楊亞柳,鄭小為
(宿州學院,安徽 宿州 234000)
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高新技術產業園區創新績效評價研究
楊亞柳,鄭小為
(宿州學院,安徽 宿州 234000)
隨著知識經濟時代的到來,各個高新技術產業園區紛紛加大技術創新的力度。為了確保這些投入獲得所對應的產出,務必要加強對高新技術產業園區創新績效評價的研究。本文闡述了創新績效評價指標體系建立的原則,并基于《國家火炬計劃統計年鑒》,選擇北京、天津、沈陽等城市的高新技術產業園區進行創新績效評價。選擇2014-2015年的數據作為產出指標,選擇2012-2013年的數據作為投入指標,深入分析了高新技術產業園區創新績效評價。
高新技術產業園區;創新;績效評價
高新技術產業園區是依靠先進的管理手段、科技資源、資金優勢,利用一系列的改革措施和優惠政策來局部優化軟硬環境,以便能夠最大化地將科技成果轉化為現實生產力的集中區域[1]。截止到2016年1月1日,我國已經批準建立了145家國家級高新技術產業園區。高新技術產業園區的設立對于增強我國大中型企業的國際競爭力、提升技術水平等方面具有較為重要的作用和意義。隨著知識經濟時代的來臨,高新技術產業園區已經進入到一個全新的發展階段,那就是以加強技術創新為核心[2]。
技術創新是指在生產經營活動中創造性地應用新技術,以便能夠獲得預期的社會效益和經濟效益。技術創新成為實現經濟快速增長的根本動力,是提高核心競爭力的主要途徑之一[3]。基于此,各個高新技術產業園區紛紛加大技術創新的投入力度。為了確保這些投入獲得所對應的產出,務必要加強對高新技術產業園區創新績效評價的研究。
(一)現實性與科學性原則
創新績效評價指標體系的科學性是評價結構是否合理、準確的基礎。為了能夠真實、客觀地反映高新技術產業園區創新體系的目標構成,我們需要結合指標結構、創新元素的合理性來設計創新績效評價指標體系[4]。與此同時,創新績效評價指標體系的設計也要緊密結合現實,多選取那些能夠對高新技術產業園區技術創新能力予以真實反映的指標,以便能夠更加真實可靠地評價高新技術產業園區的創新績效[5]。
(二)突出重點原則
在建立創新績效評價指標體系的過程中,有很多指標可供選擇。選擇的指標越多,就越能夠體現出創新績效評價指標體系的有效性;但若過多,則有可能適得其反,對關鍵因素的作用體現造成較大的影響。因此應該抓大放小,抓住主要指標,舍棄次要指標,用最準確、最精煉的指標來表達出需要評價的內容[6]。
(三)相對指標與絕對指標相結合原則
在對高新技術產業園區進行創新績效評價的過程中,既要避免選取過多的相對指標而影響到那些規模較大的高新技術產業園區,又要避免選取過多的絕對指標而影響到那些雖然規模較小但發展潛力巨大的高新技術產業園區。務必結合使用相對指標與絕對指標,可用絕對指標來反映高新技術產業園區的現實經濟實力,可用相對指標來反映高新技術產業園區的發展潛力。
(四)可操作性原則
在我國,創新績效評價還處于正在探索的“萌芽期”。不同的高新技術產業園區具有不同的科技教育水平、社會經濟水平、技術研發水平,其在技術創新過程中必然面臨不同的問題。而在創新績效評價指標體系中,又要采取統一性指標來評價它們的創新績效。針對這種情況,創新績效評價指標體系中所選擇的指標應該具有可操作性、綜合性,既要便于準確核算,又要易于獲取[7]。
(五)動態性原則
高新技術產業園區的發展具有動態性,其真實情況很難在短時間內獲得。所以在建立創新績效評價指標體系過程中,既要考慮到高新技術產業園區未來的、潛在的創新績效,又要考慮到現實的創新績效。
(一)指標選取與數據來源
本文基于上述五個原則,選取了三類創新產出指標和創新投入指標。其中,創新產出指標包括高新技術產業園區的工業增加值、企業技術收入、專利授權數;創新投入指標則包括高新技術產業園區企業員工大專以上學歷所占比例、技術研發人員數量、R&D經費支出[8]。高新技術產業園區創新績效評價實質上就是對其投入與產出的比例進行評價。為了對高新技術產業園區的創新績效進行更加精準的評價,本文選擇的評價方法為DEA(數據包絡分析)方法。值得注意的是,DEA模型要求“產出數量不變,但投入數量增加”。換而言之,就是要讓其所選擇的產出指標與投入指標具有較為明顯的正相關性。除此之外,增加投入產出變量必然會降低DMU(DEA區分決策單元)效率,所以還要注意考慮到自由度;另外,DMU的數量應該達到3倍及以上的投入產出變量個數,以便能夠確保評估的真實性[9]。
投入產出存在著一定的時間延遲性,因此,本文設置2年作為延遲時間。基于《國家火炬計劃統計年鑒》,選擇北京、天津、沈陽、大連、長春、哈爾濱、上海、南京、寧波、廈門、青島、武漢、廣州、重慶、貴陽、烏魯木齊等城市的高新技術產業園區進行創新績效評價,選擇2014-2015年的數據作為產出指標,選擇2012-2013年的數據作為投入指標。
(二)效率與規模報酬分析
本文選擇EMS Versionl.3.0軟件來對NIRS(非遞增規模報酬形態效率)、VRS(純技術效率)、CRS(整體效率)進行依次計算,而SE(規模效率)=CRS/VRS。當NIRS不等于VRS時,意味著決策單元處于IRS(遞增規模報酬)階段;當NIRS等于VRS時,意味著決策單元處于DRS(遞減規模報酬)階段;當CRS等于VRS時,意味著決策單元處于CRS(固定規模報酬)階段。
2012-2013年,這些城市高新技術產業園區的平均整體效率有一定幅度的降低,約為2.07%,主要原因在于純技術效率下降3.61%。由此可見,為了提高創新績效,高新技術產業園區要對創新資源的使用效率予以高度重視。與2012年相比,2013年高新技術產業園區的平均規模效率提高了2.16%。
另外,烏魯木齊、寧波、青島、天津、上海、大連、哈爾濱、南京、武漢、廣州、貴陽這些城市的高新技術產業園區在2012-2013年都屬于非明顯整體效率;上海、青島、武漢、南京、寧波、廣州、哈爾濱的高新技術產業園區在2012-2013年也都沒有明顯純技術效率。由此可見,這些城市務必要加大對創新資源的使用效率予以高度重視;青島、貴陽、烏魯木齊的高新技術產業園區在2012-2013年沒有明顯規模效率,持續呈現出遞增規模報酬狀態,由此可見:這些城市的高新技術產業園區生產規模與其投入產出并不太適合,務必要加大對創新資源的投入力度。武漢的高新技術產業園區在2012-2013年持續呈現出遞減規模報酬狀態,那么武漢市可以對其創新資源的投入力度予以適當縮?。欢筮B、西安、上海的高新技術產業園區在2012-2013年的純技術效率、整體效率有所提高,說明其創新績效較佳。
對高新技術產業園區整體效率強度進行分析,可以看出:廣州、重慶、沈陽、廈門、北京、長春的高新技術產業園區2012-2013年整體效率值高于0.90;由此可見,這些高新技術產業園區創新績效的穩定性較強,處于良性發展階段。
(三)敏感度分析
1.投入項去除技術研發人員數
高新技術產業園區的DMU效率提升與其技術研發人員數量存在著較大關系,特別是寧波、長春的高新技術產業園區2012-2013年效率值都出現了較大程度的降低。由此可見,高新技術產業園區創新績效會受到技術研發人員數的較大影響。
2.投入項去除R&D經費支出
高新技術產業園區的DMU效率提升與其R&D經費支出存在著較大關系,特別是大連、貴陽、重慶、廈門的高新技術產業園區2012-2013年效率值都出現了較大程度的降低。由此可見,高新技術產業園區創新績效會受到R&D經費支出的較大影響。
3.投入項去除員工大專以上學歷所占比例
高新技術產業園區的DMU效率提升與其員工大專以上學歷所占比存在著較大關系,特別是廣州、南京、北京的高新技術產業園區2012-2013年效率值都出現了較大程度的降低。由此可見,高新技術產業園區創新績效會受到員工大專以上學歷所占比例的較大影響。
4.產出項去除專利授權數
高新技術產業園區的DMU效率提升與其專利授權數關系不大,但對烏魯木齊高新技術產業園區影響較大,屬于其優勢項目。
5.產出項去除企業技術收入
高新技術產業園區的DMU效率提升與其企業技術收入存在著較大關系,特別是北京、大連、廣州、重慶、廈門、沈陽、天津、西安的高新技術產業園區2012-2013年效率值都出現了較大程度的降低。由此可見,高新技術產業園區創新績效會受到企業技術收入的較大影響。
6.產出項去除企業工業增加值
高新技術產業園區的DMU效率提升與其企業工業增加值關系不大,但對烏魯木齊高新技術產業園區影響較大,屬于其優勢項目。
2012-2013年,這些城市高新技術產業園區的平均整體效率有一定幅度的降低,主要原因在于純技術效率下降。為了能夠提高創新績效,高新技術產業園區要對創新資源的使用效率予以高度重視。
廣州、重慶、沈陽、廈門、北京、長春的高新技術產業園區2012-2013年整體效率值高于0.90。這些高新技術產業園區創新績效的穩定性較強,處于良性發展階段。
高新技術產業園區創新績效會受到技術研發人員數、R&D經費支出、員工大專以上學歷所占比例、企業技術收入的較大影響。高新技術產業園區的DMU效率提升與其專利授權數、企業工業增加值關系不大,但對烏魯木齊高新技術產業園區影響較大,屬于其優勢項目。
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2016-03-07
宿州學院科研平臺開放課題“皖北高新技術產業園區績效評價研究”(2014ykf26)。
楊亞柳(1986- ),女,助教,碩士,從事企業管理、產業集群研究;鄭小為(1989- ),男,助教,碩士,從事國際經濟與貿易研究。
F224;F276.44
A
2095-7602(2016)09-0062-04