嚴(yán) 晗

（中共合肥市包河區(qū)委黨校，合肥 230610）

2012年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度開始放緩，GDP增長(zhǎng)率由2011年的9.5%下降到了2019年的6.1%，我國(guó)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了“新常態(tài)”。經(jīng)濟(jì)不斷下行的壓力要求我國(guó)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力和模式，并優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。2016年，我國(guó)政府提出了新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化的產(chǎn)業(yè)政策構(gòu)想，加快新舊動(dòng)能的持續(xù)轉(zhuǎn)化速度，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。新動(dòng)能是指新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中形成的、可以推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力、新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式等，該概念的提出引起了我國(guó)學(xué)者們的關(guān)注，并進(jìn)行了一些研究，例如，王小潔（2019）將新動(dòng)能概括為“改革開放、制度技術(shù)創(chuàng)新以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與轉(zhuǎn)型”[1]。新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換是一個(gè)相對(duì)概念，目前學(xué)界尚未對(duì)此概念達(dá)成共識(shí)，然而，通常認(rèn)為，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換是指從舊動(dòng)能向新動(dòng)能的替換過(guò)程，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵在于新動(dòng)能的培養(yǎng)和擴(kuò)展[2]。

新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度和質(zhì)量決定著我國(guó)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換效率，而新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新情況是其發(fā)展質(zhì)量的關(guān)鍵，一些學(xué)者已經(jīng)從產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新角度研究了我國(guó)當(dāng)前新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換問(wèn)題。吳愛東認(rèn)為，創(chuàng)新涉及多方面內(nèi)容，對(duì)于產(chǎn)業(yè)升級(jí)至關(guān)重要，其中，技術(shù)創(chuàng)新可以加速新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，有利于促進(jìn)新舊動(dòng)能的互動(dòng)關(guān)系[3]。孫文浩認(rèn)為人才聚集對(duì)高科技產(chǎn)業(yè)集群具有顯著的線性影響，較高的人才聚集對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響更大，因此人才可以促進(jìn)高科技產(chǎn)業(yè)動(dòng)能的培育[4]。劉超在研究中指出，作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，創(chuàng)新的另一個(gè)方面是金融創(chuàng)新，它可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，特別是在研發(fā)投入方面，因此，金融創(chuàng)新有助于探索新動(dòng)能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)問(wèn)題[5]。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率問(wèn)題，目前學(xué)界也已經(jīng)進(jìn)行了比較豐富的研究，比如Piao利用2008年至2017年數(shù)據(jù)，使用多投入產(chǎn)出的SFA模型研究了融資創(chuàng)新對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)公司的技術(shù)創(chuàng)新效率整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，并且融資方式不同企業(yè)創(chuàng)新效率也存在較顯著的差異，采用融資創(chuàng)新方式的公司具有更高的技術(shù)創(chuàng)新效率[6]。Lai用DEA-BCC模型分析了我國(guó)28個(gè)省的醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新效率，他們發(fā)現(xiàn)，我國(guó)制藥業(yè)存在U型效率陷阱，中等技術(shù)水平的區(qū)域位于陷阱的底部[7]?？凳缇杲Y(jié)合產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性和價(jià)值鏈環(huán)境的差異，采用SFA修正的三階段DEA模型研究了17個(gè)子行業(yè)和3個(gè)高科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新價(jià)值鏈的創(chuàng)新效率，結(jié)果表明，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新投入要素在產(chǎn)業(yè)之間存在差異，創(chuàng)新活動(dòng)存在結(jié)構(gòu)性失衡問(wèn)題[8]。Marchet使用DEA模型評(píng)估了意大利71家第三方物流公司的創(chuàng)新效率，確定了13家公司為規(guī)模創(chuàng)新效率領(lǐng)導(dǎo)者，6家公司為技術(shù)創(chuàng)新效率領(lǐng)導(dǎo)者[9]。通過(guò)研究2004年至2008年哥倫比亞特區(qū)和美國(guó)50個(gè)州的研發(fā)（R＆D）效率，Thomas發(fā)現(xiàn)，研發(fā)效率僅在14個(gè)領(lǐng)域發(fā)生了積極變化，并強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)主要得益于各地區(qū)技術(shù)專利數(shù)量和質(zhì)量的變化[10]。

學(xué)界從不同角度、利用不同方法對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率及影響因素問(wèn)題進(jìn)行了研究，但目前尚無(wú)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的證據(jù)，而新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)作為近年來(lái)國(guó)家政府部門重點(diǎn)扶持的產(chǎn)業(yè)，對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、國(guó)家創(chuàng)新能力提升意義重大。所以，對(duì)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度和分析，不僅能夠豐富關(guān)于新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新方面的理論研究，對(duì)于新常態(tài)下我國(guó)政府部門從新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)角度制定相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策、創(chuàng)新激勵(lì)政策也有較高的現(xiàn)實(shí)參考價(jià)值。本文將在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，著眼于創(chuàng)新投入和產(chǎn)出，基于安徽省樣本企業(yè)數(shù)據(jù)，利用DEA模型探討我國(guó)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率問(wèn)題。

一、研究設(shè)計(jì)

DEA方法是當(dāng)前效率測(cè)量研究中使用最為廣泛的測(cè)量方法之一，在行業(yè)層面和企業(yè)層面效率值得測(cè)量上均有很廣泛的應(yīng)用[11-13]，本文運(yùn)用DEA模型對(duì)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）由Charnes等人提出的一種有多個(gè)輸入和輸出的評(píng)估決策數(shù)學(xué)模型，可分為CCR模型和BCC模型兩種類型。CCR模型是基于規(guī)模報(bào)酬不變而測(cè)量相對(duì)效率[14]。Banker等人（1984）在CCR模型基礎(chǔ)上開發(fā)了BCC模型，它是在規(guī)模為變量的假設(shè)下測(cè)量相對(duì)效率[15]。在使用DEA模型時(shí)，需要區(qū)分模型是面向輸入的還是面向輸出的。在恒定輸出前提下面向輸入的模型以最小化輸入為目標(biāo)，與之相對(duì)應(yīng)的是，在恒定輸入條件下面向輸出的模型以實(shí)現(xiàn)最大輸出為目標(biāo)。

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)收集

創(chuàng)新投入和產(chǎn)出是創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的兩個(gè)方面[16]。創(chuàng)新投入主要包括人力投入和資金投入兩方面，人力投入又可以分為技術(shù)人員投入和研發(fā)人員投入，而資金投入主要包括技術(shù)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)支出[17]，而發(fā)明專利數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入則是創(chuàng)新產(chǎn)出的主要衡量指標(biāo)[18]。所以，本文建立的新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2018以年，大力支持新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)全省新舊產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)成為安徽省的重要發(fā)展戰(zhàn)略之一，推動(dòng)以合肥市等為代表的城市向創(chuàng)新型城市發(fā)展、將智能制造、信息技術(shù)、新能源、生物醫(yī)藥等新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)作為未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，為“新常態(tài)”下安徽省未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)發(fā)展做準(zhǔn)備。在政策的大力支持下，安徽省的新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)得到了較快的發(fā)展，根據(jù)中安在線新聞網(wǎng)發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，2020年，安徽省新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)增加值增長(zhǎng)16.4%，創(chuàng)2017年以來(lái)的最高水平，其中智能制造業(yè)增加值增長(zhǎng)19.8%，新能源、信息技術(shù)、生物醫(yī)藥等行業(yè)增加值分別增長(zhǎng)了51.5%、37.4%、26.3%和13.5%。

選擇安徽省新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)為代表探討我國(guó)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率，將新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)劃分為智能制造、信息技術(shù)、新能源和生物醫(yī)藥四大行業(yè)。為了便于獲取相關(guān)數(shù)據(jù)和資料，選擇安徽地區(qū)的上市新動(dòng)能企業(yè)為研究樣本，從安徽省所有上市企業(yè)中篩選了63家符合新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)的上市企業(yè)，從各樣本企業(yè)公布的年度財(cái)務(wù)報(bào)告中獲取了各企業(yè)2020年創(chuàng)新投入和產(chǎn)出方面的相關(guān)數(shù)據(jù)（表2）。

表2 各新動(dòng)能行業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出描述性統(tǒng)計(jì)表

（二）評(píng)估模型

面向輸入的BCC模型用于評(píng)估新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率，其原因在于，首先，在受到資源限制的情況下，工業(yè)企業(yè)追求的都是投入最小化和產(chǎn)出最大化。其次，新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的主要驅(qū)動(dòng)力是創(chuàng)新，其邊際收入不確定，規(guī)模收益可變。

利用BCC模型計(jì)算得到新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的三種創(chuàng)新效率，分別為綜合創(chuàng)新效率（CRSTE）、技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），三種創(chuàng)新效率之間的關(guān)系是CTSTE包括PTE和SE，即CRSTE=PTE×SE。面向輸入的BCC模型如下所示：

1、決策單位評(píng)價(jià)指標(biāo)

假設(shè)決策單元（DMU）的數(shù)量為n，并且有m種輸入因子和s種輸出，因此，每個(gè)DMUi具有相應(yīng)的效率評(píng)估指標(biāo)：

上式中，xij是第j個(gè)DMU的第i個(gè)輸入因子，此外，vi表示此DMU的第i個(gè)輸入因子的權(quán)重系數(shù)，所有輸入因子的權(quán)重系數(shù)之和等于1；yrj是第j個(gè)DMU的第r個(gè)輸出的量，ur是第r個(gè)輸出的權(quán)重系數(shù)，所有輸出權(quán)重系數(shù)之和等于1。

2、CCR模型

以所有DMU的評(píng)估指標(biāo)為約束條件，將第j0個(gè)DMU的效率評(píng)估值設(shè)置為：

首先，用Charnes–Cooper方法[19]處理公式（1）。然后采取對(duì)偶形式并引入殘差變量s和松弛變量s+，從而得到CCR模型。

通過(guò)公式（2）可以得到最優(yōu)解θ0、λ0、s0+、s0-，從而可以判斷DMU的有效性。

3、BCC模式

創(chuàng)新是新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的主要?jiǎng)恿Γ?，?chuàng)新活動(dòng)需要大量的資金和人力投入，創(chuàng)新產(chǎn)出的回報(bào)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。鑒于創(chuàng)新的邊際收益具有不確定性，本文將約束條件∑λj=1引入CCR模型。

首先，將DMU評(píng)估的CRSTE分為兩個(gè)維度，分別稱為PTE和SE。可以估計(jì)DMU補(bǔ)償處于哪個(gè)級(jí)別（不變、遞增或遞減）。其次，當(dāng)涉及DMU地DEA效率低下時(shí)，可以通過(guò)使用投影分析來(lái)切換到效率上。方法為：令，將設(shè)置為DMU原始值（x0,y0）的邊界投影。由于該投影與初始DMU相比是DEA有效的，因此投影分析前后DMU原始值所需的變量值為（?x0,?y0）。輸入冗余量表示為?x0=（1-θ）x0+s-，輸出不足量表示為?y0=s+。

二、新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率計(jì)算與分析

（一）綜合創(chuàng)新效率評(píng)估

基于前文DEA模型，利用智能制造、信息技術(shù)、新能源、生物醫(yī)藥四個(gè)行業(yè)的63家企業(yè)的數(shù)據(jù)，對(duì)安徽省新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的綜合創(chuàng)新效率進(jìn)行計(jì)算，所有計(jì)算過(guò)程由Eviews8.0實(shí)現(xiàn)，新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的綜合創(chuàng)新效率評(píng)估結(jié)果如表3所示。

表3 新動(dòng)能行業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)結(jié)果

從表3可以看出，安徽省的新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率總體水平較低，平均值為0.166。生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的綜合創(chuàng)新效率最高（0.240），而最低的是智能制造行業(yè)（0.079）。此外，單純從技術(shù)效率和規(guī)模效率來(lái)看，技術(shù)效率低于規(guī)模效率的（0.378<0.433），技術(shù)效率較低是安徽省新動(dòng)能行業(yè)綜合創(chuàng)新效率低的原因，安徽省新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面還存在較大提升空間。

（二）規(guī)模效率分析

進(jìn)一步從規(guī)模效率（SE）角度評(píng)估了新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率（表4）。

表4 新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率評(píng)價(jià)結(jié)果

表4所示，在新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)中，平均有85.7%的企業(yè)的規(guī)模效率處于增長(zhǎng)階段，9.5%的企業(yè)的規(guī)模效率不變，4.8%的企業(yè)的規(guī)模效率降低。其中，智能制造行業(yè)的所有樣本企業(yè)都處于增長(zhǎng)階段，該行業(yè)的產(chǎn)出不足。信息技術(shù)、新能源和生物醫(yī)藥三個(gè)行業(yè)中處于規(guī)模效率增長(zhǎng)狀態(tài)的企業(yè)數(shù)量也占據(jù)絕大部分比例，規(guī)模效率不變和降低的企業(yè)都很少。結(jié)合表4和表1中結(jié)果可以看出，安徽省新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的絕大部分企業(yè)都處于產(chǎn)出不足狀態(tài)，企業(yè)的發(fā)明專利數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入均較低，其可能原因可能是人員投入和研發(fā)支出無(wú)法有效轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的創(chuàng)新產(chǎn)出，以及激勵(lì)機(jī)制和創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)等原因。

（三）創(chuàng)新效果分析

比較CRSTE、PTE和SE之間的關(guān)系以判斷新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)DEA的有效性，探討DMU是否達(dá)到最佳效率，當(dāng)且僅當(dāng)CRSTE、PTE和SE的值都等于1時(shí)，DEA才有效。表5中結(jié)果顯示，4個(gè)行業(yè)（智能制造，信息技術(shù)，新能源，生物醫(yī)藥）的企業(yè)達(dá)到最佳效率的很少，尤其是智能制造行業(yè)的14家企業(yè)均為DEA無(wú)效，安徽省新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率很差。

表5 新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效益分析

為了提高安徽省新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率，對(duì)引起DEA效率低下原因可能是無(wú)效的PTE或SE。一方面，當(dāng)PTE較高時(shí)（PTE>SE），SE無(wú)效是DEA效率低下的主要原因，創(chuàng)新投入無(wú)法實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。另一方面，當(dāng)SE較高（PTE

表6 新動(dòng)能行業(yè)的DEA效率低下

表6顯示，對(duì)于信息技術(shù)和新能源行業(yè)而言，PTE明顯低于SE，無(wú)效地PTE導(dǎo)致這兩個(gè)行業(yè)的DEA效率低下。而智能制造和生物醫(yī)藥兩個(gè)行業(yè)的PTE和SE沒有顯著差異，這兩個(gè)行業(yè)同時(shí)存在技術(shù)效率和規(guī)模效率，這可能是沒有合理的創(chuàng)新投入和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)造成的，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新投入產(chǎn)出比最優(yōu)化是推動(dòng)這兩個(gè)行業(yè)創(chuàng)新效率提升的重要渠道。同時(shí)，智能制造和生物醫(yī)藥行業(yè)中也存在明顯的規(guī)模經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，因此，這兩個(gè)行業(yè)在注意創(chuàng)新投入產(chǎn)出比的同時(shí)，也需要多關(guān)注產(chǎn)業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。

（四）投入冗余和產(chǎn)出不足分析

投入冗余和產(chǎn)出不足是創(chuàng)新效率低下的兩種表現(xiàn)形式，也是未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)需要調(diào)整的信號(hào)。采用預(yù)測(cè)分析法探討新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的投入冗余和產(chǎn)出不足情況（表7）。

表7 新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出分析表

1、創(chuàng)新投入冗余分析

首先，技術(shù)人員的投入最多是新能源行業(yè)，其余三個(gè)行業(yè)的投入冗余都低于平均水平，因此，新能源產(chǎn)業(yè)抬高了安徽省新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)技術(shù)人員投入冗余的整體水平。其次，信息技術(shù)行業(yè)在研發(fā)人員方面的投入冗余程度最大，相反，智能制造和生物醫(yī)藥行業(yè)在這方面表現(xiàn)良好。第三，生物醫(yī)藥行業(yè)的技術(shù)經(jīng)費(fèi)投入最多，而智能制造行業(yè)在此方面的投入最少。第四，在研發(fā)投入冗余方面，信息技術(shù)行業(yè)表現(xiàn)最差，智能制造行業(yè)表現(xiàn)相對(duì)較好。綜上所述，智能制造行業(yè)的表現(xiàn)優(yōu)于其他行業(yè)，尤其是優(yōu)于新能源和生物醫(yī)藥行業(yè)。進(jìn)一步比較發(fā)現(xiàn)，技術(shù)人員投入和技術(shù)經(jīng)費(fèi)投入的冗余度要高于研發(fā)投入，新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)相對(duì)不合理，主要體現(xiàn)在研發(fā)人員投入和經(jīng)費(fèi)支出方面。

2、創(chuàng)新產(chǎn)出不足分析

新產(chǎn)品銷售收入和專利數(shù)量是創(chuàng)新產(chǎn)出的最主要兩個(gè)方面，從表7中來(lái)看，智能制造行業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入的不足程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)四個(gè)行業(yè)的平均水平，但是發(fā)明專利數(shù)量并不短缺，因此，可以改善新產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售，從而提升經(jīng)濟(jì)規(guī)模效益。生物醫(yī)藥行業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入不足程度也高于四個(gè)行業(yè)的均值，但是明顯低于智能制造行業(yè)，而信息技術(shù)和新能源行業(yè)相差不大，且均低于均值。信息技術(shù)行業(yè)發(fā)明專利的不足程度最嚴(yán)重，不但遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于平均水平，且遠(yuǎn)高于其他三個(gè)行業(yè)，但其新產(chǎn)品銷售收入不足的程度最小，所以，信息技術(shù)企業(yè)可以將重點(diǎn)放在研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入上。新能源行業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入和發(fā)明專利數(shù)量均低于平均水平，但發(fā)明專利數(shù)量與平均值之間的差距要小于新產(chǎn)品銷售收入，所以，新能源行業(yè)可以不用差別對(duì)待研發(fā)資源的分配及新產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售。

三、結(jié)束語(yǔ)

在我國(guó)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換背景下，從新動(dòng)能的角度出發(fā)，運(yùn)用DEA方法，以安徽省上市企業(yè)為研究樣本，對(duì)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行研究，主要得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

其一，新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率總體水平相對(duì)較低。研究的四個(gè)行業(yè)中，生物醫(yī)藥行業(yè)的綜合創(chuàng)新效率水平最高，但通常需要高水平創(chuàng)新的智能制造行業(yè)的創(chuàng)新效率最低。低水平的技術(shù)創(chuàng)新效率會(huì)導(dǎo)致較低的綜合創(chuàng)新效率，所以，加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新將有助于提高我國(guó)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新水平。

其二，新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率基本處于增長(zhǎng)階段，這主要是由于創(chuàng)新產(chǎn)出不足所致。生物醫(yī)藥和智能制造行業(yè)分別為最佳規(guī)模效率和最差規(guī)模效率行業(yè)。創(chuàng)新產(chǎn)出不足表明新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出比較低。研究結(jié)果還表明，研發(fā)人員投入并沒有有效轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的創(chuàng)新產(chǎn)出，因此，在新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制和創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)上需要改進(jìn)。

其三，智能制造、信息技術(shù)、新能源和生物醫(yī)藥四個(gè)行業(yè)均處于DEA無(wú)效狀態(tài)，大多數(shù)新動(dòng)能企業(yè)都沒有實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新效率最優(yōu)。在四個(gè)行業(yè)中，創(chuàng)新效率水平最低的是智能制造行業(yè)，智能制造行業(yè)的樣本企業(yè)中沒有一家是DEA有效的，信息技術(shù)行業(yè)和新能源行業(yè)的技術(shù)效率明顯小于規(guī)模效率，技術(shù)效率低下會(huì)導(dǎo)致二者的DEA效率低下。而技術(shù)效率低下和規(guī)模效率低下同時(shí)存在造成了智能制造和生物醫(yī)藥行業(yè)的DEA效率低下。

其四，投入冗余和產(chǎn)出不足。人員投入冗余以及研發(fā)支出低于技術(shù)費(fèi)用，表明中國(guó)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)不合理，主要反映在人力和研發(fā)投入不足上。智能制造行業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入不足程度最大，相比之下，信息技術(shù)行業(yè)的不足程度最小。盡管信息技術(shù)行業(yè)在新產(chǎn)品方面表現(xiàn)出色，但專利數(shù)量方面的短缺卻很明顯。因此，兩個(gè)行業(yè)的重點(diǎn)不同，當(dāng)智能制造行業(yè)側(cè)重于規(guī)模經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和加強(qiáng)新產(chǎn)品生產(chǎn)和銷售時(shí)，信息技術(shù)行業(yè)應(yīng)注意增加研發(fā)的經(jīng)費(fèi)和人員投入。新能源和生物醫(yī)藥行業(yè)的專利數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入都存在問(wèn)題，這兩個(gè)行業(yè)應(yīng)優(yōu)化研發(fā)資源配置的同時(shí)，在新產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售方面也要提高重視。

根據(jù)以上結(jié)果和結(jié)論，政府、行業(yè)及企業(yè)可以嘗試采取一些措施推動(dòng)我國(guó)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提升。政府方面，加大對(duì)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的政策扶持力度，比如可以通過(guò)設(shè)立創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金的方式加大對(duì)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的資金支持。大力培養(yǎng)和引進(jìn)創(chuàng)新型人才，實(shí)現(xiàn)人才聚集與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的互動(dòng)發(fā)展。建立了新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化綜合試驗(yàn)區(qū)，實(shí)現(xiàn)新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新和積累效應(yīng)，嘗試將產(chǎn)業(yè)升級(jí)和區(qū)域創(chuàng)新有效結(jié)合、共同發(fā)展。企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新激勵(lì)，提高研發(fā)創(chuàng)新效率。新動(dòng)能產(chǎn)業(yè)的企業(yè)需要不斷改善研發(fā)人員結(jié)構(gòu)，提升高層次人才比例，同時(shí)加大研發(fā)支出的投入。