基于DEA的科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目績效評價(jià)研究
——以江蘇省為例

姜文超，戴美想，徐 欣，孫 然

(江蘇省生產(chǎn)力促進(jìn)中心，江蘇 南京 210000)

0 引言

江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化專項(xiàng)資金項(xiàng)目是為了加快重大科技成果快速轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力，培育壯大具有自主知識產(chǎn)權(quán)的新興高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展而設(shè)立的科技發(fā)展計(jì)劃。近年來，該計(jì)劃遵循“四個(gè)面向”的科技工作方針，緊扣實(shí)施關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅(jiān)工程，圍繞推動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展的重大戰(zhàn)略需求，積極支持具有自主知識產(chǎn)權(quán)的重大科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新鏈深度融合協(xié)同發(fā)展，加快推進(jìn)科技自立自強(qiáng)，為構(gòu)建自主可控的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系提供了有力的科技支撐。

作為江蘇省科技計(jì)劃項(xiàng)目的重要組成部分，如何科學(xué)合理地評價(jià)成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目的實(shí)施績效已成為政府及科技管理部門關(guān)注的焦點(diǎn)?？萍加?jì)劃項(xiàng)目績效評價(jià)不僅在決策制定、科技資源的分配優(yōu)化等方面至關(guān)重要，也是深化科技領(lǐng)域體制機(jī)制創(chuàng)新、提升科技資金使用質(zhì)效的重要舉措。為此，眾多學(xué)者開展了深入研究：Pan等[1]通過DEA測評，發(fā)現(xiàn)亞洲國家的科技績效通常優(yōu)于歐洲國家;王磊等[2]建立了山東省17個(gè)地市的科技績效評價(jià)指標(biāo)體系，選取了科技活動(dòng)人員、R&D經(jīng)費(fèi)投入等指標(biāo)，并運(yùn)用DEA模型分析其績效情況；陳黎[3]從科技計(jì)劃項(xiàng)目實(shí)施的效率、效益、效果等角度構(gòu)建了科技項(xiàng)目評估體系，開展了科技項(xiàng)目績效評價(jià)研究，并提出對策建議。

本文以2017年江蘇省12個(gè)已結(jié)題的科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目為研究對象，構(gòu)建了成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目績效評價(jià)的指標(biāo)體系，采用DEA方法測算了項(xiàng)目的綜合效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率，為江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目績效評價(jià)奠定了基礎(chǔ)。

1 DEA方法

1.1 DEA方法介紹

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Date Envelopment Analysis，DEA)及其模型是1978年美國著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper提出的相對效率評價(jià)模型，利用線性規(guī)劃方法對具有多投入、多輸出的決策單元進(jìn)行相對有效性評價(jià)。在該模型下，能夠根據(jù)科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來估算項(xiàng)目的效率高低。

1.2 DEA基本模型

國內(nèi)外研究中，應(yīng)用DEA方法進(jìn)行績效評價(jià)常用使用CCR(Charnes，Cooper和Rhode)模型和BCC(Banker，Charnes和Cooper)[4]模型。

假設(shè)存在n個(gè)決策單元(j=1，2，···，n)，每個(gè)決策單元存在m個(gè)輸入，輸入向量：

Xj=(x1j，x2j，···，xmj)T>0，j=1，2，···，n

每個(gè)決策單元存在相同的s個(gè)輸出，輸出向量：

Yj=(y1j，y2j，···，ysj)T>0，j=1，2，···，n

式中：Xij表示第j個(gè)決策單元的第i個(gè)輸入量；Yij表示第j個(gè)決策單元的第i個(gè)輸出量。

分別對投入和產(chǎn)出變量設(shè)定權(quán)重向量，建立對偶模型，引入松弛變量s+與剩余變量s-，建立等式約束：

minθ

假設(shè)解出上述問題，最優(yōu)解為λ*，s*-，θ*，那么可以得出以下結(jié)論。

(1)若θ*=1，且s*-=s*+=0，則代表決策單元DMUj0的效率為DEA有效，此時(shí)該決策單元的技術(shù)效率和規(guī)模效率均有效。

(2)若θ*=1，且s*-或s*+≠0，則代表決策單元DMUj0為DEA弱有效，此時(shí)該決策單元的技術(shù)效率和規(guī)模效率均可以通過調(diào)整投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)來達(dá)到最佳效率。

(3)若θ*<1，則代表該決策單元DMUj0為非DEA有效，此時(shí)該決策單元的技術(shù)效率和規(guī)模效率都未處于最佳狀態(tài)。

2 科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目績效評價(jià)實(shí)證分析

2.1 構(gòu)建指標(biāo)體系

本文在充分考慮江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目的特點(diǎn)和DEA模型條件的基礎(chǔ)上，根據(jù)科學(xué)、客觀、可行的原則，構(gòu)建包括科技投入和科技產(chǎn)出在內(nèi)的績效評價(jià)指標(biāo)體系[5]。輸入指標(biāo)包括項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)投入、研究人員投入，輸出指標(biāo)包括項(xiàng)目新增銷售、獲得授權(quán)專利、新產(chǎn)品數(shù)，具體指標(biāo)含義及計(jì)算方法如表1所示。

表1 指標(biāo)含義及計(jì)算

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目2017年立項(xiàng)、2020年結(jié)題項(xiàng)目(12項(xiàng))?？萍加?jì)劃項(xiàng)目結(jié)題時(shí)需項(xiàng)目承擔(dān)單位提交項(xiàng)目《驗(yàn)收申請表》及專項(xiàng)審計(jì)報(bào)告，相關(guān)數(shù)據(jù)來源真實(shí)可信。

2.3 結(jié)果分析

2.3.1 總體結(jié)果分析

針對所選取的12個(gè)決策單元，使用DEA分析軟件DEAP2.1采用BC2(規(guī)模效率可變)投入導(dǎo)向模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，分析結(jié)果如表2所示。

表2 總體結(jié)果

從表2可以看出，在規(guī)模效率不變的情況下，12個(gè)科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目的效率平均值為0.941，表示在技術(shù)水平不變的情況下，有94.1%的投入得到有效利用。另外，5.9%的投入沒有產(chǎn)生相應(yīng)的效益，原因在于項(xiàng)目承擔(dān)單位未能合理配置資源，以實(shí)現(xiàn)資源利用效率的最大化。

同時(shí)，這些項(xiàng)目效率值的方差、極值相差并不十分明顯，說明這些項(xiàng)目的實(shí)施主體轉(zhuǎn)化能力水平比較均衡，可以將科技成果充分吸收內(nèi)化。另有2個(gè)項(xiàng)目單位科研水平和研發(fā)能力相對較弱，未實(shí)現(xiàn)DEA有效。

2.3.2 效率值分析

經(jīng)分析計(jì)算，本文得到江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目的綜合效率值，包括技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)等，具體結(jié)果如表3所示。

表3 效率值及規(guī)模報(bào)酬分析

從表3可以看出：這些項(xiàng)目的綜合效率均值為0.941，處于相對有效的狀態(tài)；技術(shù)效率平均值為0.970，說明投入這些項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)和科技人員的結(jié)構(gòu)總體較為協(xié)調(diào)；規(guī)模效率平均值為0.969，說明這些項(xiàng)目的投入和產(chǎn)出矛盾較小，項(xiàng)目基本保持可持續(xù)發(fā)展。

綜合效率是對項(xiàng)目的投入與產(chǎn)出等多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合評估的重要指標(biāo)。從綜合效率角度來說，10個(gè)項(xiàng)目的效率值為1，屬于DEA有效，這些項(xiàng)目的資源投入、產(chǎn)出結(jié)構(gòu)均衡，處于當(dāng)前有效市場規(guī)模；其他2個(gè)項(xiàng)目的效率值小于1，屬于非DEA有效。上述項(xiàng)目的平均效率為0.941，其中有2個(gè)項(xiàng)目綜合效率較低，說明這些項(xiàng)目的新增銷售收入、授權(quán)專利以及新產(chǎn)品數(shù)主要是依靠項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員的大量投入，科技資源及其利用率有待進(jìn)一步提升。

從技術(shù)效率角度來說：11個(gè)項(xiàng)目的效率值為1，屬于DEA有效，表示在目前的技術(shù)水平上，這些項(xiàng)目投入資源的使用是有效的；僅有1個(gè)項(xiàng)目的效率值小于1，屬于非DEA有效。這些項(xiàng)目的平均值為0.970，說明這些項(xiàng)目在現(xiàn)有的項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)、科研人員投入水平上產(chǎn)生的新產(chǎn)品、授權(quán)專利、經(jīng)濟(jì)效益的效率較高。對企業(yè)而言，江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化專項(xiàng)資金項(xiàng)目能有效幫助企業(yè)降低研發(fā)成本、增強(qiáng)研發(fā)力量、獲取經(jīng)濟(jì)效益，實(shí)現(xiàn)科技興業(yè)、產(chǎn)業(yè)增強(qiáng)，有效實(shí)現(xiàn)科技資源靈活配置；對高校院所來說，江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化專項(xiàng)資金項(xiàng)目能促進(jìn)高校院所與企業(yè)的深度融合，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新，推動(dòng)科技創(chuàng)新快速轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。

從規(guī)模效率角度來說，12個(gè)項(xiàng)目的平均值為0.969。其中10個(gè)項(xiàng)目的效率值為1，表示在現(xiàn)有投入狀態(tài)下，這些項(xiàng)目的產(chǎn)出水平已達(dá)到最佳水平；其中 2個(gè)項(xiàng)目效率值小于1，處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，此時(shí)可適當(dāng)增加項(xiàng)目的投入規(guī)模以達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

2.3.3 規(guī)模報(bào)酬分析

從表3的規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)可以看出，12個(gè)決策單元中10個(gè)規(guī)模報(bào)酬不變，2個(gè)規(guī)模報(bào)酬遞增。

規(guī)模報(bào)酬遞增占比16.7%，說明在被評價(jià)項(xiàng)目中，有2個(gè)項(xiàng)目因投入不足或資源結(jié)構(gòu)不合理而未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。在此情況下，項(xiàng)目承擔(dān)單位可通過增加經(jīng)費(fèi)投入、擴(kuò)大研發(fā)人員投入來提高項(xiàng)目實(shí)施績效。

規(guī)模報(bào)酬不變占比83.3%，說明有10個(gè)被評價(jià)項(xiàng)目在項(xiàng)目完成時(shí)達(dá)到了規(guī)模有效的狀態(tài)，意味著科技項(xiàng)目的實(shí)施朝合理的方向發(fā)展。

2.3.4 超效率分析

由于DEA分析結(jié)果中有10個(gè)決策單元為DEA有效，為進(jìn)一步對有效的決策單元進(jìn)行比較，本文采用Andersen和Petersen等人提出的超效率DEA模型[6]，利用DEA-solver軟件進(jìn)行超效率評價(jià)計(jì)算，對多個(gè)有效的決策單元計(jì)算超效率得分，結(jié)果如表4所示。

表4 超效率得分及排名

結(jié)果表明，有10個(gè)項(xiàng)目的超效率得分大于1，說明這些項(xiàng)目在DEA有效的情況下，按照排名的順序分別對項(xiàng)目投入綜合利用，并得到有效的成果，從而使超效率得分大于1。

3 結(jié)論與啟示

3.1 結(jié)論

本文運(yùn)用DEA模型對12項(xiàng)江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目的實(shí)施績效進(jìn)行了實(shí)證分析，得到以下結(jié)論。

(1)2017年江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目實(shí)施成效較好，項(xiàng)目創(chuàng)新成果、經(jīng)濟(jì)效益明顯，超效率得分較高的項(xiàng)目集中在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，項(xiàng)目產(chǎn)出遠(yuǎn)高于平均水平。

(2)不同領(lǐng)域項(xiàng)目投入產(chǎn)出的絕對值存在較大差異：生物醫(yī)藥領(lǐng)域項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)、研發(fā)人員投入較其他項(xiàng)目更高，且獲得的經(jīng)濟(jì)效益遠(yuǎn)高于其他項(xiàng)目；新材料和高端裝備領(lǐng)域項(xiàng)目獲得的授權(quán)專利數(shù)量較其他領(lǐng)域項(xiàng)目更多。

(3)少量項(xiàng)目資源配置不合理，未取得規(guī)模效益，其原因在于投入冗余及產(chǎn)出不足。投入冗余主要是由于科技資源配置不合理，產(chǎn)出不足則主要體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)效益增長不明顯、創(chuàng)新成果相對較少。

3.2 評價(jià)建議

(1)加大經(jīng)費(fèi)投入。落實(shí)省級財(cái)政投入保障，不斷完善科技成果轉(zhuǎn)化發(fā)展的科技計(jì)劃體系，適當(dāng)逐年加大對重大項(xiàng)目的支持力度，提高規(guī)模報(bào)酬水平。充分發(fā)揮政府資金的引導(dǎo)作用和放大效應(yīng)，有效解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中投入大、風(fēng)險(xiǎn)高的難題，促進(jìn)江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化跨越式發(fā)展，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和資源優(yōu)化配置。

(2)提高政府科技資源配置的效率。梳理分析不同類型科技項(xiàng)目的特點(diǎn)、實(shí)施管理內(nèi)容及方法，在政策推進(jìn)過程中不斷完善項(xiàng)目實(shí)施的政策及制度環(huán)境，針對科技項(xiàng)目特點(diǎn)建立具有針對性、差異化的績效預(yù)算及撥款機(jī)制，從而提升科技資源配置的效率[7]。

(3)完善績效評價(jià)體系。建立由項(xiàng)目到專項(xiàng)、再到計(jì)劃層面的“微觀-宏觀”績效評價(jià)體系，根據(jù)江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化專項(xiàng)資金項(xiàng)目的定位與目標(biāo)，研究制定完善的績效評價(jià)理論與方法，定期組織開展專項(xiàng)資金項(xiàng)目績效評價(jià)，并加強(qiáng)評價(jià)結(jié)果的合理利用。