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)濟學(xué)院,江蘇 南京 210093)
文章基于創(chuàng)新價值鏈對研發(fā)活動進行劃分,并采用隨機前沿函數(shù)測算了我國29個省級單位的區(qū)域研發(fā)效率。結(jié)果表明:三個階段研發(fā)效率均呈現(xiàn)逐年上升趨勢,其中知識創(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)資源長期向基礎(chǔ)研究領(lǐng)域傾斜,而對研發(fā)的市場化重視不夠。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。我國應(yīng)該完善產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化機制,加大高素質(zhì)人才培養(yǎng),為研發(fā)活動創(chuàng)造良好的經(jīng)濟環(huán)境。
研發(fā)效率;三階段產(chǎn)出;隨機前沿函數(shù);環(huán)境變量
[DOI]10.3969/j.issn.1007-5097.2016.06.011
隨著創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的實施,我國研發(fā)規(guī)模呈逐年遞增趨勢。據(jù)統(tǒng)計,我國2013年研發(fā)投入高達17 813億元,專利授權(quán)數(shù)量達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)活動具有典型的政府推動特征,各研發(fā)環(huán)節(jié)之間往往缺乏有效連接和轉(zhuǎn)化機制,導(dǎo)致我國研發(fā)投入整體效率偏低。在此背景下,對我國區(qū)域研發(fā)效率差異及其影響因素進行研究,具有重要的理論意義和實踐價值。
現(xiàn)有研究主要采用參數(shù)法和非參數(shù)法測度研發(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,其不足之處在于不考慮測量誤差的存在。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,并對生產(chǎn)過程的實際值和最優(yōu)值進行比較以獲得數(shù)據(jù),在分析效率變動及其來源時具有優(yōu)勢。
在測度指標上,現(xiàn)有研究多將研發(fā)活動視為“黑箱”,根據(jù)研究需要設(shè)定投入和產(chǎn)出指標。投入指標主要采用研發(fā)人力資本投入和研發(fā)經(jīng)費投入,產(chǎn)出指標主要采用新產(chǎn)品產(chǎn)值(Jefferson,2006;于長宏、白辰,2013)[4-5]或?qū)@a(chǎn)出(沈能,2013;李政、楊思瑩,2014)[6-7],其優(yōu)勢在于指標屬性比較明確,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)值等指標聯(lián)合起來構(gòu)建綜合產(chǎn)出指標(陳凱華、汪壽陽,2014;鄒文杰,2015)[8-9]。余泳澤等(2014)[10]將研發(fā)活動分解為知識創(chuàng)新、專利創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新三個階段,通過對各個階段的研發(fā)效率進行測度,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)新價值鏈理論,在對研發(fā)活動進行分解的基礎(chǔ)上,采用隨機前沿法研究不同階段的效率及影響因素,從中發(fā)現(xiàn)有價值的規(guī)律并提出建議。
隨機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,測定每個樣本的相對效率。隨機前沿分析最大的特點是把模型的誤差項分解為隨機誤差和技術(shù)無效率項,通過測量技術(shù)無效率項來確定效率的大小。
在創(chuàng)新價值鏈上,研發(fā)活動可以分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗發(fā)展三個階段,分別對應(yīng)最初階段(知識創(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)出的隨機因素,服從正態(tài)分布N(0,),μi代表非負的技術(shù)非效率項,服從非負的半正態(tài)分布N(+(0,)。
引入技術(shù)非效率項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。對于各個指標的統(tǒng)計口徑,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)過程無疑會受到環(huán)境變量的影響,這里主要考慮經(jīng)濟發(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,由于西藏部分數(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個省級單位。本研究的數(shù)據(jù)全部來源于2002-2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》??紤]到研發(fā)活動的滯后效應(yīng),我們對所有投入指標與環(huán)境變量做了滯后1期處理。
本文利用隨機前沿方法對研發(fā)活動中的最初產(chǎn)出、中間產(chǎn)出和最終產(chǎn)出方程中的效率進行了估計,并考慮了環(huán)境因素的影響。表2給出了估計結(jié)果,γ值和似然比顯示隨機前沿模型估計結(jié)果是合理的。
表2 隨機前沿分析結(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,說明經(jīng)濟發(fā)展有助于促進知識創(chuàng)新效率提升,而經(jīng)濟發(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)勞動力的數(shù)量,檢驗結(jié)果顯示其對區(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)人才儲備對知識創(chuàng)新和專利創(chuàng)新具有顯著的促進作用。
政府投入對最初方程與中間方程產(chǎn)生了顯著的負向作用,而在最終產(chǎn)出方程中沒有通過顯著性檢驗。這說明政府投入盡管對知識創(chuàng)新和專利創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的促進作用,但是由于脫離產(chǎn)業(yè)發(fā)展實踐,難以對產(chǎn)品創(chuàng)新產(chǎn)生促進作用。Goolsbee(1998)則認為研發(fā)經(jīng)費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)實踐中產(chǎn)生效益。
外資投入與知識產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著的正相關(guān),而與最終產(chǎn)出呈現(xiàn)負相關(guān)。這是由于在我國對外開放格局中,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]。
通過隨機前沿函數(shù),可以核算出各省級單元的效率變化。圖1表明,研發(fā)活動三個階段的研發(fā)效率值均呈現(xiàn)逐年上升的趨勢,顯示出我國研發(fā)活動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中最具競爭力的指標,但其投入產(chǎn)出效率卻相對較低,這主要是由于我國研發(fā)領(lǐng)域長期重視數(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
新產(chǎn)品產(chǎn)出效率較低,這主要是由于供給推動的大規(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)核算出的各省級單元研發(fā)效率值。可以看出,中國區(qū)域研發(fā)效率在各省級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。我們認為,這主要是由于這些地區(qū)處于我國經(jīng)濟發(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。對于北京和上海來說,我們認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)機構(gòu)可能會對同一類型的項目進行研發(fā),降低了研發(fā)效率。對于天津和福建來說,外向型經(jīng)濟的集中造成了這些地區(qū)面向市場的產(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,也缺乏來自產(chǎn)業(yè)層面的需求拉動,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、科研機構(gòu)密集,最初階段的研發(fā)效率相對較高,但是由于市場體系不健全,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。
本研究將研發(fā)活動分為三個階段,運用隨機前沿方法對我國區(qū)域研發(fā)效率進行了測算,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不同階段的研發(fā)效率產(chǎn)生了顯著的正向促進作用。我國區(qū)域研發(fā)效率總體上呈現(xiàn)“前低后高”的趨勢,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)模和效率都取得長足進展,但是對立足于產(chǎn)業(yè)需求的專利創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新重視程度還遠遠不夠,需要從機制上進一步完善和強化,提升創(chuàng)新價值鏈整體競爭力。
(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)濟和區(qū)域研發(fā)之間的關(guān)系,充分挖掘區(qū)域經(jīng)濟對區(qū)域研發(fā)的供給側(cè)和需求側(cè)動力。在科技資源配置上,加強高校和研究機構(gòu)的對接,加強科技人才培養(yǎng),為區(qū)域研發(fā)提供人才保障。利用區(qū)位優(yōu)勢集聚外資研發(fā)機構(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)激勵水平。長期以來,我國科技創(chuàng)新政策較為籠統(tǒng),對處于不同研發(fā)階段和不同空間的研發(fā)活動差異性缺乏重視,難以進行有效激勵。相關(guān)部門要在進行科學(xué)評價的基礎(chǔ)上,制定差異化政策,提高對研發(fā)活動的激勵效率。
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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
教育部人文社會科學(xué)研究基金項目(14YJC630051);中國博士后基金項目(2015M581759);江蘇省博士后基金項目(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,江蘇揚州人,碩士研究生,研究方向:技術(shù)創(chuàng)新與管理。