我國創新資源配置效率及其影響因素分析

崔冶真

摘要：文章運用數據包絡法對2013年我國30個省市的創新資源配置效率進行了測度，再根據測算結果對創新資源配置效率的影響因素進行了Tobit回歸分析。結果表明，政府對科技活動的支持力度、企業產學研合作水平以及基礎設施建設對提升創新資源配置效率有積極的影響，而教育投資對創新資源配置效率卻有負面的影響。

關鍵詞：創新資源配置效率；數據包絡分析；Tobit模型

一、前言

創新資源是創新活動的物質基礎，對科技進步和經濟發展起著很大的推動作用。由于資源本身具有的稀缺性特征，在加大創新資源投入的同時，創新資源配置效率問題逐漸引起了廣泛的重視。國家財政科技撥款由1990年的139.1億元億上升到2013年的6184.9億元；研究與發展經費投入強度由1990的0.71%上升到2013年的2.08%。但是創新資源的高投入是否帶來了創新活動的高產出？創新資源配置效率又如何？這是值得深思的問題。能否提高創新資源配置效率，這在很大程度上關系到我國能否實現科技創新的跨越式發展，能否加快建設創新型國家。客觀評價我國創新資源配置效率，優化創新資源配置成為促進科技發展的一項重要任務。

國外學者對效率測度的研究多集中在考察投入產出的效率上。國內學者對于效率的研究多以構建評價體系為主。然而對創新資源配置效率的測度僅僅描述了一種配置現狀，對于如何提升創新資源配置效率才是研究的意義所在。本文運用數據包絡法分析了2013年我國30個省市的創新資源配置效率，并用 tobit回歸模型分析了影響效率值的因素，進而為提升我國創新資源配置效率提出政策建議。

二、指標體系的構建

（一）創新資源配置效率測度的指標體系構建

創新人力資源是創新資源各要素中最為核心的要素，而創新財力資源則是開展創新活動不可或缺的前提與基礎。本文選用R&D人員全時當量和R&D經費內部支出衡量創新人力資源和創新財力資源。本文從兩個角度選取創新活動產出指標：一是創新活動直接產出指標，用三種專利申請授權數和國外主要檢索工具收錄科技論文數來衡量；二是創新活動成果的經濟效益指標，用技術市場成交額來衡量。

（二）創新資源配置效率影響因素的指標體系構建

本文從多個方面分析創新資源配置效率的影響因素，用地區生產總值（X1）衡量經濟水平；每萬人受高等教育人數（X2）、人均擁有公共圖書館藏量（X3）衡量文化環境；教育經費和地區生產總值的比值（X4）衡量教育水平；科技支出和財政支出的比值（X5）、教育支出和財政支出的比值（X6）衡量政府支持力度；（對境內研究機構支出+對境內高校支出）/R&D經費總（X7）衡量規模以上工業企業產學研合作程度；進出口總額和地區生產總值的比值（X8）衡量開放水平；互聯網普及率（X9）、移動電話普及率（X10）衡量信息化水平；每萬人公路里程數（X11）、每萬人鐵路里程數（X12）衡量基礎設施水平。

三、方法的選擇和數據的獲取

（一）數據包絡法

數據包絡分析（DEA），主要用于評價具有多輸入、多輸出決策單元（DMU）間的相對有效性。常見的有CCR模型和BCC模型。如果效率值小于1，則表明決策單元相對無效；如果效率值達到1，則說明決策單元相對有效。而本文選用超效率模型來測算，因為它突破了傳統效率為1的限制，不僅可以判斷決策單元是否有效，還可以進行有效單元之間的優劣比較。

（二）Tobit模型

Tobit 模型又稱受限因變量模型。如果分析數據中被解釋變量的數值是切割或截斷的情況時，用最小二乘法就估計回歸系數就會有很大是誤差。這時遵循最大似然法原理的Tobit模型就成了很好的替代。

（三）數據的獲取

本文對2013年我國30個省市的創新資源配置效率進行測度（鑒于西藏的部分數據缺失，本文在分析中將其剔除），并對其影響因素展開了分析，數據來源于《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》。

四、實證分析

（一）創新資源配置效率測度

由于創新活動的滯后性，本文采用直接產出指標滯后1年、經濟產出指標滯后2年的方法。2013年的創新配置效率對應的是2011年的創新資源投入，2012年的直接產出和2013年的經濟產出。

如表1所示，北京、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、重慶、甘肅的超效率值都大于1，其中北京更是遙遙領先于其他地區，這表明這些地區的創新資源配置狀況良好。天津、遼寧、上海、湖北、湖南、貴州、云南、青海等地區的超效率值在0.6至1之間，創新資源配置效率仍然有待提高。河北、山西、福建、江西、山東、河南、廣東、廣西、海南、新疆等地區的創新配置超效率值在0.3至0.6之間不等，創新資源配置狀況不容樂觀。寧夏和內蒙古的超效率值不到0.3，是創新資源配置狀況最差的地區。整體而言，有超過2/3的決策單元無效，因而我國創新資源配置水平普遍較低。

（二）基于Tobit模型的創新資源配置效率影響因素分析

在創新資源配置效率值的基礎上，本文以前文列出的各影響因素為自變量，超效率值為因變量進行了tobit回歸分析（鑒于2013年各省市的超效率值采用2011年的投入、2012年的直接產出和2013年的經濟產出來測算，本文中各影響因素自變量折中采用了2012年的數據）。

由表2可知，X1、X2、X3、X8、X9和X10的P值都遠大于0.05，說明沒有足夠的把握拒絕原假設，即認為經濟發展水平、文化環境、地區開放程度和信息化水平對創新資源配置效率的影響不顯著。其余變量的P值都小于0.05，所以本文認為教育水平、政府導向作用、企業產學研合作程度和基礎設施建設各自對創新資源配置效率存在影響。

X4、X6的回歸系數為負，表明教育水平的提升對提高創新資源配置效率沒有起到促進作用。教育經費的相對增長，使得人力資本存量增長，理論上會對創新資源配置效率產生積極的影響，但是本文并未證實這一點。究其原因，一方面是由于我國的粗放式教育投入模式，另一方面是由于教育產出的時間滯后性。X5的回歸系數為正，表明政府對科技活動的支持有利于創新資源配置效率的提升。政府對科技經費的支出反映其對科技創新的重視程度，可以對各創新主體的創新產生導向作用，因而可以提升創新資源的配置效率。X7的回歸系數為正，表明企業產學研合作程度越深，對提升創新資源配置效率越有幫助。企業牽頭的產學研合作模式以追求更豐碩的經濟利益為主要目的，是產學研合作的主流模式。這種以市場化為導向的合作模式，無疑是優化創新資源配置的重要方式。同樣為基礎設施，X11與X12的符號卻相反，這主要是因為鐵路建設投入資本太大，容易形成了資源的擠占效應，短時間內投資鐵路建設往往會犧牲了創新活動的整體利益。加強基礎設施建設，特別是公路的修建，短期內對提升創新資源配置效率有積極的作用。

五、結論及建議

根據上文的分析結果，本文對于如何提升創新資源配置效率提出了以下結論和建議。

（一）政府加強對科技活動的支持力度

一方面，政府需加強對企業創新活動的資金支持。企業作為創新活動的主要主體，可以將創新成果經濟化。政府應結合地方特色為企業創新活動提供相應的財政、稅收、金融和產業政策支持，加大對中小企業扶持政策，為企業自主創新能力的提高營造優良的環境。另一方面，政府需加強對高校和科研機構的資金投入。高校和科研機構作為基礎研究的主體，政府對其資金支持，可以有利于基礎性、核心性科技成果的產出，而有利于創新資源配置效率的提升。

（二）推進企業產學研合作進程

高校和科研院所在科技方面有所創新和突破時，由于自身不具備產業化的條件和基礎，在成果轉化方面缺乏內在動力機制和外在經濟載體，導致許多成果無法有效進行轉化。企業應積極與高校和科研機構協作，推動基礎研究與應用研究的銜接，而優化創新資源配置效率。

（三）加強基礎設施建設

基礎設施是一個地區各種創新要素流動的實物載體，基礎設施的完善更多的是促進創活動成果的轉化與擴散，而不是專利和論文的直接產出。加快公路的投資和建設，一方面要與區域經濟發展相適應，另一方面要鼓勵社會資本和個人資本投資基礎設施建設。這樣才能進一步完善現有基礎設施，優化創新資源配置。

（四）改進教育模式

我國現有的教育體制和教育資金配置中的浪費現象已經導致教育資金的投入對創新資源配置效率的提高起不到預期效果。教育部門應重新審視現有的教育體制，不僅僅是關注量的增加，更要重視質的發展，建立適應經濟發展水平的教育模式，促使學校培養出具有創新精神的人力資源，進而優化創新資源配置效率。

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（作者單位：江蘇大學財經學院）