21世纪，海洋再度成为世界关注的焦点。作为海洋大国，中国政府对海洋发展给予高度重视，习近平总书记在十八大报告中提出“建设海洋强国”的概念，并在十九大报告中明确要求“坚持陆海统筹，加快建设海洋强国”。大力促进全国海洋经济发展，是积极拓展国民经济发展空间与维护国家权益的重大战略部署，是转变经济发展方式的重大举措。^[1]现代海洋经济的发展极大地依赖于科技进步，由于海洋资源获得的艰难性，海洋生物制药、海洋油气开采、海水利用等各类海洋产业都需要海洋科技的支持。除此之外，海洋科技在海洋保护、生态平衡等方面发挥的作用也日益凸显，已成为决定国际海洋竞争力的关键性因素。

从根本上来说，提升海洋科技水平应该从两个方面努力：一是提高海洋科技投入，二是提高海洋科技创新效率。海洋科技产出水平也正是上述两个因素的乘积。^[2]自“科教兴海”发展战略实施以来，我国各沿海地区不断加大海洋科技投入力度，有必要对各沿海地区海洋科技创新效率进行科学评价和对比分析，从而合理配置海洋科技资源，进一步提升我国海洋科技水平。

一、文献综述 (一) 创新价值链

创新价值链(Innovation Value Chain)理论是技术创新理论与价值链理论的结合，通过把技术创新过程分解为相互衔接的若干阶段进而实施系统化地分析，但就如何划分和衔接各阶段，学者们给出了不同的标准。Hansen和Birkinshaw认为，创新是一个连续的过程，整个链条可以分为三个阶段：创意的产生、创意的转换和创意的传播。^[3] Roper等则认为，创新价值链是知识获取、转换与开发利用的循环往复过程，企业通过收集创新所需要的知识并将其转化为新产品或新工艺，进而实现企业业绩的提升。^[4]

国内学者也从不同角度对创新价值链理论进行了阐述和研究。余泳泽和刘大勇认为，创新价值链是基于生产视角对技术创新环节的分解，技术创新是从创新要素投入到创新产品产出的多阶段、多要素价值链传递过程。^[5]李牧南和黄芬认为，创新价值链是从传统产业价值链理论引申出来的概念，创新本身是价值增值、价值链形成的过程。^[6]吴士健等将高技术企业创新活动分为技术研发和转化应用两个子系统，并强调，应融合基础研究驱动的创新生产和市场驱动的创新应用进行综合分析，及时反映创新活动的最新变化。^[7]

创新价值链理论为评估创新效率提供了新的研究视角和方法。一般来讲，创新各阶段的投入产出及制度因素会存在一定差异，因此各阶段的创新效率必然不同，这为提升整体创新效率提供了切实可行的实施路径。刘俊等从创新二阶段视角出发，将创新过程分为技术开发和技术转化两个阶段，选取发明专利申请授权量为中间产出，重复利用随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)实证检验城市化对中国创新效率的影响。^[8]王江和陶磊将技术创新过程分为研发与成果转化两个阶段，运用改进DEA模型测算了中国装备制造业及其内部各行业的整体及分阶段技术创新效率。^[9]肖仁桥和丁娟基于两阶段创新价值链视角，重复运用超效率DEA模型测度了中国工业企业绿色创新的分阶段效率，并用二者的乘积衡量整体效率。^[10]此外，许多学者基于创新价值链理论将高技术产业创新过程分为技术研发和成果转化两阶段，运用不同的分析方法进行了相关研究。

(二) 海洋科技创新效率

国外对海洋科技创新效率的测度与评价，主要从微观层面展开，Haralambides等分析了海港的技术效率变化和技术变革；^[11]Chen等研究了海洋医药企业的技术创新绩效。^[12]在各类海洋产业中，海洋渔业的技术效率尤其受到众多学者的广泛关注，Esmaeili和Omrani运用DEA模型估算了伊朗选定渔民的技术效率，包括纯技术效率和规模效率；^[13]Fernando等利用SFA模型估算了斯里兰卡小型海洋捕捞家庭的技术效率并探讨了导致部分家庭低效率的影响因素；^[14]Yang和Lou同时运用DEA和SFA两种方法对日本海洋渔业的技术效率进行了分析，结果表明两种方法的效率估计结果密切相关。^[15]

近年来，随着海洋事业的蓬勃发展，我国海洋科技已进入跨越式发展的新阶段。“十三五”是实现海洋科技跨越式发展的战略机遇期，也是推动海洋科技创新再上新台阶的关键阶段。^[16]国内学者针对海洋科技创新效率已展开了大量研究，如表 1所示，研究方法以数据包络分析(Data envelopment analysis, DEA)为主，选取的投入产出评价指标具有较高的相似性。

国内学者对海洋科技创新效率进行了较为深入的探讨，但仅限于创新研发阶段，尚未有学者将创新成果转化阶段纳入分析框架。把海洋科技创新过程分为技术研发阶段和成果转化阶段，关注海洋科技创新系统的内部结构，有助于更全面地评价创新过程，明确海洋科技创新效率的差异表现。鉴于此，本文基于两阶段创新价值链视角，构建海洋科技创新效率评价指标体系，运用两阶段DEA模型，对我国11个沿海地区2006—2014年间的海洋科技创新效率进行评价和分析，并为提升我国海洋科技创新效率提供可行建议。

二、研究设计 (一) 两阶段DEA模型

传统DEA模型将决策单元(DMUs)看作“黑箱”，忽略DMU的内部结构及子系统的运作机理，默认中间环节的运作绝对有效。实际上，一个生产系统由多个子系统或子过程有机构成，如果缺乏对系统内部结构和运作机制的深入分析，很难找到导致生产系统低效率的真正根源。Lewis等将生产过程分为两个相连的子过程，对传统DEA模型予以扩展，提出了两阶段DEA模型，通过测算每个子过程的效率考察不同环节对系统整体效率的影响。

假设有n个决策单元，每个DMU_j(j=1, 2, …, n)的生产过程都包含两个前后紧密相连的子过程。如图 1所示，第一阶段由m种初始投入X_ij(i=1, 2…, m)得到k种中间产出Y_dj(d=1, 2, …, , k)以及l种其它产出Y*_ej(e=1, 2, …, l)，第二阶段由k种中间产出Y_dj(d=1, 2, …, , k)和h种补充投入X*_cj(c=1, 2, …h)得到s种最终产出Z_rj(r=1, 2, …s)。

基于BCC模型的子过程效率分别为：

$ \left\{ \begin{array}{l} \mathit{min}{\theta _1}\\ s.t.\sum\limits_{j = 1}^n {{X_{ij}}{\lambda _j} + S_i^ - = {\theta _1}{X_{i0}}, i = 1, 2, \cdots , m} \\ \sum\limits_{j = 1}^n {{Y_{dj}}{\lambda _j} - S_d^ + = {Y_{d0}}} , i = 1, 2, \cdots , k\\ \sum\limits_{j = 1}^n {Y_{ej}^*{\lambda _j} - S_e^{* + } = Y_{e0}^*} , e = 1, 2, \cdots , l\\ \sum\limits_{j = 1}^n {{\lambda _j} = 1} \\ {\lambda _j} \ge 0, j = 1, 2, \cdots , n\\ S_i^ - \ge 0, S_d^ + \ge 0, S_e^{* + } \ge 0 \end{array} \right. $

$ \left\{ \begin{array}{l} \mathit{min}{\theta _2}\\ s.t.\sum\limits_{j = 1}^n {{Y_{dj}}{\lambda _j} + S_d^ - = {\theta _2}{Y_{d0}}, d = 1, 2, \cdots , k} \\ \sum\limits_{j = 1}^n {X_{cj}^*{\lambda _j} + S_c^{* - } = {\theta _2}X_{c0}^*} , c = 1, 2, \cdots , h\\ \sum\limits_{j = 1}^n {{Z_{rj}}{\lambda _j} - S_r^ + = {Z_{r0}}} , r = 1, 2, \cdots , s\\ \sum\limits_{j = 1}^n {{\lambda _j} = 1} \\ {\lambda _j} \ge 0, j = 1, 2, \cdots , n\\ S_d^ - \ge 0, S_c^{* - } \ge 0, S_r^ + \ge 0 \end{array} \right. $

系统综合效率借鉴王黎萤等的做法，^[21]用各子过程效率的乘积表示，即：θ=θ₁*θ₂。

(二) 指标体系

本文基于创新价值链视角，将海洋科技创新过程分解为创新研发阶段和成果转化阶段，构建包括初始投入、中间产出、其他产出、补充投入与最终产出的海洋科技创新效率评价指标体系。

1、创新研发阶段的投入产出指标。研发是海洋自主创新的基础，研发阶段的投入主要涉及人力投入和财力投入两方面，产出主要涉及知识产权，如海洋专利、海洋科技论文等。借鉴现有研究并考虑数据的可得性，选取海洋科技活动人员(X₁)和海洋科研机构经费收入总额(X₂)作为创新研发阶段的初始投入指标，选取海洋专利(Y₁)、海洋科技论文(Y*₁)、海洋科技著作(Y*₂)作为创新研发阶段的产出指标。现有研究对专利指标的选取尚未形成统一标准，考虑到发明专利更能体现核心创新能力，且专利申请受理数不易受专利审批时滞等外部因素的影响，本阶段的海洋专利指标具体指海洋发明专利申请受理数。

2、成果转化阶段的投入产出指标。创造经济效益是企业创新的根本目的，成果转化阶段是海洋科技创新研发成果转化为经济产出的过程。海洋专利作为中间产出投入到科技成果转化环节，通过产生新产品或提高企业的技术竞争力，能够在一定期限内为企业持续创造价值，因此本阶段的海洋专利指标具体指拥有海洋发明专利总数。然而，海洋科技创新研发成果不可能自动转化为经济产出，需要海洋产业相关人员和资本的支持，因此引入涉海就业人员(L)和海洋资本存量(K)作为成果转化阶段的补充投入。最终产出指标包括海洋科研教育管理服务增加值(Z₁)和海洋生产总值(Z₂)。

(三) 数据选取与预处理

考虑相关海洋数据的统计口径和可得性，本文选取我国11个沿海地区，包括天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、广西壮族自治区和海南省，作为实证分析样本，时间跨度选取2006—2014年。本文全部原始数据来源于《中国海洋统计年鉴》(2007—2015)和《中国统计年鉴》(2007—2015)。

首先，为消除价格因素的影响，以2006年为基期，利用GDP平减指数将各地区的海洋科研机构经费收入总额、海洋科研教育管理服务增加值和海洋生产总值换算为以不变价格表示。

其次，海洋资本存量采用永续盘存法进行测算，即：

$ {K_{i, t}} = {I_{i, t}} + \left( {1 - \delta } \right){K_{i, t - 1}} $

其中，δ为折旧率，统一按11.33%计算，I_{i, t}为地区i第t年的可比价海洋固定资产投资额。^[22]由于缺乏海洋固定资产投资额的相关统计数据，本文用地区全社会固定资产投资额与海洋生产总值占地区生产总值比重的乘积进行替代，并经固定资产投资价格指数换算为可比价数据。基期海洋资本存量为：

$ {K_{i, t - 1}}{\rm{ = }}\frac{{{I_{i, t}}}}{{\left( {{g_i} + \delta } \right)}} $

其中，g_i为地区i的海洋资本存量增长率。Griliches认为，资本存量增长率可以用投资增长率代替，因此，本文用各地区所考察年份海洋固定资产投资实际增长率的算术平均数替代海洋资本存量增长率。

三、实证分析

利用Matlab2014a软件对2006—2014年我国11个沿海地区的海洋科技创新研发效率和成果转化效率进行测算。

(一) 海洋科技创新研发效率

如图 3所示，2006—2014年我国海洋科技创新研发效率整体呈上升趋势，技术效率均值从2006年的0.357上升至2014年的0.581，其中在2009年有一个明显的“跳跃式”上升，这主要归因于纯技术效率比上年提升了48%。纯技术效率均值波动较大，在2011—2014年表现出持续上升的良好态势；相较于纯技术效率，规模效率整体保持在相对较高的水平，稳中有升。因此，提升纯技术效率是大幅提升海洋科技研发效率的关键。

具体到各沿海地区层面，2006—2014年我国11个沿海地区的海洋科技创新研发效率存在明显差异，且差异程度在逐渐扩大(见表 2)。考察期内大部分地区的纯技术效率有了大幅提升，如辽宁、上海、山东和广东等地，同期某些地区的纯技术效率则持续下降，如广西、福建和海南等地，这是导致区域间海洋科技创新研发效率相差悬殊的根本原因。

2012—2014年的海洋科技创新研发效率测算结果显示，辽宁近三年的创新研发效率均值高达0.966，位列全国第一，海南的创新研发效率最低，仅为0.246；辽宁、河北、上海、山东、广东及江苏等地的创新研发效率相对较高，均在0.5以上，浙江、天津、广西、福建及海南等地的创新研发效率则相对较低，均在0.4以下。辽宁的创新研发效率均值在2006—2008年仅为0.183，在2009—2014年则达到了0.9以上，这主要归因于纯技术效率的大幅提升，增幅高达282%。上海的情况与辽宁相似，即使规模效率有所下降，但由于纯技术效率从2006—2008年的0.375上升到2009—2011年的0.971，上海的创新研发效率相应从0.342上升到0.828。相反，浙江和福建两地的纯技术效率一直处在较低水平，即使规模效率均在0.9以上，两地的创新研发效率并不高。山东和广东两地的纯技术效率一直呈上升趋势，在2012—2014年达到0.980以上，但规模效率相对较低，仅为0.7左右，提升规模效率则是这两个地区进一步提升创新研发效率的关键。

(二) 海洋科技成果转化效率

如图 4所示，2006—2014年我国海洋科技成果转化效率波动较大，效率均值下降区间长于上升区间，其中在2007—2009年间的下降幅度最大，效率均值从0.919下跌至0.803，之后在0.8左右浮动。成果转化效率的走势很大程度上取决于纯技术效率的变动，二者的差异在2006—2008年较小，自2009年之后差异明显扩大。规模效率呈现出阶段性，2006—2008年在0.966左右波动，而2009—2014年则在0.916左右波动，较之前有所下跌。可以看出，纯技术效率与规模效率均存在一定的提升空间，应同时从这两方面着手，努力提升海洋科技成果转化效率。

具体到各沿海地区层面，我国海洋科技成果转化效率低于0.8的地区在2006—2008年仅占18.2%，在2009—2014年该占比则上升到45.5%。由于11个沿海地区的纯技术效率及规模效率差异逐渐扩大，各地区海洋科技成果转化效率差异也越来越明显(见表 3)。

2012—2014年的海洋科技成果转化效率测算结果显示，上海的成果转化效率值为1.000，排名全国第一，广东紧随其后；江苏、天津、河北及山东等地的成果转化效率相对较高，均在0.8以上；浙江、福建、海南、广西和辽宁等地的成果转化效率则相对较低，其中辽宁的成果转化效率最低，仅为0.460。上海、广州和深圳作为我国的经济中心，经济综合实力强，对外开放水平高，更容易吸引投资和人才流入，能够为海洋科技创新成果转化提供重要支撑。天津作为直辖市，离政治中心北京市较近，具有一定的行政优势。山东作为我国起步较早的海洋开发强省，一直是海洋资源要素聚集的地区；值得注意的是，虽然山东的纯技术效率呈上升趋势，但其规模效率却在持续下降，这抑制了成果转化效率的进一步提升。辽宁的规模效率值一直高于0.9，但由于该地区的纯技术效率实在太低，导致辽宁省排名末位。海南和广西的纯技术效率和规模效率均在持续下降，这必然导致成果转化效率不断下降；不过，随着国家政策对北部湾地区的倾斜和“一带一路”战略的推进，两地的海洋科技创新应用也迎来发展机遇期。

(三) 海洋科技创新综合效率

如图 5所示，2006—2014年，我国海洋科技创新综合效率整体呈上升趋势，综合效率均值从2006年的0.322提高到2014年的0.483，上升50%。一方面，由于创新研发效率远低于成果转化效率，所以考察期内创新综合效率水平主要取决于创新研发效率的表现，二者的变化趋势几乎一致。另一方面，由于成果转化效率整体呈下降趋势，这导致创新综合效率与创新研发效率之间的差距逐渐扩大。

具体到各沿海地区层面，我国海洋科技创新综合效率均值高于0.5的地区在2006—2008年仅占18.2%，自2013年起该比例上升到45.5%。此外，我国11个沿海地区的海洋科技创新综合效率差异明显，最大值高达0.997，最小值仅为0.050(见表 4)；创新综合效率标准差显示，2012—2014年各地区创新综合效率差异在持续扩大。

2006—2014年的海洋科技创新综合效率测算结果显示，河北的创新综合效率均值为0.733，排名全国第一；广西的创新综合效率均值仅为0.132，排名最后。河北、广东和上海等地的创新综合效率均值较高，这些地区可归为“效率领先型地区”；其次，江苏和山东两地的创新综合效率均值相对较高，属于“效率追赶型地区”；其他地区，包括辽宁、浙江、天津、福建、海南和广西，则属于“效率落后型地区”。

(四) 海洋科技创新效率提升路径

结合2012—2014年我国11个沿海地区海洋科技创新分阶段效率测算结果，以各阶段效率均值为分界点，将11个沿海地区划分为四类，包括双高地区(Ⅰ)、低研发高转化地区(Ⅱ)、高研发低转化地区(Ⅲ)以及双低地区(Ⅳ)，分类结果如图 6所示。

1、双高地区。此类地区的创新研发效率和成果转化效率均高于全国平均水平，包括河北、上海、广东和山东。这类地区的创新研发投入产出效率较高，且对新技术的消化吸收能力较强，是其他地区学习和追赶的榜样。

2、低研发高转化地区。此类地区的成果转化效率高于全国平均水平，但创新研发效率低于全国平均水平，包括江苏和天津。虽然这类地区能有效地将科技成果转化为经济产出，但创新研发能力不足，抑制了创新综合效率的提升。为进一步提升创新综合效率，这类地区应采取“单边补短式”效率提升路径，在保持高成果转化效率的基础上，以创新研发效率作为突破口，通过加强创新研发阶段的管理，合理调配和利用创新研发资源，提升创新研发效率，进而提升创新综合效率。

3、高研发低转化地区。此类地区的创新研发效率高于全国平均水平，但成果转化效率低于全国平均水平，包括辽宁。这类地区的科研机构创新研发能力较强，然而企业转化能力落后，严重影响了创新综合效率水平。为进一步提升创新综合效率，这类地区适用“单边补短式”效率提升路径，在保持高创新研发效率的前提下，以成果转化效率作为突破口，通过加强科研机构与企业间的合作，提高研发技术的生产适用性以及企业的技术消化吸收能力，发展相关产业链，提升成果转化效率，进而提升创新综合效率。

4、双低地区。此类地区的创新研发效率和成果转化效率均低于全国平均水平，包括浙江、福建、海南和广西。这类地区的创新研发子系统和成果转化子系统的有效性均有待提升。为进一步提升创新综合效率，这类地区可采取“渐进式”或者“飞跃式”效率提升路径。渐进式效率提升路径是指先提升某一环节的效率，之后再提升另一环节的效率；飞跃式效率提升路径是指同时提升两个环节的效率，争取一步到位。浙江的成果转化效率接近全国平均水平，其创新研发效率在同类地区中最高，比其他同类地区更适合采取“飞跃式”效率提升路径。

四、结论

本文基于创新价值链视角，将海洋科技创新过程分为创新研发阶段和成果转化阶段，以海洋专利作为中间产出构建海洋科技创新效率评价指标体系，运用两阶段DEA模型对我国2006—2014年11个沿海地区的海洋科技创新效率进行动态评价。主要研究结论如下：

第一，考察期内海洋科技创新研发效率整体呈上升趋势，表现出良好的发展态势。纯技术效率是显著提升海洋科技创新研发效率的关键。我国涉海科研机构应加强科技投入资源的合理配置，避免研发过程中资源过度集中和重复建设等问题，提高创新研发过程的管理水平和技术有效性。

第二，考察期内海洋科技成果转化效率整体呈下降趋势，未来走势值得持续关注。纯技术效率和规模效率不同程度的下降是导致成果转化效率下降的根本原因。涉海企业应加强与科研机构的合作，提高产学研结合的广度与深度，完善内部管理和人才机制，提高技术消化和吸收能力。各地区政府应进一步完善和规范技术市场交易环境，为促进海洋科技成果市场化提供便利。

第三，考察期内海洋科技创新综合效率整体呈上升趋势，其走势主要受创新研发效率的影响。我国海洋科技成果转化效率远高于创新研发效率，在保持高成果转化效率的前提下，加快提升创新研发效率才能从根本上大幅提升我国海洋科技创新综合效率。

第四，我国海洋科技创新综合效率及分阶段效率的地区差异明显，且分阶段效率协调程度差。应加强各沿海地区间的技术交流与合作，通过人才互换、产业合作等方式实现技术与管理经验的借鉴与学习，充分发挥创新溢出效应，带动低效率地区的发展。各沿海地区应充分认识并努力克服创新短板，结合自身的资源条件和优势，设定合理的效率提升路径。