创新驱动的发展模式通常是以技术进步为核心的发展模式，技术进步能够促 使创新体系完善，进而实现技术进步和技术创新，促进管理效率提升，工业经济 向知识经济转变、工业社会向知识社会转变，为经济结构转型奠定基础 [1] 。结合中 国经济发展的实际情况，分析地市层面的高新开发区技术效率，研究技术效率的 决策单元生产非有效的根本原因，能为高新技术开发区技术效率的提升、获取较 大的产出，提供理论依据和发展策略，促使高新技术产业成为经济结构转型的重 要依托和必要路径，具有非常重要的实践意义和现实意义。 首先，本文归纳总结了国内外关于技术效率的相关文献及理论方法，发现现有 的成果研究中关于地市层面（尤其是非省会城市）高新区技术效率研究较少，用 三阶段 DEA 模型研究地市层面（尤其是非省会城市）高新区技术效率更是少之又 少，从而引出了本文的研究内容。 然后，从高新技术开发区的概念定义出发，将高新技术开发区综合技术效率认 为是一个多投入多产出的科技活动，从人力、资本、技术、垄断（优先权）等因 素构建高新技术开发区综合技术效率评价体系，选取了 R&D 人员全时当量、科技 活动人员数量、R&D 经费内部支出三个投入指标，选取了出口总额、营业收入和 年末资产与负债之和作为产出指标，选取了年末从业人员、高新技术企业数、人 均净利润三个指标环境指标，并利用三阶段 DEA 对 2014-2017 年 113 个地市高新 区的技术效率进行了测度，对测度的实证结果进行横纵向对比分析，得出五个结 论，一是地市高新技术开发区的数量逐年增长；二是地市高新技术开发区的技术 效率逐年提升；三是沿海经济发达地市和内陆欠发达地市高新区的技术效率存在 较大的差异；四是环境变量对效率有着重要的影响；五是整体测算的效率值偏低， 规模效率大多处于规模递减阶段。 最后，结合理论分析和实证结果，提升地市层面高新区技术效率的发展对策建 议分别是，一是各地市应当结合纯技术效率、规模效率以及规模收益的差异采取 不同的政策和措施；二是政府应当进行统筹考虑各地市、省域之间的实际并进行 因地制宜进行差异化政策实施；三是各地市之间应该结合自身效率损失的原因采 取不同的措施；四是壮大高新技术开发区高新企业规模；五是政府应当优化资金 投入，重点向人才、技术创新倾斜。 关键词，技术效率；三阶段 DEA；高新技术开发区II Abstract Innovation-driven development mode with technological progress as the core can form a perfect innovation system quickly, thus realizing the transformation of technological progress and innovation, industrial economy to knowledge economy and industrial society to knowledge society, thus realizing the transformation of technological progress and innovation, industrial economy to knowledge economy and industrial society to knowledge society. Therefore, in light of the actual situation of China's economic development, this paper analyses the measurement of innovation efficiency of high-tech development zones at the prefectural and municipal levels, and studies the root causes of ineffective production of decision-making units of innovation efficiency, which can provide theoretical basis and development strategies for the improvement of innovation efficiency of high-tech development zones, and promote high-tech industries to become an important support for economic restructuring. And the necessary path, has very important practical significance and practical significance. This paper summarizes the relevant literature and theoretical methods on innovation efficiency at home and abroad, and finds that there are few studies on innovation efficiency of high-tech zones at the municipal level (especially in non-provincial capital cities) in existing research results, and even fewer studies on innovation efficiency of high-tech zones at the municipal level (especially in non-provincial capital cities) using three-stage DEAmodel, which leads to the content of this study. Then, starting from the concept definition of high-tech development zones, the innovation efficiency of high-tech development zones is regarded as a multi-input and multi-output scientific and technological activity. Based on this, the objectives and principles of the evaluation system of innovation efficiency are analyzed. Three input indices, namely, the full-time equivalence of scientific and technological personnel, the internal expenditure of R&D funds, and business income, total export volume, are selected. The three output indicators of assets and liabilities at the end of the year are selected as three environmental indicators: employees at the end of the year, the number of high-tech enterprises and net profit per capita. The innovation efficiency of 113 high-tech zones in cities from 2014 to 2017 is measured by three-stage DEA. The empirical results of the measurement are analyzed horizontally and vertically. Five conclusions are drawn: First, the number of high-tech development zones in cities. TheIII quantity increases year by year; the innovation efficiency of high-tech development zones in prefectures and cities increases year by year; the innovation efficiency of coastal economically developed cities and inland underdeveloped cities is quite different; the environmental variables have an important impact on the efficiency; and the overall efficiency is low, and the scale efficiency is mostly in the stage of scale decline. Finally, combined with the theoretical analysis and empirical results, the development countermeasures and suggestions to improve the innovation efficiency of high-tech zones at the prefecture-city level are as follows: firstly, different cities should adopt different policies and measures according to the differences of pure technical efficiency, scale efficiency and scale income; secondly, the government should take into account the actual situation of different cities and provinces as a whole and carry out differentiated policies according to local conditions. Fifth, the government should optimize capital investment, focus on training high-end talents and innovative technology, give more support policies to enterprises'innovation, enhance enterprises' enthusiasm for independent innovation, and promote the efficiency of technological innovation. Rise. Key words: Technical efficiency; Three-stage DEA; High-tech Development Zone1 绪论 1 1 绪论 1.1 选题背景 改革开放以来，历经多年的发展，中国的经济发展进入了稳定时期，但同时 面临着经济结构转型的问题。经济结构转型通常是以技术进步为核心驱动的，技 术进步能够促使创新体系完善，进而实现技术进步和技术创新，促进管理效率提 升，工业经济向知识经济转变、工业社会向知识社会转变，为经济结构转型奠定 基础 [1] 。研究如何实现技术进步和创新的提升成为经济结构转型的重要依托和必要 路径，能为我国经济转型寻找新的要素驱动和新的发展模式。 1.2 研究目的与意义 1.2.1 研究目的 20 世纪后期，高新技术产业发展迅速，技术取得了巨大进步，带动了产业结 构调整和经济发展，成为国民经济的新引擎，成为经济转型的重要依托和必要路 径。因此，结合中国经济发展的实际情况，分析地市层面的高新开发区技术效率 测度，研究技术效率的决策单元生产非有效的原因，通过这一系列问题的研究， 以期能为地市层面的高新技术开发区技术效率的提高、获取较大的产出，提供理 论依据和发展策略。 1.2.2 研究意义 （1）实践意义 首先，对研究高新技术产业（高新开发区）技术效率的研究成果进行了梳理， 对今后研究高新技术产业（高新区）的技术效率提供参考和借鉴； 其次，通过理论分析，构建高新技术开发区技术效率评价指标，研究技术效 率的投入产出指标和环境变量指标，有助于实践过程对投入产出变量和环境变量 的调节，为区域内提高技术效率提供一种方案； 最后，提出提升地市层面的高新开发区技术效率政策建议，对促使高新技术 开发区的产业结构调整和管理效率提升有重要的意义，能够为经济转型寻找新驱 动。 （2）学术价值 首先，建立地市层面的高新技术开发区技术效率评价指标体系，能为其他学 者后续研究技术效率提供借鉴； 其次，运用三阶段DEA方法对技术效率进行测度，测度不同阶段技术效率值基于三阶段 DEA 模型的 113 个地市高新区技术效率测度及对策研究 2 并分析环境指标的影响，能够为技术效率的提升提供基础依据； 最后，通过理论分析，结合实证方法研究地市层面的高新开发区技术效率影 响因素进行了原因分析，提出地市层面的高新开发区技术效率提升解决方案，具 有很好的借鉴意义。 1.3 研究内容、方法与技术路线 1.3.1 研究内容 本文对地市层面高新开发区技术效率的研究，从投入产出的角度构建技术效 率的评价指标，运用三阶段 DEA 方法对技术效率的投入产出指标以及环境指标进 行测度，给出了三个不同阶段 113 个地市层面的高新开发区技术效率测度结果， 并根据结果对不同区域提升技术效率给出了政策建议。研究框架如图 1-1 所示。 图 1-1 研究内容框架图 1.3.2 技术路线 基于对我国不同区域的高新技术开发区的技术效率研究，运用三阶段 DEA 方 法对高新区的技术效率进行测度，演绎的逻辑性保证本论文整体方案具有较强可 行性。论文的技术路线下图所示。1 绪论 3 图 1-2 技术路线图 1.4 研究的创新点与重难点 1.4.1 研究的创新点与可行性 从文献评述中发现地市层面（尤其是非省会城市）高新区研究技术效率测度 的研究成果较少，本文选取投入产出指标和环境指标，运用三阶段 DEA 方法对 113 个地市高新技术开发区的技术效率进行测度，对提升技术效率的影响因素进行分 析，此类演绎的逻辑性保证本论文整体方案具有较强可行性。本文可能存在创新 点有以下几点，一是基于地市层面高新区的技术效率测度视角相对新颖；二是借 助高新技术开发区的概念内涵，对高新区技术效率的投入产出视角进行剖析，具 备完整严谨的逻辑性；三是结合统计年鉴和数据的可获取性对技术效率指标进行 了筛选，为今后研究技术效率测度的学者提供借鉴和参考；四是给出了地市层面基于三阶段 DEA 模型的 113 个地市高新区技术效率测度及对策研究 4 高新区技术效率的提升的政策建议，为地市层面实际操作提供依据。 基于随机前沿（SFA）方法、数据包络分析（DEA）方法等各种方法在网络上 已经具有丰富的资源，具备现成的代码、操作软件以及相应的操作说明，方法的 实现较为容易，具备可行性。 1.4.2 研究的重点、难点 由于论文涉及较多数据处理和三阶段 DEA 方法的实现，需要较多的工具软件 和编程来实现，可能会存在一定的难度；我国高新技术开发区的数据披露并不是 十分全面，会造成部分数据无法从统计年鉴或者权威的官方渠道获得。 1.5 论文框架 第1章绪论从选题目的、研究方法和研究的可行性、重难点等角度进行阐述。 第 2 章为国内外研究现状以及文献评述。文献评述的基础之上，发现现有的 成果研究中关于地市层面（尤其是非省会城市）高新区技术效率研究较少，引出 了本文的研究内容。 第3章为高新区技术效率的评价指标体系构建及其测度模型介绍。阐述了技术 效率的测度评价指标的选取逻辑和具体依据，并对测度模型三阶段DEA模型的方 法原理和应用进行了简介。 第4章是地市层面高新区技术效率测度及其结果。使用三阶段DEA方法对113 个地市高新区的技术效率进行了测度，并对其进了横纵向的对比。 第5章主要指出了本文的研究结论和未来研究方向。对三个阶段DEA测度结果 进行分析，根据结果给出了提升地市层面高新区技术效率的发展对策。2 国内外研究现状及理论模型 5 2 国内外研究现状及理论模型 2.1 高新区发展研究 高新技术产业开发区，是各级政府批准成立的科技工业园区，其成立目的是 将智力、技术进行密集，并在相对开放的环境当中，充分利用先进的科技资源、 资金和先进的管理经验，通过优惠的政策倾斜和改革措施，使得科技成果转化成 现实生产力，促进科研、教育和生产结合的特定区域 [1] 。 2.1.1 高新区的发展模式研究 自国家高新区政策实施以来，我国高新区数量迅速增加，从2014年国家级高 新技术开发区数量为115个增长到2017年的146个，许多学者从不同角度对我国高 新区的发展模式进行了研究，王卫红、魏巍（2006）以广东高新区为例，对比分 析中美高新区的发展、管理模式存在的差异，提出广东高新区的几点建议 [2] ；潘锡 辉、魏谷（2007）呼吁对当时高新区面临的五大战略问题进行关注思考，并给出 了相关建议 [3] ；汪海凤、赵英（2012）运用因子聚类方法对2007-2008年55个国家 高新区的综合发展水平进行分析，为高新区发展提供决策参考 [4] ；胡萍、赵剑波 （2009）通过对比国内外高新区的管理体制，提出了解决高新区管理方法问题的 解决方案 [5] 。 2.1.2 高新区与区域经济之间的关系 由于中国各地区经济发展不均衡，部分学者对高新技术产业开发区与区域经 济之间的关系，提出相应的对策建议，胡振华、杨琼（2015）按照中国东、中、 西三大区域开展研究 [6] ；吴雷（2015）选取我国28个省级行政区开展研究 [7] ；马丽 莎、钟勇（2015）对全国51个国家级高新技术开发区开展研究 [8] ；赵黎明、官远芳 （2015）对中国大陆24个省市国家火炬计划项目评价分析 [9] ；林平凡、刘城、严若 谷（2014）对广东与苏、浙、鲁三省国家级高新区的综合创新能力和技术效率进 行分析比较 [10] 。 2.2 技术效率研究现状 1970年开始，欧美国家的科学技术的不断发展与提升，越来越多的高新技术 被用于工业生产当中，促使企业生产力和生产效率大幅上升，以此为基础，形成 了大量的高新技术产业和高新技术企业，高新技术产业和高新技术企业依托知识 密集、科技资源汇集和开放环境等众多生产要素而在某一特定区域聚集，形成了基于三阶段 DEA 模型的 113 个地市高新区技术效率测度及对策研究 6 高新技术产业开发区。因此，高新技术开发区是高新企业聚集的场所，是高新技 术人才工作的主要载体，智力密集和技术密集聚集的核心场所，是先进科技资源、 资金和管理手段应用的区域 [11] 。国内外众多学者大多将研究角度放在科技资源、 资金和管理等方面，尤其是对科技资源的配置效率研究成果众多，主要体现在高 新技术开发区的技术效率、企业（产业）技术效率方面的研究，可以归纳为以下 几点， 2.2.1 从省级层面研究技术效率 国内外许多学者将研究重点放在高新技术产业的生产效率或技术效率，稍有 不同的是，部分学者是从不同层面（区域、产业、企业）开展的生产效率、技术 效率的研究，这类成果研究大多是基于省级层面开展研究。一方面，部分学者从 不同的视角对高新区区域的创新效率、技术效率进行研究，刘满凤、李圣宏（2016） 认为技术效率、纯技术效率和规模效率最高的是长三角和珠三角地区，环境因素 严重制约了中西部地区高新区的技术效率 [12] ；刘伟、陈菁泉、李星星（2013）对 三大区域和各省市高新技术产业技术效率进行测算 [13] ；武增海、李忠民（2013） 对56家国家级高新技术开发区的技术效率进行了评价 [14] ；易明、彭甲超、俞艳霞 （2017）认为各省高新技术产业技术效率变动存在显著的空间差异 [15] ；范硕、何 彬（2018）对89个国家级高新区的技术效率进行了测算 [16] ；另一方面，还有部分 学者从产业、企业的角度对不同的高新技术产业进行效率测度，罗利华、胡先杰、 冯君（2018）构建两种评价指标体系对南京525家高新技术企业进行技术效率评价 [17] ；胡艳、周玲玉（2018）对长江经济带11省市高新技术产业进行效率测度 [18] ； 郑玉雯、薛伟贤、王萌（2018）对中国国家级高新区的效率进行评价 [19] ；包耀东、 李晏墅、肖腾飞（2018）对我国各省域高新技术产业的技术效率进行测算 [20] ；熊 飞、郑茜、唐葆君（2012）以丰台科技园区42家高新技术企业开展研究 [21] 。这类 成果研究大多是以企业或者产业、行业的角度进行技术效率测度。 2.2.2 从产业类别研究技术效率 高新技术产业从产业类别可以区分为信息技术、生物技术、新材料技术等不 同产业，亦可从产业的不同阶段、不同视角开展研究。一是从产业的不同阶段分 类开展研究，林迎星、李昊、李鹏（2015）从技术创新的投入产出视角开展研究 [22] ； 吴卫红、王阳阳、张爱美等从经济效率和专利效率两个不同的角度开展研究 [23] ； 刘俊杰、傅毓维（2008）从综合有效性、技术有效性和规模收益对全国不同区域 的高技术企业进行效率研究 [24] ；彭建国、郭鹏、于明洁（2014）以统二象理论测2 国内外研究现状及理论模型 7 算高新技术产业的过程系统和状态系统发展水平 [25] 。二是从不同的理论视角出发 开展研究，叶海景（2017）从挤出效应和诱导效应角度对政府 R&D 资助对企业 R&D 投入影响进行测算 [26] ；张珺涵、罗守贵（2018）从企业技术创新的两阶段价 值链视角，对高技术服务业技术创新进行研究 [27] ；毛蕴诗、李玉惠（2017），付野、 张广胜、田慧勇（2011）分别对农业企业、制造业的技术效率进行研究 [28-29] 。 2.2.3 从影响因素研究技术效率 除了从高新技术产业的分类和不同视角开展研究技术效率外，还有的学者从 高新技术产业（区）技术效率的影响因素或者其他重要经济变量与高新技术产业 （区）技术效率的关系展开研究。一是从技术效率的影响因素出发，以实证的方 法研究影响因素与技术效率的关系，顾淑红、花均南、吕涛（2016）认为科技与 发展人员全时当量、高技术产业研究与试验发展经费是影响我国高新技术产业技 术效率两个最重要的变量 [30] ；方大春、张凡、芮明杰（2016）认为研究与开发人 员折合全时当量、市场结构、企业规模和产业利润是中国高新技术产业技术效率 的主要影响因素 [31] ；陈伟、张长孝、李传云等（2017）分析了影响中国高新技术 产业技术效率的主要因素 [32] 。二是从其他重要经济变量与高新技术产业（区）技 术效率的关系展开研究，扈瑞鹏、马玉琪、赵彦云（2016）认为 R&D 资本存量、 研发人员投入、金融支持、政府扶持、产业规模对高新技术产业的技术效率有一 定的促进作用 [33] ；翟淑萍、顾群（2013）研究了金融发展与高新技术企业研发投 资效率影响的实证检验 [34] ；段晓华、殷仲民（2013）研究了融资渠道差异对高新 企业科技技术效率的影响 [35] ；马宁、官建成、高柏杨（2001）分析了我国高新技 术企业规模与企业创新能力之间的关系 [36] ；李彦龙（2018）测度了税收优惠政策 对创新带来的实际贡献 [37] ；张玉臣、杜千卉（2017）分析科技经费投入和科技人 员投入对创新绩效的影响 [38] ；张自力、丘书俊、何新慧（2010）测算金融支持对 广东高新技术企业自主创新关系 [39] 。 2.3 文献中常用的理论模型 2.2.1 DEA 理论模型 刘满凤、李圣宏（2016） [12] ，武增海、李忠民（2013） [14] ，熊飞、郑茜、唐 葆君（2012） [21] ，毛蕴诗、李玉惠（2017） [28] ，付野、张广胜、等（2011） [29] ， 顾淑红、花均南、吕涛（2016） [30] 等学者在研究高新技术产业（高新技术开发区） 的创新效率、技术效率时，均采用了 DEA 理论模型。目前，数据包络分析理论（DEA 方法）是研究高新技术开发区创新效率、技术效率的主流方法之一，但是大部分基于三阶段 DEA 模型的 113 个地市高新区技术效率测度及对策研究 8 学者往往容易忽视 DEA 模型中环境因素和随机因素对评价对象的影响，使得评价 效果难言准确。 2.2.2 三阶段 DEA 方法原理 Fried 等（2002）在 DEA 模型的基础之上，应用随机前沿分析方法（SFA 方法）， 对环境因素和随机因素进行了过滤，分离出了环境的无效率和管理效率，使得结 果根据精确 [40][41][42] 。因此，借鉴上述研究成果，得到三阶段 DEA 模型具体原理如 下， （1）第一阶段采用传统数据包络分析方法计算出初始效率，即采用投入或产 出导向的线性规划，利用其约束条件求得线性规划的最大值或最小值。由于高新 区的技术效率的规模报酬可变，因此本文采用投入导向下 BCC 模型，具体形式如 下， 诸诸 诸 诸 诸 诸 其中， 代表不同的高新技术开发区或者高新技术产业，X 代表高新技术开发 区投入的要素向量，Y 代表高新技术开发区产出的产量向量，S - 代表高新技术开发 区投入要素要达到效率前沿面需要调整的数量（即松弛变量），S + 代表高新技术开 发区产出要素要达到效率前沿面需要调整的数量（即松弛变量）， 为无穷小。 （2）第二阶段采用随机前沿分析方法剔除环境因素和随机因素，即 SFA 回归。 Fried（2002）论文中指出受环境因素、管理无效率和统计噪声的影响，第一阶段 得到的松弛变量并不能反映高新技术开发区真实的创新效率、技术效率。而随机 前沿分析方法（SFA 方法）能够分离出上述三种影响，因此建立投入导向的 SFA 回归函数， 诸 诸 诸 诸 其中， ni S 是第 个高新技术开发区中第 项投入要素的松弛值； i Z 是影响效 率的环境变量待今后的研究来进行 检验。 5.3.2 研究展望 本文运用三阶段 DEA 方法来分析 113 个地市高新技术开发区的技术效率，由 于世界经济形势互相影响，因此后续的研究应当考虑外部环境的影响，将国际环 境因素纳入投入产出指标或者环境指标进行研究，从而得出更为精确的结果。 另外，由于 113 个地市高新技术开发区的总体情况存在较大的差异，由于缺 乏具体的划分标准，因此未来可以考虑按照营业收入、出口总额、年末资产、年 末负债等方面结合当地社会经济状况来分析，从而划分不同区域、不同层次进行 分析也是本文的一个未来研究方向。