基于DEA方法的城市科技創(chuàng)新資本效率實證分析

邱奇，郭佳歡

(北京交通大學 經(jīng)濟管理學院，北京 100044)

隨著當今世界科學技術的迅猛發(fā)展，科技創(chuàng)新已經(jīng)成為許多國家和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的主要方式。城市是科技創(chuàng)新發(fā)展的主要聚集地，同時是經(jīng)濟社會發(fā)展繁榮的承接體。近年來，由于國家大力倡導發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，導致以高科技產(chǎn)品創(chuàng)新為基礎的產(chǎn)業(yè)數(shù)量逐年攀升。在這樣的背景條件下，產(chǎn)生了許多高科技創(chuàng)新企業(yè)一味提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)投入而忽略后續(xù)問題的現(xiàn)象，直接導致了科技創(chuàng)新企業(yè)整體的產(chǎn)出效率低下。而作為一個存在高風險因素的科技創(chuàng)新公司，其產(chǎn)出效率直接影響了該公司的風險管控及其核心競爭力。因此，在中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)資源普遍緊張的宏觀背景下，深入地研究區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新企業(yè)的效率問題具有非常重要的理論和現(xiàn)實意義。

一、國內外研究概述

在區(qū)域中心城市科技效率研究方面，國內外學者分別對其進行了研究。喬章鳳等通過研究城市科技創(chuàng)新能力評價及實證研究，認為應該取長補短地制定城市科技創(chuàng)新發(fā)展的舉措，削弱城市之間、區(qū)域之間的創(chuàng)新資源水平差距，幫扶中小企業(yè)自主創(chuàng)新，從而使得城市科技創(chuàng)新能力和經(jīng)濟維持穩(wěn)定增長[1]。石先進等通過對區(qū)域工業(yè)企業(yè)資本效率研究，使用空間杜賓模型研究了政府規(guī)模對資本效率的影響，發(fā)現(xiàn)政府投資增加會顯著抑制工業(yè)企業(yè)資本效率的提升，而政府消費增加對一般企業(yè)資本效率沒有顯著影響[2]。鄭國洪通過對中國國家中心城市的創(chuàng)新效率水平進行測度，科學合理地評價了區(qū)域中心城市的創(chuàng)新效率水平，為城市建設提供決策依據(jù)，提出提升科技創(chuàng)新效率水平的途徑和方法[3]。樊華以近5年的省級面板數(shù)據(jù)為例，應用VRS和DEA模型測量科技創(chuàng)新效率，并進行收斂性影響因素分析；實證表明，中國省市科技創(chuàng)新效率具有周期性波動特性，高等教育發(fā)展水平以及觀察期內工業(yè)結構、對外開放程度都對全國科技創(chuàng)新效率有正向影響作用，而政府影響則有相反作用[4]。陳敏等基于10年的省級面板數(shù)據(jù)，利用隨機前沿距離函數(shù)分析了中國區(qū)域科技創(chuàng)新效率受金融中介的影響效果，研究發(fā)現(xiàn)，信貸規(guī)模與城市科技創(chuàng)新效率負相關，支持強度與科技創(chuàng)新效率正相關，并且存在區(qū)域差異，在對策方面，中國應該積極開展金融科技試點，提高金融中介支持科技創(chuàng)新的效率，縮小區(qū)域之間的差異[5]。周曉梅等認為城市擁有的專利質量和數(shù)量體現(xiàn)了該城市的科技實力，而城市運用專利制度的能力和水平反映了區(qū)域中心城市的核心競爭力，從專利的角度入手，構造城市科技創(chuàng)新能力的評價體系，使用因子分析法對15個副省級城市的專利進行實證研究，發(fā)現(xiàn)南方沿海地區(qū)的城市在創(chuàng)新活力和創(chuàng)新實力以及創(chuàng)新貢獻力等要素方面享有一定的資源優(yōu)勢[6]。

在測定效率的模型選擇上，樊華等通過運用DEA模型中的規(guī)模報酬可變模型測度了中國省市科技創(chuàng)新效率的收斂性影響因素，旨在發(fā)現(xiàn)城市科技創(chuàng)新效率具有周期性波動特征，東部地區(qū)效率高于中西部，西部地區(qū)的科技創(chuàng)新效率逐步趕超中部地區(qū)，對地區(qū)科技創(chuàng)新效率政策提供了參考[7]。王仁祥等通過研究中國的面板數(shù)據(jù)，運用因子分析和區(qū)位熵測算了中國金融集聚水平，同時用DEA模型測算了各省的科技創(chuàng)新效率，研究表明，金融聚集高低會對地區(qū)科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生正向和反向的效應，人才儲備和政府投入以及對外開放對科技創(chuàng)新效率具有正向效用，而基礎設施建設則會對科技創(chuàng)新有抑制作用[8]。許楠在基于DEA與SFA模型的創(chuàng)新型城市科技創(chuàng)新效率的研究中，對城市科技創(chuàng)新效率進行測量，并對兩種方法測度的創(chuàng)新型城市科技效率值排序，進行相關分析檢驗，結果顯示兩種方法測量出的創(chuàng)新效率在數(shù)值上有差異，但在效率排序上具有一致性[9]。宋維瑋等從財力投入、人力投入以及新產(chǎn)品的產(chǎn)出和科技成果產(chǎn)出4個角度構建了高?？萍紕?chuàng)新效率評價體系，運用DEA分析方法，對全國各地高校的科技創(chuàng)新效率進行評價，先進行了決策變量的選取，再從投入和產(chǎn)出兩方面剖析了湖北省高?？萍紕?chuàng)新效率非有效的原因，并為提升湖北省高校創(chuàng)新科技效率提出了政策建議[10]。

本文以中國各大區(qū)域中心城市的科技創(chuàng)新企業(yè)作為研究對象，將科技創(chuàng)新企業(yè)運營狀況作為評價其效率的重要指標，構建合理的評價指標體系，基于收集的研究數(shù)據(jù)，采用DEA模型作為城市科技創(chuàng)新資本效率測度的評價方法。

二、評價指標及模型構建

(一)評價模型的選取

本文采用數(shù)據(jù)包絡分析模型(Data Envelopment Analysis,以下簡稱DEA)作為效率測評的評價方法，該模型可同時對多因素投入、多因素產(chǎn)出進行評價，并且評價結果具有一定的穩(wěn)定性。采用DEA方法對科技創(chuàng)新公司的投入產(chǎn)出效率進行評價已經(jīng)成為近幾年行業(yè)中對效率測評研究領域的不二之選[11]。又由于區(qū)域中心城市的科技創(chuàng)新能力存在著明顯的區(qū)域性差異，而不同城市科技創(chuàng)新的各項決策變量事實上存在著較大的發(fā)展差距。因此在分析結果的基礎上，要結合各城市自身的情況，因地制宜制定各城市的發(fā)展戰(zhàn)略，減小各城市之間由于科技創(chuàng)新資源分配不均而拉開的差距。

(二)評價指標體系的選取

高科技是區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新企業(yè)創(chuàng)新活動的重要載體，通過資本投入獲得的科技創(chuàng)新成果可以為高科技公司帶來可觀的收益。評價高科技公司運營效率的指標主要包括科技資本的投入與科技創(chuàng)新的產(chǎn)出兩部分。在科技資本投入方面，包含了企業(yè)利用自身資金技術來進行投資和通過引進外部資金技術來進行科技創(chuàng)新方面的投資。因此將資本投入分為R&D投入經(jīng)費支出及技術引進消化吸收經(jīng)費支出。這也體現(xiàn)了各企業(yè)利用資本進行科技創(chuàng)新投資的兩類方式，一是利用自身資金技術進行投資，二是通過引進外部資金技術來進行科技創(chuàng)新方面的投資。在科技創(chuàng)新成果的產(chǎn)出方面，發(fā)現(xiàn)一個地區(qū)的專利數(shù)量可以在一定程度上反映該地區(qū)的科技創(chuàng)新實力，于是將科技創(chuàng)新資本的產(chǎn)出以專利數(shù)量作為衡量標準，選取國內專利申請量、國內專利授權量及國內專利有效量作為科技創(chuàng)新產(chǎn)出指標。

R&D投入經(jīng)費支出是指研究與試驗發(fā)展經(jīng)費，指在科學領域方面的一定區(qū)域在統(tǒng)計年度內用于自身科技的基礎研究、應用研究以及試驗發(fā)展的經(jīng)費支出；技術引進消化吸收經(jīng)費支出是指科技創(chuàng)新企業(yè)為了引進、掌握及應用外來的科學技術而支付的經(jīng)費部分；專利申請量是指報告年度內向專利部門提出的專利申請并被受理的件數(shù)；專利授權量是指報告年度內向專利部門提出的專利申請量中可以得到最終授權的一小部分；專利有效量是指在專利授權量中的專利權持續(xù)有效的數(shù)量，包含3個有效因素，分別為是否持續(xù)繳納維持費、是否在保護期內以及是否被宣告無效[12]。

(三)評價模型構建

現(xiàn)有科技創(chuàng)新效率的評測模型不一，其中DEA是一種用于評價具有多投入、多產(chǎn)出類型的決策單元是否有效的非參數(shù)方法，DEA模型中最基本的兩個模型分別是規(guī)模報酬可變的BCC模型和規(guī)模報酬不變的CCR模型[13]。DEA模型即是從相對效率這一觀點中發(fā)展運用而來的，本質是運用數(shù)學規(guī)劃模型的方法，比較和分析同一類別決策單元的相對效率，實現(xiàn)對不同決策單元的綜合分析。該方法在相對效率評價方面具有一定優(yōu)勢，方法與其他的效率評測模型相比具有客觀性，特別在評測多投入、多產(chǎn)出決策單元的時候存在相對于其他方法的絕對優(yōu)勢，由此被廣泛運用于評價效率的實證案例中[11]。本文旨在分析區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新資本投入與資本產(chǎn)出之間如何達到一個效率值點，所以選用CCR模型，可令每個決策單元的效率評價指數(shù)表示為

表1 區(qū)域科技創(chuàng)新效率評價指標[6]

(1)

式中：n表示事件中存在決策單元(Decision Making Units，以下簡稱DMU)的個數(shù)；m表示用于評價的投入種類的指標總數(shù)，s表示用于評價的產(chǎn)出指標的總數(shù)，vi為第i類決策單元投入的權重；μt為第r類型產(chǎn)出的權重。分別表示用于衡量投入產(chǎn)出每下降一單位所帶來的科技創(chuàng)新資本效率的降低值。在一定時期內，將所觀察到的n種決策單元的第j項投入和產(chǎn)出創(chuàng)造出的數(shù)量或質量分別記作xj=(x1j，x2j，…，xmj)T,yj=(y1j，y2j，…，ysj)T，j=1,2，…，n；第j種投入和產(chǎn)出的系數(shù)權重分別記作νi(i=1,2，…，m)，μj(j=1,2，…，s)，其中m表示用于評價的投入種類的指標總數(shù)，s表示用于評價的產(chǎn)出指標的總數(shù)，νi為第i類決策單元投入的權重；μr為第r類型產(chǎn)出的權重；分別表示用于衡量投入產(chǎn)出每下降一單位所帶來的科技創(chuàng)新資本效率的降低值。因此為了尋找使得第j個區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新企業(yè)的評價效率達到最大值的一組產(chǎn)出和投入權重μ和ν，最優(yōu)解記為hj，即第j家區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新企業(yè)的CCR效率值。由于在同一決策單位中，一組投入產(chǎn)出效率值是不可能超過100%的，故這個函數(shù)必須滿足以下這樣的一個約束條件

(2)

為了用標準線性規(guī)劃模式求解該線性規(guī)劃方程式，可對上述公式進行變形，第j個決策變量的效率優(yōu)化模型可以表示為

(3)

(4)

改寫成向量形式則有

(5)

根據(jù)上式，可以得到CCR模型的對偶形式[25]

(6)

假設上述問題存在線性規(guī)劃的最優(yōu)解為λ-，s-，θ-，則存在如下結論：

第一，若θ+=1，且松弛變量s+=0，s-=0，則第j個決策單元為DEA有效，且存在w->0,μ->0，存在最優(yōu)解hj0=1時，決策變量投入產(chǎn)出為規(guī)模有效和技術有效[13]。

第二，當存在投入或產(chǎn)出松弛變量大于零，則此時存在線性規(guī)劃的最優(yōu)解為hj0=1時，稱該決策單元為弱DEA有效，不是技術有效或規(guī)模有效。

第三，若θ+<1,則此時決策單元不存在DEA有效，此時投入產(chǎn)出既無技術有效，也無規(guī)模有效。

第四，若存在λj(j=1,2，…，n)，使得∑λj=1成立，則該決策單元的規(guī)模效率不變；若不存在λj(j=1,2，…，n)，使得∑λj=1成立，則若∑λj<1,那么該決策單元規(guī)模效率遞增；若不存在λj(j=1,2，…，n)使得∑λj=1成立，則若∑λj>1,存在該決策變量為規(guī)模效率遞減。

三、實證分析

(一)區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)統(tǒng)計

表2 2017年區(qū)域中心城市的科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出情況

注：數(shù)據(jù)來源于《2018年中國科技統(tǒng)計年鑒》。

(二)綜合評價與分析

1.綜合效率、技術效率和規(guī)模效率分析

通過運用DEA模型進行效率分析，2017年11個區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新效率的評價結果及分析結果見表3。

表3 2017年區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新效率評價結果

由表(3)可以得到11座區(qū)域中心城市的3類效率值，分別是綜合效率、技術效率以及規(guī)模效率，可以看出，成都、西安和深圳這3個城市的科技創(chuàng)新資本效率處于DEA有效狀態(tài)，在綜合效率，技術效率以及規(guī)模效率上，效率值均為1.000，屬于有效的范圍內。北京、天津、上海、廣州、重慶、武漢、南京和沈陽都處于非DEA有效狀態(tài)。導致DEA無效的原因有很多種，可能是資本的投入未獲得充分的利用[15]，在產(chǎn)出過程中存在一些不合理的政策制度從而導致了產(chǎn)出效率的低下[16]，需要根據(jù)規(guī)模效益遞增或是遞減的情況做出下一步的分析。

從綜合效率的結果可以看出，在11座區(qū)域中心城市中，綜合效率最大值是1.000，最小值是0.421，平均值為0.711。由分析可以得出，將綜合效率值的大小θ按如下兩種情況進行分類：若決策變量的綜合效率值符合0.711≤θ<1.000，則稱決策變量處于DEA輕微無效狀態(tài)；若該決策變量滿足θ<0.711，則稱該決策變量處于嚴重無效狀態(tài)[17]，該城市的投入產(chǎn)出處于不均衡的狀態(tài)[18]。由上表可以看出，在全國11座區(qū)域中心城市中，處于DEA有效狀態(tài)的城市有成都、西安、深圳，占總城市數(shù)的27%，而剩余8個城市均處于DEA嚴重無效的狀態(tài)，從分析結果可以得出，存在很大一部分城市的科技創(chuàng)新資本效率處于較低的水平。成都、西安和深圳R&D經(jīng)費投入和專利產(chǎn)出方面的效率是很高的，所有投入得到充分的利用且獲得了相應投入量的產(chǎn)出回報。只有當這幾座城市同時提高科技經(jīng)費的投入量才可以提升其各項資本活動的產(chǎn)出。

從技術效率的角度看，處于非DEA有效狀態(tài)的8座城市中，北京和沈陽在技術效率方面是技術有效的，其余6座城市均為非技術有效，占到所有決策單元的55%。各區(qū)域中心城市效率偏低，不同城市技術創(chuàng)新效率差異較大，技術創(chuàng)新效率由高至低依次為北京、成都、西安、深圳、沈陽、重慶、上海、南京、廣州、武漢、天津。有些城市技術效率有效而規(guī)模效率無效，如北京。規(guī)模效率是導致技術創(chuàng)新效率較低的原因之一。

從規(guī)模效率來看，在11座區(qū)域中心城市中，存在64%的城市顯示非規(guī)模有效，在表3中可以發(fā)現(xiàn)，但凡是非DEA有效的城市，在規(guī)模效率方面也一定無效，但技術效率方面卻可能有效，可能無效。說明處于非DEA有效的城市產(chǎn)出效率低下是其規(guī)模效率的無效導致的[19]。從表3中可以看出，成都、西安、深圳處于規(guī)模收益不變的狀態(tài)，表明這些地區(qū)的規(guī)模效益是經(jīng)濟的。而北京、天津、上海、廣州、重慶和南京處于規(guī)模效率遞減的階段，說明其資本投入和產(chǎn)出的規(guī)模效益是不科學的，出現(xiàn)了科技創(chuàng)新投入資本過剩的情況，對比發(fā)現(xiàn)只有武漢和沈陽這兩座城市處于規(guī)模收益遞增的狀態(tài)，此時適當增加資本投入會帶來更多的產(chǎn)出。以上總體結果表明，處于非DEA有效的城市在科技創(chuàng)新資本投入方面存在投入量不足而導致效率偏低的情況。科技創(chuàng)新資本投入過少或許是導致這幾座城市規(guī)模效率偏低的主要因素。

2.投影分析

X與Y產(chǎn)出和投入指標的松弛變量取值如表4所示。從投影分析結果可以看出，重慶在R&D投入經(jīng)費支出上存在較大的經(jīng)費冗余，天津、廣州、武漢和南京在科技創(chuàng)新資本的技術引進消化吸收的經(jīng)費支出方面同時存在或多或少的經(jīng)費冗余情況，而剩余幾座城市在此方面則不存在這方面的狀況，表明除了這幾座城市以外的城市在2017年R&D經(jīng)費支出及技術引進消化吸收方面的經(jīng)費支出中，不存在經(jīng)費冗余的情況，且目前的產(chǎn)出成果已經(jīng)是當前所能產(chǎn)出效果的最大值[20]。

表4 2017年區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新效率投影分析結果

從投入的角度上看，11座城市之中有5座城市在R&D投入經(jīng)費支出及科技創(chuàng)新資本的技術引進和消化吸收上的經(jīng)費支出上存在較多的經(jīng)費冗余情況，可看出，在8座DEA無效的城市中，各投入指標的相對冗余是導致各城市DEA無效的主要原因。聯(lián)系規(guī)模效應分析結果可以得知，科技創(chuàng)新資本投入過少，會導致各指標投入比例不合理現(xiàn)象的存在[21]，直接影響了各區(qū)域中心城市DEA無效以及成為科技創(chuàng)新資本效率偏低的主要原因。

從產(chǎn)出的角度來看，幾座城市在目前的投資水平下，天津、上海、廣州、重慶、武漢和南京存在專利申請量的產(chǎn)出方面存在不足，上海和武漢在專利授權量產(chǎn)出方面存在不足，而廣州在專利有效量產(chǎn)出方面不足，在現(xiàn)有的投入水平下，說明這幾座城市在科技創(chuàng)新成果轉化方面的無效狀態(tài)比較嚴重，在科技創(chuàng)新成果產(chǎn)出效率方面表現(xiàn)較差。

(三)實證結論

1.科技創(chuàng)新資本規(guī)模與效率不協(xié)同

科技創(chuàng)新資本投入規(guī)模與技術產(chǎn)出規(guī)模較高的城市，其創(chuàng)新效率并不一定高。北京、上海作為中國科技創(chuàng)新規(guī)模最大的城市，其創(chuàng)新效率均不高。相較而言，創(chuàng)新規(guī)模較低的成都和西安創(chuàng)新效率較高。這說明，科技創(chuàng)新資本效率的高低與規(guī)模大小并無直接關系，規(guī)模效應在創(chuàng)新資本轉化中并不凸顯。

2.科技創(chuàng)新資本投入冗余區(qū)域差異顯著

由投影分析的投入冗余來看，城市間創(chuàng)新資本投入冗余結構存在顯著差異。廣州、天津、武漢、南京為技術引進消化吸收經(jīng)費支出冗余，且沿海開放程度高的城市，其冗余度更高，內陸城市冗余度較低。同時，重慶作為西部城市的代表，其技術引進消化吸收經(jīng)費支出不存在冗余，R&D投入經(jīng)費支出冗余量較高。這反映出不同區(qū)域城市的創(chuàng)新資本投入冗余結構區(qū)域差異顯著，東部城市技術引進消化吸收資本投入過多導致效率下降，西部地區(qū)自主創(chuàng)新的資本投入過多導致效率下降。進而，不同區(qū)域城市的創(chuàng)新資本投入優(yōu)化側重方向也應該有所差異。

3.科技創(chuàng)新資本產(chǎn)出轉化時滯效應突出

科技創(chuàng)新資本轉化效率較低的城市，普遍表現(xiàn)為國內專利申請量這一產(chǎn)出的不足，而同時又表現(xiàn)為專利授權量或專利有效量不足的城市較少。這說明，科技創(chuàng)新資本投入向產(chǎn)出的轉化更多并不是當年年度的轉化，而是需要長期的過程。即長期趨勢來看，科技創(chuàng)新資本投入與專利授權量及專利有效存量是一致的。

四、政策建議

(一)從城市處于不同有效階段角度的政策建議

第一，對于成都、西安、深圳這3座處于科技創(chuàng)新效率中等有效率階段的城市，在科技創(chuàng)新產(chǎn)出方面，這3座城市的產(chǎn)出效率較高，其創(chuàng)新制度和政策的制定也較為合理，但仍需進一步調整和提高其資本轉化的效率。應制定科技創(chuàng)新資本相關的政策措施，進一步實施區(qū)域科技發(fā)展戰(zhàn)略，提高科技創(chuàng)新效率。

第二，對于北京、天津、南京和沈陽處于DEA低等有效率階段的城市，與其余城市相比，其在資本投入方面力度較大，但在產(chǎn)出效率方面仍然差強人意，需要在其科技創(chuàng)新成果研發(fā)實力上加強，加大引進高科技人才，大力發(fā)展高新技術產(chǎn)業(yè)在整個科技行業(yè)領域中的比重。對于存在的技術變動和規(guī)模變動效率值較低的情況，由于效率變動的低效容易導致綜合效率值偏低，表明這些城市需要提升管理體制效率，優(yōu)化經(jīng)濟增長結構，強化對外開放，提高經(jīng)濟全球化進程，培育中小企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，提高科技創(chuàng)新資本效率，加強對先進技術的引進，提高制度管理水平，從而提高產(chǎn)出效率。

第三，對于上海、廣州和重慶這類科技創(chuàng)新配置效率水平仍處于較低狀態(tài)的城市，由于發(fā)現(xiàn)其尚且不能進行有效的配置資源，導致其科技資本的投入無法有效利用，應考查資本的空間配置效率，根據(jù)城市的特點制定適合自己的科技創(chuàng)新能力發(fā)展戰(zhàn)略。而對于處于效率值較低的城市，需要進行制度化的改革，特別是在行政審批方面的效率改革[22]。對于技術效率和規(guī)模效率都存在的問題，需要大力培育高等教育人才，重點平衡政府科研經(jīng)費投入的導向作用，深化國資企業(yè)改革，堅持企業(yè)的主體地位，充分發(fā)揮企業(yè)的創(chuàng)新主體作用，避免出現(xiàn)科研經(jīng)費投入高而產(chǎn)出效率低的結果，提高科技資源使用率，優(yōu)化配置環(huán)境，提高管理效率。

(二)從科技資本投入和產(chǎn)出效率優(yōu)化角度的建議及提升對策

由于各區(qū)域中心城市的科技創(chuàng)新投入都處于規(guī)模效益遞增的事實，在不斷提高科技創(chuàng)新投入的同時，應該注重科技創(chuàng)新效率的提升，提高各決策主體的管理水平以及科技資本的投入。由以上結論可知，為了提高各區(qū)域中心城市的科技創(chuàng)新效率，從科學技術與創(chuàng)新效率的投入、產(chǎn)出兩個層面，提出以下優(yōu)化建議。

第一，在科技創(chuàng)新資本投入層面，當前提高中國資本效率的最重要途徑是實現(xiàn)資本的合理配置，調整產(chǎn)業(yè)結構，提高資源配置效率，轉變經(jīng)濟增長方式，健全制度安排，采取因地制宜的發(fā)展戰(zhàn)略模式，充分發(fā)揮市場經(jīng)濟的主導地位，幫扶好中小企業(yè)的創(chuàng)新需求，提升其自身發(fā)展能力，維持中國經(jīng)濟發(fā)展一路向好的態(tài)勢，應該充分發(fā)揮政府職能作用，強化政府政策引導和支持[23]。加強國家宏觀調控政策、優(yōu)化各城市技術創(chuàng)新環(huán)境，制定有益于技術創(chuàng)新的各類政策，實施相關措施，培育創(chuàng)新成果轉化平臺，建立有效的科技人才引進與激勵系統(tǒng)，培育和完善高新技術產(chǎn)業(yè)的投資機會，完善科學技術創(chuàng)新的政策環(huán)境[24]。增加科技創(chuàng)新資本的投入并優(yōu)化配置，加大R&D資本總量、R&D人員全時當量、醫(yī)療支出以及教育支出，切實調整R&D經(jīng)費投入強度，解決投入過少的問題，優(yōu)化資源配置并提高技術創(chuàng)新規(guī)模效率，提高城市創(chuàng)新能力和城市的資本競爭力。

第二，在科技創(chuàng)新資本產(chǎn)出層面，效率變動的低效容易導致綜合效率值的偏低。表明這些城市需要提升管理體制的效率[25]，首先需要對處于效率值較低的城市進行制度化的改革，特別是在行政審批方面的效率改革。其次，要對資本轉化為成果的效率方面進行改革，如加大高科技產(chǎn)出以及科研發(fā)明等專利產(chǎn)品的宣傳與獎勵制度，強化產(chǎn)學研結合，提高科學技術創(chuàng)新利用率。加大技術引進、技術改造與技術吸收的資本投入，提高創(chuàng)新技術利用率與消化吸收速度。最后要注重人才的培養(yǎng)，不能一味地加大對產(chǎn)品的科技投入研發(fā)資本，鼓勵和扶植中小企業(yè)的科技創(chuàng)新，給予適度和適量的幫助[25]，從而引領正確的科技發(fā)展方向，促進更多科技成果的轉化，提升城市經(jīng)濟形象，不斷促進城市科技和經(jīng)濟等方面的發(fā)展，實現(xiàn)資源共享、優(yōu)勢互補的雙贏戰(zhàn)略政策。

五、結語

本文通過研究國內11座區(qū)域中心城市科技創(chuàng)新資本的投入和產(chǎn)出效率問題，提出不同城市科技創(chuàng)新資本效率存在明顯差異，分別從科技創(chuàng)新資本投入和產(chǎn)出層面提出相應優(yōu)化政策，對于合理配置各地區(qū)的科技資源具有較強的實用價值，從一定意義上來講，通過提高各城市的科技創(chuàng)新資本效率，可以提升該地區(qū)的核心競爭力。

本研究的不足之處在于，由于數(shù)據(jù)獲取等方面的原因，僅用專利申請量、授權量和產(chǎn)出量來作為產(chǎn)出指標，對區(qū)域中心城市的科技創(chuàng)新成果進行衡量，對于大多數(shù)高科技企業(yè)而言并不具有較強的測度能力，因此可能會對評價結果造成一定程度的影響。未來的研究工作將主要圍繞高科技企業(yè)創(chuàng)新成果方面的評價問題展開，以期獲得更加準確的測度結果。