楊幸玉 周 巍

（新疆大學(xué)政治與公共管理學(xué)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(fā)表講話，首次提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”概念。2018 年9 月，國務(wù)院頒布《關(guān)于推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展 打造“雙創(chuàng)”升級版的意見》。此后，國家陸續(xù)頒布相關(guān)文件助力創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，旨在倡導(dǎo)簡政放權(quán)，激發(fā)市場活力，形成萬眾創(chuàng)新的新勢態(tài)。2021年習(xí)近平總書記著重強調(diào)“創(chuàng)新”在優(yōu)化營商環(huán)境中的重要性，我國各地紛紛掀起創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)浪潮。2022年黨的二十大報告進一步強調(diào)，完善科技創(chuàng)新體系，堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，提升國家創(chuàng)新體系整體效能，形成具有全球競爭力的開放創(chuàng)新生態(tài)，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。各地政府為響應(yīng)中央號召，出臺了一系列鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的配套政策，如給創(chuàng)業(yè)者發(fā)放無息貸款、對應(yīng)屆畢業(yè)生發(fā)放一次性就業(yè)補貼、簡化企業(yè)注冊的行政審批流程、實行減稅降費等。

學(xué)者們關(guān)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的變遷。施楊等［1］通過文本挖掘、內(nèi)容分析等方法，提煉江蘇6 個典型地區(qū)的政策工具，并評價各地的高層次創(chuàng)業(yè)人才政策。李鵬利等［2］運用政策文本內(nèi)容分析法，系統(tǒng)性梳理2006—2020年國家發(fā)布的科技創(chuàng)業(yè)政策，并進行相關(guān)協(xié)調(diào)性研究。Alberto 等［3］運用文本挖掘技術(shù)、聚類分析和定性評估方法，分析1990—2016 年歐盟創(chuàng)業(yè)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的相關(guān)熱點詞匯。張超等［5］從政策文本內(nèi)容分析視角，對1978—2017 年的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策文件進行社會網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建，對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策進行實證研究。孫勇等［6］運用TOPSIS-熵值法和耦合協(xié)調(diào)模型，對區(qū)域創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)發(fā)展水平及兩者間的耦合協(xié)調(diào)度進行綜合測評。呂爽等［7］運用函數(shù)型熵權(quán)、函數(shù)型方差和函數(shù)型泰爾指數(shù)方法，對我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活躍度的動態(tài)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境進行科學(xué)評價。閻東彬［9］運用兩階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，評估京津冀地區(qū)2012—2017 年科技創(chuàng)新政策的執(zhí)行成效。Schot 等［10］構(gòu)建了基于科學(xué)、技術(shù)和創(chuàng)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(guān)聯(lián)，進而探索變革性創(chuàng)新政策的選擇問題。Huggins 等［11］建立了企業(yè)家精神和經(jīng)濟發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)模型，運用網(wǎng)絡(luò)模型催化創(chuàng)新驅(qū)動的企業(yè)家精神，進而尋求區(qū)域創(chuàng)新政策的發(fā)展方向。

綜上所述，現(xiàn)有研究大多構(gòu)建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策體系，對地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的執(zhí)行效果。然而，政府作為大力推動大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的主力軍，致力于扶持地區(qū)內(nèi)部的創(chuàng)新型企業(yè)，加強創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的推廣力度，進而促進經(jīng)濟發(fā)展。但是目前我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域仍然面臨著創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟社會發(fā)展難以融合、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)不夠完善、科技成果轉(zhuǎn)化機制尚不健全、大中小企業(yè)融通發(fā)展還不充分、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)國際合作不夠深入等困境，難以實現(xiàn)其高質(zhì)量發(fā)展。與此同時，部分創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行并未達到預(yù)期效果。因此，對我國30 個省（區(qū)、市）的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果進行科學(xué)評估，深入了解當前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀并試圖就優(yōu)化政策執(zhí)行提出建議，對推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、優(yōu)化產(chǎn)學(xué)研一體化的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)包絡(luò)分析是Fried 等［12］改進了傳統(tǒng)方法的缺陷，通過剔除環(huán)境和管理無效因素，極大地減弱了隨機誤差影響，在學(xué)術(shù)界已得到廣泛應(yīng)用。因此，本研究采用三階段DEA 模型評價我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果，具體操作原理如下。

1.1.1 第一階段：DEA—BCC 模型。規(guī)模報酬是用來計算產(chǎn)出不變時如何使投入達到最優(yōu)的，在實際應(yīng)用中容易受外界影響而改變。第一階段選取投入導(dǎo)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(chǎn)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(shù)效率（TE），可以進一步分解為規(guī)模效率（SE）和純技術(shù)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(huán)境因素、管理無效率和統(tǒng)計噪聲3種效應(yīng)，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(huán)境變量和混合誤差項進行回歸。生產(chǎn)函數(shù)F（x）表示在給定投入x情況下的最大產(chǎn)出，但通常生產(chǎn)商很難達到最大產(chǎn)出前沿，因此假設(shè)生產(chǎn)商i的產(chǎn)量為式（1）。

式中：β為待估參數(shù)；ξi為生產(chǎn)商i的生產(chǎn)水平，滿足0 ＜ξi≤1。

如果ξi= 1，則生產(chǎn)商i處于效率前沿，此時還需考慮隨機擾動對生產(chǎn)函數(shù)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(chǎn)函數(shù)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(diào)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(shù)據(jù)，將新數(shù)據(jù)再代入第一階段運算中，即可得到三階段DEA剔除環(huán)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(zhí)行效果時，綜合技術(shù)效率結(jié)果有多個DMU 處于DEA 的效率邊界，其綜合技術(shù)效率數(shù)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(shù)估計存在偏差。為了減少回歸過程中的偏差，美國經(jīng)濟學(xué)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(shù)；εi是殘差，獨立且服從正態(tài)分布。

1.2 指標體系建立及環(huán)境變量選取

1.2.1 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)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(yīng)緊密聯(lián)系創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展，選擇與政策執(zhí)行效果密切相關(guān)并可以量化的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為客觀的投入和產(chǎn)出指標。因此，本研究一方面參考政策評估領(lǐng)域內(nèi)專家學(xué)者的研究成果，另一方面結(jié)合我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的執(zhí)行現(xiàn)狀，遵循數(shù)據(jù)可獲取性和系統(tǒng)完整性原則，構(gòu)建了我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果評估指標體系（見表1）。

表1 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果評估指標體系

1.2.2 環(huán)境變量選取。環(huán)境變量應(yīng)選擇主觀因素難以控制，但能對其效率產(chǎn)生影響的外部變量，因此本研究的環(huán)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的發(fā)文數(shù)量得出。對外開放水平通過外商企業(yè)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(chuàng)新領(lǐng)域內(nèi)學(xué)者們的研究，本研究分別從地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、政策宣傳力度、科技創(chuàng)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(shè)。

表2 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果影響因素評價指標

假設(shè)1：經(jīng)濟發(fā)展水平較好的地區(qū)投入更多人力、物力、財力支持地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，所以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果較好。

假設(shè)2：政府對政策的重視程度對政策執(zhí)行具有積極的導(dǎo)向作用，所以政策宣傳力度越大，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果越好。

假設(shè)3：科技創(chuàng)新能力是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行的內(nèi)驅(qū)動力，所以對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行具有正向的促進作用。

假設(shè)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(zhí)行效果越好。

2 實證結(jié)果與分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

投入和產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)均來自科技部火炬中心2016—2020 年30 個省、自治區(qū)、直轄市（不包括西藏、香港、澳門和臺灣）眾創(chuàng)空間主要經(jīng)濟指標的綜合數(shù)據(jù)。環(huán)境指標中政策宣傳指標數(shù)據(jù)通過各省份人力資源和社會保障廳官網(wǎng)搜索“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”統(tǒng)計政府發(fā)文數(shù)量獲取，剔除與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策無關(guān)或關(guān)系較小的政策，保留相關(guān)性強的政策發(fā)文。外商投資企業(yè)投資總額來自國家統(tǒng)計局2016—2020 年30個?。▍^(qū)、市）對外經(jīng)濟貿(mào)易中外商投資企業(yè)進出口總額的年度數(shù)據(jù)。

2.2 基于DEA—BCC 模型的政策執(zhí)行效率值測算

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

2.3 基于SFA模型的隨機前沿測算

將環(huán)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(jié)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(dǎo)致投入松弛的主要原因。從自變量對因變量的估計系數(shù)來看，政府發(fā)文量對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行具有正向的促進作用，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)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(chuàng)新型企業(yè)的技術(shù)支持、教育支持和創(chuàng)新支持也會相應(yīng)增加，進而產(chǎn)生投入冗余。外商企業(yè)投資總額對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的松弛變量值較小，表明增加外商企業(yè)投資總額也會在一定程度上增加創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的執(zhí)行成效。

表3 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果的隨機前沿測算結(jié)果

2.4 剔除誤差后的政策執(zhí)行效果分析

2.4.1 運算結(jié)果分析。通過第二階段的SFA測算，得出剔除環(huán)境變量和隨機干擾項后2016—2020 年各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策優(yōu)化后的投入調(diào)整數(shù)據(jù)，再次運用DEAP 2.1 軟件測算創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效率值，測算結(jié)果如圖1至圖5所示。

圖1 2016年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果分解指數(shù)

圖2 2017年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果分解指數(shù)

圖3 2018年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果分解指數(shù)

圖4 2019年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果分解指數(shù)

圖5 2020年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果分解指數(shù)

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(fā)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(nèi)30 個省（區(qū)、市）的綜合效率值處于起伏狀態(tài)，2016—2017年達到綜合有效的省份數(shù)量處于遞減狀態(tài)，2017—2018年處于遞增狀態(tài)，2018—2019 年又回歸遞減狀態(tài)，2019—2020年又保持遞增狀態(tài)。與第一階段效率值相比，綜合效率水平處于下降狀態(tài)，技術(shù)效率提高，規(guī)模效率降低，表明創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果有待提高，政策執(zhí)行仍有較大的提升空間，可從擴大規(guī)模入手來達到規(guī)模有效，進而達到綜合有效。與第一階段相比，剔除環(huán)境變量的影響后，綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率值，以及達到綜合有效、技術(shù)有效和規(guī)模有效的省份數(shù)量都發(fā)生變化，表明環(huán)境變量對效率值的測算產(chǎn)生較大影響。

2.4.2 政策執(zhí)行效率值描述統(tǒng)計分析。2016—2020 年各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效率值描述統(tǒng)計分析如圖6所示。

圖6 2016—2020年各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效率值描述統(tǒng)計分析

由圖6 可知，2016—2020 年各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行的綜合效率均值較低，效率值兩極分化嚴重。5 年內(nèi)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(shù)效率最大值與最小值差距較小，規(guī)模效率值差距較大，平均值均分布在中值以上。圖6 中規(guī)模效率值低于均值，拉低了整體綜合效率值，表明各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行綜合無效主要是由規(guī)模無效造成的，且各地區(qū)呈現(xiàn)出較大的規(guī)模差距，降低了地區(qū)的整體水平。

2.4.3 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果區(qū)域發(fā)展分析?；诘谌A段綜合技術(shù)效率的運算結(jié)果，本研究將2016—2020 年30 個?。▍^(qū)、市）的截面數(shù)據(jù)運用Arcgis10.8 軟件進行可視化分析，結(jié)果如下。根據(jù)國家統(tǒng)計局對我國東部、西部、中部和東北地區(qū)的劃分方法，整體上我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果呈東中西階梯式遞減的空間分布格局。

從區(qū)域分布上看，我國30 個?。▍^(qū)、市）創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果較好的區(qū)域集中成片分布，主要分布于東部和中部地區(qū)。這兩個地區(qū)地理位置優(yōu)越，區(qū)位優(yōu)勢明顯，政策宣傳力度與外商投資總額都優(yōu)于西部和東北地區(qū)，且當?shù)卣峁┹^多的人力、物力、財力和智力支持，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的宣傳和落實提供了良好的內(nèi)外部環(huán)境，所以東部和中部地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行的綜合效率較高，政策落實情況較好。西部和東北地區(qū)受到歷史因素和地理位置的影響，惡劣的自然條件導(dǎo)致交通不便，限制了經(jīng)濟發(fā)展，當?shù)卣峁┑呢斦度牒腿肆χС钟邢?，政策宣傳力度也較小，所以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策在這兩個地區(qū)的綜合效率較低，政策執(zhí)行效果較差。真正推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策落地既需要當?shù)亍白叱鋈ァ睂ふ覚C會發(fā)展經(jīng)濟，又需要“引進來”發(fā)達地區(qū)的資本、技術(shù)和人才援助，同時需要國家的政策扶持和產(chǎn)業(yè)傾斜，共同為地區(qū)發(fā)展助力。

從省域?qū)用娣治?，北京、上海、江蘇、浙江、廣東、山東等?。▍^(qū)、市）2016—2020 年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行的綜合效率都保持在較高水平，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策在這些省份得到良好貫徹落實，主要得益于地區(qū)經(jīng)濟高速增長，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)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(shù)產(chǎn)業(yè)集群，高科技人才聚集，經(jīng)濟實力和科技水平位于全國前列，技術(shù)優(yōu)勢顯著，能輻射帶動周邊城市發(fā)展，并為全國輸送技術(shù)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(qū)特色，通過打造網(wǎng)紅城市特色品牌大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟的較快發(fā)展，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行營造了良好的環(huán)境，政策落實效果逐年提升。同時，當?shù)胤e極引進發(fā)達地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和高科技人才，通過技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化發(fā)展產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，是中西部地區(qū)新的經(jīng)濟增長點，為中西部其他城市轉(zhuǎn)型發(fā)展提供借鑒。

2.4.4 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果有效性分析。2016—2020 年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果有效性分析結(jié)果見表4。

表4 2016—2020年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果有效性分析

由表4 可知，2016—2020 年我國30 個?。▍^(qū)、市）DEA 有效水平不斷反向變化，表明我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果總體處于起伏狀態(tài)，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(shù)占比過半，表明我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果總體處于較低水平，投入產(chǎn)出處于不合理狀態(tài)，政策落實效果較差，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)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(qū)省份占比50%，中部地區(qū)省份占比33%，西部地區(qū)省份占比17%；2017 年東部地區(qū)占比75%，西部地區(qū)占比25%；2018 年東部地區(qū)占比66%，西部和東北地區(qū)各占比17%；2019 年達到DEA 有效的省份全部位于東部地區(qū)。5 年內(nèi)達到DEA 有效的省份中位于東部地區(qū)的省份占比均過半，中西部和東北地區(qū)省份占比較小，表明我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果區(qū)域差異較大，東中西部和東北部地區(qū)發(fā)展不均衡，政策落實情況整體上東部地區(qū)優(yōu)于中西部和東北地區(qū)。

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?。▍^(qū)、市）創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的綜合技術(shù)效率為因變量，建立Tobit 回歸模型，通過自變量的系數(shù)判斷各類影響因素對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果的影響方向及程度。本研究運用Stata16.0 軟件對我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果的影響因素進行實證分析，實證結(jié)果見表5。

表5 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果影響因素的Tobit回歸結(jié)果

基于表中Tobit的回歸結(jié)果，可得出以下結(jié)論。

假設(shè)1 成立，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果影響顯著。研究樣本分布于我國30 個省（區(qū)、市），所在地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行提供財政支持，進而營造有利于政策執(zhí)行的外部環(huán)境。經(jīng)濟發(fā)展水平較高、經(jīng)濟勢態(tài)良好的城市具備更多吸引人才、產(chǎn)業(yè)集聚和資源傾斜的優(yōu)勢，當?shù)卣哺又匾曊邎?zhí)行成效，投入充足的人力、財力、物力資源大力支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，進而為經(jīng)濟增長助力，以期形成“政策有效執(zhí)行—創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展—經(jīng)濟持續(xù)增長”三者間的正向循環(huán)。因此，各省份經(jīng)濟發(fā)展的差異會影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的執(zhí)行效果，政策落實成效較差的地區(qū)需解決根本原因，大力發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟，只有經(jīng)濟持續(xù)向好才會為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行提供充足的資金支持。

假設(shè)2 成立，政策宣傳力度顯著影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果。普遍認為，政策宣傳力度越大，政策執(zhí)行效果越好。政府向高新技術(shù)人員和創(chuàng)業(yè)群體宣傳“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”的無息貸款額度、稅收優(yōu)惠和相關(guān)法律法規(guī)，使其熟知創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，形成競爭有序的市場環(huán)境，減少政策執(zhí)行中的偏差。但若政策宣傳力度過大，吸引了過多的創(chuàng)業(yè)者進入創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)市場，而當?shù)氐馁Y源承載度不足以支撐時則會對政策執(zhí)行產(chǎn)生一定程度的負面影響。

假設(shè)3 成立，科技創(chuàng)新支撐能力與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的落實成效存在明顯的正相關(guān)關(guān)系?？萍紕?chuàng)新支撐能力較強的地區(qū)通過建立高水平的技術(shù)人才隊伍，持續(xù)增加知識產(chǎn)權(quán)數(shù)量，尤其是發(fā)明專利數(shù)量，促進“產(chǎn)學(xué)研”一體化；通過建立眾創(chuàng)空間、科技企業(yè)孵化器和火炬軟件產(chǎn)業(yè)基地，形成創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群，營造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。一方面可以吸引更多高科技企業(yè)入駐，不斷提高當?shù)乜萍紕?chuàng)新水平；另一方面也可以促進科技成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，可以直觀顯現(xiàn)出創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行的良好成效。因此，地區(qū)的科技創(chuàng)新支撐能力直接并顯著影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的執(zhí)行效果。

假設(shè)4 不成立，對外開放水平與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果的關(guān)系不顯著。對外開放程度在較小范圍上影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果，但對外開放的質(zhì)量和水平是真正影響政策執(zhí)行成效的因素。沿海地區(qū)和邊境城市地理位置優(yōu)越，比內(nèi)陸地區(qū)在對外開放方面更具優(yōu)勢，其大力拓展海外市場，積極與外界進行資源置換。但內(nèi)陸省份可以通過高質(zhì)量的對外開放來彌補缺陷，引進別國先進的高科技設(shè)施和高新技術(shù)人才，學(xué)習(xí)外界先進經(jīng)驗的同時有針對性地應(yīng)用于當?shù)貏?chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，進而對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長、當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展及政策執(zhí)行效果發(fā)揮正向的促進作用。

3 結(jié)論與政策建議

3.1 研究結(jié)論

從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策落實情況可知，整體來看政策落實情況較差，5 年內(nèi)較少省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行可以達到綜合有效，當前各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果參差不齊。在綜合無效省份中，大多數(shù)省份處于技術(shù)有效但規(guī)模無效狀態(tài)，說明該省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策目前在技術(shù)水平上投入資源的使用處于有效狀態(tài)，但其現(xiàn)有規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間存在差異，可以從調(diào)整創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的規(guī)模來優(yōu)化政策執(zhí)行效果。整體規(guī)模無效是由于各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策投入規(guī)模較大，導(dǎo)致相互間難以有效協(xié)調(diào)，從而效率較低，表明政策執(zhí)行仍有較大提升空間。

從不同區(qū)域發(fā)展差異可知，我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策落實的區(qū)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(qū)中，絕大多數(shù)省份位于東部地區(qū)，位于中西部和東北地區(qū)的省份較少，說明東部地區(qū)的政策落實情況總體較好，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)和東北部地區(qū)政策落實情況不太樂觀。東部地區(qū)由于經(jīng)濟發(fā)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(guī)?；l(fā)展水平較高，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行的效果較好，政策得以高效落實。

從創(chuàng)新效率有效性及規(guī)模收益情況可知，我國各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行水平較低，未將國家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策融入當?shù)亟?jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中，大多數(shù)省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的投入產(chǎn)出情況未達到合理狀態(tài)。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策落實情況較差的原因為規(guī)模化水平較低造成的規(guī)模無效，以及投入資源過多產(chǎn)生的投入冗余現(xiàn)象。從規(guī)模收益情況來看，絕大部分省份處于規(guī)模收益遞減階段，表明各省份創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策需要調(diào)整其規(guī)模，通過縮小規(guī)模，提高規(guī)模轉(zhuǎn)化率，增加規(guī)模報酬，提高規(guī)模發(fā)展水平，進而提升政策執(zhí)行水平。

在考慮政策宣傳與外商投資對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行效果影響的過程中，研究發(fā)現(xiàn)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的落實效果。政策宣傳力度較強，政府對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的支持力度較大，對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的人力、物力和財力投入也較大，進而產(chǎn)生投入冗余。外商企業(yè)投資總額越多，對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策支持的經(jīng)濟力度越大，因此需要增加創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)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(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的執(zhí)行空間也較大。

3.2 政策建議

3.2.1 完善創(chuàng)新政策體系，搭建創(chuàng)業(yè)政策平臺?？v向上政府要完善創(chuàng)新政策體系，夯實頂層設(shè)計，創(chuàng)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(zhí)行體系，在中央層面提出創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的宏觀規(guī)劃與長遠布局，并在政府體制內(nèi)部由高層向低層逐級落實，在政策出臺后倡導(dǎo)各層級政府學(xué)習(xí)政策文件，領(lǐng)會中央精神。橫向間政策系統(tǒng)內(nèi)部各子系統(tǒng)要相互配合，協(xié)調(diào)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(huán)境，因地制宜制定出符合當?shù)貙嶋H的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策法規(guī)，從而推動政策高效落地。

3.2.2 調(diào)整地區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)模，提高創(chuàng)新規(guī)模效益。規(guī)模效率較低的省份需要調(diào)整規(guī)模狀態(tài)來提高規(guī)模效率，可通過擴大創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策規(guī)模來增加規(guī)模收益。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行出現(xiàn)投入冗余的省份可通過縮減規(guī)模來降低投入冗余，通過提高規(guī)模轉(zhuǎn)化率來增加規(guī)模報酬。政府通過減少地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的財政支持總額，縮減創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師人數(shù)，減少舉辦教育培訓(xùn)與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動次數(shù)，可以優(yōu)化地區(qū)的政策落實規(guī)模。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行需要各部門相互配合，政府需要協(xié)調(diào)部門間關(guān)系，提高資源配置效率，進而促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的高效執(zhí)行。

3.2.3 平衡區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展，東中西部地區(qū)協(xié)調(diào)并進。中央在落實政策時，要明確東中西部地區(qū)一盤棋，減小地區(qū)差異，促進東中西部地區(qū)協(xié)調(diào)并進，共同推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的高效落實。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策執(zhí)行要平衡區(qū)域發(fā)展情況，政策環(huán)境較好、基礎(chǔ)較強的東部地區(qū)可以向中西部和東北地區(qū)提供人才、技術(shù)、創(chuàng)新等資源支持，帶動中西部地區(qū)夯實政策基礎(chǔ)，營造創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策環(huán)境。中西部和東北地區(qū)在政策執(zhí)行方面可以學(xué)習(xí)東部地區(qū)的管理理念與資源配置方式，總結(jié)在政策推進過程中的經(jīng)驗教訓(xùn)，取其精華，提高規(guī)?；l(fā)展水平，提升創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的協(xié)同度。

3.2.4 夯實創(chuàng)新制度基礎(chǔ)，完善政策激勵機制。要提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策的執(zhí)行效果，政府必須建立健全創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)法律法規(guī)，在法律層面明確創(chuàng)新型知識產(chǎn)權(quán)，尤其是專利保護，保護合法創(chuàng)新行為與創(chuàng)業(yè)條件，形成高效循環(huán)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，提升地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的積極性，進而提高資源配置效率。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策與地區(qū)政治、經(jīng)濟、文化等相互協(xié)調(diào)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(yōu)惠力度、建立創(chuàng)新性平臺等政策手段來提高地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的積極性，鼓勵地區(qū)企業(yè)形成創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的良性競爭，進而提高其制度效率。