河南省科技成果转化效率的时空差异研究

2022-10-14 13:05段宝娜冯三营
许昌学院学报 2022年5期
关键词:科技成果河南省规模

段宝娜,冯三营

(1郑州财税金融职业学院,郑州 450048;2郑州大学数学与统计学院,郑州 450001)

近十多年来,河南省不断抓紧抓实重大科技攻关,落实国家科技创新的相关政策,将科技成果转化作为推进全省经济发展的现实动力.省统计局数据显示,R&D经费支出额、科技研发产出也取得显著效果.在科技研发投入和科技成果产出不断增长的背景下,科技成果转化效率也成为众多学者关注的焦点.有些专家学者从国家、省域和城市3个层面就科技成果转化效率问题进行研究.叶爱山[1]运用Fare-Primont指数模型对我国2007—2016年科技成果转化效率进行分析,研究表明我国科技成果转化效率处于稳定发展状态,但转化效率整体不高,呈现“东部>中部>东北>西部”的格局.李丽雅等[2]运用DEA和Malmquist指数法对2009—2018年长江经济带科技成果转化效率进行测算,结果显示,研究期间转化效率整体呈上升态势.曹幸如等[3]选用三阶段DEA-Windows模型对安徽省科技成果转化效率进行研究,不控制环境因素时,省规模效率均值高于省纯技术效率均值;控制环境因素后,省纯技术效率均值大幅提高,而省规模效率均值明显下降,由此推断出规模效率是制约科技成果转化效率主要原因.

现对河南省科技成果转化效率进行综合性测评,且传统的DEA方法不太适合测算科技成果转化效率的区域差异和时序变化.据此,以河南省18地市为研究对象,运用DEA方法和Malmquist指数法对科技成果转化效率的时空差异进行实证研究,进而提出提高河南省科技成果转化效率的对策建议.

1 指标体系构建和研究方法选取

1.1 指标体系构建与数据来源

遵循指标选取原则,并以评价科技成果转化效率经典观点中的高频指标为重点,确定R&D经费内部支出额和R&D研究人员全时当量2个指标为科技成果投入变量,新产品销售收入、技术市场成交额、规模以上工业企业有效发明专利数3个指标为科技成果产出变量,重构河南省科技成果转化效率的评价指标体系.由于新产品销售收入的数据在《中国科技统计年鉴》是分行业的,因此选取大中型工业企业的新产品销售收入的数据代替新产品销售收入;为了更能贴切地反映河南省科技科技成果转化的投入实际情况,选用规模以上工业企业有效发明专利数代替专利申请量.

以2006—2020年河南省及18地市评价指标的面板数据为样本数据,指标数据主要来源于2007—2021年《河南省统计年鉴》、河南省18地市统计年鉴、《中国科技统计年鉴》,并经计算整理成面板数据集.由于所研究样本数据的时间跨度较长,而通货紧缩或通货膨胀可能会导致核算结果的虚减或虚增.因此,为客观真实反映各项投入和产出的变化状况,选取以2006年为基期,采用GDP指数平减方式对样本数据进行调整,以剔除价格因素的影响[4].

1.2 研究方法

为了对河南省及18地市科技成果转化效率的区域差异和时序变化趋势进行综合测评,选择估计决策单元间相对有效性的DEA方法来测算某一研究期的静态效率和Malmquist指数模型来测量决策单元某连续研究区间的动态投入产出效率.

1.2.1 DEA方法

DEA方法(Data Envelopment Analysis)是1978年由著名运筹学家A.Charnes等提出的,是用于具有多投入多产出的多个决策单元的生产绩效性评价的一种新方法.可变规模报酬(BCC)模型是在固定规模报酬(CCR)的基础上进行分析的,BCC模型计算得到的决策单元无效率可分解为规模无效率和技术无效率,比CCR模型得到的效率值更能准确地反映出所考察对象的经营管理水平.假设有n个决策单元,每个决策单元均有m个投入要素和s个产出要素,研究选取基于产出导向的BCC模型,具体如下:

1.2.2 Malmquist指数模型

DEA方法只能分析决策单元某一研究期的静态效率,不能分析决策单元某连续研究区间的动态效率,因而无法对时间序列数据或是面板数据进行处理计算.为研究河南省历年科技成果转化效率的变动趋势需采用Malmquist指数法,基于产出的Malmquist指数模型为

Malmquist指数分解为技术效率变化指数和技术进步变化指数,而技术效率变化指数又可分解为纯技术效率和规模效率.

其中TC表示“前沿面效应”,即技术进步变动指数;TE表示“追赶效应”,即技术效率变动指数;PTE>1表示管理改善使效率发生改进;SE>1表示长期来看决策单元接近最优规模[5].通过对Malmquist指数进一步分解,可以更好地研究科技成果转化效率变动的原因.

2 实证分析

2.1 河南省科技成果转化效率区域比较分析

借助DEAP2.1软件运用DEA中BCC模型对“十一五”“十二五”“十三五”的收官之年2010年、2015年和2020年河南省18地市科技成果转化的静态效率进行测算,以便对比分析这三年各地市科技成果转化效率的区域差异,测算结果如表1所示.

表1 18地市2010年、2015年和2020年科技成果转化效率值

从综合技术效率指数看,河南省科技成果转化效率在2010年(0.75)、2015年(0.638)和2020年(0.84)均未达到DEA有效,且处于较低范畴.从各地市来看,同一研究期内不同地市间科技成果转化效率存在一定差异,除三门峡、周口外,科技成果转化效率呈“下降-上升”的变化趋势.2010年、2015年和2020年河南省分别有4个、3个和8个地市达到生产前沿面,且在三个研究时段中均有效的地市为郑州和鹤壁,表明这两地市的科技成果转化实现了最优配置,投入产出在不同组合下达到了最佳效果.

这三年河南省科技成果转化的纯技术效率呈现先下降后上升的变化趋势.其中,2020年河南省科技成果转化的纯技术效率为0.851,与生产前沿面相差0.149,反映出管理水平还有一定的进步空间.注意到,研究期间省科技成果转化的平均规模效率普遍高于平均纯技术效率,推断出规模效率是拉动科技成果转化效率的提升的主要原因.同时发现,这三年间纯技术效率有效的决策单元数不低于规模效率有效的单元数,说明这些地市优先在管理和技术等方面得到改善,综合技术效率偏低主要是由规模未达到最优导致的.

规模效率从2010年的0.868到2015年的0.951再到2020年的0.981,虽均未达到最优规模但逐步提升,并且这三年省平均规模效率都大于纯技术效率,尤其是2020年河南省18地市科技成果转化的规模效率都不低于纯技术效率,推断出这期间纯技术在一定程度上阻碍了科技成果转化效率的提高.从规模报酬来看,三门峡、信阳的规模报酬递增,意味着科技投入还未达到饱和,可通过增加科技资源投入来提高科技成果转化效率;而对于规模报酬递减的地市,仅仅依靠扩大规模已不能促进转化效率的提高,应合理调整和优化科技投入结构进一步提高转化效率.

2.2 河南省科技成果转化效率动态分析

对河南省18地市科技成果转化的静态效率进行了比较分析.为更准确把握我省科技成果转化效率的时空发展态势,对河南省及各地市科技成果转化的动态效率进行测算.

2.2.1 基于区域层面的结果分析

为探讨河南省各地市科技成果转化效率的区域差异性,运用Malmquist指数分析法对河南省18地市2006—2020年科技成果转化的投入-产出面板数据进行分析,得到各地市的Malmquist指数及其分解结果(见表2).

表2 18地市2006—2020年平均Malmquist指数及其分解

各地市综合效率变化对比分析.由表2可以看出,2006—2020年河南省15个地市的科技成果转化综合效率值大于1,说明河南省科技成果转化的综合效率总体上发展态势良好,处于进步状态.

各地市的分解指标变化情况.技术进步指数在各地市间存在明显差异,具体来看,郑州、安阳、南阳、信阳的技术进步指数有所下降,相应的技术效率指数却大于1,意味着科技成果转化的综合效率提升主要靠技术效率的拉动.河南省17地市的技术效率大于1,说明多数地市在技术效率方面均有不同程度的改善,只有开封的技术效率小于1,可理解为研究期间开封科技成果转化的技术效率出现了衰退,究其原因是由纯技术效率和规模效率共同衰退引起的.

区域效率差异对比分析.为进一步研究河南省各区域的科技成果转化效率分布状况,对河南省豫中、东、西、南、北的科技成果转化效率进行描述性统计分析.2006—2020年,豫中、豫东、豫西、豫南、豫北的科技成果转化综合效率均值分别为1.109、1.105、1.130、1.024、1.081,其效率排名为豫西>豫中>豫东>豫北>豫南.各区域科技成果转化效率在不同年份呈现上下波动的变化趋势,但整体上呈上升趋势.

2.2.2 基于河南省层面的结果分析

为综合考虑河南省科技成果转化的动态效率变化趋势,对2006—2020年河南省科技投入-产出指标的面板数据进行测算,得到河南省整体的Maimquist指数及其分解项(见表3).

表3 河南省2006—2020年科技成果转化效率及其分解的测算结果

表3数据显示,2006—2020年河南省科技成果转化效率呈“升-降”波动趋势,平均增长率为7.4%,是技术效率和技术进步共同正向增长作用的结果,技术效率起主要作用,技术进步的驱动作用次之.从指数分解可知,技术效率的提高是纯技术效率和规模效率共同改善的结果,表明考察期内技术水平和管理水平不断提高,科技资源投入结构也在不断优化.

从年度区间来看,十三五期间科技成果转化效率的平均增长率最高,为19.76%.从分解指标来看,技术进步较为显著,技术效率提高相对缓慢,说明此期间主要是依靠技术的进步来推动的;十二五期间科技成果转化效率放缓,技术效率的平均增长为-3.26%,主要是纯技术效率的负增长导致的;十一五期间科技成果转化效率增长显著,达到了17.45%,其中技术效率的平均增长率是这15年间最高的,高达26.95%,技术进步也取得了年均11.5%.这五年间科技成果转化的技术进步的改善效果是明显的,与高速度的技术效率并存,称这种现象为“技术进步与技术效率指数的双驱动模式”.

从单个年份来看,2007、2009、2011、2012、2019年科技成果转化效率小于1,说明这五年科技成果转化效率较上一年是下降的,并且发现这几年科技成果转化效率下降均是由技术退步导致的.

钢桁梁结构整体计算采用有限元空间程序MIDAS进行分析,可划分为142个梁单元以及72个节点,将空间桁架各杆件轴线形成的几何图形作为该桁架的计算图示,并假定各节点为固接,按实际支座情况加上边界条件。

2.3 投影分析

通过投影分析对非DEA有效地市投入-产出指标的投入冗余或产出不足情况进行解析.为便于分析,以2020年河南省非DEA有效决策单元松弛变量值为例进行解读.

表4显示的是非DEA有效的地市及其科技投入-产出可调整的方向及幅度,开封、平顶山、安阳、濮阳、漯河、三门峡、商丘、周口8个地市既没有达到技术有效也没有达到规模有效,意味着科技资源配置存在一定的不合理,而且对当前科技资源投入的使用也是无效的,从而导致了科技成果转化效率低下.

表4 非DEA有效决策单元科技投入-产出可调整的幅度

开封市R&D经费支出存在126.224万元的冗余,技术市场成交额存在153.915万元的不足,高投入并未带来与之相应的高产出,导致科技成果转化DEA效率为0.622,属于DEA无效.当然这可能是因为指标选取不全面以及科技成果区域流动等因素的影响,但是依然可以反映出开封市科技成果转化规模报酬递减的问题,开封市的科技投入与管理水平不对应,这就需要加强科技投入管理,适当地减少科技投入增加科技成果产出.

平顶山市在R&D人员全时当量存在404.95人年的冗余,大中型工业企业新产品销售收入、技术市场成交额分别存在2 225.634万元、35.857万元的不足,导致平顶山科技成果转化DEA效率为0.592,未达到DEA有效,并且规模报酬递减,说明当前科技资源投入已达到饱和而产出不足,因此需要重新审视科技投入的配置.

安阳、漯河、周口、濮阳、商丘五地市仅在产出上存在不同程度的缺口,且规模报酬递减.具体来看,安阳、漯河、周口技术市场成交额分别存在33.875万元、86.52万元、74.94万元的不足;濮阳大中型工业企业新产品销售收入有4 591.108万的缺口;商丘大中型工业企业新产品销售收入和技术市场成交额存在553.293万元和196.605万元的不足.由于规模报酬递减科技投入已达到饱和,只能通过协调生产的各个方面提高管理效率,进而提高科技成果转化效率.

三门峡R&D经费支出存在677.601万元的冗余,大中型工业企业新产品销售收入存在1 239.987万元的不足,导致科技成果转化DEA效率为0.368,未达到DEA有效,同时三门峡存在一定的规模报酬递增,增加相应比例要素的投入能够得到更多的产出,这意味着作为规模效率递增的决策单元,三门峡更需要提高科技投入力度和方向.

3 结论与建议

3.1 主要结论

本文运用DEA-Malmquist指数模型对河南省2006—2020年的科技转化效率进行实证分析.总体来看,2006—2020年河南省科技成果转化的综合效率随时间呈波动上升趋势,其中,“十三五”期间省均增长率最快.从Malmquist指数分解来看,河南省科技成果转化的技术进步和技术效率都呈增长态势,且技术效率平均增长率大于技术进步平均增长率,推断出技术效率是河南省科技成果转化效率提高的主要动力.从区域角度来看,豫中、豫东、豫西、豫南、豫北的技术效率指数均大于技术进步指数,也可看出河南省各地级市的科技成果转化效率的增长动力也都主要来自技术效率.

3.2 主要建议

与省内其他地市相比,郑州、洛阳、鹤壁、焦作、许昌、南阳、驻马店、济源8地市科技投入与产出是DEA有效的,可以保持当前的投入水平.

其他地市的纯技术效率和规模效率均未达到有效,两者低效率共同导致科技成果转化效率不高.三门峡、信阳规模报酬递增,通过加大科技资源投入力度调整投入结构,促进科技成果转化的规模经济和规模效益实现最优,而开封、平顶山、安阳、新乡、濮阳、漯河、商丘、周口规模报酬递减,说明在科技资源投入上存在浪费,通过改进现有技术水平、提高资源利用效率实现投入与产出的最佳对应,从而达到技术和规模双重有效的理想化状态.

未达到DEA有效的地市具体调整方案见表4.

2.针对各区域的建议

为缩小区域间科技成果转化效率的差异,建立以科技成果转化为核心的区域协调机制,商讨具体任务和明确分工,促进成果、技术、信息的共享与资源的流动,优化区域资源配置,鼓励区域间人才合理流动,实现区域间技术资本和金融资本的直接融合,各地市间取长补短,调整优化科技投入和产出结构,凝聚力量,消除区域差异,同时加快科技成果跨区域转化,实现区域科技成果转化的规模效应,推动区域间协调发展.

3.针对河南省的建议

一是以政策为导向.围绕科技成果转化的主体、技术及环境,出台一系列配套的激励性、优惠性和推动性政策.同时出台财政政策规范资金流动、引导社会资本投向科技成果转化领域,促进科技成果向传统产业的转移和面向市场的商业化应用.二是以市场为主体.为促进科技成果与经济市场的对接,根据市场需求为导向,以企业为主体,鼓励高校和科研院所共同参与,形成产学研深度融合的科技成果转化链条,加快科技成果转化落地,提高科技成果转化效率.三是以服务为推动.从优化中介服务机构到搭建具有公共服务性质的平台体系再到加大金融服务水平等方面,建立完善的科技成果转化服务体系,促进成果对接转化效率.

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