湖北城市創(chuàng)新效率測評與提升策略研究

張靜 劉威

摘要：通過構(gòu)建創(chuàng)新效率評價(jià)指標(biāo)體系，使用2013—2017年市州面板數(shù)據(jù)，采用三階段DEA測算湖北長江經(jīng)濟(jì)帶各市（州）創(chuàng)新效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）從空間格局看，武漢、宜昌、襄陽、鄂州、黃石的創(chuàng)新綜合效率位于前列， 而恩施、仙桃、潛江和天門等市則處于末端。（2）從時(shí)間演變看，綜合技術(shù)效率變化趨勢存在區(qū)域差異，各市（州）變化趨勢大致可以分為穩(wěn)定型、上升型和下降型。基于以上結(jié)論，提出綜合施策優(yōu)化城市創(chuàng)新生態(tài)、構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研良性互動(dòng)循環(huán)、優(yōu)化各類人才“引用留育”機(jī)制和完善創(chuàng)新投入機(jī)制等對策建議。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新效率;三階段DEA;湖北長江經(jīng)濟(jì)帶

基金項(xiàng)目：湖北省軟科學(xué)研究項(xiàng)目“湖北長江經(jīng)濟(jì)帶城市創(chuàng)新效率評價(jià)與提升策略”（項(xiàng)目編號：2019ADC129）;湖北省重大調(diào)研課題基金項(xiàng)目“湖北省技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展的熱點(diǎn)、難點(diǎn)及對策研究”（項(xiàng)目編號：J23）

中圖分類號：F014.7? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：2096-5982（2020）10-0087-09

引言

創(chuàng)新能力是促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和增加區(qū)域競爭能力的關(guān)鍵要素，而創(chuàng)新效率的高低綜合反映區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)對資源的配置能力與使用效率，進(jìn)而成為評價(jià)該區(qū)域能否持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展的重要標(biāo)準(zhǔn)。2018年4月，習(xí)近平總書記在武漢主持召開深入推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展座談會(huì)時(shí)明確提出：以長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。湖北是長江干線流經(jīng)里程超千公里的唯一省份，科學(xué)評價(jià)湖北長江經(jīng)濟(jì)帶城市創(chuàng)新效率，對湖北塑造更多依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、更多發(fā)揮先發(fā)優(yōu)勢的引領(lǐng)型發(fā)展，走在長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展前列具有重要的實(shí)踐價(jià)值。

從已掌握的文獻(xiàn)資料看，目前的研究主要集中在以下兩個(gè)方面：

一是關(guān)于不同測度方法比較研究。創(chuàng)新效率測度方法主要有以隨機(jī)前沿模型（SFA）方法為代表的參數(shù)方法和以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法為代表的非參數(shù)方法。隨機(jī)前沿分析（SFA）方法是評測決策單元有效性的常用方法。李婧在考慮空間效應(yīng)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用隨機(jī)前沿模型對各地區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行實(shí)證測評與分析①。曹霞結(jié)合投影尋蹤模型處理高維數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，改進(jìn)隨機(jī)前沿模型，對中國各區(qū)域創(chuàng)新效率及影響因素進(jìn)行實(shí)證分析②。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法是評價(jià)多投入—多產(chǎn)出模式下決策單元間相對有效性較為常用的方法。時(shí)鵬將③、孫凱④等運(yùn)用DEA模型對我國區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行靜態(tài)分析。隨著對區(qū)域創(chuàng)新過程及創(chuàng)新價(jià)值鏈理解的逐步深入，既關(guān)注區(qū)域創(chuàng)新科技投入產(chǎn)出情況，又關(guān)注科技成果經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化情況的二階段DEA模型受到關(guān)注，如馮志軍⑤等。劉鳳朝⑥、徐小欽⑦、韓先鋒⑧、劉明廣⑨等分別基于DEA的Malmquist指數(shù)法對創(chuàng)新效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。李蘭冰⑩基于DEA模型和Tobit模型、陳偉{11}基于規(guī)模報(bào)酬可變的鏈?zhǔn)疥P(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)DEA模型、劉偉{12}將三階段DEA模型與Bootstrap方法相結(jié)合、分別對我國省級區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行測算與比較分析。

二是關(guān)于區(qū)域創(chuàng)新效率實(shí)證研究。國內(nèi)學(xué)者基于省際面板數(shù)據(jù)，對各省區(qū)的創(chuàng)新效率值進(jìn)行測算、評價(jià)與比較，研究成果頗豐。劉順忠{13}、池仁勇{14}、官建成{15}分別采用DEA方法實(shí)證測算了中國各省區(qū)的創(chuàng)新效率值，并考察影響創(chuàng)新效率的關(guān)鍵因素。岳書敬{16}等應(yīng)用SFA方法研究1998—2005年我國區(qū)域研發(fā)效率差異及其影響因素。

由上述研究可以看出，無論是從研究方法還是從研究范圍上，學(xué)者對我國區(qū)域創(chuàng)新效率問題都已進(jìn)行了較為全面深入的探索。同時(shí)，已有研究對創(chuàng)新效率的評價(jià)多側(cè)重于國家及省際之間，對省內(nèi)各城市創(chuàng)新效率的研究不多，而恰恰是省內(nèi)各城市的創(chuàng)新效率影響了省級層面的整體創(chuàng)新能力。學(xué)者大都對創(chuàng)新進(jìn)行階段劃分，但是對研發(fā)資本存量在創(chuàng)新過程中起到的累積作用、創(chuàng)新產(chǎn)出對下一次創(chuàng)新產(chǎn)生影響等涉及較少。因此，本文選擇三階段DEA，引入資本存量指標(biāo)，以湖北省各市（州）為對象分析其創(chuàng)新效率，旨在為政府制訂有效的區(qū)域發(fā)展政策、合理配置創(chuàng)新資源、提高區(qū)域創(chuàng)新能力提供科學(xué)的理論依據(jù)，以創(chuàng)新推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展。

一、方法與數(shù)據(jù)

（一）研究方法

本文采用三階段DEA模型測算湖北省16個(gè)市（州）創(chuàng)新效率?？紤]創(chuàng)新過程的連續(xù)性，引入資本存量作為創(chuàng)新投入指標(biāo)，構(gòu)建創(chuàng)新效率評價(jià)指標(biāo)體系。根據(jù)Fried等提出的模型，三階段DEA構(gòu)建過程如下：

第一階段：利用BCC模型測算效率值。經(jīng)典的DEA模型分為CCR模型和BCC模型。CCR模型是假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變，而BCC模型則可以處理規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)下的效率問題，且BCC模型計(jì)算的綜合技術(shù)效率可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，這有助于分析區(qū)域創(chuàng)新效率受純技術(shù)因素或規(guī)模因素影響。由BCC模型計(jì)算出投入變量的松弛變量，作為第二階段的投入變量。

第二階段：構(gòu)造相似SFA模型。Fried等（2002）指出第一階段的投入松弛量是由管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲造成的。第二階段以第一階段求出的松弛量為因變量，以環(huán)境因素為自變量，通過構(gòu)建相似SFA模型，將環(huán)境影響和隨機(jī)噪聲剔除，僅保留管理無效率造成的投入松弛。

以投入變量的松弛量為因變量，環(huán)境因素為自變量，構(gòu)造模型，如式（1）所示：

Sni=f（Zi;βn）+νni+μni;i=1，2，3……，n=1，2，3……（1）

其中，Sni是第i個(gè)決策單元第 n項(xiàng)投入的松弛值;Zi是環(huán)境變量，βn是環(huán)境變量的系數(shù);νni+μni是混合誤差項(xiàng)，νni表示隨機(jī)干擾，μni表示管理無效率。其中ν是服從N（0， σν2）是隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示隨機(jī)干擾因素對投入松弛變量的影響;μ是管理無效率，表示管理因素對投入松弛變量的影響，假設(shè)其服從在零點(diǎn)截?cái)嗟恼龖B(tài)分布，即μni服從N+（0， σν2），νni和μni不相關(guān)。采用極大似然技術(shù)估計(jì)未知參數(shù)，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對效率測度的影響，以便將所有的決策單元調(diào)整于相同的外部環(huán)境中。調(diào)整公式如下：

ΧniA=Χni +[maxi（Zn）- Zin]+[maxi（ni）-ni

n=1，2，3……，N;i= 1，2，3……，I? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

其中，ΧniA是調(diào)整后的投入，Χni 是調(diào)整前的投入;[maxi（Zin）- Zin]是對外部環(huán)境因素進(jìn)行調(diào)整;[maxi（ni）是將所有決策單元至于相同運(yùn)氣水平下。

上式中，ni可由條件估計(jì)？魯[ni丨ni+μni]估計(jì)得到。？魯[ni丨ni+μni ]可以根據(jù)下面公式計(jì)算得出：

？魯[νni丨νni+μni]= Sni- Znin-？魯[μni丨νni+μni]? ? ? ? ? ? （3）

第三階段：調(diào)整后的BCC模型。在第三階段，利用經(jīng)過第二階段調(diào)整后的投入和原始產(chǎn)出重新帶入BCC模型進(jìn)行效率測算。由于剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲的影響，調(diào)整后的效率值能更為客觀準(zhǔn)確地反映決策單元的創(chuàng)新效率水平。

（二）變量選擇

一般而言，運(yùn)用三階段DEA模型進(jìn)行效率測算時(shí)，應(yīng)明確對應(yīng)的指標(biāo)體系。本文從投入、產(chǎn)出和環(huán)境變量三個(gè)維度來構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新效率的變量體系。

1. 投入變量

勞動(dòng)力和資本是經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出系統(tǒng)研究中的兩個(gè)基本投入。在對區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行測度時(shí)，其投入也可以從這兩個(gè)方面來衡量。（1）在人員投入方面，本文主要采取了規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）人員X1來衡量研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）人員的實(shí)際投入水平。鑒于十堰和潛江市相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的缺乏，本文分別采用科學(xué)家和工程師人員數(shù)、科學(xué)研究與技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人員予以代替。（2）在資本投入方面，本文采取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）內(nèi)部支出X2衡量規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)當(dāng)年用于企業(yè)內(nèi)部的實(shí)際支出。

2. 產(chǎn)出變量

本文從區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)造的價(jià)值或潛在價(jià)值方面選擇。國內(nèi)專利申請授權(quán)數(shù)（Y1）代表區(qū)域創(chuàng)新能力的潛在產(chǎn)出，技術(shù)市場合同成交額（Y2）和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值（Y3）代表區(qū)域科技創(chuàng)新能力的直接產(chǎn)出，反映區(qū)域科技與經(jīng)濟(jì)相結(jié)合、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為市場價(jià)值的水平。

3. 環(huán)境變量

環(huán)境變量是指對創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響但不是決策單元可控制的因素。本文從五個(gè)方面考慮影響地區(qū)創(chuàng)新效率的環(huán)境變量。

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與創(chuàng)新投入密切相關(guān)。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，創(chuàng)新投入也會(huì)越多，因而也越有能力進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)。本文采用地區(qū)人均GDP（Z1）來表征區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（2）政府資助。政府對創(chuàng)新活動(dòng)的資助主要體現(xiàn)在實(shí)行撥款資助和稅收優(yōu)惠等政策來扶持創(chuàng)新活動(dòng)，降低企業(yè)開展研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的成本和風(fēng)險(xiǎn)，激發(fā)企業(yè)開展研發(fā)創(chuàng)新的積極性。本文選用科技支出占地方一般公共預(yù)算支出的比重（Z2）來表征政府資助這一指標(biāo)。

（3）開放程度。對外開放是保障區(qū)域可持續(xù)發(fā)展重要因素。本文用各區(qū)域進(jìn)出口總額占GDP比重（Z3）來表征區(qū)域開放程度。

（4）金融支持。金融機(jī)構(gòu)為創(chuàng)新活動(dòng)提供資金支持，亦為創(chuàng)新主體提供金融信息和咨詢服務(wù)。本文采用區(qū)域年末金融機(jī)構(gòu)存貸款余額占GDP（Z4）的比重來表征其對創(chuàng)新金融環(huán)境的支持。

（5）基礎(chǔ)設(shè)施。區(qū)域創(chuàng)新中基礎(chǔ)設(shè)施的能為創(chuàng)新提供必要的物質(zhì)、交通、信息等支撐條件，基礎(chǔ)設(shè)施條件越完備越有利于創(chuàng)新的發(fā)生?？紤]數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選取互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量（Z5）來表征區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文原始數(shù)據(jù)來源于2014—2018年《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》和湖北省各個(gè)市州（不含神農(nóng)架林區(qū)）的《統(tǒng)計(jì)年鑒》，研究對象為湖北省16個(gè)市（州）（神農(nóng)架林區(qū)數(shù)據(jù)不全，分析中暫時(shí)不予考慮）。文中的投入、產(chǎn)出和環(huán)境變量如表1所示。其中個(gè)別缺失數(shù)據(jù)本文采用線性插值法補(bǔ)齊。

二、測算與分析

遵循三階段DEA的分析步驟，本文分三步給出每階段的估計(jì)結(jié)果。

（一）第一階段DEA結(jié)果

在第一階段，通過所獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)，借助軟件DEAP2.1，選擇BCC模型，對2013—2017年湖北省16個(gè)市州的創(chuàng)新效率水平進(jìn)行了測度。其中綜合技術(shù)效率（TE）反映各個(gè)市州的綜合績效;純技術(shù)效率（PTE）反映剔除規(guī)模報(bào)酬影響后的各個(gè)市州的創(chuàng)新技術(shù)效率，也可以理解為受管理水平和技術(shù)影響的生產(chǎn)效率;規(guī)模效率（SE）是指各個(gè)市州投入規(guī)模變化對綜合技術(shù)效率的影響，反映各個(gè)市（州）創(chuàng)新規(guī)模的優(yōu)化程度。結(jié)果如表2所示。

省域創(chuàng)新效率分析。2013—2017年，湖北省整體創(chuàng)新綜合效率和純技術(shù)效率均呈現(xiàn)先上升后下降的倒“U”型特征，規(guī)模效率呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢。其中綜合效率均值為0.608，純技術(shù)效率均值為0.781，規(guī)模效率均值為0.768。2013—2014年，綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均呈現(xiàn)上升趨勢，且規(guī)模效率要低于純技術(shù)效率，說明該時(shí)段純技術(shù)效率和規(guī)模效率均促進(jìn)了綜合效率的提升，且造成綜合效率水平低下的主要問題是規(guī)模效率偏低。從2015年開始，綜合效率呈現(xiàn)先增后減的趨勢，純技術(shù)效率開始遞減，規(guī)模效率則遞增，且規(guī)模效率已經(jīng)高于純技術(shù)效率，說明該時(shí)段主要是由規(guī)模效率促進(jìn)綜合效率的提升，而純技術(shù)效率則造成綜合效率下降且處于較低水平。

規(guī)模報(bào)酬分析。2013—2017年，16個(gè)市（州）共80個(gè)評測單元中，處在最沿面的有22個(gè)，其中有1個(gè)規(guī)模報(bào)酬遞減，21個(gè)規(guī)模報(bào)酬不變。非有效單元有58個(gè)，其目標(biāo)值有5個(gè)是規(guī)模報(bào)酬遞增，53個(gè)規(guī)模報(bào)酬遞減。整體來看，規(guī)模報(bào)酬遞減的有54個(gè)，占比67.5Z%，規(guī)模報(bào)酬遞減的有5個(gè)，占比6.25%。可見，實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增的市（州）很少，說明各個(gè)市（州）的創(chuàng)新規(guī)模沒有實(shí)現(xiàn)最優(yōu)狀態(tài)，且近年來這種狀態(tài)沒有得到明顯改善。

地級市差異分析。（1）從時(shí)間趨勢看，鄂州、恩施連續(xù)五年達(dá)到效率前沿面;武漢、潛江和天門的創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升勢態(tài)，分別在2015年和2016年達(dá)到效率前沿面;仙桃從2013—2016年連續(xù)4年處于效率前沿面，于2017年開始下降。黃石、十堰、宜昌、襄陽、孝感和咸寧呈現(xiàn)出螺旋上升勢態(tài);荊門呈現(xiàn)出逐步下降趨勢;荊州、黃岡和隨州均呈現(xiàn)出波動(dòng)變化，且處于無效率狀態(tài)。（2）從空間格局看，效率值較高的地區(qū)分別是武漢、鄂州、恩施、仙桃和潛江，較低的地區(qū)有黃石、十堰、宜昌、襄陽、荊門和孝感?？梢钥闯?，各市（州）創(chuàng)新效率值的空間分布與各自的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不完全一致。因此，本文認(rèn)為DEA的測算結(jié)果可能存在偏差，這種偏差的原因可能在于沒有考慮各個(gè)市（州）的環(huán)境差異。三階段DEA可以有效克服這一缺陷。

（二）第二階段SFA回歸結(jié)果

通過SFA回歸，可以剔除環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲的影響。基本思路是將各個(gè)投入指標(biāo)的松弛變量作為因變量，環(huán)境指標(biāo)作為自變量，進(jìn)行SFA分析?；貧w分析結(jié)果如表3所示。

從表3來看，2個(gè)投入的松弛變量均通過LR檢驗(yàn)，說明整體來看外部環(huán)境明顯影響投入松弛變量。gamma值分別為0.824和0.69，且均在1%水平下顯著，說明在各個(gè)決策單元中管理無效占主要因素。因此，為剝離管理因素和隨機(jī)因素，對投入變量進(jìn)行第二階段的調(diào)整顯得十分重要。

在考察環(huán)境變量對投入松弛量所帶來的影響時(shí)，若系數(shù)是正數(shù)，則意味著環(huán)境變量數(shù)值上升將會(huì)使投入的松弛變量增長，或者使得產(chǎn)出下降，造成浪費(fèi)，對環(huán)境效率產(chǎn)生不利影響;若系數(shù)是負(fù)數(shù)，則表明，環(huán)境變量數(shù)值上升將會(huì)使得投入松弛量下降，產(chǎn)出增加，產(chǎn)生節(jié)約現(xiàn)象，對環(huán)境效率產(chǎn)生有利影響。下面具體分析對投入松弛變量產(chǎn)生顯著影響的環(huán)境變量：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與R&D內(nèi)部支出的松弛變量回歸結(jié)果在1%的置信水平下顯著為正。說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對與R&D內(nèi)部支出的投入冗余帶來的影響是顯著的，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高會(huì)使得R&D內(nèi)部支出投入冗余上升，從而降低R&D內(nèi)部支出的利用效率。（2）政府資助。政府資助與R&D內(nèi)部支出的松弛變量回歸結(jié)果在1%的置信水平下顯著為負(fù)，這說明政府資助對R&D內(nèi)部支出的投入冗余具有負(fù)向影響，政府資助增加使投入的冗余降低，有利于資源的合理利用，提升決策單元的創(chuàng)新效率。（3）開放程度。開放程度與R&D內(nèi)部支出的松弛變量回歸結(jié)果在1%的置信水平下為正。這說明開放程度的增加將會(huì)導(dǎo)致投入冗余的增加，造成資本投入的浪費(fèi)現(xiàn)象。

基于上述分析，各個(gè)環(huán)境要素對決策單元的影響并不完全一致。如果不控制這些環(huán)境因素，就使得決策單元處于不同的環(huán)境之中，從而造成效率估計(jì)結(jié)果誤差。本文應(yīng)用相應(yīng)的公式對原有投入變量進(jìn)行調(diào)整，從而剝離環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲的影響，使各個(gè)決策單元處于相同的外部環(huán)境條件下，以便提高估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確性。

（三）第三階段調(diào)整后DEA結(jié)果

上述第二階段得到剔除環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲后的原始投入的調(diào)整值，本部分將調(diào)整后的投入值和原始產(chǎn)出值再次帶入傳統(tǒng)DEA模型之中進(jìn)行分析，得到第三階段各個(gè)市（州）的創(chuàng)新效率和規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)，如表4所示。

調(diào)整前后效率值比較。（1）從整體趨勢看，綜合效率由調(diào)整前的先上升后下降的倒“U”型變?yōu)橄认陆岛笊仙摹癠”型趨勢，且數(shù)值有所下降。純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值走勢未發(fā)生變化，但數(shù)值分別有所上升和下降。（2）從各市（州）看，武漢、黃石、十堰、宜昌、襄陽和荊門的綜合效率、純技術(shù)效率均出現(xiàn)明顯上升，說明這些地區(qū)不僅外部環(huán)境好，而且管理水平也較高。而鄂州、孝感、荊州、黃岡、咸寧、隨州、恩施、仙桃、潛江和天門的綜合效率均出現(xiàn)下降，說明效率低水平并非單純由環(huán)境因素造成，應(yīng)該進(jìn)一步加強(qiáng)自身創(chuàng)新實(shí)力，尤其是加大研發(fā)投入總量，調(diào)整企業(yè)規(guī)模，引進(jìn)高端人才提升創(chuàng)新競爭力?？紤]環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲后，湖北省各市（州）的創(chuàng)新效率值有所變化，說明傳統(tǒng)DEA方法傾向于高估或低估各市州的創(chuàng)新效率值，不能真實(shí)反映各個(gè)市州的創(chuàng)新效率水平。

規(guī)模報(bào)酬分析。16個(gè)市（州）在2013—2017年80個(gè)評測單元中，處于前沿面的有6個(gè)，均為規(guī)模報(bào)酬不變。非有效單元有74個(gè)，其目標(biāo)值均為規(guī)模報(bào)酬遞增。整體來看，規(guī)模報(bào)酬遞增占比92.5%，規(guī)模報(bào)酬不變占比7.5%。武漢長期處于規(guī)模報(bào)酬不變的階段，其他市（州）大部分年份均處于規(guī)模報(bào)酬遞增。說明武漢經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，規(guī)模相對已經(jīng)比較優(yōu)化，而其他市（州）地區(qū)還處于規(guī)模不優(yōu)的階段。

市（州）差異分析。（1）從空間分布看，區(qū)域之間綜合效率和規(guī)模效率差異明顯，而純技術(shù)效率比較接近，說明各市（州）之間的效率差異主要是由規(guī)模效率引起的。各市州創(chuàng)新綜合效率從大到小依次為武漢、襄陽、鄂州、宜昌、黃石、孝感、十堰、荊州、荊門、黃岡、咸寧、隨州、仙桃、潛江、恩施和天門。其中，武漢在三種效率評價(jià)中均名列前茅，天門則處于效率評價(jià)的末端;恩施、潛江、隨州和咸寧的純技術(shù)效率表現(xiàn)突出，但規(guī)模效率拉低了綜合效率。（2）從時(shí)間趨勢看，綜合技術(shù)效率變化趨勢大致可分為三類：第一種是穩(wěn)定型，武漢的純技術(shù)效率和規(guī)模效率連續(xù)五年均處于前沿面，決定其綜合效率也處于前沿面;恩施、仙桃和天門長期穩(wěn)定處于低位，這是因?yàn)橐?guī)模效率也基本呈現(xiàn)長期穩(wěn)定低位態(tài)勢。第二種是上升型，如荊州、咸寧和潛江，這些城市主要是因?yàn)橐?guī)模效率的上升。第三種是下降型，如黃石、十堰、宜昌、襄陽、鄂州、荊門、孝感、黃岡和隨州。其中黃石、宜昌、孝感和隨州等市是由于純技術(shù)效率與規(guī)模效率均下降引起的，十堰、襄陽、荊門和黃岡主要是由于純技術(shù)效率下降導(dǎo)致的，鄂州主要是由于規(guī)模效率的下降。

三、結(jié)論與建議

基于2013—2017年湖北省市級層面的數(shù)據(jù)，本文使用三階段DEA模型對16個(gè)市（州）的城市創(chuàng)新效率進(jìn)行了測算。研究發(fā)現(xiàn)：一是環(huán)境因素對創(chuàng)新效率產(chǎn)生顯著影響。三階段DEA剔除了環(huán)境因素，分離了管理無效率，在創(chuàng)新效率評價(jià)上更加準(zhǔn)確。從調(diào)整前后結(jié)果比較來看，武漢、黃石、十堰、宜昌、襄陽和荊門的綜合效率值出現(xiàn)明顯的上升，而鄂州、孝感、荊州、黃岡、咸寧、隨州、恩施、仙桃、潛江和天門的綜合效率均出現(xiàn)下降，這說明有利的外部環(huán)境對效率有提升作用。二是創(chuàng)新效率和規(guī)模效率存在區(qū)域差異。從時(shí)間演變看，綜合技術(shù)效率變化趨勢存在區(qū)域差異，主要原因是各個(gè)市（州）的規(guī)模經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同和各地的管理水平有所差異，其變化趨勢大致分為穩(wěn)定型、上升型和下降型。從空間分布看，武漢、宜昌、襄陽、鄂州、黃石的創(chuàng)新綜合效率位于前列，而恩施、仙桃、潛江和天門等市則處于末端，這基本與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)狀況相符。

應(yīng)著眼于打造區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新共同體，激活區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展?jié)摿?，轉(zhuǎn)變思維路徑和發(fā)展模式，以湖北一圈（武漢城市圈）兩群（宜荊荊和襄十隨城市群）為載體，加強(qiáng)部門間、市（州）間協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)，在一些重點(diǎn)領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)開展系統(tǒng)性、整體性、協(xié)同性改革先行先試。一是建立開放合作創(chuàng)新生態(tài)。整合知識、技術(shù)、資本、人才等創(chuàng)新資源，引導(dǎo)“一主兩副”高水平創(chuàng)新區(qū)域與低水平區(qū)域的創(chuàng)新合作與交流，發(fā)揮國家級高新區(qū)溢出效應(yīng)，引導(dǎo)高新區(qū)內(nèi)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的部分配套產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至周邊腹地，支持其對區(qū)位相鄰相近、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)同質(zhì)的產(chǎn)業(yè)園區(qū)進(jìn)行空間整合、資源整合和產(chǎn)業(yè)整合。推進(jìn)區(qū)域人才柔性交流。加強(qiáng)人才政策銜接，探索專業(yè)技術(shù)職務(wù)聘任職業(yè)資格互認(rèn)、畢業(yè)生實(shí)習(xí)創(chuàng)業(yè)互補(bǔ)流動(dòng)、互派科技管理干部等人才流動(dòng)新模式。省、市相互選派科技、商務(wù)、教育、衛(wèi)生等領(lǐng)域優(yōu)秀黨政干部交流掛職和異地培訓(xùn)。依托企業(yè)創(chuàng)新平臺，組織動(dòng)員高校院所科技人才、創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)跨區(qū)域到園區(qū)、企業(yè)掛職兼職。支持科技人才在企業(yè)、高校、科研院所之間流動(dòng)或雙向兼職。二是強(qiáng)化財(cái)政金融支撐功能。充分發(fā)揮政府資金對全社會(huì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的引導(dǎo)和拉動(dòng)作用，加大對基礎(chǔ)研究、產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟、科學(xué)儀器設(shè)備共享、國家級和省級創(chuàng)新平臺、對外經(jīng)貿(mào)合作區(qū)等財(cái)政經(jīng)費(fèi)投入。提高引導(dǎo)基金規(guī)模、出資比例及讓利，引導(dǎo)民間資本參與。探索建立投融資服務(wù)平臺，推動(dòng)武漢股權(quán)托管交易中心提檔升級。試行科技企業(yè)信用貸款及科技企業(yè)聯(lián)投聯(lián)貸聯(lián)保機(jī)制。推廣東湖高新區(qū)“投貸聯(lián)動(dòng)”模式和宜昌自貿(mào)片區(qū)“小微快貸”模式。建立創(chuàng)新券通存通兌試點(diǎn)，建立統(tǒng)一的創(chuàng)新券服務(wù)平臺。

注釋：

① 李婧：《考慮空間效應(yīng)的區(qū)域創(chuàng)新效率測評》，《研究與發(fā)展管理》2011年第1期。

② 曹霞：《創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)視角下中國省域研發(fā)創(chuàng)新效率研究——基于投影尋蹤和隨機(jī)前沿的實(shí)證分析》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》2015年第4期。

③ 時(shí)鵬將：《R&D投入產(chǎn)出效率的DEA分析》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》2004年第1期。

④ 孫凱：《基于DEA的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新效率評價(jià)研究》，《科技管理研究》2008年第3期。

⑤ 馮志軍：《我國區(qū)域科技創(chuàng)新二階段效率評價(jià)及策略研究》，《科技進(jìn)步與對策》2011年第6期。

⑥ 劉鳳朝：《基于Malmquist指數(shù)法的我國科技創(chuàng)新效率評價(jià)》，《科學(xué)學(xué)研究》2007年第5期。

⑦ 徐小欽：《專利產(chǎn)業(yè)化示范項(xiàng)目扶持建設(shè)的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)選擇——以重慶市為例》，《科技進(jìn)步與對策》2008第9期。

⑧ 韓先鋒：《我國區(qū)域科技創(chuàng)新效率、模式與收斂性分析》，《統(tǒng)計(jì)與決策》2010年第16期。

⑨ 劉明廣：《區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)評價(jià)——基于省級面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究》，《科技管理研究》2015年第1期。

⑩ 李蘭冰：《我國區(qū)域科技創(chuàng)新效率評價(jià)——以省際數(shù)據(jù)為樣本》，《科技管理研究》2008年第9期。

{11} 陳偉：《中國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新效率的評價(jià)研究——基于鏈?zhǔn)疥P(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)DEA模型的新視角》，《情報(bào)雜志》2010年第12期。

{12} 劉偉：《中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的區(qū)域差異分析——基于三階段DEA模型與Bootstrap方法》，《財(cái)經(jīng)問題研究》2013年第8期。

{13} 劉順忠：《區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新績效的評價(jià)》，《中國管理科學(xué)》2002年第1期。

{14} 池仁勇：《我國東西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率差異及其原因分析》，《中國軟科學(xué)》2004年第8期。

{15} 官建成：《基于DEA的國家創(chuàng)新能力分析》，《研究與發(fā)展管理》2005年第3期。

{16} 岳書敬：《中國區(qū)域研發(fā)效率差異及其影響因素——基于省級區(qū)域面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究》，《科研管理》2008年第5期。

作者簡介：張靜，湖北省社會(huì)科學(xué)院長江流域經(jīng)濟(jì)研究所研究員，湖北武漢，430077;劉威，湖北省社會(huì)科學(xué)院長江流域經(jīng)濟(jì)研究所，湖北武漢，430077。

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