廖友國 沈波

摘 要：創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，充分認(rèn)識當(dāng)前科技創(chuàng)新水平，是提升創(chuàng)新能力的必要前提。本文利用交叉效率DEA模型，對2015年中國三十個?。ㄊ校┻M(jìn)行科技創(chuàng)新效率評價，有效避免了傳統(tǒng)DEA模型中決策單元的效率值整體偏高、與實(shí)際情況出入較大、多個決策單元效率值相同無法相互比較等缺陷，得出我國整體科技創(chuàng)新效率處于中等水平，高創(chuàng)新效率的?。ㄊ校┲饕性跂|部及沿海地區(qū)，中等創(chuàng)新效率的省份集中于東北部和中部地區(qū)，西南和西北地區(qū)相對落后等結(jié)論；在此基礎(chǔ)上劃分出五種科技創(chuàng)新類型：高投入高效率型、中投入高效率型、中投入中效率型、中投入低效率型以及低投入低效率型，并對各自典型代表?。ㄊ校┻M(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：科技創(chuàng)新效率 交叉效率 數(shù)據(jù)包絡(luò)法

一、引言

創(chuàng)新是中國未來轉(zhuǎn)變發(fā)展方式的新動能、是提升經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和增強(qiáng)國際競爭力的主要推動力，習(xí)近平總書記在黨的十九大報告中指出：以科技創(chuàng)新為核心，堅定不移地實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，是決勝全面建設(shè)小康社會，奪取新時代中國特色社會主義偉大勝利的重要環(huán)節(jié)。

目前我國整體創(chuàng)新能力在世界上提升至了第22名，但區(qū)域之間的創(chuàng)新能力還存在著比較大的差異。迄今為止，已有不少的專家學(xué)者就我國的區(qū)域創(chuàng)新水平進(jìn)行了深入的研究。曹霞等人（2015）從綠色低碳視角出發(fā)，對中國三十個省市在十年內(nèi)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)新效率實(shí)證分析，指出中國各個區(qū)域還普遍存在著無效率現(xiàn)象；馬大來等人（2017）基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角，發(fā)現(xiàn)中國的區(qū)域創(chuàng)新效率具有明顯的空間自相關(guān)性與集群趨勢；劉軍等人（2017）指出協(xié)同創(chuàng)新效率存在著空間異質(zhì)性，鄰近地區(qū)協(xié)同創(chuàng)新效率的提高可以顯著地提高本地區(qū)的協(xié)同創(chuàng)新效率；喬元波等人（2017）結(jié)合三階段DEA和DEA—Windows法，解決了某些區(qū)域因技術(shù)效率始終為1而無法觀察其時間縱向變化的問題；尤瑞玲等人（2017）利用Malmquist指數(shù)分解和Ward聚類分析法發(fā)現(xiàn)我國沿海地區(qū)科技創(chuàng)新效率的提高主要依賴于技術(shù)效率的提高，科技創(chuàng)新效率的高地與經(jīng)濟(jì)增長速度不完全成正比。

數(shù)據(jù)包絡(luò)法（data envelopment analysis，DEA）因其客觀性、可操作性以及模型的易擴(kuò)展性等優(yōu)點(diǎn)泛應(yīng)用于多維評價指標(biāo)體系中，是當(dāng)前評價效率的主要方法之一。目前大多數(shù)DEA模型都基于“自評系統(tǒng)”展開評價，在實(shí)際運(yùn)用中就往往出現(xiàn)多個決策單元的效率值為1而無法相互比較的情況，為克服這一缺陷，本文引入交叉效率DEA模型，充分結(jié)合“自評”和“他評”的信息，從而提高科技創(chuàng)新效率評價的科學(xué)性與合理性。

三、實(shí)證分析

本文基于數(shù)據(jù)的可比性、易獲取性等原則，從國家科技統(tǒng)計年鑒的統(tǒng)計指標(biāo)中展開評價指標(biāo)的選擇。科技力量的投入以人力和財力為基礎(chǔ)，考慮到研發(fā)活動在科技活動中處于核心地位，故而選取了“R&D;人員當(dāng)時全量”和“R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”兩個指標(biāo)，它們是科技創(chuàng)新投入中最直觀的數(shù)據(jù)；科技產(chǎn)出通常劃分為直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出兩個方面，直接產(chǎn)出指標(biāo)在此選取了“國外主要檢索機(jī)構(gòu)收錄科技論文數(shù)”和“專利申請受理量”，間接產(chǎn)出指標(biāo)則選取“技術(shù)市場成交額”和“高技術(shù)產(chǎn)品出口額”，利用這六個指標(biāo)，構(gòu)建出中國省域科技創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系，如表1所示。

本文選取2015年中國內(nèi)地三十個?。ㄓ捎跀?shù)據(jù)的缺失未選取西藏）的數(shù)據(jù)進(jìn)行科技創(chuàng)新效率評價，數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。利用Matlab程序計算出三十個省在2015年的交叉效率值，并與傳統(tǒng)CCR模型結(jié)果進(jìn)行比較，如表2所示。

從表2中可以看出，采用傳統(tǒng)BCC模型求出的各省市科技創(chuàng)新效率值中，存在多個決策單元效率值等于1的省市，比如北京與上海，它們之間無法進(jìn)行比較，同時，廣西、甘肅、青海的效率值也為1，這明顯有悖于實(shí)際情況。

在引入了交叉效率之后，不再出現(xiàn)效率值等于1的情況，因而不同省市之間可以進(jìn)行相互比較和排序。其中，全國平均效率值為0.4682，表明我國整體科技創(chuàng)新效率處于中等水平；東北部和東部整體科技創(chuàng)新效率分別為0.563和0.5581，高于全國平均值；中部地區(qū)的科技創(chuàng)新效率略低于全國平均值；西部地區(qū)的科技創(chuàng)新效率與東部、東北部地區(qū)差距相對較大，但陜西、四川兩省卻表現(xiàn)優(yōu)異，排名分別達(dá)到了第6位和第8位。以0.6和0.4兩個值為分界點(diǎn)，將科技創(chuàng)新效率分為較高、中等以及較低三個類型，國內(nèi)三十個?。ㄊ校┓植紶顩r如表3所示。

從表3中可以看出，高創(chuàng)新效率的省（市）主要集中在東部及沿海地區(qū)，中等創(chuàng)新效率的省份集中于東北部和中部地區(qū)，西南和西北地區(qū)相對落后。結(jié)合各?。ㄊ校?shí)際科技資源投入產(chǎn)出情況，本文劃分出五種主要模式。

高投入高效率模式。北京、上海、廣東、江蘇、浙江及山東六個?。ㄊ校?，其兩個科技投入和四個科技產(chǎn)出指標(biāo)均在全國的排名前十位，屬于國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份，GDP全國領(lǐng)先，擁有雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、優(yōu)渥的教育資源和豐富的科技資源，故而實(shí)現(xiàn)了科技創(chuàng)新活動的高投入高效率。

中投入高效率模式。陜西作為中投入高效率類型的省份，從科技投入來看，R&D;人員當(dāng)時全量為92618人，排名第16位；R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出393.17億元，排名第14位。從科技產(chǎn)出來看，國外主要檢索機(jī)構(gòu)收錄科技論文數(shù)達(dá)到26677篇，排名第5位；專利申請受理量為74904項(xiàng)，排名第12位；技術(shù)市場成交額達(dá)到721.82億元，排名第3；高技術(shù)產(chǎn)品出口額為99.16億美元，排名第13位。陜西可以繼續(xù)依托自身深厚的歷史文化底蘊(yùn)和豐富的教育資源，完善市場運(yùn)行機(jī)制，充分發(fā)揮學(xué)術(shù)和技術(shù)兩個方面優(yōu)勢，增強(qiáng)科技資源投入力度，力求實(shí)現(xiàn)水平更高的科技創(chuàng)新效率。

中投入中效率模式。以四川、湖北、天津三省為典型代表。從科技投入來看，其“R&D;人員當(dāng)時全量”分別是116842人、135481人和124321人，排名第13位、第9位和第12位；R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出分別是502.9億元、561.7億元和510.18億元，分別是第10名、第8名、第9名，但與高投入高效率模式中六個?。ㄊ校┗驹谝磺|以上的經(jīng)費(fèi)支出差距較大。從科技產(chǎn)出來看，國外主要檢索機(jī)構(gòu)收錄湖北和四川兩省的科技論文數(shù)均在兩萬篇以上，湖北略高于四川，各自排名第7位和第10位，天津較低，總計13977篇，排名第14位；在專利申請受理量上，四川受理110746項(xiàng)，排名第8，天津?yàn)?9963項(xiàng)，排名第11位，湖北為74240項(xiàng)，排名第14位；在技術(shù)市場成交額上，湖北和天津表現(xiàn)優(yōu)異，分別達(dá)到了789.34 億元和503.44億元，排名第2位和第8位，四川則為265.69億元，處于中等偏上水平；在高技術(shù)產(chǎn)品出口額上，天津以地理?xiàng)l件的優(yōu)勢排在全國第7位，出口額達(dá)到197.16億美元，四川和湖北分別為151.51億美元和80.13億美元，均處于中等水平?？偟膩碚f，這三個省份起步較晚，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，科技創(chuàng)新效率高于國內(nèi)平均水平，今后工作的重點(diǎn)是深化體制改革，充分發(fā)揮現(xiàn)有科技創(chuàng)新機(jī)制，整合科技資源，建立以企業(yè)為核心的產(chǎn)學(xué)研緊密結(jié)合的體系，進(jìn)一步提高科技成果的轉(zhuǎn)化能力。

中投入低效率模式。以河北省為代表，兩個科技投入指標(biāo)在國內(nèi)處于中等水平，但科技產(chǎn)出卻處于中下游，科技創(chuàng)新效率水平相對較低。政府可以從改善當(dāng)前創(chuàng)新環(huán)境入手，加大教育投入，大力實(shí)行人才引進(jìn)戰(zhàn)略，制定鼓勵創(chuàng)新的優(yōu)惠政策，為科技創(chuàng)新活動營造出一個公正、有序、充滿活力的市場環(huán)境。

低投入低效率模式。主要以內(nèi)蒙古、寧夏、海南、青海為代表，其共同點(diǎn)在于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低，或經(jīng)濟(jì)發(fā)展過于依賴傳統(tǒng)方式，比如內(nèi)蒙古的礦業(yè)和農(nóng)牧業(yè)、海南的農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)，使得科技創(chuàng)新活動的投入偏低，高科技產(chǎn)業(yè)相對不夠發(fā)達(dá)，較為缺乏新技術(shù)產(chǎn)品的開發(fā)能力，今后可以通過大力引進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)來彌補(bǔ)科技產(chǎn)出的不足。

四、總結(jié)

本文利用交叉效率DEA模型，對全國三十個?。ㄊ校┻M(jìn)行了科技創(chuàng)新效率評價，通過對比傳統(tǒng)DEA，可以看到交叉效率DEA方法結(jié)合了“自評”和“他評”，避免了決策單元效率值整體偏高、多個決策單元效率值為1、與實(shí)際情況出入較大的問題。利用求得的交叉效率值，結(jié)合實(shí)際科技投入產(chǎn)出情況，本文劃分出高投入高效率、中投入高效率、中投入中效率、中投入低效率以及低投入低效率五大類型，以典型省份（市）為代表進(jìn)行綜合分析，并針對性地提出改進(jìn)途徑，有助于地區(qū)政府定位當(dāng)前科技創(chuàng)新水平，為因地制宜制定本地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展策略提供有益的思路。

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