中国科技资源配置效率变化及其影响因素分析_1998_2005年_刘玲利

本文主要采用面板数据对 １９９８－ ２００５ 年中国区域科 技资源配置效率进行实证研究， 试图从以下两方面对现 有文献进行拓展： （ １） 采用 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数方法对具有多 投入多产出行为特征的科技资源配置效率增长进行测 算， 并将其细分为技术效率、技 术 进 步 和 总 效 率 ； （ ２） 采 用随机效应模型， 从科技资源配置主体的行为方式和区 域制度因素等几方面， 考察影响科技资源配置效率变化 的因素。上述两方面的拓展能够对科技资源配置行为的 空间差异、空间过程和空间的相互作用关系展开更为细 致、深入的分析。 １ 研究方法 １．１ Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数
产技术没有变化； 当该指标小于 １ 时， 则表示生产前沿面
向后推移， 生产技术有衰退之趋势。
１．２ 基于面板数据的计量模型
由于面板数据具有截面数据和时间序列无法比拟的
优势， 我们采用基于面板数据的计量模型对影响科技资
源配置效率变化的因素进行分析。其基本模型可以表示
为［２］：
ｙｉｔ ＝α＋ｘｉｔ β＋ｕｉ ＋εｉｔ ， ｉ＝１，２，Λ，Ｎ9ｔ＝１，２，Λ，Ｔ
Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指 数 最 早 由 瑞 典 经 济 学 家 和 统 计 学 家 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 提出。Ｆａｒｅ 等人通过对 ＤＥＡ 方法的改进， 建立 了用来考察两个时期生产率变化的 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数， 其构 造的基础是距离函数（ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ） 。Ｆａｒｅ 等将距离 函数定义为 Ｆａｒｒｅｌｌ 技术效率的倒数， 这种基于投入的距 离函数可以看作是决策单元由某一生产点向理想最小投 入点压缩的比例。从而在时期 ｔ、技术参考集处于固定规 模报酬 Ｃ 和投入要素可处置强度 Ｓ 条件下， 其投入的距 离函数可表示为：
ｔｔｔ
ｔｔ
当 Ｄｉ （ ｘ ， ｙ ） 时， 生产点（ ｘ ， ｙ ） 在生产前沿面上， 从而
ｔｔｔ
该决策单元在生产上是技术有效的； 当 Ｄｉ （ ｘ ， ｙ ） ＞１ 时 ，
ｔｔ
生产点（ｘ ， ｙ ） 在生产前沿面的外部， 从而该决策单元在
生产上是技术无效的。
基于投入 的 全 要 素 生 产 率 指 数 可 以 用 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指
式（ ５） 表明，Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 生产率指数由技术效率变动值
ＴＥＣ 和决策单元从 ｔ 期至 ｔ＋１ 期生产技术变动 值 的 几 何
① 这里均采用超效率模型进行 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数的计算。
１４ ２００８．０７
平均数 ＴＣ 两部分构成。若该指数大于 １， 表示生产率呈
上升趋势； 若该指数等于 １， 则表明生产率不变； 若该指数
本文分析的对象为 １９９８－ ２００５ 年我国 ３０ 个省、直辖 市、自治区（ 后面简称省域） 面板数据， 其数据主要来源于 《中国科技统计年鉴》（ １９９９－ ２００６） 、中国科技统计数据库、 《新中国五十 五 年 统 计 资 料 汇 编 １９４９－ ２００４》（ ２００５） 、《中 国统计年鉴》（ ２００６） 及某些年份某些省份的统计年鉴。
收稿日期： ２００８－ ０１－ １９ 基金项目： 教育科学技术研究项目（ ２００６ｊｙｂ１０４２６５） 第一作者简介： 刘玲利（ １９８１－ ） ， 女， 吉林省吉林市人， 博士， 郑州大学商学院讲师， 研究方向： 财务管理、技术经济及管理。
２００８．０７ １３
科技政策与管理
科学学与科学技术管理
ｔｔｔ
小于 １， 则表示生产率呈衰退趋势。
技 术 效 率 变 动 （ ＴＥＣ） 指 数 描 述 的 是 由 ｔ 期 至 ｔ＋１ 期
的每个决策单元到生产前沿面的追赶程度。当该指数值
大于 １ 时表明其与最优决策单元组成的生产前沿面的差
距在缩小； 该指数等于 １ 时， 表明其相邻两期的技术效率
并未发生改变； 当该指数小于 １ 时， 则表明其与最优决策
０引言 自 ２０００ 年 起 ， 我 国 科 技 投 入 有 大 幅 增 长 ， ２００６ 年
Ｒ＆Ｄ ／ＧＤＰ 比 例 达 到 １．４１％， 进 一 步 接 近 国 际 上 公 认 的 １．５％的转折点。一般而言， 增加科技投入的最直接目的在 于促进科技能力和竞争力的提升。然而我国在科技投入 不断增加的同时， 科技资源配置中还存在大量的“跑冒滴 漏”现象和误配置现象。从而这种建立在科技资源低效配 置基础上的科技投入的增加只能带来科技资源的粗放式 投入， 其科技能力的提升则是不具有竞争力和可持续性 的。因此， 基于效率视角对科技资源配置行为进行研究具 有重要意义。
面入手。本文共选取两个层面 ４ 类 ９ 项指标进行科技资 源配置效率测度指标体系的设计。具体指标详见表 １。
表 １ 我国科技资源配置效率变化测度指标体系
２．２．２ 影响科技资源配置效率变化因素指标的选取 关于影响科技资源配置效率变化因素的指标的选
取， 主要从科技资源配置主体对客体的作用及配置环境 两大方面选取以下 １３ 项指标， 进行指标体系的构建。具 体指标详见表 ２。
科学学与科学技术管理
科技政策与管理
中国科技资源配置效率变化
及其影响因素分析： １９９８－ ２００５ 年
刘玲利 （ 郑州大学 商学院， 郑州 ４５０００１）
摘要： 运用 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数方法测度了 １９９８－ ２００５ 年中国 ３０ 个省（ 自治区、直辖市） 科技资源配置中的技术效率、技术进 步和总效率， 并采用随机效应模型对影响科技资源配置效率变化的因素进行了实证检验。该研究的价值在于揭示中国科 技资源配置中区域发展的差异性和规律性， 为有关部门制定科学合理的科技资源配置决策提供尽可能接近现实的数据 库和政策依据。 关键词： 科技资源配置； 效率变化； 影响因素； Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数； 随机效应模型 中图分类号： Ｇ３１１：Ｆ２５ 文献标志码： Ａ 文章编号： １００２－ ０２４１（２００８）０７－ ００１３－ ０７
本 文 选 取 的 截 面 数 据 为 中 国 大 陆 ３０ 个 省 域 的 样 本 数据； 由于西藏的数据大量缺失， 因此本文的研究对象不 包 含 西 藏 。 区 域 的 划 分 仍 沿 袭 传 统 的 东 、中 、西 三 大 区 域 的划分方法。同时， 依现有资料笔者仅能获得关于 １９９８－ ２００５ 年的区域研发人员全时当量和研发经费支出的统计 资料， 因此本文的研究时间序列为 １９９８－ ２００５ 年共 ８ 年 的样本组。
期 ｔ 到 ｔ＋１ 的技术效率变化的 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数。
根据 Ｆａｒｅ 等对 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数的分解， 我们可以将
其分解为相对技术效率的变化和技术进步的变化［１］。通过
对处于不同时期技术 条 件 下 的 两 个 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指 数 取 几
何平均值， 从而实现对生产率变化的测算。
（ ６）
其 中 ， ｉ 代 表 横 截 面 维 度 ， ｔ 代 表 时 间 维 度 ； α代 表 模
型的总截据； ｘｉｔ 是 １×ｋ 维解释变量向量； β是 ｋ×１ 维系数 向量； ｕｉ 代表个体效应， 反映模型中忽略的反映个体差异
的变量的影响； εｉｔ 为随机误差项， 反映模型中忽略的随个
体成员和时间变化因素的影响。这种个体影响分为固定
（ ７）
当 ｕｉ 为反映个体间差异的随机向量时， 假定 ｖｉｔ ＝ｖ＋εｉｔ ，
则随机效应模型可以表示为：
ｙｉｔ ＝α＋ｘｉｔ β＋ｖｉｔ ， ｉ＝１，２，Λ，Ｎ9ｔ＝１，２，Λ，Ｔ
（ ８）
这里 ｖｉｔ 和 ｘｉｔ 不相关。
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科技政策与管理
在判断使用固定效应模型或者随机效应模型上， 实 证研究中一般通过对数据进行 Ｈａｕｓｍａｎ 检验加以确定［３］。 这一检验用于判别非观测的个体随机效应 ｕｉ 与回归变量 ｘｉｔ 之间 是 否 存 在 相 关 性 ， 原 假 设 为 两 者 间 不 存 在 相 关 。 Ｈａｕｓｍａｎ 检验统计量的值越大，说明两个模型的协方差矩 阵差异越显著，ｕｉ 与 ｘｉｔ 之间的相关性也越明显［４］， 即固定效 应模型优于随机效应模型； 反之， ｕｉ 与 ｘｉｔ 之间的相关性越 弱， 则随机效应模型优于固定效应模型。 ２ 数据来源及变量选取 ２．１ 数据来源
影响和随机影响两种情形， 根据个体影响的不同形式， 可
以分为固定效应模型和随机效应模型两种。
当 ｕｉ 为反映个体间差异的不同常数时， 它概括了影
响 ｙｉｔ 的全部观测不到的、在时间上恒定的因素。我们假定 αｉ ＝α＋ｕｉ ， 则固定效应模型可以表示为：
ｙｉｔ ＝αｉ ＋ｘｉｔ β＋εｉｔ ， ｉ＝１，２，Λ，Ｎ9ｔ＝１，２，Λ，Ｔ
目前关于科技资源配置效率的评价主要集中在以下 几个方面： （ １） 采用数理经济学的分析方法对科技资源配 置效率进行评价， 主要是采用优化分析、边际分析以及基 于内生增长理论进行绩效模型的设计等； （ ２） 采用加总的 时间序列或者截面数据对科技资源配置效率进行测度并 对其影响因素进行实证分析， 主要是采用 ＤＥＡ 方法、主 成 分 分 析 方 法 、聚 类 分 析 方 法 、生 产 函 数 方 法 以 及 计 量 经 济学回归分析方法等； （ ３） 采用面板数据对科技资源配置 效率及其影响因素进行实证分析， 主要是采用随机前沿 分析方法对科技资源配置的单产出行为进行实证研究。
ｔ＋１ ｔ＋１ ｔ ｔ
Ｍｉ ＝（ ｘ ， ｙ ， ｘ ， ｙ ）
＝;［（
ｔｔｔ
Ｄｉ （ ｘ ， ｙ ）
ｔ ｔ＋１ ｔ＋１
ｔ＋１ ｔ ｔ
］［
Ｄｉ
ｔ＋１
（ｘ ，ｙ ）
ｔ＋１ ｔ＋１
１
） ］< ２
Ｄｉ （ ｘ ， ｙ ） Ｄｉ （ ｘ ， ｙ ）
＝
ｔｔｔ
Ｄｉ （ ｘ ， ｙ ）
ｔ＋１ ｔ＋１ ｔ＋１
［（
ｔ＋１ ｔ＋１ ｔ＋１
单元组成的生产前沿面的差距在进一步拉大。