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(安徽工程大學 地方政府與社會治理創(chuàng)新研究中心，安徽 蕪湖 241000)

自2010年國務院發(fā)布的《關于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)的決定》后，全國各省市都陸續(xù)出臺了地區(qū)的高新技術產業(yè)發(fā)展規(guī)劃與扶持政策.但是，作為知識技術密集產業(yè)，培育和發(fā)展高新技術產業(yè)不能只停留在政策扶持方面，持續(xù)的技術創(chuàng)新才是使其成長的真正動力源.因此，對我國及各省、直轄市的高新技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率進行測度和比較分析，并依此優(yōu)化創(chuàng)新投入資源配置，提高產業(yè)技術創(chuàng)新效率顯得尤為重要.

1 國內外研究現(xiàn)狀及文獻綜述

國內學者對技術創(chuàng)新理論研究主要是從20世紀末期開始的.胡哲一[1]認為技術創(chuàng)新是以創(chuàng)造性和市場成功實現(xiàn)為基本特征的周期性技術經濟活動全過程.劉勁楊[2]認為知識創(chuàng)新、制度創(chuàng)新與技術創(chuàng)新共同構成了創(chuàng)新行為演進的主要形式，彼此相關卻絕不相同，其給出一個較清晰的邊界，并重新界定了三者概念中易引起混淆的外延與內涵.彭金榮[3]指出中國應高度關注主要發(fā)達國家、區(qū)域集團及新興國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)的發(fā)展態(tài)勢及走向，在環(huán)境營造、產業(yè)選擇、掌握核心技術、構建政策支持體系以及完善法律監(jiān)管體系方面借鑒其成功經驗，實現(xiàn)中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展.薛瀾[4]從發(fā)展動力、發(fā)展目標、發(fā)展模式、發(fā)展主體和發(fā)展格局五個角度系統(tǒng)考察了世界范圍內戰(zhàn)略性新興產業(yè)的發(fā)展趨勢與特征，并提出提升技術創(chuàng)新能力和完善產業(yè)創(chuàng)新體系等五點啟示.

學者們針對高新技術產業(yè)發(fā)展研究主要集中于發(fā)展機理及對策建議方面，而對產業(yè)技術創(chuàng)新效率方面的研究十分稀缺.當前，普遍應用的技術創(chuàng)新效率測量方法分為非參數(shù)法和參數(shù)法兩類.

非參數(shù)法以Charnes[5]等學者提出的DEA分析方法為代表.Hak Yeon Lee[6]采用DEA分析方法，實證研究了27個亞洲國家的R&D活動效率.熊飛[7]等選取北京市的42家高新企業(yè)為研究對象，并利用DEA中C2R和BC2模型，對其技術創(chuàng)新效率進行評價分析.黃海霞[8]基于2005～2012年我國省級面板數(shù)據(jù)，采用DEA-Malmquist指數(shù)模型，測算了中國28個省的戰(zhàn)略性新興產業(yè)技術創(chuàng)新的全要素生產率.劉暉[9]等選取2007～2012年我國28個省級面板數(shù)據(jù)為樣本，運用DEA方法，測算了各省份戰(zhàn)略性新興產業(yè)的技術創(chuàng)新效率.

參數(shù)法以Aigner[10]等提出的隨機前沿分析方法為代表.Yot[11]以澳大利亞制造業(yè)面板數(shù)據(jù)為研究樣本，運用隨機前沿分析法測度制造業(yè)技術效率，并分析金融制度、企業(yè)所有權歸屬以及管理層激勵等因素對企業(yè)技術效率的影響.肖興志[12]在C-D生產函數(shù)的基礎上，加入時間趨勢項，構建了創(chuàng)新效率測算模型來計算我國戰(zhàn)略性新興產業(yè)的創(chuàng)新效率，隨后運用Tobit模型分析了企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新方式等因素對創(chuàng)新效率的影響.呂巖威[13]等基于2003～2010年的面板數(shù)據(jù)，采用SFA模型，測算了我國戰(zhàn)略性新興產業(yè)的技術效率，研究發(fā)現(xiàn)產業(yè)的技術效率水平低下，但技術進步速度較快.項本武[14]基于2004～2011年中國7大戰(zhàn)略性新興產業(yè)46個樣本行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，結合SFA方法，建立超越對數(shù)生產函數(shù)模型，對產業(yè)技術效率進行了測度研究，并進一步檢驗其影響因素.

SFA方法通過確定生產函數(shù)可以避免隨機誤差的干擾，消除了各種隨機因素的負面影響，但若函數(shù)形式設定不當，則會嚴重影響分析結果，且假設要求嚴格，使用范圍小.而DEA方法無需設定具體的函數(shù)形式，可以消除錯誤的函數(shù)帶來的影響，無需確定指標權重，保證了評價的客觀性，適合評價多投入多產出的系統(tǒng)，但其未考慮隨機誤差，即易受極值影響.

2 模型選取、評價指標體系構建及數(shù)據(jù)來源

2.1 模型選取

考慮到高新技術產業(yè)技術創(chuàng)新是一個多投入、多產出的復雜活動，研究認為采用DEA方法來計算其技術創(chuàng)新效率是一個更為有效方法，研究選取DEA中C2R模型來評價全國各省份的技術創(chuàng)新效率.

在DEA眾多模型中，C2R模型得到了最廣泛的應用，其將科學-工程效率的定義推廣到多輸入、多輸出的系統(tǒng)的相對效率評價中，提供了一個有效的方法來評價決策單元(DMU)的相對效率.此外，C2R模型的許多性質和定理，乃至討論與證明技巧，在DEA其他模型的研究中也極具代表性，甚至某些類似的結論，只需回顧一下C2R模型，就會不證自明.

(1)

在線性規(guī)劃中，如果原始問題約束條件多，決策變量少，轉換為對偶問題約束變少了，更容易求解.換句話說，解原問題比對偶問題復雜的時候，就可以解對偶問題，因為它們的解是等價的.因此，應用線性規(guī)劃對偶理論，引入剩余變量s+與松弛變量s-建立對偶規(guī)劃，可得模型二，如式(2)所示.

(2)

在C2R模型中，λj將各有效點連接生成有效前沿面，并通過s+，s-兩變量進行水平與垂直地延伸，形成包絡面.其中，θ表示的是DMU離有效生產前沿面的距離量，能夠看出各個DMU相對效率的大小.

2.2 評價指標體系構建

研究將從人力投入和資本投入兩方面建立技術創(chuàng)新投入指標，因為，技術創(chuàng)新離不開人力資本投入，尤其是科技人員的投入.人類勞動為產業(yè)技術創(chuàng)新提供了智力支撐，另外，技術創(chuàng)新本身具有風險和不確定性，而資本為企業(yè)技術創(chuàng)新活動的實施提供了資金保證，因此，資本投入的多少對技術創(chuàng)新活動有著重要影響.其中，人力投入指標包括R&D活動人員折合全時當量和研發(fā)機構人員數(shù)量兩項，因為R&D活動人員和研發(fā)機構人員的數(shù)量和素質都能顯著地反映產業(yè)內企業(yè)和研發(fā)機構技術創(chuàng)新能力.由于發(fā)展中國家區(qū)域內的企業(yè)存在技術劣勢，其進行技術創(chuàng)新時，既有自主創(chuàng)新，也會有模仿創(chuàng)新.所以，創(chuàng)新資本投入應包含自主創(chuàng)新資本投入與模仿創(chuàng)新資本投入兩項.鑒于此，資本投入指標包含R&D經費內部支出、新產品開發(fā)經費支出和技術獲取支出(度量模仿創(chuàng)新資本投入)三項.

國內外大多學者皆從技術產出(即專利)和經濟產出兩方面來衡量技術創(chuàng)新產出，有其一定的合理性.從技術創(chuàng)新角度來看，技術產出主要看科技成果，尤其是受法律保護的技術專利，專利可以反映技術創(chuàng)新的科技成果情況，是潛在經濟產出的重要基礎；而經濟產出則主要指技術創(chuàng)新活動對產品的改進和新產品的上市對企業(yè)銷售的影響，從企業(yè)追求利潤最大化角度來說，新產品銷售收入則反映了技術創(chuàng)新過程中全部投入要素彼此作用的經濟產出和終極成效.因此，選取專利申請數(shù)與新產品銷售收入作為產出評價指標.綜上所述，指標匯總如表1所示.

表1 戰(zhàn)略性新興產業(yè)技術創(chuàng)新投入產出指標體系

2.3 數(shù)據(jù)來源

研究中所有數(shù)據(jù)均來源于2011～2016年《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》.由于西藏和青海兩省的相關數(shù)據(jù)有缺失，因此評價中刪掉了西藏、青海兩省.在數(shù)據(jù)處理上，為了體現(xiàn)創(chuàng)新效率結果導向和方便比較，在技術投入指標等數(shù)據(jù)方面均采取簡單加總的方法.這種處理方法符合DEA方法對于決策單元的要求，主要表現(xiàn)在：第一，符合所有的決策單元應該具有“同類型”特征；第二，為了具有可比性，在選擇決策單元時要選擇一些先進的單元，以利于找出差距.

采用DEA的C2R模型，使用DEAP 2.1軟件計算出我國各省份技術創(chuàng)新效率值及平均值(幾何平均值).為了對我國各區(qū)域的戰(zhàn)略性新興產業(yè)投入產出效率進行比較，將省份作為生產決策單元，這種劃分方式便于數(shù)據(jù)的收集整理，而且比較結果具有實際意義，也有利于找出產生差距的原因.

3 實證結果及分析

3.1 各省份的技術創(chuàng)新效率評價

基于全國29個省份2010～2015年的數(shù)據(jù)，以各省份為決策單元，使用DEAP 2.1軟件計算出我國各省份技術創(chuàng)新效率的均值和全國各年份DEA效率的平均值(幾何平均值)，如表2所示.由表2可知，從國家層面來看，全國的綜合效率均值為0.697，這說明我國的綜合效率還沒有到達DEA有效，處于低效率狀態(tài)，整體水平不高，有較大的改善空間.從地區(qū)層面來看，2010～2015年期間，有12個省市的綜合效率值超過全國均值0.697.其中，只有北京市的綜合效率值達到1，即北京市的技術創(chuàng)新達到DEA有效效率水平；而天津市的綜合效率值分別達到0.992，接近DEA有效效率水平.同樣也有17個省市的綜合效率值低于全國的綜合效率均值，其中，廣西、湖北、黑龍江、河北、陜西5個省份的綜合效率值處于全國最低水平，均沒有超過0.5，其中陜西省的綜合效率值最低，僅為0.345.總體來說，我國技術創(chuàng)新處于低效率狀態(tài)，且存在顯著的地區(qū)差異.

表2 我國各省份DEA效率評價結果

全國純技術效率均值為0.773，沒有達到DEA有效.從區(qū)域層面來看，北京、內蒙古、廣東及新疆4個省市的純技術效率值為1，實現(xiàn)了DEA有效；有15個省市超過全國平均水平，其中天津為0.997、江蘇為0.981、河南為0.984、安徽為0.937，接近DEA有效效率水平；有14個省市的純技術效率值低于全國平均水平，其中河北、黑龍江、湖北及陜西4個省份處于全國最低水平，陜西最低，僅為0.348.總體來說，我國的純技術效率均值高于綜合效率均值，但仍沒有實現(xiàn)DEA有效，有進一步提升空間；亦存在地區(qū)分布不均衡狀態(tài)，東部沿海省份的純技術效率值相對高些，而東北省份普遍偏低.此外，低于全國平均值的地區(qū)占總數(shù)比例為48.3%.研究認為造成全國大范圍純技術效率較低的原因主要有以下兩點：一、與地區(qū)經濟結構有關，不難發(fā)現(xiàn)，以重工業(yè)經濟為主的省份，其純技術效率值均較低，如湖北和東北三省；二、北上廣等一線城市對人才吸引力強，人才流動過于集中，分布不均衡，導致了知識、科技創(chuàng)新能力差異過大.

全國規(guī)模效率均值達到0.909，雖沒實現(xiàn)DEA有效，但處于較高水平.從區(qū)域層面來看，北京的規(guī)模效率值為1，實現(xiàn)DEA有效，表明其在產業(yè)規(guī)模效應方面具有比較優(yōu)勢；有25個省份的規(guī)模效率值高于0.8，說明了與其他兩項相比，規(guī)模效率更集中于較高的水平，區(qū)域差異較小.所以，與規(guī)模效率相比，我國應更關注從純技術效率與綜合效率方面來提高高新技術產業(yè)的技術創(chuàng)新效率，以及提升自主創(chuàng)新能力.

3.2 各年度的技術創(chuàng)新效率評價

2010～2015年我國DEA評價效果如表3所示.由表3可知，從時序角度來看，2010～2015年全國的綜合效率的均值為0.697，整體呈現(xiàn)平穩(wěn)波動趨勢，在2010年達到最高水平0.751，隨后回落到2011年的0.655，2012～2014年期間一直保持上漲趨勢，2015年則又回落到0.678；2010～2015年全國的純技術效率的均值為0.773，最高值為2010年的0.807，期間呈現(xiàn)出回落再上漲的趨勢；2010～2015年全國的規(guī)模效率的均值為0.909 ，雖未達到DEA有效，但處于較高水平，最高值為2010年的0.938，呈現(xiàn)出連續(xù)小幅度震蕩的趨勢.總的來說，我國高新技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率仍處于低效狀態(tài)，雖整體呈現(xiàn)上漲趨勢，但上升緩慢，且存在波動性，表現(xiàn)出了產業(yè)技術創(chuàng)新投入、產出格局優(yōu)化緩慢，存在巨大的進步空間.

表3 2010～2015年我國DEA評價效果

3.3 非DEA有效地區(qū)創(chuàng)新投入冗余和產出不足情況

從DEA有效性的經濟含義可知，現(xiàn)有既定產出量的情況下創(chuàng)新投入量配置不合理或現(xiàn)有既定投入量的情況下創(chuàng)新產出量不足是導致決策單元非DEA有效的兩個主要原因.2015年非DEA有效地區(qū)創(chuàng)新投入冗余和產出不足情況如表4所示.

表4 2015年非DEA有效地區(qū)創(chuàng)新投入冗余和產出不足情況

由表4不難看出，2015年全國仍有眾多省份(17個)存在著創(chuàng)新投入冗余或產出不足情況，即創(chuàng)新投入資源配置不合理，需要合理地調整創(chuàng)新資源投入結構；除寧夏和內蒙古，其他15個省市中均未出現(xiàn)專利申請量產出不足現(xiàn)象，這表明了我國各省市均有較強的知識創(chuàng)新產出能力；但上海、黑龍江、云南、海南和貴州5個省市出現(xiàn)了新產品銷售收入產出不足問題，表明我國高新技術產業(yè)技術創(chuàng)新在經濟產出方面的能力仍有欠缺，科技成果轉化能力不強、轉化率較低.此外，江蘇、浙江、廣東和江西4個省份的純技術效率實現(xiàn)DEA有效，而綜合效率卻沒有達到DEA有效，說明了這些省份存在高新技術產業(yè)的規(guī)模和創(chuàng)新投入、產出不相匹配問題，需要適當增加或減少產業(yè)規(guī)模.

4 結論與政策建議

研究基于投入-產出理論構建了技術創(chuàng)新評價指標體系，依據(jù)2010～2015年面板數(shù)據(jù)，采用了DEA模型，運用DEAP 2.1 軟件，實證測度了我國29個各省市高新技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率，最終得到如下結論： 2010～2015年，我國高新技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率整體保持上漲趨勢，卻仍處于低效率狀態(tài)，且上升緩慢并存在波動性，創(chuàng)新投入、產出格局優(yōu)化緩慢，具有巨大的進步空間.存在明顯的地區(qū)差異，主要體現(xiàn)于各省市的純技術效率差異過大，而規(guī)模效率相對集中于較高水平，區(qū)域間差異較小.研究認為各地區(qū)的經濟結構差異和人才分布不均衡是造成這一問題的兩個主要原因.我國大部分省份都出現(xiàn)了創(chuàng)新投入冗余或創(chuàng)新產出不足的情況，這表明了創(chuàng)新投入資源配置不合理，需要科學地調整創(chuàng)新資源投入結構，且技術創(chuàng)新過程中存在著知識產出能力較強、經濟產出能力較弱的問題.

基于以上研究結論，提出以下幾點政策建議：

(1)加大技術創(chuàng)新投入，堅持創(chuàng)新驅動發(fā)展.從實證分析結果來看，2010～2015年全國規(guī)模效率均值達到0.909，沒有實現(xiàn)DEA有效，只有北京的規(guī)模效率值為1，實現(xiàn)DEA有效，說明從全國角度來看仍可以通過加大技術創(chuàng)新投入，來促進技術效率的提升.當前我國高新技術產業(yè)處于快速發(fā)展階段，但不能一味擴大產業(yè)規(guī)模，造成規(guī)模不經濟，應堅持以技術創(chuàng)新為核心，堅持自主創(chuàng)新，掌握行業(yè)關鍵核心技術，加強前沿科技創(chuàng)新，來驅動產業(yè)發(fā)展.政府不僅應從政策、財政、稅收等多方面來激發(fā)企業(yè)科技創(chuàng)新活力，還要積極幫助企業(yè)拓展融資渠道，解決高新技術企業(yè)的融資難題，保證企業(yè)進行技術創(chuàng)新的資金支持.

(2)積極引進和培養(yǎng)創(chuàng)新型人才，完善人才創(chuàng)新激勵機制.要健全人才引進培養(yǎng)體系，激發(fā)勇于創(chuàng)新的社會環(huán)境；搭建科技創(chuàng)新人才信息庫，支持高等院校、科研機構科技人員以借用、聘用或兼職等方式到企業(yè)從事研究開發(fā)工作，從而有利于減少技術創(chuàng)新投入冗余，提高純技術創(chuàng)新效率.另外，要想充分調動企業(yè)研發(fā)人員進行創(chuàng)新的積極性，就必須要構建一套有效的創(chuàng)新激勵機制.可以對研發(fā)人員進行更為有效的績效考核，給予優(yōu)秀者一定的績效獎金，來增強研發(fā)人員的工作積極性；給予技術創(chuàng)新項目中貢獻大的科技人員一定數(shù)量的額外獎勵.適度推廣員工股票期權計劃，實現(xiàn)研發(fā)人員的個人利益與企業(yè)利益相一致，來增強職員的工作投入度；給予員工廣闊的晉升空間，加強對科技人員的權利激勵.總之，高新技術產業(yè)企業(yè)需要構建以技術的培育、應用、評價、考核為核心的創(chuàng)新激勵機制.

(3)優(yōu)化創(chuàng)新投入資源配置，加強產學研合作.從前文非DEA有效地區(qū)創(chuàng)新投入冗余和產出不足分析來看，全國高新技術產業(yè)創(chuàng)新資源配置不合理，而且區(qū)域差異較大，在“十三五”期間必須大力調整創(chuàng)新投入資源結構，優(yōu)化資源配置，提升技術創(chuàng)新效率.企業(yè)進行技術創(chuàng)新活動要面向市場，不斷提高技術創(chuàng)新成果轉化率，推動產業(yè)和產品向價值鏈中高端躍升.當前，我國專利優(yōu)勢突出的高新技術產業(yè)骨干企業(yè)較少，但卻擁有多所高水平院校和研究中心[15]，要加強產學研合作，鼓勵高校與科研機構以自身先進的技術，通過技術入股的方式參與到企業(yè)中共同研發(fā)新產品，不斷完善產學研協(xié)同平臺建設，創(chuàng)立產業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略同盟，提高科研成果的轉化水平.

(4)發(fā)揮政府的引導作用.從前文各省份技術創(chuàng)新效率實證分析來看，政府作用在高新技術產業(yè)發(fā)展中的作用不可忽視，大多數(shù)技術創(chuàng)新效率高的地區(qū)，政府對產業(yè)扶持力度和知識產權保護都較好.各地要圍繞國家重大戰(zhàn)略需求，緊密結合《中國制造2025》和《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》，根據(jù)自身實際經濟發(fā)展情況，充分利用地區(qū)資源優(yōu)勢，引導高新技術產業(yè)企業(yè)進行前沿科技創(chuàng)新，推動產業(yè)走向智能化、高端化、綠色化，提升產業(yè)競爭力；增強地域間的溝通和協(xié)調，減少產業(yè)重復性建設.此外，政府要適當加大知識產權保護力度，建立規(guī)范、法治的知識產權保護制度，來保障企業(yè)的正當權益，降低產業(yè)的知識溢出風險，健全知識產權保護體系，營造出激勵創(chuàng)新的制度環(huán)境.

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