科技創(chuàng)新體系中技術研發(fā)與技術轉化效率研究

蔣同明 陳彤

〔摘要〕?技術創(chuàng)新是一個動態(tài)系統(tǒng)過程，包含技術研發(fā)和技術轉化兩個階段，最終輸出商業(yè)價值。本文以高新產業(yè)為例，通過DEA模型測算技術研發(fā)和技術轉化兩個階段的效率，比較我國31個省市技術研發(fā)和技術轉化存在的效率差異。結果表明，我國整體技術轉化效率低于技術研發(fā)效率，技術研發(fā)成果轉化為經(jīng)濟價值的效率偏低;北京、上海、廣東、浙江等地的技術研發(fā)和技術轉化效率處于領先水平，我國西部偏遠地區(qū)技術轉化效率非常低。為此，從科技中介服務、專利保護、成果轉化、機制創(chuàng)新四個角度針對性提出建議。

〔關鍵詞〕?創(chuàng)新體系;技術研發(fā);技術轉化;效率;高新產業(yè)

〔中圖分類號〕F223?〔文獻標識碼〕A?〔文章編號〕1000-4769（2019）01-0114-05

黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置，圍繞實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，加快推進以科技創(chuàng)新為核心的全面創(chuàng)新。實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略必須依賴完善的科技創(chuàng)新體系，而科技創(chuàng)新體系是一個生態(tài)系統(tǒng)，最大特點在于其過程性，這個動態(tài)過程主要由兩個環(huán)節(jié)組成。第一個環(huán)節(jié)是技術研發(fā)活動，孵化最新技術成果和發(fā)明;第二個環(huán)節(jié)是技術應用，將研發(fā)成果應用于經(jīng)濟實際。這兩個環(huán)節(jié)合在一起構成技術的創(chuàng)新過程。我國的技術創(chuàng)新主要集中于高新產業(yè)，并以高新區(qū)和創(chuàng)業(yè)園區(qū)為孵化基地，2016年，國家高新區(qū)勞動生產率為31.5萬元/人，是我國全員勞動生產率（9.5萬元/人）的3.3倍。高新區(qū)GDP總和達8.98萬億，約占全國國內生產總值的12.1%;研發(fā)經(jīng)費支出5544.7億元，占我國全年R&D經(jīng)費支出的35.4%;新增授權專利26.2萬件，當年新增注冊企業(yè)29.8萬家。國家高新區(qū)的經(jīng)濟體量和創(chuàng)新驅動發(fā)展越來越受到全球注目（相關數(shù)據(jù)來源于《國家高新區(qū)創(chuàng)新能力評價報告（2017）》）。高新區(qū)作為高新技術和產業(yè)的孵化基地，其發(fā)展成果成為技術和產品區(qū)域擴散的擴散源，進而導致地理空間的拓展、成熟產業(yè)的遷移和先進技術的擴散。高新區(qū)技術擴散和轉移的直接結果是高新技術的產業(yè)化和規(guī)模化的產業(yè)集群形成，實現(xiàn)城市群的整體規(guī)模經(jīng)濟和產業(yè)集聚效應。由此可見，高新區(qū)技術進步是推動我國科技創(chuàng)新的主要動力源。目前，我國高新區(qū)創(chuàng)新成果產出效率達到國際領先水平，但與全球發(fā)達國家或發(fā)達園區(qū)相比仍有差距， 2016年美國整體的勞動生產率是84.8萬元/人，尤其美國硅谷地區(qū)的勞動生產率為114.4萬元/人，二者都遠高出我國國家高新區(qū)整體的勞動生產率水平。

一、國內外研究現(xiàn)狀及本文研究思路

關于科技創(chuàng)新過程不同階段的劃分，學術界有不同見解，一是基于創(chuàng)新要素流動方向和形態(tài)的視角。比如Roper根據(jù)價值鏈理論，通過分析創(chuàng)新要素的流動方向和形態(tài)，構建了創(chuàng)新價值鏈，包含三個創(chuàng)新階段，即知識資源獲取、知識轉化和知識開發(fā)?！?〕龐瑞芝等依據(jù)要素流動方向及形態(tài)特征，認為創(chuàng)新過程主要包含創(chuàng)新資源轉化（新知識誕生）和創(chuàng)新知識轉化（新知識擴散和價值實現(xiàn)）兩個階段?！?〕二是基于要素的投入產出視角。比如馮鋒根據(jù)要素投入產出關系，將創(chuàng)新過程簡化為研發(fā)子過程與商業(yè)化子過程。〔3〕三是基于知識流動的視角。比如涂振洲、 顧新基于知識流動機理，認為創(chuàng)新是產學研協(xié)同發(fā)展過程，是知識的垂直流動，并將創(chuàng)新過程劃分為知識共享、知識創(chuàng)造和知識優(yōu)勢三個階段?！?〕

技術擴散是技術創(chuàng)新成果轉化的必經(jīng)之路，諸多學者對技術創(chuàng)新擴散過程進行了研究。易磊、和炳全構建了技術創(chuàng)新擴散模型，通過分析技術創(chuàng)新的擴散機理，認為技術擴散對技術創(chuàng)新有重要影響作用?！?〕饒睿、 胡河寧認為非技術限制因素對技術創(chuàng)新擴散有重要影響，構建了基于經(jīng)濟、政治、自然和文化4個系統(tǒng)的非技術限制因素，具體分析了4個系統(tǒng)對技術創(chuàng)新擴散的作用方式，并提出化解限制因素的對策和意見?！?〕呂永衛(wèi)、周瑞敏基于網(wǎng)絡組織的技術創(chuàng)新擴散過程和特點，探討了加速技術創(chuàng)新擴散的有效機制，并認為技術擴散存在正面效應和負面效應，針對性地提出增強正面效應和規(guī)避負面效應的科學辦法。〔7〕黃海洋、 陳繼祥基于突破性創(chuàng)新分析大學技術創(chuàng)新擴散過程及模式，通過對我國數(shù)字電視技術創(chuàng)新擴散的案例分析，揭示了促進技術創(chuàng)新擴散的作用機理和特征。〔8〕盧子芳等以復雜網(wǎng)絡分析法為基礎，構建了社會關系網(wǎng)絡仿真模型，將影響消費者產品購買的自身因素（偏好、價值）和外部因素（消費者之間相互影響、廣告作用）作為變量指標，進行模擬仿真分析，研究內外部因素在產品擴散過程中的作用機制，以識別這些因素是如何影響消費者購買決策?！?〕周艷麗、 吳洋、葛翔宇通過建立帶跳擴散過程和隨機波動率的美式期權定價模型，對高新技術企業(yè)項目投資的專利權價值進行實物期權定價評估，并對跳擴散強度參數(shù)和隨機波動率參數(shù)進行敏感性分析?！?0〕李牧南基于“研發(fā)—轉化”解耦視角的創(chuàng)新效率評價模型，將被評價單元的創(chuàng)新效率分解到兩個維度和四個象限，對“無研發(fā)創(chuàng)新”和“研發(fā)活動網(wǎng)絡化”等現(xiàn)象進行更為精確地刻畫?！?1〕劉大勇結合科技成果轉化的市場與制度條件，分析了技術市場、產品市場與知識產權保護制度、科技成果使用制度的共同作用過程，研究指出，通過對技術創(chuàng)新的有效激勵、管理與保護，形成有效的知識產權創(chuàng)造、運用、轉化的價值鏈條，再與巨大的市場需求潛力相結合，可以形成科技成果轉化的有效機制?！?2〕李靜把工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新過程分為技術研發(fā)和成果轉化兩個階段，利用DEA 模型測算廣西規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)2000-2015 年兩個階段的創(chuàng)新效率，并且分析了兩階段創(chuàng)新效率的溢出效應?！?3〕張肅運用DEA 模型對中國2009 —2016 年高技術產業(yè)省域創(chuàng)新效率進行動態(tài)評價。結果表明，整體上高技術產業(yè)創(chuàng)新效率均處于較低水平，“高投入、低效益”矛盾依舊，但技術研發(fā)階段效率高于技術成果轉化階段效率，說明高技術產業(yè)創(chuàng)新低效主要源于技術轉化階段效率較低?！?4〕

基于文獻分析，國內外學者對技術創(chuàng)新過程研究雖有差異，但從技術創(chuàng)新的經(jīng)濟價值角度來看，都基本包含了技術開發(fā)與技術轉化兩個階段。本文亦將科技創(chuàng)新過程分為技術開發(fā)階段和成果轉化兩大階段。在技術開發(fā)階段，產業(yè)技術創(chuàng)新主要進行新知識、新技術的研究開發(fā);在成果轉化階段，產業(yè)技術創(chuàng)新主要利用新知識、新技術開發(fā)生產新產品、新工藝直至實現(xiàn)商業(yè)化應用。在技術成果擴散和轉化方面，學者們從技術創(chuàng)新和擴散的因素角度進行了實證分析，對促進技術成果轉化起到積極作用。本文認為，技術研發(fā)到技術轉化兩階段存在效率差異，比如科技中介服務對技術成果產生重要影響，技術專利流通不暢會直接影響技術創(chuàng)新的經(jīng)濟效果，有必要針對性比較技術研發(fā)與技術轉化兩個階段的效率差異，探尋制約技術創(chuàng)新效率的具體原因，以保證技術創(chuàng)新經(jīng)濟效益的更好實現(xiàn)。

二、技術研發(fā)與技術轉化兩階段投入產出指標構建

1.基于DEA的BCC模型

數(shù)據(jù)包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）是由美國運籌學家Charnes和Cooper等學者于1978年發(fā)展起來的。它以相對效率概念為基礎，用于評價具有相同類型的多投入、多產出的決策單元是否技術有效和規(guī)模有效的一種非參數(shù)統(tǒng)計方法。假設有n個決策單元，每個決策單元均使用m種投入，生產r種產出;我們令DUMj表示第j個決策單元，j=1，2……，n;[Xij]表示DUMj的m×1投入變量，i=1，……，m;[Yij]表示DUMj的r×1產出向量，i=1，2……，r。某一特定DUMj0的相對效率可由以下原始模型求得：

2. 投入產出指因素分析

技術創(chuàng)新是一個多要素投入、多產出并受到經(jīng)濟環(huán)境、政策和文化等因素擾動的動態(tài)復雜系統(tǒng)，投入要素涉及財力、人力及物力等各個方面，產出也包含了技術、產品和服務等有形及無形資產。在技術研發(fā)階段，投入要素包含了科技研發(fā)投入、科技人才投入、固定資產投入以及外商直接投資等，通過孵化產生發(fā)明專利、技術和產品升級。在技術轉化階段，投入要素是發(fā)明專利、人力資本以及政策財政支持等，最終產出為經(jīng)濟產值和科技進步。

3.投入產出指標設置

通過對國內外學者研究成果的梳理，他們基本將影響技術創(chuàng)新效率的投入指標設定在R&D經(jīng)費、R&D人員、科研機構數(shù)量、固定資產數(shù)量、FDI等范圍內，產出指標包含專利數(shù)量、經(jīng)濟產值、新產品收入及出口創(chuàng)匯等方面。鑒于本文的研究對象為技術研發(fā)與技術轉化兩階段的效率，其中，科研經(jīng)費、科研人員和固定資產投資對我國技術創(chuàng)新、擴散、轉化和應用起到了至關重要的作用，因此本文將高新區(qū)科技活動經(jīng)費支出、R&D活動人員數(shù)量以及高新區(qū)新增固定資產作為技術研發(fā)階段投入指標，將高新區(qū)專利申請數(shù)作為技術研發(fā)產出指標。在技術轉化階段，將高新區(qū)專利申請數(shù)量、從業(yè)人員平均數(shù)和政府財政支出作為投入變量，在產出指標方面選擇高新區(qū)主營業(yè)務收入來體現(xiàn)創(chuàng)新在后期應用推廣中的市場價值。本文所采用數(shù)據(jù)均來自2017年《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》，測算基準年為2016年。

三、技術研發(fā)與技術轉化兩階段投入產出效率比較

通過BCC模型，借助DEAP2.1軟件，測得我國2016-2017年31個省市技術研發(fā)和技術轉化階段的技術效率（見表2和表3所示）。測算結果可知，在技術研發(fā)階段，2016年我國31個省市的平均技術效率值為0.780，純技術效率的均值為0.850，規(guī)模效率的均值為0.913，規(guī)模效率相對較高，技術效率較低。其中高于均值水平的省市有北京、天津、河北、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、江西、山東、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、西藏和陜西。北京、上海、廣東技術效率值達到1，說明這些省市技術研發(fā)效率非常高。山西、內蒙古、吉林、河南、廣西、貴州、云南、海南、甘肅、青海和新疆的技術效率不足0.7，處于嚴重落后水平，與北京等地區(qū)相差甚遠。在規(guī)模報酬方面，北京、上海、山東、湖北、廣東、西藏、陜西保持規(guī)模報酬不變，天津、河北、陜西等表現(xiàn)為規(guī)模報酬遞減，黑龍江、湖南等省市表現(xiàn)為規(guī)模報酬遞增。

在技術轉化階段，我國31各省市技術轉化效率呈現(xiàn)兩極分化，北京、浙江和廣東等省市技術效率值為1，內蒙古、青海和西藏的技術轉化效率為0.085、0.054和0.074，不足0.1，表明我國西部偏遠地區(qū)技術成果轉化嚴重滯后。從整體上看，2016年我國31個省市技術轉化的技術效率均值為0.560，純技術效率均值為0.667，規(guī)模效率均值為0.830，都低于技術研發(fā)階段效率水平。說明我國技術創(chuàng)新的經(jīng)濟價值并未釋放出來，技術研發(fā)的成果（包含專利、技術、產品和服務等）沒有有效地轉化為市場價值。

從雷達圖可以清楚地看到，在技術效率方面，我國整體技術研發(fā)效率嚴格高于技術轉化效率，其中部分省市表現(xiàn)雙低，比如青海、寧夏、河南、新疆等省市，一些地區(qū)技術轉化效率高于技術研發(fā)效率，比如浙江、海南、貴州等地。有些地區(qū)技術研發(fā)和技術轉化嚴重脫節(jié)，比如陜西，2016-2017年西安高新區(qū)專利處于領先水平，而技術轉化效率只有0.529，低于區(qū)域平均水平，說明陜西諸多研發(fā)成果未能轉化為經(jīng)濟價值。在規(guī)模效率方面，西藏和青海規(guī)模效率嚴重滯后，即使西藏的技術研發(fā)效率較高，但創(chuàng)造的經(jīng)濟價值還是有限。

四、結論與建議

本文基于BCC模型，測算了我國高新產業(yè)技術研發(fā)和技術轉化兩個階段的技術效率，得出以下幾個結論：一是我國整體技術轉化效率低于技術研發(fā)效率，技術研發(fā)成果轉化為經(jīng)濟價值的效率偏低;二是北京、上海、廣東、浙江等地的技術研發(fā)和技術轉化效率處于領先水平，我國西部偏遠地區(qū)技術轉化效率非常低;三是我國部分省市技術研發(fā)和技術轉化嚴重脫節(jié)，比如陜西，專利水平全國領先，但轉化成果很不理想，這與陜西的經(jīng)濟、政策、文化環(huán)境密切相關。針對此研究結論，為了改善這種分化局面，提出以下建議：

1.完善科技服務支撐體系，促進技術成果轉化

科技中介服務機構作為創(chuàng)新活動和科技成果產業(yè)化中的一支不可忽視的重要力量，是市場機制的重要載體，是區(qū)域創(chuàng)新體系中的重要結點，是聯(lián)系科技與經(jīng)濟的中介。而支撐技術擴散的重要媒介就是技術市場的中介服務機構，因此，要大力支持科研院所建立技術轉移機構，直接對接經(jīng)濟市場運行，促進區(qū)域的技術成果快速在經(jīng)濟市場兌現(xiàn)。政府部門應該出臺政策引導中介機構延伸服務，促使技術轉移雙方除了技術成果交易外，能夠在市場調研、項目評估、投資咨詢、人才培訓、法律事務及市場推廣等方面展開深度服務。

2.加強專利保護，完善知識產權保護制度

知識是第一競爭力，知識產權保護是保持企業(yè)創(chuàng)新競爭力的重要保證，是提高國家科技水平的支撐，尤其對于高新產業(yè)而言，知識專利產權就是第一生產力，應得到首要的重視與保護。政府在制定政策時，應重點考慮如何圍繞自主創(chuàng)新實施有效的知識產權保護措施和戰(zhàn)略，營造良好的知識產權保護環(huán)境，提高企業(yè)保護知識產權的意識，搭建知識產權轉化的平臺，促進企業(yè)公平、公正、公開地進行知識產權交易。另外，擴大創(chuàng)建“國家知識產權試點園區(qū)”規(guī)模，大力促進科技企業(yè)孵化器、生產力促進中心、技術轉移示范機構等國家產業(yè)服務促進機構的知識成果產權化、商品化和產業(yè)化。

3.加強政府對專利成果商用化的資助，加大獎勵力度

對自主知識產權的重要專利成果要通過提供稅收優(yōu)惠、財政政策傾斜等方式加以扶持。依托專門進行專利信息交流和專利交易的創(chuàng)新發(fā)明技術服務機構，努力建設一個通暢的專利信息交換及交易平臺，互通專利供求雙方的信息，使有商業(yè)化前景的專利可以快速得到轉化和實施。讓專利持有人能夠準確地把握社會上對于專利的需求，也使買方能夠以準確的信息去購買專利，大幅提高專利實施和專利轉化的有效性。另外，應該設立專利專項資金，擬將符合國家產業(yè)發(fā)展政策的專利技術成果轉化項目，技術含量高、有市場前景并有望形成產業(yè)、形成規(guī)模效益的專利技術成果轉化項目以及優(yōu)先扶持的專利技術成果轉化項目作為專項資金的資助方向和重點。

4.以機制創(chuàng)新帶動文化創(chuàng)新，營造科技創(chuàng)新文化氛圍

通過激勵機制、評價機制和壓力機制的建設，形成科技成果轉化的動力和壓力。在完善的科技成果轉化機制引導下，大量優(yōu)秀科技成果的成功轉化可以產生強大的示范效應。機制創(chuàng)新和示范效應相結合，可以從根本上提高科技工作者追求高質量科技創(chuàng)新成果的主動性，提高科技創(chuàng)新的全民參與度，在全社會形成面向需求、追求高質量科技成果的創(chuàng)新文化氛圍，從整體上提升我國的科技創(chuàng)新水平。我們還應該看到這種全社會整體的文化氛圍對于從小培養(yǎng)青少年科研興趣和創(chuàng)造力具有深遠的影響，也是民族創(chuàng)新動力所在。

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（責任編輯：何?頻）