國家大學科技園運營效率及其空間分布特征研究

林雪菲 王寶海

摘? 要：國家大學科技園的研究與發展對高新企業和高校的建設以及高新科技的推進具有重要意義。基于2013～2017年連續五年我國國家大學科技園6項投入產出數據以及環境變量數據，運用三階段模型對國家大學科技園運營效率和發展環境進行分析。結果表明，我國國家大學科技園運營效率維持得較好，人均GDP、科技財政支出、高校畢業生數均使投入項冗余增加，高新企業數有助于投入項冗余減少，然后對剔除環境因素后的效率進行分析，調整后的效率提高，說明發展環境使得其整體效率被低估。空間分布特征顯示，東部地區明顯優于西部地區，內陸地區國家大學科技園的綜合效率正在逐漸提高。最后根據分析結果提出對策建議。

關鍵詞：國家大學科技園;效率;三階段DEA;發展環境

中圖分類號：G644? ? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）29-0008-06

Abstract： The research and development of National University Science Parks is of great significance to the construction of high-tech enterprises and universities and the promotion of high-tech.Based on the six input-output data and environmental variable data of National University Science Parks in China for five consecutive years from 2013 to 2017， a three-stage model is used to perform analysis of the operation efficiency and development environment of National University Science Parks. The results show that the operating efficiency of China's National University Science Parks is basically maintained. Per capita GDP， scientific and technological financial expenditure， and the number of college graduates all increase the redundancy of inputs. The number of high-tech enterprises helps reduce the redundancy of inputs. The efficiency regardless of environmental factors is analyzed. The adjusted efficiency is improved， which indicates that the environment for development makes the overall efficiency of National University Science Parks underestimated. The characteristics of spatial distribution show that the eastern region is significantly better than the western region， and the comprehensive efficiency of National University Science Parks in inland regions and countries is gradually increasing. Finally， this paperproposes suggestions based on the analysis results.

Keywords： National University Science Park; efficiency; three-stage DEA; environment for development

1 概述

國家大學科技園以高校為依托，結合社會優勢資源，是國家區域創新體系的重要組成部分和高新企業孵化、“產學研”結合、創新創業人才培養等方面的支撐平臺。1988年，東北大學借鑒美國斯坦福大學的成功經驗建立了我國第一個大學科技園[1]。截至2017年底，我國的國家大學科技園累積畢業企業數達9866個，比上一年增加7.37%。隨著我國大學科技園的建設和發展，國家大學科技園的運營效率成為學校、政府和社會廣泛關心的熱點，因其對國家大學科技園資源要素的調整、政府相關決策的提出等起到重要的參考作用。

在大學科技園的模式與作用研究方面，李仕明等[2]從國家創新體系和科教興國戰略的角度出發，對大學科技園在高校教育、科研、產業開發三位一體的功能與定位進行了分析;張明等[3]提出了大學科技園建設開發與區域經濟發展之間的互動關系;袁新敏等[4]以長江三角洲為研究對象，從產業鏈的視角，對大學科技園區與區域經濟融合發展的類型與模式進行了劃分和對比分析;Mammadov[5]提出大學科技園在政、產、學方面以不同創新主體在制度創新、知識創新和技術創新方面提供信息資源和綜合服務;韓春民[6]提出大學科技園與創新孵化技術融合、產業鏈拓展融合、區域經濟融合和產學研合作引導的生態模式;Etz-kowitz[7]認為大學科技園作為三螺旋的混成組織模式，在大學-產業-政府相互作用的混合空間中發揮作用;姚偉坤等[8]提出大學科技園跨區輻射發展受到政府和科技園的制約，協調科技園公益性和社會資本逐利性之間的矛盾有利于科技園跨區輻射發展戰略的實施。

在大學科技園的運營效率的研究方面，DEA模型及其擴展方法的應用最為廣泛，劉貴文等[9]從制度與效率的視角出發，提出正式制度與非正式制度的創新是我國大學科技園效率提高的關鍵;鄭會[10]利用DEA的C2R模型與SE模型分別對我國大學科技園區創新績效進行評價;段萬春等[11]結合超效率DEA方法和SOP模型，把大學科技園的運營系統看作一個三維立體的工程，對科技服務的提供、接受和反饋過程進行多角度研究;周榮等[12]運用加權交叉效率DEA模型，對國家大學科技園的科技成果轉化效率進行了評價;馬玉新等[13]建立了包括政策、科技、人才、資金、市場5個維度、13個二級指標和34個三級指標的大學科技園綜合評價指標體系，在一定程度上展現不同大學科技園的水平和差距情況。

總體而言，現階段對我國國家科技園的作用、功能、效率等研究在不斷發展，但是其間會出現一些效率低下、資源浪費的現象。為了更好地發揮我國國家大學科技園的作用，就要對我國現有的國家大學科技園的運營效率進行評估，并分析環境因素等的影響。本文從省際角度對我國國家大學科技園的整體運營效率進行研究，運用三階段DEA研究方法，分析環境因素對大學科技園運營效率的影響程度，運用截面數據和面板數據分別進行靜態和動態分析，為合理調整各項投入、優化產出提供參考依據，對提升大學科技園的發展水平與推動高校科技成果轉化起到重要作用。

2 研究方法

2.1 第一階段：DEA模型

數據包絡分析（DEA）是基于線性規劃的方法，根據觀測到的有效樣本數據，以相對效率為基礎對同一類型的部門或單位（DMU）的績效進行比較和評價。DEA-Malmquist生產率分解指數法反映整體生產率變化情況，對相對效率進行動態變化的分析。

2.2 第二階段：相似SFA模型

SFA模型是將第一階段中的管理無效率、發展環境因素等剔除，從而僅保留管理無效率所造成的投入冗余。以投入冗余為因變量，發展環境因素為自變量，構造相似SFA模型。

2.3 第三階段：調整后的DEA模型

以第一階段的產出值作為產出指標，使用第二階段調整過的投入指標替代第一階段中投入的初始數據，再次使用DEA模型進行分析，即可得到剝離了發展環境因素影響等的相對效率值，從而比較客觀地反映各DMU的效率差異。

3 國家大學科技園發展現狀

我國于2001年開始大規模建設大學科技園，大都分布于華東、華北、東北地區。根據2018年火炬統計數據顯示，我國目前共認定了115家國家大學科技園，已認定的國家大學科技園共有孵化企業10448家，在孵企業收入達340億元，在孵企業上繳稅金達19億元;在孵企業從業人數達136687人，孵化基金總額達22.5億元，孵化場地面積達793.8萬平方米，近幾年我國國家大學科技園發展迅速，投入和產出指標都呈現增長趨勢，而且隨著經濟的發展，以上數據將會繼續呈現上升趨勢。我國大學科技園的建設與發展成效顯著，呈現出大分布、小聚集的發展格局，有力地推動了高校科技成果轉移、轉化和高新技術企業的孵化，加快了經濟發展方式的轉變，創造了良好的經濟社會效益。大學科技園是高校人才創新創業的服務平臺，其建設推動了人才培養、科學研究和社會服務功能的有機結合，推動了高校與企業之間人員、信息、資本、技術等創新要素的流動與整合，已成為推動區域經濟發展的新生力量[1]。

4 實證分析

4.1 數據選取

以我國21個省市的國家大學科技園的投入產出數據為研究對象，數據來源于《中國火炬統計年鑒》和wind金融數據庫，數據分析結果通過Deap2.1和Fronter4.1軟件得出。

4.1.1 投入產出變量的選取

為全面評價國家大學科技園的運營效率，結合國家大學科技園功能定位及孵化服務等特點，從人力、財力和物力三個方面，選取國家大學科技園運營效率的投入指標。從孵化效益、經濟效益方面，選取產出指標。具體的投入產出指標見表1。

4.1.2 環境變量的選取

本文從4個方面選取環境變量：（1）經濟發展：人均GDP是一個地區經濟發展成果的綜合體現，選取人均GDP作為各地區經濟發展水平的環境指標;（2）政府支持：政府在科技方面的財政支出是衡量政府在高新技術產業方面的支持力度的重要尺度，選取政府財政支出作為政府支持力度的環境指標;（3）人力資本：人力資本是影響國家大學科技園運營效率的重要因素，特別是科學技術人才，選取高校畢業生數作為各個地區人力資本狀況的環境指標;（4）行業規模：企業數量反映行業的市場結構狀態以及行業規模，選取高新企業數量作為國家大學科技園衡量行業規模的環境指標。

4.2 第一階段

4.2.1 國家大學科技園靜態效率分析

基于數據包絡模型（DEA），將效率值分解為綜合效率、純技術效率以及規模效率，得到測算結果，見表2。從第一階段的靜態分析可以得出，在不考慮外部環境因素的情況下，有9個省市的各項效率指標均達到1，處于效率前沿，有5個省市的純技術效率值為1，規模效率較低，1個省的規模效率為1，純技術效率較低。規模收益方面來看，11個省市規模收益不變，8個省市規模收益遞減，2個省市規模收益遞增。整體來看，我國國家大學科技園的運營效率維持得較好，綜合效率平均值為0.897，與效率前沿面相比，還有0.103的提升空間，純技術效率平均值為0.929，規模效率平均值為0.968，二者均較高，規模效率相對更高，因此純技術效率是制約綜合效率的主導因素，說明在不考慮組織規模的條件下，國家大學科技園整體上未能充分利用資源，有投入要素浪費的現象。

4.2.2 國家大學科技園動態效率分析

動態效率是指國家大學科技園在生產技術逐步升級的過程中經營效率的變動情況，見表3。從2013～2017 年度總體國家大學科技園Malmquist生產率指數及其變動情況看，全要素生產率呈現下降-增加-下降-增加的趨勢，5年的平均增長值>1，整體是上漲的趨勢，純技術效率平均值為1.029，規模效率平均值為1.007，顯然，綜合效率主要貢獻來源于純技術效率。

從Malmquist生產率指數及指標變動情況看，有12個省市的全要素生產率大于1，湖北和河南兩個省市的全要素生產率達到1.2以上，處于高效增長狀態，剩余的9個省市的全要素生產率小于1，處于下降狀態。第一階段結果可能存在偏誤，因為未考慮發展環境的影響，所以進行第二階段SFA分析，分析發展環境對國家大學科技園運營效率的影響。

4.3 第二階段

第二階段是構建SFA回歸模型，將第一階段測算出的投入變量的松弛變量作為被解釋變量，選取4個環境變量作為解釋變量，考察4個環境變量對3個投入項松弛變量的影響。當回歸系數為正值時，表示增加該解釋變量將會使投入松弛量的冗余增加，導致運營效率降低;當回歸系數是負值時，增加該解釋變量有利于減少投入松弛量，使運營效率提高。結果見表4。

（1）人均GDP。該變量與在孵企業從業人數投入松弛變量、孵化基金投入松弛變量、場地面積投入松弛變量的回歸系數均為正，但數值相對較低。說明經濟水平增加使得在孵企業從業人數、孵化基金總額影響較小，使場地面積均產生了少量冗余，反映出我國部分省市的國家科技園的場地規模較大，但是沒有合理配置，使得資源的使用效率較低。

（2）科技財政支出。該變量與在孵企業從業人數投入松弛變量、孵化基金投入松弛變量、場地面積投入松弛變量的回歸系數均為正。說明科技財政支出對在孵企業從業人數影響相對較小，使得孵化基金總額和場地面積產生了冗余。反映出政府對部分地區的科技財政支出過大，特別是一些高新地區，創新資源充裕，配置存在不合理，造成資源浪費，影響了綜合效率的提高。

（3）高校畢業生數。該變量與在孵企業從業人數投入松弛變量、孵化基金投入松弛變量、場地面積投入松弛變量的回歸系數均為正。說明高校畢業生數的增加會使得在孵企業從業人數，孵化基金總額、場地面積產生冗余。反映出我國國家科技園勞動力資源較為充足，應該提高勞動力創新創業水平，培養更多高素質人才。

（4）高新企業個數。該變量與在孵企業從業人數投入松弛變量、孵化基金投入松弛變量、場地面積松弛變量的回歸系數均為負。說明高新企業數量的增加有利于減少國家大學科技園在孵企業人員數、孵化基金總額和場地面積投入的冗余，高新企業聚集會產生產業集群效應，有利于共享基礎設施、信息等資源，相互交流經驗，促進這些資源的有效利用。

4.4 第三階段：調整后的DEA模型

第三階段得到剝離了發展環境因素影響的相對效率值，這樣可以更加客觀地反映國家大學科技園的運營效率，見表2，表3，表5。

4.4.1 國家大學科技園調整后靜態效率分析

從2017年國家大學科技園效率值可以看出，調整后的純技術效率整體提高，規模效率的平均值下降，綜合效率從0.897下降為0.878，說明環境因素使得綜合效率整體被低估。全要素效率值均為1的省市調整后由9個變為8個，規模收益遞增的省市由2個增加為8個，只有北京的規模收益仍然遞減。調整前后變化最明顯的省市為山西、浙江、福建和重慶，說明發展環境對這些省市的影響較大。綜合效率達到1的省市有8個，江西和吉林的綜合效率最低，分別為0.558和0.56。有7個省市的純技術效率低于1，說明在不考慮組織規模的條件下，未能充分利用資源，有投入要素浪費的現象，使得資源配置效率較低。有13個省市的規模效率小于1，當處于規模報酬遞增階段時，可以通過擴大規模來充分利用所投入的資源，從而降低單位成本;當處于規模報酬遞減階段時，應當考慮縮小規模，以降低管理費用，從而保證產出值的最優[11]。

4.4.2 國家大學科技園調整后動態效率分析

從2013～2017年國家大學科技園Malmquist生產率指數及其變動情況見表3。調整后的數據相比于調整前，整體呈上漲趨勢，全要素生產率平均值從1.013增加到1.043，呈現下降-增加-下降-增加的趨勢，綜合效率平均值從1.036增加到0.058，技術進步平均值從0.977增加到0.986，純技術效率平均值從1.029增加到1.037，規模效率平均值從1.007增加到1.019，顯然，技術進步是運營效率提高的關鍵。

從我國21個省市國家大學科技園的Malmquist生產率指數及指標變動可以看出（見表5），有15個省市的全要素生產率大于1，有4個省市達到1.2以上，說明這些省市的國家大學科技園的效率處于上漲趨勢，還有6個省市的全要素生產率小于1，說明這些國家大學科技園的效率處于下降趨勢。總的來說，不同省市國家大學科技園的運營效率有一定差距。

4.5 我國國家大學科技園運行效率空間演變特征分析

為研究我國國家大學科技園的空間分布特征，選取2013、2015和2017年的國家大學科技園綜合效率的空間分布圖，由ArcGIS 10.1軟件得出，見圖1。我國國家大學科技園的綜合效率整體上呈現“東高西低”的空間分布特征，東西差距較為明顯，特別是東部沿海地區，山東、江蘇、浙江這三省的國家大學科技園一直保持高效率，廣東、安徽、遼寧、黑龍江整體保持得較好，這與東部地區經濟發展水平較高有關，現階段西部內陸地區的國家大學科技園綜合效率正在逐步提高，四川、甘肅、陜西、河南發展較為迅速，部分年份已達到高效率，但是維持得尚不穩定。

5 結論及對策建議

大學科技園依托大學校區、科技園區和政府，通過科技創新來引領所在區域的產業結構轉型與升級，帶動區域經濟的發展。本文對國家大學科技園靜態和動態效率進行了量化研究，并對其綜合效率的空間分布演化情況進行分析，結果表明，人均GDP、科技財政支出、高校畢業生數均使投入項冗余增加，高新企業數有助于投入項的冗余減少;空間分布特征顯示，東部地區明顯優于西部地區，內陸地區國家大學科技園的綜合效率正在逐漸提高。根據以上分析，為進一步提升我國國家大學科技園的運行效率，提出幾點對策建議：

5.1 加強資源管理與利用，提高純技術效率

從我國國家大學科技園歷年的投入與產出現狀可以看出，我國國家大學科技園的在孵企業從業人員、孵化基金等資源投入均呈顯著增長狀態，但是產出相對增長較慢，從而導致效率相對下降。提高國家大學科技園運營效率，除了要加強資源投入以外，更重要的是要了解投入要素和產出之間的效率關系，使這些投入要素得到良好的管理，從而充分利用，提高資源利用效率。同時，創新能力和技術水平也是提高純技術效率的關鍵，所以要加強管理、營銷、融資等方面的技術開發，努力實現資源高效利用，提高科技成果轉化率。

5.2 加強大學科技園與高校的聯系，提高人才培養質量

大學科技園是高校教學實踐的場所、科教體制改革的實驗基地和示范區，是高校與企業之間聯系的橋梁。研究發現，高校畢業生數已使得在孵企業從業人員、孵化基金和場地面積等投入資源產生冗余。因此，大學科技園應根據科技職能需求，培養高質量的創新創業人才：一是要完善大學科技園區的管理、培訓體系，建立與高校與企業界的緊密聯系，使得高校人才培養目標和社會科技人才需求良好銜接，培養企業所需的高質量人才;二是探索和建立創新創業人才激勵機制，吸引創新人才匯集。

5.3 加強高新技術企業孵化器建設，發展高新技術產業

大學科技園是高新企業發展的平臺，高新技術企業孵化器的建設是科技園建設的重要保障。從數據分析結果可以看出，高新企業有利于減少在孵企業從業人員、孵化基金和場地面積等投入資源的冗余，提高資源利用效率。加強高新技術企業孵化器以及高新技術企業建設，積極吸引和發展高新技術產業，形成產業集聚和產業鏈，共享資源、信息和經驗，提高企業的運營效率，從而促進大學科技園運營效率的提高。

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