區域高技術產業動態R&D效率及其收斂性研究*

朱艷華 許 敏

（南京工業大學經濟與管理學院 江蘇 南京211816）

一、引言

十八大報告提出實施創新驅動發展戰略，加快建設國家創新體系。我國目前已進入到一個發展的新階段，必須以科學發展為主題，以加快轉變經濟發展方式為主線。隨著意味著勞動力出現短缺的“劉易斯轉折點”的臨近，中國經濟的發展模式迫切需要從要素投入和出口需求驅動向技術進步和效率提高驅動轉變。加快轉變經濟發展方式，最根本、最關鍵就在于要依靠科技的力量大幅提高自主創新能力，使我國的經濟社會發展走上創新驅動的軌道。創新能力的提升不僅需要增加R&D資源投入，更要注重R&D效率。區域創新效率的高低直接體現區域創新系統運行的質量。近年來，國內眾多學者采用數據包絡分析（DEA）方法對R&D效率進行研究并取得了一定的成果。池仁勇（2004）用DEA方法對我國30個省市自治區的R&D效率進行測定，發現創新效率呈東高西低的特征。白俊紅等（2009）用超越對數隨機前沿模型，測評了各地區的R&D相對效率與TFP增長情況。潘雄鋒、劉鳳朝（2010）指出我國各區域工業企業R&D效率呈逐步上升趨勢，區域間的效率差距在逐步減小。王大鵬、朱迎春（2011）實證研究表明目前高技術產業注重將技術創新與制度創新相結合，但技術創新能力差、關鍵技術自給率低成為其發展瓶頸。樊華等（2012）提出工業結構、對外開放度、高等教育發展水平對R&D效率具有正影響效應，而政府影響力具有負向作用。肖仁橋等（2012）、陳凱華等（2012）研究指出我國高技術產業創新活動整體相對效率偏低，必須完善R&D資源的配置方式、加強引進技術的消化和吸收力度、增強自主創新的能力。國家科技創新的主體是企業，特別是以高技術產業為發展方向的企業。而技術創新已成為高技術產業發展的核心動力和不竭源泉，并且已成為當前和未來經濟發展中新的增長點。從2003年到2011年中國高技術產業R&D投入強度從1.09%增長到1.41%，年均增長2.9%。當然，一味地增加R&D投入卻忽視提升R&D效率的做法與我國高技術產業可持續發展的理念相悖。R&D效率的高低直接關系到企業的創新能力，高技術產業作為先進生產力和科技實力的標志，其科技創新能力如何，不僅關乎自身的生存與發展，同時也關系到整個國家經濟的發展和國際競爭力的提高。因此，本文采用DEA模型中的Malmquist指數法，分析了2003-2011年各省市高技術產業R&D效率變化情況及其增長的內在動力。同時比較了不同區域間R&D效率的差距，并對其進行收斂性檢驗，以及就如何促進R&D效率增長提出政策建議，這對于提高我國高技術產業R&D效率具有重要意義。

二、研究設計

（一）研究方法：DEA-Malmquist指數 采用DEA方法對區域R&D效率進行分析，實質是借助于“前沿分析法”，根據一定標準構造一個生產前沿面，決策單元與該前沿面的差距就是它的效率。但CCR模型和BCC模型都僅是對各個決策單元在同一時間點上進行橫向比較分析，缺乏縱向比較，不能充分挖掘歷史數據信息，難以形成對未來趨勢的判斷。而DEA模型中的Malmquist指數法，不僅可以從動態角度分析不同時期決策單元的效率演化，而且可以將Malmquist指數進行分解，來確定技術效率變化和技術進步對R&D效率的貢獻程度。Malmquist指數是建立在Shephard所提出的距離函數的基礎上的，最早由Malmquist提出，用來分析不同時期的消費變化，后來其他學者采用Malmquist指數來研究生產力效率的變化。Fare等人定義了一個基于產出的Malmquist生產率指數，用于研究不同時期決策單元的效率演化，被研究者廣泛應用。Malmquist指數是BCC模型在多個時期內的拓展，不僅能將全要素生產率（TFP）分解為技術進步指數（Techch）和技術效率指數（Effch），還能進一步將技術效率指數（Effch）分解為純技術效率指數（Pech）和規模效率指數（Sech）。其表達式為式（1）：

（二）數據來源及指標建立 （1）數據來源。本文對我國高技術產業R&D效率展開研究，采用全國31個省、直轄市、自治區為研究單元，但由于西藏、青海、新疆、海南和內蒙古5個省份的數據不完整，故將其排除在外，僅以其他26個地區作為考察對象。根據數據的一致性和可獲性，本文選取了各省市高技術產業2003-2011年連續9年的面板數據作為樣本容量，數據來自于《中國科技統計年鑒》和《中國高技術產業統計年鑒》。（2）指標的選擇。投入指標的選擇：大多數學者從人員和經費兩方面著手。科技活動人員和經費投入可以顯示一個地區的創新規模和潛力，是區域創新投入的綜合體現。本文選擇R&D人員全時當量來衡量技術創新人力投入，R&D內部經費支出和技術經費（引進、消化、改造經費之和）來衡量技術創新的資金投入。因為技術引進、消化以及改造這三方面的經費支出與自主研發存在互補性，且在某種程度上可以彌補自主研發的不足，是目前多數中國高技術產業主要的技術創新路徑，所以本文將技術經費也作為一項考查指標。產出指標的選擇：產出可以分為知識產出和經濟產出。本文選取擁有發明專利數作為知識產出指標，新產品銷售收入和新產品銷售收入占主營業務收入的比重作為經濟產出指標。擁有發明專利數能客觀反映區域創新能力與科技綜合實力，而且發明專利在原始創造力的體現上遠高于其他兩種類型專利（實用新型和外觀設計型專利），也是國際公認的反映擁有自主知識產權技術的核心指標。新產品銷售收入體現了一個地區應用研究方面取得的成果，新產品銷售收入占主營業務收入的比重反映了企業開發新產品并有效占領市場的能力，比重越大，說明R&D效率越高。

三、高技術產業R&D效率檢驗分析

（一）各省市高技術產業R&D效率差異分析 本文利用DEAP2.1軟件計算了2003-2011年各地區高技術產業的Malmquist指數及其分解指數。見表（1），其中Effch-技術效率指數；Techch-技術進步指數；Pech-純技術效率指數；Sech-規模效率指數；Tfpch-科技創新效率指數。從表（1）可以看出，檢驗期間我國各地區高技術產業R&D效率整體趨于上升階段，年均增長7.3%。技術效率變化指數大于1，年均增長4%，這主要是由規模效率以3.7%的年增長率和純技術效率以0.3%的年增長率共同作用的。技術進步指數為1.032，技術進步和技術效率的提高共同促進了R&D效率的增長。R&D效率的增長有一半以上是來自于技術效率的提高，技術效率的提高主要來自規模效率的增長，而純技術效率增長緩慢，這表明我國高技術產業仍然是以規模驅動創新產出，而資源配置效率并沒有得到明顯地改善。從各個地區來看，廣東TFP指數最高為1.333，R&D效率年均增長了33.3%，主要是技術進步年均提高了32.3%。湖北（1.310）、河北（1.289）、北京（1.180）的R&D效率提高也較為顯著。天津TFP指數最低為0.841，主要是由天津地區技術退步引起的。山西（0.913）、吉林（0.976）安徽（0.887）、福建（0.887）、江西（0.985）也是處于R&D效率衰退狀態，除江西R&D效率衰退主要由技術退步引起外，其他4個地區R&D效率衰退主要因技術效率惡化導致。部分地區R&D效率的負增長，對全國R&D效率的提高產生了嚴重的拖累。如圖（1）所示，2003年至2011年全國高技術產業R&D活動過程中的TFP指數波動幅度不大。技術效率和技術進步呈現此消彼長的變動關系，波動幅度較大。當技術效率拉動R&D效率提高時，總會遇到技術進步對R&D效率的束縛。技術進步除了2007年有重大技術突破外，其余年份進步都不明顯，甚至有技術退步現象，如2008年和2009年，其中2008年技術退步最為明顯，比2007年退步了約20%，這可能與2008年金融危機這樣的經濟環境有關。技術效率受規模效率的影響比較大，純技術效率波動則相對平緩，所以技術效率變化跟規模效率變化趨勢一致，這與表（1）的分析相符。

（二）東中西三大區域高技術產業R&D效率差異分析 由表（2）可見，檢驗期間東中西部的R&D效率都有所增長，這是由三大區域技術效率與技術進步共同作用的結果。技術效率提高主要是因為規模效率提高，純技術效率的變化不是很明顯。中部TFP指數最高為1.121，R&D效率增長最快，年均增長12.1%，是技術效率以年均1.6%的增長率和技術進步以年均10.3%的增長率共同作用的。西部TFP指數次于中部地區為1.12，R&D效率年均增長12%，是技術效率以2.2%的增長率和技術進步以年均9.6%的增長率共同作用的。由此可以看出，中西部地區R&D效率的提高主要得益于技術進步的增長。東部的TFP指標處于全國平均水平之下，主要是由技術退步引起的。2003年至2011年東部年均技術退步4.5%，雖然R&D效率呈增長趨勢，但屬于低位增長，相比于中部和西部地區，仍有一定的距離。如圖（2）從時間序列來看，2006年全國平均TFP指數最大，R&D效率高速增長，2006年之后增幅不大，處于低位增長階段。2008年東部地區TFP指數驟然跌到谷底，且2008-2011年TFP指數均小于1，說明東部地區高技術產業R&D效率呈現衰退狀態。中西部地區在2008年TFP指數也出現較大幅度的下降，2008年之后R&D效率增長放緩。西部地區的TFP指數在2004年和2011年都達到了1.3，且遠高于其他年份。從2005年開始，西部地區TFP指數變動趨勢與全國較一致。

表1 各省市高技術產業Malmquist 指數及其分解

圖1 全國高技術產業全要素生產率（TFP）及其分解變動

表2 三大區域高技術產業Malmquist 指數及其分解

圖2 全國、東中西部高技術產業TFP指數變動趨勢

圖3 全國及東中西部地區高技術產業TFP 變異系數

表3 全國及東中西部地區高技術產業R&D 效率的絕對β 收斂檢驗

表4 全國及東中西部地區高技術產業R&D 效率的條件β 收斂檢驗

四、高技術產業R&D效率收斂性檢驗分析

（一）收斂性檢驗 以上結果表明，東中西部三大區域高技術產業R&D效率存在顯著差異，那么各省市TFP是否存在收斂趨勢，R&D效率是否將逐漸趨同。本文將對全國和三大區域內高技術產業的TFP指數進行α收斂、絕對β收斂性和條件β收斂性進行檢驗。經濟增長理論中，α收斂側重考察地區收入水平（或產出水平）之間的差距。標準差是測定研究變量離散程度最重要及最常用的指標之一，可以比較直觀地計算各地區經濟發展差距，最接近于現實生活中我們對收斂的直觀理解，標準差越大，說明這一區域內各決策單元的差距較大。本文用TFP標準差除以平均值所得結果作為TFP變異系數，來考察區域R&D效率之間的差距。圖（3）顯示了全國以及東中西部地區高技術產業α收斂情況。考察期TFP的變異系數出現周期性的變化。從全國來看，變異系數在2004年至2005年增大，2005年至2009年保持縮小趨勢，2009年為整個考察期最小值，而2009年后出現大幅增長，2011年達到考察期最大值，說明R&D效率在全國來說具有顯著的周期性波動。東部地區變異系數較小，除2008年略高于全國外，其余年份均低于全國，說明東部地區內部的R&D效率差距較小。但東部地區變異系數同樣具有波動特征。2005年至2006年、2008年至2010年變異系數處于下降階段，內部差距縮小，而2004年至2005年、2006年至2008年、2010年至2011年變異系數處于增長階段，內部差距增大，但東部內部差距總體低于其他地區的內部差距。中部地區變異系數在周期性波動中有變小趨勢，R&D效率差距在縮小。西部地區變異系數周期性波動大，絕對值有變大的趨勢，表明西部地區內部R&D效率差距有擴大趨勢。中部和西部地區在2004年和2006年變異系數大小出現明顯的錯位，2005年西部變異系數明顯大于中部，說明西部地區內部R&D效率差距大于中部；2006年至2011年，除2008年和2011年西部變異系數大于中部外，其他年份西部都明顯小于中部。總體而言，中部地區變異系數波動的幅度要小于西部。全國變異系數表現為周期性波動，各地區間除中部地區外短期內沒有顯示收斂跡象。西部變異系數的變動趨勢與全國較一致，且全國和西部發散的趨勢表明內部差距正在擴大，這是一個需要關注的現象。

（二）絕對β收斂 絕對β收斂指每一個經濟體的收入都會達到完全相同的穩態增長速度和增長水平，一般表示為經濟增長率與經濟發展水平之間的負相關關系。本文引申為R&D效率低的地區往往比效率高的地區具有更高的效率增長率，其增長過程實質上是一個“追趕”過程。本文應用Miller和Upadhyay使用的方法，利用本文獲得的TFP數據進行橫截面分析。絕對β收斂由式（1）回歸系數確定：

其中，lnTFPt和lnTFPt-1分別為2010-2011年和2004-2005年TFP的平均值，兩個時段之間相距6年，故取T=6，α為常數項，β為收斂系數，ε 為隨機擾動項。如果系數β顯著為負，則表示區域R&D效率趨于收斂，反之發散，β值的大小表示收斂速度。通過OLS估計結果如表（3）。結果顯示，回歸系數β除西部地區外都顯著為負，說明全國、東中部地區的R&D效率都存在收斂趨勢，即從全國來看R&D效率將趨于穩態水平，R&D溢出效應明顯。西部地區β值為負但并不顯著。

（三）條件β收斂 條件收斂是在考慮了經濟體各自不同的特征和條件后，回歸系數β顯著為負。它表示每個經濟體都在朝各自的穩態水平趨近，這個穩態水平依賴于經濟體自身的特征。本文運用R&D效率所得TFP年度面板數據，用回歸等式（2）進行條件β收斂分析。

以兩年為一個時段將樣本劃分，即取2004年-2005年、2006年-2007年、2008年-2009年、2010年-2011年的TFP均值以消除由于周期性因素的影響。本文同時給出面板數據的固定效應（FE）和隨機效應（RE）分析對我國整體以及東中西部地區進行條件β收斂的回歸結果，并進行了Hausman檢驗，以選擇固定效應模型或隨機效應模型。估計結果如表（4）。除中部和西部地區以外，Hausman檢驗的結果都拒絕隨機效應模型和固定效應模型無系統性差別的原假設，因此，中部和西部地區可用隨機效應模型的估計結果，其它則用固定效應模型估計結果。表（4）表明，全國以及中西部地區條件收斂回歸系數顯著為負，說明存在條件β收斂特征。而東部地區β系數雖然為負，但條件收斂特征統計上不顯著。β收斂是α收斂的必要而非充分條件，也就是說存在β收斂，不一定存在α收斂；存在α收斂，則一定存在β收斂。全國具有絕對β收斂和條件β收斂的特征，表明全國各省R&D效率會按照各自的特征形成各自的穩態水平，并會朝著共同的穩態水平趨近，但全國不存在α收斂，表明低效率省份TFP增長率較高，并在一定時期內低效率省份TFP遠超過高效率省份，所以從全國來看各省R&D效率差距仍會持久存在。東部地區具有絕對β收斂，但條件β收斂不顯著且短時間內不存在α收斂，說明東部地區最終會向共同的穩態水平趨近，但各省由于各自的特征，R&D效率差距依然會持續存在。中部TFP既存在絕對β收斂和條件β收斂也存在α收斂，說明在中部地區低效率省份的TFP增長率較高，且區域內部R&D效率差距在縮小，會達到各自穩定的R&D效率和TFP增長水平，并朝共同的穩態水平趨近。西部地區不具有絕對β收斂，但條件β收斂顯著，說明西部各省R&D效率都在朝各自的穩態水平趨近，但α發散結果表明西部內部R&D效率差距有擴大趨勢。

五、結論

本文研究得出以下結論：（1）我國各省市高技術產業R&D效率整體趨于上升階段，但增幅不大。中部和西部R&D效率增長較快，主要因技術進步的貢獻率較大，同時也與政府的政策扶持有關。而東部恰好相反，R&D效率低于全國平均水平，雖然呈增長趨勢，但處于低位增長，比較于中西部地區仍有一定距離，這主要是由技術退步導致。東部地區高技術產業自主創新能力不足，缺乏核心技術和自主知識產權，關鍵技術自給率低。因此，東部地區高技術產業必須加大自主研發投入力度，注重創新人才引進和培養，加強科研機構建設，積極參與重大科技項目的實施，力爭在重大技術上有所突破，通過技術創新和制度創新實現可持續發展。（2）R&D效率的增長由技術效率和技術進步共同作用，技術效率的貢獻率略高。技術效率的增長主要來自規模效率的提高，說明我國高技術產業仍然是以規模驅動創新產出，而資源配置效率并沒有得到明顯改善。高技術企業作為高技術產業的創新主體，應適度控制研發投入規模，注重R&D資源配置的有效性和使用的合理化，加強創新機制和管理模式的優化。（3）技術效率和技術進步呈現此消彼長的變動關系。當技術效率拉動R&D效率提高時，總會遇到技術進步對R&D效率的束縛。R&D效率在技術進步和技術效率彼此制約、相互作用下逐步提升。（4）中部地區高技術產業R&D效率總體上存在收斂趨勢，低效率省份的TFP增長率較高，在一定時間內，TFP將趨于穩態。全國和西部的α發散趨勢表明內部R&D效率差距正在擴大，而東部地區內部R&D效率差距較小，表明我國地區差異明顯且發展不平衡。全國R&D效率絕對β收斂說明各省市之間形成了一個開放的大環境，相互學習、相互吸收的效果較好，有益于逐步縮小各區域間的差距。R&D效率是建設創新型國家和地區的基本指標。本文仍存在有待進一步關注和研究的問題，如各地區高技術產業R&D效率周期性波動演化的深層原因是什么；R&D效率的演化規律與經濟周期發展規律之間的關系；不同區域間高技術產業R&D效率的收斂性對區域社會經濟發展差距的影響等，上述問題的研究將為區域科技創新政策提供依據。

［1］池仁勇、虞曉芬、李正衛：《我國東西部地區技術創新效率差異及其原因分析》，《中國軟科學》2004年第8期。

［2］白俊紅、江可申、李婧：《中國地區研發創新的相對效率與全要素生產率增長分解》，《數量經濟技術經濟研究》2009年第3期。

［3］潘雄鋒、劉鳳朝：《中國區域工業企業技術創新效率變動及其收斂性研究》，《管理評論》2010年第2期。

［4］王大鵬、朱迎春：《中國高技術產業生產率增長來源：技術進步還是技術效率》2012年第1期。

［5］肖仁橋、錢麗、陳忠衛：《中國高技術產業創新效率及其影響因素研》，《管理科學》2012年第5期。

［6］陳凱華、官建成、寇明婷：《中國高技術產業“高產出、低效益”的癥結與對策研究——基于技術創新效率角度的探索》，《技術與創新管理》2012年第4期。

［7］彭國華：《中國地區收入差距、全要素生產率及其收斂分析》，《經濟研究》2005年第9期。