基于SFA模型的河南省技术创新效率的实证研究

刘战伟

(许昌学院经济与管理学院，河南 许昌 461000)

0 引言

经济全球化背景下，新的世界分工不再以区域的资源优势进行，而是按照区域的经济竞争力进行，区域竞争力的强弱依赖于技术效率水平的高低，技术效率是提高自主创新能力和核心竞争力的体制基础和机制保障，是推动发展方式转变、实现科学发展的基本途径。“十一五”以来，河南省经济取得了长足发展，但经济增长背后的效率问题却是关注的热点，如果区域技术创新效率低，那么该地区的技术创新资源会向技术创新效率高的地区流动，其结果必然会影响区域经济的协调发展。近年来，我国学者对区域技术创新效率进行了深入研究。官建成、刘顺忠(2003)等提出了区域创新系统测度的研究框架，认为区域创新绩效是通过区域创新内部各要素之间的相互作用，将创新投入转化为创新产出的效率。何枫、陈荣(2004)运用SFA方法对我国改革开放以来20年间的技术效率变迁进行了测算。分析结果表明，我国平均技术效率水平在20年中呈现出稳步上升趋势，东部沿海地区的平均技术效率水平要高出中、西部地区。张宗益、周勇(2006)运用SFA方法研究了我国区域技术创新效率，提出了我国技术创新效率呈现东高西低的特征。白俊红、江可申(2008)应用DEA方法对我国各省区的创新效率进行了测算，认为各地区间创新效率存在着差异，且2000年后，中、西部创新效率值高于东部。从以上文献可以发现，许多学者的研究主要关注对区域技术创新系统的经济效率与全要素生产率的测定与评价，主要从宏观角度出发分析我国区域技术创新系统，而从微观层面分析各省内部地市技术创新效率的很少，无法结合各地市实际状况提出有针对性的建议。因此，本文采用随机前沿分布法(SFA)，分析了河南省2005～2008年各地市的技术创新效率变化情况，并剖析了河南省技术创新效率增长的原因，这对促进河南经济的健康发展具有重要意义。

1 研究模型和方法

技术创新效率的测量主要有两种方法，一种是以数据包络分析(DEA)为代表的非参数方法，这种方法可以计算多投入和多产出的投入产出相对效率，另外一种是以随机前沿分析(SFA)为代表的参数法，该方法的优点是通过估计产出函数对投入产出的过程进行描述，从而对投入产出的效率估计进行控制。本文拟采用随机前沿分析(SFA)方法来测量河南省18个地市的技术创新效率。

SFA方法是由Aigner，Lovell＆ Schmidt(1977)和Meeusen＆vanden Broeck(1977)各自独立提出的。早期的研究中，随机前沿模型主要应用于横截面数据，随后 Pitt and Lee(1981)，Kumbhakar(1990)、Battese and Coelli(1992，1995)等逐渐发展为使用面板数据。本文依据Battese and Coelli(1992)模型的基本原理，在运用对数型柯布－道格拉斯生产函数及2005～2008年间的河南18个地市数据的基础上，对河南省各地市的技术效率水平进行测定，具体的研究模型为:

其中，Yit表示第i个地区第t年的产出指标，本文以各地市专利申请量表示;Lit第i个地区第t年的投入指标，文中选取科技活动人员表示;Kit表示各地市每年的科技活动经费。β0为截距项，β1、β2、η和γ为待估计参数，误差项由两部分组成，第一部分为随机误差项vit∈iid，假定服从对称的正态分布 N(0，σv2);第二部分为无效率uit∈iid，服从正半步的正态分布N(u，σv2);同时vit和uit是相互独立的;TEit=exp(－uit)表示样本中第i市在第t期的技术效率情况，当TEit=1，即此时该市处于技术有效状态，当TEit介于0～1之间，表明该市处于技术非效率状态;式(3)和式(4)描述时间因素对技术非效率的影响，在统计检验中，如果γ=0这一原假设被接受，即说明河南省各地市的生产点都位于生产前沿曲线上;此时，我们则无须使用SFA技术来分析这一面板数据，直接运用OLS方法即可。在对上述模型中的参数估计上，Battese and Coelli(1992)建议使用最大似然法;其中，关键步骤是对γ=0这一原假设使用似然比检验。

2 指标和数据的选取

资本和劳动力的投入是研究投入产出效率的主要方法，在本文的研究中也同样使用资本和劳动力投入。对于区域技术创新效率来说，研发费用的投入与研发劳动的投入对其有直接的影响，也是主要的影响因素。这里采用各市的科技活动经费和科技活动人员作为投入变量，专利申请量作为产出指标变量。之所以采用科技活动经费和科技活动人员，是因为区域创新活动范围比区域研发活动范围要大得多，区域创新效率是区域所有创新活动的效率体现，用区域科技活动经费内部支出与科技活动人员能较为全面地反映区域创新活动的成果。在产出变量方面，国外通常采用专利申请量而不是专利授权量来衡量，并且论证了专利申请量比专利授权量更能反映技术创新的真实水平。因此选取专利申请量作为技术创新的产出指标。

本文选择了郑州、开封、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、濮阳、许昌、漯河、三门峡、南阳、商丘、信阳、周口、驻马店、济源共18个地市作为样本，在时间跨度上，我们截取了2005～2008年间的有关数据，有关的基础数据均来自于相关年度的《河南统计年鉴》、《河南经济年鉴》和各地市统计年鉴和年度报告，并对数据进行了整理和加工。

3 实证结果与分析

根据上述数据，运用Frontier4.1程序对上述模型进行了估计，表1给出了有关参数及其相关检验的结果;表2给出了河南省18个地市的技术效率水平及其描述性统计结果。

表1 随机前沿生产函数估计结果

表2 河南省各地市技术创新效率值

从表1和表2的实证结果来看，可以得出如下主要结论:

(1)γ=0.6548，并且LR统计检验在1%的水平下显著，说明式(1)中的误差项有着十分明显的复合结构，误差中有65.48%来自于技术非效率。因此，对于2005～2008年的样本数据使用SFA技术是完全合理的。

(2)科技活动人员和科技活动经费两大投入要素的产出弹性分别为β1=0.709、β2=0.5928，科技活动人员投入弹性远远大于科技活动经费投入弹性，科技活动人员的投入每增加1%，可带来专利申请量增长0.709%，科技活动经费每增加1%，可带来专利申请量增长0.5928%。这一结果说明河南省各地市的专利产出主要是依靠科技活动人员的投入来实现的。

(3)参数η=0.3842＞0，这表明河南省各地市技术创新的无效率将随着时间的推移而加速下降，即各地市的技术创新效率呈上升势头。

(4)总体来看，河南省平均技术效率呈现出一种稳步上升趋势，从2005年的0.5083上升到2008年的0.7724，在此期间，各地市的技术创新效率也都呈现稳步上升趋势，这说明我省比较充分地发挥了现有的技术水平，投入要素使用效率较高，这是符合我省近年来实际情况的。从地区差异来看，河南省各地市之间的技术创新效率存在明显的差异性。以2005来为例，技术创新效率最大值为0.8671，最小值为0.0664，差距十分巨大，分析其原因，其中一个重要的原因是技术创新效率高的地市提供了良好的体制、机制和思想观念等环境，吸引了大量的优秀人才，而技术效率低的地市观念更新慢，企业技术创新能力和创新环境都较差，落后于其它地市，表明在已有的技术条件下内部尚有潜力可挖，应逐步释放其技术创新效率，促进地区经济的发展。

4 结论

运用基于对数型柯布－道格拉斯生产函数的随机前沿分析(SFA)模型，详细研究了河南省各地市技术效率的水平及其变化趋势，研究结果表明，科技活动人员和科技活动经费对专利产出存在正相关关系，并有着显著的影响;河南省平均技术效率水平呈现出稳步上升的趋势，这表明，河南省经济增长的质量正处于不断上升的状态;各地市之间的技术创新效率具有显著的差异，一定程度上说明技术创新与地方经济发展之间联系越来越紧密，技术创新在促进地方经济发展过程中的作用已初步显现;同时也说明如何提高河南省区域技术创新效率和缩小各地市之间效率差距是当前问题的关键。根据本文的实证结论，结合河南省当前经济发展情况，笔者提出如下对策建议:

(1)加大对落后地市的技术创新政策扶持力度，带动整个河南经济的协调发展。在保证中原城市圈快速发展的前提下，河南省要在财政支持、银行信贷、科技投入、基础设施建设等方面实施政策倾斜，提高落后地市的技术创新效率，加强产业结构调整，鼓励他们发展科技含量高的项目，通过科技促进传统产业的改造和升级，从而加快技术创新步伐，发挥落后地市自身的优势，实现区域经济、科技的协调发展。

(2)加大政府财政投入，提高资金使用效率。政府要不断增加科技经费的投入力度，尤其是要加大研发经费的投入。确保财政科技投入增幅明显高于财政经常性收入的增幅。优化科技投入结构，集中优势科技资源，重点支持重大应用技术研究和自主知识产权核心技术开发，逐步增加重大科技专项经费等在科技投入中的比重，提高财政科技资金的使用效益。建立多元化、多渠道的科技投入体系，引导社会资金投入技术创新，拓宽渠道，多方筹集科技发展需要的资金，提高服务意识和质量，真正转变职能，为区域技术进步营造良好的环境。

(3)建设技术创新人才队伍，支持企业培养和吸引创新人才。结合重大项目的实施加强对创新人才的培育，改革和完善企业分配和激励机制，支持企业吸引科技人才，允许国有高新技术企业对技术骨干和管理骨干实施期权等激励政策。鼓励企业引进具有海外创业经验的创业人才和参加过国际大型科研工程项目、具有丰富经验的高层次创新创业人才。要加快形成科技创新人才脱颖而出的机制，为各类人才施展才能提供更多的机会和更大的舞台。

［1］魏权龄.数据包络分析［M］.北京:科学出版社，2004.

［2］官建成，刘顺忠.区域创新系统测度的研究框架和内容［J］.中国科技论坛，2003(2):24－26.

［3］何枫，陈荣.SFA模型及其在我国技术效率测算中的应用［J］.系统工程理论与实践，2004(5):46－50.

［4］张宗益，周勇.基于SFA模型的我国区域技术创新效率的实证研究［J］.软科学，2006(2):125－128.

［5］白俊红，江可申.中国区域创新生产率变动的实证分析［J］.系统工程，2008(7):40－44.

［6］刘小二，谢月华.基于SFA我国区域全要素生产率差异的实证研究［J］.统计教育，2009(7):32－37.

［7］白敏怡.基于共同前沿函数法的中国区域创新体系效率的评估［J］.上海管理科学，2007(3):4－9.

［8］李蜻，谭清美.中国区域创新效率的随机前沿模型分析［J］.系统工程，2008(8):44－49.

［9］周春应，章仁俊.基于SFA模型的我国区域经济技术效率的实证研究［J］.科技进步与对策，2008(4):21－23.

［10］史修松，赵曙东.中国区域创新效率极其空间差异研究［J］.数量经济技术经济研究，2009(3):45－54.