基于三階段DEA的省域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群效率測度

陸紅娟 何 程 黃倧睿

(江蘇省生產(chǎn)力促進中心，南京 210042)

為深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，促進創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈深度融合，科技部于2013年啟動了創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群試點工作，截至2020年底，已在全國28個省區(qū)市布局了109個創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群試點和試點培育單位，2019年實現(xiàn)營業(yè)收入5.74萬億元，完成工業(yè)總產(chǎn)值4.51萬億元，創(chuàng)造凈利潤4 192.6億元，獲得授權(quán)發(fā)明專利3.55萬件，在提升高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力、打造區(qū)域現(xiàn)代經(jīng)濟體系方面取得了較好成績。

1 文獻回顧與問題提出

創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的概念是由產(chǎn)業(yè)集群和創(chuàng)新集群的概念衍生而來。產(chǎn)業(yè)集群的概念于20世紀90年代由經(jīng)濟學家邁克爾·波特在《國家競爭優(yōu)勢》一書中首次提出，即在某一特定區(qū)域，密切關(guān)聯(lián)的企業(yè)和機構(gòu)在時間、空間上集聚而成的區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)，由集群內(nèi)各類主體互聯(lián)互通而帶來的知識溢出、外部效應(yīng)，形成了集聚經(jīng)濟效應(yīng)，進而有效提升國家的產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢。而創(chuàng)新集群的概念由經(jīng)濟與合作發(fā)展組織(OECD)首次提出，即企業(yè)、大學、科研機構(gòu)、科技服務(wù)組織等創(chuàng)新主體在特定空間和時間集聚而成的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)。Mytelka等根據(jù)各類因素對產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的作用效果來對集群進行分類，其中一類是創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群，創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群較深地依附于科技驅(qū)動創(chuàng)新，相較于其他集群，擁有創(chuàng)新主體參與度高、創(chuàng)新行為可持續(xù)、出口外貿(mào)水平較高等特點[1]。St John等認為產(chǎn)業(yè)集群未必與創(chuàng)新有緊密的關(guān)聯(lián)，只有創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群才擁有源源不斷的創(chuàng)新動力，創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群是產(chǎn)業(yè)集群的未來式，是產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的一個可能結(jié)果[2]。王炳才等通過計量回歸，提出集群所處區(qū)域的政治經(jīng)濟大環(huán)境對集群發(fā)展具有極大的帶動作用，集群科技資源投入與經(jīng)開區(qū)形態(tài)產(chǎn)業(yè)集群的經(jīng)濟總量無明顯相關(guān)關(guān)系，但能有效促進高新區(qū)形態(tài)產(chǎn)業(yè)集群的經(jīng)濟總量[3]。王緝慈等提出創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展是一個不斷挖掘創(chuàng)新要素并與其融合的過程，發(fā)展產(chǎn)業(yè)集群逐漸成為打造國際競爭優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的一個共同措施[4]。薛強等提出通過建構(gòu)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群來提升新升級國家高新區(qū)總體發(fā)展水平的路徑和建議[5]。孫智慧等認為政府主導(dǎo)的創(chuàng)新環(huán)境是影響創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群績效的核心因素[6]。李宇等指出創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)能力、網(wǎng)絡(luò)位置對集群運行效率具有積極作用[7]。張冀新等采用隨機前沿模型和雙重差分法，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群試點顯著提高了區(qū)域創(chuàng)新效率，且對中西部地區(qū)作用更為明顯[8]。陳升等選取高新技術(shù)企業(yè)數(shù)、集群從業(yè)人員數(shù)和年度營業(yè)收入作為投入變量，對比傳統(tǒng)DEA與三階段DEA模型測算出的單個產(chǎn)業(yè)集群效率，發(fā)現(xiàn)三階段DEA模型測算結(jié)果更能反映客觀實際[9]。但是，本文認為將國家認定的高新技術(shù)企業(yè)數(shù)作為投入變量并不科學，該指標其實反映的是集群發(fā)展質(zhì)態(tài)，將其作為產(chǎn)出變量更合適。劉滿鳳等研究國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)運行效率時，也得出三階段DEA優(yōu)于傳統(tǒng)DEA模型的一致結(jié)論[10]。彭佑元等指出中國創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群效率整體水平不高，且與區(qū)域經(jīng)濟實力、創(chuàng)新生態(tài)、開放程度、人才結(jié)構(gòu)等呈正相關(guān)[11]。但是，也有研究指出，產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)過度的同質(zhì)化競爭現(xiàn)象普遍，顯著降低了區(qū)域創(chuàng)新效率[12]。

通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外研究鮮見將創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群與所在區(qū)域發(fā)展水平進行關(guān)聯(lián)分析。因此，本文在認同創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群可促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的前提下，以省域為決策單元，選取能夠充分體現(xiàn)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群區(qū)別于一般產(chǎn)業(yè)集群的特征性投入產(chǎn)出變量，統(tǒng)籌考慮區(qū)域發(fā)展水平等環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲影響，利用三階段DEA模型測度各省域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群綜合效率，并探討區(qū)域發(fā)展各種因素的作用機理。

2 模型簡介與變量說明

2.1 投入產(chǎn)出效率的三階段DEA模型

三階段DEA模型是在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上，利用松弛變量中包含的信息對投入或產(chǎn)出變量進行調(diào)整，進而剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲對效率測度影響的一種線性規(guī)劃模型，其計算結(jié)果能夠更客觀真實地反映決策單元(DMU)的內(nèi)部管理水平。

第一階段：傳統(tǒng)DEA模型測算原始效率。傳統(tǒng)DEA模型以投入或產(chǎn)出為導(dǎo)向，在應(yīng)用上分為BCC(規(guī)模報酬可變)、CCR(規(guī)模報酬不變)、FG(規(guī)模報酬遞減)、ST(規(guī)模報酬遞增)等模型?？紤]到本文研究目的，選用投入導(dǎo)向的DEA-BCC模型進行測度，BCC模型計算得出整體的綜合效率，該效率通過拆解分析，可以分解成為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，同時可以得到原始DEA效率值以及原始投入值和目標投入值之間的投入松弛變量[x-Xλ]。

第二階段：似SFA回歸。將第一階段得到的松弛變量[x-Xλ]分解成由環(huán)境因素、管理因素和統(tǒng)計噪聲等組成的函數(shù)，把所有DMU的投入變量值調(diào)整到相同的環(huán)境水平和統(tǒng)計噪聲干擾下，并測算在同質(zhì)環(huán)境下的調(diào)整后的投入值。

第三階段：投入變量調(diào)整后的DEA效率分析。將調(diào)整后的投入變量再次代入DEA-BCC模型，測算剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲影響后的DMU投入產(chǎn)出效率。

2.2 變量選擇及數(shù)據(jù)來源

投入產(chǎn)出變量。遵循全面性、科學性、代表性以及可獲取性的原則，按照創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的特征，從人力、財力和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)營造等方面，選擇“科技活動人員數(shù)”“科技經(jīng)費支出”“國家級科技企業(yè)孵化器數(shù)”等指標作為集群的投入變量；從創(chuàng)新產(chǎn)出、經(jīng)濟產(chǎn)出等角度，選擇“當年授權(quán)發(fā)明專利數(shù)”“高新技術(shù)企業(yè)數(shù)”“凈利潤”等指標作為集群的產(chǎn)出變量。

外部環(huán)境變量。外部環(huán)境變量是能夠?qū)?chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群綜合效率產(chǎn)生影響、但不由集群主觀控制的變量。集群所處的外部環(huán)境包括區(qū)域經(jīng)濟實力、地方財政可支配財力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域創(chuàng)新能力、城鎮(zhèn)化水平等，分別以“GDP”“稅收收入”“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重”“全社會研發(fā)投入強度”“城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎亍钡戎笜藖肀碚鳌?/p>

數(shù)據(jù)來源。創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的投入產(chǎn)出變量數(shù)據(jù)主要來源于《2020中國火炬統(tǒng)計年鑒》，外部環(huán)境變量中“全社會研發(fā)經(jīng)費支出”來源于《2020中國科技統(tǒng)計年鑒》，其他變量數(shù)值來源于《2020中國統(tǒng)計年鑒》。

3 實證結(jié)果及分析

3.1 第一階段DEA-BCC模型分析

在進行原始DEA效率測度前，首先運用Pearson相關(guān)性雙尾檢驗法，對投入變量與產(chǎn)出變量的“同向性”進行檢驗。結(jié)果顯示，各省域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的投入與產(chǎn)出變量均能夠在1%的顯著性水平下通過Pearson檢驗，且均呈現(xiàn)出強正相關(guān)關(guān)系，因此，本文選取的投入變量與產(chǎn)出變量符合DEA模型“同向性”假設(shè)。

第一階段將28個省級區(qū)域的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群投入產(chǎn)出變量進行DEA-BCC模型分析。2019年，我國各省域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群平均綜合效率為0.783，平均純技術(shù)效率為0.872，略低于平均規(guī)模效率(0.903)。在28個省級區(qū)域中，河北、內(nèi)蒙古、遼寧、上海、河南、湖北、廣東、四川、貴州等9個省級區(qū)域的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為有效，其余19個省級區(qū)域中有11個低于全國平均值，陜西、吉林、江西位列末三位，集群綜合效率分別為0.318、0.352和0.356。有9個省級區(qū)域純技術(shù)效率低于規(guī)模效率，即天津、吉林、浙江、安徽、福建、江西、湖南、廣西、陜西等。技術(shù)有效、但規(guī)模無效的有北京、黑龍江、江蘇、山東、云南、甘肅、青海、新疆等8個省級區(qū)域。天津、江蘇、安徽、山東、陜西等5個省級區(qū)域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群處于規(guī)模報酬遞減階段，初步提示這些省域應(yīng)該盡快控制集群投入，加快供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，淘汰落后產(chǎn)能，并向集群自主開發(fā)的高新技術(shù)產(chǎn)品提供多元化應(yīng)用場景，加快企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品的商業(yè)化進程。

3.2 第二階段SFA回歸分析

以外部環(huán)境變量作為自變量，將第一階段得到的投入松弛變量(投入冗余)作為因變量，利用SFA模型，研究環(huán)境變量對投入松弛變量的影響情況，進而推導(dǎo)其對集群效率的作用機理，結(jié)果見表1。

由表1結(jié)果可見，每個SFA模型的γ值均無限接近1，顯著性均在1%的統(tǒng)計水平上，且均通過LR單邊檢驗，說明環(huán)境變量選擇合理有效，且對集群DEA效率確實存在影響，作用機理如下：

表1 各省域外部環(huán)境因素對創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群投入冗余的影響結(jié)果

區(qū)域經(jīng)濟實力在3個投入松弛變量模型中系數(shù)均顯著為負，即區(qū)域經(jīng)濟實力越強，造成集群投入冗余就越少。這可能是由于一個地區(qū)的經(jīng)濟實力越強，就越重視產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，會引進更多科技活動人員進入創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群從事產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，人員開展研發(fā)活動需要支出更多的科技經(jīng)費，人員創(chuàng)辦企業(yè)可提高科技企業(yè)孵化器的利用率，這樣就可避免投入的浪費，進而提高集群的運行效率。

地方財政可支配財力在3個投入松弛變量模型中系數(shù)均顯著為正，即地方財政可支配財力越強，造成集群投入冗余就越多。這可能是由于地方政府花巨額資金引進大學或科研院所建立新型研發(fā)機構(gòu)或技術(shù)創(chuàng)新中心，但是他們?nèi)匀还淌卦瓉淼倪\行模式，對經(jīng)濟貢獻有限，而其產(chǎn)生的成果又未及時轉(zhuǎn)化孵育，進一步造成科技企業(yè)孵化器冗余。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在3個投入松弛變量模型中系數(shù)均顯著為負，即第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重越高，越能消除集群投入冗余。這可能是由于第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重較高，意味著區(qū)域配套的教育、金融、通訊、文化、娛樂等服務(wù)體系相對完善，這可以消除科技活動人員的后顧之憂，讓其全身心投入到產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中去，降低了集群投入的冗余量，進而提高集群的運行效率。

區(qū)域創(chuàng)新能力在2個投入松弛變量模型中系數(shù)均顯著為正，說明區(qū)域研發(fā)投入強度越高，集群冗余的科技活動人員、科技經(jīng)費支出越多。這可能是由于研發(fā)投入強度高的區(qū)域，內(nèi)部創(chuàng)新資源分布一般會相對均衡，集群所屬的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，政府正常也會在其他板塊有所布局，這在一定程度上擠占了集群的發(fā)展空間，并與其他集群構(gòu)成競爭關(guān)系，造成集群內(nèi)科技活動人員和科技經(jīng)費支出冗余。

城鎮(zhèn)化水平在2個投入松弛變量模型中系數(shù)均顯著為負，說明城鎮(zhèn)化水平越高，集群冗余的科技活動人員、科技經(jīng)費支出越少。這可能是由于城鎮(zhèn)化水平越高的區(qū)域，城鎮(zhèn)人口對高科技產(chǎn)品的需求就越旺盛，推動創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群不斷投入人力、財力進行產(chǎn)品迭代，這樣就降低了集群投入的冗余量，進而提高集群的運行效率。

3.3 第三階段DEA-BCC模型分析

經(jīng)Pearson相關(guān)性雙尾檢驗法，調(diào)整后的各省域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群投入變量與產(chǎn)出變量依然在1%的顯著性水平下通過檢驗，且均呈現(xiàn)出強正相關(guān)關(guān)系。再次進行DEA-BCC模型分析，計算結(jié)果見表2。

表2 三階段各省域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群DEA效率

2019年，我國各省域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群綜合效率平均值由0.783下降至0.584，規(guī)模效率平均值由0.903下降至0.610，但是，純技術(shù)效率平均值卻由0.872上升至0.947，規(guī)模效率顯著低于純技術(shù)效率。7個省級區(qū)域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群運行有效，其中，河北、遼寧、湖北、廣東、四川等5個省份集群綜合效率仍保持為1，江蘇和山東因剔除外部環(huán)境因素及統(tǒng)計噪聲后，規(guī)模效率變?yōu)橛行?，帶動綜合效率上調(diào)為1。其余21個省級區(qū)域中，15個省域集群綜合效率低于平均值，新疆、貴州、青海位列末三位，分別為0.086、0.137和0.149。純技術(shù)效率達到前沿面、但規(guī)模無效的有山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、浙江、福建、重慶、貴州、甘肅、青海等9個省級區(qū)域。北京、天津、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、上海、浙江、福建、河南、湖南、廣西、重慶、貴州、云南、甘肅、青海、新疆等17個省級區(qū)域集群綜合效率均出現(xiàn)不同程度的下降，其中，貴州、黑龍江、河南等3個省份綜合效率下降最嚴重，均超過0.7，三省均因規(guī)模效率過低，導(dǎo)致綜合效率嚴重下降。DEA無效的省域均處于規(guī)模報酬遞增階段，提示各省域應(yīng)該對創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群加大投入力度，著力推動集群產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展。

按照國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的板塊設(shè)置，2019年創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群DEA效率的地區(qū)分布特征為：綜合效率表現(xiàn)為東部>中部>東北>西部，純技術(shù)效率表現(xiàn)為東部>中部>西部>東北，規(guī)模效率卻表現(xiàn)為東部>東北>中部>西部(見表3)。各區(qū)域板塊的純技術(shù)效率非常接近，變異系數(shù)僅為0.034，說明各地區(qū)對于創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群戰(zhàn)略定位的把握是準確到位的，均高度重視集群的技術(shù)創(chuàng)新。但是，由于各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的差異，造成規(guī)模效率差別很大，變異系數(shù)為0.286，且各地區(qū)規(guī)模效率均低于純技術(shù)效率，提示產(chǎn)業(yè)規(guī)模嚴重制約了集群效率的提高。

表3 各區(qū)域板塊創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群DEA效率分布情況

4 結(jié)論與啟示

本文運用三階段DEA模型，對建有創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的28個省級區(qū)域集群效率進行測度，創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群運行效率整體水平不太理想，不同區(qū)域的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群的綜合效率也有顯著差異?；谝陨辖Y(jié)論，根據(jù)科技部火炬中心《關(guān)于深入推進創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群高質(zhì)量發(fā)展的意見》(國科火字〔2020〕85號)相關(guān)部署，分別從國家部委、地方政府和創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群三個層面得到以下啟示。

4.1 國家部委層面

以關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)為紐帶，組織探索新型舉國體制的產(chǎn)業(yè)集群模式。國家科技部及火炬中心應(yīng)集成科技計劃項目、創(chuàng)新政策等手段，支持創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群開展關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，組織全國各區(qū)域創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群共同遴選、支持、投入一批關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)項目。以建設(shè)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群“飛地”為抓手，推動形成區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新格局。鼓勵和支持發(fā)達地區(qū)實力強、基礎(chǔ)好的創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群開展創(chuàng)新項目異地孵化，探索區(qū)域間成本共擔和利益共享的機制，加強區(qū)域間創(chuàng)新資源統(tǒng)籌配置、科技創(chuàng)新合作與產(chǎn)業(yè)鏈配套，打造“飛地經(jīng)濟”，輻射帶動欠發(fā)達地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和動能轉(zhuǎn)換。

4.2 地方政府層面

以優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)為支撐，吸引更多創(chuàng)新資源向創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群集聚。地方政府應(yīng)將創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群視為“特區(qū)”，擺在當?shù)毓ぷ魅值闹匾恢眉右酝七M，在公共服務(wù)平臺搭建、政策扶持、金融工具創(chuàng)新、應(yīng)用場景示范等方面加強部署，持續(xù)優(yōu)化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。

4.3 創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群層面

以構(gòu)建產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈為引領(lǐng)，增強集群主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)自主可控能力。實施一批具有戰(zhàn)略性、前瞻性的重大產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新項目，儲備一批獨門絕技的前沿產(chǎn)業(yè)技術(shù)和現(xiàn)代工程技術(shù)，形成一批自主知識產(chǎn)權(quán)，力爭將集群打造成為重大產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新策源地，引進培育一批具有產(chǎn)業(yè)鏈整合能力和行業(yè)影響力的鏈主式、平臺型企業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)鏈上中下游、大中小企業(yè)融通創(chuàng)新，加快實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高級化和產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化。深化與“雙一流”高校、中科院等大院大所的產(chǎn)學研合作，吸引產(chǎn)業(yè)重大科技成果在創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群落地轉(zhuǎn)化。加強與創(chuàng)新大國、關(guān)鍵小國、國際創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)高地的交流合作，建設(shè)輻射全國、鏈接全球的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新合作體系。