楊安文 潘澤江 陳池波

（①③中南財經(jīng)政法大學工商管理學院 湖北武漢430072 ②中南民族大學管理學院 湖北武漢430074）

只有創(chuàng)新才能促進科技進步?？茖W技術作為第一生產(chǎn)力，在地區(qū)發(fā)展中扮演著越來越重要的角色。目前，創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略正在全面推進，自主創(chuàng)新已成為區(qū)域發(fā)展和區(qū)域協(xié)作的根本途徑。我國內(nèi)蒙古、寧夏、新疆、西藏和廣西五大少數(shù)民族自治區(qū)和少數(shù)民族分布集中的貴州、云南、青海三省，統(tǒng)稱為民族八省區(qū)。民族八省區(qū)的協(xié)同發(fā)展在創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略中占據(jù)了重要地位。基于民族八省區(qū)的發(fā)展基礎，只有加強民族八省區(qū)的特色產(chǎn)業(yè)才能促進區(qū)域創(chuàng)新能力提升，促進區(qū)域發(fā)展。這就對民族八省區(qū)的研發(fā)創(chuàng)新能力提出了更高的要求。加大研發(fā)經(jīng)費和人員投入量，提升少數(shù)民族地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新能力，才能推進區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展，促進創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略的全面實現(xiàn)。

一、民族八省區(qū)的R&D投入產(chǎn)出現(xiàn)狀

自1998年以來，民族八省區(qū)的R&D人員投入和經(jīng)費投入總體呈上升趨勢，但上升幅度差異較大，人員投入上升幅度最大的是廣西，從1998年的6193人年到2011年的40135人年；其次是內(nèi)蒙古和云南，分別從1998年的8788人年和9675人年上升到2011年的27603.5人年和25091.9人年；其余省份的變化趨勢如圖1所示（單位：100*人年）。經(jīng)費支出上升幅度最大的是廣西和內(nèi)蒙古，分別從1998年的15522.8萬元和12349.4萬元上升到2011年的681691.4萬元和716592.4萬元（已經(jīng)過R&D支出價格指數(shù)進行折算）。其余省份的經(jīng)費支出變化趨勢如圖2所示。

圖1 民族八省區(qū)R&D人員全時當量變化趨勢圖

圖2 民族八省區(qū)研發(fā)經(jīng)費支出變化趨勢圖

因R&D投入效率不同，高投入并不一定能獲得高產(chǎn)出。如專利申請授權量上升幅度從大到小依次是廣西、云南、貴州、新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、青海和西藏，具體的變化趨勢如圖3所示。由圖可知，無論是從絕對量還是從相對量來看，都說明了民族八省區(qū)之間的研發(fā)投入效率存在較大差異。

二、變量設置、數(shù)據(jù)處理及研究模型簡介

（一）投入變量

根據(jù)國際通用指標，研發(fā)投入可分為人力和財力，并常用R&D人員全時當量來表示人力投入，用R&D經(jīng)費內(nèi)部支出表示研發(fā)財力投入。其中，R&D人員全時當量由全時人員與非全時人員的工作總量折合組成，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出可從調(diào)查單位年度報告中得出。

圖3 民族八省區(qū)專利申請授權量變化趨勢圖（單位：項）

（二）產(chǎn)出變量

本文用“專利申請授權量”衡量研發(fā)產(chǎn)出，作為產(chǎn)出變量。當然，關于“專利申請受理量”能否準確作為產(chǎn)出變量，學術界存在很大爭議，Griliches和Pakes（1984）認為因為有些研發(fā)者并不申請專利，所以不能用“專利申請受理量”作為研發(fā)產(chǎn)出衡量指標。他們還進一步證明了由于各專利質(zhì)量情況是不一樣的，因此，用“專利申請授權量”并不能體現(xiàn)創(chuàng)新成果的經(jīng)濟價值。而國內(nèi)學者通常采用“創(chuàng)新產(chǎn)品銷售收入”、“新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)”兩項指標來代表研發(fā)產(chǎn)出變量（朱有為等，2006；馮福根等，2006）。[3]但是我們可以發(fā)現(xiàn)，這兩個變量指標也存在同樣的問題，一方面是研發(fā)結果不一定以產(chǎn)品形式存在，更不一定以產(chǎn)品交易形式體現(xiàn)，因此該兩個指標同樣不科學，而且有些省域在統(tǒng)計報告中并沒有列出相應數(shù)據(jù)。所以，在沒有找到更合適變量的時候，本文仍然將“專利申請授權量”作為研發(fā)產(chǎn)出變量。

（三）數(shù)據(jù)來源及處理

本文所用數(shù)據(jù)均來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》，根據(jù)模型程序運行對時間序列的需要，選擇1999年至2012年的科技統(tǒng)計年鑒進行了數(shù)據(jù)采集和處理。人力投入和產(chǎn)出變量指標不需要作處理，財力投入指標則需要進行折舊換算。另外還借助朱平芳等人構建的指數(shù)結論，對1998年到2010年的經(jīng)費數(shù)據(jù)進行平減。同時還對投入與產(chǎn)出之間的時滯進行了平移處理，也即當年投入應該在投入后的2-3年計算產(chǎn)出。

(四）研究模型

關于研發(fā)投入效率的測算，國際學術界當前已有很多種方法，如數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)、隨機前沿分析法（SFA）、索洛余值法（SOLLOW）等。我國學者也逐漸引用這些方法，同時還根據(jù)實際情況作了相應改進。在這些方法中，被使用的最多的是SFA隨機前沿分析法，實踐也證明了該方式是相對有效的，所得出的結論與實際情況較為吻合。例如在《SFA模型及其在我國技術效率測算中的應用》一文中，何楓等用SFA模型對改革開放后二十年來的技術效率進行測算，得出了平均技術效率穩(wěn)步上升，同時發(fā)現(xiàn)在效率差異上，東部分別以15%、33%的比例高出中、西部。在此，本文選擇SFA作為民族八省區(qū)R&D投入相對效率的研究模型。

運用SFA隨機前沿分析法時對生產(chǎn)函數(shù)也有很多選擇，在此，本文選擇對數(shù)型柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)。利用基于對數(shù)型柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的SFA對我國民族八省區(qū)1998年到2010年13年間的研發(fā)投入產(chǎn)出效率水平及其變化進行實證研究。具體模型公式如下：

模型中，Y表示各民族省區(qū)的“專利申請授權量”，單位為項；K表示各民族省區(qū)的研發(fā)投入費用資本存量，單位為萬元；L表示各民族省區(qū)R&D人員全時當量，單位為人年。 β0為截距項，β1和β2均為待估計的參數(shù)。其中，β1表示勞動力產(chǎn)出彈性，β2表示資本產(chǎn)出彈性。i為各民族省區(qū)序號，取值為1-8；t為數(shù)據(jù)年份次序，取值為1-13。對數(shù)型柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)式子中，ε為誤差項，由相互獨立的Vit和Uit兩部分組成。其中，Vit服從正態(tài)分布，反映隨機誤差；Uit服從正半部正態(tài)分布（Uit＞0），反映僅僅影響部分省區(qū)的隨機因素。TEit=exp[-Uit]表示樣本中第i個省份在第t時期內(nèi)的投入產(chǎn)出效率水平。當Uit=0時TEit=1，意味著生產(chǎn)點規(guī)模處于前沿，顯示技術效率狀態(tài)良好；當Uit＞0時0＜TEit＜1，意味著生產(chǎn)點規(guī)模未處于前沿，顯示技術效率狀態(tài)欠佳。[4]式3、4可用于表示時間對Uit的影響程度，η為待估參數(shù)，β(t)＞0。若 η＞0，則 β(t)會加速下降，若 η＜0，β(t)加速上升，若η=0，β(t)會保持原狀。式5中γ也為待估參數(shù)，當γ=0時，σ2u趨近于0，這樣就可進一步推知Eit=vit。根據(jù)統(tǒng)計檢驗原理，若原假設γ=0被接受，則說明民族八省區(qū)生產(chǎn)點都位于前沿線上，基于Battese和Coelli的觀點，本文選擇最大似然檢驗法對模型參數(shù)進行檢驗。

圖4 民族八省區(qū)與北上廣研發(fā)投入效率變化趨勢比較

表1 SFA模型參數(shù)的最大似然估計結果

三、實證結果分析

根據(jù)面板數(shù)據(jù)，運用Frontier4.1程序對SFA模型進行了估計。得到如下結果：表1為有關參數(shù)及其相關檢驗的結果；圖4是將民族八省區(qū)與北京、上海、廣東研發(fā)投入效率變化趨勢作比較的結果。

根據(jù)以上參數(shù)估計結果和各省域的研發(fā)投入產(chǎn)出效率水平增長變化，說明在我國省際數(shù)據(jù)基礎之上運用SFA方法對我國的研發(fā)投入產(chǎn)出效率進行測算有效且意義重大。從表1和圖4的實證分析結果來看，可得到以下主要結論及發(fā)現(xiàn)。

（一）γ=0.6826（0.4977）且LR統(tǒng)計檢驗均在1%的水平下是顯著的，這說明在對數(shù)型函數(shù)中誤差項有著十分明顯的復合結構，因此，對我國民族八省區(qū)13年以來的面板數(shù)據(jù)使用SFA方法是必要的。

（二）從資本和勞動力這兩大要素的函數(shù)系數(shù)來看，β1=0.5022（0.6584），β2=0.3679（0.3968），也就是說：增加1%的研發(fā)人員全時當量投入，將獲得專利申請授權量0.52（0.66）個百分點的增長；增加1%的研發(fā)經(jīng)費投入，可獲得專利申請授權量0.37（0.40）個百分點的增長。這點也符合“大力提高自主創(chuàng)新能力，人才是核心”的戰(zhàn)略理念。

表2 民族八省區(qū)和北上廣綜合研發(fā)能力比較

（三）結果表明，在民族八省區(qū)中最近13年平均研發(fā)效率從高到低依次是新疆、貴州、廣西、云南、內(nèi)蒙古、寧夏、西藏、青海。如果要完整地評價各地區(qū)的研發(fā)投入效率，應該從研發(fā)投入、研發(fā)產(chǎn)出、研發(fā)投入效率及研發(fā)投入效率增長變化率四個方面來考察。將民族八省區(qū)和北京、上海、廣州的以上四個指標進行比較，得到如表2所示的結果。

從表2可以看出，廣東研發(fā)創(chuàng)新高投入高產(chǎn)出高效率，效率保持基本穩(wěn)定；上海研發(fā)投入效率次于廣東；北京卻是高投入高產(chǎn)出低效率但效率在快速增長，可能的解釋是北京研發(fā)創(chuàng)新系統(tǒng)復雜，管理起來極為不易，經(jīng)過相關部門努力，效率會越來越高。

就民族八省區(qū)的研發(fā)投入及其效率來看，投入較高的廣西、云南和內(nèi)蒙古研發(fā)投入效率相對較高，而新疆以較低投入獲得了較高產(chǎn)出，說明新疆研發(fā)系統(tǒng)效率高，值得深入分析。投入低的西藏、青海、寧夏相應地獲得更低的產(chǎn)出，效率相對低很多。

總結而言，在一定范圍內(nèi)，投入越高獲得的產(chǎn)出效率也越高?？赡艿慕忉屖歉哐邪l(fā)投入可使研發(fā)人員積極性提高，同時也可以購買高質(zhì)量設備和工具，研發(fā)系統(tǒng)效率也隨之提高。

（四）η=0.0159（0.0151）為正數(shù)，說明時間因素對β(t)的影響將以遞增的速率下降，即說明民族八省區(qū)的Uit將隨著時間的推移而加速下降。

結論

本文使用1998-2011年中國省際面板數(shù)據(jù)，運用隨機前沿分析法（SFA）對我國民族八省區(qū)研發(fā)投入效率進行了測算，并將八省區(qū)的研發(fā)投入效率與北京、上海、廣州三個發(fā)達地區(qū)進行比較，綜合研發(fā)投入、研發(fā)產(chǎn)出、研發(fā)投入效率及研發(fā)投入效率增長變化率四個指標，分析了民族八省區(qū)和發(fā)達地區(qū)的研發(fā)效率差別及可能的因素，從中可以得出以下結論。

第一，民族八省區(qū)的研發(fā)投入效率增長還處于粗放型增長階段，主要依賴于研發(fā)經(jīng)費和人員的投入量。從1998年以來，民族八省區(qū)的研發(fā)投入總體穩(wěn)步增加，但增加的幅度極小。隨著投入的增加，研發(fā)效率不斷提高，仍處于粗放增長階段。在一段時間內(nèi)，增加投入仍然是提高民族八省區(qū)研發(fā)投入效率的主要手段，在增加研發(fā)投入時，應該注重人力和財力的結構安排，提高研發(fā)人員素質(zhì)是提高研發(fā)效率的重要途徑。

第二，要素投入量只有在一定區(qū)間范圍內(nèi)才能有效提高研發(fā)效率。西藏、青海這兩個省區(qū)的投入量極低，導致其效率低下，效率增長率也很低；而北京的投入量極高，效率卻極低，說明投入量只有在一個合適的范圍內(nèi)才能使研發(fā)效率達到最大值。由于本文篇幅和數(shù)據(jù)有限，研發(fā)系統(tǒng)復雜，要探索出這個合適的要素投入?yún)^(qū)間（區(qū)域）還需要深入研究。

第三，民族八省區(qū)研發(fā)投入效率和效率增長率呈現(xiàn)出明顯的省域空間差異。從八個省域的研發(fā)投入效率來看，新疆的研發(fā)投入效率最高。而云南、廣西、內(nèi)蒙古的研發(fā)投入遠遠大于新疆，但效率卻較低，這說明新疆研發(fā)系統(tǒng)內(nèi)部可能存在一些高效率特性，值得進一步分析研究。從研發(fā)投入效率增長率來看，西藏、青海效率增長最慢，增長率為0.19%和0.18%，其余的省域效率增長率均在0.24%到0.28%之間。分析民族八省區(qū)的研發(fā)效率差異對提高民族地區(qū)和全國的研發(fā)效率具有重要意義。

[1]Pakes,Griliches.Patents and R&D at the firm level:A First?look 1InZ1Griliches(Ed1),R&D patents and productivity[M].Chicago:University of Chicago Press,1984.

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