河南省科技成果轉化效率及其影響因素研究

摘要：科學分析評價科技成果轉化效率不僅能夠體現該地區科研創新水平，也可以反映自身的未來發展潛力，有助于帶動區域經濟的發展。研究選取河南省17個地級市2018—2022年的數據，基于數據包絡分析法，對市域范圍科技成果轉化績效進行測量分析。并且進一步探索了科技成果有效轉化滲透的影響因素，以提高科技成果轉化效率，助力河南省科技成果轉化工作的順利開展。

關鍵詞：科技成果轉化效率"數據包絡分析方法"河南省"影響因素

Study"on"the"Efficiency"of"Scientific"and"Technological"Achievements"Transformation"and"its"Influencing"Factors"in"He’nan"Province

AI"Dong"1""LIU"Wenting"2""LI"Yunan"1""DU"Yan"1""ZHU"Pengrui"1""GUO"Kai"2

1."The"Scientific"amp;"Technological"Information"Center"of"Henan，"Zhengzhou，"He’nan"Province，""450003"China;2."School"of"Business，"Henan"University"of"Science"and"Technology，"Luoyang，"He’nan"Province，"471000"China

Abstract："Scientific"analysis"and"evaluation"of"the"transformationnbsp;efficiency"of"scientific"and"technological"achievements"can"not"only"reflect"the"level"of"scientific"research"and"innovation"in"the"region，"but"also"reflect"its"future"development"potential，"which"is"helpful"to"promote"the"development"of"regional"economy."This"study"selected"the"data"of"17"prefecture-level"cities"in"He’nan"Province"from"2018"to"2022，"based"on"data"envelopment"analysis，"and"measured"and"analyzed"the"city-wide"scientific"and"technological"achievements"transformation"performance."Furthermore"it"explores"the"influencing"factors"of"effective"transformation"and"penetration"of"scientific"and"technological"achievements，"aiming"to"improve"the"transformation"efficiency"of"scientific"and"technological"achievements"and"help"the"smooth"development"of"scientific"and"technological"achievements"in"He’nan"Province.

Key"Words："Transformation"efficiency"of"scientific"and"technological"achievements;"DEA;"Henan"Province;"Influencing"factor

河南省與國內發達地區相較，科技成果轉化效率不強。鑒于此，本研究旨在從市級層面出發，運用數據包絡分析方法（Data"Envelopment"Analysis，DEA），系統評估河南省17個地級市2018至2022年間科技成果轉化效率，旨在為河南省乃至更廣泛區域提升科技成果轉化效能提供策略參考與理論支撐。

科技成果轉化覆蓋了三個主要維度：區域層面、行業范疇以及高等教育機構（即高校）。在區域科技成果轉化評價方面，李秋實等人[1]運用DEA-Malmquist模型，測算廣東省21個地級市在2010—2019年的科技成果轉化效率。張亞明等人[2]基于長短期視角，對我國省級層面2016—2020年科技成果轉化效率進行雙重測度研究。楊劍等人[3]選取安徽省16個地級市2014—2019年的數據，對市域范圍科技成果轉化績效進行測量分析。在高校科技成果轉化評價方面，龔梅琳等人[4]針對中國高校科技成果豐富而轉化績效存在疲態的問題，對我國31個省份高校的科技成果轉化績效。郭金忠等人[5]并進一步應用面板托賓（Tobit）模型研究兩種效率的影響因素。譚濤等人[6]以全國31個省（自治區、直轄市）為研究對象，采用因子分析法客觀測度了2015—2020年各省區市的高校科技成果轉化和高技術產業發展水平。田澤等人[7]通過構建先進制造業綠色技術創新效率的兩階段評價指標體系，測算了長三角區域先進制造業不同階段的綠色技術創新效率和綠色全要素生產率（Green"Total"Factor"Productivity，GTFP）。

1"研究方法

DEA作為一種有效的方法論，廣泛應用于評估具備多個投入與產出指標的同類型決策單元間的相對效率水平。針對河南省的17個地級市，為了精準評估其科技成果轉化效率，本研究采用了DEA的數據包絡評估分析模型（BCC），從靜態維度對科技成果轉化效率進行了深入剖析。同時，為了捕捉效率變化的動態軌跡，本文結合了Malmquist指數模型，以全面分析科技成果轉化效率隨時間的演變情況，進而分析其影響因素。

在科技成果轉化績效的評估領域，學術界至今尚未確立一套廣泛認可且統一適用的評價指標體系。鑒于此，本文構建的投入產出指標體系，如表1所示。數據來源于《河南省統計年鑒》《中國城市統計年鑒》等。

2"實證分析

2.1"DEA靜態分析

本部分采用了靜態BCC模型作為分析工具，對2018—2022年河南省17個地級市科技成果轉化效率進行分析。

從表2中可以清晰地觀察到，在2018—2022年間，河南省17個地級市科技成果轉化所展現出的綜合技術效率平均水平達到了0.747，這一數值揭示了轉化效率尚存提升空間。進一步細分來看，純技術效率的均值與規模效率的均值均未達到1，且規模效率的均值略高于純技術效率均值，由此說明內部管理因素和技術水平的高低是影響科技成果轉化效率的主要因素。如表3所示，2018—2022年間，河南省17個地級市的綜合技術效率年均值雖然呈逐年上升，但是仍表現為較弱的DEA有效性。

在綜合審視17個地級市的科技成果轉化效率時，鄭州、駐馬店、鶴壁、周口這四個城市脫穎而出，位居綜合技術效率排名的前列。

在河南省17個地級市純技術效率的平均數值達到了0.825，而規模效率的平均水平則顯示為0.902。基于這兩個關鍵效率指標的平均值作為基準線，構建了一個二維矩陣圖（如圖"1所示）。隨后，通過數據分類與歸類策略，將這17個地級市劃分為四個具有鮮明特點的類別：第一類為“雙高效型”；第二類為“技術低效-規模高效型”；第三類為“技術高效-規模低效型”；最后一類為“雙低效型”。這一分類結果詳見表4。

2.2"Malmquist指數動態分析

為了分析河南省科技成果轉化效率的動態變化，本文基于Malmquist指數對2018—2022年17個地級市科技成果全要素生產率進行分解，結果如表"5所示。

通過分析表"5的數據，本文可以掌握河南省17個地級市在2018至2022年間科技成果轉化的整體效率變動趨勢。這段時期，科技成果的生產率指數平均達到了1.186，代表著全要素生產率年均18.6%的增長態勢，這無疑是河南省科技成果轉化效率持續穩步上升的堅實證據。此外，還可以觀察到Malmquist生產率指數在這幾年均超越了基準值1，這也說明相較于前一年度，全要素生產率始終保持著積極的增長態勢。

進一步將Malmquist指數拆解為技術效率指數與技術進步指數兩大組成部分，可以看出技術效率指數實現了9.7%的提升，而技術進步指數也貢獻了8.2%的增長，這兩大因素相輔相成，共同驅動了科技成果轉化效率的顯著提升。這一分解分析不僅揭示了技術效率優化對于提升轉化效率的重要作用，也強調了技術創新與進步在推動科技成果向現實生產力轉化過程中的不可或缺性，從而為全省科技創新體系的持續優化提供了有力支撐。

如圖"2所示，河南省17個地級市科技成果Malmquist指數及其分解指標展現出不一樣的波動特征，其中全要素生產率與技術變動指數波動顯著且趨勢趨同，表明科技成果轉化效率的區域差異主要受技術變革波動的主導影響，應當加強成果轉化的專業化機構和人才隊伍建設[8]，加強成果轉化的專業化機構和人才隊伍建設。

河南省17個地級市科技成果轉化效率的Malmquist指數及其分解具體如表"6所示。表6詳盡列出了全省17個地級市在2018—2022年間科技成果轉化效率的Malmquist指數及其構成分解。數據揭示，除鶴壁市外，其余16市的全要素生產率指數均超越基準線1，表明河南省科技成果轉化效率普遍呈上升態勢，發展勢頭強勁。特別地，開封市表現尤為亮眼，其科技成果轉化效率在五年內實現了高達36.1%的顯著增長，位居全省前列。

從Malmquist指數的分解情況來看，河南省省科技成果轉化效率的上升是技術效率與技術進步兩者共同影響的結果[9]。

3"科技成果轉化效率的影響因素

科技成果的轉化過程受到內在動力與外部力量的雙重交織影響，其關鍵影響因素有以下方面。

3.1政策驅動力

政策在科技成果向標準化轉化的進程中扮演著至關重要的驅動角色，它不僅為轉化過程提供了必要的支持與導向，還深刻影響著科技成果轉化為標準的規模范圍及其實現的可行性[10]。作為科技成果的主要創造者與輸出者，高校、科研機構及企事業單位等創新主體，需時刻保持對國家政策與地方政策動態的高度敏感性，積極捕捉政策導向的微妙變化，從而迅速響應，有效整合并轉化現有的技術成果，確保科技成果的轉化路徑與政策導向緊密契合。

3.2市場需求

市場需求不僅是衡量科技成果經濟價值的核心標尺，也是直接推動著科技成果轉化效率提升。在政策導向的宏觀背景下，科技成果的轉化過程必須緊密圍繞市場需求展開，通過密切關注市場動態與趨勢，靈活調整研發策略與產出方向，以確保科技成果能夠精準對接市場需求，提升市場競爭力。同時，科技成果轉化效率的提升，能夠催生出更多新穎的產品、先進的技術與優質的服務，這些創新成果將進一步豐富市場供給，滿足多樣化的市場需求，從而激發市場的創新潛能，為市場的持續繁榮與發展注入不竭動力。

3.3人才素質

科技成果的產出主要在高校、科研院所、企事業單位等機構，高校科研人員的構成主要是高校教師，其工作經歷主要集中在高校教學與科研領域，相關專業領域的工作經驗較少，高校技術研發多集中在理論層面的探索，與企業的信息對接缺乏時效性，科技成果與市場適配度較低，無法為投入產業帶來可觀的經濟效益，進而影響轉化效率的考核。需注重對相關科研人員能力的培養和提升，以提高科技成果的轉化效率。

4"結語

目前，我國在科學和技術方面取得了許多重要進展，在國家和地方政府的大力推動下，高校、科研院所和企事業單位等科技創造主體需積極總結科技成果，加強科技人才培育，適應市場需求，積極推動科技成果轉化效率提升，共同推動我國科技成果的轉化和應用。

參考文獻

• 李秋實，劉鈺盈，周俊杰，等.廣東省科技成果轉化效率測量與時空特征：基于DEA-Malmquist指數模型[J].科技管理研究，2024，44（5）：56-64.
• 張亞明，趙科，宋雯婕，等.中國省域科技成果轉化效率評價研究：基于長短期視角[J].技術經濟與管理研究，2024（2）：18-24.
• 楊劍，趙倩雅，韓傳軼.市域視角下安徽省科技成果轉化效率評價[J].科技創新與應用，2024，14（8）：81-85.
• 龔梅琳，劉靜巖.高校科技成果轉化績效的組態效應與路徑分析：基于中國31個地區的模糊集定性比較分析[J].科技管理研究，2024，44（10）：102-109.
• 郭金忠，劉成勇，劉曉玲，等.中國高校科技創新效率及影響因素的實證分析：科技成果產出和轉化兩階段視角[J].科技管理研究，2024，44（6）：97-106.
• 譚濤，李俊龍.我國高校科技成果轉化與區域高技術產業發展水平測度以及耦合協調度研究[J].中國科學基金，2023，37（4）：682-691.
• 田澤，王若梅，肖欽文，等.長三角區域先進制造業綠色技術創新效率研究[J].安徽師范大學學報（人文社會科學版），2021，49（5）：137-147.
• 劉濤，楊玉潔.技術轉移人才培養規劃與對策[J].科技創新導報，2020，17（19）：239-240，243.
• 鄭雨嬋.安徽省域高校科技成果轉化效率及其影響因素研究：基于DEA和QCA方法的實證分析[D].安徽農業大學，2023.
• 張亞明，趙科，宋雯婕，等.區域科技成果轉化政策工具的配置與優化分析：基于河北省的政策文本計量[J].軟科學，2024，38（1）：23-30.