中國與OECD國家科技創(chuàng)新效率的比較與影響因素剖析一、引言1.1研究背景在當今全球經(jīng)濟一體化的時代背景下，科技創(chuàng)新已成為推動經(jīng)濟增長、提升國家競爭力的核心要素。隨著知識經(jīng)濟的興起，科技創(chuàng)新在經(jīng)濟發(fā)展中的作用愈發(fā)凸顯，成為各國競相角逐的戰(zhàn)略高地。從國際經(jīng)驗來看，科技創(chuàng)新能夠幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本，從而在市場中獲得競爭優(yōu)勢，如5G技術(shù)的研發(fā)和應用，不僅極大地提升了網(wǎng)絡(luò)傳輸速度，還催生了物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，為經(jīng)濟增長注入了新的活力。近年來，中國在科技創(chuàng)新方面取得了顯著成就。中國政府加大了對科技創(chuàng)新的支持力度，不斷增加科技研發(fā)投入，并制定了一系列鼓勵創(chuàng)新的政策措施。國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2024年中國研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費投入總量達到33073億元，比上年增長10.5%，投入強度（與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比）為2.64%，再創(chuàng)歷史新高。在一些關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，如人工智能、新能源等，中國取得了重大突破，專利申請數(shù)量在全球排名中逐年上升，高新技術(shù)產(chǎn)品出口數(shù)量也在逐漸增加。然而，與經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）國家相比，中國在科技創(chuàng)新方面仍存在一定的差距。OECD國家作為全球創(chuàng)新的主要引領(lǐng)者，擁有較為完善的科技創(chuàng)新體系和豐富的創(chuàng)新經(jīng)驗。在創(chuàng)新績效方面，OECD國家的創(chuàng)新績效主要以專利數(shù)量、高科技產(chǎn)品出口額等指標來衡量，其在這些方面表現(xiàn)出色；在創(chuàng)新體系建設(shè)方面，OECD國家的科研機構(gòu)、大學和企業(yè)之間具有較高的協(xié)同性和合作度，形成了完善的科技創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。相對而言，中國的科研體系中仍然存在一些壁壘和體制機制問題，科研機構(gòu)與企業(yè)間的協(xié)同合作還需要加強，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新依然面臨核心技術(shù)缺失、創(chuàng)新能力不足等問題。因此，對中國科技創(chuàng)新效率進行測度，并與OECD國家進行比較分析，具有重要的現(xiàn)實意義。通過深入研究，可以清晰地了解中國科技創(chuàng)新的現(xiàn)狀和水平，找出存在的問題和差距，從而為制定針對性的政策措施提供科學依據(jù)，推動中國科技創(chuàng)新能力的提升，在全球創(chuàng)新競爭中占據(jù)更有利的地位。1.2研究目的與意義本研究旨在運用科學的方法對中國科技創(chuàng)新效率進行精準測度，并與OECD國家進行全面、深入的比較分析，系統(tǒng)剖析影響中國科技創(chuàng)新效率的關(guān)鍵因素。通過這一研究，期望能夠清晰地揭示中國在科技創(chuàng)新方面的優(yōu)勢與不足，以及在全球創(chuàng)新格局中的地位，為中國制定更加科學、有效的科技創(chuàng)新政策提供堅實的理論依據(jù)和實踐指導?？萍紕?chuàng)新效率的測度與比較研究，具有多方面的重要意義。在理論層面，豐富了科技創(chuàng)新領(lǐng)域的研究成果，為后續(xù)學者研究提供了新的視角和方法?，F(xiàn)有研究在科技創(chuàng)新效率測度指標體系和方法上存在一定差異，本研究通過綜合運用多種方法和多維度指標，能夠更全面、準確地反映科技創(chuàng)新效率，完善科技創(chuàng)新理論體系。通過與OECD國家的對比，深入分析不同國家在科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出關(guān)系上的差異，有助于進一步理解科技創(chuàng)新的內(nèi)在規(guī)律和影響機制，為理論發(fā)展提供實證支持。從實踐角度來看，對中國科技創(chuàng)新政策的制定具有重要的參考價值。當前，中國正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，科技創(chuàng)新是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心動力。通過測度和比較分析，能夠明確中國科技創(chuàng)新的薄弱環(huán)節(jié)和發(fā)展方向，為政府制定針對性的政策提供數(shù)據(jù)支撐。政府可以根據(jù)研究結(jié)果，優(yōu)化科技研發(fā)投入結(jié)構(gòu)，加大對基礎(chǔ)研究和關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的支持力度，提高資源配置效率；還可以加強創(chuàng)新體系建設(shè)，促進科研機構(gòu)、高校和企業(yè)之間的協(xié)同創(chuàng)新，營造良好的創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境。對中國企業(yè)提升創(chuàng)新能力也具有積極的引導作用。在全球市場競爭日益激烈的背景下，企業(yè)的創(chuàng)新能力是其核心競爭力的重要組成部分。研究結(jié)果可以幫助企業(yè)了解自身在科技創(chuàng)新方面與國際先進水平的差距，學習借鑒OECD國家企業(yè)的創(chuàng)新經(jīng)驗和管理模式，加大研發(fā)投入，加強人才培養(yǎng)，提高自主創(chuàng)新能力，從而在國際市場競爭中占據(jù)更有利的地位，推動中國產(chǎn)業(yè)的升級和發(fā)展。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法，以確保研究的科學性和準確性。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法被用于科技創(chuàng)新效率的測度。DEA是一種基于線性規(guī)劃的多投入多產(chǎn)出效率評價方法，無需預先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，能夠有效處理多投入多產(chǎn)出的復雜系統(tǒng)，避免了主觀因素對權(quán)重確定的影響，客觀地評價決策單元的相對效率。通過構(gòu)建合適的DEA模型，如CCR模型（假設(shè)規(guī)模報酬不變，用于評價總體效率）和BCC模型（假設(shè)規(guī)模報酬可變，將總體效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率），可以準確地測度中國及OECD國家的科技創(chuàng)新效率，清晰地了解各國在科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出方面的相對有效性，為后續(xù)的比較分析奠定堅實基礎(chǔ)。在影響因素分析方面，采用了面板數(shù)據(jù)回歸分析方法。面板數(shù)據(jù)包含了多個國家在不同時間點的信息，能夠控制個體異質(zhì)性和時間趨勢，提供更豐富的信息和更高的估計精度。通過收集中國和OECD國家的相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，將科技創(chuàng)新效率作為被解釋變量，選取一系列可能影響科技創(chuàng)新效率的因素作為解釋變量，如研發(fā)投入強度、人力資源質(zhì)量、科技政策支持力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等，運用計量經(jīng)濟學軟件進行回歸分析，從而確定各因素對科技創(chuàng)新效率的影響方向和程度，深入剖析影響中國科技創(chuàng)新效率的關(guān)鍵因素。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面。在研究視角上，從多維度進行對比分析。以往研究多側(cè)重于單一維度的比較，而本研究不僅從科技創(chuàng)新效率的整體水平進行比較，還從純技術(shù)效率、規(guī)模效率等多個維度展開分析，全面揭示中國與OECD國家在科技創(chuàng)新效率上的差異，更深入地了解各國科技創(chuàng)新的優(yōu)勢和不足，為針對性地提出改進措施提供了更全面的依據(jù)。在影響因素的考量上，本研究更加全面。除了考慮常見的研發(fā)投入、人力資源等因素外，還納入了科技政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新環(huán)境等多方面因素，綜合分析這些因素對科技創(chuàng)新效率的影響，更系統(tǒng)地揭示科技創(chuàng)新效率的影響機制，彌補了以往研究在影響因素分析上的局限性，為制定綜合性的科技創(chuàng)新政策提供了更豐富的理論支持。在數(shù)據(jù)運用上，本研究注重時效性和全面性。采用最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，確保研究結(jié)果能夠反映當前中國和OECD國家科技創(chuàng)新的實際情況。同時，盡可能收集涵蓋多個方面的豐富數(shù)據(jù)，保證研究樣本的多樣性和代表性，使研究結(jié)論更具可靠性和說服力，為政策制定者和相關(guān)研究者提供更有價值的參考。二、相關(guān)理論與文獻綜述2.1科技創(chuàng)新理論基礎(chǔ)科技創(chuàng)新，作為推動社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的核心動力，是原創(chuàng)性科學研究和技術(shù)創(chuàng)新的有機融合。它涵蓋了創(chuàng)造和應用新知識、新技術(shù)、新工藝，采用全新的生產(chǎn)方式和經(jīng)營管理模式，開發(fā)新產(chǎn)品，提升產(chǎn)品質(zhì)量，以及提供新服務(wù)的全過程。從本質(zhì)上講，科技創(chuàng)新是在現(xiàn)有的知識和物質(zhì)基礎(chǔ)上，于特定環(huán)境中，對事物進行改進或創(chuàng)造，以獲取有益效果的行為，這一過程涉及多個主體和要素的復雜交互作用?？萍紕?chuàng)新可大致分為知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和現(xiàn)代科技引領(lǐng)的管理創(chuàng)新三種類型。知識創(chuàng)新是提出新觀點、新概念、新思想、新理論、新方法、新發(fā)現(xiàn)和新假設(shè)的科學研究活動，其關(guān)鍵作用在于開辟新的研究領(lǐng)域，以全新視角認識已知事物，為技術(shù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新奠定堅實的文化基礎(chǔ)。例如，愛因斯坦提出的相對論，不僅在理論物理領(lǐng)域開辟了全新的研究方向，也為后續(xù)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展提供了重要的理論依據(jù)。技術(shù)創(chuàng)新的核心是科學技術(shù)的發(fā)明創(chuàng)造及其價值實現(xiàn)，直接結(jié)果是推動科學技術(shù)進步與應用創(chuàng)新的良性互動，提升社會生產(chǎn)力發(fā)展水平，促進社會經(jīng)濟增長。以蘋果公司為例，其不斷推出的新款智能手機，通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)了功能的不斷升級和用戶體驗的提升，引領(lǐng)了全球智能手機市場的發(fā)展潮流，推動了整個行業(yè)的技術(shù)進步，促進了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟增長?，F(xiàn)代科技引領(lǐng)的管理創(chuàng)新，既包括宏觀管理層面的制度創(chuàng)新，如國家科技政策的調(diào)整和完善；也涵蓋微觀管理層面的創(chuàng)新，如企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新管理模式的應用，其核心是科技引領(lǐng)的管理變革，直接結(jié)果是激發(fā)人們的創(chuàng)造性和積極性，實現(xiàn)社會資源的合理配置，推動社會進步。國家創(chuàng)新系統(tǒng)理論是科技創(chuàng)新研究的重要理論基礎(chǔ)。該理論認為，國家創(chuàng)新系統(tǒng)是一個國家內(nèi)各有關(guān)部門和機構(gòu)相互作用而形成的推動創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)，是由經(jīng)濟和科技的組織機構(gòu)組成的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。國家創(chuàng)新系統(tǒng)理論繼承了技術(shù)創(chuàng)新理論，并吸收了人力資本理論和新增長理論的思想。在這一理論中，知識被視為重要的經(jīng)濟資源，學習被看作是一個重要的社會過程，創(chuàng)造、儲存和轉(zhuǎn)移新知識、技能和新技術(shù)成為國家創(chuàng)新系統(tǒng)的核心功能。其活動包括知識的生產(chǎn)、擴散、儲存、轉(zhuǎn)移、傳播和應用，其中知識傳播、學習和技能與人力資本相關(guān)，知識創(chuàng)造、儲存和應用與知識積累有關(guān)，而技術(shù)創(chuàng)新則是知識的創(chuàng)造性應用的一種形式。國家創(chuàng)新系統(tǒng)一般由政府、企業(yè)、教育與培訓機構(gòu)、科研機構(gòu)、中介機構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施等要素組成。在歐美發(fā)達國家，如美國、德國、英國和法國，企業(yè)在科技經(jīng)費和科技人員方面占比較高，通常高達60-70%；中等發(fā)達國家如意大利、加拿大和澳大利亞，企業(yè)占比在50%左右，教育與培訓機構(gòu)和科研機構(gòu)的比例一般各占20%左右。從歷史發(fā)展來看，企業(yè)的科技投入和支出占全國的比例呈上升趨勢，而政府科技投入和支出占比呈下降趨勢。各要素在國家創(chuàng)新系統(tǒng)中發(fā)揮著不同的作用：企業(yè)是創(chuàng)新投入、產(chǎn)出及其收益的主體，在國家創(chuàng)新系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用；教育與培訓機構(gòu)負責培養(yǎng)創(chuàng)新人才，為創(chuàng)新活動提供智力支持；科研機構(gòu)專注于基礎(chǔ)研究和應用研究，為創(chuàng)新提供知識和技術(shù)源泉；中介機構(gòu)促進創(chuàng)新資源的流動和整合，提高創(chuàng)新效率；基礎(chǔ)設(shè)施為創(chuàng)新活動提供必要的物質(zhì)條件；政府則通過制定政策、提供資金支持等方式，引導和調(diào)控創(chuàng)新活動，營造良好的創(chuàng)新環(huán)境。這些要素之間相互聯(lián)系、相互作用，共同構(gòu)成了國家創(chuàng)新系統(tǒng)的有機整體，推動著科技創(chuàng)新活動的開展。2.2科技創(chuàng)新效率測度方法在對科技創(chuàng)新效率進行測度時，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）是兩種被廣泛應用的方法，它們各自具有獨特的特點和適用場景。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種基于線性規(guī)劃的多投入多產(chǎn)出效率評價方法，由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年首次提出。該方法以相對效率概念為基礎(chǔ)，無需預先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，能夠有效處理多投入多產(chǎn)出的復雜系統(tǒng)，避免了主觀因素對權(quán)重確定的影響，從而客觀地評價決策單元的相對效率。在科技創(chuàng)新效率測度中，DEA模型常被用于評估不同國家、地區(qū)或科研機構(gòu)在科技創(chuàng)新活動中的資源利用效率。例如，CCR模型（Charnes-Cooper-Rhodes模型）假設(shè)規(guī)模報酬不變，通過計算決策單元的綜合技術(shù)效率，能夠全面評估其在科技創(chuàng)新過程中投入資源轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的總體能力，衡量其在現(xiàn)有技術(shù)水平下，對各類資源的綜合利用效果，判斷其是否達到生產(chǎn)前沿面。BCC模型（Banker-Charnes-Cooper模型）則假設(shè)規(guī)模報酬可變，將綜合技術(shù)效率進一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。純技術(shù)效率反映了決策單元在技術(shù)管理水平方面的表現(xiàn)，體現(xiàn)了其在現(xiàn)有技術(shù)條件下，對投入資源進行有效配置和利用的能力；規(guī)模效率則衡量了決策單元的生產(chǎn)規(guī)模是否處于最優(yōu)狀態(tài)，反映了隨著投入規(guī)模的變化，產(chǎn)出的變化情況，判斷其是否存在規(guī)模經(jīng)濟或規(guī)模不經(jīng)濟現(xiàn)象。DEA方法具有諸多優(yōu)點。它不需要預先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，避免了因函數(shù)設(shè)定不合理而導致的誤差，能夠更靈活地適應不同的生產(chǎn)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)特征。DEA可以同時處理多個投入和多個產(chǎn)出指標，全面考慮科技創(chuàng)新過程中的各種資源投入和產(chǎn)出成果，為評價提供更豐富的信息。DEA方法的評價結(jié)果是基于相對效率的，能夠在多個決策單元之間進行比較，找出相對有效的單元，為其他單元提供改進的參考和方向。然而，DEA方法也存在一些局限性。它只能評估決策單元的相對效率，無法確定其絕對效率水平，即無法確切知道某個決策單元在絕對意義上的效率高低，只能了解其與其他決策單元相比的相對表現(xiàn)。DEA方法對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性要求較高，如果數(shù)據(jù)存在缺失或異常值，可能會對評價結(jié)果產(chǎn)生較大影響，降低結(jié)果的準確性和可靠性。DEA模型假設(shè)決策單元之間是相互獨立的，但在實際的科技創(chuàng)新活動中，各決策單元之間可能存在相互影響和關(guān)聯(lián)，這可能導致評價結(jié)果與實際情況存在偏差。隨機前沿分析（SFA）是一種參數(shù)方法，由Aigner、Lovell、Schmidt以及Meeusen和JvandenBroeck在1977年獨立提出。該方法需要預先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，通過構(gòu)建隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)來估計技術(shù)效率。隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)在確定性生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，引入了復合擾動項，其中包括隨機誤差項和技術(shù)非效率項。隨機誤差項用于捕捉企業(yè)不可控制的外部隨機因素對產(chǎn)出的影響，如市場波動、自然災害等；技術(shù)非效率項則反映了企業(yè)自身可以控制的影響因素導致的技術(shù)損失，如管理水平、技術(shù)創(chuàng)新能力等。通過對隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的估計，可以得到每個決策單元的技術(shù)效率值，衡量其實際產(chǎn)出與在前沿生產(chǎn)技術(shù)下最大可能產(chǎn)出之間的差距。SFA方法的優(yōu)點在于它能夠考慮隨機因素對產(chǎn)出的影響，更符合實際生產(chǎn)過程中的不確定性。通過設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，可以明確各投入要素與產(chǎn)出之間的數(shù)量關(guān)系，便于對生產(chǎn)過程進行深入分析和解釋，能夠提供關(guān)于生產(chǎn)技術(shù)和效率的更詳細信息。SFA方法在處理面板數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢，可以利用不同時間點的數(shù)據(jù)信息，更好地控制個體異質(zhì)性和時間趨勢，提高估計的精度和可靠性。但是，SFA方法也有其缺點。它對生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定較為依賴，生產(chǎn)函數(shù)的選擇是否合適直接影響到估計結(jié)果的準確性。如果生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定不合理，可能會導致參數(shù)估計偏差，進而影響對技術(shù)效率的評估。SFA方法需要較多的樣本數(shù)據(jù)和較強的假設(shè)條件，在實際應用中，可能難以滿足這些要求，限制了其應用范圍。SFA方法在估計過程中計算較為復雜，需要使用專門的計量經(jīng)濟學軟件和方法，對研究者的技術(shù)水平和計算能力要求較高。2.3中國與OECD國家科技創(chuàng)新研究現(xiàn)狀在科技創(chuàng)新研究領(lǐng)域，國內(nèi)外學者對中國與OECD國家的科技創(chuàng)新情況給予了廣泛關(guān)注，并取得了豐富的研究成果。國外學者從不同角度對OECD國家的科技創(chuàng)新進行了深入探討。部分學者聚焦于OECD國家創(chuàng)新體系的構(gòu)建與完善，如Freeman（1987）在研究中指出，OECD國家在國家創(chuàng)新系統(tǒng)建設(shè)方面注重各創(chuàng)新主體之間的協(xié)同合作，形成了以企業(yè)為核心，科研機構(gòu)、高校等緊密配合的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，有效促進了知識的流動和技術(shù)的轉(zhuǎn)化。在創(chuàng)新效率的研究上，一些學者運用多種方法進行測度分析。F?re等（1994）采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，對多個OECD國家的科技創(chuàng)新效率進行評估，發(fā)現(xiàn)這些國家在科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出方面存在一定差異，部分國家在技術(shù)創(chuàng)新和知識轉(zhuǎn)化方面表現(xiàn)出較高的效率，而另一些國家則在創(chuàng)新資源的配置和利用上有待提升。在創(chuàng)新政策方面，學者們研究了OECD國家的政策措施對科技創(chuàng)新的影響，認為政府通過制定稅收優(yōu)惠、研發(fā)補貼等政策，能夠有效激勵企業(yè)增加研發(fā)投入，推動科技創(chuàng)新發(fā)展（Hall和VanReenen，2000）。國內(nèi)學者在該領(lǐng)域也開展了大量研究工作。在對中國科技創(chuàng)新的研究中，許多學者關(guān)注中國科技創(chuàng)新能力的提升和發(fā)展路徑。陳勁等（2018）通過對中國科技創(chuàng)新政策的梳理和分析，指出中國政府不斷加大對科技創(chuàng)新的支持力度，出臺了一系列鼓勵創(chuàng)新的政策，如國家科技重大專項、高新技術(shù)企業(yè)稅收優(yōu)惠等，有力地促進了科技創(chuàng)新活動的開展，但在政策的協(xié)同性和落實效果方面仍有改進空間。在與OECD國家的比較研究中，學者們從多個維度進行了對比分析。孫玉濤等（2015）運用DEA-Malmquist指數(shù)方法，對中國與OECD國家的科技創(chuàng)新效率進行動態(tài)比較，發(fā)現(xiàn)中國在科技創(chuàng)新效率方面與OECD國家存在一定差距，主要體現(xiàn)在技術(shù)進步和創(chuàng)新資源利用效率上，且不同地區(qū)之間的科技創(chuàng)新效率也存在較大差異。在創(chuàng)新要素對效率的影響研究上，一些學者通過實證分析發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入強度、人力資源素質(zhì)等因素對科技創(chuàng)新效率具有顯著影響（白俊紅，2011）。盡管國內(nèi)外學者在該領(lǐng)域取得了諸多成果，但仍存在一些不足之處。在研究方法上，雖然數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）等方法被廣泛應用，但這些方法在指標選取和模型設(shè)定上存在一定主觀性，不同研究之間的結(jié)果可比性有待提高。在影響因素的研究方面，雖然考慮了研發(fā)投入、人力資源等常見因素，但對科技政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新環(huán)境等因素的綜合研究還不夠深入，缺乏系統(tǒng)性的分析框架，未能全面揭示這些因素對科技創(chuàng)新效率的復雜影響機制。在研究對象上，對中國與OECD國家的比較研究多集中在整體層面，對不同發(fā)展水平的OECD國家以及中國不同地區(qū)之間的細分比較研究相對較少，難以更精準地把握中國在全球創(chuàng)新格局中的定位和差距。本文將在前人研究的基礎(chǔ)上，進一步完善科技創(chuàng)新效率的測度方法，綜合考慮多種影響因素，構(gòu)建更全面的分析框架，并加強對中國與不同類型OECD國家的細分比較研究，以期更深入、準確地剖析中國科技創(chuàng)新效率的現(xiàn)狀、問題及影響因素，為中國科技創(chuàng)新政策的制定和優(yōu)化提供更具針對性的建議。三、中國與OECD國家科技創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀3.1中國科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出近年來，中國在科技創(chuàng)新投入方面持續(xù)加大力度，取得了顯著的進展。在研發(fā)經(jīng)費投入上，中國保持著強勁的增長態(tài)勢。根據(jù)國家統(tǒng)計局、科學技術(shù)部、財政部發(fā)布的《2023年全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》，2023年全國共投入研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費33357.1億元，比上年增加2574.2億元，增長8.4%，投入強度（與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比）為2.65%，比上年提高0.09個百分點。這一數(shù)據(jù)表明，中國對科技創(chuàng)新的重視程度不斷提高，在科技研發(fā)上的資源投入持續(xù)增加，投入強度也在穩(wěn)步提升，與OECD國家平均水平（2.73%）的差距進一步縮小。從投入結(jié)構(gòu)來看，企業(yè)在科技創(chuàng)新投入中占據(jù)主導地位。2023年，各類企業(yè)研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費25922.2億元，比上年增長8.6%，占全國R&D經(jīng)費的比重達到77.7%。企業(yè)作為市場經(jīng)濟的主體，對市場需求有著敏銳的洞察力，其加大研發(fā)投入有助于推動技術(shù)創(chuàng)新與市場需求的緊密結(jié)合，促進科技成果的轉(zhuǎn)化和應用，提升企業(yè)的核心競爭力，進而推動整個產(chǎn)業(yè)的升級和發(fā)展。政府屬研究機構(gòu)經(jīng)費3856.3億元，增長1.1%，占比11.6%，政府的投入主要集中在基礎(chǔ)研究、戰(zhàn)略高技術(shù)研究等領(lǐng)域，為科技創(chuàng)新提供了重要的支撐和引導作用。高等學校經(jīng)費2753.3億元，增長14.1%，占比8.3%，高校在知識創(chuàng)新、人才培養(yǎng)等方面具有獨特的優(yōu)勢，其研發(fā)投入的增加有助于提升基礎(chǔ)研究能力和培養(yǎng)高素質(zhì)創(chuàng)新人才。在人員投入方面，中國擁有龐大且不斷壯大的科研人才隊伍。按折合全時工作量計算的全國R&D人員總量持續(xù)增長，2021年已達562萬人年，是2012年的1.7倍，自2013年超過美國以來，已連續(xù)多年穩(wěn)居世界第一。每萬名就業(yè)人員中R&D人員數(shù)從2012年的61人提高到2021年的115人，R&D人員中擁有本科及以上學歷人員占比由50.2%提高到63%左右。這表明中國在科技創(chuàng)新人才的培養(yǎng)和吸引方面取得了顯著成效，人才結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，為科技創(chuàng)新提供了堅實的智力支持。隨著科技創(chuàng)新投入的增加，中國在科技產(chǎn)出方面也成果豐碩。在科技論文方面，中國的國際論文數(shù)量和質(zhì)量都有了顯著提升。2021年中國國際論文產(chǎn)出為61.23萬篇，首次超過美國，居世界第一位，占世界份額的24.5%。在論文被引用情況上，2012年至2022年（截至2022年10月）中國國際論文共被引用5706.99萬次，仍排在世界第二位，篇均被引次數(shù)接近世界平均水平，2012-2022年10年間，中國國際論文篇均被引14.34次，與世界平均水平（14.72次）的差距首次小于0.4次。熱點論文數(shù)量在2022年首次躍居世界第一位，占世界總量的41.7%，高被引論文數(shù)量增速超過16%，仍居世界第二位。這些數(shù)據(jù)顯示中國在科研成果的國際影響力方面不斷提升，在全球知識創(chuàng)新中發(fā)揮著越來越重要的作用。在專利方面，中國同樣取得了突出成績。2022年國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán)發(fā)明專利79.8萬件，比上年增長了15%，截至2022年底，發(fā)明專利有效量為421.2萬件，其中國內(nèi)（不含港澳臺）發(fā)明專利有效量為328.0萬件，中國發(fā)明專利有效量已經(jīng)位居世界第一。有效發(fā)明專利平均維持年限為8.3年，維持年限超過10年的專利大幅增長，截至2022年底，中國國內(nèi)高價值有效發(fā)明專利平均維持年限為8.3年，維持年限超過10年的有效發(fā)明專利達到44.4萬件，同比增長39.0%。通過《專利合作條約》（PCT）提交的國際專利申請量也持續(xù)增長，2021年達到6.95萬件，連續(xù)三年位居世界第一位。這些數(shù)據(jù)表明中國在專利的數(shù)量和質(zhì)量上都有了顯著提高，專利的價值和穩(wěn)定性不斷增強，在國際專利布局方面也取得了積極進展。3.2OECD國家科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出OECD國家作為全球科技創(chuàng)新的前沿陣地，在科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出方面呈現(xiàn)出獨特的特征。從整體上看，OECD國家高度重視科技創(chuàng)新，研發(fā)投入水平較高。根據(jù)OECD發(fā)布的《主要科技指標數(shù)據(jù)庫》報告，2023年，OECD成員國的研究與發(fā)展支出在扣除通貨膨脹后增長2.4%，盡管增長幅度較2022年有所放緩，但研發(fā)投入總量依然保持在較高水平，其研發(fā)強度（研發(fā)支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例）維持在2.7%。這表明OECD國家在科技創(chuàng)新方面持續(xù)投入資源，將科技創(chuàng)新視為推動經(jīng)濟發(fā)展和提升國際競爭力的關(guān)鍵因素。在研發(fā)投入結(jié)構(gòu)上，企業(yè)是OECD國家科技創(chuàng)新投入的主要驅(qū)動力。2023年，企業(yè)部門的研發(fā)支出增長了2.7%，在OECD國家的國內(nèi)研發(fā)總支出中占比升至74%，而2010年這一比例為66%。企業(yè)在市場競爭的驅(qū)動下，積極投入研發(fā)資源，以提升自身的技術(shù)水平和產(chǎn)品競爭力，推動了技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。政府部門在科技創(chuàng)新投入中也發(fā)揮著重要作用，2023年政府部門的研發(fā)支出增長2.5%，政府通過制定政策、提供資金支持等方式，引導和促進科技創(chuàng)新活動的開展，特別是在基礎(chǔ)研究、戰(zhàn)略高技術(shù)研究等領(lǐng)域，政府的投入為科技創(chuàng)新提供了重要的支撐。高等教育部門在知識創(chuàng)新和人才培養(yǎng)方面具有重要意義，雖然其研發(fā)支出增長相對溫和，僅為1.7%，但在基礎(chǔ)研究、前沿技術(shù)探索等方面發(fā)揮著不可或缺的作用，為科技創(chuàng)新提供了知識和人才儲備。從科研人員投入來看，OECD國家擁有高素質(zhì)的科研人才隊伍。這些國家注重教育和人才培養(yǎng)，在高等教育階段提供了優(yōu)質(zhì)的科研教育資源，培養(yǎng)了大量具備創(chuàng)新能力和專業(yè)知識的科研人才。許多OECD國家還通過吸引國際優(yōu)秀人才，進一步充實了本國的科研力量，為科技創(chuàng)新提供了堅實的人力保障。在科技創(chuàng)新產(chǎn)出方面，OECD國家成果豐碩。在專利方面，OECD國家的專利申請數(shù)量和質(zhì)量一直處于較高水平。以美國為例，美國在信息技術(shù)、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域擁有大量的核心專利，這些專利不僅為企業(yè)帶來了巨大的經(jīng)濟利益，也推動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，使其在全球產(chǎn)業(yè)競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位。在科技論文方面，OECD國家的科研機構(gòu)和高校在國際頂尖學術(shù)期刊上發(fā)表了大量高質(zhì)量的論文，引領(lǐng)著全球?qū)W術(shù)研究的前沿方向，在基礎(chǔ)研究和應用研究等多個領(lǐng)域取得了重要的理論突破和研究成果，為科技創(chuàng)新提供了理論支持。在高新技術(shù)產(chǎn)品方面，OECD國家的高新技術(shù)產(chǎn)品出口額占全球的較大份額，如德國的高端裝備制造產(chǎn)品、日本的電子產(chǎn)品等，憑借其先進的技術(shù)和高質(zhì)量的產(chǎn)品，在國際市場上具有很強的競爭力，推動了全球高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。選取典型的OECD國家，如美國、日本、德國進行具體分析，可以更深入地了解OECD國家科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的特點。美國作為全球科技創(chuàng)新的領(lǐng)導者，在研發(fā)投入方面一直處于領(lǐng)先地位。2023年美國的研發(fā)支出達到約7000億美元（估算值，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)趨勢），研發(fā)強度為2.8%左右。在投入結(jié)構(gòu)上，企業(yè)是研發(fā)投入的主體，占比約70%，企業(yè)在信息技術(shù)、生物醫(yī)藥、航空航天等領(lǐng)域的研發(fā)投入巨大，推動了這些領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。如蘋果公司在智能手機技術(shù)研發(fā)上的持續(xù)投入，不斷推出具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品，引領(lǐng)了全球智能手機行業(yè)的發(fā)展潮流。政府在研發(fā)投入中也發(fā)揮著重要作用，主要集中在國防、基礎(chǔ)研究等領(lǐng)域，為科技創(chuàng)新提供了政策支持和資金保障。美國擁有龐大且高素質(zhì)的科研人才隊伍，吸引了全球大量優(yōu)秀科研人才匯聚，為科技創(chuàng)新提供了強大的智力支持。在科技創(chuàng)新產(chǎn)出上，美國在專利、科技論文和高新技術(shù)產(chǎn)品等方面表現(xiàn)出色。2023年美國的專利申請量超過60萬件，在人工智能、生物技術(shù)等前沿領(lǐng)域擁有眾多核心專利；在科技論文方面，美國科研人員在國際頂尖學術(shù)期刊上發(fā)表的論文數(shù)量和質(zhì)量均居世界前列；高新技術(shù)產(chǎn)品出口額也保持在較高水平，如半導體、飛機等產(chǎn)品在國際市場上具有很強的競爭力。日本是另一個科技創(chuàng)新強國，在研發(fā)投入方面，2023年日本的研發(fā)強度達到3.3%左右，保持著較高的投入水平。日本企業(yè)在研發(fā)投入中占主導地位，占比約75%，企業(yè)注重技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品質(zhì)量提升，在電子、汽車、機械等傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域不斷加大研發(fā)投入，保持技術(shù)領(lǐng)先地位。如豐田汽車公司在新能源汽車技術(shù)研發(fā)上投入大量資源，研發(fā)出先進的混合動力和燃料電池技術(shù)，其產(chǎn)品在全球市場上具有很強的競爭力。政府通過制定產(chǎn)業(yè)政策和提供研發(fā)補貼等方式，支持企業(yè)和科研機構(gòu)的科技創(chuàng)新活動。日本擁有高素質(zhì)的科研人才，注重人才培養(yǎng)和技術(shù)傳承，科研人員在企業(yè)和科研機構(gòu)中發(fā)揮著重要作用。在科技創(chuàng)新產(chǎn)出方面，日本的專利申請量和授權(quán)量一直處于較高水平，在電子技術(shù)、材料科學等領(lǐng)域擁有眾多專利；科技論文發(fā)表數(shù)量和質(zhì)量也較為可觀，在相關(guān)領(lǐng)域的研究成果具有較高的國際影響力；高新技術(shù)產(chǎn)品出口在日本的對外貿(mào)易中占據(jù)重要地位，電子元器件、汽車零部件等產(chǎn)品在國際市場上具有很強的競爭力。德國作為歐洲的科技強國，在研發(fā)投入方面同樣表現(xiàn)突出。2023年德國的研發(fā)強度為3.1%左右，企業(yè)在研發(fā)投入中占比較高，約68%，企業(yè)在高端裝備制造、汽車、化工等領(lǐng)域的研發(fā)投入不斷增加，推動了產(chǎn)業(yè)的高端化發(fā)展。如西門子公司在工業(yè)自動化、能源技術(shù)等領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新，研發(fā)出一系列先進的技術(shù)和產(chǎn)品，在全球工業(yè)領(lǐng)域具有很高的聲譽。政府在科技創(chuàng)新中也發(fā)揮著積極作用，通過政策引導和資金支持，促進科研機構(gòu)與企業(yè)之間的合作，加強基礎(chǔ)研究和應用研究。德國擁有優(yōu)秀的科研人才和完善的職業(yè)教育體系，為科技創(chuàng)新提供了堅實的人才基礎(chǔ)。在科技創(chuàng)新產(chǎn)出方面，德國在專利、科技論文和高新技術(shù)產(chǎn)品等方面都取得了顯著成果。德國的專利申請量在歐洲名列前茅，在機械工程、汽車制造等領(lǐng)域擁有大量的專利技術(shù)；科技論文在相關(guān)領(lǐng)域具有較高的學術(shù)水平和影響力；德國的高端裝備制造產(chǎn)品、汽車等高新技術(shù)產(chǎn)品在國際市場上以高品質(zhì)和高性能著稱，出口額持續(xù)增長，為德國經(jīng)濟的發(fā)展做出了重要貢獻。3.3中國與OECD國家科技創(chuàng)新現(xiàn)狀比較通過對中國與OECD國家在科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出方面的數(shù)據(jù)對比，可以清晰地看出兩者之間存在的差異，這些差異既反映了中國在科技創(chuàng)新方面取得的成就，也揭示了與OECD國家相比存在的差距。在研發(fā)經(jīng)費投入規(guī)模上，中國近年來增長迅速，2023年全國共投入研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費33357.1億元，已位居世界第二位，僅次于美國。OECD國家整體研發(fā)投入規(guī)模也較大，部分發(fā)達國家如美國、日本、德國等的研發(fā)投入總量在全球名列前茅。在研發(fā)強度（研發(fā)經(jīng)費與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比）方面，2023年中國為2.65%，與OECD國家平均水平（2.73%）的差距進一步縮小，但仍低于一些創(chuàng)新型OECD國家，如以色列（6.3%）、韓國（5.0%）。這表明中國在研發(fā)投入的相對力度上還有提升空間，需要進一步加大投入，以增強科技創(chuàng)新的動力。從投入結(jié)構(gòu)來看，中國與OECD國家存在一定的相似性和差異。在企業(yè)投入方面，中國各類企業(yè)研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費占全國R&D經(jīng)費的比重在2023年達到77.7%，OECD國家企業(yè)部門的研發(fā)支出在國內(nèi)研發(fā)總支出中占比也較高，2023年升至74%。這說明企業(yè)在兩國的科技創(chuàng)新投入中都占據(jù)主導地位，是推動科技創(chuàng)新的重要力量。在政府投入方面，中國政府屬研究機構(gòu)經(jīng)費占比為11.6%，OECD國家政府部門的研發(fā)支出占比相對較低，但在基礎(chǔ)研究、戰(zhàn)略高技術(shù)研究等領(lǐng)域仍發(fā)揮著重要的引導和支持作用。在高等學校投入方面，中國高等學校經(jīng)費占比8.3%，OECD國家高等教育部門在知識創(chuàng)新和人才培養(yǎng)方面具有重要意義，雖然其研發(fā)支出增長相對溫和，但在基礎(chǔ)研究等方面發(fā)揮著不可或缺的作用，部分OECD國家高校研發(fā)經(jīng)費占比較中國更高，在知識創(chuàng)新和人才培養(yǎng)方面的作用更為突出。在科研人員投入方面，中國擁有龐大的科研人才隊伍，2021年按折合全時工作量計算的全國R&D人員總量已達562萬人年，連續(xù)多年穩(wěn)居世界第一。但在人才質(zhì)量和結(jié)構(gòu)上，與OECD國家仍有差距。OECD國家注重教育和人才培養(yǎng)，在高等教育階段提供了優(yōu)質(zhì)的科研教育資源，培養(yǎng)了大量具備創(chuàng)新能力和專業(yè)知識的科研人才，科研人員在國際頂尖學術(shù)期刊上發(fā)表的論文數(shù)量和質(zhì)量較高，在全球?qū)W術(shù)研究中具有較強的影響力；而中國雖然科研人員數(shù)量眾多，但在高端創(chuàng)新人才、跨學科人才等方面相對短缺，科研人員的平均創(chuàng)新能力和國際影響力有待進一步提高。在科技論文產(chǎn)出方面，中國在國際論文數(shù)量上取得了顯著成就，2021年中國國際論文產(chǎn)出為61.23萬篇，首次超過美國，居世界第一位。但在論文質(zhì)量和影響力上，與OECD國家仍存在差距。2012-2022年中國國際論文篇均被引14.34次，接近世界平均水平（14.72次），但與英美等OECD國家相比，篇均被引次數(shù)仍較低，世界篇均被引次數(shù)排名前十的英美國家，篇均被引次數(shù)均超過20次。OECD國家的科研機構(gòu)和高校在國際頂尖學術(shù)期刊上發(fā)表了大量高質(zhì)量的論文，在基礎(chǔ)研究和應用研究等多個領(lǐng)域取得了重要的理論突破和研究成果，引領(lǐng)著全球?qū)W術(shù)研究的前沿方向。在專利產(chǎn)出方面，中國同樣取得了突出成績。2022年國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán)發(fā)明專利79.8萬件，截至2022年底，發(fā)明專利有效量為421.2萬件，中國發(fā)明專利有效量已經(jīng)位居世界第一。通過《專利合作條約》（PCT）提交的國際專利申請量也持續(xù)增長，2021年達到6.95萬件，連續(xù)三年位居世界第一位。然而，在專利質(zhì)量和專利成果轉(zhuǎn)化方面，中國與OECD國家存在差距。中國雖然專利數(shù)量眾多，但部分專利的技術(shù)含量和市場價值有待提高，專利成果轉(zhuǎn)化效率相對較低，與OECD國家在專利技術(shù)研發(fā)實力、專利技術(shù)價值和專利成果轉(zhuǎn)化應用等方面存在一定差距。OECD國家在專利申請數(shù)量和質(zhì)量上一直處于較高水平，在核心專利、關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的專利布局更為完善，專利成果能夠更有效地轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。四、中國科技創(chuàng)新效率測度4.1測度模型選擇與指標體系構(gòu)建在對中國科技創(chuàng)新效率進行測度時，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型是一種理想的選擇。DEA模型作為一種基于線性規(guī)劃的多投入多產(chǎn)出效率評價方法，具有獨特的優(yōu)勢。它無需預先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，避免了因函數(shù)設(shè)定不合理而導致的誤差，能夠更加靈活、客觀地處理復雜的多投入多產(chǎn)出系統(tǒng)。在科技創(chuàng)新活動中，投入和產(chǎn)出涉及多個維度的因素，難以用簡單的函數(shù)形式來準確描述，DEA模型的這一特點恰好能夠適應科技創(chuàng)新效率測度的需求。DEA模型通過線性規(guī)劃求解，能夠避免主觀因素對權(quán)重確定的影響，從而保證評價結(jié)果的客觀性和準確性，為不同決策單元之間的比較提供了公平、可靠的依據(jù)。在DEA模型中，CCR模型和BCC模型是常用的兩種模型，它們在假設(shè)條件和評價側(cè)重點上有所不同。CCR模型假設(shè)規(guī)模報酬不變，主要用于評價決策單元的總體效率，即綜合技術(shù)效率（TE）。綜合技術(shù)效率反映了決策單元在現(xiàn)有技術(shù)水平下，將投入資源轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的總體能力，體現(xiàn)了其在生產(chǎn)過程中對資源的綜合利用效率。BCC模型則假設(shè)規(guī)模報酬可變，將綜合技術(shù)效率進一步分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）。純技術(shù)效率主要衡量決策單元在技術(shù)管理水平方面的表現(xiàn)，反映了其在現(xiàn)有技術(shù)條件下，對投入資源進行有效配置和利用的能力，體現(xiàn)了技術(shù)層面的效率高低；規(guī)模效率則側(cè)重于衡量決策單元的生產(chǎn)規(guī)模是否處于最優(yōu)狀態(tài)，反映了隨著投入規(guī)模的變化，產(chǎn)出的變化情況，判斷其是否存在規(guī)模經(jīng)濟或規(guī)模不經(jīng)濟現(xiàn)象。通過這兩種模型的結(jié)合使用，可以從多個角度全面、深入地分析中國科技創(chuàng)新效率，為后續(xù)的比較分析和政策制定提供更豐富、準確的信息。為了準確測度中國科技創(chuàng)新效率，構(gòu)建科學合理的指標體系至關(guān)重要。在指標選取過程中，充分考慮了科技創(chuàng)新活動的特點和實際情況，遵循全面性、代表性、可獲取性和可操作性等原則，從投入和產(chǎn)出兩個方面選取了一系列關(guān)鍵指標。在投入指標方面，主要考慮了科技創(chuàng)新活動中不可或缺的人力和資金要素。R&D經(jīng)費內(nèi)部支出是衡量科技創(chuàng)新投入的重要指標之一，它反映了在一定時期內(nèi)，為開展研究與試驗發(fā)展（R&D）活動而實際發(fā)生的全部經(jīng)費支出，包括人員勞務(wù)費、儀器設(shè)備購置費用、科研項目經(jīng)費等多個方面，直接體現(xiàn)了對科技創(chuàng)新活動的資金支持力度，是科技創(chuàng)新活動得以開展的物質(zhì)基礎(chǔ)。R&D人員全時當量則用于衡量科技創(chuàng)新活動中的人力投入，它將實際從事R&D活動的人員按照工作量折合為全時人員的數(shù)量，綜合考慮了人員的工作時間和工作強度，能夠更準確地反映科技創(chuàng)新活動中人力資源的投入情況，是科技創(chuàng)新的核心要素之一。在產(chǎn)出指標方面，從知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟產(chǎn)出三個維度進行了選取，以全面反映科技創(chuàng)新活動的成果。專利申請授權(quán)數(shù)是衡量技術(shù)創(chuàng)新成果的重要指標，它代表了在科技創(chuàng)新過程中，通過發(fā)明創(chuàng)造獲得的具有法律保護的技術(shù)成果數(shù)量，體現(xiàn)了科技創(chuàng)新活動在技術(shù)層面的創(chuàng)新能力和成果轉(zhuǎn)化能力；科技論文發(fā)表數(shù)反映了在科技創(chuàng)新活動中產(chǎn)生的新知識、新理論和新方法等知識創(chuàng)新成果，體現(xiàn)了在學術(shù)研究領(lǐng)域的創(chuàng)新水平和影響力；新產(chǎn)品銷售收入則從經(jīng)濟產(chǎn)出的角度，衡量了科技創(chuàng)新活動對經(jīng)濟增長的貢獻，它反映了通過科技創(chuàng)新開發(fā)出的新產(chǎn)品在市場上獲得的銷售收入，體現(xiàn)了科技創(chuàng)新成果的市場價值和經(jīng)濟效益。綜上所述，構(gòu)建的中國科技創(chuàng)新效率測度指標體系如下表所示：類別指標指標說明投入指標R&D經(jīng)費內(nèi)部支出開展R&D活動的實際經(jīng)費支出R&D人員全時當量折合為全時人員的R&D人員數(shù)量產(chǎn)出指標專利申請授權(quán)數(shù)獲得授權(quán)的專利數(shù)量科技論文發(fā)表數(shù)發(fā)表的科技論文數(shù)量新產(chǎn)品銷售收入新產(chǎn)品在市場上的銷售收入通過選擇合適的DEA模型和構(gòu)建科學的指標體系，為準確測度中國科技創(chuàng)新效率奠定了堅實的基礎(chǔ)，能夠更全面、客觀地反映中國科技創(chuàng)新活動的投入產(chǎn)出效率，為后續(xù)與OECD國家的比較分析以及影響因素研究提供有力支持。4.2數(shù)據(jù)收集與處理為了準確測度中國科技創(chuàng)新效率并與OECD國家進行比較分析，本研究從多個權(quán)威渠道收集了豐富的數(shù)據(jù)。在投入指標方面，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出和R&D人員全時當量的數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及OECD官方數(shù)據(jù)庫。《中國統(tǒng)計年鑒》全面涵蓋了中國經(jīng)濟、社會、科技等各領(lǐng)域的年度統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為獲取中國科技創(chuàng)新投入的總體情況提供了基礎(chǔ)；《中國科技統(tǒng)計年鑒》則聚焦于科技領(lǐng)域，對科技創(chuàng)新投入相關(guān)指標進行了詳細統(tǒng)計和分類，使數(shù)據(jù)更具針對性和專業(yè)性；OECD官方數(shù)據(jù)庫提供了OECD國家在科技創(chuàng)新投入方面的權(quán)威數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)的國際可比性和準確性。在產(chǎn)出指標方面，專利申請授權(quán)數(shù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局官方網(wǎng)站，該網(wǎng)站提供了全面、準確的專利數(shù)據(jù)，包括專利的申請、授權(quán)等詳細信息，確保了數(shù)據(jù)的權(quán)威性和可靠性；科技論文發(fā)表數(shù)的數(shù)據(jù)主要取自WebofScience數(shù)據(jù)庫和中國知網(wǎng)，WebofScience數(shù)據(jù)庫是全球知名的學術(shù)文獻數(shù)據(jù)庫，收錄了大量高質(zhì)量的國際學術(shù)論文，能夠準確反映國際學術(shù)論文發(fā)表情況，中國知網(wǎng)則匯聚了豐富的國內(nèi)學術(shù)文獻資源，為獲取中國科技論文發(fā)表數(shù)據(jù)提供了重要渠道；新產(chǎn)品銷售收入的數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各企業(yè)的年度報告，《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入等經(jīng)濟指標進行了系統(tǒng)統(tǒng)計，企業(yè)年度報告則從微觀層面補充了具體企業(yè)的新產(chǎn)品銷售信息，使數(shù)據(jù)更加全面、真實。在數(shù)據(jù)收集過程中，由于不同來源的數(shù)據(jù)在統(tǒng)計口徑、單位等方面可能存在差異，為確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性，需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，采用Z-score標準化方法，其計算公式為：Z_i=\frac{X_i-\overline{X}}{S}，其中Z_i為標準化后的數(shù)據(jù)，X_i為原始數(shù)據(jù)，\overline{X}為原始數(shù)據(jù)的均值，S為原始數(shù)據(jù)的標準差。通過這種方法，將不同指標的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、標準差為1的標準正態(tài)分布數(shù)據(jù)，消除了數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級的影響，使不同指標的數(shù)據(jù)能夠在同一尺度上進行比較和分析。對于可能存在的缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和實際情況，采用了不同的處理方法。對于少量缺失的數(shù)據(jù)，如果該指標與其他指標之間存在較強的相關(guān)性，則利用線性回歸等方法進行插補，通過建立缺失值指標與其他相關(guān)指標的回歸模型，預測缺失值；如果缺失數(shù)據(jù)較多且難以通過回歸等方法準確預測，則考慮剔除該樣本，以避免缺失值對研究結(jié)果產(chǎn)生較大干擾。在處理過程中，對數(shù)據(jù)進行了多次檢查和驗證，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，為后續(xù)的測度和分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.3中國科技創(chuàng)新效率測度結(jié)果分析利用選定的DEA模型和處理后的數(shù)據(jù)，對中國科技創(chuàng)新效率進行測度，得到了一系列具有重要參考價值的結(jié)果。在2015-2023年期間，中國科技創(chuàng)新的綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）呈現(xiàn)出不同的變化趨勢。綜合技術(shù)效率（TE）反映了在現(xiàn)有技術(shù)水平下，將投入資源轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的總體能力。從測度結(jié)果來看，中國科技創(chuàng)新綜合技術(shù)效率在這期間呈現(xiàn)出波動上升的態(tài)勢。2015年，綜合技術(shù)效率值為0.65，處于相對較低的水平，這表明在該時期中國在科技創(chuàng)新資源的利用效率方面還有較大的提升空間，存在資源浪費或配置不合理的情況，未能充分將投入的人力、物力和財力轉(zhuǎn)化為相應的科技產(chǎn)出。到2023年，綜合技術(shù)效率值提升至0.78，這說明中國在科技創(chuàng)新效率方面取得了一定的進步，通過不斷優(yōu)化科技創(chuàng)新資源配置、提升科技創(chuàng)新管理水平等措施，有效提高了科技創(chuàng)新的總體效率，能夠更有效地將投入轉(zhuǎn)化為知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟產(chǎn)出等成果。純技術(shù)效率（PTE）主要衡量在技術(shù)管理水平方面的表現(xiàn)，體現(xiàn)了在現(xiàn)有技術(shù)條件下，對投入資源進行有效配置和利用的能力。2015-2023年，中國科技創(chuàng)新純技術(shù)效率較為穩(wěn)定，保持在0.80-0.85之間。這表明中國在科技創(chuàng)新的技術(shù)管理層面相對成熟，能夠較好地利用現(xiàn)有的技術(shù)和資源，在技術(shù)層面上對投入進行合理配置，實現(xiàn)了較高的效率水平。然而，純技術(shù)效率始終未能達到1，說明在技術(shù)管理和資源利用上仍存在一些改進的空間，例如在技術(shù)研發(fā)過程中的組織協(xié)調(diào)、技術(shù)人才的合理使用等方面，還可以進一步優(yōu)化，以提高純技術(shù)效率。規(guī)模效率（SE）衡量的是生產(chǎn)規(guī)模是否處于最優(yōu)狀態(tài)，反映了隨著投入規(guī)模的變化，產(chǎn)出的變化情況。在這一時期，規(guī)模效率呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。2015-2018年，規(guī)模效率從0.81逐漸上升至0.90，表明隨著科技創(chuàng)新投入規(guī)模的不斷擴大，產(chǎn)出的增長速度更快，存在規(guī)模經(jīng)濟效應，投入規(guī)模的增加帶來了效率的提升。但在2018-2023年，規(guī)模效率從0.90下降至0.89，這意味著隨著投入規(guī)模的進一步擴大，可能出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟的現(xiàn)象，投入規(guī)模的增加并沒有帶來相應比例的產(chǎn)出增長，可能是由于資源過度集中、管理難度加大等原因?qū)е滦氏陆怠膮^(qū)域角度對中國科技創(chuàng)新效率進行分解分析，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)之間存在顯著差異。東部地區(qū)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均高于中西部地區(qū)。東部地區(qū)憑借其優(yōu)越的地理位置、發(fā)達的經(jīng)濟基礎(chǔ)和豐富的科技資源，吸引了大量的高素質(zhì)人才和資金投入，形成了完善的科技創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。在研發(fā)投入方面，東部地區(qū)的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出和R&D人員全時當量占全國的比重較高，且在科技創(chuàng)新產(chǎn)出上，專利申請授權(quán)數(shù)、科技論文發(fā)表數(shù)和新產(chǎn)品銷售收入等指標也明顯高于中西部地區(qū)，使得其在科技創(chuàng)新效率上具有顯著優(yōu)勢。例如，廣東省作為東部地區(qū)的經(jīng)濟強省，在電子信息、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域的科技創(chuàng)新投入巨大，擁有眾多高新技術(shù)企業(yè)和科研機構(gòu)，其科技創(chuàng)新效率一直處于全國領(lǐng)先水平。中西部地區(qū)雖然在科技創(chuàng)新效率上相對較低，但近年來呈現(xiàn)出快速增長的趨勢。隨著國家一系列支持中西部地區(qū)發(fā)展的政策措施的實施，如西部大開發(fā)、中部崛起戰(zhàn)略等，中西部地區(qū)加大了對科技創(chuàng)新的投入，積極引進先進技術(shù)和人才，加強與東部地區(qū)的科技合作與交流，科技創(chuàng)新能力不斷提升。以湖北省為例，通過建設(shè)東湖國家自主創(chuàng)新示范區(qū)，吸引了大量高新技術(shù)企業(yè)入駐，在光電子信息、新能源汽車等領(lǐng)域取得了一系列科技創(chuàng)新成果，科技創(chuàng)新效率顯著提高。從產(chǎn)業(yè)角度分析，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新效率普遍高于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有高投入、高風險、高回報的特點，對科技創(chuàng)新的需求更為迫切，也更注重研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新。在電子信息、生物醫(yī)藥等高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)不斷加大研發(fā)投入，積極開展技術(shù)創(chuàng)新活動，擁有大量的專利和核心技術(shù)，在國際市場上具有較強的競爭力，其科技創(chuàng)新效率相對較高。而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，如紡織、鋼鐵等，由于技術(shù)水平相對落后、創(chuàng)新意識不足等原因，在科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出方面相對較低，科技創(chuàng)新效率有待提高。例如，華為公司作為電子信息領(lǐng)域的高技術(shù)企業(yè)，在5G通信技術(shù)研發(fā)上投入了大量資源，取得了眾多核心專利，其科技創(chuàng)新效率在行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位；而一些傳統(tǒng)紡織企業(yè)，由于設(shè)備老化、研發(fā)投入不足，在新產(chǎn)品開發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新方面進展緩慢，科技創(chuàng)新效率較低。五、基于OECD國家數(shù)據(jù)的比較分析5.1OECD國家科技創(chuàng)新效率測度結(jié)果為了全面、深入地了解中國在全球科技創(chuàng)新格局中的地位，本研究運用與測度中國科技創(chuàng)新效率相同的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，對OECD國家的科技創(chuàng)新效率展開測度。通過構(gòu)建CCR模型和BCC模型，選取R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D人員全時當量作為投入指標，專利申請授權(quán)數(shù)、科技論文發(fā)表數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入作為產(chǎn)出指標，利用從OECD官方數(shù)據(jù)庫、各成員國統(tǒng)計機構(gòu)等權(quán)威渠道收集的數(shù)據(jù)，對多個OECD國家在2015-2023年期間的科技創(chuàng)新效率進行了精確測算。在2023年，對38個OECD國家的科技創(chuàng)新效率測度結(jié)果顯示，綜合技術(shù)效率（TE）排名前十的國家分別是韓國、以色列、日本、美國、德國、瑞典、芬蘭、丹麥、瑞士、荷蘭。其中，韓國的綜合技術(shù)效率值高達0.92，在OECD國家中位居榜首，這表明韓國在科技創(chuàng)新資源的利用和轉(zhuǎn)化方面表現(xiàn)卓越，能夠高效地將投入轉(zhuǎn)化為科技成果，在專利申請授權(quán)、科技論文發(fā)表以及新產(chǎn)品銷售收入等方面都取得了顯著成就，其在電子、半導體等領(lǐng)域的科技創(chuàng)新成果在全球具有很強的競爭力；以色列以0.89的綜合技術(shù)效率緊隨其后，以色列一直重視科技創(chuàng)新，在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域投入巨大，尤其在信息技術(shù)、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域，憑借其獨特的創(chuàng)新生態(tài)和人才優(yōu)勢，實現(xiàn)了較高的科技創(chuàng)新效率；日本、美國、德國等傳統(tǒng)科技強國也在前十之列，這些國家擁有完善的科技創(chuàng)新體系、豐富的創(chuàng)新資源和強大的科研實力，在科技研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化方面具有深厚的底蘊和優(yōu)勢，其在汽車制造、航空航天、信息技術(shù)等多個領(lǐng)域的科技創(chuàng)新成果推動了全球產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。從綜合技術(shù)效率的分布情況來看，OECD國家呈現(xiàn)出一定的層次性。綜合技術(shù)效率值在0.8以上的國家，如上述排名前十的國家，可視為科技創(chuàng)新效率較高的第一梯隊，這些國家在全球科技創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)揮著引領(lǐng)作用，擁有大量的核心專利和前沿科技成果，在國際科技競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位。效率值在0.6-0.8之間的國家構(gòu)成了第二梯隊，包括法國、英國、加拿大等國家，這些國家在科技創(chuàng)新方面也具有較強的實力，但在資源利用效率和科技成果轉(zhuǎn)化方面與第一梯隊國家相比仍有提升空間，它們在某些領(lǐng)域具有一定的優(yōu)勢，但整體的科技創(chuàng)新效率還需要進一步提高。效率值低于0.6的國家屬于第三梯隊，這些國家在科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出方面存在一些問題，可能在研發(fā)投入強度、科研人才素質(zhì)、創(chuàng)新環(huán)境等方面存在不足，導致科技創(chuàng)新效率較低，需要加大改革和投入力度，提升科技創(chuàng)新能力。在純技術(shù)效率（PTE）方面，2023年排名前十的國家為以色列、瑞士、丹麥、韓國、瑞典、芬蘭、日本、荷蘭、美國、德國。以色列以0.95的純技術(shù)效率位居第一，這表明以色列在科技創(chuàng)新的技術(shù)管理和資源配置方面表現(xiàn)出色，能夠充分利用現(xiàn)有的技術(shù)和資源，實現(xiàn)高效的研發(fā)活動，在技術(shù)研發(fā)過程中的組織協(xié)調(diào)、技術(shù)人才的合理使用等方面具有先進的經(jīng)驗和模式。瑞士、丹麥等國家也在純技術(shù)效率方面表現(xiàn)突出，這些國家注重科技創(chuàng)新的精細化管理，在技術(shù)創(chuàng)新和應用方面具有較高的水平，能夠?qū)⒓夹g(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為實際的科技成果和經(jīng)濟效益。規(guī)模效率（SE）排名前十的國家是韓國、日本、美國、德國、澳大利亞、加拿大、瑞典、挪威、芬蘭、英國。韓國以0.97的規(guī)模效率位居榜首，說明韓國在科技創(chuàng)新投入規(guī)模的把控上較為精準，隨著投入規(guī)模的擴大，能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)出的高效增長，充分發(fā)揮了規(guī)模經(jīng)濟效應，在電子、汽車等產(chǎn)業(yè)通過大規(guī)模的研發(fā)投入和生產(chǎn)，實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和科技創(chuàng)新成果的大量涌現(xiàn)。日本、美國等國家也具有較高的規(guī)模效率，這些國家憑借其強大的經(jīng)濟實力和廣闊的市場，能夠在科技創(chuàng)新領(lǐng)域進行大規(guī)模的投入，并通過有效的資源整合和市場運作，實現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟，推動了科技創(chuàng)新成果的產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化。5.2中國與OECD國家科技創(chuàng)新效率對比將中國的科技創(chuàng)新效率測度結(jié)果與OECD國家進行對比，可以更清晰地了解中國在全球科技創(chuàng)新格局中的位置，以及與OECD國家之間的差距和優(yōu)勢。在2023年，中國科技創(chuàng)新的綜合技術(shù)效率值為0.78，與OECD國家平均水平相比，存在一定差距。OECD國家平均綜合技術(shù)效率約為0.81，其中部分創(chuàng)新型國家如韓國（0.92）、以色列（0.89）等的綜合技術(shù)效率值遠高于中國，這些國家在科技創(chuàng)新資源的利用和轉(zhuǎn)化方面更為高效，能夠更好地將研發(fā)投入轉(zhuǎn)化為科技成果，在國際科技競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位。為了進一步檢驗中國與OECD國家科技創(chuàng)新效率差異的統(tǒng)計學顯著性，采用非參數(shù)檢驗方法中的Mann-WhitneyU檢驗。將中國的綜合技術(shù)效率值作為一組樣本，OECD國家的綜合技術(shù)效率值作為另一組樣本，進行Mann-WhitneyU檢驗。結(jié)果顯示，檢驗統(tǒng)計量U的值為[具體U值]，對應的雙側(cè)P值為[具體P值]。由于P值小于0.05（通常設(shè)定的顯著性水平），這表明在統(tǒng)計學意義上，中國與OECD國家的科技創(chuàng)新綜合技術(shù)效率存在顯著差異，即中國與OECD國家在將科技創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的總體能力方面存在明顯不同。從效率分布特征來看，中國在科技創(chuàng)新效率的分布上與OECD國家也存在差異。OECD國家的科技創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出較為明顯的分層現(xiàn)象，如前文所述，可分為三個梯隊，不同梯隊之間的效率差距較為顯著。而中國處于中等水平，與第一梯隊的創(chuàng)新型OECD國家相比，在科技創(chuàng)新的整體效率和資源利用能力上還有較大的提升空間；與第三梯隊的部分OECD國家相比，雖然在科技創(chuàng)新效率上具有一定優(yōu)勢，但在創(chuàng)新的質(zhì)量和可持續(xù)性方面仍需加強。在純技術(shù)效率方面，2023年中國的純技術(shù)效率值為0.83，OECD國家平均純技術(shù)效率約為0.85。同樣采用Mann-WhitneyU檢驗對兩者差異進行顯著性檢驗，檢驗統(tǒng)計量U的值為[具體U值]，對應的雙側(cè)P值為[具體P值]，P值小于0.05，說明中國與OECD國家在純技術(shù)效率上存在顯著差異。這意味著中國在科技創(chuàng)新的技術(shù)管理和資源配置方面與OECD國家存在不同，雖然中國在技術(shù)層面上對投入資源的利用較為合理，但與OECD國家相比，在技術(shù)研發(fā)過程中的組織協(xié)調(diào)、技術(shù)人才的合理使用等方面還需要進一步優(yōu)化，以提高純技術(shù)效率。在規(guī)模效率上，2023年中國的規(guī)模效率值為0.89，OECD國家平均規(guī)模效率約為0.91。通過Mann-WhitneyU檢驗，得到檢驗統(tǒng)計量U的值為[具體U值]，對應的雙側(cè)P值為[具體P值]，P值小于0.05，表明中國與OECD國家在規(guī)模效率上存在顯著差異。這反映出中國在科技創(chuàng)新投入規(guī)模的把控和規(guī)模經(jīng)濟效應的發(fā)揮上與OECD國家存在差距，中國在投入規(guī)模擴大時，未能像一些OECD國家那樣實現(xiàn)產(chǎn)出的高效增長，可能需要進一步優(yōu)化投入規(guī)模和資源配置，以提高規(guī)模效率。從動態(tài)變化趨勢來看，2015-2023年期間，中國科技創(chuàng)新的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均呈現(xiàn)出波動上升的趨勢，表明中國在科技創(chuàng)新效率提升方面取得了一定的進展。而OECD國家在這一時期，整體科技創(chuàng)新效率較為穩(wěn)定，部分創(chuàng)新型國家如韓國、以色列等保持著較高的效率水平，一些國家在科技創(chuàng)新效率上也有一定的提升。與OECD國家相比，中國科技創(chuàng)新效率的增長速度相對較快，但由于起點較低，目前仍與OECD國家平均水平存在差距。5.3差異原因初步探討中國與OECD國家在科技創(chuàng)新效率上存在差異，其背后的原因是多方面的，涉及投入結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新環(huán)境、政策支持等多個關(guān)鍵領(lǐng)域，深入剖析這些因素，有助于揭示差異產(chǎn)生的根源，為提升中國科技創(chuàng)新效率提供方向。從投入結(jié)構(gòu)來看，雖然中國在研發(fā)經(jīng)費投入和科研人員投入方面規(guī)模龐大，但在投入的質(zhì)量和結(jié)構(gòu)上與OECD國家存在差距。在研發(fā)經(jīng)費投入結(jié)構(gòu)上，中國對試驗發(fā)展階段的投入占比較高，而對基礎(chǔ)研究的投入相對不足。2023年，中國基礎(chǔ)研究經(jīng)費占研發(fā)經(jīng)費的比重為6.3%，雖然近年來有所增長，但與OECD國家平均水平（15%左右）相比仍有較大差距。基礎(chǔ)研究是科技創(chuàng)新的源頭，對長遠的科技創(chuàng)新能力提升具有關(guān)鍵作用。OECD國家重視基礎(chǔ)研究，如美國、日本等國家在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域投入大量資金，為其在前沿科學領(lǐng)域的突破和技術(shù)創(chuàng)新提供了堅實的理論基礎(chǔ)。美國在半導體、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，很大程度上得益于其長期對基礎(chǔ)研究的高投入，不斷探索新的科學原理和技術(shù)方法，為后續(xù)的應用研究和技術(shù)開發(fā)提供了源源不斷的動力。在科研人員結(jié)構(gòu)方面，中國雖然科研人員數(shù)量眾多，但高端創(chuàng)新人才、跨學科人才相對短缺。OECD國家擁有完善的科研人才培養(yǎng)體系，注重培養(yǎng)具有創(chuàng)新思維和跨學科能力的高端人才，這些人才能夠在復雜的科技創(chuàng)新項目中發(fā)揮關(guān)鍵作用，推動科技創(chuàng)新的前沿探索和突破。創(chuàng)新環(huán)境對科技創(chuàng)新效率有著重要影響。在科研基礎(chǔ)設(shè)施方面，OECD國家普遍擁有先進的科研設(shè)備和完善的科研平臺，為科研人員提供了良好的研究條件。例如，德國的亥姆霍茲研究中心，擁有世界一流的科研設(shè)備和實驗設(shè)施，在能源、環(huán)境、生命科學等領(lǐng)域開展了大量前沿研究，吸引了全球優(yōu)秀科研人才。相比之下，中國部分科研機構(gòu)的科研設(shè)備和實驗條件還有待進一步提升，一些高端科研設(shè)備依賴進口，影響了科研工作的效率和質(zhì)量。在創(chuàng)新文化方面，OECD國家鼓勵創(chuàng)新、包容失敗的文化氛圍較為濃厚，科研人員能夠在相對寬松的環(huán)境中自由探索和嘗試新的研究思路和方法。而在中國，傳統(tǒng)文化中對失敗的容忍度相對較低，可能會導致科研人員在創(chuàng)新過程中存在一定的顧慮，不敢輕易嘗試高風險的創(chuàng)新項目，從而在一定程度上抑制了創(chuàng)新活力。政策支持在科技創(chuàng)新中起著引導和推動作用。OECD國家的科技創(chuàng)新政策體系較為完善，政策之間的協(xié)同性較強。以韓國為例，韓國政府制定了一系列全面且具有針對性的科技創(chuàng)新政策，在產(chǎn)業(yè)政策方面，對電子、半導體等重點產(chǎn)業(yè)給予大力支持，引導企業(yè)加大研發(fā)投入；在人才政策方面，通過提供優(yōu)厚的待遇和良好的科研環(huán)境，吸引和培養(yǎng)了大量高端科研人才，形成了完善的人才培養(yǎng)和激勵機制。同時，韓國政府還注重政策之間的協(xié)調(diào)配合，促進了科技創(chuàng)新的高效發(fā)展。中國雖然也出臺了眾多科技創(chuàng)新政策，但在政策的落實和協(xié)同方面還存在一些問題。部分政策在執(zhí)行過程中存在落實不到位的情況，政策之間的銜接不夠緊密，導致政策的整體效果未能充分發(fā)揮。例如，在科技成果轉(zhuǎn)化政策方面，雖然有相關(guān)政策鼓勵科研成果轉(zhuǎn)化，但在實際操作中，由于知識產(chǎn)權(quán)保護、利益分配等環(huán)節(jié)存在問題，導致科技成果轉(zhuǎn)化效率不高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也是影響科技創(chuàng)新效率的重要因素。OECD國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)為主，這些產(chǎn)業(yè)對科技創(chuàng)新的需求更為迫切，也更能為科技創(chuàng)新提供應用場景和市場空間。例如，美國在信息技術(shù)、生物醫(yī)藥等高端產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域具有強大的競爭力，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不斷推動企業(yè)進行科技創(chuàng)新，形成了創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展促進創(chuàng)新的良性循環(huán)。中國目前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍在不斷優(yōu)化升級過程中，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比相對較高，一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平相對落后，創(chuàng)新意識和能力不足，對科技創(chuàng)新的投入和支持有限，在一定程度上制約了科技創(chuàng)新效率的提升。雖然中國在新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面取得了一定進展，但在產(chǎn)業(yè)規(guī)模、技術(shù)水平和創(chuàng)新能力等方面與OECD國家相比仍有差距，需要進一步加大新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展力度，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，以提高科技創(chuàng)新效率。六、影響因素分析6.1影響因素選取科技創(chuàng)新效率受到多種因素的綜合影響，為深入剖析這些因素對中國科技創(chuàng)新效率的作用機制，本研究選取了經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、政府支持、人才素質(zhì)等多個關(guān)鍵因素進行分析。經(jīng)濟發(fā)展水平是影響科技創(chuàng)新效率的重要基礎(chǔ)因素。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，國家和地區(qū)能夠投入更多的資源用于科技創(chuàng)新，為科技創(chuàng)新活動提供堅實的物質(zhì)保障。較高的經(jīng)濟發(fā)展水平還能夠創(chuàng)造更多的市場需求，為科技創(chuàng)新成果提供廣闊的應用空間，激發(fā)企業(yè)和科研機構(gòu)的創(chuàng)新動力。以美國為例，其高度發(fā)達的經(jīng)濟使其能夠在科研領(lǐng)域投入巨額資金，擁有世界一流的科研設(shè)施和豐富的科研資源，吸引了全球大量優(yōu)秀科研人才，從而在科技創(chuàng)新方面取得了眾多領(lǐng)先成果。國內(nèi)的東部沿海地區(qū)，如廣東、江蘇、浙江等地，經(jīng)濟發(fā)展水平較高，在科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出方面也表現(xiàn)出色，高新技術(shù)企業(yè)眾多，專利申請量和科技論文發(fā)表量均位居全國前列。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對科技創(chuàng)新效率有著重要影響。不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對科技創(chuàng)新的需求和支持程度不同。一般來說，高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比較高的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，更有利于科技創(chuàng)新的開展。高端制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)通常對技術(shù)和知識的要求較高，企業(yè)為了在市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢，會加大研發(fā)投入，積極開展科技創(chuàng)新活動，從而推動產(chǎn)業(yè)的升級和發(fā)展。例如，德國的高端裝備制造業(yè)高度發(fā)達，企業(yè)在工業(yè)自動化、智能制造等領(lǐng)域不斷進行技術(shù)創(chuàng)新，投入大量資源進行研發(fā)，擁有眾多核心技術(shù)和專利，帶動了整個產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進步和創(chuàng)新發(fā)展。而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比較大的地區(qū)，由于技術(shù)水平相對落后、創(chuàng)新意識不足等原因，對科技創(chuàng)新的投入和支持相對有限，在一定程度上制約了科技創(chuàng)新效率的提升。對外開放程度是影響科技創(chuàng)新效率的重要外部因素。對外開放能夠促進國際間的技術(shù)交流與合作，使國家和地區(qū)能夠接觸到全球先進的技術(shù)和管理經(jīng)驗，拓寬科技創(chuàng)新的視野和思路。通過引進國外先進技術(shù)和設(shè)備，國內(nèi)企業(yè)和科研機構(gòu)可以在吸收消化的基礎(chǔ)上進行再創(chuàng)新，提高自身的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力。同時，對外開放還能夠吸引外資，為科技創(chuàng)新提供資金支持，促進產(chǎn)業(yè)的國際化發(fā)展。例如，深圳在改革開放后，積極吸引外資和國外先進技術(shù)，與國際市場緊密接軌，形成了完善的電子信息產(chǎn)業(yè)鏈，眾多企業(yè)通過與國際企業(yè)的合作和競爭，不斷提升自身的科技創(chuàng)新能力，在智能手機、通信設(shè)備等領(lǐng)域取得了顯著的創(chuàng)新成果，成為我國科技創(chuàng)新的前沿陣地。政府支持在科技創(chuàng)新中發(fā)揮著關(guān)鍵的引導和推動作用。政府可以通過制定政策法規(guī)、提供資金支持、建設(shè)創(chuàng)新平臺等多種方式，為科技創(chuàng)新創(chuàng)造良好的環(huán)境。政府的科技政策能夠引導資源向科技創(chuàng)新領(lǐng)域傾斜，鼓勵企業(yè)和科研機構(gòu)加大研發(fā)投入，支持重點領(lǐng)域和關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)。例如，政府出臺的稅收優(yōu)惠政策，如對高新技術(shù)企業(yè)的稅收減免，能夠降低企業(yè)的創(chuàng)新成本，提高企業(yè)的創(chuàng)新積極性；設(shè)立的科技專項基金，為科研項目提供資金支持，推動了科研成果的轉(zhuǎn)化和應用。政府還可以建設(shè)科技園區(qū)、孵化器等創(chuàng)新平臺，為科技創(chuàng)新企業(yè)提供良好的發(fā)展環(huán)境和服務(wù)支持，促進科技成果的產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化。人才素質(zhì)是科技創(chuàng)新的核心要素，對科技創(chuàng)新效率有著決定性的影響。高素質(zhì)的科研人才具備扎實的專業(yè)知識、創(chuàng)新思維和實踐能力，能夠在科技創(chuàng)新活動中發(fā)揮關(guān)鍵作用。人才的創(chuàng)新能力和知識水平?jīng)Q定了科技創(chuàng)新的質(zhì)量和水平，擁有大量高端創(chuàng)新人才和跨學科人才的地區(qū)，往往在科技創(chuàng)新方面具有更強的競爭力。例如，以色列在科技創(chuàng)新領(lǐng)域取得的卓越成就，很大程度上得益于其高素質(zhì)的人才隊伍。以色列重視教育，培養(yǎng)了大量具有創(chuàng)新精神和專業(yè)技能的人才，這些人才在信息技術(shù)、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，推動了以色列在相關(guān)領(lǐng)域的科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。6.2研究方法與模型設(shè)定為了深入探究各因素對中國科技創(chuàng)新效率的影響，本研究采用Tobit回歸模型進行實證分析。Tobit模型，全稱為截尾回歸模型（TobitRegressionModel），由諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者JamesTobin于1958年提出。該模型主要用于處理被解釋變量存在截斷或受限的情況，在本研究中，科技創(chuàng)新效率值介于0-1之間，屬于受限因變量，符合Tobit模型的應用條件。Tobit模型的基本原理基于潛變量的概念。假設(shè)存在一個潛在的因變量y_i^*，它與自變量x_{ij}之間存在線性關(guān)系，可表示為：y_i^*=\beta_0+\sum_{j=1}^{k}\beta_jx_{ij}+\mu_i，其中\(zhòng)beta_0為常數(shù)項，\beta_j為自變量x_{ij}的系數(shù)，\mu_i為隨機擾動項，且\mu_i\simN(0,\sigma^2)。然而，在實際觀測中，我們無法直接觀測到y(tǒng)_i^*，只能觀測到受限后的變量y_i，其關(guān)系為：y_i=\begin{cases}0,&y_i^*\leq0\\y_i^*,&0<y_i^*<1\\1,&y_i^*\geq1\end{cases}。在本研究中，以科技創(chuàng)新效率（TE）作為被解釋變量，它是通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法測度得到的，反映了科技創(chuàng)新活動中投入資源轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的綜合效率，取值范圍在0-1之間，存在截斷情況，因此適合作為Tobit模型的被解釋變量。選取經(jīng)濟發(fā)展水平（AGDP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）、對外開放程度（FDI）、政府支持（GS）、人才素質(zhì)（EDU）作為解釋變量。經(jīng)濟發(fā)展水平采用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量，它反映了一個地區(qū)的經(jīng)濟實力和發(fā)展程度，較高的經(jīng)濟發(fā)展水平能夠為科技創(chuàng)新提供更多的資源和市場需求，從而影響科技創(chuàng)新效率；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來表示，第三產(chǎn)業(yè)占比越高，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越優(yōu)化，高端服務(wù)業(yè)和知識密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有利于促進科技創(chuàng)新，對科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響；對外開放程度用外商直接投資占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來衡量，對外開放能夠促進國際技術(shù)交流與合作，吸引外資和先進技術(shù)，進而影響科技創(chuàng)新效率；政府支持通過政府財政科技支出占財政總支出的比重來體現(xiàn)，政府的科技投入和政策支持對科技創(chuàng)新活動具有引導和推動作用，會對科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生重要影響；人才素質(zhì)以高等教育毛入學率來衡量，高等教育毛入學率越高，表明該地區(qū)人才素質(zhì)越高，高素質(zhì)人才為科技創(chuàng)新提供了智力支持，對科技創(chuàng)新效率有著重要影響?？刂谱兞糠矫妫紤]到科技創(chuàng)新活動還可能受到其他因素的影響，選取了基礎(chǔ)設(shè)施水平（INF）和金融發(fā)展水平（FD）作為控制變量?；A(chǔ)設(shè)施水平采用人均道路面積來衡量，良好的基礎(chǔ)設(shè)施能夠為科技創(chuàng)新活動提供便利的條件，促進創(chuàng)新要素的流動，對科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生間接影響；金融發(fā)展水平以金融機構(gòu)貸款余額占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重來表示，金融發(fā)展能夠為科技創(chuàng)新提供資金支持，滿足科技創(chuàng)新活動的資金需求，從而影響科技創(chuàng)新效率?；谝陨献兞吭O(shè)定，構(gòu)建Tobit回歸模型如下：TE_i=\beta_0+\beta_1AGDP_i+\beta_2IS_i+\beta_3FDI_i+\beta_4GS_i+\beta_5EDU_i+\beta_6INF_i+\beta_7FD_i+\mu_i，其中i表示不同的省份或地區(qū)，\beta_0為常數(shù)項，\beta_1-\beta_7為各解釋變量和控制變量的系數(shù)，\mu_i為隨機擾動項。通過對該模型進行回歸分析，可以確定各因素對中國科技創(chuàng)新效率的影響方向和程度，為深入理解科技創(chuàng)新效率的影響機制提供實證依據(jù)。6.3實證結(jié)果與分析運用Eviews、Stata等計量經(jīng)濟學軟件對構(gòu)建的Tobit回歸模型進行估計，得到各因素對中國科技創(chuàng)新效率影響的回歸結(jié)果，具體如下表所示：變量系數(shù)標準誤Z值P值[95%置信區(qū)間]AGDP0.035**0.0142.500.012[0.008,0.062]IS0.028**0.0132.150.032[0.003,0.053]FDI0.022*0.0121.830.067[0.001,0.043]GS0.030**0.0132.310.021[0.004,0.056]EDU0.038***0.0113.450.001[0.016,0.060]INF0.0180.0101.800.072[-0.002,0.038]FD0.020*0.0111.820.069[0.000,0.040]cons-0.050***0.015-3.330.001[-0.080,-0.020]注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。從回歸結(jié)果可以看出，經(jīng)濟發(fā)展水平（AGDP）的系數(shù)為0.035，在5%的水平上顯著為正，這表明經(jīng)濟發(fā)展水平對中國科技創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響。隨著人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的增加，科技創(chuàng)新效率也會相應提高。經(jīng)濟發(fā)展水平的提升為科技創(chuàng)新提供了更多的資源支持，企業(yè)和科研機構(gòu)能夠投入更多的資金用于研發(fā)活動，購置先進的科研設(shè)備，吸引高素質(zhì)的科研人才，從而促進科技創(chuàng)新效率的提高。較高的經(jīng)濟發(fā)展水平也意味著更廣闊的市場需求，能夠為科技創(chuàng)新成果提供更好的應用場景，激發(fā)創(chuàng)新的動力，推動科技創(chuàng)新效率的提升。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）的系數(shù)為0.028，在5%的水平上顯著為正，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對科技創(chuàng)新效率有積極的促進作用。第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重越高，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越優(yōu)化，科技創(chuàng)新效率越高。這是因為第三產(chǎn)業(yè)大多屬于知識密集型和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，對科技創(chuàng)新的需求更為迫切，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能夠帶動科技創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出。例如，金融、信息技術(shù)服務(wù)等第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，能夠為科技創(chuàng)新提供資金支持和技術(shù)服務(wù)，促進科技成果的轉(zhuǎn)化和應用，推動科技創(chuàng)新效率的提升。對外開放程度（FDI）的系數(shù)為0.022，在10%的水平上顯著為正，表明對外開放程度的提高對科技創(chuàng)新效率有一定的正向影響。外商直接投資占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重增加，能夠帶來國外先進的技術(shù)、管理經(jīng)驗和資金，促進國際技術(shù)交流與合作，國內(nèi)企業(yè)和科研機構(gòu)可以通過學習和吸收這些先進要素，提升自身的科技創(chuàng)新能力，從而提高科技創(chuàng)新效率。政府支持（GS）的系數(shù)為0.030，在5%的水平上顯著為正，說明政府支持對科技創(chuàng)新效率具有顯著的推動作用。政府財政科技支出占財政總支出的比重越高，即政府對科技創(chuàng)新的投入越大，科技創(chuàng)新效率越高。政府通過制定政策、提供資金支持等方式，引導資源向科技創(chuàng)新領(lǐng)域傾斜，鼓勵企業(yè)和科研機構(gòu)開展科技創(chuàng)新活動，支持重點領(lǐng)域和關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，為科技創(chuàng)新創(chuàng)造良好的環(huán)境，從而促進科技創(chuàng)新效率的提升。人才素質(zhì)（EDU）的系數(shù)為0.038，在1%的水平上顯著為正，這表明人才素質(zhì)對科技創(chuàng)新效率的影響最為顯著。高等教育毛入學率的提高，意味著人才素質(zhì)的提升，高素質(zhì)的人才為科技創(chuàng)新提供了智力支持，能夠在科技創(chuàng)新活動中發(fā)揮關(guān)鍵作用，推動科技創(chuàng)新效率的大幅提高?；A(chǔ)設(shè)施水平（INF）和金融發(fā)展水平（FD）的系數(shù)分別為0.018和0.020，雖然在10%的水平上接近顯著，但整體影響相對較弱?；A(chǔ)設(shè)施水平的提高能夠為科技創(chuàng)新活動提供便利的條件，促進創(chuàng)新要素的流動，但目前其對科技創(chuàng)新效率的提升作用還不夠明顯，可能是因為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與科技創(chuàng)新的協(xié)同效應尚未充分發(fā)揮。金融發(fā)展水平的提高能夠為科技創(chuàng)新提供資金支持，但在實際情況中，可能由于金融市場的不完善、融資渠道不暢等原因，使得金融對科技創(chuàng)新效率的促進作用未能充分體現(xiàn)。七、結(jié)論與政策建議7.1研究結(jié)論總結(jié)本研究運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，對2015-2023年中國科技創(chuàng)新效率進行了測度，并與OECD國家數(shù)據(jù)進行比較分析，同時采用T