采用兩階段超效率SBM-DEA模型的創(chuàng)新型省份創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)

摘要： 采用兩階段超效率SBM-DEA模型，對(duì)10個(gè)主要?jiǎng)?chuàng)新型省份2015-2022年的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度，借助Malmquist指數(shù)法和耦合協(xié)調(diào)度模型分析各省創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)和兩階段創(chuàng)新效率的協(xié)調(diào)性。根據(jù)兩階段效率特征和分布特點(diǎn)，探討各類省份的效率增長(zhǎng)路徑。結(jié)果表明：廣東省、江蘇省和福建省的兩階段創(chuàng)新效率和整體創(chuàng)新效率均達(dá)到DEA有效；多數(shù)創(chuàng)新型省份的商業(yè)轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率高于技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率，但各創(chuàng)新型省份商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的TFP低于技術(shù)研發(fā)階段的TFP；各創(chuàng)新型省份兩階段發(fā)展協(xié)調(diào)性總體較差，多數(shù)省份效率提升路徑偏向于技術(shù)研發(fā)效率增長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞： 創(chuàng)新型省份； 創(chuàng)新效率； 兩階段超效率SBM-DEA模型； Malmquist指數(shù)

中圖分類號(hào)： F 124.3文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A ""文章編號(hào)： 1000-5013（2025）02-0230-07

Evaluation of Innovation Efficiency of Innovative Provinces Using Two-Stage Super-Efficiency SBM-DEA Model

YAN Shengyan， HOU Ling

（School of Economics and Finance， Huaqiao University， Quanzhou 362021， China）

Abstract： Using a two-stage super-efficiency SBM-DEA model， the innovation efficiency of ten major innovative provinces from 2015 to 2022 is measured， the Malmquist index method and coupling coordination degree model are used to analyze the dynamic trend of innovation efficiency and the coordination of two-stage innovation efficiency in each province， and to explore the efficiency growth paths of various provinces based on two-stage efficiency characteristics and distribution characteristics. The results show that Guangdong Province， Jiangsu Province and Fujian Province had achieved DEA efficiency in both two-stage innovation efficiency and overall innovation efficiency， the innovation efficiency in the commercial transformation stage of most innovative provinces was higher than that in the technology research and development stage， but the TFP in the commercial transformation stage of each innovative province was lower than that in the technology research and development stage， the overall development coordination of the two-stage of each innovative province was relatively poor， and the efficiency improvement paths of most provinces tended to focus on the increase of technology research and development efficiency.

Keywords： innovative province； innovation efficiency； two-stage super-efficiency SBM-DEA model； Malmquist index

“科技是第一生產(chǎn)力，創(chuàng)新是第一動(dòng)力”充分體現(xiàn)了科技創(chuàng)新在國(guó)家發(fā)展全局中的核心地位。為強(qiáng)化國(guó)家戰(zhàn)略科技力量，助力建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家，早在2008年，山東省、江蘇省和浙江省率先提出了以建設(shè)創(chuàng)新型省份推動(dòng)建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的規(guī)劃，此舉取得了良好效果。2013年，我國(guó)科技部首次發(fā)函批準(zhǔn)江蘇省作為創(chuàng)新型試點(diǎn)省份的先行者。為深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，確保我國(guó)2020年實(shí)現(xiàn)進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家行列的目標(biāo)，2016年，科技部制定了《建設(shè)創(chuàng)新型省份的工作指引》。截止目前，科技部批準(zhǔn)了江蘇省、安徽省、陜西省、浙江省、湖北省、廣東省、福建省、山東省、四川省、湖南省、吉林省等11個(gè)省份的建設(shè)試點(diǎn)。創(chuàng)新型試點(diǎn)省份政策已經(jīng)推行10 a，該政策為我國(guó)科技創(chuàng)新做出了巨大的貢獻(xiàn)，但由于不同地區(qū)的發(fā)展模式、發(fā)展速度不同，各省份的創(chuàng)新效率存在一定差異。未來(lái)幾年是創(chuàng)新型省份建設(shè)的決勝期，評(píng)估主要?jiǎng)?chuàng)新型省份的創(chuàng)新效率，研究不同省份之間效率的差異，具有較強(qiáng)的理論意義與實(shí)踐意義。

目前，有關(guān)創(chuàng)新型省份試點(diǎn)政策的效果評(píng)價(jià)分為兩類：一類采用因果推斷法檢驗(yàn)創(chuàng)新型城市或省份的政策效果［1-5］；另一類采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法和回歸模型對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率及其影響因素進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析［6-8］。基于此，本文采用兩階段基于超效率松弛值測(cè)算-數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（SBM-DEA）模型對(duì)創(chuàng)新型省份的創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1 數(shù)據(jù)指標(biāo)

1.1 創(chuàng)新流程分解

創(chuàng)新行為是多主體互動(dòng)、多要素流通的復(fù)雜流程，創(chuàng)新效率則是在綜合考慮各主體產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)水平及要素稟賦等因素上，對(duì)創(chuàng)新行為的投入產(chǎn)出比進(jìn)行衡量。在全面推進(jìn)創(chuàng)新型省份建設(shè)中，各省技術(shù)研發(fā)和商業(yè)轉(zhuǎn)化“兩手抓”措施說(shuō)明科技研發(fā)投入并不能直接轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益，將科技創(chuàng)新過(guò)程分解為技術(shù)研發(fā)和商業(yè)轉(zhuǎn)化兩個(gè)子階段能夠做出更有效的創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)。

首先，在技術(shù)研發(fā)階段，各省在研發(fā)過(guò)程中將研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)人員等作為初始科研投入，得到授權(quán)專利、科技論文等科技成果作為中間產(chǎn)出；其次，在商業(yè)轉(zhuǎn)化階段，將技術(shù)研發(fā)階段的中間產(chǎn)出作為商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的中間投入，且由于存在科技成果流

轉(zhuǎn)成本而追加技術(shù)合同交易額等追加投入，得到新產(chǎn)品銷售額和地區(qū)生產(chǎn)總值等最終產(chǎn)出。

圖1為創(chuàng)新投入產(chǎn)出流程。

1.2 指標(biāo)選取

遵循創(chuàng)新過(guò)程的兩階段性和指標(biāo)數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)意義和可操作性，共選取2個(gè)初始投入指標(biāo)、2個(gè)中間產(chǎn)出指標(biāo)、1個(gè)追加投入指標(biāo)及2個(gè)最終產(chǎn)出指標(biāo)。

1） 初始投入指標(biāo)，即技術(shù)研發(fā)階段的投入指標(biāo)。各省在建設(shè)創(chuàng)新型省份中主要通過(guò)人才培育、財(cái)政科技投入等方式支持技術(shù)研發(fā)活動(dòng)，人才與資本是技術(shù)創(chuàng)新的主要要素，故選取研究與試驗(yàn)發(fā)展（Ramp;D）人員、經(jīng)費(fèi)投入作為技術(shù)創(chuàng)新的初始投入指標(biāo)，考慮到創(chuàng)新型省份的規(guī)模差異性顯著，將初始投入指標(biāo)確定為“每萬(wàn)人Ramp;D人員折合全時(shí)當(dāng)量”和“Ramp;D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP比重”［9］。

2） 中間產(chǎn)出指標(biāo)，即技術(shù)研發(fā)階段的產(chǎn)出指標(biāo)和商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的部分投入指標(biāo)。技術(shù)研發(fā)階段是新技術(shù)的孵化期，授權(quán)專利和科技論文產(chǎn)出被視為新技術(shù)孵化的實(shí)用型和學(xué)術(shù)型成果，需通過(guò)商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化為直接經(jīng)濟(jì)效益。因此，將中間產(chǎn)出指標(biāo)確定為“專利授權(quán)數(shù)”和“科技論文發(fā)表數(shù)”。

3） 追加投入指標(biāo)，即商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的部分投入指標(biāo)。該指標(biāo)體現(xiàn)了技術(shù)轉(zhuǎn)移和科技成果轉(zhuǎn)化的總體規(guī)模，能夠反映中間科研產(chǎn)出參與商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的規(guī)模，可作為商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的投入指標(biāo)。因此，將追加投入指標(biāo)確定為“技術(shù)合同成交金額”。

4） 最終產(chǎn)出指標(biāo)，即商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的產(chǎn)出指標(biāo)。新產(chǎn)品指突破了原有技術(shù)或工藝而提高經(jīng)濟(jì)效益的產(chǎn)品，新產(chǎn)品銷售額能夠反映微觀企業(yè)在研發(fā)創(chuàng)新中的盈利能力，以及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的程度。地區(qū)生產(chǎn)總值能衡量各創(chuàng)新型省份的整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。因此，將最終產(chǎn)出指標(biāo)確定為“新產(chǎn)品銷售額”和“地區(qū)生產(chǎn)總值”。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

在11個(gè)創(chuàng)新型省份中，吉林省獲批最晚，吉林省創(chuàng)新效率起點(diǎn)低而增速快，考慮到測(cè)算結(jié)果的穩(wěn)健性，暫不將其納為研究對(duì)象。鑒于創(chuàng)新產(chǎn)出相較于投入具有一定的滯后性，目前，大部分學(xué)者在進(jìn)行創(chuàng)新投入產(chǎn)出研究時(shí)，普遍設(shè)置兩年的滯后期。因此，文中在評(píng)估第N年創(chuàng)新效率時(shí)，采用第N年的產(chǎn)出指標(biāo)與第N-2年的投入指標(biāo)。

指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于2014-2023年的《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)社會(huì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2 研究方法

2.1 超效率SBM-DEA模型

規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型與BCC模型在進(jìn)行效率評(píng)估時(shí)，不僅存在投入產(chǎn)出變量松弛問(wèn)題，導(dǎo)致效率測(cè)算結(jié)果誤差較大，而且當(dāng)多個(gè)決策單元都為有效時(shí)，無(wú)法對(duì)有效的決策單元效率進(jìn)行區(qū)分。由于研究對(duì)象是各創(chuàng)新型省份，這些省份在創(chuàng)新效率排行上基本處于全國(guó)領(lǐng)先地位，采用傳統(tǒng)的DEA 模型進(jìn)行效率評(píng)價(jià)會(huì)出現(xiàn)較多效率值為１的單元，無(wú)法體現(xiàn)“優(yōu)中取優(yōu)”的效率評(píng)價(jià)原則。超效率SBM-DEA模型將松弛變量納入目標(biāo)函數(shù)，能夠精確地度量決策單元的投入產(chǎn)出效率，同時(shí)為有效決策單元進(jìn)行排序。

假定有n個(gè)決策單元（DMU），每個(gè)決策單元都有m種相同投入和q種相同產(chǎn)出，xi，k（i=1、…、m）為第k個(gè)決策單元的投入，yr，k（r=1、…、q）為第k個(gè)決策單元的產(chǎn)出。

超效率SBM-DEA模型的線性規(guī)劃公式為

min ρ=1+1m∑mi=1s-ixi，k1-1q∑qr=1s-ryr，k，

s.t. ∑nj=1，j≠kxi，jλj-s-i≤xi，k，

∑nj=1，j≠kyr，jλj+s+r≥yr，j，

∑nj=1，j≠kλj=1，

λ，s-，s+≥0， i=1、2、…、m， r=1、2、…、q， j=1、2、…、n（j≠k）。

（1）

式（1）中：ρ為效率值，當(dāng)ρ≥1時(shí)，說(shuō)明決策單元有效；λ為權(quán)重；s-與s+為松弛變量，s-表示投入冗余，s+表示產(chǎn)出不足。

參考文獻(xiàn)［10］的方法，通過(guò)超效率SBM-DEA模型測(cè)算技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率E1和商業(yè)轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率E2后，將兩階段的創(chuàng)新效率進(jìn)行乘算，得出整體創(chuàng)新效率E，這種測(cè)算方法考慮了中間投入和中間產(chǎn)出對(duì)整體創(chuàng)新效率的影響，較大程度上避免了創(chuàng)新過(guò)程的“黑箱”問(wèn)題。

整體創(chuàng)新效率的測(cè)算公式為

E=E1×E2。

（2）

這種測(cè)算方法可提高效率測(cè)算結(jié)果的穩(wěn)定性，一方面，克服了兩個(gè)子階段DEA有效時(shí)，整體階段未能實(shí)現(xiàn)DEA有效的矛盾；另一方面，避免了任意一個(gè)子階段未實(shí)現(xiàn)DEA有效，且兩個(gè)子階段運(yùn)行效果差距較大時(shí)，整體創(chuàng)新效率反而有效的問(wèn)題。

2.2 Malmquist模型

由于傳統(tǒng)的DEA模型只能獨(dú)立分析每年的DMU技術(shù)效率，無(wú)法識(shí)別 DMU 的跨期動(dòng)態(tài)效率變化，因此，參考文獻(xiàn)［11］的方法，采用超效率SBM-DEA模型測(cè)算各省靜態(tài)創(chuàng)新效率，并引進(jìn)Malmquist指數(shù)法測(cè)算全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP），以了解各省的動(dòng)態(tài)創(chuàng)新趨勢(shì)。

TFP的計(jì)算公式為

TFP=Dt+1C（xt+1，yt+1）DtC（xt，yt）×DtC（xt+1，yt+1）×DtC（xt，yt）Dt+1C（xt+1，yt+1）×Dt+1C（xt，yt）。

（3）

式（3）中：DtC（xt，yt）為（xt，yt）在t期的距離函數(shù)；Dt+1C（xt+1，yt+1）為（xt+1，yt+1）在t+1期的距離函數(shù)；DtC（xt+1，yt+1）為（xt+1，yt+1）在t期的距離函數(shù)；Dt+1C（xt，yt）為（xt，yt）在t+1期的距離函數(shù)。

當(dāng)TFPgt;1時(shí)，表示t期到t+1期全要素生產(chǎn)率上升；當(dāng)TFP=1時(shí)，表示t期到t+1期全要素生產(chǎn)率不變；當(dāng)TFPlt;1時(shí)，表示t期到t+1期全要素生產(chǎn)率下降。

2.3 耦合協(xié)調(diào)度模型

采用耦合協(xié)調(diào)度分析創(chuàng)新型省份技術(shù)研發(fā)和商業(yè)轉(zhuǎn)化的發(fā)展協(xié)調(diào)性［12］。

由于超效率SBM-DEA模型有較多評(píng)價(jià)單元的DEA效率值大于1，為了使耦合度和耦合協(xié)調(diào)度等各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)值都介于0～1，對(duì)兩階段創(chuàng)新效率（E1，E2）作無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理，有

U=EI-EI，minEI，max-EI，min×0.99+0.01。

（4）

式（4）中：U為標(biāo)準(zhǔn)化的值；EI為子階段創(chuàng)新效率；EI，max為相應(yīng)子階段創(chuàng)新效率的最大值；EI，min為相應(yīng)子階段創(chuàng)新效率的最小值。

技術(shù)研發(fā)-商業(yè)轉(zhuǎn)化的兩個(gè)子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度公式為

D=C×T，

C=2×U1×U2（U1+U2）2， "T=α×U1+β×U2。

（5）

式（5）中：D的取值范圍為［0，1］，D越小，耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平越低，D越大，耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平越高；C為技術(shù)研發(fā)與商業(yè)轉(zhuǎn)化兩個(gè)子階段的耦合度；T為兩階段的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；U1，U2為同一時(shí)間段子階段創(chuàng)新效率無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化后的值；α，β分別為兩個(gè)子階段創(chuàng)新效率對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的貢獻(xiàn)系數(shù)，取α=β=0.5，認(rèn)為技術(shù)研發(fā)和商業(yè)轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新水平對(duì)整體評(píng)價(jià)的重要程度相當(dāng)。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 靜態(tài)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)

根據(jù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標(biāo)體系，采用超效率SBM-DEA模型和Dea-Solver Pro 5軟件進(jìn)行測(cè)算。

3.1.1 技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率

2015-2022年創(chuàng)新型省份技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率，如表1所示。表1中：E1，ave為技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率平均值。由表1可得以下3個(gè)結(jié)論。

1） 技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率的地區(qū)差距較大，2015-2022年，江蘇省、廣東省、福建省和四川省的創(chuàng)新效率始終大于1，說(shuō)明這些省份在技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新活動(dòng)達(dá)到DEA有效；安徽省、陜西省的創(chuàng)新效率較低，遠(yuǎn)落于其他省份，未達(dá)到DEA有效。

2） 從變化趨勢(shì)來(lái)看，廣東省、山東省的創(chuàng)新效率增長(zhǎng)較穩(wěn)定，湖北省、陜西省的創(chuàng)新效率呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，江蘇省則呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，說(shuō)明各省總體上創(chuàng)新態(tài)勢(shì)不穩(wěn)定，未能實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新效率連續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)。

3） 從創(chuàng)新效率排行來(lái)看，四川省、廣東省、江蘇省和福建省一直穩(wěn)居前列，廣東省的創(chuàng)新效率起點(diǎn)較高，呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，且在2017-2019年間呈領(lǐng)跑態(tài)勢(shì)；安徽省、陜西省的創(chuàng)新效率常年落后，創(chuàng)新效率平均值與其他省份差距懸殊。

3.1.2 商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率

2015-2022年創(chuàng)新型省份商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率，如表2所示。表2中：E2，ave為技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率平均值。由表2可得以下3個(gè)結(jié)論。

1） 各省商業(yè)轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率差距懸殊，2015-2022年，福建省、廣東省、湖南省、山東省和浙江省的創(chuàng)新效率均大于1，其中，福建省的創(chuàng)新效率更是在2020年首度突破2，位居榜首；安徽省、湖北省、陜西省和四川省未達(dá)到DEA有效，其中，四川省商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率與其他省份相差甚遠(yuǎn)，四川省在技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率排行較前，而在商業(yè)轉(zhuǎn)化階段不盡人意。

2） 從變化趨勢(shì)來(lái)看，創(chuàng)新型省份商業(yè)轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，且增長(zhǎng)趨勢(shì)較技術(shù)研發(fā)階段更為顯著，部分省份商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率波動(dòng)較大，安徽省、湖北省和陜西省的創(chuàng)新效率起伏動(dòng)蕩，說(shuō)明相較于技術(shù)研發(fā)階段，各創(chuàng)新型省份商業(yè)轉(zhuǎn)化階段進(jìn)程差距明顯。

3） 從創(chuàng)新效率排行來(lái)看，福建省商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率為2.088，遠(yuǎn)超排名第2的浙江省，這說(shuō)明福建省在商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的成就和優(yōu)勢(shì)不愧“品牌之都”的榮譽(yù)稱號(hào)；四川省常年落后于其他省，商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率平均值倒數(shù)第1名，與倒數(shù)第2名的湖北省差距為0.369。

3.1.3 整體創(chuàng)新效率 創(chuàng)新型省份整體創(chuàng)新效率平均值，如圖2所示。

圖2中：Eave為整體創(chuàng)新效率平均值。

由圖2可得以下2個(gè)結(jié)論。

1） 從整體創(chuàng)新效率基本情況來(lái)看，江蘇省、福建省、廣東省和湖南省整體創(chuàng)新效率平均值達(dá)到DEA有效，安徽省、四川省和陜西省的整體創(chuàng)新效率平均值低于0.5，整體創(chuàng)新過(guò)程運(yùn)行狀況不佳。

2） 從兩階段創(chuàng)新效率分布來(lái)看，在整體創(chuàng)新效率平均值大于1的4個(gè)省份中，江蘇省、福建省和廣東省的兩個(gè)創(chuàng)新子階段創(chuàng)新效率均實(shí)現(xiàn)DEA有效，而湖南省在技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率卻未實(shí)現(xiàn)DEA有效，在整體創(chuàng)新效率平均值低于0.5的3個(gè)省份中，四川省兩階段創(chuàng)新效率分布呈“研發(fā)高轉(zhuǎn)化低”特征，而安徽省、陜西省的兩階段創(chuàng)新效率均未實(shí)現(xiàn)DEA有效，可見(jiàn)整體創(chuàng)新效率能反映各省在創(chuàng)新總和階段的運(yùn)行效果，但并不能完全解釋兩個(gè)子階段創(chuàng)新發(fā)展不平衡、不協(xié)調(diào)的問(wèn)題，因此，有必要進(jìn)一步分析兩階段效率差距表現(xiàn)。

3.2 動(dòng)態(tài)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)和兩階段協(xié)調(diào)性分析

3.2.1 動(dòng)態(tài)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià) 采用Malmquist指數(shù)模型，測(cè)算2015-2022年各省份兩階段全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP1，TFP2），并以各省兩階段創(chuàng)新效率平均值是否達(dá)到DEA有效為標(biāo)準(zhǔn)，將其劃分為高研發(fā)高轉(zhuǎn)化、高研發(fā)低轉(zhuǎn)化、低研發(fā)高轉(zhuǎn)化、低研發(fā)低轉(zhuǎn)化等4個(gè)類別，結(jié)果如表3所示。

由表3可得以下2個(gè)結(jié)論。

1） 從動(dòng)態(tài)創(chuàng)新效率來(lái)看，創(chuàng)新型省份的技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率的增長(zhǎng)速度高于商業(yè)轉(zhuǎn)化階段。多數(shù)創(chuàng)新型省份在技術(shù)研發(fā)階段都實(shí)現(xiàn)了全要素生產(chǎn)率指數(shù)的增長(zhǎng)，而在商業(yè)轉(zhuǎn)化階段，各創(chuàng)新型省份均未實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的增長(zhǎng)。

2） 高研發(fā)高轉(zhuǎn)化的省份有福建省、廣東省和江蘇??；低研發(fā)高轉(zhuǎn)化的省份有浙江省、湖南省和山東省；低研發(fā)低轉(zhuǎn)化的省份有安徽省、陜西省和湖北??；高研發(fā)低轉(zhuǎn)化的省份只有四川省。總而言之，多數(shù)省份的商業(yè)轉(zhuǎn)化能力較強(qiáng)，但技術(shù)研發(fā)能力不足。

3.2.2 兩階段協(xié)調(diào)性分析 創(chuàng)新型省份兩階段發(fā)展協(xié)調(diào)度（耦合協(xié)調(diào)度），如表4所示。由表4可得以下2個(gè)結(jié)論。

1） 從兩階段發(fā)展協(xié)調(diào)度來(lái)看，除四川省、陜西省的協(xié)調(diào)度低于0.5外，其他省的協(xié)調(diào)度均高于0.5，且更多集中于［0.5，0.8］，各省協(xié)調(diào)度排行與整體創(chuàng)新效率排行基本一致，其中，江蘇省、廣東省、福建省和湖南省的兩階段協(xié)調(diào)等級(jí)達(dá)到良好協(xié)調(diào)及以上，四川省、陜西省兩階段出現(xiàn)失調(diào)問(wèn)題。

2） 從分類特征來(lái)看，高研發(fā)高轉(zhuǎn)化省份技術(shù)研發(fā)與商業(yè)轉(zhuǎn)化活動(dòng)協(xié)調(diào)效果理想；低研發(fā)低轉(zhuǎn)化省份中，湖北省、安徽省的協(xié)調(diào)度高于0.4，而陜西省的協(xié)調(diào)度僅為0.232，說(shuō)明同類型省份之間也存在協(xié)調(diào)性差異；低研發(fā)高轉(zhuǎn)化省份的協(xié)調(diào)度均高于0.5，但各省間存在較大差距；高研發(fā)低轉(zhuǎn)化省份僅有四川省，其兩階段協(xié)調(diào)狀況較差。

在分析各省兩階段創(chuàng)新效率差異、協(xié)調(diào)性差異的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究創(chuàng)新效率分布和效率提升路徑。將10個(gè)創(chuàng)新型省份技術(shù)研發(fā)階段與商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的DEA創(chuàng)新效率平均值繪制于2×2矩陣圖中，以各省兩階段創(chuàng)新效率平均值是否大于1為分界線，劃分為四象限。

創(chuàng)新型省份兩階段創(chuàng)新效率分布，如圖3所示。由圖3可得以下3個(gè)結(jié)論。

1） 左下區(qū)域?yàn)榈脱邪l(fā)低轉(zhuǎn)化省份。各階段創(chuàng)新效率較低、發(fā)展協(xié)調(diào)性較差的省份一般采用雙向協(xié)調(diào)式效率提升路徑，通過(guò)兩階段創(chuàng)新效率的共同增長(zhǎng)使其分布位置向有右上區(qū)域移動(dòng)。陜西省、安徽省和湖北省的分布位置更靠近商業(yè)轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率分界線，其在雙向效率提升路徑中應(yīng)更側(cè)重于技術(shù)研發(fā)階段。

2） 左上和右下區(qū)域分別為低研發(fā)高轉(zhuǎn)化和高研發(fā)低轉(zhuǎn)化省份，主要有浙江省、山東省、湖南省和四川省。這些省份的兩階段創(chuàng)新效率差值較大，通常表現(xiàn)為一個(gè)創(chuàng)新子階段存在明顯短板，進(jìn)而拉低了整體創(chuàng)新效率。對(duì)于這類省份則采取單邊突破式效率提升路徑，側(cè)重于提升弱勢(shì)階段的創(chuàng)新效率，從而提高整體創(chuàng)新效率和兩階段協(xié)調(diào)性。

3） 右上區(qū)域?yàn)楦哐邪l(fā)高轉(zhuǎn)化省份，以廣東省、江蘇省和福建省為代表，這些省份兩階段整體創(chuàng)新效率顯著，發(fā)展協(xié)調(diào)性較高，但仍存在較大的階段差異，其中，福建省在分布位置上更靠近技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率分界線，江蘇省則更貼近商業(yè)轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率分界線，這類省份在保持優(yōu)勢(shì)階段的創(chuàng)新效率領(lǐng)先地位的同時(shí)，注重提升較弱勢(shì)階段的創(chuàng)新效率，防止整體創(chuàng)新效率的衰退。

4 結(jié)論

1） 從靜態(tài)創(chuàng)新效率來(lái)看，廣東省、江蘇省、福建省和四川省在技術(shù)研發(fā)階段達(dá)到DEA有效，其他省份未達(dá)到DEA有效。在商業(yè)轉(zhuǎn)化階段，福建省、浙江省的創(chuàng)新效率領(lǐng)先，而四川省排名最后。從整體創(chuàng)新效率來(lái)看，廣東省、江蘇省、福建省和湖南省實(shí)現(xiàn)DEA有效。湖南省的整體創(chuàng)新效率有效歸功于商業(yè)轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。四川省未能實(shí)現(xiàn)整體創(chuàng)新效率有效源于商業(yè)轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率極低。

2） 從動(dòng)態(tài)創(chuàng)新效率來(lái)看，大部分創(chuàng)新型省份在技術(shù)研發(fā)階段實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新效率的TFP增長(zhǎng)，而在商業(yè)轉(zhuǎn)化階段各省均未實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新效率的TFP增長(zhǎng)。多數(shù)省份的商業(yè)轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率平均值高于技術(shù)研發(fā)階段，呈高效轉(zhuǎn)化特征的省份數(shù)量多于呈高效研發(fā)特征省份。由此可見(jiàn)，一方面，我國(guó)創(chuàng)新型省份的商業(yè)轉(zhuǎn)化能力較強(qiáng)，基礎(chǔ)研發(fā)能力較為薄弱；另一方面，表明我國(guó)創(chuàng)新型省份在基礎(chǔ)研發(fā)方面正在不斷取得進(jìn)步，但是商業(yè)轉(zhuǎn)化方面顯得后勁不足。

3） 從耦合程度來(lái)看，各創(chuàng)新型省份兩階段發(fā)展協(xié)調(diào)性總體較差，多數(shù)省份效率提升路徑偏向于技術(shù)研發(fā)效率增長(zhǎng)。陜西省、安徽省和湖北省兩階段創(chuàng)新效率表現(xiàn)均不理想，適宜采用雙向協(xié)調(diào)式效率提升路徑，浙江省、四川省、山東省和湖南省兩階段創(chuàng)新效率差距較大，適宜采取單邊突破式效率提升路徑，廣東省、江蘇省和福建省整體創(chuàng)新效率優(yōu)異省份需注重提升較弱勢(shì)階段效率，以鞏固創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)地位。

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（責(zé)任編輯：" 錢(qián)筠 "英文審校： 黃心中）

收稿日期： 2024-04-18

通信作者： 嚴(yán)圣艷（1985-），女，副教授，博士，主要從事創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究。E-mail：151408030@qq.com。

基金項(xiàng)目： 福建省社科規(guī)劃重點(diǎn)項(xiàng)目（FJ2022A012）； 福建省創(chuàng)新戰(zhàn)略研究項(xiàng)目（2020R0057）； 華僑大學(xué)高層次人才科研啟動(dòng)項(xiàng)目（21SKBS011）

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