陕西省科技竞争力综合评价研究
蔡 虹 许晓雯 武晓玲 贾玉健
[编者按] 区域科技竞争力研究是当前科技和经济领域的一个热点问题，因为它关系到当今和未来区域经济在世界经济的地位和作用。对陕西省这样一个拥有科技优势的省份更具有重大战略意义。科技厅2001年将“陕西省科技竞争力综合评价研究”列入省软科学研究计划，旨在建立新的评价指标体系和模型，通过多层次主成份分析等方法，对目前我省存在的所谓“关中现象”进行了深入的研究和对比分析，从定量的角度阐述了产生的原因，揭示了陕西省科技体制、运行机制和管理方面的深层次问题，并提出了初步的对策建议。本文是该课题研究的主要成果，现予刊载，期望对各级政府和部门领导的决策起到帮助作用，同时希望在理论和学术界对进一步开展这一热点问题的研究起到抛砖引玉的作用。
[关键词] 科技竞争力 研发投入相对效率 研发投资经济效果
知识经济时代，创新是一个国家兴旺发达的不竭动力。知识对经济的作用，本质上是科技对经济增长、经济发展的支撑作用。陕西作为西北地区的经济中心，在我国加入世贸组织之后面临着机遇与挑战，能否在经济全球化进程中更快地推动陕西的社会经济发展，使陕西的综合竞争力获得质的飞跃，关键是科技竞争力的增强。陕西省应当通过科学地评估自身的科技竞争力，明确优势和劣势，确立适当的近期和中期科技发展目标，努力促使科技竞争力不断获得提升，开创社会经济发展的新局面。
一． 陕西省科技竞争力评价
区域科技竞争力是复杂的，但又是有组织结构的。为了评价区域科技竞争力就必须在了解科技竞争力系统结构的基础上，建立起合理可行的评价指标体系。
(一） 陕西省科技竞争力评价指标体系的建立
本文研究从科技投入、科技产出、科技经济一体化以及科技基础和科技环境四大方面综合考虑，设计的指标体系共有36个基础指标，分为四个垂直层次，如下述框图所示。
第一层为总指标科技竞争力，第二层包括4个二级指标 ，即科技投入、科技产出、科技经济一体化、科技基础和科技环境。这4个二级指标分别包括若干三级指标，对应分别为人力投入和财力投入；专利产出和论文产出；经济发展、产业优化以及技术创新和高新技术产业化；科技基础与环境等共计9个三级指标。四级指标，即基础指标共有36个，如表1-1所示。
表1-1 科技竞争力评价指标体系
一级指标 二级指标 三级指标 四级指标
科技竞争力 科技投入 人力投入 X1科学家和工程师总数（人）
X2每万人口中科学家和工程师数（人）
X3国有企事业单位专业技术人员（人）
X4科学家和工程师/从事科技活动人员
财力投入 X5科技经费支出总额（万元）
X6人均科技经费支出（元/人）
X7科技活动经费占GDP的比重
X8地方财政科技拨款总额（万元）
X9地方财政科技拨款占财政支出的比重
科技产出 专利 X10专利申请受理量（件）
X11每十万人平均专利申请受理量
X12专利授权量（件）
X13每十万人平均专利授权量
论文 X14科技论文总数（篇）
X15每十万人平均发表的科技论文数
科技经济 经济增长 X16工业增加值（亿元）
一体化 X17工业增加值率
X18人均GDP（元/人）
X19全社会劳动生产率
X20万元GDP能耗（吨标准煤）
X21对外贸易依存度
产业优化 X22非农产业产值占GDP的比重
X23第三产业产值占GDP的比重
X24第三产业从业人员占全部从业人员的比例
技术创新与 X25R&D经费支出（亿元）
高新技术产业化 X26人均R&D经费支出（元/人）
X27R&D/GDP
X28技术市场成交额（亿元）
X29新产品产值率
X30国家级高新技术产业开发区总收入（万元）
科技基础与 科技基础 X31每万人拥有的藏书量（册）
环境 X32更新改造投资新增固定资产（万元）
科技环境 X33高等学校在校生人数（万人）
X34教育经费（万元）
X35教育经费占GDP的比重
X36人均邮电量（元/人）
（二） 陕西省科技竞争力的计量分析
基本思路：确定作为研究对象的陕西省的样本年份，根据建立的指标体系，运用有关方法采集和处理样本指标数据，及主成分分析方法（PCA）计算出陕西省各年份的科技竞争力和各分项竞争力，并进行分析和解释。
1. 科技投入评价
本研究在评价时，把科技投入分为人力投入和财力投入，分别进行主成分分析，然后再把人力投入和财力投入的评价得分作为科技投入的两个要素指标，再一次进行主成分分析，最终得出陕西省1995-2001年期间的科技投入评价结果。
表1-2 科技投入主成分得分
年份 主成分1得分 主成分2得分 综合得分
1995 0.34329 -1.42629 0.03597
1996 1.21604 0.48243 1.08863
1997 1.12282 1.1615 1.12954
1998 0.19711 -0.86204 0.01317
1999 -0.48421 -0.60981 -0.50602
2000 -1.17247 0.13602 -0.94522
2001 -1.22257 1.1182 -0.81605
表1-2显示只有1996和1997年两年的两个主成分都为正，所以在最终的评价得分趋势图中，只有两个年份的得分点在x轴上方，也就是大于平均水平。1999-2000年期间，虽然这三个年份的财力投入都不错，但是受到人力投入总量下降的影响，导致了在此期间的科技投入综合评价得分为负。这也说明了在此期间陕西省科技投入的不合理性。
2. 科技产出评价
通过计算科技产出构成要素间的相关系数矩阵可知：专利授权、每十万人平均专利授权量、科技论文总数、每十万人平均发表的科技论文数这四个指标之间的相关性很高。而这四个指标和专利申请受理量以及每十万人平均专利申请受理量之间的相关性都较低，这和实际情况是符合的，专利授权量和科技论文总数是直接的科技产出成果，而专利受理量在成果鉴定过程中，有一部分会被淘汰掉，它是一个相对粗糙的、不精确的科技产出成果，所以和上述四个指标之间的相关性要低一些。由于科技产出指标间的相关性较高，所以第一主成分解释的方差比例达到了73.246%，前两个主成分的解释度累计达到了98.087%，因此选取前两个主成分来进行科技产出主成分评价。
表1-3 科技产出主成分得分
年份 主成分1得分 主成分2得分 综合得分
1995 -0.59939 -0.26539 -0.50495
1996 -1.07934 0.48167 -0.67092
1997 -0.97296 0.54243 -0.57791
1998 -0.41342 -0.45677 -0.41628
1999 0.74125 -1.81393 0.09234
2000 0.92893 0.13903 0.71494
2001 1.39493 1.37296 1.36279
将陕西省1995-2001年期间科技产出的综合评价得分绘成趋势图（图1-3）可见：陕西省的科技产出综合评价得分在度过1996年的低谷以后，逐渐向上增长，而且增加趋势越来越明显。
3. 科技经济一体化评价
在科技经济一体化模块下，分为三个子系统：经济增长、产业优化，技术创新和高新技术产业化。通过由下而上，逐层分析，可得到评价科技经济一体化的函数为：Z3=0.94445F1。并计算出1995-2001年陕西省科技经济一体化主成分得分和综合得分见表1-4。
表1-4 科技经济一体化主成分得分
年份 主成分1得分 科技经济一体化综合得分
1995 -1.06629 -1.00706
1996 -0.84994 -0.80273
1997 -0.69834 -0.65955
1998 -0.29186 -0.27565
1999 0.27234 0.25721
2000 1.20652 1.13950
2001 1.42756 1.34826
把科技经济一体化综合得分绘制成趋势图1－4，该图显示：1995-2001期间，陕西省的科技经济一体化综合得分一直处在上升趋势，从1999年开始大于平均水平，出现在x轴的上方，此后继续增长，在2001年，增长的趋势稍有缓和。
5. 科技基础与环境评价分析
通过计算科技基础与环境构成要素的相关矩阵可知，高等学校在校生人数、更新改造投资新增固定资产、教育经费和人均邮电量这四个指标之间呈现高度相关。另外，教育经费和人均邮电量和其它指标之间的相关性也比较高。第一主成分所占比例很大，达到了80.633%，前两项累计方差达到91.239%，所以选取前两项来构造科技基础与环境的评价函数，计算出两个主成分的得分，然后根据公式Z4=0.80633*F1+0.10606F2计算出科技基础与环境的综合得分。如表1-5所示。
表1-5 科技基础与环境主成分得分
年份 主成分1得分 主成分2得分 综合得分
1995 -1.34917 -0.87754 -1.18095
1996 -0.72926 -0.22394 -0.61178
1997 -0.41742 2.06416 -0.11765
1998 -0.23523 -0.65216 -0.25884
1999 0.17933 0.00173 0.14478
2000 1.02044 0.31555 0.85628
2001 1.5313 -0.6278 1.16815
科技基础与环境在1998年有一个很小的回落。1999-2001都处在平均水平之上，而且是逐步提高，1999-2000年期间的增势最快，2001年的增势趋缓。
5. 陕西省1995-2001年期间科技竞争力综合评价结果
表1-6给出了陕西省从1995-2001年各个年份的科技竞争力主成分评价第一主成分得分和综合评价得分。
表1-6 科技竞争力评价得分
年份 科技竞争力主成分得分 科技竞争力总评价得分
1995 -0.91106 -0.84893
1996 -0.95236 -0.88741
1997 -0.70277 -0.65484
1998 -0.34987 -0.32601
1999 0.27132 0.25282
2000 1.12779 1.05087
2001 1.51695 1.41349
在1995-2001年期间，陕西省的科技竞争力一直呈上升趋势，1995-1996期间变化比较平缓，1996-2000年年期间，一直保持比较明显的加速增长趋势，充分反映出陕西省越来越重视科技投入产出的效率，加大力度提高科技成果转化率，解决科技经济两张皮的问题所带来的成效。但是在2000—2001年期间，增长趋势变缓。
二 陕西省研发投入相对效率评价
针对R&D活动绩效评价中大多没有将R&D投入作为成本看待的做法，引入经济效率概念，指出在R&D投入绩效评价中应贯彻产出/投入分析的思想。同时，运用数据包络分析方法（DEA）对2000年我国30个省市的R&D投入绩效进行了测度与评价，着重分析了陕西省的R&D投入绩效以及目标改进值。
（一） 我国区域R&D投入绩效评价的证研究
本文选择我国30个省、直辖市和自治区（西藏由于资料缺省较多而舍去），作为我国2000年区域R&D投入绩效测度与评价的同类决策单元。考虑到R&D活动的特点：从“输入”到“输出”之间存在一定时滞，本文假定时滞为1年。在采集数据时，输入指标采用了2000年数据，输出指标采用了2001年数据。评价采用的9指标体系（4个输入和5个输出指标）是由17个初选指标经过指标信息分辨能力和信息重复程度筛 选后保留的指标（见表2-1）。
表2-1 研发投入绩效评价指标体系
研发投入绩效 输入指标 R&D经费支出总量指标(亿元)（GERD）（X1）
R&D投入强度指标(%)（GERD/GDP）（X2）
地方科技三项费用(亿元)（X3）
R&D人员中科学家和工程师(万人年)（X4）
输出指标 发明专利授权量(项)（Y1）
三系统收录的科技论文数(篇)（Y2）
技术成果成交额(亿元)（Y3）
新产品产值率(%)（Y4）
人均GDP(元)(Y5)
应用线性规划软件LINDO(Linear, INteractive, and Discrete Optimizer)，计算出C2R模型（Dε）中各个决策单元的相对有效性。根据计算结果，在我国30个地区中，北京、河北、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、山东、湖南、海南、云南、甘肃、新疆等14个地区的最优值VD=θ*=1，且s*-=s*+=0，说明这14个地区的研发投入绩效是DEA有效（C2R）的。根据DEA原理可知，DEA有效性（C2R）既是规模有效，也是技术有效的，即对于这14个地区目前的研究开发投入来说，除非增加一种或多种新的投入，或减少某些种类的产出，否则无法再增加任何现有的产出量。对于其余16个非DEA有效的地区，只知道是既非规模有效也非技术有效，故采用评价技术有效性的C2GS2（Dε）模型做进一步的分析。同样应用LINDO软件，计算出16个非DEA有效（C2R）地区C2GS2（Dε）模型的相对有效性。根据计算结果，在这16个地区中天津、山西、河南、广东、重庆等5个地区的最优值σ*=1，说明这5个地区的研发投入绩效是DEA（C2GS2）有效的，即技术有效。这就意味着这几个地区以现有的研发产出量来说，相应的投入不能再减少了。其余的11个地区则为既非技术有效，也非规模有效。
（二） 研发投入绩效评价结果分析
1. 研发投入绩效相对效率的区域分布特点
根据DEA（C2R）模型的计算结果可知，构成2000年我国区域研发投入有效前沿面（C2R）的14个地区中，东部沿海12个地区中就有8个地区的研发投入绩效为DEA有效；9个中部地区和9个西部地区（西藏除外）中各有3个地区为DEA有效；而相对效率值位于倒数前5位的地区均为西部地区。我国区域研发投入绩效相对效率具有明显的东高西低的地域分布特点。
2. 研发投入绩效相对效率的目标改进值
根据DEA理论的“投影”定理，可从理论上计算出要使非DEA（C2R）有效地区转变成为DEA有效地区的目标改进值。表2-2是计算得出的非DEA(C2R)有效地区的研发投入及产出的目标改进值。
表2-2 非DEA有效地区研发投入及产出的目标改进值
表2-2 非DEA有效地区研发投入及产出的目标改进值
DMUj 相对效 X1 X2 X3 X4
率值θ* 实际值 改进值 实际值 改进值 实际值 改进值 实际值 改进值
2天津 0.6350 24.7 15.685 1.51 0.959 3.7 0.875 1.9 1.207
4山西 0.7517 9.9 7.442 0.6 0.451 2.26 1.699 1.1 0.704
5内蒙 0.9047 3.3 2.986 0.24 0.212 1.85 0.964 0.7 0.311
12安徽 0.8380 20 16.76 0.66 0.553 2.1 0.869 1.7 1.322
13福建 0.6620 21.2 13.372 0.54 0.358 5.12 3.389 1.7 0.815
14江西 0.7717 8.2 6.328 0.41 0.316 1.0 0.772 1.1 0.481
16河南 0.9762 24.8 20.697 0.48 0.469 3.54 3.456 2.6 1.575
17湖北 0.9444 34.8 32.865 0.81 0.765 3.99 3.768 3.3 2.654
19广东 0.7531 107.1 41.793 1.11 0.836 21.47 8.796 5.8 3.383
20广西 0.4759 8.4 3.998 0.41 0.195 1.52 0.723 1.1 0.353
22重庆 0.7317 10.1 7.390 0.64 0.468 1.63 1.193 1.2 0.629
23四川 0.7570 44.9 33.989 1.12 0.848 3.6 2.725 4.1 2.673
24贵州 0.4109 4.2 1.726 0.42 0.154 1.34 0.533 0.59 0.210
26陕西 0.4317 49.5 21.37 2.98 1.194 2.59 1.007 4.2 1.813
28青海 0.5656 1.3 0.735 0.49 0.125 0.55 0.158 0.17 0.085
29宁夏 0.4090 1.7 0.695 0.64 0.114 0.65 0.161 0.19 0.078
（续上表）
DMUj Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
实际值 改进值 实际值 改进值 实际值 改进值 实际值 改进值 实际值 改进值
2天津 96 115 1178 30.6 34.87 37.33 89.013 19986
4山西 132 366 1.47 19.39 27.65 5444 15545
5内蒙 73 57 89 6.24 8.782 11.63 6500 7971
12安徽 71 1264 6.41 22.98 17.5 5199 9966
13福建 82 642 13.69 20.32 9.55 39.803 12375
14江西 77 89 322 6.27 11.1 16.33 5198 7376
16河南 171 578 21.26 39.38 5908 13165
17湖北 186 2122 33.86 38.95 16.8 23.622 7804 17190
19广东 301 1472 53.97 39.14 13680
20广西 54 120 3.78 8.436 20.2 4697 6968
22重庆 41 73 361 409 28.95 35.34 80.126 5655 17503
23四川 258 1261 12.63 28.32 26.22 5118 18987
24贵州 42 72 0.06 5.465 9.59 2856 5062
28青海 15 17 0.47 6.729 4.29 29.250 5732
26陕西 132 141 1867 8.47 23.71 15.68 5040 7112
29宁夏 15 12 14 0.89 6.211 0 26.333 5300
注：表中改进值一栏为空白，表示产出亏空为零，即改进值等于实际值。
从表2-2中可以看出，16个DEA(C2R)有效地区在四项研发投入指标上都存在投入剩余的问题，而产出亏空主要发生在技术交易额和人均GDP两个指标上，其次是新产品产值率指标。以陕西省为例，根据DEA计算结果表明陕西省研发投入绩效既非规模有效也非技术有效。在全国30个地区中陕西省研发投入相对效率值位于第28位，仅高于宁夏和贵州。
表2-3 陕西省研发投入绩效的目标改进值
2001年相对效率值：0.432
指 标 实际值 松弛变量 目标改进值 （%）*
投入指标 X1（R&D经费内部支出，亿元） 49.5 0 21.370(= 49.5×0.432) -56.83
X2（R&D经费内部支出/GDP，%） 2.98 0.092667 1.1938454 -59.94
X3（地方科技三项费用，亿元） 2.59 0.111412 1.0067314 -61.13
X4（RD科工，万人/年） 4.2 0 1.813 (= 4.2×0.432) -56.83
产出指标 Y1（发明专利授权量，项） 132 8.9998 141(=132+8.9998) -6.82
Y2（三系统收录科技论文数，篇）1867 0 1867 0
Y3（技术交易额，亿元） 8.47 15.238 23.708 (=8.47+15.238) 179.91
Y4（新产品产值率，%） 15.68 0 15.68 0
Y5（人均GDP，元） 5040 2071.74829 7112 41.11
从表2-3中可见，陕西省与其他地区相比各项投入均存在剩余值（目标改进值与实际投入值的差额），表中投入指标的目标值表示在保持现有产出量不变的前提下，应将投入减少到该数值，也就是说，在保持现有R&D活动产出量不变的前提下，存在这么多的投入剩余。换句话说，就是有这么多的投入量没有发挥应有的效应。另一方面如果保持现有的研发投入量不变，则在研发产出方面，陕西省在“三系统收录的科技论文数”以及“新产品产值率”都已达到目标值，但在“发明专利授权量”、“技术交易额”和“人均GDP”三项产出均存在产出亏空，特别是在技术交易额方面的差距最大。也就是说在保持现有投入水平的前提下，应大大提升产出目标值的量，才可能使陕西省的研发投入绩效转变为DEA有效。因此，陕西省若要提高研发投入的相对效率必须在提高科技成果转化方面做更深入细致的工作。
3. 规模收益分析
已知在C2R有效的情况下，决策单元既是技术有效又是规模有效，所以前面分析的14个C2R有效的地区为规模收益不变。可以利用DEA有关定理的推论来判断非C2R有效的决策单元DMU的规模收益状况。如果某个生产过程(x0,y0)处于规模收益递增状态，说明在x0的基础上，适当增加投入量，可望最大可能产出有相对更高比例的增加，此状态下的决策单元将会有增加投入的积极性。根据上述推论，结合前面的实证计算结果，可以得出我国区域研发投入的规模收益状况，见表2-4。
表2-4 我国区域研发投入规模收益分析结果
DMUj θ* σ* 规模收益递增∑λj<1 规模收益递减∑λj>1
2天津 0.63501 1 0.358352
4山西 0.75168 1 1.916387
5内蒙 0.90469 0.926397 1.036427
12安徽 0.83804 0.858689 0.689915
13福建 0.66203 0.768177 1.29866
14江西 0.77171 0.777416 0.926775
16河南 0.97615 1 1.565839
17湖北 0.94439 0.946642 1.036571
19广东 0.75314 1 1.928943
20广西 0.47590 0.492143 0.894768
22重庆 0.73171 1 2.286014
23四川 0.75698 0.868632 1.773118
24贵州 0.41092 0.446333 0.681743
26陕西 0.43172 0.433214 0.913869
28青海 0.56557 0.632967 0.804517
29宁夏 0.40897 0.471821 0.740211
从表2-5中可见，在θ*≠σ*的16个地区中，规模收益递增以及规模收益递减的各有8个地区。值得注意的是，8个处于规模收益递增状态的地区中有4个属于西部地区、3个属于中部地区，仅1个（天津）位于东部地区。从处于规模收益递增的地区情况看，除了天津、安徽、贵州的∑λj值比较低以外，其他地区的∑λj值均大于0.7，比较接近于1。
（三） 两点启示
通过以上分析可以得到两点启示：第一，在各地区越来越重视R&D投入的情况下，提高R&D投入绩效的问题必须引起足够重视，尤其是在经济发展水平较低的中西部地区。从目前情况看，R&D投入绩效并不令人满意，全国30个地区中只有14个地区处于既是技术有效又是规模有效的状态，大部分中西部地区的R&D投入没有得到充分利用，没有发挥应有的作用。而且，非DEA有效地区存在的共性问题是如何将科技成果转化为生产力进而促进经济增长。第二，通过实证分析提示我们，尽管有8个地区处于规模收益递增状态，从理论上说R&D投入的增量会带来相对较多的产出增量，但实践中R&D投入的实际绩效的提高尚需要与具体的科技创新政策、科技管理体制等具体情况相结合。在目前情况下，这些地区不能过多依赖于靠增加R&D投入来提高研发活动的绩效，而应把合理安排资金，提高现有R&D投入的相对效率作为当务之急。
三 陕西省研究开发投资的经济效果研究
一国（地区）的经济增长在一定程度上依赖于整个社会的R&D活动。但R&D投资能否起到增加社会知识总量，能否提升整个社会的科技水平，能否把R&D转化为直接的生产力，能否获得科技竞争优势，能否促进经济的增长，关键还要看R&D投资的经济效果。因此对R&D的经济效果进行计量研究，具有重要的现实意义。
（一） R&D投资经济效果的计量模型
以美国经济学家兹维·格里里奇（Zvi Griliches）为代表的研究者认为研究开发投资是一种流量，是每年用于研究开发的费用支出。支出主体用它来进行研究开发活动，以产生新的技术知识。企业所拥有的技术知识的大部分，都是以往研究开发所生产的知识和经验的积累，即技术知识存量（或R&D存量）。
在对技术知识存量进行度量时最重要一点是计算技术知识存量的陈腐化率 和研究开发的时间滞后 。研究开发的时间滞后，是指从研究开发、到获得新的技术知识，可以将其用于生产，要经过一定的时间，把这一从投入R&D经费到技术知识产业化的时间滞后称为 ，也就是研究开发的周期。技术知识存量的陈腐化率，是由于技术知识的老化而产生的。知识的老化是由于出现了更新的技术，使得已有技术不适宜再用于生产。或者随着时间的推移，进行R&D的企业逐渐失去了对技术的专有，从而使得进行R&D的企业的收益迅速减少。由于知识的老化，就使得知识像其它生产要素（如机器设备、厂房等）一样，存在一个陈腐化率 。目前，这两个因素在国内还没有得到充分重视，企业、行业或国家在测评研究开发投资的经济效果时，很少考虑到这两个因素的作用。
一般将技术知识存量的边际生产率（研究开发投资的边际收益率）定义为研究开发投资对生产率的贡献，利用广义的 生产函数就可以推导出这一边际生产率。
本文在进行实证研究时，首先设计了《陕西省科技竞争力问卷调查表》。然后对陕西省不同行业的企业进行问卷发放。这些企业主要集中在制造业，之所以集中在制造业进行问卷调研，是因为制造业的R&D投资额相对其他行业要多一些。制造业的R&D状况和技术水平，如R&D的时间滞后和技术的陈腐化率等，能很好地反映一个地区的技术水平和研发状况。在统计时，由于不同企业的 和 值相差较大，故没有采用加权平均法，而采用众数法，即从这些样本中分别统计出不同的 和 值出现的次数，把出现次数最多的 和 值作为陕西省不同行业的平均研究开发时间滞后和平均技术知识存量陈腐化率。经测算得出 年， （根据技术的实际使用年限（14年），取倒数而得）。
（二） 陕西省的计量分析
由于我国目前R&D投入较实际发生水平偏低，故本文在计算时，用科技经费内部支出额来计算技术知识存量，这样在一定程度上能更好地反映技术知识存量对经济增长的贡献作用。把科技经费内部支出额带入(3-1)式,计算出技术知识存量，并把其作为一个投入要素；由于统计数据所限，在测算另外两个投入要素时，资本采用全社会固定资产投资总额，劳动力采用全社会劳动者人数，即年末从业人员；产出采用国内生产总值(GDP)。陕西省的具体数据如表3－1所示。
我们将表3－1中的数据用SPSS11.0软件处理后，可得出陕西省的 、 、 以及 值，具体的回归值和回 归统计检验量如表3-2和表3－3所示：
表3－1 陕西省GDP、从业人员、固定资产投资、技术知识存量统计表(1988-2002)
年份 国内生产总值(亿元) 社会固定资产投资总额(亿元) 从业人员(万人) 科技经费内部支出 (亿元) 技术知识存量 (亿元)
1985 - - - 15.97 -
1986 - - - 17.04 -
1987 - - - 17.73 -
1988 314.48 91.81 1491.1 18.63 91.44
1989 358.37 98.82 1528.9 19.74 100.88
1990 404.3 101.11 1576.3 20.07 110.71
1991 466.84 119.94 1639.7 20.03 120.53
1992 538.43 135.06 1671.5 23.61 130.55
1993 661.42 222.42 1707.6 30.07 140.97
1994 816.58 249.57 1719.5 32.97 150.97
1995 1000.03 310.18 1747.7 39.86 160.22
1996 1175.92 343.71 1775.6 42.1 172.38
1997 1300.03 393.16 1791.6 45.4 190.14
1998 1381.53 517.57 1788.4 47.65 209.53
1999 1487.61 587.79 1780.9 54.39 234.42
2000 1660.92 653.67 1812.8 85.18 259.78
2001 1844.27 632.35 1784.6 98.34 286.62
2002 2035.96 750.6 1789.7 - 313.80
注：1. 资料来源：陕西统计年鉴、中国咨讯行(China InfoBank，网址http://www.bjinfobank.com)
2. 表中技术知识存量这一栏的数据，是由原始统计数据经计算而得。
表3－2 陕西省的劳动弹性系数 、资本弹性系数 和技术知识存量弹性系数 表
经计算整理可得出陕西省各年的研究开发投资的边际收益率 ，其具体数据如表3－4所示：
表3-4 陕西省的R&D投资的边际收益率表 (1988－2002)
年份 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997
研发投 1.51 1.56 1.60 1.70 1.81 2.06 2.37 2.73 2.99 2.99
资边际收益率
年份 1998 1999 2000 2001 2002 均值
研发投 2.89 2.78 2.80 2.82 2.84 2.36
资边际收益率
（三） 上海市的计量分析
为了进一步分析陕西省R&D投资的经济效果，我们对上海市的技术知识存量的弹性系数和研发投资的边际收益率进行了研究，以便把陕西省这方面的数据与它进行对比。在进行比较分析前，我们对研发时间滞后和技术知识存量的陈腐化率进行了进一步的研究。我们首先计算全国的技术知识存量陈腐化率，在计算时，若采用调研的方法统计出全国的平均技术使用寿命，进而算出全国的 值，其工作量和操作难度太大，在现有的条件下，很难完成这项调研。因此我们利用专利残存件数的数据来计算 值。课题组对全国专利（申请受理量）的淘汰率进行了统计，得出了全国专利（申请受理量）的淘汰率为7.53%，并把这个 数据作为全国的技术知识存量的陈腐化率。
把上海的研发时间滞后（ 年）和上海的技术知识存量陈腐化率（ ）带入(3-1)式，得出了上海的技术知识存量，再把上海的国内生产总值(GDP)、上海的全社会固定资产投资总额以及上海的年末从业人员带入(3-2) 式，利用多元线性回归，可算出上海的技术知识存量的弹性系数 。
我们利用SPSS11.0软件对上海的数据进行回归，得出了上海的 值为0.480。把上海的 值代入(3-3)式，经计算整理可得出上海各年的研究开发投资的边际收益率 （上海的原始数据和统计结果见表3－5至表3-8）。
表3－5 上海市GDP、从业人员、固定资产投资、技术知识存量统计表(1988-2002)
年份 国内生产总值(亿元) 社会固定资产投资总额(亿元) 从业人员(万人) 科技经费内部支出 (亿元) 技术知识存量 (亿元)
1985 - - - 13.37 -
1986 - - - 15.69 -
1987 - - - 18.93 -
1988 648.30 245.27 792.13 23.06 98.29
1989 696.54 214.76 784.96 27.56 104.26
1990 756.45 227.08 787.72 28.25 112.10
1991 893.77 258.3 798.13 37.62 122.59
1992 1114.32 357.38 806.91 47.57 136.42
1993 1511.61 653.91 787.25 64.65 153.71
1994 1971.92 1123.29 786.04 88.73 170.38
1995 2462.57 1601.79 794.19 114.22 195.17
1996 2902.20 1952.05 851.21 134.37 228.05
1997 3360.21 1977.59 847.25 165.61 275.52
1998 3688.20 1964.83 836.21 177.62 343.51
1999 4034.96 1856.72 812.09 198.00 431.86
2000 4551.15 1869.38 828.35 221.38 533.71
2001 4950.84 2004.64 809.20 247.22 659.13
2002 5408.76 2158.41 834.80 - 787.12
注：1. 资料来源：中国咨讯行(China InfoBank，网址http://www.bjinfobank.com)、上海统计网站（网址http://www.stats-sh.gov.cn）
2. 表中技术知识存量这一栏的数据，是由原始统计数据经计算而得。
表3-8 上海R&D投资的边际收益率表 (1988－2002)
年份 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997
研发投 3.17 3.21 3.24 3.50 3.92 4.72 5.56 6.06 6.11 5.85
资边际收益率
年份 1998 1999 2000 2001 2002 均值
研发投 5.15 4.48 4.09 3.61 3.30 4.40
资边际收益率
从研发投资的边际收益率来看，陕西省的均值为2.36,上海的均值为4.40。由此可见陕西省研发投资的边际收益率小于上海这些经济发达地区的水平。这点说明了陕西省现有的科技水平和科技环境还不够理想，研发投资对经济增长的拉动作用还较弱。陕西省的科技实力处于全国前列，而经济实力却处于全国后列，造成这种现象的一个重要原因就是研发投资的经济效果不够理想。
以上是对陕西省研发投资的经济效果进行横向比较。若我们再对陕西省15年（1988－2002）的研发投资的经济效果进行纵向比较，可以看出，陕西省R&D投资的边际收益率基本上处于一个上升的趋势，特别是1995年以后，其值都在2.7以上，大于其均值2.36，这说明了陕西省研发投资的经济效果有一个变好的趋势，研发投资对经济增长的贡献作用在逐年提高。
四 对提高陕西省科技竞争力水平实现途径的几点建议
通过对以上分析的总结，可见陕西省的科技竞争力有其优势，也有其劣势。我们针对陕西省科技竞争力存在的问题，提出了如下的具体建议。这些政策建议最终要达到的目的就是提升陕西省的科技竞争力和促进陕西省经济的快速发展。
（一） 改善科技投入结构，加大对科技人员的投入
陕西省的科技人力投入在1997年以后处于下降趋势，虽然科技财力投入处于上升的趋势，但综合这两方面的因素，陕西省的科技投入综合评分不但不升，反而下降，这与陕西省的科技产出、科技基础与环境、科技经济一体化近年内一直处于上升的势头形成鲜明的对比。这种科技投入结构不合理，科技人员投入不够的问题已成为陕西省科技竞争力进一步提升的一大障碍。为此，陕西省应改善科技投入结构，加大对科技人员的投入。
（二） 完善技术市场，大力提高技术交易额
技术交易额较低是陕西省研发投入绩效的相对效率较低的主要原因，陕西省的技术交易额太低主要有以下原因：一是技术交易平台的不完善、技术基础设施建设不健全。如陕西省的技术培训、技术服务等还不能满足技术交易的需要；各种中介机构还不能为技术交易双方提供系统完整的咨询服务等。二是陕西省存在大量的军工企业和中央各部门直属的研究院所，这些军工企业和研究院所一方面会使陕西省的科技实力大大提高；另一方面由于这些企业和院所的特殊性，使得它们的技术成果与市场需求有一定的脱节，即它们的技术成果很难市场化。同时陕西省很多企业的技术水平还较低，这就使得这些企业与上述院所之间存在技术差距，这种技术差距也限制了技术成果的转移。陕西省要提高研发投入的绩效，提高科技对经济的促进作用，必须探索出科技与经济结合的有效运行机制，进而大大提高技术的交易额。
（三） 优化研发活动的运行机制，提高研究开发的经济效果
陕西省R&D投资的边际收益率低于上海这些经济发达地区的水平，R&D投资的经济效果还没有达到最优化，R&D的产出还有进一步提高的余地。因此陕西省在加大R&D投资的同时，更要大力提高R&D投资的经济效果，提高研发活动对经济增长的贡献，比简单地增加研发投资具有更大的现实意义。
要提高研发投资的经济效果，使R&D活动真正起到促进陕西省经济发展的作用，必须对当前的研究与开发活动的机制安排进行优化，对研究与开发活动的外围环境进行改善，缩短R&D投入所带来的经济增长的滞后，使陕西省的研究与开发活动形成以市场为导向的政府调控的良性发展格局，推动陕西成为名副其实的科技大省和经济大省。为了实现这种目标，我们提出了通过优化R&D活动的运行机制，以提高R&D经济效果的对策。
R&D活动的运行机制包括研究与开发项目的选择机制、研究与开发活动的组织机制、活动过程中的激励机制和动力机制，以及保证研究与开发活动资金获取和有效使用的投融资机制，还有研究与开发成果转化成现实生产力的转化机制等。所有这些机制的有机整体组成了R&D活动的运行机制，其中任何一个机制不畅都将会严重影响R&D投入的产出效率。
作者简介：蔡虹，课题负责人，西安交通大学管理学院，系主任，教授
许晓雯、武晓玲，西安交通大学管理学院，副教授
贾玉健，西安交通大学国家技术转移中心，副主任，副教授
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