R＆D投入对产业园区技术效率影响研究——以湖南18个产业园区为例

郭 嘉，付跃龙，刘升学

（南华大学，湖南 衡阳 421001）

0 引 言

创新是内生经济增长的源泉和可持续经济增长的动力。创新必须考虑R＆D投入成本和R＆D产出效率，随着R＆D投入的不断增长，R＆D投入的技术效率、R＆D投入对经济体技术效率的影响引起了学术界的关注。

在区域R＆D投入的影响研究方面，尹伟华、袁卫（2012）［1］将区域R＆D活动过程分解为科技研发过程和经济转化过程，指出我国大部分地区的R＆D活动两过程效率呈现一高一低或双重低效的现象；王维国［2］研究了31个省R＆D投入与经济发展关系，结果表明中等投入强度地区的R＆D投入对经济增长贡献最大，高投入强度地区次之，低投入强度地区为末；谢兰云［3］认为R＆D经费投入对经济的发展具有滞后的促进作用。

在行业研究方面，姜彤彤［4］研究了高新技术产业的R＆D投入技术效率，认为R＆D人力资本投入和R＆D经费投入会促进技术效率的提升，人力资本投入的作用更为显著；余翔（2013）［5］研究了不同行业的R＆D投入技术效率差异，指出在竞争最激烈的行业中R＆D投入对企业增长的贡献最低，在垄断程度最高的行业中R＆D投入对企业增长的贡献较高。

在企业研究方面，梁菜歆［6］研究了R＆D投入对不同生命周期阶段企业绩效影响，成长期企业的R＆D投入对当期绩效的影响显著并有累积效应，R＆D投入对低技术、衰退期企业绩效贡献可忽略不计；柴俊武［7］指出R＆D投入强度与企业规模呈倒U型曲线关系；徐建中（2013）［8］研究了大中型企业的R＆D投入技术效率，认为企业所在地区经济发达程度并不是R＆D活动是否有效的决定因素，R＆D投入适当且结构搭配合理的企业才能取得高效率。

产业园区作为同质和异质企业的聚集体，涵盖不同行业不同企业。同一园区不同企业在价值链、生产链上处于不同的环节，相互联接。R＆D投入促进产业园区企业自主研发能力及R＆D吸收借鉴能力，企业R＆D投入会带来知识溢出［9］。因此园区内单一企业的R＆D投入或者多个企业联合研发将对其他企业会产生联动效应［10］。由于产业园区内R＆D投入的外部性特征，使得R＆D投入对产业园区技术效率影响比对单个企业或单一行业的技术效率影响更为广泛深刻。本文选择湖南具有代表性的长沙、衡阳和郴州三市18个产业园区作为调查研究对象，包括三个国家级园区和15个省级园区，这些园区分属长株潭两型社会试验区和湘南承接产业转移示范区两大国家级区域发展战略板块，其产业分布呈现多样性结构。

1 分析模型

DEA和SFA是目前测度R＆D对区域、产业、企业技术效率影响的主要方法［11］。SFA方法以资本存量为口径测度类似GDP、产值的效率，评价结果比较稳定，通常进行时间序列效率分析。由于本文将采用截面数据分析技术效率，且何枫［12］认为技术效率的评价具有稳定性，不随研究模型的变化而发生大的改变。考虑到松弛结果的可得性、研究的严谨性，选择基于松弛变量测度的非径向—非定向SBM—DEA模型（Tone，2001）来考察工业园区的效率水平。Banker、Charnes和 Cooper［13］提出了BBC模型，面向投入的BBC模型为：

式中Xj，Yj，j＝1，2，3…n，分别表示DMU的投入指标向量和产出指标向量。线性规划的最优解为：λ0，s0－，s0＋，θ0。第二、三项代表松弛变量；最后一项为决策单元的效率评价值，表示决策单元资源配置的合理程度。为获取统一的DMU单元，我们根据基础的Cobb－Douglas生产函数，引入R＆D（R）投入形成改进Cobb－Douglas函数：Y＝A×Kα×Lβ×Rγ。确定DMU单元即资本，劳动，R＆D投入和产出。

2 园区技术效率测度分析

2.1 决策单元（DMU）的选取

依据改进的Cobb－Douglas函数。考虑到R＆D投入对企业的最终经济活动的作用具有递延效应。本文选用提前一期的R＆D投入（经费支出总额），当期的资本、劳动等生产要素作为投入项，选择产出变量为利润。相对销售收入来说，利润总额能有效避免企业由于大进大出而产生的销售收入过高并进而导致效率估计偏差这一可能性，从而保证样本的有效观测。

2.2 依据R＆D投入强度对产业园区分类

R＆D投入包括R＆D经费支出和R＆D人员全时当量，这里的R＆D人员全时当量是指R＆D全时人员（全年从事R＆D活动累积工作时间占全部工作时间的90%及以上人员）工作量与非全时人员按实际工作时间折算的工作量之和。从产业园区的生产贡献角度分析，R＆D人员全时当量相对于R＆D经费支出可忽略不计，本文采用R＆D经费支出总额衡量R＆D投入。R＆D投入强度能客观反应R＆D投入对经济体贡献的大小情况。一般通过计算园区R＆D经费支出总额占园区工业企业产品销售收入的比重，得到园区R＆D投入强度。本文计算得出湖南18个产业园区2010，2011年R＆D投入强度如表1所示。

表1 湖南18个产业园区R＆D投入强度表

我们采用分位数的方法对产业园区进行分类，首先求出所有产业园区R＆D投入强度两年均值的平均值，以此平均值作为第一分位数，选择高于这一平均值的工业园区为R＆D高投入强度产业园区；其次求出剩余园区R＆D投入强度两年均值的平均值，选择高于此平均值为R＆D中等投入强度产业园区，低于此平均值的为R＆D低投入强度产业园区。计算结果如表1所示，第一分位数，第二分位数成为划分R＆D投入强度大小的分界点。

2.3 园区技术效率测度及与R＆D投入强度关联分析

考虑到规模报酬可变及改进的Cobb－Douglas函数各变量之间非线性关系，因此我们采用非径向投入导向BBC模型，运用MAXDEA得到的结果如表2所示。

表2 2011年湖南18个产业园区效率分析结果

根据表2所示的园区效率分析结果，R＆D高投入强度产业园区综合效率平均值为0.435，纯技术效率平均值为0.715；R＆D中等投入强度产业园区综合效率平均值为0.505，纯技术效率平均值为0.646；R＆D低投入强度产业园区综合效率平均值为0.620，纯技术效率平均值为0.881。R＆D投入强度最高的园区的平均综合效率与纯技术效率是最低的。R＆D投入强度最低的园区平均综合效率与纯技术效率却是最高的。如图1，高1至低10分别代表依R＆D投入强度分类、大小降序排列的产业园区。可见，统计上R＆D投入强度与产业园区技术效率之间是没有明显的正向关联性的。R＆D高投入强度与R＆D中等投入强度园区规模报酬递增或不变，而低投入园区中有4个园区规模报酬递减。

图1 产业园区R＆D投入强度与综合技术效率对比

2.4 R＆D要素投入产出的无效性度量

利用MAXDEA软件得出R＆D投入冗余如表3所示。8家非DEA有效工业园区（非DEA有效工业园区指纯技术效率不为1的样本）均存在R＆D投入过多的情况，比如衡阳高新技术产业园区，R＆D投入冗余达到113 032万元，最佳效率投入为289 18万元，出现严重的R＆D投入冗余。通过实地调查，R＆D投入冗余产业园区主要产业大多为劳动密集型产业。

表3 投入要素无效性度量

3 结果分析

根据上述园区技术效率测度分析，结合各园区实际情况，本文从各园区产业分布差异、规模报酬差异、地区差异等方面进行深度分析。

首先，各园区产业分布不尽相同，园区技术效率有所区别。在R＆D高投入强度园区，祁东和资兴的两个经济开发区为多产业中小企业集群；衡阳高新开发区的产业以电子信息和装备制造为主。在R＆D中等投入强度产业园区，长沙高新开发区和长沙经济开发区的支柱产业为技术密集型或资金密集型产业；郴州的三个园区支柱产业为有色金属加工、铸造产业。在R＆D低投入强度产业园区，多聚集劳动密集型企业，所在行业竞争比较激烈。R＆D投入强度的发展轨迹是一条“逻辑斯蒂曲线”，处于工业化高级阶段的区域R＆D投入强度基本稳定。R＆D中等投入强度的的工业园区R＆D投入强度稳定在2%～3%，技术较为成熟，产品垄断程度高的产业园区能够最大可能实现R＆D投入经费向产品的快速有效转化，竞争力较大。

其次，规模报酬递增、不变或递减对园区技术效率造成实质性影响。R＆D中高投入强度产业园区中的郴州出口加工区、嘉禾工业园区、郴州有色金属产业园区和资兴经济开发区既是非DEA有效单元（存在R＆D经费投入冗余），同时又是规模报酬递增园区，目前面临两难的困境，既要缩小投入，又要增大规模。通过深入研究可以发现，以上园区内企业多为生产链上游企业，对下游企业有一定的话语权和控制权，市场空间有待进一步开发，但这些企业投入固定资本的沉没成本比较高，投资新设备需要大量的资金。对于DEA有效（不存在R＆D经费投入冗余），规模报酬递增或不变的R＆D投入中高强度园区，加大R＆D经费投入，可以增大规模效益。R＆D低投入强度产业园区，例如长沙雨花工业园区，郴州经济开发区既是非DEA有效单元，同时规模报酬递减，这类园区存在着产业结构不合理和产能过剩的问题。

最后，地区招商、税收政策差异对产业园区技术效率影响很大。地区非DEA有效的工业园区占比长沙最小，其次为衡阳，郴州。城市的政策优惠，交通的便利程度与科研应用机构的密集度对工业园区效率是有正向影响的。通过投入项差额与投入原始值对比分析冗余比例，8个非DEA有效工业园区R＆D冗余比例平均值为62%，固定资产冗余比例平均值为42%，劳动力冗余比例平均值为35%。可见这些工业园整体效率低下，主要原因是R＆D经费使用不当。高中低投入强度园区固定资产冗余、期末从业人员冗余比例、R＆D投入经费冗余比例分别为53%，25%，52%；49%，7%，91%；28%，40%，42%。R＆D高投入强度园区固定资产冗余比例最大，期末从业人员冗余比例最小，说明这类园区内企业固定资产投资较大，资金基础比较雄厚，这对后期吸收转化R＆D经费由积极的作用。R＆D中等投入强度园区出现资本、劳动、技术冗余三高，说明此类园区产业结构布局布局不合理，市场销售渠道不畅。R＆D低投入强度园区期末从业人员冗余比例最大，这印证了此类园区产业分布以劳动密集型产业为主的推断。

如表3所示，不论高投入强度园区，还是中低投入强度园区，都出现了R＆D投入冗余情况。而中等投入强度园区R＆D投入冗余最为严重，郴州出口加工区、嘉禾工业园区、郴州有色金属产业园区的R＆D投入冗余比例分别为97%、88%、89%。这些园区R＆D投入不能得到有效利用，薄弱的基础科研能力阻碍了R＆D经费的有效利用，产品很难升级换代。

4 结 论

综上所述，工业园区R＆D投入强度与产出技术效率不存在明显的正相关性，并且不同R＆D投入强度的非DEA有效园区均有R＆D投入冗余。在纯技术无效率的情况下，上述R＆D高投入强度园区一般存在R＆D投入冗余，这类园区需加大自主创新力度，消化R＆D经费投入；R＆D中等投入强度园区解决R＆D投入冗余的出路是淘汰落后产能，加速产业结构转变；R＆D低投入强度园区园区对R＆D投入挤出明显，此类园区在消化当地就业的同时，应加大自主品牌推广力度，在设计、物流等价值链高端环节加大R＆D经费投入，增加产品的附加值。

本文对园区R＆D投入强度分类，一方面揭示了当前产业园区纯技术无效率的原因并提出了不同的解决方案，另一方面进一步说明园区产业结构对合理配置R＆D投入的重要性。高科技企业对R＆D投入转化成产品的能力要高于传统企业。园区技术效率提升是一个内外部因素综合的结果，从园区角度而言，需要引导R＆D投入经费合理运用，开展技术创新，加大产业结构转型力度；从政府角度而言，需要优化产业园区科研投入环境，促进科研院所与企业间产学研合作平台建设。本文的不足之处在于由于考虑数据的可得性，滞后期数较少，采用R＆D经费支出流量而非存量做为工业园区的技术要素投入，这可能影响结果的准确性。

［1］尹伟华，袁卫.我国区域R＆D投入绩效评价研究：基于关联网络 DEA 模型［J］.科技进步与对策，2012（23）：124－127.

［2］王维国，谢兰云.我国区域R＆D投入与区域经济发展关系的实证研究［J］.财经问题研究，2009（11）：108－115.

［3］谢兰云.我国R＆D投入与经济增长关系的计量分析［D］.长春：东北财经大学，2009：50－79.

［4］姜彤彤.R＆D投入对高技术产业技术效率的影响研究：基于省际面板数据和SFA方法的实证分析［J］.工业技术经济，2012（10）：100－102.

［5］余翔.R＆D投入绩效差异及其与行业竞争程度的关联研究［J］.情报杂志，2013（1）：191－196.

［6］梁菜歆，金杨，赵娜.基于企业生命周期的R＆D投入与企业绩效关系研究：来自上市公司经验数据［J］.科学与科学技术管理，2010（12）：12－18.

［7］柴俊武，万迪.企业规模与R＆D投入强度关系的实证分析［J］.科学研究，2003（1）：59－63.

［8］徐建中.我国大中型工业企业R＆D活动效率：省略CADEA－TOPSIS三步法［J］.山西财经大学学报，2013（2）：1－12.

［9］骆品亮，李治国.具有外部性收益的R＆D竞争效率分析［J］.复旦大学学报，2003（5）：685.

［10］迈克尔·波特.竞争优势 ［M］.北京：华夏出版社，2010.

［11］姜彤彤.R＆D投入对高技术产业技术效率的影响研究：基于省际面板数据和SFA方法的实证分析［J］.工业技术经济，2012（10）：102－108.

［12］何枫，陈荣.R＆D对中日家电企业效率差异的经验解释：SFA和DEA的比较［J］.研究与发展管理，2008（3）：10－16.

［13］Banker R D，Charnes A，Cooper W W.Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data development analysis［J］.Management Science，1984，30（9）：1078－1092.