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摘 要：基于我国30个省级行政区2004—2018年科技成果转化的面板数据，对我国科技成果转化的经济效益和全要素生产率进行了探究。经研究发现，在2004—2018年之间综合技术效率总体均值为0.643，6个省级行政区达到有效，21個省级行政区没有达到技术有效，8个省级行政区达到了最优规模效率。科技成果转化没有显著影响我国区域经济增长，所产生的经济效益总体呈下降趋势的。
关键词：科技成果转化 绩效评价 生产力指数 经济增长
中图分类号：F014.1 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）08（b）-0190-03
Research on Economic Performance Evaluation of Transformation of Scientific and Technological Achievements
—Based on the Data of 30 Provinces in China
LI Mingxin CHEN Shujun
（College of Science， Inner Mongolia University of Science and Technology， Baotou， Inner Mongolia Autonomous Region， 014010 China）
Abstract： Based on the panel data of scientific and technological achievements transformation in 30 provincial administrative regions of China from 2004 to 2018， this paper explores the economic benefits and total factor productivity of scientific and technological achievements transformation in China. The study found that between 2004 to 2018， the overall average comprehensive technical efficiency was 0.643， 6 provincial administrative regions achieved effectiveness， 21 provincial administrative regions did not achieve technical effectiveness， and 8 provincial administrative regions achieved the optimal scale efficiency. The contribution rate of the transformation of scientific and technological achievements to China's regional economic growth is not high， and the overall economic benefits show a downward trend.
Key Words： Transformation of scientific and technological achievements; Performance evaluation; Productivity index; Economic growth
科学技术是经济增长的引擎，是提高一个国家科技发展的源泉。但是，与我国海量的科技成果量相比，能够在社会发展上实现经济效益的成果数量显得太少。为了能有效地将科技成果真正转化成为现实生产力，该文将运用层次分析法，找出科技成果转化对区域经济增长最显著的影响因素，再结合DEA-Malmquist指数法，为提高科技成果转化率提供了更好的分析工具。
林艺雯和陈梦使用因子分析法确定了评价指标，对物流企业科技创新创建了一套综合的评估体系[1];关菲和崔雨欣从科技投入、科技产出和环境这3个方面建立了影响科技成果转化的指标体系[2];苏继成和李红娟提出科技体制改革的思路和措施，为加快科技创新治理体系和现代化进程提供决策支持[3];亓纪燕对农业科技成果转化对农业经济增长的影响及应用分析，明确科技成果转化与经济增长的密切关系[4]。
这些研究为该文提供了可资参考一定的成果，从现有研究对象的角度来看，较少关注从科技成果相关产业化对经济增长的研究。在现实中把科技成果变成产品，必须经过一个转化过程，通过科技成果的变现间接推动经济增长。
1 研究方法
1.1 BCC模型
该研究的目的是在一定程度上增加30个省级行政区科技果转化的经济利益，并从产出的角度衡量被评估的无效率程度。重点是在不增加人力投入和财力投入的情况下实现合理利用。也就是说，在不改变投入的条件下，应增加技术有效的各项产出（如地区专利申请授权数、技术市场营业额和人均地区GDP）。选择产出主导型的BBC模型[5]，该研究究目的是研究30个省级行政区的科技成果转化的经济效率，并探索各省级行政区科技成果转化经济效率存在问题的原因。
1.2 Malmquist指数方法 BCC模型只能在短期内研究各省级行政区科技成果转化的经济效率。Malmquist指数方法[6]在用于分析每个省级行政区科技成果的经济效率时，显示出更多具有实际价值的分析信息变化。
在该文中，笔者将每个被调查的省级行政区的年度数据作為一个决策单位，并使用基于Malmquist指数方法来估算30个省级行政区总体的生产率变化。将每个决策单位的生产率与最优化的实际生产前沿进行比较，以衡量效率和技术进步的变化。
2 结果分析
对30个省级行政区的统计数据，运用Deap 2.1软件，以产出为导向，先分析2004—2018每年的截面数据，然后用这15年的序列数据进行Malmquist生产力指数分析，可以得出以下结果。
（1）从综合效率的层面上看，总体上，30个省级行政区的综合效率总体均值为：0.643。细分到省可以发现：北京、天津、浙江、海南、青海、宁夏这6个省级行政区，这15年综合效率均值大于0.95，证明在这15年的大部分时间里都达到有效，投入和产出达到了较好的平衡。其他24个省级行政区这15年中的大部分时间为非DEA有效。其中，河北省、河南省和江西省的综合效率均值较低，分别为0.343、0.370和0.373。综合效率为有效的省级行政区的科技成果转化的经济绩效明显高于其他非有效的省级行政区。
（2）从纯技术效率的层面上看，北京、天津和青海这3个省级行政区已经实现了15年的技术有效，表明这些省级行政区之间的资源组合是最优的。内蒙古、上海、江苏、浙江、海南和宁夏这5个省级行政区在这15年大部分时间都达到技术有效。另外，21个省级行政区需要进一步调整投入变量之间的数量配比。其中，在非技术有效的省级行政区里面：贵州和陕西在过去15年里有了一定的提高，这说明调整投入变量的数量配比取得了一定的成效 ，但是它们还没达到最优状态，所以需要进一步改善和优化投入变量结构。山西、江西和山东在过去15年里取得纯技术效率类似增幅的，在科技成果转化为经济绩效的技术革新和各投入变量的调整配比上采取措施的效果不明显，需要革新科技成果转化的技术或者加强优化投入变量结构。
（3）从规模效率的层面上看，有18个省级行政区的规模效率在大多数时候都在下降，这表明这些省级行政区的投入变量规模过大，无法通过增加投入变量的方式来提高产出变量。这些省级行政区应该考虑从粗放型城市向集约型城市转变。通过合理利用和分配财力投入、人力投入的方式，实现可持续的经济增长。而安徽、重庆、四川和贵州这4个省级行政区的规模效益在不断提高，这说明这些省级行政区有必要扩大生产规模，投入变量的增加将推动产出变量的上升。
从技术效率变化率（Effch）的角度来看， 动态变化平均值为0.988。从技术进步指数（Techch）的角度来看， 这15年的动态变化平均值均值只有0.930。仅从这部分数据来看，可以说全要素生产率下降8%的主要原因是技术进步效率低。省级行政区经济效益水平的提高是技术进步和技术效率提高双重影响的结果。
全要素生产率的动态变化平均值较小的省份应该作为关注的重点。有必要根据技术效率变化率和技术进步指数，找出导致这些地区生产率水平下降的因素，从而采取有针对性的措施，提高技术效率或促进技术进步，并通过其科学技术成果的转化实现经济利益水平的提高。
3 总结与建议
该文基于我国30个省级行政区2004—2018年科技成果转化的数据，研究我国科技成果转化的经济效益和全要素生产率变化。研究发现：（1）我国30个省级行政区的综合效率总体均值为：0.643，其中只有6个省市达到DEA有效。我国科技成果转化的经济效率普遍较低，各省级行政区在科技成果转化表现参差不齐，应当在加强科技投入和成果转化的同时，还要注意投入方面的平衡。（2）尽管我国高校的整体科研状况是有效率的，但增长率仍不尽人意。在测评的15个年度中，没有一个省份的科研效率水平是持续增长的。其中，广西、福建、贵州、云南和新疆的增长保持相对较长的时间。并且其中大多数时期的增长趋势并不明显。
第一，我们应该增加对科学方面，技术和生产的人力投入和财力投入，并通过发展科技成果转化相关技术来促进可持续的经济增长和资源的可持续利用。可以发现，技术效率变化率显示出正增长。因此，调整投入变量的数量配比，以减少不必要的资源损耗，也是提高科技成果转化的经济效益的最好途径。
第二，加强科技成果转化体系的内部管理，对科技成果和科技人才的评价不仅取决于科技成果的数目，还取决于科技成果的转化率，看其对社会和经济发展的贡献率。
第三，科技成果转化是一个循序渐进的学习过程，应强调外部环境的支撑作用（从某种意义上说，我国的金融发展程度还远远不够），加深变革体系的市场化进程，为科技成果转化提供资源。
第四，科技成果转化对于我国的意义不再多言，应完善科技成果转化的法律保障和制度，促进各个领域科技成果的共享，使银行和其他有关机构能够为科学技术成果的产业化提供信用贷款支持，并为科研机构和科研人员提供适当的奖励和优惠政策，从国家层面减少对科技成果转化的阻碍。
参考文献
[1] 林艺雯，陈梦.基于因子分析法的物流企业科技创新能力探究[J].物流科技，2021，44（8）：13-15，23.
[2] 关菲，崔雨欣.我国科技成果转化绩效评价与影响因素实证分析[J].河北企业，2018（9）：65-67.
[3] 苏继成，李红娟.新发展格局下深化科技体制改革的思路与对策研究[J].宏观经济研究，2021（7）：100-111.
[4] 亓纪燕.农业科技成果转化对农业经济增长的影响及应用分析[J].商讯，2020（12）：160.
[5] 刘玉勉.产学研融合视角下科技成果转化机制研究[J].黑龙江科学，2021，12（14）：162-164.
[6] 周静婷.规模以上工业企业技术创新效率分行业研究——基于DEA-Malmquist指数法[J].中国储运，2021（8）：127-129.
关键词：科技成果转化 绩效评价 生产力指数 经济增长
中图分类号：F014.1 文献标识码：A文章编号：1672-3791（2021）08（b）-0190-03
Research on Economic Performance Evaluation of Transformation of Scientific and Technological Achievements
—Based on the Data of 30 Provinces in China
LI Mingxin CHEN Shujun
（College of Science， Inner Mongolia University of Science and Technology， Baotou， Inner Mongolia Autonomous Region， 014010 China）
Abstract： Based on the panel data of scientific and technological achievements transformation in 30 provincial administrative regions of China from 2004 to 2018， this paper explores the economic benefits and total factor productivity of scientific and technological achievements transformation in China. The study found that between 2004 to 2018， the overall average comprehensive technical efficiency was 0.643， 6 provincial administrative regions achieved effectiveness， 21 provincial administrative regions did not achieve technical effectiveness， and 8 provincial administrative regions achieved the optimal scale efficiency. The contribution rate of the transformation of scientific and technological achievements to China's regional economic growth is not high， and the overall economic benefits show a downward trend.
Key Words： Transformation of scientific and technological achievements; Performance evaluation; Productivity index; Economic growth
科学技术是经济增长的引擎，是提高一个国家科技发展的源泉。但是，与我国海量的科技成果量相比，能够在社会发展上实现经济效益的成果数量显得太少。为了能有效地将科技成果真正转化成为现实生产力，该文将运用层次分析法，找出科技成果转化对区域经济增长最显著的影响因素，再结合DEA-Malmquist指数法，为提高科技成果转化率提供了更好的分析工具。
林艺雯和陈梦使用因子分析法确定了评价指标，对物流企业科技创新创建了一套综合的评估体系[1];关菲和崔雨欣从科技投入、科技产出和环境这3个方面建立了影响科技成果转化的指标体系[2];苏继成和李红娟提出科技体制改革的思路和措施，为加快科技创新治理体系和现代化进程提供决策支持[3];亓纪燕对农业科技成果转化对农业经济增长的影响及应用分析，明确科技成果转化与经济增长的密切关系[4]。
这些研究为该文提供了可资参考一定的成果，从现有研究对象的角度来看，较少关注从科技成果相关产业化对经济增长的研究。在现实中把科技成果变成产品，必须经过一个转化过程，通过科技成果的变现间接推动经济增长。
1 研究方法
1.1 BCC模型
该研究的目的是在一定程度上增加30个省级行政区科技果转化的经济利益，并从产出的角度衡量被评估的无效率程度。重点是在不增加人力投入和财力投入的情况下实现合理利用。也就是说，在不改变投入的条件下，应增加技术有效的各项产出（如地区专利申请授权数、技术市场营业额和人均地区GDP）。选择产出主导型的BBC模型[5]，该研究究目的是研究30个省级行政区的科技成果转化的经济效率，并探索各省级行政区科技成果转化经济效率存在问题的原因。
1.2 Malmquist指数方法 BCC模型只能在短期内研究各省级行政区科技成果转化的经济效率。Malmquist指数方法[6]在用于分析每个省级行政区科技成果的经济效率时，显示出更多具有实际价值的分析信息变化。
在该文中，笔者将每个被调查的省级行政区的年度数据作為一个决策单位，并使用基于Malmquist指数方法来估算30个省级行政区总体的生产率变化。将每个决策单位的生产率与最优化的实际生产前沿进行比较，以衡量效率和技术进步的变化。
2 结果分析
对30个省级行政区的统计数据，运用Deap 2.1软件，以产出为导向，先分析2004—2018每年的截面数据，然后用这15年的序列数据进行Malmquist生产力指数分析，可以得出以下结果。
（1）从综合效率的层面上看，总体上，30个省级行政区的综合效率总体均值为：0.643。细分到省可以发现：北京、天津、浙江、海南、青海、宁夏这6个省级行政区，这15年综合效率均值大于0.95，证明在这15年的大部分时间里都达到有效，投入和产出达到了较好的平衡。其他24个省级行政区这15年中的大部分时间为非DEA有效。其中，河北省、河南省和江西省的综合效率均值较低，分别为0.343、0.370和0.373。综合效率为有效的省级行政区的科技成果转化的经济绩效明显高于其他非有效的省级行政区。
（2）从纯技术效率的层面上看，北京、天津和青海这3个省级行政区已经实现了15年的技术有效，表明这些省级行政区之间的资源组合是最优的。内蒙古、上海、江苏、浙江、海南和宁夏这5个省级行政区在这15年大部分时间都达到技术有效。另外，21个省级行政区需要进一步调整投入变量之间的数量配比。其中，在非技术有效的省级行政区里面：贵州和陕西在过去15年里有了一定的提高，这说明调整投入变量的数量配比取得了一定的成效 ，但是它们还没达到最优状态，所以需要进一步改善和优化投入变量结构。山西、江西和山东在过去15年里取得纯技术效率类似增幅的，在科技成果转化为经济绩效的技术革新和各投入变量的调整配比上采取措施的效果不明显，需要革新科技成果转化的技术或者加强优化投入变量结构。
（3）从规模效率的层面上看，有18个省级行政区的规模效率在大多数时候都在下降，这表明这些省级行政区的投入变量规模过大，无法通过增加投入变量的方式来提高产出变量。这些省级行政区应该考虑从粗放型城市向集约型城市转变。通过合理利用和分配财力投入、人力投入的方式，实现可持续的经济增长。而安徽、重庆、四川和贵州这4个省级行政区的规模效益在不断提高，这说明这些省级行政区有必要扩大生产规模，投入变量的增加将推动产出变量的上升。
从技术效率变化率（Effch）的角度来看， 动态变化平均值为0.988。从技术进步指数（Techch）的角度来看， 这15年的动态变化平均值均值只有0.930。仅从这部分数据来看，可以说全要素生产率下降8%的主要原因是技术进步效率低。省级行政区经济效益水平的提高是技术进步和技术效率提高双重影响的结果。
全要素生产率的动态变化平均值较小的省份应该作为关注的重点。有必要根据技术效率变化率和技术进步指数，找出导致这些地区生产率水平下降的因素，从而采取有针对性的措施，提高技术效率或促进技术进步，并通过其科学技术成果的转化实现经济利益水平的提高。
3 总结与建议
该文基于我国30个省级行政区2004—2018年科技成果转化的数据，研究我国科技成果转化的经济效益和全要素生产率变化。研究发现：（1）我国30个省级行政区的综合效率总体均值为：0.643，其中只有6个省市达到DEA有效。我国科技成果转化的经济效率普遍较低，各省级行政区在科技成果转化表现参差不齐，应当在加强科技投入和成果转化的同时，还要注意投入方面的平衡。（2）尽管我国高校的整体科研状况是有效率的，但增长率仍不尽人意。在测评的15个年度中，没有一个省份的科研效率水平是持续增长的。其中，广西、福建、贵州、云南和新疆的增长保持相对较长的时间。并且其中大多数时期的增长趋势并不明显。
第一，我们应该增加对科学方面，技术和生产的人力投入和财力投入，并通过发展科技成果转化相关技术来促进可持续的经济增长和资源的可持续利用。可以发现，技术效率变化率显示出正增长。因此，调整投入变量的数量配比，以减少不必要的资源损耗，也是提高科技成果转化的经济效益的最好途径。
第二，加强科技成果转化体系的内部管理，对科技成果和科技人才的评价不仅取决于科技成果的数目，还取决于科技成果的转化率，看其对社会和经济发展的贡献率。
第三，科技成果转化是一个循序渐进的学习过程，应强调外部环境的支撑作用（从某种意义上说，我国的金融发展程度还远远不够），加深变革体系的市场化进程，为科技成果转化提供资源。
第四，科技成果转化对于我国的意义不再多言，应完善科技成果转化的法律保障和制度，促进各个领域科技成果的共享，使银行和其他有关机构能够为科学技术成果的产业化提供信用贷款支持，并为科研机构和科研人员提供适当的奖励和优惠政策，从国家层面减少对科技成果转化的阻碍。
参考文献
[1] 林艺雯，陈梦.基于因子分析法的物流企业科技创新能力探究[J].物流科技，2021，44（8）：13-15，23.
[2] 关菲，崔雨欣.我国科技成果转化绩效评价与影响因素实证分析[J].河北企业，2018（9）：65-67.
[3] 苏继成，李红娟.新发展格局下深化科技体制改革的思路与对策研究[J].宏观经济研究，2021（7）：100-111.
[4] 亓纪燕.农业科技成果转化对农业经济增长的影响及应用分析[J].商讯，2020（12）：160.
[5] 刘玉勉.产学研融合视角下科技成果转化机制研究[J].黑龙江科学，2021，12（14）：162-164.
[6] 周静婷.规模以上工业企业技术创新效率分行业研究——基于DEA-Malmquist指数法[J].中国储运，2021（8）：127-129.