高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響因素分析

李向東，李 南 ，劉東皇

（1.南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院，南京210016；2.江蘇理工學院商學院，江蘇常州213001）

1 模型、變量與數(shù)據(jù)

1.1 模型的設定

隨機前沿方法的提出是基于上世紀50年代關于生產(chǎn)率的理論文獻。而早期的隨機前沿模型僅僅只可以對單個個體的技術效率值進行處理，卻不能清楚說明導致單個個體技術效率差異的原因。早期的基本模型一般形式為：

這里，一組投入向量是用x表示，i=1,…,n；時間趨勢用 t表示，t=1,…,T；f(·)為具有完全效率時的最大產(chǎn)出；決策單元i在時期t的實際產(chǎn)出用yit表示。復合結構vit-uit是誤差項，其中，vit表示測量誤差等隨機擾動的影響，uit表示個體沖擊的影響。

這個模型也稱為兩階段方法，但它的假設要求存在自相矛盾。第一步假定技術非效率項與其他的解釋性要素相互獨立，并假定技術非效率項是滿足正態(tài)分布，而第二步卻又假定技術效率項是不獨立的，技術非效率項不滿足正態(tài)分布。而這可能會導致參數(shù)估計的低效和有偏。

本文先把生產(chǎn)函數(shù)假定為超越對數(shù)的隨機前沿模型，通過對其適宜性的檢驗來選擇生產(chǎn)函數(shù)。超越對數(shù)的隨機前沿模型由下列公式構成：

式(2)中，yit為第i個決策單元t期的實際產(chǎn)出，這里我們用高技術產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入來表示；Kit和Lit分別為第i個決策單元t期的內(nèi)在實際投入，內(nèi)生經(jīng)濟增長理論表明R&D、人力資本積累是推動高技術產(chǎn)業(yè)技術變遷的基本動力，這里我們用高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的內(nèi)環(huán)境因素R&D資本存量和R&D人員投入來表示，β為回歸系數(shù)；

式(2)中的誤差項第一部分vit服從正態(tài)分布N（0,）而且vit∈iid（identically independent distributed），表示為觀測誤差和其他隨機因素。第二部分uit與vit相互獨立，uit服從正半部正態(tài)分布N（u,），uit≥0，并且uit∈iid（identically independent distributed），它表示那些僅僅對第i個決策單元所產(chǎn)生的沖擊，它反映了在第t期的第i個決策單元技術無效的水平。

在第t時期的第i個決策單元的技術效率水平用式(3)表示。若uit大于0時，TEit值在0到1之間，則狀態(tài)為技術非有效；當uit等于0時，TEit等于1，則狀態(tài)為技術有效。

時間因素作用于uit的定量描述用式(4)和式(5)表示，η為待估計參數(shù)。當η等于0時，β(t)則沒有任何變化；當η小于0時，β(t)將加速變大，當η大于0，β(t)將加速變小。

隨機誤差的方差和技術效率的方差在式(6)中分別用和表示，參數(shù)γ通過最大似然估計法獲得。當γ與0接近時，表明可能最大產(chǎn)出與實際產(chǎn)出間的差距是由是不可控因造成的，這時對生產(chǎn)參數(shù)的估計用普通最小二乘法（OLS）就完全足夠了；γ與1接近時，表明技術非效率項uit,導致了前沿生產(chǎn)函數(shù)的誤差，這時對生產(chǎn)函數(shù)的估計宜采用隨機前沿模型。

式(7)是分析影響創(chuàng)新技術效率充分發(fā)揮的原因，其中zit為影響創(chuàng)新技術非效率的因素，中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率受外環(huán)境因素的影響是本文的點研究，所以，這里的創(chuàng)新技術非效率影響因素zit我們用高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的外環(huán)境因素來表示。常數(shù)項用δ0表示，隨機誤差項用wit表示，影響因素的系數(shù)向量δ小于0，表明外環(huán)境因素正向作用于創(chuàng)新技術效率，反之，則起反向作用。

1.2 變量與數(shù)據(jù)

本文產(chǎn)出指標用高技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入來表征，投入指標用產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部條件因素——R&D資本存量和R&D人員來表征。各指標原始數(shù)據(jù)主要來源于2004～2013年各期的《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。參考相關文獻和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可得性，對可能影響我國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)外環(huán)境影響因素指標主要從地方政府資助、金融機構支持、國際貿(mào)易、外商直接投資、所有制因素和產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應等方面選取，變量的具體定義如表1所示。

表1 變量定義

2 實證結果與分析

2.1 分地區(qū)面板數(shù)據(jù)實證結果與分析

由于所有制因素和外商直接投資指標缺少各省份的統(tǒng)計，所以從各地區(qū)的角度出發(fā)進行測算時忽略不計，表2為分地區(qū)的變量面板數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結果。

根據(jù)前文式(2)～(7)的公式，建立如下的分地區(qū)隨機前沿模型，生產(chǎn)函數(shù)暫時選用超越對數(shù)，投入產(chǎn)出指標與環(huán)境因素變量選用前文給出的相關可獲得的數(shù)據(jù)。

式(8)中，高技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入表征第i地區(qū)t期的產(chǎn)出指標yit，R&D資本存量表征第i地區(qū)t期的投入指標Kit，R&D人員投入表征投入指標Lit，回歸系數(shù)用β來表示。這里，用折算的研發(fā)人員的真實工作時間來表征R&D人員。

表2 分地區(qū)變量的描述性統(tǒng)計結果

式(9)中，GOV表示地方政府資助對創(chuàng)新活動的影響，F(xiàn)inance表示金融機構支持對創(chuàng)新活動的影響，Export表示國際貿(mào)易中的出口貿(mào)易對高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的影響，Size表示產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效應對創(chuàng)新活動的影響。

上述加入技術非效率的函數(shù)式(9)以后，我們需要檢驗到底應該采用哪種形式的生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿模型。檢驗標準是采用廣義似然率統(tǒng)計量λ=-2ln[L(H0)/L(H1)]。這里，L(H0)是自由度為受約束變量個數(shù)，檢驗統(tǒng)計量服從混合卡方分布的零假設的似然函數(shù)值；L(H1)是不受約束的備擇假設似然函數(shù)值。技術非有效變量加入函數(shù)后要對2個的假設進行檢驗：

若假設1成立，則表明擬合樣本數(shù)據(jù)更適合采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)來測算。

若假設2成立，則表明技術進步在創(chuàng)新生產(chǎn)中不存在。

表3 分地區(qū)效率影響因素回歸結果

用模型a表示不受約束的原模型，模型b表示適用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的假設1模型，模型c表示無技術進步的假設2模型。三種模型分地區(qū)效率影響因素的結果如表3所示。

生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿模型的類型采用廣義似然率統(tǒng)計量λ=-2ln[L(H0)/L(H1)]來檢驗，表4為零假設及檢驗結果。

表4 零假設及檢驗結果

表4顯示，假設1和假設2的臨界值都小于其相應的廣義似然率，所以假設1和2都不能被接受。這表明在無效函數(shù)加入后中國高技術產(chǎn)業(yè)區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)過程用無技術進步的生產(chǎn)函數(shù)和柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)來測算是不合適的。

而從表3的擬合結果來看，無約束的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿模型a的方差參數(shù)γ在顯著性水平0.01下通過檢驗，表明該模型估計的無效率函數(shù)回歸結果是經(jīng)得起檢驗的，因此，我們只需展開分析模型a的估計結果，而不必分析另外2種模型b和c的估計結果。

在隨機前沿模型中，無效函數(shù)的系數(shù)大于零則說明該影響變量不利于技術效率的提高。模型a估計結果顯示，政府資助變量(GOV)回歸估計系數(shù)大于零，并在5%的顯著性水平下顯著，這表明政府資助不能有效促進創(chuàng)新效率的提高。每提高1個單位的政府資助，創(chuàng)新效率就會降低約2.3個百分點。可能的原因在于一方面那些企業(yè)研發(fā)能單獨實施的領域受到政府的干預，降低了企業(yè)的研發(fā)積極性，企業(yè)投資被壓擠出去，使得R&D總量供給并沒有變多。另一方面，在短期內(nèi)由于R&D資源供給彈性缺乏，政府的資助并不能有效的改善研發(fā)活動的質量，只會增加R&D資源的價格，使企業(yè)的研發(fā)成本增加，從而迫使企業(yè)尋找新的高增長利潤點，這也導致了企業(yè)的研發(fā)投資被擠出。

模型a估計結果顯示，金融支持變量(Finance)回歸估計系數(shù)大于零，并在1%的顯著性水平下顯著。這表明金融支持變量對各地區(qū)創(chuàng)新效率的提高具有明顯的消極作用，金融貸款支出每提高1個單位，創(chuàng)新效率就會降低約5.27個百分點，兩者成負相關關系。由于金融機構有盈利的要求，相比于政府的科技資助，它的行為更具有市場性，所以，金融機構只愿意放貸給那些經(jīng)營風險低、成長性好，償債能力強的企業(yè)。而這樣的企業(yè)往往并不需要金融機構的支持，這樣的金融貸款并沒有相應地增加R&D供給總量，只是在一定程度上使企業(yè)的投資被擠出。

國際貿(mào)易變量(Export)在模型a中回歸估計系數(shù)在1%的顯著性水平下為負且顯著，表明國際貿(mào)易變量對各地區(qū)創(chuàng)新效率的提高具有明顯的積極作用，國際貿(mào)易出口值每提高1個單位，創(chuàng)新效率就能提高約5.49個百分點，兩者成顯著的正相關關系。國內(nèi)高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率和資源配置效率的提高得益于出口的增加，從而使得經(jīng)濟得到快速發(fā)展。此外，國際貿(mào)易扮演了源于發(fā)達國家R&D活動的國際技術外溢效應的中介和傳媒。通過擴大與外國在高技術產(chǎn)業(yè)領域的合作有利于本國生產(chǎn)管理水平的提高、經(jīng)營理念的改變和高技術產(chǎn)業(yè)的技術進步。對此的政策含義表明，擴大對外貿(mào)易將有助于中國高技術產(chǎn)業(yè)技術效率改善，促進TFP增長，在高技術領域趕上并超過先進國家。

本研究中產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應變量(Size)在模型a中回歸估計系數(shù)在1%的顯著性水平下為負且顯著，表明產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應變量對各地區(qū)創(chuàng)新效率的提高具有明顯的積極作用，產(chǎn)業(yè)規(guī)模值每增加1個單位，創(chuàng)新效率能提高約1.21個百分點，兩者成顯著的正相關關系。我國目前的高技術產(chǎn)業(yè)平均規(guī)模有利于促進高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提高，對此的政策含義表明目前我國各個地區(qū)高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展還處在初步階段，在規(guī)模上仍存在較大上升空間，可繼續(xù)通過擴大產(chǎn)業(yè)規(guī)模，取得規(guī)模經(jīng)濟的效應。

2.2 分行業(yè)面板數(shù)據(jù)實證結果與分析

分行業(yè)的變量面板數(shù)據(jù)還另外增加了所有制因素和外商直接投資指標數(shù)據(jù)，表5描述性統(tǒng)計了分行業(yè)的變量面板數(shù)據(jù)。

表5 分行業(yè)變量的統(tǒng)計結果描述

與分地區(qū)隨機前沿模型的建立類似，根據(jù)式(2)～(7)的公式，建立如下的分行業(yè)隨機前沿模型，生產(chǎn)函數(shù)暫時選用超越對數(shù)，投入產(chǎn)出指標與環(huán)境因素變量選用前文給出的與分行業(yè)相關的可獲得的數(shù)據(jù)。

式(11)中，高技術產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入表征第i地區(qū)t期的產(chǎn)出指標yit，R&D資本存量表征第i地區(qū)t期的投入指標Kit，R&D人員投入表征投入指標Lit，回歸系數(shù)用β來表示。

式(12)中，GOV表示地方政府資助對創(chuàng)新活動的影響，F(xiàn)inance表示金融機構支持對創(chuàng)新活動的影響，Export表示國際貿(mào)易中的出口貿(mào)易對高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的影響，Size表示產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效應對創(chuàng)新活動的影響，F(xiàn)DI表示三資企業(yè)直接投資的影響，SOE表示所有制因素的影響。

同樣，我們也需要檢驗到底應該采用哪種形式的生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿模型。檢驗標準同樣是采用廣義似然率統(tǒng)計量λ=-2ln[L(H0)/L(H1)]。其中零假設L(H01)為所有二次項系數(shù)均為零的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)；零假設L(H02)為不存在技術進步的生產(chǎn)函數(shù)；備擇假設為不受約束的原始超越對數(shù)函數(shù)模型。

三種模型的分行業(yè)效率影響因素結果和零假設及檢驗結果如表6和表7所示。

表6 分行業(yè)效率影響因素回歸結果

表7 零假設及檢驗結果

表7顯示，假設1和假設2的臨界值都小于其相應的廣義似然率的絕對值，所以假設1和2都不能被接受。這表明無效函數(shù)加入后中國高技術產(chǎn)業(yè)行業(yè)創(chuàng)新生產(chǎn)過程用無技術進步生產(chǎn)函數(shù)和柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)來測算是不合適的。

而從表6的擬合結果來看，無約束的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿模型a的方差參數(shù)γ在顯著性水平0.01下通過檢驗，表明該模型估計的無效率函數(shù)回歸結果是經(jīng)得起檢驗的，因此，我們只需展開分析模型d的估計結果，而不必分析另外2種模型e和f的估計結果。

模型d估計結果顯示，政府資助變量(GOV)回歸估計系數(shù)大于零，表明高技術產(chǎn)業(yè)各行業(yè)創(chuàng)新效率的提高受到政府資助變量的消極影響，政府資助每提高1個單位，創(chuàng)新效率就會降低約0.108個百分點，兩者成負相關關系。這與從區(qū)域角度分析的結果相一致。不過，政府資助對行業(yè)創(chuàng)新效率的消極作用并不是顯著的。

模型d估計結果顯示，金融機構支持變量回歸估計系數(shù)為正，表明高技術產(chǎn)業(yè)各行業(yè)創(chuàng)新效率的提升受到金融機構支持變量的消極影響，金融機構貸款每提高1個單位，創(chuàng)新效率就會降低約0.094個百分點，雖然抑制作用較小，但兩者還是成負相關關系。這與從區(qū)域角度分析的結果相一致。不過，類似于政府的資助，行業(yè)創(chuàng)新效率受金融機構支持的消極影響也不是顯著的。

國際貿(mào)易變量在模型d中回歸估計系數(shù)在1%的顯著性水平下為負且顯著，顯示高技術產(chǎn)業(yè)各行業(yè)創(chuàng)新效率的改善受國際貿(mào)易因素的積極影響較為顯著，國際貿(mào)易出口額每提高1個單位，行業(yè)創(chuàng)新效率就會增加3.333個百分點。這與從區(qū)域角度分析的結果相一致，國際貿(mào)易出口值每提高1個單位，區(qū)域創(chuàng)新效率就能提高約5.49個百分點。這表明國際貿(mào)易出口增長與中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率密切相關，而且具有正相關的影響。

產(chǎn)業(yè)規(guī)模變量(Finance)在模型d中回歸估計系數(shù)為-0.049，符號為負表明產(chǎn)業(yè)規(guī)模變量對高技術產(chǎn)業(yè)各行業(yè)創(chuàng)新效率的提高具有促進作用，產(chǎn)業(yè)規(guī)模值每增加1個單位，創(chuàng)新效率就會提高約0.049個百分點，雖然提高程度不明顯，但兩者的相關關系為正。這結果類似于上文從區(qū)域角度分析時的結果。不過，在行業(yè)分析中產(chǎn)業(yè)規(guī)模對行業(yè)創(chuàng)新效率的積極作用并不顯著。

外商直接投資變量(FDI)在模型d中回歸估計系數(shù)為-1.726，且在10%的顯著性水平下顯著，表明外商直接投資變量對高技術產(chǎn)業(yè)各行業(yè)創(chuàng)新效率的提高具有顯著的促進作用，外商直接投資每增加1個單位，創(chuàng)新效率就會提高約1.726個百分點，兩者成顯著正相關關系。這符合我們的判斷。加入WTO后，大量外商直接投資于的中國高技術產(chǎn)業(yè)，這一方面使得中國高技術產(chǎn)業(yè)的資本積累得到快速增加，另一方面也為中國高技術產(chǎn)業(yè)先進管理和技術人才的培養(yǎng)提供了較大的幫助。因此，在當前中國高技術產(chǎn)業(yè)初始發(fā)展階段，外商直接投資的引入能對中國高技術行業(yè)技術效率的改善和技術的進步起到積極的促進作用。

所有制因素變量(SOE)在模型d中回歸估計系數(shù)為2.03，且在10%的顯著性水平下顯著，表明所有制因素變量對高技術產(chǎn)業(yè)各行業(yè)創(chuàng)新效率的提高具有顯著的抑制作用，表明每提高一個百分點的國有企業(yè)產(chǎn)值份額將會導致下降2.03個百分點的創(chuàng)新效率值，負向影響較大，兩者成顯著的負相關關系。這和當前對所有制改革的認識是相同的，所有制改革的原因正是在于國有企業(yè)效率太低、資源配置極不合理，當前我國還存在著過高的不合理的國有資產(chǎn)比重。外資直接投資比重正相關于創(chuàng)新效率，這說明我國還可進一步提高外資引進的比例，較高的外資產(chǎn)值比例有利于創(chuàng)新效率的穩(wěn)步提高。這也表明進一步改革國有企業(yè)，破除國有企業(yè)壟斷，大力發(fā)展民營企業(yè)，積極引進外資企業(yè)，實行所有制結構多元化將十分有助于提高中國高技術產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。

從分行業(yè)面板數(shù)據(jù)估計結果與分地區(qū)面板數(shù)據(jù)模型估計結果比較可以看出，兩者系數(shù)的作用程度和方向基本類似。中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率地區(qū)和行業(yè)的改善都受國際貿(mào)易出口因素顯著的積極影響；地方政府資助和金融機構支持對行業(yè)創(chuàng)新效率的作用也與地區(qū)數(shù)據(jù)回歸基本相同，兩者都對中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提高起到負向作用；產(chǎn)業(yè)規(guī)模對地區(qū)和行業(yè)的創(chuàng)新效率改善都有積極的作用，不過與地方政府資助和金融機構支持相類似，產(chǎn)業(yè)規(guī)模對地區(qū)和行業(yè)創(chuàng)新效率起正向作用的顯著性是不同的。

這一區(qū)別主要源于兩者數(shù)據(jù)的差異，由于從地區(qū)角度并不能分離出行業(yè)的數(shù)據(jù)，所以分地區(qū)與分行業(yè)的創(chuàng)新效率及影響因素是兩套數(shù)據(jù)獨立計算的，因此計算結果可能會有所差異。但是總體上，差別性很小。這從另一側面也說明我們所使用隨機前沿模型的有效性。

2.3 進一步的研究

我們從區(qū)域和行業(yè)兩個方面分別考察加入無效函數(shù)前后各自的創(chuàng)新技術效率變化情況，統(tǒng)計結果見表8所示。

表8 區(qū)域和行業(yè)加入無效函數(shù)前后創(chuàng)新效率值變化的統(tǒng)計

表8顯示，區(qū)域創(chuàng)新效率均值在未加無效函數(shù)時只有0.242，在無效函數(shù)加入后達到0.382，雖然其值還遠遠低于前沿面水平，但與未加無效函數(shù)相比效率水平已有大幅提高；未加入效率影響因素的行業(yè)創(chuàng)新效率均值為0.376，遠遠小于加入無效函數(shù)后的0.544。所以，這也表明外環(huán)境因素的影響如果沒有被包含進去時，將有可能使測算的效率值不真實，數(shù)值變小。另外，因為導致地區(qū)和行業(yè)差異的各項因素對創(chuàng)新效率的作用顯著，這意味著區(qū)域和行業(yè)間的效率差異主要事由地方政府資助、金融支持、國際貿(mào)易、外商直接投資、所有制等因素和產(chǎn)業(yè)規(guī)模是造成的。

另外，為保證檢驗結果的穩(wěn)定性和準確性，本文在回歸模型中依次納入影響區(qū)域和行業(yè)創(chuàng)新效率的因素，檢測影響因素之間是否存在多重共線性。依次回歸影響區(qū)域創(chuàng)新效率因素，結果表明區(qū)域中只有金融機構支持不能顯著影響區(qū)域創(chuàng)新效率，其余各影響變量系數(shù)的顯著性與表3的考察結果基本一致，國際貿(mào)易出口和產(chǎn)業(yè)規(guī)模對區(qū)域創(chuàng)新效率有顯著的正向影響，地方政府資助對區(qū)域創(chuàng)新效率有顯著的負向影響。區(qū)域的影響因素依次納入回歸和一次性混合回歸結果基本一致，這表明區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部各因素多重共線性的影響并不嚴重。行業(yè)影響因素SFA回歸結果顯示，行業(yè)各項影響因素的系數(shù)中除了產(chǎn)業(yè)規(guī)模對行業(yè)創(chuàng)新效率的影響顯著與表6不同外，其余變量的顯著性檢驗與表6的考察結果基本一致，地方政府資助和金融機構支持均對行業(yè)創(chuàng)新效率有負向的影響，但都不顯著；國際貿(mào)易出口和外商直接投資均對行業(yè)創(chuàng)新效率有正向的影響，并且都顯著；所有制因素對行業(yè)創(chuàng)新效率有顯著的負向的影響。行業(yè)的影響因素依次納入回歸和一次性混合回歸結果基本一致，這說明行業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部各因素多重共線性的問題并不嚴重。這也表明本文前面的研究結論是一致可信的。

3 研究結論

本文從地區(qū)和行業(yè)角度應用超越對數(shù)隨機前沿模型實證檢驗了中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)外環(huán)境因素影響創(chuàng)新效率的過程。研究結果表明，具體而言，地方政府資助和金融機構支持都對區(qū)域創(chuàng)新效率產(chǎn)生顯著的負面影響，但對行業(yè)的負面作用是不顯著的；國際貿(mào)易出口對中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率地區(qū)和行業(yè)的改善都有顯著的積極影響；產(chǎn)業(yè)規(guī)模對中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率地區(qū)的改善有顯著的積極作用，但對行業(yè)創(chuàng)新效率的正向作用不顯著。由于數(shù)據(jù)的原因，本文僅分析了外商直接投資和所有制因素對中國高技術產(chǎn)業(yè)分行業(yè)創(chuàng)新效率的影響，結果顯示增加外國直接投資(FDI)有助于提高中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，而所有制因素對中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率改善有著顯著的負向影響。所以，大力促進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新支撐系統(tǒng)的完善，提高企業(yè)獨立研發(fā)能力，降低政府的過多參與，擴大出口額和產(chǎn)業(yè)規(guī)模，加大招商引資力度和選用恰當?shù)膰匈Y產(chǎn)規(guī)模對提升中國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率具有較強的正向影響。

[1]Pakes A,Griliches Z.Patents and R&D at the Firm Level:A first Look[A].Griliches Z.R&D Patents and Productivity[M].Chicago：University of Chicago Press,2005.

[2]支燕.創(chuàng)新能力、技術轉化與創(chuàng)新績效---來自我國電子信息業(yè)上市公司的實證[J].科學學與科學技術管理,2010,(3).

[3]馮堯.基于DEA方法的高技術產(chǎn)業(yè)成果轉化效率研究[J].學術交流,2011,(3).

[4]郭國峰,溫軍偉,孫保營.技術創(chuàng)新能力的影響因素分析---基于中部六省面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2009,(9).

[5]史修松,趙曙東,吳福象.中國區(qū)域創(chuàng)新效率及其空間差異研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2009,(3).

[6]慶東瑞,姚宇.我國信貸規(guī)模總量、省際結構與經(jīng)濟增長關系實證研究——基于LMDI方法[J].蘭州學刊,2013,(4).

[7]王爭,史晉川.轉型時期中國工業(yè)生產(chǎn)績效的地區(qū)差異及波動性的解釋---基于隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的分析[J].世界經(jīng)濟文匯,2007,(4).