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1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。一、前言生產力（productivity）是競爭力（competitiveness）的指標之一（SolleiroandCastanon，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（BeesonandHusted，1989；WilliamsandMoomaw，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（Innovativemilieu）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（SheferandFrenkle，1998）。知識經濟時代，廠商創新績效的實證研究很多，Becheikh、LandryandAmara(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2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（technicalefficiency）、規模效率（scaleefficiency）和配置效率（allocativeefficiency）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（inputorientation）模式和產出面（outputorientation）模式。投入面模式指的是在既有的產出水準下，決策單位（DecisionMakingUnit,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（scaleinefficiency）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（productionfunction），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（localizationeconomics）或者城市化經濟（urbanizationeconomics）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（DataEnvelopmentAnalysis,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（statisticalefficiencytechnique），它利用線性規劃（linearprogramming）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（Paretoefficiency）觀念求得效率前緣（efficiencyfrontier）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（relativeefficiency），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，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（virtualmultiplier）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3CCR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xij（j=1,2,…,m），生產s種產出yir（r=1,2,…,s），其公式如下：mjsrnitsMaxvuxvxvyuyuhjrmjkjjmjijjirrsrrkrsrk,...,2,1,0,...,2,1,01,...,2,1,0..1111；其中，hk：DMUk的投入效率值。ur：第r個產出項目的虛擬乘數。vj：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,CharnesandCooper(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（variableretums-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（convexcombination），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：jrisrmjstMinsssyysxxssjriniiniririkrnijijikjkmjjsrrk,,,0,,1,...,2,1,,...,2,1,.11111sr：第r個產出項目之差額變數4sj：第j個投入項目之差額變數：為一極小數值其中，si與sj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ni1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，11*njj表示規模報酬遞增，11*njj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（censoreddata），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：TETETETETE*ii*ii*i*1,11,,......,2,1,則若則若niiiiXTE其中，TEi*為真正的技術效率值，TEi為被截斷的技術效率值，當TEi*大於等於1時，TEi均為1；當TEi*小於1時，TEi等於TEi*。Xi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。5地級市劃設地級市製造業生產效率測試(DEA)影響地級市生產效率因素測試(TOBIT)高新技術開發區劃設高新技術開發區生產效率測試(DEA)影響高新技術開發區效率因素測試(TOBIT)地級市劃設地級市製造業生產效率測試(DEA)影響地級市生產效率因素測試(TOBIT)高新技術開發區劃設高新技術開發區生產效率測試(DEA)影響高新技術開發區效率因素測試(TOBIT)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