孫 濤，周思思

(山東大學(xué) 經(jīng)濟(jì)研究院，山東 濟(jì)南 250100)

一、引言

國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)(以下簡稱國家高新區(qū))是我國改革開放以來實(shí)行的一項(xiàng)重要的經(jīng)濟(jì)政策，也是一項(xiàng)重要的基于地點(diǎn)的政策(place-based policy，簡稱為地本政策)和制度安排。國家高新區(qū)是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展示范區(qū)和高質(zhì)量發(fā)展先行區(qū)，是促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長、提升自主創(chuàng)新能力、提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)代化水平、培育發(fā)展新動(dòng)能的重要?jiǎng)恿?1)譚靜，張建華：《國家高新區(qū)推動(dòng)城市全要素生產(chǎn)率增長了嗎？——基于277個(gè)城市的“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”分析》，《經(jīng)濟(jì)與管理研究》，2018年第9期。。2020年國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的若干意見》，指出國家高新區(qū)是實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的重要載體，在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)國際競爭力等方面發(fā)揮了重要作用。國家高新區(qū)作為區(qū)域內(nèi)的“經(jīng)濟(jì)特區(qū)”和“政策試驗(yàn)田”，是國家推動(dòng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略，驅(qū)動(dòng)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，縮小了地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距(2)劉瑞明，趙仁杰：《國家高新區(qū)推動(dòng)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展嗎？——基于雙重差分方法的驗(yàn)證》，《管理世界》，2015年第8期。。

黃河是我國僅次于長江的第二大河，流經(jīng)中國9個(gè)省區(qū)(3)黃河流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東9省區(qū)。。2021年10月8日，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》(下簡稱《綱要》)，《綱要》提出，構(gòu)建形成黃河流域“一軸兩區(qū)五極”的發(fā)展動(dòng)力格局，促進(jìn)地區(qū)間要素合理流動(dòng)和高效集聚，并強(qiáng)調(diào)，以先進(jìn)制造業(yè)為主導(dǎo)，以創(chuàng)新為主要?jiǎng)幽艿默F(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)廊道，是黃河流域參與全國及國際分工的主體。結(jié)合國家高新區(qū)的功能定位，可以認(rèn)識(shí)到，在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程中，亟需發(fā)揮國家高新區(qū)的增長極作用，使其產(chǎn)生增力賦能的極化效應(yīng)。截至目前，沿黃河流域共設(shè)立45個(gè)國家高新區(qū)，東中西部地區(qū)分別有13個(gè)、16個(gè)、16個(gè)，空間分布較為均衡。從工業(yè)總產(chǎn)值來看，2020年，黃河流域9省區(qū)國家高新區(qū)實(shí)現(xiàn)工業(yè)總產(chǎn)值53446.49億元，占國家高新區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值的20.85%，比2015年增長21.35%，黃河流域國家高新區(qū)的地位不容小覷。隨著黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展國家戰(zhàn)略的出臺(tái)，對(duì)黃河流域沿線國家高新區(qū)創(chuàng)新能力提出了更高要求。但國家高新區(qū)大多依靠優(yōu)惠政策和政府支持，導(dǎo)致國家高新區(qū)的建設(shè)投入了大量的人力、財(cái)力和物力，這些投入在不同的高新區(qū)內(nèi)發(fā)揮了怎樣的效果，創(chuàng)新資源的投入是否有效地轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出，是否存在投入冗余或是產(chǎn)出不足的情況等，成為促進(jìn)黃河流域國家高新區(qū)高質(zhì)量發(fā)展、提高黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新效率的重要問題。因此，有必要從具體的投入產(chǎn)出角度對(duì)黃河流域高新區(qū)的創(chuàng)新效率進(jìn)行比較分析，以揭示高新區(qū)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，有利于準(zhǔn)確把握黃河流域國家高新區(qū)運(yùn)行狀況，促進(jìn)創(chuàng)新資源合理配置和高效利用，指明高新區(qū)合理建設(shè)方向。

有關(guān)科技園區(qū)創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)，學(xué)界主要圍繞創(chuàng)新效率的測度指標(biāo)和測度方法兩部分展開研究。在測度指標(biāo)方面，眾多學(xué)者通過對(duì)創(chuàng)新能力的影響因素分析來構(gòu)建創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，傅利平等從知識(shí)增量和存量兩個(gè)維度構(gòu)建反映區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)，從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的知識(shí)存量、基于人員流動(dòng)的知識(shí)溢出、基于企業(yè)衍生的知識(shí)溢出這三個(gè)維度構(gòu)建反映集群創(chuàng)新活動(dòng)的指標(biāo)(4)傅利平，周小明，張燁：《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的影響研究——以北京市中關(guān)村科技園為例》，《天津大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版)，2014年第4期。；李盛竹和馬建龍認(rèn)為企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入是科技創(chuàng)新能力提升的決定性因素，政府的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)是提升創(chuàng)新能力的重要手段，并從創(chuàng)新資源投入能力、政策驅(qū)動(dòng)能力、創(chuàng)新產(chǎn)出三個(gè)方面構(gòu)建了國家科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(5)李盛竹，馬建龍：《國家科技創(chuàng)新能力影響因素的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真——基于2006—2014年度中國相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)證》，《科技管理研究》，2016年第13期。；閆國慶等基于國內(nèi)外有關(guān)開發(fā)區(qū)創(chuàng)新水平的研究成果，依據(jù)科學(xué)合理的指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則和思路，從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新服務(wù)、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新績效四個(gè)方面構(gòu)建了國家高新區(qū)創(chuàng)新水平測度指標(biāo)體系，為科學(xué)評(píng)價(jià)國家高新區(qū)的創(chuàng)新能力提供了有效的測評(píng)工具(6)閆國慶，孫琪，陳超，仲鴻生，任建雄：《國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)創(chuàng)新水平測度指標(biāo)體系研究》，《中國軟科學(xué)》，2008年第4期。。而有關(guān)測算創(chuàng)新效率的方法，以參數(shù)方法索洛余值核算法(SRA)、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析法(SFA)和非參數(shù)方法數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(以下簡稱DEA)最為常見。饒光明等運(yùn)用SRA的方法對(duì)長江上游四省市科技創(chuàng)新效率進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新的內(nèi)外共生循環(huán)性的忽視是區(qū)域科技創(chuàng)新效率呈逐年下降趨勢(shì)的主要原因(7)饒光明，王勇，吳忠?。骸秲?nèi)外共生循環(huán)的區(qū)域科技創(chuàng)新機(jī)理》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》，2009年第1期。。而關(guān)于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率測度方面，學(xué)者們多使用SFA和DEA的分析方法，朱有為和徐康寧利用SFA方法測算了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率，并考察企業(yè)規(guī)模、市場結(jié)構(gòu)和所有權(quán)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)研發(fā)效率的影響(8)朱有為，徐康寧：《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的實(shí)證研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2006年第11期。；劉志迎等根據(jù)生產(chǎn)率與效率理論，采用隨機(jī)前沿分析方法，分析了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中技術(shù)效率和總量增長模式(9)劉志迎，葉蓁，孟令杰：《我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的實(shí)證分析》，《中國軟科學(xué)》，2007年第5期。；寇小萱和孫艷麗采用DEA模型中的規(guī)模報(bào)酬不變模型測算了京津冀、長三角和珠三角地區(qū)國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率(10)寇小萱，孫艷麗：《基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的我國科技園區(qū)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)——以京津冀、長三角和珠三角地區(qū)為例》，《宏觀經(jīng)濟(jì)研究》，2018年第1期。；楊清可和段學(xué)軍、劉志迎和葉蓁則運(yùn)用DEA-Malmquist方法測度了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率(11)劉志迎，葉蓁：《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各行業(yè)技術(shù)效率的實(shí)證分析——基于非參數(shù)的Malmquist指數(shù)方法》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》，2006年第9期；楊清可，段學(xué)軍：《基于DEA-Malmquist 模型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的時(shí)空測度與省際差異研究》，《經(jīng)濟(jì)地理》，2014年第7期。；白雪潔等使用SBM模型測算了我國國家高新區(qū)的經(jīng)營效率和創(chuàng)新效率(12)白雪潔，閆文凱，孫溪悅：《源于區(qū)位與城市政治級(jí)別差異的經(jīng)營效率及創(chuàng)新效率背反——基于SBM模型的我國國家級(jí)高新區(qū)效率解構(gòu)》，《科技進(jìn)步與對(duì)策》，2014年第9期。。由于索洛余值核算方法存在參數(shù)設(shè)定上的不確定性，SFA模型以及二階段DEA模型無法避免管理無效率、隨機(jī)干擾項(xiàng)和環(huán)境變量的影響，故現(xiàn)有學(xué)者為彌補(bǔ)這一缺陷，開始使用剝離環(huán)境變量影響后的三階段DEA模型，建立科學(xué)合理的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，客觀評(píng)價(jià)國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率，以明確未來高新區(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展的合理方向(13)李洪偉，任娜，陶敏，姜秀娟：《基于三階段DEA的我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率分析》，《中國管理科學(xué)》，2012年第S1期。。

通過對(duì)已有文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，對(duì)國家高新區(qū)的既有研究數(shù)量不少，但對(duì)黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新能力等方面的整體和比較研究相對(duì)缺乏，另外，個(gè)別文獻(xiàn)在涉及特定區(qū)域范圍內(nèi)國家高新區(qū)創(chuàng)新效率研究時(shí)，較少從時(shí)間動(dòng)態(tài)以及空間分布角度對(duì)國家高新區(qū)進(jìn)行動(dòng)態(tài)演化分析?；诖?，本文試圖作以下三方面的研究拓展和邊際貢獻(xiàn)：第一，選取新的研究樣本，以更好服務(wù)于黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的重大國家戰(zhàn)略為目標(biāo)，將目前學(xué)者較少涉及的黃河流域國家高新區(qū)作為研究對(duì)象；第二，在研究方法上，利用Fried等(14)Fried H.O.，Schmidt S.S.，Yaisawarng S.，Incorporating the operating environment into a nonparametric measure of technical efficiency，Journal of productivity Analysis，Vol.3(1999)，pp.249-267.提出的三階段DEA方法，剝離管理無效率、外部環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)對(duì)效率值的影響，構(gòu)建較為合理的創(chuàng)新效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，更好地測算黃河流域國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率水平；第三，選取2015—2019年45個(gè)(15)在本文研究的2015—2019年間(樣本期間)，沿黃9省區(qū)僅在2017年新增設(shè)立了兩個(gè)國家高新區(qū)：鄂爾多斯高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、內(nèi)江高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)，2017年及以后共有45個(gè)國家高新區(qū)。國家高新區(qū)的面板數(shù)據(jù)，從時(shí)間動(dòng)態(tài)以及空間分布角度刻畫黃河流域國家高新區(qū)近五年創(chuàng)新效率的演變情況，并對(duì)各高新區(qū)的投入冗余與產(chǎn)出不足情況作具體分析，找出各高新區(qū)的比較優(yōu)勢(shì)和面臨的突出問題，為后續(xù)的改進(jìn)和提升給出政策建議。

二、研究方法

目前有關(guān)創(chuàng)新效率的測度方面，多采用DEA方法，其作為一種非參數(shù)估計(jì)方法，無需建立變量之間的嚴(yán)格顯示性函數(shù)關(guān)系，避免了由于模型設(shè)定偏誤引起的計(jì)量結(jié)果不準(zhǔn)確等問題。但傳統(tǒng)DEA模型沒有考慮管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)對(duì)決策單元效率評(píng)價(jià)的影響，使傳統(tǒng)DEA方法在處理環(huán)境影響因素上有很大的局限性。事實(shí)上，各高新區(qū)所處的區(qū)域環(huán)境條件不同確實(shí)會(huì)影響到其創(chuàng)新效率水平。為了能夠更好地剝離管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾對(duì)不同地區(qū)高新區(qū)創(chuàng)新效率的影響，本文選擇采用三階段DEA方法研究黃河流域國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率。Fried等指出三階段DEA方法在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上調(diào)整了原有的投入和產(chǎn)出，調(diào)整后的決策單元處于相同的環(huán)境中，從而能客觀真實(shí)地反映各單元的效率水平(16)Fried H.O.，Lovell C.A.K.，Schmidt S.S.，Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis，Journal of productivity Analysis，Vol.1(2002)，pp.157-174.。具體包括以下三個(gè)階段。

第一階段：傳統(tǒng)DEA模型分析初始效率。傳統(tǒng)的DEA方法是由Charnes、Cooper與Rhodes三位學(xué)者最早提出的一種效率測度方法，該方法基于相對(duì)效率的概念，對(duì)同類型決策單元的效率水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，是一種非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，可分為規(guī)模報(bào)酬不變(CCR)和規(guī)模報(bào)酬可變(BCC)兩種類型(17)Charnes A.，Cooper W.W.，Rhodes E.，Measuring the efficiency of decision making units，European journal of operational research，Vol.6(1978)，pp.429-444.。本文選擇投入導(dǎo)向型的BCC模型作為三階段DEA測評(píng)中第一階段的基礎(chǔ)模型，模型表示為：

(1)

其中，i=1,2,…I表示決策單元，x,y分別是投入、產(chǎn)出向量，s-，s+分別代表投入和產(chǎn)出的松弛變量；當(dāng)θ=1時(shí)，決策單元DEA有效；當(dāng)θ<1，決策單元非DEA有效。BCC模型將綜合技術(shù)效率(TE)進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)，即TE=PTE*SE。Fried等認(rèn)為，決策單元的效率水平受到管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾的影響，因此有必要分離這三種因素。

第二階段：主要關(guān)注松弛變量，松弛變量由環(huán)境因素、管理無效率和隨機(jī)干擾構(gòu)成，可以反映初始的低效率。在該階段，借助SFA回歸，將第一階段的松弛變量對(duì)環(huán)境變量和混合誤差項(xiàng)進(jìn)行回歸。因此，根據(jù)Fried等人的想法，構(gòu)造以下SFA回歸函數(shù)：

(2)

(3)

第三階段：對(duì)調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量再進(jìn)行DEA效率分析。在該階段，剔除掉影響地區(qū)異質(zhì)性的管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素，運(yùn)用調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量重新測算各決策單元的效率值，得出客觀真實(shí)的效率水平。

三、變量選取及數(shù)據(jù)來源

通過借鑒已有學(xué)者近幾年對(duì)科技園區(qū)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究成果(20)楊青峰：《剝離環(huán)境因素的中國區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率再估計(jì)——基于三階段DEA模型的研究》，《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》，2014年第4期；劉滿鳳，李圣宏：《基于三階段DEA模型的我國高新技術(shù)開發(fā)區(qū)創(chuàng)新效率研究》，《管理評(píng)論》，2016年第1期。，遵循科學(xué)、有效的原則，從勞動(dòng)力投入、經(jīng)費(fèi)投入以及物質(zhì)投入方面選取科研活動(dòng)人員、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出、年末固定資產(chǎn)作為衡量國家高新區(qū)創(chuàng)新效率的投入指標(biāo)；從總體生產(chǎn)能力、經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效益以及技術(shù)創(chuàng)新收益等方面選取工業(yè)總產(chǎn)值、凈利潤、技術(shù)性收入作為衡量國家高新區(qū)創(chuàng)新效率的產(chǎn)出指標(biāo)。有關(guān)環(huán)境變量的選取，要滿足能夠影響國家高新區(qū)創(chuàng)新效率但不受樣本自身主觀控制的條件，本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場開放程度、人力資本水平、科技創(chuàng)新潛力等四個(gè)方面選擇影響各地區(qū)創(chuàng)新效率的環(huán)境變量。以人均GDP水平反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以當(dāng)年實(shí)際使用外資金額作為市場開放程度的指標(biāo)，以大專以上學(xué)歷從業(yè)人員表示人力資本水平，以普通高等學(xué)校在校大學(xué)生數(shù)衡量科技創(chuàng)新潛力。本文樣本數(shù)據(jù)來自《中國火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》，環(huán)境變量數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，考慮到數(shù)據(jù)可得性限制，本文選取2015—2019年沿黃河流域9省區(qū)45個(gè)國家高新區(qū)為研究樣本。為了剔除數(shù)據(jù)量綱的影響，對(duì)環(huán)境變量數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)于部分國家高新區(qū)凈利潤產(chǎn)出指標(biāo)為負(fù)值的情況，借鑒相關(guān)學(xué)者做法，將負(fù)產(chǎn)出重新定義為足夠小的數(shù)值0.001，部分缺漏值采用線性插值法補(bǔ)全。限于篇幅此處未報(bào)告描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如有興趣可向作者索取。

四、國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率測算和評(píng)價(jià)

(一)傳統(tǒng)DEA模型計(jì)算結(jié)果分析

在未剔除管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)沖擊等其他影響因素的條件下，運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型中的投入導(dǎo)向型BCC模型，計(jì)算出2015—2019年黃河流域國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率，主要包括綜合技術(shù)效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)、規(guī)模效率(SE)，限于篇幅，此處未列示第一階段回歸結(jié)果，如有興趣可向作者索取。

從總體來看，2015—2019年間，黃河流域國家高新區(qū)的綜合技術(shù)效率均值為0.52，處于DEA無效狀態(tài)；純技術(shù)效率為 0.75，表明總體上黃河流域國家高新區(qū)的投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)化技術(shù)水平相對(duì)較高；規(guī)模效率為 0.73，說明黃河流域國家高新區(qū)存在較顯著的規(guī)模效應(yīng)。具體來看，黃河流域45個(gè)國家高新區(qū)中只有安康國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率是DEA有效的，且五年均處于效率前沿面；黃河三角洲和臨沂國家高新區(qū)有四年處于效率前沿面，德陽國家高新區(qū)有三年處于效率前沿面，萊蕪、棗莊、榆林、內(nèi)江國家高新區(qū)有二年處于效率前沿面，新鄉(xiāng)、攀枝花國家高新區(qū)有一年處于效率前沿面；淄博、濰坊、濟(jì)寧、西安、成都等國家高新區(qū)純技術(shù)效率為1，但規(guī)模效率較低，導(dǎo)致綜合技術(shù)效率在整體國家高新區(qū)中并不突出。從該部分實(shí)證結(jié)果來看，黃河流域國家高新區(qū)純技術(shù)效率均值大于規(guī)模效率均值，說明黃河流域國家高新區(qū)的綜合技術(shù)效率不高主要原因是規(guī)模效率較低。

(二)基于SFA的隨機(jī)前沿分析

在該階段，以各高新區(qū)的投入冗余為被解釋變量，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場開放程度、人力資本水平、科技創(chuàng)新潛力等環(huán)境變量作為解釋變量，運(yùn)用SFA模型考察環(huán)境因素對(duì)投入松弛變量的影響，基于此對(duì)原始投入進(jìn)行調(diào)整。表1報(bào)告了SFA的估計(jì)結(jié)果，限于篇幅，在此僅列出2015年、2019年第二階段的SFA分析結(jié)果。

從表1來看，大專以上學(xué)歷從業(yè)人員對(duì)年末資產(chǎn)和科技活動(dòng)人員的松弛變量始終有顯著的負(fù)向影響，而對(duì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出松弛變量的影響由正向逐漸變成負(fù)向，其原因可能是，黃河流域國家高新區(qū)前期為提高自身創(chuàng)新能力不斷加大對(duì)科研的財(cái)政支持力度，但投入轉(zhuǎn)換成科技成果存在時(shí)滯效應(yīng)，導(dǎo)致前期人力資本水平的提高無法有效減少經(jīng)費(fèi)的投入冗余，隨著財(cái)力投入的有效轉(zhuǎn)換，人力資本的提高逐漸提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)費(fèi)的利用效率，從而減少投入冗余。普通高等學(xué)校在校生數(shù)對(duì)松弛變量的影響基本保持不變，五年間的回歸系數(shù)絕大部分為正，增加了投入冗余，表明普通高等學(xué)校在校生數(shù)越多，越不利于黃河流域高新區(qū)創(chuàng)新效率的提升，在校生人數(shù)越多越需要大量的人、財(cái)、物的投入，雖然普通高等學(xué)校在校生數(shù)越多意味著創(chuàng)新潛力越強(qiáng)，但如果畢業(yè)生沒有留在域內(nèi)或者沒有合理配置到相應(yīng)的技術(shù)領(lǐng)域，會(huì)在一定程度上造成資源的錯(cuò)配，從而在這一環(huán)節(jié)和這一角度造成資源投入的低效。人均地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)年末資產(chǎn)以及科技活動(dòng)人員的投入松弛大部分有顯著的負(fù)向影響，而對(duì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出松弛變量的影響由負(fù)向逐漸變成正向，這可能是由于GDP水平越高的地區(qū)，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，各項(xiàng)配套設(shè)施較完善，在一定程度上減少了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需要的人力和物力，但由于偏向型的財(cái)政政策影響，越發(fā)達(dá)地區(qū)財(cái)力的支持力度越大，不當(dāng)?shù)呢?cái)力傾斜會(huì)導(dǎo)致要素松弛變量的增加，進(jìn)而使科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出冗余越嚴(yán)重。當(dāng)年實(shí)際使用外資額對(duì)各投入松弛有顯著的負(fù)向影響，這表明高新區(qū)的對(duì)外開放程度越高，市場競爭越強(qiáng)，就越能提高投入要素使用率以此提升自身競爭實(shí)力，從而促進(jìn)高新區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)，減少投入冗余。

表1 黃河流域國家高新區(qū)SFA分析結(jié)果

(三)調(diào)整后的DEA模型結(jié)果分析

由前述分析可知，環(huán)境因素對(duì)投入松弛變量的影響程度不同導(dǎo)致每個(gè)高新區(qū)發(fā)展的初始條件不同。因此，有必要剔除這些環(huán)境因素，使各個(gè)高新區(qū)的初始條件相同。調(diào)整后DEA模型的估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 調(diào)整投入后的DEA模型估計(jì)結(jié)果

注：表中“規(guī)模收益”列中，“drs”表示“規(guī)模收益遞減”，“irs”表示“遞增”，“-”表示“不變”，NA表示值不存在。

對(duì)比調(diào)整前后的結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)在剔除管理無效率、環(huán)境變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)后，綜合技術(shù)效率均值增加到0.65，純技術(shù)效率均值增加到0.85，規(guī)模效率均值增加到0.77，這說明管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素掩蓋了國家高新區(qū)的真實(shí)效率值。在剔除管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)后，沒有任何一個(gè)國家高新區(qū)五年均處于DEA有效邊界，有鄭州和西安兩個(gè)國家高新區(qū)有四年處于DEA有效狀態(tài)，濟(jì)寧、太原、濟(jì)南、青島高新區(qū)有三年處于效率前沿面，榆林和淄博高新區(qū)有兩年處于DEA有效狀態(tài)，棗莊、濰坊、臨沂、渭南、安康、成都、德陽、白銀、黃河三角洲、新鄉(xiāng)等國家高新區(qū)有一年處于效率前沿面?？傮w來看，調(diào)整后國家高新區(qū)處于效率前沿面的數(shù)量多于調(diào)整前處于效率前沿面的數(shù)量，其中，萊蕪、內(nèi)江、攀枝花由有效變?yōu)闊o效，濟(jì)南、青島、鄭州、太原、渭南、白銀由無效變?yōu)橛行?。從均值來看，黃河流域國家高新區(qū)純技術(shù)效率大于規(guī)模效率，進(jìn)一步說明規(guī)模效率較低是黃河流域國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率不高的主要原因。為了從不同角度觀察調(diào)整后創(chuàng)新效率的變化，本文從空間分布和時(shí)間動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度展開具體分析。

1.空間分布狀態(tài)分析

為了進(jìn)一步分析不同地域環(huán)境和不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高新區(qū)創(chuàng)新效率分布情況，本文從東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)分別進(jìn)行討論，表3給出了調(diào)整前后各區(qū)域創(chuàng)新效率均值的變化情況。

表3 按空間分布的國家高新區(qū)創(chuàng)新效率均值

由表3看到，由于受管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響，調(diào)整之前，各區(qū)域綜合技術(shù)效率分布呈現(xiàn)東中高、西部低的規(guī)律，調(diào)整之后反映了真實(shí)的分布情況，綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)東部高于中部、中部高于西部的階梯狀分布，這與我國三大地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相一致。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率最高，規(guī)模效率略低于中部地區(qū)。東部地區(qū)優(yōu)越的地理位置和良好的經(jīng)濟(jì)社會(huì)條件使其在發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、提升核心競爭力方面具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)，從而為地區(qū)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。中部地區(qū)大多為資源型城市，近些年，依靠優(yōu)惠政策和政府的財(cái)力支持得到快速發(fā)展，生產(chǎn)規(guī)模逐漸擴(kuò)大，規(guī)模效率趕超東部地區(qū)。中部地區(qū)國家高新區(qū)在促進(jìn)地方產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新方面也承擔(dān)了重要角色，故其創(chuàng)新效率也相對(duì)較好。西部地區(qū)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率最差，規(guī)模效率較低是導(dǎo)致這一現(xiàn)象的主要原因，該地區(qū)長期面臨創(chuàng)新資源不足等問題，有關(guān)部門應(yīng)該繼續(xù)加大對(duì)該地區(qū)國家高新區(qū)的創(chuàng)新資源投入，合理配置資源投入結(jié)構(gòu)，提高該地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的主動(dòng)性和能動(dòng)性。雖然東部地區(qū)和中部地區(qū)的綜合技術(shù)效率高于總體均值，創(chuàng)新效率相對(duì)較高，但仍處于創(chuàng)新無效率狀態(tài)，具體來看，東、中、西部地區(qū)純技術(shù)效率分別為0.89、0.84、0.82，規(guī)模效率分別為0.76、0.79、0.72?？梢钥闯?，黃河流域國家高新區(qū)純技術(shù)效率均值大于規(guī)模效率均值，相較于純技術(shù)效率，規(guī)模效率較低是制約黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新效率整體提升的主要因素。

為了更加有效地進(jìn)行比較分析，結(jié)合表2和表3，可以認(rèn)為創(chuàng)新效率高于總體均值的地區(qū)為效率高的地區(qū)，而低于總體均值的地區(qū)為效率低的地區(qū)。從地區(qū)內(nèi)部來看，東部地區(qū)，濟(jì)南、青島、淄博、濰坊、濟(jì)寧、威海和臨沂國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率較高，其中，淄博、濰坊、濟(jì)寧和臨沂的純技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，規(guī)模效率仍是DEA無效的，臨沂國家高新區(qū)的綜合技術(shù)效率最高，大約是綜合技術(shù)效率最低的泰安國家高新區(qū)的兩倍，地區(qū)內(nèi)部創(chuàng)新效率差距較大；中部地區(qū)，鄭州、安陽、新鄉(xiāng)、西安、寶雞、咸陽、渭南、榆林、安康國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率較高，其中，西安和安康純技術(shù)效率處于DEA有效狀態(tài)，規(guī)模效率仍處于DEA無效狀態(tài)，安康國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率最高，大約是綜合技術(shù)效率最低的長治國家高新區(qū)的三倍，地區(qū)內(nèi)部創(chuàng)新效率差距比東部地區(qū)更大；西部地區(qū)，呼和浩特、成都、攀枝花、瀘州、德陽和白銀國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率較高，其中，成都和德陽的純技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，德陽國家高新區(qū)的綜合技術(shù)效率最高，幾乎是綜合技術(shù)效率最低的石嘴山高新區(qū)的四倍，地區(qū)內(nèi)部創(chuàng)新效率差距最大。由于西部地區(qū)地理跨度較廣，地區(qū)之間不僅經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距較大，而且地形和氣候環(huán)境等條件差異巨大，從而使一些國家高新區(qū)不能合理有效地利用資源投入，導(dǎo)致西部地區(qū)內(nèi)部國家高新區(qū)之間創(chuàng)新效率差距加大?？傮w上，黃河流域沿線國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率空間分布差異較大，區(qū)域間以及區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率不均衡。近年來，大部分地區(qū)創(chuàng)新效率雖有所提高，但仍處于創(chuàng)新無效狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展，仍需加強(qiáng)各地區(qū)資源協(xié)同配置與合理發(fā)展。

2.時(shí)間動(dòng)態(tài)分析

2015—2019年間，黃河流域國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率均值呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，2015年綜合技術(shù)效率為0.67，2019年綜合技術(shù)效率為0.63，下降了6%；純技術(shù)效率始終高于綜合技術(shù)效率，也呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，由2015年的0.84下降到2019年的0.83，下降了1.2%，于2017年達(dá)到最高點(diǎn)0.90；規(guī)模效率高于綜合技術(shù)效率，但低于純技術(shù)效率，且呈逐年下降趨勢(shì)，2015年規(guī)模效率為0.79，2019年規(guī)模效率為0.76，下降了3.8%，2017年規(guī)模效率達(dá)到最低點(diǎn)0.70。之所以產(chǎn)生該現(xiàn)象，可能是由于國家高新區(qū)大多是依靠政府稅收優(yōu)惠、信貸支持等優(yōu)惠政策設(shè)立發(fā)展起來的，各類生產(chǎn)要素在國家高新區(qū)內(nèi)盲目集聚，過度集聚不利于創(chuàng)新效率的提高。另外，黃河流域國家高新區(qū)與其他發(fā)達(dá)地區(qū)國家高新區(qū)相比區(qū)位條件和制度環(huán)境較差，存在管理體制落后、創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)不足等問題。資源錯(cuò)配、區(qū)位條件、政府干預(yù)等各種因素的影響使得黃河流域國家高新區(qū)未能充分利用自身優(yōu)勢(shì)提高創(chuàng)新效率。

為了進(jìn)一步分析各個(gè)高新區(qū)創(chuàng)新效率時(shí)間動(dòng)態(tài)演變情況，本文列示了2015、2017、2019年調(diào)整前后各高新區(qū)的創(chuàng)新效率變化情況，圖1—3分別給出了調(diào)整前后各區(qū)域綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率的變化情況。

由圖1可知，在2015年經(jīng)過調(diào)整后，有8個(gè)國家高新區(qū)的綜合技術(shù)效率位于有效前沿面，其中棗莊、臨沂、安康、德陽保持不變，濰坊、渭南、成都、白銀由DEA無效調(diào)整為DEA有效，萊蕪則由DEA有效調(diào)整為DEA無效，且從1降至0.89。黃河三角洲、煙臺(tái)、萊蕪、焦作、平頂山、攀枝花6個(gè)國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率出現(xiàn)小幅度的下降，濟(jì)南、鄭州、西安、呼和浩特等33個(gè)國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)大幅度提高。2017年經(jīng)過調(diào)整后，淄博、濟(jì)寧、新鄉(xiāng)、太原、榆林、成都6個(gè)國家高新區(qū)處于有效前沿面，黃河三角洲、新鄉(xiāng)、安康、內(nèi)江4個(gè)國家高新區(qū)則由DEA有效調(diào)整為DEA無效。棗莊、焦作、青海等13個(gè)國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率降低，其余國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率均呈小幅度上升。2019 年經(jīng)過調(diào)整后，濟(jì)寧、臨沂、榆林、安康、德陽5個(gè)國家高新區(qū)處于有效前沿面，其中臨沂、榆林、安康、德陽保持不變，黃河三角洲和攀枝花國家高新區(qū)則由DEA有效調(diào)整為DEA無效。石嘴山、青海、內(nèi)江、攀枝花、焦作、黃河三角洲6個(gè)國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率出現(xiàn)小幅度的下降，濟(jì)南、鄭州、西安、呼和浩特等34個(gè)國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)大幅度提高。根據(jù)表2和圖1，與2015年相比，2019年棗莊國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率下降幅度最大，黃河三角洲國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率上升幅度最大。

圖1 2015年、2017年和2019年調(diào)整前后綜合技術(shù)效率對(duì)比

圖2 2015年、2017年和2019年調(diào)整前后純技術(shù)效率對(duì)比

由圖2可知，在2015年經(jīng)過調(diào)整后，有19個(gè)國家高新區(qū)的純技術(shù)效率處于有效前沿面上。在其它國家高新區(qū)中，萊蕪、洛陽由有效調(diào)整為無效，楊凌、咸陽、渭南、蘭州、青海由無效調(diào)整為有效，調(diào)整后大部分國家高新區(qū)純技術(shù)效率呈提高態(tài)勢(shì)，說明在沒有剔除管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)因素的前提下，一些城市國家高新區(qū)的純技術(shù)效率值被低估。2017年經(jīng)過調(diào)整后，有17個(gè)國家高新區(qū)純技術(shù)效率處于有效前沿面上，在其它國家高新區(qū)中，威海、寶雞、攀枝花由有效調(diào)整為無效，太原、咸陽、呼和浩特、銀川由無效調(diào)整為有效，調(diào)整后大部分國家高新區(qū)純技術(shù)效率呈上升趨勢(shì)。2019年調(diào)整后，有17個(gè)國家高新區(qū)純技術(shù)效率處于有效前沿面上，在其它國家高新區(qū)中，威海由有效調(diào)整為無效，萊蕪由無效調(diào)整為有效，調(diào)整后大部分國家高新區(qū)純技術(shù)效率呈上升趨勢(shì)。根據(jù)表2和圖2，在剔除管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)的情況下，淄博、黃河三角洲、濰坊、濟(jì)寧、臨沂、新鄉(xiāng)、西安、安康、成都8個(gè)國家高新區(qū)純技術(shù)效率在樣本期間內(nèi)均處于DEA有效狀態(tài)。

由圖3可知，在2015年經(jīng)過調(diào)整后，有10個(gè)國家高新區(qū)規(guī)模效率處于有效前沿面，其中棗莊、臨沂、安康、德陽保持不變，濟(jì)南、濰坊、威海、渭南、成都、白銀由DEA無效調(diào)整為DEA有效，其中濰坊調(diào)整幅度最大，從0.43上升到1，萊蕪、咸陽、呼和浩特由DEA有效調(diào)整為DEA無效，其中呼和浩特調(diào)整幅度最大，從1下降到0.72，此外泰安、南陽、青海等16個(gè)國家高新區(qū)調(diào)整后規(guī)模效率降低，青島、鄭州、包頭等25個(gè)國家高新區(qū)規(guī)模效率提高。在2017年經(jīng)過調(diào)整后，青島、湽博、濟(jì)寧、新鄉(xiāng)、太原、榆林、成都7個(gè)國家高新區(qū)規(guī)模效率處于有效前沿面，新鄉(xiāng)保持不變，其余6個(gè)高新區(qū)由規(guī)模效率無效調(diào)整為有效狀態(tài)，大部分國家高新區(qū)規(guī)模效率降低。2019年經(jīng)過調(diào)整后，濟(jì)寧、臨沂、安陽、榆林、安康、瀘州、德陽7個(gè)國家高新區(qū)規(guī)模效率處于有效前沿面，臨沂、榆林、安康、德陽保持不變，黃河三角洲、攀枝花由DEA有效調(diào)整為DEA無效，濟(jì)寧、安陽、瀘州由DEA無效調(diào)整為DEA有效，大部分國家高新區(qū)規(guī)模效率呈下降趨勢(shì)。

圖3 2015年、2017年和2019年調(diào)整前后規(guī)模效率對(duì)比

從調(diào)整后的結(jié)果來看，2015—2019年間，黃河流域45個(gè)國家高新區(qū)中，大部分高新區(qū)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率呈上升趨勢(shì)，而規(guī)模效率處于波動(dòng)下降趨勢(shì)，規(guī)模效率較低是大多數(shù)國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率無效的主要原因。結(jié)合各地區(qū)規(guī)模報(bào)酬情況可知，除臨沂、安康、德陽等少數(shù)高新區(qū)規(guī)模報(bào)酬不變，以及部分高新區(qū)規(guī)模報(bào)酬遞減外，其余多數(shù)高新區(qū)均顯出規(guī)模報(bào)酬遞增的特征，這也說明，為了提高國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率，應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。

(四)投入冗余和產(chǎn)出不足結(jié)果分析

為了進(jìn)一步分析各決策單元的投入冗余和產(chǎn)出不足的具體情況，本文對(duì)2019年黃河流域45個(gè)國家高新區(qū)調(diào)整后的創(chuàng)新效率展開進(jìn)一步研究，具體結(jié)果見表4。限于篇幅此處未列示各個(gè)國家高新區(qū)的具體結(jié)果，如有興趣可向作者索取。其中，S1+為產(chǎn)出1的松弛變量，表示工業(yè)總產(chǎn)值的不足量；S2+為產(chǎn)出2的松弛變量，表示凈利潤的不足量；S3+為產(chǎn)出3的松弛變量，表示技術(shù)收入的不足量；S1-為投入1的松弛變量，表示年末資產(chǎn)的冗余量；S2-為投入2的松弛變量，表示科技活動(dòng)人員投入的冗余量；S3-為投入3的松弛變量，表示科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的冗余量。

由表4可知，從整體均值來看，若使各項(xiàng)指標(biāo)均與其投影面吻合，即綜合技術(shù)效率達(dá)到1，則需要增加112.02億元工業(yè)總產(chǎn)值、137.84億元凈利潤以及117.71億元的技術(shù)收入，并減少4267.78億元年末資產(chǎn)投入、3.42千人科技活動(dòng)人員投入以及72.64億元科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出。從空間分布來看，東部地區(qū)的投入和產(chǎn)出情況最好，若使綜合技術(shù)效率達(dá)到1，需要增加28.95億元工業(yè)總產(chǎn)值、70.11億元凈利潤以及45.99億元的技術(shù)收入，并減少2197.50億元年末資產(chǎn)投入、2.05千人科技活動(dòng)人員投入以及59.41億元科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出；中部地區(qū)產(chǎn)出情況較好，但投入冗余最多，若使各項(xiàng)指標(biāo)均與其投影面吻合，需要增加99.92億元工業(yè)總產(chǎn)值、161.69億元凈利潤以及141.31億元的技術(shù)收入，并減少5230.34億元年末資產(chǎn)投入、5.02千人科技活動(dòng)人員投入以及93.86億元科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出；西部地區(qū)的產(chǎn)出不足情況最為嚴(yán)重，投入冗余情況稍優(yōu)于中部地區(qū)，若使綜合技術(shù)效率達(dá)到1，需要增加197.56億元工業(yè)總產(chǎn)值、171.77億元凈利潤以及155.40億元的技術(shù)收入，并減少5056.57億元年末資產(chǎn)投入、2.94千人科技活動(dòng)人員投入以及61.68億元科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出。

表4 2019年黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

具體來看，2019年，濟(jì)南、淄博、黃河三角洲、濰坊、濟(jì)寧、萊蕪、臨沂、新鄉(xiāng)、西安、寶雞、榆林、安康、成都、攀枝花、德陽、內(nèi)江、青海17個(gè)國家高新區(qū)的純技術(shù)效率為1，位于最優(yōu)生產(chǎn)前沿面，松弛變量S+和S-均為0，實(shí)際投入和產(chǎn)出值與其投影面吻合。其中，濟(jì)寧、臨沂、榆林、安康、德陽這5個(gè)國家高新區(qū)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均為1，而濟(jì)南、淄博等其余12個(gè)國家高新區(qū)的規(guī)模效率處于無效狀態(tài)，導(dǎo)致其綜合技術(shù)效率沒有位于最優(yōu)生產(chǎn)前沿面。因此，對(duì)于這12個(gè)國家高新區(qū)來說，規(guī)模效率較低是制約其發(fā)展的主要原因，黃河三角洲、萊蕪、攀枝花、內(nèi)江、青海這5個(gè)國家高新區(qū)規(guī)模報(bào)酬處于遞增狀態(tài)，說明這些國家高新區(qū)應(yīng)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，加大資源的投入與產(chǎn)出，但濟(jì)南、成都等其余國家高新區(qū)大多處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，說明這些高新區(qū)的投入生產(chǎn)規(guī)模過大，出現(xiàn)資源過度堆積現(xiàn)象，資源配置不盡合理和有效，對(duì)于這一部分高新區(qū)來說，不應(yīng)再盲目擴(kuò)大要素投入規(guī)模，而應(yīng)加強(qiáng)資源的合理配置和有效利用。

總體來看，黃河流域各個(gè)國家高新區(qū)存在不同程度的投入冗余與產(chǎn)出不足的情況，東部地區(qū)雖然也存在投入和產(chǎn)出未能有效配置的現(xiàn)象，但投入產(chǎn)出比例相對(duì)較為合理，創(chuàng)新效率最高，中部地區(qū)的投入最多，但投入產(chǎn)出比例較低，西部地區(qū)投入產(chǎn)出均處于較低水平，導(dǎo)致其在創(chuàng)新效率等方面表現(xiàn)較差。因此，實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展，需要根據(jù)各地區(qū)實(shí)際情況調(diào)整資源配置政策，加強(qiáng)各地區(qū)國家高新區(qū)資源協(xié)同配置與合理發(fā)展，合理利用各類創(chuàng)新資源，增強(qiáng)創(chuàng)新實(shí)力。

五、結(jié)論與建議

本文使用2015—2019年黃河流域45個(gè)國家高新區(qū)的面板數(shù)據(jù)，采用剔除管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素后的三階段DEA方法測算各高新區(qū)的創(chuàng)新效率，從綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率三個(gè)方面分析測度各高新區(qū)的創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)換情況，得出以下五點(diǎn)結(jié)論：第一，環(huán)境變量對(duì)國家高新區(qū)創(chuàng)新效率的影響具有差異性，人力資本水平、市場開放程度對(duì)松弛變量產(chǎn)生負(fù)向影響，說明其有利于促進(jìn)國家高新區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展，提高國家高新區(qū)創(chuàng)新效率；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)年末資產(chǎn)以及科技活動(dòng)人員的投入松弛大部分有顯著的負(fù)向影響，而對(duì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出松弛變量的影響由負(fù)向逐漸變成正向；科技創(chuàng)新潛力增加了投入冗余，主要是因?yàn)楦咚刭|(zhì)人員沒有合理配置到相應(yīng)的技術(shù)領(lǐng)域，造成資源錯(cuò)配，從而造成資源投入的浪費(fèi)。第二，雖然剔除管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)以后，黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新效率有所提高，但黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新效率水平不高，仍處于創(chuàng)新無效率狀態(tài)。之所以出現(xiàn)這一現(xiàn)象，主要是純技術(shù)效率和規(guī)模效率不高共同導(dǎo)致，但規(guī)模效率較低是主要原因。第三，從空間分布上來看，綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率呈現(xiàn)東部高于中部，中部高于西部的階梯狀分布，而規(guī)模效率則呈現(xiàn)中部高于東部，東部又高于西部的分布情況。總體上，黃河流域沿線國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率空間分布差異較大，區(qū)域間以及區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新效率不均衡。第四，從時(shí)間動(dòng)態(tài)上來看，2015—2019年間，黃河流域國家高新區(qū)中大多數(shù)高新區(qū)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率呈上升趨勢(shì)，而規(guī)模效率處于下降趨勢(shì)，規(guī)模效率不高是大多數(shù)國家高新區(qū)綜合技術(shù)效率無效的主要原因。第五，從投入冗余和產(chǎn)出不足的具體分析結(jié)果來看，黃河流域各個(gè)國家高新區(qū)存在不同程度的投入冗余與產(chǎn)出不足的情況，東部地區(qū)雖然存在投入和產(chǎn)出未能有效配置的現(xiàn)象，但投入產(chǎn)出比例相對(duì)較為合理，中部地區(qū)的投入最多，但投入產(chǎn)出比例較低，西部地區(qū)投入產(chǎn)出均處于較低水平，導(dǎo)致其在創(chuàng)新效率等方面表現(xiàn)較差。

實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展，需要加強(qiáng)各國家高新區(qū)資源有效配置與協(xié)同發(fā)展，基于上述研究提出五點(diǎn)建議：

1.引育高層次創(chuàng)新人才，提升國家高新區(qū)創(chuàng)新效率，包括規(guī)模效率和純技術(shù)效率。提高規(guī)模效率，應(yīng)發(fā)揮國家高新區(qū)在集聚資金和人才等方面的優(yōu)勢(shì)，利用政策紅利和各種渠道引進(jìn)多元化人才，進(jìn)行集中、大規(guī)模的科技研發(fā)，從而獲取規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，降低研究開發(fā)的分?jǐn)偝杀?；提高純技術(shù)效率，應(yīng)積極學(xué)習(xí)先進(jìn)地區(qū)管理經(jīng)驗(yàn)，充分利用人才流動(dòng)帶來的知識(shí)外溢效應(yīng)提高自身的技術(shù)水平，同時(shí)，優(yōu)化人才引進(jìn)和激勵(lì)政策，吸引各類創(chuàng)新人才充實(shí)國家高新區(qū)的人才資源庫，對(duì)域內(nèi)的創(chuàng)新人才做好在崗的培訓(xùn)培養(yǎng)工作。

2.通過擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模提高規(guī)模效率。擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模既可以降低生產(chǎn)成本以此獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)收益，又可以加強(qiáng)企業(yè)在市場中的競爭能力。國家高新區(qū)可以通過吸引投資、延伸品牌(包括飛地經(jīng)濟(jì)、飛地園區(qū))、集中管理等方式實(shí)現(xiàn)規(guī)模的擴(kuò)大，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，提高創(chuàng)新效率。吸引投資方面，應(yīng)綜合考慮園區(qū)發(fā)展需要和整體產(chǎn)業(yè)布局，合理引資；延伸品牌方面，通過利用已有核心品牌發(fā)展新產(chǎn)品、進(jìn)入新領(lǐng)域、拓展新空間，從而擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，使企業(yè)獲得更大利潤；集中管理方面，依據(jù)整體規(guī)劃進(jìn)行專業(yè)化分工，并在分工基礎(chǔ)上實(shí)施集中化管理，把獨(dú)立的經(jīng)營活動(dòng)組合成整體的規(guī)模經(jīng)營，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益，提高規(guī)模效率。

3.優(yōu)化黃河流域國家高新區(qū)資源配置。各高新區(qū)應(yīng)結(jié)合實(shí)際，根據(jù)自身的規(guī)模收益情況，加強(qiáng)資源的合理配置和有效利用，切忌盲目擴(kuò)大要素投入規(guī)模和粗放式發(fā)展，立足自身的資源稟賦和環(huán)境條件，合理配置資源，提高自身的競爭力。同時(shí)，制定具有地方特色的產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，找出自身短板，不盲目追求速度和數(shù)量，防止資源進(jìn)入過多造成浪費(fèi)，減少投入冗余。

4.加大促進(jìn)高新區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的制度創(chuàng)新和政策供給，優(yōu)化工作機(jī)制。各級(jí)政府需采取稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼等優(yōu)惠政策吸引高質(zhì)量企業(yè)入駐，為各地區(qū)國家高新區(qū)提供政策支持和制度保障，以此提升各高新區(qū)的創(chuàng)新實(shí)力，實(shí)現(xiàn)黃河流域的生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展。

5.建立跨地區(qū)協(xié)調(diào)機(jī)制，改善國家高新區(qū)的區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)狀。黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新效率東部最高西部最低，因此，中部和西部地區(qū)應(yīng)積極引進(jìn)高新技術(shù)，充分利用當(dāng)?shù)刭Y源優(yōu)勢(shì)，積極承接發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，發(fā)展高新技術(shù)特色產(chǎn)業(yè)，打造創(chuàng)新效率亮點(diǎn)，東部地區(qū)需充分發(fā)揮技術(shù)領(lǐng)頭作用，加強(qiáng)對(duì)周邊地區(qū)的輻射帶動(dòng)，積極開展與發(fā)達(dá)地區(qū)的交流與合作。優(yōu)化黃河流域國家高新區(qū)資源配置，構(gòu)建跨省區(qū)合作發(fā)展的協(xié)同機(jī)制，實(shí)現(xiàn)黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新效率的共同提升。