專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新效率與升級路徑研究
——基于廣東省地級市數(shù)據(jù)

蔡建周韋文求梁永福肖智飛

(1.廣東省生產力促進中心，廣東 廣州510070；2.廣東工業(yè)大學 經濟與貿易學院，廣東廣州510520；3.廣東省技術經濟研究發(fā)展中心，廣東廣州510070)

自《國務院關于深入推進新型城鎮(zhèn)化建設的若干意見》(國發(fā)〔2016〕8號)提出加快培育特色小城鎮(zhèn)后，住房城鄉(xiāng)建設部、國家發(fā)展改革委、財政部于2016年7月聯(lián)合發(fā)布了《關于開展特色小鎮(zhèn)培育工作的通知》，提出在2020年前培育1000個特色鮮明、產業(yè)發(fā)展、綠色生態(tài)、美麗宜居的特色小鎮(zhèn)。探索特色小鎮(zhèn)建設發(fā)展之路，已成為促進經濟轉型升級，推動新型城鎮(zhèn)化和新農村建設的重要內容。專業(yè)鎮(zhèn)作為廣東的特色區(qū)域產業(yè)集群發(fā)展載體，是廣東省傳統(tǒng)產業(yè)和特色優(yōu)勢產業(yè)的主要集聚地，是民營經濟和小微企業(yè)孵化育成的載體。目前，專業(yè)鎮(zhèn)的地區(qū)生產總值已超過廣東省生產總值的三分之一，專業(yè)鎮(zhèn)已成為廣東經濟社會發(fā)展的重要支柱。在當前國家大力推動經濟特別是民營經濟高質量發(fā)展的背景下，專業(yè)鎮(zhèn)原有的獨特資源稟賦、較低生產成本等比較優(yōu)勢逐漸消失；鎮(zhèn)產業(yè)仍以勞動密集型產業(yè)為主、層次不高等問題日益突出；創(chuàng)新資源匱乏，各種創(chuàng)新要素整合、協(xié)同機制不健全；創(chuàng)新投入欠缺規(guī)模效應，導致專業(yè)鎮(zhèn)經濟創(chuàng)新效率不高、效益不強；專業(yè)鎮(zhèn)的后續(xù)發(fā)展還面臨著土地、環(huán)境、人力成本等多方面的嚴峻挑戰(zhàn)。

實際上，近些年來，廣東省委省政府也在加快推進專業(yè)鎮(zhèn)產學研合作創(chuàng)新，引導創(chuàng)新資源下沉基層，推動各類創(chuàng)新主體在有效機制下互動對接，強化專業(yè)鎮(zhèn)產業(yè)轉型升級和高新技術產業(yè)發(fā)展。為更好掌握專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新效率情況，為區(qū)域產業(yè)集群轉型升級提供理論基礎，為政府如何優(yōu)化產學研合作創(chuàng)新投入提供決策依據(jù)，本文基于廣東各地級市的專業(yè)鎮(zhèn)經濟截面數(shù)據(jù)，運用非徑向DEA-CCR和超效率模型，研究了廣東省20個地級市(深圳市除外)專業(yè)鎮(zhèn)協(xié)同創(chuàng)新效率的差異情況，并針對存在問題給出了改進建議。

1 文獻回顧

隨著全球經濟發(fā)展方式的轉變，創(chuàng)新效率問題成為學術界的研究熱點。國外針對創(chuàng)新效率的研究多從區(qū)域創(chuàng)新效率和產業(yè)創(chuàng)新效率這兩個維度展開。其中，區(qū)域創(chuàng)新效率研究的典型是“區(qū)域技術創(chuàng)新型理論”。該理論認為，區(qū)域創(chuàng)新技術效率主要由研發(fā)和經濟的適應性兩個方面決定，只有將各投入要素整合起來，并當成一個整體來看待，才能夠充分發(fā)揮要素間的協(xié)同作用，進而提高區(qū)域創(chuàng)新能力[1]。在創(chuàng)新效率研究方面，Lee和Shim實證檢驗了美、日兩國的高新技術產業(yè)創(chuàng)新效率，得出研發(fā)投入和企業(yè)長期績效、市場份額存在長期穩(wěn)定關系的結論[2]。Neelankavil和Alaganar通過格蘭杰因果檢驗，同樣認為高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率與產業(yè)、研究開發(fā)等存在密切關系[3]。Cowan和Zinovyeva研究高校對區(qū)域創(chuàng)新的影響時發(fā)現(xiàn)，高校與科研機構的協(xié)同合作能夠提高區(qū)域創(chuàng)新效率，并促進當?shù)仄髽I(yè)專利申請數(shù)量不斷上升[4]。在創(chuàng)新效率研究方面，國內學者則通過采用不同分析工具展開了研究。如：韓晶等運用四階段空間計量DEA模型，分析了中國2010年各省的創(chuàng)新效率[5]；趙樹寬等通過構建高新技術企業(yè)創(chuàng)新效率評價模型，研究了吉林省的企業(yè)創(chuàng)新效率和規(guī)模收益[6]；肖文和林高榜則采用隨機前沿分析方法，實證檢驗了36個行業(yè)的技術創(chuàng)新效率，認為技術創(chuàng)新效率和政府支持、企業(yè)的研發(fā)管理等存在長期穩(wěn)定關系[7]。

創(chuàng)新效率受創(chuàng)新成果與市場需求契合程度的影響。創(chuàng)新成果涵蓋專利、論文、高技術產業(yè)增加值和技術市場成交額等方面。創(chuàng)新成果與市場需求的高匹配能夠有效刺激創(chuàng)新投入，促進創(chuàng)新成果產出，推動技術市場的高水平發(fā)展。如：劉東麗運用CCR模型與BCC模型，利用科技投入與產出指標的數(shù)據(jù)研究了北京的科技創(chuàng)新效率[8]；張小甫等構建了兩階段DEA模型，研究甘肅省區(qū)域科技創(chuàng)新效率及其與科技研發(fā)、成果轉化的關系[9]；戴美想等基于江蘇省高新技術企業(yè)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研究了創(chuàng)新投入與創(chuàng)新成果的關系，結果表明創(chuàng)新投入與創(chuàng)新成果成正相關[10]。在創(chuàng)新效率與市場需求關系研究上，董鵬剛和史耀波的研究表明，與市場需求高度匹配的創(chuàng)新過程能夠得到資本市場的大力支持，從而有效保障創(chuàng)新投入和創(chuàng)新成果的市場交易，明顯提升創(chuàng)新效率[11]。

隨著產學研合作在科技創(chuàng)新中的作用日益凸顯，國內學者開始以此為切入點對創(chuàng)新效率展開研究。白俊紅和蔣伏心通過實證研究指出，政府科技資助、企業(yè)與高校的聯(lián)結，以及企業(yè)與科研機構的聯(lián)結，對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著的正向影響[12]。蔣伏心等基于中國省級面板數(shù)據(jù)，采用DEA和動態(tài)GMM(廣義矩估計)方法進行實證研究，認為產學研協(xié)同創(chuàng)新對中國區(qū)域創(chuàng)新績效短期內有顯著的正向影響，但長期表現(xiàn)出不穩(wěn)定特征[13]。與此相反，官建成和劉順忠運用DEA方法，分析了我國各地區(qū)創(chuàng)新系統(tǒng)、創(chuàng)新機構資源配置狀況對創(chuàng)新績效的影響，發(fā)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效間沒有關系[14]。

由于產業(yè)集聚在區(qū)域經濟發(fā)展中具有重要的推動作用，專業(yè)鎮(zhèn)等集群發(fā)展載體也日益成為創(chuàng)新效率研究的對象。周霞和景保峰等運用DEA模型研究了廣東專業(yè)鎮(zhèn)科技資源的配置效率[15]；關皓元和梁勤儒等從區(qū)域創(chuàng)新的角度運用主成分分析方法研究了工業(yè)專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新績效問題[16]；李牧南和周俊鋒等基于2009—2012年廣東專業(yè)鎮(zhèn)科技投入與產出面板數(shù)據(jù)，采用DEA有效性分析，研究了影響專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率的因素，認為廣東專業(yè)鎮(zhèn)整體的技術創(chuàng)新效率偏低，科技資源分配和投入方式較為粗放，科技資源存在一定程度的冗余和浪費現(xiàn)象[17]。

回顧以往文獻可知，學者們對于專業(yè)鎮(zhèn)轉型升級的觀點較為一致，即創(chuàng)新驅動背景下廣東專業(yè)鎮(zhèn)的轉型升級必須加強產學研合作，注重人才隊伍建設以及區(qū)域創(chuàng)新平臺建設，廣東專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新發(fā)展離不開產學研的協(xié)同合作[18-19]。但以往相關研究較少從產學研合作視角，對地級市層面的專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新效率進行實證研究。有鑒于此，本文在前人研究基礎上，一方面試圖在樣本組織方面進行創(chuàng)新，將廣東20個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)和非專業(yè)鎮(zhèn)區(qū)分開來，從地級市層面直接考察各地級市專業(yè)鎮(zhèn)的協(xié)同創(chuàng)新情況；另一方面，基于產學研合作視角，在以往典型投入因素基礎上加入產學研協(xié)同的相關變量，以充分反映產學研合作創(chuàng)新的機制體制效率問題。

2 研究方法

2.1 研究指標和數(shù)據(jù)的選取

本文的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，主要是根據(jù)2014年廣東省科技統(tǒng)計信息中心的專業(yè)鎮(zhèn)統(tǒng)計資料和廣東省統(tǒng)計年鑒整理獲得。顏莉認為，投入指標應包括人力資源、創(chuàng)新資源和創(chuàng)新環(huán)境等方面，產出指標則分為科技成果產出、經濟效益產出、社會效益產出、環(huán)境績效產出和區(qū)域競爭力產出等[20]。戴麗華和王世鋒同樣認為，資金和人員是最重要的投入產出指標，產出則可以概括為產業(yè)成果產出和科技成果產出[21]。在投入產出指標方面，筆者基于顏莉的做法，選用新興產業(yè)規(guī)模以上企業(yè)產值、高新技術企業(yè)總產值、鎮(zhèn)專利申請量、列入省級以上新產品產值作為產出指標[20]。與此同時，投入指標在借鑒已有研究成果的基礎上，除了選用創(chuàng)新人員和創(chuàng)新資金兩個基本指標外，筆者還將產學研納入投入指標，重點考察產學研合作視角下專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新效率問題。具體投入指標為研究與開發(fā)人員、鎮(zhèn)科技投入、鎮(zhèn)固定資產投資總額、公共創(chuàng)新服務平臺已完成投資，以及專業(yè)鎮(zhèn)與大學、科研院所共建科技機構數(shù)。具體指標情況見表1。

表1 廣東20個各地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率測度指標體系

2.2 模型的建立及理論依據(jù)

數(shù)據(jù)包絡分析是由美國著名運籌學家德克薩斯大學教授Charnes、Cooper和Rhodes于1978年在“相對效率評價”概念的基礎上，運用線性規(guī)劃構建觀察數(shù)據(jù)的生產前沿面，并根據(jù)此來計算所選定決策單元相對效率的一種方法[22]。在假設投入與產出規(guī)模報酬不變的前提下，Charnes等人創(chuàng)立了第一個投入導向的DEA-CCR模型，主要用于評價部門之間的相對有效性[22-26]。由于未考慮投入與產出的規(guī)模報酬變化，該模型只能計算出決策單元的綜合效率。為了正確測算“有效的生產前沿面”，1985年Banker、Charnes和Cooper在CCR模型的基礎上進一步提出假設規(guī)模報酬可變的DEA-BCC模型，以此來評價決策單元的純技術效率[22，27-28]。本文以廣東省20個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)為決策單元，用DMUi(i=1，2，…，n)表示；每一個地級市，即第i個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新活動分別有m種投入要素和s種產出要素，分別 用Xi=(xi1，xi2， …，xim)t和Yi=(yi1，yi2，…，yis)s來表示。結合相關測度指標，則第i個地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率的CCR模型為：

其中，λi為20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)經濟在某指標上的權重變量，ε是一個非阿基米德無窮小量，e1=(1，1，…，1)T∈Em，e2=(1，1，…，1)T∈Es，θ表示DEA模型測算出來的廣東20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新的綜合效率值，θ*的值越接近1，表示該市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率越高，反之則越低；S-和S+為松弛變量，eT1和eT2為權重系數(shù)，S+表示投入的冗余度，S-則表示產出的不足率。那么，θ、S-和S+可以作為判斷地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新是否是DEA有效的標準，根據(jù)魏權齡[29]，有如下的結論。

①若θ*=1且S*-=S*+=0，則決策單元DMUi為DEA有效，表示第i個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新活動同時達到純技術效率最佳和規(guī)模收益不變。

②若θ*=1且S*-≠ 0，S*+≠ 0，則決策單元DMUi為DEA有效，此時，該決策單元不能同時達到規(guī)模收益有效和純技術效率有效。

③若θ*＜1，則決策單元DMUi為DEA無效，表示第i個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新活動的純技術效率和規(guī)模收益均無效。

對于θ*＜1的無效DMUi，可以通過該決策單元在相對有效平面上的投影來改進。設X0和Y0分別表示第i0個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新活動的投入要素向量和產出要素向量，則改進后達到DEA有效的投入要素的投影值，為改進后達到DEA有效的產出要素的投影值。

對于非DEA有效的決策單元，可以進一步分析其投入冗余率和產出不足率。投入冗余率是決策單元DMUi中各非0分量與X0對應分量的比值，用于表示該要素資源投入量可以節(jié)省的比例。而產出不足率是決策單元DMUi中S*+中各非0分量與Y0對應分量的比值，表示各項產出指標可以提高的比例。

運用傳統(tǒng)的DEA-CCR模型測度效率時，對于效率值都是1的決策單元無法進一步比較效率的差異。針對這種情況，Andersen和Petersen提出了超效率評價DEA模型(簡稱SE-DEA)[30]。SE-DEA模型能夠對DEA有效單元進行排序和比較，其評價模型如下：

本文將利用超效率DEA模型對廣東20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新效率進行超效率測度和排序。設 A、B、C、D、E 是 5個有效的決策單元，傳統(tǒng)的CCR模型無法區(qū)分效率值都為1的決策單元的效率差異。 若 A、B、C、D、E 5個決策單元構成了生產前沿面，將C點的生產前沿面排除在模型之外，則有效的生產前沿面就變成了A、B、D、E。設CC*表示決策單元C的效率值可以擴張的程度，則C的超效率值將會大于1。同理可以得出其他的決策單元的超效率值。對于無效的決策單元，因為沒有改變生產前沿面，因此與傳統(tǒng)的CCR模型計算出的效率值相同。

3 實證結果

3.1 效率分析

本文采用DEA-CCR模型和SE-DEA模型對廣東20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)的相關投入產出數(shù)據(jù)進行求解，整理結果見表2。①從綜合效率來看，廣東20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新效率均值為0.714。廣州市、珠海市、汕頭市、佛山市、惠州市、中山市、陽江市、潮州市8個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新活動是DEA有效；其他的地級市均是DEA無效。韶關市、梅州市、河源市、汕尾市、湛江市、茂名市、揭陽市、云浮市8個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新綜合效率值均低于全省均值，綜合效率值最低的是河源市，僅為0.115。②從純技術效率來看，廣東20個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率均值為0.926，平均技術效率水平較高，僅有梅州市、江門市等5個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新活動沒能達到純技術效率最優(yōu)。這些數(shù)據(jù)表明，廣東省大部分地級市的專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新產出已經實現(xiàn)最大化，創(chuàng)新效率相對較高，暫時不存在投入過剩和產出不足的問題。在純技術效率有效地級市中，東莞、湛江、肇慶、清遠、韶關、河源和汕尾7個市的專業(yè)鎮(zhèn)沒有達到綜合效率下的DEA有效。③從規(guī)模效率來看，在廣東20個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)中，綜合效率為1的8個決策單元的規(guī)模效率同為1，處于規(guī)模報酬不變的階段，這說明廣東大部分地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新規(guī)模已經達到一定水平。其中，在純技術效率有效的地級市當中，處于規(guī)模報酬遞減的只有東莞，處于規(guī)模報酬遞增的有韶關市、河源市、汕尾市、湛江市、肇慶市、清遠市等11個地級市。這些地級市專業(yè)鎮(zhèn)經濟的相關投入產出數(shù)據(jù)絕對值較小，規(guī)模水平不高，但是在當前技術水平下，收益增長率高于規(guī)模增長率。

值得注意的是，作為少數(shù)市直管鎮(zhèn)的典型代表之一，2014年，東莞市專業(yè)鎮(zhèn)的研究與開發(fā)人員達85 660人，科技投入總額為953 548萬元，公共創(chuàng)新服務平臺已完成投資58 633萬元，與大學、科研院所共建科技機構數(shù)為117個，其產學研創(chuàng)新投入力度相當大。然而，現(xiàn)階段東莞市專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新活動卻出現(xiàn)規(guī)模遞減的情況。究其原因，筆者認為主要包括兩個方面。一是東莞市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新資源投入規(guī)模相對偏大，一定規(guī)模的投入對創(chuàng)新發(fā)展相當必要，但是東莞市專業(yè)鎮(zhèn)可能存在政府為完成相關考核指標而盲目擴張創(chuàng)新投入規(guī)模的問題，從而忽視了地區(qū)科技創(chuàng)新的實際承接和消化能力。二是東莞市專業(yè)鎮(zhèn)原有產業(yè)基礎主要為“三來一補”類加工企業(yè)，在企業(yè)轉型過渡的關鍵時期，過多的創(chuàng)新投入并沒能馬上提升企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，企業(yè)反而出現(xiàn)了創(chuàng)新投入飽和的瓶頸現(xiàn)象，這導致東莞市專業(yè)鎮(zhèn)處于規(guī)模收益遞減階段。

與之相反，在研究與開發(fā)人員、固定資產投資、科技經費投入以及產學研合作機構數(shù)量等方面均位于廣東省靠后位置的河源市，其專業(yè)鎮(zhèn)的純技術效率有效且處于規(guī)模報酬遞增階段。2014年河源市專業(yè)鎮(zhèn)的GDP占所在市GDP的24.1%，專業(yè)鎮(zhèn)經濟的規(guī)模相對較小。因此，增加基礎設施、科研人員和產學研合作等創(chuàng)新投入勢必會顯著提高專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新效率，從而提高河源市的企業(yè)產品增加值。同時，表2中的陽江市既達到了純技術有效，又達到了規(guī)模效率有效，處于規(guī)模收益不變的階段。陽江市的研發(fā)人員投入、資金投入以及產學研投入在廣東省20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)中處于下游水平，但是，近幾年陽江市專業(yè)鎮(zhèn)的產學研創(chuàng)新活動發(fā)展相對穩(wěn)定，基本實現(xiàn)了投入與產出的有效配置。

為了進一步探討影響廣東省地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新發(fā)展的非技術有效因素，筆者對非技術有效的地級市進行了橫向對比，并按照純技術效率的大小進行排名，依次為：梅州市(0.794)、江門市(0.892)、茂名市(0.746)、揭陽市(0.630)、云浮市(0.459)。由于非技術有效的地級市專業(yè)鎮(zhèn)的綜合效率必定是無效的，因而上述地級市的規(guī)模效率也是無效的。從表2數(shù)據(jù)可知，相對于技術效率有效的地級市而言，上述6個地級市的產學研合作創(chuàng)新程度不高，從而帶來創(chuàng)新技術水平偏低、規(guī)模效率偏低的“雙低”問題。這類地級市專業(yè)鎮(zhèn)在加大產學研創(chuàng)新投入規(guī)模的同時，必須要注重企業(yè)技術吸納能力的提升。

表2 廣東20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率評估表

3.2 DEA的超效率與效率改進分析

DEA-CCR模型最大的缺點是無法對效率值都為1的決策單元進行比較，1993年，Andersen和Petersen提出的DEA超效率模型解決了這一問題。筆者對廣東省20個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)經濟進行超效率分析，結果如表3所示。結合前文DEACCR模型分析結果可知，在綜合效率有效的地級市中，共有8個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新超效率值大于1。此外，惠州市高居超效率值榜首，河源市排在最后，20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率分化為兩大陣型。個別地級市如東莞市，雖然在專業(yè)鎮(zhèn)發(fā)展中不惜成本地投入人員、資金和設施，然而并沒有產生最優(yōu)的生產效率，超效率值僅在全省排名第11。DEA效率理論表明，DEA-CCR模型中有效的決策單元必定既是純技術效率有效又是規(guī)模效率有效，而DEA-BBC模型得出的有效決策單元僅是純技術有效。由于純技術效率有效而不是綜合效率有效的決策單元，其規(guī)模系數(shù)可以表示為θ=ηj(CCR)/ηj(BCC)，因此，對于不是弱 DEACCR有效的決策單元，可以通過在其生產前沿面上進行投影，使其變成DEA-CCR有效的決策單元。

表3 廣東20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)Super-CCR模型綜合效率得分以及排名

筆者以東莞市的專業(yè)鎮(zhèn)為例，分析其DEA效率改進情況，具體數(shù)值見表4。從表4的投入產出效率值來看，東莞市的專業(yè)鎮(zhèn)在研究與開發(fā)人員投入、科技投入、鎮(zhèn)固定資產投資總額、公共創(chuàng)新服務平臺已完成投資以及與大學、科研院所共建科技機構數(shù)5個投入指標方面均存在著明顯的投入冗余問題，不符合投入相對最優(yōu)比例，研究與開發(fā)人員投入這項需要改進的幅度更是超過50%。實際上，“十二五”期間，東莞市為推進“科技東莞”工程每年拿出20億元，集中投向優(yōu)勢產業(yè)鏈上的龍頭企業(yè)和發(fā)展勢頭較好的新興企業(yè)，吸引了大量創(chuàng)新資源涌入東莞市。然而由于東莞市原有產業(yè)基礎偏向加工制造業(yè)，產業(yè)的轉型升級程度仍然未能滿足吸納消化創(chuàng)新資源的需要，致使相關投入出現(xiàn)冗余問題。因此，切實提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力和內生動力成為東莞市成功推動創(chuàng)新的必要條件。

表4 東莞市專業(yè)鎮(zhèn)DEA效率改進表

3.3 廣東地級市專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新發(fā)展路徑分析

為進一步探討廣東地級市專業(yè)鎮(zhèn)經濟的創(chuàng)新發(fā)展路徑，筆者在前文超效率分析的基礎上，從專業(yè)鎮(zhèn)GDP占所在市GDP比重和創(chuàng)新超效率兩個維度(高低分界線分別為專業(yè)鎮(zhèn)GDP占所在市GDP的比重和協(xié)同創(chuàng)新超效率的中位)，將廣東省20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)劃分為4個類別：①高效率、高占比，②低效率、高占比，③低效率、低占比和，④高效率、低占比，具體見圖1所示。其中，陽江市、江門市、潮州市、中山市、汕頭市、佛山市這6個地級市的專業(yè)鎮(zhèn)屬于“高效率、高占比”類別，該類地級市的專業(yè)鎮(zhèn)不僅創(chuàng)新效率高，對當?shù)亟洕l(fā)展貢獻也非常大。與此相反，韶關市、清遠市、湛江市、茂名市、河源市、揭陽市的專業(yè)鎮(zhèn)屬于“低效率、低占比”類別，該類地級市主要集中在粵東西北地區(qū)。該類地級市的專業(yè)鎮(zhèn)不但創(chuàng)新效率有待提升，其發(fā)展規(guī)模也具備較大提升空間。

顯然，第一象限“雙高”系列的地級市專業(yè)鎮(zhèn)是最理想的創(chuàng)新發(fā)展形態(tài)，第三象限“雙低”系列最差，第二和四象限的稍好但存在提升空間。對于第二象限“低效率、高占比”的地級市專業(yè)鎮(zhèn)來說，應大力提升創(chuàng)新效率，當前需要根據(jù)創(chuàng)新投入的最佳組合來配置資源，而非繼續(xù)提升規(guī)模。對第四象限的“高效率、低占比”系列地級市專業(yè)鎮(zhèn)而言，當前創(chuàng)新效率較高，但GDP占所在市GDP比重較低，規(guī)模增長潛力較大，因而按照最佳創(chuàng)新投入組合，全面提升投入規(guī)模將是此類專業(yè)鎮(zhèn)的應對之策。此外，對于“雙低”的第三象限系列來說，其提升路徑存在三種操作方式：先提升效率再提升規(guī)模；先提升規(guī)模再提升效率；同時提升規(guī)模與效率。基于前文關于創(chuàng)新效率與投入優(yōu)化組合的分析結果可知，創(chuàng)新投入規(guī)模過快增長并不必然帶來最優(yōu)生產效率，因此，韶關市、清遠市、湛江市等可考慮通過優(yōu)化配置創(chuàng)新投入組合，將創(chuàng)新效率提高至一定程度后再謀求專業(yè)鎮(zhèn)經濟發(fā)展規(guī)模，或者考慮同時提升專業(yè)鎮(zhèn)經濟發(fā)展規(guī)模與創(chuàng)新效率。

圖1 廣東20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新發(fā)展路徑圖

4 結論與建議

本文基于DEA-CCR模型和SE-DEA模型，從產學研合作投入的視角對廣東省20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率進行評估，并深入探討了相關投入產出的優(yōu)化方案，主要結論如下。

第一，廣東省專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率整體較高，珠三角與粵東西北區(qū)域之間的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率差距明顯。20個地級市專業(yè)鎮(zhèn)中，將近一半的專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新綜合效率DEA有效，其中惠州市的超效率值位居榜首；廣東省創(chuàng)新技術效率水平較高，超過75%的專業(yè)鎮(zhèn)已經步入規(guī)模報酬不變階段，創(chuàng)新規(guī)模收益良好。然而，韶關市、梅州市、河源市、汕尾市、湛江市、茂名市、揭陽市、云浮市等粵東西北區(qū)域地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新效率值均低于廣東省均值。

第二，市場需求會對創(chuàng)新效率和創(chuàng)新投入產生重要影響。當市場需求較低，且處于城市開展創(chuàng)新發(fā)展初期時，在創(chuàng)新投入劇增的背景下，勢必造成創(chuàng)新效率低下或者創(chuàng)新投入冗余?；洊|西北地區(qū)受傳統(tǒng)產業(yè)限制，城市創(chuàng)新要素及成果轉移轉化支撐平臺較少，創(chuàng)新成果市場需求較低且轉化受限。因此，廣東省創(chuàng)新的產學研合作投入冗余主要集中在該地區(qū)，該地區(qū)專業(yè)鎮(zhèn)甚至出現(xiàn)技術與規(guī)模效率“雙低”現(xiàn)象。如：韶關市、河源市、梅州市、茂名市、清遠市和云浮市等地級市專業(yè)鎮(zhèn)存在此類投入冗余，未能達到DEA相對有效，這可能因其財政實力較弱未能帶來較高的社會科技投入和固定資產投資；梅州市、茂名市、云浮市等地級市專業(yè)鎮(zhèn)還出現(xiàn)創(chuàng)新技術水平偏低、規(guī)模效率偏低的“雙低”問題。

第三，地級市專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新投入力度不能反映其創(chuàng)新效率的高低。無論是研究與開發(fā)人員、社會科技投入、固定資產投資抑或公共創(chuàng)新服務平臺建設，東莞等部分地級市的專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新投入力度都相當高，甚至位居廣東省前列，然而其創(chuàng)新綜合效率并非DEA有效，投入冗余使得企業(yè)的生產效率無法達到最佳。

第四，地級市專業(yè)鎮(zhèn)的創(chuàng)新效率和發(fā)展規(guī)模不一，需要分類指導推進提升。對于“低效率、高占比”的地級市專業(yè)鎮(zhèn)來說，應優(yōu)先考慮創(chuàng)新投入的優(yōu)化配置問題；對于“高效率、低占比”的，應按最佳創(chuàng)新投入組合全面提升投入規(guī)模；對于“雙低”系列地級市的專業(yè)鎮(zhèn)，則應通過優(yōu)化配置創(chuàng)新投入組合，將創(chuàng)新效率提高至一定程度后再謀求發(fā)展規(guī)模，也可考慮同時提升規(guī)模與效率。

上述研究結論蘊含豐富的政策內涵。首先，廣東省專業(yè)鎮(zhèn)發(fā)展需要考慮珠三角與粵東西北發(fā)展不均衡問題，政府應清醒認識落后地區(qū)創(chuàng)新投入冗余的現(xiàn)實，利用省級財政資源扶持這些地級市做好科技人才引進、科技投入和配套設施投資建設等工作。其次，針對珠三角地區(qū)部分地級市專業(yè)鎮(zhèn)創(chuàng)新投入與創(chuàng)新效率脫節(jié)或不匹配的問題，政府應切實推動原有技術創(chuàng)新能力不強的企業(yè)和產業(yè)轉型升級，不斷提高企業(yè)對創(chuàng)新資源的吸納和消化能力，并優(yōu)化創(chuàng)新投入資源組合，杜絕“無節(jié)制、一窩蜂、無效率”的盲目創(chuàng)新投入。再次，鑒于廣東省地級市專業(yè)鎮(zhèn)發(fā)展的具體情況不一，政府對專業(yè)鎮(zhèn)的發(fā)展應實施分類指導，推動其按最優(yōu)發(fā)展路徑升級發(fā)展。尤其是對“雙低”系列地級市專業(yè)鎮(zhèn)來說，更應謹慎對待并權衡發(fā)展規(guī)模與創(chuàng)新效率之間的關系。