印芷水，忻國(guó)能，蔣衛(wèi)東，劉明晨，白 莉

（寧波市科技信息與發(fā)展戰(zhàn)略研究院/寧波市科技人才管理服務(wù)中心，浙江寧波 315048）

高新技術(shù)企業(yè)是推進(jìn)地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的主力軍?！笆濉币詠?lái)，寧波市加大對(duì)高新技術(shù)企業(yè)培育力度，高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量逐年增長(zhǎng)，2020 年正式認(rèn)定高新技術(shù)企業(yè)1 667 家，比2019 年增加853 家，同比增長(zhǎng)105%［1-2］，創(chuàng)歷史新高。然而，較深圳、上海等發(fā)達(dá)城市，寧波市高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量還不夠高，部分企業(yè)存在資源配置效率較低等問(wèn)題。創(chuàng)新效率是衡量高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要指標(biāo)，是對(duì)企業(yè)管理效率的科學(xué)量化度量，測(cè)度高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展質(zhì)量，科學(xué)剖析高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素，建立促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的良好政策生態(tài)環(huán)境，對(duì)提升寧波市企業(yè)自主創(chuàng)新能力有重大意義。因此，本研究建立三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis,DEA）模型，確定投入、產(chǎn)出及環(huán)境變量，對(duì)寧波市高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算和對(duì)比分析，并基于此提出推動(dòng)寧波市高新技術(shù)企業(yè)提質(zhì)增效的相關(guān)建議。

1 文獻(xiàn)綜述

高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的高低關(guān)系到地區(qū)產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，運(yùn)用科學(xué)的方法測(cè)度企業(yè)創(chuàng)新效率、尋找優(yōu)化路徑是當(dāng)前研究熱點(diǎn)。已有關(guān)于高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的研究主要包含創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、評(píng)價(jià)方法等方面。

1.1 高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)方法

國(guó)內(nèi)有關(guān)評(píng)價(jià)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的方法主要有一階段DEA、三階段DEA、Malmquist 指數(shù)法等。例如，龔光明等［3］建立動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)DEA 模型，得出基于專利申請(qǐng)?jiān)u價(jià)的我國(guó)高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率較低，而基于產(chǎn)值評(píng)價(jià)的我國(guó)高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率不斷提升的結(jié)論；趙樹(shù)寬等［4］通過(guò)建立一階段DEA 發(fā)現(xiàn)，企業(yè)創(chuàng)新綜合效率低主要受規(guī)模效率中的經(jīng)費(fèi)和人員投入的影響；李劉艷［5］采用DEA 模型研究發(fā)現(xiàn)，在醫(yī)藥制造業(yè)、航空航天制造業(yè)、電子通信設(shè)備制造業(yè)、電子計(jì)算機(jī)與辦公設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)療設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)五大行業(yè)中，航空航天制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率最低，主要是由于研發(fā)人員及經(jīng)費(fèi)投入比例不合理導(dǎo)致；劉颯等［6］運(yùn)用三階段DEA 方法研究我國(guó)中小型高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新投入效率，根據(jù)研究結(jié)論提出完善企業(yè)管理機(jī)制、加大政府扶持力度等對(duì)策；胡艷等［7］結(jié)合DEA 和 Malmquist 法，從靜態(tài)、動(dòng)態(tài)兩方面研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)自主創(chuàng)新和政府支持是提高企業(yè)創(chuàng)新效率的重要因素；徐書(shū)彬等［8］建立三階段DEA 模型評(píng)價(jià)我國(guó)人工智能上市企業(yè)績(jī)效，發(fā)現(xiàn)技術(shù)層企業(yè)的創(chuàng)新效率值最低。張滿銀等［9］建立隨機(jī)前沿（SFA）模型，提出通過(guò)擴(kuò)大對(duì)外引資、加大財(cái)政支出以提高京津冀規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率的建議；陳元志等［10］結(jié)合規(guī)模收益固定的徑向DEA 模型、相鄰參比Malmquist 指數(shù)、自舉法（Bootstrap）糾偏等方法，研究不同所有制高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率；羅利華等［11］采用DEA 法比較數(shù)量和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)角度的企業(yè)創(chuàng)新效率，指出質(zhì)量角度下的創(chuàng)新效率研究更具代表性。

對(duì)比已有評(píng)價(jià)方法發(fā)現(xiàn)，一階段 DEA 容易忽視環(huán)境變量及隨機(jī)因素的影響，測(cè)算得到的效率值存在較大誤差和局限性，而三階段DEA 方法測(cè)度的效率值更能客觀地反映評(píng)價(jià)對(duì)象內(nèi)部管理水平。因此，本研究采用三階段DEA 方法對(duì)寧波市高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率展開(kāi)研究。

1.2 創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

目前，企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系主要包括創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩方面。其中，創(chuàng)新投入主要包括人力、物力和財(cái)力；創(chuàng)新產(chǎn)出主要包括專利和收益。王雙盈［12］設(shè)立研發(fā)資金投入指標(biāo)和人員投入指標(biāo)，以專利申請(qǐng)數(shù)、新產(chǎn)品收益等為產(chǎn)出指標(biāo)。謝子遠(yuǎn)［13］選取研發(fā)費(fèi)用、科技活動(dòng)人員數(shù)為投入指標(biāo)，并以高新區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）和技術(shù)收入作為產(chǎn)出指標(biāo)。吳永林等［14］分析了北京高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)效率及變化，選取R&D 活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量、科技活動(dòng)內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出等作為投入指標(biāo)，以新產(chǎn)品銷售收入和專利申請(qǐng)數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。熊飛等［15］選取企業(yè)總資產(chǎn)、新產(chǎn)品收入占總收入比例等指標(biāo)對(duì)北京豐臺(tái)科技園高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。熊嬋等［16］則在研究我國(guó)高科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率時(shí)增加了品牌資產(chǎn)指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)。

此外，指標(biāo)的選取可分為絕對(duì)數(shù)值評(píng)價(jià)指標(biāo)和相對(duì)數(shù)值評(píng)價(jià)指標(biāo)。其中，絕對(duì)數(shù)值指標(biāo)一般反映指標(biāo)總體水平；相對(duì)數(shù)值指標(biāo)一般通過(guò)兩個(gè)指標(biāo)對(duì)比得到，是質(zhì)量指標(biāo)的一種。目前國(guó)內(nèi)多數(shù)學(xué)者采用絕對(duì)數(shù)值指標(biāo)作為創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用相對(duì)數(shù)值指標(biāo)測(cè)算企業(yè)創(chuàng)新效率的研究較少，而羅利華等［11］驗(yàn)證得出基于質(zhì)量指標(biāo)的企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系比絕對(duì)數(shù)值更而為科學(xué)合理，因此本研究采取質(zhì)量指標(biāo)開(kāi)展研究。

2 研究方法

DEA 法是評(píng)價(jià)多投入、多產(chǎn)出指標(biāo)的非參數(shù)方法。傳統(tǒng)DEA 模型未能剔除外部干擾因素對(duì)各個(gè)決策單元（DMU）效率結(jié)果的影響，因此，F(xiàn)ried 等［17］提出三階段DEA 模型，將傳統(tǒng)DEA 與隨機(jī)前沿分析法（stochastic frontier analysis,SFA）結(jié)合，將初次DEA 結(jié)果中的隨機(jī)誤差、環(huán)境因素等剔除，隨后進(jìn)行第二次DEA 結(jié)果測(cè)算。通過(guò)三階段的測(cè)算，可以更為準(zhǔn)確地得到每個(gè)決策單元的真實(shí)效率。

第一階段：選用規(guī)模報(bào)酬可變的BCC 模型，使用DEAP 2.1 軟件將決策單元的原始投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入傳統(tǒng)DEA 模型，測(cè)度各個(gè)決策單元最初的綜合效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率，并得到投入松弛變量。

第二階段：利用SFA 模型回歸結(jié)果對(duì)第一階段的創(chuàng)新投入進(jìn)行調(diào)整，將所有研究對(duì)象置于同一環(huán)境之下進(jìn)行效率計(jì)算。計(jì)算公式為：

將第一階段計(jì)算得到的投入變量和環(huán)境變量分別作為被解釋變量和解釋變量，利用Frontier 4.1 軟件得到剔除環(huán)境變量、隨機(jī)因素等的投入變量值。

第三階段：將第二階段調(diào)整后的投入值替代原始投入值，并與原始產(chǎn)出值一同再次代入傳統(tǒng)DEA模型，使用DEAP 2.1 軟件進(jìn)行效率測(cè)度，由此得到剔除環(huán)境和隨機(jī)誤差影響的決策單元各項(xiàng)效率結(jié)果。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究以寧波市2020 年認(rèn)定的1 667 家高新技術(shù)企業(yè)（以下簡(jiǎn)稱“樣本企業(yè)”）作為研究對(duì)象，選取其2019 年知識(shí)產(chǎn)權(quán)總數(shù)、發(fā)明專利數(shù)、高新技術(shù)產(chǎn)品（服務(wù)）收入、企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、科技活動(dòng)人員數(shù)、企業(yè)從業(yè)人員數(shù)等截面數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)，主要數(shù)據(jù)來(lái)源于寧波市科技局、《寧波統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

3.2 指標(biāo)選取

3.2.1 投入/產(chǎn)出變量選擇

評(píng)價(jià)高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率，選取企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)總數(shù)、發(fā)明專利占比、高新技術(shù)產(chǎn)品（服務(wù)）收入比作為產(chǎn)出指標(biāo)；同時(shí)，選取企業(yè)內(nèi)部研發(fā)投入強(qiáng)度作為資金投入指標(biāo)，并將企業(yè)研發(fā)人員比例作為人力投入指標(biāo)（見(jiàn)表1）。此外，由于研發(fā)產(chǎn)出和投入間存在時(shí)間延遲，參考官建成等［18］的做法，延遲時(shí)間設(shè)為2 年，企業(yè)內(nèi)部研發(fā)投入的數(shù)據(jù)以2017 年、2018 年、2019 年這3 年的平均值度量。

表1 高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)的投入產(chǎn)出指標(biāo)說(shuō)明

3.2.2 環(huán)境變量選擇

環(huán)境變量是能夠?qū)?chuàng)新效率產(chǎn)生影響但決策單元無(wú)法自控的因素，因此在測(cè)算過(guò)程中需要剔除其對(duì)創(chuàng)新效率測(cè)度的影響。參考其他行業(yè)或領(lǐng)域創(chuàng)新效率的研究，結(jié)合寧波市高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展特色，選取如表2 所示的6 個(gè)環(huán)境變量。此外，每家樣本企業(yè)的環(huán)境變量數(shù)值根據(jù)2019 年其所對(duì)應(yīng)的歸口地區(qū)變量數(shù)值確定。

表2 高校技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率環(huán)境變量選取

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA 模型結(jié)果分析

樣本企業(yè)在第一階段的創(chuàng)新綜合效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率如表3 所示。參考揭曉蒙等［19］、張建清等［20］的方法，基于DEA 綜合效率對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行劃分：綜合效率小于0.2 代表企業(yè)創(chuàng)新能力弱；處于［0.2,0.5)代表創(chuàng)新能力較弱；處于［0.5,0.8)代表創(chuàng)新能力一般；處于［0.8,1)代表創(chuàng)新能力較強(qiáng)；等于1 則代表創(chuàng)新能力強(qiáng)，處于效率的前沿面上。

表3 樣本企業(yè)第一階段效率測(cè)度結(jié)果

可見(jiàn)在樣本企業(yè)中，創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)只有23 家，僅占樣本企業(yè)總數(shù)的1.38%；創(chuàng)新能力較強(qiáng)的企業(yè)共有510 家，處于一般水平的有704 家，低于一般水平的有430 家；74.2%樣本企業(yè)的創(chuàng)新能力達(dá)到了一般及以上水平。純技術(shù)效率整體水平相對(duì)較高，效率值分布情況與綜合效率相差較大，有99.64%的企業(yè)達(dá)到一般有效狀態(tài)。規(guī)模效率的整體效率值非最佳有效分布情況與綜合效率基本一致，77.32%的企業(yè)達(dá)到了一般水平及以上。

4.2 第二階段：SFA 回歸結(jié)果分析

以第一階段得到的投入指標(biāo)松弛變量為被解釋變量進(jìn)行SFA 回歸分析，測(cè)算6 個(gè)環(huán)境變量對(duì)2 個(gè)投入松弛變量的影響，結(jié)果如表4 所示。經(jīng)顯著性檢驗(yàn)分析得出，環(huán)境變量對(duì)樣本企業(yè)創(chuàng)新投入冗余存在顯著影響。SFA 回歸結(jié)果中σ2值通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，因此建立SFA 模型剔除環(huán)境變量與隨機(jī)因素的影響是有效合理的。投入松弛變量是企業(yè)通過(guò)改善其管理水平減少人才投入和資金投入，從而達(dá)到效率前沿節(jié)約的部分。若投入松弛變量系數(shù)為正，代表環(huán)境變量和投入松弛變量的變化方向一致，即環(huán)境因素增加則投入浪費(fèi)也隨之增加；如果系數(shù)為負(fù)，則該環(huán)境變量有利于投入量的減少。

表4 樣本企業(yè)的變量SFA 回歸分析結(jié)果

從表4 可見(jiàn)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和R&D 經(jīng)費(fèi)支出強(qiáng)度提升有利于減少研發(fā)人力投入浪費(fèi)，但會(huì)增加資金投入浪費(fèi)，原因可能在于經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)對(duì)科技創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)盲目投入，從而導(dǎo)致研發(fā)資源的浪費(fèi)，而地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府支持強(qiáng)度高能夠吸引更多的創(chuàng)新研發(fā)人員；高新技術(shù)企業(yè)數(shù)增加會(huì)造成研發(fā)資金投入浪費(fèi)，卻有利于減少高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)人員投入冗余，在同一地區(qū)內(nèi)的高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量越多，會(huì)在一定程度上激發(fā)企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)、活化企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)局勢(shì)，促進(jìn)企業(yè)在既有的創(chuàng)新投入基礎(chǔ)上加強(qiáng)其效率的管理與提升力度。科技服務(wù)業(yè)增加值增長(zhǎng)率提升會(huì)對(duì)資金及人力投入造成一定浪費(fèi)。由于創(chuàng)新研究需要一定的時(shí)間和過(guò)程，尤其是高新技術(shù)企業(yè)在研發(fā)初期需要消耗較多的研發(fā)投入，并且無(wú)法在短期內(nèi)快速形成較好的創(chuàng)新產(chǎn)出，進(jìn)而導(dǎo)致創(chuàng)新投入的冗余。地區(qū)就業(yè)人員中R&D 人員數(shù)量增加會(huì)導(dǎo)致研發(fā)人力投入的冗余，但有利于減少資金投入浪費(fèi)。企業(yè)工作人員創(chuàng)新研發(fā)能力的提升有利于提高新技術(shù)企業(yè)整體的創(chuàng)新能力，但是，如果企業(yè)盲目追求高學(xué)歷員工的數(shù)量，弱化了人崗合理匹配的重要性，未充分發(fā)揮既有研發(fā)人員的創(chuàng)新價(jià)值，甚至形成企業(yè)人員內(nèi)耗和過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)，便會(huì)導(dǎo)致研發(fā)人員投入冗余。地區(qū)企業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)設(shè)置率提高利于減少研發(fā)人員和資金投入冗余。企業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)的設(shè)置有利于為高新技術(shù)企業(yè)打造優(yōu)良的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)，提供較為充足的創(chuàng)新資源，在一定程度上減少高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)成本，有助于提高企業(yè)創(chuàng)新效率。

4.3 第三階段：調(diào)整后DEA 模型結(jié)果分析

4.3.1 創(chuàng)新效率和規(guī)模效益

樣本企業(yè)第一階段和第三階段的創(chuàng)新效率水平對(duì)比如表5 所示。剔除環(huán)境因素、隨機(jī)干擾因素后，綜合效率等于1 的高新技術(shù)企業(yè)由第一階段的23 家上升至第三階段的27 家；處于較強(qiáng)水平的企業(yè)由510 家上升至541 家；低于一般水平以下的企業(yè)數(shù)量減少了25 家。純技術(shù)效率整體水平依舊較高，效率值分布情況與綜合效率相差較大，達(dá)到純技術(shù)效率最佳有效的企業(yè)增加了20 家；只有1 家企業(yè)（寧波麥思動(dòng)力系統(tǒng)有限公司）純技術(shù)效率弱有效。規(guī)模效率整體效率值分布情況與第一階段基本持平，達(dá)到最佳有效的企業(yè)增加了8 家。相較于調(diào)整前，樣本企業(yè)的3 個(gè)效率值整體有所提升，說(shuō)明外部環(huán)境對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)存在一定局限性。

表5 樣本企業(yè)第一和第三階段創(chuàng)新效率水平對(duì)比 單位：家

另外從規(guī)模效益看，有7 家樣本企業(yè)規(guī)模報(bào)酬遞減、127 家企業(yè)規(guī)模報(bào)酬不變、1 533 家企業(yè)規(guī)模報(bào)酬遞增，分別意味著隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，企業(yè)的創(chuàng)新效率隨之減少、不變和隨之提高。因此，若要提升企業(yè)創(chuàng)新效率，規(guī)模報(bào)酬遞增的企業(yè)可以適當(dāng)擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，而規(guī)模報(bào)酬遞減的企業(yè)需要適當(dāng)縮減企業(yè)規(guī)模。

4.3.2 按企業(yè)規(guī)模分析

將樣本企業(yè)按照年產(chǎn)品銷售收入規(guī)模進(jìn)行劃分，具體數(shù)量及效率均值結(jié)果如表6 所示。其中，52.43%的企業(yè)年產(chǎn)品銷售收入低于5 000 萬(wàn)元，8.34%的企業(yè)年產(chǎn)品銷售收入大于等于5 億元；高新技術(shù)企業(yè)增量來(lái)源于中小型企業(yè)的比例較大，表明新認(rèn)定高新技術(shù)企業(yè)以科技型中小企業(yè)為主的趨勢(shì)愈發(fā)明顯?？梢钥闯?，年產(chǎn)品銷售收入大于等于5 億元的企業(yè)的綜合效率超過(guò)0.7，表明隨著高新技術(shù)企業(yè)年銷售規(guī)模的擴(kuò)大，企業(yè)創(chuàng)新綜合效率均值呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。規(guī)模龐大、資金雄厚的高新技術(shù)企業(yè)在創(chuàng)新人才吸引力、研發(fā)支持等方面相比中小企業(yè)有較為明顯的優(yōu)勢(shì)，有利于不斷提高創(chuàng)新能力。

表6 樣本企業(yè)不同規(guī)模數(shù)量分布及創(chuàng)新效率均值

表6（續(xù)）

4.3.3 按技術(shù)領(lǐng)域分析

根據(jù)我國(guó)新修訂的《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》，國(guó)家重點(diǎn)支持的高新技術(shù)領(lǐng)域主要包括電子信息、生物與新醫(yī)藥、航空航天、新材料、高技術(shù)服務(wù)、新能源與節(jié)能、資源與環(huán)境、先進(jìn)制造與自動(dòng)化，據(jù)此將樣本企業(yè)劃分為八大領(lǐng)域，以求均值的方法得到各領(lǐng)域的創(chuàng)新效率整體水平（見(jiàn)表7）。

表7 樣本企業(yè)所屬技術(shù)領(lǐng)域調(diào)整前后創(chuàng)新效率結(jié)果對(duì)比

由于航空航天領(lǐng)域的樣本企業(yè)數(shù)量較少，在此不進(jìn)行具體分析。

（1）經(jīng)過(guò)投入變量調(diào)整后，各技術(shù)領(lǐng)域綜合效率、純技術(shù)效率均有所提升，表明企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境相對(duì)較差。資源與環(huán)境領(lǐng)域、高技術(shù)服務(wù)和電子信息技術(shù)領(lǐng)域的綜合效率、純技術(shù)效率提升幅度較大，表明環(huán)境因素對(duì)這3 個(gè)領(lǐng)域綜合效率、純技術(shù)效率的制約也較強(qiáng)；同時(shí)，新材料、新能源與節(jié)能、資源與環(huán)境、電子信息技術(shù)領(lǐng)域的規(guī)模效率有所上升，說(shuō)明這3 個(gè)領(lǐng)域調(diào)整前規(guī)模效率被有所低估。

（2）各技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新效率均為一般水平。其中，新材料領(lǐng)域的創(chuàng)新效率處于首位，其次是生物與新醫(yī)藥、新能源與節(jié)能，而高技術(shù)服務(wù)、資源與環(huán)境、電子信息領(lǐng)域的綜合效率處于末3 位，仍然有較大的提升空間。

（3）八大領(lǐng)域的純技術(shù)效率值在調(diào)整前后均高于0.9，處于較高水平；但規(guī)模效率的水平在調(diào)整前后都較低，且都低于0.8，表明綜合效率的整體水平在較大程度上受規(guī)模效率水平制約。

5 結(jié)論與建議

一是寧波高新技企業(yè)創(chuàng)新效率水平仍有較大上升空間。樣本企業(yè)中，75.7%的企業(yè)創(chuàng)新效率達(dá)到了一般水平及以上，僅27 家（占比1.62%）企業(yè)創(chuàng)新效率達(dá)到最佳有效，占比較低。近年，寧波市高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量有所上升，在擴(kuò)大高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量規(guī)模的同時(shí)，需注重企業(yè)創(chuàng)新效率和質(zhì)量，通過(guò)年報(bào)填寫(xiě)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況走訪調(diào)查等方式加強(qiáng)高新技術(shù)企業(yè)全流程監(jiān)管，提量提質(zhì)“兩手抓”，避免存量高新技術(shù)企業(yè)資格失效現(xiàn)象。此外，要培育企業(yè)創(chuàng)新意識(shí)，提升自主技術(shù)創(chuàng)新能力，加強(qiáng)高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新示范作用。

二是高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率受規(guī)模效率限制更多。將綜合效率分解來(lái)看，樣本企業(yè)純技術(shù)效率值均處于較高水平，而規(guī)模效率值較低，表明企業(yè)創(chuàng)新效率總體較低更多是由規(guī)模效率低引起的。實(shí)證結(jié)果顯示，規(guī)模效益遞增的樣本企業(yè)有1 533 家，因此，適當(dāng)增加創(chuàng)新投入支出、擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模是提高這類樣本企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)鍵路徑之一。

三是環(huán)境因素對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率制約影響顯著，創(chuàng)新生態(tài)有待進(jìn)一步改善。地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、政府R&D 投入強(qiáng)度、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、勞動(dòng)人員水平、研發(fā)機(jī)構(gòu)設(shè)置率等外部環(huán)境因素對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率制約較為顯著，尤其是資源與環(huán)境領(lǐng)域、高技術(shù)服務(wù)和電子信息技術(shù)領(lǐng)域調(diào)整前的綜合效率被低估。因此，需調(diào)整會(huì)造成投入冗余的環(huán)境變量，如升級(jí)人才引育政策，激發(fā)研發(fā)人員的創(chuàng)新積極性、發(fā)揮人才的最大價(jià)值；合理增加技術(shù)創(chuàng)新投入，根據(jù)企業(yè)發(fā)展實(shí)際需求建立與提升高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率相匹配的機(jī)制，通過(guò)減免稅費(fèi)、財(cái)政補(bǔ)貼等方式降低高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新成本，多途徑解決融資問(wèn)題；完善高新技術(shù)企業(yè)培育政策體系，從重政策吸引轉(zhuǎn)變?yōu)橹胤?wù)提升、重生態(tài)打造上來(lái)，調(diào)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新積極性，為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造優(yōu)良的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。

四是高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新投入存在冗余浪費(fèi)，創(chuàng)新資源配置不合理。人均GDP、全社會(huì)R&D 經(jīng)費(fèi)支出強(qiáng)度、高新技術(shù)企業(yè)數(shù)等過(guò)度增加在一定程度上會(huì)加大企業(yè)研發(fā)費(fèi)用支出投入浪費(fèi)，就業(yè)人員中R&D人員數(shù)量過(guò)度增加則會(huì)導(dǎo)致研發(fā)人員投入冗余；部分地區(qū)可能存在研發(fā)資金投入不合理增加反而造成資源浪費(fèi)，企業(yè)盲目追求高學(xué)歷人員數(shù)量忽略“人-崗”匹配度，使創(chuàng)新工作開(kāi)展過(guò)程中存在勞動(dòng)力冗余。因此，需提升人力、資金資源配置效率，調(diào)整投入要素結(jié)構(gòu)，充分利用內(nèi)外部現(xiàn)有資源，根據(jù)企業(yè)科技創(chuàng)新需求引進(jìn)專業(yè)對(duì)口、能力匹配、需求對(duì)口的創(chuàng)新型人才，同時(shí)注重核心技術(shù)、管理效率提升，提高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率。

五是不同技術(shù)領(lǐng)域、不同規(guī)模高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率差異性顯著。從技術(shù)領(lǐng)域來(lái)看，寧波市缺少航空航天領(lǐng)域的高新技術(shù)企業(yè)，新材料、生物與新醫(yī)藥、新能源與節(jié)能領(lǐng)域的高新技術(shù)企業(yè)綜合效率較高，而高技術(shù)服務(wù)、資源與環(huán)境、電子信息領(lǐng)域的綜合效率較低；從企業(yè)規(guī)?？?，隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，企業(yè)創(chuàng)新綜合效率呈上升趨勢(shì)且差異明顯。因此，要加強(qiáng)區(qū)域間、領(lǐng)域間、企業(yè)間合作交流，打破資源壁壘，優(yōu)化企業(yè)資源布局，提高產(chǎn)業(yè)聚集效益，建立協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)機(jī)制；政府應(yīng)注重共建產(chǎn)業(yè)、金融、人才、科技和信息等資源互通共享機(jī)制，以強(qiáng)帶弱、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，形成跨地區(qū)、跨領(lǐng)域、跨企業(yè)交流協(xié)同聯(lián)動(dòng)發(fā)展。