我國省際R&D活動(dòng)的相對(duì)效率與規(guī)模效率

師 萍，韓先鋒，宋文飛

（西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安 710127）

我國省際R&D活動(dòng)的相對(duì)效率與規(guī)模效率

師 萍，韓先鋒，宋文飛

（西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 西安 710127）

采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）對(duì)我國1999—2008年31省份R&D活動(dòng)的相對(duì)效率和規(guī)模效率進(jìn)行實(shí)證研究。研究表明：我國各省份在R&D技術(shù)效率上存在顯著差異，技術(shù)效率低下的省份較多；R&D規(guī)模大的省份相對(duì)R&D規(guī)模較小的省份并不具備顯著的技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)；31省份中僅少數(shù)省份處于規(guī)模有效和接近于規(guī)模有效狀態(tài)，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都是影響省際R&D活動(dòng)技術(shù)效率的主要因素。我國省際R&D活動(dòng)存在顯著的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)特征。

R&D活動(dòng)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法；相對(duì)效率；規(guī)模效率

Abstract:This paper uses the data envelopment analysis （DEA） method to empirically study the relative efficiency and scale efficiency of R&D activities in 31 provinces of China from 1999 to 2008.The results show that there are significant differences existing between the technical efficiency of different provinces,and a few of them have low technical efficiency,the provinces with large R&D scale don’t have significant advantages in the technical efficiency when compared with the provinces of small R&D scale.In the 31 provinces,only a few are in the scale-effective state and approaching to that,both pure technical efficiency and scale efficiency are the primary factors that influence the R&D activities technical efficiency in different provinces;Further research indicates that there is a significant diseconomies characteristic of scale appeared among the R&D activities in different provinces of China.

Key words:R&D activities；data envelopment analysis；relative efficiency；scale efficiency

新時(shí)期，我國政府對(duì)科技活動(dòng)的支持強(qiáng)度逐年加強(qiáng)，對(duì)科技資源的投入規(guī)模持續(xù)增大，我國R&D強(qiáng)度（R&D/GDP）由1999年的0.76%上升到2008年的1.54%，R&D人員投入也由1999年的82.17萬人猛增到2008年的196.54萬人。資源投入的持續(xù)增加直接導(dǎo)致了R&D規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，但R&D規(guī)模應(yīng)該是在社會(huì)分工廣泛發(fā)展的過程中，適應(yīng)市場(chǎng)的性質(zhì)而確定，若忽視市場(chǎng)的特殊性，一味追求擴(kuò)大R&D規(guī)模，反而有可能出現(xiàn)大規(guī)模R&D活動(dòng)缺乏經(jīng)濟(jì)效益的情況。因此，在有限資源投入的條件下，分析我國省際R&D活動(dòng)的相對(duì)效率與規(guī)模效率，對(duì)促進(jìn)我國自主創(chuàng)新的發(fā)展有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前基于省際視角對(duì)R&D效率的研究文獻(xiàn)還比較少，且主要著眼于對(duì)省際R&D效率的測(cè)算和差異分析，如岳書敬（2008）［1］、肖敏等（2009）［2］、白俊紅（2009）［3］等，很少對(duì) R&D 活動(dòng)規(guī)模效率變化情況、R&D活動(dòng)規(guī)模與效率的關(guān)系進(jìn)行深入研究。本文通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 （Data Envelopment Analysis，DEA）的方法，基于省際視角對(duì)我國1999—2008年31省份R&D活動(dòng)的相對(duì)效率差異與規(guī)模效率情況進(jìn)行研究，揭示R&D規(guī)模大的省份相對(duì)R&D規(guī)模較小的省份是否具備顯著的技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)，以及我國省際R&D活動(dòng)在規(guī)模上是否具有效率；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用多元線性回歸方法分析R&D規(guī)模對(duì)效率的影響，以揭示我國R&D活動(dòng)是否存在顯著規(guī)模經(jīng)濟(jì)特征，并衍生出對(duì)策。

1 模型設(shè)定和數(shù)據(jù)說明

1.1 模型設(shè)定

DEA是使用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型進(jìn)行評(píng)價(jià)具有多個(gè)輸入、特別是多個(gè)輸出的“部門”或“單位”（稱為決策單元，簡稱DMU）間的相對(duì)有效性 （稱為DEA有效），其本質(zhì)是判斷DMU是否位于生產(chǎn)可能集的“生產(chǎn)前沿面”上。這里的“生產(chǎn)前沿面”實(shí)際上是指觀察到的決策單元的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的包絡(luò)面的有效部分。自從1978年美國學(xué)者A﹒Charnes、W﹒Cooper與E﹒Rhodes提出第一個(gè)DEA模型 （C2R模型）以來，DEA方法不斷得到完善并在實(shí)際中被廣泛應(yīng)用。 本文沿用 C2R 模型（Charnes,1978）［4］和 BC2模型（Banker,1984）［5］，用線性規(guī)劃方法來衡量多元投入和產(chǎn)出效率問題。

（1）C2R模型。C2R模型假設(shè)有m個(gè)決策單位(DMU)，各 DMU 使用 n 種投入 xi＞0(i=1,2,…,n)，生產(chǎn)s種產(chǎn)出yr＞0(r=1,2…,s)，則任一DMU的效率值可由下列模型求得：

根據(jù)BC2模型所計(jì)算出來的uj，可探討各省份規(guī)模報(bào)酬是處于遞增、遞減或規(guī)模不變狀態(tài)：uj=0表示該決策單位是在最佳生產(chǎn)規(guī)模狀態(tài)下，處于不變規(guī)模報(bào)酬區(qū)；而uj＞0表示該決策單元是在大于最佳的生產(chǎn)規(guī)模之狀態(tài)下生產(chǎn)，處于規(guī)模報(bào)酬遞減區(qū)；而uj＜0表示該決策單位是在小于最佳的生產(chǎn)規(guī)模之狀態(tài)下生產(chǎn)，處于規(guī)模報(bào)酬遞增區(qū)。

1.2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)說明

本文的研究樣本包括我國31省份（不包括港澳臺(tái)地區(qū)），涉及的所有原始數(shù)據(jù)均來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999—2009年）、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999—2009年）。具體數(shù)據(jù)處理及變量設(shè)定如下：

（1）產(chǎn)出指標(biāo)。R&D與專利之間存在高度顯著的相關(guān)性，即使考慮到滯后效應(yīng)也如此［6］，專利是衡量創(chuàng)新活動(dòng)的可靠指標(biāo)［7］。專利數(shù)據(jù)包括專利申請(qǐng)受理量和專利申請(qǐng)授權(quán)量兩個(gè)指標(biāo)，專利申請(qǐng)授權(quán)量由于受到政府專利機(jī)構(gòu)等人為因素的影響，有較大的不確定性，因而專利申請(qǐng)受理量比專利申請(qǐng)授權(quán)量更能反映R&D產(chǎn)出的真實(shí)水平［8］。鑒于此，本文選國內(nèi)專利申請(qǐng)受理量（單位：件）作為衡量R&D活動(dòng)的產(chǎn)出指標(biāo)。

（2）投入指標(biāo)。文獻(xiàn)中常選用R&D經(jīng)費(fèi)支出和R&D 人員來衡量，如：Bound 等（1984）［9］、Sharma 和Thomas等（2008）［10］。 根據(jù) R&D 活動(dòng)的特征及我國統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的特點(diǎn)，選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量（單位：人年），作為衡量R&D活動(dòng)的人員投入指標(biāo)。Griliches（1990）［11］、吳延兵（2008）［12］的研究表明，R&D 活動(dòng)對(duì)知識(shí)生產(chǎn)的影響不僅反映在當(dāng)期，對(duì)以后的知識(shí)生產(chǎn)也將產(chǎn)生影響。 涂正革（2005）［13］指出，R&D 投資對(duì)產(chǎn)出的影響很大程度是前期投資累計(jì)的結(jié)果，即R&D資本存量，而不僅僅是R&D經(jīng)費(fèi)支出。因此，本文選取R&D資本存量作為衡量R&D活動(dòng)的資本投入指標(biāo)。我國現(xiàn)行的統(tǒng)計(jì)年鑒中只有R&D經(jīng)費(fèi)支出數(shù)據(jù)，沒有R&D資本存量數(shù)據(jù)，根據(jù)Griliches（1990）、吳延兵（2008）的做法，采取永續(xù)存盤法來核算R&D資本存量。R&D資本存量的測(cè)算模型如下：

式中，Kit和 Ki(t－1)分別表示第 i省份第 t和 t－1期的R&D資本存量，δ為折舊率，根據(jù)Griliches(1990)、吳延兵(2006)［14］等對(duì) R&D 資本折舊率 的估計(jì)， 取 δ=15%，Ei(t－1)表示第 i省份第 t－1 期的實(shí)際R&D經(jīng)費(fèi)支出，其值用朱平芳和徐偉民(2003)［15］構(gòu)造的R&D價(jià)格指數(shù)，即R&D價(jià)格指數(shù)=0.55×消費(fèi)價(jià)格指數(shù)+0.45×固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，以1998年為基期，對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)支出進(jìn)行平減。

估算R&D基期資本存量時(shí)，假設(shè)R&D資本存量的增長率等于R&D經(jīng)費(fèi)的增長率。基期資本存量的測(cè)算模型如下：

式中，Ki0為R&D基期資本存量，Ei0為基期實(shí)際R&D經(jīng)費(fèi)支出，g為考察期內(nèi)實(shí)際R&D經(jīng)費(fèi)支出的平均增長率，δ為R&D資本折舊率。根據(jù)模型(3)、(4)即可計(jì)算出1999—2008年我國31省份的R&D資本存量(單位：萬元)。

2 實(shí)證結(jié)果與分析

采用DEAP2.1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，處理結(jié)果以及效率排名情況見表1。

由表1，可以看到我國省際R&D活動(dòng)存在以下事實(shí)：

（1）R&D規(guī)模大的省份相對(duì)R&D規(guī)模較小的省份而言并不具備顯著的技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)。1999—2008年間，浙江和廣西的R&D活動(dòng)技術(shù)效率為1，表明相對(duì)而言這兩個(gè)省份具有很高的生產(chǎn)效率，廣東的R&D規(guī)模最高（專利產(chǎn)出超過10萬件），北京、浙江、上海、江蘇、山東等東部省份R&D規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他省份，R&D規(guī)模最小的省份是西藏 （專利產(chǎn)出僅為161件）；北京、上海、江蘇、四川、遼寧、湖北等省份雖有很大的R&D規(guī)模，但技術(shù)效率排名卻相對(duì)靠后，而內(nèi)蒙古、廣西、湖南、海南等省份雖R&D規(guī)模較小，卻有較高的技術(shù)效率。這一結(jié)果表明，對(duì)我國省際R&D活動(dòng)而言，并不是規(guī)模越大、技術(shù)效率就越高，規(guī)模較小的省份同樣可以具有很高的R&D活動(dòng)技術(shù)效率；R&D規(guī)模大的省份相對(duì)R&D規(guī)模較小的省份而言并不具備顯著的技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)。

（2）并不是R&D規(guī)模大的省份就一定具有很高的技術(shù)效率。R&D規(guī)模在2萬件以上的8個(gè)省份中，只有浙江技術(shù)效率為1，且除廣東技術(shù)效率為0.694外，其他6省份的技術(shù)效率均在0.6之下。其中R&D規(guī)模分別排名第2、4、6、8的江蘇、上海、北京、四川4省份技術(shù)效率排名分別后至第18、19、24、26位，這說明了R&D規(guī)模不是R&D活動(dòng)技術(shù)效率的決定性因素。

（3）各省份R&D活動(dòng)的技術(shù)效率差異非常大，且不少省份技術(shù)效率低下。從計(jì)算結(jié)果來看，技術(shù)效率值在0.6以下的省份有26個(gè)，技術(shù)效率值在0.6以上的省份僅5個(gè)，技術(shù)效率的平均值為0.345，這表明省際間的技術(shù)效率差異非常大，并且多數(shù)省份技術(shù)效率低下。從實(shí)際情況來看，技術(shù)效率的平均值為0.345，純技術(shù)效率的平均值為0.454，而規(guī)模效率平均值為0.792，且僅有少數(shù)省份處于規(guī)模有效和接近規(guī)模有效狀態(tài)。因而可以判斷：就整體而言，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都是影響我國省際R&D活動(dòng)技術(shù)效率的主要因素。

（4）我國省際R&D活動(dòng)的規(guī)模效率存在較大差異，規(guī)模效率處于遞增區(qū)間的省份主要集中于西部地區(qū)，規(guī)模效率處于遞減區(qū)間的省份主要集中于東、中部地區(qū)。從計(jì)算結(jié)果來看，31省份R&D活動(dòng)中，規(guī)模有效的省份有3個(gè)，分別是浙江、廣西、甘肅。處在規(guī)模遞增區(qū)間的省份有8個(gè)，且主要集中于西部地區(qū)，這表明西部地區(qū)R&D活動(dòng)的規(guī)模效率有逐年提高的趨勢(shì)。20個(gè)省份R&D活動(dòng)效率處于規(guī)模遞減區(qū)間，且主要集中于東、中部地區(qū)，表明東、中部地區(qū)R&D活動(dòng)的規(guī)模效率有下降趨勢(shì)。非規(guī)模有效的28個(gè)省份中，規(guī)模效率值在0.9以上的省份僅12個(gè)。可以看出，31省份只有少部分是規(guī)模有效或接近于規(guī)模有效，各省份R&D活動(dòng)規(guī)模效率的差異較大。

3 R&D相對(duì)效率與R&D規(guī)模關(guān)系的進(jìn)一步研究

3.1 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

鑒于R&D相對(duì)效率為相對(duì)指標(biāo)，文中的R&D規(guī)模變量采用1999—2008年我國各省份R&D平均規(guī)模增長率來反映。另外，文中還考慮了政府對(duì)科技活動(dòng)支持的平均強(qiáng)度、外商投資平均強(qiáng)度、工業(yè)化平均水平、信息化平均水平等，把它們作為省際R&D相對(duì)效率的影響因素，模型設(shè)定如下：

表1 1999—2008年我國各省份R&D活動(dòng)的相對(duì)效率

式中，SCALE表示R&D平均規(guī)模增長率，由各省份的平均專利受理量增長率來衡量；GOV表示政府對(duì)科技活動(dòng)支持的平均強(qiáng)度，由各省份的財(cái)政科技投入占總投入的平均比重來反映；FDI表示外商直接投資的平均強(qiáng)度、用各省份的實(shí)際利用外商直接投資額與當(dāng)年GDP的平均比值來體現(xiàn)；IND表示工業(yè)化平均水平，為各省份工業(yè)總產(chǎn)值與GDP的平均比值；INF表示信息化平均水平，為各省份的郵政電訊業(yè)務(wù)量與全國郵政電訊業(yè)務(wù)總量的平均比值；ε為模型的殘差項(xiàng)。如果我國省際R&D活動(dòng)存在顯著的規(guī)模經(jīng)濟(jì)特征，那么省際規(guī)模變量將與省際相對(duì)效率值有顯著的正相關(guān)性；如果我國省際R&D活動(dòng)存在顯著的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)特征，那么省際規(guī)模變量將與省際相對(duì)效率值有顯著的負(fù)相關(guān)性；如果是規(guī)模中性，那么省際規(guī)模變量將與省際相對(duì)效率值無顯著相關(guān)性。

各解釋變量根據(jù) 《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999—2009 年）、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999—2009 年）、《新中國55年統(tǒng)計(jì)資料匯編》數(shù)據(jù)計(jì)算而得，被解釋變量為表1所計(jì)算的我國省際R&D活動(dòng)的技術(shù)效率值。

3.2 模型檢驗(yàn)結(jié)果

采用SPSS17.0對(duì)模型（5）進(jìn)行多元線性回歸，其結(jié)果如下：

回歸結(jié)果顯示模型 （5）有較好的擬合優(yōu)度，對(duì)SCALE有較好的解釋能力。規(guī)模變量SCALE在1%的顯著水平下通過t檢驗(yàn)，且系數(shù)為負(fù)，除FDI系數(shù)不夠顯著外，其余變量均有良好的顯著性（顯著性水平5%）。這表明規(guī)模變量SCALE與技術(shù)效率有顯著的負(fù)相關(guān)性（見圖1），造成此現(xiàn)象的原因，可能是R&D活動(dòng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)因規(guī)模擴(kuò)大而更趨復(fù)雜，這種復(fù)雜性會(huì)消耗內(nèi)部資源，而此耗損使規(guī)模擴(kuò)大本應(yīng)帶來的好處相互消減，因此出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)象。政府對(duì)科技活動(dòng)的支持強(qiáng)度，省際工業(yè)化水平，省際信息化水平等因素對(duì)R&D活動(dòng)也有著顯著影響。其中，政府對(duì)科技活動(dòng)的支持強(qiáng)度對(duì)R&D活動(dòng)技術(shù)效率有顯著的負(fù)影響，說明政府的資金支持對(duì)我國R&D活動(dòng)技術(shù)效率的提高沒有達(dá)到預(yù)期的效果。原因可能在于：信息不對(duì)稱、地區(qū)發(fā)展水平不均衡，政府在當(dāng)?shù)豏&D活動(dòng)中扮演的角色不同等，導(dǎo)致R&D資源的投入使用效率低下，從而整體上導(dǎo)致了政府對(duì)R&D活動(dòng)沒有起到良好的促進(jìn)作用；省際工業(yè)化水平和省際信息化水平均對(duì)R&D活動(dòng)技術(shù)效率有顯著的促進(jìn)作用，且系數(shù)分別為0.516、0.622，表明省際工業(yè)化水平和省際信息化水平各提升1%時(shí)會(huì)分別促進(jìn)R&D活動(dòng)技術(shù)效率提高0.516%和0.622%。以上分析表明：我國省際R&D活動(dòng)存在顯著的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)特征。

4 結(jié)論與建議

圖1R&D規(guī)模與R&D技術(shù)效率相關(guān)圖

研究表明，1999—2008年，我國31省份R&D活動(dòng)在技術(shù)效率上存在顯著差異，且不少省份R&D活動(dòng)技術(shù)效率低下，沒有達(dá)到理想的投入產(chǎn)出狀態(tài)，R&D規(guī)模大的省份相對(duì)R&D規(guī)模較小的省份而言并不具備顯著的技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)，多數(shù)R&D規(guī)模較大的省份，技術(shù)效率并不高。這說明我國總體R&D活動(dòng)技術(shù)效率比較低，這一現(xiàn)象的不利影響已經(jīng)顯現(xiàn)：重大科技發(fā)明一直很少，甚至國家自然科學(xué)獎(jiǎng)的高等獎(jiǎng)項(xiàng)也出現(xiàn)空缺；企業(yè)的R&D活動(dòng)大都是直接引進(jìn)國外技術(shù)，簡單地用于生產(chǎn)技術(shù)的改進(jìn)、產(chǎn)品的更新?lián)Q代等，自主創(chuàng)新能力弱。這種現(xiàn)象若不得到徹底改變，我國科技實(shí)力與發(fā)達(dá)國家的差距就不會(huì)縮小，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新型國家的目標(biāo)就不能盡快實(shí)現(xiàn)。因此，我們認(rèn)為，新時(shí)期要提高我國R&D活動(dòng)技術(shù)效率，改善R&D活動(dòng)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)狀，應(yīng)從以下幾點(diǎn)著手：

第一，著重優(yōu)化資源投入結(jié)構(gòu)，建立健康、科學(xué)、可持續(xù)的R&D活動(dòng)資源配置體系，提高資源的使用效率。我國目前R&D活動(dòng)資源配置的現(xiàn)狀是：人力資源投入相對(duì)過剩而財(cái)力資源投入相對(duì)不足，人均R&D經(jīng)費(fèi)較低和人力資源配置不合理［16］。R&D活動(dòng)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的取得,要以一定的生產(chǎn)要素投入為物質(zhì)基礎(chǔ)，但不是投入越多就越好,資源的投入只是效率提高的必要而非充分條件，因?yàn)樵谝欢〞r(shí)間內(nèi)吸納各種要素的能力是有限的；同時(shí)也不是哪種要素豐富,就大量投入該種要素,因?yàn)橐亻g的替代性是有一定范圍的,否則,只會(huì)導(dǎo)致整體效益的下降。因此，在有效轉(zhuǎn)移R&D活動(dòng)人員的同時(shí),應(yīng)重點(diǎn)加大技術(shù)和資金的投入,并通過優(yōu)化各種投入要素的結(jié)構(gòu)比例,來達(dá)到R&D活動(dòng)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)要求，而不能盲目進(jìn)行R&D活動(dòng)資源的投入，以免造成資源投入的浪費(fèi)或閑置，進(jìn)而導(dǎo)致R&D活動(dòng)的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，要解決這些問題就要在建立健全R&D活動(dòng)資源配置體系上下功夫。

第二，有的放矢地進(jìn)行R&D活動(dòng)的管理變革和管理創(chuàng)新,尤其加強(qiáng)R&D活動(dòng)的宏觀監(jiān)管和評(píng)估管理。隨著R&D活動(dòng)規(guī)模的持續(xù)過大，R&D活動(dòng)主體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)會(huì)日趨復(fù)雜，其面臨著與外在市場(chǎng)及其他組織的協(xié)調(diào)成本越來越高,內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制的協(xié)調(diào)難度越來越大,管理與指揮系統(tǒng)的日益復(fù)雜化,信息的上傳下達(dá)速度減緩等問題的嚴(yán)峻考驗(yàn),R&D活動(dòng)主體不得不為解決這些問題消耗大量資源，勢(shì)必嚴(yán)重阻礙了R&D活動(dòng)技術(shù)效率的提高。因此，各省份應(yīng)結(jié)合自身特點(diǎn)，大膽借鑒國內(nèi)外R&D活動(dòng)的先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，積極探索新型、高效、科學(xué)的R&D活動(dòng)管理模式，努力實(shí)現(xiàn)R&D活動(dòng)管理科學(xué)化、制度化與規(guī)范化，進(jìn)一步完善R&D活動(dòng)管理體系。R&D活動(dòng)的發(fā)展應(yīng)是質(zhì)和量的統(tǒng)一，R&D活動(dòng)規(guī)模的擴(kuò)大,不能以降低R&D活動(dòng)質(zhì)量為代價(jià)，因此，政府應(yīng)堅(jiān)持效率與規(guī)模并重的R&D活動(dòng)原則，不斷完善R&D活動(dòng)的宏觀監(jiān)管和評(píng)估管理機(jī)制。

第三，完善R&D人才引進(jìn)及培養(yǎng)機(jī)制，努力提高R&D機(jī)構(gòu)的自主創(chuàng)新能力，引導(dǎo)其走自主研發(fā)為主、技術(shù)引進(jìn)為輔的R&D活動(dòng)道路。相對(duì)美、日等發(fā)達(dá)國家而言，我國R&D活動(dòng)的高素質(zhì)人才相對(duì)匱乏，R&D活動(dòng)人才的總體素質(zhì)還不夠高，這也是我國目前R&D活動(dòng)缺乏規(guī)模效益的主要原因之一，高素質(zhì)R&D活動(dòng)人才隊(duì)伍建設(shè)會(huì)直接影響到R&D活動(dòng)技術(shù)效率的提高。因此，各地政府應(yīng)建立合理的R&D人才引進(jìn)及培養(yǎng)機(jī)制，不斷提高高素質(zhì)R&D人才在R&D活動(dòng)人員中的比重，進(jìn)而達(dá)到提升科技創(chuàng)新能力的目的；另外，黨的十七大明確提出走自主創(chuàng)新的道路，這也就客觀上要求R&D機(jī)構(gòu)在引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，更要注重自主創(chuàng)新能力的提升，政府應(yīng)積極創(chuàng)造條件，使R&D機(jī)構(gòu)采用以自主研發(fā)為主，技術(shù)引進(jìn)為輔的R&D活動(dòng)方式。

第四，堅(jiān)持以信息化帶動(dòng)工業(yè)化，以工業(yè)化促進(jìn)信息化,以信息化和工業(yè)化水平的提高為依托，帶動(dòng)R&D活動(dòng)的發(fā)展。當(dāng)今世界,信息已成為比物質(zhì)和能源更重要的資源,信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也越來越受到世界各國的重視，而工業(yè)化的重要意義不言而喻。因此，R&D機(jī)構(gòu)應(yīng)充分借鑒信息化和工業(yè)化發(fā)展中的科技成果更好地為R&D活動(dòng)服務(wù)，通過構(gòu)建先進(jìn)的R&D活動(dòng)平臺(tái)、采用先進(jìn)的技術(shù)等手段達(dá)到提高R&D活動(dòng)技術(shù)效率的目的。

［1］ 岳書敬.中國區(qū)域研發(fā)效率差異及其影響因素［J］.科研管理,2008,（5）.

［2］肖敏，謝富紀(jì).我國區(qū)域R&D資源配置效率差異及其影響因素分析［J］.軟科學(xué),2009,（10）.

［3］白俊紅，江可申，李婧.中國地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新的相對(duì)效率與全要素生產(chǎn)率增長分解［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009,（3）.

［4］ Charnes A.，Cooper W.W，Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units ［J］.European Journal of Operational Research,1978,（2）.

［5］ Banker R.D.Estimating most productive scale size using data envelopment analysis［J］.European Journal of Operations Research,1984,（17） .

［6］ Goto A.，K.Suzuki.R&D capital，rate of return on R&D investment and spillovers of R&D in Japanese manufacturing industries［J］.Review of Economics and Statistics,1989，（4）:555-564.

［7］ Acs Z.J.，Anselin Luc，Varga Attila.Patents and innovation counts as measures of regional production of new knowledge ［J］.Research Policy，2002，（31）:1069-1085.

［8］ 張海洋.R&D 兩面性、外資活動(dòng)與中國工業(yè)生產(chǎn)率增長［J］.經(jīng)濟(jì)研究,2000,（5）.

［9］ Bound John,Clint Cummins,Zvi Griliches,Bronwyn H.Hall,Adam B.Jaffe.Who does R&D and Who Patent?［A］.Griliches，Zvi.R&D， Patent and Productivity ［C］.Chicago:University of Chicago Press,1984.

［10］ Seema Sharma,homas J.Inter country R&D efficiency analysis:an application of data envelopment analysis ［J］.Sciento metrics,2008,76（3）:483-501.

［11］ Griliches.Patents stastics as economic indicators:A survey［J］.Journal of Economic Literature，1990,（28）:1661-1707.

［12］ 吳延兵.中國地區(qū)知識(shí)生產(chǎn)效率測(cè)算［J］.財(cái)經(jīng)研究,2008,（10）.

［13］涂正革，肖耿.中國的工業(yè)生產(chǎn)力革命——用隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型對(duì)中國大中型工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的分解及分析［J］.經(jīng)濟(jì)研究,2005,（3）.

［14］ 吳延兵.R&D 存量、知識(shí)函數(shù)與生產(chǎn)效率［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué),2006,（4）.

［15］朱平芳，徐偉民.政府的科技激勵(lì)政策對(duì)大中型工業(yè)企業(yè)R&D投入及其專利產(chǎn)出的影響——上海市的實(shí)證研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究,2003,（6）.

［16］劉玲利，李建華.基于隨機(jī)前沿分析的我國區(qū)域研發(fā)資源配置效率實(shí)證研究［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2007,（2）.

（責(zé)任編輯 胡瓊靜）

The Relative Efficiency and Scale Efficiency of R&D Activities in Different Provinces of China

Shi Ping， Han Xianfeng， Song Wenfei
（School of Economics and Management,Northwest University,Xi’an 710127， China）

F223

A

國家自然科學(xué)基金（70873095），教育部人文社會(huì)科學(xué)基金（07JA630067）。

2010-05-05

師萍（1949-），女，陜西西安人，管理學(xué)博士，教授、博士生導(dǎo)師；研究方向：技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理、財(cái)務(wù)管理。