廣東省科技創新資源配置時空變異測度

張祥宇

（廣東省技術經濟研究發展中心，廣東廣州 510070）

科技資源作為科技活動的基礎，是創造科技成果、推動經濟和社會發展的重要要素集合［1］。科技資源目前已成為區域經濟發展的重大戰略資源之一［2］。數據顯示，到2021 年，廣東研發經費投入強度從2015 年的 2.47%提高到 3.14%，全社會R&D投入達3 800 億元，區域創新能力已連續5 年位居全國首位［3］。《廣東省科技創新“十四五”規劃》提出，到2025 年廣東全社會創新R&D 經費投入年均增長達10%，研發經費投入強度提升到達3.5%左右。面對日益劇增的科技創新資源投入，如何實現資源的合理化配置，確保資源投入能夠促進科技產出正向提升顯得尤為重要，而因情施策的前提是掌握區域科技資源配置［4］，了解創新資源在時間和空間上分配的變異特征和規律，探究區域科技發展和創新特征［5］。當前，學者們研究創新資源配置效率主要從靜態和動態兩類方式測度，靜態分析方法有如主成分分析法、因子分析法等，以及較多學者使用的由Charnes 等［6］提出的數據包絡分析（DEA）模型；為了解決跨期效率動態變化分析的問題，越來越多的學者使用Fare 等［7］提出的 Malmquist 指數方法，如朱麗霞等［8］和郭淑芬等［9］使用該方法分別解析了我國長江中游城市群和31 個省份科技創新資源配置效率及其時空演化特征。廣東作為國內創新大省，其科技創新配置狀況素來是學者研究的重要內容之一，如寧仕鵬［10］發現在加大對科技創新扶持力度的背景下，廣東仍存在科技資源稀缺、配置低效的情況。為了對新時代背景下廣東科技創新高質量發展提出可參考建議，摸清“十二五”“十三五”期間廣東創新資源在時間和空間上分配的變異特征和規律顯得極為重要。因此，本研究采用DEA-Malmquist 模型、空間可視化方法，從靜態和動態兩個視角剖析廣東科技創新資源配置現狀、發現問題，并給出有針對性的對策建議。

1 研究方法

1.1 指標選取和數據來源

本研究以R&D 人員全時當量和R&D 經費投入作為科技創新資源投入指標。參考馮海波等［11］做法，以現有專利分類中科技含量最高的發明專利的授權量作為科技知識性產出指標，以技術市場成交額作為科技成果轉化產出指標；同時，借鑒范黎波等［12］和周忠民［13］的研究，考慮到政府R&D 投入與產出存在時滯效應，將滯后期定為1 年，即將投入指標時限定為2010—2019 年，產出指標時限定為2011—2020 年。選定并分析“十二五”“十三五”時期廣東省內各地市創新投入和產出數據，所有指標數據均來源于廣東科技統計網。運用SPSS 26.0 軟件對有關指標進行相關性檢驗，結果表明2011—2020 年廣東的R&D 人員、R&D 經費、發明專利授權量和技術市場成交合同金額存在顯著相關性（見表1），符合DEA 模型分析要求。

表1 廣東省科技創新投入-產出指標相關性分析結果

1.2 模型構建

DEA 模型能夠在不提前預設具體生產函數和估計參數的前提下，運用線性規劃、運籌學等方法，對具有多個投入和產出指標的決策單元進行相對效率的測算［14］。本研究中，使用DEA 模型計算得出的效率值反映了某一年廣東科技創新資源配置效率的相對大小。鑒于廣東科技創新水平處于高速發展期，規模不斷擴張，科技創新資源配置效率更加遵循規模收益可變，因此采用假定規模報酬可變的BCC 模型來測度靜態創新資源配置效率。基本線性規劃模型如下：

式（1）中：n為決策單元數量；θ表示不同決策單元的效率值；投入變量向量X=（x1,x2,…,xn）T；產出指標向量Y=（y1,y2,…,yn）T；s-為投入松弛量，s+為產出松弛量。

基本線性規劃模型從投入的角度度量各個決策單元的效率，目標函數表示從最小化投入角度的綜合效率。綜合效率的計算公式如下：

Malmquist 指數模型能夠測算各決策單元兩個年份之間效率的相對變化，彌補DEA 模型無法直接比較各年的效率變化的不足。另外，Malmquist 指數模型還能對創新資源全要素生產效率的變化量進行分解，來反映創新資源利用效率及其變化的原因［15］。全要素生產效率的計算公式如下：

Malmquist 指數表示如下：

2 廣東省的實證分析

2.1 創新資源配置效率的時空變化

從圖1 可知，2011—2020 年間廣東科技創新資源配置效率以2014 年為關鍵轉折點，呈先降后升的趨勢。其中，由2011 年的0.99 逐年降低至2014 年的0.68；隨后，2014 年開始逐年攀升至1.00，雖然在2019 年小幅下降至0.97，2020 年回升至1.00。整體上，2011—2020 年廣東科技創新綜合效率、純技術效率和規模效率的平均值分別為0.912、0.932 和0.975，規模效率相對處于較高水平，綜合效率變化主要依賴純技術效率。因此，如何優化創新資源的利用能力和整體管理水平，成為廣東科技創新資源配置效率提升的關鍵。

圖1 廣東省科技創新資源配置效率年度分布

從2014 年開始，廣東連續出臺深化科技體制改革、實施創新驅動發揮戰略的一系列政策，部署實施了系列具體舉措，加大科技創新支持力度。隨著政策和改革優化舉措的落地實施，廣東科技創新資源配置和管理能力不斷優化，技術能力提升，創新效率提升，并在2018 年和2020 年達到創新綜合效率、純技術效率和規模效率的相對最優狀態。因此，必須堅持深化科技體制改革，科學配置科技資源，最大限度地發揮充足資金和資源的作用，促進全省科技創新發展。

基于綜合效率，利用自然間斷點分級法將廣東省內21 個地市劃分為低、中低、中、中高、高5 個等級，可視化呈現各市在2011、2016 和2020 年3個時間截面的科技創新資源配置效率（見圖2）。可見科技創新資源配置效率高值地市數量呈遞增態勢，逐步形成“一核兩翼”多極協同的創新發展格局。其中，珠三角區域作為全省創新核心發揮引領作用，粵東、粵西城市協同發展構建省內創新發展兩翼，基本與廣東構建“一核一帶一區”區域發展新格局，推動珠三角核心區優化發展，把粵東、粵西打造成新增長極的戰略謀劃相符。全省在上述3個時間截面的科技創新綜合效率為1。其中，深圳市2020 年規模效率有所下降，綜合效率也略微降低；珠海市綜合效率在2011 年處于中高等級，在2016年和2020 年達到高值狀態；佛山市、東莞市、清遠市三地的綜合效率一直保持中等狀態；而汕頭市作為粵東中心城市的經濟龍頭作用不再明顯，發展活力逐漸衰退，對生產要素的吸引力逐漸弱化［16］，2011、2016 年的綜合效率相對較高，但在2020 年降至中低級；梅州市、汕尾市科技創新資源配置效率改善逐步凸顯；云浮市綜合效率提升較為明顯，呈現逐步提升態勢，成為粵西地區科技創新綜合效率較高的城市。

圖2 廣東省各地市科技創新資源配置效率時空變異分布

2.2 科技創新資源配置的效率變動

2011—2020 年間，廣東科技創新資源配置效率的全要素生產率變化指數呈上升趨勢，年平均漲幅為8.1%，表明科技創新資源配置在不斷優化。具體來看，各指數呈每年波動上漲態勢。其中，技術效率指數、技術進步指數的年平均漲幅分為2.9%和5.0%，表明技術進步是影響廣東科技創新資源配置效率的主要因素。從各年份情況來看，2011、2012、2018 年全省的技術進步效率指數分別下降了5.3%、25.8%和27.0%，技術效率指數分別提升15.0%、15.2%和23.0%，但各階段的全要素生產效率指數均有顯著提升；2015、2016、2017 和2019 年的技術效率指數均呈下滑態勢，但技術進步指數得到了不同程度的提升，因此各階段全要素生產效率指數仍呈上漲趨勢，僅在2013 年出現下降，主要原因在于技術效率指數下滑。如圖3 所示，技術效率指數與規模效率指數同變化趨勢的情況更多，可見廣東的科技創新技術效率變化主要受規模效率影響。

圖3 廣東省科技創新資源配置效率的年度分布

2.3 基于效率指數的資源配置分類

借鑒趙倩石等［17］對耕地利用率類型的劃分原則，將科技創新資源配置區域分為4 類，包括全要素生產效率指數小于1 的綜合下降型以及全要素生產效率大于1 的綜合提高型（技術效率和技術進步均提升）、技術提高型（技術進步提高但技術效率下降）、技術效率提高型（技術效率提升但技術進步下降）。廣東省包含綜合提高型、技術進步提高型和綜合下降型3 種區域（見圖4）。

圖4 廣東省各地市科技創新資源配置水平分布

總體上看，全省有13 個地市科技創新資源配置的各項效率得到較為全面的提升，說明這些地市在“十二五”“十三五”期間的科技創新投入產出結構和體制機制改革成效顯著，尤其是云浮市和汕尾市，全要素生產效率分別提升了35.0%和26.5%（見表2）。其中，云浮市的純技術效率提升最大（17.8%）；汕尾市的規模效率提升最大（15.5%）。

表2 2011—2020 年廣東省科技創新資源配置的Malmquist指數及其分解結果

技術進步提高型的4 個地市分別是廣州市、深圳市、清遠市和茂名市，其全要素生產效率提升主要依賴技術進步。其中，廣州市的技術進步指數提升了14.9%，其他指數為1，表明廣州市在創新資源投入規模、科技管理等方面經驗豐富，已達到合理狀態，需要通過創新技術發展提高全要素生產效率；深圳市的科技創新資源投入規模可進一步提升；清遠市和茂名市的純技術效率下降導致技術效率下滑，科技管理水平未能與逐步加大的創新資源投入規模有效配合。

綜合下降型的4 個地市分別是汕頭市、江門市、湛江市和揭陽市，這些地市科技創新資源配置全要素生產效率降低的根源在于純技術效率較低，技術進步未能有效消除純技術效率下滑帶來的不利影響。這如同雷彥斌［18］、譚曉東［19］的研究結論，說明在既定的投入或產出水平下，這4 個城市管理水平低下導致其未能很好地實現對現有技術的充分利用。

3 結論與討論

3.1 研究結論

本研究對廣東“十二五”“十三五”期間的科技創新資源在時間和空間上的分配狀況進行分析，得到主要結論如下：

（1）靜態分析結果顯示，廣東的科技創新資源配置效率以2014 年為轉折點，呈現先降后升的趨勢，綜合效率變化主要依賴純技術效率。廣東的科技創新體制改革效果顯著，隨著大量財力、人力等創新資源投入到科技創新活動，同時創新資源利用能力和整體管理水平不斷優化，已形成珠三角領銜、粵東西部地區協同發展的“一核兩翼”創新發展格局。

（2）從動態視角看，“十二五”“十三五”期間廣東的科技創新資源配置效率不斷提升，年平均漲幅為8.1%，技術進步、純技術效率和規模效率的提升均起到正向推動作用，其中技術進步影響更為顯著。2011—2020 年，廣東省有17 個地市科技創新資源配置效率提升，其中，創新投入產出結構優化和體制機制改革合力推動的綜合提高型有13 個，云浮的純技術效率提升最大（17.8%）、汕尾的規模效率提升最大；以技術進步為主要驅動的技術進步提高型城市包括廣州、深圳、清遠和茂名；而因純技術效率負增長導致的綜合下降型城市包括汕頭、江門、湛江和揭陽。

3.2 討論與建議

在新時期、新背景下，為保證廣東的科技創新發展優勢不斷擴大，區域創新能力持續提升，廣東應堅持深化科技體制改革，持續加大科技創新資源投入規模，同時不斷優化創新資源利用水平和管理能力，科學配置科技資源，最大限度地發揮資金資源的作用，促進全省科技創新發展穩步提升。具體建議如下。

（1）完善科技投入機制。堅持人才是第一資源，切實做好人才的“引、育、管、用、服”，培養造就一批具有國際水平的戰略科技人才、科技領軍人才和創新團隊；構建科技資金多元化投入體系，確保科技財政投入穩定、持續，加大全社會基礎研究投入力度，強化重點領域關鍵核心技術攻關，促進科技金融深度融合，高質量推進全鏈條創新創業孵化育成體系建設，健全科技成果轉移轉化體系。

（2）加強戰略研判，因地制宜，科學統籌區域創新資源配置。強化區域科技資源頂層規劃和宏觀調控，推進實現區域內科技創新資源自由流動和深度融合，推進各領域創新互促共進。各地市應抓住機遇、應對挑戰，注重補短板與鍛長板協調統一，如，廣州市應保持人才和經費的穩定支持以及管理水平和投入規模的合理，促進科技創新產出和技術水平提升；深圳市則應進一步發揮政策優勢，強化政策支持，加大創新資源投入，推動創新資源集聚，盤活和優化配置科技創新資源；汕頭市、江門市、湛江市和揭陽市等應努力完善現有管理方法、理念及制度，著手提高科技管理水平，促進科技創新資源合理配置，從而全面提升科技創新資源配置效率。