“一带一路”沿线省际科技创新效率评价及影响因素分析

时间：2024-05-23

陈聪聪马向平

摘要：选取2012—2017年的统计数据，采用数据包络分析法（DEA）构建两阶段科技创新效率评价指标体系，基于投入产出视角测算“一带一路”沿线省份的科技创新效率，并利用投影分析探究其时空差异的影响因素，进而为各省份科技创新效率提高和合理配置科技创新资源提供建议。

关键词：“一带一路”;科技创新效率评价;影响因素;投影分析

中图分类号：F224.9 文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2020）06-0198-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.06.041 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Inter-provincial scientific and technological innovation efficiency evaluation

and analysis of influencing factors along the “Belt and Road”

CHEN Cong-cong，MA Xiang-ping

（School of Public Administration，China University of Geosciences，Wuhan 430074，China）

Abstract： By selecting statistical data from 2012 to 2017， a data envelopment analysis （DEA） method was used to construct a two-stage scientific and technological innovation efficiency evaluation index system. Based on the input-output perspective， the technological innovation efficiency of the provinces along the “Belt and Road” was measured， and projection analysis was used to explore the influencing factors of their spatial and temporal differences. Some suggestions were provided for improving the efficiency of scientific and technological innovation in various provinces and rationally allocating scientific and technological innovation resources..

Key words： “Belt and Road”; evaluation of technological innovation efficiency; influencing factors; projection analysis

从2013年***总书记提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的倡议，到2015年中国发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，这几年来的发展成就证明了“一带一路”战略不仅是深化中国改革开放的重要力量，也是国际经济合作的新思路。2017年，中国又启动了《“一带一路”科技创新行动计划》，旨在探索国际科技创新合作的新模式，优化创新环境，集聚创新资源。近年来，中国对促进科技创新日益重视，“一带一路”战略的提出，为中国科技创新提供了一个崭新的区域资本市场。

中国《科技成果转化法》中明确定义了科技成果转化的概念：科技成果转化是指科研机构研究开发的具有实用价值的科技成果，通过企业对科研成果进行试验、开发、应用和推广，直到形成新产品、新工艺、新材料、发展新产业实现市场经济价值的过程。近年来，部分国内学者注意到科技成果研发转化的阶段性特质，开始从阶段分解的视角开展研究。钱丽等[1]运用DEA模型测量2003—2010年各省份企业绿色科技研发和转化两阶段的技术创新效率以及区域间的差距，并检验两阶段效率的影响因素。宇文晶等[2]将创新过程分解为技术转化和产品转化两个过程，并构建了两阶段串联的DEA模型对区域高技术产业的创新效率进行了分析。包英群等[3]基于两阶段DEA方法对中国平板产业的企业创新效率进行了分析。

总体来看，有关科技创新成果转化的研究非常丰富，但是实证研究方面也存在一些不足，研究的地域性和时效性有待拓宽。鉴于此，本研究聚焦“一带一路”沿线，针对科技创新成果转化的阶段性特征，构建一个两阶段DEA模型，通过分阶段、分区域、分时间的效率评价，尝试为“一带一路”沿线省份科技创新效率的提高提供相关建议。

1 研究方法

数据包络分析法（DEA）是一种多指标评价分析方法，主要用于评价具有相同类型的多投入多產出的具有同质性决策单元（DMU）之间的相对有效性。其实质是采用数学规划模型估计有效生产的前沿面，凡是处在前沿面上的决策单元，DEA认定其投入产出组合最有效率，并将其效率指标定为1;不在前沿面上的决策单元则被认定为无效率。此外，DEA还可以判断各个决策单元的投入规模的适合程度，给出各决策单元调整其投入规模的方向和程度。结合本研究的实际并参考相关学者的研究成果，本研究将中国第j个省（市）的科技创新综合技术效率TE的公式定义如下：

2 指标体系与数据来源

2.1 指标选取

本研究基于创新价值链理论和相关学者的研究经验，将科技创新过程分为衔接紧密的两阶段：科技研发阶段和成果转化阶段。在科技研发阶段，综合刘顺忠等[4]、李婧等[5]学者的研究成果，选取R&D研发人员全时当量、规模以上工业企业研发机构数和R&D科研经费内部支出分别作为科技研发的人力投入和资本投入指標;根据产出性质的不同，选取科技论文专著量和国内3种专利申请授权量分别作为科技研发阶段的基础研发产出指标和应用研发产出指标;在成果转化阶段，综合部分学者[6-12]的研究成果，选择第一阶段的产出指标和新产品开发经费投入、引进技术经费投入作为成果转化阶段的投入指标，本阶段的产出指标选择技术市场合同交易额和规模以上工业企业新产品销售收入。

2.2 样本数据

本研究选取“一带一路”沿线共计18个省（市、自治区）为决策单元，分别是新疆维吾尔自治区、陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区、青海省、内蒙古自治区、黑龙江省、吉林省、辽宁省、广西壮族自治区、云南省、西藏自治区、上海市、福建省、广东省、浙江省、海南省以及重庆市。本研究的数据全部来自中国科技统计年鉴、地方统计年鉴、统计公报等官方资料。由于科技创新投入与产出存在一个时间差，因此每一阶段的投入与产出都分别采用了1年滞后处理。以2015—2017年的数据为例，科技研发阶段的投入指标采用2015年数据，科技研发阶段的产出指标和成果转化阶段的投入指标采用2016年的数据，成果转化阶段的产出指标采用2017年的数据。

3 实证分析

3.1 相关性检验

为了保证研究过程中投入变量和产出变量的同向性，利用SPSS 22.0软件对投入变量和产出变量之间的pearson相关系数进行检验，检验结果如表2所示，两阶段的投入产出变量的相关系数均为正，且均通过了5%统计水平下的显著性检验，说明投入变量和产出变量之间符合同向性原则，可以开展进一步研究。

3.2 科技创新效率评价结果

将“一带一路”沿线18个省（市、自治区）2012—2014年和2015—2017年两个时间段的省际数据分别导入DEAP2.1软件，并基于VRS和OUTPUT OR IENTATED产出角度，分析各省份科技创新综合效率、纯技术效率和规模效率。综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价;纯技术效率反映的是决策单元在一定的生产技术条件下投入要素的生产效率;规模效率反映的是规模因素影响的生产效率。当综合技术效率=1时，表示该决策单元的投入产出是综合有效的，即同时技术有效和规模有效。当纯技术效率=1时，表示在目前的技术水平上，其投入资源的使用是有效率的，未能达到综合有效的根本原因在于其规模无效，因此其改革的重点在于如何更好地发挥其规模效益。

“一带一路”沿线18个省（市、自治区）的科技创新分段效率结果见表3，由表3可以看出，浙江省、广东省的科技创新效率较高，在两个时间段内，科技研发和成果转化两阶段的综合效率、纯技术效率和规模效率值均为1，说明这两个省份在科技创新中技术和规模都实现了有效性，科技创新投入、产出过程发展得当，科技创新绩效达到了DEA有效。

重庆市、黑龙江省的科技研发阶段的综合效率、纯技术效率和规模效率值均为1，说明其知识创新投入都相对比较低，但技术和规模都实现了有效性。成果转化阶段方面，重庆市在2012—2014年的值为1，说明其效率为DEA有效，但是2015—2017年降低为DEA无效;黑龙江省的规模效率值均高于纯技术效率值，但是二者的值均低于18省份的平均水平。

辽宁省、吉林省、上海市、广西壮族自治区、西藏自治区、陕西省在成果转化阶段的效率值均为1，说明其在技术和规模中都实现了有效性。在科技研发效率方面，辽宁省在2012—2014年规模效率为1，纯技术效率低于平均水平，说明其纯技术效率存在冗余现象;吉林省在2015—2017年的纯技术效率为1，但规模效率低于平均水平，说明其规模效率存在冗余现象;上海市和陕西省由非DEA有效变为DEA有效，说明科技创新投入和产出更为科学合理，值得注意的是陕西省得益于其高水平高校众多因此科技创新效率较高;广西壮族自治区虽然纯技术效率和规模效率均上涨但是还是没有达到DEA有效;西藏自治区的情况与上述省份有所不同，西藏自治区的DEA有效不排除是因为投入和产出都很低造成的虚高现象。

云南省的两阶段的综合效率、纯技术效率和规模效率值均小于1，说明在科技创新中技术和规模都没有实现有效利用，科技创新投入、产出过程存在冗余现象，科技创新效率没有达到DEA有效。

18个省（市、自治区）的综合效率都是处于波动变化的，空间分布特征呈现东高西低，东部地区的省市其综合效率整体高于中、西部地区，这与东部地区经济发达有关。

3.3 投影分析

投影分析不仅可以帮助探究“一带一路”沿线省（市、自治区）科技创新效率差异的影响因素，还可以揭示各决策单元投入和产出的调整方向以及调整幅度，为各省（市、自治区）科技创新效率提高和合理配置科技创新资源提供建议。

由表4可见，在科技研发阶段，造成非DEA有效的原因主要是投入冗余，过多的R&D人力投入和R&D经费投入没有带来相应数量的产出，相对而言产出不足的幅度是较小的。由表5可见，在成果转化阶段，非DEA有效是投入冗余和产出不足双重原因造成的，尤其是新产品开发经费投入和技术引进经费冗余严重，产出可增加值数额比较大说明目前的科技成果转化产出相对匮乏。此外，西藏自治区、宁夏回族自治区、新疆自治区等西部欠发达地区虽然实现了DEA有效，但是不排除其投入产出值偏低造成的虚高现象。因此，总体来说，投入冗余的省（市、自治区）可以考虑适当缩减科研经费投入或者提高科研经费的使用效率。

4 结论与启示

效率评价结果显示，在年度差异方面，2015—2017年的科技研发效率相比2012—2014年有所提高，但是成果转化效率近乎持平，没有明显的提高。而且福建省、重庆市、云南省、新疆维吾尔自治区的成果转化综合效率也呈现下降趋势，如果不能及时采取措施遏止颓势，將会阻碍区域发展和“一带一路”战略计划的实施。在省际差异方面，东部较中西部地区整体效率更高，原因可能在于东部地区经济发展水平更高、高校和人才更为集中，且部分西部地区科技创新市场活跃度也不够。且仅有浙江省、广东省实现了两阶段DEA有效，规模无效是多数DEA无效率省份的原因，说明目前的科技投入与产出结构并没有发挥出最大的规模效益。云南省的两阶段效率值都低于平均水平且都是DEA无效，说明科技创新技术和规模都没有达到有效利用。

投影分析结果表明，投入产出结构不合理是导致沿线DEA无效省（市、自治区）科技成果转化效率偏低的重要原因。在科技研发阶段，陕西省是值得注意的，陕西省高校和科研机构众多但是出现了严重的人力投入和经费投入冗余，这说明陕西省的科技成果转化市场供需不平衡，现有市场无法消化这些人力和经济投入，这就需要从供给侧进行改革。因此，如何合理配置人才和经费支出应当是包括陕西省在内的投入冗余的省（市、自治区）下一步努力的方向。在成果转化阶段，大部分省份面临的问题是论文专利、新产品开发经费和技术引进经费冗余，同时产出可增加值数额较大，说明产出严重不足。因此，各省（市、自治区）可对照自己的目标值做出相应的改变。

首先，投入冗余的相关省（市、自治区）如陕西省，鉴于市场的供需不平衡，应当在研发投入方面进行供给侧改革，政府和高校在投入过程中也要有所侧重，通过管理创新和体制、机制创新，优化科技创新资源配置，并加强政府科技资金使用的监管;而投入不足的省（市、自治区）则需要适当增加面向高校、科研机构和高新技术企业的研发投入，提升科技中介机构组织的服务能力。

此外，“一带一路”沿线地区经济发展水平差异大，加强各地区之间的科技创新交流合作，促进知识、资金、技术和人才等资源在各地区的流动，促进科技成果跨区域转移转化和创新资源开放共享，也是未来省际合作相关科技政策设计需要考虑的前瞻性问题。另外，可以将“科技创新效率”纳入各级政府考评体系，进一步激励“产学研”合作产生更大的经济效益，并鼓励高校为代表的科研机构能够切实与广大企业的创新实践紧密结合，提高科技成果商品化、产业化的速度，从而进一步提升区域和产业的竞争力。

参考文献：

[1] 钱丽，肖仁桥，陈忠卫.我国工业企业绿色技术创新效率及其区域差异研究：基于共同前沿理论和DEA模型[J].经济理论与经济管理，2015（1）：26-43.

[2] 宇文晶，马丽华，李海霞.基于两阶段DEA的区域高技术产业创新效率及影响因素研究[J].研究与发展管理，2015（3）：137-146.

[3] 包英群，鲁若愚，熊麟.基于二阶段DEA模型中国平板显示产业创新效率研究[J].科学学与科学技术管理，2016（9）：49-57.

[4] 刘顺忠，官建成.区域创新系统创新绩效的评价[J].中国管理科学，2002（1）：75-78.

[5] 李婧，白俊红，谭清美.中国区域创新效率的实证分析：基于省际面板数据及DEA方法[J].系统工程，2008（12）：1-7.

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[7] 张运华，吴洁.基于动态网络DEA的区域科技活动效率评价[J].系统科学与数学，2017（1）：100-111.

[8] 陈洪转，舒亮亮.基于DEA模型的我国高新技术产业园区投人产出效率评价[J].科学学与科学技术管理，2013（4）：104-109.

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[11] 刘根廷.“一带一路”战略助推中国科技成果转化的经济学分析[J].现代商业，2018（29）：162-164.