基于Malmquist指數的珠三角經濟區產學研合作創新效率評價研究

連志輝　周海濤　宋博韜

摘要：產學研合作在推動地區科技進步與經濟發展方面起著重要作用。產學研合作效率的高低可以通過測算其投入產出過程的有效性來衡量。在資源稀缺的條件下，合作效率的提高意味著同樣的投入可以實現更大的產出。

關鍵詞：珠三角經濟區；產學研；合作效率；Malmquist指數

中圖分類號：F127 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）006-000-02

在經濟全球化的浪潮下，科技競爭力是一個地區科技總量實力以及科技水平與潛力的綜合體現，它是構成地區間競爭力的重要組成部分和關鍵性要素。在整個地區的科技創新體系中，企業、高校、科研院所占有舉足輕重的地位。目前我國珠三角經濟區（主要包括：廣州、深圳、珠海、佛山、江門、東莞、中山、惠州和肇慶九市）產學研合作已經取得較好的經濟和社會效益。但在發展過程中也顯露了一些弊端：各方目標差異大、缺乏長效結合機制和科技成果轉化率低等系列問題。因此如何通過提高產學研合作效率來帶動珠三角經濟區經濟、社會的發展，是現階段需要深入研究的問題。

一、產學研合作效率理論構架

效率評價是指獲取和分析影響相關企業的計劃目標的實現程度主要因素的信息的過程。進行效率評價需要考慮三個方面的因素：一要考慮企業預期的計劃目標的實現程度；二要考慮利益相關者的滿意程度；三要考慮影響計劃目標實現的過去行為的效率。王浩、梁耀明（2011）對產學研合作效率評價含義的界定：產學研合作效率評價是對包括對產學研合作的預期計劃目標的實現程度、影響產學研合作過程中計劃目標實現過去行為的效率和合作各方對產學研合作的滿意程度等三個層次實施的分析和評價。

本文認為產學研合作各方是具有獨立經濟利益的實體，其戰略目標是不相同的，因此參與產學研合作的預期目標也是不相同的。產學研合作目標與計劃的實現情況以及合作實施過程中的效率體現了各個利益相關主體對產學研合作的滿意程度。同時，產學研合作效率的高低也會影響到產學研合作各方原先的合作關系，最后影響到產學研合作的持續性和此項合作的成敗與效率。

二、評價模型

Malmquist指數方法，就是基于數據包絡分析（DEA）方法而提出的。它首先由Malmquist（1953）提出，1982年，Cavesetal.首度用來作為生產率指數使用。本文應用Malmquist指數分解技術來衡量產學研合作的技術效率的變化和技術進步。

三、投入產出指標選擇與數據來源

對各市產學研合作投入產出指標進行選擇時，本文借鑒已有的相關研究成果，基于數據可獲得性和有效性，并咨詢有關專家，選取了以下的投入、產出指標。

投入指標有四項，分別是各地區研究與試驗發展（R&D）經費內部支出、每萬人從業人員中科技人員數、各地區研究與試驗發展（R&D）活動項目（課題）數（項）和各地區高新企業數占規模以上工業企業數比例。R&D經費投入用于測度投入到產學研中的實際支出；每萬人從業人員中科技人員數投入測度結合各方投入的研發人員；各地區研究與試驗發展（R&D）活動項目（課題）數（項）和各地區高新企業數占規模以上工業企業數比例則衡量產學研結合平臺運轉的質量，直接影響到產學研結合技術創新產出。

產出指標有四項，分別是發明專利申請授權量、各地區高新技術產品總產值、各地區高新技術產品數、和高校發表科技論文數。發明專利申請授權量和高新技術產品數直接測度地區產學研合作創新能力的強弱；高新技術產品總產值測度地區產學研合作創新規模大小；高校發表科技論文數則測度產學研合作創新過程中科研能力。

指標數據來源于2005-2013年廣東科技統計年鑒、廣東科技年鑒和廣東年鑒。

四、合作創新效率評價結果與討論

1.DEA-BCC模型結果及分析

運用DEAP2.1軟件對9個城市產學研2012年的合作創新效率進行測算結果是效率值為1的決策單位有多少個，即存在多少個DEA有效單元；其次運用EMS軟件進一步進行了超DEA測算。兩次的測算結果如表1所示。

綜合效率又稱規模技術效率，當被測度的決策單元同時表現為技術有效與規模有效，即效率值均為1時，稱為有效決策單元，否則為無效。從表1中可看出，2012年的9個決策單元中有廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、和肇慶的效率值為1，即屬于DEA有效，表明這7個決策單元都處在有效生產前沿面上，即均處于在滿足同樣產出標準條件下，投入最小的理想狀態，其中肇慶市由于本身規模小，也同樣達到了DEA有效。江門和中山為非DEA有效，說明這2城市的資源沒有達到最優配置，尚有改進和優化配置的空間。

對于效率值為1的有效決策單元，僅運用BCC模型無法做出進一步的比較，也很難判別分析這些有效決策單元的相對投資價值。而超效率BCC-DEA模型能進一步測算出這些有效決策單元的效率值，并能求出大于1的相對效率評價值，從而能夠對這些上城市的效率水平進行排序。從表1可以看出，廣州市的超效率值為559.29%，效率值最高，達到DEA有效的決策單元的超效率值相對也較高。就非DEA有效的2家決策單元而言，從表1可以看出，達到DEA有效的方法需要從規模效率著手，這也反映了珠三角城市圈的純技術效率處于比較領先的地位，體現了作為世界第三大都市圈的優勢。

2.DEA-Malquist模型結果及分析

采用投入的規模收益可變假設的DEA模型，進一步應用DEAP2.1進行對2006-2012年數據DEA測算，得到各市Malmquist生產率指數分解平均值。兩次的運算結果如表1，表2所示。

由表2可以看出，2006-2012年珠三角九市的全要素生產率平均水平為1.014，說明珠三角九市產學研合作創新效率呈現增長趨勢，相對2006年之前每年的全要素生產率增加了1.4%。同樣可以看出，技術效率和技術進步率分別為0.8%和0.6%。說明全要素生產率的增長主要是因為技術效率和技術進步率的增長，因此技術效率和技術進步是實現我國產學研合作創新效率進一步快速發展的關鍵因素。

從決策單元來看，深圳市的全要素生產率增長最快，為24.1%。這完全歸功于技術效率的提高（24.1%）。其次是佛山市，達到13.7%。從整體上看，有4個城市的全要素生產率小于1，其中江門市的全要素生產率增長幅度為-9.2%。可以看出是由于其技術進步率為-8.8%所影響到。這也驗證了技術進步已成為約束我國產學研合作創新效率發展的主要原因。因此技術進步率的高低直接決定了各市產學研合作全要素生產率的水平及波動值。

五、結論與建議

本文采用超效率DEA和Malmquist指數方法，對珠三角地區九個城市的產學研合作創新效率進行綜合評價和分析，主要測度各城市的投入產出效率。結果表明：9個城市中有7家達到了DEA有效，從整體上看珠三角都市圈的產學研合作創新效率較高；從超效率來看，達到DEA有效的城市，效率也很高；從Malmquist全要素生產率指數看，各市的全要素生產率在2006-2012期間的平均增長率為1.4%，處于相對平穩狀態。

從結果上看來，提高產學研合作創新效率就應當重視技術進步，因為技術進步在促進產學研發展中起到關鍵決定作用，其次，繼續擴大規模，也是產學研合作過程中不可缺少的一環。

參考文獻：

[1]車維漢，張琳.上海市產學研合作績效評價——基于分行業數據的DEA分析[J].科技進步與對策，2010（03）：20-25.

[2]王浩，梁耀明.產學研合作績效評價研究綜述[J].科技管理研究，2011（11）：56-61.

[3]仇冬芳，胡正平.我國省域產學研合作效率及效率持續性——基于省域面板數據和DEA-Malmquist生產率指數法[J].技術經濟，2013，12：82-89.

[4]劉民婷，孫衛.基于DEA方法的產學研合作效率評價研究——以陜西省制造業為例[J]. 科學學與科學技術管理，2011，03：11-15.

作者簡介：連志輝（1989-），男，漢族，廣東普寧人，單位：五邑大學經濟管理學院2013級碩士研究生，研究方向：電子商務人才培養。

項目課題：1.產學研合作的廣東省電子商務人才培養模式研究（2014GXJK096）；2.省哲學社會科學項目（GD14XGL096）。