西部地区科技资源配置效率的综合评价研究

写成向量形式， 则有 . , -, 其中 . , ! .% - ."- …- .% & 。 确定的原则是尽可能体现出各地区之间的差 异， 使得 .( 总量越大越好。 为此， 构造如下单目标最 优化模型：
部的两两区域比较使用非参数的两个独立样本检验 方法， 即 :3;; < =>?@;A) 方法； 东部、 中部和西部地 区区域比较使用非参数的三个独立样本检验方法， 即 BCDEF3G < =3GG?E 方法。区域比较的数值为差异显 著性水平， 均为双尾渐进显著性差异。 （市、 西部省 区） 评价值的计算。 *） 为了使西部地区各年具有可比性，利用前面计 算 "##* 年的全国科技资源配置效率的权重， 计算出
的定量研究也都集中在确定时间点上的横向比较分 析，或者就某一地区在连续时间段内的纵向比较分 析
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，很少有针对区域之间科技资源配置效率进
行时间序列的纵横向比较分析。 已有的定量研究科技资源配置效率的方法主要 有投入产出比例法、参数法和非参数法等三种方法
（ 桂科软 #((’##" * + ） 基金项目： 广西软科学资助项目 。 收稿日期： "##( * #) * "% 作者简介： 蓝天立 ! %,(" * & ， 男， 广西河池人， 博士研究生， 研究方向： 科技管理。
高等学校等， 因此， 对应的主要是研究与开发机构及 高等学校的科技投入。从科技统计年鉴上获得的是 大中型工业企业的新产品产值，对应的也就是大中 型工业企业的科技投入。专利申请受理量和技术市 场成交额是由研究与开发机构、高等学校和企业共 同的科技活动产出，对应的是该地区整体的科技投 入。高技术产业产值由于缺少高技术产业科技经费 内部支出和科技活动人员数据，因此我们用高技术 产业增加值率来反映生产效率。 在经济学领域，生产要素的使用效率通常是用 全要素生产率来描述：!/0 , 1 2 $3! 4"， 其中： K 、B 和 L 分别表示产出、 资本和劳动投入， MNO 为全要素 生产率， $、 % 分别为资本和劳动相对于产出的弹性， 一个地区可以看作是科 $ P % , % H 7 < %# I 。从本质来说， 技人力资源和研究开发资本等科技资源的投入，通 过研发过程的知识溢出使之转化成为论文 （专著） 、 专利、 成果以及改进的产品、 工艺、 服务等产出的知 识生产系统，而全要素生产率反映的是系统的投入 与产出之间的转化效率，因此可以定义区域科技投 入的全要素生产率为： *( , 5( Q $3!(4"(，B 和 L 分别 代表科技活动经费支出和科技活动人员， $ 和 % 则 分别代表科技经费内部支出和科技活动人员相对于 科技产出的弹性。现在我们假定在制度环境大致相 同的条件下， 则问题的关键是要计算出 R@ 都等于 %， 各个地区的 $ 和 % 值，引用“日本产业科学技术发 展报告” 的计算结果 H %% I ， 取 $ 和 % 值都为 #S (。科技 投 入 的 全 要 素 生 产 率 函 数 也 就 变 为 ： *( , 5( Q 由此建立区域科技资源配置效率的全要素 367 8 (467 8 (。 生产率指标 ! 见图 % & 。 其中： （4%% ： 高等学校和研究与开发 机构科技活动人员数； 高等学校和研究与开发机 4%" ： （4#% ： 构科技活动经费内部支出） ； 科技活 动人员总数； 科技活动经费内部支出总额） ； 4#" ： （4"% ： 大中型工业企业科技活动人员数； 大中型工业企业科技活动经费内部支出） ； 国 4%" ： )% ：
" 区域科技资源配置效率评价指标
区域科技创新是一个多要素投入和多变量产出 的复杂的开放系统，在分析区域科技资源配置效率 之前，需要明确科技创新的投入和产出所包含的各 要素 ! 鉴于科技创新活动的复杂性， 我们不可能罗列 出所有的创新投入与产出要素，只能选取关键的要 素 & 。综合魏守华 H ’ I 、 池仁勇 H J I 、 0C?G?+>AE H 8 I 的研究可 以得出，科技经费内部支出和科技活动人员投入是 两个最为重要的科技投入指标。 从科技活动产出来看，首先体现为技术创新产 出， 也就是新技术的开发， 通过新产品产值、 技术市 场合同成交金额和高技术产业产值直接转化为现实 的经济增长； 其次体现为知识创新产出， 也就是新知 （专著） 识的创造， 所创造的新知识通过科技论文 和 专利丰富现有知识的内容，并导致区域知识存量的 增长。 为了在科技统计年鉴上获得相关数据， 我们以 国外三大检索工具收录的论文数和专利申请受理量 作为知识创新的产出。 按照科技资源要素主体功能的不同，与科技创 新相关联的组织或部门主要有研究与开发机构、高 等学校以及企业，这些组织或部门，其产出形式各 异。 一般来说， 研究与开发机构及高等学校是科技创 （专著） 新的源头， 科技产出形式主要包括论文 、 专利 等，而企业提供的则是与产品或服务生产直接相关 的产出， 包括专利、 新技术、 新工艺、 新产品等， 并通 过技术市场交易、新产品销售 直接体现为现实的经济增长。 基于准确性和有效性的综合考 虑， 在科技活动产出中， 由于国 外主要检索工具收录的论文更 多地来自于研究与开发机构、
* 区域科技资源配置效率的评价方法
评 设时序多指标时间集为 !" ! " , %- "- … - # & ， 指标集为 & . 0% - &" 价地区集为 $ . $% - $" - …- $% / ， … - &’ / 。 在时间样本点 !" 年份地区 $( 对指标 &) 的 属性值记为 *"() ! ( , %- "- …- %1 ) , %- "- … - ’1 " , %矩阵 + , ! * () & %’ 表示时间样本点 !" 年 "- …- # & ， “属性矩阵” 份地区集为 $ 对指标集 & 的 。
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西部地区科技资源配置效率 的综合评价研究
蓝天立 %，杨志江 "，罗掌华 ’
（%- 北京航空航天大学经济管理学院，北京 %###)’ ；"- 广西师范大学经济管理学院，广西 桂林 .+%##+ ； ’- 广西科学技术厅高新处，广西 南宁 .’##%" ）
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。 投入产出比例法简单易用， 但由于计算的是科技
产出和科技投入的加权平均值的比值，反映的是科 技资源配置的整体效率，并没有得到各产出分指标 上的效率评价值，也就很难比较地区之间在各分指 标产出上效率的差异，不利于进一步分析效率产生 差距的原因，而且科技经费投入和科技人员投入的 权重也难以合理确定。参数法是事先假设生产函数 的形式， 用统计方法估计其中的参数， 得到经验生产 函数， 而后进行分析， 主要适用于单产出和多投入的 相对效率测算， 然而科技产出是多方面的， 只计算单 方面产出效率状况并不能反映出区域整体的科技资 源利用效率。在非参数法中，340 是最常用的一种 方法，340 方法无须估计投入产出的生产函数，是 直接利用线性规划方法来判断决策单元间的相对有 效性，它的不足之处同样是只能反映出整体的科技 资源利用效率。 这里，我们首先通过应用全要素生产率分析方 法， 构造出反映各单方面产出指标效率的评价值， 然 后运用时序多指标动态综合评价方法确定出各指标 之间的权重系数，最后得出科技资源配置效率的整 体综合评价值。该方法既能反映出各单方面产出指 标的效率水平， 又能反映整体产出的综合效率水平，
其中：*234 ) 表示为 & ) 指标在整个时序集 ! 年度 内的最大值和最小值。无量纲化处理后的规范矩阵 记为 ," , ! ,"() & % 5 ’- ! " , %- "- …- # & 。 "）确定评价指标间的权重向量。 设评价指标间的权重向量为 - , ! -% - -"- …并且满足单位化约束条件 --! , %， 由简单 -’ & 6 # ， 线性加权平均可以求得第 ( 地区的科技资源配置效 率的评价值为 .(：
摘
要： 通过应用全要素生产率分析方法， 构造出反映区域科技资源配置效率的评价指标体系， 然后运用时序多指标综合评价
方法求出各年度科技资源配置效率的评价值， 并综合应用非参数检验方法， 对西部地区科技资源配置效率进行综合评价。 关键词： 西部； 科技资源配置效率； 全要素生产率 中图分类号： /"#$ 文献标识码： 0
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另外， 通过引进全要素生产率分析方法， 也能很好地 解决科技经费和科技人员投入的权重确定问题。通 （市、 （除西藏缺 过运用该方法对西部地区十一省 区） 少数据以外）"### 9 "##* 年科技资源配置效率的综 合评价值及各分指标评价值的测算，实证分析了西 （市、 部内部各省 区） 之间的科技资源配置效率的变 化趋势及特点。 综合应用非参数检验方法， 比较分析 了西部与东中部之间的差异。希望以此为国家建立 （市、 地区比较竞争优势、 各省 区） 科研管理部门优化 科技资源配置提供决策参考。
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’ 西部地区科技资源配置效率的实证 分析
《中国科技统计年鉴》 %）数据的选择。! 依据 和中国科技统计信息网上的统计资料，由于在 "##( 年的《中国科技统计年鉴》上只能得到 "##* 年的国 外三大检索工具收录的论文数， 因此， 我们只能考虑 选取 "##* 年以前的数据。青海省 "### 年的技术市 场合同成交金额数据空白，我们运用插值法确定所 缺少的数值，即用青海省 %777 年和 "##% 年技术市 场成交合同金额的平均值来代替。 西藏、 海南数据不 全， 没有包括进来。 " 为了便于与东中部地区进行 （市、 比较， 选取全国 "7 省 区） "##* 年的科技投入和 产出数据进行测算。全国按东、 中、 西部进行区域划 分为： 东部包括北京、 天津、 河北、 辽宁、 上海、 江苏、
（市、 青海、 宁夏、 新疆、 内蒙等 %% 省 区） 。# 为了便 （市、 于在西部各省 区） 内部进行分析， 我们选取西部 （市、 十一个省 区） "### 9 "##* 年的科技投入和产出 数据进行测算。 非参数检验分析。 "） 根据以上建立的评价方法，我们首先计算出全 （市、 国 "7 个省 区） 在 "##* 年科技资源配置效率的 （由于篇幅所限，只列出了总体 评价值矩阵，如表 % 的统计值） 。 然后运用非参数检验方法来确定区域之 间的差异， 其中东部与中部、 中部与西部、 西部与东
评价指标无量纲化。 %） 科技资源配置效率评价指标有正向指标、逆向 指标之分， 正向指标是指属性值愈大愈好的指标， 逆 向指标是指属性值愈小愈好的指标。为了消除量纲 和量纲单位不同所带来的不可公度性，需要对评价 指标做无量纲化处理。 正向指标：
负向指标：
（市 ） 浙江、 山东、 广东、 福建等 %# 省 ， 中部包括吉林、 黑龙江、 安徽、 江西、 河南、 湖北、 湖南、 山西等 8 省； 西部包括广西、 重庆、 四川、 贵州、 云南、 陕西、 甘肃、
图!
区域科技资源配置效率的全要素生产率指标
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外主要检索工具收录的论文数； )" ：专利申请受理 量； 技术市场成交合同金额； 新产品产值； )* ： )’ ： +( ： 高技术产业增加值率。 根据权重向量 -) 和科技资源配置效率的评价 值 .( 的计算公式， 可计算出整个地区集的科技资源 配置效率的评价值矩阵 .
% 引言
知识经济时代，区域科技资源在生产要素资源 中起主导作用，它是形成区域社会财富最重要的资 源。区域科技资源配置效率反映出一个区域运用和 整合科技资源的能力，代表着区域科技系统的整体 功能和效率，在一定程度上决定着区域科技创新能 力的强弱， 决定着区域经济发展的水平。 作为追赶世界先进水平的发展中国家，特别是 经济欠发达的西部地区，一方面用于创新投入的资 金和人力资源都十分稀缺，但另一方面却又存在着 资源浪费、 科技资源利用效率不高的现象 1 % 2 。因此， 要在不断加大科技资源投入的同时，更为经济、合 理、 高效地配置有限的科技资源， 以有限的财力和人 力， 争取尽可能多的产出。 目前，国内有关科技资源配置效率评价的研究 大多数局限于定性研究 ， 定量研究相对较少， 已有