石薛橋+董茂峰

內(nèi)容摘要：本文將區(qū)域創(chuàng)新活動分為科技轉(zhuǎn)化階段和效益轉(zhuǎn)化階段，運用數(shù)據(jù)包絡分析法和 Malmquist指數(shù)法，評價中部六省2007-2014年區(qū)域創(chuàng)新現(xiàn)況。結(jié)果表明：與全國相比，中部六省創(chuàng)新活動處于落后水平，而且創(chuàng)新活動兩階段效率存在顯著差異。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新效率 兩階段 標準效率 超效率 Malmquist指數(shù) 中部六省

中圖分類號：F224 文獻標識碼：A

引言

2016年政府工作報告中多次提到“創(chuàng)新”二字，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展已經(jīng)成為當代社會發(fā)展的主流形式。區(qū)域創(chuàng)新效率高低已經(jīng)成為衡量區(qū)域競爭力的重要指標。中部地區(qū)屬于全國的重要戰(zhàn)略地位，科學評價中部六省區(qū)域創(chuàng)新效率，對其區(qū)域創(chuàng)新效率的提升研究具有重要理論和現(xiàn)實意義。

自1992年英國著名學者Philip Cooke在其著作《區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)：在全球化世界中的治理作用》中首次定義區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)后，國內(nèi)外的學者對區(qū)域創(chuàng)新效率展開了不同視角的研究。劉忠順、官建成（2002）首次使用DEA測評我國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效，分析各地區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的特點，并給出發(fā)展建議。官建成、何穎（2005）采用兩階段DEA模型，測算區(qū)域創(chuàng)新活動的技術(shù)有效性和經(jīng)濟有效性，根據(jù)有效性值將我國各個地區(qū)劃分為不同的創(chuàng)新梯隊。郭軍華、倪明（2011）利用HBM指數(shù)法測算了我國1998-2007年創(chuàng)新效率，結(jié)果表明創(chuàng)新效率的增長來源于規(guī)模效率和技術(shù)進步。劉和東（2011）利用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)測算我國30個省市1998-2008年的區(qū)域研發(fā)效率。白俊紅、蔣伏心（2011）利用三階段DEA法測算我國區(qū)域創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新效率偏低是受規(guī)模效率的影響。黃奇、苗建軍、李敬銀等（2014）首次運用共同前沿法測算2002-2012年我國三大區(qū)域創(chuàng)新效率及其差異性，發(fā)現(xiàn)三大區(qū)域在不同前沿下呈現(xiàn)不同的發(fā)展趨勢。李正鋒、逯宇鐸、于嬌等（2015）運用共同前沿方法，利用技術(shù)缺口比率（TGR）測算中國2009-2013區(qū)域創(chuàng)新效率的技術(shù)差距，發(fā)現(xiàn)中國區(qū)域創(chuàng)新效率整體水平仍然偏低，區(qū)域創(chuàng)新效率差異明顯。

通過對區(qū)域創(chuàng)新效率研究的總結(jié)和梳理，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的研究大都集中在對其單一角度的效率測算，此外對產(chǎn)出指標的設定將科技成果與創(chuàng)新效益默認為同期產(chǎn)出，忽略了創(chuàng)新活動的滯后性。所以本文考慮創(chuàng)新活動的滯后期將創(chuàng)新活動分為科技轉(zhuǎn)化階段和效益階段，以此為依據(jù)將創(chuàng)新活動的產(chǎn)出相對應分為科技成果產(chǎn)出和經(jīng)濟效益、社會效益、國際競爭力。本文將從靜態(tài)和動態(tài)視角出發(fā)，基于中部六省2007-2014年的創(chuàng)新活動面板數(shù)據(jù)，利用DEA超效率模型、BCC模型、和基于DEA的Malmquist指數(shù)法測算創(chuàng)新活動的技術(shù)有效性值、經(jīng)濟有效性值以及生產(chǎn)要素變化率，評估中部六省的區(qū)域創(chuàng)新現(xiàn)況。

模型構(gòu)建

（一）指標和數(shù)據(jù)選取

創(chuàng)新活動是一個涉及到多種資源投入與產(chǎn)出的“黑箱”過程，為了準確測算區(qū)域創(chuàng)新活動效率，將創(chuàng)新活動分為科技轉(zhuǎn)化和效益轉(zhuǎn)化兩個階段。第一階段投入指標的選取，全面考慮到創(chuàng)新活動的人力和財力的投入，除此之外引入R&D經(jīng)費占生產(chǎn)總值的比重、政府資金和企業(yè)資金分別占R&D經(jīng)費比重，以此來衡量地區(qū)創(chuàng)新活動政府的支持度和企業(yè)的參與度，既是對創(chuàng)新環(huán)境的描述又是對創(chuàng)新活動資金投入的補充。第一階段產(chǎn)出指標的選取為科技創(chuàng)新成果產(chǎn)出，包括專利、論文、技術(shù)市場成交額以及新產(chǎn)品銷售收入占主營業(yè)務的比重。第二階段投入即第一階段的科技成果產(chǎn)出，第二階段效益實現(xiàn)階段產(chǎn)出指標用于衡量地區(qū)經(jīng)濟效益、社會效益以及區(qū)域國際競爭力。圖1為區(qū)域創(chuàng)新效率評價指標體系。

區(qū)域創(chuàng)新投入與產(chǎn)出相關(guān)指標數(shù)據(jù)均來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》（2008-2015）?？紤]到創(chuàng)新活動的滯后性，將創(chuàng)新活動階段滯后期設為2年。

（二）效率評價模型

1.靜態(tài)效率評價標準模型。C2R和BC2是數(shù)據(jù)包絡分析法最典型也是應用最廣泛的兩個模型。C2R模型假設決策單元在最優(yōu)的規(guī)模上運作，又稱作規(guī)模報酬不變模型。由于經(jīng)濟活動諸多因素的影響，決策單元很大程度上不在最理想的規(guī)模上運作。BC2模型將C2R模型拓展為規(guī)模報酬可變的情形，適用性較強。本文采用BC2來構(gòu)建區(qū)域效率評價模型。BC2模型假設有n個決策單元，每個決策單元有m種類型的投入xij和s種類型產(chǎn)出yrj，對于選定的DMUj，判斷其技術(shù)有效性的BCC模型的對偶規(guī)則如下：

2.靜態(tài)效率評價超效率模型。標準DEA模型對于效率值的區(qū)分度相對較弱，經(jīng)常會出現(xiàn)多個決策單元被評價為有效的情況，這些有效DMU的效率高低無法進一步區(qū)分（宇文晶等，2015）。為了解決這一問題，Anderson和Petersen（1993）提出超效率模型。超效率模型核心是考慮被評價單元相對于其他單元的效率，該模型構(gòu)造的參考集不包括被評價單元本身，該模型對于DEA有效決策單元給出進一步的分析。

3.動態(tài)效率評價模型——基于DEA的Malmquist指數(shù)模型。假設存在n個決策單元，每個決策單元在t期由m種輸入獲得S種輸出。t期的輸入和輸出指標值分別用，表示。

Malmquist指數(shù)構(gòu)造的基礎是距離函數(shù)，距離函數(shù)恰好為DEA理論中C2R 模型和BC2模型效率值的倒數(shù)。規(guī)模報酬可變的情形下，令（xt，yt）在t、t+1期的距離函數(shù)分別為DtV（xt，yt）、Dt+1V（xt，yt），（xt+1，yt+1）在t、t+1期的距離函數(shù)分別為DtV（xt+1，yt+1）、Dt+1V（xt+1，yt+1）（馬占新等，2013）。在t期、t+1期的技術(shù)條件下，從t期到t+1期的技術(shù)效率變化分別為：

用兩個Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值來計算t期到t+1期生產(chǎn)率的變化：

Ray和Desli進一步將Malmquist指數(shù)分解為RD模型（馬占新等，2013），如下：

中部六省區(qū)域創(chuàng)新效率評價與分析

一般來說，DEA決策單元的數(shù)量不應少于投入和產(chǎn)出指標數(shù)量的乘積，同時不少于投入和產(chǎn)出指標數(shù)量的3倍（Cooper，2007），為了準確測算中部六省的區(qū)域創(chuàng)新效率，選取除港澳臺和西藏以外的30個省、自治區(qū)和直轄市為決策單元。

（一）中部六省區(qū)域創(chuàng)新效率靜態(tài)評價與分析

利用軟件Mydea，運用基于投入導向的超效率模型計算決策單元區(qū)域創(chuàng)新活動兩階段的效率值，選擇中部六省進行分析，對計算結(jié)果進行篩選匯總后，繪制了四個時期的區(qū)域創(chuàng)新活動兩個階段超效率值折線圖。如圖2所示。

從圖2可以看出，中部六省區(qū)域創(chuàng)新第一階段技術(shù)效率值低于全國平均水平，并且中部六省技術(shù)效率平均值低于1，說明中部六省創(chuàng)新活動第一階段創(chuàng)新科技轉(zhuǎn)換率與全國相比技術(shù)無效，創(chuàng)新技術(shù)水平落后。中部六省中創(chuàng)新效率也相差較大，很明顯分為三個效率梯隊，第一梯隊湖南、湖北兩省的技術(shù)效率值大于1，技術(shù)有效，處于領(lǐng)先地位；第二梯隊安徽、河南兩省效率值在0.75-0.85之間，處于平均水平；第三梯隊山西和江西省均小于0.65，處于落后地位，與前兩個梯隊相差較大，說明中部六省第一階段整體效率低主要是由于山西和江西兩省效率偏低。

中部六省創(chuàng)新活動第二階段效率值仍然低于全國平均水平，但與第一階段效率值相比整體偏低，而且第一階段相對效率值低的省第二階段的效率值相對領(lǐng)先，第一階段處于第三梯隊的江西省效率值最高，介于0.876-0.97之間，山西、河南省效率值高于中部六省的平均水平，而第一階段效率值處于第一梯隊的湖北省、湖南省第二階段效率值處于最末，均小于0.38。說明中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動第二階段整體技術(shù)無效，除了整體效率值偏低以外，湖北、湖南、安徽三個省的效率低是主要原因。

為了進一步分析中部六省創(chuàng)新效率偏低以及效率差異的原因，利用DEAP2.1軟件，輸入各省的投入產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)，運用基于投入的BC2模型計算兩個階段的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。計算結(jié)果經(jīng)整理匯總后如表1所示。

選取的四個時期段，中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動第一階段創(chuàng)新技術(shù)效率總體在提高，但除湖南、湖北兩省以外，其余四省創(chuàng)新技術(shù)效率都落后于全國平均水平，從表1中可以發(fā)現(xiàn)，純技術(shù)效率較高，而規(guī)模效率則較低，技術(shù)效率無效主要受到規(guī)模效率的影響，進一步說明中部六省尤其是山西省、江西省的技術(shù)創(chuàng)新資源投入力度不夠，政府支持力度不足，企業(yè)創(chuàng)新主體地位不明確。

中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動第二階段，這一階段是區(qū)域創(chuàng)新科技產(chǎn)出成果向經(jīng)濟效益、社會效益、區(qū)域競爭力的轉(zhuǎn)化，這一階段全國30個省的效率都均低于第一階段的效率值，計算結(jié)果顯示除浙江省、廣東省、海南省等少數(shù)經(jīng)濟發(fā)達的地區(qū)外，其他省的效益轉(zhuǎn)化率均較低。中部六省低于全國平均效率值，處于效益轉(zhuǎn)化的相對落后階段。從表1中可以看出創(chuàng)新活動第二階段，主要影響因素是純技術(shù)效率值較低，而且規(guī)模報酬遞減，說明技術(shù)創(chuàng)新成果向經(jīng)濟效益的轉(zhuǎn)化率較低。2009-2011年、2010-2012年、2011-2013年這三個時期，江西、山西省的效率相對較高，而湖北省、湖南省效率值均低于其他四省，結(jié)果與創(chuàng)新活動第一階段相差較大，究其原因是因為湖北、湖南兩省的創(chuàng)新科技成果產(chǎn)出較多，而相應的效益轉(zhuǎn)化機制還不完善，導致第二階段科技成果的投入出現(xiàn)冗余的情況。江西、山西省第一階段創(chuàng)新科技成果產(chǎn)出較少，但是效益轉(zhuǎn)化階段相對充分地利用較少投入實現(xiàn)了較大的效益轉(zhuǎn)化。整體而言中部六省效益轉(zhuǎn)化率較低，這也是目前創(chuàng)新活動效率較低的原因，從技術(shù)科技成果到效益的實現(xiàn)，需要高校、科研機構(gòu)的創(chuàng)新科技成果如專利、論文等向企業(yè)有效流動，并且創(chuàng)新科技成果需要以市場為導向，需要創(chuàng)新區(qū)域中各創(chuàng)新主體的共同協(xié)作，需要大眾創(chuàng)新。

（二）中部六省區(qū)域創(chuàng)新效率動態(tài)評價與分析

為了多視角評價中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動兩階段效率，本文采用基于DEA的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)，運用DEAP軟件，選擇投入為導向的規(guī)模報酬可變VRS模型，測算決策單元的全要素生產(chǎn)率的變化情況。2007-2014年，中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動全要素生產(chǎn)率變化，及其分解為技術(shù)進步和綜合技術(shù)效率變化情況如圖3、圖4所示。

中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動第一階段，中部六省全要素生產(chǎn)率均值為0.987，稍大于全國均值0.973。整體而言，中部六省4個時期段的技術(shù)創(chuàng)新效率的增長率相差不大，其中安徽江西省的增速都為1以上，說明正處于創(chuàng)新進步期，創(chuàng)新效率在不斷提高，各種創(chuàng)新資源配置不斷優(yōu)化。除河南省以外的五省全要素生產(chǎn)率的增長主要來自于綜合效率的提高，進一步挖掘是受到規(guī)模效率的影響，河南省全要素生產(chǎn)率的增長主要受益于于技術(shù)進步。

中部六省創(chuàng)新活動第二階段，全要素生產(chǎn)率均值為0.8064，相比第一階段有所降低，除河南省以外，其他五省均小于1。湖南、湖北、山西、安徽、河南省全要素生產(chǎn)率的提高均受益于綜合技術(shù)效率的提高，進一步分解是由于該四個地區(qū)純技術(shù)效率的提高。江西省全要素生產(chǎn)率相對較低主要是由于純技術(shù)效率較低，創(chuàng)新活動管理方式存在問題。所以中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動第二階段的全要素生產(chǎn)率的變動主要是受到該區(qū)純技術(shù)效率的影響。

結(jié)論

本文基于中部六省2007-2014年的面板數(shù)據(jù)，利用基于DEA的超效率模型、標準模型以及Malmquist指數(shù)對中部六省的區(qū)域創(chuàng)新活動兩階段效率進行評價，得出以下結(jié)論：

第一，中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動效率無論是第一階段還是第二階段與全國相比，都比較落后，而且中部六省各區(qū)域創(chuàng)新效率差異較大，分化較大。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)湖南、湖北兩省創(chuàng)新投入較多，所以第一階段效率值最高，第一階段的科技創(chuàng)新成果較多，導致第二階段效益轉(zhuǎn)化過程中出現(xiàn)投入冗余產(chǎn)出不足的情況，第二階段效率則較低。經(jīng)濟落后地區(qū)山西、江西省則與湖北、湖南省相反，河南、安徽省則介于二者之間。所以對于湖南、湖北兩省而言，完善效益轉(zhuǎn)化機制，增強企業(yè)與高校、科研機構(gòu)之間創(chuàng)新成果流通，以企業(yè)、市場需求為導向進行創(chuàng)新。河南、安徽、山西、江西省需要充分利用中部戰(zhàn)略的契機，主動接受湖南、湖北省高效率地區(qū)的輻射，加大創(chuàng)新資源投入力度，積極引進國外的技術(shù)。

第二，在2007-2014年期間，中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動兩階段全要素生產(chǎn)率變動的主要影響因素是綜合技術(shù)效率，將綜合技術(shù)效率進一步分解，其變動受到規(guī)模效率和純技術(shù)效率的雙重影響，第一階段主要受到規(guī)模效率的影響，而第二階段主要受純技術(shù)效率影響。因此要提高中部六省的全要素生產(chǎn)率，需要加大各區(qū)域的創(chuàng)新活動資源投入力度，提高企業(yè)對于科研經(jīng)費的投資力度，鼓勵科研機構(gòu)與企業(yè)密切合作，優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新資源配置，提升規(guī)模效率。

第三，無論是從靜態(tài)角度還是動態(tài)角度，區(qū)域創(chuàng)新活動第一階段創(chuàng)新效率受到規(guī)模效率的影響較大，創(chuàng)新資源的投入能有效促進創(chuàng)新效率的提升，第二階段創(chuàng)新效率則是受純技術(shù)效率的影響較大，在創(chuàng)新效益轉(zhuǎn)化過程中，創(chuàng)新效率的提高更依賴創(chuàng)新主體之間的協(xié)作，創(chuàng)新成果在企業(yè)、高校與科研機構(gòu)間的有效流動，以及管理模式創(chuàng)新。

參考文獻：

1.Cook P .Regional innovation systems：competitive regulation in the New Europe[J].Geofomm，1992，23（3）

2.劉順忠，官建成.區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效的評價[J].中國管理科學，2002（1）

3.官建成，何穎.基于DEA方法的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的評價[J].科學學研究， 2005，23（2）

4.郭軍華.基于非參數(shù)HMB指數(shù)法的區(qū)域創(chuàng)新效率變動分析[J].管理報，2011，08（1）

5.劉和東.中國區(qū)域研發(fā)效率及其影響因素研究——基于隨機前沿函數(shù)的實證分析[J].科學學研究，2011，29（4）

6.白俊紅，蔣伏心.考慮環(huán)境因素的區(qū)域創(chuàng)新效率研究——基于三階段DEA方法[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2011（10）

7.黃奇，苗建軍等.基于共同前沿的中國區(qū)域創(chuàng)新效率研究[J].華東經(jīng)濟管理，2014（11）

8.李正鋒，逯宇鐸，于嬌等.基于共同前沿方法的中國區(qū)域創(chuàng)新效率及差異研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2015（5）

9.顏莉.我國區(qū)域創(chuàng)新效率評價指標體系實證研究[J]管理世界，2012（5）

10.Eric C.Wang.R&D efficiency and economic performance：A cross-country analysis using the stochastic frontier approach[J].Journal of Policy Modeling，2007， 29（2）

11.Fang-Ming Hsu，Chao-Chih Hsueh.Measuring relative efficiency of government-sponsored R&D projects：A three-stage approach[J]，Evaluation and Program Planning，2009，32（2）

12.馬占新，馬生昀，包斯琴高娃.數(shù)據(jù)包絡分析及其應用案例[M]科學出版社，2013

13.宇文晶，馬麗華，李海霞.基于兩階段串聯(lián)DEA的區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率及影響因素研究[J]研究與發(fā)展管理，2015（3）

14.成剛.數(shù)據(jù)包絡分析方法與MaxDEA軟件[M]知識產(chǎn)權(quán)出版社，2015