劉有升

（福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,福建 福州 350116）

一、研究背景

科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才是國(guó)家發(fā)展的重要人力資源[1]。黨的十八大要求“實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略”和“加大創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)支持力度”；十八屆三中全會(huì)強(qiáng)調(diào)“加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家”；十八屆五中全會(huì)以創(chuàng)新領(lǐng)銜五大發(fā)展理念，成為引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力?！秶?guó)家創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告2014》對(duì)全世界40個(gè)主要國(guó)家的情況進(jìn)行了分析，其中我國(guó)列第19名；而《國(guó)家創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告2015》表明，我國(guó)在這一排名中僅略微提升至第18名，這意味著建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的形勢(shì)依然嚴(yán)峻。管中窺豹，從省域的角度來(lái)探究全國(guó)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)效率，是一種有價(jià)值的研究視角。經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)是有機(jī)共生系統(tǒng)，在大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新的背景下，科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)是創(chuàng)新型省份建設(shè)的重要突破口。近年來(lái)，全國(guó)不少省份科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)長(zhǎng)足發(fā)展，但各省科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)如何提升效率？如何增進(jìn)各主體的主觀能動(dòng)性及驅(qū)動(dòng)力，使創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新引擎，推動(dòng)創(chuàng)新型省份建設(shè)？這些都是值得深入探究的問(wèn)題。

回顧已有文獻(xiàn)，學(xué)者們對(duì)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才給予了廣泛關(guān)注。學(xué)界的研究主要聚焦于美國(guó)、德國(guó)、日本、印度等科技發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)梳理[2-5]和不安全感[6]、創(chuàng)業(yè)教育[7]、質(zhì)量把控[8]、聚集效應(yīng)[9]等有關(guān)的影響因素分析。此外，還包括培養(yǎng)機(jī)制[10]、激勵(lì)機(jī)制[11-12]、對(duì)策建議[5，13]等方面的探討。上述研究都具有一定的說(shuō)服力，也皆有各自的經(jīng)驗(yàn)材料支持，增進(jìn)了人們對(duì)相關(guān)問(wèn)題的理解和認(rèn)識(shí)，但是仍然有較大的拓展空間。從理論上看，已有研究大多從單一維度考察，視角的多維性考察不足，理論框架的系統(tǒng)性尚待增強(qiáng)；從方法上看，多數(shù)研究停留于簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)描述，量化研究總的來(lái)說(shuō)較少。近年來(lái)，DEA-Malmquist指數(shù)模型已被廣泛地運(yùn)用于相關(guān)產(chǎn)業(yè)效率[14-15]和全要素生產(chǎn)率[16-17]方面的評(píng)價(jià)，使用該方法分析科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)效率是較新的研究領(lǐng)域，具有可行性和新穎性。

二、研究方法及指標(biāo)、數(shù)據(jù)的獲取

（一）基于DEA的Malmquist指數(shù)理論

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）以DUM偏離DEA前沿面的程度來(lái)衡量一組同類決策單元的相對(duì)有效性[18]。Malmquist指數(shù)是決策單元從時(shí)期t到時(shí)期t+1的距離函數(shù)比值[19]，定義時(shí)期t基于投入的距離函數(shù)為：

其中，xt∈Rm為投入向量，yt∈Rs為產(chǎn)出向量，St為前沿面技術(shù)，θ代表當(dāng)決策單元處于前沿面技術(shù)時(shí)所需減少投入要素的最大比率。所以，當(dāng)yt不變時(shí)，距離函數(shù)和投入向量xt最大縮小比值的倒數(shù)相等。因此，綜合效率可表示為：

定義在時(shí)期t、t+1的技術(shù)水平下，決策單元的Malmquist指數(shù)分別為：

由（3）式和（4）式可得全要素生產(chǎn)率（TFP）指數(shù)：

記M=M(xt+1,yt+1,xt,yt)，則M＞1表示生產(chǎn)率進(jìn)步；M=1表示生產(chǎn)率不變；M＜1表示生產(chǎn)率退步[20]。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變換形式為：

其中，TC、EC分別為：

TC代表決策單元在時(shí)期t和t+1內(nèi)的技術(shù)變動(dòng)（Technical Change，TC），也稱前沿面移動(dòng)效應(yīng)或增長(zhǎng)效應(yīng)，表示生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新情況。當(dāng)TC＞1時(shí)為技術(shù)進(jìn)步，當(dāng)TC＜1時(shí)則為技術(shù)退步。EC代表決策單元目前投入與最小投入間的差距，即綜合效率變動(dòng)（Efficiency Change，EC），也稱追趕效應(yīng)或水平效應(yīng)。當(dāng)EC＞1時(shí)意味著綜合效率上升，反之，當(dāng)EC＜1時(shí)表明綜合效率下降。

1992年，F(xiàn)are將DEA模型的輸入輸出指標(biāo)與Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)相結(jié)合[21]。設(shè)時(shí)期t=1,2,…,T，有y=1,2,…,n個(gè)DMU，則t期第j個(gè)DMU的第i項(xiàng)投入為xijt，t期第j個(gè)DMU的第r項(xiàng)產(chǎn)出為yrjt；λ是滿足公式成立的常數(shù)，代表各決策單位的權(quán)重，時(shí)期t的前沿面技術(shù)表示為：

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的距離函數(shù)Dt(xt,yt)、Dt+1(xt,yt)、Dt+1(xt+1,yt+1)和Dt(xt+1,yt+1)均可由DEA模型求解。求解Dt(xt,yt)的基于投入的CCR模型為：

式中為模型的松弛變量表示超量投入表示虧量產(chǎn)出。求解 Dt+1(xt+1,yt+1)與（8）式類似，只需將t替換為t+1。若再增加約束條件可將EC以純技術(shù)變動(dòng) （PTEC）與規(guī)模效率變動(dòng)（SEC）的乘積表示，其中：

CRS代表固定規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)條件，VRS代表變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)條件。Malmquist指數(shù)還可進(jìn)一步分解為：

上式中，SEC＞1表示規(guī)模效率提升，SEC＜1表示規(guī)模效率降低。

（二）研究指標(biāo)及樣本的選擇

按指標(biāo)體系綜合性、可行性、可比性的原則，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)資料取得的操作性、權(quán)威性（直接或間接來(lái)源于政府統(tǒng)計(jì)部門發(fā)布的數(shù)據(jù)資料），并借鑒已有研究成果[22-23]，本研究建立表1所示的指標(biāo)體系，對(duì)省域科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)效率情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)考量。

表1 省域科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)的投入-產(chǎn)出指標(biāo)體系

在樣本選擇上，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站 《國(guó)家數(shù)據(jù)》（National Data），共選擇30個(gè)省級(jí)行政區(qū)2012—2014年的數(shù)據(jù)（西藏?cái)?shù)據(jù)不全，本次統(tǒng)計(jì)未含）。

三、研究結(jié)果及數(shù)據(jù)分析

（一）全國(guó)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)效率情況

本研究使用DEAP2.1軟件分析30個(gè)樣本2012—2014年間的Malmquist指數(shù)和它的分解指數(shù)趨勢(shì)。由于Malmquist指數(shù)評(píng)價(jià)的是當(dāng)年相較于前一年的動(dòng)態(tài)變化，因此輸出的結(jié)果只含2013年和2014年共2年的指標(biāo)，具體結(jié)果如表2和表3所示。

表2 2013年整體樣本Malmquist指數(shù)及其分解

從表2可知，2013年有21個(gè)樣本省級(jí)行政區(qū)的Malmquist指數(shù)大于等于1，各樣本Malmquist指數(shù)平均值達(dá)1.067，總體上說(shuō)明全國(guó)各省域科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才效率在2012—2013年有一定提高。技術(shù)變動(dòng)指數(shù)除北京、陜西、黑龍江以外，其余省級(jí)行政區(qū)均小于1，平均值僅0.853，表明大部分省級(jí)行政區(qū)在2012—2013年的技術(shù)變動(dòng)情況并不顯著，這在一定程度上阻礙了綜合效率的提高。純技術(shù)變動(dòng)指數(shù)除福建和吉林以外的其余28個(gè)省級(jí)行政區(qū)的值均大于等于1，平均值亦達(dá)1.105，意味著在全國(guó)總體層面上，省級(jí)行政區(qū)的純技術(shù)變動(dòng)狀況驅(qū)動(dòng)了綜合效率的提高。規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)平均值為1.146，僅7個(gè)省級(jí)行政區(qū)的規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)值小于1，表明大部分省級(jí)行政區(qū)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)規(guī)模效率在2012—2013年有所提高。

從表3可以看出，2014年有15個(gè)樣本省級(jí)行政區(qū)Malmquist指數(shù)大于1，各樣本Malmquist指數(shù)平均值為1.061，說(shuō)明全國(guó)一半以上省域科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才效率在2013—2014年有一定幅度提高，尤其是新疆和吉林的Malmquist指數(shù)分別高達(dá)2.246和2.107，依次位居全國(guó)第一和第二。技術(shù)變動(dòng)指數(shù)中所有省級(jí)行政區(qū)均大于1，平均值達(dá)1.198，表明各省級(jí)行政區(qū)在2013—2014年的技術(shù)變動(dòng)增長(zhǎng)成為綜合效率提高的重要?jiǎng)右?。純技術(shù)變動(dòng)指數(shù)平均值僅有0.989，意味著全國(guó)各省域的純技術(shù)變動(dòng)狀況一定程度上制約了綜合效率的提高。規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)平均值是0.891，僅有4個(gè)省級(jí)行政區(qū)的規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)值大于或等于1，可見全國(guó)大部分地區(qū)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)規(guī)模效率在2013—2014年有所降低。

表3 2014年整體樣本Malmquist指數(shù)及其分解

（二）全國(guó)分地區(qū)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才效率情況

東部、中部、西部地區(qū)的數(shù)據(jù)是分別對(duì)三個(gè)地區(qū)內(nèi)相關(guān)省份的數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均而得，如表4所示。

表4 各地區(qū)Malmquist指數(shù)及其分解

從該表可知，2013年西部地區(qū)Malmquist指數(shù)最高，三個(gè)地區(qū)數(shù)值都超過(guò)1，表明2012—2013年各地區(qū)科技創(chuàng)新效率均有一定提高。技術(shù)變動(dòng)指數(shù)方面，三個(gè)地區(qū)值均小于1，說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新仍為制約各地區(qū)發(fā)展的主要因素。純技術(shù)效率指數(shù)方面，西部依舊最高，但三個(gè)地區(qū)指數(shù)值均超過(guò)1，說(shuō)明不同地區(qū)在2012—2013年間純技術(shù)效率方面均有一定提升。規(guī)模效率變動(dòng)方面，東部排名第一，指數(shù)1.196優(yōu)勢(shì)較明顯，說(shuō)明東部地區(qū)在科技創(chuàng)新方面有規(guī)模優(yōu)勢(shì)，而西部地區(qū)并未形成良好的規(guī)模效應(yīng)。2014年情況有所變化，中部地區(qū)Malmquist指數(shù)最高，東部地區(qū)數(shù)值小于1，表明2013—2014年?yáng)|部地區(qū)科技創(chuàng)新力度不足。技術(shù)變動(dòng)指數(shù)方面，三個(gè)地區(qū)數(shù)值均大于1，表明不同地區(qū)在2013—2014年間技術(shù)效率方面均有一定提升。純技術(shù)效率變動(dòng)方面，僅中部地區(qū)數(shù)值大于1，意味著中部地區(qū)連續(xù)兩年在純技術(shù)效率提升上效果良好。規(guī)模效率變動(dòng)方面，三個(gè)地區(qū)數(shù)值均小于1，說(shuō)明它們?cè)?013—2014年均出現(xiàn)規(guī)模增長(zhǎng)短板，阻礙了綜合效率增長(zhǎng)。

四、結(jié)論及建議

本研究基于DEA的Malmquist指數(shù)理論，分析2012—2014年我國(guó)省域科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)效率，主要得出以下結(jié)論：一是全國(guó)省域科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)效率不斷提高；二是全國(guó)分地區(qū)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)效率不平衡；三是科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)是一個(gè)系統(tǒng)工程，需要政策鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、人才鏈、創(chuàng)新鏈互相交織和支撐。綜合實(shí)證分析及專家訪談意見，提升科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)效率應(yīng)促進(jìn)政策鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、人才鏈、創(chuàng)新鏈融合，打造科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)生態(tài)系統(tǒng)，為此提出四點(diǎn)建議。

（一）優(yōu)化頂層設(shè)計(jì)，加強(qiáng)政策鏈引領(lǐng)

一是要樹立系統(tǒng)思維。推進(jìn)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)要借鑒系統(tǒng)論，增進(jìn)政策的系統(tǒng)性、前瞻性和操作性，既要考慮經(jīng)濟(jì)方面的因素，也應(yīng)兼顧制度、組織、社會(huì)、政治、生態(tài)等方面的影響。二是要激發(fā)協(xié)同效應(yīng)。針對(duì)目前政策較為分散、整體合力缺乏、導(dǎo)向機(jī)制不明等問(wèn)題，有針對(duì)性地打好“組合拳”，增進(jìn)政策的多元化協(xié)同，即強(qiáng)化省域、市域、縣域之間政策的協(xié)同；推動(dòng)各個(gè)產(chǎn)業(yè)間政策的協(xié)同；深化科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才主體間政策的協(xié)同。三是要持續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。一方面及時(shí)應(yīng)對(duì)不斷發(fā)展的形勢(shì)，以此檢驗(yàn)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)政策的時(shí)效性及實(shí)效性；另一方面深度契合相關(guān)主體的合理需求，以科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)政策的人性化、動(dòng)態(tài)化來(lái)增強(qiáng)科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)的生命力。

（二）發(fā)揮市場(chǎng)導(dǎo)向，凸顯產(chǎn)業(yè)鏈拉動(dòng)

第一要做強(qiáng)產(chǎn)業(yè)集群。推進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)重大工程等的發(fā)展，使它們與經(jīng)濟(jì)社會(huì)更加融合；深入實(shí)施《中國(guó)制造2025》，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造，切實(shí)提升“中國(guó)制造”的品質(zhì)以及“中國(guó)創(chuàng)造”的影響力，增強(qiáng)“造血”功能。第二要推進(jìn)成果轉(zhuǎn)化。緊扣我國(guó)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景，正視實(shí)驗(yàn)室里科技成果不夠“接地氣”、難以轉(zhuǎn)化等現(xiàn)實(shí)，打通“最前一公里”和“最后一公里”，暢通創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化鏈。第三要增進(jìn)資金供給。構(gòu)建多層次、多渠道的資金配置平臺(tái)，搭建財(cái)政對(duì)科技投入的穩(wěn)定增長(zhǎng)機(jī)制，完善穩(wěn)定性支持、引導(dǎo)性支持、獎(jiǎng)勵(lì)和后補(bǔ)助等支持方式，以項(xiàng)目為載體、資本為紐帶、效益為準(zhǔn)繩作為實(shí)施原則，如廣東省應(yīng)發(fā)揮地處僑鄉(xiāng)、經(jīng)濟(jì)較為活躍、民間資本較為發(fā)達(dá)等優(yōu)勢(shì)，建立創(chuàng)業(yè)投資專項(xiàng)引導(dǎo)基金，提升資金的使用效益，為科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才的發(fā)展提供資金扶助。

（三）夯實(shí)平臺(tái)建設(shè)，強(qiáng)化人才鏈引擎

一是要注重區(qū)域化。許多國(guó)家產(chǎn)生了一些具有代表性的高新技術(shù)研發(fā)應(yīng)用策源地，如美國(guó)硅谷、法國(guó)格勒諾布、日本筑波和我國(guó)中關(guān)村等，這也為科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)提供了有益借鑒。比如福建省應(yīng)重點(diǎn)打造福廈泉國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)，加快福州新區(qū)、濱海新城的建設(shè)，優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新布局，打造區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，凸顯集聚功能。二是促進(jìn)基地化。遴選較為成熟的地區(qū)，新建一批雙創(chuàng)示范基地、專業(yè)化眾創(chuàng)空間，加強(qiáng)國(guó)家大學(xué)科技園的陣地作用，增進(jìn)規(guī)模效應(yīng)及輻射效應(yīng)。三是強(qiáng)化龍頭效應(yīng)。一方面要搭建平臺(tái)，不斷改革人才培養(yǎng)模式，完善高端創(chuàng)新人才和產(chǎn)業(yè)技能人才“二元支撐”的人才培養(yǎng)體系，尤其是理工科高校應(yīng)在這方面發(fā)揮表率作用，為科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)拓寬渠道。另一方面要培育高端人才，創(chuàng)新鏈要有效嵌入產(chǎn)業(yè)鏈需要人力資本做支撐，應(yīng)著重培養(yǎng)領(lǐng)軍科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)引進(jìn)和梯隊(duì)建設(shè)。

（四）營(yíng)造文化氛圍，增進(jìn)創(chuàng)新鏈實(shí)力

第一，改進(jìn)環(huán)境。深刻認(rèn)識(shí)科研試錯(cuò)的探索意義，營(yíng)造鼓勵(lì)創(chuàng)新、寬容失敗的氛圍；改進(jìn)科研經(jīng)費(fèi)管理辦法，深化知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，構(gòu)建創(chuàng)新政策協(xié)調(diào)審查制度，進(jìn)而以良好的環(huán)境助力科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才隊(duì)伍的建設(shè)。第二，凸顯激勵(lì)。突出創(chuàng)新導(dǎo)向，建立彈性的科研業(yè)績(jī)考核機(jī)制，加大股權(quán)激勵(lì)，推動(dòng)技術(shù)要素參與分配；擴(kuò)大科研機(jī)構(gòu)、高校的收入分配自主權(quán)，增進(jìn)對(duì)知識(shí)價(jià)值和智力勞動(dòng)的尊重。浙江省在這方面的先行先試提供了一個(gè)典范，該省對(duì)引進(jìn)“千人計(jì)劃”“萬(wàn)人計(jì)劃”等高層次人才的單位，取消工資總額、崗位總量、崗位等級(jí)、結(jié)構(gòu)比例的限制；企業(yè)引進(jìn)高層次人才的，相關(guān)費(fèi)用可在所得稅前扣除。第三，豐富載體。舉辦科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才論壇，增進(jìn)交流，進(jìn)行智慧碰撞，產(chǎn)生思想火花；樹立榜樣，加強(qiáng)宣傳，增進(jìn)核心知識(shí)的凝練和核心技術(shù)的提升；對(duì)研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行多樣化的分類管理，為各級(jí)各類科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才的建功立業(yè)減負(fù)。

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