朱方洲

（安徽經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 信息技術(shù)中心，安徽 合肥 230059）

根據(jù)《國家軟件產(chǎn)業(yè)基地管理辦法（試行）》（2001），國家軟件產(chǎn)業(yè)基地是國家在具有一定科技研發(fā)能力的地區(qū)，以現(xiàn)有軟件產(chǎn)業(yè)為基礎(chǔ)，建立的專門從事軟件研發(fā)和信息化解決方案的產(chǎn)業(yè)基地，通過對基地內(nèi)大型骨干企業(yè)和技術(shù)鮮明的中小型企業(yè)的培養(yǎng)和扶持，為國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供強(qiáng)有力的信息化保障。軟件產(chǎn)業(yè)基地并不是一個(gè)實(shí)在的物理區(qū)位概念，而是表現(xiàn)為一定區(qū)域內(nèi)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展資源的集聚。截至2011年底，經(jīng)認(rèn)定的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地共有38個(gè)，分布于全國各地，此外亦有諸多的省級(jí)、市級(jí)軟件產(chǎn)業(yè)基地。軟件產(chǎn)業(yè)基地是推動(dòng)軟件產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展的重要支撐，評估軟件產(chǎn)業(yè)基地的發(fā)展績效對優(yōu)化軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、提高軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量和水平、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、擴(kuò)大就業(yè)規(guī)模以及促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變都具有重要意義。隨著國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的不斷增多，對其績效評估也越發(fā)必要與重要。因此，系統(tǒng)分析不同區(qū)域的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的發(fā)展績效，尋找效率差距原因，對單個(gè)基地的建設(shè)以及區(qū)域間基地的協(xié)調(diào)發(fā)展都具有重要的實(shí)踐意義。

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

軟件產(chǎn)業(yè)基地的發(fā)展績效是政策制定者、基地創(chuàng)建者、管理者、進(jìn)駐企業(yè)以及其他利益相關(guān)者共同關(guān)注的問題，也是學(xué)者關(guān)注的重要領(lǐng)域。關(guān)于如何衡量國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的績效，諸多學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究。

石曉軍（2003）[1]運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型對國家軟件產(chǎn)業(yè)基地從制度效率及規(guī)模效率兩個(gè)方面進(jìn)行評價(jià)。劉園園等（2009）[2]采用DRF和DEA方法對國家級(jí)重點(diǎn)軟件園的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行評價(jià)和分析。孫劍、陳永高（2010）[3]運(yùn)用CCR模型評價(jià)了我國國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的相對效率。高愛雄（2011）[4]基于GEM模型理論建立了軟件產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價(jià)模型，并加以實(shí)例驗(yàn)證。吳文清、趙黎明（2012）[5]運(yùn)用DEA方法對32個(gè)國家軟件產(chǎn)業(yè)基地連續(xù)4年的運(yùn)營效率進(jìn)行分析，并利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算其效率變動(dòng)。

除對軟件產(chǎn)業(yè)基地進(jìn)行研究外，還有諸多學(xué)者對軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。代志華（2004）[6]總結(jié)了國際軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，并提出了對中國軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展有借鑒意義的發(fā)展模式。張旭明（2005）[7]研究了2000年以來我國各項(xiàng)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展的扶持政策，分析了2000-2004年間軟件產(chǎn)業(yè)在資金保障、人才培養(yǎng)、技術(shù)創(chuàng)新、出口、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等方面的發(fā)展成就。華金秋等（2007）[8]對北京、上海、廣東三地的軟件產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了比較研究。孫川（2009）[9]通過偏離—份額分析模型對我國區(qū)域軟件產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的效應(yīng)與競爭力進(jìn)行了實(shí)證研究，并對發(fā)展過程中的貢獻(xiàn)和制約兩因素進(jìn)行了總結(jié)。陳蕾（2011）[10]分析了我國軟件產(chǎn)業(yè)組織的演進(jìn)規(guī)律，結(jié)果表明我國軟件產(chǎn)業(yè)組織處于不斷調(diào)整并趨向合理的階段。

綜觀上述研究，主要是從管理學(xué)與公共政策科學(xué)方向?qū)浖a(chǎn)業(yè)基地與軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀所做的研究。在我國，許多學(xué)者研究了諸多行業(yè)或產(chǎn)業(yè)（如能源、交通、電力、銀行）的績效評估問題，但對軟件產(chǎn)業(yè)基地的關(guān)注不足。運(yùn)用傳統(tǒng)DEA方法衡量軟件產(chǎn)業(yè)基地績效的研究逐漸增多，但總體較少，也存在一定的不足，在研究過程中相對停留于數(shù)據(jù)的基本表征而缺乏更加深入的分析內(nèi)容；運(yùn)用三階段DEA模型評估軟件產(chǎn)業(yè)基地的績效幾乎沒有，而三階段DEA方法最大的優(yōu)點(diǎn)在于過程演進(jìn)的同時(shí)也揭示原因，該模型測算的是一種相對效率，雖有模型風(fēng)險(xiǎn)（原因揭示上具有片面性），但可在指標(biāo)選取范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)原因分析上的周延。本文嘗試運(yùn)用該模型研究我國東部、中部和西部三個(gè)區(qū)域間國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的運(yùn)營效率，探究其差異的原因。

二、研究方法——三階段DEA模型

Charnes、Cooper和Rhodes（1978）[11]創(chuàng)設(shè)的DEA模型（稱為CCR模型）得到了廣泛的應(yīng)用，但傳統(tǒng)DEA模型的非參數(shù)法忽略了外部環(huán)境、隨機(jī)誤差等對運(yùn)營效率的影響，片面地將任何與效率前沿的偏差都全部落歸到管理的無效率，致使所得的效率值在一定程度上失真。其后，Banker、Charnes和Cooper（1984）[12]在CCR模型的基礎(chǔ)上將純技術(shù)效率從技術(shù)效率中分解出來，更加準(zhǔn)確地衡量所評估對象的經(jīng)營管理水平（稱為BCC模型），相對嚴(yán)謹(jǐn)之余仍未克服其根本缺陷。Berg?er、Humphrey（1991）[13]提出的DEA兩階段模型，雖測度環(huán)境變量對決策單元效率的影響，但該模型在實(shí)際應(yīng)用中忽略了原屬于投入松弛或產(chǎn)出剩余里的信息，無法排除環(huán)境和統(tǒng)計(jì)噪音對效率值的影響。因此，F(xiàn)ried等（2002）[14]提出了更加完善的三階段DEA模型，在測算過程中去除了非實(shí)際影響企業(yè)創(chuàng)新效率的因素，計(jì)算的結(jié)果更加真實(shí)。三階段DEA模型運(yùn)用步驟如下：

階段一：傳統(tǒng)DEA模型。該階段采用投入導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型對投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行DEA分析，BCC模型在理論和實(shí)際運(yùn)用中都較為成熟，此處不再詳述。

階段二：構(gòu)建相似SFA模型。該階段目的是為調(diào)整投入量，分離出受外部環(huán)境及隨機(jī)誤差因素影響的效率值，得出僅是由管理無效率造成的決策單元投入冗余。

首先，確定階段一的投入松弛變量，如下式所示：

（1）式中，Ski為第i個(gè)決策單元第k個(gè)投入的松弛變量，亦即第i個(gè)決策單元第k項(xiàng)投入實(shí)際值與最優(yōu)值的差額；Xk是X的第k行，Xkλ是xki對應(yīng)產(chǎn)出向量在投入效率子集上的最優(yōu)映射。

其次，建立SFA回歸方程：

（2） 式中，zi=[ ]z1i,z2i,…,zpi為p個(gè)可觀測的環(huán)境變量，βk為zi對投入松弛變量Ski的影響程度，fk(zi;βk)表示確定可行的松弛前沿，通常取fk(zi;βk)=ziβk;vki和uki分別表示第i個(gè)地區(qū)第k個(gè)投入的統(tǒng)計(jì)噪音和管理無效率，vki+uki為混合誤差項(xiàng)。

接著運(yùn)用Frontie4.1工具估算式（1），先求出σ2和γ等未知參數(shù)，其中γ=σ2uk/σ2uk+σ2vk，根據(jù)管理無效率的條件估算式（3），先求出E(uki/vki+uki),f、F分別是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù)和分布函數(shù)，ε是聯(lián)合誤差[9]。

再根據(jù)E(vki/vki+uki)=Ski-ziβk-E(uki/vki+uki)，將所估計(jì)的值代入以下調(diào)整的式子：

（4）式中，xki表示實(shí)際投入值；xAki表示調(diào)整后的投入值；表示全部決策單元位于相同環(huán)境中；[m ax{vki}-vki]表示所有決策單元處于相同自然狀態(tài)中。

階段三：調(diào)整以后的DEA模型。即用調(diào)整之后的決策單元投入代替原始投入，再次導(dǎo)入階段一。此時(shí)得到的各決策單元的效率值即為剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)誤差后的接近真實(shí)值，更能反映出實(shí)際效率。

三、樣本選定與變量選取

（一）研究樣本的選取

鑒于數(shù)據(jù)的可得性與完整性，本文選取2011年中國各省級(jí)行政單位（數(shù)據(jù)缺失的香港、澳門、臺(tái)灣排除其外）的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地（園）作為樣本，文中所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于《中國火炬統(tǒng)計(jì)年鑒2012》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2012》。由于樣本數(shù)量較大以及一些樣本數(shù)據(jù)的缺失，對一些關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)不全的樣本進(jìn)行了剔除，而非采用線性插值法、移動(dòng)平均法等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)彌補(bǔ)。據(jù)此，本文獲得有效觀察樣本34個(gè)，每個(gè)樣本都作為一個(gè)決策單元。

（二）投入與產(chǎn)出指標(biāo)的確定

國家軟件產(chǎn)業(yè)基地正常運(yùn)營需要多方面的要素予以保障，根據(jù)投入產(chǎn)出原理，本文選取能夠充分反映國家軟件產(chǎn)業(yè)基地“人、財(cái)、物”三方面的投入指標(biāo)：①現(xiàn)有占地面積，反映其當(dāng)前用地累計(jì)投入；②科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出總額，涵蓋研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出、軟件研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出與新產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出；③年末軟件從業(yè)人數(shù)，突出人力投入的專業(yè)性與針對性。

產(chǎn)出指標(biāo)亦選取三個(gè)：①軟件出口創(chuàng)匯額，體現(xiàn)其對外收益，反映該軟件基地在國際市場中的競爭力；②實(shí)際上繳稅額，體現(xiàn)其對國內(nèi)社會(huì)價(jià)值與經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)，反映該軟件產(chǎn)業(yè)基地在國內(nèi)市場中的總體表現(xiàn)；③凈利潤，體現(xiàn)其投資回報(bào)的實(shí)現(xiàn)程度，反映其自我積累與持續(xù)發(fā)展的能力。

在投入與產(chǎn)出指標(biāo)選定后，需對兩者進(jìn)行相關(guān)性分析以證明投入與產(chǎn)出是正相關(guān)關(guān)系。通過Spearman的相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表1。由表1可知，所選取的投入與產(chǎn)出均顯示出一定程度正相關(guān)性（現(xiàn)有占地面積與軟件出口創(chuàng)匯額之間的相關(guān)性較低，但與實(shí)際上繳稅額、凈利潤間在0.01水平上顯著相關(guān)），這表明本文所選取的投入與產(chǎn)出指標(biāo)在同向性上滿足模型原始假設(shè)，具有合理性。

表1 同向性檢驗(yàn)

（三）環(huán)境變量的選取

環(huán)境因素（亦稱外部影響因素）不在樣本主觀控制范圍之內(nèi)，但影響國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的運(yùn)營效率，有必要加以考慮，本文選取以下四個(gè)環(huán)境變量：

（1）當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。用所屬省區(qū)人均GDP來衡量，其差異會(huì)直接影響創(chuàng)新氛圍、政府支持力度以及對軟件產(chǎn)業(yè)基地建設(shè)的投入。

（2）當(dāng)?shù)乜萍及l(fā)展水平。用所屬省區(qū)科技進(jìn)步水平指數(shù)來衡量。該指數(shù)是當(dāng)?shù)厝f人大專以上學(xué)歷人數(shù)、R&D經(jīng)費(fèi)支出與GDP比例、財(cái)政科技支出占財(cái)政支出比重、企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出占主營業(yè)務(wù)收入比重、萬名就業(yè)人員專利申請量、萬人技術(shù)成果成交額、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值占工業(yè)增加值比重等諸多重要指標(biāo)的綜合反映，這些對軟件產(chǎn)業(yè)基地的各項(xiàng)投入與產(chǎn)出均有影響。

（3）政府資助。用中央政府部門投入資金與地方政府投入資金之和來衡量。政府資助是國家軟件產(chǎn)業(yè)基地自有資金與商業(yè)貸款之外的又一資金來源，獲得政府資助越多，對其發(fā)展就可能越有利。

（4）行業(yè)從業(yè)人員結(jié)構(gòu)。用所屬省份信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員同城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員的比值來衡量。不同省區(qū)的軟件從業(yè)人員的結(jié)構(gòu)直接影響軟件產(chǎn)業(yè)基地勞動(dòng)者的專業(yè)素質(zhì)與內(nèi)部比例結(jié)構(gòu)。

四、實(shí)證分析

（一）階段一的實(shí)證結(jié)果

經(jīng)過對數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，運(yùn)用DEAP2.1工具對上述基地的相對效率水平、所處規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)加以BCC分析，如表2所列。

從表2可以清晰地看出，34個(gè)國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的綜合技術(shù)效率參差不齊，最高為1，最低為0.253，兩者相差0.747，說明各個(gè)基地間的橫向效率差異明顯。但是，有11個(gè)國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的綜合技術(shù)效率為1，表明這些基地處于技術(shù)效率前沿，其他綜合技術(shù)效率小于1的基地表明尚有一定的技術(shù)效率提升空間。在不考慮外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差影響的情況下，總體純技術(shù)效率均值達(dá)到0.786，規(guī)模效率均值為0.879，均較高，但大部分基地的規(guī)模效率值比純技術(shù)效率值更接近效率前沿，說明決策與管理水平的純技術(shù)效率不高制約了基地的效率提升，各基地現(xiàn)有資源未能充分利用、投入要素浪費(fèi)的問題亟須解決。

表2 階段一DEA模型處理結(jié)果

根據(jù)中國地理區(qū)域劃分，東部、中部和西部三個(gè)區(qū)域內(nèi)的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地?cái)?shù)分別為18個(gè)、9個(gè)和7個(gè)。表2反映了三個(gè)區(qū)域間的綜合技術(shù)效率差異顯著：東部最高，為0.832；西部次之，為0.630；中部最低，為0.467。而對比結(jié)果顯示，三者的規(guī)模效率均值比較接近，分別為0.932、0.874和0.746，規(guī)模效率的標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.095，驗(yàn)證了三者差異較?。坏齾^(qū)域純技術(shù)效率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.198，偏離率較大，說明造成三區(qū)域綜合技術(shù)效率顯著差異的原因在于純技術(shù)效率差異，亦即決策與管理水平上的差別，純技術(shù)效率不高是制約國家軟件產(chǎn)業(yè)基地效率提升的主要因素。而且，中部與西部的綜合技術(shù)效率均低于全國平均水平，東部綜合技術(shù)效率顯著超越總體均值。但這只是第一階段DEA的初步實(shí)證結(jié)果，還有待模型的進(jìn)一步推理與驗(yàn)證。

（二）階段二的SFA回歸分析結(jié)果

將階段一得出的各基地投入變量的松弛變量作為被解釋變量，將上述4個(gè)環(huán)境變量作為解釋變量，運(yùn)用Frontier4.1工具進(jìn)行SFA回歸分析，如表3所列。

表3 SFA模型的回歸結(jié)果

由表3可見，4個(gè)環(huán)境變量中所屬省區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、所屬省區(qū)科技水平、行業(yè)從業(yè)人員結(jié)構(gòu)對一階段3種投入松弛變量的回歸系數(shù)均能在5%、1%或0.2%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，說明這3種環(huán)境因素對階段一的投入冗余存在顯著影響。需要說明的是，政府資助雖然對投入冗余的影響未通過

T值檢驗(yàn)，但是仍然存在方向性影響[15]。從估計(jì)結(jié)果來看，γ值顯著接近于0，說明該4種投入中隨機(jī)誤差影響占據(jù)主導(dǎo)地位，對運(yùn)營效率起著重要的影響。因此，該階段進(jìn)行SFA回歸很有必要。

投入松弛變量體現(xiàn)為各決策單元實(shí)際投入與最佳投入間的差額[16]，因此，在產(chǎn)出一定的情況下，消減投入冗余可提高各地區(qū)軟件產(chǎn)業(yè)基地的運(yùn)營效率。這里，進(jìn)一步考察環(huán)境變量對各投入松弛變量的回歸系數(shù)：若回歸系數(shù)小于零，說明環(huán)境變量對該松弛變量的影響為負(fù)，意味著環(huán)境變量的增加會(huì)帶來投入冗余的降低，因而有利于減少浪費(fèi)、提高效率；反之，若環(huán)境變量對松弛變量的回歸系數(shù)大于零，說明環(huán)境變量對該松弛變量的影響為正，意味著投入松弛變量會(huì)隨著環(huán)境變量的增加而增加，此時(shí)會(huì)引起投入的浪費(fèi)和效率的降低。具體而言：

（1）所屬省區(qū)經(jīng)濟(jì)水平對現(xiàn)有占地投入松弛和科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入松弛有顯著的負(fù)向影響，這表明軟件產(chǎn)業(yè)基地所屬省區(qū)經(jīng)濟(jì)水平有利于其土地和資金的有效配置。這與實(shí)際情況是相吻合的，經(jīng)濟(jì)水平較高的省區(qū)由于擁有相對較強(qiáng)的政府宏觀調(diào)控能力，降低了軟件產(chǎn)業(yè)基地的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，為基地高效運(yùn)營提供了有效保障。而所屬省區(qū)經(jīng)濟(jì)水平對人力投入松弛的正向影響，則可能與不同經(jīng)濟(jì)水平條件下的勞動(dòng)力成本有關(guān)。

（2）所屬省區(qū)科技水平對現(xiàn)有占地投入松弛變量、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入松弛變量和人力投入松弛變量系數(shù)均為正，且在5%或0.2%顯著水平上顯著，這說明科技水平的提高增加了投入冗余。顯然，在產(chǎn)出不變的情況下，科技水平的提高要求土地、資金和人力的減少，因而帶來相應(yīng)的冗余。

（3）政府資助理應(yīng)增加軟件產(chǎn)業(yè)基地的運(yùn)營效率，但是經(jīng)驗(yàn)分析并不支持該假設(shè)。雖然回歸不顯著，從方向上來看，政府資助對現(xiàn)有占地投入松弛變量系數(shù)為負(fù)，但對其余兩個(gè)投入松弛變量的系數(shù)為正。這表明我國政府部門資助對國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的運(yùn)營效率并沒有起到應(yīng)有的作用。

（4）行業(yè)從業(yè)人員結(jié)構(gòu)對現(xiàn)有占地投入松弛變量、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入松弛變量和人力投入松弛變量均具有顯著的負(fù)向影響，表明行業(yè)內(nèi)從業(yè)人員結(jié)構(gòu)越合理，越能減少各項(xiàng)投入的冗余和浪費(fèi)。

（三）階段三的投入調(diào)整后的實(shí)證結(jié)果及與階段一的對比分析

對各基地的投入進(jìn)行調(diào)整后，再次運(yùn)用DEAP2.1工具對調(diào)整后的投入和原產(chǎn)出進(jìn)行類似階段一的分析，如表4、表5所列。

表4 階段三處理結(jié)果

續(xù)表4

表5 不同區(qū)域階段三處理結(jié)果統(tǒng)計(jì)

通過表5分析可得出，在剝離環(huán)境因素的影響后，東、中、西部的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的綜合技術(shù)效率均值變小，由0.694變?yōu)?.686，總體水平不高，各自縮小的幅度也不大，說明不同區(qū)域軟件產(chǎn)業(yè)基地的績效受環(huán)境因素的干擾減少，而且各區(qū)域內(nèi)部受到了提供配置的利好環(huán)境影響。但是，東部地區(qū)純技術(shù)效率與規(guī)模效率均呈下降趨勢，說明環(huán)境因素對純技術(shù)效率與規(guī)模效率的影響有利，剔除后反而使其失去一定的優(yōu)勢，純技術(shù)效率與規(guī)模效率均下降的合力致使綜合技術(shù)效率整體下滑。調(diào)整后的中部與西部地區(qū)的純技術(shù)效率上升，規(guī)模效率反而下降，說明環(huán)境因素對其的影響各有弊、有利，而且純技術(shù)效率的上升被規(guī)模效率的下降所抵消，致使綜合技術(shù)效率出現(xiàn)小幅下降，說明總體上對環(huán)境因素有一定的依賴。此外，中部地區(qū)純技術(shù)效率與規(guī)模效率的變動(dòng)幅度相較于東部地區(qū)更大，說明其受環(huán)境因素的影響更為明顯，依賴性更強(qiáng)。

階段二剔除的所屬省區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、所屬省區(qū)科技水平、政府資助、行業(yè)從業(yè)人員結(jié)構(gòu)4個(gè)環(huán)境因素顯然是引起區(qū)域間國家軟件產(chǎn)業(yè)基地運(yùn)營效率差異化的重要原因，且經(jīng)階段三調(diào)整計(jì)算后，三區(qū)域綜合技術(shù)效率差異仍較為明顯。表5顯示，投入調(diào)整后的三區(qū)域各自純技術(shù)效率值分別為0.883、0.795和0.890，較為接近（三者標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.053，相對于階段一的0.198明顯下降）；而東、中、西部規(guī)模效率值依次變?yōu)?.924、0.569和0.707，差距明顯（三者標(biāo)準(zhǔn)差為0.179，相對于調(diào)整前的0.095明顯上升）。根據(jù)每個(gè)決策單元“綜合技術(shù)相率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率”的基準(zhǔn)，在三區(qū)域純技術(shù)效率接近的情況下，造成三個(gè)區(qū)域技術(shù)效率差異的主要原因在于規(guī)模效率的差異化，在投入導(dǎo)向型的DEA模型中，意味著相同產(chǎn)出時(shí)投入的差異化。

從投入上看，依據(jù)模型選取的三大投入指標(biāo)，東、中、西部三區(qū)域在場地投入、經(jīng)費(fèi)投入和人力投入上存在巨大差異，數(shù)據(jù)顯示：東、中、西部三區(qū)域的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的現(xiàn)有占地面積均值分別為279.889萬平方米、72萬平方米和117.571萬平方米；東、中、西部三區(qū)域的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出總額均值分別為458999.611萬元、73207.311萬元和120323.128萬元；東、中、西部三區(qū)域的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的年末軟件從業(yè)人數(shù)均值分別為64224.611人、17758.222人和29516.429人。模型演進(jìn)證明：上述各基地規(guī)模上的投入差別引起各自綜合技術(shù)效率差異；各基地規(guī)模效率差別的存在，并且在三大區(qū)域內(nèi)不平衡分布，演進(jìn)為三大區(qū)域規(guī)模效率的差異；三大區(qū)域規(guī)模效率相互偏離較大，加之純技術(shù)效率水平接近，兩者乘積的唯一結(jié)果必然是區(qū)域范圍間的綜合技術(shù)效率差異。

因而，本文DEA階段一的初步結(jié)論經(jīng)過階段演進(jìn)后應(yīng)予更正，規(guī)模效率對三區(qū)域技術(shù)效率差異的貢獻(xiàn)更為突出。即便如此，也不排除純技術(shù)效率差異對三區(qū)域綜合技術(shù)效率差異的影響，雖然三區(qū)域純技術(shù)效率的標(biāo)準(zhǔn)差極小，但也反映差異的實(shí)際存在。三區(qū)域各自平均技術(shù)效率雖呈縮小趨勢（技術(shù)效率均值由階段一的0.528下降為階段三的0.522），但相互間的效率差距卻增大（技術(shù)效率標(biāo)準(zhǔn)差由階段一的0.183變成階段三的0.185），此中有純技術(shù)效率變動(dòng)的影響。

實(shí)證結(jié)果表明，揭示技術(shù)效率差異的原因?qū)Α跋鄬θ跽摺钡男袨橹敢哂酗@著意義：中、西部地區(qū)無疑要提升規(guī)模效率；而對“相對強(qiáng)者”的行為指引需另辟蹊徑，綜合強(qiáng)化：東部地區(qū)要在規(guī)模效率與純技術(shù)效率提升上均衡考量。通過對DEA階段三的內(nèi)部結(jié)果的比較分析，可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)純技術(shù)效率與規(guī)模效率均比較好，處于高位，且規(guī)模效率值高于純技術(shù)效率值，說明在純技術(shù)效率上提升空間更大，東部地區(qū)更應(yīng)關(guān)注管理水平的提高；西部地區(qū)純技術(shù)效率甚至比東部地區(qū)還高，而規(guī)模效率卻遠(yuǎn)不及東部地區(qū)，相較之下，西部地區(qū)要注重規(guī)模效率的提升，重點(diǎn)考慮適度加大投入；中部地區(qū)的純技術(shù)效率、規(guī)模效率皆遠(yuǎn)落后于東、西部地區(qū)，不僅管理水平需要提升，投入也需增加。而且，中部、西部區(qū)域調(diào)整后的綜合技術(shù)效率值均低于全國總體水平，更加凸顯東部地區(qū)作為效率前沿的拉動(dòng)作用，而中、西部對全國的貢獻(xiàn)為負(fù)，中、西部地區(qū)需要做出的努力更大。

五、結(jié)論與建議

本文運(yùn)用三階段DEA模型對2011年度34個(gè)國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的運(yùn)營效率進(jìn)行了測算，并根據(jù)區(qū)域差異作了效率對比分析，為明晰不同區(qū)域的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的效率問題提供了參考。研究結(jié)果表明：①東、中、西三大區(qū)域的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地在不同程度上受到所屬省區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、所屬省區(qū)科技水平、政府資助、行業(yè)從業(yè)人員結(jié)構(gòu)等環(huán)境變量的影響。剔除環(huán)境因素的干擾，三大區(qū)域的國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的總體平均技術(shù)效率仍然不高，還有很大的效率提升空間。②規(guī)模效率差異是三大區(qū)域軟件產(chǎn)業(yè)基地運(yùn)營效率差異的根本原因，純技術(shù)效率對該差異有重要影響。③國家軟件產(chǎn)業(yè)基地效率的提升因區(qū)域而異，三大區(qū)域各需在純技術(shù)效率上或規(guī)模效率上或兩方面共同加以努力：東部要注重管理，西部要注重投入，中部兩者皆需。三區(qū)域均要有所作為，但側(cè)重點(diǎn)不同。同時(shí)，也要因基地而異，效率提升在根本上需各個(gè)國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的自身努力。

至此，文章提出以下政策建議：

（1）軟件產(chǎn)業(yè)有其自身的特殊性，對經(jīng)濟(jì)水平、技術(shù)水平、人才素質(zhì)等因素的要求較高，而地域、交通等不利因素可以克服，因此在國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的布局上可以實(shí)現(xiàn)各區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，政府宏觀調(diào)控有較大發(fā)揮空間，對國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的認(rèn)定應(yīng)聚焦于區(qū)域相關(guān)資源集中度，而非重點(diǎn)關(guān)注其地理位置。

（2）要整合資源，合理投入，打破制約各區(qū)域國家軟件產(chǎn)業(yè)基地發(fā)展的規(guī)模瓶頸。規(guī)模效率低下是制約中、西部地區(qū)國家軟件產(chǎn)業(yè)基地提升效率的主要因素。中、西部地區(qū)與東部發(fā)達(dá)地區(qū)相比資源成本優(yōu)勢較為明顯，但是資源的分散性削弱了其成本優(yōu)勢，不利于規(guī)模經(jīng)濟(jì)的實(shí)現(xiàn)。政府在宏觀調(diào)控過程中要敢于打破地域的局限，勇于整合各項(xiàng)可利用資源，善于將成本優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為效率優(yōu)勢、經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。

（3）針對政府資助（環(huán)境變量之一）對國家軟件產(chǎn)業(yè)基地的運(yùn)營效率并沒有起到應(yīng)有作用的情況，要求政府等外部環(huán)境在支持國家軟件產(chǎn)業(yè)基地發(fā)展的同時(shí)，亦要充分調(diào)動(dòng)國家軟件產(chǎn)業(yè)基地自身積極性。要尋求提升純技術(shù)效率和規(guī)模效率間的行動(dòng)平衡點(diǎn)，避免顧此失彼，確保在克服軟件產(chǎn)業(yè)基地發(fā)展障礙的同時(shí)，帶動(dòng)各基地純技術(shù)效率和規(guī)模效率雙向提升，最終提高整體效率。

（4）針對中部地區(qū)國家軟件產(chǎn)業(yè)基地純技術(shù)效率上與規(guī)模效率皆落后的情況，首先，需要中部地區(qū)各基地自身加強(qiáng)投入，提高管理水平，改善自身規(guī)模配置能力，完善內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制和制度規(guī)范，減少重復(fù)建設(shè)，避免跟風(fēng)發(fā)展。其次，在原有政策基礎(chǔ)上，中央政府要額外給予政策關(guān)懷，增加轉(zhuǎn)移支付，在全國均衡布局基地；當(dāng)?shù)卣惨訌?qiáng)優(yōu)惠政策供給，塑造良好環(huán)境，引進(jìn)人才，不能讓中部地區(qū)在軟件產(chǎn)業(yè)基地與軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上成為東部地區(qū)與西部地區(qū)之間的“薄弱地帶”。同時(shí)，對東部與西部區(qū)域的支持亦不可忽略。

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