成渝地区双城经济圈科技创新效率测度及影响因素研究——基于DEA-Malmquist-ESDA模型

薛维娜 宋加山

（西南科技大学经济管理学院 四川绵阳 621010）

随着创新驱动发展战略不断深化，国家在R&D人员和R&D经费上的支出呈现出明显上升趋势，高新技术产业对GDP的贡献率不断上升。成渝地区双城经济圈要建设以科技创新为主要动力的我国第四大科技城市群，2011年首次提出建设“成渝经济区”，2016年发布“成渝城市群发展规划”，2019年在新型城镇化建设重点任务中明确提出要推动成渝城市群建设，2020年中共中央审议《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》，2021年10月20日中共中央、国务院印发了《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》。经济发展靠技术进步，技术要进步就必须推动科技创新效率的提升。随着成渝地区双城经济圈建设不断深化，城市之间联系愈加紧密，但是不同城市发展进程不同，在科技创新方面各具优势。科技创新效率能够反映各城市科技创新发展水平，通过分析影响科技创新效率的因素能够为合理配置创新资源提供更多参考依据。成渝地区双城经济圈科技创新发展迅猛，其目标是成为西部地区具有国际影响力的科技创新中心，但在实际发展过程中，还存在整体水平低、协同联系少、转化成果落后等问题。

一、文献综述

DEA模型首次提出是用于比较相同类型服务单位所存在的不同效率，对同类型不同指标投入、多指标产出经济系统的相对有效性进行客观的评价。Charnes[1]最先使用DEA模型测算效率，随后甘星[2]用DEA模型对长江经济带科技创新效率进行评价，寇小萱等[3-7]学者针对不同城市群如对京津冀、长三角和珠三角分别进行科技创新效率测算和分析。随着对科技创新认识深化，以及对DEA模型的大量运用，赵清军等[8]发现传统模型存在一定的弊端，DEA模型只能分析截面数据。大量关于模型改进的研究出现，廖丽萍等[9]采用DEA-Tobit模型将产学研合作作为中介变量分析区域创新效率，并对研究区域科技创新效率进行合理评价。赖一飞等[10]，段勇倩和陈劲[11]使用两阶段DEA模型、三阶段DEA模型、SE-DEA模型等测度区域科技创新效率及产业发展全要素生产率。鲁继通[12]从投入产出视角、创新成本控制视角、科技创新两阶段视角等多方位全方面探索我国不同区域和产业科技创新效率。王元亮[13]以不同省份、不同城市和不同行业为研究对象，采用截面数据或者面板数据实证检验了科技研发效率和成果转化效率，深入剖析影响科技创新效率的因素。汪永生等[14]针对实证结果提出改变低效粗放型创新模式，加大科技创新成果转化的具体措施，提升科技创新效率。DEA模型只能测算同一时期的效率，改进后的DEA-Malmquist指数可以测算多时期效率值，王圣云等[15]不同学者对多种观测样本，如我国东中西部[16]、福建9个地级市[17]、粤港澳大湾区[18]、京津冀[19]、长三角[20]等区域进行不同效率分析，更加清晰明确随着时间变化创新效率的变化。除此之外，刘钒[21]还使用超效率DEA模型进行区域科技创新效率评价，熊曦等[22]通过投入产出指标是否达到DEA有效判断科技创新效率，范建平等[23]、杜赛花等[24]、倪志敏和林海[25]等学者同时发现了科技创新效率并不是与区域经济发展水平成正比关系，可能存在投入产出不匹配问题，从而导致科技创新效率的低下。在对区域科技创新效率的研究中，不乏出现科技创新效率空间分布及其影响因素的研究，Zhu&li[26]和Zhou ZX[27]基于DEA-ESDA方法对面板数据进行空间探索性数据分析，危怀安等[28]根据创新性进行量化和空间分析，研究其分布特点、影响因素及科技创新效率空间相关性，殷群和李子文[29]研究发现创新环境全要素生产率存在显著的空间正相关性，柯亮和姚聪莉[30]提出科技创新有利于促进创新溢出，进而推动技术效率改善。

综上，关于DEA模型对区域科技创新效率的研究较为丰富，但仍存在不足：现有研究对象多为东中西部、中国三大经济圈、发达省份和特殊规划区域，关于成渝地区双城经济圈科技创新效率研究的文献较少，这可能与国家政策有关，且多数研究仅从静态角度研究，并未考虑空间因素，缺乏时空动态分析。因此，本文将2010—2019年成渝地区双城经济圈科技金融创新作为研究对象，应用DEA-Malmquist-ESDA模型对成渝地区双城经济圈16个城市的全要素生产率及其效率分解进行分析，剖析影响科技创新效率的内在原因，在静态和动态视角下评价成渝地区双城经济圈不同城市科技创新效率，进一步进行空间数据的可视化，直观展示科技创新效率在不同时期的空间分布。

二、理论基础与模型构建

（一）理论基础

1. 创新理论

根据《经济发展理论》中熊彼特提出的创新理论，认为创新既是在发展中所创造出的新生产方式，又是不同生产资源与生产条件相结合的新组合方式。创新的目的是促进产品升级换代，提高生产效率以推动经济发展。

2. 科技创新效率理论

不同学者对效率概念理解以及研究方法存在不同想法，法雷尔通过建立分析模型，对效率理论进行了定量研究，认为效率是技术效率与配置效率的乘积。本文对于科技创新效率测度及影响因素研究模型分析原理就是创新效率理论。研究在投入要素固定时的最大产出水平，产出水平越高则证明效率越高；反之，研究再产出要素固定时投入要素如何最小，投入水平越低则证明效率越高。

（二）模型构建

1. DEA-Malmquist模型

数据包络模型（DEA）通常被用来测算效率，核心思想是决策单元（DMU），进行DEA分析前应构建好相关的投入产出指标，软件会根据指标数据构建数据包络的线性最优规划。DEA模型通常有两种，分别为规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变的BCC模型。测算出来的效率为1时代表对应的指标是有效。本文所使用的是DEA-Malmquist指数模型，能够分析测算不同时期决策单元效率的动态变化情况，常被用来分析面板数据。

Malmquist指数的数学计算公式如式（1）和式（2），主要通过距离函数E来进行相应运算，可以计算不同时期的全要素生产率以及不同观测对象数据。

将多时期技术水平都考虑进去可得式（3），对不同时期测得的效率值进行几何平均，(Xt, Yt)和 (Xt+1, Yt+1) 分别表示t时期和t+1时期的投入产出向量。如式（4），根据投入产出指标测算出的效率值可以分为两部分，分别为技术效率指数和技术进步指数，通常MPIGI＞1，表明投入产出效率较高;当MPIGI＜1时说明存在效率不充分，投入产出效率较低。

2. ESDA工具分析

探索性空间数据分析通过数据可视化直观展示空间数据的分布，通常采用直方图、连接图、箱线图等表示，还可建立空间权重矩阵，设定空间模型进行数据分析。式⑸为空间矩阵模型，当两个地区存在相邻点或者相邻面时记为1，不相邻记为0，空间矩阵有地理空间矩阵，还有经济空间矩阵，矩阵内数值呈现对角线对称。

进行空间数据分析首先要构建权重矩阵，GeoDa1.16软件中有两种权重选择，分别是Queen和Rook，判断的依据为是否有公共线或公共面，创建空间权重矩阵后再通过莫兰指数分析数据是否具有空间自相关性，可以进行全局分析,也可以进行局部分析，式⑹为莫兰指数计算公式：

如果Ii＞0，表示该区域具有正向相关性，相邻单元存在同样的属性；如果Ii＜0，则表示该区域存在反向的空间相关性，相邻单元完全相反。例如“强-强，弱-弱”就属于正相关，而“强-弱，弱-强”则属于反相关。本文通过GeoDa1.16软件进行探索性空间数据(ESDA)分析，图解空间相关性与空间演化过程。

三、指标选取及数据来源

结合众多学者的研究及成渝地区双城经济圈各市区数据可得性，本文选取投入产出指标(表1)如下：（1）投入指标：R&D人员折合全时人员（人），R&D经费内部支出（万元），GDP（亿元），地方财政支出（万元），科学技术类的财政支出（万元）。（2）产出指标：专利申请量（个），专利授权量（个），高新技术企业数（个），高新技术产业主营业务收入（万元），高新技术产业出口交货值（万元）。

表1 科技创新投入产出指标体系

本文所有数据均来自《四川省统计年鉴》（2010-2020年）、《重庆统计年鉴》（2010-2020年）、《中国科技统计年鉴》（2010-2020年）、WIND数据库和国家统计局官网。运用DEAP 2.1对数据进行处理分析，计算各个地区的分解科技创新效率。对测算出来的综合效率值基于探索性空间数据分析方法通过GeoDa1.16软件进行进一步研究，分析科技创新效率的空间相关性与动态演化过程。

2011年《成渝经济区区域规划》为成渝地区双城经济圈发展揭开序幕，2016年《成渝城市群发展规划》促进成渝地区进一步融合，2020年提出要建设成渝地区双城经济圈，推动国际科技创新中心发展。本文利用DEPA2.1软件对2011年和2016年成渝地区双城经济圈16个城市的投入产出指标进行科技创新效率分析，得到科技创新的综合效率值、技术效率值、规模效率值和规模收益值，结果见表2。

表2 16个地区2011年及2016年科技创新效率值

四、实证研究

（一）DEA模型的静态分析

从均值看，2011年和2016年成渝地区双城经济圈科技创新效率均未达到DEA有效，综合效率、技术效率、规模效率分别为0.860、0.951、0.901，0.849、0.918、0.972。2016年相比2011年综合效率值、规模效率值有提升和进步，其中规模效率的作用最明显，但技术效率有所降低。成都、德阳、绵阳、眉山、资阳、遂宁、自贡和重庆这8个区域在2011年科技创新效率较高，达到了1。内江和南充的科技创新效率位于0.9-1之间，雅安、乐山、达州等地的科技创新效率在0.9以下，泸州、宜宾和广安三地科技创新效率最低，分别为0.556、0.529和0.478。2016年成都、德阳、绵阳、眉山、资阳、遂宁、自贡、乐山和广安这9个城市综合效率为1，这说明这些地方科技创新投入要素实现了最优配置，高新技术产业投资结构合理，投入产出在不同组合下实现了最优配置。泸州、南充、宜宾和达州都存在技术效率和规模效率的提升空间，应注意加强科技创新管理，合理配置资源，扩大投入大力发展高新技术产业以达到最佳规模。

2011年科技创新的技术效率为0.951，2016年为0.918，均未达到最有效状态，尚有进步空间。2011年科技创新的规模效率比技术效率低，随着时间发展2016年科技创新的规模效率高于技术效率，这说明随着区域发展有助于形成规模效应。而区域间不断融合发展在一定程度上加速了人才、技术的流动，造成某些地区的技术流出，导致技术效率的降低，泸州、内江、南充、宜宾和达州均存在不同程度的技术效率降低，其中宜宾和达州的技术效率处于较低水平，远低于平均水平，要进一步提高科技创新技术水平和相关产业的管理发展。

科技创新的规模效率能够体现区域科技创新投入产出是否处于最优规模，从表2可知，规模效率从2011年的0.901提升到2016年的0.972，约有一半的地区达到了规模最优，规模效率两年均为1的有成都、德阳、绵阳、眉山、资阳和遂宁。雅安、宜宾和重庆三地的科技创新规模效率较低，应进一步扩大对科技创新的投入，加快高新技术产业的发展，以达到最好的规模。规模收益递增的地区，如乐山、雅安、泸州、内江、宜宾和达州应加大科技创新的投入力度，在人力、物力、财力方面全面提升科技创新效率。而规模收益递减的南充和重庆应合理配置资源，优化产业结构，改善科技创新资金的使用效率。

（二）Malmquist指数动态分析

Malmquist指数可以反映成渝地区双城经济圈2010-2019年每一年科技创新效率变化情况的趋势。运用DEAP2.1软件对16个市科技创新相关投入产出进行分析，考察全要素生产率的动态变化。

从表3可以看出2010-2019年成渝地区双城经济圈中各市区整体效率均值为0.975，10年间科技创新效率呈现增长态势，但是还未达到最有效状态，纯技术效率上升0.2%，规模效率上升1%，技术效率上升1.2%，说明成渝地区双城经济圈科技创新技术促进的驱动作用突出，对综合效率的影响最大。分年度来看，2010-2011年技术进步是制约科技创新全要素生产率的重要因素，技术效率能有效推动科技创新全要素生产率的增长。2011-2012年只有规模效率促进了科技创新效率提升，技术效率、技术进步和纯技术效率均没有发挥积极作用，其中技术进步为最大的影响因素，应加强科技投入，调整高新技术产业发展以推动科技创新效率的提升。2012-2013年技术进步影响了科技创新效率，充分说明技术进步对科技创新效率提升的重要性。2013-2014年技术效率、纯技术效率和规模效率均不利于提升科技创新效率，而科技进步是创新效率提升的重要因素。2014-2015年技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率分别为1.060、1.177、1.014和1.045，为10年间科技创新最有效的时期，后期主要是技术效率有所波动和规模效率的减少导致综合效率的下滑。2018-2019年，技术效率、技术进步和规模效率都处于非完全有效的状态，这说明纯技术效率在这一时期对科技创新全要素生产率提升发挥主要作用，应加强技术方面的投入，巩固科技创新技术效率。

表3 2010-2019年成渝地区双城经济圈科技创新Malmquist指数及其分解

表4 各地区科技创新Malmquist指数及其分解

（三）ESDA空间分析

结语

（一）合理配置R&D人员和R&D经费

对成渝地区双城经济圈科技创新效率存在规模报酬递增地区，如雅安、泸州、宜宾、内江等地采取加大R&D人员和经费投入的措施，有利于科技创新效率提升。制定相关科技经费人员激励政策，推动成渝地区双城经济圈科技资源集聚与优势互补，政府相关部门组织科技创新人才互助交流，全面提升成渝地区双城经济圈科技创新效率。

（二）促进科技创新产出，提升科技成效

成渝地区双城经济圈建设确立为国家发展战略时间尚短，对于高新技术产业创新能力的扶持力度不够，成都市、重庆市以及周边城市的合作密切程度还需加强，应大力推动产学研合作在成渝地区双城经济圈内的发展，建立相关科技创新制度保障科技投入产出数量，不断完善经济发展较快城市的高新技术产业创新路径，促进科技创新产出，提升科技创新效率。

（三）重视科技成果的转化，促进区域间产学研交流合作

成渝地区双城经济圈拥有较多高校、科研院所和研究机构，但专利申请量、专利授权量和高新技术企业的数量较少且分布较集中，总体科技成果转化率低，高新技术产业主营业务收入和出口交货值与科技创新的投入不成比例。在未来，成渝地区双城经济圈要打造高校、企业和科研部门的衔接，从市场角度出发，以政府宏观政策为辅，加大对高新技术产业投入，重点发掘创新需求潜力，推动科技成果市场化转化，促进科技创新与经济发展之间的良好运作。

（四）完善科技创新相关保障制度，增强先发优势

科技创新效率存在空间自相关性，但经济发展较快地区的科技创新效率并不一定最高，这与不同高新技术产业创新发展阶段有关。政府应出台相关政策保障高新技术产业在创新发展初始阶段实现较好的科技创新效率提升，推动新兴产业在先进技术领域的重要应用，发挥科技创新先发优势，提升技术进步迅速、经济发展模式创新但不稳定区域的科技创新效率。