(蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) .農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;.經(jīng)濟(jì)學(xué)院,甘肅,蘭州 730020)

我國(guó)Ramp;D資源配置效率的時(shí)空差異分析

張永凱a,楊亞琴b,薛 波b
(蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) a.農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院,甘肅,蘭州 730020)

Ramp;D作為創(chuàng)新資源的核心,已成為提高國(guó)家創(chuàng)新能力的關(guān)鍵要素,Ramp;D資源配置效率直接關(guān)系到區(qū)域創(chuàng)新能力和區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力的提升。采用DEA-Malmquist指數(shù)模型測(cè)算2000—2013年我國(guó)30個(gè)省區(qū)Ramp;D資源配置效率,然后運(yùn)用Mapinfo12.0軟件對(duì)我國(guó)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異進(jìn)行空間分析。結(jié)果表明:2000—2013年我國(guó)30個(gè)省區(qū)Ramp;D資源配置效率整體呈上升趨勢(shì),其中技術(shù)進(jìn)步率是影響Ramp;D資源配置效率的關(guān)鍵因素。從區(qū)域總體水平看,Ramp;D資源配置效率區(qū)域差異顯著,呈現(xiàn)出“東部最高、西部次之、中部最低”的空間特征,但東部、中部、西部三個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異在逐步縮小。

Ramp;D資源;創(chuàng)新;配置效率;時(shí)空差異

1 引言

目前,隨著科學(xué)技術(shù)的突飛猛進(jìn),科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度愈來(lái)愈大,科技創(chuàng)新已上升為國(guó)家重大發(fā)展戰(zhàn)略。黨的十八大報(bào)告指出,創(chuàng)新是增強(qiáng)國(guó)家綜合實(shí)力的有力支撐,國(guó)家要實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,就要有效提高創(chuàng)新資源的配置效率。Ramp;D作為創(chuàng)新資源的核心,是提高我國(guó)創(chuàng)新能力、增強(qiáng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵力量,其配置效率的高低對(duì)科技創(chuàng)新水平的提高具有重要的推動(dòng)作用。然而,與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)Ramp;D資源較為有限,Ramp;D資源配置效率有待進(jìn)一步提升。因此,通過(guò)研究區(qū)域Ramp;D資源的配置效率和分析我國(guó)Ramp;D資源配置效率的時(shí)空差異,對(duì)提高我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力、促進(jìn)地區(qū)之間科技與經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

2 文獻(xiàn)回顧

20世紀(jì)60年代,國(guó)外學(xué)者開始關(guān)注Ramp;D資源的配置效率研究。Griliches采用柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),將研發(fā)存量作為投入指標(biāo),測(cè)度Ramp;D資源的配置效率[1];Pavitt等認(rèn)為企業(yè)規(guī)模對(duì)Ramp;D研發(fā)配置效率有一定影響[2];Anming Zhang、Yimin Zhang等采用隨機(jī)前沿分析法研究了企業(yè)研發(fā)效率及其影響因素,認(rèn)為所有權(quán)對(duì)企業(yè)的研發(fā)效率影響較大[3];Lederman、Maloney選取1960—2000年40個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)對(duì)其Ramp;D資源配置效率進(jìn)行了研究[4];Hak Yeon Lee、Yong Tae Park以27個(gè)國(guó)家為研究對(duì)象,運(yùn)用DEA方法測(cè)算其研發(fā)配置效率。研究發(fā)現(xiàn),與日本、新加坡等研發(fā)效率較高的國(guó)家相比,我國(guó)的研發(fā)效率相對(duì)較低[5];Sharma,Thomas采用DEA法對(duì)22個(gè)國(guó)家研發(fā)效率進(jìn)行了測(cè)度。結(jié)果顯示,在規(guī)模報(bào)酬可變和不可變的情況下,各個(gè)國(guó)家的研發(fā)效率不同[6]。國(guó)外關(guān)于Ramp;D資源配置效率問(wèn)題的研究重點(diǎn)集中在企業(yè)微觀層面,但僅從微觀層面研究很難整體把握國(guó)家Ramp;D資源的配置效率。

國(guó)內(nèi)關(guān)于Ramp;D資源配置效率的研究起步相對(duì)較晚。劉玲利、李建華采用隨機(jī)前沿分析法測(cè)度了1998—2005年我國(guó)30個(gè)省區(qū)的研發(fā)資源效率,分析了影響我國(guó)區(qū)域研發(fā)效率不同的因素[7];肖敏、謝富紀(jì)采用隨機(jī)前沿分析法對(duì)我國(guó)31個(gè)省區(qū)的Ramp;D資源配置效率進(jìn)行了分析,表明我國(guó)東部地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)的Ramp;D效率依次呈遞減趨勢(shì)[8];王蓓等運(yùn)用熵值法和DEA模型方法,評(píng)價(jià)了京津冀地區(qū)、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)科技資源配置綜合效率,結(jié)果顯示長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)的科技資源配置綜合效率整體優(yōu)于京津冀地區(qū)[9];陳修穎、陳穎利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測(cè)算了浙江省11個(gè)地級(jí)市的科技資源配置相對(duì)效率,研究發(fā)現(xiàn)浙東北的科技資源與科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率都要明顯高于浙西南,同時(shí)浙東北、浙西南內(nèi)部也存在著較大的差異[10];馬坤等運(yùn)用DEA模型測(cè)算了遼寧省工業(yè)企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)、高校等主體科技資源配置的Malmquist指數(shù)及其分解情況,并進(jìn)行了比較分析[11];沈能通過(guò)超效率DEA模型,對(duì)我國(guó)區(qū)域Ramp;D資源配置效率進(jìn)行了測(cè)算,認(rèn)為我國(guó)各區(qū)域間研發(fā)配置效率差異逐漸擴(kuò)大,空間上呈現(xiàn)集群的特點(diǎn)[12];李政、楊思瑩以2005—2012年我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用隨機(jī)前沿法對(duì)我國(guó)30個(gè)省區(qū)的研發(fā)效率和研發(fā)效率的收斂性進(jìn)行了研究,結(jié)果顯示地區(qū)間研發(fā)效率存在較大差異,各省不同時(shí)間段效率水平波動(dòng)較大,各省的研發(fā)效率不收斂,但東部地區(qū)收斂,中西部地區(qū)也不收斂[13];曹賢忠、曾剛等選取相關(guān)Ramp;D投入與產(chǎn)出指標(biāo),利用DEA分析法中的三種模型方法,即CRS模型、VRS模型、Malmquist指數(shù)模型對(duì)我國(guó)長(zhǎng)三角城市群Ramp;D資源配置效率進(jìn)行了評(píng)價(jià),并分析了空間差異,結(jié)果顯示該城市群Ramp;D資源效率雖出現(xiàn)上升趨勢(shì)但普遍較低,各地區(qū)間差異變化較大[14]。

上述研究主要采用DEA模型和SFA模型對(duì)我國(guó)各區(qū)域Ramp;D資源配置效率進(jìn)行實(shí)證研究,側(cè)重對(duì)我國(guó)Ramp;D資源配置效率的測(cè)算,而對(duì)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異分析較少,且研究的時(shí)間跨度較短。鑒于此,本文在參考已有Ramp;D資源配置效率研究的基礎(chǔ)上,采用Malmquist指數(shù)模型測(cè)算我國(guó)30個(gè)省區(qū)(西藏自治區(qū)、臺(tái)灣省、香港特區(qū)與澳門特區(qū)除外)2000—2013年Ramp;D資源配置效率,并對(duì)其區(qū)域差異進(jìn)行試探性分析。

3 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說(shuō)明

3.1 Malmquist指數(shù)模型

首先確定本文對(duì)象為我國(guó)30個(gè)省區(qū),分別記為DMUj(j=1,2,…,30),運(yùn)用DEAP 2.1軟件,采用Malmquist指數(shù)模型測(cè)算2000—2013年我國(guó)30個(gè)省區(qū)Ramp;D資源配置效率,然后分析Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異及其時(shí)空演化。

3.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

依據(jù)指標(biāo)選取的科學(xué)性、全面性、可比性、可操作性原則及其評(píng)價(jià)模型的兼容性原則,選取2000—2014年我國(guó)30個(gè)省區(qū)的Ramp;D投入與產(chǎn)出相關(guān)指標(biāo)。Ramp;D投入指標(biāo)選取Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、Ramp;D人員全時(shí)當(dāng)量,Ramp;D產(chǎn)出指標(biāo)選取技術(shù)市場(chǎng)成交合同金額、國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)受理數(shù)和國(guó)外主要檢索工具收錄我國(guó)科技論文數(shù)。由于Ramp;D活動(dòng)當(dāng)年產(chǎn)出并不一定是當(dāng)年投入所帶來(lái)的結(jié)果,投入與產(chǎn)出間存在一定的時(shí)滯性,在測(cè)算時(shí)假定時(shí)滯為一年,投入指標(biāo)采用2000—2013年數(shù)據(jù),產(chǎn)出指標(biāo)采用2001—2014年數(shù)據(jù)。選取的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年的《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家科技部官方網(wǎng)站。

4 我國(guó)Ramp;D資源配置效率的時(shí)空差異變化

4.1 我國(guó)Ramp;D資源配置效率的時(shí)序變化分析

根據(jù)上述研究方法和選取的指標(biāo),對(duì)我國(guó)Ramp;D資源配置效率的時(shí)序變化進(jìn)行測(cè)算。結(jié)果顯示,2000—2013年我國(guó)Ramp;D資源配置效率總體呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì),平均效率為1.009,但其增長(zhǎng)速度緩慢,在這14年間我國(guó)Ramp;D資源配置效率平均增長(zhǎng)率僅有0.9%(表1、圖1),這主要?dú)w咎于技術(shù)進(jìn)步率在研究期內(nèi)增長(zhǎng)幅度較小。此外,2003—2004年我國(guó)Ramp;D資源配置效率達(dá)到最高,主要是因?yàn)榧夹g(shù)水平得到較大提高,技術(shù)進(jìn)步率最高;2007—2008年技術(shù)進(jìn)步率最低,導(dǎo)致其Ramp;D資源配置效率最低;除了2012年出現(xiàn)略有下降外,2009年、2010年、2011年、2013年又有不同程度的增長(zhǎng)。

表1 2000—2013年我國(guó)Ramp;D資源平均配置效率

圖1 2000—2013年我國(guó)Ramp;D資源平均配置效率

從實(shí)際情況看,2000—2013年我國(guó)Ramp;D活動(dòng)規(guī)模逐漸增大。Ramp;D人員全時(shí)當(dāng)量2000年為92.21萬(wàn)人,2013年已增長(zhǎng)到353.28萬(wàn)人,是2000年的3.83倍;2000年Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出為895.66億元,2013年已增長(zhǎng)到11846.60億元,是2000年的13.23倍。由此可見,近年來(lái)我國(guó)Ramp;D活動(dòng)人力、財(cái)力投入增加規(guī)模較大。但從測(cè)算結(jié)果看,2000—2013年Ramp;D活動(dòng)規(guī)模效率僅增長(zhǎng)0.4%,Ramp;D人員和Ramp;D經(jīng)費(fèi)的大量投入并未帶來(lái)較大的規(guī)模效應(yīng),說(shuō)明目前我國(guó)Ramp;D活動(dòng)的人力、財(cái)力投入存在嚴(yán)重的效率不足。

由上述分析可知,技術(shù)進(jìn)步效率對(duì)Ramp;D資源配置效率的影響較大,而技術(shù)效率對(duì)Ramp;D資源配置效率的影響較小,這與新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論主張相吻合。為了進(jìn)一步考察技術(shù)進(jìn)步率、技術(shù)效率和配置效率的變化過(guò)程,需要繪制反映三者關(guān)系的變化趨勢(shì)圖(圖2)。由圖2可見,我國(guó)Ramp;D資源配置效率變化幾乎與技術(shù)進(jìn)步率的變化一致,而純技術(shù)效率和規(guī)模效率對(duì)Ramp;D資源配置效率的影響不大,說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步率直接影響了我國(guó)整體Ramp;D資源配置效率,要提高Ramp;D資源配置效率需從技術(shù)進(jìn)步角度入手[16]。因此,技術(shù)水平的快速提高、技術(shù)設(shè)備的更新、技術(shù)的創(chuàng)新和先進(jìn)技術(shù)的引進(jìn)對(duì)提高我國(guó)Ramp;D資源配置效率的作用較大。此外,近年來(lái)國(guó)家雖然不斷加大對(duì)Ramp;D活動(dòng)的人力和財(cái)力投入,推進(jìn)高校、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的改革創(chuàng)新,但Ramp;D投入結(jié)構(gòu)不協(xié)調(diào),技術(shù)效率增長(zhǎng)緩慢甚至出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),導(dǎo)致我國(guó)Ramp;D資源配置效率并未能整體顯著提高。

圖2 2000—2013年全國(guó)技術(shù)進(jìn)步率、技術(shù)效率、配置效率

4.2 我國(guó)Ramp;D資源配置效率的空間差異分析

為了便于分析我國(guó)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異,首先將全國(guó)30個(gè)省區(qū)劃分為東部、中部和西部三個(gè)地區(qū)。其中,東部地區(qū)包括北京、天津、上海、浙江、河北、江蘇、遼寧、廣東、山東、福建、海南11個(gè)地區(qū),中部地區(qū)包括山西、安徽、吉林、黑龍江、河南、江西、湖北、湖南8個(gè)地區(qū),西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、陜西、重慶、四川、貴州、云南、廣西、青海、寧夏、甘肅、新疆11個(gè)地區(qū)。運(yùn)用Mapinfo12.0軟件對(duì)我國(guó)Ramp;D資源配置效率進(jìn)行空間分析,測(cè)算出2000—2013年我國(guó)30個(gè)省區(qū)Ramp;D資源配置效率值、東部、中部、西部地區(qū)變異系數(shù)和全國(guó)的變異系數(shù)(表2)。

表2 2000—2013年我國(guó)30個(gè)省區(qū)Ramp;D資源配置效率

(續(xù)表2)

年份2001200220032004200520062007200820092010201120122013山西1．0701．1740．8401．2260．7610．8111．2020．8520．9201．1950．9660．9900．985吉林1．0720．9081．0421．3320．9920．9820．9871．0280．8931．0430．9650．9181．011黑龍江0．9771．1340．9141．3640．9031．0381．0310．8461．0490．9411．0530．9420．987安徽1．0410．8591．2631．3550．9740．9270．9330．9011．4410．8921．0670．9321．045江西1．2120．8070．7920．8830．8470．8730．9361．1031．2050．9181．1221．0950．987河南0．9601．1361．0681．1540．9540．8991．0550．8650．9480．9450．9821．0460．956湖北1．1711．0821．0851．5500．8571．0641．0640．8900．8580．8350．9490．9511．056湖南0．9791．2161．1101．1031．0140．9780．9380．8090．9260．9040．9190．9110．993中部平均1．0601．0401．0141．2460．9130．9471．0180．9121．0300．9591．0030．9731．003變異系數(shù)0．0870．1510．1530．1620．0950．0900．0900．1110．1930．1170．0690．0680．031廣西1．1701．0130．8181．0880．8701．0150．9880．7680．8430．9591．1081．2480．897內(nèi)蒙古0．9131．0440．7940．8700．6950．7330．6820．9080．9610．8462．1410．5220．887重慶1．4441．1620．8921．0741．0310．7671．0840．9851．1911．0391．0221．0221．117四川0．9721．2571．0521．4791．0331．2310．9981．0650．9891．0491．2430．9921．098貴州1．1290．9110．9251．3860．9470．8141．1730．8890．9491．5461．0261．2941．006云南0．9190．9190．8670．8150．5731．0731．0351．0091．1150．8621．0760．9810．976陜西1．2301．0481．1181．5851．0331．0431．1221．0141．1210．9241．0301．0031．122甘肅1．0860．9631．0841．4330．7800．9731．1520．8750．9880．9800．9820．9301．101青海1．0510．6851．0060．9571．8451．6921．1901．0610．6551．1290．8831．3811．056寧夏1．1750．6840．7840．9881．1750．7940．8651．0960．5011．3461．1601．2361．008新疆1．1361．0460．9570．6061．0450．7730．9470．6820．9700．9921．1260．9661．078西部平均1．1110．9760．9361．1161．0020．9921．0210．9410．9351．0611．1631．0521．031變異系數(shù)0．1370．1800．1250．2800．3300．2840．1480．1390．2180．1990．2910．2240．078全國(guó)平均1．0910．9950．9581．1320．9550．971．0180．9320．9731．0101．0441．0011．029變異系數(shù)0．1330．1570．1510．2030．2290．1960．1230．1170．1850．1540．2120．1470．078

為了進(jìn)一步考察我國(guó)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異性,需要對(duì)2000—2013年我國(guó)東部、中部和西部Ramp;D資源配置效率進(jìn)行測(cè)算和分析(圖3)。

圖3 2000—2013年全國(guó)及東、中、西部地區(qū)Ramp;D資源配置效率

從時(shí)間序列看,2000—2013年我國(guó)東部、中部地區(qū)Ramp;D資源配置效率呈波動(dòng)性下降趨勢(shì),而西部地區(qū)呈波動(dòng)性上升趨勢(shì)。從總體水平看,各地區(qū)Ramp;D資源配置效率依次呈東部最高、西部次之、中部最低的特征,效率均值依次為1.017、1.006、1.000,東部地區(qū)Ramp;D資源配置效率高于全國(guó)平均水平1.008,中西部地區(qū)均低于全國(guó)平均水平(圖3、表3)。由此可見,我國(guó)東部、中部、西部三大地區(qū)Ramp;D資源配置效率差異明顯。變異系數(shù)反映了Ramp;D資源配置效率水平的差異性。由表2可知,2000—2013年全國(guó)Ramp;D平均配置效率變異系數(shù)總體呈下降趨勢(shì),說(shuō)明我國(guó)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異總體上呈現(xiàn)逐步縮小的趨勢(shì),主要是由于欠發(fā)達(dá)地區(qū)不斷學(xué)習(xí)、引進(jìn)發(fā)達(dá)地區(qū)的成功經(jīng)驗(yàn)和先進(jìn)技術(shù),以及國(guó)家推動(dòng)中西部地區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施,加大對(duì)中西部地區(qū)Ramp;D活動(dòng)的支持力度,使其研發(fā)成本相對(duì)于通過(guò)自主研發(fā)實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的成本降低,在一定程度上縮小了區(qū)域差異。

表3 2000—2013年我國(guó)各區(qū)域Ramp;D資源平均配置效率

東部地區(qū)Ramp;D資源配置效率高于中西部地區(qū)和全國(guó)的平均水平,主要是因?yàn)闁|部地區(qū)總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)、市場(chǎng)環(huán)境較好、技術(shù)水平較高、基礎(chǔ)設(shè)施良好和人才體系完備。中西部地區(qū)Ramp;D資源配置效率低于全國(guó)平均水平,主要是因?yàn)槠浣?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、Ramp;D資源豐裕度、科學(xué)技術(shù)、創(chuàng)新環(huán)境等條件處于劣勢(shì)地位,制約了Ramp;D活動(dòng)的有效開展。近些年,西部地區(qū) Ramp;D資源配置效率不斷提高得益于國(guó)家“西部大開發(fā)”等戰(zhàn)略的實(shí)施,國(guó)家投入大量人力和資金支持西部地區(qū)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng),同時(shí)地方政府也積極采取優(yōu)惠政策吸引和鼓勵(lì)高技術(shù)人才到西部地區(qū)從事研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)。此外,西部地區(qū)Ramp;D資源配置效率逐漸提高,很大程度上是因?yàn)槲鞑康貐^(qū)投入冗余度相對(duì)東部和中部地區(qū)較小,產(chǎn)出相對(duì)投入來(lái)說(shuō)更加高效。中部地區(qū)雖然毗鄰東部地區(qū),但東部地區(qū)員工平均工資水平遠(yuǎn)高于中西部,導(dǎo)致中部地區(qū)大量核心技術(shù)人才流向東部地區(qū),這是近幾年中部成為Ramp;D資源配置低效率地區(qū)洼地的一個(gè)重要原因。

東部地區(qū):由表4可見,2000—2013年?yáng)|部地區(qū)Ramp;D資源配置效率平均每年增長(zhǎng)1.7%,主要是因?yàn)闁|部地區(qū)技術(shù)進(jìn)步率的提高,平均每年提高了1.8%。在東部11個(gè)地區(qū)中,Ramp;D平均配置效率表現(xiàn)出一定的差異,最高為江蘇,效率值達(dá)到1.099,最低為海南,效率值只有0.902。2000—2013年?yáng)|部地區(qū)Ramp;D平均配置效率變異系數(shù)總體呈下降趨勢(shì)(表2),說(shuō)明東部11個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率差異逐漸縮小。江蘇、北京、上海是東部地區(qū)Ramp;D資源配置效率增長(zhǎng)速度位于前三位的地區(qū),每年分別增長(zhǎng)9.9%、7.4%、3.7%。江蘇省經(jīng)濟(jì)實(shí)力與創(chuàng)新能力一直位于全國(guó)前列,且江蘇省擁有眾多重點(diǎn)高等院校。此外,南京和蘇州擁有大批國(guó)家級(jí)科研機(jī)構(gòu)和我國(guó)重點(diǎn)高校研究院,在一定程度上促進(jìn)了江蘇省Ramp;D資源配置效率的提升。北京和上海是我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力較強(qiáng)的城市,北京作為首都,高校和科研機(jī)構(gòu)多聚集于此,科技信息接收和傳播速度較快;上海是我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)中心且具有多元開放的特點(diǎn),引進(jìn)吸收先進(jìn)技術(shù)能力較強(qiáng),這些都為兩地Ramp;D活動(dòng)的開展帶來(lái)了許多優(yōu)越條件。海南、福建、河北三地雖處于東部地區(qū),但其Ramp;D資源配置效率值落后于東部其他地區(qū),且處于負(fù)增長(zhǎng),平均每年下降9.8%、2.1%、1.1%,主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步率下降所致。海南旅游資源非常豐富,偏向于開發(fā)旅游業(yè),研發(fā)產(chǎn)業(yè)培育不夠,導(dǎo)致海南是東部Ramp;D資源配置效率最低的地區(qū)。山東、遼寧、天津、廣東、浙江Ramp;D資源配置效率增速分別為3.1%、2.3%、2.2%、1.7%、1.0%,主要增長(zhǎng)動(dòng)力仍為技術(shù)進(jìn)步率。此外,江蘇和遼寧的五項(xiàng)效率均呈正增長(zhǎng),在Ramp;D資源配置中具有一定的優(yōu)勢(shì)。

表4 2000—2013年我國(guó)東部地區(qū)Ramp;D資源平均配置效率

中部地區(qū):從表5可見,2000—2013年中部地區(qū)Ramp;D資源配置效率平均增長(zhǎng)率保持不變,主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步率幾乎未發(fā)生變化,技術(shù)效率平均每年提高0.2%,主要是由于規(guī)模效率平均每年提高0.4%。安徽、湖北、黑龍江、吉林這4個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率增長(zhǎng)速度為正,主要是由于技術(shù)進(jìn)步率的提高,其余4個(gè)地區(qū)均為負(fù)增長(zhǎng),主要是受技術(shù)進(jìn)步率下降的影響。技術(shù)進(jìn)步率只有江西、河南、湖南出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),山西、湖北、湖南技術(shù)效率為負(fù)增長(zhǎng),主要?dú)w咎于其純技術(shù)效率的負(fù)增長(zhǎng)。2000—2013年,中部地區(qū)Ramp;D平均配置效率變異系數(shù)較小且總體呈下降趨勢(shì)(表2),說(shuō)明中部8個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率差距較小,且這種差距在逐漸縮小。在中部8個(gè)地區(qū)中,Ramp;D平均配置效率最高為安徽,效率值為1.035,最低為江西,效率值為0.973。安徽、湖北、吉林、黑龍江是中部地區(qū)Ramp;D資源配置效率增長(zhǎng)速度位于前四位的地區(qū),每年分別增長(zhǎng)3.5%、1.8%、0.8%、0.6%。安徽是Ramp;D資源配置效率增長(zhǎng)速度最快的中部地區(qū),主要是由其較高的技術(shù)進(jìn)步率所推動(dòng)。安徽擁有中國(guó)科技大學(xué)等重點(diǎn)高校,科研院所較多,2004年合肥率先成為國(guó)家科技創(chuàng)新型試點(diǎn)城市。安徽成為繼江蘇之后全國(guó)第二個(gè)創(chuàng)新型試點(diǎn)省份,這為Ramp;D活動(dòng)的開展和Ramp;D資源配置效率的提升創(chuàng)造了有利條件。湖北是全國(guó)科技較發(fā)達(dá)地區(qū),擁有重點(diǎn)大學(xué)較多,Ramp;D資源配置效率較高。Ramp;D資源配置效率增長(zhǎng)速度最慢為江西,平均每年下降2.7%,主要由于江西缺乏研究型重點(diǎn)院校,中小企業(yè)自主創(chuàng)新能力不足,江西也是中部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū),這是其Ramp;D資源配置效率較低的主要原因之一。湖南、山西、河南的Ramp;D資源配置效率分別平均每年下降2.1%、1.3%、0.6%。

表5 2000—2013年我國(guó)中部地區(qū)Ramp;D資源平均配置效率

西部地區(qū):由表6可知,2000—2013年西部地區(qū)Ramp;D資源配置效率平均增長(zhǎng)率為0.6%,與其規(guī)模效率增長(zhǎng)速度較為一致,規(guī)模效率平均增長(zhǎng)率為0.4%。在西部11個(gè)地區(qū)中,廣西、內(nèi)蒙古、云南、寧夏和新疆5個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),其中廣西主要是由技術(shù)進(jìn)步率的下降所引起的,內(nèi)蒙古、云南、寧夏和新疆受技術(shù)進(jìn)步率和技術(shù)效率下降的共同影響。其他6個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率均得到不同程度的提高,主要受技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率的雙重影響,其中四川、陜西、貴州較高的Ramp;D資源配置效率主要是因?yàn)檩^高的純技術(shù)效率,甘肅主要得益于技術(shù)水平的提升,青海和重慶受規(guī)模效率的影響較大。2000—2013年,西部地區(qū)Ramp;D平均配置效率變異系數(shù)較大,總體呈下降趨勢(shì)(表2),說(shuō)明西部11個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率差距較大,但這種差距呈逐步縮小的趨勢(shì),主要是由于重慶、四川、陜西等地Ramp;D資源配置效率較高,并領(lǐng)先于西部其他地區(qū)。在西部11個(gè)地區(qū)中,Ramp;D平均配置效率最高為四川,效率值為1.104,最低為內(nèi)蒙古,效率值僅為0.871。四川、陜西是西部Ramp;D資源配置效率增長(zhǎng)最迅速的地區(qū),每年分別增長(zhǎng)了10.4%、9.8%,內(nèi)蒙古、云南和新疆是西部Ramp;D資源配置效率增長(zhǎng)速度較慢的地區(qū),平均每年下降了12.9%、7.2%、6.6%。其中,內(nèi)蒙古和新疆五項(xiàng)效率值均為負(fù)增長(zhǎng),導(dǎo)致其Ramp;D資源配置效率低下。四川和陜西是西部Ramp;D資源配置效率增長(zhǎng)最快的地區(qū),主要是由于兩者均是我國(guó)西部乃至全國(guó)內(nèi)地重要的研發(fā)基地,眾多重點(diǎn)高校和科研機(jī)構(gòu)聚集于此,科技研發(fā)能力較強(qiáng)。此外,政府加強(qiáng)與科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)和高校間的聯(lián)系,這在一定程度上提高了Ramp;D活動(dòng)的產(chǎn)出水平,Ramp;D資源配置效率得到較大提升。內(nèi)蒙古主要以農(nóng)牧業(yè)和能源產(chǎn)業(yè)為支柱產(chǎn)業(yè),但在科研方面,Ramp;D經(jīng)費(fèi)和Ramp;D人員投入都較少,政府對(duì)其支持力度不夠,導(dǎo)致其Ramp;D資源配置效率低下。

表6 2000—2013年我國(guó)西部地區(qū)Ramp;D資源平均配置效率

我國(guó)Ramp;D資源配置效率的時(shí)空演變:由上述分析可知,我國(guó)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異明顯。那么,在研究時(shí)限內(nèi)這種差異究竟是否發(fā)生了空間上的逐步演變？為了從空間角度揭示我國(guó)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異狀況,分別繪制2000年、2004年、2008年和2012年我國(guó)30個(gè)省區(qū)Ramp;D資源配置效率的空間分布圖(圖4)。從圖4可見,我國(guó)各省區(qū)Ramp;D資源配置效率逐步發(fā)生空間上的變化。2000年Ramp;D資源配置效率較高的地區(qū)多集中于東部地區(qū)和科研、經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的中西部地區(qū),主要是北京、上海、天津、福建、陜西、重慶等地,而Ramp;D資源配置效率較低的地區(qū)大多位于中西部,如黑龍江、內(nèi)蒙古、四川、云南、廣西等地區(qū);2004年這種空間分布發(fā)生變化,Ramp;D資源配置效率較高地區(qū)明顯向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,如黑龍江和四川由2000年的效率“低洼”地區(qū)上升為2004年的效率較高地區(qū),安徽、甘肅、貴州等中西部地區(qū)也逐漸成為高效率地區(qū),但低效率地區(qū)多數(shù)仍位于中西部,如江西Ramp;D資源配置效率降為效率較低地區(qū);2008年我國(guó)Ramp;D資源配置效率空間分布進(jìn)一步發(fā)生變化,遼寧、青海、寧夏成為高效率地區(qū),而天津、黑龍江地區(qū)Ramp;D資源配置效率出現(xiàn)明顯下降;2012年高效率地區(qū)在中西部得到進(jìn)一步擴(kuò)散,但中西部同樣存在效率“低洼”地區(qū),說(shuō)明中西部效率分布很不均衡?？傮w來(lái)說(shuō),我國(guó)Ramp;D資源配置效率空間分布有明顯的由東部向中西部擴(kuò)散的現(xiàn)象。由上述分析可見,區(qū)域間的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)、國(guó)家對(duì)中西部Ramp;D活動(dòng)的支持及中西部地區(qū)學(xué)習(xí)東部地區(qū)的成功經(jīng)驗(yàn)等,促使我國(guó)Ramp;D資源配置效率的區(qū)域差異逐漸縮小。

圖4 2000年、2004年、2008年和2012年我國(guó)Ramp;D資源配置效率空間布局

5 結(jié)論與啟示

5.1 主要結(jié)論

從全國(guó)范圍來(lái)看,2000—2013年我國(guó)Ramp;D資源配置效率總體呈上升趨勢(shì),但增長(zhǎng)速度緩慢,主要?dú)w咎于技術(shù)進(jìn)步率增長(zhǎng)放緩。此外,目前我國(guó)Ramp;D活動(dòng)的人力、財(cái)力資源投入存在嚴(yán)重的失衡性,應(yīng)在加大Ramp;D投入的同時(shí),注重優(yōu)化Ramp;D人力和財(cái)力資源的配置結(jié)構(gòu)。從區(qū)域范圍來(lái)看,我國(guó)東、中、西部地區(qū)Ramp;D資源配置效率總體呈現(xiàn)“東部最高、西部次之、中部最低”的空間特征,區(qū)域差異明顯,但這種差異呈現(xiàn)逐步縮小的趨勢(shì)。東部11個(gè)地區(qū)和中部8個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率內(nèi)部差異較小,且這種差異逐漸縮小,西部11個(gè)地區(qū)Ramp;D資源配置效率內(nèi)部差異較大,但這種差異也在逐步縮小。

5.2 相關(guān)啟示

技術(shù)進(jìn)步率直接影響了我國(guó)整體Ramp;D資源配置效率,因此提高Ramp;D資源配置效率需從技術(shù)進(jìn)步角度入手。技術(shù)水平的快速提高、技術(shù)設(shè)備的更新、技術(shù)的創(chuàng)新和先進(jìn)技術(shù)的引進(jìn)對(duì)提高我國(guó)Ramp;D資源配置效率的作用較大。我國(guó)東部、中部和西部地區(qū)Ramp;D資源配置效率存在明顯的區(qū)域差異。因此,國(guó)家需出臺(tái)更多的激勵(lì)政策繼續(xù)支持各地區(qū)的Ramp;D活動(dòng),創(chuàng)新政策盡可能向中西部地區(qū)傾斜,縮小區(qū)域之間以及區(qū)域內(nèi)部Ramp;D資源配置效率差異。同時(shí),需要加強(qiáng)區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)的Ramp;D活動(dòng)互動(dòng),構(gòu)建富有活力的區(qū)域創(chuàng)新體系,不斷提升區(qū)域創(chuàng)新能力。

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AnalysisofTemporalandSpatialDifferencesofRamp;DResourceAllocationEfficiencyinChina

ZHANG Yong-kaia,YANG Ya-qinb,XUE Bob
(Lanzhou University of Finance and Economics a.College of Agriculture amp; Forestry Economics and Management;b.College of Economics,Lanzhou 730020,China)

Ramp;D,the core elements of regional innovation,became a key force to enhance national innovation capacity and comprehensive competitiveness.Ramp;D resource allocation efficiency was directly related to the promotion of regional innovation capability and regional economic sustainable development.Firstly,this paper used the DEA-Malmquist index model to measure and calculate the Ramp;D resource allocation efficiency of 30 provinces in China from 2000 to 2013.Then analyzed the regional differences of Ramp;D resource allocation efficiency through using Mapinfo12.0 software.The results showed that during the period of 2000-2013,the Ramp;D resource allocation efficiency of China′s 30 provinces overall was upward trend. Among them,the rate of technological progress was the key factor affecting the Ramp;D resource allocation efficiency.Meanwhile,from the perspective of overall regions,the regional differences of Ramp;D resource allocation efficiency was notable,and presented the spatial characteristics that the eastern region was the highest,the western region took second place,and the middle region was the lowest.However,the differences of Ramp;D resource allocation efficiency in three regions showed a gradual narrowing trend.

Ramp;D resource;innovation;allocation efficiency;temporal and spatial difference

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.02.003

F062.1；F204

A

1005-8141(2017)02-0139-06

2016-12-14；

2017-01-11

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“全球化視角下我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的演化機(jī)制研究”(編號(hào):15BGL208)。

及通訊作者簡(jiǎn)介：張永凱(1974-),男,甘肅省慶陽(yáng)人,博士,教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)地理與區(qū)域創(chuàng)新。