基于SE-DEA 模型的廣東省科技創新效率評價研究

（廣東省科技干部學院商學院，廣東珠海 519090）

近年來，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，同時，經濟增長方式由傳統的要素驅動向創新驅動轉變，提升區域創新能力成為促進區域經濟增長的重要措施。中國區域科技創新評價報告顯示，2018—2019 年度，全國綜合科技創新水平指數得分為69.63，廣東79.47，遠高于全國平均水平，僅次于上京津，穩居全國前列。當前，廣東正處于轉型升級的關鍵階段，必須堅定不移地走創新驅動發展道路，以科技推動產業升級，是實現經濟增長的動力轉換與結構調整，降低經濟波動、實現經濟平穩增長的重要保障，也是促進產業結構轉型升級、破解產業發展所面臨的瓶頸問題的重要路徑。

1 文獻綜述

針對科技創新，國內外的研究主要集中在以下3 個方面：

其一，科技創新與經濟的內生增長理論方面。著名的熊彼特［1］創新理論對經濟增長的內在機理做了系統性研究。其二，科技創新指標體系的評價方面。谷國鋒等［2］、李雨晨等［3］建立了政策法規（數量）指標、科技投入（資源）指標、科技產出（效率）指標、科技實現（效益）指標和可持續發展（綜合評價）指標等5 個方面共35 個指標的評價體系，同時選取具有代表性的投入和產出指標，將其分為規模性指標和相對性指標進行考量；李妍等［4］以廣東科技發展實際為例，構建了廣東科技創新指數與評價指標體系。其三，科技創新評價的實證研究方面。如易文鈞等［5］將科技創新因素從全要素生產率中剝離出來，以長三角和中部五省的面板數據為例研究科技創新投入和產出對經濟增長的影響；閻東彬［6］、謝泗薪等［7］以京津冀城市群面板數據為例用市場和專利影響力兩項代表性指標研究科技創新與區域經濟增長的關系；另有其他學者參考之前的研究成果將科技創新投入與產出的典型指標作為評價科技創新能力的變量代表［8-15］，分析各省市或各經濟區域之間科技創新能力的差異性。

綜上所述，國內外針對科技創新效率的評價研究主要基于科技創新投入與產出的代表性指標分析，從研究方法上看，一類采用計量經濟學為主的非參數方法，如數據包絡分析方法（DEA）對某一時期的截面數據進行區域科技創新效率的評價，此方法具備適用性，一類采用數學規劃為主的參數方法，如隨機前沿分析法（SFA）。因此，本文將已被文獻證實與科技創新效率相關的代表性投入產出指標作為評價體系，用于廣東省各地市科技創新效率的差異化比較研究，對廣東省的科技創新發展提出策略建議。

2 模型構建及實證研究

2.1 研究方法的選擇

本文選取大多數學者采用的數據包絡分析法，使用DEA 中CCR 模型計算廣東省2018 年21 個地市科技創新效率。

2.2 科技創新效率評價指標和數據的選取

綜合之前學者研究的成果，科技創新效率的評價指標大體分為R&D 人員與經費的投入指標和專利、技術合同、高新技術產品的產出指標，因此本文選取專利申請量、專利授權量、技術合同成交金額、高新技術產品產值、高新技術產品出口額作為產出，其中，大多數文獻將專利的申請和授權量作為科技創新的產出指標，它們是科技創新的重要表征因素，本文加入高新技術產品相關指標，是因為技術合同成交額、高新技術產品產值和出口額體現了技術創新成果的轉化率和區域產業的技術創新水平［18］。將R&D 人員、R&D 經費、R&D 經費占本地GDP 比重、地方財政科技撥款、地方財政撥款占地方財政支出的比例作為投入指標，基本與國家科技創新投入與產出的指標評價體系一致。廣東省21 個地市的科技創新數據如表1 所示，均來源于2018 年廣東科技統計數據和各地市科技統計數據。

表1 廣東省各地市2018 年科技創新投入產出表

2.3 DEA 效率分析

本文采用MYDEA 軟件對表1 的數據進行分析，由于DEAP2.0 軟件運行結果有12 個地市科技創新效率超過1，達到DEA 有效，但是排名仍不夠清晰，故而用SE-DEA 方法以產出為導向對21 個地市的科技創新效率進行排名。具體結果如表2 所示。

表2 廣東省21 個地市科技創新效率評價結果

將表1 中的數據進行可視化，可得到廣東省21個地市科技創新投入產出指標對比圖，如圖1 所示。圖2 顯示出各地市科技創新效率的評價值，結果更加直觀。

圖1 廣東省21 個地市科技創新投入產出指標對比

圖2 廣東省21 個地市科技創新效率評價值對比

從圖2 的評價結果來看，廣東省21 個地市的科技創新效率評價值中，廣州市排名第一，達到4.04分，從表1 的數據來看，廣州市的R&D 人員投入低于深圳和東莞，甚至不足深圳的1/3，科技經費投入低于深圳，之所以評分最高，是因為在產出指標中，專利申請及授權量超過東莞，技術合同成交額全省第一，由此可見，科技創新效率的高低與科技人員和經費的投入多少并無直接關聯，而與投入是否能夠達到相應比例的產出有關。

云浮市排名第二，達到2.34分，且規模效益遞增，表1 的數據里云浮市的R&D 人員及經費投入在全省排在最后一名，但技術合同成交金額、高新技術產品產值卻分別超過14 地市和7 地市，因此其科技創新效率排名較高。從表2 的結果來看，云浮市投入指標中R&D 經費與目標值一致，但R&D 人員投入冗余747 人，產出指標中專利申請與授權量不足，分別偏移目標量216 件與150件，技術合同成交金額、高新技術產品產值及高新技術產品出口額均有冗余，這表明云浮市R&D 經費投入較為合理，但還需優化R&D 人員的資源配置，重點提高專利申請與授權量，保證研究人員的科技創新能力和水平。

東莞市排名第三，評價值2.17 分，表1 的數據中能夠看到東莞市的R&D 研究人員及經費的投入在全省名列前茅，說明政府對科技投入較為重視，表2 看到在產出指標中高新技術產品產值偏移量居全省第一，但仍需合理配置R&D 人員和經費投入，重點提高技術合同成交金額，以保證投入產出指標的平衡。

在21 個地市中，深圳市科技創新能力毋庸置疑，專利申請及授權量、高新技術產品產值及出口額的產出指標均遙遙領先于其他地市，排名第一，但其科技創新效率卻排在第七位，只有1.39分，表現不佳，從表2 的分析結果來看，深圳市科技創新效率已達到DEA 有效，投入指標除R&D 經費占GDP 比重與目標值一致外，其余投入指標與產出指標均有較大冗余量，但產出指標的偏移目標最大值不如廣州、東莞等市，因此深圳在未來的科技創新政策中應當優化R&D 人員和經費的投入結構，在合理的范圍內產出高質量的成果，尤其需提升高新技術產品產值，提高科技創新效率。

在21 個地市的科技創新效率評價結果中陽江、揭陽兩市在R&D 人員及經費投入指標上偏移量較小或無偏移，表1 中陽江市這兩個指標數據不足揭陽市的1/4，但陽江市評價值為1.51 分，排名第六，而揭陽市評價值為0.63 分，排在第二十位，陽江市的專利授權量與高新技術產品產值分別超過目標值1 109 件和111.59 億元，揭陽市這兩個指標卻距離目標值差3 148 件和183.15 億元，表1 中的產出數據陽江市高新技術產品產值甚至超過了揭陽，這說明即使投入數據不存在偏差或偏差較少，產出數據上的不足也會大大影響科技創新效率的評價值。

總體來看，廣東省21 個地市的科技創新效率評價差異明顯，廣州第一，云浮、東莞、河源名列前茅，茂名、揭陽、肇慶位列倒數，各項投入產出指標領先的深圳市排名第七，這表明科技創新效率的評價值與區域經濟發展水平關系不大，而與投入是否能達到對應比例的產出有關。廣州地處省會城市，聚集了全省近70%的高校、97%的國家級重點學科、69%的國家重點實驗室以及58%的獨立研究機構，有這樣一批高水平研究平臺和研究人員，科技創新效率排名第一實至名歸。而從珠三角、粵東西北區域的角度觀察，四個區域城市排名有先有后，科技創新效率并未呈現明顯的地域特色，這也印證了之前的分析結果，但值得一提的是，珠三角9 市規模報酬均呈現遞減狀態，而粵西3 市、粵北5 市（除韶關外）則呈現遞增狀態，這表明珠三角正處于科技創新投入收益不平衡階段，應盡快調整科技創新政策，優化人員及經費投入結構，凝聚力量在重大科技基礎設施、重大科技創新平臺和重大科技項目上核心攻關并取得成果，提升科技創新效率。而珠三角對于粵東西北的輻射帶動效應明顯，粵東西北中有9 市處于規模報酬遞增階段，更應抓住機遇，緊跟粵港澳大灣區建設腳步，加快人才集聚，提升粵東西北地區自主科技創新能力。

3 結論與下一步的研究建議

本文運用SE-DEA 模型對2018 年廣東省21 個地市的科技創新效率進行評價，廣州市排名第一，肇慶排在末位，投入產出指標中排名首位的深圳市科技創新效率評價值僅排在第七位，說明科技創新效率與區域經濟發展水平關聯不大，且并非R&D 人員與經費投入越多，效率越高，若無相應產出比例，效率值反而降低。

基于以上實證分析結論，為了能夠推動廣東省科技創新效率的提升，可以采取如下措施：

（1）優化珠三角科技創新人員及經費的資源配置，加大規模效益遞增的粵東西北區域人員及經費投入力度。首先，積極推進科技創新人員配置改革及科技經費改革，推動珠三角科技創新資源集聚，促進科技創新資源優勢互補，重點扶持符合廣東科技創新及產業發展重大需求的核心技術項目。其次，加大粵東西北區域經費投入，加強省科技資金的傾斜支持力度，鼓勵珠三角重點大學、研究機構和先進企業等與粵東西北聯合，促進高層次科技創新人才互助交流，充分發揮區域優勢產業的主導作用，突出地域特色，全面提升廣東省科技創新能力，促進區域經濟協調發展。

（2）在有效的科技創新人員及經費配置下，加大科技創新產出，提高科技創新效率。從實證分析結果來看，云浮、河源、湛江、陽江、潮州和汕頭6 市在廣東省21 個地市科技創新效率的排名中進入前十，超過珠三角5 市（惠州、佛山、珠海、江門、肇慶），與傳統認知有一定的差異，但印證了某些學者之前的研究結論，如張長征等［18］研究結果表明，經濟發達的地區，其高新技術產業的粗放式和外延式發展模式漸漸趨于停滯，但高水平產業創新能力尚未完全形成，而落后地區正在“復制”前者以往的規模擴張和低水平產業創新推動產業集聚，因此科技創新效率可能更高。從本文結果來看，深圳、珠海、佛山等珠三角發達城市之所以科技創新效率排名較低，更多的是高新技術產業的相關產出沒有達到投入指標相應比例的預期目標，待高新技術產業創新路徑發展完善后，可能會刷新這一結論。

（3）以市場為導向，以企業為主體，重視科技成果的轉化，服務區域經濟。從實證結果來看，廣東省大部分地市的技術合同成交額偏低，這說明廣東雖然具備一流高校及科研機構等資源優勢，但總體科技成果轉化率依然較低，大部分高校科研成果只停留在論文、實驗室試驗階段，難以產業化，未來可以打造科技成果轉化平臺，促進高校、科研機構和企業對接，以推動基礎研究項目向市場驗證項目轉化為核心，加快基礎研究成果與可市場化成果之間的轉化速度，同時盡快修訂科技成果轉化法，重點挖掘創新供給和創新需求兩方面的潛力，保證科技創新工作者對科技成果的處置權和收益權，鋪設科技與經濟之間的制度橋梁。

最后值得說明的是，本文僅使用2018 年的截面數據，結論雖能大致反映出廣東省21 個地市科技創新效率的排名，但仍具有一定的局限性。下一步研究建議拓展至面板數據，得出的結論將會更加精確。