高技术创新范文1
关键词:高技术制造业；创新能力；因子分析；熵值法；聚类分析
目前，我国高新技术行业正稳步发展，科研经费投入总量虽稳步增长，经费结构持续优化，但是和美国、日本等科技强国相比依然存在不足。根据《2019年全国科技经费统计公报》显示，我国基础性研究占比与欧美国家普遍15%以上的高水平相比较差距依然很大，R＆D虽然多产出但是欠优化的现象依然需要改善。“大而不优”的现状是阻碍科技进步的劣势所在。我们需要反思自己的短处，推动科技创新的步伐，加快核心技术的攻关，需要对技术创新能力进行科学评价。
一、研究综述
许多学者对技术创新能力做了研究:李艺(2013)运用因子和聚类分析以安徽省为例，构建了目标层面、准则层面、指标层面指标，对安徽省的城市技术创新能力评分，提出加大优秀科技成果的评奖力度的建议;张军涛(2011)基于区域创新能力的视角，运用因子分析，从企业、高校和研究机构自主创新能力、创新载体能力、创新支撑能力四个层面上选取指标，对我国30个省级区域内的自主性技术创新进行综合评价。毕亮亮(2008)以“区域科技创新圈”的城市为研究对象，基于知识创造能力、知识获取能力、企业创新能力、创新环境、创新绩效五个板块来构建指标，得出了针对省域行政区划的局限，利用“涓滴效应”实现科技创新实力与潜力较强中心城市对能力较弱的周边城市的扩散与辐射。以上的研究在一定程度上反映了技术创新能力研究存在的局限性:首先，在评价对象上，现研究多选取以省、市为单位来研究区域的产业自主创新能力，很少以高技术制造业内不同的行业为研究单位;其次，建立一套新的高技术产业创新能力评价指标体系并且进行定量分析的研究较少。这就使本文的研究具有一定的实际意义。
二、研究设计
(一)数据来源及研究方法
本文数据及行业分类源于《中国统计年鉴》。使用因子分析降维的思想把原始众多变量的共同部分抽取出来。这种假想变量能够反映原众多变量的主要信息。再运用熵值法赋予主成分权重。依据因子分析和熵值法计算的综合得分，对高技术制造业进行聚类分析得出排名。
(二)高新技术制造业技术创新指标体系
为了综合评价高技术产业创新能力，借鉴中国统计年鉴公布的衡量指标，构建如下指标体系，具体情况如下表1所示。
三、实证分析
(一)因子分析
此次研究采用SPSS24.0软件，运用因子分析中的主成分分析法。本次实验KMO值为0.616，sig.值为0.000，小于显著水平0.05，符合KMO和巴特利特球形检验的要求。适合做因子分析。同时，按照特征值大于1的标准提取公因子，保留两个因子，方差的累积贡献率为86.803%，解释程度较高，因此，提取两个因子作为主因子，分别记为F1、F2。为了消除提取的公因子之间的相关性和让提取的公因子更多地代表原始变量，采用最大方差法为旋转方法。由旋转因子载荷矩阵，以及旋转后的成份矩阵得出，公因子F1在X2(研发人员折合全时当量)、X5(研发机构数)、X6(新产品开发项目数)、X7(新产品开发经费支出)、X8(新产品销售总收入)、X9(申请专利数)、X10(发明专利数)、X11(有效发明专利数)的载荷值都很大;X2反映的是科技人力投入的指标;X5、X6、X7、X8反映的是企业用于基础研究、应用研究和实验发展的经费投入强度和新产品所带来的经济收益;X9、X10、X11反映的是行业的专利资产实力情况和科技物品产出情况。因而F1为反映产业技术创新基本要素分配的情况和有效的科技产出成果的情况，在这个因子上的得分越高，表明在科技创新中资源要素分配状况越好，企业的竞争力也越强。因此，F1命名为“技术创新竞争力因子”，公共因子F2由于在X4(研发项目数)、X6(新产品开发项目数)上的载荷较大，在一定程度上反映了技术创新活动的规模和强度，F2命名为“技术创新活力因子”。
(二)熵值法
本文运熵值法，根据输出的F1、F2因子得分系数矩阵计算得出相应的权重系数w，计算结果权重汇总如表2所示，并根据各因子权重系数计算得出2018年高技术制造业产业技术创新的综合得分值，如表3所示。由表2可知，技术创新的核心竞争力的权重系数为0.7453，这意味着行业技术创新竞争力在评价创新能力时所起到重大作用。虽然提高高技术制造业的行业技术创新需要在人财物知识等资源分配上做到合理调用，但是也需要注重项目产品的研制生产的过程，在科技产出成果上进行有效的保护，综合考虑才能提高产业的技术创新能力和核心竞争力。
(三)聚类分析
根据熵值权重系数计算出的指标综合得分将行业进行聚类，将数据录入SPSS24.0操作得到树状图，如图1所示。根据聚类分析的结果，将高技术制造业的14个制造行业分为三类，分别为:第一类，通信系统设备制造业，将其看作高技术制造业的“领先型技术创新行业”;第二类，化学药品制造业，将其列为“发展型技术创新行业”;第三类，计算机整机制造、锂电子电池制造、通信仪器仪表制造、中成药生产、电阻电容电感元件制造、医疗仪器设备及器械制造、生物药品制品制造、信息化学物品制造业、电子工业专用设备制造、办公设备制造、医疗诊断、监护及治疗设备制造、电子真空器件制造，将其看作“后进型技术创新行业”。
(四)结果分析
1.据表3可知，综合得分为正值，说明高技术制造行业的创新能力较好，综合得分中最大值为6.383，最小值为－1.998，说明不同行业的创新能力存在很大的差异。总体来说，通信行业处于领先的地位，通信行业的“技术创新竞争力因子”排名第一，但是“技术创新活力因子”靠后，说明我国通信设备制造业创新竞争能力明显提升，形成了较为完整的产业体系，但是从产业总体来看，我国通信设备制造行业仍存在核心技能缺失、企业活力不足的状况，这制约着企业的发展。化学药品制造行业无论在F1、F2还是在综合得分上都名次靠前。但在F1上稍稍落后，就目前我国化学制药行业发展的状况来看，反映在财力上表现为科研制药中面临经费投入不足的问题，反映在技术竞争上表现为我国药品制造处于从仿制药物向特色药物的过渡阶段，未来的转型是必然趋势，技术创新竞争能力也会越来越激烈。
2.据表3可知，电子设备制造业、办公设备制造业、信息化学物品制造业排名靠后。就当前我国科技发展形势来看，电子设备制造企业由于核心技术的限制以及国内贸易形势严峻，电子设备制造业的发展受到负面影响，全球经济受挫的同时也对电子设备制造业外部需求和增长形成一定的阻碍作用，受总体负面发展趋势的影响，全球电子设备市场需求日渐衰退。办公设备制造业具有广阔的市场前景，虽然近些年来取得一些发展和进步，但是在款式和品种上依然在“模仿”，这就需要做出转变，加之消费者对产品质量和性能的需求提高，办公设备制造业必须向精细化、创新化、专业化变革，以适应未来产品发展、转型升级的局面。
3.据表3可知，我国高技术制造业中处于后进型的行业占据多数，说明我国技术创新依然具有前进的潜力和优势。
四、结论和对策建议
研究表明，我国高技术制造业各行业间的创新能力参差不齐，少数领域的技术创新处于相对先进水平，但是大部分行业还处于产业价值链的中下游。对此，提出以下建议:
(一)增加对高技术制造业的技术开发投入
与发达国家对比，我国对高技术制造业的R＆D活动的投入强度仍偏低，产业加工装配比重仍然过大，面临的主要问题就是大而不强、大而不优。电子设备制造产业初具规模，但核心技术能力欠缺，产业链上游环节的发展不足。医药依然有很大的研发空间，应从“仿制药”向“创新药”转变，但是研发能力欠缺抑制了制药产业的升级。为此，要把握未来高技术制造业的整体发展方向和重点领域如电子设备、制药行业，努力缩小与发达国家之间的差距，对消费需求不断增长、产业不断升级的领域增加研发投入强度，促进产学研领域深度融合。
(二)完善宏观政策环境
目前，我国高技术产业面临着科技人才稀缺、外部环境不确定、财税政策落实不到位、研发能力薄弱、投融资难的困境。对科技人才稀缺问题，采取灵活措施，提高技术人才的收入待遇与社会地位，调整薪酬限制，发挥税收杠杆政策红利，激发研发人员的热情;对外部环境的不确定性，要顺应环境的变化，从这些变化中找到发展的契机;对于先进技术和管理形式，要加快新产品、新技术、优秀管理形式在中小企业和处于发展与后进的企业中的应用，促进新产业集群的发展。对产业升级转型面临融资难和技术改进投资困难问题，积极深化落实“放管服”改革，吸引民间资金流入。
(三)加强技术资源共享
高技术创新范文2
关键词：DEA模型；Malmquist指数；高技术产业；技术创新效率；聚类分析
“十四五”期间，我国将进入新的发展阶段，经济社会发展内外部环境发生着深刻的改变，改革发展也面临新的任务。作为国民经济重要组成部分的高技术产业，是提高我国经济实力、增强国际竞争力的重要依靠力量，尤其是在产业转型升级中扮演着重要角色的高技术产业，对国民经济的健康发展、综合国力的提高至关重要。因此，对我国高技术产业做出评价，有助于了解目前高技术产业的发展现状，促进高技术产业的发展。李培哲等（2021）测算我国省级区域高技术产业创新整体效率及三个子阶段效率，对创新系统子阶段间的关联有效性及区域创新过程效率的差异性进行分类分析[1]。范德成等（2021）运用DEA-Malmquist指数法测度我国29个省市的高技术产业技术创新效率，引入贝叶斯模型平均方法，对可能影响技术创新效率的潜在因素进行识别和检验[2]。李锋等（2021）利用生态链理论，构建高技术产业创新效率评价体系，运用DEA模型和Malmquist指数分析我国高技术产业静态与动态创新效率[3]。白素霞等（2021）基于数据包络分析方法,对我国部级高新区高技术产业的创新效率进行评价[4]。刘凤朝等（2020）把东北地区和其他地区进行对比，分析东北地区及其各个省之间的技术创新效率差距[5]。熊波等（2020）通过中国A股上市公司面板数据检验高技术企业认定是否会对企业全要素生产率产生影响[6]。通过梳理中国高技术产业的技术创新效率方面的文献，发现研究对象更多是针对某一区域、省市、行业，研究中国整体、东中西部地区及省际之间高技术产业的技术创新效率差异的研究较少。因此，在总结前人研究成果的基础上，运用DEA模型及Malmquist指数分别从静、动态两个角度测算我国30个省市及东中西部地区高技术产业的技术创新效率水平。
1理论基础与方法介绍
1.1理论基础
Schumpeter首次以经济学角度提出“创新”一词[7]，创新理论即创新与经济周期的关系，创新与经济均衡的改变和企业家对创新的作用。狭义派认为技术创新是在商业上首次使用或第一次引入新产品或新工艺所包含的过程[8][9]。广义派则认为技术创新是以其构思新颖性和成功实现为特征的有意义的非连续性事件,或者是新产品和新工艺,以及产品和工艺显著的技术变化[10]。
1.2方法介绍
1.2.1DEA模型
Charnes等（1978）在1978年提出一种数据包络分析（DEA）模型，该模型用于测算具有多个投入多个产出单元的效率［11］。目前，数据包络分析（DEA）仍然是衡量多投入产出决策单元效率是否最有效的方法。
1.2.2Malmquist指数
Malmquist指数最初是由瑞典经济学家和统计学家Malmquist在1953年提出的[12]，此后Fare等（1994）将其与DEA模型相结合，通过对第a期与第a+1期生产率指数几何平均数的计算来衡量生产率的变动情况[13]。
1.2.3聚类分析
聚类分析是根据所要研究样本的特点按照一定的标准，将所要研究样本的特点进行归类分析的一种技术性分析方法[14]，此次研究采用的是系统聚类，先确定类与类之间的相似性统计，再将两个或两个以上最接近的类合并成一个新类，如此反复直到所有的样本合并成一个类为止。
2数据获取与指标的选取
本文选取2009—2019年我国30个省市的高技术产业数据进行分析，通过因子分析法选取能反映高技术产业创新能力的指标，选取的指标如表1所示。
3实证分析
3.1DEA模型测算
使用DEA-SOLVER5.0测算2009年和2018年我国30个省市高技术产业的技术创新效率，考虑到当年的投入资源不一定能在当年获得产出，因此设置滞后期并将滞后期规定为1年，结果如表2所示。由表2可知，2009年我国技术创新效率水平是0.8088，2018年为0.9102，有小幅度提高。2009年，全国共有16个省市达到DEA有效性，而2018年达到DEA有效性的有17个。相较2009年，2018年我国东、中、西部地区的技术创新效率都有提高，其中中部地区最快，其次为西部地区，最后是东部地区。相较2009年，2018年提高技术创新效率最慢的东部地区拥有最多达到DEA有效性的省份，提高技术创新效率最快的中部地区只增加了两个达到DEA有效性的省市，而提高技术创新效率次之的西部地区达到DEA有效性的省市减少了。这在一定程度上说明中、西部地区整体技术创新效率水平上有大幅度提升，但对以达到DEA有效性的省市技术创新效率而言，东部地区的实力依旧强劲。
3.2Malmquist指数测算
如表3所示，我国大部分省市高技术产业的全要素生产率处于增长状态，全国全要素生产率平均增长幅度达14%，增长幅度最多的是技术效率，达到9%，其次为规模效率，增幅达到8%。东、中、西部地区的全要素生产率全部呈现增长态势，其中中部地区增长幅度最大，达到33%，其次为西部地区，增幅达到27%，最后为东部地区。同时，也要注意到中、西部地区的技术进步变动指数小于1，说明技术进步变化指数总体呈现下降趋势，东、中、西部地区纯技术效率增长处于停滞状态，说明未对提高技术效率起到促进作用。
3.3聚类分析
由表4可以看出,我国30个省市高技术产业的技术创新效率分布并没有按照东、中、西部的地理分布，说明虽然发达省份高技术产业的技术创新效率比较强，但是欠发达省份的创新效率也不弱，虽然投入少，但是产出相对其他地区效率要高很多。通过聚类分析可以得出一个结论：经济欠发达地区不代表创新效率低，经济基础好的省份也不代表资源的利用效率高，所以一定要重视资源的利用效率，提高优化配置资源的能力。
4结论
2009—2018年，我国高技术产业的技术创新效率基本保持增长态势，其中东部地区的技术创新效率最为稳定，中部地区的技术创新效率逐年高于东部地区，而西部地区的变化幅度最大。相比2009年，2018年我国30个省市的技术创新效率基本得到提高。另外，目前我国东部地区的技术创新效率最为稳定，中、西部地区处于波动上升状态，而且中部地区的技术创新效率提高最快并逐步高过东部地区。Malmquist指数测算，我国30个省市的技术效率增长幅度大于技术进步幅度，全要素生产效率主要依靠技术效率拉动。从各地区来看，中部的全要素生产效率提高幅度最大，其次是西部地区，最后是东部地区。2009—2018年，全要素生产率平均增长1.014，但在部分期间全要素生产效率小于1，且主要由技术变动指数导致，表明技术退步已经成为影响全要素生产率的一个重要因素。聚类分析的结果表明，聚类并没有按照东、中、西部地区的结构分布，一些西部省份高技术产业的技术创新效率要比东部发达省份的效率高，可能是因为东部省份研发投入大，但是技术创新效率增幅较小，而西部欠发达省份的投入小，但是产出高，创新效率增长幅度大。
5建议
高技术创新范文3
【关键词】“平台+人才”；高技术服务业；企业管理
一、高技术服务业企业的基本概念
（一）高技术服务业企业的行业定义。从行业定义角度来看，高技术服务业企业是采用信息服务、电子商务服务、检验检测服务、专业技术服务业的高技术服务、研发与设计服务、科技成果转化服务、知识产权及相关法律服务、环境监测及治理服务及其他高技术服务等高技术手段为社会经济发展提供服务类经营活动的企业，是相对于其辅助对象传统生产型实体企业而言的。
（二）高技术服务业企业的分类。各类高技术服务业企业的本质差异在于其服务手段的差异，即所经营的国民经济技术类别的不同，按照国民经济技术类别的划分标准，结合粗细不同的大中小3类划分方法，高技术服务业企业共划分为信息服务企业、电子商务服务企业、检验检测服务企业等9个大类企业，信息传输服务企业、信息技术服务企业、数字内容及相关服务企业等25个中类企业，固定电信服务企业、移动电信服务企业、其他电信服务企业等97个小类企业。
二、高技术服务业企业管理的特征
（一）高技术服务业企业的行业价值。高技术服务业企业的出现，使传统生产型实体企业可以借助专业的高技术服务资源、不需要通过组织甚至引进技术人才团队、研究技术创新方案、进行新技术小试中试、调整技术方案等过程冗长复杂的PDCA循环式技术创新工作投入即可获得技术更新。若传统生产型实体企业聘用高技术服务业企业进行技术更新所支付的资金成本低于其自身开展技术更新所需的人力资源、设备资源、创新误区、组织管理等成本，则可有效凸显高技术服务业企业的行业价值。
（二）高技术服务业企业的内部管理学构成。传统生产型实体企业一般是向高技术服务业企业提出某个或数个技术问题的专业服务需求，高技术服务业企业实质上是组织了以技术问题命名的项目组来解决、满足这些技术需求，即高技术服务业企业核心生产力形成与组织管理的基本单元是技术服务项目组。围绕作为企业核心的技术服务项目组，高技术服务业企业的组织管理架构一般由经营者、若干不同领域的技术服务部门（项目组）、实验室、检测部门、财务部门、人力资源与办公服务部门等构成，组织管理架构简单明晰，且呈现出技术服务部门（项目组）一头独大的行业性显著特征。
（三）高技术服务业企业的市场环境。传统生产型实体企业经营业务结构的复杂化给高技术服务业企业注入了强劲有效的发展动力、带来了可观的商机与经营效益，但也吸引了更多的社会资本投入到高技术服务业，逐渐形成了高技术服务业行业内部良性与恶性竞争并存、总体积极发展的市场环境，推动高技术服务业企业发展到规模化、聚合化、精细化的高质量阶段。
（四）高技术服务业企业发展新阶段的组织管理困惑。一是行业竞争驱动提升组织管理架构的经济效能，业务人工成本增加、服务单价降低等成本收益双向压力带来的行业利润空间急剧压缩，要求高技术服务业企业在保证服务质量的前提下，进一步优化组合其内部的组织管理架构与业务流程，以降低显性与隐性运营成本、实现经济学意义上的生存发展；二是多元化服务能力构建难题，高技术服务业企业服务对象的业务需求从技术问题的单一型专业服务需求转向要求一次性把多个甚至跨领域技术问题打包解决的个性化复杂型专业服务需求，甚至超出高技术服务业企业自身经营能力与经营范围，要求高技术服务业企业在承接业务时为项目组引进、配备新技术领域的专业技术人才与设备，不但增加了企业组织管理的运营成本，而且在项目任务结束后所引进的专业技术人才与设备有较大概率出现长时间闲置，进而造成高技术服务业企业资产运营效率低下的组织管理局面，直至造成亏损，威胁高技术服务业企业生存。
三、“平台+人才”模式的基本管理学原理
“平台+人才”模式是结合高技术服务业企业的生产力构成、服务对象需求，从经营收益提升角度，抓住高技术服务的业务精髓、调整经营思路结构、改变传统的人才使用方式，把专业技术人才服务于高技术服务业企业、高技术服务业企业服务于传统生产型实体企业的社会经济价值链条，优化调整为传统生产型实体企业提出技术服务需求、高技术服务业企业作为技术服务供需链接平台整合社会中的专业技术人才满足需求、高技术服务业企业与专业技术人才共享技术服务项目产生的利润，使优秀的专业技术人才通过高技术服务业务项目合作制纽带成为高技术服务业企业的合作方。在“平台+人才”模式中，高技术服务业企业担任信息与资源互动平台角色，主要提供业务承接、供需信息处理、项目组构建、财税保障、专业技术设备及实验场地空间等项目业务开展所需的平台性资源支持；专业技术人才则担任专业技术与智力输出角色，为项目业务提供自身所具备的专业技术知识、技术经验、时间投入。
四、“平台+人才”模式与高技术服务业企业的兼容适用性
高技术创新范文4
关键词：高技术制造业；创新能力；K-均值聚类；因子分析
一、引言
高技术制造业是产业链中附加值最高、创新能力最活跃的高端产业，是推动一个国家产业结构升级和经济高质量发展的关键。国内外关于创新的研究已经持续了一百多年，作为创新理论的代表，南赛•施瓦茨和莫卡顿•卡曼提出了影响创新的三个决定性因素：一是竞争的水平，只要行业存在就有竞争，竞争是技术创新的必要条件；二是企业规模，要想提高企业规模，物质资源、财力和劳动力是技术创新的必要条件；三是垄断力量，技术创新的持续性在于这一力量，垄断水平越高，企业对市场的控制力越强。近年来，国内关于高技术制造业创新的研究也逐渐增多，冯宗宪和丁梦（2018）采取GMM模型方式，实证阐述了本土技术工艺转移对我国省际高技术产业创新效率的影响。孙研和李涛（2020）采取了三阶段DEA模型，选用7个细分行业范畴，分析了高技术产业的创新效力态势。
二、高技术制造业创新能力评价指标体系构建评价
高技术制造业的创新能力，需要有一个合理的创新评价指标体系。从现有文献看，不同学者从不同角度构建了多种评价体系，本课题组在前人研究的基础上，结合现阶段国情，构建了本项目的评价指标体系。首先选取了3个一级指标，分别是创新投入能力、创新实施能力和创新产出能力，然后在3个一级指标中细分出10个二级指标。具体评价指标如表1所示。以上指标的原始数据来源于《中国统计年鉴》及《中国高技术制造业统计年鉴》，数据来源可靠。
三、高技术制造业创新能力综合评价与分析
（一）K-均值聚类分析
1.方法简介。K-均值算法源于信号处理中的一种向量量化方法，现在更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。K-均值聚类是把n个点划分到k个聚类中，使得每个点都属于离它最近的均值对应的聚类，以此作为聚类的标准。
2.聚类结果。依照表1所示的创新能力评价指标，获取原始数据后采用K-中值聚类法，对高技术制造业的创新实施能力、创新投入能力和创新产出能力分别进行聚类处理，在此基础上对高技术制造业的综合创新能力进行聚类，结果见图1。
3.聚类结果分析。从数据处理的结果及图1分析看出，北京和上海在高新技术创新能力上单独成类，表明这两个地区的综合分值高，与其他地区相似度低。北京和上海虽然在综合排序上很靠前，但在创新实施能力、产出能力方面赶不上广东。另外，北京和上海之间的标准值比较接近，在多维空间中距离相对较小，故自动聚为一类。江苏和浙江创新能力并列归为第二类，江苏省在实施和投入能力方面排名占有优势，而浙江则是在投入和产出能力方面排名比较靠前。采用K-均值聚类法分析得出结论：北京和上海在创新能力中并列全国第一，与其他地区拉开了一定的距离，其中北京在投入能力中排名第一，在实施能力中排名第四，在产出能力中排名第三。上海在实施能力与投入能力中排名第二，在产出能力中排名第三。
（二）因子分析
1.KMO与Bartlett检验。根据相关理论，每个变量是否独立，都与Bartlett球的测量统计值有关；KMO值越接近1，KMO值越高，越适宜采用因子分析法。根据表1所列的指标体系，将原始数据标准化后利用KMO检验和Bartlett球形检验，检验结果见表2。KMO值为0.731，Bartlett检验的统计值为467.629，检验结果说明表1中的10项二级指标适合因子分析。
2.公共因子求解。使用主成分分析法提取特征值在1以上的因子是公因子，因子得分是原变量的信息混合，接收到的因子变量可以代替原来的变量进行数据建模，降低了维数，简化了问题。表3是总方差的分解结果。从表3可以看出，主成分分析提取了3个公因子，它们互不相关。3个公因子特征值的累积贡献率达到93.094%，贡献率超过85%。原始变量93.094%的变化可以用3个因子来解释。进一步将因子载荷矩阵进行旋转，结果见表4。从表4看出，第一公因子上，专利申请数、有效发明专利数、营业收入、R&D活动人员数、新产品开发经费支出是贡献率高的指标，第一公因子与这些指标类似，主要反映创新产出能力。第二公因子上贡献率高的指标有R&D经费投入额、R&D经费投入强度、政府资金支持，说明第二公因子与这些指标的联系比较紧密，这些指标主要反映创新投入能力。第三公因子上贡献率高的指标是有R&D活动的企业占比以及有研发机构的企业数占比，说明第三公因子与这些指标的联系密切，这些指标主要反映创新实施能力。在表4数据的基础上，进一步处理得到各因子得分的系数矩阵，见表5。由表5得分矩阵可知这3个公因子与原变量的关系为：F1=0.185X1-0.129X2+0.125X3+0.020X4-0.211X5+0.001X6+0.202X7+0.180X8+0.195X9+0.195X10F2=-0.050X1+0.082X2-0.225X3+0.278X4+0.653X5+0.374X6-0.084X7-0.039X8-0.079X9-0.064X10F3=-0.035X1+0.695X2+0.433X3+0.057X4+0.108X5-0.226X6-0.062X7-0.029X8-0.026X9-0.061X10根据上述公式，可计算出各地区3个公因子的得分和排名，计算结果见表6。在此基础上，从各省份10个创新能力指标中抽取出3个因子的特征值。各省创新能力综合水平的评价指标可合成为一个综合评分F，且有：F=0.628F1+0.215F2+0.157F3
3.因子得分及排序。根据上述公式，可以计算出各地区高技术制造业创新能力的总得分和排名。计算结果见表6。
4.数据结果分析。从综合得分来看，广东、江苏、浙江、北京、山东和上海这些东部省市的高技术制造业创新能力较强，西北、东北、西南的大部分地区及位于东部的河北省，高技术制造业创新能力较低，与发达地区有较大差异，有待发展和提高。
四、主要研究结论与对策
（一）主要研究结论
1.我国高技术制造业的创新能力从总体上看呈现出东高西低的分布态势，地域发展不平衡。
2.从创新能力第一层次三大指标的具体表现来看，地区之间也存在着较大的差异。北京的创新投入能力最强，但实施能力较弱；广东的创新实施能力和产出能力最强，但投入能力则较弱；上海、江苏和浙江则是各方面都较强，比较均衡；而大部分西部地区各方面相对较弱。
3.从创新能力第二层次十个指标的因子分析评分来看，江苏、广东、浙江、北京、山东、上海得分较高，排名靠前，创新能力较强；大部分西部地区排名较靠后。
4.从综合创新能力聚类的结果看，北京、江苏、上海、浙江和广东综合创新能力较高，其中北京和上海为综合创新能力最强的第一类，浙江和江苏为第二类，广东为第三类；而中西部大部分省份综合创新能力较低。
（二）提升高技术制造业创新能力的对策建议
1.建立科学合理的高技术人才培养和留用机制，鼓励多地区人才共享，消除地域之间的创新力差异，提升我国高技术制造业的整体创新能力。
2.建立自主创新体系，使自主创新的观念深入人心。鼓励高技术制造企业与科研单位、高校等合作建立实验室，加强重点领域的创新攻关能力。
3.提高高技术制造业的收益，加快科技成果的切实转化。政府要适当干预、鼓励金融机构优先向高技术制造企业发放优惠贷款，并提供相应的贴息政策，降低研发风险，解决融资难题，加快科技成果转化为现实生产力。
参考文献：
[1]冯宗宪，丁梦.本土技术转移对省际高新技术产业创新效率影响的实证分析[J].统计与决策，2018（22）：108-111.
[2]吴艳霞，周春光.西部地区高技术产业技术创新能力评价研究———基于熵权与变异系数组合赋权法的综合评价模型[J].新疆农垦经济，2018（12）：83-88.
[3]孙研，李涛.我国高新技术产业创新效率测算[J].统计与决策，2020（16）：115-118.
高技术创新范文5
【关键词】“平台+人才”；高技术服务业；企业管理
一、高技术服务业企业的基本概念
（一）高技术服务业企业的行业定义。从行业定义角度来看，高技术服务业企业是采用信息服务、电子商务服务、检验检测服务、专业技术服务业的高技术服务、研发与设计服务、科技成果转化服务、知识产权及相关法律服务、环境监测及治理服务及其他高技术服务等高技术手段为社会经济发展提供服务类经营活动的企业，是相对于其辅助对象传统生产型实体企业而言的。
（二）高技术服务业企业的分类。各类高技术服务业企业的本质差异在于其服务手段的差异，即所经营的国民经济技术类别的不同，按照国民经济技术类别的划分标准，结合粗细不同的大中小3类划分方法，高技术服务业企业共划分为信息服务企业、电子商务服务企业、检验检测服务企业等9个大类企业，信息传输服务企业、信息技术服务企业、数字内容及相关服务企业等25个中类企业，固定电信服务企业、移动电信服务企业、其他电信服务企业等97个小类企业。
二、高技术服务业企业管理的特征
（一）高技术服务业企业的行业价值。高技术服务业企业的出现，使传统生产型实体企业可以借助专业的高技术服务资源、不需要通过组织甚至引进技术人才团队、研究技术创新方案、进行新技术小试中试、调整技术方案等过程冗长复杂的PDCA循环式技术创新工作投入即可获得技术更新。若传统生产型实体企业聘用高技术服务业企业进行技术更新所支付的资金成本低于其自身开展技术更新所需的人力资源、设备资源、创新误区、组织管理等成本，则可有效凸显高技术服务业企业的行业价值。
（二）高技术服务业企业的内部管理学构成。传统生产型实体企业一般是向高技术服务业企业提出某个或数个技术问题的专业服务需求，高技术服务业企业实质上是组织了以技术问题命名的项目组来解决、满足这些技术需求，即高技术服务业企业核心生产力形成与组织管理的基本单元是技术服务项目组。围绕作为企业核心的技术服务项目组，高技术服务业企业的组织管理架构一般由经营者、若干不同领域的技术服务部门（项目组）、实验室、检测部门、财务部门、人力资源与办公服务部门等构成，组织管理架构简单明晰，且呈现出技术服务部门（项目组）一头独大的行业性显著特征。
（三）高技术服务业企业的市场环境。传统生产型实体企业经营业务结构的复杂化给高技术服务业企业注入了强劲有效的发展动力、带来了可观的商机与经营效益，但也吸引了更多的社会资本投入到高技术服务业，逐渐形成了高技术服务业行业内部良性与恶性竞争并存、总体积极发展的市场环境，推动高技术服务业企业发展到规模化、聚合化、精细化的高质量阶段。
（四）高技术服务业企业发展新阶段的组织管理困惑。一是行业竞争驱动提升组织管理架构的经济效能，业务人工成本增加、服务单价降低等成本收益双向压力带来的行业利润空间急剧压缩，要求高技术服务业企业在保证服务质量的前提下，进一步优化组合其内部的组织管理架构与业务流程，以降低显性与隐性运营成本、实现经济学意义上的生存发展；二是多元化服务能力构建难题，高技术服务业企业服务对象的业务需求从技术问题的单一型专业服务需求转向要求一次性把多个甚至跨领域技术问题打包解决的个性化复杂型专业服务需求，甚至超出高技术服务业企业自身经营能力与经营范围，要求高技术服务业企业在承接业务时为项目组引进、配备新技术领域的专业技术人才与设备，不但增加了企业组织管理的运营成本，而且在项目任务结束后所引进的专业技术人才与设备有较大概率出现长时间闲置，进而造成高技术服务业企业资产运营效率低下的组织管理局面，直至造成亏损，威胁高技术服务业企业生存。
三、“平台+人才”模式的基本管理学原理
“平台+人才”模式是结合高技术服务业企业的生产力构成、服务对象需求，从经营收益提升角度，抓住高技术服务的业务精髓、调整经营思路结构、改变传统的人才使用方式，把专业技术人才服务于高技术服务业企业、高技术服务业企业服务于传统生产型实体企业的社会经济价值链条，优化调整为传统生产型实体企业提出技术服务需求、高技术服务业企业作为技术服务供需链接平台整合社会中的专业技术人才满足需求、高技术服务业企业与专业技术人才共享技术服务项目产生的利润，使优秀的专业技术人才通过高技术服务业务项目合作制纽带成为高技术服务业企业的合作方。在“平台+人才”模式中，高技术服务业企业担任信息与资源互动平台角色，主要提供业务承接、供需信息处理、项目组构建、财税保障、专业技术设备及实验场地空间等项目业务开展所需的平台性资源支持；专业技术人才则担任专业技术与智力输出角色，为项目业务提供自身所具备的专业技术知识、技术经验、时间投入。
四、“平台+人才”模式与高技术服务业企业的兼容适用性
高技术创新范文6
关键词:高端装备制造业;技术创新;自主创新能力;研究文献;综述
0引言
高端装备制造业是具有中国现代特色的专有名词。作为我国战略新兴产业之一，以先进技术为指导，为各产业提供富含高端技术和高附加值的装备产品，对我国高端领域产业的发展和国际竞争力的提高有不可替代的作用。高端装备制造业属于知识、技术密集型产业，其发展方向引领着我国先进技术的发展趋势。高端装备制造业处于整条生产线的中枢地位，其发展水平决定了该产业的发达程度。由其特点可见，技术创新是促进高端装备制造业发展的重要方式。
1高端装备制造业技术创新的发展趋势
孙韬［1］认为，高端装备制造业的技术创新会逐渐向国际化、信息化、智能化、环保化方向发展。于兆吉等［2］指出，高端装备制造业技术创新的发展目标是要在环保的基础上获取最大利润，形成可持续发展的经济增长方式。孙景新［3］认为，中国经济要想从资源消耗型粗放式发展转变为向技术、知识密集型发展，高端装备制造业可作为突破口。马玉山在“2015中国制造业创新论坛”中指出，高端装备制造业在精细化管理的基础上，要加强“政产学研用”相结合，研发出更完善的创新产品。
2高端装备制造业技术创新的影响因素
Song［5］指出，美国高端装备制造业的优势建立离不开政府的政策鼓励支持，如减少税收、给予投资补贴、建立研发试点机构等。日本政府为提升国内装备制造企业技术的竞争优势，在国内建立“官产学”联合组织和国外高端技术引进研发机构。可以看出，政府支持是影响其国内装备制造业技术创新发展的重要因素。Lee，Tang－Chih提出，高新技术产品的销售水平与其生产技术的先进水平呈正相关。根据美国经济生产的基本情况发现，投资于IT行业的比重在持续增长，且消费者对其生产或消费的装备水平升级有更大需求［6］。Yam［7］根据香港制造业的实际情况，发现外部投入的增加可有效促进企业的自主研发创新及合理配置可利用资源。AdegokeOke［8］以英国制造业企业为研究对象，分析了企业中劳动灵活性与混合灵活性的相互作用对产品创新的影响。高丹丹［9］将R＆D人力资源、R＆D资本投入以及创新产品研发相关的费用归为技术创新投入因素，将申报的专利数、已成功授权的专利数以及研发出的创新产品数归为创新产出因素。王佳瑶［10］以知识基础存量、知识流动能力、知识创造能力三个维度作为高端装备制造业企业知识创新能力构成要素，政府因素、市场因素、技术因素是促进技术创新出现的主要原因。
3高端装备制造业技术创新的途径
Omta等［11］指出，加强企业生产链中各环节的沟通与协调可有效规避信息不对称带来的风险，同时提高了技术创新的成功几率。Chen［12］发现，在高端装备制造业企业各部门之间建立沟通、协调组织机构，可有效促进技术创新的发展。Kodama［13］根据日本高端装备制造业的实际情况发现，企业之间合作、相互交流知识技能、不断借鉴学习、进行知识集成，可以促进技术创新。朱晓霞等［14］指出，先进技术企业正处于专业化的外部需求和产业升级的内部需求下，高端装备制造业企业需要提高开放式创新能力，如在技术集中区域设立企业分部、积极与其他企业学习交流、设立科技信息交流平台。吉海涛［15］研究认为，促进高端装备制造业技术创新，企业可以利用协同效应，与行业内部其他领头企业、政府、科研机构、融资机构等合作，利用各方优势，为技术创新创造条件。李伟庆［16］发现，增加对科技研发的投资、充分消化吸收新技术、增强自身研发能力可以促进产业升级，从而激发自主创新。赫连志巍等［17］提出员工对企业的责任、情感契约，认为高端装备制造业企业技术创新团队的责任感、耐性、意志力与企业的绩效有正相关关系。
4文献述评
高技术创新范文7
关键词：国有企业；技术创新；高质量发展
一、国有企业技术创新推动高质量发展的理论
依据对于国有企业技术创新的话题，首先需要讨论的就是关于国企能否成为技术创新主体的问题，国有企业的诞生有着强烈的时代意义。改革开放以来市场经济在我国国民经济中占有重要地位，在坚持公有制为主体的情况下，需要发挥市场经济的主导作用，这就对我国国有企业深化改革和高质量发展提出了非常高的要求。之前有研究认为，国有企业和技术创新是两个不同的领域，赵克（2004）认为国有企业从诞生之初就具有生产性、公益性和政治经济完全一体化的特征，目前国有企业存在问题很大程度上源于国有企业国家定位要求和现代企业组织的要求相矛盾，因此，国有企业一直在综合创新能力方面落后于民营企业，但是国有企业是否真的无法成为技术创新的主体。柯忠义、潘庆年、邓德炮（2018）等人的研究表明，在推进供给侧结构性改革的时候，国有企业在技术创新上面是具有巨大优势的，相比于民营企业，国有企业拥有更多初始技术储备和创新基础，同时还拥有更多的R&D资金与更高的R&D人员的创新资源投入强度。但文章也指出国有企业在技术创新上的不足，例如研发人员投入冗长，经济绩效低和经营效率低等问题。刘志国（2017）也认为国有企业是实现创新发展的主要力量。首先，国有企业在经济发展中占据着主体和控制地位，从数量上看，国有企业的控制力还体现在通过控制支柱产业和高技术产业中的骨干企业对整个国民经济的运行方向加以引导和调节。其次，国有企业的优势还在国有企业普遍具有规模大、盈利好、成长稳定和抗风险力强等优点，这就给营造创新环境提供了坚实的支撑。需要指出的是，国有企业这些优势是建立在政策扶持和行业垄断的基础上，因此国有企业需要在自身发展的过程中兼顾企业社会责任感，勇于承担一定的社会责任。苏楠、李哲（2016）对国有企业技术创新从整体上进行了分类，从研究侧重点上来看，创新体系分为要素观、主体观和过程观。文章认为创新体系具有系统性、目的性、网络性、协调性、动态性和开放性等的特点。同时，国有企业创新体系在政策方面也存在一些问题，诸如内部激励政策不到位，考核制度不完善等。政策上来看，重视制定政策，缺乏对中介指标的监控和后期执行的监督。制定的政策大多单一，协调性和可行性低。
我国国有企业虽然很多都进入了世界500强，但我国国有企业和世界一流企业相比还有巨大差距，“大而不强”是我国国有企业亟需突破的困局。国有经济和国有资本首先要完成高质量发展，落实到微观个体上，要求国有企业转变发展思路顺利实现高质量发展，曾宪奎（2020）指出，企业高质量发展阶段和高速增长阶段是具有差异性的。具体如下：首先在发展目标上，高速增长阶段只是追逐企业的规模和总量的增长，而高质量发展阶段更加注重企业核心竞争力的提高。其次，高速增长阶段国有企业对政府的依赖度过高，盈利增长也很大程度上依赖于政策倾斜，高质量发展阶段国有企业需要通过自身的创新来推动发展。在要素方面，高速增长阶段国有企业对要素的供给要求是粗犷的，发展主要依靠要素投入的增加来驱动，而高质量发展阶段要求国有企业注重要素投入的质量和各生产要素之间的协同性。最后，高质量发展的核心是打造具有创新基因的可持续发展的经济模式，在日益复杂化的国际局势下，国外的技术封锁和科技限制越发严重，如果一国的产业链只是停留在中低端的加工组装环节，虽然经济总量还可以在短时间内保持增长，长久以往在核心技术领域被人“卡脖子”，对于国家长期的发展来说是极为不利的。吴翌琳、于鸿君（2020）研究发现技术创新对于不同行业、地域、所有制和企业规模也有着不同的影响，从行业角度来看，高技术行业对于技术创新的要求更高，而中高和中低技术行业，创新模式更加多元化，过程创新和非技术创新带来的收益更加显著。从地域上看，东部沿海地区创新环境更倾向于支持企业创新全面发展，技术创新市场导向机制更加健全，协同创新系统发展更加成熟，而中西部地区协同创新仍处在完善过程中，主要将技术创新作为创新发展的主导方向和突破口。从所有制分类来看，我国民营和国企更加注重技术创新带来的企业业绩提升，而外资企业更多是在体制和管理层面上的创新，同时更加注重各个部门之间的协调创新。从企业规模上看，大型企业的创新模式比较均衡，而中小型企业更加依赖于技术创新与市场创新相结合的方式，以不断研发新产品和新服务来抢占市场份额和提高企业业绩，以此来促进企业发展。此外，国有企业技术创新能力的提高不能太过于依靠政府的扶持，相比于民营企业，国有企业经常享受政策红利，以至于国有企业经常形成垄断经营的情况，而且在资金来源方面，不仅贷款手续方便，在贷款利率方面也有很多优势。民营企业则要面对更严格的生存环境，这种情况会倒逼企业做出技术创新的行为，通过技术创新来实现企业业绩的提高，从而在竞争激烈的市场上生存下来。因此，部分学者认为国有企业的资金过分宽松不仅没有增强企业的创新能力，反而使得企业的经营效率低下，人员冗长。陈丽珊、傅元海（2019）对在融资约束条件下企业技术创新影响高质量发展的动态特征进行了分析，通过实证研究发现，在没有融资约束的条件下，技术创新会明显抑制当期的企业发展质量，没有影响企业滞后一期的发展质量，对二期后的企业高质量发展起到显著促进作用。在有融资约束的条件下，技术创新会显著提高当期的企业发展质量，对于滞后一期的企业发展质量没有影响，严重阻碍二期后的企业高质量发展。结论显示技术创新是需要持续的资金支撑的，这也正是国有企业在开展技术创新上的优势。中国是社会主义公有制为主体的国家，有着先天的制度优势，具有能集中力量办大事的体制优势，应该更有信心在核心技术领域实现突破，从而推动经济高质量发展。刘万丽（2020）认为，中国的技术创新应该是由政府主导的，尤其是在核心技术领域上。企业主导存在局限性，而“政府之手”更具整合能力。在关系到国家安全的核心技术上，肯定是需要政府来主导的，另外在面对重大技术瓶颈的突破时，私营企业往往存在资金、人才、技术三大壁垒。而政府在资金筹措、技术信息协调、聚集人才等方面都有明显优势，能在最短时间实现资源最优配置。
二、国有企业技术创新面临的主要问题
国有企业相比民营企业来说有着政策上的优势，国有企业应该在技术创新方面走在国家前列，尤其是对核心技术的突破上。但目前来看，国有企业技术创新之路走的并不顺利，还有诸多问题需要解决。本文再对部分国有企业进行调查评估后发现，受所有制束缚，制度制约和大环境影响，我国国有企业在技术创新上的问题主要有以下几点：
（一）创新环境不优
首先是法制不够健全的问题，国内的知识产权保护意识模糊，没有完善的法律法规保护知识产权。社会各行各业普遍会遇到此类问题，侵权现象时有发生，被害人在取证、追溯和维权等众多环节上也是难上加难，知识产权的损害严重影响了企业和个人的创新热情，其次，重视前端的政策制定而忽视后期的政策落实，从中央到地方政策往往落实不到位，各地差异化明显，地方保护主义盛行。最后就是国内部分研究院由于之前由国企改制而来，人员老化严重，缺乏新鲜血液，制度陈旧，同时肩负了部分社会行政职能，使得无法全身心投入到科研上。
（二）创新机制不畅
国有企业在诞生之初，是作为市场上“裁判”的角色而产生的，带有很强的行政性和公益性，对创新的要求较低。创新是伴随着风险的，国有企业因为规模较大，管理制度僵化，在面对风险时，通常会选择规避，这就造成国有企业普遍对创新的风险偏好较低。
（三）创新动力不足
国有企业还是没有适应自身充当创新主体的定位，因为所有制的缘故，国有企业的所有者、经营者和管理者之间的关系复杂，往往形成缺位现象，导致缺乏内生创新动能。同时科研投入不够。
（四）创新能力不强
我国国有企业普遍科研投入不够，在技术创新的R&D强度上和世界发达国家的大型企业相比差距明显，在拥有自主知识产权的核心技术领域上也与世界一流企业有很大差距。专利申请数量庞大，但专利成果转化效率很低，国有企业硬实力和软实力不匹配。普遍缺乏打破陈旧体制，开展改革创新的魄力，同时还缺少相关政策制度的支持。
（五）创新人才不佳
高技术创新范文8
关键词：三阶段DEA模型；高新技术产业；创新效率
0引言
我国经济已经开始从高速增长阶段向高质量发展阶段转变，2018年国务院政府工作报告首次提出了高质量发展的要求。高新技术产业作为知识和技术密集型产业，必然成为启动我国经济高质量发展的重要引擎。目前我国已初步形成了长三角、珠三角、环渤海三大高新技术产业基地，高新技术产业发展欣欣向荣。但与此同时也面临着过多依赖于创新资源投入高而非创新效率提升快的问题，下一步如何突破这个瓶颈尤为重要。目前国内外学者虽然从多种角度测算了高新技术产业的效率水平[1-8]，但能够细化分析效率结构特征的文献并不多。同时，我国高新技术产业门类也有所调整，目前基于最新行业门类的研究也较少。本文针对这些研究的不足展开分析，主要是根据国家重点支持的高新技术领域，测算了其创新效率。创新点有两个方面：第一是研究指标体系的创新，在借鉴相关研究的基础上，从宏观到中观和微观，选取了高新技术产业创新效率的影响因素指标，使指标体系更加健全；第二是研究方法的创新，主要针对三阶段DEA和一阶段DEA的评价结果进行比较，不仅可以更加深入分析研判高新技术产业的创新效率，同时也可以比较一阶段DEA方法和三阶段DEA方法在估算创新效率时的异同。
1模型构建、变量选取与数据来源
1.1三阶段DEA模型构建
（1）一阶段DEA模型。利用每一决策单元DMU的初始投入产出数据，导入DEA模型进行测算，具体得到纯技术效率PTE和规模效率SE，以及DMU的要素投入松弛量。
1.2变量选取
（1）产出变量（Y）。为了反映高新技术产业的创新效率，选择与技术研发创新最直接相关的变量进行表示。本文认为，新产品产出量代表了研发创新的直接成果，是创新效率的最直观体现[11]，因此采用高新技术产业的新产品销售收入来体现创新的产出量。（2）投入变量。与创新活动最直接相关的投入要素就是研发资本和人才。本文选择两类要素变量综合体现高新技术产业创新活动的投入。对于研发资本，采用研发经费投入（K）来衡量；对于研发人才，采用技术和研发活动人员折合全时当量（R）来表示。（3）影响因素变量。主要包含六个指标：①技术环境（Sci）。高新技术产业是一种技术密集型的产业，因此一个良好的技术环境对高新技术产业的创新活动具有深刻的影响[12]。本文采用研发机构、高等院校的数量进行衡量。②产权结构（Right）。一个企业的产权结构，影响着企业内部的实际管理控制情况，因而对企业技术研发的决策具有主导作用。本文采用高新技术产业中的非国有企业总产值占同期高新技术产业总产值的比重进行衡量。③企业规模（Size）。企业规模大小对一个高新技术企业的资金、人才和技术等要素的配置带来一定影响，因而也可能会影响创新效率。考虑到企业规模差异难以统计，本文采用均值化处理方法，用高新技术产业的总产值与企业数量的比值进行衡量。④市场集中程度（Mar）。为简便起见，采用高新技术产业的企业数量进行衡量。⑤政府支持（Gov）。高新技术产业的研发创新活动，离不开政府的支持。特别是创新活动面临着较高风险，有必要通过政策支持来估计企业开展创新活动。本文采用研发活动经费中政府支持资金所占的比重进行衡量。⑥外资支持（Fore）。在一个开放的环境下，我国高新技术产业的创新活动也离不开对外合作交流，一方面可以通过吸收国外先进技术来提升本土技术含金量，另一方面也可以通过外资引入，增强资金实力，为研发创新活动注入更多力量。本文采用高新技术产业中的中外合资经营企业、中外合作经营企业、外资企业三类外商投资企业总产值所占的比重进行衡量。
1.3数据来源
根据国家重点支持的高新技术领域（2016版），高新技术产业可分为电子信息技术、生物与新医药技术、航空航天技术、新材料技术、高技术服务、新能源与节能技术、资源与环境技术、先进制造与自动化技术8大类，每一大类下面又涵盖了多项细分行业。但是，限于有些细分行业目前并没有详细的数据，因此需要根据高新技术产业领域，对细分行业进行斟酌选取。同时，又考虑到高技术服务业在指标类型上以及统计数据上与制造业存在差异，因此本文只考虑其他制造业类型的高新技术产业。本文关于投入产出和影响因素变量指标数据的时期为2001—2017年，数据来源于2002—2018年的《中国统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》，以及国研网统计数据库。为了降低价格因素对分析造成影响，对高新技术产业各行业的新产品销售收入、研发经费投入、三类外商资本产值、高新技术产业总产值等指标按照同期的工业品出厂价格指数进行平减。
2实证分析
2.1一阶段DEA结果分析
首先，根据一阶段DEA模型，测算七大类高新技术产业的纯技术效率和规模效率，进而测算各高新技术产业的综合创新效率。根据表2的测算及统计性描述结果，得到以下结论：（1）从总体情况来看，我国高新技术产业的创新效率并不高。从高新技术产业面上来看，创新效率的平均值仅为0.4728，其中纯技术效率为0.7480，规模效率仅为0.4728。由此可见，我国高新技术产业总体上存在着“高新不新”的状况，未来在技术创新方面还有很大的提升空间。（2）从效率分解来看，技术成果的效益不高成为制约高新技术产业创新效率的重要软肋。虽然高新技术产业的规模效率达到0.748，但是纯技术效率仅为0.6354。由此可见，我国高新技术产业创新效率的损失，主要受到技术研发水平低、技术创新成果转化率不高、技术管理水平薄弱等因素的共同影响。（3）从行业横向比较来看，不同高新技术产业的创新效率存在一定差距。高新技术产业创新效率的偏度系数达到1.1876，峰度系数达到2.8248，说明高新技术产业创新效率按行业分布特征明显偏离正态分布，属于集中陡峭型的特征。对七大高新技术产业按照综合创新效率进行分段，综合创新效率高于0.6的产业仅新材料技术产业一类，综合创新效率在0.4~0.6之间的由电子信息技术、生物与新医药技术、航空航天技术、新能源与节能技术、先进制造与自动化技术5类，综合创新效率低于0.4的产业为资源与环境技术一类。资源与环境技术产业虽然是符合绿色发展导向和趋势的，但是我国目前该产业仍处于发展初期，许多低效率的企业包上环保的外壳进入该领域，对行业创新效率的提升带来负面影响。
2.2二阶段SFA结果分析
本文分别将一阶段DEA模型中得到的研发经费投入的松弛变量、研发人员的松弛变量作为因变量，将六个影响因素变量作为自变量，进行SFA分析。由于创新研发活动存在一定的时滞性，因此对所有自变量均做一阶滞后项处理。由LR值、δ2、γ的结果可以看出，模型的回归效果比较理想。根据系数得出如下结论：（1）技术环境对研发经费投入、研发人员松弛变量的影响均为正，且通过1%的显著性检验，可见技术环境的优化能够提高高新技术产业研发投入的冗余程度。由于产学研合作战线往往较长，为了确保研发创新效果，在研发投入过程中难免会出现投入过多而出现冗余的情况。（2）产权结构对研发经费投入、研发人员松弛变量的影响均为负，且通过1%的显著性检验。一个企业的内部管理，与产权结构存在较大关联。一般而言，非国有企业更能构建灵活的激励、监管等机制，因而可以更加有效减少研发投入冗余。（3）企业规模、市场集中两个因素对研发经费投入、研发人员松弛变量的影响均为负，且都通过显著性检验。这说明市场盘子中高新技术企业的增加、企业自身规模的壮大，都有利于降低创新投入冗余。这进一步显示规模效应和集聚效应对提高创新投入效率的作用。（4）政府支持对研发经费投入、研发人员松弛变量的影响均为正，且通过1%的显著性检验，可见政府对高新技术企业的要素扶持，会引起企业投资的盲目性，从而造成资源投入的浪费。（5）外资支持的影响系数均为负，且通过1%的显著性检验。外资的引入有利于优化配置研发要素投入，从而提高利用效率，降低投入冗余。
2.3三阶段DEA结果分析
基于SFA模型结果对高新技术产业的投入值重新调整，再使用DEA模型重新测算，得到新的创新效率值。根据表4的测算及描述性统计结果，得到以下结论：（1）总体上我国高新技术产业的创新效率普遍较低。经三阶段DEA模型调整后，高新技术产业的创新效率均值也仅为0.4804。其中，七大产业中仅电子信息技术产业的综合创新效率高于0.5，其余均在0.3~0.5之间。（2）部分环境因素为高新技术产业创新效率带来了研发创新投入冗余。对比三阶段DEA和一阶段DEA结果可知，三阶段DEA得到的综合创新效率为0.4463，低于一阶段DEA模型结果。其中，规模效率为0.5797，较一阶段DEA结果下降了22.5%。从SFA结果可知，我国对高新技术产业发展的政策导向，在加大政策支持、优化技术环境的同时，也造成了更多投入冗余，从而在表象上抬高了创新效率[13]。由下页图1可以发现，新材料技术行业的结果变化最为明显，虽然电子信息技术行业的三阶段DEA创新效率较一阶段有所提高，但新材料技术行业的三阶段DEA创新效率却明显降低。（3）环境因素的剔除，使不同高新技术产业的创新效率趋向均等化。对比三阶段DEA和一阶段DEA结果可知，剔除环境因素后，七大高新技术产业的综合创新效率落在[0.36，0.52]区间，较剔除前范围缩小；标准差数值明显降低，偏度系数和峰度系数的绝对值也均明显降低。
3结论
