【统计应用研究 】
中国与世界主要国家研发效率的测度与比较
程时雄，董籽珍
(湖北大学 商学院，湖北 武汉430062)
摘要 ：为测度中国及世界主要国家研发效率，明确中国整体研发效率发展现状。运用中国与世界主要国家1996—2014年国家层面面板数据，构建研发效率测度的数量指标体系和质量指标体系，使用超效率DEA模型和Malmquist指数方法测度并比较中国与世界主要国家研发效率。研究发现，无论是数量指标体系还是质量指标体系，中国的研发效率进步都较为明显，但仍然有较大的改进空间。同时，数量指标体系下中国的研发效率排名要高于质量指标体系下的排名，但中国的研发产出正逐步从只注重数量上的提升转变为数量和质量并重的发展趋势。
关键词 ：研发效率；超效率DEA；Malmquist指数方法；专利
一、引言
改革开放30多年来，中国凭借高速的经济增长率实现了经济社会的跨越式发展。然而，当把目光投向这高速增长背后的驱动力时，我们发现无论是由以劳动力供给充足为主要特征的人口红利及大量利用自然资源的粗放型经济发展模式；还是通过对外开放、参与国际分工所带来的以开放促增长的外向型经济发展模式，在未来都将面临一定压力。要摆脱劳动力成本提高、资源稀缺、过度依赖外资和出口等消极因素带来的经济风险，走可持续发展之路，就必须摒弃依靠要素驱动和单纯规模扩张的经济发展方式，实现以创新为驱动的国家发展战略。“十八大”报告也指出，要着力增强创新驱动发展新动力，不断增强长期发展后劲。提高创新能力、以创新驱动发展已成为中国当前紧迫的任务。
从国际方面看，技术创新已成为当前国际竞争的主要内容，各国政府都在不断加大创新投入，试图以技术来驱动生产力的增长。为此，中国也在不断增加研发的投入：2015年，中国研究与实验发展经费支出(R&D经费支出)达到14 169.9亿元，R&D经费投入强度(与国内生产总值之比)为2.07%，而2010年，中国投入R&D经费支出仅为7 062.6亿元，R&D经费投入强度(与国内生产总值之比)为1.76%，5年间R&D经费支出增长了近一倍，投入强度增长了近0.31%。中国研发经费支出水平在2015年已占世界第二位，但高投入是否必然带来高产出呢？中国的研发产出情况究竟如何呢？从研发产出方面来看，2015年中国国际科技论文数稳居世界第2位，被引用数升至第4位；全国技术合同成交金额达到9 835亿元；国家综合创新能力跻身世界第18位。经济增长的科技含量不断提升，科技进步贡献率从2010年的50.9%提高到2015年的55.3%。但与此同时，在2005—2015年间中国平均每篇论文被引用仅为8.14次，美国为16.88次，德国为15.16次，英国为16.68次；2015年，中国虽然是世界上专利申请数量最多的国家，但国际专利申请量只占全球申请总数的4%。从这些数据可以看出，中国的科技产出情况虽然在数量上占有一定优势，但是在质量上仍然与发达国家有一定的差距，中国的科技产出情况仍然有进一步改善的空间。中国的研发效率究竟处于什世界什么地位仍待考察？中国的研发效率是否也居于世界前列呢？研究这一问题无疑具有重要的现实意义。
研发效率的跨国比较一直以来是国内外学术界关注较少的问题。国外研究重点都在技术水平的跨国比较上，一些国际组织和民间团体也基于投入—产出分析方法定期公布世界主要国家的生产率水平和差距的数据，但没有国际组织和民间团体专门定期发布研发效率的国际比较数据，与此相关的文献也不多。一般研发效率的研究都是基于Griliches所构建的知识生产函数的分析框架[1]。在此框架下，国外学者较多使用3种方法测度研发效率：第一种是超越指数方法，Thomas等使用超越指数方法分析了美国50个洲的研发效率的差异[2]，第二种是DEA及其扩展方法，大部分国外学者倾向于使用该方法测度世界主要国家的研发效率[3]。第三种是随机前沿方法，Wang测度了一国及行业内部的研发效率的差异。国内的研究目前主要集中于分析中国省际和行业间研发效率的文献[4]，如吴延兵对中国29个省市大型工业企业行业的自主研发与生产率的关系进行了研究[5]，尹伟华通过构建网络SBM模型和Tobit模型评价并分析了中国高技术产业的研发效率[6]。有关中国与世界其它国家研发效率测度和比较的研究比较少，罗亚非等在建立合理的投入和产出指标体系的基础上，同样运用超效率DEA方法，对各国1998—2005年的研发创新实践进行效率评价[7]。钟祖昌在将三阶段DEA模型和SBM模型相结合的基础上，将随机冲击和外部环境因素对效率测量的影响融入模型，测度了2001—2008年30个OECD国家加上中国的研发效率[8]。
从国内外现有研究可以看出，本文的创新主要体现在：第一，虽然国内有少量从国家层面研究研发效率跨国比较的文献，但是无论是罗亚非[7]还是钟祖昌[8]的研究，样本容量都太少，罗亚非的样本容量仅31个，钟祖昌仅30个，同时本文在此基础上将时间扩充到2014年，在样本容量太少的情况下，DEA研究准确度将降低。本文从世界银行，OECD和联合国科教文卫组织等数据库尽可能的搜集世界研发产出较多的国家和地区的样本数据；第二，在投入产出指标的选择上，国内外各研究选取的指标不足以完全反映创新投入和产出质量，所选取的投入和产出指标都不够全面和具体，不足以反映中国研发产出的质量，如罗亚非等选取高科技论文数作为产出指标，仅仅能从数量上揭示中国研发效率的现状[7]。本文开创性的将研发效率指标分为数量指标体系和质量指标体系，以期全面反映反映中国的投入产出效率发展现状，在中国建设创新强国的背景下有着深刻的现实意义。第三，对研发效率进行质量上的合理评价有助于认清中国研发效率质量上的发展现状，有助于我们合理评估中国在核心技术上是否有着受制于人的局面，特别是有助于中国从创新大国向创新强国的转变。第四，部分学者使用的一般DEA-CCR模型，该模型并不能比较存在有效决策单元时的研发效率，也不能对各国的有效决策单元进行排名，本文使用超效率DEA模型，可以弥补这一不足。
根据中国成年人人体尺寸标准GB10000-88，选定老年人对应的l1为369 mm，l2为457 mm.
本文将利用中国与世界主要国家1996—2014年国家层面研发投入产出数据，对中国研发效率进行国际比较，可以明确中国整体研发效率发展现状和中国的科技实力，进一步合理配置研发资源。
二、研究方法
(一)超效率DEA模型
假定存在k 个决策单元及T 个时期，每个决策单元使用两种投入要素x kt =(X 1k ，X 2k )去生产一种产出y kt =(Y k )。对每一个时期都可以采用DEA方法构造世界技术前沿，而不用去设定和估计一个具体的生产函数。
我不否认固特异EAGLE F1轮胎家族的实力，无论是我自己的大众高尔夫GTI还是劳斯莱斯幻影，这个家族不同取向的成员都曾圆满地完成了工程师们所交代的任务。但在气温逐渐回升导致积雪融化后的泥泞中，梅赛德斯-AMG G 63 先型特别版所使用的这四条EAGLE F1轮胎的表现还是有些勉强了。被泥水填满的胎纹让它瞬间变成了在野外毫无抓地力的“光头胎”，仅仅依靠和雪水摩擦的热量和车身的惯性，它很难担负起在更厚的积雪中前行的重任，稍有停顿，我们就会有在积雪中停滞不前的危险，而越野经验并不丰富的我坐在舒适的驾驶席上就显得有些如坐针毡了。
对一个给定的时期t ，规模报酬不变的生产者技术前沿(CRS)是：
(1)
强度变量Z k 反映决策单元在评价技术效率的权重，同时也是衡量技术结构的参数。对强度变量的约束仅仅要求其是非负的，这就可将生产可能集看成所有数据的凸组合，式(1)所构造的集合的上界就是技术前沿面。
与技术前沿的构造相对应，决策单元k 的产出距离函数可以定义为：
因此，式(4)可以写为：
(2)
式(2)中，
就是Farrell所定义的产出导向的技术效率指数，从式(2)可以看出距离函数是Farrell技术效率值的倒数[9]。通过解式(2)的线性规划得到第k 个企业的生产绩效，满足θ ≤1，如果值为1，就说明该点位于前沿面上，即为技术有效率的企业。
上述传统的DEA方法在计算效率值时，计算结果往往存在多个有效的决策单元(效率值为 1)，此时无法对有效决策单元之间的效率值再进行比较。为了弥补这一不足，Andersen和Peterson提出了超效率模型(AP模型)，从而有效地解决了决策单元间的对比问题[10]。超效率模型的基本思想是:对决策单元进行效率评价时，对于没有达到DEA有效的决策单元，其生产的前沿面不会发生变化，评价结果与CCR(C2R)模型相同。对于DEA有效的决策单元，超效率模型将其生产前沿面进行重新计算推移，使得超效率模型最终计算出来的效率值大于CCR(C2R)模型的效率值。该模型对传统DEA效率值为1的样本决策单元(DMU)进行了重新排序。继AP模型之后，Mehrabian等针对AP模型在特殊情况下不稳定的缺陷，提出了一种改进型超效率DEA模型—MAJ模型[11]；Li 等在不改变AP模型约束条件的基础上，通过将单变量目标函数扩展为多变量的目标函数，构建了另一种改进的超效率DEA模型-LJK模型[12]。需要指出的是，上述超效率DEA模型均假设在规模报酬不变(CRS)条件下成立。由于VRS模型更能反映研发投入的规模报酬特性，并且我们主要关注研发产出的情况，因此使用产出导向的VRS模型来进行分析，其表示如下：
s.t.
λ j ≥0,j ≠j 0
(3)
对式(4)进行分解，其中技术效率的改变ECH为：
挑选10名食品专业人员组成感官评定小组，对9组试验的台式烤香肠的色泽、口感、风味和组织状态进行感官评价。各项指标与具体感官评定标准详见表1[8]。评价完成后收集评定表，并用模糊数学原理对其综合评价。
(二)Malmquist指数模型
在上文里，我从少数民族地区职高女生们的生理和心理阶段特点、学校对教学缺乏重视的态度、体育教师在教学内容设置上的不合理三个方面的因素剖析了女孩们对体育课堂兴趣低下的原因。我想广大的教师们在浏览的过程中，或多或少会对我的想法产生一些小小的共鸣。作为一名体育老师，我们承载着社会对我们教书育人的期望，理所应当将提升教学质量作为工作的重心。怎么转变当下的体育教学形势，重新点燃女生们对体育学习的热情，引导他们参与到体育活动中，感受运动所带来的快乐呢？在接下来的文章里，我将向大家介绍一些我在教学时采取的方法。
随着国有企业的发展,人力资源管理在企业中发挥越来越重要的作用。三门江林场的发展壮大依靠的是所有员工的力量,而绩效考核则是对于员工的工作进行有效评判的重要手段。通过绩效考核制度来对所有员工产生工作上的激励作用,调动员工的积极性,使他们爱岗敬业；强化干部的任用管理，公正客户的对人员任免做好考察，采用多种方式奖励优秀人才，为林场的发展提供更多的人才后备军，这样才能保障林场的可持续、稳定发展，才能够促进林场实现远大目标。
M 0(k ′,t ,t +1)=
(4)
式(3)的超效率模型与经典模型的唯一区别是将被评价的决策单元DMUjo 排除在生产可能集之外。在进行效率测算时，对于有效决策单元效率的测算，其效率值必然大于等于1，其含义为如果该决策单元的投入提高到计算出的效率值比例时，该决策单元仍可在该集合内保持相对有效。超效率模型对处于有效决策单元的数值我们可能会得到大于1的结果，并且可以充分比较在有效决策单元里效率值的高低。
(5)
运用超效率DEA模型分析比较中国与世界主要国家1996—2014年各国的研发效率变动情况。由于数量指标体系和质量指标体系主要是根据产出变量的不同所设计，所以采用面向产出的超效率DEA模型可以更加明确中国在世界各国中的研发效率发展与变动情况；同时，在现实中所有的决策单元(DMU)不可能都在最优的规模下进行研发和生产，所以进一步增加规模收益可变(VRS)的假设能够更加符合实际情况。其结果如表2和表3所示，通过比较可以得到如下结论：
TCH=
(6)
=[max{θ ：(x k′,t ,θy k′,t )∈S t }]
表4列示了薪酬激励和股权激励对管理层能力与技术创新关系的调节作用回归结果。与全样本基本一致，无论是国有还是民营组，均很大程度上依赖工资薪酬的激励效应，股权激励影响依旧不明显。进一步比较影响系数发现，国有组高管薪酬的正向激励程度稍低于民营组，可能是因为，相比民营企业，在国有背景高新企业任职的管理者拥有更多形式的其他回报，如潜在的行政晋升激励以及隐形偿付等，因此在给定相同的激励机制条件下，国有企业的管理者可能不会热衷于需要较高成本的研发投资风险利益，验证了假设3b。
M 0(k ′,t ,t +1)=MALM=ECH×TCH
(7)
通过测度距离函数，每个决策单元下的研发效率指数，可以根据式(7)将研发效率指标分解为技术效率指数和技术进步指数。
三、变量选取及数据来源
已有研究表明，正确选择投入和产出指标是进行 DEA 效率分析的关键。一般而言，选择投入和产出指标须符合以下四个条件： 客观反映评价对象的竞争力水平； 不同投入和产出指标内部具有一定的区分度，能够体现 DEA 基于多指标投入和多指标产出的系统综合评价特征；管理的可控性； 指标数据的可获得性。基于此，本文构建了能够反映研发效率的投入—产出指标体系。
[19]张爱萍、林晓言、陈小君：《网约车颠覆性创新的理论与实证：以滴滴出行为例》，《广东财经大学学报》2017年第2期。
(一)变量选取
1.投入变量。第一，人员投入。与生产率的测度类似，度量研发效率的投入变量一般而言有人员投入和经费投入两种投入。对于研发活动而言，人员投入最直接的是使用研发人员投入数量来衡量，在世界银行世界发展指标数据库和联合国教育科学及文化组织(联合国教科文组织)数据库中可以找到两种人员投入指标，一种是总研发人员投入(Total R&D personnel)；另一种是研究人员投入(Researchers)；总研发人员是指参与新知识、新产品、新流程、新方法或新系统的概念成形或创造，以及相关项目管理的专业人员，包括参与R&D的博士研究生(国际教育标准分类(ISCED)97中的第6级)。研究人员指的是R&D研发人员中具备中级以上职称或博士学历(学位)的人员，主要指直接从事研发活动的人员。从概念上来看，技术人员层级包含了研发人员层级。
根据本文的统计数据，世界各国对总研发人员的统计数据并不是很全面，特别是美国缺乏总研发人员的统计，为了便于进行国际比较，在本文的研究中，使用研究人员数据来代表人员投入，并在统计上，选择研究人员全时当量数据来衡量研究人员投入而不是直接采用人员数来衡量[注] 全时当量指全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和。例如：有两个全时人员和三个非全时人员(工作时间分别为20%、30%和70%)，则全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2人年。全时人员数比直接采用人员数能更好的反映人员投入，如在每天工作8小时的国家和每天工作7小时的国家即便人员投入数目一样，但是人员的实际投入工作时间并不一样。 。
第二，资本投入。资本投入可以从联合国教科文组织数据库和OECD统计数据库中找到研发经费总支出(Gross domestic expenditure on R&D，GERD)数据。在统计数据库中有研发经费支出原价(用本国货币表示)数据和购买力平价美元数据和按2005年计算的不变价购买力平价数据(2005不变价)，不变价购买力平价数据是用GDP平减指数进行平减后，再除以2005年的本国货币对美元的购买力平价后得到。
需要注意的是，研发经费总支出是一个支出流量概念，并不足以反映支出的存量，为此，OECD一般建议使用永续盘存法构造出R&D资本存量数据，永续盘存法的基本公式如下：
R t =(1-σ )R t-1 +E t
(8)
其中，R t 是第t 期R&D资本存量，E t 是第t 期R&D支出，σ 代表R&D折旧率。为了确定第t 期R&D资本存量，我们需要解决以下几个问题： 研发经费支出价格指数的构造，以便将以后每期的R&D支出用不变价表示；折旧率σ 的确定；基期资本存量R 0的计算。
关于研发经费支出的测算。一般而言，只能找到研发经费总支出，企业研发经费支出等数据，对于国家层面研发效率的比较而言，使用研发经费总支出数据较为合理。关于研发资本存量折旧率σ的核算方法，大多数文献对于折旧率并未有统一的认识。一般而言，文献较常使用的折旧率有5%，15%，20%三种类型，大多数文献都直接根据经验判断采取15%的折旧率，本文也直接选用15%的折旧率。关于基期资本存量的核算方法。直接采用式R 0=E 1/(g +σ )算出基期研发资本存量。E 1、σ 的值如前所述，研发资本存量年均增长率g 值选取前五年(即1996—2000年)的年均增长率来表示。
2.产出变量。第一，专利产出。对于研发产出来说，最直接的产出是专利产出，大多数研究也使用专利产出来代表研发产出。专利统计按申请国别和地区分类主要有本国专利(在本国申请的专利)，国际专利(申请人就一项发明创造在《专利合作条约》缔约国获得专利保护)和三方专利(申请人在美国、欧盟和日本均寻求保护的专利)等各种专利统计数据。一般而言，大部分研究倾向于用本国专利来衡量专利产出，但本国专利很显然申请难度较小，也不足以从质量上来反映研发产出，要寻求国际专利保护和三方专利保护都需要技术和发明创造的原创性，难度比仅在本国申请专利保护要大的多。本文从世界银行数据库和OECD数据库中搜集得到这三种专利指标，根据数据，可以看出世界主要国家专利数据排名依次为三方专利数、国际专利数和本国专利数，本国专利数远大于国际专利数和三方专利数。三方专利最小，虽然三方专利能很好地衡量各国的科技实力，但是三方专利这一指标对于很多国家而言并不适用，很多国家每年申请的三方专利数都只有几项，个别年份甚至没有申请三方专利[注] 如果申请人并不想寻求在日本、美国、欧盟之内的任何一个国家(地区)寻求专利保护，三方专利就为0。 。另外，从趋势上而言，世界主要国家三种专利数目都呈现出增长趋势，但三方专利和国际专利增长趋势较为一致，因此选择三方专利还是国际专利在确定各国的研发效率的排名上差异应该不大[注] 第四部分的稳健性分析验证了这一点。 。但是，由于国际专利数比三方专利数要大并且较少有零值，因此综合而言，本文使用本国专利数和国际专利数两个统计指标来反映各国的科技产出。
第二，科技论文产出。研发活动除了创造专利产出外，另一个重要的产出便是科技论文特别是高质量的科技论文。很多研究也将科技论文产出作为研发产出的重要衡量指标，科技论文数主要可以从美国科学和工程指标(S&E)数据库中得到美国科学和工程论文的数据(S&E Article)，该数据主要统计Scopus数据库中的各国SCI索引及SSCI索引的刊物中文章数量，根据论文的年份和作者的机构地址将作者分配到各个国家，如果一篇文章有多个国家多个作者合作，便以分数来统计权重(即对于来自多个国家/经济体的合作机构的文章，按每个国家/经济体在文章中所占的比例来统计)[注] Scopus是全世界最大的摘要和引文数据库，涵盖了15 000种科学、技术及医学方面的期刊。 。
消费升级对于音乐文化产业的发展促进作用是明显的，本次消费升级是精神消费时代的到来。当前，大众消费格局已经出现了巨大的变化，以前人们非常喜爱购买各类耐用商品。比如2000年前后，对于家电的追求成为了人们的新需求。而如今已经解决温饱的中国消费者，则逐渐开始着眼于以教育、文化、科学、卫生、交通等为代表的新时期社会消费追求上来，这也就是我们所提到的精神消费层面，从物质更多转向精神消费带动了消费的升级。以汽车行业为例，人们已不再满足于代步工具的需要，对于汽车的品质、品牌以及实际所存在的附加价值，已经成为人们思考的重要话题。因此，很多高档车以及商务车逐渐成为了消费升级时代最受宠爱的购买对象。
直接采用科技论文这一指标能否完全反映一个国家的科技产出一直以来存在争议，因为大多数科技论文并没有太大的创新，只是对一些原有知识的重复复制，同时，论文数量也很显然和该国的科研人员数量正相关。对科技论文来说，很多学者强调要从质量上来衡量科技论文产出，科技论文产出质量最好的衡量标准就是其引用率，因此可以从美国科学和指标数据库中可得到各国在Scopus 数据库中得到出版物的平均引用率数据。
第三，新产品销售收入产出。研发产出科技论文数和专利数并不能直接反映研发所带来的经济绩效，从创新产出到经济绩效还需要一定的转化过程。使用专利衡量创新产出学者们也一直存在质疑，这主要是由于一些发明并不申请专利，因此专利在反映创新活动的全部成果时存在不足[13]；而且由于专利质量的不同，在体现创新成果的经济价值上也存在一定的缺陷[14-15]。基于此，一些学者开始尝试一些新的指标，比如新产品开发项目数、新产品销售收入等[16]。显然，新产品开发项目数存在着与专利类似的缺陷，即并不能全面反映出创新成果的经济价值和商业化水平；而新产品销售收入则能够较好地解决上述缺陷，因此，从市场角度考量，采用新产品销售收入这一变量来衡量科技产出也是很好的。
但是，这一数据在很多国家都有缺失，甚至许多国家并没有新产品销售收入的统计数据，为了便于分析，可以从美国科学和工程指标数据库中找到各国高技术产业增加值数据，但高技术产业增加值要衡量研发产出有一定的缺陷，第一，高技术产业和研发密集型行业有一定的差异，很多国家的研发投入并不一定投入到高技术行业；第二，高技术行业产出有可能是由于跨国公司的产业转移所造成的。但尽管如此，也只能找到高技术行业产出这一指标从数量上反映研发产出发展情况。并且，认为高技术产业出口值更能从质量上反映研发产出情况。因为，高技术产业出口更能代表一国的技术实力，根据异质性贸易理论，只有具有高生产率的企业从会选择出口，出口的企业一般而言是研发密集型行业，从这一点上来说，高技术产业出口相对而言更难，必须在世界范围内拥有一定领先技术的企业才能出口，因此这一指标同高技术产业增加值相比，更能从质量上反映研发效率。
第一，从整体而言，数量指标体系和质量指标体系所测得的研发效率值存在着差异，特别是在部分国家(如西班牙、德国等国)差异较为明显。印度、意大利、罗马尼亚、西班牙、土耳其等国家的研发效率在数量指标体系中比在质量指标体系中排名靠前，一旦采用质量指标体系来测度研发效率，这些国家的研发效率就变得非常低，处于36个国家的后几名。丹麦、德国、日本、瑞典在质量指标体系中研发效率的测度结果比在数量指标体系中高，在采用质量指标体系时，丹麦、德国、日本、瑞典的研发效率均大于1，处于技术前沿面，这一点比较符合预期。德国、日本等国家都是技术领先国家，其研发更加注重质量上的创新而不是简单的数量上的累加，但印度、土耳其等国技术水平相对较为落后，这些国家的科技产出更加注重数量。这一结论表明，要更好更准确地反映世界范围内的研发效率发展现状，占领技术领先地位，采用质量指标体系相对数量指标体系更加准确和科学。
最后，根据产出指标的不同，可以将研发效率的投入产出指标体系分为两类，一类是数量指标体系，仅从数量角度来衡量产出，这类指标为本国专利数、高科技论文数、高技术产业增加值；另一类为质量指标体系，从质量上来衡量科技产出，这类指标为国际专利数、高科技论文平均引用率、高技术产业出口额。结果见表1：
表 1研发效率的投入产出指标体系表
(二)数据来源
本文的数据未经说明外全部来源于世界银行世界发展指标数据库(WDI)，联合国教育科学及文化组织(UNESCO)科学、技术和创新数据库(Science、Technology and Innovation)数据库，OECD科学、技术和专利(Science、Technology and Patents)统计数据库，美国科技发展局科学和工程(S&E)指标数据库等数据库中得到。由于大部分国家的数据均只更新到2014年，而联合国科教文卫组织数据库中的数据又是从1996年开始，所以样本选取为1996—2014年。剔除掉研发投入和产出较少的国家后，选取的国家主要有阿根廷、澳大利亚、奥地利、比利时、巴西、加拿大、中国、捷克、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、印度、爱尔兰、意大利、日本、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、罗马尼亚、俄罗斯、新加坡、斯洛伐克、南非、西班牙、瑞典、土耳其、乌克兰、英国、美国等36个国家。
这就意味着，韩妆的市场份额被这些新兴进口品所瓜分已是必然。不过，在上述专业人士看来，新的市场格局也给了韩妆新的机会，“特别是有创新能力的中小品牌。”
作为财务管理人员，需要为医院制剂发展战略规划提供有效分析及资金保障，在进行医院预算编制时，提供制剂的研发投入、并对制剂的研发及使用制订完善的激励措施和考核机制。
四、测度结果分析
(一)整体层面测度结果分析
技术改变TCH为：
一场看似无法避免的悲剧，却又消弭于无形之中，而用的方法却异常简单，似不合情理，但仔细一想，却又合情合理，回过头来一看，这个故事所体现的正是一种简单的智慧。人生的实质就是在不断地解决问题，而解决问题的方法却有千千万万，就如同那沙滩上的沙砾，一望无际。但总起来说只有两类：将问题简单化或复杂化。面对难题，智者只是将思维稍稍转了一下弯，绕过障碍，就能取得“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”的效果；而普通人却是向这个难题发起无用的冲击，最后身陷绝境，进退不得，抱憾终生。
表 2 1996—2014年世界主要国家研发效率测度结果表 (数量指标体系 )[注] 由于篇幅限制 ，仅报告研发效率排名前五位以及后五位的国家 。
注：数据根据DEA-Solver软件测算所得。
表 3 1996—2014年世界主要国家研发效率测度结果表 (质量指标体系 )
注：数据根据DEA-Solver软件测算所得。
第二，从国别来看，如果使用数量指标体系来测度，研发效率最高的国家依次为爱尔兰、美国、日本、中国、新加坡等国。如果采用质量指标体系来测度研发效率，研发效率最高的国家依次为爱尔兰、新加坡、美国、新西兰、中国，其中日本和新西兰结果差异较为明显。中国、希腊、爱尔兰、意大利、日本、新西兰、波兰、韩国、罗马尼亚、新加坡、斯洛伐克、西班牙、英国、美国在数量指标体系的测算中大多数年份都实现了技术有效，而中国、丹麦、芬兰、德国、爱尔兰、日本、荷兰、新西兰、新加坡、斯洛伐克、瑞典、美国在质量指标体系的测算中大多数年份都实现了技术有效。由此可以看出，无论是数量指标体系还是质量指标体系发达国家的研发效率都较高，比如爱尔兰、美国、新加坡等国家的研发效率处于世界前列。相对而言，发展中国家的研发效率与发达国家还有一定差距，但是近年来，一些新兴的发展中国家正在努力缩小这个差距，比如中国、印度这两个金砖国家的研发效率正在逐步提高，尤其是中国，无论是数量指标体系还是质量指标体系的研发效率测度结果，在1996—2014年间都呈现出显著的进步趋势。特别是质量指标体系下中国的研发效率由1996年在36个国家排名第33上升到在2014年中排名第1，这表明在中国改革开放及创新驱动发展等一系列发展战略的实施下，中国的研发效率进步明显。
(二)中国的研发效率测度结果分析
可以看出，无论是根据数量指标体系还是质量指标体系，中国研发效率测度结果在趋势上大体保持一致。根据表4，还可以得到如下结论：
表 4 1996—2014年中国研发效率测度结果表
第一，在1996—2014年间，中国的研发效率进步较为明显，在2003年后，无论是数量指标体系还是质量指标体系中国的研发效率值都大于1，实现了技术有效性，迈入世界前列。这充分说明伴随着中国创新驱动等一系列发展战略的实施，以及研发投入的显著提高和国家对技术创新的重视加大，中国的研发效率在这19年间实现了较大提高，研发资源利用性也得到提升。
同时，可以根据式(2)的距离函数推测得到Malmquist生产率指数，将Malmquist生产率指数分解为两个部分，一部分测度的是技术效率的改变，另一部分测度的是技术进步的改变。Malmquist生产率指数为：
第二，在1996—2006年间，质量指标体系的排名及测度结果要远远低于数量指标体系，但在2007年之后，两者之间的差距在逐步缩小。这可能是由于中国科学技术发展起步晚于其他发达国家，而质量指标体系衡量的国际专利数、高科技论文平均引用率、高技术产业出口额等一系列指标对一国的科学技术和基础创新能力都有很高的要求，这些在中国经济发展初期并不具备相应的基础，导致中国的科技产出只有数量没有质量，所以在最初的几年中国质量指标体系测度出来的研发效率较低，但随着中国科学技术水平的提高，质量指标体系的测度结果也有了较大提高。这也充分表明中国的研发效率从以往只注重数量上的提升逐渐转变为注重质量上的提升。中国不再盲目的追赶发达国家，而开始追求在研发效率上超越发达国家。同时，根据表4的结果还可以看出，无论是数量指标体系还是质量指标体系下中国的进步都较为明显，特别是在2014年中国的数量指标体系下和质量指标体系下研发效率均位居第一名，这种质的提升部分原因是中国实施创新驱动发展战略后，中国的创新产出无论是在数量上还是质量上都有大幅度提升，特别是在高技术产出出口上，中国的进步最为明显，因此导致了中国的质量指标体系下研发效率进步较快。
(三)金砖五国和八国集团研发效率测度结果[注] 金砖五国为俄罗斯、中国、巴西、印度、南非；八国集团为英国、美国、德国、法国、日本、意大利、加拿大、俄罗斯。
为了更进一步分析各国的研发效率，本文特将金砖国家和八国集团的研发效率测度结果进行对比分析，以明确中国在这些国家中的研发效率发展水平。
图 1金砖国家数量指标体系研发效率测度结果图
图 2金砖国家质量指标体系研发效率测度结果图
图1和图2分别为利用数量指标体系和质量指标体系测度出来的金砖五国研发效率结果。无论从数量指标体系还是质量指标体系的测度结果中都可以看出，中国的研发效率进步都较为明显，从2001年开始赶超其它四个国家以后，研发效率就开始远远大于其它四个金砖国家，部分金砖国家研发效率表现不太好，甚至在1996-2005年之间，研发效率呈现小幅下降趋势，而在2005年之后，研发效率虽有缓慢提升，但提升幅度远远小于中国，并均处在技术前沿面之下，这表明中国的研发效率表现要远远优于其它金砖国家。
通过表2和表3，对金砖国家研发效率的均值进行比较，发现在数量指标体系下，巴西、印度、南非、俄罗斯、中国的研发效率均值分别为0.540、0.721、0.719、0.770、1.715；在质量指标体系下，巴西，印度，南非，俄罗斯，中国的研发效率均值分别为0.500、0.465、0.812、0.326、1.543。可见，除了南非，其他金砖国家质量指标测度出的研发效率要小于数量指标体系的测度结果。究其原因，是由于金砖国家是新兴经济体，这些国家的科学技术发展起步晚于其他发达国家，而质量指标体系体系衡量的研发产出对一国的科学技术和创新能力有很高的要求，新兴国家正处于发展期间，数量指标体系衡量的研发效率对于这些国家比较有优势。而中国，虽然两个指标体系衡量的研发效率都呈现出了进步性变化，但是中国研发产出整体而言还是数量指标体系测度的结果要优于质量指标体系测度的结果。
同时，为了比较中国的研发效率在世界主要经济体中的水平，分别绘制了中国与八国集团国家数量指标体系和质量指标体系测度结果图，见图3和图4。
从图3和图4可以看出，八国集团的研发效率和金砖国家的研发效率呈现出了不一样的数据特征。从数量指标体系来看，美国、日本两国的研发效率虽然呈下降趋势，但是仍然一直保持在技术前沿面上，在2002年之前，两国的研发效率均在300%以上。美国、日本两国的研发效率显著大于1，代表着在传统DEA模型下这两个国家处于技术前沿面，是研发效率的主要推动国。超效率DEA模型下，可以比较处于技术前沿决策单元效率值的大小。图3的结果表明美国、日本两国在2002年之前在数量上是研发效率最高的国家，而且与其它国家的研发效率的差距较为明显。G8国家的研发效率小幅波动，但除俄罗斯，法国外基本都处于技术前沿面。从质量指标体系来看，美国的研发效率从高位波动下降，日本的研发效率却在2004年后逐渐上升，G8国家的研发效率变动不大。对比金砖国家的研发效率，发现不论是从数量指标体系还是质量指标体系G8国家的研发效率总体高于金砖国家。这是由于G8国家被称为“富国俱乐部”，是公认的发达国家，这些国家的科学技术，创新能力走在世界前列。美国在经历了科学技术的高速发展之后，研发效率的增速开始放缓，但仍然呈现进步性变化，日本在战后致力于提升科研创新能力，在最初的注重研发产出数量的阶段过去之后，开始更加注重研发产出的质量，所以日本数量指标测度的研发效率呈现下降趋势，质量指标测度的结果却逐年上升。其它发达国家虽然研发效率的变动不太，但基本在技术前沿面上。我们可以从这些分析中看出，发达国家和新兴国家的研发效率还是一定的差距，中国作为一个新兴国家，虽取得了一些进步，但仍然需要大力发展科学技术，提高科研创新能力。
图 3中国与八国集团数量指标体系研发效率测度结果图
图 4中国与八国集团质量指标体系研发效率测度结果图
(四 )世界主要国家 Malmquist TFP指数分解结果
为了进一步明确中国与世界主要国家的研发效率发展现状，弄清研发效率成因，基于DEA方法的Malmquist TFP指数方法为分析各国的全要素研发效率变化提供了便利的工具。根据该方法分析了1996—2014年相邻两年研发效率变动情况及其分解结果，见表5和表6。
表 5 1996—2014年世界主要国家研发效率 Malmquist指数变化均值及其分解表 [注] 由于篇幅限制 ，仅报告部分国家 。
注：其中effch，techch，pech，sech，tfpch分别代表总效率变化指数，技术进步变化指数，纯技术效率变化指数，规模效率变化指数和全要素生产效率指数。
用数量指标体系和质量指标体系的数据分别测度出1996-2014年世界主要36个国家和地区的研发效率的变动情况，从数量指标体系的测度结果来看：第一，上述36个国家，只有匈牙利(99.4%)，日本(98.3%)，韩国(98.4%)，俄罗斯(98.3%)，新加坡(98.3%)研发效率tfpch的变化指数低于100%，说明这些国家的研发效率在这些年间呈现出下降的趋势，而其它国家研发效率都呈现出增长趋势。在研发效率呈增长趋势的国家中，罗马尼亚的研发效率指数增长了8.8%，排名第一位，澳大利亚的研发效率指数平均增加了8.1%，排名第二位；中国增长了4.7%，排名第9位。这一结果表明，从研发效率的增长上来看，发展中国家研发效率增长速度要快于发达国家，证明发展中国家完全有可能通过研发效率的快速增长实现技术的进步。第二，从研发效率的分解结果中可以看出，大部分国家的研发效率的增长主要是由于技术进步改变所造成的。除爱尔兰、日本、墨西哥、韩国、新加坡等国技术呈现退步外，其它国家的技术进步指数均呈现出正向增加效应。技术效率对研发效率的促进作用最大的为罗马尼亚，其次为印度、中国位居第十三位。澳大利亚、巴西、中国、捷克、法国、德国、印度、意大利、墨西哥、挪威、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、土耳其、乌克兰技术效率对研发效率有正向促进作用，爱尔兰，新加坡，斯洛伐克，西班牙，英国，美国的技术效率指数为1，其它国家都呈现负向作用，其中，罗马尼亚的总效率变化指数是最大的，为105.3%，其次为印度，为102.8%，并且这两个国家无论是纯技术效率还是技术进步变化指数均呈现增长态势，说明印度和罗马尼亚从技术效率和技术进步两个方面都促进了总研发效率的增加。中国的情况也较为类似，技术效率和技术进步指数均促进了中国研发效率的显著增长。这表明中国等发展中国家仍然可以通过效率的改进实现数量指标体系下研发效率的增长。
于冰浴中切取大鼠脑组织梗死区域适量，去除脑膜和血液，加入4℃PBS适量，匀浆约1 min，制成10%脑组织匀浆。匀浆于4℃下、以3 000 r/min离心20 min，取上清液，采用酶联免疫吸附测定法（ELISA）以全波长酶标仪测定脑组织中VEGF、VEGFR2、NO水平，严格按照检测试剂盒说明书操作。
从质量指标体系的测度结果来看：第一，只有澳大利亚、比利时、加拿大、中国、法国、德国、印度、意大利、日本、墨西哥、荷兰、波兰、韩国、罗马尼亚、斯洛伐克、西班牙、乌克兰、英国、美国等国全要素生产效率tfpch的变化指数高于100%，呈现进步性变化，其余国家均呈现下降趋势。韩国的全要素生产率指数变化最大为111.3%，平均提高了11.3个百分点，其次为日本，增长了10.5%，中国的效率变动为107.5%，平均增长了7.5%，居世界第三位。这一点与数量指标体系下的结果呈现显著不同，在数量指标体系下，大部分发展中国家研发效率均呈现了显著增长，一旦引入质量指标体系，部分国家研发效率便呈现下降趋势。
第二，同样与数量指标体系不同，大多数国家研发效率的改进全部源于技术效率的改进，技术进步的改进甚至为负值。从技术进步对研发效率的贡献来看，除法国、日本、荷兰、美国等国技术进步对研发效率改进有促进作用外，其余国家均没有显著的促进作用，表明美国、日本等国以质量为代表的先进技术进步率较快，其它国家很难追赶。从技术效率变化指数来看来看，阿根廷、澳大利亚、比利时、中国、捷克、意大利、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、罗马尼亚、俄罗斯、南非、西班牙、土耳其、乌克兰变化指数均对研发效率有促进作用，其中，中国的技术效率变化指数为105.5%，且更多的技术效率变化来源于纯技术效率的进步，规模效率并没有引起技术效率的正向变化。表明一旦引入质量指标体系，发展中国家研发效率增长就较小，甚至为负增长，这些差异可能是由于有些发展中国家的科技产出只注重数量不注重质量，导致这些发展中国家在数量指标体系下，其科技产出较高，从而使得其研发效率也较高，但是一旦引入质量指标体系，这些国家的研发效率就会由于产出的质量不高使得其研发效率变低。这表明，想要在研发效率上赶超世界技术先进国家仍然有一定的难度，核心技术受制于人的局面仍未改善。
同时，为了明确中国研发效率变动情况，测算1996—2014年中国研发效率Malmquist指数增长及其分解，其结果见表6：
表 6中国研发效率 Malmquist指数增长及其分解表
注：其中effch，techch，pech，sech，tfpch分别代表技术效率变化指数，技术进步变化指数，纯技术效率变化指数，规模效率变化指数和研发效率变化指数。
由表6可以发现，从数量指标体系测度结果来看，中国1996-2002年间的研发效率并未呈现出显著的增加趋势，部分年份甚至在下降，但自2002年后，除2008年前后受国际金融危机的影响外，中国的研发效率呈现出小幅提升的态势。中国研发效率的进步主要由于技术效率的进步所造成，而技术效率的改变主要还是来源于规模效率的提升。从质量指标体系测度结果来看，除2000—2001年中国由于国际专利数急剧下降，研发效率变化指数下降幅度较大外，其它年间的研发效率指数基本都呈现出显著的增长趋势。另外，从质量指标体系中也可以看出，全要素研发效率的增长主要来源于技术效率的改进，技术进步的改变所造成的研发效率增长较少，甚至部分年份为负值。
通过对比数量指标体系与质量指标体系的测度结果发现，数量指标体系下中国这18次研发效率变动的均值为1.047，技术效率变化指数的均值为1.025，质量指标体系下中国这18次研发效率变动的均值为1.075，技术效率变化指数的均值为1.092。从结果上来看，中国质量指标体系的增长速度要优于数量指标体系。这充分说明虽然中国的研发产出在数量上与发达国家相比具有一定优势，在质量上与发达国家相比仍有差距，但是近年来，中国研发产出的质量在不断加强，中国质量指标体系测度出的研发效率的提升幅度也大于数量指标体系的测度结果，中国研发产出数量与质量上的差距正在缩小，只有数量，没有质量的状况正在得到改善。所以在未来，中国应继续加强研发技术的提升，同时不要忽视研发规模的扩大，使纯技术效率和规模效率均能促进中国全要素生产率的提升，让中国的研发效率得到进一步的提高。
五、结论
本文通过运用世界主要36个国家国家层面的面板数据，构造了两种研发效率评价指标体系，一种为以本国专利数，科技论文数和高技术产业增加值为代表的数量指标体系，另一种以国际专利数，科技论文引用率和高技术产业出口额为代表的质量指标体系，对世界主要国家研发效率进行分析，通过本文的分析，可以将研究结论归纳为以下几点：
第一，数量指标体系和质量指标体系测度结果差异较为明显，发展中国家数量指标体系测度得到的研发效率结果要优于质量指标体系，而部分发达国家如丹麦、德国、日本、瑞典则正好相反。金砖国家质量指标体系下的研发效率要普遍小于数量指标体系的测度结果，而八国集团不论是从数量指标体系还是质量指标体系下研发效率总体高于金砖国家。这主要是由于发展中国家的技术基础较为薄弱，这些国家的科学技术发展起步晚于其他发达国家，而质量指标体系体系衡量的研发产出对一国的科学技术，创新能力有很高的要求，新兴国家正处于发展期间，数量指标衡量的研发效率对于这些国家比较有优势。但是，一旦引入质量指标体系，这些国家的研发效率就会由于产出的质量不高使得其研发效率变低；而对于一些拥有较强科研创新能力的发达国家而言，在引入质量指标体系以后研发效率反而变高。
第二，由于中国科学技术发展起步晚于其他发达国家，质量指标体系衡量的国际专利数、高科技论文平均引用率、高技术产业出口额等一系列指标对一国的科学技术和基础创新能力都有很高的要求，这些在中国经济发展初期并不具备相应的基础，导致中国的科技产出在初期只有数量没有质量，所以在最初的几年中国质量指标体系测度出来的研发效率较低，但随着中国的科学技术水平较大的提高，质量指标体系的测度结果也有了较大提高。这也充分表明中国的研发效率从以往只注重数量上的提升逐渐转变为注重质量上的提升。中国不再盲目的只从数量上追赶发达国家，而是在研发产出质量上也要超越发达国家。
第三，无论是数量指标体系还是质量指标体系，中国的研发效率进步都较为明显，从2001年开始赶超其它金砖国家和部分G8国家以后，研发效率就开始远远大于金砖国家，并也超过了部分G8国家。这表明伴随着中国创新驱动发展战略的实施，中国的研发效率表现要远远优于其它发展中国家。
第四，在数量指标体系下中国研发效率的增长源于技术效率改进和技术进步改进，而质量指标体系下中国研发效率的增长主要源于技术效率的改变，技术进步的改变作用甚至为负，表明在质量指标体系下中国并不是世界技术的推动国，核心技术上仍然是以发达国家为主导，与发达国家相比仍然有一定的差距。
不断完善水利施工质量管理，可以进一步指导水利工程施工企业正确开展施工行为，同时提高水利施工企业的经济效益。通过质量管理制度的建设和加强，可以有效地实现工程建设的“三控制、两管理、一协调”。监理单位在具体施工管理中，利用长期在工程建设实践中所形成的工作经验，建立起一套完整严密的组织机构、工作制度、控制程序和方法，加强对工程质量的控制，构建工程建设项目的质量控制体系，强化工程质量的管理。因此，必须深化对水利施工质量管理核心地位的认识，从而增强对工程质量的监管，推动水利工程建设。
通过本文的结论表明，虽然中国通过不断加大研发投入取得了研发效率的显著增长，但是在质量上我们仍有一定的空间，为此，我们需要不断的优化我们的研发投入结构，注重对研发产出绩效进行质量上的考核，加大对研发产出绩效质量上的奖励支撑力度，同时，减少研发投入人员冗余和经费的重复利用，通过研发效率的提升带来技术的快速发展，把中国从研发大国转变为研发强国。
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Measurement and Comparison of R &D Efficiency between China and major countries in the world
Cheng Shi-xiong，Dong Zi-zhen
(School of Business，Hubei University，Wuhan 430062，China)
Abstract ：This paper measures the R&D efficiency of China and the major countries in the world，and clarifies the status of China's R&D efficiency.We use the panel data of China and the world's major countries from 1996 to 2014 to construct the quantitative index system and quality index system.Then，DEA model and Malmquist method are applied to measure the major countries' R&D Efficiency from the aspects of quantity and quality of technology output.The research find that China's R&D efficiency is more obvious in terms of quantity index system and quality indicator system.At the same time，the rank of China's R&D efficiency under the quantitative index system is higher than under the quality index system，but China's R&D efficiency is gradually changing from the quantitative promotion to quality improvement.
Key words ：R&D efficiency; Super-efficiency DEA; Malmquist index method; Patent
收稿日期 ：2018-04-20；修复日期： 2018-12-04
基金项目 ：全国教育科学规划课题《中国与世界主要国家教育绩效的比较及影响因素研究》(CGA180247)
作者简介 ：
程时雄，男，湖北阳新人，经济学博士，副教授，研究方向：世界经济，技术经济；
董籽珍，女，湖北十堰人，硕士生，研究方向：国际贸易，技术经济。
中图分类号 ：F127
文献标志码： A
文章编号： 1007-3116(2019)03-0031-12
(责任编辑 ：于 茜 )
标签：研发效率论文; 超效率DEA论文; Malmquist指数方法论文; 专利论文; 湖北大学商学院论文;