基于Malmquist指数的重庆区域技术创新效率研究

曾升科 邱金平

重庆财经职业学院

一、引言

我们通过对经济发展水平的区域技术创新效率进行研究，找出产生不同发展阶段创新效率的影响因素，这一举措对推进不同发展阶段地区的技术创新具有重要作用，同时对我国的创新驱动战略的推进和经济长期稳定增长具有重要意义。

重庆市仍处于欠发达阶段、仍属于欠发达地区，集大城市、大农村、大山区、大库区于一体，地域差异、城乡差异很大，为加快重庆市转方式调结构、构建现代产业体系、发展战略新兴产业和现代服务业，必须依靠创新驱动打造新引擎、培育经济增长新动能。研究重庆市不同区域技术创新效率，找寻影响不同发展区域技术创新效率的主要因素，从而推动重庆市各区县创新效率提高，保障重庆市经济的长期稳定高质量增长。

区域技术创新效率是技术创新能力与动力的综合反映，是技术创新投入产出的转化率。它是指一定时期内技术创新活动投入与产出之间的对比关系，体现出技术创新资源在技术创新产出中的贡献，也就是创新系统对资源的配置效率。技术创新效率决定了技术创新要素投入的使用效率，在产出水平一定的条件下，提高技术创新效率等同于节约了创新要素的投入而在投入水平一定的条件下，提高技术创新效率则等同于最大化了产出水平。

与朱有为、徐康宁以及郑坚（2008）认为技术创新效率是一种技术效率，反映了实际创新产出到生产前沿面的距离。具体而言，在创新投入一定时，实际创新产出距离生产前沿面越近，技术创新效率就越高；反之，亦然。当实际创新产出恰好位于生产前沿面上时，技术创新效率就达到最大，创新投入产出关系相应满足如下条件之一：其一，除非增加一种或一种以上的投入或减少其它种类的产出，否则就不能再增加任何产出；其二，若减少某种投入，就必定会减少产出或需要追加另一些投入才能保持产出不变（池仁勇，2003）。

二、研究方法、指标与样本

（一）Malmquist研究方法

Malmquist指数是由Caves等学者于1982年提出，由Fare等进一步发展而来，目前已广泛应用于全要素生产率、技术产出效率等生产率问题研究中。根据Fare（1997）等的研究，设（Xt，Yt）和（Xt+1，Yt+1）分别为t期和他+1期的投入产出关系。Dct(Xt，Yt)、Dct+1(Xt+1，Yt+1)为距离函数，基于t和t+1期参照技术的Malmquist指数分别为：

创新效率可以表达如下：

基于采用Fare等学者的思想，将创新效率分解为技术效率变化（Effch：Technical Efficiency Change）和技术进步变化（Techch：Technical Change）,而技术效率变化又可以分解为纯技术效率变化（Pech∶Pure Efficiency Change）和规模技术效率变化（Sech∶Scale Efficiency Change）,得到以下模型：

（二）指标选择

技术创新由于是一个多投入多产出的过程，所以在设计评价指标的时候要从投入―产出的角度来出发，建立多指标的投入―产出模型。

1.投入指标

投入分为自主创新或购买国外技术所需的资源（包括人力和财力），作者沿用许多研究者的分类方法（即将技术创新效率投入分划分为财力资源投入和人力资源投入两大类），选取研发活动经费作为财力资源投入的指标，选取参加 R&D 项目人员作为人力资源投入指标。企业是技术创新的载体，为所有的研发活动提供平台。因此选取了新产品项目开发数作为投入指标。

2.产出指标

傅家骥认为衡量创新能力的标准是在商业化的运用中较为成功的技术和在市场上占有率较高的创新产品。即体现创新主体素质的“科技成果产出”和体现经济效益的“产业成果产出”。

Griliches通过论证证明衡量产出的最佳标准是专利授权的数量。而Cuddington 从经济学角度出发，认为衡量产出的最佳标准是研发投入与专利申请量，因此将产出指标定在了专利申请量上。产业成果产出主要是科技成果带来的经济效益，主要包括新产品和高新技术使企业获得的直接收益，选取最能体现产业成果产出的新产品产值作为产业成果产出指标。

（三）样本描述

表1 重庆市投入产出指标描述性统计 （单位：人，万元）

三、实证分析

根据设想，我们先测算出重庆市各年整体效率，以掌握其总体水平和动态变化。

表2 重庆各年技术创新效率测算

注：effch 是技术效率变化，techch 是技术进步，Pech 是纯技术效率变化，Sech 是规模效率变化，tfpch 是全要素生产率指数。

从上表可知，2011-2015年整体呈上升态势，2011-2012年全要素生产率指数高达111.998，原因在于重庆市2011年在人力资源投入、财力资源投入方面几乎为0，科技成果产出为0，新产品产值也很小，而在2012年在人力资源投入、财力资源投入和企业资源投入方面都有很大的突破，同时在2012年科技成果产出实现了从无到有的质变，因此在DEA模型回归出来的结果显示出2011-2012年的各项指标都比2012-2015年好。撇开2011-2012年，从2012-2013、2013-2014、2014-2015来看，全要素生产率指数呈小幅上升趋势。

从全要素生产率指数分解情况来看，5年来技术效率变化292%，原因是纯技术效率和规模效率分别增长34.9%和190.6%，主要是2012年的质变拉动的，从2012-2015各年变化来看，纯技术效率和规模效率都呈小幅度波动性变化。而技术进步整体是很低的，说明在技术创新方面，重庆市仍处在探索阶段。

鉴于各区县的发展水平和资源禀赋条件的差异，对其技术创新效率的TFP值进行因素分解，如表所示。从各区县的效率值排位来看，各区县存在发展不平衡现象。可以发现：第一，38个区县中有20个区县的全要素生产率指数大于1。重庆市主城的9个区中只有渝中区全要素生产率指数大于1，包括北碚新区在内的其他8个区全要素生产率指数小于1，表现出负增长，经济落后区域技术创新效率要高于经济发达地区。这也体现出重庆市在技术创新的历程中资源配置的效率和积淀对创新效率的影响。

四、研究结论

重庆市整体在技术创新发展方面起步较晚，处于探索阶段；从2011-2015年重庆市技术创新效率整体呈小幅度上升态势，其中201-2014年出现负增长情况。但是技术进步整体很低的，技术进步的作用要弱于技术效率变化。从各区县的效率值排位来看，各区县存在发展不平衡现象，经济落后区域技术创新效率要高于经济发达地区。重庆市技术创新效率增长主要来自于经济落后区域技术创新效率增长的贡献。这说明重庆市技术效率变化，主要依赖粗放型增长模式，落后区县依靠“规模经济”获得了较快的技术效率增长。对于经济发达区县应该转变技术效率增长的方式。