張慧珍
(福建師范大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,福建 福州 350108)
在新一輪科技革命的推動下,知識和科技創(chuàng)新成為各國綜合國力競爭的重要部分,也是推動一國經(jīng)濟發(fā)展的主要動力。習(xí)近平總書記在黨的十九大報告中強調(diào),創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力,要加快建設(shè)創(chuàng)新型國家。這充分說明了科技創(chuàng)新對于一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展有著重要的驅(qū)動作用,其也能夠在一定程度上反映出該地區(qū)科技資源的配置和運營能力。此外,內(nèi)生經(jīng)濟增長理論也認為技術(shù)進步可以為經(jīng)濟增長提供長期持續(xù)的動力,是促進經(jīng)濟增長的動力源泉。科技創(chuàng)新效率指的是企業(yè)將創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化為相應(yīng)創(chuàng)新產(chǎn)出的程度,它的高低直接反映出該地區(qū)科技創(chuàng)新體系的運行質(zhì)量。因此,科學(xué)合理地對科技創(chuàng)新效率進行測評有助于提高該地區(qū)的科技創(chuàng)新能力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量,從而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。習(xí)近平總書記曾明確提出要釋放全社會創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)造動能,向改革要動力,為創(chuàng)新增活力。習(xí)近平總書記指出,到2020年,我國平均全社會的研發(fā)投入占GDP比重將提高到2.5%,同時經(jīng)濟增長的科技進步貢獻率需要提升至60%以上。福建省位于我國東南沿海,作為海西經(jīng)濟區(qū)建設(shè)的重要省份,是推進創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略發(fā)展實施的重要腹地,為此,福建省正積極推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級,實現(xiàn)由投資拉動型向創(chuàng)新發(fā)展型省份轉(zhuǎn)變。
在政策引導(dǎo)下,福建省各地積極投入科技創(chuàng)新資源,一方面,福建省R&D經(jīng)費內(nèi)部支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢。2007年該部分支出僅占0.9%,到2018年占比達到1.8%,短短十幾年間占比增長了一倍,可以看出福建省的科技投入力度不斷加大,對于科技創(chuàng)新活動的支持力度和重視程度不斷加深;另一方面,來源于政府的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出資金從2007年的7.61億元上升到2018年的68.52億元,十幾年來政府給予的研究經(jīng)費不斷增加,充分說明了政府對于企業(yè)創(chuàng)新活動的支持,為企業(yè)開展創(chuàng)新活動營造了一種良好的外部環(huán)境。這些數(shù)據(jù)都有力地說明了福建省在科技創(chuàng)新方面的可喜變化和巨大成就,但相較于東部沿海地區(qū)的其他省份,R&D經(jīng)費支出、高新技術(shù)企業(yè)、發(fā)明專利授予權(quán)等數(shù)據(jù)仍然偏低,創(chuàng)新能力較弱,創(chuàng)新資源利用效率不足,在創(chuàng)新投入產(chǎn)出之間仍然存在著不平衡,創(chuàng)新效率有待于進一步的提升。
創(chuàng)新是推動經(jīng)濟發(fā)展的源泉動力。科技創(chuàng)新就是將新設(shè)想實現(xiàn)市場化應(yīng)用的過程,是科技與經(jīng)濟的有機結(jié)合,而創(chuàng)新效率表示的是科技活動投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化效率,反映了資源的利用程度。目前,國內(nèi)外學(xué)者針對創(chuàng)新效率問題進行了大量的研究,從創(chuàng)新效率的研究層次劃分來看,主要有以下3個方面:第一,區(qū)域創(chuàng)新效率研究?!皡^(qū)域創(chuàng)新效率”這一概念最早由Erkki Kaukomen[1]提出,該學(xué)者認為區(qū)域創(chuàng)新效率主要是通過研發(fā)及經(jīng)濟適應(yīng)性來體現(xiàn);虞曉芬等[2]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)的分析方法,對1999—2002年我國30個省份的技術(shù)創(chuàng)新效率進行分析,研究結(jié)果表明了我國的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)由東到西逐漸下降的趨勢;潘雄鋒等[3]采用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型研究了1996—2006年中國工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率,結(jié)果發(fā)現(xiàn)各區(qū)域間的效率差距在不斷縮??;趙清軍和周畢芬[4]運用主成分分析法并結(jié)合DEA模型,對2014年我國的區(qū)域創(chuàng)新效率進行實證分析,結(jié)果顯示我國區(qū)域創(chuàng)新效率從東北地區(qū)、中東部地區(qū)到西部地區(qū)逐漸降低。第二,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率研究。趙樹寬等[5]采用DEA方法,在對吉林省高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新活動效率進行研究的過程中發(fā)現(xiàn),吉林省高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率整體偏低,而規(guī)模效率是導(dǎo)致這一結(jié)果的主要原因;曹容寧[6]則利用DEA拓展模型探究了各地區(qū)高新產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率和規(guī)模效率,發(fā)現(xiàn)2015—2017年部分地區(qū)高新產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率較高,技術(shù)創(chuàng)新顯現(xiàn)出了一定效果。第三,企業(yè)創(chuàng)新效率研究。夏冬[7]從企業(yè)所有權(quán)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā),研究了其對于企業(yè)創(chuàng)新效率的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)增加經(jīng)營者的企業(yè)所有權(quán)或減少政府的企業(yè)所有權(quán)、市場競爭能夠提高企業(yè)創(chuàng)新效率,而企業(yè)規(guī)模擴大則不利于企業(yè)創(chuàng)新效率的提高;在研究企業(yè)性質(zhì)與創(chuàng)新效率時,俞立平[8]通過研究發(fā)現(xiàn)各類企業(yè)創(chuàng)新效率相差不大,各類企業(yè)純技術(shù)效率水平較高,但國有企業(yè)和國有獨資企業(yè)創(chuàng)新投入存在較大冗余;在研究政府投入、市場化程度和中國工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的過程中,馮宗憲等[9]運用兩階段半?yún)?shù)DEA方法進行實證分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)政府投入與創(chuàng)新效率之間具有不顯著的負相關(guān)關(guān)系,而市場化程度對企業(yè)的創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響。
福建省位于我國東南沿海地區(qū),是海西經(jīng)濟區(qū)建設(shè)的重要組成部分,對于推動實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略、建設(shè)創(chuàng)新型國家具有重要意義。關(guān)于福建省創(chuàng)新效率這一問題,眾多的學(xué)者采用了不同的方法對其進行了研究:吳曉園[10]通過測定福建省9個地市關(guān)于人力資本投入的技術(shù)創(chuàng)新Malmquist生產(chǎn)率,研究發(fā)現(xiàn)加快人力資本投入、調(diào)整人力資本結(jié)構(gòu)有助于提高福建省技術(shù)創(chuàng)新的效率;許培源和張華[11]基于創(chuàng)新效率的視角,采用貝葉斯模型平均方法將影響福建省技術(shù)創(chuàng)新能力的因素按照重要性進行分類與排序,證實了國際貿(mào)易和投資對于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的促進作用;魏國江[12]運用DEA方法及面板模型對福建省高新產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進行實證分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)福建省的創(chuàng)新效率在全國范圍內(nèi)處于中下水平,低于沿海其他省份,同時還存在著創(chuàng)新投入不足的情況;張璇和王珍珍[13]基于SFE框架,從區(qū)域創(chuàng)新體系的結(jié)構(gòu)、功能和效率三個方面構(gòu)建評價指標體系,運用全局熵值法對東部沿海六省(市)的區(qū)域創(chuàng)新進行實證研究,指出福建省應(yīng)從優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新體系結(jié)構(gòu)、加強特色區(qū)域創(chuàng)新高地建設(shè)等幾個方面入手,提高區(qū)域創(chuàng)新水平;李曉青[14]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,通過研究福建省9個地級市2011—2016年的創(chuàng)新投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)福建省各地的創(chuàng)新效率不平衡,地區(qū)差異較大,且純技術(shù)效率的提升能夠顯著提升福建省的科技創(chuàng)新效率。
對于創(chuàng)新效率問題,有大量的學(xué)者進行了相關(guān)研究。從研究層面來看,從區(qū)域創(chuàng)新效率到產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率,再到企業(yè)創(chuàng)新效率,研究視角逐漸細化;而在創(chuàng)新效率的研究方法上,大多數(shù)學(xué)者采用不同的DEA模型對該問題進行研究。在福建省創(chuàng)新效率問題研究上,更多的側(cè)重于比較省內(nèi)各個地區(qū)之間創(chuàng)新效率的差異、影響創(chuàng)新效率的因素等問題的研究,研究方法也更為多樣。本文采取研究效率問題常用的DEA方法,對福建省的創(chuàng)新效率的整體趨勢和變化情況進行分析,提升福建省的創(chuàng)新效率,加快創(chuàng)新型省份的建設(shè)。
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA,Date Envelopment Analysis)是由美國著名運籌學(xué)家A. Charnel和W. W. Cooper在1978年提出的。該方法以相對效率概念為基礎(chǔ),以凸分析和線形規(guī)劃為工具,能夠充分考慮對于決策單元本身最優(yōu)的投入產(chǎn)出方案。作為一種非參數(shù)方法,在對社會經(jīng)濟系統(tǒng)多投入和多產(chǎn)出相對有效性評價上獨具優(yōu)勢,能夠根據(jù)每個決策單元的實際數(shù)據(jù)求出最優(yōu)權(quán)重,而不需要任何的權(quán)重假設(shè),具有較強的客觀性,被廣泛運用于各種情況下的效率問題研究。
DEA方法中包含了多種模型,每一種模型的優(yōu)勢及其適用性均有所差異。CCR和BBC是其中的經(jīng)典模型。CCR模型是假設(shè)所有的決策單元都處于最優(yōu)規(guī)模的狀態(tài),在此基礎(chǔ)上測算規(guī)模不變的情況下各個決策單元的效率問題。BCC模型則是分析規(guī)模收益可變條件下決策單元的效率問題,將整體綜合技術(shù)效率值分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效益,三者之間存在如下關(guān)系:綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。在這種模式下,可以進一步分析非DEA有效是由于投入產(chǎn)出配置不當還是由于決策單元規(guī)模不適度導(dǎo)致的。
假設(shè)有n個決策單元(DMU),對于任意的一個DMUj(j=1,2,…,n)而言,使用m個投入量xij(i=1,2,…,m),生產(chǎn)出s個產(chǎn)出量yrj(r=1,2,…,s),DEA-BBC模型可以表示為
一般來說,DMU的數(shù)量不應(yīng)少于投入和產(chǎn)出指標數(shù)量之和的兩倍,否則DEA會失去對DMU效率的區(qū)分能力。根據(jù)本文研究目的,同時考慮到數(shù)據(jù)可獲得性,選取福建省2007—2018年連續(xù)12個年份作為決策單元(DMU),分別選取兩個投入指標和兩個產(chǎn)出指標對福建省的創(chuàng)新效率進行測量,相關(guān)指標數(shù)據(jù)的獲取均來自《福建省統(tǒng)計年鑒》。具體指標的選取見表1,指標選取理由如下:
投入指標:①研究與試驗發(fā)展人員折合全時當量。企業(yè)進行研發(fā)活動的人員數(shù)是衡量企業(yè)創(chuàng)新投入規(guī)模的重要指標之一。我國高新技術(shù)企業(yè)的認定標準中將科研人員占比作為重要指標之一,例如,在高新技術(shù)企業(yè)資格認定中規(guī)定,企業(yè)大專以上學(xué)歷的科技人員占企業(yè)職工總數(shù)的比例應(yīng)大于等于30%,研發(fā)人員與企業(yè)職工總數(shù)的比例要大于等于10%。因此,選取研究與試驗發(fā)展人員折合全時當量這一指標作為創(chuàng)新投入變量。②研究與試驗發(fā)展經(jīng)費內(nèi)部支出。企業(yè)的R&D活動主要依托研發(fā)經(jīng)費,研發(fā)經(jīng)費的投入是企業(yè)進行創(chuàng)新活動、獲得創(chuàng)新產(chǎn)出的基本前提。因此,選取研究與試驗發(fā)展經(jīng)費內(nèi)部支出來作為創(chuàng)新投入的衡量指標,分析企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的具體效率情況。
產(chǎn)出指標:①專利申請數(shù)。企業(yè)的專利申請數(shù)直接反映一個公司的研發(fā)成果,因此選取專利申請數(shù)作為衡量企業(yè)創(chuàng)新效率的產(chǎn)出指標。②技術(shù)市場成交額。企業(yè)作為以盈利為目的的主體,其進行創(chuàng)新研發(fā)的目的最終在于創(chuàng)造更多利潤,因此研發(fā)創(chuàng)新成果不僅僅體現(xiàn)在專利成果上,還應(yīng)體現(xiàn)在企業(yè)的經(jīng)濟收入上。技術(shù)市場成交額這一變量在一定程度上反映了該地區(qū)科技創(chuàng)新成果的產(chǎn)出水平,因此選取技術(shù)市場成交額作為衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標。
表1 DEA創(chuàng)新效率的投入指標和產(chǎn)出指標
利用DEA-SOLVER.Pro5軟件,基于投入導(dǎo)向型的DEA-BBC模型分析了福建省2007—2018年12年間創(chuàng)新投入指標和產(chǎn)出指標數(shù)據(jù),分別計算出各年份的綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值,具體情況如表2所示。
從表2中的評價結(jié)果可以看出:福建省的創(chuàng)新效率總體處于較高水平。2007—2018年福建省創(chuàng)新績效的技術(shù)效率平均值為0.824,達到DEA有效的3個年份,分別是2012年、2016年和2018年。DEA無效的年份中,技術(shù)效率的最小值為2014年的0.599 3,其余年份的技術(shù)效率均處于0.7以上,說明福建省的創(chuàng)新效率處于較高水平。另外,從表2中的數(shù)據(jù)可以看出,除了DEA有效的3個年份之外,其他年份均呈現(xiàn)出規(guī)模遞增的規(guī)模效益。2007—2018年中,有9個年份處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài),說明在這些時期福建省創(chuàng)新績效的投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)存在一定程度上的不合理。最后,純技術(shù)效率對于創(chuàng)新效率的影響較大。從表2中的數(shù)據(jù)可以看出,規(guī)模效率的水平保持在一個穩(wěn)步上升的狀態(tài),而各年間純技術(shù)效率的波動較大,對于綜合技術(shù)效率的影響較大。
表2 福建省2007—2018年創(chuàng)新效率評價表
圖1描述了2007—2018年福建省創(chuàng)新效率的變化趨勢。從圖1中可以看出,2007—2018年間福建省的創(chuàng)新效率中的規(guī)模效率保持在一個較為平穩(wěn)的波動范圍,而綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率的波動范圍較大,且二者的變化趨勢基本保持一致。2014年出現(xiàn)了一個明顯的波動點,隨后開始呈現(xiàn)出上升趨勢,說明福建省通過人力、資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整,其創(chuàng)新效率也在不斷的改善,不斷推動創(chuàng)新戰(zhàn)略的發(fā)展。
圖1 2007—2018年福建省創(chuàng)新效率的變化趨勢
表3 福建省2007—2018年創(chuàng)新投入產(chǎn)出松弛變量取值表
第一,從整體上看,雖然福建省的創(chuàng)新效率較高,但仍然還有較大的改善空間。在2007—2018年12個連續(xù)年份中,達到DEA無效的年份有9個,占比達到了75%,說明了經(jīng)濟活動無論是技術(shù)效率還是規(guī)模,都未達到最佳狀態(tài),改進和提升的潛力巨大。福建省作為我國海西經(jīng)濟區(qū)的重要省份,要想更好地促進創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的實施,提高自主創(chuàng)新的能力和水平,必須加大研發(fā)投入力度,完善相關(guān)的創(chuàng)新激勵政策,為創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化和創(chuàng)新產(chǎn)品市場化提供良好的創(chuàng)新環(huán)境。政府應(yīng)發(fā)揮好其宏觀導(dǎo)向的作用,一方面,出臺相應(yīng)的創(chuàng)新激勵政策,為企業(yè)開展創(chuàng)新活動減少風險;另一方面,通過建立以政府為引導(dǎo)、科研機構(gòu)為指導(dǎo)、企業(yè)為主導(dǎo)、金融機構(gòu)為主力的多渠道的資金籌措機制,為企業(yè)切實解決資金籌措困難的現(xiàn)實問題。同時提高利用外資的能力和水平,鼓勵跨國公司與省內(nèi)企業(yè)合作,完善引進外資的相關(guān)政策。
第二,在連續(xù)12個年份中,純技術(shù)效率的波動較大,對福建省的綜合技術(shù)效率產(chǎn)生較大影響。因此,企業(yè)需要從資金和人才兩個方面入手,加大研發(fā)投入力度的力度,建立科學(xué)有效的人才培養(yǎng)引進機制,通過在科研經(jīng)費啟動、家庭住房、子女入學(xué)等方面給予政策支持,積極引進高端創(chuàng)新人才。同時,對于企業(yè)的內(nèi)部員工,通過有重點、分層次培養(yǎng)內(nèi)部科研骨干,提高員工綜合素養(yǎng),形成創(chuàng)新人才合理梯隊,進而促進整個行業(yè)的創(chuàng)新效率提高和創(chuàng)新環(huán)境改善。
第三,從投入產(chǎn)出的松弛變量分析可以發(fā)現(xiàn),福建省多數(shù)年份未達到DEA有效的原因主要是投入產(chǎn)出不匹配,可以通過改進投入資源結(jié)構(gòu),優(yōu)化決策單元。對于純技術(shù)效率不佳的行業(yè),可以借鑒投入的松弛變量,依據(jù)其估值減少投入資源,找準科技資源浪費的癥結(jié)所在。通過優(yōu)化資源配置,保證科技資源有效匹配,進而實現(xiàn)創(chuàng)新效率的提升。