京津冀城市群科技資源配置效率分析
——基于DEA-Malmquist 指數(shù)模型

舒天楚，聶小琴，郭含文，2，李 旭，白彬杰

（1.中國(guó)城市建設(shè)研究院有限公司，北京 100120；2.清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院，北京 100084）

1 研究背景

京津冀城市群是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展城市群的重要組成部分，是促進(jìn)國(guó)家城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心區(qū)域。隨著國(guó)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)變化，科技資源已成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略資源之一［1］，科技資源整合效率直接影響了區(qū)域生產(chǎn)和創(chuàng)新能力?？萍假Y源高效整合，可以直接增強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中創(chuàng)新要素的高效生產(chǎn)和流動(dòng)，優(yōu)化并提高企業(yè)科技資源效率和創(chuàng)新績(jī)效［2］。同時(shí)科技資源配置優(yōu)化和科技創(chuàng)新能力提升作為提高科技資源整合效率的有效途徑，愈來(lái)愈成為京津冀區(qū)域科技管理和科技協(xié)同發(fā)展的首要需求。

科技資源配置，即指科技資源在區(qū)域的科技活動(dòng)主體、時(shí)空階段等的分配與組合［3］?？萍假Y源配置效率的變化程度，直接反映了區(qū)域科技發(fā)展和創(chuàng)新的特征?，F(xiàn)有關(guān)于區(qū)域科技資源配置效率及其影響因素的研究方法，主要包括數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)分析法、時(shí)間序列數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)分析法以及面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型分析法，其中時(shí)序數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)分析法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）法、生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)函數(shù)計(jì)算法以及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)回歸分析法。如劉玲利［4］曾聯(lián)合DEA-Malmquist 指數(shù)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型，對(duì)1998—2005年我國(guó)30 個(gè)省份科技資源配置效率變化及影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)；毛世平等［5］運(yùn)用DEA-Malmquist 指數(shù)法對(duì)京津冀農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)科技資源結(jié)構(gòu)與配置效率進(jìn)行研究；Luo 等［6］基于Malmquist-data 包絡(luò)分析指標(biāo)對(duì)我國(guó)綠色科技創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)；Cao 等［7］將23 個(gè)能值指標(biāo)納入DEA-Malmquist 生產(chǎn)率模型中，并從技術(shù)變化和效率變化兩個(gè)方面對(duì)2009—2015年我國(guó)“經(jīng)濟(jì)-生態(tài)”效率變化進(jìn)行探究。

正確認(rèn)識(shí)當(dāng)前京津冀城市群的科技發(fā)展水平以及多區(qū)間時(shí)空演變規(guī)律，是制定京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略和提高區(qū)域創(chuàng)新水平的基礎(chǔ)，對(duì)提高京津冀協(xié)同發(fā)展能力具有重要意義。因此，本研究采用DEA-Malmquist 指數(shù)法，對(duì)2011—2018年京津冀城市群科技資源配置效率進(jìn)行測(cè)度并分析其主要影響因素，衡量科技資源配置的時(shí)空演變過(guò)程和相互作用對(duì)京津冀協(xié)同發(fā)展的影響，以期為制定京津冀協(xié)同發(fā)展對(duì)策提供參考。

2 京津冀科技資源配置基本情況

2.1 配置規(guī)模特點(diǎn)

科技資源的配置規(guī)模主要體現(xiàn)在人力資源投入和經(jīng)費(fèi)投入兩方面。京津冀R&D 人員投入由2011年的52.04 萬(wàn)人增加到2018年的72.67 萬(wàn)人，增長(zhǎng)率為39.64%，2018年的R&D 人員投入強(qiáng)度是全國(guó)（未含港澳臺(tái)地區(qū)。下同）的11.06%［1］。分地區(qū)來(lái)看，2018年有54.61%的R&D 人員集中在北京市，但同時(shí)R&D 人員不斷向河北省流入，使其人員集中率由2011年的21.49%增至23.26%并超過(guò)天津市。8年來(lái)，京津冀地區(qū)R&D 科研經(jīng)費(fèi)投入一直在我國(guó)保持較高水平并呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)，由2011年的1 535.26 億元增長(zhǎng)至2018年的3 083.43 億元，全國(guó)占比14.61%。作為京津冀的經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展核心城市，北京市的科研經(jīng)費(fèi)投入占比為三地最高并在8年中未發(fā)生明顯變化，由2011年的66.30%變化為2018年的66.32%，這也說(shuō)明京津冀地區(qū)的科技資源投入大部分來(lái)自北京市。2018年京津冀科技資源配置基本情況如圖1 所示，可以看到北京市R&D 經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度高達(dá)6.17%，天津市和河北省分別為2.62%和1.39%［8-9］。從R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部結(jié)構(gòu)看，三地在試驗(yàn)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的投入最大，河北省在試驗(yàn)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域占比最高（85.42%），而北京市為三地最低（63.08%）；同時(shí)，在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域投入強(qiáng)度上，北京市（14.85%）遠(yuǎn)高于天津市（4.8%）與河北省（2.63%），北京市多年來(lái)更加注重基礎(chǔ)研究的發(fā)展投入，試驗(yàn)與發(fā)展項(xiàng)目多以分包的形式流向其他地區(qū)。

圖1 2018年京津冀地區(qū)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部投入結(jié)構(gòu)

2.2 配置分布特點(diǎn)

京津冀地區(qū)科技資源配置的地理分布存在較為突出的失衡現(xiàn)象，這種科技資源空間的非均質(zhì)排布在一定程度上限制了京津冀地區(qū)的科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展。通過(guò)對(duì)京津冀科技資源共享平臺(tái)提供的信息統(tǒng)計(jì)，2018年京津冀地區(qū)共擁有50 萬(wàn)元以上儀器設(shè)備52 368 臺(tái)（套），大型科學(xué)儀器6 745 臺(tái)（套），其中北京市擁有50 040 臺(tái)（套），占京津冀總數(shù)的84.65%，遠(yuǎn)高于天津市（3.50%）和河北?。?1.85%）兩地；共建立包括國(guó)家級(jí)工程技術(shù)中心、國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在內(nèi)的國(guó)家級(jí)研究基地182 個(gè)，其中北京市擁有165 個(gè)，天津市和河北省的占有率分別僅為5.49%和3.85%。“十三五”以來(lái)，我國(guó)大力促進(jìn)京津冀地區(qū)協(xié)同發(fā)展，2017年京津冀共同制定了《加強(qiáng)京津冀產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移承接重點(diǎn)平臺(tái)建設(shè)的意見(jiàn)》，明確了區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化和創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的方向，將企業(yè)與科技資源在一定程度上向冀南地區(qū)遷移。此外，2018年河北省所擁有的檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)以及相關(guān)R&D 企業(yè)數(shù)量占京津冀總量的比例，遠(yuǎn)高于北京市與天津市兩地，分別為43.78%和49.68%，擁有科研機(jī)構(gòu)和高等院校以及規(guī)上企業(yè)所占比例較2015年逐漸提高。

圖2 2018年京津冀地區(qū)科技資源配置結(jié)構(gòu)

2.3 配置結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

如圖2 所示，2018年京津冀地區(qū)對(duì)工業(yè)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部投入相平，分別為861.20億元（0.42%）和951.95 億元（0.46%），對(duì)高等院校的R&D 內(nèi)部經(jīng)費(fèi)投入最少；R&D 人員多集中于工業(yè)企業(yè)中（47.23%），在高校和科研機(jī)構(gòu)的占比分別為26.71%和26.06%［10］33-50，［11］8-103，［12］37-73。從區(qū)域角度看，不同地區(qū)的3 種科技資源投入在不同主體中分配差異較大：北京市R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部投入多集中于科研機(jī)構(gòu)（62%），而天津市和河北省多集中在工業(yè)企業(yè)領(lǐng)域，占比分別為55%和83%；同時(shí)，天津市與河北省將較大比重的R&D 人員投入工業(yè)企業(yè)中，分別占69%和71%，而北京市的科研人員在高等院校（31%）、科研機(jī)構(gòu)（44%）和工業(yè)企業(yè)（25%）3 個(gè)科技活動(dòng)主體中投入分布較為均衡［10］33-50，［11］8-103，［12］37-73。因此從區(qū)域科技資源投入而言，北京市的投入重點(diǎn)多集中于基礎(chǔ)研發(fā)，而以工業(yè)發(fā)展為主的天津市和河北省將較多科技資源分配于工業(yè)生產(chǎn)和科技成果轉(zhuǎn)化中。

3 京津冀科技資源配置效率分析

3.1 模型建立

本研究采用DEA 模型中的Malmquist 指數(shù)模型計(jì)算方法，同時(shí)運(yùn)用DEAP 2.1 模型軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理導(dǎo)出，進(jìn)而分析京津冀地區(qū)科技資源配置效率的動(dòng)態(tài)變化特征。DEA-Malmquist 指數(shù)模型是由Fare等［13］通過(guò)對(duì)DEA 方法演變得到的。在Malmquist指數(shù)模型中，采用距離函數(shù)計(jì)算科技資源投入與產(chǎn)出效率，距離函數(shù)可視為決策單元從相關(guān)生產(chǎn)點(diǎn)向理想最小投入點(diǎn)壓縮的比值［3］。假定時(shí)間點(diǎn)t的輸入和輸出向量分別為，則時(shí)間點(diǎn)t與t+1 時(shí)期的投入、產(chǎn)出效率分別為（xt，yt）、（xt+1，yt+1），時(shí)間點(diǎn)t和t+1 的科技資源配置Malmquist 指數(shù)分別為：

因此，從時(shí)間點(diǎn)t至t+1 時(shí)期的科技資源生產(chǎn)率變化Malmquist 指數(shù)可表示為：

DEA-Malmquist 指數(shù)主要以全要素生產(chǎn)率變化程度（Tfpch）的形式表示，通過(guò)技術(shù)進(jìn)步效率變化（Effch）與技術(shù)進(jìn)步率變化（Techch）協(xié)同決定，其中技術(shù)進(jìn)步效率變化可分解為純技術(shù)效率變化（Pech）與規(guī)模效率變化（Sech）［13］。Malmquist指數(shù)替代公式即為：

式（4）中：Effch 主要用于衡量資源配置最優(yōu)化情況，并有效評(píng)判決策單元對(duì)科技投入資源的利用程度，當(dāng)Effch>1 時(shí)，表示此時(shí)間點(diǎn)的決策單元相對(duì)于最優(yōu)的生產(chǎn)前沿面差距縮小，反之差距增大；Pech 主要基于相對(duì)于可變規(guī)模收益衡量生產(chǎn)技術(shù)的無(wú)效率，當(dāng)Pech>1 時(shí)，該區(qū)間科技資源配置與投入利用率有所提高，反之減?。?4］；Sech 用于評(píng)判決策單元的生產(chǎn)規(guī)模最優(yōu)化情況，當(dāng)Sech>1 時(shí)，該區(qū)間決策單元投入規(guī)模報(bào)酬得到有效提升，反之則表明存在關(guān)鍵因素對(duì)其起到阻礙作用；Techch 主要反映生產(chǎn)技術(shù)變動(dòng)程度，當(dāng)Techch>1 時(shí)，表明t+1 時(shí)決策單元技術(shù)創(chuàng)新能力以及技術(shù)進(jìn)步能力提高，生產(chǎn)前沿面進(jìn)行遷移。

由時(shí)間點(diǎn)t至t+1 期間內(nèi)，當(dāng)Malmquist 指數(shù)大于1 時(shí)，該區(qū)間全要素生產(chǎn)率呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，科技資源配置效率提高；反之下降。具體形式如下：

老鱖魚(yú)的門(mén)吱扭一聲開(kāi)了。他從屋里探出頭來(lái)，手里還提著刀子，一片四十多年前的月光在刀子上蹦跳著。老鱖魚(yú)的眼睛有些紅，像兔子般的眼睛，也像兔子一樣警惕地望著門(mén)外的人。

3.2 指標(biāo)與變量選擇

本研究中，決策單元為北京、天津、河北以及京津冀4 個(gè)地域，指標(biāo)選取從科技投入和科技成果與效益產(chǎn)出兩方面進(jìn)行。其中，科技資源投入指標(biāo)主要包括科技人力資源投入和科技財(cái)力資源投入，人員投入即參與研究與試驗(yàn)發(fā)展項(xiàng)目研究與管理等工作的人員數(shù)量（R&D 人員），而財(cái)力投入主要從相關(guān)機(jī)構(gòu)開(kāi)展研究與試驗(yàn)活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出（R&D 經(jīng)費(fèi)支出）體現(xiàn)。基于科技資源配置的功能產(chǎn)出要素，科技產(chǎn)出指標(biāo)主要選取科技知識(shí)性產(chǎn)出和科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)出。具體如表1 所示。

表1 科技資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.3 數(shù)據(jù)采集與處理

為確保數(shù)據(jù)的及時(shí)性和有效性，本研究假定生產(chǎn)點(diǎn)（xt，yt）選取期間為2011—2018年，面板樣本數(shù)據(jù)選取自4 個(gè)決策單元。投入指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2012—2019年）和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（2012—2019年）；產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)主要依據(jù)《北京科技年鑒》（2012—2019年）、《天津市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2012—2019年）、《河北科技年鑒》（2012—2015年）以及《河北科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（2016—2019年）［15］。其中，R&D 經(jīng)費(fèi)投入的計(jì)算方法為R&D 內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出與R&D 外部經(jīng)費(fèi)支出總和。主要變量數(shù)據(jù)如表2 所示。

表2 京津冀地區(qū)科技資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)

表2 （續(xù)）

3.4 實(shí)證結(jié)果與討論

運(yùn)用DEAP 2.1 軟件對(duì)2011—2018年京津冀地區(qū)科技資源配置效率變化情況進(jìn)行實(shí)證分析，所得Malmquist 指數(shù)計(jì)算結(jié)果如表3 所示。

表3 京津冀地區(qū)科技資源配置效率變化情況

決策單元在不同期間技術(shù)效率變化指數(shù)以及技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)分解結(jié)果如圖3 所示，科技資源配置效率變化主要分為5 個(gè)類型：（1）技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率共同促進(jìn)科技資源配置效率提升，主要體現(xiàn)在區(qū)域C2、F3和C4；（2）技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率協(xié)同抑制科技資源配置效率增長(zhǎng)，主要在B2和D2區(qū)域體現(xiàn)，技術(shù)落后和無(wú)效性是科技資源配置效率負(fù)增長(zhǎng)的根本原因；（3）技術(shù)效率無(wú)貢獻(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步單一推進(jìn)科技資源配置效率提高，技術(shù)停滯已成為資源配置效率負(fù)增長(zhǎng)的主要來(lái)源，主要集中體現(xiàn)在北京市和河北省的F2、A3和C3區(qū)域；（4）技術(shù)進(jìn)步提高了資源配置效率，而技術(shù)效率下降對(duì)資源配置效率增長(zhǎng)率起到阻礙作用，主要體現(xiàn)在A2、A4和D4區(qū)域；（5）技術(shù)效率是科技資源配置效率提高的主要來(lái)源，而技術(shù)進(jìn)步卻削弱了該效率的增長(zhǎng)速度，主要體現(xiàn)在E3和F4區(qū)域。

圖3 京津冀地區(qū)科技資源配置效率變化趨勢(shì)

從決策單元科技資源全要素生產(chǎn)率的構(gòu)成來(lái)看（見(jiàn)表4），技術(shù)效率變化主要與科技活動(dòng)管理水平和科技發(fā)展規(guī)模有關(guān)，技術(shù)進(jìn)步率變化歸因于科技創(chuàng)新和技術(shù)發(fā)展。在一定期間內(nèi)，當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展投入大于管理運(yùn)營(yíng)和結(jié)構(gòu)布局演變投入時(shí)，會(huì)導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步率的變化程度高于技術(shù)效率。在2011—2018年中，京津冀地區(qū)的生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步率均值為1.123，區(qū)域整體生產(chǎn)前沿面向前推移，科技創(chuàng)新水平和技術(shù)進(jìn)步程度呈較大的增長(zhǎng)趨勢(shì)穩(wěn)步推進(jìn)；科技資源技術(shù)效率與規(guī)模效率變化率均值為1.001，8年來(lái)科技資源技術(shù)效率與生產(chǎn)前沿面的追趕程度整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，決策單元與最優(yōu)生產(chǎn)前沿的差距不斷減小，科技資源投入規(guī)模報(bào)酬得到提高；平均科技進(jìn)步效率變化率為12.3%，而平均效率變化率為0.1%。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步變化率變化程度大于技術(shù)效率變化時(shí)，表明區(qū)域更傾向于技術(shù)積累，且在引入和消化后可以使科學(xué)技術(shù)快速進(jìn)步［16-18］。在此期間，京津冀技術(shù)進(jìn)步變化率影響占主導(dǎo)作用，全要素生產(chǎn)率的變化主要是由于技術(shù)進(jìn)步和自主創(chuàng)新，京津冀地區(qū)更傾向于自主研發(fā)與自主創(chuàng)新能力培養(yǎng)以及技術(shù)知識(shí)積累，但在引入新生科技的同時(shí)對(duì)創(chuàng)新管理技術(shù)積累和改善重視不足，因此管理技術(shù)改進(jìn)未能滿足其創(chuàng)新需求。

表4 2011—2018年京津冀地區(qū)科技資源配置效率的Malmquist 指數(shù)分解

2011—2018年決策單元科技資源配置指數(shù)按區(qū)域分解情況如圖4（a）所示。以時(shí)間為軸線來(lái)看，京津冀地區(qū)科技資源全要素生產(chǎn)率均大于1，且全要素平均生產(chǎn)率為1.142（見(jiàn)表3），這表明京津冀地區(qū)科技資源全要素生產(chǎn)率在此期間以每年14.2%的速度增長(zhǎng)。2014—2015年，京津冀地區(qū)全要素生產(chǎn)增長(zhǎng)率達(dá)到最高的19.1%（見(jiàn)圖3），主要原因是在這期間天津市與河北省的全要素生產(chǎn)增長(zhǎng)率分別達(dá)到最高的28.0%和20.4%；自2016年以后，京津冀地區(qū)全要素生產(chǎn)增長(zhǎng)率呈明顯降低趨勢(shì)，并在2016—1017年期間達(dá)到最低的6.8%，主要原因是北京市在此期間的全要素生產(chǎn)率大幅降低。在2016—2017年間，北京市全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)了明顯低谷，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率低至-7.8%，在技術(shù)效率不變的情況下北京市技術(shù)進(jìn)步率僅為0.922。分析其原因在于，北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)科技資源配置效率影響不大，北京市雖然具有較高的科技人力與財(cái)力資源投入，但對(duì)于科技創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的正面效果并不明顯。2017年，北京市在國(guó)家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)單項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)方面降低了10.08%，但投入指標(biāo)增加了17.53%（見(jiàn)表2），科技資源投入能力與科技資源配置效率增長(zhǎng)不相匹配，可能存在內(nèi)部資源配置浪費(fèi)或科技資源流失等現(xiàn)象。

圖4 2011—2018年京津冀地區(qū)科技資源配置Malmquist 指數(shù)平均值分解情況

4 結(jié)論與對(duì)策建議

4.1 研究結(jié)論

本研究通過(guò)對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行實(shí)證分析，分析京津冀地區(qū)多年來(lái)科技創(chuàng)新能力和科技管理技術(shù)效率的演變過(guò)程，以及影響京津冀科技資源配置效率變化的影響因子，得到主要結(jié)論如下：（1）京津冀地區(qū)更傾向于自主研發(fā)能力培養(yǎng)而創(chuàng)新管理技術(shù)的積累和改善有所不足，管理技術(shù)的改進(jìn)未能滿足其創(chuàng)新需求，平均科技進(jìn)步效率變化率為12.3%，而平均效率變化率為0.1%。（2）在2016—2017年間，北京市全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了明顯低谷，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率低至-7.8%且技術(shù)進(jìn)步率僅為0.922，直接導(dǎo)致京津冀地區(qū)全要素生產(chǎn)增長(zhǎng)率達(dá)到最低的6.8%；而由于大量規(guī)上工業(yè)企業(yè)等機(jī)構(gòu)在本地區(qū)發(fā)生快速融合與遷移，河北省技術(shù)進(jìn)步率不斷增長(zhǎng)，增長(zhǎng)率高達(dá)13.3%。（3）京津冀地區(qū)科技資源配置總體效率呈上升趨勢(shì)，主要?dú)w因于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率的交替或協(xié)同增長(zhǎng)，因此，影響京津冀地區(qū)科技資源配置效率Malmquist 指數(shù)變化的主要原因是近年來(lái)京津冀地區(qū)科技創(chuàng)新能力提升和技術(shù)進(jìn)步。

4.2 對(duì)策與建議

綜上，對(duì)提高京津冀地區(qū)科技資源配置效率提出以下對(duì)策建議：

（1）優(yōu)化資源配置布局，推動(dòng)統(tǒng)籌協(xié)作。以北京市為技術(shù)創(chuàng)新核心領(lǐng)域，以《關(guān)于加強(qiáng)京津冀產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移承接重點(diǎn)平臺(tái)建設(shè)的意見(jiàn)》《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》等主要政策為重要依托，充分發(fā)揮雄安新區(qū)的示范帶動(dòng)作用，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)京津冀科技資源配置分布，將科技資源在一定程度上向冀南地區(qū)遷移。同時(shí)，應(yīng)以政府為主要依托，加快制定區(qū)域內(nèi)科技資源共享機(jī)制；以獎(jiǎng)補(bǔ)機(jī)制和保障機(jī)制為基礎(chǔ)，鼓勵(lì)“產(chǎn)、學(xué)、研”機(jī)構(gòu)提供跨區(qū)域服務(wù)項(xiàng)目，對(duì)跨區(qū)域的科技資源咨詢提供政策保障和支持，加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)技術(shù)與資源的共享效率，促進(jìn)三地高效滲透、高效互補(bǔ)、高效協(xié)作。

（2）完善產(chǎn)業(yè)全鏈條，提升管理技術(shù)水平。以“產(chǎn)、學(xué)、研”三位一體化為導(dǎo)向，規(guī)劃產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)先發(fā)展板塊，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)全鏈條分布，摸清產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展方向，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈與技術(shù)鏈和創(chuàng)新鏈協(xié)同發(fā)展；通過(guò)吸收先進(jìn)技術(shù)與融合創(chuàng)新元素，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，在鼓勵(lì)自主創(chuàng)新能力培養(yǎng)和技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，注重創(chuàng)新管理技術(shù)的積累與完善。

（3）加強(qiáng)科技資源管理，健全科技資源配置優(yōu)化機(jī)制。明確科技資源配置體系中各環(huán)節(jié)的職責(zé)與作用，加固各組分與環(huán)節(jié)間的相互關(guān)系，完善科技資源管理制度，避免科技資源在組分內(nèi)部的流失和浪費(fèi)，提高科技資源配置優(yōu)化效率；加強(qiáng)科技成果的市場(chǎng)化導(dǎo)向，構(gòu)建高效可靠的科技成果市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)，提高科技發(fā)展向產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)化效率；加快區(qū)域科技創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)，在現(xiàn)有平臺(tái)的基礎(chǔ)上利用新一代信息技術(shù)擴(kuò)展建立科技信息和技術(shù)資源共享平臺(tái)，加強(qiáng)各地技術(shù)互聯(lián)互通，通過(guò)提高全要素生產(chǎn)率加強(qiáng)科技資源空間配置動(dòng)力機(jī)制。