收稿日期:2020-05-04
作者简介：岳芳敏(1968-)，女，安徽凤台人，中共广东省委党校经济学教研部教授，研究方向为产业集与
区域经济管理；蔡仁达(1994-)，男，广东汕头人，中共广东省委党校理论经济学硕士研究生，主
要研究方向为区域经济与管理㊂粤港澳大湾区视角下
香港科技资源配置效率分析
基于DEA -Tobit 两步法模型
岳芳敏，蔡仁达
(中共广东省委党校㊀经济学教研部，广东㊀广州㊀510053)
摘要：基于DEA -Tobit 两步法模型对2000 2016年香港科技资源配置效率及其影响因素进行实证分
析，结果表明近17年来香港整体科技资源配置基本处于相对有效的状态，但还有待优化提升㊂香港要充分发挥自身科技资源优势，加快政府改革，加快香港创新经济培育发展；加大政府科技投入中对科研成
果就地转化支持力度，引导高校㊁科研机构在科研绩效考评中适当加入科技成果转化这一指标以及加强与大湾区其他城市的创新协同发展㊂
关键词：香港；科技资源配置效率；影响因素;DEA -Tobit
物流管理是什么中图分类号:F224㊀文献标识码:A㊀文章编号:1003-7462(2021)01-0028-08
DOI :10.13977/jki.lnxk.2021.01.004
一㊁问题的提出
科技资源是一个地区或国家创新能力的重要构成，是创新驱动新动能形成的重要来源㊂科技资源配置效率决定着该地区创新能力的高与低㊂科技资源能通过有效配置实现科技创新而推动经济持续增长与发展，成为经济发展的核心驱动力㊂因而其配置效率的高低关系到该区域经济发展动能的强弱，体现了该区域运用和整合科技资源能力的高与低，反映出该地区科技系统整体功能和运行情况㊂[1][2][3][4]科技创新包含科技研究和成果转化两阶段㊁两部分内涵㊂科技资源配置效率，决定着科技研究的能力，进而影响到科技成果转化能力㊂粤港澳大湾区要建成具有全球影响力的国际科技创新中心，三地创新协同㊁提升三地科技资源配置效率是必由之路㊂当前粤港澳三地中，香港高等教育机构的科研资源较为丰富，科研能力较强㊂香港高等教育机构的研发开支和研究人员占总量的比例均超过50%㊂香港拥有雄厚科研能力的顶尖大学，其四所大学位列世界前
100所大学内，因而基础研究能力较强㊂此外，香港创新及科技基金主要支持助力的是资讯㊁电气㊁电子㊁制造㊁纳米级生物科技等领域，其中，对资讯科技的资助最多，占比接近30%㊂[5][6]但香港因为制造业空心化而在科研成果转化和商业化㊁产业化方面的能力较弱㊂广东珠三角9个地市因制造业基础体系完备而具有科技成果转化和商业化的能力，但从0到1的原始创新㊁基础
科研能力不强㊂因此，大湾区三地内生地具有创新协同发展的基础和条件㊂从近期和中期来看，三地之间加强创新协同发展是提升大湾区创新能力的必由之路㊂这需要香港更好地配置科技资源从而发挥其科技服务作用，培育发展本地区经济新增长点的同时，服务并助力广东制造业转型升级，进而带动大湾区科技创新能力的提升㊂那么，香港当前科技资源的配置效率如何?哪些因素影响科技资源的高效配置?如何优化提升香港科技资源配置效率?
二、文献回顾
科技资源是进行科技活动的前提条件，主要是指科学研究和技术创新的生产要素的集合，包含科技财力资源㊁科技人力资源㊁科技物力资源和科技知识信息资源四个方面内容；科技资源配置效率则反映了一个地区运用和整合科技资源的能力，配置效率的高低在一定程度上决定了科技能力的强弱㊂[7]因此，相关议题得到了学界的广泛关注㊂相关研究，可归纳为以下几个方面:
1.科技资源配置效率测评
科技资源配置效率一直是众多学者关注的焦点，所运用的测评方法或模型主要包括：主成分分析法㊁因子分析法㊁SFA模型和DEA模型等等;[8][9][10][11]其中非参数法DEA模型的运用最为广泛，该模型于1978年首次由A.Charnes,Cooper W W&Rhodes E提出，后Banker R D,Charnes A&Cooper W W释放了前者规模报酬不变的前提条件，至此DEA-CCR模型和DEA-BCC模型成为测算具有多投入㊁多产出特点的决策单元生产效率的两大经典模型，后续学者又相继运用其他的DEA衍生模型测算生产效率㊂范斐等利用探索性空间数据分析法即ESDA模型对2001 2010年全国286个地级市的科技资源配置效率的空间分布格局及演变态势进行研究分析;[12]范斐等则基于松弛变量测量即SBM以及结合考虑非期望产出的DEA模型，并引入空间Durbin模型研究我国省级区域科技资源配置效率的空间溢出效应及其影响因素㊂[13]
2.科技资源配置效率影响因素
相关文献大多采用DEA-Tobit两步法模型(也叫链式网络模型)，即，先用DEA模型分析资源配置效率，再用Tobit模型分析资源配置效率的影响因素㊂梅姝娥等运用该模型对我国15个副省级城市科技资源配置效率影响因素进行分析，结果表明经济开放程度和政府财政教育支出比重对配置效率有显著正向影响作用，而政府财政科技支出比重对配置效率有显著负向影响作用;[14]王聪等基于超效率CCR-Tobit模型分析了影响京津翼三地科技资源配置效率的主要因素，发现产业结构显著影响研发阶段资源配置效率，经济开放度显著影响成果转化阶段资源配置效率㊂[4] 3.科技资源配置效率的区域差异性
我国科技资源配置效率的最大特征是区域差异性，总体上表现为东部地区高于西部地区㊂曹志鹏对2000 2008年我国科技资源配置效率的实证分析表明，我国总体科技资源配置效率虽稳步提高，但中西部地区相对于东部地区配置效率差距明显;[15]徐巧玲则运用Malmquist指数法分析了2001 2012年我国30个省域的科技资源配置效率，结果发现我国不同地区的科技资源配置效率存在明显区域差异㊂[16]
4.香港科技资源配置效率
香港科技资源较为丰富，拥有强大的基础科研/原创科研能力：世界一流大学数量居亚洲之首，拥有16个国家实验室，近年来的SCI论文数量在亚洲名列前茅，在基础研究领域取得重大成果㊂同时，香港拥有包含各类风投㊁创投基金在内的金融机构，金融生态完整[17]，在大湾区中资金量最高,2017年达到9万亿元㊂其中也有较大部分成为科技资源的组成部分㊂但目前有关香港科技资源配置效率的研究文献并不多，有汪雨卉等运用主成分法分析了粤港澳大湾区科技创新资源空间配置差异，发现香港的科技创新资源排名仅属于第二级，落后于广州㊁深圳，且香港科技创新资源存量在2014年已被佛山超越;[18]杨林等则基于DEA-SFA-DEA三阶段模型在剔除环境变量(即高等教育氛围㊁政府支持力度㊁地方经济总体实力㊁对外开放程度四个变量)的影响后
得到2014 2016年香港科技金融资源配置效率达到了生产前沿面，实现了科技金融有效配置㊂[19]综上，
现阶段国内有关科技资源配置效率研究成果丰硕，包括对其测评方法或模型㊁影响因素以及区域差异特征等等的研究㊂但关于粤港澳大湾区科技资源配置效率的研究还不足，特别是对香港科技资源配置效率的研究较为缺乏㊂本文将基于DEA-Tobit两步法模型对香港科技资源配置效率及其影响因素进行实证分析，并针对性地提出提高香港科技资源配置效率的相关建议，更好地发挥香港科技服务能力强的优势作用，从而促进粤港澳三地创新协同发展㊂
三、基于DEA模型的香港科技资源配置效率分析
1.模型简介与指标选取
数据包络分析法即DEA模型属于数学中的线性规划分析方法，可用来测算具有多投入㊁多产出特点的决策单元(DMU)的生产效率，且无需提前设置固定生产函数㊂1978年A.Charnes, W.W.Cooper&E.Rhodes提出了规模报酬不变(CRS)的DEA-CCR模型，用来测算决策单元的综合效率(TE);[20]1984年,R.D.Banker,A.Charnes&W.W.Cooper提出了规模报酬可变(VRS)的DEA-BCC模型，用来测算决策单元的纯技术效率(PTE)，规模效率(SE)则可以表示为综合效率与纯技术效率的比值[21]，用公式表示为:
㊀㊀㊀SE=TE/PTE(或TE=PTEˑSE)
式中，当TE=1时(此时PTE㊁SE均为1)，表明该决策单元的投入产出是有效的，即达到生产前沿面；当TE<1时，表明该决策单元的投入产出是无效的，即未达到生产前沿面，此时包括纯技术无效或规模无效或综合无效等情况㊂
科技资源投入涵盖财力㊁人力㊁物力和知识信息多方面内容的投入，科技产出亦是如此，符合DEA模型测算决策单元生产效率的特点㊂因此，本文将采用DEA模型进行香港科技资源配置效率的测算，进而分析其配置效率的影响因素㊂
在科技资源配置效率投入产出指标的选取上，主要依据两大原则：一是参考众多研究科技资源配置效率文献中指标的选取，尽可能覆盖所有涉及到的投入产出指标；二是出于具体指标数据可得性的考虑㊂因此，本文选取全社会R&D经费开支(百万美元)和全社会R&D人员数目(人)作为测算香港科技资源配置效率投入指标，分别代表科技资源配置中研发经费和研发人才的投入；产出指标，选取(1)专利授权数(件)㊁(2)大学教育资助委员会资助的八所大学(简称为香港大学)研究成果数目(个)和(3)高科技产品整体出口货值(百万美元)三个指标，前两项代表科技资源投入的知识产出，作为测算科技资源配置效率的直接产出指标，主要体现出科技资源配置中科技研发阶段的直接成果产出㊂后一项高科技产品整体出口货值代表科技资源投入的产品产出，作为测算科技资源配置效率的间接产出指标，主要体现出科技资源配置中研发成果转化阶段的间接产品产出(见表1)㊂
九寨沟在四川哪里本文选取2000 2016年的指标数据，数据源于香港政府统计处官方公布的2000年到2018年的‘香港统计年刊“㊂
表1㊀香港科技资源配置效率指标体系
指标类型具体指标
投入指标科技财力投入全社会R&D经费开支(百万美元)科技人力投入全社会R&D人员数目(人)
产出指标科技知识产出
专利授权数(件)
大学研究成果数目(个)
计算机科学与技术是学什么的科技产品产出高科技产品整体出口货值(百万美元)
2.香港科技资源配置效率DEA结果分析
本文使用DEAP Version2.1软件进行2000 2016年香港科技资源配置效率的测算，结果如下
表2㊁表3所示㊂
表2㊀基于DEA模型的香港2000—2016年科技资源配置效率分解表年份综合效率纯技术效率规模效率规模报酬2000 1.000 1.000 1.000不变
2001 1.000 1.000 1.000不变20020.8300.8590.966递减20030.8240.8710.946递减20040.9180.9700.946递减
2005 1.000 1.000 1.000不变20060.8730.9480.921递减20070.8800.9230.953递减20080.8940.9060.986递减20090.9160.9660.948递减20100.9850.9990.986递减
2011 1.000 1.000 1.000不变20120.9860.9870.999递增
2013 1.000 1.000 1.000不变
2014 1.000 1.000 1.000不变
2015 1.000 1.000 1.000不变
2016 1.000 1.000 1.000不变
均值0.9470.9660.979
表3㊀基于DEA模型分析的香港科技产出不足率情况表
年份专利授权数不足率(%)大学研究成果数目不足率(%)高科技产品整体出口货值不足率(%) 200216.41616.41616.416 200314.79614.79614.796
2004 3.053 3.053 3.053
2006 5.486 5.48623.920 20078.3258.32515.248 200810.33210.33210.332
问道八仙梦境攻略2009 3.490 3.490 6.595 20100.0990.0990.099 201213.027 1.315 1.315
均值8.3367.03510.197
在2000 2016年17年中，有8个年份的综合效率值为1，分别为2000㊁2001㊁2005㊁2011㊁2013㊁2014㊁2015和2016年，表明香港该8个年份实现了科技资源的有效配置；剩余9个年份综合效率值㊁纯技术效率值和规模效率值均小于1，分别为2002㊁2003㊁2004㊁2006㊁2007㊁2008㊁2009㊁2010和2012年，香港该9个年份的科技资源配置是无效的，并未达到生产前沿面，均属于综合无效的情况㊂近17年来其综合效率均值为0.947，表明自21世纪以来香港科技资源基本处于相对有效配置的状态，但还存在进一步优化提高的空间㊂从总体上看，导致香港科技资源未完全实现有效配置的主要原因来自于纯技术无效，纯技术效率均值仅为0.966，体现出在当前一定技术水平条件下，香港科技资源
投入所带来的产出是不充分的；结合除2012年外其余8个科技资源无效配置年份都属于规模报酬递减阶段，说明当前香港科技资源投入产出方式与发展要求不相匹配，需要适时转变其投入产出方式以提高科技资源配置效率；同时，规模效率均值为0.979表明香港尚未最大化地发挥科技资源配置的规模效益(见表2)㊂
香港9个科技资源无效配置年份的三大科技产出指标不足率的情况㊂产出不足率是指实际产出值距离科技资源有效配置目标产值的差值与实际产出值的比值㊂该9个年份专利授权数量㊁大学研究成果数目和高科技产品整体出口货值的产出不足率均值分别达到8.336%㊁7.035%和
10.197%，导致香港科技资源未实现有效配置(见表3)㊂因为香港八所大学是香港科技财力㊁人力资源投入的主要对象㊂大学有较强的科研能力，但因香港制造业空心化导致大学科研成果转化及商业化效率不高㊂那么，影响香港科技资源配置效率的主要因素是什么?
四、香港科技资源配置效率影响因素的Tobit模型分析
1.模型简介及指标选取
Tobit回归分析法是由托宾(Tobin)于1958年提出的，受限型Tobit模型适用于具有 归并数据 特点的被解释变量的回归分析，使用Tobit模型进行受限被解释变量的回归分析可以避免使用最小二乘法(OLS)时得到的有偏误的解释变量的系数值㊂[22]
鉴于前文使用DEA模型测算2000 2016年香港科技资源配置综合效率值均处大于0，在参考相关研究文献的基础上，本文决定采用受限型Tobit模型，将香港科技资源配置综合效率值作为被解释变量进行香港科技资源配置效率影响因素的回归分析㊂其解释变量(见表4)的选取依据一是参考相关文献[3][4]，二是指标数据可得性㊂指标数据时间跨度及数据来源与DEA分析一致㊂
表4㊀香港科技资源配置效率影响因素指标体系
影响因素具体指标
经济发展水平(X1)人均GDP(美元)
经济开放程度(X2)对外贸易总额与GDP的比值(%)
产业结构(X3)服务业增加值与GDP的比值(%)
政府科技投入度(X4)政府机构研发经费开支与政府开支总额的比值(%)
R&D人员结构(X5)全社会R&D人员数目中研究员的占比(%)其中,R&D人员结构(X5)的具体指标选取的是 全社会R&D人员数目中研究员的占比 ，因为‘香港统计年刊“中R&D人员结构包括技术员和研究员两类，本文假设香港主要是研究员从事科研活动㊂‘香港统计年刊“中全社会R&D经费包括：工商机构㊁
政府机构和高校的R&D经费㊂一般而言，工商机构较为注重和追求研发投入与产出效率，高校研发投入与产出效率在上文中已加以分析㊂故这里只考虑政府机构的研发投入与产出效率，即政府科技投入度(X4)的影响情况㊂此外，为避免或降低共线性问题，我们对所选取的影响因素均取其对数再进行回归分析㊂故设定Tobit模型计量公式如下:
㊀㊀Y=β0+β1ln_X1+β2ln_X2+β3ln3_X3+β4ln_X4+β5ln_X5+μ
式中,β0为常数项,βi(i=1,2,3,4,5)为各个影响因素的回归系数,μ为随机扰动项㊂2.香港科技资源配置效率影响因素Tobit结果分析
本文使用STATA14进行香港科技资源配置效率影响因素的Tobit回归分析，结果如下表5所示㊂表5㊀香港科技资源配置效率主要影响因素Tobit回归分析结果
上海保障房影响因素系数标准误差T检验P值
经济发展水平0.33185350.1016544 3.260.007∗∗∗
湖州旅游景点经济开放程度0.10670950.22189250.480.639
产业结构-0.3282523 1.317316-0.250.807政府科技投入度-0.1488250.0584676-2.550.026∗∗
R&D人员结构0.59320770.5929305 1.000.337常数项-5.232112 5.328084-0.980.345
㊀㊀注:∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别表示在10%㊁5%和1%的统计水平上显著㊂
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