中国区域研发效率的收敛性研究

关丽萍

(新疆大学，新疆 乌鲁木齐 830000)

1 引言

创新是一个国家保持持续经济增长的动力和源泉。实施创新驱动发展战略，实现经济发展转型，缓解现实中我国区域经济发展不平衡的局面是目前中国关注的问题。我国东西部经济发展一直存在着区域性差异，且差距呈现出不断扩大的趋势，究其背后的原因主要在于区域创新能力存在差异，特别是区域研发效率存在差距。2016年，中国创新调查也显示，中国与美国、日本等国在研发创新方面的差距主要不在研发资源投入的不足，而在于研发效率的欠缺。低效率所带来的人力资本配置扭曲和资金成本浪费，所以对于我国研发效率进行一个科学合理的评价同时结合各区域的禀赋异性提出建设性的意见是目前阶段亟待关注的问题。

2 文献综述

国外学者20世纪60年代便开始对研发和创新效率进行相关研究。Horowitz(1962)、Scherer(1965)、Mansfield(1964)等学者以研发经费内部支出与研发人员数等作为指标从微观角度研究企业创新效率与公司规模的关系等问题。

现有在实证分析中测算效率的研究方法主要有两种，一种是以DEA为代表的非参数法，Farrell(1957)提出数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)，后经Chames等(1978)和Banker等(1984)完善后，在学术界得到广泛的应用，测算方法较为简单。

收敛性问题是经济学的一个重要话题，也是研究经济规律的一个重要方向。现阶段关于区域创新的收敛性研究成果较少，主要集中于以专利产出为代表的创新知识产出成果的研究上。本文在测算各地区研发效率的基础上，分析研发效率的收敛性，可以为合理配置研发资源缩小各地区的经济发展差距提供参考。

3 研究方法

随机前沿生产函数模型

鉴于以上分析，本文将采用随机前沿模型来估计测度中国区域研发效率。基于Battese&Coelli模型的基本形式，和Kumbhakar[11]的研究分析，随机前沿生产函数形式可以表述为：

lnyit=lnf(xit,t)+vit-uit

Uit=0时TEit=1表示技术是有效率的，该决策单元处于前沿之上；当uit>0时，TEit<1则代表技术无效率。

4 变量与数据

根据统计口径的一致性和数据的可获得性和可取性，本文选取2004-2015年度中国30个省市自治区相关研究变量的面板数据进行研究(西藏除外)。数据来自2005—2016年《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。

5 实证分析结果

从单位根检验的结果可以看出，五种方法得到的P值均小于0.01，所以拒绝面板单位根的原假设，即2005-2015年我国各地区研发效率存在收敛现象。

考虑到我国经济发展的不平衡性，根据以往研究中的地狱换分，将我国换分为东部(包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省市)、中部(包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8个省)和西部(包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆11个省)三大地区进行分析和检验。

模型及检验东部地区统计量P值中部地区统计量P值西部地区统计量P值LLC检验-6.100.000-6.100.000-6.100.000IPS检验5.170.0005.170.0005.170.000B t-stat32.1870.00332.1870.00332.1870.003IPS7.910.00297.910.00297.910.0029PP-Fisher60.5120.001460.5120.001460.5120.0014

从以上检验结果可以看出，东部地区的研发效率出现了明显的收敛性，但是中部和西部地区却未表现出明显的收敛趋势。

6 结论

(1)本文基于SFA效率测算方法，从产出角度对我国2005-2015年期间的区域研发效率进行测度。在此技术上运用面板单位根检验对我国整体和三大区域的研发效率进行分析。

(2)面板单位根检验的结果显示，中国的研发效率2005-2015年整体上呈现出收敛性，针对我国区域创新效率出现的收敛态势，通过科学合理的配置各地区的创新资源，进一步加强政府对于创新的进一步加大区域创新要素内涵式投入，重视发挥资本和人力积累的力量，增强区域优势发挥，实现创新要素在本地区得以有效利用和转化，创新成果和经济结构相匹配。