区域创新体系科技资源配置效率影响因素实证分析

孟卫东,王 清

（重庆大学经济与工商管理学院，重庆400044）

0 引言

科技在我国经济和社会的发展中发挥着越来越重要的作用，科技资源作为科技活动“第一资源”[1]，其配置水平的高低直接关系到区域经济发展的动力和方向，决定着区域创新能力的强弱。目前，诸多学者研究区域创新能力时，越来越关注区域科技资源的配置效率问题。如叶儒霏等以政府管理理论、新制度经济学理论为基础研究了我国科技资源配置效率，认为信息不对称和政府固有弱性的膨胀是导致政府配置科技资源效率下降的主要原因[2]；唐五湘等人利用我国30个省市自治区的科技资源配置效率的面板数据,运用相关分析法和回归分析法,定量分析了影响我国区域科技资源配置效率水平的要素,确定了科技资源配置效率的主要影响因素[3]；贾岩运用Cross-efficiencyDEA算法,从科技资源投入、产出的视角测算并比较分析了我国30个省市自治区的科技资源配置效率[4]；杨洪涛运用DEA方法评价分析了上海市高校科技资源配置效率[5]。

一般来讲，区域创新体系科技资源的配置能力越高，则科技资源配置越合理，区域创新效率越高；反之，区域创新效率越高，也意味着科技资源配置越合理，区域创新体系科技资源的配置能力越高，因此，考虑到区域创新体系科技资源的配置能力与其区域创新效率的高度正相关，本文在参考了《中国区域创新能力报告》[6]的基础上，运用DEA-Tobit两步分法，选取2010年全国30个省市自治区科技投入与产出数据，综合评价其科技资源配置效率，研究影响区域创新体系科技资源配置效率的因素，为政府提高各区域的科技资源配置效率具有一定的指导意义。

1 DEA-Tobit两步法简介

DEA-Tobit两步法的主要思想是先用DEA方法对决策单元的效率进行分析，由于使用DEA方法所得的效率值取值范围为[0,1]，那么回归方程的因变量就受到该限制的约束，因此使用Tobit方法将分析所得的效率值进行回归分析，这样就可以判断各种影响因素对效率值的影响程度，所得的结果也不会有严重的偏差和不一致。Tobit方法是Tobin于1958年在研究耐用品消费需求时，通过极大似然法提出的截取回归模型，又称为Tobit模型，其基本结构如下：

式中,yi是效率值，xi是解释变量向量，β是未知参数向量，εi～N(0,s)。Tobit模型的一个重要特征是解释变量 xi取实际观测值，而被解释变量yi只能以受限制的方式被观测到。当yi＞0时，无限制观测值均取实际的观测值；当yi≤0时，受限观测值均截取为0。可以证明，用极大似然法估计出Tobit模型的β和σ是一致估计量。

DEA-Tobit方法的步骤如下：

第一步：进行DEA效率分析。使用DEA方法对投入产出指标的数据进行效率分析，分析所得的效率高低是由哪些因素所导致的。

第二步：进行Tobit回归分析。找出可能影响效率高低的影响因素，以第一步中使用DEA方法分析得到的效率值作为因变量，以环境变量等影响因素为自变量，使用Tobit模型进行回归分析，来分析影响因素对效率值的影响方向及程度。

通过Tobit模型进行回归分析的结果所得的回归系数，可以分析出各个外部影响因素对决策单元的影响，如果呈正相关关系，则表明外部影响因素有利于提高效率。

2 指标体系的构建

2.1 区域创新体系科技资源配置效率指标体系构建

本文的目的在于通过运用DEA-Tobit两步法来寻求相关因素对于区域资源配置的影响力度，因此首先应该考虑的是DEA结果的可行性。由于在进行DEA效率评价时，指标过少不能够全面准确反映出区域实际创新效率的高低，指标过多则会由于直接间的“噪音”影响导致结果错误。因此，本文在参考了多部针对区域创新效率评级及区域创新资源配置研究的学术论著[7～12]后共选取8个指标（四个输入指标，四个产出指标）构建出了一个基本涵盖主要指标的综合效率评价体系，详见表1。

表1 区域创新体系科技资源配置效率指标体系

为便于客观公正地评价我国各个区域创新体系科技资源配置效率，在充分调研的基础上，选取30个省（市、自治区）的相关数据参与效率评价。其中，西藏数据缺失严重，且本身当地资源配置能力不高，故剔除西藏相关数据；香港及澳门相关数据不易得，且实际运用价值及意义不大，一并剔除。

2.2 区域创新体系科技资源配置影响因素选取

结合已有对科技资源配置效率的研究[13～16]和《中国区域创新能力报告》[6]，本文从区域开放程度、产学研结合水平、区域经济发展水平、政府科技投入水平、高技术产业发展、科技机构发展及企业科技创新投入水平等角度提出它们对我国区域科技资源配置效率有正向显著影响的七个基本理论假设，相应选取以下七个方面的测度因素共9个具体指标来构建影响我国科技资源配置效率变化因素的指标体系（见表2）。

表2 区域科技资源配置效率影响因素的指标体系

3 区域创新体系科技资源配置效率及影响因素的实证分析

3.1 基于DEA的区域创新体系科技资源配置效率的分析

通过DEAP2.1软件对我国30个省（市、自治区）科技资源的投入产出数据进行效率分析，所得结果见表3。

表3 我国各省（市、区）区域创新效率评价表

从表3中可以看出，我国30个省（市、自治区）中有9个地区的资源配置综合效率达到了1，分别是北京、上海、江苏、广东、海南、重庆、陕西、甘肃、青海等。这9个省（市、自治区）中，北京、上海、广东作为中国经济发达地区，由于优越的地理位置、雄厚的经济实体、优惠的产业政策等因素，使得本区域内高新产品进口额、研发资金投入额、高技术人才引进量等都处于国内前列，相应的，科技产出也位居国内前列，因此其综合效率为1与实情符合。相对来说，江苏、海南、重庆、陕西、甘肃、青海等省（市、自治区），尽管不是很发达，但DEA是进行的是一种相对效率评价，配置合理的话，低投入低产出一样会导致高效率。因此，这几个省（市、自治区）科技资源配置效率为1可以理解为虽然相对投入较低，但相对产出却不算低。其它21个省（市、自治区）的综合效率都小于1，其中山西、内蒙、吉林、黑龙江、安徽、贵州、云南、宁夏、新疆等9个省（市、自治区）处于规模效率递增阶段，发展潜力巨大，前景良好。相对的，天津、辽宁、浙江、福建、江西、山东、湖北等7个省（市、自治区）处于规模效率递减阶段，说明当前发展潜力不足，需要转变经济发展的方式，调整资源配置比例，寻求新的资源配置方式。

3.2 基于DEA-Tobit的区域创新体系科技资源配置效率影响因素分析

本部分根据对科技资源配置效率进行DEA分析的结果，把DEA分析所得出的各省的科技资源配置效率值作为被解释变量，所选取的影响因素指标作为解释变量，使用Tobit模型对所选影响科技资源配置效率的指标数据进行回归分析。回归结果见表4。

表4 Tobit模型回归结果

从表4中可以看出，政府科技投入占政府财政支出比例、高技术产业规模以上企业增加值同比增长率、大中型企业与高校、科研机构科技合作的合同金额、科研机构数目对科技资源配置效率的影响不显著性（p＞0.1）。而进出口总额占GDP比例、人均GDP水平、高新技术产业产值占工业总产值的比例、科研机构的科技活动人员数占科技活动人员总数的比例、企业的技术开发经费支出占销售收入的比例对科技资源配置效率的影响显著。

上述回归结果表明：

（1）区域开放程度对我国区域科技资源配置效率有正向显著的影响。

进出口总额占地区GDP的比值是用来衡量一个区域的开放程度，与假设相同，这个结果表明区域开放程度的高低，对区域科技资源的配置效率有显著的正向影响，说明我国对外资的引入已由最初的进口高技术中间产品和设备的方式转向对技术本身的引进，而在技术引进的过程中，重视对技术的转让，随着区域经济的迅速发展，区域内企业对技术引进和消化吸收资金投入不足等问题已有了很明显的改善。同时外资的引入促进了引进技术的扩散效应的发生，并有效的减弱了我国对引进技术的高端依赖，资金的充足和技术的独立促进了对资源的有效使用，因此区域开放程度对我国区域科技资源配置效率有着正向显著的影响。

（2）产学研结合水平对我国区域科技资源配置效率的影响并不显著。

这一结果与假设不一致。产学研的有效结合是推进高等院校和科研院所科技创新成果转化的有效途径，但目前在我国，这种注重应用的合作模式基础薄弱，科研具有功利性，科研经费被侵蚀，大量资源浪费，因而其对目前我国科技资源配置中技术效率提高作用并不显著。

（3）区域经济发展水平对我国区域科技资源配置效率有着负向显著的影响。

区域人均GDP水平代表着一个区域的经济发展水平，回归结果表明科技资源配置效率与区域经济发展水平之间成负向关系，与前述假设截然相反。这说明经济基础较好的区域虽然具有高素质的人力资源和强力的财力资源，科技资源投入水平远高于基础较差的区域，但是并不能显著提高科技资源配置效率，反而由于科技资源投入总量大，资源的分配与利用不够充分，在配置时存在大量浪费，资源的管理也更加复杂，尽管科技资源投入充分，资源产出弹性高，但二者相互作用下所产生的效果并不明显；在经济基础较弱，发展水平较低的区域，虽然其投入产出的绝对量小，管理难度也相对较低，但产出也相对较低，因而产生了对资源配置效率的负向的影响。

（4）政府科技投入比例对我国区域科技资源配置效率的影响并未起到显著作用。

与假设不同，这一结果说明政府科技投入对科技资源配置效率提高并未起到预期作用，产生这样的结果的原因是：虽然企业不断加强科技投入，在科技创新中的主体地位不断增强，但其资金实力有限，且在我国科技资源属于公共品，导致科技资金投入主要来源于政府财政。但是由于我国处于经济转型期，计划体制的长期影响导致科技体制改革滞后，资源浪费现象严重，如大量科研项目重复立项及资金重复投入、大型科研仪器设备共享率低下、科技资金使用的监管不利等；而且在资源配置过程中由于信息不对称，导致资源配置不合理，且产生严重的浪费现象，从而不利于提高科技资源配置效率。同时政府科技投入具有一定的滞后性和累积性，在短期内它所产生的经济效益并不明显，需要经过一段时间的累积，形成了质的变化后，才能产生大量产出，所以政府科技投入越多，短期内的产出却不一定高，无法立刻凸现对科技资源配置效率的影响。

（5）高技术产业发展对我国区域科技资源配置效率的提高具有显著的积极作用。

回归结果显示高新技术产业产值占工业总产值的比例对区域科技资源配置效率的影响显著且与科技资源的配置效率成正相关，这些指标衡量着一个区域的高技术产业发展水平，表明了高技术产业的发展能够积极并且显著的提高我国区域科技资源配置的效率。与传统产业相比，高技术产业具有高成长性、高技术密集度和高效益等特征，具有较强的研发能力和技术创新能力，容易产生知识的累积效应，促进技术的扩散，从而有利于科技资源配置效率的提高。

（6）科技机构在人才投入上的增加对区域科技资源配置效率有显著影响，而其数量上的提升对效率的影响并不显著。

与假设大致相同，科技机构在人力投入上的增加能够提高资源配置效率。我国正处于投入产出的弹性阶段，单位人力资本投入的增加可以带来更大的产出。同时人力资本的投入有利于区域内知识的流动，促进技术扩散，改善区域内创新环境，而科研机构转制后，科研机构与市场和企业联系更加紧密，这种情况下，大量人力资本的投入可以更为有效的利用已有资源，研究新的科技产品以适应市场需求，从而有利于科技资源配置效率的提高。科技机构数目的提高对效率的影响并不显著，说明科技机构数目的增加，并没有促进更合理的使用科技资源的，反而可能会由于资源的分散使得效率的降低，引起反向的影响。

（7）企业对科技创新的支持力度对区域科技资源配置效率有着正向显著的影响。

回归结果与假设相同，企业对科技资源的投入比例越高，区域科技资源配置效率越高。企业作为市场经济的主体，追求利润最大化是其核心目标。企业进行科技投入以提高其创新能力是其避免竞争威胁、扩大利润的有效手段。企业的科技投入强度较高表明其对科技活动给予了高度重视，有助于企业自主创新能力的提升，对科技资源配置效率提高具有促进作用。

4 结论

根据以上分析结果可以看出，产学研结合水平、政府科技投入比例对区域科技资源配置效率的影响与假设不符，作用并不显著，主要是因为政府在资金配置和科技投入中存在浪费现象所致；我国区域开放程度越高、高技术产业发展越好、科研机构的人才投入越多、企业对科技创新的支持力度越大越有利于配置效率的提高；而区域人均GDP水平越高，配置效率反而越低，主要是因为我国的科技人力资源和财力资源在配置中存在着浪费现象。政府应采取相应政策手段，通过加强区域开放程度、提高高技术产业的发展，增加科技机构在人才上的投入，提高企业对科技创新的支持力度来提高科技资源配置水平和科技实力，同时，应尽量降低科技资源配置中存在的浪费现象，使我国的科技资源达到合理、高效的配置。

[1]周寄中.科技资源论[M].西安：陕西人民教育出版社,1999.

[2]叶儒霏,陈欣然,余新炳等.影响我国科技资源配置效率的原因及对策分析[J].研究与发展管理,2004,16(5).

[3]唐五湘,李冬梅,周飞跃.基于面板数据的影响——我国地区科技资源配置效率要素的定量分析[J].科技管理研究,2OO7,(10).

[4]贾岩.基于Cross—efficiency DEA算法的区域科技资源配置效率测算研究[J].现代情报,2009,29(2).

[5]杨洪涛.上海市普通高校科技资源配置效率评价[J].科技管理研究,2008,(2).

[6]中国科技发展战略研究小组.中国区域创新能力报告2010——珠三角区域创新体系研究[R].北京：科学出版社,2011.

[7]张赛飞.区域经济综合评价实证研究[M].北京：中央编译出版社,2011.

[8]王亮.区域创新系统资源配置效率研究[M].浙江：浙江大学出版社,2010.

[9]谢子佳.我国区域科技资源配置效率综合评估研究[D].北京：北京交通大学,2010.

[10]祁明.区域创新标杆[M].北京：科学出版社,2009.

[11]崔栋.我国区域科技资源配置评价及优化研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学,2007.

[12]刘玲利.科技资源配置理论与配置效率研究[D].吉林：吉林大学,2007.

[13]刘玲利.对我国科技资源配置效率的测度[J].统计与决策,2008,(14)

[14]李石柱,李冬梅,唐五湘.影响我国区域科技资源配置效率要素的定量分析[J].科学管理研究,2003,21(2).

[15]张晓瑞,张少杰.信息化进程中科技资源配置效率区域综合评价研究[J].情报科学,2007,(5)

[16]于晓宇,谢富纪.基于DEA-Tobit的区域创新系统资源配置优化策略研究[J].研究与发展管理,2011,23(1).