中国高新技术开发区效率测度与空间分异——基于DEA模型

侍 仪

(安徽财经大学经济学院，安徽 蚌埠 233000)

0 引言

我国制定的863计划和火炬计划，目的是推动高新技术产业发展和科技成果产业化。［1］目前共建立56个国家级高新区，是国家高新技术及产业研发基地。国家级高新区培育高新技术产业辐射，推动地方产业结构升级，带动经济发展，已成为区域经济增长极。

技术创新不足是制约高新区发展的瓶颈之一。研究国家级高新区的效率状况及其空间分异特点，分析其原因，提出促进高新区发展的政策建议，是论文的目的所在。

1 相关文献综述

1.1 国外研究

1953年，瑞典德隆大学教授哈格斯特朗的研究奠定了空间扩散理论的基础;［2］法国经济学家佩鲁提出增长极理论，法国经济学家布德维尔将增长极理论引入到区域经济理论中，美国经济学家弗里德曼、赫希曼，瑞典经济学家缪尔达尔分别在不同程度上丰富和发展了这一理论;Kazalljian.R提出科技企业孵化器发展四阶段理论;约瑟夫·熊彼特提出创新理论;H.J.埃韦斯和R.威特曼等人提出高新技术区域发展战略理论。

概而言之，一是国外研究起步早，形成了系统的理论体系;二是由早期的高新区外部技术空间扩散，转向内部高新企业创新及孵化;三是外部区域增长理论与内部创新发展相结合是趋势。

1.2 国内研究

我国高新区的发展也引起了学者的关注。陈益升等对中国的经济区和高新区的差异与特点进行比较分析［3］;陶庆先对高新区竞争力与地方经济增长关系研究认为，高新区规模竞争力和盈利竞争力对地区经济发展具有明显的带动作用［4］;张明喜对我国高新区R＆D投入的贡献进行研究，发现区内经济增长主要动力是资本的高投入［5］;焦爱英等基于高新区产业集群竞争与合作关系对如何实现高新区产业结构优化进行研究［6］;朱有为的研究表明，高技术产业研发效率整体偏低，行业间效率存在差异，但差距在逐渐缩小［7］;刘骅对高新区动态效率进行测算发现，每年效率呈现出不断改进的趋势［8］;欧光军等运用DEA方法发现湖北地区多数高新区存在技术效率和规模效率都偏低的问题［9］;刘满凤对56个国家级高新区2008年、2009年的技术创新效率的研究表明，创新效率普遍偏低［10］;谢子远对53个国家级高新区的技术创新效率测度发现，不同变量对技术创新效率有不同方向的影响作用［11］;潘小炜对2009年全国高新区的产业集群效率的研究表明，产业集群效率整体水平不高，各高新区差别很大［12］。

综上所述，一是国内学者研究起步晚;二是从创新网络集群、区域发展和国内外高新区对比角度进行比较研究;三是强调国家发展规划、区域特色;四是大多是案例分析或比较研究，定量研究匮乏。

2 分析方法

2.1 数据包络分析

数据包络分析简称DEA，是数学、运筹学、数理经济学和管理科学的一个新的交叉领域。［13］它是由A.charnes和W.W.Cooper等人于1978年创建。［14］Charnes、Cooper和 Rhodes应用对偶理论，创立了规模报酬不变的CCR模型。1984年，Banker、Charnes和Cooper发展了BBC模型。

由于DEA已经是一种相对成熟的方法，不需要再描述其数学原理，仅对DEA的优点及不足进行说明。DEA的优点在于:(1)DEA是使用数学规划模型进行评价具有多个输入，特别是多个输出的“部门”(称为决策单元，DMU)间的相对有效性(称为DEA有效);(2)DEA衡量的决策单元不受投入、产出数据所选择单位的影响;(3)DEA模型中投入、产出变量权重不受人为因素的影响，权重由数学规划根据数据产生，无需事前设定;(4)通过效率分析、敏感性分析和差异分析，了解决策单元的资源利用状况，提供决策参考。DEA方法的不足之处在于它衡量的生产函数边界是确定的。

2.2 效率及其分解

Banker、Charnes和Cooper将CCR模型发展为变动规模报酬(VRS)，将综合技术效率分解为规模效率和纯技术效率，从而给出了效率分解公式，即综合技术效率=纯技术效率×规模效率。综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率的综合评价。纯技术效率是受企业管理或者技术等因素影响的生产效率，而规模效率是受企业规模因素影响的生产效率。

3 实证分析

3.1 指标选取与数据采集

从事科研活动的年末从业人数反映了区内人力资本投入状况，将其选做输入的人力指标。年末资产，指在年末拥有或控制的能以货币计量的经济资源，反映了区内资本的投入状况，将其作为输入的财力指标。高新区发展依托区内企业发展状况，选择区内企业数作输入指标，反映高新区投资规模大小。输出指标包含出口总额和营业总收入。出口总额反映高新区一年内从国内向国外出口的商品全部价值。营业总收入反映高新区全年销售的全部产品和服务所获得的收入。

数据来源以我国56个国家级高新区为研究对象，利用2010年的数据进行分析。所有数据来源于中国火炬计划信息网、《中国火炬统计年鉴(2011)》。论文依据中国科技统计年鉴来划分东部、中部、西部。

3.2 测算结果

本文利用DEAP 2.1对我国56个高新区进行数据测算，采用产出导向的BBC模型。产出导向是指在既定投入的前提下，如何使产出实现最大化，结果如表1所示。

表1 高新区综合技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬

3.3 结果分析

3.3.1 高新技术开发区效率状况

(1)总体上效率不高

综合技术效率值分类情况如表2所示。

表2 综合技术效率值分类表

结合表1、表2，我国高新区的综合技术效率平均值为0.705，达到综合技术效率有效的高新技术开发区有9个，综合技术效率值在0.80～0.99、0.60～0.79、0.40 ～0.59 范围内的分别有 10 个、17个、19个，低于效率值0.40的只有1个。纯技术效率值分类情况见表3，规模效率值分类情况见表4。

表3 纯技术效率值分类表

结合表1、3，全部高新区的纯技术效率平均值为0.795，达到纯技术效率有效的高新区有18个，纯技术效率值在 0.80 ～0.99、0.60 ～0.79、0.40～0.59的分别有8个、17个和13个。

表4 规模效率值分类表

结合表1和表4，高新区的综合技术效率平均值为0.893，达到规模效率有效值为1的高新区有9 个，规模效率值在 0.80 ～0.99、0.60 ～0.79、0.40～0.59范围内的分别有36个、9个、1个，低于效率值0.40的有1个。

结果表明:第一，高新区运行处于低效状态，综合技术效率、纯技术效率不理想，50%以上的集中在0.40 ～0.59、0.60 ～0.79 两个阶段。规模效率较高，在0.80～0.99效率范围内的高新区数达到了60%以上。第二，规模报酬状况存在差异性，29个高新区处于规模报酬递增阶段，9个处于规模报酬不变阶段，18个处于规模报酬递减阶段。

(2)地区差异大

由表1可知，东、中、部地区的综合技术效率均值分别为 0.786、0.643 和 0.590，纯技术效率均值分别为0.877、0.677 和 0.739，规模效率均值分别为 0.897、0.950 和 0.821。东部地区科研转化动力强、技术效率优，规模效率较高，综合技术效率最优。中部地区的纯技术效率值低于西部地区，但规模效率却在三大区域中最高。西部地区综合技术效率低效主要源于规模效率值过低。

从规模报酬的角度看，中、西部地区分别有10个高新区属于规模报酬递增阶段，处于发展的上升期。东部地区有9个高新区属于规模报酬递增阶段，7个属于规模报酬不变阶段，13个属于规模报酬递减阶段。

3.3.2 高新技术开发区空间分异

(1)空间分异

截至目前，我国56个国家级高新区中，东部有29个，占总数1/2以上。中、西部分别有14、13个，各约占总数的1/4。总体来看，东部地区数量上占优势，中、西部地区数量各仅占东部地区的一半左右。

(2)空间分异特点

技术效率的提升是高新区发展的关键。在18个达到纯技术效率有效的高新区中，有14个位于东部，1个位于中部，3个位于西部。首先，东部地区发展有“地利”的优势。优异的地理条件促进水陆运输，加速城市之间的沟通;其次，人口高度集中和快速流动带来了“人和”的优势;再次，教育普及率和入学率的提高，R＆D经费在GDP中比重逐渐加大，形成明显的人才优势和技术优势。最后，加快改造传统产业，加强产业结构升级是快速发展的另一原因。中、西部地区教育资源、科研能力相对不足，高新区的发展更多依赖规模经济。

4 政策含义

本文对我国高新区的效率测度，从空间分异角度进行研究。结果表明:(1)整体上效率不高。技术效率是影响高新区发展的关键;(2)发展各有特点，差异较大;(3)空间上发展不平衡。

据此，提出以下建议:(1)促进纯技术效率的提高，进一步加强科技创新和高端人才培养。(2)对处于不同规模报酬的高新区应有的放矢地采取政策措施。规模报酬递增阶段应加大人力资源、固定资本的投入，加快发展规模和速度。规模报酬递减阶段应减少资源的投入，防止重复投资或过量投资，减缓发展的规模与速度。(3)东部在发展过程中应继续提升科技能力，加大对中、西部地区的辐射作用。中部发展来源于规模扩张，而技术亟需改善。纯技术效率低下是目前发展中的瓶颈，未来的发展更多是加大科研能力的投入，提高科研成果的转化与产业化能力。西部在发展过程中需进一步提升规模效率，只有在高额投入支撑下的较大规模园区才会达到较高的规模效率。

［1］夏海钧.中国高新区发展之路［M］.北京:中信出版社，2001:1－31.

［2］T.Hagerstrand.Innovation diffusion as a space process［M］.Chicago:U.P.，1953.

［3］陈益升，陈宏愚，湛学勇.经济技术开发区与高新技术产业开发区未来分析［J］.科技进步与对策，2002(5):28－30.

［4］陶庆先.高新技术产业园区竞争力与地区经济增长关系研究［J］.科技与经济，2010(3):35－38.

［5］张明喜.我国高新技术产业开发区R＆D投入的贡献研究［J］.研究与发展管理，2010(1):114－120.

［6］焦爱英，马军海，王潇.高新技术产业开发区产业集群竞合关系研究［J］.科技进步与对策，2010(4):50－54.

［7］朱有为，徐康宁.中国高技术产业研发效率的实证研究［J］.中国工业经济，2006(11):38－45.

［8］刘骅，卢亚娟.国家级高新技术产业开发区动态效率测算［J］.科教与经济，2011(1):46－50.

［9］欧光军，孙玉平，简利君.基于DEA分析的高新区发展对策研究——以湖北省为实证分析［J］.技术经济与管理研究，2013(3):108－111.

［10］刘满凤，李圣宏.国家级高新技术开发区的创新效率比较研究［J］.江西财经大学学报，2012(3):5－17.

［11］谢子远.国家高新区技术创新效率影响因素研究［J］.科研管理，2011(11):52 －58.

［12］潘小炜.基于DEA的我国高新区的产业集群效率研究［J］.经济论坛，2011(10):31－33.

［13］魏权龄.数据包络分析［M］.北京:科学出版社，2004.

［14］Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units［J］.European Journal of Operational Research，1978:429 －444.