尹極+鄧乾旺+李衛(wèi)明+崔巍

〔摘 要〕知識轉(zhuǎn)化效率影響知識的決策與發(fā)展，文章選取研究與開發(fā)機構(gòu)（R&D）領(lǐng)域知識為研究對象并構(gòu)建指標體系，以2002-2011共10年間數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，按照經(jīng)濟發(fā)達程度將全國30個地區(qū)劃分為5個區(qū)級，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（BCC-DEA）方法對R&D知識轉(zhuǎn)化效率進行區(qū)域維度的靜態(tài)研究，基于DEA-Malmquist指數(shù)法對R&D知識轉(zhuǎn)化效率進行區(qū)域及時間雙重維度的動態(tài)研究。根據(jù)測度結(jié)果分析各區(qū)級R&D知識轉(zhuǎn)化情況并得出各區(qū)域R&D知識轉(zhuǎn)化效率平均值排名。

〔關(guān)鍵詞〕數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；R&D知識；轉(zhuǎn)化效率；全要素生產(chǎn)率

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.07.031

〔中圖分類號〕G302 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2015）07-0162-05

〔Abstract〕This paper concentrated on R&D knowledge and established an index system to evaluate its conversion efficiency，in which the panel data of ten years are selected and thirty districts in China are divided into five regions depending on economic development degree.Then a static analysis on conversion efficiency of R&D knowledge was made from the region dimension via BCC-DEA method，while a dynamic research was carried in the double dimensions of region and time by utilization of the Malmquist-DEA method.Based on the results，conversion situations of R&D knowledge in different regions are analyzed and the ranking of average value of conversion efficiency is obtained.

〔Key words〕data envelopment analysis；knowledge of R&D；conversion efficiency；total factor productivity

隨著經(jīng)濟時代的到來，“知識”已經(jīng)成為社會發(fā)展、企業(yè)興廢的重要資源，對于知識的研究已然成為熱點。一些文獻對知識轉(zhuǎn)化效率進行了研究，王毓軍等[1]從投入角度對知識創(chuàng)新過程對我國東西部區(qū)域知識配置效率、成本效率進行分析；李建華等[2]選取1998-2005年我國30省份為對象進行區(qū)域維度（東、中、西部）的知識生產(chǎn)效率及變化率的測度；馮堯[3]運用DEA-Malmquist指數(shù)法選取我國1999-2008年間高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技成果作為對象從區(qū)域（東、中、西部）、時間維度進行轉(zhuǎn)化效率研究；陳偉等[4]運用DEA-Malmquist指數(shù)法從區(qū)域維度（省級）、時間維度對2005-2010年間我國知識密集型產(chǎn)業(yè)專利創(chuàng)新績效進行分析；吳延兵[5]運用DEA-Malmquist指數(shù)法選取我國大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，從區(qū)域維度（省級）進行技術(shù)效率的分析；郭淑芬等[6]選取20家文化產(chǎn)業(yè)上市公司為研究對象，運用超效率DEA模型及Malmquist指數(shù)法進行公司績效評價分析。在轉(zhuǎn)化效率的研究中，很多學(xué)者選用科學(xué)研究中非常重要的一個指標“R&D”為研究對象，部分文章選取我國多個地區(qū)為研究樣本[7-8]，針對1年或幾年的R&D數(shù)據(jù)開展對每個區(qū)域（東、中、西部或省市地區(qū)）的效率分析；也有部分學(xué)者選擇某個?。ɑ蚴校10-11]，針對1年或幾年的R&D數(shù)據(jù)，進行R&D效率的研究；也有部分學(xué)者針對不同領(lǐng)域如制造業(yè)R&D[12]、高新區(qū)或高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D[15]，運用DEA方法進行R&D效率測度與分析。

基于以上分析，由于“R&D”具備“知識”的衡量特點，故本文將“R&D”與“知識”相結(jié)合，從知識角度選取研究對象為“R&D知識”，合理構(gòu)建投入產(chǎn)出指標體系；以2002-2011共10年間我國5個區(qū)級（30個地區(qū)）“R&D知識”投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)；采用BCC-DEA模型——DEA-Malmquist模型雙階段分析方法，從區(qū)域、空間雙重維度進行“R&D知識”的轉(zhuǎn)化效率及效率變化情況分析；在分析思路上，對于區(qū)域的分析結(jié)合地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達情況進行5個區(qū)級的劃分，進而對2002-2011年間我國“R&D知識”轉(zhuǎn)化效率進行全面、客觀、獨特的分析研究。

1 指標選取與數(shù)據(jù)來源

11 指標選取

對于知識的研究，不僅要考慮知識的效果（即知識的產(chǎn)出），對于知識的投入（即知識的成本）分析也至關(guān)重要。為了更好地對知識的轉(zhuǎn)化效率進行研究，合理選取R&D知識投入與產(chǎn)出指標并構(gòu)建出指標體系，本文根據(jù)所選研究對象R&D知識的情況，參考和整理了大量文獻并通過對“中國知網(wǎng)”等網(wǎng)站相關(guān)可能指標詞的出現(xiàn)頻次進行匯總，分析出R&D知識的投入主要包括人力成本及資金成本，R&D知識的產(chǎn)出主要包括對衡量知識產(chǎn)出成果（如課題、專利、論文及合同等）的分析，最終選取具有代表性的指標形成相對全面、客觀的R&D知識投入產(chǎn)出指標體系，該指標體系構(gòu)建如圖1。

投入指標（2個）：R&D人員全時當量（人年）、R&D經(jīng)費支出（萬元）。

產(chǎn)出指標（4個）：課題數(shù)（個）、專利申請授權(quán)數(shù)（件）、論文數(shù)（篇）、國外技術(shù)引進合同數(shù)（件）。endprint

12 數(shù)據(jù)來源

本文選用數(shù)據(jù)均來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》，包括2002-2011年10年間全國30個地區(qū)（不含港澳臺及西藏）關(guān)于R&D知識的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)。由于對知識的整理具有延后性，故本文通過對《中國科技統(tǒng)計年鑒》中相關(guān)數(shù)據(jù)進一步整理，最終根據(jù)2個投入、4個產(chǎn)出指標進行了面板數(shù)據(jù)匯總。

2 研究方法與模型

21 DEA基礎(chǔ)模型

DEA方法針對具有投入產(chǎn)出的決策單元（DMU）進行分析評價，用來比較各決策單元之間的規(guī)模收益及相對效率，顯示其最優(yōu)值（投影值）。DEA方法最常用的有CCR模型和BCC模型。

BCC模型評價的是在可變規(guī)模報酬（VRS）條件下的決策單元相對效率。模型分為輸入導(dǎo)向模型和輸出導(dǎo)向模型，本文使用輸出導(dǎo)向（output-BCC模型）模型。

選取我國30個區(qū)域為決策單元，即n=30，設(shè)n個決策單元DMUj（j=1，2，…，n），決策單元與區(qū)域?qū)?yīng)關(guān)系見表1。

某一決策單元DMUj的輸入Xj、輸出Yj；每一決策單元有m個輸入，即m=2，Xij：i=1，2，…，m，s個輸出，即s=4，Yrj：r=1，2，…s。Xj1為第j個決策單元的“R&D人員全時當量（人年）”輸入值，Xj2為第j個決策單元的“R&D經(jīng)費支出（萬元）”輸入值，Yj1為第j個決策單元的“課題數(shù)（個）”輸出值，Yj2為第j個決策單元的“專利申請授權(quán)數(shù)（件）”輸出值，Yj3為第j個決策單元的“論文數(shù)（篇）”輸出值，Yj4為第j個決策單元的“國外技術(shù)引進合同數(shù)（件）”輸出值，XjYj構(gòu)成知識轉(zhuǎn)化過程。ωj為第j個決策單元的權(quán)重，maxδ0為所求轉(zhuǎn)化效率最大值。

本文運用BCC—DEA模型進行轉(zhuǎn)化效率的測度分析，故在此不再介紹CCR—DEA模型。

22 DEA-Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)法是運用“距離函數(shù)”來描述多個輸入變量和多個輸出變量的模型，距離函數(shù)Dn（x，y）∶Dn（X，Y）=min{δ∶（Y/δ）∈p（x）}，其中p（x）為可能R&D知識轉(zhuǎn)化過程集合，δ為R&D知識輸出效率指標。輸出變量的距離函數(shù)Dn（x，y）可以測定t時期技術(shù)條件下，從t到（t+1）時期的整體R&D效率變化情況；在t時刻的Malmquist指數(shù)為：Mtn（xtn，ytn，xt+1n，yt+1n）=Dtn（xt+1n，yt+1n）/Dtn（xtn，ytn），在（t+1）時刻的Malmquist指數(shù)為：Mt+1n（xtn，ytn，xt+1n，yt+1n）=Dt+1n（xt+1n，yt+1n）/Dt+1n（xtn，ytn），將t時刻及（t+1）時刻指數(shù)取幾何平均值，即可作為從t時期到（t+1）時期的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)：Dt+1n（xtn，ytn，xt+1n，yt+1n）=Dtn（xt+1n，yt+1n）Dtn（xtn，ytn）×Dt+1n（xt+1n，yt+1n）Dt+1n（xtn，ytn）1/2；Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（EC）和技術(shù)進步指數(shù)（TP）：Mt+1n（xtn，ytn，xt+1n，yt+1n）=EC×TP=Dt+1n（xt+1n，yt+1n）Dtn（xtn，ytn）×Dtn（xt+1n，yt+1n）Dt+1n（xt+1n，yt+1n）×Dtn（xtn，ytn）Dt+1n（xtn，ytn）1/2；EC從t到（t+1）時期決策單元DMU對最優(yōu)知識活動前沿的追趕程度，TP衡量的是從t到（t+1）時期最優(yōu)知識活動前沿面的變化情況。

該部分針對區(qū)域維度的橫向研究中選取我國30個區(qū)域為決策單元，即n=30，設(shè)n個決策單元DMUj（j=1，2，…，n）；具體DMUj情況與BCC-DEA方法同；針對時間維度的橫向研究中選取我國2002-2011年共10年間9個年度為決策單元，即n=9，DMU2=2002-2003，DMU3=2003-2004，DMU4=2004-2005，DMU5=2005-2006，DMU6=2006-2007，DMU7=2007-2008，DMU8=2008-2009，DMU9=2009-2010，DMU10=2010-2011；X代表輸入，Y代表輸出，兩個維度分別有2個輸入指標（即m=2）和4個輸出指標（即s=4），輸入及輸出情況與BCC-DEA方法中相同。

3 研究與開發(fā)機構(gòu)R&D知識轉(zhuǎn)化效率研究

為全面分析研究2002-2011年10年間我國30個地區(qū)的R&D知識的轉(zhuǎn)化效率，選取全國30個地區(qū)為決策單元，參照2014年最新公布的一線城市、二線城市、三線城市名單，依據(jù)城市所在地區(qū)（就高原則）屬于一線城市、二線發(fā)達城市、二線中等發(fā)達城市、二線發(fā)展較弱城市、三線城市劃分為五級區(qū)域，側(cè)重于所在地區(qū)進行橫向?qū)Ρ确治觥?/p>

同時，在Malmquist指數(shù)分析中還就10年間效率變化進行時間維度的縱向分析，具體分析如下。

31 基于BCC-DEA方法的靜態(tài)分析研究

為對2002-2011年10年間我國30個地區(qū)的R&D知識的轉(zhuǎn)化效率進行靜態(tài)分析，該部分選用輸出導(dǎo)向的BCC—DEA模型，應(yīng)用軟件為DEAP 21。測度結(jié)果見表2（第3～7列）。

綜合技術(shù)效率為規(guī)模報酬不變的效率值，純技術(shù)效率為規(guī)模報酬可變的效率值，綜合技術(shù)效率等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率之積。

基于表2，形成分區(qū)域的平均規(guī)模效率值見圖2，結(jié)合表2及圖2，針對2002-2011年10年間全國30個地區(qū)的BCC—DEA測度情況，分析如下：

①一級區(qū)域、二級區(qū)域、三級區(qū)域、四級區(qū)域、五級區(qū)域規(guī)模效率均值分別為0666、0898、0723、0823、0870，轉(zhuǎn)化效率按照二級區(qū)域、五級區(qū)域、四級區(qū)域、三級區(qū)域、一級區(qū)域依次遞減，說明在相關(guān)資源的協(xié)調(diào)中，二級區(qū)域最合理，一級區(qū)域相對比較欠缺。endprint

2 各區(qū)級平均規(guī)模效率

②五級區(qū)域30個地區(qū)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率總均值分別為0621、0736、0814，其中二級區(qū)域、四級區(qū)域、五級區(qū)域規(guī)模效率平均值在總規(guī)模效率平均值以上，一級區(qū)域、三級區(qū)域規(guī)模效率平均值在總規(guī)模效率平均值以下。

③全部30個地區(qū)只有浙江（二級區(qū)域）規(guī)模效率為1，說明浙江的R&D知識轉(zhuǎn)化效率最優(yōu)；規(guī)模效率排名在后三位的依次是北京（排名30、一級區(qū)域）、四川（排名29、三級區(qū)域）、陜西（排名28、三級區(qū)域），可見知識效率的轉(zhuǎn)化與區(qū)域發(fā)達級別沒有明顯的關(guān)聯(lián)，合理優(yōu)化資源的投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，才會獲得轉(zhuǎn)化效率的最優(yōu)。

④從2011年規(guī)模報酬來看，只有天津（一級區(qū)域）、青海（五級區(qū)域）實現(xiàn)了規(guī)模報酬遞增，上海等9個地區(qū)處于規(guī)模報酬不變狀態(tài)，其余19個地區(qū)均處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)。

32 基于DEA-Malmquist指數(shù)法的動態(tài)分析研究

由于DEA方法可以對研究對象的轉(zhuǎn)化效率進行靜態(tài)研究，為了更全面地分析轉(zhuǎn)化效率動態(tài)變化情況，使用Malmquist方法進行R&D知識的第二階段研究（包括基于區(qū)域維度的橫向分析及基于時間維度的縱向分析）。該方法的運用可以得出效率值變化（eff）、技術(shù)變化（tech）、純技術(shù)效率變化（pe）、規(guī)模效率變化（se）及全要素生產(chǎn)率變化（tfp）5個重要參數(shù)及對應(yīng)不同測度單元的測度值。其中全要素生產(chǎn)率變化指系統(tǒng)產(chǎn)出價值與全部投入價值之比，反映出生產(chǎn)或制造過程中全部生產(chǎn)要素綜合生產(chǎn)率水平，效率值變化為技術(shù)變化與純技術(shù)效率變化之積，全要素生產(chǎn)率變化為效率值變化與技術(shù)變化之積。本文使用產(chǎn)出導(dǎo)向的Malmquist指數(shù)模型，通過對10年全國5個區(qū)級30個地區(qū)的R&D知識的測度，對不同地區(qū)及不同年份的測度情況進行分析。所用軟件為DEAP 21。

321 區(qū)域維度橫向分析

該部分選取全國30個地區(qū)為決策單元，按照劃分的五級區(qū)域，側(cè)重于所在區(qū)域及地區(qū)間進行橫向?qū)Ρ确治?，測度結(jié)果見表2（第8～13列）。

基于表2，針對2002-2011年10年間全國30個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率變化情況，分析如下：

①其中遼寧、吉林、江蘇、浙江、湖北、湖南、四川、陜西8個地區(qū)測度值均大于1，說明該部分地區(qū)在10年間平均變化值是增長的；其余地區(qū)測度值均小于1，說明該部分地區(qū)在10年間平均變化值是下降的。

②按照區(qū)域等級分析，只有二級區(qū)域的全要素生產(chǎn)率變化平均值大于1，說明該區(qū)域地區(qū)在2002-2011年間平均變化值是增長的；其他區(qū)域全要素生產(chǎn)率變化平均值均小于1，說明該區(qū)域地區(qū)在10年間平均變化值是下降的。各區(qū)域全要素生產(chǎn)率變化平均值排名依次為二級區(qū)域（1012）、一級區(qū)域（0976）、三級區(qū)域（0975）、四級區(qū)域（0920）、五級區(qū)域（0888）。

③二級區(qū)域測度平均值結(jié)果效率值變化（1011）、技術(shù)變化（1000）、純技術(shù)效率變化（1004）、規(guī)模效率變化（1007）、全要素生產(chǎn)率變化（1012）全部大于1，說明該區(qū)域在10年間平均變化值是增長的，效果最優(yōu)。

322 時間維度縱向分析

運用Malmquist指數(shù)模型測算結(jié)果除以上各區(qū)域的效率變化情況外，還反饋了2002-2011年10年間各效率值變化的時間維度情況，由于比較的是第（t+1）年與第t年的情況，故測度結(jié)果展示為第2～10共9個決策單元的情況，見表3。

基于表3，針對2002-2011年全國30個地區(qū)R&D知識時間維度變化值測度結(jié)果，分析如下：

①第3、第5、第6、第7、第9決策單元全要素生產(chǎn)率變化值均大于1，即2003-2004年、2005-2006年、2006-2007年、2007-2008年、2009-2010年這5年度效率變化值效果良好，后一年均較前一年有所增長，特別是2005-2008年幾年間實現(xiàn)了持續(xù)增長。其余幾個年度全要素生產(chǎn)率變化值均小于1，說明后一年較前一年比較生產(chǎn)率變化有所下降。

②第9決策單元即2009-2010年度效率值變化（1056）、技術(shù)變化（1059）、純技術(shù)效率變化（1032）、規(guī)模效率變化（1024）、全要素生產(chǎn)率變化（1119）全部大于1，說明該年度在各項變化值都是增長的，效果最優(yōu)。

③第8決策單元即2008-2009年度全要素生產(chǎn)率變化值為0438，表明2009年較2008年測度值下降幅度非常大，且主要體現(xiàn)在技術(shù)變化值為0362，及時調(diào)整R&D知識的投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，因此2009-2010年度實現(xiàn)各項測度值均大于1。

4 結(jié)束語

本文選取2002-2011年全國30個地區(qū)R&D知識作為研究對象，合理構(gòu)建“R&D知識”投入產(chǎn)出指標體系；對于區(qū)域的分析依據(jù)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)達程度將所有區(qū)域劃分為5個等級，在此基礎(chǔ)上，運用DEAP 21軟件，采用輸出導(dǎo)向的BCC-DEA模型——DEA-Malmquist模型對“R&D知識”的轉(zhuǎn)化效率進行雙重階段分析；在DEA-Malmquist方法運用中從區(qū)域維度、空間維度進行“R&D知識”的雙重維度轉(zhuǎn)化效率分析；較為全面的實現(xiàn)對2002-2011年間我國“R&D知識”轉(zhuǎn)化效率的分析研究?；诜治鼋Y(jié)果，為促進各地區(qū)R&D知識的穩(wěn)定發(fā)展，提高知識轉(zhuǎn)化效率，提出以下建議：通過R&D知識轉(zhuǎn)化效率的橫向分析，一級區(qū)域及三級區(qū)域的規(guī)模效率均值未達到5個區(qū)級的平均值，說明這兩個區(qū)級的R&D知識轉(zhuǎn)化情況不夠理想，R&D知識的投入與產(chǎn)出不夠合理，因此建議該部分區(qū)域及時分析造成知識轉(zhuǎn)化效率低下的原因，不斷完善R&D知識資源分配機制，合理規(guī)劃資源投入；通過R&D知識轉(zhuǎn)化效率的縱向分析，R&D知識各年度之間的效率增長不夠平穩(wěn)（如2009年較2008年測度值下降幅度較大），因此建議優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)，調(diào)整知識布局，確保知識轉(zhuǎn)化效率平穩(wěn)增長；在同一個區(qū)級中，不同地區(qū)的知識轉(zhuǎn)化效率差距較大（如全要素生產(chǎn)率排名中第三區(qū)級所有地區(qū)最高排名為第3名，最低排名為第30名），說明在同一經(jīng)濟發(fā)達維度中缺少相互的知識共享，因此建議加強R&D知識管理經(jīng)驗的學(xué)習(xí)交流，加強知識的共享互利，從而實現(xiàn)各地區(qū)知識轉(zhuǎn)化效率的優(yōu)化。endprint

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（本文責(zé)任編輯：郭沫含）endprint