蔡三發(fā)， 張國強(qiáng)， 汪 萬

（同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092）

隨著全球進(jìn)入知識經(jīng)濟(jì)時(shí)代，創(chuàng)新成為科技發(fā)展和經(jīng)濟(jì)多元化競爭的決定性因素，打造創(chuàng)新共同體成為提升城市乃至國家核心競爭力的重要途徑。此背景下，環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈成為城市創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)一體發(fā)展的驅(qū)動引擎，主要依托高校，整合政府、高校、企業(yè)等優(yōu)勢資源，打造集知識創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)制造為一體的知識性綜合性聚集地。而“環(huán)同濟(jì)”正是其中的佼佼者。

經(jīng)過多年發(fā)展，目前“環(huán)同濟(jì)”成為國內(nèi)最具影響力的設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)基地，年產(chǎn)值達(dá)到數(shù)百億元。然而，在外部沖擊擾動和內(nèi)部發(fā)展放緩的后疫情時(shí)期，如何有效評估環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新發(fā)展水平，已成為保持城市可持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展的突出現(xiàn)實(shí)問題。因此，在環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈規(guī)劃發(fā)展過程中，需要科學(xué)且客觀地評價(jià)環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新發(fā)展水平，即對環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新績效評價(jià)，可以反映創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部資源配置的平衡度和效率性，對環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

回顧以往研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為，環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈是高校及區(qū)域范圍的企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、服務(wù)機(jī)構(gòu)等為了實(shí)現(xiàn)資源共享和規(guī)模經(jīng)濟(jì)，在政府的引導(dǎo)策動下，相互聯(lián)合并共同致力于科學(xué)研究、成果轉(zhuǎn)化、產(chǎn)業(yè)發(fā)展而形成的區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作體。例如，陳強(qiáng)［1］和袁勝軍［2］兩位學(xué)者重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了政府行為在“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈形成過程中的策動作用。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法在創(chuàng)新績效評價(jià)領(lǐng)域已被廣泛采用［3-7］。DEA廣泛應(yīng)用于多投入與多產(chǎn)出的場景中，是一種實(shí)用且經(jīng)典的非參數(shù)數(shù)據(jù)分析方法。

本文將環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新活動看作一個(gè)整體的投入產(chǎn)出過程，以“環(huán)同濟(jì)”為實(shí)證研究對象，結(jié)合DEA方法，提出一種適用于環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新績效的評價(jià)方法。

1 “環(huán)同濟(jì)”發(fā)展現(xiàn)狀

“環(huán)同濟(jì)”從二十一世紀(jì)80年代初起步，經(jīng)歷萌芽起步期、快速成長期和創(chuàng)新發(fā)展期3 個(gè)階段。多年來，“環(huán)同濟(jì)”背靠同濟(jì)大學(xué)，豐富的人才儲備和技術(shù)資源促進(jìn)了建筑與環(huán)境設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)快速崛起，成為楊浦區(qū)乃至上海市標(biāo)志性設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，創(chuàng)造了“市場驅(qū)動、學(xué)科支撐、企業(yè)主體、政府引導(dǎo)”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新模式。通過充分發(fā)揮同濟(jì)大學(xué)優(yōu)勢學(xué)科和同濟(jì)科學(xué)園對產(chǎn)業(yè)的引領(lǐng)和支撐作用，形成了以建筑與環(huán)境設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)集群。其發(fā)展模式具有區(qū)校共同推進(jìn)、知識驅(qū)動創(chuàng)新、產(chǎn)城融合共生、集聚特征明顯等特征，總產(chǎn)出從最初的10 億元增至“十三五”期末的495億元。

2 評價(jià)模型構(gòu)建

2.1 DEA方法簡介

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），是一種基于相對效率的評價(jià)方法，對具有多項(xiàng)投入和產(chǎn)出的決策單元（DMU）進(jìn)行效率評價(jià)，評估其是否處于投入產(chǎn)出均衡的狀態(tài)，同時(shí)還可以評價(jià)效率的相對有效性［8］。

本文構(gòu)建以產(chǎn)出為導(dǎo)向的DEA-BCC 模型，對“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新綜合效率（TE）進(jìn)行測度。其中綜合效率可以分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），且綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。具體模型計(jì)算如下：

2.2 建立指標(biāo)體系

“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈各主體的創(chuàng)新活動涉及的投入和產(chǎn)出要素較為復(fù)雜，且無法通過單一的評價(jià)模式進(jìn)行衡量。因此，本文從“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈的整體發(fā)展水平的角度出發(fā)，選取“環(huán)同濟(jì)”相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，以及科技產(chǎn)出指標(biāo)等作為創(chuàng)新產(chǎn)出。在創(chuàng)新投入指標(biāo)的選取上，本文側(cè)重政府的拉動作用，以及高校知識的影響。

根據(jù)對“環(huán)同濟(jì)”發(fā)展特征的分析，結(jié)合國內(nèi)外學(xué)者在區(qū)域創(chuàng)新績效方面的研究［9-17］，梳理文獻(xiàn)中的相關(guān)指標(biāo)，以構(gòu)建“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新績效評價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 “環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新績效評價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Innovation performance evaluation indexes

2.3 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

在選取了投入和產(chǎn)出指標(biāo)后，為了避免對指標(biāo)權(quán)重的主觀性判斷，運(yùn)用熵值法計(jì)算相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重，其能夠根據(jù)指標(biāo)包含的信息量客觀地確定指標(biāo)權(quán)重，以達(dá)到對數(shù)據(jù)進(jìn)行信息量的提取和降維的效果，從而滿足DEA方法對數(shù)據(jù)的要求，如表2所示。

表2 指標(biāo)權(quán)重結(jié)果Tab.2 Index weighting results

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源與模型應(yīng)用

本文以2011—2020 年“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新活動指標(biāo)為樣本進(jìn)行研究，相關(guān)數(shù)據(jù)分別來自于楊浦區(qū)統(tǒng)計(jì)局、《楊浦統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《高等學(xué)?？萍冀y(tǒng)計(jì)資料匯編》等官方統(tǒng)計(jì)資料，其中個(gè)別缺失數(shù)據(jù)在考慮實(shí)際情況后采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)全。

在模型應(yīng)用過程，首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，根據(jù)各二級指標(biāo)的權(quán)重，計(jì)算出對應(yīng)一級指標(biāo)的得分，應(yīng)用DEA-BCC 模型，計(jì)算得出“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新績效，并加以分析評價(jià)。

3.2 DEA效率分解

采用DEA 方法對“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈2011—2020 年的創(chuàng)新績效進(jìn)行測度，具體包括綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，相關(guān)結(jié)果見表3 所示。根據(jù)表3的結(jié)果可知：

表3 “環(huán)同濟(jì)”創(chuàng)新績效狀況Tab.3 Innovation performance of "Around Tongji"

（1） “環(huán)同濟(jì)”創(chuàng)新績效的綜合效率值均在0.75以上，且平均水平為0.915，這表明“環(huán)同濟(jì)”的總體創(chuàng)新績效較為優(yōu)秀，各項(xiàng)創(chuàng)新資源配置都能得到有效均衡的利用，政府和高校的科研創(chuàng)新活動能得到及時(shí)的轉(zhuǎn)化和直接的經(jīng)濟(jì)效益。

（2） “環(huán)同濟(jì)”整體的純技術(shù)效率值均處于較高水平，代表系統(tǒng)的創(chuàng)新投入要素得到了有效利用。但在2014-2019 年間，“環(huán)同濟(jì)”創(chuàng)新的純技術(shù)效率大幅下降后又逐漸恢復(fù)到有效狀態(tài)，說明創(chuàng)新系統(tǒng)有主動的調(diào)控和適應(yīng)能力，在發(fā)生內(nèi)部或外部環(huán)境變化時(shí)能夠有效調(diào)整。

（3） 三個(gè)效率指標(biāo)中規(guī)模效率的水平最高，這表明了“環(huán)同濟(jì)”的創(chuàng)新資源投入規(guī)模一直保持著接近最優(yōu)的狀態(tài)，因此，政府與高校應(yīng)積極推動系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級以獲得更大的規(guī)模效益［18］。

3.3 規(guī)模報(bào)酬分析

規(guī)模報(bào)酬分析的是創(chuàng)新系統(tǒng)的活動是否屬于最優(yōu)的開展規(guī)模，由模型計(jì)算得到“環(huán)同濟(jì)”2011—2020年的規(guī)模報(bào)酬系數(shù)見表4所示。2011—2020年間，“環(huán)同濟(jì)”的規(guī)模效益大多處于規(guī)模報(bào)酬遞增的狀態(tài)，這說明應(yīng)該繼續(xù)加大“環(huán)同濟(jì)”創(chuàng)新要素的投入力度和創(chuàng)新活動的開展規(guī)模，以獲取更大的創(chuàng)新效益，拓寬“環(huán)同濟(jì)”的發(fā)展路徑和輻射范圍。一方面，這是由于“環(huán)同濟(jì)”的規(guī)模擴(kuò)張與地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展同頻共振，使得創(chuàng)新系統(tǒng)的資源投入能夠始終獲得相應(yīng)的規(guī)模效益［19］。另一方面，政府和高校對于“環(huán)同濟(jì)”的主動規(guī)劃和策動，為創(chuàng)新系統(tǒng)演化提供了穩(wěn)定可靠的環(huán)境，使得創(chuàng)新資源的投入都能得到有效的利用，從而不斷擴(kuò)大規(guī)模效益。

表4 規(guī)模報(bào)酬分析Tab.4 Return to scale analysis

3.4 投入冗余和產(chǎn)出不足分析

通過投入冗余和產(chǎn)出不足情況，分析影響“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新績效的主要因素，找出推動“環(huán)同濟(jì)”發(fā)展的主要動力和關(guān)鍵發(fā)力點(diǎn)。計(jì)算結(jié)果見表5所示。

表5 投入冗余和產(chǎn)出不足分析Tab.5 Analysis of input redundancy and output insufficiency

“環(huán)同濟(jì)”的投入冗余情況主要由政策支持因素導(dǎo)致，其平均投入冗余率是7.2%。這是由于對“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈來說，政府政策支持的投入和影響是長遠(yuǎn)且難以量化的。從“環(huán)同濟(jì)”創(chuàng)新效率的分析中也可以看出，每當(dāng)系統(tǒng)的創(chuàng)新效率達(dá)到瓶頸時(shí)，政策發(fā)力是促使“環(huán)同濟(jì)”資源配置和規(guī)模擴(kuò)張的有效手段。雖然充分的政府投入會導(dǎo)致短期冗余率的上升，但對于整個(gè)系統(tǒng)的發(fā)展來說，政府的策動作用是必不可少的。相對于短期效益，政府應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注政策和資金投入帶來的長期增長。

“環(huán)同濟(jì)”的產(chǎn)出不足情況主要發(fā)生在創(chuàng)新效益上，其平均產(chǎn)出不足率為22.1%。由于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，政府的政策投入和高校的知識溢出可以順利地獲取規(guī)模經(jīng)濟(jì)收益，使得規(guī)模產(chǎn)出可以達(dá)到相應(yīng)水平。而創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效益受多方面的影響會有一定的時(shí)滯性，因此，政府和高校應(yīng)當(dāng)積極引導(dǎo)“環(huán)同濟(jì)”創(chuàng)新系統(tǒng)升級轉(zhuǎn)型，加快新舊動能轉(zhuǎn)化，拓展科技成果轉(zhuǎn)化新場景。

4 結(jié)論與啟示

“環(huán)同濟(jì)”是發(fā)展?jié)摿κ愕膭?chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，也是國內(nèi)較為成熟的環(huán)高校知識經(jīng)濟(jì)圈發(fā)展案例。本文結(jié)合熵值法和DEA 等方法，提出一種用于評價(jià)“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新績效的指標(biāo)體系框架，通過對“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈創(chuàng)新績效的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)：

（1）“環(huán)同濟(jì)”整體創(chuàng)新效率水平為0.915，資源配置較為合理，規(guī)模效益逐年擴(kuò)大；

（2）政策支持和引導(dǎo)較為深入，高校創(chuàng)新要素得到有效的利用，對創(chuàng)新系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)張有明顯的推動作用；

（3）對“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新成果方面，其成果轉(zhuǎn)化效益明顯欠缺，亟待進(jìn)一步加快系統(tǒng)升級轉(zhuǎn)型，促進(jìn)知識吸收和科技成果產(chǎn)業(yè)化。

根據(jù)“環(huán)同濟(jì)”發(fā)展現(xiàn)狀和創(chuàng)新績效評價(jià)結(jié)果，圍繞“環(huán)同濟(jì)”創(chuàng)新績效水平和資源配置率方面，提出以下4個(gè)方面的建議：

（1）優(yōu)化頂層設(shè)計(jì)，做好產(chǎn)業(yè)規(guī)劃研究，拓展科技成果轉(zhuǎn)化、科技企業(yè)孵化、科技人才培養(yǎng)等功能。

（2）提升產(chǎn)業(yè)能級，堅(jiān)持現(xiàn)代創(chuàng)意設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)地位為基礎(chǔ)，積極推動產(chǎn)業(yè)升級。

（3）加強(qiáng)平臺運(yùn)營與管理，優(yōu)化創(chuàng)新資源配置，推動產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和競爭力提升。

（4）完善科技成果轉(zhuǎn)化機(jī)制，通過市場手段和產(chǎn)學(xué)研合作，為“環(huán)同濟(jì)”科研創(chuàng)新的健康發(fā)展提供持續(xù)動力。

此外，本文還存在不足之處：選取的創(chuàng)新要素仍不足以全面覆蓋到創(chuàng)新系統(tǒng)的所有因素，后續(xù)研究將量化考慮企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出；由于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)限制，實(shí)證研究的年份相對較少，未來研究需要進(jìn)一步收集整理數(shù)據(jù)，更加真實(shí)反映“環(huán)同濟(jì)”知識經(jīng)濟(jì)圈的創(chuàng)新發(fā)展水平。

作者貢獻(xiàn)聲明：

蔡三發(fā)：論文選題，設(shè)計(jì)論文框架，寫作指導(dǎo)；

張國強(qiáng)：整理文獻(xiàn)，開展調(diào)研，論文撰寫及修改；

汪萬：選題優(yōu)化，方法設(shè)計(jì)，思路指導(dǎo)。