蘇 翔，楊 琨，王志英

（江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212100）

一、引言

習(xí)近平總書(shū)記在黨的十九大報(bào)告中指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。隨著科技發(fā)展不斷提速，創(chuàng)新越發(fā)決定了一個(gè)國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)成敗的關(guān)鍵，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的作用日益凸顯[1]。創(chuàng)業(yè)行動(dòng)和持續(xù)創(chuàng)新對(duì)于高技術(shù)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力至關(guān)重要[2]。目前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已步入新常態(tài)，在轉(zhuǎn)型升級(jí)中高技術(shù)制造業(yè)起到突出作用[3]。

我國(guó)智能制造產(chǎn)業(yè)政策和相關(guān)推動(dòng)措施的一系列出臺(tái)，對(duì)于高技術(shù)制造業(yè)的智能制造水平的提高產(chǎn)生了非常積極的作用。許多國(guó)家的政府越來(lái)越重視創(chuàng)業(yè)精神，并執(zhí)行了旨在促進(jìn)其發(fā)展的政策。但類(lèi)似政策的結(jié)果好壞參半[4]。那么在政策的大力支持下，我國(guó)高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展前景又將如何？工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃作為智能制造產(chǎn)業(yè)政策的典型代表又將如何影響高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率？針對(duì)以上問(wèn)題的研究不僅有利于智能制造產(chǎn)業(yè)政策對(duì)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響效應(yīng)，也可以為政府提供推動(dòng)智能制造和高技術(shù)制造業(yè)的發(fā)展提供新思路。

二、相關(guān)研究評(píng)述

近年來(lái)，高技術(shù)制造業(yè)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技進(jìn)步的作用日益突出，其創(chuàng)新效率研究成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究熱點(diǎn)，得到不斷深入和拓展，主要研究集中在以下幾個(gè)方面：

（一）政府的相應(yīng)政策對(duì)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響

促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，從政策對(duì)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響機(jī)制視角發(fā)掘，其主要提高創(chuàng)新效率的方式是降低風(fēng)險(xiǎn)與創(chuàng)新成本兩個(gè)方面。目前關(guān)于政策對(duì)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響研究，還有一定的爭(zhēng)論。

一些學(xué)者認(rèn)為，稅收優(yōu)惠政策和政府補(bǔ)貼等政策可以提高創(chuàng)新效率。如劉繼兵等（2014）[5]在研究影響新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的因素時(shí)，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼可以明顯促進(jìn)創(chuàng)新效率的提高；李彥龍（2018）[6]研究了高科技制造業(yè)R＆D 效率的影響因素，最終發(fā)現(xiàn)高科技制造業(yè)增長(zhǎng)顯著與稅收優(yōu)惠密不可分；范德成和李盛楠（2018）[7]運(yùn)用隨機(jī)前沿模型測(cè)算了各省（市、區(qū)）高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)空間效應(yīng)、企業(yè)規(guī)模、政府支持等因素對(duì)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率有顯著影響。

持其他觀點(diǎn)的學(xué)者認(rèn)為政府激勵(lì)政策與創(chuàng)新效率的關(guān)聯(lián)性并不強(qiáng)。如朱平芳和徐偉民（2003）[8]研究發(fā)現(xiàn)，某些政府激勵(lì)措施對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出影響很小。提高資源的產(chǎn)出轉(zhuǎn)化效率和投入利用效率，需在產(chǎn)業(yè)政策方面注重并且優(yōu)化資源的配置[9]。

（二）高技術(shù)制造業(yè)投入產(chǎn)出效率分析方面的研究

不同類(lèi)別的高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率有所不同，地域差異也會(huì)對(duì)創(chuàng)新效率產(chǎn)生一定的影響，選取不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)也是影響創(chuàng)新效率的關(guān)鍵因素。

就地域及行業(yè)類(lèi)別的差異性方面，肖仁橋等（2018）[10]研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)高科技制造業(yè)的創(chuàng)新效率從東部，中部和西部地區(qū)依次下降，且效率較低。高曉光（2015）[11]對(duì)中國(guó)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的地區(qū)特征和時(shí)間演變基于（Stochastic Frontier Approach，SFA）方法進(jìn)行了研究分析；Li 等（2017）[12]研究了人才依賴(lài)度對(duì)高技術(shù)制造業(yè)技術(shù)效率的影響，并且提出由數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）、截?cái)嗷貧w模型與共同邊界分析理論相結(jié)合的一個(gè)研究模式。

就不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)方面，熊嬋等（2014）[13]提出高技術(shù)制造業(yè)在各地區(qū)均存在明顯的科研投入冗余，部分投入產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)不太合理。官建成和陳凱華（2009）[14]發(fā)現(xiàn)高技術(shù)制造業(yè)整體技術(shù)效率雖然總體穩(wěn)步上升，但效率仍然較低；劉志迎和葉蓁（2006）[15]發(fā)現(xiàn)高技術(shù)制造業(yè)（Total Factor Productivity Change，TFPCH）增長(zhǎng)主要是技術(shù)進(jìn)步的提高。

（三）簡(jiǎn)要評(píng)述

根據(jù)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，目前高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率研究較為豐富，但多數(shù)政策對(duì)于高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率影響的研究較為集中在政府補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠方面，智能制造的出現(xiàn)使企業(yè)的生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系發(fā)生了深度變化，而現(xiàn)有研究忽略了智能制造的深入發(fā)展對(duì)創(chuàng)新模式的主體、運(yùn)行機(jī)制和商業(yè)化路徑等的影響，未構(gòu)建基于智能制造需求的創(chuàng)新模式[16]。

三、研究方法與模型設(shè)定

（一）研究框架

首先，文中將構(gòu)建斷點(diǎn)回歸模型，以《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃》政策推行時(shí)間2011 年為“斷點(diǎn)”，將專(zhuān)利數(shù)和新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入作為結(jié)果變量，檢驗(yàn)該項(xiàng)政策對(duì)高技術(shù)制造業(yè)的創(chuàng)新效率的影響。其次，通過(guò)DEA-Malmquist 指數(shù)模型，并運(yùn)用DEAP 2.1 軟件以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量和新產(chǎn)品銷(xiāo)售為輸出指標(biāo)來(lái)衡量中國(guó)高科技制造業(yè)的創(chuàng)新效率。最后，由于中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率之間也存在差異，本文根據(jù)《中國(guó)技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的區(qū)域劃分方法，選取全國(guó)29 個(gè)省份（新疆、西藏因數(shù)據(jù)缺失較多予以剔除）劃分為東部、中部、東北和西部四大區(qū)域，對(duì)其整體效率進(jìn)行比較和分析。研究框架如圖1 所示。

（二）斷點(diǎn)回歸模型

斷點(diǎn)回歸廣泛用于經(jīng)濟(jì)學(xué)，政治學(xué)和其他學(xué)科，該方法可以將斷點(diǎn)之前的樣本用作對(duì)照組，以很好地解決此問(wèn)題。由于本文分析2011 年國(guó)務(wù)院頒布的《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃》對(duì)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響，政策因素在2011 年前后發(fā)生了顯著變化（即產(chǎn)生了“斷點(diǎn)”），若能觀察到在“斷點(diǎn)”前后高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率發(fā)生顯著“跳躍”，則可將這種“跳躍”歸結(jié)于該項(xiàng)政策的發(fā)布實(shí)施。

為了確保因果推理的有效性，使用斷點(diǎn)分析必須滿足某些先決條件。一是檢查在策略斷點(diǎn)附近是否有任何驅(qū)動(dòng)變量的操縱。二是需要注意在斷點(diǎn)附近因變量的走勢(shì)。即分析2011 年實(shí)施的《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃》是否對(duì)我國(guó)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率提升起到顯著作用。因此，本文首先使用最佳帶寬和默認(rèn)三角核來(lái)執(zhí)行準(zhǔn)確的斷點(diǎn)回歸。根據(jù)Lemieux 和Imbens（2008）[17]的解釋?zhuān)瑯?gòu)建了斷點(diǎn)回歸模型：

式（1）和式（2）分別代表了斷點(diǎn)回歸模型，其中專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量和新產(chǎn)品的銷(xiāo)售收入作為結(jié)果變量，其中Patenti，t表示第t年?。ㄊ?、區(qū)）的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)，Incomei，t表示第t年省（市、區(qū)）的新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入；Di，t表示《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃》政策的啞變量，其系數(shù)α、δ為政策實(shí)施效應(yīng)；CQi，t為協(xié)變量，政府對(duì)高科技制造業(yè)的直接資助（Government Funding，GF）、企業(yè)規(guī)模（Enterprise Size，ES）當(dāng)作回歸模型的協(xié)變量，系數(shù)β、φ是協(xié)變量的作用效果，ξi，t、ζi，t是殘差項(xiàng)。

（三）DEA-Malmquist 指數(shù)模型

創(chuàng)新過(guò)程是極為復(fù)雜的，想要找到準(zhǔn)確的函數(shù)表達(dá)效率關(guān)系較為困難，本文利用DEA（BCC）模型分析我國(guó)各?。ㄊ?、區(qū)）的高技術(shù)制造業(yè)技術(shù)研發(fā)效率和技術(shù)轉(zhuǎn)化效率，并進(jìn)一步研究純技術(shù)效率、規(guī)模效率差異及影響因素。BCC模型構(gòu)建如下：

式（3）中，θ是每個(gè)決策單元的效率值，范圍從0～1，λj為決策單元j的投入產(chǎn)出指標(biāo)權(quán)重，xj為決策單元j的投入向量，yj為決策單元j的產(chǎn)出向量；s-，s+分別為投入和產(chǎn)出松弛變量，e-、e+為對(duì)應(yīng)單位行向量，ε為非阿基米德無(wú)窮小量。當(dāng)θ=1 且ε（e-s-+e+s+）=0時(shí)，決策單元j為DEA有效；當(dāng)θ=1 且ε（es-+e+s+）＞0 時(shí)，決策單元j為弱DEA有效；當(dāng)θ＜1時(shí)，決策單元j為非DEA有效，這就需要對(duì)投入還有產(chǎn)出進(jìn)行一定的調(diào)整。

DEA（BCC）模型屬于一種靜態(tài)分析方法，為了更好地分析我國(guó)各?。ㄊ?、區(qū)）的高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率發(fā)展態(tài)勢(shì)，本文結(jié)合Malmquist 指數(shù)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。Fare R 等（1997）[18]提出了在規(guī)模報(bào)酬不變情況下，Malmquist 指數(shù)可用于測(cè)度t期到t+1 期全要素生產(chǎn)率變化（TFPCH），可以進(jìn)一步分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（Technical Efficiency Change Index，EFFCH）和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（Technological Progress Change Index，TECHCH）的乘積。因此：

Malmquist 指數(shù)模型構(gòu)建如下：

其中，第一項(xiàng)表示技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH），它衡量每個(gè)決策部門(mén)移向最佳領(lǐng)域的程度，如果EFFCH＞1 時(shí)，則表明技術(shù)效率得到提高，反之亦然；第二項(xiàng)是技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（TECHCH），它反映的則是生產(chǎn)可能性邊界移動(dòng)程度。當(dāng)TECH＞1 時(shí)，表示技術(shù)進(jìn)步，反之，則技術(shù)退步。D（x，y）為投入產(chǎn)出距離函數(shù)。

四、數(shù)據(jù)來(lái)源與分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2006—2017 年《中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中29 個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)（由于缺乏數(shù)據(jù)，新疆和西藏刪除了）。工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)也來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于高技術(shù)制造業(yè)的特點(diǎn)，其從研發(fā)投入到產(chǎn)出需要一定周期，本文借鑒傅為忠等（2015）[19]的方式，進(jìn)行滯后一年的投入與產(chǎn)出。表1反映變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 變量描述性

（二）回歸結(jié)果分析

由圖2、圖3 可以看出，因變量在斷點(diǎn)處跳躍較大，可以使用斷點(diǎn)回歸分析。同時(shí)，通過(guò)表2 斷點(diǎn)回歸結(jié)果可知，《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃》顯著提高了我國(guó)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率。具體來(lái)說(shuō)，以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)為產(chǎn)出指標(biāo)和以新產(chǎn)品為產(chǎn)出指標(biāo)的創(chuàng)新效率在加入?yún)f(xié)變量后的政策效應(yīng)更為顯著（|z|≥2.58、P≤0.01）。從側(cè)面看，可以說(shuō)該政策與政府資金和企業(yè)規(guī)模的協(xié)調(diào)采用可以增強(qiáng)政策的效果。

表2 斷點(diǎn)回歸估計(jì)

圖2 以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)為結(jié)果變量的斷點(diǎn)回歸

圖3 以新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入為結(jié)果變量的斷點(diǎn)回歸

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.不同帶寬斷點(diǎn)回歸。為了提高結(jié)論的可信度，在斷點(diǎn)回歸中選擇帶寬是一個(gè)更為關(guān)鍵的設(shè)置?；谧顑?yōu)帶寬和樣本量考慮，本文分別再選擇50%、100%、200%作為帶寬來(lái)回歸模型，結(jié)果如表3 所示。結(jié)果表明，估計(jì)值似乎對(duì)帶寬的依賴(lài)性不大，并且對(duì)回歸結(jié)果沒(méi)有重大影響。顯著性和系數(shù)與以前沒(méi)有太大差異，并且回歸具有很強(qiáng)的穩(wěn)健性。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：帶寬選擇

2.測(cè)試是否存在協(xié)變量在斷點(diǎn)處跳躍。已經(jīng)完成了對(duì)不同帶寬選擇對(duì)模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性的影響的分析，還需要執(zhí)行協(xié)變量在斷點(diǎn)處跳躍對(duì)回歸結(jié)果的影響的穩(wěn)健性分析。選擇在最佳帶寬下進(jìn)行測(cè)試協(xié)變量是否存在跳躍，結(jié)果如表4 所示。表明協(xié)變量的回歸系數(shù)不顯著（|z|＜1.96、P＞0.05），除政策因素外，在斷點(diǎn)處其他因素沒(méi)有跳躍，表明該模型的回歸結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：協(xié)變量斷點(diǎn)處跳躍情況

3.主要變量在斷點(diǎn)前后的均值之差。表5 顯示了在斷點(diǎn)前后主要變量的均值差異的均值差異，可以發(fā)現(xiàn)平均而言，在政策實(shí)施前后的幾年里，專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)發(fā)生了顯著上升，新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入顯著提高，因此，可以得出在《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃》實(shí)施后，對(duì)于國(guó)內(nèi)高技術(shù)制造業(yè)的創(chuàng)新效率有提升作用，說(shuō)明了模型回歸結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性和實(shí)證分析的準(zhǔn)確性。

表5 斷點(diǎn)前后主要變量的均值差異

（四）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的確定

1.投入指標(biāo)。根據(jù)經(jīng)典C-D 生產(chǎn)函數(shù)，投入指標(biāo)主要為資本與勞動(dòng)，現(xiàn)有高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率研究文獻(xiàn)中投入指標(biāo)多選取科技創(chuàng)新所需經(jīng)費(fèi)與從業(yè)人員數(shù)量[20]?；诂F(xiàn)有的研究與數(shù)據(jù)的能獲取性，為投入指標(biāo)的本文使用R&D 經(jīng)費(fèi)與R&D 人員折合的全時(shí)當(dāng)量。

2.產(chǎn)出指標(biāo)。高技術(shù)制造業(yè)的產(chǎn)出主要分為技術(shù)研發(fā)成果和通過(guò)技術(shù)改造實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。技術(shù)研發(fā)成果主要體現(xiàn)在研發(fā)投入所產(chǎn)生的直接產(chǎn)出上，因此本文采用專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量來(lái)衡量。根據(jù)數(shù)據(jù)的可用性，將新產(chǎn)品的銷(xiāo)售收入用作技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的指標(biāo)。運(yùn)用價(jià)格平減處理來(lái)消除價(jià)格水平的影響（投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)如表6 所示）。

表6 投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)

（五）創(chuàng)新效率測(cè)算結(jié)果分析

本文主要研究中國(guó)智能制造產(chǎn)業(yè)政策對(duì)中國(guó)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響，由于中國(guó)在2011年開(kāi)始實(shí)施《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃》政策且存在“斷點(diǎn)”，因此在時(shí)間段上劃分為2007—2011 年、2012—2016年兩個(gè)階段，計(jì)算每個(gè)時(shí)間段基于專(zhuān)利數(shù)和新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入為產(chǎn)出指標(biāo)的高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率并取其測(cè)算均值，結(jié)果如表7 所示。

表7 以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)和新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入作為產(chǎn)出指標(biāo)的高技術(shù)制造業(yè)Malmquist 指數(shù)及其分解

通過(guò)表7 的測(cè)算結(jié)果得出，以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)和新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入為產(chǎn)出指標(biāo)的高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率在200—2011 年未得到明顯提升，在2012—2016年則有所上升，但創(chuàng)新效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到最優(yōu)水平，原因是技術(shù)獲得突破但技術(shù)效率未得到改善且未將創(chuàng)新成果充分轉(zhuǎn)化為實(shí)際產(chǎn)出。同時(shí)，本文按照東部、中部、東北和西部四大區(qū)域?qū)ξ覈?guó)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行了細(xì)分，并進(jìn)行對(duì)比分析（如表8、表9 和圖4 所示）。

圖4 中國(guó)四大區(qū)域全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)柱狀圖（2007—2011 年、2012—2016 年）

表8 按東部、中部、東北和西部四大區(qū)域分類(lèi)的中國(guó)高技術(shù)制造業(yè)細(xì)分

從表9 和圖8 中可以看出，2012—2016 年各?。ㄊ小^(qū)）的高技術(shù)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率較2007—2011 年各?。ㄊ?、區(qū)）的高技術(shù)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率相比有所提升，從中國(guó)各個(gè)地區(qū)的角度來(lái)看，東部及中部地區(qū)的整體效率約為全國(guó)平均；西部及東北地區(qū)略高于全國(guó)平均。

表9 東部地區(qū)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)結(jié)果

綜上所述，2012—2016 年以專(zhuān)利和新產(chǎn)品銷(xiāo)售為產(chǎn)出指標(biāo)的創(chuàng)新效率比2007—2011 年以專(zhuān)利和新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入為產(chǎn)出指標(biāo)的創(chuàng)新效率高出4.7%，可以看出，盡管我國(guó)高科技制造業(yè)的創(chuàng)新效率不斷提高，但相對(duì)效率并不高。將科技成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際成果的效率還有很大的提高空間。

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文根據(jù)2006—2017 年中國(guó)高技術(shù)制造業(yè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用斷點(diǎn)回歸方法檢驗(yàn)了《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)》對(duì)我國(guó)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率的影響，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用DEA-Malmquist 指數(shù)模型測(cè)算了中國(guó)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率，并進(jìn)行了相應(yīng)的分析。結(jié)論如下：

（1）斷點(diǎn)回歸結(jié)果分析得出，《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)》政策對(duì)我國(guó)高技術(shù)制造業(yè)研發(fā)效率有顯著正向影響。加入?yún)f(xié)變量后該政策效應(yīng)均有所提升，對(duì)比未加入?yún)f(xié)變量情況下有顯著提高。進(jìn)一步說(shuō)明了需要完善更好更多的智能制造產(chǎn)業(yè)政策體系，但同時(shí)政策往往是一個(gè)重大的挑戰(zhàn)，其有效性取決于建立一個(gè)在市場(chǎng)集中度和生產(chǎn)力績(jī)效之間進(jìn)行適當(dāng)?shù)臋?quán)衡。

（2）總體上以專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)和新產(chǎn)品銷(xiāo)售逐年上升，但以此作為產(chǎn)出指標(biāo)的高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率上升較為平緩，這反映出我國(guó)高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率穩(wěn)中有升但存在實(shí)際效率不高的問(wèn)題，還沒(méi)有完全充分地將創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際產(chǎn)出，高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率雖然有所提高，但是高科研投入與實(shí)際產(chǎn)出的不平衡不充分矛盾依然存在。

（二）實(shí)踐啟示

本文研究表明，一系列智能制造產(chǎn)業(yè)政策的出臺(tái)，有助于提升高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新收益水平，維護(hù)外部利益與私人利益的平衡，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)與收益對(duì)等，保護(hù)了創(chuàng)新創(chuàng)新的熱情。建設(shè)具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的高科技制造業(yè)也是我國(guó)增強(qiáng)綜合國(guó)力，確保國(guó)家安全，建設(shè)世界大國(guó)的必由之路。在科研轉(zhuǎn)型階段，相應(yīng)政策的實(shí)施有效地改善了創(chuàng)新水平，對(duì)高科技制造的效率起到了提升作用。啟示如下：

（1）加強(qiáng)政府調(diào)控和引導(dǎo)，優(yōu)化中國(guó)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境，制定高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新發(fā)展規(guī)劃，出臺(tái)更多更好的智能制造產(chǎn)業(yè)政策。大力推進(jìn)科技研發(fā)投入，提高分配效率，避免創(chuàng)新資源閑置和浪費(fèi)，確保充分穩(wěn)定的創(chuàng)新投入，穩(wěn)步推進(jìn)高科技制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，創(chuàng)造良好穩(wěn)定的環(huán)境。

（2）高技術(shù)企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮智能制造、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)對(duì)工業(yè)創(chuàng)新資源進(jìn)行配置的有利作用，推動(dòng)內(nèi)外部創(chuàng)新要素的匯集與融合。企業(yè)可多環(huán)節(jié)進(jìn)行創(chuàng)新要素集成共享，最終實(shí)現(xiàn)科研、勞動(dòng)力、資本等生產(chǎn)要素與創(chuàng)業(yè)主體的對(duì)接，提高我國(guó)高技術(shù)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

（3）中國(guó)高技術(shù)企業(yè)進(jìn)一步增加技術(shù)引進(jìn)和轉(zhuǎn)化尤為重要，還需要從根本上提高技術(shù)利用效率及創(chuàng)新效率，著力減少研發(fā)投入，以促進(jìn)投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。