我国区域技术创新效率及其收敛性分析

许佳贤，林丽梅，黄森慰，郑逸芳

(福建农林大学公共管理学院，福建 福州 350002)

[基金项目]国家软科学研究计划项目(2014GXS4D115；2011GXQ4D054)；福建省科技厅软科学重点项目(2013R0018)。

我国区域技术创新效率及其收敛性分析

许佳贤，林丽梅，黄森慰，郑逸芳*

(福建农林大学公共管理学院，福建 福州 350002)

[摘要]选取2000-2013年我国30个省份的面板数据，运用Malmquist生产率指数对我国技术创新效率进行测算，并对其区域差异的收敛性进行深入分析。研究表明：规模效率是当前我国技术创新效率提升的主要动力，但提升技术创新水平和优化资源配置结构才是我国未来实现国家科技创新体系的根本出路；我国技术创新效率“东高西低”格局依然存在，且大部分区域处于低效运行状态；全国仅华东地区、西南地区和西北地区存在“俱乐部收敛”现象。

[关键词]技术创新效率；全要素生产效率；收敛性

[收稿日期]2015-01-07

[作者简介]许佳贤(1982-)，男，讲师。研究方向：资源与环境管理、农村社会管理。

通讯作者*为。

[中图分类号]F061.5

[文献标识码]A

[文章编号]1671-6922(2015)02-0031-05

[DOI]10.13322/j.cnki.fjsk.2015.02.007

Abstract：Based on the pool data of 30 provinces in China from 2000 to 2013, Malmquist productivity indexes are applied to calculate the efficiency of provincial technical innovation by TFP, and analysis is conducted on the convergence of regional differences. The result indicated as follows. Scale efficiency is the main power of the efficiency of provincial technical innovation, but to improve the level of technical innovation and to optimize the structure of resources allocation is the fundamental way for the future to realize national science and technology innovation system in our country. Distribution pattern of high technical innovation efficiency in the east and low in the west is still visible. The resources of technical innovation efficiency in most areas are at an inefficient operation steady state. Only in the east, southwest and northwest regions there exists “club convergence” phenomenon.

Analysis of the regional technical innovation efficiency and its convergence

XU Jia-xian， LIN Li-mei， HUANG Sen-wei， ZHENG Yi-fang*

(CollegeofPublicAdministration，FujianAgricultureandForestryUniversity，Fuzhou，Fujian350002，China)

Key words： the technical innovation efficiency; total factor productivity; convergence

科学技术是第一生产力。要发展经济就必须依靠科技，而科技要发展，不能单纯依赖于科技资源的大量投入，更为重要的是要依靠科技资源配置结构的逐渐优化、国家自主创新水平的不断提升以及区域间科技创新协同度日益增强。因此，全面、深入了解我国技术创新效率时空动态演变趋势，把握好技术创新效率增长的动力源泉，对我国实现国家科技创新体系建设目标具有重要意义。

一、文献回顾

目前学术界对我国技术创新效率已开展了丰富的研究。国内学者针对我国各种不同工业行业的技术创新效率进行了深入研究，分析和探讨了市场结构、政府支持和研发管理、市场竞争、企业规模等因素对工业行业技术创新效率的影响机理；部分学者采用多阶段方法测度环境负荷、企业利润、市场化程度等方面对企业技术创新效率的影响；区域技术创新效率方面的研究也受到不少学者关注，分别采用DEA、SFA和Malmquist相结合、DEA交叉效率模型对我国31个省市区的技术创新效率进行测算[1-3]，并对东、中、西部差异进行区域比较；也有学者着力于分析我国某一特定区域的技术创新效率[4]。上述学者从不同的角度，采用不同的方法对我国技术创新效率进行了深入的研究，但依然存在3个方面可进一步改进。

1.评价指标选取上，学者大多选择科技活动人员作为人力投入指标，但科技活动人员中也包括科研管理人员，其科研产出绩效难以与研发人员相提并论。另一方面，兼职研发人员与全职研发人员的工作时长不等，科研贡献自然应有所不同，因此应选择研发人员全时当量作为人力投入资本较为合适；产出指标应能从总体上综合反映出科技活动领域获得的直接或间接的产出情况, 并且与投入指标具有较强的相关性[5]。科技论文和科技著作既是科学研究的主要产出，同时又是技术创新的外溢产出，部分学者将其纳入产出指标，但这一类成果往往难以进行定量分析[6]，原因有2点：(1)科技论文和科技著作产出的时滞性较强，且不同成果因其完成难度、工作量等方面的差异，其滞后期也会有所不同。(2)科技论文和科技著作的质量参差不齐，所体现的科技含量相应也差异较大，成果数量的多寡不足以真实反映科学研究的质量和效果；专利授权量或专利申请量也是众多学者常用的一个产出指标，但不同类型专利的科技含量有所差异，应当将科技含量较高的专利(本文选取有效专利授权量)筛选出来作为产出指标较为合适。

2.研究区域划分上，当前研究针对我国技术创新效率区域比较大多采用传统的东、中、西部(有时也将东北独立分析)划分方法，但就目前我国经济发展与科技布局的实际情况而言，在进行区域差异比较时采用七大行政区划分方法，能够更好的把握我国技术创新效率的区域差异状况，同时也可较为深入剖析区域差异产生的内在原因。

3.研究时间跨度上，当前对我国技术创新效率的研究大多只考察到2007年，对于近几年我国技术创新效率的研究相对较少，但2007年之后我国在科技创新方面出现许多新的变化。因此通过延长样本时间跨度，进而对近几年我国区域技术创新效率的新特点和新趋势进行总结归纳是非常有必要的。

二、研究方法介绍和评价指标选择

(一)Malmquist生产率指数法简介

当前测算区域技术创新效率的常用方法Malmquist生产率指数法是Fare等在Cave所构建的Malmquist生产率指数的基础上，运用Charnes和Cooper等构建的数据包络分析方法(DEA)对其加以测度，进而使Malmquist生产率指数从理论指数变为实证指数[7]。其基本形式为：

TF=EF×TE=PE×SE×TE

其中，在本文中TE表示技术创新效率变动情况；EF表示技术效率变动情况，反映的是技术创新管理水平的变化；TE表示技术进步变动情况，反映是技术创新水平的变化；PE表示资源配置效率的变动情况，反映是科技资源配置结构合理性的变化情况；SE表示规模效率的变动情况，反映是科技资源投入规模合理性的变动情况。上述指标值如果大于1，表示该指标促进技术创新效率提升，反之则表示该指标阻碍技术创新效率提升。

(二)评价指标选择及数据来源说明

本文选取我国30个省市区(因数据缺失，没有将港澳台及西藏纳入分析)作为我国区域技术创新效率测算与评价的基本决策单元。在对前人研究总结与评价的基础上，遵循科学性、合理性及数据可得性的原则，选取研发人员全时当量和研发经费内部支出作为投入指标，国内专利申请授权量和技术市场成交合同金额作为产出指标。所有数据均来源于《中国科技统计年鉴》(2001-2014)。

三、我国区域技术创新效率时空差异分析

(一)我国区域技术创新效率动态演变

从表1可知，2000-2013年我国技术创新效率(TF)增长幅度甚小，年均增长率仅为0.1%。在这14年间我国技术创新效率增长缓慢的主要原因在于技术进步对其的束缚作用，技术进步(TE)对技术创新效率增长的年均贡献率为-2.6%。而技术效率(EF)对我国技术创新效率起推动作用，年均贡献率为3.9%，这主要归功于规模效率(SE)的提升，14年间规模效率对技术创新效率增长的年均贡献率达到4.7%，表明我国科技资源投入规模日趋合理。资源配置效率(PE)(年均贡献率为-0.8%)却是阻碍我国技术创新效率进一步提升的另一原因。由此可知，我国科技资源配置结构的合理性还有待进一步增强。

分阶段来看，我国技术创新效率变动幅度由“十五”的年均增长-8.2%，到“十一五”的年均增长5.5%，再到“十二五”(本文中，“十二五”的统计结果均是由2010-2013年的数据测算所得)的年均增长6.1%，呈不断上升态势。其具体表现为：“十五”期间我国技术创新效率呈下降态势。在这一阶段内我国科技资源依然延续1996年科技体制改革后投入规模不断增加的趋势，但我国长期具有的科技创新基础差、底子薄等特点却未能从根本上得到改善，短期内技术创新能力低下的局面没有得到改变，依然停留在“重量不重质”的阶段。在这一阶段内虽然规模效率的年均贡献率高达13.8%，但资源配置结构不合理(资源配置效率年均贡献率-1.8%)和技术创新水平低(技术进步年均贡献率-17.8%)均极大束缚了技术创新效率的提升。“十一五”期间我国技术创新效率年均增长5.5%，主要缘于技术进步的大幅度拉动，年均贡献率为7.0%，同时也表明这一阶段内我国技术创新水平得到了大幅度地提升，根本原因是此阶段内我国高度重视自主创新，大力支持自主研发。自2005年我国发布了《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020)》，确立了“自主创新、重点跨越、支撑发展、引领未来”的指导方针，标志着我国进入了全面推进国家科技创新体系建设的新时期。值得注意的是，虽然在“十一五”期间我国技术创新水平得到明显提升，但依然存在投入规模与技术创新水平不协调(规模效率年均贡献率-0.7%)、资源配置结构不合理(资源配置效率年均贡献率-0.7%)等问题。到了“十二五”时期，我国技术创新效率进入一个高速发展的阶段，年均增长高达6.1%，能够取得这样的成绩主要是技术进步(年均贡献率5.6%)的拉动，同时也离不开技术效率(年均贡献率0.5%)的提升，其中资源配置结构的日趋合理(年均贡献率0.9%)是其技术效率提升的主要原因。

表1　2000-2013年全国科技资源

注：“十二五”均值为2010-2013年的数据测算所得。

(二)我国技术创新效率区域差异分析

为了更加深入了解我国技术创新效率的现状及其增长的源泉，本文就不同区域的技术创新效率进行横向比较(表2)。2000-2013年我国技术创新效率具有以下特点： (1)我国大部分区域的技术创新效率呈下降态势，这也充分表明当前我国技术创新能力依然相对低下。七大经济区域中仅华东地区和西南地区分别以年均增长4%和0.9%呈上升态势，主要在于华东地区是我国经济最为发达区域，科技创新基础相对较好，科技投入无论是从规模还是从结构上看相较于其他区域优势明显。而西南地区技术创新效率能够略微增长主要受益西部开发大战略，许多原地处东部沿海的制造业，尤其是轻工制造业转移至该区域内重庆、四川两省，在某种程度上提升了这一区域的技术创新效率。(2)我国七大经济区科技资源的规模效率均呈现上升趋势，是推动我国技术创新效率提升的主要动力，这是近14年间我国不断加大科技资源投入的成效。然而除西南地区和西北地区外，其余区域的资源配置效率变动幅度均为负值，表明如何合理调整资源配置结构是提升我国技术创新效率的重中之重。(3)技术进步是阻碍我国区域技术创新效率提升的主要原因。七大经济区的科技资源的技术进步变动指数均低于1，表明技术创新水平低下在我国各大经济区是一种普遍现象。由此可知，如何增强我国自主创新能力，进而提升技术创新水平，已成为我国国家科技创新体系建设的重要内容。

表22000-2013年我国七大经济区科技资源Malmquist生产率指数

Table 2The Malmquist productivity indexes of technical innovation efficiency of seven economic regions in China during between 2000 and 2013

区域EFTEPESETF华北地区1.0340.9640.9671.0680.997东北地区1.0200.9730.9691.0530.992华东地区1.0500.9900.9941.0561.040华中地区1.0400.9490.9611.0830.987华南地区0.9780.9720.9771.0010.951西南地区1.0590.9521.0021.0561.009西北地区1.0620.9351.0511.0110.992全国均值1.0390.9640.9921.0471.001

注：华北地区包括北京、天津、河北、山西、内蒙古；东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江；华东地区包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东；华中地区包括：河南、湖北、湖南；华南地区包括广东、广西、海南；西南地区包括重庆、四川、贵州、云南；西北地区包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。

四、我国区域技术创新效率收敛性分析

为了深入、全面了解我国各地区技术创新效率的动态演进轨迹及趋势特征，本文应用σ收敛指数法和β收敛法来分析各地区技术创新效率的差异情况及判断区域间是否存在“追赶效应”现象。

(一)我国区域技术创新效率存在绝对σ收敛

本文主要参考Friedman的方法来检验我国技术创新效率的绝对σ收敛情况[8]，具体公式如下：

表3　2001-2013年我国技术创新效率的σ收敛指数

注：2000年是基期年份，全国技术创新效率均为0。

当σt=σt+T时，表示在T时间内存在绝对σ收敛，反之则发散。

(二)我国技术创新效率存在绝对β收敛

目前学术界常用的β收敛分析法主要是由Barro和Sala于1991年提出经济变迁模型所演变而来的，具体公式如下[9-10]：

1/(T-t)·ln(yiT/yit)=α-(1-e-β(T-t))/(T-t)·ln(yit)+εit

其中，t、T分别表示期初时间和期末时间，yit、yiT分别表示期初时期和期末时期的科技资源产出效率，α表示常数，β表示收敛速度(β>0表示收敛，β<0表示发散)，εit是误差项。

表4　2001-2013年我国技术创新效率的β收敛估计结果

注：**表示在95%的置信区间内显著，***表示在99%的置信区间内显著。

由表4可知，从全国上看各省份技术创新效率呈现绝对β收敛趋势，表明全国整体的技术创新效率正趋向一个共同的水平，但值得注意的是这一稳态发展其实是对我国大部分区域技术创新效率低效运行的真实反映；分区域上看，东北地区、华东地区、华南地区、西南地区和西北地区等区域内部的技术创新效率的差距在不断缩小，但华东地区、西南地区和西北地区等区域存在收敛特征，即存在“俱乐部收敛”，主要原因在于华东地区各省份均地处东部沿海经济发达区域，经济结构和经济发达程度相近所致，是我国科技资源的密集区，技术创新效率已处在相对较高水平，各省份的技术创新效率均呈现增速放缓态势。西南地区和西北地区则地理位置临近，区域内资源禀赋、经济结构、科技发展水平也极为相似，近年来国家实行“西部大开发”战略，不断加大对该区域的资源投入，许多高新技术产业都转移至该区域，致使技术创新效率呈现同步高速增长态势。东北地区和华南地区的内部收敛特征没有通过统计显著性检验，收敛特征不明显，这主要是因为东北地区的辽宁和华南地区的广东的科技发展态势明显好于区域内的其他省份所致。华北地区和华中地区内部技术创新效率的差距则呈现扩大趋势，但发散特征不明显，根本原因是这两大区域内部分省份的科技发展水平远远滞后于其他省份：环渤海经济区内的北京、天津和河北的科技发展态势强劲，山西和内蒙古与其有明显差距；华中地区中的湖北和湖南与河南的差距也相应在不断扩大。

五、主要结论

通过对2000-2013年我国各省份技术创新效率进行测算，并对其收敛性进行分析，本文得到如下结论。

(1)2000-2013年我国技术创新效率增长甚微，主要缘于国家近年对科技的大量投入，但资源配置结构不合理和技术创新水平不高依然是制约我国技术创新效率进一步提升的主要因素。但可喜的是，经过“十一五”和“十二五”的发展，尤其是我国确立国家科技创新体系建设目标之后，我国区域技术创新水平和资源配置效率均有了长足的进步，也极大推动了我国技术创新效率高速发展。由此，我国应继续坚持深化科技体制改革，坚持走“自主创新”道路，加大自主研发的支持力度，力求早日实现国家科技创新体系建设目标。

(2)我国技术创新效率“东高西低”的格局依然没有得到根本性的改变，尤其华东地区的技术创新水平依然远远高于其他地区，虽然近年来西南地区的技术创新水平有了一定的发展，但增长幅度不大。尤其是大部分中西部地区的技术创新效率长期处于低效运行的状况，这就要求在推进国家科技创新体系建设的过程中，要做好区域协调发展的顶层设计。

(3)通过收敛性分析发现，我国各省份技术创新效率处于低效运行状态，且存在分区域收敛特征。华东地区、西南地区和西北地区的技术创新效率存在“俱乐部收敛”，东北地区和华南地区则呈现不显著的收敛特征，而华北地区和华中地区的技术创新效率的差距有所扩大。

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(责任编辑： 林小芳)