基于超效率DEA模型的常州科技园区生态化创新绩效评价

戴晨希 李夏玲

摘     要：在原有的区域创新指标体系的基础上，根据生态化创新理论，建立了新型的生态化创新指标体系。同时以常州科技创新园区为研究对象，采用超效率DEA模型进行实证分析，判断常州科技创新园区的生态化创新绩效情况，为常州科技园区的可持续发展提供可靠参考。

关键词：科技园区;生态化创新;超效率DEA模型;创新绩效评价;规模效率;技术效率

中图分类号：F223              文献标识码：A               文章编号：2095-7394（2018）05-0084-07

促进科技园区的可持续发展是落实国家科技体制改革，促进科技园区调结构、转方式的主要抓手，也是国家科技园区“十三五”发展规划的重点任务。科技园区可持续发展要充分考虑生态的约束性，不能只是以经济增长为单一的追求目标，否则，就是片面的经济社会发展模式。新时期科技园区生态化创新发展模式是坚持经济发展，实现社会、经济、环境协同发展的创新模式。

常州从1992年开始创建科技园区，到目前为止，共兴建了25家市级以上的科技园区，其中，包含2家国家级高新区、23家省级或者市级科技园区。常州科技园区对常州的地区生产总值、财政收入的贡献率达到了1/3，占据工业增加值的一半，同时，也占据了全社会固定资产投入总额的一半以上。常州科技园区实际到帐注册外资、进出口总额和出口额约占全市的3/4，在科技园区中项目超过1亿美元的占90%。其中，常州科技园区注册外资的实际到账率在50%以上，对外贸易总量占全市科技园区的比重均达到80%。但是在对常州科技园区生态化创新的进一步分析时，发现常州科技园区的创新发展中还存在区企业自主创新转型能力不强、产业集聚度不高、科技服务体系不健全、创新资源投入不足、区域创新结构不合理、创新资源投入过剩和创新型高端人才资源不足等问题。

在当今知识经济一体化的时代中，社会越来越关注驱动区域经济发展的重要力量——区域创新。区域创新绩效的高低，体现了区域创新投入和产出在区域创新平台和机制上的发展水平，是评判一个区域创新是否有效的关键性因素。对今后提升区域创新能力，优化构建区域创新体系，区域创新绩效评价提供了重要的依据和参考。因此，定义区域创新绩效评价内涵，建立科学的评价模型，尋找合理的评价方法，构建区域创新绩效评价体系，提升创新资源配置水平和管理层次，对促进区域经济发展有着重要的意义。

数据包络分析（DEA）作为一种重要的绩效评价定量研究方法，正越来越广泛地得到应用。BCC模型和CCR模型都是DEA的主要模型。其中CCR模型的优点是能同时评价决策单元技术性和规模有效性。但其存在缺点：一是无法排序有效率的单位;二是不能有效建议如何改进一些效率相对低下的决策单元（即DMU）。为了对决策单元进行全面有效的评价，本文采用超效率DEA模型即SE-DEA进行分析。该模型特点是计算出的效率值可以大于1，可以排序并比较效率值为1的DMU。

一、绩效评价模型构建

CCR模型主要是分析多元投入与多元产出之间的关系模型，通过DMU的效率来分析效率问题。同时，CCR通过构建线性关系，以分析多元投入与多元产出之间的内在关联，并以两者的比率来表示效率，可以有效分析产出过程中的规模效率和技术效率。

P.Anersen在1993年，基于对CCR模型的分析，进一步构建了SE-DEA，在对比和评估决策单元过程中发挥重要作用，且能够按照一定的标准将单元决策进行有效排序。

SE-DEA模型的核心思路是评估和分析第jk个决策单元过程中，将第jk个决策单元排除在生产可能集之外。当DMU无效时，按照CCR模型的评价结果处理。当DMU有效时，SE-DEA模型会重新计算其生产前沿面，确保计算出的效率值要超过CCR模型的评价结果。在所有决策单元中，超值效率值越大，决策单元的有效性越高。在超效率DEA模型中，在投入增加的情况下，如果决策单元的最大比例值仍然保持相对有效，即为该决策单元的超效率值，并在此基础上，按照相对效率值的大小，对决策单元进行排序，在很多情况下，超效率值会超过1。比如：如果某决策的超效率值是1.6，则意味着即便相关投入按照等比例提升60%，该决策单元在所有决策单元中，依然可以确保相对的有效性。

其中[Xj0]代表第[j0]个[DMU]的投入变量，[Yj0]代表第[j0]个[DMU]的输出变量，[θ]代表投入缩小比例，[λ]代表决策单元线性单元的系数。

就公式中的符号所代表的经济含义而言，SE-DEA模型和基本DEA模型是相同的，本文不再另作说明。本文采用SE-DEA模型分析方法对常州科技园区的生态化创新进行绩效评价。

二、数据收集与处理

由于一些省级科技园区数据残缺，为了保证评价效果的客观性与公正性，本文仅对其中数据资料较全、综合实力较强、对地方经济创新发展有重要影响的十个科技园区为研究对象，在生态约束条件下对常州科技园区的生态化创新转向情况进行绩效评价，为促进常州科技园区的可持续发展提供参考依据，见表1所示。

创新需要一个过程，即为创新延迟时间，在通常情况下，投入到产出，创新的延迟时间是两年。所以，在本文中投入评价数据指标采用的是2015年的数据，产出评价指标数据则是采用2017年的数据。为使数据分析和计算更加有效，可以标准化各种投入和产出的指标数据，按照百分制进行相关评分。相关的数据可见下表2。

三、评价与分析

（一）综合有效性评价

表2中的数据是采用超效率DEA模型进行计算，得到如表3所示的常州市10个科技园区的综合效率值、规模效率值。按照它们综合效率值的大小进行排列。规模效率递增用Increasing表示，规模效率递减用Decreasing表示。

根据表3可以发现，仅有常州高新技术产业开发区、常州天宁经济开发区、常州科教城是综合效率有效的科技园区，较多的常州科技园区效率存在无效性。不过常州全市科技园区的综合效率平均值接近1，达到0.938，这表明全市整体的创新效率是比较高的。

根据创新综合效率值将常州10个主要科技园区分成三类，分类结果见表4。

从综合效率值分析结果看，CRS值有效的科技园区是常州高新技术产业开发区、常州天宁经济开发区、常州科教城大学科技园，表明它们的生态化创新效益很高。相对其它科技园区而言，这些科技园区有着最好的创新投入的规模和结构，能有效地利用其创新资源。常州高新区相对效益最好，表现在其用不是最高的投入却获得较好的产出效益;常州科教城大学科技园与常州高新技术产业开发区完全不同，它的产出是最少，但其投入也是最少的，也是获得了最有效的综合效益，这对那些投入不高的科技园区而言是有益的参考。

CRS值小于1但却超过0.8，虽然表明这些科技园区是DEA无效，但有着较好的生态化创新效率。它们是武进高新技术产业开发区、溧阳经济开发区、常州新北工业园区、金坛经济开发区、常州钟楼经济开发区、常州西太湖科技产业园。这些科技园区没有有效利用创新资源，表现在现有产出水平下投入过多或者现有投入水平下产出不足。与生态创新效率有效的科技园区相比较，这些科技园区还有进一步提升的空间，可以依据自身发展情况，对投入产出结构进行调整，达到最有效的投入资源利用。与产出最高的常州高新区相比，武进高新区的环境综合治理指数、高新技术产值都较低，生态化创新效率与常州高新区有较大的差距，原因是其投入是最高，产出却不是最高的。说明武进高新技术产业开发区需要鼓励和引导企业将科技成果转化为经济实力，利用科技促进环境保护，既要发展经济，又要保护好生态环境。

CRS值小于0.8的为生态化创新效益一般类的科技园区。这也是DEA无效的科技园区，没有有效地利用区域的创新资源，存在产出不足或投入过多的问题。常州戚墅堰经济开发区即为这样的园区。与其它DEA有效的科技园区相比较，2017年常州戚墅堰经济开发区的综合效率值仅为0.663，其产出值仅为有效面的66.3%，远远低于最高的常州高新区效率值1.49。常州高新技术产业开发区的创新绩效优势十分明显，其它科技园区与之相比差距较大，应加强追赶。

（二）规模有效性评价

规模有效是指处于规模收益不变，投入量处于最合适的最优状态。从表3可发现，投入比例不合适的问题在所有的科技园区都存在，它们都不是规模有效的。规模效率值小于1的常州钟楼经济开发区的规模收益递增，因此适当增加生态化创新投入，可以获得更高比例增加的生态化创新的产出项。规模效率值均大于1的常州其它9个科技园区规模收益递减，因此，可考虑投入规模适当的减少，使其达到规模有效。

（三）技术有效性评价

技术有效是指该决策单元位于生产函数的曲线上，相对于输入来说，即已达到最大的输出。如表5所示的各个科技园区的技术效率值（VRS值）可通过运用BCC模型计算得到。相对于其它科技园区而言，常州高新技术产业开发区、常州钟楼经济开发区、常州科教城大学科技园的技术效率是有效的，说明这些科技园区能充分利用生态化创新投入，达到最大的生态化创新的投入产出比。生态化创新投入产出效率如果想被进一步提升，只能从其它角度着手，通过上移生产前沿面，从而使产出增加。当然，这些科技园区也存在一些生态化创新的问题，本文得到的是相对效率，总能得到一个DEA有效的生产单元。

武进高新技术产业开发区、常州天宁经济开发区、常州戚墅堰经济开发区、溧阳经济开发区、常州新北工业园区、金坛经济开发区和常州西太湖科技产业园的VRS值均小于1，它们的技术效率无效。其中VRS值最小的常州戚墅堰经济开发区存在着最差的生态化创新投入产出的技术绩效。该系数也表示达到现有的产出只要用少于当前的投入（当前投入的43.6%）就可以了。这些科技园区的技术效率无效，说明有待进一步提高生态化创新能力，同时，也说明了它们拥有巨大的生态化创新产出潜力。

四、 DEA效率的改进

对DEA无效单元进行分析，使DEA效率进一步改进。表6是现有投资规模下的改进值，本文使用MyDEA软件直接计算得到。其中，需要增加的数量用正值表示，需要减少的数量用负值表示。在产出一定的情况下，使DEA达到有效可通过投入结构改变来实现。从表6可看出，除了常州高新技术产业开发区、常州科教城大学科技园，投入过多的问题在其它8个科技园区均存在，其中，常州钟楼经济开发区、金坛经济开发区、常州新北工业园区的问题是R&D支出占GDP比例过多，其它科技园区的问题是R&D人员投入过多。综上可知，常州科技园区生态化创新要对投入的资源进行合理利用，防止浪费资源，做到物尽其用;加强人事管理，减少机构的冗杂，做到人尽其能，走低消耗、高利用之路。

由于本文采用的是SE-DEA产出导向型模型，所以必须对产出结构进行改进。分析生态化创新的产出，武进高新技术产业开发区、常州天宁经济开发区、常州戚墅堰经济开发区、溧阳经济开发区、常州新北工业园区、金坛经济开发区和常州西太湖科技产业园存在问题是环境质量综合治理指数、人均GDP和高新技术产值的产出不足，这些科技园区的创新力度需要切实增强，以提高生态效益的产出。常州钟楼经济开发区的问题是环境质量治理指数产出过多、人均GDP产出过多，但高新技产值产出相对不足。

通过SPSS17.0进行分析發现，产出指标人均GDP、高新技术产值与DEA综合效率值呈现正相关，说明常州科技园区的生态化创新绩效受到这两个指标值的显著影响，其值越大则DEA综合效率值就越大。

五、建议

基于超效率DEA模型对常州科技园区生态化创新的绩效进行实证分析，可以发现常州科技园区生态化创新转型过程中存在发展不平衡的问题。第一类科技园（常州高新技术产业开发区、常州天宁经济开发区）主要应进一步提升创新潜力;第二类科技园区（武进高新技术产业开发区、常州戚墅堰经济开发区、溧阳经济开发区、常州新北工业园区、常州西太湖科技产业园）主要是提高生态化创新绩效;第三类科技园区（常州钟楼经济开发区、常州科教城大学科技园）主要是提高生态化创新转型能力。通过这种实证分析，可以提升创新系统的稳定性和均衡性，实现创新系统的良性发展，实现技术和产业创新从传统层面向生态化层面转型，实现园区经济发展的可持续性，最大程度的提升创新系统的社会、经济、环境的综合效益。

参考文献：

[l] 常州市国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要.[EB/OL].（2017-05-17）[2017-12-08].http：//news.sina.cn/c/2017-05-17/08138946438s.shtml.

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责任编辑    赵文清