省域范圍內產學研協同創新效率評價及分析

姜彤彤

省域范圍內產學研協同創新效率評價及分析

姜彤彤

采用DEA模型，對2002/2003-2011/2012年我國除西藏外30個省、市、自治區產學研協同創新效率、變動趨勢及省際/區域差異進行測算、對比和分析。得出如下結論：整體上，省際產學研協同創新技術效率平均值為0.758，純技術效率和規模效率平均值分別為0.829和0.908，大部分省份產學研活動距離生產前沿面有一定差距。浙江、海南、重慶、青海的產學研協同創新活動連續十年處于生產前沿面上和最佳規模報酬階段。效率值對比看，規模效率整體上超過純技術效率和技術效率。隨著時間的推移，三大效率值的年度數據都逐漸緩慢上升。區域對比看，產學研協同創新效率在多數年份都是東部地區高于中西部地區。

產學研協同創新；評價；數據包絡分析；技術效率；區域差異

一、產學研協同創新及相關文獻概述

為在國際競爭中搶占有利地勢并增強抵御風險的能力，實現經濟增長方式由要素驅動到創新驅動的轉變是大勢所趨。協同創新是當今世界科技創新活動的必然趨勢，是整合各類要素資源、提高創新效率的有效路徑。產學研協同創新是創新型國家建設背景下產學研合作發展的最新階段，指企業、高校、科研院所投入資金、設備或者智力資源并不斷交流信息和技術，在政府、金融機構、科技服務中介等主體的共同支持下，進行科技攻關和技術開發等的協作性創新活動。傳統的產學研合作形式較為單一，多數通過項目合作進行委托開發，時間短、資金量少、成果簡單。而產學研協同創新強調企業、高校、科研機構三方主體的深度協作關系、知識和專業技術的共享及研發成果的創新性。黨的十八大報告明確提出，注重協同創新，構建企業為主體、市場為導向、產學研相結合的技術創新體系；2014年度政府工作報告中強調，加快科技體制改革，鼓勵企業牽頭創建產學研協同創新聯盟。在這樣的背景下，加強產學研合作、實現協同創新、提高產學研合作創新效率是應對世界范圍內科技革命挑戰和建設創新型國家的必然選擇。因此，有必要對我國省域范圍內產學研協同創新效率相關問題進行研究和探索。

一直以來，國內外研究人員對協同創新、產學研合作、產學研協同創新等概念和內涵進行研究。協同創新最初源于赫爾曼·哈肯（Hermann Haken）提出的協同學理論，指系統內存在相互影響和合作的子系統。后來美國學者彼得·葛洛（Peter Gloor）從交流知識、信息的網絡小組角度給出了協同創新的定義。日本的Aoki和Harayama（2002）[1]指出，產學研合作是大學、產業兩個行為主體，通過合作發揮各自的潛力，進而互相影響產生協同效果。國內學者連燕華和馬曉光（2001）[2]、韋鈺（2001）[3]、劉力（2002）[4]等對產學研的概念和發展等問題進行初步探索，后來大量學者從多個角度深入探討了產學研合作。隨著協同創新理論在國內的興起，張力（2011）[5]、饒燕婷（2012）[6]、何郁冰（2012）[7]和高霞（2014）[8]對產學研協同創新的概念、模式、理論框架等進行研究。而具體到產學研合作創新/協同創新效率，主要學者包括劉孟晉（2010）[9]、車維漢和張琳（2010）[10]、樊霞等（2012）[11]、肖丁丁和朱桂龍（2013）[12]、陳光華等（2014）[13]、張煊和孫躍（2014）[14]、金惠紅等（2014）[15]，研究方法有數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）和隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA），研究對象有區域、產業和高校視角下的合作創新效率。

上述文獻尚存在如下問題：（1）實證研究較少，相應指標體系沒有突出合作三方的協同創新效果；（2）采用年度數據進行靜態效率評價，結果有一定的偶然性，沒有體現連續若干年創新效率的變動趨勢和規律；（3）僅以不同省份產學研活動作為研究對象進行效率測算，沒有涉及區域差異分析。為此，本文選擇并建立產學研協同創新投入產出指標體系，基于數據包絡分析方法并采用連續10年的截面數據，測度和評價省域范圍內產學研協同創新效率及其省際/區域差異，在此基礎上提出政策建議。

二、模型構建及數據來源

（一）數據包絡分析概述

產學研協同創新活動是個多投入多產出的系統，最適合的評價方法是數據包絡分析即DEA。DEA作為一種線性規劃方法，不需要知道生產函數的具體形式，也不用對投入產出原始數據進行標準化等預處理，軟件自動賦予指標權重并直接得出效率測算結果。這種方法因其普適性和實用性在區域經濟、行業/企業、高校等非營利組織效率測度等領域得到廣泛應用。DEA方法常用模型，有規模收益不變的C2R模型和規模收益可變的BC2模型，分別用來考察技術效率（TE）、純技術效率（PTE），簡單對比后可測算規模效率（SE）。上述三個效率值都介于0和1之間，越接近1說明越有效[16][17]。

（二）投入產出指標選擇和數據來源

產學研協同創新是典型的多投入多產出活動，包括人力和經費投入、知識產權和經濟成果產出，但需重點考慮產學研三方的協同/合作投入及效果，借鑒國內外相關文獻設計如表1所示的指標體系。具體解釋如下：投入指標X1、X2反映區域范圍內產學研三方協作投入的總體規模和水平，指標X1指實際用于R&D活動的科研經費，指標X2是參與R&D的全時人員和非全時人員折合后的結果；X3和X4分別從科研機構和高校角度反映其與企業合作時獲取的資金總量。產出指標Y1指區域范圍內產學研三方申請并獲得授權的專利數，這是公認的創新產出規模性指標；Y2指技術市場上各類成果轉讓簽訂的正式合同金額，此指標強調專利、非專利技術等各類創新成果通過轉讓/出售獲取的收益，反映各類知識產權實際轉化為產品和技術的能力；Y3指工業企業通過合作等活動開發新產品獲取的銷售收入。在統計年鑒中，此指標的統計口徑2011年前采用“大中型工業企業”，之后采用“規模以上工業企業”，但分析發現變動并不明顯，對結果影響可忽略不計。

表1 產學研協同創新效率評價投入/產出指標體系設計

本文的研究對象為省域范圍內的產學研協同創新，所有原始數據來自于《中國科技統計年鑒》，因西藏自治區部分關鍵性數據缺失，因此決策單元為我國的其他30個省、市、自治區。考慮產學研三方協同創新投入需要一段時間才能形成各種產出，借鑒相關文獻確定時滯期為1年。研究時間范圍為2002/2003-2011/2012年，即2002年的投入對應2003年的產出，依此類推，一共10個年度。為結果描述的簡單化，測算得出的數據以產出年度表示，即2012年效率測算結果指2011年投入-2012年產出對應結果。數據處理軟件是DEAP2.1，采用面向產出的方式計算。

三、實證結果與分析

傳統的效率評價都基于一年的數據進行測算，但無法避免年度數據的偶然性。顯然，決策單元多年皆處于生產前沿面和個別年份處于生產前沿面，還是有很大差距的。此處為了全面分析問題并找到規律，將2002/2003-2011/2012年度的截面數據分別代入以產出為導向的DEA模型，測算出連續十年的產學研協同創新效率。將每年度效率值進行加權平均，如表2所示。

表2 中國30省、市、自治區產學研協同創新效率及其分解（2003-2012）

分析如下：（1）我國省際產學研協同創新技術效率平均值為0.758，純技術效率平均值0.829，規模效率平均值0.908，說明大部分省份產學研合作效率距離生產前沿面有一定差距，存在24%以上的提升潛力。（2）技術效率等于純技術效率和規模效率的乘積，表中技術效率為1說明連續10年間其三個效率值皆為1，該省份產學研協同創新活動一直位于生產前沿面上，這樣的省份有浙江、海南、重慶、青海。同時這些省份的產學研合作活動連續處于最佳規模報酬階段，不需要刻意改變產學研合作的規模。因為效率值是產出與投入的綜合對比，所以與投入產出的規模無直接關系，更與當地經濟發展水平不直接相關，產學研合作規模小的省份并不一定效率低，反之亦然。（3）年度平均技術效率值低于0.6的省份有山西、遼寧、安徽、江西、河南、湖北、四川、陜西，這些省份與生產前沿面的距離較遠。（4）北京、天津、上海、山東、廣東5個省市10年間產學研合作活動純技術效率平均值為1，但規模效率和技術效率不為1。說明這些省份產學研合作在技術和管理上都較為理想，但合作規模尚有一定的調整空間，應根據所處的規模報酬階段進行調整。

結合每年度的創新效率可進一步分析省域差異（限于篇幅不再逐一列示），陜西、安徽、山西等省份協同創新效率較低，幾乎每一年的效率值都遠遠低于1。這些省份產學研合作管理部門應該根據本省具體情況綜合判斷，從政策導向、金融支持、創新環境、成果轉化、人才引進、制度激勵、管理流程優化、規模調整、合作平臺構建、公共服務信息系統搭建等方面采取有力措施，最終提升技術效率。而浙江、海南等省份產學研合作的效率每年都是1，表明它們的產學研協同活動連續若干年都處在生產前沿面上，是其他省份產學研三方學習的標桿。

圖1 2003-2012年產學研協同創新（技術）效率及其分解指標變動趨勢

圖1是每年度產學研協同創新技術效率及其分解指標的變動趨勢，可以非常明確地展示各年度的效率值及其變化。可以看出，規模效率整體上超過純技術效率和技術效率，有一定的距離但差異并不明顯。隨著時間的推移，三大效率值的年度數據都逐漸緩慢上升，技術效率從2003年的0.647上升到2012年的0.896，純技術效率和規模效率分別從0.809和0.800上升到0.906和0.987，上升幅度分別為0.249、0.097和0.187，技術效率的上升幅度最大，純技術效率最小。技術效率和規模效率變動的幅度和趨勢較為一致，都在2005年急劇上升后快速下降，其他年份變動也大致相同，后期變動趨勢上升但緩慢。

表3 產學研協同創新（技術）效率的區域差異分析（2003-2012）

根據表3：（1）時間趨勢上，東部、西部和中部地區產學研協同創新效率都是不斷增加的，分別從0.739、0.748和0.454增長到0.955、0.858和0.865，和整體技術效率的變動趨勢基本一致。但增長程度是中部地區＞東部地區＞西部地區。（2）三個區域對比看，產學研協同創新效率在多數年份都是東部地區＞西部地區＞中部地區，包括2004-2011年的8年間，只有2003年是西部地區＞東部地區＞中部地區，2012年是東部地區＞中部地區＞西部地區。可以說整體上東部地區產學研協同創新效率是最高的，主要原因在于：東部地區由于地理位置和歷史發展，大多屬于經濟發達的省份，產學研三方都容易吸引高水平科研人員和各種高水準的技術裝備，高校和科研機構更易于和企業簽訂合作協議共同開發新技術和產品，因此比中西部地區的產學研協同創新效率更高一些。

四、結論及對策建議

21世紀以來，我國的產學研合作活動廣泛開展，通過突破合作三方創新主體間的壁壘/界限，實現技術、信息、人才等的交流、共享和互動。但前幾年其合作形式相對簡單，缺乏優勢互補、明確分工、成果共享、風險共擔的開放式研發技術聯盟、一體化經濟實體等高層次的合作。2011年以來，隨著協同創新概念的興起，產學研協同創新成為一種趨勢和發展方向。在這樣的背景下，本文基于DEA模型，對2002/2003-2011/2012年來我國除西藏外30個省、市、自治區產學研協同創新效率、變動趨勢及省際/區域差異進行測算、對比和分析。得出如下結論：整體上，我國省際產學研協同創新技術效率平均值為0.758，純技術效率平均值0.829，規模效率平均值0.908，說明大部分省份產學研協同創新距離生產前沿面有一定差距，存在24%以上的提升潛力。浙江、海南、重慶、青海的產學研合作活動連續十年處于生產前沿面上和最佳規模報酬階段。北京、天津、上海、山東、廣東5個省市十年間產學研純技術效率平均值為1，但規模效率和技術效率不為1。可通過調整投入產出規模實現整體技術有效。效率值對比看，規模效率整體上超過純技術效率和技術效率，有一定的距離但差異并不明顯。技術效率和規模效率變動的幅度和趨勢較為一致。隨著時間的推移，三大效率值的年度數據都逐漸緩慢上升。從區域對比看，產學研協同創新效率在多數年份都是東部地區＞西部地區＞中部地區。

為促進我國產學研合作的機制體制改革，提升產學研協同創新效率，提出如下對策建議：（1）政府、高等學校、科研機構三方都要重視產學研合作，成立“科技成果轉化中心”“科技服務中心”“科技孵化中心”等相關機構，制定產學研協同創新發展規劃和綱要、實施各種扶助產學研合作的優惠政策，對產學研合作效果良好的單位給予支持和獎勵。（2）探索創新型資產融資、無擔保融資等科技金融產品，引導各類社會資金對接產學研投資領域；地方政府和企業通過科技招標、科技攻關等項目，提供與高校和科研機構聯合研發的機會，推動產學研三方的有效對接。成立高層次的研發基地或者技術聯盟，有效整合產學研三方的各類資源。（3）優化政府和產學研三方的科技創新基地設施，建立和完善產學研合作公共服務平臺，通過科學、合理的科技資源管理模式、資源共享機制，加快各類科技資源面向社會公眾和企業開放。通過技術服務中介給產學研三方“牽線搭橋”，促成創新主體之間的交流、互動、溝通和合作。（4）人才是創新的根本，產學研協同創新迫切需要具有專業知識和技能、復合應用型的科技人才。高校和科研院所是高學歷人員的聚居地，但真正的創新領軍人物必須經過長時間的培育，需建立健全高水平創新人才科學評價體系和自由流動機制，以創新成果和市場選擇為導向，充分激發相關人員的創新活力和能動性。

[1]Aoki M.,Harayama Y.Industry-University Cooperation to Take On[J].Research Institute of Economy,Trade and Industry,2002,（4）.

[2]連燕華，馬曉光.我國產學研合作發展態勢評價[J].中國軟科學，2001，（1）.

[3]韋鈺.高校功能的擴展與產學研結合[J].求是，2001，（2）.

[4]劉力.產學研合作的歷史考察及本質探討[J].浙江大學學報（人文社會科學版），2002，（3）.

[5]張力.產學研協同創新的戰略意義和政策走向[J].教育研究，2011，（7）.

[6]饒燕婷.“產學研”協同創新的內涵、要求與政策構想[J].高教探索，2012，（4）.

[7]何郁冰.產學研協同創新的理論模式[J].科學學研究，2012，（2）.

[8]高霞.我國產學研協同創新的研究脈絡與現狀評述[J].科學管理研究，2014，（5）.

[9]劉孟晉.基于網絡DEA的產學研聯盟效率評價研究[D].中國科學技術大學，2010.

[10]車維漢，張琳.上海市產學研合作效率評價——基于分行業數據的DEA分析[J].科技進步與對策，2010，（3）.

[11]樊霞，趙丹萍，何悅.企業產學研合作的創新效率及其影響因素研究[J].科研管理，2012，（2）.

[12]肖丁丁，朱桂龍.產學研合作創新效率及其影響因素的實證研究[J].科研管理，2013，（1）.

[13]陳光華，王建冬，楊國梁.產學研合作創新效率分析及其影響因素研究[J].科學管理研究，2014，（2）.

[14]張煊，孫躍.產學研合作網絡的創新效率研究——來自中國省域產學研合作的數據證明[J].山西財經大學學報，2014，（6）.

[15]金惠紅，薛希鵬，雷文瑜.教育部直屬高校產學研合作效率測度——基于非參數DEA-Malmquist指數的實證分析[J].浙江工業大學學報（社會科學版），2014，（3）.

[16]Charnes A.,Cooper W.W.Preface to Topics in Data Envelopment Analysis[J].Annals of Operations Research,1984,（1）.

[17]Banker R.D.,Charnes A.,CooperW.W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1984,（9）.

[責任編輯：陳梅云]

姜彤彤，山東師范大學經濟學院副教授，管理學博士，山東濟南250014

G311；644

A

1004-4434(2015)03-0168-05

濟南市軟科學研究計劃項目“協同創新視角下濟南市產學研合作模式、運行機制及發展對策研究”（201401416）；教育部人文社科研究青年基金項目“中國高校人文社科科研效率評價及影響因素研究”（13YJCZH 064）；教育部人文社科研究青年基金項目“協同創新視角下產學研合作效率評價及提升路徑研究”（14YJCZH 164）