崔曉露

(上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)經(jīng)研究所，上海 200433)

一、引 言

自1988年北京中關(guān)村科技園區(qū)成立后，截至2012年11月我國已有105個(gè)國家級(jí)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū) (以下簡(jiǎn)稱高新區(qū))。近年來，隨著我國高新區(qū)的快速發(fā)展，國內(nèi)學(xué)者也開始關(guān)注高新區(qū)的評(píng)價(jià)研究，包括效率評(píng)價(jià)、創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)、發(fā)展?fàn)顩r評(píng)價(jià)、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)和可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)等。一般都是通過構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來對(duì)高新區(qū)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并對(duì)多個(gè)高新區(qū)進(jìn)行比較研究。權(quán)進(jìn)民等［1］選取了9個(gè)國家級(jí)高新區(qū)，分別從縱向和橫向角度對(duì)其可持續(xù)發(fā)展能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，由于選取的園區(qū)數(shù)太少，因此其分析具有片面性。許海東和許陳生［2］測(cè)算了我國51個(gè)國家級(jí)高新區(qū)2001—2004年間的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，認(rèn)為我國多數(shù)高新區(qū)處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了我國高新區(qū)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，但其貢獻(xiàn)率逐年下降。

二、我國高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)分析

1.指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

本文基于我國高新區(qū)的實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r及相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，各選取了3類創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)來評(píng)價(jià)我國各地高新區(qū)的創(chuàng)新績(jī)效。投入指標(biāo)選取高新區(qū)R＆D經(jīng)費(fèi)支出、高新區(qū)科技活動(dòng)人員數(shù)及大專以上學(xué)歷占年末從業(yè)人員比重;產(chǎn)出指標(biāo)選取專利授權(quán)數(shù)、高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入及工業(yè)增加值。高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效的實(shí)質(zhì)是其創(chuàng)新投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化效率，而本文采用的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 (Data Envelopment Analysis，即 DEA)方法，是通過構(gòu)造包含所有創(chuàng)新要素和創(chuàng)新產(chǎn)出的有效集合來測(cè)算投入產(chǎn)出效率，從而避免函數(shù)形式錯(cuò)誤帶來的問題，更為有效地測(cè)度高新區(qū)的創(chuàng)新績(jī)效。由于DEA模型要求產(chǎn)出與投入指標(biāo)間符合同向性假設(shè)，即投入數(shù)量增加，產(chǎn)出數(shù)量不得減少。因此，選擇的投入與產(chǎn)出指標(biāo)必須具有正相關(guān)性。本文首先利用SPSS軟件對(duì)指標(biāo)數(shù) 據(jù)進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，得到結(jié)果如表1所示。

表1 Pearson相關(guān)分析結(jié)果

由表1可知，所有創(chuàng)新產(chǎn)出及創(chuàng)新投入指標(biāo)間都有較顯著的正相關(guān)性，符合同向性要求，可以進(jìn)行DEA分析。此外，還要考慮自由度的問題，由于投入產(chǎn)出變量的增加會(huì)降低DEA區(qū)分決策單元 (Decision Making Unit，即 DMU)效率高低的能力，為了確保效率評(píng)估的準(zhǔn)確性，決策單元的個(gè)數(shù)至少應(yīng)為投入產(chǎn)出變量個(gè)數(shù)和的3倍，本文也符合要求。

考慮到投入產(chǎn)出的時(shí)間延遲問題，這里采用官建成和劉順忠［3-4］的做法，將延遲時(shí)間選定為兩年，投入指標(biāo)選取2007—2008年的高新區(qū)數(shù)據(jù)，產(chǎn)出指標(biāo)選擇2009—2010年的高新區(qū)數(shù)據(jù)，依照《國家火炬計(jì)劃統(tǒng)計(jì)年鑒》共選取41個(gè)省市①以火炬計(jì)劃所統(tǒng)計(jì)的省市為基準(zhǔn)，由于部分指標(biāo)缺乏西藏、青海和寧夏的數(shù)據(jù)，為統(tǒng)一測(cè)算將其去除，最終選取41個(gè)省市。表中所列省數(shù)據(jù)已經(jīng)剔除了單列市的數(shù)據(jù)。進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)分析。

2.高新區(qū)效率與規(guī)模報(bào)酬分析

采用EMS Version1.3.0軟件選擇投入導(dǎo)向的DEA模型，依次計(jì)算出整體效率CRS、純技術(shù)效率VRS以及非遞增規(guī)模報(bào)酬形態(tài)效率NIRS。將CRS除以VRS得到規(guī)模效率SE。實(shí)證結(jié)果如表2所示。判定標(biāo)準(zhǔn)參考Fare等［5］的標(biāo)準(zhǔn)，即:

當(dāng)VRS=CRS時(shí)，決策單元處于固定規(guī)模報(bào)酬 (CRS)階段;當(dāng)VRS=NIRS時(shí)，決策單元處于遞減規(guī)模報(bào)酬 (DRS)階段;當(dāng)VRS≠NIRS時(shí)，決策單元處于遞增規(guī)模報(bào)酬 (IRS)階段。

由表2可知，從全國范圍來看，2007—2008年平均整體效率略降了2.07%，各省市的整體效率則有升有降。進(jìn)一步分析我國高新區(qū)整體效率下降的原因主要是由于純技術(shù)效率下降了3.61%，因此我國高新區(qū)應(yīng)當(dāng)更加重視提高創(chuàng)新資源的使用效率，從而提高園區(qū)整體創(chuàng)新績(jī)效。2007年和2008年我國高新區(qū)的平均規(guī)模效率均高于 0.90，并且 2008年較 2007年提高了2.16%。

從表2可以看出，天津、河北、山西、大連、吉林、黑龍江、哈爾濱、上海、南京、南京、寧波、安徽、福建、江西、青島、河南、湖北、武漢、湖南、深圳、四川、成都、貴州、云南、陜西和新疆這25個(gè)省市的高新區(qū)連續(xù)兩年為非明顯整體效率，且河北、山西、吉林、黑龍江、哈爾濱、上海、南京、寧波、安徽、福建、江西、青島、河南、湖北、武漢、深圳、成都和陜西這18個(gè)省市連續(xù)兩年也無明顯純技術(shù)效率，這些省市應(yīng)當(dāng)重視提高創(chuàng)新資源的使用效率。青島、四川、貴州、云南、陜西和新疆連續(xù)兩年無明顯規(guī)模效率，這說明這些地區(qū)高新區(qū)的投入產(chǎn)出并非最適合其生產(chǎn)規(guī)模，并且從規(guī)模報(bào)酬分析中可以發(fā)現(xiàn)，這些省市連續(xù)兩年都處于遞增規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)，應(yīng)當(dāng)要加大創(chuàng)新資源的投入。而武漢和湖南則連續(xù)兩年處于遞減規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)，應(yīng)當(dāng)考慮適當(dāng)減少其高新區(qū)創(chuàng)新資源的投入。兩年間，哈爾濱整體效率下降最快，并且純技術(shù)效率和規(guī)模效率均有大幅下降;此外，山西、內(nèi)蒙古、吉林、安徽、福建、湖南和云南也有較大程度的整體效率和純技術(shù)效率下降。而大連、上海、廣西和西安的整體效率和純技術(shù)效率則有較大幅度的提高，其高新區(qū)的發(fā)展值得肯定。其中上海的規(guī)模效率也有較大程度提高，并且連續(xù)兩年都處于遞增規(guī)模報(bào) 酬?duì)顟B(tài)，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大創(chuàng)新資源的投入。

表2 2007年和2008年我國各地高新區(qū)效率計(jì)算結(jié)果及規(guī)模報(bào)酬情況 單位:%

如表3所示，2007年和2008年我國各有13個(gè)省市的整體效率值達(dá)到1，其中，北京、遼寧、沈陽、長(zhǎng)春、江蘇、浙江、廈門、山東、廣東、廣州、海南、重慶和甘肅連續(xù)兩年整體效率值高于0.90，說明這些地區(qū)創(chuàng)新績(jī)效相當(dāng)好并且具有一定的穩(wěn)定性。

表3 2007年和2008年我國各地區(qū)高新區(qū)整體效率強(qiáng)度分類表

三、我國高新區(qū)敏感度分析

由于不同投入產(chǎn)出項(xiàng)的選擇可能影響DEA效率前沿的形狀和位置，為了使結(jié)果更具說服力，應(yīng)當(dāng)進(jìn)行敏感度分析 (Sensitivity Analysis)。此外，也可以通過敏感度分析探討目前創(chuàng)新資源的投入狀況對(duì)高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效的影響以及創(chuàng)新產(chǎn)出的改善空間，為相對(duì)效率值小于1的DMU提供改進(jìn)的方向。這里采用CCR模式對(duì)所有DMU，針對(duì)各投入產(chǎn)出項(xiàng)進(jìn)行單一要素敏感度分析，結(jié)果如表4和表5所示。①由于篇幅所限，表4和表5省略，如有需求請(qǐng)與作者聯(lián)系。

1.投入項(xiàng)去除高新區(qū)R＆D經(jīng)費(fèi)支出

投入項(xiàng)去除高新區(qū)R＆D經(jīng)費(fèi)支出后，2007年有29個(gè)DMU效率值不同程度的下降，占總數(shù)的70.73%，下降了20%以上的地區(qū)有大連、哈爾濱、福建、湖南、貴州，而沈陽、廈門、廣東、海南和重慶，由原本的效率值1各有不同程度的下降。2008年有25個(gè)DMU效率值不同程度的下降，占總數(shù)的60.98%，下降了20%以上的地區(qū)有大連、湖南、貴州、新疆，而廈門、廣東、廣西、重慶和西安，由原本的效率值1各有不同程度的下降。

由此可見，R＆D經(jīng)費(fèi)對(duì)DMU效率的提升有著重要的作用，并且是上述地區(qū)的優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目，尤其是廈門、廣東和重慶連續(xù)兩年由效率值1下降為小于1，大連、湖南和貴州連續(xù)兩年降幅超過20%?？梢?，R＆D經(jīng)費(fèi)對(duì)其高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效有著重要的影響，這一指標(biāo)引入意義巨大。

2.投入項(xiàng)去除高新區(qū)科技活動(dòng)人員數(shù)

投入項(xiàng)去除高新區(qū)科技活動(dòng)人員數(shù)后，2007年有23個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的56.10%，其中吉林、寧波、安徽和云南下降幅度超過20%，而長(zhǎng)春、廣州由原本的效率值1各有不同程度的下降。2008年有20個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的48.80%，其中沈陽、廣州下降幅度超過20%，吉林、上海、寧波和云南下降幅度超過10%，而長(zhǎng)春、甘肅由原本的效率值1各有不同程度的下降。

由此可見，高新區(qū)科技活動(dòng)人員數(shù)對(duì)DMU效率的提升有著重要的作用，并且是上述地區(qū)的優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目，尤其是長(zhǎng)春連續(xù)兩年由效率值1下降為小于1，吉林、寧波和云南連續(xù)兩年有較大幅度的下降?？梢?，科技活動(dòng)人員數(shù)對(duì)其高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效有著重要的影響。

3.投入項(xiàng)去除高新區(qū)大專以上學(xué)歷占年末從業(yè)人員比重

投入項(xiàng)去除高新區(qū)大專以上學(xué)歷占年末從業(yè)人員比重后，2007年有34個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的82.90%，其中內(nèi)蒙古、哈爾濱、湖南有50%以上的降幅，河北、大連、吉林、黑龍江、南京、安徽、河南、武漢、廣西、成都、貴州和陜西有25%以上的降幅，而北京、遼寧、長(zhǎng)春、廈門、山東、廣東、廣州和重慶由原本的效率值1各有不同程度的下降。2008年有31個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的75.60%，其中內(nèi)蒙古、上海、南京、湖南、廣州和成都有20%以上的降幅，而北京、江蘇、山東、廣東、廣西和西安由原本的效率值1各有不同程度的下降。

由此可見，高新區(qū)大專以上學(xué)歷占年末從業(yè)人員比重對(duì)DMU效率的提升有著重要的作用，并且是上述地區(qū)的優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目，尤其是北京、山東和廣東連續(xù)兩年由效率值1下降為小于1，內(nèi)蒙古、南京、湖南、廣州和成都連續(xù)兩年都有20%以上的降幅?？梢姡咝聟^(qū)大專以上學(xué)歷占年末從業(yè)人員比重對(duì)其高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效有著重要的影響，這一指標(biāo)引入意義巨大。

4.產(chǎn)出項(xiàng)去除高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入

產(chǎn)出項(xiàng)去除高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入后，2007年有22個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的53.70%，其中天津、西安下降幅度超過30%，大連、安徽、武漢和新疆下降幅度超過10%，而北京、沈陽、山東、廣州和重慶由原本的效率值1各有不同程度的下降。2008年有33個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的80.50%，其中沈陽、廣州和上海下降幅度超過40%，天津、大連和新疆下降幅度超過20%，而北京、遼寧、山東、廣西、重慶和西安由原本的效率值1各有不同程度的下降。

由此可見，高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入對(duì)DMU效率的提升有著重要的作用，并且是上述地區(qū)的優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目，尤其是北京、山東和重慶連續(xù)兩年由效率值1下降為小于1，沈陽、廣州、西安、天津、大連和新疆連續(xù)兩年有較大幅度的下降?？梢?，高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入對(duì)其高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效有著重要的影響，這一指標(biāo)引入意義巨大。

5.產(chǎn)出項(xiàng)去除專利授權(quán)數(shù)

產(chǎn)出項(xiàng)去除專利授權(quán)數(shù)后，2007年僅有8個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的19.50%，且普遍下降幅度較少，其中福建下降幅度超過20%，吉林、寧波、安徽、青島、湖北和貴州下降幅度不超過5%，而海南由原本的效率值1下降為0.36。2008年有10個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的24.40%，其中福建下降幅度超過10%，吉林、寧波、安徽、青島、湖北、湖南、四川和貴州下降幅度不到10%，而海南由原本的效率值1有不同程度的下降。

由此可見，專利授權(quán)數(shù)對(duì)DMU效率值的影響作用不大，因此這一指標(biāo)引入作用不明顯。不過這一指標(biāo)對(duì)海南、福建高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效的影響較明顯，尤其是海南連續(xù)兩年由效率值1下降為小于1，福建連續(xù)兩年有較大幅度的下降?？梢?，高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入對(duì)其高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效有著重要的影響，是上述地區(qū)的優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目。

6.產(chǎn)出項(xiàng)去除高新區(qū)企業(yè)工業(yè)增加值

產(chǎn)出項(xiàng)去除高新區(qū)企業(yè)工業(yè)增加值后，2007年有33個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的80.50%，其中內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、哈爾濱、南京、安徽、湖南、云南和陜西的降幅高達(dá)50%以上，而遼寧、長(zhǎng)春、廈門、山東和廣東由原本的效率值1有不同程度的下降。2008年有36個(gè)DMU效率值有不同程度的下降，占總數(shù)的87.80%，其中吉林、黑龍江、南京、云南、陜西有40%以上的降幅，內(nèi)蒙古和湖南的降幅更是高達(dá)50%以上，而遼寧、長(zhǎng)春、廈門、山東、廣東、廣西、西安和甘肅由原本的效率值1有不同程度的下降。

由此可見，高新區(qū)企業(yè)工業(yè)增加值對(duì)DMU效率的提升有著重要的作用，這一指標(biāo)引入意義巨大。尤其是2007—2008年連續(xù)兩年遼寧、長(zhǎng)春、廈門、山東和廣東由效率值1下降為小于1，吉林、黑龍江、南京、云南和陜西連續(xù)兩年都有40%以上的降幅?？梢?，高新區(qū)企業(yè)工業(yè)增加值對(duì)高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效有著重要的影響，是上述省市的優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目。

由圖1可知，整體來看，投入指標(biāo)中高新區(qū)大專以上學(xué)歷占年末從業(yè)人員比重和高新區(qū)R＆D經(jīng)費(fèi)支出對(duì)DMU效率的提升有較大作用，去除高新區(qū)大專以上學(xué)歷占年末從業(yè)人員比重后，2007年的平均效率值由77.72%降至51.34%，2008年由75.65%降至64.45%;去除高新區(qū)R＆D經(jīng)費(fèi)支出后，2007年的平均效率值由77.72%降至67.84%，2008年則由75.65%降至68.21%。相對(duì)地，科技活動(dòng)人員數(shù)對(duì)DMU效率的影響在投入指標(biāo)中較不明顯，將其去除后2007年的平均效率值降至72.12%，2008年的平均效率值則降至71.05%。

產(chǎn)出指標(biāo)中，高新區(qū)企業(yè)工業(yè)增加值和高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入對(duì)DMU效率的提升有較大作用。尤其是高新區(qū)企業(yè)工業(yè)增加值，將其去除后，2007年的平均效率值由77.72%明顯地降至44.54%，2008年則由75.65%降至46.46%。去除高新區(qū)企業(yè)技術(shù)收入后，2007年的平均效率值降至67.15%，2008年則降為61.60%。相對(duì)地，專利授權(quán)數(shù)對(duì)DMU效率的影響在產(chǎn)出指標(biāo)中較不明顯，也是所有產(chǎn)出指標(biāo)中去除其后下降幅度最小的指標(biāo)，2007年的平均效率由77.72%降至75.39%，2008年的平均效率則由75.65%降至74.50%，可見其對(duì)效率值的改變不大，引入作用不明顯，不過選取它也有一定的意義，通過分析發(fā)現(xiàn)，這一指標(biāo)對(duì)福建和海南高新區(qū)的績(jī)效影響明顯，是這兩個(gè)地區(qū)的優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目。

圖1 敏感度分析結(jié)果對(duì)比圖

四、結(jié)論及政策建議

從全國范圍來看，2007—2008年我國高新區(qū)整體效率略降了2.07%，這主要是由于純技術(shù)效率下降了3.61%，因此我國高新區(qū)應(yīng)當(dāng)更加重視提高創(chuàng)新資源的使用效率，從而提高園區(qū)整體創(chuàng)新績(jī)效。

2007年和2008年我國各有13個(gè)省市的整體效率值達(dá)到1，其中，北京、江蘇和廣東等地連續(xù)兩年整體效率值高于0.90，說明這些省市創(chuàng)新績(jī)效相當(dāng)好并且具有一定的穩(wěn)定性。青島、四川、貴州、云南、陜西和新疆連續(xù)兩年無明顯規(guī)模效率，并且從規(guī)模報(bào)酬分析中可以發(fā)現(xiàn)，這些地區(qū)連續(xù)兩年都處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，應(yīng)當(dāng)加大創(chuàng)新資源的投入。武漢和湖南則連續(xù)兩年處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，應(yīng)當(dāng)考慮適當(dāng)減少其高新區(qū)創(chuàng)新資源的投入。而連續(xù)兩年無明顯整體效率和純技術(shù)效率的哈爾濱、山西等省市則應(yīng)當(dāng)重視提高創(chuàng)新資源的使用效率。兩年間，哈爾濱整體效率下降最快，并且純技術(shù)效率和規(guī)模效率均有大幅下降;此外，山西、內(nèi)蒙古、吉林、安徽、福建、湖南和云南也有較大程度的整體效率和純技術(shù)效率下降。而大連、上海、廣西和西安的整體效率和純技術(shù)效率則有較大幅度的提高，其高新區(qū)的發(fā)展值得肯定。其中上海的規(guī)模效率有較大程度提高，并且連續(xù)兩年都處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大創(chuàng)新資源的投入。

［1］權(quán)進(jìn)民，姚蘭，史本山.基于DEA的國家級(jí)高新區(qū)可持續(xù)發(fā)展能力評(píng)價(jià)［J］.軟科學(xué)，2008，(1).

［2］許海東，許陳生.我國高新區(qū)Malmquist生產(chǎn)率增長(zhǎng)研究［J］.商場(chǎng)現(xiàn)代化，2009，(3).

［3］官建成，劉順忠.區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)測(cè)度的研究框架和內(nèi)容［J］. 中國科技論壇，2003，(2):24-26.

［4］官建成，劉順忠.區(qū)域創(chuàng)新機(jī)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新績(jī)效影響的研究［J］. 科學(xué)學(xué)研究，2003，(2):210-214.

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