我國東部地區(qū)高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率評價研究

(四川大學 四川 成都 610064)

一、引言

發(fā)展壓力的加大使得創(chuàng)新得到了空前的重視，當前全國各地都不斷加大本地區(qū)的創(chuàng)新投入，以期提升本地區(qū)的經濟發(fā)展質量、促進產業(yè)升級。高技術產業(yè)作為知識和資本密集型產業(yè)，其創(chuàng)新產出對國家創(chuàng)新驅動具有重要的意義。而東部地區(qū)作為我國改革開放的前沿、經濟發(fā)展的重心，其創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率代表了我國當前的最高水平。在不斷加大創(chuàng)新投入的同時，如何進一步提高創(chuàng)新效率走集約化創(chuàng)新之路是當前實施創(chuàng)新驅動發(fā)展應思考的重要問題。因而探討東部地區(qū)高技術產業(yè)的創(chuàng)新效率，進而促使其走出一條更富有效率的創(chuàng)新發(fā)展之路顯然是非常重要的。

當前對地域創(chuàng)新效率和高技術產業(yè)創(chuàng)新效率已經有了非常豐富的研究，主要采用的方法包括隨機前沿分析和數(shù)據包絡分析，如韓晶1利用SFA模型對我國高技術產業(yè)的動態(tài)進行了評測；Chen等2利用DEA模型評測了我國28個省市區(qū)高技術產業(yè)的創(chuàng)新效率；Broekel等3運用DEA模型對德國150個勞動力市場地區(qū)的創(chuàng)新效率進行了測度。SFA模型明顯的不足之處是在測算出具體各參數(shù)值之前，必須預先設定函數(shù)形式。若設定的函數(shù)形式存在較大的誤差，將會導致結果出現(xiàn)偏差。因而越來越多的學者開始使用DEA模型來對創(chuàng)新效率進行更加客觀的評價。DEA模型避免了函數(shù)公式設計的環(huán)節(jié)引發(fā)的可能誤差問題，也不需要對權重指標進行確定，因而測量的結果不帶有主觀色彩，保證了評價內容的客觀性，在具有多種要素投入和多種成果產出的效率評價方面有著更好的適用性。

二、研究變量及數(shù)據說明

本文通過對已有文獻的梳理結合指標設計需考量的科學性、可比性、可操作性等一般準則以及本文的研究需求等，建立了如下所示的指標體系并對其操作方法和選取理由進行了如下說明。

投入指標的設計上采用R&D經費投入和R&D人力資本投入兩個變量。

研究與開發(fā)(Research and Development,R&D)的經費內部支出可以直接體現(xiàn)企業(yè)在內部創(chuàng)新方面的投入量，是研究可以直接利用且能被準確衡量的投入要素。此外由于R&D經費的投入和產出具有一定的累積效應和時滯效應，因此創(chuàng)新產出同時受到本期和前期研發(fā)經費支出的影響。鑒于此，本文采用R&D的經費存量作為企業(yè)創(chuàng)新活動投入的物質要素的投入，其計算方式參考Griliches4等學者的處理方式，利用永續(xù)盤存法(PIM)對R&D經費內部指出存量進行測算，基期為2012年。

勞動力投入是生產活動過程中物質資料要素投入轉化為產品或者服務的必要條件，而在企業(yè)的創(chuàng)新活動中具備研究與開發(fā)能力的勞動力才能成功將創(chuàng)新所需的要素投入轉化為創(chuàng)新成果。而R&D活動人員全時當量是國際上通用的、用于比較科技人力投入的指標，故本文選擇參與R&D活動人員的全時當量作為創(chuàng)新活動的人力資本投入。

產出指標的主要考察了直接的創(chuàng)新活動的科技產出、產品產出和新產品出口額。

創(chuàng)新活動的直接成果體現(xiàn)于企業(yè)的R&D成果，而R&D成果最直接且最客觀的產出就是專利數(shù)量，這也是當下國際上通用的衡量科技創(chuàng)新產出的指標。本文采用專利申請數(shù)量作為產業(yè)創(chuàng)新活動的產出指標之一。

企業(yè)進行R&D活動的目的是提高組織在市場上的競爭力從而獲得更高的利潤，而根據創(chuàng)新成果轉化而來的新產品是否滿足市場需求可以成為檢驗企業(yè)創(chuàng)新活動是否有效。因而本文將新產品銷售收入列為考察的產出指標。

新產品的出口額可以反應企業(yè)創(chuàng)新成果在國際市場上的競爭力，可以在更高程度上檢驗東部地區(qū)高技術產業(yè)的創(chuàng)新效果，因而本文采用新產品出口額作為創(chuàng)新效率的產出指標之一。

本文選取了2012-2017年我國東部10個地區(qū)的高技術產業(yè)的相關數(shù)據進行效率的對比分析，數(shù)據均來自《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》。由于創(chuàng)新的產出具有滯后性，為不失一般性本文將創(chuàng)新產出滯后一年。

三、實證分析結果

運用規(guī)模報酬可變的BCC-DEA模型和DEAP 2.1數(shù)據分析程序對于東部地區(qū)高技術產業(yè)的創(chuàng)新效率進行統(tǒng)計，從結果中發(fā)現(xiàn)2012-2016年我國東部地區(qū)高技術產業(yè)的創(chuàng)新效率不斷提高，從2012年的0.732到2016年的0.948，說明從十八大實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略以來，東部地區(qū)高技術產業(yè)的整體創(chuàng)新效率有了較大的改善；在東部的各地區(qū)中，北京和天津一直處于技術效率的前沿，說明兩個地區(qū)的創(chuàng)新效率在近年來是東部地區(qū)高技術產業(yè)創(chuàng)新效率最好的地區(qū)；山東、河北以及福建是東部地區(qū)創(chuàng)新效率較差的前三名，但三者近年來都具有呈上升趨勢，尤其是山東在2015年和2016年達到了效率的前沿面。

在統(tǒng)計數(shù)據的規(guī)模報酬分析中，2012-2016年北京和天津常年處于規(guī)模報酬不變的狀態(tài)；廣東、江蘇、山東及河北在此時間段前半部分為規(guī)模報酬遞減后更改為規(guī)模報酬不變；海南、浙江、上海及福建在此時間段內后兩年均為規(guī)模報酬遞增，說明這些地區(qū)增加高技術產業(yè)的創(chuàng)新資源的投入能夠帶來高于平均水平的創(chuàng)新產出。

四、研究結論

在2012-2016年我國東部高技術產業(yè)創(chuàng)新效率整體處于上升趨勢，說明近年創(chuàng)新驅動發(fā)展的策略和各地區(qū)對高技術產業(yè)的投入均有了較好的回報；部分地區(qū)的創(chuàng)新效率有較大的波動，創(chuàng)新效率的不穩(wěn)定說明其創(chuàng)新效率的偶然性，因而促進創(chuàng)新效率的平穩(wěn)和持續(xù)保持較好狀態(tài)是東部各地區(qū)高技術產業(yè)的一項重要任務；2015年和2016年各地區(qū)分別處于規(guī)模報酬不變和規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)，此類地區(qū)可以增加創(chuàng)新投入以帶來更多的創(chuàng)新產出。