兩階段視角下我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的時空演變及影響因素
——基于三階段DEA-Tobit 模型的實證研究

楊 嶸，于楓敏，許晶晶

（西安石油大學(xué) 油氣資源經(jīng)濟管理研究中心，陜西 西安 710065）

0 引言

創(chuàng)新是引領(lǐng)國家發(fā)展的動力源泉，是拉動經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎。當(dāng)前，我國正處于新舊動能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵時期，過度依賴傳統(tǒng)要素的經(jīng)濟發(fā)展模式難以適應(yīng)開放經(jīng)濟下合理配置資源的要求，實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展必須要將提高產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率作為重要前提［1，2］。在當(dāng)前的市場經(jīng)濟環(huán)境下，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)以知識和技術(shù)密集、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性強、產(chǎn)品附加值高等特點，成為社會經(jīng)濟中開展技術(shù)創(chuàng)新活動最活躍的領(lǐng)域，是提升我國國際競爭力的關(guān)鍵力量。2020年，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在逆勢之下成長，其增加值增速比規(guī)模以上工業(yè)高出4.3%，展現(xiàn)出較強的韌性。然而，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時也面臨著諸多問題：在發(fā)展質(zhì)量方面，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與發(fā)達國家相比差距較大，缺乏核心技術(shù)和關(guān)鍵部件的開發(fā)與研究；在區(qū)域創(chuàng)新活動方面，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不平衡性日益凸顯。2019 年，東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R＆D活動經(jīng)費占全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R＆D 活動經(jīng)費的75.43%，R＆D經(jīng)費支持力度遠超中西部地區(qū)。在國家實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的戰(zhàn)略背景下，如何推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，科學(xué)定位我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展中的薄弱環(huán)節(jié)，提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，是強化我國科技創(chuàng)新力量、構(gòu)建創(chuàng)新體系的關(guān)鍵。

創(chuàng)新效率是衡量各產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平的主要標準之一，從創(chuàng)新效率的角度入手，客觀地評價某個地區(qū)或產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展狀況，進而為政策制定提供重要依據(jù)，成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點問題。目前，學(xué)術(shù)界從以下方面展開了相關(guān)研究：①創(chuàng)新效率的測算方法。國內(nèi)外學(xué)者選擇的方法有參數(shù)評價方法和非參數(shù)評價方法兩大類。Charnes［3］提出了廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域規(guī)模報酬不變的DEA 模型。我國學(xué)者劉樹林等［4-6］在測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率時采用了DEA模型；晁坤［7］基于產(chǎn)出距離函數(shù)的SFA 方法對裝備制造業(yè)創(chuàng)新效率進行了測度。②高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的時空演變。刁秀華等［8］研究發(fā)現(xiàn)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率呈“中部＞西部＞東部”的格局；董會忠等［9］從研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化兩階段分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的空間格局和演化特征。③高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素。范德成等［10-12］基于不同方法對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素進行了檢驗；余泳澤等［13-14］學(xué)者還關(guān)注到了創(chuàng)新的分階段分析，對不同階段的創(chuàng)新效率分別進行了分析。基于上述分析發(fā)現(xiàn)，學(xué)者已對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進行了多維度研究，構(gòu)建了創(chuàng)新效率評價體系，并運用多種方法進行實證檢驗，但由于創(chuàng)新的系統(tǒng)性和綜合性，現(xiàn)有研究成果在測算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率時還缺乏對環(huán)境因素的考慮，在解釋不同因素對兩階段創(chuàng)新效率影響的差異性方面還有待深化。因此，本文在測算兩階段效率時將環(huán)境因素納入考慮范疇，在準確測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上分析其時空演變特征，從內(nèi)部和外部兩方面入手構(gòu)建指標體系，運用Tobit模型對不同階段創(chuàng)新效率影響因素展開實證研究，把握不同影響因素對兩階段創(chuàng)新效率影響的差異性，從而使研究結(jié)果更具針對性，以期為國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供參考。

1 研究思路及方法

1.1 研究思路

提升創(chuàng)新效率主要是通過調(diào)整投入與產(chǎn)出之比，進而提高創(chuàng)新要素的利用率，降低單位研發(fā)成本。由于創(chuàng)新活動包含多個投入與產(chǎn)出環(huán)節(jié)，故將創(chuàng)新活動分為技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段，分別分析不同階段的創(chuàng)新效率。技術(shù)研發(fā)階段效率主要是指創(chuàng)新主體在研發(fā)活動中的知識產(chǎn)出與原始投入之比；成果轉(zhuǎn)化階段效率是指新產(chǎn)品市場化后銷售收入與研發(fā)投入之比（其中，新產(chǎn)品研發(fā)投入由技術(shù)研發(fā)階段的產(chǎn)出及相關(guān)的補充投入構(gòu)成）。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的實現(xiàn)過程如圖1 所示。

圖1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動實現(xiàn)過程Figure 1 Realization process of high- tech industry innovation activities

為了研究兩階段創(chuàng)新效率的關(guān)系，找尋提高我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的實施路徑，本文構(gòu)建了兩階段矩陣圖，依據(jù)兩階段效率取值的高低劃分為4個區(qū)域，每個區(qū)域分別代表不同的效率組合，如圖2所示。

圖2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率矩陣Figure 2 High- tech industry innovation efficiency matrix chart

1.2 三階段DEA模型

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動涉及多個投入環(huán)節(jié)，需要高度整合各方面的科技創(chuàng)新要素資源，而DEA 模型正好能對此多投入、多產(chǎn)出的活動做出有效評價。傳統(tǒng)DEA模型忽視了隨機噪聲和環(huán)境因素，導(dǎo)致對決策單元效率評價存在偏差，而三階段DEA 模型能夠有效彌補這一缺陷，因此本文選擇三階段DEA 模型測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。

第一階段為傳統(tǒng)DEA 模型。傳統(tǒng)DEA 模型包含規(guī)模報酬不變的CCR 模型和規(guī)模報酬可變的BCC模型兩大類。本文在第一階段采用投入導(dǎo)向的BCC模型，并將綜合效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。模型基本形式為：

式中：i =1，2，…，n 為決策單元數(shù)；j = 1，2，…，m 為投入變量個數(shù)；k =1，2，…，s 為產(chǎn)出變量個數(shù)；a 與b分別表示投入與產(chǎn)出要素；λ為權(quán)系數(shù)；θ為決策單元有效值；s-和s+分別為投入指標與產(chǎn)出指標的松弛變量。

第二階段為相似SFA 回歸。由于傳統(tǒng)DEA 模型在消除環(huán)境因素和隨機噪聲影響方面存在局限，故在這一階段利用上一階段獲得的投入松弛變量與環(huán)境變量共同構(gòu)建SFA模型。模型可表示為：

第三階段為調(diào)整后的DEA 模型。將根據(jù)相似SFA回歸結(jié)果得到新的投入變量代替原始投入變量代入傳統(tǒng)DEA模型中，此時得到的創(chuàng)新效率已剔除了環(huán)境和隨機因素的影響，效率結(jié)果更準確。

1.3 面板Tobit模型

探究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素可將技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率作為被解釋變量，構(gòu)建回歸模型。由于創(chuàng)新效率值位于［0，1］區(qū)間內(nèi)，采用最小二乘法存在有偏性和不一致性，因此本文采用面板Tobit模型進行回歸分析，以避免參數(shù)估計的偏誤。面板Tobit模型基本形式為：

式中：β為估計參數(shù)；Yi為被解釋變量；Xi為解釋變量；εi為殘差。

2 指標選擇與數(shù)據(jù)來源

2.1 創(chuàng)新效率測算指標選取

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動具有多投入、多產(chǎn)出、多環(huán)節(jié)的特征，在構(gòu)建我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價體系時要對其創(chuàng)新活動進行細分，從而更全面地反映出我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動中的短板。對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)來說，技術(shù)研發(fā)是基礎(chǔ)，成果轉(zhuǎn)化是關(guān)鍵。因此，將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動劃分為技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段，根據(jù)各個階段的基本特征選取投入變量和產(chǎn)出變量。

在技術(shù)研發(fā)階段，選擇R＆D 人員全時當(dāng)量、R＆D經(jīng)費內(nèi)部支出、企業(yè)研發(fā)機構(gòu)數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出作為投入變量，將專利申請量、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)作為產(chǎn)出變量。在成果轉(zhuǎn)化階段，投入變量主要由上一階段的產(chǎn)出和技術(shù)改造經(jīng)費支出這一補充投入共同構(gòu)成，產(chǎn)出變量主要由新產(chǎn)品銷售收入構(gòu)成。除此之外，創(chuàng)新活動還受到外部環(huán)境的影響。在技術(shù)研發(fā)階段，影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的外部環(huán)境因素主要有政府支持力度、高等教育水平和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平。其中：政府支持力度主要指政府對企業(yè)創(chuàng)新方面的資金支持，選擇R＆D 投入強度來衡量；高等教育水平和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平分別采用各地區(qū)高等教育機構(gòu)數(shù)、人均GDP 度量。在成果轉(zhuǎn)化階段，創(chuàng)新活動受到市場環(huán)境的影響，故選取外商投資水平、政府支持力度和地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)3 個指標。其中：外商投資水平選擇各個地區(qū)實際利用的外商投資額占GDP的比重來衡量；地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則利用第三產(chǎn)業(yè)增加值占第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重來表示。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評價體系如表1 所示。

表1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動兩階段的投入、產(chǎn)出與環(huán)境變量Table 1 Input- output and environmental variables of two stage of high- tech industry innovation activities

2.2 創(chuàng)新效率影響因素指標選取

創(chuàng)新效率受到多種因素共同影響，學(xué)者從不同角度對創(chuàng)新效率影響因素問題展開了研究。王孝松等［15］研究指出，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率受到企業(yè)規(guī)模的影響，二者之間存在負向分段函數(shù)關(guān)系；范德成等［10］提出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)鍵影響因素為政府支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進步、產(chǎn)學(xué)研合作等；王偉等［16］認為金融環(huán)境、研發(fā)強度和勞動者素質(zhì)都能夠提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率；蔣殿春等［17］則重點從外商直接投資的角度展開了討論。本文借助已有研究，根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)行業(yè)特性，從內(nèi)外部兩方面入手確定影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的因素。其中：內(nèi)部因素是指企業(yè)自身可決定或者控制的因素，本文選擇企業(yè)規(guī)模（scale）、勞動者素質(zhì)（labor）、科研強度（research）等指標；外部因素是指不受企業(yè)把控，主要受市場環(huán)境和經(jīng)濟制度影響的因素，本文選擇政府投入水平（gov）、產(chǎn)學(xué)研合作水平（iur）、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)（structure）、地區(qū)外資引進（fdi）等指標。

本文將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動劃分為技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段。其中：技術(shù)研發(fā)階段是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開展創(chuàng)新活動的第一個階段，這一階段需要將知識轉(zhuǎn)化為研發(fā)成果，為下一階段的價值轉(zhuǎn)化奠定基礎(chǔ)；成果轉(zhuǎn)化階段則是在技術(shù)研發(fā)階段的基礎(chǔ)上，將研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為商品并將其推向市場，從而獲得經(jīng)濟收益。本文在充分考慮高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同創(chuàng)新階段特性的基礎(chǔ)上，著重考察了企業(yè)規(guī)模、科研強度、產(chǎn)學(xué)研合作水平、地區(qū)外資引進等因素對技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率的影響，并考察了企業(yè)規(guī)模、勞動者素質(zhì)、政府投入水平、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)等因素對成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的影響，具體指標說明如表2 所示。

表2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素指標體系Table 2 Index system of factors affecting innovation efficiency of high- tech industry

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文以我國30 個省份（因為數(shù)據(jù)收集困難，所以研究區(qū)域未包含西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū)）為研究對象，綜合考慮數(shù)據(jù)的準確性與可得性，選擇2009—2019 年的數(shù)據(jù)。各指標的原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、各個省份統(tǒng)計年鑒，少部分缺失數(shù)據(jù)根據(jù)實際情況采用均值法或外延法計算補全。

3 結(jié)果及分析

3.1 時序演變特征

本文在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)創(chuàng)新效率的測算時選取了三階段DEA模型，在第一階段和第三階段采用Deap2.1 軟件，第二階段采用Frontier4.1 軟件。第一階段DEA結(jié)果顯示，技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率均值為0.7755，成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率均值為0.4665。各階段創(chuàng)新效率差異明顯，部分地區(qū)創(chuàng)新效率與當(dāng)?shù)貙嶋H發(fā)展情況不符，主要原因在于傳統(tǒng)DEA 模型存在環(huán)境和隨機因素干擾。本文采用三階段DEA模型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各階段創(chuàng)新效率進行修正，效率測算結(jié)果見表3。

表3 調(diào)整后的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)創(chuàng)新效率Table 3 Adjusted innovation efficiency of each link in high- tech industry

調(diào)整后的創(chuàng)新效率值顯示，技術(shù)研發(fā)階段的綜合效率均值為0.6628，成果轉(zhuǎn)化階段的效率均值為0.3445，均低于調(diào)整前的效率均值。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率總體上表現(xiàn)為技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率較高，成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率較低，說明當(dāng)前我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化能力還不足。三大地區(qū)創(chuàng)新效率結(jié)果顯示，位于東部和中部地區(qū)的省份創(chuàng)新效率明顯高于西部地區(qū)，原因主要在于東部和中部地區(qū)具有區(qū)位優(yōu)勢，經(jīng)濟基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)于西部地區(qū)，創(chuàng)新效率的測算結(jié)果與實際經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀是基本契合的。

我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段的時序變化特征如圖3 所示。從全國演變趨勢看，2009—2019 年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段綜合創(chuàng)新效率呈階梯式上升的趨勢（圖3a），成果轉(zhuǎn)化階段綜合創(chuàng)新效率在2014 年之前出現(xiàn)下降趨勢，2014 年以后高技術(shù)產(chǎn)業(yè)成果轉(zhuǎn)化階段的綜合創(chuàng)新效率逐步提高，呈現(xiàn)出“U”型的變化趨勢（圖3b）。從區(qū)域演變趨勢看，2009—2019 年東、中、西三大地區(qū)的演變軌跡與全國的演變軌跡基本一致；東部地區(qū)的效率值保持最高，始終高于全國均值；中部地區(qū)效率值與全國均值趨于一致；西部地區(qū)效率值始終低于全國平均水平。但無論是技術(shù)研發(fā)階段還是成果轉(zhuǎn)換階段，三大地區(qū)創(chuàng)新效率都存在著明顯的差異，均表現(xiàn)為東部＞中部＞西部?？梢姡鞑康貐^(qū)仍是我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的短板。

圖3 2009—2019 年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各階段綜合創(chuàng)新效率演變趨勢Figure 3 Evolution trend of comprehensive innovation efficiency in various stages of high- tech industry in China from 2009 to 2019

3.2 空間演變格局

基于技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段創(chuàng)新效率的測算結(jié)果，本文選取2009 年、2014 年和2019 年的截面數(shù)據(jù)，借助ArcGIS10.6 軟件進行可視化分析，結(jié)果如圖4 所示。整體上看，考察期內(nèi)分屬不同年份的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)兩階段創(chuàng)新效率都呈東中西階梯式遞減的空間分布格局。從區(qū)域?qū)用婵?，技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段，創(chuàng)新高效率集中成片分布，主要分布在東部和中部地區(qū)，這些地區(qū)區(qū)位和政策優(yōu)勢明顯，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了成長的土壤，促使其朝著高質(zhì)量的方向發(fā)展。技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段，創(chuàng)新低效率則主要分布在西部地區(qū)和中部地區(qū)部分省份，這些地區(qū)受到歷史因素和自然條件的限制，主要依靠高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)帶動經(jīng)濟增長，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較差，科技力量不足。從省域?qū)用婵矗本?、天津、江蘇、浙江、上海、廣東、山東、河南等省份兩個階段高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率保持在較高水平，這與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展情況有著密切聯(lián)系。其中，北京市擁有豐富的技術(shù)與人才資源和較好的經(jīng)濟基礎(chǔ)，在提升本地高技術(shù)產(chǎn)業(yè)實力的同時能夠有力地帶動周邊省市發(fā)展；浙江省、江蘇省的部分城市和上海市同屬長江三角洲城市群，經(jīng)濟實力較強，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢顯著；廣東省作為我國經(jīng)濟總量最大的省份，經(jīng)濟實力和科技化水平都處于全國領(lǐng)先水平，培育高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)外部優(yōu)勢明顯。此外，由于四川省和重慶市近年來實現(xiàn)了較快發(fā)展，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)逐漸向高技術(shù)研發(fā)、高成果轉(zhuǎn)化的方向靠攏，成為中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展新的增長點。

圖4 2009—2019 年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率空間分布格局Figure 4 Spatial pattern of high- tech industry innovation efficiency in China from 2009 to 2019

本文在以上分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合效率矩陣圖，以各階段創(chuàng)新效率的均值作為劃分標準，進一步分析創(chuàng)新效率的二維分布情況，結(jié)果如圖5 所示。由圖5 可見，僅有福建省位于A 區(qū)域（低研發(fā)效率、高轉(zhuǎn)化效率），說明該省憑借著良好的區(qū)位優(yōu)勢，很好地推動了技術(shù)研發(fā)向創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，但技術(shù)研發(fā)的重視程度不足、研發(fā)力度不夠，會制約其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的整體提升；位于B 區(qū)域（低研發(fā)效率、低轉(zhuǎn)化效率）的省份在技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段的效率都處于較低水平，且主要來自中西部欠發(fā)達地區(qū)和東北老工業(yè)基地，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)屬于粗放式發(fā)展模式，需對其政策和制度進行調(diào)整；C 區(qū)域（高研發(fā)效率、低轉(zhuǎn)化效率）在創(chuàng)新活動的第一個環(huán)節(jié)效率較高，然而優(yōu)良的技術(shù)條件沒有轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果，需加強其在成果轉(zhuǎn)化階段消化吸收再創(chuàng)新的能力；位于D區(qū)域（高研發(fā)效率、高轉(zhuǎn)化效率）的省份在技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)均表現(xiàn)出了良好的發(fā)展趨勢，是我國開展創(chuàng)新活動的領(lǐng)先區(qū)域，這些省份主要位于東部沿海地區(qū)，具有良好的地理、交通、技術(shù)和市場條件，是我國經(jīng)濟發(fā)展的前沿陣地。

圖5 我國30 個省份創(chuàng)新效率矩陣分布Figure 5 Distribution of innovation efficiency matrix of 30 provinces in China

4 影響因素分析

4.1 模型設(shè)定

本文主要采用面板Tobit模型，利用面板回歸模型進行對照，借助Stata16.0 軟件對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素進行了實證分析。為消除量綱的影響，對所有指標進行了對數(shù)化處理。模型的基本形式為：

式中：E1和E2分別為技術(shù)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率值；C 為常數(shù)項；β為估計系數(shù)；εit為殘差項。

4.2 回歸結(jié)果

基于以上模型，本文對我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的影響因素進行了回歸分析。由于固定效應(yīng)的面板Tobit 模型存在不一致問題，因此為保障數(shù)據(jù)結(jié)果的可靠性，本文首先采用聚類穩(wěn)健標準誤的混合效應(yīng)Tobit 模型，而后采用隨機效應(yīng)的Tobit模型進行回歸分析。LR 檢驗結(jié)果強烈拒絕原假設(shè)，表明存在個體效應(yīng)，因此應(yīng)采用隨機效應(yīng)的Tobit模型進行回歸分析，回歸結(jié)果如表4 和表5 所示。

表4 技術(shù)研發(fā)階段影響因素回歸結(jié)果Table 4 Regression results of influencing factors at the technology development stage

表5 成果轉(zhuǎn)化階段影響因素回歸結(jié)果Table 5 Regression results of influencing factors at the stage of achievement transformation

表4 中的回歸結(jié)果顯示，在內(nèi)部影響因素中，企業(yè)規(guī)模對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率具有正向影響，且影響較為顯著。主要原因在于：高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)自身的行業(yè)特性，即對高新技術(shù)的研發(fā)需要豐富的知識、人才和其他資源要素作為支撐，只有具備一定規(guī)模的企業(yè)才有能力引進高技能人才，支撐龐大的資源投入。在外部影響因素中，產(chǎn)學(xué)研合作水平的提高能夠顯著提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率，說明企業(yè)與高校、科研院所等開展合作能夠加快構(gòu)建創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，從而創(chuàng)造更多的創(chuàng)新成果；地區(qū)外資引進對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率起到了抑制作用，可能是由于近年來外商投資給國內(nèi)企業(yè)帶來了較大的競爭壓力，抬高了技術(shù)創(chuàng)新門檻，使得部分小規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新活動難以持續(xù)，從而對創(chuàng)新效率的提升起到了負向影響。

從表5 可見，企業(yè)規(guī)模、勞動者素質(zhì)等內(nèi)部因素對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率具有正向的拉動作用。在成果轉(zhuǎn)化階段，需要將上一階段的創(chuàng)新成果進行市場化改造、量產(chǎn)，勞動者是促使這一環(huán)節(jié)實現(xiàn)的人力保障，勞動者素質(zhì)越高，越有利于研發(fā)成果的吸收與轉(zhuǎn)化。因此，對于這一階段而言，勞動者素質(zhì)水平的高低尤為重要。政府投入水平這一外部因素對成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率起到了抑制作用，繼續(xù)加大政府投入反而不利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升。因此，政府需要進一步調(diào)整相關(guān)政策，合理規(guī)劃投入力度。

總的來看，無論是技術(shù)研發(fā)還是成果轉(zhuǎn)化階段，企業(yè)規(guī)模擴大都能夠促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升，即在合理的經(jīng)費和人力投入前提下，企業(yè)規(guī)模的擴大能夠形成規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)，進而促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動，這與楊玉楨等［18］的研究相吻合。產(chǎn)學(xué)研合作水平和勞動者素質(zhì)分別促進了技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的提升，而地區(qū)外資引進和政府投入水平則分別起到了抑制作用，科研強度和產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)兩個指標的作用效果不顯著。

5 結(jié)論及建議

本文借助2009—2019 年的面板數(shù)據(jù)，分階段測度了我國30 個省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，依據(jù)測度結(jié)果對其時空演變特征進行了分析，并利用Tobit 模型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率影響因素進行了實證檢驗，主要結(jié)論如下：①整體上看，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較低，技術(shù)研發(fā)階段效率要高于成果轉(zhuǎn)化階段效率。②從時序演變特征來看，2009—2019 年技術(shù)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率分別呈“階梯式”和“U”型變化趨勢，東部、中部、西部三大地區(qū)創(chuàng)新效率的演變軌跡基本一致，但區(qū)域差異明顯。③從空間格局上看，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率呈東部—中部—西部階梯式遞減的空間分布格局。其中，北京、廣東、上海等東部省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率較高，屬于高研發(fā)、高轉(zhuǎn)化型；四川、重慶高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較快，具有較大的發(fā)展?jié)摿?；其他省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)研發(fā)效率和成果轉(zhuǎn)化都有一定的提升空間。④從影響因素的角度來看，企業(yè)規(guī)模對兩階段創(chuàng)新效率均產(chǎn)生了顯著的正向影響，產(chǎn)學(xué)研合作的加深有利于提高技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率，勞動者素質(zhì)的提升有利于提高成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。

綜合以上結(jié)論，本文提出以下建議：①繼續(xù)將創(chuàng)新作為發(fā)展重心，破除重成果、輕應(yīng)用的思想，以創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化作為突破口，著重培養(yǎng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)成果轉(zhuǎn)化能力，推動整體創(chuàng)新效率向更高水平遞進。②發(fā)揮東部地區(qū)的協(xié)調(diào)帶動作用，合理調(diào)配創(chuàng)新資源，縮小東部、中部、西部三大地區(qū)的創(chuàng)新差距。各省份要根據(jù)地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的差異性，采取揚優(yōu)補劣的發(fā)展模式，制定合適的發(fā)展戰(zhàn)略，促使高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率向高研發(fā)、高轉(zhuǎn)化的方向發(fā)展［19］。③不斷拓寬產(chǎn)學(xué)研合作的深度和廣度，建立高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新基地，促進各主體間研究成果的交流和共享。④積極培育龍頭產(chǎn)業(yè)，借助科技和人才等資源，形成規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。⑤提升技術(shù)交易市場的成熟度，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動發(fā)展提供良好的環(huán)境保障。