在表2 中,模型3、模型4、模型5 分别代表不考虑时间因素的无滞后、滞后2 年和滞后3 年,C- D 函数随机前沿模型。从这三个模型的估计结果看,各参数值之间虽然有一定的差异,但参数的正负号,及t 检验结果保持了高度的一致。结果表明,我国高校的创新活动对资金和科研人才等创新资源的依赖程度十分强。无论是创新的资金投入还是劳动投入对高校创新效率都有显著的正向作用,且产出弹性都较高。
政府对高校的资助( GOV( 2) ) 为显著的负值,表明政府对高校科研的资助有效提高了高校的创新效率。这与政府对企业的资助效果完全不同。统计中还发现,高校的研发经费有超过60%来自政府资助,可见,高校的创新活动紧密依赖于政府的财政拨款。企业与高校的关联( Link1) 在此模型中为显著的正值。这一结果也与企业创新效率模型中截然不同。将两个估计结果相对比,表明企业与高校的科研合作虽然显著提高了企业的创新效率,但对高校创新效率的提高不仅没有促进作用,反而有显著的负面影响。这可能是由于企业与高校的合作挤出了高校内部的创新资源( 包括研究经费和人员) ,抑制了高校创新活动的空间[19]。
3. 3 科研院所创新效率模型
( 1) 模型与变量。
本部分将以各省级行政区域内科研院所为观察对象,具体测算模型可表示为:
其中,i 代表行政区域,t 代表时间,P3it代表i地区科研院所的创新产出, IK3it、IL3it分别代表i地区科研院所的创新资本投入和创新劳动投入。
与高校创新效率模型类似,技术非效率的解释变量主要选取了地区科研院所科技活动经费筹集中政府资助的比例( GOV( 3) ) 和企业资金的比例( Link2) 两项。具体技术非效率模型形式如下:
2) 模型结果分析。
基于1999 ~ 2008 年省级行政区面板数据,按照式( 10) 、( 11) 和( 12) 模型结构,在地区科研院所创新效率模型中,最终不考虑时间因素的C - D函数随机前沿模型无滞后、滞后1 年和滞后3 年这三个模型通过检验。
在表3 中,三个模型的估计结果虽略有差异,但参数的正负号,及t 检验结果保持了高度的一致。结果显示,虽然创新经费投入和劳动投入对创新产出都存在显著的促进作用,但创新经费投入的产出弹性相较创新劳动投入要高很多。
政府资助( GOV( 3) ) 的估计结果为显著的正值,即,政府对科研院所的经费资助对其创新效率产生了抑制作用,这一结果类似于企业创新效率模型,但与高校创新效率模型不同。科研院所与企业的联系( Link2) 显示出对科研院所创新效率的显著促进作用,这也与高校创新效率模型中的结果不同。这说明作为逐步踏入市场化浪潮的科研机构,相比高校,更能够适应市场的需求,更关注科技创新的市场价值,企业与科研院所的合作成为双方创新活动的共赢平台。
3. 4 三大主体创新效率的比较
根据三大创新主体的创新效率模型估计结果,利用公式( 2) ,可测算各地区历年的企业、高校和科研院所的创新效率值⑧。
测算结果显示,地区企业创新效率值的全国平均得分仅为0. 195,表明在现有的生产条件下,相对可行的最小创新资源投入,中国企业的创新资源浪费高达80%。比较而言,地区高校创新效率和地区科研院所创新效率的均值要高得多,分别为0. 653 和0. 671。显然,要“使企业真正成为研究开发投入的主体、技术创新活动的主体和创新成果应用的主体”⑨,还有很长的路要走。
为了进一步挖掘三大创新主体创新效率的区域差异,本文借助SPSS17. 0,依据创新效率高低进行地区划分( 见表4) 。
可见,类三类创新区域划分差异很大。极少数地区被划分在企业创新效率的高效区,相较而言,处于高校和科研院所的创新高效区的地区较多,但相互也有差异。同时,与我国东、中、西部的经济分区相比,三类创新分区均与之截然不同。可见,区域创新发展表现出独特的特征,与地区经济发展没有必然的联系。经济发达的地区不一定创新效率就高,同样,经济欠发达的地区也可能具有创新效率较高的创新主体。
4 主要研究结论
本文利用随机前沿分析法,深入分析了中国30 个省级行政区三大创新主体的创新效率及其影响因素,并据此比较了创新活动的地区差异。从中得出如下结论:
三大创新主体的创新效率值均显著低于1,技术非效率因素显著存在,且企业的创新效率均值最低。
技术非效率因素的影响在三大主体的创新效率模型中不尽相同,但相互关联、相互印证。其中,政府资助对企业、科研院所和高校的创新,产生了各异的作用。对市场化程度越高的部门,政府对其创新活动的过多干预反而会影响其正常活动,挤出合理投资。因此,政府在进行科技资助时,更需要慎重决策,提高投入结构的合理性,更多地做好监督者的角色。三大主体间的联系也产生了对三者截然不同的效果。实证结果表明创新主体间的联系只有形成有效的供求适应机制,才能促进双方创新效率的改善。我国高校长期以来对科研成果的评价体系,使其缺乏对市场价值的关注,形成科研成果与市场需求" 两张皮" 的现象。因此,改革高校对科研成果的评价体系,加强科技创新的市场导向,是提高高校创新效率的重点之一。另外,三个知识溢出指标- - 高新技术产业比重、产业集中度、外商直接投资比重,都没有对企业创新效率起到显著促进作用。造成这一结果的原因很多,但有一点不可回避,那就是我国企业本身,长期依赖于低成本生产要素、低成本技术模仿的竞争优势,严重阻碍了技术创新的动力和对外部知识的吸收。因此,进一步完善企业自主创新的激励机制,加快区域产业结构调整,缩小技术差距,是提高区域知识溢出水平的关键。最后以创新效率为依据的地理分区表现出较大差异。处于企业创新高效区的省市相当少,只有浙江和重庆。处于高校和科研院所高效区的省市较多。通过区域创新主体的效率对比,以及区域间的相互对比,可显示出区域创新的新特点。如,浙江的创新发展呈现出三大创新主体齐头并进、互动发展的良好势头。湖北表现出一种由当地的高校和科研院所带动的创新发展模式。西部地区的重庆,其企业、高校和科研院所的创新活动都有不俗表现。因此,根据不同区域的创新优势和特点,结合不同的区域经济发展阶段和社会环境,是构建合理的区域创新模式,制定有效的区域创新政策的基本原则。