marketization of R&D activity has been ignored for a long time.From the spatial views，regional R&D efficiency presents a decreasing trend from eastern，central to western regions.A better university-industry mechanism should be built to increase the high-quality personnel training，as well as to create a good economic environment for R&D activities.

R&D efficiency；three stages output；stochastic frontier function；environment variables

F061.5；F061.3

A

1007-5097（2016）06-0068-04

2015-08-02

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目（14YJC630051）；中國博士后基金項(xiàng)目（2015M581759）；江蘇省博士后基金項(xiàng)目（1501141C）

姜彩樓（1977-），男，江蘇東海人，副教授，管理學(xué)博士，研究方向：技術(shù)創(chuàng)新與管理；

查穎（1991-），女，江蘇揚(yáng)州人，碩士研究生，研究方向：技術(shù)創(chuàng)新與管理。