樊 華

（1.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，江蘇 南京 210016；2.淮海工學(xué)院，江蘇 連云港 222001）

中國省際科技創(chuàng)新效率演化及影響因素實證研究

樊 華1，2

（1.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，江蘇 南京 210016；2.淮海工學(xué)院，江蘇 連云港 222001）

以2001—2007年省區(qū)面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用DEA的VRS模型測度科技創(chuàng)新效率，并進行其收斂性與影響因素分析。實證表明：中國科技創(chuàng)新效率具有周期性波動演化特點，東部地區(qū)科技創(chuàng)新效率高于中西部地區(qū)，西部地區(qū)科技創(chuàng)新效率提高快，趕上并超過了中部地區(qū)；西部地區(qū)科技創(chuàng)新效率具有絕對和條件收斂特征；全國和東中部地區(qū)科技創(chuàng)新效率條件收斂顯著，但絕對收斂特征不明顯；在考察期內(nèi)工業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放度、高等教育發(fā)展水平對全國科技創(chuàng)新效率具有正影響效應(yīng)，而政府影響力具有負向作用。

科技創(chuàng)新效率；DEA；收斂性；Tobit模型；面板數(shù)據(jù)

Abstract:Based on the panel data of Chinese provinces during 2000-2007,this study conducts an empirical analysis of the scientific and technology innovation efficiency by using the model of variable.The results show that the scientific and technology innovation efficiency has the characters of periodic undulation evolution,the east is higher than the middle and west,the west enhances quickly,caught up with and has surpassed the middle;the west region has absolute and conditional convergence;the conditional convergence of the whole country and east-middle area is remarkable,but the absolute convergence is not obvious;the industry structure,the openness and the higher education level of development have the positive influence,but the government effect are the negative function.

Key words:science and technology innovation efficiency;data envelopment analysis;convergence;Tobit model;panel data

轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，提高經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量，是中國經(jīng)濟發(fā)展追求的目標(biāo)。隨著區(qū)域經(jīng)濟不斷發(fā)展和競爭的日益加劇，區(qū)域創(chuàng)新能力已成為區(qū)域綜合競爭力的重要標(biāo)志和地區(qū)經(jīng)濟獲取國際競爭優(yōu)勢的決定性的因素［1］。經(jīng)濟增長理論和實踐均表明，科技創(chuàng)新是提升經(jīng)濟發(fā)展水平和質(zhì)量最為重要的要素。創(chuàng)新能力提升不僅需要增加對科技創(chuàng)新投入，更要注重科技創(chuàng)新效率，特別是我國各地區(qū)科技創(chuàng)新投入不斷加大的情況下，科技創(chuàng)新效率提升對區(qū)域科技競爭力具有更加重要的意義。

1 文獻綜述

區(qū)域科技創(chuàng)新是區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成部分，是區(qū)域經(jīng)濟和科技發(fā)展的重要基礎(chǔ)。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)最早是由Cooke于1992年提出［2］，主要是研究區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)分類、區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)建設(shè)模式、區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)建設(shè)政策、區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)評價等方面［3］。區(qū)域科技創(chuàng)新效率是區(qū)域科技投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化率，其內(nèi)涵是指在一定的科技創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新資源配置條件單位科技創(chuàng)新投入獲得的產(chǎn)出，或者單位科技創(chuàng)新產(chǎn)出消耗的科技創(chuàng)新投入。

區(qū)域科技創(chuàng)新效率正成為眾多學(xué)者關(guān)注的重要課題。研究科技創(chuàng)新效率的主流方法可分為二類：一類是參數(shù)技術(shù)，如隨機前沿方法，另一類是非參數(shù)技術(shù)，如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法 （DEA）。Nasierowski和Arcelus（1999、2000、2003）用兩步驟 DEA 方法測度了45個國家的創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新規(guī)模、資源配置對生產(chǎn)率的變化有重要影響［4-6］。張宗益等（2006）使用我國31省區(qū)1998-2003年數(shù)據(jù)，運用基于對數(shù)型柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)tistical（SFA），實證研究了我國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率，其研究結(jié)果表明：我國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率雖然呈上升趨勢，但效率較低，且東、中、西部之間區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率差距明顯［7］。 白俊紅等（2009）利用 SFA方法對1998-2006年30個省區(qū)進行了研發(fā)創(chuàng)新的相對效率與全要素生產(chǎn)率增長情況，結(jié)果是全國整體研發(fā)創(chuàng)新技術(shù)效率較低且各地區(qū)存在差異，東部地區(qū)高于中、西部［8］。 池仁勇等（2004）運用 DEA 方法，對我國30個省區(qū)的技術(shù)效率進行了測定，結(jié)果呈現(xiàn)東高西低的特征［9］。孫凱、李煜華（2007）用 DEA方法對我國省區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率進行了分析與比較，研究結(jié)論是大多數(shù)省份沒有充分利用或低效率利用其創(chuàng)新投入，而且區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率未必與其技術(shù)創(chuàng)新能力以及經(jīng)濟發(fā)展水平相一致［10］。

部分學(xué)者針對我國區(qū)域創(chuàng)新效率進行了測量和評價［11-13］，也有學(xué)者考慮了區(qū)域發(fā)展的不平衡進行區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率差異分析［9，14］。根據(jù)目前所掌握的資料，現(xiàn)有的研究成果頗豐，對本文研究具有重要的借鑒，但也存在明顯的不足。首先，從時間維度上，眾多的研究主要是針對某一年區(qū)域科技創(chuàng)新效率的比較，是一個靜態(tài)視角考察區(qū)域間相對效率，缺乏動態(tài)演化的思考。其次，研究方法較單一，缺乏對問題的深入探討，如對科技效率影響因素的研究。第三，指標(biāo)體系構(gòu)建差異較大，指標(biāo)選擇不一，研究結(jié)論不一致甚至相互矛盾。

本文運用DEA的VRS模型測度區(qū)域科技創(chuàng)新效率［15-18］，借鑒經(jīng)濟增長研究中σ收斂和β收斂研究成果進行區(qū)域科技創(chuàng)新效率的收斂性分析，對我國省際科技創(chuàng)新效率進行動態(tài)分析，并研究其演化態(tài)勢，揭示影響發(fā)展方向的重要原因；運用Tobit模型對影響區(qū)域科技創(chuàng)新效率的因素進行面板數(shù)據(jù)分析，揭示區(qū)域科技創(chuàng)新效率的原因并提出有針對性的政策建議。

2 指標(biāo)與數(shù)據(jù)

科技創(chuàng)新是一個多要素投入和多產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng)。綜合相關(guān)文獻研究成果［12］［14］［19］，科技投入主要有人力和資金的投入，而科技產(chǎn)出涉及直接和間接產(chǎn)出指標(biāo)。本文遵循指標(biāo)選擇中指標(biāo)的可比性、可得性、科學(xué)性等原則，構(gòu)建科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，考慮DEA評價方法主要是考察DMU間的相對關(guān)系，因此具體指標(biāo)均選取比重值，更有利于指標(biāo)間的對比與解釋。投入指標(biāo)有：科技活動人員占就業(yè)人口的比重 （X1），R＆D人員占科技活動人員的比重（X2），科技經(jīng)費支出占 GDP 的比重（X3），科技活動人員人均科技經(jīng)費支出（萬元）（X4），地方財政科技撥款占地方財政支出的比重（X5）。產(chǎn)出指標(biāo)有：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模以上企業(yè)產(chǎn)值占二、三產(chǎn)業(yè)的比重（Y1），高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品出口額占地區(qū)出口的比重（Y2），每萬名科技活動人員專利申請授權(quán)量（Y3），每萬名科技活動人員發(fā)表國內(nèi)中文期刊科技論文數(shù)（Y4），每萬名科技活動人員技術(shù)市場成交合同金額（萬元）（Y5）。

本研究時間跨度為2000—2007年。數(shù)據(jù)來源于2001-2008年 《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及中華人民共和國科技部中國科技統(tǒng)計網(wǎng)站的相關(guān)數(shù)據(jù)。

3 科技創(chuàng)新效率演化分析

根據(jù)DEA的VRS模型，使用Deap2.1軟件包，運用跨期數(shù)據(jù)構(gòu)造生產(chǎn)前沿面得到了我國各省區(qū)和全國的綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），結(jié)果詳見表 1。

綜合技術(shù)效率是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價。周期性波動是綜合技術(shù)效率的顯著特征。我國綜合技術(shù)效率東部地區(qū)最高，西部自2002年超過全國平均水平，且一直高于中部地區(qū)。從變化趨勢上，全國及東中西部綜合技術(shù)效率從2000年開始下降至2002年，而后一直上升，2006年達到波峰后再次下降，在這一過程中，西部綜合技術(shù)效率的波動周期更短些。2000年與2007年相比，綜合技術(shù)效率除東部略有下降外，中西部均有提高，但提高的幅度不大。從綜合技術(shù)效率的絕對值上，中部在2002年平均僅0.69，與東部0.9相差0.21，差距較大。中部2000年至2004年均低于0.8，其余年份均高于0.8；東部除2003年、2004年二年低于0.9外，其余均高于0.9。進入新世紀以來，中國區(qū)域科技創(chuàng)新效率總體上從絕對值來說，均有一定的提高，但科技創(chuàng)新的綜合技術(shù)效率提高幅度不大。

表1 中國2000—2007年東中西部效率平均值

純技術(shù)效率用于衡量決策主體以既定投入資源提供相應(yīng)產(chǎn)出的能力，與決策主體的管理水平直接相關(guān)。純技術(shù)效率東部地區(qū)處于下降狀態(tài)，而中西部地區(qū)則在波動中略有提升，說明中西部決策主體的管理水平有了提高。西部地區(qū)自2002年超過東部后，雖有波動但一直高于東部和全國平均水平，并處于全國最高水平。中部地區(qū)純技術(shù)效率仍然最低，但其決策主體的平均管理水平在提高。純技術(shù)效率的波動性要高于綜合技術(shù)效率，從另一側(cè)面要求提高科技創(chuàng)新管理決策的科學(xué)化水平。

規(guī)模效率用于衡量決策主體現(xiàn)有生產(chǎn)規(guī)模結(jié)構(gòu)與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模結(jié)構(gòu)之間的差距。從全國來看，規(guī)模效率從2000年下降至2002年，而后上升至2006年，后再下降，形成先下降后上升再下降的周期性波動。西部地區(qū)自2001年超過中部后，一直高于中部地區(qū)。東部地區(qū)規(guī)模效率值最高，但也呈現(xiàn)出周期性的波動，且規(guī)模效率值高于純技術(shù)效率值，反映東部地區(qū)規(guī)模結(jié)構(gòu)較好。中西部地區(qū)的規(guī)模效率波動幅度明顯要高于東部，且西部地區(qū)的波動周期小于東、中部，除2006和2007年西部地區(qū)外，中、西部地區(qū)規(guī)模效率值均低于純技術(shù)效率值，說明中西地區(qū)科技創(chuàng)新規(guī)模結(jié)構(gòu)間匹配不好，規(guī)模效應(yīng)有待提高。

綜上，我國科技創(chuàng)新效率總體上東部高于中部和西部，西部效率提高很快，不僅趕上中部而且超過了中部，并高于全國平均水平；東部地區(qū)純技術(shù)效率高但處于相對下降狀態(tài)；東部地區(qū)規(guī)模效率高，中西部地區(qū)低，但東部與中西部純技術(shù)效率與規(guī)模效率關(guān)系不同，東部應(yīng)注重決策主體管理水平的提高，中西部應(yīng)注重于規(guī)模結(jié)構(gòu)的匹配。

中國 2000—2007年東中西部 DEA有效單元數(shù)、規(guī)模效益遞增單元數(shù)、規(guī)模效益遞減單元數(shù)統(tǒng)計結(jié)果見表2。全國DEA有效單元數(shù)呈現(xiàn)周期性變化，規(guī)模效益遞增單元數(shù)大大高于規(guī)模效益遞減單元數(shù)，因此加大科技創(chuàng)新投入將有更多的科技創(chuàng)新產(chǎn)出。從地區(qū)對比中，東部EDA有效單元數(shù)明顯高于中西部，西部DEA有效單元數(shù)高于中部地區(qū)，且西部沒有DEA有效單元遞減單元，表明新世紀以來加大對西部科技創(chuàng)新的投入決策完全正確。我國現(xiàn)階段總體上仍處于科技創(chuàng)新投入規(guī)模效益遞增階段。

表2 中國2000—2007年東中西部DEA有效單元數(shù)、規(guī)模效益遞增遞減單元數(shù)統(tǒng)計

4 科技創(chuàng)新效率的收斂性

現(xiàn)借用經(jīng)濟增長研究中收斂概念對省區(qū)科技創(chuàng)新效率演化趨勢進行分析。

4.1 絕對收斂分析

圖1顯示了全國及東中西部σ收斂情況。

圖1 DEA-TE變異系數(shù)

在考察的8年中，綜合技術(shù)效率值（TE）的變異系數(shù)出現(xiàn)了周期性的變化。全國的變異系數(shù)2002年為峰值，2006年為谷底，2000-2002變異系數(shù)增大，2002-2006變異系數(shù)保持縮小的趨勢，2006年后又出現(xiàn)擴大，說明科技創(chuàng)新效率在全國來說具有顯著的周期性波動。但就各地區(qū)而言，東部地區(qū)的變異系數(shù)一直較小，說明東部地區(qū)內(nèi)部的科技創(chuàng)新效率差距較小，但東部地區(qū)變異系數(shù)同樣具有波動特征，2000年至2003年變異系數(shù)不斷增大，內(nèi)部差距增大；2003年后變異系數(shù)變小，東部地區(qū)內(nèi)部差距在縮小。中部變異系數(shù)在周期性波動中增大，中部各省區(qū)內(nèi)部科技創(chuàng)新效率差距在擴大；西部地區(qū)變異系數(shù)周期性波動大，從絕對值變化看有變小的趨勢，西部地區(qū)內(nèi)部各省區(qū)科技創(chuàng)新效率差距具有收斂的趨勢。中部和西部地區(qū)在2004年變異系數(shù)大小出現(xiàn)明顯的錯位，2004年前，西部變異系數(shù)大于中部變異系數(shù)，說明西部地區(qū)內(nèi)部科技創(chuàng)新效率差距大于中部；2004年后，西部變異系數(shù)明顯小于中部變異系數(shù)；中部地區(qū)變異系數(shù)波動的幅度要小于西部的變異系數(shù)。從全國的變異系數(shù)表現(xiàn)為周期性波動，各省區(qū)間沒有顯示出明顯收斂的跡象。

應(yīng)用 Miller和 Upadhyay 使用的方法［20］，利用本文獲得的TE數(shù)據(jù)進行橫截面分析。絕對β收斂由式（1）回歸系數(shù)確定：

其中，lnEt和 lnEt－1為 2000—2001 年和 2006—2007年的平均值，兩個時段之間相距6年，故取T=6。估計結(jié)果如表3。

結(jié)果顯示，全國和西部地區(qū)的β值為負且統(tǒng)計顯著，因此從全國來看各省區(qū)間科技創(chuàng)新效率存在共同收斂的趨勢，且西部地區(qū)同樣表現(xiàn)出明顯的收斂特征，說明從全國整體上講科技創(chuàng)新效率是在趨向于共同水平，說明科技創(chuàng)新的溢出效應(yīng)明顯。東部地區(qū)β值為負但并不顯著。中部地區(qū)β值為正，但中部省份間科技創(chuàng)新效率的絕對收斂特征統(tǒng)計上不顯著。

4.2 條件收斂分析

運用本文科技創(chuàng)新效率所得DEA-TE面板數(shù)據(jù)，用回歸等式（2）進行條件β收斂分析。

表3 全國和東中西部地區(qū)絕對β收斂估計結(jié)果

以2年為一個時段將樣本劃分，即取2000—2001、2002—2003、2004—2005、2006—2007 二年的綜合技術(shù)效率均值以消除由于周期性因素的影響。本文同時給出面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)（FE）和隨機效應(yīng)（RE）分析對我國整體、東部、中部和西部地區(qū)進行條件收斂回歸結(jié)果，并進行了Hausman檢驗，以選擇固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型，結(jié)果如表4。

除西部地區(qū)以外，Hausman檢驗的結(jié)果都拒絕隨機效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型無系統(tǒng)性差別的原假設(shè)，因此，西部地區(qū)可用隨機效應(yīng)模型的估計結(jié)果，其它則用固定效應(yīng)模型估計結(jié)果。表4表明，條件收斂回歸系數(shù)顯著為負，全國及東、中、西部存在條件β收斂特征。

綜上，全國科技創(chuàng)新效率具有絕對β收斂和條件β收斂的顯著特征，表明各省區(qū)科技創(chuàng)新效率與初始水平相關(guān)，會達到各自穩(wěn)定的創(chuàng)新效率和增長水平，并朝各自的穩(wěn)態(tài)水平趨近，這個穩(wěn)態(tài)水平依賴于創(chuàng)新主體自身的特征。西部地區(qū)具有絕對收斂和條件收斂的特征，而東部和中部地區(qū)不具有絕對收斂特征，但條件β收斂顯著，說明東中部各省區(qū)科技創(chuàng)新效率都在朝各自的穩(wěn)態(tài)水平趨近，這個穩(wěn)態(tài)水平同樣依賴于各省區(qū)自身的特征。

表4 全國、東部、中部和西部地區(qū)條件β收斂估計

5 各省區(qū)科技創(chuàng)新效率影響因素分析

5.1 數(shù)據(jù)與模型

本文主要考察以下因素對科技創(chuàng)新效率及其收斂性的影響：工業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）用各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值中高技術(shù)產(chǎn)業(yè)份額表示；國有經(jīng)濟比重（IE）用各地區(qū)國有工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值比值表示；對外開放度（DOO）用各地區(qū)進出口總額占GDP的比重表示；高等教育發(fā)展水平（HED）用各地區(qū)每十萬人口中高等學(xué)校在校生數(shù)表示；政府影響力（GOI）用地區(qū)政府財政科技撥款占地區(qū)科技經(jīng)費支出總額的比例表示。

Tobit分析是因變量受限模型的一種，當(dāng)因變量為切割值（Truncated）或片斷值（Censored）時采用。由于各地區(qū)的科技創(chuàng)新效率值在0與1之間，數(shù)據(jù)被截斷，需要建立截斷因變量模型，故采用處理限值因變量的Tobit模型檢驗影響科技創(chuàng)新效率的因素。

模型構(gòu)建如下：

其中TE*it為各省區(qū)不同年份的綜合技術(shù)效率值，研究樣本時間為2000—2007年。

5.2 結(jié)果分析

基于2000—2007年面板數(shù)據(jù)，運用EViews6.0進行計算的結(jié)果如表5，方程通過了F檢驗。由于Tobit模型不能象普通OLS得到直接解釋因變量和自變量之間的影響大小，但估計系數(shù)的符號與偏效應(yīng)是一致的，其統(tǒng)計顯著性也一致。本文主要研究因素影響方向而不是具體效應(yīng)的大小，對系數(shù)值的大小不作更多分析。

（1）從全國來看，工業(yè)結(jié)構(gòu)對科技創(chuàng)新效率影響顯著為正，即工業(yè)企業(yè)中高技術(shù)產(chǎn)業(yè)份額比重越大，科技創(chuàng)新效率越高。西部地區(qū)同全國一樣，工業(yè)結(jié)構(gòu)影響系數(shù)為正，反映西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對科技創(chuàng)新效率提高的積極影響。東中部地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)影響系數(shù)為負，但統(tǒng)計上并不顯著，從而不能確定東中部地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)對科技創(chuàng)新效率的影響方向，其影響的具體效應(yīng)需進一步研究。

表5 各地區(qū)科技創(chuàng)新效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

（2）國有經(jīng)濟比重對東、中、西部的影響系數(shù)均為正，其中東中部系數(shù)統(tǒng)計上顯著，表明經(jīng)過國有企業(yè)的重組改造，東中部國有企業(yè)對科技創(chuàng)新效率影響能力在增強。全國的國有經(jīng)濟比重的影響系數(shù)為負，但統(tǒng)計上均不顯著。國有經(jīng)濟比重對不同省區(qū)科技創(chuàng)新效率的影響有待深入研究。

（3）對外開放度的系數(shù)均為正，東部地區(qū)統(tǒng)計顯著。顯然對外開放程度越高，競爭越激烈，必然要求加大科技投入，提高產(chǎn)出水平，同時在對外開放過程中，引起、吸收先進技術(shù)，也不同程度地提高了科技創(chuàng)新效率的提升。

（4）全國高等教育發(fā)展水平的影響系數(shù)顯著為正，作為科技創(chuàng)新人力資源投入的基礎(chǔ)，高等教育的發(fā)展直接對科技創(chuàng)新產(chǎn)生正向效應(yīng)。雖然東中西部高等教育發(fā)展水平系數(shù)統(tǒng)計上不顯著，但均為正值，說明高等教育發(fā)展對區(qū)域科技創(chuàng)新積極影響。因此，高等教育發(fā)展水平對科技創(chuàng)新效率具有基礎(chǔ)性影響。

（5）全國政府影響力系數(shù)顯著為負值，東部和西部的政府影響力系數(shù)也同時為負值，僅中部地區(qū)的政府影響力系數(shù)為正值，但東中西部分區(qū)統(tǒng)計上不顯著。政府影響力系數(shù)的負值方向，說明政府的科技經(jīng)費投入與科技創(chuàng)新效率的反向效應(yīng)。我國正處于市場經(jīng)濟改革深化的階段，科技創(chuàng)新的主體是企業(yè)，政府不能過多地干擾企業(yè)自主科技創(chuàng)新，政府科技經(jīng)費投入在不斷加大力度的同時，應(yīng)當(dāng)進一步明確導(dǎo)向效率，真正促進科技創(chuàng)新效率的提升。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，各地區(qū)政府財政科技撥款占地區(qū)科技經(jīng)費支出總額比例高的省區(qū)，其科技創(chuàng)新的DEA值較低，說明企業(yè)科技創(chuàng)新投入的市場主體地位沒有確立，政府科技資金的導(dǎo)向作用沒有充分發(fā)揮。

6 結(jié)論和政策建議

科技創(chuàng)新效率問題是科技創(chuàng)新關(guān)注的焦點。本文運用DEA的VRA模型對新世紀以來中國各省區(qū)科技創(chuàng)新效率演化實證研究，并就其收斂性和影響因素進行了考察。研究發(fā)現(xiàn)：

（1）各地區(qū)科技創(chuàng)新效率差異顯著且具有周期性波動的顯著特征?？傮w上東部高于中部和西部，西部效率提高很快，不僅趕上中部而且超過了中部，并高于全國平均水平；東部地區(qū)純技術(shù)效率高但處于相對下降狀態(tài)；東部地區(qū)規(guī)模效率高，中西部地區(qū)低，但東部和中西部地區(qū)的純技術(shù)效率與規(guī)模效率關(guān)系正好相反，因此，東部應(yīng)注重決策主體管理水平提高，中西部應(yīng)注重于規(guī)模結(jié)構(gòu)的匹配?，F(xiàn)階段各地區(qū)均處于科技創(chuàng)新投入規(guī)模效益遞增階段。

（2）中國各省區(qū)科技創(chuàng)新效率演化具有波動性的特點?？疾炱趦?nèi)，變異系數(shù)呈現(xiàn)周期性變化，各省區(qū)間沒有顯示出明顯的σ收斂。從全國科技創(chuàng)新效率來看，具有絕對β收斂和條件β收斂的顯著特征。西部地區(qū)也具有絕對β收斂和條件β收斂的顯著特征；東部和中部地區(qū)則不具有顯著的絕對β收斂特征，但條件β收斂顯著。

（3）通過Tobit模型發(fā)現(xiàn)，全國的工業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放度、高等教育發(fā)展水平始終具有正的影響作用；政府影響力具有負的影響效應(yīng)。就東部而言，國有經(jīng)濟比重、對外開放度和高等教育發(fā)展水平有積極的影響作用，工業(yè)結(jié)構(gòu)、政府影響力系數(shù)為負值；中部除工業(yè)結(jié)構(gòu)影響系數(shù)為負值外，其余均為正值；西部地區(qū)除政府影響力系數(shù)為負值外，其余均為正值。各省區(qū)科技創(chuàng)新效率影響因素的差異提供了各地區(qū)科技創(chuàng)新效率收斂性性的原因。

以上基本結(jié)論的政策含義：

（1）鑒于中國現(xiàn)階段各地區(qū)均處于科技創(chuàng)新投入規(guī)模效益遞增階段的事實，在不斷加大科技創(chuàng)新投入的同時，應(yīng)當(dāng)注重科技創(chuàng)新效率的提升，減少波動性，注重決策主體管理水平提高及其規(guī)模結(jié)構(gòu)的匹配。

（2）各地區(qū)科技創(chuàng)新效率差異顯著且各省區(qū)科技創(chuàng)新效率存在收斂特征，因此實施區(qū)域發(fā)展的科技創(chuàng)新戰(zhàn)略，制定科技創(chuàng)新相關(guān)配套政策措施，可加快科技創(chuàng)新溢出，提高科技創(chuàng)新效率，促進東中西協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

（3）應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，不斷提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在經(jīng)濟中的比例，優(yōu)化經(jīng)濟增長結(jié)構(gòu)；進一步擴大對外開放，加快經(jīng)濟全球化進程，加強企業(yè)自主創(chuàng)新能力，提升科技創(chuàng)新效率；應(yīng)大力發(fā)展高等教育，培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力的人才；注重政府科技經(jīng)費投入的導(dǎo)向作用，充分發(fā)展企業(yè)是創(chuàng)新主體的作用，避免政府科技經(jīng)費投入的低效率產(chǎn)出結(jié)果；深化國有企業(yè)改革，堅持企業(yè)的市場主體與科技創(chuàng)新主體地位，提高科技創(chuàng)新的效率。

［1］吳延兵.自主研發(fā)、技術(shù)引進與生產(chǎn)率—基于中國地區(qū)工業(yè)的實證研究［J］.經(jīng)濟研究，2008（8）：51-64.

［2］ 胡明銘.區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)理論與建設(shè)研究綜述［J］.外國經(jīng)濟與理論，2004，26（9）：45-48.

［3］ 白俊紅，江可申，李婧.中國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新效率綜合評價與分析［J］.管理評論，2009，（9）：3-9.

［4］ Nasierowski W.,Arcelus F.J.Interrelationships among the elements of national innovation systems:a statistical evaluation ［J］.European Journal of Operational Research,1999,119:235-253.

［5］ Nasierowski W.,Arcelus F.J.On the Stability of Countries＇National Technological Systems,in Zanakis S.H.,Doukidis G.,Zopounidis C.,editors,Decision Making:Recent Developments and Worldwide Applications［M］.Boston:Kluwer,2000,97-111.

［6］ Nasierowski W.,Arcelus F.J.On the efficiency of national innovation systems ［J］.Socio-Economic Planning Sciences,2003,37:215-234.

［7］張宗益，周勇，錢燦等.基于SFA模型的我國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率的實證研究［J］.軟科學(xué)，2006，（2）：125-128.

［8］白俊紅，江可申，李婧.中國地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新的相對效率與全要素生產(chǎn)率增長分解［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2009，（3）：139-151.

［9］池仁勇，虞曉芬，李正衛(wèi).我國東西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率差異及其原因分析［J］.中國軟科學(xué)，2004（8）：128-131.

［10］ 孫凱，李煜華.我國各省市技術(shù)創(chuàng)新效率分析與比較［J］.中國科技論壇，2007，（11）：8-11.

［11］ 官建成，何穎.基于 DEA 方法的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的評價［J］.科學(xué)學(xué)研究，2005，（2）：265-272.

［12］ 劉順忠，官建成.區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新績效的評價［J］.中國管理科學(xué)，2002，（1）：75-78.

［13］任勝鋼，彭建華.基于因子分析法的中國區(qū)域創(chuàng)新能力的評價及比較［J］.系統(tǒng)工程，2007，（2）：87-92.

［14］ 吳和成，劉思峰.基于改進 DEA 的地域 R&D 相對效率評價［J］.研究與發(fā)展管理，2007，19（2）：108-112.

［15］ 魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析［M］.北京：科學(xué)出版社，2004.

［16］ Farrell,M.J.The measurement of productive efficiency ［J］.Journal of the Royal Statistical Society,Series A,CXX,Part3,1957,253-290.

［17］ Timothy J.Coelli,D.S.Prasada Rao,Christopher J.O＇Donnell,George E.Battese.效率與生產(chǎn)率分析導(dǎo)論（第 2 版）［M］，劉大成譯，清華大學(xué)出版社，2009：115.

［18］ Charnes A.,W.W.Cooper,E.Rhodes.Measuring the efficiency of decision making units ［J］.European Journal of Operational Research,1978,2:429-444.

［19］ 李婧，白俊紅，譚清美.中國區(qū)域創(chuàng)新效率的實證分析［J］.系統(tǒng)工程，2008，（12）：1-7.

［20］ Miller Stephen M.,Upadhyay Mukti P.Total factor productivity and the convergence hypothesis ［J］.Journal of Macroeconomics,2002,24:267-286.

（責(zé)任編輯 張九慶）

Evolution of Regional Science and Technology Innovation Efficiency and its Affecting Factors in Chinese Provinces

Fan Hua
（1.College of Economics and Management,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China;2.Huaihai Institute of Technology,Lianyungang 222001,China）

F124.3

A

中國博士后科學(xué)基金資助項目（20090451209）和江蘇省博士后科研資助計劃項目（0901123C）。

2010-03-28

樊華（1962-），男，江蘇張家港人,管理學(xué)博士,南京航空航天大學(xué)管理科學(xué)與工程博士后，淮海工學(xué)院教授；研究方向：教育科技與經(jīng)濟系統(tǒng)，能源經(jīng)濟與管理，可持續(xù)發(fā)展理論與實踐。