■ 盧方元 教授 冀 晴（鄭州大學(xué)商學(xué)院 鄭州 450001）

引言

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的競爭歸根到底是科技創(chuàng)新效率的競爭，研發(fā)機(jī)構(gòu)作為創(chuàng)新體系的重要組成部分，近年來國家不斷加大了對其的投入力度。2012年，全國研發(fā)機(jī)構(gòu)R&D人員全時當(dāng)量總計71663人年，比2011年增加5.92%；全國研發(fā)機(jī)構(gòu)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出總額共計1557537萬元，比2011年增加19.69%。近五年，全國研發(fā)機(jī)構(gòu)R&D人員全時當(dāng)量的年平均增長率達(dá)6.92%，R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的年平均增長率達(dá)19.23%。就現(xiàn)階段而言，R&D人員和R&D 經(jīng)費(fèi)仍是稀缺資源，如何提高創(chuàng)新效率成為擺在政府和專家學(xué)者面前亟待解決的難題。因此，對我國研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新效率的研究有現(xiàn)實(shí)意義。

國外，HauserJ.和KatzMetrics（1998）建立研發(fā)機(jī)構(gòu)績效評價指標(biāo)體系。Abbott和Doucouliagos（2003）研究了澳大利亞高等院校的相對效率。Mario Coccia（2005）運(yùn)用分類方法對意大利國家研究院的公共研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行效率評價。國內(nèi)，王儉（2005）對研發(fā)機(jī)構(gòu)的專家評價進(jìn)行研究。翟立新、李強(qiáng)（2006）建立了基于知識生產(chǎn)函數(shù)的公共研發(fā)機(jī)構(gòu)績效評價測度體系。張偉倩等（2008）運(yùn)用組合評價模型對我國國立研發(fā)機(jī)構(gòu)進(jìn)行績效評價。關(guān)忠誠和趙二帥（2008）基于偏好DEA模型研究研發(fā)機(jī)構(gòu)的相對效率。李兆瓊等（2010）提出含有雙屬性變量的研發(fā)機(jī)構(gòu)的效率評價模型。

文獻(xiàn)分析表明：多數(shù)研究成果的研究對象為某一特定的研發(fā)機(jī)構(gòu)，對各省份整體研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新效率評價較少；比較的數(shù)據(jù)多是截面數(shù)據(jù)，分析結(jié)果具有一定的片面性；對DEA有效單元之間的差異未進(jìn)行細(xì)分。本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，根據(jù)我國內(nèi)地30個省市區(qū)（西藏除外）研發(fā)機(jī)構(gòu)2008-2012年間的有關(guān)面板數(shù)據(jù)，先采用DEA模型中的BC2模型（考慮規(guī)模收益）進(jìn)行創(chuàng)新效率研究，再進(jìn)行超效率DEA分析決策單元的差異性。

研發(fā)機(jī)構(gòu)的DEA效率分析

（一）評價指標(biāo)選取

研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新效率評價的內(nèi)容必然包括科研產(chǎn)出與科研投入，這是評價的關(guān)鍵。我國研發(fā)機(jī)構(gòu)對政府投入有很強(qiáng)的依賴性，“政府資金所占比重”代表創(chuàng)新活動中政府資金占R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出總額的比例，來衡量政府資金對研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新的支持。因此，本文主要選擇研發(fā)機(jī)構(gòu)R&D人員全時當(dāng)量（X1），R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（X2）及政府資金所占比重（X3）三個指標(biāo)作為投入指標(biāo)。

研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新成果主要以專利及論文的形式體現(xiàn)。專利指標(biāo)主要分為專利申請量和專利授予量，依據(jù)柳卸林（2002）的觀點(diǎn)，本文選取“發(fā)明專利申請量”（Y1）作為專利指標(biāo)。“R&D課題數(shù)”（Y2）、“發(fā)表科技論文數(shù)”（Y3）、“科技著作出版種數(shù)”（Y4）及“形成國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)”（Y5）作為另4個科研產(chǎn)出指標(biāo)?？紤]到國內(nèi)發(fā)表論文水平參差不齊，將“發(fā)表論文數(shù)”設(shè)定為：0.3*國內(nèi)發(fā)表論文數(shù)+0.7*國外發(fā)表科技論文數(shù)。

科技創(chuàng)新活動的產(chǎn)出相對于其投入往往存在一定時間的延遲。本文參考多數(shù)學(xué)者的觀點(diǎn)，將科技投入與產(chǎn)出的滯后期選為一年。目前研發(fā)機(jī)構(gòu)科技創(chuàng)新活動有據(jù)可查的數(shù)據(jù)統(tǒng)計到2012年，因此根據(jù)科技創(chuàng)新活動的時延性，科技創(chuàng)新的投入指標(biāo)采用2008-2011年的數(shù)據(jù)（2008年前后數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑不一致，不便比較），產(chǎn)出指標(biāo)采用2009-2012年的數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)均來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒2009-2013》）。本文選取全國內(nèi)地30個省份作為決策單元（西藏的數(shù)據(jù)不足，不予考慮），評價其研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新效率。

（二）DEA有效性分析

運(yùn)用DEAP2.1軟件，采用BC2模型對輸入輸出指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，求出各省份四年來研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新效率的綜合效率、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率及規(guī)模收益情況（見表1）。

表1可以看出，2008-2011年，研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新活動總體DEA有效的省份共17個，其中北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南共9個屬于東部地區(qū)。DEA有效，各地區(qū)創(chuàng)新投入的綜合效率為1，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1，達(dá)到了技術(shù)有效和規(guī)模有效，表明四年來這些地區(qū)投入規(guī)模適當(dāng)，投入資源得到了最優(yōu)配置，并實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)的產(chǎn)出。

研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新活動弱DEA有效的區(qū)域是青海。該地區(qū)創(chuàng)新活動的純技術(shù)效率為1，即資源投入結(jié)構(gòu)合理，而規(guī)模效率小于1，表明該地區(qū)本身的技術(shù)效率而言沒有投入需要減少、沒有產(chǎn)出需要增加；綜合效率沒有達(dá)到有效是因為其規(guī)模和投入、產(chǎn)出不相匹配，創(chuàng)新活動規(guī)模無效導(dǎo)致綜合效率無效是弱DEA有效的原因。該地區(qū)研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新活動處于規(guī)模收益遞增中，可以加大對研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新投入以提高規(guī)模效率。

表1 2008-2011年我國各省市研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新效率評價結(jié)果

表2 超效率DEA對決策單元的排序

有12個地區(qū)研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新活動是DEA無效的，創(chuàng)新投入的資源配置效率和規(guī)模效率均未達(dá)到最優(yōu)。內(nèi)蒙古研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新綜合效率最低為0.326，純技術(shù)效率為0.755，規(guī)模效率為0.432，處于規(guī)模收益遞增階段；規(guī)模無效率是內(nèi)蒙古綜合效率低的原因，可通過加大研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新投入，提高規(guī)模效率，提高創(chuàng)新產(chǎn)出。大多數(shù)非DEA有效地區(qū)的純技術(shù)效率均高于規(guī)模效率，規(guī)模無效率成為綜合效率低的主要原因；而遼寧、吉林、黑龍江、江西及四川地區(qū)的純技術(shù)效率值小于規(guī)模效率值，純技術(shù)效率主要反映創(chuàng)新要素投入和使用的效率及日常創(chuàng)新管理的政策與水平，說明這些地區(qū)在加大創(chuàng)新投入提高規(guī)模效率的同時，還應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新投入使用過程中的效率及管理水平以提高產(chǎn)出能力。創(chuàng)新效率的評價結(jié)果與原始數(shù)據(jù)相比較可以看出，創(chuàng)新效率高低與投入的絕對量的多少無必然的因果聯(lián)系，一些西部地區(qū)投入總量不多卻達(dá)到了DEA有效。

對于四年來非DEA有效地區(qū)存在的問題，可根據(jù)松弛變量的數(shù)值加以改進(jìn)。當(dāng)投入指標(biāo)的松弛變量不為零時，說明其相對應(yīng)的投入要素對科技創(chuàng)新的作用未能充分發(fā)揮；當(dāng)產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量不為零時，說明其相對應(yīng)的產(chǎn)出要素的總量偏低；當(dāng)投入產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量均為0時，說明其投入產(chǎn)出要素均得到了有效利用。因此，可以通過調(diào)整松弛變量來改善無效率單元的技術(shù)效率。以內(nèi)蒙古為例，第一個投入要素有投入冗余519.494；第二個投入要素有投入冗余5498.769；第三個投入要素有投入冗余0.227；這說明在產(chǎn)出不變的條件下，R&D人員數(shù)可以減少519.494，R&D經(jīng)費(fèi)可以減少5498.769，政府資金所占比重可以減少0.227。內(nèi)蒙古的五項產(chǎn)出均出現(xiàn)不足，在投入不變的條件下，要使投入產(chǎn)出DEA有效，發(fā)明專利申請量應(yīng)比現(xiàn)在增加50.93；R&D課題數(shù)應(yīng)增加157.09；科技論文數(shù)應(yīng)增加304.847；科技著作數(shù)應(yīng)增加52.512；形成國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)應(yīng)增加26.345。

（三）超效率DEA分析

使用BC2模型可將我國研發(fā)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新分為DEA有效與DEA無效，但未對DEA有效單元的差異進(jìn)行區(qū)分。使用EMS軟件，運(yùn)用超效率DEA對各決策單元各年的創(chuàng)新效率進(jìn)行評價排序，結(jié)果如表2所示。

由表2知，北京四年來創(chuàng)新效率值均位居首位。北京作為我國的經(jīng)濟(jì)政治中心，其研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新效率始終處于較高水平。山東、海南及福建的排序緊跟北京之后，始終處于前列，這些地區(qū)是東部沿海城市，科技資源利用率較高，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)與科技創(chuàng)新的良好互動。而內(nèi)蒙古及遼寧四年來始終DEA無效，排名一直處于末位，存在著嚴(yán)重的規(guī)模無效及純技術(shù)效率無效。

四年中，排序上升幅度較大的地區(qū)為吉林、廣東、貴州、新疆、寧夏、青海。吉林省近年來加大了經(jīng)費(fèi)的投入；高?？蒲性核至ⅲ峁┝肆己玫娜肆Y源和環(huán)境；各項產(chǎn)出有了大幅的提升，促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，拉動了研發(fā)機(jī)構(gòu)的技術(shù)創(chuàng)新。貴州省提出建立“人才特區(qū)”以來，非常重視人才培養(yǎng)引進(jìn)，R&D人員投入大幅提升，創(chuàng)新能力顯著提升。新疆、寧夏及青海處于西部邊疆，但近幾年研發(fā)機(jī)構(gòu)研發(fā)人員和經(jīng)費(fèi)投入的增加，有力的提升了創(chuàng)新能力。

四年來，排序大幅度下降的地區(qū)有天津、山西、浙江、黑龍江、河南、湖北、重慶、陜西。部分地區(qū)科技人員的流失、科研經(jīng)費(fèi)的下降及其他指標(biāo)出現(xiàn)下滑，這些都可能成為這些地區(qū)研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新能力下降的原因；創(chuàng)新人員和經(jīng)費(fèi)投入雖有所增加，但研發(fā)機(jī)構(gòu)的產(chǎn)出不足，也可能導(dǎo)致創(chuàng)新能力下降。

其余地區(qū)的排序變化幅度較小，可能是由于創(chuàng)新人員和經(jīng)費(fèi)投入的波動變化，影響了整體的創(chuàng)新能力；也可能是由于研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)量較少，科研活動規(guī)模較小，科技創(chuàng)新能力不穩(wěn)定。

綜上，本文選取具有代表性的三個創(chuàng)新投入指標(biāo)及五個創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)，利用2008-2011年的投入數(shù)據(jù)及2009-2012年的產(chǎn)出數(shù)據(jù)，對我國內(nèi)地30個省市區(qū)的研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新效率進(jìn)行分析，得出結(jié)論：

第一，四年來，研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新活動DEA有效的省市區(qū)為北京、天津、山西、上海、江蘇、浙江、福建、山東、河南、湖北、廣東、廣西、海南、重慶、陜西、貴州和寧夏。DEA無效的省市區(qū)為內(nèi)蒙古、河北、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、江西、湖南、四川、云南、甘肅和新疆。非DEA有效的省份既存在人力財力的浪費(fèi)，也存在產(chǎn)出與成果轉(zhuǎn)化的不足。

第二，四年來，北京創(chuàng)新效率值一直位于首位，山東、海南及福建始終處于前列，內(nèi)蒙古及遼寧一直處于末位。吉林、廣東、貴州、新疆、寧夏和青海呈大幅增長趨勢，天津、黑龍江、河南、湖北、重慶、陜西、山西和浙江呈大幅下降趨勢。

1.Hauser，J.，KatzMetrics.You are what you measure[J].Eu-ropean Management Journal，1998，16（5）

2.Abbott M，Doucouliagos C.The efficiency of Australian universities：A data envelopment analysis[J].Economics of Education Review，2003（22）

3.Mario，Coccia.A scientometric model for the assessment ofscientific research performance within public institutes[J].Scientometrics，2005，65（3）

4.王儉.科研機(jī)構(gòu)和評價方法研究[J].科研管理，2005（7）

5.趙紅專，翟立新，李強(qiáng).公共科研機(jī)構(gòu)績效評價的指標(biāo)與方法[J].科學(xué)學(xué)研究，2006（2）

6.張偉倩，繆園.組合評價模型在我國國立科研機(jī)構(gòu)績效評價中的應(yīng)用[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2008（4）

7.關(guān)忠誠，趙二帥.偏好DEA在科研機(jī)構(gòu)相對效率評價中的應(yīng)用[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2008（8）

8.李兆瓊，楊鋒，李勇軍.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的科研機(jī)構(gòu)效率評價[J].系統(tǒng)工程，2010（6）

9.柳卸林，胡志堅.中國區(qū)域創(chuàng)新能力的分布與成因[J].科學(xué)學(xué)研究，2002（5）