長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率分析

史安娜1，2，胡方卉1

(1. 河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京210098;2. 沿海開(kāi)發(fā)與保護(hù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇南京210098)

摘要：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)的發(fā)展，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)，科技資源是否得到合理配置至關(guān)重要。運(yùn)用DEA超效率CCR模型與Malmquist指數(shù)方法，建立科技投入—產(chǎn)出指標(biāo)體系，分析比較2001—2014年我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上的11個(gè)省域科技資源配置效率。研究表明：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，不同省域科技資源配置效率存在差異，有些省域科技資源配置處于無(wú)效狀態(tài)。

關(guān)鍵詞：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶；科技資源配置效率；DEA超效率CCR模型；Malmquist指數(shù)模型

DOI：10.3876/j.issn.1671-4970.2015.05.010

收稿日期：2015-10-08

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(15AGL011)

作者簡(jiǎn)介：史安娜(1962—)，女，江蘇丹陽(yáng)人，教授，博士，從事技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究。

中圖分類號(hào)：G322

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1671-4970(2015)05-0051-04

一、引言

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是我國(guó)的重要經(jīng)濟(jì)走廊，涉及江、浙、滬、皖、渝等11個(gè)省市，輻射面積約205萬(wàn)km2，占全國(guó)總?cè)丝诤蜕a(chǎn)總值均的40%以上，是我國(guó)科、教、農(nóng)、商綜合發(fā)展最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一[1]。當(dāng)前，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨資源、環(huán)境雙重壓力與約束下，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶依靠傳統(tǒng)低要素成本驅(qū)動(dòng)的發(fā)展已難以為繼，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)替代傳統(tǒng)要素驅(qū)動(dòng)，走可持續(xù)發(fā)展之路，走綠色發(fā)展之路是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的必然選擇。2014年國(guó)家提出了要依托黃金水道，建設(shè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展與“一帶一路”、京津冀協(xié)同發(fā)展并列為國(guó)家要重點(diǎn)實(shí)施的三大戰(zhàn)略。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略明確將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶定位為具有全球影響力的內(nèi)河經(jīng)濟(jì)帶、東中西互動(dòng)合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶、沿海沿江沿邊全面推進(jìn)的對(duì)內(nèi)對(duì)外開(kāi)放帶和生態(tài)文明建設(shè)的先行示范帶。因此，改變長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，探求創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的新模式，是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶可持續(xù)發(fā)展所需解決的重要問(wèn)題。

學(xué)界對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的研究可以追溯到20世紀(jì)80年代。而關(guān)于區(qū)域科技資源配置相關(guān)研究，主要集中在以下幾個(gè)方面：一是分析影響科技資源配置的因素，如：孟衛(wèi)東綜合分析了影響區(qū)域創(chuàng)新體系科技資源配置效率的因素[2]；靖學(xué)青從科技資源投入角度進(jìn)行了研究[3]。二是通過(guò)測(cè)算科技資源配置效率分析其空間布局，如：金懷玉運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)各地區(qū)科技資源配置效率進(jìn)行了實(shí)證分析[4]；陳國(guó)生采用Bootstrap-DEA方法研究了中國(guó)科技資源配置效率的空間差異[5]；徐曉陽(yáng)等運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析分別測(cè)算了制造業(yè)、交通業(yè)的科技資源配置效率[6-7]。從已有的研究來(lái)看，針對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率的研究還較為少見(jiàn)。本文著重研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的科技資源配置狀況，為進(jìn)一步尋求創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的模式提供依據(jù)。

二、模型構(gòu)建

1. DEA超效率CCR模型

1978年Charnes和Cooper等提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法，由于DEA方法無(wú)須估計(jì)投入與產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)，且在處理多輸入與多輸出的效率評(píng)價(jià)時(shí)具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，故多數(shù)學(xué)者直接利用DEA來(lái)判斷決策單元之間的相對(duì)有效性。CCR模型是DEA方法中的基礎(chǔ)常用模型之一，其基本假設(shè)是規(guī)模報(bào)酬不變。但是在基本的CCR模型計(jì)算結(jié)果中，可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)有效決策單元，無(wú)法對(duì)有效決策單元進(jìn)行比較。Per Andersen提出的超效率CCR模型可以解決這一問(wèn)題，其具體形式如下：假設(shè)系統(tǒng)有n個(gè)決策單元(DMU)，有m個(gè)輸入變量，s個(gè)輸出變量，則第j個(gè)DMU的輸入、輸出向量可以表示為：

xj=(x1j,x2j,…,xmj)T>0

yj=(y1j,y2j,…,ymj)T>0，(j=1,2,…,n)

對(duì)于每個(gè)DUM的效率值可以通過(guò)如下線性規(guī)劃求得：

minλ,θθ

(i=1,2,…j-1,j+1,…,n)

(1)

其中，θ表示效率；則1-θ值表示減少的最大投入比例，即多投入的比例；xi,yi表示決策單元i的投入和產(chǎn)出；λi表示新建一個(gè)有效的決策單元組合時(shí)第i個(gè)DUM的組合權(quán)重。

2. Malmquist指數(shù)模型

1953年瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了Malmquist指數(shù)，該方法可將全要素生產(chǎn)率(TFPch)分解成技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)(TPch)、純技術(shù)效率變化(PEch)、規(guī)模效率變化(SEch)。當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不發(fā)生變化時(shí)，Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)(TEch)乘以技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù)(TPch)，即：

TFPch =M(xt+1,yt+1,xt,yt)=

(2)

當(dāng)規(guī)模報(bào)酬產(chǎn)生變化時(shí)，可進(jìn)一步將技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)(TEch)分解為純技術(shù)效率指數(shù)(PEch)與規(guī)模效率指數(shù)(SEch)。其中，規(guī)模效率指數(shù)(SEch)可以用來(lái)判斷單位的生產(chǎn)有沒(méi)有達(dá)到生產(chǎn)的規(guī)模最優(yōu)狀態(tài)，即：

TEch =PEch·SEch=

(3)

結(jié)合以上2式，得：

TFPch =TPch·PEch·SEch(4)

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

科技資源配置效率是指用于科技活動(dòng)的資源投入相對(duì)于其產(chǎn)出的利用程度。科技活動(dòng)的投入包括人力、物力、財(cái)力；科技活動(dòng)的產(chǎn)出可分為直接的科技成果產(chǎn)出與間接的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出。直接產(chǎn)出指通過(guò)科技活動(dòng)直接產(chǎn)生的知識(shí)產(chǎn)出，如學(xué)術(shù)成果、創(chuàng)造性成果等；間接產(chǎn)出指科技成果生產(chǎn)銷售后的產(chǎn)出，主要表現(xiàn)為科技成果的推廣與應(yīng)用所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益。

1. 指標(biāo)選取

《全國(guó)科技進(jìn)步統(tǒng)計(jì)檢測(cè)報(bào)告》中曾使用關(guān)于科技投入產(chǎn)出的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，本文以此為依據(jù)構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率測(cè)算指標(biāo)體系。其中，科技投入指標(biāo)分別選用長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶研究與試驗(yàn)發(fā)展人員數(shù)量、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出以及研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重；科技產(chǎn)出指標(biāo)主要用國(guó)外主要檢索工具收錄論文數(shù)、專利申請(qǐng)數(shù)量、技術(shù)市場(chǎng)合同成交額和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入衡量(表1)。在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置產(chǎn)出指標(biāo)中，原始科技創(chuàng)新主要以國(guó)外主要檢索工具收錄論文數(shù)表示，技術(shù)創(chuàng)新主要以專利申請(qǐng)數(shù)量表示，科技創(chuàng)新的市場(chǎng)轉(zhuǎn)化主要以技術(shù)市場(chǎng)合同成交額和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入表示[8]。

表1　長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2. 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文考察了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上11個(gè)省域科技投入產(chǎn)出之間的關(guān)系，數(shù)據(jù)均來(lái)源于2001—2014年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于科技活動(dòng)的實(shí)際工作具有復(fù)雜性，故對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：首先，為剔除價(jià)格因素的影響，保證統(tǒng)計(jì)口徑一致性，采用GDP平減指數(shù)(基期為2001年)對(duì)科技財(cái)力投入及科技間接產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。其次，由于滯后效應(yīng)存在于科技投入和產(chǎn)出之間，故對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行滯后處理，本文根據(jù)科技投入、產(chǎn)出不同的特性，選取科技投入指標(biāo)的時(shí)間滯后2期，科技產(chǎn)出指標(biāo)滯后1期。

四、研究結(jié)果與分析

1. 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率時(shí)間序列分析

本文借助deap2.1軟件，計(jì)算2001—2011年我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置各項(xiàng)效率指標(biāo)(表2)：2001—2011年技術(shù)效率的平均值為1.047，最大值為1.667，最小值為0.564，波動(dòng)幅度較大且整體效率不高。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率總體變化趨勢(shì)看，技術(shù)效率指數(shù)與純技術(shù)效率指數(shù)折線大體平行，而與規(guī)模效率指數(shù)折線在部分時(shí)段呈現(xiàn)反向變化，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率的分解中純技術(shù)效率變化對(duì)技術(shù)效率的作用力更強(qiáng)。

通過(guò)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2001—2011年的數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist指數(shù)分析，得到各年全要素生產(chǎn)率及其分解結(jié)果(表2)。根據(jù)測(cè)算結(jié)果可知：

表2　長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率變動(dòng)的時(shí)間序列分析

第一，2001—2011年期間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率存在很大的變動(dòng)，處于下降與上升變化交替的過(guò)程中，總體上表現(xiàn)為增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，具有明顯的階段性特征。其中2001—2002年、2003—2004年、2006—2007年、2008—2011年時(shí)間段內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率呈現(xiàn)不同比例的增長(zhǎng)趨勢(shì)；而其余時(shí)間段內(nèi)呈現(xiàn)不同程度的下降態(tài)勢(shì)。

第二，2004—2005年，技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，從 2004年的1.101降至2005年的0.962，降幅達(dá)12.62%，但是規(guī)模效率卻小幅上升，技術(shù)效率的下降主要由純技術(shù)效率的降低導(dǎo)致的；2005—2006年，雖然當(dāng)年的社會(huì)科技投入較往年相比達(dá)到歷史最高水平，但技術(shù)效率卻大幅下降至0.564，純技術(shù)效率和規(guī)模效率也同時(shí)降低，這一結(jié)果與《2006年全國(guó)科技進(jìn)步統(tǒng)計(jì)檢測(cè)報(bào)告》中所顯示的科技活動(dòng)產(chǎn)出指數(shù)降低了3.11%相吻合，主要是由于科技資源配置無(wú)效率，R & D活動(dòng)人員增長(zhǎng)較快使得單位科技論文數(shù)下降，表現(xiàn)為原始科技創(chuàng)新產(chǎn)出不足所致；2006—2007年，技術(shù)效率大幅上升至1.667，上升了66.17%，這是純技術(shù)效率和規(guī)模效率同時(shí)大幅上升的拉動(dòng)效果。

第三，技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)與技術(shù)效率變動(dòng)共同影響著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置的效率，技術(shù)進(jìn)步和科技資源配置效率之間的變動(dòng)是同向的，而技術(shù)效率與科技資源配置效率之間的關(guān)系不太明顯。因此，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率增長(zhǎng)的主要根源在于技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率的影響相對(duì)比較微弱。

2. 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率省域比較分析

利用DEA超效率CCR模型，測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省域的科技資源配置效率，結(jié)果如表3所示?？傮w上看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上有些省域的科技資源配置處于無(wú)效狀態(tài)，以致總體科技資源配置效率不高。具體來(lái)說(shuō)同一時(shí)期，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份科技資源配置效率的數(shù)值、方向變動(dòng)存在較大差異。上海、江蘇等7個(gè)省域的效率值呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，省域之間的增長(zhǎng)率不同，其中四川省效率增長(zhǎng)最多；重慶、浙江等其他4個(gè)省域的效率值卻體現(xiàn)為下降的趨勢(shì)，其中貴州省下降最多。同時(shí)也可看出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上省域之間的科技資源配置效率排序，2005年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上省域科技資源配置效率由高到低排序前三的依次為：上海、浙江、江蘇，到2011年排序前三的依次為：江蘇、上海、重慶。

進(jìn)一步對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省域進(jìn)行Malmquist指數(shù)分析，可得到各省域的全要素生產(chǎn)率及其分解結(jié)果，如表4所示。從表4可知，上海、江蘇等4個(gè)省域的科技資源配置效率主要受技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)的影響；安徽、湖北等4個(gè)省域的科技資源配置效率受到了技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率變動(dòng)的共同影響;江西、湖南等3個(gè)省域主要受到技術(shù)效率變動(dòng)的作用。從技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)的分解來(lái)看，純技術(shù)效率的變動(dòng)對(duì)四川、云南等4個(gè)省域的技術(shù)效率變動(dòng)影響作用較大。其余大多數(shù)省域是受純技術(shù)效率變動(dòng)與規(guī)模效率變動(dòng)的雙重影響。

表3　基于超效率CCR模型的2001—2011長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省域科技資源配置效率

表4　長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率變動(dòng)的省域比較

五、結(jié)論與建議

本文通過(guò)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資配置效率的時(shí)序演變與省域差異分析，得到以下結(jié)論與建議：①?gòu)拈L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資配置總體效率的評(píng)價(jià)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)；同時(shí)，在技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的雙重作用下，階段性特征明顯。研究表明，由于技術(shù)進(jìn)步對(duì)配置效率的影響更大，因此，提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心技術(shù)的原始創(chuàng)新能力，將有助于大大提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源效率。②從在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上不同省域科技資配置效率評(píng)價(jià)上看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上超過(guò)半數(shù)的省域存在科技投入浪費(fèi)等現(xiàn)象，致使科技資源配置處于無(wú)效的狀態(tài)；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上11個(gè)省域的科技資源配置效率值變化、方向變化區(qū)別較大，同時(shí)不同的全要素分解效率指數(shù)對(duì)不同省域科技資源配置效率的影響程度不同。因此，針對(duì)各省域產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)，加強(qiáng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源的協(xié)調(diào)配置，加快省域間創(chuàng)新要素的流動(dòng)，促進(jìn)原始創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和科技成果轉(zhuǎn)化等方面的有效協(xié)同，才能提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶科技資源配置效率，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展。

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