基于環境約束的我國中東部地區高新技術產業效率評價

聶高輝　黃明清

摘要：本文采用三階段DEA研究方法，對我國中東部16個省市的高新技術2012年產業效率進行分析，發現市場結構、企業規模、經濟發展水平和政府資助等環境因素高估了中部地區規模效率，低估了中東部地區高新技術產業的綜合效率和純技術效率，也低估了東部地區規模效率；從規模報酬看，在剔除環境因素影響后，江蘇、浙江、福建、山東地區的規模報酬由遞減狀態轉向遞增狀態；區域差異性比較的結果顯示調整前后的東部地區綜合技術效率、純技術效率高于中部地區，規模效率則表現為東部地區上升、中部地區下降的趨向。

關鍵詞：三階段DEA；中東部；高新技術產業；效率；環境因素

中圖分類號： F062.4 文獻標識碼：A

收稿日期：2015-09-21

作者簡介：聶高輝（1962-），男，江西新干人，江西財經大學信息管理學院教授，管理學博士，研究方向：數量經濟分析；黃明清（1990-），男，福建尤溪人，江西財經大學信息管理學院研究生，研究方向：數量經濟分析。

進入新世紀以來，我國高新技術產業發展呈現出集中于中東部地區的局面，東部地區高新技術產業發展面臨規模過大、產能過剩問題，中部地區面臨企業創新效率低等問題，中東部地區高新技術產業發展不平衡、不合理的狀態不利于我國高新技術產業的可持續發展。本文以我國中東部高技術產業為研究對象，在構建高技術產業創新效率評價指標體系的基礎上，通過三階段DEA方法對其效率進行綜合分析，并針對分析的結果提出相對應的政策建議。

一、研究方法與指標選取

三階段DEA模型是Fried等人提出的一種相對于傳統DEA具有更好地評價決策單元效率的非參數評價模型，它在估計過程中剔除了環境因素與隨機因素等對決策單元效率的影響，使得評價結果更具有真實性，該模型的構建過程如下：

第一階段：傳統的DEA模型。傳統的DEA模型可分為CCR模型和BCC模型兩種，前者假設規模報酬不變，而后者則不要求這一條件。BCC模型將綜合效率分解為規模效率和純技術效率，可以評價規模報酬變化情況下的效率，這點有助于判別創新效率是受規模因素影響，還是受純技術因素影響。因此，本文選用BCC模型作為三階段DEA測度效率的基本模型，具體可參見馬占新等（2013）[1]的教材。

第二階段：SFA分析模型。Fried等（2002）[2] 認為除內部因素之外的環境因素、隨機干擾和決策單元（DMU）管理無效率是造成傳統的DEA模型存在投入松弛變量的主要原因，他們通過構建SFA模型，將環境因素、隨機干擾因素的影響剔除，僅保留管理無效率對投入松弛變量的影響。

現以第一階段計算后產生的投入松弛變量作為被解釋變量，環境因素作為解釋變量，構造SFA模型：

第三階段：調整后的DEA模型。再次利用BCC模型對高新技術產業的效率進行測度，此時產出指標的數據保持不變，投入指標的數據為通過剔除環境因素和隨機因素影響后的投入數據，這樣就可以得到各決策單元剔除了環境因素和隨機因素影響后效率值。

根據C-D生產函數，將高技術企業創新效率的投入指標分為資本投入和人力投入，其中資本投入用R&D內部經費支出表示，人力投入用研發機構數和R&D研發人員表示。將高技術企業創新效率的產出指標分為專利產出和新產品，分別用有效發明專利數和新產品銷售收入表示。

環境變量主要是那些影響高新技術產業創新效率的外生變量，包括市場結構、企業規模、市場競爭等行業特征因素，也包括一些如經濟發展水平、政府資助等宏觀變量。本文列舉了以下4個影響高技術產業創新效率的環境變量：（1）市場結構，該變量反映了市場競爭強度，采用企業數表示，企業數量越多，則表明市場競爭力就越大。（2）企業規模，用企業的總產值除以企業數來表示。（3）經濟發展水平，用地區生產總值來表示。（4）政府資助，用地區政府財政支出中用于科學技術來表示。表1給出了上述指標的選取與說明。

二、實證分析

（一）第一階段DEA的實證結果分析

本文運用基于投入導向的BCC模型，對2012年我國中東部地區的高新技術產業效率進行測度，采用測算的實現軟件為DEAP2.1，得出各地區效率值和規模報酬情況，見表2。

表2結果顯示2012年我國中東部地區的綜合技術效率、純技術效率和規模效率存在著顯著差異，東部地區的各效率均值分別為0.730、0.835和0.878，除了規模效率外均高于我國中部地區的平均水平。這說明我國東部地區在高新技術產業發展方面處于優勢地位，可能是受地理位置、經濟水平等綜合因素的影響，但也可能存在著規模過大而導致生產效率的受損。此外，表中結果還表明僅有北京、天津和廣東3個地區綜合效率值為1，說明我國中東部地區高新技術產業效率總體上不太樂觀，還有待相關措施與政策改進。另外，東部地區的高新技術產業綜合效率整體高于中部地區，這可能與經濟發展水平和高新技術產業發展程度有關。

從非有效的其他各地區上可以看出純技術效率明顯低于規模效率，它在很大程度上決定了這些地區的綜合效率呈現偏低的現象。從規模報酬情況看，除了江蘇、浙江、福建、山東4個地區的高新技術產業出現規模報酬遞減，大部分地區的高新技術產業都呈現遞增形勢，表明這些地區可以通過增加投入規模來提高產出水平。表2中結果是在未剔除環境因素和隨機干擾因素對高新技術產業效率影響的情況下得出的，其結果可能不會準確地測算出各地區的高新技術產業的技術效率。因此，尚需剔除環境因素，再對高新技術產業效率進行測算。

（二）第二階段DEA的實證結果分析

在完成以投入導向的第一階段BCC模型的高新技術產業效率運算后，將經費投入、人力投入的松弛變量作為被解釋變量，以市場結構、企業規模、經濟發展水平和政府資助作為解釋變量，對它們進行SFA回歸分析。此時借助Frontier 4.1軟件來實現，結果如表3所示。

從表3中可得SFA 回歸結果大多通過T檢驗，表明原始投入數據是可以通過調整后轉到第三階段進行重新評價。另外，R&D機構投入松弛變量、R&D人員松弛變量及R&D經費內部支出松弛變量三種投入松弛變量的γ值分別為0.0051，0.0212和0.0001均小于1%，表明它們都在1%顯著性水平下拒絕原假設，說明環境因素對中東部地區高新技術產業生產效率存在著顯著的影響。因此，剔除環境因素和隨機因素對效率的影響，可以更好地測度中東部地區高新技術產業效率。

此外，本文也考察環境變量對三種投入松弛變量的影響，下面將逐一對其分析。（1）市場結構，該變量對三個投入松弛變量的系數都為負。市場結構對R&D研發機構投入和R&D經費內部支出的松弛變量通過了10%的顯著檢驗，這表明市場結構的不斷改善時，R&D研發機構投入和R&D經費內部支出的松弛量將會得到顯著的改善，減少R&D研發機構和R&D經費的投入冗余，將會提高高新技術產業的生產效率水平。（2）企業規模，該環境變量對R&D機構投入松弛變量的系數為正，且通過10%的顯著檢驗，表明高新技術產業的規模過大時，將會增加R&D研發機構投入的松弛變量，造成研發機構過剩浪費，這點與理論相符合。企業規模對&D人員投入松弛變量的系數為負，且通過了5%的顯著檢驗，表明大規模的高新技術產業生產時往往需要更多的研發人員和經費的投入，從而減少人員投入的松弛量，這樣才能提高產業的生產效率。（3）經濟發展水平，該變量對三個投入松弛變量的系數都為負，并且對R&D人員和R&D經費內部支出的投入松弛變量通過了5%的顯著檢驗，表明經濟發展水平越高的地區，R&D人員和R&D經費內部支出的投入松弛量越低，減少R&D人員和R&D經費的投入冗余，這對于提高高新技術產業的生產效率水平具有推動作用，也說明第一階段DEA實證中關于東部地區的高新技術產業生產效率高于中部地區的結果。（4）政府資助。政府資助對R&D研發機構投入松弛變量的系數都為正，且通過了5%的顯著檢驗，這說明當前中東部地區的R&D研發機構過剩，如果政府還加大對此資助將會增加R&D研發機構投入的松弛變量，造成研發機構過剩浪費，不利于高新技術產業的生產效率。政府資助對R&D人員和R&D經費內部支出的投入松弛變量的系數都為負，并且通過了10%的顯著檢驗，這表明政府加大對高新技術產業的資助，將會R&D人員投入和R&D經費內部支出的松弛量降低，從而使得R&D人員和R&D經費內部支出投入增加，有利于提升高新技術產業生產效率。

通過上述的分析得出環境變量對不同決策單元的投入變量影響有所不同，所以必須調整原投入變量，使所有的決策單元處于相同的環境下，進而考察各地區高新技術產業的真實效率水平。

（三）第三階段DEA的實證結果分析

借助DEAP 2.1軟件執行BCC模型對高新技術產業的效率進行測度，此時的投入指標的數據為通過剔除環境因素和隨機因素影響后的投入數據，產出指標的數據保持不變，測度的結果如表4所示。表4結果顯示經過剔除環境因素的影響，2012年我國中東部16個省市地區的高新技術產業的平均綜合技術效率和純技術效率都不同程度地上升，而規模效率則呈現下降的趨勢，這點也證實了上文關于純技術效率較低導致綜合效率偏低的事實；與此同時，東部地區的高新技術產業的綜合技術效率、純技術效率和規模效率還是顯著高于中部地區。此外，北京、天津、上海、江蘇和廣東5個地區綜合效率值為1的處在技術效率的前沿面上，較第一階段增加了2個地區。

從規模報酬情況看，除北京、天津、上海、江蘇和廣東5個地區表現為規模報酬不變，其他地區都表現為遞增情況，這表明增加投入規模有利于提升綜合技術效率。圖1給出了調整前后中東部地區的16個省市高新技術產業綜合技術效率比較情況，可以看出東部地區經過調整后綜合技術效率普遍提高，而中部地區調整后的綜合技術效率增加不顯著，這說明了東部地區的環境因素對高新技術產業綜合效率的影響較大。事實上，東部地區由于經濟發展水平較發達、政策優勢明顯，對外開放有優勢，市場化水平較高，使得該地區的高新技術產業的發展程度相對較高，生產技術效率水平明顯高于我國內陸地區。

（四）中東部高新技術產業效率差異分析

通過上述實證分析，將調整前后各地區的效率情況整理如表5，以探析不同地區的高新技術產業效率的區域差異。表5給出了東部、中部的高新技術產業效率情況。從綜合技術效率看，調整前后東部效率均高于中部地區，表明中部高新技術產業發展形勢并不容樂觀，還存在著改進的地方。此外，中、東部地區的調整后的綜合效率都不同程度地提高，這說明中東部地區高新技術產業受到環境因素的影響較大，表現為環境因素低估了高新技術產業效率。從調整前后的純技術效率看，仍然東部居首分別為0.836，0.954，中部為0.574，0.602，但可以看出東部地區的調整前后幅度不大，這表明我國東部地區純技術效率受環境因素的影響不大，環境因素對高新技術產業效率的影響主要表現在規模效率方面。從調整前后的規模效率看，呈現出東部地區的高新技術產業規模效率遞增狀態，中部地區則表現為下降的態勢，并且中部地區調整前后幅度較大。這說明我國中部地區的高新技術產業生產過程中出現規模收益不高，研發投入產出效率不高，高新技術產業生產效率偏低。

三、結論與建議

本文利用三階段DEA中東部地區高新技術產業的綜合效率、純技術效率和規模效率進行評價，并將中、東地區進行區域比較；為了更好地測度中東部地區高新技術產業效率，使用SFA模型對影響高新技術產業效率的環境因素與隨機因素進行剔除，通過前后調整得出以下結論：（1）調整前后高新技術產業的綜合技術效率和純技術效率都不同程度地上升，環境因素與隨機因素高估了中部地區規模效率，低估了東部地區規模效率；同時，環境因素與隨機因素造成東部地區的高新技術產業純技術效率的低估。（2）從調整前后規模報酬的比較看，江蘇、浙江、福建、山東地區高新技術產業由規模報酬遞減狀態轉向調整后的規模報酬遞增狀態，說明這些地區高新技術產業生產受到當前的環境因素所限制，導致規模效率偏低，抑制高新技術產業發展。（3）從綜合技術效率看，區域差異性比較的結果顯示調整后東部效率為0.867，中部為0.536，表明中部地區高新技術產業發展形勢不容樂觀；從調整前后的純技術效率看，東部地區的前后調整幅度大不，表明該地區純技術效率受環境因素的影響不大；從調整前后的規模效率看，中部地區調整前后的規模效率處于下降趨勢，表明該地區的規模收益不高。

實證分析結果表明中東部地區在發展高新技術產業存在著顯著的差異性，為了縮減中東部地區的高新技術產業效率差異，現提出幾點建議：首先，不斷改善高新技術產業發展環境。政府應該提供更多優惠的政策環境，完善制度健全體制以保證法律環境，加大對基礎設施的建設以保證良好的投資環境，良好健康的發展環境對發展高新技術產業具有重要的推動意義。其次，各地區的高新技術產業本身應該向發展較快的地區學習。通過學習其他地區先進的管理經驗，大力提升高新技術產業自主創新水平，不斷優化資源配置，提高高新技術產品的市場競爭力。第三，高技術產業要積極地引進優質的外商投資，這對于高新技術產業所需要的先進管理經驗、高端技術水平都具有推動作用。最后，政府應該給予高新技術產業更多政策上的優惠，政府的產業政策應該向第三產業尤其是高新技術產業傾斜，鼓勵和支持企業進行高新技術產業進行自主創新；同時，通過制定相應政策與法律對企業的創新成果進行保護和資助。

參考文獻：

[1] 馬占新，馬生昀，包斯琴高娃.數據包絡分析及其應用案例[M].北京：科學出版社，2013.

[2] Fried H O，Lovell C A K，Schmidt S S，et.al.Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis[J].Journal of Productivity Analysis，2002，17（2）：157-174.

Abstract：Using the three-stage DEA research method， the paper makes an analysis of the high-tech industry efficiency of 16 provinces and cities in 2012 which site in the mid-eastern China. The results show that the environmental factors which include the market structure， enterprise scale， the level of economic development and government subsidy underestimate the overall technical efficiency and pure technical efficiency，and overestimate the scale efficiency of the central region， but underestimate the scale efficiency of the eastern region；from the perspective of returns to scale， the decrease returns to scale transforms into increasing returns to scale after excluding the influence of environment factors in Jiangsu， Zhejiang， Fujian， and Shandong； furthermore， the regional difference comparison results show that， before and after the adjustment， the comprehensive technical efficiency， pure technical efficiency of eastern region is higher than that of the central region and that the scale efficiency is increased in the east， but decreased in the central region.

Key words：The three-stage DEA；mid-eastern China； high-tech industry； efficiency； environmental factors

（責任編輯：厲新）