投入产出视角下科技创新效率差异研究——以安徽省为例

张继军

(阜阳职业技术学院 经济贸易系，安徽 阜阳 236031)

科技是第一生产力，而科技创新是科技进步的源泉，因此，科技创新在国民生产总值增长中发挥着巨大作用。我国现有研究科技创新的文献较多，研究科技创新效率主要集中在三个方面：一是高校科技创新效率，如沈能、宫为天采用可以剔除环境因素和随机干扰影响的三阶段DEA模型，对我国2000—2011年30个省(直辖市、自治区)的高校科技创新效率进行了实证研究，[1]李清贤、曲绍卫、齐书宇基于2007—2011年Malmquist指数法分析了教育部直属高校教师科技创新效率。[2]二是我国区域科技创新效率的地区差异，如樊华、周德群运用规模报酬可变的DEA模型测度2000—2007年中国省域科技创新效率并分析其收敛性和影响因素，[3]汪雨卉、王承云利用2010—2014年的数据，构建科技创新资源评价体系，使用主成分分析法对粤港澳大湾区的科技资源分布进行综合评价，对其分布特征进行描述。[4]三是某一行业科技创新效率，如柴玮、申万、毛亚林采用DEA数据包络分析方法，对我国六家资源型企业科技创新绩效进行评价。[5]褚衍昌、陈飞超采用DEA-Malmquist指数对我国机场业运营效率进行了客观分析。[6]庄旭升、张小艳借助超效率DEA模型，计算出中国各省商业银行对国民经济金融支持的效率水平，并在此基础上提出了优化策略。[7]

综上可知，目前我国尚没有对省域内各地市科技创新效率差异的研究，因此，本文以安徽省为例，从投入产出视角分析安徽省各地市科技创新效率，试图比较各地市在科技创新效率存在的差异。

一、研究方法选择与指标选择

1.研究方法选择。研究科技创新效率的方法包括两类：一是设定模型(如生产函数等)；二是不设定模型(如DEA方法、因子分析法等)。由于设定模型需要从理论上严格论证，并要求准确性等，考虑科技创新效率的影响因素无法准确确定，因此，本文采用DEA方法研究。

2.指标选择。结合本文的研究方法，综合数据的可衡量性、易获得性等因素考虑，本文选取以下指标：(1)科技创新投入指标：R&D经费(亿元)、R&D活动人员(人/年)；(2)科技创新产出指标：专利授权量(件)、技术合同成交额(亿元)。

二、指标的描述性分析

近年来，安徽省提出中部崛起，各地区加快发展，尤其是科技创新投入不断加大，因此本文首先分析各地区科技创新投入与产出的指标(见表1)。

表1 2014—2016年安徽各地区科技创新投入产出指标数据①

从表1可以看出：(1)R&D经费投入：2014—2016年，除淮南、六安外，其余地区均是每年逐渐增加，淮南则逐年递减，六安先增后减，且递增幅度大于递减幅度。(2)R&D活动人员数：淮北、黄山逐年递减；阜阳、滁州、六安、铜陵均先增后减，阜阳和滁州递减幅度大于递增幅度，六安和铜陵递增幅度大于递减幅度；芜湖、宣城、池州、安庆先减后增，芜湖和安庆递减幅度大于递增幅度，宣城和池州递增幅度大于递减幅度；其余地区均逐年递增。(3)专利授权量：淮北、宣城、铜陵三市逐年递减；宿州、蚌埠、淮南、马鞍山、池州、黄山六市先增后减，蚌埠递减幅度大于递增幅度，宿州、淮南、马鞍山、池州、黄山五市递增幅度大于递减幅度；其余地区均逐年递增。(4)技术合同成交额：淮北和黄山均先减后增，且递减幅度大于递增幅度；其余地区均逐年递增。

三、科技创新效率分析

从整体上看，安徽省各地区科技创新投入不断加大，科技创新产出不断增加。下文中笔者对科技创新效率进行静态与动态分析。

(一)科技创新效率静态分析

本文采用DEA方法对安徽省各地区科技创新效率进行分析，分析结果见表2。从表2可以看出，2014年安徽省达到技术有效的城市为亳州、蚌埠、六安、芜湖；2015年安徽省达到技术有效的城市为蚌埠、阜阳、六安、池州、安庆；2016年安徽省达到技术有效的城市为阜阳、六安；合肥、淮北、宿州、淮南、滁州、马鞍山、宣城、铜陵、黄山等城市在2014—2016年均未达到技术有效。而且从地理位置来看，皖北达到技术有效的城市多于皖南；从平均值来看，安徽省技术效率、综合效率和纯技术效率均呈现逐年递减趋势。

表22014—2016年安徽省各地区科技创新DEA计算结果

注：crste为技术效率，亦叫综合效率；vrste为纯技术效率；scale为规模效率(drs：规模报酬递减；-：规模报酬不变；irs：规模报酬递增)，其中crste=vrste×scale

具体如下：(1)合肥、滁州、宣城、安庆市均未达到技术有效，且均处于规模报酬递减阶段，可见，合肥、滁州、宣城、安庆应该减小规模，增强纯技术效率。另外，蚌埠和马鞍山均是从规模报酬不变转变为规模报酬递减阶段，且蚌埠亦是从技术有效转变为技术无效，因此，蚌埠和马鞍山也应该考虑增强纯技术效率。(2)淮北、宿州、淮南、铜陵、黄山也未达到技术有效，但均处于规模报酬递增阶段，可见，这五市应该增加规模。另外，池州在2015年规模报酬率为1时，达到技术有效，且规模报酬不变，其余两年均处于规模报酬递增阶段，均未达到技术有效；亳州在2014年为技术有效，2015年和2016年均未达到技术有效，皆因规模效率低，因此，池州和亳州需要增加规模。(3)阜阳有两年达到技术有效，且另一年为规模报酬递增，六安有三年达到技术有效，因此，阜阳和六安应在维持技术有效的基础上，增加纯技术效率和规模效率，进一步扩大规模。(4)合肥、安庆、蚌埠、马鞍山、黄山、亳州、芜湖、池州、滁州、宣城皆处于规模报酬逐渐变低的时间段，淮北、宿州、淮南、铜陵技术效率的影响大于规模效率的影响；六安、阜阳皆处于规模报酬率和技术效率合理的状态。

(二)科技创新效率动态分析

本文采用Malmquist指数法对科技创新效率动态分析，结果见表3。

表3 2014—2016年安徽省各地区全要素指数变化统计表

注：effch为技术效率变动，techch为技术变动，pech为纯技术效率变动，sech为规模效率变动，tfpch为全要素生产率变动。其中effch=pech×sech，tfpch=effch×techch。

从表3可以看出：(1)安徽15市全要素效率均增加，变化幅度为0.9%～61.4%，除阜阳和宣城的技术效率增加、六安的技术效率不变外，其余城市技术效率均下降，所有城市皆有不同程度的技术进步。可见，技术进步对全要素效率提高有极其重要的作用。(2)阜阳、滁州、宣城均有规模效率增加，阜阳应该大力扩大科技创新规模，进而加快全要素效率的提高；滁州、宣城的规模效率对全要素效率的提高效果较小，因此，应该保持纯技术效率提升的幅度大于规模效率提高的幅度，从而促使全要素效率的快速提高。(3)合肥、亳州、芜湖、池州、安庆、黄山等六市均有技术进步，但规模效率降低影响了技术效率的变化，滁州、宣城皆因纯技术效率降低影响了技术效率的变化，淮北、宿州、蚌埠、淮南、马鞍山、铜陵等六市均出现规模效率和纯技术效率都减弱，影响了技术效率变动。

四、结论

1.安徽省各地区均有技术进步，且技术效率是影响各地区科技创新效率的显著因素。安徽省皖北地区达到技术有效的城市要多于皖南地区，但总数较少。

2.滁州、宣城等少数城市出现纯技术效率降低影响了技术效率的变化，从而影响全要素效率的增加。因此，安徽省各地区均应继续加大R&D经费、R&D活动人员等科技创新投入，从而加快科技创新技术的快速提升，尤其是纯技术效率的提升，进而促进全要素效率的大幅度提高。

3.无论从年份和地区来看，安徽省各地区达到规模有效的城市均不多。甚至出现淮北、宿州、蚌埠、淮南、马鞍山、铜陵等六市规模效率减弱影响了技术效率的变动。

4.从安徽省各地区全要素指数变化情况来看，规模效率的变动滞后于纯技术效率提升的速度，从而影响了全要素效率的增加。除了滁州、宣城的规模效率对全要素效率的提高效果较小，其余城市的规模效率对全要素效率的提高均有显著影响。因此，安徽各地区均须注重规模效应，加大规模投入，提高规模效率。

注释：

①数据来源：2015年、2016年、2017年安徽省科技统计公报；2014年专利授权量(件)是根据2015年安徽省科技统计公报计算而来；技术合同成交额(亿元)为2017年安徽省科技统计公报中各市技术合同认定登记情况(2016年)输出技术成交额+吸纳技术成交额。