中国区域创新效率及其空间差异研究，本文主要内容关键词为：中国论文,差异论文,效率论文,区域论文,空间论文，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。
创新是社会发展的直接动力，社会的发展过程就是创新的过程。自从国家创新系统理论提出以来，国家创新系统理论已成为学者们研究不同国家或区域经济发展差异的重要工具(Freeman，1987；Nelson，1993；Lundvall，1992)，各个国家或地区都在极力建设自己的创新系统，但是不难发现，不同国家的创新效率存在很大的差异，从而导致不同国家或地区的经济发展速度不同。区域创新是一个复杂的过程，是区域内多种资源、多种要素参与的多投入综合活动过程，而且创新投入向产出转化贯穿于创新的全过程，所以它的效率也很难精确地测定。到目前为止，仍然没有统一的测定方法。现有的研究往往尽可能地筛选具有代表性的投入产出变量，以求反映创新活动的实际状况。
本文采用随机前沿分析法(SFA)，以中国省级区域为样本，对中国区域创新效率进行测度并分析中国区域创新效率的空间差异。本文的第一部分是相关文献回顾，第二部分是研究方法与模型、变量选择与数据处理，第三部分是计量结果与分析，第四部分是结论。
一、文献回顾
区域创新效率的测度主要建立在创新投入产出效率理论之上，区域创新效率的内涵主要指在一定的技术创新环境和创新资源配置条件下，单位技术创新投入获得的产出，或者单位创新产出消耗的创新投入。目前创新效率研究的主要方法基本可分为两类：一类是参数技术，如随机前沿方法；一类是非参数技术，如数据包络分析法、指数法等。但是，两类方法各有其优势与不足，随机前沿技术充分考虑了随机误差和无效率因素对创新效率的影响，但其前提是正确设定函数模型；数据包络分析方法有效地揭示了技术创新效率的内涵，但存在一些无法克服的弱点，如指标的敏感性问题、不考虑随机误差问题等。
Nasierowski和Arcelus(1999、2000、2003)用两步骤DEA(数据包络分析)方法测度并分析了45个国家的创新效率，发现技术创新规模、资源配置对生产率的变化有重要影响。Chen等(2004)采用DEA方法实证分析了台湾新竹科技园中的31家计算机和外围设备企业的研发效率。Zhang等(2003)利用中国33个行业8341家大中型企业1995年的截面数据，采用SFA(随机前沿技术)分析了研发效率问题。池仁勇(2003)则利用DEA方法，根据浙江省230家企业的问卷调查，测算了大、中、小企业的技术创新效率。闫冰、冯根福(2005)以中国工业的37个行业为研究对象，利用SFA考察了1998-2002年间中国工业研发效率问题。王伟光(2003)构造了“比较创新效率指数”——单一产出与投入的比值——来直接反映技术创新的效率，并对中国工业行业的技术创新效率的行业差异及其变动趋势进行了系统研究。张宗益等(2006)使用我国31个省、直辖市、自治区1998-2003年的数据，运用基于对数型柯布—道格拉斯生产函数的随机前沿生产函数(SFA)，实证研究了我国区域技术创新效率。研究结果表明：我国区域技术创新效率虽然呈上升趋势，但效率较低；同时，东、中、西部之间区域技术创新效率差距明显。池仁勇、虞晓芬和李正卫(2004)利用DEA方法，对我国30个省、直辖市、自治区的技术创新效率进行了测定，其结果呈现东高西低的特征。孙凯、李煜华(2007)应用数据包络分析(DEA)方法对我国30个省、市、自治区的技术创新效率进行了分析与比较，结果表明，大多数省份没有充分利用或低效率利用其创新投入，而且区域技术创新效率未必与其技术创新能力以及经济发展水平相一致。
从以上研究发现，区域创新效率的基本内涵仍然没有明确统一的界定和测度方法，创新投入向产出转化贯穿于创新的全过程。不同的学者用不同的方法，从不同的侧面和不同的角度对区域创新效率进行测度研究。本文将分别从专利与新产品销售收入产出角度对中国区域创新效率及其空间差异进行研究。
二、方法与模型
1.随机前沿分析方法
效率分析的随机前沿方法可以追溯到索洛(Solow，1957)的研究，在其分析框架中，导致实际产出与技术前沿(即生产可能性边界)偏离的原因都被归结为随机因素，但是没有被分离开。在索洛之后，生产函数在形式上取得了重要进展，在借助生产函数分析生产率和技术进步的基础上，研究者提出了随机前沿分析方法，这是因为，实际经济中的企业往往达不到生产可能性边界，产出水平偏低，而随机因素也会导致实际产出偏离技术前沿，这样，设法识别企业实际产出水平与理论最佳产出水平之间的差距，分别在多大程度上是由随机因素和技术效率水平高低导致的就成为问题的关键。
Farrell(1957)开创性地提出了技术效率和配置效率的分析框架，此后Aigner和Chu(1968)建立了一个确定性的前沿生产函数分析框架，与索洛的分析框架相比，该框架认为，随机因素导致实际产出偏离技术前沿，由此，各个经济主体的实际产出水平将始终位于生产可能性边界内部或者与生产可能性边界重合，而不可能位于生产可能性边界之外。但是在索洛框架中，经济主体的实际产出有可能位于生产可能性边界之外。将索洛与Aigner和Chu的研究相结合，即可得到随机前沿方法的分析框架，该方法可以在一个框架中同时考察随机因素和技术效率这两种因素对实际产出水平的影响。Kumbhakar和Lovell(2000)在总结有关文献后指出，随机前沿生产函数方法是由Aigner等(1977)、Meeusen和Broeck(1977)、Battese和Corra(1977)共同提出的。模型的基本假设是：在给定的技术水平下，对于一个一般企业，在一定的投入水平下，可以得到一个确定的产出水平，但由于生产中存在着低技术效率、随机影响因素以及测量误差等因素的影响，导致产出水平偏低，低技术效率水平越大，产出的偏差也就越大。
非负误差项反映的事实是每个厂商的产出必须位于其前沿生产函数下面，任何这样的偏差都是由于企业控制因素造成的，如技术和经济无效、生产者和其雇员的努力程度等。因此，这称为管理误差项。以上模型的基本含义为：个别厂商不能达到生产函数的前沿，是因为受到随机扰动因素和技术无效率两个因素的影响。尽管这两个因素均是不可观测的，但是恰当定义的随机扰动仅仅是一个白噪声，多次观测的均值为零。个别厂商的技术效率值可以以此求得，即：
2.模型构建
本文利用随机前沿函数方法来测算区域创新活动的效率，借鉴Battese和Coelli(1995)、Zhang等(2003)、朱有为和徐康宁(2006)的模型设定方法，本文的函数模型构建如下：
3.变量与数据
资本投入和劳动力的投入是研究投入产出效率的常用方法，在本文的研究中也同样使用资本和劳动投入。对于区域创新效率来说，研发费用的投入与研发劳动的投入对其有直接的影响，也是主要的影响因素。这里采用各省的科技活动经费内部支出总额(INPUTRD)和科技活动人员(INPUTRDP)作为投入变量，专利申请受理数(PATENT)和新产品销售收入(NEWSALE)作为产出指标变量。之所以采用科技活动经费和科技活动人员，是因为区域创新活动范围比区域研发活动范围要大得多，区域创新效率是区域所有创新活动的效率体现，用区域科技活动经费内部支出与科技活动人员能较为全面地反映区域创新活动的成果，专利受理数在反映创新效果上不如专利授权数，但是能较好地反映创新效率。本文的数据来源于《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》，以上所有变量均取自然对数值。各变量的描述统计量如表1所示。
此外，由于技术创新活动的周期性和投入产出之间具有一定时滞性，因此还需要考虑输入和输出指标间的时间差异问题。官建成、何颖(2005)认为研发投入到产出有一定的时间延迟，因为由发明的产生到新产品的引入平均需要3～4年的时间，为此，他们投入产出的时间延迟都取4年。王伟光(2003)在对中国工业行业技术创新效率的研究中回避了技术创新活动的时滞问题。他认为，创新投入到底何时能够发挥作用以及不再发挥作用是难以界定的。即使能够确定一个“时滞”，也无法将之运用到各个行业中，因为不同行业的性质及环境条件存在很大差异。即使可以区别对待不同行业的时滞问题，大量的计算和调整工作也并非一蹴而就。而更多的文献则默认技术创新活动的时滞为滞后1年，而不分行业差异，如Jefferson等(2002)对中国产业研发绩效的研究。朱有为(2006)也认为中国制造业的技术创新活动有时滞，在他的研究中采用的时滞是1年。本文认为，区域创新活动也有时滞问题，不同地区不同时期的创新活动的时滞也不同，而且可能会有很大的差异。考虑到中国很多行业或企业的技术开发，应用性的多，基础性的少，一般开发周期也相对较短。因此，本文也采用惯例，取时滞为1年。这样尽管创新时滞有长有短，但至少需要1年是肯定的。方程中变量均取自然对数。
三、结果与分析
根据前文的分析，产出指标有两组，一组是以申请专利受理数作为产出指标，另一组是以新产品销售收入作为产出指标，所以对这两组指标分别进行计量分析。
1.以申请专利受理数为输出指标的计量分析
利用Frontier4.1软件，使用最大似然法来估计经验模型可获得各项参数和区域创新技术效率，具体结果如表2和表3所示。从表2中可知γ＝0.65，大于0.5，且LR统计检验在10％的水平下显著。这说明模型中的随机误差项是包含无效率因素的复合结构。因此，对于区域面板数据使用随机前沿生产函数是可行的，模型设定是可以接受的。从经验模型各参数的估计结果看，
、
通过了1％的显著性检验，
通过了10％的显著性检验。
第一，区域创新投入要素产出弹性和创新活动规模效应情况。创新活动经费和创新活动人员两大投入要素的产出弹性分别为＝0.815、＝0.068。经费投入弹性远远大于人员投入弹性，这一结果说明我国的专利产出是资本密集型的，专利的产出主要靠经费投入来实现。创新资本(创新经费)增长1％，可带来专利申请受理量增长0.815％，创新人员投入增长1％，可使专利增长0.068％。经费投入与人员投入产出弹性之和为0.83，说明我国的区域创新不具有规模效应。因此，我国的专利产出效率是经费推动型的，也说明了我国的知识产权保护机制不能充分激发科研人员的积极性。
第二，区域创新效率及变动情况。从计量结果看，中国区域创新效率整体(平均)水平为0.74，无效率因素占了0.26。从总体上看，差距较大，最大值为0.89，最小值为0.34，说明了区域创新效率的区域不平衡。从横截面上看，广东的平均创新效率最高，为0.87；青海的平均创新效率最低，为0.50；大于0.8的有河北、辽宁、黑龙江、浙江、福建、山东、湖南、广东、海南9个省份，这一结果与现实也比较吻合。再从时间序列上看，总体效率在0.72～0.78之间进行微小波动，没有上升的趋势，对于区域来说，上海、湖北上升较快，分别从0.57、0.67上升到了0.82和0.8。
第三，东、中、西部区域创新效率及变动情况。按通常的划分方法，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地区包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。从时间上来看，东、中、西部地区区域创新效率变化都可以划分为三个阶段：第一阶段是1996-1997年，几乎所有的省份的创新效率都是下降的；第二阶段是1998-2000年，几乎所有区域创新效率都是上升的；第三阶段是2001-2005年，都是基本不变或有微小的下降。再从东部地区来看，各省份的创新效率从发散趋向收敛，而且是向其平均值收敛，这说明东部地区的知识溢出明显。中部地区，经过1996-2000年先下降后上升之后，2000年开始有微小的下降，并也有收敛的趋势，但是没有东部地区那么明显。再来看西部地区，1996-2000年也是先下降后上升，从2000年开始有明显的下降趋势，而且呈发散状态。这种现象可以这样来解释：随着我国市场经济体制逐步健全与完善，全国范围内的创新要素进行重新配置以后，由于东部地区有更强的集聚和吸收能力，从而使得高效率创新要素流动到了东部地区(其中一部分也流向了中部地区)。
2.以新产品销售收入为输出指标的计量分析
利用Frontier 4.1软件，以新产品销售收入为输出指标，使用最大似然法来估计经验模型，结果如表4和表5所示。从表4中可知γ＝0.914，非常接近1，且LR统计检验在1％的水平下显著。这说明模型中的随机误差项是包含无效率因素的复合结构。因此，对于区域面板数据使用随机前沿生产函数是可行的，模型设定是可以接受的。从经验模型各参数的估计结果看，、、均通过了1％的显著性检验。
从计量结果可知，以新产品销售收入创新输出指标得到的整体平均效率为0.54，比以申请专利为输出指标得到的平均效率0.74低0.2，说明在把科技创新转化为经济创新绩效时存在更多的无效率因素。
第一，区域创新投入要素产出弹性和创新活动规模效应情况。创新活动经费和创新活动人员两大投入要素的产出弹性分别为＝1.45、＝-0.47。经费投入弹性大于1，说明具有规模效应，创新资本(创新经费)增长1％，可带来新产品销售收入增长1.45％，由此可知，我国的科技成果产业化具有规模效应。而创新人员投入是负效应，当创新人员增长1％，却反而使新产品销售收入下降0.47％，产生这一现象的原因可能是创新人员的配置不合理，或者从事创新活动的人员的科技水平无法达到现有的科技硬件所要求的水平。因此，中国在增加资本投入、加大产业化的同时，应更加注重人力资本质量的提高。
第二，区域创新效率及变动情况。从计量结果看，中国区域创新效率整体(平均)水平为0.54，无效率因素占了0.46。从总体上看，差距较大，最大值为0.88，最小值为0.12，说明了区域创新效率的区域不平衡。从横截面上看，福建的平均创新效率最高，为0.77；青海的平均创新效率最低，为0.16；大于0.7的有天津、江苏、福建、山东、广西5个省份，这一结果与现实情况也比较吻合。再从时间序列上看，总体效率在0.16～0.77之间进行波动，波动幅度较大，没有明显的上升趋势，阶段性波动较为明显。
第三，东、中、西部区域创新效率及变动情况。参照前面的划分方法，以新产品销售收入为输出指标的东、中、西部地区的区域创新效率，与以专利为产出输出指标的计量结果相似，从时间上来看，东、中、西部地区区域创新效率变化都可以划分为三个阶段：第一阶段为1996-1997年，几乎所有省份的创新效率都是下降的；第二阶段为1998-2000年，几乎所有区域创新效率都是上升的；第三阶段为2001-2005年，都是基本不变或有微小的下降。再从东部地区来看，各省份的创新效率没有发散和收敛趋势，除海南以外，其他各省的变动幅度较小。中部地区，经过1996-1997年的下降，1998年上升之后高位运行至2001年，而后又开始有微小的下降，并有较为明显的收敛趋势。再来看西部地区，1996-2000年也是先下降后上升，2000年开始有微小的下降趋势，没有明显的收敛与发散趋势。
四、结论
综合以上分析，中国区域创新效率总体水平不高，同时区域差异较为明显，按东、中、西部划分，东部地区的创新效率要高于中、西部地区，东、中、西部地区内部各省份的创新效率也有明显差异。在时间趋势上呈阶段性波动。同时，区域创新经费投入对区域创新效率有较大的推动作用并大于人力资本的推动作用，专利产出效率高于新产品产出效率。因此，可以从两个方面提高我国区域创新效率的水平。第一，在加大创新经费投入的同时更应加大创新人才的培养力度，充分发挥创新人力资本的作用；第二，加快科技的产业化，完善我国的知识产权保护制度，促进创新竞争，从而提高区域创新的经济绩效。
注释：
①这里的Y[，it]代表申请专利和新产品销售收入两组指标。