摘 要：以长江经济带11个省市为研究对象，建立科技人才开发效率综合评价指标体系，运用超效率DEA模型和Malmquist-DEA指数对2005—2015年间长江经济带科技人才开发效率进行测算与动态分析，结果显示：长江经济带在考察期末，科技人才开发效率呈现收敛趋势。从区域空间分布来看，上游地区稳中有升，中游地区科技人才开发效率基本上处于洼地，而下游地区则长期处于领先地位；从动态时间序列分析，技术进步是影响长江经济带整体及内部各省市科技人才开发效率提升的主要因素。
关键词：长江经济带；科技人才开发效率；超效率DEA模型；Malmquist指数
创新是引领科技发展的第一动力，是社会发展、产业升级的发动机。在新时代，我们要继往开来，继续大力实施创新驱动战略，培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队，为突破核心技术、关键共性技术和领域先进技术的瓶颈提供战略支持和人才支撑。人才对区域经济发展有着重要的直接作用，人才的数量和质量在一定程度上也能影响区域经济的发展。科技人才作为一种特殊的人才类型，是支撑地区产业转型、结构优化升级的中坚力量。研究科技人才开发效率，有助于分析各地区科技人才助力、支撑当地经济发展的现状，进而了解和把握国家创新驱动战略在各地区实施的程度与成效。长江经济带作为国内综合实力最强、战略支撑作用最大的区域之一，区域发展不协调不均衡的问题也较为突出。研究分析其整体和内部各省市科技人才开发效率，对区域有针对性地做好科技人才战略工作具有重要指导意义，对国内其他地区的科技人才开发工作具有一定的借鉴意义。
一、研究述评
人才对推动国家、社会的发展有着重要作用，但人才本身的特征决定了不能按照某一特定的标准来评判和选拔他们，人才应该是多样的。为此，1977年党中央决定在全国恢复高考。1980年，为适应四化建设需要，天津市科学学与科学管理研究会召开了“人才开发”学术讨论会。该会议的召开和会议纪要的发表对国内后期人才开发与区域发展研究具有重要意义。国内人才开发的研究主要分为三个层面：宏观层面上，人才开发与区域发展的研究一直是热点；中观层面上，学术界更多地关注人才开发与产业（行业）发展；微观层面上，则是对某一组织或企业的人才开发进行研究。本研究关注的是宏观层面的研究。
丰田纺织拥有强大的技术储备，并致力于在电池技术上实现突破。在过滤器制造过程中，用于处理微细纤维的技术其实也可以用于在锂电池的隔膜上。基于此技术，丰田纺织开发了一种无纺布型分离器，与常见的隔膜相比，具有三维结构的无纺布多孔结构在锂离子通过隔板时容易保持较低的离子电阻。极大地提高了锂电池的功率密度。丰田纺织开发的电池单元是层压型，容量约为15Wh。将数十个电池单元组合成模块，再有多个模块组合成电池包。该产品的最大特点是输出密度高，其输出密度是普通混合动力汽车（HEV）电池输出密度的1.5～2倍。
4K指分辨率达到3840×2160，8K指分辨率达到7680×4320。以往旧型号电视机多以720P高清（1280×720）分辨率为标准，其后1080P全高清（1920×1080）盛行。
20世纪90年代，国家逐步取消人才包分配制，人才择业有了更大的自主性。囿于信息的不完全性和人才追求利益最大化的个体性等原因，更多的人才开始从欠发达地区流向较发达或发达地区，导致区域间差距不断拉大。学术界对欠发达地区的人才流失进行了研究，并提出了有效的建议。[1-3]但随后就有学者质疑，一味地引进人才和限制人才流出并不会缩小地区间差距，也有人才学者提出要加大对人才的发现和培养力度，即重视人才开发工作。在重视国内人才开发实践工作的同时，学者也致力于总结和借鉴国外人才开发的先进经验。[4-5]田海嵩、阳立高介绍和研究了美国、德国、英国、日本、韩国等发达国家在人才开发方面的先进做法和经验；宋姝婷、王丽燕探讨了日本产学合作对我国人才开发的启示。前者侧重于高层次创新型人才开发，后者侧重于政策的梳理和介绍，均对我国人才开发具有借鉴意义。[6-9]
2.2.1.1 AML患者首次CR后3个月 此阶段33份标本，MRD阳性组7例，6例均在3个月内复发，1例未复发；MRD阴性组26例，复发5例，其中仅1例在MRD阴性后6个月复发；4例分别在MRD阴性后7～13个月复发。MRD阳性组复发率高于MRD阴性组(P<0.05)。MRD阳性组及MRD阴性组的中位RFS分别为1.0个月(0～12个月)、13.5个月(3～37个月)，差异有统计学意义(P<0.05)，见图1。
在对科技人才开发效率测评上，数据包络分析法（DEA）因为独特的优势逐渐成为主流。张春海在构建了评价指标体系的基础上，运用TOPSIS模型对我国内地31个省市区的科技人才开发水平进行了实证分析。[14]王成军运用灰色关联法，确定了评价创新型科技人才的投入产出指标，投入指标包括政府专项经费、课题项目经费、科技活动经费等，而产出指标包括学术论文、发明专利、省部级以上奖励等。[15]李梓从经济学传统的生产函数出发，将（R&D）经费投入、（R&D）人员全时当量作为投入指标，将地区国内专利申请授权数和技术市场技术输出地域的合同金额作为产出指标，运用DEA模型对西部科技人才开发效率进行了测算。[16]窦超将研究与试验发展经费内部支出、R&D人员全时当量作为投入指标，将国内专利申请授权数、发表科技论文、技术市场技术输出地域合同数和技术市场成交额作为产出指标，运用DEA效率对中部科技人才开发效率进行测算，认为政府关于科技人才的资助、教育水平与基础设施建设水平对科技人才开发效率有显著正向影响。[17]孙健同样运用DEA方法对我国30个省市、自治区的科技人才开发效率进行了测算和分析，并发现地区经济发展水平可以促进科技人才开发效率。[18]
综上，可以看出，国内科技人才开发研究多从区域实际出发，与区域发展结合较为紧密，且中、西部科技人才开发得到了较多的关注。长江经济带作为国内经济发展的重要支撑带，其科技人才开发现状尚未引起学术界重视。了解和掌握科技人才开发情况可以对预防和解决地区之间科技人才资源浪费与紧缺并存的问题提供依据。另外，在研究方法上，各区域经济发展水平可以直接影响科技人才开发效率，一些超一线城市或中心城市与普通城市内部科技人才开发效率的差距可能无法通过普通DEA模型测算和分析出来，新的测算方法也是值得思考的。
二、模型说明和数据来源
（一）超效率DEA模型
DEA方法可用于评价多投入、多产出的决策单位之生产（经营）绩效。因为无须指定投入产出的生产函数形态，学者多用其评价生产关系较复杂的决策单位（DMU）的效率。此外，DEA中模型的权重是由数学规划根据数据产生，不需要事前设定投入与产出的权重，因此具有客观性。但对于同时出现的多个有效决策单元，DEA模型无法进行进一步的排序和分析，因此，超效率DEA应运而生。超效率DEA模型的评价思路如下：要对某决策单元进行效率评价时，先将其排除在外；在测评时，就无效的决策单元而言，其生产前沿面不变，因此其最终效率值与用传统DEA模型测量出来的一样；但就有效决策单元而言，在其效率值不变的前提下，投入按比例增加，这时投入增加的比例即为超效率评价值。所以，测出的效率值会大于1。
假设有n个决策单元，
利用m种投入，并得到了p种产出，则超效率DEA模型的数学形式如下：
s-和s+为松弛变量，为该决策单元投入相对产出的有效值。该模型的经济含义为，当=1，且s-=s+=0时，该决策单元为技术有效；当=1，且s-≠0，s+≠0时，该决策单元为技术弱有效；当＜1时，该决策单元为技术非有效。
五是加强新技术推广力度。发挥农业技术在中药材生产中的作用，推广中药材规范化种植技术的。重点推广黄芪、甘草等用工量大，投入高的中药材机播、机收技术，降低生产成本，提高经济效益。通过科学实验，掌握甘草、黄芪、板蓝根等大面积种植的中药材作物生长习性，对当地土地、气候等环境的适应性，不断改进栽培方法、措施，提高中药材的产量和质量，促进了中药材生产向规范化方向发展。
（二）数据来源和指标选取
《国家中长期科技人才发展规划（2010—2020）》中对科技人才做了界定，即科技人才是指具有专业知识或专门技能，具备科学思维和创新能力，从事科学技术创新活动，对科学技术事业及经济社会发展做出贡献的劳动者。科技人才主要包括从事科学研究、工程设计、技术开发、科技创业、科技服务、科技管理、科学普及等科技活动的人员。考虑到数据的可统计性，本文以研究与试验发展（R&D）人员代表科技人才。
初步统计，长江干流及主要支流在建或规划修建的过鱼设施有40多座，已建成并投入使用的有8座，多在长江的支流（乌江、湘江、赣江、汉江等）。从对汉江兴隆、大渡河安谷鱼道的监测结果来看，有一定的过鱼效果，但仍需进一步提高。一是要根据大坝结构特点和调度运行方案选择适宜的过鱼方式，并注重结合过鱼对象的生态习性来改善过鱼设施的设计，提高过鱼效果。二是要加强过鱼设施建设与生境保护等其他措施的关联性和耦合性，在长江干支流梯级开发的情况下，只有坝下江段的过鱼对象通过过鱼设施到库区有足够长的流水江段（鱼类完成生活史的需要）才能发挥作用。
本文以上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州以及云南等11个省市2005—2015年的统计数据为研究对象，进行科技人才开发效率评价和时空分异研究。所用数据来自《中国科技统计年鉴》（2006—2016年）和《全国技术市场统计年度报告》（2014—2016年）。由于统计口径的变化，2013—2015年各地区技术合同成交数及成交金额总数的数据均来源于《全国技术市场统计年度报告》（2014—2016年）。
在指标选取方面，本文遵循科学性、可操作性和客观性的原则，参照窦超、李梓等的研究，选择以研究与试验发展（R&D）人员全时当量、研究与试验发展（R&D）经费内部支出总额为投入指标，以地区技术市场成交合同数、地区每年的三种专利申请授权量和地区技术市场成交合同金额为产出指标。需要注意的是，DEA各类模型对决策单元指标数量有一定的限制条件，要求被评价决策单元数量大于所选取指标数量的2倍。[19]本文共选取11个决策单元、5个评价指标，满足上述要求。对原始数据进行整理，可得到各指标投入产出描述性统计结果如表1所示。
下游地区中，上海市科技人才开发效率值在2007年达到最高，在整个长江经济带中处于领先地位，之后效率值持续降低，2015年的效率未能达到有效前沿面。这可能有三个原因：一是受到2008年经济危机的影响；二是随着人才强国战略和创新驱动发展战略在全国范围内的逐步推进，各地区对人才的吸引力不断增大，如2012—2015年间，上海R&D人员全时当量年均增长率仅为3.01%，而江苏的年均增长率高达7.36%；三是城市人力资本承载力达到极限，可能存在人才资源浪费现象。浙江省近几年的科技人才开发效率总体上看稍有回落，但仍保持在1.5左右，在整个长江经济带中排名靠前。整个下游地区中只有江苏省的科技人才开发效率呈逐步上升趋势。江苏作为教育大省，近年来加大了对双创人才的培养、引进力度，组织实施了333高层次人才培养工程，出台《江苏省高层次创业创新人才引进计划实施办法》等系列人才政策，同时注重对本土人才的培养和留用，科技人才集聚的经济效应逐渐显现。
表1 投入产出描述性统计结果
产出(R&D) 人员全时当量（人年）投入(R&D) 经费内部支出总额（万元）地区每年的三种专利授权量（件）地区技术市场成交合同数（项）地区技术市场成交合同金额（万元）最大值 520303 18012271 269944 32965 8300700最小值 9779 110349 925 263 5361平均值 101627 2989131 37060 9496 1317585标准差 102441 3380543 57753 8941 1823883样本数 121 121 121 121 121
表2 2005—2015年我国长江经济带科技人才开发超效率值
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 均值 排名上海 3.71 5.01 6.04 5.2 5.17 3.1 2.95 2.37 1.59 1.17 0.97 3.39 1江苏 0.66 0.49 0.62 0.7 1.16 1.46 1.84 1.85 1.8 1.7 1.86 1.29 4浙江 1.85 2.1 1.87 1.96 1.61 1.44 1.17 1.25 1.54 1.69 1.64 1.65 3安徽 0.49 0.84 0.77 0.78 0.74 0.71 0.91 0.87 0.8 0.82 1.01 0.79 10江西 0.52 0.75 0.73 0.52 0.54 0.58 0.62 0.62 0.52 0.71 0.83 0.63 11湖北 0.64 0.53 0.86 0.66 0.49 0.53 0.57 0.83 1.13 1.5 1.95 0.88 8湖南 2.94 1.17 0.96 0.68 0.59 0.6 0.61 0.65 0.62 0.57 0.5 0.90 7重庆 1.34 1.59 1.09 1.19 0.87 1.11 1.01 0.94 1.38 1.19 1.11 1.17 5四川 0.42 0.5 0.58 0.68 0.72 0.93 0.87 0.98 1.07 1.02 1.1 0.81 9贵州 1.93 1.49 1.88 1.72 1.61 1.49 1.61 1.67 1.78 1.71 1.91 1.71 2云南 1.01 0.84 0.72 0.62 0.9 0.77 0.76 1.26 1.47 1.18 0.98 0.96 6均值 1.41 1.39 1.47 1.34 1.31 1.16 1.17 1.21 1.25 1.21 1.26
三、实证分析
（一）长江经济带11省市科技人才开发效率静态分析
从长江经济带11省市2005—2015年科技人才开发效率的均值来看，其效率均值在近11年中都是大于1的（见图1）。整体的发展趋势受国际、国内经济形势和国内政策的影响较大。自1995年和2002年分别提出科教兴国战略、人才强国战略以来，2005—2007年长江经济带科技人才开发效率总体呈上升趋势，受2008年全球经济危机的影响，2008年效率均值开始降低并在2010年降到最低，但仍保持有效。2012年国家提出实施创新驱动战略后，2013年科技人才开发效率均值增幅明显，2014年稍有回落，之后呈上升趋势。
图1 2005—2015长江经济带科技人才开发效率均值
本文利用Maxdea软件，采用超效率DEA模型，基于规模效率可变，对面板数据进行测算，得出2005—2015年间长江经济带11个省市科技人才开发综合效率并进行排名，结果如表2所示。
遥控控制模块和安保控制模块均选用FCU01模块。FCU01模块是上海船研所根据民用船舶三大主力船型的实际需求，综合应用信息技术和自动化技术开发的新型船舶机舱现场控制模块，提供丰富的接口资源，通过与扩展I/O模块灵活组合，可满足主动力控制、电站控制和监测报警等大部分现场监控功能。
中游地区中，安徽省和湖北省近11年的科技人才开发效率值呈明显上升趋势。以湖北省为例，湖北省开发效率值从2005年的0.64增长到2015年的1.95，年均增长率为18.6%。尤其是湖北省在鼓励科技创新活动的同时，坚定实施“科技成果大转化”工程，不断推进产学研的深入融合，使科技创新产出实现与市场的对接，有效地为发展服务。2012—2015年间，湖北省R&D人员全时当量年均增速仅为2.59%，远远低于安徽省的7.40%，但科技人才开发效率年均增速高达33.73%。江西省地理位置优势不够明显，传统重工产业占比很大，人才环境等方面对科技人才的吸引效应还未形成。这也反映在科技人才开发效率值上，2005—2015年间，江西省科技人才开发效率呈正弦增长，仍有较大提升空间。湖南省科技人才科技转化效率值降低明显，这与本文研究指标的选取有关，同时与其发展定位及产业现状相吻合。湖南省自2005年以来，大力加强两型社会建设，切实加快低碳生态城市的建设步伐，摒弃重污染、高能耗的工业产业，大力发展文化、旅游等产业，科技产出结果的统计会受到一些影响。
加州鲈鱼种苗培育一般放养密度控制在8～10万尾之间。根据标粗规格要求不同放养密度也会做相应的调整。3～5cm种苗每亩投放8～10万尾，在20～25℃水温环境培育，投喂率控制在5%～8%，经过45～55天标粗可达50～60尾/kg规格。一般苗种培育塘不再搭配鲢鳙鱼类以及其它鱼类，防止影响苗种的摄食。
研发基于BIM技术的设计软件主要目的是实现PKPM系列不同设计软件间数据共享、系统集成，绿色建筑设计以绿色建筑评价标准指标为依据，所以软件集成的数据核心是以绿色建筑评价标准为基准，达到软件之间数据共享的目的，从而提高建筑信息的复用率，保证数据的一致性，达到提高生产效率的目的。
上游地区中，由于其本身生态环境较为脆弱和复杂，不能走粗放型、重工业的发展方式，节约、高效、高质量是最好的发展路径，因此国家和地方政府在科技方面投入较多。西部大开发战略的不断深入推进，交通、信息等基础设施的不断完善，促进了科技人才在区域间的流动，有助于科技人才开发。由表2可知，2005—2015年间四个省市的科技人才开发效率均值均在1左右，说明虽然它们对外来科技人才的吸引力仍然不足，但对本土已有科技人才资源的开发工作一直较为重视。在考察期内，贵州省科技人才开发效率值一直处于领先地位，并都超过了有效值。四川省科技人才开发效率值呈线性增长，重庆则基本上出现持续降低。云南省科技人才开发效率值在2013年达到峰值，之后开始下降，并在2015年降到有效值以下。值得注意的是，自2014年长江经济带五大城市群规划发布以后，重庆和四川作为成渝城市群的双核，在考察期末，科技人才开发效率呈现收敛现象。这在一定程度上说明，城市群协同效应正在逐步显现。
对于具体省市（见表4），从整体上看，2005—2015年，11个省市中有7个地区的技术进步变化指数（TC）未达到有效前沿面，这与前文分析长江经济带整体的科技人才开发效率的结果是一致的。这说明，技术改进的不足是影响科技人才开发效率的主要因素。而2005—2015年期间，10个达到有效状态的省市中有7个省市的规模效率变化指数低于总体均值，说明各地区科技人才工作的规模效应还未完全显现，尚有提升空间。
（二）长江经济带11省市科技人才开发效率动态分析
超效率DEA分析方法在分析各省市具体科技人才开发效率值动态变化方面较普通DEA更为详细和直观，但前者不利于看出各动态指数间的相互作用关系。因此，本文再次利用普通DEA分析方法，将技术效率分解为规模效率和纯技术效率，各动态指数整理结果如表3、表4所示。
表3 2005—2015年长江经济带科技人才开发效率平均指数
年份 EC TC PEC SE TFPC 2005-2006 1.039 0.803 1.029 1.009 0.834 2006-2007 1.107 0.916 1.042 1.062 1.014 2007-2008 0.898 0.937 0.938 0.957 0.841 2008-2009 0.959 0.957 1.013 0.946 0.918 2009-2010 1.059 1.001 1.038 1.02 1.06 2010-2011 1.056 0.933 1.023 1.032 0.986 2011-2012 1.094 0.985 1.058 1.035 1.078 2012-2013 1.042 0.996 1.003 1.038 1.038 2013-2014 1.019 0.93 1.009 1.011 0.948 2014-2015 1.009 1.15 1.009 1 1.16均值 1.028 0.978 1.016 1.011 0.988
表4 2005—2015年长江经济带11省市科技人才开发效率变化指数
城市 EC TC PEC SEC TFPC上海 0.992 0.966 0.997 0.994 0.958江苏 1.045 1.045 1.043 1.001 1.092浙江 1 1.011 1 1 1.011安徽 1.083 0.872 1.051 1.031 0.945江西 1.056 0.881 1.023 1.032 0.931湖北 1.046 0.94 1.046 1 0.983湖南 0.934 0.866 0.934 1 0.808重庆 1 1.008 1 1 1.008四川 1.092 0.976 1.088 1.003 1.065贵州 1.034 1.024 1 1.034 1.059云南 1.019 0.964 0.999 1.02 0.982均值 1.026 0.957 1.016 1.01 0.983
从表3中可以得出：（1）全要素生产率变化(TFP)方面，2005—2015年，长江经济带11个省市科技人才开发效率呈正弦增长态势，由2005—2006年的-16.6%增长到2006—2007年的1.4%，受2007—2009年金融危机的影响，2009年下降到-8.2%。2010年以后，基本为正增长，在2015年达到最大，为16%。从年均增长率的分解来看，只有技术进步出现下降，其他都是增长的。其中综合技术效率对TFP的提升贡献最大，而技术进步拖累了TFP的提升。（2）技术效率分析方面，整体来看，2005—2015年长江经济带科技人才开发的技术效率指数以年均2.8%的速度增加，纯技术效率和规模效率均对其增长发挥了作用，技术效率处于有效状态，说明了各项投入的结构比例有助于提高科技人才开发效率。（3）技术进步效率分析方面，从表3可知，仅2009—2010年、2014—2015年的技术进步效率为增长，其余均为退步。这说明技术改进的不足是研究这一期间长江经济带科技人才开发的核心问题。（4）纯技术效率分析方面，TFP指数分析中，纯技术效率值越高表示其投入资源的使用越有效率。由表3可知，只有一个阶段的纯技术效率未达到有效。这说明大部分阶段，长江经济带科技人才的开发均处于有效状态，未达到有效状态的阶段可能存在投入冗余或产出不足的情况。（5）规模效率分析方面，当规模效率值大于1时，说明省（市）增加等比例的投入时，最终产生的产出增加值会大于投入增加值。从表3可知，自2009年以后，规模效率和纯技术效率均处于有效状态，即说明对科技人才开发的投入均得到了正向的回报。
而从长江经济带科技人才开发效率均值来看，虽然整体显示稍有回落，但是结合各省市经济发展路径分析，各省市正凭借自身产业基础和资源禀赋积极探索不同的发展路径，并注意到与生态环境的友好协调发展，避免区域发展同质化，有利于推动区域均衡协调发展，这与长江经济带的发展战略是一致的。
2005—2015年期间，浙江省的平均TFP增长为1.1%。其中仅技术进步变化（TC）高于均值，说明技术改进方面，浙江省走在前沿。但是科技人才的引、用、育、留及发挥科技人才集聚的规模经济效应还有提升空间。
2005—2015年期间，江苏省的平均TFP增长为9.2%，且技术效率变化（EC）、技术进步变化（TC）、纯技术效率变化（PEC）都高于均值，仅规模效率变化（SEC）指数低于平均值，说明近年来江苏省科技人才开发工作已取得较好成效，但科技人才集聚的规模经济效应尚未完全显现。
随着学术界对人才开发研究的不断深入，相关研究视角也更加多元化。除了研究区域范围的不断缩小，区域内某一类人才的开发研究也逐渐成为热点，如高校人才、科技人才、先进制造业人才、农村实用人才等，其中科技人才是先进知识的承载者，做好科技人才开发（选拔、培养、发展和使用）对区域经济发展、产业结构优化升级有着重要的直接推动作用，自然得到了政府和学术界的较多关注。目前国内对科技人才开发的研究从早期的关注科技人才开发战略、环境等方面逐步转向对科技人才开发效率测评，研究视角进一步拓展。程强认为，人才开发包括选拔、培养、引进和人才队伍的组建及使用，并针对创新型科技人才提出了开发战略。[10]周爱军认为，当前国内科技人才开发存在考核评价机制不合理、流动机制不完善、市场化程度低等问题。[11]吕富彪针对科技人才创新能力的开发进行了分析。[12]杨柳从外部性（市场）、企业投资意愿及科技人才个体三个层面进行分析，认为西部地区政府应在规划引领、建立学习型组织、营造知识经济的舆论氛围等方面起到主导作用。[13]
2005—2015年期间，上海市的平均TFP增长为-4.2%，主要原因是技术效率变化（EC）、技术进步变化（TC）、纯技术效率变化（PEC）和规模效率变化（SEC）均为负增长，进而导致TFP退步。
中游地区中，安徽、江西这两个省份除技术进步变化（TC）外，技术效率变化（EC）、纯技术效率变化（PEC）和规模效率变化（SEC）指数都高于均值，说明主要是由于技术改进的不足影响了科技人才开发效率的提升。
2005—2015年期间，湖北省技术效率变化大于1，且纯技术效率和规模效率均处于有效状态，说明湖北省目前对科技人才投入的资源是有效的且可以进一步加大投入力度以增加科技人才的产出。
上游地区中，重庆、四川和贵州三个省市的全要素生产率增长均为正值。其中四川省因为技术进步未达到有效状态而拖累了TFP的增长。云南省因为技术进步与纯技术效率均未达到有效状态，拖累了TFP的增长。地理位置和区域开放程度在一定程度上影响了区域经济的活力，进而影响了科技人才引用育留和科技成果转化效率。
四、结论及建议
本文通过研究得出以下结论：（1）长江经济带各区域间科技人才开发效率逐渐呈收敛趋势，差异不断减小；（2）技术进步是影响长江经济带整体及其内部各省市科技人才开发效率的主要因素；（3）长江经济带内部区域之间存在科技人才资源配置不合理的问题；（4）促进科技成果转化是提高科技人才开发效率的有效途径。
为进一步提升科技人才开发效率，推进区域协调发展，提出以下政策建议：
所谓‘模式’，其实是数列，多为等差数列；如2,5,8,11,……；要求学生确定其中的规律，写出后续若干项.有的高年级题目要求学生写出定义该数列的公式.下面这道五年级题目出自加拿大西部与北部各省(包括卑诗省)协商制定的课程标准WNCP所授权使用的教科书《聚焦数学》：[10]
（一）加强区域沟通与合作
（1）区域（城市）要加强顶层设计环节中的沟通与互动，促进区域产业分工体系形成，避免由于产业同质化竞争造成的资源浪费等问题。（2）跨区域产业布局要考虑地理、资源等综合因素，一方面可以降低生产成本，另一方面有利于科技人才的交流和互动，有助于科技产出。（3）欠发达地区要主动对接所属都市圈内的中心城市，进一步推进区域间公共交通等基础设施的共建共享，推动医疗、教育、卫生等资源共享互通，为科技人才的生活便利打造良好的硬环境，为地区、企业软性引进科技人才提供支持。
（二）推进科技人才开发体制机制改革
（1）区域（城市）要树立战略思维，加强顶层设计，提升人才政策的协同效应。（2）提升科技人才紧缺区域（城市）对科技人才的吸引力，不断优化和提升科技人才发展环境，使科技人才创业有机会、干事有平台、发展有空间。加大对科技人才引、用、育、留工作的重视力度。[20]（3）完善科技人才考核评价机制，优化人才市场环境，积极探索、创新科技人才流动机制，鼓励科技人才在区域间和区域内的合理流动。（4）重视对本土科技人才的选拔、培育、发展和使用，多渠道、多主体开发科技人才。
（三）重视科技成果转化
（1）各地区要用好本地的高校教育资源，不断推进产学研的纵向深入，搭建和用好知识产权与技术转移中心，为科技成果转化增加助力。（2）各地方政府要打造良好的知识产权环境，为原创型知识产出保驾护航，保护科创人才的创新积极性。（3）进一步优化市场环境，各地区政府应积极为市场和科研院所、高校之间搭建桥梁，为政府工作减负，这也有助于科研机构与市场的对接，增加研发成果的实用价值，逐步实现市场在资源配置中的决定性作用。
参考文献：
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Study on Spatial and Temporal Variation of Developmental Efficiency of Science and Technology Talents in Yangtze River Economic Zone—Based on Super-efficiency DEA Model
LI Pei-yuan1, CHENG Chang-chun1,2, YAN Xiang1,3
(1.School of Business, Hohai University, Nanjing 211100, China;2.Institute of the Jiangsu Yangzi River Economic Belt,Nantong University, Nantong 226019, China;3.School of Business, Yancheng Teachers College ,Yancheng 224051, China)
Abstract:Taking 11 provinces and cities in Yangtze River Economic Belt as the study objects, this paper establishes a comprehensive evaluation index system of developmental efficiency of science and technology talents, and conducts calculation and dynamic analysis on the data from 2005 to 2015, with the help of super-efficiency DEA model and Malmquist-DEA index.The study reveals that: at the end of the research, there is a converging trend in the development efficiency of talents in Yangtze River Economic Belt.From the perspective of spatial distribution, the efficiency in the upper reaches has increased steadily;the efficiency in the middle reaches has remained stagnant while that in the lower reaches has been in the leading position for a long time.From the perspective of dynamic temporal sequence, the increase of developmental efficiency of science and technology talents in Yangtze River Economic Belt as well as in these provinces and cities has been primarily influenced by technology advancement.
Keywords:Yangtze River Economic Belt;developmental efficiency of science and technology talents;super-efficiency DEA model;Malmquist index
中图分类号：F124.3；C964.2
文献标识码：A
文章编号：1673-2359（2019）01-0034-07
收稿日期：2018-10-06
作者简介：李培园（1991- ），女，河南鹤壁人，河海大学商学院博士研究生；成长春（1957- ），男，江苏射阳人，南通大学江苏长江经济带研究院教授，河海大学商学院博士生导师；严翔（1983- ），男，江苏盐城人，河海大学商学院博士研究生，盐城师范学院商学院讲师。
基金项目：国家社会科学基金重点项目“长江经济带协调性均衡发展研究”（16AJL015）
责任编校 虞志坚
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