蔡三發(fā), 張國強, 汪 萬
(同濟大學 經(jīng)濟與管理學院,上海 200092)
隨著全球進入知識經(jīng)濟時代,創(chuàng)新成為科技發(fā)展和經(jīng)濟多元化競爭的決定性因素,打造創(chuàng)新共同體成為提升城市乃至國家核心競爭力的重要途徑。此背景下,環(huán)高校知識經(jīng)濟圈成為城市創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)一體發(fā)展的驅動引擎,主要依托高校,整合政府、高校、企業(yè)等優(yōu)勢資源,打造集知識創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)制造為一體的知識性綜合性聚集地。而“環(huán)同濟”正是其中的佼佼者。
經(jīng)過多年發(fā)展,目前“環(huán)同濟”成為國內最具影響力的設計產(chǎn)業(yè)基地,年產(chǎn)值達到數(shù)百億元。然而,在外部沖擊擾動和內部發(fā)展放緩的后疫情時期,如何有效評估環(huán)高校知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新發(fā)展水平,已成為保持城市可持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展的突出現(xiàn)實問題。因此,在環(huán)高校知識經(jīng)濟圈規(guī)劃發(fā)展過程中,需要科學且客觀地評價環(huán)高校知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新發(fā)展水平,即對環(huán)高校知識經(jīng)濟圈創(chuàng)新績效評價,可以反映創(chuàng)新系統(tǒng)內部資源配置的平衡度和效率性,對環(huán)高校知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。
回顧以往研究發(fā)現(xiàn),國內學者普遍認為,環(huán)高校知識經(jīng)濟圈是高校及區(qū)域范圍的企業(yè)、科研機構、服務機構等為了實現(xiàn)資源共享和規(guī)模經(jīng)濟,在政府的引導策動下,相互聯(lián)合并共同致力于科學研究、成果轉化、產(chǎn)業(yè)發(fā)展而形成的區(qū)域經(jīng)濟合作體。例如,陳強[1]和袁勝軍[2]兩位學者重點強調了政府行為在“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈形成過程中的策動作用。數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)方法在創(chuàng)新績效評價領域已被廣泛采用[3-7]。DEA廣泛應用于多投入與多產(chǎn)出的場景中,是一種實用且經(jīng)典的非參數(shù)數(shù)據(jù)分析方法。
本文將環(huán)高校知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新活動看作一個整體的投入產(chǎn)出過程,以“環(huán)同濟”為實證研究對象,結合DEA方法,提出一種適用于環(huán)高校知識經(jīng)濟圈創(chuàng)新績效的評價方法。
“環(huán)同濟”從二十一世紀80年代初起步,經(jīng)歷萌芽起步期、快速成長期和創(chuàng)新發(fā)展期3 個階段。多年來,“環(huán)同濟”背靠同濟大學,豐富的人才儲備和技術資源促進了建筑與環(huán)境設計產(chǎn)業(yè)快速崛起,成為楊浦區(qū)乃至上海市標志性設計產(chǎn)業(yè)集聚區(qū),創(chuàng)造了“市場驅動、學科支撐、企業(yè)主體、政府引導”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新模式。通過充分發(fā)揮同濟大學優(yōu)勢學科和同濟科學園對產(chǎn)業(yè)的引領和支撐作用,形成了以建筑與環(huán)境設計、產(chǎn)品設計為主導的產(chǎn)業(yè)集群。其發(fā)展模式具有區(qū)校共同推進、知識驅動創(chuàng)新、產(chǎn)城融合共生、集聚特征明顯等特征,總產(chǎn)出從最初的10 億元增至“十三五”期末的495億元。
數(shù)據(jù)包絡分析(DEA),是一種基于相對效率的評價方法,對具有多項投入和產(chǎn)出的決策單元(DMU)進行效率評價,評估其是否處于投入產(chǎn)出均衡的狀態(tài),同時還可以評價效率的相對有效性[8]。
本文構建以產(chǎn)出為導向的DEA-BCC 模型,對“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新綜合效率(TE)進行測度。其中綜合效率可以分解為純技術效率(PTE)和規(guī)模效率(SE),且綜合效率=純技術效率×規(guī)模效率。具體模型計算如下:
“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈各主體的創(chuàng)新活動涉及的投入和產(chǎn)出要素較為復雜,且無法通過單一的評價模式進行衡量。因此,本文從“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈的整體發(fā)展水平的角度出發(fā),選取“環(huán)同濟”相關經(jīng)濟指標,以及科技產(chǎn)出指標等作為創(chuàng)新產(chǎn)出。在創(chuàng)新投入指標的選取上,本文側重政府的拉動作用,以及高校知識的影響。
根據(jù)對“環(huán)同濟”發(fā)展特征的分析,結合國內外學者在區(qū)域創(chuàng)新績效方面的研究[9-17],梳理文獻中的相關指標,以構建“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新績效評價指標體系,如表1所示。
表1 “環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新績效評價指標體系Tab.1 Innovation performance evaluation indexes
在選取了投入和產(chǎn)出指標后,為了避免對指標權重的主觀性判斷,運用熵值法計算相應的指標權重,其能夠根據(jù)指標包含的信息量客觀地確定指標權重,以達到對數(shù)據(jù)進行信息量的提取和降維的效果,從而滿足DEA方法對數(shù)據(jù)的要求,如表2所示。
表2 指標權重結果Tab.2 Index weighting results
本文以2011—2020 年“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新活動指標為樣本進行研究,相關數(shù)據(jù)分別來自于楊浦區(qū)統(tǒng)計局、《楊浦統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《高等學??萍冀y(tǒng)計資料匯編》等官方統(tǒng)計資料,其中個別缺失數(shù)據(jù)在考慮實際情況后采用線性插值法進行補全。
在模型應用過程,首先將數(shù)據(jù)進行標準化,根據(jù)各二級指標的權重,計算出對應一級指標的得分,應用DEA-BCC 模型,計算得出“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新績效,并加以分析評價。
采用DEA 方法對“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈2011—2020 年的創(chuàng)新績效進行測度,具體包括綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率,相關結果見表3 所示。根據(jù)表3的結果可知:
表3 “環(huán)同濟”創(chuàng)新績效狀況Tab.3 Innovation performance of "Around Tongji"
(1) “環(huán)同濟”創(chuàng)新績效的綜合效率值均在0.75以上,且平均水平為0.915,這表明“環(huán)同濟”的總體創(chuàng)新績效較為優(yōu)秀,各項創(chuàng)新資源配置都能得到有效均衡的利用,政府和高校的科研創(chuàng)新活動能得到及時的轉化和直接的經(jīng)濟效益。
(2) “環(huán)同濟”整體的純技術效率值均處于較高水平,代表系統(tǒng)的創(chuàng)新投入要素得到了有效利用。但在2014-2019 年間,“環(huán)同濟”創(chuàng)新的純技術效率大幅下降后又逐漸恢復到有效狀態(tài),說明創(chuàng)新系統(tǒng)有主動的調控和適應能力,在發(fā)生內部或外部環(huán)境變化時能夠有效調整。
(3) 三個效率指標中規(guī)模效率的水平最高,這表明了“環(huán)同濟”的創(chuàng)新資源投入規(guī)模一直保持著接近最優(yōu)的狀態(tài),因此,政府與高校應積極推動系統(tǒng)轉型升級以獲得更大的規(guī)模效益[18]。
規(guī)模報酬分析的是創(chuàng)新系統(tǒng)的活動是否屬于最優(yōu)的開展規(guī)模,由模型計算得到“環(huán)同濟”2011—2020年的規(guī)模報酬系數(shù)見表4所示。2011—2020年間,“環(huán)同濟”的規(guī)模效益大多處于規(guī)模報酬遞增的狀態(tài),這說明應該繼續(xù)加大“環(huán)同濟”創(chuàng)新要素的投入力度和創(chuàng)新活動的開展規(guī)模,以獲取更大的創(chuàng)新效益,拓寬“環(huán)同濟”的發(fā)展路徑和輻射范圍。一方面,這是由于“環(huán)同濟”的規(guī)模擴張與地區(qū)高質量發(fā)展同頻共振,使得創(chuàng)新系統(tǒng)的資源投入能夠始終獲得相應的規(guī)模效益[19]。另一方面,政府和高校對于“環(huán)同濟”的主動規(guī)劃和策動,為創(chuàng)新系統(tǒng)演化提供了穩(wěn)定可靠的環(huán)境,使得創(chuàng)新資源的投入都能得到有效的利用,從而不斷擴大規(guī)模效益。
表4 規(guī)模報酬分析Tab.4 Return to scale analysis
通過投入冗余和產(chǎn)出不足情況,分析影響“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈創(chuàng)新績效的主要因素,找出推動“環(huán)同濟”發(fā)展的主要動力和關鍵發(fā)力點。計算結果見表5所示。
表5 投入冗余和產(chǎn)出不足分析Tab.5 Analysis of input redundancy and output insufficiency
“環(huán)同濟”的投入冗余情況主要由政策支持因素導致,其平均投入冗余率是7.2%。這是由于對“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈來說,政府政策支持的投入和影響是長遠且難以量化的。從“環(huán)同濟”創(chuàng)新效率的分析中也可以看出,每當系統(tǒng)的創(chuàng)新效率達到瓶頸時,政策發(fā)力是促使“環(huán)同濟”資源配置和規(guī)模擴張的有效手段。雖然充分的政府投入會導致短期冗余率的上升,但對于整個系統(tǒng)的發(fā)展來說,政府的策動作用是必不可少的。相對于短期效益,政府應當更加關注政策和資金投入帶來的長期增長。
“環(huán)同濟”的產(chǎn)出不足情況主要發(fā)生在創(chuàng)新效益上,其平均產(chǎn)出不足率為22.1%。由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高,政府的政策投入和高校的知識溢出可以順利地獲取規(guī)模經(jīng)濟收益,使得規(guī)模產(chǎn)出可以達到相應水平。而創(chuàng)新成果轉化效益受多方面的影響會有一定的時滯性,因此,政府和高校應當積極引導“環(huán)同濟”創(chuàng)新系統(tǒng)升級轉型,加快新舊動能轉化,拓展科技成果轉化新場景。
“環(huán)同濟”是發(fā)展?jié)摿κ愕膭?chuàng)新生態(tài)系統(tǒng),也是國內較為成熟的環(huán)高校知識經(jīng)濟圈發(fā)展案例。本文結合熵值法和DEA 等方法,提出一種用于評價“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈創(chuàng)新績效的指標體系框架,通過對“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈創(chuàng)新績效的實證分析發(fā)現(xiàn):
(1)“環(huán)同濟”整體創(chuàng)新效率水平為0.915,資源配置較為合理,規(guī)模效益逐年擴大;
(2)政策支持和引導較為深入,高校創(chuàng)新要素得到有效的利用,對創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模的擴張有明顯的推動作用;
(3)對“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新成果方面,其成果轉化效益明顯欠缺,亟待進一步加快系統(tǒng)升級轉型,促進知識吸收和科技成果產(chǎn)業(yè)化。
根據(jù)“環(huán)同濟”發(fā)展現(xiàn)狀和創(chuàng)新績效評價結果,圍繞“環(huán)同濟”創(chuàng)新績效水平和資源配置率方面,提出以下4個方面的建議:
(1)優(yōu)化頂層設計,做好產(chǎn)業(yè)規(guī)劃研究,拓展科技成果轉化、科技企業(yè)孵化、科技人才培養(yǎng)等功能。
(2)提升產(chǎn)業(yè)能級,堅持現(xiàn)代創(chuàng)意設計產(chǎn)業(yè)的主導地位為基礎,積極推動產(chǎn)業(yè)升級。
(3)加強平臺運營與管理,優(yōu)化創(chuàng)新資源配置,推動產(chǎn)業(yè)梯度轉移、結構優(yōu)化和競爭力提升。
(4)完善科技成果轉化機制,通過市場手段和產(chǎn)學研合作,為“環(huán)同濟”科研創(chuàng)新的健康發(fā)展提供持續(xù)動力。
此外,本文還存在不足之處:選取的創(chuàng)新要素仍不足以全面覆蓋到創(chuàng)新系統(tǒng)的所有因素,后續(xù)研究將量化考慮企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出;由于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計限制,實證研究的年份相對較少,未來研究需要進一步收集整理數(shù)據(jù),更加真實反映“環(huán)同濟”知識經(jīng)濟圈的創(chuàng)新發(fā)展水平。
作者貢獻聲明:
蔡三發(fā):論文選題,設計論文框架,寫作指導;
張國強:整理文獻,開展調研,論文撰寫及修改;
汪萬:選題優(yōu)化,方法設計,思路指導。