黃萬(wàn)華 王夢(mèng)迪 高紅貴

（1. 武漢工程大學(xué)管理學(xué)院 湖北武漢 430205；2. 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 湖北武漢 430072）

近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和綜合國(guó)力的不斷增強(qiáng)，我國(guó)每年投入大量財(cái)政資金用于科學(xué)研究。財(cái)政科研投入產(chǎn)出效率的高低直接影響創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的效果，精準(zhǔn)、科學(xué)地評(píng)價(jià)財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率，既是全面實(shí)施績(jī)效管理的關(guān)鍵，也是科技高質(zhì)量發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。因此，如何科學(xué)評(píng)估財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率越來(lái)越受到相關(guān)部門和學(xué)界的關(guān)注。

學(xué)界對(duì)財(cái)政科研投入效率的研究主要聚焦于探索投入產(chǎn)出效率測(cè)度方法。1978 年，Charnes 首次將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)應(yīng)用于科技產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)[1]；Zoe 和Difusio[2]利用隨機(jī)前沿法探討了科技活動(dòng)效率；Sohn[3]運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型評(píng)價(jià)國(guó)家R&D 基金項(xiàng)目；Nasierowski 和Arcelus[4-6]采用DEA 方法探究科技投入創(chuàng)新效率；Wang 和Huang[7]運(yùn)用DEA 方法評(píng)估了近30 個(gè)國(guó)家研發(fā)活動(dòng)的相對(duì)效率；Agasisti 和Belfield[8]采用DEA 模型評(píng)價(jià)了意大利公立大學(xué)的科技創(chuàng)新效率；徐合帆等[9]利用Super-SBM 模型和ML 模型測(cè)評(píng)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶財(cái)政科技投入績(jī)效。此后投入產(chǎn)出效率測(cè)度方法發(fā)展迅速，如王嘉璇[10]基于SBM 模型和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)度了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶基礎(chǔ)研究績(jī)效。近兩年投入產(chǎn)出效率測(cè)度轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)研究，三階段DEA 模型開(kāi)始用于效率評(píng)價(jià)[11]。張婷等[12]構(gòu)建了超效率SBM-Malmquist 模型測(cè)算我國(guó)科技創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)效率；席小瑾和梁勁銳[13]利用全局超效率EBM 模型、Malquist 指數(shù)和Dagum 基尼系數(shù)分析了中國(guó)財(cái)政科技投入效率。

從經(jīng)費(fèi)來(lái)源看，一定時(shí)期一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的科研投入，主要來(lái)自財(cái)政性投入、企事業(yè)單位自身投入、社會(huì)捐款、國(guó)際援助等。盡管學(xué)界對(duì)科研投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)的相關(guān)研究較多，但研究區(qū)域財(cái)政科研投入產(chǎn)出效率空間演化的文獻(xiàn)較少。本文擬探討湖北省地級(jí)市財(cái)政科研投入產(chǎn)出效率的空間演化，并根據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)的對(duì)策建議，以期對(duì)加強(qiáng)績(jī)效管理、優(yōu)化湖北省財(cái)政科研資金區(qū)域配置效率有所裨益。

一、研究設(shè)計(jì)

（一） 研究方法

1. SBM 模型構(gòu)建

為有效解決傳統(tǒng)徑向DEA 模型對(duì)無(wú)效率的測(cè)量沒(méi)有包含松弛變量的問(wèn)題，避免投入、產(chǎn)出值同比例增加或縮減造成的誤差，確保測(cè)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文使用基于松弛變量的非徑向SBM 模型，具體如公式（1）所示。

式（1）中，假設(shè)有n個(gè)部門或單位，每個(gè)部門或單位為一個(gè)DMU，則n代表決策單元數(shù)(DMU)；每個(gè)DMU 都有m種類型投入以及s種類型產(chǎn)出；xj=(x1j,x2j, ···,xij)T為投入向量，xj=(x1j,x2j, ···,xij)T＞0；y=(y1j,y2j, ... ,yrj)T為產(chǎn)出向量，y=(y1j,y2j, ... ,yrj)T＞0；xij表示第j個(gè)DMU 第i種投入的投入量；yrj表示第j個(gè)DMU 第r種產(chǎn)出的產(chǎn)出量；、分別代表投入和產(chǎn)出松弛變量； θ*為效率值，取值范圍為[0,1]； λ為權(quán)重系數(shù)；j為地區(qū)。

基于SBM-CRS 模型可得出基于規(guī)模收益不變的技術(shù)效率，即綜合效率( θ*)；基于SBM-VRS 模型可得出基于規(guī)模收益可變的純技術(shù)效率(C)；規(guī)模效率(S)為綜合效率與純技術(shù)效率的比值。

若 θ*為1，則各DMU 實(shí)現(xiàn)DEA 有效；若 θ*為1 且s-、s+同時(shí)為0，則各DMU 實(shí)現(xiàn)DEA 強(qiáng)有效；若 θ*為1 且s-、s+不為0，則各DMU 實(shí)現(xiàn)DEA 弱有效；若 θ*小于1，則各DMU 實(shí)現(xiàn)DEA 無(wú)效，即各DMU 非技術(shù)有效也非規(guī)模有效。

2. 空間自相關(guān)

（1）全局Moran′s I計(jì)算公式，見(jiàn)式(2)。

其中，Moran′s I為全局莫蘭指數(shù)；wi j為空間權(quán)重；xi、xj分別為地級(jí)市財(cái)政性科研支出績(jī)效值；xˉ為均值。接著用統(tǒng)計(jì)量Z對(duì)Moran′s I進(jìn)行檢驗(yàn)，公式如下：

（2）局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)用于判斷各空間的某屬性值在局部是否具有空間相關(guān)性，可彌補(bǔ)全局自相關(guān)分析檢驗(yàn)的不足，具體計(jì)算公式如式(4)所示。

若Moran′s I ＞0，則表明該地區(qū)的財(cái)政性科研支出績(jī)效與相鄰地區(qū)財(cái)政性科研支出績(jī)效相似，該地區(qū)處于高高集聚或低低集聚區(qū)域；若Moran′s I ＜0，則表明該地區(qū)的財(cái)政性科研支出績(jī)效與相鄰地區(qū)財(cái)政性科研支出績(jī)效相異，該地區(qū)處于高低集聚或低高集聚區(qū)域。

3. Kernel 核密度估計(jì)

本文利用 Kernel 核密度估計(jì)公式刻畫湖北省地級(jí)市科研投入產(chǎn)出績(jī)效動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)，見(jiàn)式(5）。

其中，N為總體樣本觀測(cè)數(shù)，h為 核密度估計(jì)的帶寬，xi代表樣本觀測(cè)值，xˉ為樣本均值，k(·)為核密度函數(shù)。

（二） 變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮到數(shù)據(jù)的完整性與可獲得性，本文的湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入指標(biāo)選用財(cái)政性科研支出和R&D 從業(yè)人員人數(shù)來(lái)衡量；產(chǎn)出指標(biāo)用全社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率、發(fā)明專利授權(quán)數(shù)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值來(lái)衡量。本文用SBM 模型測(cè)度湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率。

從科研資金來(lái)源或投入講，本文研究的湖北省財(cái)政性科研投入是指全社會(huì)R&D 資金剔除中央財(cái)政投入、企事業(yè)單位自有資金、海外資金等來(lái)源資金后的“凈”資金投入；從產(chǎn)出看，湖北省財(cái)政性科研產(chǎn)出是指全社會(huì)R&D 資金剔除中央財(cái)政投入、企事業(yè)單位自有資金、海外資金等來(lái)源資金帶來(lái)的產(chǎn)出后的“凈”產(chǎn)出。為便于計(jì)算，使測(cè)度結(jié)果更客觀、可靠，借鑒相關(guān)研究，本文將湖北省財(cái)政性科研投入產(chǎn)出的滯后期統(tǒng)一為3 年。因此，本文用2008—2017 年湖北省財(cái)政性科研投入來(lái)衡量投入水平；將2011—2020 年剔除中央財(cái)政投入、企事業(yè)單位自有資金、海外資金等其他來(lái)源資金帶來(lái)的產(chǎn)出后的“凈”產(chǎn)出作為湖北省財(cái)政性科研產(chǎn)出。個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)齊。

本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、EPS 數(shù)據(jù)庫(kù)、湖北省各地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒、湖北省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)以及湖北省統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。

二、計(jì)算結(jié)果與分析

（一） 效率測(cè)度

1. 綜合效率分析

本文根據(jù)湖北省12 個(gè)地級(jí)市的財(cái)政性科研投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，借助MAXDEA8.0 軟件，利用SBM 模型計(jì)算湖北省各地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出綜合效率，結(jié)果見(jiàn)表1，具體變化趨勢(shì)如圖1 所示。從整體演化趨勢(shì)看，湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出綜合效率較高，且呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。具體來(lái)講，2011—2016 年湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研產(chǎn)出綜合效率呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，2017—2018 年有所下降，2019—2020 年再次回升，2020 年達(dá)到峰值。從縱向看，湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研產(chǎn)出綜合效率均值呈明顯上升趨勢(shì)；從橫向看，武漢、黃石、十堰、宜昌、襄陽(yáng)、荊門等市的產(chǎn)出綜合效率均值高于整體均值，鄂州、孝感、荊州、黃岡、咸寧、隨州等市的產(chǎn)出綜合效率均值低于整體均值。財(cái)政性科研產(chǎn)出綜合效率值高于整體均值的地級(jí)市中，武漢在2016 年首次實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效，綜合效率值為1，之后其效率值又有所下降，2019 年再次實(shí)現(xiàn)效率為1 的DEA 有效狀態(tài)；黃石2017 年、2019 年和2020 年綜合效率值達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效；十堰2015 年、2016 年和2019 年綜合效率值達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效；宜昌和荊門僅2014 年和2015 年實(shí)現(xiàn)DEA 有效，綜合效率值達(dá)到1；襄陽(yáng)2014 年、2015 年和2016 年綜合效率值達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效。

圖 1 湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出綜合效率變化趨勢(shì)圖

表 1 湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出綜合效率（2011—2020 年）

2. 純技術(shù)效率與規(guī)模效率分析

由表2 和圖2 可以看出，2011—2020 年，湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出的純技術(shù)效率均值為0.854，2011—2013 年的均值低于整體均值，2014—2020 年則高于整體均值，其演化趨勢(shì)與綜合效率演化趨勢(shì)一致。純技術(shù)效率均值高于整體均值的城市有武漢、黃石、十堰、宜昌、襄陽(yáng)、荊門、孝感、荊州，純技術(shù)效率均值低于整體均值的有鄂州、黃岡、咸寧、隨州。在純技術(shù)效率均值高于整體均值的地級(jí)市中，武漢2016 年、2019 年和2020 年的產(chǎn)出純技術(shù)效率達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效；黃石的純技術(shù)效率在2013 年和2014 年達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效，2015 年和2016 年有所下降，2017 年又回升到1，其后一直處于DEA 完全有效狀態(tài)；十堰2015 年、2016 年和2019 年的純技術(shù)效率為1，實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效；宜昌、襄陽(yáng)的純技術(shù)效率較為接近，分別為0.877 和0.976，宜昌2013 年、2014 年和2020 年的純技術(shù)效率達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效，襄陽(yáng)2013 年、2014 年和2016 年的純技術(shù)效率也達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效；荊門2013—2016 年、2020 年的純技術(shù)效率達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效；孝感2017—2020 年連續(xù)四年純技術(shù)效率為1，實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效；荊州2013 年、2015 年和2016 年純技術(shù)效率達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 完全有效。純技術(shù)效率均值低于整體均值的地級(jí)市的純技術(shù)效率達(dá)到1 的年份較少，未能實(shí)現(xiàn)DEA 有效的年份較多，表明這些城市的財(cái)政科研資金和人力投入沒(méi)有得到充分利用，投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化率較低，應(yīng)進(jìn)一步調(diào)整、優(yōu)化財(cái)政性科研投入中基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)、應(yīng)用研究經(jīng)費(fèi)、實(shí)驗(yàn)與發(fā)展研究經(jīng)費(fèi)這三項(xiàng)經(jīng)費(fèi)的占比，進(jìn)一步提高科研成果轉(zhuǎn)化率，進(jìn)而提升純技術(shù)效率，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置。

圖 2 湖北省各地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出純技術(shù)效率變化趨勢(shì)圖

表 2 湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出純技術(shù)效率（2011—2020 年）

從表3 和圖3 可看出湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出的規(guī)模效率變動(dòng)趨勢(shì)。湖北省12 個(gè)地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出的規(guī)模效率較高，均值為0.902，整體變化趨勢(shì)與綜合效率、純技術(shù)效率的變化趨勢(shì)一致，2011—2013 年的均值低于整體均值，2014—2020 年的均值高于整體均值。各地級(jí)市規(guī)模效率存在較大差距。規(guī)模效率均值高于整體均值的城市有武漢、黃石、十堰、荊門、黃岡、咸寧，其余城市的均值低于整體均值。大部分規(guī)模效率均值高于整體均值的地級(jí)市至少有三年實(shí)現(xiàn)規(guī)模有效，其中：武漢2016 年、2019 年和2020 年的規(guī)模效率為1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效；黃石2017 年、2019 年和2020 年的規(guī)模效率達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效；十堰2015 年、2016 年和2019 年的規(guī)模效率為1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效；襄陽(yáng)2014—2016 年連續(xù)三年規(guī)模效率值達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效；咸寧2016 年的規(guī)模效率達(dá)到1，2017 年有所下降，2018—2020 年效率值又達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效。此外，宜昌和荊門的規(guī)模效率僅2014 年和2015 年達(dá)到1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效；黃岡2018 年和2020 年的規(guī)模效率為1，實(shí)現(xiàn)DEA 有效。上述數(shù)據(jù)表明湖北省地級(jí)市近年來(lái)通過(guò)調(diào)整科研投入規(guī)模，有效地提高了產(chǎn)出的規(guī)模效率，規(guī)模效率為1 的地級(jí)市數(shù)量逐漸增加，促進(jìn)了湖北省科研投入產(chǎn)出規(guī)模效率整體水平的提升。

圖 3 湖北省各地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出規(guī)模效率變化趨勢(shì)圖

表 3 湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出規(guī)模效率（2011—2020 年）

（二） 投入產(chǎn)出效率空間演化

1. 空間相關(guān)性分析

（1）全局空間自相關(guān)。經(jīng)檢驗(yàn)，湖北省12 個(gè)地級(jí)市的財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率在測(cè)度期間的不同時(shí)間段存在不同的波動(dòng)，且具有一定的空間關(guān)聯(lián)性。通過(guò)表4 可看出：2011—2012 年，湖北省財(cái)政性科研支出績(jī)效水平的全局Moran′s I指 數(shù)為負(fù)值，這表明一部分效率相對(duì)較高的地級(jí)市出現(xiàn)了微弱的空間分散趨勢(shì)，且財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率的空間分布沒(méi)有明顯特點(diǎn)；2013—2020 年，湖北省財(cái)政性科研支出績(jī)效水平的全局Moran′s I指數(shù)均為正值，且2013 年和2014 年通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)，其余年份均通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，表明這段時(shí)間湖北省財(cái)政性科研支出績(jī)效水平在空間上并非隨機(jī)分布，大體上呈顯著的正向空間自相關(guān)，并具有空間集聚效應(yīng)。此外，從變化趨勢(shì)可以看出，湖北省財(cái)政性科研支出績(jī)效水平的全局Moran′s I指數(shù)在2013—2014 年有所下降，但下降趨勢(shì)不明顯，2015—2020 年呈現(xiàn)先上升后下降的倒U 型趨勢(shì)，波峰出現(xiàn)在2018 年。湖北省財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率的全局Moran′s I指數(shù)在2015—2018 年呈現(xiàn)快速上升趨勢(shì)，2019—2020 年呈下降趨勢(shì)，最終趨于平緩。

（2）局部空間聚集。各地級(jí)市財(cái)政性科研支出績(jī)效水平如表5 所示。從表5 可以看出，從空間分布特征看，測(cè)度期內(nèi)Moran's 點(diǎn)大多分布在“高-高”集聚區(qū)（H-H）和“低-低”集聚區(qū)（L-L），表明湖北財(cái)政性科研支出績(jī)效水平較高的區(qū)域和較低的區(qū)域的地理空間分布較為集中，存在趨同效應(yīng)。

表 5 湖北省地級(jí)市2011—2020 年財(cái)政性科研投入效率局部空間聚類表

2. 投入產(chǎn)出效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)

本文利用高斯核函數(shù)，采用Matlab16 軟件測(cè)度湖北省財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率時(shí)間演變特征的核密度，估計(jì)結(jié)果如圖4 所示。本文從分布位置、形態(tài)和延展性等方面對(duì)湖北省財(cái)政科研投入產(chǎn)出效率的分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)進(jìn)行研究。2011—2020 年，從分布位置看，湖北省財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率的核密度曲線中心右移趨勢(shì)明顯，說(shuō)明在考察期內(nèi)湖北省財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率不斷提高，這與前文的測(cè)度結(jié)果保持一致。從分布態(tài)勢(shì)看，湖北省財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率分布曲線的主峰高度不斷上升，寬度不斷縮小，整個(gè)測(cè)度期內(nèi)呈現(xiàn)多峰—雙峰—單峰演變趨勢(shì)，這表明在此期間湖北省財(cái)政性科研支出績(jī)效水平依次呈多極分化加強(qiáng)、兩極分化減弱、兩極分化不明顯的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程，且區(qū)域間的差異逐漸縮小，極化現(xiàn)象減弱。從分布延展性看，2011—2015 年，核密度估計(jì)曲線右側(cè)拖尾較為明顯，表明在此期間有個(gè)別地級(jí)市的效率值較為突出，在動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程中發(fā)揮了領(lǐng)頭羊的作用；2016—2020 年，核密度估計(jì)曲線呈現(xiàn)左側(cè)拖尾向右延伸且右側(cè)拖尾有所收縮的趨勢(shì)，表明在此期間湖北省各區(qū)域間的差異逐漸縮小，各地級(jí)市的追趕速度加快。

圖 4 湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)

三、結(jié)論與對(duì)策建議

（一） 結(jié)論

第一，湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率整體水平較高，且呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。武漢、黃石、十堰、宜昌、襄陽(yáng)、荊門等市的財(cái)政性科研投入產(chǎn)出綜合效率均值高于總體均值，其余城市的產(chǎn)出綜合效率均值低于總體均值。在湖北省財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率中，純技術(shù)效率波動(dòng)與綜合效率波動(dòng)的擬合度較高，兩者的升降趨勢(shì)較為同步，規(guī)模效率均值較高。綜合效率為1 的地級(jí)市的數(shù)量呈逐漸增加趨勢(shì)，各地級(jí)市科研投入產(chǎn)出效率在不斷提升。

第二，從局部Moran′s I指數(shù)看，湖北省財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率較高的城市和較低的城市在地理空間分布上較為集中，存在趨同效應(yīng)，各市的追趕速度在加快。全局Moran′s I指數(shù)在2013—2014 年有所下降，但下降趨勢(shì)不明顯，在2015—2018 年呈快速上升趨勢(shì)，2019—2020 年呈下降趨勢(shì)，最終趨于平緩。

第三，各地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率在空間上具有明顯的區(qū)塊分布特征。隨著時(shí)間的推移，湖北省地級(jí)市財(cái)政性科研投入產(chǎn)出效率有明顯演化跡象，多個(gè)地級(jí)市相繼由低值區(qū)躍遷至高值區(qū)，處于低值區(qū)的城市的數(shù)量不斷減少，處于高值區(qū)的城市的數(shù)量不斷增加。研究結(jié)果表明，財(cái)政性科研投入的增加有助于促進(jìn)科研投入產(chǎn)出效率提升和技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)擴(kuò)散速度加快；科研投入產(chǎn)出效率存在空間集聚現(xiàn)象，并且通過(guò)高值區(qū)對(duì)低值區(qū)的拉動(dòng)，整體水平都得到提升。

（二） 對(duì)策建議

第一，科研投入產(chǎn)出具有較強(qiáng)的外溢性與空間關(guān)聯(lián)性，因此應(yīng)全面梳理湖北省地級(jí)市三大梯隊(duì)的科技優(yōu)勢(shì)與發(fā)展?jié)摿?，立足湖北省各地?jí)市的科教優(yōu)勢(shì)和區(qū)位優(yōu)勢(shì)，制訂和完善區(qū)域差序發(fā)展、整體推進(jìn)的科技發(fā)展戰(zhàn)略，優(yōu)先、重點(diǎn)支持科技資源集中、創(chuàng)新能力強(qiáng)、科技產(chǎn)出效率高的城市發(fā)展。

第二，消除區(qū)域科技創(chuàng)新的痛點(diǎn)、堵點(diǎn)，構(gòu)建反映區(qū)域科技創(chuàng)新能力的“晴雨表”，實(shí)現(xiàn)省市縣科技創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)，實(shí)行科技創(chuàng)新縣市驅(qū)動(dòng)，打造科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的“標(biāo)桿縣市”，加強(qiáng)創(chuàng)新型城市建設(shè)，推進(jìn)“武漢城市圈”科技創(chuàng)新共同體建設(shè)，推動(dòng)區(qū)域科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展，提升區(qū)域科技創(chuàng)新能力。

第三，不斷優(yōu)化對(duì)各地級(jí)市的科研投入，深化財(cái)政科技資金統(tǒng)籌整合，將科技創(chuàng)新能力強(qiáng)、科技實(shí)力雄厚的武漢、宜昌、襄陽(yáng)、黃石等建設(shè)成為湖北省區(qū)域科技創(chuàng)新示范城市，加大對(duì)科研產(chǎn)出效益和效率高的城市的資助力度，打造區(qū)域科技創(chuàng)新增長(zhǎng)極，將這些城市培育成湖北省區(qū)域科技創(chuàng)新的重要支點(diǎn)，充分發(fā)揮其引領(lǐng)、輻射作用，全面提升湖北財(cái)政科研產(chǎn)出績(jī)效的整體水平，為助力湖北省科技事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供更堅(jiān)實(shí)的支撐。