張祥宇

（廣東省技術(shù)經(jīng)濟研究發(fā)展中心，廣東廣州 510070）

科技資源作為科技活動的基礎(chǔ)，是創(chuàng)造科技成果、推動經(jīng)濟和社會發(fā)展的重要要素集合［1］?？萍假Y源目前已成為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重大戰(zhàn)略資源之一［2］。數(shù)據(jù)顯示，到2021 年，廣東研發(fā)經(jīng)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(qū)域創(chuàng)新能力已連續(xù)5 年位居全國首位［3］?！稄V東省科技創(chuàng)新“十四五”規(guī)劃》提出，到2025 年廣東全社會創(chuàng)新R&D 經(jīng)費投入年均增長達10%，研發(fā)經(jīng)費投入強度提升到達3.5%左右。面對日益劇增的科技創(chuàng)新資源投入，如何實現(xiàn)資源的合理化配置，確保資源投入能夠促進科技產(chǎn)出正向提升顯得尤為重要，而因情施策的前提是掌握區(qū)域科技資源配置［4］，了解創(chuàng)新資源在時間和空間上分配的變異特征和規(guī)律，探究區(qū)域科技發(fā)展和創(chuàng)新特征［5］。當前，學(xué)者們研究創(chuàng)新資源配置效率主要從靜態(tài)和動態(tài)兩類方式測度，靜態(tài)分析方法有如主成分分析法、因子分析法等，以及較多學(xué)者使用的由Charnes 等［6］提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型；為了解決跨期效率動態(tài)變化分析的問題，越來越多的學(xué)者使用Fare 等［7］提出的 Malmquist 指數(shù)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(chuàng)新資源配置效率及其時空演化特征。廣東作為國內(nèi)創(chuàng)新大省，其科技創(chuàng)新配置狀況素來是學(xué)者研究的重要內(nèi)容之一，如寧仕鵬［10］發(fā)現(xiàn)在加大對科技創(chuàng)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(chuàng)新高質(zhì)量發(fā)展提出可參考建議，摸清“十二五”“十三五”期間廣東創(chuàng)新資源在時間和空間上分配的變異特征和規(guī)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(tài)和動態(tài)兩個視角剖析廣東科技創(chuàng)新資源配置現(xiàn)狀、發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)來源

本研究以R&D 人員全時當量和R&D 經(jīng)費投入作為科技創(chuàng)新資源投入指標。參考馮海波等［11］做法，以現(xiàn)有專利分類中科技含量最高的發(fā)明專利的授權(quán)量作為科技知識性產(chǎn)出指標，以技術(shù)市場成交額作為科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)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(chǎn)出存在時滯效應(yīng)，將滯后期定為1 年，即將投入指標時限定為2010—2019 年，產(chǎn)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(nèi)各地市創(chuàng)新投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，所有指標數(shù)據(jù)均來源于廣東科技統(tǒng)計網(wǎng)。運用SPSS 26.0 軟件對有關(guān)指標進行相關(guān)性檢驗，結(jié)果表明2011—2020 年廣東的R&D 人員、R&D 經(jīng)費、發(fā)明專利授權(quán)量和技術(shù)市場成交合同金額存在顯著相關(guān)性（見表1），符合DEA 模型分析要求。

表1 廣東省科技創(chuàng)新投入-產(chǎn)出指標相關(guān)性分析結(jié)果

1.2 模型構(gòu)建

DEA 模型能夠在不提前預(yù)設(shè)具體生產(chǎn)函數(shù)和估計參數(shù)的前提下，運用線性規(guī)劃、運籌學(xué)等方法，對具有多個投入和產(chǎn)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(chuàng)新資源配置效率的相對大小。鑒于廣東科技創(chuàng)新水平處于高速發(fā)展期，規(guī)模不斷擴張，科技創(chuàng)新資源配置效率更加遵循規(guī)模收益可變，因此采用假定規(guī)模報酬可變的BCC 模型來測度靜態(tài)創(chuàng)新資源配置效率?；揪€性規(guī)劃模型如下：

式（1）中：n為決策單元數(shù)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(chǎn)出指標向量Y=（y1,y2,…,yn）T；s-為投入松弛量，s+為產(chǎn)出松弛量。

基本線性規(guī)劃模型從投入的角度度量各個決策單元的效率，目標函數(shù)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(shù)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(shù)模型還能對創(chuàng)新資源全要素生產(chǎn)效率的變化量進行分解，來反映創(chuàng)新資源利用效率及其變化的原因［15］。全要素生產(chǎn)效率的計算公式如下：

Malmquist 指數(shù)表示如下：

2 廣東省的實證分析

2.1 創(chuàng)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(chuàng)新資源配置效率以2014 年為關(guān)鍵轉(zhuǎn)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(chuàng)新綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均值分別為0.912、0.932 和0.975，規(guī)模效率相對處于較高水平，綜合效率變化主要依賴純技術(shù)效率。因此，如何優(yōu)化創(chuàng)新資源的利用能力和整體管理水平，成為廣東科技創(chuàng)新資源配置效率提升的關(guān)鍵。

圖1 廣東省科技創(chuàng)新資源配置效率年度分布

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

基于綜合效率，利用自然間斷點分級法將廣東省內(nèi)21 個地市劃分為低、中低、中、中高、高5 個等級，可視化呈現(xiàn)各市在2011、2016 和2020 年3個時間截面的科技創(chuàng)新資源配置效率（見圖2）?？梢娍萍紕?chuàng)新資源配置效率高值地市數(shù)量呈遞增態(tài)勢，逐步形成“一核兩翼”多極協(xié)同的創(chuàng)新發(fā)展格局。其中，珠三角區(qū)域作為全省創(chuàng)新核心發(fā)揮引領(lǐng)作用，粵東、粵西城市協(xié)同發(fā)展構(gòu)建省內(nèi)創(chuàng)新發(fā)展兩翼，基本與廣東構(gòu)建“一核一帶一區(qū)”區(qū)域發(fā)展新格局，推動珠三角核心區(qū)優(yōu)化發(fā)展，把粵東、粵西打造成新增長極的戰(zhàn)略謀劃相符。全省在上述3個時間截面的科技創(chuàng)新綜合效率為1。其中，深圳市2020 年規(guī)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(tài)；佛山市、東莞市、清遠市三地的綜合效率一直保持中等狀態(tài)；而汕頭市作為粵東中心城市的經(jīng)濟龍頭作用不再明顯，發(fā)展活力逐漸衰退，對生產(chǎn)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(chuàng)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(xiàn)逐步提升態(tài)勢，成為粵西地區(qū)科技創(chuàng)新綜合效率較高的城市。

圖2 廣東省各地市科技創(chuàng)新資源配置效率時空變異分布

2.2 科技創(chuàng)新資源配置的效率變動

2011—2020 年間，廣東科技創(chuàng)新資源配置效率的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)呈上升趨勢，年平均漲幅為8.1%，表明科技創(chuàng)新資源配置在不斷優(yōu)化。具體來看，各指數(shù)呈每年波動上漲態(tài)勢。其中，技術(shù)效率指數(shù)、技術(shù)進步指數(shù)的年平均漲幅分為2.9%和5.0%，表明技術(shù)進步是影響廣東科技創(chuàng)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(shù)進步效率指數(shù)分別下降了5.3%、25.8%和27.0%，技術(shù)效率指數(shù)分別提升15.0%、15.2%和23.0%，但各階段的全要素生產(chǎn)效率指數(shù)均有顯著提升；2015、2016、2017 和2019 年的技術(shù)效率指數(shù)均呈下滑態(tài)勢，但技術(shù)進步指數(shù)得到了不同程度的提升，因此各階段全要素生產(chǎn)效率指數(shù)仍呈上漲趨勢，僅在2013 年出現(xiàn)下降，主要原因在于技術(shù)效率指數(shù)下滑。如圖3 所示，技術(shù)效率指數(shù)與規(guī)模效率指數(shù)同變化趨勢的情況更多，可見廣東的科技創(chuàng)新技術(shù)效率變化主要受規(guī)模效率影響。

圖3 廣東省科技創(chuàng)新資源配置效率的年度分布

2.3 基于效率指數(shù)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(chuàng)新資源配置區(qū)域分為4 類，包括全要素生產(chǎn)效率指數(shù)小于1 的綜合下降型以及全要素生產(chǎn)效率大于1 的綜合提高型（技術(shù)效率和技術(shù)進步均提升）、技術(shù)提高型（技術(shù)進步提高但技術(shù)效率下降）、技術(shù)效率提高型（技術(shù)效率提升但技術(shù)進步下降）。廣東省包含綜合提高型、技術(shù)進步提高型和綜合下降型3 種區(qū)域（見圖4）。

圖4 廣東省各地市科技創(chuàng)新資源配置水平分布

總體上看，全省有13 個地市科技創(chuàng)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(chuàng)新投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)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(chǎn)效率分別提升了35.0%和26.5%（見表2）。其中，云浮市的純技術(shù)效率提升最大（17.8%）；汕尾市的規(guī)模效率提升最大（15.5%）。

表2 2011—2020 年廣東省科技創(chuàng)新資源配置的Malmquist指數(shù)及其分解結(jié)果

技術(shù)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(chǎn)效率提升主要依賴技術(shù)進步。其中，廣州市的技術(shù)進步指數(shù)提升了14.9%，其他指數(shù)為1，表明廣州市在創(chuàng)新資源投入規(guī)模、科技管理等方面經(jīng)驗豐富，已達到合理狀態(tài)，需要通過創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展提高全要素生產(chǎn)效率；深圳市的科技創(chuàng)新資源投入規(guī)?？蛇M一步提升；清遠市和茂名市的純技術(shù)效率下降導(dǎo)致技術(shù)效率下滑，科技管理水平未能與逐步加大的創(chuàng)新資源投入規(guī)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(chuàng)新資源配置全要素生產(chǎn)效率降低的根源在于純技術(shù)效率較低，技術(shù)進步未能有效消除純技術(shù)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(jié)論，說明在既定的投入或產(chǎn)出水平下，這4 個城市管理水平低下導(dǎo)致其未能很好地實現(xiàn)對現(xiàn)有技術(shù)的充分利用。

3 結(jié)論與討論

3.1 研究結(jié)論

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

（1）靜態(tài)分析結(jié)果顯示，廣東的科技創(chuàng)新資源配置效率以2014 年為轉(zhuǎn)折點，呈現(xiàn)先降后升的趨勢，綜合效率變化主要依賴純技術(shù)效率。廣東的科技創(chuàng)新體制改革效果顯著，隨著大量財力、人力等創(chuàng)新資源投入到科技創(chuàng)新活動，同時創(chuàng)新資源利用能力和整體管理水平不斷優(yōu)化，已形成珠三角領(lǐng)銜、粵東西部地區(qū)協(xié)同發(fā)展的“一核兩翼”創(chuàng)新發(fā)展格局。

（2）從動態(tài)視角看，“十二五”“十三五”期間廣東的科技創(chuàng)新資源配置效率不斷提升，年平均漲幅為8.1%，技術(shù)進步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的提升均起到正向推動作用，其中技術(shù)進步影響更為顯著。2011—2020 年，廣東省有17 個地市科技創(chuàng)新資源配置效率提升，其中，創(chuàng)新投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)優(yōu)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(shù)效率提升最大（17.8%）、汕尾的規(guī)模效率提升最大；以技術(shù)進步為主要驅(qū)動的技術(shù)進步提高型城市包括廣州、深圳、清遠和茂名；而因純技術(shù)效率負增長導(dǎo)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(chuàng)新發(fā)展優(yōu)勢不斷擴大，區(qū)域創(chuàng)新能力持續(xù)提升，廣東應(yīng)堅持深化科技體制改革，持續(xù)加大科技創(chuàng)新資源投入規(guī)模，同時不斷優(yōu)化創(chuàng)新資源利用水平和管理能力，科學(xué)配置科技資源，最大限度地發(fā)揮資金資源的作用，促進全省科技創(chuàng)新發(fā)展穩(wěn)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(yǎng)造就一批具有國際水平的戰(zhàn)略科技人才、科技領(lǐng)軍人才和創(chuàng)新團隊；構(gòu)建科技資金多元化投入體系，確保科技財政投入穩(wěn)定、持續(xù)，加大全社會基礎(chǔ)研究投入力度，強化重點領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，促進科技金融深度融合，高質(zhì)量推進全鏈條創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)孵化育成體系建設(shè)，健全科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化體系。

（2）加強戰(zhàn)略研判，因地制宜，科學(xué)統(tǒng)籌區(qū)域創(chuàng)新資源配置。強化區(qū)域科技資源頂層規(guī)劃和宏觀調(diào)控，推進實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)科技創(chuàng)新資源自由流動和深度融合，推進各領(lǐng)域創(chuàng)新互促共進。各地市應(yīng)抓住機遇、應(yīng)對挑戰(zhàn)，注重補短板與鍛長板協(xié)調(diào)統(tǒng)一，如，廣州市應(yīng)保持人才和經(jīng)費的穩(wěn)定支持以及管理水平和投入規(guī)模的合理，促進科技創(chuàng)新產(chǎn)出和技術(shù)水平提升；深圳市則應(yīng)進一步發(fā)揮政策優(yōu)勢，強化政策支持，加大創(chuàng)新資源投入，推動創(chuàng)新資源集聚，盤活和優(yōu)化配置科技創(chuàng)新資源；汕頭市、江門市、湛江市和揭陽市等應(yīng)努力完善現(xiàn)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(chuàng)新資源合理配置，從而全面提升科技創(chuàng)新資源配置效率。