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2024年第6期科技创新与产业发展

中国省域科技成果转化效率评价及影响因素分析

—基于超效率SBM-Malmquist-Tobit模型

李春林 付少丹

燕山大学公共管理学院，河北，秦皇岛，066004

摘要：[研究目的]提升省域科技成果转化效率，对提高国家科技发展水平和竞争力具有重要意义。

[研究方法]以我国31个省（区、市）为研究对象，运用SBM-Malmquist模型对省域科技成果转化

效率进行静态与动态分析，进一步结合Tobit回归模型分析科技成果转化效率的影响因素。[研究结

论]我国省域科技成果转化效率整体表现良好，区域间呈现出“中部＞东部＞西部＞东北部”的态势，

且各区域之间差异较大。我国科技成果转化效率增长主要得益于技术进步，技术进步对科技成果转

化效率的拉动作用抵消了技术效率变化和规模效率变化衰退的影响，市场需求和地区产业结构对科

技成果转化效率具有显著正向作用，经济发展水平和财政支持对科技成果转化效率的影响不显著。

推进我国科技成果转化效率的提高，仍需要从区域协同、投入产出结构优化、技术进步等方面发力。

关键词：科技成果转化；效率；SBM模型；Malmquist指数；影响因素

中图分类号：G644 文献标识码：ADOI：10.19881/ki.1006-3676.2024.06.05

科技成果转化是我国实现自主创新战略的重要环节，其效率高低直接影响国家的科技发

展水平和科技竞争力，对我国经济发展具有重要意义。2021年中央经济工作会议上，我国

首次将科技政策列入七大政策中，明确要将重点落实在科技政策上。2022年我国出台的《中

华人民共和国科学技术进步法》明确提出科研院所、高校要积极推动科研成果的转化，强化

科研组织与科研人员的培养，建立和完善促进科技成果转化制度[1]。省级政府是决策与实施

的主要部门，开展省域科技成果转化效率的研究，对于促进产业转型升级、成果转化，以及

探索促进我国经济社会发展的有效路径，具有十分重要的现实意义。中国省域科技成果转化

发展不平衡，各省面临的问题也不尽相同。为实现省域科技成果转化效率的提升，有必要从

省域整体层面深入挖掘与分析影响科技成果转化效率的因素。基于此，本文以我国31个省

（区、市）为研究对象，分析近五年来各省科技成果转化效率及影响因素，为我国科技成果

基金项目：

国家社会科学基金教育学一般课题“中国建设世界一流大学政策变迁：特征、逻辑与优化

策略”（BIA210179）。

作者简介：

李春林，男，1981年生，博士，教授，博士生导师，研究方向为科技政策与管理。付少丹，

女，2000年生，硕士研究生，研究方向为科技成果转化政策。

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2024年第6期科技创新与产业发展

转化效率的提高提供针对性建议，为省级政府优化技成果转化效率进行量化分析评价[12]。钱学程等结合

科技成果转化政策提供理论参考。模糊数学理论和熵值法构建评价模型，对北京市科技

成果转化政策实施效果进行评价[13]。赵喜仓等基于熵

一、文献综述值和随机前沿的实证分析，对江苏省科技成果转