工業園區效率評價模型的構建與實證
——以江西國家級工業園區為例

■陸長平 劉偉明

工業園區效率評價模型的構建與實證
——以江西國家級工業園區為例

■陸長平 劉偉明

工業園區是地方經濟增長的引擎，隨著經濟發展方式的轉變，工業園區面臨迫切的轉型升級需要。采用2004—2013年江西省14個國家級工業園區數據，運用SBM模型和Malmquist生產率指數方法，對各工業園區的綜合效率及動態變化進行的測量結果顯示：高新技術產業園區的綜合效率更高；產業集聚度和省級發展戰略對工業園區的綜合效率有著明顯的影響；國家級工業園區對當地的經濟增長推動作用非常顯著。

工業園區；綜合效率；SBM模型；Malmquist指數

陸長平，江西財經大學經濟學院院長，教授、博士生導師；

劉偉明，江西財經大學江西經濟發展與改革研究院講師，博士。（江西南昌 330013）

一、引言

自1984年國務院批準在14個沿海城市設立工業園區以來，各類經濟技術開發區、高新技術園區、出口加工區、保稅區不斷涌現，工業園區成為我國產出效益最好、技術進步最快、體制改革最新、資源配置最活的重要產業載體，對我國的經濟增長和制度創新起到無可替代的促進作用。以江西省為例，據《江西統計年鑒（2014）》，2013年全年工業園區完成工業增加值、主營業務收入、利稅總額依次占全省的78%、76%和81%，均占據了3/4以上的份額。

然而，在蓬勃發展的形勢下，一些地方工業園區的建設只注重企業地理上的集中而忽視產業集群效應，工業園區內傳統產業甚至戰略性新興產業都出現了嚴重的同質競爭現象。［1］有的工業園區還存在嚴重的環境污染和可持續發展問題，主要依賴低廉的勞動力成本、優惠的財稅和土地政策以及寬松的環境規制取得競爭優勢。［2］實際上，工業園區的發展是中國經濟發展的一個縮影，在經歷了30多年的高速增長后，人口紅利逐年消失、能源環境的瓶頸制約以及生產能力的嚴重過剩已經使得原有的發展模式難以為繼，工業園區的轉型升級勢在必行。

但工業園區的轉型升級并非一蹴而就，原有模式的巨大慣性和路徑依賴，經濟下行造成的短期困難和艱難陣痛，以及因資產專用性等因素而存在的失敗風險，都意味著轉型不僅需要非凡的勇氣，更需要科學的方法。如何客觀評價工業園區的綜合效率？內陸省份和不發達地區，要實現與全國同步實現小康社會的宏偉目標，離不開先進制造業的良性發展，而工業園區作為制造業的重要聚集地，需要創新體制機制，改善基礎設施，提供優質服務，吸引高新產業，淘汰落后產能，實現工業規模和質量盡快進位趕超。要做到這一點，構建科學全面的工業園區效率評價指標模型，作為統計、考核和獎懲的標尺和依據，就顯得尤為重要。

二、文獻綜述

工業園區的理論基礎最早可以追溯到產業集聚理論、增長極理論和孵化器理論。產業集聚理論認為工業園區可以帶來勞動力共享、上下游產品匹配和知識外溢等好處，Duranton和Puga精煉地總結為分享、匹配和學習機制。［3］增長極理論認為一個國家或地區的經濟發展是不平衡的，其中發展最快和最具有優勢的地區為增長極，技術創新和效率提高往往從增長極確立，然后逐步向外擴散，工業園區經常充當增長極的角色，新經濟地理學的開拓者Krugman在此基礎上提出了中心-外圍理論。［4］［5］隨著硅谷等高新技術園區的不斷出現，孵化器理論也應運而生，該觀點認為高新技術的研發存在較大概率的失敗風險，高新技術工業園區通過提供研發、生產和經營場地，共享通訊、網絡與辦公等基礎設施，在系統培訓和政策咨詢、融資、法律和市場推廣等方面提供幫助，降低創業企業的風險和成本，提高企業的成活率和成功率。［6］王勇、朱雨辰則認為，工業園區實際上是一個雙邊平臺，為上下游企業、勞動者和中介機構提供交易場所，降低參與者的交易成本，取得規模遞增的收益。［7］

由于工業園區在經濟增長中所起的重要作用，各地都把大力發展工業園區作為政府工作的重點。然而，工業園區內的發展并不單純取決于傳統地理經濟學理論所主張的自然資源稟賦與新經濟地理學理論所倡導的規模收益及外部性等因素，還依賴于政策和政府行為本身。政府的強勢介入成就了工業園區的快速發展，也造成了過度競爭、亂占耕地、稅收流失等大量問題，工業園區面臨新時期載體升級的重要任務。［8］工業園區的轉型升級涉及體制機制轉換、資源配置優化、產城融合發展和清潔循環生產等問題，而設計合理的效率評價模型是評估工業園區轉型升級是否成功的主要依據。［9］［10］

在現有的工業園區評價模型中，多數是有關單項指標的評估，1978年，著名運籌學家Charnes et al.首先提出的DEA模型無需對數據進行無量綱化處理，也無須對變量進行權重假設，在多投入多產出綜合評估問題中廣為應用，其中也包括工業園區的評估。［11］但徑向DEA模型對無效率的測量沒有包含松弛變量問題，Tone提出的SBM模型 （Slack Based Measure）解決了上述缺陷，但在工業園區綜合評估模型中鮮見應用。［12］

三、模型設定和數據說明

（一）SBM模型

在Charnes et al.創立的規模報酬不變（Constant Returns to Scale）的數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）模型中，基于一組多投入多產出的觀察值確定有效生產的前沿面，并根據決策單元（Decisions Making Units）與有效前沿面的距離狀況計算各決策單元的有效性。該模型對無效率程度的測量只包含了所有投入（產出）等比例縮減（增加）的部分，其松弛改進的部分遭到了忽略，從而會高估評價對象的效率。在SBM模型中，除了等比例改進的部分，松弛改進的部分也得到了體現，并且由于它同時從投入和產出兩個角度對無效率狀況測量，因此也被稱為非徑向非導向模型，為了使得表達式更加簡潔，我們采用矩陣形式方程組（1）表示：

令S-=ts-；S+=ts+；∧-=tλ-，方程組（2）可以進一步轉化為線性規劃方程組（3）：

（二）Malmquist生產率指數

Malmquist生產率指數的概念最早起源于1953年，用于分析不同時期的消費變化。1992年，Fare和Grosskopf最早采用DEA方法計算Malmquist指數，并將該指數分解為DMU在兩個時期內技術效率的變化和生產技術本身的變化。［13］其表達形式為：

Techch大于1表示技術進步，Sech大于1表示存在規模經濟，Pech大于1表示資源配置水平得到改善。

（三）數據說明

江西省現有工業園區94個，2013年全省工業園區完成主營業務收入19503億元，增長17.2%，完成工業增加值4478.8億元，增長14.1%；上繳稅金837.4億元，增長37.3%，增速高于全省工業平均水平。尤其是14個國家級工業園區在產業集聚、技術創新、經濟效益、生態環保等方面走在了全省工業園區的前列，包括南昌、新余、景德鎮、鷹潭4個高新技術開發區和南昌、小藍、九江、贛州、宜春、上饒、井岡山、萍鄉、龍南、瑞金10個經濟技術開發區。

考慮到工業園區的代表性意義和數據的可得性，我們選擇江西省14個國家級工業園區作為決策單元DMU，計算它們的效率值。其中投入指標主要包括投入指標和產出指標兩部分，投入指標包括資產、從業人員、園區實際開發面積，產出指標包括主營業務收入和利稅總額。圖1和圖2分別為2013年江西省14個國家級工業園區主要投入指標資產和從業人員以及主要產出指標主營業務收入和利稅總額的分布情況。

如圖1所示，在江西省14個國家級工業園區中，無論是從資產總額還是從從業人員來看，南昌市高新技術產業開發區位列第一。據統計，2013年南昌市高新技術產業開發區擁有資產總額897億元，吸收從業人員87089人。而新增的龍南經濟技術開發區和瑞金經濟技術開發區在14個國家級工業園區中實力最弱，其中瑞金經濟技術開發區在2013年擁有資產總額僅為39.5億，吸收從業人員12349人。從資產規模和從業人員的匹配程度看，多數情況下兩者是一致的，反差比較大的工業園區有萍鄉經濟技術開發區、贛州經濟技術開發區和新余高新技術開發區，其中萍鄉、贛州經濟技術開發區從業人員的數量比較多，而新余高新技術開發區的資產總額比較龐大，反映了萍鄉、贛州經濟技術開發區偏向于勞動密集型產業，而新余高新技術開發區偏向于資本密集型產業。

圖1 2013年江西省國家級工業園區主要投入指標

圖2中，南昌的3個開發區特別是南昌高新技術開發區和南昌經濟技術開發區在主營業務收入和利稅總額兩個指標上處于領先地位，其中南昌高新技術開發區主營業務收入在2013年達到了1014億元，是全省唯一的突破千億元大關的國家級開發區，利稅總額超過了147億元，同樣是14個工業園區中唯一突破100億元大關的國家級開發區。景德鎮高新技術產業開發區、龍南經濟技術開發區、瑞金經濟技術開發區在江西省國家級開發區中處于相對落后的地位，其中瑞金經濟技術開發區在2013年主營業務收入僅63億，利稅總額只有8億。

圖2 2013年江西省國家級工業園區主要產出指標

綜合圖1和圖2，在評價工業園區的效率時，僅僅考慮投入或產出的某一方面將不可避免地存在偏差，為了使評價的結果科學合理，接下來我們將采用SBM模型評估江西省14個國家級工業園區的綜合效率，數據來源為歷年《江西省統計年鑒》和江西省中小企業局統計數據。

四、計算結果和解釋說明

我們采用MAXDEA軟件處理了上述數據，表1為2013年江西省國家級工業園區綜合效率評價得分情況。得分最高的工業園區為南昌高新技術產業開發區、南昌小藍經濟技術開發區、萍鄉經濟技術開發區、新余高新技術產業開發區、鷹潭高新技術產業開發區、贛州經濟技術開發區和井岡山經濟技術開發區；得分較低的有瑞金經濟技術開發區、景德鎮高新技術開發區、龍南經濟技術開發區和九江經濟技術開發區；處于中間位置的有宜春經濟技術開發區、南昌經濟技術開發區和上饒經濟技術開發區。

需要說明的是，本文的效率評價是計算投入產出比，因此，并非主營業務收入和利稅總額大的工業園區就一定效率高，因為這些工業園區往往投入了更多的資本和勞動力，消耗了更多能源，占用了更多土地。計算結果證明了這一點，綜合效率較高的工業園區既包括南昌高新技術產業開發區這種資產規模較大、從業人員較多、園區面積較廣的龍頭型工業園區，也包括井岡山經濟技術開發區這種資產規模較小、從業人員較少、園區面積不大的特色型工業園區。在所有衡量投入的指標體系中，南昌高新技術產業開發區在資產總計、從業人員、園區實際開發面積三項指標值中分別名列14個國家級工業園區的第1、1、2位，而井岡山經濟技術開發區在同樣的四項指標值中分別名列14個國家工業園區的第12、10、13位，但這兩個工業園區的綜合效率都并列第一。原因在于南昌高新技術產業園區地處省城，地理位置優越，人才優勢突出，體制機制健全，在航空產業、光電產業、服務外包、生物醫藥、新型材料等方面都擁有無可比擬的優勢，不僅擁有南昌航空工業城、南昌高新國家軟件工業園、中國鄱湖云計算中心等一大批相對完善的科研和制造中心，也擁有一大批處于領導地位的龍頭企業，如微軟、戴爾、甲骨文等外資企業和用友軟件、晶能光電、晶和照明、方大新材料等本地企業，因此，即使南昌高新技術產業開發區的各項投入指標值位居前列，其產出指標值同樣首屈一指，在主營業務收入和利稅總額兩項指標中都名列14個工業園區的首位。而井岡山經濟技術開發區是產業集聚的典型，其主導產業電子信息產業占據省內半壁江山，以中泰電子等企業為龍頭，形成了線路板、電子元器件、計算機級外部設備、數字視聽、通信設備等一整條完整的產業鏈條，現有國家863計劃項目2項、國家火炬計劃5項、國家星火計劃4項，兩項產出指標主營業務收入和利稅總額在14個國家級工業園區中分別名列第9和8位，產出指標相對于投入指標明顯位次前移。由此可見，工業園區的綜合效率并不僅僅取決于規模，而取決于園區的技術創新能力和產業集聚程度。

從工業園區的性質來看，高新技術產業開發區的得分情況普遍高于經濟技術開發區，這是因為高新技術產業開發區通常是知識密集和技術密集型工業園區，是深化改革和體制創新的試驗區，在加速成果轉化和科技創新創業方面有著自己獨特的優勢。唯一例外的是景德鎮高新技術產業開發區，其綜合效率只有0.46，在江西省14個國家級工業園區中排名倒數第二，僅高于瑞金經濟技術開發區，主要原因在于它占地面積較大而利稅總額較低。從園區實際開發面積來看，景德鎮高新技術產業開發區11.34平方公里，在所有14個開發區中名列第三，和南昌高新技術產業開發區面積相當，略低于九江技術開發區，但從利稅總額來看，2013年南昌高新技術產業開發區利稅總額為147億元，九江經濟技術開發區利稅總額為51億元，而景德鎮高新技術產業開發區的利稅總額僅為23億元，利稅總額處于墊底的地位。

為了更進一步觀察各工業園區綜合效率的動態變化，接下來我們采用2004—2013年10年14個國家級工業園區的面板數據，計算各工業園區的Malmquist指數，并分解為技術進步、純技術效率變化和規模效率變化，作為對比，我們還列出了2012—2013年這些工業園區的相同口徑數據，本文分別用2004—2013年和2012—2013年這兩個跨期年度，計算結果如表2所示。表2的Malmquist生產率指數，可以看到九江經濟技術開發區、鷹潭高新技術開發區、南昌經濟技術開發區是綜合效率提高最快的工業園區，以九江經濟技術開發區為例，2004年和2005年九江經濟技術開發區是江西省14個國家級工業園區中唯一利潤為負的，其中2004年虧損1367萬，2005年虧損達到4866萬，經過積極調整，2013年九江經濟技術開發區實現利稅總額50.5億，在江西省14個國家級工業園區中排名第6。而南昌高新技術開發區由于其綜合實力長期位居各工業園區第1名，起點很高，因此在反映綜合效率提高速度的排名中位置靠后應是意料之中，但2012—2013年期間有所回升，說明其轉型升級取得了一定的效果。和南昌高新技術開發區不盡相同的是，瑞金經濟技術開發區的綜合效率在2004—2013年間增長緩慢，但2012年之后有大幅度提高，原因在于作為原中央蘇區振興計劃的一部分，瑞金經濟技術開發區和龍南經濟技術開發區在2013年被批準為國家級工業園區，從而在招商引資、土地利用、稅收減免等方面享受到更大的政策傾斜。值得一提的是，新余高新技術開發區、鷹潭高新技術開發區以及贛州經濟技術開發區的生產率指數在2004—2013年期間較高，而在2012—2013年期間為1，主要原因可能在于新余高新技術開發區支柱產業為鋼鐵和硅片硅料加工，鷹潭高新技術開發區的支柱產業為銅加工，贛州經濟技術開發區的支柱產業為鎢和稀土材料加工，近年來，受產能過剩及國際市場影響，增長乏力。

在把Malmquist指數分解后，可以發現2004—2013年間14個國家級工業園區都有較大的技術進步，尤其是南昌經濟技術開發區、井岡山經濟技術開發區和九江經濟技術開發區，南昌經濟技術開發區經過產業結構調整，擁有了歐菲光、百路佳等一大批知名企業，九江經濟技術開發區充分發揮沿江優勢，在船舶制造、重化工等方面具有一定的優勢，尤其是昌九一體化戰略為九江經濟開發區注入了新的活力，井岡山經濟技術開發區的主導產業電子信息產業是更新換代較快的產業，技術進步也是日新月異。從效率變化上來看，多數國家級工業園區效率值有所提高，南昌經濟技術開發區、瑞金經濟技術開發區和井岡山經濟技術開發區除外，進一步分解后發現根源在于資源配置不夠合理，即資本、勞動力和土地之間的配比不合理，比如南昌經濟技術開發區面積最大，但單位面積的投資額偏低，造成許多地方的閑置和浪費；值得一提的是景德鎮高新技術產業開發區，2012—2013年Effch值為0.85，分解后的Pech和Sech值都小于1，說明近年來該工業園區的資源配置效率和規模效率并不盡如人意，這就可以反過來印證該工業園區綜合效率偏低的原因，即企業規模偏小，分工和專業化程度低。

五、政策建議

本文利用SBM模型對江西省14個國家級工業園區的綜合效率進行了客觀評價，計算出各工業園區的Malmquist指數并進行分解，探究各工業園區綜合效率的動態變化原因，據此，本文提出的政策建議為：

第一，大力推動國家級工業園區的轉型升級。國家級工業園區是引導產業集聚、驅動技術創新、變革體制機制的核心力量，在提高生產效率、增加就業崗位、推動經濟發展方面起著無可替代的作用，某種意義上甚至履行政府的部分功能。各地區要大力培育工業園區，沒有成為國家級工業園區的，要把轉型升級任務和國家發展戰略相結合，爭取早日成為國家級工業園區。已經成為國家級工業園區而效率偏低的，要以示范工業園區為榜樣，優化資本、勞動、土地和能源消耗，提高技術水平，改善資源配置能力，實現工業園區的持續健康發展。

第二，深入實施創新驅動發展戰略。和經濟技術開發區相比，高新技術產業園區資源投入少，產出和附加值高，隨著產能過剩的加劇和資源環境壓力的凸顯，高新技術產業園區的優勢進一步加強。各地應以各高科技企業為主要創新載體，做好制度和平臺建設，營造重才惜才的良好氛圍，高度重視人才引進和培養，實行自主開發和消化吸收并重的發展戰略，以打造龍頭企業和知名品牌為首要目標，提高工業園區的核心競爭能力。

第三，產業集聚和分工是工業園區提高效率的關鍵所在。工業園區并非規模越大越好，缺乏核心技術和上下游關聯的工業園區沒有生命力，沒有產業集聚和分工，分享、匹配和學習機制就不會發生作用，地方政府應在尊重產業分工、產業布局、產業發展和產業轉移等內生規律的基礎上，破除行政區劃對產業集群的分割，通過適當的利益協調和補償機制，制訂全省性的產業集群發展計劃，各工業園區應依據自身稟賦條件，明確產業分工，發展特色園區，并逐步優化產業結構，成為帶動當地經濟發展的核心增長極。

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［9］郭小碚，張伯旭．對開發區管理體制的思考和建議——國家級經濟開發區調研報告［J］．宏觀經濟研究，2007，（10）．

［10］孔翔，楊帆．“產城融合”發展與開發區的轉型升級——基于對江蘇昆山的實地調研［J］．經濟問題探索，2013，（5）．

［11］Charnes A.,Cooper W.W.,Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units.European Journal of Operational Research,1978,Vol.2(6).

［12］Tone K.A Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis.European Journal of Operation Research,2001,Vol.130(3).

［13］Fare R.and Grosskopf S.Malmquist Productivity Indexes and Fisher Ideal Indexes.The Economic Journal, 1992,Vol.102(410).

【責任編輯：薛 華】

F224

A

1004－518X（2016）05－0058-08

江西省高校哲學社會科學研究重大攻關項目“江西工業園區轉型發展升級研究”（ZGDD1403）、江西省社會科學規劃項目“江西生態文明建設的策略和路徑研究”（13JL07）、江西省高校人文社會科學項目“江西省經濟增長與環境治理協調發展機制設計研究”（JC1409）、江西省教育廳科技項目“波特假說的微觀機制及其驗證：理論與政策（GJJ150467）