基于Malmquist指數(shù)的國有科技資源配置效率監(jiān)測及其影響因素分析

孫緒華，陳詩波，程國強

（1.華中農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，湖北 武漢 430070；2.中國科學技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院，北京 100038；3.國務(wù)院發(fā)展研究中心，北京 100010）

基于Malmquist指數(shù)的國有科技資源配置效率監(jiān)測及其影響因素分析

孫緒華1，陳詩波2，程國強3

（1.華中農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，湖北 武漢 430070；2.中國科學技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院，北京 100038；3.國務(wù)院發(fā)展研究中心，北京 100010）

本文運用DEA模型測算了全國和各地區(qū)科技資源配置的Malmquist指數(shù)及其分解情況。研究結(jié)果顯示：（1）2000年以來我國科技資源配置效率呈不斷優(yōu)化態(tài)勢，但目前投入結(jié)構(gòu)尚不盡合理，市場的基礎(chǔ)性配置作用未能充分顯現(xiàn)，我國科技資源的配置效率尚有進一步提高的潛力；（2）我國TFP增長主要源于技術(shù)效率提升和技術(shù)進步的雙重影響，北京、天津和新疆等共15個省（市、區(qū)）科技資源配置的TFP增長或下降主要受技術(shù)進步變動的影響更大，黑龍江、江蘇和陜西等8個省份的TFP變動主要受技術(shù)進步和技術(shù)效率變動雙重疊加的影響，河北、福建和青海等6個省區(qū)的TFP增長或下降主要受技術(shù)效率變動的影響。鑒此，提出建議。

國有科技資源；配置效率；Malmquist指數(shù)；效率測度；影響因素

科技資源主要包括科技人力、財力、物力和信息資源等四個方面。配置效率是指以投入要素的最佳組合來生產(chǎn)出“最優(yōu)的”產(chǎn)品數(shù)量組合。在投入不變的條件下，通過資源的優(yōu)化組合和有效配置，效率就會提高，產(chǎn)出就會增加。科技資源配置是指在特定的時空條件下，科技資源管理主體按照一定的方式方法將擁有處置權(quán)的科技資源按適當?shù)谋壤峙涞教囟▽ο蠛皖I(lǐng)域的過程與結(jié)果。科技資源配置在內(nèi)容上分為規(guī)模、結(jié)構(gòu)和方式三個方面。其中，科技資源配置規(guī)模是指科技資源要素配置的總量和強度，它表明一個國家或地區(qū)在一定時期內(nèi)所擁有的科技人力、財力、物力和信息資源的多寡，它與政府的各種政策、行為有重要聯(lián)系，反映了政府對科技活動投入的重視程度，并在一定程度上決定這一國家或地區(qū)知識和技術(shù)創(chuàng)新的水平和質(zhì)量。科技資源配置達不到一定規(guī)模，就不能取得規(guī)模效應(yīng)，在現(xiàn)代科技競爭中將會處于被動地位。科技資源配置結(jié)構(gòu)是指在科技活動過程中，各種現(xiàn)實的科技資源在不同方向上的分配和使用比例。科技資源配置的方式分為計劃配置、市場配置及計劃與市場結(jié)合的混合配置模式。科技資源優(yōu)化配置就是按照科技與經(jīng)濟一體化的發(fā)展要求，以最大限度地利用科技資源為目標，通過不斷改善科技資源配置的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和方式，提高科技創(chuàng)新活動的產(chǎn)出效率及經(jīng)濟效益，并建立與社會經(jīng)濟發(fā)展狀況和科技體制相適應(yīng)的科技資源配置機制。

1 研究模型的構(gòu)建

1994年，F(xiàn)are、Grosskopf、Norris和Zhang 等人通過對DEA方法的改進，建立了用來考察兩個不同時期全要素生產(chǎn)率增長 （total factorproductivity change，TFPch）的 Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)，它可以用來建立多產(chǎn)出多投入的技術(shù)描述形式，并可以轉(zhuǎn)化成比較方便的參數(shù)模型和非參數(shù)模型［1］，能很好地適應(yīng)面板數(shù)據(jù)和多投入多產(chǎn)出分析，這對于研究科技資源全要素生產(chǎn)率的變動較為適用。因此，本文通過建立DEA模型，運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法中的Malmquist指數(shù)來測算全國和各地區(qū)科技資源配置中的全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFPch）及其分解指標。

1.1 Malmquist指數(shù)及其分解

在規(guī)模報酬不變的情況下，F(xiàn)are等人所定義的Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)推算公式為：

根據(jù) Fare（1994）等的研究，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)（TFP Index）表示地區(qū)在t期至t+1期全要素生產(chǎn)率變化程度。同時，Malmquist指數(shù)可以分解為規(guī)模報酬不變假定下的技術(shù)效率變動指數(shù)（TE-ch）和技術(shù)進步變動指數(shù)（TP-ch）的乘積，通過對處于不同時期技術(shù)條件下的兩個Malmquist指數(shù)取幾何平均值，從而實現(xiàn)對效率變化的測算［2］。其定義如下：

技術(shù)效率變化指數(shù)（Technical Efficiency Change Index，TEch）是相對效率變化指數(shù)，主要用來衡量生產(chǎn)是否有投入要素的浪費，資源配置是否最優(yōu)，它描述的是由t期至t+1期的每個決策單元到生產(chǎn)前沿面的追趕程度。當Tech＞1時，表明其與最優(yōu)決策單元組成的生產(chǎn)前沿面的差距在縮小，生產(chǎn)單位的生產(chǎn)更接近前沿面，組織管理水平有所提高。當Tech=1時，表明相鄰兩期的技術(shù)效率并未發(fā)生改變；當Tech＜1時，則表明其與最優(yōu)決策單元組成的生產(chǎn)前沿面的差距在進一步拉大，組織管理水平呈下降趨勢［3］。技術(shù)進步變化指數(shù)（TPch）是衡量決策單元在相鄰兩個時期的生產(chǎn)技術(shù)變化程度的指標，即生產(chǎn)前沿面的移動，它代表生產(chǎn)過程中技術(shù)進步或創(chuàng)新的程度。若TPch＞1時，表明生產(chǎn)前沿面向外移動，生產(chǎn)技術(shù)有所進步；當TPch=1時，表明生產(chǎn)前沿面未發(fā)生改變，生產(chǎn)技術(shù)沒有變化；若TPch＜1，則表示生產(chǎn)前沿面向后推移，生產(chǎn)技術(shù)有衰退的趨勢。

當規(guī)模報酬發(fā)生變化時，技術(shù)效率變化指數(shù)（TEch）又可進一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PEch）和規(guī)模效率指數(shù)（SEch）。其中，純技術(shù)效率指數(shù)（PEch）衡量技術(shù)不效率到底有多少是由于純技術(shù)無效率造成的；規(guī)模效率指數(shù)（SEch）衡量決策單元生產(chǎn)是否處于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模。其計算公式如下：

等式左邊為技術(shù)效率變化，右邊第1部分表示規(guī)模效率變化，第2部分表示純技術(shù)效率變化，C代表不變規(guī)模報酬，V代表可變規(guī)模報酬。所以總要素生產(chǎn)率的變化（TFPch），可分解為技術(shù)進步、技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化三個部分，即：

式中，dt（xt+1，yt+1）代表以第 t期的技術(shù)表示的 t+1 期技術(shù)效率水平；dt（xt，yt）代表以第 t期的技術(shù)表示的當期的技術(shù)效率水平；dt+1（xt+1，yt+1）代表以第 t+1期的技術(shù)表示（即以第t+1期的數(shù)據(jù)為參考集）的當期技術(shù)效率水平；dt+1（xt，yt）代表以第 t+1 期的技術(shù)表示第t期的技術(shù)效率水平。當Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)TFP＞1時，表示TFP呈上升趨勢，反之則為下降或衰退趨勢［4］。構(gòu)成Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的3個變化指數(shù)具有類似的特性，即當某一變化率＞1時，表明其是TFP增長的源泉。反之，則是導(dǎo)致TFP衰退的根源。

1.2 Malmquist指數(shù)的計算

考慮到效率評價在科技資源配置效果評價中的基礎(chǔ)性核心地位，本文將配置效率定義為科技投入產(chǎn)出之比，強調(diào)的是單位產(chǎn)出能力，而非總量指標。我們用四個線性規(guī)劃問題計算出Mt，t+1式中的四個組成部分的值，由此得出全要素生產(chǎn)率變化、技術(shù)效率變化以及技術(shù)變化。即：

其中：X為投入向量；Y為產(chǎn)出向量；θ為一標量，表示固定規(guī)模報酬下i個地區(qū)的技術(shù)效率，滿足0＜θ＜1；λ 是常數(shù)向量；i=1，2，3…，N，表示各個地區(qū)。研究主要利用產(chǎn)出角度的DEA模型，通過計算各種距離函數(shù)來計算Malmqiust生產(chǎn)效率指數(shù)及其各構(gòu)成部分。使用軟件為DEAP Version 2.1。

2 數(shù)據(jù)來源及指標選擇

考慮到研究數(shù)據(jù)的可獲得性及科技資源投入產(chǎn)出的難以量化特性，本文主要從科技投入和產(chǎn)出兩個方面對科技資源配置效率測度指標體系進行了構(gòu)建。新增長理論研究表明，知識投資和人力資本作為科技資源要素在促進經(jīng)濟增長中發(fā)揮著重要作用。其中，人力資源是科技資源諸要素中最具能動性的核心要素，財力資源則是科技人員開展科技活動不可缺少的前提和基礎(chǔ)；而物質(zhì)、信息等要素均可在上述兩大核心要素上有所體現(xiàn)，這兩項指標能充分體現(xiàn)基礎(chǔ)性核心科技資源要素的本質(zhì)特征［5］。因此，本文在進行科技投入指標選取時，著重強調(diào)人力資源和財力資源要素，以此來對全國和各地國有科技資源配置的投入與產(chǎn)出效率進行監(jiān)測。具體來說，科技資源配置效率的測度投入指標包括：X1：科技活動人員數(shù)，X2：R&D人員全時當量，X3：科技經(jīng)費籌集總額，X4：R&D 資本存量［6］；產(chǎn)出指標為：Y1：專利申請受理數(shù)，Y2：國外主要檢索工具收錄科技論文數(shù)，Y3：技術(shù)市場成交合同金額，Y4：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值，Y5：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口交貨值［7］。本文測算中的科技活動人員數(shù)、R&D人員全時當量、科技活動經(jīng)費籌集總額及其組成、R&D經(jīng)費及其結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、專利受理數(shù)、外國主要檢索工具收錄的科技論文數(shù)、技術(shù)市場成交合同金額等數(shù)據(jù)來源于 《中國科技統(tǒng)計年鑒2001—2009》，R&D資本存量通過R&D經(jīng)費支出測算。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值、出口交貨值來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒2003》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒 2008》。

3 模型測算結(jié)果分析

3.1 2000—2008年中國科技資源配置效率測度及結(jié)果比較

（1）科技資源配置效率監(jiān)測結(jié)果分析。

我國科技資源配置效率監(jiān)測結(jié)果（見表1）顯示，2000—2008年，我國有科技資源配置的全要素生產(chǎn)率（TFP）在各個時間段落上呈先上升后下降趨勢，總體呈增長狀態(tài)，TFP指數(shù)年均增長率達到了0.8%，這說明我國科技資源配置效率呈不斷改善趨勢。科技資源配置的技術(shù)進步變動指數(shù)（TPch）在2008/2007等五個時間段呈正向增長狀態(tài)，在另外三個時間段內(nèi)呈衰退狀態(tài)，總體上與TFP保持一致，呈增長態(tài)勢；技術(shù)效率變動指數(shù)（TEch）在2007/2006等五個時間段呈增長趨勢，而在另外三個時間段內(nèi)呈衰退狀態(tài)，總體上呈增長態(tài)勢；純技術(shù)效率指數(shù)（PEch）則在五個時間段處于下降趨勢，在三個時間段處于上升趨勢，總體上呈下降態(tài)勢；規(guī)模效率指數(shù)（SEch）在四個時間段處于上升趨勢，在四個年份內(nèi)處于下降趨勢，但總體上呈上升態(tài)勢，四個指數(shù)的年均增長率分別為：0.7%、0.2%、-0.3%和0.5%。數(shù)據(jù)測算表明，一方面，我國科技創(chuàng)新的研究方法和技術(shù)工藝得到改進較快，致使我國科技資源配置效率總體上呈上升趨勢；但另一方面，由于資源配置的投入與產(chǎn)出不合理、原始創(chuàng)新能力仍然比較滯后，致使研發(fā)技術(shù)進步緩慢，對提升科技資源產(chǎn)出效率的作用較弱。

（2）科技資源配置效率影響因素分析。

從各項指數(shù)的變化趨勢來看，我國科技資源配置的TFP增長主要源于技術(shù)效率提升和技術(shù)進步的雙重影響，也就是研究方法的改進和原始創(chuàng)新能力的提升，但相比較而言，技術(shù)進步變動指數(shù)對TFP指數(shù)的作用更強；而TFP的下降則主要受技術(shù)效率衰退的影響。從技術(shù)效率變動指數(shù)（TEch）的影響因素來看，技術(shù)效率變動主要根源于純技術(shù)效率和規(guī)模效率變動的雙重影響，但規(guī)模效率變動對技術(shù)效率指數(shù)變動的作用更大，即現(xiàn)階段我國科技資源配置的技術(shù)效率主要受外延式規(guī)模擴張的影響較大，內(nèi)涵式增長的作用還沒有得到挖掘和充分發(fā)揮，致使我國科技資源配置的規(guī)模呈規(guī)模遞減狀態(tài)。這說明我國科技資源在配置中存在要素投入相對過多、產(chǎn)出相對偏低的情況，科技資源配置的產(chǎn)出沒有達到最大前沿面，也就是說我國科技資源配置的規(guī)模和結(jié)構(gòu)不盡合理，配置方式有待改進。

究其深層次原因，研究認為，只有當各種生產(chǎn)要素達到一定的合理比例時，科技資源配置效率才能達到最優(yōu)。近年來，隨著我國綜合國力的不斷提升，科技人才隊伍不斷壯大，科技財力資源不斷增加，但由于我國科技資源配置過程中存在大量的重復(fù)投入和資源浪費現(xiàn)象，投入結(jié)構(gòu)也不盡合理，配置方式仍然以計劃為主導(dǎo)，市場對科技資源的基礎(chǔ)性配置作用仍然沒有充分發(fā)揮出來［5］，致使科技資源的配置效率增長緩慢，科技資源綜合效率仍然不高。

3.2 2000—2007年中國各地區(qū)科技資源配置效率監(jiān)測結(jié)果

（1）全國各地區(qū)科技資源配置效率監(jiān)測結(jié)果分析。

結(jié)果顯示，全國科技資源配置的全要素生產(chǎn)率（TFP）增長率為1.2%。其中，上海、陜西和天津等16個地區(qū)的科技資源配置效率呈正向增長態(tài)勢，河北和貴州2省的TFP保持不變；內(nèi)蒙古、云南和海南等13個省（市、區(qū)）TFP處于衰退狀態(tài)。從三大區(qū)域來看，中部和東部地區(qū)的TFP增長速度均高于全國平均水平，分別為3.5%和2.7%；西部地區(qū)的TFP呈衰退趨勢，為-2.1%（見表2和圖1）。

從科技資源配置的技術(shù)進步指數(shù)（TPch）變動情況來看，全國平均增長率為0.4%，東部地區(qū)為3.4%，中部地區(qū)為2.4%，西部地區(qū)為-3.5%。高于全國平均水平的共有17個省（區(qū)）。其中上海、北京、廣東、陜西和湖北五個省市居于全國前五位，TPch增長率分別為13.7%、11.1%、9.7%、6.8%和6%，說明這些地區(qū)的科技基礎(chǔ)條件較好，原始創(chuàng)新能力較強；新疆、內(nèi)蒙古和海南等12個省（市、區(qū)）TPch變動率呈負向增長態(tài)勢，說明這些地區(qū)的科技基礎(chǔ)條件相對薄弱，原始創(chuàng)新能力較差；山東省為0.2%，但仍然低于全國平均水平。

從科技資源配置的技術(shù)效率變動指數(shù)（Tech）來看，全國平均增長率為0.6%，高于全國平均增長率的共有12個省（區(qū)），其中青海、新疆、湖北、陜西和山東五個省份最高，Tech增長率分別達到了16.8%、5.9%、4.6%、4.3%和3.5%，說明這些地方的科技資源要素配置結(jié)構(gòu)正趨于合理，技術(shù)效率相對優(yōu)化。北京、天津、上海、浙江、廣東、甘肅和寧夏7個省（市、區(qū)）科技資源配置的技術(shù)效率保持不變。而云南、江西和山西等11個省（市、區(qū)）的技術(shù)效率呈衰退趨勢，表明這些地方存在要素投入比例失調(diào)、配置結(jié)構(gòu)不合理，致使資源浪費和重復(fù)建設(shè)，影響了配置效率的提升。從三大區(qū)域來看，西部地區(qū)的Tech增長率為1.5%，高于全國平均水平；東部地區(qū)為0.1%，中部地區(qū)為0.3%，均低于全國平均水平，這說明東、中部地區(qū)雖然科技資源配置的集中度較高，但由于各種要素的投入結(jié)構(gòu)不合理，比例失調(diào)，致使資源配置的產(chǎn)出達不到最大前沿面，進而影響了科技資源配置效率的提升。

全國科技資源配置的純技術(shù)效率指數(shù)（PEch）呈負增長態(tài)勢，為-0.2%；青海、湖北和陜西等10個省區(qū)的PEch呈正向增長，北京、甘肅和廣東等7個省市的PEch保持不變，云南、江西和內(nèi)蒙古等13個省（市、區(qū)）的PEch增長率為負數(shù)。西部地區(qū)的PEch為0.9%，呈正向增長態(tài)勢；東部和中部地區(qū)的PEch增長率為負，呈衰退趨勢，說明東、中部地區(qū)雖然科技資源的要素投入呈不斷增長態(tài)勢，但由于要素投入的比例不盡合理，致使資源利用效率較低。

全國科技資源配置的規(guī)模效率指數(shù)（SEch）為0.8%，這說明隨著國家經(jīng)濟實力的不斷增強，我國科技資源的投入力度加大，科技資源配置的規(guī)模效益得到進一步提升。全國有17個省（市、區(qū)）的SEch呈正向增長，其中，山東、河南和新疆等11個省（市、區(qū)）超過全國平均水平；北京、甘肅和貴州等8個省市的SEch保持不變；青海、寧夏、海南、安徽和吉林5個省區(qū)的SEch呈衰退狀態(tài)。東、中部地區(qū)平均的SEch超過了全國平均水平，增長率均為0.9%，說明東部和中部地區(qū)科技資源要素投入規(guī)模呈不斷增長態(tài)勢；而西部地區(qū)的SEch雖然低于全國平均水平，但也達到了0.7%的增長率，要素投入規(guī)模也呈正向增長態(tài)勢。

從科技資源配置的規(guī)模報酬來看，北京、天津和甘肅等8個省市的科技資源投入產(chǎn)出呈規(guī)模報酬不變狀態(tài)，表明這些地區(qū)的科技資源配置規(guī)模比較合理，產(chǎn)出達到最前沿面，資源配置效率達到優(yōu)化狀態(tài)。河北、山西、內(nèi)蒙古等17個省（市、區(qū)）的科技資源配置呈規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，產(chǎn)出并未達到最前沿面，配置規(guī)模不合理，需要進一步調(diào)整各種投入要素的比例。吉林、安徽和青海等5個省的科技資源配置中投入產(chǎn)出呈規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，這些地區(qū)存在科技要素投入不足的問題，要素投入規(guī)模有待進一步擴大。從全國來看，科技資源投入產(chǎn)出呈規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，表明我國科技資源配置的規(guī)模結(jié)構(gòu)不合理，產(chǎn)出并未達到最前沿面，存在要素投入比例失衡的問題。東中西三大區(qū)域科技資源配置均呈規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，說明各種科技資源要素投入比例失衡，致使產(chǎn)出并未達到最前沿面，需要進一步調(diào)整要素投入比例和結(jié)構(gòu)。

（2）全國各地區(qū)科技資源配置效率因素分析。

通過圖1和表2的分析可以看出，全國大部分地區(qū)科技資源配置的全要素生產(chǎn)率（TFP）增長或下降主要受技術(shù)進步變動的影響，技術(shù)效率變動對TFP的影響相對較小，如北京、天津、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、上海、浙江、河南、廣東、廣西、海南、重慶、甘肅、寧夏和新疆共15個省（市、區(qū)）科技資源配置的TFP增長或下降主要受技術(shù)進步變動的影響，即這些地方科技資源配置效率的變動主要取決于研究方法和原始創(chuàng)新能力的變化。但也有局部地區(qū)的TFP變動主要受技術(shù)進步和技術(shù)效率變動雙重疊加的影響，如黑龍江、江蘇、安徽、湖北、湖南、四川、貴州和陜西。此外，河北、福建、江西、山東、云南和青海6個省區(qū)的TFP增長或下降主要受技術(shù)效率變動的影響，配置效率主要受到資源投入規(guī)模和配置結(jié)構(gòu)的影響。

從技術(shù)效率變動指數(shù)（TEch）的影響因素來看，北京、天津、黑龍江、上海、江蘇、浙江、湖南、廣東、四川、甘肅、寧夏和新疆12個省（市、區(qū)）科技資源配置的技術(shù)效率指數(shù)（Tech）變動受到純技術(shù)效率和規(guī)模效率變動雙重疊加的影響；河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、安徽、福建、江西、湖北、重慶、貴州、云南、陜西和青海14個省（市、區(qū)）科技資源配置的技術(shù)效率變動受純技術(shù)效率和規(guī)模效率變動的雙重影響，但PEch變動對技術(shù)效率的影響更大；山東、河南、廣西、海南4省科技資源的技術(shù)效率變動受規(guī)模效率變動的影響更明顯。從三大區(qū)域來看，東、中部區(qū)域科技資源Tech增長主要受到規(guī)模效率指數(shù)變動的影響，說明這些地區(qū)的科技資源受市場配置方式的導(dǎo)向更大，要素投入比例相對比較合理，配置效率的改進主要受投入規(guī)模的影響，因而導(dǎo)致其規(guī)模報酬呈遞減狀態(tài)。西部地區(qū)技術(shù)效率指數(shù)的增長主要根源于純技術(shù)效率和規(guī)模效率變動的雙重疊加作用，說明這些地方既存在要素投入不足，也缺乏合理的市場機制來引導(dǎo)資源的合理配置，要素投入結(jié)構(gòu)不合理、比例失衡，導(dǎo)致規(guī)模報酬遞減。

4 結(jié)論與討論

綜合上述模型測算結(jié)果分析，我們可以得出如下幾條基本結(jié)論：

一是近年來隨著我國科技人才隊伍的不斷壯大和科技投入的不斷增加，我國科技資源配置效率呈不斷優(yōu)化態(tài)勢。其中，科技資源TFP增長主要源于技術(shù)效率提升和技術(shù)進步的雙重影響，也就是研究設(shè)施條件和研究方法的改進，以及原始創(chuàng)新能力的提升；而TFP的下降則主要受技術(shù)效率衰退的影響，即要素投入規(guī)模不足、結(jié)構(gòu)不合理。目前，我國科技資源配置過程中仍然存在大量的重復(fù)投入和資源浪費現(xiàn)象，投入結(jié)構(gòu)不盡合理，配置方式仍然以計劃為主導(dǎo)，市場對科技資源的基礎(chǔ)性配置作用難以充分發(fā)揮，致使科技資源配置效率仍然不高。

二是北京、天津和新疆等共15個省（市、區(qū)）科技資源配置的TFP增長或下降主要受技術(shù)進步變動的影響更大，說明這些省區(qū)科技資源配置受市場導(dǎo)向更大，要素投入比例相對比較合理，其科技資源配置效率的優(yōu)化主要取決于研究條件和研究方法的改進，以及原始創(chuàng)新能力的提升。黑龍江、江蘇和陜西等8個省份的TFP變動主要受技術(shù)進步和技術(shù)效率變動雙重疊加的影響，說明這些地區(qū)科技資源配置效率的改進需要從提升原始創(chuàng)新能力、優(yōu)化資源配置方式及調(diào)整結(jié)構(gòu)等多方面進行改善。河北、福建和青海等6個省區(qū)的TFP增長或下降主要受技術(shù)效率變動的影響，即這些省份需要從調(diào)整要素投入結(jié)構(gòu)，強化市場對資源的基礎(chǔ)性配置作用，以及加大資源投入規(guī)模等方面進行改進。

提高科技資源配置效率，必須做到科技資源之間的協(xié)調(diào)配置，即按照科技活動規(guī)律，合理配置人、財、物、信息等各項資源，使之盡可能做到“人盡其才，物盡其用，財盡其能”。因此，基于上述研究結(jié)果，針對我國科技資源布局狀況，提出如下建議：

一是在進一步增加科技資源投入的同時，需要更加注重優(yōu)化科技資源在不同地域的合理分布。總體上，我國科技資源投入仍然不足，但局部地區(qū)的單一要素相對豐裕。當前，東部發(fā)達地區(qū)總體上表現(xiàn)出較高的科技資源集中度，在保持這一優(yōu)勢的同時，要注重對西部地區(qū)的傾斜支持，以進一步激發(fā)中西部地區(qū)科技研發(fā)的活力。

二是進一步優(yōu)化科技資源的配置結(jié)構(gòu)。在中部地區(qū)，科技人力資源有一定的基礎(chǔ)，但財力、物力投入不足影響了人力資源作用的發(fā)揮。如湖北 、陜西等，科技人力資源具有一定的集中度，但人均財力和物力資源偏低，科技產(chǎn)出難以提高。在西部地區(qū)，由于科技人才嚴重匱乏，其他財力、物力資源稍有投入就相對過剩，說明這些地區(qū)總體上資源嚴重不足，尤其需要在人力資源投入上加大力度，以求資源的協(xié)調(diào)配置，并力求使全國科技活動在地區(qū)間均衡發(fā)展。

三是強化國有科技資源向基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的投入與布局。由于科技資源配置效率的改進主要來源于技術(shù)進步和技術(shù)效率的改善，而技術(shù)進步依賴于原始性創(chuàng)新（包括方法的創(chuàng)新），原始性創(chuàng)新與基礎(chǔ)研究分不開。因此，我國科技資源要向更多地R&D活動傾斜，特別是國有科技資源要側(cè)重于基礎(chǔ)研究，以增強原始性創(chuàng)新能力。

［1］Coelli T.J..A Guide to DEAP Version 2.1:A Data Envelopment Analysis（computer）Program［R］.CEAP Working Paper 96/8，Department of Econometrics，University of New England，Armidale，Australia.

［2］Fare R.，Grosskopf S.，Lovell，C.A.K..Productivity change in Swedish Pharmacies1980-1989：a nonparametric Malmquist approach［J］.Journal of Productivity Analysis，1992，（3）:85-101.

［3］Colin Carter，Jing Chen，Baojun Chu.Agricultural Productivity Growth in China:Farm Level versus National Measurement［R］.Working Paper No.99-001，Department of Agricultural and Resoucrce Economics，University of California Davis.

［4］賈巖.基于 Cross-efficiency DEA 算法的區(qū)域科技資源配置效率測算研究［J］.現(xiàn)代情報，2009，（2）：219-221，225.

［5］陳詩波.國有科技資源產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)分析及制度構(gòu)建探討［J］.中國科技論壇，2010，（1）：106-110.

（責任編輯 張九慶）

State-owned R&D Efficiency Monitoring and its Influencing Factors

Sun Xuhua1,Chen Shibo2,Cheng Guoqiang3
（1.College of Economy Management，Huazhong Agricultural University，Wuhan 430070，China；2.Chinese Academy of Science and Technology for Development，Beijing 100038，China；3.Development Research Center of the State Council，Beijing 100010，China）

Used DEA model this paper measures the Malmquist index of national and district technology resources allocation and their decomposition.Research results show that:Firstly,technology resources allocation efficiency of China is constantly optimized since 2000,but there still have some problems.For example,the input structure is not yet rational,the basic configuration function of market is not fully manifested.So sci-tech resources allocation efficiency still has further improve potential in China.Secondly,TFP growth of China is both influenced by technical efficiency improvement and technical progress,and technology progress changing has more effect on TFP growth or drop of sci-tech resources allocation of 15 provinces and municipalities such as Beijing,Tianjin and Xinjiang etc.,and 8 provinces and municipality including Heilongjiang,Jiangsu and Shanxi provinces etc.are effected by technological progress and technical efficiency changes simultaneously,and that of 6 provinces and municipality including Hebei,Fujian and Qinghai etc.are effected by technical efficiency changes.In view of this,the author puts forward some suggestions.

state-owned science and technology resources； allocation efficiency； Malmquist index； efficiency measure； influencing factors

G31

A

中國科學院研究生院“科技資源優(yōu)化配置重大問題研究”。

2010-11-19

孫緒華（1971－），男，副研究員，博士研究生；研究方向為：科技資源配置理論與政策。