中国研发经费省际分布变化研究

张欣亮，任孝平，李子愚，杨 云

(科技部科技评估中心，北京 100081)

0 引言

区域协调发展是决胜全面建成小康社会的内在要求,是推动高质量发展的题中要义。 “十三五”以来，党中央、国务院高度重视区域科技创新资源的均衡布局[1]。2019年，习总书记把增强创新发展动力列入促进区域协调发展的总思路。科技部于2016年、2019年发布并完善了中央引导地方科技发展资金的有关管理办法，优化对地方科技发展支持资金的使用效率。创新资源中，研发经费是支撑科技发展、人才培养以及成果产出的基本保障。目前中国已成为仅次于美国的世界第二大研发经费投入国家，每年对全球研发经费投入的贡献超过六分之一[2]。研发经费的布局与区域协调发展之间的关系是亟需研究的重大问题。

学界对中国研发经费的省际投入情况开展了广泛研究[3-5]。目前主要集中在两个方面：一是利用数学模型方法分析科技投入对区域科技产出或经济增长的贡献，如郭淑芬等利用数据包络分析法研究中国省际科技创新效率及其年份变动情况[6]，苏朝晖等通过建立面板数据模型研究科技投入对经济增长的影响[7]。二是对区域创新能力的对比，如刘新同等使用研发经费强度、规模等指标对中国各省研发能力差别进行定量分析[8]。姚林香等比较了中国中部六省创新能力的差异[9]。目前已有的关于省际研发经费的文献主要是将其作为一个参数指标,应用于科技投入效率或科技实力对比的分析中。尽管少数学者就中国研发经费省际布局本身进行了专门研究[10]，然而针对研发经费省际分布的变化及变化原因，目前尚缺乏系统的分析和清晰的认识。

本文基于2009—2018年各省研发经费支出数据，探究中国研发经费支出的省际布局及变化趋势，从研发经费支出增长率和基础规模、研发经费结构、研发人员分布3个维度来分析各省研发经费布局变化的影响因素，并就促进中国创新资源均衡布局提出相关政策建议。

1 研究方法

1.1 数据来源

本文以《中国科技统计年鉴》的近10年 (2009—2018年)研发经费、研发人员数据为基础，选取省级研发经费占全国比重 (简称 “研发经费比重”或PPERD)作为研发经费省际布局对比分析的指标。对单一年度，PPERD能清楚反映各省研发经费的份额。对单一省份，PPERD适用于比较该省数据历年的变化。另外，PPERD作为无量纲量，便于与同样是无量纲的省研发人员数占全国比重 (研发人员比重)进行对比。为了便于表述，本文用 “省份”指代 “省” “自治区”及 “直辖市”。

1.2 研究指标

本文首先比较各省PPERD的变化情况，然后从省研发经费的增长率与基础规模、省研发经费结构、省研发人员比重3个方面研究PPERD的变化原因。

省研发经费比重。在某一年，某省研发经费比重PPERD的计算公式为：

(1)

其中，PERD与GERD分别指某省和全国的研发经费支出数。

根据公式 (1)，从年份1 (Y1)到年份2 (Y2)，研发经费比重的变化 (ΔPPERD)可表示为：

(2)

省研发经费增长率和基础规模。根据公式 (2)推导可知，从Y1到Y2，ΔPPERD与研发经费年均增长率 (R)的关系可表示为：

(3)

其中，RP和RG分别代表从Y1到Y2某省和全国研发经费的年均增长率，PPERD，Y1为起始年份的省研发经费比重 (省研发经费基础比重)。由公式 (3)可知，RP和RG的相对大小决定了该省研发经费比重的上升或下降。例如，当省研发经费年均增长率大于全国，RP>RG，则[ (1+RP)/ (1+RG)]Y2-Y1>1,进而可知ΔPPERD>0，该省研发经费比重上升。反之，当省研发经费年均增长率小于全国，则该省研发经费比重下降。省研发经费基础比重和年均增长率共同决定了省经费比重的变化幅度，即从Y1到Y2，PPERD，Y1越大，且RP相对RG增长越快，则ΔPPERD上升越大。PPERD，Y1越小，且RP越接近RG，则ΔPPERD较小。在相同年份，由于各省研发经费比重的计算均含有相同的分母 (GERD)，因此在比较各省研发经费基础比重的相对大小时，也相当于是对比各省研发经费基础规模的相对大小。

研发经费结构。某省研发经费由政府经费 (Govern)、企业经费 (Enter)、国外经费 (Forei)以及其他经费 (Other)4个部分组成。相应地，省研发经费比重的变化，是4类省研发经费相对全国研发经费变化的综合表现，即从Y1到Y2，ΔPPERD可表示为：

(4)

(5)

式 (4)中，ΔPP是ΔPPERD中某类研发经费的分项值。

本文用影响度 (ID)来表示4类研发经费对ΔPPERD的影响程度，ID可表示为：

IDX=

(X=Govern，Enter，Forei，Other)

(6)

ID值的正和负分别表示该类资金对该省研发经费比重产生增长或降低的作用。某类经费ID的数值在0至1之间，数值越大，则表示该类资金对ΔPPERD变化的影响力越大。例如，某省IDGovern=50%，表示政府经费变化帮助该省研发经费比重增长，且政府经费分项值的绝对值占各类经费分项值绝对值的总和的一半。∣IDGovern∣+∣IDEnter∣+∣IDForei∣+∣IDOther∣=1。

研发人员比重。在某一年，某省研发人员比重 (PPP)可表示为：

(7)

其中，PRDP与GRDP分别指某省和全国的全时研发人员人数。

在研发人员比重的相关分析中，本文使用人均研发经费 (ERDP)的概念，可表示为：

(8)

2 研发经费省际布局现状

2009—2018年各省PPERD及其历年变化趋势如图1所示，图中各省曲线由10年数据点按时间顺序从左至右连接而成。根据PPERD的范围，各省按研发经费相对规模可被分为三大梯队。第一梯队包括北京、上海、广东、江苏、山东、浙江6省，各省历年PPERD均超过6%；第二梯队包括安徽、福建、湖南等10省，历年PPERD基本处于2%～4%；第三梯队包含重庆、云南、江西等15个省，历年PPERD基本小于2%。

图1 2009—2018年各省研发经费比重及其变化

从地域分布看，第一梯队6省均为东部省份，PPERD总和超过全国一半，且历年基本维持在58%～60%。第二梯队以中部和东部省份为主，PPERD总和维持在30%～32%。第三梯队以西部省份为主，PPERD总和维持在10%～12%。

从变化趋势看，广东、安徽、福建等省份PPERD表现出连续上升的趋势。东三省以及北京等省份则呈现连续下降的趋势。天津、山东的PPERD在10年中先升后降，而江西、四川、上海的PPERD则先降后升。宁夏、海南、西藏等部分省份，由于研发经费投入规模相对较低，历年PPERD仅处于1%左右，因而变化幅度不明显。

总体来看，中国研发经费布局呈现出东高西低的特征，且近10年差距在进一步扩大。2009—2018年，中国东部和中部省份的总研发经费比重在相对较高的情况下仍然略有上升，比例分别从65.5%和14.3%提升至67.0%和16.7%。西部省份总研发经费比重维持在12.5%左右。东北三省总研发经费比重下降明显，从7.3%降至3.6%。

2009—2018年中国各省研发经费比重的相对变化值如图2所示。按变化幅度可分为4类：①广东、安徽、福建、重庆、湖南和江苏6个省份研发经费比重上升较大，ΔPPERD>0.6%。其中，广东是全国PPERD增长唯一超过2%的省份。重庆市PPERD从2009年的1.37%上升到2018年的2.08%，增幅达52%。②湖北、浙江、河南等10个省研发经费比重小幅上升，0<ΔPPERD<0.6%。③西藏、青海、新疆等10个省研发经费比重小幅下降，0>ΔPPERD>-0.6%。④山东、东三省以及北京5个省研发经费比重下降较大，ΔPPERD<-0.6%。其中，北京ΔPPERD达-2.02%，是全国PPERD下降最大的省份。

图2 2009—2018年各省研发经费比重变化

省研发经费比重的变化反映的是近10年中国各省的研发经费均保持增长的背景下，各地区研发经费规模的相对变化情况。例如，北京市ΔPPERD虽然下降2.02%，但其研发经费的规模依然从669亿元增长至1871亿元。

3 研发经费省际布局变化原因分析

3.1 各省研发经费增长率与基础规模

各省研发经费比重的升降受研发经费增长率和研发经费基础规模的直接影响。10年间各省ΔPPERD与RP和PPERD，2009的关系如图3所示。与图2对应，根据10年间ΔPPERD的由正到负的变化程度，各省被划分成①～④的4个区域。

图3 各省研发经费比重变化与年均增长率和省研发基础比重的关系

区域①中的省份PPERD上升较大。其中，江苏、广东省研发经费基础比重均大于11%，分列全国第1和第3位。由公式 (3)可知，当增长率高于全国时，较高的研发经费基础规模支撑了PPERD较大幅度的上升。而对于重庆、安徽、福建、湖南，省研发经费增长率均超过全国研发经费年均增长率RG(14.53%)3个百分点以上，较高的省研发经费增长率为PPERD的上升提供了较大的动力。其中，重庆RP高达20.98%，全国领跑。安徽、福建、湖南的RP也在17.5%以上。

区域④中的省份PPERD下降较大。其中，北京、山东省研发经费基础比重均大于8.5%，在全国各省中处于较领先位置，根据公式 (3)，当增长率低于全国时，较大的研发经费基础规模导致其PPERD下降更快。而对于东北三省，省研发经费增长率全国倒数前三，研发经费增长率的不足导致了PPERD较大的下降。其中，吉林、黑龙江RP仅分别为3.92%和2.39%，较全国其他省份差距明显。

区域②和③中的省份，由于RP较接近RG，且研发经费基础规模相对较低，因而PPERD变化相对较小。

3.2 各省研发经费结构

研发经费比重的变化是政府、企业、国外以及其他经费变化的综合体现。2009—2018年，中国各省各类研发经费的影响度如图4所示。各省的∣IDEnter∣和∣IDGovern∣之和均大于65%，可知各省研发经费比重的变化主要受企业和政府经费影响，受国外和其他经费的影响相对较弱。除陕西和北京外的29个省份，企业经费是研发经费比重变化的最大影响因素，其∣IDEnter∣均在45%以上。

图4 各省各类研发经费对研发经费比重变化的影响度

对于PPERD上升的省份，提升的主要原因均是企业经费的快速增长。除企业经费外，政府经费对广东、福建、重庆、贵州、宁夏以及海南的PPERD上升起次要正向提升作用，而对江苏、湖北、浙江、河南、云南、江西、河北、四川的ΔPPERD表现出负面影响。

对于PPERD下降的省份 (除陕西和北京外)，降低的主要原因是企业经费增长动力的相对不足。除企业经费外，政府经费对西藏、青海、新疆、甘肃、内蒙古、陕西、天津、山东以及东三省的ΔPPERD产生了次要负面影响，但对广西、上海的ΔPPERD表现出正向提升作用。

陕西和北京的∣IDGovern∣值分别为74.1%和62.7%，可见政府经费是其研发经费比重下降的最大影响因素。企业经费呈现正向提升作用，但影响度有限，∣IDEnter∣均低于20%。

3.3 研发经费与研发人员的关系

研发人员是研发经费的申请者和执行者，研发经费比重的变化与研发人员比重的变化密切相关。各省PPERD与PPp的关系如图5所示，图中各省曲线由10年数据点按时间顺序从左至右连接而成。各省PPERD和PPp曲线在规模和变化趋势上表现出高度的相似性。从规模上看，处于研发经费第一梯队的6省，其PPp也相对较大，均高于4%。第二、三梯队省份的历年PPp分别处于2%～4%和0～2%，与PPERD一致。大部分省份PPp的变化趋势与PPERD曲线类似。例如，广东、安徽、福建等省的PPp和PPERD均呈明显上升趋势。东三省以及北京等省份的PPp和PPERD均明显下降。山东、天津的PPp和PPERD在10年间表现出相似的先升后降趋势，而江西、四川的PPp和PPERD则是先降后升。

图5 2009—2018年省研发经费比重和研发人员比重的关系

同研发经费比重类似，中国研发人员比重同样呈现出东高西低的特征，且东西差距在进一步扩大。中国东部和中部省份的PPp在相对较高的情况下仍然略有上升，比例分别从61.5%和16.5%提升至67.0%和17.0%。西部省份PPp略微下降，从14.2%下降到12.1%。东北三省总PPp下降明显，从7.9%降至3.9%。

ERDP反映研发经费对于研发人员个人的支持程度。ERDP越高，表明该地区研发人员进行科研活动时普遍获得的研发经费越充足。各省2018年ERDP和PPp的10年变化情况如图6所示，大部分省份ERDP处于30万～50万元/人。上海、北京、陕西、内蒙古、湖北的ERDP超过50万元/人，领先于全国其他省份。而西藏ERDP仅27.93万元/人，为各省中最低。由图6可知，研发人员人均获得研发经费的高低与研发人员比重的升降没有明显对应关系。例如上海和北京，人均研发经费均超过65万元/人，位列全国前两位，然而PPp均出现了下降。而广东和浙江，人均研发经费均处于30万～40万元/人，处于全国中下游水平，但是两省的研发人员比重在近10年增长明显。实际上，科研人才流动是物质利益、科研环境、城市人文环境、人才内在偏好等多种因素共同驱动的结果[11]。一个地区仅凭更充足的研发经费不一定能吸引更多科研人才的聚集。

图6 各省人均研发经费 (2018年)和研发人员比重变化 (2009—2018年)情况

科研人员是科研活动中最基本、最具有决定性的因素，资本、技术、信息、设施、装备等创新资源的配置与使用是以科研人才为载体实施的。从宏观看，一个地区研发人员的规模越大，获得研发项目立项、分配得机会越多，各类科研活动的实施也更加活跃，相应地使用研发经费的规模也越大。相反地，地区内内研发人员的相对规模越小，研发经费的使用规模也越小[12]。因此，研发人员分布的变化是研发经费的比重变化的根本原因。

4 研究建议

(1)从近期看，对于研发经费比重下降省份，地方政府应加快出台促进研发经费投入的政策，优化研发经费支出结构，保证本省研发经费增长与全国同步或接近全国水平。对于北京和陕西，应引导企业加大研发经费投入，在政府经费增长动力不足的情况下，鼓励高校和科研院所等研究机构参与产学研合作，充分利用企业资金开展技术转移，同时适度加强政府科学技术经费的投入。对于其他研发经费比重下降的省份，地方政府应强化对企业研发的支持，根据本省产业发展情况，吸引高新技术企业发展，优化税收补贴、土地使用优惠等相关政策，为企业创新营造良好创新环境。北京、山东和东北三省近10年的研发经费比重下降较大，地方政府需加快研究应对措施，积极培育研发经费增长新动能，防止研发经费比重进一步下滑。

(2)从中期看，中央政府需进一步优化全国科技经费的统筹布局，完善科技要素配置政策，防止科技资源的东西差距持续扩大。目前，全国研发经费布局呈现东高西低的特征，第一梯队6省全部为东部省份，而西部省份较多分布于第三梯队。中国东部沿海发达省份在经济、科技、教育等方面的发展处于领先地位，先后形成了一批创新中心、先进制造业基地[13]。东部优越的发展环境继续吸引了大量的创新资源，形成东部强者越强、其他区域弱者越弱的科技创新马太效应。对此，中央政府应加快推动对中国中西部以及东北三省的研发经费支持力度，引导形成多元化投入格局。根据属地自然资源、环境等特征，更加积极地设立欠发达地区的定向科研支持计划，鼓励东部科技企业向中西部以及东北迁移。

(3)从远期看，政府需加快构建人才引进协调发展长效机制，支持中西部及东北地区建立有吸引力的引才用才政策，引导人才资源向欠发达地区流动。科技人才是科技活动实施的载体，研发经费布局变化的根本原因是研发人员流动的变化。目前中国研发人员比重呈现出东高西低的特征，且东西部差距进一步扩大，政府需加快构建人才引进协调发展的长效机制。一方面，建立人才流动、项目对接、考核联动等机制，鼓励发达地区优秀人才在急需人才的欠发达地区开展不定期交流，调剂人才余缺，合理调配全国科技人员力量。另一方面，鼓励欠发达地区优化、完善引人-用人-留人的配套政策组合，持续营造适宜的人才工作和居住的环境，构建高水平科技人才队伍，形成以才引才的良性循环。在目前实施西部开发引智工程、海外智力援疆工程、振兴东北老工业基地等引智计划的基础上，进一步制定更多满足当地科技发展需求的人才引进计划。