趙國(guó)宇，周申蓓

(河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京 211106）

1 問題的提出

1988 年5 月，國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)成立北京市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)試驗(yàn)區(qū)，它就是中關(guān)村科技園區(qū)的前身。1988 年8 月，我國(guó)實(shí)施火炬計(jì)劃，促進(jìn)高技術(shù)、新技術(shù)研究成果商品化，推動(dòng)我國(guó)高技術(shù)、新技術(shù)產(chǎn)業(yè)形成和發(fā)展。隨后，國(guó)內(nèi)各地紛紛建立起高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)（以下簡(jiǎn)稱“高新區(qū)”）以推進(jìn)當(dāng)?shù)馗咝录夹g(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。截至2019 年，我國(guó)國(guó)家級(jí)高新區(qū)已達(dá)169 家，共承載企業(yè)120 057 家。高新區(qū)是為了開發(fā)高新技術(shù)，促進(jìn)科技、教育和生產(chǎn)相互結(jié)合，推動(dòng)科技、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展，依托智力資源而建設(shè)的綜合性基地，也是為了加速高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域性政策［1］。結(jié)合實(shí)際背景，我國(guó)國(guó)家級(jí)高新區(qū)主要有兩個(gè)關(guān)鍵內(nèi)涵：其一，是“高新技術(shù)”的基本內(nèi)涵，相較于一般的產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)，高新區(qū)的最大特征在于高新技術(shù)；其二，是具有政府引導(dǎo)的特色內(nèi)涵，不同于西方國(guó)家以市場(chǎng)為主導(dǎo)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，我國(guó)國(guó)家級(jí)高新區(qū)建設(shè)的組織者和引導(dǎo)者主要是政府。因此，我國(guó)國(guó)家級(jí)高新區(qū)的功能定位具有多元化和發(fā)展性的特點(diǎn)，除了承擔(dān)國(guó)務(wù)院明確提出的開發(fā)、改革、社區(qū)、產(chǎn)業(yè)聚集、孵化、擴(kuò)散和示范功能外，高新區(qū)的重點(diǎn)功能還隨之發(fā)展而不斷變化。

如今，建設(shè)高新區(qū)已經(jīng)被認(rèn)為是中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)最引人矚目的現(xiàn)象之一，國(guó)家級(jí)高新區(qū)也是國(guó)內(nèi)各地區(qū)創(chuàng)新生產(chǎn)的前沿陣地［2］，因此高新區(qū)的創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)一直是研究的熱點(diǎn)。但隨著我國(guó)高新區(qū)二次創(chuàng)業(yè)的完成和功能定位的不斷更新，對(duì)高新區(qū)的績(jī)效評(píng)價(jià)應(yīng)當(dāng)展開新的思考。首先，基于我國(guó)高新區(qū)“高新技術(shù)”和“政府引導(dǎo)”兩個(gè)關(guān)鍵內(nèi)涵，高新區(qū)毫無疑問承擔(dān)著科技創(chuàng)新、科技成果轉(zhuǎn)化的功能，但是國(guó)家級(jí)高新區(qū)均為由國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)成立建設(shè)，管理模式也多為政府主導(dǎo)，政策對(duì)其未來發(fā)展的影響是非常明顯的，這決定了高新區(qū)的績(jī)效必定受到政策、經(jīng)濟(jì)等環(huán)境因素的影響，那么，如何剔除環(huán)境和隨機(jī)因素的影響，客觀地衡量高新區(qū)的真實(shí)績(jī)效？其次，高新區(qū)作為一個(gè)具有開發(fā)、改革、社區(qū)、聚集、孵化、擴(kuò)散和示范等多元化功能定位的組織，應(yīng)當(dāng)是多種效益產(chǎn)出的綜合體，績(jī)效評(píng)價(jià)也并非只有創(chuàng)新效率這一目標(biāo)，所以高新區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)的目標(biāo)應(yīng)著重在哪些方面？最后，如何調(diào)整高新區(qū)資源配置狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)績(jī)效水平的提高？以上是本研究主要研究的問題。

2 文獻(xiàn)回顧

國(guó)內(nèi)關(guān)于高新區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)方面的研究，多集中于創(chuàng)新效率的研究。呂政等［3］在2006 年分析了我國(guó)高新區(qū)在二次創(chuàng)業(yè)階段中所面臨的產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)向創(chuàng)新突破轉(zhuǎn)換的挑戰(zhàn)，并在創(chuàng)業(yè)過程各階段中為破解這些障礙提供了一系列思路。至此，學(xué)術(shù)界對(duì)高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立和影響因素分析進(jìn)入了深度探討，如熊然等［4］基于貿(mào)易視角對(duì)高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效進(jìn)行了研究，并將樣本按照城市的政治經(jīng)濟(jì)屬性進(jìn)行了分類，來分別研究貿(mào)易開放程度對(duì)高新區(qū)創(chuàng)新績(jī)效的影響效果。目前，關(guān)于高新區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的研究已經(jīng)相對(duì)完善，其中張愛萍［5］認(rèn)為目前主流的評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)主要圍繞高新區(qū)經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力、人才等方面，并強(qiáng)調(diào)了有關(guān)科技園的績(jī)效評(píng)價(jià)中不應(yīng)忽視其經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性。

在關(guān)于高新區(qū)績(jī)效測(cè)量的具體方法上，國(guó)內(nèi)外研究多以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型為代表的非參數(shù)法來測(cè)度，所研究的內(nèi)容主要集中在創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)。DEA 方法由運(yùn)籌學(xué)家Charnes 等［6］提出。Adner 等［7］運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)了歐洲187 個(gè)地區(qū)的科技創(chuàng)新效率；孫國(guó)峰等［8］運(yùn)用DEA 模型對(duì)我國(guó)大中型國(guó)有控股企業(yè)、內(nèi)資企業(yè)、港澳臺(tái)資企業(yè)和外資企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新效率測(cè)度，結(jié)果表明港澳臺(tái)資企業(yè)和外資企業(yè)整體創(chuàng)新效率高于國(guó)有控股企業(yè)和內(nèi)資企業(yè)；趙樹寬等［9］運(yùn)用DEA 模型對(duì)吉林省151 家高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度，研究表明創(chuàng)新綜合效率偏低，不同類型企業(yè)之間的創(chuàng)新效率差異較大，并分析了造成效率過低的主要影響因素是規(guī)模效率的低下。

近年來DEA 模型得到不斷擴(kuò)充和改進(jìn)，DEAMalmquist、兩階段DEA、三階段DEA 模型逐漸被廣泛運(yùn)用。DEA-Malmquist 模型主要運(yùn)用于同一主體的動(dòng)態(tài)分析，如張立杰等［10］、張?jiān)旅鞯龋?1］運(yùn)用該模型對(duì)我國(guó)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶沿線?。▍^(qū)、市）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示這些省份高新區(qū)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)“N”型的回調(diào)震蕩形態(tài)。兩階段（又稱“雙階段”）DEA 模型是將一個(gè)生產(chǎn)過程拆分成兩個(gè)連續(xù)的過程并分別進(jìn)行測(cè)度［12］，如魏巍等［13］將湖南省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新過程分成技術(shù)研究階段和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段，并根據(jù)測(cè)度結(jié)果將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分成了4 種產(chǎn)業(yè)模式。考慮環(huán)境因素對(duì)研究主體績(jī)效的干擾影響，三階段DEA 可以更好地避免隨機(jī)誤差和環(huán)境因素的影響，更加真實(shí)地反映組織實(shí)際的管理水平，如劉滿鳳等［2］運(yùn)用三階段DEA 對(duì)2012 年我國(guó)高新技術(shù)開發(fā)區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行了研究，并且分析了環(huán)境因素對(duì)高新區(qū)發(fā)展的制約程度，研究結(jié)果表明中西部地區(qū)高新區(qū)的創(chuàng)新效率受環(huán)境影響較大，并根據(jù)研究結(jié)果提出了改善宏觀環(huán)境、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等解決思路。三階段DEA 在投入產(chǎn)出效率的研究上有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，如劉颯等［14］對(duì)我國(guó)中小型高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新投入效率進(jìn)行了研究，運(yùn)用三階段DEA 模型，剔除環(huán)境和隨機(jī)干擾因素的影響，使三階段DEA 與傳統(tǒng)DEA 結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，提出促進(jìn)中小型高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率提高的方法是適當(dāng)擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模，并對(duì)4 個(gè)環(huán)境變量對(duì)中小型高新技術(shù)企業(yè)優(yōu)化內(nèi)部資源配置產(chǎn)生的影響進(jìn)行了分析。

縱觀已有研究可以看出，我國(guó)高新區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)的研究多集中于創(chuàng)新效率的測(cè)度，內(nèi)容較為單一，多集中于創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)，且對(duì)“創(chuàng)新效率”概念交代得比較模糊。另外，選擇三階段DEA 方法從投入產(chǎn)出的角度對(duì)我國(guó)高新區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)是較為必要的，原因有三：其一，使用DEA 對(duì)高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新效率的分析是較為主流的研究方法，因?yàn)镈EA 模型可以針對(duì)組織投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)度，但傳統(tǒng)的DEA 模型未考慮環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素的影響，兩階段DEA 對(duì)組織投入產(chǎn)出過程需要人為地分階段考慮，主觀因素過高，而三階段DEA 可以很好地避免上述缺點(diǎn)，并且能夠分析環(huán)境因素對(duì)研究對(duì)象效率提高的制約程度。其二，大多文獻(xiàn)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、中小型創(chuàng)新企業(yè)等組織的績(jī)效評(píng)價(jià)研究多集中于創(chuàng)新功能，而我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的運(yùn)營(yíng)模式多是以政府主導(dǎo)，其功能定位具有綜合性和發(fā)展性的特點(diǎn)，因此對(duì)高新區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)也應(yīng)該是多方面的，而不應(yīng)該集中于創(chuàng)新效率一點(diǎn)。其三，組織績(jī)效是組織生產(chǎn)任務(wù)完成的效率和效果，核心在于強(qiáng)調(diào)內(nèi)容或者目標(biāo)的達(dá)成程度，可以用來解釋組織投入與產(chǎn)出的關(guān)系。基于上述，以下本研究從投入產(chǎn)出角度，運(yùn)用三階段DEA 模型對(duì)我國(guó)高新區(qū)的績(jī)效評(píng)價(jià)進(jìn)行研究。

3 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

3.1 指標(biāo)選擇

3.1.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于高新區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇目前還沒有統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，但絕大部分學(xué)者都選擇了科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出、R&D 經(jīng)費(fèi)支出、R&D 活動(dòng)人員數(shù)量、年末從業(yè)人員、科技機(jī)構(gòu)數(shù)、企業(yè)個(gè)數(shù)等作為投入指標(biāo)。依據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，本研究認(rèn)為影響高新區(qū)發(fā)展的主要投入要素是研發(fā)人員、科技資金和固定資產(chǎn)，綜合其他學(xué)者的研究成果和指標(biāo)的可獲取性，結(jié)合有關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒的統(tǒng)計(jì)口徑，選擇科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、年末從業(yè)人員、年末資產(chǎn)作為投入指標(biāo)。關(guān)于產(chǎn)出指標(biāo)的選擇，本研究認(rèn)為高新區(qū)在產(chǎn)出方面主要圍繞經(jīng)濟(jì)效益、科技效益和社會(huì)效益3 個(gè)方面，結(jié)合前人研究經(jīng)驗(yàn)以及指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性，選擇凈利潤(rùn)、工業(yè)總產(chǎn)值、技術(shù)收入、出口總額和上繳稅費(fèi)作為產(chǎn)出指標(biāo)，分別衡量高新區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益、科技效益和社會(huì)效益。

3.1.2 環(huán)境變量

環(huán)境變量的選擇應(yīng)該滿足既對(duì)高新區(qū)績(jī)效產(chǎn)生影響，又不在樣本主觀可控范圍內(nèi)，即滿足“分離假設(shè)”［2］。借鑒其他文獻(xiàn)研究和高新區(qū)發(fā)展實(shí)際情況，考慮從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)開放程度4個(gè)方面提出影響高新區(qū)績(jī)效的環(huán)境變量。

（1）宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)水平是高新區(qū)發(fā)展的土壤，因此地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況會(huì)影響高新區(qū)投入決策，選擇人均地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)［14］。

（2）政策支持。我國(guó)高新區(qū)具有政府主導(dǎo)運(yùn)營(yíng)的特色內(nèi)涵，所以政策支持對(duì)高新區(qū)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，因此選擇地方一般公共預(yù)算支出代表政府對(duì)高新區(qū)的政策支持。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。企業(yè)在空間上適度集中會(huì)逐漸展現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)，然而在空間上過度的集中可能會(huì)引起惡性競(jìng)爭(zhēng)、資源搶占等惡性行為，影響高新區(qū)進(jìn)一步發(fā)展，因此選擇工業(yè)企業(yè)數(shù)來衡量各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)［2］。

（4）市場(chǎng)開放程度。隨著經(jīng)濟(jì)的全球化，地區(qū)的開放程度對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響越來越明顯，所以選擇當(dāng)年實(shí)際外商投資金額作為地區(qū)開放程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)［2］。

3.2 數(shù)據(jù)來源及說明

從《中國(guó)火炬年鑒2019》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2019》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒2019》中隨機(jī)抽取40 個(gè)國(guó)家級(jí)高新區(qū)作為樣本［15-17］。其中，由于長(zhǎng)春高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、哈爾濱高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)缺失，昆山高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)行政區(qū)域難以界定，因此剔除3 個(gè)樣本，最終選擇37 個(gè)高新區(qū)為樣本1）。由于環(huán)境因素的相關(guān)數(shù)據(jù)難以查閱獲得，故而采用高新區(qū)所在城市環(huán)境因素的相關(guān)數(shù)據(jù)來表征。

4 實(shí)證結(jié)果及分析

4.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA 模型

在三階段DEA 的第一階段中，通過構(gòu)建BCC模型對(duì)樣本高新區(qū)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率及規(guī)模報(bào)酬進(jìn)行分析，使用Deap.2.1 運(yùn)行程序協(xié)助運(yùn)算，結(jié)果如表1 所示。在沒有剝離環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響下，2019 年樣本高新區(qū)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值分別為0.89、0.93、0.95，反映出高新區(qū)的規(guī)模效率總體高于純技術(shù)效率，說明在綜合效率中規(guī)模效率起主要作用。而在不考慮環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的干擾下，天津、呼和浩特、沈陽(yáng)、鞍山、無錫、常州等16 個(gè)高新區(qū)的績(jī)效位于生產(chǎn)前沿面上，即純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1，技術(shù)管理和資源配置相對(duì)有效；太原、鄭州、長(zhǎng)沙、汕頭4 個(gè)高新區(qū)的綜合效率不到0.7，處于績(jī)效低下的狀態(tài)，值得注意的是，這4 個(gè)高新區(qū)是由于純技術(shù)效率低下而導(dǎo)致綜合效率較低，而純技術(shù)效率低下反映了技術(shù)管理存在一定的問題；多數(shù)高新區(qū)（17 個(gè)）的綜合效率處于0.70～0.99 之間，其中有7 個(gè)高新區(qū)的綜合效率在0.90 以上。綜合來看，2019 年樣本高新區(qū)整體的情況是較好的。

表1 2019 年樣本高新區(qū)效率值

4.2 第二階段：隨機(jī)前沿分析（SFA）

在第二階段中，由于第一階段計(jì)算得出的投入松弛變量會(huì)受到外部環(huán)境因素和隨機(jī)干擾的影響，所以采用SFA 模型對(duì)第一階段計(jì)算的投入松弛變量進(jìn)行回歸分析，用來剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾對(duì)高新區(qū)績(jī)效投入的影響。以環(huán)境變量人均GDP、地方一般公共預(yù)算支出、工業(yè)企業(yè)數(shù)、當(dāng)年實(shí)際外商投資金額為解釋變量，以第一階段計(jì)算得出的科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、年末從業(yè)人員、年末資產(chǎn)的投入松弛變量為被解釋變量，使用Frontier4.1 程序進(jìn)行運(yùn)算，結(jié)果如表2 所示?？梢钥闯觯h(huán)境變量的SFA 回歸系數(shù)大多都能通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，LR 值均大于檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)值，且gamma 值均通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，說明投入松弛變量受環(huán)境變量的影響較大。另外，當(dāng)回歸系數(shù)為正時(shí)，表示增加該解釋變量將會(huì)增加投入松弛變量，從而產(chǎn)生更多冗余；當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)值時(shí)，該解釋變量的增加則有利于投入松弛變量的減少，從而減少浪費(fèi)、提高效率。具體分析結(jié)果如下：

表2 變量第二階段模型回歸結(jié)果

（1）當(dāng)年實(shí)際外商投資金額對(duì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、年末資產(chǎn)、年末從業(yè)人員投入影響為正向，且對(duì)年末從業(yè)人員通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明隨著外商投資金額的增加，樣本高新區(qū)在人員、資金、物產(chǎn)上的投入并不能轉(zhuǎn)化為有效產(chǎn)出，尤其是在人員上的投入會(huì)造成更大的浪費(fèi)。

（2）工業(yè)企業(yè)數(shù)與科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的松弛變量回歸系數(shù)為正，與年末資產(chǎn)和年末從業(yè)人員的松弛變量回歸系數(shù)為負(fù)，說明工業(yè)企業(yè)數(shù)的增加會(huì)減少高新區(qū)在年末資產(chǎn)和從業(yè)人員上的浪費(fèi)，促使資源更有效地利用；但如果按照現(xiàn)階段資金投入的程度繼續(xù)增加，則會(huì)造成科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)的浪費(fèi)。這從一定程度上反映了產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，當(dāng)高新區(qū)內(nèi)工業(yè)企業(yè)數(shù)增加，大部分的人力和物力會(huì)得到更加充分的利用。

（3）地方一般公共預(yù)算支出對(duì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、年末資產(chǎn)的松弛變量回歸系數(shù)為正，對(duì)年末從業(yè)人員的松弛變量回歸系數(shù)為負(fù)，說明地方一般公共預(yù)算支出的增加會(huì)導(dǎo)致高新區(qū)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和年末資產(chǎn)的冗余，但可以使從業(yè)人員被有效的利用，表明政府在政策或者財(cái)力上對(duì)高新區(qū)發(fā)展的支持力度較大，過多的投入會(huì)產(chǎn)生更多的浪費(fèi)，阻礙資源的整體盤活，同時(shí)有利的資金支持會(huì)優(yōu)化現(xiàn)有科研資源，從而減少人力的浪費(fèi)。

（4）人均GDP 對(duì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、年末資產(chǎn)、年末從業(yè)人員的松弛變量回歸系數(shù)均為正，說明人均GDP 的增加會(huì)導(dǎo)致這3 項(xiàng)投入冗余增加，反映了部分發(fā)達(dá)地區(qū)的資源投入雖然充足，但卻沒有合理優(yōu)化資源配置，造成了整體效率的低下、績(jī)效水平相對(duì)落后。

4.3 第三階段：調(diào)整投入后DEA 實(shí)證結(jié)果

在第三階段中，將調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)和原產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入傳統(tǒng)的DEA-BCC 模型，利用DEAP2.1 進(jìn)行運(yùn)算分析，重新計(jì)算樣本高新區(qū)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模收益的情況，結(jié)果如表1 所示。在剔除環(huán)境和隨機(jī)干擾因素的影響后，有18 個(gè)決策單元綜合效率有效為1，分別是北京、天津、石家莊、太原、長(zhǎng)治、沈陽(yáng)、鞍山、常州、南昌、武漢、深圳、南寧、重慶、成都、昆明和西安高新區(qū)，表明這些高新區(qū)資源配置合理，各種投入充分發(fā)揮了效用，園區(qū)內(nèi)企業(yè)技術(shù)水平和管理水平處在領(lǐng)先地位，績(jī)效水平較高。

4.3.1 綜合效率分析

在剔除環(huán)境和隨機(jī)干擾因素的影響后，高新區(qū)綜合效率平均值由0.89 上升至0.90，表明大部分高新區(qū)的綜合效率均有提高，但從數(shù)據(jù)來看，有8 個(gè)高新區(qū)的綜合效率在調(diào)整后出現(xiàn)了下降，具體如圖1 所示，說明在沒有考慮環(huán)境因素影響的情況下，使用傳統(tǒng)DEA 模型會(huì)使某些環(huán)境因素較差的高新區(qū)出現(xiàn)綜合效率水平虛高的情況，不能反映高新區(qū)真實(shí)的績(jī)效水平。其中，綜合效率處在前沿面上的高新區(qū)有16 個(gè)，分別是天津、沈陽(yáng)、鞍山、常州、南昌、武漢、南寧、重慶、成都、昆明、西安高新區(qū)，還有5 個(gè)高新區(qū)經(jīng)調(diào)整后實(shí)現(xiàn)了綜合效率有效，分別是北京、石家莊、太原、長(zhǎng)治和深圳高新區(qū)；上海、南京、杭州、福州、青島、鄭州、長(zhǎng)沙、廣州、珠海、汕頭和貴陽(yáng)高新區(qū)的綜合效率都有了明顯提升，其中鄭州和長(zhǎng)沙高新區(qū)效率值分別提高0.26 和0.23；而呼和浩特、無錫、蘇州、合肥和?？诟咝聟^(qū)經(jīng)調(diào)整后綜合效率從有效（效率值為1）變?yōu)闊o效（效率值小于1），另外，唐山、大連、本溪、寧波和濟(jì)南高新區(qū)綜合效率值也出現(xiàn)不同程度下降，其中本溪高新區(qū)的綜合效率值下降最多，從0.90 下降至0.35。

圖1 2019 年樣本高新區(qū)綜合效率調(diào)整前后變化對(duì)比

4.3.2 純技術(shù)效率分析

在剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響后，樣本高新區(qū)的純技術(shù)效率平均值由0.93 提高至0.96，77.7%的高新區(qū)純技術(shù)效率值為1，處在有效前沿面上，總體水平有所提高，具體如圖2 所示。調(diào)整后，有28 個(gè)高新區(qū)的純技術(shù)效率值為1，其中20 個(gè)高新區(qū)的純技術(shù)效率值不變，石家莊、唐山、太原、長(zhǎng)治、杭州、福州、青島和長(zhǎng)沙8 個(gè)高新區(qū)處于有效前沿面上，實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)效率有效。值得注意的是，太原高新區(qū)調(diào)整前的純技術(shù)效率僅為0.65，長(zhǎng)沙高新區(qū)調(diào)整前的純技術(shù)效率也僅為0.75，兩地的高新區(qū)發(fā)展受環(huán)境等因素影響較大。其余高新區(qū)中，鄭州和汕頭高新區(qū)的純技術(shù)效率值分別增加0.26 和0.11，調(diào)整后也接近有效前沿面，另外7 個(gè)高新區(qū)的純技術(shù)效率值有較少下降，其中蘇州、寧波、合肥、?？诟咝聟^(qū)的純技術(shù)效率從有效變?yōu)闊o效。

圖2 2019 年樣本高新區(qū)純技術(shù)效率調(diào)整前后變化對(duì)比

4.3.3 規(guī)模效率分析

樣本高新區(qū)規(guī)模效率平均值經(jīng)過調(diào)整后，由原來的0.95 降低為0.93，整體水平下降，有13 個(gè)規(guī)模效率值有效的高新區(qū)依然處在前沿面上，有11 個(gè)高新區(qū)規(guī)模效率值有所增加，有13 個(gè)高新區(qū)規(guī)模效率值有所下降，具體如圖3 所示。其中，5 個(gè)高新區(qū)規(guī)模效率有較大幅度的下降，本溪高新區(qū)由0.90下降為0.35，?？诟咝聟^(qū)由1 下降至0.93，唐山高新區(qū)由0.85 下降至0.64，汕頭高新區(qū)由0.90 下降至0.72；在規(guī)模效率有所上升的11 個(gè)高新區(qū)中，僅有較發(fā)達(dá)地區(qū)的北京、南京和廣州高新區(qū)增幅較大，分別從0.72、0.85、0.74 增長(zhǎng)至1.00、0.95、0.86，其余石家莊、長(zhǎng)治、上海、青島、長(zhǎng)沙、深圳和珠海8 個(gè)高新區(qū)的規(guī)模效率增幅均在10%以下。當(dāng)決策單元規(guī)模效率小于1 時(shí)，如果規(guī)模報(bào)酬遞增，說明投入與產(chǎn)出成正比，則應(yīng)當(dāng)提高投入；如果規(guī)模報(bào)酬遞減，說明投入與產(chǎn)出成反比，則應(yīng)當(dāng)減少投入。在數(shù)據(jù)調(diào)整前，20 個(gè)規(guī)模效率無效的決策單元中有13 個(gè)高新區(qū)的規(guī)模報(bào)酬呈遞增狀態(tài)，7 個(gè)呈遞減狀態(tài)；調(diào)整后規(guī)模報(bào)酬遞增和遞減決策單元比例不變，但有9 個(gè)決策單元的規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)發(fā)生變化：呼和浩特和海口高新區(qū)規(guī)模報(bào)酬變?yōu)檫f減，無錫、蘇州、鄭州高新區(qū)規(guī)模報(bào)酬變?yōu)檫f增，北京、石家莊、長(zhǎng)治和深圳高新區(qū)規(guī)模效率由無效變?yōu)橛行?，所以這些高新區(qū)的投入產(chǎn)出成等比例變化。

圖3 2019 年樣本高新區(qū)規(guī)模效率調(diào)整前后變化對(duì)比

5 研究結(jié)論及對(duì)策建議

本研究以2019 年我國(guó)37 家國(guó)家高新區(qū)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為研究樣本，運(yùn)用三階段DEA 模型對(duì)其剔除環(huán)境和隨機(jī)誤差前后的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模報(bào)酬進(jìn)行了測(cè)算，以求得到更接近真實(shí)的高新區(qū)績(jī)效。根據(jù)測(cè)算結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

（1）環(huán)境因素和隨機(jī)誤差影響會(huì)造成大部分高新區(qū)綜合效率被低估估、規(guī)模報(bào)酬與實(shí)際情況不符的現(xiàn)象，說明環(huán)境因素和隨機(jī)誤差確實(shí)干擾了高新區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)的真實(shí)結(jié)果，也更進(jìn)一步說明了三階段DEA 模型相較于傳統(tǒng)DEA 模型的優(yōu)越性。剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差影響后，大部分高新區(qū)的綜合效率和純技術(shù)效率均有提高，但規(guī)模效率有所下降，表明在不考慮環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響下，各高新區(qū)的純技術(shù)效率會(huì)被低估、規(guī)模效率會(huì)被高估，且被低估程度大于被高估程度，最終導(dǎo)致綜合效率的低估。對(duì)比第一和第三階段規(guī)模報(bào)酬的變化情況，規(guī)模報(bào)酬遞增和遞減的總體比例保持不變，但有24%的高新區(qū)規(guī)模報(bào)酬情況發(fā)生變化。由此可見，如果以第一階段的結(jié)果對(duì)高新區(qū)的管理、技術(shù)、資源配置情況進(jìn)行評(píng)估并作出決策，則可能進(jìn)一步拉低高新區(qū)的整體績(jī)效水平。

（2）高新區(qū)綜合效率無效的原因主要來源于規(guī)模效率無效，在19 個(gè)規(guī)模效率無效的高新區(qū)中，有一半以上的高新區(qū)規(guī)模報(bào)酬處于遞增階段。樣本高新區(qū)中，北京中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)是最大的高新區(qū)，進(jìn)駐企業(yè)有24 892 家，其次是上海張江高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)，進(jìn)駐企業(yè)有8 180 家，但僅為北京中關(guān)村的33%；有13 個(gè)高新區(qū)的企業(yè)進(jìn)駐數(shù)不足千家，這些高新區(qū)通常多集中于偏遠(yuǎn)地區(qū)，其中呼和浩特高新區(qū)僅有26 家企業(yè)。可見大多數(shù)高新區(qū)的規(guī)模仍然偏小，特別是經(jīng)濟(jì)較為落后的西北部和東北部地區(qū)，多數(shù)高新區(qū)的進(jìn)駐企業(yè)不足百家，所以這些地區(qū)的高新區(qū)整體規(guī)模效率相對(duì)落后，這也是制約這些地區(qū)高新區(qū)發(fā)展的最主要原因之一。

（3）市場(chǎng)開放程度、宏觀經(jīng)濟(jì)情況對(duì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、年末資產(chǎn)和年末從業(yè)人員3 項(xiàng)投入松弛的影響均為正值，說明高新區(qū)的資源配置沒有處于最優(yōu)的狀態(tài)，會(huì)造成更多的浪費(fèi)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)年末資產(chǎn)、年末從業(yè)人員投入松弛的影響為負(fù)值，政策支持對(duì)年末從業(yè)人員投入松弛的影響亦為負(fù)值，說明在此環(huán)境下高新區(qū)能夠減少相應(yīng)投入的浪費(fèi)，屬于優(yōu)勢(shì)環(huán)境因素。

為進(jìn)一步優(yōu)化我國(guó)高新區(qū)的資源配置，提升運(yùn)營(yíng)效率，提高績(jī)效水平，基于上述結(jié)論，提出以下對(duì)策建議：

（1）政府、高新區(qū)管委會(huì)等管理部門應(yīng)當(dāng)重視把握本地經(jīng)濟(jì)、政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)開放程度等環(huán)境因素的實(shí)際情況，科學(xué)論證高新區(qū)發(fā)展定位，改進(jìn)管理手段，提高管理水平。研究表明以上環(huán)境因素均對(duì)高新區(qū)績(jī)效水平有一定影響，因此各地政府應(yīng)明確環(huán)境的重要作用，營(yíng)造良好的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，為高新區(qū)管理發(fā)展提供指導(dǎo)意見。對(duì)技術(shù)效率較低的高新區(qū)，政府應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)管理制度的設(shè)計(jì)和機(jī)制創(chuàng)新，優(yōu)化高新區(qū)管委會(huì)工作效率，提高內(nèi)部管理水平。

（2）政府應(yīng)結(jié)合實(shí)際統(tǒng)籌規(guī)劃高新區(qū)資源投入規(guī)模。對(duì)于處于規(guī)模報(bào)酬遞增的高新區(qū)，應(yīng)在結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況下進(jìn)一步擴(kuò)大高新區(qū)規(guī)模，提高績(jī)效水平；對(duì)于處在規(guī)模報(bào)酬遞減的高新區(qū)，應(yīng)適當(dāng)調(diào)整資源配置結(jié)構(gòu)，保守發(fā)展，避免過度浪費(fèi)。每個(gè)高新區(qū)有自己的發(fā)展特點(diǎn)，每個(gè)地區(qū)的環(huán)境水平也各不相同，所以高新區(qū)的科學(xué)發(fā)展應(yīng)當(dāng)是“量身定制”，而不是盲目擴(kuò)大規(guī)模、過度投入，遵循可持續(xù)發(fā)展經(jīng)營(yíng)理念才能有效提高創(chuàng)新轉(zhuǎn)化率，提高高新區(qū)績(jī)效水平。

（3）政府應(yīng)發(fā)揮政策的協(xié)調(diào)和導(dǎo)向作用，合理引流。我國(guó)高新區(qū)整體績(jī)效水平較好，但進(jìn)一步提高運(yùn)行效率還需調(diào)整投入要素結(jié)構(gòu)，優(yōu)化人力、資金和各類資源的配置，充分調(diào)動(dòng)現(xiàn)有資源，發(fā)揮政策導(dǎo)向和協(xié)調(diào)作用。另外，推動(dòng)各地區(qū)高新區(qū)開放合作，引導(dǎo)創(chuàng)新資源合理流動(dòng)，彌補(bǔ)自身發(fā)展缺陷，縮小各地區(qū)之間環(huán)境差距，形成金融、人才、科技、信息等資源共享的機(jī)制。

注釋：

1）樣本高新區(qū)名稱分別用其所在城市來簡(jiǎn)稱。