基于科技投入與產(chǎn)出的廣東科技創(chuàng)新能力研究

覃筱楚,張 雯,黃耀東,郭 晨,孫 奇,宋亦兵

(1.中國科學院廣州生物醫(yī)藥與健康研究院信息情報中心,廣東廣州 510530;2.深圳大學圖書館,廣東深圳 518060;3.廣州圖書館,廣東廣州 510623)

0 引言

科技創(chuàng)新能力是社會生產(chǎn)力發(fā)展的源泉,在國家自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的宏觀背景下,科技創(chuàng)新能力對提升地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和競爭力至關(guān)重要。通過制定科學的評價指標體系,全面分析地區(qū)科技創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的趨勢和特點,部署創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,可以促進資源要素的高效配置,進一步推動社會經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

我國科技創(chuàng)新能力研究起步較晚,自20世紀80年代中期開始,諸多學者基于不同的評價方法從不同角度探索科技創(chuàng)新能力評價指標的建立[1]。王濤等[2]從科技創(chuàng)新投入、環(huán)境和產(chǎn)出三大方面構(gòu)建了11個指標,運用聚類分析法對區(qū)域創(chuàng)新能力進行研究。陶雪飛[3]以“5位一體”的科技創(chuàng)新能力為出發(fā)點構(gòu)建13個二級評價,對樣本城市進行實證研究。王彥博等[4]從創(chuàng)新環(huán)境、資源、服務影響力和產(chǎn)出4個方面構(gòu)建了25個評價指標,利用主成分分析法對31個省份的科技創(chuàng)新中心進行研究分析。李燕鴻[5]利用具有多投入產(chǎn)出特點的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法構(gòu)建績效評價指標,對2008-2016年珠三角城市的創(chuàng)新績效進行評價。肖田野等[6]在評價廣東科技創(chuàng)新能力中,從科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出兩方面構(gòu)建了7個二級指標,但細分的二級指標不夠全面。上述研究顯示科技創(chuàng)新能力涉及范圍較廣,評價應從多個角度出發(fā),需建立系統(tǒng)全面的評價體系;數(shù)據(jù)收集統(tǒng)計的難易程度和連續(xù)性直接影響評價建模實證,因此,可持續(xù)獲得客觀數(shù)據(jù)的指標有利于評價體系的推廣應用。

自1985年以來,廣東依靠科技體制改革的政策優(yōu)勢,在促進全省科研體制改革方面不斷取得進步,相繼出臺《廣東省科技廳關(guān)于進一步深化科技計劃管理改革的意見》《關(guān)于進一步促進科技創(chuàng)新的若干政策措施》《廣東省自主創(chuàng)新促進條例》等配套政策,助力研發(fā)機構(gòu)、企業(yè)和高校等科研主體開展知識產(chǎn)權(quán)和自主研發(fā)的科研活動。為了解廣東科技創(chuàng)新能力,本研究綜合采用各類統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù),從科技投入與產(chǎn)出兩大方面建立科技創(chuàng)新能力評價指標體系,選取北京、上海、江蘇、湖北四個省市與廣東進行對比,通過主成分分析法綜合衡量不同地區(qū)的科技創(chuàng)新能力,以期為科技創(chuàng)新能力研究提供理論支撐,為廣東科技創(chuàng)新能力建設(shè)提供參考。

1 科技創(chuàng)新能力評價指標體系與方法

1.1 指標體系的構(gòu)建

為保障數(shù)據(jù)的連續(xù)性、權(quán)威性,本研究綜合參考《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》中與科技創(chuàng)新密切相關(guān)的指標作為基礎(chǔ)指標和數(shù)據(jù)來源,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建部分衍生的推算指標,從而形成科技創(chuàng)新能力評價指標體系(見表1),包含科技投入和產(chǎn)出2個一級指標、9個二級指標以及47個三級指標?？萍纪度敕从晨萍紕?chuàng)新活動所需的外部資源,包括R&D課題、人員保障和經(jīng)費保障;科技產(chǎn)出包括科研機構(gòu)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高校等不同創(chuàng)新主體在專利、著作、論文的產(chǎn)出情況,以及專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓、專利授權(quán)情況,反映科技創(chuàng)新活動產(chǎn)生的經(jīng)濟效應和社會影響,體現(xiàn)科技創(chuàng)新驅(qū)動城市經(jīng)濟發(fā)展的作用。

表1 科技創(chuàng)新能力評價指標體系

1.2 評價方法

由于指標體系中指標數(shù)量較多,為綜合考察各個指標,對比不同地區(qū)的科技創(chuàng)新能力,本研究采用定量分析法和主成分分析法(principal components analysis,PCA)相結(jié)合的方式。定量分析法主要用于對比分析廣東與其他地區(qū)在科研經(jīng)費、人員、專利分布、專利價值、專利密度等科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的差異性。主成分分析法用于分析廣東與其他地區(qū)綜合創(chuàng)新能力的橫向?qū)Ρ燃皬V東歷年科技創(chuàng)新的縱向?qū)Ρ?該方法對指標數(shù)據(jù)進行標準化后提取主成分,根據(jù)主成分得分系數(shù)和主成分方差貢獻率計算各主成分分值及主成分綜合得分,最后根據(jù)主成分矩陣結(jié)合主成分得分分析各地區(qū)科技創(chuàng)新能力水平。

2 科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出分析

2.1 科技創(chuàng)新投入分析

2.1.1 科研項目申報情況

近年來,廣東R&D課題數(shù)始終保持較高水平且不斷增長。2013年,廣東R&D課題數(shù)量位于樣本地區(qū)的中間位置,2015年后增速明顯提升,2017年廣東R&D課題數(shù)為170 214項,大幅超過江蘇和北京,為樣本地區(qū)首位(見表2);相比之下,上海和湖北R&D課題數(shù)量不多,但也增長穩(wěn)定。

表2 樣本地區(qū)R&D課題數(shù)量 單位:項

對比2017年不同機構(gòu)的R&D課題數(shù)量發(fā)現(xiàn),高校是R&D課題申請的主力,在樣本地區(qū)中,湖北R&D課題數(shù)中高校占比最大,約70.80%,其次是上海,為68.23%;但從課題數(shù)量來看,北京高校R&D課題數(shù)量最多(96 187項),其次是廣東(79 050項)和江蘇(70 982項)。在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中,僅有廣東和江蘇申請課題數(shù)高于研發(fā)機構(gòu),分別占其地區(qū)課題數(shù)比重的12.17%和9.75%,其他3個地區(qū)研發(fā)機構(gòu)課題數(shù)均高于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(見圖1)。

圖1 2017年樣本地區(qū)各類機構(gòu)R&D課題數(shù)量對比

2.1.2 科研人員投入情況

2017年,廣東R&D人員全時當量最多,科研人員隊伍快速擴大,高素質(zhì)人才不斷增加,為565 287人年,其次是江蘇(560 002人年)。廣東和江蘇各機構(gòu)R&D人員結(jié)構(gòu)表現(xiàn)一致,均為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)人員占比最多,其次為高校和研發(fā)機構(gòu);北京、上海、湖北的R&D人員中均為研發(fā)機構(gòu)人員占比最多(見圖2)。

2.1.3 科研經(jīng)費投入情況

2013-2017年 ,樣本地區(qū)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出都穩(wěn)定上升(見圖3)。廣東R&D經(jīng)費內(nèi)部支出與江蘇相當,大幅領(lǐng)先其他3個地區(qū)。2016年以前,江蘇R&D經(jīng)費投入最多,但2016年后廣東不斷增加科研經(jīng)費投入,增速提升,2017年廣東R&D經(jīng)費投入約2 343.63億元,同比增長15.2%,總量連續(xù)兩年保持全國首位。2013-2017年,廣東R&D經(jīng)費內(nèi)部支出中高技術(shù)產(chǎn)業(yè)比重最大,各機構(gòu)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出均有增長(見圖4),2017年高校R&D經(jīng)費內(nèi)部支出增長最多,較上年增長約27.78%,其次是研發(fā)機構(gòu),較上年增長13.51%。

圖3 樣本地區(qū)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出趨勢

圖4 廣東各類機構(gòu)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出年度分布

2.2 科技創(chuàng)新產(chǎn)出分析

2.2.1 科技文獻發(fā)表情況

科技論文及著作是對研究成果、生產(chǎn)研發(fā)技術(shù)經(jīng)驗和知識的總結(jié),一定程度上反映科技水平、研究動態(tài)和知識水平的發(fā)展程度。2013-2017年廣東科技文獻產(chǎn)量逐年遞增(見圖5)。其中,高校在科技文獻發(fā)表上具有優(yōu)勢,2017年高校發(fā)表科技論文87 815篇,較上年增長0.50%;出版科技著作2 654種,較上年增長11.75%;研發(fā)機構(gòu)在科技文獻發(fā)表和出版方面相對較弱,發(fā)表科技論文8 510篇,出版專著214種。

圖5 廣東各類機構(gòu)科技文獻發(fā)表情況

2.2.2 專利申請情況

2017年,廣東知識產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造質(zhì)量和能力穩(wěn)步提升。2017年,廣東專利申請量約62.78萬件,較上年增長30.88%,穩(wěn)居全國首位,每萬人口專利申請量約56.21件,每萬人口發(fā)明專利申請量約16.35件;北京專利申請總量在樣本地區(qū)中排名第三,每萬人口專利申請量和發(fā)明專利申請量均遠超其他地區(qū),分別為85.64件和45.68件(見圖6)。

圖6 2017年樣本地區(qū)專利申請量情況

從各機構(gòu)專利申請情況看,2017年不同地區(qū)創(chuàng)新主體申請發(fā)明專利的差異性十分顯著。其中,廣東高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利申請量(84 084件)和發(fā)明專利申請量(48 148件)均比高校和研發(fā)機構(gòu)多,其他四區(qū)則以高校為專利申請的主力軍;北京專利申請總量雖在樣本地區(qū)中排名第三,但其研發(fā)機構(gòu)專利申請量最多(14 436件)且以發(fā)明專利申請量(12 431件)為主,北京研發(fā)機構(gòu)的發(fā)明創(chuàng)造質(zhì)量較高(見圖7)。

圖7 2017年樣本地區(qū)各類機構(gòu)專利申請情況

2.2.3 專利授權(quán)情況

2017年,廣東專利授權(quán)量約33.26萬件,較上年增長28.42%,為樣本地區(qū)乃至全國首位,發(fā)明專利授權(quán)量為4.57萬件,較上年增長18.42%,發(fā)明專利授權(quán)量占授權(quán)總量的13.75%;北京專利授權(quán)量在樣本地區(qū)內(nèi)排名第三,發(fā)明專利授權(quán)量占授權(quán)總量的43.10%(見圖8)。在每百億元國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)專利申請和授權(quán)方面,廣東每百億元GDP專利申請量為699.89件,位列第一,每百億元GDP專利授權(quán)量僅次于北京,為370.83件(見圖9)。

圖8 2017年樣本地區(qū)專利授權(quán)情況

圖9 2017年樣本地區(qū)每百億元GDP專利申請量與授權(quán)量

2.2.4 有效發(fā)明專利情況

2017年,廣東有效專利約11.66萬件,位列首位,其次是江蘇和北京;有效發(fā)明專利持有量最多的是北京,約20.53萬件,其次是廣東和江蘇。在有效發(fā)明專利構(gòu)成上,廣東高技術(shù)產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)出色,有效發(fā)明專利數(shù)占全省總數(shù)的93.10%,研發(fā)機構(gòu)表現(xiàn)較弱;而其他4個地區(qū)均為高校有效發(fā)明專利所占比重最大(見圖10)。

圖10 2017年樣本地區(qū)有效發(fā)明專利數(shù)構(gòu)成

2.2.5 專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓與許可情況

專利所有權(quán)通過轉(zhuǎn)讓與許可在一定程度上轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力,結(jié)合圖11和12,廣東研發(fā)機構(gòu)專利轉(zhuǎn)讓及許可數(shù)僅次于上海,5年來小幅增長;高校專利權(quán)轉(zhuǎn)讓及許可數(shù)最多且增長最快的地區(qū)是江蘇,而廣東高校專利權(quán)轉(zhuǎn)讓及許可數(shù)5年來一直保持平穩(wěn),與北京水平相當,與江蘇差距較大。

圖11 樣本地區(qū)研究與開發(fā)機構(gòu)專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓及許可情況年度分布

圖12 樣本地區(qū)高等學校專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓及許可年度分布

3 科技創(chuàng)新能力綜合評價

為科學評價各地區(qū)科技創(chuàng)新能力,通過主成分分析法對2013-2017年樣本地區(qū)的原始數(shù)據(jù)進行標準化處理,最終確定主成分個數(shù)為3。為進一步計算各年份的主成分分值和綜合評價值,本研究將與各主成分相關(guān)度絕對值最高的指標歸類到該主成分當中,繼而進行下一步的對比。不同年份主成分包含的指標略有差別,但總體較穩(wěn)定(見表3),其中分值為正數(shù)表明指標水平高于被評價區(qū)域的平均值,為負數(shù)表明指標處于評價區(qū)域的平均值以下。

表3 2013-2017年樣本地區(qū)科技創(chuàng)新能力各主成分構(gòu)成及相關(guān)系數(shù)

采用主成分分析法不僅能保證獲取信息的完整性,還能有效解決信息重疊的問題。表4為樣本地區(qū)歷年主成分的因子系數(shù),主成分1所占比重最大,涵蓋了R&D課題數(shù)、人員全時當量、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、科技論文和著作數(shù)量、專利分布、專利價值、專利密度等大部分指標;主成分2涵蓋了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)的R&D課題數(shù)、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、專利分布以及每百億元GDP發(fā)明專利申請與授權(quán)等指標;主成分3所占比重最小,涵蓋了高等學校相關(guān)的專利申請數(shù)量、專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓及許可數(shù)等指標。

表4 樣本地區(qū)科技創(chuàng)新能力主成分因子系數(shù)

3.1 科技創(chuàng)新能力的橫向?qū)Ρ?/h3>

通過計算樣本地區(qū)主成分綜合得分發(fā)現(xiàn),北京科技創(chuàng)新能力處于前列,但呈現(xiàn)下降趨勢;江蘇近5年來重視科技創(chuàng)新投入,科技創(chuàng)新能力保持平穩(wěn)、略有上升;廣東與江蘇科技創(chuàng)新能力相當,但2016年后有所下降;上海與湖北分別處于第四和第五的位次,5年來綜合水平都有所下降,與前述地區(qū)科技創(chuàng)新能力有明顯差距(見表5)。

表5 樣本地區(qū)科技創(chuàng)新能力主成分綜合得分 單位:分

以2017年樣本地區(qū)主成分得分情況為例,北京在2013-2017年的綜合評價中排名第一,主要原因是其主成分1占據(jù)絕對優(yōu)勢,科技創(chuàng)新投入的成效較為顯著;主成分2中,廣東在樣本地區(qū)中得分最高,反映了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對提升廣東科技創(chuàng)新能力的重要作用,尤其在專利申請和授權(quán)方面占據(jù)優(yōu)勢;主成分3中,江蘇得分最高,江蘇是教育大省,高校及科研院所的專利申請量、授權(quán)量、轉(zhuǎn)讓數(shù)量及許可數(shù)均較高(見表6)。

表6 2017年樣本地區(qū)科技創(chuàng)新主成分得分 單位:分

3.2 廣東科技創(chuàng)新能力縱向?qū)Ρ?/h3>

2013-2017年 廣東科技創(chuàng)新能力評價中(見表7),主成分1優(yōu)勢不明顯,但分值逐年增長;主成分2占據(jù)重要地位,整體呈增長趨勢;主成分3在2013-2016年均保持較高水平,但2017年驟然下降。其中,R&D課題數(shù)量在2015年前是包含在主成分1中的,在2016年和2017年則包含在主成分2中,廣東在R&D課題數(shù)方面的增長成效顯著。

表7 2013-2017年廣東科技創(chuàng)新主成分得分 單位:分

4 廣東科技創(chuàng)新能力特點

廣東在科技投入總量、專利數(shù)量、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入與產(chǎn)出方面一直處于優(yōu)勢,但在研發(fā)機構(gòu)與高校的投入與產(chǎn)出、專利價值與專利密度等方面較薄弱,在科技投入轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)出的效率方面,尤其是轉(zhuǎn)化為科技論文與專利等方面有較大的提升空間。廣東科技創(chuàng)新能力的特點如下:

(1)科技投入總量大、增速快。廣東R&D課題數(shù)、R&D人員全時當量、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出等指標均處于領(lǐng)先位置且不斷增長,為廣東科技創(chuàng)新能力的提升創(chuàng)造重要基礎(chǔ),同時反映了廣東對科研創(chuàng)新的重視程度不斷加深。

(2)科技論文與著作產(chǎn)出量占比較小但持續(xù)增長?？萍颊撐呐c著作是研發(fā)機構(gòu)和高校的重要科研產(chǎn)出形式,是反映研發(fā)機構(gòu)和高校科技創(chuàng)新能力的重要指標,在這方面北京一直保持絕對優(yōu)勢,不僅數(shù)量巨大而且增速可觀,廣東雖不具有優(yōu)勢,但2013-2017年始終保持增長,不斷縮小與其他地區(qū)的差距。

(3)專利體量巨大,優(yōu)勢顯著。專利是科技產(chǎn)出的主要形式,尤其是在廣東高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)達的背景下更是反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的重要指標。廣東在專利申請、授權(quán)和有效發(fā)明專利方面都保持了高速增長,且數(shù)量上領(lǐng)先于其他地區(qū)。

(4)專利密度相對較低,有待提升。專利密度是專利數(shù)量在人口和GDP中的分布密集程度,能反映其相對關(guān)系。較高的專利密度意味著人均或每單位GDP的專利數(shù)量更多,是科技創(chuàng)新能力優(yōu)異的表現(xiàn)。廣東在專利數(shù)量方面具有非常顯著的優(yōu)勢,但專利密度的表現(xiàn)并不突出,而北京和江蘇則一直處于領(lǐng)先地位。

(5)研發(fā)機構(gòu)和高校的科研投入與產(chǎn)出效率有待改善。廣東的研發(fā)機構(gòu)與高校都存在投入與產(chǎn)出體量偏小、比重偏低的情況,相比之下,北京、上海和江蘇具有優(yōu)勢。廣東的研發(fā)機構(gòu)和高校在國外發(fā)文比例較高,廣東高校應充分利用對外開放的優(yōu)勢條件,在科研合作中走出去。

5 結(jié)論與建議

廣東歷來重視產(chǎn)業(yè)發(fā)展,高技術(shù)企業(yè)具有領(lǐng)先優(yōu)勢。通過發(fā)揮優(yōu)勢帶動作用,與其他地區(qū)研發(fā)機構(gòu)和高校建立產(chǎn)業(yè)合作關(guān)系,實現(xiàn)優(yōu)勢互補與合作共贏,可通過學術(shù)交流、實地考察、開展科研項目合作等方式與北京、江蘇等地的研發(fā)機構(gòu)和高校開展學習與交流活動;此外,通過政策引導建立科技成果轉(zhuǎn)化中的聯(lián)盟機制,促進產(chǎn)學研深入結(jié)合,加速成果轉(zhuǎn)化,以適應市場經(jīng)濟發(fā)展對科研成果利用的需求,避免科技資源的浪費,從而提升產(chǎn)業(yè)效益[7]。

其次,廣東研發(fā)機構(gòu)與高?？萍紕?chuàng)新力量薄弱也反映了廣東對基礎(chǔ)研究的重視和投入不足。基礎(chǔ)研究雖難以像應用研究那樣快速產(chǎn)生效益,卻對科技創(chuàng)新的長遠發(fā)展至關(guān)重要,因此,廣東應當重視營造良好的學術(shù)研究氛圍,為無法在短期內(nèi)產(chǎn)生效益的基礎(chǔ)研究提供良好的發(fā)展環(huán)境,包括提供專項研究基金、建設(shè)重要的基礎(chǔ)研究設(shè)施與平臺、制定科技人才引進的優(yōu)惠政策等。

再者,在當前研發(fā)機構(gòu)與高?？萍紕?chuàng)新力量不足的情況下,廣東應當建立研發(fā)機構(gòu)與高校協(xié)調(diào)合作、差異化競爭的機制。高?？膳c研發(fā)機構(gòu)建立人才合作培養(yǎng)機制,為研發(fā)機構(gòu)提供充足且高質(zhì)量的人才儲備;研發(fā)機構(gòu)可為高校畢業(yè)生提供廣闊的就業(yè)環(huán)境和上升空間。同時,在開展大型的研究方面,高校與研發(fā)機構(gòu)可依據(jù)自身優(yōu)勢,通力合作、優(yōu)勢互補、統(tǒng)籌資源,共同致力于課題研究。

最后,廣東應當充分利用其獨特的區(qū)位優(yōu)勢和對外開放的社會環(huán)境,通過國際交流、技術(shù)引進、對外投資等方式,在已有合作基礎(chǔ)上不斷加強和拓展與國外學術(shù)機構(gòu)、高技術(shù)企業(yè)的合作領(lǐng)域,帶動省內(nèi)研發(fā)機構(gòu)與高校相應學科領(lǐng)域的發(fā)展,同時為高技術(shù)企業(yè)國際化發(fā)展提供平臺和機遇。