科技活动产出

2024-11-29

科技活动产出（精选12篇）

科技活动产出篇1

国务院2006年颁布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020)》中指出到2020年,中国科学技术发展的总体目标是:自主创新能力显著增强,科技促进经济社会发展和保障国家安全的能力显著增强,基础科学和前沿技术研究综合实力显著增强,取得一批在世界具有重大影响的科学技术成果,进入创新国家的行列。可见一个国家的科技竞争力对于建设创新型国家,增强国家综合实力,提升在世界格局中的位置具有非凡的影响力,而科技进步主要依靠研发活动,研究与试验发展业是研发活动的产业化[1]。增加研究与试验发展(R&D)投入成为加快科技创新的有效途径之一,各国为提高国家和地区的综合竞争实力,R&D的投入竞争也愈演愈烈。

研究与试验发展(R&D)既是科技知识源泉和技术创新的原动力,也是建设创新型国家的发动机[2]。为了充分发挥R&D的创新驱动功能,在加大政府、企业及社会R&D投入的同时,提高其产出效率与质量就显得尤为重要。高校是国家科技创新体系中的重要创新主体[3],在相关研究方面,Chapple等采用数据包络分析和随机边界分析,对英国大学技术转移进行了研究[4]。Link等研究了高校科技资源的非正式转移[5]。施定国等认为政府资金对高校专利产出影响显著[6]。Defazio等指出科研经费短期内对科技产出效果不明显,需要从长期考虑[7]。王楚鸿等对采用全国高校1992到2006年科技经费投入及1993到2007年科技产出面板数据,分析了全国高校科技经费投入的产出效率[8]。杨宏进等运用三阶段DEA模型分析了高校科技成果投出及产出[9]。俞立平等采用TOPSIS效率测度方法分析了科技投入要素对产出的贡献[10]。窦鹏辉等指出政府资金、企业资金机基础研究领域R&D人员这三者的投入对我国科技产出影响显著[11]。Grimpe等研究了高校科技资源转化的正式和非正式转移效果[12]。Hsu等采用模糊德尔菲法评价方法、解析结构模型法和网络分析法来分析高校科技转化,并将人力资本和制度/文化资源作为两个最重要的资源[13]。谈毅等指出政府资金投入与高校科技产出之间具有正相关性[14]。司增绰基于产业投入产出法对基础研究、应用研究和试验发展进行评价[15]。张宝生等指出高校、政府、投资机构、企业等主体需要协同合作,从而实现高校科技资源的市场化配置[16]。

本文以国家创新体系中的重要主体高等学校作为研究对象,通过实证研究深入分析高等学校研发投入对科研成果带来的影响,确定影响高校科研成果的主要因素,并提出有针对性的管理建议,以提升高校科技创新的效率与水平。

1 研究方法和变量的选取

灰色关联分析的实质是对反映各因素变化特征的数据序列进行几何比较[17],计算灰色关联度,多因素之间发展变化的关联程度可以用灰色关联度来描述[18]。不同参数的几何曲线形状越接近,相应序列间的关联度越大,反之就越小[19]。灰色关联分析在对所研究问题进行分析的基础上,确定因变量和自变量因素,因变量数据构成参考序列,各自变量数据构成比较序列[20]。

本文采用灰色关联分析方法,选取2003~2014年全国高等学校的国内科技论文数量、SCI收录的我国科技论文数量、专利授权量三个科研成果变量分别作为参考序列的变量;以全国高等学校的研究与试验发展(R&D)人员数量(含基础研究、应用研究、试验发展三类)、研究与试验发展(R&D)经费支出(含政府资金、企业资金、国外资金、其他资金四类)等研发投入变量作为比较序列的变量(如表1所示),分析我国高校研发投入对科研产出的影响,并进一步分析投入产出之间的耦合协调机制。

注:以上变量的数据均根据《中国科技统计年鉴》整理所得。

2 实证分析结果

2.1 对国内科技论文数量的影响分析

(1)R&D人员总量、R&D经费支出与国内科技论文数量的关系

对高等学校R&D人员总量、R&D经费支出与国内科技论文数量的关系进行灰色关联分析。以国内科技论文数量X0作为参考序列变量,以R&D人员总量X1、R&D经费支出X2的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得R&D人员总量、R&D经费支出对国内科技论文数量影响的关联度及关联度大小排序,如表2所示。

由以上灰色关联分析结果可知R&D人员总量对于国内科技论文数量的影响大于R&D经费支出对于国内科技论文数量的影响。

(2)各类R&D人员数量与国内科技论文数量的关系

对高等学校各类R&D人员数量与国内科技论文数量的关系进行灰色关联分析。以国内科技论文数量X0作为参考序列变量,以基础研究R&D人员总量X3、应用研究R&D人员总量X4、试验发展R&D人员总量X5的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得高等学校各阶段R&D人员数量与国内科技论文数量影响的关联度及关联度大小排序,如表3所示。

由以上灰色关联分析结果可知,高等学校各类R&D人员数量对国内科技论文数量影响程度由大到小依次为基础研究R&D人员数量、应用研究R&D人员数量、试验发展R&D人员数量。

(3)R&D经费来源与国内科技论文数量的关系

对高等学校R&D经费来源与国内科技论文数量的关系进行灰色关联分析。以国内科技论文数量X0作为参考序列变量,以政府资金X9、企业资金X10、国外资金X11、其他资金X12的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得高等学校R&D经费来源与国内科技论文数量影响的关联度及关联度大小排序,如表4所示。

由以上灰色关联分析结果可知,高等学校R&D经费来源对国内科技论文数量影响程度由大到小依次为国外资金、其他资金、企业资金、政府资金。

2.2 对SCI收录的科技论文数量的影响分析

(1)R&D人员总量、R&D经费支出与SCI收录高校科技论文数量的关系

对高等学校R&D人员总量、R&D经费支出与SCI收录的高校科技论文数量的关系进行灰色关联分析。以SCI收录的高校科技论文数量Y0作为参考序列变量,以R&D人员总量Y1、R&D经费支出Y2的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得R&D人员总量、R&D经费支出对SCI收录的科技论文数量影响的关联度及关联度大小排序,如表5所示。

由以上灰色关联分析结果可知R&D经费支出对于SCI收录的科技论文数量的影响大于R&D人员总量对于SCI收录我国科技论文数量的影响。

(2)各类R&D人员数量与SCI收录的科技论文数量的关系

对高等学校各类R&D人员数量与SCI收录的科技论文数量的关系进行灰色关联分析。以SCI收录的科技论文数量Y0作为参考序列变量,以基础研究R&D人员总量Y3、应用研究R&D人员总量Y4、试验发展R&D人员总量Y5的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得高等学校各类R&D人员数量与SCI收录的科技论文数量的关联度及关联度大小排序,如表6所示:

由以上灰色关联分析结果可知,高等学校各类R&D人员数量对SCI收录的我国科技论文数量影响程度由大到小依次为基础研究R&D人员数量、应用研究R&D人员数量、试验发展R&D人员数量。

(3)R&D经费来源与SCI收录的我国科技论文数量的关系

对高等学校R&D经费来源与SCI收录的科技论文数量的关系进行灰色关联分析。以SCI收录的我国科技论文数量Y0作为参考序列变量,以政府资金Y9、企业资金Y10、国外资金Y11、其他资金Y12的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得高等学校R&D经费来源与SCI收录的我国科技论文数量的关联度及关联度大小排序,如表7所示。

由以上灰色关联分析结果可知,高等学校R&D经费来源对SCI收录的我国科技论文数量影响程度由大到小依次为其他资金、企业资金、政府资金、国外资金。

上表是Pearson相关系数及其显著性检验结果,从表8可以发现,SCI收录论文与R&D人员的相关系数.957**,显著性水平为0.000(Sig.(2-tailed,双边检验)),小于0.01,所以相关系数用“**”标记,说明SCI收录论文与R&D人员的相关性是高度显著的。SCI收录论文与R&D经费来源的相关系数.975**,显著性水平为0.000(Sig.(2-tailed)),小于0.01,相关系数用“**”标记,说明SCI收录论文与R&D经费来源的相关性是高度显著的。

2.3 对获得授权专利数量的影响分析

(1)R&D人员总量、R&D经费支出与获得授权的专利数量的关系

对高等学校R&D人员总量、R&D经费支出与获得授权的专利数量的关系进行灰色关联分析。以获得授权的专利数量Z0作为参考序列变量,以R&D人员总量Z1、R&D经费支出Z2的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得R&D人员总量、R&D经费支出对获得授权的专利数量影响的关联度及关联度大小排序,如表9所示:

由以上灰色关联分析结果可知,R&D经费支出对于获得授权的专利数量的影响大于R&D人员总量对于获得授权的专利数量的影响。

(2)各类R&D人员数量与获得授权的专利数量的关系

对高等学校各类R&D人员数量与获得授权的专利数量的关系进行灰色关联分析。以获得授权的专利数量Z0作为参考序列变量,以基础研究R&D人员总量Z3、应用研究R&D人员总量Z4、试验发展R&D人员总量Z5的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得高等学校各类R&D人员数量与获得授权的专利数量的关联度及关联度大小排序,如表10所示:

由以上灰色关联分析结果可知,高等学校各类R&D人员数量对获得授权的专利数量影响程度由大到小依次为基础研究R&D人员数量、应用研究R&D人员数量、试验发展R&D人员数量。

(3)R&D经费来源与获得授权的专利数量的关系

对高等学校R&D经费来源与获得授权的专利数量的关系进行灰色关联分析。以获得授权的专利数量Z0作为参考序列变量,以政府资金Z9、企业资金Z10、国外资金Z11、其他资金Z12的数据列作为比较序列,选取分辨系数为0.5,采用灰色关联分析处理数据,求得高等学校R&D经费来源与获得授权的专利数量的关联度及关联度大小排序,如表11所示:

由以上灰色关联分析结果可知,高等学校R&D经费来源对获得授权的专利数量影响程度由大到小依次为政府资金、企业资金、其他资金、国外资金。

上表是Pearson相关系数及其显著性检验结果,从上表可知,专利授权与R&D人员的相关系数.937**,显著性水平为0.000(Sig.(2-tailed,双边检验)),小于0.01,所以相关系数用“**”标记,说明专利授权与R&D人员的相关性是高度显著的。专利授权与R&D经费来源的相关系数.990**,显著性水平为0.000(Sig.(2-tailed)),小于0.01,相关系数用“**”标记,说明专利授权与R&D经费来源的相关性是高度显著的。

通过以上分析,针对国内高校科技投入产出各要素之间的关联度,绘制了图1。图1中高等学校R&D人员总量包括二级指标,分别为基础研究R&D人员总量、应用研究R&D人员总量、试验发展R&D人员总量,它们分别与国内科技论文数量、授权的专利数及高校SCI科技论文数之间存在关联,关联度为关联线上的数值。从图1可以发现,基础研究R&D人员对国内科技论文的影响最大(关联度为0.855,右上角带有▲),其次是应用研究R&D人员,然后是试验发展R&D人员。基础研究R&D人员对高校SCI科技论文的影响最大(关联度为0.798,右上角带有▲),其次是应用研究R&D人员,然后是试验发展R&D人员。同样的,基础研究R&D人员对授权的专利数影响最大,其次是应用研究R&D人员,然后是试验发展R&D人员。相对而言,试验发展R&D人员对授权的专利数影响大于其对国内科技论文和高校SCI科技论文的影响,而基础研究R&D人员在国内科技论文、高校SCI科技论文和授权的专利数中的影响都是最大。R&D经费支出中,国外资金对国内科技论文影响最大,其他资金对高校SCI科技论文的影响最大,而政府资金对授权的专利数影响最大,这就需要在保持政府影响力的同时,可以加大引进国外资金对于授权专利的支持和辅助。

图1中带有“+”号的部分是指目前影响力最小的要素,例如在授权专利数的影响因素中,试验发展R&D人员的影响因素最小,为0.638。国内科技论文发表的影响中,政府资金的影响力最小,为0.637,这就需要进行调整和优化,可以提升其产出。

3 措施与建议

基于上述分析结果,本文提出如下措施与建议:

3.1 高校科技资源投入产出的范式创新

范式创新是指影响和阻碍高校科技资源思维模式的创新性变革和革新。这就需要思维方式的转变,把高校科技资源的关键变量重新整合[21],重新设计出新的思维模式。高校科技资源投入产出的范式创新是基于现实本身的转变和探究方式的改变,包括大数据时代和“互联网+”等的到来,而其探究方式包括从过去分析各自独立的高校科技资源变量到系统分析高校科技资源相互依赖的变量,其思维方式从过去处理多个高校科技资源变量到整体思维的转变,整体思维是对高校科技资源各个变量按照相互依赖的关系进行分析、处理和考虑。例如,需要统筹考虑国内科技论文数量、SCI收录科技论文数量、专利授权量、研究与试验发展(R&D)人员数量、研究与试验发展(R&D)经费等的关系,而不是单独考虑某一指标,需要采用系统观来分析和权衡全部指标体系,既分析不同指标之间一对多的关系,又要分析不同指标之间多对多的关系。

高校科技资源是科技创造物质基础组成部分[22],而其投入产出系统认知和规范构成了其范式创新的组成部分,认知创新包括整体思维模式、多环反馈系统操作思维模式、社会文化思维模式等,还包括社会学习、资源有效利用推理过程等,规范创新包括高校科技资源投入产出价值创新、信念创新、以及高校科技资源投入产出社会契约变革等。例如在授权专利方面,既可以保持政府资金对于授权专利的影响优势,又可以继续加大引进国外资金,提升国外资金对于授权专利的贡献能力。

3.2 高校科技资源投入产出的产品及服务创新

高校科技资源投入产出的产品及服务创新是指提供科技资源投入及产出的产品及服务的创新性变革或转变,包括产品及服务的载体、渠道、内涵、评价方式、服务方式以及传播途径等的创新[23]。产品及服务的传播渠道可以通过正式和非正式渠道进行,正式渠道是指按照一定规则、制度进行地产品及服务传播,而非正式渠道是通过社会关系等非正式关系及渠道传播。

高校拥有较为丰富的科技资源,可以建立建立科技资源投入产出的共享服务平台对分散的科技信息资源进行整合,提高科技资源投入产出的集成化管理和集约化利用水平[24]。高校科技资源投入产出系统的产品及服务创新承认系统内各个高校之间存在这差异性和共性。差异性是指每个高校之间的发展背景、学科优势、历史渊源、文化积淀存在差异。共性是指在科技资源投入产出中存在可借鉴性和可移植性。差异性鼓励高校科技资源投入产出要因校制宜,鼓励投入产出系统的开放性和兼容性,这就要求对高校科技资源投入产出的产品及服务的评价体系是因质量而定,而非因数量而定,鼓励各个高校依托自身优势进行差异化的投入产出发展。共性鼓励高校科技资源投入产出中进行标杆管理,标杆管理就是寻求具体且具有突出榜样价值的高校作为标杆,可以在上述指标(包括国内科技论文、SCI收录科技论文、专利授权量、研究与试验发展人员、研究与试验发展经费等)基础上进行细化,深度解剖其各个指标,挖掘其深藏的关键因素,并向标杆高校进行学习,发现并解决自身存在的问题,从而达到或者超过标杆高校的持续变革、学习过程。

3.3 高校科技资源投入产出的定位创新

定位创新是对高校科技资源投入产出时需要考虑对象所处的环境及定位,在进行科技资源投入及产出时候需要考虑对象所处的环境变化,并对内外环境变化进行跟踪、定位及预测。将高校科技资源置于社会人文系统中,承认高校科技资源的相互依赖性、自组织性和生态化。定位创新认为高校科技资源投入产出系统可以向着预定的秩序发展,能够自我进化并主动地适应外在环境的变化,是于外在环境共同进化的,能够随着进化改变系统内部不同组成部分之间的交互秩序或。这就需要对高校科技资源投入产出系统给予开放和宽松的环境,支持其主动适应系统进化的迭代过程。定位创新需要高校科技资源投入产出系统与外部环境发生有效交互时产生整体耦合效应,最终促进高校科技创新系统整体功能的提升,这就需要对系统内部的国内科技论文数量、SCI收录科技论文数量、专利授权量、的研究与试验发展(R&D)人员数量、研究与试验发展(R&D)经费支出等进行适度匹配和调整,从而保证高校科技资源投入产出系统沿着和谐、高效的秩序动态演化。

3.4 高校科技资源投入产出的流程创新

流程创新是指在高校科技资源投入产出等过程中的流程变革或者创新,包括结构、行为、方式、管理等的创新性变革。流程创新涉及到高校科技资源投入产出过程中功能、结构、流程的多重性创新。功能的多重性创新是指高校科技资源投入产出系统具有多重功能,包括显性和隐性的功能。显性功能是指可以显而易见的,例如高等学校R&D人员总量、R&D经费支出、获得授权的专利数量等。隐性功能是指难以显性化的,存在于文化、习惯、思维中的,例如科研氛围、科研传承、学科优势等。

结构多重性创新是指高校科技资源投入产出系统中不同组成部分之间的关系,多重结构也是意味着系统中不同组成部分及其相关系的多重性和创新性,这就使得高校科技资源投入产出系统中形成动态的相对稳定结构。例如,高等学校R&D人员和政府、企业、国外资金提供者、其他资金提供者在高校科技资源投入产出中形成不同的关系,构成了一种交互协同的结构,或者说高校科技体系,高校科技体系中的成员具有目的性,相互合作和竞争,其成员会不断学习和成熟,并调整自身以便适应体系环境的变化,这就形成了一个系统中成员各异、关系复杂的协同互动网络,并不断自我复制,形成高校科研体系的模因结构,这就是多重性创新的内涵。

流程多重性创新是指在原有既定高校科研资源投入产出系统中,系统流程及行为是动态多变的,其可以预测的,其未来状态可以依赖其先期条件或者基础来进行调节和控制,从而形成流程的多重性创新。依据高校科研资源投入产出系统的参数分析(例如国内科技论文数量、SCI收录科技论文数量、专利授权量、的研究与试验发展(R&D)人员数量、研究与试验发展(R&D)经费支出等)、环境分析等,发现其系统中不同维度之间的交互式过程,从而通过不同流程的创新,推动高校科技资源投入产出系统的整体性变革。

3.5 高校科技资源投入产出的机制创新

高校科技资源投入产出的机制创新是指在各个影响要素协同交互的过程中形成的推式机制和拉式机制。拉式机制是指由高校自身需求拉动的科技资源投入产出方式,推式机制是指由政府、企业等外在机构或者组织推动的科技资源投入产出机制,从而推动高校科技资源的有效投入和产出。高校资源有效配置中,需要创新高校科技资源生态,构建耦合协调的发展机制,这就需要考虑高校拉动和外在推动之间的动态平衡关系,从而使拉动能力和推动能力之间形成和谐关系,从而可以有效地配置科技资源。

科技活动产出篇2

组织技术、经济和科技管理方面的专家或委托中介机构，对项目区上报的评价表进行核实、分析、评价、打分，拟定等级。为考察项目自评报告的真实性，有针对性的珠子专家或中介机构对项目进行实地评价。专家组或中介机构在项目考察工作结束后，应按现代农业指标评价体系要求撰写“绩效评价报告”。评估依据主要以现代农业指标评价体系、黑龙江垦区经济和社会发展第十二个五年规划、相关法律法规和政策制度、项目执行合同、项目评审、鉴定、验收意见、项目查新报告、用户报告和财物报告等为主，同时根据项目区的实际情况有选择的增加或减少评价指标或跟更改指标权重。评价指标主要以龙头企业个数、粮食商品化率、粮食加工率、合作社数量、农业科研成果转化率、职工人均存收入等为主。数据搜集信息以实地考察调研为主，数据以项目区统计年鉴和上报材料为主。

4、项目产出

《七星稻米产业链发展研究》研究报告，拟解决关键问题：

1、稻米产业链要素需求与价值产出分析

2、七星农场要素禀赋、地理区位等竞争力判别分析

3、稻米产业链循环经济发展路径

《九三管理局股份制合作社试点情况剖析——以尖山农场为例》研究报告，拟解决关键问题：

1、普适条件下的垦区合作社绩效考核体系建立

2、“合作社+龙头企业+农场+农工”的模式探索

3、尖山合作社发展路径规划及阶段性完成目标

4、垦区各管理局合作社发展模式探究

5、土地流转规模化经营

《查哈阳绿色水稻发展战略研究》研究报告，拟解决关键问题：

1、绿色水稻栽培模式探究

2、水稻合作社发展章程

3、全过程水稻质量追溯系统建立

《基于循环经济的全产业链经营模式与实现机制——来自友谊农场的案例研究》研究报告，拟解决的关键问题：

1、适用于友谊农场的循环经济模式探究

2、全产业链模式的应用与放大

3、“十八公里工业长廊”发展路径解析

《黑龙江垦区龙头企业可持续发展研究》的考察，拟解决的关键问题：

1、龙头企业可持续评价指标体系构建

2、龙头企业的可持续发展现状分析（优势、劣势、机遇、调整）

3、黑龙江垦区龙头企业可持续发展对策建议

《查哈阳金光管理区绿色水稻种植》实施方案，拟解决的关键问题：

1、绿色水稻栽培模式研究

2、寒地水稻低碳育种研究

3、水稻育秧过程质量追溯系统研究

《友谊农场工业化发展问题研究》研究报告，拟解决的关键问题：

1、友谊农场工业化发展存在问题

2、“新型职工”发展方向探索

3、资源的有效整合（生物质能、煤化工、农业生产原材料）

4、中小企业融资模式创新探索

5、企业协作网络建设模式探索

6、工业企业市场营销与品牌建设

《七星农场科技集成发展需求与战略》研究报告，拟解决的关键问题：

1、黑龙江垦区农业科技集成的内涵

2、七星农场绿色发展对农业科技集成的战略需求

3、促进七星农场农业科技集成实施路径及具体做法《生态产业在黑龙江垦区的应用与发展——以八五八农场为例》研究报告，拟解决的关键问题：

1、生态渔业发展战略研究

2、体验式营销在生态旅游产业的应用

3、八五八农场小气候变化对绿色水稻生长的影响

《二九零农场绿色水稻生产技术操作规程》培训，拟解决的关键问题：

1、基地选择

2、品种确定

3、播种育苗

（1）秧田选择（2）秧田整地（3）播期确定（4）种子处理（5）秧田管理

4、大田移栽

（1）大田整地（2）移栽

5、大田管理

（1）肥料管理（2）水分管理（3）病虫害防治（4）防除田间杂草

科技活动产出篇3

摘要：用面板数据模型对2000—2007年科研、教育、采掘业、制造业、能源的生产与供应业等产业的科技投入产出进行研究，得出的结论如下TA部门的科技经济效应明显大于科研教育部门，而科技的直接产出相反。为了提高整体社会经济的发展应该调整科技投入结构，提高科技投入的性价比。

关键词：福建科技投入与产出面板数据模型绩效评估

0引言

在注重科学发展观的时代，经济的发展越来越多的依赖于科技水平的提高，努力提高国家(或地区)科技的发展水平，是推动全社会经济进步的重要措施和途径。我国财政每年投入大量资金直接资助或间接引导相关R&D项目的开展，以促进我国科学技术水平的发展。国家统计局数据显示，2007年，国家财政科学技术支出为2113.5亿元，比上年增加425亿元，增长25.2％；财政科学技术支出占当年国家财政支出的比重为4.25％，为1998年以来的最高水平。这些科技投入是否真正能有效的增加社会知识总量，提升整个地区和社会的科技水平和科技竞争优势，能否促进经济的增长和社会的长远发展，关键还要看科技投入的经济效果。正是由于科技投入对地区的经济发展起到重要的作用，科技投入的绩效评估成为了一个有所作为的地方政府必须认真面对而且务必开展的一项重要工作。因此，建立科学的科技投入绩效评价体系对科技投入的绩效进行客观的评价，找准影响科技活动投入绩效的因素，寻找突破科技产出瓶颈，是提高科技活动效率，探索科技活动实施以效益为核心的管理制度的一项新的工作，使科技的发展通过产业化方式，从质和量的两个方面促进经济活动不断发展。

胡守忠、顾建勤(1995)应用模糊数学方法，建立了一个用于科技绩效评价的模糊多级综合评价模型；路苹、吴斌(2002)研究了层次分析法在科技绩效评价的应用问题，并对高校科技绩效评价作了相应的实证研究；罗卫平在2007通过建立财政科技投入绩效评价指标体系，利用数据包络分析(DEA)方法，对广东省21个地市财政科技投入绩效进行评价。详细分析了各城市财政科技资源的投入产出效率，对广东各地市财政科技投入绩效进行了对比分析。本文应用面板数据模型围绕福建地区的科技投入问题展开研究，以期对福建的科技发展方面的规划和决策具有指导实践价值。

1福建省科技投入绩效评估实证分析

本文中的数据是包括了五大产业方向科研(K)、教育(Y)、规模以上工(采掘业(J)、制造业(z)、能源生产与供应业(N)，样本区间为2000~2007年，共计1 60多个数据点，数据主要来源福建统计年鉴-和中国科技部。文中的投入指标主要是人员投入(R)和政府资金投入(F)，产出指标包括专利授权数(L)和技术贸易成交额(M)。针对所选取的样本建立C—D生产函数的改进模型：

其中a_it表示截距随着不同的截面数据变化；X₁、X₂、X₃、X₄分别是人员投入、资金投入对专利申请量和技术贸易成交额的产出弹性。根据在科学技术的运用程度上把五大产业分成两部分，一个是科研教育部门，主要是在科技的研究上；一个是工业部门，虽然他们也有科技的研究但更多的是在科技的应用上。模型估计结果表明：

(1)调整后的可决系数大都在96％左右，专利申请量的杜宾统计值在1.5左右，技术贸易成交额的2.5左右，说明方程的拟合优度较高，残差无序列相关，整体上讲该模型效果不错。

②科研教育部门中科技人员投入和资金投入对专利申请量的弹性90％左右，说明这两个要素投入增加1％产出可以增加90％以上，说明人员投入对专利申请量的产出效率较好，但在技术贸易成交额上的弹性不显著。由统计数据知，他们的人员和资金投入都比较充足，但只有科研教育部门中的科技直接产出效应较好，应加强科技经济产出的推动，更有利于提高整体社会的经济发展。

③规模以上工业部门的检验结果显示人员投入对专利申请量和技术贸易成交额的弹性分别达92％、72％，但资金投入的弹性分别为14％、46％。可知人员投入的产出效率较高，总体效果比科研教育部门好。

④制造业的综合生产率高于比较中的任何产业。科研和教育部门的综合生产率是相同的，在现实中两者在科技研发上扮演的角色是差不多的，也与我们的直觉是相近的，这两部门所涉及的经济产出较不足。而采掘业的TFP明显低于其它行业，从统计年鉴的数据中也可以看到，采掘业的科技投入与产出低于其它产业。能源生产与供应业的技术贸易成交额的波动性很大，其它指标也存在较大的波动性，在一定程度上对估计结果有影响。

⑤从整体上可以看出工业部门的科技经济效应明显大于科研教育部门，而科技的直接产出相反。为了提高整体社会经济的发展应该调整科技投入结构，提高科技投入的性价比，减少对科研教育部门的投入，实行走出去战略，加强与技术市场的接轨，使更多的科研直接产出化为经济产出，但也要注重研发的投入和研发成果的规模生产。

2政策建议

根据本文的研究结果，提出如下政策建议：

2.1拓宽科技投入渠道，着力提高资本市场与技术市场的融合度和加强技术市场的扶持。通过增加中试研究的资金投入，提高科技成果的技术成熟度，推动“科研一中试——生产”三位一体的良性循环，加大对科技成果转化的投入力度。政府不要全方位地渗透、参与到某个具体企业或某个具体技术创新的微观层面的经济活动中。在缺乏市场机制的条件下，政府财政资金拨款在实践并没有充分达到预期的“以点带面”良好效果。通过市场商业化运作来吸引民间资金跟进，为产业化中后期阶段提供后续支撑，形成政府——市场的投资接力棒。提高政府资金在不同部门的有效介入率。

2.2加强R&D经费投入和科技人员队伍的建设。从全省范围来看，我省的科技投入无论是在经费和人员上都明显的配备不足，分别仅占到全国的投入的2.2％和2.46％。而人员和经费筹集是促进科技产出增长的两架马车，虽然在逐年增长但增长缓慢，地方的财政拨款明显的低于国家水平。借鉴其它省份和过去的发展经验要不断的壮大科研队伍力量和科技人员的科研创新能力，但这些都需要有强有力的财政支持，所以要加强科技经费的投入，两者协调发展才能更有效的提高科技产出效率。同时因为人员投入对两部门的专利申请量有较显著的弹性，但资金投入对技术贸易成交额效果并不明显尤其是在科研教育部门，所以，要加大工业机构的科研力度，加强他们在自主创新能力，提高他们的市场竞争力和经济效益。

2.3不断优化科技投入结构，缩小各产业间的差距。完善的科学技术研究开发体系，为提高原创能力打下基础。加速研究型大学的建设步伐，依托一批精干的科研院所、研究型大学和重点实验室，集成省内精干科研力量，开展应用基础研究和原始性技术创新，培育科技源泉。但要加强科研成果的应用与生产。人力和物力投入对工业部门的技术成交额有明显的贡献作用，而科研教育部门在科技产出效率上是明显不足的，也可能是因为他们不追求经济上的效益，政府应适当调整在两部门的投入结构，适当减少在科研教育的投入，激励他们提高经济效率。增加政府对高科技含量，高附加值行业的科技拨款资助率，不断优化福建省产业科技经费投入的行业结构。

科技活动产出篇4

科技评价制度始于西方发达国家, 从20世纪50年代起, 西方发达国家就已经建立了相关制度。瑞士洛桑国际管理开发研究院自1986年起每年一期《世界竞争力年鉴》 (简称《洛桑年鉴》) , 对有关国家和地区的国际竞争力进行分析评价, 并排出名次[1,2,3]。我国学者对于科技活动评价方面的研究成果也很多。钟淑萍 (2007) 指出应该从科技投入、科技活动、科技产出、科技协调四个方面建立一套多角度、全方位的科技竞争力评价指标体系[4];査奇芬和戴明峰 (2009) 从科技资源状况、高新技术状况、科技成果状况三个方面建立了我国科技活动水平评价指标体系, 运用因子分析进行科技活动水平的综合评价[5];李兵、王铮等 (2009) 在C-D生产函数的基础上引入科技投入变量构建生产函数模型, 确定各投入要素对产出的贡献率[6]。

有关科技评价的指标不断地在发展完善, 各国在实践中已经不断发展完善了适合本国国情的科技活动评价体系。本文借鉴已有的成果, 根据辽宁省自身的特点, 建立一套能够准确反映本地区科技活动水平的科技活动评价体系, 并分别运用数据包络分析和秩和比方法对辽宁省科技活动投入产出效率进行比较分析, 以便更好的确立辽宁省科技活动评价的重点, 提高辽宁省科技评价的效率和质量。

1 科技活动比较指标体系的建立

科技活动评价指标体系一般包括两种性质不同的指标, 即绝对数指标和相对数指标。绝对数指标主要反映科技活动运作的规模情况, 我们可以称其为科技活动运作的效果指标;相对数指标则不同, 它主要反映的是在科技活动运行的不同阶段或不同资源的科技产出效率以及科研成果对资源的利用强度等情况, 称其为科技活动运作的效率指标。在对辽宁省科技活动情况比较分析中我们采用将绝对数指标和相对数指标相结合的指标体系, 以使比较分析结果更加客观全面。本文根据《中国科技统计年鉴》 (1998—2009年) 获得的数据选取如下指标[7,8]:

2 科技活动投入产出效率的比较分析

科技活动运行效率一直是科技管理部门和政府决策部门重视的问题, 但是科技活动运作系统本身是一个复杂的系统。本文结合上述指标数据分别运用数据包络分析方法和秩和比法对地区间科技活动运行效率进行比较分析。

2.1 基于数据包络分析的投入产出效率比较分析

2.1.1 数据包络分析的基本原理和选择依据。

数据包络分析 (DEA) 基于数学规划思想, 通过建立线性规划模型以评价决策单元之间的相对效率。该方法在评价系统运行效率方面比传统的投入产出模型、经济计量模型更为优越, 具体表现在DEA方法对所选取的指标要求比较宽松, 在运算过程中不要求对原始数据进行无量纲化处理。另外, DEA方法评价的决策单元既可以是同一时期的不同部门, 也可以是同一部门的不同时期, 这也提高了其对于科技活动运行效率评价的可用性[9]。

针对于实际科技评价情况, 我国多是通过科技活动投入的调控进行科技评估的[9], 因此选择投入型DEA方法 (C2R模型) 进行我国各地区科技活动投入产出效率的比较分析。

C2R模型是通过投入产出的经济系统, 对多个决策单元 (DMU) 中每个决策单元与其他决策单元的合理性和有效性的判别。

设有k个DMU, 每个DMU有m种投入和n种产出, 用xij表示第j个DMU中第i种类型投入指标的投入总量, 用yrj表示第j个DMU中第r种类型产出指标的产出总量。vi为第i种类型投入指标的权数, ur为第r种类型产出指标的权数, 权系数V= (v1, v2, …, vm) , U= (u1, u2, …, un) 。则每个DMU有其相应的效率评价指数

对于第j0 (1≤j0≤k) 个DMU的效率的评价DEA模型为

由上式求得的第j0个DMU的效率是相对于其他DMU的。为方便求解, 引入ε任意小的正数, 通常取ε=0.00001, 运用Charnels一Cooper变换, 将 (1) 式化简为等价的线性规划问题

其中, s-和s+分别为投入和产出的松弛向量, θ, λj, s-, s+为待估参数[11]。由 (2) 式求得各参数值, 其经济含义为:

(1) DEA有效性:当θ=1时, 称第j0个DMU为DEA弱有效, 如果同时有s-=s+=0成立, 称第j0个DMU为DEA有效。当θ<1时, 第j0个DMU为DEA无效。

(2) 技术有效性:如果s-=s+=0, 则第j0个DMU实现了充分利用投入要素, 取得了最大的产出成果, 称为技术有效。否则称为技术无效。

(3) 规模有效性:取为第j0个DMU的规模收益值。当K=1时, 称第j0个DMU规模有效;当K<1时, 称第j0个DMU规模收益递增;当K>1时, 称第j0个DMU规模收益递减。

(4) DEA无效、技术无效、规模无效:当第j0个DMU是DEA无效时, 也是技术无效和规模无效[9,10]。

2.1.2 科技活动投入产出DEA有效性的实证分析。

选取全国、北京、辽宁等8个地区2008年的科技活动投入产出相关指标, 考察2008年各地区科技活动投入各个要素对科技活动产出的直接贡献效率。科技活动投入指标为科技活动人员、R&D人员全时当量、科技经费内部支出总额、R&D经费支出;科技活动产出指标为专利申请受理数、国内中文期刊科技论文数、技术合同成交额。具体数据来源于中国科技统计网www.sts.org.cn, 鉴于篇幅具体数据略[8]。

运用EXCEL中的规划求解方法, 对线性规划问题式 (2) 进行计算, 取ε=0.00001, 得到的运算结果见表2。

其中S1-、S2-、S3-、S4-分别为科技活动投入指标科技活动人员、R&D人员全时当量、科技经费内部支出、R&D经费支出的松弛向量;S1+、S2+、S3+分别为科技活动产出指标专利申请受理数、国内中文期刊科技论文数、技术合同成交额的松弛向量。由表2可知, 北京、上海、江苏、浙江、山东的θ值都等于1, 说明这些地区DEA有效, 科技投入产出效率最高;辽宁和广东的θ值都小于1, 故为DEA无效的, 这两个省份的科技投入产出效率低于其他地区, 由DEA运算结果知, 它们都表现科技活动投入过剩。辽宁省科技活动人员对应的松弛向量为2.10, R&D人员全时当量对应的松弛向量为0.33, 说明辽宁省存在科技人力资源冗余, 科技活动人员存在2.1万人过剩, R&D人员全时当量存在0.33万人年的过剩, 表明科技经费利用力度过低, 没有很好的实现人力资源的充分开发;另一方面技术市场合同成交额对应的松弛向量为135.14, 表明辽宁技术市场交易不够活跃, 规模不够大。从科技运行规模效益来看, 辽宁省的规模收益值为K= (0.02+0.18+0.01) /0.96=0.22<1, 其科技运行规模收益递增。因此, 为了保持辽宁省科技长期健康发展的态势, 必须要进一步大力加大科技投入力度, 并且真正做到科技经费使用到位, 充分发挥科技人力的聪明才智, 实现人尽所用的目标。

2.2 基于秩和比法投入产出效率比较分析

科技投入产出运行的效率也可以通过构建一些相对数指标来从不同的侧面反映出来, 由科技活动投入产出相对数指标, 运用秩和比法对科技投入产出运行效率进行比较分析。

2.2.1 秩和比法。

秩和比法 (RSR法) 是我国学者田凤调于1988年提出来的, 是由统计学中秩的概念引申出的一种非参数统计比较方法[11]。其具体思路如下:

(1) 计算秩和比。设X1, X2, …Xn为n个两两不同的实数数列。如果恰好有Ri个元素不超过Xi, 则记Ri为Xi在此数列的秩。如果有几个实数相同, 取它们秩的平均数。对于Xi, 对应于m个比较指标, 它们的秩为Rij (j=1, 2, …, m) , 则Xi的秩和为

第i个对象Xi的秩和比为

由式 (4) 可知, 最小秩和比为0, 最大秩和比为1, 因此, 0≤RSRi≤1。

(2) 确定秩和比的区间估计。根据1999年柳青和林爱华提出的秩和的区间估计方法, 得到RSRi的置信度为1-α的置信区间为

其中标准误差

2.2.2 科技活动投入产出秩和比的实证分析。

根据2008年度科技活动统计数据计算出的相对数指标为科技活动人员中科学家与工程师比例 (X1) 、科技活动人员资金装备率 (X2) 、地方财政科技拨款占财政支出的比重 (X3) 、R&D经费占科技经费支出的比重 (X4) 、科学家与工程师科技论文产出率 (X5) 、科技经费论文产出率 (X6) 、科技经费专利产出率 (X7) 、技术合同成交额占GDP的比重 (X8) 、高技术产品出口额占GDP的比重 (X9) 。鉴于篇幅有限具体数据略。

由于所有相对数指标都是高优指标, 与科技活动运行的实际情况相符。因此在此情况下, 根据数据进行编秩并求解, 结果见表3。

由结果可知, 上海和北京的秩和比最高分别为0.901和0.827, 表明这两个地区科技活动运行效率最高;其次为广东、辽宁、江苏秩和比分别为0.605、0.580、0.543, 虽然与北京、上海相差显著, 但这些地区的科技活动运行效率也比较高;最后是浙江、山东、福建和安徽, 它们的秩和比较前面几个地区低很多, 表明这些地区的科技活动运行效率与前面地区差距很大。进一步观察各个地区在每个指标上的秩值, 可以发现除了上海的所有秩值都很高外, 其他地区的秩值都有高有低, 可以看出除上海各个指标运行效率都很高外, 其他地区都在某个方面处于优势, 而又在某个方面处于劣势。因此, 我们引进各地区秩值的离散系数D来反映科技活动运行效率的薄弱程度, D的计算公式为

由表3中D值可以看出, 北京和上海的科技活动不仅运行效率最高, 而且运行协调程度最好;虽然广东、辽宁、江苏的科技活动运行效率相差不多, 但广东和江苏科技活动运行都具有相当的不协调程度, 较好的是辽宁, D值仅为0.326。

对于辽宁来说, 有三个指标排在前三位, 四个指标排在中间, 有两个指标排在后面。可见, 辽宁省科技活动发展的优势主要在于科技论文产出和技术市场交易;弱势在于高技术产品出口额和专利产出。

3 政策与建议

3.1 加大科技活动投入力度, 优化科技活动资源配置

转变辽宁省科技活动人员和R&D人员的冗余现象, 努力调动他们的工作积极性, 真正做到有投入就有高质量产出。经过严格考察引进优秀人员, 着力营造一个让科技人员安心工作的环境, 为他们搭建施展才华的平台, 切实建立一套行之有效的竞争机制, 尽快使优秀人才脱颖而出。在资金投入方面, 科技经费筹集应以政府拨款为主, 社会力量投资为附, 不断加大社会投资比重。同时, 科技活动人力投入和资金投入要合理结合, 才能提高科技投入产出效率。从现状看, 辽宁省科技活动人力投入相对冗余, 这主要是因为科技资金投入不足, 使得科技人才没能充分发挥作用, 因此辽宁省在重视科技活动人力和资金投入力度的同时, 也应该将两者有效地结合起来, 真正实现资金用到位, 人才用到位。

3.2 增强科技活动创新能力, 提高科技活动经济效益

辽宁省技术市场交易不够活跃, 其科技成果和高新技术产出都与科技发达地区有很大差距。辽宁省应充分发挥其高校科研综合实力强的优势, 提供优越政策, 加大对教育科研单位的资金投入, 对高水平的科技人才的高质量产出实行丰盛的奖励, 为他们提供方便渠道, 建立合理的评价方式。同时辽宁应该加快高新技术产业的发展, 培育和吸收高层次科技人员, 增加含金量最高的发明专业的申请量, 掌握国际核心技术, 注重新产品开发, 形成以企业为主体, 以科研院所和高等院校为依托, 产学研相结合的技术创新体系。

3.3 加强科技活动产出效率, 注重科技活动成果转化率

辽宁省科技活动投入产出效率较低, 但科技运行规模收益递增, 可见提高该省科技活动产出效率具有很大潜力。首先高效利用科技活动资源, 科技人才投入过多或者过少都不太适宜, 过多会影响科研活动的效率和造成科研资源的浪费, 而过少的话则会影响到科技活动产出和科技成果的开发和推广应用;其次辽宁省科技活动成果转化率有待提高, 应该从以下几个方面入手:第一, 确立合理的科研立项项目;第二, 建立科技成果转化平台, 促进科技成果的市场推广;第三, 完善科技成果转化后的售后服务。

参考文献

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[2]GONDOLA S.The Theory of Technological Change and Economic Growth.London:Routledge, 1990

[3]吴辰.从《洛桑年鉴》看中国科技的国际竞争力[J].科技管理研究, 2004 (12) :20-26

[4]钟淑萍.区域科技竞争力指标体系的编制[J].经济研究导刊, 2007 (12) :163-165

[5]查奇芬, 戴明锋.我国各地区科技活动水平的因子分析[J].统计与决策, 2009 (23) :90-92

[6]李兵, 王铮, 等.我国科技投入对经济增长贡献的实证研究[J].科学学研究, 2009 (2) :196-201

[7]辽宁省统计局.辽宁统计年鉴[M].北京:中国统计出版社, 1998-2009

[8]http://www.stats.gov.cn/

[9]吴文江.数据包络分析及其应用[M].北京:中国统计出版社, 2002

[10]魏权龄.评价相对有效性的DEA方法—运筹学的新领域[M].中国人民大学出版社, 1988

提升堆头产出的8个技巧篇5

对于费用率过高，比如达到40%～50%的特殊陈列，如果不是在产品导入期，不是厂家坚持主推项目，还是取消为好，因为即使销售人员将销量提升1～2倍，费用率还是会高于我们设定的10%的基数。当然，取消并不意味着放弃，相关费用可以转移到费用较低的卖场。

以娃哈哈的营养快线举例，某国内卖场在春节期间进货箱，厂家提供5000元的两个卡板费用，春节期间卖场销售1500箱，费用率为6.7%(按单箱价格50元计，费用率=5000/(1500×50))，比较合理;春节过后，销量大幅下滑，月销量只有100箱。厂家销售人员预计到销量会在年后减少，打算终止费用投入，可如果终止卖场就会将剩余的几百箱库存返货，这是销售人员和物流配送系统不愿看到的，所以决定将费用减为3000元，但是相对于每月只有5000元的产出来讲，费用率已经达到60%，这样看来，节后还是接受返货另行消化比较合适。

方法2：转换产品

有时费用比例过高并不是卖场原因，有可能是陈列促销的产品不对路，不是当季应销产品，如康师傅厂家在春季开始乌龙茶的堆头陈列，而有的陈列实际月销售可能达不到100件，如果用果汁效果可能会更好，费比能趋于合理些。

再有一种原因是就是陈列衰减期问题：如果以第一周销量为100%作为基数的话，第二周销量会下滑到80%左右，第三周销量会下滑到70%以下。即固定产品在某一位置长期促销陈列会导致销量逐步衰减。这也是卖场对单一产品的档期(快报、印花等)时间控制在7～14天的原因。因此，如果厂家有丰富的产品线，对于长期固定陈列，建议半月到一月就进行产品更新替换。

方法3：增加品项

许多销售人员还在困惑：到底是单一产品陈列好还是多品陈列好?单一产品陈列形象突出，还能利用气势吸引消费者购买;而多品陈列让消费者多了些选择，有时销量确实比单品陈列大。到底哪种陈列更吸引消费者?这个问题的考虑因素比较多，主要有公司意图、对销售人员考核标准、促销力度、产品生命周期、节假日等销量黄金时段。

1.公司要求某一单品主推，且有广告、费用各方面全力支持，建议还是以主推单品进行满陈列。

2.某一单品促销力度比较大时建议单品陈列，此时利用气势和优惠结合更能吸引消费者，也能更能产出销量。

3.产品生命周期的每个节点没有实际依据，但销售人员可以根据同类产品判断其所处阶段。在产品引入期、成长期时且公司主推，则进行单一产品陈列，如果为渗透产品则进行多品陈列。在产品成熟期、衰退期，如果没有较大的促销力度建议多品陈列。

4.节假日属于食品饮料的销售黄金时段，卖场客源较多，厂家陈列投入也较多，所以要形象醒目突出，产品尽量单一化。每个卡板的促销陈列建议以单品为主，如果销量比较大，业务员可能出现补货不及时，也可以2～4卡板放置单一产品。

5.公司奖金考核中如果形象陈列所占比例较大大，如有些厂家达到60%，那当然要以单品为主;而有些厂家还是以销量考核为主，建议在不满足以上4个条件时以多品陈列为主。

方法4：调整位置

位置对销量也非常重要。有的卖场产品销售不好可能不是产品原因，仅仅是位置太差。

有个大家熟知的沃尔玛案例：啤酒与尿布。沃尔玛超市的营销分析人员，在统计数据时发现店内的啤酒和尿布的销售量总是差不了多少，

一经分析，原来是做了父亲的年轻人在给小孩买尿布的同时，经常自己也捎带上瓶啤酒。于是超市就把啤酒和尿布这两样看起来风马牛不相及的商品摆放在一起。两种产品销量都有了一定提升。

方法5：加大促销力度

有些销售人员一看费用过高，感觉不合理，就想办法节省费用。其实还有一条出路就是增加费用投入，加大促销力度，通过提升销量摊减费用，降低费比。如果区域费用固定，操作可能比较有难度，需要减少其他地区费用，增加此卖场投入力度。

我们仍以营养快线举例。测量开始是3000元费用投入产出300箱，即15000元销售额，费用率为20%。此时可以尝试增加营养快线的促销力度，在促销价上再降每箱3元或者更大，销量提升150%，此时费用增加到3900元(3000+3×300)，而费用率降为3900除以37500(15000×2.5)等于10.4%，趋于合理的费比基数。这种投入方式仅仅需要改变一下观念和思维，但有时效果非常好。

方法6：调整陈列形式

各卖场在陈列收费标准上不尽统一，在堆头陈列、端架陈列、排面陈列上差距也比较大。此时销售人员可以利用不同的收费标准进行陈列转换。如堆头收费过高可转为端架陈列或排面陈列。当然这也受产品形式限制，整箱的产品一般只能是堆头或底仓(有的叫B库)陈列。尽管大部分转化会使销量下滑，但费比可能会趋于我们设定的基数。这样我们可能会以减少1个堆头的代价，却增加1.5个端架或2～3个大排面，使整体销量得到了提升。

方法7：提升形象

形象包括产品形象和辅助宣传，产品形象提升方法主要是依据陈列原则，辅助宣传主要是传达产品或促销信息的围板、装饰物等。形象改善能提高多少销量没有具体数据，因为形象之间也有差距，但从多方资料和经验来看肯定是有用的。形象也是产品的附加值，同样的产品摆放整齐，有层次，有辅助宣传肯定会获得消费者好感，适当增加购买机会。

方法8：换方式，进货奖励

对于低于我们设定的10%基数投入一定是最佳或合理投入吗?本文开始我们设定10%仅仅是全国或区域的平均标准。当高费比的陈列消失时，我们可以重新设定基数，根据不同时机延续上面的几种方法继续压缩费用率，进一步提升特殊陈列的质量。还可以通过各个卖场进货模式差异继续压缩费比，如通过适当增加卖场库存，使卖场主动增加陈列。这种方式在传统渠道应用比较多，并不适当大部分国际卖场。

仍以营养快线举例，如果采取每箱1元订货奖励的方式能使卖场主动陈列出来，卖场销售1000件，厂家仅仅花费1000元费用，费用率仅仅是2%。

以上八种方法没有固定的运用方式，有时同时应用效果更好。这八种方法的效果测算存在一个重要问题，就是销售数据迟滞，即已经投入了，等到半月或一月后才计算产出，发现不合理的时候费用已经浪费一阶段了，虽然此时做调整有点亡羊补牢的味道，但为时未晚。

在食品饮料的销售中，卖场陈列的投入产出比常常是令销售人员比较纠结的问题。在一线城市市场，一个1.2平米的卖场卡板一个月可能要收费2000～3000元，如果碰到年节，甚至可能高到1万元，费用率则可以达到20%或者更高。销售费用的使用效率，不仅影响到销量，也影响到销售人员的奖金，所以利用好费用才能增加产出、增加销售人员奖金。

温柔的产出篇6

与参展的五位艺术家一样，策展人李依桦同样身兼两重身份，她任职于台北国际艺术村，工作之余也创作自己的艺术作品。穿梭于两重身份之间的她，对这类群体有着感同身受的理解，这也成为此次展览的触发点。所以，由她来策展，可以说是一个对“有我之境”的艺术展览空间和事件的营造。

五位参展艺术家各具特色。陈慧峤经营伊通公园（艺术家自营的艺术空间）近三十年，其展出的作品《知觉的泡泡—在结束中开始》，是由无数乒乓球和珠子、亮片铺设成的一张仿佛抽离现实的床；王德瑜是台北艺术大学关渡美术馆的馆员，作品《No.82》深受观众喜爱，充气后占领了其中一个展厅，并与陈慧峤和吴虹红的作品交相辉映；吴虹红是蔡国强的妻子，替蔡国强处理工作室繁琐的大小事务，于是将其工作的过程以影像《装修》及纸本资料的形式向观众发泄和展示；李若玫和陈思含都曾在打开当代艺术工作站工作过，李若玫《一些关于蓝的研究》以她驻村的悉尼景点蓝山为对象，将同时空的悉尼工作室场景带入台北的展场，陈思含后转至商业画廊工作，她的作品《家庭剧场》拍摄她与家族亲戚们合力对曾经入住的房舍进行整建，从中折射出家族间复杂的生态关系，并将整理后的一些家具搬到了展场。此展览命名称也很耐人寻味—“温柔的产出”，策展人李依桦认为，“所谓温柔是因为艺术行政工作者大都是在幕后努力，负责创意策划、行政统筹、经营管理、沟通协调、现场执行……当创作和行政角色同时兼具时，行政策划等工作变得与艺术创作同样迷人，并且其所接触及与关注的层次更为多样，影响力也更广。本展中的这五位艺术家（以及我）身兼双重角色的状态，代表了梦想实行所必须涵盖的角色及条件”。其实，艺术界中身兼多重身份的现象并非新鲜事情，正是这种多元身份的错综交叉，构成了复杂的艺术界，而此展览将此点专门提出，也再次引发我们对艺术界内这一特殊群体的文化思考。

我们知道，艺术理论中有一种所谓的“艺术界”惯例论，这一理论的发明人哲学家丹托认为，“把某物看作是艺术需要某种眼睛无法看到的东西—一种艺术理论的氛围，一种艺术史知识：这就是艺术界”1，按照丹托的观点，艺术界的核心是由一群艺术理论家和艺术史家组成的，他们对艺术进行阐释和界定，从而使某一件物品成为艺术品，即“阐释构成艺术品。”2迪基受丹托影响，但又与丹托不同，认为“艺术世界是授予艺术地位的东西”3，是“艺术品赖以存在的庞大的社会制度。”4而“艺术世界的中坚力量是一批组织松散的却又互相联系的人，这批人包括艺术家（画家、作家、作曲家之类）、报纸记者、各种刊物上的批评家、艺术史学家、文艺理论家、美学家等等。就是这些人，使艺术世界的机器不停地运转，并得以继续生存。”5可以说，迪基从体制出发，在丹托的基础上扩宽了构成艺术界的范围。艺术在当下的运营形象地说明了“艺术界”运作中各类角色扮演者的重要性，而艺术行政和艺术创作的合二为一就成为“艺术界”的一种特定的生存方式和生产方式。行政工作有助于艺术家脱离个人化的艺术创作空间进入更为复杂的社会公共人际空间，因此会拓展他们对艺术的认知和体验，有助于产生新的问题意识；反之，回归艺术创作的个人化空间，又必然将他们在公共空间里的社会认知和问题意识，融入具体感性的风格化创造。如此看来，两种不同的角色扮演既有某种紧张，又存在着某种相得益彰的功能。

“温柔的产出”作为“艺术界”独有的一种生态，揭示了一个以往人们关注不够的艺术家群体，呈现出独特的风格形态和艺术追求。从这个意义上看，此次展览立意颇为深刻，彰显出艺术家在广袤的社会空间中可能扮演的多重复杂身份和生产方式。此次参展艺术家的实绩说明，兼具艺术行政与艺术创作的两个不同角色，是有可能寻找到某种平衡点的，不过他们“温柔的产出”，多少会和那些一心扮演艺术家个性化创作的人有所不同，这种差异隐含在各种展品的背后，需要我们去自行琢磨。在陈慧峤的作品中，乒乓球的暖黄色以及床的意象都充满了温柔性，王德瑜巨大且富有弹性的充气作品，与观众进行温柔的互动，吴虹红的作品是对艺术行政工作的一种事后发泄，李若玫和陈思含的作品都从自身出发，以自身的感官经验进行创作。

艺术家兼具多重身份的现象其实存在已久，大致可分为两种情况：一种是艺术家迫于生存压力，不得不找与艺术相关的工作以维持自身开支，并同时进行艺术创作；另一种是艺术家不愿意受他人或机构的支配，或自己独立策展，或成立并经营自己的艺术空间等，如陈慧峤，经营伊通公园近三十年。在现实生活中，绝大多数艺术家选择了第一类，因为这样做的风险相对较低，少部分艺术家踏上了后一条道路，在与资本博弈中取得生存发展。然而无论是第一种或是第二种情况，艺术或艺术家本质上或多或少仍受商业的操纵，因为没有一定的物质基础，艺术和艺术家都不可能发展，美国评论家格林伯格早就说过，艺术与资本主义市场保持着极为暧昧的关系，中间始终联结着一条“黄金脐带”。

此次“温柔的产出”展览，不仅艺术家的身份多重，且都在台湾艺术界中有一定的资历，策展人本身也是一位艺术家。而在多重身份的背后，也隐藏着权力的交加，即是说，拥有多重身份的艺术家将更了解艺术界的审美走向和运作模式，最重要的是，这些艺术家透过其非艺术家的身份，可以接触艺术界内的相关人士，某种程度而言，他们将拥有更多的资源，一方面他们有一定的话语权，另一方面他们也更容易获得更多和更便捷的展示机会。因为艺术家某种程度上来说也是掌握话语权的人，如此一来，艺术界会不会陷入一个“马泰效应”的怪圈？就像“越富越富，越穷越穷”一样，在艺术界中掌握话语权的艺术家就会占据更加有利的竞争地位，而那些不谙规则的艺术家只会逐渐湮没在人们的视野中。这是此次展览提出的另一个有趣的问题。

随着社会的日益发展以及艺术跨域的不断融合，艺术界中艺术家身兼多重身份的现象必然是大势所趋，但如何平衡自身创作与资本市场以及权力的关系，不利用和滥用职权为自身利益服务，依靠资本和权力的同时依然能保持自己最本真的特性，这需要艺术家有足够的认知和原则，在纷繁复杂的艺术界中不断调试和转换自身的角色。我想，这也许是此次“温柔的产出”给我们的一点启示。

1_Arthur C. Danto， “The Artworld”， Aesthetics： The Big Questions， ed. Carolyn Korsmeyer （Cambridge： Blackwell， 1998）， 40.

2_《艺术的终结》，阿瑟·丹托著，欧阳英译，南京：江苏人民出版社，2001年，第21页。

3_《何为艺术？》，乔治·迪基著，载于《当代美学》，李普曼编，北京：光明日报出版社，1986年，第114页。

4_同上，第107页。

科技活动产出篇7

近年来, 广东省区域创新能力不断增强。广东在国内率先出台《广东省实施自主创新促进条例》。2012年广东的技术自给率从53.9%上升到68%, 研究与实验发展经费支出占生产总值比重从1.3%提高到2.1%。PCT国际专利受理量、发明专利授权量稳居全国第一。电子信息、新能源、高端装备制造、生态环境等重点领域的一批关键技术取得突破, 基因组、超材料、干细胞、中微子等方面创新成果跻身国际领先水平。省部院产学研合作获得显著成效, 共实施合作项目2万多项, 累计实现产值超过1.2万亿元。获得“973”首席科学家项目37项。

党的十八大报告中提出“创新驱动发展战略”, 科技作为创新驱动力的作用不断凸显。当前阶段, 广东省正处于经济结构调整的加速期、产业转型升级的攻坚期和科技创新的活跃期。截至2012年, 广东省R&D投入强度已达2.1%, 不断增加的科技投入对广东省的社会经济发展起到了积极的促进作用, 而如何追寻科技投入与科技产出的最佳平衡点, 成为了各级政府关注的重点。因此, 对科技投入产出效率进行评估, 进而指导资源的合理、高效运用具有重要意义。

由于科技活动是一个多投入、多产出的过程, 传统的投入产出比例法和参数法已不再适用, 学者们更多采用非参数法来计算投入产出效率, 而DEA模型是最常用的方法之一。通过收集相关数据, 本文从技术有效性和规模有效性角度分别对广东省2000-2012年的科技投入产出效率进行实证分析, 以期为相关部门提供参考。

2 指标体系构建

科技投入是指支持开展科技活动的投入, 即生产性投入, 主要分为人力投入和财力投入两个方面, 二者紧密联系, 相辅相成。其中, 人力投入是根本, 是促进科技发展的原动力, 财力投入是保障, 是加大人力投入的助推器。因此, 在人力投入方面, 主要选择专业技术人员数、R&D人员数和从事科技活动人员数3个指标;在财力投入方面, 主要选择科技活动经费支出总额和地方财政科技拨款总额两个指标。

科技产出是指科学研究与技术创新活动所产生的各种形式的成果, 是科技投入的直接反映, 主要包括知识产权和高新技术两个方面。其中, 科技论文和专利是知识产权的主要表现形式, 分别体现知识创造成果和技术发明成果, 而技术市场合同成交额直接反映了出售专利或技术转让所获得的收入;高新技术产业是国民经济的战略性先导产业, 其能否健康发展决定着产业结构能否顺利转型升级, 主要可以用高新技术产业总产值和新产品销售收入两个指标来衡量 (见表1) 。

3 DEA模型

数据包络法 (DEA) 由著名运筹学专家A.Charnes和W.W Copper首次提出, 是一种以“相对效率”概念为基础的多指标投入产出效益评价方法。通过构建DEA模型, 不仅可以对决策单元的有效性进行排序和评价, 还能进一步分析各决策单元非DEA有效的原因及改进方向。

假定n个决策单元DMU, 每个DMU都有m个非负输入指标和s个非负输出指标, 分别可表示为Xi= (x1i, x2i, …, xmi) , Yi= (y1i, y2i, …, ysi) , 对应的权重向量分别为Vj= (v1j, v2j, …, vmj) T, Uk= (u1k, u2k, …, usk) T, 其中i=1, 2, …, n, j=1, 2, …, m, k=1, 2, …, s, 构建的DEA (C2R) 模型如下所示:

为了便于求解, 引入剩余变量s+和松弛变量s-, 可得到相应的对偶规划模型:

4 实证分析

通过查阅广东统计年鉴、广东科技年鉴、中国科技统计年鉴及广东省科技局、统计局网站等, 获取了广东省2010-2012年的科技投入产出数据。鉴于科技产出具有滞后性, 选取滞后期为1年。

4.1 数据标准化

由于不同指标之间的差异较大且单位不同, 不具有可比性, 采用内差打分法将各指标数据进行无量纲化处理, 从而得到评价指标的规范化结果。因为选取的指标都为正向指标, 所以可以统一对指标进行如下变换, 令

其中, pij为第i年第j个指标标准化处理后的评价值, qij为第i年第j个指标的原始值, qj*max为第j个指标在所有评价年份中的最大值, qj*min为第j个指标在所有评价年份中的最小值。标准化后的结果如表2所示。

4.2 相关性分析

经验法则表明, 决策单元DMU的样本数至少是投入、产出指标之和的两倍以上时, 使用DEA方法效果最佳。因此, 利用SPSS 17.0软件分别对投入、产出指标间的相关性进行分析, 剔除相关性极强的指标, 以期精简指标体系。相关性分析的结果显示, R&D人员数与从事科技活动人员数, 科技活动经费支出总额与地方财政科技拨款总额, 高新技术产业总产值与新产品销售收入总额, 发明专利授权量与技术市场成交合同额之间的相关性分别都达到0.95以上, 因此删除从事科技活动人员数、科技活动经费支出总额、新产品销售收入总额和技术市场成交合同额这4项指标。简化后的指标体系如图1所示。

4.3 结果分析

4.3.1 效率分析

以广东省2000-2012年间每一年的科技投入产出作为决策单元, 运用DEAP 2.1软件进行求解, 可得到每一年的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值, 见表3所示。

由表3可见, 2000-2012年, 广东省的科技投入产出效率有6年达到DEA有效 (θ=1) , 有5年处于DEA有效边缘 (0.9<θ<1) , 整体而言, 广东省的科技投入产出效率平均值达0.962, 科技资源配置基本处于相对最佳状态。

从技术效率和规模效率分别来看, 技术效率代表投入产出的转化率, 规模效率代表投入增加引起的产出增加率。在DEA无效的年份中, 规模效率不为1的年份较多, 反映综合效率的无效很大程度上由规模无效导致, 投入产出规模存在不匹配。进一步分析发现, 除2010年外, 规模无效的年份都处于规模收益递增的趋势, 说明在对科技投入加强管理的同时, 增加一定量的科技投入可以带来更高比例的科技产出。

4.3.2优化调整分析

由DEA模型的基本原理可知, 如果DMU为非有效, 则肯定存在一个从非有效到有效的调整方案。通过获取投入指标的剩余变量值和产出指标的松弛变量值, 可以得到广东省科技投入产出的优化方案, 从而提出如何量化调整投入和产出。具体如表4所示。

表4给出了DEA无效年份中, 科技投入冗余和科技产出不足的量化值。结果显示, 产出指标中, 国际三大检索工具收录论文数历年来都已达到理想数值, 从2000年的12 111篇到2012年已近30 000篇, 每年的增长率都在10%以上, 反映广东省在论文发表方面成果显著且论文质量较高;发表专利授权量在2000-2003年间与理想数值差距巨大, 产出严重不足, 但在随后的几年中逐渐趋于理想, 反映广东省在技术创新方面能力不断提高;高新技术产业总产值在某些年中也存在一定不足, 但整体而言并不明显。投入指标中, 除了2000年和2001年存在冗余过度现象外, 其他年份中基本不存在显著冗余。

参考文献

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[2]王守宝.地区科技投入产出相对效率评价研究[J].东岳论丛, 2010 (7) :48-51.

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[4]薛蔚.统计分析与SPSS的应用[M].北京:中国人民大学出版社, 2011.

科技活动产出篇8

科技产出指的是通过科技活动所产生的各种形式的结果, 科技对社会、经济的发展越来越重要。随着经济全球化的进一步推进, 科学技术在社会和经济发展过程中的巨大作用日益凸显。研究科技投入与产出的关系, 寻求最佳投入途径, 是提高科技活动与创新能力的方法, 是依靠科技发展经济至关重要的环节[1,2]。基于较长时间序列的科技产出动态分析, 可明确科技产出的增长变化态势、发展速度和水平, 为科技管理提供基础性的依据和支撑。

新疆全称为新疆维吾尔自治区, 位于中国西北边陲, 面积166万平方公里, 占中国国土总面积六分之一, 是中国陆地面积最大的省级行政区。新疆地处亚欧大陆腹地, 陆地边境线5600多公里, 周边与八国接壤, 在历史上是古丝绸之路的重要通道, 也是当前“一带一路”的重要区域, 又是第二座“亚欧大陆桥”的必经之地, 具有极其重要的战略位置。

1 国内和新疆科技成果登记和奖励情况 (见图一)

由图一A可知, 国内科技成果登记2000年为32858项, 2009年增加到38688项, 呈现稳中有增的态势。2009年之后国内科技成果登记数量呈现较快的增长, 2010年为42108项, 2011年为44208项, 2012年为51723项, 2013年达到52477项, 比2000年增加了约60%。

国家技术发明奖和科技进步奖数量, 从总体上看, 2000年偏多, 2012年和2013年偏少, 2001—2011年呈现小幅度增加, 2001年国家技术发明奖和国家科技进步奖合计205项, 2011年增加到338项。总的来看, 我国国家技术发明奖和国家科技进步奖总数量基本维持在300项左右。

由图一B可知, 新疆维吾尔自治区科技成果数量, 除个别年份受一些特殊因素影响外数量较少外, 基本在200~300项之间, 保持在一个平稳的水平。与我国的总体水平相比, 从数量增长上有待提高。新疆维吾尔自治区获国家级奖励的数量偏少, 除2009年为12项外, 2000—2008年和2010—2013年均在10项以内[3,4]。

2 专利

2.1 国内和新疆专利申请和审批数量 (见表一)

从表一可知, 我国专利从数量和质量上都有了较快的提升, 国内专利申请数量从2001年203573项一直呈快速增长, 2010年突破100万项, 2013年达到2377061项, 增长了10倍;国内专利申请数量也呈现同步的快速增长, 2001年为114251项, 2012年突破120万项, 2013年达到了1313000项, 比2001年增长了约12倍。

新疆维吾尔自治区专利申请数量2001年为1088项, 2013年增加到8224项, 增加了约7倍。新疆专利审批数量2001年为755项, 2006年超过1000项, 2013年达到了4998项, 专利审批数量比2001年增长了约8倍。

新疆专利申请数量占国内专利申请总数量的比例2001年为0.53%, 2013年下降到0.35%;新疆专利审批数量占国内专利审批总数量的比例, 2001年为0.66, 2013年下降到0.38。

从专利申请数量上看, 新疆偏低, 今年来不足0.5%;从专利审批数量上看, 新疆也偏低, 2001年后均低于0.5%。并且新疆专利的增长速度低于全国平均水平, 因此呈现了新疆专利申请和专利审批数量占国内总数量比例的下降[3,4]。

2.2 国内三种专利申请受理和授权数量 (见图二)

2.2.1 国内三种专利申请受理

从图二申请受理情况上来看, 国内三种专利申请受理总量增长较快, 2013年比2001年增加了约13倍, 发明专利、实用新型和外观设计三种专利的申请受理数量也增长明显, 国内发明专利申请受理数量2001年为30038项, 2013年增长到704936项, 增加了约22倍;国内实用新型申请受理数从2001年的79275项增加到2013年的885226项, 增加了约11倍;外观设计申请受理数量从2001年的56460项增加到2013年的644398项, 增加了约11倍。

三种专利申请受理数量的比例构成方面, 发明专利从2001年的18.1%增长到2013年的31.5%;实用新型从2001年的47.8%下降到2013年的39.6%;外观设计从2001年的34.1%下降到2013年的28.8%[3,4]。

2.2.2 国内三种专利申请授权

从图二授权情况上来看, 国内三种专利申请授权总量同步增长较快, 2013年比2001年增加了约11倍, 发明专利、实用新型和外观设计三种专利的申请授权数量也增长明显, 国内发明专利申请授权数量2001年为5395项, 2013年增长到143535项, 增加了约25倍;国内实用新型申请授权数从2001年的54018项增加到2013年的686208项, 增加了约11倍;外观设计申请授权数量从2001年的39865项增加到2013年的398670项, 增加了约9倍。

三种专利申请授权数量的比例构成方面, 发明专利从2001年的5.4%增长到2013年的11.7%;实用新型从2001年的54.4%增长到2013年的55.9%;外观设计从2001年的40.2%下降到2013年的32.5%[3,4]。

2.3 新疆三种专利申请受理和授权数量 (见图三)

2.3.1 新疆三种专利申请

从图三申请受理情况上来看, 新疆地区三种专利申请总量增长明显, 2013年比2001年增加了约31倍, 发明专利、实用新型和外观设计三种专利的申请数量也增长明显, 新疆地区发明专利申请数量2001年为38项, 2013年增长到2081项, 增加了约53倍;新疆地区实用新型申请数从2001年的203项增加到2013年的4620项, 增加了约22倍;外观设计申请受理数量从2001年的9项增加到2013年的1523项, 增加了约168倍。

三种专利申请数量的比例构成方面, 发明专利从2001年的15.2%增长到2013年的25.3%;实用新型从2001年的81.2%下降到2013年的56.2%;外观设计从2001年的3.6%增长到2013年的18.5%。

2.3.2 新疆三种专利批准

从批准情况上来看, 新疆地区三种专利批准总量增长明显, 2013年比2001年增加了约34倍, 发明专利、实用新型和外观设计三种专利的申请数量也增长明显, 新疆地区发明专利批准数量2001年为3项, 2013年增长到540项, 增加了约179倍;新疆地区实用新型申请数从2001年的135项增加到2013年的3244项, 增加了约33倍;外观设计申请受理数量从2001年的1项增加到2013年的1214项, 增加了约1213倍。

三种专利申请数量的比例构成方面, 发明专利从2001年的2.2%增长到2013年的10.8%;实用新型从2001年的97.1%下降到2013年的64.9%;外观设计从2001年的0.7%增长到2013年的24.3%[3,4]。

3 科技论文

从科技论文数量上来看, 新疆2001年科技论文发表数量为1283篇 (CSCD、SCI、EI、CPCI之和) , 2006年增长到2235篇, 增长了约1倍, 2013年增长到8419篇, 2014年达到10596篇, 较2001年增长了约7倍[5]。

国内科技论文发表总数量 (所有公开发表的科技论文) , 2006年为106万篇, 2013年增长到154万篇, 较2006年增长了约50%。新疆地区科技论文发表数量同比增长了约3倍[3,5]。

4 对策建议

从科技成果申请和奖励数量上看, 新疆科技成果登记的数量基本保持平稳, 与国内成果登记的增长态势相比, 从量上有待进一步提升。新疆作为我国边疆区域, 科技方面以应用性创新占的比重较大, 原创性科技成果偏少, 获得国家级奖励的成果数量也较少。但同时新疆也有着丰富而独特的自然、矿产、能源等资源, 具有较大的创新性科技成果产出的潜力, 有待于进一步鼓励和支持科技含量较高的创新成果产出[6,7,8]。

从三种专利的申请总量和构成上可以看出, 国内对专利性知识产权的保护意识逐渐增强, 对技术要求和含量较高的发明专利重视程度有所增加。相对于国内总体水平而言, 新疆地区三种专利申请和批准总数偏低, 但增长速度较国内的总体增长速度快。但值得强调的是, 从三种专利的构成比例来看, 新疆地区的发明专利比重与国内总体水平相比仍旧偏低, 而实用新型所占的比重与国内总体水平相比偏大。因此, 发展专利类知识产权的同时, 应有目的的加强发明专利的申请和审批工作, 增加高水平的发明专利数量。

从论文发表数量上来看, 新疆地区虽然基数较低, 但增长速度较国内同期总体水平要快, 尤其是高质量的论文, 增长速度明显超出国内总体水平。新疆地区的几个主要科研和教学机构的高质量科技论文产出数量在全疆占了较大比重, 因此, 可以考虑逐步鼓励和促进疆内其他科研、教学和生产研究单位的科技论文产出, 从整体上增强知识产权的意识和科技产出的水平。

参考文献

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海南省科技投入产出实证研究篇9

1 海南科技资源投入分析

1. 1 财政性科技投入情况

近年来,海南省财政性科技投入逐年攀高,2008—2012年,海南省财政科技投入分别为4. 5 亿元、6. 1 亿元、7. 5亿元、9. 8 亿元和12. 1 亿元( 见表1) ,5 年累计投入达40亿元,财政科技投入占GDP比重由2008 年的0. 31% 上升到0. 42% ,尽管仍低于1. 02% 的全国平均水平①,但单就海南省投入而言,年均增长34% ,远高于同期经常性财政支出增幅,有效地保证了海南省科技创新能力建设。

数据来源:2013年海南省统计年鉴。

1. 2 全社会R&D经费投入分析

全社会R&D占GDP的比例是反映一个国家或地区经济增长方式的重要指标,也是国际组织评价一个国家( 或地区) 实力与竞争力的核心指标。自2009 年以来,海南R&D经费支出激增,由2009 年的5. 8 亿元增长至2012 年的13. 7亿元,政府R&D经费支出由2009 年的3. 2 亿元增长至2012年的4. 6 亿元,企业R&D经费支出由2009 年的2. 2 亿元增长至2012 年的7. 8 亿元( 见表2) 。2009—2012 年海南R&D经费支出占地区生产总值比例由0. 35% 增长至0. 48% 。尽管近年来海南R&D活动和经费投入都有大幅增长,但投入总量还偏小,以2012 年为例,2012 年全国R&D经费投入占GDP比例达到1. 98% ,而海南仅为0. 48% ,与全国平均水平相比差距甚远。

数据来源:2013年海南省统计年鉴。

1. 3 科技活动人员分布情况

2012 年,海南有科技活动人员22760 人,分布在科研院所、高等院校、企业、事业单位的比例分别为12% 、39% 、43% 、6% 。从科技活动人员的学历层次来看,全省大学本科以上学历的科技活动人员比例仅为54. 49% ,且绝大部分分布在高等院校和科研院所中,比例分别为45% 和32% ,分布在企业中的仅为10% 左右( 见表3) 。

数据来源:2013年海南省统计年鉴。

R&D人员是开展R&D活动的基础。自2009 年以来,海南R&D人员全时当量不断攀升,2012 年达到6786. 9 人年( 见表4) ,较2009 年增长61% ,其中,从事基础研究的人员达到897. 2 人/年,从事应用研究的达到879. 9 人/年,试验发展达到5009. 8 年,均比2009 年有大幅提高,为海南科技的持续发展奠定了基础。

数据来源:2013年海南省统计年鉴。

2 海南科技资源产出评价

2. 1 科技进步速度测算

根据索洛经济增长思想即国内生产总值的增长主要是资本积累、劳动力增加和科学技术进步长期作用的结果,计算科技进步速度的公式如下:

通过搜集1988—2012 年的GDP总值( 以1980 年的不变价格计算) 、全社会固定资产投资总额、全社会就业人员总数进行计算。公式中的 α 为资金产出弹性,采用全国统一的口径为0. 35,β 为劳动产出弹性,采用全国统一口径为0. 65。年平均增长速度均采用水平法计算。以五年为期来进行测算。结果如下:

单位:%

科技资源贡献率计算公式为:

同时,可以计算资金和劳动对产出增长速度的贡献。计算公式分别为: EK= αk / y × 100% ( 资金贡献率) ,EL= βl / y× 100% ( 劳动贡献率) 。

综上可以认为: 1998—2012 年,海南GDP平均增长速度高达10. 5% ,其中,资金对海南经济增长的贡献占主导地位。尤其是自2002 年至今,资金对GDP贡献率高达65% 以上。劳动对海南经济增长的贡献作用较小。除1993—1997年之外,劳动投入对海南经济增长的贡献保持在20% 以下。科技对海南经济增长的贡献作用滞后。1988—2012 年海南科技进步对经济增长的贡献作用平均为40% 左右。但需要认识到的是,1993—1997 年海南科技贡献率属于总量限定下的贡献异常,自2002 年海南经济增长步入相对稳定的轨道以来,科技对经济增长的作用才客观体现,近10 年来,科技对海南经济增长的贡献率保持在16% 左右,远低于全国平均水平( 见下图) 。

2. 2 科技资源投入效率分析

本文采用DEA数据包络分析法对海南科技资源投入效率进行分析。首先构建投入效率计算指标体系( 见表6) 。根据指标体系,本文选择海南2005—2012 年的科技投入产出数据作为数据包络分析的DMU集合。

运用lingo软件进行计算,得出海南省历年科技投入的综合DEA值① ( 见表7) 。从表中可以看出,2005—2012 年中综合DEA值中有87. 5% 的决策单元,也就是除参考值2005 年外,所有年份的综合DEA值低于1,这意味着这些年来,海南省在科技投入产出中的值是相对无效的,且2008年的科技投入产出为明显无效。

1988—2012年海南省生产要素贡献率示意

规模DEA值②等于综合DEA值除以技术DEA值,表示地区的投入项与产出项之间是否达到最佳状态( 见表8) 。可以看出,近年来,海南省科技投入的规模DEA值50% 在0. 8 ~ 1,而平均规模值为0. 84,说明2007—2010 年的投入产出规模值比较集中,而2006 年尤其是自2011—2012 年,规模DEA值大于1,表明当前海南科技投入处于规模效益递减阶段。

2. 3 科技资源投入方向

接上文分析结论,海南省科技投入的重点应为调整结构,而并非一味地加大投入,本文采用灰色关联分析法,通过进行科技资源投入与经济增长的关联度计算来进行科技资源投入方向分析。用R1,R2,R3,…,R8分别表示: 科技活动人员数,万人拥有科技人员数,R&D活动人员投入全时当量,万人拥有的R&D人员数,科技活动经费内部支出,科技活动人员人均占有经费,R&D经费内部支出数,R&D占GDP的比重,分别选取2005—2012 年的相关数据进行分析。计算结果如表9 所示。

由表9 可见,与经济增长的关联度排序依次为: R7> R2> R6> R4> R3> R1> R5,即: R&D经费占GDP比例> R&D活动全时当量> R&D经费内部支出> 科技活动内部经费支出> R&D活动人员数> 科技活动人员数> 财政科技投入。根据0. 65 < Ri< 1 为强关联的分类原则。R&D经费占GDP比例和R&D活动全时当量对经济增长的关联度最大,达到0. 9 以上,对经济增长的贡献也更直接、更突出。也即科技投入应重点对R&D经费而非总体的科技投入予以保障,其次,应更加注重R&D活动全时人员的培养和引进。

3 海南科技资源优化配置相关建议

3. 1 优化财政科技投入方向

财政科技投入方向可着重于引导企业科技投入尤其是对R&D经费投入的引导,而非直接进行资金的投入。通过海南R&D经费支出结构与全国支出结构对比,以2012 年为例,2012 年海南R&D经费投入有58% 来源于政府资金,37% 来源于企业资金,而全国平均水平相应的比例为24% 、72% ,也即海南财政科技投入的杠杆作用没有得到发挥。财政科技投入可着眼于科技市场投入失灵的方向,比如要将财政资金从以往单纯支持成果研发转向研发和中试并重,把中试环节纳入到财政科技投入重点支持范畴,并通过财政资金引导,支持高校、科研机构积极筹划建中试基地。财政科技投入应积极为产学研合作搭建平台。

3. 2 激励科技人员全时进行科研活动

只有把科技研发与收入分配改革相结合,加大科技人员的预期收入,才能激励科技人员进行全时科研活动。海南急需研究科技成果转化股权和分红激励政策,应允许和鼓励省内的企业、高等学校、科研机构及其他组织探索对科技成果转化实施股权和分红激励。应允许和鼓励企业根据科技成果转化收益成果对科技人员或团队采用股权奖励、股权出售或者股票期权等方式实施股权激励。鼓励企业、高等学校和科研机构根据科技成果转化情况采取收益分成的方式对激励对象实施分红激励。同时,要积极探索设立专门的知识产权质押贷款专项基金,采取风险补偿、担保、期权投资等多种方式来补充商业银行开展知识产权质押贷款的额外风险。

3. 3 强化科技投入的金融支持作用

完善科技银行运作机制,支持科技银行与创投公司、担保公司等非银行金融机构建立广泛、紧密、稳定的战略联盟关系,共同探索新的商业模式。设立科技金融引导资金,通过利率补贴、信贷风险补偿等方式,引导银行资金积极参与科技成果产业化。建立健全科技保险扶持机制。开展高新技术企业科技保险,运用保险机制支持,有效分散和化解高新技术企业的创新创业风险。鼓励保险公司积极开展科技保险业务,不断拓宽保险服务领域。支持风投机构快速发展。鼓励、支持企业建立风险投资公司或设立风险投资基金,对科技成果进行风险投资。风险投资公司投资本省高新技术项目或者产品发生的投资损失,财政资金予以适当补贴。

摘要：加大科技投入成为当前政府推动产业升级、加强创新能力建设的主要手段,衡量科技资源的投入产出效率成为学术界研究的重要问题。本文对海南省财政性科技投入、全社会R&D经费投入及科技活动人员情况进行了分析,并运用相关方法对海南省科技进步速度、科技投入效率、科技投入与经济增长关联度等进行了测算,在分析和测算的基础上,提出了优化财政科技投入的方向,激励科技人员全力进行科研活动,强化科技投入的金融支持作用,以及优化科技资源配置的相关建议。

关键词：科技资源,投入产出,灰色关联

参考文献

[1]方爱平,李虹.基于DEA模型的西部区域科技投入产出效率分析[J].科技进步与对策,2013(15).

[2]卢跃东,沈圆.我国省级行政区域财政科技投入产出绩效评价研究[J].自然辩证法通讯,2013(5).

[3]杨文明,宋淑蔚.对我国20城市科技投入产出效率的分析研究[J].科技管理研究,2013(7).

[4]彭诚,郑长德.两系统链视角下科技投入产出效率链研究[J].科技管理研究,2013(10).

[5]吴雪.地域科技投入产出的DEA模型构建与分析[J].统计与决策,2014(3).

[6]吕晨,曾明彬.基于DEA的中国区域科技投入产出相对效率研究[J].科学管理研究,2014(2).

[7]徐巧玲.科技投入产出的相对效率评价研究[J].科技管理研究,2014(1).

科技活动产出篇10

农业是国民经济的基础,是稳民心、安天下的战略产业。我国是一个农业大国,农业问题一直是我国政府关心的头等大事,2004年以来,中央政府连续发出八个涉及“三农”问题的“一号文件”,“三农”问题己经成为我国经济社会发展的突出问题。农业高校作为农业科技成果的重要创造者和拥有者,是农业科技研究、创新、转化和人才培养的主要阵地,在农业科技成果转化为生产力的过程中起着重要作用。据资料显示,我国高校每年有6 000～8 000项科技成果问世,但能够签约转化的不到30%,转化后能产生经济效益的成果大约只占被转化成果的30.5%,实际上只有约10%的成果取得了效益,这与美国、日本等发达国家科技成果转化率达到70%左右的水平相比有相当大的差距[1]。在这30%和10%中,属于农业高校的就更少了。

本文拟通过纵向和横向的对比,从农业高校的视角对“十五”以来农业科技投入、产出和转化进行分析,以期能进一步揭示农业高校农业科技成果转化率低的深层次原因。

1 农业高校农业科技投入分析

1.1 科技人力投入

据统计,全国科技人力资源方面,1997年我国每万名劳动力中从事R&D活动的科学家与工程师仅8.4名,而发达国家和新兴工业化国家均达到50名,排名第一的日本达到81.4名[2]。2008年我国科技活动人员总量达到496.7万人,每万名劳动力中科学家与工程师人数上升到43.3名,在总量规模上居世界前列,但投入强度在国际上并不高,每万名劳动力中R&D人员数量在有统计数据的37个国家中只位列第35位,仅高于墨西哥和南非。虽然我国科技人力的投入强度在逐年增加,但2007年芬兰、美国、日本、俄罗斯和韩国的每万名劳动力中R&D人员的比例仍然分别是中国的8倍、5倍、6倍、3倍和4倍[3],与发达国家相比,我国科技人力投入强度仍然不够、科技人才队伍结构比例还需进一步调整和完善。那么农业高校科技人力投入情况如何呢?

表1显示,“十五”以来,我国农业高校的数量一直有所增加,从2001年的48所增加到2009年的68所;同时,国家对农业高校教学与科研人力的投入几乎每年都有不同程度的增长,教学与科研人员从2001年的34 639人增加到2009年的45 988人,其中各年内科学家和工程师所占的比例稳定在92%～93%左右。研究与发展人员的投入呈波动小幅上升,R&D成果应用及科技服务人员的投入在2001年、2002年基本没有变化,2003年达到4 025人,2004年到2006年逐年下降,2007年后开始有少量的上升,但直到2009年仍没有达到2001年的3 667人。R&D成果应用及科技服务人员占教学与科研人员的比例更是从2001年的10.59%下降到2009年的7.71%。

教学与科研人力的投入相比有较大程度的增加,研究与发展人员增幅较小,在这种情况下,R&D成果应用及科技服务人员不增加,已经是在减少了,但是表1显示,R&D成果应用及科技服务人员仍在减少。R&D成果应用及科技服务人员占教学与科研人员的比例逐年下降,必将影响科研成果的应用和转移,特别是在现阶段,科技中介组织尚不建全,大量的科研成果仍将通过产学研、校企联合、大学科技园、校办企业来孵化和转移,过快缩减这部分的投入势必影响高校,特别是农业高校科技成果的有效转化。

注:1)数据来源于2002—2010年的《高等学校科技统计资料汇编》,中华人民共和国教育部科学技术司编;2)教学与研究人员是指高等学校在册职工在统计年度内,从事大专以上教学、研究与发展、研究与发展成果应用及科技服务工作人员以及直接为上述工作服务的人员,包括统计年度内从事科研活动累计工作时间一个月以上的外籍和高教系统以外的专家和访问学者;3)研究与发展人员是指统计年度内,从事研究与发展工作时间占本人教学、科研总时间10%以上的教学科研人员

1.2 科技经费投入

科技经费是高校顺利开展科研活动的基本条件之一。科技经费的总额可反映研究与发展活动的规模与地位;经费的构成和变化反映国家科技政策和高校科技活动与社会各部门联系的广泛程度[4]。

“十五”以来,国家对农业高校科技经费投入总量大幅增长,科技影响力进一步增强。2009年全国农业高校科技活动经费筹集总额为50.92亿元,比2001年的9.25亿元增长5.5倍,其中政府资金投入41.43亿元,占筹集总额的82%;企业资金投入5.91亿元,占筹集总额的12%。从表3可以看出,2001年企事业单位委托经费占农业高校科技经费投入总量的9%,2002年占12%,2005年占15%,到2009后占12%。“十五”以来农业高校科技经费的来源主要还是政府,企事业的投入经费虽有所增长,但占农业高校科技经费投入总量比例很少,一直处在一个较低水平,远达不到企业在成果转化中应有的主体地位与作用。见表2所示。

注:1)数据来源于2002—2009年的《高等学校科技统计资料汇编》,中华人民共和国教育部科学技术司编;2)政府资金包括科研事业费、主管部门专项经费和其他政府部门专项费;3)科研事业费是指学校上级主管部门从科学事业费、教育事业费中通过切块和按项目“戴帽”下达,以及学校从教育事业费中安排的经费;4)主管部门专项经费是指按隶属关系确定的学校上级主管部门从科技三项费、技术措施改造费、基建费和教育事业费中为学校安排的研究经费;5)其他政府部门专项费是指非学校上级主管部门下拔的科研专项费;6)企事业单位委托经费是指学校从校外企事业单位获得的研究经费。

由表3可见,2001年基础研究经费所占比例仅为7%,2002年开始大幅上升,到2009年基本保持30%左右;应用研究2001年达到86%,2002年下降到61%,之后几年有升有降,但总体保持在60%左右;试验发展经费所占比例最少,2001年为8%,从2002年开始有所上升,到2005年达到19%,之后开始下降,到2009年几乎下降到2001年的水平,仅为9%。