國家大學(xué)科技園運(yùn)營效率及其空間分布特征研究

林雪菲 王寶海

摘? 要：國家大學(xué)科技園的研究與發(fā)展對(duì)高新企業(yè)和高校的建設(shè)以及高新科技的推進(jìn)具有重要意義?；?013～2017年連續(xù)五年我國國家大學(xué)科技園6項(xiàng)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)以及環(huán)境變量數(shù)據(jù)，運(yùn)用三階段模型對(duì)國家大學(xué)科技園運(yùn)營效率和發(fā)展環(huán)境進(jìn)行分析。結(jié)果表明，我國國家大學(xué)科技園運(yùn)營效率維持得較好，人均GDP、科技財(cái)政支出、高校畢業(yè)生數(shù)均使投入項(xiàng)冗余增加，高新企業(yè)數(shù)有助于投入項(xiàng)冗余減少，然后對(duì)剔除環(huán)境因素后的效率進(jìn)行分析，調(diào)整后的效率提高，說明發(fā)展環(huán)境使得其整體效率被低估。空間分布特征顯示，東部地區(qū)明顯優(yōu)于西部地區(qū)，內(nèi)陸地區(qū)國家大學(xué)科技園的綜合效率正在逐漸提高。最后根據(jù)分析結(jié)果提出對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：國家大學(xué)科技園;效率;三階段DEA;發(fā)展環(huán)境

中圖分類號(hào)：G644? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ?文章編號(hào)：2095-2945（2020）29-0008-06

Abstract： The research and development of National University Science Parks is of great significance to the construction of high-tech enterprises and universities and the promotion of high-tech.Based on the six input-output data and environmental variable data of National University Science Parks in China for five consecutive years from 2013 to 2017， a three-stage model is used to perform analysis of the operation efficiency and development environment of National University Science Parks. The results show that the operating efficiency of China's National University Science Parks is basically maintained. Per capita GDP， scientific and technological financial expenditure， and the number of college graduates all increase the redundancy of inputs. The number of high-tech enterprises helps reduce the redundancy of inputs. The efficiency regardless of environmental factors is analyzed. The adjusted efficiency is improved， which indicates that the environment for development makes the overall efficiency of National University Science Parks underestimated. The characteristics of spatial distribution show that the eastern region is significantly better than the western region， and the comprehensive efficiency of National University Science Parks in inland regions and countries is gradually increasing. Finally， this paperproposes suggestions based on the analysis results.

Keywords： National University Science Park; efficiency; three-stage DEA; environment for development

1 概述

國家大學(xué)科技園以高校為依托，結(jié)合社會(huì)優(yōu)勢資源，是國家區(qū)域創(chuàng)新體系的重要組成部分和高新企業(yè)孵化、“產(chǎn)學(xué)研”結(jié)合、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)等方面的支撐平臺(tái)。1988年，東北大學(xué)借鑒美國斯坦福大學(xué)的成功經(jīng)驗(yàn)建立了我國第一個(gè)大學(xué)科技園[1]。截至2017年底，我國的國家大學(xué)科技園累積畢業(yè)企業(yè)數(shù)達(dá)9866個(gè)，比上一年增加7.37%。隨著我國大學(xué)科技園的建設(shè)和發(fā)展，國家大學(xué)科技園的運(yùn)營效率成為學(xué)校、政府和社會(huì)廣泛關(guān)心的熱點(diǎn)，因其對(duì)國家大學(xué)科技園資源要素的調(diào)整、政府相關(guān)決策的提出等起到重要的參考作用。

在大學(xué)科技園的模式與作用研究方面，李仕明等[2]從國家創(chuàng)新體系和科教興國戰(zhàn)略的角度出發(fā)，對(duì)大學(xué)科技園在高校教育、科研、產(chǎn)業(yè)開發(fā)三位一體的功能與定位進(jìn)行了分析;張明等[3]提出了大學(xué)科技園建設(shè)開發(fā)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的互動(dòng)關(guān)系;袁新敏等[4]以長江三角洲為研究對(duì)象，從產(chǎn)業(yè)鏈的視角，對(duì)大學(xué)科技園區(qū)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的類型與模式進(jìn)行了劃分和對(duì)比分析;Mammadov[5]提出大學(xué)科技園在政、產(chǎn)、學(xué)方面以不同創(chuàng)新主體在制度創(chuàng)新、知識(shí)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新方面提供信息資源和綜合服務(wù);韓春民[6]提出大學(xué)科技園與創(chuàng)新孵化技術(shù)融合、產(chǎn)業(yè)鏈拓展融合、區(qū)域經(jīng)濟(jì)融合和產(chǎn)學(xué)研合作引導(dǎo)的生態(tài)模式;Etz-kowitz[7]認(rèn)為大學(xué)科技園作為三螺旋的混成組織模式，在大學(xué)-產(chǎn)業(yè)-政府相互作用的混合空間中發(fā)揮作用;姚偉坤等[8]提出大學(xué)科技園跨區(qū)輻射發(fā)展受到政府和科技園的制約，協(xié)調(diào)科技園公益性和社會(huì)資本逐利性之間的矛盾有利于科技園跨區(qū)輻射發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施。

在大學(xué)科技園的運(yùn)營效率的研究方面，DEA模型及其擴(kuò)展方法的應(yīng)用最為廣泛，劉貴文等[9]從制度與效率的視角出發(fā)，提出正式制度與非正式制度的創(chuàng)新是我國大學(xué)科技園效率提高的關(guān)鍵;鄭會(huì)[10]利用DEA的C2R模型與SE模型分別對(duì)我國大學(xué)科技園區(qū)創(chuàng)新績效進(jìn)行評(píng)價(jià);段萬春等[11]結(jié)合超效率DEA方法和SOP模型，把大學(xué)科技園的運(yùn)營系統(tǒng)看作一個(gè)三維立體的工程，對(duì)科技服務(wù)的提供、接受和反饋過程進(jìn)行多角度研究;周榮等[12]運(yùn)用加權(quán)交叉效率DEA模型，對(duì)國家大學(xué)科技園的科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行了評(píng)價(jià);馬玉新等[13]建立了包括政策、科技、人才、資金、市場5個(gè)維度、13個(gè)二級(jí)指標(biāo)和34個(gè)三級(jí)指標(biāo)的大學(xué)科技園綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在一定程度上展現(xiàn)不同大學(xué)科技園的水平和差距情況。

總體而言，現(xiàn)階段對(duì)我國國家科技園的作用、功能、效率等研究在不斷發(fā)展，但是其間會(huì)出現(xiàn)一些效率低下、資源浪費(fèi)的現(xiàn)象。為了更好地發(fā)揮我國國家大學(xué)科技園的作用，就要對(duì)我國現(xiàn)有的國家大學(xué)科技園的運(yùn)營效率進(jìn)行評(píng)估，并分析環(huán)境因素等的影響。本文從省際角度對(duì)我國國家大學(xué)科技園的整體運(yùn)營效率進(jìn)行研究，運(yùn)用三階段DEA研究方法，分析環(huán)境因素對(duì)大學(xué)科技園運(yùn)營效率的影響程度，運(yùn)用截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析，為合理調(diào)整各項(xiàng)投入、優(yōu)化產(chǎn)出提供參考依據(jù)，對(duì)提升大學(xué)科技園的發(fā)展水平與推動(dòng)高校科技成果轉(zhuǎn)化起到重要作用。

2 研究方法

2.1 第一階段：DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是基于線性規(guī)劃的方法，根據(jù)觀測到的有效樣本數(shù)據(jù)，以相對(duì)效率為基礎(chǔ)對(duì)同一類型的部門或單位（DMU）的績效進(jìn)行比較和評(píng)價(jià)。DEA-Malmquist生產(chǎn)率分解指數(shù)法反映整體生產(chǎn)率變化情況，對(duì)相對(duì)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化的分析。

2.2 第二階段：相似SFA模型

SFA模型是將第一階段中的管理無效率、發(fā)展環(huán)境因素等剔除，從而僅保留管理無效率所造成的投入冗余。以投入冗余為因變量，發(fā)展環(huán)境因素為自變量，構(gòu)造相似SFA模型。

2.3 第三階段：調(diào)整后的DEA模型

以第一階段的產(chǎn)出值作為產(chǎn)出指標(biāo)，使用第二階段調(diào)整過的投入指標(biāo)替代第一階段中投入的初始數(shù)據(jù)，再次使用DEA模型進(jìn)行分析，即可得到剝離了發(fā)展環(huán)境因素影響等的相對(duì)效率值，從而比較客觀地反映各DMU的效率差異。

3 國家大學(xué)科技園發(fā)展現(xiàn)狀

我國于2001年開始大規(guī)模建設(shè)大學(xué)科技園，大都分布于華東、華北、東北地區(qū)。根據(jù)2018年火炬統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，我國目前共認(rèn)定了115家國家大學(xué)科技園，已認(rèn)定的國家大學(xué)科技園共有孵化企業(yè)10448家，在孵企業(yè)收入達(dá)340億元，在孵企業(yè)上繳稅金達(dá)19億元;在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)達(dá)136687人，孵化基金總額達(dá)22.5億元，孵化場地面積達(dá)793.8萬平方米，近幾年我國國家大學(xué)科技園發(fā)展迅速，投入和產(chǎn)出指標(biāo)都呈現(xiàn)增長趨勢，而且隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，以上數(shù)據(jù)將會(huì)繼續(xù)呈現(xiàn)上升趨勢。我國大學(xué)科技園的建設(shè)與發(fā)展成效顯著，呈現(xiàn)出大分布、小聚集的發(fā)展格局，有力地推動(dòng)了高?？萍汲晒D(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)化和高新技術(shù)企業(yè)的孵化，加快了經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益。大學(xué)科技園是高校人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的服務(wù)平臺(tái)，其建設(shè)推動(dòng)了人才培養(yǎng)、科學(xué)研究和社會(huì)服務(wù)功能的有機(jī)結(jié)合，推動(dòng)了高校與企業(yè)之間人員、信息、資本、技術(shù)等創(chuàng)新要素的流動(dòng)與整合，已成為推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新生力量[1]。

4 實(shí)證分析

4.1 數(shù)據(jù)選取

以我國21個(gè)省市的國家大學(xué)科技園的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來源于《中國火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》和wind金融數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過Deap2.1和Fronter4.1軟件得出。

4.1.1 投入產(chǎn)出變量的選取

為全面評(píng)價(jià)國家大學(xué)科技園的運(yùn)營效率，結(jié)合國家大學(xué)科技園功能定位及孵化服務(wù)等特點(diǎn)，從人力、財(cái)力和物力三個(gè)方面，選取國家大學(xué)科技園運(yùn)營效率的投入指標(biāo)。從孵化效益、經(jīng)濟(jì)效益方面，選取產(chǎn)出指標(biāo)。具體的投入產(chǎn)出指標(biāo)見表1。

4.1.2 環(huán)境變量的選取

本文從4個(gè)方面選取環(huán)境變量：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展：人均GDP是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的綜合體現(xiàn)，選取人均GDP作為各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的環(huán)境指標(biāo);（2）政府支持：政府在科技方面的財(cái)政支出是衡量政府在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)方面的支持力度的重要尺度，選取政府財(cái)政支出作為政府支持力度的環(huán)境指標(biāo);（3）人力資本：人力資本是影響國家大學(xué)科技園運(yùn)營效率的重要因素，特別是科學(xué)技術(shù)人才，選取高校畢業(yè)生數(shù)作為各個(gè)地區(qū)人力資本狀況的環(huán)境指標(biāo);（4）行業(yè)規(guī)模：企業(yè)數(shù)量反映行業(yè)的市場結(jié)構(gòu)狀態(tài)以及行業(yè)規(guī)模，選取高新企業(yè)數(shù)量作為國家大學(xué)科技園衡量行業(yè)規(guī)模的環(huán)境指標(biāo)。

4.2 第一階段

4.2.1 國家大學(xué)科技園靜態(tài)效率分析

基于數(shù)據(jù)包絡(luò)模型（DEA），將效率值分解為綜合效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率，得到測算結(jié)果，見表2。從第一階段的靜態(tài)分析可以得出，在不考慮外部環(huán)境因素的情況下，有9個(gè)省市的各項(xiàng)效率指標(biāo)均達(dá)到1，處于效率前沿，有5個(gè)省市的純技術(shù)效率值為1，規(guī)模效率較低，1個(gè)省的規(guī)模效率為1，純技術(shù)效率較低。規(guī)模收益方面來看，11個(gè)省市規(guī)模收益不變，8個(gè)省市規(guī)模收益遞減，2個(gè)省市規(guī)模收益遞增。整體來看，我國國家大學(xué)科技園的運(yùn)營效率維持得較好，綜合效率平均值為0.897，與效率前沿面相比，還有0.103的提升空間，純技術(shù)效率平均值為0.929，規(guī)模效率平均值為0.968，二者均較高，規(guī)模效率相對(duì)更高，因此純技術(shù)效率是制約綜合效率的主導(dǎo)因素，說明在不考慮組織規(guī)模的條件下，國家大學(xué)科技園整體上未能充分利用資源，有投入要素浪費(fèi)的現(xiàn)象。

4.2.2 國家大學(xué)科技園動(dòng)態(tài)效率分析

動(dòng)態(tài)效率是指國家大學(xué)科技園在生產(chǎn)技術(shù)逐步升級(jí)的過程中經(jīng)營效率的變動(dòng)情況，見表3。從2013～2017 年度總體國家大學(xué)科技園Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其變動(dòng)情況看，全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降-增加-下降-增加的趨勢，5年的平均增長值>1，整體是上漲的趨勢，純技術(shù)效率平均值為1.029，規(guī)模效率平均值為1.007，顯然，綜合效率主要貢獻(xiàn)來源于純技術(shù)效率。

從Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及指標(biāo)變動(dòng)情況看，有12個(gè)省市的全要素生產(chǎn)率大于1，湖北和河南兩個(gè)省市的全要素生產(chǎn)率達(dá)到1.2以上，處于高效增長狀態(tài)，剩余的9個(gè)省市的全要素生產(chǎn)率小于1，處于下降狀態(tài)。第一階段結(jié)果可能存在偏誤，因?yàn)槲纯紤]發(fā)展環(huán)境的影響，所以進(jìn)行第二階段SFA分析，分析發(fā)展環(huán)境對(duì)國家大學(xué)科技園運(yùn)營效率的影響。

4.3 第二階段

第二階段是構(gòu)建SFA回歸模型，將第一階段測算出的投入變量的松弛變量作為被解釋變量，選取4個(gè)環(huán)境變量作為解釋變量，考察4個(gè)環(huán)境變量對(duì)3個(gè)投入項(xiàng)松弛變量的影響。當(dāng)回歸系數(shù)為正值時(shí)，表示增加該解釋變量將會(huì)使投入松弛量的冗余增加，導(dǎo)致運(yùn)營效率降低;當(dāng)回歸系數(shù)是負(fù)值時(shí)，增加該解釋變量有利于減少投入松弛量，使運(yùn)營效率提高。結(jié)果見表4。

（1）人均GDP。該變量與在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)投入松弛變量、孵化基金投入松弛變量、場地面積投入松弛變量的回歸系數(shù)均為正，但數(shù)值相對(duì)較低。說明經(jīng)濟(jì)水平增加使得在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)、孵化基金總額影響較小，使場地面積均產(chǎn)生了少量冗余，反映出我國部分省市的國家科技園的場地規(guī)模較大，但是沒有合理配置，使得資源的使用效率較低。

（2）科技財(cái)政支出。該變量與在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)投入松弛變量、孵化基金投入松弛變量、場地面積投入松弛變量的回歸系數(shù)均為正。說明科技財(cái)政支出對(duì)在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)影響相對(duì)較小，使得孵化基金總額和場地面積產(chǎn)生了冗余。反映出政府對(duì)部分地區(qū)的科技財(cái)政支出過大，特別是一些高新地區(qū)，創(chuàng)新資源充裕，配置存在不合理，造成資源浪費(fèi)，影響了綜合效率的提高。

（3）高校畢業(yè)生數(shù)。該變量與在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)投入松弛變量、孵化基金投入松弛變量、場地面積投入松弛變量的回歸系數(shù)均為正。說明高校畢業(yè)生數(shù)的增加會(huì)使得在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)，孵化基金總額、場地面積產(chǎn)生冗余。反映出我國國家科技園勞動(dòng)力資源較為充足，應(yīng)該提高勞動(dòng)力創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平，培養(yǎng)更多高素質(zhì)人才。

（4）高新企業(yè)個(gè)數(shù)。該變量與在孵企業(yè)從業(yè)人數(shù)投入松弛變量、孵化基金投入松弛變量、場地面積松弛變量的回歸系數(shù)均為負(fù)。說明高新企業(yè)數(shù)量的增加有利于減少國家大學(xué)科技園在孵企業(yè)人員數(shù)、孵化基金總額和場地面積投入的冗余，高新企業(yè)聚集會(huì)產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，有利于共享基礎(chǔ)設(shè)施、信息等資源，相互交流經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)這些資源的有效利用。

4.4 第三階段：調(diào)整后的DEA模型

第三階段得到剝離了發(fā)展環(huán)境因素影響的相對(duì)效率值，這樣可以更加客觀地反映國家大學(xué)科技園的運(yùn)營效率，見表2，表3，表5。

4.4.1 國家大學(xué)科技園調(diào)整后靜態(tài)效率分析

從2017年國家大學(xué)科技園效率值可以看出，調(diào)整后的純技術(shù)效率整體提高，規(guī)模效率的平均值下降，綜合效率從0.897下降為0.878，說明環(huán)境因素使得綜合效率整體被低估。全要素效率值均為1的省市調(diào)整后由9個(gè)變?yōu)?個(gè)，規(guī)模收益遞增的省市由2個(gè)增加為8個(gè)，只有北京的規(guī)模收益仍然遞減。調(diào)整前后變化最明顯的省市為山西、浙江、福建和重慶，說明發(fā)展環(huán)境對(duì)這些省市的影響較大。綜合效率達(dá)到1的省市有8個(gè)，江西和吉林的綜合效率最低，分別為0.558和0.56。有7個(gè)省市的純技術(shù)效率低于1，說明在不考慮組織規(guī)模的條件下，未能充分利用資源，有投入要素浪費(fèi)的現(xiàn)象，使得資源配置效率較低。有13個(gè)省市的規(guī)模效率小于1，當(dāng)處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段時(shí)，可以通過擴(kuò)大規(guī)模來充分利用所投入的資源，從而降低單位成本;當(dāng)處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮縮小規(guī)模，以降低管理費(fèi)用，從而保證產(chǎn)出值的最優(yōu)[11]。

4.4.2 國家大學(xué)科技園調(diào)整后動(dòng)態(tài)效率分析

從2013～2017年國家大學(xué)科技園Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其變動(dòng)情況見表3。調(diào)整后的數(shù)據(jù)相比于調(diào)整前，整體呈上漲趨勢，全要素生產(chǎn)率平均值從1.013增加到1.043，呈現(xiàn)下降-增加-下降-增加的趨勢，綜合效率平均值從1.036增加到0.058，技術(shù)進(jìn)步平均值從0.977增加到0.986，純技術(shù)效率平均值從1.029增加到1.037，規(guī)模效率平均值從1.007增加到1.019，顯然，技術(shù)進(jìn)步是運(yùn)營效率提高的關(guān)鍵。

從我國21個(gè)省市國家大學(xué)科技園的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及指標(biāo)變動(dòng)可以看出（見表5），有15個(gè)省市的全要素生產(chǎn)率大于1，有4個(gè)省市達(dá)到1.2以上，說明這些省市的國家大學(xué)科技園的效率處于上漲趨勢，還有6個(gè)省市的全要素生產(chǎn)率小于1，說明這些國家大學(xué)科技園的效率處于下降趨勢。總的來說，不同省市國家大學(xué)科技園的運(yùn)營效率有一定差距。

4.5 我國國家大學(xué)科技園運(yùn)行效率空間演變特征分析

為研究我國國家大學(xué)科技園的空間分布特征，選取2013、2015和2017年的國家大學(xué)科技園綜合效率的空間分布圖，由ArcGIS 10.1軟件得出，見圖1。我國國家大學(xué)科技園的綜合效率整體上呈現(xiàn)“東高西低”的空間分布特征，東西差距較為明顯，特別是東部沿海地區(qū)，山東、江蘇、浙江這三省的國家大學(xué)科技園一直保持高效率，廣東、安徽、遼寧、黑龍江整體保持得較好，這與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高有關(guān)，現(xiàn)階段西部內(nèi)陸地區(qū)的國家大學(xué)科技園綜合效率正在逐步提高，四川、甘肅、陜西、河南發(fā)展較為迅速，部分年份已達(dá)到高效率，但是維持得尚不穩(wěn)定。

5 結(jié)論及對(duì)策建議

大學(xué)科技園依托大學(xué)校區(qū)、科技園區(qū)和政府，通過科技創(chuàng)新來引領(lǐng)所在區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與升級(jí)，帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。本文對(duì)國家大學(xué)科技園靜態(tài)和動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行了量化研究，并對(duì)其綜合效率的空間分布演化情況進(jìn)行分析，結(jié)果表明，人均GDP、科技財(cái)政支出、高校畢業(yè)生數(shù)均使投入項(xiàng)冗余增加，高新企業(yè)數(shù)有助于投入項(xiàng)的冗余減少;空間分布特征顯示，東部地區(qū)明顯優(yōu)于西部地區(qū)，內(nèi)陸地區(qū)國家大學(xué)科技園的綜合效率正在逐漸提高。根據(jù)以上分析，為進(jìn)一步提升我國國家大學(xué)科技園的運(yùn)行效率，提出幾點(diǎn)對(duì)策建議：

5.1 加強(qiáng)資源管理與利用，提高純技術(shù)效率

從我國國家大學(xué)科技園歷年的投入與產(chǎn)出現(xiàn)狀可以看出，我國國家大學(xué)科技園的在孵企業(yè)從業(yè)人員、孵化基金等資源投入均呈顯著增長狀態(tài)，但是產(chǎn)出相對(duì)增長較慢，從而導(dǎo)致效率相對(duì)下降。提高國家大學(xué)科技園運(yùn)營效率，除了要加強(qiáng)資源投入以外，更重要的是要了解投入要素和產(chǎn)出之間的效率關(guān)系，使這些投入要素得到良好的管理，從而充分利用，提高資源利用效率。同時(shí)，創(chuàng)新能力和技術(shù)水平也是提高純技術(shù)效率的關(guān)鍵，所以要加強(qiáng)管理、營銷、融資等方面的技術(shù)開發(fā)，努力實(shí)現(xiàn)資源高效利用，提高科技成果轉(zhuǎn)化率。

5.2 加強(qiáng)大學(xué)科技園與高校的聯(lián)系，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量

大學(xué)科技園是高校教學(xué)實(shí)踐的場所、科教體制改革的實(shí)驗(yàn)基地和示范區(qū)，是高校與企業(yè)之間聯(lián)系的橋梁。研究發(fā)現(xiàn)，高校畢業(yè)生數(shù)已使得在孵企業(yè)從業(yè)人員、孵化基金和場地面積等投入資源產(chǎn)生冗余。因此，大學(xué)科技園應(yīng)根據(jù)科技職能需求，培養(yǎng)高質(zhì)量的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才：一是要完善大學(xué)科技園區(qū)的管理、培訓(xùn)體系，建立與高校與企業(yè)界的緊密聯(lián)系，使得高校人才培養(yǎng)目標(biāo)和社會(huì)科技人才需求良好銜接，培養(yǎng)企業(yè)所需的高質(zhì)量人才;二是探索和建立創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才激勵(lì)機(jī)制，吸引創(chuàng)新人才匯集。

5.3 加強(qiáng)高新技術(shù)企業(yè)孵化器建設(shè)，發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)

大學(xué)科技園是高新企業(yè)發(fā)展的平臺(tái)，高新技術(shù)企業(yè)孵化器的建設(shè)是科技園建設(shè)的重要保障。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出，高新企業(yè)有利于減少在孵企業(yè)從業(yè)人員、孵化基金和場地面積等投入資源的冗余，提高資源利用效率。加強(qiáng)高新技術(shù)企業(yè)孵化器以及高新技術(shù)企業(yè)建設(shè)，積極吸引和發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，形成產(chǎn)業(yè)集聚和產(chǎn)業(yè)鏈，共享資源、信息和經(jīng)驗(yàn)，提高企業(yè)的運(yùn)營效率，從而促進(jìn)大學(xué)科技園運(yùn)營效率的提高。

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