長三角城市群創(chuàng)新效率測算及其時空分異特征

劉方 梁晨 鄭悅

摘?要：?運(yùn)用三階段DEA模型，測算分析2001—2018年長三角26城創(chuàng)新效率變動規(guī)律以及空間差異。研究表明：排除環(huán)境因素和隨機(jī)擾動后，大多數(shù)城市創(chuàng)新綜合效率均值有所上升，但只有上海為DEA有效;不論是第一階段還是第三階段的測算結(jié)果，均顯示長三角26城的創(chuàng)新效率時間變化和空間差異較大;按照省份區(qū)域劃分，第三階段的測算值最大的為上海，浙江其次，然后是江蘇，最小的是安徽。外部環(huán)境對創(chuàng)新的效率有較大影響。其中人均GDP和政府干預(yù)對松弛變量起正向作用。企業(yè)規(guī)模和創(chuàng)新效率存在U型關(guān)系。在市場結(jié)構(gòu)方面，公司的數(shù)量和創(chuàng)新投入的松弛變量存在反向關(guān)系。

關(guān)鍵詞：?長三角城市群?創(chuàng)新效率?三階段DEA?

一、引言與文獻(xiàn)綜述??

習(xí)近平總書記在首屆進(jìn)博會開幕式上宣布長三角區(qū)域一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，標(biāo)志著長三角區(qū)域進(jìn)入一個新的歷史階段，這是長三角區(qū)域發(fā)展的重大機(jī)遇。然而長三角城市群也面臨著一些現(xiàn)實的問題，比如技術(shù)創(chuàng)新資源分布不均衡，跨城市協(xié)同創(chuàng)新難度大。近年來長三角各城市都加大了研究與開發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入，并且研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占GDP的比重逐年上升。但是也有跡象表明部分城市創(chuàng)新投入與產(chǎn)出不對稱，創(chuàng)新資源配置效率低下，這對長三角經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展不利。因此準(zhǔn)確測量各城市的創(chuàng)新效率顯得尤為必要。本文引入三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型，測算長三角26城創(chuàng)新效率，并討論其分布的空間差異。目前學(xué)術(shù)界從技術(shù)效率角度研究技術(shù)創(chuàng)新，大致有兩種方法。一種是參數(shù)方法隨機(jī)前沿分析（SFA），如李新春等[1]、孫瑋等[2]。也有一些學(xué)者采用了改進(jìn)型的SFA方法測量創(chuàng)新效率，如王斌等[3]和邱兆林[4]。另一種基于是非參數(shù)方法的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），如官建成等[5]、李向東等[6]。最近幾年用于測算區(qū)域創(chuàng)新效率的方法更趨綜合，如兩階段DEA（羅良文等[7]、趙增耀等[8]）、三階段DEA（劉偉等[9]、羅穎等[10]）、SFA與改進(jìn)的DEA結(jié)合（李婧等[11]、白俊紅等[12]）。

現(xiàn)有文獻(xiàn)多是用省級數(shù)據(jù)研究區(qū)域創(chuàng)新效率，極少對更加微觀的地級市層面進(jìn)行深入研究。鑒于本文研究的是長三角城市群的創(chuàng)新效率，固選用長三角26城2001—2018年的面板數(shù)據(jù)，借鑒前人的經(jīng)驗，采用三階段DEA模型作為研究工具。

二、研究設(shè)計??

（一）三階段DEA模型??

1.第一階段：使用原始的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行初始效率評價。

2.第二階段：似SFA回歸（剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲）

3.第三階段：調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量的DEA效率分析

（二）變量與數(shù)據(jù)來源及處理??

1.創(chuàng)新產(chǎn)出。專利是國際上衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的通用指標(biāo)，因此我們選取專利授權(quán)數(shù)為創(chuàng)新產(chǎn)出的直接指標(biāo)。此外，由于研發(fā)活動只有轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)實現(xiàn)才具有真正的價值，固而我們將新產(chǎn)品銷售收入作為創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)之一。考慮到技術(shù)市場成交額間接的反映了研發(fā)的價值，所以也選為創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)之一。

2.創(chuàng)新投入。由于創(chuàng)新活動的產(chǎn)出受研發(fā)投入的直接影響，同時考慮一個區(qū)域GDP的總量的影響，所以我們選取新產(chǎn)品研發(fā)支出和全社會研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重作為創(chuàng)新投入的指標(biāo)。另外考慮到人力資本對創(chuàng)新的重要性，故而我們選取研發(fā)人員全時當(dāng)量作為指標(biāo)之一。

3.環(huán)境變量。影響企業(yè)創(chuàng)新活動的環(huán)境因素主要包括企業(yè)所處區(qū)域的宏觀環(huán)境，政府對企業(yè)的干預(yù)程度，企業(yè)自身規(guī)模的大小。

企業(yè)所處的宏觀環(huán)境，尤其是宏觀環(huán)境所能提供的物質(zhì)基礎(chǔ)，對創(chuàng)新活動，有著顯著的影響。參照羅穎等[10]，我們選取企業(yè)所處區(qū)域的人均GDP作為代理變量。政府科研經(jīng)費(fèi)支出占總支出的比例，可以反映地方政府對科技創(chuàng)新的干預(yù)程度以及所提供的物質(zhì)基礎(chǔ)。因此也被選為環(huán)境因素指標(biāo)。企業(yè)的規(guī)模和市場結(jié)構(gòu)，也對科技創(chuàng)新有一定的影響，因此參照劉偉等[10]的經(jīng)驗，我們選取高新技術(shù)企業(yè)的個數(shù)和高新技術(shù)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入均值，作為其表征變量。

（三）樣本選取和數(shù)據(jù)來源??

本研究數(shù)據(jù)的來源，主要依據(jù)萬德數(shù)據(jù)庫和EPS數(shù)據(jù)庫，以及中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒，以長三角26個地級市的面板數(shù)據(jù)為觀測對象，時間跨度為2001—2018年。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計及相關(guān)性分析分別見表2和表3。表3的相關(guān)性顯示，各個變量之間均在1%的顯著性水平上具有較強(qiáng)的相關(guān)性，滿足DEA計算所要求的數(shù)據(jù)同向性要求[14]。

依據(jù)選取的環(huán)境變量，設(shè)定隨機(jī)前沿分析（SFA）模型：

三、實證結(jié)果分析??

（一）第一階段效率分析結(jié)果：

1.長三角城市群整體的創(chuàng)新效率?？傮w來看，2001—2018年，長三角城市群創(chuàng)新綜合效率在[0.412，1.000]之間變化，呈現(xiàn)先上升后下降而后小幅度上升趨勢，單個時間點相較于創(chuàng)新效率均值上下浮動較大，主要是因為環(huán)境因素、管理無效率和隨機(jī)噪音的存在。從均值結(jié)果來看，長三角城市群創(chuàng)新綜合效率平均為0.814，屬于DEA無效率。從效率分解的結(jié)果來看，創(chuàng)新綜合效率均值和純技術(shù)效率均值的相關(guān)系數(shù)為0.27，與規(guī)模效率的相關(guān)系數(shù)為0.57，相關(guān)性都不明顯。因此，在不考慮環(huán)境因素的情況下，長三角城市群創(chuàng)新綜合效率變化受純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同影響，但受到規(guī)模效率影響較大

2.長三角城市群的創(chuàng)新效率時間變化規(guī)律。長三角城市群創(chuàng)新效率變動情況具體見表5。由表5顯示：上海，溫州創(chuàng)新效率值無變化，且都顯示了其創(chuàng)新效率DEA有效;其余各個城市在2001—2018年間創(chuàng)新效率變動均比較大，從所屬省份來看，浙江和上海效率最高，其次是江蘇，安徽最低。

3.基于效率臨界點的區(qū)域劃分。為進(jìn)一步研究第一階段長三角城市群各城市初始創(chuàng)新效率的空間差異，對臨界值的界定，以純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值（0.865，0.940）為臨界點，對構(gòu)成區(qū)域創(chuàng)新效率的純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行劃分，可將長三角城市群整體創(chuàng)新綜合效率劃分為4種類型，結(jié)果見圖1。

（二）第二階段結(jié)果分析??

1.宏觀環(huán)境。宏觀環(huán)境的代理變量人均GDP在三個投入變量的回歸模型中系數(shù)均為正，說明人均收入越多，創(chuàng)新投入的冗余就越多。

2.政府干預(yù)。地方財政科技支出占一般公共預(yù)算支出的比重的系數(shù)在三個回歸模型中均顯著為正，說明其對三種技術(shù)創(chuàng)新投入松弛變量均具有正向作用。政府的資助并沒有促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置?？赡苁怯捎谡栌诒O(jiān)管或者資助企業(yè)時把關(guān)不嚴(yán)，使得某些企業(yè)申報虛假項目或者使用同一個項目重復(fù)申請資助。

3.企業(yè)規(guī)模。企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入均值的系數(shù)在三個模型中顯著為正，而企業(yè)規(guī)模變量平方項的系數(shù)在三個模型中顯著為負(fù)，說明小企業(yè)和大企業(yè)更容易減少高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投入松弛。相對于中等規(guī)模企業(yè)，大企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新容易形成規(guī)模效應(yīng)，降低創(chuàng)新成本，創(chuàng)新效率相對較高：小企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過程中資源配置更靈活、更容易接受革新、更具冒險精神，有利于提升創(chuàng)新效率。

4.市場結(jié)構(gòu)。高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)量的系數(shù)在三個回歸模型中均顯著為負(fù)，說明企業(yè)數(shù)量越多，創(chuàng)新投入的冗余就越少，即表明與壟斷性市場結(jié)構(gòu)相比，完全競爭更有利于創(chuàng)新。

（三）第三階段：調(diào)整后的創(chuàng)新效率測算結(jié)果分析

1.長三角26城調(diào)整前后創(chuàng)新綜合效率對比。從總體情況來看，2001—2018年，調(diào)整后的長三角城市群總體創(chuàng)新綜合效率均值有6個城市處于DEA有效;調(diào)整之后的變化區(qū)間為[0.341，1.000]，較調(diào)整之前有很大變化。23個地級市的創(chuàng)新效率值中，只有上海在全時間段下創(chuàng)新效率處于DEA有效，?其余城市，如合肥、南京等只是部分時間段出現(xiàn)DEA有效;相較于調(diào)整之前，調(diào)整之后的DEA創(chuàng)新效率，如合肥、南京、

無錫等市出現(xiàn)較大變化，創(chuàng)新效率明顯提高。調(diào)整后，由于排除了環(huán)境因素和隨機(jī)噪音，DEA綜合效率平均效率值由0.814上升至0.825。跟調(diào)整前相比有了明顯變化。

2.長三角城市群調(diào)整前后總體情況對比。從總體創(chuàng)新效率來看，無論是調(diào)整前還是調(diào)整后，在十二五之前，綜合效率都是呈上升趨勢。在十二五后調(diào)整后的綜合創(chuàng)新效率呈上升趨勢，而調(diào)整前則相反。十二五之前調(diào)整前的創(chuàng)新綜合效率高于調(diào)整后，而十二五期間的調(diào)整后創(chuàng)新綜合效率則高于調(diào)整前。結(jié)合調(diào)整前后創(chuàng)新效率的變化趨勢，我們認(rèn)為，在十二五之前，長三角城市群的創(chuàng)新效率提高主要得益于良好的外部環(huán)境和好的運(yùn)氣。而十二五期間創(chuàng)新效率的下降主要是因為外部環(huán)境的惡化，并非由于管理效率低下。事實上相較于十二五之前，十二五期間的管理效率有所提升。由于數(shù)據(jù)的可獲得性，十三五期間沒有拿到完整的數(shù)據(jù)樣本，但是就前半段來看調(diào)整后的綜合效率總體上來看是有微小提升。從調(diào)整前來看，十三五的前半段相比于十二五的最后一年也有所提升。

3.基于效率臨界點的區(qū)域創(chuàng)新效率調(diào)整前后變化。按照前文分類，同樣以（0.909，0.857）為臨界點，分類結(jié)果與圖1類似，但平均效率值存在較大差異，其結(jié)果見圖3：

四、結(jié)論及政策建議??

從區(qū)域總體創(chuàng)新效率看，調(diào)整之前，2001—2018年，長三角城市群創(chuàng)新效率整體均值區(qū)間為[0.412，1]，并且管理無效率和隨機(jī)擾動項的存在使得總體創(chuàng)新效率均值波動較大。調(diào)整之后，長三角城市群創(chuàng)新綜合效率雖然有所提升，但只有上海達(dá)到DEA有效。從長三角城市群的創(chuàng)新效率看，排除了環(huán)境和隨機(jī)因素的影響之后，部分城市平均效。從環(huán)境變量的影響看，人均GDP在三個投入變量的回歸模型中系數(shù)均為正，說明人均收入越多，創(chuàng)新投入的冗余就越多。地方財政科技支出占一般公共預(yù)算比例的系數(shù)在三個回歸模型中均顯著為正，說明政府資助的效率不高。企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入均值的系數(shù)在三個模型中顯著為正，而企業(yè)規(guī)模變量平方項的系數(shù)在三個模型中顯著為負(fù)，支持理論分析中的第三種觀點，即企業(yè)規(guī)模對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響存在“U”型關(guān)系，說明小企業(yè)和大企業(yè)更容易減少高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投入松弛。高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)量的系數(shù)在三個回歸模型中均顯著為負(fù)，說明企業(yè)數(shù)量越多，創(chuàng)新投入的冗余就越少，即表明與壟斷性市場結(jié)構(gòu)相比，完全競爭更有利于創(chuàng)新。由于競爭有利于科技創(chuàng)新，政府應(yīng)當(dāng)加大對中小企業(yè)的扶持力度，鼓勵競爭。在經(jīng)費(fèi)使用方面，政府應(yīng)當(dāng)加大對企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的使用監(jiān)管，保證科研經(jīng)費(fèi)使用在新產(chǎn)品研發(fā)上，提高科研經(jīng)費(fèi)的使用效率。最后，加大引進(jìn)核心技術(shù)骨干的力度，確保科研團(tuán)隊成員少而精，避免科研隊伍成員人浮于事。

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（劉方，常州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院。梁晨，常州大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院。鄭悅，常州大學(xué)商學(xué)院）