陽 楊， 田逸飄， 郭佳欽

(1.重慶工商大學(xué) 金融學(xué)院， 重慶 400067； 2.大理大學(xué) 經(jīng)濟(jì)研究所，云南 大理 671003；3.大理大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 云南 大理 671003)

科技是第一生產(chǎn)力，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐。在新型復(fù)雜化的國際競爭形勢下，習(xí)近平總書記在中央政治局第十八次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)將區(qū)塊鏈核心技術(shù)作為中國自主創(chuàng)新的突破口，著重強(qiáng)調(diào)核心高科技的國家戰(zhàn)略地位，充分體現(xiàn)了高新技術(shù)創(chuàng)新作為國家核心競爭力的重要性[1]。必須重視以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)為核心的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新水平，不僅要著力在5G和區(qū)塊鏈新賽道上爭取彎道超車，更要在生物醫(yī)療、電子芯片、高端裝備等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)賽道上奮力追趕。中國目前是世界第二大經(jīng)濟(jì)體，但是在2018年全球創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告中，創(chuàng)新能力僅僅排在第十七名，技術(shù)應(yīng)用水平排名更是在五十名之后，主要原因在于中國自主創(chuàng)新能力低下、高新技術(shù)企業(yè)人才基礎(chǔ)薄弱及研發(fā)投入不足[2]。1996 —2017 年，中國高新技術(shù)企業(yè)入統(tǒng)企業(yè)數(shù)、從業(yè)人員數(shù)基本呈增長趨勢，21 年間平均增長率分別為11.8% 和12.9%，規(guī)模雖在不斷擴(kuò)大，但創(chuàng)新效率卻不容樂觀[3]，與美國和日本等發(fā)達(dá)國家相比還存在較大差距。因此，測度高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率，深入分析限制企業(yè)創(chuàng)新的因素，營造利于企業(yè)創(chuàng)新的制度和政策環(huán)境，對提升我國自主創(chuàng)新能力，推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

提高經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，其全部內(nèi)涵就是指投入產(chǎn)出效率的提高和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的改善[4]。近年來，高新技術(shù)企業(yè)逐漸成為促進(jìn)中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的生力軍，其投入產(chǎn)出效率的高低直接關(guān)系到一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程。因此構(gòu)建一套科學(xué)實(shí)用的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效評價(jià)方法提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效成為學(xué)者研究的熱點(diǎn)[5]。

目前研究高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率主要集中在兩個(gè)方面：①對研發(fā)創(chuàng)新效率做實(shí)證測評。部分學(xué)者以不同角度研究高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。郭建平等[6]從技術(shù)領(lǐng)域角度出發(fā)，運(yùn)用DEA模型研究中國8個(gè)省市不同技術(shù)領(lǐng)域的高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率之間的差別。陳元志等[7]從企業(yè)的所有制角度出發(fā)，運(yùn)用CRS徑向的DEA模型、相鄰參比Malmquist指數(shù)、Bootstrap糾偏等方法研究不同所有制的高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率[7]；張冀新等[8]從企業(yè)類型出發(fā)，采用三階段DEA模型對比分析不同企業(yè)類型對國家高新區(qū)技術(shù)效率的影響；李劉艷[9]從行業(yè)角度出發(fā)，利用DEA模型測度5個(gè)高新技術(shù)行業(yè)2003—2009年的技術(shù)創(chuàng)新效率，結(jié)果顯示中國高新技術(shù)企業(yè)科技人員投入和經(jīng)費(fèi)投入比例不合理導(dǎo)致科技活動效率低。其余學(xué)者則是區(qū)分研究樣本來評價(jià)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。郝金磊等[10]建立SFA模型和技術(shù)無效率影響因素模型,研究了中國西部地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率,結(jié)果表明，西部地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率整體水平較低,區(qū)域間存在較大差異；許楠等[11]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法分析河北省16家上市高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率, 并分別從企業(yè)和政府兩方面提出提高高新技術(shù)企業(yè)R&D效率的對策；熊飛等[12]運(yùn)用DEA模型對豐臺科技園區(qū)的42家高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率經(jīng)行研究，總結(jié)分享高效率企業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化低效率企業(yè)的創(chuàng)新能力；孫劍和李啟明[13]使用DEA模型評價(jià)江蘇13個(gè)城市高新技術(shù)企業(yè)效率,結(jié)果表明所研究的高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率普遍不高，應(yīng)該加大高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入, 優(yōu)化投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)。②主要考察技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素，目前主要對企業(yè)開放度[14]、人才結(jié)構(gòu)因素和研發(fā)稟賦結(jié)構(gòu)因素以及所有制結(jié)構(gòu)因素[15]、高管外部薪酬差距和高管-員工薪酬差距[16]、科技經(jīng)費(fèi)人員投入[17]、所得稅優(yōu)惠政策[18]、市場發(fā)展結(jié)構(gòu)和企業(yè)發(fā)展規(guī)模以及企業(yè)所有制[19]、市場化改革[20]、技術(shù)效率和政府政策[21]、風(fēng)險(xiǎn)投資[22]、金融發(fā)展[23]、融資約束[24]等因素進(jìn)行了分析。

從研究成果來看，目前考察高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響因素的論文較為豐富，而實(shí)證測評高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的成果比較匱乏。僅有少數(shù)學(xué)者著手這方面的研究，郭建平等[6]、陳遠(yuǎn)志等[7]、李劉艷[9]、許楠等[11]、熊飛等[12]、孫劍等[13]學(xué)者使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)評價(jià)效率，郝金磊等[10]采用隨機(jī)前沿模型(SFA)進(jìn)行分析，然而DEA模型不能解釋隨機(jī)誤差的影響，SFA模型存在無法區(qū)分設(shè)定偏誤與非效率性問題[25]。三階段DEA模型能剝離管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)，研究結(jié)果更能準(zhǔn)確地反映真實(shí)效率情況。因此，本文使用三階段DEA模型對全國層面高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究，并分為四大區(qū)域研究高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的區(qū)域差異，針對研究結(jié)果提出相應(yīng)建議以提高國家高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。

2 研究方法與變量選擇

2.1 三階段DEA模型

評價(jià)多投入多產(chǎn)出決策單元有效性最常用的方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，F(xiàn)ried等最早使用此方法做研究。隨著DEA模型的廣泛使用，學(xué)者發(fā)現(xiàn)該模型沒有考慮環(huán)境因素的影響，測算出的效率值與真實(shí)值有誤差，于是有學(xué)者結(jié)合隨機(jī)前沿(SFA)模型對其經(jīng)行完善，總結(jié)出三階段DEA模型。三階段 DEA 模型可以消除環(huán)境和隨機(jī)因素帶來的影響，很多學(xué)者應(yīng)用它處理包含環(huán)境因素影響的效率和績效評估問題[26]。與傳統(tǒng)DEA模型相比，三階段DEA模型考慮了隨機(jī)因素和環(huán)境干擾，得到的最終效率值更加貼合實(shí)際情況[27]。三階段 DEA 將決策單元(DMU)的效率評價(jià)分為3個(gè)階段:

第一階段仍采用傳統(tǒng) DEA 模型中的BCC 修正模型，假定規(guī)模報(bào)酬可變，測算出技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，技術(shù)效率等于純技術(shù)效率乘以規(guī)模效率。參照多數(shù)學(xué)者的做法選擇以投入為導(dǎo)向，在第一階段使用DEAP2.1軟件初步測算出3種效率值，使用原始投入值減去投入目標(biāo)值得出投入變量的松弛變量。

第二階段，由于各決策單元可能受環(huán)境因素和隨機(jī)變量的影響，因此在第二階段對投入變量進(jìn)行調(diào)整構(gòu)建環(huán)境變量與投入松弛變量的模型(1)：

smn=fn(zm,βn)+vmn+umn,m=1,2,…,N,j=1,2,…,p

(1)

(2)

式(2)右邊第2項(xiàng)為把每個(gè)決策單元的第n項(xiàng)投入，調(diào)整到受環(huán)境變量影響最大的假定情形，使其處于最差的環(huán)境中需要增加的投入量; 第3項(xiàng)為使其處于最大的隨機(jī)干擾中需要的增加量。相當(dāng)于假定，每個(gè)決策變量都處于同等外部條件下，受到隨機(jī)干擾也相同，以達(dá)到排除這兩類因素對效率影響的目的。

第三階段將由第二階段計(jì)算出的調(diào)整后的投入變量代入DEAP2.1軟件，再次進(jìn)行效率測算，得出調(diào)整后的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，此時(shí)得出的效率值即為剔除了管理無效率、環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)后的最終效率值，能準(zhǔn)確地反映決策單元真實(shí)的投入產(chǎn)出效率。

2.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

在研究投入產(chǎn)出效率時(shí)，關(guān)于投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇學(xué)界并沒有統(tǒng)一的規(guī)定，但是大多數(shù)學(xué)者都采用將投入劃分為勞動和資本兩個(gè)方面的投入。通常將R&D活動人員數(shù)量、高學(xué)歷人員數(shù)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、技術(shù)投入經(jīng)費(fèi)、科技活動支出、新增固定資產(chǎn)投資等指標(biāo)作為企業(yè)的投入指標(biāo)。企業(yè)的產(chǎn)出分為產(chǎn)品和技術(shù)兩方面的產(chǎn)出，學(xué)者通常將新產(chǎn)品銷售收入、新產(chǎn)品產(chǎn)值、營業(yè)利潤、技術(shù)性收入、專利申請量、專利授權(quán)量等指標(biāo)作為企業(yè)的產(chǎn)出指標(biāo)。高新技術(shù)企業(yè)的基本特征是掌握其主要產(chǎn)品起核心技術(shù)的知識產(chǎn)權(quán)的所有權(quán)，衡量其技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)出指標(biāo)應(yīng)該著重圍繞研發(fā)重心。介于此，選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出作為投入指標(biāo)，選取新產(chǎn)品銷售收入和專利申請數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。

對于環(huán)境變量的選擇應(yīng)該遵循Simar和Wilson的“分離假設(shè)”，要求所選擇的環(huán)境變量影響研究對象的同時(shí)又在研究對象主觀可控范圍之外。國內(nèi)學(xué)者對于環(huán)境變量的選擇大同小異，幾乎都集中于宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場開放程度、政策支持、市場結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施等5個(gè)方面。在研究學(xué)者經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)之上，選取市場結(jié)構(gòu)、人力資本、外部支持、宏觀經(jīng)濟(jì)、政策支持等5個(gè)環(huán)境變量。

1)市場結(jié)構(gòu)。已有文獻(xiàn)普遍認(rèn)為市場結(jié)構(gòu)對企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新效率有影響，市場的集中度越高，存在的企業(yè)數(shù)量越多，市場競爭程度相應(yīng)越大，企業(yè)都會更加積極提高創(chuàng)新效率。馮根福等[29]研究表明企業(yè)數(shù)可以反映行業(yè)的進(jìn)入退出壁壘，也可以反映行業(yè)的競爭程度。因此使用各地區(qū)入統(tǒng)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)表示市場結(jié)構(gòu)。

2)人力資本。科技是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一生產(chǎn)力，而人才是科技創(chuàng)新的第一生產(chǎn)力，高新技術(shù)企業(yè)屬于人才密集型產(chǎn)業(yè)，人力資源與科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展。因此使用大專及以上學(xué)歷人數(shù)占年末從業(yè)人員比例表示人力資本環(huán)境變量。

3)外部支持。國家級科技企業(yè)孵化器為高新技術(shù)企業(yè)提供基礎(chǔ)設(shè)施、物理空間和培訓(xùn)服務(wù)，促進(jìn)創(chuàng)新型科技成果轉(zhuǎn)化，增強(qiáng)企業(yè)競爭力，是高新技術(shù)企業(yè)的成長與發(fā)展強(qiáng)有力的外部支持與保障。因此選取在孵高新技術(shù)企業(yè)占總高新技術(shù)企業(yè)數(shù)比例作為外部支持環(huán)境變量。

4)宏觀經(jīng)濟(jì)。人均GDP的增長能反映一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，對于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入越高，一定程度上帶動高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展。因此選取人均GDP表示宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量。

5)政策支持。國家實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略以來，高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展備受關(guān)注，國家財(cái)政支持是高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的重要動力來源。然而政府支持對企業(yè)的創(chuàng)新投入是增加還是擠出有待考證。因此采用地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中政府支出所占比重表示政策支持環(huán)境指標(biāo)。

投入產(chǎn)出指標(biāo)、環(huán)境指標(biāo)及相應(yīng)解釋見表1。數(shù)據(jù)均來自《2018中國火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，各變量采用了2017年數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)信息準(zhǔn)確、可靠，具有很強(qiáng)的代表性。為消除數(shù)據(jù)單位影響，將環(huán)境變量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用frontier4.1和DEAP2.1軟件。

表1 指標(biāo)選取

3 實(shí)證分析

3.1 第一階段DEA模型實(shí)證結(jié)果

第一階段操作過程是將兩個(gè)投入指標(biāo)R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和兩個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)新產(chǎn)品銷售收入和專利申請數(shù)4個(gè)指標(biāo)的原始輸入Excel中，使用DEAP2.1軟件，將原始數(shù)據(jù)復(fù)制到軟件的數(shù)據(jù)文件中，設(shè)置腳本文件，最后運(yùn)行程序。通過BBC模型對30個(gè)地區(qū)的高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的綜合效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行分析，結(jié)果如表2所示。2017年各地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率平均值為0.559，純技術(shù)效率平均值為0.630，規(guī)模效率平均值為0.889。第一階段實(shí)證結(jié)果表明，高新技術(shù)企業(yè)的規(guī)模效率值普遍高于純技術(shù)效率，說明在規(guī)模效率在高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率中占主要作用，規(guī)模因素作用高于技術(shù)因素。

在不考慮環(huán)境變量和隨機(jī)因素干擾時(shí)，30個(gè)地區(qū)中，河南省、廣東省和四川省3個(gè)地區(qū)的高新技術(shù)企業(yè)處于效率前沿，技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都達(dá)到1，這3個(gè)地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)資源配置和管理效率相對有效。60%以上地區(qū)(18個(gè))高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率低于0.6，說明從整體來看高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率處于較低水平。處于綜合效率前沿的河南、廣東和四川的高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模收益不變，江蘇的高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模收益處于遞減狀態(tài)，其余26個(gè)地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模收益都遞增。介于第一階段效率值未排除環(huán)境因素和隨機(jī)變量，不能準(zhǔn)確反應(yīng)各地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的真實(shí)情況，所以還需進(jìn)一步測算。

表2 各地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率值

3.2 第二階段SFA模型實(shí)證結(jié)果

DEA分析的第二階段是將第一階段測算出的兩個(gè)投入變量R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的松弛變量作為被解釋變量，選取環(huán)境變量市場結(jié)構(gòu)、人力資本、外部支持、宏觀經(jīng)濟(jì)、政策支持作為解釋變量，考察5個(gè)環(huán)境變量對2個(gè)投入松弛變量的影響。將解釋變量和被解釋變量放入frontier4.1軟件中進(jìn)行回歸，結(jié)果得出解釋變量的回歸系數(shù)，若回歸系數(shù)為正數(shù)，表明該解釋變量的增加會導(dǎo)致被解釋變量的增加，即環(huán)境變量的增加導(dǎo)致投入松弛變量增加，進(jìn)而增加投入冗余。回歸系數(shù)為負(fù)，表明該解釋變量的增加會導(dǎo)致被解釋變量的減少，即環(huán)境變量的增加導(dǎo)致投入松弛變量減少，進(jìn)而減少投入冗余。第二階段結(jié)果如表3所示。

表3 基于SFA的第二階段估計(jì)值

1)市場結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明該變量與R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的松弛變量回歸系數(shù)均為負(fù)值，說明地區(qū)內(nèi)高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量增加有利于減少高新技術(shù)企業(yè)R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出投入的冗余，促進(jìn)投入人員和資金的合理配置，提高技術(shù)效率。區(qū)域內(nèi)企業(yè)數(shù)量越多，市場競爭越大，在有限的人力與資金資源情況下，高新技術(shù)企業(yè)更加注重管理效率，優(yōu)化資源配置結(jié)構(gòu)，進(jìn)而提升企業(yè)技術(shù)效率。

2)人力資源。結(jié)果表明該變量與R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的松弛變量回歸系數(shù)均為正值，說明高學(xué)歷人員占比越高導(dǎo)致了研發(fā)人員與資金的投入冗余，這可能是由于企業(yè)一味追求高學(xué)歷人員數(shù)量和經(jīng)費(fèi)的高投入，忽略人才能力與績效、職責(zé)與崗位的合理分配，造成人才之間地過度競爭，未能充分發(fā)揮人才的最大價(jià)值。

3)外部支持。結(jié)果表明該變量與R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的松弛變量回歸系數(shù)均為負(fù)值，說明在孵企業(yè)比重增加有利于減少高新技術(shù)企業(yè)投入冗余，提升技術(shù)創(chuàng)新效率。國家級科技企業(yè)孵化器致力于為高新技術(shù)企業(yè)營造良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境和條件，極大地減少企業(yè)創(chuàng)業(yè)成本和風(fēng)險(xiǎn)，提高創(chuàng)新型科技成果轉(zhuǎn)化率，提升企業(yè)競爭力，所以在國家級科技企業(yè)孵化器孵化中的企業(yè)數(shù)量越多，資源充分利用率越高，成果轉(zhuǎn)化率就更高。

4)宏觀經(jīng)濟(jì)。同人力資源環(huán)境變量一樣，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量與企業(yè)兩個(gè)投入松弛變量的回歸系數(shù)都為正，說明人均GDP提高會增加企業(yè)R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出投入冗余。現(xiàn)實(shí)情況就是，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，各地區(qū)盲目增加對科技創(chuàng)新人員與資金的投入，忽略資源配置合理性問題，反而造成資源的浪費(fèi)。

5)政策支持。該變量與R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的松弛變量回歸系數(shù)均為負(fù)值，說明政府財(cái)政支出增加有利于減少企業(yè)投入冗余。政府對高新技術(shù)企業(yè)財(cái)政支持投入越大，越能調(diào)動R&D人員創(chuàng)新積極性，同時(shí)企業(yè)能減少企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出。

3.3 第三階段調(diào)整后 DEA 模型實(shí)證結(jié)果

使用第二階段的SFA回歸結(jié)果相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾因素后的投入變量調(diào)整數(shù)據(jù)，作為新的投入變量，結(jié)合原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)，再次使用DEAP2.1軟件測度30個(gè)地區(qū)的高新技術(shù)企業(yè)純技術(shù)效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率，結(jié)果為表2中的調(diào)整后部分內(nèi)容。數(shù)據(jù)顯示，在剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾因素后，各地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率平均值為0.332，純技術(shù)效率平均值為0.82，規(guī)模效率平均值為0.388。結(jié)果顯示，各地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模效率平均值明顯下降，數(shù)值低于明顯上升的純技術(shù)效率。由此可見，在第三階段的高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率中技術(shù)因素強(qiáng)勢替代規(guī)模因素，占據(jù)主導(dǎo)地位。

河南和廣東兩地的高新技術(shù)企業(yè)仍處于技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率前沿，說明這兩地高新技術(shù)企業(yè)較其他地區(qū)資源配置更加合理，并且其投入產(chǎn)出效率未受環(huán)境影響。第一階段處于效率前沿的四川在第三階段未處于效率前沿，說明四川高新技術(shù)企業(yè)投入產(chǎn)出受環(huán)境影響，調(diào)整前結(jié)果未能反映其真實(shí)效率值。83.3%以上地區(qū)(25個(gè))技術(shù)效率低于0.6，說明我國高新技術(shù)企業(yè)整體創(chuàng)新效率偏低。處于效率前沿的河南和廣東兩地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模收益不變，江蘇地區(qū)規(guī)模效率遞減，其余地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模效率均遞增。

在剔除環(huán)境因素與隨機(jī)干擾因素之后，高新技術(shù)企業(yè)綜合技術(shù)效率平均值由0.559降低到0.332，從純技術(shù)效率和規(guī)模效率看，純技術(shù)平均值由0.63上升到0.82，規(guī)模效率平均值由0.889下降到0.388，高新技術(shù)企業(yè)以規(guī)模報(bào)酬遞增為主。調(diào)整后，技術(shù)效率、純技術(shù)效率低估程度低于規(guī)模效率高估程度，技術(shù)效率的提升受規(guī)模效率和純技術(shù)效率共同約束，如圖1所示。

圖1 各地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)調(diào)整前后綜合技術(shù)效率變化

3.4 分區(qū)域效率對比

為了分析不同區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，按照國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略劃分的四大區(qū)域?qū)?0個(gè)地區(qū)劃分為東北部地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)，研究高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的空間分布特征，結(jié)果見表4。

表4 高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率(按區(qū)域劃分)

從整體看，在調(diào)整前僅有東部地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值略微高于0.6，考慮環(huán)境變量和隨機(jī)干擾因素后，所有地區(qū)技術(shù)效率均低于0.6，表明中國高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平整體偏低，資源配置不合理，投入產(chǎn)出效率不高。從局部看，無論是在調(diào)整前還是調(diào)整后，純技術(shù)效率表現(xiàn)為東部地區(qū)大于中部地區(qū)大于西部地區(qū)，東部地區(qū)綜合技術(shù)效率值最高，在《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價(jià)報(bào)告2017》中，處于東部地區(qū)的廣東、江蘇、北京、上海、浙江、山東、天津依次占據(jù)中國區(qū)域創(chuàng)新能力排行榜的前七名，東部地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)異，創(chuàng)新資源豐富，創(chuàng)新氛圍良好，使得東部地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率高于中西部地區(qū)和東北地區(qū)。 東北部地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率值最低，改革開放初期東北三省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于我國前列，隨后東三省經(jīng)濟(jì)由中國高水平衰敗成經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)。2015年，東北三省規(guī)模以上企業(yè)有研發(fā)機(jī)構(gòu)的企業(yè)數(shù)是廣東省5002家的15.5%，規(guī)模以上企業(yè)研發(fā)活動經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出總額是廣東省1520億的27.4%，政府研發(fā)投入是北京市791.64億的28%，東三省低水平的創(chuàng)新投入是其高新技術(shù)企業(yè)效率低的主要原因。在剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾后，東北地區(qū)和西部地區(qū)規(guī)模效率下降明顯，由調(diào)整前的0.881和0.809下降為0.142和0.190，規(guī)模效率下降幅度明顯大于純技術(shù)效率上升幅度，在技術(shù)效率中占主導(dǎo)地位，導(dǎo)致兩者技術(shù)效率顯著下降。說明在調(diào)整前東北地區(qū)和西部地區(qū)技術(shù)效率值未能反映真實(shí)情況，受環(huán)境變量影響嚴(yán)重。

4 結(jié)論與建議

通過三階段DEA模型研究中國30個(gè)地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，一階段結(jié)果顯示僅有40%的地區(qū)技術(shù)效率值高于0.6，多數(shù)企業(yè)技術(shù)效率值處于0.6水平以下，表明中國高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平整體偏低。剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾后，各地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)效率下降明顯，主要原因是規(guī)模效率的大幅度下降，規(guī)模效率均值由0.889下降到0.388，下降幅度高達(dá)56.36%，如內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、廣西、海南、云南、青海、甘肅、新疆等地區(qū)下降幅高達(dá)90%，說明在剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾前各地區(qū)規(guī)模效率被嚴(yán)重高估，環(huán)境因素對效率值影響嚴(yán)重，技術(shù)效率不符合實(shí)際情況。值得慶幸的是，除江蘇以外的所有地區(qū)規(guī)模報(bào)酬表現(xiàn)為遞增現(xiàn)象，表明絕大多數(shù)地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)正處于可持續(xù)發(fā)展階段，擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模能夠提升企業(yè)效益。最后按照國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略劃分的四大區(qū)域?qū)?0個(gè)地區(qū)劃分為東北部地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域之間高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率也有差異，具體表現(xiàn)為東部地區(qū)大于中部地區(qū)大于西部地區(qū)大于東北部地區(qū)，東部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、資源豐富，所以相應(yīng)創(chuàng)新效率最高，中西部地區(qū)效率次之但相差不大，東北部地區(qū)由于創(chuàng)新投入不足所以效率最低。

為了進(jìn)一步提高高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，縮小區(qū)域間創(chuàng)新水平差異，提高整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率，提出以下建議：

1)目前中國高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率整體水平偏低，應(yīng)調(diào)整投入要素結(jié)構(gòu)，優(yōu)化人力資源和資金資源配置，充分利用現(xiàn)有資源，提高創(chuàng)新效率。不管在調(diào)整前還是調(diào)整后，絕大多數(shù)地區(qū)的高新技術(shù)企業(yè)仍處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，表明現(xiàn)在處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展可持續(xù)增長階段，應(yīng)增加投入規(guī)模擴(kuò)大生產(chǎn)，以提高創(chuàng)新效率。對于處于創(chuàng)新前沿的地區(qū)，應(yīng)在增加投入的同時(shí)優(yōu)化資源配置，加強(qiáng)對高新技術(shù)企業(yè)人力資源和資金的有效利用，減少冗余。

2)調(diào)整與投入松弛變量正相關(guān)造成冗余的環(huán)境變量，減少資源投入冗余，進(jìn)一步提高創(chuàng)新效率。第二階段SFA分析中，人力資源和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變量與R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的松弛變量回歸系數(shù)均為負(fù)值，兩環(huán)境變量的增加都會導(dǎo)致高新技術(shù)企業(yè)人員與資金投入冗余。因此，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)更應(yīng)該注重優(yōu)化投入資源結(jié)構(gòu)，促進(jìn)資源合理配置，充分發(fā)揮資源的最大作用，而不是一味地增加投入，造成資源浪費(fèi)；調(diào)整人才引進(jìn)思路，根據(jù)企業(yè)的需要選擇合適的人才，明確人才的晉升渠道，充分調(diào)動積極性，發(fā)揮其最大價(jià)值。

3)加強(qiáng)四大區(qū)域之間的合作交流，促進(jìn)協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小區(qū)域間高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。創(chuàng)新效率低的區(qū)域應(yīng)向效率高的地區(qū)學(xué)習(xí)，彌補(bǔ)自身發(fā)展的短板，提升創(chuàng)新效率。國家層面應(yīng)注重資源的合理調(diào)配與規(guī)劃，推動各區(qū)域間開放合作，共建產(chǎn)業(yè)、金融、人才、科技和信息等資源互通共享機(jī)制，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)的同時(shí)促進(jìn)區(qū)域協(xié)同聯(lián)動發(fā)展。