長(zhǎng)三角地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率差異化對(duì)比分析

余慧敏，翟丹妮，劉 穎，周悠然

（南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 南京 210003）

一、引言

我國(guó)《2018 年政府工作報(bào)告》提出：在近年的國(guó)家發(fā)展工作中，長(zhǎng)三角地區(qū)一市三省協(xié)同發(fā)展，促進(jìn)各省市之間合作，揚(yáng)長(zhǎng)避短，更好地提高了發(fā)展效率。長(zhǎng)三角地區(qū)因其地理優(yōu)勢(shì)，加之共同的文化根基，一體化發(fā)展顯然有利于打造高質(zhì)量的區(qū)域集群，進(jìn)而帶動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶乃至全國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

工業(yè)作為農(nóng)業(yè)與商業(yè)之間的中軸產(chǎn)業(yè)，具有盤(pán)活區(qū)域乃至國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要效用，而高效率的創(chuàng)新體系則是工業(yè)不斷發(fā)展的活力。同時(shí)本文將對(duì)崔志新、倪永良、王奇珍、王麗麗[1-13]等學(xué)者已有對(duì)區(qū)域創(chuàng)新效率的研究作出補(bǔ)充，選取長(zhǎng)三角地區(qū)十個(gè)具有代表性的城市，以其規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的R&D 數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，對(duì)比分析長(zhǎng)三角地區(qū)內(nèi)部城市的創(chuàng)新效率，并對(duì)各城市規(guī)模以上工業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行研探敘述。

二、研究方法與指標(biāo)選擇

（一）研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法利用線性規(guī)劃衡量對(duì)擁有相同目標(biāo)的運(yùn)營(yíng)單位進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)。本文采用CCR 與BCC 模型對(duì)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究。綜合技術(shù)效率（Technical Efficiency，TE）可分解為規(guī)模效率（Scale Efficiency，SE）和純技術(shù)效率（Pure Technical Efficiency，PTE）的乘積。

以評(píng)價(jià)某個(gè)決策單元j0的效率評(píng)價(jià)指數(shù)hj0為目標(biāo)，設(shè)立分式線性規(guī)劃，有評(píng)價(jià)DMU-j0的DEACCR 模型目標(biāo)函數(shù)與約束條件如下：

若線性規(guī)劃最優(yōu)目標(biāo)值hj0=1，則DMU0為CCR模型下弱DEA 有效。線性規(guī)劃的向量形式存在最優(yōu)解ω0、μ0，滿足ω0＞0，μ0＞0，h0=μ0y0=1，則DMU0為CCR 模型下DEA 有效。

若對(duì)偶規(guī)劃的任意最優(yōu)解θ0都滿足θ0=1，，則可以說(shuō)此時(shí)DMU0為CCR模型下DEA 有效。

針對(duì)DMU0的BCC 模型如下：

（二）指標(biāo)選擇

對(duì)我國(guó)進(jìn)行區(qū)域創(chuàng)新效率分析的多數(shù)研究是在省之間或地區(qū)之間進(jìn)行對(duì)比，對(duì)城市之間創(chuàng)新效率的研究較少；同時(shí)，2016 年5 月國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》中也提出“建立城市網(wǎng)格關(guān)系”的概念。所以我們將研究單元縮小至城市，選擇上海、合肥、蕪湖、寧波、杭州、紹興、南京、蘇州、無(wú)錫、常州十個(gè)具有代表性的城市作為決策單元（DMUj（1≤j≤10））。

對(duì)于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新，R&D 人員當(dāng)量與研發(fā)經(jīng)費(fèi)是其資源投入的代表性指標(biāo)，可以較為準(zhǔn)確地衡量工業(yè)企業(yè)對(duì)創(chuàng)新的重視程度，而專利申請(qǐng)數(shù)與有效發(fā)明數(shù)則較為明確地反映了工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新型成果。所以本文選取上述指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

三、長(zhǎng)三角地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率實(shí)證分析

依據(jù)已選定的模型與指標(biāo)選取了上海市（DMU1）、合肥市（DMU2）、蕪湖市（DMU3）、寧波市（DMU4）、杭州市（DMU5）、紹興市（DMU6）、南京市（DMU7）、蘇州市（DMU8）、無(wú)錫市（DMU9）、常州市（DMU10）十市為決策單元。各指標(biāo)數(shù)據(jù)選取各省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)為基準(zhǔn)，數(shù)據(jù)來(lái)源于上述十個(gè)城市統(tǒng)計(jì)局公布的各市《統(tǒng)計(jì)年鑒》。利用DEASolver軟件求解，得結(jié)果如表2 所示。

表1 區(qū)域規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)

表2 各省市DEA 效率表

（一）綜合技術(shù)效率分析

使用DEA-CCR 模型得到的綜合效率分析結(jié)果制成圖1，對(duì)綜合效率圖表結(jié)果可以做以下分類：

DEA 綜合效率上升的決策單元：南京市。值得關(guān)注的是，南京市的綜合效率值雖然有增長(zhǎng)，但其基數(shù)與增長(zhǎng)率均處于一個(gè)較低的水準(zhǔn)。

DEA 綜合效率基本穩(wěn)定在1 附近的決策單元：上海市、合肥市、蕪湖市、杭州市、紹興市、無(wú)錫市。

圖1 十城市2013—2017 年綜合技術(shù)效率統(tǒng)計(jì)條形圖

DEA 綜合效率下降的決策單元：寧波市、蘇州市、常州市。這三座城市的綜合效率值則均從0.6～0.7 這一區(qū)間段出現(xiàn)不同程度的下跌。

（二）純技術(shù)效率分析

圖2 十城市2013—2017 年純技術(shù)效率統(tǒng)計(jì)條形圖

區(qū)別于CCR 模型，BCC 模型得出的純技術(shù)效率可以排除實(shí)際生產(chǎn)中不確定環(huán)境因素的存在，得到理論生產(chǎn)函數(shù)的純技術(shù)效率，從而用于表示決策單元的投入要素配置是否達(dá)到最優(yōu)。

DEA 純技術(shù)效率出現(xiàn)上升趨勢(shì)的決策單元：南京市。純技術(shù)效率呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，與其綜合效率趨勢(shì)相近。

DEA 純技術(shù)效率在1 附近的決策單元：上海市、合肥市、蕪湖市、杭州市、紹興市、無(wú)錫市。這些城市的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)在現(xiàn)有投入要素配置下已經(jīng)達(dá)到了資源利用最優(yōu)化。

DEA 純技術(shù)效率出現(xiàn)下降趨勢(shì)的決策單元：寧波市、蘇州市、常州市。上述城市純技術(shù)效率呈持續(xù)下降趨勢(shì)，但降幅小于綜合效率降幅。

（三）規(guī)模效率分析

圖3 十城市2013—2017 年規(guī)模效率統(tǒng)計(jì)條形圖

將結(jié)果制作成圖3，并依據(jù)其依據(jù)變化趨勢(shì)進(jìn)行分組處理。

DEA 規(guī)模效率為1 的決策單元：上海市、合肥市、蕪湖市、杭州市、紹興市、無(wú)錫市?？梢杂^察到規(guī)模效率出現(xiàn)波動(dòng)的蕪湖市與杭州市，其波動(dòng)程度與綜合效率無(wú)異。

DEA 規(guī)模效率下降的決策單元：寧波市、南京市、蘇州市和常州市。觀察圖1、圖2、圖3 可以發(fā)現(xiàn)這四個(gè)城市的規(guī)模效率下降幅度都接近綜合效率的下降幅度。

（四）創(chuàng)新效率分析綜述

三圖對(duì)比可以得到，上海市、合肥市、蕪湖市、杭州市、無(wú)錫市這些決策單元在現(xiàn)有資源配置條件下已經(jīng)做到DEA 有效。其中，上海市作為我國(guó)極具代表性的創(chuàng)新型城市，其決策單元投入要素與產(chǎn)出要素的量基數(shù)大且都保持“穩(wěn)中有增”，同時(shí)一直保持DEA 有效。因而，對(duì)于進(jìn)行創(chuàng)新效率優(yōu)化的各個(gè)決策單元，上海市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)是一個(gè)較為優(yōu)秀的參考借鑒對(duì)象。寧波市綜合效率持續(xù)下降的主導(dǎo)因素顯然是規(guī)模效率的大幅下降，同時(shí)不能忽略寧波市純技術(shù)效率值長(zhǎng)期處于0.5 且以微小幅度下降的分析結(jié)果。南京市的綜合效率與純技術(shù)效率均小幅上升，但其規(guī)模效率卻出現(xiàn)了下降。蘇州市的規(guī)模效率一直維持在0.9 以上，但純技術(shù)效率持續(xù)較大幅度下降至小于0.4，故其綜合效率也處于一個(gè)較低的水平且持續(xù)下降。而常州市2013—2016年的綜合效率持續(xù)下降成因較為復(fù)雜，其綜合效率與純技術(shù)效率都經(jīng)歷了先上升后下降的過(guò)程，但2016-2017 年綜合效率的“斷崖式下降”則是規(guī)模效率大幅下降引起的。

四、投影改進(jìn)

（一）基于氣泡圖的決策單元投入要素改進(jìn)方向研究

圖4 城市PTE、SE 波士頓矩陣

根據(jù)上文對(duì)圖表的分析結(jié)果，各個(gè)決策單元的創(chuàng)新效率對(duì)其純技術(shù)效率與規(guī)模效率的變動(dòng)反饋程度各不相同，較難確定政策調(diào)整與效率改進(jìn)的主導(dǎo)方向。對(duì)于這樣的情況，本文擬采用改進(jìn)后的波士頓矩陣來(lái)反映其創(chuàng)新效率的變動(dòng)主導(dǎo)因素。以純技術(shù)效率為水平軸、規(guī)模效率為垂直軸并分別選取0.75 為純技術(shù)效率的分界標(biāo)準(zhǔn)線，0.95 為規(guī)模效率的分界標(biāo)準(zhǔn)線。由這兩條線將十個(gè)決策單元分為四個(gè)部分，具體分類如下：

全面調(diào)整型：純技術(shù)效率與規(guī)模效率均低于標(biāo)準(zhǔn)線值的。

企業(yè)規(guī)模調(diào)整型：規(guī)模效率低于標(biāo)準(zhǔn)線值但純技術(shù)效率高于標(biāo)準(zhǔn)線值的。

技術(shù)因素調(diào)整型：純技術(shù)效率低于標(biāo)準(zhǔn)線值但規(guī)模效率高于標(biāo)準(zhǔn)線值的。

維持增長(zhǎng)型：純技術(shù)效率與規(guī)模效率均高于標(biāo)準(zhǔn)線值的。

由波士頓矩陣可以看出，除蘇州、寧波、常州、南京外的決策單一均為維持增長(zhǎng)型，這并不說(shuō)明這些城市不需要進(jìn)行調(diào)整，而是應(yīng)該使這些城市的純技術(shù)效率與規(guī)模效率都從弱DEA 有效轉(zhuǎn)化為DEA有效。

（二）對(duì)決策單元投入要素冗余量的投影改進(jìn)

利用改變投入產(chǎn)出量的投影理論，可以找出投入因素的冗余量與產(chǎn)出因素的缺少量，從而更有針對(duì)性地調(diào)整冗余的投入要素，將DEA 無(wú)效或弱DEA有效的DMU 轉(zhuǎn)換為有效DMU，從而做到利用率最大化。

對(duì)于調(diào)整型的四個(gè)決策單元，顯然其規(guī)模效率都未能達(dá)到DEA 有效，但規(guī)模效率的調(diào)整難以用量化數(shù)據(jù)說(shuō)明，因此本文僅選取純技術(shù)要素的調(diào)整，即投入要素的調(diào)整量進(jìn)行說(shuō)明分析。

應(yīng)注意的是，投影改進(jìn)的建議僅針對(duì)投入要素進(jìn)行調(diào)整，規(guī)模因素與環(huán)境因素并不在投影改進(jìn)的范圍內(nèi)，所以投入要素調(diào)整值為0 并不代表創(chuàng)新要素不需要調(diào)整，而是代表在當(dāng)前投入要素配置下應(yīng)調(diào)整環(huán)境因素與規(guī)模因素，而非調(diào)整投入要素。

調(diào)整的數(shù)目代表了該市要達(dá)到DEA 有效所需調(diào)整的投入、產(chǎn)出數(shù)量，對(duì)于投入要素的調(diào)整指的是當(dāng)前狀態(tài)下該投入要素的缺少量，對(duì)于產(chǎn)出要素的調(diào)整是指當(dāng)前狀態(tài)下該產(chǎn)出要素應(yīng)該增加的量。

四項(xiàng)指標(biāo)單位分別為：人、萬(wàn)元、項(xiàng)、件。

五、啟示

綜合上述分析結(jié)果，本文得到以下啟示。

（一）各市應(yīng)因地制宜，根據(jù)自身情況進(jìn)行創(chuàng)新資源配置的調(diào)整

寧波市、蘇州市均應(yīng)注重自身R&D 人員冗余的問(wèn)題，對(duì)持續(xù)存在的冗余情況做出相關(guān)調(diào)整，同時(shí)寧波市還應(yīng)注重企業(yè)規(guī)模的調(diào)整，轉(zhuǎn)變企業(yè)規(guī)模持續(xù)下降導(dǎo)致綜合效率下降的局面。而南京市與常州市則應(yīng)對(duì)R&D 經(jīng)費(fèi)投入進(jìn)行精簡(jiǎn)配置，資金出現(xiàn)冗余也不利用創(chuàng)新效率的提高。

表3 2013—2017 年四個(gè)決策單元要素調(diào)整表

（二）市與市創(chuàng)新部門(mén)之間可以形成相關(guān)的組織或定期進(jìn)行工作交流與資源交換

這類措施不僅可以使城市之間相互借鑒經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)可以對(duì)某些資源進(jìn)行區(qū)域化配置。創(chuàng)新人員資源冗余的城市可以與創(chuàng)新人員資源不足的城市進(jìn)行溝通，做出相應(yīng)舉措，同時(shí)提高兩地創(chuàng)新效率。例如，投入資源冗余導(dǎo)致綜合創(chuàng)新效率不高的城市可以將自身冗余的資源通過(guò)政策向高產(chǎn)出低效率的城市引導(dǎo)，以解決資源分配失衡給兩省或多省帶來(lái)的效率與產(chǎn)出問(wèn)題。

（三）政府應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)，引導(dǎo)相關(guān)產(chǎn)業(yè)積極性

綜合本文圖表可以發(fā)現(xiàn)，影響創(chuàng)新效率的因素不僅僅為創(chuàng)新資源，創(chuàng)新環(huán)境也是因素之一。除去企業(yè)內(nèi)部管理因素，政府對(duì)創(chuàng)新的引導(dǎo)與保護(hù)必不可少，需要充分調(diào)動(dòng)從業(yè)人員的積極性，對(duì)新產(chǎn)品的技術(shù)市場(chǎng)進(jìn)行適度補(bǔ)貼，逐漸使產(chǎn)出要素短缺值縮小，提升DEA 效率。同時(shí)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況增加對(duì)創(chuàng)新工作的投入，從基礎(chǔ)資源配置上對(duì)創(chuàng)新工作給予支持。

（四）現(xiàn)有的區(qū)域創(chuàng)新效率研究體系在指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)描述方面趨于固化

在指標(biāo)選取方面，大部分研究都使用了相同的幾個(gè)指標(biāo)，而沒(méi)有對(duì)新指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)并對(duì)新指標(biāo)進(jìn)行研究。而同時(shí)對(duì)于創(chuàng)新效率的研究數(shù)據(jù)多使用統(tǒng)計(jì)性描述而非原始數(shù)據(jù)，可能會(huì)導(dǎo)致政策制定時(shí)以偏概全，忽略效率問(wèn)題的次要原因。

（五）對(duì)于區(qū)域創(chuàng)新效率的理論研究中容易忽略各區(qū)域?qū)崟r(shí)政策調(diào)整對(duì)數(shù)據(jù)的影響

創(chuàng)新效率研究中絕大多數(shù)方法以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行進(jìn)一步分析，但往往遺漏實(shí)時(shí)政策會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響進(jìn)而造成結(jié)果差異的事實(shí)，所以，實(shí)時(shí)政策這一影響因素在今后的區(qū)域創(chuàng)新效率研究中如何進(jìn)行綜合考量，是研究者不應(yīng)忽略的問(wèn)題。