创新型产业集群效率评价与分解——链式结构视角

王贤梅，胡汉辉

（1.南京审计大学商学院，江苏南京 211815；
2.东南大学经济管理学院，江苏南京 210096）

创新型产业集群是以技术创新驱动产业发展的高级组织形态，集群内聚集着众多通过分工合作和协同创新的多元主体，如企业、研发和服务机构等［1］。创新型产业集群是我国整合区域创新资源改革生产方式与提高生产效率的有效组织类型［2］，是深入实施创新驱动发展战略、建设现代化经济体系的重要战略支撑。2011 年11 月，科技部确定了首批41 家创新型产业集群建设工程试点［3］，以期实现产业集群创新发展，并有效整合区域创新主体和要素，为区域经济创新发展提供强有力的科技支撑。10 年来，我国的创新型产业集群规模不断壮大，产能不断提升，创新效应不断凸显。《中国火炬统计年鉴（2021）》数据显示，2020 年我国已拥有108 个创新型产业集群，分布于28 个省份，集群内有高新技术企业11 881 家、科技活动人员111 万人，营业收入达6.26 万亿元，出口总额达0.862 万亿元，上缴税费近0.3 万亿元［4］。

国家《关于深入推进创新型产业集群高质量发展的意见》提出，以现有试点和培育的创新型产业集群为基础，以“一区一主导产业”为布局原则，以战略性新兴产业为依据，重点建设创新型产业集群。2021 年8 月，科技部火炬中心公布了2021 年度创新型产业集群试点（培育）名单，又有43 个产业集群入选试点，分布在22 个省份，其中广东、山东、湖北、湖南居于第一梯队，各有4 个产业集群入选［5］。创新型产业集群的发展效率代表着集群内创新投入和创新产出之间的投产比，是衡量创新型产业集群能否践行区域内资源高效整合的重要指标，也从深层次反映了集群所在地区域政策支撑下产业集合的创新能力。学术界正积极探讨创新型产业集群发展的评价指标体系，对创新型产业集群的运行效率进行实时评价和有针对性地动态管理。本研究对创新型产业集群的运作系统进行解构，运用共享型网络DEA 模型对创新型产业集群发展进行多角度效率评价，并从战略性新兴产业和八大经济区域开展平均效率分析，以期推进我国的创新型产业集群高质量发展。

“创新型产业集群”的概念最先是由Voyer［6］于1998 年提出的，是指在某个地区或城市地理范围内以技术或者知识密集型创新型企业为核心组织的产业集群。创新型产业集群依靠以技术和知识为载体的创新要素来驱动，旨在创造新产品、新服务［7］；
创新型产业集群还溢出带动着大量新生企业的发展［8］。有学者将创新型产业集群的发展与集群所在地的经济发展结合起来开展研究，如王缉慈［9］就我国创新型产业集群与区域经济的发展关系给出了建议，指出产业集群有着创新型和低成本型两种发展路径，而前者是符合当前经济发展的较好模式，田颖等［10］指出我国首批国家创新型产业集群政策的实施显著促进了区域创新能力提升；
也有学者做了定量研究，如张冀新等［11］借助双重差分法对比了创新型产业集群成立前后引致集群所在高新区的创新效率得分情况。

此外，还有较多学者从影响机制、演化驱动以及形成机理等视角出发，就创新型产业集群的发展及创新能力做了定性分析，如欧光军等［12］从产业结构及创新网络生态条件等方面探讨集群企业创新集成能力及其生态整合路径；
Tohidi 等［13］指出创新型产业集群中不同个体带来的技术、信息等知识资源间接增强了企业的创新能力；
童心等［14］分析了地方的集群指导政策在高新技术产业集群发展中的重要作用；
阮建青等［15］提出了产业集群演化三阶段模型，指出产业集群一般会经历数量扩张期、质量提升期和研发与品牌创新期3 个阶段，而创新型产业集群则是在品牌创新期的基础上进一步演化而来；
沈小平等［16］从自组织和他组织动力系统两个视角提出创新型产业集群动力要素的作用机制，包括竞合机制、协同机制、创新机制、诱导机制和调节机制；
廖凌睿［17］从知识溢出、企业家主导、政府主导、创业激励以及产业生命周期等5 个方面研究了创新型产业集群的形成机制；
欧光军等［18］认为产业创新种群结构效能度、集群知识创新群落协同度、集群开放持续创新度和集群创新链群合作度等是影响高新区创新生态能力生成的关键因素；
赵忠华［19］借助结构方程模型分析关系特征、知识流动及创新绩效三者的关系。

随着创新型产业集群的发展，有关集群的绩效及效率问题引起了广大学者的兴趣。李志刚［20］将产业集群的创新机制和创新绩效联系起来，进一步指出产业集群的创新是通过引入新创意与集群现有资源相结合或实现现有资源的新组合，从而提升集群内单个成员、部分成员或集群整体的绩效。随着对（创新型）产业集群绩效或效率研究的深入，较多研究应用了数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）模型来测度集群的绩效或效率，如张冀新等［21］以我国70 个创新型产业集群为分析基础，运用三阶段DEA 方法测度产业集群创新效率，并进一步分析战略性新兴产业技术效率的行业差异；
类似的研究还有陈升等［22］将环境因素引入创新型产业集群的运营效率分析中，利用传统DEA 和三阶段DEA 模型对2016 年我国61 家创新型产业集群的投入产出效率进行测度，并对相应的结果进行对比分析，结果显示集群效率在产业类型与地域分布上存在较大差异；
魏谷等［23］对2018 年我国高新技术产业开发区内83 家创新型产业集群也开展了类似的研究；
Kong 等［24］借助DEA-Malmquist 模型对我国的创新型产业集群效率及其变化做了测度。此外，考虑到高新区和创新型产业集群都是由若干具有创新生产要素的企业构成，因此在创新型产业集群效率评价时，也可以参照当前较成熟的高新区研究思路及方法，如刘满凤等［25］运用三阶段DEA 模型对2012 年我国高新区的创新效率进行研究。

综上所述，目前关于创新型产业集群的研究更多是从定性角度出发，定量研究相对较少，并且在开展定量的效率评价时多是从“黑箱”出发，缺乏关注内部运作过程，仅仅对整体的发展过程进行综合评价，这将无法识别出创新型产业集群发展的不足环节。为此，本研究在剖析创新型产业集群运作过程的基础上构建网络型数据包络分析模型，筛选符合创新型产业集群运作流程的创新效率评价指标，深入分析我国创新型产业集群个体、产业以及区域层面发展效率的总体和分阶段差异，识别创新型产业集群发展中效率低下的阶段。

一般来说，高技术产业创新系统是由相互关联的多个子系统构成的链型结构［26］。根据创新型产业集群是由若干个以高技术产业为主的创新型组织构成的特点，以及创新型产业集群在围绕产业链部署创新链以及围绕创新链布局产业链的战略部署中的载体作用，将创新型产业集群的生产过程解构为科技研发和市场运作两个前后关联的子阶段，分别对应于科技研发效率和市场运作效率，如图1 所示。

图1 创新型产业集群的链式结构

3.1 研究方法

数据包络分析模型最早由Charnes 等［27］于1978年提出。近年来该模型研究发展较快，从传统的“黑箱”模型逐步拓展到两阶段网络模型，并且借助Stackelberg 博弈理论求解相应模型的解［28］。随着DEA 模型应用的拓展，研究者基于不同生产可能集的假定，不同维度的测度，决策者理性偏好和非理性偏好的差异，变量是否可以任意变化，网络结构的不同层次以及数据是确定还是模糊的等多维要素及要素的组合，形成了不同的DEA 模型，用于解决不同的现实决策［29］。随着大数据时代的到来，DEA模型也有着符合时代进展的进阶，网络DEA 模型的构建与大数据的价值维度息息相关，并可借助特定的算法高效地开展效率测度［30］。DEA 模型也被广泛用于多投入、多产出的创新型生产系统的绩效或效率评价，如Sueyoshi 等［31］依据径向DEA 模型分析日本工业部门企业的可持续性和创新性发展；
龚日朝等［32］借助DEA 模型测度产学研协同创新项目的相对效率；
刘凤朝等［33］基于创新过程分析框架，借助改进的两阶段网络DEA 模型测度我国5 个典型高技术制造产业的区域整体效率、技术研发效率和成果转化效率。创新型产业集群涉及到多个主体，相互间的运作关系也较复杂，涉及的投入产出相关数据多元且数据单位不统一，而数据包络分析模型相较于一般的参数分析模型具有无须事先给出生产系统内投入产出间的生产函数且不受数据量纲影响等优点，因此运用DEA 模型对创新型产业集群的发展进行效率评价。

基本的DEA 模型框架如图2 所示。其中，DMUj表示具体的决策单元（decision making unit）；
Xij（i=1,…，m）和Yrj（r=1,…,s）分别是DMUj（j=1,…,n）的投入和产出。

图2 DEA 模型基本框架

建立投入导向的规模报酬不变的DEA 模型如下：

基于创新型产业集群运作过程和《中国火炬统计年鉴》的数据结构，提出共享投入的两阶段DEA 模型，具体如图3 所示。其中，阶段1 是对应创新型产业集群运作过程中的研发阶段，阶段2 是对应创新型产业集群运作过程中的市场阶段；
相应地，Xij为第一阶段的投入或第二阶段的投入或者第一阶段和第二阶段的共享投入，类似地，为中间产出，即第一阶段的产出及第二阶段的投入；
为最终产出，即第二阶段的产出。

图3 共享投入的两阶段DEA 模型系统

鉴于目前我国的创新型产业集群发展仍处于国家战略助推下的创新发展阶段，因此选择投入导向的数据包络分析模型，也和魏谷等［23］的研究保持一致。根据以上分析，构造投入导向的乘子模型如下：

3.2 变量选取

由于创新型产业集群是涉及多个组织的复杂系统，发展效率受到多重要素的影响，因此选择指标时应尽可能体现集群发展各阶段的特点。考虑科技研发和市场运作两个阶段之间的上下游关系和可获得的（部分）投入变量需要在两个分阶段之间分配的特点，构建了投入共享型的两阶段DEA 模型，参考冯锋等［35］、冯志军等［36］和Yu 等［37］研究，基于可获取的创新型产业集群的数据结构来筛选各分阶段的投入和产出指标。

科技研发阶段的投入需包含人员、经费等一般性指标，同时要体现集群内企业的衍生能力，因此选择科技活动人员、企业科技经费支出、集群内高新技术企业数和配套机构作为投入指标，此处将各类配套机构指标进行归一化处理后再加权；
而产出变量包括当年授权发明专利、拥有注册商标、当年形成国家或者行业标准。就市场运作阶段而言，投入变量包括科技活动人员数、企业科技经费支出、集群内高新技术企业数和配套机构数、当年授权发明专利数、拥有注册商标数、当年形成国家或者行业标准数；
产出变量选择包括认定等级的技术合同成交金额、营业收入、出口总额、上缴税费，前3个产出变量主要衡量创新型产业集群在区域经济发展中的经济价值，后一个变量则凸显出其相应的社会价值。

因自2019 年起《中国火炬统计年鉴》关于创新型产业集群发展的数据由统计个体发展转向统计区域发展，而本研究是以创新型产业集群的个体为决策评价单元，因此只选择《中国火炬统计年鉴2018》作为实证分析的基础数据源。

借鉴王贤梅等［38］的研究，从个体发展、产业发展以及区域发展3 个维度展开相应的效率评价实证分析，以期对我国的创新型产业集群的高质量发展有更客观具体的认识。

4.1 个体发展维度的效率差异评价

使用Python 软件测算创新型产业集群的总体效率和两个阶段的分解效率，结果如表1 所示。具体来看，总体效率有效的创新型产业集群有7 家，分别是天津基于国产自主可控的信息安全产业集群、上海金桥移动互联网视频产业集群、常州轨道交通产业集群、天门生物医药产业集群、江门轨道交通修造创新型产业集群、珠海三灶生物医药产业集群以及中山小榄半导体招募产业集群；
第一阶段有效的创新型产业集群有11 家，除了上述的7 家之外，还有杨凌示范区生物创新型产业集群、泉州微波通信创新型产业集群、芜湖新能源汽车创新型产业集群以及厦门火炬高新区软件和信息服务业产业集群；
第二阶段有效的创新产业集群则多达28 家。109 个创新型产业集群的总体效率均值为0.530 93，其中第一阶段的分解效率均值为0.275 91，第二阶段的分解效率均值为0.407 77，表明市场运作的表现要好于科技研发。

表1 我国109 个创新型产业集群的总体效率和阶段子效率

表1（续）

4.2 产业发展维度的效率差异评价

依据109 个创新型产业集群的产业所属类型，进一步将其归类到新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物医药产业、新能源汽车产业、新能源产业、节能环保产业、数字创意产业、相关服务业等九大战略性新兴产业，有针对性地评价创新型产业集群在国家培育发展战略性新兴产业中的作用。如表2 所示，新材料产业的总体效率均值最高，明显领先于其他新兴产业；
新能源汽车产业、生物医药产业和新一代信息技术产业的总体效率均值分列第二、第三和第四；
高端装备制造业和数字创意产业的效率均值差别不大，分别位列第五和第六；
新能源产业、节能环保产业及服务业效率均值相对最低，分别位列第七、第八和第九。从数量占比来看，高端装备制造产业的占比最高，其次是生物医药产业、新一代信息技术产业和新材料产业，其他类型产业的占比相对较低。就两个分阶段的效率来说，除新一代信息技术产业和服务业的第一阶段效率值高于第二阶段效率值外，其余7 个战略性新兴产业的第一阶段效率值都是小于或远远小于第二阶段效率值，表明大多数产业的创新型产业集群的科技研发表现仍然落后于市场运作。未来，在国家努力建成具有万亿或者千亿元产业规模的创新型产业集群的进程中，相应的创新型产业集群还需在做好市场运作的基础上，断借助市场运作的良好需求，倒逼研发的科技进步。

表2 九大战略性新兴产业中样本创新型产业集群总体效率和阶段子效率

4.3 区域发展维度的效率差异评价

参照国务院发展研究中心对于我国八大综合经济区的划分，从八大综合经济区的视角探讨不同区域创新型产业集群发展政策间引致的区域间效率差异（见表3）。可见，南部沿海的效率均值最高，长江中游的效率均值次之，东部沿海、北部沿海、黄河中游和大西北的效率值差别不大，分别位居第三、第四、第五和第六，东北和大西南的效率值则相对较低。从占比来看，长江中游的创新型产业集群数量最多，其次是南部沿海和东北区域，北部沿海和大西南区域紧随其后，而黄河中游、东部沿海以及大西北地区的创新型产业集群的数量占比则相对较低。具体来说，目前拥有创新型产业集群较多的省份是广东（14 个）、江苏（12 个）以及山东（11个），而海南、西藏和宁夏暂时还没有。

表3 样本创新型产业集群的分区域总体效率和阶段子效率

此外，北部沿海、东部沿海、南部沿海以及大西北四大经济区域的两阶段效率差异较大，市场运作的效率值远大于科技研发的效率值，这和集群所在区域的市场经济发展较成熟存在着较大的关系；
而黄河中游、长江中游、大西南以及东北地区的两阶段效率差异不大，两个阶段的效率值几乎相等，可见这几大区域在创新型产业集群的建设过程中有效平衡了两个阶段。这一区域差异和平衡的现状正是国家部署新的创新型产业集群的重要出发点。由科技部发布的2021 年度创新型产业集群新增试点（培育）名单可知，大西南新增10 个创新型产业集群，东北新增8 个创新型产业集群，长江中游新增7 个创新型产业集群，黄河中游新增6 个创新型产业集群，这四大区域的新增创新型产业集群占了全部新增总数的72%；
而南部沿海新增5 个创新型产业集群，东部沿海、北部沿海和大西北仅分别新增3 个、2 个和1 个创新型产业集群［5］。

综上所述，在本研究的109 个样本创新型产业集群中，总体效率有效的有7 个，第一阶段有效的有11 个，第二阶段有效的则多达28 个。具体来说，109 个创新型产业集群的总体效率均值为0.530 93，相应地，第一阶段的分解效率均值为0.275 91，第二阶段的分解效率均值为0.407 77，可见市场运作阶段的整体表现要高于科技研发阶段。由此可以推断，未来创新型产业集群的发展除了要发挥集群式优势外，还要强调并积极践行国家有关创新战略，继续探索如何积极实现创新型发展并带动相应的战略性新兴产业升级发展；
同时，借鉴曹丽莉［39］的研究思路，也要注意从战略上调整集群内企业间的网络结构，不断加大集群内企业主体之间的交互和连接，从一般性的市场型产业集群逐步转化为突出创新导向的中卫型产业集群，并积极发挥核心企业的效率提升作用。未来创新型产业集群还要不断迭代升级，不断催生新兴产业和未来产业，引领实体产业高质量发展［40］。

从所属九大战略性新兴产业来看，新材料创新型产业集群的效率值最高，新能源汽车产业的效率值位列第二，第3 位至第9 位依次为生物医药产业、新一代信息技术产业、高端装备制造业、数字创意产业、新能源产业、节能环保产业及服务业；
就两个分阶段的效率来说，除新一代信息技术产业和服务业的第一阶段效率值高于第二阶段效率值外，其余七大战略性新兴产业的第一阶段效率值都是小于或远远小于第二阶段效率值，进一步表明创新型产业集群在大多数产业中的表现仍然是科技研发阶段落后于市场运作。因此，未来在努力建成具有万亿或者千亿元产业规模的创新型产业集群的进程中，在努力做好市场运作的基础上，还需大力推进科技研发。

从所属八大经济区域情况来看，南部沿海的效率值最高，长江中游的效率值次之；
东部沿海、北部沿海、黄河中游和大西北的效率值差别不大，而东北和大西南的效率值相对较低。北部沿海、东部沿海、南部沿海以及大西北四大经济区域的两阶段效率差异较大，市场运作的效率值远大于科技研发的效率值，这和集群所在地的市场经济发展较成熟存在着较大的关系；
而黄河中游、长江中游、大西南以及东北地区的两阶段效率差异不大，这几大区域在创新型产业集群的建设过程中有效平衡了两个阶段的发展效率。