科技創新、資源配置與技術效率——以浙江省高技術產業為例

科技創新、資源配置與技術效率
——以浙江省高技術產業為例

□馬述忠柴宇曦

摘要：高技術產業作為國民經濟戰略性先導產業，評價其資源配置與要素投入的有效性極具理論意義與現實意義。在投入-產出指標體系下選用截面DEA分析與Malmquist指數法對浙江省高技術產業各行業資源利用效率進行的測度指出，其全要素生產率近年來發生了輕微衰退，其原因應主要聚焦在技術前沿面上，即該省高新技術產業處于國際產業鏈低端和價值鏈低位的現狀。醫療設備及儀器儀表制造業的資源利用效率嚴重不足，表明該產業按目前產業結構發展無法達到預期效率水平，且已成為該省高技術產業資源配置效率降低的主因。據此提出促進產學研一體化、踐行集群化、改革科研人員編制管理體系的政策建議。

關鍵詞：高技術產業；投入冗余；全要素生產率；DEA-Malmquist指數

一、問題的提出

高技術產業作為創新驅動發展的主要戰場，如今已成為中國經濟最引人矚目的增長點之一。浙江省在2012年實現高技術產業總產值4164.9億元。產值規模與專利授權量等指標長期位居全國前列，其中專利授權量、醫藥制造業產值、醫療設備及儀器儀表制造業產值均居全國第三位。加快高技術產業的發展，對浙江省實施“創新強省、創業富民”總戰略、推進產業結構調整、加快經濟發展方式轉變具有重大的戰略意義。

然而，浙江省內的科技財力資源、科技人力資源、科技物力資源、科技信息資源在地域分布和行業分布上存在著雙重不平衡，具體的問題可以歸結為：(1)科技創新資源利用效率不高；(2)地區分布不均和空間配置相對不合理；(3)科技創新的配套基礎設施相對落后。具體到高技術產業的發展情況，應該看到浙江省高技術產業增加值占全省地區生產總值的比重偏低，高技術產業基地對區域經濟的支撐性作用仍然不足，尚未形成整體共贏的產業循環鏈，對產業轉型升級的推動力仍然較弱，全省研發經費占GDP的比重與綜合經濟實力也并不相稱。此外，創新投資較少、創新知識產權保護力度不夠也成為浙江省高技術產業發展現狀中存在的難題。

分析研判科技產業在浙江省經濟發展進程中扮演了什么樣的角色，目前的發展模式是否科學高效，在創新驅動發展戰略下應當如何進行轉型與突破已經成為極具現實意義的研究命題，而探究與評價目前該省各行業的資源配置與要素投入是否有效，則是完成上述工作的必由之路。

二、研究現狀

長期以來，技術進步在經濟增長過程中扮演的角色一直是經濟學家關注和研究的熱點之一。索洛(1957)提出具有規模報酬不變特性的總量生產函數和增長方程后，全要素生產率(Total Factor Productivity，TFP)逐漸成為探尋要素投入、技術進步、規模效應與生產效率之間內在關系的重要研究手段。對于TFP的實證測度與討論方法主要分為參數估計與非參數估計兩大類。前者中具有成熟經濟學理論基礎的代表性方法是隨機前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)，即從生產函數的某種具體形式出發，使用傳統的參數方法估計出全要素生產率。非參數方法則不需要對生產函數的具體形式與誤差分布作特定要求，例如目前廣泛使用的數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)方法就把觀測值到前沿面的偏差視作無效率的結果。這一方法在要素投入-產出體系下確立生產前沿面，計算各決策單元與前沿面間的距離以判別其相對有效性，最終通過線性規劃獲得既定條件下的最佳投入量或產出量。

曼奎斯特(1953)在分析不同時期的消費變化時提出Malmquist生產率指數，費爾(1994)將這一分析方法與DEA理論相結合，此后DEA-Malmquist方法得到了廣泛的重視和應用。與傳統DEA的靜態分析視角不同，基于DEA的Malmquist指數彌補了純DEA模型不能分析時間序列數據的弱點，對生產效率、技術進步和規模效應間的動態關系進行了客觀、合理的描述。目前科技資源配置效率的測度與討論大多是在要素投入-產出體系下使用非參數方法實現，本文選用截面DEA分析與Malmquist方法進行浙江省高技術產業各行業的資源利用效率的實證研究。

國內學界使用Solow余值或非參數方法探究區域科技資源利用效率現狀的研究中，下述成果比較具有代表性：對1979-2004年經濟運行數據的Malmquist分解表明技術前沿發展水平的進步是改革開放以來推動我國經濟發展的主因，技術效率扮演次要角色，且新世紀后東、中、西部地區的技術效率均出現了不同程度的衰退。*于潔、劉潤生、曹燕：《基于DEA-Malmquist方法的我國科技進步貢獻率研究：1979-2004》，《軟科學》，2009年第2期。基于2000-2008年數據的實證強調了西部地區技術效率的較快增速，這一時期的科技成果產業化程度在全國范圍內均偏低。*曹志鵬：《創新驅動發展模式下我國科技資源配置效率》，《企業經濟》，2013年第8期。對于2005年科技創新資源領域的截面DEA分析指出北京、天津、上海、廣東等省市的資源利用有效，浙江、山西等省份存在嚴重的科技人員投入冗余，同時浙江省還存在3265.6億元的高技術產業規上企業產值不足，這一數額在全國居首。*王雪原、王宏起：《我國科技創新資源配置效率的DEA分析》，《統計與決策》，2008年第8期。城市層面的截面DEA分析表明選取的15個副省級城市中，包含杭州和寧波在內的8個城市的科技資源配置在2007年是DEA有效的。*趙玉林、賀丹：《智力密集型城市科技創新資源利用效率實證分析》，《中國軟科學》，2009年第10期。在縣域和城市區域層面上的研究更側重于對要素投入冗余和產出不足作相對精確的計量。*王姿燕、蘇時鵬、鄭逸芳：《福建縣域科技資源配置效率測算與比較分析》，《亞熱帶資源與環境學報》，2013年第2期。*姚芬、張華：《工業企業科技資源配置效率分析》，《合作經濟與科技》，2013年第8期。

行業層面的研究中，2003-2008年我國制造業R&D動態效率的Malmquist分解與聚類指出這一時期我國高技術行業逐漸走出了研發效率低谷，各項效率指標持續增長，成為了帶動經濟高速發展的主要動力，但技術水平提高速度仍然弱于橡膠、塑料制造業及工藝品等傳統行業。*夏維力、鐘培：《基于DEA-Malmquist指數的我國制造業R&D動態效率研究》，《研究與發展管理》，2011年第2期。對于2002-2007年我國高技術產業行業數據的DEA-Malmquist分析表明，由于技術衰退，我國醫藥制造業、電子計算機及辦公設備制造業的資源配置效率整體上有下降的趨勢；航天航空器制造業、電子通訊設備制造業的資源配置效率則憑借技術效率的改善和技術水平的提高有所增長。*徐曄、張秋燕：《中國高技術產業各行業資源配置效率的實證研究——基于DEA-Malmquist指數方法》，《當代財經》，2009年第12期。

上述研究的主要不足之處在于，并沒有考慮投入-產出體系下要素指標的時滯性，未結合區域或行業發展的特點對面板數據中的投入要素進行滯后階處理。此外，對于行業層面的研究較少且集中在全國范圍內，對某一省份乃至綜合考慮省份與具體地級市實際情況的行業類資源配置效率研究尚處缺位。由此可見，選取浙江省高技術產業作為研究對象進行資源利用效率的DEA實證研究具有相當程度的理論與現實意義。

三、研究設計

(一) 基于規模報酬不變假設的DEA分析

數據包絡分析方法是以相對效率為基礎，使用數學規劃模型測算同類型的一組決策單元在多個相同投入指標以及多個相同產出指標的情況下的配置效率，以評判決策單元(DMU)科技資源配置效率相對有效性的一種系統分析法。DEA方法中的C2R模型是其核心基礎模型，該模型在規模報酬不變假設下綜合考慮決策單元的技術有效性和規模有效性，其中綜合技術效率變動effch可分解為純技術效率變動pech和規模效率變動sech：

effch=pech×sech

(1)

DEA分析作為一種非參數統計方法，需要使用線性規劃進行求解。設研究對象為n個DMU，每一決策單元具有p種投入指標和q種產出指標，投入指標和產出指標對應的度量(也稱為“權系數”)向量分別為U和V，第i個DMU的實際投入量和產出量分別為X和Y，構造決策單元與前沿面間的距離，則第i個DMU的相對效率評價指數為：

(2)

適當選取權向量U和V使得λi∈[0，1]，模型可轉化為如下含松弛變量的線性規劃問題：

(3)

(4)

其中S+為剩余變量，S-為松弛變量。當且僅當綜合效率θ=1，且任意Si+和Si-都等于0時，相應的決策單元為DEA有效；否則決策單元為弱DEA有效或DEA無效。Si+和Si-的數值直接反映出造成決策單元弱DEA有效或DEA無效的原因是投入冗余還是產出不足。

(二) 基于TFP動態視角的DEA-Malmquist分解

Malmquist指數的具體含義為從t期到t+1期的全要素生產率：

Mt+1(xt+1,yt+1,xt,yt)=effch×techch=pech×sech×techch

(5)

其中

(6)

(7)

pech描述了純技術效率變動，pech>1表明純技術效率獲得提升或是在經營管理層面上取得的進步。sech表示規模效率變動，sech>1則規模效益明顯。兩者相結合得到的effch描述了技術效率層面的變動，effch>1則技術效率總體改善，體現了各DMU間橫向的追趕效應。此外techch描述了技術生產前沿面的推進程度，techch>1表明技術進步，反之則為技術退步。最終作為乘積的Malmquist指數Mt+1(xt+1,yt+1,xt,yt)>1反映了全要素生產率的提升。

(三) 指標與數據

采用投入-產出指標體系評測產業資源配置效率時，應當在相關領域研究工作基礎上綜合考慮產業特點、區域實際情況以及數據的科學性與可獲取性等因素，謹慎合理地構建資源配置效率指標體系。

如表1所示，本文選擇的投入要素可分為財力和人力資源兩類。財力資源可選的常用指標有R&D經費內部支出、新產品開發經費支出、政府科技經費支出等，考慮到高技術產業的R&D投入強度明顯比傳統產業強，創新投入扮演的角色也較為重要，因此選用R&D經費內部支出和新產品開發經費支出作為科技財力投入指標；人力資源投入方面R&D人員折合全時當量與科技從業人員數選用頻率較高，其中前者指R&D全時人員工作量與非全時人員按照實際工作時間折算的工作量之和，是國際通用的比較科技人力投入的指標，因此選用前者。

產出指標的選擇方面，資源配置的產出主要包括科技效益、經濟效益和社會效益三種，其中社會效益主要表現為研究成果的應用推動了全社會物質及精神生活水平的提高，較難設定指標衡量；從科技效益和經濟效益角度出發，可選的常用指標有有效發明專利數、技術市場成交合同金額、主要檢索工具收錄科技論文數、新產品銷售收入、出口交貨值、高技術產業產值或增加值等。本文選擇有效發明專利項數作為科技效益(科技直接產出)指標，用以反映某行業自主創新能力；由于浙江省高技術產業立足自身優勢長期使用外向型發展戰略，因此選取出口交貨值和高技術產業產值作為經濟效益(科技間接產出)指標，用以反映產品的市場競爭力并凸顯對于科技含量高的產品國際競爭力的關注。

表1　高技術產業資源配置效率評價指標體系

注：2002年7月中國國家統計局印發的《高技術產業統計分類目錄的通知》將我國高技術產業劃分為以下5大行業：(1)醫藥制造業；(2)航天航空器制造業；(3)電子通訊設備制造業；(4)電子計算機及辦公設備制造業；(5)醫療設備及儀器儀表制造業。本文遵循此種分類方式進行數據收集整理并展開研究和論述，主要數據來源為《浙江科技統計年鑒2008-2013》。

四、實證結果

(一) 浙江省高技術產業各行業資源配置效率的DEA截面分析

本文使用基于TFP靜態效率的產出型模型，在現有高技術產業要素投入水平下調整松弛變量得到期望的產出水平。考慮到投入產出類面板數據的時滯性，選取2011年高技術產業各行業的投入要素指標水平和2012年各行業產出指標在MaxDEA V5.1環境下進行DEA截面分析，數據輸出結果見表2。

表2　浙江省高技術產業各行業資源配置

可見，從浙江省的整體發展狀況來看，近幾年醫藥制造業、航天航空器制造業、電子通訊設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業四行業的資源配置是有效率的，規模收益不變；但醫療設備及儀器儀表制造業欠缺效率，規模收益遞減；因此高技術產業總體的資源配置效率也是相對不足的。

從要素投入冗余的角度看，醫療設備及儀器儀表制造業的R&D人員投入冗余是資源配置低效的主因之一，DEA截面分析表明應當裁員1916人(16.0%)。相應地，從要素產出不足的角度出發，該產業有效發明專利數、出口交貨值和產業總產值仍有可能分別增加163項(16.3%)、53.3億元(33.4%)、118.4億元(16.3%)。

聯系現狀來看，可以推斷出醫療設備及儀器儀表制造業在浙江省的發展已經進入了一個瓶頸期，即使縮減科研系統R&D人員規模仍能保持目前水平的科技創新產出(專利申請量、技術市場成交額、出口交貨值、產業總產值等)，而按目前趨勢增加人員投入無法達到預期的效率水平。惟有擯棄舊有的粗放發展觀念，對全省高技術產業發展現狀進行深入的調查、分析、研討，大膽創新，謹慎求證，結合地域特色重新制定科學合理的資源配置模式和發展戰略，才能解放高技術產業的生產力，實現資源配置效率最優化。

(二) 浙江省高技術產業各行業資源配置效率的Malmquist指數及其分解

本文使用基于TFP(即Malmquist指數)動態效率視角的DEA-Malmquist分解衡量科技資源利用效率的變動狀況。考慮到投入產出類面板數據的時滯性，選取2008-2012年高技術產業各行業的產出指標以及相對應的一階滯后(即2007-2011年)投入指標在DEAP V2.1環境下進行Malmquist分析，輸出結果見表3。

表3　浙江省高技術產業各行業資源配置效率的Malmquist指數及其分解

從浙江省整體發展狀況來看，除2010年外其余時期的行業總體TFP變動均小于1，表明該省高技術產業的全要素生產率近年來發生了輕微的衰退，表現在技術效率的降低(2009年)和生產效率前沿面的退步(2011年、2012年)。具體到技術效率層面上，純技術效率基本不變而規模效率曾在2009年發生過衰退，縱向對比可以認為目前該省的高技術產業出現的輕微產能不足應主要聚焦在技術前沿面上，即該省高技術產業主要從事加工裝配環節，處于國際高新技術產業鏈低端和價值鏈低位的現狀。

其中，醫藥制造業資源配置效率逐年走高，全要素生產率2010年后持續進步，整體發展態勢良好，由2009年時期的全面衰退(指標均小于1)過渡到2012年全面進步的發展狀況，可見這一行業已經度過了科技創新模式的轉型陣痛期，蛻變成為資源節約型產業。航天航空器制造業的情況也較為相似，盡管該產業在浙江省的發展規模相對較小(2012年該行業總產值僅占高技術產業的0.96%)，但在2010年的低谷期后迎來了一個相對繁榮的發展階段，連續兩年實現資源配置效率全面進步。

值得關注的是其余三個產業的發展現狀。電子通訊設備制造業的發展規模在浙江省居首位(2012年該行業總產值占高技術產業的50.14%)，多年來一直受到較多的關注和政策扶持，但在數年的高效發展后遭遇到了2012年時期的衰退，凸顯在生產效率前沿面的效率降低上。類似地，電子計算機及辦公設備制造業已經連續兩年出現層面上的衰退現象。

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醫療設備及儀器儀表制造業在全省范圍內面臨的問題更為嚴重，近兩年的各項指標均小于1，資源利用效率嚴重不足，這與上文DEA截面分析的結論相吻合，表明該產業按目前趨勢和產業結構繼續加大要素投入無法達到預期的效率水平，且已成為全省高技術產業資源效率降低的主因之一。

(三) 寧波市高技術產業各行業資源配置效率的DEA分析

寧波市作為中國大陸綜合競爭力15強城市、長三角五大區域中心、浙江省經濟中心、現代化國際港口城市，其創新驅動的出口導向型發展模式是該省高新技術產業發展的典范和標桿。僅在2014年上半年，寧波市高新技術產業產值就達到了2396.99億元，占規上工業總產值的37.86%。研究寧波市的高技術產業各行業資源配置效率更側重于反映浙江省高技術產業在外向型經濟體中的發展現狀，具有很強的代表性和一定的借鑒意義。

與研究浙江省整體狀況時采用的研究方法類似，分別使用產出型模型進行DEA分析以及使用基于TFP的Malmquist分解得到的數據輸出結果如表4及表5所示。限于數據的可獲得性，選取2010-2012年高技術產業各行業的產出指標以及相對應的一階滯后(即2009-2011年)投入指標進行Malmquist分析。

表4　寧波市高技術產業各行業資源配置效率的DEA截面分析

從寧波市2012年的發展狀況來看，醫藥制造業、電子通訊設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業三行業的資源配置是有效率的，規模收益不變；但航天航空器制造業、醫療設備及儀器儀表制造業等兩個行業欠缺效率，規模收益遞減；因此高技術產業總體的資源配置效率相對不足。

就要素投入冗余而言，R&D人員投入冗余是該市上述兩行業資源配置低效的主因之一，DEA截面分析表明航天航空器制造業、醫療設備及儀器儀表制造業分別應當裁員5人(27.0%)、529人(16.4%)。財力資源方面的投入冗余程度較為輕微，航天航空器制造業在R&D內部支出上的冗余為52.68萬元(14.3%)，而醫療設備及儀器儀表制造業具有823.56萬元(1.3%)的新產品開發經費冗余。相應地，該市上述兩產業總產值仍有可能分別增加46.7%、87.1%。

表5　寧波市高技術產業各行業資源配置效率的Malmquist指數及其分解

從寧波市高技術產業的TFP變動率角度出發，產業總體以及醫藥制造業、航天航空器制造業、電子通訊設備制造業等三個行業的發展態勢良好。產業總體和航天航空器制造業的規模效率在2012年迎來了輕微的衰退，但在前沿面以及純技術效率維度上的技術進步彌補了這一缺憾。

值得重視的是其余兩產業的發展現狀。電子計算機及辦公設備制造業和醫療設備及儀器儀表制造業在寧波的資源配置效率已經連續兩年發生了衰退。前者的效率降低主要應歸因于技術前沿發展水平的長期退步，而后者的衰退則是純技術效率以及規模效率的逐漸走低所致。

五、研究結論與對策建議

使用DEA-Malmquist指數方法對浙江省及寧波市高技術產業資源配置效率的實證研究主要有下述結論：

第一， 2012年浙江省醫療設備及儀器儀表制造業欠缺效率，規模收益遞減；其余產業發展態勢良好。醫療設備及儀器儀表制造業的R&D人員投入冗余是資源配置低效的主因之一，DEA截面分析表明應當裁員1916人(16.0%)。聯系現狀來看，可以推斷出該產業在浙江省的發展進入了瓶頸期，按目前趨勢和產業結構繼續加大要素投入無法達到預期的效率水平。

第二，浙江省高技術產業的全要素生產率近年來發生了輕微的衰退，其原因應主要聚焦在技術前沿面上，即該省高技術產業主要從事加工裝配環節，處于國際高新技術產業鏈低端和價值鏈低位的現狀。電子通訊設備制造業與電子計算機及辦公設備制造業在技術前沿面上的衰退現象較為明顯；醫療設備及儀器儀表制造業的資源利用效率嚴重不足，已成為全省高技術產業資源效率降低的主因之一。

第三，2012年寧波市航天航空器制造業、醫療設備及儀器儀表制造業等兩行業欠缺效率，規模收益遞減，因此高技術產業總體的資源配置效率相對不足；其余三產業發展態勢良好。R&D人員投入冗余是該市上述兩行業資源配置低效的主因之一，財力資源方面的投入冗余程度較為輕微。

第四，電子計算機及辦公設備制造業和醫療設備及儀器儀表制造業在寧波的資源配置效率已經連續兩年發生了衰退。前者的效率降低主要應歸因于技術前沿發展水平的長期退步，而后者的衰退則是技術效率的逐漸走低所致。

(二) 對策建議

第一，提升高技術產業資源轉化能力。與廣東、江蘇等省外資、國企為主導的高起點發展路徑相比，浙江省在產業培育上的政府主導作用較弱。應當加強政府在推動高技術產業發展時的主導優勢，完善高技術產業技術創新體系，挖掘產業現有的技術創新潛力，加強高技術企業、科研機構和高等院校合作，促進產學研一體化；提高科技成果轉化率，轉變粗放的發展模式，盡量避免科研院所與生產企業之間技術脫節的現象，全面提升技術前沿面上的資源配置效率。

第二，合理調整高技術產業各行業的資源結構，踐行集群化發展理念。應當通過改善經營管理等方式提升企業的技術效率，貫徹出口導向型高技術企業良性市場戰略，重視高技術產業基地對區域經濟的支撐性作用，研討醫療設備及儀器制造業的空間集聚化方案，推廣寧波新材料科技城模式，打造一批集聚效應突出的高技術產業基地，提升產業的規模效率，逐步形成整體共贏的產業循環鏈，加快經濟發展方式轉變。

第三，探索并逐漸建立充分發揮人力資源優勢的管理制度。政府部門應當為高技術產業的發展營造能讓創新性人才脫穎而出的機制和氛圍，深化科研人員編制管理體系改革，調動廣大科技人員開展自主創新的積極性，支持有能力和愿望的人創業，鼓勵和扶持高技術型小微企業，通過引導創投機構向高新企業傾斜緩解其融資困境，從而逐步解決科技從業人員投入的冗余問題；保證公平競爭的市場環境和兼收并蓄、鼓勵個性發展的科技環境。□

(責任編輯：石洪斌)

中圖分類號：F062.9

文獻標志碼：A

文章編號：1007-9092(2016)06-0060-007

基金項目：2014年度浙江省軟科學研究計劃重點項目“浙江省科技創新資源流動機制與空間布局優化研究”(編號：2014C25015)的階段性成果。

作者簡介：馬述忠，浙江大學教授、博士生導師，浙江省區域經濟開放與發展研究中心副主任，主要研究方向為區域經濟開放與發展；柴宇曦，浙江大學博士生在讀，主攻方向為區域經濟開放與發展。

收稿日期：2015-08-20