我国科技活动投入的效率与效果判定机制

□庄伟卿

[福建工程学院 福州 350118]

我国科技活动投入的效率与效果判定机制

□庄伟卿

[福建工程学院 福州 350118]

以1995～2015年科技投入产出主要指标数据，一方面，通过科技投入边际贡献率判定科技投入效率问题；另一方面，确定由科技经费与人员的投入与产出体系、产学研经费与人员的投入与产出体系、Ramp;D经费来源投入与产出体系及产学研成果与产出体系作为我国科技投入产出效果评价体系。研究表明：从2003年以来，我国在科技投入产出效率水平是低下的；我国科技活动投入产出体系总体表现出正效果。

科技投入产出；边际贡献率；效率；效果

引言

随着我国经济实力的发展，科技活动投入规模增长迅速，2015年，Ramp;D经费支出14220亿元，比上年增长9.2%，与国内生产总值之比为2.10%；有效专利547.8万件，其中境内有效发明专利87.2万件，每万人口发明专利拥有量6.3件；全年共签订技术合同30.7万项，技术合同成交金额9835亿元，比上年增长14.7%。

关于科技活动投入产出评价方法的研究主要借鉴技术创新[1～2]、技术进步[3～4]、技术成长[5～6]、新产品扩散[7～10]等方法与模型。Claudio Cruz-Cázares等[11]构造两阶段创新投入产出模型，第1阶段的创新投入主要包括Ramp;D、全时人员等，第1阶段创新产出包括新产品数量、专利等；第2阶段衡量创新产出对企业绩效的作用[11]。Biresh K.Sahoo等[12]基于DEA及线性规划方法研究技术投入产出效率问题，分别得到不同情形下的技术规模报酬递增、递减、不变的结果。Lin Yun实证研究Ramp;D投入（机构投入、高校投入、大规模以上企业投入三方面）与经济增长关系[13]。官建成等运用DEA测度我国高技术产业技术创新活动的技术效率、纯技术效率、规模效率、规模状态等，研究认为高技术产业纯技术效率逐年改善，但规模效率逐年削弱，多数无效高技术产业在新产品出口和专利产出不足[14]。牛泽东等通过测算装备制造业创新生产活动的技术效率与规模效率，给出技术效应影响因素模型，研究表明我国装备制造业总技术创新率与规模效率都处于较低效率水平[15]。吴芸认为政府科技投入显著促进科技创新及政府用于促进科技创新的科技投入资金使用效率较低[16]。冯宗宪等研究我国大中型工业企业技术创新活动的技术与规模效率问题，认为政府投入与创新活动的技术效率呈现不显著的负相关，政府投入对创新活动的规模效率则呈现显著的负相关，而市场化程度对创新的技术效率具有显著正相关、与规模效率有显著负相关[17]。此外，华海岭等[18]、李晓钟等[19]、殷林森等[20]也对科技投入产出的效率做出研究。

科技投入的效率较效果研究更受关注，研究方法常采纳DEA等一类方法[21～25]；对科技投入效果的研究[26～28]，通常是构造生产函数、计量模型等方式开展的，往往未涉及效果的标准设定或判定问题。本文首先采用生产函数模型构造科技投入产出模型，并设计科技投入产出效率判定机制。其次，给出科技投入产出效果的评价体系，并设计效果的判定标准；第三，研究了科技投入的效率效果评价问题，将效率与效果的研究体系做出了划分。

一、基本模型与样本数据

科技投入产出模型主要有生产函数模型[29]、DEA模型[12]等，本文依据柯布道格拉斯生产函数构造科技投入函数与科技产出函数。

（一）科技投入模型

科技投入主要的两个方面是经费与人员，以研究与试验发展经费支出（F）和研究与试验发展人员全时当量（L）为科技投入要素，X表示科技投入变量，A表示自然的科技投入力量，α、β分别表示科技投入技术要素的替代弹性。构造时间序列科技投入模型：

（二）科技产出模型

科技产出主要有科技成果、高技术产品出口额及技术市场成交额。以技术市场成交额（N）和高技术产品出口额（E）为科技产出要素，Y表示科技产出变量，B表示自然的科技产出力量（科技进步），α’、β’分别表示科技产出技术要素的替代弹性。构造时间序列科技产出模型：

（三）样本数据

数据采集自国家统计年鉴中1995～2015年的科技投入要素与科技产出要素。表1列出若干主要要素。对研究与试验发展经费支出（F）、研究与试验发展人员全时当量（L）、技术市场成交额（N）和高技术产品出口额（E）进行描述性统计分析，未见异常年份数据，进行回归等分析有效。

（四）变量设计

对模型中涉及的变量作如下说明。高技术产品出口额（亿美元）：y1；技术市场成交额（亿元）：y2；经济总量（GDP）：y3。科技经费内部支出（亿元）：x11；研究与试验发展经费支出（亿元）：x12；大中型工业企业开发新产品经费（亿元）：x13；研究与试验发展人员全时当量（万人年）：x14；科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员（万人年）：x21；科研和开发机构研究与试验发展经费支出（亿元）：x22；高等学校科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员（万人年）：x23；高等学校研究与试验发展经费支出（亿元）：x24；大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量（万人年）：x25；大中型工业企业研究与试验发展经费支出（亿元）：x26；研究与试验发展政府资金经费支出（亿元）：x31；研究与试验发展企业资金经费支出（亿元）：x32；研究与试验发展国外资金经费支出（亿元）：x33；科学研究与开发机构研究与试验发展项目（课题）数（项）：x41；科研和开发机构发表科技论文数量（篇）：x42；科学研究与开发机构出版科技著作（种）：x43；科研和开发机构专利申请授权数（件）：x44；高等学校研究与试验发展项目（课题）数（项）：x45；高等学校发表科技论文数量（篇）：x46；高等学校出版科技著作（种）：x47；高等学校专利申请授权数（件）：x48；大中型工业企业研究与试验发展项目数（项）：x49；大中型工业企业新产品项目数（项）：x410；大中型工业企业专利申请数（件）：x411。

表1 1995～2015年全国主要科技投入产出要素

二、科技投入产出效率判定机制

科技投入产出效率判定机制是基于科技投入要素与科技产出要素的关系效率：首先构造科技投入判定因子，用于描述科技投入边际贡献情况；其次确定科技投入判定因子的边界值，即平均水平，并给出确定科技投入判定因子边界值的步骤；最后设定科技投入产出效率判定标准，即科技投入边际贡献率与科技投入判定因子边界值的对比关系，从而确定科技投入产出是否效率的。

（一）构造科技投入判定因子

实证研究科技投入直接影响延后1期和延后2期的科技产出，则构造科技投入判定因子：科技投入边际贡献率（s）。

进一步推导：

（二）确定科技投入判定因子边界值

确定科技投入判定因子边界值，目的是为了科技投入产出效率的判定作依据。要测量科技投入边际贡献率的边界值，先计算科技投入等于科技产出时科技投入技术替代弹性系数。

由1995～2015时间序列数据，进一步回归得，

进而确定科技投入判定因子边界值步骤：

第2步：剔除异常值；

对求解的科技投入边际贡献率有异常的年份进行分析，并评估是否剔除。

根据计算步骤，可确定科技投入等于科技产出时的科技投入边际贡献率，见表2所示。

（三）设定科技投入产出效率判定标准

表2 科技投入等于科技产出时的科技投入边际贡献率（1996～2013年）

对1995～2015年份进行效率判定，结果如表3；并进一步观察科技投入边际贡献率的变化情况，见图1。

三、科技投入产出效果评价体系

科技投入产出效果评价体系主要考察四个方面：科技经费与人员的投入与产出体系、产学研经费与人员的投入与产出体系、Ramp;D经费来源投入与产出体系及产学研成果与产出体系。以高技术产品出口额（y1）、技术市场交易额（y2）和经济总量（y3）为科技产出结果，即因变量；x11～x14为科技经费与人员的投入与产出体系的投入部分、x21～x26为产学研经费与人员的投入与产出体系的投入部分、x31～x33为Ramp;D经费来源投入与产出体系的投入部分、x41～x411为产学研成果与产出体系的投入部分，即自变量，对自变量进行相关性分析（因篇幅原因未列出），再依相关性结果可构造科技投入产出效果评价模型：

表3 1996～2013年我国科技投入边际贡献率及效率判定结果

图1 1996～2013年间我国科技投入边际贡献率变动趋势

（一）科技经费与人员的投入与产出体系

1.高技术产品出口额

由表4知，我国科技经费与人员投入带来高技术产品出口额显著的变化。我国科技经费内部支出、大中型工业企业开发新产品经费对高技术产品出口额没有显著影响；研究与试验发展经费支出、研究与试验发展人员全时当量对高技术产品出口额有显著作用，而研究与试验发展人员全时当量表现出对高技术产品出口额产生的负向作用。

2.技术市场交易额

同样地，我国科技经费与人员投入带来技术市场交易额显著的变化。其中，我国研究与试验发展经费支出对技术市场交易额没有显著影响；而科技经费内部支出、大中型工业企业开发新产品经费、研究与试验发展人员全时当量对技术市场交易额有显著作用，而研究与试验发展人员全时当量表现出对技术市场交易额产生的负向作用。

表4 科技经费与人员的投入与产出体系回归模型

3.经济总量

同样地，我国科技经费与人员投入带来经济发展显著的变化。其中，我国科技经费内部支出对经济总量没有显著影响；而研究与试验发展经费内部支出、大中型工业企业开发新产品经费、研究与试验发展人员全时当量对经济总量有显著作用，而大中型工业企业开发新产品经费表现出对经济发展产生的负向作用。

（二）产学研经费与人员的投入与产出体系

1.高技术产品出口额

由表5知，我国产学研经费与人员投入带来高技术产品出口额显著的变化。我国科研和开发机构研究与试验发展经费支出、高等学校研究与试验发展经费支出、大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量对高技术产品出口额没有显著影响；科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员、高等学校科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员、大中型工业企业研究与试验发展经费支出对高技术产品出口额有显著作用，其中，科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员表现出对高技术产品出口额产生的负向作用。

表5 产学研经费与人员的投入与产出体系回归模型

2.技术市场交易额

我国产学研经费与人员投入带来技术市场交易额显著的变化。我国科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员、高等学校科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员、高等学校研究与试验发展经费支出对技术市场交易额没有显著影响；科研和开发机构研究与试验发展经费支出、大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量、大中型工业企业研究与试验发展经费支出对技术市场交易额有显著作用，其中，大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量对技术市场交易额产生负向作用。

3.经济总量

我国产学研经费与人员投入带来经济发展显著的变化。我国高等学校科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员、高等学校研究与试验发展经费支出、大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量对经济总量没有显著影响；科研和开发机构研究与试验发展折合全时人员、科研和开发机构研究与试验发展经费支出、大中型工业企业研究与试验发展经费支出对经济总量表现出显著的正向作用。

（三）Ramp;D 经费来源投入与产出体系

1.高技术产品出口额

由表6知，我国Ramp;D经费来源投入带来高技术产品出口额显著的变化。我国研究与试验发展政府资金经费支出对高技术产品出口额没有显著影响；研究与试验发展企业资金经费支出、研究与试验发展国外资金经费支出对高技术产品出口额有显著作用，其中，研究与试验发展国外资金经费支出表现出对高技术产品出口额产生的负向作用。

表6 Ramp;D经费来源的投入与产出体系回归模型

2.技术市场交易额

同样地，我国Ramp;D经费来源投入带来技术市场交易额显著的变化。我国研究与试验发展企业资金经费支出对技术市场交易额没有显著影响；研究与试验发展政府资金经费支出、研究与试验发展国外资金经费支出对技术市场交易额有显著作用，其中，研究与试验发展国外资金经费支出表现出对技术市场交易额产生的负向作用。

3.经济总量

同样地，我国Ramp;D经费来源投入带来经济发展显著的变化。我国研究与试验发展国外资金经费支出对经济总量没有显著影响；研究与试验发展企业资金经费支出、研究与试验发展企业资金经费支出对经济总量表现出显著作用，其中研究与试验发展企业资金经费支出对经济总量表现出负向作用。

（四）产学研成果与产出体系

1.高技术产品出口额

由表7知，我国产学研成果与产出带来高技术产品出口额显著的变化。我国科学研究与开发机构出版科技著作、高等学校出版科技著作、大中型工业企业研究与试验发展项目数、大中型工业企业新产品项目数、大中型工业企业专利申请数对高技术产品出口额没有显著影响；科学研究与开发机构研究与试验发展项目（课题）数、科研和开发机构发表科技论文数量、科研和开发机构专利申请授权数、高等学校研究与试验发展项目（课题）数、高等学校发表科技论文数量、高等学校专利申请授权数对高技术产品出口额有显著作用，其中，科学研究与开发机构研究与试验发展项目（课题）数、科研和开发机构发表科技论文数量、科研和开发机构专利申请授权数、高等学校研究与试验发展项目（课题）数表现出对高技术产品出口额产生的负向作用。

2.技术市场交易额

我国产学研成果与产出带来技术市场交易额显著的变化。我国科学研究与开发机构研究与试验发展项目（课题）数、科学研究与开发机构出版科技著作、高等学校出版科技著作、大中型工业企业研究与试验发展项目数、大中型工业企业新产品项目数对技术市场交易额没有显著影响；科研和开发机构发表科技论文数量、科研和开发机构专利申请授权数、高等学校研究与试验发展项目（课题）数、高等学校发表科技论文数量、高等学校专利申请授权数、大中型工业企业新产品项目数、大中型工业企业专利申请数对技术市场交易额有显著作用，其中，科研和开发机构专利申请授权数、高等学校研究与试验发展项目（课题）数、大中型工业企业专利申请数对技术市场交易额产生负向作用。

表7 产学研成果与产出体系回归模型

3.经济总量

我国产学研成果与产出带来经济发展显著的变化。我国科学研究与开发机构研究与试验发展项目（课题）数、科研和开发机构发表科技论文数量、高等学校出版科技著作、大中型工业企业新产品项目数、大中型工业企业专利申请数对经济总量没有显著影响；科学研究与开发机构出版科技著作、科研和开发机构专利申请授权数、高等学校研究与试验发展项目（课题）数、高等学校发表科技论文数量、高等学校专利申请授权数、大中型工业企业研究与试验发展项目数对经济总量表现出显著作用，其中科研和开发机构专利申请授权数、高等学校研究与试验发展项目（课题）数、大中型工业企业研究与试验发展项目数对经济总量表现出负向作用。

（五）科技投入产出效果评价结果

综上，对我国科技投入产出效果进行评价，给出强正效果、正效果、弱正效果、有效果、弱负效果、负效果、强负效果、无效果等八个评价标准，见表8所示。总体上，科技经费与人员的投入与产出体系，表现出弱正效果。其中，研究与试验发展经费支出有正效果，而研究与试验发展人员全时当量表现出弱负效果；产学研经费与人员的投入与产出体系表现出正效果。其中，大中型工业企业研究与试验发展经费支出表现出强正效果，科研和开发机构研究与试验发展经费支出表现出正效果，而高等学校研究与试验发展经费支出对科技产出是无效果的；Ramp;D经费来源投入与产出体系表现出弱正效果。其中，研究与试验发展政府资金经费支出表现出正效果，而研究与试验发展国外资金经费支出表现出负效果；产学研成果与产出体系表现出弱负效果。其中，高等学校发表科技论文数量、高等学校专利申请授权数对科技产出要素表现出强正效果，而高等学校出版科技著作、大中型工业企业新产品项目数表现出无效果。

另一方面，对各科技产出要素总体效果评价，即我国科技产出效果情况。高技术产品出口额表现出弱负效果，而技术市场成交额、经济总量表现出正效果。

四、结论与政策建议

1.我国科技投入产出效率方面

1996～2013年，我国科技投入产出效率上，有10年份表现出低效率，比例为58.8%；有7年份表现出有效率或高效率，占41.2%；而2007年表现出无效率结果。总体上，（1）从2003年以来，我国在科技投入产出效率水平是低下的；（2）上一年份效率水平并未对下一年份科技投入产出效率产生任何影响；（3）当科技投入要素发生波动将深刻地影响效率水平；（4）科技投入技术替代弹性，即研究与试验发展经费支出和研究与试验发展人员全时当量差异变大，虽然投入效应增加，但此时科技投入边际贡献率是偏低的；（5）反之，科技投入技术替代弹性，即研究与试验发展经费支出和研究与试验发展人员全时当量差异变小，虽然投入效应减少，但此时科技投入边际贡献率是偏高的。

针对我国科技投入产出效率水平低下给出相应对策：（1）降低科技投入要素前后年份的差异程度，即降低前后波动幅度，避免投入的突然增加或减少，应保持稳定的增加；（2）降低科技投入要素的替代弹性，使研究与试验发展经费支出和研究与试验发展人员全时当量的投入差异变小，两者保持较一致水平；（3）提高科技产出要素的替代弹性，如技术市场成交额和高技术产品出口额的差异增大等。

2.我国科技投入产出效果方面

从我国科技投入产出效果评价结果来看，总体上，科技经费与人员的投入与产出表现出较低水平的正效果；产学研经费与人员的投入与产出表现出正效果；Ramp;D经费来源投入与产出也表现出较低水平的正效果；而产学研成果与产出体系表现出弱负效果。另一方面，对各科技产出要素总体效果评价，高技术产品出口额表现出弱负效果，而技术市场成交额、经济总量表现出正效果。进一步给出改善若干产出体系负效果的对策：（1）改变研究与试验发展人员全时当量对科技产出的负作用，真实地实现研究与试验发展人员投入到科技工作中；（2）改变高等学校研究与试验发展经费支出对科技产出无作用的现象，存在两种情况，一方面高等学校研究与试验发展经费太少对产出不起作用，另一方面高等学校研究与试验发展经费使用不合理；（3）转变大中型工业企业研究与试验发展人员全时当量对科技产出的负作用，应鼓励企业科技从业人员真实地投入到科技工作中；（4）转变研究与试验发展国外资金经费支出对科技产出的负作用，主要应提高国外资金经费来源；（5）转变科学研究与开发机构研究与试验发展项目（课题）数、科研和开发机构专利申请授权数、高等学校研究与试验发展项目（课题）数、大中型工业企业研究与试验发展项目数、大中型工业企业专利申请数对科技产出负作用的现象；（6）改变高等学校出版科技著作、大中型工业企业新产品项目数对科技产出无作用的现象，应提高高等学校出版科技著作和大中型工业企业新产品项目的产业化价值与实用价值。

表8 我国科技投入产出效果的评价结果

[1] KANNIAINEN J, MÄKINEN S J, PICHÉ R, et al.Forecasting the Diffusion of Innovation: A Stochastic Bass Model With Log-Normal and Mean-Reverting Error Process[J].IEEE Transactions on Engineering Management, 2011, 58(2):228-249.

[2] ZHAO XINLEI.Technological Innovation and Acquisitions[J].Management Science, 2009, 55(7): 1170-1183.

[3] FAGERBERG J.Technological progress, structural change and productivity growth: a comparative study[J].Structural Change and Economic Dynamics, 2000, 11(4): 393-411.

[4] CHWELOS P, RAMIREZ R, KENNETH L.Research Note-Does Technological Progress Alter the Nature of Information Technology as a Production Input? New Evidence and New Results[J].Information Systems Research, 2010,21(2): 392-408.

[5] MEADE N, ISLAM T.Technological Forecasting-Model Selection, Model Stability, and Combining Models[J].Management Science, 1998, 44(8): 1115-1130.

[6] MA TIEJU.Coping with Uncertainties in Technological Learning[J].Management Science, 2010, 56(1):192-201.

[7] RANDOLPH B.Information Technology Implementation Research: A Technological Diffusion Approach[J].Marketing Science, 1990, 36(2): 123-139.

[8] MAHAJAN V, MULLER E, BASS F M.Diffusion of New Products: Empirical Generalizations and Managerial Uses[J].Marketing Science, 1995, 14(3): G79-G88.

[9] BASS F M.Comments on “A New Product Growth for Model Consumer Durables The Bass Model”[J].Management Science, 2004, 50(12): 1833-1840.

[10] BOSWIJK H P, FRANSES P H.On the Econometrics the Bass Diffusion Model[J].Journal of Business amp; Economic Statistics, 2005, 23(3): 255-268.

[11] CRUZ-CÁZARES C, BAYONA-SÁEZ C, GARCÍAMARCO T.You Can’t Manage Right What You Can’t Measure Well: Technological Innovation[J].Research Policy, 2013, 42:1239-1250.

[12] BIRESH K.Decomposing Technical Efficiency and scale elasticity in two-stage network DEA[J].European Journal of Operational Research, 2014, 233: 584-594.

[13] LIN Y.The Efficiency Study of Regional Technological Innovation: Based on the Provinces Level[J].Energy Procedia, 2011, 5: 1579-1583.

[14] 官建成, 陈凯华.我国高技术产业技术创新效率的测度[J].数量经济技术经济研究, 2009(10): 19-33.

[15] 牛泽东, 张倩肖.中国装备制造业的技术创新效率[J].数量经济技术经济研究, 2012(11): 51-67.

[16] 吴芸.政府科技投入对科技创新的影响研究——基于40个国家1982-2010年面板数据的实证检验[J].科学学与科学技术管理, 2014, 35(1): 16-22.

[17] 冯宗宪, 王青, 侯晓辉.政府投入、市场化程度与中国工业企业的技术创新效率[J].数量经济技术经济研究,2011(4): 3-17.

[18] 华海岭, 吴和成, 申敏.地区大众型工业企业技术创新效率分布的非参数检验[J].系统工程, 2014, 32(1): 10-18.

[19] 李晓钟, 张小蒂.江浙区域技术创新效率比较分析[J].中国工业经济, 2005(7): 57-64.

[20] 殷林森, 胡文伟, 李湛.我国科技投入与产出经济增长的关联性研究[J].中国软科学, 2007(11): 57-63.

[21] 田中禾, 吴青松.C2GS2模型在甘肃科技投入产出效率评价中的应用[J].系统工程, 2008, 26(5): 100-105.

[22] 陈燕武.基于复合DEA和Malmquist指数的科技投入产出效率评价[J].运筹与管理, 2011, 20(6): 196-204.

[23] 李思瑶, 王积田, 柳立超.我国高校科技投入产出效率区域差异研究[J].科学管理研究, 2016, 34(4): 13-16.

[24] 陈洪转, 舒亮亮.基于DEA模型的我国高新技术产业园区投入产出效率评价[J].科学学与科学技术管理, 2013,34(4): 104-109.

[25] 江湧, 闫晓旭, 刘佐菁, 杜赛花.基于DEA模型的科技金融投入产出相对效率分析[J].科技管理研究, 2017(3):69-74.

[26] 胡恩华, 刘洪, 张龙.我国科技投入经济效果的实证研究[J].科研管理, 2006, 27(4): 71-75.

[27] 单红梅, 李芸.1991-2003年间中国科技投入经济效果的实证分析[J].系统工程, 2006, 24(9): 88-92.

[28] 张玉喜, 赵丽丽.中国科技金融投入对科技创新的作用效果[J].科学学研究, 2015, 33(2): 177-184.

[29] BATTESE G E, COELLI T J.A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J].Empirical Economics, 20, 1995:325-332.

编 辑 何婧

Decision Mechanism of the Efficiency and Effectiveness of Investing in Science and Technology Activities in China

ZHUANG Wei-qing
(Fujian University of Technology Fuzhou 350118 China)

The input-output mechanism of science and technology activities has being concerned in China.The judgment mechanism of the efficiency of Samp;T input-output and the evaluation system of the effectiveness of Samp;T input-output have been designed in this paper.Based on the main indicators in Samp;T input and output data during 1995-2015, on one hand, the efficiency of investing in science and technology issues is determined according to the marginal contribution rate of science and technology; on the other hand, the input-output systems of Samp;T funds and labor power, industry-university-research cooperation funds and labor power, Ramp;D funding sources, and industry-university-research cooperation outputs are uesed as the evaluation systems of the effectiveness of Samp;T input-output.The results show that since 2003, the efficiency levels of China’s scientific and technological input-output are low, and the effectiveness of Samp;T input-output shows a positive effect overall.

Samp;T input-output; marginal contribution rate; efficiency; effectiveness

F224.0

A

10.14071/j.1008-8105(2017)06-0084-09

2017-03-02

国家自然科学基金面上项目(71272040);教育部人文社会科学研究青年基金项目(14YJC630224);2017年福建省新世纪优秀人才支持计划;2015年福建省高校杰出青年科研人才培育计划;福建工程学院科研发展基金项目(GY-S15089).

庄伟卿（1981-）男，博士，福建工程学院管理学院副教授.