江苏省科技投入效率变动分析:1999～2004

(江苏科技大学经济管理学院，江苏镇江212003)

摘要：长期以来，人们对科技投入问题的关注焦点是科技投入的总量，对科技资源的使用效率未给予足够的重视。利用数据包络分析(DEA)的方法分析了江苏省1999～2004年科技投入效率，结果表明，就全省的范围而言，科技投入不足的问题仍较明显，这一问题在宿迁、淮安、连云港等苏北地区尤为突出。大部分地区处于规模报酬递增阶段，增加科技投入，效率仍有较大提升空间。在技术效率方面，苏南地区高于苏中及苏北地区，其中苏州、无锡、镇江等地区科技投入效率较高，效率较低的地区有南京、徐州、南通等。

关键词：科技投入：数据包络分析：效率变动

1 引言

通过科技投入以增强自主创新能力是调整结构、转变经济增长方式的重要支撑，是建设资源节约型、环境友好型社会的重要支撑。江苏作为经济大省，一方面工业化进程国内领先，另一方面也面临新一轮竞争和发展的巨大压力，增加科技投入以促进科技创新和技术进步是必然的选择。科技投入固然重要，但投入的针对性、合理性和使用的有效性更为重要。因此，了解江苏目前的科技投入现状及科技资源配置现状，对提高科技资源的利用率有着十分重要的现实意义。

在科技管理体制中，如何对科技投入效率进行评价是一个核心问题，我国众多学者对这个问题进行了探索。李石柱等(2003)运用回归分析，对影响我国区域科技资源配置效率水平的要素进行了定量分析，认为不同配置主体、不同产业均会对各地区的科技资源配置效率产生影响，而不同配置阶段和不同社会环境对科技资源配置效率的影响不大；许治等(2005)利用数据包络分析方法对我国1985-2003年科技投入相对效率进行测度。结果表明，我国科技投入的产出对经济增长贡献偏低，科技投入效率的变动与经济增长率之间不存在显著的相关关系，同时，不同部门科技资源的使用对整个社会科技投入相对效率的影响也不同，增加企业科研经费支出比例有助于我国科技投入效率的提高；马勇(2002)认为，必须从基金的审批和验收、科技体制改革、科技投入结构及项目评审机制等方面出发，才能有效地解决科技投入效率的问题。

本文其余部分组织如下，第二部分描述本研究所使用的方法，第三部分则给出研究所用的数据、变量及模型实证结果并进行讨论，最后一部分是研究结论。

2　研究方法

本文主要是应用Banker、Charnes和Cooper等(1984)及Coelli，Rao和Battese(1998)描述的方法衡量科技投入效率。

传统上衡量生产效率的方法主要有三种：第一种为比例分析法，即通过投入项及产出项中的一些比例来评估其效率，这种方法计算简单，但会面临评估指标过多，如何取舍的问题；第二种为回归分析法，即通过回归的方法来确定平均生产函数，以此来评估效率；第三种为边界分析法。Farrel于1957年最先以生产前沿的概念作为衡量效率的基础，将生产效率分为两部分，分别为配置效率和技术效率，这一方法后来得到了极大的发展，成为衡量生产效率的流行方法。

一般而言，生产前沿的方法分为两大类，即参数的方法和非参数的方法，前者是预先设定生产函数的形式，以此来求得生产函数的效率边界，并进行效率的评估，后者则无须对生产函数进行设定即可求出生产效率的边界。数据包络分析法(Data Envel－opment Analysis)即为典型的非参数方法。

数据包络分析(DEA)是利用包络线分析技术代替经济学中的生产函数，找出最有可能的生产集合与其有效的生产边缘，主要有CCR和BCC两种模式。前者由Charnes，Cooper和Rhodes于1978年提出，他们在Farrel的基础上进一步引申为多投入多产出的情形，其分析的效率，是在基于投入面的基础上，将整体效率区分为配置效率和技术效率，并没有深入探讨到规模效率。后来的研究在此基础上进行了拓展。Banker，Charnes和Cooper于1984年共同提出了BCC模式，主要的不同之处在于将CCR模式的不变规模报酬进一步延伸为可变规模报酬的情形下的效率分析。这一方法可以是基于投入角度的，也可以是基于产出角度的。在基于投入角度的DEA中，主要考虑的是给定产出的情况下，如何寻求最少的投入量：而基于产出角度的DEA中，主要考虑的是给定投入量的情况下，如何获得最大的产出。在规模报酬不变(CRS)的情形下，两者计算出的技术效率是相等的，在可变规模报酬(VRS)的情形下，两者计算出的技术效率是不相等的。在可变规模报酬的假定下，本文选择基于产出角度的DEA方法，原因是我们更多考虑的是在现有的科技投入的情况下，如何通过管理等手段更好地提高科技资源的使用效率。

在投入产出的决策单元的实际运营过程中。仅仅当所有的决策单元在规模上运行时，规模报酬不变的假定才是合适的。现实中的不完全竞争，预算约束等都会使得决策单元偏离的规模。Banker，Charnes和Cooper(1984)扩展了规模报酬不变(CRS)的DEA模型以解释规模报酬可变(VRS)的情形。由于可变规模报酬假定并非所有决策单元在最优规模运营，这就出现了规模效率的问题。一般地，规模报酬不变的情形下的DEA方法得到的技术效率(TE)值分解为两部分：即规模效率部分和“纯”技术效率部分，即：

TEcRs=TEvRs×SE

式中TEcRs为不变规模报酬下的技术效率值，TEvRs为可变规模报酬下的“纯”技术效率值，sE为规模效率。

如果决策单元在在非增规模报酬(NIRS)下的技术效率与可变规模报酬(VRS)下的技术效率相等，则该决策单元处于递减的规模报酬阶段，否则处于递增的规模报酬阶段(Tim Collie，1998)。

3数据、变量及模型实证结果

3．1 数据来源及模型所用变量

本文所用数据来源于2000～2005年历年的江苏科技年鉴及江苏统计年鉴，包括江苏省13个省辖市的科技投入产出指标。

衡量科技投入产出的指标很多，但考虑到DEA方法的自由度问题，在科技产出方面，本文使用两个综合性的产出指标，即全员劳动生产率(元／人)及人均GDP(元／人)；在投入指标方面，本文选取每万人口中科技人员数(人／万人)及科技经费筹集额(万元)两个指标。由于投入存在的时滞效应，本文选取了第t―l的投入和t年的产出作为相应的投入产出量。同时考虑到价格指数的变化，本文以1999年的不变价格对相关变量进行了调整。

3．2　模型实证结果及讨论

13个省辖市从2000年到2004年的技术效率及全省的平均值如表1及图1所示。从平均值的角度来看，可变规模报酬下技术效率最高的年份为2002／2003年度，达到了0．897，由于本文分析的是

基于产出角度的DEA问题，因而这表明在2002／2003年度的科技投入的实际产出达到了可能最大产出的89．7％；技术效率最低的年份为1999／2000年度，效率值为0．835，表明通过合理地配置科技资源等管理手段，可以提高16．5％的科技产出水平。

从地区的角度来看，历年来技术效率较高的地区有无锡、苏州、镇江等，无论是从不变规模报酬下的技术效率还是从可变规模报酬下的技术效率来看，所有年度这三个地区的效率均等于或者接近于1，由于本文是基于产出角度的DEA方法，因此，地区较高的技术效率可以解释为该地区的科技资源配置较为合理；技术效率较低的地区有南京、徐州、南通等，这也表明相对而言，这些地区科技资源配置效率较低。

从规模效应的角度来看，13个省辖市中大多数地区的科技投入处于规模报酬递增的阶段，其中1999／2000年度、2000／2001年度及2002／2003年度处于规模报酬递增的地区有8个，2001／2002有9个，2003／2004有5个，这说明从全省范围来看，科技投入不足的问题仍较明显，尽管在2003／2004年度这一问题有所缓解。在规模报酬递增的地区中，宿迁市除2003／2004年度外，其余所有年份的规模效应均为最低，这表明科技资源的投入不足在宿迁市表现得最为明显，其次依次为淮安市和连云港市。在规模报酬递减的地区中，尽管南京市对于其它地区有较高的科技投入，但效率较低且历年来均处于规模报酬递减的阶段，可能的原因是相对于其他地区而言，科技人才及资金等科技资源在南京相对集中且相对于其它地区而言，其科技资源的配置不够合理，因此制定合理的科技政策以改善资源的配置在南京市尤为紧迫。

从苏南、苏中、苏北的层面看，苏南地区技术效率明显高于苏中苏北地区，1999／2000年，苏南、苏中、苏北不变规模报酬下的平均技术效率分别为0．921、0．726和0．707，可变规模报酬下的平均技术效率分别为0．931、0．818和0．917；2000／2001年度三个地区不变规模报酬下的平均技术效率分别为0．875、0．705和0．675，可变规模报酬下的平均技术效率分别为0．903、0．774和0．839；2001／2002年度的三个地区不变规模报酬下的平均技术效率分别为0．928、0．733和0．670．可变规模报酬下的平均技术效率分别为0．938、0．818和0．917；2002／2003年度三个地区不变规模报酬下的平均技术效率分别为0．924、0．757和0．807，可变规模报酬下的平均技术效率分别为0．931、0．83l和0．942；2003／2004年度三个地区不变规模报酬下的平均技术效率分别为0．954、0．819和0．863，可变规模报酬下的平均技术效率分别为0．956、0．835和0．876。由于绝大多数地区在各年度处于规模报酬递增的状态，苏南技术效率高于苏中及苏北的事实表明科技投入不足的问题在苏中及苏北更为明显。

从图1可以看出，各地区在各年度的相对技术效率变化并不明显。从其变化幅度看大致可以归为三组，其中无锡、苏州、镇江三个地区的技术效率在各年度没有明显的变化。可以归为一组：徐州市的技术效率从1999／2000年度的第13位上升为2003／2004年度的第6位，可以单独归为一组：其它地区可以归为一组。这表明1999至2004年间，各地区科技资源的配置效率相对而言并没有明显的变化。

4　结论

本文实证结果表明，科技投入不足的问题在江苏大部分地区仍较明显，其中宿迁、淮安、连云港等苏北地区尤为突出。就全省的范围而言，增加科技投入，效率仍有较大提升空间。苏州、无锡、镇江等地区科技投入效率较高，效率较低的地区有南京、徐州、南通等。

本文隐含的政策含义是，江苏省作为经济大省，工业化国内领先，但仍需增加科技投入以促进科技创新和技术进步。本文的结果表明一方面科技投入的不足客观上要求继续加强对科技的投入力度，另一方面必须从体制、制度政策和管理等方面出发，按照经济学理论配置科技资源，提高科技资源的配置效率。

(收稿日期：2006-12-10)注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。