中部六省科技創新績效與“十四五”發展對策
——基于“十三五”的DEA-Malmquist模型實證研究

馬 靜

（鄭州大學 政治與公共管理學院，河南 鄭州 450001）

一、問題的提出

黨的十九大報告強調了科技創新在建設社會主義現代化強國中的重要地位和作用，提出了“創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐”。科技創新政策通過扶持科技創新活動來實現政策意圖，是落實創新驅動發展戰略的關鍵手段。中部地區作為我國承接東西、連接南北的重要區域板塊，在國家經濟社會建設中具有重要的區位優勢，承擔著中部崛起的歷史使命。近年，中部六省為了加快經濟發展，制定出臺了一系列科技創新政策，并積極推進政策的實施。政策績效評估是分析政策有效性的重要方法，對科技創新政策效率的評價能夠及時檢視政策的得與失，從而推動科技創新政策的調整優化。然而，科技創新政策的實施是否取得了政府預期的政策效果呢？如何對科技創新政策實施效果進行科學合理的評價，以便優化科技創新政策體系？文獻發現，現有科技創新政策評價研究多聚焦于中國整體層面[1]或京津冀[2]、長三角[3]等區域，鮮有中部六省科技創新政策效果評價的研究。因此，本文通過分析“十三五”期間中部六省的科技創新政策效率，發現中部六省科技創新政策存在的不足和短板，以便在“十四五”期間破除科技創新的障礙，以推動中部六省科技創新高質量發展。

二、文獻綜述

當前，對科技創新政策的評價是學界關注的熱點，國內外學者從理論基礎、評價指標構建、評價方法等角度對科技創新政策評價進行了多方面的探討，主要成果集中于四個方面：一是對科技創新政策文本的評價。Rothwell[4]對科技創新政策的實施效果進行了開創性探索，將政策分為供給、需求和環境三類進行分析；Freitas和Tunzelmann[5]運用內容分析方法，對20世紀80年代—2002年英法兩國的149份創新政策規劃進行了論證探討；蘇敬勤等[6]、彭輝[7]運用內容分析方法對國家、地方的科技創新政策進行了分析評價。二是對科技創新政策評價指標的選取。Ravetz[8]認為可以用地區創新戰略、政策和活動組成創新評價系統；彭紀生等[9]從政策力度、政策目標以及政策措施三個維度，提出了政策量化的標準；張煒等[10]從政策協同度、政策強度和政策完善度三個維度建立起科技創新政策評價體系并對具體政策進行評價；王再進等[11]探討了中國科技創新政策的價值取向與評估框架。三是對科技創新政策效果的評價。政策評價方法很多，有研究使用了數據包絡分析、綜合評價法、層次分析法、模糊綜合評價法等評價方法，學者們用不同的方法探討了對科技創新效果的評價。Akcakaya[12]構建了創新政策定性與定量相結合的評估分析框架；閻東彬[13]應用DEA方法對京津冀地區科技創新政策的實施效果進行探討；陳艷華[14]運用熵權TOPSIS 法對10 個區域科技創新能力進行評價；汪曉夢[15]采用改進的灰色關聯評估理論，使用定量與定性相結合的分析法，探討了合肥市的技術創新政策效果評價；李露[16]采用ANP分析法，構建了三維的科技創新績效評價指標，并選擇企業對其科技創新績效進行評價；張永安、郄海拓[17]構建PMC指數模型對我國“雙創”政策進行量化評價。四是對科技創新政策與創新績效關系的研究。曾婧婧、王巧[18]考察了創新型政策對省際創新能力的影響，郭晨等[19]通過實證檢驗了科技創新對收入不平等的影響因素。

綜觀既有文獻，國內外對科技創新政策效用專門性的評價研究仍比較缺乏，側重于在指標選取和方法的探索上進行評價，總體上還處于探索階段。通過知網選定CSSCI來源期刊，對關鍵詞“科技創新政策”+“評價”進行搜索發現，只有67 篇論文，而科技創新政策在省際的效果對比評價研究更少。探究中部六省科技創新政策效果，及時發現科技創新政策存在的不足，對于中部地區的科技創新與經濟社會發展具有重要意義。鑒于此，本研究借鑒成熟的政策效果評價工具DEA-BC2模型以及Malmquist指數模型，采用2014—2018 年省際面板數據，對中部六省的科技創新政策的效果進行評價，并提出完善建議。

三、研究方法與模型的構建

（一）DEA研究方法

數據包絡分析方法（DEA）把單輸入、單輸出的工程效率概念推廣到多輸入、多輸出的同類型決策單元的有效性評價中，成為目前效率評價的方式之一。DEA方法主要有兩個基本模型：C2R模型和BC2模型，這兩個模型的主要區別是假設條件不一樣。C2R 假設規模報酬不變，而BC2則假設存在規模報酬變化。假設評價中部六省的科技創新政策效率，每一省份（稱決策單元，DMU）有m個投入指標x和s個產出指標y，分別用輸入xj（i=1，2…m）和輸出yj（j=1，2…s）表示。可以利用C2R和BC2模型判定決策單元是否DEA有效，具有非阿基米德無窮小量的C2R模型為[20]：

（二）Malmquist指數

采用DEA-Malmquist指數法對科技創新投入產出進行動態測評，做法是把Malmquist指數應用于測算全要素生產率（TFP）變化。Malmquist 生產率指數方法為分析各省全要素生產率變化提供了有效手段，對相對效率的動態變化能起到很好的分析作用，可解決BC2模型分析相對效率不足的問題。Malmquist指數通過距離函數進行運算，采用定向輸出和定向輸入定義距離函數。輸出變量的距離函數表示為[21-22]：

其中，p（x）是可能產生的集合；y代表輸出矩陣；δ是Fare的定向輸出效率指標；x代表輸入矩陣。若y在p（x）的內部，則函數的值將小于1；若y在p（x）邊界，那么函數值等于1；如果y在p（x）外部，那么函數值大于1。從t-1 到t時期，Malmquist 生產率指數可以作如下表達：

當Malmquist指數大于1時，表明隨著時間向前推移，總效率呈現上升的趨勢；當Malmquist 指數等于1時，表示總效率不會隨著時間變化而產生變化；當Malmquist 指數小于1 時，總效率則呈下降趨勢。當構成Malmquist指數的某一變化比率大于1時，說明它導致生產率水平提高；反之，將會出現生產率水平降低的趨勢。

（三）本研究的指標體系構建與樣本選取

科技創新政策效果是指科技創新產業化后所創造出的科技價值。科技創新政策實施效果評價，應當能夠綜合反映科技創新政策在各省的實施情況。在投入-產出指標的選取上，根據科技創新政策實施的特點，并借鑒前人的研究成果[23]，確定科技創新政策效果評價指標的選取。科技創新是我國“科技”政策的主要部分，當前我國的科技創新內容包括科技人才、科技成果轉化、資金投入和知識產權保護等。在此，將中部六省科技創新政策效率評價中的投入指標劃分為財政科學技術支出、R&D人員數、R&D經費內部支出、R&D機構數等；科技創新政策的主要目標是提高科技實力和創新能力，因此產出指標劃分為專利授權數與技術市場成交額。

本研究旨在對中部六省“十三五”期間的科技創新政策效率進行評價，故選取2014—2018年的中部六省的面板數據作為分析“十三五”期間科技創新政策效率評價樣本。本文所采用的數據，均來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》中歷年分地區的數據，另有部分數據指標根據上述年鑒計算而得。

四、實證分析

（一）DEA投入產出指標相關性分析

本文運用SPSS21.0 軟件對科技創新的投入和產出指標作相關person 檢驗，分析結果見表1。從科技創新政策投入相關指標分析結果可知，基于2017 年全國31 個省（自治區、直轄市）的數據，投入指標財政科學技術支出、研究與實驗R&D 人員、R&D經費內部支出、R&D機構數與產出指標專利授權數、技術市場成交額之間存在正相關關系，符合DEA模型中關于指標同向性原則的要求。因此，本文可以將此作為DEA的投入、產出指標進行有關分析。

表1 科技創新政策投入產出指標相關性分析結果

（二）科技創新政策效率的靜態分析

本文利用BC2模型評價科技創新政策效率的投入、產出指標體系，通過利用DEAP2.1軟件對“十三五”期間中部六省科技創新的綜合技術效率、純技術效率和規模效率分別進行測算。本研究的決策單元DMU 為中部六省，投入指標4 個，產出指標2個，輸入2014—2018年樣本數據，相關的結果如下：

1.綜合效率分析

從表2 可以看出，“十三五”期間中部六省科技創新的綜合效率均值為0.877，其中，2018 年達到最高值0.952，2014年效率值最低為0.752，“十三五”期間綜合效率均值呈曲折上升態勢，說明中部六省科技創新效率在不斷提升，整體發展水平較好，但各省科技創新呈現出發展不均衡的現象。綜合效率值為1，說明DEA是有效的。從各省份來看，湖北省在“十三五”期間的綜合效率均值為0.971，在中部地區位列第一，處于區域領先水平，在這5 年期間除2014年和2017年綜合效率值小于1外，而其他年份均保持在1 的水平，科技創新投入產出達到DEA 有效，說明湖北省在中部六省之中的科技創新效率較高，這與該省政策對科技創新資源投入問題的重視，以及該省匯聚了較多的教育、科研優勢資源相關。效率較低的是江西省和山西省，兩省均值分別為0.862 8和0.655 8。河南省均值0.901，在中部地區排名第4，在2015 年、2016 年、2018 年3 年數值為1，但2017年僅為0.77，呈現出發展不均衡的現象。

表2 “十三五”期間中部六省科技創新政策綜合效率值與排名

2.純技術效率分析

純技術效率是指區域內對科技創新相關資源投入的節約與浪費程度，如純技術效率=1，說明投入因素已達到最大利用限度，無需進行改進。由表3可知，2014—2018年，中部六省科技創新的純技術效率均值為0.990，純技術效率較高。其中2014年、2017 年的均值低于0.990；其余3 年皆大于等于0.990；而2015年、2016年達到1，投入因素達到最大利用程度；而2018年與2014年相比，純技術效率中部六省均值從0.978 增長到0.995，純技術效率得到提高。從各省數據可知，2014—2018 年，江西省的純技術效率均值為1，說明該省的科技創新投入資源得到了充分利用，資源管理效果較好，實現了純技術有效。河南的純技術效率均值為0.974 4，為中部最低，技術有效性嚴重不足。安徽、湖南的純技術效率均值高于中部平均水平，保持了較高的技術有效性；湖北省均值與中部均值持平；山西省純技術效率均值也低于中部平均水平，說明純技術效率不足，資源沒有得到充分合理的利用。

表3 “十三五”期間中部六省科技創新政策純技術效率與排名

3.規模效率分析

當規模效率為1 時，說明科技創新的投入與產出之間達到最優匹配；當規模效率小于1時，則說明科技創新的投入沒有達到最佳規模的產出數量，或者在產出數量既定情況下，科技創新的投入成本沒有達到最低限額。

從表4 可以得知，“十三五”期間中部六省的科技創新規模效率均值為0.884，規模效率為一般水平，其中在2018 年達到最高值0.956，其中安徽省、河南省、湖北省以及湖南省的均值皆高于中部六省的平均水平。湖北省的規模效率均值高達0.98，在中部六省位居第一，且在2015年、2016年和2018年實現了規模有效，說明該省科技創新投入資源基本得到有效利用，科技創新投入規模適度。江西省、山西省的規模效率均值低于中部平均水平，說明這兩個省份應調整投入、產出規模。河南省的規模效率均值為0.922 8，略高于中部平均水平，說明也應該調整投入、產出水平，以達到規模有效。由此可見，中部六省科技創新的規模效率值排名由高到低依次為湖北省、安徽省、湖南省、河南省、江西省以及山西省，說明中部六省科技創新的規模效率與綜合效率排名一致，綜合效率較高的省份科技創新的投入與產出規模也較高。

表4 “十三五”期間中部六省科技創新規模效率值與排名

4.中部六省科技創新松弛變量

運用DEA效率模型可以測算出當決策單元達到最佳狀態時投入和產出的數量，同時可以進一步分析對于DEA無效的省份，通過適當調整科技創新的投入與產出數據，改變科技創新投入與產出指標冗余，從而使決策單元達到最佳狀態。本研究對2016年綜合效率值未達到1的山西、安徽、江西、湖南4個省的投入產出調整差額進行測算，結果如表5所示。

由表5 可知，發現這4 個DEA 無效的省份科技創新投入冗余，如有效縮減相應的投入，就能提高科技創新政策效率。其中，財政科學技術投入冗余均值為175 727.122 萬元，可見，投入資金未得到充分利用；R&D 人員投入冗余最高的是安徽省，平均冗余45 132人；R&D經費內部支出投入冗余最多的是湖南省，平均冗余額為816 166.46萬元；R&D機構出現冗余最多的是山西省，出現資源浪費。

表5 2016年DEA無效省份投入、產出指標松弛變量

（三）中部六省科技創新政策效率的動態分析

在以上分析的基礎上，運用DEA-Malmquist 指數模型測算中部六省“十三五”期間全要素生產率（TFP）變動情況，結果如表6和表7所示。

表6 “十三五”期間中部六省科技創新M指數及其分解項均值

由表6 可知，“十三五”期間中部地區科技創新全要素生產率（TFP）除2016—2017 年外都大于1，說明我國中部六省科技創新效率整體基本呈增長趨勢，國家實施創新驅動戰略，中部六省加大了科技創新的投入，促進了科技創新的發展。2016—2017年M指數出現下降，下降幅度為11.9%，主要原因是技術進步率的下降；而在2014—2015 年、2015—2016年、2017—2018年間中部六省技術進步指數與全要素生產率（TFP）的變化趨勢非常接近，Malmquist 指數出現上升的原因主要是技術進步。進一步分析發現，在全要素生產率變動的結構當中，2014—2018年全要素生產率平均變化率的分解指標變化率均大于1。技術進步效率年際平均增長8.5%，純技術效率均值為1，規模效率平均增長為2.7%。2014—2018 年技術進步效率的增長幅度要大于規模效率的增長幅度，說明中部六省全要素生產率的提高主要是依賴技術進步，而管理能力已經達到一定水平，但是在此期間的規模沒有處于最優或規模效益遞增發展期，總體來看還需要進一步提升規模的經濟效益。

為了進一步解析具體省份科技創新發展存在的差異，本研究對中部科技創新效率的Malmquist指數進一步分解，如表7所示。

表7 “十三五”期間中部六省各省科技創新M指數及其分解項均值

我國中部地區在“十三五”期間科技創新全要素生產率大部分出現增長，中部六省的平均增幅為11.6%，且技術進步變化幅度大于規模效率變化幅度，說明技術進步效率的增長是全要素生產率增長的主要動力。中部六省發展不均衡，大部分省份Malmquist指數都大于1，只有湖南的Malmquist指數下降了0.2%，主要源于技術進步效率的下降和規模效率的下降；河南的Malmquist 指數增長了16%，其余山西、安徽、江西、湖北4 省M 指數分別增長了14.6%、6.2%、18.5%和14.5%，且主要源于技術進步效率的提高。

五、結論與“十四五”期間的對策

（一）結論

本文運用DEA 和Malmquist 指數方法，分析了“十三五”期間我國中部六省科技創新政策實施效果，據此可以有針對性地采取措施，不斷提升科技創新能力。結論如下：

（1）從整體評價結果來看，中部六省科技創新綜合效率整體較好，表明中部六省積極實施科技創新政策，科技創新取得了一定成效。中部六省科技創新的規模效率值與綜合效率值排名呈現一致性，而純技術效率的排名次序有所變化，由此可以看出各省科技創新發展不均衡，湖北省的科技創新效率較高，江西省與山西省的科技創新效率較低。河南省的科技創新效率與其他省相比較低，原因在于制度控制水平不高、存在資源浪費和資源配置不合理等問題。

（2）從靜態上來看，中部六省的純技術效率較高，而規模效率一般。4個投入指標均出現冗余，而2 個產出指標則不存在短缺問題，表明中部地區科技創新資源配置方面還存在冗余現象，科技創新投入未能得到有效利用，如財政科學技術投入沒有發揮應有的效力，沒有獲得相應的產出。規模效率對科技創新效率貢獻不是很大，科技創新資源的配置存在較大改善空間，在今后的發展中應適當減少投入，提高資源利用的有效性。

（3）從動態上來看，2014—2018年科技創新全要素生產率的平均增長率為11.4%，但是純技術變化率不變，技術進步效率的增長幅度要大于規模效率的增長幅度，表明中部六省全要素生產率的提高主要是依賴技術進步。湖南省的M指數下降了0.2%，主要源于技術進步效率的下降和規模效率的下降；河南省的M指數增長了16%，其余山西、安徽、江西、湖北4 省M 指數分別增長了14.6%、6.2%、18.5%和14.5%，主要源于技術進步效率的提高。

（二）對策建議

針對上述結論，對“十四五”時期中部六省科技創新政策可以從如下幾個方面予以完善：

（1）加強科技創新協同機制，促進中部六省協同發展。“十四五”時期，中部六省應結合各自的實際情況制定適宜的創新政策。加強持續性的科技創新政策供給，強化中部六省創新聯動機制，促進中部地區協同發展。一是中部六省應主動融入全球創新體系，積極探索與國際科技產業高地共建海外創新中心，積極開展多種模式的科研合作，支持引進外資研發機構，支持龍頭企業“走出去”到海外設立或并購研發機構、孵化載體。積極鏈接國外資本、人才資源，成立產業發展基金，開展國際技術合作。二是加大省際合作力度。地區間利用各自的優勢，互相尋找科技創新的空間合作“結點”，通過科技資源和要素的有序流動與配置，提升技術擴散和知識溢出效應，實現科技創新區域協同有序發展，形成中部區域創新增長極。純技術效率較低的河南省應緊緊圍繞黃河流域生態保護和高質量發展的國家戰略，利用交通、資源優勢加強與其他地區的協同創新，積極吸引高層次人才和引進高科技企業，不斷拓展科技創新合作新途徑，提高綜合管理效率，從而不斷提高科技創新能力。綜合效率和規模效率較高的湖北省應利用豐富的智力資源和較強的科技基礎，加強與其他省份的合作，積極尋找新的產業突破點，優化地區工業產業結構，成為中部地區的創新硅谷。山西省、江西省可以利用自然條件、資源優勢，加強高層次人才引進和吸引高科技企業設立分支機構，積極尋找與周邊省份的人才交流和資源互動，優化創新環境，多措并舉發展科技創新。湖南省利用區位優勢、創新優勢和軍事科研實力，聚焦國家重大科技任務，深化軍民協同創新，在核心技術攻關和創新平臺建設、糧食和種業安全等方面不斷創新，成為中部高質量發展高地。三是加強軍民協同創新。各地積極推進軍民深度融合，增強軍民合作意識，打破軍用民用割裂格局，提升創新要素配置效率。改革軍民融合產品采購制度，政府采購目錄應主動增加軍民融合協同創新產品，而且盡可能在軍工產品中植入民品。加大對軍民融合深度發展協同創新的技術研發的資金支持力度，而且保障其科技研發成果的成功轉化。四是加強產學研合作。目前，產學研合作還不充分，“十四五”期間中部六省可以通過統一發布創新需求信息來增強信息的充分性，出臺相關措施，以提高產學研各方在協同創新方面的參與度。利用現有的人才資源、資源稟賦等，加大跨區域的產學研合作。應出臺相關政策鼓勵科研實力雄厚的武漢、長沙、合肥等地的高校、科研機構在山西、河南、江西等地建立聯合研究院所，緩解學研機構的科研經費壓力，促進中部地區均衡發展。同時，出臺優惠政策鼓勵人才、資金等在產學研創新鏈的自由流動，為企業創新創造良好條件。

（2）優化資源有效配置，提高科技創新的效率。本研究發現“十三五”期間中部六省科技創新規模效率低下，表明科技創新發展存在著資源浪費或配置不合理的現象。因此，在“十四五”時期，中部六省應調整科技創新資源投入結構，完善財政資金績效評估制度，避免投入冗余帶來“擠出效應”，加強科技創新的產學研深度融合，對新材料、信息產業等優勢產業應予以政策傾斜，激發創新活力，實現科技創新活動的投有所產、產有所值。一要平衡區域間的創新資源配置。各省根據發展需要和創新的特點制定有針對性的政策，使科技創新政策具有特色和優勢。確立各自的關鍵支柱產業和高技術產業，加大對落后地區創新資源的支持力度，完善創新激勵政策，加大科研投資力度和財政支持程度，以激發創新主體開展創新活動的積極性。“十四五”期間，應在云計算與區塊鏈等數字智能技術、人工智能與類腦科技等腦神經技術、智能裝備制造等先進制造技術等重大顛覆性創新領域給以政策扶持，積極培育具有全球競爭力的世界一流企業，解決“卡脖子”難題。二要營造公平高效的創新環境，力爭讓創新要素配置公平、創新主體機會公平。創新環境是影響創新資源要素發揮經濟效應的重要因素，“十四五”期間應加大“放管服”改革力度，明確政府和市場在創新資源配置中的關系，進一步改善創新環境，江西、山西、河南應彌補創新環境中的短板，強化基礎創新環境的建設，以期吸引創新資源、提升創新效率。三要加快創新平臺建設。建設一批國家級的創新平臺，提升配套設施的相關功能，為區域內企業、高校等創新主體的發展提供共享信息、一流服務和創新資源的配置，加強科技資源的共享，避免創新投入資源重復浪費。

（3）推進科技創新實踐，強化政策執行質量。近年，在自主創新示范區建設中，涌現出許多科技創新案例，有效帶動了經濟的發展。中部地區應及時總結創新經驗，大膽鼓勵科技創新，探索先行先試。一是打破制度和地域籬笆。中部地區可以在頂層設計上制定激勵政策，探索從體制和機制上給予的各種可能的支持，鼓勵開展各種形式的創新實踐，不斷創新和研發全球一流的生產技術，優化產業結構，通過科技進步提高全要素生產率。二是強化內部控制。純技術效率低下是部分省份科技創新效率較低的主要原因，純技術效率是一個組織管理方式、管理水平、規章制度、文化建設等軟性因素的綜合體現，“十四五”時期，需要進一步健全和改進政策監督機制，不斷提高管理水平，加強資源的有效配置與控制，提高資源的有效利用率。三是完善科技創新支撐體系。優秀的創新支撐系統，應當形成良好的創新文化、科學的政府與市場分工、完善的基礎制度，并能為創新活動提供先進的基礎設施和相關產業支持。中部六省應強化產權和知識產權保護力度，增強公民保護知識產權意識，形成尊重知識產權的良好氛圍；完善高層次人才政策和后勤保障措施，人才不但要“引得來”，還要“留得住”；營造創新文化氛圍，擯棄浮躁心態和機會主義，改善創新環境質量[24]。