提升城市科技創(chuàng)新效率的路徑與方法研究*

穆廣杰

一、引言

創(chuàng)新是以新思維、新發(fā)明和新描述為特征的概念化過程，是人類特有的認識能力和實踐能力，是人類主觀能動性的高級表現(xiàn)形式，是推動社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的動力，是以對生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件進行新的組合，包括科技、組織、商業(yè)和金融等一系列活動的綜合過程?？萍紕?chuàng)新則是指利用已有知識去發(fā)展新的知識、技術，在科學技術領域所開展的一種創(chuàng)造性、系統(tǒng)性活動，其主要來源是科學上的新發(fā)現(xiàn)，是將目前最新的科學研究成果迅速轉化為新技術、新工藝，從而實現(xiàn)大幅度的技術進步，是以需求為導向的一切新技術、新知識的發(fā)明創(chuàng)造，并將其運用到實際生產(chǎn)當中不斷產(chǎn)生商業(yè)價值的過程，是科學投入—科技成果—經(jīng)濟成果的全過程。

科技創(chuàng)新活動是一種典型的投入—產(chǎn)出活動，科技創(chuàng)新活動的各項投入（經(jīng)費、人員、設備等）是保證科技創(chuàng)新迅速發(fā)展的基礎與必要條件，其投入產(chǎn)出比反映了整個區(qū)域科技資源的有效配置程度，是科技創(chuàng)新成果轉化為現(xiàn)實生產(chǎn)力和商業(yè)價值的效率。因此，科技創(chuàng)新效率是指在一段時期內(nèi)，在科技創(chuàng)新環(huán)境和資源配置條件正常波動的條件下，投入每單位資源所獲得的產(chǎn)出，或者收獲單位科技創(chuàng)新產(chǎn)出所消耗的投入，可以體現(xiàn)一個地區(qū)科技資源的配置能力、衡量該地區(qū)科技創(chuàng)新體系的運行質量。

黨的十九屆五中全會提出：“要強化國家戰(zhàn)略科技力量，提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力，激發(fā)人才創(chuàng)新活力，完善科技創(chuàng)新體制機制”。習近平總書記2020年9月11日的《在科學家座談會上的講話》指出：“當今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，我國發(fā)展面臨的國內(nèi)外環(huán)境發(fā)生深刻復雜變化，我國‘十四五’時期以及更長時期的發(fā)展對加快科技創(chuàng)新提出了更為迫切的要求。（1）加快科技創(chuàng)新是推動高質量發(fā)展的需要。建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系，推動質量變革、效率變革、動力變革，需要強大科技支撐。（2）加快科技創(chuàng)新是實現(xiàn)人民高品質生活的需要。為滿足人民對美好生活的向往，必須推出更多涉及民生的科技創(chuàng)新成果。（3）加快科技創(chuàng)新是構建新發(fā)展格局的需要。推動國內(nèi)大循環(huán)，必須堅持供給側結構性改革這一主線，提高供給體系質量和水平，以新供給創(chuàng)造新需求，科技創(chuàng)新是關鍵。暢通國內(nèi)國際雙循環(huán)，也需要科技實力，保障產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈安全穩(wěn)定。（4）加快科技創(chuàng)新是順利開啟全面建設社會主義現(xiàn)代化國家新征程的需要。習近平總書記強調，抓創(chuàng)新就是抓發(fā)展，謀創(chuàng)新就是謀未來。創(chuàng)新能力已經(jīng)成為確定區(qū)域競爭優(yōu)勢、促進區(qū)域內(nèi)社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的關鍵因素。創(chuàng)新能力的一個重要環(huán)節(jié)就是科技創(chuàng)新，依靠科技創(chuàng)新來提升區(qū)域的綜合實力和核心競爭力已成為各級政府共同選擇和追求的目標。科技創(chuàng)新水平不僅成為制約經(jīng)濟實現(xiàn)高質量發(fā)展的重要因素，影響著大國競爭力，更在社會生活的方方面面起著不可或缺的作用。

我國于2005 年在《全國城鎮(zhèn)體系規(guī)劃（2006—2010 年）》中提出國家中心城市的概念，先后確定9個國家中心城市：北京、天津、上海、鄭州、武漢、廣州、重慶、成都、西安。國家中心城市不僅是一國城市經(jīng)濟發(fā)展水平的最高代表，對國家經(jīng)濟發(fā)展起到強大的引領帶動作用，而且是暢通國內(nèi)大循環(huán)、溝通國內(nèi)國外雙循環(huán)的重要橋梁和門戶，代表國家參與國際合作與競爭。研究國家中心城市的科技創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀，比較其科技創(chuàng)新效率的大小，并對影響科技創(chuàng)新效率的因素做出分析，可以對全國其他城市的智慧化建設、提升以科技創(chuàng)新能力為核心的競爭力起到指導作用。作為某特定區(qū)域內(nèi)的科技創(chuàng)新主體和資源集中地，國家中心城市是區(qū)域科技創(chuàng)新的中心，是區(qū)域科技創(chuàng)新能力的重要體現(xiàn)，是一個國家社會、經(jīng)濟、科技發(fā)展的主戰(zhàn)場。保障城市經(jīng)濟實現(xiàn)以科技創(chuàng)新為核心的高質量發(fā)展是實現(xiàn)國家經(jīng)濟高質量發(fā)展的必要前提。要全面、系統(tǒng)、客觀地評價國家級中心城市科技創(chuàng)新能力，僅研究數(shù)量規(guī)模是不夠的,更重要的是對科技創(chuàng)新效率的綜合評價。雖然我國經(jīng)濟總量位居世界第二，但科技創(chuàng)新成果轉化率較低，各地區(qū)之間發(fā)展差異較大，總體科技水平落后的問題仍然相當突出，尤其是科技創(chuàng)新能力較低，阻礙我國經(jīng)濟由高速發(fā)展階段向高質量發(fā)展階段轉變。以創(chuàng)新為著力點來促發(fā)展已經(jīng)成為我國政治、經(jīng)濟、科技等各領域的迫切要求，科技創(chuàng)新一直是學者們研究的重點、熱點問題。

通過測度國家級中心城市2009—2019 年科技創(chuàng)新綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率值，對各城市的科技創(chuàng)新效率及規(guī)模報酬情況進行客觀的綜合評價，深入探究影響科技創(chuàng)新效率的主要因素，根據(jù)各地區(qū)實際情況提出提升城市科技創(chuàng)新效率的方法，對于提升我國中心城市的城市競爭力、區(qū)域帶動力、前沿科技發(fā)展水平，使我國早日實現(xiàn)躋身創(chuàng)新型國家前列、建成世界科技強國的目標具有重要現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

截至目前，國內(nèi)外學者針對科技創(chuàng)新效率展開了卓有成效的研究，拓展了科技創(chuàng)新效率研究的應用領域，產(chǎn)生了很多有益的研究方法。Farrel（1957）是最早提出效率測度概念的學者；在科技創(chuàng)新效率研究的方法上，Korhonen、Cherchye運用DEA法對荷蘭高校的科技創(chuàng)新效率進行了研究,并以學術論文和引用率為指標計算了高?？萍紕?chuàng)新活動的效率水平；Eric C Wang、Weichiao Huang 運用DEA 法研究了不同國家科技創(chuàng)新活動效率的生產(chǎn)框架,并以R&D資本存量、R&D人員投入、專利數(shù)等指標分三階段進行分析；柳瑞禹、何志明、范如國(2016)運用BCC模型和Malmquist指數(shù)分別測算了研究期內(nèi)中部六省科技創(chuàng)新效率和全要素生產(chǎn)率變化率，并利用Tobit模型分析了科技創(chuàng)新效率的影響因素；李林漢、王宏艷、田衛(wèi)民（2018）采用三階段DEA模型，對我國2015年的省際科技金融效率進行測算，同時利用Tobit模型對科技金融效率的影響因素進行分析；李豪（2019）認為絕大多數(shù)學者在運用DEA方法進行評價時，沒有考慮到環(huán)境因素對效率的影響，這些因素是真實存在而又不可控的，應當在研究中剔除，他運用三階段DEA-Tobit法，在不考慮時滯效應條件下，評價了中部六省2012—2017年的科技創(chuàng)新效率。

通過對現(xiàn)有文獻的研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)學者對國內(nèi)科技創(chuàng)新效率實踐的研究未形成統(tǒng)一認識，對國家中心城市科技創(chuàng)新效率的發(fā)展狀況及其引領作用研究仍顯不足。因此，本文以我國9 個國家中心城市作為研究對象，運用DEA-Tobit 模型測算國家中心城市科技創(chuàng)新活動的投入—產(chǎn)出效率，對規(guī)模報酬可變條件下各中心城市2009—2019 年的科技創(chuàng)新效率做出評價，分析各中心城市科技創(chuàng)新效率的差異，構建Tobit模型，研究其影響因素，并據(jù)此給出政策建議。

三、研究模型與數(shù)據(jù)處理

下面對本文實證研究擬采用的研究方法、模型、指標選擇與數(shù)據(jù)處理進行分析和說明。

1.研究方法與模型

數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）是一種以相對效率為基礎的、使用數(shù)學規(guī)劃模型來比較決策單元（Decision Making Unit,DMU）之間相對效率的評價方法，該分析法作為一種非參數(shù)分析方法,可對多投入指標、多產(chǎn)出指標的復雜經(jīng)濟系統(tǒng)相對效率進行評價，無須確定投入與產(chǎn)出之間具體的函數(shù)形式，避免了由于函數(shù)形式可能導致的問題，無須對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，具有較好的客觀性,適合做科技創(chuàng)新效率評價。本文在實證研究部分測算了每個國家中心城市2009—2019年各年的科技創(chuàng)新綜合效率值、純技術效率值、規(guī)模效率值，并在此基礎上利用Tobit模型研究分析影響城市科技創(chuàng)新效率的各類因素。

2.指標選擇與數(shù)據(jù)處理

對科技創(chuàng)新活動投入—產(chǎn)出的研究中，投入要素指標可簡單分為人員投入、資金投入、物資投入；產(chǎn)出指標則表現(xiàn)為科技出的成果、效益等。由于目前理論界并無統(tǒng)一的科技創(chuàng)新效率指標，考慮到指標的科學性、導向性、層次性、獨立性、可比性、可行性、代表性以及數(shù)據(jù)的有效性與獲得性，并結合相關文獻對不同指標進行研究分析的理論支撐，建立DEA 分析的投入—產(chǎn)出指標體系。選取的科技創(chuàng)新效率評價指標如表1所示。

表1 國家中心城市科技創(chuàng)新指標體系

在對科技創(chuàng)新效率變化與分解研究基礎上，需要深入分析探討各城市科技創(chuàng)新效率的影響因素。目前，國內(nèi)大多數(shù)學者對區(qū)域科技創(chuàng)新投入—產(chǎn)出效率影響因素的研究主要集中在經(jīng)濟發(fā)展水平、政策支持程度、科技創(chuàng)新的投入與產(chǎn)出規(guī)模、地區(qū)教育水平、人力資源水平等方面。經(jīng)濟發(fā)展水平是支撐科技持續(xù)創(chuàng)新的經(jīng)濟基礎，考慮到各城市的規(guī)模，本研究選擇各城市的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值反映其經(jīng)濟發(fā)展水平；由于科技創(chuàng)新的高風險和長周期，政府的支持力度就顯得尤為關鍵，因此選取地方財政科學技術支出占地方財政支出的比例來反映政策支持程度；科技創(chuàng)新需要大量的資金支持，除政府財政支持外，科研機構和企業(yè)自身的資金投入也是十分必要的，本研究選取R&D經(jīng)費投入強度反映科技創(chuàng)新的經(jīng)費投入程度；高科技企業(yè)是科技創(chuàng)新資源配置的重要載體，科技成果的產(chǎn)出與轉化一般是通過高技術產(chǎn)業(yè)完成，高技術產(chǎn)業(yè)越是完整，規(guī)模越大，科技創(chuàng)新的效率相應越高，因此選取高技術產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來反映科技創(chuàng)新產(chǎn)出效果；地區(qū)教育水平和人力資源水平是科技創(chuàng)新人才保障，因此選用政府教育支出占地方財政支出的比例反映地區(qū)教育水平；選用每萬人高校在校學生數(shù)和高科技人員的凈流入（本科以上的科研、技術人員流入與流出差額）反映人力資源水平。解釋變量如表2所示。

表2 科技創(chuàng)新效率影響因素的解釋變量

對9 個國家中心城市2009—2019 年各類指標的相關性分析表明，科技創(chuàng)新指標體系中的投入與產(chǎn)出指標之間各年均在a=0.05 的條件下呈現(xiàn)顯著正相關。

本文所用科技創(chuàng)新投入—產(chǎn)出指標以及影響因素指標數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》（2010—2020）、《中國科技統(tǒng)計年鑒》（2010—2020）。為消除價格因素影響，真實反映9 個國家中心城市科技創(chuàng)新活動的投入—產(chǎn)出狀況，以2000 年為基期，用R&D價格指數(shù)進行平減處理。

四、實證分析

本文對9個國家中心城市科技創(chuàng)新效率的實證分析從創(chuàng)新效率和影響因素兩個方面展開。

1.創(chuàng)新效率的實證分析

基于規(guī)模報酬可變原則，利用產(chǎn)出導向的DEA-BCC 模型，對2009—2019 年每年的國家中心城市的投入—產(chǎn)出指標進行DEA 分析。將各年的各城市都視為單獨的效率決策單元（DMU）,測算出每個城市各年度科技創(chuàng)新綜合效率值、純技術效率值、規(guī)模效率值如表3 所示，其中：綜合效率＝純技術效率×規(guī)模效率，“irs”表示規(guī)模報酬遞增，“drs”表示規(guī)模報酬遞減，“-”表示規(guī)模報酬不變。2009—2019 年各國家中心城市效率均值及排名見表4所示。

表3 2009—2019年各國家中心城市科技創(chuàng)新綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率

表4 2009—2019年各國家中心城市效率均值及排名

從結果來看，9 個國家中心城市科技創(chuàng)新的綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率在數(shù)值上呈遞增趨勢，表明在研究期內(nèi)，各個城市科技創(chuàng)新效率在持續(xù)提高，其中北京、天津、上海、成都、西安歷年來規(guī)模效率大于純技術效率，且規(guī)模報酬持續(xù)遞增，但幾乎不存在DEA 相對有效的年份（僅成都在2012年、2013 年達到DEA 相對有效），表明其科技創(chuàng)新效率的提高主要依賴于增加投入的規(guī)模效應，而DEA 相對無效的主要原因是純技術效率偏低。一方面說明這些城市對加大科技投入的重視程度，另一方面則需要進一步提高科技產(chǎn)出的技術效益貢獻率。重慶市的綜合效率值、純技術效率值、規(guī)模效率值變化不大，其科技創(chuàng)新綜合效率沒有顯著提高且處于較低水平（均值0.5444），表明重慶無論是在加大科技投入方面還是在提高科技產(chǎn)出的技術效益貢獻率方面均需要加強。武漢、鄭州和廣州三個城市各有特點，武漢的科技創(chuàng)新綜合效率和純技術效率呈遞增趨勢，規(guī)模效率較為穩(wěn)定，且規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，表明武漢雖然科技產(chǎn)出的技術效益貢獻率在提高，但是科技投入的步伐在放緩，始終沒有達到DEA 的相對有效；鄭州的綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率數(shù)值較高，規(guī)模效率與純技術效率基本持平，規(guī)模報酬持續(xù)遞增，在2009年、2017年、2018 年達到了DEA 相對有效，表明鄭州對科技創(chuàng)新投入—產(chǎn)出效率較為重視，在科技投入持續(xù)加大的情況下，科技產(chǎn)出的技術效益貢獻率穩(wěn)步提高；廣州的綜合效率值、純技術效率值、規(guī)模效率值始終處于較高水平，在2014—2019年均達到DEA相對有效，表明廣州無論是在科技投入還是在科技成果轉化等方面都有值得其他城市借鑒和學習的經(jīng)驗。

各個城市在科技創(chuàng)新效率上還存在問題：一是各個城市達到DEA相對有效次數(shù)不高，表明在科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出沒有達到最有效狀態(tài)，存在無效投入或產(chǎn)出不足的情況；二是大多數(shù)城市的規(guī)模效率高于純技術效率，還存在通過投入來提高產(chǎn)出的粗放狀態(tài)，科技創(chuàng)新活動中資源的配置問題、投入變量的利用問題還沒有得到足夠的重視。因此，各城市應當通過杜絕無效投入、進一步提高投入—產(chǎn)出效率、優(yōu)化資源配置等手段來提高純技術效率，從而實現(xiàn)DEA的相對有效。

2.創(chuàng)新效率影響因素的分析

從以上研究內(nèi)容可以看出，各中心城市的科技創(chuàng)新效率有所差別。利用Tobit 模型可以分析影響科技創(chuàng)新效率的各類因素。DEA 模型得到各地區(qū)的科技創(chuàng)新效率值都位于0 到1 之間，因此不能選用最小二乘法的回歸模型，需要選擇Tobit 回歸模型，該模型是由Tobin于1958年提出的，它的主要特點是當因變量為部分連續(xù)時可以采用。在對于科技創(chuàng)新效率影響因素的研究分析中，本文借助面板Tobit模型進行擬合，對2009—2019年9個國家中心城市的面板數(shù)據(jù)進行回歸，借助回歸結果再進一步研究各城市科技創(chuàng)新效率的影響因素，從而優(yōu)化國家中心城市科技創(chuàng)新效率提升的建議。

由于人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（X1）、每萬人平均高校在校學生數(shù)（X6）、高科技人員的凈流入（X7）三個解釋變量有不同的計量單位，進行Tobit回歸前，對其進行取對數(shù)處理，以減小波動幅度，緩解異方差的干擾。結果如表5 所示。模型中被解釋變量Crste 表示不同城市、不同年份的科技創(chuàng)新綜合效率。

表5 科技創(chuàng)新效率影響因素Tobit回歸模型參數(shù)

模型結果顯示各個解釋變量中人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（X1）、地方財政科學技術支出占地方財政支出的比例（X2）、R&D經(jīng)費投入強度（X3）、高技術產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例（X4）、政府教育支出占地方財政支出的比例（X5）、高科技人員的凈流入（X7）在1%的置信水平下顯著，每萬人平均高校在校學生數(shù)（X6）在10%的置信水平下是顯著的，說明這些因素顯著影響各城市科技創(chuàng)新綜合效率。

反映高科技科技創(chuàng)新的投入與產(chǎn)出的兩個解釋變量影響程度最高，其參數(shù)估計值分別為6.46326 和5.36859，表明這兩個變量分別增加1%時，科技創(chuàng)新綜合效率將分別平均提高6.46%和5.37%，充分顯示了高科技企業(yè)在提高城市科技創(chuàng)新綜合效率方面的引領作用。

反映經(jīng)濟發(fā)展水平的解釋變量參數(shù)估計的對數(shù)值為1.1875，即人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)值每增長1 個單位，科技創(chuàng)新綜合效率將平均增長1.1875%，表明一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)達程度對其科技創(chuàng)新效率的提升有著正向促進作用，由于科技創(chuàng)新活動具有周期長、投入大、風險高等特點，較高的經(jīng)濟發(fā)展水平能給予充分的經(jīng)濟保障。

反映地區(qū)教育水平的解釋變量參數(shù)估計值為1.06456，表明政府教育支出占地方財政支出的比例分別增加1%時，科技創(chuàng)新綜合效率將平均提高1.06456%，說明加大教育投入可以提高科技創(chuàng)新綜合效率；反映地區(qū)人力資源水平的兩個解釋變量參數(shù)估計的對數(shù)值分別為1.17659 和1.72761，即這兩個解釋變量的對數(shù)值每增長1 個單位，科技創(chuàng)新綜合效率分別將平均增長1.17659%和1.72761%，表明地區(qū)教育發(fā)展水平和高素質人才數(shù)量對科技創(chuàng)新綜合效率的有著顯著的作用，尤其是城市的高科技人員的凈流入對綜合效率作用效果已經(jīng)高于經(jīng)濟發(fā)展水平的影響。

反映政策支持程度的地方財政科學技術支出占地方財政支出的比例參數(shù)估計值雖然為正，但數(shù)值最小，說明在諸多因素中，政策支持程度對科技創(chuàng)新綜合效率的增加貢獻不大，其增加1%帶來的綜合效率的增加僅為0.2589%，說明政策支持的費用支出在利用與轉化機制上效率不高，配置不合理，持續(xù)加大資金投入并沒有很好地轉化為科技創(chuàng)新效率的提升。

五、城市科技創(chuàng)新效率提升的現(xiàn)狀、路徑及建議

本部分通過對城市科技創(chuàng)新效率的現(xiàn)狀及產(chǎn)生的原因進行分析和探討，提出提升城市科技創(chuàng)新效率的路徑和對策與建議。

1.城市科技創(chuàng)新效率的現(xiàn)狀及產(chǎn)生的原因

通過對2009—2019 年9 個國家中心城市的科技創(chuàng)新綜合效率以及影響因素的實證分析，可以得出以下結論，這也是我國目前城市科技創(chuàng)新效率基本狀況：（1）整體的科技創(chuàng)新綜合效率偏低，這9 個城市是我國區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展的中心和科技資源的集中地，是區(qū)域科技創(chuàng)新效率的制高點，仍然存在較高程度的DEA相對無效，表明我國科技創(chuàng)新效率存在較高增長空間；（2）高科技企業(yè)對科技創(chuàng)新的態(tài)度對綜合效率的提高起著重要作用；（3）教育與人才是提高科技創(chuàng)新綜合效率的重要因素，其作用已經(jīng)等同于甚至大于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平；（4）地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平是科技創(chuàng)新的經(jīng)濟基礎和保障；（5）政府的支持對科技創(chuàng)新綜合效率提高的作用是有上限的。

整體的科技創(chuàng)新綜合效率偏低的深層次原因在于：（1）科技創(chuàng)新投入結構不合理。由于基礎性理論研究投入大，見效慢，因此，各城市R&D經(jīng)費投入的三類活動（基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展）中，基礎研究的投入比例偏低，僅占10%左右。缺少基礎理論的創(chuàng)新在很大程度上影響了創(chuàng)新綜合效率的提高。（2）科技投入資源配置不合理。雖然各中心城市地方財政科學技術支出占地方財政支出的比例普遍較高，在科技創(chuàng)新上的投入較大，但投入的對象主要是大型或超大型企業(yè)，以及重點高校和科研院所，對很多具有一定特色的中小型科技企業(yè)以及一般院校和科研院所的支持力度不足。缺乏科研經(jīng)費使這些單位科研積極性不高，其自身的優(yōu)勢和特色無法發(fā)揮。（3）科技創(chuàng)新質量有待進一步提高。雖然9 個國家中心城市在新產(chǎn)品產(chǎn)值、科技論文數(shù)、每萬人發(fā)明專利擁有數(shù)等科技產(chǎn)出指標上絕對數(shù)值較高，但新產(chǎn)品的科技含量不高，高水平、具有創(chuàng)新性的科技論文與發(fā)明專利比例不高。（4）科技創(chuàng)新轉換率不高。由于缺乏科研院所與企業(yè)在科技創(chuàng)新上的聯(lián)動機制，使得大量最新的科研成果無法在較短的時間內(nèi)轉化為企業(yè)生產(chǎn)力。（5）科技創(chuàng)新保護機制不完善，造成企業(yè)在科技創(chuàng)新收益上的不確定性。科技創(chuàng)新需要占用大量的資金與人員投入，如果科技創(chuàng)新成果在較短的時期內(nèi)被模仿，前期的投入很難轉化為收益，使得投資風險加大，影響企業(yè)科技創(chuàng)新積極性。

2.提升城市科技創(chuàng)新效率的路徑

結合當前9 個國家中心城市科技創(chuàng)新效率基本特點，可以通過以下途徑提升其科技創(chuàng)新效率：（1）堅持需求導向和問題導向。各個中心城市應針對本地區(qū)DEA相對無效的特點和原因，結合中心城市的功能定位，針對本地區(qū)的核心需求和主要問題制定切實可行的政策并加快科技創(chuàng)新政策的實施進程，盡量縮短政策實施的滯后期，加大對政策執(zhí)行情況的監(jiān)督力度；同時建立健全有效的評估和激勵機制，對科技創(chuàng)新效果進行科學評估。（2）優(yōu)化科技創(chuàng)新的資源配置。拓寬科技資金來源渠道，加大科技投入，充分吸收社會資本，鼓勵各級各類企業(yè)進行創(chuàng)新投資，適當引進外資作為科技創(chuàng)新資金的補充。形成政府為主導、企業(yè)為主體、外資為補充、政府政策為引導的多元化科技創(chuàng)新資金投入體系。同時，各國家中心城市要高度重視資金的投向和分配結構，避免資源冗余和優(yōu)質資源的浪費。在增加科技財力資源投入的同時，還應根據(jù)本地區(qū)的核心需求和主要問題，對純技術效率較高的行業(yè)加大資金投入，而對規(guī)模報酬遞減的行業(yè)適當減少資金投入。（3）加大科技、教育的投入力度。政府教育支出占地方財政支出的比例代表了當?shù)氐恼邔?，同時，高素質的科技人才是科技創(chuàng)新活動的基礎，是最重要的科技創(chuàng)新要素。充足的教育經(jīng)費有利于培養(yǎng)高質量的科研人才，為科研活動打下堅實的人力資本基礎。（4）大力推進科技創(chuàng)新成果的轉化。各國家中心城市應重視科技產(chǎn)出的質量，實現(xiàn)創(chuàng)新科技成果與社會需求的有效對接；實現(xiàn)科技創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置，促進科技創(chuàng)新資源配置的市場化，激勵企業(yè)進行自主研發(fā)，盡量避免科技創(chuàng)新過度依賴高等院校和科研院所的現(xiàn)象，鼓勵高等院校和科研院所將自己最新科研成果向企業(yè)轉移，使其迅速地轉化為科技生產(chǎn)力，避免將科研成果束之高閣。

3.提升城市科技創(chuàng)新效率的對策與建議

第一，加快政府職能與角色的轉變。各級政府要加快科技管理職能的轉變，為科技創(chuàng)新創(chuàng)造良好環(huán)境、提供基礎條件，發(fā)揮好組織協(xié)調作用，把更多精力放到定戰(zhàn)略、定方針、定政策和創(chuàng)造環(huán)境、搞好服務上來。同時做好科技創(chuàng)新財政資金優(yōu)化配置工作，優(yōu)化資金的融資渠道和投入方式，優(yōu)化資金投入的結構配置，確定基礎研究、應用研究和試驗發(fā)展經(jīng)費的合理比例，提升科技創(chuàng)新財政資金配置的科學性、合理性和規(guī)范性。

第二，促進科技創(chuàng)新資源的有效融合。建立健全城市科技資源管理體制和城市科技創(chuàng)新資源流動機制，加強高校、科研院所、企業(yè)加強產(chǎn)學研的有效融合，實現(xiàn)資源共享，充分發(fā)揮高校、科研院所、企業(yè)在科技創(chuàng)新及其成果轉化中的作用，使科技投入資源實現(xiàn)有機融合，優(yōu)化科技創(chuàng)新資源配置，提高科研成果的轉化效率，為科技創(chuàng)新創(chuàng)造自由的研究環(huán)境和良性競爭的制度環(huán)境。

第三，建立科技人才、科技信息的共享平臺。一方面要大力建設高水平的科技創(chuàng)新人才隊伍，另一方面要進一步深化科技人才培養(yǎng)和使用機制的改革，建立健全合理的高水平科技創(chuàng)新人才的流動與共享機制，鼓勵組建跨行業(yè)、跨地區(qū)、跨部門、跨單位的高水平科技創(chuàng)新團隊，充分發(fā)揮協(xié)作優(yōu)勢。同時，利用大數(shù)據(jù)、云計算的現(xiàn)代網(wǎng)絡科技手段，充分實現(xiàn)科技創(chuàng)新信息的及時發(fā)布和有效共享，提高科技資源和科研成果的利用效率。

第四，加大基礎性研究的支持力度。由于基礎理論的研究周期長，見效慢。因此，需要對從事基礎理論研究科技人員和科技企業(yè)在政策上鼓勵，資金上支持，改革科研績效評價機制，給予科研單位和科研人員更多自主權。建立科學分類、合理多元的評價體系，在科研成果考核過程中避免急功近利的現(xiàn)象出現(xiàn)。

第五，完善科技創(chuàng)新保護機制，加大保護力度。要強化對知識產(chǎn)權的保護，充分、有效地調動科技人員和企業(yè)進行科技創(chuàng)新的積極性，積極采取有效措施降低科技創(chuàng)新的投資風險，激發(fā)創(chuàng)新活力和發(fā)展?jié)摿Α?/p>