基于Malmquist指數的我國區域技術創新效率提升演化與驅動差異研究

侯銳

（中國石油大學（華東），青島 266580）

基于Malmquist指數的我國區域技術創新效率提升演化與驅動差異研究

侯銳

（中國石油大學（華東），青島 266580）

技術創新效率提升是區域經濟社會發展的核心動力；本文以2002～2012年中國28個省市技術創新效率的提升驅動力為研究對象，應用DEA－Malmquist指數方法獲得了各省市技術創新效率的提升規律，揭示了全國及6大區域技術創新效率提升的驅動力及其差異演化規律。研究發現：全國技術創新效率提升呈現三階段特征，28個省市可以分為4種類型，技術進步是驅動各省市技術創新效率提升的核心力量，其對各區域技術創新效率提升驅動作用并不相同。

技術創新效率提升 驅動差異 Malmquist指數 技術進步 效率追趕效應

引言

技術創新能力是區域經濟發展的核心動力，而技術創新效率則是技術創新能力的重要體現。區域技術創新是一個多要素投入和多變量產出的復雜的開放系統，投入向產出轉化貫穿于技術創新的全過程，其效率的高低直接或間接地體現區域創新體系運行的水平和質量［1］。

作為世界第二大經濟體，我國經濟的騰飛離不開技術創新活動，如何更為高效合理地配置和利用區域創新資源，將成為我國提升核心競爭力以及實現可持續發展的關鍵問題。近年來，學術界在進行國家或地區創新資源配置有效性評價時，多采用數據包絡分析 （DEA）方法，對技術創新效率進行分析研究已取得了豐富的成果。Luis Diaz－Balteiro、Astrid Cullmann、V.J.Thomas分別應用不同的DEA模型測度了西班牙、OECD、美國等不同國家的技術創新效率［2－4］。國內也有不少學者應用DEA方法對我國技術創新效率進行了研究。最為常見的是運用傳統DEA模型對區域技術創新的總體效率、純技術效率和規模效率進行測算分析［5，6］，找出影響技術創新效率的主要原因，進而提出針對性的改進方案；另一種方法是運用改進的DEA模型進行技術創新效率評價，如段婕等［7］對原模型加入了兩個虛擬決策單元，并構建了相應的具有非阿基米德無窮小的對偶線性規劃，解決了決策單元個數過少導致不能對某些評價單元進行有效區分和排序的問題。郭磊等［8］將DEA交叉效率模型應用到技術創新效率評價中，成功克服了傳統CCR模型中只進行單純自評和有效單元過多的問題。羅彥如等［9］采用可以剔除環境因素和隨機干擾影響的DEA模型，對我國30個省市技術創新效率進行了分析。第三種方法是技術創新效率分解法，大多是以關聯兩階段DEA模型為基礎的研究，即通過第一階段中間產品在第二階段的投入將復雜系統的子階段聯系起來進行評價。通過分解如技術創新效率中的研發效率和轉化效率［10，11］、區域技術創新中的技術有效性和經濟有效性［12，13］、科研活動的知識生產效率和知識擴散效率［14，15］等，實現復雜技術創新過程的效率評價。

從上述研究可以看出，眾多學者多從靜態角度對同一時點上的決策單元技術創新效率進行橫向比較，對區域技術創新效率時間序列提升規律的揭示研究并不充分；并且，究竟哪些因素驅動了區域技術創新效率的提升？不同區域之間技術創新效率驅動因素影響是否一致？這些驅動因素是否會導致不同區域技術創新效率提升速度不同，進而拉大不同區域技術創新效率的差距？對這些問題的回答將有助于從全國及區域層面制定政策和措施，平衡不同區域或省市技術創新效率提升速度，實現各區域、各省市技術創新效率提升的特色化、均衡化。基于此，文章引入Malmquist指數分析法，以2002～2012年間我國28個省市為研究對象，以其技術創新效率提升驅動力的分解和驅動差異性分析為著眼點，對其技術創新效率的Malmquist指數變動規律進行深入挖掘，進而將全國分為6大經濟區，對比分析不同區域技術創新效率的差異，探索不同經濟區技術創新效率變動的核心驅動因素，并分析驅動因素對不同區域技術創新效率驅動作用的差異。

1 理論與方法

Malmquist指數最初應用于計算消費指數的變化情況。Caves等［16］首次將Malmquist指數應用于生產效率分析，此后Fare等［17］結合DEA法，建立了用來考察兩個時期生產率變化的Malmquist指數。

其中（Xt＋1，Yt＋1）與（Xt，Yt）代表第t＋1和t時期的投入、產出向量，代表參照t時期技術的第t＋1和t時期的技術效率水平，可應用數據包絡分析 （DEA）進行測算，文章將不再贅述。TFPch＝M0（Xt，Yt，Xt＋1，Yt＋1）?1，表示全要素生產率呈增長趨勢；反之，則為下降趨勢。在規模報酬不變的假設下，全要素生產率變動 （TFPch）由技術效率變化 （EHCH）和技術進步 （TECH）兩部分共同構成，分解過程如下：

因此，全要素生產率的變化可以分解為技術效率變化及技術進步。其中，技術效率變化 （EHCH）代表了兩個時期相對技術效率的變化，它測定了從t到t＋1時期每一個決策單元對生產可能性邊界的追趕程度，稱為 “追趕效應”或 “水平效應”，當EHCH＞1，表明技術效率提高［18］。技術進步 （TECH）代表了兩個時期內生產前沿面的移動，它測定了生產前沿面從t到t＋1時期的移動，當TECH＞1時，表明生產前沿面前移，即出現技術進步。

定義技術創新效率提升驅動力指數：

若MI＞1，則區域技術創新效率提升動力來源于技術進步，反之，區域技術創新效率提升動力來源于追趕效應。需要指出的是，若區域技術創新效率提升動力是來自于追趕效應，則說明該區域技術創新活動比其他區域更加有成效，未來該區域與高技術創新效率區域的差距將有望縮小，反之，若區域技術創新效率提升動力是來自于技術進步，說明雖然該區域技術創新效率也出現了提升，但這種提升更多來自于生產可能集中高技術創新效率區域的技術輻射帶動效應，相比較高技術創新效率區域，該區域的技術創新效率提升速度是較慢的，即未來該區域與高技術創新效率區域的差距將可能被拉大。

2 指標選取及數據來源

合理的投入產出指標的選取是技術創新效率測度的關鍵。遵循指標選取的代表性、獨立性、可行性等原則，結合眾多學者及科研機構有關技術創新效率評價的指標體系構建［10，12，19］，本文選取7項指標，構建了區域技術創新效率評價指標體系 （如表1所示）。

如表1所示，投入方面，選取國際通用的R＆D活動人員數和R＆D經費支出額，分別反映該地區R＆D活動的人力投入和財力投入；選取地方財政科技撥款占地方財政支出的比重，反映我國政府在科技經費投入上的主導性及決策管理上的重視度；各地區所引進的新技術可以作為催化劑促進本地區的研發活動，所以國外技術引進合同金額也是衡量技術發展的一項重要的投入指標。

表1 區域技術創新效率評價指標體系

產出方面，選取專利授權量，作為反映技術創新資源直接轉化為科技成果的重要指標；選取技術市場成交合同金額，用于衡量一個地區科技成果商業化應用和科技產品的市場化成功程度；選取新產品產值，用于衡量專利技術 （潛在技術）向直接的生產力以及經濟轉化的效果，反映該地區技術創新的經濟效益。

文章數據主要來自于中國科技統計年鑒、中國主要科技指標數據庫、全國技術市場年度報告等相關的統計年鑒或網站。根據數據的可得性，本文對我國28個省市地區的2002～2012年度的技術創新效率進行實證分析 （不包括港澳臺，由于西藏、海南、青海數據缺失較多，沒有包括在內）。

3 計算結果與分析

3.1 我國區域技術創新效率提升演化分析

從總體來看，考察期內全國各省市技術創新效率M指數平均值呈現先上升后下降的 “Ω型”規律 （見表1），2008～2009年度技術創新效率M指數達到最大值1.48，2011～2012年度技術創新效率M指數最小，僅有0.95，出現了退步。考察期內全國技術創新效率變動表現出明顯的三階段特征，第一階段，2002～2004年的穩定期，技術創新效率M指數平均約為1，表明技術創新既沒有明顯的進步，也沒有出現退步；第二階段，2005～2009年的高速提升期，全國技術創新效率M指數平均約為1.21，說明該階段全國技術創新效率顯著提升；第三階段，2010～2012的波動退步期，雖然2010～2011年度全國技術創新效率M指數平均為1.3，但實際這主要源于2010年的技術退步，2011年相比2010年有所提升，但總體上看全國技術創新效率呈現波動退步。

從區域①技術創新效率變動情況看，全國6大區域技術創新效率M指數均處在波動變化中，各區域變動規律差異明顯，僅有華東地區技術創新效率M指數始終大于1，呈現技術創新效率穩定提升，其他5個區域均不同程度出現了技術退步情景，華東地區各省市均屬經濟較發達地區，因此其技術創新的穩定提升可能源于經濟發達地區長期重視技術創新投入，持續的投入保證了這些地區技術創新效率的穩定提升，而東北地區、西北地區，技術創新效率M指數變動幅度較大，這些地區省市也均屬經濟欠發達地區，因此，東北地區、西北地區省市應重視技術創新能力提升的中長期規劃，制定穩定的技術創新提升政策。

表2 2001～2012年我國省際技術創新效率Malmquist 指數

續表

從全國各省市來看，考察期內全國28省市以技術創新效率M指數均值 （1.1）及標準差 （0.3）可以分為4類 （見圖2所示）：第Ⅰ類：穩定快速提升型，表現為考察期內技術創新效率M指數均值較高但波動較小 （標準差較小），主要包括江蘇、山東、四川、安徽、廣東、浙江、北京、江西、遼寧等9個省市，可以看到這些省市大都是我國東部經濟較發達省市，技術創新效率提升速度快且較穩定，上述省市有望成為我國技術創新的前沿陣地；第Ⅱ類：波動快速提升型，表現為考察期內技術創新效率M指數均值較高但波動較大，主要包括湖南、黑龍江、甘肅、河北、陜西、山西、吉林等7個省市，尤其以黑龍江、湖南、甘肅表現最為突出，技術創新效率出現 “提升——退步”交替呈現的規律，這非常不利于這些省市技術創新能力的培養，上述省市應重點關注技術創新能力提升長效機制的構建與保障；第Ⅲ類：穩定低速提升型，表現為考察期內技術創新效率M指數波動幅度較小，但均值較低，甚至出現技術退步，主要包括廣西、云南、河南、湖北、福建、天津、重慶、上海等8個省市構成，以我國中西部省市居多，上述省市應重點關注依托現有技術創新體制機制，分析技術創新提升乏力的瓶頸，在遵循技術創新演化規律的前提下，逐步推動技術創新提升；第Ⅳ類：波動低速提升型，表現為考察期內技術創新效率M指數均值較低，且波動幅度較大，主要包括貴州、新疆、內蒙古、寧夏4個省份，這些省市不僅要關注技術創新效率提升的長效機制設計，還需從戰略高度提高技術創新投入，夯實創新基礎。

圖1 我國六大區域技術創新M指數變動

圖2 中國省市技術創新效率分類

3.2 我國區域技術創新效率驅動力分解與驅動差異分析

探求各區域及各省市技術創新效率的驅動力量，將有助于明確各地區技術創新提升的動力源泉，進而幫助相關主體制定技術創新提升的政策和措施。為此，文章根據式 （1）～式 （3）分解獲得了我國6大區域及各省市的技術創新效率提升驅動力及MI（如表3所示）。

表3 2002～2012年我國技術創新效率提升驅動指數 （MI）

續表

從表3可知，在2009年之前，我國技術創新效率提升的主要動力是技術進步 （絕大多數年份MI＞1），即由于技術創新生產前沿面的推移對技術創新效率的提升作用較大，而各省市的追趕效應對技術創新效率的提升作用并不突出，也就是說絕大多數省市在不同年份相比前一年并沒有更加靠近當年生產前沿面，因此，中國技術創新生產前沿面長期由少數省市構成，且這些省市與其他省市之間技術創新效率的差距在不斷拉大，2009年之后，各省市的技術創新追趕效應開始發揮作用，各區域之間差距有所縮小。從6大區域來看，各區域技術進步對技術創新效率提升的作用比較顯著，而區域內各省市追趕效應對技術創新效率的提升作用均不顯著，尤其在西南、西北等不發達地區，表現更為突出。

為探求各區域技術創新效率提升驅動力的差異性特征，文章應用變異系數法揭示了各區域及全國技術創新效率提升驅動力的演變規律，見圖3所示。

圖3 中國區域技術創新效率提升驅動力差異性特征

從MI的演化情況來看，技術進步對全國技術創新效率提升的驅動差異呈現明顯的三階段特征，在2009年之前，技術進步對全國技術創新效率提升驅動差異呈現 “放大——衰減”交替呈現的規律，總體上呈現緩慢放大的特征；但在2008～2009年度，出現了迅速放大，表明這一時期，由江蘇、廣東等少數省份主導的技術進步，迅速提升了這些省份的技術創新效率，而對其他省份的輻射作用并未顯現；但2010年之后，隨著技術創新成果在全國范圍內的不斷投放，后進省份不斷吸收技術進步成果，也快速實現了技術效率的快速提升，技術進步對全國各省市技術創新效率提升的驅動差異呈現快速衰減特征。

而從6大區域來看，技術進步對華北、西北地區省市技術創新效率提升的驅動差異性較明顯，且基本呈現與全國相同的演化規律，技術進步對華北與西北地區省市技術創新效率提升驅動差異呈現放大效應的主要原因在于，這兩大區域均存在技術創新效率較高、提升速度較快且受技術進步影響較顯著的省市，如華北地區的北京、河北MI指數均較高，而區域內其他省市MI較低。可以預見，未來技術進步對該地區技術創新效率提升的影響將更趨差異化；除此之外，其余4個區域技術創新效率提升驅動變異系數均較低，說明技術進步對這些區域內省市技術創新效率提升的驅動作用并未呈現明顯的差異化。

4 評述性結論

文章基于DEA－Malmquist指數方法對中國2002～2012年技術創新效率的提升情況進行了測度，并分解獲得了全國及6大區域的技術創新效率驅動力及其演化特征，得到的結論主要有：

（1）2002～2012年間，全國技術創新效率提升呈現 “穩定提升——快速提升——波動下降”的三階段特征，全國6大區域僅有華東地區技術創新效率穩定提升，其他區域均不同程度出現了波動退步，技術創新活動的持續投入和連續性政策對技術創新效率穩定提升至關重要，28個省市可以分為穩定快速提升型、波動快速提升型、穩定低速提升型、波動低速提升型4種。

（2）考察期內驅動我國技術創新效率提升的最重要動力是技術進步，效率追趕效應并不顯著，全國6大區域也表現出了相同的特征，以2009年為分水嶺，技術進步對全國及6大區域技術創新效率提升作用呈現出不同特征。

（3）技術進步對全國及大多數區域技術創新效率提升的驅動作用表現出 “緩慢放大——快速放大——緩慢衰減”的三階段特征，對華北、西北地區省市技術創新效率提升的驅動作用差異化明顯，但對其他4個區域省市的驅動作用差異化不明顯。

注釋：

①將全國分為6大經濟區，華北地區包括北京、天津、河北、山西、內蒙古；東北地區包括黑龍江、吉林、遼寧；華東地區包括：江蘇、山東、浙江、福建、江西、安徽、上海；中南地區包括：河南、湖北、湖南、廣東、廣西；西南地區包括：云南、貴州、四川、重慶；西北地區包括：陜西、寧夏、新疆、甘肅。

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Research on the Regional Technological Innovation Efficiency Promotion Evolution and Different Driving in China Based on Malmquist

Hou Rui
（China University of Petroleum，Qingdao 266580，China）

The promotion of technological innovation efficiency is the core power of regional economy and society development.The driving force of the technology innovation efficiency promotion in 28 provinces in China from 2002 to 2012 is taken as the research object，and DEA－Malmquist index method is applied to obtain the promotion rule of technology innovation efficiency in various provinces and cities，which reveals the driving force and the differentevolvementsof technological innovation efficiency in China and the six regions.The results shows that the national technological innovation efficiency promotion has three phase characteristics significantly，and 28 provinces can be divided into four types；technical progress is the core power to promote technological innovation efficiency of Chinese provinces，which has different kinds of driving effect on different regions and provinces.

technological innovation efficiency promotion；differentdriving；Malmquist index；technology advance；the efficiency of catch－up effect

10.3969／j.issn.1004－910X.2016.01.015

F061.5

A

（責任編輯：王 平）

2015—07—10

教育部人文社會科學研究青年基金 （項目編號：13YJC790090），青島市社會科學規劃研究項目 （項目編號：QDSKL140415），山東省高等學校人文社會科學研究項目 （項目編號：J14WG57），中央高校基本科研業務費專項資金資助 （項目編號：15CX04028B）。

侯銳，中國石油大學（華東）經濟管理學院行政辦公室主任。研究方向：數據包絡分析。