重慶市高新技術產業技術創新效率的實證分析

[摘 要] 本文用隨機前沿分析模型實證研究了重慶市高新技術產業各行業技術創新效率水平及變化趨勢，結果顯示出各行業技術創新效率普遍較低，且有下降趨勢。

[關鍵詞] 重慶高新技術產業 技術創新 效率

高新技術產業在國民經濟中的地位日益凸顯，大力發展高新技術產業，充分發揮高新技術產業的滲透作用，對于促進重慶市產業結構優化與經濟的持續發展亦具有十分重要的意義。然而在高新技術產業研發投入不斷提高的同時，其研發成果并沒有得到同步增長，技術創新效率并沒有顯著改善。為此，本文嘗試從技術創新效率的角度來考察重慶市高新技術產業的發展。

一、SFA模型設定與指標數據說明

隨機前沿方法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）最早由Aiger，Van den Broeel分別提出并應用于生產率的分析。他們的基本思想是在普通生產函數的隨機量中引入一個非正的部分，用這個來捕捉單位的無效性。這一思路可用數學公式表示如下：

（1）

其中代表產出，表示一組矢量投入，β為一組待定的矢量參數。v為隨機誤差項，獨立同分布且滿足。為非負隨機變量，同樣獨立同分布且，用于衡量函數中的技術效率不足部分。根據BatteseCoelli非對數模型的基本原理，基于高新技術產業的投入產出建立如下隨機前沿函數模型：

（2）

（3）

上式中的y表示高新技術產業各行業的新產品產值，用于衡量技術創新活動的產出；x1為RD經費支出，作為技術創新活動的資本投入，x2是用于科研的勞務費支出，可以有效地表示技術創新研發活動的人員投入。考慮到數據的可得性及重慶市經濟的轉折，筆者選取了1997年～2005年的統計數據為樣本，數據均來源于《中國科技統計年鑒》。

二、技術創新效率測定結果分析

運用Frontier4.1程序對上述模型進行了估計。下表給出了重慶市高新技術產業5個子行業9年的技術效率值。從實證分析結果來看，主要有如下發現：

1.γ＝0.683大于0.5，且LR的統計量在1％的水平下顯著。這說明誤差項有明顯的復合結構，因此，對于9年的高新技術產業各行業面板數據使用隨機前沿分析法是必須的，模型設定是可以接受的。從方程系數來看，投入與產出呈正相關，有效研發人員的投入能帶來比研發資金投入更多的產出，即有效研發人員對技術創新產出績效的貢獻更大。

注：NA為缺失數據。

2.重慶市高新技術產業技術創新效率整體偏低，各年平均水平徘徊在0.5上下。這從另一方面說明了技術創新效率還有較大的提升空間。從動態發展來看，重慶市高新技術產業技術創新效率呈下降趨勢，從最初的0.62逐步下降到2005年的0.485。進一步分析投入產出數據，發現重慶市的確增加了技術創新活動的各項投入，但同期的產出并沒有同步增加。一方面技術創新存在滯后效應，投入的增加并未帶來立竿見影的效果，產出水平尚未得到及時、有效的提高。另一方面，在增加各項創新投入量的同時并沒能保證投入質量與投入結構的合理性，某一投入要素的不足往往會制約整個創新活動的有效進行，技術創新產出績效沒能得到提高。

三、結論

本文以技術創新相關理論為基石，用隨機前沿分析模型實證研究了重慶市高新技術產業各行業技術創新效率的水平及變化趨勢。實證結果顯示，重慶市高新技術產業技術創新效率平均水平不高，且呈下降趨勢。這是由重慶市高新技術產業投入冗余，以及技術創新投入質量與投入結構的不合理等因素共同導致的。

參考文獻:

[1]朱有為 徐康寧:中國高技術產業研發效率的實證研究[J].中國工業經濟，2006，（11）:38～45

[2]王一鳴 王 君:關于提高企業自主創新能力的幾個問題[J].中國軟科學，2005，（7）:10～15