肖建華　熊娟娟

摘 要：基于18個國家級新區(qū)所在地和其高新區(qū)的數(shù)據(jù)，運用四階段DEA模型，考量企業(yè)在創(chuàng)新資源配置過程中的財政政策效率，研究發(fā)現(xiàn)：多數(shù)地方的新區(qū)和高新區(qū)的財政政策效率均大于1，且中部地區(qū)的財政政策效率不管是在新區(qū)還是其高新區(qū)均是最小，說明多數(shù)地區(qū)財政政策對企業(yè)創(chuàng)新的作用表現(xiàn)為“激勵效應(yīng)”；結(jié)合Tobit模型的影響因素分析發(fā)現(xiàn)，高新區(qū)與新區(qū)的財政政策效率影響因素差異較大，一些能對新區(qū)財政政策效率造成顯著影響的因素，并不能對高新區(qū)財政政策效率造成影響，說明高新區(qū)的發(fā)展已相對成熟，對產(chǎn)業(yè)集聚及創(chuàng)新資源引導(dǎo)發(fā)揮了較好作用，而新區(qū)仍有提升的空間。

關(guān)鍵詞： 財政引導(dǎo) ；創(chuàng)新資源配置； 財政政策效率

中圖分類號：F810.2 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號：10037217（2018）03010507

一、引 言

“十三五”時期是我國經(jīng)濟社會發(fā)展的重要時期，創(chuàng)新驅(qū)動不僅要成為經(jīng)濟社會發(fā)展的第一驅(qū)動力，而且必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置。在我國經(jīng)濟發(fā)展進入新時代后，創(chuàng)新驅(qū)動不僅是經(jīng)濟發(fā)展動能轉(zhuǎn)換的主要力量，更是促進產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效，有效解決供給性矛盾的根本所在。但是，創(chuàng)新驅(qū)動的關(guān)鍵在于“創(chuàng)新”，必須提升創(chuàng)新效率水平。我國歷來重視創(chuàng)新在經(jīng)濟發(fā)展中的作用，并通過成立經(jīng)濟開發(fā)區(qū)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展區(qū)、新區(qū)來推動經(jīng)濟發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新以及產(chǎn)業(yè)升級換代，并輔之于大量的財政支持政策。事實證明，這種做法對我國的技術(shù)創(chuàng)新確實起到了相當(dāng)大的作用，有力地提升了我國的科技綜合實力。但是，財政在支持公共研發(fā)活動方面還存在碎片化和孤島現(xiàn)象，科技資源配置交叉重復(fù)，還難以形成合力，配置效率還有較大的改進空間[1]。本文主要以高新區(qū)、新區(qū)為樣本，對我國財政支持科技創(chuàng)新政策進行實證分析，重點考察其引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的效率。

二、文獻綜述

在創(chuàng)新資源配置效率測度方面，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法是運用較為成熟與廣泛的一種方法。吳和成等（2004）考慮到產(chǎn)出的滯后性，用改進的DEA方法，即產(chǎn)出值滯后一期，測算我國28個地區(qū)的科技投入產(chǎn)出相對效率，并對投入產(chǎn)出的冗余量進行分析，為我國的非DEA有效地區(qū)在投入規(guī)模上提供科學(xué)依據(jù)[2]；王忠業(yè)等（2006）利用DEA中CCR模型對遼寧省科技資源配置的相對有效性進行評價，結(jié)果表明在1994-2003年內(nèi)遼寧省科技資源配置效率整體偏低，但基礎(chǔ)研究主要是產(chǎn)出不足，應(yīng)用研究主要是投入不足[3]；王雪原（2008）構(gòu)建科技創(chuàng)新資源配置效率評價指標(biāo)體系，采用DEA方法，對我國31個省市科技創(chuàng)新資源配置技術(shù)有效性和規(guī)模有效性進行了系統(tǒng)分析，并提出相應(yīng)的改進措施[4]；楊得前等以DEA和Malmguist指數(shù)為基礎(chǔ)，運用2009-2013年省級面板數(shù)據(jù)，對我國產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率進行了測算[5]。此外，多元統(tǒng)計方法也是較為常見的一種計算資源配置效率的方法。李冬梅、李石柱等（2003）通過對科技投入和科技產(chǎn)出的指標(biāo)選取，釆用主成分和聚類分析方法，構(gòu)建資源配置效率模型，用主成分方法確定各指標(biāo)之間的權(quán)重，對我國各地區(qū)科技資源配置效率進行評價分析[6]。周勇等（2006）認(rèn)為科技資源配置能力是科技資源配置強度、配置結(jié)構(gòu)、配置績效、配置環(huán)境的綜合體

現(xiàn)，基于資源配置能力的內(nèi)涵和結(jié)構(gòu)，構(gòu)建評價指標(biāo)體系，并釆用“非線性”主成分方法進行處理[8]；華瑤等（2004）從資源性能指標(biāo)、技術(shù)性能指標(biāo)和環(huán)境性能指標(biāo)三大指標(biāo)出發(fā)，考慮到問題的復(fù)雜性和評價的精確性，構(gòu)建了32個具體指標(biāo)組成四級指標(biāo)，形成評價體系[9]；陳呈頻等（2007）認(rèn)為科技資源配置指標(biāo)之間都是有一定聯(lián)系的，所以對各指標(biāo)進行模糊處理，從科技資源規(guī)模、科技資源配置性能、科技資源配置結(jié)構(gòu)和科技資源配置環(huán)境四個二級指標(biāo)出發(fā)，建立模糊評價模型[10]。

從上述文獻來看，在現(xiàn)有的成果中盡管有較多學(xué)者關(guān)注效率評價，但將財政政策當(dāng)成一個外生變量來研究較為鮮見。創(chuàng)新資源配置效率不僅取決于投入要素等可控變量，也不可避免地受到財政資金投入和稅收優(yōu)惠政策等外生環(huán)境變量的影響，從當(dāng)前情況來看，提高財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源效率依然是改革進程中的難點和熱點。本文在以往效率評價的基礎(chǔ)上，以創(chuàng)新資源配置的全要素生產(chǎn)效率的研究框架為基礎(chǔ)，選取我國18個高新技術(shù)開發(fā)區(qū)（以下簡稱“高新區(qū)”）和新區(qū)所在地的數(shù)據(jù)，運用DEA四階段模型對創(chuàng)新資源配置中的財政政策效率進行分析。

三、財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率的理論假設(shè)

創(chuàng)新生產(chǎn)不僅具有私有產(chǎn)品屬性同時也具有公共產(chǎn)品屬性，這使得創(chuàng)新過程容易出現(xiàn)“市場失靈”的情況，政府通過財政補貼方式資助研發(fā)活動投入可以解決“市場失靈”的情況，同時提高創(chuàng)新資源配置效率。研發(fā)活動具有顯著的正外部性，市場機制作用下，企業(yè)會減少投入并使得整個市場的研發(fā)投入低于理想狀況，這也迫切需要政府干預(yù)。但是，財政政策引導(dǎo)對企業(yè)創(chuàng)新會產(chǎn)生兩種效應(yīng)：即“激勵效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”。從激勵效應(yīng)來看，財政政策是政府作用創(chuàng)新的重要工具和手段，政府通過制定相應(yīng)的科技創(chuàng)新財政政策能為企業(yè)減小壓力，并激勵企業(yè)進行創(chuàng)新生產(chǎn)，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新能力。主要表現(xiàn)在三個方面：一是緩解企業(yè)創(chuàng)新生產(chǎn)的資金瓶頸問題；二是優(yōu)化創(chuàng)新資源配置；三是降低企業(yè)風(fēng)險。從擠出效應(yīng)看，擠出效應(yīng)是指政府介入企業(yè)研發(fā)領(lǐng)域，對企業(yè)的創(chuàng)新活動進行補貼使得企業(yè)減少創(chuàng)新的投入力度，即企業(yè)創(chuàng)新投入與政府補貼為反向關(guān)系。同時，財政補助會使企業(yè)對創(chuàng)新資源需求增加，從而使得創(chuàng)新生產(chǎn)要素價格上升，企業(yè)創(chuàng)新生產(chǎn)的利潤下降，在利潤下降的情況下，企業(yè)會調(diào)整其資金的投入方向，減少投入，降低風(fēng)險，從而使得自身利益達到最大化。我國通過設(shè)立高新區(qū)與新區(qū)，盡管時間不同，但基本目的都是促進創(chuàng)新，顯然，由于各自的基礎(chǔ)與初始條件差異，財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的效率方面也一定存在差異。基于上述分析，提出如下假設(shè)。

假設(shè)1：在現(xiàn)有18個并行的高新區(qū)與新區(qū)內(nèi)，財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的發(fā)生“激勵效應(yīng)”的個數(shù)要多于發(fā)生“擠出效應(yīng)”的個數(shù)。

假設(shè)2：財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置進程中，就高新區(qū)與新區(qū)而言，高新區(qū)的財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的效率要高于新區(qū)；且從區(qū)域來看，東部地區(qū)的高新區(qū)效率要高于西部與中部地區(qū)。

創(chuàng)新是一個復(fù)雜的過程，會受到多重因素的影響，財政作為影響因素之一，引導(dǎo)創(chuàng)造資源配置效率的高低也會影響創(chuàng)新產(chǎn)出，然而，影響財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的因素有哪些，這些因素對財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置會產(chǎn)生什么作用呢？在現(xiàn)有研究中，一般認(rèn)為與創(chuàng)新相關(guān)的人、物、環(huán)境有關(guān)，如在財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置過程中，官員特質(zhì)、資金投入強度、市場環(huán)境、地理位置等都可能成為影響財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源效率的因素。據(jù)此，提出研究假設(shè)。

假設(shè)3：在影響財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源效率的因素中，一把手官員的年齡、是否具有研究生學(xué)歷、任期與財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率呈反向關(guān)系，具有中央任職經(jīng)歷的官員有利于財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率提升。

假設(shè)4：從區(qū)域來看，東部地區(qū)的財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的效率要高于中部與西部地區(qū)；同時，資金投入越多，市場越成熟的地方，其財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的效率也較高。

四、 方法、指標(biāo)和數(shù)據(jù)

本文的主要目標(biāo)是測算高新區(qū)和新區(qū)的財政政策在引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置過程中的效率，財政政策并不是創(chuàng)新生產(chǎn)的直接投入變量，所以，采取傳統(tǒng)的DEA方法并不適合，多階段的DEA方法則可以考慮環(huán)境的因素，四階段DEA模型則可以將環(huán)境變量引入模型，符合本文研究目的。

（一）模型選取

1.四階段DEA。

四階段DEA主要就是通過非參數(shù)、前沿邊界和線性規(guī)劃的方法，通過外生變量修正松弛變量，從而消除外生環(huán)境對技術(shù)效率的影響，在此基礎(chǔ)上分析其管理效率。借鑒李蘭冰（2015）[10]的方法，將財政政策視為環(huán)境變量，具體測算方法如下：

第一階段：在不考慮財政政策變量的情況下，運用一般的的投入導(dǎo)向型DEA方法計算創(chuàng)新資源配置效率，從而獲取每個投入變量的松弛量，其中每個投入變量的松弛量等于徑向投入與非徑向投入松弛量之和。

第二階段：考慮財政政策變量。將選好的財政政策作為解釋變量，第一階段計算的投入變量松弛量為被解釋變量構(gòu)建回歸方程，分析財政政策對創(chuàng)新投入變量的松弛量的影響，公式如下：

ITSkj=fj（Qkj，βj，μkj），j=1…N，k=1…K（1）

其中ITSkj是第一階段計算的創(chuàng)新投入變量的松弛量，Qkj是第j各決策單元的第k個投入變量的財政政策變量，βj是財政政策變量的系數(shù)，μkj是隨機干擾項。

第三階段：對原始的投入變量進行調(diào)整，運用式（1）的回歸結(jié)果估計每個投入變量松弛量的估計值，方法如下：

得到投入變量松弛量的估計值后，為了消除區(qū)域間財政政策的差異，選擇最差的財政政策為樣本，對處于弱勢的財政政策地區(qū)的創(chuàng)新生產(chǎn)投入變量進行調(diào)整，具體的調(diào)整公式如下：

第四階段：計算調(diào)整后的效率，運用式（3）對投入變量進行調(diào)整后，重新運用第一階段的方法測算消除財政政策影響后的創(chuàng)新管理效率。

2.財政政策效率計算。借鑒李冰蘭的方法將創(chuàng)新資源配置效率（CE）分解為財政政策效率（FCE）和企業(yè)管理效率（MCE），則創(chuàng)新資源配置過程中區(qū)域i在t時刻的財政政策效率（FCE）的計算公式為：

FCE（i，t）=CE（i，t）MCE（i，t） （4）

其中管理效率表達式為：

MCE（i，t）=高速后的創(chuàng)新目標(biāo)值（i，t）調(diào)整后的創(chuàng)新實際值（i，t），其值處于（0，1]之間。由公式（4）可知，財政政策效率（FCE）取值可以大于1，也可以小于1。當(dāng)創(chuàng)新資源配置的綜合效率（CE）大于管理效率（MCE）時，財政政策效率（FCE）則大于1，說明該地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展的財政政策具有優(yōu)勢，創(chuàng)新生產(chǎn)的無效率因素來自于企業(yè)的管理效率，財政政策可以彌補管理無效率，對企業(yè)創(chuàng)新績效具有“激勵效應(yīng)”。而當(dāng)財政政策效率小于1，說明該地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展財政政策處于劣勢，財政政策是創(chuàng)新生產(chǎn)的無效率因素，表現(xiàn)為財政政策對創(chuàng)新績效的“擠出效應(yīng)”，當(dāng)財政效率為1時，表明財政政策對創(chuàng)新資源配置效率不起作用。

3.影響因素模型。

為進一步探討影響該效率的原因，建立了回歸模型?？紤]到在進行DEA測定時，綜合效率存在大于1的情況，通過對比分析，選定Tobit模型對影響因素分析進行探討。該類模型因變量受到某種條件約束，其一般形式如下：

Y=Y*=α+βX+ε，Y*>0

0Y*≤0（5）

其中，Y是受限因變量向量；X為自變量向量；α是截距項向量；β是回歸參數(shù)向量；ε為隨機擾動項。

（二）變量選取、樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

樣本選取當(dāng)前我國國家級新區(qū)所在地的高新區(qū)和新區(qū)數(shù)據(jù)，考慮數(shù)據(jù)可得性選取了18個地方的高新區(qū)與新區(qū)數(shù)據(jù)，具體為上海、天津、重慶、浙江舟山、廣東廣州、陜西西安、貴州貴陽、山東青島、遼寧大連、四川成都、湖南長沙、江蘇南京、福建福州、云南昆明、黑龍江哈爾濱、吉林長春、江西南昌和河北保定18個地方高新區(qū)和當(dāng)?shù)氐臄?shù)據(jù)①。

投入變量：R&D;內(nèi)部支出和R&D;人員全時當(dāng)量兩個變量分別用來衡量資金投入、人力投入。R&D;經(jīng)費內(nèi)部支出是衡量科技經(jīng)費投入的總指標(biāo)，其運用的是包括實驗開發(fā)、應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究在內(nèi)的項目和相關(guān)的管理服務(wù)費用的總和。R&D;內(nèi)部支出不僅可以反應(yīng)企業(yè)對創(chuàng)新活動的重視程度，同時，也在一定程度上反應(yīng)了企業(yè)自主創(chuàng)新的能力；R&D;人員全時當(dāng)量采用的是從事研發(fā)工作人員在研發(fā)上花的時間大于其年度工作時間的90%，該變量可以很好的衡量研發(fā)活動投入人員的數(shù)量和質(zhì)量。

產(chǎn)出變量：選取專利申請受理數(shù)、工業(yè)增加值、利潤與新產(chǎn)品銷售收入來衡量。在創(chuàng)新資源配置的過程中的產(chǎn)出許多都是以專利的形式出現(xiàn)，專利是創(chuàng)新產(chǎn)出的一種普遍形式；工業(yè)增加值則體現(xiàn)的是創(chuàng)新生產(chǎn)對工業(yè)生產(chǎn)的影響即促進作用；利潤是衡量企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營能力的主要指標(biāo)，在創(chuàng)新生產(chǎn)中可以反應(yīng)其創(chuàng)新生產(chǎn)的能力；新產(chǎn)品的銷售收入則是衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的直接變量。

財政政策變量：由前文分析可知，我國創(chuàng)新資源配置過程中的財政政策效率主要包括財政補助和稅收優(yōu)惠政策。其中財政補助通過R&D;活動內(nèi)部支出中的政府資金進行測算，稅收優(yōu)惠則借鑒戴晨等[11]的計算方法運用B指數(shù)進行測算?？紤]創(chuàng)新生產(chǎn)的滯后性，對產(chǎn)出變量進行滯后一期處理。文章選用的創(chuàng)新資源配置投入數(shù)據(jù)是2014年的數(shù)據(jù)，而產(chǎn)出數(shù)據(jù)為2015年，新區(qū)由于成立時間不一，其投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)采用2014-2016年的簡單平均數(shù)，其他數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國火炬統(tǒng)計年鑒》《各地方統(tǒng)計年鑒》、科技部網(wǎng)站和各個地區(qū)的高新區(qū)網(wǎng)站。具體變量如表1所示。

財政政策效率影響因素：變量主要為官員特質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)類型、政府資金投入強度、創(chuàng)新市場環(huán)境、科研資源稟賦水平、中央地方支出責(zé)任劃分和地理位置[12]。官員性質(zhì)變量主要用于分析地方?。ㄖ陛犑谢蜃灾螀^(qū)）主要領(lǐng)導(dǎo)（省委書記）的年齡、學(xué)歷、任期、任職經(jīng)歷等因素會不會對地方的財政政策效率造成影響；政府資金強度，反應(yīng)了政府對企業(yè)創(chuàng)新的支持力度，運用R&D;內(nèi)部支出經(jīng)費中政府資金的占比來衡量；創(chuàng)新市場環(huán)境運用技術(shù)市場中技術(shù)市場的成交額與R&D;經(jīng)費投入比衡量；科研資源稟賦水平，運用人均研究員的R&D;投入來衡量；中央地方支出責(zé)任劃分，采用地方科技支出與R&D;內(nèi)部支出中政府資金的比值來衡量；地理位置運用虛擬變量，將地區(qū)分為東中西三個區(qū)域。具體變量見表2。

五、財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率的實證分析

（一）高新區(qū)財政效率分析

表3報告的是高新區(qū)創(chuàng)新資源配置財政效率。從區(qū)域來看， 創(chuàng)新資源配置財政效率最高是西部地區(qū)，最低是東部地區(qū)，與我國經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r恰好相反。而在各高新區(qū)的R&D;內(nèi)部支出中的財政資金投入與稅收優(yōu)惠政策中，東部地區(qū)所獲得的財政資金與稅收優(yōu)惠政策都比中部、西部要多，但這些財政資源對創(chuàng)新資源配置并沒有發(fā)揮較好效果，甚至存在過度投入與過度優(yōu)惠問題。而在西部地區(qū)，盡管在財政支持力度上處于相對弱勢，但財政政策在創(chuàng)新資源配置過程中發(fā)揮了非常好的作用。從這點來看，假設(shè)2的后半部分并未得到驗證，沒能通過檢驗。這主要是近年來，“西部大開發(fā)戰(zhàn)略”“一帶一路”國家戰(zhàn)略的實施，財政支持力度大增，帶動與領(lǐng)導(dǎo)大量企業(yè)重視技術(shù)創(chuàng)新，企業(yè)創(chuàng)新投入持續(xù)增加，財政在其中發(fā)揮較好的激勵效應(yīng)，從而使得西部地區(qū)創(chuàng)新資源配置中的財政效率較高。

從具體個體來看，18個高新區(qū)中包括重慶、寧波、貴陽、青島、大連、南京、福州、昆明、哈爾濱、長春、南昌、保定12個高新技術(shù)開發(fā)區(qū)的財政政策效率值大于1，說明財政對創(chuàng)新起到了正向作用即“激勵效應(yīng)”，財政政策對創(chuàng)新資源配置的引導(dǎo)發(fā)揮了較好作用。而上海張江、天津濱海、廣州、西安、成都和長沙6個高新區(qū)的財政效率小于1，說明這些高新區(qū)的財政政策對創(chuàng)新的作用為“擠出效應(yīng)”，財政投入沒有有效吸引創(chuàng)新資源流入，相對于企業(yè)而言，財政政策在引導(dǎo)創(chuàng)新方面處于劣勢，這或許與其較高的發(fā)展水平及高市場競爭度有關(guān)。其中云南昆明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)以4.75的財政效率值排名第一，上海張江高新區(qū)以0.29的財政效率值位列末位。據(jù)此可以判斷假設(shè)1通過實證檢驗。

（二）新區(qū)的財政政策效率

表4報告的是新區(qū)的財政效率值，在18個設(shè)有新區(qū)的地方，只有上海、天津兩個地方的財政政策效率值小于1，而其它地方的創(chuàng)新資源配置財政政策效率值均大于1，說明新區(qū)所在地的地方除上海和天津外，其它地區(qū)的財政政策對企業(yè)的創(chuàng)新均起到了“激勵效應(yīng)”，有效引導(dǎo)了創(chuàng)新資源配置，說明新區(qū)成立的必要性；而上海和天津的財政政策在該過程中為“擠出效應(yīng)”，說明財政在引導(dǎo)創(chuàng)新資源流動與配置方面仍存在較大的改進空間，市場引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的作用大于財政政策的引導(dǎo)作用，市場對企業(yè)創(chuàng)新約束較大。在引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的財政效率值方面，浙江舟山以9.01列第一，而上海以0.64居于末位。在財政政策效率排名前3的地方還有貴州貴陽、云南昆明，說明新區(qū)所在地的財政政策效率與其對應(yīng)的高新區(qū)財政效率效果類似，在創(chuàng)新資源的配置過程中也是西部地區(qū)的財政政策效率更好。

（三）高新區(qū)和新區(qū)財政效率對比分析

由圖1可知，浙江、貴州、四川、吉林、河北5個地方的新區(qū)財政效率值高于高新區(qū)的財政效率值，說明這五個地方在利用財政政策引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置方面整體政策環(huán)境較好，高新區(qū)與新區(qū)不存在較大差異；而在其余的上海、廣東廣州、陜西西安、黑龍江哈爾濱、云南昆明、湖南長沙、天津、重慶、山東青島、遼寧大連、江蘇南京、福建福州、江西南昌13個地方，其高新區(qū)的財政效率值高于新區(qū)財政效率值，說明高新區(qū)的財政政策在引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置方面發(fā)揮較好作用，而新區(qū)的財政政策要發(fā)揮好引導(dǎo)創(chuàng)新配置效率仍有較長的路要走。從這點判斷假設(shè)2的前半部分成立，通過統(tǒng)計檢驗。

從具體財政政策手段工具對比來看，表5報告的是效率測算中的第二階段，從表5可知，財政政策對新區(qū)投入松弛量的影響要大于高新區(qū)，但是高新區(qū)的作用更加顯著；而稅收優(yōu)惠對高新區(qū)的人員投入松弛量的影響小于新區(qū)，對高新區(qū)經(jīng)費投入量的影響則要大于新區(qū)，變量顯著程度也是高新區(qū)大于新區(qū)?？傮w而論，高新區(qū)作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚地，財政政策作用效果在產(chǎn)業(yè)集聚方面的作用比新區(qū)更為顯著。

六、財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率的影響因素分析

財政政策效率究竟受到什么因素影響，通過運用Tobit模型對影響財政政策效率的因素進行分析。表6報告的是財政政策效率影響因素Tobit回歸結(jié)果，總體而言，高新區(qū)的影響因素變量在5%的顯著水平下只有兩個變量顯著，其他均不顯著；而新區(qū)所在地方則大多數(shù)變量都顯著。假設(shè)3沒有通過檢驗，“一把手”官員特質(zhì)對財政引導(dǎo)資源配置效率呈現(xiàn)反向關(guān)系；假設(shè)4沒有通過檢驗，即在東中西部三個區(qū)域中，東部的財政引導(dǎo)配置效率僅僅高于中部而低于西部，而在市場發(fā)達，資金投入高的地區(qū)，財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源的效率反而更低，原因在于企業(yè)管理效率，市場發(fā)揮了較好引導(dǎo)作用。具體影響因素主要表現(xiàn)為：

官員性質(zhì)變量。首先，在官員年齡變量上，無論是在高新區(qū)還是新區(qū)，其系數(shù)都為正，說明官員年齡越大對財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率就越高，年輕的“一把手”并不能提升財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源的配置效率，只是這種影響對高新區(qū)沒有顯著影響，但在新區(qū)具有顯著影響；其次，從官員研究生學(xué)歷來看，兩者都為負(fù)，說明官員是否具有研究生學(xué)歷并不能相應(yīng)改善財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源的配置效率；第三，從官員任期來看，兩者都為正，說明“一把手”在位時間越長，財政引導(dǎo)資源配置效率也越高。第四，從是否具有中央任職經(jīng)驗來看，對高新區(qū)與新區(qū)都有影響且系數(shù)為負(fù)。

地理位置。從地理位置看，無論是東部、中部還是西部地區(qū)，也無論是高新區(qū)還是新區(qū)，位置是影響財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的重要因素，差異就在于其顯著性方面，西部最為顯著，中部次之，而東部最不受位置影響，說明東部地區(qū)市場較為成熟，在引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置方面能夠較好發(fā)揮作用，而西部與中部地區(qū)仍需要財政指揮棒發(fā)揮作用。

政府資金占R&D;內(nèi)部支出經(jīng)費的比重。該變量對高新區(qū)財政引導(dǎo)資源配置的效率作用不顯著且系數(shù)為負(fù)值，而對新區(qū)財政引導(dǎo)資源配置效率則具有顯著的正向影響。說明高新區(qū)作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的主要集聚地，其獲取資源的方式要優(yōu)于新區(qū)，而新區(qū)作為新成立的經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域，其R&D;內(nèi)部經(jīng)費支出對政府依賴性較強，希望政府能夠分?jǐn)傦L(fēng)險，風(fēng)險分?jǐn)傇蕉鄤t其財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的效率也就越高。

創(chuàng)新市場環(huán)境。高新區(qū)和地方模型中該變量均通過顯著性檢驗，且系數(shù)為負(fù)值，說明技術(shù)市場交易額與R&D;內(nèi)部支出的比值越大，高新區(qū)和新區(qū)的財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率越低。該比值大有兩個原因：一是技術(shù)市場交易額較大，說明創(chuàng)新市場相對成熟，在市場相對成熟的情況下企業(yè)獲取資源也會更加的容易，從而使得財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率降低；二是R&D;內(nèi)部支出較少，說明企業(yè)創(chuàng)新能力不足。

科技資源稟賦水平。科技資源稟賦越高高新區(qū)和地方財政政策效率均越高，但是這種影響在高新區(qū)不顯著，而在新區(qū)的表現(xiàn)顯著，說明人均研發(fā)人員的經(jīng)費投入越多，新區(qū)財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率也就越高。

中央地區(qū)支出責(zé)任劃分。該變量同樣在高新區(qū)表現(xiàn)不顯著，在新區(qū)表現(xiàn)顯著，且系數(shù)呈現(xiàn)一負(fù)一正現(xiàn)象。在新區(qū)該變量顯著為正，說明在新區(qū)的創(chuàng)新資源配置過程中，新區(qū)財政支出越多，其財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的效率也越高。

七、結(jié)論與政策建議

本文通過運用我國國家級新區(qū)所在地和其高新區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，運用四階段DEA模型將財政政策引入效率測算過程，從而分解出創(chuàng)新資源配置中的財政政策效率，并通過Tobit模型對其進行分析。實證表明：在引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置的財政效率方面，西部地區(qū)普遍較高，中部最低，多數(shù)高新區(qū)新區(qū)的財政政策對企業(yè)的創(chuàng)新生產(chǎn)起到了“激勵效應(yīng)”，只有少部分地區(qū)表現(xiàn)為“擠出效應(yīng)”。

從政策操作層面來看，政府在完善相關(guān)政策時，對財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率為“擠出效應(yīng)”的地方應(yīng)適當(dāng)減少投入，而對“激勵效應(yīng)”的地方繼續(xù)增加投入，充分發(fā)揮財政政策對創(chuàng)新資源配置的引導(dǎo)作用。在新區(qū)發(fā)展過程中，應(yīng)當(dāng)充分借鑒高新區(qū)發(fā)展的經(jīng)驗，對于那些創(chuàng)新效率低同時財政效率值也低的地方要具體分析，如果財政政策扶植過度，則要適當(dāng)減少財政政策扶持，發(fā)揮市場引導(dǎo)創(chuàng)新資源效能。Tobit回歸還發(fā)現(xiàn)各變量對高新區(qū)和地方的差異顯著，對地方財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率有顯著影響的變量卻對高新區(qū)財政引導(dǎo)創(chuàng)新資源配置效率不顯著，反之亦然。說明經(jīng)過多年發(fā)展后，我國高新區(qū)目前的發(fā)展已經(jīng)形成了一個相對有效、能夠獨立運行的經(jīng)濟體，對創(chuàng)新資源配置的財政效率要明顯高于新區(qū)的財政政策效率。未來我國新區(qū)的發(fā)展應(yīng)該充分利用和借鑒高新區(qū)的財政政策，因地制宜，采取不同的方式優(yōu)化其資源配置效率，尤其是加大公共研發(fā)支出，聚集產(chǎn)業(yè)，提升核心競爭力，而不是一味追求財政政策的出臺。

注釋：

① 由于甘肅蘭州數(shù)據(jù)無法獲取故在本文中沒有考慮進行分析。

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