李睆玲，杜 英

（1.甘肃省科学技术情报研究所，甘肃 兰州 730000；2.甘肃省科技评价监测重点实验室，甘肃 兰州 730000）

党的十九大报告旗帜鲜明地提出了建设创新型国家的伟大目标，创新驱动是发展的第一动力已成为社会共识。近年来，我国在技术创新领域的投入不断增长，但与全面建设小康社会的重大需求相比，科技投入的总量和效率仍然不足。经济社会的持续稳定发展，仅仅依靠资本和劳动力的投入是无法实现的，需要通过科技进步的贡献因素提升全要素生产率。研发投入与经济增长是经济社会发展过程中相互作用的两个方面。科技进步能够快速促进经济社会的发展，而同时经济社会的快速发展又反过来增加了全社会对研发活动的投入，在良好的人力投入和资金投入的前提下，促进全社会各部门研发实力的提升，促进经济发展。

一、研究背景和文献综述

在一个多元化的市场结构中，各地区之间市场经济的竞争，与这个地区政府和企业在研发活方面的投入息息相关。因此，通过对一个地区R&D 投入产出活动效率进行分析，进而对投入的冗余及产出的不足进行分析是非常有必要的。

从目前的情况来看，欠发达的国家和地区正试图加大对R&D 的投入来提高地区经济的发展水平（Cheung，Lin，2004）[1]。某一个经济单位（国家或地区，尤其是落后地区）对R&D 投入要素的吸引能力，内部提升和知识的运用能力是提高R&D投入要素利用效率的关键因素（Ito，et.al，2012）[2]。然而某一个经济单位（国家或地区，尤其是落后地区）对R&D 投入要素的吸引能力取决于其技术/效率水平，以及熟练的工人/人力资本。Zhang（2014）[3]调查了中国工业发展中影响R&D 投入的因素，运用中国2005—2010年31 个省市和地区的21 个制造业系统相关的面板数据，并构建了适合衡量和评价影响制造业系统R&D 投入要素的指标体系，利用工业总产值和人均工业产值作为衡量工业经济增长的指标，指出R&D 投入对工业产值会产生非常明显的影响，随着R&D 投入的不断增加，工业产值会稳定地增长。

研发支出、科学研究水平和熟练的技术人员已经成为一个国家和地区提高经济竞争力的决定因素（Hsu，Yu-En，2015）[4]。有些学者则认为一个国家和地区R&D 投入要素的质量和一个更好的制度环境，能够提高R&D 投入要素的使用效率，从而最终提高一个国家和地区经济增长的速度和质量。Crescenzi 等强调积极的R&D 投入环境会促进国内企业的创新能力，从而更好地为一个国家和地区的经济发展做出更大的贡献（Crescenzi，et.al，2015）[5]。Kim 等指出R&D 投入对经济发展的积极影响远远大于对经济发展的消极影响（Kim，et al，2015）。由于跨国公司对知识产权的保护，国家和地区投资的性质和行业分布，技术转让，积极的研发支出以及其他一些因素将会对一个国家和地区的经济增长产生深远的影响（Erdal，Tatoglu，2002；YASED，2008）。R&D 投入活动的产业化和国际化趋势已经成为影响一个国家和地区经济持续增长和产品或工艺创新的重要因素。

二、甘肃省R&D 经费投入效率分析

（一）研究方法

1.数据包络分析模型。为了更好地评价R&D投入和产出的效率问题，许多学者运用评价模型、经济模型、多目标决策模型、实物期权方法等多种实证分析方法研究了R&D 投入产出效率问题，但是因为多种指标投入和多指标输出之间的关系比较模糊，这些方法在评价R&D 效率方面仍然存在很多问题[6]。为解决这些方法的缺陷和不足，许多研究者提出使用数据包络分析模型分析多输入和多输出指标之间关系，本研究也使用此方法来评价R&D 活动的效率。

与计量分析中的回归、统计等参数评价方法相比，在评价R&D 投入产出效率方面数据包络分析法具有许多优势[7]。数据包络分析不需要假设输入和输出之间的具体量化公式，可以在不满足太多假设的情况下对决策单元的相对有效性进行评价。它不需要使用变量的市场价值来说明R&D投入与产出之间的关系，不需要假设输入和输出之间的具体量化公式，也不需要事先解释研发投入与产出之间的任何函数关系，是一种比其他参数评价方法更好的评价R&D 是否相对有效的方法。

2.Malmquist 生产指数及其分解。Malmquist 生产率指数又称PME，最早是由Sten Malmqiust 提出的，他首先将其运用于分析消费者行为，后来陆续有学者将其运用于消费者投入产出的评价，用于分析他们之间的相对发展和变化。Fare（1994）提出了DEA-Malmquist 生产率指数模型，用于评价决策单元的相对有效性。DEA-Malmquist 生产率指数模型主要用来衡量决策单元的生产率随着时间的变化会发生什么变化。Fare 等（1992）将DEAMalmquist 生产率指数模型分解为两个技术变化因素：一个用于度量效率的变化，即技术效率变化（Ech），另一个用于度量前沿技术的变化，即技术进步指数（Tch）。Malmquist 生产率指数具有较强的实际操作性，它不需要要素价格等信息[8]。

（二）指标构建

数据包络分析评价R&D 活动相对有效性的前提是建立合理、有效、全面、科学的投入产出评价指标体系。投入指标和产出指标分解成多个相互关联的子指标，在选择投入指标和产出指标的时候，要注意指标之间的相关关系，剔除掉和选定的投入或产出指标有强相关关系的指标。对于具体的效率评价而言，评价指标体系的构建往往并不是唯一的。可以考虑设计出多种方案，选择不同的输入指标和输出指标，从而找到对决策单元相对效率评价具有很大影响的评价指标。R&D活动的投入指标选取人力资本投入指标和经费投入指标。选取的投入指标为：R&D 人员数、科技活动人员数、R&D 经费投入强度、R&D 经费支出占主营业务收入比重。产出指标选择知识产出和经济产出指标，分别为高技术产业增加值占工业增加值比重、技术市场成交额、专业技术人员科技论文数量。

（三）实证结果

对甘肃省14 个市州R&D 活动的效率进行综合评价。应用DEAP2.1 软件进行分析计算，可以分析甘肃省以及下属的14 个市州从2012—2016年R&D 活动投入和产出的相对有效性，分析结果如下：

2012年，甘肃省14 个市州中仅有兰州、武威和定西的R&D 投入是DEA 有效的，而其他11 个市州的R&D 投入是非DEA 有效的。2016年数据显示，只有兰州、天水、嘉峪关、定西等4 个市州是DEA 相对有效，其中兰州、定西两个市州是完全DEA 相对有效的，其他的10 个市州都是DEA相对无效的。根据DEA-CCR 模型可知，对于DEA相对有效的地区，这表明它同时具备具有技术效率和规模效率，除非添加一个或多个新的输入指标，否则无法增加现有的输出指标，或者说，除非需要减少某项指标的产出，否则无法减少现有的投入量。对于非DEA 有效的地区，可以在不减少投入的情况下进一步扩大产出。

通过对甘肃省各区域R&D 投入活动效率的分析，可以看出，2016年有四个规模有效和规模收益稳定的区域。表示在此输入下，输出已达到最大值。其他地区的规模效率不高，规模效益下降，说明这些地区的研发投入管理非有效。DEA相对无效的市州，在不减少科技投入的情况下，要加快提高技术产业增加值占工业增加值比重从而达到DEA 相对有效。

（四）Malmquist 指数分解

Malmquist 指数由技术进步（TC）和综合技术效率变化（EC）的乘积表示。综合技术效率变化指数可以表示为规模效率变化指数和纯技术效率变化指数的乘积。对甘肃省2010—2016年的R&D投入的全要素生产率指数、技术进步指数、技术效率变化指数、纯技术效率指数和规模效率变动指数进行了测算，如表1 所示。

技术效率表示为科技活动在最小投入下的最大产出。Koopmans（1951）提出技术效率低下的原因是管理层没有充分利用资源，导致投入要素的浪费，没有产生技术效率，没有发挥应有的效益。测算结果表明，自2010年以来，甘肃省科技活动的技术效率指数值一直为1，不存在技术效率低下的问题。全要素生产率指数表示科技活动总体生产率从S 到t 的变化程度。如果全要素生产率大于1，则说明这一时期科技活动生产率呈上升趋势。如果全要素生产率小于1，则当期生产率较参考期间下降。根据计算结果，自2010年以来，R&D 活动的全要素生产率指数均大于1，表明甘肃省近年来科技活动的全要素生产率已显示出上升趋势。

表1 甘肃省R&D 投入的Malmquist 指数及其分解（2010—2016年）

三、结论与建议

通过对甘肃省各市州R&D 活动效率的分析发现，甘肃省大多数地区的研发活动效率非DEA有效。主要表现一方面为研发活动冗余、管理非有效；另一方面是科技经济的协调发展程度不强，导致研发活动的原始性创新和后期的转化能力不足，科技产出不足。因此，R&D 活动效率相对无效的区域，应该从以下几个方面加强科技创新能力：

1.科技经费向重点产业和重大项目倾斜。尖端共性技术是增强自主创新能力的关键所在，是支撑产业链形成和发展的基石。由于基础研究自身的特点，决定了科技创新能力不是一朝一夕形成的，也不能像招商引资一样用政策和市场工具迅速达成目标。一般来说，很少企业有动力去主动开展这些领域的研发工作，费时费力且经济效益不确定。在这种情况下，政府就需要发挥其主导作用下增加对具有市场竞争能力、未来发展前景巨大的高新技术产品研究项目的投入力度，发展具有产业共性的创新技术。

2.引导企业加强R&D 投入。除了政府支持的研发主体，企业也是重要的研发活动的主体。要形成政府和企业在科研创新中的有效分工和良性合作格局。对于基础共性的研发能力培养，主要由政府来推动，而对于下游应用领域的研究和创新，应发挥企业贴近市场的优势，积极引导和激励引导企业去完成。为此需要继续完善相关优惠政策，鼓励企业积极主动开展R&D 活动，破除高新技术企业在加计扣除政策上的掣肘，推进产学研协同发展，加速成果的转化升级。

3.实施人才引进战略。人才资源是科技创新的基础性资源。随着各种制度限制的取消，人才流动的日益频繁，欠发达地区人才流失带来的严重问题日益凸显。这种情况下，各地方应积极对人才工作本身进行创新，一是在人才规划方面，细致分析和评估引智方案，确保人才类型与地方需求的精确匹配；二是在人才引进措施方面，需深入了解高端人才的真实需求，采取灵活主动的举措尽可能地解决重点人才的后顾之忧。此外，还需要继续加强和鼓励企业挖掘自有人才资源，搭建高效的人才培养和交流学习平台；对于落后地区来说，在给予物质激励的同时，还要积极探索事业留人和感情留人的举措。

4.积极探索市场经济条件下产学研合作的模式。区域创新力的形成是个系统工程，从参与主体来看，有政府、企业、高校及科研院所、科技服务机构等；就互动场景而言有政策领域、学术研究领域、市场合作领域等；从分工角度来说，有政策支持、科技金融、研究开发、技术应用、市场推广等。因此，需要以复杂系统的视角去审视和分析现有的产学研合作模式，打造价值共创的创新生态。其中首要的工作就是模式创新，探讨适合自身情况的产学研用的有机结合模式。要以企业为龙头，以高校、科研院所为依托，借助中介机构服务平台的积极作用，加速传统产业的技术升级，推进高新技术产业的跨越发展和区域创新能力的持续提升。