姚王信 ，曾照云 ，鄭英晴

（1．2．安徽大學商學院，安徽合肥，230601；3．中國人民解放軍31614部隊財務管理中心，福建泉州，362700）

創(chuàng)新理念是五大發(fā)展理念之首，是重視人才、教育和科技進步的相關理念的政策延續(xù)和政策創(chuàng)新的關鍵，是中國經(jīng)濟轉型的重要指導思想。中國國家層面的創(chuàng)新政策體系已經(jīng)形成，創(chuàng)新要素的規(guī)模不斷擴大。在GDP總量不斷增加的情況下，中國R&D經(jīng)費投入強度從2000年的1．0%提高到2019年的2．19%。[1]如何評價創(chuàng)新要素投資有效性并借以考察創(chuàng)新政策的效果，意味著進一步發(fā)展的政策方向和政策調整，在當前全球局部沖突不斷、貿易等環(huán)境日益趨緊的國際政治經(jīng)濟形勢下具有迫切性。通常，評價創(chuàng)新要素投資有效性，需借助適當?shù)脑u價模型和量化的投資效率指標。本文立足宏觀投資效率評價的結構模型，運用瓦格勒模型評價2000—2018年間的高新技術產業(yè)創(chuàng)新要素投資效率，在提高創(chuàng)新要素投資效率評價工作科學性的同時，為檢驗創(chuàng)新政策效果和進行政策調整提供經(jīng)驗依據(jù)。

一、宏觀投資效率評價結構模型回顧

確定評價模型是創(chuàng)新要素等宏觀投資效率評價工作的核心環(huán)節(jié)，宏觀投資效率評價模型可分為總量效率評價模型、結構效率評價模型等。[2]與總量模型相比，結構效率評價模型（以下簡稱結構模型）能夠考察宏觀投資結構的合理性，橫向比較行業(yè)（或地區(qū)）資本等要素配置效率的差異，具有很強的可操作性和實用性，因此得到廣泛運用。

（一）主要結構模型比較

經(jīng)濟增長理論和相關的實證研究表明，通過回歸CES（常數(shù)替代彈性）總量生產函數(shù)和測量TFPG（全要素生產率增長率）能實現(xiàn)宏觀投資效率評價。其中，在研究實踐中運用較多的結構模型主要有DEA方法模型、SBM模型、SSA模型、AHP方法模型和Wurgler模型（瓦格勒模型）等，要根據(jù)評價對象特征、評價目標和評價工作效率等因素，加以比較和選用。

已有研究表明，諸結構模型都有各自的適用條件、優(yōu)缺點和在創(chuàng)新要素投資效率評價中的應用可能性。例如DEA方法模型，主要適用于多輸入—多輸出的效率綜合評價問題[3]，主要優(yōu)點是：不需要權重假設和預先確定函數(shù)關系；排除了主觀因素，較為客觀、準確[4]；需要的指標數(shù)量少，指標原始信息保存完整[5]；不需要處理數(shù)據(jù)量綱，運算得到簡化，減少誤差[6]。其初始模型的主要缺點是：沒有考慮投入過度或產出不足，不能準確度量存在非期望產出時的效率值。[7]由于創(chuàng)新活動的效率問題屬于多投入—多產出問題，通過構建適當?shù)腄EA模型，能夠較為準確地評價創(chuàng)新效率。[8]

與其他結構模型相比，瓦格勒模型更適用于金融等資源要素配置效率的比較，主要優(yōu)點是：簡單、直觀、易于操作，數(shù)據(jù)容易獲取，便于國際或區(qū)域比較[9-10]；通過考察資本流向[2]，在“投入—產出”結果標準的基礎上，兼顧行業(yè)或產業(yè)結構標準，能夠適應經(jīng)濟轉型過程中的效率評價要求。主要缺點是：增加值和形成的固定資本指標界定不清楚，應用的時候有歧義[11]；各國或地區(qū)數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一，有可比性問題[9]；模型的學理依據(jù)不足，Wurgler沒有對模型進行理論解析和數(shù)理推導[12]；初始模型只考察金融資本配置效率，對經(jīng)濟發(fā)展中的其他要素資源的配置效率是否具有應用價值，需要另行論證。

（二）瓦格勒模型在宏觀投資效率評價中的運用

1．基本表達式

Jeffrey Wurgler在2000年發(fā)表的論文《金融市場與資本配置》中提出的資本配置效率模型即瓦格勒模型。模型考察對數(shù)化的增加值增長率與形成的固定資本增長率之間的關系，基本表達式為：

其中，I代表形成的固定資本，V代表經(jīng)濟增加值，i是行業(yè)，c是國家，t是年份，是彈性系數(shù)（即斜率估計，代表金融市場的資源配置效率）。[9]2．瓦格勒模型在中國的運用情況

近年來國內運用瓦格勒模型的主流領域是金融資本配置效率，既有全行業(yè)的研究，也有分行業(yè)的研究，還有區(qū)域研究；既有宏觀研究，也有微觀研究；既有直接采用模型的，也有對模型進行了改進或修正的。相關研究的視角較為廣泛，主要有市場化程度對資本配置效率的改善作用[11]和金融發(fā)展（或金融結構、投資主體結構及其變遷等）對地區(qū)或行業(yè)資本配置效率的影響，還有從市場信息效率、政府干預、獨立審計等角度考察單一金融資源（如信貸）或整體資源的配置效率。

在此基礎上，也出現(xiàn)了運用瓦格勒模型從技術創(chuàng)新角度考察資本配置效率的研究成果[13-14]，由資本配置效率拓展至以資本計量的其他要素資源的配置效率，從而有可能朝考察創(chuàng)新要素投資效率的方向拓展。

二、瓦格勒模型在創(chuàng)新要素投資效率評價中的應用

（一）瓦格勒模型在創(chuàng)新要素投資效率評價中的適用性分析

1．創(chuàng)新要素投資效率的評價標準

隨著經(jīng)濟、社會轉型的深化，投資效率逐漸從注重數(shù)量轉向注重質量。用于度量創(chuàng)新要素投資效率的模型與指標既要考慮結果標準，也要考慮結構標準。結果標準兼顧數(shù)量和質量，一般是投入—產出標準；結構標準能夠反映經(jīng)濟轉型的內在要求，一般是行業(yè)或產業(yè)標準。從評價標準來看，瓦格勒模型能夠同時滿足這兩類標準的要求。

2．瓦格勒模型在創(chuàng)新要素投資效率評價中的適用性

第一，模型的基本原理可以用于創(chuàng)新要素投資效率評價。瓦格勒遵循資本流向原則，構建的是投資增長與增加值增長之間的回歸模型，通過模型系數(shù)來比較金融市場或技術市場等的投資效率。這與創(chuàng)新要素投資效率評價需要考察創(chuàng)新要素投資（投入）增長與創(chuàng)新成果（產出）增長之間關系的原理是相同的。

第二，模型的評價目標與創(chuàng)新要素投資效率評價的目標是一致的。前者評價的是資本要素的配置效率，后者評價的是包含資金、技術等在內的創(chuàng)新要素配置效率，都屬于資源配置效率的范疇，都可以共同遵循結果標準和結構標準。

第三，模型中資源投入的方式，與創(chuàng)新要素投資的投入方式接近。資源投入方式主要是金融市場配置資本，但是不同國家、地區(qū)或區(qū)域的金融發(fā)展水平存在差異，從而有效率差異。創(chuàng)新要素投入方式則主要是由諸要素市場配置，以2016年的全社會研究與試驗發(fā)展數(shù)據(jù)為例，代表由市場配置資源的企業(yè)投資占比超過78%[13]，而從2000年《招投標法》實施以來，政府投資也主要通過競爭性招標等市場化方式實施。

第四，模型在形式與內容上，都能滿足創(chuàng)新要素投資效率評價的要求。在數(shù)理形式上，屬于結構模型，能夠通過觀察創(chuàng)新要素投資的資本流向來判斷其投資效率的高低。在經(jīng)濟實質上，則通過比較行業(yè)或區(qū)域的效率差異，來反映經(jīng)濟轉型與升級、行業(yè)或區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展等的內在要求。

第五，創(chuàng)新要素中的資金、人才、技術、研發(fā)與服務等要素資源之間具有可轉化性，資金以外的其他要素都有可能通過金融資源的基礎性支持與估價作用，最終被量化（或換算、轉化等）為資金投入，從而本質上也能適用并實現(xiàn)瓦格勒模型評價金融市場資源配置效率的基本功能。

此外，初始瓦格勒模型（Wurgler，2000）的可比性等缺點，容易得到克服或改進。當瓦格勒模型用于一國內部的創(chuàng)新要素投資效率評價時，就不再存在數(shù)據(jù)的可比性問題。

（二）變量與模型

創(chuàng)新要素投資效率在高技術產業(yè)中最易被觀察。因此本文利用高新技術產業(yè)樣本和運用瓦格勒模型，按行業(yè)和地區(qū)分別測算創(chuàng)新要素投資效率。

由于瓦格勒模型同時基于投入—產出的結果標準和反映行業(yè)（或地區(qū)、區(qū)域）差異的結構標準，其中投入用固定資產度量，產出用利潤度量，難以直接反映創(chuàng)新要素自身特色的產出情況，也不容易反映區(qū)域、行業(yè)或產業(yè)的未來盈利或競爭能力。因此，本文借鑒鐘蜀明和宮建成[13]的做法，在瓦格勒模型中使用技術創(chuàng)新能力變量（用行業(yè)的專利申請量P作為代理指標，暫不考慮滯后期），就能同時考慮有形產出（利潤，增加值，用V表示）和無形產出（專利申請量，增量概念，用P表示）與固定資本（新增固定資產）之間的關系。對原模型即公式（1）進行數(shù)理變形處理，得到新的表達式：

（三）樣本與數(shù)據(jù)

分別選擇中國高新技術產業(yè)中的19個行業(yè)（因數(shù)據(jù)連續(xù)性，最終確定為17個行業(yè)）和31個地區(qū)作為樣本，分別獲取新增固定資產、利潤和專利申請量等數(shù)據(jù)（視具體情況剔除數(shù)值為0、負數(shù)或缺失的樣本）?？疾炱陂g設為2000—2018年，數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計資料，并在穩(wěn)健性檢驗部分進行物價指數(shù)調整。2類樣本的描述性統(tǒng)計結果，見表1。由于各變量的標準差較大，在公式（2）中對變量進行了對數(shù)化處理、以降低標準差是必要的。

表1 描述性統(tǒng)計

（四）結果及分析

1．格蘭杰因果關系檢驗

首先進行單位根檢驗，以考察樣本數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)，結果說明行業(yè)樣本數(shù)據(jù)平穩(wěn)，可以引入固定效應模型；地區(qū)樣本數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，直接進行隨機效應模型檢驗。

其次進行協(xié)整檢驗，以考察行業(yè)樣本是否可以進行格蘭杰因果關系檢驗，結果顯示rho等三項統(tǒng)計量的P值均小于0．05，表明行業(yè)樣本可以進行格蘭杰因果關系檢驗，其中ADF的統(tǒng)計結果進一步說明行業(yè)樣本的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

最后進行格蘭杰因果關系檢驗，以在理論分析的基礎上實證考察行業(yè)樣本變量之間是否存在因果關系。由于經(jīng)典經(jīng)濟增長理論及相關文獻已經(jīng)反復論證了利潤（增長）與投資之間的關系，所以表2（樣本期間2000—2016年，數(shù)據(jù)滯后2期處理）僅提供專利申請量與投資之間的格蘭杰因果關系的檢驗結果。表2說明，專利申請量所代表的技術創(chuàng)新能力，是影響投資的一個因素；反之，則不一定成立。

表2 行業(yè)樣本格蘭杰雙向因果檢驗

2．固定效應模型與隨機效應模型檢驗

首先，運用似然比法檢驗行業(yè)樣本的固定效應模型，結果顯示，統(tǒng)計量數(shù)值顯著，說明引入固定效應模型是合適的。

公式（3）給出了零假設限制下的檢驗方程的估計，相應的表達式為：

其次，運用Hausman檢驗地區(qū)樣本的隨機效應模型，結果顯示，Hausman檢驗的卡方統(tǒng)計量（自由度）較小，對應的P值遠遠大于0．05，說明引入隨機效應模型是合適的。

公式（4）給出了其檢驗方程的估計，相應的表達式為：

3．分行業(yè)創(chuàng)新要素投資效率分析

運用固定效應模型和最小二乘法，按公式（3）對分行業(yè)面板數(shù)據(jù)進行估計，結果見表3。專利申請量的系數(shù)η2為0．438271且在1%水平上顯著，說明高新技術行業(yè)整體創(chuàng)新要素投資效率處于中高水平。①Wurgler在2000年的研究中，1963—1995年間新加坡的投資效率為0.486，中國香港為0.948，可作為該效率值的參照。具體通過圖1來看，17個行業(yè)的創(chuàng)新要素投資效率存在明顯差異，最高的是通信設備制造業(yè)（1．065722），最低的則是生物藥品制造業(yè)（-1．053546）。通過發(fā)現(xiàn)并分析行業(yè)間的創(chuàng)新要素投資效率的具體差異，能夠為國家實現(xiàn)經(jīng)濟轉型升級和調整創(chuàng)新要素投資政策提供重要的經(jīng)驗依據(jù)。穩(wěn)健性方面，公式（3）的模型調整后R2為0．898556，表明模型擬合度較好。D-W檢驗適用于小樣本，本例模型的解釋變量個數(shù)嚴格大于2、行業(yè)數(shù)量為17，對應的5%檢驗水平下的D-W臨界值區(qū)間至少應為（0．90，1．71），D-W統(tǒng)計量0．983383位于該區(qū)間內、但接近下臨界值，表明模型變量不存在自相關關系。同時，本文這里采用的是未經(jīng)滯后期處理的行業(yè)數(shù)據(jù)，已事先做了因果關系檢驗和模型檢驗，且D-W統(tǒng)計量大于R2，這些均說明盡管該D-W統(tǒng)計量接近下臨界值，但模型變量不存在自相關的結論是可靠的。

表3 分行業(yè)回歸結果

圖1 分行業(yè)創(chuàng)新要素投資效率分布示意圖

4．分地區(qū)創(chuàng)新要素投資效率分析

運用隨機效應模型同樣對分地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進行估計，結果見表4。專利申請量的系數(shù)η2為0．241636且在1%水平上顯著，說明高新技術產業(yè)區(qū)域整體創(chuàng)新要素投資效率處于中低水平。具體通過圖2來看，31個地區(qū)的創(chuàng)新要素投資效率也存在明顯差異，最高的地區(qū)是廣東?。?．064339），最低的則是內蒙古自治區(qū)（-1．366432）。通過研究地區(qū)間的創(chuàng)新要素投資效率的具體差異，同樣能夠為國家實現(xiàn)區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展、調整創(chuàng)新要素投資政策提供重要的經(jīng)驗依據(jù)。穩(wěn)健性方面，與分行業(yè)部分的分析類似，這里不再重復闡述。

表4 分地區(qū)回歸結果

圖2 分地區(qū)創(chuàng)新要素投資效率分布示意圖

（五）穩(wěn)健性檢驗

1．滯后期處理

由于創(chuàng)新產出通常滯后于創(chuàng)新要素的投入，這里分別滯后一期和二期，對分行業(yè)（固定效應）、分地區(qū)（隨機效應）的樣本進行估計，估計結果分別見表5和表6。從表5看出，經(jīng)過滯后期處理，分行業(yè)創(chuàng)新要素投資效率由0．438271分別提高至0．468067和0．486702，且D-W統(tǒng)計量也有明顯的改善（分別提高至1．014606和1．090292）。滯后一期后，創(chuàng)新要素投資效率仍然存在差異，效率最高和最低的子行業(yè)仍然是通信設備制造業(yè)（1．120527）和生物藥品制造業(yè)（-1．0068425），且效率有進一步的提高（分布圖略）。滯后二期后，效率最高和最低的行業(yè)仍然不變，但是η2的值分別變?yōu)?．208306和-1．122182，呈現(xiàn)進一步分化的趨勢（分布圖略）。

表5 考慮滯后期的分行業(yè)估計結果

類似地，表6顯示，經(jīng)滯后期處理后，分地區(qū)創(chuàng)新要素投資效率有所降低，但D-W統(tǒng)計量滯后一期改善（提高至1．178571）、滯后二期后又有所弱化（降低至1．110674）。滯后一期后，創(chuàng)新要素投資效率最高的地區(qū)仍然是廣東省（1．069712），最低的仍是內蒙古自治區(qū)（-1．387145），分化加?。ǚ植紙D略）。滯后二期后，效率最高和最低的地區(qū)仍然不變，但是η2的值分別變?yōu)?．079987和-1．394203，呈現(xiàn)進一步分化的趨勢；但同時，可能由于兩地的創(chuàng)新環(huán)境不同，廣東省的滯后效應下降，而內蒙古的滯后效應進一步提高（分布圖略）。

表6 考慮滯后期的分地區(qū)估計結果

創(chuàng)新要素投資效率在行業(yè)與地區(qū)之間表現(xiàn)出了上述不同的規(guī)律，要求國家、有關部門和各省（市、區(qū)）在制定創(chuàng)新要素投資相關的政策時，應分別考慮行業(yè)投入和地區(qū)投入，以利于實現(xiàn)經(jīng)濟轉型和區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展。

2．物價調整處理

分別用固定資產投資價格指數(shù)對新增固定資產（FI）、用消費價格指數(shù)（CI）對利潤進行換算，以消除價格因素對分析結果的影響。《中國統(tǒng)計年鑒》中的固定資產投資價格指數(shù)以1990年為基期，消費價格指數(shù)則以1978年為基期，我們統(tǒng)一調整為以2000年為基期。

分別運用模型（3）、模型（4）和調整后的樣本數(shù)據(jù)，重復表5和表6、圖1和圖2的估計。以滯后二期的估計結果為例，表明創(chuàng)新要素投資效率的估計值沒有發(fā)生轉折性（趨勢性）的變化。分行業(yè)的創(chuàng)新要素投資效率提高至0．492112，說明價格因素對投入因素（新增固定資產）的影響弱于對產出因素（利潤增加值）的影響。同時，效率最值的子行業(yè)也未發(fā)生變化。分地區(qū)的創(chuàng)新要素投資效率有較大的提高（提高至0．281923），說明價格因素對創(chuàng)新要素投資效率影響顯著。其中，內蒙古自治區(qū)等中西部地區(qū)創(chuàng)新要素投資效率的提高幅度明顯高于廣東省等東部地區(qū)，說明按照全國平均物價指數(shù)進行調整的情況下，對物價相對穩(wěn)定的中西部地區(qū)的創(chuàng)新要素投資效率的估計結果影響更大。

三、研究結論和建議

（一）主要結論

在回顧主要結構模型加以比較的基礎上，運用瓦格勒模型對樣本期間的創(chuàng)新要素投資效率進行評價，得出如下主要研究結論：

一是在諸結構模型中，瓦格勒模型在創(chuàng)新要素投資效率評價中具有更多優(yōu)勢。瓦格勒模型的主要優(yōu)勢表現(xiàn)在易于理解和操作、變量數(shù)據(jù)容易取得、便于做橫向效率比較、兼顧結果標準和結構標準以及能夠被改進或拓展等方面。經(jīng)改進的瓦格勒模型用于評價中國創(chuàng)新要素投資效率，克服了可比性問題和指標界定問題等，并且充分考慮了專利等無形產出。我們的論述表明，瓦格勒模型能夠用于創(chuàng)新要素投資效率評價。

二是通過運用改進后的瓦格勒模型，發(fā)現(xiàn)樣本期間內高新技術產業(yè)分行業(yè)的創(chuàng)新要素投資效率得到相對穩(wěn)定的提高，子行業(yè)之間的效率差異明顯，說明經(jīng)濟轉型應從低效率的子行業(yè)轉向高效率的子行業(yè)，高效率的子行業(yè)也應該通過產業(yè)升級進一步提高創(chuàng)新要素投資效率。同時，也發(fā)現(xiàn)分地區(qū)的創(chuàng)新要素投資效率不夠穩(wěn)定，各省（市、自治區(qū)）的效率差異也很明顯，說明當前應進一步統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展，合理促進創(chuàng)新要素投資效率的均衡提高。

三是通過分行業(yè)與分地區(qū)的創(chuàng)新要素投資效率的交叉比較，發(fā)現(xiàn)兩者對滯后期因素和價格因素的反應可能存在不同的機理，前者（行業(yè)）對兩個因素的敏感程度高于后者（地區(qū)）。這說明在制定創(chuàng)新發(fā)展相關的政策時，應針對行業(yè)和地區(qū)特點，因行業(yè)、因地區(qū)施策。

總之，模型比較與選用相關的結論有助于提高創(chuàng)新要素投資效率評價的科學性，并為創(chuàng)新要素投資管理體制改革與調整相關政策提供重要依據(jù)；分行業(yè)與分地區(qū)創(chuàng)新要素投資效率研究的相關結論，也分別為經(jīng)濟轉型升級和區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展提供了經(jīng)驗依據(jù)。

（二）改進與運用瓦格勒模型的建議

應通過改善瓦格勒模型運用所需要的主觀和客觀條件，提高創(chuàng)新要素投資效率評價的科學性。

首先，瓦格勒模型的改進或拓展。在系統(tǒng)研究創(chuàng)新要素投入—產出規(guī)律[15]的基礎上，深入認識、研究和闡述瓦格勒模型的基本機理，結合國情（區(qū)域）差異、動態(tài)性要求、效率內涵及其變化、比較對象的差異和模型應用范圍的擴大等具體情況，對模型加以改進或拓展。

其次，指標選擇、內涵界定與計算口徑。創(chuàng)新要素的投入與產出的衡量指標非常多，應根據(jù)具體的研究目標加以選擇。有的指標具有多重含義，應事先界定清楚。在統(tǒng)計或計算的過程中，也應先行明確和統(tǒng)一口徑。

再次，決策單元的選擇或劃分。決策單元關系到研究對象與范圍，通常從國家（或地區(qū)）、行業(yè)、區(qū)域、公司（或事業(yè)部、責任中心等）中選擇，或根據(jù)創(chuàng)新要素投資效率評價的需要重新劃分。選擇或劃分后的每一種決策單元內部應該具有同質性。

最后，會計政策及其一貫性。會計政策對數(shù)據(jù)統(tǒng)計和會計核算均產生重要的影響，要解決好一貫性問題。會計政策變更時，要處理好銜接問題。必要時，還應該運用收入驗證的主要機理[16]對統(tǒng)計數(shù)據(jù)與會計數(shù)據(jù)進行檢驗。此外，會計與統(tǒng)計等相關的政策及其一貫性也應比照處理。

（三）提高創(chuàng)新要素投資效率的對策建議

根據(jù)本文理論分析與實證研究的主要發(fā)現(xiàn)和結論，提出相應的提高創(chuàng)新要素投資效率的對策建議如下：

第一，利用好經(jīng)濟轉型和創(chuàng)新驅動發(fā)展相關政策，全面提升創(chuàng)新要素投資效率。本文考慮滯后期的分行業(yè)回歸的估計結果顯示，以專利申請量代表的創(chuàng)新要素在固定資產形成中的效率高于以利潤增加值為代表的傳統(tǒng)要素的效率。中國經(jīng)濟轉型和升級為創(chuàng)新要素資源配置提供了系統(tǒng)性的機遇。新舊發(fā)展動能轉換的過程中，舊動能不經(jīng)濟地占用的要素資源，應采取政策措施予以解放，主要政策方向應為所有制形式多元化、優(yōu)化高新技術產業(yè)結構、生產要素參與分配以及生產經(jīng)營管理方式集約化等等，為創(chuàng)新要素全面、經(jīng)濟地進入經(jīng)濟發(fā)展過程創(chuàng)造條件，從而促進創(chuàng)新要素投資效率全面提升。應充分利用創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，為提高創(chuàng)新要素投資效率帶來新的動力、新的方式和新的路徑。本文的研究發(fā)現(xiàn)，為這些政策方向提供了相關的經(jīng)驗證據(jù)，說明應重視制訂和利用經(jīng)濟轉型、創(chuàng)新驅動發(fā)展等相關政策，從而促進創(chuàng)新要素在行業(yè)之間的優(yōu)化配置，全面提升創(chuàng)新要素投資效率。

第二，充分利用區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展相關政策，重視進一步發(fā)揮空間集聚效應等機理，處理好全局效率與局部效率的關系。本文考慮滯后期的分地區(qū)回歸的估計結果顯示，以專利申請量代表的創(chuàng)新要素在固定資產形成中的效率仍然低于以利潤增加值為代表的傳統(tǒng)要素的效率，說明創(chuàng)新要素投資效率在地區(qū)之間非常不平衡。整體創(chuàng)新要素投資效率建立在區(qū)域效率的基礎上，應進一步發(fā)揮各地區(qū)自身的主客觀優(yōu)勢尤其是主觀能動性，實現(xiàn)創(chuàng)新領域的區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展。一方面，在認真研究區(qū)域特征的基礎上，發(fā)揮公共財政轉移支付等政策工具的能動性，在分工與協(xié)作的基礎上，逐步改善甚至扭轉創(chuàng)新要素投資的非均衡格局，以實現(xiàn)創(chuàng)新經(jīng)濟的共同發(fā)展、提高全局創(chuàng)新要素投資效率的目標。另一方面，在既有創(chuàng)新要素投資格局的基礎上，借鑒美國硅谷等領先經(jīng)驗，充分發(fā)揮東部地區(qū)、特定行業(yè)與特定地區(qū)（如浙江義烏的小商品等）和都市圈的空間集聚效應，以實現(xiàn)提高局部創(chuàng)新要素投資效率的目標。本文的研究發(fā)現(xiàn)，也為創(chuàng)新要素投資的區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展提供了相關的經(jīng)驗證據(jù)，說明應協(xié)同運用價格機制等市場機制和財政轉移支付等公共管理手段，促進創(chuàng)新要素在高新技術產業(yè)領先地區(qū)和落后地區(qū)之間的流動，在發(fā)揮局部能動性的基礎上，通過創(chuàng)新要素資源空間集聚產生的輻射與帶動作用，促進局部效率的提高，最終提高全局效率。

第三，因地制宜推進創(chuàng)新要素投資管理體制改革，促進創(chuàng)新要素投資效率的持續(xù)提高。公共服務是創(chuàng)新要素的重要指標之一[15]，對促進行業(yè)或地區(qū)創(chuàng)新要素效率的提高具有重要的作用。中國當前以大部制為主要內容的公共管理體制改革，在實現(xiàn)政府職能轉變的同時，也在權力整合、機制磨合、運行監(jiān)督等方面帶來新的挑戰(zhàn)。創(chuàng)新要素資源的優(yōu)化配置通常不存在一個可復制的、放之四海皆準的模式，應尊重市場機制，要為創(chuàng)新要素在全部行業(yè)和所有地區(qū)乃至全球自由流動創(chuàng)造條件。同時，也要尊重創(chuàng)新發(fā)展規(guī)律，公共財政應在基礎研發(fā)、成果轉化平臺建設等環(huán)節(jié)進行必要的投入，不能完全依賴市場。在供給側改革背景下，與傳統(tǒng)經(jīng)濟發(fā)展方式不同的是，創(chuàng)新要素投資效率的關鍵不在投入端（供給側），而是在產出端（需求側），也就是通常所說的成果轉化與運用環(huán)節(jié)。以知識產權運營為例，長三角等地區(qū)所做的運營一體化方面的管理體制改革（如設立長三角知識產權聯(lián)席會議辦公室），就是通過知識產權運營一體化的組織保障，為提高產出端的效率服務，從而促進長三角地區(qū)創(chuàng)新要素投資效率的提高。本文的研究發(fā)現(xiàn)，一定程度上也為創(chuàng)新要素投資管理體制改革的方向或路徑提供了相關的經(jīng)驗證據(jù)，說明應在前述結果標準和結構標準的導向下，圍繞行業(yè)或地區(qū)的特點和發(fā)展規(guī)律，克服大部制管理的缺點，因地制宜推進創(chuàng)新要素投資管理體制改革。