我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究
——基于多階段DEA交叉效率模型的分析

向小東 陸茜林

(福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建福州 350108)

一、引言

在我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展步入新常態(tài)，各地區(qū)聚焦于新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的背景下，創(chuàng)新日益受到國(guó)家和各級(jí)政府的高度重視。中共中央、國(guó)務(wù)院在《國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》中提出創(chuàng)新“三步走”目標(biāo)。近年來，我國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)?！吨袊?guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2020)顯示，2019年我國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出較上年增長(zhǎng)12.53%，總量已達(dá)22143.58億元，但相對(duì)西方發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)科技創(chuàng)新資源仍相對(duì)稀缺，因此提高資源轉(zhuǎn)化效率就變得尤為關(guān)鍵。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)是國(guó)家創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成部分，是實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、推進(jìn)創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)的重要支撐。科學(xué)評(píng)價(jià)區(qū)域創(chuàng)新效率對(duì)實(shí)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新資源的合理配置，制定適宜的創(chuàng)新戰(zhàn)略以實(shí)現(xiàn)東、中、西部創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展從而全面提高我國(guó)創(chuàng)新效率具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

參數(shù)法和非參數(shù)法是目前主流的區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)方法。參數(shù)法以SFA為代表，但SFA一般用于處理多投入單產(chǎn)出的過程，指標(biāo)選取受到限制，另外還存在生產(chǎn)函數(shù)誤設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)。非參數(shù)法以Charnes等提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)為代表，在多投入多產(chǎn)出的效率測(cè)度方面具有優(yōu)勢(shì)，同時(shí)避免了主觀設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)和分布形式。正是由于非參數(shù)DEA法的評(píng)價(jià)優(yōu)勢(shì)，因此在區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)方面得到了廣泛的應(yīng)用。

區(qū)域創(chuàng)新效率的自評(píng)價(jià)研究可分為單階段評(píng)價(jià)和多階段評(píng)價(jià)。在區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究初期，學(xué)術(shù)界將創(chuàng)新過程視為單階段“黑箱”。Guan和Chen測(cè)定了2000-2003年我國(guó)30個(gè)省市的R&D效率，結(jié)果表明北京、上海等7個(gè)地區(qū)的效率處于有效狀態(tài)。[1]Stepan 等運(yùn)用DEA來評(píng)價(jià)區(qū)域創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)研發(fā)支出占GDP的比率與區(qū)域創(chuàng)新效率呈U形關(guān)系。然而這種單階段的自評(píng)方法忽視了創(chuàng)新過程中子階段對(duì)整體過程的影響以及子階段之間的相互作用，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果過于籠統(tǒng)而無法找出創(chuàng)新效率低下的真正原因。[2]近年來具有多個(gè)子階段結(jié)構(gòu)的“灰箱”研究受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。隨著對(duì)創(chuàng)新過程理解的逐步深入，出現(xiàn)了同時(shí)關(guān)注創(chuàng)新投入產(chǎn)出情況及成果轉(zhuǎn)化情況的兩階段模型，即將創(chuàng)新過程劃分為研發(fā)和轉(zhuǎn)化兩個(gè)子階段。后來學(xué)者們又運(yùn)用共享投入關(guān)聯(lián)DEA模型[3]及共享回饋關(guān)聯(lián)DEA模型[4]來測(cè)度區(qū)域創(chuàng)新子階段效率與整體效率。余泳澤、劉大勇基于創(chuàng)新價(jià)值鏈將創(chuàng)新過程分為知識(shí)創(chuàng)新、研發(fā)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新三個(gè)階段，利用三階段DEA模型測(cè)算了各階段創(chuàng)新效率。[5]上述研究均是采用自評(píng)的方法來測(cè)算區(qū)域創(chuàng)新效率，可能無法得到客觀真實(shí)的結(jié)果，因?yàn)樽栽u(píng)體系總是選擇對(duì)自己最為有利的權(quán)重，容易夸大被評(píng)價(jià)單元或子單元的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)不能對(duì)有效的決策單元或子單元進(jìn)行優(yōu)劣排序，僅能區(qū)分有效與非有效決策單元。

為了更準(zhǔn)確地測(cè)度區(qū)域創(chuàng)新效率，一些學(xué)者又將結(jié)合了“自互評(píng)”過程的交叉效率模型運(yùn)用到區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)中。郭磊等利用仁慈型交叉效率模型來評(píng)價(jià)區(qū)域創(chuàng)新效率。[6]杜先進(jìn)等在激進(jìn)型交叉效率模型和差異驅(qū)動(dòng)方法的基礎(chǔ)上構(gòu)建動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型測(cè)度了環(huán)渤海、長(zhǎng)三角地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新效率。[7]盧璽等同時(shí)考慮決策單元間的競(jìng)爭(zhēng)與合作關(guān)系，使用競(jìng)合系數(shù)矩陣交叉效率模型對(duì)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。[8]范建平等運(yùn)用六個(gè)距離測(cè)度與交叉效率集結(jié)模型及改進(jìn)的熵權(quán)法評(píng)價(jià)了區(qū)域創(chuàng)新資源配置效率。[9]上述研究均是在單階段結(jié)構(gòu)的情形下使用交叉效率模型，未將其拓展到多階段結(jié)構(gòu)中?？傊畯膮^(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)來看，還需拓展到貼近現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜混聯(lián)結(jié)構(gòu)；從區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)模型來看，由單階段自評(píng)模型到多階段交叉效率模型的應(yīng)用還值得研究。在創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)方面，中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站將自主創(chuàng)新過程劃分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展三個(gè)階段，然而我國(guó)自主創(chuàng)新能力還有待提高，技術(shù)引進(jìn)、消化吸收再創(chuàng)新仍是我國(guó)現(xiàn)階段主要的創(chuàng)新模式之一。據(jù)此，將我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)分為知識(shí)創(chuàng)新、研發(fā)創(chuàng)新、技術(shù)引進(jìn)、產(chǎn)品創(chuàng)新四個(gè)子階段；在效率評(píng)價(jià)模型方面，綜合運(yùn)用多階段DEA交叉效率模型對(duì)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度和分析。

本文力爭(zhēng)在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上形成以下三個(gè)方面的創(chuàng)新：首先在研究視角上，基于自主創(chuàng)新與技術(shù)引進(jìn)視角構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新的四階段混聯(lián)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。其次在研究方法上，將多階段DEA模型與交叉效率評(píng)價(jià)方法相結(jié)合，多階段DEA模型進(jìn)一步打開了系統(tǒng)“黑箱”，而交叉效率模型利用自互評(píng)結(jié)合使得評(píng)價(jià)更全面。再次對(duì)于中間產(chǎn)出的處理，雖然已有少量對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究考慮到研發(fā)階段中間產(chǎn)出部分退出系統(tǒng)，但還未運(yùn)用于區(qū)域?qū)用?而在區(qū)域自主創(chuàng)新過程中，也存在并非所有的中間產(chǎn)出都能完全被下一階段利用的情況，因此結(jié)合實(shí)際考慮在知識(shí)創(chuàng)新與研發(fā)創(chuàng)新階段存在中間產(chǎn)出部分退出系統(tǒng)。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)區(qū)域創(chuàng)新過程分析

我國(guó)在創(chuàng)新過程中采取自主創(chuàng)新與技術(shù)引進(jìn)并舉，由此可將區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)劃分為圖1所示的四個(gè)子系統(tǒng)，由知識(shí)創(chuàng)新子系統(tǒng)(子系統(tǒng)1.1.1)與研發(fā)創(chuàng)新子系統(tǒng)(子系統(tǒng)1.1.2)串聯(lián)后再與技術(shù)引進(jìn)子系統(tǒng)(子系統(tǒng)1.2)并聯(lián)，最后與產(chǎn)品創(chuàng)新子系統(tǒng)(子系統(tǒng)2)串聯(lián)。區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的知識(shí)創(chuàng)新與研發(fā)創(chuàng)新階段存在自由產(chǎn)出，而技術(shù)引進(jìn)目的性較強(qiáng)，幾乎所有產(chǎn)出都能進(jìn)入下一階段，因此在技術(shù)引進(jìn)階段不考慮存在自由產(chǎn)出。此外，產(chǎn)品創(chuàng)新階段的“三廢”污染物對(duì)環(huán)境有著直接而重要的不良影響，故將其作為非期望產(chǎn)出。

圖1 存在自由中間產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的混合型四階段系統(tǒng)示意

對(duì)于非期望產(chǎn)出yfj，為保證所有非期望產(chǎn)出數(shù)據(jù)均為正值且使其數(shù)值振蕩限制在一定范圍內(nèi)，進(jìn)行如下數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化[10]：

(j=1,2,…,n)

(1)

(二)混合型四階段系統(tǒng)效率評(píng)價(jià)模型

1.系統(tǒng)自評(píng)價(jià)效率模型

借鑒Kao提出的混聯(lián)網(wǎng)絡(luò)DEA模型[11]并將其擴(kuò)展到四階段，構(gòu)建投入角度的整體自評(píng)價(jià)效率模型：

1≥αdj>0,d=1,2,…,D,j=1,2,…,n,1≥βpj>0,p=1,2,…,P,j=1,2,…,n

(2)

2.系統(tǒng)交叉效率評(píng)價(jià)模型

(3)

φfk≥0(f=1,2,…,t)1≥αdj>0(d=1,2,…,D,j=1,2,…,n),1≥βpj>0(p=1,2,…,P,j=1,2,…,n)

采用Charnes-Cooper變換，可得系統(tǒng)整體交叉效率的線性規(guī)劃模型：

(4)

φfk≥0(f=1,2,…,t),1≥αdj>0(d=1,2,…,D,j=1,2,…,n),1≥βpj>0(p=1,2,…,P,j=1,2,…,n)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

其中

(13)

三、實(shí)證研究

(一)投入產(chǎn)出指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

在評(píng)價(jià)區(qū)域創(chuàng)新效率時(shí)，基于余泳澤等、常曉然等的研究成果[14][15]所確定的各階段投入產(chǎn)出指標(biāo)如表 1所示。

表1 創(chuàng)新各階段的投入產(chǎn)出指標(biāo)

投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)主要來自《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2017-2020)。由于西藏、青海、甘肅、海南部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，本文研究對(duì)象為我國(guó)大陸除西藏、青海、甘肅、海南外的27個(gè)省、直轄市、自治區(qū)。此外，參考Nasierow的研究[16]，設(shè)定每個(gè)階段投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化的延遲時(shí)間為1年。因此知識(shí)創(chuàng)新階段的投入選用2016年的數(shù)據(jù)，其產(chǎn)出及研發(fā)創(chuàng)新、技術(shù)引進(jìn)階段的投入選用2017年的數(shù)據(jù)，研發(fā)創(chuàng)新、技術(shù)引進(jìn)階段的產(chǎn)出及產(chǎn)品創(chuàng)新階段的投入選用2018年的數(shù)據(jù)，產(chǎn)品創(chuàng)新階段的產(chǎn)出選用2019年的數(shù)據(jù)。對(duì)于論文進(jìn)入研發(fā)創(chuàng)新階段的比例的設(shè)置，選擇被專利引用的論文數(shù)占總論文數(shù)的比率。[17]對(duì)于專利進(jìn)入產(chǎn)品創(chuàng)新階段的比例的設(shè)置，李作志等采用發(fā)明專利占專利申請(qǐng)總數(shù)比來計(jì)算[18]，馬建峰等采用專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓及許可數(shù)占有效專利總數(shù)的百分比來計(jì)算專利退出系統(tǒng)的比例。[19]本文認(rèn)為發(fā)明專利僅為專利的一種類型，另外專利權(quán)轉(zhuǎn)讓并不意味著退出創(chuàng)新系統(tǒng)，因而這兩種處理方式均存在一定缺陷。根據(jù)專利產(chǎn)業(yè)化的定義并結(jié)合中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)局給出的計(jì)算公式(專利產(chǎn)業(yè)化率=用于生產(chǎn)出產(chǎn)品并投放市場(chǎng)的專利件數(shù)/擁有的有效專利數(shù))，本文認(rèn)為專利產(chǎn)業(yè)化率可以體現(xiàn)出有效專利進(jìn)入產(chǎn)品創(chuàng)新階段的比例。

對(duì)于無法直接從統(tǒng)計(jì)年鑒上獲取數(shù)據(jù)的三個(gè)指標(biāo)(三廢排放量、被專利引用的論文數(shù)占總論文數(shù)的比率、專利產(chǎn)業(yè)化率)進(jìn)行如下處理：(1)三廢排放量=廢氣排放量+廢水排放量+廢物排放量。其中，廢氣排放量=二氧化硫排放量+氮氧化物排放量+顆粒物排放量，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》(2020)。(2)The Lens數(shù)據(jù)庫(kù)顯示，2017年我國(guó)被專利引用的科技論文數(shù)占總論文數(shù)的比例為14.89%，但未分地區(qū)統(tǒng)計(jì)該指標(biāo)。由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力來源于科技創(chuàng)新，論文和專利是目前最常用的創(chuàng)新衡量指標(biāo)，故論文被專利引用程度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平呈正相關(guān)。因此本文假設(shè)某地區(qū)被專利引用的論文數(shù)占該地區(qū)總論文數(shù)的比率/全國(guó)被專利引用的論文數(shù)占全國(guó)總論文數(shù)的比率=某地區(qū)人均GDP/全國(guó)人均GDP。由此可計(jì)算得出某地區(qū)被專利引用的論文數(shù)占總論文數(shù)的比率。(3)由于《中國(guó)專利調(diào)查報(bào)告》(2019)統(tǒng)計(jì)了2018年我國(guó)有效專利產(chǎn)業(yè)化率為36.30%，未統(tǒng)計(jì)各地區(qū)專利產(chǎn)業(yè)化率。同理假設(shè)某地區(qū)專利產(chǎn)業(yè)化率/全國(guó)專利產(chǎn)業(yè)化率=某地區(qū)人均GDP/全國(guó)人均GDP，可計(jì)算得出某地區(qū)專利產(chǎn)業(yè)化率。

(二)效率測(cè)算結(jié)果及分析

基于前述所構(gòu)建的多階段DEA交叉效率模型和區(qū)域創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的數(shù)據(jù)，運(yùn)用軟件MATLAB 2016 b編寫程序求解，具體結(jié)果如表2所示。

表2 基于2016-2019年數(shù)據(jù)的區(qū)域創(chuàng)新交叉效率評(píng)價(jià)結(jié)果

由表2可知，我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新過程子階段效率排名為：知識(shí)創(chuàng)新效率大于研發(fā)創(chuàng)新效率大于產(chǎn)品創(chuàng)新效率大于技術(shù)引進(jìn)效率。對(duì)子階段效率進(jìn)行具體分析：(1)我國(guó)知識(shí)創(chuàng)新過程效率均值為0.413，高于其他三個(gè)子階段的效率。其中，陜西、江蘇、湖北相對(duì)大部分欠發(fā)達(dá)地區(qū)高等教育資源和科研資源豐富，且實(shí)現(xiàn)了資源的充分利用。通過投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析，雖然陜西、湖北投入規(guī)模處于全國(guó)平均水平，但論文產(chǎn)出卻達(dá)到了全國(guó)論文平均產(chǎn)出的1.60倍左右；江蘇投入為全國(guó)均值的1.70倍，而論文產(chǎn)出達(dá)到了全國(guó)均值的2.86倍。寧夏、貴州、廣西等地高等教育落后，加上經(jīng)濟(jì)環(huán)境等外部因素的制約，使其知識(shí)創(chuàng)新效率低下。(2)我國(guó)研發(fā)創(chuàng)新過程效率均值為0.403，其中效率排名前三位的是江西、廣東和浙江。從投入規(guī)模來看，廣東和浙江均屬于高投入地區(qū)，而江西屬于低投入地區(qū)。江西的低投入主要體現(xiàn)在R&D人員全時(shí)當(dāng)量方面，但與同屬低投入的廣西相比，江西投入更少，專利產(chǎn)出反而更多，實(shí)現(xiàn)了研發(fā)創(chuàng)新階段的高效。廣東是改革開放的前沿陣地，吸引了眾多外資企業(yè)，同時(shí)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)比重大，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)育程度較高，為研發(fā)創(chuàng)新提供了大量的人力、物力以及良好的市場(chǎng)環(huán)境和體制框架。2017年浙江每?jī)|元研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出產(chǎn)生的發(fā)明專利授權(quán)數(shù)增速高達(dá)36.92%，同時(shí)政府為科技型初創(chuàng)企業(yè)提供了一系列優(yōu)惠政策，例如創(chuàng)新券政策，這極大提高了中小微企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新積極性。從投入產(chǎn)出角度看，北京、上海等教育、經(jīng)濟(jì)資源極為豐富的地區(qū)，盡管研發(fā)投入巨大，但研發(fā)創(chuàng)新效率卻并不理想。北京研發(fā)創(chuàng)新階段R&D經(jīng)費(fèi)及R&D人員投入分別是浙江的7.19倍和4.02倍，但最終的專利產(chǎn)出卻僅為浙江的43.39%，存在嚴(yán)重的資源浪費(fèi)。(3)我國(guó)技術(shù)引進(jìn)過程效率均值為0.212，低于其他幾個(gè)子階段。雖然近二十年來我國(guó)經(jīng)濟(jì)的騰飛得益于大規(guī)模的技術(shù)引進(jìn)，但過度重復(fù)引進(jìn)以及重視機(jī)器設(shè)備、生產(chǎn)線的引進(jìn)卻忽略工藝流程的引進(jìn)使得我國(guó)技術(shù)引進(jìn)效率低下。浙江屬于外向型經(jīng)濟(jì)，易于與跨國(guó)公司建立合資合作關(guān)系來實(shí)現(xiàn)吸收消化再創(chuàng)新。北京以其獨(dú)特的政治地位吸引了眾多的外來技術(shù)投資，2017年技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出增長(zhǎng)16.30%，吸納技術(shù)合同成交額也“領(lǐng)跑”全國(guó)，使得技術(shù)引進(jìn)活躍高效。而內(nèi)蒙古、遼寧大量的技術(shù)重復(fù)引進(jìn)造成了浪費(fèi)，同時(shí)消化吸收經(jīng)費(fèi)占資源投入比較低，重“引進(jìn)”而輕“消化”的現(xiàn)象普遍存在，導(dǎo)致技術(shù)引進(jìn)效率低下。(4)我國(guó)產(chǎn)品創(chuàng)新過程效率均值為0.359，表現(xiàn)最突出的為寧夏、河南。寧夏屬于投入少，產(chǎn)出相對(duì)較多的地區(qū)，利用現(xiàn)有的少量研發(fā)成果和精簡(jiǎn)的人員投入創(chuàng)造了相對(duì)更高的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益，其環(huán)境效益主要表現(xiàn)為三廢排放量明顯下降且遠(yuǎn)低于全國(guó)均值。河南自身創(chuàng)新基礎(chǔ)薄弱，但近年來不斷加強(qiáng)創(chuàng)新能力建設(shè)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，2018年河南的新產(chǎn)品出口收入穩(wěn)居中部第一，實(shí)現(xiàn)了新項(xiàng)目到新產(chǎn)品的充分轉(zhuǎn)化。四川、云南的產(chǎn)品創(chuàng)新效率排名靠后，其原因可能是存在大量科研成果無法滿足市場(chǎng)需求，同時(shí)地處西部?jī)?nèi)陸地區(qū)，對(duì)外開放程度低，產(chǎn)品出口獲得的經(jīng)濟(jì)收益有限。從子階段創(chuàng)新均衡發(fā)展來看，大多數(shù)省份存在子階段之間效率差異較大的情況，即在某一個(gè)或幾個(gè)子階段上表現(xiàn)突出但其他子階段卻效率低下，僅有少數(shù)省份在所有子階段均表現(xiàn)出高效率。因此各省份應(yīng)著重關(guān)注自身低效率階段，結(jié)合低效率階段存在的不足采取相應(yīng)的措施，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新子階段的均衡高效進(jìn)而提高區(qū)域創(chuàng)新整體效率。

綜合來看，我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新整體效率均值為0.265，還存在較大的提升空間。同時(shí)整體效率均值低于知識(shí)創(chuàng)新、研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新子階段效率均值，說明子階段之間還未形成良好的協(xié)同效應(yīng)因而整體創(chuàng)新效率低下。分區(qū)域來看，中部地區(qū)整體創(chuàng)新效率均值最高，東部次之，西部最低。(1)東部地區(qū)整體創(chuàng)新效率最高的為浙江。其在四個(gè)創(chuàng)新子階段中均表現(xiàn)良好，再加上各子階段間的協(xié)同，使得浙江整體創(chuàng)新效率排名靠前?！吨袊?guó)區(qū)域科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)報(bào)告》顯示，浙江科技創(chuàng)新意識(shí)指數(shù)、科技創(chuàng)新環(huán)境指數(shù)、科研物質(zhì)條件指數(shù)以及技術(shù)成果市場(chǎng)化指數(shù)均排名全國(guó)前列，豐富的創(chuàng)新資源加上良好的創(chuàng)新氛圍使得科研成果的產(chǎn)生和轉(zhuǎn)化高效。而北京、上海的整體創(chuàng)新效率處于下游，這與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不符。它們擁有大量的創(chuàng)新資源，應(yīng)具有較強(qiáng)的創(chuàng)新能力，但高創(chuàng)新能力并不等于高創(chuàng)新效率，其創(chuàng)新能力與創(chuàng)新效率的協(xié)調(diào)性還有待提升。同時(shí)北京、上海存在全國(guó)最多的投入冗余與產(chǎn)出不足，其子階段投入的R&D經(jīng)費(fèi)支出過多是冗余產(chǎn)生的主要部分。這種科研資源的過度集中造成了“科研擁擠”現(xiàn)象，使得眾多科研人員可能同時(shí)對(duì)同一項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行研發(fā)，造成科研重復(fù)，最終使得科研有效產(chǎn)出降低。東部地區(qū)不僅創(chuàng)新資源豐富，還占據(jù)了全國(guó)創(chuàng)新產(chǎn)出的半壁江山，是我國(guó)創(chuàng)新發(fā)展的主要推動(dòng)區(qū)域。因此應(yīng)對(duì)東部地區(qū)創(chuàng)新資源進(jìn)行合理配置，避免資源浪費(fèi)；鼓勵(lì)企業(yè)與國(guó)外研發(fā)機(jī)構(gòu)交流合作并密切關(guān)注國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)需求，提高東部地區(qū)的創(chuàng)新投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化能力從而實(shí)現(xiàn)東部地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展。(2)中部地區(qū)整體創(chuàng)新效率最高的為河南。河南與浙江類似，表現(xiàn)為創(chuàng)新各子階段效率較高且整體創(chuàng)新效率較高。近幾年河南積極開展國(guó)際科技交流與合作，帶動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提升，同時(shí)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化率排名靠前，創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化不斷加速，從而實(shí)現(xiàn)了整體創(chuàng)新效率的顯著提升。而黑龍江位于東北，近年來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)持續(xù)放緩，人才流失嚴(yán)重，缺乏大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)集群，且已有產(chǎn)業(yè)集群多屬橫向型，缺乏技術(shù)創(chuàng)新與市場(chǎng)開拓的銜接和結(jié)合，因此技術(shù)產(chǎn)業(yè)化率較低，這導(dǎo)致其整體創(chuàng)新效率低下。中部地區(qū)創(chuàng)新資源并不匱乏，可以通過轉(zhuǎn)型升級(jí)調(diào)整結(jié)構(gòu)，以政府為主導(dǎo)，高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)為主體，結(jié)合區(qū)域特有優(yōu)勢(shì)推動(dòng)中部?jī)?nèi)陸地區(qū)的科技創(chuàng)新。(3)西部地區(qū)整體創(chuàng)新效率最高的為寧夏，與浙江、河南不同，寧夏出現(xiàn)了子階段效率差異較大的現(xiàn)象。雖然寧夏未能實(shí)現(xiàn)子階段的均衡發(fā)展但整體創(chuàng)新效率仍較高，其原因可能是產(chǎn)品創(chuàng)新子階段效率對(duì)整體創(chuàng)新效率的貢獻(xiàn)更大，因此產(chǎn)品創(chuàng)新子階段效率較高的地區(qū)整體創(chuàng)新效率也較高。此外，2017年寧夏出臺(tái)的助推創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的“創(chuàng)新30條”也激發(fā)了創(chuàng)新活力，創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施投入加大，創(chuàng)新環(huán)境顯著改善，這些舉措間接促進(jìn)了創(chuàng)新效率的提高。而云南、內(nèi)蒙古雖然在創(chuàng)新環(huán)境上有所改善，但知識(shí)獲取、知識(shí)創(chuàng)造、技術(shù)轉(zhuǎn)移能力都遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平，因此整體創(chuàng)新效率排名靠后。由于大部分西部省份都存在創(chuàng)新資源投入不足的情況，可以在滿足邊際收益遞增的條件下適當(dāng)增加投入，并且提高將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的能力。此外政府應(yīng)加大基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)建設(shè)投入，以保障基礎(chǔ)研究等創(chuàng)新活動(dòng)的順利開展，同時(shí)推動(dòng)西部地區(qū)對(duì)外開放，搭建技術(shù)貿(mào)易平臺(tái)引進(jìn)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)。

四、結(jié)論

本文基于自主創(chuàng)新和技術(shù)引進(jìn)視角將區(qū)域創(chuàng)新過程分為四個(gè)子階段，構(gòu)建了帶有自由中間產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的多階段DEA交叉效率模型，考察了各子階段效率和系統(tǒng)整體效率。結(jié)果表明我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)整體創(chuàng)新效率均值為0.265，其中知識(shí)創(chuàng)新、研發(fā)創(chuàng)新、技術(shù)引進(jìn)、產(chǎn)品創(chuàng)新子階段效率均值分別為0.413，0.403，0.212，0.359。根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果可以得到以下結(jié)論：(1)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新整體效率還存在較大的提升空間，大多數(shù)地區(qū)整體創(chuàng)新效率低下，中部區(qū)域整體創(chuàng)新效率均值最高，東部低于中部，西部最低，另外少數(shù)東部發(fā)達(dá)地區(qū)出現(xiàn)了整體創(chuàng)新效率與經(jīng)濟(jì)水平相背離的情況；(2)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新各子階段效率也較低，表現(xiàn)為知識(shí)創(chuàng)新效率大于研發(fā)創(chuàng)新效率大于產(chǎn)品創(chuàng)新效率大于技術(shù)引進(jìn)效率，同時(shí)我國(guó)大多數(shù)地區(qū)存在子階段之間效率差異較大的情況，僅有少數(shù)地區(qū)實(shí)現(xiàn)了子階段效率間的均衡發(fā)展；(3)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)整體效率低于知識(shí)創(chuàng)新、研發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新子階段效率，表明我國(guó)在創(chuàng)新子階段之間還未建立良好的協(xié)調(diào)關(guān)系，阻礙了系統(tǒng)整體創(chuàng)新效率的提升。為了提升我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率，首先不同地區(qū)應(yīng)根據(jù)自身創(chuàng)新各階段所具有的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)選擇適宜的技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略；其次要實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)創(chuàng)新資源的合理配置，對(duì)于東部邊際收益遞減的地區(qū)，適當(dāng)縮小投入規(guī)模，將多余的創(chuàng)新資源轉(zhuǎn)移到西部一些邊際收益遞增的地區(qū)，從而提高創(chuàng)新資源利用效率；再次各地區(qū)之間應(yīng)加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，形成技術(shù)聯(lián)盟，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間企業(yè)、高校、科研院所等主體之間的協(xié)同創(chuàng)新，才能使得我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新整體效率得到顯著提升。

注釋：

[1]Guan J.C., Chen K.H.,“Modeling macro-R&D production frontier performance：An application to Chinese Province-level R&D”，Scientometrics, vol.82 ,no.1(2010), pp.165-173.

[2]Stepan Z., Maxim K.,“Anassessment of regional innovation system efficiency in Russia：The application of the DEA approach”,Scientometrics, vol.120,no.2(2019), pp.375-404.

[3]范德成、李盛楠：《區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率測(cè)度與提升路徑研究——基于共享投入關(guān)聯(lián)型兩階段DEA模型》，《運(yùn)籌與管理》2019年第5期。

[4]朱 鈺、楊 鋒、江利景，等：《基于共享回饋DEA模型的中國(guó)省際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率研究》，《控制與決策》2020年第8期。

[5][14]余泳澤、劉大勇：《創(chuàng)新價(jià)值鏈視角下的我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率提升路徑研究》，《科研管理》2014年第5期。

[6]郭 磊、劉志迎、周志翔：《基于DEA交叉效率模型的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》2011年第11期。

[7]杜先進(jìn)、胡 蘇、徐 晟，等：《面向競(jìng)爭(zhēng)的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)》，《科技管理研究》2015年第12期。

[8]盧 璽、劉永賢、逄紅梅：《基于DEA交叉效率的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系研究》，《機(jī)械設(shè)計(jì)與制造》2013年第5期。

[9]范建平、趙園園、吳美琴：《基于改進(jìn)交叉效率的中國(guó)科技創(chuàng)新資源配置研究》，《中國(guó)科技論壇》2017年第6期。

[10]Chen L., Wu F.M., Wang Y.M.,“Analysis of the environmental efficiency in China based on the DEA cross-efficiency approach under different policy objectives”,ExpertSystems, vol.2 ,no.9(2020),pp.1-18.

[11]Kao C.,“Efficiency decomposition in network data envelopment analysis：A relational model”,EuropeanJournalofOperationalResearch, vol.192,no.3(2009), pp.949-962.

[12]Kao C., Liu S.T.,“Cross efficiency measurement and decomposition in two basic network systems”,Omega, vol.83(2019), pp.70-79.

[13]荊 浩、趙希男：《DEA中交叉效率評(píng)價(jià)的新思考》，《運(yùn)籌與管理》2008年第3期。

[15]常曉然、周 全、吳曉波：《我國(guó)54個(gè)城市的創(chuàng)新效率比較研究：基于包含非期望產(chǎn)出的SBM-NDEA模型》，《管理工程學(xué)報(bào)》2016年第1期。

[16]Nasierowski W., Arcelus F.J.,“On the efficiency of national innovation systems”,SocialeconomicPlanningSciences, vol.37,no.3(2003), pp.215-234.

[17]楊京寧：《基于創(chuàng)新績(jī)效視角的高?？萍纪度肱c產(chǎn)出影響分析——Nature Index中11所典型高校研究》，碩士學(xué)位論文，北京化工大學(xué)，2018年。

[18]李作志、蘇敬勤、劉小燕：《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究》，《科研管理》2019年第40期。

[19]馬建峰、何 楓：《存在中間產(chǎn)品退出的混合型多階段系統(tǒng)DEA效率評(píng)價(jià)》，《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2015年第11期。