劉方 梁晨 鄭悅

摘?要：?運(yùn)用三階段DEA模型，測(cè)算分析2001—2018年長(zhǎng)三角26城創(chuàng)新效率變動(dòng)規(guī)律以及空間差異。研究表明：排除環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)后，大多數(shù)城市創(chuàng)新綜合效率均值有所上升，但只有上海為DEA有效;不論是第一階段還是第三階段的測(cè)算結(jié)果，均顯示長(zhǎng)三角26城的創(chuàng)新效率時(shí)間變化和空間差異較大;按照省份區(qū)域劃分，第三階段的測(cè)算值最大的為上海，浙江其次，然后是江蘇，最小的是安徽。外部環(huán)境對(duì)創(chuàng)新的效率有較大影響。其中人均GDP和政府干預(yù)對(duì)松弛變量起正向作用。企業(yè)規(guī)模和創(chuàng)新效率存在U型關(guān)系。在市場(chǎng)結(jié)構(gòu)方面，公司的數(shù)量和創(chuàng)新投入的松弛變量存在反向關(guān)系。

關(guān)鍵詞：?長(zhǎng)三角城市群?創(chuàng)新效率?三階段DEA?

一、引言與文獻(xiàn)綜述??

習(xí)近平總書(shū)記在首屆進(jìn)博會(huì)開(kāi)幕式上宣布長(zhǎng)三角區(qū)域一體化發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略，標(biāo)志著長(zhǎng)三角區(qū)域進(jìn)入一個(gè)新的歷史階段，這是長(zhǎng)三角區(qū)域發(fā)展的重大機(jī)遇。然而長(zhǎng)三角城市群也面臨著一些現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題，比如技術(shù)創(chuàng)新資源分布不均衡，跨城市協(xié)同創(chuàng)新難度大。近年來(lái)長(zhǎng)三角各城市都加大了研究與開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入，并且研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占GDP的比重逐年上升。但是也有跡象表明部分城市創(chuàng)新投入與產(chǎn)出不對(duì)稱，創(chuàng)新資源配置效率低下，這對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展不利。因此準(zhǔn)確測(cè)量各城市的創(chuàng)新效率顯得尤為必要。本文引入三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型，測(cè)算長(zhǎng)三角26城創(chuàng)新效率，并討論其分布的空間差異。目前學(xué)術(shù)界從技術(shù)效率角度研究技術(shù)創(chuàng)新，大致有兩種方法。一種是參數(shù)方法隨機(jī)前沿分析（SFA），如李新春等[1]、孫瑋等[2]。也有一些學(xué)者采用了改進(jìn)型的SFA方法測(cè)量創(chuàng)新效率，如王斌等[3]和邱兆林[4]。另一種基于是非參數(shù)方法的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），如官建成等[5]、李向東等[6]。最近幾年用于測(cè)算區(qū)域創(chuàng)新效率的方法更趨綜合，如兩階段DEA（羅良文等[7]、趙增耀等[8]）、三階段DEA（劉偉等[9]、羅穎等[10]）、SFA與改進(jìn)的DEA結(jié)合（李婧等[11]、白俊紅等[12]）。

現(xiàn)有文獻(xiàn)多是用省級(jí)數(shù)據(jù)研究區(qū)域創(chuàng)新效率，極少對(duì)更加微觀的地級(jí)市層面進(jìn)行深入研究。鑒于本文研究的是長(zhǎng)三角城市群的創(chuàng)新效率，固選用長(zhǎng)三角26城2001—2018年的面板數(shù)據(jù)，借鑒前人的經(jīng)驗(yàn)，采用三階段DEA模型作為研究工具。

二、研究設(shè)計(jì)??

（一）三階段DEA模型??

1.第一階段：使用原始的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行初始效率評(píng)價(jià)。

2.第二階段：似SFA回歸（剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計(jì)噪聲）

3.第三階段：調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量的DEA效率分析

（二）變量與數(shù)據(jù)來(lái)源及處理??

1.創(chuàng)新產(chǎn)出。專利是國(guó)際上衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的通用指標(biāo)，因此我們選取專利授權(quán)數(shù)為創(chuàng)新產(chǎn)出的直接指標(biāo)。此外，由于研發(fā)活動(dòng)只有轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)才具有真正的價(jià)值，固而我們將新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入作為創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)之一?？紤]到技術(shù)市場(chǎng)成交額間接的反映了研發(fā)的價(jià)值，所以也選為創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)之一。

2.創(chuàng)新投入。由于創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出受研發(fā)投入的直接影響，同時(shí)考慮一個(gè)區(qū)域GDP的總量的影響，所以我們選取新產(chǎn)品研發(fā)支出和全社會(huì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比重作為創(chuàng)新投入的指標(biāo)。另外考慮到人力資本對(duì)創(chuàng)新的重要性，故而我們選取研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量作為指標(biāo)之一。

3.環(huán)境變量。影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的環(huán)境因素主要包括企業(yè)所處區(qū)域的宏觀環(huán)境，政府對(duì)企業(yè)的干預(yù)程度，企業(yè)自身規(guī)模的大小。

企業(yè)所處的宏觀環(huán)境，尤其是宏觀環(huán)境所能提供的物質(zhì)基礎(chǔ)，對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)，有著顯著的影響。參照羅穎等[10]，我們選取企業(yè)所處區(qū)域的人均GDP作為代理變量。政府科研經(jīng)費(fèi)支出占總支出的比例，可以反映地方政府對(duì)科技創(chuàng)新的干預(yù)程度以及所提供的物質(zhì)基礎(chǔ)。因此也被選為環(huán)境因素指標(biāo)。企業(yè)的規(guī)模和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，也對(duì)科技創(chuàng)新有一定的影響，因此參照劉偉等[10]的經(jīng)驗(yàn)，我們選取高新技術(shù)企業(yè)的個(gè)數(shù)和高新技術(shù)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入均值，作為其表征變量。

（三）樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源??

本研究數(shù)據(jù)的來(lái)源，主要依據(jù)萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)和EPS數(shù)據(jù)庫(kù)，以及中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒，以長(zhǎng)三角26個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)為觀測(cè)對(duì)象，時(shí)間跨度為2001—2018年。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析分別見(jiàn)表2和表3。表3的相關(guān)性顯示，各個(gè)變量之間均在1%的顯著性水平上具有較強(qiáng)的相關(guān)性，滿足DEA計(jì)算所要求的數(shù)據(jù)同向性要求[14]。

依據(jù)選取的環(huán)境變量，設(shè)定隨機(jī)前沿分析（SFA）模型：

三、實(shí)證結(jié)果分析??

（一）第一階段效率分析結(jié)果：

1.長(zhǎng)三角城市群整體的創(chuàng)新效率。總體來(lái)看，2001—2018年，長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新綜合效率在[0.412，1.000]之間變化，呈現(xiàn)先上升后下降而后小幅度上升趨勢(shì)，單個(gè)時(shí)間點(diǎn)相較于創(chuàng)新效率均值上下浮動(dòng)較大，主要是因?yàn)榄h(huán)境因素、管理無(wú)效率和隨機(jī)噪音的存在。從均值結(jié)果來(lái)看，長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新綜合效率平均為0.814，屬于DEA無(wú)效率。從效率分解的結(jié)果來(lái)看，創(chuàng)新綜合效率均值和純技術(shù)效率均值的相關(guān)系數(shù)為0.27，與規(guī)模效率的相關(guān)系數(shù)為0.57，相關(guān)性都不明顯。因此，在不考慮環(huán)境因素的情況下，長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新綜合效率變化受純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同影響，但受到規(guī)模效率影響較大

2.長(zhǎng)三角城市群的創(chuàng)新效率時(shí)間變化規(guī)律。長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新效率變動(dòng)情況具體見(jiàn)表5。由表5顯示：上海，溫州創(chuàng)新效率值無(wú)變化，且都顯示了其創(chuàng)新效率DEA有效;其余各個(gè)城市在2001—2018年間創(chuàng)新效率變動(dòng)均比較大，從所屬省份來(lái)看，浙江和上海效率最高，其次是江蘇，安徽最低。

3.基于效率臨界點(diǎn)的區(qū)域劃分。為進(jìn)一步研究第一階段長(zhǎng)三角城市群各城市初始創(chuàng)新效率的空間差異，對(duì)臨界值的界定，以純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值（0.865，0.940）為臨界點(diǎn)，對(duì)構(gòu)成區(qū)域創(chuàng)新效率的純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行劃分，可將長(zhǎng)三角城市群整體創(chuàng)新綜合效率劃分為4種類(lèi)型，結(jié)果見(jiàn)圖1。

（二）第二階段結(jié)果分析??

1.宏觀環(huán)境。宏觀環(huán)境的代理變量人均GDP在三個(gè)投入變量的回歸模型中系數(shù)均為正，說(shuō)明人均收入越多，創(chuàng)新投入的冗余就越多。

2.政府干預(yù)。地方財(cái)政科技支出占一般公共預(yù)算支出的比重的系數(shù)在三個(gè)回歸模型中均顯著為正，說(shuō)明其對(duì)三種技術(shù)創(chuàng)新投入松弛變量均具有正向作用。政府的資助并沒(méi)有促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置。可能是由于政府疏于監(jiān)管或者資助企業(yè)時(shí)把關(guān)不嚴(yán)，使得某些企業(yè)申報(bào)虛假項(xiàng)目或者使用同一個(gè)項(xiàng)目重復(fù)申請(qǐng)資助。

3.企業(yè)規(guī)模。企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入均值的系數(shù)在三個(gè)模型中顯著為正，而企業(yè)規(guī)模變量平方項(xiàng)的系數(shù)在三個(gè)模型中顯著為負(fù)，說(shuō)明小企業(yè)和大企業(yè)更容易減少高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投入松弛。相對(duì)于中等規(guī)模企業(yè)，大企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新容易形成規(guī)模效應(yīng)，降低創(chuàng)新成本，創(chuàng)新效率相對(duì)較高：小企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中資源配置更靈活、更容易接受革新、更具冒險(xiǎn)精神，有利于提升創(chuàng)新效率。

4.市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)量的系數(shù)在三個(gè)回歸模型中均顯著為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)數(shù)量越多，創(chuàng)新投入的冗余就越少，即表明與壟斷性市場(chǎng)結(jié)構(gòu)相比，完全競(jìng)爭(zhēng)更有利于創(chuàng)新。

（三）第三階段：調(diào)整后的創(chuàng)新效率測(cè)算結(jié)果分析

1.長(zhǎng)三角26城調(diào)整前后創(chuàng)新綜合效率對(duì)比。從總體情況來(lái)看，2001—2018年，調(diào)整后的長(zhǎng)三角城市群總體創(chuàng)新綜合效率均值有6個(gè)城市處于DEA有效;調(diào)整之后的變化區(qū)間為[0.341，1.000]，較調(diào)整之前有很大變化。23個(gè)地級(jí)市的創(chuàng)新效率值中，只有上海在全時(shí)間段下創(chuàng)新效率處于DEA有效，?其余城市，如合肥、南京等只是部分時(shí)間段出現(xiàn)DEA有效;相較于調(diào)整之前，調(diào)整之后的DEA創(chuàng)新效率，如合肥、南京、

無(wú)錫等市出現(xiàn)較大變化，創(chuàng)新效率明顯提高。調(diào)整后，由于排除了環(huán)境因素和隨機(jī)噪音，DEA綜合效率平均效率值由0.814上升至0.825。跟調(diào)整前相比有了明顯變化。

2.長(zhǎng)三角城市群調(diào)整前后總體情況對(duì)比。從總體創(chuàng)新效率來(lái)看，無(wú)論是調(diào)整前還是調(diào)整后，在十二五之前，綜合效率都是呈上升趨勢(shì)。在十二五后調(diào)整后的綜合創(chuàng)新效率呈上升趨勢(shì)，而調(diào)整前則相反。十二五之前調(diào)整前的創(chuàng)新綜合效率高于調(diào)整后，而十二五期間的調(diào)整后創(chuàng)新綜合效率則高于調(diào)整前。結(jié)合調(diào)整前后創(chuàng)新效率的變化趨勢(shì)，我們認(rèn)為，在十二五之前，長(zhǎng)三角城市群的創(chuàng)新效率提高主要得益于良好的外部環(huán)境和好的運(yùn)氣。而十二五期間創(chuàng)新效率的下降主要是因?yàn)橥獠凯h(huán)境的惡化，并非由于管理效率低下。事實(shí)上相較于十二五之前，十二五期間的管理效率有所提升。由于數(shù)據(jù)的可獲得性，十三五期間沒(méi)有拿到完整的數(shù)據(jù)樣本，但是就前半段來(lái)看調(diào)整后的綜合效率總體上來(lái)看是有微小提升。從調(diào)整前來(lái)看，十三五的前半段相比于十二五的最后一年也有所提升。

3.基于效率臨界點(diǎn)的區(qū)域創(chuàng)新效率調(diào)整前后變化。按照前文分類(lèi)，同樣以（0.909，0.857）為臨界點(diǎn)，分類(lèi)結(jié)果與圖1類(lèi)似，但平均效率值存在較大差異，其結(jié)果見(jiàn)圖3：

四、結(jié)論及政策建議??

從區(qū)域總體創(chuàng)新效率看，調(diào)整之前，2001—2018年，長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新效率整體均值區(qū)間為[0.412，1]，并且管理無(wú)效率和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的存在使得總體創(chuàng)新效率均值波動(dòng)較大。調(diào)整之后，長(zhǎng)三角城市群創(chuàng)新綜合效率雖然有所提升，但只有上海達(dá)到DEA有效。從長(zhǎng)三角城市群的創(chuàng)新效率看，排除了環(huán)境和隨機(jī)因素的影響之后，部分城市平均效。從環(huán)境變量的影響看，人均GDP在三個(gè)投入變量的回歸模型中系數(shù)均為正，說(shuō)明人均收入越多，創(chuàng)新投入的冗余就越多。地方財(cái)政科技支出占一般公共預(yù)算比例的系數(shù)在三個(gè)回歸模型中均顯著為正，說(shuō)明政府資助的效率不高。企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入均值的系數(shù)在三個(gè)模型中顯著為正，而企業(yè)規(guī)模變量平方項(xiàng)的系數(shù)在三個(gè)模型中顯著為負(fù)，支持理論分析中的第三種觀點(diǎn)，即企業(yè)規(guī)模對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響存在“U”型關(guān)系，說(shuō)明小企業(yè)和大企業(yè)更容易減少高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投入松弛。高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)量的系數(shù)在三個(gè)回歸模型中均顯著為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)數(shù)量越多，創(chuàng)新投入的冗余就越少，即表明與壟斷性市場(chǎng)結(jié)構(gòu)相比，完全競(jìng)爭(zhēng)更有利于創(chuàng)新。由于競(jìng)爭(zhēng)有利于科技創(chuàng)新，政府應(yīng)當(dāng)加大對(duì)中小企業(yè)的扶持力度，鼓勵(lì)競(jìng)爭(zhēng)。在經(jīng)費(fèi)使用方面，政府應(yīng)當(dāng)加大對(duì)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的使用監(jiān)管，保證科研經(jīng)費(fèi)使用在新產(chǎn)品研發(fā)上，提高科研經(jīng)費(fèi)的使用效率。最后，加大引進(jìn)核心技術(shù)骨干的力度，確?？蒲袌F(tuán)隊(duì)成員少而精，避免科研隊(duì)伍成員人浮于事。

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（劉方，常州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院。梁晨，常州大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院。鄭悅，常州大學(xué)商學(xué)院）