科技資源配置效率研究的國內(nèi)外文獻綜述1.1國內(nèi)外科技資源配置效率研究熱點以WOS核心合集中SCI和SSCI等為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，將所有檢索時間限制為2010年-2020年，以“innovationresource”或“scientificresource”或“technologicalinnovationresource”等為檢索主題，經(jīng)檢索、整理、篩選后，運用CitespceV軟件繪制時區(qū)圖（圖1-1）。時區(qū)圖盡管會出現(xiàn)關(guān)鍵詞固定在首次出現(xiàn)的年份等局限，但其仍然可以揭示近10年來科技資源的研究情況及最新前沿，并可看出近年來“innovation（創(chuàng)新）”、“performance（績效）”、“knowledge（知識）”、“research-and-development（研究與發(fā)展R&D）”和“efficiency（效率）”等詞出現(xiàn)頻率較高，與其相關(guān)的研究的聯(lián)系也較多。圖1-12010-2020年國外科技資源關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)圖譜以CNKI數(shù)據(jù)庫的北大中文核心期刊源、CSSCI源、CSCD源為基本數(shù)據(jù)庫，將所有檢索時間限制為2010年-2020年，通過檢索、刪選后運用CitespceV軟件繪制時間線圖（圖1-2）。當設(shè)置檢索主題為“科技資源”或“創(chuàng)新資源”或“科技創(chuàng)新資源”時，從圖中可以看出2010年科技資源出現(xiàn)的次數(shù)最多，與其他研究的聯(lián)系也最多。同時，配置效率、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、Malmquist指數(shù)等出現(xiàn)的次數(shù)也較多，表明對于科技資源配置效率的研究在研究方法上已經(jīng)比較成熟。圖1-22010-2020年國內(nèi)科技資源關(guān)鍵詞聚類時間線圖譜以WOS核心合集中SCI和SSCI等為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，以“innovationresourceallocationefficiency”、“technologicalinnovationresourceallocationefficiency”或“scientificresourceallocationefficiency”等相關(guān)主題為檢索主題，經(jīng)檢索、整理、篩選后，借助Vosview軟件進行科技資源配置效率知識圖譜的繪制（圖1-3）。從圖上分析結(jié)果看，“innovationperformance（創(chuàng)新績效）”、“firmperformance（公司績效）”、“impact（影響因素）”、“innovation（創(chuàng)新）”、“research-and-development（研究與發(fā)展R&D）”、“knowledge（知識）”、“model（模型）”和“competitiveadvantage（比較優(yōu)勢）”等關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻率較高。圖1-32010-2020年國外科技資源配置效率相關(guān)研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜以CNKI數(shù)據(jù)庫的北大中文核心期刊源、CSSCI源、CSCD源為基本數(shù)據(jù)庫，當設(shè)置檢索主題為“科技資源”或含“創(chuàng)新資源”或含“科技創(chuàng)新資源”并含“配置效率”時，運用Vosview軟件繪制可視化知識圖譜?？蓮膱D中分析出關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻率較高的是“科技資源配置”、“科技資源配置效率”、“科技資源”、和“配置效率”等，此外，“主成分分析”、“數(shù)據(jù)包絡(luò)分析”和“三階段dea模型”等詞的出現(xiàn)，表明學(xué)者越來越重視對科技資源配置效率測度方法的關(guān)注，重視對科技資源配置效率的定量分析（圖1-4）。圖1-42010-2020年國內(nèi)科技資源配置效率相關(guān)研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜1.2國內(nèi)外科技資源配置效率研究進展（1）科技資源的空間分布研究科技資源空間分布的不均衡性普遍存在。國內(nèi)外學(xué)者通過大量實證研究，發(fā)現(xiàn)不同國家的科技資源布局均不同程度地存在空間分布上的不均衡。Crescenzi等認為中國和印度的創(chuàng)新能力分布兩級分化嚴重[1]。Hauser等認為僅僅使用綜合指數(shù)來預(yù)測一個區(qū)域的創(chuàng)新動態(tài)是高度有問題的[2]。國內(nèi)許多學(xué)者運用科技人力資源、財力資源、創(chuàng)新平臺等單一指標或多因素綜合評價測度國家、區(qū)域、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)等不同視角的科技資源的空間分布特征[3-8]。其中劉鳳朝等發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新資源的國家分布呈金字塔結(jié)構(gòu)[9]。牛方曲等運用科研機構(gòu)的科研人數(shù)表征區(qū)域的科技創(chuàng)新資源，探究中國區(qū)域科技創(chuàng)新資源的分布特征[10]。沈宏婷等地理學(xué)者發(fā)現(xiàn)東西部科技創(chuàng)新資源投入的空間差異有所擴大并呈兩極分化態(tài)勢[11]。雖然研究區(qū)域不同，但科技資源普遍存在集聚特征。在研究方法上，除了簡單的統(tǒng)計對比外，沈宏婷[11]、肖澤磊[12]、馮南平[13]、叢海彬[14]等采用空間聚類、空間探索性數(shù)據(jù)分析、空間密度法等空間分析方法測度科技資源的空間格局。賈穎穎等運用基尼系數(shù)研究后發(fā)現(xiàn)我國創(chuàng)新能力與創(chuàng)新資源分布相關(guān)性極高[15]。近年來，區(qū)域科技資源的分布問題引起了學(xué)者的關(guān)注，但是省內(nèi)區(qū)域的研究卻相對較少，用創(chuàng)新平臺、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、高新技術(shù)企業(yè)等POI數(shù)據(jù)來描述科技資源分布的也相對較少，尤其是湖南省洞庭湖地區(qū)的科技資源分布的研究尚未涉及。（2）科技資源配置研究科技資源的稀缺性是世界各國各地區(qū)普遍存在且長期存在的現(xiàn)象，如何合理有效地對有限的科技資源進行分配才能使其實現(xiàn)最佳的配置以及科技資源如何配置將有利于區(qū)域經(jīng)濟的創(chuàng)新發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展等引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。國內(nèi)外學(xué)者對科技資源配置展開了諸多研究。在科技資源配置上，國外學(xué)者更關(guān)注國家制定的相關(guān)配置政策，關(guān)注配置政策的演變，不同時期配置政策出現(xiàn)的問題及制定的原因，這些配置政策的實施為國家科技資源配置帶來的實際影響，與其他國家相比，這些配置政策的特有優(yōu)勢，同時更聚焦區(qū)域科技資源配置的不平衡問題。德國、英國和日本等發(fā)達國家結(jié)合國家實際，通過運用一系列的科技政策來實現(xiàn)科技資源的優(yōu)化配置。Ciarli等通過實證分析，認為國家間出現(xiàn)配置路徑的不同，科技政策起到了重要的影響[16]。另外，企業(yè)作為科技創(chuàng)新的主體在國外發(fā)達國家備受關(guān)注，對其科技資源配置的研究相對較多。企業(yè)科技資源優(yōu)化配置除了關(guān)注如何實現(xiàn)外，同時也非常重視企業(yè)科技資源配置的影響因素及科技資源配置對經(jīng)濟社會產(chǎn)生的重要影響。Kogan等以美國公司的專利數(shù)據(jù)為研究對象，將其與股市對專利新聞的反應(yīng)相結(jié)合，來評估每種創(chuàng)新對經(jīng)濟的重要性，其通過在企業(yè)層面構(gòu)建直接的創(chuàng)新措施來探索技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟社會發(fā)展的重要作用[17]。對科技資源配置的研究，國內(nèi)學(xué)者對配置規(guī)模、結(jié)構(gòu)、模式、政策以及如何優(yōu)化的關(guān)注度較高。不同的配置模式帶來的影響、科技資源配置現(xiàn)狀以及更多地通過對問題的剖析后提出具體可行的對策來實現(xiàn)配置的優(yōu)化，其次與區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系也備受重視[18]。葛秋萍提出利用市場與計劃二元機制的非凸組合，從資源共享等方面不斷地對其配置體制進行完善，從而達到科技資源優(yōu)化配置的目標[19]。凌峰等運用聚類分析對江蘇省的科技資源配置現(xiàn)狀進行了研究，從而為其優(yōu)化配置提供建設(shè)性的建議[20]。劉大海以中國海洋的科技資源為對象，對其配置現(xiàn)狀進行了研究[21]。孫福全關(guān)注了科技資源配置的重點方向[22]。（3）科技資源配置效率及空間格局研究科技資源配置效率是科技資源配置效果最直接的體現(xiàn)，其關(guān)乎區(qū)域經(jīng)濟的創(chuàng)新發(fā)展與高質(zhì)量發(fā)展。在全球創(chuàng)新版圖正在不斷重塑的今天，國內(nèi)外學(xué)者更重視對其的研究。國外學(xué)者主要從宏觀層面（國家層面）和微觀層面（企業(yè)層面）對科技資源配置效率展開了一系列的研究，對于國家層面的研究多以國家間的橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ葹橹鳎⑼ㄟ^探索對其研究結(jié)果進行劃等，因此，科技資源配置效率的研究熱點里，“competitiveadvantage（比較優(yōu)勢）”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)相對較多。常選取的指標有科研基礎(chǔ)指標和創(chuàng)新主體特征指標（具有創(chuàng)新競爭力的企業(yè)）等。國外學(xué)者Zamanian等運用DEA和SFA方法對北非和中東國家的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率水平進行了對比分析[23]。除了宏觀層面的研究外，企業(yè)科技資源配置效率的研究也相當成熟，在科技資源配置效率的研究熱點里，“innovationperformance（創(chuàng)新績效）”、“firmperformance（公司績效）”、“firm（公司）”和“research-and-development（研究與發(fā)展R&D）”等詞出現(xiàn)的次數(shù)相對較多，表明國外對企業(yè)科技資源配置效率的研究已經(jīng)相對成熟。國外對企業(yè)的科技資源配置效率的研究多以企業(yè)調(diào)研或企業(yè)已經(jīng)統(tǒng)計好的相關(guān)數(shù)據(jù)展開研究，關(guān)注研發(fā)投入與銷售收入、與生產(chǎn)率、與企業(yè)規(guī)模等之間的關(guān)系以及企業(yè)的科技資源配置效率。另外，在研究方法上也相對成熟，系統(tǒng)動力學(xué)方法、參數(shù)分析方法（DEA模型及其變型模型）、非參數(shù)分析方法（SFA方法）和德爾菲法等運用已相對廣泛。Seo以韓國企業(yè)為研究對象，探討創(chuàng)業(yè)導(dǎo)向與韓國企業(yè)創(chuàng)新績效之間的曲線關(guān)系[24]?？臻g研究上，F(xiàn)an等對不同城市科技資源配置效率的空間格局及其演變進行了研究[25]。目前，在定性方面，國內(nèi)學(xué)者宋宇指出中國科技資源配置無效率的深層原因是諸多悖論的存在，認為單純的市場配置機制不可能達到最優(yōu)[26]。彭華濤運用科斯定理等理論，對提高科技資源配置效率的途徑進行探討[27]。關(guān)于科技資源配置效率定量方面的研究更傾向于從多視角、多方法和多時空等方面展開，宏觀區(qū)域視角的研究相對較多，劉玲利[28]、范建平[29]等學(xué)者對我國的科技資源配置效率進行了研究。中觀視角主要從行業(yè)、產(chǎn)業(yè)等視角對科技資源配置效率展開研究，在中國這樣一個農(nóng)業(yè)大國，近年來，對農(nóng)業(yè)科技資源配置效率的研究有了較多關(guān)注[30-32]，其中楊傳喜從國家宏觀尺度、不同的農(nóng)業(yè)科研機構(gòu)等不同角度對農(nóng)業(yè)科技資源的配置效率有了相對成熟的研究[33-35]。對于行業(yè)科技資源配置效率的研究，白雪潔[36]和池婷[37]分別對中國的光伏行業(yè)和重點行業(yè)展開相關(guān)研究，對于產(chǎn)業(yè)科技資源配置效率的研究，王麗平等相關(guān)學(xué)者分別對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)[38-39]、高精尖產(chǎn)業(yè)[40]、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)[41-42]和創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群[43]等進行研究，陳偉麗等關(guān)注其與產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[44]。微觀視角主要從企業(yè)、高校、科研院所等配置主體方面展開研究，隨著企業(yè)的創(chuàng)新主體作用越來越活躍，對其研究也日益受到關(guān)注，學(xué)者們針對大中型工業(yè)企業(yè)[45-46]、承制軍品民營企業(yè)[47]、民營科技企業(yè)[48]、內(nèi)資工業(yè)企業(yè)[49]和中小制造企業(yè)[50]等不同類型的企業(yè)的科技資源配置效率進行了研究，并不同程度地針對具體問題提出了相應(yīng)的優(yōu)化對策。趙鎮(zhèn)等相關(guān)學(xué)者對高校[51-53]、科研院所[54]的科技資源配置效率進行了評價，孫婷婷等通過對企業(yè)作為創(chuàng)新主體直接配置科技資源與政府直接來配置科技資源進行對比，得出企業(yè)來配置科技創(chuàng)新資源要強于政府直接配置科技資源[55]?？萍假Y源配置效率的研究熱點表明其測度方法多樣且廣受學(xué)者關(guān)注。主要有以下五種研究方法：比較的定量分析方法，直接對科技資源投入產(chǎn)出進行對比分析，謝思全等[56]采用比較的定量分析方法，從動靜兩個角度揭示京津冀地區(qū)的科技資源配置特點。馬燕玲等通過分析甘肅省科技投入產(chǎn)出表對甘肅省的科技投入提出建議[57]。數(shù)理統(tǒng)計分析方法的目標是挖掘科技資源相關(guān)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，黨亞茹、魯勇兵等運用主成分分析方法[58,59]、聚類分析法和因子分析法[60]分別對不同尺度的的科技資源配置效率進行研究。翟運開等運用結(jié)構(gòu)方程模型對高校的科技資源配置模式進行探討[61]。資源配置效率評價中常用的參數(shù)分析方法是隨機前沿分析法，戚湧等運用SFA[62-63]方法，對科技資源市場配置效率等進行研究。除以上三種方法外，還有一種非參數(shù)方法，主要包括DEA基礎(chǔ)模型及其根據(jù)實際應(yīng)用改進的新模型，有DEA模型[64-70]、共享投入關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)DEA[71]、SE-DEA模型[72]、改進的DEA模型[73]、DEA交叉評價模型[74]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)中的VRS模型[75]、超效率CCR模型[76]、三階段DEA模型[77]等。綜合集成分析法是將以上不同的方法組合起來綜合運用，超效率DEA模型與Malmquist指數(shù)[78]、Malmquist生產(chǎn)率和SBM模型[79]、三階段DEA模型和Bootstrap-DEA方法[80]、主成分分析法和DEA方法相結(jié)合[81]等。將DEA與超效率DEA進行組合來探討縣域尺度科技資源配置效率的研究還相對較少。近年來，隨著創(chuàng)新地理學(xué)的發(fā)展，地理學(xué)者對科技資源配置效率空間格局及演變等相關(guān)研究也開始起步，張蕊運用DEA模型和空間自相關(guān)、熱點分析等空間分析方法對我國的科技資源配置效率及其空間格局演變進行研究[82]。范斐、康海媛等對科技資源配置效率或科技研發(fā)效率進行測度，分別應(yīng)用改進的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法或者GlobalMalmquist指數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法組合ESDA等方法，并對其空間格局及其演變進行研究[83-84]?？傮w來看，對科技資源配置效率的研究主要聚焦在其測度上，對其空間格局及其演變研究還相對較少，對洞庭湖地區(qū)科技資源配置效率空間格局的研究也較少涉及。（4）科技資源配置效率影響因素研究國外學(xué)者對科技資源配置效率影響因素的研究主要聚焦在企業(yè)，關(guān)注影響企業(yè)創(chuàng)新績效的主要原因，探究不同企業(yè)間影響創(chuàng)新績效決定性因子的差異，同時對于國家層面的研究也相對較多，通過具體案例探究影響不同國家之間創(chuàng)新績效的決定因素等也相對較多。Ortega等以創(chuàng)新經(jīng)濟學(xué)理論為基礎(chǔ)，探究發(fā)展中國家區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中影響創(chuàng)新績效的決定因素，并比較了發(fā)展中國家與發(fā)達國家之間的差異[85]。Dhir通過提出8個命題，用3個具體的案例來探究制造企業(yè)創(chuàng)新配置效率的影響因素[86]。國內(nèi)學(xué)者葉儒霏等運用相關(guān)理論進行定性研究，主要探討導(dǎo)致政府科技資源配置效率的低下的原因[87]。李勇輝等通過對各個單項指標多年變化研究尋找影響因素的突破點[88]。趙連明等相關(guān)學(xué)者運用層次分析法和模糊評判、Tobit模型或DEA-Tobit兩步法等方法來探究影響科技資源配置效率的因素[89-92]，張子珍等對科技資源配置效率的影響因素進行了測度并提出了優(yōu)化路徑[93]?，F(xiàn)有學(xué)者用三階段DEA來評價科技資源配置效率時分離出了隨機干擾和外部環(huán)境因素對于效率評價的影響，而這些不確定的因素中有一部分對于科技資源的配置是有一定影響的[77]。梳理發(fā)現(xiàn)政府支持力度、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等對科技資源配置效率的影響較大，總體來看，對于科技資源配置效率影響因素的定量方面的研究主要運用Tobit模型等方法，較少考慮到空間方面，運用地理探測器、GWR等方法來進行探測的還相對較少。1.3研究評述近年來，地理學(xué)、管理學(xué)和經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域的學(xué)者基于宏觀區(qū)域視角、中觀產(chǎn)業(yè)視角、微觀主體視角和交叉視角等多視角，從定性和定量方面對科技資源分布及配置效率展開研究。定性方面注重將相關(guān)理論應(yīng)用于科技資源的相關(guān)研究上，定量方面更注重多方法的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上融入多時空，對科技資源的空間分布及演變、科技資源配置效率的空間分布及演變以及影響因素等方面展開了諸多研究，取得了一系列具有理論和實踐參考價值的研究成果，對創(chuàng)新地理學(xué)有了一定的發(fā)展和完善，但是研究仍然存在一些不足之處：當前學(xué)者對于科技資源配置效率的研究多基于國家、城市群、大都市圈、省域、市域等宏觀、中觀尺度，對科技資源配置效率的研究較少涉及縣域微觀尺度的研究，這主要與數(shù)據(jù)的易得性有關(guān)，因為關(guān)于科技方面的年鑒大多的統(tǒng)計只是精確到市，縣域尺度的數(shù)據(jù)相對較少。而基于縣域尺度對洞庭湖地區(qū)科技資源配置效率的測度及空間格局演變等的研究則更為稀少。對于科技資源分布現(xiàn)狀大多采用單一或多指標進行測度，運用產(chǎn)業(yè)園區(qū)、創(chuàng)新平臺和高新技術(shù)企業(yè)等POI數(shù)據(jù)來描述科技資源分布的研究也相對較少。當前學(xué)者對于科技資源分布及配置效率的研究多集中于東部相對發(fā)達的城市群和省市，對于中西部地區(qū)的研究相對較少。湖南省作為中部六省之一，對其科技資源配置效率的研究相對較少，而洞庭湖地區(qū)位于湖南省科技資源豐富的長株潭城市群地區(qū)和科技資源缺乏的湘南湘西地區(qū)的過渡區(qū)，對其科技資源配置效率時空格局演變及其影響因素的研究尚未關(guān)注。當前學(xué)者大多基于某一個國家尺度或省域尺度等展開對科技資源配置效率空間格局研究，基于嵌套多尺度對科技資源配置效率空間格局演變及其影響因素的研究則相對較少，對洞庭湖地區(qū)科技資源配置效率空間格局演變立足不同尺度進行研究尚未涉及，同時，運用地理探測器等空間方法來探測科技資源配置效率影響因素的研究也有待嘗試。當前學(xué)者對于某個省、市科技資源配置效率及其空間格局等的研究多以擴大范圍的測度對比為主，研究某個省的科技資源配置效率多是通過與其他的省份進行對比，研究某個市的科技資源配置效率多是通過與該市所在省的其他市州進行對比，而真正深入研究該區(qū)域、該省或該市的相對較少。除了對研究區(qū)域所在省份的其他區(qū)域進行對比外，深入到研究區(qū)的縣域單元進行深入探究還并不多見。參考文獻[1]CrescenziR,Rodrigues-PoseA,StorperM.TheterritorialdynamicsofinnovationinChinaandIndia[J].JournalofEconomicGeography,2012,9(12):1055-1085.[2]HauserC,SillerM,SchatzerT,etal.Measuringregionalinnovation:Acriticalinspectionoftheabilityofsingleindicatorstoshapetechnologicalchange[J].TechnologicalForecastingandSocialChange,2018,129(4):43-55.[3]徐曉霞.中國科技資源的現(xiàn)狀及開發(fā)利用中存在的問題[J].資源科學(xué),2003(3):83-89.[4]徐建國.我國科技資源空間分布的實證研究[D].清華大學(xué),2005.[5]陳修穎,陳穎.浙江省科技資源的區(qū)域差異及其空間配置效率研究[J].地理科學(xué),2012,32(4):418-425.[6]史安娜,王繞娟,張鎏依.長江經(jīng)濟帶高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新要素集聚的空間溢出效應(yīng)[J].河海大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2018,20(1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