巩宿裕

(中南财经政法大学 经济学院，武汉 430073）

0 引言

人类进入了21世纪，将更加关注科技的发展。随着世界经济的快速发展，科学技术也日新月异，无论一个国家还是地区想拥有世界竞争力，那么发展科学技术与经济是将会是同等重要的大事。改革开放30多年来，我国科学技术取得较大的发展，科技投入逐渐增大，科技大军逐步形成。尽管国家从战略上开始支持科学技术的发展，但是当前我且对科技竞争力则认为国科技依然总体竞争力不强，投入产出结构不合理，投入主要来源于政府部门，产出不足等问题。洛桑国际管理发展学院和世界经济论坛多年以来一直将科学技术的国际竞争力作为一个地区国际竞争力评价的一个重要组成部分，且认为一国科技的国际竞争力主要体现在将已有技术资源变成现实科技生产力的能力，而科技人才投入又是科技投入的重要组成部分，所以科技人才投入产出效率一定程度上反映科技竞争力。正是基于这种背景下本文尝试提出使用Tobit回归模型的二阶段研究方法对我国科技投入产出效率影响因素进行深入研究将具有重要意义。

1 Tobit回归模型二阶段分析的模型简介与理论假设

1.1 Tobit回归模型

第一阶段采用DEA分析评估出决策单位的效率值,第二阶段以上一阶段中得出的效率值作为因变量,以影响因素等作为自变量建立回归模型。因为DEA法得出的效率指数介于0和1之间,所以回归方程的因变量就被限制在这个区间。如果直接采用最小二乘法,会给参数估计带来严重的有偏和不一致，为此用Tobit回归分析。Tobit分析是因变量受限模型的一种，当因变量为切割值或片断值时采用。标准Tobit模型如下：

为潜变量（latent dependent variable），Yi为观察到的因变量，Xi为自变量向量，β为相关系数，εi为独立的且εi～N(0,σ)。

1.2 理论假设

科技投入产出效率会受多方面的因素影响，在此我们通过直观的判断得出相关性比较强的因素，即分别用各省市人均GDP代表该地区的经济发展水平、第三产业产值占GDP比值代表该地区的产业结构、国有控股大中型企业工业增加值与工业增加值的比值代表该地区国有经济比重、R&D投入占GDP比值代表该地区的科技投入状况、企业研发费用占全部研发费用的比值代表该地区的企业对科技的投入[12]。具体详见表1所示：

表1 我国科技效率变化的影响因素指标体系

假设1：Aver GDP与科技投入产出效率存在着正相关关系。

因为Aver GDP代表一个地区的经济发展水平，其值越大，代表该地区经济发展水平越高，同时也代表了该地区经济活跃程度。从世界经验来看区域经济越活跃的地方一般技术效率都比较高，因为这不仅可以拥有更多的资金投入到科技中去，同时该地区对科技的重视也较区域经济不活跃的地区强，因此我们假定人均GDP与科技投入产出效率成正相关关系。

假设2：Serv/GDP与该省市的科技投入产出效率成正相关关系。

Serv/GDP代表一个地区的第三产业产值占该地区GDP的比值，在一定程度上反映了该地区的产业结构，其值越大，代表第三产业越发达，而第三产业相对于第一、二产业，由于总体上技术含量较高，因此附加值比较高，在投入相同情况下带来更大的产出，而且第三产业的比重也一定程度上反映了该地区经济的发展水平，所以理论上Serv/GDP存在着正相关关系。

假设3：Nati/Indus与科技投入产出效率成负相关关系。

Nati/Indus在一定程度上代表一个地区的国有化程度，一般我们觉得国有企业的效率相对民营企业是比较低的，由于国有企业产权不明确，没有很好的激励机制，致使不少职业经理人并没有从国家利益最大化的原则经营我们的国有企业，不注重企业的技术创新，不能从战略高度来提升效率。虽然国有企业改制已经取得了很大的成绩，但是依然还有很多国有企业与民营企业相比效率依然不高。科技活动作为一个企业竞争力的主要标志，低效率的国有企业一般不可能拥有高的科技效率，因此国有化程度与科技效率成负关系。

假设4：R&D/GDP与科技投入产出效率成正相关关系。

R&D/GDP表示一个地区的R&D投入占整个GDP比重，其值越大，表示该地区对科技投入越充足。高投入不一定能够带来高效率，但是介于我国技术还处于比较落后阶段，如果从整个技术产业来看我国还处于规模报酬递增阶段，所以从此角度看高投入会带来更高产出，从而有利于科技效率的提升，所以我们假定R&D/GDP与科技投入产出效率成正相关关系。

假设5：Enter/Scte与科技投入产出效率成正相关关系Enter/Scte表示企业科研费用占总科研费用比值，其值越大，表示该地区企业科技投入比例越大，相反政府投入比例较小。一般认为，企业科研相对政府资助的高校及科研机构要高。因为企业科研活动有很强的针对性，转换成现实生产力效果强。政府的科研产出很难转化成现实生产力，而且存在重复研究。所以Enter/Scte与科技效率存在着正相关关系。根据上面对科技效率影响因素的理论假设，我们设计实证Tobit回归模型如下：

其中β0为常熟项，β1到β5表示各自变量的回归系数，i表示第i个省市，μi表示回归式误差项，efficiencyi代表因变量，代表第i个省市的科技效率，其他变量则在上文已经都有表示，通过该回归式来检验上述关于科技效率影响因素的五个理论假设是否成立。

2 科技效率评价与影响因素检验

2.1 数据来源

本文在测度科技效率时在科技投入方面选取了科技活动人员数、科学家和工程师数、R&D经费内部支出、科技经费内部支出四个指标，在科技产出方面选取了科技论文数、专业申请授权数、技术市场成交合同金额4个指标，而在影响因素方面主要选取了上文假设提到的经济发展水平、产业结构、国有化程度、政府的科技投入、企业的科技投入情况五个指标。其数据主要来源于《中国统计年鉴2008》与《中国科技统计年鉴2008》。各省市自治区的科技效率结果如表2所示。

表2 我国各省技术效率值

2.2 科技效率影响因素的实证检验

本文通过对相关数据处理后得出Tobit回归模型二阶段分析结结果如表3。

表3 Tobit回归分析结果

2.3 结果分析

根据上述Tobit回归分析结果看，人均GDP、第三产业比值分别在20%以及1%之内显著，而且与我们假设相一致，但是国有产值比重、R&D投入水平占GDP比重、企业研发投入占总研发投入这3个指标与我们的假设正好相反，除了R&D/GDP，显著性水平都可以接受，尤其Enter/Scte的显著性水平在1%之内。从以上结果我们可以得出以下几个结论：

（1）人均GDP的系数为正的（0.000013）。这说明人均收入水平是影响我国科技效率的因素之一，人均收入水平越高，科技效率也越高，假设1成立。技术效率的计算结果也在一定程度上可以说明这一点，人均收入水平高的北京、上海、广东等科技效率都比较高，相反宁夏、河南、江西等省份人均收入水平比较低，科技效率也很低。因此我们可以得出结论经济发展水平对科技效率具有正向的推进作用，地区可以通过加快发展水平提高科技效率。

（2）第三产业产值比重的系数为正（4.45916），其显著性水平在5%之内，这说明第三产业比值是影响科技效率的重要因素之一，假设2成立。这表明第三产业比重越大，科技效率越高，第三产业是一个高附加值的产业，在相同投入条件下相对于第一二产业具有更高的产出值，因此调整产业结构可以作为改善科技效率的重要手段。近年来，各级政府开始着手进行产业结构的调整，扩大第三产业的比重，这将不仅有利于地区经济的快速与可持续发展，也将有效地地区科技效率的提升，并且科技效率的提升也会促进经济的发展，同时经济发展对科技效率的提升也具有推动作用（参照结论1），两者之间存在着内部的相互促进作用。因此我们可以得出第三产业产值比重与科技效率具有正相关作用。

（3）国有企业产值比重的系数为正（0.4119052），其显著性水平在可以接受的范围之内，即国有化程度越高，其科技效率越高，与假设3结论相反。因为我们选取的是最新数据（2008年中国统计年鉴与中国科技统计年鉴），Nati/Indus是用国有控股大中型企业工业增加值与各地区整个工业增加值之比得来的。国有化程度与科技效率成正相关作用，这说明我国国有企业效率在近几年的改制过程中有较大提高，已经高于全国平均水平，至少在科技的投入产出是这样的。这说明当前的国有企业改制是成功的，对科技效率的提升具有促进作用，应该继续加大国有企业的改革，以促进科技效率的提升。因此我们也可以得出结论国有化程度与科技效率不一定存在正相关作用，关键在于对国有企业的经营机制的选择上。

（4）R&D投入占GDP的比重的系数为负（-11.45507），即R&D/GDP越大，科技效率越低，与假设4结论相反。这与我们经验不太一致，因为我们经验认为R&D/GDP越大，R&D投入越多，越有利于科技效率的提升，我们在这里忽略了一点就是高投入未必是高产出，科技效率是综合投入与产出两个方面的因素，低投入高产出才代表科技效率是高的，高投入只有在更高产出条件下才会使科技效率更高。从我们计算的结果来看，R&D的高投入没有带来高的科技效率，说明各地区的R&D投入存在结构上的不合理，是缺乏效率的，必须调整投入结构，使其更加合理，以有利于科技效率的提升。因此我们也可以得出结论R&D投入越大不一定会促进科技效率的提升。

（5）企业科研经费投入占整个科研经费的比值的系数为负（-2.103233），其显著性水平在1%之内，这说明Enter/Scte是科技效率的重要影响因素之一，但是其相关性与假设5不一致。在我们的习惯思维中企业的科研投入相对于政府而言是更有效率的，而我们的实证结果却反证了这一点，企业的科技投入对科技效率的提升没有起到正面的推进作用，而是相反的作用。这主要原因可能有以下方面，在我国的企业结构中，民营企业占有绝大多数，而我国的民营企业大部分是家族企业，不具备大的规模，国有企业在整个国民经济中的比重却一直在慢慢的减少，尤其是大中型企业。现在的科研项目一般都是大型而复杂的项目，中小型的民营企业很难承担这样的项目，必须由国家或者国有大中型企业来完成，从结论三我们也可以看出国有大中型企业的科技效率高于全国平均水平，而且这部分企业也承担了很大一部分的政府项目。从以上分析可以得出企业科研经费投入的比例与科技效率没有直接的正相关作用。

3 结论

本文通过使用二阶段分析法对影响我国科技效率的因素进行了实证性分析，第一阶段使用数据包络分析方法（DEA）测出我国各省市自治区的科技效率值，在第二阶段以第一阶段的科技效率为因变量进行Tobit回归模型的分析，并对影响科技效率的因素进行理论假设和实证检验。

通过Tobit回归模型的分析结果发现，人均GDP（经济发展水平）、第三产业产值比重（产业结构）、国有企业产值比重(国有化程度)、R&D投入占GDP的比重（科研经费投入情况）、企业科研经费投入占整个科研经费比重（企业科研投入情况）5个因素都是科技效的重要影响因素。其中人均GDP、第三产业产值比重、国有企业产值比重与科技效率存在着正相关关系，而R&D投入占GDP的比重和企业科研经费投入占整个科研经费比重与科技效率的相关系数为负，即为负相关关系。也就是说，人均GDP水平越高，第三产业比重越大，国有企业产值比重越大，科技效率越高，R&D投入占GDP的比重大，企业科研经费投入占整个科研经费比重越高，科技效率就越低。

综上所述，我国科技效率的提升应从上述5个因素着手，根据其影响方向，通过调整结构和制定相关适合的政策。由于考虑数据的可搜集性，操作的可行性等原则，可能还有其它影响因素没有考虑到，因此在政策的制定上还要参考其它相关研究。

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