沙德春， 胡鑫慧

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院，鄭州 450002）

經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，粗放型發(fā)展方式已無法滿足我國經(jīng)濟(jì)增長需求，迫切需要依靠新的驅(qū)動力加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推動經(jīng)濟(jì)增長［1］. 國家級高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)（簡稱高新區(qū)）是中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱，同時也是先進(jìn)科技的孵化器，代表著區(qū)域科學(xué)技術(shù)的發(fā)展水平. 創(chuàng)新驅(qū)動是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的第一動力，更是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級的主要力量，高新區(qū)建設(shè)是提高區(qū)域創(chuàng)新效率的有效途徑［2］. 近年來，我國國家級高新區(qū)創(chuàng)新投入逐年增長，2017年R&D經(jīng)費(fèi)支出達(dá)到6 163.9億元，人才隊伍、創(chuàng)新機(jī)構(gòu)的規(guī)模也在逐漸擴(kuò)大. 在各種創(chuàng)新資源的集聚下，高新區(qū)產(chǎn)出取得顯著成績，2017年，國家級高新區(qū)創(chuàng)造了202 826.6億元的工業(yè)總產(chǎn)值，為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn). 中部六省作為東西融合、南北對接的重要樞紐，在推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)重要地位. 自2006年中部崛起重大戰(zhàn)略規(guī)劃以來，中部地區(qū)積極采取相應(yīng)措施，構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng).《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告2018》顯示，我國國家級高新區(qū)創(chuàng)新能力整體呈現(xiàn)“東強(qiáng)西弱”狀態(tài)，中部地區(qū)表現(xiàn)相對較好，但是仍有待提升. 資源的有效配置是高新區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要保障，探究高新區(qū)創(chuàng)新效率問題，對推動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義. 為此，本文選取中部六省37個國家級高新區(qū)為對象，深入分析其創(chuàng)新效率，探究中部地區(qū)高新區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的特征與局限，以期為中部六省高新區(qū)創(chuàng)新效率提升、省域創(chuàng)新發(fā)展提供參考.

1 文獻(xiàn)綜述

目前，關(guān)于高新區(qū)的研究主要集中在高新區(qū)運(yùn)行機(jī)制、影響因素、評價體系、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新效率等方面. 在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，國家高新區(qū)的發(fā)展需堅持創(chuàng)新驅(qū)動理念，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新，構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境體系［3］. 新技術(shù)研發(fā)與高新技術(shù)應(yīng)用對高新區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展具有根本的影響作用，人力資本投入、產(chǎn)業(yè)組合線等對其具有直接影響作用［4］. 李斌等通過構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新動力學(xué)模型，深入剖析了市場導(dǎo)向?qū)腋咝聟^(qū)技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制［5］. 劉滿鳳等分析了環(huán)境變量對我國高新區(qū)創(chuàng)新效率的影響情況［6］. 馬麗莎等分析了高新區(qū)所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對其綜合效率的影響機(jī)制［7］. 解佳龍建立的“狀態(tài)-過程”的二象測評體系，便于更加精準(zhǔn)地評判高新區(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展基礎(chǔ)的優(yōu)勢與差距［8］. 黨興華從創(chuàng)新能力的投入、組織和產(chǎn)出三方面構(gòu)建了國家高新區(qū)創(chuàng)新發(fā)展綜合評價指標(biāo)體系［9］. 張冀新通過構(gòu)建創(chuàng)新能力轉(zhuǎn)換效應(yīng)模型，分析國家高新區(qū)的創(chuàng)新要素協(xié)同轉(zhuǎn)換能力［10］. 長江經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新驅(qū)動帶29個高新區(qū)綜合創(chuàng)新能力普遍較低，但是高新區(qū)之間的創(chuàng)新動能溢出效應(yīng)明顯［11］. 包海波分析了創(chuàng)新鏈與知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)鏈的耦合發(fā)展對高新區(qū)創(chuàng)新效率的影響［12］. 肖建華等從創(chuàng)新資源配置角度研究了高新區(qū)財政政策效率及其影響因素［13］.

隨著國家高新區(qū)建設(shè)日趨成熟，學(xué)者們逐漸開始將研究視角集中在效率績效方面，基于不同角度及方法對高新區(qū)創(chuàng)新效率績效進(jìn)行評價. 張冀新研究了企業(yè)類型差異對國家高新區(qū)技術(shù)效率的影響［2］. 高新區(qū)發(fā)展水平與所在城市的經(jīng)濟(jì)效率兩者的耦合協(xié)調(diào)度對高新區(qū)發(fā)展影響顯著［14］. 范碩從創(chuàng)新激勵政策角度研究其能否提高高新區(qū)創(chuàng)新效率［15］. 李榮運(yùn)用DEA方法測算國家高新區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率，并采用基尼系數(shù)、廣義熵指數(shù)研究高新區(qū)區(qū)域差距［16］. 張立峰等對京津冀國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度［17］. 鄭玉雯等基于SBM動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，對國家級高新區(qū)效率進(jìn)行評價［18］. 熊然等探究城市貿(mào)易環(huán)境與高新區(qū)自身貿(mào)易水平對創(chuàng)新績效的影響程度［19］. 余珮等基于創(chuàng)新價值鏈理論對我國國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度［20］. 劉志春等從創(chuàng)新生態(tài)體系的視角分析了高新區(qū)創(chuàng)新生態(tài)水平，并探究了其與創(chuàng)新效率的關(guān)系［21］. 還有部分學(xué)者對西部地區(qū)、京津冀等地區(qū)的國家級高新區(qū)的創(chuàng)新效率進(jìn)行了相關(guān)研究［22-23］.

雖然目前關(guān)于我國高新區(qū)的研究較多，但大多是對國家層面的高新區(qū)發(fā)展情況的研究，未考慮到中部地區(qū)內(nèi)部發(fā)展特點(diǎn). 中部地區(qū)作為我國的人口大區(qū)與經(jīng)濟(jì)腹地，其高新區(qū)發(fā)展情況在國家高新區(qū)整體發(fā)展中占有重要地位. 鑒于此，本文選取中部六省國家級高新區(qū)為樣本，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，通過構(gòu)建高新區(qū)創(chuàng)新投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，對中部地區(qū)國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行分析，并根據(jù)研究結(jié)果提出相關(guān)優(yōu)化措施.

2 研究方法

DEA方法最早由Charnes、Cooper等提出，用于對多投入、多產(chǎn)出決策單元進(jìn)行相對效率評價［24］. DEA方法主要是通過保持決策單元的輸入或輸出不變，借助數(shù)學(xué)規(guī)劃方法確定相對有效的生產(chǎn)前沿面，并通過對比各決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價其相對有效性. DEA方法適用于多投入多產(chǎn)出的有效性評價問題，且無須對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理. CCR模型與BCC模型是DEA方法中最典型的兩種模型，其中CCR模型是基于規(guī)模報酬不變的模型，BCC模型則是在規(guī)模報酬可變的假設(shè)下，對決策單元進(jìn)行效率分析. BCC模型作為DEA方法中的重要模型之一，能夠反映各國家級高新區(qū)的投入產(chǎn)出冗余，可以計算出當(dāng)前條件下投入產(chǎn)出的最佳調(diào)整值. 因此，本文選取BCC模型，以減少CCR模型規(guī)模報酬不變帶來的影響，模型構(gòu)建如下：

選取中部六省的37個國家級高新區(qū)為樣本，每個樣本作為一個決策單元（DMU），共有37個決策單元，記為DMUj(j=1,2,…,37)；每個DMU 都有3種投入，記為xi(i=1,2,3)，4種產(chǎn)出，記為yr(r=1,2,3,4) . 其中，θ 為決策單元的有效值；λj為決策變量；sr+和si-分別代表輸出和輸入的松弛變量；ε 為非阿基米德無窮小量.

BCC模型可以計算出國家級高新區(qū)的三種效率值：綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，其中，綜合效率為純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積. 在BCC模型中，當(dāng)決策單元的綜合效率值為1時，為DEA有效，即在37個國家級高新區(qū)組成的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，高新區(qū)的投入已經(jīng)獲得最優(yōu)的產(chǎn)出；否則為DEA無效. 對于非DEA有效的國家級高新區(qū)，通過投入產(chǎn)出松弛變量的值對各國家級高新區(qū)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，能夠使系統(tǒng)整體效率達(dá)到最優(yōu). 另BCC模型的決策單元有三種規(guī)模收益：規(guī)模收益不變、規(guī)模收益遞減和規(guī)模收益遞增，處于規(guī)模收益不變階段的決策單元，其規(guī)模效益最佳.

3 指標(biāo)體系構(gòu)建

國家高新區(qū)創(chuàng)新效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的科學(xué)性、可操作性等直接影響創(chuàng)新效率分析的準(zhǔn)確性. 高新區(qū)作為技術(shù)創(chuàng)新的載體，多投入多產(chǎn)出的評價指標(biāo)體系，便于全面地研究創(chuàng)新效率. 通過對高新區(qū)效率相關(guān)研究文獻(xiàn)的借鑒，綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和科學(xué)性，本文從人力、財力、規(guī)模投入三個方面設(shè)計投入指標(biāo)，從經(jīng)濟(jì)效益、創(chuàng)新效益、社會效益三個方面設(shè)計產(chǎn)出指標(biāo)，見表1.

創(chuàng)新投入方面，以R&D人員全時當(dāng)量作為人力投入指標(biāo)，R&D人員全時當(dāng)量可以很好地衡量研發(fā)活動投入人員的數(shù)量與質(zhì)量，是高新區(qū)企業(yè)創(chuàng)新人力資源的直接投入；財力投入指標(biāo)為R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，代表企業(yè)研發(fā)資金投入［25］. R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出能夠很好地反映高新區(qū)企業(yè)的自主創(chuàng)新能力；數(shù)量規(guī)模投入用高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量來衡量，高新區(qū)企業(yè)數(shù)量能夠很好地體現(xiàn)高新區(qū)發(fā)展規(guī)模情況，反映了高新區(qū)創(chuàng)新型企業(yè)聚集情況. 創(chuàng)新產(chǎn)出方面，以凈利潤和出口總額作為經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出指標(biāo)，凈利潤能夠直觀地體現(xiàn)高新區(qū)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營能力，出口總額反映了創(chuàng)新活動對提高國際競爭力帶來的積極影響；以技術(shù)收入作為創(chuàng)新效益產(chǎn)出指標(biāo)，技術(shù)收入代表國家高新區(qū)技術(shù)創(chuàng)新情況，是高新區(qū)企業(yè)創(chuàng)新能力的直接產(chǎn)出；以上繳稅費(fèi)作為社會效益產(chǎn)出指標(biāo).

表1 國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率分析指標(biāo)體系Tab.1 Index system for innovation efficiency analysis of state-level high-tech zones

4 創(chuàng)新效率實(shí)證分析

4.1 效率與規(guī)模收益分析

運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，選取中部六省國家級高新區(qū)為研究對象，對其創(chuàng)新效率進(jìn)行研究.本文的研究數(shù)據(jù)來源于科技部火炬中心公布的《中國火炬統(tǒng)計年鑒2018》. 以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取規(guī)模報酬可變的BCC模型，可計算出中部六省國家級高新區(qū)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模收益，如表2 所示. 當(dāng)綜合效率與純技術(shù)效率相等時，該高新區(qū)處于規(guī)模收益不變階段，表示為“-”. 此外，還有規(guī)模收益遞減階段，表示為“drs”；規(guī)模收益遞增階段，表示為“irs”.

由表2可知，中部六省37個國家級高新區(qū)中，有13 個高新區(qū)綜合效率值為1，安徽省的合肥，馬鞍山慈湖，江西省的吉安、贛州，河南省的安陽、新鄉(xiāng)、焦作，湖北省的武漢、咸寧、仙桃、隨州以及湖南省的湘潭、郴州這些國家級高新區(qū)的創(chuàng)新效率相對最優(yōu)，表明當(dāng)前技術(shù)條件下，其資源與規(guī)模配置最為合理.其余24 個高新區(qū)創(chuàng)新效率為非DEA有效，每個省份都存在綜合效率較低的高新區(qū). 為進(jìn)一步分析各高新區(qū)綜合效率情況，根據(jù)運(yùn)行結(jié)果，對綜合效率值進(jìn)行分類. 綜合效率值為1 的為DEA 有效，在0.8～1 之間的為較好，在0.6～0.8 之間的為一般，0.4～0.6 之間的為較差，小于0.4的為差，可得出中部六省國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率分布情況，結(jié)果見表3. 從表3 中可以看出，高新區(qū)綜合效率值為1 的占整體的35.14%，綜合效率值在0.8～1之間的高新區(qū)占10.80%. 從整體來看，有45.94%的決策單元綜合效率值大于0.8，這一部分高新區(qū)創(chuàng)新效率表現(xiàn)較好. 大部分的高新區(qū)綜合效率值表現(xiàn)不太良好，有37.84%的高新區(qū)綜合效率值低于0.6，拉低了中部地區(qū)整體的綜合效率. 山西省兩個國家級高新區(qū)的綜合效率值均低于0.6. 此外，蕪湖、洛陽、荊門等高新區(qū)的綜合效率也低于0.6，創(chuàng)新效率較差，其創(chuàng)新資源投入產(chǎn)出效率相對無效. 綜合效率較差的決策單元通常存在純技術(shù)效率或規(guī)模效率較低，因此需進(jìn)一步對純技術(shù)效率與規(guī)模效率進(jìn)行分析.

表2 中部六省國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率值Tab.2 Innovation efficiency value of state-level high-tech zones in six provinces of central China

表3 中部六省國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率分布情況Tab.3 Distribution of innovation efficiency in state-level high-tech zones of six provinces of central China

由表4均值來看，各高新區(qū)創(chuàng)新投入產(chǎn)出的規(guī)模效率均值較高，為0.856，純技術(shù)效率均值為0.837略低于規(guī)模效率均值，綜合效率均值最低，為0.724. 相對較好的純技術(shù)效率表明，國家級高新區(qū)創(chuàng)新資源使用效率較好，資源配置較為合理，實(shí)現(xiàn)了對投入資源的基本轉(zhuǎn)化，但仍有部分創(chuàng)新資源未能在高新區(qū)企業(yè)運(yùn)行中發(fā)揮作用. 規(guī)模效率能夠反映投入變化對產(chǎn)出的影響，規(guī)模效率值為1表明創(chuàng)新資源投入使用效率最佳，獲得了當(dāng)前技術(shù)條件下的最大產(chǎn)出. 規(guī)模效率與純技術(shù)效率雖然相對較高，但是還有很大的發(fā)展空間. 從標(biāo)準(zhǔn)差來看，綜合效率標(biāo)準(zhǔn)差較大（0.268），其次是純技術(shù)效率（0.213），規(guī)模效率的標(biāo)準(zhǔn)差最?。?.183）. 標(biāo)準(zhǔn)差反映的是各決策單元的效率值與均值的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大數(shù)據(jù)的離散程度越大，反之則越小. 在三個標(biāo)準(zhǔn)差中，綜合效率與純技術(shù)效率的標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率差異較大，發(fā)展不均衡，且純技術(shù)效率差異大于規(guī)模效率差異.

表4 中部六省國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率值統(tǒng)計特征Tab.4 Statistical characteristics of innovation efficiency value of state-level high-tech zones in six provinces of central China

從表5規(guī)模收益來看，在37個國家級高新區(qū)中，有13個高新區(qū)處于規(guī)模收益不變階段，占中部地區(qū)國家級高新區(qū)的35.13%. 另有10個國家級高新區(qū)處于規(guī)模收益遞增階段，14個國家級高新區(qū)處于規(guī)模收益遞減階段，所占比例分別為27.03%、37.84%. DEA 運(yùn)行結(jié)果顯示，吉安、安陽、咸寧等13個國家級高新區(qū)處于規(guī)模收益不變階段，即規(guī)模收益有效，其投入產(chǎn)出比例與發(fā)展規(guī)模較為匹配.

在規(guī)模收益相對無效的24個國家級高新區(qū)中，襄陽、蕪湖、宜昌等14個國家級高新區(qū)屬于規(guī)模收益遞減階段，單獨(dú)的規(guī)模擴(kuò)張不利于創(chuàng)新效率的提高，易導(dǎo)致創(chuàng)新資源的浪費(fèi)，在今后的發(fā)展中需要加強(qiáng)對發(fā)展規(guī)模的控制；長治、平頂山、南陽、黃岡等10個國家級高新區(qū)處于規(guī)模收益遞增階段，當(dāng)同比例增加創(chuàng)新投入時，可以獲得更高的產(chǎn)出比例，因此這些國家級高新區(qū)可以通過擴(kuò)大發(fā)展規(guī)模，提高生產(chǎn)效率. 從總體來看，中部地區(qū)的國家級高新區(qū)規(guī)模收益分布較為分散，三種規(guī)模收益類型的高新區(qū)數(shù)量分布較為均勻，但是近四成的高新區(qū)處于規(guī)模收益遞減階段，占比較大，且有35.13%的高新區(qū)處于規(guī)模收益不變階段. 由此可見中部地區(qū)國家級高新區(qū)發(fā)展已經(jīng)具有一定的規(guī)模，但是規(guī)模效應(yīng)未得到充分發(fā)揮.

表5 中部六省國家級高新區(qū)規(guī)模收益分析Tab.5 Analysis of scale benefit of state-level high-tech zones in six provinces of central China

4.2 省域分布特征

中部地區(qū)除山西外其余各省都擁有DEA相對有效的高新區(qū)，也存在不同比例的相對無效的高新區(qū)，各省高新區(qū)創(chuàng)新效率、規(guī)模收益不盡相同. 為進(jìn)一步了解中部地區(qū)創(chuàng)新效率發(fā)展特征，對中部地區(qū)高新區(qū)創(chuàng)新效率的省域分布進(jìn)行深入研究. 根據(jù)DEA運(yùn)行結(jié)果，以各省高新區(qū)各效率值均值作為各省的創(chuàng)新效率，如圖1所示.

圖1 效率值地域分布圖Fig.1 Regional distribution map of efficiency value

從綜合效率來看，江西省綜合效率值最高，為0.795，綜合效率值最低的為山西省（0.379），河南、湖北、湖南三省的綜合效率值較為接近. 山西省擁有的兩個國家級高新區(qū)綜合效率均小于0.4，導(dǎo)致其整體綜合效率值較低. 安徽省共有5個國家級高新區(qū)，雖然合肥和馬鞍山慈湖高新區(qū)綜合效率值均為1，相對DEA有效，但是蚌埠、蕪湖、銅陵獅子山三個高新區(qū)的綜合效率值均低于0.4，拉低了安徽省的整體創(chuàng)新效率. 而河南、湖南、湖北三省的國家級高新區(qū)的綜合效率分布較為分散，各階段的效率值大致均有涉及，除湖北省有4個DEA有效的國家級高新區(qū)外，其他兩省的高新區(qū)并未出現(xiàn)較為集中的效率值分布. 從純技術(shù)效率來看，湖南省純技術(shù)效率最高（0.879），其次是江西、河南、湖北、安徽四省，山西省的純技術(shù)效率最低（0.476）. 山西省的純技術(shù)效率遠(yuǎn)低于中部地區(qū)的平均水平（0.837），資源的使用效率較低. 從規(guī)模效率來看，山西省、安徽省的規(guī)模效率略低于平均值（0.856），其余各省的規(guī)模效率值均表現(xiàn)較好. 從規(guī)模收益來看，山西省的高新區(qū)均屬于規(guī)模收益遞增階段，在創(chuàng)新資源投入與規(guī)模發(fā)展方面均有很大的發(fā)展空間. 安徽、江西、湖北三省的國家級高新區(qū)中均僅有一個高新區(qū)處于規(guī)模收益遞增階段，分別是銅陵獅子山、景德鎮(zhèn)、黃岡國家級高新區(qū)，其中銅陵獅子山與黃岡高新區(qū)均是2017年新建立的高新區(qū)，發(fā)展時間較短. 三省國家級高新區(qū)大多處于規(guī)模收益有效或規(guī)模收益遞減階段，其發(fā)展已經(jīng)具有一定的規(guī)模. 河南省近半數(shù)的國家級高新區(qū)處于規(guī)模收益有效階段，規(guī)模效益發(fā)揮較好，湖南省則大多處于規(guī)模收益遞減階段.

綜上所述，山西省綜合效率較低，且純技術(shù)效率是影響綜合效率的主要因素，表明山西省國家級高新區(qū)的創(chuàng)新資源使用效率較低. 河南省、湖北省、湖南省、江西省效率值較為接近、表現(xiàn)較好，但是也存在一些問題，如缺乏代表性、典型性高新區(qū)，尚未形成高新區(qū)之間的集聚發(fā)展.

4.3 創(chuàng)新效率無效的原因分析

在37個國家級高新區(qū)中，有24個國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率相對DEA無效，這些相對無效的高新區(qū)純技術(shù)效率或規(guī)模效率值并不理想，導(dǎo)致其綜合效率相對較低. 因此，需要對國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率無效的原因進(jìn)一步分析. 通過對BCC模型中測算的創(chuàng)新投入產(chǎn)出松弛變量的研究，給出相對創(chuàng)新效率無效高新區(qū)的投入產(chǎn)出調(diào)整方案.

從表6 創(chuàng)新投入指標(biāo)來看，山西省兩個高新區(qū)均存在人力資源投入冗余，表明山西省在發(fā)展高新區(qū)時需注意人力資源投入的質(zhì)量，提高高新區(qū)管理水平. 此外，安徽省、河南省的高新區(qū)也存在較為明顯的人力投入冗余，應(yīng)注重創(chuàng)新人力資源的數(shù)量與質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展. 而江西省和湖南省主要體現(xiàn)在R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出冗余，需要對創(chuàng)新資金投入力度進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整. 湖北省的孝感、黃岡、荊門則存在規(guī)模投入冗余，規(guī)模效益未能充分發(fā)揮. 需要注意的是，鄭州國家級高新區(qū)的人力投入與高新技術(shù)企業(yè)數(shù)均存在較大的投入冗余，在當(dāng)前投入產(chǎn)出水平下，其人力與規(guī)模投入未能創(chuàng)造相對最優(yōu)的產(chǎn)出，存在較大比例的資源浪費(fèi)，急需對其投入的人力資源進(jìn)行合理分配，設(shè)立科學(xué)的內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制與管理制度，提高人員使用效率與運(yùn)營效率. 在四個投入指標(biāo)中，需要對R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出進(jìn)行調(diào)整的高新區(qū)分別有13個、10個，而規(guī)模投入僅有7個. 由此可見，在DEA相對無效的高新區(qū)中，人力投入與財力投入是導(dǎo)致高新區(qū)無效的主要因素.

表6 中部六省國家級高新區(qū)創(chuàng)新投入指標(biāo)調(diào)整Tab.6 Adjustment of innovation investment indicators in state-level high-tech zones of six provinces of central China

從表7創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)來看，太原、長治國家級高新區(qū)在經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出方面均存在不足，表明山西省國家級高新區(qū)創(chuàng)新活動帶來的經(jīng)濟(jì)效益相對不足. 河南省三個存在產(chǎn)出不足的高新區(qū)中，洛陽和平頂山均存在凈利潤與技術(shù)收入產(chǎn)出不足，表明其經(jīng)濟(jì)效益相對欠缺，且其創(chuàng)新效益欠佳，創(chuàng)新活動中的技術(shù)產(chǎn)出成果不足，加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力能更好地提高其創(chuàng)新效率. 安徽、江西、湖北存在不同程度的技術(shù)收入不足，需要增強(qiáng)高新區(qū)的技術(shù)創(chuàng)收能力. 此外，安徽省和湖北省還需努力提高高新區(qū)的國際競爭力，增強(qiáng)創(chuàng)新活動對國際的影響力. 各國家級高新區(qū)在社會效益方面的表現(xiàn)相對較好，僅有銅陵獅子山、宜昌等4個高新區(qū)需要對此進(jìn)行調(diào)整，由此可見創(chuàng)新活動為高新區(qū)帶來的社會效應(yīng)較好. 在三個產(chǎn)出指標(biāo)中，存在出口總額與技術(shù)收入不足的高新區(qū)數(shù)量較多，是導(dǎo)致高新區(qū)創(chuàng)新效率較低的主要影響因素.

表7 中部六省國家級高新區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)調(diào)整 單位：千元Tab.7 Adjustment of innovation output indicators of state-level high-tech zones of six provinces of central China

5 結(jié)論與建議

本文運(yùn)用DEA方法，通過構(gòu)建國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率分析指標(biāo)體系，對中部六省國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率進(jìn)行實(shí)證分析，得出以下主要結(jié)論.

1）中部六省國家級高新區(qū)整體的綜合效率較低，僅三分之一的高新區(qū)綜合效率為DEA運(yùn)行有效. 中部地區(qū)37個國家級高新區(qū)中僅有13個高新區(qū)的創(chuàng)新效率屬于DEA有效，其他高新區(qū)的投入產(chǎn)出比例均未達(dá)到相對最佳；中部六省整體的規(guī)模效率（0.856）與純技術(shù)效率（0.837）雖略高于綜合效率（0.724），但仍有很大的發(fā)展空間，合理規(guī)劃資源投入比例與規(guī)模配置，可以進(jìn)一步提升其創(chuàng)新效率.

2）中部六省國家級高新區(qū)存在較明顯的區(qū)域差異，發(fā)展不均衡. 山西省國家級高新區(qū)綜合效率較低（0.379），而河南省（0.768）、湖北省（0.767）和湖南?。?.757）創(chuàng)新效率較高，地域差異顯著. 山西省國家級高新區(qū)數(shù)量較少，且其純技術(shù)效率較低，創(chuàng)新資源未能得到充分使用，導(dǎo)致綜合效率整體不高；安徽省、江西省、湖北省的國家級高新區(qū)大多處于規(guī)模收益遞減階段，其發(fā)展已經(jīng)具有一定規(guī)模；河南省7個國家級高新區(qū)中有三個處于規(guī)模收益不變階段，規(guī)模效益發(fā)揮最佳.

3）對于DEA無效的高新區(qū)，在7個投入產(chǎn)出指標(biāo)中，R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、出口總額與技術(shù)收入對高新區(qū)創(chuàng)新效率影響較為顯著. 對于高新區(qū)創(chuàng)新人力投入、財力投入、出口總額與技術(shù)收入指標(biāo)需要進(jìn)行調(diào)整的高新區(qū)數(shù)量分別為13、10、11、12，相對其他指標(biāo)占比較多，對高新區(qū)創(chuàng)新效率影響較為明顯.

為進(jìn)一步提高中部六省國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率，優(yōu)化資源配置，提高高新區(qū)整體發(fā)展效率，提出以下建議.

1）深入挖掘高新區(qū)的內(nèi)部優(yōu)勢，建立具有代表性的國家級高新區(qū)，帶動周邊高新區(qū)協(xié)同發(fā)展. 雖然中部地區(qū)的國家級高新區(qū)大多已經(jīng)具有一定規(guī)模，但是缺乏代表性的高新區(qū)，整體創(chuàng)新效率較為一般. 打造一流的國家高新區(qū)，不僅能夠增強(qiáng)創(chuàng)新資源集聚，優(yōu)化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境，更能夠為周邊地區(qū)形成良好的示范效應(yīng).

2）為增強(qiáng)高新區(qū)經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出，高新區(qū)企業(yè)需努力提高出口產(chǎn)品技術(shù)含量，增強(qiáng)企業(yè)自主創(chuàng)新能力；在創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)效益的同時，不斷提高創(chuàng)新人員質(zhì)量，優(yōu)化高新區(qū)內(nèi)部運(yùn)行機(jī)制，合理分配創(chuàng)新資金，從而減少因此造成的投入冗余. 通過對資源投入的數(shù)量與結(jié)構(gòu)的調(diào)整，充分發(fā)揮各項創(chuàng)新資源的效用，優(yōu)化資源配置，提高國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率.

3）根據(jù)各自省域及國家級高新區(qū)的優(yōu)勢，對高新區(qū)及其企業(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提高創(chuàng)新效率，降低區(qū)域差異. 中部地區(qū)的國家級高新區(qū)創(chuàng)新效率差異較為明顯，且各省內(nèi)部高新區(qū)發(fā)展也處于不均衡階段. 因此，需要針對不同的發(fā)展環(huán)境制定相應(yīng)政策，根據(jù)各地區(qū)自身的特點(diǎn)選擇合適的運(yùn)行機(jī)制，優(yōu)化內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從而提高創(chuàng)新效率.