■呂江林，桂 燕

一、引言

目前國內(nèi)外對R&D效率的研究主要有兩種方法，第一種方法是隨機(jī)前沿分析（SFA）方法。但由于SFA的模型基本假設(shè)較為復(fù)雜，需要事先確定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式和分布假設(shè)，一旦生產(chǎn)函數(shù)形式和分布假設(shè)有誤，結(jié)果就會出現(xiàn)偏差（肖仁橋等，2012）。而DEA在這方面具有一定的優(yōu)勢，它是一種非參數(shù)方法，即不需要已知生產(chǎn)前沿的具體形式，只需已知投入產(chǎn)出的數(shù)據(jù)（李雙杰和范超，2009）。且該方法是基于全要素生產(chǎn)率理論，考慮經(jīng)濟(jì)主體各種投入要素之間的相互作用對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響（汪克亮等，2010），因而被廣泛應(yīng)用于各類經(jīng)濟(jì)體效率和生產(chǎn)率的測度之中。

國內(nèi)外學(xué)者也有較多采用DEA方法對R&D效率進(jìn)行研究。Wang&Huang（2007）運用DEA方法研究30個國家的R&D效率，發(fā)現(xiàn)只有近1/3的國家屬于R&D有效，而超過2/3的國家仍處于規(guī)模效率遞增階段。Sharma&Thomas（2008）運用DEA方法研究發(fā)展中國家R&D效率，發(fā)現(xiàn)R&D資源的有效利用能夠加速地區(qū)的成長。方毅和林秀梅（2012）采用DEA-Malmquist效率指數(shù)對中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在2001～2004年和2004～2007年兩個不同時期不同行業(yè)的動態(tài)研發(fā)效率進(jìn)行實證分析。朱雪珍和施盛威（2013）通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)DEA模型，對江蘇省各城市的研發(fā)效率、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化效率及整體創(chuàng)新效率進(jìn)行測算。黃俊等（2017）利用超效率DEA與Malmquist指數(shù)方法綜合評價我國機(jī)器人行業(yè)14家上市公司R&D效率，并基于評價結(jié)果利用Tobit回歸模型分析R&D效率的影響因素。

有關(guān)江西省R&D效率的研究，如熊國經(jīng)（2005）把江西、泛珠江三角區(qū)域與我國在R&D活動中的經(jīng)費投入以及科技進(jìn)步狀況進(jìn)行了對比研究，探討江西R&D投入與“泛珠三角”配角效應(yīng)。目前來看，針對江西省R&D效率系統(tǒng)性的研究比較匱乏，因此，本文運用DEA方法評價江西省近年R&D效率，同時運用Malmquist指數(shù)法分析江西省近年R&D全要素生產(chǎn)率演化的路徑與趨勢，并且研究過程中貫穿著對江西省各地級市的橫向與縱向的對比分析。在此基礎(chǔ)上，利用Tobit回歸模型對江西省R&D無效率影響因素進(jìn)行剖析，進(jìn)而為改善江西省R&D效率提出針對性對策建議。

二、理論模型

（一）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是由Charnes et al.（1978）提出的用于評價多投入、多產(chǎn)出的相同屬性決策單元相對有效性的方法。由于DEA方法屬于非參數(shù)法，無需事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)關(guān)系，無投入產(chǎn)出指標(biāo)價格信息的約束等優(yōu)勢，適合評價多投入、多產(chǎn)出的R&D效率。設(shè)有n個決策單元，每個決策單元有m種輸入和s種輸出，用X表示輸入量，Y表示輸出量，V和U分別代表對m種輸入和s種輸出的權(quán)重。第j個決策單元的效率評價指數(shù)：

其中h值越大，表示決策單元越有效，即可用較少的投入取得較多的產(chǎn)出。若考慮所有決策單元效率值約束，則第j個決策單元效率評價規(guī)劃模型CCR如下：

為方便求解，我們過對上述模型進(jìn)行Charnes-Cooper變換，把分式模型變?yōu)閷Φ鹊木€性規(guī)劃模型。令:

則相應(yīng)的P模型為：

（二）全要素生產(chǎn)率分解

Malmquist指數(shù)基于距離函數(shù)原理，研究決策單元不同時期的效率變化。Cave et al.(1982)將其應(yīng)用到非隨機(jī)框架中，F(xiàn)?re et al.(1994)把Malmquist指數(shù)分解為技術(shù)效率變動(TE)和技術(shù)進(jìn)步(TC)。

根據(jù)F?re et al.(1994)分解方式，同時可以得到式（5）。

其中（TE0）表示技術(shù)效率變化，（TC0）表示前沿面技術(shù)進(jìn)步。由此可見，R&D全要素生產(chǎn)率的提高來源于技術(shù)效率改善和技術(shù)進(jìn)步。當(dāng)Mt+＞1時，若（TE0）和（TC0）某一變化率大于1，則表明是R&D全要素生產(chǎn)率提高的源泉，反之則是其降低的根源；若（TE0）和（TC0）同時大于（小于）1，則二者共同作用于R&D全要素生產(chǎn)率的提高（下降）。

三、實證分析

（一）樣本和數(shù)據(jù)來源

參考Zhong（2011）等研究的投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇，本文選取R&D經(jīng)費支出和R&D人員數(shù)量兩個最常用的指標(biāo)作為投入指標(biāo)，選取專利申請受理數(shù)量作為產(chǎn)出指標(biāo)。R&D經(jīng)費支出是指用于研發(fā)的經(jīng)費開支，反映了一個國家或省市對研發(fā)的重視程度；R&D人員數(shù)量是指參與研發(fā)活動的人員數(shù)，包括研發(fā)機(jī)構(gòu)、大中型企業(yè)和高等學(xué)校的全時當(dāng)量總計人員數(shù)。專利包括申請受理專利和申請授權(quán)專利兩類，考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文只選取了專利申請受理數(shù)量，代表科研開發(fā)強(qiáng)度。

本文研究對象為江西省及下屬的11個地級市（南昌、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、九江、新余、鷹潭、贛州、吉安、宜春、撫州和上饒），投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于2012～2016年卷《江西統(tǒng)計年鑒》。

（二）基于DEA的R&D效率評價

本文運用軟件DEAP2.1對2011～2015年江西省11個地級市的年度R&D效率值進(jìn)行求解。進(jìn)一步，歸納整理出2011～2015年江西省各地級市R&D效率均值，如表1所示。第一，江西省各地級市2011～2015年度R&D效率（TE）均值分別為0.527、0.525、0.401、0.368和0.335，5年來R&D效率值逐年下降，平均值（mean）為0.431。這充分表明江西省R&D整體效率水平較低，同時也說明江西省及各地級市R&D效率有很大提升空間。第二，從各年度R&D效率（TE）分解（為PTE變動與SE變動的乘積）結(jié)果來看，2011～2012年純技術(shù)效率（PTE）均值大于規(guī)模效率（SE）均值，表明江西省R&D效率低下的原因主要來源于規(guī)模效率無效；但2013～2015年純技術(shù)效率（PTE）均值卻小于規(guī)模效率（SE）均值，這說明江西省R&D效率低下的原因由規(guī)模無效轉(zhuǎn)變?yōu)榧兗夹g(shù)效率低下。究其原因：可能因為江西省意識到前期R&D投入不足導(dǎo)致的規(guī)模效率無效制約了R&D效率，因而后期較注重R&D投入但卻忽視了R&D純技術(shù)效率水平的提高，相比之下，純技術(shù)效率（PTE）又成為制約R&D效率提高的主要原因。第三，從各地級市年度R&D效率水平看，2011年、2012年和2014年三年中R&D效率（TE）水平最低的3個地級市均為南昌、景德鎮(zhèn)和萍鄉(xiāng)，2013年則為九江、景德鎮(zhèn)和萍鄉(xiāng)（TE值分別為0.170，0.180，0.189），其他年度九江R&D效率（TE值）水平也相對較低。這充分表明南昌、萍鄉(xiāng)、景德鎮(zhèn)和九江研發(fā)創(chuàng)新實力相對較弱，而且與其他地級市水平差距較大；新余和鷹潭的R&D效率（TE值）均處于領(lǐng)先水平（2014年除外），其中鷹潭2011～2015年均為完全相對有效（TE值為1），可以說是景德鎮(zhèn)和萍鄉(xiāng)等研發(fā)創(chuàng)新能力較弱的地級市的學(xué)習(xí)標(biāo)桿。第四，從各地級市年度R&D效率（TE）分解結(jié)果來看，各地級市R&D效率低的原因并不相同。如景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、九江R&D的純技術(shù)效率（PTE）均小于規(guī)模效率（SE），這表明其純技術(shù)效率遏制了其R&D效率的發(fā)展，該類地級市應(yīng)更關(guān)注提高純技術(shù)效率水平（而不是規(guī)模效率），合理配置研發(fā)創(chuàng)新資源。

表1 2011～2015年江西省各地級市R&D效率均值

（三）基于Malmquist指數(shù)的R&D全要素生產(chǎn)率分解

為了進(jìn)一步考察近年來江西省各地級市R&D過程中全要素生產(chǎn)率的變化情況，并探究其變化的動因，本文根據(jù)F?re et al.（1994）把Malmquist指數(shù)即全要素生產(chǎn)率（TPF）分解為技術(shù)效率變動（TE）和技術(shù)進(jìn)步（TC），其中，技術(shù)效率（TE）變動又可分解成純技術(shù)效率（PTE）變動與規(guī)模效率（SE）變動的乘積，進(jìn)而測算了各地級市R&D的全要素生產(chǎn)率增長及其分解情況。根據(jù)上述公式分解，同樣運用軟件DEAP2.1對2011～2015年江西省及11個地級市的R&D全要素生產(chǎn)率的變化及分解進(jìn)行求解，具體結(jié)果見表2和表3。從中可知，第一，2011～2015年江西省R&D全要素生產(chǎn)率(TFP)、技術(shù)進(jìn)步(TC)均值均大于1，分別為1.208和1.305；技術(shù)效率(TE)均值為0.926，小于1，說明其R&D全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步均有所提高，技術(shù)效率則相反。進(jìn)一步分解江西省R&D全要素生產(chǎn)率增長結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步（TC均值為1.305）為全要素生產(chǎn)率增長平均貢獻(xiàn)了30.5%，而技術(shù)效率（TE均值為0.926）對全要素生產(chǎn)率增長平均的貢獻(xiàn)為-7.4%，這說明技術(shù)進(jìn)步是江西省R&D全要素生產(chǎn)率增長的主要推動力。第二，2012年和2014年的R&D全要素生產(chǎn)率（TFP為1.268和1.217）主要源自于技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)（TC值分別大于TE值，且TE值均小于1）。2013年，雖然R&D技術(shù)進(jìn)步（TC值為1.414）大幅度提高，但技術(shù)效率（TE值為0.733）的大幅衰退導(dǎo)致R&D全要素生產(chǎn)率（TFP值為1.036）僅增長了3.6個百分點；2015年，R&D全要素生產(chǎn)率（TFP值為1.332）33.2個百分點的增長源于技術(shù)效率（TE值為1.061）與技術(shù)進(jìn)步（TC值為1.256）的共同增長。第三，2011～2015年R&D全要素生產(chǎn)率（TFP）與技術(shù)效率（TE）同步先減后增，而技術(shù)進(jìn)步（TC）則同步先增后減，表明R&D全要素生產(chǎn)率增長主要取決于技術(shù)效率的貢獻(xiàn)。同時可看出，2011～2013年，R&D技術(shù)進(jìn)步（TC）與技術(shù)效率變動（TE）差距逐漸變大，之后，二者變化差距逐漸縮小。這說明R&D技術(shù)效率（TE）得到了逐步改善。第四，11個地級市R&D全要素生產(chǎn)率2015年比2011年均有提高（TFP值均大于1），但從R&D全要素生產(chǎn)率增長分解情況看，僅有新余、鷹潭、南昌三地R&D全要素生產(chǎn)率增長來源于R&D技術(shù)效率（TE）改善和技術(shù)進(jìn)步（TC）的共同作用（其TE值和TC值均大于1），其他8個地級市R&D全要素生產(chǎn)率增長都來自技術(shù)進(jìn)步（TC）的貢獻(xiàn)（僅TC值大于1）。

表2 江西省2011～2015年11個地級市全要素生產(chǎn)率增長及分解均值

表3 2011～2015年江西省全要素生產(chǎn)率增長及分解

四、江西省R&D無效率影響因素分析

參考岳書敬（2008）和劉和東（2011）研究文獻(xiàn)，本文選取的R&D無效率影響因素如下：（1）政府資助（Gov），以政府經(jīng)費投入占各地級市總投入比重表示；（2）外商直接投資（FDI），以年度外商直接投資額占當(dāng)?shù)谿DP比例表示；（3）開放程度（Open），用年度進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP比重表示；（4）經(jīng)濟(jì)增長（Eco），用年度GDP增長率來表示；（5）人力資本（Hum），用科技人員數(shù)占當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)就業(yè)人數(shù)比表示。各影響因素定義見表4。

表4 影響因素定義

根據(jù)被解釋變量的特性，本文運用Tobit回歸模型來對R&D無效率影響因素展開分析。設(shè)無效率函數(shù)為：

式（6）中，被解釋變量uit為R&D無效率值，解釋變量Gov、FDI、Open、Eco、Hum為無效率的影響因素，i和t分別表示第i個地級市和第t年，δ0…δ5分別為影響因素的系數(shù)；若系數(shù)為負(fù)，表示對應(yīng)因素對R&D效率的影響是正向的，反之則是負(fù)向的。R&D無效率值uit通過表3整理而得，影響因素等解釋變量數(shù)據(jù)均來源于2012～2016年卷《江西統(tǒng)計年鑒》。

表5 R&D技術(shù)無效率影響因素分析的Tobit模型回歸結(jié)果

Tobit模型的回歸結(jié)果見表5。從中可知，政府資助、外商直接投資、開放程度、經(jīng)濟(jì)增長和人力資本對R&D效率都具有統(tǒng)計顯著性。經(jīng)濟(jì)增長對R&D效率提高的積極作用在所有影響因素中力度最強(qiáng)。經(jīng)濟(jì)增長對R&D無效率的影響系數(shù)高達(dá)-3.948。政府資助對R&D效率有較大正向促進(jìn)作用。政府資助對R&D技術(shù)無效率的影響系數(shù)達(dá)-3.673。人力資本對R&D效率同樣有較大正向促進(jìn)作用。人力資本對R&D技術(shù)無效率的影響系數(shù)達(dá)-3.208，外商直接投資對R&D效率的提高有積極作用。外商直接投資對R&D技術(shù)無效率的影響系數(shù)為-2.483。開放程度的增強(qiáng)對R&D效率的提高也有積極作用。開放程度的增強(qiáng)對R&D技術(shù)無效率的影響系數(shù)為-1.904。

五、結(jié)論與建議

本文分別運用DEA和Malmquist指數(shù)評價江西省各地級市R&D效率和全要素生產(chǎn)率增長率及分解，結(jié)果表明：總體上江西省R&D效率水平偏低，尚存很大的提升空間；江西省R&D效率低下的主要原因由規(guī)模效率無效轉(zhuǎn)變?yōu)榧兗夹g(shù)效率低下；南昌市R&D效率在全省各地級市中排名甚至靠后，明顯低于鷹潭等市。對江西省而言，技術(shù)進(jìn)步是R&D全要素生產(chǎn)率增長的主要推動力，而技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率增長的作用則為負(fù)或僅有微弱貢獻(xiàn)。Tobit模型分析的結(jié)果表明，正向影響江西省R&D效率的因素按作用大小排序為經(jīng)濟(jì)增長、政府資助、人力資本、外商直接投資和開放程度。

根據(jù)上述研究結(jié)論，江西省今后在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)環(huán)境下，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，應(yīng)當(dāng)針對性地加強(qiáng)R&D活動。一方面，江西省各級政府應(yīng)繼續(xù)高度重視R&D整體技術(shù)進(jìn)步，保持技術(shù)進(jìn)步作為R&D全要素生產(chǎn)率增長主要動力的優(yōu)勢，要加大政府激勵力度和市場管理水平，不斷優(yōu)化省、市范圍內(nèi)的資源配置；企業(yè)應(yīng)樹立先進(jìn)的管理理念，采取高效的管理模式，以集約化方式提高資源的利用效率。另一方面，江西省應(yīng)努力克服R&D技術(shù)效率水平偏低這一短板，各級政府要在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和較快增長的基礎(chǔ)上，加大政府對R&D的經(jīng)費資助，加大對R&D優(yōu)秀人才的吸引和激勵力度，保持吸引外商直接投資的適當(dāng)強(qiáng)度，大力發(fā)展開放型經(jīng)濟(jì)，以此切實提高江西省R&D效率。

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