安徽省各地級市科技創新效率及影響因素研究

汪艷霞　陸新文　王苗苗

摘??? 要：通過測算安徽省各地級市科技創新效率評價安徽省科技創新綜合績效，并從科研環境、資金支持等方面考察對安徽省科技創新效率的影響.基于2012—2016年安徽省16個地級市的面板數據，利用數據包絡分析方法（DEA）對科技創新效率進行實證研究，進而采用Tobit模型探究影響科技創新效率的主要因素.研究結果表明：2012—2016年安徽省科技創新效率的整體水平有所提高，但地區發展不均衡;研發研究機構的數量對科技創新的綜合效率沒有明顯的影響，而地區科研人才、科研經費的投入比與政府科技活動資金對科技創新的綜合效率有著顯著的影響.在此基礎上，建議注重提升科研質量、優化高學歷人才的培養以及完善政府科技活動資助系統，來提升安徽省科技創新的綜合效率.

關鍵詞：科技創新效率;影響因素;DEA-Tobit模型

中圖分類號：O221??????????????????? DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2019.02.018

0??? 引言

創新是一個民族進步的靈魂，而科技創新能力決定一個國家、一個民族是否可以屹立于世界民族之林.安徽省作為一個科技大省，2004年省會合肥市成為首個國家科技創新型試點;2008年開始啟動創新驅動發展戰略，設立了合蕪蚌自主創新綜合配套改革試驗區;2015年提出把創新作為引領發展的第一動力，科技創新綜合能力位于全國第九名;2017年合肥繼上海之后，成為被國家正式批準建設的第二個綜合性國家科學中心.科技創新已成為支撐安徽省地區經濟發展的重要力量.

當今，經濟日益趨近全球化，科技創新效率引起了國家的高度重視，國內外學者對于科技創新效率及影響因素的研究也愈發深入.以創新效率的研究方法劃分，主要體現在兩個方面：一方面是通過設定參數，例如李靖等[1]以中國30個省份的面板數據為基礎，應用隨機前沿模型對各地區科技創新效率進行實證測評，并對影響創新效率的環境因素進行了更深層次的分析;童紀新等[2]構建科技投入和科技產出兩方面的評價指標，用灰色關聯分析方法對江蘇省各城市科技創新效率進行了綜合評價.另一方面是非參數方法，主要是數據包絡模型（Data Envelopment Analysis，DEA），這種方法因為不會受到主觀因素和計量單位的不同而影響效率的評價結果等好處，近幾年來成為學者們研究效率等問題的重要手段.金懷玉等[3]運用三階段DEA模型，在考慮滯后效應的影響下對各地區科技創新效率及影響因素進行了實證分析;孫東[4]利用超效率DEA-Tobit模型對我國各省份的科技創新效率進行測算，并進一步研究了影響提高創新效率的因素;吳朝影[5]通過對傳統DEA與Malmquist指數兩種方法的比較，對科技創新的省域差異以及影響因素進行了實證分析;柳瑞禹等[6]采用BCC與Malmquist指數相結合的方法分別在測算了中部六省的科技創新效率后，對影響科技創新效率的因素利用Tobit模型進行了實證分析;張小甫等[7]通過構建科技創新兩階段DEA模型，對甘肅省各市（州）的創新效率進行分析并探索了影響甘肅省科技創新綜合效率的因素;魯繼通[8]運用DEA、Malmquist指數以及Tobit相結合的3種方法，對我國的東部、中部、西部以及東北部這四大區域創新效率的發展歷程以及影響因素進行了實證分析.

學者們對省域范圍內的科技創新效率的研究并不多，對安徽省各地級市的分析更是屈指可數.鑒于此，本文在前人研究的基礎上，選取了安徽省2012—2016年16個地級市的面板數據，并運用DEA-Tobit模型分析安徽省各地級市科技創新效率及影響因素，為安徽省科技創新效率的提升提出政策建議和參考.

1??? 研究方法介紹

1.1?? DEA模型

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）用于解決多投入、多產出的決策評價問題，由著名的美國運籌學家A.Charnes等于1978年首次提出[9].DEA模型中最常用的是CCR模型，但該模型是在規模報酬不變的前提條件下來衡量效率的，這種理想的狀態現實生活中難以維持.因此本文選用BCC模型，即規模報酬可變的DEA模型，使得在計算技術效率的時候不會受到規模效率的影響[10].

假設有n個決策單元（DMU），每一個決策單元存在p種輸入和q種輸出，[Xir]表示第r個DMU的第i個輸入變量（i=1，2，…，p），[Yjr]表示第r個DMU的第j個輸出變量（j=1，2，…，q）.對應的線性規劃模型為：

[min? θ????????????????????????????????????? s.t.r=1nλrXr? +S-=θXrr=1nλrXr? -S+=Yrλr，S-，S+≥0r=1， 2， …， n]???????????????????????????????????????????????????????????????? （1）

式（1）中的[θ]表示被考察決策單元中的綜合技術效率值，當[θ=1]且[S+=S-=0]時，表示決策單元有效，DMU的規模效率和技術效率同時達到最佳狀態;當[θ=1]，但[S+≠0]或[S-≠0]時，表示決策單元弱DEA有效，DMU的規模效率和技術效率并沒有同時達到最佳狀態;當[θ<1]時，表示決策單元非DEA有效.

1.2?? Tobit模型

通過規模報酬可變的BCC模型進行效率評價后，可以發現計算出的效率值都介于（0，1]之間.如果運用普通的回歸方法來估計，結果可能會出現偏差.本文采用的是Tobit模型，又稱為樣本選擇模型或受限變量模型，是一種因變量滿足某種約束條件下取值的模型，如下：

[Y=Y*=αX+εY*>00???????????? Y*≤0]?????????????????????????????&nbsp;???????????????????????????????????????????????? （2）

其中，擾動項[ε～N（0，θ2）]，[Y]——效率值向量，[Y*]——因變量向量，[X]——自變量向量，[α]——回歸參數向量.

2??? 安徽省科技創新效率的評價

2.1?? 指標選取與數據說明

進行DEA實證分析之前，首先需要構建科學合理的投入產出指標.在科技創新效率的投入指標方面，往往從人力投入和經費投入這兩個角度來考慮，人力投入是科技創新活動成敗的關鍵，經費投入是科技創新的前提和根本性保障.本文借鑒文獻[11-13]的研究，選取研究與發展（R&D）人員折合全時當量作為人力的投入指標，研究與發展（R&D）經費作為經費的投入指標;在科技創新效率的產出方面，選取了專利申請量、專利授權量以及有效發明專利量這3個指標（見表1）.在這3個指標之中，專利申請量反映了各個地區專利技術申請的一個總體狀況;專利授權量反映了各個地區發明專利、使用新型專利和外觀設計專利的授權數量;有效發明專利量則反映的是授權過后、并且持續繳納年費的一個專利數量，這3個指標從數量上和質量上較全面的體現了科技創新行為.

在使用DEA模型對決策單元進行測度時，需要對各個投入與產出數據進行“同向性”和“自由度”的檢驗.所謂“同向性”，是指當投入量增加時，產出量也必須增加，投入與產出之間正相關;所謂“自由度”，是指投入變量與產出變量之和的2倍一定要小于決策單元的數量.本文中投入變量2個、產出變量3個，決策單元數為16個，顯然滿足“自由度”的要求，因此只需要進行“同向性”檢驗，常采用Pearson相關性檢測的方法進行檢測（見表2）.結果顯示文中的各個投入變量與產出變量的相關系數都為正，并且均在0.01顯著性通過雙尾檢驗，即同樣滿足“同向性”要求，文中各個投入與產出變量具有合理性.

注：**表示在0.01顯著性水平上顯著;括號內數值為檢驗的P值

文中所使用的數據均來源于《安徽省統計年鑒》《安徽省科技統計公報》以及省財政廳官網.雖然科技創新投入與科技產出在短期之間存在著一年時間上的滯后，但從長期的角度看，科技創新投入與科技產出之間存在著均衡穩定的關系[14]，因此本文中選取的2012—2016年的投入產出數據在時間上不存在滯后.

2.2?? DEA結果分析

本文運用DEAP 2.1軟件，對2012—2016年安徽省16個地級市科技創新的綜合效率、純技術效率以及規模效率進行計算，運行結果分別如表3—表5所示.

綜合技術效率是綜合評價指標，是對決策單元的資源配置能力以及資源使用效率等多方面能力的一個衡量.從表3的實證結果可以看出，2012—2016年安徽省的平均綜合技術效率先增加，后小幅度的下滑.各地級市的平均科技創新綜合效率值除了阜陽以外均小于1，即除了阜陽以外的DEA均處于非有效狀態.其中，銅陵5年的綜合技術效率均值最低，且2012年的銅陵綜合技術效率值為安徽省16個地級市5年內的最低值，僅為0.250，離生產前沿面最遠.

另外如池州、亳州、宿州這樣的地級市雖然科研的規模比較小、科研投入與科研產出不及蕪湖這些科技創新發展較好的城市，但是這些地級市的科技創新綜合技術效率值卻較高.其原因在于本文測算的是科技投入資源的利用效率，與科研的規模以及科研的投入數量沒有直接的相關關系.這些地級市由于剛開始的時候科技創新規模比較小，整體上處于一個規模報酬遞增的趨勢，因而能夠利用一個較小的資源投入獲得一個較大的產出，從而在整體上提高了科技創新的綜合效率.

純技術效率所指的是決策單元在一定（最優規模）投入要素的生產效率.根據表4的實證結果可以看出，2012—2016年安徽省科技創新的純技術效率均值為0.822 7，總體均值較高，但是各個地級市的純技術效率值還存在著明顯的差異.在16個地級市中，蕪湖、合肥、六安、阜陽以及亳州這5個地級市的純技術效率均值為1，處于DEA有效的狀態.

在一些科技創新發展較好的地級市，如合肥、蕪湖等地級市，在大力發展科技創新的過程中，加上政府積極的政策以及金融方面的支持，達到了較高的資源配置效率.與之相對應的，淮南、淮北等地級市，由于薄弱的基礎能力，高新技術產業和R&D人員偏少，使得科技創新的純技術效率值偏小.可見，淮南、淮北等地級市科技創新純技術效率較低的原因在于科研資源的投入不足，因此需要適當的增加這些地級市科研資源的轉移，提高科研資源的投入.

規模效率則反映的是實際規模與最優規模之間的差距.根據表5的實證結果可以看出，2012—2016年安徽省科技創新的規模效率均值為0.870 7，整體上科技創新規模效率處于良好狀態.在16個地級市，只有阜陽這5年的科技創新規模效率的均值為1，達到DEA有效.

可以看出各地級市科技創新的規模效率不一樣，而且并非科技創新發展較好的地級市規模效率就一定高于欠發達的地級市，比如合肥、蚌埠以及滁州，科技創新規模效率均值只有0.569 8、0.759 0、0.689 2，均小于安徽省這5年內科技創新規模效率的均值.合肥作為安徽省的省會，是“一帶一路”和長江經濟帶戰略的雙節點城市，受到國家的重視要高于其他地級市;蚌埠一直享有“珍珠城”的美譽，不僅僅是安徽省旅游的中心城市，而且也是國家區域的中心城市;同時滁州作為合肥都市圈核心圈層城市，南邊是長江，東邊是京杭大運河，這3個地級市都擁有著較高的R&D人員和高新技術產業，但因為管理體制的不健全導致科研資源的擁擠與堆積，造成科研資源的浪費，最終拉低了資源的配置效率.因此，需要對管理水平進行有效提升，才能更好地提高科研創新效率.

從整體來看，各地級市科技創新效率的差異仍然很大.2012—2016年安徽省16個地級市的綜合技術效率、純技術效率以及規模效率的均值分別為0.713 3、0.822 7、0.870 7，說明安徽省的科技創新效率在總體上還存在著很大的發展潛力.又因為綜合技術效率受到純技術效率與規模效率的雙重影響，因此安徽省的科技創新效率要兩手抓，在提高規模效率的同時，增加科研投入，提高純技術效率，從而穩步提升科技創新的綜合效率.

3??? 安徽省科技創新效率的影響因素分析

通過DEA模型所計算出的效率值不僅僅受到投入和產出指標的影響，還受到一些其他因素的影響.因此，為了進一步研究安徽省各地市科技創新效率的影響因素，本文緊接著采用Tobit回歸模型并結合第一步DEA測算的效率值進行因變量的受限回歸.

3.1?? Tobit模型指標說明

地區經濟發展水平反映一個地區的總體發展情況[15]，經濟發展水平較好的地區有著較高的生產力.各地區以科研項目為導向，通過R&D機構的設置，將科研人員集合起來，形成一套合理有效的交互學習機制.一般而言，研發機構對科技創新起到了促進作用.本研究采用“全社會研發研究機構數（個）”來衡量科研機構對科技創新的促進效應.由此，提出以下假設：

H1：研發研究機構數量越多，該地區的科技創新綜合效率越高.

OECD在The Knowledge Based Economy報告中指出，知識經濟時代要重視“know-how”和“know-who”，反映出了知識的生產、傳遞、轉換過程中具有較強的豁然性[16].隨著科技的迅猛發展，科研人才為社會帶來了越來越多的財富.一般而言，地區的科研人力投入越多，其科技創新能力也會越強.本研究采用“全社會研發碩士（人）”來表示科技創新的地區科研人才.由此，提出假設：

H2：地區科研人才越多，該地區的科技創新綜合效率越高.

互聯網、實驗室等基礎設施的建立，為科研創新活動提供了條件支撐.充足的科研經費能夠幫助科研工作者購買先進的科研設備，更好保障科研活動的順利開展[15].科研經費占地區GDP的比重可以反映出一個國家或地區對科研的一個重視程度，一般認為，科研經費的投入比重與產出成正比.本研究采用“全社會研發R&D經費內部支出占GDP的比重”來表示科技創新的經費投入比重.由此，提出假設：

H3：科研經費投入比重越多，該地區的科技創新綜合效率越高.

科技的進步需要大量的經費作為支撐，政府作為“看得見的手”，其科技活動資金的投入對于基礎性的研究以及引導戰略性的產業技術突破方面有著重要的現實意義.一般認為，政府科研活動經費的投入與科技創新成正比.考慮到數據的可獲取性，本研究采用“規模以上工業企業研發使用來自政府部門的科技活動資金（萬元）”作為衡量指標.由此，提出假設：

H4：政府科技活動資金越多，該地區的科技創新綜合效率越高.

根據以上的假設，可以建立各地級市的科技創新效率模型：

[Yit=α0+α1X1+α2X2+α3X3+α4X4+μit]??????????????????????????????????????????????? （3）

其中，[Yit]——安徽省2012—2016年16個地級市的綜合技術效率值;X1——研發研究機構的數量;X2——地區科研人才數;X3——科研經費投入比重;X4——政府科技活動資金;i=1，2，…，16;t=2012，2013，…，2016;[μit]為隨機誤差項.

3.2?? 影響因素分析

本文利用Eviews 6.0軟件對式（3）進行Tobit模型估計，回歸結果如表6所示.

根據表中的回歸結果，具體分析如下：

1）研發研究機構數X1與科技創新綜合效率有一定的正相關性，但并不十分顯著.這說明各地級市應該重視科研情況，在增加R&D機構的同時更要注重管理體制改善，促進科研成果的及時轉化與利用，以把握科研的質量，最終提升科技創新的綜合效率.

2）地區科研人才數X2與科技創新綜合效率呈現負相關性，且在5%的水平下顯著.原因是近些年來研究生的教育趨向大眾化，研究生學位在授權的時候存在著一些不規范的現象，一些研究生即使獲得了研究生學位，也并不意味著具有相應的素質和能力，但是科研機構是需要為其高學歷付出成本的，因而使得科技創新的綜合效率偏低.

3）科研經費投入比重X3與科技創新綜合效率呈現負相關性，且在1%的水平下顯著.原因是資源的投入都遵循著經濟學中的邊際效益遞減規律，即在一定時間內，當資源投入過多或者是配置不合理時，出現了投入多、產出少的不經濟現象[17]，進而損害了科技創新效率.

4）政府科技活動資金X4與科技創新綜合效率呈現正相關性，且在1%的水平下顯著.這說明政府的科技活動資金對科技創新的綜合技術效率有著直接的積極意義.

4??? 結論與建議

本文選取了代表科技創新效率的2個投入指標和3個產出指標，在利用DEA模型測算安徽省各地市科技創新效率的基礎上，對影響科技創新效率的各個因素進行了計量分析.結果顯示，2012—2016年安徽省科技創新效率的整體水平是有所上升的，但是地區發展的差異化明顯，部分地級市科技創新的投入出現冗余，產出出現虧損.在科技創新效率影響因素的實證分析中發現，研發研究機構數對科技創新綜合效率無明顯相關關系，政府科技活動資金這個變量與科技創新綜合效率具有顯著的正相關關系，而地區科研人才、科研經費投入比重這兩個變量與科技創新綜合效率呈反方向變動關系.

基于以上實證分析的結論，為了能夠提高安徽省各地級市科技創新效率應該從以下幾個方面著手.

1）注重科研質量的提升.資源的投入不協調或者是單一的投入某項要素都不會取得既定效果，在經濟發展水平較好的地級市，僅僅擴大研發研究機構的數量并不能有效提升科技創新的綜合效率，反而會造成科研資源的冗余與浪費.因此，一方面在加大研究機構投入的同時，可以對現有研究機構進行合并、重組，以實現科研資源的合理配置;另一方面，未來可以創建國家級、省部級的研發研究機構以實現對現有研發研究的升級，從根本上來提升科研的質量.

2）優化高學歷人才培養.科學技術是第一生產力，而人又是生產力中最具有決定性的因素.高學歷人才是科技創新的寶貴財富，科研機構在給他們提供良好的工作條件和環境的同時，更重要的是加強人才的培養，強化內部激勵約束機制，提升他們自身的素養和能力.激發他們的科研積極性，迅速提高科技創新能力和創新產出，進而從整體上提升科技創新的綜合效率.

3）完善政府科技活動資助系統.從實證分析中可看出，政府科技活動資金對科技創新綜合效率起著顯著的促進作用，因此政府應該繼續完善科技活動資助系統，拓寬科技創新資金的投入渠道，加強引導以便提供更多的資金支持.政府的科技活動資助具體包括科研項目與設備的直接資助，以及對教育減免與稅收縮減的間接資助.此外，政府一方面可從法律上建立相關的政策，確保科技創新資金來源的穩定;另一方面，也可以設立專門的政策性銀行，來支持科技創新的發展.

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Research on the efficiency and influencing factors of science and

technology innovation in Anhui Province

WANG Yanxia， LU Xinwen*， WANG Miaomiao

（School of Economic Management， Anhui Agricultural University， Hefei 230036， China）

Abstract： By calculating the efficiency of S&T innovation in Anhui Province， the comprehensive???? performance of S&T innovation in Anhui Province is evaluated， and the impact on the efficiency of S&T innovation in Anhui Province from the research environment and financial support is studied. Based on panel data of 16 prefecture-level cities in Anhui Province in 2012-2016， the data envelopment analysis （DEA） is used to study the efficiency of STI， and then the Tobit model is used to explore the main factors that affect the efficiency of STI. The results show that the overall level of STI efficiency in Anhui Province increased from 2012 to 2016， but the regional development was uneven. The number of R&D institutions has no significant effect on the comprehensive efficiency of S&T innovation， and the ratio of investment in R&D personnel and R&D funds in regional R&D and government S&T activities has significant effect on the S&T efficiency. On this basis， it is suggested that we should improve the quality of scientific research， optimize the training of high-level talent and improve the government funding system for scientific and technological activities so as to improve the comprehensive efficiency of scientific and technological innovation in Anhui Province.

Key words： efficiency of science and technology innovation; influencing factors; DEA-Tobit model