高技術產業科研勞務費績效的綜合評估

徐新華

內容提要：該文以中國高技術產業為例，采用面板數據模型和SBM-DEA模型研究了科研勞務費績效。研究結果表明：科研勞務費績效總體良好；勞務費利用率處于上升趨勢；沿海發達地區創新效率和勞務費利用率較高，中西部地區較低；高技術產業創新的規模效率大于純技術效率，主要是我國高技術產業創新水平仍需提高所致。

一、 引 言

高技術產業是我國國民經濟與社會發展的關鍵主體和創新驅動發展的重要支撐力量，勞務費作為科研經費的組成部分，無疑對高技術產業創新具有積極推動作用。近20年來，我國高技術產業勞務費增長較快，1995年總支出為12.25億元，2014年總支出達到834.51億元，年均增長24.88%。從勞務費占研發經費內部支出的比重看，總體上也處于上升趨勢，1995年占20.55%，2014年達到頂峰，占比為36.69%(圖1)。

圖1 科研勞務費發展情況

與發達國家相比，我國科研勞務費所占比例不高，使用方面限制較多。美國政府資助高等院校的科研經費中，人員經費大概占直接成本的2/3，包括研究人員工資以及全時投入項目管理職員的工資；高等院校平均科研間接成本在過去10年大概維持在51%左右(Yudhijit，2007)。我國現行科研項目資助政策規定不補償科研人工，且只少量補償間接成本，使得科研質量、教學質量均無法得到保障(湛毅青等，2010)。科研經費管理存在制度性缺陷以及監管的缺失，包括課題負責人在內的整個有工資性收入的科研團隊成員不得支取“勞務費”和“專家咨詢費”，一線科研人員不能獲得相應的補償(付曄和楊軍，2014)。以上這些現象最近雖然有所改善，但不必要的約束還是較多。對于科研勞務費的使用，一方面是科研人員鳴冤叫屈，認為經費管理規定不科學、不合理，導致效率低下。另一方面是擠占挪用、虛列支出，引發社會各界高度關注的“科研腐敗”。科研人員違規使用科研經費的重要原因，就是因為在競爭性課題體制下學術人力資本補償的嚴重不足(任強和胡水星，2015)。在這樣的背景下，研究科研勞務費的使用績效，分析其中存在的問題，一方面有助于有關部門進行宏觀管理，另一方面也有利于高技術企業改善科研經費管理，充分調動研發人員的積極性，提高創新績效。

勞務費表面看是科研經費的一部分，實際上涉及到科技人力資源的激勵。Noll et al.(1998)認為，科研經費不僅要補償項目本身的增量成本，還要補償與其他教學、科研等項目共享的成本，包括設施維護、人工和管理等方面。Bloch et al.(2014)分析了科研經費的分配與激勵的關系，還深入研究了經費分配體系與經濟社會發展關系。付曄和楊軍(2014)針對目前高校科研經費使用中存在的問題，探討了產生這些問題的深層根源在于沒有按照科研活動的需求來分配和使用科研經費，忽視了科研活動中對“人”的激勵和科研活動的“不確定性”。顧全(2012)系統分析比較了中英兩國政府科研項目實行的全成本核算管理核心內容，認為我國科研項目全成本核算方法的完備性、核定計算標準的合理性和市場匹配性較差。

勞務費的績效評價本質上也是科研經費績效評價的組成部分。Lev et al.(1996)研究發現，科研經費投入對產出具有明顯的滯后效應，不同科研領域滯后期有所差別。Hu et al.(2006)認為，隨著時間的推移，科研經費投入對科技創新團隊績效的影響越來越小。鄧小朱(2015)以江西省108個省級優勢科技創新團隊為樣本，對科研投入要素與團隊績效的關系進行了實證分析。賀德方(2007)分析了美國、英國、日本國立科研機構在研發經費管理方面的做法。張川等(2015)基于問卷調查數據，從制度效力、監督效力和預算效力三個層面建立指標體系，評價了現有科研經費的管理狀況，分析了科研經費管理效力的影響因素。

從目前的研究看，關于勞務費激勵的基本理論、勞務費應用中存在的問題以及科研經費績效評估的理論與實證研究比較成熟，但是關于科研勞務費績效評估的研究比較缺乏，尤其是我國高技術產業創新中勞務費績效的評估成果缺乏。本文基于高技術產業面板數據，采用面板數據模型與數據包絡分析模型(DEA)，對科研勞務費的績效進行評估，包括勞務費與其他研發經費對創新貢獻的彈性比較，勞務費與其他研發投入的利用效率比較等。

二、 研究方法

1. 面板數據模型

Griliches(1979)和Jaffe(1989)在Cobb-Douglas生產函數基礎上，創立了知識生產函數：

Y=AKαLβ

(1)

式(1)中，Y表示創新成果；K表示研發經費投入；L表示研發勞動力投入；α、β為彈性系數；A是常數項，代表知識生產函數的全要素生產率。

將研發經費投入進一步分解為勞務費投入K1、儀器與設備投入K2、其他經費投入K3。之所以這樣進行分類，是因為勞務費、儀器與設備投入是兩項非常重要的科研經費投入，這樣有利于比較它們的績效。其他投入范圍較廣，包括材料費、測試化驗加工費、燃料動力費、出版/文獻/信息傳播/知識產權事務費、會議費、差旅費、國際合作與交流費等。這樣分解以后，同時對式(1)兩邊取對數，得：

logY=c+α1logK1+α2logK2+α3logK3+βlogL

(2)

本文采用面板數據模型進行估計。面板數據模型可以有效消除多重共線性的影響，其固定效應模型對遺失重要變量不敏感，具有較高的估計效率和較好的估計效果。面板數據模型常用的估計方法包括最小二乘估計(OLS)、兩階段最小二乘估計(2SLS)、有限信息極大似然估計(LIML)、系統廣義矩估計(SYS-GMM)等。考慮到高技術產業創新投入產出中，變量之間往往存在互動關系，因此采用系統廣義矩法進行估計，它較好處理了差分廣義矩法估計量較易受弱工具變量影響的不足。在估計過程中，工具變量選取自變量的滯后項。

2. SBM-DEA效率分析模型

數據包絡分析是Charnes et al.(1978)最早提出的一種計算投入產出效率的方法，目前DEA模型日趨成熟，已經形成了一套龐大的效率評估體系。規模報酬不變的DEA模型稱為CCR模型，規模報酬可變的DEA模型稱為BCC模型。其求解方法是引入非阿基米德無窮小量，采用線性規劃中的單純形方法求解。Kaoru(2001)提出SBM(Slacks-based Measure)模型，將投入變量的松弛引入DEA模型，即SBM-DEA模型，從而進一步進行了優化。采用SBM-DEA模型，不僅可以測算高技術產業創新的投入產出績效，還可以比較分析勞務費、儀器與設備以及其他研發投入的利用效率，從而結合面板數據模型對勞務費績效進行全面評價。

三、 變量與數據

關于創新產出，借鑒Griliches(1990)的方法用新產品銷售收入表示，研發投入中勞務費、儀器與設備費直接采用《高技術產業統計年鑒》數據，其他研發經費投入，采用高技術產業R&D經費內部支出減去勞務費、儀器與設備費得到，研發勞動力采用研發人員折合全時當量表示。

本文所有數據均來自《中國高技術產業統計年鑒》，時間跨度為1997-2014年，這是因為重慶市從1997年開始才有統計數據。西藏地區由于缺失數據過多進行了舍棄，青海、新疆個別數據缺失采用了平滑處理，這樣共有30個省市18年的數據，變量的描述統計如表1所示。

表1 變量描述統計

四、 實證結果

1. 變量的平穩性檢驗

本文首先對面板數據進行平穩性檢驗，以防止偽回歸問題。為了保證研究的穩健性，本文同時采用Levin lin&Chu、ADF、PP三種方法進行檢驗，以結果一致為準，結果如表2所示，1階差分后所有變量均平穩。

面板協整檢驗結果顯示，panel PP檢驗和panel ADF檢驗均表明科技投入與產出之間存在協整關系。

表2 變量的平穩性檢驗

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的統計水平上顯著，下表同。

2. 面板數據回歸結果

考慮到高技術產業科技投入與產出之間存在一定的滯后期，因此綜合考慮后滯后期選擇1年。先進行隨機效應估計，然后進行Hausman檢驗，結果檢驗值為8.361，相伴概率為0.079，拒絕隨機效應模型原假設，應該采用固定效應模型進行估計，結果如表3所示。模型擬合優度R2較高，為0.947，除了研發人員變量沒有通過統計檢驗外，其他所有變量均通過了統計檢驗，為了對比，本文同時還給出了混合回歸的結果。

表3 面板數據混合回歸結果

注：括號內數字為t值。

研發經費投入中，其他經費的彈性系數最大，為0.545；勞務費的彈性系數次之，為0.344；儀器設備費的彈性系數最低，為0.111。總體上，勞務費的績效較好，勞務費投入每增加1%，創新成果增加0.344%。

3. DEA效率分析結果

SBM-DEA模型計算結果如表4所示。1997-2014年，技術效率的平均值為0.220，純技術效率的平均值為0.267，規模效率的平均值為0.897。技術效率和純技術效率較低的原因是，計算效率是將18年數據視同截面數據計算，在這期間我國高技術產業創新本身就有技術進步，導致前沿面靠前；各種投入要素的利用率較低的原因也類似。

表4 不同年度研發投入利用率與效率

從投入要素利用率看，儀器設備投入的平均利用率最高，為32.68%；其次是勞務費，利用率為 30.64%；其他經費和研發人員投入的利用率大致相當，分別為27.96%和27.10%。隨著時間的推延，各種研發投入的利用率是逐步提高的，以2008年為界，在此之前基本上處于平穩狀態，在此之后上升較快。

各地區研發投入利用率與效率如表5所示?？傮w上東部地區效率和研發投入的利用率較高，而中西部地區較低。這與東部地區高技術產業發達、創新實力較強有關。

五、 結論與政策建議

1. 研究結論

第一，勞務費的總體績效良好。從勞務費對創新的彈性看，其大小僅次于包括材料費、測試化驗加工費、燃料動力費、出版/文獻/信息傳播/知識產權事務費、會議費、差旅費、國際合作與交流費等的其他經費的彈性，并且大于儀器設備費。從投入要素的平均利用率看，勞務費的利用率僅次于儀器設備費，但是高于其他經費和研發人員投入。高技術企業創新一樣也是市場行為，通過合理的勞務費支出，可以調動廣大科技人員的積極性，協調解決創新中人力資源不足問題，從而對創新產生較好的效果。相比較高校與科研院所，高技術企業科研經費使用時，勞務費支出相對靈活，因而總體效果較好。

表5 各地區研發投入利用率與效率

第二，勞務費的利用率總體處于上升趨勢。1997年至今，勞務費的利用率基本上分為兩個階段：第一階段是1997-2008年，勞務費的利用率基本處于平穩階段；第二階段是2009-2014年，勞務費的利用率處于上升階段。出現這種情況的原因在于：一是高技術產業DEA效率分析時前沿面比較靠前，從而給勞務費利用率的提高留下了足夠空間。二是在創新型國家建設背景下，高技術產業創新能力顯著提高，創新效率也得到了較大改善。三是從2009年開始，勞務費占研發經費內部支出的比例快速上升，彌補了創新人力資源不足，對創新的邊際貢獻大，從而取得較好效果。

第三，沿海發達地區勞務費的利用率和創新效率較高。沿海發達地區高技術產業創新效率較高，勞務費利用率也較高，而中西部地區總體較低。這是因為沿海發達地區高技術產業比較發達，創新實力較強。

第四，高技術產業創新規模效率大于純技術效率。純技術效率代表了一定技術水平下高技術產業創新本身的技術水平，規模效率代表了高技術產業創新的管理水平。從現有研究看，規模效率總體情況較好，而純技術效率總體較低，說明我國高技術產業創新的宏觀管理水平較好；由于我國創新水平總體還不夠高，導致純技術效率偏低。

2. 政策建議

第一，合理提高高技術產業勞務費的比重。當高技術產業科研勞務費比重快速上升時，勞務費利用率也上升較快，但是不同地區科研勞務費占科研經費比重并不均衡，許多地區占比較低，因此要逐步提高這些地區科研勞務費占比，使其達到一個相對合理的水平。

第二，加強中西部地區高技術企業科研勞務費管理。中西部地區科研勞務費利用率和創新效率較低，而東部地區較高，所以必須注重中西部地區高技術企業的創新管理，加強中西部地區與東部地區的交流，努力提高中西部地區科研勞務費的管理水平。