【《科技资源配置效率研究的国内外文献综述》7000字】

科技资源配置效率研究的国内外文献综述1.1国内外科技资源配置效率研究热点以WOS核心合集中SCI和SSCI等为基础数据源，将所有检索时间限制为2010年-2020年，以“innovationresource”或“scientificresource”或“technologicalinnovationresource”等为检索主题，经检索、整理、筛选后，运用CitespceV软件绘制时区图（图1-1）。时区图尽管会出现关键词固定在首次出现的年份等局限，但其仍然可以揭示近10年来科技资源的研究情况及最新前沿，并可看出近年来“innovation（创新）”、“performance（绩效）”、“knowledge（知识）”、“research-and-development（研究与发展R&D）”和“efficiency（效率）”等词出现频率较高，与其相关的研究的联系也较多。图1-12010-2020年国外科技资源关键词共现时区图谱以CNKI数据库的北大中文核心期刊源、CSSCI源、CSCD源为基本数据库，将所有检索时间限制为2010年-2020年，通过检索、删选后运用CitespceV软件绘制时间线图（图1-2）。当设置检索主题为“科技资源”或“创新资源”或“科技创新资源”时，从图中可以看出2010年科技资源出现的次数最多，与其他研究的联系也最多。同时，配置效率、数据包络分析、Malmquist指数等出现的次数也较多，表明对于科技资源配置效率的研究在研究方法上已经比较成熟。图1-22010-2020年国内科技资源关键词聚类时间线图谱以WOS核心合集中SCI和SSCI等为基础数据源，以“innovationresourceallocationefficiency”、“technologicalinnovationresourceallocationefficiency”或“scientificresourceallocationefficiency”等相关主题为检索主题，经检索、整理、筛选后，借助Vosview软件进行科技资源配置效率知识图谱的绘制（图1-3）。从图上分析结果看，“innovationperformance（创新绩效）”、“firmperformance（公司绩效）”、“impact（影响因素）”、“innovation（创新）”、“research-and-development（研究与发展R&D）”、“knowledge（知识）”、“model（模型）”和“competitiveadvantage（比较优势）”等关键词共现频率较高。图1-32010-2020年国外科技资源配置效率相关研究关键词共现知识图谱以CNKI数据库的北大中文核心期刊源、CSSCI源、CSCD源为基本数据库，当设置检索主题为“科技资源”或含“创新资源”或含“科技创新资源”并含“配置效率”时，运用Vosview软件绘制可视化知识图谱。可从图中分析出关键词共现频率较高的是“科技资源配置”、“科技资源配置效率”、“科技资源”、和“配置效率”等，此外，“主成分分析”、“数据包络分析”和“三阶段dea模型”等词的出现，表明学者越来越重视对科技资源配置效率测度方法的关注，重视对科技资源配置效率的定量分析（图1-4）。图1-42010-2020年国内科技资源配置效率相关研究关键词共现知识图谱1.2国内外科技资源配置效率研究进展（1）科技资源的空间分布研究科技资源空间分布的不均衡性普遍存在。国内外学者通过大量实证研究，发现不同国家的科技资源布局均不同程度地存在空间分布上的不均衡。Crescenzi等认为中国和印度的创新能力分布两级分化严重[1]。Hauser等认为仅仅使用综合指数来预测一个区域的创新动态是高度有问题的[2]。国内许多学者运用科技人力资源、财力资源、创新平台等单一指标或多因素综合评价测度国家、区域、产业、企业等不同视角的科技资源的空间分布特征[3-8]。其中刘凤朝等发现创新资源的国家分布呈金字塔结构[9]。牛方曲等运用科研机构的科研人数表征区域的科技创新资源，探究中国区域科技创新资源的分布特征[10]。沈宏婷等地理学者发现东西部科技创新资源投入的空间差异有所扩大并呈两极分化态势[11]。虽然研究区域不同，但科技资源普遍存在集聚特征。在研究方法上，除了简单的统计对比外，沈宏婷[11]、肖泽磊[12]、冯南平[13]、丛海彬[14]等采用空间聚类、空间探索性数据分析、空间密度法等空间分析方法测度科技资源的空间格局。贾颖颖等运用基尼系数研究后发现我国创新能力与创新资源分布相关性极高[15]。近年来，区域科技资源的分布问题引起了学者的关注，但是省内区域的研究却相对较少，用创新平台、产业园区、高新技术企业等POI数据来描述科技资源分布的也相对较少，尤其是湖南省洞庭湖地区的科技资源分布的研究尚未涉及。（2）科技资源配置研究科技资源的稀缺性是世界各国各地区普遍存在且长期存在的现象，如何合理有效地对有限的科技资源进行分配才能使其实现最佳的配置以及科技资源如何配置将有利于区域经济的创新发展和高质量发展等引起了学术界的广泛关注。国内外学者对科技资源配置展开了诸多研究。在科技资源配置上，国外学者更关注国家制定的相关配置政策，关注配置政策的演变，不同时期配置政策出现的问题及制定的原因，这些配置政策的实施为国家科技资源配置带来的实际影响，与其他国家相比，这些配置政策的特有优势，同时更聚焦区域科技资源配置的不平衡问题。德国、英国和日本等发达国家结合国家实际，通过运用一系列的科技政策来实现科技资源的优化配置。Ciarli等通过实证分析，认为国家间出现配置路径的不同，科技政策起到了重要的影响[16]。另外，企业作为科技创新的主体在国外发达国家备受关注，对其科技资源配置的研究相对较多。企业科技资源优化配置除了关注如何实现外，同时也非常重视企业科技资源配置的影响因素及科技资源配置对经济社会产生的重要影响。Kogan等以美国公司的专利数据为研究对象，将其与股市对专利新闻的反应相结合，来评估每种创新对经济的重要性，其通过在企业层面构建直接的创新措施来探索技术创新对经济社会发展的重要作用[17]。对科技资源配置的研究，国内学者对配置规模、结构、模式、政策以及如何优化的关注度较高。不同的配置模式带来的影响、科技资源配置现状以及更多地通过对问题的剖析后提出具体可行的对策来实现配置的优化，其次与区域创新发展、经济发展的关系也备受重视[18]。葛秋萍提出利用市场与计划二元机制的非凸组合，从资源共享等方面不断地对其配置体制进行完善，从而达到科技资源优化配置的目标[19]。凌峰等运用聚类分析对江苏省的科技资源配置现状进行了研究，从而为其优化配置提供建设性的建议[20]。刘大海以中国海洋的科技资源为对象，对其配置现状进行了研究[21]。孙福全关注了科技资源配置的重点方向[22]。（3）科技资源配置效率及空间格局研究科技资源配置效率是科技资源配置效果最直接的体现，其关乎区域经济的创新发展与高质量发展。在全球创新版图正在不断重塑的今天，国内外学者更重视对其的研究。国外学者主要从宏观层面（国家层面）和微观层面（企业层面）对科技资源配置效率展开了一系列的研究，对于国家层面的研究多以国家间的横向对比与纵向对比为主，并通过探索对其研究结果进行划等，因此，科技资源配置效率的研究热点里，“competitiveadvantage（比较优势）”等关键词出现的次数相对较多。常选取的指标有科研基础指标和创新主体特征指标（具有创新竞争力的企业）等。国外学者Zamanian等运用DEA和SFA方法对北非和中东国家的农业技术效率水平进行了对比分析[23]。除了宏观层面的研究外，企业科技资源配置效率的研究也相当成熟，在科技资源配置效率的研究热点里，“innovationperformance（创新绩效）”、“firmperformance（公司绩效）”、“firm（公司）”和“research-and-development（研究与发展R&D）”等词出现的次数相对较多，表明国外对企业科技资源配置效率的研究已经相对成熟。国外对企业的科技资源配置效率的研究多以企业调研或企业已经统计好的相关数据展开研究，关注研发投入与销售收入、与生产率、与企业规模等之间的关系以及企业的科技资源配置效率。另外，在研究方法上也相对成熟，系统动力学方法、参数分析方法（DEA模型及其变型模型）、非参数分析方法（SFA方法）和德尔菲法等运用已相对广泛。Seo以韩国企业为研究对象，探讨创业导向与韩国企业创新绩效之间的曲线关系[24]。空间研究上，Fan等对不同城市科技资源配置效率的空间格局及其演变进行了研究[25]。目前，在定性方面，国内学者宋宇指出中国科技资源配置无效率的深层原因是诸多悖论的存在，认为单纯的市场配置机制不可能达到最优[26]。彭华涛运用科斯定理等理论，对提高科技资源配置效率的途径进行探讨[27]。关于科技资源配置效率定量方面的研究更倾向于从多视角、多方法和多时空等方面展开，宏观区域视角的研究相对较多，刘玲利[28]、范建平[29]等学者对我国的科技资源配置效率进行了研究。中观视角主要从行业、产业等视角对科技资源配置效率展开研究，在中国这样一个农业大国，近年来，对农业科技资源配置效率的研究有了较多关注[30-32]，其中杨传喜从国家宏观尺度、不同的农业科研机构等不同角度对农业科技资源的配置效率有了相对成熟的研究[33-35]。对于行业科技资源配置效率的研究，白雪洁[36]和池婷[37]分别对中国的光伏行业和重点行业展开相关研究，对于产业科技资源配置效率的研究，王丽平等相关学者分别对战略性新兴产业[38-39]、高精尖产业[40]、高新技术产业[41-42]和创新型产业集群[43]等进行研究，陈伟丽等关注其与产业集群网络结构[44]。微观视角主要从企业、高校、科研院所等配置主体方面展开研究，随着企业的创新主体作用越来越活跃，对其研究也日益受到关注，学者们针对大中型工业企业[45-46]、承制军品民营企业[47]、民营科技企业[48]、内资工业企业[49]和中小制造企业[50]等不同类型的企业的科技资源配置效率进行了研究，并不同程度地针对具体问题提出了相应的优化对策。赵镇等相关学者对高校[51-53]、科研院所[54]的科技资源配置效率进行了评价，孙婷婷等通过对企业作为创新主体直接配置科技资源与政府直接来配置科技资源进行对比，得出企业来配置科技创新资源要强于政府直接配置科技资源[55]。科技资源配置效率的研究热点表明其测度方法多样且广受学者关注。主要有以下五种研究方法：比较的定量分析方法，直接对科技资源投入产出进行对比分析，谢思全等[56]采用比较的定量分析方法，从动静两个角度揭示京津冀地区的科技资源配置特点。马燕玲等通过分析甘肃省科技投入产出表对甘肃省的科技投入提出建议[57]。数理统计分析方法的目标是挖掘科技资源相关数据之间的内在关系，党亚茹、鲁勇兵等运用主成分分析方法[58,59]、聚类分析法和因子分析法[60]分别对不同尺度的的科技资源配置效率进行研究。翟运开等运用结构方程模型对高校的科技资源配置模式进行探讨[61]。资源配置效率评价中常用的参数分析方法是随机前沿分析法，戚湧等运用SFA[62-63]方法，对科技资源市场配置效率等进行研究。除以上三种方法外，还有一种非参数方法，主要包括DEA基础模型及其根据实际应用改进的新模型，有DEA模型[64-70]、共享投入关联网络DEA[71]、SE-DEA模型[72]、改进的DEA模型[73]、DEA交叉评价模型[74]、数据包络分析(DEA)中的VRS模型[75]、超效率CCR模型[76]、三阶段DEA模型[77]等。综合集成分析法是将以上不同的方法组合起来综合运用，超效率DEA模型与Malmquist指数[78]、Malmquist生产率和SBM模型[79]、三阶段DEA模型和Bootstrap-DEA方法[80]、主成分分析法和DEA方法相结合[81]等。将DEA与超效率DEA进行组合来探讨县域尺度科技资源配置效率的研究还相对较少。近年来，随着创新地理学的发展，地理学者对科技资源配置效率空间格局及演变等相关研究也开始起步，张蕊运用DEA模型和空间自相关、热点分析等空间分析方法对我国的科技资源配置效率及其空间格局演变进行研究[82]。范斐、康海媛等对科技资源配置效率或科技研发效率进行测度，分别应用改进的数据包络分析方法或者GlobalMalmquist指数的数据包络分析法组合ESDA等方法，并对其空间格局及其演变进行研究[83-84]。总体来看，对科技资源配置效率的研究主要聚焦在其测度上，对其空间格局及其演变研究还相对较少，对洞庭湖地区科技资源配置效率空间格局的研究也较少涉及。（4）科技资源配置效率影响因素研究国外学者对科技资源配置效率影响因素的研究主要聚焦在企业，关注影响企业创新绩效的主要原因，探究不同企业间影响创新绩效决定性因子的差异，同时对于国家层面的研究也相对较多，通过具体案例探究影响不同国家之间创新绩效的决定因素等也相对较多。Ortega等以创新经济学理论为基础，探究发展中国家区域创新系统中影响创新绩效的决定因素，并比较了发展中国家与发达国家之间的差异[85]。Dhir通过提出8个命题，用3个具体的案例来探究制造企业创新配置效率的影响因素[86]。国内学者叶儒霏等运用相关理论进行定性研究，主要探讨导致政府科技资源配置效率的低下的原因[87]。李勇辉等通过对各个单项指标多年变化研究寻找影响因素的突破点[88]。赵连明等相关学者运用层次分析法和模糊评判、Tobit模型或DEA-Tobit两步法等方法来探究影响科技资源配置效率的因素[89-92]，张子珍等对科技资源配置效率的影响因素进行了测度并提出了优化路径[93]。现有学者用三阶段DEA来评价科技资源配置效率时分离出了随机干扰和外部环境因素对于效率评价的影响，而这些不确定的因素中有一部分对于科技资源的配置是有一定影响的[77]。梳理发现政府支持力度、区域经济发展水平、产业结构等对科技资源配置效率的影响较大，总体来看，对于科技资源配置效率影响因素的定量方面的研究主要运用Tobit模型等方法，较少考虑到空间方面，运用地理探测器、GWR等方法来进行探测的还相对较少。1.3研究评述近年来，地理学、管理学和经济学等领域的学者基于宏观区域视角、中观产业视角、微观主体视角和交叉视角等多视角，从定性和定量方面对科技资源分布及配置效率展开研究。定性方面注重将相关理论应用于科技资源的相关研究上，定量方面更注重多方法的应用，在此基础上融入多时空，对科技资源的空间分布及演变、科技资源配置效率的空间分布及演变以及影响因素等方面展开了诸多研究，取得了一系列具有理论和实践参考价值的研究成果，对创新地理学有了一定的发展和完善，但是研究仍然存在一些不足之处：当前学者对于科技资源配置效率的研究多基于国家、城市群、大都市圈、省域、市域等宏观、中观尺度，对科技资源配置效率的研究较少涉及县域微观尺度的研究，这主要与数据的易得性有关，因为关于科技方面的年鉴大多的统计只是精确到市，县域尺度的数据相对较少。而基于县域尺度对洞庭湖地区科技资源配置效率的测度及空间格局演变等的研究则更为稀少。对于科技资源分布现状大多采用单一或多指标进行测度，运用产业园区、创新平台和高新技术企业等POI数据来描述科技资源分布的研究也相对较少。当前学者对于科技资源分布及配置效率的研究多集中于东部相对发达的城市群和省市，对于中西部地区的研究相对较少。湖南省作为中部六省之一，对其科技资源配置效率的研究相对较少，而洞庭湖地区位于湖南省科技资源丰富的长株潭城市群地区和科技资源缺乏的湘南湘西地区的过渡区，对其科技资源配置效率时空格局演变及其影响因素的研究尚未关注。当前学者大多基于某一个国家尺度或省域尺度等展开对科技资源配置效率空间格局研究，基于嵌套多尺度对科技资源配置效率空间格局演变及其影响因素的研究则相对较少，对洞庭湖地区科技资源配置效率空间格局演变立足不同尺度进行研究尚未涉及，同时，运用地理探测器等空间方法来探测科技资源配置效率影响因素的研究也有待尝试。当前学者对于某个省、市科技资源配置效率及其空间格局等的研究多以扩大范围的测度对比为主，研究某个省的科技资源配置效率多是通过与其他的省份进行对比，研究某个市的科技资源配置效率多是通过与该市所在省的其他市州进行对比，而真正深入研究该区域、该省或该市的相对较少。除了对研究区域所在省份的其他区域进行对比外，深入到研究区的县域单元进行深入探究还并不多见。参考文献[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]徐晓霞.中国科技资源的现状及开发利用中存在的问题[J].资源科学,2003(3):83-89.[4]徐建国.我国科技资源空间分布的实证研究[D].清华大学,2005.[5]陈修颖,陈颖.浙江省科技资源的区域差异及其空间配置效率研究[J].地理科学,2012,32(4):418-425.[6]史安娜,王绕娟,张鎏依.长江经济带高技术产业创新要素集聚的空间溢出效应[J].河海大学学报(哲学社会科学版),2018,20(1):62-67+91-92.[7]郭细根.创新型企业空间分布及其影响因素研究——来自全国676家创新型试点企业的数据分析[J].科技进步与对策,2016,33(15):62-67.[8]张纯成,孔繁仕,张蓓,王爱豫,王乐.河南省高校科技创新资源分布与创新能力计量研究[J].河南大学学报(社会科学版),2008(2):158-163.[9]刘凤朝,徐茜,韩姝颖,孙玉涛.全球创新资源的分布特征与空间差异——基于OECD数据的分析[J].研究与发展管理,2011,23(1):11-16+30.[10]牛方曲,刘卫东.中国区域科技创新资源分布及其与经济发展水平协同测度[J].地理科学进展,2012,31(2):149-155.[11]沈宏婷,陆玉麒.中国省域R&D投入的区域差异及时空格局演变[J].长江流域资源与环境,2015,24(6):917-924.[12]肖泽磊,朱威鹏,范斐,等.城市群创新投入的空间格局与创新绩效研究——以长江经济带所辖城市群为例[J].人文地理,2017,32(3):61-67+130.[13]冯南平,周元元,司家兰,等.我国区域创新要素集聚水平及发展重点分析[J].华东经济管理,2016,30(9):80-87.[14]丛海彬,邹德玲,蒋天颖.浙江省区域创新平台空间分布特征及其影响因素[J].经济地理,2015,35(1):112-118.[15]贾颖颖,郭鹏,于明洁.创新资源分布与区域创新能力差异的典型相关分析[J].情报杂志,2012,31(9):180-184+190.[16]CiarliT,LeonciniR,MontresorS,etal.Technologicalchangeandtheverticalorganizationofindustries[J].JournalofEvolutionaryEconomics,2008,18(3-4):367-387.[17]KoganL,PapanikolaouD,SeruA,etal.TechnologicalInnovation,ResourceAllocation,andGrowth[J].TheQuarterlyJournalofEconomics,2017,132(2),665-712.[18]王蓓,陆大道.科技资源空间配置研究进展[J].经济地理,2011,31(5):712-718.[19]葛秋萍.市场与计划非凸组合背景下科技资源的配置优化研究[J].自然辩证法研究,2014,30(12):69-73.[20]凌峰,戚湧.基于聚类与对应分析的江苏科技资源配置现状研究[J].科技进步与对策,2019,36(10):41-48.[21]刘大海,徐孟,王春娟,李晓璇.中国海洋科技资源配置研究[J].科技进步与对策,2016,33(21):32-39.[22]孙福全.关于科技资源配置重点方向的思考[J].科技中国,2020(8):41-43.[23]ZamanianGR,ShahabinejadV,YaghoubiM.ApplicationofDEAandSFAontheMeasuremento