隨機前沿分析在創新績效上的應用

李鵬

摘 要： 運用隨機前沿分析實證研究了我國29個省市自治區科研機構研發投入對其創新績效的影響和科研機構創新效率的水平，以及我國30個省市自治區產學研協同創新效率，研究表明：科研機構研發投入對其創新績效有正的促進作用；我國科研機構創新效率整體并不高，且各省市差異也很大；我國產學研協同創新效率也不高，還有很大提升空間。

關鍵詞： 隨機前沿分析； 科研機構； 產學研協同； 創新績效

中圖分類號： F 423 文獻標志碼： A 文章編號： 1671-2153（2018）03-0100-04

0 引 言

隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）是利用隨機前沿生產函數進行效率估計的一種方法。該方法是對決策單元的技術效率進行估計，其中誤差項可以分為兩部分：隨機誤差和技術無效性。同時，該方法可以判斷模型擬合質量，提供各種統計檢驗值。

目前，隨機前沿分析得到了廣泛的的應用。陳關聚[1]研究了我國制造業30個行業的全要素能源效率，分析了能源結構對技術效率的影響；梁鑠等[2]對我國省域近海捕撈業技術進步率和技術效率進行了測算，以之為基礎推測了近海漁業資源衰退速度，并對各省份技術效率演變趨勢及省域差異進行了分析；霍明等[3]以社會信息化的視角，運用隨機前沿分析中的B-C模型，對我國農業生產的技術效率進行分析。

由此可見，不同領域的學者都會使用隨機前沿分析來分析解決自己領域的相關效率問題，也能很好的解決自己所研究的效率問題。本文將運用隨機前沿分析實證研究我國科研機構創新績效和我國產學研協同創新績效。

1 在科研機構創新績效上的應用

1.1 變量與數據說明

我國的專利制度將專利劃分為發明、實用新型和外觀設計3種類型，在這3種類型中，發明專利的技術含量最高，同時申請難度最大，被認為是表征創新能力的最有效的指標。本文選取“發明專利申請數”代表科研機構創新產出水平的高低。同時，選取R&D課題數（項）、R&D人員（人年）和R&D經費（萬元）3個變量作為科研機構研發投入變量。本文的研究中，不設置投入轉換為產出的滯后時間。

本文的研究樣本為2015年我國29個省、市、自治區數據，因西藏和青海的有數據缺失， 故將其剔除。原始數據來自《中國科技統計年鑒》（2016）。

1.2 實證結果分析

本文運用對數型柯布道格拉斯生產函數對我國各省市自治區的科研機構創新績效進行測算。參照Battese&Coelli[4]模型的基本原理，具體研究模型為

lny=β0+β1lnR+β2lnL+β3lnK+v+u， （1）

式中：y為科研機構“發明專利申請數”；R為科研機構R&D課題數（單位：項）；L為科研機構R&D人員投入（單位：人年）；K為科研機構R&D經費投入（單位：萬元）；v為隨機誤差項；u為效率殘差項，反映無效率的程度，v和u相互獨立。對模型（1）中的參數估計應使用最大似然法。

運用Frontier4.1軟件對模型進行回歸，回歸結果如表1所示。表2給出了我國29個省市自治區2015年科研機構創新效率水平估計結果。

表1結果顯示：模型的γ值為0.9942，這表明技術無效率項占了99.42%以上，隨機誤差項還不到1%，γ值在1%的水平下顯著，表明選用SFA測算此面板數據的效率較為適合；δ2也在1%的顯著水平下通過了檢驗。因此對2015年的科研機構數據使用SFA技術估計是必要的，而不能選擇OLS估計。

從參數結果來看，β0，β1，β2均通過了顯著性檢驗，僅有β3沒通過顯著性檢驗。其中，模型中R&D課題數系數β1為正，值為0.177，這說明增加R&D課題投入能帶來研發創新效率的持續攀升。R&D人員系數β2=0.9851（為正），說明R&D人員對效率的提高也會產生一定的正向影響，R&D人員投入每增加1%，會帶來創新產出升高0.9851%，因此，我國在增加資本投入、加大產業化的同時，也應注重人力資本的投入。投入經費盡管沒有通過顯著性檢驗，但其系數為正，值為0.032，說明增加投入經費對效率的提高也會產生正向的影響，即R&D經費投入每增加1%，會帶來創新產出增加0.032%。

從各個省市自治區科研機構創新效率來看，效率排名前三的分別是海南、遼寧、安徽，為東中部地區；黑龍江、內蒙古、寧夏排在后三位。寧夏創新效率是最低的，創新效率只有0.2569，與創新效率最高的海南相比，差了71%，說明我國各省份的科研機構創新績效差異很大。北京和上海的創新效率都不高于0.7，北京僅0.4789，不足0.5；全國效率均值0.6205，該數值與1還相差較遠，表明我國2015年科研機構創新效率水平并不太高。可見，提高科研機構創新能力仍然是任重道遠。

2 在產學研協同創新績效上的應用

2.1 變量與數據說明

對于產學研協同創新的投入產出指標的選取，我們根據國外學者Griliches[5]和Jaffe[6]的研究成果，選取企業、高校和科研機構的R&D人員和R&D經費作為產學研協同創新投人指標，選取專利授權數作為產學研協同創新產出指標，如表3所示。

為了全面、動態地描述我國產學研協同創新效率的變化態勢，本文的研究樣本為2009-2015年我國30個省市自治區的面板數據（西藏地區由于部分年度數據缺失，所以刪除了西藏自治區），共包含了210個數據樣本。本文原始數據來自《中國科技統計年鑒》以及Wind資訊。