王兆君，王景雯

(青岛科技大学 经济与管理学院，山东 青岛 266061)

根据2019年中国家具行业协会报告显示，中国的家具产量占全球的39%、出口总额为全球的35%、占领全球29%的消费市场，成为世界第一的家具生产国、出口国和消费国。家具产业集群的内部联结关系能够有效地提高企业创新产出与创新能力[1-2]。山东省是中国家具制造和出口大省，新常态经济下，山东省家具产业亟需转型升级[3]。家具产业升级的关键在于集群创新发展，而集群的创新效率是衡量家具产业集群创新能力的重要标志[4-6]。针对产业集群创新效率，国内外学者主要基于实证分析研究产业集群创新效率水平及其影响因素，指出政府宏观调控、集群集聚化水平、财政投入、创新资源利用配置水平等方面都会对创新效率产生影响[7-8]。在产业集群创新效率评价方法上，国内外学者主要采用以函数形式刻画有效前沿面的参数方法(如随机前沿法、模糊边界法)和以实际数据刻画有效前沿面的非参数方法(如数据包络分析法)，例如：有学者应用随机前沿法(SFA)对产业创新效率进行了评价，得出整体创新效率呈改善的趋势及部分创新效率的差异性[9-11]；还有学者运用数据包络分析法(DEA)从有效性、规模收益及投影分析等方面对产业集群创新投入产出效率进行测度与评价分析[12-14]，得出产业集群的创新效率水平及产业集群创新发展的制约因素。由于产业集群创新效率具有多投入多产出的复杂性，DEA可测度要素投入与产出之比，反映投入要素在运作过程中的利用水平，其评价结果的效率值不会受各项投入与产出指标的计量单位不同而带来的影响[15]，是处理多个输入和多个输出的多目标决策问题的有效方法。因此，运用DEA模型对家具产业集群创新效率进行评价和比较分析，以期为家具产业集群的创新发展提供实证支持。

1 数据与方法

1.1 研究对象概况

截至2018年，山东省家具生产企业有4200余家，其中规模以上企业575家，实现主营业务收入约1835亿元，同比增长7.1%，是中国家具业最具成长性的省份之一[16]。2016年，《山东省家具行业“十三五”发展规划》指出：山东家具产业已形成德州市宁津县“中国实木家具之乡”、胶州市胶西镇“中国北方家具出口基地”、滨州市阳信县“中国古典红木文化产业基地”等8个国家级家具产业集群，以及山东白茬家具生产基地(高密市)等4个省级家具产业集群[3]。这12个家具产业集群通过充分利用资源、降低生产成本以及完善产业链实现了专业化分工合作，其主营业务收入约占山东省家具主营业务收入的33%，产业集群效应显著[3]。因此，选取这12个山东省家具产业集群作为研究对象。

此外，中国家具产业集群主要有：以广东为中心的珠江三角洲家具产业区；以江苏、浙江为中心的长江三角洲家具产业区；以北京为中心，以天津、河北、山东等地为依托的环渤海家具产业区；以成都、重庆为重点发展地区的西部家具产业区；以沈大(沈阳和大连)沿线为主的东北家具产业区[17]。结合数据的可获得性，选取山东、广东、江苏、浙江、湖南、陕西、北京、重庆进行产业集群创新效率评价与比较分析。

1.2 指标选取

产业集群创新是指集群内企业通过自身科研投入，结合集群合作创新网络，在诸多因素影响下产生的新产品和新利润，体现的是一种多投入多产出的生产模式[6]，而产业集群创新效率则是指产业集群创新投入产出能力之比，是测度产业集群创新能力的核心指标。根据产业集群创新效率概念及特征，结合山东省家具产业发展实际情况，参考有关创新效率评价的研究成果[6，12，14]，选取规模以上产业集群度(X1)、企业数量(X2/个)、研发经费内部支出(X3/亿元)、全部从业人员年平均人数(X4/万人)4个指标作为家具产业集群创新的投入变量，选取规模以上新产品产值(Y1/亿元)、利润总额(Y2/亿元)2个指标作为家具产业集群创新的产出指标，构建创新效率评价指标体系。

在投入指标方面，产业集群度是反映产业集群创新能力及创新实力的综合指标，参考文献[14]构建产业集群度系数进行衡量；企业数量既可以反映产业集群的规模，也可以反映集群内龙头企业同相关企业间的关联性；研发经费支出可以很好地评价家具行业在研究开发、技术创新及设计创意等方面的投入，对产业集群创新具有重要影响；全部从业人员年平均人数可反映家具产业企业一定时期内全部劳动力资源的实际利用情况，是人力资本投入的概括性指标，其中既包含了生产制造部门从业人员，也包含了设计研发、科技服务等部门的从业人员。

在产出指标方面，新产品产值可以直观反映家具行业的规模以上企业在研究开发、工艺设计、技术创新及进步等方面的成果及产出，是集群创新的直接评价指标；利润总额是反映产业规模、技术创新、经济收益的综合指标，直接反映了该行业的经济效益。

1.3 产业集群度系数

采用修正区位商(产业集群度系数)模型[14]定量测度山东省家具产业空间集聚和集群发展水平。根据实际测量需求，将区位商公式修改为产业集群度系数计算公式为：

⑴

式中Xit为t年i地区家具产业的集群度系数；LQit为t年i地区家具产业的区位商；Mit为t年i地区每一年家具产业经归一化处理的企业数量(即用家具行业各年企业数量除以历年行业企业数量后取平均值)；Qit表示t年i地区企业数量；Qt表示t年中国的全国企业数量；i=1，2，……，8；t=2008，2009，……，2017。

与区位商同理，i地区家具产业集群度系数大于1，说明i地区家具产业集聚现象明显[14]。

1.4 DEA模型

DEA是根据一组关于输入-输出的观察值来估计有效生产前沿面的统计分析方法。利用DEA有效性与相应的多目标规划问题的帕累托有效解的等价性，通过数学规划模型对决策单元群的输入和输出数据进行综合分析后，得出每个决策单元(DMU)相对于其他单元综合效率的数量指标，并对决策单元间的相对有效性进行排序[18]。创新效率是家具产业集群创新能力的本质体现，创新效率测度是衡量集群创新能力的关键。由于家具产业具有多投入、多产出的特性，因此采用DEA评价方法作为创新效率测度的模型。

假定有n个决策单元DMU，每个决策单元有m种投入要素和s种产出要素，那么第p个决策单元的第q个投入要素可以表示为xpq(p=1，2，…n；q=1，2，…m)，第p个决策单元的第r个产出可以表示为ypr(p=1，2，…n；r=1，2，…s)，这里的xpq和ypr均大于或等于零，则每个决策单元相应的效率衡量指数如式⑵所示，约束条件如式⑶所示。

⑵

⑶

式中Maxhp表示第p个决策单元的效率衡量指数；u，v分别为对产出指标和投入指标进行加权的权重矩阵，由DEA方法内生决定；yp=(yp1，yp2)T表示第p决策单元的产出指标，包括新产品产值、利润总额；xp=(xp1，xp2，xp3，xp4)T表示第p单元的投入指标，包括产业集群度系数、企业数量、研发经费内部支出、全部从业人员年平均人数；q、r表示决策单元投入产出的次序。

式⑵和式⑶引入松弛变量s+、剩余变量s-和非阿基米德无穷小量ε后可转化为对偶形式，即不可变规模报酬(CCR)模型。在CCR模型的基础上增加凸性假设，建立可变规模报酬(BCC)模型：

⑷

⑸

式中θ表示家具产业集群创新投入产出的综合效率值；λp表示家具产业集群创新投入产出指标组合系数；s+和s-表示家具产业集群创新投入和产出的松弛变量；式⑷为目标函数；式⑸为约束条件。

家具产业集群创新投入产出效率测度值(θ)满足0≤θ≤1，当θ=1时，DEA有效，当θ<1时，非DEA有效，若趋向于1，则说明效率越高，越趋向于0则效率越低。综合效率由技术效率和规模效率构成，综合效率为纯技术效率与规模效率的乘积。当各决策单元综合效率、纯技术效率、规模效率均为1时，则视为完全有效；当纯技术效率为1，则视为技术有效；当规模效率为1时，则视为规模有效；当综合效率、纯技术效率、规模效率均不为1时，则视为完全无效。

改进率表示投入(或产出)可以等比例减少(或增加)的部分，概率为0表示要素投入(或产出)达到充分利用，负值则表示要素投入(或产出)存在冗余，需要减少要素投入或提高要素投入的配置效率[19]。基于DEA模型的测算结果可进一步计算得到家具产业集群创新效率投入产出的原始值、目标值、松弛变量值和改进率。从指标间的关系来看，投入指标的冗余值=-(目标值+松弛变量值)；产出指标的冗余值=-(松弛变量值)；改进率=[(目标值-原始值)÷原始值]×100%。

运用DEAP 2.1对家具产业集群创新效率进行测算，每个省市就是一个决策单元(DMU)，以投入为导向计算出每年家具产业集群创新的综合效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬情况。

1.5 数据来源

2008—2017年全国、山东、广东、江苏、浙江、湖南、陕西、北京、重庆的产业集群度系数所需数据(家具行业企业数量、企业数量)，山东、广东、江苏、浙江、湖南、陕西、北京、重庆的研发经费内部支出、全部从业人员年平均人数、新产品产值、利润总额数据分别来源于2009—2018年出版的《中国统计年鉴》《山东统计年鉴》《广东统计年鉴》《江苏统计年鉴》《浙江统计年鉴》《湖南统计年鉴》《陕西统计年鉴》《北京统计年鉴》和《重庆统计年鉴》。

2 结果与分析

2.1 山东省家具产业集群创新效率存在相对现有产出投入过度及投入利用率低下的现象

表 1 山东省2017年创新效率投影分析

Table 1 Projection analysis on innovation efficiency in shandong province in 2017

指标变量原始值冗余值目标值改进率/%Y156.2690.00056.2690.000Y210.4160.00010.4160.000X11.1630.2330.930-20.034X2541.000235.647305.353-43.546X33.3172.4310.885-73.319X47.2690.6956.574-9.561

运用DEAP 2.1测度得出2017年山东省家具产业集群的创新综合效率为0.903，技术创新效率为0.904，规模创新效率为0.998，均超过0.850，趋近于1，说明2017年山东省家具产业集群的整体创新效率较高。将2017年山东省数据进行投影分析，投影结果如表1所示。

从投入指标来看，4个投入指标原始值皆高于目标值存在冗余(表1)。针对产业集群度(X1)和企业数量(X2)而言，2017年山东省家具企业有4500多家，规模以上企业仅占企业总数的11%，产业集群度存在冗余，而企业数量的冗余值达到235.647，说明山东省家具产业集群和家具企业数量都比较多、但是这些家具企业多数不强，且企业单体抗风险能力及市场竞争能力较弱。研发经费内部支出(X3)改进率为-73.319%，说明山东省家具产业集群的研发经费内部支出存在冗余、经费利用率低下、生产企业的创新及研发能力不够，从而形成不必要的支出，因此在支出方面应当减少73.319%比较合理。全部从业人员年平均人数指标(X4)出现冗余，说明山东省家具产业集群存在劳动生产率低下的情况。

从产出指标来看，新产品产值(Y1)、利润总额(Y2)改进率为0，山东省家具产业集群创新产出达到有效。家具新产品项目数达到106项，行业内参与研究与试验发展人员有1083人，集群内企业借助山东德艺源产品研发中心等平台资源，加大家具产品设计与研发，形成山东实木家具风格化，软体家具时尚化，定制家具个性化的品牌优势。行业通过举办国际家具展会、家具创新发展论坛等获取信息流，实现“互联网+传统行业”的全流程再造，企业依托“好品山东”网络营销服务平台及企业上云公共服务平台，创新营销模式，新产品销售收入达到9.965亿元，市场占有率逐年提升。

从整体来看，2017年山东省家具产业集群存在产出创新资源过度投入以及投入资源利用率低下的现象，家具产业还处在粗放式的发展阶段。但是，集群内企业通过新设计构思、新技术生产家具产品，并在结构、材质、工艺等方面对家具产品进行改进和完善，创新收益取得一定进步。因此，为有效提高山东省家具产业集群创新效率应提高创新投入的质量和创新资源的利用率。

2.2 山东省与其他省市家具产业集群创新效率比较分析

2.2.1 山东省家具产业集群创新发展还有很大的提升空间

表 2 2008—2017年8省市平均创新效率评价结果

Table 2 Evaluation results about average innovation efficiency in 8 provinces and cities in 2008-2017

地点综合效率纯技术效率规模效率规模报酬情况山东0.9900.9900.999-广东0.9171.0000.917drs江苏0.8861.0000.886irs浙江1.0001.0001.000-湖南0.9310.9510.964-陕西0.6791.0000.679irs北京0.5190.6500.718irs重庆0.9570.9800.976-

说明：—表示规模报酬不变；drs表示规模报酬递减；irs表示规模报酬递增。

从综合效率角度来看，山东省2008—2017年家具产业的综合效率平均值达到0.990(表2)，高于广东、江苏、湖南、陕西、北京、重庆这6个省市。从地理位置着手进行分析：山东省属于环渤海华北家具产业区，与珠江三角洲家具产业集群、长江三角洲家具产业集群、西部家具产业集群相比，综合效率数值相差不大，反映了中国这几大家具产业集群发展势头均衡，每个集群依靠自己的核心优势快速发展。浙江省综合效率、纯技术效率、规模效率均为1，达到完全有效，其家具行业呈现出规模扩大迅速、结构调整突出、块状格局明显、销售模式丰富、品牌意识增强五大特点；山东省家具产业集群创新综合效率与浙江省相比还有差距，且其综合效率、纯技术效率及规模效率均未达到有效，其创新发展还有很大提升的空间。

2.2.2 山东省家具产业集群创新发展的主要制约因素是技术创新

从纯技术效率角度来看，2008—2017年山东省家具产业集群创新效率的技术效率未达到有效，且山东省的规模效率大于纯技术效率，说明制约山东省家具产业集群创新发展的主要因素是技术因素。根据2008—2017年8省市平均创新效率评价结果，将8个省市的创新效率分为完全有效、规模有效、技术有效和完全无效四类(表3)，可知广东、江苏、浙江的纯技术效率均达到有效，说明山东省的纯技术效率短板较为明显，主要表现为以下两方面：一方面，山东省科技研发经费投入低效，在高校、科研机构、专业家具设计公司的数量与实力等方面与浙江、广东相比差距较大，家具产业自主创新设计能力不强，设计人才短缺，现在仅仅局限于模仿阶段，形成自主品牌的企业少之又少，投入经费却收效甚微，对于提高集群创新效率并没有发挥出应有的作用。另一方面，山东省家具产业的新工艺、新材料、新技术推广应用不足[20]，同质化现象较为突出，产品以中低档为主，在高价位、高档次、高附加值的产品领域，市场占有率低。因此，提高山东省家具集群产业的集群创新效率的关键在于提高纯技术效率，进而达到提升该产业创新水平的目的。

2.2.3 山东省家具产业集群的规模效率已得到充分发挥

从规模效率角度来看，2008—2017年山东省家具产业集群规模效率平均达到0.999，说明山东省家具行业的规模效率得到了较充分的发挥。与广东、浙江、江苏相比，山东省家具企业规模和消费群体较大，产业规模大，位居中国前列。

2.2.4 山东省家具产业集群大而不强，需要进行创新投入产出结构调整

从规模报酬情况来看，2008—2017年山东省规模报酬不变，且规模效率未达到有效，说明扩大创新规模已经不能带来创新产出的增加。山东省家具生产规模偏大，产业大而不强，主要体现在高端品牌和龙头企业数量相对广东、浙江等省份较少，企业协作水平低、竞争无序等方面，需要对家具产业集群创新投入产出结构进行调整，以期提高创新资源的利用率。

2.3 山东省家具产业集群投入产出的创新效率为完全无效

表 3 按创新效果划分的8个省市创新效率分类表

Table 3 Innovation efficiency classification table about 8 provinces and cities divided by innovation effect

类别省市名称完全有效 浙江 技术有效 广东、江苏、陕西 规模有效 /完全无效 山东、湖南、北京、重庆

根据可变规模报酬(BCC)模型测算山东、浙江、广东、浙江等8个省市的家具产业投入产出的综合效率值，按照创新效果划分的创新效率分类如表3所示，山东省家具产业集群投入产出创新效果属于完全无效类型。

3 结论与建议

3.1 结论

第一，2017年山东省家具产业集群保持了持续较快的增长态势，规模效益位居全国前列，家具产品门类齐全，相关配套产业结构完善，产业集群充分利用资源，降低生产成本，实现专业化分工合作，带动了家具行业的快速发展。第二，山东省家具产业集群的整体创新效率水平较高，但2017年山东省家具产业的创新资源投入出现了冗余，产业集群水平、企业规模、科技创新投入、人力资本水平对创新效率的提升表现出一定的滞后性，存在着相对于现有产出创新资源过度投入及投入资源利用率低下的现象。第三，山东省家具产业集群创新平均综合效率低于浙江，技术效率低于广东、浙江等，山东省家具业产业集群的技术效率、规模效率均未达到有效，且规模效率大于技术效率，表明山东省家具产业集群创新效率的提高受纯技术效率的影响较大。

3.2 建议

根据研究结论，对山东省家具产业集群创新效率的提高提出如下建议：

第一，完善分工协作的创新网络。一方面以集群为导向，提高产业配套能力和上下游合作程度，形成大、中、小企业专业分工协作、密切配合的创新网络体系[21]，节约成本，形成协同效应；另一方面重点扶持龙头企业，发挥大型企业“领雁效应”，以龙头引领企业创新发展，完善产业链，优化产业机构；改善产业规模大而不强的现状。

第二，推进政产学研深度融合。建立“政产学研”合作机制，一方面政府层要制定宏观的合作创新政策，使集群内企业与科研机构、高校建立定向联系，鼓励家具企业自主研发和合作研发，大力推进智能化产品的制造；另一方面企业要增加科技研发投入，提高研发资金利用率，推动家具制造企业机械化升级改造，提高家具产品加工精度和生产效率，推进家具产业信息化与工业化的新型融合，提高自主创新能力。

第三，提升地区服务创新优势。把低附加值、中低档次产品生产向高附加值的营销、品牌、服务环节靠拢，强化家具企业自主品牌意识，提高家具设计水平和文化内涵，从“制造”向“创造”转变，提升山东省家具品牌形象；严把产品质量，创新营销模式，积极开拓网络销售渠道，刺激家具行业进出口贸易，突出山东省家具整体品牌优势，继续巩固并扩大山东省家具品质的良好口碑。