基于超效率DEA與Malmquist指數(shù)的區(qū)域研發(fā)效率評(píng)價(jià)
——四大國家級(jí)城市群比較研究

楊 力，魏奇鋒

(1.西南交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，四川 成都 610031；2.成都理工大學(xué) 商學(xué)院，四川 成都 610059)

0 引言

2018年國務(wù)院發(fā)布關(guān)于建立區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機(jī)制的意見，表明未來將以城市群推動(dòng)我國區(qū)域戰(zhàn)略融合發(fā)展[1]；2020年中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第六次會(huì)議提出，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈將以世界級(jí)城市群為目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)，并定位為我國西部高質(zhì)量發(fā)展的重要增長(zhǎng)極，這是繼京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳后的中國經(jīng)濟(jì)“第四極”。城市群可持續(xù)發(fā)展離不開科技創(chuàng)新，科技創(chuàng)新活動(dòng)質(zhì)量與發(fā)展速度影響城市群的經(jīng)濟(jì)規(guī)模及發(fā)展進(jìn)程。然而，由表1可知，截至2018年底，四大國家級(jí)城市群發(fā)展不均衡，其中，長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)規(guī)模居前，京津冀地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新實(shí)力領(lǐng)先，粵港澳大灣區(qū)城鎮(zhèn)化率一馬當(dāng)先，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈無論是城鎮(zhèn)化率、經(jīng)濟(jì)規(guī)模，還是創(chuàng)新能力均排名靠后。由于區(qū)域科技研發(fā)與創(chuàng)新能力是占領(lǐng)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的決定性因素，在此背景下，探討四大國家級(jí)城市群研發(fā)效率差異及影響因素，對(duì)于整合與規(guī)劃區(qū)域科技資源、激發(fā)經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)活力、占領(lǐng)我國科技創(chuàng)新制高點(diǎn)具有重要意義。

表1 四大國家級(jí)城市群比較Tab.1 Data comparison of four national urban agglomerations in China

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 研發(fā)效率評(píng)價(jià)

近年來，關(guān)于利用區(qū)域科技研發(fā)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)升級(jí)已在學(xué)術(shù)界形成共識(shí)，區(qū)域研發(fā)效率也逐漸成為學(xué)者們研究的熱點(diǎn)，并產(chǎn)出了很多成果。目前學(xué)術(shù)界針對(duì)研發(fā)效率測(cè)度的研究主要從3個(gè)方面展開。

(1)研發(fā)效率評(píng)價(jià)方法。當(dāng)前的主流研究方法是以SFA為代表的參數(shù)法與以DEA為代表的非參數(shù)法。如Guan等[2]、Cruz-Cazares等[3]為了解決研發(fā)績(jī)效測(cè)算過程中研究結(jié)果的不確定性問題，利用DEA-GMM模型測(cè)算了西班牙高技術(shù)制造業(yè)的技術(shù)研發(fā)效率；程慧平等[4]、劉俊等[5]基于SFA分析方法對(duì)我國主要省份的研發(fā)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行了實(shí)證研究；樊華等[6]、喬元波[7]采用DEA以及改進(jìn)的三階段網(wǎng)絡(luò)DEA方法對(duì)我國區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)度分析。

(2)從產(chǎn)業(yè)層面分析科技研發(fā)效率問題，從經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境、國家創(chuàng)新體系差異等外部角度探討研發(fā)活動(dòng)的影響因素。如Kumbhakar等[8]選取11個(gè)歐洲經(jīng)濟(jì)體中的18個(gè)高技術(shù)行業(yè)進(jìn)行科研生產(chǎn)效率測(cè)算，研究發(fā)現(xiàn)，各國知識(shí)生產(chǎn)能力和創(chuàng)新體系都存在系統(tǒng)性差異，是影響科研生產(chǎn)率的根本因素；Li等[9]構(gòu)建了一個(gè)基于共同邊界分析與截?cái)嗷貧w的動(dòng)態(tài)DEA模型，測(cè)算科技人才對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的影響程度。

(3)區(qū)域?qū)用娴目萍佳邪l(fā)效率研究主要集中在省域、國家、經(jīng)濟(jì)聯(lián)盟3個(gè)層面。如朱天星等[10]運(yùn)用DEA與累計(jì)TFP指數(shù)研究亞洲“一帶一路”國家研發(fā)效率，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步率是促進(jìn)研發(fā)效率提升的關(guān)鍵，而國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展與研發(fā)效率之間呈 “U型”關(guān)系；張立杰等[11]基于價(jià)值鏈視角，研究絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶沿線省、市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新績(jī)效，結(jié)果表明，沿線城市研發(fā)創(chuàng)新效率差距正逐步縮小，區(qū)域協(xié)同發(fā)展使高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)向好；葉堂林等[12]基于超效率BCC模型，對(duì)2010-2018年我國東部三大城市群各城市及城市群整體創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度，并利用變異系數(shù)考察城市群內(nèi)部創(chuàng)新效率差距。

1.2 城市群研究

當(dāng)前關(guān)于城市群的研究成果較豐富，但側(cè)重點(diǎn)不同，主要聚焦于城市群發(fā)展差異、城市群內(nèi)部產(chǎn)業(yè)布局、城市韌性等。

(1)城市群發(fā)展差異。如米錦欣[13]從全球城市群視角分析我國三大城市群，即長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角特征，從發(fā)展模式、空間規(guī)劃、分散化管理等方面評(píng)估我國城市群與世界超級(jí)城市群的差距，并據(jù)此提出對(duì)策建議；楊智雄等[14]研究發(fā)現(xiàn)，各城市群之間呈現(xiàn)顯著的梯次分布格局，沿海城市整體發(fā)展水平超前且較為均衡，長(zhǎng)江中游、成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈表現(xiàn)出典型的混合特征，區(qū)域內(nèi)部發(fā)展不均衡，而關(guān)中平原、哈長(zhǎng)城市群表現(xiàn)出明顯的滯后性，科技研發(fā)能力不足，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也較低。

(2)城市群產(chǎn)業(yè)布局。王青等[15]選取長(zhǎng)三角城市群作為研究對(duì)象，利用宏觀計(jì)量模型測(cè)算產(chǎn)業(yè)分工對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響程度，研究表明，人才供給、政府規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展均具有正向促進(jìn)作用，推進(jìn)城市群產(chǎn)業(yè)分工能夠最大限度地協(xié)調(diào)與發(fā)揮各級(jí)城市功能；溫曉慧等[16]采用耦合協(xié)調(diào)理論模型，評(píng)價(jià)我國三大沿海城市群的區(qū)域創(chuàng)新能力，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各城市群科研創(chuàng)新能力差異顯著，作為產(chǎn)業(yè)分工和協(xié)調(diào)系統(tǒng)最完善的珠三角城市群，其創(chuàng)新能力最強(qiáng)，其次是長(zhǎng)三角，環(huán)渤海最弱。

(3)城市群城市韌性。張明斗等[17]基于協(xié)調(diào)度模型與層次分析法，測(cè)算2007-2016年長(zhǎng)三角城市群16個(gè)城市的城市韌性和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，結(jié)果表明，各城市的城市韌性呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，但內(nèi)部存在顯著的地帶性差異，表現(xiàn)為“東強(qiáng)西弱”的發(fā)展格局；朱金鶴等[18]運(yùn)用熵值法、ESDA剖析三大城市群的城市韌性時(shí)空演變規(guī)律，發(fā)現(xiàn)城市韌性從高到低，依次排序?yàn)殚L(zhǎng)三角城市群>京津冀地區(qū)>珠三角，財(cái)政、技術(shù)、金融規(guī)模對(duì)城市群城市韌性空間溢出的差異化影響顯著。

1.3 文獻(xiàn)述評(píng)

通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)區(qū)域研發(fā)效率的研究存在有待完善的地方：第一，現(xiàn)有研究大多以國家、省域或高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)為主，缺少基于城市群維度的研發(fā)效率分析；第二，現(xiàn)有研究普遍采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，僅停留在研發(fā)效率的靜態(tài)分析層面上，缺乏動(dòng)態(tài)分析分解后的城市群研發(fā)動(dòng)態(tài)效率研究，從而無法科學(xué)地反映研發(fā)投入強(qiáng)度以及研發(fā)產(chǎn)出貢獻(xiàn)差異。

基于此，本文將從兩個(gè)方面進(jìn)行完善：第一，拓展區(qū)域研發(fā)效率研究視野，選取四大國家級(jí)城市群，包含65個(gè)地級(jí)以上城市作為研究對(duì)象，全面探究城市群所含城市的科技研發(fā)現(xiàn)狀，系統(tǒng)分析投入與產(chǎn)出問題，因地制宜提出相應(yīng)策略。這對(duì)于縮小我國四大城市群以及城市群內(nèi)部區(qū)域科技研發(fā)差距、解決區(qū)域發(fā)展不平衡等問題具有重要參考意義。第二，突破傳統(tǒng)科技研發(fā)效率測(cè)算的單一邏輯思路，從動(dòng)靜態(tài)兩種視角切入，選取超效率DEA模型與Malmquist指數(shù)法進(jìn)行實(shí)證研究，從單一研發(fā)生產(chǎn)過程升級(jí)到跨期多維度生產(chǎn)過程，基于以往研究缺陷分析影響區(qū)域研發(fā)效率的關(guān)鍵因素，全面量化區(qū)域研發(fā)效率水平與影響因素。

2 研究方法與指標(biāo)構(gòu)建

選取京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈四大國家級(jí)城市群，基于超效率DEA與Malmquist指數(shù)法，對(duì)2016-2018年各城市群科技研發(fā)效率進(jìn)行測(cè)算與對(duì)比分析。

2.1 模型設(shè)計(jì)

2.1.1 超效率DEA模型

DEA模型是一種應(yīng)用線性規(guī)劃理論測(cè)算投入產(chǎn)出比的模型。模型中含有α種輸入指標(biāo)、β種輸出指標(biāo)，η個(gè)決策單位(DMU)，第ε個(gè)DMU的輸入和輸出變量分別為：xε=(x1ε,x2ε,...,xαε)T>0、yε=(y1ε,y2ε,...,yβε)T>0。該模型基于規(guī)模報(bào)酬不變或可變?cè)瓌t，以投入或產(chǎn)出為導(dǎo)向，分為4個(gè)模型，即CCR-I、CCR-O、BCC-I、BCC-O。在實(shí)證分析中，使用基礎(chǔ)DEA進(jìn)行效率測(cè)算時(shí)會(huì)出現(xiàn)多個(gè)DMU生產(chǎn)效率都為1(即同時(shí)有效)的現(xiàn)象，此時(shí)無法對(duì)這樣的DMU作進(jìn)一步排序。1993年，Per Andersen & Niels Christian Petersen(1993)[19]針對(duì)此現(xiàn)象，對(duì)DEA模型進(jìn)行了完善與延伸，建立了超效率DEA模型，如公式(1)所示。

(1)

改進(jìn)后的超效率DEA模型去掉了約束項(xiàng)中的輸入項(xiàng)和輸出項(xiàng)。進(jìn)行測(cè)算時(shí)，無效的DMU生產(chǎn)前沿面保持不變，而有效的DMU生產(chǎn)前沿面后移，從而能夠比較DMU效率。

2.1.2 Malmquist指數(shù)方法

基礎(chǔ)與超效率DEA模型均是一種靜態(tài)分析模型，能夠獨(dú)立分析每年的DMU技術(shù)效率、規(guī)模效率、純技術(shù)效率，但無法識(shí)別DMU的跨期動(dòng)態(tài)效率變化，且無法進(jìn)一步分析引起效率變化的原因。因此，本文在超效率DEA的基礎(chǔ)上，應(yīng)用基于全域技術(shù)集的Global Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算全要素生產(chǎn)率(TFP)變化，構(gòu)造產(chǎn)出導(dǎo)向的產(chǎn)量距離函數(shù)，將其表示為：

TFP=Techch×Effch=Techch×Pech×Sech

(2)

技術(shù)進(jìn)步(Techch)反映了生產(chǎn)前沿面從t時(shí)期到t+1時(shí)期的移動(dòng)，技術(shù)效率(Effch)表示某DMU從t時(shí)期到t+1時(shí)期對(duì)生產(chǎn)可能性邊界的追趕速度，它還可以分解為純技術(shù)效率(Pech)和規(guī)模效率(Sech)之積。模型構(gòu)建如下：

(3)

基于公式(3)的進(jìn)一步分解，得到Global Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)：

(4)

2.2 指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)選取

在指標(biāo)選取過程中，遵循關(guān)聯(lián)性與適量性，并結(jié)合指標(biāo)現(xiàn)實(shí)意義以及數(shù)據(jù)可獲取性原則，但囿于DEA模型的局限性，輸入指標(biāo)應(yīng)不少于輸出指標(biāo)，因此輸入輸出指標(biāo)最多分別選取4個(gè)。

2.2.1 區(qū)域研發(fā)效率輸入指標(biāo)

科技研發(fā)活動(dòng)(R&D)包含基礎(chǔ)研究、試驗(yàn)發(fā)展與應(yīng)用研究三類，是反映區(qū)域科技創(chuàng)新的有效指標(biāo)?？蒲谢顒?dòng)的實(shí)施主體是研發(fā)人員，人才是科技研發(fā)活動(dòng)輸入的重要要素，因此本文選取“R&D人員全時(shí)當(dāng)量”作為第一個(gè)輸入指標(biāo)X1；資金投入是保障科技研發(fā)活動(dòng)順利開展的必備條件，因此本文選取“R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”作為第二個(gè)輸入指標(biāo)X2；“R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度”能夠反映區(qū)域?qū)萍佳邪l(fā)的重視程度，因此將其作為第三個(gè)輸入指標(biāo)X3。

2.2.2 區(qū)域研發(fā)效率輸出指標(biāo)

參考已有成果，將科技活動(dòng)產(chǎn)出分為3個(gè)階段：第一階段為科學(xué)技術(shù)孵化，第二階段為科技成果轉(zhuǎn)化，第三階段為科技成果產(chǎn)業(yè)化，不同階段對(duì)應(yīng)科研產(chǎn)出的不同表現(xiàn)形式。將科研產(chǎn)出進(jìn)行階段劃分能夠更準(zhǔn)確地衡量科研成果的“落地化”，該產(chǎn)出反映了生產(chǎn)力效率。

在新技術(shù)孵化階段，被授權(quán)的專利技術(shù)能夠體現(xiàn)新技術(shù)孵化成果，因此選取“專利授權(quán)量”作為第一個(gè)輸出指標(biāo)Y1，其中包括發(fā)明、實(shí)用新型、外觀設(shè)計(jì)三類專利技術(shù)成果授權(quán)；在科技成果轉(zhuǎn)化階段，市場(chǎng)成交額越高，說明科技成果轉(zhuǎn)化效果越好，創(chuàng)新成果的商業(yè)化越成功，因此選取“技術(shù)市場(chǎng)成交額”作為第二個(gè)輸出指標(biāo)Y2；在產(chǎn)業(yè)化階段，各區(qū)域的傳統(tǒng)制造業(yè)已開始轉(zhuǎn)向高精尖制造業(yè)，新產(chǎn)品產(chǎn)出有助于企業(yè)獲得利潤，因此采用“新產(chǎn)品銷售收入”作為最后一個(gè)輸出指標(biāo)Y3。

表2 區(qū)域研發(fā)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.2 Index system of regional R&D efficiency evaluation

2.2.3 數(shù)據(jù)說明

參考四大城市群發(fā)展規(guī)劃綱要的最新劃分標(biāo)準(zhǔn)，選取京津冀城市群13個(gè)地級(jí)市、粵港澳大灣區(qū)10個(gè)城市(由于澳門數(shù)據(jù)缺失，未納入考量)、長(zhǎng)三角城市群26個(gè)城市、成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈16個(gè)城市作為研究主體，測(cè)算2016-2018年四大城市群65個(gè)城市的科技研發(fā)效率。本文數(shù)據(jù)來源于2016-2018年國家統(tǒng)計(jì)局、Wind、四大國家級(jí)城市群地方統(tǒng)計(jì)局、科學(xué)技術(shù)廳、知識(shí)產(chǎn)權(quán)局以及各省市經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，研究期內(nèi)個(gè)別缺失值采用插值法補(bǔ)齊。

由表4的 Pearson相關(guān)性系數(shù)矩陣可知，3項(xiàng)科技研發(fā)輸入與輸出指標(biāo)間均為正相關(guān)，由此表明構(gòu)造的研發(fā)效率評(píng)價(jià)體系符合DEA的同向性原則，保證了測(cè)算結(jié)果的可信度。

表3 科研投入產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.3 Statistical description of scientific and technological input and output original data

表4 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣Tab.4 Pearson correlation matrix

3 區(qū)域研發(fā)效率實(shí)證分析

3.1 區(qū)域研發(fā)效率靜態(tài)分析

基于SE-DEA(CCR-I)模型對(duì)2016-2018年我國四大城市群65個(gè)城市的科技研發(fā)效率進(jìn)行測(cè)算，對(duì)比分析四大城市群以及各城市不同階段研發(fā)效率變化情況，探討各區(qū)域研發(fā)效率變化特點(diǎn)。測(cè)算得出2016-2018年四大城市群科技研發(fā)效率，具體如表5所示。

表5 2016-2018年四大城市群65個(gè)城市的科技研發(fā)效率Tab.5 Scientific and technological R&D efficiency of 65 cities in four major urban agglomerations during 2016-2018

續(xù)表5 2016-2018年四大城市群65個(gè)城市的科技研發(fā)效率Tab.5 Scientific and technological R&D efficiency of 65 cities in four major urban agglomerations during 2016-2018(Continued)

從四大城市群研發(fā)效率總體情況看，2016-2018年粵港澳大灣區(qū)的SE-DEA效率均值為0.871，居四大城市群之首，比京津冀的研發(fā)效率均值高出10.9%；成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈的SE-DEA均值為0.838，雖然在經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力上與其它三大城市群有一定差距，但在科技研發(fā)活動(dòng)上處于高效狀態(tài)；長(zhǎng)三角城市群的研發(fā)效率均值為0.795，京津冀城市群的研發(fā)效率均值為0.762，說明上述兩大城市群城市的科技研發(fā)在大多數(shù)年份處于低效狀態(tài)。

逐年來看，可以發(fā)現(xiàn)，京津冀城市群、粵港澳大灣區(qū)、成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈均處于遞增態(tài)勢(shì)，2016-2018年京津冀城市群研發(fā)效率的增長(zhǎng)率最高，達(dá)到了25.4%，粵港澳大灣區(qū)以24.3%的增長(zhǎng)率緊隨其后，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈的增長(zhǎng)率僅為12.97%，而長(zhǎng)三角城市群的研發(fā)效率呈負(fù)增長(zhǎng)，下降了7.8%。

表6 四大城市群SE-DEA效率均值Tab.6 Mean SE-DEA efficiency value of the four major urban agglomerations

從整體情況看，四大城市群研發(fā)效率的均值為0.816 5，整體水平存在上升空間；從城市角度看，共有45個(gè)城市的科技研發(fā)效率低于區(qū)域平均水平，占69.2%，說明城市間的科技研發(fā)效率存在較大差距。

下面將結(jié)合四大城市群特點(diǎn)，對(duì)各城市研發(fā)效率進(jìn)行深入分析。

(1)京津冀地區(qū)各城市科技發(fā)展差距較大，2016-2018年科技研發(fā)效率有效地區(qū)僅北京一個(gè)城市，效率均值為1.503，且處于高效科技研發(fā)狀態(tài)。保定、承德兩個(gè)城市的SE-DEA效率均值都低于0.5，不足北京的1/3，處于低效科技研發(fā)狀態(tài)，其它十個(gè)城市的效率均值處于0.5～1.0之間且沒有達(dá)到DEA有效狀態(tài)，秦皇島在2016年的研發(fā)效率達(dá)到了1.101的有效狀態(tài)，但在2018年以29.97%的速度回落至0.854，2016年石家莊的研發(fā)效率僅為0.437，兩年間以150.34%的增速達(dá)到1.094的DEA有效狀態(tài)，因此石家莊與秦皇島在區(qū)域創(chuàng)新、科技研發(fā)道路上的經(jīng)驗(yàn)及教訓(xùn)可作為其它城市的重要參考。

京津冀地區(qū)的科技研發(fā)效率呈現(xiàn)明顯的兩極分化狀態(tài)。其中，北京作為我國的政治文化中心，其經(jīng)濟(jì)實(shí)力與科技要素聚集能力明顯強(qiáng)于其它城市，是我國科技創(chuàng)新高地，但并沒有很好地發(fā)揮輻射作用，對(duì)周邊滯后城市帶動(dòng)不夠。河北地區(qū)的科創(chuàng)要素聚集與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集程度遠(yuǎn)落后于北京地區(qū)，極大阻礙了區(qū)域創(chuàng)新能力提升。

(2)長(zhǎng)三角地區(qū)科技研發(fā)效率均值達(dá)到有效層面的共有5個(gè)城市，分別為：上海1.201、蘇州2.042、寧波1.085、紹興1.023、池州1.032。其中，蘇州的科技研發(fā)效率均值為四大城市群之首，也是唯一一個(gè)DEA效率均值達(dá)到2的城市。蘇州擁有雄厚的制造業(yè)基礎(chǔ)，憑借其區(qū)位優(yōu)勢(shì)，積極引進(jìn)外資，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈上移，世界500強(qiáng)企業(yè)已有90家在蘇州投資。此外，蘇州積極加強(qiáng)科研投入、主動(dòng)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、高效產(chǎn)出科技成果，在研發(fā)效率上占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。而作為同樣位于江蘇省的鹽城，其研發(fā)效率均值僅有0.351，R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出均值是蘇州的1/5，2018年其R&D投入強(qiáng)度均值為0.96%，遠(yuǎn)低于我國整體均值2.19%，同時(shí)，產(chǎn)學(xué)研合作不足，沒有抓住自身區(qū)位優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致自主研發(fā)能力與企業(yè)創(chuàng)新活力得不到充分激發(fā)，區(qū)域研發(fā)效率處于極低效狀態(tài)。

長(zhǎng)三角地區(qū)共有21個(gè)城市沒有達(dá)到DEA有效且整體研發(fā)效率不高。雖然長(zhǎng)三角各大地域都有一定核心競(jìng)爭(zhēng)力，如上海的科創(chuàng)能力與服務(wù)業(yè)發(fā)展水平為區(qū)域翹楚，江蘇省制造業(yè)成熟，安徽省新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，但是這些優(yōu)勢(shì)稟賦并沒有為長(zhǎng)三角大部分城市帶來高效率的科研產(chǎn)出，未來這些區(qū)域還需注重城市內(nèi)部科技研發(fā)深度和效率，避免發(fā)展滯后的城市影響區(qū)域整體科技創(chuàng)新水平。

(3)粵港澳大灣區(qū)中廣州的科技研發(fā)效率均值為1.073，中山為1.917，東莞為1.089，均達(dá)到了科技研發(fā)有效水平，深圳為0.915，距生產(chǎn)前沿面還有微小距離，香港的研發(fā)效率均值為0.347，位于四大城市群各城市最后一名。2016-2018年佛山和中山的研發(fā)效率增速分別為77.9%、63.89%，發(fā)展迅猛，廣州、深圳、東莞、肇慶、江門的研發(fā)效率逐年緩步提升。

粵港澳大灣區(qū)作為金融、創(chuàng)新與貿(mào)易中心，緊緊抓住全球科技和產(chǎn)業(yè)革命機(jī)遇，如深圳、廣州充分發(fā)揮其輻射帶動(dòng)作用，促進(jìn)區(qū)域周邊城市改革與發(fā)展。但除深圳和港澳地區(qū)外，珠江三角洲的支柱產(chǎn)業(yè)仍是中低端制造業(yè)，新能源、新材料等高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢。未來粵港澳大灣區(qū)應(yīng)注重挖掘科研創(chuàng)新潛力，優(yōu)化區(qū)域科研創(chuàng)新結(jié)構(gòu)，推動(dòng)粵港澳大灣區(qū)新型工業(yè)化發(fā)展和技術(shù)體制創(chuàng)新。

(4)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈共有4個(gè)城市的研發(fā)效率均值達(dá)到有效層面，分別是重慶1.129、成都1.209、德陽1.095、內(nèi)江1.098，但沒有一個(gè)城市達(dá)到科技研發(fā)高效狀態(tài)，與標(biāo)桿還有一定距離。緊隨上述4個(gè)城市之后的為研發(fā)效率均值為0.973的綿陽和均值為0.987的南充；四川達(dá)州和資陽的科技研發(fā)效率均低于0.5，這兩個(gè)城市主要存在技術(shù)落后、科技研發(fā)資源匱乏的問題；其余城市處于0.585～0.918之間。成渝地區(qū)未來需積極推動(dòng)科技創(chuàng)新、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，努力追趕科技研發(fā)高效率城市。

成渝城市群當(dāng)前存在的主要問題是產(chǎn)業(yè)分工不夠明確、創(chuàng)新能力欠缺、產(chǎn)業(yè)協(xié)同程度低，且核心城市成都、重慶不僅沒有充分發(fā)揮輻射引領(lǐng)能力，反而因“虹吸”效應(yīng)削弱了周邊城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力。未來成渝雙城經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)著力促進(jìn)城市一體化發(fā)展，推動(dòng)科技資源跨區(qū)流動(dòng)，完善內(nèi)部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，細(xì)化產(chǎn)業(yè)鏈分工，同時(shí)，提升科技研發(fā)效率與區(qū)域產(chǎn)出效率。

表7 四大國家級(jí)城市群SE-DEA效率均值分布情況Tab.7 Mean SE-DEA efficiency value of the four major national urban agglomerations

3.2 區(qū)域研發(fā)效率動(dòng)態(tài)分析

為進(jìn)一步說明四大城市群各城市2016-2018年科技研發(fā)效率的動(dòng)態(tài)變化，使用DEAP 2.1軟件，基于Malmquist指數(shù)法測(cè)算全要素生產(chǎn)率(TFP)并作進(jìn)一步分解，研究各城市科研產(chǎn)出效率的跨期變化。Malmquist指數(shù)法測(cè)算結(jié)果如表8所示。

3.2.1 各城市群技術(shù)效率指數(shù)變化情況

京津冀城市群共有11個(gè)城市的技術(shù)效率指數(shù)大于1，占比為84.62%，說明這些城市的科技研發(fā)效率都有了提高，其中，提升幅度最大的為石家莊，技術(shù)效率指數(shù)高達(dá)1.513，提升幅度最小的城市為邯鄲，僅為1.003。

長(zhǎng)三角城市群僅6個(gè)城市的研發(fā)效率得到提高，占比為23.08%。其中，技術(shù)效率最高的城市為安慶1.342，上海和蘇州的技術(shù)效率均為1.0，說明2016-2018年上述兩個(gè)城市的科技研發(fā)效率保持穩(wěn)定；在技術(shù)效率小于1的城市中，宣城的技術(shù)效率值最低，僅為0.676，其余15個(gè)城市的技術(shù)效率均處于0.8～1.0之間。

粵港澳大灣區(qū)有7個(gè)城市的技術(shù)效率大于1，占比為70%。其中，佛山的技術(shù)效率最高，為1.333，而香港、珠海、惠州的技術(shù)效率均小于1，說明效率有所下滑。

成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈有9個(gè)城市的技術(shù)效率大于1，占比為56.25%。其中，綿陽、資陽的技術(shù)效率排名靠前，分別為1.496與1.412。核心城市重慶和成都的技術(shù)效率均小于1，最低的為達(dá)州，技術(shù)效率僅為0.668。

對(duì)四大城市群技術(shù)效率指標(biāo)進(jìn)行分析可以看出，四大城市群共有33個(gè)城市的技術(shù)效率大于1，占50.77%，技術(shù)效率均值為1.022，整體研發(fā)效率呈上升態(tài)勢(shì)，但城市群內(nèi)部科技發(fā)展不均衡問題較突出。其中，長(zhǎng)三角區(qū)域大部分城市的技術(shù)效率都小于1，科技研發(fā)效率普遍下滑，成渝城市群有接近一半城市的科技研發(fā)效率下降，京津冀城市群和粵港澳大灣區(qū)整體呈現(xiàn)技術(shù)效率提高態(tài)勢(shì)。

表8 2016-2018年四大國家級(jí)城市群Malmquist指數(shù)測(cè)算結(jié)果Tab.8 Calculation results of Malmquist index method of 65 cities in four major urban agglomerations during 2016-2018

續(xù)表8 2016-2018四大國家級(jí)城市群Malmquist指數(shù)測(cè)算結(jié)果Tab.8 Calculation results of Malmquist index method of 65 cities in four major urban agglomerations during 2016-2018(Continued)

3.2.2 各城市群技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)變化情況

京津冀城市群除北京外，有12個(gè)城市的技術(shù)進(jìn)步率大于1，占92.31%，北京的技術(shù)進(jìn)步率為0.923，說明北京的科技研發(fā)水平有所退步。

長(zhǎng)三角城市群除上海、銅陵、滁州、合肥外，有22個(gè)城市處于技術(shù)進(jìn)步狀態(tài)，占82.62%。其中，南京、舟山、馬鞍山、安慶4個(gè)城市的技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步率均有提高，說明科研技術(shù)進(jìn)步直接帶動(dòng)了這些城市科技研發(fā)效率提升。

粵港澳大灣區(qū)除肇慶、惠州外，其余8個(gè)城市的技術(shù)進(jìn)步率均大于1，占80%。其中，中山的技術(shù)進(jìn)步率最高，達(dá)到1.402，說明2016-2018年該城市科技研發(fā)水平得到了極大提高。

成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈只有重慶、成都、瀘州、遂寧、廣安的技術(shù)進(jìn)步率大于1，占31.25%，其余城市的技術(shù)進(jìn)步率均小于1，受科學(xué)技術(shù)因素和規(guī)模效率影響，這些城市的科技研發(fā)水平逐年降低。

通過對(duì)技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)的分析發(fā)現(xiàn)，四大城市群共有47個(gè)城市的技術(shù)進(jìn)步率大于1，占72.31%，技術(shù)進(jìn)步率均值為1.055，高于技術(shù)效率均值。京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳3個(gè)城市群中大部分城市的科研水平均有提高，而成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈則相反，其大部分城市的科研水平都處于下降狀態(tài)。

3.2.3 全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化情況

總體來看，四大城市群整體的全要素生產(chǎn)率均值為1.078，其中，技術(shù)進(jìn)步率的均值為1.055，技術(shù)效率的均值為1.022，說明四大城市群全要素生產(chǎn)率的提升更加依賴于科學(xué)技術(shù)進(jìn)步。因此，提升四大城市群研發(fā)效率的關(guān)鍵在于提升科研技術(shù)水平，科學(xué)配置城市群科技研發(fā)要素，加強(qiáng)科技資源管理能力建設(shè)。

表9 四大城市群研發(fā)效率TPF動(dòng)態(tài)變換及分解Tab.9 TPF dynamic variation and decomposition of R&D efficiency of the four major urban agglomerations

2016-2018年四大城市群整體的科研全要素生產(chǎn)率由1.025上升至1.133，年均增長(zhǎng)率為2.1%，呈緩慢增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，說明各城市群的科技研發(fā)效率處于動(dòng)態(tài)提升的良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。

4 總結(jié)及啟示

4.1 結(jié)論

本文采用SE-DEA模型和Malmquist指數(shù)方法，從靜、動(dòng)態(tài)兩個(gè)視角切入，測(cè)算2016-2018年四大國家級(jí)城市群研發(fā)效率情況，結(jié)論如下：

(1)粵港澳大灣區(qū)的研發(fā)效率均值最高，但總體沒有達(dá)到DEA有效狀態(tài)，其后依次為成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈、長(zhǎng)三角城市群和京津冀城市群，說明這四大城市群整體科技創(chuàng)新效率都存在上升空間。

(2)城市群內(nèi)部科研創(chuàng)新績(jī)效存在較大差異，如北京、重慶、成都等核心城市的研發(fā)效率明顯高于周邊地區(qū)，表明區(qū)域發(fā)展不平衡，城市間的協(xié)同能力有待加強(qiáng)。

(3)技術(shù)進(jìn)步率提升對(duì)四大城市群研發(fā)效率提高有明顯的正向作用，凸顯了科技進(jìn)步對(duì)區(qū)域研發(fā)活動(dòng)的顯著影響力。

(4)在科研活動(dòng)中，規(guī)模效率是提高全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵影響因素，同時(shí)，科學(xué)技術(shù)進(jìn)步能夠有效促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提高。此外，四大國家級(jí)城市群整體的技術(shù)轉(zhuǎn)化效率低于技術(shù)研發(fā)效率，但兩者差距逐年縮小。

4.2 對(duì)策建議

4.2.1 加快產(chǎn)業(yè)鏈融和，打造產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)區(qū)域

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)能夠直接帶動(dòng)區(qū)域產(chǎn)出效率提升，各區(qū)域在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化時(shí)應(yīng)充分考慮城市群自身優(yōu)劣勢(shì)。一是建立分工明確、多方位、集成式的城市群產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)能級(jí)提升。例如長(zhǎng)三角城市群的核心產(chǎn)業(yè)為電子、金融、汽車，粵港澳地區(qū)制造業(yè)發(fā)達(dá)，京津冀城市群的產(chǎn)業(yè)布局為高端制造重工業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈以電子信息、商貿(mào)物流為支柱產(chǎn)業(yè)；二是建立各具特色的產(chǎn)業(yè)合作園區(qū)，節(jié)點(diǎn)城市結(jié)合強(qiáng)鏈、補(bǔ)鏈、延鏈需求，明確針對(duì)核心城市的產(chǎn)業(yè)招商方向，強(qiáng)化城市群產(chǎn)業(yè)集中度與協(xié)同度。每個(gè)城市都需要積極抓住地理優(yōu)勢(shì)和資源稟賦帶來的機(jī)遇，充分激發(fā)本地科技創(chuàng)新活力；三是建立城市群科技創(chuàng)新走廊，打造或形成新增長(zhǎng)極，各地的城市群規(guī)劃需要契合各區(qū)域優(yōu)勢(shì)稟賦，以核心城市為依托，周邊城市分工協(xié)調(diào)，積極承接產(chǎn)業(yè)配套與轉(zhuǎn)移，優(yōu)化區(qū)域發(fā)展空間格局，加快實(shí)現(xiàn)由“單極”核心城市向“多極”發(fā)展軸的轉(zhuǎn)換。

4.2.2 促進(jìn)區(qū)域協(xié)同，打造科技協(xié)同高地

各城市群內(nèi)部應(yīng)該積極創(chuàng)建跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)機(jī)制，推動(dòng)形成立體化、全面覆蓋的產(chǎn)業(yè)鏈，提升資源利用率與科技產(chǎn)出效率，合力推動(dòng)城市群內(nèi)生發(fā)展。同時(shí)，城市群可以選擇多核分散的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，例如長(zhǎng)三角可以南京、杭州、寧波、合肥、蘇錫常等核心城市為支點(diǎn)打造五大都市圈，攜手打造區(qū)域科技創(chuàng)新特別合作區(qū)，形成全國舉足輕重的先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中心；成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈作為我國西部戰(zhàn)略高地，可以成都、重慶雙核作為城市群發(fā)展驅(qū)動(dòng)力，推進(jìn)新型工業(yè)化和西南地區(qū)金融中心建設(shè)，周邊德陽、綿陽、眉山等節(jié)點(diǎn)城市應(yīng)搶抓“成德綿眉資”50km同城化、創(chuàng)新資源外溢、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的重大機(jī)遇，主動(dòng)承接成都優(yōu)質(zhì)高端項(xiàng)目轉(zhuǎn)移，積極推進(jìn)成都平原經(jīng)濟(jì)圈深度融合發(fā)展；京津冀則呈現(xiàn)為以首都北京為核心的高端制造業(yè)、科創(chuàng)高地城市群，天津、石家莊、保定等地應(yīng)積極通過與北京的協(xié)同，加強(qiáng)基礎(chǔ)配套設(shè)施建設(shè)，以共建研發(fā)“飛地”、合作產(chǎn)業(yè)園等方式，打通與北京互聯(lián)互通的紐帶，進(jìn)一步承接北京創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)外溢。

4.2.3 優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)科技成果轉(zhuǎn)化

一是因科研投入不足而導(dǎo)致研發(fā)效率低下的節(jié)點(diǎn)城市有必要加強(qiáng)與核心城市在創(chuàng)新鏈上的合作，例如樂山、達(dá)州、內(nèi)江、滄州等可以探索建立城市群科技合作聯(lián)席會(huì)議制度，協(xié)同加大區(qū)域科創(chuàng)要素投入，積極引進(jìn)高端研發(fā)人才并加大資金投入強(qiáng)度，確保創(chuàng)新投入穩(wěn)定與充足，主動(dòng)突破科技水平低下和產(chǎn)能落后的桎梏。二是部分城市科研投入已達(dá)到一定強(qiáng)度，例如天津、惠州等，但研發(fā)效率提升不夠。此時(shí)應(yīng)該做好科技與經(jīng)濟(jì)的高效連接，注重科技成果轉(zhuǎn)化，培育高科技產(chǎn)業(yè)和建設(shè)技術(shù)交易市場(chǎng)，及時(shí)將科技優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，特別是在承接核心城市優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型企業(yè)、培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新科技金融服務(wù)等領(lǐng)域不斷拓展新領(lǐng)域、新方式和新內(nèi)容，打造緊密的創(chuàng)新鏈深度合作體系。三是目前研發(fā)效率表現(xiàn)不俗的城市應(yīng)繼續(xù)保持自身區(qū)位優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)新迭代出更優(yōu)質(zhì)的科研產(chǎn)出方式。各城市群只有因地制宜地制定研發(fā)效率提升策略，才能最大化地發(fā)揮資源效用，走上可持續(xù)發(fā)展道路。

4.2.4 加強(qiáng)科研合作，提升協(xié)同創(chuàng)新能力

由Malmquist指數(shù)測(cè)算結(jié)果可知，技術(shù)進(jìn)步率提升是提高四大城市群研發(fā)效率的關(guān)鍵，而研發(fā)能力是提升技術(shù)進(jìn)步率的核心動(dòng)力。四大城市群應(yīng)重點(diǎn)構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，以創(chuàng)新鏈帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，突出核心城市的首位效應(yīng)，并圍繞核心城市加快科技創(chuàng)新資源同城化、科技平臺(tái)共建共享、核心城市帶動(dòng)周邊節(jié)點(diǎn)城市共同實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能級(jí)提升，進(jìn)而持續(xù)推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研一體化和緊密結(jié)合的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，積極實(shí)現(xiàn)跨城市、跨區(qū)域的科技研發(fā)要素流動(dòng)；通過適當(dāng)?shù)恼褪袌?chǎng)引導(dǎo)，例如加快推進(jìn)“京津冀協(xié)同發(fā)展”“協(xié)同共進(jìn)長(zhǎng)三角一體化”“粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新合作”“成渝綿創(chuàng)新金三角”，實(shí)現(xiàn)“城市互動(dòng)+產(chǎn)業(yè)協(xié)同+創(chuàng)新聯(lián)動(dòng)”；進(jìn)一步優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)學(xué)研合作模式，發(fā)揮各主體能動(dòng)性與積極性，提高研發(fā)技術(shù)成果從理論向產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化效率，打造高水平國際研發(fā)集聚區(qū)，精準(zhǔn)發(fā)力，實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)突破。