黃志勇，陳瓊娣

(五邑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 江門 529020)

引 言

近年來，國家研究經(jīng)費(fèi)支出呈現(xiàn)出明顯上升趨勢，自2015年以來研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出累計(jì)增長53.4%。盡管我國對科技產(chǎn)出能力與效率的重視程度不斷提升，但還存在著科技創(chuàng)新效率低、協(xié)調(diào)性不足等問題[1]。《廣東省“十四五”規(guī)劃綱要》也提到，“十四五”期間，廣東將繼續(xù)加大對科研投入。到2025，爭取全社會(huì)基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)投入占研發(fā)經(jīng)費(fèi)比重達(dá)到10%，財(cái)政科學(xué)技術(shù)支出中用于基礎(chǔ)研究的支出比重超過10%。珠三角作為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要經(jīng)濟(jì)帶，是國家創(chuàng)新高地，也是粵港澳大灣區(qū)的重要組成部分，如何提高其創(chuàng)新產(chǎn)出能力與效率成為熱點(diǎn)問題?；诖耍疚膽?yīng)用熵值法綜合評價(jià)珠三角9市的創(chuàng)新產(chǎn)出能力，再用多種DEA模型對創(chuàng)新投入-產(chǎn)出效率進(jìn)行聯(lián)合評價(jià)。

非參數(shù)方法數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis, DEA)有直觀性好、可比性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，近年來常常被學(xué)者用于區(qū)域效率分析。目前用于區(qū)域創(chuàng)新效率DEA分析的模型以DEA-CCR模型[2]、DEA-BCC模型[3]、超效率SBM模型[4]為主。傅春[5]借助DEA與Malmquist指數(shù)模型對江西省2014-2019年綠色發(fā)展進(jìn)行測度。徐林[6]基于投入產(chǎn)出視角，運(yùn)用DEA測度長三角2018年城市群進(jìn)行測度。張鵬、倪志敏[1，7]等分別用Malmquist指數(shù)與DEA模型對近年粵港澳大灣區(qū)與廣東省21個(gè)地級市創(chuàng)新效率進(jìn)行測度。雖然目前關(guān)于創(chuàng)新效率的相關(guān)研究已經(jīng)相當(dāng)豐富，但就相關(guān)文獻(xiàn)而言，對珠三角城市群創(chuàng)新效率分析普遍時(shí)間跨度較短，測度結(jié)果容易失真?；诖耍疚倪x用熵值法與DEA模型對珠三角9市2011-2019年產(chǎn)出能力與創(chuàng)新效率進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)證分析，以期為珠三角乃至粵港澳大灣區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展精準(zhǔn)施策提供參考。

一、構(gòu)建指標(biāo)與數(shù)據(jù)處理

目前學(xué)術(shù)界關(guān)于創(chuàng)新的投入-產(chǎn)出尚未有統(tǒng)一的指標(biāo)體系，在充分參考已有文獻(xiàn)的情況下，再考慮到指標(biāo)的科學(xué)性、導(dǎo)向性、層次性、獨(dú)立性、可比性、可行性、代表性以及數(shù)據(jù)的有效性與獲得性，建立了如下表投入-產(chǎn)出指標(biāo)體系。

表1 投入-產(chǎn)出指標(biāo)

考慮到科技研發(fā)活動(dòng)的投入與產(chǎn)出存在一定的滯后性，本文假設(shè)時(shí)滯為1年。由于目前統(tǒng)計(jì)年鑒統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)只更新到2019年，因此本研究選擇珠三角9市2010-2018年的投入數(shù)據(jù)和2011-2019年的產(chǎn)出數(shù)據(jù)。所用指標(biāo)數(shù)據(jù)就來自《地方統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011-2020)、《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011-2020)、《廣東省科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011-2020)。

二、實(shí)證分析

(一)綜合評價(jià)創(chuàng)新產(chǎn)出能力

利用熵值法對珠三角9市的創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行綜合評價(jià)，可以得到9市2011-2019年的個(gè)城市創(chuàng)新產(chǎn)出綜合指標(biāo)值，并計(jì)算各城市算術(shù)平均值，最終結(jié)果如表2所示。

由表2可知：第一，各城市創(chuàng)新產(chǎn)出能力評價(jià)值差異較大。9市的創(chuàng)新能力根據(jù)綜合指標(biāo)值大小可分為強(qiáng)(指標(biāo)值≥20)、中(10<指標(biāo)值<20)、弱(指標(biāo)值≤10)三個(gè)檔次：深圳為強(qiáng)創(chuàng)新能力城市；中檔有廣州、佛山、東莞；產(chǎn)出較弱的城市則為珠海、惠州、中山、江門、肇慶。測算值首位度高，深圳測算值是第二順位值的2倍。第二，各城市的創(chuàng)新產(chǎn)出能力在空間上整體呈現(xiàn)“東強(qiáng)西弱”的特征，東西兩部城市群指標(biāo)值相差懸殊。城市創(chuàng)新產(chǎn)出能力存在著明顯的協(xié)同效應(yīng)與技術(shù)溢出效應(yīng)，廣州、深圳、佛山、東莞4個(gè)核心城市創(chuàng)新能力遠(yuǎn)超其他城市，4市綜合指標(biāo)值合計(jì)約占總量80%，是其他5市熵值和的4.6倍。

表2 9市創(chuàng)新產(chǎn)出能力及排名

(二)CCR與BBC模型分析

將投入指標(biāo)作為技術(shù)創(chuàng)新能力評價(jià)的輸入，分別以上述創(chuàng)新產(chǎn)出綜合指標(biāo)值視為技術(shù)創(chuàng)新的輸出，假設(shè)1年時(shí)滯，即第n年的投入對應(yīng)第n+1年產(chǎn)出。借助Max DEA軟件中CCR模型與BCC模型，選取投入導(dǎo)向?qū)?市進(jìn)行DEA相對效率分析，最終得到數(shù)據(jù)如下表3所示。

表3 9市2011-2019年兩種模型的相對效率

表3中DEA-CCR效率值為1的決策單元(DMU)其輸入松弛變量與輸出松弛變量均為0，根據(jù)DEA有效性結(jié)論可知該決策單元均為DEA有效城市。對于CCR模型小于1的決策單元，可以根據(jù)BCC模型判斷其是否為技術(shù)有效。若BCC模型測算值等于1，可判斷DMU為技術(shù)有效而非規(guī)模有效；若測算值小于1，即非技術(shù)有效也非規(guī)模有效。由上表可知：第一，深圳、廣州、佛山、東莞、中山5市為創(chuàng)新高效率城市群，創(chuàng)新效率在統(tǒng)計(jì)年間保持穩(wěn)定，幾乎均為技術(shù)有效、規(guī)模有效單元，深圳連續(xù)9年保持DEA有效。第二，惠州、珠海效率值處于中等水平，但欠缺穩(wěn)定性?；葜輨t表現(xiàn)出后勁不足，前期表現(xiàn)突出，近年持續(xù)降低。第三，肇慶、江門創(chuàng)新低效率城市，效率測算值均處于下游水平。肇慶測算值波動(dòng)較大，但表中可見其所對應(yīng)的BCC模型的相對有效率均為1，因此為技術(shù)有效而規(guī)模無效單元，可以考慮在產(chǎn)出一定的條件下調(diào)整投入方案，實(shí)現(xiàn)DEA有效。

非DEA有效的城市相對較多，由于篇幅問題，本文取最新年份2019年的DEA-CCR模型松弛變量加以分析，S1-、S2-、S3-、S4-、S5-分別代表輸入指標(biāo)數(shù)據(jù)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員量、R&D資金投入、政府研究機(jī)構(gòu)撥款、R&D資金投入GDP占比以及政府科技經(jīng)費(fèi)的松弛變量，S1+表示輸出綜合指標(biāo)的松弛變量，結(jié)果如下表4所示：

表4 2019年珠三角9市創(chuàng)新效率評價(jià)的松弛變量計(jì)算值

由表4可知：第一，在5個(gè)缺乏效率的城市中，有4個(gè)城市在“R&D人員量”這一指標(biāo)上存在冗余，其中中山的冗余量最大；6個(gè)城市在“政府研究機(jī)構(gòu)撥款”和“R&D資金投入GDP”兩指標(biāo)中均存在冗余，珠海和惠州的“政府研究機(jī)構(gòu)撥款”冗余量最為突出，分別為7355.27和3558.87；有3個(gè)城市在“政府科技經(jīng)費(fèi)”指標(biāo)中存在冗余，其中惠州的冗余量最大。第二，惠州在多項(xiàng)投入指標(biāo)中存在較大的冗余量；中山效率值較高，但R&D冗余量較大，是阻礙其效率的主要原因。

(三)Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)分析

為進(jìn)一步對珠三角9市創(chuàng)新效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，借助DEAP2.1軟件對9市2011-2019年的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist指數(shù)測算和科技創(chuàng)新生產(chǎn)率全要素指數(shù)分解進(jìn)而分析，可得到如下表的結(jié)果：

表5 2011-2019年珠三角9市各年科技創(chuàng)新的Malmquist指數(shù)和分解

表6 珠三角9市科技創(chuàng)新的Malmquist指數(shù)和分解

1.整體效率變動(dòng)分析。由表5和表6可知：珠三角9市2011-2019年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)持續(xù)波動(dòng)，整體呈現(xiàn)先升后降再升再降再升態(tài)勢，多個(gè)測算值小于1，但均值大于1，說明總體創(chuàng)新效率在波動(dòng)中緩慢發(fā)展。從分解結(jié)果來看，技術(shù)進(jìn)步與全要素生產(chǎn)率的變化幾乎趨于一致，且波峰均出現(xiàn)在2015-2016年間，同時(shí)達(dá)到測算期間指標(biāo)峰值，說明珠三角9市創(chuàng)新效率提升的主要貢獻(xiàn)來自于技術(shù)進(jìn)步。對表5技術(shù)效率進(jìn)行進(jìn)一步分解，可見純技術(shù)效率與規(guī)模效率指數(shù)在2011-2019年不斷出現(xiàn)小幅度波動(dòng)，指數(shù)值在1上下浮動(dòng)，兩者與技術(shù)效率的波動(dòng)大體一致，規(guī)模效率與技術(shù)效率在2018-2019年期間同時(shí)出現(xiàn)大幅增長，存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。

2.各地級市效率變化對比。由表6可知：全要素生產(chǎn)率大于1的城市有6個(gè)，結(jié)合表5多個(gè)測算值小于1可得知，珠三角創(chuàng)新發(fā)展存在著區(qū)域不充分、不均衡等問題。由效率排名可以看出，排在前列的城市幾乎都是高效率城市。值得一提的是，肇慶雖然效率值不理想，但是效率增幅較大。另外，深圳、廣州在創(chuàng)新產(chǎn)出能力測算值位于前列(排名第1和第2)，但效率測算值排名卻與之差距較大(排名第4和第8)，主要原因是深圳、廣州屬于創(chuàng)新高投入高產(chǎn)出城市，但技術(shù)效率未能有效提升，技術(shù)進(jìn)步也不明顯，部分投入得不到高效利用，因此效率值并不理想。

三、研究結(jié)論

本文以廣東省珠三角9城市為研究對象，通過基于熵值法的綜合評價(jià)與多個(gè)DEA模型分別對比分析了各個(gè)城市的創(chuàng)新產(chǎn)出能力及效率，并對效率進(jìn)行了Malmquist指數(shù)動(dòng)態(tài)分析，最終得出了以下的結(jié)論：

第一，珠三角由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)不均衡，城市之間創(chuàng)新能力存在較大的差異。東部城市有著更好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與區(qū)位優(yōu)勢，創(chuàng)新環(huán)境也比西部城市更好，因此創(chuàng)新產(chǎn)出能力更強(qiáng)，投入-產(chǎn)出效率也相對更高。深圳、廣州、佛山、東莞有強(qiáng)創(chuàng)新產(chǎn)出能力，4市產(chǎn)出綜合指標(biāo)值占總量80%，且4市與中山同時(shí)也有著更高的投入-產(chǎn)出效率，統(tǒng)計(jì)年間幾乎均保持DEA有效。因此，城市間應(yīng)該加強(qiáng)協(xié)同效應(yīng)，擴(kuò)大輻射面積，以謀求共同發(fā)展、整體提升。

第二，部分城市創(chuàng)新投入存在較大的冗余。在分析年間中5個(gè)缺乏效率的城市在5個(gè)投入指標(biāo)中有著不同程度的冗余，其中冗余量最大的指標(biāo)為“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員量”“政府研究機(jī)構(gòu)撥款”“政府科技經(jīng)費(fèi)”，因此可在產(chǎn)出一定的情況下，主要從這三方面優(yōu)化投入配置，達(dá)到DEA有效。

第三，大部分城市創(chuàng)新產(chǎn)出效率動(dòng)態(tài)表現(xiàn)不充分、不均衡。9市2011-2019年整體創(chuàng)新效率存在一定程度的波動(dòng)，但各地級市創(chuàng)新效率指數(shù)差距較大，區(qū)域創(chuàng)新效率發(fā)展不充分、不均衡的現(xiàn)象明顯。大部分城市的創(chuàng)新效率隨著時(shí)間推移均有著不同程度的提高，珠海、肇慶雖然產(chǎn)出能力與創(chuàng)新效率表現(xiàn)不佳，但創(chuàng)新效率在統(tǒng)計(jì)年間處于提高狀態(tài)，其中肇慶增長幅度較大，增幅超過10%，說明一直處于追趕狀態(tài)。深圳、廣州創(chuàng)新產(chǎn)出能力排名與創(chuàng)新效率排名相差較大，其主要原因是技術(shù)得不到提升，投入未能有效轉(zhuǎn)化利用。另外發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步對推動(dòng)城市創(chuàng)新效率提升起著重要作用；9市的純技術(shù)效率與規(guī)模效率兩項(xiàng)指數(shù)都在1左右，說明兩者對提升城市創(chuàng)新效率貢獻(xiàn)不大。