泰州科技成果轉化效率評價

翟 菲

(南京中醫藥大學翰林學院，江蘇 泰州 225300)

0 引言

近年來，泰州市不斷加強對科技發展的支持，落實江蘇省“科技改革30條”，緊緊圍繞“一高兩強三突出”的目標要求，扎實推動產業強市再上新臺階。2020年，泰州市規模以上工業企業新產品銷售收入占比列全省第一，研發投入占GDP比重2.6%，高新技術產值占規模以上工業產值比重47%、技術合同交易額41億元，科技進步貢獻率64.5%。在科技研發投入和成果都呈現大幅上升的背景下，泰州市科技成果轉化效率無疑成為關注的焦點。

目前，許多學者對科技成果的轉化效率進行了研究。如汪芹、葛銀瑩(2019)利用DEA-Tobit模型研究長江經濟帶11個省市金融發展對科技成果轉化效率的影響，結果顯示長江經濟帶科技成果轉化效率整體較好，但存在發展不均衡、分布不均勻的問題[1]。賀忠連、廖運(2019)用DEA- Malmquist 指數方法對湖南省2008-2017年的科技成果轉化效率進行了測度，結果表明，由于技術進步緩慢或停滯的原因，湖南科技成果轉化效率在研究期間是下降的[2]。周揚、吳光華、郝慶生(2018)DEA分析方法對 “十二五”期間的吉林省各市州的科技研發效率和成果轉化效率進行研究，結果表明，吉林省的成果轉化效率低于科技研發效率，且各市州的效率有較明顯的差距[3]。孫濤(2020)運用DEA模型從經濟效率、社會效益、生態效益評價了東三省老工業區的科技成果轉化效率，發現其科技成果轉化的經濟效率水平較低，社會效益與生態效益較好[4]。

本文采用DEA模型測算泰州市2018—2020年的科技成果轉化效率，并據此提出相應對策建議。

1 研究方法

DEA為Data Envelopment Analysis的簡稱，即數據包絡分析。它是以相對效率概念為基礎，根據多指標投入和多指標產出對相同類型單位或部門進行先對有效性或效益評價的一種分析方法。DEA 方法可以分為C2R模型和BC2模型，這兩者的區別在于前者的假設條件為決策單元處于固定規模報酬，用來衡量總效率。而BC2模型假設決策單元的規模報酬可變，用來衡量純技術效率和規模技術效率，其優勢就是把造成技術無效的兩個原因分離開來，即生產技術上的低效率和未處于最佳生產規模，能夠更加全面地反映所考察對象的技術水平和經營管理水平。由于科技創新和成果的轉化的收益是不確定的，因此，本文采用如下的BC2模型對泰州市科技成果轉化的績效進行評價，若效率值為1，說明有效，效率值為0-1說明無效。其公式如下：

min[θ-ε(s-+s+)]

2 指標選取及數據來源

科技成果的轉化通常分為兩大階段。第一階段為研究開發階段，主要是對科技創新活動進行人、財、物等投入，得到專利等各類研究成果；第二階段為應用改造階段，主要在第一段的研發成果的基礎上，進行應用改造，并再次投入，最終將研發和改造的成果產業化。因此，在參考文獻的基礎上，本文對應上述科技成果轉化的兩個階段分別構建投入和產出指標體系如表1所示。

表1 科技成果轉化效率的指標體系

本文數據主要來源于2017—2020年《泰州統計年鑒》及泰州市科技局公布的各年份的科技創新動態監測表。選取了泰州各縣級市、區的數據，由于科技創新活動的投入和產出具有時滯性，為了更準確地對科技成果轉化效率地進行評價，本文研發階段的投入指標選取2017年數據，產出指標選取2018年數據；應用改造階段的投入指標選取2018年數據，產出指標選取2019年的數據。運用DEAP2. 1 軟件，測算泰州市的科技成果轉化效率。

3 實證結果與分析

將已確認的投入與產出數據輸入DEAP2. 1 軟件，分別得出泰州市各地區兩個階段的效率值，再將兩個階段的綜合效率值相乘得到科技成果轉化的總效率，如表2。結果顯示，泰州市在研發階段的轉化率的平均值為0.884，高于應用改造階段的成果轉化率0.685，與全國各地的情況一致，但總效率值偏低。從各市、區角度分析，泰州市高新區科技成果轉化績效最好，無論是研發階段還是應用改造階段，其效率值都是1，表現為DEA有效。

表2 泰州市科技成果轉化效率

在研發階段，泰州市各地區的綜合效率均值為0.884，說明泰州市在這一階段的科技成果轉化效率較好，但仍有可提升的空間。從效率值結果看，泰州市各地區的科技成果轉化的效率表現可以分為三個層次。其中，表現最好的是高新區、海陵區和靖江市，這三個地區綜合效率值均為1，達到了DEA有效，說明各種資源要素的投入均得到了有效利用，并且在科技成果轉化投入的規模上達到了最優，實現了規模效益。其次，高港區和姜堰區綜合效率值在平均值之以上，分別是0.984和0.884。具體來看，這兩個地區的純技術效率值均為1，即企業的制度、技術和管理水平較高，科技成果轉化率低主要是這兩個地區規模效率無效造成的，說明該地區的高新技術企業生產規模未達到最優，沒能揮規模效益的優勢，尤其是姜堰區的規模效率遠低于平均水平，今后要大幅度增加科技成果轉化的規模。最后，研發階段的科技成果轉化效率落后的是興化市和泰興市，其綜合效率值都低于平均水平，分別為0.798和0.519。興化市的規模效率值接近1，但純技術效率值0.832，低于平均值，是影響其成果轉化效率的重要因素，因此，興化市應該要提高企業的經營管理和技術水平。而泰興市的規模效率值和純技術效率值分別為0.618和0.839，均低于泰州地區的平均值，可見該地區的純技術效率和規模效率的雙重無效導致其科技成果轉化效率最低。因此，泰興市提高效率的途徑必須從提高投入資源的配置效率和擴大投入規模兩方面雙管齊下。

應用改造階段的綜合效率值反映的是對研發成果進行產業化轉化的能力，泰州市各地區的綜合效率均值為0.685，遠遠低于研發階段，說明泰州市研發成果產業化的轉化能力整體較弱。其中，高新區和泰興市綜合效率值為1，表明這兩個地區的投入和產出達到了有效地配置，達到了科技成果的有效轉化。靖江市在這階段達到了純技術效率有效，規模效率過低是造成該地區科技成果轉化無效的主要原因，說明靖江市企高新技術企業的實際投入規模與最佳規模之間還存在較大差距，需要進一步提高。其余4個市、區的科技成果轉化率均為無效，原因都表現為技術效率和規模效率的雙無效，這四個地區應該技術和規模兩手抓。海陵區、姜堰區受規模效率影響更大，應在保證技術和管理水平穩步提高的基礎上加大投入規模；而興化市和高港區受純技術效率影響更大，這兩個地區應該在保證提高投入的前提下，不斷強化管理水平、提升技術水平。

從總效率值來看，泰州市科技成果轉化的總效率偏低，均值僅為0.606。其中，高新區排名第一，科技成果轉化效率值為1，遙遙領先于其他地區，也是泰州市唯一一個科技成果轉化有效的地區，其余各地區的總效率值均在0.6以下，整體表現差強人意。高港、靖江、海陵和興化四個地區總效率值在0.5～0.6之間，且各地區的差距不大，而排名最后的姜堰區，總效率值僅為0.378，與其他地區差距十分巨大。

根據表2的數據，繪制了研發效率和應用改造效率的矩陣圖(見圖1)，并以研發階段和應用改造階段效率的中位數(0.984和0. 598)為分界線[5]，對泰州市7個地區進行分類，研發階段處于0.984～1的為高研發效率，處于0～0.984的為低研發效率；應用改造階段處于0.598～1的為高轉化效率，處于0～0.598的為低轉化效率。根據以上標準將泰州市7個地區劃分成四大類，如表3。

圖1 泰州市各地區研發和應用改造效率的矩陣圖

表3 泰州市各地區科技成果轉化效率的分類

第一類：高研發、高轉化地區(研發效率≥0.984，轉化效率≥0.598)，分別是高新區和高港區，屬于高效集約型地區。高新區是泰州地區科技成果轉化的佼佼者，其研發和成果轉化效率都達到有效，截至目前，園區內已經聚集國內外80多家知名大學和醫藥研發機構，在研和申報的一類新藥達到80個，2100多項“國際一流、國內領先”的醫藥創新成果成功申報，專利授權數量大幅度上升，4200多名海內外高層次人才落戶創業，其中國家級領軍人才63名，得天獨厚的資源優勢為高新區雄厚的科研實力提供了保障。對比高新區，高港區雖也處于第一類，但其第二階段的轉化效率值只達到了及格線，在應用改造階段的成果轉化率還有大幅度的可提升空間。2020年底，泰州市“雙高合并”，雙區應以此為契機，在保證研發效率的基礎上，重點針對成果轉化制定有效的措施，引領泰州科研水平更上一個臺階。

第二類：高研發、低轉化地區(研發效率≥0.984，轉化效率<0.598)，包括靖江市和海陵區。這兩個地區雖科技成果產出較高，但都未能轉化成現實在的生產力。導致這一現象的原因可以歸納為以下幾個方面，一是科研人員缺乏轉化能力，科研人員是科研成果的主要完成者，他們具備了高水平的科研能力，但在面對市場時，絕大多數手足無措，無法精準地把握市場需求，甚至會誤判市場需求，錯失轉化機會；二是中大型企業生產能力不足，投入規模不夠，沒有發揮最優生產規模的優勢；三是技術交易市場的不健全，買賣雙方信息不對稱，導致研究機構手頭擁有大量的科研成果找不到機會轉讓，同時企業也沒有獲得最新的技術，在競爭中處于被動地位，供求無法高效率匹配，造成科技成果轉讓率低下。因此，“十四五”期間，泰州市應重點提升這兩個地區科技成果消化能力。

第三類：低研發、高轉化地區(研發效率<0.984，轉化效率≥0.598)，分別是泰興市和興化市。泰興市科研經費投入是泰州地區之首，但其研發效率排名最后一位，專利授權數量排名倒數第二，是專利授權數量最多的靖江市的二分之一不到，因此，投入冗余、產出不足，未能充分合理地利用各類投入要素，是導致泰興市研發效率遠遠落后的重要原因。而興化市的低研發效率則是由于當地的R&D經費投入的不足導致的，今后要加大科研經費的投入力度。

第四類：低研發、低轉化地區(研發效率〈0.984，轉化效率<0.598)，只有姜堰區符合。在研發階段，姜堰區專利授權數量和科技論文發表數量都名列前茅，導致其研發效率無效的主要原因是研發投入規模沒有達到最優。而在應用改造階段，姜堰區的R&D經費投入、新產品開發支出、專利收入數量都排在泰州前三，但新產品的銷售收入卻排在倒數第二位，科技成果冗余、產出不足是制約姜堰區科技成果轉化能力的重要原因。

4 結論與建議

本文將科技成果轉化的過程分為研發和應用改造兩個階段，并從投入和產出的角度，構建兩階段的指標體系，選取2017—2019年的數據，利用DEA-BC2模型對泰州市7個地區的科技成果轉化效率進行分析，得出如下結論：①整體來看，泰州市兩階段的成果轉化都處于無效狀態；研發階段的轉化率的平均值為0.884，高于應用改造階段的成果轉化率0.685，總效率值偏低，僅僅達到及格線水平，有很大提升空間。②從各地區角度看，高新區表現最優，兩個階段的綜合效率值都為1，科技成果轉化有效；其余地區的科技成果轉化都處于無效狀態，姜堰區總效率值排名末端。③以研發階段和應用改造階段效率的中位數為分界線，泰州市7個地區可以劃分為四大類。高新區、高港區為高研發、高轉化地區，靖江市、海陵區為高研發、低轉化地區，泰興市和興化市為低研發、高轉化地區，姜堰區為低研發、低轉化地區。

根據實證分析的結果，提出如下建議：第一，從企業自身角度，低研發效率的企業要提高自身的管理和技術水平的，通過學習和培訓，提高研發投入要素的有效利用，并能夠靈活掌握投入規模，發揮最優生產規模的優勢，降低投入冗余、產出不足的現象。現階段，科研人員往往是以發表論文和成果的產生為追求目標，而忽視了科技成果在市場中的轉化，因此，低轉化效率的企業應加大對科研人員的科技成果轉化能力的培訓，使之熟悉科技成果轉化的各個流程與步驟，提高他們對市場需求的正確認識；同時，應建立有效的激勵措施，引導科研人員積極地參與到科技成果的轉化中來，促進科技成果向生產力轉化。第二，從政府角度，加大對科技創新的支持。首先，完善科技創新相關的支持政策，如提高薪資待遇與優惠政策來吸引高水平的科研人才、對新產品的研發和生產給予一定稅收優惠或補貼等，為泰州市科技創新和成果轉化創造良好的環境。其次，建設健全泰州市科技成果轉化的中介服務體系，建立和完善技術產權交易中心、網上科技市場等中介服務機構，降低科研機構和企業之間的信息不對稱，為科研成果供給和需求的有效對接提供多種渠道，促進科技成果的順利轉化[7]。