中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率研究

一 問題提出及文獻(xiàn)綜述

2015年12月，李克強(qiáng)總理在《政府工作報(bào)告》中首次提出要“增加研發(fā)投入，提高全要素生產(chǎn)率”。全要素生產(chǎn)率的主要推動(dòng)力是技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新。專利作為發(fā)明人利用其知識(shí)產(chǎn)權(quán)獲取收益的一種方式，是技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新的“有形證物”，在新產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)工藝改進(jìn)以及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新上起重要作用。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年中國(guó)專利局受理了來自國(guó)內(nèi)外110多萬件專利申請(qǐng)，其總量占全世界的40%，超過專利申請(qǐng)大國(guó)美日韓的總和，中國(guó)已成為世界第一大專利申請(qǐng)國(guó)，引發(fā)越來越多的學(xué)者研究中國(guó)專利產(chǎn)出效率問題。

(一)問題提出

創(chuàng)新是一個(gè)國(guó)家持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力源泉。21世紀(jì)是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，如何通過資源配置將專利產(chǎn)出變現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。我國(guó)《國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃綱要》中提到，到2020年將建成創(chuàng)新型國(guó)家；2030年，將建成更加完備的國(guó)家創(chuàng)新體系、進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家前列。

根據(jù)《國(guó)家創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告2012》，2005-2012年，我國(guó)研發(fā)投入強(qiáng)度從1.32%上升至1.97%。然而2013年由康奈爾大學(xué)和世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)共同發(fā)布的《全球創(chuàng)新指數(shù)》顯示，2013年中國(guó)的創(chuàng)新指數(shù)位列35位，較2012年下降1位。為了弄清中國(guó)的專利增長(zhǎng)方式是否屬于“粗放型”的要素投入模式，需要測(cè)度專利的產(chǎn)出效率。

中國(guó)的自然地理?xiàng)l件、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人口和文化空間等存在顯著差異，生產(chǎn)專業(yè)化與地域分工使得創(chuàng)新資源的流動(dòng)和集聚具有明確的區(qū)位指向性。沿海省份和工業(yè)化較發(fā)達(dá)的省份，其產(chǎn)出專利的能力較強(qiáng)，但并不意味著它們的專利產(chǎn)出效率高。而欠發(fā)達(dá)的省份，依然可以通過良好的要素配置和創(chuàng)新資源流動(dòng)策略，擁有較高的專利產(chǎn)出效率。

“工業(yè)4.0”時(shí)代已經(jīng)到來，如何更好地提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力是適應(yīng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新時(shí)代的關(guān)鍵。為此，深入研究我國(guó)各地區(qū)的專利產(chǎn)出效率、效率差異表現(xiàn)、差異背后的成因等，對(duì)于認(rèn)清專利產(chǎn)出效率的區(qū)域格局和影響因素、制定相關(guān)政策制定具有重要意義。

(二)文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)專利產(chǎn)出效率的測(cè)量通常采用兩種模型：一是非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型(Data Envelopment Analysis，簡(jiǎn)稱DEA)；二是隨機(jī)前沿的生產(chǎn)函數(shù)(Stochastic Frontier Approach，簡(jiǎn)稱SFA)。DEA模型不需要定義生產(chǎn)函數(shù)的形式，僅用確定性的生產(chǎn)前沿面來考慮對(duì)生產(chǎn)效率的影響，故不能考慮偶然因素產(chǎn)生的隨機(jī)誤差。SFA模型考慮隨機(jī)沖擊的影響，將誤差分為隨機(jī)誤差和因非效率因素而產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差，并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法來衡量隨機(jī)沖擊對(duì)生產(chǎn)效率的影響，從而能夠克服這些缺點(diǎn)。

黨國(guó)英和秦開強(qiáng)(2015)[1]運(yùn)用SFA模型，分析了2008-2012年中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)五大類23個(gè)分行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率，結(jié)果表明：平均技術(shù)創(chuàng)新效率總體穩(wěn)步升高，不同行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率差異明顯。而韓兆洲和馬佳羽(2016)[2]運(yùn)用SFA模型和空間計(jì)量模型研究了中國(guó)“一帶一路”省市區(qū)域創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)21世紀(jì)海上絲綢之路省市的創(chuàng)新效率較高。白俊紅等(2009)[3]則用SFA模型研究了中國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率，結(jié)果顯示，提高技術(shù)創(chuàng)新效率對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要意義。韓晶(2010)[4]應(yīng)用SFA模型研究中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，顯示出中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新效率呈上升趨勢(shì)。國(guó)外有關(guān)R&D投入產(chǎn)出效率的最早研究可追溯到Aigner et al.(1977)[5]和Griliches(1979)[6]的研究，其構(gòu)建的生產(chǎn)函數(shù)框架后來被許多學(xué)者引用。如Pakes和Griliches(1984)[7]引用此種分析框架來研究R&D的產(chǎn)出效率問題。之后，Rousseau和Rousseau(1997)[8]、Wang(2007)[9]分別使用DEA模型和三階段DEA模型來測(cè)算R&D的產(chǎn)出效率。隨著創(chuàng)新效率的新認(rèn)識(shí)形成，一些學(xué)者開始在技術(shù)創(chuàng)新效率中加入空間地理因素，如李婧等(2010)[10]利用空間計(jì)量分析技術(shù)研究1987-2007年中國(guó)大陸30個(gè)省市創(chuàng)新的空間相關(guān)性，結(jié)果顯示：中國(guó)省域之間的創(chuàng)新具有明顯的正相關(guān)性。史修松等(2009)[11]以省級(jí)區(qū)域?yàn)闃颖緶y(cè)算空間差異，說明了區(qū)域創(chuàng)新效率在時(shí)間趨勢(shì)上呈現(xiàn)階段性波動(dòng)，并且論證了區(qū)域創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)的投入較人力資本投入對(duì)專利產(chǎn)出效率有更大的促進(jìn)作用。李正鋒等(2015)[12]基于不同區(qū)域技術(shù)水平的差異，在DEA模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建非參數(shù)共同前沿，測(cè)算中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的技術(shù)差異，發(fā)現(xiàn)不管是共同前沿還是區(qū)域前沿，東部地區(qū)的創(chuàng)新效率都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了中部和西部地區(qū)。

有關(guān)專利產(chǎn)出效率，黨國(guó)英和秦開強(qiáng)(2015)[1]研究認(rèn)為，2012年，中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品收入達(dá)到25571億元，為2008年的1.98倍，R&D經(jīng)費(fèi)投入達(dá)到1733.8101億元，是2008年的3倍。有學(xué)者質(zhì)疑這個(gè)數(shù)據(jù)的背后是否意味著中國(guó)專利產(chǎn)出的快速崛起是依靠低效粗放型的R&D經(jīng)費(fèi)投入？中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率之間有何內(nèi)在聯(lián)系？提高區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率和推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)創(chuàng)新的強(qiáng)大動(dòng)力源究竟在哪里？現(xiàn)有文獻(xiàn)并未就此給出令人滿意的答案。本文將以2011-2015年中國(guó)區(qū)域工業(yè)產(chǎn)業(yè)專利活動(dòng)數(shù)據(jù)為樣本，采用SFA模型，擴(kuò)展研究中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素以及內(nèi)在關(guān)聯(lián)，分析提高區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率和推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)創(chuàng)新的強(qiáng)大動(dòng)力源，繪制全國(guó)專利產(chǎn)出地圖和區(qū)域?qū)＠麆?chuàng)新地圖，以期為科學(xué)探討我國(guó)專利產(chǎn)出效率的區(qū)域差異和成因以及相關(guān)政策制定提供重要參考。

二 中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率分析

(一)中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率測(cè)度模型

1.模型設(shè)定和相關(guān)概念

專利是國(guó)家按專利法授予申請(qǐng)人在一定時(shí)期內(nèi)對(duì)其發(fā)明創(chuàng)造成果所享有的獨(dú)占使用、處分和收益的權(quán)利。它包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利，專利產(chǎn)出的基本依據(jù)是發(fā)明創(chuàng)造成果。專利產(chǎn)出模型可采用生產(chǎn)邊界生產(chǎn)函數(shù)模型。生產(chǎn)邊界是指生產(chǎn)函數(shù)的可能性邊緣，即在一定的生產(chǎn)要素投入和一定的技術(shù)水平前提條件下，根據(jù)“帕累托最優(yōu)”基本原理所能達(dá)到的最優(yōu)產(chǎn)出，稱為前沿面?，F(xiàn)實(shí)中由于受到各種不可控制因素的影響，實(shí)際產(chǎn)出往往小于前沿面。因此，實(shí)際產(chǎn)出與最優(yōu)產(chǎn)出之間的比值可定義為生產(chǎn)效率。最優(yōu)產(chǎn)出和實(shí)際產(chǎn)出之差與理想產(chǎn)出的比值可定義為非效率。

假設(shè)現(xiàn)有n種投入要素(X1,X2,…，Xn)，實(shí)際產(chǎn)出為Y，生產(chǎn)函數(shù)為f(X1,X2, …,Xn)，則最優(yōu)產(chǎn)出為Yf(X1,X2, …,Xn),則生產(chǎn)效率為Y/Y。因此，就有必要估計(jì)出在投入要素一定時(shí)的最優(yōu)產(chǎn)出，也就是生產(chǎn)邊界。再由實(shí)際產(chǎn)出的觀察點(diǎn)與生產(chǎn)邊界的距離，測(cè)算出相應(yīng)的生產(chǎn)效率。

2.非效率的組成

由于前沿生產(chǎn)函數(shù)不能測(cè)量經(jīng)濟(jì)社會(huì)隨機(jī)因素的影響，Aigner et al.(1977)[5]和Battese(1992)[13]等提出了具有復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)的隨機(jī)邊界模型，即隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)εi，其由兩部分組成(u和v)，則：

εi=ui+viui<0(i=1, 2, …,n)

(1)

其中：非正的擾動(dòng)項(xiàng)ui為復(fù)合結(jié)構(gòu)，為非效率項(xiàng)，表示企業(yè)能夠控制的因素對(duì)產(chǎn)出的影響。其非正性說明了產(chǎn)出只能也必須處于生產(chǎn)可能性邊緣上或在其下，不能超出邊界范圍。生產(chǎn)單位的實(shí)際產(chǎn)出與其前沿面的偏離不完全受控于該生產(chǎn)單位，它還受到隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)vi的影響。所以，vi表示不受決策單位控制的隨機(jī)因素。

3.專利產(chǎn)出效率模型

傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，專利的產(chǎn)出是要素投入產(chǎn)生的結(jié)果。因此，設(shè)專利的產(chǎn)出為Q，要素投入為X，則有生產(chǎn)函數(shù)：Q=f(β,X)，其中β為參數(shù)。據(jù)此，本文建立的專利產(chǎn)出效率估計(jì)模型，即SFA模型，形式為：

Qit=f(β,Xit)exp(Vit-Uit)

(2)

其中，i=1, 2, …,n;t=1, 2, …,T。根據(jù)中心極限定理，假設(shè)vi為均值為0的獨(dú)立同分布的正態(tài)分布，即Vit～iid.N(0,σ2v)，表示隨機(jī)擾動(dòng)的沖擊影響。ui獨(dú)立于vi，ui分布的實(shí)際情況可以這樣分析：ui衡量系統(tǒng)非效率的程度，而系統(tǒng)性的非效率處于中間水平較多，極端情況較少。但是，ui是不對(duì)稱的，壞的效率可能會(huì)很低，但好的效率又不能超過生產(chǎn)邊界。從而沒有理由認(rèn)為隨著非效率程度的增加，企業(yè)的數(shù)量將會(huì)單調(diào)遞減。據(jù)此，可根據(jù)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)理論，將ui假定均值為眾數(shù)(非零)的截尾正態(tài)分布，而均值為0只是一個(gè)特例。如圖1所示。

圖1 截尾正態(tài)分布圖

ui假定服從均值為μ、方差為σ2u、被截去ui<0部分的半正態(tài)分布，則ui的概率密度函數(shù)為：

f(u)= 1[1-F*(1-μ/σu)]2πσue-1/2( u-μαu )2

(3)

其中F*為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機(jī)變量的分布函數(shù)。

假設(shè)ui為外部環(huán)境因素的函數(shù)。所以對(duì)于企業(yè)來說，這些非效率因素是可以控制的。因此，在產(chǎn)出效率模型中加入可控制的環(huán)境因素，則：

μi=δzi

(4)

其中：zi為影響非效率的環(huán)境因素，δ為環(huán)境因素的系數(shù)。

所以，關(guān)于專利產(chǎn)出效率的估計(jì)，定義模型為：

lnQ=lnf(β,Xi)=β0+∑ni=1βilnXi+vi-ui

(5)

其中：生產(chǎn)效率Ei定義為實(shí)際產(chǎn)出期望與前沿面產(chǎn)出期望的比值，即:

Ei=QiQ= exp(lnXiβi-ui)exp(lnXiβi) =exp(-ui)

(6)

可見，專利產(chǎn)出效率與定義的非效率因素具有相反的效果。即非效率因素ui的符號(hào)為負(fù)，則對(duì)專利產(chǎn)出效率有正的影響；反之，則有負(fù)的影響。

4.模型估計(jì)

SFA模型采用極大似然法進(jìn)行估計(jì)，似然估計(jì)的表達(dá)式：

lnL=-n2 ln(π/2)-n2 ln(σ2s)+∑ni=1ln[1-φ(zi)]- 12σ2v∑ni=1(lnyi-xiβ)2

(7)

其中：xi=lnXi，lnQ=xiβ+vi-ui；σ2s=σ2v+σ2u，γ=σ2uσ2s;zi= (lnyi-xiβ)σsr1-r；φ(·)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。

(二)中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率測(cè)算

運(yùn)用上述SFA模型對(duì)中國(guó)2011-2015年各個(gè)省份的專利產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)度。其生產(chǎn)函數(shù)模型，參考Griliches(1979)[6]構(gòu)建的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)模型，選取經(jīng)濟(jì)學(xué)上常用的柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(以下簡(jiǎn)稱C-D生產(chǎn)函數(shù))f(K,L)=KαL1-α， 0<α<1。產(chǎn)出變量為專利申請(qǐng)數(shù)(Q)，投入變量主要有兩個(gè)：R&D經(jīng)費(fèi)投入(X1)表示C-D生產(chǎn)函數(shù)中的資本投入、R&D人員總數(shù)(X2)表示C-D生產(chǎn)函數(shù)中的勞動(dòng)力投入。以下設(shè)定兩個(gè)產(chǎn)出效率的環(huán)境因素：

(1)R&D項(xiàng)目數(shù)(z1)：各省份R&D項(xiàng)目數(shù)與專利的產(chǎn)出效率息息相關(guān)，從某種程度上來說，應(yīng)該具有嚴(yán)格的正相關(guān)關(guān)系，且代表著各個(gè)省份的科研實(shí)力。

(2)經(jīng)濟(jì)水平(z2)：一個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)水平可能對(duì)整個(gè)省份的專利產(chǎn)出效率有正向影響。在這里，本文采用各地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量一個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)水平。

中國(guó)2011-2015年各省、市、自治區(qū)專利活動(dòng)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。為了消除價(jià)格的影響，以固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)者購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)的平均數(shù)對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)投入作平減處理，并對(duì)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。

根據(jù)以上分析，設(shè)定SFA模型為：

lnQ=β0+β1lnX1+β2lnX2+δ0+δ1z1+δ2z2+vi-ui

(8)

運(yùn)用Frontier Version 4.1對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，所得結(jié)果如表1所示。

表1 最大似然估計(jì)結(jié)果

注：*、**、***分別表示通過10%、5%、1%的顯著性水平檢驗(yàn)。LR為似然比統(tǒng)計(jì)量，且它服從混合卡方分布，即χ2分布。在非效率項(xiàng)估計(jì)模型中，各參數(shù)表示對(duì)非效率項(xiàng)影響，負(fù)系數(shù)表示正向影響。

從表1SFA模型整體估計(jì)結(jié)果看，γ=0.687，統(tǒng)計(jì)顯著。說明隨機(jī)前沿模型誤差項(xiàng)中有68.7%來自于技術(shù)非效率。LR統(tǒng)計(jì)量為48.467，通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明生產(chǎn)函數(shù)中隨機(jī)誤差項(xiàng)具有十分明顯的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，據(jù)此采用隨機(jī)前沿分析技術(shù)解釋技術(shù)差異的方法是合理的。

(三)專利產(chǎn)出效率

1.專利產(chǎn)出彈性

SFA模型中，專利產(chǎn)出的投入變量為R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員總數(shù)。從最大似然估計(jì)的結(jié)果來看，R&D經(jīng)費(fèi)投入增長(zhǎng)1%，專利產(chǎn)出會(huì)增長(zhǎng)0.036%；R&D人員投入增長(zhǎng)1%，專利產(chǎn)出增長(zhǎng)0.624%，且其系數(shù)都通過了t檢驗(yàn)。R&D人員投入的產(chǎn)出彈性大于R&D經(jīng)費(fèi)投入，說明中國(guó)現(xiàn)在的區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出大多屬于資本密集型。未來，若要進(jìn)一步提高專利產(chǎn)出效率，需進(jìn)一步增加科技研發(fā)人員數(shù)。同時(shí)，R&D經(jīng)費(fèi)和R&D人員投入的產(chǎn)出彈性之和為0.660，小于1，說明中國(guó)各省份之間的區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)尚不具有規(guī)模遞增效應(yīng)。

2.專利產(chǎn)出環(huán)境因素

R&D項(xiàng)目數(shù)和經(jīng)濟(jì)水平的系數(shù)為負(fù)，說明其對(duì)專利產(chǎn)出有正向的影響，兩者的系數(shù)均通過t檢驗(yàn)。但是，從系數(shù)的大小來看，R&D項(xiàng)目數(shù)較經(jīng)濟(jì)水平對(duì)專利產(chǎn)出效率有更大的影響。這種結(jié)果表明：

(1)各個(gè)省份需積極申請(qǐng)R&D項(xiàng)目，促進(jìn)其區(qū)域創(chuàng)新能力。實(shí)踐證明，R&D投入越多，專利產(chǎn)出越多，科技創(chuàng)新能力越強(qiáng)。積極申請(qǐng)R&D項(xiàng)目，可以在R&D項(xiàng)目的研發(fā)中產(chǎn)生更多的專利申請(qǐng)。因?yàn)閺腟FA環(huán)境因素的影響效應(yīng)來看，目前R&D項(xiàng)目對(duì)專利產(chǎn)出具有正向作用。即R&D項(xiàng)目較多的省市，其專利產(chǎn)出效率會(huì)相應(yīng)的提高。

(2)各省份經(jīng)濟(jì)水平對(duì)專利產(chǎn)出效率產(chǎn)生了正面的影響。供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革旨在調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，使要素實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置，提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量和數(shù)量。基于經(jīng)濟(jì)水平這個(gè)環(huán)境要素對(duì)于專利產(chǎn)出效率的正向效應(yīng)，各省要積極推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，為創(chuàng)新活動(dòng)提供更加良好的制度和資本平臺(tái)，促進(jìn)其產(chǎn)出效率的提高。

3.專利產(chǎn)出效率

從SFA模型估計(jì)可以得出中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的專利產(chǎn)出效率，如表2所示。

表2 2011-2015年中國(guó)各省、市、自治區(qū)專利產(chǎn)出效率與排名

(1)2011-2015年中國(guó)專利產(chǎn)出區(qū)域平均效率。從上述各省、市、自治區(qū)專利產(chǎn)出平均效率結(jié)果來看，區(qū)域之間差異很大(如圖2所示)。最近5年，31個(gè)省、市、自治區(qū)的平均專利產(chǎn)出效率為0.458。專利產(chǎn)出平均效率最高的為江蘇(0.948)。據(jù)《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告》，江蘇連續(xù)7年位居中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力榜首。江蘇專利產(chǎn)出效率高和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng)已成為其發(fā)展的鮮明特征和強(qiáng)勁動(dòng)力。緊隨其后的為浙江(0.937)和廣東(0.920)，這兩個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度在全國(guó)也是名列前茅。從全國(guó)來看，區(qū)域的專利產(chǎn)出效率與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)高度相關(guān)。專利產(chǎn)出效率比較低的地區(qū)是海南(0.195)、內(nèi)蒙古(0.157)、青海(0.147)、寧夏(0.138)，這4個(gè)地區(qū)的專利產(chǎn)出平均效率都低于0.2。

圖2 2011-2015年中國(guó)各省、市、自治區(qū)專利產(chǎn)出的平均效率折線圖

圖3 2011-2015年中國(guó)各省、市、自治區(qū)專利產(chǎn)出效率折線圖

進(jìn)一步分析圖3可以看出，各省、市、自治區(qū)在2011-2015年的專利產(chǎn)出效率基本穩(wěn)定。省份有大有小，產(chǎn)值有高有低，基本穩(wěn)定的總體情況下，各省、市、自治區(qū)專利產(chǎn)出效率提高快慢不同。導(dǎo)致平均產(chǎn)出效率差距的原因主要有兩點(diǎn)：一是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、交通便利的省份容易形成產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)，從而提高其產(chǎn)出效率；二是經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的省份，由于沒有總部經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)以及配套的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)激勵(lì)政策，導(dǎo)致其專利產(chǎn)出的低效率。因此，在創(chuàng)新方面落后的省份，需要政府配套出臺(tái)相關(guān)創(chuàng)新激勵(lì)政策。

(2)2011-2015年中國(guó)專利產(chǎn)出平均效率變化趨勢(shì)。從整體平均效率來看(圖4)，中國(guó)專利產(chǎn)出效率逐年遞增，從2011年的0.388增長(zhǎng)到2015年的0.542，合計(jì)增長(zhǎng)39.69%。

4.專利產(chǎn)出模型相關(guān)說明

專利的產(chǎn)出效率是一個(gè)相對(duì)概念。例如2015年安徽省的專利產(chǎn)出效率為0.738，表示相對(duì)于其他地區(qū)效率較高，在本模型系統(tǒng)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。若2015年安徽省的專利投入與產(chǎn)出數(shù)量不變，而其他地區(qū)的產(chǎn)出有較大提高，則在重新估計(jì)模型時(shí)，這個(gè)產(chǎn)出效率會(huì)降低。

最后，測(cè)算出2011-2015年全國(guó)5年專利產(chǎn)出的平均效率為0.458，把這一平均效率當(dāng)作中國(guó)專利產(chǎn)出效率的及格線，可以清楚地看出各省、市、自治區(qū)專利產(chǎn)出效率的相對(duì)位置。

圖4 2011-2015年中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出的平均效率折線圖

三 中國(guó)工業(yè)專利產(chǎn)出效率分析

本部分?jǐn)M從工業(yè)整體及分行業(yè)視角探究專利產(chǎn)出效率的動(dòng)態(tài)演變及行業(yè)差異，以進(jìn)一步厘清我國(guó)專利產(chǎn)出效率的變動(dòng)及差異規(guī)律。

(一)中國(guó)工業(yè)專利產(chǎn)出效率模型和參數(shù)估計(jì)

運(yùn)用SFA模型對(duì)2011-2015年工業(yè)38個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度。產(chǎn)出變量為各行業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)(Q)，投入變量主要有兩個(gè)：(1)各行業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)投入(X1)表示C-D生產(chǎn)函數(shù)中的資本投入；(2)各行業(yè)R&D人員總數(shù)(X2)表示C-D生產(chǎn)函數(shù)中的勞動(dòng)力投入。z1為各行業(yè)專利產(chǎn)出效率的環(huán)境因素，用各行業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)衡量。

中國(guó)各行業(yè)的專利活動(dòng)數(shù)據(jù)均來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。具體數(shù)據(jù)的處理方法同前。設(shè)定SFA模型為：

lnQ=β0+β1lnX1+β2lnX2+δ0+δ1z1+vt-ut

(9)

運(yùn)用Frontier Version 4.1對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表3所示。

表3 最大似然估計(jì)結(jié)果

注：δ1的系數(shù)并不為0，真實(shí)系數(shù)為-1.53E-04。

從表3的SFA模型整體估計(jì)看，γ=0.770，統(tǒng)計(jì)顯著，說明隨機(jī)前沿模型誤差項(xiàng)中有77.0%來自于技術(shù)非效率。LR統(tǒng)計(jì)量為23.36，通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明生產(chǎn)函數(shù)中隨機(jī)誤差項(xiàng)具有十分明顯的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，據(jù)此采用隨機(jī)前沿分析技術(shù)解釋技術(shù)差異的方法是合理的。

(二)中國(guó)工業(yè)專利產(chǎn)出效率

1.工業(yè)專利產(chǎn)出彈性分析

SFA模型中，創(chuàng)新投入變量為R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員總數(shù)。從結(jié)果來看，R&D經(jīng)費(fèi)投入增長(zhǎng)1%，專利產(chǎn)出效率將會(huì)增長(zhǎng)0.447%；R&D人員投入增長(zhǎng)1%，專利產(chǎn)出效率將會(huì)增長(zhǎng)1.253%，且其系數(shù)都通過了t檢驗(yàn)。R&D人員投入的產(chǎn)出彈性大于R&D經(jīng)費(fèi)投入，說明當(dāng)前我國(guó)工業(yè)專利產(chǎn)出大多也屬于資本密集型，未來想要更好地提高工業(yè)專利產(chǎn)出，仍需要大量增加科技研發(fā)人員。

2.創(chuàng)新環(huán)境因素分析

各行業(yè)R&D項(xiàng)目數(shù)的系數(shù)雖然顯著，但是系數(shù)值很小。說明R&D項(xiàng)目對(duì)專利產(chǎn)出效率沒有多大的影響，主要還是各行業(yè)投入要素影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。

3.分行業(yè)專利產(chǎn)出效率分析

從SFA模型估計(jì)可以得出38個(gè)行業(yè)專利產(chǎn)出效率，如表4所示。

表4 2011-2015年中國(guó)工業(yè)各行業(yè)專利產(chǎn)出效率及排名

(續(xù)上表)

注：簡(jiǎn)明起見，對(duì)38個(gè)工業(yè)行業(yè)的名稱進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理。

從各行業(yè)平均專利產(chǎn)出效率結(jié)果看，行業(yè)之間的差距較大。最近5年，38個(gè)工業(yè)行業(yè)的平均專利產(chǎn)出效率為0.602。排名前三的為電氣機(jī)械和器材制造業(yè)(0.936)、計(jì)算機(jī)電子設(shè)備制造業(yè)(0.922)以及通用設(shè)備制造業(yè)(0.904)，其每年的產(chǎn)出效率基本都保持在0.9以上。排名比較靠后的是煤炭開采和洗選業(yè)(0.223)、非金屬礦采選業(yè)(0.213)以及有色金屬礦采選業(yè)(0.206)，其每年的產(chǎn)出效率基本都保持在0.2左右。

綜上，中國(guó)各省、市、自治區(qū)工業(yè)各行業(yè)的整體專利產(chǎn)出效率具有以下幾個(gè)特征：

(1)工業(yè)與區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率密切相關(guān)，工業(yè)專利產(chǎn)出效率高必然推動(dòng)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率走強(qiáng)。

(2)高科技含量產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率是推動(dòng)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率的主要?jiǎng)恿?。如具有高科技含量輕工業(yè)領(lǐng)先的省市，其區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率較高；而傳統(tǒng)的重工業(yè)創(chuàng)新效率較低的省市，則區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率普遍較低。

(3)傳統(tǒng)重工業(yè)走出創(chuàng)新效率的低谷，是振興重工業(yè)的必由之路。

四 中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出創(chuàng)新地圖

區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率是區(qū)域創(chuàng)新能力的一個(gè)重要標(biāo)志。專利產(chǎn)出效率地圖可以展示區(qū)域創(chuàng)新效率的差異及創(chuàng)新資源的空間集聚效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)。

(一)中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出地圖

為更為詳盡地了解中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出的空間差異，本文以2011-2015各省、市、自治區(qū)的專利授權(quán)平均數(shù)為基礎(chǔ)，繪制出中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出地圖，如圖5所示。

圖5 中國(guó)部分區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出地圖

注:(1)x軸代表經(jīng)度，y軸代表緯度，顏色越深代表專利產(chǎn)出量越大；(2)按照《中華人民共和國(guó)憲法》規(guī)定，目前中國(guó)有34個(gè)省級(jí)行政區(qū)，即4個(gè)直轄市、23個(gè)省、5個(gè)自治區(qū)、2個(gè)特別行政區(qū)。由于數(shù)據(jù)不匹配的原因，圖5僅為中國(guó)部分省市、自治區(qū)專利產(chǎn)出地圖，不含香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣省。

從圖5可以看到：(1)中國(guó)專利產(chǎn)出量比較大的省份為江蘇、浙江、廣東，而且沿海省份的地圖顏色明顯深于內(nèi)陸省份，說明沿海省份的專利產(chǎn)出量高于內(nèi)陸省份。(2)專利產(chǎn)出量大，并不一定意味著其專利產(chǎn)出效率高。

(二)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率地圖

專利作為區(qū)域創(chuàng)新的“實(shí)物憑證”，其產(chǎn)出效率在一定程度上反映了區(qū)域創(chuàng)新的能力。為全面了解全國(guó)整體的專利產(chǎn)出效率和空間結(jié)構(gòu)，本文以2011-2015年各省、市、自治區(qū)專利產(chǎn)出的平均效率為基礎(chǔ)，繪制了中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新地圖。

圖6 中國(guó)部分區(qū)域創(chuàng)新地圖

注：(1)x軸代表經(jīng)度，y軸代表緯度，顏色越深代表區(qū)域創(chuàng)新能力越強(qiáng)；(2)按照《中華人民共和國(guó)憲法》規(guī)定，目前中國(guó)有34個(gè)省級(jí)行政區(qū)，即4個(gè)直轄市、23個(gè)省、5個(gè)自治區(qū)、2個(gè)特別行政區(qū)。由于數(shù)據(jù)不匹配的原因，圖6僅為中國(guó)部分省市、自治區(qū)創(chuàng)新能力地圖，不含香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣省。

從圖6可以看出，(1)中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)有明顯的空間集聚現(xiàn)象，區(qū)域創(chuàng)新效率排名靠前的省份，基本集中于沿海地區(qū)，這和專利產(chǎn)出地圖的結(jié)果基本一致。根據(jù)《中國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)年鑒2015》對(duì)中國(guó)沿海省份*注:根據(jù)《中國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)年鑒2015》對(duì)沿海省份的劃分，中國(guó)共有11個(gè)沿海省份，從北到南分別是：遼寧、河北、天津、山東、江蘇、浙江、上海、福建、廣東、廣西、海南。的劃分，我國(guó)11個(gè)沿海省份的專利產(chǎn)出效率為0.603，高出平均水平32個(gè)百分點(diǎn)。內(nèi)地省份的專利產(chǎn)出效率為0.378，遠(yuǎn)低于平均水平。(2)沿海省份也并非都是創(chuàng)新效率比較強(qiáng)的省份，例如海南的專利產(chǎn)出效率僅為0.195。反過來，內(nèi)陸省份也有創(chuàng)新效率比較強(qiáng)的省份，比如北京、四川、安徽。(3)從專利產(chǎn)出效率的空間結(jié)構(gòu)上看，創(chuàng)新效率靠前的省份集中于東部沿海地區(qū)，而排名相對(duì)靠后的省份集中于西北地區(qū)，也就是工業(yè)化開始較晚的省份。這種專利產(chǎn)出效率的空間區(qū)域差異是導(dǎo)致區(qū)域創(chuàng)新能力差異的主要原因。

五 研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

運(yùn)用SFA模型測(cè)算了2011-2015年中國(guó)各省、市、自治區(qū)專利產(chǎn)出效率以及工業(yè)各行業(yè)專利產(chǎn)出效率，結(jié)果表明：(1)5年以來，中國(guó)區(qū)域及各行業(yè)專利產(chǎn)出效率保持平穩(wěn)增長(zhǎng)；(2)從專利產(chǎn)出的投入要素和環(huán)境因素來看，中國(guó)專利產(chǎn)出基本屬于高效集約式的增長(zhǎng)方式，在工業(yè)方面表現(xiàn)尤為突出；從整體上看，否定了中國(guó)專利產(chǎn)出的快速崛起是依靠低效粗放型R&D經(jīng)費(fèi)投入的觀點(diǎn)；(3)從工業(yè)專利產(chǎn)出效率與區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率的關(guān)系來看，兩者密切相關(guān)，高科技含量產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率是提高區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率和推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)創(chuàng)新的強(qiáng)大動(dòng)力源；(4)從專利產(chǎn)出的空間結(jié)構(gòu)來看，中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率發(fā)展極不平衡。

(二)政策建議

根據(jù)中國(guó)區(qū)域及各行業(yè)專利產(chǎn)出效率的變動(dòng)趨勢(shì)和差異，本文對(duì)進(jìn)一步提升專利產(chǎn)出及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提出如下政策建議：

1.政府和相關(guān)法律部門要為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新營(yíng)造一個(gè)良好的法律環(huán)境。加快制度創(chuàng)新，釋放新的“改革紅利”，建設(shè)與發(fā)展區(qū)域產(chǎn)權(quán)交易市場(chǎng)，進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級(jí)，尋找新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛能。

2.政府和相關(guān)部委應(yīng)該更好地為科研單位、工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。努力降低生產(chǎn)要素的流動(dòng)成本，保障科研工作的順利進(jìn)行。進(jìn)一步加快落后地區(qū)的交通、通訊等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，解決落后省份的區(qū)域創(chuàng)新“瓶頸”。

3.企業(yè)內(nèi)部需要建立良好的資本和勞動(dòng)配置策略，加大各大經(jīng)濟(jì)圈的人力資本投入力度。對(duì)于各省份來說，要加強(qiáng)對(duì)高技術(shù)人才的吸引力，發(fā)揮政策對(duì)人才成長(zhǎng)的導(dǎo)向作用。使得每一位技術(shù)人才有更多的創(chuàng)新激勵(lì)，進(jìn)而提高每一個(gè)行業(yè)、每一個(gè)企業(yè)的專利產(chǎn)出效率。

4.知識(shí)產(chǎn)權(quán)局應(yīng)建立一套合理的專利評(píng)估體系。加速專利的成果轉(zhuǎn)化，調(diào)動(dòng)企業(yè)和科研院所的創(chuàng)新積極性。各地區(qū)政府要加強(qiáng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)政策，包括財(cái)政補(bǔ)貼、稅收豁免、稅率優(yōu)惠等措施，激勵(lì)企業(yè)持續(xù)不斷地開展創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)。

5.各地區(qū)之間應(yīng)該相互借鑒優(yōu)秀的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)。增加圈內(nèi)省市之間的分工與合作關(guān)系，取長(zhǎng)補(bǔ)短。進(jìn)一步發(fā)揮經(jīng)濟(jì)圈的中心作用，積極發(fā)揮中心省市對(duì)周邊省市和區(qū)域的綜合影響力及輻射帶動(dòng)作用。實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)合理布局和錯(cuò)位發(fā)展，抓住機(jī)遇促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)向中國(guó)西北和西南省市轉(zhuǎn)移，使得整個(gè)中國(guó)的專利活動(dòng)協(xié)調(diào)發(fā)展。

6.產(chǎn)業(yè)之間應(yīng)當(dāng)積極尋求產(chǎn)業(yè)要素投入與績(jī)效產(chǎn)出之間的動(dòng)態(tài)最優(yōu)均衡。進(jìn)一步通過各要素之間的相互作用，產(chǎn)生“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng)，提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的系統(tǒng)績(jī)效。

總之，通過政府和企業(yè)共同努力，變現(xiàn)專利要素為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，中國(guó)才能成為全球創(chuàng)新能力的翹楚。全面提高專利產(chǎn)出效率和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量和效益，中國(guó)才能更好地貫徹落實(shí)國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。

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