基于DEA 對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率外溢分析

文/劉星（廣西大學(xué)）

現(xiàn)階段，我國正處在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式發(fā)生轉(zhuǎn)變的重要階段，經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展成為我國經(jīng)濟(jì)增長的主要目標(biāo)，而高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動在高質(zhì)量發(fā)展中有著十分重要的作用。促進(jìn)科技和金融結(jié)合就是推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整的有效舉措。當(dāng)前，在促進(jìn)科技和金融結(jié)合的過程中，大量高科技企業(yè)加大技術(shù)開發(fā)的投入，使得技術(shù)開發(fā)的成果顯著。但也存在過于重視技術(shù)開發(fā)的數(shù)量，而忽視了科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)出的問題，這可能導(dǎo)致技術(shù)實(shí)現(xiàn)市場價值化受限。同時，高科技產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新過程中，創(chuàng)新能力不僅取決于自身的投入產(chǎn)出能力以及投入產(chǎn)出的效率，還與鄰近區(qū)域的創(chuàng)新能力有關(guān)，依賴于相鄰區(qū)域創(chuàng)新主體之間的溝通和合作，這就是創(chuàng)新活動效率的空間外溢效應(yīng)。

近年來，關(guān)于科技企業(yè)和科技金融的研究不斷涌現(xiàn)，如何衡量科技企業(yè)與科技金融的效率問題也愈加受人關(guān)注?，F(xiàn)有大量文獻(xiàn)將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動作為一個多投入同時單產(chǎn)出，根據(jù)實(shí)際情況此類創(chuàng)新活動為多投入多產(chǎn)出的，因此基于多投入單產(chǎn)出的假設(shè)的效率評價是不準(zhǔn)確的。同時也有很多研究將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的投入產(chǎn)出僅看作一次性的，而根據(jù)創(chuàng)新價值鏈理論，應(yīng)當(dāng)細(xì)化高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的分析，可以按照其發(fā)展階段分為技術(shù)開發(fā)過程和科技成果轉(zhuǎn)化過程，運(yùn)用可以處理多投入多產(chǎn)出效率評價的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型對各個環(huán)節(jié)的效率進(jìn)行計算。而在將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動細(xì)分后并考慮用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型的眾多研究中，又極少考慮到環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對決策單元效率評價的影響。其中Fried（2002）指出，創(chuàng)新等活動的效率會因管理無效率、統(tǒng)計噪聲以及環(huán)境因素的波動而發(fā)生改變，因此在分析活動效率時應(yīng)當(dāng)對這三種因素進(jìn)行分解，同時開創(chuàng)性在DEA 模型中引入環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲，并進(jìn)一步提出了包含環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲因素的三階段DEA 模型。本文通過運(yùn)用傳統(tǒng)的DEA 模型作為基礎(chǔ)模型，對創(chuàng)新活動效率進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型對創(chuàng)新活動效率進(jìn)行進(jìn)一步的分析。本文還對創(chuàng)新效率的空間外溢情況進(jìn)行考察，通過構(gòu)建地理相鄰空間權(quán)重矩陣，利用空間杜賓模型對效率的空間外溢效應(yīng)進(jìn)行分析，以期能夠找出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動效率的影響因素，進(jìn)而可以分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的不足和優(yōu)勢，并能夠通過分析其薄弱點(diǎn)，針對其薄弱點(diǎn)進(jìn)行有效地加強(qiáng)和提高。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）效率評價文獻(xiàn)綜述

對于多投入多產(chǎn)出活動的效率評價，大多都采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型。吳妍妍（2019）運(yùn)用傳統(tǒng)的DEA 模型評價科技金融服務(wù)效率；余麗霞（2019）運(yùn)用傳統(tǒng)DEA 模型，從時間維度上，橫向和縱向?qū)Ρ确治鏊拇ㄊ〉目萍冀鹑诮Y(jié)合效率。對于一個現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)活動一般為多階段的，而不是僅由一個階段組成。

因此，Pengzhen Yin（2019）以及彭佑元和王婷（2016）基于二階段網(wǎng)絡(luò)DEA 分別將酒店決策的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為兩階段模型（運(yùn)營階段和營銷階段），并提出了一個基于dea的雙目標(biāo)模型，從內(nèi)部兩個階段相互配合的角度，對酒店績效進(jìn)行評價以及將企業(yè)投資分為利潤產(chǎn)生以及市值產(chǎn)生兩個階段，并分別對其投資效率進(jìn)行了分析評價，更為深入地挖掘出了上市公司非有效投資產(chǎn)生的原因。本文也通過將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動分為兩個階段，技術(shù)開發(fā)階段和科技成果轉(zhuǎn)化階段，并分別計算兩個子階段的效率，以此更為準(zhǔn)確評價創(chuàng)新活動的效率，并找出薄弱點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)足和提高。

傳統(tǒng)的DEA 模型不能很好地適用于現(xiàn)實(shí)的各種活動效率的評價，因此大量的學(xué)者根據(jù)現(xiàn)實(shí)的實(shí)際情況對DEA 模型進(jìn)行改進(jìn)，以使之更符合現(xiàn)實(shí)，效率評價更加真實(shí)可靠。李合龍和段紫薇（2018）引入Malmquist 指數(shù)對靜態(tài) DEA 進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化，以分析2004 至2015 年廣東省及21 個地級市的科技金融效率。Chunjia Han 等（2017）認(rèn)為，傳統(tǒng)DEA 的效率高估可能會影響目標(biāo)設(shè)定的合理性，甚至使其在目標(biāo)設(shè)定中失效。因此，提出了針對個體決策單元(DMU)和全局優(yōu)化的兩種新的目標(biāo)設(shè)定方法，以提高DMU在不同決策情形下的交叉效率，進(jìn)而解決了傳統(tǒng)DEA 在目標(biāo)設(shè)定上的局限性。Fried（1999,2002）指出傳統(tǒng)DEA 模型沒有考慮環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對決策單元效率評價的影響，因此將環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲引入DEA 模型。其中，在Fried（1999）這篇文獻(xiàn)中運(yùn)用了DEA-Tobit 模型引入了影響效率評價的環(huán)境因素，而在Fried（2002）中則同時考慮了環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲，運(yùn)用的模型被稱為三階段DEA 模型，在第二階段中可以剔除環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲。自Fried 提出該理論之后，大量學(xué)者開始將環(huán)境因素及隨機(jī)噪聲引入DEA 模型，更加準(zhǔn)確地進(jìn)行效率評價。王義新和孔銳（2019）基于 DEA-Tobit 二階段模型對我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新效率進(jìn)行評價。張中華、劉爽（2017）和楊林等（2019）運(yùn)用三階段DEA 模型分別評價了我國的制造業(yè)的投資效率以及粵港澳大灣區(qū) 2014 至2016 年科技金融資源配置效率。本文考慮到環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲可能會對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率有影響，因此也通過運(yùn)用三階段DEA 模型，對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行更為準(zhǔn)確的分析。

（二）創(chuàng)新效率外溢效應(yīng)文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)存的大量文獻(xiàn)的計量經(jīng)濟(jì)研究中，顯示在眾多的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中存在空間的作用。對比傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，將空間因素納入模型，可以更好地分析空間的作用，研究在地理空間臨近事物之間的相互影響。張芷若和谷國鋒（2019）基于空間計量的方法分析科技金融在鄰近空間對周圍區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響。創(chuàng)新效率也可能具有空間依賴性，因此要全面的認(rèn)識創(chuàng)新效率的影響因素，應(yīng)當(dāng)在評價創(chuàng)新效率的同時考慮到其空間依賴性。已有研究發(fā)現(xiàn)，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率確實(shí)存在十分明顯的空間外溢影響（徐皓等（2019））。雖然徐皓在文章中運(yùn)用了DEA 模型，但并未將可能對活動效率存在影響的環(huán)境因素以及隨機(jī)噪聲因素納入模型。余泳澤和劉大勇（2013）將創(chuàng)新過程分為知識創(chuàng)新、科研創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新三個階段，并利用三階段 DEA 模型考察了各階段的創(chuàng)新效率，并且發(fā)現(xiàn)各階段創(chuàng)新效率表現(xiàn)出較為明顯的空間相關(guān)性。并未將科技成果轉(zhuǎn)化階段納入創(chuàng)新活動中，而科技成果轉(zhuǎn)化階段是非常重要的實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)物市場價值的階段，而缺少該階段并不能使整個創(chuàng)新活動形成一個“研發(fā)-生產(chǎn)-銷售-再生產(chǎn)”的閉環(huán)。

因此，本文將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動分為技術(shù)開發(fā)階段和科技成果轉(zhuǎn)化階段，并運(yùn)用三階段DEA 模型對兩個子階段進(jìn)行效率評價，同時構(gòu)建鄰接空間權(quán)重矩陣，對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率外溢效應(yīng)進(jìn)行研究。

二、理論分析

（一）DEA 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種效率評價分析方法，通常用于多投入多產(chǎn)出活動的情況，其原理是通過線性規(guī)劃構(gòu)造出非參數(shù)前沿面，并通過該方法分析相對效率。當(dāng)面對如創(chuàng)新活動這樣的多投入多產(chǎn)出的活動，會因為有不同的多種投入而難以統(tǒng)一多種投入指標(biāo)的單位。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA) 幾乎不要求投入的指標(biāo)單位的統(tǒng)一，因此可以讓效率評價具有可實(shí)現(xiàn)性。在分析主體多投入多產(chǎn)出活動的效率過程中，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA) 不需要假設(shè)函數(shù)形式，因此也不需要主觀設(shè)置各個投入產(chǎn)出的權(quán)重矩陣，而是以被評估的主體最高的可能效率為依據(jù)，找出各投入產(chǎn)出的權(quán)重矩陣。對于給定權(quán)重矩陣的被評估主體，如果主體投入產(chǎn)出位于非參數(shù)前沿面上，則稱該主體為DEA 有效，而沒有位于前沿面上的主體，就被稱為無效率主體。因此，可以通過運(yùn)用DEA 模型來比較一組具有相同或相似投入產(chǎn)出的主體，識別相對無效率主體，并與其他DEA 有效主體進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)和降低無效率的方法。

本文根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的現(xiàn)狀，將創(chuàng)新活動進(jìn)行細(xì)分，將其分解為技術(shù)開發(fā)階段和科技成果轉(zhuǎn)化階段，并將每個階段都作為多投入多產(chǎn)出的過程。其中技術(shù)開發(fā)階段反映了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)能力，具體而言，就是企業(yè)通過投入經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員，最終得到研發(fā)成果，例如專利數(shù)以及新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)。而研發(fā)最終是為了能夠轉(zhuǎn)化為市場價值，因此當(dāng)?shù)玫窖邪l(fā)成果后，就需要將研發(fā)的成果進(jìn)行轉(zhuǎn)化，得到產(chǎn)品并推向市場，這個過程就是科技成果轉(zhuǎn)化階段?？萍汲晒D(zhuǎn)化階段就是將技術(shù)開發(fā)階段獲得的研發(fā)成果作為投入，將實(shí)現(xiàn)的市場價值作為產(chǎn)出的過程，反映了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的成果轉(zhuǎn)化能力。將創(chuàng)新活動細(xì)分后，對技術(shù)開發(fā)階段和科技成果轉(zhuǎn)化階段的效率利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型分別進(jìn)行計算，以揭示整個創(chuàng)新活動的不足之處，進(jìn)而全面準(zhǔn)確提高創(chuàng)新活動的效率，進(jìn)而再運(yùn)用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型做進(jìn)一步分析。

1978 年，A.Charnes,W.W.Cooper and E.Rhodes 為對比相同部門之間的效率，提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型，并將該模型命名為C2R模型，對第j0個決策單元（DMUj0）進(jìn)行效率評價。具體形式為：

其 中，x=(x1,x2,…，xm)T為進(jìn)行生產(chǎn)活動的多種輸入，xj=(x1,x2,…，xm)T＞0為 第j 個決策單元（DMUj）的多種輸入，y=(y1,y2,…，ys)T為生產(chǎn)活動中成果轉(zhuǎn)化的多種輸出，yj=(y1j,y2j,…，ysj)T＞0為第j 個決策單元（DMUj）的多種輸出，vi表示對第i 種類型輸入的權(quán)重的變向量，ur表示對第r 種類型輸出的權(quán)重的變向量。

若hj0=1，則稱第j0個決策單元弱DEA 有效。

對于任一決策單元，投入導(dǎo)向下對偶形式的BCC 模型可表示為：

其中，S－為剩余變量，S+為松弛變量，j=1,2,…,n表示決策單元，x0表示由n 個決策單元線性組合而成的輸入變量，y0表示由n 個決策單元線性組合而成的輸出變量。

若θ=1,S－=0,S+=0，則決策單元DEA 有效；

若θ=1,S－≠0 或S+≠0，則決策單元弱DEA 有效；

若θ＜1，則決策單元非DEA有效。

BCC 模型計算出來的效率值為綜合技術(shù)效率（TE），可以進(jìn)一步分解為規(guī)模效率（SE）和純技術(shù)效率（PTE），TE=SE* PTE。

以上為傳統(tǒng)DEA 模型及其對偶形式，也即第一階段。

在模型的第二階段，通過對松弛變量[x-Xλ]的關(guān)注，并且表示該松弛變量能夠?qū)Τ跏嫉牡托视兴从场?/p>

可以構(gòu)造如下類似SFA 回歸函數(shù)（以投入導(dǎo)向為例）：

其中，Sij是第j個決策單元第i項投入的松弛值；Zj是環(huán)境變量，ai是環(huán)境變量的系數(shù)；vij+μij是混合誤差項，vij表示隨機(jī)干擾，μij表示管理無效率。其中v～N(σv 2)是隨機(jī)誤差項，表示隨機(jī)干擾因素對投入松弛變量的影響；假設(shè)μ服從在零點(diǎn)截斷的正態(tài)分布，即μ～N+(0,σμ2)是管理無效率，表示管理因素對投入松弛變量的影響。

第三階段，運(yùn)用調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量再次測算各決策單元的DEA 效率，此時的效率已經(jīng)剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響，是相對真實(shí)準(zhǔn)確的。

（二）空間計量模型

現(xiàn)存的大量文獻(xiàn)的計量經(jīng)濟(jì)研究中，顯示在眾多的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中存在空間的作用。對比傳統(tǒng)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，將空間因素納入模型，可以更好地分析空間的作用，研究在地理空間臨近事物之間的相互影響。

其中空間杜賓模型表現(xiàn)形式如下所示：

其中空間權(quán)重矩陣設(shè)定為我國各省份及直轄市（除西藏、青海、寧夏、新疆、臺灣、香港、澳門）的鄰接矩陣，相鄰則記為1，不相鄰則記為0?？臻g權(quán)重矩陣的表現(xiàn)形式為：

三、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

（一）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價指標(biāo)

本文以2014 至2016 年高科技產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出相關(guān)數(shù)據(jù)，作為創(chuàng)新效率評價指標(biāo)。根據(jù)創(chuàng)新活動分為技術(shù)開發(fā)階段和科技成果轉(zhuǎn)化階段，對不同的階段根據(jù)其自身特點(diǎn)選擇不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)。對技術(shù)開發(fā)階段效率進(jìn)行評價時，選取R＆D 人員全時當(dāng)量、R＆D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、儀器和設(shè)備價格、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出四個指標(biāo)，作為技術(shù)開發(fā)階段的投入指標(biāo)。選取專利受理數(shù)和新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)，作為技術(shù)開發(fā)階段的產(chǎn)出指標(biāo)。對科技成果轉(zhuǎn)化階段效率進(jìn)行評價時，由于技術(shù)開發(fā)階段的產(chǎn)出在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)將作為投入，因此本文選取專利受理數(shù)和新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)兩個指標(biāo)，作為技術(shù)成果轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的投入指標(biāo)，選取新產(chǎn)品銷售收入作為科技成果轉(zhuǎn)化階段的產(chǎn)出指標(biāo)。對于以上指標(biāo)都選取自我國各省份及直轄市2014 至2016 年的高科技產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，其中不包括臺灣、香港、澳門，并且由于數(shù)據(jù)缺失問題，也不包括西藏、青海、新疆和寧夏的數(shù)據(jù)（表1）。

表1 我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動各環(huán)節(jié)投入產(chǎn)出指標(biāo)

（二）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率外溢效應(yīng)指標(biāo)選取

本文根據(jù)創(chuàng)新活動不同階段的特異性的特點(diǎn)，對創(chuàng)新效率外溢效應(yīng)選取不同控制變量對其進(jìn)行實(shí)證研究分析，創(chuàng)新效率外溢效應(yīng)在不同階段的控制變量如表2 所示。

表2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率外溢效應(yīng)各環(huán)節(jié)控制變量

其中科技成果轉(zhuǎn)化效率以及技術(shù)開發(fā)效率由本文計算得到，人口總數(shù)是指各省份及直轄市年末人口總數(shù)，國外投資是指我國各地區(qū)高技術(shù)部門屬研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的國外資金量，出口數(shù)衡量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品對外輸出價值量，人均GDP 是指各省份及直轄市的人均GPD，政府投入是指我國各地區(qū)高技術(shù)部門屬研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的政府資金所占數(shù)量。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

表3 匯報了評價指標(biāo)及變量的描述性統(tǒng)計分析的結(jié)果。

表3 評價指標(biāo)及變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

（二）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分地區(qū)分階段創(chuàng)新效率計算

本文運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型，對我國各省份及直轄市的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)開發(fā)效率與科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行計算。我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)開發(fā)效率與科技成果轉(zhuǎn)化效率如表4 所示。

表4 各省份及直轄市2014-2016 年技術(shù)開發(fā)效率與科技成果轉(zhuǎn)化效率及均值

通過對我國各省份及直轄市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)開發(fā)效率和科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行計算，由各省份及直轄市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)三年投入產(chǎn)出平均值所計算得出的技術(shù)開發(fā)效率和科技成果轉(zhuǎn)化效率，可以發(fā)現(xiàn)，總的來說我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)開發(fā)效率普遍較高，但科技成果轉(zhuǎn)化效率除個別省和直轄市外普遍較低，且對每年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)開發(fā)效率和科技成果轉(zhuǎn)化效率進(jìn)行計算也可以得到相同結(jié)論。這反映了我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動中，很多企業(yè)過于重視技術(shù)開發(fā)階段而忽略了科技成果轉(zhuǎn)化的重要性。其中，在技術(shù)開發(fā)階段，對比各省份及直轄市的技術(shù)開發(fā)效率可以發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高省和直轄市技術(shù)開發(fā)效率都普遍偏高，其中包括天津、山西、浙江、江蘇、廣東等地，還包括四川、重慶、貴州等中西部地區(qū)，其原因應(yīng)該是近些年來，中央及地方政府高度重視中西部省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，不斷加大高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入與政策扶持力度，中西部省份的技術(shù)開發(fā)效率取得了顯著進(jìn)步。而經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的北京、上海的技術(shù)開發(fā)效率卻不是很高，其原因可能是北京和上海體量巨大，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集中趨向飽和，內(nèi)部競爭過于激烈，消耗了大量的人力物力財力，可能需要進(jìn)行內(nèi)部調(diào)整和整合，進(jìn)而提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。而在科技成果轉(zhuǎn)化階段，只有天津、江蘇、河南、浙江的科技成果轉(zhuǎn)化效率較高。其中，四川、重慶、貴州、海南、山西等省都存在技術(shù)開發(fā)效率較高而科技成果轉(zhuǎn)化效率不理想的情況。這表明，在不斷加大高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入與政策扶持力度的背景下，這些省份的科技創(chuàng)新能力雖然取得了顯著進(jìn)步，但是較強(qiáng)的科技創(chuàng)新能力并沒有很好地轉(zhuǎn)換成市場價值，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化效率仍需要大力提升。

本文進(jìn)一步對各年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)開發(fā)和科技成果轉(zhuǎn)化的兩個子階段的效率進(jìn)行分析對比，將各年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各個階段的效率進(jìn)行加總平均，以此作為各個階段的對比標(biāo)準(zhǔn)，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)樣本的技術(shù)開發(fā)效率和科技成果轉(zhuǎn)化效率這兩個子階段效率值進(jìn)行比較分析，其分布情況如圖1 所示。圖中第一象限表示該區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)開發(fā)效率和科技成果轉(zhuǎn)化效率雙重高效，第二象限則表示技術(shù)開發(fā)效率較低而科技成果轉(zhuǎn)化效率較高，第三象限則表示技術(shù)開發(fā)效率和科技成果轉(zhuǎn)化效率雙重低效，則表示技術(shù)開發(fā)效率較高而科技成果轉(zhuǎn)化效率較低。

從圖1、表5 中可以看出，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的兩個子階段效率逐漸向第一象限集聚，同樣也可以看出，技術(shù)開發(fā)階段的效率較高而科技成果轉(zhuǎn)化效率較低，但都在不斷地改善，兩個子階段的效率越來越趨向合理，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對于科技成果轉(zhuǎn)化的重視程度也在逐漸提高，更加重視實(shí)現(xiàn)技術(shù)開發(fā)成果的市場價值，從而提高整個創(chuàng)新活動的效率。

表5 2014-2016 年各象限地區(qū)的個數(shù)

圖1 子階段效率值分布情況

在考慮到環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對決策單元效率評價的影響，本文使用三階段DEA 模型進(jìn)行進(jìn)一步分析。將高校教職工數(shù)量、國外投資、人均GDP、政府投資作為影響技術(shù)開發(fā)效率的環(huán)境變量，根據(jù)三階段DEA 模型理論，對第二階段使用隨機(jī)前沿模型（SFA）進(jìn)行回歸，得出結(jié)果見表6。

由表6 可知根據(jù)單邊的廣義似然比檢驗結(jié)果，無效率項存在，使用SFA 模型合理，但系數(shù)均不顯著，環(huán)境變量選取可能不佳，故未進(jìn)行第三階段的分析而僅使用傳統(tǒng)DEA進(jìn)行分析。

表6 隨機(jī)前沿模型回歸結(jié)果

（三）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各階段創(chuàng)新效率空間外溢效應(yīng)研究

在對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動各階段效率進(jìn)行計算后，本文構(gòu)建鄰接空間權(quán)重矩陣，運(yùn)用空間杜賓模型（SDM）對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動各階段效率的外溢效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究，實(shí)證結(jié)果如表7 所示。

從表7 我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各階段創(chuàng)新效率空間外溢效應(yīng)可以看出，無論是技術(shù)開發(fā)階段還是科技成果轉(zhuǎn)化階段，都存在顯著的空間外溢效應(yīng)，這說明一個區(qū)域的技術(shù)開發(fā)效率和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化效率不僅與自身的投入有關(guān)系，還與其他區(qū)域息息相關(guān)。具體而言，在技術(shù)開發(fā)階段，出口量的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)?shù)氐某隹诹吭酱螽?dāng)?shù)氐募夹g(shù)開發(fā)效率就越高，這可能是由于出口量越大越有直接的經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生，對技術(shù)開發(fā)有激勵效果；人口總數(shù)以及國外投資的間接效應(yīng)系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)?shù)氐娜丝跀?shù)量越大、海外投資越多，對周邊地區(qū)的技術(shù)開發(fā)效率有一個正向的影響，這可能是由于當(dāng)?shù)厝丝跀?shù)量大時，會對周邊地區(qū)供給勞動力，使得周邊地區(qū)技術(shù)開發(fā)的勞動力成本較低。而當(dāng)?shù)睾Ｍ馔顿Y較多時，可能由于競爭機(jī)制的作用，使得周邊地區(qū)加大技術(shù)開發(fā)力度進(jìn)而吸引海外投資。在科技成果轉(zhuǎn)化階段，高校教職工數(shù)量的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為負(fù)，說明當(dāng)?shù)氐母咝＝搪毠?shù)量越多，當(dāng)?shù)氐目萍汲晒D(zhuǎn)化效率越低，這可能是由于當(dāng)?shù)馗咝Ｔ蕉?，對高校的各方面支持會加大，因此會擠占掉對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資；出口量的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)?shù)爻隹谠蕉喈?dāng)?shù)氐目萍汲晒D(zhuǎn)化效率就越高，出口就是科技成果轉(zhuǎn)化的一個途徑，所以出口越大自然科技成果轉(zhuǎn)化效率也就越高。

表7 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各階段創(chuàng)新效率空間外溢效應(yīng)

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文基于創(chuàng)新價值鏈理論，通過將我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動分為技術(shù)開發(fā)階段和科技成果轉(zhuǎn)化階段，并運(yùn)用 DEA 模型對技術(shù)開發(fā)階段和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率進(jìn)行了計算，并進(jìn)一步考慮到環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲可能對創(chuàng)新效率評價產(chǎn)生影響，因此使用三階段DEA 模型進(jìn)一步進(jìn)行分析。同時構(gòu)建鄰接空間權(quán)重矩陣，運(yùn)用空間杜賓模型對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動各階段效率的外溢效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究，得到研究結(jié)論如下：

（1）我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動普遍存在技術(shù)開發(fā)效率較高而科技成果轉(zhuǎn)化效率較低的問題。在技術(shù)開發(fā)階段，各省份及直轄市的技術(shù)開發(fā)效率的高低并不完全與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平相一致，除了經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的省份及直轄市外，四川、貴州等中西部省份技術(shù)開發(fā)效率也較高。而在科技成果轉(zhuǎn)化階段，只有江蘇、浙江等省份的科技成果轉(zhuǎn)化效率較高，這表明，較強(qiáng)的科技創(chuàng)新能力并沒有很好地轉(zhuǎn)換成市場價值，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化效率需要大力提升。通過對比各年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的兩個子階段效率可以發(fā)現(xiàn)，兩個子階段的效率在逐年改善，整個創(chuàng)新活動的效率也在逐步提高。而三階段DEA 由于環(huán)境變量選取不佳，導(dǎo)致系數(shù)不顯著，因此未進(jìn)行第三階段的分析。

（2）就我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)創(chuàng)新效率的空間外溢效應(yīng)方面，技術(shù)開發(fā)效率與科技成果轉(zhuǎn)化效率均存在顯著的空間外溢效應(yīng)，這表明在我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動中，一個區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率，不僅與自身的創(chuàng)新能力以及創(chuàng)新投入息息相關(guān)，還與周邊區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動有著密切的關(guān)系。具體而言，在技術(shù)開發(fā)階段，當(dāng)?shù)氐某隹诹吭酱螽?dāng)?shù)氐募夹g(shù)開發(fā)效率就越高，當(dāng)?shù)氐娜丝跀?shù)量越大、海外投資越多對周邊地區(qū)的技術(shù)開發(fā)效率有一個正向的影響。在科技成果轉(zhuǎn)化階段，當(dāng)?shù)氐母咝＝搪毠?shù)量越多，當(dāng)?shù)氐目萍汲晒D(zhuǎn)化效率越低，當(dāng)?shù)爻隹谠蕉喈?dāng)?shù)氐目萍汲晒D(zhuǎn)化效率越高。

（二）政策建議

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)建議:

由于我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動是一個多投入、多產(chǎn)出的過程，某一階段的創(chuàng)新效率并不能完全代表我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力，針對我國高技術(shù)創(chuàng)新活動中存在技術(shù)開發(fā)效率較高而科技成果轉(zhuǎn)化效率較低的問題，我們應(yīng)該加強(qiáng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動中科技成果轉(zhuǎn)化階段的投入，促進(jìn)技術(shù)開發(fā)階段和科技成果轉(zhuǎn)化階段協(xié)同發(fā)展、共同提高，以此來提高我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力。我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動中各階段創(chuàng)新效率均存在顯著空間外溢效應(yīng)的問題，從實(shí)證結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提高，不僅僅依賴于自身的投入與創(chuàng)新能力，還與周邊區(qū)域的創(chuàng)新能力相關(guān)。根據(jù)該實(shí)證結(jié)果，建議我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)當(dāng)提高自身的出口量，不僅有利于技術(shù)開發(fā)效率的提高，更有利于科技成果的轉(zhuǎn)化；而惡性競爭會使得高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率降低，因此應(yīng)當(dāng)盡量避免惡性競爭，有效促進(jìn)創(chuàng)新效率的提高。