摘 要：【目的】基于江西省科研院所科技統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)，探索和分析江西省科研院所科技創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)變化特征。【方法】以2001—2021年江西省科研院所科技活動(dòng)人員、Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、專利申請(qǐng)受理數(shù)、專利授權(quán)量、科技論文數(shù)和出版科技著作數(shù)等投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過DEA-BCC模型及Malmquist指數(shù)模型對(duì)其科技創(chuàng)新效率分別進(jìn)行靜態(tài)評(píng)價(jià)和動(dòng)態(tài)分析。【結(jié)果】江西省科研院所的科技創(chuàng)新綜合效率相對(duì)較高，Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對(duì)江西省科研院所投入產(chǎn)出效率的影響更大，全要素生產(chǎn)率指數(shù)的浮動(dòng)受技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的影響較大?！窘Y(jié)論】仍需從加大財(cái)政支持力度、創(chuàng)新科研管理體制、深化“放管服”改革等方面不斷完善科研院所建設(shè)，力爭(zhēng)提升全省科研院所科技創(chuàng)新能力，更好地發(fā)揮科技創(chuàng)新主體作用。

關(guān)鍵詞：科技創(chuàng)新；科研院所；DEA-BCC模型；Malmquist指數(shù)

中圖分類號(hào)：G31 " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " " 文章編號(hào)：1003-5168（2024）12-0145-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.12.029

Research on the Efficiency of Scientific and Technological Innovation in Jiangxi Provincial Research Institutes

—Based on DEA-BCC model and Malmquist index model

WANG Jinfeng WANG Yuyao

（ Jiangxi Institute of Science and Technology Information， Nanchang 330046， China）

Abstract： [Purposes] This paper aims to comprehensively grasp the dynamic changes in the efficiency of scientific and technological innovation in research institutes in Jiangxi Province， this article conducts a comparative analysis of the efficiency of scientific and technological innovation in research institutes within Jiangxi Province.[Methods] Based on input-output data such as the number of scientific and technological activity personnel， internal Ramp;D expenses， patent application acceptance， patent authorization， scientific papers， and published scientific and technological works of research institutes in Jiangxi Province from 2001 to 2021， an efficiency evaluation index system is constructed. The DEA-BCC model and Malmquist index model are used to perform static evaluation and dynamic analysis of their scientific and technological innovation efficiency， respectively.[Findings] The results show that the comprehensive efficiency of scientific and technological innovation in research institutes in Jiangxi Province is relatively high. The impact of internal Ramp;D expenditure on the input-output efficiency of research institutes in Jiangxi Province is greater， and the fluctuation of the total factor productivity index is greatly affected by the technological progress index.[Conclusions] It is still necessary to continuously improve the construction of scientific research institutes from the aspects of increasing financial support， innovating scientific research management system， and deepening the reform of \" streamlining administration and delegating power， improving regulation， and upgrading services\" so as to strive to improve the scientific and technological innovation ability of scientific research institutes in the whole province and give full play to the main role of scientific and technological innovation.

Keywords： technological innovation; academia Sinica; DEA-BCC model; malmquist index

0 引言

科研院所是實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的重要力量，是科技創(chuàng)新鏈條中不可或缺的一支隊(duì)伍。為了積極響應(yīng)國(guó)家鼓勵(lì)和支持科研院所科技創(chuàng)新的號(hào)召，江西省科技廳2022年出臺(tái)了《江西省科技體制改革三年攻堅(jiān)行動(dòng)實(shí)施方案》，創(chuàng)新科研院所發(fā)展機(jī)制，建立科研院所現(xiàn)代化運(yùn)行管理機(jī)制。在政府不斷重視科研院所科技創(chuàng)新、增加科研經(jīng)費(fèi)的過程中，科研院所科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率是否提高成為科技部門比較關(guān)注的問題。

1 文獻(xiàn)綜述

梳理現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在創(chuàng)新測(cè)度研究方面的評(píng)估指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法已經(jīng)較為豐富，得出了許多建設(shè)性的研究成果，科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)也是其中的研究熱點(diǎn)之一。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)科研院所科技創(chuàng)新效率的研究主要集中在兩個(gè)方面：一是明確了科技創(chuàng)新呈現(xiàn)出明顯的地域差異與特點(diǎn)，開展全國(guó)范圍的科研院所對(duì)比研究。例如，李俊龍等［1］以全國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市）2015—2019年研發(fā)機(jī)構(gòu)的科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出為研究對(duì)象，運(yùn)用DEA和Malmqulst指數(shù)法兩種模型進(jìn)行測(cè)度分析，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新效率呈現(xiàn)“M”型波動(dòng)；范旭等［2］以全國(guó)31個(gè)省（區(qū)、市）2009—2017年科研機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)科研創(chuàng)新效率為研究對(duì)象，運(yùn)用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法進(jìn)行評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)我國(guó)科研機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)科研效率總體偏低，并呈現(xiàn)從東到西遞減趨勢(shì)。二是對(duì)單個(gè)省份或單個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行測(cè)算與分析。例如，屈娟娟等［3］采用DEA模型對(duì)廣東省2006年科研機(jī)構(gòu)投入產(chǎn)出效率進(jìn)行分析；王曉夕等［4］以河北省2011—2018年農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新效率為研究對(duì)象，運(yùn)用DEA-Malmquist方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)和靜態(tài)分析研究；達(dá)虎等［5］以甘肅省2011—2018年14個(gè)市州的科技統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，運(yùn)用DEA-Malmquist模型對(duì)甘肅省科技創(chuàng)新效率進(jìn)行探討研究。

為全面掌握江西省科研院所科技創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化情況，本文以2001—2021年江西省科研院所科技統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為對(duì)象，運(yùn)用DEA-BCC模型和Malmquist指數(shù)模型分別對(duì)江西省科研院所21個(gè)年份的科技創(chuàng)新效率進(jìn)行分析研究。從DEA效率、不同投入指標(biāo)的影響力及Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)變化等3個(gè)方面進(jìn)行闡述，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，并根據(jù)結(jié)果提出相應(yīng)的對(duì)策建議。

2 研究方法

2.1 DEA-BCC數(shù)據(jù)模型

DEA模型是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Charnes等［6］在1978年提出的一種運(yùn)用線性規(guī)劃理論的評(píng)價(jià)方法。它適用于多種投入、多種產(chǎn)出的數(shù)據(jù)樣本，是基于研究對(duì)象之間的一種非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，對(duì)決策單元投入產(chǎn)出有效性進(jìn)行評(píng)估。DEA模型分為BCC、SBM和CCR等模型，其中規(guī)模收益可變的BCC模型和規(guī)模收益不變的CCR模型為常用模型。由于本文的研究對(duì)象為2001—2021年江西省科研院所投入產(chǎn)出，在投資規(guī)模上存在差異，且這些年的投入規(guī)模持續(xù)增加，不存在縮減跡象，因此規(guī)模收益可變的BCC模型更適合本研究。

2.2 Malmquist指數(shù)

瑞典學(xué)者M(jìn)almquist［7］最早提出Malmquist指數(shù)法，實(shí)現(xiàn)加入時(shí)間因素后動(dòng)態(tài)測(cè)算決策單元效率指數(shù)的變化情況。1994年Fare等［8］將Malmquist指數(shù)與DEA法相結(jié)合提出DEA-Malmquist模型，運(yùn)用距離函數(shù)求解方法分析全要素生產(chǎn)率。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（Tech）與技術(shù)效率指數(shù)（Effch）的乘積為全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP），在規(guī)?？勺儠r(shí)，技術(shù)效率指數(shù)由規(guī)模效率指數(shù)（SEC）和純技術(shù)效率指數(shù)（PE）組成。

當(dāng)全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1時(shí)，表明該決策單元的全要素生產(chǎn)率在考察期間呈上升趨勢(shì)；當(dāng)全要素生產(chǎn)率指數(shù)等于1時(shí)，表明該決策單元的全要素生產(chǎn)率在考察期間沒有變化；當(dāng)全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于1時(shí)，表明該決策單元的全要素生產(chǎn)率在考察期間呈下降趨勢(shì)。

3 指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)來源

3.1 構(gòu)建指標(biāo)體系

本文在選取投入、產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)兼顧了指標(biāo)的數(shù)量和質(zhì)量，使決策單元超過投入、產(chǎn)出指標(biāo)之和的3倍，保證模型分析結(jié)果的信度、效度，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)來源的權(quán)威性、可得性以及指標(biāo)的代表性。文中選取科技活動(dòng)人員（人）、Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（千元）作為科研院所的投入指標(biāo)，選取專利申請(qǐng)受理數(shù)（件）、專利授權(quán)量（件）、科技論文數(shù)（篇）和出版科技著作數(shù)（種）作為科研院所的產(chǎn)出指標(biāo)。見表1。

3.2 數(shù)據(jù)來源

本文以2001—2021年為時(shí)間序列，以全部科研院所為研究對(duì)象，利用DEA-BCC模型和Malmquist指數(shù)模型考察其科研投入產(chǎn)出效率。從客觀上看，科研活動(dòng)投入與產(chǎn)出之間存在一定的滯后性，但滯后時(shí)間參差不齊。已有文獻(xiàn)對(duì)滯后時(shí)間設(shè)定為l～3年不等［9-10］，也有文獻(xiàn)并未考慮滯后時(shí)間的問題［11-12］。本文取滯后時(shí)間為1年，即2001—2021年各項(xiàng)投入分別對(duì)應(yīng)于2002—2022年的各項(xiàng)產(chǎn)出，數(shù)據(jù)來源于科技部組織的年度科研機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)。

4 實(shí)證分析

4.1 靜態(tài)分析

4.1.1 DEA-BCC效率分析。利用DEAP2.1軟件，選取江西省科研院所2001—2021年投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，對(duì)江西省科研院所投入產(chǎn)出DEA-BCC效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果見表2。

①綜合技術(shù)效率分析。由表2可知，江西省科研院所投入產(chǎn)出綜合技術(shù)效率均值為0.896，處在較高水平，說明江西省科研院所在既定的投入下產(chǎn)出較為豐碩。21年中有8個(gè)年份的綜合技術(shù)效率等于1，處于DEA有效狀態(tài)，說明這8年里江西省科技創(chuàng)新投入規(guī)模適中，創(chuàng)新資源配置比較合理，不存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況。綜合技術(shù)效率整體呈上升趨勢(shì)，但存在波動(dòng)振動(dòng)。

②純技術(shù)效率分析。由表2可知，科研院所純技術(shù)效率均值為0.954，表明管理和技術(shù)因素對(duì)江西省科研院所的科技創(chuàng)新效率影響較小。其中，有8個(gè)年份純技術(shù)效率為1且為DEA有效狀態(tài)，說明這8年里江西省科研院所在現(xiàn)有管理和技術(shù)水平下達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)；有9個(gè)年份純技術(shù)效率小于1且為非DEA有效狀態(tài)，說明這9年里投入規(guī)模、管理和技術(shù)因素對(duì)其科技創(chuàng)新效率影響較大。

③規(guī)模效率分析。由表2可知，科研院所規(guī)模效率均值為0.940，說明科研院所科研資源利用率與投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)較為合理。其中，有8個(gè)年份的規(guī)模效率為1且為DEA有效狀態(tài)，說明這8年里其資源配置較合理；有13個(gè)年份的規(guī)模效率小于1且為非DEA有效狀態(tài)，說明這些年其科技創(chuàng)新投入規(guī)模存在問題。在這13年中，有9個(gè)年份處于規(guī)模效應(yīng)遞增狀態(tài)，說明其科技創(chuàng)新投入不足，需要加大科技創(chuàng)新投入；有4個(gè)年份處于規(guī)模效應(yīng)遞減狀態(tài)，說明其科技創(chuàng)新投入冗余，需要適度減少科技創(chuàng)新投入。

4.1.2 "不同投入指標(biāo)的影響力分析。為考量不同投入指標(biāo)對(duì)DEA-BCC模型各效率的影響程度，本文通過分別剔除科技活動(dòng)人員、Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出兩種測(cè)算方式對(duì)兩個(gè)投入指標(biāo)的影響力進(jìn)行分析，分別將其命名為測(cè)算1、測(cè)算2，將不去除任何投入指標(biāo)的測(cè)算3設(shè)為對(duì)照組，見表3。由表3可知，測(cè)算1、測(cè)算2和測(cè)算3的綜合技術(shù)效率均值分別為0.789、0.754、0.896，表明與去除科技活動(dòng)人員相比，去除Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的綜合技術(shù)效率均值變化更大。說明Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對(duì)DEA效率值的影響更大，即Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對(duì)江西省科研院所投入產(chǎn)出效率的影響更大。

4.2 動(dòng)態(tài)分析

借助DEAP 2.1軟件，運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型，對(duì)2001—2021年江西省科研院所科技創(chuàng)新效率的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其各分解指標(biāo)量進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果見表4。

由表4可知，2001—2021年，江西省科研院所的5個(gè)指數(shù)均值都大于或等于1，說明其整體科技創(chuàng)新效率處于上升趨勢(shì)。其中，有11個(gè)年份全要素生產(chǎn)率指數(shù)的均值均大于1，表明全要素生產(chǎn)率在這11年中有所提升；有9個(gè)年份全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于1，表明這9個(gè)年份全要素生產(chǎn)率有下降趨勢(shì)。從21年的觀測(cè)值可以看出，全要素生產(chǎn)率指數(shù)呈現(xiàn)上升與下降不斷波動(dòng)的現(xiàn)象，這說明江西省科研院所科技創(chuàng)新效率雖呈現(xiàn)上升狀態(tài)，但發(fā)展尚未穩(wěn)定，沒有達(dá)到理想狀態(tài)。尤其是2008—2009年全要素生產(chǎn)率指數(shù)才0.506，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降直接導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率指數(shù)下降。由此推斷，提高技術(shù)進(jìn)步指數(shù)是提高全要素生產(chǎn)率指數(shù)的關(guān)鍵所在。

5 結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

本文通過DEA-BCC模型對(duì)江西省科研院所2001—2021年科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)江西省科研院所的科技創(chuàng)新綜合效率相對(duì)較高。雖也出現(xiàn)投入冗余或產(chǎn)出不足現(xiàn)象，但大部分年份是規(guī)模報(bào)酬遞增階段，具有較大的發(fā)展空間和潛力。另外，通過不同投入指標(biāo)的影響力分析發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于科技活動(dòng)人員，Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對(duì)江西省科研院所投入產(chǎn)出效率的影響更大。通過Malmquist指數(shù)分析可知，江西省科研院所技術(shù)進(jìn)步指數(shù)對(duì)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的浮動(dòng)影響較大，科學(xué)技術(shù)水平的提升對(duì)提高江西省科研院所的投入產(chǎn)出效率有很大幫助。

5.2 對(duì)策建議

江西省科研院所作為企業(yè)、高校、科研院所三大創(chuàng)新主體之一，其研發(fā)實(shí)力相對(duì)比較薄弱。但隨著大院大所的不斷引入和科技投入的不斷增加，科技創(chuàng)新能力也得到了明顯提升，科技創(chuàng)新活動(dòng)取得了一定的成果。但仍要不斷強(qiáng)化管理，優(yōu)化資源配置，緊盯發(fā)展機(jī)遇，提升科技創(chuàng)新能力。

5.2.1 加大財(cái)政支持力度，強(qiáng)化前沿創(chuàng)新意識(shí)。一是加大科技創(chuàng)新投入力度。持續(xù)加大各級(jí)財(cái)政對(duì)科研院所的支持力度，完善財(cái)政科研經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理制度，確保財(cái)政投入穩(wěn)步增長(zhǎng)，在機(jī)構(gòu)運(yùn)行、基礎(chǔ)建設(shè)和人員經(jīng)費(fèi)等方面給予科研院所更多的經(jīng)費(fèi)保障。二是創(chuàng)新資源計(jì)劃和統(tǒng)籌配置。大力支持有研究基礎(chǔ)、特色優(yōu)勢(shì)的科研院所承接基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究等研發(fā)活動(dòng)重大科研項(xiàng)目，通過實(shí)施項(xiàng)目提高原創(chuàng)性科技成果產(chǎn)出。

5.2.2 創(chuàng)新科研管理體制，激發(fā)科研人員活力?？蒲腥藛T是科研活動(dòng)的核心要素，要持續(xù)完善人才培養(yǎng)和人才引進(jìn)制度，不斷激發(fā)科研人員活力。一是創(chuàng)新完善科技人才培養(yǎng)機(jī)制。深化“三評(píng)”改革，給予科研院所在相關(guān)科研方面的自主權(quán)，實(shí)行科研項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)“包干制”，鼓勵(lì)科技人員自主選擇科研方向、組建科研團(tuán)隊(duì)，開展原創(chuàng)性基礎(chǔ)研究。二是完善人才引進(jìn)培育制度。創(chuàng)造良好的高端人才引進(jìn)環(huán)境，豐富高端人才引進(jìn)手段，完善人才引、聚、育、用政策，培養(yǎng)造就一支結(jié)構(gòu)合理、素質(zhì)優(yōu)良的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍。

5.2.3 持續(xù)深化“放管服”改革，優(yōu)化科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展環(huán)境。為提升科研成果產(chǎn)出水平，激發(fā)科研人員創(chuàng)新活力，需進(jìn)一步落實(shí)減負(fù)放權(quán)措施，深化科技領(lǐng)域“放管服”改革，減輕科研人員負(fù)擔(dān)，為科研人員營(yíng)造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。一是做好科研項(xiàng)目與經(jīng)費(fèi)管理方面的簡(jiǎn)政放權(quán)，優(yōu)化科技行政許可審批管理和服務(wù)流程，賦予科研院所和科研人員在項(xiàng)目設(shè)立以及經(jīng)費(fèi)使用方面的自主權(quán)；二是做好科研院所分類考核評(píng)價(jià)改革，以科技創(chuàng)新規(guī)律、突出質(zhì)量貢獻(xiàn)為績(jī)效導(dǎo)向，建立與研究領(lǐng)域、崗位等相適應(yīng)的分類績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，賦予科研人員職務(wù)科技成果所有權(quán)或長(zhǎng)期使用權(quán)改革試點(diǎn)，鼓勵(lì)和引導(dǎo)科研人員多、快、好地出成果。

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