科技創新、效率測度與政策檢驗：基于30個省（區、市）“雙創”政策的評估實踐

楊幸玉 周 巍

（新疆大學政治與公共管理學院，新疆 烏魯木齊 830047）

0 引言

2014 年9 月，李克強總理在夏季達沃斯論壇上發表講話，首次提出“大眾創業、萬眾創新”概念。2018 年9 月，國務院頒布《關于推動創新創業高質量發展 打造“雙創”升級版的意見》。此后，國家陸續頒布相關文件助力創新創業，旨在倡導簡政放權，激發市場活力，形成萬眾創新的新勢態。2021年習近平總書記著重強調“創新”在優化營商環境中的重要性，我國各地紛紛掀起創新創業浪潮。2022年黨的二十大報告進一步強調，完善科技創新體系，堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位，提升國家創新體系整體效能，形成具有全球競爭力的開放創新生態，實施創新驅動發展戰略。各地政府為響應中央號召，出臺了一系列鼓勵創新創業的配套政策，如給創業者發放無息貸款、對應屆畢業生發放一次性就業補貼、簡化企業注冊的行政審批流程、實行減稅降費等。

學者們關于創新創業政策的研究多集中在定性分析整體政策和定量評估政策兩方面。定性分析整體政策方面，主要通過對政策工具與政策文本的分析，研究創新創業政策的變遷。施楊等［1］通過文本挖掘、內容分析等方法，提煉江蘇6 個典型地區的政策工具，并評價各地的高層次創業人才政策。李鵬利等［2］運用政策文本內容分析法，系統性梳理2006—2020年國家發布的科技創業政策，并進行相關協調性研究。Alberto 等［3］運用文本挖掘技術、聚類分析和定性評估方法，分析1990—2016 年歐盟創業政策演變情況。陳偉等［4］在政策工具視角下建立三維分析框架，分析創新創業政策的相關熱點詞匯。張超等［5］從政策文本內容分析視角，對1978—2017 年的創新創業政策文件進行社會網絡分析。

定量評估政策方面，著眼于政策評估指標體系、框架和模型的構建，對創新創業政策進行實證研究。孫勇等［6］運用TOPSIS-熵值法和耦合協調模型，對區域創新和創業發展水平及兩者間的耦合協調度進行綜合測評。呂爽等［7］運用函數型熵權、函數型方差和函數型泰爾指數方法，對我國創新創業活躍度的動態變遷和時空特征進行測度分析。高斌等［8］運用因子分析法對山東省17 市的創新創業環境進行科學評價。閻東彬［9］運用兩階段數據包絡分析法，評估京津冀地區2012—2017 年科技創新政策的執行成效。Schot 等［10］構建了基于科學、技術和創新政策的三個框架，研究三個框架間差異及其與政策制定的關聯，進而探索變革性創新政策的選擇問題。Huggins 等［11］建立了企業家精神和經濟發展的網絡模型，運用網絡模型催化創新驅動的企業家精神，進而尋求區域創新政策的發展方向。

綜上所述，現有研究大多構建創新創業政策體系，對地區創新創業政策評估進行實證研究，較少從宏觀層面將政府作為主要研究主體，評估創新創業政策的執行效果。然而，政府作為大力推動大眾創業、萬眾創新的主力軍，致力于扶持地區內部的創新型企業，加強創新創業政策的推廣力度，進而促進經濟發展。但是目前我國創新創業領域仍然面臨著創新創業與經濟社會發展難以融合、創新創業生態不夠完善、科技成果轉化機制尚不健全、大中小企業融通發展還不充分、創新創業國際合作不夠深入等困境，難以實現其高質量發展。與此同時，部分創新創業政策執行并未達到預期效果。因此，對我國30 個省（區、市）的創新創業政策執行效果進行科學評估，深入了解當前創新創業發展現狀并試圖就優化政策執行提出建議，對推動創新創業高質量發展、優化產學研一體化的產業創新結構具有重要意義。

1 研究方法與指標選取

1.1 研究方法

三階段數據包絡分析是Fried 等［12］改進了傳統方法的缺陷，通過剔除環境和管理無效因素，極大地減弱了隨機誤差影響，在學術界已得到廣泛應用。因此，本研究采用三階段DEA 模型評價我國創新創業政策執行效果，具體操作原理如下。

1.1.1 第一階段：DEA—BCC 模型。規模報酬是用來計算產出不變時如何使投入達到最優的，在實際應用中容易受外界影響而改變。第一階段選取投入導向型DEA—BCC 模型對決策單元的效率值進行測算，公式如下：

其中，j=1，2，…，n表示決策單元，X，Y分別是投入、產出向量。

若θ= 1，S+=S-= 0，則決策單元DEA有效；

若θ= 1，S+≠0，或S-≠0，則決策單元弱DEA有效；

若θ＜1，則決策單元非DEA有效。

BCC 模型計算出來的效率值為綜合技術效率（TE），可以進一步分解為規模效率（SE）和純技術效率（PTE），TE=SE×PTE。

1.1.2 第二階段：隨機前沿分析（SFA）模型。松弛變量可以反映初始的低效率，所以第二階段主要將第一階段的松弛變量分解成環境因素、管理無效率和統計噪聲3種效應，必須借助于SFA回歸進行計算。在SFA 回歸中，第一階段的松弛變量對環境變量和混合誤差項進行回歸。生產函數F（x）表示在給定投入x情況下的最大產出，但通常生產商很難達到最大產出前沿，因此假設生產商i的產量為式（1）。

式中：β為待估參數；ξi為生產商i的生產水平，滿足0 ＜ξi≤1。

如果ξi= 1，則生產商i處于效率前沿，此時還需考慮隨機擾動對生產函數的影響，因此修改式（1）為式（2）。

式中：evt＞0代表隨機擾動，方程（2）意味著生產函數的前沿是隨機的，故此類模型稱為“隨機前沿模型”。使用隨機前沿模型的前提是無效率項存在，此假定可以通過檢驗“H0∶0”來判斷是否成立，使用單邊的廣義似然比檢驗。

1.1.3 第三階段：調整后的DEA 測算。剔除隨機擾動項及無效率項影響后得出新的投入數據，將新數據再代入第一階段運算中，即可得到三階段DEA剔除環境和隨機擾動因素后的真實效率值。

1.1.4 Tobit 回歸：影響因素分析。在測算政策執行效果時，綜合技術效率結果有多個DMU 處于DEA 的效率邊界，其綜合技術效率數值處在0～1 之間，如果使用普通最小二乘法（OLS）對整體樣本進行線性回歸，其非線性擾動項將被納入擾動項中，造成參數估計存在偏差。為了減少回歸過程中的偏差，美國經濟學家Tobin［13］在分析家庭耐用品支出時對Probit 回歸進行推廣，提出歸并回歸模型（Censored Regression Model），也稱Tobit 模型，見式（3）。

式(3)中，yi*是潛在因變量，大于0時被觀察到，取值為yi，小于等于0 時在0 處截尾；xi是自變量；β是系數；εi是殘差，獨立且服從正態分布。

1.2 指標體系建立及環境變量選取

1.2.1 創新創業政策執行效果評價指標體系。效率指標不僅要具有描述、分析和評價功能，還應緊密聯系創新創業與經濟發展，選擇與政策執行效果密切相關并可以量化的統計數據作為客觀的投入和產出指標。因此，本研究一方面參考政策評估領域內專家學者的研究成果，另一方面結合我國創新創業政策的執行現狀，遵循數據可獲取性和系統完整性原則，構建了我國創新創業政策執行效果評估指標體系（見表1）。

表1 創新創業政策執行效果評估指標體系

1.2.2 環境變量選取。環境變量應選擇主觀因素難以控制，但能對其效率產生影響的外部變量，因此本研究的環境變量選擇政策宣傳力度和對外開放水平。政策宣傳力度通過政府對創新創業政策的發文數量得出。對外開放水平通過外商企業的投資總額得出。所有指標均為客觀指標，不包含任何主觀指標。

1.2.3 影響因素選取。參考政策評估和科技創新領域內學者們的研究，本研究分別從地區經濟發展水平、政策宣傳力度、科技創新支撐能力和對外開放水平四方面選取4 個影響因素進行分析，具體的衡量指標見表2，并提出本研究的4個假設。

表2 創新創業政策執行效果影響因素評價指標

假設1：經濟發展水平較好的地區投入更多人力、物力、財力支持地區創新創業，所以創新創業政策執行效果較好。

假設2：政府對政策的重視程度對政策執行具有積極的導向作用，所以政策宣傳力度越大，創新創業政策執行效果越好。

假設3：科技創新能力是創新創業政策執行的內驅動力，所以對創新創業政策執行具有正向的促進作用。

假設4：對外開放水平越高，與外界進行資源置換的力度越大、能力越強，所以政策執行效果越好。

2 實證結果與分析

2.1 數據來源

投入和產出指標數據均來自科技部火炬中心2016—2020 年30 個省、自治區、直轄市（不包括西藏、香港、澳門和臺灣）眾創空間主要經濟指標的綜合數據。環境指標中政策宣傳指標數據通過各省份人力資源和社會保障廳官網搜索“創新創業”統計政府發文數量獲取，剔除與創新創業政策無關或關系較小的政策，保留相關性強的政策發文。外商投資企業投資總額來自國家統計局2016—2020 年30個省（區、市）對外經濟貿易中外商投資企業進出口總額的年度數據。

2.2 基于DEA—BCC 模型的政策執行效率值測算

運用DEAP 2.1 軟件對我國30 個省（區、市）創新創業政策2016—2020 年的5 組投入產出截面數據進行分析，測算得出我國30 個省（區、市）創新創業政策執行效率值。總體來看，2016—2020 年達到綜合有效（即同時達到技術有效和規模有效）的省份呈起伏狀態。2016—2018 年逐年遞減，2018—2019 年保持平穩，2019—2020 年迅速上升，表明創新創業政策的執行效率也逐年變化，政策落實效果整體較差，多數省份仍處于綜合無效狀態，政策執行仍有較大的提升空間。整體上，5 年內大多數省份創新創業政策執行效率不高，政策執行效果較差，綜合來看，尚未達到技術有效和規模有效。

2.3 基于SFA模型的隨機前沿測算

將環境變量作為自變量，投入指標的松弛變量依次作為因變量，逐次運用Front 4.1 軟件進行隨機前沿測算，測算后的SFA 回歸結果見表3。表3 中各變量的γ 值高度顯著，表明管理無效性是導致投入松弛的主要原因。從自變量對因變量的估計系數來看，政府發文量對創新創業政策執行具有正向的促進作用，創新創業政策的宣傳力度反映政府的重視程度，政策宣傳力度越大，政府對創新型企業的技術支持、教育支持和創新支持也會相應增加，進而產生投入冗余。外商企業投資總額對創新創業政策的松弛變量值較小，表明增加外商企業投資總額也會在一定程度上增加創新創業政策執行成本的投入冗余，因此需要適度減少政府的政策宣傳與外商投資，降低投入冗余，從而提升創新創業政策的執行成效。

表3 創新創業政策執行效果的隨機前沿測算結果

2.4 剔除誤差后的政策執行效果分析

2.4.1 運算結果分析。通過第二階段的SFA測算，得出剔除環境變量和隨機干擾項后2016—2020 年各省份創新創業政策優化后的投入調整數據，再次運用DEAP 2.1 軟件測算創新創業政策執行效率值，測算結果如圖1至圖5所示。

圖1 2016年創新創業政策執行效果分解指數

圖2 2017年創新創業政策執行效果分解指數

圖3 2018年創新創業政策執行效果分解指數

圖4 2019年創新創業政策執行效果分解指數

圖5 2020年創新創業政策執行效果分解指數

從圖1 至圖5 可知，剔除管理無效率項和隨機干擾因素后各省份在各個時期的效率值發生變化，進一步證明了DEA 測算剔除隨機前沿變量的必要性。綜上，在第三階段5 年內30 個省（區、市）的綜合效率值處于起伏狀態，2016—2017年達到綜合有效的省份數量處于遞減狀態，2017—2018年處于遞增狀態，2018—2019 年又回歸遞減狀態，2019—2020年又保持遞增狀態。與第一階段效率值相比，綜合效率水平處于下降狀態，技術效率提高，規模效率降低，表明創新創業政策執行效果有待提高，政策執行仍有較大的提升空間，可從擴大規模入手來達到規模有效，進而達到綜合有效。與第一階段相比，剔除環境變量的影響后，綜合效率、純技術效率和規模效率值，以及達到綜合有效、技術有效和規模有效的省份數量都發生變化，表明環境變量對效率值的測算產生較大影響。

2.4.2 政策執行效率值描述統計分析。2016—2020 年各省份創新創業政策執行效率值描述統計分析如圖6所示。

圖6 2016—2020年各省份創新創業政策執行效率值描述統計分析

由圖6 可知，2016—2020 年各省份創新創業政策執行的綜合效率均值較低，效率值兩極分化嚴重。5 年內各省份綜合效率值的標準差分布在0.1至0.3之間，離散程度較大，純技術效率最大值與最小值差距較小，規模效率值差距較大，平均值均分布在中值以上。圖6 中規模效率值低于均值，拉低了整體綜合效率值，表明各省份創新創業政策執行綜合無效主要是由規模無效造成的，且各地區呈現出較大的規模差距，降低了地區的整體水平。

2.4.3 創新創業政策執行效果區域發展分析。基于第三階段綜合技術效率的運算結果，本研究將2016—2020 年30 個省（區、市）的截面數據運用Arcgis10.8 軟件進行可視化分析，結果如下。根據國家統計局對我國東部、西部、中部和東北地區的劃分方法，整體上我國創新創業政策執行效果呈東中西階梯式遞減的空間分布格局。

從區域分布上看，我國30 個省（區、市）創新創業政策執行效果較好的區域集中成片分布，主要分布于東部和中部地區。這兩個地區地理位置優越，區位優勢明顯，政策宣傳力度與外商投資總額都優于西部和東北地區，且當地政府提供較多的人力、物力、財力和智力支持，為創新創業政策的宣傳和落實提供了良好的內外部環境，所以東部和中部地區創新創業政策執行的綜合效率較高，政策落實情況較好。西部和東北地區受到歷史因素和地理位置的影響，惡劣的自然條件導致交通不便，限制了經濟發展，當地政府提供的財政投入和人力支持有限，政策宣傳力度也較小，所以創新創業政策在這兩個地區的綜合效率較低，政策執行效果較差。真正推動創新創業政策落地既需要當地“走出去”尋找機會發展經濟，又需要“引進來”發達地區的資本、技術和人才援助，同時需要國家的政策扶持和產業傾斜，共同為地區發展助力。

從省域層面分析，北京、上海、江蘇、浙江、廣東、山東等省（區、市）2016—2020 年創新創業政策執行的綜合效率都保持在較高水平，創新創業政策在這些省份得到良好貫徹落實，主要得益于地區經濟高速增長，為創新創業政策執行提供充足的財政支持。長江三角洲城市群和珠江三角洲城市群高新技術產業集群，高科技人才聚集，經濟實力和科技水平位于全國前列，技術優勢顯著，能輻射帶動周邊城市發展，并為全國輸送技術和人才，達到互利共贏的目的。此外，陜西、重慶和湖北近幾年挖掘地區特色，通過打造網紅城市特色品牌大力發展第三產業，實現地區經濟的較快發展，為創新創業政策執行營造了良好的環境，政策落實效果逐年提升。同時，當地積極引進發達地區的高技術產業和高科技人才，通過技術研發和成果轉化發展產業經濟，是中西部地區新的經濟增長點，為中西部其他城市轉型發展提供借鑒。

2.4.4 創新創業政策執行效果有效性分析。2016—2020 年創新創業政策執行效果有效性分析結果見表4。

表4 2016—2020年創新創業政策執行效果有效性分析

由表4 可知，2016—2020 年我國30 個省（區、市）DEA 有效水平不斷反向變化，表明我國創新創業政策執行效果總體處于起伏狀態，達到弱DEA有效的省份比重緩慢上升后又于2018 年起逐年下降。每年非DEA 有效的省份數占比過半，表明我國創新創業政策執行效果總體處于較低水平，投入產出處于不合理狀態，政策落實效果較差，創新創業政策執行仍有較大的提升空間。2016 年和2020年達到DEA 有效的省份中，東部地區省份占比50%，中部地區省份占比33%，西部地區省份占比17%；2017 年東部地區占比75%，西部地區占比25%；2018 年東部地區占比66%，西部和東北地區各占比17%；2019 年達到DEA 有效的省份全部位于東部地區。5 年內達到DEA 有效的省份中位于東部地區的省份占比均過半，中西部和東北地區省份占比較小，表明我國創新創業政策執行效果區域差異較大，東中西部和東北部地區發展不均衡，政策落實情況整體上東部地區優于中西部和東北地區。

2.5 基于Tobit回歸模型的影響因素分析

本研究以影響因素為自變量，DEA 模型測算的我國30 個省（區、市）創新創業政策的綜合技術效率為因變量，建立Tobit 回歸模型，通過自變量的系數判斷各類影響因素對創新創業政策執行效果的影響方向及程度。本研究運用Stata16.0 軟件對我國創新創業政策執行效果的影響因素進行實證分析，實證結果見表5。

表5 創新創業政策執行效果影響因素的Tobit回歸結果

基于表中Tobit的回歸結果，可得出以下結論。

假設1 成立，地區經濟發展水平對創新創業政策執行效果影響顯著。研究樣本分布于我國30 個省（區、市），所在地區的經濟發展水平為創新創業政策執行提供財政支持，進而營造有利于政策執行的外部環境。經濟發展水平較高、經濟勢態良好的城市具備更多吸引人才、產業集聚和資源傾斜的優勢，當地政府也更加重視政策執行成效，投入充足的人力、財力、物力資源大力支持創新創業，進而為經濟增長助力，以期形成“政策有效執行—創新創業高質量發展—經濟持續增長”三者間的正向循環。因此，各省份經濟發展的差異會影響創新創業政策的執行效果，政策落實成效較差的地區需解決根本原因，大力發展地區經濟，只有經濟持續向好才會為創新創業政策執行提供充足的資金支持。

假設2 成立，政策宣傳力度顯著影響創新創業政策執行效果。普遍認為，政策宣傳力度越大，政策執行效果越好。政府向高新技術人員和創業群體宣傳“大眾創業，萬眾創新”的無息貸款額度、稅收優惠和相關法律法規，使其熟知創新創業政策條文，不僅可以提高政策普及程度，還會吸引更多群體積極參與創新創業，形成競爭有序的市場環境，減少政策執行中的偏差。但若政策宣傳力度過大，吸引了過多的創業者進入創新創業市場，而當地的資源承載度不足以支撐時則會對政策執行產生一定程度的負面影響。

假設3 成立，科技創新支撐能力與創新創業政策的落實成效存在明顯的正相關關系。科技創新支撐能力較強的地區通過建立高水平的技術人才隊伍，持續增加知識產權數量，尤其是發明專利數量，促進“產學研”一體化；通過建立眾創空間、科技企業孵化器和火炬軟件產業基地，形成創新型產業集群，營造良好的創新創業環境。一方面可以吸引更多高科技企業入駐，不斷提高當地科技創新水平；另一方面也可以促進科技成果的轉化應用，可以直觀顯現出創新創業政策執行的良好成效。因此，地區的科技創新支撐能力直接并顯著影響創新創業政策的執行效果。

假設4 不成立，對外開放水平與創新創業政策執行效果的關系不顯著。對外開放程度在較小范圍上影響創新創業政策執行效果，但對外開放的質量和水平是真正影響政策執行成效的因素。沿海地區和邊境城市地理位置優越，比內陸地區在對外開放方面更具優勢，其大力拓展海外市場，積極與外界進行資源置換。但內陸省份可以通過高質量的對外開放來彌補缺陷，引進別國先進的高科技設施和高新技術人才，學習外界先進經驗的同時有針對性地應用于當地創新創業高質量發展，進而對高新技術產業產值增長、當地經濟發展及政策執行效果發揮正向的促進作用。

3 結論與政策建議

3.1 研究結論

從創新創業政策落實情況可知，整體來看政策落實情況較差，5 年內較少省份創新創業政策執行可以達到綜合有效，當前各省份創新創業政策執行效果參差不齊。在綜合無效省份中，大多數省份處于技術有效但規模無效狀態，說明該省份創新創業政策目前在技術水平上投入資源的使用處于有效狀態，但其現有規模與最優規模之間存在差異，可以從調整創新創業政策的規模來優化政策執行效果。整體規模無效是由于各省份創新創業政策投入規模較大，導致相互間難以有效協調，從而效率較低，表明政策執行仍有較大提升空間。

從不同區域發展差異可知，我國創新創業政策落實的區域差異較大，綜合效率從高到低依次為東部、中部、西部和東北部。在綜合效率有效的地區中，絕大多數省份位于東部地區，位于中西部和東北地區的省份較少，說明東部地區的政策落實情況總體較好，中部地區次之，西部地區和東北部地區政策落實情況不太樂觀。東部地區由于經濟發展水平較高，政府財政支持力度較大，且在人力、物力、資源、政策宣傳等方面投入較多，所以規模化發展水平較高，創新創業政策執行的效果較好，政策得以高效落實。

從創新效率有效性及規模收益情況可知，我國各省份創新創業政策執行水平較低，未將國家創新創業政策融入當地經濟高質量發展中，大多數省份創新創業的投入產出情況未達到合理狀態。創新創業政策落實情況較差的原因為規模化水平較低造成的規模無效，以及投入資源過多產生的投入冗余現象。從規模收益情況來看，絕大部分省份處于規模收益遞減階段，表明各省份創新創業政策需要調整其規模，通過縮小規模，提高規模轉化率，增加規模報酬，提高規模發展水平，進而提升政策執行水平。

在考慮政策宣傳與外商投資對創新創業政策執行效果影響的過程中，研究發現各省份政策支持力度與外商投資水平在很大程度上影響創新創業政策的落實效果。政策宣傳力度較強，政府對創新創業政策的支持力度較大，對創新創業的人力、物力和財力投入也較大，進而產生投入冗余。外商企業投資總額越多，對創新創業政策支持的經濟力度越大，因此需要增加創新創業政策執行成本的投入冗余。政策宣傳力度較大，外商投資總額較多的地區創新創業政策的執行空間也較大。

3.2 政策建議

3.2.1 完善創新政策體系，搭建創業政策平臺。縱向上政府要完善創新政策體系，夯實頂層設計，創新政策要層層遞進，并有序推進落實。建立由上至下高效的政策執行體系，在中央層面提出創新創業的宏觀規劃與長遠布局，并在政府體制內部由高層向低層逐級落實，在政策出臺后倡導各層級政府學習政策文件，領會中央精神。橫向間政策系統內部各子系統要相互配合，協調有序，搭建良好的政策平臺，共同推進政策的落實。營造良好的政策環境，因地制宜制定出符合當地實際的創新創業政策法規，從而推動政策高效落地。

3.2.2 調整地區產業規模，提高創新規模效益。規模效率較低的省份需要調整規模狀態來提高規模效率，可通過擴大創新創業政策規模來增加規模收益。創新創業政策執行出現投入冗余的省份可通過縮減規模來降低投入冗余，通過提高規模轉化率來增加規模報酬。政府通過減少地區創新創業政策的財政支持總額，縮減創業導師人數，減少舉辦教育培訓與創新創業活動次數，可以優化地區的政策落實規模。創新創業政策執行需要各部門相互配合，政府需要協調部門間關系，提高資源配置效率，進而促進創新創業政策的高效執行。

3.2.3 平衡區域創新發展，東中西部地區協調并進。中央在落實政策時，要明確東中西部地區一盤棋，減小地區差異，促進東中西部地區協調并進，共同推動創新創業政策的高效落實。創新創業政策執行要平衡區域發展情況，政策環境較好、基礎較強的東部地區可以向中西部和東北地區提供人才、技術、創新等資源支持，帶動中西部地區夯實政策基礎，營造創新創業政策環境。中西部和東北地區在政策執行方面可以學習東部地區的管理理念與資源配置方式，總結在政策推進過程中的經驗教訓，取其精華，提高規模化發展水平，提升創新創業政策的協同度。

3.2.4 夯實創新制度基礎，完善政策激勵機制。要提高創新創業政策的執行效果，政府必須建立健全創新創業法律法規，在法律層面明確創新型知識產權，尤其是專利保護，保護合法創新行為與創業條件，形成高效循環的創新創業生態系統，提升地區創新創業的積極性，進而提高資源配置效率。創新創業政策與地區政治、經濟、文化等相互協調融合，必須建立有效銜接不同政策的激勵機制。政府可通過提供財政金融支持、加大稅收優惠力度、建立創新性平臺等政策手段來提高地區創新創業的積極性，鼓勵地區企業形成創新創業的良性競爭，進而提高其制度效率。