西部地区科技资源配置效率的综合评价研究，本文主要内容关键词为：资源配置论文,西部地区论文,综合评价论文,效率论文,科技论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F207 文献标识码：A
1 引言
知识经济时代，区域科技资源在生产要素资源中起主导作用，它是形成区域社会财富最重要的资源。区域科技资源配置效率反映出一个区域运用和整合科技资源的能力，代表着区域科技系统的整体功能和效率，在一定程度上决定着区域科技创新能力的强弱，决定着区域经济发展的水平。
作为追赶世界先进水平的发展中国家，特别是经济欠发达的西部地区，一方面用于创新投入的资金和人力资源都十分稀缺，但另一方面却又存在着资源浪费、科技资源利用效率不高的现象[1]。因此，要在不断加大科技资源投入的同时，更为经济、合理、高效地配置有限的科技资源，以有限的财力和人力，争取尽可能多的产出。
目前，国内有关科技资源配置效率评价的研究大多数局限于定性研究[2]，定量研究相对较少，已有的定量研究也都集中在确定时间点上的横向比较分析，或者就某一地区在连续时间段内的纵向比较分析[3-7]，很少有针对区域之间科技资源配置效率进行时间序列的纵横向比较分析。
已有的定量研究科技资源配置效率的方法主要有投入产出比例法、参数法和非参数法等三种方法 [7]。投入产出比例法简单易用，但由于计算的是科技产出和科技投入的加权平均值的比值，反映的是科技资源配置的整体效率，并没有得到各产出分指标上的效率评价值，也就很难比较地区之间在各分指标产出上效率的差异，不利于进一步分析效率产生差距的原因，而且科技经费投入和科技人员投入的权重也难以合理确定。参数法是事先假设生产函数的形式，用统计方法估计其中的参数，得到经验生产函数，而后进行分析，主要适用于单产出和多投入的相对效率测算，然而科技产出是多方面的，只计算单方面产出效率状况并不能反映出区域整体的科技资源利用效率。在非参数法中，DEA是最常用的一种方法，DEA方法无须估计投入产出的生产函数，是直接利用线性规划方法来判断决策单元间的相对有效性，它的不足之处同样是只能反映出整体的科技资源利用效率。
这里，我们首先通过应用全要素生产率分析方法，构造出反映各单方面产出指标效率的评价值，然后运用时序多指标动态综合评价方法确定出各指标之间的权重系数，最后得出科技资源配置效率的整体综合评价值。该方法既能反映出各单方面产出指标的效率水平，又能反映整体产出的综合效率水平，另外，通过引进全要素生产率分析方法，也能很好地解决科技经费和科技人员投入的权重确定问题。通过运用该方法对西部地区十一省（市、区）（除西藏缺少数据以外）2000～2003年科技资源配置效率的综合评价值及各分指标评价值的测算，实证分析了西部内部各省（市、区）之间的科技资源配置效率的变化趋势及特点。综合应用非参数检验方法，比较分析了西部与东中部之间的差异。希望以此为国家建立地区比较竞争优势、各省（市、区）科研管理部门优化科技资源配置提供决策参考。
2 区域科技资源配置效率评价指标
区域科技创新是一个多要素投入和多变量产出的复杂的开放系统，在分析区域科技资源配置效率之前，需要明确科技创新的投入和产出所包含的各要素（鉴于科技创新活动的复杂性，我们不可能罗列出所有的创新投入与产出要素，只能选取关键的要素）。综合魏守华[4]、池仁勇[6]、Griliches[8]的研究可以得出，科技经费内部支出和科技活动人员投入是两个最为重要的科技投入指标。
从科技活动产出来看，首先体现为技术创新产出，也就是新技术的开发，通过新产品产值、技术市场合同成交金额和高技术产业产值直接转化为现实的经济增长；其次体现为知识创新产出，也就是新知识的创造，所创造的新知识通过科技论文（专著）和专利丰富现有知识的内容，并导致区域知识存量的增长。为了在科技统计年鉴上获得相关数据，我们以国外三大检索工具收录的论文数和专利申请受理量作为知识创新的产出。
按照科技资源要素主体功能的不同，与科技创新相关联的组织或部门主要有研究与开发机构、高等学校以及企业，这些组织或部门，其产出形式各异。一般来说，研究与开发机构及高等学校是科技创新的源头，科技产出形式主要包括论文（专著）、专利等，而企业提供的则是与产品或服务生产直接相关的产出，包括专利、新技术、新工艺、新产品等，并通过技术市场交易、新产品销售直接体现为现实的经济增长。基于准确性和有效性的综合考虑，在科技活动产出中，由于国外主要检索工具收录的论文更多地来自于研究与开发机构、高等学校等，因此，对应的主要是研究与开发机构及高等学校的科技投入。从科技统计年鉴上获得的是大中型工业企业的新产品产值，对应的也就是大中型工业企业的科技投入。专利申请受理量和技术市场成交额是由研究与开发机构、高等学校和企业共同的科技活动产出，对应的是该地区整体的科技投入。高技术产业产值由于缺少高技术产业科技经费内部支出和科技活动人员数据，因此我们用高技术产业增加值率来反映生产效率。
在经济学领域，生产要素的使用效率通常是用全要素生产率来描述：
，其中：Y、K和L分别表示产出、资本和劳动投入，TFP为全要素生产率，α、β分别为资本和劳动相对于产出的弹性，
。从本质来说，一个地区可以看作是科技人力资源和研究开发资本等科技资源的投入，通过研发过程的知识溢出使之转化成为论文（专著）、专利、成果以及改进的产品、工艺、服务等产出的知识生产系统，而全要素生产率反映的是系统的投入与产出之间的转化效率，因此可以定义区域科技投入的全要素生产率为：
，K和L分别代表科技活动经费支出和科技活动人员，α和β则分别代表科技经费内部支出和科技活动人员相对于科技产出的弹性。现在我们假定在制度环境大致相同的条件下，A[,t]都等于1，则问题的关键是要计算出各个地区的α和β值，引用“日本产业科学技术发展报告”的计算结果[11]，取α和β值都为0.5。科技投入的全要素生产率函数也就变为：
。由此建立区域科技资源配置效率的全要素生产率指标（见图1）。
图1 区域科技资源配置效率的全要素生产率指标
3 区域科技资源配置效率的评价方法
1)评价指标无量纲化。
科技资源配置效率评价指标有正向指标、逆向指标之分，正向指标是指属性值愈大愈好的指标，逆向指标是指属性值愈小愈好的指标。为了消除量纲和量纲单位不同所带来的不可公度性，需要对评价指标做无量纲化处理。
正向指标：
负向指标：
2)确定评价指标间的权重向量。
解此最优化模型，得到：
根据权重向量w[,j]和科技资源配置效率的评价值d[,i]的计算公式，可计算出整个地区集的科技资源配置效率的评价值矩阵d
4 西部地区科技资源配置效率的实证分析
1)数据的选择。①依据《中国科技统计年鉴》和中国科技统计信息网上的统计资料，由于在2005年的《中国科技统计年鉴》上只能得到2003年的国外三大检索工具收录的论文数，因此，我们只能考虑选取2003年以前的数据。青海省2000年的技术市场合同成交金额数据空白，我们运用插值法确定所缺少的数值，即用青海省1999年和2001年技术市场成交合同金额的平均值来代替。西藏、海南数据不全，没有包括进来。②为了便于与东中部地区进行比较，选取全国29省（市、区）2003年的科技投入和产出数据进行测算。全国按东、中、西部进行区域划分为：东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、山东、广东、福建等10省（市），中部包括吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、山西等8省；西部包括广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙等11省（市、区）。③为了便于在西部各省（市、区）内部进行分析，我们选取西部十一个省（市、区）2000～2003年的科技投入和产出数据进行测算。
2)非参数检验分析。
根据以上建立的评价方法，我们首先计算出全国29个省（市、区）在2003年科技资源配置效率的评价值矩阵，如表1（由于篇幅所限，只列出了总体的统计值）。然后运用非参数检验方法来确定区域之间的差异，其中东部与中部、中部与西部、西部与东部的两两区域比较使用非参数的两个独立样本检验方法，即Mann-Whitney方法；东部、中部和西部地区区域比较使用非参数的三个独立样本检验方法，即Kruskal-Wallis方法。区域比较的数值为差异显著性水平，均为双尾渐进显著性差异。
3)西部省（市、区）评价值的计算。
为了使西部地区各年具有可比性，利用前面计算2003年的全国科技资源配置效率的权重，计算出西部11个省（市、区）在2000～2003年科技资源配置效率的综合评价值矩阵（见表2)，及西部11个省（市、区）2000～2003年各分指标产出效率的平均评价值（见表3）（由于篇幅所限，各分指标的年度评价值矩阵没有列出）。
表1 中国科技资源配置效率区域差异性检验
地区 平均值 最大值 最小值区域比较
东
0.2464 0.3998 0.1347 东—中 0.131
中
0.1698 0.2591 O.0371 中—西 0.017*
科技论文 西
0.0846 O.2033 0.0300 西—东 0.001**
全国 0.1639 0.3998 O.0300
东—中—西
0.001**
东
0.1418 0.2795 0.0444 东—中 0.001**
中
0.0446 O.0677 O.0354 中—西 O.934
新产品产值西
O.0499 0.1246 0.0104 西—东 0.004**
全国 O.0801 0.2795 0.0104
东—中—西
O.002**
东
0.2656 O.4358 0.1515 东—中 0.021*
中
0.1623 0.2268 0.0901 中—西 0.804
专利申请授权 西
0.1539 0.2612 O.0680 西—东 0.009**
全国 0.1947 0.4358 O.0680
东—中—西
0.015*
东
0.1005 0.2128 O.0204 东—中 0.041*
中
0.0540 0.1222 O.0150 中—西 0.804
技术市场 西
O.0877 O.2842 0.0217 西—东 0.324
全国 O.0828 O.2842 0.0150
东—中—西
0.201
东
O.4088 0.5749 O.2872 东—中 0.013*
中
O.5289 O.6630 0.3904 中—西 0.283
高技术产值西
0.5723 0.7010 0.4618 西—东 0.001**
全国 O.5039 O.7010 0.2872
东—中—西
0.002**
东
1.1630 1.3754 0.9179 东—中 0.021*
中
0.9597 1.2260 O.7827 中—西 0.741
综合值西
O.9484 1.2774 0.7522 西—东 0.009**
全国 1.0255 1.3754 0.7522
东—中—西
0.015*
注：“*”、“**”分别表示显著性通过0.05和0.01水平检验。
5 结论分析
由上述计算结果，可以得出以下结论：
1)西部地区科技资源配置效率明显低于东部，但与中部差异不够明显。
通过对2003年三个区域科技资源配置效率综合值差异性的分析发现（见表1），除技术市场化效率外，三个区域科技资源配置效率分指标值和整体值的差异性均是显著的，均通过了0.05显著水平。此外，对西部与东部、西部与中部进行两两差异性检验发现，除技术市场化效率外，西部与东部的科技资源配置效率的分指标值和整体值的差异性非常显著，均通过了0.01显著水平；西部与中部的科技资源配置效率，除科技论文方面通过了0.05显著水平外，其他分指标值以及整体值的差异性均未通过显著性检验，差异不够明显。
从各分指标值来看，在科技论文方面呈现东—中—西部梯度性差异，东部明显高于中西部，中部稍高于全国评价值，也明显高于西部；新产品开发和专利申请授权方面，都是东部明显高于中部和西部，但中西部差异不大，而且都低于全国平均值；在技术成果市场化方面，呈现东—西—中梯度性差异，东部高于中西部，而西部稍低于全国平均值，但要高于中部；在高技术产值方面，呈现西—中—东梯度性差异，这结果主要是源于我们选取的指标是增加值率，在西部的高技术产业产值的较低基数的条件下，高技术产值少量增加也可能导致较高的增加值率。
表2 西部11省（市、区）科技资源配置效率年度综合评价值
年度
2000 2001 2002
2003
重庆 0.8006
0.87041.0620 1.2775
四川 0.7546
0.72430.6932 0.7973
贵州 0.7634
0.74950.8062 0.8848
云南 0.9939
1.04291.0716 1.1888
陕西 0.6717
0.71220.7618 0.8080
甘肃 0.8246
0.77780.8016 0.8713
青海 0.5471
0.58290.7385 0.7522
宁夏 0.8022
0.87920.8215 0.8337
新疆 0.8893
0.85200.9490 0.9765
内蒙 0.8881
0.90960.9281 1.0534
广西 0.8468
0.88250.9356 0.9889
平均值0.7984
0.81670.8699 0.9484
表3 2000～2003年西部11省（市、区）各分指标产出效率的平均评价值
年度科技论文新产品产值专利申请受理技术市场成交额高技术产业
重庆 0.1051
0.0379 0.1829
0.2226 0.4542
四川 0.0691
0.0164 0.1201
0.0209 0.5158
贵州 0.0509
0.0129 0.1636
0.0103 0.5633
云南 0.0809
0.0133 0.1568
0.1656 0.6577
陕西 0.1158
0.0098 0.0684
0.0295 0.5151
甘肃 0.1819
0.0045 0.0645
0.0326 0.5354
青海 0.0303
0.0043 0.0659
0.0256 0.5291
宁夏 0.0255
0.0135 0.1595
0.0287 0.6069
新疆 0.0325
0.0037 0.1934
0.1312 0.5560
内蒙 0.0246
0.0221 0.1725
0.0917 0.6339
广西 0.0300
0.0275 0.1687
0.0275 0.6599
2)西部地区科技资源配置的整体效率正在逐渐提升，且提升的速度在加快。
从西部地区科技资源配置效率评价值的变化趋势来看（见表2），西部各省（市、区）都是处于上升趋势，各省2003年的效率值均比前3年的效率值有一定幅度的提升。从西部各省的效率平均值来看，效率值也是处于逐年递增的，而且递增的幅度在逐年增大，科技发展形势比较乐观。从科技资源配置效率评价值的年均增幅来看，增幅最大的是重庆，年均增幅达到0.1590。
3)西部11省（市、区）科技资源配置效率分指标特色明显。
从西部11省（市、区）分指标的资源配置效率来看（见表3），甘肃、陕西、重庆三省（市）在科技论文方面具有相对较高的产出效率，主要是由于这些省（市）拥有全国知名的高等学校、研究与开发机构，聚集了一大批高层次的科研人才队伍。重庆、广西、四川、内蒙四省（市、区）具有较高的新产品产值产出效率，科技与经济结合的效果相对较为理想。云南、广西、内蒙和宁夏在高技术产业产值的产出效率较高，这主要归根于注重通过高新区带动高新技术产业的发展。由于重庆、云南、新疆三省（市、区）注重了技术市场的培育，因而在技术市场成交额上具有较高的产出效率。从专利申请受理量指标来看，效率值比较均匀，没有明显的差异。
收稿日期：2006-08-21