基于三階段DEA 的我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)內(nèi)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新效率研究

魏 谷，湯鵬翔，楊曉非，段俊虎

（1.科學技術(shù)部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)中心，北京 100045；2.北京航空航天大學，北京 100191；3.中關(guān)村技術(shù)經(jīng)理人協(xié)會，北京 100083）

1 研究背景

國家科技部2011 年啟動了“創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群建設工程”，進而在2013 年開始“創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群試點”認定工作。創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群旨在圍繞戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，通過制度建設和機制創(chuàng)新，以政府引導的方式規(guī)劃區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進資源的合理配置，促使產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和高新區(qū)的協(xié)同發(fā)展［1］。創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群在組織形態(tài)上由產(chǎn)業(yè)鏈上的跨行業(yè)、跨地域相關(guān)企業(yè)組成，具有技術(shù)含量高、知識密集的特點［2］。

國外發(fā)達國家十分重視創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的培育和發(fā)展，并建設了許多著名的新興產(chǎn)業(yè)集群，如美國的匹斯堡綠色科技產(chǎn)業(yè)集群、日本的大田機械和金屬加工產(chǎn)業(yè)集群、德國的漢堡生物產(chǎn)業(yè)集群、英國的劍橋科技產(chǎn)業(yè)集群等。與國外不同的是，我國的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群幾乎都是政府主導的，政府在其建設上投入了大量的資源，那么這些投入在不同的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群中發(fā)揮了哪些作用？投入產(chǎn)出效率情況如何？存在哪些影響創(chuàng)新效率的關(guān)鍵問題？要回答這些問題，就需要從投入產(chǎn)出的角度出發(fā)，測算我國創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率，并進行比較與分析，找到制約各個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的瓶頸所在，為創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群管理部門提供參考。

國內(nèi)外研究人員使用了很多方法來考察創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率。Huixia Z 等［3］基于熵理論，選取集群結(jié)構(gòu)、人力資本和信息三個關(guān)鍵因素及其耦合關(guān)系構(gòu)建創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的效率模型。孫智慧等［4］構(gòu)建蛛網(wǎng)概念模型并基于主成分分析法對創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新能力進行了評價，發(fā)現(xiàn)集群發(fā)展的關(guān)鍵因素是政府主導的創(chuàng)新環(huán)境。Bhaskaran［5］采用產(chǎn)出導向的DEA 模型對印度汽車零部件產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率進行了評價。周海濤等［6］使用荷蘭監(jiān)視器模型構(gòu)建創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群能力評價體系，并采用主成分分析和DEA 的混合評價模型對廣東省創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群進行了評價。林平凡等［7］基于層次分析法和DEA，評價并比較廣東、江蘇、浙江和山東的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新能力，發(fā)現(xiàn)廣東的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群綜合創(chuàng)新能力優(yōu)于其它三省。唐勇等［8］基于DEA-SBM 超效率模型對廣東省創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率進行評價，得出創(chuàng)新平臺是對測算結(jié)果影響很大的一個投入變量。

由以上研究可以發(fā)現(xiàn)，基于DEA 模型考察創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率，受到更多學者的重視，原因即在于DEA 理論在評價多投入產(chǎn)出的效率時有顯著優(yōu)勢。但是，傳統(tǒng)DEA 模型并未考慮外部環(huán)境因素和隨機因素對創(chuàng)新效率的影響，這在很大程度上降低了DEA 模型在效率研究上的實效性。為了剝離環(huán)境因素和隨機干擾的影響，一些學者使用三階段DEA 對創(chuàng)新效率進行評價。劉滿鳳等［9］采用三階段DEA 模型對我國高新技術(shù)開發(fā)區(qū)的創(chuàng)新效率進行研究，結(jié)果顯示環(huán)境變量對各高新區(qū)創(chuàng)新效率影響顯著。李洪偉等［10］運用三階段DEA 模型對我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出效率進行了測算，發(fā)現(xiàn)剔除環(huán)境和隨機因素后，各省市的效率值均下降顯著。趙瑞靜等［11］基于三階段DEA 模型對河北省區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進行了研究，結(jié)果表明剝離環(huán)境和隨機因素后，各市區(qū)的綜合效率和純技術(shù)效率被低估，且規(guī)模效率被嚴重高估。肖嘉奕等［12］利用三階段DEA 模型對浙江省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資效率進行評價，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)的技術(shù)效率被高估的原因是管理無效率和規(guī)模無效率。以創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率作為評價對象的三階段DEA 研究也有一些，如陳升等［13］利用三階段DEA 模型測度我國創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率，并分產(chǎn)業(yè)和分區(qū)域分析了集群效率。張冀新等［14］運用三階段DEA 方法測算產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新效率，并分析了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率之間的差異。

上述研究顯示，基于剔除環(huán)境和隨機因素的三階段DEA，更好地描述了創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的真實創(chuàng)新效率。問題在于，現(xiàn)有研究均以集群所在城市為環(huán)境背景，而我國創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群尚在起步階段，更多體現(xiàn)為城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動能與新趨勢，產(chǎn)業(yè)規(guī)模有限且與城市規(guī)模產(chǎn)業(yè)的聯(lián)系也有限，因此以集群所在城市作為研究背景，難免過于宏觀，客觀上降低了環(huán)境和隨機因素剔除前后的效率差異性。本文注意到目前我國109 個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群中，80%位于國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)內(nèi)。作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的特定區(qū)域，國家高新區(qū)無疑與內(nèi)嵌其中的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群具有更為本質(zhì)和直接的聯(lián)系，集群的效率表現(xiàn)應受高新區(qū)的環(huán)境影響更大。為此，本文基于三階段DEA 模型，以這80%在高新區(qū)內(nèi)的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群為評價對象，選取相應高新區(qū)的數(shù)據(jù)為環(huán)境變量，整體、分區(qū)域、分產(chǎn)業(yè)綜合評價了創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率。

2 三階段DEA 模型

為了得到剔除外部環(huán)境因素及其他隨機因素的影響后的決策單元（DMU），F(xiàn)ried 等［15］基于隨機前沿分析（SFA）改進DEA 模型，提出一個新的效率評價模型——三階段DEA 模型。三階段DEA 模型通過似SFA 模型對環(huán)境變量與隨機干擾項的影響進行調(diào)整，并更加全面考慮了投入（或產(chǎn)出）的差額值，從而使DMU 調(diào)整到同等外部環(huán)境下，計算出更加真實的DMU 效率情況。

2.1 第一階段傳統(tǒng)DEA模型（BCC）

第一階段使用投入導向的BCC（規(guī)模報酬可變）模型，將技術(shù)效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）與規(guī)模效率（SE）的乘積，計算公式如下：

其中，TE 表示技術(shù)效率，指的是投入不變時產(chǎn)出最大的能力；SE 表示規(guī)模效率，指的是生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)濟性的發(fā)揮程度；PTE 表示純技術(shù)效率，指的是剔除規(guī)模因素的效率。以原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計算初始效率，效率值等于1 時，說明DMU 是有效的并處于技術(shù)前沿面上；效率值小于1 時，表明該DMU 的效率無效，并可求出實際投入與目標投入的差值，即松弛變量。

2.2 第二階段似SFA模型

第二階段使用似SFA 模型來剔除環(huán)境變量或隨機干擾等誤差項的影響，分離出僅有管理無效率產(chǎn)生的投入松弛變量。因此，以實際投入與目標投入的差值為因變量，環(huán)境變量為自變量，構(gòu)建SFA 模型如下：

2.3 第三階段調(diào)整后的DEA模型

這一階段將調(diào)整后的xAmn替換原始xmn，再次應用BCC 模型，重新計算各DMU 的效率。調(diào)整后的DEA 模型去除了外部環(huán)境和隨機干擾的影響，可以得到更加真實的投入產(chǎn)出效率。

3 指標選擇和數(shù)據(jù)來源

3.1 創(chuàng)新效率評價指標體系

創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群是多個投入和產(chǎn)出的動態(tài)復雜系統(tǒng)，主要涉及人力和資源等的投入，以及技術(shù)和經(jīng)濟等的產(chǎn)出。為了保證指標體系的嚴謹和科學，本文結(jié)合現(xiàn)有研究成果和可檢索的指標數(shù)據(jù)，創(chuàng)建以下評價指標并加以解釋。

（1）投入指標。第一，人力投入：人力資源是生產(chǎn)中的重要元素，而科研活動人員是集群技術(shù)創(chuàng)新的主要貢獻者，科研活動人員的高效率對集群的創(chuàng)新效率有很大的促進作用，因此以科研活動人員數(shù)量作為人力投入指標。第二，資金投入：企業(yè)科技活動資金的充足是創(chuàng)新的保障，可以為集群創(chuàng)新提供各種必要的資源，因此以企業(yè)科技活動經(jīng)費支出額作為資金投入指標。第三，服務投入：集群中的管理機構(gòu)、創(chuàng)新服務機構(gòu)、金融服務機構(gòu)等可以為企業(yè)在科技企業(yè)孵化、產(chǎn)品檢驗、風險投資、知識產(chǎn)權(quán)等各方面提供必要的服務，是創(chuàng)新的有力保障，因此以集群日常管理機構(gòu)人員、創(chuàng)新服務機構(gòu)、金融服務機構(gòu)以及其他服務機構(gòu)數(shù)量（加權(quán)計算）作為服務投入指標。第四，技術(shù)投入：研發(fā)機構(gòu)是技術(shù)創(chuàng)新的載體，是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的平臺，因此以研發(fā)機構(gòu)數(shù)量作為技術(shù)投入指標。

（2）產(chǎn)出指標。第一，技術(shù)產(chǎn)出：技術(shù)產(chǎn)出是創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的必要任務，其中技術(shù)性收入能反映產(chǎn)業(yè)集群的技術(shù)創(chuàng)新情況，當年發(fā)明專利能夠表示產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新能力，因此以技術(shù)性收入額和當年發(fā)明專利數(shù)量（加權(quán)計算）作為技術(shù)產(chǎn)出指標。第二，經(jīng)濟產(chǎn)出：創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群通過持續(xù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新收獲創(chuàng)新價值，凈利潤可以反映集群創(chuàng)新價值的獲取能力，因此以集群凈利潤總額作為經(jīng)濟產(chǎn)出指標。第三，區(qū)域發(fā)展產(chǎn)出：創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的另一個重要貢獻是為區(qū)域增長提供經(jīng)濟發(fā)展新動能，上繳稅費可以基本反映集群的經(jīng)濟貢獻能力，因此以實際上繳稅費總額作為區(qū)域發(fā)展產(chǎn)出指標。

3.2 環(huán)境變量指標

考慮到影響創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的外部環(huán)境以及現(xiàn)有研究成果和可檢索的指標數(shù)據(jù)，本文從經(jīng)濟實力、技術(shù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人才環(huán)境和對外貿(mào)易等四方面選取環(huán)境變量指標，考察其對創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新效率的影響。其中，經(jīng)濟實力：以年末資產(chǎn)總額來反映國家高新區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。技術(shù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：以高新技術(shù)企業(yè)數(shù)來反映外部技術(shù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。人才結(jié)構(gòu)：以大專以上從業(yè)人員占年末從業(yè)人員的比重來反映高素質(zhì)人才結(jié)構(gòu)。對外貿(mào)易：以出口總額來反映高新區(qū)對外貿(mào)易的發(fā)展水平。

3.3 數(shù)據(jù)來源

本文投入產(chǎn)出指標和環(huán)境指標相應數(shù)據(jù)都來自《2019 中國火炬統(tǒng)計年鑒》，為2018 年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。本文共選取了83 個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群數(shù)據(jù)和它們所處的73 個國家高新區(qū)數(shù)據(jù)。為消除數(shù)據(jù)量綱差異的影響，所有數(shù)據(jù)均進行了標準化處理。

4 高新技術(shù)開發(fā)區(qū)內(nèi)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的效率評價

4.1 第一階段DEA模型的計算分析

第一階段運用BBC 模型，并使用DEAP2.1 軟件，對2018 年我國83 個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行分析，得到了這些集群的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，如表1 所示。

2018 年我國創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群技術(shù)效率的均值為0.275，純技術(shù)效率的均值為0.384，規(guī)模效率的均值為0.666。以上結(jié)果顯示規(guī)模效率遠大于純技術(shù)效率，說明規(guī)模因素在創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的技術(shù)效率中起主導作用，技術(shù)因素的影響力過弱。

不考慮環(huán)境因素和隨機干擾的影響，83 個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群中，中關(guān)村移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集群等11 個集群處于效率前沿面上，其資源配置和技術(shù)管理效率相對最優(yōu)。集群整體的技術(shù)效率很低，且差異巨大。技術(shù)效率大于0.8 的集群為12 個，而占83 個集群總數(shù)81.9%的集群的技術(shù)效率小于0.5，更有52 個集群的技術(shù)效率低于0.2，技術(shù)效率最低的是本溪制藥創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群。純技術(shù)效率大于0.8 的集群個數(shù)為18 個，低于0.2 的集群個數(shù)為39 個，占總體的47%，說明純技術(shù)效率過低是技術(shù)效率低的主要原因。

表1 83 個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率

表1 （續(xù)）

4.2 第二階段似SFA回歸結(jié)果分析

在第二階段，將第一階段得到的四種投入的松弛變量作為因變量，以年末資產(chǎn)總額、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)、大專以上從業(yè)人員占年末從業(yè)人員的比重、出口總額作為自變量，利用SFA 模型對兩類變量進行分析，考察環(huán)境變量對投入松弛變量的影響，回歸結(jié)果如表2 所示。

表2 SFA 回歸結(jié)果

表2 （續(xù)）

從表2 可知，γ 均大于0.95，表示環(huán)境指標的選擇較為合理。四個變量中的LR 單邊檢驗均通過了1%的顯著性檢驗，表示剝離環(huán)境變量是必要且合理的。

年末資產(chǎn)總額的系數(shù)在企業(yè)科技活動經(jīng)費支出中為正，說明年末資產(chǎn)的增加會促使企業(yè)科技活動經(jīng)費支出松弛變量的增加，反映出高新區(qū)的創(chuàng)新資源充足，資金投入大，但因為忽視了技術(shù)創(chuàng)新效率和管理效率，導致創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率偏低。年末資產(chǎn)總額的系數(shù)在科研活動人員、服務機構(gòu)和研發(fā)機構(gòu)中均為負，說明年末資產(chǎn)的增加會造成人力投入、服務投入和技術(shù)投入的松弛值的減少，這表示高新區(qū)經(jīng)濟實力的提升可以促進創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的資源聚集并改善運營效率。

高新技術(shù)企業(yè)數(shù)的系數(shù)在科研活動人員、服務機構(gòu)和研發(fā)機構(gòu)中均為正，表明高新技術(shù)企業(yè)數(shù)的增加會導致科研活動人員、服務機構(gòu)和研發(fā)機構(gòu)的投入冗余，這反映了集群側(cè)重產(chǎn)業(yè)集聚，而忽視了技術(shù)創(chuàng)新效率和管理效率的提高。高新技術(shù)企業(yè)數(shù)的系數(shù)在企業(yè)科技活動經(jīng)費支出中為負，說明高新技術(shù)企業(yè)數(shù)的增加會促進企業(yè)科技活動經(jīng)費支出的相對減少，這體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)集聚后的規(guī)模效應會促進成本的降低。

大專以上從業(yè)人員占年末從業(yè)人員的比重的系數(shù)在全部投入中都為正，說明大專以上從業(yè)人員占年末從業(yè)人員的比重對各項投入的冗余影響較大，也表示這一比重的提升會導致投入松弛變量的增加。這既反映了我國產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新領域人才結(jié)構(gòu)的提升明顯，也進一步說明了更高素質(zhì)人才的集聚，將對創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的技術(shù)創(chuàng)新有更大的促進作用。

出口總額的系數(shù)在科研活動人員中為正，說明出口總額的提升會導致科研活動人員的松弛變量的增加，這表示對外貿(mào)易水平越高，國際競爭力越強，就會促使越來越多的科研活動人員的涌入，科研活動人員也將面對更加強烈的競爭。出口總額的系數(shù)在企業(yè)科技活動經(jīng)費支出、服務機構(gòu)和研發(fā)機構(gòu)中均為負，說明對外貿(mào)易的提升會促進集群中各種創(chuàng)新資源的有效利用，使管理效率和技術(shù)效率提升。

4.3 第三階段調(diào)整后的DEA模型的結(jié)果分析

第三階段再次使用Deap2.1 軟件，以調(diào)整后的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)重新計算83 個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率（見表1）。由表1 可見，剝離環(huán)境變量和隨機干擾后，83 個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群中，中關(guān)村移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集群等9 個集群處于效率前沿面上，表示它們的資源配置相對合理，技術(shù)投入發(fā)揮了很好的作用，創(chuàng)新效率高。

4.3.1 創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群總體創(chuàng)新效率分析

剔除環(huán)境變量后，創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群技術(shù)效率的平均值上升，由0.275 提高到0.434；純技術(shù)效率的平均值大幅上升，由0.384 提高至0.834；規(guī)模效率則略下降，由0.666 降低至0.514。處于效率前沿面的集群總數(shù)由11 個減少為9 個，其中中關(guān)村移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集群、豐臺軌道交通創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、大慶高新區(qū)石油化工新材料創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、泉州微波通信創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、深圳高新區(qū)下一代互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群等5 個集群保持不變；齊齊哈爾重型數(shù)控機床創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、蕪湖新能源汽車創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、濟南智能輸配電創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、洛陽高新區(qū)軸承創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群由非技術(shù)效率有效轉(zhuǎn)為技術(shù)效率有效；而新余動力電池創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、濟南高新區(qū)生物制品產(chǎn)業(yè)集群、襄陽新能源汽車創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、珠海三灶生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)集群、江門軌道交通修造創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、烏魯木齊電子新材料創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群則由技術(shù)效率有效轉(zhuǎn)為非技術(shù)效率有效。

創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群平均純技術(shù)效率得到很大的提升，有20 個集群處于前沿面上，純技術(shù)效率都為1，還有15 個集群純技術(shù)效率介于0.9 到1 之間，兩者之和已占83 個集群總數(shù)的42%。這表明，剔除環(huán)境變量和隨機干擾之后，被低估的效率值才能轉(zhuǎn)化成真實的效率值。而規(guī)模效率總體是下降的，有接近總數(shù)60%的集群的規(guī)模效率值下跌。純技術(shù)效率的大幅度提升和規(guī)模效率的降低表明，在剔除了環(huán)境因素和隨機干擾后，國家高新區(qū)內(nèi)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新效率的提升，主要依靠的是自身管理效率和技術(shù)配置的合理、有效，而規(guī)模效應的體現(xiàn)則更多依賴于所在高新區(qū)的綜合發(fā)展環(huán)境。這同時也說明，采用三階段DEA 模型進行創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新效率分析，能夠更加清晰地揭示提升集群創(chuàng)新效率的途徑。

4.3.2 創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群分區(qū)域創(chuàng)新效率分析

國務院發(fā)展研究中心撰寫的《區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略與政策》中把我國經(jīng)濟區(qū)分為八大綜合經(jīng)濟區(qū)。因此，本部分以八大綜合經(jīng)濟區(qū)分析分區(qū)域的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群技術(shù)效率，結(jié)果見表3。在剔除環(huán)境變量和隨機干擾調(diào)整前后，八大綜合經(jīng)濟區(qū)內(nèi)的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群效率值變化顯著，除西北經(jīng)濟區(qū)的技術(shù)效率下降外，其余地區(qū)的技術(shù)效率均上升；純技術(shù)效率上升幅度很大；規(guī)模效率均下降。調(diào)整后技術(shù)效率最高的為東北地區(qū)，效率值是0.51，且升幅明顯，這一方面說明東北地區(qū)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群本身具有較強的發(fā)展素質(zhì)，另一方面也可以看出東北地區(qū)的地域發(fā)展環(huán)境對集群的效率表現(xiàn)形成了較強約束；次高為黃河中游地區(qū)，效率值是0.505；而東部沿海地區(qū)雖然漲幅最大，但是技術(shù)效率水平依然不高，效率值為0.412，導致這一結(jié)果的根本原因是純技術(shù)效率較弱。東部沿海地區(qū)是我國經(jīng)濟最發(fā)達的地區(qū)，在集聚創(chuàng)新資源上有很大優(yōu)勢，吸引了大量的人才、資金等注入，卻沒有達到效率前沿面的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群，說明技術(shù)資源的配置不盡合理，須加強管理和資源配置能力，盡快提升技術(shù)創(chuàng)新水平。南部沿海經(jīng)濟區(qū)情況類似，調(diào)整后的規(guī)模效率值是0.563，規(guī)模效率在八大綜合經(jīng)濟區(qū)中居首，但純技術(shù)效率的落后導致總的技術(shù)效率只排在第三。

技術(shù)效率最低也是唯一下降的綜合經(jīng)濟區(qū)為西北經(jīng)濟區(qū)，相關(guān)集群調(diào)整后的效率值為0.221，說明西北經(jīng)濟區(qū)中的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群對外部環(huán)境變化的應對能力弱，抗擊外部風險的能力也較差。但是值得注意的是，西北經(jīng)濟區(qū)調(diào)整后的純技術(shù)效率達到了0.919，因此導致其技術(shù)效率下降的主要原因是規(guī)模效率過低，調(diào)整后的規(guī)模效率值僅為0.228，為八大經(jīng)濟區(qū)最低。這說明相對于其他經(jīng)濟區(qū)，西北經(jīng)濟區(qū)在創(chuàng)新資源的集聚能力上嚴重不足，創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群資源短缺，難以形成規(guī)模效益。技術(shù)效率次低的是西南經(jīng)濟區(qū)，雖然規(guī)模效率較西北經(jīng)濟區(qū)強，但是純技術(shù)效率是八大經(jīng)濟區(qū)最低的，調(diào)整后的純技術(shù)效率值為0.777，這說明西南經(jīng)濟區(qū)尚需進一步提高資源管理水平。也正因為如此，西北、西南兩經(jīng)濟區(qū)的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群具備可觀的發(fā)展?jié)摿ΓS著西部大開發(fā)計劃和一帶一路倡議的協(xié)同推進，這兩個區(qū)域在創(chuàng)新資源集聚和管理能力上將會有質(zhì)的飛躍，從而較大幅度地提升創(chuàng)新效率水平。

表3 調(diào)整前后八大綜合經(jīng)濟區(qū)相關(guān)集群的創(chuàng)新效率

4.3.3 創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群分產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率分析

國家統(tǒng)計局發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》中，將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分為9 大類，分別為：新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造產(chǎn)業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)、新能源汽車產(chǎn)業(yè)、新能源產(chǎn)業(yè)、節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)、數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和相關(guān)服務業(yè)。在剔除環(huán)境變量和隨機干擾調(diào)整前后，按這9 大類產(chǎn)業(yè)劃分的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的對比見圖1、2、3。

如圖所示，剝離環(huán)境變量和隨機干擾后，各產(chǎn)業(yè)分類集群的效率值有很大變化。除了新能源汽車產(chǎn)業(yè)和數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)，其余產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率均上升；所有產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率都有增長；大部分產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率降低，只有新能源汽車產(chǎn)業(yè)和新能源產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率有所增長。從圖2 中可以發(fā)現(xiàn)，由于各產(chǎn)業(yè)分類集群的純技術(shù)效率調(diào)整后大幅上升，純技術(shù)效率值幾乎在一個圓周上，造成了圖1 技術(shù)效率和圖3 規(guī)模效率調(diào)整后的效率值圖形在一定程度上的相似性。這反映了，在不考慮環(huán)境因素的情形下，影響技術(shù)效率最大的因素是純技術(shù)要素，而非規(guī)模要素。因此，較高的管理水平和技術(shù)創(chuàng)新水平才是驅(qū)動創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的首要力量。

新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)和新能源產(chǎn)業(yè)相關(guān)集群技術(shù)效率和規(guī)模效率處于各大產(chǎn)業(yè)分類集群的前兩位，效率值均大于0.6，但是其純技術(shù)效率值卻不是最高的，說明這兩大產(chǎn)業(yè)的國家扶持力度大，集聚資源多，規(guī)模效應高，集群的發(fā)展主要得益于產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?。這也從另一個方面反映了這兩個產(chǎn)業(yè)相關(guān)集群的管理效率與技術(shù)創(chuàng)新水平相對較低，成為制約這兩大產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率提升的瓶頸。因此，這兩個產(chǎn)業(yè)相關(guān)集群應更加注重優(yōu)化創(chuàng)新資源配置、提高技術(shù)創(chuàng)新能力，發(fā)揮創(chuàng)新資源的更大作用，提升其經(jīng)濟轉(zhuǎn)化能力。

數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)和生物產(chǎn)業(yè)相關(guān)集群調(diào)整后的技術(shù)效率和規(guī)模效率是最低的，效率值均低于0.4。其中，數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率最低，僅有0.593，說明該產(chǎn)業(yè)的政策支持力度不大，資源集聚與技術(shù)創(chuàng)新能力均有所不足。節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)和生物產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率相對較高，分別為0.877和0.834，說明這兩個產(chǎn)業(yè)在集聚創(chuàng)新資源、收獲規(guī)模效益上雖有不足，但其管理水平和技術(shù)創(chuàng)新能力較高，促進了集群技術(shù)效率的提升。

高端裝備制造業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)、新能源汽車產(chǎn)業(yè)和相關(guān)服務業(yè)集群的技術(shù)效率和規(guī)模效率處于中間水平，效率值均在0.4 到0.6 之間，但這些產(chǎn)業(yè)相關(guān)集群的純技術(shù)效率均超過了0.8，其中在9 大類產(chǎn)業(yè)中純技術(shù)效率最高的是新能源汽車產(chǎn)業(yè)集群，表明這幾類產(chǎn)業(yè)相關(guān)集群的資源集聚能力雖不是很強，但資源配置較為有效，管理水平也較高，在很大程度上提升了技術(shù)創(chuàng)新的效率。

圖1 調(diào)整前后相關(guān)集群技術(shù)效率分產(chǎn)業(yè)對比圖

5 結(jié)論

為了更好地反映我國創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率，并對產(chǎn)生效率差異的原因進行深入分析，本文采用三階段DEA 模型對2018 年我國高新區(qū)內(nèi)83 家創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率情況進行了考察。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：采用傳統(tǒng)DEA 和三階段DEA 得到的技術(shù)效率值差異較大，傳統(tǒng)DEA 未能真實客觀地反映創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率。未考慮環(huán)境變量和隨機干擾時，絕大部分創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的純技術(shù)效率過低，規(guī)模效率往往被高估，造成技術(shù)效率被低估；剝離環(huán)境變量和隨機干擾后，大部分創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的純技術(shù)效率有很大的增幅，規(guī)模效率降低，技術(shù)效率相應得到了提升。分區(qū)域看，東北經(jīng)濟區(qū)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的技術(shù)效率最高；經(jīng)濟發(fā)達的沿海地區(qū)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的技術(shù)效率因純技術(shù)效率相對較低而沒有達到最好；中部經(jīng)濟區(qū)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展可觀，技術(shù)效率較好；西部地區(qū)資源集聚能力弱，技術(shù)效率相對最低。分產(chǎn)業(yè)類別來看，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)和新能源產(chǎn)業(yè)分類集群的技術(shù)效率和規(guī)模效率相對較好；數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)和生物產(chǎn)業(yè)相關(guān)集群的技術(shù)效率和規(guī)模效率相對較低；除了數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)集群的純技術(shù)效率最低，僅0.593，其余產(chǎn)業(yè)分類集群的純技術(shù)效率均超過0.8。

基于上述結(jié)論，為進一步提升我國創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率，本文提出以下政策建議：

（1）擴大創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模。集群創(chuàng)新效率的提升本質(zhì)上依賴于有效的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，而創(chuàng)新生態(tài)的形成無不以一定的產(chǎn)業(yè)規(guī)模為基礎。創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群中只有大連信息技術(shù)及服務創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群、杭州數(shù)字安防創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群和惠州云計算智能終端創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群處于規(guī)模報酬遞減的狀態(tài)，其余創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群大多處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，說明集群的規(guī)模還不夠大，集群創(chuàng)新效率提升的基礎尚不穩(wěn)固。因此，應加大集群創(chuàng)新資源集聚力度，加速人才、資金、技術(shù)的有效供給，擴大集群規(guī)模，這樣就可以從整體上進一步提升創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新效率。

（2）提高管理水平和資源配置效率。規(guī)模是基礎，效率是根本。在創(chuàng)新資源充沛、集群規(guī)模較大的地方，如經(jīng)濟最發(fā)達的東部、南部沿海經(jīng)濟區(qū)，特別應注重提升集群綜合管理水平和資源配置效率，以克服由于純技術(shù)效率較低而限制其創(chuàng)新效率提升的問題。

（3）注重各區(qū)域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的協(xié)調(diào)發(fā)展。我國東西部區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展問題在創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群建設上表現(xiàn)得尤為突出。在創(chuàng)新資源相對匱乏的西部地區(qū)，集群規(guī)模效率的嚴重不足限制了其技術(shù)效率的提升。應著眼于集群協(xié)調(diào)發(fā)展，加大對西部地區(qū)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的政策支持力度，可以通過搭建協(xié)同創(chuàng)新合作平臺、促進高新區(qū)產(chǎn)能合作、推進產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等，加強集群間的技術(shù)交流和項目合作，加快擴充西部創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模，提高創(chuàng)新效率。