中国高技术产业科技成果转化效率和投入产出结构分析

为进一步探究我国高技术产业中各个行业科技成果转化效率及其投入产出结构,利用2009—2021年的面板数据,采用超效率SBM模型对中国高技术产业科技成果转化效率进行研究,分析中国高技术产业15个行业的科技成果转化综合效率和投入冗余、产出不足,为高技术产业及其行业调整优化投入产出结构、提升科技成果转化效率提供基础。研究发现,中国高技术产业科技成果转化效率呈现出先下降再波动上升的趋势,各行业均呈现波动上升的良好发展趋势,但整体水平不高,行业间差距较大;行业间R&D活动人员、技术改造经费和科技活动经费中的政府资金投入冗余,新产品销售收入产出不足问题突出。基于上述结论提出根据行业特点,先转换再精减冗余人员、重视科研人员再教育、调整资金分配结构、转变政府干预方式、建立健全多渠道合作机制、注重市场需求导向促进理论成果市场化等建议,以进一步提升高技术产业科技成果转化效率。

市域视角下安徽省科技成果转化效率评价

科学分析评价科技成果转化效率不仅能够体现该地区科研创新水平,也可以反映自身的未来发展潜力,有助于带动区域经济的发展。该研究选取安徽省16个地级市2014—2019年的数据,基于数据包络分析法(DEA),对市域范围科技成果转化绩效进行测量分析。研究发现,安徽省科技成果转化整体上效率偏低,而从市域层面上看,科技成果转化效率并不均衡。

协同创新驱动科技成果转化效率提升的多元路径与异质性研究

科技成果转化是实施创新驱动发展战略的重要任务,协同创新是提升科技成果转化效率的关键举措。本文从投入、产出、环境、互动四个层面构建协同创新影响科技成果转化效率的理论框架,以中国30个省份为样本,运用模糊集定性比较分析法探究协同创新驱动科技成果转化效率提升的多元实现路径与区域异质性。研究发现:①单个协同创新要素不构成科技成果高转化效率的必要条件,但科研激励强度作为核心要素对提升科技成果转化效率具有普适作用;②协同创新驱动科技成果转化效率提升的组态有三种,可归纳为科研环境驱动型和科研经费保障下的激励型两条实现路径,且前者包含案例最多;③科技成果非高转化效率并非高转化效率的对立面,科研素质不高是产生非高转化效率的重要因素;④异质性分析表明,科研环境、科研产出、科研素质分别对东、中、西部地区提升科技成果转化效率具有关键作用,科研投入和科研素质缺失则具有普遍不利影响。

大学生创新创业训练计划项目成果转化效率评价方法及转化效率提升路径

在“双创”背景下,中国教育部实施的国家级大学生创新创业训练计划项目(以下简称“大创项目”)存在人力、物力和财力有效投入不足以及项目成果孵化质量参差不齐的问题,且目前对大创项目实施效果的测度缺乏量化方法。大创项目成果转化效率是一个复杂系统,影响因素众多,因此构建大创项目成果转化效率量化评价方法,尝试运用组态视角打开大创项目成果转化的“黑箱”。以中国21个省份的大创项目为研究对象,利用三阶段数据包络分析模型,围绕大创项目立项数量、科技人力投入情况和基于大创项目结题所取得的成果,从投入与产出的角度分析大创项目的成果转化效率;同时,运用模糊集定性比较分析方法分析不同主体的组合对大创项目成果转化效率的影响。结果表明:环境和随机因素影响了综合技术效率,使得大创项目成果转化效率被低估,其中中西部地区高校学生参与大创项目的积极性更高;大创项目成果转化效率受政府支持、校企合作、众创空间、成果转化服务机构和国家大学科技园5个主体的协同影响,有4条路径引致高效率转化、3条路径引致非高效率转化,其中高校充分利用国家大学科技园这一载体和众创空间等创新创业服务平台同时加大校企合作力度是实现大创项目高成果转化效率的关键,如果缺乏企业、众创空间、成果转化服务机构和国家大学科技园参与,就会导致政府资金导向性不够、企业参与度不高,且众创空间和大学科技园发挥的孵化作用不强等问题,从而影响大创项目的成果转化效率。由此可知,单一的主体难以促成高水平的大创项目成果转化效率,因此需要构建创新创业多元主体参与的项目训练支持体系,找到多元主体间利益契合点,平衡各方利益。

科技成果转化效率如何影响农村产业融合发展?

农村产业融合发展是转变农业发展方式、拓宽农民增收渠道和推动农业强国建设的重要举措。但不容忽视的是,科技与产业脱节仍是当前制约农村产业融合发展的迫切问题。基于2011—2020年中国30个省份的面板数据,利用固定效应模型,实证检验了科技成果转化效率对农村产业融合发展的影响及内在机制。研究结果表明,科技成果转化效率的提高有助于促进农村产业融合发展,这一结论在控制内生性和进行稳健性分析后依然成立。作用机制方面,科技成果转化效率主要通过提高农业全要素生产率和促进农村劳动力转移两条路径对农村产业融合发展产生影响。进一步分析的结果显示,科技成果转化效率对农村产业融合发展的作用效果受到科技成果转化政策与地区资源禀赋的约束,且农村人力资本在其中发挥了门槛作用。研究结论不仅为理解科技成果转化效率如何影响农村产业融合发展提供了理论依据,也从科技成果转化效率的角度为促进农村产业融合发展提出了政策启示。

数字金融对科技成果转化效率研究

本文采用2012~2022年30个省(自治区、直辖市)的相关科技成果转化数据,通过随机前沿分析(SFA)方法,对科技成果转化效率进行了精确测算。随后,引入了北大数字普惠金融指数作为关键变量,将其纳入回归模型中进行深入分析,以探究数字金融对科技成果转化效率的具体影响及其相关机制。实证结果显示,数字金融的蓬勃发展对科技成果转化效率起到了积极的推动作用,并且这种推动作用在不同地区和数字金融发展的不同年份下呈现出明显的异质性效应。同时,根据门限回归分析表明,在地区制度质量较高的背景下,数字金融对科技成果转化效率的促进作用显得尤为显著。在机制分析中,发现数字金融能够有效缓解融资约束问题和促进产业结构升级来提升科技成果转化效率。

高校科技成果转化效率与收益分配激励效应的三角验证研究

以江苏省为例,首先运用DEA-Malmquist指数评价模型对高校科技成果转化效率进行实证研究,发现各高校政策激励后期的科技成果转化效率较前期有显著提高。为解析当前高校成果转化政策体系中,收益分配政策对提高科技成果转化效率的促进作用,进一步实施基于文本分析法、问卷调查法与访谈法的三角验证研究策略。通过整合研判与溯因研究发现,以科研人员为主要激励对象的收益分配政策,对高校科技成果转化的激励效应较弱,根源在于激励环节与转化流程不对应、激励主体与转化主体不匹配以及激励回馈与激励风险不对称3个方面。

高校科技成果转化效率测度分析与影响因素扎根研究——以江苏省为例

运用DEA-Malmquist指数评价模型对江苏省32所高校的科技成果转化效率进行了测度分析。研究发现:2009-2014年间高校科技成果产出与转化效率有显著提高,虽然成果产出是转化的基础,但产出并不必然实现转化,也不能决定转化成效;经济发达且科教资源密集区域高校的成果转化效率相对较高;地方高校相较985与211高校更具成果转化优势;工科类、综合类与农林类高校间的成果转化效率不具有显著差异,医药类高校的转化劣势较明显。最后,针对转化效率差异及影响因素进行了扎根研究,提取出3个核心范畴的影响因素,分别是国家政策、区域环境与组织行为。

中国区域科技成果转化效率的实证研究——基于三阶段DEA模型

在剔除环境因素的基础上,运用三阶段DEA模型,对2011年中国30个省的科技成果转化效率进行实证研究。结果显示,总的看纯技术效率被低估,规模效率被高估,环境因素对科技成果转化效率具有显著影响。东中西部科技成果转化效率存在较大差别。研究认为,应通过完善科技管理体制、创新科技组织方式、优化政策、信息共享,推动我国科技成果转化效率全面提升。

我国战略性新兴产业科技成果转化效率研究

本文运用数据包络法测算我国战略性新兴产业科技成果转化的效率,进而考察企业能力、要素投入、政府作用、市场结构等因素对科技成果转化效率的影响。研究表明,我国战略性新兴产业科技成果转化的整体效率不高且呈现下降趋势,但部分行业转化效率相对稳定,行业间的效率差异亦逐渐缩小。企业资金实力、科技成果转化实力与科技成果转化效率正相关,而新产品开发经费支出与之负相关;市场垄断势力越强,转化效率越高;此外,政府支持、科技人员数与科技成果转化效率无显著相关性。

中国高技术产业科技成果转化效率的实证研究——基于DEA-Malmquist指数方法

实证研究发现,国内科技成果转化效率的年平均增长率为负,转化前沿面倒退,行业间差距缩小,规模效率改善。不仅应该关注科技成果转化率,更应该关注科技成果转化效率。提高科技成果转化效率主要有四个途径。其一,要控制科技成果与高技术企业数目的虚增,政府应形成配套的认定标准和体系。其二,要实现技术进步与技术效率的协同增长,协调发展多种产业,形成横向配套产业及纵向产业链;其三,针对医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业科技成果转化落后的问题,我国应大力推进医疗卫生事业的建设,重点开发新药特药与先进仪器设备。其四,科技投入应与企业的生产能力相适应,协调好各项投入之间的比例。

基于DEA方法的我国高技术产业科技成果转化效率研究

通过运用DEA方法研究1999—2008年我国27个省份高技术产业的科技成果转化效率发现,虽然企业和国家不断加强科技投入,但近年来转化的平均效率是下降的,全国范围的转化前沿面倒退,各省份之间的差距缩小。东部地区科技成果转化的效率在全国范围内领先,但效率的衰退程度也是最高的;中部的平均效率最低,但衰退程度最小;西部的平均效率和衰退程度居中。鉴于此,我国在今后的高技术产业发展中,必须进行有针对性地研发、形成典范效应、做到产业配套发展,并统筹区域间资源分配,才能实现科技成果转化效率的提高。

中国高校科技成果转化效率及路径优化

基于2008—2016年中国高校微观面板数据,通过网络DEA模型测度分析高校科技成果转化效率;基于创新生态系统视角构建动态面板GMM差分模型,实证检验高校科技成果转化效率影响因素。研究结果表明:(1)中国高校科技成果转化效率处于较低水平,受政策影响较大,其中,中、西部地区的效率显著低于东部地区,且无追赶东部地区的趋势。(2)政府资金对高校科技成果转化效率提高有显著促进作用,且2012年以前更为显著;企业资金的影响在2008—2012年不显著,在2013—2016年有显著正向影响;其他资金有不显著负向影响。(3)高级职称人员显著促进高校科技成果转化效率提高,科技成果奖励未起促进效率提高作用,但2012年以来中国科技成果奖励评价机制有一定改善。

我国科研部门成果转化效率的测算与评价:基于价值导向的国际比较

衡量一国科研部门的科技成果转化效率,应明确标准、选准指标。国内多采用数量导向的测度指标,在评价判断上有许多不同认识。国际上多采用价值导向的可比指标,重点评估科技成果的商业化潜力和转化应用的经济效益。"许可或转让收入占研发支出比重"是OECD国家最常用的核心评价指标之一。本文首次测算了我国科研部门近些年来在该指标上的综合表现,并结合代表性OECD国家的数据开展了国际比较。研究发现:多数发达国家科研部门价值导向下的转化效率普遍不高,而我国高校和科研机构的相应转化效率并不低——各国的差异与研发支出结构、知识产权保护、技术转移机制及创新政策等因素相关。总体而言,我国应从国际可比角度出发,重视采用价值导向科学评价公共科研部门的成果转化效率。建议科研相关主管部门加快建立一套科学、全面的效率评价指标体系,尽快启动国家级的科技成果转化专项调查,并及时纳入国家创新调查制度。同时,进一步提升我国科技成果转化效率的空间还非常大,建议改革科研人员的考核评价体系,增强已有政策的有效性和执行效果,并同步提升科研部门的创新产出质量,促进更高水平的科技成果转化。

东北地区“双一流”建设高校科技成果转化效率研究

科技成果转化是高校将科技优势转化为推动区域经济发展的有效手段。文章以东北地区11所"双一流"建设高校为研究对象,采用因子分析构建投入产出指标体系,接着运用DEA-BCC模型测算2015-2017年的科技成果转化效率。结果发现:被测算高校的科技成果转化总体水平较高,但高校个体与群体之间均存在明显差距;高校非DEA有效的主要原因在于产出不足,次要原因在于投入冗余和科研管理不合理。

广西工业企业技术研发和成果转化效率分析

把工业企业创新过程分为技术研发和成果转化两个阶段,利用DEA模型测算了广西规模以上工业企业2000年至2015年两个阶段的创新效率,并且分析了两阶段创新效率的溢出效应。结果发现,广西工业企业技术研发效率较低,规模效率仍处在报酬递增阶段;成果转化效率高于技术研发效率,但技术转化以模仿创新和引进创新成果为主;两阶段创新效率之间前后向关联溢出效应缺失。为此,应完善创新政策环境,加大研发投入力度,提高研发效率,重视引进技术的消化吸收再创新,加强不同创新环节的联系。

高校科技成果转化效率评价——基于三阶段超效率SBM模型

本文运用三阶段超效率SBM模型对我国26个省份2015—2021年高校科技成果转化效率进行评价和分析。结果显示:各省高校科技成果转化效率受环境因素影响较大,经济水平对不同高校科技成果转化投入资源具有不同作用,教育支出对高校科技成果转化有一定负面影响,科技支出对高校科技成果转化的部分投入资源有减少冗余的作用;东部地区高校受环境因素影响程度大于中部和西部地区;我国高校科技成果转化效率低下的主要原因是地区禀赋不同,大部分省份高校的科技成果转化效率在剔除了环境因素影响后都处于低效率状态;不同地区间高校科技成果转化效率中的纯技术效率和规模效率差异较大。根据分析结果提出了相应对策。

我国科技成果转化效率评价分析

科技是第一生产力,科技成果转化效率可用于评价科研活动的投入产出比,进而反映出一个地区的创新能力和经济发展潜力。本文首先依据科技成果转化的机制机理建立理论模型,将科技成果转化过程分为研究开发和应用改造两个阶段;其次,收集2016-2018年31个省(市)和四个区域的面板数据,运用CCR-DEA方法对两个子阶段的转化效率及总效率进行了评价研究,研究结果发现:从全国范围来看科技成果转化情况不尽如人意,多省(市)在两个阶段的转化效率不平衡,中部和西北部地区的科技成果转化优于东部和东北部地区;最后,针对各地的具体情况提出了相应的对策建议。

基于四阶段DEA方法的我国科技成果转化效率分析

选取我国30个省级行政单位2009~2013年的面板数据,采用四阶段DEA方法对各省的科技成果转化效率进行测度。研究表明,采用四阶段DEA模型剔除环境因素后的纯技术效率优于用经典DEA方法测算的效率值,产业结构、人力资本、产学研水平和科技水平等环境变量因素影响科技成果转化效率;各省总体科技成果转化效率表现出明显的下降趋势,东部地区效率得分处于领先地位,中、西部区域之间的差距缩小明显。

高校科技成果转化效率研究

本文基于2008—2016年高校微观面板数据,通过网络DEA模型对其科技成果转化效率进行测度,并探索其空间收敛性,进而基于创新生态系统的视角,构建空间误差模型实证检验高校科技成果转化效率的影响因素。研究结果表明:①高校科技成果转化效率处于较低水平,其空间相关性显著;东部地区高校科技成果转化效率显著高于中西部地区高校科技成果转化效率,空间集聚效应有减弱趋势,导致中西部高校科技成果转化效率无追赶东部地区的趋势。②政府资金对高校科技成果转化效率提高有显著的促进作用,且2012年以前更为显著;企业资金对高校科技成果转化效率的影响在2008—2012年不显著,在2013—2016年有显著正向影响;其他资金对高校科技成果转化效率有不显著的负向影响。③高级职称人员显著促进高校科技成果转化效率,科技成果获奖情况难以实现高校科技成果转化效率的提高,2012年以来奖励评价机制有了一定改善。