基于DEA模型的区域创新系统效率评价研究

王宇

摘 要：在经济新常态背景下，坚持科技创新引领和科技创新驱动对于我国克服资源环境的束缚实现经济转型发展具有决定性意义。然而区域间的科技创新效率的巨大差异不利于我国整体科技创新能力的提高，因此以横跨东、中、西三个经济区的长江经济带为研究对象，运用DEA模型对其创新效率进行评价。结论发现长江经济带的科技创新效率区域差异明显，区域之间未能形成良好的协同局面，需要打破行政區划界限，实现区域科技创新协调共进发展。

关键词：长江经济带 科技创新效率 DEA模型

1978年对中国而言是有转折性意义的一年，我国开始迈出了改革开放的历史性脚步，从此中国发生了前所未见的改变，生活条件持续改善，经济实力明显增强，综合国力显著上升，中国已于2011年正式上升为世界第二大经济体。但是目前看来，中国经济发展却存在许多问题，有许多领域规模大但实力却不强，一直以来中国都采取资源、资本、劳动力等高投入、高消耗的数量型增长方式已经不可持续，中国目前正面临着转换增长动力、转变经济增长方式、优化产业结构的巨大挑战。习近平总书记强调，科技创新是当前中国经济发展的核心，只要落实好了科技创新就如同抓住了影响我国全面发展的牛鼻子。在经济全球化、贸易自由化的大背景下，当前国际竞争异常激烈，只有创新才能进步，只有创新才能强大，只有创新的国家才能走向胜利。简而言之，中国在竞争激励的国际经济中能否持续拥有竞争力，能否超越发达国家成为国际强国，最主要的因素还是取决于科技创新是否成功。因此，在经济新常态背景下，始终把科技创新放在更加重要的位置上，建设世界科技强国，进入创新型国家行列，是中国发展的首要选择和必经之路。

为了构建中国新经济支撑带，发挥其带头作用，2014年9月12日，《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》[1]开始实施，其中明确提出长江经济带要紧跟国家创新驱动发展战略大趋势，推进技术创新，优化沿江产业结构，使之从要素驱动向科技创新驱动转换，进一步实现沿江一带的经济与区域生态文明协调持续发展。2016年3月9日，国空发展改革委印发了《长江经济带创新驱动产业转型升级方案》[2]。方案明确提出，加快推进创新驱动，优化沿江产业结构，实现经济提质增效，实现绿色发展，形成长江经济带现代产业走廊。长江经济带战略是国家根据11个省市区域实情及需求所提出的重大经济战略，形成了以上海、武汉、重庆发挥核心作用引领中上游地区协调发展的沿江地带与中西部协同发展、共同进步的新格局，对减少我国东部与中西部地区的发展差距，推进长江经济带的高效、持续健康发展，提高国家的综合竞争力做出巨大贡献。因此，一直以来，国家都高度重视长江经济带科技创新的发展情况，而如何评价长江经济带的创新效率；如何促进创新效率的提高，改进创新发展，一直以来都是各界备受关注的问题。

一直以来，关于创新投入产出效率的研究都受到各界人士的热切关注，尤其是最近几年，不管是其研究视角还是研究方法，都在以往基础上有所提高，其中主要方法分为两类分别是参数方法和非参数方法。采用SFA为代表的参数方法测评区域创新效率，它的最大的优点是在考虑了随机因素的情况下使用生产函数对投入产出关系进行估计，能够定量分析特定因素对个体效率差异的作用，可靠性与可比性比较好。例如李婧等应用Moran I指数和SFA方法，探究了空间效应下各省域的创新效率[3]；石峰运用随机前沿模型利用省域面板数据将我国2003-2007五年的科技创新效率进行了计算，而且检验了中西部地区科技创新效率的差别[4]；曹霞运用随机前沿模型，并结合投影寻踪模型对中国 2003-2011年区域研发创新效率进行了测算[5]。但是，随机前沿分析却不能够直接解决多产出所涉及的效率问题。因此现在的学者更加倾向于采取非参数方法，其中大多数都采取经典DEA模型以及其扩展模型进行投入产出效率测算。蒋萍和王勇立足于文化产业，从环境因素和规模报酬递减角度出发，使用扩展的DEA模型测算其投入产出效率[6]；张江雪和朱磊以绿色增长的角度，采用四阶段DEA模型测量了2009年中国30个省市的工业企业的技术创新效率，研究显示有利的环境能够促进科技创新效率的上升[7]；乔元波和王砚羽运用三阶段DEA和DEA-Windows相结合的方法，既剔除了外部环境和随机因素的干扰，又考虑了地区创新效率的时间演进特征，测算了我国2007至2014年30个省市自治区的创新效率[8]。

本文在国内外已有研究的基础上，创建科技创新效率评价指标体系，利用长江经济带近几年来的科技创新相关面板数据，充分考虑了时间的动态性，采用DEA模型方法对长江经济带11省份的区域创新效率进行测算，以期为提高沿带省域创新效率、促进省域间协同创新政策的制定及经济带整体创新效率提升提供参考依据。

一、研究方法、指标及数据选择

（二）指标选择

基于投入产出导向的CCR模型对于区域科技创新效率的测量，其所选取的投入产出指标对区域科技创新效率评价是否合理起着至关重要的作用。本文综合前人的研究，同时考虑到数据的可取得性，因此在选取衡量投入变量方面，选取了R&D;经费内部支出、R&D;人员全时当量以及高技术产业新产品开发经费支出三项指标。其中，R&D;经费内部支出由进行R&D;活动真实用在本单位里的所有支出表示，R&D;人员全时当量由参加了R&D;项目的全时人员数以及参加了R&D;项目的非全时人员根据其工作量折合成全时人员数相加总数表示。与参加了项目的R&D;人员总数相比，R&D;人员全时当量更能真实地体现创新投入力度；高新技术产业作为科技创新应用最广和市场化程度最高的领域，其新产品开发上的投入是科技投入中的重要组成部分。在衡量创新产出变量方面，本文选取了专利授权量、高技术产业新产品的总销售收入以及新产品总出口销售额三项指标。在这三个指标中，专利授权量是反映创新行为，体现创新活动的有力指标；高科技产业在推动产业结构优化中扮演着至关重要的角色，其新产品的销售收入更是科技创新产出的集中体现；而新产品出口销售总额，主要展示了科技创新对外影响力，体现了我国在高技术产业的国际竞争力。

（三）数据来源

文章中使用的全部数据均来源于2011-2016年《中国科技统计年鉴》和2011-2016年《中国高技术产业统计年鉴》。多数学者认为，从投入到产出都具有一段时间的滞后期，官建成（2005）将投出产出滞后时期设为4年，肖仁桥（2012）将滞后期设为2年，史修松（2009）、余永泽（2014）、赵文平（2015）等将滞后期设为1年。参照前人的研究以及斟酌着数据的可取得性，本篇研究把投入产出滞后期设为1年，即2010-2014年數据作为投入变量，2011-2015年数据作为产出指标。

二、基于DEA的长江经济科技创新能力评价

（一）结果测算

采用DEAP2.0软件，本文计算了2011-2015年长江经济带11个省的科技创新综合效率及其分解效率，模型最终结果如表2所示。其中"-"代表着规模报酬不变，"irs"代表着规模报酬递增，"drs"代表着规模报酬递减综合效率=纯技术效规模效率。纯技术效率主要体现各省（市）管理和技术等因素对综合效率影响；规模效率体现各省（市）科技创新规模因素对综合效率的影响。。

从表中可以看出，长江经济带中11省有5个省DEA有效，分别是上海、江苏、浙江、安徽和重庆；其中6个省处于DEA无效，分别包括四川、湖南、云南、贵州、湖北和江西，其中湖北的综合效率最低。从规模报酬变化情况来看，所有处于DEA有效的省（市）其规模报酬均处于不变状态，除了云南处于规模报酬递减的状态外其他所有非DEA 有效的省（市）均处于规模报酬递增状态。同时，整个长江经济带的规模效率均在0.9以上，说明各省（市）的科技创新规模体量比较合理，纯技术效率是导致各省（市）综合效率差异的主要原因。

从产出和投入方面来看，创新效率低下的原因主要是投入过多造成冗余或者是一定投入水平下产出过低。由表3能够得出，在非DEA有效的省（市）里均存在投资冗余的问题，而冗余量最大的多数体现在R&D;内部经费支出这一指标上，说明这些省（市）存在内部经费投入过多且经费的使用效率低的情况。

（二）结论分析

1.东中西部创新效率差距大。在长江经济带中，东部省（市）的创新效率最优，无论是其规模效率还是纯技术效率都高于中西部的多数省（市）。东部地区由于长期的历史优势积累，其在科技技术、管理和科技创新规模上都较中西部有巨大优势。其中，科技技术和管理因素是东部领先于中西部的主要原因。因此提高中西部的科技技术和管理能力是当前缩小区域差距的首要任务。但同时也要看到中西部在R&D;内部经费支出上有大量冗余，说明该类经费存在一定程度上使用粗放的问题，未能实现科研经费的集约高效利用，因此需要提高科研资金的利用效率，将钱花在刀刃上。

2.区域间科技创新协同能力差。总体看来，科技创新综合效率最优的省（市）除重庆外均在地理空间上呈现集聚的态势，其扩散效应不明显且科技创新的溢出效果差。从图1可以看出，中部的湖北和江西距离创新效率最优的集聚区比较近，但其综合创新效率均在0.3左右。另一方面，在东中西内部来看，除了东部外，中部的安徽和西部的重庆两个创新效率最优的省（市）对周围地区的科技创新效率未能产生良好的溢出效应。这说明在东部、中部和西部及其中部西部之间未能形成良好的科技创新协同局面，各个地区在科技资金、人才和技术等创新资源的利用上各自为阵，未能打破行政区划约束从而实现具有不同优势的区域间的协同共进发展。

三、对策与建议

（一）加强整体规划，深化区域协作

从实证结果中不难看出，长江经济带的总体创新效率较高，但内部差异十分显著。尽管长江经济带由11个省市所构成，但这11个省市应打破行政区划的限制，从整体的角度促进资源在整个经济带的合理流动。同时，从长江上、中、下游地域来看，地处下游的上海、浙江、江苏的综合效率明显高于中游及上游地区。因此，发展较好的下游地区应加强其创新效率的正向溢出效应，不断加强跨区域的合作，通过相关产业的联系，深化纵向产业协作。目前，在跨区域的机构合作方面浙江大学处于前列，其区域技术转移中心在四川、新疆、云南、湖南等中西部地区均有布点，目前的8个校地合作创新平台有两个布局在西部，分别是"能源金三角"地区的浙江大学包头工业技术研究院和"成渝西三角"的自贡创新中心。其中自贡创新中心，截止2015年共申请专利72项，完成两项国家级、31项升级科技项目。在上、中、下游的小区域内，中游地区的安徽以及上游地区的重庆综合创新效率皆高于其他省市，因此安徽以及重庆应加强自身对于小区域内的辐射带动作用，针对地域性差异要找准核心创新增长点，形成差异化创新发展。

（二）提高自主创新能力，创新科技管理机制

除去创新效率良好的上海、浙江、江苏以及安徽、重庆，其他各个省市都存在着纯技术效率低于规模效率的情况，导致综合效率较低。因此，对于纯技术效率较低而规模效率较高的地区来说，首要任务应该是创新科技管理机制，降低创新资源投入的浪费率，在既定资源投入下，应不断深化现有的创新园区、基地等的建设，加强创新人才的引进以及培养，构建良好的产学研合作发展平台，实现资源的有效利用，同时加快创新成果转化，以此来提高各地区自主创新能力以及创新产出。单纯依靠大规模创新投入并不能带来创新综合效率的上升。

（三）构建科技保障机制，完善创新评价体系

良好的保障机制能形成制度优势，从而提高的资源的利用率，使创新发展规范化、法制化。对于整个长江经济带而言，需要在整体的创新发展规划下制订有效的创新资源流动的政策。各级政府应该打破行政区划的约束，制定各区域间联合统一的经济规划，统筹各区域的资源市场，促进区域间的生产要素和资源的顺畅流动。同时可建立长江经济带区域科技联合会议制度，形成畅通的对话与决策沟通机制。各个区域内在持续深入自身科技体制改革的同时，因地制宜发展高新科技产业，加强整个区域科技创新体系建设。同时，应不断完善创新评价体系，不能以数量取胜，而应更加注重提高创新质量。淘汰落后园区，淘汰落后产能，持续发展优势产业，积极引入新兴产业，竭尽全力在高新技术产业取得关键性突破。

参考文献：

[1]国务院.关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见[Z].2014.

[2]国家发展改革委.长江经济带创新驱动产业转型升级方案[Z].2016.

[3]李婧，白俊红，谭清美.考虑空间效应的区域创新效率测评[J].上海：研究与发展管理，2011，23（1）：17-21.

[4]石峰.基于省际面板数据及DEA的区域创新效率研究[J].北京：技术经济，2010（05）：42-47.

[5]曹霞，于娟.创新驱动视角下中国省域研发创新效率研究--基于投影寻踪和随机前沿的实证分析[J].天津：科学学与科学技术管理，2015（04）：124-132.

[6]蒋萍，王勇.全口径中国文化产业投入产出效率研究：基于三阶段DEA模型和超效率DEA模型的分析[J].北京：数量经济技术经济研究，2011（12）：69-81.

[7]张江雪，朱磊.基于绿色增长的我国各地区工业企业技术创新效率研究[J].北京：数量经济技术经济研究，2012（2）：114-123.

[8]乔元波，王砚羽.基于三阶段DEA-Windows分析的中国省域创新效率评价[J].天津：科学学与科学技术管理，2017（01）： 89-97.