基于DEA-Malmquist指數(shù)的國家級高新區(qū)創(chuàng)新能力評價

丁青青

摘 要：應(yīng)用DEA-Malmquist指數(shù)法對我國54個國家級高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的創(chuàng)新效率進(jìn)行了動態(tài)測算，結(jié)果顯示我國54個國家級高新區(qū)整體的創(chuàng)新效率生產(chǎn)率水平在2007-2016年內(nèi)呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。但從Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的分解結(jié)果來看，高新區(qū)的創(chuàng)新效率是技術(shù)進(jìn)步與效率提升反向變化的結(jié)果，因此要在加大對高新區(qū)資源投入的同時，構(gòu)建與之相匹配的科技資源配置體制，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步和效率提升共同推動高新區(qū)創(chuàng)新效率的增長。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）;Malmquist生產(chǎn)率指數(shù);創(chuàng)新能力評價;高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)

中圖分類號：F2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.35.005

0 引言

創(chuàng)新是一個國家和民族興旺發(fā)達(dá)的不竭動力，而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)作為把高新技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力的主要創(chuàng)新載體，正在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著越來越重要的角色。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)作為以發(fā)展高新技術(shù)和最大限度將科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力為目的而設(shè)置的特定區(qū)域，成為我國科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基地，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮重要的作用。一個區(qū)域或高新園區(qū)的創(chuàng)新能力具體表現(xiàn)為將人力和財力等軟硬件投入轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益、人才培養(yǎng)及知識創(chuàng)造等產(chǎn)出的能力。

關(guān)于區(qū)域或園區(qū)的創(chuàng)新能力評價，比較有代表性的方法包括Robert Huggins的知識競爭力指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、隨機(jī)前沿模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、主成分分析法、TOPSIS綜合評價法等。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）作為一種可以綜合評價多投入多產(chǎn)出的非參數(shù)評估方法，具有無需設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)關(guān)系和預(yù)先估計任何參數(shù)或權(quán)重的優(yōu)勢，因此評價結(jié)果比較客觀，可以在很大程度上避免主觀因素影響，近年來隨著國家對創(chuàng)新發(fā)展的重視程度不斷加大，關(guān)于高新區(qū)創(chuàng)新評價的文章也層見疊出。但是主要是應(yīng)用DEA非參數(shù)估計的影響因素分析，鮮有學(xué)者對國家級高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)層面應(yīng)用DEA-Malmquist指數(shù)對高新區(qū)創(chuàng)新能力的動態(tài)演變規(guī)律實(shí)施較長時間的評價。

本文采用《中國火炬統(tǒng)計年鑒》（2007-2016）十年面板數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，以2007年批復(fù)的54家國家級高新區(qū)為研究樣本，在高新區(qū)創(chuàng)新活動的投入、產(chǎn)出層面選取五個細(xì)分指標(biāo)。結(jié)果顯示我國54個國家級高新區(qū)整體的創(chuàng)新效率生產(chǎn)率水平在2007-2016年內(nèi)呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢。兩個時間節(jié)點(diǎn)的大事件即：2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)和2011年“十二五”規(guī)劃對高新區(qū)提出新的戰(zhàn)略指導(dǎo)，這兩大事件對國家高新區(qū)創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生了重大影響。從Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)（Malmquist Productivity Index，MPI）的分解結(jié)果來看，高新區(qū)的創(chuàng)新效率是技術(shù)進(jìn)步與效率提升反向變化的結(jié)果，因此要在加大對高新區(qū)資源投入的同時，構(gòu)建與之相匹配的科技資源配置體制，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步和效率提升共同推動高新區(qū)創(chuàng)新效率的增長。

1 高新區(qū)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)構(gòu)建

本文采用《中國火炬統(tǒng)計年鑒》（2007-2016）十年面板數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，以2007年批復(fù)的54家國家級高新區(qū)為研究樣本，覆蓋全國大部分省、市和自治區(qū)。在創(chuàng)新活動投入、產(chǎn)出層面上，考慮指標(biāo)選取的客觀性、全面性、弱相關(guān)性和易獲取性，選用表1中5個細(xì)分指標(biāo)構(gòu)建高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的創(chuàng)新能力評價體系。

3 國家級高新區(qū)的創(chuàng)新能力評價

3.1 從全國層面分析

將54家高新區(qū)在2007至2016年十年間的面板數(shù)據(jù)代入上文所提出的DEA-Malmquist模型，可以求解得到每個高新區(qū)各年份MPI及其分解指數(shù)EC和TC。為觀察全國范圍內(nèi)高新區(qū)整體創(chuàng)新效率的平均變化情況，首先分別對各個高新區(qū)十年間的MPI、EC和TC進(jìn)行幾何平均，再將全國54家高新區(qū)的幾何均值進(jìn)行算術(shù)平均。眾所周知在樣本期內(nèi)，發(fā)生了兩件對國家高新區(qū)發(fā)展產(chǎn)生重大影響的關(guān)鍵事件。一是2008年全球金融危機(jī)爆發(fā);二是2011年“十二五”規(guī)劃對高新區(qū)提出新的戰(zhàn)略指導(dǎo)。根據(jù)兩個事件的時間節(jié)點(diǎn)，將樣本的時間跨度2007-2016進(jìn)一步分為兩個子時段，即金融危機(jī)效應(yīng)時段（2007-2011）與“十二五”規(guī)劃戰(zhàn)略指導(dǎo)出臺時段（2011-2016）。樣本觀察期內(nèi)所有年份和各子時段的年平均MPI、EC及TC如表2所示。

由表2可知，10年間全國高新區(qū)整體創(chuàng)新能力的全要素生產(chǎn)率（TFP）為-1.15%，呈下降趨勢。具體到兩個子時段， 2007-2011年間受金融危機(jī)影響，高新區(qū)整體TFP下降2.67%，其原因主要是受到技術(shù)衰退的制約。在2011-2016這一時段內(nèi)我國國家級高新區(qū)生產(chǎn)率整體水平保持穩(wěn)步上升態(tài)勢，這是由于這一時期我國對高新區(qū)發(fā)展的重視程度日益提升，“十二五”規(guī)劃中對國家級高新區(qū)提出新的戰(zhàn)略指導(dǎo)后，明確了實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，壯大高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群，探索經(jīng)濟(jì)發(fā)展新模式和輻射帶動周邊區(qū)域新機(jī)制的指導(dǎo)思想，這一契機(jī)為高新區(qū)發(fā)展帶來新一輪的機(jī)遇期。

從本應(yīng)用結(jié)果來看，對于MPI的兩類分解指數(shù)EC和TC，當(dāng)一種分解指數(shù)上升時，總會伴隨另一種分解指數(shù)的下降，反映了國家高新區(qū)的創(chuàng)新效率是技術(shù)進(jìn)步與效率提升反向變化的結(jié)果。技術(shù)效率的提高很可能在深層次上是技術(shù)退步的結(jié)果，因?yàn)榧夹g(shù)退步而帶來的技術(shù)前沿面的后退使得決策單元與技術(shù)前沿面的相對距離縮短，從而導(dǎo)致效率結(jié)果提升。另一方面，技術(shù)前沿面的變化既可能是大部分決策單元績效改善的結(jié)果，也可能是個別決策單元進(jìn)步的結(jié)果，如果是后一種情況，則會出現(xiàn)絕大部分決策單元在提升的技術(shù)前沿面評價下，效率明顯下降。我們認(rèn)為，高新區(qū)的創(chuàng)新效率TFP增長應(yīng)該是由效率改善和技術(shù)進(jìn)步共同推動的結(jié)果，創(chuàng)新效率提高的健康模式是兩者協(xié)同發(fā)展、相互促進(jìn)。因此，要在加大對高新區(qū)資源投入的同時，構(gòu)建與之相匹配的科技資源配置體制，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步和效率提升共同推動高新區(qū)創(chuàng)新效率的增長。

3.2 從區(qū)域?qū)用娣治?/p>

為配合我國實(shí)行區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略和實(shí)施具有針對性的區(qū)域政策，將全國劃分為東部、中部、西部三大板塊，其中東部板塊包括遼寧、北京、天津、河北、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、海南11個省市;中部板塊包括吉林、黑龍江、山西、河南、安徽、江西、湖北、湖南8省;西部板塊包括陜西、重慶、四川、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏、廣西、內(nèi)蒙古、新疆11個省市及自治區(qū)。將54家國家級高新區(qū)按上述3個區(qū)域進(jìn)行劃分，以探究高新區(qū)生產(chǎn)率變化的區(qū)域差異。

圖1表明在2007-2011年間三大區(qū)域MPI變化趨勢基本一致，都在1附近上下輕微浮動，主要由于這一時段內(nèi)受金融危機(jī)影響，生產(chǎn)率水平停滯不前且略有下滑。但自2011年之后，在國家政策的扶持和引導(dǎo)下，國家級高新區(qū)迎來了新的發(fā)展機(jī)遇。西部地區(qū)的生產(chǎn)率率先得到大幅提升，明顯高于中東部地區(qū)，而東部地區(qū)生產(chǎn)率水平最低。雖然東部地區(qū)的高新區(qū)整體實(shí)力優(yōu)于其它區(qū)域，但是其動態(tài)生產(chǎn)率的分析結(jié)果卻低于中部和西部地區(qū)。這在一定程度上說明，起步較晚且相對落后的西部區(qū)域，在國家政策扶持、地方政府強(qiáng)化管理以及自身提升空間較大等因素的共同作用下，與東中部在生產(chǎn)效率上的差距在逐步縮小。2011-2016年間，三大區(qū)域整體生產(chǎn)率均呈現(xiàn)上升態(tài)勢，且生產(chǎn)率的變化趨勢基本一致。值得指出的是中部和東部地區(qū)生產(chǎn)率的大幅增長出現(xiàn)在2013年之后，可能原因之一是中部和東部區(qū)域由于經(jīng)濟(jì)開放程度和對外貿(mào)易依存度較高，受到金融危機(jī)帶來的沖擊影響更大也更為持久。由圖1不難看出，高新區(qū)的全要素生產(chǎn)率的變化與其所處地理位置和經(jīng)濟(jì)區(qū)域關(guān)系不大，全國范圍內(nèi)高新區(qū)的生產(chǎn)率基本保持大體一致的變化狀況。

4 結(jié)論

本文利用DEA-Malmquist指數(shù)法對我國國家級高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的創(chuàng)新效率進(jìn)行了動態(tài)測算，結(jié)果表明我國54個國家級高新區(qū)整體的創(chuàng)新效率生產(chǎn)率水平在2007-2016年內(nèi)呈現(xiàn)先下降再上升的趨勢。從Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的分解結(jié)果來看，高新區(qū)的創(chuàng)新效率是技術(shù)進(jìn)步與效率提升反向變化的結(jié)果，因此要在加大對高新區(qū)資源投入的同時，構(gòu)建與之相匹配的科技資源配置體制，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步和效率提升共同推動高新區(qū)創(chuàng)新效率的增長。區(qū)域?qū)用娣治鼋Y(jié)果顯示三大區(qū)域整體生產(chǎn)率變化趨勢基本一致，高新區(qū)的全要素生產(chǎn)率的變化與其所處地理位置和經(jīng)濟(jì)區(qū)域關(guān)系不大。

參考文獻(xiàn)

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