基于二次超效率DEA的高新區(qū)經(jīng)濟(jì)效率測(cè)量研究

尹翀 丁青艷

摘要：高新區(qū)是推動(dòng)我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的重要載體，已進(jìn)入“三次創(chuàng)業(yè)”階段。高新區(qū)效率測(cè)量既是科技管理工作的需要，也已經(jīng)成為科技評(píng)價(jià)研究的熱點(diǎn)主題。將經(jīng)典二次相對(duì)DEA模型同超效率DEA模型進(jìn)行結(jié)合，建立基于二次超效率DEA的高新區(qū)經(jīng)濟(jì)效率測(cè)量方法，在名義經(jīng)濟(jì)效率基礎(chǔ)上挖掘高新區(qū)真實(shí)經(jīng)濟(jì)效率。以2015年、2016年高新區(qū)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了方法驗(yàn)證與實(shí)證分析。研究表明，高新區(qū)名義經(jīng)濟(jì)效率的主要驅(qū)動(dòng)因素同所在城市或區(qū)域的環(huán)境、發(fā)展特征相關(guān)，高新區(qū)存在研發(fā)投入驅(qū)動(dòng)型、人力資源驅(qū)動(dòng)型和資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)型等；具有高真實(shí)效率的高新區(qū)在全國(guó)的分布較為廣泛，同其自身發(fā)展戰(zhàn)略、路徑選擇與資源轉(zhuǎn)化能力密切相關(guān)。綜合名義效率與真實(shí)效率分析，山東省高新區(qū)效率不平衡性較強(qiáng)，進(jìn)一步從優(yōu)化山東省高新區(qū)資源投入與輸出轉(zhuǎn)化方面獲得了幾點(diǎn)啟示。

關(guān)鍵詞：高新區(qū)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）；二次超效率DEA；名義效率；真實(shí)效率

中圖分類號(hào)：C931；F20 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.04.003

0 引言

高新區(qū)是推動(dòng)我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的重要載體。截至2016年年底，全國(guó)共有146家國(guó)家級(jí)高新區(qū)和蘇州工業(yè)園（146+1家高新區(qū)）。《國(guó)家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》預(yù)期“十三五”末我國(guó)高新區(qū)數(shù)量將達(dá)到240家的規(guī)模。國(guó)家級(jí)高新區(qū)正處于經(jīng)濟(jì)總量不斷擴(kuò)大，影響力不斷增強(qiáng)的蓬勃發(fā)展階段。在全球科技創(chuàng)新浪潮興起和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式發(fā)生深刻變革的背景下，高新區(qū)的發(fā)展形勢(shì)也出現(xiàn)新變化，對(duì)高新區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展提出了新要求。而高新區(qū)創(chuàng)新能力與發(fā)展?fàn)顩r的全面有效評(píng)價(jià)不僅是科技管理工作的需要，也是科技評(píng)價(jià)研究的熱點(diǎn)主題。

自2011年國(guó)家高新區(qū)進(jìn)入“三次創(chuàng)業(yè)”階段后，“一個(gè)行動(dòng)”（“創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略提升行動(dòng)”）和“兩個(gè)工程”（“創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)工程”和“科技服務(wù)體系火炬創(chuàng)新工程”）是新時(shí)期國(guó)家高新區(qū)的主要工作任務(wù)。國(guó)家科技管理部門(mén)更加重視和支持對(duì)于高新區(qū)創(chuàng)新發(fā)展監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)方面的研究與實(shí)踐工作開(kāi)展。最具代表性的是2013年國(guó)家科技部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)中心和中國(guó)高新區(qū)研究中心共同研究制定的《國(guó)家高新區(qū)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》，其側(cè)重展示國(guó)家高新區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的細(xì)節(jié)特征，利于在各類國(guó)家高新區(qū)群體間尋找差距、樹(shù)立科學(xué)的發(fā)展目標(biāo)導(dǎo)向（科技部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)中心等，2017） 。當(dāng)前，在國(guó)家高新區(qū)由注重?cái)?shù)量與規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)向著重創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與發(fā)展績(jī)效提升的背景下，對(duì)于高新區(qū)創(chuàng)新發(fā)展效率方面的測(cè)量與評(píng)價(jià)則具有更加重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值?；谕度氘a(chǎn)出指標(biāo)的DEA效率測(cè)量已是高新區(qū)創(chuàng)新發(fā)展評(píng)價(jià)方法與應(yīng)用研究的重要基礎(chǔ)。不同的DEA評(píng)價(jià)與模型方法的側(cè)重點(diǎn)與針對(duì)問(wèn)題都具有較大差異，如基于BBC–DEA模型（王藝明，2003；王丹，2008；謝子遠(yuǎn)，2011）、CCR-DEA模型（權(quán)進(jìn)民等，2008；潘小煒，2011；歐光軍等，2013）、三階段DEA模型（劉滿鳳等，2016；劉俊玲，2016）、共享投入型兩階段DEA模型（周霞等，2017）、SBM動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)DEA模型（鄭玉雯等，2018）等，這些研究分別著重區(qū)分了不變與可變規(guī)模報(bào)酬，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率等不同性質(zhì)效率，以及考慮了初始投入共享、中間投入追加與中間產(chǎn)品部分退出，連接性變量與跨期活動(dòng)因素等方面。而多樣性、綜合性及演化程度更深的高新區(qū)DEA效率測(cè)量方法有利于從多個(gè)視角考察與認(rèn)識(shí)高新區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的規(guī)律與趨勢(shì)。

在已有研究基礎(chǔ)上，本文嘗試將經(jīng)典的二次相對(duì)DEA模型同超效率DEA模型進(jìn)行結(jié)合，建立基于二次超效率DEA的高新區(qū)經(jīng)濟(jì)效率測(cè)量方法。并以2015年、2016年高新區(qū)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了方法驗(yàn)證與實(shí)證分析，并獲得幾點(diǎn)研究啟示。本研究豐富了高新區(qū)的DEA效率測(cè)量模型體系，能夠?yàn)楦咝聟^(qū)創(chuàng)新提升和管理優(yōu)化提供方法支持。

1 方法與模型

將二次相對(duì)DEA模型同超效率DEA模型進(jìn)行結(jié)合，建立二次超效率DEA方法模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)高新區(qū)名義效率和真實(shí)效率的深入分析。主要步驟包括高新區(qū)投入-產(chǎn)出指標(biāo)選取、超效率DEA分析和二次超效率DEA分析。

1.1 投入-產(chǎn)出指標(biāo)選取

DEA效率評(píng)價(jià)的關(guān)鍵是選取合適的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)。部分具有代表性研究成果中高新區(qū)評(píng)價(jià)的投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)選擇情況如表1所示。

表1 高新區(qū)投入與產(chǎn)出指標(biāo)選擇的代表性成果

學(xué)者 DEA投入指標(biāo) DEA產(chǎn)出指標(biāo)

王藝明（2003） 建筑竣工面積、企業(yè)數(shù)、員工人數(shù) 技工貿(mào)總產(chǎn)值

權(quán)進(jìn)民等（2008） R&D;支出額、科技經(jīng)費(fèi)支出額和從事科技活動(dòng)人數(shù)；中高級(jí)職稱人數(shù)、大專以上學(xué)歷人數(shù)、基建投資總額和累計(jì)竣工面積；億元工業(yè)產(chǎn)值廢水排放量、億元工業(yè)產(chǎn)值固體廢物排放量和億元工業(yè)產(chǎn)值廢氣排放量 總收入、工業(yè)總產(chǎn)值、稅收總額、出口創(chuàng)匯額和產(chǎn)品銷售收入5項(xiàng)指標(biāo)綜合而成的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)

王丹（2008） R&D;經(jīng)費(fèi)投入、R&D;人員投入 申請(qǐng)有效專利數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入/年銷售收入、出口銷售收入/年銷售收入

謝子遠(yuǎn)（2011） 年末資產(chǎn)、R&D; 費(fèi)用及科技活動(dòng)支出、科技活動(dòng)人員數(shù)和中高級(jí)職稱人員數(shù) GDP 、技術(shù)收入

潘小煒（2011） 企業(yè)數(shù)、年末從業(yè)人員數(shù)、R&D;經(jīng)費(fèi)支出 工業(yè)總產(chǎn)值、上交稅款、創(chuàng)匯總額

歐光軍等（2013） 從業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資總額 規(guī)模以上工業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、規(guī)模以上工業(yè)增加值、出口總額

馬麗莎等（2015） 高新技術(shù)企業(yè)從業(yè)人員數(shù)、高新技術(shù)企業(yè)數(shù) 高新技術(shù)企業(yè)出口總額、高新技術(shù)企業(yè)總收入

劉滿鳳等（2016） 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) 工業(yè)總產(chǎn)值、出口創(chuàng)匯、技術(shù)性收入

劉俊玲（2016） 從業(yè)人員人數(shù)、R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、科技經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)、R&D;人員內(nèi)部當(dāng)量、新增固定資產(chǎn)、投資額、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)支出 新產(chǎn)品銷售收入、新產(chǎn)品出口額、專利申請(qǐng)數(shù)

周霞等（2017） R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、R&D;人員全時(shí)當(dāng)量 新產(chǎn)品銷售收入

鄭玉霞等（2018） 員工人數(shù)、研發(fā)支出 產(chǎn)品和商品的銷售收入、科技收入

高新區(qū)最重要產(chǎn)出是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，其投入除包含一般要素投入外，作為科技創(chuàng)新的區(qū)域載體與平臺(tái)，科技投入也需要包含在內(nèi)。本文參考上述研究，從指標(biāo)相關(guān)性、信息冗余性和數(shù)據(jù)可得性等方面綜合考慮，并結(jié)合C-D型生產(chǎn)函數(shù)原理選取高新區(qū)勞動(dòng)力、固定資產(chǎn)和研發(fā)經(jīng)費(fèi)作為具有代表性的投入指標(biāo)，分別描述一般要素投入與科技要素投入；選取總產(chǎn)值、營(yíng)業(yè)收入和利潤(rùn)作為具有代表性的產(chǎn)出指標(biāo)，分別描述全部產(chǎn)出、市場(chǎng)有效產(chǎn)出和凈產(chǎn)出。

1.2 超效率DEA分析

傳統(tǒng)DEA主要將DMU區(qū)分為DEA有效單元和DEA無(wú)效單元兩個(gè)類別，但是DEA有效單元之間卻無(wú)法比較和進(jìn)一步區(qū)分。對(duì)于此問(wèn)題Andersen與Petersen（1993）提出超效率DEA模型（Super-DEA）。其主要特點(diǎn)是在區(qū)分有效單元和無(wú)效單元基礎(chǔ)上將有效單元進(jìn)行進(jìn)一步區(qū)分，主要原理是在于評(píng)價(jià)該單元時(shí)將其不包含在樣本單元集合之內(nèi)。超效率DEA無(wú)效單元效率值同普通DEA測(cè)量結(jié)果相同，而有效單元根據(jù)其擴(kuò)張比例的不同而獲得區(qū)分。超效率DEA也可進(jìn)行投入導(dǎo)向與產(chǎn)出導(dǎo)向的區(qū)分，基于BCC投入導(dǎo)向的徑向超效率Super-BCC-I模型形式為

其中，，，分別為高新區(qū)投入向量和產(chǎn)出列向量。，，，，都為多維（維數(shù)分別由投入指標(biāo)數(shù)量和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量決定，本研究中維數(shù)為3）列向量。e為各元素都為1的多維列向量，為非阿基米德無(wú)窮小量。n為樣本數(shù)量（高新區(qū)數(shù)量）。為待考察的特定的目標(biāo)單元（高新區(qū)）?；赟uper-BCC分別計(jì)算高新區(qū)的參考期超效率數(shù)值和目標(biāo)期的超效率數(shù)值。將由原始投入和產(chǎn)出要素計(jì)算獲得的效率稱為一次超效率或名義效率。，分別為參考期和目標(biāo)期的名義效率，其數(shù)值越高，對(duì)應(yīng)高新區(qū)對(duì)應(yīng)時(shí)期的名義經(jīng)濟(jì)效率越高。

1.3 二次超效率DEA分析

二次相對(duì)效率DEA由馮英浚與李成紅（1995）提出，主要基于消除由于客觀條件優(yōu)劣而對(duì)效率評(píng)價(jià)所造成的影響，以體現(xiàn)管理決策單元因管理能力而產(chǎn)生的效率差異，實(shí)現(xiàn)合理評(píng)價(jià)決策單元的“管理有效性”。其投入指標(biāo)為樣本參考期的一次效率值，產(chǎn)出指標(biāo)為樣本目標(biāo)期的一次效率值。如果將其投入與產(chǎn)出指標(biāo)的一次普通效率值替換為一次超效率值，則可構(gòu)建二次超效率DEA模型。

首先考慮樣本（高新區(qū)）的超效率狀態(tài)，設(shè)為樣本高新區(qū)的效率狀態(tài)可能集，則

效率狀態(tài)可能集一定為凸集，即如果且，則

將二次相對(duì)效率DEA模型結(jié)合超效率DEA模型，則基于BCC投入導(dǎo)向的徑向二次超效率Super-BCC-I模型的基本形式為

其中，將由參考期一次超效率為輸入要素，目標(biāo)期一次超效率為輸出要素計(jì)算獲得的效率稱為二次超效率，或真實(shí)效率。則為高新區(qū)的二次超效

率（真實(shí)效率）值，數(shù)值越高，高新區(qū)的真實(shí)效率越高。

因此，基于二次超效率DEA模型分析的主要過(guò)程如下：首先，根據(jù)研究需要和可行性分別選取參考期與目標(biāo)期的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，基于原始投入與產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行一次超效率DEA分析，獲得參考期與目標(biāo)期的一次超效率或名義效率數(shù)值。進(jìn)一步，以參考期一次超效率為輸入，以目標(biāo)期一次超效率為輸出，獲得二次超效率或真實(shí)效率數(shù)值。最后結(jié)合高新區(qū)一次與二次超效率數(shù)值進(jìn)行綜合分析。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)上述分析，投入指標(biāo)包含三個(gè)，分別是（I1）年末從業(yè)人員（人）、（I2）年末資產(chǎn)（千元）、（I3）R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（千元）。產(chǎn)出指標(biāo)包含三個(gè)，分別是（O1）營(yíng)業(yè)收入（千元）、（O2）工業(yè)總產(chǎn)值（千元）、（O3）凈利潤(rùn)（千元）。數(shù)據(jù)全部來(lái)源于2016年和2017年《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》的2015年和2016年數(shù)據(jù)，年鑒中共包含高新區(qū)146家。經(jīng)梳理與初步試算，從數(shù)據(jù)完整性及構(gòu)建前沿面的穩(wěn)定性上綜合考慮，在樣本中刪除延吉、吉林、齊齊哈爾、昆明、石嘴山、本溪、延吉、黃河三角洲、長(zhǎng)治9家高新區(qū)。最終分析對(duì)象共包括137家高新區(qū)。數(shù)據(jù)計(jì)算分析采用Cooper等（2006）開(kāi)發(fā)的DEA模型分析工具。

2.2 描述性分析

（1）投入產(chǎn)出指標(biāo)變化基本特征

各高新區(qū)指標(biāo)數(shù)據(jù)基本特征如表2所示。整體來(lái)看，由于2015年和2016年我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革已進(jìn)入深化期，而高新區(qū)也進(jìn)入創(chuàng)新發(fā)展新階段，因而同一指標(biāo)不同高新區(qū)的變化特點(diǎn)差異性較大，呈現(xiàn)外部環(huán)境劇烈變化下高新區(qū)發(fā)展的不穩(wěn)定、不平衡性特征。遼寧省除沈大國(guó)家高新區(qū)外，大多數(shù)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)都為負(fù)增長(zhǎng)。北京中關(guān)村、上海張江、武漢東湖、成都、西安、珠三角、長(zhǎng)珠潭、蘇南（包含南京、無(wú)錫、常州、蘇州、鎮(zhèn)江五個(gè)國(guó)家創(chuàng)新型試點(diǎn)城市）、山東半島等國(guó)家創(chuàng)新自主示范區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)則大多保持持續(xù)穩(wěn)定的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

（2）變量相關(guān)性。

投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)由表3所示，除年末資產(chǎn)和工業(yè)總產(chǎn)值的相關(guān)系數(shù)低于0.8外，其他指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)數(shù)值都較高于0.8?？傮w上看，投入指標(biāo)同輸出指標(biāo)的相關(guān)性較強(qiáng)且顯著，適合進(jìn)行DEA分析。

2.3 一次超效率DEA分析

一次超效率DEA分析結(jié)果如表4所示。北京中關(guān)村、上海張江、武漢東湖等傳統(tǒng)上實(shí)力較強(qiáng)的高新區(qū)排名都在20名以內(nèi)。但是發(fā)現(xiàn)榆林、吉安、玉溪、北海、烏魯木齊等高新區(qū)排名也較靠前列。上述高新區(qū)存在兩種情況：一是研發(fā)投入強(qiáng)度水平（R&D;內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出/年末總資產(chǎn)）較高于平均水平，如臨沂（2015年為3.68%，2016年為3.57%）、吉安（2.09%）較高于平均水平（2015年為1.3%，2016年為1.36%），屬于高研發(fā)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)型；二是人力投入強(qiáng)度水平（期末從業(yè)人員/期末總資產(chǎn)）較低，如烏魯木齊（2015年為0.03%，2016年為0.03%）、榆林（2015年為0.02%，2016年為0.01%）等大大低于2015與2016兩年的0.05%的平均水平，屬于高投資驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)型。而北海的人力投入水平（2015年0.19%，2016年0.14%）則遠(yuǎn)高于0.05%的平均水平，屬于高人力驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)型。從效率計(jì)算過(guò)程看，具有上述相似或共同特征的高新區(qū)基本互以同類高新區(qū)為參考集。

2.4 二次超效率DEA分析

二次超效率DEA基本分析結(jié)果如表5、圖1所示。通過(guò)二次超效率DEA分析，可以進(jìn)一步消除高新區(qū)在發(fā)展模式、發(fā)展基礎(chǔ)水平等方面的差異性和投入與產(chǎn)出要素水平的短期波動(dòng)性，反映高新區(qū)真實(shí)內(nèi)在效率水平。其中，北京中關(guān)村、上海紫竹、紹興、北海和烏魯木齊等5個(gè)高新區(qū)經(jīng)濟(jì)真實(shí)效率高于1，16個(gè)高新區(qū)經(jīng)濟(jì)效率值高于0.8。而具有高真實(shí)效率的高新區(qū)呈現(xiàn)不同的發(fā)展模式。北京中關(guān)村、上海張江等具有較強(qiáng)的綜合實(shí)力和發(fā)展成為全球創(chuàng)新制高點(diǎn)的長(zhǎng)期戰(zhàn)略定位。北海高新區(qū)傾向以人力資源投入為主，采取著重發(fā)揮高新技術(shù)服務(wù)業(yè)優(yōu)勢(shì)的發(fā)展策略。烏魯木齊、貴陽(yáng)、南寧等高新區(qū)著重于自身基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及產(chǎn)業(yè)投資帶動(dòng)的發(fā)展路徑。臨沂、吉安、南通等高新區(qū)傾向采取創(chuàng)新高投入帶動(dòng)及產(chǎn)業(yè)細(xì)分與特色優(yōu)勢(shì)發(fā)揮的策略。而上海紫竹、紹興則傾向?qū)⑸a(chǎn)與科技要素投入與組合進(jìn)行全面優(yōu)化，堅(jiān)持綜合內(nèi)在實(shí)力的持續(xù)性穩(wěn)定提升。具有較高真實(shí)效率的高新區(qū)并不集中于特定省份或區(qū)域，而是分布于我國(guó)的北（北京中關(guān)村）、東（上海紫竹與紹興）、南（北海、貴陽(yáng)、南寧等）、西（烏魯木齊、榆林等）、中（吉安）等不同經(jīng)濟(jì)板塊，已顯著成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的重要增長(zhǎng)極。

從一次超效率和二次超效率綜合來(lái)看，2015到2016年山東省內(nèi)的棗莊高新區(qū)一次超效率下滑最嚴(yán)重（由第25位下滑到第96位），而濟(jì)寧和威海則發(fā)生較大位次的上升。二次超效率排序最前列的為臨沂（17位）、濟(jì)寧（23位）和淄博（25位），這三個(gè)高新區(qū)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)城融合、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展和科技服務(wù)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)等方面的成效比較顯著。而棗莊高新區(qū)二次超效率則居于較靠后的位置（132位），競(jìng)爭(zhēng)力有不足。山東省其他高新區(qū)二次超效率數(shù)值分布于0.56～0.64，這些高新區(qū)或者發(fā)展基礎(chǔ)好，處于成熟期和跨越期（如濟(jì)南、青島、濰坊等高新區(qū)），或者處于穩(wěn)健成長(zhǎng)期（如泰安），它們的名義效率和實(shí)際效率都較為穩(wěn)定，在全國(guó)處于中游或中上游的位置?？傮w上，臨沂、濟(jì)寧、淄博高新區(qū)或者處于快速成長(zhǎng)期，或者處于資源配置優(yōu)化階段，其經(jīng)濟(jì)效率提升顯著，真實(shí)效率水平較高。

3 結(jié)論與啟示

3.1 研究結(jié)論

基于上述研究發(fā)現(xiàn)：

（1）一次超效率DEA模型能夠?qū)Ω咝聟^(qū)，特別是對(duì)DEA有效的高新區(qū)單元的名義效率進(jìn)行測(cè)量與區(qū)分。我國(guó)高新區(qū)名義經(jīng)濟(jì)效率的主要驅(qū)動(dòng)因素同所在城市或區(qū)域的環(huán)境、發(fā)展特征相關(guān)，據(jù)此高新區(qū)存在研發(fā)投入驅(qū)動(dòng)型、人力資源驅(qū)動(dòng)型和資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)型等。但是一次超效率深受高新區(qū)已有基礎(chǔ)和所處環(huán)境的影響，在動(dòng)態(tài)考察其管理績(jī)效、政策作用、戰(zhàn)略調(diào)整等方面影響的能力則較弱。

（2）二次超效率DEA分析進(jìn)一步能夠挖掘出高新區(qū)真實(shí)經(jīng)濟(jì)效率。具有較高二次超效率的高新區(qū)在我國(guó)地域分布廣泛，同其自身發(fā)展戰(zhàn)略、路徑選擇與資源轉(zhuǎn)化能力密切相關(guān)，有利于成為我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率帶動(dòng)極。

（3）從名義效率與真實(shí)效率綜合看，山東省高新區(qū)經(jīng)濟(jì)效率的不平衡性較強(qiáng)。濟(jì)南、青島、濰坊等基礎(chǔ)條件較好的高新區(qū)的雙效率從全國(guó)總體來(lái)看處于中游或中上游水平，發(fā)展的質(zhì)和量都較好。而具有較好工業(yè)基礎(chǔ)或者位于資源型城市中的濟(jì)寧、淄博、萊蕪等高新區(qū)，則在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和“雙創(chuàng)”的支持帶動(dòng)下，名義與真實(shí)效率或排序都有不同程度提升，對(duì)其產(chǎn)業(yè)與所處城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)揮了較大的驅(qū)動(dòng)作用。而同處于資源型城市的棗莊高新區(qū)的經(jīng)濟(jì)效率水平較低，要素投入的調(diào)整優(yōu)化及其發(fā)展瓶頸的查找與克服都需得到重視。但是與棗莊同處于山東省西部經(jīng)濟(jì)隆起帶地區(qū)的臨沂高新區(qū)的經(jīng)濟(jì)效率較高。

進(jìn)一步調(diào)研分析發(fā)現(xiàn)，臨沂高新區(qū)在經(jīng)濟(jì)總量上雖不具優(yōu)勢(shì)（2016年在146個(gè)國(guó)家級(jí)高新區(qū)中工業(yè)總產(chǎn)值居于第45位，年末總資產(chǎn)居于第115位）。但在以下三個(gè)方面優(yōu)勢(shì)明顯：第一，產(chǎn)城融合效應(yīng)較好，區(qū)內(nèi)與區(qū)外的資源互動(dòng)性強(qiáng)（區(qū)外對(duì)區(qū)內(nèi)勞動(dòng)力的支持，區(qū)內(nèi)對(duì)區(qū)外創(chuàng)新資源的溢出），高新區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施與生產(chǎn)生活的協(xié)調(diào)性較好；第二，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃與發(fā)展主要定位和結(jié)合本地的資源優(yōu)勢(shì)與產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，資源聚焦，尋求細(xì)化和特色，建立差異化優(yōu)勢(shì)，著重以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動(dòng)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)；第三，重視和強(qiáng)化科技投入的貢獻(xiàn)（2017年R&D;投入占GDP比重為6.04%），全區(qū)不斷積聚科技孵化優(yōu)勢(shì)，科技服務(wù)業(yè)快速提升，走上一條較好的創(chuàng)新發(fā)展路徑。

3.2 對(duì)策啟示

在以上研究基礎(chǔ)上可獲得幾點(diǎn)啟示：

（1）在國(guó)家推動(dòng)經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能加速轉(zhuǎn)換的背景下，山東省高新區(qū)要大力提升創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平，促進(jìn)創(chuàng)新鏈、創(chuàng)業(yè)鏈、資金鏈的深度融合，提高園區(qū)資源的投入與聚集質(zhì)量。在共享經(jīng)濟(jì)、信息經(jīng)濟(jì)、生物經(jīng)濟(jì)等新動(dòng)能領(lǐng)域，打造強(qiáng)大的科技企業(yè)孵化網(wǎng)絡(luò)和靈活高效的科技金融服務(wù)平臺(tái)，圍繞多層次“雙創(chuàng)”主體的培育吸納創(chuàng)新人才和創(chuàng)新資本。

（2）促進(jìn)高新區(qū)同城市產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展互動(dòng)，建設(shè)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群，優(yōu)化高新區(qū)資源轉(zhuǎn)化與輸出水平，促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型，有效發(fā)揮對(duì)于西部經(jīng)濟(jì)隆起帶、省會(huì)城市群經(jīng)濟(jì)圈等區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的驅(qū)動(dòng)作用。將高新區(qū)高新技術(shù)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展同城市、區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃與調(diào)整有機(jī)結(jié)合，不斷完善配套產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)，打造以高新區(qū)為中心的城市或地區(qū)級(jí)的垂直態(tài)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群，構(gòu)建園區(qū)同地區(qū)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的強(qiáng)大產(chǎn)業(yè)與服務(wù)支撐體系。同時(shí)，完善高新區(qū)產(chǎn)業(yè)代謝機(jī)制，推動(dòng)高新區(qū)內(nèi)具有較高技術(shù)成熟性或穩(wěn)定性產(chǎn)品市場(chǎng)的產(chǎn)業(yè)或非高新技術(shù)的產(chǎn)業(yè)將對(duì)應(yīng)技術(shù)工藝、產(chǎn)品生產(chǎn)主動(dòng)轉(zhuǎn)移區(qū)外，將創(chuàng)新資源集聚于高新區(qū)新產(chǎn)業(yè)或者產(chǎn)業(yè)新技術(shù)的“造血”能力培養(yǎng)上，深化高新區(qū)創(chuàng)新資源的使用效率，并促進(jìn)具有多層次協(xié)作關(guān)系、技術(shù)層次分明的城市或地區(qū)水平態(tài)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)集群不斷成長(zhǎng)壯大。

（3）進(jìn)一步關(guān)注高新區(qū)發(fā)展中的產(chǎn)城融合問(wèn)題。發(fā)展水平較高的城市（如濟(jì)南、青島等城市的高新區(qū)）一般注重多方面優(yōu)勢(shì)的全面發(fā)展，易于分散資源，是其總體經(jīng)濟(jì)效率不夠突出、規(guī)模擴(kuò)張與經(jīng)濟(jì)效益不協(xié)調(diào)的重要原因（王霞等，2014），同時(shí)也并存產(chǎn)業(yè)人才的聚集不聚居、生態(tài)環(huán)境的高壓力及園區(qū)核心區(qū)域的住房與交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與使用的高成本等問(wèn)題。對(duì)此，需要更加重視高新區(qū)自身綜合功能的完善和創(chuàng)新資源的配置優(yōu)化，在保證產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的基礎(chǔ)上，圍繞“人”的需求，大力提升園區(qū)的社會(huì)綜合服務(wù)水平。

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The Economic Efficiency Measurement of High-tech Zones：Based on the Binary-super DEA

YIN Chong1，DING Qingyan2

（1. Qilu University of Technology（Shandong Academy of Sciences）Institute of Science & Technology for Development of Shandong， Jinan 250014，China； 2. Qilu University of Technology（Shandong Academy of Sciences）Shandong Computing Science Center（National Supercomputer Center in Jinan）， Jinan 250101，China）

Abstract： High-tech zones are working on "the third pioneering"， which are the important platform to develop the new and high technology industries， to promote the innovation and entrepreneurship and to implement the innovation-driven strategy. The efficiency measurement in high-tech zones is not only the need of S&T; management， but also the hot topic on the research of S&T; evaluation. This paper proposes the binary-super DEA method， combining the classical binary DEA model with the super DEA model to measure the nominal economic efficiency and to reveal the real economic efficiency based on the nominal economic efficiency of the high-tech zone. Based on the data of high-tech zones in 2015 and 2016， the method is validated. The research shows that the main driving factors of the nominal economic efficiency of the high-tech zones are related to the urban or regional environment and development characteristics. It is found through this analysis that the high-tech zones include the ones of R&D; input-driven， human-driven and asset-driven. High-tech zones which have the highest real efficiency are widely distributed throughout the country. And their high real efficiencies are closely related to their own development strategy， path selection and the ability of resource transformation. According to the analysis of the nominal efficiency and the real efficiency， the efficiency of high-tech zones in Shandong is uneven distributed， and some policy implications are provided in the aspects of the optimization of the input， transformation and output of resource of high-tech zones in Shandong.

Keywords：high-tech zone；data envelopment analysis（DEA）；binary-super DEA；nominal efficiency；real efficiency