王淑銳

（濟(jì)南大學(xué)，山東 濟(jì)南 250000）

引言

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)憑借知識(shí)密集性、高附加值等優(yōu)勢(shì)，逐漸成為各國(guó)科技競(jìng)爭(zhēng)的主要陣地。為促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，搶占科技創(chuàng)新的先機(jī)與主動(dòng)權(quán)，我國(guó)對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入持續(xù)增加。至2020年，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)費(fèi)投入總量達(dá)到4649.1億元，是2000年的40多倍。然而，與大量的資源投入相比，我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新成果及其帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益相對(duì)不足，自主創(chuàng)新能力并未得到顯著提升。因此，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅要重視科技創(chuàng)新資源的投入規(guī)模，更要注重科技創(chuàng)新資源投入的配置效率。

目前有關(guān)資源配置效率的測(cè)度，使用最廣泛的為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。范斐（2013）等人[1]利用改進(jìn)的DEA的模型對(duì)我國(guó)各級(jí)城市的科技資源配置效率進(jìn)行測(cè)度，發(fā)現(xiàn)各城市資源配置效率較低且區(qū)域差距逐年擴(kuò)大。梅姝娥和陳文軍（2015）[2]運(yùn)用鏈?zhǔn)骄W(wǎng)絡(luò)DEA模型衡量我國(guó)副省級(jí)城市的科技資源配置效率，并詳細(xì)分析了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等環(huán)境因素對(duì)資源配置的影響。夏清華和樂(lè)毅（2020）[3]運(yùn)用SBM模型和Global Malmquist指數(shù)法對(duì)我國(guó)31個(gè)省份的科技資源配置效率進(jìn)行測(cè)度，研究發(fā)現(xiàn)效率非有效省份存在R&D冗余、銷售收入不足等現(xiàn)狀。

以上文獻(xiàn)為本文研究奠定了基礎(chǔ)，但傳統(tǒng)DEA模型并未消除環(huán)境因素以及隨機(jī)誤差對(duì)效率的影響作用，導(dǎo)致效率的測(cè)度存在誤差[4]。因此本文基于三階段DEA模型，對(duì)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新資源配置效率進(jìn)行測(cè)度，并分析配置效率的變化趨勢(shì)及區(qū)域差異，以期為促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高科技創(chuàng)新資源利用效率提供理論參考。

1 研究方法及變量的選取

1.1 研究方法

本文借鑒Fried（2002）[5]提出的三階段DEA方法，通過(guò)剔除環(huán)境因素、隨機(jī)誤差對(duì)投入松弛變量的影響，以期獲得更為真實(shí)、準(zhǔn)確的科技創(chuàng)新資源配置效率，具體過(guò)程如下：階段一，利用投入導(dǎo)向且規(guī)模報(bào)酬可變的DEA模型測(cè)度配置效率值；階段二，構(gòu)建以投入松弛為因變量，環(huán)境因素為自變量的SFA模型，計(jì)算管理無(wú)效率所導(dǎo)致的投入冗余；階段三，采用調(diào)整后的投入變量再次進(jìn)行效率評(píng)估。

1.2 變量的選取

本文選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)作為科技創(chuàng)新的投入指標(biāo)，并運(yùn)用永續(xù)盤存法將兩種財(cái)力資源轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的存量指標(biāo)。選取專利申請(qǐng)數(shù)、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入作為產(chǎn)出指標(biāo)，并對(duì)新產(chǎn)品銷售收入進(jìn)行平減處理。

本文選取的環(huán)境因素包括：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以人均生產(chǎn)總值作為代理指標(biāo)；勞動(dòng)教育素質(zhì)，以就業(yè)人員中本科及以上學(xué)歷所占比例作為代理指標(biāo)；基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以人均郵電業(yè)務(wù)總量作為代理指標(biāo)；政府支持力度，以R&D經(jīng)費(fèi)中來(lái)自政府的資金作為代理指標(biāo)。此外，為了消除不同指標(biāo)之間的不可公度性，本文對(duì)環(huán)境變量進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

本章數(shù)據(jù)來(lái)源為2011—2021年的《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒與統(tǒng)計(jì)公報(bào)。同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的完整性，選取除西藏、港澳臺(tái)以外的30個(gè)省市作為研究對(duì)象，將其劃分為東部、中部、西部三大區(qū)域。

2 效率的測(cè)算

2.1 第一階段傳統(tǒng)DEA的結(jié)果與分析

本文利用DEAP2.1軟件，選取BCC模型進(jìn)行第一階段傳統(tǒng)DEA分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)的廣西、青海、寧夏、新疆等經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后的省份，配置效率值遠(yuǎn)超東部地區(qū)的上海、江蘇、浙江、福建等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，而且多次實(shí)現(xiàn)效率有效。這表明傳統(tǒng)的DEA測(cè)算結(jié)果存在偏誤，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不吻合。為進(jìn)一步提高效率結(jié)果的可靠性，需要考慮我國(guó)各地區(qū)的環(huán)境差異，剝離環(huán)境因素以及隨機(jī)誤差對(duì)效率測(cè)度的影響。

2.2 第二階段SFA回歸結(jié)果及分析

將第一階段DEA得到的各松弛變量作為被解釋變量，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、勞動(dòng)教育素質(zhì)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、政府支持力度四個(gè)環(huán)境因素作為解釋變量，利用Frontier4.1來(lái)實(shí)現(xiàn)SFA模型的回歸，回歸結(jié)果如表1所示。

表1 第二階段SFA回歸結(jié)果

從表1可以看出，回歸模型的LR值以及、均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明環(huán)境因素是影響效率值的主導(dǎo)因素，利用SFA模型對(duì)投入變量進(jìn)行調(diào)整較為合理。同時(shí)，環(huán)境變量對(duì)投入指標(biāo)的松弛變量都有一定的影響，但強(qiáng)度略有差異，大部分?jǐn)?shù)據(jù)都能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且4個(gè)環(huán)境變量對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出以及新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)松弛值的影響十分顯著，達(dá)到了1%的顯著性水平。這說(shuō)明環(huán)境因素對(duì)于各省份的創(chuàng)新資源投入冗余存在著顯著的影響，通過(guò)SFA剔除環(huán)境因素的影響十分必要。

通過(guò)進(jìn)一步考察模型的回歸系數(shù)，可以看出勞動(dòng)教育素質(zhì)對(duì)三個(gè)松弛變量的回歸系數(shù)均為負(fù)，說(shuō)明勞動(dòng)教育素質(zhì)的提高可以降低創(chuàng)新資源的冗余。這可能是因?yàn)楦呒夹g(shù)產(chǎn)業(yè)是以知識(shí)密集、技術(shù)密集為特點(diǎn)的，因而其發(fā)展一般選擇在高等教育發(fā)達(dá)的地區(qū)，使得勞動(dòng)教育素質(zhì)越高的地區(qū)，對(duì)科技創(chuàng)新資源的需求也就越多?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)三個(gè)投入變量松弛變量的均有顯著的負(fù)向影響，說(shuō)明基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越完善，越有利于減少創(chuàng)新要素的浪費(fèi)，這可能是由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加深了區(qū)域之間的開(kāi)放程度，打破了創(chuàng)新活動(dòng)的地理分割，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新資源的快速流通整合。從回歸系數(shù)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，并不利于減少科技創(chuàng)新資源的冗余，這可能是因?yàn)榈貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入會(huì)隨之加大，過(guò)多的資金并未得到合理的利用從而造成資本浪費(fèi)。同時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也是影響勞動(dòng)力流動(dòng)的重要因素，大量人才在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的集聚，也會(huì)造成人力資源的冗余。政府支持力度提高會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)新資源的投入過(guò)剩，說(shuō)明政府的支持并沒(méi)有發(fā)揮應(yīng)有的作用，這可能是由于政府的資金支持會(huì)使企業(yè)自身的研發(fā)投入減少，產(chǎn)生擠出效應(yīng)，而政府支持過(guò)程中的信息不對(duì)稱與考核機(jī)制的不完善，也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)生尋租行為。

2.3 調(diào)整后的DEA結(jié)果及分析

基于SFA模型結(jié)果對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入值進(jìn)行調(diào)整，剝離環(huán)境因素的影響，從而得到新的配效率值。從全國(guó)層面來(lái)看，2010—2020年，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，具體見(jiàn)圖1，效率均值由2010年的0.52增長(zhǎng)到0.69，但與效率前沿面仍有較大差距，具有一定的提升空間。同時(shí)，配置效率與規(guī)模效率的變化基本趨于一致，且遠(yuǎn)低于純技術(shù)效率，說(shuō)明規(guī)模效率低下是科技創(chuàng)新資源配置效率低下的主要原因。

圖1 科技資源配置效率變動(dòng)趨勢(shì)

如下頁(yè)圖2所示，從區(qū)域?qū)用鎭?lái)看，2010年我國(guó)東部地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率均值達(dá)到0.768遠(yuǎn)高于中部地區(qū)的0.440和中部地區(qū)的0.282，三大地區(qū)間的區(qū)域差異顯著。隨著時(shí)間變化，各地區(qū)配置效率均呈上升趨勢(shì)：東部地區(qū)配置效率的上升趨勢(shì)較為緩慢，但已穩(wěn)定在0.85左右；中部地區(qū)的配置效率增長(zhǎng)迅速，個(gè)別年份甚至達(dá)到0.804，與東部地區(qū)的差距逐年縮小。西部地區(qū)的配置效率雖有增長(zhǎng)，但仍在0.5以下，與東部地區(qū)的差距略有縮小，與中部地區(qū)的差距卻在逐年擴(kuò)大。

圖2 各區(qū)域配置效率變動(dòng)趨勢(shì)

具體到省域，東部地區(qū)的江蘇、浙江、廣東等發(fā)達(dá)省份利用其技術(shù)和經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的率先發(fā)展。中部地區(qū)的安徽、江西、河南等地在周邊發(fā)達(dá)地區(qū)的輻射帶動(dòng)下，逐漸實(shí)現(xiàn)效率有效。西部地區(qū)的四川、重慶也不甘落后，在西部大開(kāi)發(fā)等政策的支持下，達(dá)到較高的配置效率。然而，仍有14個(gè)省份并沒(méi)有達(dá)到全國(guó)配置效率均值，如東部地區(qū)海南省的效率均值僅為0.278，西部地區(qū)的青海、新疆效率均值不及0.1，說(shuō)明這些省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不發(fā)達(dá)，科技創(chuàng)新水平十分落后。見(jiàn)圖3。

圖3 各省份科技創(chuàng)資源配置效率

3 結(jié)論與對(duì)策建議

3.1 結(jié)論

本文以我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建三階段DEA模型，測(cè)度其科技創(chuàng)新資源配置效率，分析其空間分布格局及演變規(guī)律。結(jié)果表明：勞動(dòng)教育素質(zhì)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等環(huán)境因素都會(huì)對(duì)投入冗余產(chǎn)生影響。科技創(chuàng)新資源配置效率整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但是整體效率水平不高，仍存在很大的提升空間；科技創(chuàng)新資源配置效率的地區(qū)間差異較大，西部地區(qū)的配置效率遠(yuǎn)低于東中部地區(qū)。

3.2 對(duì)策建議

1）降低資源投入冗余，提高資源利用效率。對(duì)于科技財(cái)力資源，要建立有效的科研經(jīng)費(fèi)監(jiān)管機(jī)制，提升科研經(jīng)費(fèi)使用效率。一方面，對(duì)科研項(xiàng)目進(jìn)行事前評(píng)估，確保項(xiàng)目的創(chuàng)新性、立項(xiàng)的必要性，提高資金投入的精準(zhǔn)性和科學(xué)性。另一方面，強(qiáng)化科研項(xiàng)目的事中和事后監(jiān)管，對(duì)項(xiàng)目的產(chǎn)出成果、經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評(píng)估，為下一階段的經(jīng)費(fèi)調(diào)整提供依據(jù)。

2）提高勞動(dòng)教育素質(zhì)，引導(dǎo)人才合理有序流動(dòng)。一方面加大中央及地方政府的教育經(jīng)費(fèi)投入力度，強(qiáng)化中、西部地區(qū)高等教育振興的財(cái)政支持政策，實(shí)現(xiàn)教育、創(chuàng)新資源的精準(zhǔn)扶持。另一方面深化戶籍體制改革，建立健全城市落戶制度，為流動(dòng)人口提供子女教育、醫(yī)療衛(wèi)生、社會(huì)保險(xiǎn)、住房保障等基本公共服務(wù)，鼓勵(lì)人才跨區(qū)域就業(yè)。

3）完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升科技創(chuàng)新承載力。一是完善交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低貨物運(yùn)輸成本及人員流動(dòng)成本，加速區(qū)域間要素流動(dòng)，促進(jìn)區(qū)域間產(chǎn)業(yè)合作創(chuàng)新。二是加強(qiáng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級(jí)。同時(shí)，利用互聯(lián)網(wǎng)的傳播優(yōu)勢(shì)，打破信息壁壘，促進(jìn)知識(shí)溢出與資源共享，提高國(guó)民科技素養(yǎng)。