基于科技資源配置效率的城市群聯動效應研究

苑清敏，申婷婷

（天津理工大學 管理學院，天津 300384）

基于科技資源配置效率的城市群聯動效應研究

苑清敏，申婷婷

（天津理工大學 管理學院，天津 300384）

科技資源配置水平的高低直接關系到區域經濟發展的動力和方向，決定著區域創新能力的強弱。文章采用DEA的傳統CCR模型與交叉效率模型對我國三大城市群2013年科技資源配置效率狀況進行了評價與分析。結果表明：我國三大城市群科技資源配置效率整體水平較高，區域分布狀態為：珠三角>長三角>京津冀，但城市群內部差異明顯，表現為：京津冀>長三角>珠三角；從資源配置交叉效率看，城市間友好型聯動效應均大于對抗型聯動效應；“京津冀”城市群內部聯動效應明顯好于外部聯動效應，“長三角”城市群內外部聯動效應差別不大，“珠三角”城市群的外部聯動效應顯著。

城市群；聯動；科技資源；交叉效率

0 引言

在全球城市化、經濟一體化背景下，作為具有功能互補和良好協調機制的城市共同體，城市群已成為中國經濟發展的新增長極。而位于五大超級城市群第一陣營的京津冀、長三角和珠三角三大城市群，承載著我國絕大部分科技力量，因此在城市群創新驅動的發展過程中，如何結合各個城市的發展實際，優化配置科技資源，提升科技資源配置效率是我們必須關注的一個重要問題。

目前有關科技資源配置效率的研究大多基于國家層面和省域層面，少有具體化到城市層面去測算其科技資源配置效率，且缺少城市群聯動視角下對城市群外部及內部聯動狀況的度量。傳統的DEA方法既相對成熟，也存在一定的缺陷，本文針對傳統“自評”結果的局限性進行改進，將傳統的CCR模型與DEA交叉效率評價模型相結合，將CCR模型測算的“自評”效率值定義為科技資源配置效率，將交叉效率模型測算的“他評”效率值定義為聯動效率，進一步比較分析城市群的外部聯動與內部聯動狀況。

1 模型選擇

數據包絡分析（DEA）作為一種評價一組具有相同投入和產出特征的決策單元（DMA）相對有效性的數學規劃方法。自著名運籌學家A.Charnes，W.W.Cooper在1978年提出第一個CCR模型以來，經過學者的不斷發展與完善，已被社會各個領域普遍接受并廣泛應用于決策單元的效率評價與排序。

假設有n個DMU，每個DMUi(i=1，2，...n)都含有m種投入指標和s種產出指標，向量和分別為第i個DMU的投入和產出向量，分別為第i個 DMU的投入和產出的權向量，且v?Em和u?Es。則DMUi的效率評價值為。基于此原理，提出了CCR模型，DMUi效率評價的分式規劃模型：

通過Charnes-Cooper變換，將模型（1）轉化為等價的線性規劃問題：

為了解決上述問題，在CCR模型求解的基礎上，Sextion等(1986)首次提出了交叉效率評價方法。該模型的主要思想是:用每一個DMUj的最佳權重?j和μj去計算其它DMUi的效率值，得交叉效率評價值，Eij越大對DMUi越有利，對DMUj越不利。將E的第 j列元素取平均值即得DMUi的交叉效率評價值。εi越大表示DMUi效率值越優，反之則越低。

但是，該方法還存在一個技術問題，即模型（2）的最佳權重?i和 μi可能不唯一，多組權重難以選擇。對此，John Doyle和Rodney Green(1994)提出了兩條準則：對抗和友好，前者要求DMUi在盡量抬高自己的前提下使其他DMUj的效率值盡可能小；后者要求DMUi在盡量抬高自己的前提下也讓其他DMUj的效率值盡可能高。分別在CCR模型第一目標函數maxμTyi的基礎之上引入第二目標函數得出第二階段的對抗型和友好型交叉效率模型。

對抗性交叉效率評價模型為：

友好型交叉效率評價模型為：

2 數據統計和變量選取

2.1 數據統計

本文選取京津冀、長三角和珠三角三個城市群35個城市作為研究對象。三大城市群的具體范圍為：“京津冀”城市群是按照國家“十一五”規劃中一個重要的區域規劃制定的“2+8”模式，涵蓋北京、天津兩個直轄市和河北省的石家莊、秦皇島、唐山、廊坊、保定、滄州、張家口和承德等8個地市；“長三角”城市群以1996年“長三角城市經濟協調會”第四次會議界定的“15+1”的模式進行劃分，包括上海市、江蘇省的南京、蘇州、無錫、鎮江、常州、南通、揚州、泰州以及浙江省的杭州、嘉興、寧波、紹興、湖州、臺州和舟山；“珠三角”城市群概念首次正式提出是在1994年廣東省委七屆三次全會上，以廣東省的廣州、深圳、珠海、佛山、江門、東莞、中山、惠州和肇慶市為主體。相關指標數據來源于《北京統計年鑒2014》、《天津統計年鑒2014》、《河北統計年鑒2014》、《上海統計年鑒2014》、《江蘇統計年鑒2014》、《浙江統計年鑒2014》、《廣東統計年鑒2014》以及相關城市2014年統計年鑒。所選樣本投入產出數據的描述性統計見表1所示。

表1 三大城市群各變量統計說明

2.2 變量選取

科技資源是指科技活動過程中所需要的各種投入要素，即科技財力資源、科技人力資源、科技信息資源、科技物力資源和科技組織資源等要素的總稱，它們都是科技資源投入產出過程中不可缺失的要素。本文在研究我國三大城市群的科技資源配置效率時，主要關注核心資源要素。

投入變量：本文科技資源投入主要從科技人力和科技財力兩方面考慮。科技人力資源投入指標選取科技活動人員和R&D活動人員，引入這兩個指標能更全面地刻畫人力資源變量；科技財力資源投入指標選取財政科技撥款和R&D經費內部支出總額，反映了政府等對科技活動的支持力度。

產出變量：科技產出指標主要從科技成果的知識產出和科技成果轉化之后的經濟效益產出指標兩方面進行選取。本文選取專利申請授權量作為知識產出指標，專利授權量反映了一個城市當年的科技創新產出結果，可以較為直觀地表現一個城市當年的科技創新水平；選取新產品銷售收入作為經濟產出指標，它反映了以市場需求為基礎的產品創新，比較客觀地揭示了新技術的市場價值。

3 我國三大城市群科技資源配置效率測算

本文選取2013年我國三大城市群35個城市為研究對象，運用DEAP 2.1軟件求解模型（2）測算科技資源配置效率值，應用MATLAB R2012a軟件編程，求解模型（3）和模型（4）測得35個城市科技資源配置交叉效率及聯動效果；為進一步測定城市群內部聯動情況，分別對三大城市群求解模型（3）和模型（4），測定城市群內部聯動效果，結果如表2所示。

表2 三大城市群科技資源配置效率評價結果

3.1 三大城市群科技資源配置效率特征

由表2可以看出，我國三大城市群科技資源配置效率整體水平較高，效率平均值為0.683，但仍有31.7%的改善空間，且城市群外部以及同城市群內部存在較大差異。城市群間科技資源配置效率分布為珠三角>長三角>京津冀，其相應的效率平均值為：0.770、0.662和0.637。這主要是因為“珠三角”城市群同屬一省管轄，科技資源整合協調能力突出；“長三角”城市群作為中國城市化程度最高、城鎮分布最密集、經濟發展水平最高的地區，其科技資源配置效率緊隨其后；而“京津冀”城市群由于城市間差異懸殊，因而區域科技資源配置效率整體水平表現不高。

從城市規模角度出發，直轄市和省會城市這些大型城市的科技資源配置效率和聯動效率排名都相對靠后。（1）從科技資源配置效率來看，出現這種低效配置狀態主要是因為存在投入要素的冗余和科技產出成果的不足的問題。在科技活動人員投入方面，北京、天津和上海都存在一定量的冗余，其中上海的冗余科技人員較多；在R&D人員投入量上，存在冗余的有石家莊和廣州，且廣州在所有城市中資源浪費較為嚴重；在財政科技撥款投入方面，所有大型城市都存在財政資金投入浪費情況，其中上海投入冗余量較大；在R&D經費內部支出方面，除杭州之外，其余6個大型城市的經費支出都沒有得到充分有效利用；在新產品銷售收入產出方面，杭州存在產出不足的問題，且情況較為突出。（2）從聯動效率來看，這些大型城市與其他城市聯動不足，政府部門應該借助充裕的科技資源，與其他小型城市達成資源共享模式，既充分提高了自身的科技資源配置效率，又能對小型城市起到帶動作用。

表3列出了2013年三大城市群科技資源配置效率表現最高的10個城市和表現最低的10個城市。在效率最高的10個城市中，有3個屬于“京津冀”城市群，4個屬于“長三角”城市群，3個屬于“珠三角”城市群；在效率最低的10個城市中，有4個屬于“京津冀”城市群，5個屬于“長三角”城市群，1個屬于“珠三角”城市群。雖然長三角在科技資源配置效率最高和最低的城市數量中占據最高比重，但由于京津冀內部包含的城市基數小，可見“京津冀”城市群在三者之中的內部科技資源配置效率差異最大，長三角其次，珠三角最小。

表3 2013年三大城市群科技資源配置效率最高和最低的城市

3.2 科技資源配置效率視角下的城市群聯動評價

（1）科技資源配置效率“自評”與“他評”比較

同樣以35個城市作為決策單元的主體，由CCR模型測得的“自評”科技資源配置效率值與交叉效率模型測得的“他評”外部聯動效率值比較可知，兩者結果存在一致性，城市群外部聯動效率值的區域分布也為：珠三角>長三角>京津冀；且后者結果明顯小于前者結果。通過CCR模型測得的綜合效率值出現了8個城市均達到了DEA有效狀態，但基于該模型的局限性，無法區分這8個城市的相對優劣狀態。DEA交叉效率模型的評價結果則很好地解決了這一問題。從城市群外部聯動的兩組交叉效率模型的評價結果中可以看出，這8個城市在兩種交叉評價方法下均未達到1，表明這些城市的科技要素投入產出并未達到完全有效狀態，仍存在一定的進步空間，這也驗證了選擇交叉效率模型的合理性。一些在CCR模型的綜合效率評價中達到DEA有效的城市，其交叉效率評價結果并不好，如唐山、廊坊和中山，兩組交叉效率評價值均低于0.45；反之，一些在CCR模型的綜合效率評價中未達到DEA有效的城市，其交叉效率評價值卻很高，如珠海。由此可見：“自評”無法反映出35個城市科技資源配置上的劣勢在“他評”結果中得到了體現，DEA交叉效率值更符合各個城市科技資源配置效率的實際水平，具有一定的可信度。

（2）城市群聯動效應分析

從表2中內外部聯動效率結果可以看出，35個城市的內外部友好型聯動效應均好于對抗型聯動效應，表明城市間采取友好聯動的方式有助于改善三大城市群的科技資源配置協同狀況。進一步分析三大城市群內外部友好型聯動效應可知，“京津冀”城市群（內部0.719，外部0.308）和“珠三角”城市群（內部0.669，外部0.442）的內部友好型聯動效應明顯好于外部友好型聯動效應，表明這兩個城市群內部協同聯動程度高于與其他城市群的外部聯動，城市群內部資源配置聯動體制機制比較完善，積極做到統籌、合作發展；“長三角”城市群的內外部友好型聯動效應差異不大（內部0.483，外部0.416），說明“長三角”城市群不局限在本地域內的協同聯動，與其他城市群的科技資源配置協同效率已經積累到一定的程度。

在三大城市群中，“京津冀”城市群的內部兩組交叉效率均值分別為0.410和0.719，外部兩組交叉效率均值分別為0.244和0.308，內部聯動效應明顯高于外部聯動效應，說明京津冀是一個相對封閉的城市群；“長三角”城市群的內部兩組交叉效率均值分別為0.373和0.483，外部兩組交叉效率均值分別為0.346和0.416，內外部聯動效應差別不大，說明長三角是一個開放程度很高的城市群；珠三角城市群的內部兩組交叉效率均值分別為0.473和0.669，外部兩組交叉效率均值分別為0.354和0.442，外部聯動效應顯著，表明“珠三角”是一個相對開放的城市群。

4 結論

本文采用傳統的CCR模型和DEA交叉效率模型，基于2013年我國三大城市群科技資源配置效率和聯動效率測算對城市群聯動效應進行評價，研究發現:

（1）我國三大城市群科技資源配置效率整體水平較高，但城市群外部以及城市群內部存在較大差異。城市群間科技資源配置效率分布為珠三角>長三角>京津冀；“京津冀”城市群內部的科技資源配置效率差異最大，“長三角”次之，“珠三角”最小；直轄市及省會城市的自身科技資源配置效率不高，且與其他城市的聯動不足。

（2）DEA交叉評價方法有效地彌補了傳統CCR方法在科技資源配置效率評價中的不足；采取對抗型交叉效率模型測得的效率值明顯低于采取友好型交叉效率模型得到的效率值，即城市群內外部友好型聯動效應均大于對抗型聯動效應。

（3）在三大城市群中，“京津冀”城市群的內部聯動效應明顯高于外部聯動效應，說明京津冀是一個相對封閉的城市群；“長三角”城市群的內外部聯動效應差別不大，說明長三角是一個開放程度很高的城市群；“珠三角”城市群的外部聯動效應顯著，說明珠三角是一個相對開放的城市群。

聯動發展是整體實力升級的前提。從區域聯動上看，三大城市群的一體化進程尚處于“淺表合作階段”。珠三角城市群由于隸屬于同一行政區，區域聯動發展比較容易實現，而“京津冀”城市群、“長三角”城市群相對就比較難。正確認識城市間的競爭不是封閉的競爭，而是開放的競爭，只有實現城市群內部聯動與外部聯動的有效對接，才能使城市群整體科技資源配置能力得到升級，從而推動城市群整體的健康協調發展。

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（責任編輯/浩 天）

F204

A

1002-6487（2016）21-0096-04

國家社會科學基金資助項目（15BGL211）；教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目（15JZD021）；天津市高等學校創新團隊培養計劃資助項目（TD12-5013）

苑清敏（1965—），女，遼寧朝陽人，教授，研究方向：低碳經濟與生態工業工程、可持續發展。

申婷婷（1991—），女，江蘇大豐人，碩士研究生，研究方向：海洋經濟、循環經濟。