我國Ramp;D資源配置效率的時空差異分析

(蘭州財經大學 .農林經濟管理學院;.經濟學院,甘肅,蘭州 730020)

我國Ramp;D資源配置效率的時空差異分析

張永凱a,楊亞琴b,薛 波b
(蘭州財經大學 a.農林經濟管理學院;b.經濟學院,甘肅,蘭州 730020)

Ramp;D作為創新資源的核心,已成為提高國家創新能力的關鍵要素,Ramp;D資源配置效率直接關系到區域創新能力和區域競爭力的提升。采用DEA-Malmquist指數模型測算2000—2013年我國30個省區Ramp;D資源配置效率,然后運用Mapinfo12.0軟件對我國Ramp;D資源配置效率的區域差異進行空間分析。結果表明:2000—2013年我國30個省區Ramp;D資源配置效率整體呈上升趨勢,其中技術進步率是影響Ramp;D資源配置效率的關鍵因素。從區域總體水平看,Ramp;D資源配置效率區域差異顯著,呈現出“東部最高、西部次之、中部最低”的空間特征,但東部、中部、西部三個地區Ramp;D資源配置效率的區域差異在逐步縮小。

Ramp;D資源;創新;配置效率;時空差異

1 引言

目前,隨著科學技術的突飛猛進,科技進步對經濟增長的貢獻度愈來愈大,科技創新已上升為國家重大發展戰略。黨的十八大報告指出,創新是增強國家綜合實力的有力支撐,國家要實施創新驅動發展戰略,就要有效提高創新資源的配置效率。Ramp;D作為創新資源的核心,是提高我國創新能力、增強國家經濟競爭力的關鍵力量,其配置效率的高低對科技創新水平的提高具有重要的推動作用。然而,與發達國家相比,我國Ramp;D資源較為有限,Ramp;D資源配置效率有待進一步提升。因此,通過研究區域Ramp;D資源的配置效率和分析我國Ramp;D資源配置效率的時空差異,對提高我國區域創新能力、促進地區之間科技與經濟協同發展具有重要的理論價值和現實意義。

2 文獻回顧

20世紀60年代,國外學者開始關注Ramp;D資源的配置效率研究。Griliches采用柯布道格拉斯生產函數,將研發存量作為投入指標,測度Ramp;D資源的配置效率[1];Pavitt等認為企業規模對Ramp;D研發配置效率有一定影響[2];Anming Zhang、Yimin Zhang等采用隨機前沿分析法研究了企業研發效率及其影響因素,認為所有權對企業的研發效率影響較大[3];Lederman、Maloney選取1960—2000年40個國家的數據對其Ramp;D資源配置效率進行了研究[4];Hak Yeon Lee、Yong Tae Park以27個國家為研究對象,運用DEA方法測算其研發配置效率。研究發現,與日本、新加坡等研發效率較高的國家相比,我國的研發效率相對較低[5];Sharma,Thomas采用DEA法對22個國家研發效率進行了測度。結果顯示,在規模報酬可變和不可變的情況下,各個國家的研發效率不同[6]。國外關于Ramp;D資源配置效率問題的研究重點集中在企業微觀層面,但僅從微觀層面研究很難整體把握國家Ramp;D資源的配置效率。

國內關于Ramp;D資源配置效率的研究起步相對較晚。劉玲利、李建華采用隨機前沿分析法測度了1998—2005年我國30個省區的研發資源效率,分析了影響我國區域研發效率不同的因素[7];肖敏、謝富紀采用隨機前沿分析法對我國31個省區的Ramp;D資源配置效率進行了分析,表明我國東部地區、東北地區、中部地區、西部地區的Ramp;D效率依次呈遞減趨勢[8];王蓓等運用熵值法和DEA模型方法,評價了京津冀地區、長三角和珠三角地區科技資源配置綜合效率,結果顯示長三角和珠三角地區的科技資源配置綜合效率整體優于京津冀地區[9];陳修穎、陳穎利用數據包絡分析法測算了浙江省11個地級市的科技資源配置相對效率,研究發現浙東北的科技資源與科技進步貢獻率都要明顯高于浙西南,同時浙東北、浙西南內部也存在著較大的差異[10];馬坤等運用DEA模型測算了遼寧省工業企業、研究機構、高校等主體科技資源配置的Malmquist指數及其分解情況,并進行了比較分析[11];沈能通過超效率DEA模型,對我國區域Ramp;D資源配置效率進行了測算,認為我國各區域間研發配置效率差異逐漸擴大,空間上呈現集群的特點[12];李政、楊思瑩以2005—2012年我國省際面板數據為基礎,采用隨機前沿法對我國30個省區的研發效率和研發效率的收斂性進行了研究,結果顯示地區間研發效率存在較大差異,各省不同時間段效率水平波動較大,各省的研發效率不收斂,但東部地區收斂,中西部地區也不收斂[13];曹賢忠、曾剛等選取相關Ramp;D投入與產出指標,利用DEA分析法中的三種模型方法,即CRS模型、VRS模型、Malmquist指數模型對我國長三角城市群Ramp;D資源配置效率進行了評價,并分析了空間差異,結果顯示該城市群Ramp;D資源效率雖出現上升趨勢但普遍較低,各地區間差異變化較大[14]。

上述研究主要采用DEA模型和SFA模型對我國各區域Ramp;D資源配置效率進行實證研究,側重對我國Ramp;D資源配置效率的測算,而對Ramp;D資源配置效率的區域差異分析較少,且研究的時間跨度較短。鑒于此,本文在參考已有Ramp;D資源配置效率研究的基礎上,采用Malmquist指數模型測算我國30個省區(西藏自治區、臺灣省、香港特區與澳門特區除外)2000—2013年Ramp;D資源配置效率,并對其區域差異進行試探性分析。

3 模型構建與數據說明

3.1 Malmquist指數模型

首先確定本文對象為我國30個省區,分別記為DMUj(j=1,2,…,30),運用DEAP 2.1軟件,采用Malmquist指數模型測算2000—2013年我國30個省區Ramp;D資源配置效率,然后分析Ramp;D資源配置效率的區域差異及其時空演化。

3.2 指標選取與數據來源

依據指標選取的科學性、全面性、可比性、可操作性原則及其評價模型的兼容性原則,選取2000—2014年我國30個省區的Ramp;D投入與產出相關指標。Ramp;D投入指標選取Ramp;D經費內部支出、Ramp;D人員全時當量,Ramp;D產出指標選取技術市場成交合同金額、國內專利申請受理數和國外主要檢索工具收錄我國科技論文數。由于Ramp;D活動當年產出并不一定是當年投入所帶來的結果,投入與產出間存在一定的時滯性,在測算時假定時滯為一年,投入指標采用2000—2013年數據,產出指標采用2001—2014年數據。選取的數據主要來源于歷年的《中國科技統計年鑒》、《中國統計年鑒》和國家科技部官方網站。

4 我國Ramp;D資源配置效率的時空差異變化

4.1 我國Ramp;D資源配置效率的時序變化分析

根據上述研究方法和選取的指標,對我國Ramp;D資源配置效率的時序變化進行測算。結果顯示,2000—2013年我國Ramp;D資源配置效率總體呈緩慢增長趨勢,平均效率為1.009,但其增長速度緩慢,在這14年間我國Ramp;D資源配置效率平均增長率僅有0.9%(表1、圖1),這主要歸咎于技術進步率在研究期內增長幅度較小。此外,2003—2004年我國Ramp;D資源配置效率達到最高,主要是因為技術水平得到較大提高,技術進步率最高;2007—2008年技術進步率最低,導致其Ramp;D資源配置效率最低;除了2012年出現略有下降外,2009年、2010年、2011年、2013年又有不同程度的增長。

表1 2000—2013年我國Ramp;D資源平均配置效率

圖1 2000—2013年我國Ramp;D資源平均配置效率

從實際情況看,2000—2013年我國Ramp;D活動規模逐漸增大。Ramp;D人員全時當量2000年為92.21萬人,2013年已增長到353.28萬人,是2000年的3.83倍;2000年Ramp;D經費內部支出為895.66億元,2013年已增長到11846.60億元,是2000年的13.23倍。由此可見,近年來我國Ramp;D活動人力、財力投入增加規模較大。但從測算結果看,2000—2013年Ramp;D活動規模效率僅增長0.4%,Ramp;D人員和Ramp;D經費的大量投入并未帶來較大的規模效應,說明目前我國Ramp;D活動的人力、財力投入存在嚴重的效率不足。

由上述分析可知,技術進步效率對Ramp;D資源配置效率的影響較大,而技術效率對Ramp;D資源配置效率的影響較小,這與新經濟增長理論主張相吻合。為了進一步考察技術進步率、技術效率和配置效率的變化過程,需要繪制反映三者關系的變化趨勢圖(圖2)。由圖2可見,我國Ramp;D資源配置效率變化幾乎與技術進步率的變化一致,而純技術效率和規模效率對Ramp;D資源配置效率的影響不大,說明技術進步率直接影響了我國整體Ramp;D資源配置效率,要提高Ramp;D資源配置效率需從技術進步角度入手[16]。因此,技術水平的快速提高、技術設備的更新、技術的創新和先進技術的引進對提高我國Ramp;D資源配置效率的作用較大。此外,近年來國家雖然不斷加大對Ramp;D活動的人力和財力投入,推進高校、企業和科研機構的改革創新,但Ramp;D投入結構不協調,技術效率增長緩慢甚至出現負增長,導致我國Ramp;D資源配置效率并未能整體顯著提高。

圖2 2000—2013年全國技術進步率、技術效率、配置效率

4.2 我國Ramp;D資源配置效率的空間差異分析

為了便于分析我國Ramp;D資源配置效率的區域差異,首先將全國30個省區劃分為東部、中部和西部三個地區。其中,東部地區包括北京、天津、上海、浙江、河北、江蘇、遼寧、廣東、山東、福建、海南11個地區,中部地區包括山西、安徽、吉林、黑龍江、河南、江西、湖北、湖南8個地區,西部地區包括內蒙古、陜西、重慶、四川、貴州、云南、廣西、青海、寧夏、甘肅、新疆11個地區。運用Mapinfo12.0軟件對我國Ramp;D資源配置效率進行空間分析,測算出2000—2013年我國30個省區Ramp;D資源配置效率值、東部、中部、西部地區變異系數和全國的變異系數(表2)。

表2 2000—2013年我國30個省區Ramp;D資源配置效率

(續表2)

年份2001200220032004200520062007200820092010201120122013山西1．0701．1740．8401．2260．7610．8111．2020．8520．9201．1950．9660．9900．985吉林1．0720．9081．0421．3320．9920．9820．9871．0280．8931．0430．9650．9181．011黑龍江0．9771．1340．9141．3640．9031．0381．0310．8461．0490．9411．0530．9420．987安徽1．0410．8591．2631．3550．9740．9270．9330．9011．4410．8921．0670．9321．045江西1．2120．8070．7920．8830．8470．8730．9361．1031．2050．9181．1221．0950．987河南0．9601．1361．0681．1540．9540．8991．0550．8650．9480．9450．9821．0460．956湖北1．1711．0821．0851．5500．8571．0641．0640．8900．8580．8350．9490．9511．056湖南0．9791．2161．1101．1031．0140．9780．9380．8090．9260．9040．9190．9110．993中部平均1．0601．0401．0141．2460．9130．9471．0180．9121．0300．9591．0030．9731．003變異系數0．0870．1510．1530．1620．0950．0900．0900．1110．1930．1170．0690．0680．031廣西1．1701．0130．8181．0880．8701．0150．9880．7680．8430．9591．1081．2480．897內蒙古0．9131．0440．7940．8700．6950．7330．6820．9080．9610．8462．1410．5220．887重慶1．4441．1620．8921．0741．0310．7671．0840．9851．1911．0391．0221．0221．117四川0．9721．2571．0521．4791．0331．2310．9981．0650．9891．0491．2430．9921．098貴州1．1290．9110．9251．3860．9470．8141．1730．8890．9491．5461．0261．2941．006云南0．9190．9190．8670．8150．5731．0731．0351．0091．1150．8621．0760．9810．976陜西1．2301．0481．1181．5851．0331．0431．1221．0141．1210．9241．0301．0031．122甘肅1．0860．9631．0841．4330．7800．9731．1520．8750．9880．9800．9820．9301．101青海1．0510．6851．0060．9571．8451．6921．1901．0610．6551．1290．8831．3811．056寧夏1．1750．6840．7840．9881．1750．7940．8651．0960．5011．3461．1601．2361．008新疆1．1361．0460．9570．6061．0450．7730．9470．6820．9700．9921．1260．9661．078西部平均1．1110．9760．9361．1161．0020．9921．0210．9410．9351．0611．1631．0521．031變異系數0．1370．1800．1250．2800．3300．2840．1480．1390．2180．1990．2910．2240．078全國平均1．0910．9950．9581．1320．9550．971．0180．9320．9731．0101．0441．0011．029變異系數0．1330．1570．1510．2030．2290．1960．1230．1170．1850．1540．2120．1470．078

為了進一步考察我國Ramp;D資源配置效率的區域差異性,需要對2000—2013年我國東部、中部和西部Ramp;D資源配置效率進行測算和分析(圖3)。

圖3 2000—2013年全國及東、中、西部地區Ramp;D資源配置效率

從時間序列看,2000—2013年我國東部、中部地區Ramp;D資源配置效率呈波動性下降趨勢,而西部地區呈波動性上升趨勢。從總體水平看,各地區Ramp;D資源配置效率依次呈東部最高、西部次之、中部最低的特征,效率均值依次為1.017、1.006、1.000,東部地區Ramp;D資源配置效率高于全國平均水平1.008,中西部地區均低于全國平均水平(圖3、表3)。由此可見,我國東部、中部、西部三大地區Ramp;D資源配置效率差異明顯。變異系數反映了Ramp;D資源配置效率水平的差異性。由表2可知,2000—2013年全國Ramp;D平均配置效率變異系數總體呈下降趨勢,說明我國Ramp;D資源配置效率的區域差異總體上呈現逐步縮小的趨勢,主要是由于欠發達地區不斷學習、引進發達地區的成功經驗和先進技術,以及國家推動中西部地區發展戰略的實施,加大對中西部地區Ramp;D活動的支持力度,使其研發成本相對于通過自主研發實現技術進步的成本降低,在一定程度上縮小了區域差異。

表3 2000—2013年我國各區域Ramp;D資源平均配置效率

東部地區Ramp;D資源配置效率高于中西部地區和全國的平均水平,主要是因為東部地區總體經濟實力較強、市場環境較好、技術水平較高、基礎設施良好和人才體系完備。中西部地區Ramp;D資源配置效率低于全國平均水平,主要是因為其經濟發展水平、Ramp;D資源豐裕度、科學技術、創新環境等條件處于劣勢地位,制約了Ramp;D活動的有效開展。近些年,西部地區 Ramp;D資源配置效率不斷提高得益于國家“西部大開發”等戰略的實施,國家投入大量人力和資金支持西部地區的研發創新活動,同時地方政府也積極采取優惠政策吸引和鼓勵高技術人才到西部地區從事研發創新活動。此外,西部地區Ramp;D資源配置效率逐漸提高,很大程度上是因為西部地區投入冗余度相對東部和中部地區較小,產出相對投入來說更加高效。中部地區雖然毗鄰東部地區,但東部地區員工平均工資水平遠高于中西部,導致中部地區大量核心技術人才流向東部地區,這是近幾年中部成為Ramp;D資源配置低效率地區洼地的一個重要原因。

東部地區:由表4可見,2000—2013年東部地區Ramp;D資源配置效率平均每年增長1.7%,主要是因為東部地區技術進步率的提高,平均每年提高了1.8%。在東部11個地區中,Ramp;D平均配置效率表現出一定的差異,最高為江蘇,效率值達到1.099,最低為海南,效率值只有0.902。2000—2013年東部地區Ramp;D平均配置效率變異系數總體呈下降趨勢(表2),說明東部11個地區Ramp;D資源配置效率差異逐漸縮小。江蘇、北京、上海是東部地區Ramp;D資源配置效率增長速度位于前三位的地區,每年分別增長9.9%、7.4%、3.7%。江蘇省經濟實力與創新能力一直位于全國前列,且江蘇省擁有眾多重點高等院校。此外,南京和蘇州擁有大批國家級科研機構和我國重點高校研究院,在一定程度上促進了江蘇省Ramp;D資源配置效率的提升。北京和上海是我國區域創新能力較強的城市,北京作為首都,高校和科研機構多聚集于此,科技信息接收和傳播速度較快;上海是我國重要的經濟中心且具有多元開放的特點,引進吸收先進技術能力較強,這些都為兩地Ramp;D活動的開展帶來了許多優越條件。海南、福建、河北三地雖處于東部地區,但其Ramp;D資源配置效率值落后于東部其他地區,且處于負增長,平均每年下降9.8%、2.1%、1.1%,主要是因為技術進步率下降所致。海南旅游資源非常豐富,偏向于開發旅游業,研發產業培育不夠,導致海南是東部Ramp;D資源配置效率最低的地區。山東、遼寧、天津、廣東、浙江Ramp;D資源配置效率增速分別為3.1%、2.3%、2.2%、1.7%、1.0%,主要增長動力仍為技術進步率。此外,江蘇和遼寧的五項效率均呈正增長,在Ramp;D資源配置中具有一定的優勢。

表4 2000—2013年我國東部地區Ramp;D資源平均配置效率

中部地區:從表5可見,2000—2013年中部地區Ramp;D資源配置效率平均增長率保持不變,主要是因為技術進步率幾乎未發生變化,技術效率平均每年提高0.2%,主要是由于規模效率平均每年提高0.4%。安徽、湖北、黑龍江、吉林這4個地區Ramp;D資源配置效率增長速度為正,主要是由于技術進步率的提高,其余4個地區均為負增長,主要是受技術進步率下降的影響。技術進步率只有江西、河南、湖南出現負增長,山西、湖北、湖南技術效率為負增長,主要歸咎于其純技術效率的負增長。2000—2013年,中部地區Ramp;D平均配置效率變異系數較小且總體呈下降趨勢(表2),說明中部8個地區Ramp;D資源配置效率差距較小,且這種差距在逐漸縮小。在中部8個地區中,Ramp;D平均配置效率最高為安徽,效率值為1.035,最低為江西,效率值為0.973。安徽、湖北、吉林、黑龍江是中部地區Ramp;D資源配置效率增長速度位于前四位的地區,每年分別增長3.5%、1.8%、0.8%、0.6%。安徽是Ramp;D資源配置效率增長速度最快的中部地區,主要是由其較高的技術進步率所推動。安徽擁有中國科技大學等重點高校,科研院所較多,2004年合肥率先成為國家科技創新型試點城市。安徽成為繼江蘇之后全國第二個創新型試點省份,這為Ramp;D活動的開展和Ramp;D資源配置效率的提升創造了有利條件。湖北是全國科技較發達地區,擁有重點大學較多,Ramp;D資源配置效率較高。Ramp;D資源配置效率增長速度最慢為江西,平均每年下降2.7%,主要由于江西缺乏研究型重點院校,中小企業自主創新能力不足,江西也是中部經濟發展水平較低的地區,這是其Ramp;D資源配置效率較低的主要原因之一。湖南、山西、河南的Ramp;D資源配置效率分別平均每年下降2.1%、1.3%、0.6%。

表5 2000—2013年我國中部地區Ramp;D資源平均配置效率

西部地區:由表6可知,2000—2013年西部地區Ramp;D資源配置效率平均增長率為0.6%,與其規模效率增長速度較為一致,規模效率平均增長率為0.4%。在西部11個地區中,廣西、內蒙古、云南、寧夏和新疆5個地區Ramp;D資源配置效率出現負增長,其中廣西主要是由技術進步率的下降所引起的,內蒙古、云南、寧夏和新疆受技術進步率和技術效率下降的共同影響。其他6個地區Ramp;D資源配置效率均得到不同程度的提高,主要受技術效率和技術進步率的雙重影響,其中四川、陜西、貴州較高的Ramp;D資源配置效率主要是因為較高的純技術效率,甘肅主要得益于技術水平的提升,青海和重慶受規模效率的影響較大。2000—2013年,西部地區Ramp;D平均配置效率變異系數較大,總體呈下降趨勢(表2),說明西部11個地區Ramp;D資源配置效率差距較大,但這種差距呈逐步縮小的趨勢,主要是由于重慶、四川、陜西等地Ramp;D資源配置效率較高,并領先于西部其他地區。在西部11個地區中,Ramp;D平均配置效率最高為四川,效率值為1.104,最低為內蒙古,效率值僅為0.871。四川、陜西是西部Ramp;D資源配置效率增長最迅速的地區,每年分別增長了10.4%、9.8%,內蒙古、云南和新疆是西部Ramp;D資源配置效率增長速度較慢的地區,平均每年下降了12.9%、7.2%、6.6%。其中,內蒙古和新疆五項效率值均為負增長,導致其Ramp;D資源配置效率低下。四川和陜西是西部Ramp;D資源配置效率增長最快的地區,主要是由于兩者均是我國西部乃至全國內地重要的研發基地,眾多重點高校和科研機構聚集于此,科技研發能力較強。此外,政府加強與科研機構、企業和高校間的聯系,這在一定程度上提高了Ramp;D活動的產出水平,Ramp;D資源配置效率得到較大提升。內蒙古主要以農牧業和能源產業為支柱產業,但在科研方面,Ramp;D經費和Ramp;D人員投入都較少,政府對其支持力度不夠,導致其Ramp;D資源配置效率低下。

表6 2000—2013年我國西部地區Ramp;D資源平均配置效率

我國Ramp;D資源配置效率的時空演變:由上述分析可知,我國Ramp;D資源配置效率的區域差異明顯。那么,在研究時限內這種差異究竟是否發生了空間上的逐步演變？為了從空間角度揭示我國Ramp;D資源配置效率的區域差異狀況,分別繪制2000年、2004年、2008年和2012年我國30個省區Ramp;D資源配置效率的空間分布圖(圖4)。從圖4可見,我國各省區Ramp;D資源配置效率逐步發生空間上的變化。2000年Ramp;D資源配置效率較高的地區多集中于東部地區和科研、經濟實力較強的中西部地區,主要是北京、上海、天津、福建、陜西、重慶等地,而Ramp;D資源配置效率較低的地區大多位于中西部,如黑龍江、內蒙古、四川、云南、廣西等地區;2004年這種空間分布發生變化,Ramp;D資源配置效率較高地區明顯向中西部地區轉移,如黑龍江和四川由2000年的效率“低洼”地區上升為2004年的效率較高地區,安徽、甘肅、貴州等中西部地區也逐漸成為高效率地區,但低效率地區多數仍位于中西部,如江西Ramp;D資源配置效率降為效率較低地區;2008年我國Ramp;D資源配置效率空間分布進一步發生變化,遼寧、青海、寧夏成為高效率地區,而天津、黑龍江地區Ramp;D資源配置效率出現明顯下降;2012年高效率地區在中西部得到進一步擴散,但中西部同樣存在效率“低洼”地區,說明中西部效率分布很不均衡。總體來說,我國Ramp;D資源配置效率空間分布有明顯的由東部向中西部擴散的現象。由上述分析可見,區域間的技術擴散效應、國家對中西部Ramp;D活動的支持及中西部地區學習東部地區的成功經驗等,促使我國Ramp;D資源配置效率的區域差異逐漸縮小。

圖4 2000年、2004年、2008年和2012年我國Ramp;D資源配置效率空間布局

5 結論與啟示

5.1 主要結論

從全國范圍來看,2000—2013年我國Ramp;D資源配置效率總體呈上升趨勢,但增長速度緩慢,主要歸咎于技術進步率增長放緩。此外,目前我國Ramp;D活動的人力、財力資源投入存在嚴重的失衡性,應在加大Ramp;D投入的同時,注重優化Ramp;D人力和財力資源的配置結構。從區域范圍來看,我國東、中、西部地區Ramp;D資源配置效率總體呈現“東部最高、西部次之、中部最低”的空間特征,區域差異明顯,但這種差異呈現逐步縮小的趨勢。東部11個地區和中部8個地區Ramp;D資源配置效率內部差異較小,且這種差異逐漸縮小,西部11個地區Ramp;D資源配置效率內部差異較大,但這種差異也在逐步縮小。

5.2 相關啟示

技術進步率直接影響了我國整體Ramp;D資源配置效率,因此提高Ramp;D資源配置效率需從技術進步角度入手。技術水平的快速提高、技術設備的更新、技術的創新和先進技術的引進對提高我國Ramp;D資源配置效率的作用較大。我國東部、中部和西部地區Ramp;D資源配置效率存在明顯的區域差異。因此,國家需出臺更多的激勵政策繼續支持各地區的Ramp;D活動,創新政策盡可能向中西部地區傾斜,縮小區域之間以及區域內部Ramp;D資源配置效率差異。同時,需要加強區域間和區域內的Ramp;D活動互動,構建富有活力的區域創新體系,不斷提升區域創新能力。

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AnalysisofTemporalandSpatialDifferencesofRamp;DResourceAllocationEfficiencyinChina

ZHANG Yong-kaia,YANG Ya-qinb,XUE Bob
(Lanzhou University of Finance and Economics a.College of Agriculture amp; Forestry Economics and Management;b.College of Economics,Lanzhou 730020,China)

Ramp;D,the core elements of regional innovation,became a key force to enhance national innovation capacity and comprehensive competitiveness.Ramp;D resource allocation efficiency was directly related to the promotion of regional innovation capability and regional economic sustainable development.Firstly,this paper used the DEA-Malmquist index model to measure and calculate the Ramp;D resource allocation efficiency of 30 provinces in China from 2000 to 2013.Then analyzed the regional differences of Ramp;D resource allocation efficiency through using Mapinfo12.0 software.The results showed that during the period of 2000-2013,the Ramp;D resource allocation efficiency of China′s 30 provinces overall was upward trend. Among them,the rate of technological progress was the key factor affecting the Ramp;D resource allocation efficiency.Meanwhile,from the perspective of overall regions,the regional differences of Ramp;D resource allocation efficiency was notable,and presented the spatial characteristics that the eastern region was the highest,the western region took second place,and the middle region was the lowest.However,the differences of Ramp;D resource allocation efficiency in three regions showed a gradual narrowing trend.

Ramp;D resource;innovation;allocation efficiency;temporal and spatial difference

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.02.003

F062.1；F204

A

1005-8141(2017)02-0139-06

2016-12-14；

2017-01-11

國家社會科學基金一般項目“全球化視角下我國區域創新系統的演化機制研究”(編號:15BGL208)。

及通訊作者簡介：張永凱(1974-),男,甘肅省慶陽人,博士,教授,碩士生導師,研究方向為經濟地理與區域創新。