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    區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)

    2015-04-17 02:49:36江永真
    關(guān)鍵詞:效益要素區(qū)域

    江永真

    (福州大學(xué)社科處,福建福州350116)

    引導(dǎo)和支持創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚,實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,是今后區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要方式。有關(guān)研究表明,企業(yè)創(chuàng)新要素集中度的提高對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新效率的提高作用明顯。[1]提升企業(yè)集聚各種創(chuàng)新要素的水平和效益,有助于強(qiáng)化企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新體系中的主體地位。開展區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益的綜合評(píng)價(jià),可以科學(xué)地掌握創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚系統(tǒng)的運(yùn)行狀況,有效協(xié)調(diào)創(chuàng)新要素集聚體系,優(yōu)化投入結(jié)構(gòu),促進(jìn)創(chuàng)新要素轉(zhuǎn)化,不斷提高創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚的效益。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者在企業(yè)集聚創(chuàng)新要素方面開展了較豐富的研究。國(guó)外學(xué)者方面,Marco Ianditi 提出了技術(shù)集成的概念,并研究了計(jì)算機(jī)企業(yè)技術(shù)集成能力的培養(yǎng)。[2]Donald S.Siegel 等在對(duì)從事大學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)商業(yè)化的新興綜合機(jī)構(gòu)和人員調(diào)查的基礎(chǔ)上,提出組建和鼓勵(lì)這些機(jī)構(gòu)對(duì)提高技術(shù)成果向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移具有重要作用。[3]羅賓遜等通過對(duì)納米簇的研究,強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新中的技術(shù)集聚對(duì)于實(shí)驗(yàn)成功與否起到的作用不容忽視。[4]埃納爾拉斯穆森認(rèn)為,在促進(jìn)技術(shù)成果流向產(chǎn)業(yè)中,既需要大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)建立技術(shù)轉(zhuǎn)讓辦公室,更需要政府提供資助,通過商業(yè)化項(xiàng)目來引導(dǎo)大學(xué)的科研,有效促進(jìn)技術(shù)成果和創(chuàng)新知識(shí)信息流向產(chǎn)業(yè)。[5]Chang Yuan-Chieh 等則認(rèn)為,學(xué)術(shù)研究商業(yè)化的決定性因素是建立雙重組織結(jié)構(gòu),形成在追求卓越研究的同時(shí),實(shí)現(xiàn)研究的商業(yè)化。[6]國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究主要集中在三個(gè)方面:(1)創(chuàng)新要素的內(nèi)涵、特征及分類。如李建華等把科技創(chuàng)新要素分為人才、資金、技術(shù)、政策和公共服務(wù)等幾大要素,并基于科技創(chuàng)新要素的特征提出了一些促進(jìn)其向企業(yè)集聚的方法。[7](2)創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚的機(jī)理及途徑。如蔣敏等從內(nèi)源化和外源化兩個(gè)方式對(duì)我國(guó)企業(yè)自主創(chuàng)新的研發(fā)資源集聚模式進(jìn)行了研究。[8]楊晨等將創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚界定為以政府為推動(dòng),以市場(chǎng)為引導(dǎo),以提升企業(yè)的創(chuàng)新能力為目標(biāo),促進(jìn)創(chuàng)新要素在企業(yè)、高等院校、科研院所、科技中介、金融機(jī)構(gòu)間,呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)狀的轉(zhuǎn)移、吸納、整合、協(xié)同、反饋等系列互動(dòng)循環(huán)活動(dòng)的總和。[9](3)創(chuàng)新要素集聚水平和效益評(píng)估。目前的研究主要集中在宏觀與微觀層面,研究?jī)?nèi)容包括對(duì)區(qū)域整體(或區(qū)域產(chǎn)業(yè))科技實(shí)力和科技競(jìng)爭(zhēng)力、科技要素配置效率、企業(yè)R & D 績(jī)效等方面的評(píng)價(jià),研究方法主要有系統(tǒng)評(píng)價(jià)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、協(xié)同學(xué)、復(fù)雜系統(tǒng)理論等。還有部分學(xué)者從中觀層面切入進(jìn)行了探討,如葉小嶺等從科技創(chuàng)新要素的內(nèi)涵、分類特征與企業(yè)集聚科技創(chuàng)新要素的系統(tǒng)視角出發(fā),運(yùn)用基于相對(duì)熵的組合賦權(quán)評(píng)價(jià)法,對(duì)我國(guó)區(qū)域企業(yè)集聚科技創(chuàng)新要素水平和效益進(jìn)行了評(píng)估研究。[10]耿懷欣等運(yùn)用DEA 方法對(duì)福建省創(chuàng)新型企業(yè)集聚技術(shù)創(chuàng)新要素效率進(jìn)行了評(píng)估和分析。[11]綜上,相關(guān)研究中圍繞區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)的研究還不多,有待進(jìn)一步深入探討。本文基于企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益的內(nèi)涵,從投入-產(chǎn)出的角度出發(fā),構(gòu)建區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并運(yùn)用主成分分析法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法相結(jié)合的方法(即PCA-DEA 方法),以2013年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益進(jìn)行實(shí)證分析。

    一、企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益內(nèi)涵

    創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚是一個(gè)由集聚主體、集聚客體和集聚行為組成的開放式系統(tǒng)。在這一系統(tǒng)中,企業(yè)既是區(qū)域創(chuàng)新要素集聚的載體,又是創(chuàng)新要素價(jià)值實(shí)現(xiàn)的載體,處于核心地位。在市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)和政府推動(dòng)下,企業(yè)通過對(duì)集聚客體(人才、資金、技術(shù)、政策、管理和公共服務(wù)等創(chuàng)新要素)實(shí)施集聚行為(吸納獲取、利用增值、反哺循環(huán)),保證集聚系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn),并促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力和區(qū)域整體科技創(chuàng)新實(shí)力的提高。

    企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益是指創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)后所產(chǎn)生的實(shí)際效果和利益。具體地說,它反映了企業(yè)集聚創(chuàng)新要素(即投入)與企業(yè)利用所吸納的創(chuàng)新要素實(shí)現(xiàn)增值轉(zhuǎn)化(即產(chǎn)出)之間的關(guān)系。企業(yè)創(chuàng)新要素集聚水平反映了創(chuàng)新要素的投入水平,其評(píng)價(jià)可從人才、資金、技術(shù)、政策、管理和公共服務(wù)等六大創(chuàng)新要素的集聚水平加以衡量。企業(yè)創(chuàng)新要素轉(zhuǎn)化水平即創(chuàng)新要素的產(chǎn)出水平,包括直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出兩部分。直接產(chǎn)出體現(xiàn)在創(chuàng)新要素集聚于企業(yè)后形成的新產(chǎn)品開發(fā)與生產(chǎn)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、企業(yè)生產(chǎn)效率及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平等方面;間接產(chǎn)出體現(xiàn)在企業(yè)集聚創(chuàng)新要素實(shí)現(xiàn)利用增值后對(duì)創(chuàng)新系統(tǒng)和社會(huì)進(jìn)行反哺的水平上,其衡量可從企業(yè)反哺其它集聚主體水平、促進(jìn)區(qū)域科技經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展環(huán)境變化等方面加以評(píng)判。企業(yè)尋求較高的創(chuàng)新要素集聚水平和集聚效益,是促進(jìn)創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚的直接目標(biāo)和動(dòng)力。

    二、區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)模型

    1.評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    本文基于企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益的內(nèi)涵,借鑒已有相關(guān)研究成果,從投入-產(chǎn)出的角度出發(fā),構(gòu)建區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,包括創(chuàng)新要素集聚(投入)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)和創(chuàng)新要素轉(zhuǎn)化(產(chǎn)出)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)兩部分。創(chuàng)新要素集聚水平主要評(píng)估企業(yè)對(duì)人才、資金、技術(shù)、管理、政策、公共服務(wù)等六項(xiàng)創(chuàng)新要素的集聚水平,即創(chuàng)新要素投入狀況,共選用了12 個(gè)指標(biāo);創(chuàng)新要素轉(zhuǎn)化水平主要考量企業(yè)科學(xué)配置和利用所吸納的創(chuàng)新要素實(shí)現(xiàn)增值轉(zhuǎn)化的水平,即創(chuàng)新要素集聚于企業(yè)后的產(chǎn)出狀況,包含直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出兩個(gè)方面,共選用了12 個(gè)指標(biāo)。具體指標(biāo)見表1:

    表1 區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    續(xù)表1

    2.評(píng)價(jià)方法

    由于區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中,各指標(biāo)之間往往存在一定的相關(guān)關(guān)系,如果直接依據(jù)此指標(biāo)體系對(duì)區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),難以保證評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性和正確性。同時(shí),DEA 方法要求投入和產(chǎn)出的變量總數(shù)不能高于決策單元DUM 的個(gè)數(shù)的一半,以避免線性相關(guān)問題。因此,需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行再處理,處理方法可運(yùn)用主成分分析法,分別提取創(chuàng)新要素投入、產(chǎn)出指標(biāo)的主成分,所提取到的主成分之間不相關(guān),這樣,再把所提取的主成分作為DAE分析的投入與產(chǎn)出指標(biāo),可解決DEA 多重共線性的問題?;诖耍疚牟捎弥鞒煞址治龇ㄅc數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法相結(jié)合的方法,對(duì)區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

    PCA—DEA 方法的基本思路為:首先,針對(duì)所建立的區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚水平和轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)體系,運(yùn)用PCA 方法分別提取集聚水平和轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)的主成分,以此反映創(chuàng)新要素集聚的綜合投入和綜合產(chǎn)出情況;其次,把提取的集聚水平指標(biāo)和轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)的主成分分別作為DEA 分析的投入、產(chǎn)出指標(biāo),運(yùn)用DEA 方法對(duì)我國(guó)30 個(gè)地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益進(jìn)行實(shí)證分析。最后,綜合DEA 計(jì)算結(jié)果和區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚原始數(shù)據(jù)的情況,分析各地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益的狀況。

    PCA—DEA 方法的基本步驟如下:

    (1)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)采集及標(biāo)準(zhǔn)化處理

    依據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒等資料,采集各三級(jí)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),并運(yùn)用功效系數(shù)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以消除變量量綱的影響。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化公式如下:

    式中:Xmax、Xmin 分別表示各地區(qū)某一三級(jí)指標(biāo)的最大值和最小值,X 表示該指標(biāo)的實(shí)際值。

    (2)創(chuàng)新要素集聚與轉(zhuǎn)化水平的主成分分析

    針對(duì)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚水平與轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。主成分分析原理和數(shù)學(xué)模型參見章文波等編著的《實(shí)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及 SPSS12.0 應(yīng)用》[12],具體計(jì)算采用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 13.0 中的主成分分析法。運(yùn)用主成分分析法對(duì)創(chuàng)新要素集聚與轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)所屬變量進(jìn)行 KMO and Bartlett's Test 檢驗(yàn),若通過檢驗(yàn),便可分別對(duì)創(chuàng)新要素集聚與轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)進(jìn)行主成分提取,并計(jì)算主成分因子得分,計(jì)算公式如下:

    式中各變量的含義為:

    Fj─評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的第 j 項(xiàng)主成分因子的得分;

    Wjm─評(píng)價(jià)指標(biāo)的第j 個(gè)主成分因子所對(duì)應(yīng)的各下級(jí)指標(biāo)的權(quán)重;

    Pm─評(píng)價(jià)指標(biāo)所屬的各下級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值;

    m─評(píng)價(jià)指標(biāo)所屬的下級(jí)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

    (3)創(chuàng)新要素集聚效益的DEA 分析

    將所提取的企業(yè)創(chuàng)新要素集聚水平與轉(zhuǎn)化水平的主成分,分別作為DEA 分析的投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo),具體數(shù)據(jù)為主成分因子得分。DEA 分析法中的CCR 評(píng)價(jià)模型及其含義參見魏權(quán)齡編著的《數(shù)據(jù)包絡(luò)分析》[13],具體計(jì)算采用 DEA 分析軟件DEAsolver 中的CCR 模型。運(yùn)用DEAsolve 分析軟件,計(jì)算區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益水平的相關(guān)指標(biāo):有效值θ,以及投入冗余額和產(chǎn)出不足額,分析其效益水平及投入冗余和產(chǎn)出不足等情況,以采取有針對(duì)性的措施,進(jìn)一步提升集聚效益。

    三、區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益實(shí)證分析

    1.數(shù)據(jù)資料

    依據(jù)上述建立的區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見表1),利用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒-2014》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒-2014》,以及中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)網(wǎng)(網(wǎng)址:http://www.sts.org.cn/)發(fā)布的《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)資料匯編(2014)》等統(tǒng)計(jì)資料,采集各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),經(jīng)計(jì)算、整理得2013年我國(guó)30 個(gè)省(市、區(qū))規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)有關(guān)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后得各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值(見表2)。

    表2 2013年各地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值

    續(xù)表2

    2.創(chuàng)新要素集聚與轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)的主成分提取

    針對(duì)表2各指標(biāo)的數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS 13.0 for Windows 統(tǒng)計(jì)分析軟件中的主成分分析法進(jìn)行KMO and Bartlett's Test 檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明,創(chuàng)新要素集聚與轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)所屬的變量均滿足主成分分析的基本條件。

    經(jīng)運(yùn)算,所提取的創(chuàng)新要素集聚水平指標(biāo)各主成分因子得分的計(jì)算公式如下:

    同理,可得創(chuàng)新要素轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)各主成分因子得分的計(jì)算公式如下:

    式中,P 為各指標(biāo)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化值。代入表2中的數(shù)據(jù),可計(jì)算得到各地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚與轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)各主成分因子的得分(見表3)。

    表3 各地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚水平與轉(zhuǎn)化水平指標(biāo)主成分因子得分

    3.創(chuàng)新要素集聚效益的DEA分析

    由于表3中部分投入與產(chǎn)出的主成分因子指標(biāo)值為負(fù)值,而傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)的 DEA 模型(CCR 和BCC 模型)都要求輸入和輸出都要為正數(shù)。因此,本文根據(jù)有關(guān)研究成果[14],對(duì)表3數(shù)據(jù)進(jìn)行位移變換。針對(duì)位移變換后的數(shù)據(jù),采用DEAsolver 軟件中的CCR 模型,計(jì)算出的結(jié)果如表4所示:

    表4 2013年各地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益DEA計(jì)算結(jié)果

    續(xù)表4

    根據(jù)表4的計(jì)算結(jié)果,下面分析2013年各地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益的有效性及投入冗余和產(chǎn)出不足情況:

    (1)有效性分析

    從表4可以看出,2013年全國(guó)30 個(gè)地區(qū)中,有23 個(gè)地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效率值大于0.8,其中8 個(gè)地區(qū)的效率值為1;除山西、青海、寧夏三個(gè)地區(qū)略低外,其他地區(qū)的效率值也接近0.8。數(shù)據(jù)表明30 個(gè)地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益普遍較好,即在目前的投入條件下,各地區(qū)基本能達(dá)到最大創(chuàng)新效益。但由于各個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新激勵(lì)政策、創(chuàng)新環(huán)境等因素不同,企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益仍有高低之分。從計(jì)算結(jié)果來看,北京、天津、江蘇、浙江、福建、江西、廣西、河南等8 個(gè)地區(qū)為DEA 有效,反映了這些地區(qū)投入-產(chǎn)出的相對(duì)最優(yōu)性,實(shí)現(xiàn)了最大的投入產(chǎn)出效益。其余22 個(gè)地區(qū)均為非DEA 有效。其中,河北、吉林、黑龍江、上海、山東、湖南、海南、重慶、四川、貴州、云南等11 個(gè)地區(qū)的效率值在0.85 以上,表明這11 個(gè)地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益較好;內(nèi)蒙古、遼寧、安徽、湖北、廣東、陜西、青海、新疆等8 個(gè)地區(qū)的效率值在0.75-0.85 之間,說明這些地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益一般;山西、甘肅、寧夏這三個(gè)地區(qū)效率值低于0.75,表明這三個(gè)地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益較差,為高投入低產(chǎn)出區(qū)域。

    進(jìn)一步分析我們可以看到,北京、天津、江蘇、浙江、福建、江西、廣西、河南這8 個(gè)地區(qū),雖然創(chuàng)新要素投入不同,但均位于生產(chǎn)前沿面,說明這些地區(qū)投入結(jié)構(gòu)合理,產(chǎn)出效率高,企業(yè)集聚創(chuàng)新要素的效益較好。尤其是廣西,基礎(chǔ)薄弱,投入與產(chǎn)出排名均靠后,卻是DEA 有效;而廣東、上海這兩個(gè)地區(qū),投入與產(chǎn)出排名均位列前5 名,其效率卻是非DEA 有效。這表明企業(yè)集聚創(chuàng)新要素效益水平并不完全取決于地區(qū)創(chuàng)新要素集聚投入或產(chǎn)出的多寡,關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置,即各地區(qū)如何將有效的資源集聚于企業(yè),以實(shí)現(xiàn)集聚效益的提高。

    (2)投入冗余和產(chǎn)出不足分析

    依據(jù)DEA 方法的前沿面理論,非零的剩余變量的數(shù)值為投入冗余部分,非零的松弛變量的數(shù)值為產(chǎn)出不足部分。根據(jù)表4的計(jì)算結(jié)果,除了8個(gè)效率值為1 的地區(qū)達(dá)到最優(yōu)轉(zhuǎn)化,其他地區(qū)都有不同程度的投入冗余和產(chǎn)出不足。

    表4中的非零投入部分,代表對(duì)應(yīng)地區(qū)不同程度的投入資源浪費(fèi),沒有做到資源的合理利用。從計(jì)算數(shù)據(jù)來看,非DEA 有效的22 個(gè)地區(qū),投入均出現(xiàn)冗余,表明這些地區(qū)均存在投入資源浪費(fèi)現(xiàn)象,其中黑龍江、陜西、甘肅等地區(qū)尤為嚴(yán)重。對(duì)于這些地區(qū),必須查找原因,采取措施,避免投入的盲目性,增強(qiáng)投入的針對(duì)性和有效性,努力實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。

    表4中的非零產(chǎn)出部分,代表對(duì)應(yīng)地區(qū)的轉(zhuǎn)化能力不足。從計(jì)算數(shù)據(jù)來看,非DEA 有效的22個(gè)地區(qū),均存在不同程度的產(chǎn)出不足,其中河北、山東、遼寧等地區(qū)的轉(zhuǎn)化水平較差,表明創(chuàng)新要素轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的效率有待提高。針對(duì)這一類情況,可以采取加大研發(fā)投入和后期成果轉(zhuǎn)化方面的研究,讓創(chuàng)新要素集聚效應(yīng)更加明顯。

    四、結(jié)束語(yǔ)

    研究結(jié)果表明,2013年我國(guó)30 個(gè)省(市、區(qū))企業(yè)創(chuàng)新要素集聚效益總體良好,但不少地區(qū)仍存在不同程度的投入冗余和產(chǎn)出不足。另一方面可以看到,決定企業(yè)集聚創(chuàng)新要素效益水平的高低,關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置以及集聚系統(tǒng)各行為主體的協(xié)同,而不完全取決于地區(qū)創(chuàng)新要素集聚投入或產(chǎn)出的多寡。因此,不管是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),還是經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū),都要充分利用自身的優(yōu)勢(shì),適時(shí)調(diào)整投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu),準(zhǔn)確進(jìn)行產(chǎn)業(yè)定位;同時(shí),政府、企業(yè)、高校和科研院所,以及公共服務(wù)體系等集聚主體要加強(qiáng)協(xié)同,從而以更高的效率促進(jìn)創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚,不斷提升企業(yè)集聚創(chuàng)新要素的水平與效益。

    注釋:

    [1]余泳澤:《創(chuàng)新要素集聚、政府支持與科技創(chuàng)新效率-基于省域數(shù)據(jù)的空間面板計(jì)量分析》,《經(jīng)濟(jì)評(píng)論》2011年第2 期。

    [2]Iansiti M.,Technolodgy intergration:making critical choices in a dynamic world.Boston:Harvard Business School Press,2007.

    [3]Siegel D.S.,Phan P.H.,“Analyzing the Effectiveness of University Technology Transfer:Implications for Entrepreneurship Education.Advances in the Study of Entrepreneurship”,Innovation,& Economic Growth,no.16(2005).

    [4]Robinson D.K.R.,Rip A.,Mangematin V.,“Technological agglomeration and the emergence of clusters and networks in nanotechnology”,Research Policy,no.36(2007).

    [5]Rasmussen E.,“Government instruments to support the commercialization of university research:Lessons from Canada”,Technovation,no.8(2008).

    [6]Chang yuan chieh,Yang P.Y.,Chen Ming huei:“The determinants of academic research commercial performance:Towards an organizational ambidexterity perspective”,Research Policy,no.6(2009).

    [7]李建華、劉玲利、鄭 東:《科技資源要素的特征及作用機(jī)制》,《經(jīng)濟(jì)縱橫》2007年第3 期。

    [8]蔣 敏、陳昭鋒:《我國(guó)企業(yè)自主創(chuàng)新的研發(fā)資源集聚模式》,《生產(chǎn)力研究》2009年第3 期 。

    [9]楊 晨、周海林:《創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚的機(jī)理初探》,《科技進(jìn)步與對(duì)策》2009年第9 期。

    [10]葉小嶺、葉瑞剛、張穎超:《區(qū)域企業(yè)集聚科技創(chuàng)新要素水平及集聚效益評(píng)價(jià)研究》,《科技管理研究》2012年第15 期。

    [11]耿懷欣、陳雅蘭:《福建創(chuàng)新企業(yè)集聚技術(shù)創(chuàng)新要素的評(píng)估研究》,《科技管理研究》2012年第12 期。

    [12]章文波、陳紅艷:《實(shí)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及SPSS12.0 應(yīng)用》,北京:人民郵電出版社,2006年。

    [13]魏權(quán)齡:《數(shù)據(jù)包絡(luò)分析》,北京:科學(xué)出版社,2004年。

    [14]陳東清、黃章樹:《福建省主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)行業(yè)績(jī)效分析-基于含有負(fù)值指標(biāo)的BCC 模型和聚類分析》,《科技與產(chǎn)業(yè)》2013年第10 期。

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