福建省國家高新區創新效率研究
——基于共享投入關聯兩階段DEA 和Meta-frontier 的分析

鄭旭輝，李雪芬，湯惠娥

（1.福州大學經濟與管理學院，福建福州 350108；2.廈門火炬高技術產業開發區，福建廈門 361006 ）

高新技術產業園區是我國推動產學研深度融合，實現科技與產業無縫對接的重要載體，是實踐國家創新驅動發展戰略的主力軍和主陣地。自1988 年中關村高新區率先設立以來，到2017 年底，156 個國家高新區共實現營業收入307 057.5 億元，凈利潤21 420.4 億元，上繳稅額1 725 105 億元，出口總額32 292.0 億元［1］；據2019 年1 月召開的全國科技工作會議報告，2018 年12 月，我國國家高新區數量已達168 個，預計實現營業收入330 000 億元，預計科技進步貢獻率達58.5%。這為我國實現“中國制造”向“中國智造”轉變及“制造大國”向“制造強國”轉變的戰略目標提供強有力的支撐。

改革開放40 年，福建省立足對臺優勢，積極創建國家級高新區，現已有7 個國家高新區、1 個國家自主創新示范區。這帶動了福建省全面融入國家創新改革布局中，但從創新效率、產業生態系統、產業規模和開放程度等方面來看，省內各國家高新區與國內外先進科技園區相比，還存在較大差距。如何提高創新效率，找出創新驅動發展的路徑，是其當前的首要任務。科學測量創新效率，分析與先進科技園區的具體差距，將有助于福建省國家高新區制定合理的升級路徑，提升創新能力和產業競爭力。

國內外對科技園區創新效率的研究主要圍繞創新效率測度和影響因素兩部分。在創新效率測度實證研究方面，學者普遍使用DEA 方法。王飛航等［2］采用三階段DEA 模型對中國西部30 個國家高新區的創新效率進行測度，在剔除外部環境和隨機因素干擾后，發現只有少數國家高新區處在生產前沿面，大部分的高新區呈現規模報酬遞減的規律，并且建立時間較晚的高新區創新效率普遍較高，創新更有活力。Krishnan［3］對比分析硅谷與印度科技園區創新生態系統的差異，并采用超效率DEA 模型對印度科技園區的創新效率進行評價，發現創新生態系統較弱的科技園區的創新效率也基本處于低水平。Kontolaimou 等［4］運用DEA 模型對比分析歐洲28 個科技園區的創新效率，結果顯示發達程度高的國家科技園區創新效率也較高。余珮等［5］采用因子分析定權方法計算115 個國家高新區的創新效率，結果顯示我國高新區在技術研發、產品開發和產品銷售3 個階段的創新效率值均偏低，其中技術研發階段的效率最低。Bai 等［6］采用動態網絡SBM 模型測量2007—2012 年中國54 個高新區創新效率，結果顯示中國大部分高新區生產部門和研發部門的創新效率較低。劉志春等［7］運用面板數據回歸方法測量我國科技園區創新投入對于創新產出的滯后階數，發現大多數科技園區產出水平增幅并沒有隨著投入增加而有明顯的變化，創新效率不高。陳洪轉等［8］采用DEA 模型動態評價2007—2010 年我國國家高新區的創新效率，發現我國絕大多數的國家高新區創新效率低下，存在投入過剩、資源利用效率不高、創新產出不足等問題。

綜合來看，目前關于國家高新區創新效率測度的研究較少，更多將創新視為一個線性的投入-產出的過程，忽視了創新的復雜性；盡管個別學者也開始從研發-轉化兩階段視角開展研究，但針對福建省國家高新區創新效率的研究幾乎空白。與國內先進的科技園區相比，福建省國家高新區的投入是否有效地轉化為創新產出，哪些方面的投入不足，哪些方面投入已經過剩了等問題缺乏科學研究支撐，更無法為福建省各地政府提供高質量決策支持。

因此，本文在現有研究的基礎上，運用共享投入關聯兩階段DEA 測量樣本的創新效率，采用Meta-frontier 模型剔除不同地區資源稟賦、經濟結構等外部因素，得到能真實反映不同地區國家高新區的創新效率值，以此對比分析福建省國家高新區與國內先進科技園區的差距，力圖從創新全過程尋找福建省各個國家高新區創新效率提升的理論參考路徑。

1 研究模型

1.1 共享投入關聯兩階段DEA 模型

共享投入關聯兩階段DEA 模型優化了傳統DEA模型，將“投入至產出中間的過程”也納入績效評價中，使得其結果更加完整解釋整體情況，防止發生偏差，具體的模型如圖1 所示。

圖1 共享投入關聯兩階段DEA 模型

假設有個n決策單元，任意決策單元(j=1,2,…,n)，在第一階段有m個投入Xij(i=1,2,…,m)，p個產出Zpj(p=1,2,…,p)，g個再投入Hhj(h=1,2,…,g)，s個最終產出Yrj(r==1,2,…,s)。再者，共享投入認為初始投入對兩個階段的產出都具有影響，假設初始投入Xij對第一階段的作用比例為，則第一階段的投入為第二階段的初始投入為

Charnes 等［9］運用數學規劃思想構建了共享投入關聯兩階段DEA 模型的分式數學規劃，以求得創新效率最大化值。同時，為了防止所求變量的最優解為零，設其下限為阿基米德無窮小從而將分式數學規劃轉換為等價的線性規劃，如式（4）所示。

就本研究而言，創新過程的初始投入和中間產出并不存在價格差異，為了避免中間產出由于兩階段權重差異造成矛盾，參考現有文獻［10-11］，假設初始投入和中間產出在兩階段的權重相同，即

1.2 Meta-frontier 模型

共享投入關聯兩階段DEA 模型的前提假設是所有的決策單元都處于同一生產技術水平，當其應用于地區比較時，這種理想的假設顯然是不可能的存在，不同地區的經濟發展水平、人才數量和質量等都不相同。因此，需要將資源稟賦、經濟結構等方面的差異剔除，以保證所得到的評價結果是可信的。學者O’Donnell 等［12］提出了共同前沿（Meta-frontier）模型，來解決現實應用問題。

該函數所表達的含義是在輸入一定的條件下，每個DMU 所能通過徑向擴張得到的最大產出，同時繼承了生產集所具有的正則性質。由此可得，當且僅當觀察值的共同邊界函數值D=1 時，其技術才有效。

進一步，將所有DMU 按照特定的因素如社會文化、經濟環境、管理模式等劃分為個組群，則第個組群的技術集合為生產可能集為其上邊界就是組群邊界。組群技術效率的組群距離函數如公式（8）所示。

由此可通過組群邊界下的實際產出水平與共同邊界下的實際產出水平得到共同技術落差比率(Meta Technology Ratio,MTR)，具體如公式（9）所示。MTR 是指在同一投入水平下，DMU 在組群下的生產技術水平相對于共同邊界生產技術水平的差距，這一技術水平差距是由特定組群的制度結構引起的。這意味著MTR 越大，DMU 所使用的生產技術水平越接近潛在的生產技術水平。

1.3 技術落差比率

因為所有組群的生產邊界是包含在共同生產邊界內的，所以在共同邊界下，本研究設定的第一階段技術研發效率、第二階段的產品銷售效率和綜合創新效率必然小于組群邊界下的相應的效率。兩種邊界間的比率即為技術研發落差比率、產品銷售落差比率和總創新技術落差比率。

為了方便說明，以3 個組群為例，那么根據Meta-frontier 模型，具有3 個組群的兩階段共同邊界及其組成結構的如圖2 所示。其中，右半邊是第一階段至中間產出的組群邊界構成，左半邊是第二階段的組群邊界構成。由此可見，第一階段的共同邊界為M-Q，第二階段為M’-Q’，以包含所有組群的邊界。

圖2 具有3 個組群的兩階段共同邊界及其組成結構

2 研究變量與數據來源

2.1 研究變量選取

創新價值鏈理論指出創新的價值實現是可分解的，應劃分出相互銜接的若干階段并進行系統分析。但學術界對于劃分標準尚未統一，Love 等［13］提出創新價值是企業獲取創新所需知識，再將其轉化為創新成果（或生產出新產品或得到新工藝），最終在市場實現發展（即增加銷售額或提供生產效率）；Hansen 等［14］認為創新活動是產生創意、轉化創意和擴散創意的3 個階段。本研究以余珮等［5］學者提出的創新是多階段與多要素的價值傳遞，是由技術研發、產品開發和產品銷售組成的3 次投入與產出過程為基礎，將創新視為技術研發—產品開發與銷售兩階段，包含了緊密銜接和前后相連的四部分：創新初始投入、中間科技產出、補充產品開發投入和最終價值產出（如圖3 所示）。

第一階段的創新初始投入主要包括人力、資金和研發物質投入，選取了R&D 人員全員當時量、R&D 經費內部支出、技術改造經費支出，并且考慮到馬歇爾式的集聚效應，產業鏈前后關聯和技術外溢，對高新區的創新投入具有重要的影響，增加了研發機構數、企業數兩個指標；第一階段的中間科技產出是研發活動的直接成果，主要體現在發明專利的取得，選取了有效發明專利數作為衡量指標。

第二階段的投入除了發明專利外，還需更多新產品開發經費等其他的投入，才能最終實現銷售所得，選取了新產品開發經費支出、技術引進費用和營業費用（宣傳與廣告等費用）作為補充投入指標；第二階段的最終產出是以銷售額或技術轉讓所得的實現為體現，選取了新產品銷售收入、新產品產值、技術性收入、出口創匯和產品銷售收入5 個衡量指標。

圖3 福建省國家高新區兩階段創新過程

在分組指標方面，根據上文的介紹，可選擇社會文化、經濟環境等方面的指標，因此本研究選取了國家高新區所在城市的地區科技支出作為分組依據。一方面它與創新活動最為密切相關，另一方面該指標納入地區公共預決算中，收集數據方便。

2.2 數據來源

根據本文的研究目的，即對比分析福建省的國家高新區創新效率與全國一流高新區的差距，并從技術研發、產品開發與銷售兩個維度構建4 個象限組合，力圖尋找出福建省各個國家高新區提升創新效率的理論參考路徑，因此本文除了福建省7 個國家高新區外，還有科技部排名前9 名的國內先進高新區，共16 個評價單元。

本研究的數據來源于《中國火炬統計年鑒2018》《中國城市統計年鑒》《國家高新區創新發展統計分析》以及各國家高新區所在地市統計局網站，樣本期間為2015—2018 年。

根據決策單元所在城市的地區科技支出均值（2015—2018 年）這一指標對16 個評價單元進行分組，前5 名為高投入組；最后5 名為低投入組；其余6 個為中等投入組，具體如表1 所示。

表1 決策單元分組表

表1 （續）

3 實證分析

3.1 創新效率分析

本研究運用共享投入關聯兩階段DEA 模型和Mate-frontier 模型獲得16 個評價單元共同邊界和組群邊界下的創新效率值，具體如表2 和表3 所示。其中，MTE 和GTE 表示共同邊界和組群邊界下的技術研發效率，MPE 和GPE 表示共同邊界和組群邊界下的產品開發與銷售效率，TGR 是技術研發的組群實際效率與共同邊界下的潛在效率之間的技術落差比率，PGR 是產品開發與銷售的組群實際效率與共同邊界下的潛在效率之間的技術落差比率，CGR 是綜合創新效率的技術落差比率。

表2 基于共同前沿面的16 個國家高新區的創新效率

數據顯示，考慮共同邊界和組群邊界后，尚未有國家高新區的技術研發、產品開發與銷售兩階段同時實現效率最優。而創新過程無效率的原因在于國家高新區普遍存在技術研發階段投入冗余、產品開發與銷售產出不足的問題，具體體現在兩階段各自的共同邊界效率與組群邊界效率仍有差異（即技術落差比率未全部為1）且技術研發平均效率高于產品開發與銷售平均效率。這側面也反映了我國高新區的創新效率有較大的提升空間。并且，地區投入高的組群，其國家高新區的創新效率也明顯較高，說明了區域的科技投入對國家高新區的創新產生較好的推動作用。

在國內先進高新區中，中關村、上海張江高新區的技術研發階段為DEA 有效，杭州高新區、成都高新區在產品開發與銷售階段為DEA 有效。從平均效率看，國內先進高新區整體的技術研發效率（0.827 13）略高于產品開發與銷售效率（0.799 96），說明了國內先進高新區的技術研發轉化為現實生產力存在一定的問題，創造市場價值的能力仍然不足。這與目前我國長期致力于消除科技創新“孤島現象”和彌補創新成果轉化能力不足短板較為一致。

與國內先進高新區相比，福建省7 個高新區的技術研發效率普遍低下，兩階段的DEA 均為無效，說明了福建省國家高新區的整體創新能力十分不足?？v觀福建省經濟發展歷程，其民營經濟活躍但大都處于產業鏈低端，對高端人才的吸引力弱，很難聚集一批科技領軍人才、特殊專業人才；而立足對臺優勢所引進的企業，又因科技資源和人才較為匱乏，再加上珠三角和長三角的“吸虹效應”，企業研發環節較少布局在省內。這些問題導致了福建省創新能力滯后于整體經濟社會的發展水平。

3.2 技術落差分析

16 個國家高新區2015—2018 年的平均技術落差比率（表3 和圖4 所示）變動情況顯示：（1）國內先進高新區歷年的綜合技術落差比率非常接近1，其整體創新能力更加接近創新有效的效率前沿；（2）相比較而言，福建省7 個國家高新區的共同邊界綜合效率和綜合技術落差比率逐年上升，但是幅度非常小。這說明了福建省國家高新區整體創新能力與有效前沿的差距非常大，因此不僅要增加研發資源的投入，提高資源利用效率，同時還要針對產品開發、銷售環節，制定更多、更好的鼓勵政策，建立完善的科技服務體系，才能實現創新效率的跨越式提升。

表3 2015—2018 年技術落差比率

圖4 2015—2018 年福建省國家高新區與國內先進高新區平均技術落差比率

3.3 創新效率矩陣圖分析

為進一步對比分析各個國家高新區的創新特點，本研究引入技術研發-產品開發與銷售效率矩陣（如圖5 所示），以技術研發效率為橫軸，產品開發與銷售效率為縱軸，構建二維四象限的矩陣，從而探尋創新效率可行提升路徑。

圖5 技術研發-產品開發與銷售效率矩陣

圖5 顯示，第一象限（高技術研發效率-高產品開發與銷售效率）集聚了是國內9 個先進高新區；第二象限（低技術研發效率-高產品開發與銷售效率）只有廈門高新區；第三象限（低技術研發效率-低產品開發與銷售效率）集聚了福建省其他6 個國家高新區；第四象限（高技術研發效率-低產品開發與銷售效率）無任何的國家高新區落入。

國內先進高新區擁有豐富的高素質勞動力和高端的產業鏈作為基礎，例如合肥雖處于中部，但是其科研機構眾多，如中國科學技術大學先進技術研究院、合肥工業大學智能制造技術研究院、中國科學院創新發展研究院等，并聚集一批國內知名的企業如京東方，創新鏈與產業鏈融合度高，保證了較高的技術研發效率，并擁有更多的產品轉化渠道。

福建省其他6 個國家高新區處于低技術研發效率-低產品開發銷售效率的狀態，而僅有廈門高新區落入第二象限，與現實情況較為一致。與省內其他國家高新區相比，廈門高新區擁有相對好一點的產業基礎，但是創新資源的投入或者利用效率仍不足，推測其或存在創新資源重復疊加導致配置效率不高，或引入的企業技術創新活動未布局該地區導致專利等創新成果有限，或企業間的過度集聚可能加劇企業之間的惡性競爭導致合作研發的可能性降低。

4 結論

本研究將創新過程劃分為技術研發和產品開發與銷售前后兩個關聯的階段，運用兩階段共同邊界DEA 模型，剔除不同區域的外部環境因素，并收集了2015—2018 年的樣本數據，以此對比分析福建省7 個國家高新區與國內9 個先進高新區在創新效率方面的差距。實證結果顯示：（1）考慮共同邊界和組群邊界后，尚未有國家高新區的技術研發、產品開發與銷售兩階段同時實現效率最優，普遍存在技術研發階段投入冗余、產品開發與銷售產出不足的問題；（2）福建省7 個高新區技術研發效率普遍低下，兩階段的DEA 均未有效，反映了對標先進后，福建省國家高新區的整體創新能力相當薄弱；（3）國內先進高新區整體創新能力接近于創新有效的效率前沿，而福建省7 個國家高新區創新能力離有效前沿差距較大，從引入的效率矩陣看，福建省除了廈門高新區外其他6 個均處于低技術研發效率—低產品開發與銷售效率的狀態。

以上研究對福建省國家高新區的探尋創新效率提升路徑有較大的實踐意義。福建省所有國家高新區一方面吸收優質創新資源能力差，另一方面存在阻礙研發成果轉化的現實問題一方面。這就需要積極探索建立“知識創新社區”等第三代科技園區的有效措施，實現以完善園區科技服務體系來保證產品開發與銷售效率；以多渠道建立或引入具有較強影響力的研發機構，鼓勵企業聯合研發，加強與省內外知名高校合作；加快集聚一批高精尖人才，來提升技術研發效率。同時，要理清自身的優勢，再根據相關創新要素的作用機制和影響路徑，實施差異化的創新能力提升戰略。