科技创新、资源配置与技术效率——以浙江省高技术产业为例

科技创新、资源配置与技术效率
——以浙江省高技术产业为例

□马述忠柴宇曦

摘要：高技术产业作为国民经济战略性先导产业，评价其资源配置与要素投入的有效性极具理论意义与现实意义。在投入-产出指标体系下选用截面DEA分析与Malmquist指数法对浙江省高技术产业各行业资源利用效率进行的测度指出，其全要素生产率近年来发生了轻微衰退，其原因应主要聚焦在技术前沿面上，即该省高新技术产业处于国际产业链低端和价值链低位的现状。医疗设备及仪器仪表制造业的资源利用效率严重不足，表明该产业按目前产业结构发展无法达到预期效率水平，且已成为该省高技术产业资源配置效率降低的主因。据此提出促进产学研一体化、践行集群化、改革科研人员编制管理体系的政策建议。

关键词：高技术产业；投入冗余；全要素生产率；DEA-Malmquist指数

一、问题的提出

高技术产业作为创新驱动发展的主要战场，如今已成为中国经济最引人瞩目的增长点之一。浙江省在2012年实现高技术产业总产值4164.9亿元。产值规模与专利授权量等指标长期位居全国前列，其中专利授权量、医药制造业产值、医疗设备及仪器仪表制造业产值均居全国第三位。加快高技术产业的发展，对浙江省实施“创新强省、创业富民”总战略、推进产业结构调整、加快经济发展方式转变具有重大的战略意义。

然而，浙江省内的科技财力资源、科技人力资源、科技物力资源、科技信息资源在地域分布和行业分布上存在着双重不平衡，具体的问题可以归结为：(1)科技创新资源利用效率不高；(2)地区分布不均和空间配置相对不合理；(3)科技创新的配套基础设施相对落后。具体到高技术产业的发展情况，应该看到浙江省高技术产业增加值占全省地区生产总值的比重偏低，高技术产业基地对区域经济的支撑性作用仍然不足，尚未形成整体共赢的产业循环链，对产业转型升级的推动力仍然较弱，全省研发经费占GDP的比重与综合经济实力也并不相称。此外，创新投资较少、创新知识产权保护力度不够也成为浙江省高技术产业发展现状中存在的难题。

分析研判科技产业在浙江省经济发展进程中扮演了什么样的角色，目前的发展模式是否科学高效，在创新驱动发展战略下应当如何进行转型与突破已经成为极具现实意义的研究命题，而探究与评价目前该省各行业的资源配置与要素投入是否有效，则是完成上述工作的必由之路。

二、研究现状

长期以来，技术进步在经济增长过程中扮演的角色一直是经济学家关注和研究的热点之一。索洛(1957)提出具有规模报酬不变特性的总量生产函数和增长方程后，全要素生产率(Total Factor Productivity，TFP)逐渐成为探寻要素投入、技术进步、规模效应与生产效率之间内在关系的重要研究手段。对于TFP的实证测度与讨论方法主要分为参数估计与非参数估计两大类。前者中具有成熟经济学理论基础的代表性方法是随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)，即从生产函数的某种具体形式出发，使用传统的参数方法估计出全要素生产率。非参数方法则不需要对生产函数的具体形式与误差分布作特定要求，例如目前广泛使用的数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)方法就把观测值到前沿面的偏差视作无效率的结果。这一方法在要素投入-产出体系下确立生产前沿面，计算各决策单元与前沿面间的距离以判别其相对有效性，最终通过线性规划获得既定条件下的最佳投入量或产出量。

曼奎斯特(1953)在分析不同时期的消费变化时提出Malmquist生产率指数，费尔(1994)将这一分析方法与DEA理论相结合，此后DEA-Malmquist方法得到了广泛的重视和应用。与传统DEA的静态分析视角不同，基于DEA的Malmquist指数弥补了纯DEA模型不能分析时间序列数据的弱点，对生产效率、技术进步和规模效应间的动态关系进行了客观、合理的描述。目前科技资源配置效率的测度与讨论大多是在要素投入-产出体系下使用非参数方法实现，本文选用截面DEA分析与Malmquist方法进行浙江省高技术产业各行业的资源利用效率的实证研究。

国内学界使用Solow余值或非参数方法探究区域科技资源利用效率现状的研究中，下述成果比较具有代表性：对1979-2004年经济运行数据的Malmquist分解表明技术前沿发展水平的进步是改革开放以来推动我国经济发展的主因，技术效率扮演次要角色，且新世纪后东、中、西部地区的技术效率均出现了不同程度的衰退。*于洁、刘润生、曹燕：《基于DEA-Malmquist方法的我国科技进步贡献率研究：1979-2004》，《软科学》，2009年第2期。基于2000-2008年数据的实证强调了西部地区技术效率的较快增速，这一时期的科技成果产业化程度在全国范围内均偏低。*曹志鹏：《创新驱动发展模式下我国科技资源配置效率》，《企业经济》，2013年第8期。对于2005年科技创新资源领域的截面DEA分析指出北京、天津、上海、广东等省市的资源利用有效，浙江、山西等省份存在严重的科技人员投入冗余，同时浙江省还存在3265.6亿元的高技术产业规上企业产值不足，这一数额在全国居首。*王雪原、王宏起：《我国科技创新资源配置效率的DEA分析》，《统计与决策》，2008年第8期。城市层面的截面DEA分析表明选取的15个副省级城市中，包含杭州和宁波在内的8个城市的科技资源配置在2007年是DEA有效的。*赵玉林、贺丹：《智力密集型城市科技创新资源利用效率实证分析》，《中国软科学》，2009年第10期。在县域和城市区域层面上的研究更侧重于对要素投入冗余和产出不足作相对精确的计量。*王姿燕、苏时鹏、郑逸芳：《福建县域科技资源配置效率测算与比较分析》，《亚热带资源与环境学报》，2013年第2期。*姚芬、张华：《工业企业科技资源配置效率分析》，《合作经济与科技》，2013年第8期。

行业层面的研究中，2003-2008年我国制造业R&D动态效率的Malmquist分解与聚类指出这一时期我国高技术行业逐渐走出了研发效率低谷，各项效率指标持续增长，成为了带动经济高速发展的主要动力，但技术水平提高速度仍然弱于橡胶、塑料制造业及工艺品等传统行业。*夏维力、钟培：《基于DEA-Malmquist指数的我国制造业R&D动态效率研究》，《研究与发展管理》，2011年第2期。对于2002-2007年我国高技术产业行业数据的DEA-Malmquist分析表明，由于技术衰退，我国医药制造业、电子计算机及办公设备制造业的资源配置效率整体上有下降的趋势；航天航空器制造业、电子通讯设备制造业的资源配置效率则凭借技术效率的改善和技术水平的提高有所增长。*徐晔、张秋燕：《中国高技术产业各行业资源配置效率的实证研究——基于DEA-Malmquist指数方法》，《当代财经》，2009年第12期。

上述研究的主要不足之处在于，并没有考虑投入-产出体系下要素指标的时滞性，未结合区域或行业发展的特点对面板数据中的投入要素进行滞后阶处理。此外，对于行业层面的研究较少且集中在全国范围内，对某一省份乃至综合考虑省份与具体地级市实际情况的行业类资源配置效率研究尚处缺位。由此可见，选取浙江省高技术产业作为研究对象进行资源利用效率的DEA实证研究具有相当程度的理论与现实意义。

三、研究设计

(一) 基于规模报酬不变假设的DEA分析

数据包络分析方法是以相对效率为基础，使用数学规划模型测算同类型的一组决策单元在多个相同投入指标以及多个相同产出指标的情况下的配置效率，以评判决策单元(DMU)科技资源配置效率相对有效性的一种系统分析法。DEA方法中的C2R模型是其核心基础模型，该模型在规模报酬不变假设下综合考虑决策单元的技术有效性和规模有效性，其中综合技术效率变动effch可分解为纯技术效率变动pech和规模效率变动sech：

effch=pech×sech

(1)

DEA分析作为一种非参数统计方法，需要使用线性规划进行求解。设研究对象为n个DMU，每一决策单元具有p种投入指标和q种产出指标，投入指标和产出指标对应的度量(也称为“权系数”)向量分别为U和V，第i个DMU的实际投入量和产出量分别为X和Y，构造决策单元与前沿面间的距离，则第i个DMU的相对效率评价指数为：

(2)

适当选取权向量U和V使得λi∈[0，1]，模型可转化为如下含松弛变量的线性规划问题：

(3)

(4)

其中S+为剩余变量，S-为松弛变量。当且仅当综合效率θ=1，且任意Si+和Si-都等于0时，相应的决策单元为DEA有效；否则决策单元为弱DEA有效或DEA无效。Si+和Si-的数值直接反映出造成决策单元弱DEA有效或DEA无效的原因是投入冗余还是产出不足。

(二) 基于TFP动态视角的DEA-Malmquist分解

Malmquist指数的具体含义为从t期到t+1期的全要素生产率：

Mt+1(xt+1,yt+1,xt,yt)=effch×techch=pech×sech×techch

(5)

其中

(6)

(7)

pech描述了纯技术效率变动，pech>1表明纯技术效率获得提升或是在经营管理层面上取得的进步。sech表示规模效率变动，sech>1则规模效益明显。两者相结合得到的effch描述了技术效率层面的变动，effch>1则技术效率总体改善，体现了各DMU间横向的追赶效应。此外techch描述了技术生产前沿面的推进程度，techch>1表明技术进步，反之则为技术退步。最终作为乘积的Malmquist指数Mt+1(xt+1,yt+1,xt,yt)>1反映了全要素生产率的提升。

(三) 指标与数据

采用投入-产出指标体系评测产业资源配置效率时，应当在相关领域研究工作基础上综合考虑产业特点、区域实际情况以及数据的科学性与可获取性等因素，谨慎合理地构建资源配置效率指标体系。

如表1所示，本文选择的投入要素可分为财力和人力资源两类。财力资源可选的常用指标有R&D经费内部支出、新产品开发经费支出、政府科技经费支出等，考虑到高技术产业的R&D投入强度明显比传统产业强，创新投入扮演的角色也较为重要，因此选用R&D经费内部支出和新产品开发经费支出作为科技财力投入指标；人力资源投入方面R&D人员折合全时当量与科技从业人员数选用频率较高，其中前者指R&D全时人员工作量与非全时人员按照实际工作时间折算的工作量之和，是国际通用的比较科技人力投入的指标，因此选用前者。

产出指标的选择方面，资源配置的产出主要包括科技效益、经济效益和社会效益三种，其中社会效益主要表现为研究成果的应用推动了全社会物质及精神生活水平的提高，较难设定指标衡量；从科技效益和经济效益角度出发，可选的常用指标有有效发明专利数、技术市场成交合同金额、主要检索工具收录科技论文数、新产品销售收入、出口交货值、高技术产业产值或增加值等。本文选择有效发明专利项数作为科技效益(科技直接产出)指标，用以反映某行业自主创新能力；由于浙江省高技术产业立足自身优势长期使用外向型发展战略，因此选取出口交货值和高技术产业产值作为经济效益(科技间接产出)指标，用以反映产品的市场竞争力并凸显对于科技含量高的产品国际竞争力的关注。

表1　高技术产业资源配置效率评价指标体系

注：2002年7月中国国家统计局印发的《高技术产业统计分类目录的通知》将我国高技术产业划分为以下5大行业：(1)医药制造业；(2)航天航空器制造业；(3)电子通讯设备制造业；(4)电子计算机及办公设备制造业；(5)医疗设备及仪器仪表制造业。本文遵循此种分类方式进行数据收集整理并展开研究和论述，主要数据来源为《浙江科技统计年鉴2008-2013》。

四、实证结果

(一) 浙江省高技术产业各行业资源配置效率的DEA截面分析

本文使用基于TFP静态效率的产出型模型，在现有高技术产业要素投入水平下调整松弛变量得到期望的产出水平。考虑到投入产出类面板数据的时滞性，选取2011年高技术产业各行业的投入要素指标水平和2012年各行业产出指标在MaxDEA V5.1环境下进行DEA截面分析，数据输出结果见表2。

表2　浙江省高技术产业各行业资源配置

可见，从浙江省的整体发展状况来看，近几年医药制造业、航天航空器制造业、电子通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业四行业的资源配置是有效率的，规模收益不变；但医疗设备及仪器仪表制造业欠缺效率，规模收益递减；因此高技术产业总体的资源配置效率也是相对不足的。

从要素投入冗余的角度看，医疗设备及仪器仪表制造业的R&D人员投入冗余是资源配置低效的主因之一，DEA截面分析表明应当裁员1916人(16.0%)。相应地，从要素产出不足的角度出发，该产业有效发明专利数、出口交货值和产业总产值仍有可能分别增加163项(16.3%)、53.3亿元(33.4%)、118.4亿元(16.3%)。

联系现状来看，可以推断出医疗设备及仪器仪表制造业在浙江省的发展已经进入了一个瓶颈期，即使缩减科研系统R&D人员规模仍能保持目前水平的科技创新产出(专利申请量、技术市场成交额、出口交货值、产业总产值等)，而按目前趋势增加人员投入无法达到预期的效率水平。惟有摈弃旧有的粗放发展观念，对全省高技术产业发展现状进行深入的调查、分析、研讨，大胆创新，谨慎求证，结合地域特色重新制定科学合理的资源配置模式和发展战略，才能解放高技术产业的生产力，实现资源配置效率最优化。

(二) 浙江省高技术产业各行业资源配置效率的Malmquist指数及其分解

本文使用基于TFP(即Malmquist指数)动态效率视角的DEA-Malmquist分解衡量科技资源利用效率的变动状况。考虑到投入产出类面板数据的时滞性，选取2008-2012年高技术产业各行业的产出指标以及相对应的一阶滞后(即2007-2011年)投入指标在DEAP V2.1环境下进行Malmquist分析，输出结果见表3。

表3　浙江省高技术产业各行业资源配置效率的Malmquist指数及其分解

从浙江省整体发展状况来看，除2010年外其余时期的行业总体TFP变动均小于1，表明该省高技术产业的全要素生产率近年来发生了轻微的衰退，表现在技术效率的降低(2009年)和生产效率前沿面的退步(2011年、2012年)。具体到技术效率层面上，纯技术效率基本不变而规模效率曾在2009年发生过衰退，纵向对比可以认为目前该省的高技术产业出现的轻微产能不足应主要聚焦在技术前沿面上，即该省高技术产业主要从事加工装配环节，处于国际高新技术产业链低端和价值链低位的现状。

其中，医药制造业资源配置效率逐年走高，全要素生产率2010年后持续进步，整体发展态势良好，由2009年时期的全面衰退(指标均小于1)过渡到2012年全面进步的发展状况，可见这一行业已经度过了科技创新模式的转型阵痛期，蜕变成为资源节约型产业。航天航空器制造业的情况也较为相似，尽管该产业在浙江省的发展规模相对较小(2012年该行业总产值仅占高技术产业的0.96%)，但在2010年的低谷期后迎来了一个相对繁荣的发展阶段，连续两年实现资源配置效率全面进步。

值得关注的是其余三个产业的发展现状。电子通讯设备制造业的发展规模在浙江省居首位(2012年该行业总产值占高技术产业的50.14%)，多年来一直受到较多的关注和政策扶持，但在数年的高效发展后遭遇到了2012年时期的衰退，凸显在生产效率前沿面的效率降低上。类似地，电子计算机及办公设备制造业已经连续两年出现层面上的衰退现象。

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医疗设备及仪器仪表制造业在全省范围内面临的问题更为严重，近两年的各项指标均小于1，资源利用效率严重不足，这与上文DEA截面分析的结论相吻合，表明该产业按目前趋势和产业结构继续加大要素投入无法达到预期的效率水平，且已成为全省高技术产业资源效率降低的主因之一。

(三) 宁波市高技术产业各行业资源配置效率的DEA分析

宁波市作为中国大陆综合竞争力15强城市、长三角五大区域中心、浙江省经济中心、现代化国际港口城市，其创新驱动的出口导向型发展模式是该省高新技术产业发展的典范和标杆。仅在2014年上半年，宁波市高新技术产业产值就达到了2396.99亿元，占规上工业总产值的37.86%。研究宁波市的高技术产业各行业资源配置效率更侧重于反映浙江省高技术产业在外向型经济体中的发展现状，具有很强的代表性和一定的借鉴意义。

与研究浙江省整体状况时采用的研究方法类似，分别使用产出型模型进行DEA分析以及使用基于TFP的Malmquist分解得到的数据输出结果如表4及表5所示。限于数据的可获得性，选取2010-2012年高技术产业各行业的产出指标以及相对应的一阶滞后(即2009-2011年)投入指标进行Malmquist分析。

表4　宁波市高技术产业各行业资源配置效率的DEA截面分析

从宁波市2012年的发展状况来看，医药制造业、电子通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业三行业的资源配置是有效率的，规模收益不变；但航天航空器制造业、医疗设备及仪器仪表制造业等两个行业欠缺效率，规模收益递减；因此高技术产业总体的资源配置效率相对不足。

就要素投入冗余而言，R&D人员投入冗余是该市上述两行业资源配置低效的主因之一，DEA截面分析表明航天航空器制造业、医疗设备及仪器仪表制造业分别应当裁员5人(27.0%)、529人(16.4%)。财力资源方面的投入冗余程度较为轻微，航天航空器制造业在R&D内部支出上的冗余为52.68万元(14.3%)，而医疗设备及仪器仪表制造业具有823.56万元(1.3%)的新产品开发经费冗余。相应地，该市上述两产业总产值仍有可能分别增加46.7%、87.1%。

表5　宁波市高技术产业各行业资源配置效率的Malmquist指数及其分解

从宁波市高技术产业的TFP变动率角度出发，产业总体以及医药制造业、航天航空器制造业、电子通讯设备制造业等三个行业的发展态势良好。产业总体和航天航空器制造业的规模效率在2012年迎来了轻微的衰退，但在前沿面以及纯技术效率维度上的技术进步弥补了这一缺憾。

值得重视的是其余两产业的发展现状。电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业在宁波的资源配置效率已经连续两年发生了衰退。前者的效率降低主要应归因于技术前沿发展水平的长期退步，而后者的衰退则是纯技术效率以及规模效率的逐渐走低所致。

五、研究结论与对策建议

使用DEA-Malmquist指数方法对浙江省及宁波市高技术产业资源配置效率的实证研究主要有下述结论：

第一， 2012年浙江省医疗设备及仪器仪表制造业欠缺效率，规模收益递减；其余产业发展态势良好。医疗设备及仪器仪表制造业的R&D人员投入冗余是资源配置低效的主因之一，DEA截面分析表明应当裁员1916人(16.0%)。联系现状来看，可以推断出该产业在浙江省的发展进入了瓶颈期，按目前趋势和产业结构继续加大要素投入无法达到预期的效率水平。

第二，浙江省高技术产业的全要素生产率近年来发生了轻微的衰退，其原因应主要聚焦在技术前沿面上，即该省高技术产业主要从事加工装配环节，处于国际高新技术产业链低端和价值链低位的现状。电子通讯设备制造业与电子计算机及办公设备制造业在技术前沿面上的衰退现象较为明显；医疗设备及仪器仪表制造业的资源利用效率严重不足，已成为全省高技术产业资源效率降低的主因之一。

第三，2012年宁波市航天航空器制造业、医疗设备及仪器仪表制造业等两行业欠缺效率，规模收益递减，因此高技术产业总体的资源配置效率相对不足；其余三产业发展态势良好。R&D人员投入冗余是该市上述两行业资源配置低效的主因之一，财力资源方面的投入冗余程度较为轻微。

第四，电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业在宁波的资源配置效率已经连续两年发生了衰退。前者的效率降低主要应归因于技术前沿发展水平的长期退步，而后者的衰退则是技术效率的逐渐走低所致。

(二) 对策建议

第一，提升高技术产业资源转化能力。与广东、江苏等省外资、国企为主导的高起点发展路径相比，浙江省在产业培育上的政府主导作用较弱。应当加强政府在推动高技术产业发展时的主导优势，完善高技术产业技术创新体系，挖掘产业现有的技术创新潜力，加强高技术企业、科研机构和高等院校合作，促进产学研一体化；提高科技成果转化率，转变粗放的发展模式，尽量避免科研院所与生产企业之间技术脱节的现象，全面提升技术前沿面上的资源配置效率。

第二，合理调整高技术产业各行业的资源结构，践行集群化发展理念。应当通过改善经营管理等方式提升企业的技术效率，贯彻出口导向型高技术企业良性市场战略，重视高技术产业基地对区域经济的支撑性作用，研讨医疗设备及仪器制造业的空间集聚化方案，推广宁波新材料科技城模式，打造一批集聚效应突出的高技术产业基地，提升产业的规模效率，逐步形成整体共赢的产业循环链，加快经济发展方式转变。

第三，探索并逐渐建立充分发挥人力资源优势的管理制度。政府部门应当为高技术产业的发展营造能让创新性人才脱颖而出的机制和氛围，深化科研人员编制管理体系改革，调动广大科技人员开展自主创新的积极性，支持有能力和愿望的人创业，鼓励和扶持高技术型小微企业，通过引导创投机构向高新企业倾斜缓解其融资困境，从而逐步解决科技从业人员投入的冗余问题；保证公平竞争的市场环境和兼收并蓄、鼓励个性发展的科技环境。□

(责任编辑：石洪斌)

中图分类号：F062.9

文献标志码：A

文章编号：1007-9092(2016)06-0060-007

基金项目：2014年度浙江省软科学研究计划重点项目“浙江省科技创新资源流动机制与空间布局优化研究”(编号：2014C25015)的阶段性成果。

作者简介：马述忠，浙江大学教授、博士生导师，浙江省区域经济开放与发展研究中心副主任，主要研究方向为区域经济开放与发展；柴宇曦，浙江大学博士生在读，主攻方向为区域经济开放与发展。

收稿日期：2015-08-20