京津冀科技梯度测度研究

【摘要】随着21世纪知识经济时代的到来，科技作为重要的战略性基础资源之一，在一定程度上改变了自然、资本、劳动力等传统要素对经济发展的作用，成为拉动经济增长的核心动力，成为区域发展...

摘要 科技已成为拉动经济增长的核心动力。京津冀作为中国经济增长的第三增长极，在科技整体水平上存在着明显的梯度。为了更明确、更直观地表明地区之间的科技差异，文章提出以科技梯度系数衡量地区问的科技梯度，用比较科技创新效率、比较科技资金投入率、比较科技人员投入率的乘积表示科技梯度系数，并对京津冀三地的科技梯度系数进行了实证测度和对比分析。实证研究结果表明，我们所研究的测度方法科学可靠，而且不管从科技投入还是科技创新效率来看，京津的科技梯度远高于河北。因此，三省市应加强科技合作，打造京津冀科技增长极。

关键词 科技梯度；科技梯度系数；比较科技创新效率；比较科技资金投入率；比较科技人员投入率

中图分类号 TP391

文献标识码 A

文章编号 1006-5024（2013）02-0171-06

随着21世纪知识经济时代的到来，科技作为重要的战略性基础资源之一，在一定程度上改变了自然、资本、劳动力等传统要素对经济发展的作用，成为拉动经济增长的核心动力，成为区域发展的重要驱动力。京津冀作为中国经济增长的第三增长极，是我国科技资源最丰富的地区。从京津冀科技发展现状来看，京津冀之间在科技整体发展程度上存在着明显的差异。对于区域科技差异，不少学者已对此做了研究。张换兆等人从创新能力的八个方面对京津冀科技创新能力进行了比较分析；胡晓瑾、解学梅利用协同理论构建出一套区域技术创新能力评价指标体系；李婧、于学成、樊华等人运用DEA方法对不同地区的科技创新效率进行了实证研究；李红霞和李五四运用SFA技术、王蓓等人运用熵值法和DEA方法分别评价了不同地区的科技资源配置效率；廖先玲、赵喜鸟等人运用索洛余值法对科技进步贡献率进行了实证测度；仵凤清等人构建了地方科技竞争力指数（STCI）复数测度模型；赵前等人运用超效率DEA方法对科技竞争力进行了评价。总体而言，虽然科技指标体系趋于完善，方法也多种多样，但大部分研究只针对地区科技的某一方面或者就某一科技功能进行研究或实际测度，缺乏科技水平整体感，而且具体到京津冀科技差异方面的研究很少，大多是同其他地区一起研究的。为了更明确、更直观地表明地区之间的科技差异，我们提出“科技梯度”的概念，并尝试用科技梯度系数表示科技梯度，运用比较科技创新效率、比较科技资金投入率、比较科技人员投入率来计算科技梯度系数，并对京津冀的科技梯度进行定量测度和对比分析，从而更直观地认识三省市的科技梯度状况。

一、科技梯度系数的基本含义及测度方法

（一）科技梯度测度依据

一个地区的科技资源对经济增长的作用主要取决于两方面：一方面是科技资源的投入水平。科技投入能够反映出一个地区科研能力及科研活动活跃程度现状，并直接影响科技产出能力。另一方面是技术要素的产出和转化能力。科技产出直接反映出一个地区科技成果的数量及其在生产实践中的推广、使用情况。如果一个地区的投入较多，但是产出不足，不仅对经济的促进效应不足，而且造成科技资源的浪费。同样，即使在投入较少的情况下能有较大的科技产出，也依然不能发挥出科技的整体实力。所以，在科技投入合理的情况下，拥有较高的科技投入转化效率，才能更多地发挥科技对经济的贡献度。因此，一个地区的科技梯度受科技投入和科技创新效率的共同影响。科技投入一般包括科技人员投入和科技资金投入。科技创新效率指的是科技投入与科技产出的转化效率。通过对不同地区的科技人员投入、科技资金投入、科技创新效率的综合对比，可以对地区间的科技梯度有一个更直观、更清楚的认识。

（二）科技梯度系数的基本含义

为了更加明确、直观地表示地区间的科技差距，本文提出科技梯度系数概念。我们认为，一个地区的科技梯度受科技投入和科技创新效率的共同影响。假如把科技梯度比作科技产品，科技人员投入和科技资金投入就是最初的生产资料，它们与产品产出有着正相关的关系。而科技创新效率是指科技投入产出的转化效率，即科技生产资料的生产效率，在资金、人员投入一定的情况下，效率越高，产出越高，它与产出也呈正相关关系。所以可以用三者的乘积表示科技梯度系数。另外，考虑到将评价科技梯度的各项指标放在全国科技的平均水平上，我们运用“比较”的概念，用比较科技创新效率、比较科技资金投入率、比较科技人员投入率来代替各地区的科技创新效率、科技资金投入率、科技人员投入率。在此基础上，科技梯度系数可由公式（1）计算：

科技梯度系数=比较科技创新效率×比较科技资金投入率×比较科技人员投入率 （1）

1 比较科技创新效率

比较科技创新效率是一个地区相对于整个国家来说，其科技投入和产出效率的一个综合指标。科技创新效率实质是科技创新活动投入产出的转化效率，其内涵为在一定的科技创新环境和创新资源配置条件下单位科技创新投入获得的产出，或者单位科技创新产出消耗的科技创新投入。这里，某地区比较科技创新效率即为该地区科技创新效率与全国科技创新效率的比值，公式为：

比较科技创新效率=某地区科技创新效率/全国科技创新效率 （2）

如果某地区的比较科技创新效率值大于1，则表示相对于全国而言，该地区的科技创新效率较高；如果某地区比较科技创新效率值小于1，则表示相对于全国而言，该地区的科技创新效率较低；如果某地区的比较科技创新效率值等于1，则表示相对于全国而言，该地区的科技创新效率居于全国平均水平。

2 比较科技资金投入率和比较科技人员投入率

比较科技资金/人员投入率表示某地区相对于整个国家而言，其科技资金/人员投入水平的指标。它反映了某地区的科技财力/人力投入水平和当地对科技发展的重视水平。这里比较科技资金投入率用某地区科技资金投入占当地GDP的比重与全国科技资金投入占全国GDP的比重的比值来表示，比较科技人员投入率用某地区科技人员投入占当地就业人数的比重与全国科技人员投入占全国就业人数的比重的比值来表示，计算公式分别为：

比较科技资金投入率=地区科技资金投入占地区GDP的比重/全国科技资金投入占全国GDP的比重 （3）

比较科技人员投入率=地区科技人员占地区就业人员的比重/全国科技人员占全国就业人员的比重 （4）

比较科技资金/人员投入率大于1，表示相对于全国而言，该地区的科技资金/人员投入能力较强，且较重视科技发展。比较科技资金/人员投入率小于1，表示相对于全国而言，该地区科技资金/人员的投入能力相对较弱。比较科技资金/人员投入率等于1，表示该地区的科技资金/人员投入能力在全国居于平均水平。

（二）科技梯度系数的测度方法

根据公式（1）计算科技梯度系数，首先需要分别计算比较科技创新效率、比较科技资金投入率、比较科技人员投入率。

1 比较科技创新效率的测度方法

根据公式（2），某地区比较科技创新效率就是这一地区科技创新效率与全国科技创新效率之比。这里我们采用DEA（数据包络分析）方法来测度京津冀三地的比较科技创新效率。DEA是一种针对具有多输入项、多输出项的相同类型决策单元（DMU），评价其投入产出相对效率的方法。它首先根据样本中所有个体的投入和产出构造一个能够包容所有个体生产方式的最小的产出可能性集合（或产出前沿），然后根据这一可能性集合来比较各决策单元之间的相对效率和规模收益，显示最优值（投影值），主要包括CCR、BCC、C2GS、C2WH等形式的模型。运用DEA方法不需要预先估计权重参数和函数模型，也不受输入输出数据量纲的影响，从而可以避免主观因素影响，提升评价的客观性。

科技创新系统是典型的投入产出系统，所投入的科技人力、财力等资源为输入变量，得到的知识产出和进一步转化而来的经济效益为输出变量。设有n个决策单元DMUj（j=1，2，3，…，n），每个DMU均有m种输入和s种输出，输入向量Xj=（x1j，X2j，…，Xmj）T，输出向量Yj=（y1j，y2j，…，ysj）T，则CCR模型为：

其中，θ（0

2 比较科技资金投入率和比较科技人员投入率的测度方法

根据公式（3）和公式（4），某地区的比较科技资金投入率是用该地区科技资金投入占当地GDP比重与全国科技资金投入占全国GDP比重的比值来表示的，某地区比较科技人员投入率是用该地区科技人员投入占当地就业人数的比重与全国科技人员投入占全国就业人数的比重的比值来表示的。由于R&D活动是科技资源实现价值、创造经济效益、体现其创新性的重要手段，用于R&D活动的资金投入和人员投入数量，反映了科技财力投入和科技人力投入的本质用途。所以，我们选用R&D经费内部支出和R&D人员全时当量分别作为地区科技资金投入和科技人员投入。相关数据可通过中国科技统计年鉴获得。

（三）指标选取及数据来源

在计算比较科技资金投入率和比较科技人员投入率时，我们直接选用R&D经费内部支出和R&D人员全时当量分别作为科技资金和科技人员投入指标。在介绍比较科技资金/人员投入率的测度方法时已作说明，这里就不再赘述。

在计算科技创新效率时，由于投入产出指标很多，而且大多具有很强的相关性，这里我们仍然选用R&D经费内部支出和R&D人员全时当量作为科技创新效率体系的投入指标。这是由于，狭义的科技投入只包括科技人力投入和科技财力投入，二者在一定程度上能够代表科技创新效率的主体部分，而R&D活动最能实现科技资源价值、创造经济效益，更能反映科技人力、财力投入的本质用途。而科技产出指标的选取，则按照直接知识产出和间接经济效益两类进行选取，具体直接知识产出包括科技论文数（指被国外三大索引系统SCI、EI、ISTP收录的科技论文）、发明专利的授权数（国内外专利申请受理量），间接经济效益包括新产品产值和技术市场成交合同额。科技投入、产出具体指标体系见表1。

考虑到科技投入产出系统存在一定时滞性，在此选择2年滞后期，即2007年的效率值是由2009年的各项产出和2007年的各项投入计算而得到的。同时，由于2011年的《中国科技统计年鉴》中，科技数（三大索引系统收录）这一指标只统计到2009年，本文所使用的数据最近可到2009年。因此，指标体系中的所有投入指标原始数据来自《中国科技统计年鉴（2004-2008）》，产出指标来自《中国科技统计年鉴（2006-2011）》。具体而言，投入指标X1、X2数据来源于2004～2008年中国科技统计年鉴，产出指标Y1、Y3、Y4数据来源于2006-2010年中国科技统计年鉴，产出指标Y2数据来源于2007-2011年中国科技统计年鉴。

三、京津冀科技梯度系数测度

（一）京津冀比较科技创新效率

对于比较科技创新效率的计算，这里采用数据包络分析方法（DEA）。DEA有两种导向模式，分别为投入导向与产出导向。DEA投入导向模式指的是在产出量固定的情况下，通过对不同的投入量进行调节和控制所得的效率结果；而产出导向模式则是在投入量固定的前提下，通过对不同的产出变量进行调节和控制而得出的效率结果。由于区域科技创新系统中是多投入、多产出系统，而且科技投入比科技产出更容易控制和调节。所以，本文选择DEA投入导向模式。通过查阅相关年份的中国科技统计年鉴，得到京津冀三省市的科技投入及产出指标数据如表2所示。

利用DEAP2.1软件包，输入原始数据并运行，计算2003-2007年京津冀科技创新效率值，并用算术法和公式（2）求出三地平均效率值和比较科技创新效率值，所得结果如表3。

（二）京津冀三地比较科技资金投入率和比较科技人员投入率

根据公式（3）和公式（4），将京津冀相关数据进行整理，运用Excel运算，所得三地比较科技资金投入率和比较科技人员投入率结果如表4和表5。

（三）京津冀科技梯度系数

根据公式（1）及表3、表4、表5的结果，计算京津冀科技梯度系数如表6。

（四）结果分析

从表6可以看出，京津冀三省市的平均科技梯度系数分别为43.26、5.29、0.21，三地之间存在明显的科技梯度，北京位于最高的科技梯度水平，天津次之，河北最低。从2003-2007年的变化趋势看，三省市的科技梯度系数总体呈下降趋势。就北京而言，其比较科技创新效率值一直为1，而比较科技资金投入率逐年下降，比较科技人员投入率总体呈下降趋势，造成了北京科技梯度系数逐年降低。就天津而言，其比较科技创新效率值同样一直保持在1的水平，与北京不同的是，其科技资金投入率逐年上升，比较科技人员投入率逐年下降，二者之积总体呈下降趋势。因此，天津科技梯度系数整体呈下降趋势。就河北而言，虽然比较科技资金投入率与比较科技人员投入率变化幅度不大，较稳定，但是比较科技创新效率值却逐年下降。所以，河北科技梯度系数整体呈下降趋势。

单独考虑比较科技创新效率，京津冀的比较科技创新效率平均值分别为1、1和0.74：根据DEA原理，北京、天津的科技创新效率值均为1，表明京津地区的科技投入产出的相对最优性，即它们的投入产出在技术上有效、在规模收益上处于最优，科技资源配置DEA有效。而河北的科技创新效率值小于1，表明其在科技投入上存在冗余，在科技产出上存在不足，科技资源配置DEA无效，科技资源创新效率有待提高。从DEA的计算结果进一步分解，河北每年的创新效率值都是DEA无效，且存在着投入冗余和产出不足的问题。

单独考虑比较科技资金投入率，京津冀的比较科技资金投入率平均值分别为4.12、1.52、0.46，三省市之间存在明显的比较科技资金投入梯度。从数值来看，北京、天津的比较科技资金投入率均大于1，而河北的比较科技资金投入率小于1，表明北京、天津的科技资金投入水平高于全国科技资金投入平均水平，河北还未达到全国平均科技资金投入水平。北京的R&D经费内部支出最多，占地区GDP的比重最高。因此，比较科技资金投入率最高。这一值表明北京对科技的重视水平较高，更加重视加大对科技的投入力度而促进经济的增长。天津的比较科技资金投入率处于三地的中间地位，相对于北京而言，科技资金投入不足，科技对经济的拉动作用不及北京，但是却远高于河北。河北的比较科技资金投入率在三地中最低，科技资金投入还未达到全国平均水平，科技对经济的带动力严重不足。纵观各地R&D经费内部支出占地区生产总值比重，总体都处于增长的趋势，尤其天津、河北一直逐年增长，表示这两个地区正在加大对科技资金投入的重视，积极引导科技进步促进经济发展。

单独考虑比较科技人员投入率，京津冀的比较科技人员投入率平均值分别为10.50、3.48、0.63，三省市之间存在明显的比较科技人员投入梯度。就数值来看，北京、天津的比较科技人员投入率大于1，河北的比较科技人员投入率小于1，表明北京、天津的科技人员投入水平高于全国平均科技人员投入水平，而河北还未达到全国平均科技人员投入水平。北京的科技人员投入率最高，几乎是天津的3倍，河北的16倍，这与北京汇集了全国众多的高等院校、科研院所，以及众多高科技产业园是分不开的。天津的科技人员投入率居于京冀之间，河北的最低，河北的人才引进政策相对缺乏吸引力，工资水平较低，不仅使得难于招贤纳士，同时还造成一定程度的人才流失到京津地区。纵向来看，三地的比较科技人员投人率都出现波动情况，说明科技人员具有流动性特点，且稳定性较差。科技人员具有主观能动性，在一定程度上受各方面利益的驱使。所以，如何制定相应的人才政策，吸引并留住科技人才，是京津冀增加科技人员投入的关键。

四、结论及建议

从以上结果和分析可以得出，京津冀之间存在明显的科技梯度差，北京最高，天津次之，河北最低。不管是从科技投入还是科技创新效率来看，京津地区都远高于河北。就北京而言，科技投入和科技产出，都表现出明显的优势，而且资源配置合理，创新效率达到DEA最优。就天津而言，虽然其资源的创新效率也达到DEA最优，但其科技资金和科技人员投入与北京相比仍然较少。所以，天津可以适当加大科技资金与人员的投入力度，利用其高效的配置率，发挥较高的规模效益，进一步促进经济的增长。就河北而言，无论是科技资金、科技人员的投人，还是科技创新效率，都处于较低水平，甚至都不及全国平均水平。具体而言，河北科技投入方面存在很大的冗余，需进一步提高科技创新效率。另外，应适当加大科技资金投入，制定相应的鼓励政策吸引科技人才，在提高效率的基础上发挥更高的规模效益，促进经济的发展。

就京津冀经济圈而言，京津冀地区的科技投入总量虽然较高，但是三地的科研投入很不平衡，尤其河北的科技投入严重不足；而且，京津冀区域的科技主体主要为科研机构和普通高校，而企业的创新能力明显不足，京津冀地区以企业为主体的科技投资项目相对较少，以企业为主体的自主研发结构尚未形成，科技进步对企业发展的决定性带动力尚未显现。另外，三地的科研机构、高校、企业之间的相互协作比较少，创新体系不完善。因此，三地之间应加强科技合作，构建科技协作投入机制、人才共享机制，完善科技服务机制，整合科技资源。河北和天津可以利用北京科技要素的高投入来推动本地的经济发展，如利用北京的国家重点实验室和两院院士等来解决本地区产业发展过程中的技术难题。北京也应积极与天津和河北通过技术入股等方式进行合作，增强跨地区的科技转化和产出，这样才能将北京科技要素的优势最大限度地发挥出来。三方在优势互补、资源共享、政府支持、按市场经济规则运作的基础上，使京津冀经济圈成为我国的一个科技创新极。