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user: 4. 实证结果分析 4.1. 第一阶段传统DEA的实证分析 采用DEAP2.1测算四川省五大经济区21个市(州)2008年至2017年综合技术效率、纯技术效率以及规模技术效率，如表2所示。 从表2可以看出，在未考虑环境因素和随机变量影响的情况下： 1) 四川省五大经济区21个市(州)中仅有成都市、广元市、南充市、眉山市、雅安市和阿坝州各项效率值均为1，都处于效率前沿面上，而其他15个市(州)分别在纯技术效率和规模效率方面存在不同程度的可提升空间。 2) 四川省五大经济区21个市(州)的平均综合技术效率仅为0.584，意味着各市(州)创新的实际产出水平远低于最优水平，存在超过40%的可提升空间。 Table 2 Phase 1: The innovation technology efficiency value and scale return status of 21 prefecture cities in the five economic zones of Sichuan Province， 2008-201 区域 综合技术效率 纯技术效率 规模效率 规模报酬 成都市 1 1 1 - 自贡市 0.262 0.536 0.488 drs 攀枝花市 0.254 1 0.254 drs 泸州市 0.469 0.471 0.995 drs 德阳市 0.106 0.213 0.497 drs 绵阳市 0.125 0.129 0.970 drs 广元市 1 1 1 - 遂宁市 0.285 0.285 0.999 - 内江市 0.358 0.368 0.973 drs 乐山市 0.350 0.673 0.519 drs 南充市 1 1 1 - 眉山市 1 1 1 - 宜宾市 0.252 0.442 0.570 drs 广安市 0.858 1 0.858 drs 达州市 0.669 0.669 0.999 - 雅安市 1 1 1 - 巴中市 0.330 0.411 0.802 irs 资阳市 0.223 0.227 0.985 drs 阿坝州 1 1 1 - 甘孜州 0.787 1 0.787 drs 凉山州 0.933 1 0.933 drs 均值 0.584 0.687 0.839 表2. 第一阶段：2008~2017年四川省五大经济区21个市(州)创新技术效率值及规模报酬状态 注：irs为规模报酬递增，drs为规模报酬递减，-为规模报酬不变。 3) 自贡市、攀枝花市、凉山州等12个市(州)处在规模效率递减阶段，表明这些地区发展规模设置不合理，现有投入规模已过大，不能带来较高的产出；巴中市处于规模效率递增阶段，表明增加投入、扩大发展规模对提升其发展效率是有效的。 4) 平均纯技术效率均值低于平均规模效率均值，表明四川省五大经济区21个市(州)的发展主要依靠要素的不断投入。大多数地区的综合技术无效率来源于纯技术无效率，较低的纯技术效率是制约四川省五大经济区21个市(州)发展效率提升的主要因素。 在第一阶段对创新效率的测度中，经典的DEA模型不能有效区分管理因素、环境因素和随机误差对投入松弛变量的影响，将所有对效率值的影响全部归结为管理无效，忽视了外部环境和随机因素的作用。事实上，四川省五大经济区21个市(州)在经济水平、产业结构、水资源禀赋等方面差异显著，因此，利用SFA模型剔除环境和随机误差的影响非常重要。 4.2. 第二阶段随机前沿分析结果 将第一阶段得出的各投入变量的松弛变量作为被解释变量，将环境变量作为解释变量，采用软件Frontier4.1展开SFA回归分析，得到实证结果如表3所示。 Table 3 Phase 2: Results of stochastic frontier analysi 变量 R & D经费支出 R & D人员全时当量 常数项 119153.890 1191.852 公共图书馆藏书数量 −2.248 −0.005 地方财政科技支出占地方财政支出比重 121538.430 4821.299 规模以上工业企业数 25.390 −1610.858 σ 2 44380181000.000 330564.520 γ 0.858 0.095 Log值 −2726.867 −1252.904 LR单边检验 127.007 42.548 表3. 第二阶段：随机前沿分析结果 从表3中可知该模型设置较为合理，适宜使用SFA进行回归分析，其中γ值分别为0.858和0.095，表明在混合误差项中管理无效率对投入松弛变量的影响很大，随机因素对投入松弛变量的影响较小。由于投入冗余可视为各市(州)的机会成本，下面逐一对每个环境变量进行分析。 1) 公共图书馆藏书数量。该变量对于所有投入变量的松弛值回归系数较小，公共图书馆藏书数量对创新效率的产出不具有明显促进作用，说明公共图书馆藏书数量对创新效率的提升影响不大。造成这一结果可能是因为公共图书馆藏书数量指标并不能很好地反映该市(州)的创新水平，虽然中国的公共设施总体量较大，但人均公共馆藏书数量较少。 2) 地方财政科技支出占地方财政支出比重。该比重对于所有投入变量的松弛值回归系数都为正数，即该变量并没有促进创新效率的增加，这一点与理论预期不相符，主要因为该指标并不能很好地反映各个市(州)的创新水平，在一些市(州)范围内，科技氛围不浓厚，以致于该指标失真。 3) 规模以上工业企业数。该变量对于所有投入变量松弛值的回归系数有负数，即规模以上工业企业数能够促进创新效率增加，说明规模以上工业企业数越大越有利于创新效率的提升。这是因为在经济发达地区，工业聚集程度越高，创新规模效应越明显。工业企业在资金充足的条件下有能力减少相关资源的浪费，从而间接地提高了创新效率。 从上述分析可知，环境因素对四川省五大经济区21个市(州)创新效率存在不同程度的影响。因此，需要剔除环境因素带来的影响，使所有的决策单元位于相同的环境，以提升效率测算结果的准确性。 4.3. 第三阶段调整投入后的DEA测算结果 根据第二阶段测算结果，调整投入变量，且将其和原有的产出数据再次代入传统的DEA模型进行分析，能够得到第三阶段各市(州)的效率值和规模报酬状态，如表4所示。 对比表2和表4可知，在不考虑环境变量和随机误差的影响后，四川省五大经济区各市(州)效率值产生了明显的变化。从总体来看，各市(州)经济综合技术效率均值由原来的0.584下降为0.458、纯技术效率均值由原来的0.687上升为0.694，规模效率均值由原来的0.839下降为0.629，具体来看： Table 4 Phase 3: The innovation technology efficiency value and scale return status of 21 prefecture cities in the five economic zones of Sichuan Province， 2008-201 区域 综合技术效率 纯技术效率 规模效率 规模报酬 成都市 1 1 1 - 自贡市 0.602 0.719 0.838 irs 攀枝花市 1 1 1 - 泸州市 0.335 0.629 0.532 irs 德阳市 0.72 0.867 0.831 irs 绵阳市 0.822 1 0.822 irs 广元市 0.245 0.611 0.402 irs 遂宁市 0.304 0.619 0.491 irs 内江市 0.377 0.623 0.606 irs 乐山市 0.54 0.652 0.828 irs 南充市 0.278 0.614 0.453 irs 眉山市 0.394 0.615 0.641 irs 宜宾市 0.55 0.705 0.78 irs 广安市 0.316 0.612 0.516 irs 达州市 0.316 0.617 0.512 irs 雅安市 0.42 0.617 0.682 irs 巴中市 0.202 0.615 0.328 irs 资阳市 0.348 0.629 0.552 irs 阿坝州 0.233 0.613 0.38 irs 甘孜州 0.275 0.613 0.449 irs 凉山州 0.345 0.614 0.562 irs 均值 0.458 0.694 0.629 表4. 第三阶段：2008~2017年四川省五大经济区21个市(州)创新综合技术效率值及规模报酬状态 1) 从综合技术效率来看，调整之前技术效率值均为1的6个市(州)，在调整之后，除成都市未发生变化外，其它地区均发生变化，表明其之前的高效率与成都市所处的有利环境是相关的，故不能反映其真正的技术管理水平。除攀枝花市在调整之后的综合技术效率提升为1之外，还有自贡市、德阳市等8个市的综合技术效率有所提高，说明这9个地区处在不利的外部环境中，即公共图书馆藏书数量、地方财政科技支出占财政总支出比重和规模以上工业企业数较低。 2) 从纯技术效率来看，成都市和攀枝花市的纯技术效率值在调整前后均为1，表明这两个地区纯技术效率并没有受到外部环境因素的影响。其它所有市(州)中，部分地区(如泸州市、德阳市、资阳市)的纯技术效率值在调整后呈上升态势，表明纯技术效率值被低估，其实际管理水平要高于调整前；有些市(州) (如广元市、乐山市、凉山州)在这方面呈下降态势，说明纯技术效率值被高估，实际的管理水平要低于调整前。 3) 从规模效率来看，只有成都市规模效率在调整前后未发生任何改变，其余地区均出现上升或下降。自贡市、攀枝花市、德阳市、乐山市和宜宾市出现上升，说明调整前的规模效率被低估；泸州市、广元市、甘孜州等15个市(州)呈现下降，表明调整前的规模效率被高估。 4) 从规模报酬状态来看，剔除环境因素的影响后，处于规模报酬递减阶段的市(州)由12个下降到0个，说明规模报酬效率受到环境因素影响，仅仅依靠扩大规模的方式来提高各市(州)创新效率是不可行的，则需要更加关注环境因素的作用。除成都市处于规模报酬不变阶段外，其余市(州)均处于规模报酬递增阶段。处于规模报酬递增阶段的市(州)由1个上升为19个，说明产业化、规模化扩张仍然是四川省五大经济区21个市(州)创新效率提升的首要方式。