基于中部2016—2021年面板數據的安徽科技創新績效評價研究

汪曉夢

（合肥市委黨校現代科技與文化教研部，安徽 合肥 230031）

0 引言

《安徽省“十四五”科技創新規劃》提出，到2025年安徽區域創新能力始終保持全國第一方陣并逐步進入前列，初步建成在全國具有重要影響力的科技創新策源地和創新型省份。近年來，安徽把創新驅動能力確定為面向未來發展的核心戰略，走出了一條具有安徽特色的創新之路，助力國家高水平科技自立自強，助推全省經濟社會高質量發展。黨的二十大報告提出科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力的“三個第一”重要論述和優化配置創新資源，提升國家創新體系整體效能的要求［1］。目前安徽省科技創新績效評價內容僅是創新經費審計審核和價值判斷，多處于半自發狀態，缺乏人才、制度和經費保障。評價主體多是政府研究部門，屬于體制內自我評價，缺少第三方機構參與評價。為此，開展對安徽省科技創新績效評價，并與中部地區進行比較研究，這對提升全省科技創新能力和水平、全面融入長三角科技創新共同體、在中部崛起中闖出一條新路具有一定的現實意義。

隨著我國創新驅動戰略實施的不斷深入，科技創新績效評價逐漸成為理論界和學界研究的熱點。目前科技創新政策績效評價研究主要體現在指標設計與偏向定量評價方法兩個方面。基于不同的視角，專家學者對科技創新績效評價所使用的指標體系和定量方法均不相同。管軍等［2］構建了中小科技型企業科技創新績效評價指標體系，并認為應當選取數據真實，容易獲取并且在投入和產出方面具有代表意義的指標。陳艷利等［3］構建了由創新投入、科技產出和經濟產出組成的評價體系，對長江經濟帶區域科技創新績效進行灰色關聯度分析。王慧敏等［4］基于前人的研究成果，構建了高校科技創新績效指標，運用DEA 分析方法對長三角區域高校進行評價。葛媛媛［5］使用模糊集定性比較分析方法（fsQCA），對我國高校科技創新績效的提升路徑進行研究，認為人力資本和基礎研究科研經費利用率是科技創新更為重要的因素。隨著科技創新績效評價的深入研究，除了指標體系具有較大的差異性外，專家學者采用的計量模型越來越多樣化且趨于復雜化，如DEA-Malmquist［6］、層次分析-熵值法和K-means 聚類分析［7］、ANP 法［8］、AHP-IMOI模型［9］、EVA［10］等。

綜上所述，目前國內對科技創新政策績效評價存在“三重三輕”：①重在研究國家層級與核心區域，輕于一般省域研究；②重在模仿國外復雜的數理方法，輕于探索具有區域特色科技創新績效的評價方法；③重在縱向評價，輕于橫向比較。本研究擬在公共政策評估理論與相關文獻研究的基礎上，構建科技創新績效評價指標體系，運用灰色關聯度方法對安徽與中部其他五個省份數據進行處理。通過綜合分析與比較，提出提升安徽科技創新績效的對策建議。

1 研究設計與指標體系

1.1 研究對象

本研究以中部地區的安徽、湖北、湖南、河南、山西和江西為研究對象，以2016—2021 年的具體數據進行實證分析。

1.2 指標設計

通過檢索國內科技創新績效評價文獻的共性和關鍵性指標，基于投入與產出視角，堅持重要性、可比性和數據容易獲得性原則，確定R＆D 人員數、R＆D 經費支出及占比、地方財政科技支出及占比作為投入指標，專利授權量與技術市場成交額作為產出指標。其中，R＆D 經費占比是R＆D 經費與GDP的比值，地方財政科技支出占比為地方財政科技支出與地方財政支出總額的比值。具體的科技創新績效指標體系見表1。

表1 科技創新績效評價指標體系

1.3 數據來源

原始數據來源于2017—2022 年中部地區各省份的《統計年鑒》《科技統計公報》和《中國統計年鑒》（均由各省統計局、城市調查隊編著，中國統計出版社出版），指標名稱、統計口徑和計量單位一致，數據真實權威具有可比性。

1.4 分析方法

由于本次研究對象具有小樣本、信息量少的特征，且數據也不具有一定的概率分布特征，因而適用灰色關聯度分析方法。此方法的基本思想是將系統因素的離散行為觀測值通過數值分析中的線性插值算法轉化成分段連續的折線，進而依據數據曲線幾何形狀的相似度來判斷不同序列之間的聯系是否密切。灰色關聯度分析的結果不需要統計學相關變量分布條件檢驗，得出的量化結論與定性分析基本一致［11］。

2 數據處理與結果分析

2.1 數據處理

運用DPS 軟件系統的灰色關聯度方法，對原始數據進行標準化處理，選定母子序列，分辨系數取值為0.5，計算結果見表2、表3。

表2 科技創新投入與專利授權量關聯度

表3 科技創新投入與技術市場成交額關聯度

根據表2、表3 對安徽省科技創新績效進行縱向與橫向分析和比較。

2.2 縱向比較

2.2.1 專利授權。安徽R＆D 人員數、R＆D 經費支出、R＆D 經費占比、地方財政科技支出、地方財政科技支出占比對專利授權的灰色關聯度分別為0.750、0.651、0.505、0.621 和0.530，極差為0.245，差異性較大。科技投入對專利授權績效排序分別為第一、第二、第五、第三和第四，R＆D 人員績效最優，R＆D 經費支出、地方財政科技支出與專利授權的績效相近，R＆D 經費占比、地方財政科技支出占比與專利授權績效差別不大，R＆D 經費占比與專利授權績效最低。

2.2.2 技術市場成交額。安徽R＆D 人員數、R＆D 經費支出、R＆D 經費占比、地方財政科技支出、地方財政科技支出占比對技術市場成交額的灰色關聯度分別為0.741、0.581、0.478、0.549 和0.545，極差為0.263，差異性明顯。科技投入對技術市場成交額的績效排序仍然分別為第一、第二、第五、第三和第四。R＆D 人員對技術市場成交額的績效最好，R＆D 經費支出、地方財政科技支出及其支出占比對技術市場成交額的績效相差較小，R＆D 經費占比與技術市場成交額績效最低。

2.2.3 縱向總體評價。安徽R＆D 人員、R＆D經費支出、R＆D 經費占比、地方財政科技支出與專利授權的灰色關聯度均大于其與技術市場成交額的灰色關聯度，表明前者績效也優于后者。地方財政科技支出占比與專利授權的灰色關聯度低于其與技術市場成交額灰色關聯度，僅為0.015，差距較小。安徽R＆D 人員、R＆D 經費支出、地方財政科技支出的總量指標與創新產出的績效較好，位居前三。而R＆D 占比、地方財政科技支出占比與科技產出的績效相對較差，排名靠后。

2.3 橫向比較

2.3.1 專利授權量。①R＆D 人員數。湖南R＆D 人員數與專利授權的灰色關聯度為0.888，高度相關，比安徽高0.138，安徽R＆D 人員數與專利授權量的績效位列第二，與湖北接近，優于江西、河南和山西。江西、河南、山西三省份的R＆D 人員數與專利授權量的績效差別不大，分別居于第四、第五和第六位。②R＆D 經費支出。湖南、山西R＆D經費支出與專利授權量灰色關聯度分別為0.885、0.788，高度相關，比安徽高0.234、0.137，此項績效排名前兩位。安徽經費支出與專利授權量的灰色關聯度雖與湖北、河南、江西差別不大，但是最小，績效排名第六。③R＆D 經費占比。安徽R＆D 經費占比與專利授權量灰色關聯度分別比湖南低0.314、比河南低0.179、比湖北低0.166、比江西低0.077、比山西低0.072，湖南、河南、湖北、江西、山西、安徽R＆D 經費占比與專利授權量的績效依次遞減，安徽績效最低，排在最后。④地方財政科技支出。湖南地方財政科技支出與專利授權量灰色關聯度為0.801，比安徽高0.180，績效優于安徽。安徽地方財政科技支出與專利授權的績效與湖北、河南差別不大，位列第四，領先于山西、江西。⑤地方財政科技支出占比。安徽地方財政科技支出占比與專利授權量的績效分別比湖北低0.166、比湖南低0.159、比河南低0.115、比山西低0.017，僅比江西高0.059。

2.3.2 技術市場成交額。①R＆D 人員數。湖北R＆D 人員數與技術市場成交額的灰色關聯度為0.909，二者高度相關，績效最好。湖南R＆D人員數與技術市場成交額灰色關聯度為0.888，高度相關，績效位列第二。湖北、湖南R＆D 人員數與技術市場成交額灰色關聯度分別比安徽高0.168、0.147，安徽R＆D 人員數與技術市場成交額灰色關聯度分別比河南高0.228、比山西高0.189、比江西高0.206。河南、山西、江西R＆D 人員數與技術市場成交額的灰色關聯度相近，安徽R＆D 人員數與技術市場成交額的績效排名第三。②R＆D 經費支出量。湖北、湖南R＆D 經費支出量與技術市場成交額灰色關聯度分別為0.841、0.816，高度相關，分別比安徽高0.260、0.235。山西R＆D 經費支出量與技術市場成交額灰色關聯度比安徽高0.088，安徽R＆D 經費支出量與技術市場成交額的灰色關聯度僅比河南高0.050、比江西高0.013，安徽R＆D 經費支出量與技術市場成交額的績效明顯不及湖北、湖南，位居第四。③R＆D 經費占比量。安徽R＆D 經費占比量與技術市場成交額灰色關聯度僅為0.478，分別比湖北低0.270、比湖南低0.290、比河南低0.067、比山西低0.118、比江西低0.019。安徽R＆D 經費占比量與技術市場成交額績效最弱，排名倒數第一。④地方財政科技支出。安徽地方財政科技支出量與技術市場成交額分別比湖北低0.026、比湖南低0.188、比河南低0.103、比山西低0.164，比江西高0.037。安徽地方財政科技支出量與技術市場成交額績效排序第五，與江西相當。⑤地方財政科技支出量占比。安徽地方財政科技支出量與技術市場成交額的灰色關聯度比湖南低0.151、比河南低0.125、比山西低0.181，比湖北高0.009、比江西高0.052，安徽地方財政科技支出量與技術市場成交額績效位列第四，稍優于江西，與湖北幾乎相同。

2.3.3 橫向總體評價。安徽科技創新投入與產出的績效與中部五省份相比，沒有排名第一的績效。R＆D 人員數與專利授權量、R＆D 人員數與技術市場成交額績效排名第二、第三，R＆D 經費與技術市場成交額的績效、地方財政科技支出占比與技術市場成交額績效均位列第四，地方財政科技支出與專利授權量績效排名也是第四位，地方財政科技支出占比與專利授權量績效、地方財政支出與技術市場成交額績效排名都是第五，R＆D 經費支出及其占比與專利授權量績效、R＆D 經費占比與技術市場成交額績效排名均為第六。

3 研究結論與對策建議

3.1 研究結論

3.1.1 中度相關性。安徽科技投入與創新產出灰色關聯度區間值為［0.530，0.750］，極差為0.220，指標相關性表現為中度水平，科技投入在創新產出中發揮了中等程度的正向推動作用，績效提升存在進一步優化的空間。

3.1.2 績效差異性。從縱向比較可以得到，安徽R＆D 人員與創新產出的績效優于R＆D 經費支出及其占比、地方財政科技支出及其占比。與中部地區五省份橫向比較，安徽R＆D 人員與專利授權、技術市場成交額的績效分別排名第二、第三，而其他科技投入與創新產出的績效排名均居于后三位。

3.2 對策建議

3.2.1 釋放研發人員潛能。研發人員是安徽科技創新中最活躍的投入要素，也是關鍵創新變量，應當把最優變量轉化成最大變量。進一步推進高層次人才分類等級認證，級別與待遇匹配；鼓勵個人興趣研究與社會需求研發相結合，做好成果轉化利益分配，堅持誰研發誰最大受益；建立科技人才特派員制度，主要負責政策宣講、項目輔導、政策兌現與信息收集；成立人才專班，第一時間回應研發人員需求。

3.2.2 優化科技經費效用。科技創新離不開大量的經費投入，科技經費是一次性消耗品，需求量大且不可回收。建立健全經費效用的過程評價制度，對科研項目進行前期、中期、后期全過程效益評價。政府資金額度有限，在創新活動中僅僅發揮引導作用，需要拓寬高校、企業、新型研發機構的科技經費自籌渠道，鼓勵社會資本投入創新活動，共擔創新風險與共享利益。

3.2.3 建立分類績效評價制度。建立健全高校、企業、新型研發機構科技創新績效的分類評價制度。根據創新主體，構建不同的評價指標體系。科技投入基本包含人力與經費投入，產出指標應有所偏向。高校科技產出側重于知識的發現和傳播，創新人才的培養、專利申請和授權、技術轉讓等。企業創新產出偏向于新產品產值、產品銷售收入和高新技術產業產值等。新型研發機構創新產出則主要考慮原始創新與技術交易。設置科學、合理的評價指標，堅持定性與定量分析相結合，做到公正、客觀評價，并利用好評價結果進行反饋。