资源描述：
《基于dea模型的安徽省区域创新效率研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
？？Ｉ－．．ｒ－■‘一‘．、’古Ｖ．．？！＇化ＩＩｔ．．．＾＇Ｔ．：、－—ｆ；Ｖ，．’亂电，＇．－．’．＇■心Ｊ；、；Ｖ．＇■＇八’－Ｖ裤一＊巧；．分类号：ｙ；ｖ烤再班．—产ｒ’＾－．／一ＡＶ，扳硕±学位论文４＇基于ＤＥＡ模型的安徽省区域创新题目：效率研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎ民ｅｉｏｎａｌＩｎｎｏｖａｔｉｏｎｇ扉ｙＪ叩乂Ｅｆｆｌｃｉｅｎ巧ｉｎＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅＢａｓｅｄｏｎ．．Ｔｉｔ＇ｅ：ＤＥ乂Ｍｏｄｅｌ＾纖豪学科、专业：人文地理学声研究方向：区域发展与区域规划．心．作者姓名：沈炎‘导师及职称：凌善金教授马■论文提交日期：２０１６年４月授予学位日期：’衣与．如■Ｖ戈片、Ａｖ一？＇．ｒ．井＇＾Ｖ安徽师范大学学位评定委员会办公室．’，．．＇Ｖ．＇一．．．．一－心Ｓ—＇巧＊？？—－ 学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。学位论文作者签名；签字曰期ｂ）。ｆｉ？年ｒ月本学位论文版极使用授权书学仿论义作者完令了解安徽师范大学有关保留、使用学位论文的规定：学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽师范大学可Ｕ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文＇在解密后适用本授权书。＇学位论文作礎Ｓ：导臟备ＶＣｔｖ凌秦争签字日期：ｊｗ／年ｒ月签字日期；（年（月。日 基于DEA模型的安徽省区域创新效率研究摘要本文首先梳理了国内外有关区域创新效率的研究，在现有研究的基础上提出评价区域创新效率的指标体系。将R&D人员全时当量和R&D经费作为区域创新的投入指标，将专利数量、科技论文发表数量和高技术产业增加值作为产出指标。通过历年《安徽省统计年鉴》和《安徽年鉴》收集到各个指标数据，并从安徽省创新建设成果和创新建设不足两个方面阐述安徽省区域创新发展情况。运用DEA中的BCC模型对2011-2014年安徽省16市创新系统效率进行测算，在此基础上总结创新系统效率的基本特点，并依据前面的数据，利用曼奎斯特（Malmquist）指数模型测算16市创新系统效率的动态指数。运用DEA模型对安徽省16市的创新效率进行测度，分析发现安徽省区域创新效率总体还是比较高的，其中，亳州、宿州和六安3市2011-2013年连续三年区域创新效率有效，亳州和六安2市2011-2014年连续4年区域创新效率有效。如果将安徽省16市的平均创新效率作为全省创新效率，安徽省拥有较高的创新效率，技术效率数值已经达到0.9以上，规模效率虽然低于技术效率，但是2013年其数值也达到了0.905，综合效率数值也达到了0.8以上，处于较好水平。通过对安徽省区域创新效率动态评价分析得出，安徽省各城市中，全要素生产率变动指数大于1的城市有9个，其中皖北地区有淮北、亳州共2市，皖中地区有六安、马鞍山共2市，皖南地区除去安庆，其他5市全要素生产率变动指数均大于1，包括芜湖、宣城、铜陵、池州和黄山。即大多数城市的全要素生产率是增长的。在对安徽省各城市的创新效率的动态分析中发现，共有9个市的全要素生产率变动指数超过1，其中皖南地区有芜湖、铜陵、宣城、黄山以及池州5个市，皖北地区的包括亳州和淮北2个市，安徽中部地区有马鞍山和六安2个市。安徽省大部分城市的全要素生产率是逐渐提高的。如果把安徽省划分为皖北、皖中以及皖南三个地区进行研究，研究发现皖中地区和皖南地区的全要素生产率变动指数高于1，皖北地区则小于1，从而可以 看出皖南地区和皖中地区的全要素生产率呈现增长的势头，而皖北地区全要素生产率是逐渐降低的。皖北地区由于技术变动较低，导致全要素生产率变动指数小于1，在今后的发展中应加大对皖北地区的技术投入。皖中地区技术发达，规模相对较小，因此具有较高的增长速度，应加强对皖中地区人力和财力的投入。皖南地区各分解指标均居中，其全要素生产率变动指数是最高的，具有最高的增长速度，今后应大力发展皖南地区。关键词：区域；创新效率；DEA；安徽省 ResearchonRegionalInnovationEfficiencyinAnhuiProvinceBasedonDEAModelAbstractFirst,thispaperanalyzestheresearchesonregionalinnovationefficiencyinChinaandabroad.Then,itpresentsindexsystemforevaluatingregionalinnovationefficiency.ItusesR&Dfulltimepersonnelequivalentanditsfundsasaninputindicatorofregionalinnovation,andusesthenumberofpatentsandscientificpaperspublishedandtheaddedvalueofhightechindustryasoutputindex.ItelaboratesthedevelopmentofregionalinnovationinAnhuiProvince,basedonindexdatacollectedfromStatisticalAnnualBookofAnhuiProvinceandAnnualBookofAnhuiProvince,theachievementanddeficiencyofinnovationconstructioninAnhuiProvince.Thepapersummarizethecharacteristicsofinnovationsystemefficiency,basedonthemeasurementofinnovationsystemefficiencywithBCCmodelinDEAin16citiesinAnhuiProvincefrom2011to2014.WiththepreviousdataandMalmquistexponentialmodel,itmeasuresthedynamicindexofinnovationsystemefficiencyof16cities.Basedonthemeasurement,itfindstheoverallefficiencyofinnovationsystemisrelativelyhighinAnhuiProvince.TheefficiencyishighinBozhou,SuzhouandLu'anfrom2011to2013,andhighinBozhouandLu'anfrom2011to2014.Giventhe16cities',theefficiencyofAnhuiProvinceishigh.Thetechnicalefficiencyvalueis0.9.Thescaleefficiencyis0.905in2012.Thecomprehensiveefficiencyvalueis0.8.Itisinahighlevel.Basedonthedynamicanalysis,thechangeindexoftotalfactorproductivityisover1in9citiesofAnhuiProvince,includingWuhu,Tongling,Xuancheng,Huangshan,Bozhou,Chizhou,Ma'anshan,HuaibeiandLu'an.IthasgraduallyincreasedinAnhuiProvince.DividingAnhuiProvinceintoNorthAnhui,MiddleAnhuiandSouthAnhui,the paperfindsthechangeindexoftotalfactorproductivityisover1inMiddleAnhuiandSouthAnhui,andbelow1inNorthAnhui.ThechangeindexoftotalfactorproductivityhasgraduallyincreasedinMiddleAnhuiandSouthAnhui,anddecreasedinNorthAnhui.Becauseofthelowtechnicalchange,thechangeindexoftotalfactorproductivityisbelow1.SoitisnecessarytoincreasetechnicalinvestmentinNorthAnhui.Owingtotheadvancedtechnologyandsmallerscale,ithashighergrowthrateinMiddleAnhui.Weshouldincreaseinvestmentinhumanresourcesandfinance.Thedecompositionindexisinthemiddle.Itschangeindexoftotalfactorproductivityishighest,withthehighestgrowthrate.Thus,weshouldvigorouslydevelopSouthAnhui.KeyWords:Region;Innovationefficiency;DEA;AnhuiProvince 目录第一章绪论..............................................................................................................11.1选题背景和研究意义..............................................................................................11.1.1选题背景...........................................................................................................11.1.2研究意义...........................................................................................................21.2研究设计...................................................................................................................31.2.1主要研究内容...................................................................................................31.2.2研究方法...........................................................................................................41.2.3技术路线...........................................................................................................5第二章区域创新效率相关理论与评价方法...........................................................62.1国内外文献综述......................................................................................................62.1.1区域创新效率相关文献回顾.........................................................................62.1.2区域创新效率测量方法研究回顾.................................................................92.1.3评论.................................................................................................................112.2相关理论.................................................................................................................112.2.1区域概念的界定...........................................................................................112.2.2创新的内涵....................................................................................................122.2.3区域创新效率的内涵及评价方法...............................................................122.3数据包络分析模型理论........................................................................................142.4曼奎斯特（MALMQUIST）生产率指数理论...........................................................152.5指标选取及数据来源............................................................................................162.5.1评价指标体系的构建原则............................................................................162.5.2评价指标体系的建立....................................................................................172.5.3评价指标数据的来源....................................................................................18第三章安徽省区域创新现状分析.........................................................................193.1安徽省经济发展总体状况...................................................................................193.2安徽省区域创新建设现状...................................................................................233.2.1创新建设的成果............................................................................................233.2.2区域创新建设的不足....................................................................................26第四章安徽省区域创新效率研究.........................................................................294.1安徽省区域创新效率静态评估...........................................................................294.1.1安徽省16市创新系统效率的DEA测度....................................................294.1.2安徽省三大地区区域创新效率水平综合评价..........................................334.1.3区域创新效率对比分析................................................................................354.2安徽省区域创新效率动态评价...........................................................................374.2.1动态评价的重要性........................................................................................374.2.2Malmquist指数模型评估区域创新效率..................................................37 第五章结论与对策................................................................................................405.1主要研究结论.........................................................................................................405.2安徽省区域创新效率提升对策...........................................................................415.3本研究的不足与展望............................................................................................42参考文献..................................................................................................................44附表..........................................................................................................................47致谢..........................................................................................................................49附录：攻读硕士学位期间发表的相关学术论文和参加的科研项目.....................50 基于DEA模型的安徽省区域创新效率研究第一章绪论1.1选题背景和研究意义1.1.1选题背景党的十八届三中全会确立了全面深化改革的总目标，在经济方面，为实现这一目标最根本的是要实施创新驱动发展战略，这是在国际新一轮科技革命和产业革命兴起，以及中国经济转型升级背景下的必然选择。党的十八大报告明确提出全力建设创新型国家的要求，在实现创新驱动发展的过程中，区域创新在国家创新体系中发挥着越来越重要的作用。世界经济的发展越来越呈现出区域化的特征，区域创新体系的创新能力、创新效率正逐渐成为该区域获得竞争优势的关键，区域创新能力、区域创新效率的高低正成为区域经济竞争力的重要标志。各个区域创新系统内部由于创新资源因素、自然和社会环境因素等原因，创新投入方面有很大不同，同时，由于创新资源配置、科研能力、管理水平及政策导向差异等原因，创新产出方面也有较大差异，因此，对区域创新体系建设的评价和提升路径的选择不能简单地从创新投入或创新产出方面判断和分析，而是要关注创新效率。区域创新效率是一个地区创新投入与产出的转化比率，是反映一个地区创新能力的重要指标，也是估计一个地区经济发展形势、潜力和水平的重要指标。这一指标反映了创新行为的投入产出比，能够从创新投入、创新执行、创新产出方面综合体现区域创新体系的建设情况，所以准确评价一个地区创新体系的创新效率将变得十分必要。安徽省已经成为我国区域平衡政策发展的边缘地区，经济发展状况在全国也处于中等偏下的位置，作为一个人口众多、农业经济总量大的省份，怎样推进创新驱动发展战略的实施、提高区域创新效率、进而提高自身经济发展水平已然成为一个急需应对的问题。最近几年时间里，我国制定了很多有关提升区域创新能力的政策提案，主要目的在于推进创新型国家建设，重点是要把地区经济、科技进步的基本支撑点转移到提高区域创新能力上来，实现我国区域经济的又好又快发展；将我国在第十二个五年计划期间调整产业结构、转变经济增长方式的核心环节定位到增强区域1 创新能力和提升区域创新效率上来；把提升区域创新能力提升到国家战略高度，将提升创新能力深入到现代化建设中的每一个方面去。大幅提高自主创新能力，进入创新型国家的阵营，必须要将创新驱动型经济增长作为经济增长的主要方式，让所有人民都能认识到创新是国家经济社会持续发展的最终动力，不断地通过创新支持我国社会经济的不断发展。于此同时，各地区也都把“十二五”期间的工作重点放到了建设创新型省市上。一些地区根据各自的具体情况拟定了创新发展方略，并拟定了相应的具体措施以促进创新省市的建设，明确了相关工作的具体方向。纵使安徽省这些年在自主创新上获得了一定的成果，但是还不能对各个经济部门起到较大的带动作用，并且安徽省作为欠发达省份的标签并没有撕下来。所以，增强区域创新能力、提高区域创新效率是安徽省追上发达地区发展水平的必由之路。本文通过对安徽省区域创新系统及创新能力建设进行客观、合理的评价、分析与比较，找出区域创新系统中的优势力量与不足，进而更好的建设区域创新体系，为安徽省的经济发展摸索出一条“产业转移+自主创新=跨越式发展”的安徽方程式，与此同时，充分发挥我省地理资源、人力资源等方面的优势，加快区域经济一体化进程，调整现有的竞争与发展战略，取得最大化的利益，争取区域更好更快的发展。本文选取安徽省16市的相关数据，对所选城市的创新效率做实证分析。首先，通过研究安徽南部、中部、北部各区域创新的效率，总结出一些相关结论，为有关部门提供关于创新工程建设的理论依据；其次，研究各地区经济差异的形成原因，主要包含地理环境、资源禀赋、政策导向等，将平衡发展区域之间技术创新建设作为研究的切入点，为各主体展开合作并缩小各地区的经济差距，实现各地区经济快速平衡发展提出一些政策建议；最后，评估和检验区域创新效率，对建设创新型国家、创新型省份都有极其重要的意义。1.1.2研究意义（1）扩展区域创新系统研究中关于创新效率的理论体系本文基于不同地市在创新系统投入利用能力上的差异，从一个新的角度来回答如何测评和提升城市创新效率，根据效率的定量测算，不仅可以辨识城市创新系统的发展阶段，也将有助于准确判断城市创新系统的发展水平及相应的未来发展空间，能够扩展区域创新系统研究中关于创新效率的研究。2 （2）为提高城市创新系统效率提供理论指导本文认为，城市创新系统作为区域创新系统发展的基本单元，其投入产出绩效最大化对更大区域范围实现创新产业绩效的提高具有示范意义，对深入研究资源投入与城市创新系统发展之间的作用关系具有重要的科学意义。（3）为全面提升区域创新系统效率提供决策参考本文可以通过对城市创新系统效率的评价结果进行分析，能够辨识出各城市对资源的投入结构以及其利用的合理性，为预测各城市创新系统发展空间与目标提供定量参考，为区域创新系统的发展规划提供理论依据，也为全面提升区域创新效率提供决策参考。1.2研究设计1.2.1主要研究内容本研究主要应用经济学、管理学、城市地理学等理论，并借鉴了国内外各学者有关区域创新的研究成果，运用安徽省16个城市创新效率的年际改变趋势，确定出安徽省16个城市创新体系处在什么阶段。在定量化过程中，采用数据包络分析方法（DEA）对2011-2014年安徽省16市的区域创新系统效率进行相对有效性评价，并对所搜集到的数据进行相关的统计学分析，然后，从动态、空间等多层次对其进行深入的研究和分析，归纳并总结出安徽省创新体系发展的具体特征，进而有针对性的提出能够提高创新效率的具体建议，以优化生产中资源的投入方式并提高资源的合理利用能力。根据上文所整理的思路，本研究共设置了五个部分的内容。各章节的主要内容如下：第一部分绪论。说明本文的研究背景和研究意义，指出所要研究的主要问题，说明研究的目的并确定研究整体的框架。第二部分，区域创新系统效率相关理论与评价方法。明确创新系统效率的概念，对该领域国内外相关材料进行系统梳理、总结并作出相应评述。详细说明研究对象和所采用的研究方法，尤其是文章中引用的数据和选取的指标、变量等进行详实的说明。第三部分，安徽省区域创新现状分析。梳理安徽省经济发展和创新建设现状，并从创新建设成果和创新建设不足两个方面阐述安徽省区域创新发展情况。3 第四部分，安徽省区域创新效率研究。用DEA方法计算出安徽省16个城市在2011-2014年间的创新系统效率，进而总结出安徽省创新系统效率的主要特征。并依据前期数据，利用曼奎斯特（Malmquist）指数模型测算16市创新系统效率的动态变化，得出相应分析结果。第五部分，结论与对策。归纳总结，并对研究的局限和研究的延伸方向进行分析。1.2.2研究方法本文所采用的研究方法主要包括以下几种:（1）文献研究法本论文在研究中大量采用文献研究的方法。在阅读并梳理大量相关文献和材料的基础上，了解关于区域创新领域的研究历史与研究现状，掌握包括数据包络分析等数据分析方法。（2）定性研究和定量研究相结合的方法定性法，主要是依靠经验对问题进行分析和评价；定量法，通过建立数学模型进行评价，具体地，本文中的定量分析法主要是指数据包络分析法。在定量化过程中，本文采用数据包络分析方法（DEA）对2011-2014年的安徽省16市的创新效率进行相对有效性评价。通过定性和定量相结合的研究方法，能够保证本研究的科学性和准确性。（3）动态分析法动态分析法在本文中主要是对比所选各个城市若干年的创新效率数据，详细研究各城市创新系统效率的年际变化趋势，然后得出区域创新效率的相关规律和主要特点。4 1.2.3技术路线图1-1本研究的技术路线5 第二章区域创新效率相关理论与评价方法2.1国内外文献综述2.1.1区域创新效率相关文献回顾20世纪90年代，英国经济学家库克（Cooke）首次提出了区域创新体系[1]（RegionalInnovationSystem，RIS）的概念，库克（1996）认为，在地域上相互关联、相互分工的企业和高级教育机构或者研究机构等组成的区域组织构[2]成了区域创新体系的主体。并且这种体系内各主体互相支持由此会产生创新。当前，国内外的很多学者对区域创新体系的概念进行了界定，然而学者们在研究该问题时往往会使用各不相同的研究方法，也会从不同的视角去研究该问题，从而导致学界一直没有形成对区域创新体系的一致意见。但国内外的众多学者的研究都指出区域创新体系应包含以下三个特点：第一，有一定的地域性：区域创新体系要扎根在不同区域具体的环境中，在特定的空间范围内，有特定的开放边界；第二，区域创新体系中多元化的创新主体：不仅包含着区域内的企业、研究机构和大学，同时也包括区域内公共机构、金融机构以及其他中介服务机构等；第三，区域创新体系种的各个主体和创新因素具有一定的关联性（网络性）。（1）国外区域创新效率研究国外很早就有了对区域创新效率的研究，Fritsch（2002）运用改进的柯布-道格拉斯函数对11个欧洲国家的区域创新效率进行了测量，他发现产业集群会对R&D活动的效率造成一定的影响，R&D活动的效率与技术集中度呈现出正相关[3]的关系；Yong-TaePark（2005）选取专利做为中间产出，运用两阶段DEA模型，比较了亚洲各国的技术创新效率，研究发现技术创新总效率排名第一的亚洲国家是新加坡，专利产出效率最高的亚洲国家是日本，中国和韩国的创新相对无[4]效率；MichaelaTrippl（2007）从区域创新体系组成的角度，把区域创新体[5]系划分为5个子系统；TomBroekel（2010）分析了影响德国的区域创新因素，对德国97个地区的创新效率数据进行研究过后，将70多个影响因素综合为12[6]大类影响因素。找出12类共70多个影响区域创新效率的因素。（2）国内区域创新效率研究6 罗守贵（2000）选取了区域创新体系内的六个方面的内容，并以此为依据选取了相应的指标并建立了指标体系，运用层次分析方法并结合江苏省的数据进行实证分析，结果显示，在评价创新效率时运用AHP方法会存在一定的主观性，这[7]主要体现在指标的选取和应用方面，这会使得分析结果存在一定的误差；刘顺忠、官建成等（2002）运用数据包络分析方法研究了区域创新体系效率的问题，把R&D支出费用、R&D科学家和工程师数量作为区域创新体系的投入变量，区域创新体系的产出指标选取的是新产品产值率、亿元投资新增GDP、发明专利授权量、万元GDP综合能耗和国外三系统收录学术论文数量，但是，该指标并不能准[8]确的评价区域创新体系的效率，有待继续修正和完善；王艺明（2003）运用DEA模型从生产效率的视角研究了一些高新区的技术创新效率和规模效率，并且研究了各高新区具有的规模报酬情况，结果显示高新区的生产效率会在一定程度上受[9]到其环境因素的影响；王海胜等（2005）选取生产函数的方法对我国区域创新[10]体系效率进行了评价和分析。张宗益等（2006）运用SFA方法结合我国各个地区的数据进行了实证分析，把R&D人员和R&D费用支出看作是区域创新体系效率评价的投入指标，并把专利申请数量视作产出指标，然而区域创新体系的产出并不能简单的通过专利申请数[11]量反映出来；孙立新（2007）运用DEA模型和聚类分析法结合黑龙江省的数据进行了实证研究，研究结果显示，投入和产出的效率和其绝对值并没有绝对的正[12]相关关系；刘建华，姜照华等（2007）运用DEA模型分析了我国部分地区2000至2002年的区域创新效率将独立研究机构科技经费内部支出总额、大中型工业企业科技经费内部支出总额、高等学校科技经费内部支出总额、独立研究机构从事科技活动人员、大中型工业企业从事科技活动人员、高等学校从事科技活动人员作为评价指标中的投入指标，将专利授权数量、三系统即科学引文索引（SCI）、科学技术会议录索引（ISTP）以及工程索引（EI）收录的科技论文数量、三年平均不变价格新产品销售收入作为产出指标，并且运用计量经济学研究了创新效率的水平受校企合作、区域科技水平的影响，然而，在建立评价创新效率的指标体系时没有对R&D投入以及技术市场进行充分的考虑，投入和产出所具有的延迟效[13]应也没有被充分考虑；孙凯（2008）选择用DEA模型研究了我国30个省的创新投入和产出状况，并且评价了30个省的创新效率，选取R&D支出费用占GDP7 比率、R&D人员占全部在职人员数量的比例、R&D内部支出总额为投入指标，选取技术市场交易价值、新产品销售收入占所有产品销售收入比率、专利授权数量[14]作为产出指标，研究了我国各不同地区创新系统的创新效率并进行了分类；张国旺、李柏洲（2009）选取DEA模型去评价区域创新体系的效率，构建了完整的指标体系，建立了两个一级指标，分别为投入指标以及产出指标，人力资源和资金指标共同构成投入指标，产出指标主要由社会经济效益指标构成，再进一步将人力资源指标划分成万人口科技活动人数、R&D人员占全部在职人员的数量比率、高等院校及科研机构的科学家和工程师数量，又将资金指标划分成R&D费用占国内生产总值的比重、科技费用支出总额占国内生产总值的比重、科技创新基金，将社会经济效益指标划分成新产品销售收入与所有产品销售收入之比、高新技术产品增加值、专利申请和授权数量、技术市场交易总价值，然而并没有对这[15]些指标在多大程度上会影响区域创新体系的效率进行充分考虑；白俊红、江可申等（2009）选取DEA模型方法分析评价了我国各区域的综合创新效率，将R&D资金占国内生产总值的比重、每百万人中工程师和科学家数量视作区域创新的投入变量，选取万名就业人员专利授权数量、万名R&D活动人员科技论文数、亿元投资新增国内生产总值、万人科技成果成交价值、视作产出指标，指标体系中较为客观的地方是选取了每百万人中工程师和科学家数量等指标，然而并没有把新[16]产品开发等因素考虑到产出指标里去；曲永义（2010）分别选取三组不同的投入指标结合江苏、浙江、山东、广东四个省份的数据进行了DEA模型的非参数分析，三次分析选取的是相同的产出变量，评价了创新投入综合效率、人力投入效率以和创新财力投入效率，又运用Malmquist指数法评价了上述四省的技术创新[17]效率；沈琼（2010）分别从时间、地域、行业三个层面运用DEA模型评价了河南省的科技创新效率，由科技投入和产出指标共同构成区域创新评价体系，科技投入指标科学家和工程师占科技人员的比例、包括科技活动人员数、R&D人员全时当量、科技活动费用投入额、R&D经费占国内生产总值的比重、科技领域的财政支出占财政支出的比重，而产出指标包括专利申请数量、科技项目申报数量、科技论文发表数量、高新技术产业增加值等，虽然所建立的评价体系内的各个指[18]标拥有较高的相关性，但是仍然缺少对有关社会和经济指标的深入考虑；白俊红（2010）运用SFA分析方法和DEA方法结合我国30个省市1998-2007年间的8 时间序列数据研究了各省的静态创新效率、动态创新效率和收敛情况，研究结果发现，技术的进步提高了我国的动态区域创新效率，而我国的静态效率处于较低[19]的水平。常远（2012）选取DEA模型方法研究了29个省份的区域技术创新效率受其[20]人力资本的影响程度；任瑞（2012）选取DEA非参数法研究技术创新效率，用Malmquist指数方法评价高新技术产业的技术创新效率，研究结果表明高新技术产业的技术创新效率正逐步上升，技术效率的提升是技术创新效率得以提升的最主要因素，但是研究结果同时也表明技术进化指数正逐年下降，表明高新技术产[21]业的技术进步正在慢慢衰退；贾静雪（2012）结合现阶段国内外学者的研究成果，结合25个省的高技术产业从2001年到2010年间的时间序列数据，选取链式DEA分析模型，对高技术产业技术开发时期的效率以及成果转化效率进行了测[22]量；袁潮清等（2013）运用灰色相关度法对区域创新体系的发育程度和创新效率进行了研究，研究创新效率如何受到创新体系成熟度的影响，结果发现创新投[23]入产出效率与创新体系的发育程度呈现出明显的正相关关系；谢蕾蕾（2013）运用三层次研究方法对我国大陆所有省份的区域创新能力进行了研究，并对河南[24]省和其他各省份之间的区域创新效率差距进行了重点研究。2.1.2区域创新效率测量方法研究回顾有关区域创新的研究，国内外各学者采取了不同的方法对其进行研究，这些不同的方法基本可以划分为两大类：参数分析法以及非参数分析法，两种方法的区别主要集中在需不需要提前假定生产函数。通过参数分析法研究区域创新效率，首先要设定生产函数，其次以投入产出值为依据去解出生产前沿函数的各个具体参数值，最终得出生产前沿函数，与此同时，还应考虑到随机干扰项带来的影响。通过非参数分析法研究区域创新效率，是结合线性函数解出生产前沿面上每个效率有效点，然后用得到的效率有效点构建得出生产前沿面。参数分析方法仅仅适用于多投入单产出的情形，其中最常用的一种方法是随机前沿分析方法（SFA）；非参数分析法一般适用于多投入多产出的情况，其中使用比较多的是DEA非参数分析法。（1）参数分析法研究[25][26]Aigner等（1977）、Meeusen和Broeck（1977）、Battese和Corra（1977）[27]共同提出了随机前沿分析法，由于随机前沿分析法仅能适于多投入单产出的情9 形，而且生产函数的形式并不确定，所以学者们在研究区域创新效率方面已经很少使用这种方法。在已搜集到的文献中，岳书敬（2008）将新产品销售收入作为衡量指标，对长三角地区高技术产业的创新效率进行了研究，研究结果表明高技[28]术产业效率不高；韩先锋（2011）选取申请专利的数量作为产出指标，选取超越对数随机前沿生产函数对我国30个省市的区域创新效率进行研究，研究显示我国创新效率还比较低，并指出增加资本投入是提高创新效率的有效手段，而且，[29]我国的创新效率在一定程度上还受到金融市场发展水平的限制；葛磊（2012）使用加权的方法，把所选取的投入指标进行加权处理，再用SFA模型对我国各省份的高技术产业中创新效率队经济效率的影响进行了研究，研究结果表明创新效[30]率以及经济效率在我国大多数省份都存在不协调的问题。此外，还有Zhang[31][32][33]Anming（2003），闫冰等（2005），张宗益等（2006），朱有为等（2006）[34][35][36]，肖敏等（2009），师萍等（2011）用SFA的方法测量了区域的技术创新效率。（2）非参数分析法研究数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）是由Charnes、Cooper[37]和Rhodes（1978）等人提出的。DEAF分析方法把每个评价单元就作为决策单元，分析相同种类决策单元的投入以及产出的比率，分析决策单元的有效性。DEA分析法由Farrell（1957）的单一产出和单一投入的技术效率比较法发展得来，1978年，Chames等（1978）提出了规模报酬不变（ConstantReturntoScale，CRS）条件下的DEA模型，把DEA模型发展成适用于多投入多产出的情况。Banker（1984）等根据规模报酬不变的理论提出了适用于规模报酬可变（VariableReturntoScale，VRS）的DEA模型。DEA模型最为神奇的的地方在于非参数型分析方法，对比参数分析法需要设定特定的函数，非参数DEA模型只需使用自身数据就能观测到各个决策单元所具有的技术效率。所以，DEA模型的应用范围极光，被广泛的使用在众多领域的分析、决策、评价当中。李瑛等（2011）运用三阶段的DEA模型研究了我国28个省份的高等院校科技创新效率的影响因素，研究结果表明：高等院校的科技创新效率水平基本上不受到所在地的经济水平和财政拨款多少的影响，而对其造成影响的最主要因素是[38]所申请科研项目的总量以及科研机构的数目；于晓宇等（2011）运用DEA模型10 中的DEA-Tobit两阶段法研究了上海市的创新系统的配置效率问题，结果表明：上海市在人力和财力资源的投入比例上并不十分合理，所投入的人力资源相对过[39]多，使得资源配置效率降低；李玉龙等（2011）结合中国30个大陆省份1993到2007年间的有关基础设施建设的数据，运用DEA模型对其建设效率进行了分[40]析，以研究我国在基础设施建设方面的有效程度；李邃等（2011）结合2004-2008年的数据对江苏省的创新活动进行了研究，运用DEA两阶段链式模型，把创新活动划分成两个阶段，评价了创新活动的总效率以及所划分的子阶段的效[41]率，最终根据创新活动的效率把江苏省的城市划分成四类；尚举（2012）运用DEA方法中的BCC、CCR模型对我国中部六省大中型企业的R&D投入和产出情况进行了评价，研究发现六个省份的大中型工业企业的投入产出并不处于相同的规[42]模层次上并且差距较大；汪娟等（2013）选取DEA方法中的BCC模型对我国各个省会城市的创新效率进行了评估，结果表明各省会城市的创新效率差距较大但[43]都普遍较低，并提出了改进意见。2.1.3评论截止到目前，国内外学者对区域创新体系的创新效率的评价指标体系以及评价方法还没有统一的意见，国内很多学者都研究过区域创新体系及其创新效率的问题，但总的来说国内对此问题的研究起步还是比较晚，也没有充分的实践基础，所以国内在有关区域创新的研究仍然存在很多的不足之处。DEA模型方法在众多评价区域创新效率的方法中最经常被使用，所以本文对区域创新效率的研究也采用DEA方法来进行。目前所了解到的大多数的相关研究基本上都是仅运用一种方法去评价创新效率，不能很好的把多种评价方法有机结合，本文将结合静态的DEA模型以及动态的Malmquist指数模型对区域创新效率进行深入的研究。2.2相关理论2.2.1区域概念的界定区域经济学中的区域的概念是种地理范畴，指的是一个国家内的部分地区也可以是由若干国家和地区形成的地区联合体。Cooke和Schienstock在2000年首先对区域创新体系中的区域进行了如下定义：区域是具有特定地理边界、支持创新网络并且具有特定功能的地域空间。Cooke于2001年进一步拓展了区域的概念，更加强调区域中“地理区域”的和文化的特点，同时也突出了区域内各个11 主体之间的相互关系和影响。到目前为止，区域创新体系中有关区域的界定和解释学界并没有形成统一的认识。区域的范围并不确定，可大可小，若是从宏观和微观的角度进行划分，区域大体可以被划分为洲际、国际、省际以及市、县、乡等。基于宏观的角度去解释区域的概念，经常会突出其有关地理的特性，可将区域划分为跨越国家范围、国家以及国家范围内这三个层次。若是基于微观的角度来看，那么区域则经常被认作是一国范围之内的层次。区域划分的标准以及划分方法会根据划分目的的不同而不尽相同。也可以把区域划分成行政区域和经济区域，这二者既有相当大的区别但又是不可分割、相互影响、相互作用的，经济区域偏重于经济基础上的区域，而行政区域则偏重于社会结构上的区域。区域在区域创新体系中则应该是位于特定的空间范围和开放的边界内。在我国，行政区域的划分具有较高的稳定性，而且经济区域和行政区域还会拥有较高的关联性。所以，本文中所讲的区域的概念，即是指我国范围内的特定区域，具体是指行政区域，即市级（如芜湖市、马鞍山市）区域。2.2.2创新的内涵创新这一概念是由奥地利著名经济学家约瑟夫•熊彼特（J.A.Schumpeter）在1912年出版的《经济发展理论》著作中首先提到，他对于创新概念的认识，既涵盖了技术创新活动，还包含了与技术创新相配合的市场创新及组织创新。自此以后，创新概念被不断拓展到许多不同的领域，如组织创新、自主创新、制度创新、文化创新、金融创新等。熊彼特创新观点有五大特点：（1）开发新产品、产生新服务或改良原有产品、提升服务；（2）采取新的生产方法，可以通过新的商业网络来处理现有产品；（3）已有产品或者服务找到新的市场；（4）对现有产品使用新的生产材料；（5）构建一种全新的商业组织形式。上述五点能看出熊彼特所指的创新并非单纯的技术活动，还包含了一系列能提升创新绩效的活动，其中包括市场创新、组织创新等。2.2.3区域创新效率的内涵及评价方法区域创新绩效是指创新系统通过投入一定的资源要素（包含有形及无形的），所取得的效果及表现出来的生产效率和社会效益的提高。区域创新绩效包括了区域创新效率以及区域创新效果这两方面的内涵。创新效率强调创新投入的资源是12 否得到了最充分有效的利用；创新效果强调创新的产出成果所带来的经济效益和社会效益，要能够带动经济发展、促进社会进步。区域创新系统是一个比较复杂的系统，区域创新系统在本质上是一个投入产出系统，进行区域创新的最终目的是带动经济的发展，促进社会的进步。在对区域创新绩效进行考察时，不仅仅要充分考虑到其投入和产出的效率，同时也要看到由此所带来的经济及社会效益，这些方面都不能被忽略。对区域创新绩效进行评价，最关键的是要从投入和产出这两个方面进行重点考察。区域创新系统的复杂性决定了区域创新过程是相当复杂的，而创新活动又包括投入和产出这两个过程，因此投入和产出也是相当复杂的。从投入过程来看，投入包括有形投入和无形投入。如表2-1所示。表2-1区域创新活动投入指标内涵与评价一级类目二级类目三级类目内涵与评价区域创新系统中最为重要的资源，人力区域创新活动过程中投资源质量的好坏在很大程度上决定了入的科技人员数量创新效果的好坏。有形投入区域创新活动得以顺利进行的物质保投入区域创新活动过程中投障，包括R&D经费的投入、政府财政对入的经费科技的投入等。原有的知识积累并非完全意义上的投入，常被视为创新无形投入创新的配套服务的支持因素。从产出过程来看，产出包括直接产出和间接产出。如表2-2所示。表2-2区域创新活动产出指标内涵与评价一级类目二级类目三级类目四级类目内涵与评价专利的申请量及授通常发明专利的授权量更能权量准确反映一个地区在创新过发明专利的申请量程中所取得的科技成果。知识产出与授权量代表新知识的产生，能较好的科技论文及著作的反映一个区域内创新主体的发表数量直接产出综合素质。产出包括创新产品交易所取得的新产品产值商业价值和新技术与新专利高新技术产品总产的开发及其转让所获得的收经济产出值益，以及由创新活动所带来的科技进步，从而使得区域经济技术市场成交额能够保持可持续性发展。间接产出创新人才培间接产出对创新的结果有一定的影响，但因相关数13 养与聚集据难以收集，且无法进行实证研究，所以本文在进成功者的示行区域创新效率研究时不考虑间接产出指标。范效应后续资金的投入2.3数据包络分析模型理论数据包络分析方法（DEA）是测算相对效率的一种非参数方法。特别适合具有多投入、多产出特点的若干决策单元的相对有效性。本文主要介绍常用的CCR模型和BBC模型。（1）CCR模型假设有n个决策单位（DMU），每个DMU（ii=1，…，n）使用m种投入Xi（j=1，…，m），生产s种产出yr（r=1，…，s）。sUrYorr1Maxh0mVjXojJ1St..sUrYirr11;i1,...,nmVjXijJ1U,V0rjr12,...,sj1,2,...,m其中：Yir：代表第i个DMU第r项产出值：Xij：代表第i个DMU第j项投U,V入值：rj：代表第r个产出项与第j个投入项的权重；H0：表示第o个DMU的相对效率值。（2）BCC模型假设有n个决策单位（DMU），每个DMU（ii=1，…，n）使用m种投入Xi（j=1，…，m），生产s种产出yr（r=1，…，s）。14 sMaxh0UrYorU0r1St..mVjXoj1j1smUrYirVjXojU00;i1,...,nr1J1U,V0;r12,...,s;j1,2,...,mrjUUBCC模型比CCR模型多了一个变量0。0为判定DMU规模报酬递增、递减UU或不变的指标。0<0表示DMU规模报酬递增阶段，0>0表示DMU规模报酬递U减阶段，0=0表示DMU处于固定规模报酬阶段。2.4曼奎斯特（Malmquist）生产率指数理论曼奎斯特（Malmquist）生产率指数最早由Malmquist提出，Fare等将其拓展为产出导向型的Malmquist生产率指数，适用于评价跨时期的动态生产效率。依照Fare在规模报酬不变条件下，从t期到t+1期的Malmquist生产率指数公式如下：1t1tt2dx,ydx,ydx,yt1t1t1t1ttMy,xt1t1tt1t1dx,ydx,ydx,yttt1t1tt———3当M>1时表示生产率水平提高；M=1时表示生产率水平不变；M<1时表示生产率水平下降。等式（3）可以分解为下面式子：1tt12dx,ydx,yt1t1t1t1My,x,y,xt1t1tttt1dx,ydx,ytttt———4等式（4）右边前半部分为技术效率变化率（EC），后半部分为技术变化率（TC）。技术效率变化率（EC）又可分解为纯技术效率变化率（PEC）和规模效率变化率（SEC）。其中生产率变化指数表示的是区域创新要素的配置、规模集聚水平以及利用水平等的变化，技术变化指数反映的是区域生产技术变化的情况，纯技术效率变化指数仅仅表示城市创新要素资源的配置、利用水平变化，规模效率变化指数则表示城市创新要素规模集聚水平的变化。若EC（CRS）>1，表示的是在时间t和t1时期内城市创新效率提升；EC（CRS）=1，表明这期间城市创新效率没有发生15 变化；EC（CRS）<1，表示这期间城市效率降低。对于生产率变化指数（TPFC）、技术变化指数（TC）、规模效率变化指数（SEC）以及纯技术效率变化指数（PTEC）的值，同时也都有特定的含义。2.5指标选取及数据来源2.5.1评价指标体系的构建原则作为一个复杂的、处于动态变化中的体系，有很多种因素都会对区域创新绩效的评价造成影响，不同的评价指标对其评价结果也有较大的影响，因此对评价指标的选取要从各个方面进行综合考虑，构建一个合乎实际的评价体系十分必要。为了能准确反映区域创新系统的创新绩效，保证评价结果的准确性、合理性、客观性，本文从多个角度和层面来构建评价指标体系，指标体系的构建原则为：（1）系统性原则该原则要求指标体系中所选取的指标要多样化、全面化，要能涵盖区域创新系统的每个方面，要能反映出被评价对象的整体绩效。指标的选取要从被评价对象的实质出发，选取的指标要有代表性、针对性，同时要保证信息的完整性，要能够准确客观地反映区域创新活动的整个过程，并揭示其内在规律性。与此同时还要考虑现实情况，要对各个指标进行综合分析评价，确保评价结果的可靠性、精确性，从而才能有利于相关政策建议的提出。（2）可操作性原则该原则要求无论是运用定量评价还是定性评价，选取的评价指标都要既能反映区域创新绩效的水平，又要确保评价指标的相关数据能够容易获得，并且还要保证数据的真实性，确保评价结果的准确度和可信度。因此，在确定指标范围时，要考虑数据的可得性以及能否进行操作，在收集样本数据时，其来源最好是现有最新的统计资料及检索工具，同时评价对象的指标数据还要在统计口径上保持一致。（3）科学性原则该原则要求在设计指标体系时，需要有科学理论的指导，指标体系要符合区域创新绩效水平的客观规律，选取的指标要体现出区域创新绩效水平的特点，指标选取及层次划分要准确、恰当，同一层次上的指标应相互独立，不存在交叉情况。16 （4）可比性原则该原则要求在设计评价指标体系时，要考虑到不同类型的指标间存在的差异，在分析评价时应考虑到横向比较及纵向比较。横向比较是指在同一时期内，把不同评价单元之间的评价结果进行比较，而纵向比较是指把某一个决策单元在不同时间范围内的评价结果进行比较。两者出发点不同，一个是基于不同对象的考虑，另一个是出于不同时期的考虑。选取的具体指标，还必须是地区间共有的指标，使同一指标能具备历史可比性。2.5.2评价指标体系的建立本研究在参考了国内外大量资料、文献后，将区域创新投入指标主要划分成人力资源投入指标和财力投入指标。人力资源的投入主要是以R&D人员全时当量、科技活动人员数量、科技活动中科学家与工程师数量来反映其强度，本文选取R&D人员全时当量作为人力资源的投入指标。资金是完成科技创新的核心条件，财力投入是影响一个地区技术创新效率的关键因素。R&D经费能够反映出一个地区重视科技创新的程度，一般认为，R&D经费的增长也就说明该地区科技竞争力将会增长。科技产出指标主要包括：专利申请数量，高技术产业增加值以及新产品销售收入等。专利数量是R&D的一个重要的产出指标，是专利法严格保护的技术创造，即法律授予发明人或其他合法权利人对某项发明创造所享有的排他性的专有权。发表的科技论文指在学术期刊上以书面形式发表的最初的科学研究成果，能够有效地反映区域创新体系创新的产出。人力投入、财力投入和基础设施协调的发展，能够有效地推动当地的创新效率，使得创新投入充分地转化为科技产出。本文选取R&D人员全时当量、R&D经费作为技术创新效率评价投入指标；选取发表科技论文、有效发明专利数、高新技术产业增加值作为技术创新效率评价产出指标，如表2-3所示。表2-3区域创新效率评价指标体系一级指标二级指标R&D人员折合全时当量投入指标R&D经费产出指标发表科技论文数17 有效发明专利数高新技术产业增加值2.5.3评价指标数据的来源本文选取的区域创新效率评价指标数据来源于2012、2013、2014和2015年《安徽省统计年鉴》、《安徽省年鉴》。具体数据参见附表1-4。18 第三章安徽省区域创新现状分析3.1安徽省经济发展总体状况安徽省地处我国大陆东部，地跨长江、淮河中下游，东连江苏、浙江，西邻湖北、河南，南临江西，北与山东接壤。东西宽约450公里，南北长约570公里，全省总面积约13.94万平方公里，约占全国总面积的1.45。地形地貌由淮北平原、江淮丘陵、皖南山区组成。2014年底，全省户籍人口6936万人，常住人口6083万人。安徽省与上海、江苏以及浙江共同组成的长江三角洲城市群已经被认为是全球6大世界级城市群之一，地理位置十分重要，是承接江浙沪地区产业转移的首要区域。京九线、京广线以及京沪铁路都从安徽省经过，这些铁路干线很好的将安徽与我国其他发达地区连接起来，例如京津唐地区和珠三角地区，促进了安徽省与其他省份的交流。安徽省一直都把科技创新放在一个很高的地位，不仅仅是我国综合性的科学中心同时也是我国技术创新工程的试点省份。到2014年为止，安徽省共有107所高等院校，3484个科研机构，186个部属以上实验室以及554家省级以上的工程技术研究中心。从《安徽省2014年国民经济和社会发展统计公报》以及《2014年安徽省高新技术产业统计公报》上的统计数据显示，安徽省2014年的经济发展总体状况如下：（1）产业承接效果显著在固定资产投资方面，全省在14年达到23965.6亿元，相比去年增长了12.7%。这其中，用于工业和信息化产业的相关技术改造的投资达到5757.7亿元，比去年增长了14.4%。从不同的区域来看，皖江城市带承接产业转移示范区是重点投资区域，总共获得16504.7亿元的投资，增长了12.2%；而皖北地区的六个城市获得6088.6亿元的投资，从绝对值上看较皖南地区低，但是投资增幅比较大，甚至高于皖江城市带示范区，增长达到了15.8%。从不同的产业来看，投资增长率最高的是第一产业，高达40.8%，第二产业的投资增长率为13.6%，而第19 三产业的投资增长率最低，仅为10.7%。从各行业来看，工业投资增长了14.1%，其中处于基础地位的制造业投资增长了13.1%，有关装备制造业的投资增长了11.2%。2014年全年，安徽省总共安排了4298个亿元以上的重点项目，完成了共计10743.4亿元的实际投资。启动了合肥富士通微电子、京东方10.5代线、合肥地铁3号线、商合杭铁路等1670个重大项目的建设；建成了譬如芜湖埃夫特机器人、合肥宝龙达笔记本、合福高铁、宁安城际高铁等1069个项目并已经投入运营。2014年安徽省共产煤炭1.57亿吨。发电装机总容量达到5152万千瓦，其中4379万千瓦为燃煤火电，剩下的640万千瓦是新能源和可再生能源。（2）综合实力发展加速2014年安徽省的经济生产总值（GDP）共计22005.6亿元，去除通货膨胀的因素，相比上一年度增长了8.7%。下图反映不同产业的发展情况，其中第一产业的新增产值达到2456.7亿元，较去年增长4.2%；第二产业的新增差值最高，共计11342.3亿元，较去年增长8.5%；第三产业的新增产值达到8206.6亿元，增长率高达10.6%，为三个产业中增长最快的产业，在产业结构由2013年的11.5：53.1：35.4调整为11.2：51.5：37.3。人均GDP为35997元，比上年增加1572元。统计数据还显示2014年全员劳动生产率达到了50862元/人，较去年增加了2303元/人。2014年民营经济新增产值增长了10.4%，达到了12647.9亿元，所占地区生产总值的比例也提高了0.2个百分点，增长到57.5%。图3-1安徽省2014年三次产业增加值20 （3）工业引擎作用凸显统计资料显示，安徽省2014年规模以上工业企业共计17969户，较去年增加了1597户。规模以上工业企业的新增产值较去年增加了8.6各百分点，详细的统计情况见表3-1。表3-12014年安徽省全省规模以上工业增加值企业类型增长率工业门类增长率国有及国有控股企业4.60%采矿业6.40%股份制企业9.50%制造业9.30%电力、热力、燃气及水生产和供外商及港澳台商投资企业6.90%1.40%应业在规模以上工业企业当中，在工业行业40个大类中有37个新增产值呈增长的态势，如表3-2。数据显示，六大工业主导产业新增产值增长了9.3%，装备制造业新增产值增长了11.1%；高技术产业增长了11.8%；新兴战略性产业增加值增长高达17.6%。表3-2安徽省2014年全省工业大类分类别增加值工业分类增长率工业分类增长率计算机、通信和其他电子23.80%化学原料和化学制品制造业9.60%设备制造业有色金属冶炼和压延加工14.50%非金属矿物制品业9.80%业汽车制造业13.60%电气机械和器材制造业7.20%通用设备制造业11.20%农副食品加工业4.70%黑色金属冶炼和压延加工10.10%电力、热力生产和供应业1%业纺织服装、服饰业10.40%2014年全年，安徽省规模以上工业企业总共实现利润达到1852.7亿元，较去年增长4.2个百分点，具体情况参见表3-3。其中电力热力生产和供应业、电气机械和器材制造业、计算机通信和其他电子设备制造业、通用设备制造业、专用设备制造业、汽车制造业、医药制造业、金属制品业等润超50亿元的13个行21 业，总共实现了1531.3亿元利润，较去年增长了7.5%，占全部工业总利润的82.7%。表3-32014年全年规模以上工业企业实现利润情况企业类型利润增加值国有企业-0.20%股份制企业3.50%外商及港澳台商投资企业10.30%中小企业9.20%民营企业8.10%其中：负值表示相比上年利润下降（4）发展后劲持续增强2014年，安徽省全年财政收入达到4012亿元，较去年增长了9.5%，这当中税收总量达到3311亿元，较去年增长了6.6%。在全部财政收入当中，地方财政收入较去年增长10.6共计2454亿元。财政支出增长12.1，共计5230亿元，这其中用于民生的支出共计4379亿元、较去年增长13.8%。2014年全年，33项民生工程共惠及了6000多万城乡居民，累计投入达到726.5亿元。图3-2重点支出项目增长率2014年全年，安徽省实现社会融资规模达到3574.6亿元，全省金融机构在年末人民币各项存款余额总计达到34482.9亿元，增长14.2，比年初增加4392.1亿元。金融机构年末人民币各项贷款余额总计达到25489亿元，较去年增长22 15.4%，比2014年年初增加了3400.8亿元。具体如表3-4所示：表3-42014年金融机构人民币各项贷款余额类型金额（亿元）增长率境内短期贷款8347.98.40%境内中长期贷款15158.115.10%中长期贷款中住户贷款6275.819.60%（5）消费增长贡献突出2014年全年，安徽省居民消费价格指数较去年一年上涨了1.3%，这其中食品价格上涨了2.3%。社会消费品获得了8908亿元的零售总额，较去年增长12%，如果扣除通胀的因素，实际增长量为12.3%，表3-5列出了2014年安徽省消费增长的详细情况。特别需要提出的，全省178家被纳入统计的限额以上开展网络零售业务的批发零售企业，全年共实现114.5亿元的网上零销售额，增长幅度达到77.8%。表3-52014年安徽省社会消费品零售额统计口径类型金额（亿元）增长率城镇消费品零售额7856.411.90%经营地乡村消费品零售额1051.612.50%商品零售额8158.611.90%消费类型餐饮收入749.412.10%3.2安徽省区域创新建设现状3.2.1创新建设的成果（1）创新投入不断加大人力资源投入不断提高。截至2014年，安徽省共有21个研究生培养单位，108所各类普通高等院校，412所中等职业教育（不含技工学校）学校，666所普通全日制高中，2858所初中，9119所小学。具体情况如表3-6。还有44.3万的各类成人学校毕业生。表3-62014年安徽省人力资源投入状况23 数量在校生增长学校类型入学率（所）（万人）（百分点）研究生培养单位215.04--普通本科108113.140.60%2.7中等职业教育（不含技工学校）41283.3--普通高中666113.692%0.1初中2858190.199.90%-小学9119422.599.96%-R&D经费投入稳步增长。2014年全年，安徽省R&D经费支出达到432亿元，相比上一年度增长9.8%；这一数字占到当年全省生产总值的1.96%，较上一年度增长了0.07%。全省有国家大科学工程5个；1个国家级实验室，21个国家重点实验室，106个省级实验室（含重点），51个部属实验室（含院属）；557家省级以上的工程技术研究中心，其中包括30家国家级研究中心。截至2014年年底，安徽省共有220.4万各类专业技术人员，较去年增长了2.5%。有4093个科研机构，其中有1025个是大中型工业企业设立的机构。（2）科技创新成果不断涌现2014年，安徽省全年共取得705项省部级或以上的科技成果。主要科技成果有：中国科学院合肥物质科学研究院的“中国铅基研究反应堆交互式设计与仿真平台”、中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司的“缓倾斜倾斜中厚矿体大盘区高强度开采技术研究与应用”等。2014年全年安徽省共申请49960件发明专利，这个数字排在全国第6位，居于中部地区的首位；较去年增长了43.3%，高出全国平均增幅达29.7%，增幅在全国的排名当中处于第4的位置，中部地区首位。全省总计获得5184件授权发明专利，同时这也是安徽省第一次“年发明专利授权量”超过5000件，在全国的排名中处于第8位，中部地区首位；较上一年度增长22.2%，高出全国平均增幅8.9%，增长幅度位居全国第五位，中部第一的位置。（3）高新技术产业发展迅速2014年全年，安徽省规模以上的高技术产业取得13521.5亿元的总产值，24 其中新增产值达到3361.7亿元，较去年相比增长幅度达到13.8%；新增产值较上一年度增长了13.6%，较安徽省规模以上工业增速高出2.4%。仅合芜蚌自主创新试验区内的规模以上高技术产业就实现了8149.8亿元的总产值，占安徽省总量的60.3%，较上一年度年增长了15.4%；新增产值达到2031.2亿元，占安徽省规模以上高技术产业新增产值60.4个百分点，较上一年度增长了15.1%。2014年各高新技术产业实现增加值和增长率如下表3-7所示，可见安徽省2014年高新技术产业发展迅速。表3-72014年高新技术产业实现增加值和增长率产业增加值（亿元）增长率电子信息和家用电器产业869.222.60%汽车和装备制造产业1659.89.40%食品医药产业160.310.90%材料和新材料产业529.712.00%轻工纺织产业12.317.40%能源和新能源产业89.536.90%高新技术服务业40.9-2014年全年，安徽省新认定了671家高新技术企业，截至2014年年末，安徽省共有2361家高新技术企业。其中有813家企业的营业总收入在亿元以上，115家企业的营业总收入达到10亿元以上，10家高技术产业的营业总收入达到百亿元；在这些高新技术企业中，共有95家企业被认定为国家重点高新技术企业，56家高新技术企业实现了上市。2014年全年专利申请数量达到26319项，专利授权数量达到16645项，全省专利申请总数的26.5％和授权总数的34.4%都来自高技术产业企业。安徽全省共有85个科技企业孵化器，其中有17个为国家级科技企业孵化器。在孵的科技企业共有2969家，其中的953家位2014年新增的，303家企业毕业。共有48个各种类型的高技术产业基地，其中18个被认定为国家级高技术产业基地，共计实现8061.1亿元营业总收入。127家各类生产力促进中心，其中有7家被认定为国家示范中心，2014年共获得3.9亿元的服务总收入。25 3.2.2区域创新建设的不足（1）创新资源分布不均截止到2014年底，安徽省内共有普通高等学校107所，中等专业学校119所。合肥市就有普通高等学校50所，占全省普通高等学校总数的46.7%，中等专业学校33所，占据全省中等专业学校总数的27.7%。宣城市有且仅有1所普通高等学校，黄山市仅有2所普通高等学校，合肥市的普通高等学校数量，比皖南地区所有城市的普通高等学校总和的2倍还要多，由此可见安徽省内高校资源分布严重不均。图3-32014年安徽省16市普通高等学校、中等专业学校对比2014年全省共有201085个R&D人员，4093个R&D研究机构。其中合肥的R&D人员共有71550人，占据全省R&D人员总数的35.6%，亳州的R&D人员共有1838人，合肥R&D人员数量是亳州的38.9倍。合肥市的R&D机构数量最多，共有1005个，占据安徽省全部R&D研究机构总量的24.55%，其余R&D机构较多的城市依次是芜湖市、滁州市、蚌埠市和安庆市。安徽省创新资源大量集中在少数的几个城市，严重影响了区域整体创新能力的提升。26 图3-42014年安徽省16市R&D人员分布（2）政府创新投入不足2014年安徽省R&D经费支出中，来源于政府的资金为22.4亿元，而来源于企业的资金为259.24亿元，是来源于政府资金的11.6倍。除去合肥、芜湖、马鞍山、滁州4市以外，其他城市工业企业R&D经费几乎是来源于企业资金。图3-52014年安徽省16市工业企业R&D经费情况（3）科技成果转化能力区域差异较大科技创新的最终目的就是把科技成果转化成为社会经济效益，促进经济的发展以及社会的进步。到2014年年底为止，安徽省共有16高新技术产业开发区家。合肥、芜湖、蚌埠以及马鞍山等15家高技术产业开发区在2014年全年共取得8850.6亿元的营业收入，仅仅合肥、芜湖、蚌埠和马鞍山慈湖4个国家级高新技术产业开发区就实现了6138.7亿元的营业收入，占据总量的69.36%。27 2014年，全省规模以上的高新技术产业新增产值共计3361.7亿元，仅合肥市的高新技术产业增加值就达到1136.3亿元，占据安徽省总量的33.8%，是增加值最小的淮南市的35.5倍。图3-62014年安徽省16市规模以上高新技术产业增加值概览28 第四章安徽省区域创新效率研究14.1安徽省区域创新效率静态评估4.1.1安徽省16市创新系统效率的DEA测度本研究运用Deap2.1软件，利用投入主导型生产规模报酬可变（VRS）的BCC模型，对安徽省16市从2011年到2014年的区域创新效率进行研究。之所以选取规模报酬可变的BCC模型是因为：首先各城市创新系统的生产规模报酬是变化的；其次，成本控制是区域创新系统关键问题之一，投入导向的DEA模型是关注成本控制的典型选择。本文所采用的DEA模型的最大特点就是不需要事先假定一个生产系统的生产函数，只需要通过生产决策单元的实际观测数据，再利用线性规划方法把有效的DMU点连接起来，构造出的生产前沿面能够包络所有的观测样本点，以此来对每个DMU的相对效率进行评估。DEA模型对区域创新系统效率的测度结果分为综合效率(CRStechnicalefficiency)、技术效率(puretechnicalefficiency)和规模效率(scaleefficiency)3个指标。区域创新系统资源配置以及利用的效率用技术效率指数来表示；规模效率反映的是区域创新系统资源集聚的效率；综合效率指数表示的是区域创新系统资源利用、配置以及规模集聚等效率。规模报酬表示的是在其他条件均不变的条件下，各种生产要素在决策单位（DMU）内部按照相同的比例变化时所引起的产量的变化。计算结果如表4-1、表4-2、表4-3、表4-4。在分析过程中，定义效率值等于1为效率有效，效率值在0.900-0.999为优秀水平，效率值在0.800-0.899为良好水平，效率值在0.700-0.799中等水平，效率值在0.500-0.699为及格水平，效率值小于0.500为较差水平。表4-12011年安徽省16市区域创新效率测度城市综合效率技术效率规模效率规模报酬合肥0.97110.971递减淮北0.5160.5730.901递减亳州111不变宿州111不变蚌埠111不变1本节中2012年安徽省16市区域创新效率静态分析与第五章第一节的安徽省区域创新效率提升与对策的相关内容，已经以本人为第一作者发表在正规刊物上。29 阜阳0.7340.7380.995递增淮南0.96210.962递减滁州111不变六安111不变马鞍山0.9560.9561不变芜湖111不变宣城111不变铜陵0.8580.8750.981递增池州111不变安庆0.9090.9150.933递增黄山111不变均值0.9320.9410.988—2011年安徽省区域创新效率具有以下特征：（1）综合效率整体较好，16个城市的平均综合效率达到0.932，其中有9市为有效的水平，占所有16个城市的56.25%。效率达到优秀水平的城市有4个，达到良好水平的城市有1个，达到中等水平的城市有1个，及格水平的城市有1个。（2）技术效率较综合效率要高，16个城市的平均技术效率达到0.941，其中有11个城市的技术效率均为有效，占到了全部16个城市的68.75%。其中有2个城市的效率达到优秀水平，1个城市的效率达到良好的水平，1个城市的效率为中等水平，1个城市为及格水平。（3）规模效率值最优，16个城市的平均规模效率值达到了0.988，均高于综合效率以及技术效率的平均值，有10个城市的规模效率达到了有效水平，占全部16个城市的62.5%。有6个城市的规模效率达到优秀的水平，占全部16个城市的37.5%，且所有城市的规模效率都处在良好或良好以上的水平上。（4）阜阳、铜陵和安庆3个城市的规模报酬是递增的；规模报酬不变的城市有10个，都是区域创新效率有效的城市，其余3市为规模报酬递减。表4-22012年安徽省16个城市区域创新效率城市综合效率技术效率规模效率规模报酬合肥0.67910.679递减淮北0.5110.5340.959递减亳州111不变宿州111不变蚌埠0.7630.9990.764递减30 阜阳0.7030.7050.997递增淮南0.81310.813递减滁州0.77310.773递减六安111不变马鞍山0.6540.7460.877递减芜湖0.84610.846递减宣城0.8680.9690.897递减铜陵0.5600.7790.718递减池州0.97510.975递增安庆0.8580.9660.888递减黄山0.97610.976递增均值0.8110.9190.885—2012年安徽省区域创新效率具有以下特征：（1）综合效率比较一般，所有的16个城市的综合效率平均值仅为0.811，达到有效的城市只有3个，仅仅占到全部16个城市的18.75%。效率达到优秀水平的城市有2个，良好水平的城市有4个，中等水平的城市有3个，及格水平的城市有4个。（2）技术效率为最优，16个城市的技术效率平均值达到了0.919，都要高于综合效率以及规模效率的平均值，有9个城市的技术效率为有效，占全部16个城市的56.25%。有3个城市的技术效率达到优秀，有3个城市的技术效率为中等水平，有1个城市为及格水平的。（3）规模效率优于综合效率，16个城市的规模效率平均值为0.885，达到有效的城市只有3个，仅仅占到全部16个城市的18.75%，这一点与综合效率一致。有4个城市的效率达到优秀水平，占全部16个城市的25%，有5个城市的效率为良好水平，有3个城市的规模效率为中等水平，有1个城市为及格水平。（4）规模报酬递增的城市3个，分别是阜阳、池州和黄山；亳州、宿州和六安3个城市的规模报酬不变；规模报酬递减的城市有10个。表4-32013年安徽省16个城市区域创新效率城市综合效率技术效率规模效率规模报酬合肥111不变淮北0.6560.7180.914递减亳州111不变宿州111不变蚌埠0.7240.8970.807递减31 阜阳111不变淮南0.79910.799递减滁州0.790.9930.796递减六安111不变马鞍山0.6440.8970.719递减芜湖0.91310.913递减宣城0.6520.7930.822递减铜陵0.6870.7650.899递减池州111不变安庆0.7430.8180.908递减黄山0.7350.820.897递增均值0.8340.9190.905—2013年安徽省区域创新效率具有以下特征：（1）综合效率比较一般，全部16个城市的综合效率的平均值为0.834，达到有效的城市只有6个，占全部16个城市的37.5%。有1个城市的效率达到优秀水平，没有城市的综合效率处于良好水平，有5个城市的综合效率为中等水平，有4个城市为及格水平。（2）技术效率为最优，技术效率的平均值较综合效率以及规模效率的平均值要高，达到0.919，有8个城市的技术效率为有效，达到全部16个城市的50%。有1个城市的技术效率为优秀水平，有4个城市的技术效率处于良好水平，有3个城市的技术效率处于中等水平。（3）规模效率优于综合效率，16个城市的规模效率的平均值达到0.905，规模效率为有效的有6个城市，占全部16个城市的37.5%。有3个城市的规模效率达到优秀水平，占全部16个城市的18.75%，有4个城市处于中等水平，有3个城市处于良好水平。（4）规模报酬递增的只有黄山1个城市，规模报酬不变的有合肥、宿州、亳州、六安、阜阳以及池州6个城市，其他的9个城市规模报酬递减。表4-42014年安徽省16个城市区域创新效率城市综合效率技术效率规模效率规模报酬合肥0.90810.908递减淮北0.86710.867递减亳州111不变宿州0.93510.935递增蚌埠0.7580.9480.8递减32 阜阳111不变淮南0.8110.9650.84递减滁州0.76910.769递减六安111不变马鞍山0.480.6090.787递减芜湖0.74110.741递减宣城0.81110.811递减铜陵0.4820.6830.705递减池州111不变安庆0.8630.9830.878递减黄山0.7380.8210.9递增均值0.8230.9380.871—2014年安徽省区域创新效率具有以下特征：（1）综合效率比较一般，全部16个城市的综合效率的平均值为0.823，达到有效的城市只有4个，仅仅占全部16个城市的25%。效率达到优秀水平的城市有2个，良好水平的城市有4个，中等水平的城市有4个，较差水平的城市有2个。（2）技术效率为最优，技术效率的平均值较综合效率以及规模效率的平均值要高，达到0.938，有10个城市的技术效率为有效，达到全部16个城市的62.5%。有3个城市的技术效率为优秀水平，有1个城市的技术效率为良好，有2个城市处于及格水平。（3）规模效率优于综合效率，全部16个城市的规模效率的平均值为0.871，达到有效的城市有4个，仅仅占全部16个城市的25%，这与综合效率的情况是一致的。有3个城市的规模效率为优秀水平，占全部16个城市的18.75%，有5个城市的综合效率处于良好水平，有4个城市处于中等水平。（4）规模报酬递增的城市上升为2市，宿州和黄山；阜阳、亳州、六安以及池州4个城市的规模报酬不变，剩下的10个城市的规模报酬递减。4.1.2安徽省三大地区区域创新效率水平综合评价出于经济发展、地理位置等诸多因素，可将安徽省划分成皖南、皖中以及皖北三个区域，其中阜阳、蚌埠、亳州、淮南、淮北、宿州6个城市属于皖北地区；合肥、滁州、六安以及安庆4个城市属于皖中地区；芜湖、马鞍山、宣城、铜陵、黄山和池州6个城市属于皖南地区。对2011年皖北、皖中和皖南三片区域的创新效率进行对比研究，如表4-533 所示。表4-5安徽省2011年三大区域创新综合效率特征区域平均值最大值最小值有效个数皖北0.86910.5163皖中0.91010.9562皖南0.92710.8584若是从区域创新综合效率的平均值来比较，皖南地区要优于皖中以及皖北地区，其综合效率平均值达到了0.927，这也表明了在创新资源的配置、利用以及规模聚集等方面皖南地区较皖中和皖北拥有更高的效率；可以看出，安徽省三个地区中均有城市的区域创新综合效率达到1.000，表明这些城市的创新效率为有效，其中有亳州、宿州、蚌埠三个皖北城市，有滁州、六安两个位于皖地区的城市，皖南地区有4个城市的创新效率达到有效的水平，这也说明了皖南地区的城市较皖北和皖中地区拥有较高的创新效率。对2012年皖北、皖中和皖南三片区域的创新效率进行对比研究。如表4-6所示。表4-6安徽省2012年三大区域创新综合效率特征区域平均值最大值最小值有效个数皖北0.79810.5112皖中0.77710.6541皖南0.8470.9760.5600从综合效率的平均值可以看出，皖南地区的区域创新效率相比上一年度有所下降，但依然高于皖北和皖中地区达到0.847，这也表明了在创新资源的配置、利用以及规模聚集等方面皖南地区较皖中和皖北拥有更高的效率；皖北和皖中两个地区的综合效率的最大值均是1.000，和上一年度一样，虽然这两个地区都有城市的创新效率处于有效的位置，但都比上年要少，皖北地区有亳州和宿州2个城市，皖中有六安1个城市；皖南地区的综合效率的均值较高，但没有城市的创新效率达到有效的水平，也能够说明皖南地区各个城市的创新效率差距并不大，且整体上处于较高的水平。对2013年皖北、皖中和皖南三片区域的创新效率进行对比研究。如表4-7所示。34 表4-7安徽省2013年三大区域创新综合效率特征区域平均值最大值最小值有效个数皖北0.86310.6563皖中0.86110.6442皖南0.83710.6871从综合效率的平均值可以看出，皖北地区的区域创新效率较上一年较高，其平均值为0.863，依然比皖中以及皖南地区的平均值高，这也表明了在创新资源的配置、利用以及规模聚集等方面皖北地区较皖中和皖南地区拥有更高的效率；皖北、皖中和皖南三个地区均有城市的创新效率值达到1.000，说明这些城市的创新效率达到了有效的水平，而且较上一年度的情况有所好转，皖北有亳州、宿州和阜阳3个城市，皖中有合肥和六安2个城市，皖南地区有1个，为池州市；三个区域各城市的创新效率差距不是很大。对2014年皖北、皖中和皖南三片区域的创新效率进行对比研究，如表4-8所示。表4-8安徽省2014年三大区域创新综合效率特征区域平均值最大值最小值有效个数皖北0.89510.7582皖中0.78910.481皖南0.77310.4821从综合效率的平均值来看，皖北区域创新效率的平均值是0.895，较上年要高，但仍然没有超越2011年，像往年一样，皖北区域创新效率大于皖中和皖南地区；三个地区均有城市的综合效率均值达到1.000，皖北地区有亳州和阜阳两个城市的创新效率为有效，皖中地区六安市的创新效率达到有效，皖南地区也有1个，为池州市；三大区域各城市创新效率差距较上年有所增大。4.1.3区域创新效率对比分析以2011、2012、2013和2014年安徽省16市创新效率数值作雷达图，如图4-1所示，安徽省16市创新效率相对较高的年份是2011年，创新效率有效的城市有亳州、宿州、蚌埠、滁州、六安、芜湖、宣城、池州和黄山共9市。2012年创新效率普遍降低，有效城市个数下降到3个，分别为亳州、宿州和六安。2013年创新效率有效城市上升到6个，分别为合肥、亳州、宿州、阜阳、六安和池州。2014年创新效率有效的城市为4个，分别是亳州、阜阳、六安和池州。35 图4-12011-2014年安徽省16市创新效率变化分析图安徽省城市创新效率整体较高，其中，亳州、宿州和六安2011-2013年连续三年区域创新效率有效，亳州和六安2市2011-2014年连续4年区域创新效率有效。以安徽省16个城市的创新效率平均值作为安徽省创新效率的总体水平，如图4-2所示，安徽省创新效率有较高水平，技术效率数值已经达到0.9以上，规模效率虽然低于技术效率，但是2013年其数值也达到了0.905，综合效率数值是技术效率和规模效率的乘积，虽然综合效率值要小于技术效率、规模效率的值，但依然也达到了0.8的水平，总体处于良好的状态。可见，进入第十二个五年计划时期，安徽省区域创新水平发展到较好水平。除2011年之外，安徽省的区域创新技术效率值均大于规模效率值均，这说明安徽省区域创新系统资源的配置和利用的效率高于区域创新资源规模集聚的效率，安徽省区域创新整体发展还需要加大创新资源的规模集聚。图4-22011-2014年安徽省创新效率值对照表36 4.2安徽省区域创新效率动态评价4.2.1动态评价的重要性传统DEA模型不能够衡量决策单元的动态变化，仅仅能够得到不同时间点上的区域创新效率值。可以解释为在不同的时间点上特定区域的创新效率都处在有效前沿面上，但是相对其他时间点它的效率有可能在提升或下降；此时，假使某个区域的创新效率并不处于有效前沿面上，即我们所讲的非DEA有效，则由于有效前沿面在不同时间点并不相同，因此并不能够判断区域效率的提高或者下降[44]。所以，有学者认为衡量创新效率的变化可以采用生产率指数的办法来进行。而有众多优点的曼奎斯特（Malmquist）指数：（1）评价创新效率时，不需要将投入和产出的价格变量考虑进来；（2）不同时期所采用的对生产技术的假设对Malmquist指数并没有影响；（3）Malmquist指数能够考察决策单元效率的跨时性动态变化。因而投入与产出效率的评价中经常会用到曼奎斯特（Malmquist）指数。4.2.2Malmquist指数模型评估区域创新效率根据2.4节介绍的Malmquist指数模型，用Deap2.1软件对安徽省区域创新系统从2011-2014年期间的技术效率变动指数（EC变动）、Malmquist指数、纯技术效率变动指数（PTE变动）、技术变动指数（TC变动）以及规模效率变动指数（SE变动）进行了测算，如下表所示。表4-92011-2014年区域创新全要素生产率指数及其分解指数技术效率变纯技术效率规模效率变全要素生产年份技术变动动变动动率变动2011-20120.8640.6730.9720.890.5822012-20131.0331.7141.0081.0251.772013-20140.9790.5851.1070.9620.5732011至2012年间，若是从全要素生产率的角度来看，安徽省的区域创新效率是有所下降的，其区域创新系统的全要素生产率变动小于1为0.582；2012至2013年间，安徽省的区域创新系统全要素生产率达到1.77，较去年大幅度上升。2013至2014年间，与2011-2012年相同的是这期间区域创新全要素生产率变动值小于1，呈现下降趋势。由于技术退步导致2012、2014这两年间区域创新的全要素生产率出现短暂37 下降。2013年技术效率变化指数小于技术进步的指数，这说明技术进步是安徽省区域创新全要素生产率提高的主要因素，并不是来源于技术效率的提高。而从技术效率变动指数和分解指数来看，规模效率变动指数的大幅度提升也促使技术效率变动指数相应的提高。创新技术效率的提升，不仅要提高资源配置水平和管理效率水平，同时也需要加大相关要素的投入规模。2011年至2014年安徽省16市创新全要素生产率增长指数及构成如表4-10所示。表4-102011-2014年安徽省各市创新全要素生产率增长指数及其构成技术效率变纯技术效率规模效率变全要素生产城市技术变动动变动动率变动合肥1.0150.93211.0150.945淮北1.1281.0631.121.0071.199亳州11.169111.169宿州10.892110.892蚌埠0.8510.9230.9470.8980.786阜阳1.1670.8461.1641.0030.987淮南0.9110.86910.9110.792滁州0.8891.1050.9960.8920.982六安11.129111.129马鞍山0.8211.2430.9680.8481.021芜湖0.9551.21710.9551.163宣城0.8081.2810.8910.9071.034铜陵0.8951.1790.9350.9571.055池州11.201111.201安庆0.9041.0890.9460.9560.985黄山0.8571.2970.9050.9471.112均值0.9451.0740.990.9551.015可以看出，2011-2014年，安徽省各城市中，全要素生产率变动指数大于1的城市有9个，其中皖北地区有两个，分别为淮北市和亳州市，皖中地区有两个分别为六安市和马鞍山市，皖南地区的芜湖、铜陵、宣城、黄山以及池州五个城市的全要素生产率变动指数都大于1，只有安庆一个城市小于1。因此，皖南地区城市的全要素生产率总体上是增长的。从均值上看，安徽省全部16个城市的全要素生产率增长1.5%，其中在技术变动方面增加了7.4%。因而可以看出，技术进步是促使效率提高的主要因素，技术进步的原因主要是整体科技环境获得了较大的改善。38 如表4-11，分析皖北、皖中和皖南三个地区，皖中和皖南地区全要素生产率变动指数大于1，皖北地区小于1，可见皖南和皖中地区全要素生产率是增长的，而皖北地区总的全要素生产率呈现下降趋势。相比皖南和皖中地区，皖北地区在纯技术效率变动、技术效率变动、规模效率变动上均有一定的优势，导致全要素生产率变动指数小于1，主要是因为较低的技术变动，在今后的发展中应加大对皖北地区的技术投入。相比皖南和皖北地区，皖中地区在技术变动方面最高，但是由于纯技术效率变动、技术效率变动以及规模效率变动在三个地区中都是最小，这也表明，皖中地区的技术相对发达，规模相对较小，因此具有较高的增长速度，故应加强对皖中地区人力和财力的投入。皖南地区各分解指标均居中，其全要素生产率变动指数是最高的，具有最高的增长速度，今后应大力发展皖南地区。表4-11安徽省三大地区创新全要素生产率增长指数及其构成技术效率纯技术效规模效率全要素生区域技术变动变动率变动变动产率变动皖北0.9741.0251.0170.9560.993皖中0.9311.1020.9910.9391.019皖南0.951.0870.9930.9551.02639 第五章结论与对策5.1主要研究结论本文在参考了目前国内外众多学者研究的基础上，设计出了针对安徽省的区域创新效率的指标体系。将R&D人员全时当量和R&D经费作为投入指标，将科技论文发表数量、高技术产业增加值以及有效发明专利数量作为产出指标。通过历年《安徽省统计年鉴》和《安徽年鉴》收集到各个指标数据，并从安徽省创新建设成果和创新建设不足两个方面阐述安徽省区域创新发展情况。运用DEA中的BCC模型对2011-2014年安徽省16市创新系统效率进行测算，在此基础上总结创新系统效率的基本特点，并依据前面的数据，利用曼奎斯特（Malmquist）指数模型测算16市创新系统效率的动态指数。用DEA模型分析了安徽省全部16市的创新系统效率，并认为安徽省区域创新效率的整体水平较高，其中，亳州、宿州和六安3市2011-2013年连续三年区域创新效率有效，亳州和六安2市2011-2014年连续四年区域创新效率有效。技术效率数值已经达到0.9以上，规模效率虽然低于技术效率，但是2013年其数值也达到了0.905，综合效率数值也达到了0.8以上，处于较好水平。通过对安徽省区域创新效率动态评价分析得出，2011-2014年，安徽省各城市中，全要素生产率变动指数大于1的城市有9个，其中，皖北地区有两个城市分别为淮北市和亳州市，皖中地区有两个城市分别为六安市和马鞍山市，皖南地区的芜湖、铜陵、宣城、黄山以及池州5个城市的全要素生产率变动指数都大于1，只有安庆市没有达到1。表明皖南地区多数城市的全要素生产率是逐渐增长的。将安徽省分皖北、皖中和皖南三大地区进行分析，皖中和皖南地区全要素生产率变动指数大于1，皖北地区小于1，可见皖南和皖中地区全要素生产率是增长的，皖北地区全要素生产率是下降的。皖北地区的技术效率变动、纯技术效率变动、规模效率变动均大于皖南和皖中地区，但是由于技术变动较低，导致全要素生产率变动指数小于1，在今后的发展中应加大对皖北地区的技术投入。皖中地区技术变动最高，但是技术效率变动、纯技术效率变动、规模效率变动均是最40 小，也就是说，皖中地区技术发达，规模相对较小，因此具有较高的增长速度，故应加强对皖中地区人力和财力的投入。皖南地区各分解指标均居中，其全要素生产率变动指数是最高的，具有最高的增长速度，今后应大力发展皖南地区。5.2安徽省区域创新效率提升对策DEA模型的优化目标值（targets）是指各城市实现DEA有效投入产出的目标值，可以反映各城市投入产出的冗余情况及优化方向，以2012年为例，其计算结果如表5-1所示。表5-12012年安徽省16个城市投入产出指标的优化目标值发表科技有效发明专高新技术产业R&D人员折合全R&D经费城市论文（篇）利数（件）增加值（亿元）时当量（人年）（万元）合肥-----淮北-371-1802.552883.6亳州-----宿州-----蚌埠--140.95224.5147472.6阜阳-116-1048.727520.5淮南-----滁州-----六安-----马鞍山2029-206.54791.9150843芜湖-----宣城1560-113.92546.977366.8铜陵1149680-3695.8119876.6池州-----安庆1427374-2280.460310.1黄山-----注：“-”表示较原始值没有变化。根据上表中的数据可知，2012年，安徽省有些城市在创新要素投入方面城存在冗余的现象，也就表明安徽省一些城市在创新要素的投入结构、投入规模和产业结构并不十分合理。黄山市和池州市的规模报酬是递增的，且在投入产出结构上也较为合理，但是在创新投入规模方面的不足制约了这两个城市的创新产出；皖北地区的阜阳市在规模报酬上为递增，但研究发现其创新要素的投入依然有冗余，这主要是由于其较低的科技建设水平和要素投入相对分散；在投入产出结构方面，蚌埠、淮北、宣城、马鞍山、铜陵以及安庆6个城市存在不合理的地41 方。且阜阳、淮北、马鞍山以及铜陵4个城市的创新要素投入出现了较明显的冗余现象。利用2012年安徽省16个城市区域创新系统投入指标的优化目标值与原始值进行比较，如表5-2所示，可以针对每个城市具体情况作出对策。表5-22012年安徽省16个城市创新系统投入指标优化值与原始值比较R&D人员折合全时当量城市优化目标值R&D经费（万元）优化目标值（人年）合肥40705-1159130-淮北5102-64.67%99122-46.65%亳州676-22665-宿州980-25024-蚌埠7898-38.85%147598-0.08%阜阳1745-39.9%39027-29.5%淮南4681-114291-滁州5824-132223-六安1610-46705-马鞍山6423-25.4%247256-39%芜湖12841-414273-宣城3726-31.6%79872-3.1%铜陵4742-22%170651-29.8%池州1087-26241-安庆3316-31.2%62447-3.4%黄山1690-31429-注：“-”表示较原始值没有变化。淮北、阜阳、马鞍山和铜陵4市人力资源和科研经费投入冗余严重，特别是淮北市。这4市应该优化投资环境，加大科技建设力度，注意投资的方向。蚌埠、宣城、安庆3市科研人力资源投资过剩，应该调整区域创新系统产业结构，使得人力资源发挥最大效用。黄山、池州2市应继续加大投资规模，提升创新系统的产出空间。合肥、芜湖、六安等7市应继续按照先前合理的创新系统规划合理优质的发展，并与周边城市合作交流，共同提升，共促发展。5.3本研究的不足与展望由于全省行政区划变动，导致了各市之间统计数据无法进行比较，即便是进行比较，其意义也不大，因此，本文只研究了2011年以后安徽省行政区划调整后的16市的创新效率，未能进行不同时期的区域创新效率对比研究。此外，本42 文只针对区域创新效率的影响因素进行了分析，并没有对其机理机制进行深入研究，今后研究中，可作为重点研究对象。由于上述原因。本研究可能存在某些不足之处，需要更多的研究来充实和完善该研究。43 参考文献[1]Cooke，P..RegionalInnovationSystems：CompetitiveRegulationintheNewEurope[J].Geoforum，1992，23（3）：365-382.[2]CookePHans-JoachimBraczyk，HjandHeidenreich，M（.eds.）Regionalinnovationsystem：theroleOfgovernanceintheglobalizedword[M].London：UCLPress，1996.[3]M.Fritsch.MeasuringtheQualityofRegionalInnovationSystems-AKnowledgeProductionFunctionApproach[J].InternationalRegionalScienceReview.2002，25（1）：86-101.[4]HakyeonLee，YongtaePark，andHoogonChoi.ComparativeevaluationofperformanceofnationalR&Dprogramswithheterogeneousobjectives：ADEAapproach[J].EuropeanJournalofOperationalResearch，2009，196（8）：847-855．[5]MichaelTrippl，FranzT．DevelopingBiotechnologyClustersinNon-highTechnologyRegions：TheCaseofAustria[J].IndustryandInnovation，2007，14（1）：47-67．[6]BroekelT，BuergerM，BrennerT．AnInvestigationoftheRelationbetweenCooperationandtheInnovativeSuccessofGermanRegions［D］.PaperinEvolutionaryEconomicGeography，No.10.11，UtrechtUniversity，2010．[7]罗守贵，甄峰.区域创新能力评价研究[J].南京经济学院学报，2000，（3）：31-35.[8]刘顺忠，官建成.区域创新系统创新绩效的评价[J].中国管理科学，2002，（1）：75-78.[9]王艺明.我国高新区的技术效率、规模效率与规模报酬[J].上海经济研究，2003，（8）：46-53.[10]王海盛，郑立群.区域创新系统创新绩效测度研究[J].安徽工业大学学报（社会科学版），2005，22（6）：39-40.[11]张宗益，周勇，钱灿，赖德林.基于SFA模型的我国区域技术创新效率的实证研究[J].软科学，2006，20（2）：125-128.[12]孙立新.基于DEA的技术创新效率评价研究[D].大连理工大学，2007.[13]刘建华，姜照华.我国区域创新效率评价及其三螺旋解释[J].河南社会学，2007，（6）：86-88.[14]孙凯.基于DEA的区域创新系统创新效率评价研究[J].科技管理研究，2008，44 （3）：139-141.[15]张国旺，李柏洲.基于DEA模型的区域创新系统效率评价研究[J].2009，（5）：25-30.[16]白俊红，江可申，李婧.中国区域创新系统创新效率综合评价及分析[J].管理评论，2009，（9）：3-9.[17]曲永义.鲁苏浙粤区域技术创新能力评价与比较[D].山东大学，2010.[18]沈琼.河南省科技投入产出绩效评价[J].河南农业大学学报，2010，（6）：736-742.[19]白俊红.中国区域创新效率的实证研究[D].南京航空航天大学，2010.[20]常远.区域人力资本投资效率评价与提升策略研究[D].山东财经大学，2012.[21]任瑞.我国高技术产业技术创新效率研究[D].中北大学，2012.[22]贾净雪.高新技术产业技术创新效率的区域比较—基于链式网络DEA模型[D].武汉理工大学，2012.[23]袁潮清，刘思峰.区域创新体系成熟度及其对创新投入产出效率的影响——基于我国31个省份的研究[J].中国软科学，2013，（3）：101-108.[24]谢蕾蕾.河南省区域创新能力评价分析[J].郑州航空工业管理学院学报，2013，（4）：11-12.[25]Aigner，D.J.，Lovell，C.A.K.，Sehmidt，P..Formulationandestimationofstochasticfrontierproductionfunctionmodels[J].JournalofEconometrics，1977，（6）：21-37.[26]MeeusenW.，Broeck，J.V..EfficiencyestinationfromCobb-Douglansproductionfunctionswithcomposederror[J].InternationalEconomicReview，1977，18（2）：435-444.[27]Battese，G.E.，Corra.G.S..EstinationofaproductionfrontiermodelwithapplicationtothePastoralZoneofeasternAustralia.AustralianJournalofAgriculturalEconomics，1977，21（3）：169-179.[28]岳书敬.长三角地区高技术产业创新效率的经验分析.南京社会科学，2008，（5）：13-18.[29]韩先锋.中国R&D创新技术效率空间差异及影响因素分析[D].西北大学，2011.[30]葛磊.高技术产业创新效率及其协调度省际差异研究[J].运筹与管理，2012，45 （6）：197-204.[31]ZhangAnming，ZhangYimin，andZhaoRonald.AstudyoftheR&DefficiencyandProductivityofChinesefirms[J].JournalofComparativeeconomies，2003，（31）：443-464.[32]闫冰，冯根福.基于随机前沿生产函数的中国工业R&D效率分析[J].当代经济科学，2005，（6）：14-18,108.[33]张宗益，周勇，钱灿，赖德林，基于SFA模型的我国区域技术创新效率的实证研究[J].软科学，2006，（2）：125-128．[34]朱有为，等.中国高技术产业研发效率的实证研究[J].中国工业经济，2006，（11）：197-204.[35]肖敏，谢富纪.我国区域R&D资源配置效率差异及其影响因素分析[J].软科学，2009，（10）：1-5.[36]师萍，韩先锋，宋文飞，等.中国R&D技术效率的空间差异及趋同检验[J].管理学报，2011，（1）：1045-1050.[37]Charnes，A.，Cooper，W.W.，andRhodes，E..Measuringtheefficiencyofdecisionmakingunits[J].EuropeanJournalofOperationalResearch，1978，（2）：429-444.[38]李瑛，崔宇威.地方高校科技创新效率评价研究——基于超效率的三阶段DEA分析[J].东北师大学报，2011，（2）：177-181.[39]于晓宇，谢富纪.基于DEA-Tobit的区域创新系统资源配置优化策略研究[J].研究与发展管理，2011，（2）：1-9.[40]李玉龙，李忠富.基于DEA和神经网络集成模型的我国基础设施投资有效性预测研究[J].运筹与管理，2011，（6）：88-97.[41]李邃，江可申，郑兵云.基于链式关联网络的区域创新效率研究—以江苏为研究对象[J].科学学与科学技术管理，2011，（11）：131-137.[42]尚举.我国中部六省工业企业R&D投入产出效率分析[D].合肥工业大学，2011.[43]汪娟，肖瑶.基于DEA方法的中国城市技术创新效率研究[J].财经理论与实践，2013，（2）：109-112.[44]林枫.我国省际区域创新效率比较及提升策略研究[D].苏州大学,2014.46 附表附表12011年安徽省区域创新效率评价指标数据2011年产出指标投入指标发表科技有效发明专高新技术产业增R&D人员折合全时R&D经费城市论文（篇）利数（件）加值（亿元）当量（人年）（万元）合肥2287229652916.731392782592淮北1710132121.9382980094亳州25538127.988318326宿州7634296.575517744蚌埠3464416532.7488197093阜阳89269114.3155329864淮南272328799.5431171669滁州1331388605.6355691465六安1274165124.3169133528马鞍山1803495509.73829203070芜湖343615871834.910093330319宣城144330302.8254756611铜陵640163535.83434122240池州4004786.355118158安庆1087230238.2290949468黄山45517783.2150924104附表22012年安徽省区域创新效率评价指标数据2012年产出指标投入指标发表科技有效发明专高新技术产业增R&D人员折合全时R&D经费城市论文（篇）利数（件）加值（亿元）当量（人年）（万元）合肥247634798895.8407051159130淮北144315283.1510299122亳州33914442.167622665宿州9318626.298025024蚌埠3589711131.67898147598阜阳97710832.2174539027淮南345731442.24681114291滁州1535567189.75824132223六安140733875.3161046705马鞍山1771895134.66423247256芜湖36022304538.412841414273宣城16550293.1372679872铜陵567310165.34742170651池州44518142.4108726241安庆117435493.5331662447黄山46022238.516903142947 附表32013年安徽省区域创新效率评价指标数据2013年产出指标投入指标发表科技有效发明专高新技术产业增R&D人员折合全时R&D经费城市论文（篇）利数（件）加值（亿元）当量（人年）（万元）合肥2745768803998.5429341446956淮北1315406374.3583099330亳州250269213.5121128104宿州908166112.8151032294蚌埠37071110615.38288203268阜阳1330151179209751030淮南3241447170.16578149643滁州2088685874.36737183258六安1365791311.7224559183马鞍山19971500790.87286290518芜湖382030412536.115850533495宣城114723418.2434997934铜陵641482753.76219190471池州414433180.2104232981安庆1190551364.5490483195黄山611288160.3226239173附表42014年安徽省区域创新效率评价指标数据2014年产出指标投入指标发表科技有效发明专高新技术产业增R&D人员折合全时R&D经费城市论文（篇）利数（件）加值（亿元）当量（人年）（万元）合肥2859294371136.3473551603362淮北1228481119551491357亳州38534362.494034546宿州78731034.7140138156蚌埠35881533204.79384234059阜阳143939755.6248860364淮南3099727327098160357滁州21379332567563203925六安1382124466207968030马鞍山18931884181.77975329918芜湖38755639690.217104611848宣城741432131.25115114303铜陵819830180.66213207541池州40957159133138732安庆1404885109.7500594813黄山59534342.527534474948 致谢岁月如梭，转眼间，三年的研究生求学生涯即将结束，站在毕业的门槛上，回首往昔，奋斗和辛劳成为丝丝的记忆，甜美与欢笑也都尘埃落定。安徽师范大学以其优良的学习风气、严谨的科研氛围教我求学，以其博大包容的情怀胸襟、浪漫充实的校园生活育我成人。在此论文即将完成之际，我谨向所有关心、爱护、帮助我的人们表示最诚挚的感谢与祝愿。在这宝贵的三年研究生生活中，首先我要感谢我的导师——凌善金教授。本论文从论文选题、数据收集、统计分析到论文撰写的每一步，都离不开凌老师悉心的指导。凌老师的教诲此刻犹如一幅幅昨日画面浮现在我眼前，三年的培养将让我受益终生。毕业在即，谨向我尊敬的凌老师致以最真挚的感谢和最久远的祝福。还要衷心感谢在论文选题过程中给予我无私帮助和指导的陆林教授、杨效忠教授、王朝辉教授、杨钊教授、杨兴柱教授等老师，正是你们创造的宽松而严谨的科研氛围，助我的毕业论文顺利完成。在此，衷心地祝愿你们工作顺利，身体健康。在这三年的研究生学习和生活中，我要衷心感谢所有和我同甘共苦相伴左右的同学，朋友，师兄、师姐、师弟、师妹，正是因为你们的陪伴与帮助才使我的学习和生活充满欢笑和乐趣。最后，要衷心感谢我的家人，感谢你们一直以来给予我的最无私、最伟大的爱，你们的理解和支持是我不断努力的原动力，是我力量的源泉。再次感谢在我生活、学习过程中给予我帮助和鼓励的所有人。沈炎2016年4月49 附录：攻读硕士学位期间发表的相关学术论文和参加的科研项目一、相关论文论文名称期刊名称发表日期师范院校专利工作分析与发展对科技成果管理与研2015年第4期策研究究基于DEA模型的安徽省区域创新效科技和产业2015年第3期率研究科技成果管理与研论高校科研咨询服务体系的创新2014年第6期究二、参加的科研项目芜湖市科技计划重点项目“芜湖市专利竞赛机制与路径研究”（2014rkx05）安徽省旅游局一般项目“基于旅游者消费行为视角的旅游市场开发策略研究”（SLYJKT201503）50
