江苏创新资源整合共享的效率评价体系

戚 湧张 明杨旭红

（1．南京理工大学经济管理学院，江苏南京 210094；2．江苏省生产力促进中心，江苏南京 210042）

江苏创新资源整合共享的效率评价体系

戚 湧1张 明1杨旭红2

（1．南京理工大学经济管理学院，江苏南京 210094；2．江苏省生产力促进中心，江苏南京 210042）

创新资源日益成为国家的重要战略资源，区域科技创新绩效不仅与拥有的创新资源总量相关，还与创新资源整合共享、开发利用水平密切相关。文章在对创新资源整合共享进行研究综述分析的基础上，提出创新资源整合共享运行体系和整合共享效率评价指标体系，并以江苏和我国东、中部21个省、市为例，运用典型相关分析法（CCA）和数据包络分析法（DEA）对江苏创新资源整合共享效率进行评价、测度和对比分析。

创新资源；资源共享；整合共享；共享效率；指标体系；评价模型；江苏省

1 概念界定和研究综述

《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》明确提出要建立科技条件平台的共享机制。据中国科技发展战略研究小组发布的《中国区域创新能力报告2012》评价，江苏连续4年全国区域创新能力第一，拥有强大的科技、教育、智力和信息资源优势，实现创新资源的优化配置和整合共享是江苏经济发展的根本需要。

创新资源是创新活动所需的包括创新条件资源、创新人力资源、创新财力资源、创新成果资源等各类支撑和推动科技创新的资源，是带动经济超越简单再生产和扩大再生产的创新经济要素、制度要素和社会要素的总和[1]。创新资源整合共享是通过市场机制、政策法规、管理体制等实现资源整合、开放、共享，最大限度地利用有限资源，提高资源使用效率的一种资源配置方式。创新资源整合共享是涉及企业、高校、科研机构、政府之间相互作用的复杂运行体系，通过管理体制、政策法规、金融信贷、市场机制等途径，在长期合作中建立稳定的政产学研联盟；通过建立创新服务平台，实现创新成果资源、创新财力资源、创新条件资源、创新人力资源的整合、集成、开放、共享；充分调动企业、高校等各类创新主体整合共享、协同创新的积极性，促进创新资源整合共享的良性运行，提高创新资源的使用效率，如图1所示。

创新资源整合共享强调参与主体的合作与利益共享，本质是对创新资源产权的出让，目的是实现创新资源的高效使用，利用已有资源开发新资源，创造更大价值[2]。通过政府政策引导和机制安排，充分调动企业、高校、科研机构等各类创新主体的积极性和创造性，有利于不同领域、不同行业组织深度合作和开放创新，实现创新资源的整合、集成、开放、共享，推动政产学研协同创新。创新资源整合共享涉及创新资源、创新主体、创新机制和创新环境相互关联、相互作用，是一个开放的运行体系，一方面受到创新外部环境的影响，通过接收外界人才流、资金流、技术流和信息流，提高创新资源整合共享的组织运行效率；另一方面，创新资源整合共享受到创新内部环境的影响，包括政府政策法规、企业和高校院所整合共享意识、创新服务中介的作用等。同时，创新资源和创新产出在这个开放的组织构架中自由流动、交换，不断地进行技术创新、机制创新、市场创新，从而加快创新资源整合共享，如图2所示。

从经济学角度来讲，效率是给定投入和技术的条件下经济资源没有浪费，或对经济资源做了能带来最大可能满足程度的利用，是配置效率的简称。效率=有效结果/投入量，效率不是单纯的产量概念，而是一个效用概念或社会福利概念，强调效率的前提是资源的稀缺性。创新资源整合共享效率就是通过实现创新资源整合、开放、共享，提高创新资源配置效率，即科技投入与产出之比，强调的是单位产出能力，而不是创新资源总量指标。开展江苏创新资源整合共享效率评价研究，对加强创新资源整合共享和高效配置，实施创新驱动战略、提高自主创新能力，形成良性的区域创新体系具有重要意义。

图1 创新资源整合共享运行体系

国内专家学者主要从机制视角研究区域创新资源的整合共享。例如，李光江和赵光德提出，区域创新资源同其他稀缺性资源一样，由市场、政府和社会3种驱动力量的协调作用促成创新资源整合共享机制形成[3]；杨传喜和王敬华通过建立政策支撑、网络支撑、资金支撑和人才支持的科技资源共享框架体系，提出以政府为主导、以制度创新为切入点，建立科学、合理、有效的共建共享机制，并不断加强有效资金投入[4]；郑庆昌等认为，科技资源共享机制应以利益平衡为核心，建立资源整合、利益激励、协调管理、技术支撑等机制[5]。但专家学者们对创新资源整合共享效率的研究相对较少。冯伟等认为，科技资源整合评价具有灰色特征，运用多层次灰色评价法对科技资源整合效果进行定量和定性相结合的综合评价[6]；王正兴等采用网络调查问卷的方式，对基于用户满意指数的大型科技平台进行评估，将定性问题转为定量分析[7]；王宏达等在建立评价高等学校大型仪器设备共享效率的超效率DEA模型基础上，选取天津部分高校为案例进行实证研究[8]。

图2 创新资源整合共享结构图

本文以江苏省及我国东部和中部21个省、市为对象，运用典型相关分析法（CCA）和数据包络分析法（DEA）对区域创新资源整合共享效率进行评价和实证分析，为创新资源开放共享管理决策提供参考。

2 效率评价方法

本文基于典型相关分析法研究创新资源整合共享中投入产出相关关系，设X=( X1, X2,…, XP) 、Y= Y1, Y2,…, Yq是两个相互关联的随机变量，分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量Ui、Vi，使每一个综合变量是原变量的线性组合，即：

若存在常向量a(1)、b(1)（即i= 1），在D( a(1)X)= D( b(1)Y)=1的条件下，相关系数p( a(1)X, b(1)Y)达到最大，则称a(1)X、b(1)Y是X、Y的第一对典型相关变量，它们之间的相关系数叫典型相关系数。求出第一对典型相关变量之后，可以类似求出各对之间互不相关的第二对典型相关变量、第三对典型相关变量……这些典型相关变量反映了X、Y之间的线性相关情况。当然，典型相关分析在实际应用中也存在一定的局限性，计算典型函数推导的典型权重有较大的不稳定性，且典型变量的解释可能存在一定困难。

本文基于数据包络分析法测算区域创新资源整合共享效率，选取DEA的C2R模型，设有n个决策单元（DMU），每个DMU有m种类型输入以及t种类型输出，第j个DMUj对应的输入向量和输出向量分别为[9]：

其中，s-和s+为松弛变量，θ为该决策单元投入相对产出的有效值，C2R模型是固定规模报酬的限制下进行评价，得出的结果是相对整个集合而言的整体相对效率。当θ=1且s-≠ 0或s+≠ 0时，对于所对应的DMU为DEA弱有效；当θ=1且s+= s-= 0时，对应的DMU为DEA有效；当θ＜1时，对应的DMU为无效[11]。

由于典型相关分析法和数据包络分析法理论较为成熟，本文对其算法不再赘述。C2R模型存在着一定的局限性，只能评价相对效率，无法直接比较有效决策单元之间的效率高低[12]。

3 效率评价指标体系

本文在相关理论研究和国内外研究现状系统分析的基础上，通过开展问卷调查和实地调研，充分征求政府科技主管部门、高校和科研院所相关专家意见的基础上，考虑统计数据的可取性和客观性，提出区域创新资源整合共享效率的评价指标体系如表1所示。

X1：R&D经费外部支出是年度调查单位委托外单位或与外单位合作进行R&D活动而拨给对方的经费，表示企业、高校和科研院所有参与整合共享过程中的资金投入；X2：地方财政科技拨款是保障创新资源整合共享中企业和高校、科研机构协同共享的重要资金支持；X3：科技活动人员是创新资源整合共享过程中涉及的参与促进资源共享服务、资源共享创新活动、资源共享协同创新的科技人员。Y1：国家科技成果推广计划项目代表国家层面支持的促进创新资源整合、加快科技成果产业转化的项目资金；Y2：技术市场成交额反映创新成果资源需求者和拥有者进行技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务等活动的直接效益，是创新资源整合共享成效的主要表现形式[13]；Y3：新产品销售收入总额反映企业通过加强创新资源整合取得的创新产业化收益；Y4：高新技术产品出口额反映企业通过加强创新资源整合共享推动创新成果转化得到国际认可程度[14]。

4 实证分析

4.1 CCA分析法对资源整合共享的评价

本文基于CCA分析法，以江苏省为例进行创新资源整合共享效率实证分析，数据来源于《江苏统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》以及《中国统计年鉴》。选取2000-2010年相关数据为江苏创新资源整合共享效率投入产出原始数据，运用SPSS18.0软件对投入和产出两组变量进行典型相关分析，根据分析结果可得3组典型变量的相关系数，分别为：1.000、0.991、0.198，相应的统计检验结果如表2所示。

根据表2可知，第一组典型变量的相关系数为1，达到了统计显著性水平，同时根据输出结果表明，第一组的典型相关系数是显著的，第二和第三组的典型相关系数是不显著的，因此选择第一组的典型变量对投入和产出分析比较合适，同时统计分析可得观测变量X与Y的标准化典型系数如表3所示。

根据表3第一组典型变量作为原观测变量组的代表进行创新资源整合共享投入产出弹性测算，可以确定观测变量与典型变量的关系表达式：

表1 区域创新资源整合共享效率评价指标体系

表2 典型相关系数及显著性检验

可得江苏省创新资源整合共享投入产出弹性（投入产出弹性=投入典型系数/产出典型系数），如表4所示。

根据表4测算结果可知，创新财力资源要素边际产出弹性要高于创新人力资源要素边际弹性，说明创新人力资源在整合共享中没有得到合理配置。为了提高江苏省创新资源整合共享效率应该继续加大创新财力资源要素的投入力度，同时优化创新人力资源的配置。地方财政科技拨款对技术市场成交额的边际弹性最大，表明地方政府科技投入更能提升技术市场成交额，推动企业与高校和科研院所资源整合共享。R&D经费外部支出的边际产出弹性小于地方财政科技拨款，说明创新资源整合共享主要还是依靠政府推动，以企业、高校和科研院所为中心的共享体制机制还有待完善。下一阶段，江苏省应该加强以企业为主导，政产学研协同创新的创新资源整合共享体制机制建设，提高区域创新资源整合共享效率[15]。

4.2 DEA数据包络分析法评价资源整合共享效率

为了测算江苏创新资源整合共享效率，并与东部和中部地区其他省市创新资源整合共享效率比较，本文选择江苏、北京、天津、河北、上海、浙江、山东等东部和中部21个省市，时间序列2003-2010年共8年为样本组，数据来源《江苏统计年鉴》和《中国统计年鉴》，采用DEAP2.1数据包络分析，得到江苏省创新资源整合共享效率和我国东、中部21个省、市创新资源整合共享效率（综合效率）评价结果，如表5和表6所示。表6为2003年、2005年、2007年、2009年区域创新资源整合共享效率评价结果，图3为选取其中9个省、市创新资源整合共享效率比较图，其中横坐标表示时间从2003-2010年，纵坐标表示创新资源整合共享综合效率，不同曲线分别代表江苏、上海、浙江、辽宁、北京、天津、河北、山东、广东9个省、市2003-2010年创新资源整合共享效率趋势。

根据表5评价结果，江苏省近年来创新资源整合共享效率相对有效，并呈现出逐年增长的趋势。2005年前江苏省创新资源整合共享效率不规模有效，处于规模效率递减状态，2005年后江苏创新资源整合共享效率同时技术和规模有效，处于最佳规模收益状态，说明近年来江苏在科技创新、创新资源整合共享方面取得了明显成效。从表6和图3可以看出，北京、上海、浙江、广东创新资源整合共享效率相对其他省市较高，DEA有效；辽宁、天津、河北等地创新资源整合共享效率呈现连续多年无规律上升或下降趋势。通过比较，江苏省创新资源整合共享的效率虽然不算很低，但是与上海、北京、广东相比，共享效率还不稳定，因此要不断加强创新资源整合共享体制机制建设，提高江苏区域创新资源利用效率。

表3 第一组观测变量X与Y的标准化典型系数

表4 江苏省创新资源整合共享投入产出弹性系数

表5 江苏创新资源整合共享效率

5 结语

（1）从对江苏省创新资源整合共享效率进行的时间和空间两个维度进行实证分析可以得出，江苏省创新资源整合共享效率呈现递增趋势后趋于平稳，基本实现了相对有效配置。与其他省市相比，江苏省创新资源整合共享效率较高。

（2）从对江苏省创新资源整合共享投入和产出的典型相关分析可以得出，在创新资源整合共享过程中，依然存在着创新人力资源配置不合理、以企业为主导的整合共享机制尚未建立和完善等问题。因此，江苏要以科技经费合理配置和人力资源素质提高为前提，在继续加大创新财力资源、创新人力资源投入的同时，调整创新财力资金的投入方向，加强对企业自主创新能力培育；充分利用人才资源优势，通过科技主管部门激活高校和科研机构的技术人员、仪器设备等创新资源；加大对科技公共服务平台、科技中介服务机构的投入，提高创新成果资源转化率。

（3）提高创新效率，降低创新成本，使创新所需的各种资源得到有效整合和利用，是有效提高江苏区域创新能力和核心竞争力的根本途径。

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Eff ciency Evaluation System of Innovation Resources Integration and Sharing in Jiangsu Province

Qi Yong1, Zhang M ing1, Yang Xuhong2
(1.School of Econom ics and Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094; 2.Jiangsu Provincial Productivity Promotion Center, Nanjing 210042)

Innovation resources increasingly become the national important strategic resources. Regional innovation performance is not only related to the total amount of innovation resources, but also closely related to the integration and sharing of innovation resources and the level of development and utilization. Jiangsu is in a leading position of regional innovation system construction. The paper analyses the research review of integration and sharing of innovation resources and puts forward the operation system and the ef ciency evaluation index system of integration and sharing of innovation resources. And the paper takes Jiangsu and 21 provinces and cities in China’s eastern and central area for example. Based on the method of CCA and DEA, the paper measures the ef ciency of the integration and sharing of innovation resources in Jiangsu province, and takes comparative analysis to obtain reference value experience of promoting the integration and sharing of innovation resources.

innovation resources, resources sharing, integration and sharing, sharing efficiency, index system, assessment model, Jiangsu province

表6 区域创新资源整合共享效率（综合效率）

图3 2003-2010年创新资源整合共享效率

F204

：ADOI：10.3772/j.issn.1674-1544.2013.05.002

戚湧（1970- ），男，博士后，南京理工大学经济管理学院教授、博士生导师，研究方向：科技资源整合共享。

国家软科学研究计划项目“江苏创新资源整合共享的模式与机制研究”（2012GXS4D083）；2013年长三角合作与发展共同促进基金“长三角地区科技资源整合共享与科技服务合作机制研究”。

2013年7月19日。