陳 娜，林 軍

（甘肅政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，甘肅蘭州 730070）

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，正日益成為世界經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)發(fā)展的主要推動(dòng)力，而創(chuàng)新是其發(fā)展的核心要素和動(dòng)力源泉。與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相比，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有高投入、高產(chǎn)出、高附加值及高收益等特征［1］，其技術(shù)創(chuàng)新效率水平可以反映一個(gè)國家或地區(qū)的科技創(chuàng)新能力及創(chuàng)新資源利用情況。我國西部作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，近年來在國家西部大開發(fā)及創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)等戰(zhàn)略的推動(dòng)下，科技總體狀況雖有較大起色，但與東部沿海等發(fā)達(dá)地區(qū)相比仍存在較大差距。從2016年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總資產(chǎn)為17 040.6億元，東部為95 501億元，東部為西部的5.6倍，可以看出，東西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)力依然懸殊。那么，如何實(shí)現(xiàn)我國西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置、突破資源要素瓶頸制約從而促進(jìn)其技術(shù)創(chuàng)新效率提升，是實(shí)現(xiàn)西部科技創(chuàng)新能力發(fā)展的關(guān)鍵，因此，對西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素進(jìn)行測度研究，在此基礎(chǔ)上提出創(chuàng)新效率優(yōu)化措施將具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的重要性獲得了國內(nèi)外眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注。在效率測度方法上， 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）相比于隨機(jī)前沿（stochastic frontier approach，SFA）方法由于無需事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，避免函數(shù)設(shè)定不恰當(dāng)造成誤差，由此作為非參數(shù)方法在效率測度方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，故大多數(shù)學(xué)者選擇DEA方法進(jìn)行測度研究，比如Raab等［2］以美國50個(gè)州的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例，運(yùn)用DEA方法對其創(chuàng)新效率進(jìn)行分析；Hashimoto等［3］以日本制藥企業(yè)及產(chǎn)業(yè)為例，用 DEA的累積指數(shù)方法測度其技術(shù)創(chuàng)新效率情況；Pannu 等［4］則采用DEA方法分析了印度制藥產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率；衛(wèi)平等［5］運(yùn)用DEA方法對我國29個(gè)省、自治區(qū)、直轄市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究；楊曉冬等［6］采用DEA模型對我國東、中部地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行分析；王麗平等［7］以我國京津冀地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，采用DEA模型對其技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)；周燕萍等［8］采用DEA方法分析了上海市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)五大支柱行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率。而近年來，隨著DEA 方法的廣泛應(yīng)用，其模型得到了進(jìn)一步的擴(kuò)充和改進(jìn)，如Lu 等［9］以我國臺(tái)灣 194 家高技術(shù)企業(yè)為研究對象，采用DEATobit 兩階段模型對其研發(fā)效率及其影響因素進(jìn)行分析；王偉等［10］基于EBM模型和Tobit模型對對我國1998—2015年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素進(jìn)行了分析；馮志軍等［11］基于資源約束視角，運(yùn)用兩階段 DEA 模型研究我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率；吳衛(wèi)紅等［12］將DEA方法、模糊綜合評(píng)判法以及層次分析法三者相結(jié)合探討北京市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率；楊青峰［13］則在剝離外部環(huán)境及隨機(jī)誤差等因素的基礎(chǔ)上應(yīng)用三階段 DEA 模型對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，國內(nèi)外有關(guān)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的研究已取得了相當(dāng)豐富的研究成果，為我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)、健康、發(fā)展提供了很好的借鑒，也為后人研究提供了研究基礎(chǔ)，然而，由于我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展本身起步較晚，發(fā)展水平和層次也隨區(qū)域不同而有差異：從研究對象看，大多研究集中在國家或東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，對西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率缺少系統(tǒng)研究；從研究方法看，大多數(shù)學(xué)者采用傳統(tǒng)DEA模型進(jìn)行效率分析，但傳統(tǒng)DEA模型無法消除非經(jīng)營因素（環(huán)境因素和隨機(jī)誤差）的影響從而導(dǎo)致測評(píng)結(jié)果不真實(shí)，剝離環(huán)境因素后西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率水平究竟如何，現(xiàn)有研究并未得出結(jié)論。為此，本文采用傳統(tǒng)DEA與SFA相結(jié)合的三階段DEA模型，就我國西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素進(jìn)行深入分析，以期為新常態(tài)下西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的良好發(fā)展提供參考。

2 研究方法、變量選取及數(shù)據(jù)說明

2.1 三階段DEA模型

三階段 DEA模型由 Fried等［14］提出，該模型將傳統(tǒng)DEA和SFA模型相結(jié)合，最大的優(yōu)勢在于能夠剝離外部環(huán)境與隨機(jī)誤差對效率的影響，使所有測評(píng)單元處于相同環(huán)境或面臨相同運(yùn)氣，從而使所計(jì)算的效率值更真實(shí)可靠。其應(yīng)用包括以下3個(gè)階段：

第一階段，傳統(tǒng)DEA模型構(gòu)建。DEA模型由Chames等［15］于1978年首次提出，即假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型；在此基礎(chǔ)上，Banker等［16］進(jìn)一步提出了BCC模型，此模型用于處理規(guī)模報(bào)酬可變(variable returns to scale, VRS)假設(shè)的決策單元(decision making units, DMU)的有效性問題，同時(shí)將技術(shù)效率 (technical efficiency,TE)進(jìn)一步拆分為規(guī)模效率(scale efficiency, SE)和純技術(shù)效率(pure technical efficiency, PTE)。

第二階段，相似SFA模型構(gòu)建。為了得出剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響，為了剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響，得出僅由管理無效率造成的決策單元的投入冗余，方程如下：

經(jīng)過式（2）的調(diào)整，使所有DMU處于相同的經(jīng)營環(huán)境、面臨同樣的運(yùn)氣，剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響，從而得到僅受管理無效率影響的投入冗余。

第三階段，調(diào)整后的 DEA模型構(gòu)建。選擇第二階段調(diào)整后的數(shù)據(jù)為新的投入數(shù)據(jù)，產(chǎn)出數(shù)據(jù)則保持不變，依然采用BCC 模型對各DMU進(jìn)行效率測評(píng)，由此可以得到剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素后各DMU更真實(shí)的效率水平。

2.2 指標(biāo)選取

借鑒喬元波等［17］和劉滿鳳等［18］學(xué)者的研究，投入指標(biāo)分別選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量衡量人力資源投入、R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出衡量經(jīng)費(fèi)投入、新增固定資產(chǎn)代表物力投入。參照桂黃寶［19］、黨國英等［20］人的研究，選取專利申請數(shù)衡量技術(shù)創(chuàng)新初始產(chǎn)出、新產(chǎn)品銷售收入測度技術(shù)創(chuàng)新最終產(chǎn)出。環(huán)境影響因素方面，朱有為等［21］認(rèn)為企業(yè)規(guī)模和市場競爭程度是影響我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)產(chǎn)出效率的主要因素，李婉紅等［22］、范德成等［23］人的研究表明政府支持力度、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及市場開放度等因素對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和企業(yè)均會(huì)產(chǎn)生重要影響，為此，本文從政府支持力度、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、企業(yè)規(guī)模以及市場開放度等4個(gè)方面衡量環(huán)境對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新可能產(chǎn)生的影響。具體評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

為保證DEA 模型中的投入變量增加時(shí)產(chǎn)出變量亦會(huì)增加（同向性假設(shè)檢驗(yàn)）的要求,采用Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2 所示，各投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)均為正且在1%顯著水平下通過檢驗(yàn)，說明本文構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的投入與產(chǎn)出指標(biāo)選擇合理。

表2 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)的Pearson相關(guān)系數(shù)

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文以我國31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市（未含港澳臺(tái)地區(qū)）為研究樣本，分東部、中部、西部進(jìn)行對比研究。根據(jù)我國傳統(tǒng)的東、中、西部劃分方式及西部大開發(fā)的范圍，東部主要包括北京、河北、遼寧、天津、江蘇、廣東、上海、海南、福建、浙江、山東11個(gè)省（市）；中部主要包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)??；西部主要包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個(gè)省（區(qū)、市）。地區(qū)生產(chǎn)總值指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于2016年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，其余指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于2016年《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3 實(shí)證分析

3.1 第一階段傳統(tǒng)DEA實(shí)證分析

利用DEAP2.1軟件，本文采用BCC模型對樣本高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率水平進(jìn)行分析，結(jié)果見表3所示。從表3可知，未剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素之前，西部技術(shù)效率平均值為0.614，分別低于全樣本平均值0.692及東、中部平均值0.820和0.632，西部純技術(shù)效率平均值為0.745，分別低于全樣本平均值0.774和東部平均值0.848，但高于中部平均值0.716，西部規(guī)模效率平均值為0.846，同樣低于全樣本及其他地區(qū)。從西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率分解項(xiàng)來看，規(guī)模效率大于純技術(shù)效率，說明規(guī)模因素的影響占主要地位；此外，從西部各省份來看，在SFA調(diào)整之前，只有青海省的技術(shù)創(chuàng)新效率為1，處于效率前沿面，其余省份均存在一定的改進(jìn)空間。從規(guī)模收益情況來看，西部12個(gè)省份中處于效率前沿面的青海省規(guī)模收益不變，處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)的為內(nèi)蒙古、西藏、寧夏、新疆4個(gè)省份，廣西、四川、甘肅等其余7個(gè)省份顯示規(guī)模報(bào)酬遞減。但由于此結(jié)果受環(huán)境因素及隨機(jī)誤差因素的干擾，因此并不能代表西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的真實(shí)水平，因此，第二階段的調(diào)整和測算很有必要。

表3 樣本高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率第一階段DEA測算結(jié)果

3.2 第二階段SFA回歸分析

將第一階段得出的3個(gè)投入變量（R&D人員投入、R&D資金投入和新增固定資產(chǎn)投入）的松弛變量作為被解釋變量，4個(gè)環(huán)境變量（政府支持力度、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、企業(yè)規(guī)模和市場開放度）作為解釋變量，利用Frontier4.1軟件得出各環(huán)境變量對投入松弛變量的影響結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，回歸系數(shù)大多能夠在10%顯著水平下通過顯著性檢驗(yàn)，說明環(huán)境因素對各省份創(chuàng)新投入冗余確實(shí)存在顯著影響，3種松弛變量的 值均為0.999 99，接近于1，說明管理因素的影響所占比重較大，隨機(jī)誤差等偶然因素的影響較小。

表4 樣本高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率第二階段SFA回歸結(jié)果

表4 （續(xù)）

進(jìn)一步考察4個(gè)環(huán)境因素對投入松弛變量的回歸系數(shù)：

（1）政府支持。該變量與R&D人員投入、R&D資金投入松弛變量的回歸系數(shù)為正，說明政府支持的增加并不利于R&D創(chuàng)新資源投入冗余的減少；政府支持與新增固定資產(chǎn)投入松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)，說明政府支持有利于減少新增固定資產(chǎn)投入的浪費(fèi)，但其t值并未通過10%水平下的顯著性檢驗(yàn)且其影響只代表方向，因此可以認(rèn)為，政府支持并不利于創(chuàng)新資源投入冗余的減少。回歸結(jié)果與預(yù)期并不一致，說明政府支持并沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用，這可能是由于政府支持往往會(huì)增加企業(yè)的收入預(yù)期，鼓勵(lì)企業(yè)盲目擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模，但缺乏對資源的優(yōu)化配置，造成對創(chuàng)新資源的粗放利用。

（2）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。該變量與R&D人員投入、R&D資金投入、新增固定資產(chǎn)投入3個(gè)松弛變量的回歸系數(shù)均為正且分別通過了1%、1%和5%的顯著性檢驗(yàn)，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并不利于創(chuàng)新資源投入冗余的減少?？赡艿脑蛟谟陔S著地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，創(chuàng)新資源投入加大，但卻沒有合理配置及利用，造成較低的資源轉(zhuǎn)換率和產(chǎn)出率。

（3）企業(yè)規(guī)模。該變量與R&D人員投入松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)，與R&D資金投入松弛變量的回歸系數(shù)為正，且分別通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，對新增固定資產(chǎn)投入松弛變量有正向影響但不顯著，說明企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大有利于減少R&D人員投入冗余卻不利于R&D資金和新增固定資產(chǎn)的減少。高技術(shù)企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)帶動(dòng)人力需求的增加，但同時(shí)加劇資本量的引入競爭，盲目投入過多資金但未得到合理利用從而造成資本浪費(fèi)。

（4）市場開放度。該變量與R&D人員投入、R&D資金投入、新增固定資產(chǎn)投入3個(gè)松弛變量的回歸系數(shù)均為負(fù)且分別通過了1%、1%和5%的顯著性檢驗(yàn)，說明市場開放度有利于減少創(chuàng)新資源冗余。高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)出口貿(mào)易量的增加可以吸收更多的勞動(dòng)力和資本量，同時(shí)進(jìn)出口可以促使國際上先進(jìn)技術(shù)、人才以及管理理念的交換和引進(jìn)，這在一定程度上為我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)資源優(yōu)化配置提供借鑒，從而促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。

3.3 第三階段調(diào)整后的創(chuàng)新效率分析

根據(jù)式（2）調(diào)整投入數(shù)據(jù)，將調(diào)整后的投入值和原產(chǎn)出值作為新的投入產(chǎn)出值再次代入BCC模型重新計(jì)算各決策單元的創(chuàng)新效率，結(jié)果如表5所示。

表5 相同環(huán)境下樣本高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率測算結(jié)果（SFA調(diào)整之后）

對比表3和表5分析可以看出：

（1）西部綜合技術(shù)效率變動(dòng)。經(jīng)過第二階段SFA調(diào)整之后，西部綜合技術(shù)效率均值由原來的0.614下降到0.450，說明受環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響綜合技術(shù)效率出現(xiàn)了虛高的情況。從具體省份來看，除廣西、四川、陜西3個(gè)省份綜合技術(shù)效率有所上升之外，其余省份均出現(xiàn)了不同程度的下降，其中青海由第一階段處于技術(shù)前沿面調(diào)整為非技術(shù)有效，下降值為0.546；與此相反的是四川，由調(diào)整之前的非技術(shù)有效變?yōu)榧夹g(shù)有效，說明四川的技術(shù)創(chuàng)新效率是高效的，而青海之前處于效率前沿面是受良好的環(huán)境條件或較好運(yùn)氣的影響。

（2）西部純技術(shù)效率變動(dòng)。經(jīng)過第二階段SFA調(diào)整后，西部地區(qū)純技術(shù)效率值由調(diào)整之前的0.745上升到0.891，說明之前受環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素的影響，西部純技術(shù)效率被明顯低估，同時(shí)說明西部的資源配置較合理，資源利用水平較高。

（3）西部規(guī)模效率變動(dòng)。經(jīng)過第二階段SFA調(diào)整之后，西部的規(guī)模效率由調(diào)整之前的0.846下降到0.514；進(jìn)一步從西部地區(qū)各省份比較來看，除四川之外，其余省份均出現(xiàn)了不同程度的下降，其中內(nèi)蒙古和新疆的下降值分別為0.749、0.626，下降更明顯，反映了剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)后西部地區(qū)規(guī)模效率更真實(shí)的情況，同時(shí)說明創(chuàng)新投入規(guī)模不足是制約西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率提升的瓶頸。

（4）西部規(guī)模收益變動(dòng)。剝離環(huán)境因素后，西部所有省份的規(guī)模收益均調(diào)整為規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，說明環(huán)境因素是限制西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大的主要障礙，西部各省份在規(guī)模收益方面具有較大的發(fā)展?jié)摿?，后期西部省份可以通過增加創(chuàng)新資源要素投入提升創(chuàng)新效率水平。

3.4 西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率外部比較分析

為了更深入地分析西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的優(yōu)勢與不足，本文進(jìn)一步對三大區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率變化情況進(jìn)行比較分析，結(jié)果如表6所示，進(jìn)一步可以看出剔除環(huán)境因素之后全樣本高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率更真實(shí)的分布狀況。從技術(shù)效率來看，東部最高、中部次之、西部最差，與三大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相一致，同時(shí)發(fā)現(xiàn)三大區(qū)域的規(guī)模效率和技術(shù)效率呈現(xiàn)同樣的分布狀態(tài)，說明西部在創(chuàng)新資源投入規(guī)模等方面相比于東、中部仍存在較大的差距；但從純技術(shù)效率值來看，西部均高于東部和中部，說明西部雖然創(chuàng)新資源相對不足，但重視創(chuàng)新資源投入結(jié)構(gòu)的合理配置，資源利用效率相對較高。由此可以得出，規(guī)模效率是制約西部技術(shù)效率提升的主要障礙，國家應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)對西部的關(guān)注和扶持，通過進(jìn)一步增加該區(qū)域創(chuàng)新資源投入，擴(kuò)大創(chuàng)新規(guī)模，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新效率提高。

表6 東中西三大地區(qū)樣本高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率比較

3.5 西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率內(nèi)部比較分析

圖1 西部地區(qū)樣本高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率分布

為了更清楚直觀地了解西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新情況，依據(jù)調(diào)整后的純技術(shù)效率值作為橫坐標(biāo)、全樣本平均值0.861為臨界值，以調(diào)整后的規(guī)模效率值作為縱坐標(biāo)、全樣本平均值0.702為臨界值，高于臨界值的即為高效率、低于臨界值的為低效率，據(jù)此可將西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率分為4種類型，如圖1所示。

（1）雙低型，即純技術(shù)效率和規(guī)模效率值均低于全樣本臨界值，包括甘肅、寧夏及貴州3個(gè)省份。說明這些地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新依然受較低的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及有限的創(chuàng)新資源投入等因素的制約和影響。這一類型省份一方面應(yīng)加大創(chuàng)新資源投入，促進(jìn)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大；另一方面，應(yīng)積極調(diào)整創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)，注重管理水平提高，著力提升資源轉(zhuǎn)換效率。

（2）高低型，即純技術(shù)效率高于臨界值但規(guī)模效率低于臨界值的區(qū)域，包括廣西、內(nèi)蒙古、青海、新疆、西藏及云南6個(gè)省份。這些地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與西部地區(qū)相對落后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有密切聯(lián)系，同時(shí)也受有限的生產(chǎn)規(guī)模的影響。這一類型省份在繼續(xù)保持高的資源轉(zhuǎn)換效率優(yōu)勢的同時(shí)，應(yīng)著重加大創(chuàng)新資源投入，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。

（3）雙高型，即兩個(gè)坐標(biāo)值均高于全樣本平均值，屬于技術(shù)創(chuàng)新相對有效的模式，包括四川和重慶2個(gè)省份。這些地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能夠充分利用創(chuàng)新資源優(yōu)勢保證高產(chǎn)出效率。在今后發(fā)展中，西部其余省份應(yīng)以這些地區(qū)為標(biāo)桿，優(yōu)化創(chuàng)新資源配置的同時(shí)學(xué)習(xí)其先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，從而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新效率提升。

（4）低高型，即純技術(shù)效率較低但規(guī)模效率較高，僅包括陜西。說明陜西的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模已在合理的范圍之內(nèi)，重點(diǎn)應(yīng)關(guān)注創(chuàng)新資源的消化、吸收及利用，著力提高資源轉(zhuǎn)換效率。

4 結(jié)論及建議

本文利用傳統(tǒng)DEA與SFA相結(jié)合的三階段DEA模型分析我國西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素，由于剝離了外部環(huán)境與隨機(jī)誤差因素對效率的影響，使所有省份處于相同環(huán)境、面臨相同運(yùn)氣，從而使所計(jì)算的效率值可以更真實(shí)地反映各省份技術(shù)創(chuàng)新效率水平。通過研究發(fā)現(xiàn)，得出以下結(jié)論：

（1）剝離了外部環(huán)境與隨機(jī)誤差的影響后，西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率總體處于較低水平，只有四川處于技術(shù)效率前沿面，其余省份均有較大提升空間；從分解項(xiàng)看，規(guī)模效率較低是制約技術(shù)效率提升的主要障礙，西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在規(guī)模收益上具有很大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

（2）從外部比較來看，西部相較于東、中部，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率在排除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的干擾后下降更為明顯，而純技術(shù)效率上升更高，說明西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新更易受到環(huán)境的影響。

（3）從內(nèi)部比較來看，西部各省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率特征并不一致，異質(zhì)性明顯，依據(jù)純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩個(gè)分類指標(biāo)，可將甘肅、寧夏及貴州3省份歸為雙低型；將廣西、內(nèi)蒙古、青海、新疆、西藏及云南6省份歸為高低型；四川和重慶屬于雙高型；陜西則屬于低高型。

基于以上研究結(jié)論，針對如何更好地促進(jìn)我國西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的良好發(fā)展，從而有效促進(jìn)其技術(shù)創(chuàng)新效率提升并帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，本文給出以下建議：

一是調(diào)整創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)，提升創(chuàng)新管理水平。西部地區(qū)有限的投入規(guī)模及較低的創(chuàng)新資源配置效率共同制約了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)綜合技術(shù)效率的提升，后期應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新意識(shí)，積極尋求合作機(jī)會(huì)，通過舉辦技術(shù)項(xiàng)目對接會(huì)、高技術(shù)人才招聘會(huì)、創(chuàng)辦協(xié)同創(chuàng)新機(jī)構(gòu)等途徑實(shí)現(xiàn)人才、技術(shù)、資金等要素的跨區(qū)域流動(dòng)和轉(zhuǎn)移，擴(kuò)大創(chuàng)新資源投入規(guī)模，在此基礎(chǔ)上優(yōu)化創(chuàng)新要素配置，調(diào)整創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)科技成果的轉(zhuǎn)換、利用，逐步從規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模收益和經(jīng)濟(jì)效益的最大化。

二是優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新能力提升。結(jié)合西部地區(qū)更易受到環(huán)境影響的特征，西部地區(qū)在后期發(fā)展中，首先應(yīng)強(qiáng)化政府資金的監(jiān)管作用，確保資金的高利用率而非盲目投資；其次，在注重區(qū)域經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)要重視經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變上多下功夫，注重企業(yè)規(guī)模的適度擴(kuò)大，這樣才能更有效地帶動(dòng)區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，從而避免創(chuàng)新資源投入的浪費(fèi)或粗放利用；最后，繼續(xù)加對外開放程度，注重國際間先進(jìn)技術(shù)、管理理念等經(jīng)驗(yàn)的合作與交流，從而為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更好地發(fā)展提供借鑒。

三是注重區(qū)域創(chuàng)新差異，加大落后地區(qū)扶持。各省份應(yīng)結(jié)合自身發(fā)展實(shí)際，找準(zhǔn)技術(shù)創(chuàng)新的“病因”，對癥下藥：甘肅、寧夏及貴州3省份應(yīng)從擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模及創(chuàng)新管理制度兩方面促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展；廣西、內(nèi)蒙古、青海、新疆、西藏及云南6省份政府可通過稅收優(yōu)惠和技術(shù)、人才支持等措施給予高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更多的關(guān)注與扶持，在保持資源高轉(zhuǎn)換率的同時(shí)重點(diǎn)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?、集約化發(fā)展，提升整體規(guī)模效益；陜西的重點(diǎn)在調(diào)整創(chuàng)新資源配置結(jié)構(gòu)上，應(yīng)著力提升資源利用效率；四川和重慶則應(yīng)在保持現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上繼續(xù)加強(qiáng)管理創(chuàng)新和規(guī)?；l(fā)展，從而促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)向更高水平發(fā)展。