第二及第三階段

利用 Tobit 迴歸分析，來分析環境變數對本文五項投入之差額變數的影響，結果 如表 10、11、12、13、14 所示。

表 10 廠商家數差額變數的 Tobit 迴歸結果

迴歸係數 標準差 Z 統計量 P 值.

華東地區 -78.717 73.036 -1.0778 0.2811 華西地區 -128.348 80.901 -1.5865 0.1126 鐵路密集度 156.123 41.421 3.7691 0.0002 ***

公路密集度 -1.171 1.094 -1.0702 0.2845 固定資產投資 0.005 0.020 0.2352 0.8141

工業總產值 0.002 0.006 0.4439 0.6571 地方科技支出 -1.074 1.866 -0.5759 0.5647

教育程度 -20.331 12.759 -1.5935 0.1110 截距 -156.456 73.060 -2.1415 0.0322 **

註：***、**、*分別表示為 1%、5%及 10%的顯著水準。

由表 10 我們可以發現，鐵路密集度對於廠商加數的差額變數具有顯著的正向影 響，因此也代表著，鐵路密集度越高，較容易產生超額的廠商家數投入，代表當高新 區所座落的高新區鐵路密集度過高時，對廠商家數投入運用較無效率。

表 11 員工人數差額變數的 Tobit 迴歸結果

迴歸係數 標準差 Z 統計量 P 值.

華東地區 -6287.459 8388.789 -0.7495 0.4536 華西地區 10586.400 7732.369 1.3691 0.1710 鐵路密集度 15926.190 5198.746 3.0635 0.0022 ***

公路密集度 -395.899 151.024 -2.6214 0.0088 ***

固定資產投資 2.716 2.233 1.2163 0.2239 工業總產值 -1.409 0.719 -1.9585 0.0502 * 地方科技支出 684.443 248.556 2.7537 0.0059 ***

教育程度 -4504.975 1699.113 -2.6514 0.0080 ***

截距 -2660.925 9339.206 -0.2849 0.7757 註：***、**、*分別表示為 1%、5%及 10%的顯著水準。

由表 11 可得知，鐵路密集度以及地方科技支出對於員工人數差額變數具有顯著 的正向影響，代表著，當鐵路密集度、以及地方科技支出越高，較容易產生超額的高 新區員工投入項，對於高新區員工的使用較無效率。

而公路密集度、工業總產值以及教育程度，則對於員工人數差額變數具有顯著的 負向影響，代表著增加公路密集度、工業總產值、提昇教育程度，較不易產生超額的 高新區員工投入項，對於高新區員工投入項的使用較有效率。

表 12 大專生員工比例差額變數的 Tobit 迴歸結果

迴歸係數 標準差 Z 統計量 P 值.

華東地區 -9.10383 2.57278 -3.5385 0.0004 ***

華西地區 -3.03200 2.44410 -1.2405 0.2148 鐵路密集度 5.38731 1.67739 3.2117 0.0013 ***

公路密集度 -0.08850 0.03917 -2.2596 0.0238 **

固定資產投資 0.00060 0.00067 0.8956 0.3705 工業總產值 0.00019 0.00019 1.0093 0.3128 地方科技支出 0.05832 0.06105 0.9554 0.3394 教育程度 -2.77703 0.65922 -4.2126 0.0000 ***

截距 10.40339 3.76947 2.7599 0.0058 ***

註：***、**、*分別表示為 1%、5%及 10%的顯著水準。

由表 12 可發現，鐵路密集度對於大專生員工人數差額變數具有顯著的正向影 響，代表了鐵路密集度越高，較容易產生超額的大專生員工比例投入項，對於大專生 員工比例投入使用越無效率。

而座落於華東地區以及公路密集度以及教育程度這三個環境變數，對於大專生員 工人數差額變數具有顯著的負向影響，代表了當高新區座落在華東地區時，相對於坐 落華中地區的高新區較不易產生超額的大專生員工比例投入。而座落的省市鐵路密集 度以及教育程度越高時，同樣會造成大專生員工這個投入項使用上的效率，有利於高 新區的經營。

表 13 R&D 經費差額變數的 Tobit 迴歸結果

由表 14 我們知道，鐵路密集度以及地方科技支出對於科技研發人員差額變數具 有顯著的正向影響，當高新區座落的省市鐵路密集度、地方科技支出過高時，較容易 產生超額的科技研發人員比例投入，對於科技人員這個投入項的使用較無效率。

而座落於華東地區以及高新區座落的省市教育程度，對於科技研發人員差額變數 具有顯著的負向關係，顯示了當高新區座落於華東地區時，較座落於華西地區的高新 區不容易產生超額的科技研發人員比例投入，在科技研發人員的使用上較有效率。

表 15 Tobit 迴歸結果總整理

因變數

自變數 企業家數 業末員工人數 大專生員工比例 R&D 投入金額 科技研發員工比例 華東地區 -78.7173 -6287.5 -9.1038 *** -1533083.0 ** -1.4514

(0.2811) (0.4536) (0.0004) (0.0149) (0.1843) 華西地區 -525.2 10586.4 -3.0320 -85170.8 -1.0317

(0.1126) (0.1710) (0.2148) (0.7900) (0.3742) 鐵路密集度 156.1 *** 15926.2 *** 5.3873 *** 172957.4 3.2130 ***

(0.0002) (0.0022) (0.0013) (0.4801) (0.0000) 公路密集度 -1.1705 -395.9 *** -0.0885 ** -10533.6 ** -0.0010

(0.2845) (0.0088) (0.0238) (0.0482) (0.9539) 固定資產投資 0.0046 2.7159 0.0006 273.9 *** -0.0005

(0.8141) (0.2239) (0.3705) (0.0087) (0.1585) 工業總產值 0.0025 -1.4091 * 0.0002 -16.6022 0.0000

(0.6571) (0.0502) (0.3128) (0.3966) (0.9958) 地方科技支出 -1.0744 684.4 *** 0.0583 24420.2 *** 0.0681 **

(0.5647) (0.0059) (0.3394) (0.0018) (0.0228) 教育程度 -20.3307 -4505.0 *** -2.7770 *** -70054.1 -1.5027 ***

(0.1110) (0.0080) (0.0000) (0.3531) (0.0000) 截距 -156.5 ** -2660.9 10.4034 ** -872668.2 4.1282 **

(0.0322) (0.7757) (0.0058) (0.1681) (0.0050)

註：括號中數字為 P 值。

***、**、*分別表示為 1%、5%及 10%的顯著水準。

業末員工比例、R&D 投入金額等差額變數呈現顯著的正向影響，代表了當高新區座 落於華東地區時，它的大專生員工比例、R&D 投入金額、等投入使用會較高新區座 落於華中地區來的有效率，顯示華東地區對於高新企業，是一個有利的經營環境。這 也符合中國大陸的沿海發展優先的政策，而華東地區的國家級高新區數量也較華中地 區以及華西地區來的多，顯示出發展較久且較好的中大陸華東地區，是個有利於發展 高新區的環境。

華西地區範疇並沒有對於任何投入項的差額變數有著明顯的影響，或許也代表了 座落於華中地區以及華西地區，對於資源投入的使用上的效率比較接近，所以並沒有 顯著影響。

從高新區座落省市的鐵路密集度，則可以看出對於許多項投入變數(企業家數、

業末員工人數、大專生員工佔業末員工比例、科技研發員工佔業末員工比例)的差額 變數都有顯著的正向影響，代表當一個高新區座落的省市鐵路密集度過高時，反而會 造成投入資源的差額變數增加，存在投入資源在使用上得無效率情況。

公路密集度與鐵路的影響卻是完全相反，對於各項投入變數(業末員工人數、大 專生員工比例、R&D 投入金額)具有顯著的負向影響，代表著一個高新區座落省市的 公路密集度越高，高新區在投入資源的使用上會越有效率，有利於高新區提昇經營效 率。

同樣的也發現當高新區座落省份的固定資產投資對於 R&D 投入金額的差額變 數；地方科技支出對於大專生員工比例、R&D 投入金額以及科技研發員工比例的差 額變數，具有顯著的正向影響，代表著當高新區所屬省份的固定資產以及科技支出的 投資過高時，反正會造成資源利用的無效率。過高的資產投資以及地方科技支出，反 而造成資源配置的浪費，形成不利於經營效率的環境。

而高新區所屬的省市，工業總產值對於業末員工人數的差額變數；該省市的教育 程度也對於多項投入(業末員工人數、大專生員工比例及科技研發員工比例)的差額變 數，皆有著顯著的負向影響。代表著工業總產值越高、教育程度越高的時候，資源投 入的使用也會更有效率，形成有利於高新區經營的環境。