【作　　者】
王 荣，朱先奇（博士生导师），史竹琴

【作者单位】
（太原理工大学经济管理学院，太原 030024）

【摘　　要】

【摘要】 本文基于中部六省18个国家级高新区2012年和2013年的数据，利用SE-DEA模型，对中部六省高新区科技资源配置效率进行评价。结果分析表明：中部六省高新区科技资源配置效率普遍偏低，并且各高新区之间差异较大，其主要原因在于科技创新人员和资产利用率不足。因此，高新区要不断完善科技人才资源的合理配置，大力发展产业集群，以提高高新区的科技资源配置效率，充分发挥高新区的科技资源效益。
【关键词】 高新区；SE-DEA模型；科技资源；配置效率一、引言
2015年3月5日，国务院总理李克强在第十二届全国人民代表大会第三次会议上的讲话中指出，以创新支撑和引领经济结构优化升级，加快科技体制改革。自主创新是我国经济发展的根本出路，高新技术开发区是增强科技创新力的重要途径，而科技资源配置效率是反映高新技术产业运用和整合科技资源能力的重要指标。中部六省在区位上承东启西，连通南北，在经济上是我国重要的粮食生产基地、能源原材料基地、现代装备制造业基地。《促进中部地区崛起规划》实施5年后，中部六省的科技创新能力已经得到很大提高，如何继续发挥中部地区科技创新的巨大潜能是一个重要课题，因此对中部六省高新区开展科技资源配置效率的研究显得更具有重要意义。
关于科技资源配置效率问题，在定性研究方面，叶儒霏、陈欣然（2004）等从资源配置机制的角度分析了影响我国科技资源配置效率的原因，并尝试从科技体制改革方面解决我国科技资源配置效率低下的问题。在定量研究方面，曹志鹏（2013）应用DEA模型对我国科技资源配置效率进行实证分析，指出我国科技产出效果不佳。吴瑛、杨宏进（2006）应用数据包络分析法对我国高技术产业1995 ~ 2004年的科技资源配置效率进行研究，得出高技术产业的发展与科技资源投入不协调的结论。刘满凤、李圣宏（2012）基于普通DEA模型和超效率DEA模型，对我国高新区的创新效率进行研究，结果显示我国高新区的创新效率整体偏低。
大多数学者运用传统的DEA模型研究科技资源配置效率，但是有效的决策单元在传统的DEA方法中无法进行再排序，从而不能对其进行比较分析。因此，本研究将从投入产出的角度，对中部六省18个国家级高新区的科技资源配置效率进行实证分析，以挖掘高新区内部的潜力，从而促进高新区增长模式的转化，带动产业升级，并为高新区管理部门提供战略参考。
二、评价模型
根据有效性分析的目的和研究背景，本文选用Charnes和Cooper等人以“相对效率”概念为基础的数据包络分析法，该方法从资源投入与资源产出的角度来评价同质且多输入多输出的决策单元的相对效率。该模型计算精准度高，且运算过程简便易于操作，通过观察其与有效单元之间的距离来判断它的改进方向和程度，因此在效率研究领域应用广泛。但是当存在数个有效决策单元时，这些决策单元之间无法进一步进行排序。而超效率DEA保留传统模型中无效的决策单元效率值不变，克服了传统模型对有效决策单元不能完全排序的缺点，并且通过引入松弛变量发现无效决策单元效率低下的真实原因。超效率DEA模型为：
目标函数：
[s.t.j=1j≠knλjxij+s-i=θxik, i=1,2...mj=1j≠knλjyrj-s+r=yrk, r=1,2...ms+r≥0,s-i≥0,λj≥0ε=10-5,θ无约束]
通过求解方程，即可得到各决策单元的效率值以及[s-i]/投入的冗余、[s+r]/产出的不足的具体值。
在该模型中，θ<1，表明科技资源投入产出没有达到优效率；θ=1，表明科技资源投入产出刚好达到最优效率；θ>1，则表明科技资源投入产出超过最优效率。
三、实证分析
（一）评价指标体系
本文参照现行的《国家高新区技术产业开发区考核标准》《国家高新技术产业开发区指标体系》以及相关学者关于高新技术开发区的发展效率指标，选取中部六省18个国家级高新区为决策单元，对其科技资源配置情况进行分析，指标体系如表1所示。

   本研究假设高新区科技资源投入与产出之间的时滞期为一年，考察中部六省18个国家级高新区2012年的科技投入与2013年的科技产出之间的关系。
（二）SE-DEA模型的应用及数据分析
文中数据均来自《中国高新技术产业开发区年鉴》《中国火炬统计年鉴》。截至2013年底，中部六省国家级高新区已达23个，但由于其中5个是在12年以后增加的，统计数据缺乏，所以，本文只选取18个高新区作为主要研究对象，具体的投入产出如表2所示。
将表2中的原始数据输入SE-DEA模型，应用EMS1.30软件进行计算，求得18个高新区的效率值，如表3所示。

1. 科技资源配置相对有效的高新区有益阳高新区、合肥高新区、景德镇高新区、新余高新区、郑州高新区和安阳高新区，共6个，占高新区总数的33.33%，平均超效率值为1.48。说明这些高新区科技资源配置呈现出良好的发展态势，各项科技资源投入规模和结构匹配合理，科技资源得到了充分利用。其中益阳高新区排在第一位，超效率值达到2.35，远远高于中部六省其他高新区的效率值。这是由于益阳高新区由益阳高新技术产业园、东部产业园和龙岭工业园组成，其中东部产业园是益阳对接长沙经济的桥头堡，由于其地理优势，得到了政府的高度重视，成为沿海加工贸易产业梯度转移的重点承接地，同时益阳高新区聚集形成了新能源、新材料产业集群、新兴信息术及服务产业集群、高端装备制造及服务产业集群、农产品精深加工产业集群，这四大产业集群为益阳高新区科技资源的有效配置奠定了良好的基础。合肥高新区和景德镇高新区在各高新区超效率值排名中位列第2名、第3名，效率值分别为1.59和1.56。超效率值在1 ~ 2的开发区有5家，其平均值为1.31。
2. 科技资源配置相对无效的高新区有襄樊高新区、南昌高新区、长沙高新区、武汉高新区、芜湖高新区、南阳高新区、宜昌高新区、湘潭高新区、蚌埠高新区、株洲高新区、洛阳高新区、太原高新区，共12个，约占高新技术开发区的66.67%，平均超效率值为0.64。说明这12个高新区资源利用效率相对较低，各项资源投入规模和结构匹配不合理，科技资源浪费严重没有得到合理利用，资源效益没有充分发挥，导致科技产出严重不足。长期以往，这12个高新区的经济发展必会受到影响。在科技资源配置相对无效的12个高新区中，有10个高新区超效率值低于0.8，占高新区总数的55.56%，这表明目前我国高新区配置效率普遍偏低，66.67%高新区配置效率相对无效，55.56%高新区资源配置失效，科技资源管理水平还有待于进一步提高。
（三）中部六省高新技术开发区科技资源配置无效的原因分析
18家高新区中有6家高新区达到了科技资源配置有效，其余12家高新区均相对无效，存在投入产出不匹配的问题。下面从投入冗余和产出不足两个方面分析影响配置效率的原因。EMS软件在计算超效率值的同时，也可计算出各无效决策单元评价指标的投入冗余和产出不足，我们用s-/ 实际投入的比值表示各投入的冗余度，用s+ / 实际产出的比值表示各产出的不足率，计算结果见表4。
其中，s-1表示科技活动人员的投入冗余度，s-2表示R&D经费内部支出的投入冗余度，s-3表示年末资产的投入冗余度，s+1表示工业总产值的产出不足率，s+2表示总收入的产出不足率，s+3表示技术收入的产出不足率，s+4表示净利润的产出不足率，s+5表示出口创汇的产出不足率。
1. 高新区科技资源配置效率在投入冗余方面从高到低排序依次为：投入冗余度最大的是科技活动人员、年末资产、R&D经费内部支出。投入冗余度最大的是科技活动人员，平均有43%的科技活动人员没有发挥效应。蚌埠高新区、南阳高新区、襄樊高新区科技活动人员冗余度高达80%以上，说明人力资源配置效率相对无效，人员配备与岗位需要严重不合理，人力资源浪费严重，人力资源效益没有得到充分发挥。资产的投入冗余度也较高，平均有35%的资产没有发挥效应。这是由于各政府对高新区都极为重视，批准的规划面积过大，近年来高新区不断扩增，其进一步“跑马圈地”，导致高新区占地过多，管理难度增大，成本升高，固定资产大量闲置，没有得到有效利用，从而使高新区规模的不断扩大严重阻碍了资源配置效率，当地政府应该加以重视。
2. 高新区科技资源配置效率在产出不足方面从高到低排序依次为：技术收入、总收入、出口创汇、工业总产值、净利润。其中产出不足率最大的是技术收入，平均值为49.81%，宜昌高新区甚至高达97.87%，说明这些高新区科研水平较低，科技创新能力不足，不能有效地输出科技成果，将科技产品转化为经济效益。总收入的产出不足率为41.65%，出口创汇的不足率为31.72%，净利润的产出不足率最低，但其平均值也高达24.33%。显而易见，中部六省高新区的产出不足率普遍偏高，这说明高新区的创新活力严重不够，高新区的未来发展情况不容乐观。因此，加快中部地区尽快崛起，仍然是我国亟待解决的问题。
3. 科技资源配置相对无效的高新区在部分资源的配置上各有优缺点。如洛阳高新区在R&D经费内部支出方面投入冗余度较高，出口创汇产出不足，但在科技活动人员、年末资产方面实现了资源的有效配置。而太原高新区在年末资产、科技活动人员投入方面配置无效，分别高达93.30%、76.64%，虽然在R&D经费内部支出方面实现了有效配置，也无法改变整体资源配置效率不佳的局面。
四、结论与展望
本文通过分析中部六省18个国家级高新区2012年和2013年的数据，利用SE-DEA模型，对中部六省高新区科技资源配置进行有效性评价。结果表明：中部六省高新区科技资源配置效率普遍偏低，各高新区之间差异较大，前中部六省各高新区科技资源配置效率水平有待进一步提升，而最主要的限制因素是科技创新人员和资产利用率的不足。基于上述分析，下面对改进中部六省高新区科技资源配置效率提出针对性建议。
一方面，要不断完善科技人才资源的合理配置，不断强化企业创新的主体地位。高新区的发展依靠科技，科技依靠创新，创新依靠人才。而科技人才梯队是保持高新区高速发展的关键因素，高新区应落实“人才回归工程”政策，根据产业结构和高新产业发展需要调整方向。以创新为导向培养和吸引科技创新人才，健全科技人员薪酬与市场业绩挂钩机制，根据人才的创新效率制定相应的激励政策，加强各创新主体之间的知识流动，充分发挥人力资源效应。
另一方面，产业集群是高新区发展的重要途径，高新区应按照产业发展需求，遵循产业链生成的价值规律，围绕本区特色产业建设产业生态链，引入当前产业链条上价值缺失的相关企业，推动重点产业价值链生成，逐步完善与优化整个产业链条，走产业集群发展道路，发挥集群产业的协同效应，优化区内经济系统结构，形成结构效应，以实现高新区外在的规模经济效应和溢出效应，提升高新区的可持续发展能力。
为了实现高新区科技资源的合理配置，各高新区应因地制宜，结合自身特色，把冗余的年末资产、R&D经费内部支出、科技活动人员向有效方向调整，制定相应改进措施，重新配置科技资源，以提高高新区的科技资源利用率，充分发挥高新区的科技资源效益，从而使高新区持续不断高速发展。
 主要参考文献
Andersen P.，Petersen N. C.. A Procedure for Ranking Efficient Unit in Data Envelopment Analysis［J］. Management Science，1993（10）.
叶儒霏，陈欣然.影响我国科技资源配置效率的原因及对策分析研究与发展管理［J］.研究与发展管理，2004（5）.
吴瑛，杨宏进.基于R&D存量的高技术产业科技资源配置效率DEA模型度量［J］.科学学与科学技术管理，2006（9）.
张宗成，李建良.技术创新对资本配置效率影响的实证测度——基于大型高新技术企业的分析［J］.中国科技论坛，2010（3）.
【基金项目】 山西省软科学项目“山西省科技型中小企业技术创新生态系统构建”（项目编号：w20141021）