趙玉帛，張 貴，2

(1.河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，天津 300401；2.南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院，天津 300701）

截至2019 年，我國(guó)先后成立了19 個(gè)國(guó)家級(jí)新區(qū)（以下簡(jiǎn)稱“新區(qū)”）。從最初上海浦東新區(qū)“一枝獨(dú)秀”到浦東-濱?！澳媳焙魬?yīng)”，再到新區(qū)多地開花，體現(xiàn)國(guó)家從單點(diǎn)突破的非均衡發(fā)展到多極化發(fā)展的均衡化發(fā)展戰(zhàn)略［1］。新區(qū)承擔(dān)國(guó)家重大發(fā)展戰(zhàn)略和深化改革開放的重要任務(wù)，在帶動(dòng)輻射周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，契合京津冀協(xié)同發(fā)展、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展、“一帶一路”建設(shè)國(guó)家三大戰(zhàn)略的聯(lián)動(dòng)發(fā)展，打造區(qū)域增長(zhǎng)極方面發(fā)揮了重要作用［1］。當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)變?yōu)楦哔|(zhì)量發(fā)展階段，新區(qū)產(chǎn)業(yè)是新區(qū)實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略、引領(lǐng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的重要載體，其創(chuàng)新效率水平反映了區(qū)域的技術(shù)發(fā)展水平，同時(shí)也反映出區(qū)域的創(chuàng)新資源配置能力、產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求狀況變化的適應(yīng)能力［2］。雄安新區(qū)的設(shè)立是“千年大計(jì)、國(guó)家大事”，是黨中央在新時(shí)期下的重大歷史戰(zhàn)略選擇。雄安新區(qū)和其他新區(qū)一樣，是國(guó)家在不同發(fā)展機(jī)遇期的戰(zhàn)略體現(xiàn)，都充當(dāng)著創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)田和改革先鋒區(qū)的重要角色，以往設(shè)立的新區(qū)對(duì)雄安新區(qū)的發(fā)展具有重要的借鑒和參考意義。從創(chuàng)新效率的視角來(lái)看，新區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀如何，產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)如何，哪些因素對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生了顯著影響，研究結(jié)果對(duì)雄安新區(qū)有何啟示？以上疑問(wèn)是本研究力圖解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，也是本文可能的實(shí)踐價(jià)值。

1 文獻(xiàn)綜述

提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，對(duì)改變我國(guó)粗放式發(fā)展，走創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、綠色導(dǎo)向、高質(zhì)量發(fā)展道路具有重要意義。學(xué)者們對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率開展了大量富有成效的研究。

從評(píng)價(jià)產(chǎn)業(yè)來(lái)看，閆俊周等［3］利用我國(guó)86 家節(jié)能環(huán)保上市公司的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)進(jìn)行創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)；郭淑芬等［4］利用《中國(guó)文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)2012—2013 年文化產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行測(cè)度，結(jié)果發(fā)現(xiàn)文化產(chǎn)業(yè)整體效率偏低且存在空間分布差異；王虹等［5］利用《中國(guó)旅游年鑒》等相關(guān)資料，對(duì)我國(guó)“一帶一路”沿線省份的旅游產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行測(cè)度，并對(duì)影響因素進(jìn)行探究、提出相關(guān)對(duì)策建議；戚湧等［6］基于我國(guó)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率開展實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)創(chuàng)新效率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Γ籐i 等［7］提出廣義三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）-灰色關(guān)聯(lián)-視差分解模型的新框架，不但對(duì)我國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的整體創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)算，還對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的創(chuàng)新效率進(jìn)行了精準(zhǔn)測(cè)度。

從研究?jī)?nèi)容來(lái)看，主要集中在兩個(gè)方面：一是對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的測(cè)算研究，分別從完善評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、完善評(píng)價(jià)方法等角度來(lái)實(shí)現(xiàn)更科學(xué)的測(cè)算；二是對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素研究，主要集中在對(duì)企業(yè)、政府等市場(chǎng)主體行為的關(guān)注上。相關(guān)研究在市場(chǎng)各主體行為對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響作用上，對(duì)部分問(wèn)題看法一致，但也存在一些有待商榷的地方，如王黎螢等［8］研究表明政府資金支持對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率有著消極作用，而陳羽潔等［9］認(rèn)為政府的扶持力度雖有利于知識(shí)開發(fā)效率的提高，但對(duì)整體產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率沒(méi)有顯著影響。

縱觀相關(guān)文獻(xiàn)，雖然學(xué)者們對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率從不同方面進(jìn)行了大量研究，取得了豐碩的成果，但仍存在一些欠缺之處：從研究產(chǎn)業(yè)來(lái)看，以往研究大多是針對(duì)某一特定產(chǎn)業(yè)，以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究，缺少對(duì)一般范疇意義的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的研究；從研究尺度來(lái)看，大多數(shù)研究是對(duì)我國(guó)省域以及某個(gè)區(qū)域（如長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、京津冀）等大尺度空間的研究，缺少中小尺度空間的研究；從產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率測(cè)度的指標(biāo)體系來(lái)看，大多數(shù)研究都只考慮了專利、科技論文等期望產(chǎn)出，考慮非期望產(chǎn)出的研究較少；從產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素來(lái)看，對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素實(shí)證研究較少，需要進(jìn)一步豐富。基于此，本文首先運(yùn)用超效率DEA測(cè)算2015—2017 年不考慮非期望產(chǎn)出的新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，進(jìn)而對(duì)模型加以改進(jìn)，測(cè)算出考慮非期望產(chǎn)出的新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，對(duì)比二者之間的差異；最后采用Tobit 回歸模型實(shí)證分析了新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素，并在分析雄安新區(qū)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上提出雄安的未來(lái)發(fā)展對(duì)策建議，以期對(duì)雄安新區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供政策借鑒。

2 研究方法

2.1 超效率DEA

Banker［10］在1984 年提出超效率DEA 方法，Andersen 等［11］于1993 年進(jìn)一步改進(jìn)了該方法。超效率DEA 方法能夠評(píng)價(jià)具有多項(xiàng)投入和多項(xiàng)產(chǎn)出的決策單元，且無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化和指標(biāo)權(quán)重賦權(quán)處理，具有較強(qiáng)的客觀性，相比傳統(tǒng)DEA，具有對(duì)有效評(píng)價(jià)單位（即效率值為1）進(jìn)一步區(qū)分的優(yōu)勢(shì)［12］。故本文采用超效率DEA 對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度。超效率DEA 模型為：

式（1）中：Xij為新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入向量；Yj為新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出向量；θ為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率值；λj為各新區(qū)的組合系數(shù)；s-為評(píng)價(jià)單元達(dá)到最優(yōu)效率需要增加的投入量，即產(chǎn)出不足量；s+為評(píng)價(jià)單元達(dá)到最優(yōu)效率需要減少的投入量，即投入冗余量。

超效率DEA 模型在使用中存在一個(gè)默認(rèn)的前提假設(shè)——產(chǎn)出指標(biāo)必須為正向指標(biāo)，即產(chǎn)出越大越好，當(dāng)產(chǎn)出指標(biāo)含有負(fù)向指標(biāo)（非期望產(chǎn)出）時(shí)將會(huì)出現(xiàn)效率測(cè)度無(wú)效的情況，故該模型一般用來(lái)測(cè)算不考慮非期望產(chǎn)出的情形。對(duì)于考慮非期望產(chǎn)出的情形，常見(jiàn)做法是把非期望產(chǎn)出（如廢水、廢氣等）作為投入要素［13-14］，但這種做法有悖于產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的實(shí)際情形。本文借鑒郭四代等［15］研究中的做法，采用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)處理法，對(duì)非期望產(chǎn)出指標(biāo)做以下數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化：

式（2）中：Yi為非期望產(chǎn)出指標(biāo)向量；為轉(zhuǎn)化后的非期望產(chǎn)出指標(biāo)向量；為保證轉(zhuǎn)化后的向量元素取值都為正值，C為一個(gè)非常大的向量，元素取值為評(píng)價(jià)對(duì)象最大值的1.1 倍。

通過(guò)式（2）處理后，非期望產(chǎn)出指標(biāo)符合超效率DEA 模型的計(jì)算要求，可以進(jìn)行效率測(cè)度。

2.2 Tobit 回歸模型

采用超效率DEA 測(cè)算出的新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率值均大于0，屬于左側(cè)截?cái)鄶?shù)據(jù)，使用傳統(tǒng)的最小二乘法會(huì)造成一定程度的估計(jì)偏差，而Tobit 回歸模型的優(yōu)勢(shì)在于能較好處理被解釋變量為截尾、刪失等被解釋變量受限的問(wèn)題［16］，故本文采用Tobit 回歸模型探究新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素，從中識(shí)別出制約產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)一步提升的關(guān)鍵因素，從而有為針對(duì)性的政策制定提供依據(jù)。Tobit 回歸模型如下所示：

式（3）中：X為解釋變量；Y為被解釋變量；α為截距常量；β為回歸參數(shù)變量；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，a為截?cái)帱c(diǎn)。

3 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出指標(biāo)目前在學(xué)術(shù)界尚未達(dá)成一致認(rèn)識(shí)。一般來(lái)講，創(chuàng)新投入可以分為創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金、創(chuàng)新實(shí)物三大部分，創(chuàng)新產(chǎn)出主要包括經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和知識(shí)技術(shù)產(chǎn)出兩大類。其中，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出包括新產(chǎn)品的銷售收入以及創(chuàng)新行為產(chǎn)生的利潤(rùn)增量等；知識(shí)技術(shù)產(chǎn)出主要包括專利和論文兩大類。發(fā)明專利新穎性強(qiáng)、技術(shù)含量高、市場(chǎng)運(yùn)用前景好及市場(chǎng)認(rèn)可度高，更能衡量創(chuàng)新的知識(shí)技術(shù)產(chǎn)出［17］，但單純采用專利數(shù)量來(lái)衡量知識(shí)技術(shù)產(chǎn)出也存在一定的局限性，因各行業(yè)各企業(yè)性質(zhì)不同，有些創(chuàng)新成果并不合適申請(qǐng)專利，因此尋求囊括非專利產(chǎn)出的合理指標(biāo)顯得較為必要［18］。SCI 論文數(shù)量在一定程度上是產(chǎn)學(xué)研合作的產(chǎn)物，其研究成果與產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，因此利用SCI 論文數(shù)量和發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)更能體現(xiàn)創(chuàng)新的知識(shí)技術(shù)產(chǎn)出。此外，以往研究普遍忽視了對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)中的非期望產(chǎn)出進(jìn)行必要的衡量［19］，而隨著人們對(duì)環(huán)境保護(hù)問(wèn)題的日益重視，創(chuàng)新活動(dòng)中的環(huán)境污染等問(wèn)題也引起了人們的廣泛關(guān)注，因此從綠色低碳視角考慮創(chuàng)新產(chǎn)出，創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出既包括專利、新產(chǎn)品等一般創(chuàng)新產(chǎn)出，也包括能源消耗和環(huán)境污染方面產(chǎn)出，屬于多產(chǎn)出的創(chuàng)新活動(dòng)［20］?；谝陨戏治?，本文在借鑒以往研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性和時(shí)效性、指標(biāo)的代表性和完整性等原則，構(gòu)建新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1 所示。

表1 新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

新區(qū)的成立和發(fā)展，是引領(lǐng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、深化改革，促成以點(diǎn)帶面國(guó)家戰(zhàn)略意志的體現(xiàn)。而新區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，必須以新區(qū)所在母城為載體，依托新區(qū)母城較為完善的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)環(huán)境，吸引創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資本等創(chuàng)新要素的聚集，新區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與母城的發(fā)展密切相關(guān)、休戚與共?？紤]到新區(qū)數(shù)據(jù)獲得性問(wèn)題，本文參考葉姮等［21］研究中的做法，利用新區(qū)所在母城的數(shù)據(jù)對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行間接測(cè)度。數(shù)據(jù)來(lái)源于2016—2018 年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各城市年鑒匯編資料。其中，SCI 論文數(shù)來(lái)自Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)來(lái)自佰騰專利檢索；對(duì)于少部分無(wú)法獲取到新區(qū)母城的年鑒數(shù)據(jù)，借鑒清華大學(xué)創(chuàng)新發(fā)展研究院［22］評(píng)價(jià)中國(guó)城市創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的做法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)處理。

4 實(shí)證分析

本研究利用DEA SolverPro 軟件，分別測(cè)算出不考慮非期望產(chǎn)出和考慮非期望產(chǎn)出下新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率及排名情況，結(jié)果如表2 和表3 所示。總體而言，中西部地區(qū)后成立的新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較高，而先成立的東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較低。例如，浦東新區(qū)、濱海新區(qū)等雖然聚集了大量的創(chuàng)新要素，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出也較高，但是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率并不高，在新區(qū)中處于下游水平，這意味著高投入并沒(méi)有帶來(lái)與之相匹配的高產(chǎn)出，高研發(fā)投入與低產(chǎn)出的矛盾依然存在［23］；而江北新區(qū)、貴安新區(qū)等產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較高，在新區(qū)中處于上游水平，這些新區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度雖遠(yuǎn)不及浦東新區(qū)等，但是產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭迅猛，保持著低投入、高產(chǎn)出的“小而美”發(fā)展模式。

4.1 不考慮非期望產(chǎn)出的新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率分析

2015—2017 年間，從波動(dòng)情況來(lái)看，新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率波動(dòng)幅度最大的是長(zhǎng)春新區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.374，兩江新區(qū)、西咸新區(qū)等新區(qū)波動(dòng)幅度較小，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.094、0.049，都在0.1 以下；從發(fā)展態(tài)勢(shì)來(lái)看，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率增長(zhǎng)幅度最大的是天府新區(qū)，增長(zhǎng)幅度達(dá)到33.27%，西海岸新區(qū)的下降幅度最大，達(dá)到34.23%，濱海新區(qū)的下降幅度次之，為31.74%；從總體效率來(lái)看，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率平均值最大的是江北新區(qū)，平均值為2.301，而贛江新區(qū)、浦東新區(qū)等新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率平均值較低，分別為0.942、0.828。注:“-”表示相應(yīng)年份數(shù)據(jù)缺失。下同。

表2 2015—2017 年不考慮非期望產(chǎn)出的各新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率及排名

4.2 考慮非期望產(chǎn)出的新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率分析

2015—2017 年間，從波動(dòng)情況來(lái)看，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率波動(dòng)幅度較大的是長(zhǎng)春新區(qū)、舟山新區(qū)、蘭州新區(qū)，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.374、0.344、0.336，兩江新區(qū)、湘江新區(qū)等波動(dòng)幅度較小，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.094、0.082，都在0.1 以下；從發(fā)展態(tài)勢(shì)來(lái)看，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率增長(zhǎng)幅度最大的是天府新區(qū)，增長(zhǎng)幅度達(dá)到33.27%；從總體效率來(lái)看，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率平均值最靠前的是舟山新區(qū)、江北新區(qū)，平均值分別為2.715、2.301，而滇中新區(qū)、浦東新區(qū)、濱海新區(qū)等產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率平均值較低，分別為0.861、0.828、0.822。

表3 2015—2017 年考慮非期望產(chǎn)出的各新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率及排名

表3 （續(xù)）

4.3 考慮非期望產(chǎn)出與不考慮非期望產(chǎn)出對(duì)比分析

（1）新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率呈逐年下降態(tài)勢(shì)，考慮非期望產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率略高于不考慮非期望產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)效率（如圖1 所示）。2015—2017 年間，不考慮非期望產(chǎn)出的新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率平均值分別為1.177、1.175、1.072，2017 年相較于2015 年總體下降幅度為8.92%；而考慮非期望產(chǎn)出的新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率均值全都高于不考慮非期望產(chǎn)出情形，分別為1.333、1.328、1.211，2017 年相較于2015 年總體下降幅度為9.15%。雖然考慮非期望產(chǎn)出后新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率下降幅度擴(kuò)大，但是從各年份來(lái)看，考慮非期望產(chǎn)出情形與不考慮非期望產(chǎn)出情形的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率差距正在縮小，分別由2015 年的0.156、2016 年的0.153 縮小到2017 年的0.139。

圖1 兩種情況下新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新平均效率對(duì)比

（2）大部分新區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率在考慮非期望產(chǎn)出和不考慮非期望產(chǎn)出兩種情形下的差異較?。ㄈ鐖D2 所示）。絕大部分新區(qū)考慮非期望產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率與不考慮非期望產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率差距在0.2 以下，如贛江新區(qū)、福州新區(qū)、雄安新區(qū)分別相差0.153、0.171、0.047，個(gè)別新區(qū)考慮期望產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率與不考慮非期望產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率差距較大，其中舟山新區(qū)、貴安新區(qū)、蘭州新區(qū)、福州新區(qū)、贛江新區(qū)的差距分別達(dá)到1.322、0.473、0.416、0.171、0.153。原因可能在于這些新區(qū)所處地區(qū)在自然環(huán)境方面具有先天的優(yōu)勢(shì)，重化工業(yè)較少，因而在考慮非期望產(chǎn)出情形下產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率上升幅度較大。

圖2 2015—2017 年兩種情況下各新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率對(duì)比

由以上分析可知，在不考慮和考慮非期望產(chǎn)出兩種情形下，新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)同步變動(dòng)、逐年下降趨勢(shì)，發(fā)展形勢(shì)不容樂(lè)觀。近年來(lái)，國(guó)際貿(mào)易保護(hù)主義抬頭，貿(mào)易摩擦不斷升級(jí)，我國(guó)作為出口順差貿(mào)易大國(guó)，成為了發(fā)達(dá)國(guó)家貿(mào)易制裁的首要對(duì)象，國(guó)際貿(mào)易形勢(shì)變化的不確定性加速了我國(guó)部分中低端產(chǎn)業(yè)向東南亞地區(qū)轉(zhuǎn)移，而我國(guó)高端制造業(yè)、新材料、生物醫(yī)藥等高端產(chǎn)業(yè)體系尚未完全建立，產(chǎn)業(yè)發(fā)展“青黃不接”的狀況導(dǎo)致了新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率持續(xù)下降。

4.4 新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素Tobit 分析

在參考以往研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合新區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際情況，本文采用以下指標(biāo)來(lái)表征新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素：采用當(dāng)年實(shí)際使用外資金額指標(biāo)來(lái)表征外資使用額；采用公路、水路、航空貨運(yùn)量之和表征貨物運(yùn)輸量；采用人均年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額表征金融服務(wù)度［24-26］；采用國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資總額與全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額的比值表征政府支持力；采用騰訊研究院發(fā)布的《中國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)報(bào)告》中的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)表征信息互聯(lián)度［27］。此外，借鑒彭峰等［28］研究中的做法，使用單位地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）的SO2排放量來(lái)表征環(huán)境規(guī)制度。根據(jù)以上影響因素，結(jié)合Tobit 回歸基本模型，建立新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素Tobit 面板回歸模型如下：

式（4）中：Effe 為各新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率；i為各新區(qū)的編號(hào)；t為年份；β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6表示各變量的回歸參數(shù)；Fdi、Fre、Fin、Gov、Inf、Env 表示各影響因素變量，為了消除量綱不一致對(duì)回歸結(jié)果的影響，對(duì)Fdi、Fre、Fin 影響因素變量進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理；ε為殘差項(xiàng)。

通過(guò)Stata 13.0 統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行Tobit 面板回歸，回歸結(jié)果如表4 所示。外資使用額及信息互聯(lián)度對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率有正向影響，但均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。貨物運(yùn)輸量對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著的負(fù)向影響，在一定程度上反映了我國(guó)物流行業(yè)大而不強(qiáng)的現(xiàn)象。近年來(lái)，隨著我國(guó)電子商務(wù)的普及，物流行業(yè)也獲得快速發(fā)展，2018 年我國(guó)快遞行業(yè)的年業(yè)務(wù)量突破500 億件，但人力成本居高不下、過(guò)度包裝、分揀效率低下等問(wèn)題仍不容小覷。物流行業(yè)整體效率不高，掣肘了新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的進(jìn)一步提升，因而導(dǎo)致其對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的顯著負(fù)向影響。金融服務(wù)度對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響。產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)離不開銀行、券商、風(fēng)險(xiǎn)投資等金融機(jī)構(gòu)的支持，金融行業(yè)支持的力度和服務(wù)水平越高，對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升作用越大。政府支持力對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有非常顯著的正向影響。新區(qū)從設(shè)立之初就是政府支持的產(chǎn)物，區(qū)內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展定位和布局、各項(xiàng)改革試點(diǎn)政策等產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)條件均受到政府的大力支持。環(huán)境管制度對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率有負(fù)向影響，且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。適當(dāng)?shù)沫h(huán)境規(guī)制將刺激企業(yè)進(jìn)行更多技術(shù)創(chuàng)新，以此來(lái)降低遵循環(huán)境規(guī)制的成本，最終更具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)［29］，但從原始數(shù)據(jù)來(lái)看，2017 年各新區(qū)的SO2排放量相比2015 年下降幅度均在50%以上，個(gè)別新區(qū)達(dá)到了80%，明顯超出技術(shù)創(chuàng)新對(duì)環(huán)境保護(hù)的貢獻(xiàn)范疇，背后折射出政府重拳治理霧霾的“一刀切”現(xiàn)象。高強(qiáng)力度的環(huán)境管制使企業(yè)面臨巨大的生存壓力，利潤(rùn)大幅減少，對(duì)研發(fā)的投入萎縮，進(jìn)而抑制產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升。

表4 2015—2017 年新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素Tobit 回歸分析結(jié)果

5 研究結(jié)論及對(duì)雄安新區(qū)的啟示

本研究首先利用超效率DEA 模型對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度；其次考慮到創(chuàng)新活動(dòng)中存在非期望產(chǎn)出的現(xiàn)實(shí)情形，進(jìn)而測(cè)度考慮非期望產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，研究發(fā)現(xiàn)兩種情形下新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)逐年下降態(tài)勢(shì)，且變動(dòng)趨勢(shì)同步，大部分新區(qū)在考慮非期望產(chǎn)出情形下的創(chuàng)新效率要高于不考慮非期望產(chǎn)出情形下的創(chuàng)新效率，浦東新區(qū)、濱海新區(qū)等前期成立的東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)新區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較低，而江北新區(qū)、貴安新區(qū)等后期成立的中西部經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)新區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較高；最后利用Tobit 回歸模型對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明政府支持力、金融服務(wù)度對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響，貨物運(yùn)輸量、環(huán)境管制度對(duì)新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著的負(fù)向影響。

雄安新區(qū)建設(shè)近乎“平地建新城”，區(qū)內(nèi)原有產(chǎn)業(yè)以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和服裝、塑料包裝等中低端制造業(yè)為主，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，未來(lái)將要重點(diǎn)發(fā)展高端現(xiàn)代服務(wù)業(yè)等新興高科技產(chǎn)業(yè)。新興高科技產(chǎn)業(yè)的承接，需要雄安新區(qū)相關(guān)產(chǎn)業(yè)服務(wù)的配套，但從目前來(lái)看，雄安新區(qū)存在以下需要關(guān)注的問(wèn)題和情況：首先，本地產(chǎn)業(yè)人才供應(yīng)不足，高端產(chǎn)業(yè)人才奇缺，需要從北京、天津等創(chuàng)新高地輸入人才；其次，當(dāng)前我國(guó)同級(jí)和上下級(jí)政府部門之間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)接口不開放，“信息孤島”現(xiàn)象較為嚴(yán)重，雄安新區(qū)作為創(chuàng)新樣板城市，實(shí)現(xiàn)政府、企業(yè)之間的數(shù)據(jù)信息互通互聯(lián)對(duì)雄安產(chǎn)業(yè)發(fā)展升級(jí)具有重要的推動(dòng)作用；再者，雄安在發(fā)展初期，需要大量資金投資建設(shè)，金融政策杠桿的引導(dǎo)和撬動(dòng)作用對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展尤為重要；最后，雄安的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展雖然處于起步階段，但也為未來(lái)物流“彎道超越、跨越發(fā)展”留下了巨大的施展空間。

基于本文的實(shí)證結(jié)論，結(jié)合其他新區(qū)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，提出雄安新區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的對(duì)策建議，以期破解以上難題。包括：

（1）打造“雙型”政府，助力雄安產(chǎn)業(yè)發(fā)展。一是打造服務(wù)型政府。人才是創(chuàng)新活動(dòng)的第一要素，創(chuàng)新人才服務(wù)政策，通過(guò)物質(zhì)激勵(lì)和人文關(guān)懷兩個(gè)手段引才、留才、育才、疏才，多措施構(gòu)建公平合理的薪酬體系，營(yíng)造卓越的人才服務(wù)環(huán)境，為雄安新區(qū)產(chǎn)業(yè)騰飛提供強(qiáng)大智力保障；同時(shí)，為企業(yè)提供“貼身管家”式政府服務(wù)，精準(zhǔn)服務(wù)，加大創(chuàng)新支持力度，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力穩(wěn)步提升。二是打造智慧型政府。統(tǒng)一智慧型政府頂層設(shè)計(jì)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)雄安新區(qū)的稅收、城建等所有部門、全部數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總到政府?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享；結(jié)合5G 網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，統(tǒng)一規(guī)劃建設(shè)“雄安云”信息應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施，提高新區(qū)內(nèi)兩化融合水平，提升企業(yè)生產(chǎn)管理效率，優(yōu)化資源協(xié)調(diào)配置，為企業(yè)自身發(fā)展和政府主動(dòng)服務(wù)企業(yè)提供強(qiáng)有力的工具支撐。

（2）創(chuàng)新金融服務(wù)，賦能雄安產(chǎn)業(yè)騰飛。一是設(shè)立雄安產(chǎn)業(yè)大基金。借鑒國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金運(yùn)營(yíng)模式，頂層設(shè)計(jì)基金運(yùn)行機(jī)制，成立雄安產(chǎn)業(yè)大基金；整合優(yōu)勢(shì)資源，吸引多元社會(huì)資本聚集，實(shí)施基金市場(chǎng)化、專業(yè)化管理，提高基金運(yùn)作效率，對(duì)雄安新區(qū)重點(diǎn)發(fā)展的5G、大數(shù)據(jù)等重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行投資，培育發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)集群，打造區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展核心競(jìng)爭(zhēng)力。二是大力發(fā)展綠色金融服務(wù)。企業(yè)貸款利率直接和企業(yè)碳排放量掛鉤，碳排放量越少，企業(yè)獲取銀行貸款資金的成本越低；銀行放貸和計(jì)提存款準(zhǔn)備金與銀行放貸對(duì)象掛鉤，對(duì)于貸款給綠色低碳企業(yè)的銀行機(jī)構(gòu)，可以適度降低對(duì)其流動(dòng)性、盈利性等風(fēng)險(xiǎn)控制要求；在證券市場(chǎng)開辟綠色金融專門板塊，符合標(biāo)準(zhǔn)的綠色低碳高科技企業(yè)可以優(yōu)先、從簡(jiǎn)上市，進(jìn)而提高資本市場(chǎng)對(duì)綠色清潔技術(shù)的支持度，鼓勵(lì)企業(yè)加大低碳技術(shù)研發(fā)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新。

（3）創(chuàng)建智慧物流，助推雄安產(chǎn)業(yè)升級(jí)。一是創(chuàng)建智慧物流信息平臺(tái)。以菜鳥網(wǎng)絡(luò)、順豐速運(yùn)等物流先進(jìn)平臺(tái)為基礎(chǔ)，以在線交易、即時(shí)結(jié)算、信用擔(dān)保、普惠金融、信息查詢等綜合服務(wù)為切入點(diǎn)，有效整合上下游供應(yīng)鏈資源和線上線下跨界資源，創(chuàng)建物流企業(yè)之間互聯(lián)互通的智慧物流信息平臺(tái)。二是提高倉(cāng)儲(chǔ)配送企業(yè)的信息化水平。配置物體識(shí)別、動(dòng)態(tài)監(jiān)控等全自動(dòng)設(shè)備以及高科技、高效率的貨物搬運(yùn)設(shè)備，以物流倉(cāng)儲(chǔ)管理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)，充分利用無(wú)線射頻技術(shù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，全面提升物流訂單運(yùn)營(yíng)、貨物管理、客戶服務(wù)的能力；利用電商的歷史沉淀數(shù)據(jù)和即時(shí)銷售數(shù)據(jù)，以及運(yùn)輸沿線的土地成本、人力成本、交通可達(dá)度等多源數(shù)據(jù)，建立人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自主學(xué)習(xí)、自動(dòng)優(yōu)化，提供配送倉(cāng)庫(kù)選址、倉(cāng)庫(kù)貨物提前調(diào)貨等一整套倉(cāng)儲(chǔ)配送解決方案。