探析国家级高新区创新效率实证分析

由第二节介绍的方法计算的是各国家级高新区创新活动的无效率值，需要经过一定方法^[3]将其转换成各高新区的创新效率值。各高新区创新效率的均值如表15.8所示，北京、苏州、杨凌三个高新区在五年内均处于生产前沿面，杭州、大庆、鞍山、重庆、沈阳、西安、南宁紧随其后，位居前十位。不难发现，前十名以科教资源丰富的省会城市为主，非省会城市大庆和鞍山则都是资源型城市，前者是中国第一大油田、世界第十大油田的大庆油田所在地，后者是中国第一钢铁工业城市，有“共和国钢都”的美誉，两者虽然为非省会城市，但是依托丰富的自然资源优势，实现了科技、经济的协调发展，避免了资源诅咒，实现了资源型城市的转型升级。

保定、株洲、哈尔滨、绵阳和中山位居最后五位，除哈尔滨外，其他几个基本是科技资源匮乏的一般地级市。通过哈尔滨高新区的创新无效率来源和现实情况的分析，我们认为哈尔滨高新区创新绩效靠后的原因主要在于：高新技术产业基础薄弱，自然环境恶劣，造成创新投资和劳动力的不足，市内虽然有哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学等重点院校，但是其一般为军工合作项目，尚不具备技术民用化和产业化的基础。另外，由于本市高新技术产业基础薄弱，以哈工大为主的科研机构纷纷南下深圳、威海等地谋求发展与合作，造成技术、人才的流失。

表15.8　中国各高新区的创新效率情况

续表

资料来源：作者整理。

（一）国家级高新区的总体创新效率分析

从国家级高新区所处的区域、城市级别、政府授牌等方面来看，东部地区的创新效率最高，西部次之，中部最弱。仔细观察，发现某些年份西部创新绩效甚至超过东部，究其原因，这与中国建国初期为“备战”将科技资源西移进而打造的西安、成都、重庆等教育科技重镇分不开。东部地区由于区位条件，以及改革开放带来经济的大发展、大繁荣，使得政府、企业有雄厚的资金实力投资发展高等教育、科研院所、企业技术中心等科技创新资源。中部地区由于科技资源的匮乏，且中国沿边、沿江、沿海开放政策很难惠及中部地区，发展比较落后，出现“中部凹陷”，导致创新投入的不足和创新人才的流失。

从国家级高新区所处的城市级别上来看，处于直辖市、省会城市、副省级城市的高新区创新绩效的均值，无论模式均值，还是每一年的平均值，均高于一般城市。这是因为直辖市、省会城市、副省级城市经济发展水平处于省内甚至国内前列，基础设施完善、科教资源丰富、经济发展繁荣，对省内及周边区域技术、人才具有较强的集聚效应和辐射效应，而一般城市在与省会等城市的技术、人才的竞争中处于弱势地位，除非像大庆、鞍山这些具备丰富资源的城市，才具备雄厚的资金吸引科技创新资源。

为促进与APEC成员的合作，促进高新技术领域的研发，1998年起，我国先后批准了10个APEC科技工业园区^[4]。1999年为实施科技兴贸计划，促进中国高新技术产品的出口，加快国家高新技术产业开发区的国际化进程，又先后批准了15个高新技术产品出口基地^[5]。为考察国际交流以及国际市场开拓对创新绩效的影响，也从这两个角度考虑的创新绩效的差异，发现APEC科技园区对高新区的创新绩效具有显著的提升作用，其中北京、苏州、杨凌位居前三甲。然而高新技术产品出口基地的认定并没有给高新区带来明显的创新绩效的改善，其中不乏有创新效率较低的哈尔滨、青岛等高新区。这是因为APEC科技工业园区通过国际交流，吸引了发达国家的创新型科技企业，通过引进、消化国外先进技术，实现了集成创新和原始创新能力的提升。反观高新技术产品出口基地，只是在开拓国际市场上有优惠政策，因此对创新绩效很难有所改观。

表15.9　中国国家级高新区创新效率的区域与政策差异

资料来源：作者整理。

（二）创新无效率分解

通过对创新无效率来源的分解，可以为尚未达到生产前沿面的国家级高新区指明改善和发展的方向。由表15.10可以看出，天津滨海高新区产出项的无效率比较低，其无效率来源主要是科技活动经费^[6]投入过度导致的，未来改善方向应该是增加科技活动经费利用效率，而不仅仅是简单地增加科研投入。上海近一半的创新无效率来源于过度的一般科技活动（研发应用）经费支出，即其前几年对科技成果的应用研究投入过量，不过近两年已经不断改善，创新绩效已经达到1。前述经营效率表现较差的哈尔滨高新区则是在投入和产出的各项上面都有较大改善空间，丰富的科教资源、军工合作带来的充裕资金和保密性、薄弱的产业基础等导致其科技人才过量、科技活动资金投入过量、显性技术收入不足，以及自主产品收入较低。以济南、青岛为代表的山东7个高新区的创新无效率主要来源是技术收入的不足和研究与发展成果应用经费的过度投入，且除青岛外自主产品收入的无效率均接近于零。这说明山东各高新区比较重视科技成果的产业化应用，企业或研究机构大多将技术成果产业化，而不是对外技术转移。武汉作为中部科技教育重镇，武汉东湖高新区其创新无效率的来源主要是研发成果应用经费和科技人才的过度投入，目前还是依赖规模扩张的方式发展，未来需要向集约、节约的内涵式发展方式转型。国家创新型城市深圳，本土高校和科研机构匮乏，且自主创新主体主要是企业，导致其技术收入不足，购买外部技术导致其消化吸收经费支出、研发成果应用经费等较其他地区投入过度，高额的工资和政府的人才扶植政策又导致人才供给的过剩。

表15.10　中国国家级高新区创新无效率分解

续表

资料来源：作者整理。

从全国均值来看，中国高新区的无效率主要来自科技活动经费和人员的投入过剩以及技术收入的不足，这说明中国高新区的创新活动仍然处于规模扩张的阶段。然而“低悬的果实”已经摘尽，科技成果并未能与创新投入同比例地增加。当然，造成这种结果的原因与中国科技资源分布的不均衡和经济发展的区域差异也是紧密相连的，如地级城市或西部省会城市的高新区由于在人才、资本等竞争中处于劣势地位，在当下尚未形成全国性的创新系统的情况下，只能通过增加政府资金和“劣质”人才的规模化投入在创新的“量”上与东部省会城市缩小差距。

从区域来看，由于建国初期科研机构西迁和80年代东部改革开放导致东、西部科技资源丰富，中部科技资源匮乏，经济发展水平（工业基础）则呈现从东到西依次递减。这种科教资源和经济发展水平的差异导致西部科研机构相对其工业基础过剩，中部则相反。东部虽然科技资源丰富，但是相对其经济发展水平仍然不足，进而导致技术收入不足成为创新效率低下的最主要原因。由于经济发展水平的不同，中西部的技术、人才向东部转移，而中西部只能依靠增加投资增强创新能力，东部由于过剩的人才和资金供给，以及一些一般城市通过增加研发成果应用经费支出增强对引进技术的消化吸收能力等导致科技人才和科研经费投入的过剩。

从城市政治级别来看，一般城市科研机构匮乏，技术收入不足，在与省会等城市的“人才”和“科技资源”的竞争中处于劣势地位，只能通过增加“低”素质的人才和科技活动经费投入来增强创新能力。这是一种无奈的选择。而省会等城市则是由于高工资水平和完善的基础设施导致“高”素质人才和资金涌入，导致科技人才和研发投入的过剩。(www.xing528.com)

从APEC科技工业园区和高新技术产品出口基地来看，APEC科技园区无论是投入项还是产出项的无效率均远远小于非APEC科技工业园区。一方面是因为APEC科技工业园区原本选择的就是科技资源丰富、科技创新实力较强的高新区，另一方面通过与APEC各成员体的交流，创新和管理的外溢效应也得到充分的发挥。而非APEC科技工业园区则由于原本创新基础就弱，再加上与国外交流处于不利地位，导致两者之间创新效率的差距不断拉大。高新技术产品出口基地只是在技术收入无效率上低于非高新技术产品出口基地，在投入无效率上均高于非高新技术产品出口基地。仔细观察高新技术产品出口基地的名单就可发现，这些基地大多位于东部经济发展水平较高的沿海地区，科技人才和资金丰富，难免存在投入过剩。

表15.11　中国国家级高新区无效率来源的区域和政策差异

资料来源：作者整理。

（三）LTFP及其分解

由表15.12可以看出，LTFP平均值增长较快的是石家庄、佛山、武汉、包头、郑州，以中西部省份的高新区居多，说明中西部创新活动的情况正在改善。随着中部崛起战略的实施和产业转移的带动，中西部人才素质得到提升，基础设施得到改善，技术不断更新升级，管理理念和方式与国际对接，导致纯效率的改善，进而推动全要素生产率得到大幅度的提升。排名靠后的吉林、乌鲁木齐、长沙、海南均是由于纯效率的下降而导致LTFP下滑的。位于生产前沿面的杨凌高新区则主要是由于规模效率的降低、技术偏离CRS导致的。

表15.12　各国家级高新区的创新效率LTFP分解

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资料来源：作者整理。

从全国范围来看，中国高新区整体全要素生产率的改善并不乐观，年平均值只有0.8%。全要素生产率的提升主要依靠纯效率的改善（1.28%），技术进步较小，只有0.2%。规模效率呈现下降趋势，说明中国高新区已经迈过了规模扩张的阶段，未来需要向创新驱动发展。LTPSC为负，说明技术向生产前沿面靠近，逐渐接近最佳运营规模。

从区域差距来看，中国东部地区全要素生产率主要依靠纯效率改善，其技术进步率较低，规模效率已经呈现衰退，说明东部高新区那种依靠规模扩张的发展模式已经难以为继，发展转型和“二次创业”成为摆在其面前的选择。由于中国西部地区的高新区每省一般只有一个，它集全省科技、教育、人才、资金等生产要素于一身，发展规模也已经超过最优规模，进入规模报酬递减的阶段，向CRS靠近，导致其整体LTFP为负。中部地区由于早期区域发展政策的忽视，导致其发展滞后。随着“中部崛起”战略的实施，中部迎来发展的新机遇，处于规模报酬递增阶段，而且技术进步较其他地区明显，但是其纯效率改善仍然比较滞后。

从高新区所处的城市政治级别来看，处于省会或副省级城市的高新区生产率提高缓慢，纯效率的改善和技术进步的提高基本被规模效率的衰减和技术规模的降低而抵消。位于一般城市的高新区由于早期与省会等城市的高新区竞争中处于不利地位，随着省会城市各种成本的上升和城市环境的恶化迎来了发展机会，纯效率不断改善，虽然规模效率为负，但是其技术规模却不断改善。

从高新区所认定的称号来看，APEC科技工业园区的全要素生产率进步远超过非APEC科技工业园区。APEC科技工业园区由于与APEC各成员体交流密切，国际化水平较高，从发达国家引进了先进的技术和管理制度，纯效率进步较大，技术进步也较非APEC科技工业园区明显，但是由于APEC科技园区早期快速的规模扩张，已经超越最佳规模，处于规模报酬递减阶段，技术规模呈现衰退趋势。而非APEC科技园区规模效率衰退较少，且处于技术规模上升的阶段。高新技术产品出口基地与此类似，不过高新技术产品出口基地的技术进步较非高新技术产品出口基地更大。

表15.13　高新区LTFP及其分解的区域、政策差异分析

资料来源：作者整理。

（四）波士顿矩阵分析

本文根据战略管理中的波士顿矩阵将高新区分成四类：高效率—高全要素生产率（第一象限）、高效率—低全要素生产率（第四象限）、低效率—高全要素生产率（第二象限）和低效率—低全要素生产率（第三象限）。

图15.2　高新区创新效率——全要素生产率的波士顿矩阵图

资料来源：作者整理。

由图15.2可以看出，位于第一象限的高新区有19个、第二象限有10个、第三象限8个、第四象限17个。整体看来，中国高新区的形势较为乐观。位于第一象限的高新区目前已经在创新绩效和全要素生产率方面走在全国前列，未来只要维持目前的发展势头，就可继续改善绩效，提高生产率。位于第四象限的高新区，尤其是苏州、杨凌两家高新区虽然始终处于生产前沿面，但是其全要素生产率却为负值，面临被其他地区赶超的风险，未来应积极引进先进管理技术、增强国际交流、开拓国际市场，以提高纯效率、技术进步和规模经济，进而提高全要素生产率，向第一象限迈进。位于第二象限的高新区虽然目前创新效率较差，但由于全要素生产率较高，因此只要继续保持目前较高的全要素生产率，即可带动创新效率的改善，进而迈入第一象限的行列。第三象限的高新区发展状况比较差，不仅创新效率差，而且全要素生产率为负，基本进入越来越差的恶性循环，未来如果不励精图治，改变发展方式，将面临被淘汰的风险，其未来发展方向仍应该是从纯效率、规模效率、技术进步等方面着手，增强与先进发达的地区的交流和学习，改善创新创业环境。