DEA視角下江蘇高校技術轉移效率研究

肖涵　薛莉

［摘 要］高校科技成果轉化是提升國家創新能力和核心競爭力的關鍵環節。然而，我國高校技術轉移成效并不明顯，存在“績高”與“效低”同時并存的情況。為此，本文以江蘇重點高校技術轉移為研究對象，通過DEA分析方法探究其存在的問題，并將之與其他省份情況進行比較，最終發現組織管理水平不足、規模效率低是導致江蘇高校技術轉移效率較低的主要原因，最后據此提出對策建議。

［關鍵詞］技術封鎖；技術轉移；國家創新體系；DEA

［中圖分類號］F42［文獻標識碼］A［文章編號］1672-1071（2023）03-0068-08

引 言

科技強則國強，科技創新是引領發展的第一動力，科技競爭是國際博弈的重要領域。21世紀是科技主導的世紀，高新技術的發展正在深刻地改變傳統經濟結構，催生新的生產組織模式，推動生產力向前發展。解決中國原始性和顛覆性難題、破解“卡脖子”技術困難、實現產業轉型升級的關鍵都在于創新驅動。

《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006—2020年）》提出了我國創新體系是由政府、企業、科研院所及高校組成的四角相倚的結構。技術在創新主體間的順利轉移，關系到技術市場化程度、我國創新力量的提升和創新體系的構建。技術轉移的順利進行可以形成“技術循環”，只有這樣，科研的力量才能徹底發揮，科技才能真正做到造福社會，推動生產力發展。想要進一步完善國家創新體系，就必須建設以市場為導向的技術轉移體系，這無疑要求在技術前沿的“最先一公里”和技術轉移應用的“最后一公里”進行研究突破。

如今，我國正面對以美國為首的西方國家對科技發展“圍追堵截”式打壓以及創新難以變成生產力的技術轉移難題。我國技術轉移轉化率大概在30%左右，江蘇省雖然是科研創新大省，但科技成果轉化率也僅在50%左右①。想要進一步增強綜合國力，促進科技發展，就必須破解目前的技術轉移難題。高校是我國創新主體之一，眾多的科研成果來自高校，破解高校的技術轉移難題是健全我國技術轉移體系的關鍵。鑒于此，本文旨在通過探究江蘇高校技術轉移效率來回答完善技術轉移體系的相關問題。

一、 文獻綜述

根據技術轉移的定義，本文研究的高校技術轉移涉及到高校、企業兩者間的技術交換，即高校通過專利申請、專利許可和創建衍生公司等方式，將有商業價值和社會價值的技術轉移至公司等其他組織。高校是技術供給方，主要職責是將高校科技資源（如在國家基金支持下產生的科技成果）通過一些途徑轉移給企業這一技術受讓方。文章將從三個方面對現有技術轉移文獻進行綜述。

（一） 技術轉移概念界定

技術轉移的概念最早提出于1964年第一屆聯合國貿易發展大會，會議上把國家間的技術輸出與輸入統稱為技術轉移。可以粗淺地將其理解為技術在不同背景間的水平流動，在與科學研究相關的場合下的流動通常被認定為技術從研究實驗室向市場的運動。Vannevar Bush（1945）撰寫的《科學——無盡的疆域》報告認為技術轉移是指技能知識、技術知識、技術從大學和科學機構向產業界的轉移［1］56-78。不同的學科對于技術轉移的理解側重也不同，如經濟學家Arrow（1969）、Dosi（1988）傾向于通用知識的特性定義，社會學家Rogers（1962）傾向將創新與技術轉移相聯系，人類學家Merrill（1972）則側重文化變革對技術轉移的影響［2］。由于學科性質不同，對技術轉移的認知和分析方向也不相同。在研究中需要根據具體實證分析的范圍和目標，建立分析框架。這些觀點都具備三個核心要素：首先技術轉移是一個過程，其次需要有供需兩個主體，最后是供需間相互作用。

（二） 高校技術轉移的模式

技術轉移模式的分類標準有六大類：技術轉移的主導因素、供需方的參與程度、技術轉移的方向、技術內容的完整性、轉移的具體形式、轉移的過程。Dosi Giovanni將合同研究和咨詢活動納入技術轉移范圍，擴充了技術轉移的形式［3］。Landry認為盡管現有研究已經認識到技術轉移活動有多種形式，但大部分研究主要關注專利申請、許可和衍生企業創建這三種技術轉移的主要形式，并對這三種方式的定義、測量方法以及適用范圍做了較為詳細的闡述［4］。謝科范、陳云、董芹芹通過對我國高校科研工作的宏觀總結，在產學研傳統模式的基礎上，發現并論證了現代產學研結合的四種基礎模式：合作研發模式、平臺運作模式、戰略聯盟模式和人才流動模式［5］，并進一步分析比較各自的優缺點，提出改革我國高校科技成果轉化模式的建議。郭東妮將我國高校現階段的技術轉移模式分為傳統的高校推廣模式、技術孵化模式、轉移平臺模式和技術創業模式，并分析得出：四種模式適用的技術復雜程度不同，面臨的風險、門檻、渠道和轉移過程中的難點也存在差異［6］。章麗霞研究總結了目前我國高校技術轉移的四種主要模式：自辦企業模式、校企合作模式、校設機構模式、直接轉化模式［7］。

（三） 技術轉移的測算

在評價體系的選擇上，鐘衛等加入了當年新孵化企業數量、專利外其他技術轉讓合同數和實際收入等指標［8］。張蕾等在投入指標上選擇了高校研發人員和經費，在產出上以高校企業間簽訂的技術轉移合同數和高校通過技術轉移的收入為指標，并利用Malmquist指數對“一帶一路”高校技術轉移效率進行測評［9］。楊陽等人從知識轉移的四個基本要素出發，利用專利數據分別對這幾個要素進行評價分析［10］。實證研究的主要方法是數據包絡分析法（DEA）和隨機前沿法（SFA）。還有一些其他方法，譬如，于淳馨采用因子分析與聚類分析結合的多指標定量法，測評江蘇省31所高校技術轉移效率［11］。楊陽采用熵值法計算各指標對應權重，采用jenks最佳自然斷點法，利用綜合值分級的方法進行測評［10］。Anderson，T.R.通過DEA評價方法測算54所美國大學的技術轉移效率［12］。張蕾利用Malmquist指數結合DEA方法，測算“一帶一路”省區高校技術轉移效率［9］。戚湧（2015）利用SFA模型對高校技術轉移的市場化水平進行了測算［13］。胡欣悅、姜彥釗等通過SFA來測算高校技術轉移效率［14-15］。定性結合定量的綜合評價分析方法及線性結合非線性的方法是近年技術轉移效率測算的主流方法。

二、 指標體系和研究方法

（一） 指標體系的構建

本文在指標選取上遵循的依據有：

（1）可比性原則：可比性原則要求選取的指標不僅可以進行橫向比較，還要能縱向比較。指標的選擇標準是一致的，且每個決策單元在這一指標上都有足夠數據進行比較。

（2）客觀性原則：客觀性原則要求指標的選擇不能進行主觀臆測，評價指標一定是理論和實際結合的產物，既能體現技術轉移的關鍵因素，又能客觀地反映其中的問題。

（3）可行性原則：指標選取需要考慮是否有足夠的數據來源，保證該項指標的數據要兼顧可獲得性和真實可靠性。

（4）目標導向性原則：指標的選取不能一味地追求全面，更多要根據研究目的選取，選擇技術轉移的關鍵要素，找出高校間技術轉移效率低的共同點，用簡單的指標找出關鍵的問題。

綜合了文獻閱讀中前人設計的評價指標體系并結合本文研究的實際，設計出如下的指標體系，見表1：

（二） 實證研究方法

數據包絡分析法（DEA）是最適合本文的研究方法，該方法針對多投入、產出指標的同類型部門效率測算。DEA對數據的需求較小，相較于SFA需要擬合生產曲線的方法，更加適合數據量小的效率測評。本文通過DEA分析達到兩個目的：一是通過傳統DEA方法探究目前江蘇代表性高校（11所“211”及省部共建高校）的技術轉移效率，二是通過DEA－Malmquist指數方法對比2017—2021年不同省份高校技術轉移效率的變化，找出江蘇省技術轉移中存在的問題。

傳統DEA只能對面板數據進行靜態分析，對于各省2017—2021年技術轉移效率的動態變化只能利用DEA－Malmquist指數方法。Malmquist指數在1953年由Sten Malmquist首次提出，Caves等（1982）進一步引入了距離函數，將其應用到生產分析中，通過測度生產決策單元與生產前沿面的距離來表示全要素生產率變化，并將其命名為Malmquist生產率指數（此后被稱為Malmquist指數）。具體采用兩個時期Malmquist指數的幾何平均值來計算Malmquist指數。即從ｔ到ｔ＋１期Malmquist指數可表示為：

其中ｘｔ，ｙｔ分別表示ｔ期的投入與產出，ｘｔ＋１，ｙｔ＋１分別表示ｔ＋１期的投入與產出，ＥＣ表示兩個時期的效率變化，TＣ表示兩個時期的技術變化，ＭＩ表示Malmquist指數可以分解為效率變化和技術變化兩部分。該指數反映了在固定規模報酬下，每個決策單位從t到ｔ＋１時期，全要素生產率的改進情況。如果Ｍ＞１，表明生產率呈現上升趨勢，反之則表明生產率呈現衰退趨勢。1994年之后，Fare等在現有基礎上，進一步將技術效率變化分解為規模效率變化（SC）和純技術效率變化（PEC）。將（3.3）式分解改進如下：

這里PECＰ（純技術效率變化指數）表示從ｔ期到ｔ＋１期第ｐ個觀察對象的純技術效率變動程度。該指標可以反映高校自身對科技資源投入的轉移利用程度。TCP（技術變化指數）表示生產前沿面的移動是生產技術的波動，在文中該指標可以反映技術轉移方面的創新程度。SCP（規模效率變化指數）表示規模效率變動程度。在本文中，該指標可以反映高校有關技術轉移資源投入規模的合理程度。全要素生產率TFP根據公式分解為效率變化EC和技術變動TC的乘積。

三、 江蘇高校技術轉移效率的實證結果分析

（一） 江蘇重點高校技術轉移效率評價

利用DEAP2.1軟件分析2017—2021年11所江蘇省“211”及省部共建高校的投入、產出指標的平均值，得到的技術轉移效率結果，如表2所示。表中的純技術效率（PTE）表示在生產已達到最優規模條件的假定下，由于技術因素導致的轉移效率的變化。如果純技術效率為1，說明目前的技術條件下，投入資源的使用是有效的，但由于這一情況排除了規模的影響，所以不能說這一決策單元是有效的。規模效率（SC）代表由于生產規模的不同導致生產效率大小的變化，這一指標可以反映該單元實際生產規模和該決策單元最優生產規模之間的差距。如果規模效率值為1，說明該單元已達到規模狀態最優化，高校已不需要增加或減少生產規模。技術效率等于純技術效率與規模效率的乘積，即假如該決策單元是有效的，那么該決策單元肯定已同時達到技術有效和規模有效。

由表2可見，江蘇重點高校目前技術效率均值為0.477、純技術效率均值為0.678，規模效率為0.696，技術轉移效率整體效率值偏低，總體未達到DEA有效。達到DEA有效的高校只有東南大學、南京航天航空大學、南京理工大學和江南大學這4所高校。具體分析如下：

1. 重點高校技術轉移效率總體水平偏低

江蘇11所重點高校中技術轉移效率達到有效的只有4所，說明這幾所高校技術轉移情況較好，并沒有出現規模、投入和產出不匹配的情況。從江蘇總體情況來看，這11所重點高校的決策單元有效率不足50%，說明技術轉移水平總體偏低，更不用說江蘇其他層次的高校。非有效率高校的技術效率值在0.078—0.477之間，總體的效率值處在一個較低的水平。達到技術效率有效的高校基本都是理工科優勢學校，這也和實際情況相符。在技術轉移過程中，大部分具有實際價值的科研成果都在理工科院校產出，而文史、綜合類高校產出成果以論文專著為主，產出的成果難以實現市場化，投入的大部分經費并沒有實際意義，從而降低了技術轉移的效率。

2. 規模效率不足影響了重點高校技術轉移

中國藥科大學的純技術效率值為1，但并沒有達到DEA有效，這是因為其規模效率偏低。該校投入產出配置是合理的，不需要進行額外調整，但是規模和自身投入產出并不匹配，還處在規模報酬遞增的區間，這需要繼續擴大技術轉移規模，優化資源的合理配置，才能達到有效狀態。剩下的幾所高校純技術效率和規模效率都未達到有效，說明在本文的指標體系下，其投入產出不匹配，所以這些高校在技術創新、企業環境、激勵機制、轉移途徑方法等影響科技成果轉化的因素上都有待完善。這7所高校需要針對性地改變投入和產出，根據自身情況調節規模效益，并完善與技術轉移相關的其他外部環境因素。

3. 重點高校技術轉移規模報酬不足

這11所重點高校中有7所高校處于規模報酬遞增的階段，沒有處于規模報酬遞減的學校，這表明江蘇省高校整體技術轉移規模不足，難以支撐科技成果的轉化，即雖有較高的科技成果產出，但技術市場化程度還遠遠不達標。大部分科技成果產出還沒有在合理的規模下進行轉化，造成科技投入的浪費。7所處于規模報酬遞增階段的重點高校，還需要繼續增加投入—產出規模從而達到DEA有效，通過提升規模讓科技產出能夠更高效的市場化，達到事半功倍的效果。

4. 重點高校投入冗余過多

對于非DEA有效的高校繼續進行投入冗余和產出不足分析，探究投入—產出層面造成DEA效率低的原因，見表3。

江蘇高校的投入冗余較為明顯，論文和專著數量的冗余表明很多基礎研究并沒有轉化成實際的生產力供企業使用。這說明江蘇高校在基礎研究上的投入回報率較低，大量經費投入到論文、專著，但是其發揮的支撐力作用卻不足以匹配更多的產出，從而造成投入冗余。

合同金額價值低的情況比較明顯。河海大學、南京師范大學在合同數量上并沒有產出不足，但在合同的價值上偏低，造成了產出總價值不足。總體而言，江蘇非DEA有效的高校基礎研究回報率低，沒有起到支撐技術轉移高效運行的作用。同時，轉化的科技成果價值低，投入經費未得到有效利用。

（二） 江蘇高校技術轉移效率變化分析

通過和其他省份（我國高校數量排名前12的省份）的對比，分析江蘇省2017—2021年高校技術轉移效率變化的情況。在研究動態變化時利用DEA-Malmquist方法測量，由于該指數表達的是相對變化，所以不參考作為基數年的2017年的效率值。TFP及其分解指數值以１為臨界條件，指數值大于１說明效率提升，指數等于１說明效率保持不變，指數值小于１說明效率衰退，見表4、表5。

上述兩表顯示了2017—2021年間各省份高校平均技術效率、技術進步和全要素生產率的變化。通過比較2017—2021年江蘇省高校技術轉移效率變化，得出如下結論：

1. 江蘇高校技術轉移的組織管理水平較低

江蘇在這5年間的全要素生產率即技術轉移效率整體呈現上升趨勢，全要素生產率、技術進步均高于平均值。技術進步對全要素的貢獻率達到了12.5%，江蘇省技術進步指數增長較快，技術發展迅速。

表5顯示除了在2018—2019年技術轉移效率短暫下降外，江蘇省近五年的技術轉移效率都呈現上升趨勢，且上升趨勢較明顯。全要素生產率指數分解為技術進步和效率變化，技術進步包括科學技術的提升和要素質量的提升，效率變化則是由組織管理水平的變動引起。通過表5對江蘇這五年間平均技術轉移效率指數分解來看，效率增加的動因是技術變化，技術進步是促進江蘇技術效率提升的主要因素。在這五年期間，江蘇的技術效率變化指數保持1不變，其對全要素生產率的提升貢獻不足，全要素的提升主要依靠技術進步。江蘇的技術效率指數還有很大的提升空間，尤其是在組織管理水平上還有所欠缺，要提升技術水平發揮和要素配置的能力，找到合適的技術發展規模。

2. 江蘇高校技術轉移的規模效率低

廣東、浙江與江蘇在經濟等方面基本情況類似，和這兩個省份比對，對研究江蘇省高校技術轉移的不足具有更大參考價值，見圖1。

由圖1可知這三省M指數水平相近，其中浙江位于首位，廣東優于江蘇。對M指數分解之后發現，江蘇綜合效率變化指數遠遠低于其他兩個省份。江蘇技術進步指數高于浙江、廣東，且指數均大于1，都處于DEA有效狀態。通過和廣東、浙江對比發現，江蘇在技術研發上比浙江、廣東更具備優勢，但組織管理水平還有待提升，這也導致了江蘇整體技術轉移水平不如另外兩省。

江蘇高校科技的產出和投入量都是廣東和浙江的兩倍，但在投入高速增加的情況下，產出并沒有呈同等比例的增加。即在技術進步、規模效率不變的情況下，技術產出變多，技術轉移規模和技術進步沒有匹配，造成了全要素生產率低下。這是因為江蘇在分析評估投入產出時，沒能設置合適的轉移規模，投入劇增但規模不匹配，產出沒有呈現同比例的增長，從而造成了轉移效率低下。雖然江蘇技術進步水平高于廣東和浙江，但DEA分析方法測算的全要素生產率考慮了EC和TC兩個部分，江蘇在組織管理水平上存在著明顯缺陷，導致技術轉移水平低于浙江和廣東。

雖然廣東、浙江技術進步水平較江蘇低，但它們是中小企業大省，擁有一大批“專精特新”企業，技術轉移規模大，有足夠的實力去實現高校科研成果市場化，組織管理更加協調，所以整體技術轉移效率高于江蘇。江蘇要重視和浙江、廣東在規模效率上的差距，專注于提升技術轉移規模，解決資源配置、組織管理等問題。

四、 政策建議

本文選用《高等學校科技統計資料匯編》中的數據，利用DEA分析方法研究了江蘇省重點高校技術轉移效率變化。研究發現，江蘇省重點高校存在規模效率不足、投入冗余過多、技術轉移規模偏小等問題，究其原因在于組織管理水平較低，包括規模經濟、要素配置和技術水平發揮等方面出現了滯后。鑒于此，本文提出如下政策建議。

（一） 提升技術轉移服務水平

政府成立專門的高校技術轉移辦公室充分對接高校和企業，確定技術轉移合作方式，保證雙方的共同利益，協助教研人員順利完成科技成果轉化。建立信息服務平臺，實現信息共享，提升技術轉移效率。政府充分發揮服務作用，舉辦各類科研成果展示活動，加強高校間的技術交流與合作，推動新靈感和新技術的產生，促進高校、企業間的了解，推動技術轉移順利進行。

（二） 優化資金投入結構

各級政府要進一步加大技術轉移資金投入，并引導社會資本對技術轉移早期項目和科技型中小微企業進行投融資支持。開展知識產權證券化融資試點，鼓勵商業銀行開展知識產權質押貸款業務。按照國務院統一部署，鼓勵銀行業金融機構積極穩妥開展投貸聯動試點。積極探索多元化資金投入機制優化技術轉移經費投入結構，拓寬科技投入經費來源渠道。

（三） 完善高校激勵機制

鼓勵和支持教研人員圍繞企業、政府的關鍵需求及“卡脖子”技術進行研究，提升高校科研人員的積極性。將參與技術攻關及科技成果轉化推廣工作等納入科研人員職稱評聘、崗位晉升的考核指標之中。進一步建立市場化的收益分配和股權激勵機制，不僅要加大對科技成果完成人（團隊）的激勵力度，還要給予為科技成果轉移轉化做出重要貢獻的人員、技術轉移機構一定獎勵。

（四） 落實政府保障作用

充分考慮我國技術轉移發展的客觀要求，盡快制定和發布國家層面的、專門針對技術轉移的法律文件，明確政府、高校、科研院所、企業、服務機構在技術轉移中的權利、義務和利益關系，合理分工，提高效率。各地方政府要準確把握國家技術轉移體系建設的目標要求，充分發揮引導作用，完善各省技術轉移的基礎框架；充分挖掘本省技術領域的優勢，集中資源優先發展重點領域；還需要在技術轉移合同簽訂過程中發揮擔保作用，完善合同程序，提升合同公信力。

注釋：

① 江蘇省科技廳數據發布：http：//std.jiangsu.gov.cn/art/2021/11/19/art_83499_10119143.html。

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［基金項目］ 國家社會科學基金項目“國家創新體系中政府、企業與個人的交易機制構建研究”（18JL045）；江蘇省研究生科研與實踐創新計劃（KYCX22_3870）。

［收稿日期］2022-07-31

［作者簡介］肖涵，中共江蘇省委黨校碩士研究生，210009；薛莉，中共江蘇省委黨校社會學教研部主任、教授，210009。

（責任編輯：田 青）

（校對：木 子）