李 百 華

(河北地質(zhì)大學(xué) 科技處，河北 石家莊 050031)

0 引言

創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)區(qū)域發(fā)展的關(guān)鍵，是推動(dòng)區(qū)域主體寬領(lǐng)域、多層次、深度合作的驅(qū)動(dòng)力，是充分釋放創(chuàng)新要素活力，促進(jìn)區(qū)域科技向更高層次發(fā)展的重要助推力，也是突破區(qū)域發(fā)展瓶頸，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵所在.京津冀擁有豐富的資金、人力、技術(shù)、平臺(tái)等創(chuàng)新要素，隨著2015年《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》的頒布與實(shí)施，京津冀區(qū)域的發(fā)展被提升到帶動(dòng)北方腹地發(fā)展的重大國家戰(zhàn)略層面，而創(chuàng)新是推動(dòng)區(qū)域協(xié)同發(fā)展，優(yōu)化區(qū)域資源效率的重要驅(qū)動(dòng)力.推動(dòng)京津冀區(qū)域更好、更快發(fā)展會(huì)使得大量的創(chuàng)新要素獲得投入，然而要素投入量的增加并不一定能帶來創(chuàng)新水平的提升，資源冗余導(dǎo)致的資源利用不足同樣是制約區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的重要因素，因此，應(yīng)從效率角度去測評區(qū)域內(nèi)資源的使用及創(chuàng)新要素的投入與產(chǎn)出，并以此作為區(qū)域協(xié)同發(fā)展的引導(dǎo)方向；同時(shí)，京津冀區(qū)域包含各類資源要素、各類發(fā)展系統(tǒng)與部門，區(qū)域內(nèi)主體間創(chuàng)新程度的差異也將在不同層面制約整體的發(fā)展，只有掌握其主體間的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)層次與差異才能有的放矢地推動(dòng)整體區(qū)域創(chuàng)新水平的提升.因此，剖析并比較區(qū)域內(nèi)部主體間的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效率，深入探究區(qū)域內(nèi)部創(chuàng)新資源的投入—產(chǎn)出狀態(tài)與趨勢，對推動(dòng)京津冀區(qū)域整體創(chuàng)新水平的突破和加快構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新共同體具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

本文以京津冀作為區(qū)域創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)演化的研究對象，對其開展區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)構(gòu)建研究，思路與框架見圖1.

研究內(nèi)容主要分為以下方面：(1)對京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展進(jìn)行闡述，歸納分析其創(chuàng)新現(xiàn)狀；基于投入—產(chǎn)出角度分析京津冀區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新主體、要素及其運(yùn)行關(guān)系，構(gòu)建京津冀區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新績效評價(jià)指標(biāo)體系.(2)京津冀區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新績效實(shí)證研究.以京津冀區(qū)域協(xié)同為例，以所創(chuàng)建新績效評價(jià)指標(biāo)與體系為依據(jù)，從投入—產(chǎn)出角度對京津冀區(qū)域創(chuàng)新績效進(jìn)行測評分析，研究區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新水平及內(nèi)部投入—產(chǎn)出的效率.(3)京津冀區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新績效影響因素分析.以DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)法)-Tobit(回歸模型)為模型對區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)所在環(huán)境進(jìn)行影響因素分析，確定模型的因變量、自變量，測評外部環(huán)境中各因素對創(chuàng)新主體績效的影響關(guān)系與顯著性.(4)京津冀區(qū)域創(chuàng)新提升路徑研究.依據(jù)創(chuàng)新理論梳理相關(guān)內(nèi)容，在區(qū)域系統(tǒng)創(chuàng)新績效評價(jià)與外部影響因素分析的基礎(chǔ)上，提出京津冀區(qū)域創(chuàng)新績效提升路徑，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部機(jī)理作用的有效發(fā)揮與外部環(huán)境的協(xié)調(diào)共生，從而提升系統(tǒng)的投入—產(chǎn)出效率.

圖1 研究思路與框架

1 文獻(xiàn)回顧

技術(shù)創(chuàng)新效率往往從投入—產(chǎn)出的角度來衡量技術(shù)創(chuàng)新的效果.目前，對技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素的研究已成為國內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的重要課題，相關(guān)研究主要集中在國家層面[1]、行業(yè)層面[2]及區(qū)域?qū)用鎇3]的技術(shù)創(chuàng)新效率上.其中，對區(qū)域創(chuàng)新效率的研究多以地理區(qū)域?qū)用鏋橹?，如文獻(xiàn)[4]對我國30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測定;文獻(xiàn)[5]運(yùn)用DEA對新疆主要行業(yè)進(jìn)行了研究;文獻(xiàn)[6]基于30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響研究.而這些研究對國家層面與行業(yè)層面的區(qū)域創(chuàng)新探索較少.在京津冀區(qū)域創(chuàng)新效率研究方面，目前雖已逐步引起了相關(guān)學(xué)者的關(guān)注，但研究數(shù)量仍較少，研究內(nèi)容也并不全面，研究成果主要集中在2016-2018年，如文獻(xiàn)[7]對京津冀區(qū)域三年的技術(shù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出進(jìn)行了DEA分析，結(jié)果表明，河北省的創(chuàng)新效率明顯低于京津兩市；文獻(xiàn)[8]應(yīng)用隨機(jī)前沿法(Stochastic Frontier Analysis，簡稱為SFA)測算了 1995-2014年京津冀地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效，考察了技術(shù)引進(jìn)、購買國內(nèi)技術(shù)、技術(shù)改造和消化吸收經(jīng)費(fèi)的支出對創(chuàng)新績效的影響；文獻(xiàn)[9]運(yùn)用非期望Super-Min DS模型測度了2006-2015年京津冀地區(qū)各市高耗能產(chǎn)業(yè)的綠色創(chuàng)新效率，并運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)方法探索了綠色創(chuàng)新效率的空間分布特征.

以上文獻(xiàn)的研究思路與成果為本文提供了參考.基于此，本文在研究內(nèi)容與方法上進(jìn)行了充分?jǐn)U展.在研究內(nèi)容上將京津冀區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效率進(jìn)行了深入的比較探究，并對各主體的效率影響因素進(jìn)行了分析；采用靜態(tài)模型(DEA-BCC)與動(dòng)態(tài)(Malmquist指數(shù))模型相結(jié)合的方法，以期比較充分地挖掘京津冀區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效率的發(fā)展態(tài)勢.這既是對京津冀區(qū)域創(chuàng)新效率研究的補(bǔ)充，也對縮小區(qū)域內(nèi)主體創(chuàng)新效率的差距，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)區(qū)域整體創(chuàng)新發(fā)展具有一定的現(xiàn)實(shí)意義.

2 實(shí)證研究

2.1 方法選擇與模型建立

2.1.1 DEA-BCC模型

DEA是測評決策單元(Decision Making Units, 縮寫為 DMU)分析投入—產(chǎn)出水平的有效方法，分為投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型兩種方式，具有不需要人為設(shè)定變量權(quán)限的優(yōu)勢，被學(xué)術(shù)界廣泛使用.DEA通過判斷DMU是否在效率前沿面上來測評該對象的投入—產(chǎn)出是否有效，通過線性規(guī)劃來確定經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)上的最優(yōu)點(diǎn)，并進(jìn)一步將最優(yōu)點(diǎn)連接起來，形成一條效率前沿的包絡(luò)線，然后將所有決策單元(DMU)的投入—產(chǎn)出映射到空間中，落在邊界包絡(luò)線上的DMU是相對有效的；否則無效.BCC是DEA的常用模型之一，與CCR模型相比，該模型剔除了規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)，將決策單元的總體技術(shù)效率評價(jià)分解為純技術(shù)效率評價(jià)和規(guī)模效率評價(jià)兩部分，能給出純技術(shù)效率是否有效的判斷，它是測評DEA靜態(tài)效率的有效模型，其基于投入的對偶評價(jià)模型為：

2.1.2 Malmquist指數(shù)

Malmquist(全要素生產(chǎn))指數(shù)通常用來測評t與t+1時(shí)期DMU的全要素生產(chǎn)變化情況，Malmquist指數(shù)大于1表示從t時(shí)期到t+1時(shí)期的創(chuàng)新效率是增長的；反之則下降.在規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)下，其將技術(shù)效率看作技術(shù)效率變動(dòng)(EC)與技術(shù)進(jìn)步(TP)的乘積，若TP>1，則表示相對技術(shù)進(jìn)步；若TP<1，則表示相對技術(shù)退步.同理，若EC>1，則表示技術(shù)效率有所提高；若EC<1，則表示技術(shù)效率下降.技術(shù)效率變動(dòng)又可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(dòng)(PC)與規(guī)模效率變動(dòng)(SC)，它能在整體評價(jià)DMU技術(shù)效率變化的同時(shí)給出這種變化的內(nèi)在動(dòng)力及原因.

2.1.3 Tobit模型

Tobit模型又稱刪截或截取回歸模型，是針對部分連續(xù)分布或部分離散分布的因變量提出的.其模型可表示為：

Yi=β0+βTXi+ε(i=1,2,…,m).

其中，Yi為因變量，即DEA效率值；Xi為自變量，即影響效率值的解釋變量；β0為常數(shù)項(xiàng);βT為待估系數(shù)向量；ε為隨機(jī)誤差向量.

由于DEA的效率值為大于0的離散數(shù)值，若使用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)會(huì)存在一定的誤差，因此，本研究采用極大似然法對Tobit模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，以得到較為準(zhǔn)確的擬合結(jié)果.

2.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

本文以京津冀區(qū)域的北京市、天津市和河北省的技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效率為研究對象，在效率測評方面選擇DEA法，在效率影響因素分析方面選擇DEA-Tobit模型.區(qū)域主體的技術(shù)創(chuàng)新過程可視為創(chuàng)新要素的投入與創(chuàng)新效益的產(chǎn)出，技術(shù)創(chuàng)新中的要素投入是主體創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行及取得預(yù)期成果的前提與基礎(chǔ)，一般指為保障創(chuàng)新系統(tǒng)順利運(yùn)行所需的各類科技與創(chuàng)新資源，包括有形要素(如科研人員、科研與活動(dòng)經(jīng)費(fèi)等)與無形要素(如知識(shí)、管理、信息、環(huán)境等)[10].產(chǎn)出要素即技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，用來表明技術(shù)創(chuàng)新資源投入所產(chǎn)生的效益，既包括在技術(shù)創(chuàng)新過程中取得的直接創(chuàng)新收益，也包括正在研究的新技術(shù)、新產(chǎn)品投入后可取得的經(jīng)濟(jì)效益[11]，主要用來衡量技術(shù)創(chuàng)新的最終效果.根據(jù)DEA指標(biāo)選擇的原則與要求，在總結(jié)、借鑒相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，本文以資本、勞動(dòng)力作為投入指標(biāo)，以區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、技術(shù)創(chuàng)新專利產(chǎn)出作為產(chǎn)出指標(biāo)，選取投入—產(chǎn)出中的主要要素，以衡量區(qū)域內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的生產(chǎn)效率.在選擇具體表達(dá)指標(biāo)時(shí)，要同時(shí)考慮其可行性與有效性.根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)字段，建立了京津冀技術(shù)創(chuàng)新效率DEA投入—產(chǎn)出測評指標(biāo)體系，見表1.

在分析京津冀創(chuàng)新效率系統(tǒng)外的影響因素時(shí)，以DEA所得各主體的效率值為Tobit模型的因變量，數(shù)值范圍為0～1；在影響因素選取方面，參考以柳卸林為主要成員的中國科技發(fā)展戰(zhàn)略小組編寫的《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告》，并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，建立了以經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新環(huán)境為影響因素的自變量指標(biāo)體系，具體內(nèi)容見表2.

表1 區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率DEA投入—產(chǎn)出測評指標(biāo)體系

表2 區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率影響因素變量指標(biāo)體系

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基于BCC模型的靜態(tài)效率評價(jià)

利用Maxdea軟件對投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行DEA分析，利用BCC模型得到北京市、天津市和河北省三大區(qū)域主體的靜態(tài)效率值，見表3.

表3 北京市、天津市、河北省的BCC效率測評結(jié)果

由表3可知，在2004-2015年的創(chuàng)新活動(dòng)中，北京市分別在2009年、2013年、2014年的技術(shù)創(chuàng)新投入—產(chǎn)出獲得了DEA有效性，創(chuàng)新資源投入獲得了效率最大化，其余年份均存在不同程度的投入冗余或產(chǎn)出不足問題，整體技術(shù)創(chuàng)新效率平均值為0.880；天津市的綜合技術(shù)創(chuàng)新效率值整體較高，最低值為0.877，高于北京市的最低值0.659和河北省的最低值0.593，且分別在2004年、2014年和2015年實(shí)現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新的有效性，整體創(chuàng)新效率為0.932，高于北京市和河北??；河北省在京津冀三大主體中的技術(shù)創(chuàng)新效率平均值最低，僅為0.823，但其在2012年、2013年和2014年也實(shí)現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新的有效性，其余年份的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)有一定的波動(dòng)性.

通過BCC模型，可將技術(shù)創(chuàng)新效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率.由表3可看出，京津冀區(qū)域主體的純技術(shù)效率均優(yōu)于規(guī)模技術(shù)效率，純技術(shù)效率值均在0.900以上，且北京市、河北省純技術(shù)效率的有效性高于天津市，由此可見，京津冀區(qū)域在技術(shù)研發(fā)、改進(jìn)、新產(chǎn)品更新方面具有良好的基礎(chǔ)與優(yōu)勢，技術(shù)創(chuàng)新較為活躍；規(guī)模技術(shù)效率對綜合效率的“拖累”影響較為明顯，三地在創(chuàng)新要素整合利用、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、組織管理等方面均存在一定的不足，由此產(chǎn)生了一定的創(chuàng)新資源浪費(fèi)或產(chǎn)出不足的問題.

為進(jìn)一步體現(xiàn)時(shí)間的變動(dòng)性，對京津冀區(qū)域的綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模技術(shù)效率值進(jìn)行了分析，從動(dòng)態(tài)角度分析了區(qū)域內(nèi)主體創(chuàng)新效率的分布與發(fā)展態(tài)勢，結(jié)果見圖2-4.

圖2 2004-2015年京津冀區(qū)域綜合技術(shù)效率變化情況

圖3 2004-2015年京津冀區(qū)域純技術(shù)效率變化情況

圖4 2004-2015年京津冀區(qū)域規(guī)模技術(shù)效率變化情況

由圖2-4可看出，在2004—2015年，天津市技術(shù)創(chuàng)新效率值較為穩(wěn)定，效率值波動(dòng)較小，而北京市、河北省均在不同年份出現(xiàn)多次波動(dòng)，且幅度較大，但北京市、天津市、河北省近幾年的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)趨于穩(wěn)定，技術(shù)創(chuàng)新效率達(dá)到了較高的水平.從整體效率變化情況而言，京津冀的綜合技術(shù)效率變化趨勢與區(qū)域規(guī)模技術(shù)效率變化情況較為相似，各主體效率變化波動(dòng)節(jié)點(diǎn)與幅度也較為相近，而純技術(shù)效率趨勢圖中，各地均只在某幾年存在效率不足的情況，由此可看出，京津冀區(qū)域的規(guī)模技術(shù)效率對區(qū)域綜合技術(shù)創(chuàng)新效率的影響較為明顯；2014年前后，北京市、河北省均在規(guī)模技術(shù)效率方面出現(xiàn)了下降，由此也引起了區(qū)域綜合技術(shù)創(chuàng)新的變動(dòng).可見，伴隨著京津冀區(qū)域協(xié)同發(fā)展的推進(jìn)，創(chuàng)新主體在創(chuàng)新要素獲得充分投入后，能否對資源實(shí)現(xiàn)有效組織、利用，能否獲得管理規(guī)模的有效性，是能否獲得整體活動(dòng)有效性的重要因素.

3.2 基于Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)效率評價(jià)

利用Maxdea軟件對京津冀區(qū)域的全要素生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行分析，結(jié)果見表4.

表4 北京市、天津市、河北省的BCC效率測評值

續(xù)表4

年度區(qū)域測評結(jié)果效率變化指數(shù)技術(shù)變化指數(shù)Malmquist指數(shù)北京2.5960.6211.6112009-2010天津1.0001.0791.079河北1.0001.0931.093北京1.0000.6690.6692010-2011天津1.0001.1911.191河北1.0001.1481.148北京1.0000.6420.6422011-2012天津1.0001.1711.171河北1.0001.0491.049北京1.0000.5980.5982012-2013天津1.0000.6990.699河北1.0001.0271.027北京1.0001.0001.0002013-2014天津1.0001.0231.023河北1.0001.0081.008北京1.0001.0001.0002014-2015天津1.0001.1051.105河北1.0000.7400.740北京1.1890.8540.962平均值天津1.0001.0441.044河北1.0001.0681.068

由表4可知，在2004-2015年，北京市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)總體呈現(xiàn)先下降后上升、再下降、再上升的趨勢，其中， 2008年增長57.8%， 2010年增長61.1%，2013年再次下降50.2%，到2014年、2015年恢復(fù)至穩(wěn)定水平；天津市全要素生產(chǎn)指數(shù)發(fā)展較為穩(wěn)定，且為連續(xù)增長，在2011年出現(xiàn)最大增幅19.1%，在經(jīng)歷了2013年下降后，2014年、2015年再次呈現(xiàn)增長趨勢，分別增長10.3%和7.9%，平均增速為4.4%；河北省在2004-2014年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)均為增長態(tài)勢，在2015年出現(xiàn)了26.0%的大幅下降趨勢，全要素生產(chǎn)率指數(shù)平均增速為6.8%.將全要素生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)一步分解為效率變化指數(shù)和技術(shù)變化指數(shù)，對比分析可看出，北京市Malmquist指數(shù)的變化趨勢與技術(shù)變化指數(shù)發(fā)展態(tài)勢相似，尤其在2011-2015年，全要素生產(chǎn)率變化主要來自于技術(shù)水平的影響，技術(shù)創(chuàng)新、研發(fā)等的不足與Malmquist指數(shù)平均下降3.8%存在著密切聯(lián)系；天津市、河北省的效率變化指數(shù)連續(xù)不變，說明Malmquist指數(shù)的發(fā)展態(tài)勢主要受技術(shù)變化指數(shù)的影響，分別呈現(xiàn)平均4.4%和6.8%的增速，說明技術(shù)水平的提高不斷推動(dòng)地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長.綜合而言，京津冀區(qū)域全要素生產(chǎn)率的發(fā)展與地區(qū)高新技術(shù)人才、技術(shù)革新、創(chuàng)新思維等要素有著密切聯(lián)系，技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)地區(qū)創(chuàng)新效率發(fā)展的關(guān)鍵.

3.3 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效率影響因素分析

技術(shù)創(chuàng)新效率的有效獲得與活動(dòng)所處的環(huán)境有著密切聯(lián)系.DEA是測評創(chuàng)新活動(dòng)內(nèi)部投入—產(chǎn)出效率的有效方法，但不能對活動(dòng)以外的環(huán)境影響因素進(jìn)行分析[12].因此，本文在DEA效率值測評的基礎(chǔ)上，結(jié)合Tobit模型對京津冀區(qū)域創(chuàng)新主體所在環(huán)境的影響因素進(jìn)行分析，運(yùn)用Eviews軟件進(jìn)行DEA-Tobit分析，獲得結(jié)果見表5.

表5 北京市、天津市、河北省的DEA-Tobit分析結(jié)果

注：*，**分別表示估計(jì)系數(shù)在5%，1%的置信度水平顯著.

由表5可看出，X1所代表的經(jīng)濟(jì)規(guī)模對京津冀三地的創(chuàng)新效率的影響不同.北京市經(jīng)濟(jì)規(guī)模的發(fā)展對地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率具有負(fù)影響，可能存在一定的重效益、輕技術(shù)問題，但影響并不顯著；天津市、河北省經(jīng)濟(jì)規(guī)模對地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率皆表現(xiàn)為正影響，且均在1%的置信水平上顯著，經(jīng)濟(jì)發(fā)展為地區(qū)高新技術(shù)人才引進(jìn)、技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新提供了必要的物質(zhì)條件.在X2所代表的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，京津冀三地均表現(xiàn)出對技術(shù)創(chuàng)新效率的“制約”作用，且北京市表現(xiàn)為在1%的置信水平上顯著，天津市、河北省為5%的置信水平上顯著.可見，調(diào)整地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，活躍地區(qū)創(chuàng)新要素，對提升創(chuàng)新效率水平具有一定的“拉動(dòng)”作用.X3所代表的創(chuàng)新環(huán)境因素，對區(qū)域主體技術(shù)創(chuàng)新效率發(fā)展表現(xiàn)為積極的“推動(dòng)”作用，天津市的影響在1%的置信水平上顯著.可見，地區(qū)教育發(fā)展水平、人才培養(yǎng)、創(chuàng)新氛圍等因素可為技術(shù)研發(fā)、創(chuàng)新突破提供必需的人才基礎(chǔ)與環(huán)境支持.綜上所述，優(yōu)化京津冀區(qū)域創(chuàng)新資源效率，提升技術(shù)創(chuàng)新水平，可從經(jīng)濟(jì)規(guī)模適度發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)深度調(diào)整，人才教育大力發(fā)展等方面著手，有側(cè)重、有重點(diǎn)地為創(chuàng)新活動(dòng)營造良好的環(huán)境與氛圍.

4 結(jié)論

(1)區(qū)域創(chuàng)新效率變化不僅受純技術(shù)效率的影響，同時(shí)還受規(guī)模技術(shù)效率變化的制約.提升區(qū)域創(chuàng)新效率水平，應(yīng)在注重新技術(shù)研發(fā)、技術(shù)突破的基礎(chǔ)上，更加關(guān)注資源配置與投入管理，以減少由于資源冗余而造成對投入—產(chǎn)出的無效性[13].

(2)京津冀協(xié)同發(fā)展為區(qū)域帶來了豐富的創(chuàng)新資源，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平取得了較大進(jìn)步，而規(guī)模管理的缺失對總體效率的發(fā)展產(chǎn)生了制約[14]；京津冀區(qū)域創(chuàng)新效率在2014年后出現(xiàn)下降趨勢的主要原因在于對資源投入與規(guī)模管理的重視不足.

(3)京津冀三地中，天津市技術(shù)創(chuàng)新效率發(fā)展較為穩(wěn)定，技術(shù)創(chuàng)新效率平均值高于北京市和河北省，全要素生產(chǎn)也保持較為穩(wěn)定的增長速度，在技術(shù)研發(fā)與規(guī)模等方面存在一定的優(yōu)勢；河北省在全要素生產(chǎn)中的平均效率值最高，創(chuàng)新效率增長較為明顯.

(4)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是推動(dòng)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的有效動(dòng)力.在創(chuàng)新發(fā)展方面，不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)呈現(xiàn)出不同的影響方向，注重經(jīng)濟(jì)規(guī)模發(fā)展的同時(shí)也應(yīng)關(guān)注經(jīng)濟(jì)與地區(qū)創(chuàng)新的相適應(yīng)性，避免因“重效益、輕技術(shù)”“過度發(fā)展”而對技術(shù)創(chuàng)新效率造成負(fù)影響[15].

(5)京津冀區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展與效率的獲得可重點(diǎn)從調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，營造創(chuàng)新環(huán)境入手.要根據(jù)區(qū)域功能定位，調(diào)整各地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，統(tǒng)籌產(chǎn)業(yè)布局，形成相互銜接的產(chǎn)業(yè)鏈，優(yōu)化區(qū)域教育資源，加大高新技術(shù)人才的培養(yǎng)力度，提供優(yōu)質(zhì)教育創(chuàng)新環(huán)境，形成區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的新引擎[16].