孫振清，李歡歡，劉保留

(天津科技大學 經(jīng)濟與管理學院，天津 300222)

0 引言

城市群作為國家實現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化和工業(yè)化發(fā)展中較高形式的產(chǎn)物，逐漸取代中國傳統(tǒng)省域經(jīng)濟發(fā)展格局，成為未來地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的重要趨勢[1]。在政策指引和現(xiàn)實需求的雙重推動下，城市群經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)經(jīng)濟增速快、覆蓋面廣和區(qū)域聯(lián)動性強等特征[2]，發(fā)展不均衡問題仍然存在。其中，東部沿海城市群因資源稟賦、創(chuàng)新能力和區(qū)位優(yōu)勢，成為中國對外開放程度和經(jīng)濟發(fā)展水平較高的典型城市群，經(jīng)濟發(fā)展也呈現(xiàn)區(qū)域化特征。單個主體或者城市的技術創(chuàng)新能力可能無法有效應對瞬息萬變的競爭環(huán)境，城市群間的協(xié)同創(chuàng)新則是實現(xiàn)區(qū)域一體化的關鍵，有助于資源在城市間各生產(chǎn)環(huán)節(jié)協(xié)同整合[3]，促進各城市優(yōu)勢互補。因此，提升東部沿海城市群協(xié)同創(chuàng)新能力，促進區(qū)域間技術和知識流動，實現(xiàn)創(chuàng)新資源整合，強化協(xié)同創(chuàng)新多維溢出效應，對于提升技術創(chuàng)新水平和經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿τ兄陵P重要的作用。另外，在中國創(chuàng)新資源緊缺的情況下，如何有效解決效率問題，優(yōu)化創(chuàng)新要素配置，對于推動國民經(jīng)濟發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。為此，本文立足于協(xié)同發(fā)展角度，對東部沿海城市群(京津冀、山東半島、長三角和珠三角)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率進行測度，并分析其內在機理和影響因素，既符合國家發(fā)展的戰(zhàn)略需求，也為其它城市群實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟和資源協(xié)同發(fā)展提供借鑒。

1 文獻綜述

查閱相關文獻發(fā)現(xiàn)，針對協(xié)同創(chuàng)新的研究主要集中在協(xié)同創(chuàng)新效率測度以及影響因素識別、作用等方面，具體來說，主要對協(xié)同創(chuàng)新內涵、動因、模式以及作用機制進行探討。協(xié)同創(chuàng)新內涵方面，吳釗陽等[4]認為，協(xié)同創(chuàng)新是企業(yè)、政府和知識研究機構等為實現(xiàn)重大科技創(chuàng)新而開展的大跨度創(chuàng)新組織模式。動因方面，學者們從外部資源獲取、企業(yè)績效提高和風險共擔等角度進行探討，發(fā)現(xiàn)企業(yè)采用協(xié)同創(chuàng)新模式可以進行信息流和知識傳遞、分享等多維互動，加速企業(yè)技術創(chuàng)新能力和績效提升[5]。模式方面，學者們主要從研發(fā)協(xié)同、專利轉讓以及技術創(chuàng)新等層面展開分析，如何郁冰[6]提出“戰(zhàn)略—知識—組織”三重互動的產(chǎn)學研協(xié)同模式，為實現(xiàn)產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新奠定了理論基礎；Bjerregaard[7]認為，研發(fā)協(xié)同有利于外部知識和技術整合利用，降低成本和風險，促進科研合作和信息共享，從而實現(xiàn)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展。作用機制方面，楊曉昕等[8]通過探討一些地區(qū)推進的“創(chuàng)新驛站”發(fā)現(xiàn)，新型區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新機制需要構建集研究型大學、中介機構和企業(yè)以及政府“四位一體”的區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新體系。協(xié)同創(chuàng)新效率測度以及影響因素方面，主要從相同創(chuàng)新主體和不同創(chuàng)新主體兩個角度加以分析：相同創(chuàng)新主體角度側重于高校、企業(yè)和科研院所等機構，如尹潔等[9]采用問卷調查方式，分析高校科研創(chuàng)新團隊知識共享機制下創(chuàng)新團隊內部知識共享績效影響因素；Kim等[10]以韓國中小型企業(yè)為案例研究對象，采用多元回歸方法證實，中小型企業(yè)開放式創(chuàng)新活動對其創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在差異性；溫珂等[11]以中國101家公立研究院所為樣本，發(fā)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新能力與績效之間存在正向促進關系。不同創(chuàng)新主體角度側重于模型建立和度量，如段云龍等[12]運用超效率DEA模型和網(wǎng)絡DEA模型測算各省市產(chǎn)學研之間的協(xié)同創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)區(qū)域共生系統(tǒng)下各主體創(chuàng)新效率呈現(xiàn)不均衡狀態(tài)；蔡翔等[13]通過構建三螺旋強度模型，實證分析大學—企業(yè)—政府協(xié)同創(chuàng)新效率及影響因素。此外，F(xiàn)uentes等[14]、Li等[15]、葉斌等[16]從不同角度對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新進行了研究。

隨著空間經(jīng)濟學的興起和發(fā)展，學者們開始關注區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新外溢問題。如趙增耀[17]、白俊紅[18]、劉軍[19]和孫大明等[20]從空間維度厘清區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新空間外溢效應和機制，重點考察其對區(qū)域創(chuàng)新績效、產(chǎn)業(yè)集聚和升級的影響，但基于城市群視角的研究較少。以往學者往往以省際(區(qū)域)尺度為研究對象，忽略了不同地區(qū)發(fā)展內質的不均勻性。本文以城市群為研究對象，更能突出不同城市間的內在關聯(lián)性。與以往研究相比，本文可能的創(chuàng)新貢獻在于：

(1)在研究內容方面，將京津冀、山東半島、長三角和珠三角地區(qū)統(tǒng)一納入分析框架，重點考察不同地區(qū)協(xié)同創(chuàng)新效率變化趨勢，彌補了傳統(tǒng)研究未考慮城市群發(fā)展對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率影響的不足。

(2)在變量測度方面，采用三階段DEA模型測算2005—2018年中國四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率，對處于生產(chǎn)前沿的決策單元進行分析。

(3)在影響因素方面，本文采用面板Tobit回歸模型實證分析不同城市群協(xié)同創(chuàng)新效率的主要影響因素，以期為地區(qū)因地制宜采取相關政策，實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展提供依據(jù)和思路。

2 研究方法與數(shù)據(jù)說明

2.1 研究方法

2.1.1 三階段DEA模型

傳統(tǒng)DEA模型未考慮環(huán)境因素和隨機噪聲對決策單元效率評價的影響，導致測算結果有所偏差，而三階段DEA在測算過程中能夠消除自身不可控因素對效率的影響。

第一階段：傳統(tǒng)DEA模型。Charnes等[21]最早提出被稱為數(shù)據(jù)包絡分析的方法，用于評價相同部門間的相對有效性，因而被稱為DEA有效，該模型即CCR模型。從生產(chǎn)函數(shù)角度看，這一模型是用來研究具有多個投入，特別是具有多個產(chǎn)出“生產(chǎn)部門”的理想且卓有成效的方法。DEA模型分為投入導向和產(chǎn)出導向；Banker等[22]提出BCC模型，測度規(guī)模報酬及可變條件下決策單元有效性問題，將綜合技術效率(crste)分解為規(guī)模效率(scal)和純技術效率(vrste)，具體關系為crste=scal×vrste。本文選擇BCC模型對研究區(qū)域內X個城市的初始投入與產(chǎn)出進行測算。

(1)

其中，i=1，2，...，m；r=1,2，...，s。k=1,2，...，n為決策單元數(shù)，m、s分別代表投入指標和產(chǎn)出指標個數(shù)，xik(i=1，2，...，m)為第k個決策單元第i個投入要素，yik(r=1,2，...，s)為第k個測算單元第r個產(chǎn)出要素，θ為決策單元有效值。若θ=1且s+=s-=0，則決策單元DEA有效；若θ=1且s+≠0或s-≠0，則決策單元弱DEA有效；若θ<1，則決策單元非DEA有效。

第二階段：利用相似SFA回歸剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲。第一階段的DEA模型無法消除不可控因素對效率值的影響，因此，第二階段通過引進SFA模型，將第一階段的松弛變量分解成包含環(huán)境因子、隨機因素和管理無效率的3個自變量函數(shù)。以投入導向為基礎構建類似SFA回歸函數(shù)。

Sni=f(Zi;βn)+vni+μni;i=1,2,...,N;n=1,2,...,N

(2)

為剔除環(huán)境因素和隨機因素對效率測度的影響，將所有決策單元調置于相同的外部環(huán)境下，基于最有效預測單元，以投入量為基礎對上述公式進行如下調整：

(3)

第三階段：調整后的DEA模型。將調整后的投入產(chǎn)出變量再次帶入第一階段的傳統(tǒng)DEA模型，測算各決策單元第三階段的協(xié)同創(chuàng)新效率。此時，效率已經(jīng)剔除環(huán)境因素和隨機因素的影響，得到的效率值是相對真實準確的。

2.1.2 Tobit回歸模型

Tobit回歸模型是基于極大似然估計法建立的，可以較好地規(guī)避參數(shù)不一致、有偏性等問題。因此，采用因變量受限的截斷Tobit回歸模型對不同城市群協(xié)同創(chuàng)新效率影響因素進行分析，具體模型形式設定如下：

(4)

2.2 指標選取與說明

從經(jīng)濟學角度而言，從事某項生產(chǎn)活動的基本要素是勞動和資本，協(xié)同創(chuàng)新活動亦是如此。基于協(xié)同創(chuàng)新效率的基本概念以及現(xiàn)有研究成果，考慮協(xié)同創(chuàng)新主體之間的關系，本文從投入和產(chǎn)出兩個層面出發(fā)，選擇投入產(chǎn)出指標如下：

投入指標方面，考慮到區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新主體構成主要是高校、科研機構、企業(yè)和政府，從資本和人力勞動兩個方面進行考量，在人力勞動方面參考廖名巖等[23]的做法，采用地區(qū)總R&D人員減去企業(yè)獨立R&D人員、高校應用研究R&D人員和科研機構應用研究R&D人員的值衡量。對于資本投入，參考謝子遠等[24]的研究，選取高?？萍蓟顒又衼碜云髽I(yè)的經(jīng)費與科研機構科技活動中來自企業(yè)的經(jīng)費之和作為協(xié)同創(chuàng)新效率投入要素指標。對于項目要素投入，由于企業(yè)是協(xié)同創(chuàng)新主體，在協(xié)同創(chuàng)新活動中占據(jù)主導地位[25]。因此，協(xié)同創(chuàng)新項目要素投入指標為企業(yè)R&D項目總數(shù)減去企業(yè) R&D獨立項目數(shù)。

產(chǎn)出指標方面，協(xié)同創(chuàng)新活動的目的是為獲得知識產(chǎn)出或者具有市場前景的新產(chǎn)品或者創(chuàng)新技術。因此，本文主要從經(jīng)濟收益和創(chuàng)新成果兩個方面對產(chǎn)出指標進行考量。經(jīng)濟收益方面，選取科技創(chuàng)新研發(fā)的新產(chǎn)品銷售收入；創(chuàng)新成果方面選取科技創(chuàng)新活動的成果展示專利數(shù)，由于所申請的專利并不一定全部通過審查，選擇專利授權數(shù)量更能反映出一個地區(qū)的創(chuàng)新水平。因此，選取新產(chǎn)品銷售收入和專利授權數(shù)作為區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)出指標。

第二階段主要計算對沿海四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率產(chǎn)生顯著影響、但樣本無法主觀控制和改變的要素，即外部環(huán)境變量，主要包括研發(fā)支持力度、產(chǎn)業(yè)結構、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度及政府財政支持力度。具體來說，研發(fā)支持力度對區(qū)域創(chuàng)新水平有極大的支持作用，以研究和試驗發(fā)展為主的資金支持是重要方式，因而選擇研究和試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費投資強度衡量；區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)占比往往更能體現(xiàn)一個區(qū)域的產(chǎn)業(yè)升級水平，本文以第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)占比即產(chǎn)業(yè)結構高級化測度；區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境采取人均GDP衡量，反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平；對外開放可以引進國外先進知識與創(chuàng)新技術，提升科技創(chuàng)新水平、促進要素流動，進而有利于協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展水平提升，本文采取城市進出口額占城市GDP的比重衡量；政府作為區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新主體之一，其制定的相關政策以及提供的創(chuàng)新資金會對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響，因而選取財政科技支出占財政總支出的比重衡量政府財政支持力度。具體指標見表1。

表1 區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率測算相關指標

2.3 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本文借鑒中國城市群現(xiàn)有研究成果[2]，選取京津冀城市群、山東半島城市群、長江三角洲城市群和珠江三角洲城市群4個沿海城市群為研究對象，包含8個省份30個城市，如表2所示。

表2 東部沿海城市群范圍及選取依據(jù)

鑒于數(shù)據(jù)可得性與準確性，樣本時間跨度為2005—2018年，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及相關地市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展公告。針對缺失數(shù)據(jù)，根據(jù)實際情況采取外延法和均值法計算得出。

3 結果分析

3.1 第一階段傳統(tǒng)DEA測算結果

第一階段運用BCC模型，采用DEAP2.1軟件包對2005—2018年我國東部沿海城市群30個城市協(xié)同創(chuàng)新效率進行測度，分別得到綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率，表3為各項效率的平均值。

表3 第一階段2005—2018年四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率平均值

在不考慮外部環(huán)境與隨機誤差影響的條件下，東部沿海四大城市群30個城市中有7個城市在14年中處于隨機前沿面，分別為北京、滄州、煙臺、蘇州、上海、廣州和中山，其它城市的綜合效率與最優(yōu)值之間仍存在差距。總體來看，珠三角地區(qū)協(xié)同創(chuàng)新的綜合效率值最高，京津冀和長三角地區(qū)次之，山東半島的綜合效率值最低，說明珠三角和京津冀地區(qū)將資源投入轉化為協(xié)同效益的能力較強。純技術效率呈現(xiàn)出與綜合效率相同的變化趨勢，表明珠三角和京津冀地區(qū)的投入要素配置合理且利用效率高。如表4所示，從時間變化上看，四大城市群的綜合效率和純技術效率呈現(xiàn)波動上升趨勢，且在研究區(qū)間內有顯著變化差異。其中，長三角和珠三角地區(qū)的綜合效率呈現(xiàn)先下降后上升的“V”型演變格局，在2008年分別達到最低值0.787和0.820后穩(wěn)步上升。截至2018年，兩個地區(qū)的上升幅度分別為7.8%和8.4%，說明二者資源配置逐漸趨于合理。四大城市群的規(guī)模效率一直比較平穩(wěn)，說明東部沿海四大城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展集聚水平較高。

表4 第一階段四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率時序變化

3.2 第二階段：相似SFA分析

第一階段利用Deap2.1軟件測算效率值可以得到各城市投入要素的松弛變量，投入松弛變量會受外部環(huán)境因素、隨機干擾項和內部管理無效率等方面影響。本階段以投入松弛變量為被解釋變量，以5個環(huán)境變量為解釋變量，采用相似SFA回歸模型，運用Frontier4.1分別估算2005—2018年環(huán)境變量對理想投入與實際投入差額的影響。受篇幅受限，選取2018年的回歸結果進行分析，如表5所示。

表5 第二階段SFA回歸結果

表5回歸分析中，環(huán)境變量的SFA回歸系數(shù)大多通過了1%的顯著性水平檢驗且γ值趨近于1，說明在混合誤差項中，管理無效率項對投入松弛變量的影響比隨機因素的影響更大，進一步表明模型設定具有一定的可靠性，外部環(huán)境因素對城市群協(xié)同創(chuàng)新投入效率存在影響。因此，對原始投入值作出調整是合理且必要的，具體結果分析如下：

研發(fā)支持力度對勞動、資本、項目投入松弛變量的影響為負且通過1%的顯著性水平檢驗，說明隨著研發(fā)支持力度加強，各城市在科技人員、研究經(jīng)費及項目上的投入可以有效轉化為專利和財政收入。目前，國家不斷加大新產(chǎn)品研發(fā)和科技創(chuàng)新支持力度，致力于推動龍頭企業(yè)技術進步，擴大科研專項資金規(guī)模，使得城市創(chuàng)新水平不斷提升。隨著區(qū)域協(xié)同發(fā)展政策深入推進，創(chuàng)新要素在城市間充分流動所產(chǎn)生的協(xié)同效應使相同的要素投入獲取更多的創(chuàng)新產(chǎn)出，因此研發(fā)力度增大可以減少勞動力與資金投入冗余。

產(chǎn)業(yè)結構對資本、項目投入松弛變量的影響回歸系數(shù)為負，說明產(chǎn)業(yè)結構高級化水平越高，勞動力、資本及項目投入冗余越少，越有利于提高城市協(xié)同創(chuàng)新效率。我國正處于產(chǎn)業(yè)結構轉型的關鍵期，以科學技術創(chuàng)新為主的新型第三產(chǎn)業(yè)正在崛起。第三產(chǎn)業(yè)比重增加會減少勞動力、資本及項目投入冗余量，避免浪費現(xiàn)象發(fā)生。同一相關關系下，產(chǎn)業(yè)結構與資本、項目投入松弛變量的回歸系數(shù)大于前者與勞動力投入松弛變量的回歸系數(shù)，充分說明資本和項目利用效率受第三產(chǎn)業(yè)比重影響更大，與我國發(fā)展階段相符，第三產(chǎn)業(yè)增加會帶來協(xié)同創(chuàng)新效率提升。

區(qū)域經(jīng)濟水平與勞動、資本和項目投入松弛變量正相關，表明城市人均GDP對勞動力投入松弛變量的影響不顯著，而人均GDP提高會導致資本和項目投入冗余增加，從而降低城市協(xié)同創(chuàng)新效率。究其原因在于人均GDP增加對資本利用效率的作用存在門檻效應[26]，只有達到門檻值時，人均GDP增加才會促進資本利用效率提升，進而提升城市協(xié)同創(chuàng)新效率。

對外開放程度與勞動、資本和項目投入松弛變量的回歸系數(shù)為負且均通過顯著性檢驗，表明對外開放程度提升會吸引外國創(chuàng)新資源流入，加速創(chuàng)新領域發(fā)展，避免國內傳統(tǒng)工藝造成的資源浪費，使得勞動力、資本和項目投入冗余減少，有利于節(jié)約勞動力和資本。

政府財政支持力度與勞動、資本和項目投入松弛變量的回歸系數(shù)為正且通過1%的顯著性水平檢驗。政府作為區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新主體之一，在提升創(chuàng)新效率方面有強烈的意愿，但投入要素在各主體間的利用率并不高，導致部分投入要素未被充分利用，進而增加了投入冗余。

綜上所述，外部環(huán)境因素會使不同城市在不同環(huán)境下的協(xié)同創(chuàng)新效率產(chǎn)生較大變差，故需要對原來的投入變量進行調整，剔除環(huán)境變量中的隨機因素，保證各城市處于相同的外部環(huán)境，進而得出更加準確的城市協(xié)同創(chuàng)新效率。

3.3 第三階段：調整后的DEA計算結果

將第二階段調整后的投入數(shù)據(jù)與原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)再次導入傳統(tǒng)DEA模型進行分析，得到第三階段東部沿海30個城市協(xié)同創(chuàng)新綜合效率值、純技術效率值和規(guī)模效率值，以及與第一階段相比的改進情況，測算結果如表6所示。

表6 第三階段2005-2018年四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率平均值

在剔除外部環(huán)境因素和隨機誤差因素后，東部沿海30個城市協(xié)同創(chuàng)新效率的綜合效率值由0.833升至0.836，純技術效率值由0.907降至0.899，規(guī)模效率值由0.915升至0.930?？梢钥闯觯C合效率與規(guī)模效率變化趨勢一致，說明綜合效率的變化主要取決于技術創(chuàng)新水平。調整后的規(guī)模效率值高于調整前水平，表明城市間協(xié)同合作會形成一定的規(guī)模效應，進而提升規(guī)模效率值。4個城市群中，不同城市協(xié)同創(chuàng)新效率出現(xiàn)了較大變動，除山東半島綜合效率值較第一階段有所上升外，其它3個城市群的綜合效率值呈現(xiàn)下降趨勢，說明城市群協(xié)同創(chuàng)新效率值受其所處外部環(huán)境的影響。如圖1所示，就綜合效率而言，北京、煙臺、蘇州、廣東、中山5個城市處于前沿面，較第一階段減少2個，滄州和上海由于受外部環(huán)境的影響綜合效率值有所下降，退出效率前沿面。整體上看，綜合效率值上升的有14個城市，下降的有11個城市。

圖1 四大沿海城市群各城市協(xié)同創(chuàng)新綜合效率、純技術效率與規(guī)模效率演變

對比第三階段與第一階段改進比例可以看出，天津、唐山、威海等14個城市的綜合效率值增加，說明外部環(huán)境和隨機干擾項對上述城市協(xié)同創(chuàng)新效率存在較為不利的影響。廊坊、南通、杭州等11個城市綜合效率值呈現(xiàn)下降趨勢，說明上述城市協(xié)同創(chuàng)新效率受外部環(huán)境的干擾較大，進而暴露出城市自身創(chuàng)新水平相關問題。此外，北京、廣州等5個城市的改進比例不變，表明外部環(huán)境因素以及隨機干擾項對協(xié)同創(chuàng)新投入轉化利用率的影響較小，城市協(xié)同創(chuàng)新水平較高。

3.4 東部沿海城市協(xié)同創(chuàng)新效率及時空特征分析

為深入分析四大城市群之間協(xié)同創(chuàng)新效率變化趨勢，繪制綜合效率、純技術效率與規(guī)模效率變化趨勢圖(見圖2)?？傮w來看，四大城市群的協(xié)同創(chuàng)新效率呈現(xiàn)波動上升趨勢。從城市群層面看，四大城市群的協(xié)同創(chuàng)新效率存在一定差異，呈現(xiàn)珠三角>京津冀>山東半島>長三角的發(fā)展格局，即珠江三角城市群協(xié)同創(chuàng)新效率最高，這與珠三角率先通過改革開放獲得的有利環(huán)境與機遇密切相關。珠三角憑借國家政策支持以及自身高新技術產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，在區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展中取得重要突破，京津冀城市群在“京津冀協(xié)同一體化”發(fā)展政策的推動下，城市發(fā)展處于較高水平。不同于以往研究[23]，長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新效率在四大城市群處于較落后，可能是由于較高水平的技術創(chuàng)新尚未得到有效轉化。協(xié)同創(chuàng)新屬于科技創(chuàng)新活動范疇[28]，易受區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、國家政策等外在因素影響[29]。最早提出協(xié)同發(fā)展政策的京津冀城市群前期協(xié)同創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升趨勢，其它3個區(qū)域同時期協(xié)同創(chuàng)新效率則呈現(xiàn)平緩甚至下降趨勢。之后，隨著區(qū)域協(xié)同發(fā)展、國家創(chuàng)新驅動發(fā)展等一系列戰(zhàn)略實施，推動傳統(tǒng)發(fā)展方式向依靠技術進步、知識積累以及高素質勞動力轉變，四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率開始穩(wěn)步上升。從圖2可以看出，綜合效率值與純技術效率的波動整體上趨于一致，規(guī)模效率值趨于平穩(wěn)。由此可以認為，四大城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展規(guī)模為城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展提供了有利條件。

圖2 城市群協(xié)同創(chuàng)新綜合效率、純技術效率與規(guī)模效率演變趨勢

為了更直觀地分析沿海四大城市群內城市協(xié)同創(chuàng)新效率時空演變特征，采用Arc GIS10.2中的自然斷點法將協(xié)同創(chuàng)新效率分為3類，得到2005年、2011年、2018年城市綜合效率值分級分類情況，如表7所示。

由表7可見，京津冀城市群協(xié)同創(chuàng)新效率空間分布呈現(xiàn)以北京、天津為中心，并向周邊輻射的遞進式演變格局，秦皇島市由2005年的Ⅲ級上升為2011年的Ⅱ級，且其與大部分城市均位于Ⅰ-Ⅱ級；山東半島城市群主要表現(xiàn)為沿海城市協(xié)同創(chuàng)新效率高于內陸城市的空間分布格局，高值區(qū)位于東部沿海一帶，青島市和濰坊市呈現(xiàn)等級上升趨勢，威海市則呈現(xiàn)先上升后下降的演變格局；長山角城市群內部協(xié)同創(chuàng)新效率下降的城市較多，呈現(xiàn)高值區(qū)由沿海向內陸減少的總局勢，展現(xiàn)出沿海城市可以有效吸引國外先進技術與管理模式的優(yōu)勢；珠三角城市群協(xié)同創(chuàng)新效率整體水平較高，截至2018年，Ⅰ級城市數(shù)量上升至5個，但惠州市由Ⅱ級下降至Ⅲ級，協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展水平較不穩(wěn)定。

表7 四大城市群協(xié)同創(chuàng)新綜合效率分類等級

3.5 Tobit回歸的結果分析

運用Stata14.0軟件，采用面板Tobit模型對我國沿海四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率影響因素進行分析，回歸結果見表8。

表8 Tobit面板回歸結果

表8是采用Tobit模型的面板回歸結果，可以看出，就研發(fā)投入支持力度而言，珠三角地區(qū)研發(fā)投入水平更高，說珠三角地區(qū)創(chuàng)新實力明顯強于其它3個城市群，山東半島研發(fā)實力和創(chuàng)新水平仍有待提升；產(chǎn)業(yè)結構對四大城市群均具有負向影響，表明地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構調整和優(yōu)化仍面臨較大壓力，不同城市群的產(chǎn)業(yè)結構仍處于不平衡狀態(tài)；對于人均GDP的影響，長三角和珠三角地區(qū)由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率的積極作用更加顯著；對外開放程度和地方財政支出對區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率的影響存在明顯差異，京津冀和山東半島城市群由于對外開放程度、財政支出水平較低，并不能有效提高協(xié)同創(chuàng)新效率水平，長三角和珠三角地區(qū)憑借地理優(yōu)勢和經(jīng)濟實力對協(xié)同創(chuàng)新效率具有顯著促進作用。

4 結語

4.1 研究結論

本文研究時間跨度為2005-2018年，選取中國東部沿海四大城市群30個城市相關數(shù)據(jù)，運用三階段DEA模型測度其協(xié)同創(chuàng)新效率并進行比較分析，得到以下結論：

(1)在剔除外部環(huán)境與隨機因素的影響后，四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率均發(fā)生了較為明顯的變動，證明采用三階段DEA測度協(xié)同創(chuàng)新效率可得到較為客觀的結果。調整后，除山東半島城市群外，其它三大城市群的平均綜合效率值均較第一階段下降，且純技術效率的變動趨勢與綜合效率相同，區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新效率提升的關鍵在于創(chuàng)新技術利用率提升。

(2)外部環(huán)境因素和隨機因素對協(xié)同創(chuàng)新效率具有顯著影響，區(qū)域經(jīng)濟水平和政府財政支持力度提升會為城市技術創(chuàng)新提供一定資金支持，但是發(fā)展動力不足或技術轉化率低會對城市協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生不利影響；研發(fā)支持力度、產(chǎn)業(yè)結構和對外開放水平可以有效提升勞動力與資本利用效率，加上國家推動技術創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的相關政策支持，會對城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展具有正向影響。

(3)我國四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率均呈上升趨勢，但內部城市等級存在空間不平衡性。受不同時期國家政策以及自身發(fā)展水平影響，四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出珠三角>京津冀>山東半島>長三角的發(fā)展格局。城市群內協(xié)同創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出核心城市以及沿海周邊城市較優(yōu)，內陸城市較低的時空分布特征，除處于前沿面的5個城市外，其它城市協(xié)同創(chuàng)新效率均有較大提升空間。

(4)研發(fā)支持力度和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平提高有助于四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率提升。其中，珠三角系數(shù)最高說明其創(chuàng)新實力最強；對外開放度對京津冀和山東半島協(xié)同創(chuàng)新效率具有抑制作用，進一步說明引進先進國外技術對本區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展具有重要作用。

4.2 政策建議

(1)依據(jù)四大城市群協(xié)同創(chuàng)新效率測度結果，建議采取如下差別化措施：對于珠三角、京津冀城市群,應更加注重技術創(chuàng)新與制度創(chuàng)新，不斷強化城市群內部與城市群之間創(chuàng)新主體協(xié)同合作；對于山東半島城市群,在加大投入的同時，應建立科學化協(xié)同模式與合理有效的監(jiān)督管理制度，通過加大協(xié)同創(chuàng)新投入增加創(chuàng)新產(chǎn)出；長三角則應該在保證投入不變的情況下提高要素利用率，切實提高城市協(xié)同創(chuàng)新效率。

(2)適度增加科研政策及資金支持力度，提高自身研發(fā)能力。通過競爭擇優(yōu)吸引高素質人才，注重技術積累以及對共享知識的消化與吸收。

(3)提升產(chǎn)業(yè)結構高級化水平，積極推動以技術創(chuàng)新為主的新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，逐步實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結構調整，借助創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，提升城市群整體協(xié)同創(chuàng)新效率。

(4)提高城市開放程度，增強外資吸引能力，一方面，政府應合理減少外資準入限制，增加外資投資領域與機會；另一方面，要制定相關財政支持政策，優(yōu)化投資運營環(huán)境，為外資投入提供支持與保障。