江苏省高技术产业R&D效率测算及影响因素分析

李闽慧 马 盼 刘 涛

(南京市科技信息研究所，江苏 南京 210018)

0 引言

我国经济进入新常态的新阶段，高技术产业规模不断扩大，高技术产业作为国民经济的战略性先导产业，对构建国家创新体系发挥重要作用。而高技术产业的R&D活动是创新活动的重要内容，R&D效率是衡量国家和区域创新水平、科技竞争力的重要指标。江苏作为长三角区域一体化发展的重要区域之一，产业发展极大地带动了创新水平的提升，创新活力强的高技术产业集聚使全省创新能力进一步提升。《中国区域创新能力评价报告2017》显示，广东区域创新能力综合排名超越江苏，首次排名全国第一，其高技术产业相关多项指标排名均列全国第一。通过测算江苏省高技术产业R&D效率，分析江苏省高技术产业研发现状，探究R&D效率的影响因素，为提高创新资源的优化配置水平，提升科技创新对江苏经济转型发展的促进作用提供政策建议。

1 文献综述

新常态下，高技术产业的R&D活动对区域经济发展的促进作用日益显著，国内学者主要从两个方面对高技术产业的R&D活动展开研究：①区域高技术产业R&D效率研究，学者研究发现，我国不同区域的高技术产业R&D效率水平差异明显，东部和中部地区高技术产业R&D效率相对较高[1-2]；“一带一路”沿线省市的高技术产业R&D效率水平仍有提高的空间[3]；长三角、京津冀区域也呈现出不同程度的发展不均衡状况[4-5]；②高技术产业R&D效率影响因素研究，如杨青峰[6]研究发现，区域出口状况、区域基础设施强度等因素对高技术产业的R&D效率提高有正向促进作用，而政府支持则呈现出负向作用；刘梦瑶[7]以东北三省高技术产业为分析对象，证实了市场化政府支持对R&D效率无显著作用，行业规模、企业拥有的研发机构对R&D效率有积极影响；徐俊杰[1]等利用面板数据研究认为，市场化程度、市场化结构对高技术产业R&D效率产生影响。通过对现有文献的梳理发现，学者主要运用DEA模型测算高技术产业R&D效率，但对于其影响因素的研究则各有不同。

本文基于省域层面，从投入产出角度测算江苏省高技术产业R&D效率，并从高技术产业R&D活动主要参与主体的角度分析其效率的影响因素，以期为江苏省高技术产业创新发展以及经济转型提供参考。

2 模型理论概述

2.1 DEA模型概述

数据包络分析(Data Envelopment Analysis)由Charnes[8]等于1978年提出，可用于解决多投入多产出复杂决策单元的问题，是一种非参数效率评价方法，广泛应用于效率评价、科学决策等领域。本文在借鉴其他学者研究成果的基础上，结合江苏省高技术产业相关数据实际情况，采用在规模收益可变假设下的DEA模型，基础模型表达式为：

式中，当且仅当被评价单元的效率值为1，且S-*=0，S+*=0同时成立时，被评价单元为效率强有效；当被评价单位的效率值为1，S-*=0与S+*=0中仅有一个成立时，被评价单元则为效率弱有效[8]。

2.2 影响因素分析模型选择

本文对2010—2016年江苏省高技术产业R&D效率的影响因素进行分析，构建时间序列数据模型，分析随时间变化，不同因素对江苏省高技术产业R&D效率产生的不同影响，基础模型表达式为：

yt=C+βixt+μit,(t=1,2,…,T)

式中，t表示年份，C为常数项，βi为弹性系数，表示不同解释变量对被解释变量的影响程度，μit为随机误差项。

3 模型分析结果

3.1 数据来源

本文用于R&D效率测算和影响因素分析的相关数据均来自《中国高技术产业统计年鉴》、《江苏统计年鉴》，考虑物价等经济因素的影响，以2000年为基期对不同年份的相关数据进行平减处理，以确保历年指标数据具有可比性。

3.2 影响因素指标体系构建

政府、企业、高校科研院所是高技术产业R&D活动的主要参与主体，对高技术产业R&D活动效率具有重要影响，本文从R&D活动参与主体角度构建影响因素的指标体系。企业是R&D活动最直接、最活跃的参与主体，对R&D活动效率产生最直接的影响。其中，企业研发机构对提升自身研发水平和创新能力发挥关键作用，同时也对集聚产业创新资源，带动产业研发水平，提高研发效率具有积极作用，因此本文将企业内设的研发机构数量(JG)引入指标体系。企业除了自主研发外，还会引进外部技术，本文选取企业技术引进费用支出(JSYJ)来反映技术引进对产业研发活动效率的影响。外部引进技术在一定程度上会影响企业研发水平，带动产业整体研发效率提高，而技术引进后的消化吸收再创新，对于企业而言更为重要，对创新水平和研发效率提升的影响更大，因此本文选取企业技术消化吸收经费支出(JSXS)来反映技术引进消化吸收再创新对研发活动效率的影响。此外，盈利能力是企业能否持续进行研发的重要保障，本文选取企业利润总额(LR)来反映企业持续进行研发活动的资金保障水平。

政府作为R&D活动的参与主体，主要通过政策引导、资金支持来参与R&D活动，考虑到政策引导对R&D活动效率的影响较难量化，本文着重考虑政府资金支持对产业R&D活动效率的影响，因此选取高技术产业企业研发经费中的政府资金(ZFZJ)这一指标来反映政府对高技术产业研发活动效率最直接的影响。尽管国家层面、江苏省均出台了科技成果转化的相关支持政策，但仍存在科技成果转化率低的问题，高校、科研院所对产业研发活动效率的影响相对有限，而前文已将企业内设研发机构数量纳入指标体系，因此在构建指标体系时将不采用高校、科研院所的相关指标。

为此，本文选取企业内设研发机构数(JG)、企业技术引进经费支出(JSYJ)、企业技术消化吸收经费支出(JSXS)、企业利润总额(LR)、企业研发经费中的政府资金(ZFZJ)构建江苏省高技术产业R&D效率影响因素指标体系，重点突出企业在产业研发活动中的核心作用，以及政府对产业研发效率提升的支持作用。

3.3 江苏省高技术产业R&D效率测算结果

本文采用规模收益可变假设下的DEA模型来测算江苏省高技术产业R&D效率。在参考其他学者研究成果的基础上，结合江苏省高技术产业研发活动特点，从技术和经济两个层面综合反映研发产出情况，从人力和资金投入两个层面综合反映研发活动投入情况。由于我国专利授权存在1～3年的审批周期，为消除时间因素的影响，选取专利申请数来反映高技术产业研发活动带来的技术产出情况，选取新产品销售收入反映高技术产业研发活动所带来的经济产出情况。选取R&D人员全时当量、R&D经费内部支出分别反映高技术产业研发活动人力与资金的投入情况。

运用DEAP2.1软件从投入角度对2010—2016年江苏省高技术产业R&D效率进行测算。历年高技术产业R&D效率如表1所示。由测算结果可知，江苏省2010—2016年高技术产业研发效率的效率值范围在0.811～1之间，波动幅度较小，长期来看，研发效率相对稳定；研发效率均值为0.958，可视为轻度效率无效，表明江苏省高技术产业研发效率存在一定的提升空间。具体而言，2011、2014、2016年的综合效率均为1，表明这三个年份高技术产业研发活动的投入产出相对有效，其余年份的综合效率均小于1，表明研发活动现有的投入产出水平无法实现效率有效。

表1 2010-2016年江苏省高技术产业R&D效率

3.4 江苏省高技术产业R&D效率影响因素分析

为得到不同量级指标相对稳定的影响系数，在前文建立的影响因素分析基础模型基础上，对基础模型表达式两边取对数，并带入影响因素指标，得到江苏省高技术产业R&D效率影响因素研究的模型表达式：

Ln(Yt)= C+β1Ln(JG)+β2Ln(JSYJ)+β3Ln(JSXS)+β4Ln(LR)

+β5Ln(ZFZJ) +μit

其中，Yt表示不同年份的高技术产业研发效率。

运用EViews9.0软件，对2010—2016年江苏省高技术产业相关数据进行分析，结果如表2所示。

表1 2010-2016年江苏省高技术产业R&D效率

注：*表示在10%的水平下显著，**表示在5%的水平下显著，***表示在1%的水平下显著

由实证分析结果可知，江苏省高技术产业R&D效率模型回归方程的拟合优度值，以及调整后的拟合优度值均在95%以上，表明回归方程的拟合度较好；F值统计量的伴随概率在1%水平下显著，表明模型拟合度稳定；D-W值为2.8288，表明自变量间没有自相关性。影响因素指标体系中的5个指标均通过了显著性检验，其中，企业内设研发机构数(JG)通过了1%水平下的显著性检验；企业技术消化吸收经费支出(JSXS)、企业利润总额(LR)、企业研发经费中的政府资金(ZFZJ)通过了5%水平下的显著性检验；企业技术引进经费支出(JSYJ)通过了10%水平下的显著性检验，但不同指标对江苏省高技术产业R&D效率产生的正负向影响效果却各有不同。

江苏省高技术产业企业内设研发机构(JG)对R&D效率的影响弹性系数为0.2348，系数为正，表明企业内设研发机构对研发效率的提高具有正向促进作用，即每增加一家企业内设研发机构，高技术产业的研发效率可以提升23.48%。企业技术引进费用支出和技术消化吸收经费支出对高技术产业的研发效率呈现出两种不同影响效果。企业技术引进经费支出(JSYJ)虽然通过了显著性检验，但其弹性系数为负，表明技术引进费用的增加对R&D效率提高呈反向抑制作用。具体而言，产业研发水平和研发效率提高需要进行技术引进，技术引进会替代部分自主研发，这需要企业合理分配创新资源，特别是研发资金的投入，过多的技术引进在一定程度上反而会造成自主创新的减少，长期来看不利于研发效率的提升。而企业技术消化吸收经费支出(JSXS)的影响弹性系数为正，表明其对高技术产业研发效率的提高有积极促进作用。企业现有研发水平与引进的技术之间存在一定差距，这需要持续的费用投入，才能实现对引进技术的消化吸收，才有可能实现再创新，进而提升创新能力和研发效率。代表企业盈利能力的利润总额(LR)尽管通过了显著性检验，但影响弹性系数为负，表明未能对高技术产业研发效率起到积极作用。产业研发效率的提升，需要全产业中的企业研发水平整体提高才能实现，大多数企业也认可研发的重要性，但研发活动投入高、周期长的特点使很多企业更倾向于将资金投入到其它地方。同样，企业研发经费中的政府资金(ZFZJ)通过了显著性检验，但影响系数为负，不能对产业研发效率起到促进作用。政府对研发活动的资金支持在一定程度上会引导企业的研发方向，这种引导往往是一种长期的战略性导向，短期内对产业研发效率的提升作用不明显，加之政府对企业研发活动的资金支持，在一定程度上会造成企业自身研发投入降低[9]，并不利于研发效率提高。

4 结论与建议

本文测算了2010—2016年江苏省高技术产业的R&D效率，发现江苏省过去7年的高技术产业平均研发效率值小于1，研发水平仍有提高的空间。在此基础上，着重从企业角度，同时兼顾政府支持作用构建了影响因素指标体系进行实证分析，实证结果显示，江苏高技术产业的研发效率随企业内设研发机构数量和企业技术消化吸收经费支出的增加而提高；而与企业利润总额、企业研发经费中的政府资金支持以及企业技术引进经费支出呈相反向关系。根据实证分析结果，提出以下建议：

(1)加强产学研合作，提升科技成果转化效率。江苏省高校、科研院所的数量具有比较优势，而高校、科研院所具有较强的基础创新能力，拥有一批先进科技成果，因此一方面可以进一步落实科技成果转化政策，搭建企业与高校、科研院所之间的科技成果转化渠道，精准对接企业研发需求，提高科技成果转化效率；另一方面促进企业与高校、科研院所的联合研发，实现双方创新要素资源的协同。

(2)增强企业自主创新意识，提高研发能力。在中美贸易摩擦这一现实背景下，积极开展创新宣传，为企业深入解读各级政府创新激励政策，增强企业自主创新意识，积极引导企业进行研发投入，提高研发水平和效率。

(3)进一步发挥政府支持作用，提供多元化支持途径。由于研发活动的资金投入量大，且投入周期长，一方面政府需要进一步发挥引导作用，除提供资金支持外，可完善高技术产业研发活动的其它配套支持政策；另一方面企业自身也应积极寻找多元化的资金来源渠道，为企业研发提供持续的保障。