基于DEA模型的科研院所科技成果转化效率测度分析——以中国科学院为例.pdf
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1、2023No.152023年第1 5期科技管理研究Science and Technology Management Researchdoi:10.3969/j.issn.1000-7695.2023.15.009基于DEA模型的科研院所科技成果转化效率测度分析一以中国科学院为例郭文娟1.2,肖海金,王博1.2(1.中国科学院武汉文献情报中心,湖北武汉430071;2.科技大数据湖北省重点实验室,湖北武汉430071;3.中国科学院武汉分院,湖北武汉430071)摘要:采用数据包络分析法(DEA)对中国科学院7 0 家院属研究单位2 0 2 0 年科技成果转化效率进行测度。研究表明,多数院属研
2、究单位的科技成果转化效率为非DEA有效,且处于规模收益递增阶段;各研究单位间的科技成果转化效率差异较大,处在低投入低产出阶段的研究单位占多数;投入允余率和产出不足率普遍较高,相应的投入和产出改进幅度都有较大的优化空间。最后,基于中国科学院科技成果转化效率测度分析结果,分别从政府层面、中国科学院层面以及院属科研单位层面提出了推动科技成果转化效率的相关建议。关键词:DEA;科技成果转化;效率测度;中国科学院中图分类号:G353文献标志码:A文章编号:1 0 0 0-7 6 9 5(2 0 2 3)1 5-0 0 7 3-0 9Measurement and Analysis of Transfor
3、mation Efficiency of Scientific andTechnological Achievements in Scientific Research InstitutesBased on DEA Model:Taking the Chinese Academy of Sciences as an ExampleGuo Wenjuan,Xiao Haijin,Wang Bol-2(1.Wuhan Documentation and Information Centre,Chinese Academy of Sciences,Wuhan 430071,China;2.Wuhan
4、 Branch,Chinese Academy of Sciences,Wuhan 430071,China;3.Hubei Key Laboratory of Big Data in Science and Technology,Wuhan 430071,China)Abstract:Based on the relevant data of the transformation of scientific and technological achievements of 70 researchinstitutes affiliated to the Chinese Academy of
5、Sciences in 2020,taking the Chinese Academy of Sciences as an example,the DEA method was used to measure the transformation efficiency of scientific and technological achievements ofscientific research institutes.The research shows that most of the research institutes affiliated to the institute are
6、 non-DEA effective and are in the stage of increasing returns to scale;there are large differences in the efficiency of scientificand technological transformation among various research units,and the majority of research units are in the low-inputand low-output stage;the input redundancy rate and ou
7、tput shortage rate are generally high,and the correspondinginput and output improvement ranges have a large room for optimization.Based on the measurement and analysisresults of the transformation efficiency of scientific and technological achievements of the Chinese Academy ofSciences,relevant sugg
8、estions for promoting the transformation efficiency of scientific and technological achievementsare put forward from the government level,the level of the Chinese Academy of Sciences and the level of scientificresearch units affiliated to the academy.Key words:DEA;transformation of scientific and te
9、chnological achievements;efficiency measurement;ChineseAcademyof Sciences科技成果转化是技术创新中最为重要的环节 1 。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视科技创新工作,把促进科技成果转化摆在十分重要的位置进行谋划部署。对科研主体的科技成果转化绩效评价一直是研究热点。从研究对象来看,高校科技成果转化评价收稿日期:2 0 2 2-1 2-2 1,修回日期:2 0 2 3-0 3-2 4基金项目:国家社会科学基金青年项目“科技图书馆面向区域创新发展的服务机制研究”(2 1 CTQ013)74以中国科学院为例郭文娟
10、等:基于DEA模型的科研院所科技成果转化效率测度分析是国内学者关注的一个重点,涂小东等【2】提出用科技成果转化潜力、科技成果转化实力和科技成果转化环境三个指标对高校科技成果转化做出绩效评价;地区或区域技术转化效率的研究是另一个重点,王芳等【3 运用中国江西省的高新技术产业效率进行了测度;王方等【4 研究了中国区域技术转化效率,对我国3 0 个省份的技术转化效率进行了详细的实证分析。从研究方法来看,陈腾等【5】提出应用数据包络分析法(data envelopment analysis,DEA)对高校科技成果转化效果进行分析评价,并提出DEA方法中指标体系确定的一般原则和步骤;廖述梅等 6 研究我
11、国校企技术转化效率及其影响因素,采用SFE方法测算了我国2 7 个省份高校从2 0 0 0 年到2 0 0 6 年对企业的技术转化效率;徐哲根等【7 采用BCC模型和因子分析方法,以教育部直属6 2 所高校2 0 1 7 年的数据为样本对其科技成果转化效率进行了评价;王赵琛等【8】采用超效率SBM模型,以2 4所教育部直属高校2 0 1 0 年到2 0 1 6 年的数据为样本,比较了不同指标体系对测度科技成果转化效率的影响,研究指出指标体系对效率评价结果有显著影响。对科研院所的研究则更多集中在对其创新效率的评价,刘敏等【9 采用DEA方法测度了农业科研机构创新绩效,杨勇福等【1 0 基于层次分
12、析法,构建了包括科研投人、科研产出、科技条件平台和国际科技合作四个方面的科研院所指标评价体系,对广东省科研院所的科技创新进行综合评估。张雪花等 1 通过文献查询、实地调研、调查问卷等方法,利用层次分析法,采用分类、定性与定量评价相结合等方式,对地方科研院所科研绩效评价体系进行了研究。路文杰等【1 2】采用模糊层次综合评价法(FAHP)研究了公益类科研院所创新绩效评价。对于科研院所的科技成果转化效率测度研究,文献研究较少,汪小梅等【1 3】利用模糊层次分析法和灰色评价法,建立三级评价体系和多目标评价模型,对科研院所的科技成果转化能力进行了多目标评价。将科技成果转化为现实生产力是面向经济主战场的重
13、要方式。中国科学院作为国家战略科技力量主力军【1 4,在科技成果转化的宗旨、定位和目标上体现了引领前沿科技进步、有力支撑关键产业发展等特点。以中国科学院为例,采用在处理多输出与多输人的有效性评价方面具有绝对的优势的DEA方法【1 5】,对中国科学院院属科研单位的科技成果转化效率进行测度分析,为中国科学院乃至政府研究科研院所的科研效率、制定科研经费管理政策及建设科研管理体系等提供参考和借鉴。需要说明的是,中国科学院并不是所有研究单位都以面向经济主战场为定位,成果转移转化可能不是某些研究单位的主要工作。本文仅根据数据计算结果对中国科学院研究所科技成果转化相关情况进行分析,绩效评价结果不能反映相关研
14、究单位在面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康等其他方面的工作成绩。1分析方法与数据来源1.1分析方法数据包络分析最早是在1 9 7 8 年由美国教授A.Charnes和W.W.Cooper等人提出来评价绩效的方法。DEA在评价效率时主要有CCR(规模报酬不变)和BCC模型(规模报酬可变)这两种模型,本文选用规模报酬可变投人导向BCC模型进行科技成果转化效率的测度。假设共有n个被评价的中国科学院院属研究单位,称为决策单元(decisionmakingunits,D MU),设有n个被评价的DMU,每个DMU都有m项输人和s项输出,X,表示第j个DMU对第i种输人的
15、投人量(Xj0),Y,表示第j个DMU对第r种输出的产出量(Y,0),构建包括松弛变量的BCC的对偶规划模型如下 1 6-1 8 OmingZ=1 XjA;+S-=0XoZf=1yA,-S+=Yo(1),0,j=1,2,.n)S-,s+0为第i个DMU的综合效率值,满足0 1。当=1时,则称DMU为DEA有效;当1时,DMU为非DEA有效。该模型可以将每个DMU的投入产出效率(TE)分解为纯技术效率(PE)和规模效率(SE)。T E反映DMU在既定投入下实现最大产出的能力,PE反映DMU在管理水平和技术水平影响下的生产效率,SE反映决策单元在生产规模经济性影响下的生产效率,三者之间的关系为TE
16、-PESE。1.2指标体系建立科技成果转化强调利用经费、人力等多种资源,将知识转化为科学技术成果,即把科技成果转化成为生产力,使其商业化【1 9-2 0 1。结合权威数据的可获取性,构建中国科学院院属研究单位投人产出指标体系,如表1 所示。在投入端,以专业技术人员作为人力资源投入的关键指标,以科技活动日常性支出、科技活动非基建资产性支出作为科研经费投入的关键指标;在产出端,从知识产权产出、产学研合作及带动经济增长等方面来测度科技成果转化情况。其中,知识产权产出方面,应用和实验研究的产出能够以专利的形式呈现,专利又进一步细分为75以中国科学院为例郭文娟等:基于DEA模型的科研院所科技成果转化效率
17、测度分析发明、实用新型和外观设计三类,在技术含量方面,发明专利远高于其他两类,因此,选取发明专利授权量作为知识产权的关键指标之一,该指标反映了科技成果的学术价值。知识产权转让、许可、作价人股等产生的合同数及合同金额、产学研合作签订的合同数及产生的合同金额、使社会企业当年新增销售收入及使社会企业当年新增利税则反映了科研院所科技成果转化后实现的经济价值。值得注意的是,为尽可能避免投人产出指标体系中混杂基础研究的相关数据,本文未将大科学装置建设等固定资产投入及论文产出纳入评价体系,旨在更加客观地测度科研院所的科技成果转化效率。表1 中国科学院院属研究单位投入产出评价指标体系指标类型一级指标二级指标单
18、位投人人力资源专业技术人员人科研经费科技活动日常性支出万元科技活动非基建资产性支出万元表1(续)指标类型一级指标二级指标单位产出产学研合作合同数项合同额万元知识产权发明专利授权数件转让、许可、作价入股合同数项转让、许可、作价入股合同额万元带动经济增长使社会企业当年新增销售收入万元使社会企业当年新增利税万元1.3数据来源与样本说明本文分析的原始数据来自中国科学院发展规划局编制的中国科学院统计年鉴2 0 2 1,剔除了部分数据有缺失和有0 值的院属研究单位,共选取7 0所科研院所作为研究对象,符合DEA模型使用条件,即决策单元数量大于2 倍投入和产出指标数量之和 2 1 。统计并整理所选7 0 所
19、院属研究单位的原始数据如表2 所示。表2原始数据描述性统计变量最大值最小值平均值标准方差专业技术人员2.125118619.87403.81科技活动日常性支出2.983 849115 545622.019.07504814.16科技活动非基建资产性支出4059721362103340.1789925.40合同数6725143.13133.03合同额384132139918.688 880.61发明专利授权数6122126.37120.18转让、许可、作价人股合同数4816.496.88转让、许可、作价入股合同额13780068512.7920044.05社会企业当年新增销售收入436.890.
20、1148.7485.98社会企业当年新增利税68.160.015.3711.612结果分析运用SPSSPRO平台中的数据包络分析方法,通过导人投人产出指标及其对应数值,基于DEA-BCC模型,对中国科学院院属研究单位科技成果转化效率进行评价。2.1效率分析投人产出效率计算结果如表3 所示。表3中国科学院院属研究单位科技成果转化DEA效率评价结果决策单元编号综合效率技术效率规模效率松弛变量S-松弛变量S+有效性规模收益10.3650.3850.94984589.1601289.140非DEA有效irs211100DEA强有效一30.5380.5680.9480645.068非DEA有效irs40
21、.6280.6360.987157841.4955323.141非DEA有效drs50.1590.2410.658115 936.583.691.670非DEA有效irs60.7170.7310.981133.766.1901923.228非DEA有效irs70.9370.9410.99548932.2098916.519非DEA有效drs811100DEA强有效一90.3820.5690.67102.179.285非DEA有效irs100.70010.700234149.5883559.646非DEA有效drs110.5910.7190.82121.4112.441.921非DEA有效irs
22、120.50810.5080.7041198.695非DEA有效irs130.7610.7730.985253978.183448.208非DEA有效irs1411100DEA强有效一150.6720.7780.863209 677.908633.759非DEA有效irs160.4380.5790.75874725.0151113.012非DEA有效irs76以中国科学院为例郭文娟等:基于DEA模型的科研院所科技成果转化效率测度分析表3(续)决策单元编号综合效率技术效率规模效率松弛变量S松弛变量St有效性规模收益1711100DEA强有效一1811100DEA强有效一190.4270.6010
23、.71217.7221673.510非DEA有效irs200.4380.5640.77658 412.0651 888.504非DEA有效irs210.57810.578261.604101.113非DEA有效drs220.6620.8220.80541.616777.280非DEA有效irs230.1590.2600.61061 801.1111 064.864非DEA有效irs240.5470.6180.885233210.1525875.030非DEA有效irs250.81110.8117500.1192.668.568非DEA有效irs260.7570.7800.971607 681.
24、495111.311非DEA有效irs270.91910.919011235.303非DEA有效drs2811100DEA强有效一290.8770.9010.97343 467.71913446.804非DEA有效irs300.6520.7540.865076.200非DEA有效irs3111100DEA强有效一320.3770.6530.57727 104.9772861.283非DEA有效irs330.97810.978041.647非DEA有效irs3411100DEA强有效一350.7500.7700.97302.039.606非DEA有效irs360.99710.99765.1064
25、.766.345非DEA有效irs370.7210.8990.80226 626.1475802.943非DEA有效irs380.1600.4880.32701143.978非DEA有效irs390.2470.3910.63202579.022非DEA有效irs400.86310.86327.1622.705.918非DEA有效irs4111100DEA强有效一420.6170.7480.82491 632.292425.695非DEA有效irs430.87110.87189.429765.686非DEA有效irs440.5000.5670.88216437.13154.194非DEA有效ir
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