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工業園區開發與城市製造業生產效率

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Academic year: 2021

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工業園區開發與城市製造業生產效率

邊泰明 王冠斐** 摘要:本文主要在探討城市生產效率與高新技術開發區生產效率的影響 因素。有關城市生產效率經測試結果顯示,工業園區的開發雖然有影響,但 整體配適度不高。高新技術開發區生產效率經測試結果顯示,R&D 研究與實 驗發展經費支出和科技活動人員的投入都有助於生產效率的提升,惟研究人 員的投入要具有相關規模經濟。廠商規模越大越有助於高新技術開發區生產 效率的提升,以上測試結果可以作為政策之參考。 關鍵詞:DEA 模式,工業園區,生產效率。 壱、 前言 生產力(productivity)是競爭力(competitiveness)的指標之一

(Solleiro and Castanon,2005),代表著效率。城市生產力與城市生產是否 有效率為城市經濟學者關心的議題(Mills,1967;Alonso,1971;

Schefer,1977;Carlino,1982)。早期許多研究多從城市生產力的觀點切入, 探討產業結構、資本密度、技術調整能力、勞力品質、聚集經濟…等因素對城 市生產力的影響(Beeson and Husted,1989;Williams and

Moomaw,1989;Moomaw,1983;邊泰明,1995)。晚進開始有從經濟績 效觀點討論城市生產效率問題(Kim,1997;Zhu,1998)。本文研究重點放 在城市生產效率,試圖以中國大陸 221 個城市(包括直轄市和地級市)為研 究對象(參閱附錄一),比較各城市之間製造業生產的技術效率和規模效率。 一個城市之生產製造與新興產業的發展,必須建構在完整的用地供給系 統上(Glaeser,1992)。工業園區開發是許多工業化國家在發展科技 (technology)時採行的重要政策(Castells & Hall,1994;

Masser,1990),因為它能夠創造就業機會,改善城市生產力,維持一 個國家的競爭能力和聲望(Markusen、Hall & Glasmerier,1986)。工 業園區的開發對中國大陸亦不例外,它是中國大陸加入世界經濟體系中很重 要的一種手段,並在學習世界先進產業區域的發展上伴演著關鍵的角色 (Walcott,2002)。由於中國大陸工業園區(高新技術開發區與經濟技術 開發區)的設置是以城市為考量(都市化帶動工業化),所以本文亦試圖瞭 解工業園區的開發是否會影響城市生產效率。 城市生產效率和創新能力有密切關係。一個城市創新氛圍(Innovative milieu)愈高,廠商的創新績效愈大(Camagni,1995),吸引跨國企業設 廠機率愈高,這也就隱含著城市創新能力愈強,生產效率愈高。城市創新氛 圍是產業群聚、廠商研發投入、廠商合作網絡、廠商創新績效...等因素的綜合

(Shefer and Frenkle,1998)。知識經濟時代,廠商創新績效的實證研

邊泰明 國立政治大學地政學系教授  王冠斐 國立政治大學地政學系博士生

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究很多, Becheikh 、Landry and Amara(2006)整合了 1993-2003 年 有關廠商產品製程與技術創新108 篇的實證研究,系統性的彙整出創新研 究的邏輯,架構出包含廠商特性之內部因素、廠商所處環境之外在因素和廠 商創新績效之間的關係,其中內部因素與外部因素之R&D 與廠商創新成效 有密切關係。準此,本研究有關城市生產效率影響因素之探討,除了工業園 區設置因素外,亦將分析科研經費支出是否和城市生產效率有關。 全文結構包括六個部份,第二個部份是理論方法的說明,包括本文測試 的邏輯結構;第三個部份描述中國大陸工業園區開發的經過,和工業園區在 空間上的分佈;第四和第五部份為測試變數的說明,以及測試結果的分析; 最後為結論和政策建議。 二、理論方法與邏輯架構

效率有技術效率(technical efficiency)、規模效率(scale efficiency)和 配置效率(allocative efficiency)三種。配置效率需要有生產成本資料,本研 究闕如,所以只進行技術效率和規模效率的測試。技術效率可再分為投入面 (input orientation)模式和產出面(output orientation)模式。投入面模式指 的是在既有的產出水準下,決策單位(Decision Making Unit, DMU)如何減 少投入生產要素以獲得效率;產出面模式指的是在既有投入水準下,DMU 如增加產出以獲得效率。當技術效率呈現規模報酬遞增或遞減時,便出現規 模無效率(scale inefficiency)現象。 有關城市生產力的測試,多從城市聚集經濟的觀點,建立生產函數 (production function),透過聚集經濟規模報酬(returns-to-scale)參數 (Carlino,1979,1982,1985;Schefer,1973),或希克斯中性(Hicks-neutral)生產力參數(Nakamura,1985;Henderson,1986)的測試,了解 城市生產力是受到技術因子、地方化經濟(localization economics)或者城市 化經濟(urbanization economics)的影響;而城市生產效率的分析,則是利 用資料包絡分析方法(Data Envelopment Analysis, DEA)去進行測試 (Kim,1997),本文亦採用 DEA 方法。

(一)DEA 模式

DEA 模式最早由 Farrel 於 1957 年提出,是一種無參數(non-parametric) 之統計效率技術(statistical efficiency technique),它利用線性規劃(linear programming)之非預設生產函數的方式來推估多項投入與多項產出的效率 值,分別計算各 DMU 的產出與投入比值,並以柏拉圖效率(Pareto efficiency)觀念求得效率前緣(efficiency frontier)所連成的包絡曲線為基準 位於包絡曲線上的決策單位,判定為相對有效率(relative efficiency),而 落於包絡曲線內的 DMU 則判定為相對無效率,藉以評估各 DMU 之生產效 率。所以它是對 DMU 排序的一種測試模型,可以比較 DMU 彼此之間的相對 效率。此種方式的特點是可同時處理多項投入與產出,不需預設生產函數,

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且可指出各 DMU 之投入或產出規模經濟與不經濟,做為政策建議的依據。 DEA 評估模式包括 CCR 模式及 BCC 模式:

1、CCR 模式

Charnes、Cooper & Rhodes(1978)依據 Farrell 的效率衡量理論基礎,利 用虛擬乘數(virtual multiplier)將多投入與多產出的情形,加權整合成為單 一投入與單一產出,並以此種虛擬的投入產出比率作為 DMU 效率衡量的指 標,即所謂的 CCR 模式。但由於 CCR 模式為分數規劃模式不易求解,且所 求解之最適解在規模報酬固定之假設下,會有無窮多組解產生。因此, Charnes(1978)將其轉換為線性規劃問題,假設 DMU 有 n 個,各 DMU(i=1,2,…,n)使用 m 種投入要素

x

ij (j=1,2,…,m),生產 s 種產出

y

ir (r=1,2,…,s),其公式如下: m j s r n i t s Max

v

u

x

v

x

v

y

u

y

u

h

j r m j j kj m j j ij ir r s r rk r s r k ,..., 2 , 1 , 0 ,..., 2 , 1 , 0 1 ,..., 2 , 1 , 0 . . 1 1 1 1         

    ; 其中,

h

k

DMU

k 的投入效率值。

u

r:第 r 個產出項目的虛擬乘數。

v

j :第 j 個投入項目的虛擬乘數。 2、BBC 模式 由於 CCR 模式是假設受評估單位為固定規模報酬之前提,但當規模報酬 為變動時,技術無效率則可能來自於運作規模的不當而非技術無效率。因此 Banker, Charnes and Cooper(1984)修正了 CCR 模式,將無效率的原因分為技 術的無效率或營運規模的不當,藉以評估廠商在不同規模報酬(variable retums-to-scale;VRS)下生產之技術效率,。並引用 Shephard 的距離函數, 加入 DMU 在生產函數上的參考點需為有效率 DMU 的凸性組合(convex combination),而導出能同時衡量受評估單位的純技術效率與規模效率的 BCC 模式。其轉為利於演算之對偶模式公式如下:

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j r i s r m j st Min

s

s

s

y

y

s

x

x

s

s

j r i n i i n i i ir r kr n i i ij j kj k m j j s r r k , , , 0 , , 1 ,..., 2 , 1 , ,..., 2 , 1 , . 1 1 1 1 1                            

s

r  :第 r 個產出項目之差額變數

s

j  :第 j 個投入項目之差額變數

:為一極小數值 其中,

s

i  與

s

j 分別為產出與投入之互補差額變數,其可衡量純技術無效 率,以及瞭解投入與產出有多少改善空間。而

n i 1  即為凸性限制式,保證參 考單位和受評估單位的規模相似,助於衡量純技術效率值。 3、規模效率 DEA 模式亦可以分析 DMU 受測單位之技術效率是處於規模報酬遞增或規 模報酬遞減,以瞭解規模效率或規模無效率。規模效率的計算是固定規模報 酬效率值與變動規模報酬效率值之比,比值為 1 表示 DMU 具規模效率,如 果小於 1 是規模不效率。規模效率的計算是固定規模報酬效率值與變動規模 報酬效率值之比,比值為 1 表示 DMU 具規模效率,如果小於 1 是規模不效 率, 1 1 *

n j j  表示規模報酬遞增, 1 1 *

n j j  表規模報酬遞減。 (二)TOBIT 模式 由於 DEA 效率評估僅衡量各決策單位的相對效率值,無法指出其他外生 變數對於決策單位生產效率的影響,因此往往需要再利用迴歸分析進行測試。 本研究亦採二階段的方式進行分析,以所估計的效率值為被解釋變數,利用 迴歸模型評估外生變數對於生產效率的邊際效果。由於 DEA 模型所估計出來 的效率值為介於 0 到 1 之間,屬於設限資料(censored data),且樣本資料 分佈不屬於常態分配或對稱型分配,與最小平方法(OLS)中的被解釋變數 是屬於連續數不同,若逕行最小平方法進行迴歸分析,可能會導致估計參數 值有偏誤(biased)或不一致性(inconsistent)的現象,因此本研究利用

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Tobit 截斷迴歸模型進行後續分析。Tobit 截斷迴歸實證模型設定如下式:

TE

TE

TE

TE

TE

* i i * i i * i *

1,

1

1,

,...,

2

,

1

,

n

i

i i i

X

TE

其中,

TE

i * 為真正的技術效率值,

TE

i 為被截斷的技術效率值,當

TE

i * 大於等於 1 時,

TE

i 均為 1;當

TE

i * 小於 1 時,

TE

i 等於

TE

i * 。

X

i向量代表可能影響技術效率值之解釋變數, 向量為其係數,

i為隨機干擾向,屬常態分配。 (三)邏輯架構 本研究生產效率的測試包括城市(4 個直轄市和 217 個地級市)和高新 技術開發區(53 個)兩個地裡空間,測試的模式有 DEA 模式和 TOBIT 模式, 其間的邏輯關係如圖一所示。 圖一:研究邏輯架構 三、大陸工業園區開發 大陸積極推展經濟改革之際,在科技發展方面有所謂三個層次及六大計 畫。六大計畫分別為「六五、七五、八五攻關計畫」、「863 計畫」、「星火計畫」、 「火炬計畫」、「基礎研究計畫」及「國家科技成果重點推展計畫」,這六大計 劃和工業園區的開發有密切關係。 1984 年是大陸地區工業園區開發的分界點,在此之前大陸無工業園區

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的發展,在計劃經濟體制與國家政策的思考之下,產業的佈置主要是配合國 家計劃以及國防安全的需要,如三線戰略發展時期的產業內遷。1984 年 6 月,原國家科委向黨中央、国務院提出了關於迎接新技術革命的對策,其中 明確地提到了要研究、製定新技術園區和企業孵化器的優惠政策,同年在鄧 小平南巡為開發沿岸政策定調之後,國務院在同年配合沿海14 個開放城市 設定國家級經濟技術開發區,以有別於計劃經濟體制的特區方式對外招商引 資、引進技術與產業。國家級經濟技術開發區空間分佈請參閱附圖。 大陸地區在 1984 年首先設立經濟技術開發區的時候,對於開發工業園 區設立了以下基本原則1:①依托母城,經濟技術開發區的設立都必須依靠東 部沿海發達地區或中心城市的轄區之內,依靠該城市的資源、資金、人力、工 業基礎、基礎設施;②新生區域,經濟技術開發區的設立必須明確劃定地址 界線,同時是新建的區域,以方便管制授權及對外開放政策的實施;③定位 明確,經濟技術開發區的設立是對外引進技術,集中舉辦中外合資、合作、 外商獨資以及中外合作的科研機構,進行合作生產、設計、開發,同時向內 地擴散先進生產技術與管理經驗;④平台式體制設計,開發重點在投資環境 的改善,不主動介入企業的經營;⑤管制授權,經濟技術開發區內的外資投 資項目可以適度的比照經濟特區的規定放寬;⑥超國民待遇,於園區內生產 的廠商可享有優於中國本地企業的所得稅優惠。 上述經濟技術開發區設立的原則確立了開發區設立的目的、區位、以及 性質,再加上產業與科技政策的指導,如經濟技術開發區以引進外資先進技 術、發展工業、生產產品出口為主,致力高新技術產業的發展的「三為主一致 力」方針,並配合經濟計畫明定可投資的項目,企圖達成產業需求與投資環 境供給之間的平衡。 大陸地區在1985 年設立深圳科技工業園區,之後依照此一經驗配合國 家火炬計畫在1988 年設立「北京高技術產業開發試驗區」,類似於台灣的 新竹科學園區以高科技產業的發展為主,為高新技術產業園區之濫觴。國家 科委於1991 年 6 月 29 日公佈了「國家級火炬計畫項目管理辦法」,其中 「火炬計畫」除了要將大陸本身的科技研究成果,轉換成市場需求之商品, 以達到「商品化」、「產業化」及「全球化」之目標外,更重要的是要在各地區 開發「高新技術產業開發區」,同年批准成立了26 個國家級高新技術產業開 發區,1994 年又成立了 25 個,並於 1997 成立了最後一個高新開發區, 亦即陝西省「楊凌農業高新技術產業開發示範區」,至此,國家級高新技術 產業開發區合計有53 個。 雖然大陸地區也有如出口加工區、保稅區、旅遊區、邊境開發區等園區, 但主要的工業園區體系為經濟技術開發區以及高新技術產業開發區兩種。 四、 資料來源與變數選取 1 〝沿海部份城市座談會紀要〞,中國開發協會編,《中國開發區大事記》,1984。

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配合 DEA 模式與 TOBIT 模式測試的需要,本研究分別針對 221 個直轄 市與地級市及 53 個高新技術產業開發區所測試的變數說明如下: (壱) 地級市製造業生產效率測試變數 DEA 模式是一種投入產出的模式,它的優點為可以同時處理多投入因 素和多產出因素。在多投入因素方面,本文選取了從業人員年平均人數、固 定資產投資完成額、當年實際使用外資金額和工業企業數四項投入變數,分 別表示資本與勞力生產因素。在產出方面,以總產值作為衡量的指標,其中 又可分為內資企業總產值、港澳台商投資企業總產值和外商投資企業總產值 三項。以上資料來自於 2004 年中國城市統計年鑑與中國城市發展報告。地級 市各變數之平均值、最小值和最大值參閱表一。 TOBIT 模式的測試,是以 DEA 模式測試的結果作為應變數,地級市生 產屬於有效率,其數值為 1;否則小於 1,生產效率值介於 0 和 1 之間。解釋 變數則為是否有高新技術開發區和經濟技術開發區的設置,屬於虛擬變數, 如果有,數值為 1;否則為零。理論上,有設置工業園區的地級市,其生產 效率較高。另外,本研究將工業園區之科學事業費支出亦納入考量,科學事 業費支出和研發有密切關係,理論預期值為正相關,表示科學事業費支出愈 多,生產會愈有效率。該變數屬於連續變數,資料來自 2004 年科技部投資處 表一:地級市測試變數 DEA 模式 TOBIT 模式 變數名稱 平均值 最小值 最大值 平均值 最小值 最大值 內資企業總產值(千萬 元) 2100.9 43 22.318 31234.6 51 --- --- ---港、澳、台商投資 企業總產值(千萬元) 458.29 9 0.053 14982.5 38 --- --- ---外商投資企業總產值 (千萬元) 743.62 0 0.043 34133.1 15 --- --- ---從業人員年平均人數| (萬人) 13.985 0.21 204.62 --- --- ---固定資產投資完成額 (千萬元) 998.39 7 30.066 21696.8 00 --- --- ---當年實際使用外資金額 (百萬美元) 217.11 6 0.01 5073.34 --- --- ---工業企業數(個) 399.97 2 18 9760 --- --- ---有無高新園區 --- --- --- 為虛擬變數,1=有高新園 區,0=無高新園區 有無經濟技術開發區 --- --- --- 為虛擬變數,1=有經濟技術 開發區,0=無經濟技術開發 區 科學事業費支出(萬元) --- --- --- 2077.9 54 0 9610 0

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(二)高新技術開發區測試變數 高新技術開發區生產效率的測試(DEA 模式)有四項投入變數和兩項 產出變數。前者包括累計竣工建築面積、企業家數、年末從業人數和年末資產, 分別代表土地、勞力和資本生產要素。後者有工業總產值和實際上繳稅額。 本研究測試影響高新技術開發區生產效率(TOBIT 模式)的因素有三: R&D 研究及實驗發展經費支出、科技活動人員和廠商規模(以年末從業人員 (千人)/企業家數(百家)代表)。理論上,R&D 研究及實驗發展經費支 出愈多,知識與技術產出愈大,生產效率也就愈高;科技活動人員投入愈多, 對生產效率有正面效果,但可能也有不經濟現象;廠商規模愈大,有規模經 濟效果。高新技術開發區各測試變數之平均值、最小值和最大值參閱表二。 表二:高新技術開發區測試變數 DEA 模式 TOBIT 模式 變數名稱 平均值 最小值 最大值 平均值 最小 值 最大值 工業總產值(億美元) 309.18 2 17.93 6 1236.1 53 --- --- ---實際上繳稅額(億元) 19.759 0.384 120.08 6 --- --- ---累計竣工建築面積(平方 公里) 2.924 0.509 9.098 --- --- ---企業數(百家) 6.199 0.46 120.3 --- --- ---年末從業人數(千人) 74.596 8.838 488.56 1 --- --- ---年末資產(億元) 498.69 3 61.92 2 5243.8 93 --- --- ---R&D 研究及實驗發展經費 支出 --- --- --- 77.956 0 1286.41 4 科技活動人員(人) --- --- --- 111.20 4 4.52 1433.05 科技活動人員平方(人) --- --- --- 495.63 6 0.20 4 20536.3 23 年末從業人員(千人)/企 業家數(百家) --- --- --- 24.476 3.71 5 74.402 五、實證分析 (一)城市製造業生產效率與影響因素分析 本文 DEA 模式測試包括 CCR 模式、BCC 模式和規模效率測試。CCR 模 式 假設規模報酬是固定的,221 個地級市測試結果,生產有效率的城市包括長 春市 、蘇州市、廈門市、青島是、東莞市...等 31 個地級市,占全部受測城市比例

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14.03%,31 個地級市中屬於沿海地區的有 6 個,屬於內陸地區有 25 個;沒 有效率的地級市包括北京市、天津市、上海市…等 190 個城市,占全部受測城 市 85.97%,其中屬於沿海地區生產沒有效率的地級市有 51 個,內陸地區有 139 個;有效率的地級市效率參數值為為 1,沒有效率的地級市最小參數值 為 0.132,為上饒市,221 個地級市平均效率值為 0.521(參閱表三)。 BCC 模式假設規模報酬是變動的,如果非處效率狀態,則呈現規模報酬遞 增或遞減。221 個地級市測試結果,生產有效率的城市除了 CCR 模式中 31 個地級市外,尚包括天津市、上海市、杭州市…等 14 個地級市,總共 45 個地 級市,占全部受測城市 20.36%;生產沒有效率的地級市減少為 176 個,占 全部受測城市比例 79.64%,其中屬於沿海地區生產沒有效率的地級市有 47 個,內陸有 129 個;BCC 模式測試有效率的參數值亦為 1,沒有效率的地級 市最小參數值為 0.173,為宜昌市,221 個地級市平均效率為 0.614,略高於 CCR 模式的 0.521。 規模效率計算的結果,具有規模效率的城市共 32 個,沿海地區 6 個, 內陸地 26 個;規模不具效率的城市 189 個,屬於規模報酬遞增的城市 137 個,規模報酬遞減的城市 52 個。 表三:221 個城市 DEA 模式測試結果

CCR model BCC model Scale 效率增減

有 效 率 佔全部 比例 (%) 無 效 率 佔全部 比例 (%) 有 效 率 佔全部 比例 (%) 無 效 率 佔全部 比例 (%) 有 效 率 佔全部 比例 (%) 無 效 率 佔全部 比例 (%) 效 率 遞 增 效 率 遞 減 地級市總數 3 1 14.03 % 19 0 85.97 % 4 5 20.36 % 17 6 79.64 % 3 2 14.48 % 18 9 85.52 % 52 13 7 沿海地區 6 2.71 % 51 23.08 % 1 2 5.43 % 47 21.27 % 6 2.71 % 51 23.08 % 27 26 內陸地區 2 5 11.31 % 13 9 62.90 % 3 3 14.93 % 12 9 58.34 % 2 6 11.76 % 13 8 62.44 % 25 11 1 平均效率 0.521 0.614 0.849 ---標準差 0.2628 0.2615 0.1839 ---最小值 0.132 0.173 0.196 ---最大值 1 1 1 ---為了瞭解城市生產力是否受到工業園區開發的影響,本研究以 DEA 模 式所測試的城市生產效率值為應變數,城市有無高新技術開發區和經濟技術 開發區的設置(虛擬變數),與城市科學事業費支出(連續變數)作為自變 數,進行 TOBIT 模式的測試。在 BCC 模式中,高新技術開發區的設置通過 檢定(P 值為 0.094),表示高新技術開發區的設置會影響城市製造業生產

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效率,且為正相關,惟科學事業支出無法通過檢定,表示沒有相關。在 CCR 模式中,城市生產效率和工業園區設置與否沒有相關,但受到科學事業支出 的影響(P 值為 0.0745)。(參閱表四) 表四:221 個城市 TOBIT 模式測試結果 自變數 CCR model BCC model 係數值 P-Value 係數值 P-Value 常數項 0.624 0.000*** 0.513 0.000*** 有無高新園區 0.105 0.1082 0.0981 0.094* 有無經濟技術 開發區 -0.029 0.6726 0.0158 0.799 科學事業費支 出 0.0000053 0.0745* -0.0000001 7 0.939 配適度 0.396 0.031 註:*表示達到 10%之顯著水準;***表示達到 1%之顯著水準。 (二)高新技術開發區生產效率與影響因素分析 高新技術開發區開發是否具有生產效率亦是本研究關心的重點。本文亦利 用 DEA 模式針對 53 個高新技術開發區,以 4 項投入變數和 2 項產出變數進 行效率測試。在 CCR 模式中,生產達效率的高新技術開發區有 6 處,4 處在 沿海地區,2 處在內陸地區;未達效率的高新技術開發區 47 處,沿海地區 13 處,內陸地區 34 處。BCC 模式中,生產達效率的高新技術開發區有 9 處, 沿海地區多 2 處,有 6 個地區,內陸地區有 3 處。 規模效率的測試和 CCR 模式測試的結果一樣,有 6 個高新技術開發區是 有效率的。規模沒有效率的高新技術開發區總共有 47 處,規模無效率屬於規 模遞增的高新技術開發區共 11 處;屬於規模遞減的高新技術開發區共 36 處 (參閱表五)。 表五:53 個高新技術開發區 DEA 測試結果  

CCR model BCC model Scale 效率增減

有 效 率 佔全部 比例 (%) 無 效 率 佔全部 比例 (%) 有 效 率 佔全部 比例 (%) 無 效 率 佔全部 比例 (%) 有 效 率 佔全部 比例 (%) 無 效 率 佔全部 比例 (%) 效率 遞增 效率遞減 高新區總數 6 11.32% 47 88.68% 9 16.98% 44 83.02% 6 11.32% 47 88.68%  11  36 沿海地區 4 7.55 % 1 3 24.53 % 6 11.32 % 1 1 20.75 % 4 7.55 % 1 3 24.53 % 2 11 內陸地區 2 3.77 % 3 4 64.15 % 3 5.66 % 3 3 62.26 % 2 3.77 % 3 4 64.15 % 9 25 平均效率 0.504377 0.593113 0.859868 ---標準差 0.24753 0.25048 0.173732 ---最小值 0.165 0.25 0.165

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---最大值 1 1 1 影響高新技術開發區效率的因素,經 TOBIT 模式測試的結果,R&D 研究 及實驗發展經費支出、科技活動人員、和廠商規模(年末從業人員/企業家數)3 項變數通過統計檢定。亦即高新技術開發區 R&D 研究及實驗發展經費支出 越高,生產效率越大(p 值=0.0001);廠商規模越大,生產效率越高(p 值= 0.0455)。高新技術開發區生產效率在投入初期呈現負向相關,表示有研發 投入人員規模不經濟情形(p 值=0.0000),隨著研發投入人員至一定規模 後有正向相關(p 值=0.0000)(參閱表六)。 表六:53 個高新技術開發區 TOBIT 模式測試結果(4 個變數) BCC model 自變數 係數值 P-Value 常數項 0.754 0.0000*** R&D 研究及實驗發展經費支出 0.0263 0.0001*** 科技活動人員 -0.0867 0.0000*** (科技活動人員)2 0.0311 0.0000*** 年末從業人員/企業家數 0.0445 0.0455** 配適度 0.1503 註:**表示達到 5%之顯著水準;***表示達到 1%之顯著水準。 六、結論與建議 本文利用 DEA 模式針對大陸 221 城市和 53 個高新技術開發區的生產效 率進行測試。結果發現諸如北京市(CCR 和 BCC)、上海市(CCR)、西安市(CCR 和 BCC)…等大城市的生產效率並不如一般預期般具有生產效率;小城市諸 如晉中、連成、通化…等地區在製造業生產上並不一定沒有效率;會有如此 的結果,關鍵在於生產效率之計算,同時考慮了投入面和產出面。高新技術 開發區的生產效率亦有同樣的情形,北京、深圳、上海高新技術開發區成效 最佳,生產效率值為1;天津高新技術開發區的生產效率不如預期(CCR 僅 為 0.335、BCC 為 0.496);楊凌高新技術開發區成立時間最晚,屬於產業科 技高新技術開發區,生產效率值最低。由於本文係利用投入面進行測試,所 以政策建議著重在生產投入因素的建議。當測試結果屬於規模報酬遞增時, 表示生產要素投入不足,在政策上應加強生產要素的投資;如果屬於規模報 酬遞減,表示生產要素投入相對於產出是過多的,在政策上對於生產要素的 投入就應該謹慎評估。 有關城市生產效率影響因素的測試,工業園區的設置會對城市有所影響 (但僅在 BCC 模式測試時才通過檢定),惟 p 值僅達 10%之顯著水準,整體 配適度亦不高,顯示影響城市生產效率還有其他因素,這個結果可以供未來 繼續研究參考。本研究為了瞭解城市生產效率是否會受到高新園區生產效率 的影響,亦針對53 個高新技術開發區所在城市,進行城市生產效率與高新

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技術開發區生產效率相關性的測試,惟Pearsonvu 相關性僅 0.259(CCR 模式)和 0.325(BCC 模式),顯示兩者所呈現的關聯性不高。 高新技術開發區生產效率影響因素的測試,R&D 研究及實驗發展經費 支出和科技活動人員的投入都有助於生產效率的提升,惟研究人員的投入要 具有相關規模經濟。廠商規模越大越有助於高新技術開發區生產效率的提升, 這也可以作為政策之參考。 參考文獻 王肇蘭,(2006),租稅與經濟成長、地方政府財政與技術效率論文集,國立政治大學 財政學系博士論文。 邊泰明,(1998),都市階層與都市生產力, 海峽兩岸長江流域可持續發展專題研討會, 武漢。

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附錄一:大陸地區直轄市、地級市、高新技術開發區與經濟技術開發區對照 表 地級市 高新 技術 經濟 技 術 CCR BCC SCAL E   地級市 高新 技術 經濟 技 術 CCR BCC SC AL E   北京 ˇ ˇ 0.488 0.853 0.572 drs 鐵 嶺     0.457 0.48 4 0.9 45 i r s 天津 ˇ ˇ 0.692 1 0.692 drs 朝 陽     0.225 0.34 9 0.6 44 i r s 石家莊 ˇ   0.384 0.386 0.996 irs 葫蘆島     0.854 0.85 6 0.9 97 i r s 唐山     0.533 0.673 0.792 drs 長 春 ˇ ˇ 1 1 1 -秦皇島   ˇ 0.566 0.694 0.816 drs 吉 林 ˇ   0.273 0.27 8 0.9 81 i r s 邯 鄲     0.811 0.842 0.963 drs 四 平     0.286 0.38 7 0.7 39 i r s 保 定 ˇ   0.369 0.378 0.976 irs 通 化     1 1 1 -張家口     0.542 0.543 0.998 irs 白 山     1 1 1 -承 德     0.381 0.464 0.821 irs 白 城     0.54 0.65 0.8 31 i r s 滄 州     0.453 0.539 0.84 irs 哈爾濱 ˇ ˇ 0.271 0.27 4 0.9 89 i r s 廊 坊     0.592 0.637 0.928 drs 齊齊哈爾     0.382 0.39 4 0.9 69 i r s 衡 水     0.495 0.536 0.925 irs 雞 西     0.69 1 0.6 9 i r s 太 原 ˇ ˇ 0.32 0.321 0.999 - 大 慶 ˇ   1 1 1

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-s 陽 泉     0.552 0.582 0.947 irs 佳木斯     1 1 1 -長 治     0.355 0.377 0.942 irs 牡丹江     0.519 0.53 5 0.9 69 i r s 晉 中     1 1 1 - 綏 化     0.196 1 0.1 96 i r s 運 城     1 1 1 - 上海 ˇ ˇ 0.687 1 0.6 87 d r s 臨 汾     0.596 0.693 0.859 irs 南 京 ˇ ˇ 0.587 0.82 4 0.7 12 d r s 呼和浩特   ˇ 0.4 0.418 0.957 irs 無 錫 ˇ   0.672 0.92 4 0.7 27 d r s 包 頭 ˇ   0.412 0.416 0.991 irs 徐 州     0.309 0.31 4 0.9 85 i r s 烏 海     0.159 0.265 0.599 irs 常 州 ˇ   0.704 1 0.7 04 d r s 赤 峰     0.284 0.357 0.795 irs 蘇 州 ˇ ˇ 1 1 1 -鄂爾多斯     1 1 1 - 南 通   ˇ 0.822 1 0.8 22 d r s 瀋 陽 ˇ ˇ 0.388 0.39 0.995 drs 連雲港   ˇ 0.383 0.47 9 0.8 01 d r s 大 連 ˇ ˇ 0.775 0.848 0.914 drs 淮 安     0.431 0.43 3 0.9 97 d r s 鞍 山 ˇ   0.41 0.412 0.995 drs 鹽 城     0.423 0.44 0.9 62 i r s

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8 98 r s 本 溪     1 1 1 - 鎮 江     0.707 0.75 7 0.9 34 d r s 丹 東     0.32 0.388 0.824 irs 泰 州     0.625 0.62 6 0.9 99 i r s 錦 州     0.543 0.553 0.982 irs 宿 遷     0.159 0.60 3 0.2 64 i r s 營 口   ˇ 0.445 0.465 0.956 irs 杭 州 ˇ ˇ 0.708 1 0.7 08 d r s 阜 新     0.233 0.289 0.805 irs 寧 波   ˇ 0.631 0.68 1 0.9 27 d r s 遼 陽     0.892 0.915 0.975 irs 溫州   ˇ 0.441 0.44 6 0.9 88 d r s 地級市 高新 技術 經濟技術 CCR BCC SCALE   地級市 高新技術 經濟技術 CCR BCC SCAL E   盤 錦     0.5 62 0.5 9 0.954 irs 嘉興     0.314 0.32 0.9 82 d r s 湖 州     0.5 35 0.5 46 0.98 irs 鷹潭     0.244 1 0.2 44 i r s 紹興     0.3 93 0.4 02 0.977 irs 贛州     0.221 0.35 6 0.6 21 i r s 金 華     0.2 38 0.2 71 0.878 irs 吉安     0.223 0.95 4 0.2 34 i r s 衢 州     0.2 04 0.3 26 0.625 irs 宜春     0.238 0.47 7 0.5 i r

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舟 山     0.5 39 0.5 76 0.935 irs 撫州     0.527 0.81 9 0.6 43 i r s 台 州     0.5 67 0.5 72 0.991 drs 上饒     0.132 0.47 4 0.2 79 i r s 麗水     0.4 5 0.7 55 0.596 irs 濟南 ˇ   0.387 0.43 6 0.8 87 d r s 合肥 ˇ ˇ 0.8 64 1 0.864 drs 青島 ˇ ˇ 0.789 1 0.7 89 d r s 蕪湖   ˇ 0.6 58 0.6 66 0.989 irs 淄博 ˇ   0.651 1 0.6 51 d r s 蚌埠     0.2 99 0.3 35 0.891 irs 棗莊     0.555 0.57 4 0.9 67 i r s 淮南     0.4 81 0.4 99 0.965 irs 東營     0.542 0.59 3 0.9 15 d r s 馬鞍山     0.3 96 0.4 32 0.918 irs 煙臺   ˇ 0.384 0.47 2 0.8 14 d r s 淮北     0.3 89 0.4 33 0.898 irs 濰坊 ˇ   0.445 0.45 7 0.9 75 i r s 銅陵     0.3 91 0.4 68 0.836 irs 濟寧     0.386 0.38 9 0.9 92 d r s 安慶     0.7 17 0.7 44 0.964 irs 泰安     0.3 0.32 4 0.9 23 i r s 黃山     0.2 07 0.5 96 0.348 irs 威海 ˇ ˇ 0.653 0.65 6 0.9 95 d r s

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69 82 3 84 r s 阜陽     0.3 35 0.4 31 0.777 irs 萊蕪     0.389 0.40 1 0.9 71 i r s 宿州     0.2 13 0.3 92 0.545 irs 臨沂     0.368 0.37 0.9 95 d r s 巢湖     0.2 56 0.3 52 0.725 irs 德州     0.501 0.50 5 0.9 92 i r s 六安     0.3 29 0.4 74 0.695 irs 聊城     0.367 0.4 0.9 19 i r s 宣城     0.4 55 0.6 44 0.707 irs 濱州     0.54 0.59 5 0.9 07 i r s 福州 ˇ ˇ 0.5 03 0.5 57 0.904 drs 菏澤     0.194 0.32 2 0.6 04 i r s 廈門 ˇ ˇ 1 1 1 - 鄭州 ˇ ˇ 0.321 0.32 2 0.9 98 i r s 莆田     0.6 08 0.6 33 0.96 irs 開封     0.376 0.43 4 0.8 68 i r s 三明     0.5 15 0.5 85 0.881 irs 洛陽 ˇ   1 1 1 -泉州     0.3 92 0.3 95 0.992 irs 平頂山     0.931 1 0.9 31 d r s 漳州     0.3 01 0.3 3 0.911 irs 安陽     0.87 1 0.8 7 d r s 南平     0.4 49 0.5 07 0.886 irs 新鄉     0.503 0.53 6 0.9 39 i r

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龍岩     0.4 79 0.5 26 0.91 irs 焦作     0.319 0.34 8 0.9 18 i r s 寧德     0.1 88 0.9 04 0.207 irs 濮陽     0.3 0.31 9 0.9 38 i r s 南昌 ˇ ˇ 0.4 28 0.4 3 0.995 drs 許昌     0.515 0.58 9 0.8 73 i r s 萍鄉     0.2 99 0.4 06 0.737 irs 漯河     0.6 0.69 3 0.8 66 i r s 九江     0.3 08 0.3 64 0.848 irs 三門峽     0.365 0.53 2 0.6 85 i r s 新余     0.3 78 0.4 86 0.778 irs 南陽     0.43 0.44 1 0.9 77 i r s 地級市 高新 技術 經濟技術 CCR BCC SCALE   地級市 高新技術 經濟技術 CCR BCC SCALE  商丘     0.204 0.2 8 0.726irs 陽江     0.2160.32 9 0.657irs 信陽     0.244 0.3 27 0.748irs 清遠     0.2830.41 6 0.68irs 駐馬店     0.397 0.5 23 0.759irs 東莞     1 1 1-武漢 ˇ ˇ 0.323 0.3 81 0.848drs 中山 ˇ   0.849 1 0.849drs 黃石     0.379 0.4 19 0.906irs 潮州     0.3720.42 4 0.878irs 十堰     1 1 1- 揭陽    1 1 1-宜昌     0.173 0.1 73 1- 雲浮     0.819 1 0.819irs 襄樊 ˇ   0.538 0.5 48 0.98irs 南寧 ˇ ˇ 0.2220.22 8 0.973irs

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09 2 孝感     0.183 0.3 64 0.504irs 桂林 ˇ   0.2890.32 9 0.878irs 荊州     0.257 0.2 86 0.896irs 梧州     0.2580.40 6 0.637irs 黃岡     0.364 0.4 59 0.792irs 北海     0.2850.48 3 0.59irs 長沙 ˇ ˇ 0.27 0.2 99 0.901drs 防城 港     1 1 1-株洲 ˇ   0.397 0.4 17 0.952irs 貴港     0.3070.48 9 0.628irs 湘潭     0.347 0.3 82 0.907irs 玉林     1 1 1-衡陽     0.243 0.2 95 0.822irs 賀州     0.2650.83 4 0.318irs 岳陽     1 1 1- 崇左    0.885 1 0.885irs 常德     0.371 0.3 97 0.936irs 海口 ˇ   0.347 0.35 0.992drs 益陽     0.148 0.2 47 0.598irs 三亞     0.1390.55 9 0.249irs 郴州     0.195 0.2 69 0.727irs 重慶 ˇ ˇ 1 1 1-永州     0.403 0.5 02 0.803irs 成都 ˇ ˇ 0.2380.29 4 0.811drs 懷化     0.251 0.5 2 0.482irs 自貢     0.4150.47 6 0.873irs 廣州 ˇ ˇ 0.528 0.8 8 0.6drs 德陽     0.2710.33 9 0.799irs 韶關     0.608 0.6 31 0.964irs 綿陽 ˇ   0.620.63 9 0.97irs 深圳 ˇ   0.677 1 0.677drs 廣元    0.3670.48 6 0.756irs 珠海 ˇ   0.709 0.8 38 0.845drs 內江     1 1 1-    0.595 0.6 0.988irs     0.3050.37 0.823irs

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佛山 ˇ   0.836 1 0.836drs 南充    0.2230.31 2 0.715irs 江門     0.747 0.8 08 0.924drs 眉山     0.5920.77 7 0.762irs 湛江   ˇ 1 1 1- 雅安    0.549 1 0.549irs 茂名     1 1 1- 貴陽 ˇ ˇ 0.20.20 3 0.983drs 肇慶     0.551 0.5 84 0.943irs 遵義     1 1 1-惠州 ˇ ˇ 1 1 1- 昆明ˇ ˇ 1 1 1-汕尾     0.288 0.5 07 0.569irs 曲靖     1 1 1-河源     0.357 0.5 27 0.678irs 玉溪    1 1 1-地級市 高新 技術 經濟技術 CCR BCC SCALE   地級市 高 新 技 術 經濟 技術 CCR BC C SCAL E 保山     0.2 46 1 0.24 6 i r s 西寧   ˇ 0.1 75 0.28 4 0.615 irs 西安 ˇ ˇ 0.2 74 0.28 7 0.95 6 d r s 銀川   ˇ 0.3 31 0.36 1 0.918 irs 寶雞 ˇ   1 1 1 - 石嘴山     1 1 1 -咸陽     0.7 65 0.802 0.95 4 d r s 烏魯木齊 ˇ ˇ 0.3 39 0.35 6 0.954 irs 渭南     0.9 49 1 0.94 9 i r s 克拉瑪依     1 1 1 -蘭州 ˇ ˇ 1 1 1 -附錄二:高新技術開發區DEA 生產效率測試結果 地級市 CCR BCC SCALE 地級市 CCR BCC SCALE 北京 1 1 1 - 天津 0.335 0.496 0.675 drs 石家莊 0.354 0.4 0.885 drs 保 定 0.332 0.338 0.98 irs 太 原 0.483 0.546 0.885 irs 包 頭 0.301 0.332 0.904 drs

(23)

鞍 山 0.315 0.317 0.993 drs 長春 0.709 1 0.709 drs 吉林 0.468 0.571 0.82 drs 哈爾濱 0.311 0.39 0.798 drs 大 慶 0.442 0.473 0.934 drs 上海 0.965 1 0.965 drs 南 京 0.945 1 0.945 drs 無 錫 0.507 0.73 0.694 drs 常 州 0.435 0.458 0.949 drs 蘇 州 0.571 0.791 0.722 drs 杭 州 0.627 0.646 0.972 drs 合肥 0.57 0.573 0.994 irs 福州 0.475 0.483 0.982 drs 廈門 1 1 1 -南昌 0.245 0.261 0.936 drs 濟南 0.222 0.323 0.688 drs 青島 0.705 0.788 0.894 drs 淄博 0.454 0.515 0.881 drs 濰坊 0.513 0.557 0.921 drs 威海 0.647 0.713 0.906 irs 鄭州 0.29 0.309 0.937 drs 洛陽 0.347 0.355 0.977 drs 武漢 0.391 0.527 0.743 drs 襄樊 0.401 0.418 0.958 drs 長沙 0.324 0.453 0.715 drs 株洲 0.314 0.335 0.936 drs 廣州 0.434 0.464 0.935 drs 深圳 1 1 1 -珠海 0.61 0.673 0.906 drs 惠州 1 1 1 -中山 0.723 0.765 0.945 drs 佛山 1 1 1 -南寧 0.5 0.654 0.765 irs 桂林 0.385 0.416 0.927 irs 海南 0.675 0.955 0.706 irs 重慶 0.313 0.377 0.829 drs 成都 0.387 0.505 0.765 drs 綿陽 0.516 0.539 0.958 drs 貴陽 1 1 1 - 昆明 0.292 0.292 0.997 drs 西安 0.213 0.423 0.504 drs 寶雞 0.257 0.272 0.946 irs 楊凌 0.165 1 0.165 irs 蘭州 0.265 0.269 0.985 irs 烏魯木齊 0.206 0.814 0.253 irs

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附錄圖一:高新技術開發區空間分佈情形

參考文獻

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