上海市開發(fā)區(qū)績(jī)效評(píng)估與轉(zhuǎn)型發(fā)展

雷曙光

(華東師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)部，上海 200062)

上海市開發(fā)區(qū)績(jī)效評(píng)估與轉(zhuǎn)型發(fā)展

雷曙光

(華東師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)部，上海 200062)

基于上海市經(jīng)信委公布的2009年至2015年上海市108家開發(fā)區(qū)普查數(shù)據(jù)，本文通過(guò)主成分分析法構(gòu)建了上海市開發(fā)區(qū)績(jī)效評(píng)價(jià)體系，并采用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，最終得到各個(gè)工業(yè)園區(qū)2009年至2015年綜合績(jī)效以及創(chuàng)新、資源利用效率等6個(gè)方面的評(píng)分。本文構(gòu)建的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系能夠科學(xué)、系統(tǒng)地反映上海市開發(fā)區(qū)全貌。通過(guò)比較2009年至2015年開發(fā)區(qū)績(jī)效排名，我們發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)新、資源利用效率等方面領(lǐng)先的工業(yè)園區(qū)往往能夠取得更快的發(fā)展，逐漸趕超其他園區(qū)，而以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主的工業(yè)園區(qū)發(fā)展相對(duì)滯后。促進(jìn)創(chuàng)新、提高資源利用效率是現(xiàn)階段上海市工業(yè)園區(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要著力點(diǎn)。

主成分分析；熵值法；模糊運(yùn)算；開發(fā)區(qū)績(jī)效評(píng)估

本文基于上海市經(jīng)信委公布的2009年至2015年上海市開發(fā)區(qū)普查數(shù)據(jù)，構(gòu)建開發(fā)區(qū)量化評(píng)估綜合體系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)上海市目前所有開發(fā)區(qū)現(xiàn)狀和變化趨勢(shì)的科學(xué)評(píng)估。

1 上海市開發(fā)區(qū)量化評(píng)估體系構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述

從2010年開始，為促進(jìn)上海市開發(fā)區(qū)加快實(shí)現(xiàn)“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、轉(zhuǎn)型發(fā)展”，以新型工業(yè)化為發(fā)展主線，按照上海市工業(yè)區(qū)“十二五”規(guī)劃的要求，上海市經(jīng)濟(jì)信息化委員會(huì)從產(chǎn)業(yè)發(fā)展、資源利用、創(chuàng)新發(fā)展、投資環(huán)境等方面對(duì)上海市開發(fā)區(qū)(園區(qū))展開了定期(每年一次)的綜合評(píng)價(jià)工作，以服務(wù)于園區(qū)可持續(xù)發(fā)展和精細(xì)化管理，這為我們針對(duì)上海市開發(fā)區(qū)進(jìn)行科學(xué)的績(jī)效評(píng)估提供了詳實(shí)且權(quán)威的數(shù)據(jù)。

上海市經(jīng)濟(jì)信息化委員會(huì)設(shè)置的開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系分為：1個(gè)綜合發(fā)展指數(shù)、4個(gè)分項(xiàng)指數(shù)(包括產(chǎn)業(yè)發(fā)展、資源利用、創(chuàng)新發(fā)展、投資環(huán)境)、11個(gè)專業(yè)指數(shù)(將四個(gè)分項(xiàng)指數(shù)細(xì)分為經(jīng)濟(jì)規(guī)模、發(fā)展速度、發(fā)展質(zhì)量、土地集約、節(jié)能減排等，詳見表1)，以及150個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)。并基于這些指標(biāo)，賦以權(quán)重，最終獲得了上海市各個(gè)開發(fā)區(qū)的綜合評(píng)估得分。但我們認(rèn)為，這樣的評(píng)估主觀性較強(qiáng)，指標(biāo)的選取與權(quán)重的確定更多依賴主觀判斷。為了較科學(xué)、全面地反映開發(fā)區(qū)的發(fā)展情況、發(fā)展?jié)摿蛢?yōu)勢(shì)，本文從已有指標(biāo)數(shù)據(jù)中篩選出了35個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)間較長(zhǎng)(2009年至2015年均使用該指標(biāo)統(tǒng)計(jì)開發(fā)區(qū)發(fā)展情況)的指標(biāo)，這些指標(biāo)能夠基本全面反映開發(fā)區(qū)在盈利能力、創(chuàng)新能力等方面的發(fā)展情況。具體如下：

R&D經(jīng)費(fèi)占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比例(%)(B1)、從業(yè)人員大專以上學(xué)歷人數(shù)占比(%)(B2)、從業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬(萬(wàn)元/年)(B3)、單位生產(chǎn)總值COD排放量(噸/億元)(B4)、單位生產(chǎn)總值二氧化硫排放量(噸/億元)(B5)、單位生產(chǎn)總值新鮮水耗(噸/萬(wàn)元)(B6)、單位生產(chǎn)總值綜合能耗(噸標(biāo)煤/萬(wàn)元)(B7)、單位生產(chǎn)總值綜合能耗下降率(%)(B8)、單位土地稅收產(chǎn)出強(qiáng)度(萬(wàn)元/公頃)(B9)、營(yíng)業(yè)總收入(億元)(B10)、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)(個(gè))(B11)、工業(yè)用地(工業(yè)產(chǎn)值)產(chǎn)出強(qiáng)度(萬(wàn)元/公頃)(B12)、工業(yè)總產(chǎn)值(億元)(B13)、工業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)率(%)(B14)、環(huán)保投入占固定資產(chǎn)投資比重(%)(B15)、技術(shù)先進(jìn)型服務(wù)企業(yè)數(shù)(個(gè))(B16)、進(jìn)出口總額(億美元)(B17)、累計(jì)安全生產(chǎn)時(shí)間(天)(B18)、認(rèn)定為國(guó)家級(jí)或市級(jí)功能性園區(qū)加權(quán)合計(jì)數(shù)(B19)、企業(yè)利潤(rùn)總額(億元)(B20)、企業(yè)利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率(%)(B21)、區(qū)內(nèi)企業(yè)擁有專利數(shù)(個(gè))(B22)、人均勞動(dòng)生產(chǎn)率(萬(wàn)元/人)(B23)、入選國(guó)家和本市相關(guān)人才計(jì)劃的人員加權(quán)合計(jì)數(shù)(人)(B24)、上繳稅金總額(億元)(B25)、上繳稅金總額增長(zhǎng)率(%)(B26)、研發(fā)人員比重(%)(B27)、研發(fā)中心(機(jī)構(gòu))數(shù)(個(gè))(B28)、園區(qū)單位面積基礎(chǔ)設(shè)施投入(萬(wàn)元/公頃)(B29)、園區(qū)管理機(jī)構(gòu)是否通過(guò)ISO14000和ISO9001認(rèn)證(B30)、園區(qū)集團(tuán)總部和世界500強(qiáng)企業(yè)地區(qū)總部以及上市公司加權(quán)合計(jì)數(shù)(個(gè))(B31)、園區(qū)銷售利潤(rùn)率(%)(B32)、園區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集聚度(%)(B33)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(%)(B34)、綜合容積率(B35)。

對(duì)上述35個(gè)指標(biāo)，首先在已有的開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上將2015年的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全，具體方法是使用該開發(fā)區(qū)上一年度該指標(biāo)數(shù)據(jù)代替2015年數(shù)據(jù)。然后，使用主成分分析法按照數(shù)據(jù)分布和統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行歸類和篩選，提取最具代表性的幾類指標(biāo)，構(gòu)造一套較為科學(xué)的開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

1.2 主成分分析

1.2.1主成分分析原理

主成分分析是設(shè)法將原來(lái)眾多的具有一定相關(guān)性的指標(biāo)(比如P個(gè)指標(biāo))，重新組合成一組新的互相無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的指標(biāo)。在本文中，主要借助主成分分析法避免已有綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系存在的不同類別指標(biāo)意義重復(fù)等問(wèn)題。通常，數(shù)學(xué)上的處理就是將原來(lái)P個(gè)指標(biāo)進(jìn)行線性組合，將組合后的新指標(biāo)作為綜合指標(biāo)。最經(jīng)典的做法就是用F1(選取的第一個(gè)線性組合，即第一個(gè)綜合指標(biāo))的方差來(lái)表達(dá)，即Var(F1)越大，就表示F1包含的信息越多。因此，在所有綜合指標(biāo)的線性組合中選取F1可以將大部分的方差變異表示出來(lái)，故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來(lái)P個(gè)指標(biāo)的信息，可以再考慮選取F2，即選第二個(gè)線性組合作為新的指標(biāo)的代替。為了有效地反映原來(lái)信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)，用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表達(dá)就是要求Cov(F1,F2)=0，則稱為第二主成分，依此類推可以構(gòu)造出第三、第四，……直到第P個(gè)主成分[9]。

1.2.2主成分分析法計(jì)算步驟

(1)計(jì)算協(xié)方差矩陣

(2)求出Σ的特征值λ1及相應(yīng)的正交化單位特征向量αi。

(3)選擇主成分

當(dāng)累積貢獻(xiàn)率大于85%時(shí)，就認(rèn)為能足夠反映原來(lái)變量的信息了，對(duì)應(yīng)的m就是抽取的前m個(gè)主成分。

(4)計(jì)算主成分得分

1.2.3主成分分析結(jié)果

使用SPSS軟件的主成分分析功能，基于數(shù)據(jù)，我們提取前六個(gè)主成分作為最終指標(biāo)。這些指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)度累積達(dá)到了60%以上，并且之后的主成分下指標(biāo)載荷過(guò)低，因此選取最具代表性的前六個(gè)主成分下的19個(gè)指標(biāo)，具體如表1所示。

表1 根據(jù)因子載荷對(duì)35個(gè)指標(biāo)歸類

注：表格內(nèi)容通過(guò)SPSS軟件計(jì)算得到

根據(jù)主成分下指標(biāo)的涵義，可以認(rèn)為主成分1代表了開發(fā)區(qū)的創(chuàng)新能力，主成分2代表了開發(fā)區(qū)的盈利能力，主成分3代表了開發(fā)區(qū)的資源利用效率，主成分4代表了開發(fā)區(qū)的資源集聚程度，主成分5代表了開發(fā)區(qū)的投入產(chǎn)出能力，主成分6則代表了開發(fā)區(qū)帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能力。因此，可以構(gòu)建上海開發(fā)區(qū)的二級(jí)指標(biāo)體系，如表2所示。在主成分分析重新分類和篩選得到的指標(biāo)基礎(chǔ)上，在2.3部分，我們將使用熵值法求其權(quán)重。

表2 主成分分析得到的開發(fā)區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

注：表格內(nèi)容根據(jù)主成分結(jié)果得到

1.3 上海市開發(fā)區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重分析

1.3.1熵值法原理

在確定了評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)后，還需要確定指標(biāo)權(quán)重。為了保證科學(xué)性，本文使用較為客觀的熵值法求解各指標(biāo)的權(quán)重，原理是根據(jù)各指標(biāo)之間的相互聯(lián)系程度確定權(quán)重，而且還需要對(duì)評(píng)價(jià)得分?jǐn)?shù)據(jù)的分布形態(tài)進(jìn)行假定。此外，某項(xiàng)指標(biāo)得到的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)差距越大，則說(shuō)明該項(xiàng)指標(biāo)包含的信息量也多(變異程度高)，所以該指標(biāo)的權(quán)重就會(huì)越大，信息論中的熵為指標(biāo)的變異程度。不同年份由于統(tǒng)計(jì)方法、開發(fā)區(qū)發(fā)展重點(diǎn)和區(qū)域發(fā)展規(guī)劃等因素，權(quán)重會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)差異的大小自動(dòng)動(dòng)態(tài)調(diào)整，可以更加客觀地反映不同指標(biāo)重要性的差異及其變化。熵值法求權(quán)重的公式為：

各個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)值計(jì)算過(guò)程如下：

1.3.2計(jì)算權(quán)重

根據(jù)熵值法的計(jì)算方法，可以求得本文2.2部分所構(gòu)建的二級(jí)指標(biāo)體系各指標(biāo)權(quán)重，如表3所示。

2 上海市開發(fā)區(qū)模糊綜合評(píng)價(jià)及結(jié)果分析

2.1 模糊綜合評(píng)價(jià)法原理

在確定指標(biāo)評(píng)價(jià)體系和權(quán)重后，我們采用模糊綜合評(píng)價(jià)法計(jì)算最終得分。模糊綜合評(píng)價(jià)法的基本原理是先確定被評(píng)價(jià)對(duì)象的各級(jí)指標(biāo)的等級(jí)集合，然后再使用AHP(層次分析法)或者熵值法等數(shù)學(xué)方法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值，以及確定各指標(biāo)的隸屬度向量，這樣就得到了模糊模型的模糊評(píng)判矩陣。最后，將模糊評(píng)判矩陣與指標(biāo)的權(quán)重向量進(jìn)行模糊運(yùn)算，然后進(jìn)行歸一化處理，即為模糊綜合評(píng)價(jià)的最終結(jié)果。具體操作如下：

表3 熵值法計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重

注：表格內(nèi)容通過(guò)SPSS軟件計(jì)算得到

再根據(jù)上一步通過(guò)熵值法計(jì)算得到的權(quán)重結(jié)果，按照公式：U×V→[0，1]，risj=Rs(uis，vj)，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行模糊處理。該公式表示U，V經(jīng)過(guò)扎德算子運(yùn)算得到介于[0，1]的一個(gè)結(jié)果矩陣；R為評(píng)價(jià)指標(biāo)U到評(píng)價(jià)尺度集V的一個(gè)模糊關(guān)系；risj是第三層指標(biāo)uis對(duì)評(píng)價(jià)尺度vj的隸屬度(本文采用歸一化處理方法來(lái)替代性地求得隸屬度)。

本文采用的模糊合成算子為扎德算子，使用扎德算子將評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊變換。扎德算子計(jì)算原理為：bj=ˇ(ai＾r(nóng)ij)=max{min(ai,rij)}，其中＾為取最小運(yùn)算，ˇ為取最大運(yùn)算。據(jù)此，可以計(jì)算開發(fā)區(qū)在各級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的模糊綜合分值，并最終可計(jì)算得出不同開發(fā)區(qū)的總體評(píng)價(jià)得分。

2.2 上海市開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)——基于2015年最新數(shù)據(jù)

基于本研究獲取的最新開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)(2015年)和前文所構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法體系，得到2015年上海市108個(gè)開發(fā)區(qū)(含4個(gè)開發(fā)區(qū)的分區(qū))的6個(gè)一級(jí)指標(biāo)得分和最終評(píng)分結(jié)果。各一級(jí)指標(biāo)得分前10名、最后10名以及最終得分的前10名和最后10名如表4、表5所示。

對(duì)比官方數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)新能力方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系將“技術(shù)先進(jìn)型服務(wù)企業(yè)”納入了“科技創(chuàng)新”指標(biāo)，而本文注重企業(yè)自身創(chuàng)新能力、創(chuàng)新人員、園區(qū)創(chuàng)新環(huán)境(功能性園區(qū)、世界500強(qiáng)企業(yè))等指標(biāo)，所以張江高科技園區(qū)、漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)、金橋經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)等高新技術(shù)、新興技術(shù)類園區(qū)排名靠前。

在盈利能力方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并未明確提出測(cè)度盈利能力的指標(biāo)，而是將相關(guān)指標(biāo)和產(chǎn)值、企業(yè)注冊(cè)數(shù)、新開工項(xiàng)目等一起納入產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)指標(biāo)下，本文則明確選取了較有代表性的營(yíng)業(yè)收入、繳稅金額等指標(biāo)，能夠較好地反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、納稅能力。

在資源利用效率方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)主要從土地利用、能源消耗等方面考慮，并未考慮對(duì)資金、人力、物力等各類生產(chǎn)資源的利用效率，本文則使用勞動(dòng)生產(chǎn)率等指標(biāo)較好地測(cè)度了對(duì)各類資源的使用效率，所以張江高科技園區(qū)、漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)與上海市北高新技術(shù)服務(wù)業(yè)園區(qū)等人才與科技資源密集的開發(fā)區(qū)排名靠前，以科技創(chuàng)新和高端人才為核心競(jìng)爭(zhēng)力的開發(fā)區(qū)在資源利用效率方面表現(xiàn)尤為突出。

表4 開發(fā)區(qū)評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)得分和最終評(píng)價(jià)得分前10名(2015年)

注：表格內(nèi)容由本文構(gòu)建指標(biāo)體系計(jì)算得到

表5 開發(fā)區(qū)評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)得分和最終評(píng)價(jià)得分后10名(2015年)

注：表格內(nèi)容由本文構(gòu)建指標(biāo)體系計(jì)算得到

在資源集聚程度方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)并未明確提出相關(guān)指標(biāo)分類，雖然也考慮了產(chǎn)業(yè)集聚程度指標(biāo)，但是開發(fā)區(qū)對(duì)各類生產(chǎn)、創(chuàng)新資源的集聚還應(yīng)該反映在研發(fā)資源密度(研發(fā)經(jīng)費(fèi)比例、研發(fā)人員比例等)、容積率等方面。所以，在本文構(gòu)建的指標(biāo)體系中，研發(fā)資源集聚程度高且產(chǎn)業(yè)鏈成熟的高科技類、新興技術(shù)類園區(qū)排名靠前，比如漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)、上海國(guó)際醫(yī)學(xué)園區(qū)等。

在投入產(chǎn)出方面，官方發(fā)布的開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)將工業(yè)用地(工業(yè)總產(chǎn)值) 產(chǎn)出強(qiáng)度、單位土地利潤(rùn)產(chǎn)出強(qiáng)度、單位土地稅收產(chǎn)出強(qiáng)度等指標(biāo)放在了土地集約利用指標(biāo)下，并未和工業(yè)產(chǎn)值等指標(biāo)一起用來(lái)測(cè)度開發(fā)區(qū)的投入產(chǎn)出效率。而本文所構(gòu)建的指標(biāo)體系則綜合考慮了已有指標(biāo)體系的工業(yè)產(chǎn)出強(qiáng)度、單位土地利潤(rùn)產(chǎn)出強(qiáng)度與工業(yè)產(chǎn)值等多方面指標(biāo)，能夠較全面地反映開發(fā)區(qū)的投入產(chǎn)出效率。從評(píng)價(jià)結(jié)果看，出口加工類、工業(yè)類開發(fā)區(qū)排名靠前，比如上海松江出口加工區(qū)、上?？禈蚬I(yè)區(qū)，而國(guó)際汽車城則由于產(chǎn)業(yè)的資金密集、土地利用效率高等特點(diǎn)排名第一。

在開發(fā)區(qū)帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力方面，本文主要從稅收角度測(cè)度該項(xiàng)能力，而稅收是促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方面之一。根據(jù)本文的主成分載荷計(jì)算，該方面指標(biāo)較少，不過(guò)依然可以看出工業(yè)園、工業(yè)基地類產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)且綜合性園區(qū)排名較為靠前，也反映綜合性工業(yè)開發(fā)區(qū)目前仍是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Α?/p>

2.3 基于2009年與2015年縱向數(shù)據(jù)的開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)

上一節(jié)我們利用上海市工業(yè)園區(qū)最新數(shù)據(jù)對(duì)上海市開發(fā)區(qū)綜合績(jī)效和6個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了橫向?qū)Ρ?，從而?duì)目前上海市工業(yè)園區(qū)的全貌進(jìn)行了科學(xué)、系統(tǒng)的評(píng)估。同時(shí)，我們還需要關(guān)心的是近年來(lái)開發(fā)區(qū)的變化趨勢(shì)。因此，本文進(jìn)一步計(jì)算2009年與2015年各年度開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)得分，通過(guò)對(duì)比排名變化分析近年來(lái)開發(fā)區(qū)發(fā)展的變化趨勢(shì)并總結(jié)規(guī)律，為各開發(fā)區(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展和趕超提供數(shù)據(jù)支撐。2009年與2015年開發(fā)區(qū)評(píng)價(jià)的前10名如圖1所示。

圖1 上海市開發(fā)區(qū)2009—2015年

注：圖表內(nèi)容由所有2009與2015年評(píng)估結(jié)果計(jì)算得到

3 結(jié)論與政策含義

本文基于主成分分析法構(gòu)建了上海市108家工業(yè)園區(qū)的績(jī)效評(píng)估體系，并采用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重，最終通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)上海市近年來(lái)各個(gè)開發(fā)區(qū)單項(xiàng)以及綜合績(jī)效進(jìn)行了科學(xué)、系統(tǒng)的評(píng)估。通過(guò)以上分析，我們認(rèn)為，本文構(gòu)建的上海市工業(yè)園區(qū)量化評(píng)價(jià)體系能夠更加科學(xué)、全面地反映各個(gè)工業(yè)園區(qū)的績(jī)效和優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。本文不僅有綜合績(jī)效評(píng)價(jià)，還包含創(chuàng)新、盈利、資源利用效率、資源集聚程度、投入產(chǎn)出能力和帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力6個(gè)不同方面的單項(xiàng)評(píng)價(jià)，這也可以成為企業(yè)選址、不同開發(fā)區(qū)管委會(huì)進(jìn)一步挖掘發(fā)展?jié)摿?，充分發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)的重要參考。

橫向?qū)Ρ瓤梢钥闯觯壳吧虾Ｊ邪l(fā)展良好、各項(xiàng)指標(biāo)領(lǐng)先的開發(fā)區(qū)主要集中在電子信息、高端裝備制造等以創(chuàng)新為重要特征的新型產(chǎn)業(yè)集聚的園區(qū)，排名落后的開發(fā)區(qū)基本集中在農(nóng)業(yè)、化工等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集聚的園區(qū)。這些園區(qū)普遍存在土地利用效率不高，人才集聚不明顯，專利發(fā)明數(shù)量較少等現(xiàn)象。

縱向來(lái)看，對(duì)比2009年與2015年的排名情況，上海市張江高科技園區(qū)、漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)、金橋經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)、紫竹高新技術(shù)開發(fā)區(qū)等開發(fā)區(qū)自2009年以來(lái)一直保持在前10名，而外高橋保稅區(qū)、嘉定工業(yè)區(qū)發(fā)展定位為資金密集和傳統(tǒng)工業(yè)布局為主，缺乏創(chuàng)新動(dòng)力與創(chuàng)新發(fā)展?jié)摿?，因此近幾年的綜合評(píng)價(jià)得分有所下降?？梢钥闯觯虾Ｊ虚_發(fā)區(qū)在上海全球科技創(chuàng)新中心戰(zhàn)略和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略背景下，具有較強(qiáng)創(chuàng)新資源集聚能力、創(chuàng)新資源配置效率等創(chuàng)新潛力的開發(fā)區(qū)評(píng)價(jià)得分保持上升，而傳統(tǒng)的工業(yè)型或出口加工型開發(fā)區(qū)綜合評(píng)價(jià)得分有所下降。

綜合來(lái)看，以張江高科技園區(qū)、漕河涇新興技術(shù)開發(fā)區(qū)、外高橋保稅區(qū)、上海金橋經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)與國(guó)際汽車城為代表的開發(fā)區(qū)逐漸成長(zhǎng)為上海市開發(fā)區(qū)龍頭園區(qū)。其他落后園區(qū)也應(yīng)依托上海經(jīng)濟(jì)、地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)，盡快實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，以技術(shù)創(chuàng)新、研發(fā)與吸引人才為突破口，逐漸淘汰傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，發(fā)展技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，最終實(shí)現(xiàn)上海市創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展模式的總目標(biāo)。

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PerformanceEvaluationandTransformationDevelopmentofShanghaiDevelopmentZone

(LEIShuguang

(East China Normal University Department of Economics and Management, Shanghai 200062, China)

Based on the census data of 108 development zones in Shanghai from 2009 to 2015, this paper constructs the performance evaluation system of Shanghai development zone through principal component analysis method. Then the entropy method is used to determine the weight of each index. Finally, the comprehensive performance of each industry park from 2009 to 2015, as well as the innovation and the efficiency of resource utilization are obtained from 6 aspects. The index evaluation system constructed in this paper can reflect the whole picture of Shanghai Development Zone scientifically and systematically. Through the performance comparison between 2009 2015 Development Zone ranking, we found that the lead in innovation, resource use efficiency of industrial parks are often able to achieve faster development, and the development of traditional industries based Industrial Park is relatively slow. Promoting innovation and improving the efficiency of resource utilization are important directions for the transformation and development of Shanghai industrial parks at the present stage.

principal component analysis; entropy method; fuzzy calculation; development zone performance evaluation

2017-10-09

雷曙光(1976—)，男，湖北隨州人，華東師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)部世界經(jīng)濟(jì)專業(yè)在讀博士生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

E-mail：bssqbs@qq.com。

1005-9679(2017)06-0070-06

F 260

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