粵港澳大灣區(qū)視角下香港科技資源配置效率分析
——基于DEA-Tobit兩步法模型

岳芳敏，蔡仁達

(中共廣東省委黨校 經濟學教研部，廣東 廣州 510053)

一、問題的提出

科技資源是一個地區(qū)或國家創(chuàng)新能力的重要構成，是創(chuàng)新驅動新動能形成的重要來源?？萍假Y源配置效率決定著該地區(qū)創(chuàng)新能力的高與低?？萍假Y源能通過有效配置實現科技創(chuàng)新而推動經濟持續(xù)增長與發(fā)展，成為經濟發(fā)展的核心驅動力。因而其配置效率的高低關系到該區(qū)域經濟發(fā)展動能的強弱，體現了該區(qū)域運用和整合科技資源能力的高與低，反映出該地區(qū)科技系統(tǒng)整體功能和運行情況。[1][2][3][4]科技創(chuàng)新包含科技研究和成果轉化兩階段、兩部分內涵。科技資源配置效率，決定著科技研究的能力，進而影響到科技成果轉化能力?；浉郯拇鬄硡^(qū)要建成具有全球影響力的國際科技創(chuàng)新中心，三地創(chuàng)新協同、提升三地科技資源配置效率是必由之路。當前粵港澳三地中，香港高等教育機構的科研資源較為豐富，科研能力較強。香港高等教育機構的研發(fā)開支和研究人員占總量的比例均超過50%。香港擁有雄厚科研能力的頂尖大學，其四所大學位列世界前100所大學內，因而基礎研究能力較強。此外，香港創(chuàng)新及科技基金主要支持助力的是資訊、電氣、電子、制造、納米級生物科技等領域，其中，對資訊科技的資助最多，占比接近30%。[5][6]但香港因為制造業(yè)空心化而在科研成果轉化和商業(yè)化、產業(yè)化方面的能力較弱。廣東珠三角9個地市因制造業(yè)基礎體系完備而具有科技成果轉化和商業(yè)化的能力，但從0到1的原始創(chuàng)新、基礎科研能力不強。因此，大灣區(qū)三地內生地具有創(chuàng)新協同發(fā)展的基礎和條件。從近期和中期來看，三地之間加強創(chuàng)新協同發(fā)展是提升大灣區(qū)創(chuàng)新能力的必由之路。這需要香港更好地配置科技資源從而發(fā)揮其科技服務作用，培育發(fā)展本地區(qū)經濟新增長點的同時，服務并助力廣東制造業(yè)轉型升級，進而帶動大灣區(qū)科技創(chuàng)新能力的提升。那么，香港當前科技資源的配置效率如何？哪些因素影響科技資源的高效配置？如何優(yōu)化提升香港科技資源配置效率？

二、文獻回顧

科技資源是進行科技活動的前提條件，主要是指科學研究和技術創(chuàng)新的生產要素的集合，包含科技財力資源、科技人力資源、科技物力資源和科技知識信息資源四個方面內容；科技資源配置效率則反映了一個地區(qū)運用和整合科技資源的能力，配置效率的高低在一定程度上決定了科技能力的強弱。[7]因此，相關議題得到了學界的廣泛關注。相關研究，可歸納為以下幾個方面：

1.科技資源配置效率測評

科技資源配置效率一直是眾多學者關注的焦點，所運用的測評方法或模型主要包括：主成分分析法、因子分析法、SFA模型和DEA模型等等；[8][9][10][11]其中非參數法DEA模型的運用最為廣泛，該模型于1978年首次由A. Charnes, Cooper W W& Rhodes E提出，后Banker R D, Charnes A & Cooper W W釋放了前者規(guī)模報酬不變的前提條件，至此DEA-CCR模型和DEA-BCC模型成為測算具有多投入、多產出特點的決策單元生產效率的兩大經典模型，后續(xù)學者又相繼運用其他的DEA衍生模型測算生產效率。范斐等利用探索性空間數據分析法即ESDA模型對2001—2010年全國286個地級市的科技資源配置效率的空間分布格局及演變態(tài)勢進行研究分析；[12]范斐等則基于松弛變量測量即SBM以及結合考慮非期望產出的DEA模型，并引入空間Durbin模型研究我國省級區(qū)域科技資源配置效率的空間溢出效應及其影響因素。[13]

2.科技資源配置效率影響因素

相關文獻大多采用DEA-Tobit兩步法模型(也叫鏈式網絡模型)，即，先用DEA模型分析資源配置效率，再用Tobit模型分析資源配置效率的影響因素。梅姝娥等運用該模型對我國15個副省級城市科技資源配置效率影響因素進行分析，結果表明經濟開放程度和政府財政教育支出比重對配置效率有顯著正向影響作用，而政府財政科技支出比重對配置效率有顯著負向影響作用；[14]王聰等基于超效率CCR-Tobit模型分析了影響京津翼三地科技資源配置效率的主要因素，發(fā)現產業(yè)結構顯著影響研發(fā)階段資源配置效率，經濟開放度顯著影響成果轉化階段資源配置效率。[4]

3.科技資源配置效率的區(qū)域差異性

我國科技資源配置效率的最大特征是區(qū)域差異性，總體上表現為東部地區(qū)高于西部地區(qū)。曹志鵬對2000—2008年我國科技資源配置效率的實證分析表明，我國總體科技資源配置效率雖穩(wěn)步提高，但中西部地區(qū)相對于東部地區(qū)配置效率差距明顯；[15]徐巧玲則運用Malmquist指數法分析了2001—2012年我國30個省域的科技資源配置效率，結果發(fā)現我國不同地區(qū)的科技資源配置效率存在明顯區(qū)域差異。[16]

4.香港科技資源配置效率

香港科技資源較為豐富，擁有強大的基礎科研/原創(chuàng)科研能力：世界一流大學數量居亞洲之首，擁有16個國家實驗室，近年來的SCI論文數量在亞洲名列前茅，在基礎研究領域取得重大成果。同時，香港擁有包含各類風投、創(chuàng)投基金在內的金融機構，金融生態(tài)完整[17]，在大灣區(qū)中資金量最高，2017年達到9萬億元。其中也有較大部分成為科技資源的組成部分。但目前有關香港科技資源配置效率的研究文獻并不多，有汪雨卉等運用主成分法分析了粵港澳大灣區(qū)科技創(chuàng)新資源空間配置差異，發(fā)現香港的科技創(chuàng)新資源排名僅屬于第二級，落后于廣州、深圳，且香港科技創(chuàng)新資源存量在2014年已被佛山超越；[18]楊林等則基于DEA-SFA-DEA三階段模型在剔除環(huán)境變量(即高等教育氛圍、政府支持力度、地方經濟總體實力、對外開放程度四個變量)的影響后得到2014—2016年香港科技金融資源配置效率達到了生產前沿面，實現了科技金融有效配置。[19]

綜上，現階段國內有關科技資源配置效率研究成果豐碩，包括對其測評方法或模型、影響因素以及區(qū)域差異特征等等的研究。但關于粵港澳大灣區(qū)科技資源配置效率的研究還不足，特別是對香港科技資源配置效率的研究較為缺乏。本文將基于DEA-Tobit兩步法模型對香港科技資源配置效率及其影響因素進行實證分析，并針對性地提出提高香港科技資源配置效率的相關建議，更好地發(fā)揮香港科技服務能力強的優(yōu)勢作用，從而促進粵港澳三地創(chuàng)新協同發(fā)展。

三、基于DEA模型的香港科技資源配置效率分析

1.模型簡介與指標選取

數據包絡分析法即DEA模型屬于數學中的線性規(guī)劃分析方法，可用來測算具有多投入、多產出特點的決策單元(DMU)的生產效率，且無需提前設置固定生產函數。1978年A.Charnes,W.W.Cooper & E.Rhodes提出了規(guī)模報酬不變(CRS)的DEA-CCR模型，用來測算決策單元的綜合效率(TE)；[20]1984年，R.D.Banker, A.Charnes& W.W.Cooper提出了規(guī)模報酬可變(VRS)的DEA-BCC模型，用來測算決策單元的純技術效率(PTE)，規(guī)模效率(SE)則可以表示為綜合效率與純技術效率的比值[21]，用公式表示為：

SE=TE/PTE(或TE=PTE×SE)

式中，當TE=1時(此時PTE、SE均為1)，表明該決策單元的投入產出是有效的，即達到生產前沿面；當TE<1時，表明該決策單元的投入產出是無效的，即未達到生產前沿面，此時包括純技術無效或規(guī)模無效或綜合無效等情況。

科技資源投入涵蓋財力、人力、物力和知識信息多方面內容的投入，科技產出亦是如此，符合DEA模型測算決策單元生產效率的特點。因此，本文將采用DEA模型進行香港科技資源配置效率的測算，進而分析其配置效率的影響因素。

在科技資源配置效率投入產出指標的選取上，主要依據兩大原則：一是參考眾多研究科技資源配置效率文獻中指標的選取，盡可能覆蓋所有涉及到的投入產出指標；二是出于具體指標數據可得性的考慮。因此，本文選取全社會R&D經費開支(百萬美元)和全社會R&D人員數目(人)作為測算香港科技資源配置效率投入指標，分別代表科技資源配置中研發(fā)經費和研發(fā)人才的投入；產出指標，選取(1)專利授權數(件)、(2)大學教育資助委員會資助的八所大學(簡稱為香港大學)研究成果數目(個)和(3)高科技產品整體出口貨值(百萬美元)三個指標，前兩項代表科技資源投入的知識產出，作為測算科技資源配置效率的直接產出指標，主要體現出科技資源配置中科技研發(fā)階段的直接成果產出。后一項高科技產品整體出口貨值代表科技資源投入的產品產出，作為測算科技資源配置效率的間接產出指標，主要體現出科技資源配置中研發(fā)成果轉化階段的間接產品產出(見表1)。

本文選取2000—2016年的指標數據，數據源于香港政府統(tǒng)計處官方公布的2000年到2018年的《香港統(tǒng)計年刊》。

表1 香港科技資源配置效率指標體系

2.香港科技資源配置效率DEA結果分析

本文使用DEAP Version 2.1軟件進行2000—2016年香港科技資源配置效率的測算，結果如下表2、表3所示。

表2 基于DEA模型的香港2000—2016年科技資源配置效率分解表

表3 基于DEA模型分析的香港科技產出不足率情況表

在2000—2016年17年中，有8個年份的綜合效率值為1，分別為2000、2001、2005、2011、2013、2014、2015和2016年，表明香港該8個年份實現了科技資源的有效配置；剩余9個年份綜合效率值、純技術效率值和規(guī)模效率值均小于1，分別為2002、2003、2004、2006、2007、2008、2009、2010和2012年，香港該9個年份的科技資源配置是無效的，并未達到生產前沿面，均屬于綜合無效的情況。近17年來其綜合效率均值為0.947，表明自21世紀以來香港科技資源基本處于相對有效配置的狀態(tài)，但還存在進一步優(yōu)化提高的空間。從總體上看，導致香港科技資源未完全實現有效配置的主要原因來自于純技術無效，純技術效率均值僅為0.966，體現出在當前一定技術水平條件下，香港科技資源投入所帶來的產出是不充分的；結合除2012年外其余8個科技資源無效配置年份都屬于規(guī)模報酬遞減階段，說明當前香港科技資源投入產出方式與發(fā)展要求不相匹配，需要適時轉變其投入產出方式以提高科技資源配置效率；同時，規(guī)模效率均值為0.979表明香港尚未最大化地發(fā)揮科技資源配置的規(guī)模效益(見表2)。

香港9個科技資源無效配置年份的三大科技產出指標不足率的情況。產出不足率是指實際產出值距離科技資源有效配置目標產值的差值與實際產出值的比值。該9個年份專利授權數量、大學研究成果數目和高科技產品整體出口貨值的產出不足率均值分別達到8.336%、7.035%和10.197%，導致香港科技資源未實現有效配置(見表3)。因為香港八所大學是香港科技財力、人力資源投入的主要對象。大學有較強的科研能力，但因香港制造業(yè)空心化導致大學科研成果轉化及商業(yè)化效率不高。那么，影響香港科技資源配置效率的主要因素是什么？

四、香港科技資源配置效率影響因素的Tobit模型分析

1.模型簡介及指標選取

Tobit回歸分析法是由托賓(Tobin)于1958年提出的，受限型Tobit模型適用于具有“歸并數據”特點的被解釋變量的回歸分析，使用Tobit模型進行受限被解釋變量的回歸分析可以避免使用最小二乘法(OLS)時得到的有偏誤的解釋變量的系數值。[22]

鑒于前文使用DEA模型測算2000—2016年香港科技資源配置綜合效率值均處大于0，在參考相關研究文獻的基礎上，本文決定采用受限型Tobit模型，將香港科技資源配置綜合效率值作為被解釋變量進行香港科技資源配置效率影響因素的回歸分析。其解釋變量(見表4)的選取依據一是參考相關文獻[3][4]，二是指標數據可得性。指標數據時間跨度及數據來源與DEA分析一致。

表4 香港科技資源配置效率影響因素指標體系

其中，R&D人員結構(X5)的具體指標選取的是“全社會R&D人員數目中研究員的占比”，因為《香港統(tǒng)計年刊》中R&D人員結構包括技術員和研究員兩類，本文假設香港主要是研究員從事科研活動?！断愀劢y(tǒng)計年刊》中全社會R&D經費包括：工商機構、政府機構和高校的R&D經費。一般而言，工商機構較為注重和追求研發(fā)投入與產出效率，高校研發(fā)投入與產出效率在上文中已加以分析。故這里只考慮政府機構的研發(fā)投入與產出效率，即政府科技投入度(X4)的影響情況。此外，為避免或降低共線性問題，我們對所選取的影響因素均取其對數再進行回歸分析。故設定Tobit模型計量公式如下：

Y=β0+β1ln_X1+β2ln_X2+β3ln3_X3+β4ln_X4+β5ln_X5+μ

式中，β0為常數項，βi(i=1，2，3，4，5)為各個影響因素的回歸系數，μ為隨機擾動項。

2.香港科技資源配置效率影響因素Tobit結果分析

本文使用STATA 14進行香港科技資源配置效率影響因素的Tobit回歸分析，結果如下表5所示。

表5 香港科技資源配置效率主要影響因素Tobit回歸分析結果

Tobit回歸結果顯示，對外貿易總額、服務業(yè)增加值與GDP的比值以及全社會R&D人員數目中研究員的占比等因素對香港科技資源配置效率的影響并不顯著；而經濟發(fā)展水平和政府科技投入度兩個因素則顯著影響香港科技資源配置效率。具體分析如下：

(1)經濟發(fā)展水平對香港科技資源配置效率有顯著正向影響作用。由表5可知，提高1%人均GDP可以帶來0.3318535的香港科技資源配置效率的提高。地區(qū)經濟發(fā)展水平越高，該地區(qū)科技財力和人力等科技資源則越豐富，擁有高效配置科技資源的能力與條件?！皝喼匏男↓垺敝坏南愀?，歷年來其經濟發(fā)展水平都遙遙領先國內其他城市，2017年香港人均GDP更是高達359996美元，這與上文中DEA分析結果一致，即，2000年以來香港科技資源配置效率基本處于相對有效的狀態(tài)，經濟的持續(xù)發(fā)展能夠保障科技資源的有效配置。

(2)經濟開放程度對香港科技資源配置效率沒有顯著影響作用。國內相關研究成果顯示經濟開放程度對科技資源配置效率有顯著正向影響作用，地區(qū)經濟開放程度越高，越容易引進先進的科學技術與科技資源管理方式，增強該地區(qū)科技資源配置能力，從而促進其科技資源的有效配置。香港一直以來都以自由貿易港而著稱，是我國開放程度最高的城市，與經濟開放程度因素顯著正向影響國內其他城市的科技資源配置效率相比較，該因素對于香港科技資源配置效率雖為正向作用但并沒有顯著影響性，表明該因素即香港開放程度具有一定的穩(wěn)定性。

(3)產業(yè)結構對香港科技資源配置效率沒有顯著影響作用。香港服務業(yè)高度發(fā)達，近十年其服務業(yè)增加值占GDP增加值的比重穩(wěn)定在89%—92%之間，但制造業(yè)空心化問題嚴重，導致其科技研發(fā)成果產業(yè)化、商業(yè)化程度不高。位居亞洲第一、全球第三的香港金融業(yè)非常發(fā)達，但目前在金融科技方面的發(fā)展依然有限，正面對其他對手迅速發(fā)展所帶來的激烈競爭。[6]當前正處于借“一帶一路”和粵港澳大灣區(qū)建設的東風助力香港金融科技騰飛、進而形成新經濟新增長點的階段。①但目前以服務業(yè)為主的產業(yè)結構無法繼續(xù)提高香港科技資源配置效率。

(4)政府科技投入度對香港科技資源配置效率有顯著負向影響作用。從香港方面來講，一是香港科技投入主要投向的是大學高校，這一方面促成了科研能力較強的香港大學高校，但另一方面因為香港的科研成果轉化和商業(yè)化能力不足，導致政府投向高校的科技資源在高科技產品產出方面效率較低。其結果是投入度越大，科技資源配置效率越低。二是在創(chuàng)新成果轉化過程中，作為科技創(chuàng)新活動主體的科技初創(chuàng)小企業(yè)，亟需政府財政支持。但香港近些年全社會研發(fā)投入占GDP比重不高，2018年的占比仍不足1%。截至2017年11月底，據香港創(chuàng)新科技署公開資料顯示，其管轄下的創(chuàng)新及科技基金所有計劃核準資助金額僅為約 132.55億港元。[23]科技投入不足導致其對小微科技初創(chuàng)企業(yè)的支持作用不大。三是香港科技資金撥付使用審批流程冗長，申請者往往需要半年或以上時間才能獲得資助。被打回的申請書需要大幅度修改才可再次遞交。創(chuàng)新公司的時間成本很高，一些有創(chuàng)意和發(fā)展?jié)摿Φ某鮿?chuàng)科技小企業(yè)可能因此而中途夭折。即使是香港創(chuàng)新科技局推出的資助計劃，也因為申請資助手續(xù)繁復而被企業(yè)詬病。這些制度性問題阻礙了香港科技創(chuàng)新發(fā)展。2017年推出的香港科技園公司及數碼港的現金資助計劃，也因為不能及時到位而遠水不解近渴。而對于金融科技發(fā)展，則因為香港有關部門官員對發(fā)展重要性認識不到位或執(zhí)行層不知如何協助企業(yè)開展業(yè)務，形成了發(fā)展阻力，導致金融科技初創(chuàng)企業(yè)難以獲得政府資助或撥款，比如2017年香港創(chuàng)新科技署管轄下的創(chuàng)新及科技基金中沒有創(chuàng)新金融科技的獨立撥款范疇，表明相關企業(yè)獲得政府財政撥款占比微乎其微。即使能獲得，過程往往是困難重重。[23]

(5)R&D人員結構對香港科技資源配置效率沒有顯著影響作用。R&D人員中研究員是創(chuàng)造研發(fā)成果的主要角色，R&D人員結構因素對科技資源配置效率有正向影響作用顯而易見。但自香港進入21世紀以來，從R&D人員的分布比例來看，其全社會R&D人員數目中企業(yè)所占的比重在逐步下降，從最高值2005年的55.25%下降到2016年的42.41%，被高校R&D人員的占比所趕超，企業(yè)依舊是科技資源有效配置的核心主體，企業(yè)R&D人員數量尤其是研究員數量的不足會影響企業(yè)乃至全社會科技資源配置效率。因此，R&D人員結構雖對香港科技資源配置效率有正向影響作用，但并沒有顯現出顯著影響效果。

五、結論與政策建議

1.結論

參照相關文獻的指標體系，基于數據的可得性，本文選取科技財力和人力投入作為科技資源投入指標，科技知識和產品作為科技資源產出指標，對香港2000年到2016年的科技資源配置效率采用DEA-Tobit兩步法模型進行了實證分析，從分析結果中得出下面幾點結論：(1)從香港17年的科技資源配置綜合效率值表現來看，有8個年份有效、9個年份相對無效；其純技術效率均值表現為無效，表明其投入產出不充分；有8個年份的科技資源配置呈現規(guī)模報酬遞減，規(guī)模效率均值也表明，香港科技資源配置的規(guī)模效益未達到最大化。因而可推斷，香港科技資源配置效率整體上處于基本有效狀態(tài)，但未完全實現有效配置，仍有待進一步優(yōu)化提升。(2)香港有9個年份的科技資源配置效率無效，主要表現為專利授權數量、大學研究成果數量和高科技產品整體出口貨值的科技產出率不足。結合香港產業(yè)結構等經濟發(fā)展實際表現，可知其根源在于香港制造業(yè)在這些年出現的空心化問題，香港大學有較強的科研能力，但科技成果的轉化和商業(yè)化都需要完備的制造業(yè)體系作為基礎和條件。(3)在影響香港科技資源配置效率的主要因素中，一以貫之的高經濟開放度、服務業(yè)為主的產業(yè)結構和以高校研究人員為主的R&D人員結構，對其資源配置效率的影響作用不顯著。而經濟發(fā)展水平有顯著正向影響，政府科技投入度有顯著負向影響。后者與內地情況一樣，政府科技投入度對科技資源配置效率未有顯著正向影響。[3][14][24]但內地主要原因在于政府在基礎研究和應用基礎研究的科技投入不足，以及受計劃經濟體制的影響導致的政府低效。而在香港方面，基于相關文獻和我們的觀察，其根源則在于近二十多年來香港對創(chuàng)新經濟發(fā)展的重視和支持力度不夠，金融業(yè)的優(yōu)勢并未延伸到對實體經濟的培育和發(fā)展，政府科技資助受制于現行冗長繁復的審批制度而不能及時支持到初創(chuàng)企業(yè)。同時，香港政府科技投入主要投向了大學高校，這使得高校有了較強的科研能力，但科創(chuàng)企業(yè)未能得到有力支持而快速發(fā)展起來。其結果，香港創(chuàng)新經濟新的增長點尚未形成，影響到高?？蒲谐晒D化為科技新產品的效率。

2.政策建議

一是香港要充分發(fā)揮自身科技資源優(yōu)勢，加快政府改革，加快香港創(chuàng)新經濟培育發(fā)展。其一，香港擁有雄厚的科研人力、財力等能力，擁有雄厚的直接融資、間接融資渠道和資源，擁有世界一流的以高度法治化為基礎的營商環(huán)境、完善的知識產權保護制度，短時間內能夠吸引到全球創(chuàng)新資源，香港應充分利用好這些科技資源，把握好新一輪產業(yè)革命蓄勢待發(fā)的新機遇。其二，針對當前香港政府行政審批制度問題導致科技初創(chuàng)企業(yè)不能及時獲得政府財政支持而發(fā)展受限的狀況，香港要謀求加快政府有關的審批制度改革，借鑒深圳科技體制改革新規(guī)，加快政府資助資金申請手續(xù)的簡化、加快審批，使資助資金及時到位，為科技創(chuàng)新企業(yè)紓困解難。其三，利用香港有較豐富的直接融資渠道和金融資源的優(yōu)勢，積極引導創(chuàng)投、風投資金支持創(chuàng)新經濟的培育和發(fā)展。加大對科技初創(chuàng)企業(yè)的支持力度，加快建設香港數碼港科技園、與深圳合作建設的落馬洲河套地區(qū)創(chuàng)新園建設。二是加大政府科技投入中對科研成果就地轉化支持力度，引導高校、科研機構在科研績效考評中適當加入科技成果轉化這一指標。教師實現一項科研成果轉化或商業(yè)化，根據其市場估值，視同發(fā)表了一篇較高水平的論文，從而鼓勵有能力的教授、博士生投身于科技創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)。三是加強與大灣區(qū)其他城市的創(chuàng)新協同發(fā)展，共同建設粵港澳大灣區(qū)具有國際影響力的科技創(chuàng)新中心。珠三角9個地級市制造業(yè)基礎較好，制造業(yè)的轉型升級發(fā)展亟需港澳的生產性服務業(yè)、科技服務業(yè)的優(yōu)勢互補，三地產業(yè)融合、協同發(fā)展可以相互成就，共同實現創(chuàng)新驅動的高端化、可持續(xù)化的高質量發(fā)展。當前，位居全球排名第二的深圳—香港創(chuàng)新集群的發(fā)展模式與路徑，已經為大灣區(qū)產業(yè)協同、創(chuàng)新協同發(fā)展提供了示范。香港政府可以協同其他城市政府共同推進產學研協同創(chuàng)新發(fā)展，在助推香港科技創(chuàng)新中心形成過程中，促進大灣區(qū)具有國際科技創(chuàng)新中心的建成。

注釋：

①借力東風助香港金融科技騰飛——訪香港數碼港管理有限公司董事局主席林家禮博士，引自華生文化官網，2018年4月18日。見http://www.hswh2003.com/displaynews.html?id=2658916690232256。