贺文佳，吕 微

（中北大学 经济与管理学院，山西 太原 030051）

科技中介机构是科技创新体系中的重要环节，高效率的科技中介机构能大大活跃和促进企业的技术创新和扩散，提高国家经济竞争力（王晶晶，2014）[1]。科技中介机构发展至今，已成为科技创新发展中不可或缺的部分（燕娜、凡庆涛、郭建伟和陈佳宇，2017）[2]。科技中介的范围很大且有多种表现形式，科技服务已形成了包括产业化载体、创新平台、中介服务组织在内的较为完整的体系。其中，中介服务组织有创业中心、生产力促进中心、科技评估中心等（刘相飞、王宇，2015）[3]，本文研究的对象为生产力促进中心。

一、文献综述

生产力促进中心是指衔接政府、高校和科研院所、企业、个人或其他社会主体，向企业提供技术服务、员工培训、信息集成等技术创新服务的科技中介服务机构（薛强、赵静，2013）[4]，它在支撑企业创新能力提升和产业转型升级方面发挥了重要作用，并且同时具有公益性和市场性双重属性，在公益性方面，不以营利为目的，在政府的指导和支持下，为提升企业技术创新能力和产业竞争力提供服务。在市场性方面，它以市场需求为导向，通过为企业提供专业化服务并收取一定的费用，实现自我循环（周宇英，2017）[5]。近些年来，学者围绕生产力促进中心展开一系列探讨，其中主要集中在以下几个方面：第一类是现状分析，生产力促进中心的快速发展得益于国家政府的支持引导，赵静（2015）等人从创新政策演进过程的角度梳理了国家政策对生产力促进中心的引导历程，发现大部分生产力促进中心发展至今，规模仍在不断地扩张，一些国家级示范生产力促进中心已经具备提出政策需求的能力，国家政策也从支持引导型转变为激励型，但是随着各类科技中介机构的快速发展，综合性政策不断增多，生产力促进中心的独占性政策优势减退[6]。而生产力促进中心在其自身发展的过程中，也出现了一系列问题（周宇英，2017；张寒旭，2016；庄志彬、林子华，2013）：第一，大多数生产力促进中心依靠政府获取创新资源，且以政府的引导和支持推进发展，对政府形成过度依赖，且服务能力不强，缺乏市场竞争意识。第二，人员数量不足，高素质人才稀缺，在从业人员中仍有部分人员未经过专业培训，缺乏专业化知识和服务能力。第三，由于地区发展水平差异的影响，总体数量偏少且区域发展不平衡，各地区发展水平差异较大[5][7-8]。第二类是服务模式研究，薛强（2013）等人认为生产力促进中心从组织角度划分主要分为营利性和非营利性两种服务模式，从开展的业务可分为综合性、行业性及专业性三大类，从服务的对象看，主要有中小型工业企业、大型工业企业、现代农业服务以及改善现代服务业[4]。第三类是发展路径研究，生产力促进中心的建设体系庞大，需要统筹布局，逐步推进，在从满足科技型企业共性需求向个性需求的转变上，需要整合其他科技中介机构的力量，为企业的发展提供良好的科技服务（陈金德、姜慧和沈强，2014）[9]。生产力促进中心的发展离不开人才要素的大量投入，还要注重复合型人才的培养（薛会来、刘泽玲和王晓凤，2015；薛强、赵静，2014）[10-11]。

山西省正值转型跨越的关键时期，科技发展备受全省的关注，科技中介机构的服务能力事关企业创新能力发展，但阅读大量文献后发现，现有文献存在以下几个不足方面：第一，目前国内学者对于科技中介机构的研究很多，但是对于服务现状的研究较少且研究时间较早，不能很好地反映科技中介机构目前的状况。第二，现有文献对于科技中介服务方面的研究多采用定性分析方法，对于定量分析的研究数量不够。第三，部分学者对于科技中介机构方面的定量研究数据选择不准确，比如在研究科技中介的创新效率上，一些学者只是从现有的国家、省、市统计年鉴中获取选定指标的数据，而我们认为，统计年鉴中部分数据反映的是在一定时期内，社会经济领域中一个较大范围的发展情况，并不能完全具体到各省市科技中介机构的发展上，这会造成研究时数据分析存在一定的偏差。第四，科技中介机构是一个较大的层面，如果能进行细化研究，其结果更具有代表性和针对性。针对现有文献的不足，我们综合考虑数据的真实性、可得性，运用《中国火炬统计年鉴》中生产力促进中心的数据，深入挖掘山西省科技中介机构的服务现状，对2007—2016年山西省生产力促进中心的服务效率进行研究与评价，以点带面反映山西省科技中介的服务效率。

二、研究方法回顾

数据包络分析方法被广泛应用于效率评价研究中。例如，白雪、张明斗（2012）采用BCC模型对我国31个省份经济发展效率进行评价，通过测算综合效率、纯技术效率、规模效率，进一步计算出松弛变量的改进值，为中央和地方政府规划制定提供参考[12]。李刘艳（2013）利用DEA模型测度我国高新技术企业创新效率，并对投入产出值进行投影分析，其研究结果表明：航空航天制造业无论技术效率、规模效率都为最低值，导致科技活动效率低的原因是科技人员投入和经费投入比例不合理[13]。王惠、王树乔（2017）等人选取了38所教育部直属高校图书馆为研究对象，构建了高校图书馆科研服务投入产出指标体系，运用DEA模型对服务效率进行评价，结果表明经济较为发达的东部地区高校图书馆科研服务效率尚佳，绝大部分高校图书馆的科研服务效率还有较大改进空间，在此基础上提出加强科研服务的建议[14]。袁春梅（2014）利用DEA测算我国体育公共服务效率，研究得出地区间平均效率不断提高且差异在逐年缩小，东部经济发达地区效率相对较高且各年间的效率水平比较稳定，西部地区的体育公共服务效率优于中部地区[15]。张明、刘春晓（2013）利用DEA模型选取174家国家示范生产力促进中心，得到各区域科技服务效率，并进一步利用超效率模型遴选出全国及各省际优秀的国家示范生产力中心，为提升科技服务效率提出有益建议[16]。综上，本文认为将DEA分析法引入科技中介服务效率的评价研究当中同样可行，因此本文沿用此法对山西省科技中介机构服务效率进行评价。

三、指标体系的建立

（一）DEA方法概述

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）最初是由美国著名运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes（1978）提出的，其模型简称为CCR模型。该方法的原理主要是通过保持决策单元（DMU，Decision Making Units）的输入或者输出不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性（李刘艳，2013）[13]。

（二）投入指标

利用DEA方法度量山西省科技中介的服务效率，必须计算科技中介机构在服务方面的投入产出情况。王伟（2014）利用DEA模型对山东省基本公共卫生服务效率进行评价时，投入指标选取了公共卫生技术人员数、公共卫生经费[17]；王惠（2017）等人在评价高校图书馆服务效率时，整理已有文献发现馆员工作人数、总藏书量以及经费被大多数学者采用；张明、刘春晓（2013）在研究国家级生产力促进中心时，投入指标选取了人员总数、总资产；龚苗苗、罗定提（2017）分析中部六省物流产业效率时，利用哈佛大学Dale W.Jorgenson教授等人于1987年提出的KLEMS方法进行指标选取，该方法认为初始投入包括资本、劳动以及中间投入，中间投入包括能源、材料和服务[18]；张建清（2017）等人研究企业孵化器运行效率时指出，已有文献构建指标体系时多选取一些人力、物力、财力等作为投入变量，而忽视了企业孵化器所具有的服务功能。综合以上文献，文章认为部分学者选取的指标或多或少存在指标含义交叠的现象，例如总资产可能一定程度上包含人员的投入，这会影响效率评估的准确性。因此本文选取人员总数用于衡量服务人员的投入，用政府投入反映政策支持情况。此外，张建清（2017）等人从服务功能角度出发对孵化器绩效进行评价时，投入指标选取了从政府获得的补贴与科技项目支持金额、科技创新服务在孵企业次数分别用于衡量政策服务支持和科技创新服务能力[19]，本文借鉴其在政策服务支持与科技创新服务的指标选取及计算方法，将具有相同单位的服务指标进行整合相加，即科技中介提供的咨询服务、技术服务、中介服务、孵化企业服务（单位：项次）之和用于度量服务要素投入。

（三）产出指标

基于国家示范中心为企业提供科技服务，能增加企业产值的考虑，服务企业数量、企业增加销售额、增加利税、企业增加就业人数、中心总服务收入共5项作为产出指标（张明、刘春晓，2013）[16]，许水平（2013）等人在研究江西省生产力促进中心科技服务效率时，认为生产力促进中心的具体职能包括咨询服务、信息服务、中介服务、培训服务、科技型企业孵化等，这些服务的最终目标是促进企业发展、增加社会就业以及中心自身获取服务收入，因此产出指标选定为企业增加的销售额、为社会增加就业人数以及中心服务收入，分别衡量企业收益、社会收益和中心自身收益[20]。本文认为，以上学者选取的产出指标不能真正反映科技中介机构的服务能力，比如企业增加就业人数可能还会与当年的政策背景有关，中心总服务收入有可能是其他途径获得。借鉴现有研究成果，并从真正反映科技中介机构的服务产出出发，指标选定服务企业数量和为企业增加销售额，分别衡量提供服务的能力和服务企业的收益。

表1 投入产出指标的选取

（四）数据来源

本文数据来源为2007—2016年《中国火炬统计年鉴》，由于非国家级生产力促进中心个别年份统计数据有缺失，因此本文选择统计较为完整的国家级示范生产力促进中心的数据，通过分析国家级示范中心（以下简称中心）的服务效率，为其它中心的发展提供借鉴。

四、实证分析

（一）2007—2016年中心服务效率综合评价

DEA-CCR与DEA-BCC分别是在规模报酬不变（CRS）和规模报酬可变（VRS）的前提假设下提出的模型，因本文将2007—2016年这一时间序列作为决策单元，中心在各年当中的规模和技术发展程度存在变化，因此选定BCC模型，并将各年对应的指标数值输入DEA模型计算结果如表2所示。

表2 2007—2016年中心投入产出计算结果

根据DEA理论，处于生产前沿面的决策单元同时为技术有效和规模有效，投入产出达到最优，且决策单元均为DEA有效，这些年份均处于规模报酬不变的状态。从表2的计算结果可以看出，处于生产前沿面的共有5个年份，分别为2009—2013年，说明中心在服务方面的投入产出均为DEA有效，这些年份综合服务效率相对于其他年份达到最优，即综合效率值达到1，处于规模报酬不变状态；而2007年、2008年、2014—2016年均未达到DEA有效，即综合效率值小于1。

从纯技术效率来看，除2014年的纯技术效率值为0.993以外，其余年份均达到最优，说明2014年中心在经营管理、政策制度、服务资源配置等方面存在不足。从规模效率来看，这些年份规模效率值都小于1，中心规模相较于其他年份没有达到最优，并且2008年和2016年的规模效率值在0.9以下，说明规模效率低下是服务效率不高的主要制约因素。此外，这些年份均处于规模报酬递增状态，表明投入规模不足导致效率偏低，应加大投入，扩大企业生产规模。

通过计算，本文得出仅2014年存在投入冗余和产出不足情况，而其余年份均未出现。投入冗余说明服务资源的投入未达到充分利用，造成了浪费，产出不足说明在现有服务资源的投入下，产出未达到理想值。可以看出，2014年人员总数的冗余为15人，服务次数冗余为3 356项次。在产出方面，出现为企业增加销售额不足139 273.66千元的情况。

（二）投影分析

通过计算投入指标的松弛变量值和产出指标的剩余变量值，得出使非DEA有效年份达到有效的各指标调整值。总体来看，2007—2016年中只有2014年需要做出调整，人员总数应缩减18人，政府投入削减62.81千元，服务次数需减少3 422次。此外，在不改变投入值的情况下，也可以通过调整产出使DEA达到有效，需要提高为企业增加销售额139 273.66千元。

表3 非DEA有效年份投入产出调整值

（三）2007—2016年总体趋势分析

本文通过DEA模型进一步计算出近10年来综合效率、纯技术效率和规模效率的平均值，发现中心平均综合效率值为0.962，未达到DEA有效，纯技术效率和规模效率平均值分别为0.999和0.963，因此文章认为，近10年来中心综合服务效率值未达到1的重要原因在于规模无效，因非DEA有效的年份均处于规模报酬递增状态，今后中心在合理配置服务资源的基础上，更应该着重扩大规模。

图1反映出近10年来中心综合服务效率的变化趋势，可以看出2009—2013年服务效率高且发展稳定，但2014年以后显示出下滑趋势。总体来看出现了3个明显低值，分别为2007年、2008年、2016年。结合前述分析可知，这三年中心未出现投入冗余和产出不足，但是投入规模不足导致服务效率成为低值。

一直以来煤炭行业支撑着山西省的经济发展，在2007—2008年，山西省仍以资源依赖型经济为重，煤化工产业占比最大，产业结构畸形，同时产业总量中国有企业比重大，而科技型企业的发展还没有受到足够的重视，企业规模较小且与创新结合不够紧密，政府对科技型企业资金扶持力度不够，企业创新主体的地位远未确立。进入“十二五”规划后，我国高新技术产业蓬勃兴起，煤炭行业出现衰退趋势，山西省发展愈发困难，经济不景气导致转型跨越发展难以顺利实现，同时高素质人才出现了严重流失且2016年最为严重，该年从2015年的392人下降为306人，这也导致了中心的服务质量出现不断下降趋势。此外，山西省科技厅在2010年提出需进一步加大对生产力促进中心在政策、资金等方面的支持力度，各级生产力促进中心的主管部门要不断增加对生产力促进中心的经费支持力度，支持其基础条件建设和骨干人员的培训①山西省科技厅：《山西生产力促进中心体系建设重点省行动试点工作实施意见》。。政策实施后，中心在2010年获得的政府投入大幅增长，但是好景不长，政府财政收入随着经济的下滑而减少，对中心的资金投入力度也在减小，从2013—2016年，政府投入资金从9 533千元下降为5 377千元，而中心为企业增加销售额也从786 470千元下降为253 614千元②数据来源：《中国火炬统计年鉴》。。

图1 2007—2016年综合效率变化走势图

五、对策及建议

结合上述分析可以得出，阻碍中心规模发展的主要因素在于人员总数、政府资金投入及服务投入力度不足三个方面，文章认为未来中心扩大规模需要在以下几个方面做出改进，以便今后更好地提高服务效率：

（一）扩大中心人数，引进高素质人才

一方面中心要扩充人数，同时还要注重人员引进的质量。中心应建立健全引才机制体制，吸纳优秀的专业人才进入中心，优化人才队伍结构，为今后开展特色服务奠定重要基础。高素质人才队伍是中心发展的重要基础，中心要采取多种渠道提升服务人员素质，可通过建立内部激励机制、绩效考评方式，发挥人才的主动积极性和工作热情，稳定有用之才，减少人才流失。另一方面，还要定期加强对人才的培训，全面提升服务人才的综合素质。

（二）政府应加快职能角色转变

在现行的经济背景下，政府应逐步由引导型向激励型角色转变，做好财政预算，适当加大对中心的资金投入。同时还要通过系列政策法规激励生产力促进中心提升服务效率，一方面，要继续发挥政府政策法规制订的主导作用；另一方面，政府要摒弃大包大揽的做法，坚持政事分开、政企分开、管办分离原则。

（三）中心应提供多元化服务，加大服务投入力度

中心除提供技术培训、咨询、中介等服务以外，也要注重对科技型企业营销策略的引导，利用自身的人才资源向企业提供专业化、多元化指导，丰富服务手段，为企业增加产值提供高效的服务。同时服务应更注重质量，在为科技型企业提供技术培训、咨询等服务的同时，要着重提高每一次服务的质量水平，中心可以建立一套标准的质量监督管理体系，针对服务质量进行监督和考核，严格把控服务质量，以更高的服务效率水平迎接科技型企业的服务需求。