合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 陸燕春 梁蘇丹 趙紅

基于生態(tài)系統(tǒng)的區(qū)域技術(shù)吸納效率研究*

合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 陸燕春 梁蘇丹 趙紅

區(qū)域技術(shù)吸納是創(chuàng)新不可或缺的環(huán)節(jié)。本文基于技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)對(duì)其效率的影響，從技術(shù)吸納的驅(qū)動(dòng)群落、擴(kuò)展群落、協(xié)調(diào)群落及外部環(huán)境四個(gè)方面建立效率評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過超效率Malmquist指數(shù)得出我國29省的技術(shù)吸納效率指數(shù)，并用Tobi t回歸分析生態(tài)系統(tǒng)中群落和環(huán)境對(duì)技術(shù)吸納效率的影響。結(jié)果表明，西部地區(qū)的技術(shù)吸納效率指數(shù)高于東中部，且技術(shù)吸納群落對(duì)其效率的影響較為顯著，最后提出應(yīng)突出企業(yè)技術(shù)吸納主體的地位及完善網(wǎng)上技術(shù)市場(chǎng)的建議。

生態(tài)系統(tǒng) 技術(shù)吸納 超效率 DEA Malmquist指數(shù)

一、引言

近年來，在科技進(jìn)步推動(dòng)下，區(qū)域內(nèi)技術(shù)吸納主體的技術(shù)引進(jìn)、吸收能力和政策都發(fā)生重要變化，區(qū)域技術(shù)吸納整體效率的提高越來越依賴技術(shù)吸納各個(gè)環(huán)節(jié)效率的提高。從生態(tài)學(xué)的角度來看，區(qū)域技術(shù)吸納群落的發(fā)展及其共同演化的程度直接影響區(qū)域技術(shù)吸納整體效率，將生態(tài)仿生學(xué)與技術(shù)吸納理論結(jié)合便于從系統(tǒng)的角度區(qū)分技術(shù)吸納主體，為進(jìn)一步探究系統(tǒng)內(nèi)各主體的協(xié)同演化機(jī)制提供了理論基礎(chǔ)。

目前，學(xué)術(shù)界對(duì)區(qū)域技術(shù)吸納效率的研究主要集中在兩個(gè)方面：一是關(guān)于影響區(qū)域技術(shù)吸納效率因素的定性研究。有學(xué)者借鑒管理學(xué)中的企業(yè)吸收能力概念，從區(qū)域技術(shù)吸納的過程評(píng)價(jià)其效率，如韓伯棠（2013）將區(qū)域技術(shù)吸納能力分解為知識(shí)獲取、消化、轉(zhuǎn)移及應(yīng)用四個(gè)方面的能力，以此作為評(píng)價(jià)區(qū)域技術(shù)吸納能力的依據(jù)，馬淼森（2014）基于Zahra&George吸收能力模型，從知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力、創(chuàng)新技術(shù)消化吸收能力、研發(fā)整合能力、新知識(shí)開發(fā)能力四個(gè)維度評(píng)價(jià)區(qū)域知識(shí)吸收能力；還有學(xué)者將技術(shù)吸納看成是技術(shù)創(chuàng)新的一部分，如張江雪（2009）、童曉玲（2014）、劉鳳朝（2015）等，將人力資本、研發(fā)投入、技術(shù)吸納合同金額、技術(shù)差距、金融市場(chǎng)效率等作為區(qū)域技術(shù)吸納效率的替代變量，研究區(qū)域技術(shù)吸納效率。二是關(guān)于區(qū)域技術(shù)吸納效率的定量研究，學(xué)術(shù)界多采用因子分析法、泰爾指數(shù)、門檻回歸、系統(tǒng)GM M估計(jì)、結(jié)構(gòu)方程等方法，如，張建清（2012）用系統(tǒng)GM M估計(jì)法分析了中國對(duì)國外技術(shù)吸收能力的動(dòng)態(tài)演變，關(guān)愛萍（2014）利用門檻回歸檢驗(yàn)了技術(shù)承接地區(qū)的吸收能力。

因此，國內(nèi)學(xué)術(shù)界關(guān)于技術(shù)吸納理論的研究大多還停留于企業(yè)戰(zhàn)略與企業(yè)創(chuàng)新管理層面，忽略了區(qū)域內(nèi)技術(shù)吸納主體在技術(shù)吸納過程中的差異性和特殊性，基于區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)層面的研究則忽略了技術(shù)吸納與創(chuàng)新的差異，缺乏對(duì)技術(shù)吸納作用機(jī)制的深入探討。本文試圖從區(qū)域生態(tài)仿生學(xué)角度分析技術(shù)吸納的作用機(jī)制，運(yùn)用DEA-Tobit方法進(jìn)行定量研究，并在此基礎(chǔ)上解釋區(qū)域技術(shù)吸納出現(xiàn)差異的原因，由此提出改進(jìn)區(qū)域技術(shù)吸納效率的可行性建議，從而豐富區(qū)域技術(shù)吸納理論。

二、區(qū)域技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)的作用機(jī)制

技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)是在一定時(shí)空范圍內(nèi)，具有穩(wěn)定性、共生性、自組織性的技術(shù)吸納群落及其協(xié)同發(fā)展的復(fù)雜演化系統(tǒng)。其中，具有相同價(jià)值鏈的物種聯(lián)結(jié)形成了各種群落，通過資本、人員及信息的流動(dòng)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部各群落之間及與環(huán)境之間的物質(zhì)和信息交換，在競(jìng)爭(zhēng)性合作共生的相互作用中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的動(dòng)態(tài)演化。大致來看，區(qū)域技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)有三個(gè)群落及相關(guān)外部環(huán)境構(gòu)成，其中企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)等技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用機(jī)構(gòu)形成了技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落；技術(shù)中介機(jī)構(gòu)和金融機(jī)構(gòu)等科技服務(wù)型機(jī)構(gòu)逐漸演化為技術(shù)吸納中介群落，主要為技術(shù)供求雙方提供咨詢、評(píng)估、融資等科技服務(wù)；各級(jí)政府部門和各類行業(yè)協(xié)會(huì)構(gòu)成了技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落。技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)的外部環(huán)境包括制度環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、技術(shù)環(huán)境、人文環(huán)境。其中制度環(huán)境主要是政府歷年來為了引導(dǎo)技術(shù)吸納發(fā)展形成的一系列支持性公共政策的總稱。經(jīng)濟(jì)環(huán)境決定了技術(shù)吸納的意愿，也為技術(shù)吸納提供雄厚的內(nèi)部資源保障。技術(shù)環(huán)境是區(qū)域內(nèi)技術(shù)水平及人才交流合作的程度，良好的技術(shù)環(huán)境是區(qū)域技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落進(jìn)行實(shí)時(shí)、協(xié)同創(chuàng)新必要的技術(shù)基礎(chǔ)。人文環(huán)境指區(qū)域內(nèi)的文化環(huán)境及公民的文化素質(zhì)，人文環(huán)境在一定程度上影響了技術(shù)吸納主體的價(jià)值取向和技術(shù)需求，有利于區(qū)域技術(shù)吸納持續(xù)發(fā)展。技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)作用機(jī)制如圖1所示。

圖1 技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)作用機(jī)制圖

首先，在技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落中高校與科研機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)研究是技術(shù)吸納的理論基礎(chǔ)，其部分應(yīng)用型研究成果為區(qū)域技術(shù)吸納帶來了技術(shù)萌芽。企業(yè)是技術(shù)吸納過程中技術(shù)轉(zhuǎn)換及應(yīng)用的主體，只有新技術(shù)通過企業(yè)的產(chǎn)品中試才能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化及產(chǎn)業(yè)化。在技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落中，高校、科研機(jī)構(gòu)及企業(yè)各自發(fā)揮著不同的作用。高校和科研機(jī)構(gòu)通過技術(shù)轉(zhuǎn)讓和合作開發(fā)為企業(yè)技術(shù)獲取及消化吸收提供人才和技術(shù)支持，相應(yīng)地企業(yè)向高校和科研機(jī)構(gòu)支付資金作為報(bào)酬，由此實(shí)現(xiàn)技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落內(nèi)的資金、人才和技術(shù)等資源循環(huán)。其次，技術(shù)吸納擴(kuò)展群落是技術(shù)吸納供求雙方的中介，為技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落提供包括技術(shù)咨詢、技術(shù)評(píng)估、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、融資及技術(shù)培訓(xùn)等服務(wù)，節(jié)約交易成本，加速了技術(shù)、資金在技術(shù)吸納主體間的流動(dòng)，極大地影響了技術(shù)吸納的速度和規(guī)模。最后，技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落則是通過政府的各項(xiàng)政策引導(dǎo)技術(shù)、人員、資金在不同物種間的流動(dòng)，調(diào)節(jié)不同物種、群落的關(guān)系，維持技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)中三個(gè)群落相互依存、相互影響、共同發(fā)展，三者之間的關(guān)系具體表現(xiàn)為：首先，技術(shù)吸納擴(kuò)展群落是技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落發(fā)展的“加速器”。在技術(shù)吸納過程中，技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落需要整合各方資源，包括獲取金融種群的資金支持、掌握市場(chǎng)的發(fā)展要求、把握政策導(dǎo)向等，因此需要技術(shù)吸納擴(kuò)展群落為其提供融資、信息、服務(wù)，相應(yīng)的技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落要向技術(shù)吸納擴(kuò)展群落支付傭金或股息，技術(shù)吸納擴(kuò)展群落將獲得的資金維持自身發(fā)展。其次，技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落是技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落發(fā)展的“守夜人”。技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落通過制定各種財(cái)稅政策，對(duì)技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落內(nèi)有較強(qiáng)吸納能力的企業(yè)給予財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠，以及風(fēng)險(xiǎn)投資上的傾斜，鼓勵(lì)和引導(dǎo)區(qū)域技術(shù)吸納的發(fā)展；對(duì)重點(diǎn)高校或高校的重點(diǎn)專業(yè)進(jìn)行財(cái)政投入的傾斜，為高校基礎(chǔ)研究提供資金，加速技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落的發(fā)展；技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落還可以為技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落提供公共基礎(chǔ)設(shè)施和公共社會(huì)服務(wù)等公共產(chǎn)品，為技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落的發(fā)展提供良好的環(huán)境。同時(shí)，技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落對(duì)技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落也具有重要作用：一方面，技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落向技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落繳納稅收，為技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落的正常運(yùn)行提供資金；另一方面，在技術(shù)吸納政策的執(zhí)行過程中，技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落的反饋也是為技術(shù)吸納政策的調(diào)整提供了依據(jù)。最后，技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落為技術(shù)吸納擴(kuò)展群落發(fā)展指明方向。由于我國技術(shù)吸納擴(kuò)展群落仍處于發(fā)展階段，需要以政府為代表的技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落運(yùn)用財(cái)稅杠桿對(duì)技術(shù)吸納擴(kuò)展群落進(jìn)行宏觀調(diào)控。同時(shí)，還需要技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落投入資金建立技術(shù)轉(zhuǎn)移平臺(tái)，扶持技術(shù)吸納擴(kuò)展群落發(fā)展；并對(duì)技術(shù)吸納擴(kuò)展群落偏離國家發(fā)展計(jì)劃的行為進(jìn)行監(jiān)督和管理，彌補(bǔ)市場(chǎng)自由所帶來的缺陷。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源本文數(shù)據(jù)來源于2003～ 2014年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。經(jīng)整理，選取我國29個(gè)省份（西藏、青海部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，故刪去）2003～2014年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)均以2003年為基期進(jìn)行平減處理，缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法方法進(jìn)行處理。

（二）模型構(gòu)建為了綜合評(píng)估區(qū)域技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)的績(jī)效，目前常見的做法是運(yùn)用DEA方法度量其運(yùn)行效率，DEA是將數(shù)學(xué)線性規(guī)劃的思想與經(jīng)濟(jì)學(xué)中生產(chǎn)函數(shù)思想相結(jié)合的非參數(shù)估計(jì)方法，通過測(cè)定決策單元與前沿面的距離之比得出其效率值，能夠很好地估計(jì)多投入、多產(chǎn)出下的決策單元的生產(chǎn)效率。但傳統(tǒng)的CCR模型計(jì)算效率結(jié)果往往存在數(shù)個(gè)有效的決策單元，并且有效決策單元的效率值都為1，因而無法進(jìn)一步比較這些有效決策單元之間的效率。針對(duì)上述問題，Andersn（1993）建立了基于投入導(dǎo)向的超效率DEA模型，可以對(duì)相對(duì)有效的決策單元的效率進(jìn)行排序，降低度量的誤差。

假設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有m個(gè)投入s個(gè)產(chǎn)出，Xj、Yj分別代表每個(gè)決策單元DMUj第i項(xiàng)投入和第j項(xiàng)產(chǎn)出，Xj=（x1j，x2j，...，xij）＞0，Yj=（y1j，y2j，...，yij）＞0，s-為投入冗余，s+為投入不足。λj為決策變量，θ為目標(biāo)值，則其表達(dá)式為：

考慮到樣本數(shù)據(jù)為12年的面板數(shù)據(jù)，為了更好地反映時(shí)間因素對(duì)技術(shù)吸納效率的影響，本文構(gòu)建了超效率DEA的Malmquist指數(shù)模型，分析不同時(shí)期各個(gè)決策單元的技術(shù)效率的動(dòng)態(tài)變化。Malmquist指數(shù)首先由Caves提出，后由Fare等進(jìn)一步發(fā)展而來。根據(jù)Fare（1994）的方法，本文將每個(gè)省定義為一個(gè)決策單元，然后構(gòu)建不同時(shí)期的技術(shù)吸納效率前沿，把每個(gè)省的實(shí)際值同前沿面進(jìn)行比較,以此測(cè)量其技術(shù)吸納效率。設(shè)D為距離函數(shù)，（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分別為t期和t+1期的投入產(chǎn)出關(guān)系,投入產(chǎn)出關(guān)系從（xt，yt）向（xt+1，yt+1）變化就是技術(shù)吸納效率的變化，則基于距離函數(shù)的Malmquist指數(shù)可以測(cè)定t時(shí)期技術(shù)條件下，從t到t+1時(shí)期的效率增減情況，其表達(dá)式為：

其中，M即為Malmquist指數(shù)（TFP），若Malmquist指數(shù)M＞1，表明從t時(shí)期到t+1時(shí)期技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；反之，表示從t時(shí)期到t+1時(shí)期技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)效率下降。

（三）技術(shù)吸納效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為了全面、客觀、準(zhǔn)確地反映區(qū)域技術(shù)吸納的實(shí)際水平與發(fā)展趨勢(shì)，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取遵循目的性、系統(tǒng)性、科學(xué)性、可操作的原則，同時(shí)結(jié)合區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)成及DEA方法的指標(biāo)構(gòu)建原則，將技術(shù)吸納群落和環(huán)境作為技術(shù)吸納的投入層面，將技術(shù)吸納帶來的效益作為產(chǎn)出層面，構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)視角下的技術(shù)吸納評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。

表1 技術(shù)吸納效率指標(biāo)說明

（1）投入層指標(biāo)。由于技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)由吸納群落與吸納環(huán)境構(gòu)成。因此在技術(shù)吸納群落層面，選擇“高技術(shù)企業(yè)技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)”代表技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落在技術(shù)吸納方面的投入；選擇“技術(shù)吸納合同金額”、“金融機(jī)構(gòu)科技融資”代表技術(shù)吸納擴(kuò)展群落對(duì)技術(shù)吸納的投入。在技術(shù)吸納環(huán)境層面，由于制度環(huán)境不易度量，這里沒有選擇相應(yīng)指標(biāo)；由于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好越有能力支持研發(fā)投入，因此地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境由“固定資產(chǎn)投資”表示；技術(shù)環(huán)境由“專利授權(quán)數(shù)”表示，“專利授權(quán)數(shù)”可以綜合評(píng)價(jià)該地區(qū)技術(shù)水平及協(xié)同研發(fā)的能力；人文環(huán)境由“R&D人員數(shù)”表示，“R&D人員數(shù)”為區(qū)域內(nèi)從事科研活動(dòng)的人數(shù)，反映區(qū)域內(nèi)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的鼓勵(lì)程度，也可以反映該地的人力資本水平。

（2）產(chǎn)出層指標(biāo)。技術(shù)吸納的產(chǎn)出也要從群落和環(huán)境的角度考慮，由于GDP是所有常駐單位在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)的所有最終產(chǎn)品和勞務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值，所以將“地區(qū)生產(chǎn)總值”作為區(qū)域技術(shù)吸納環(huán)境總體績(jī)效。技術(shù)吸納群落中擴(kuò)展群落相關(guān)經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)難以獲得，因此只考慮技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落的技術(shù)吸納效益。其中，“新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)”、“工業(yè)增加值”代表企業(yè)種群已獲取的新技術(shù)及技術(shù)吸納的經(jīng)濟(jì)效益。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）技術(shù)吸納超效率Malmquist指數(shù)本文使用EM S1.3運(yùn)行超效率DEA模型,得到2004～2014年各省技術(shù)吸納Malmquist指數(shù)如表2所示。從表2可以看出：各省技術(shù)吸納效率并不穩(wěn)定，在部分年度技術(shù)吸納效率是下降的。為了便于分析區(qū)域差異，將全國29個(gè)省按經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分為東中西部，并將其平均技術(shù)吸納效率值繪制成圖1。從圖1中可以看到，全國技術(shù)吸納效率指數(shù)在2005～2009年期間隨時(shí)間的變化逐漸降低，受2009年10月出臺(tái)的四萬億投資計(jì)劃影響，在2010年又急劇上升達(dá)到歷史最高點(diǎn)，而后國家又不斷推出產(chǎn)業(yè)升級(jí)新政策，促使技術(shù)吸納效率指數(shù)在2011～2014年逐年提高。西部地區(qū)技術(shù)吸納效率指數(shù)明顯高于東中部，由于西部地區(qū)科技研發(fā)實(shí)力明顯低于東中部，因而更傾向于技術(shù)吸納，技術(shù)吸納效率指數(shù)相對(duì)較高。

表2 2004～2014年29省技術(shù)吸納超效率Malmquist指數(shù)

圖1 東中西部技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)效率動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)圖

（二）Tobi t回歸解釋區(qū)域技術(shù)吸納效率差異由表2可以看出，省際間技術(shù)吸納能力差異較大，根據(jù)上文基于生態(tài)系統(tǒng)的技術(shù)吸納作用機(jī)制可知：引起這種差距的原因是不同地區(qū)的技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)存在不同，主要表現(xiàn)在技術(shù)吸納群落及環(huán)境的差異。本文選擇企業(yè)技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)占企業(yè)R&D投入比重（x1）表示技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落對(duì)技術(shù)吸納能力的影響；選取技術(shù)吸納合同金額（x2）和金融機(jī)構(gòu)的科技貸款占R&D投入的比重（x3）衡量技術(shù)吸納擴(kuò)展群落對(duì)技術(shù)吸納的推動(dòng)作用；選取政府科技扶持資金占R&D投入的比重（x4）技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落對(duì)技術(shù)吸納能力的協(xié)調(diào)能力；選取新增固定資產(chǎn)金額（x5）反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境，選取區(qū)域R&D人員全時(shí)當(dāng)量（x6）反映區(qū)域技術(shù)吸納的人文環(huán)境；選取區(qū)域?qū)＠跈?quán)數(shù)（x7）反映區(qū)域的技術(shù)基礎(chǔ)，進(jìn)一步討論技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的各個(gè)組成部分對(duì)整體效率的影響。

由于技術(shù)吸納效率指數(shù)值是非負(fù)的，數(shù)據(jù)被截?cái)啵舨捎米钚《朔〞?huì)帶來參數(shù)的偏差和不一致。Tobi t模型屬于因變量受到限制的一種回歸分析法，當(dāng)因變量為受限值時(shí)，采用Tobi t模型回歸比較合適。為了消除量綱和異方差的影響，將變量對(duì)數(shù)化，建立Tobi t回歸模型為：

yi=α0+α1l nx1+α2l nx2+α3l nx3+α4l nx4+α5l nx5+α6l nx6（3）

式（3）中，α0為常數(shù)，αi（i=1，2，…，6）為解釋變量系數(shù)。本文使用st at a13.0對(duì)各省技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)效率與其影響因素進(jìn)行Tobi t回歸，結(jié)果如表3所示：

表3 Tobit回歸結(jié)果

從表3的實(shí)證結(jié)果可以看出：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)占企業(yè)R&D投入比重（x1）在1%的水平下與技術(shù)吸納效率顯著正相關(guān)，說明技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落對(duì)技術(shù)吸納能力的推動(dòng)作用較為顯著，技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落發(fā)育程度越好，越有利于技術(shù)吸納生態(tài)系統(tǒng)效率的提高；技術(shù)吸納合同金額（x2）和金融機(jī)構(gòu)的科技貸款占R&D投入的比重（x3）別分在5%和1%的顯著水平下與區(qū)域技術(shù)吸納效率顯著正相關(guān)，表明技術(shù)吸納擴(kuò)展群落對(duì)技術(shù)吸納的作用較為顯著，其中金融中介對(duì)技術(shù)吸納效率的影響更為顯著；政府科技扶持資金占R&D投入的比重（x4）在10%的水平下與區(qū)域技術(shù)吸納效率正相關(guān)，但是顯著性水平與技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落和技術(shù)擴(kuò)展群落相比相對(duì)較低，說明技術(shù)吸納協(xié)調(diào)群落雖然推動(dòng)了區(qū)域技術(shù)吸納能力的提高，但是自身的協(xié)調(diào)能力有待提高；新增固定資產(chǎn)金額（x5）與區(qū)域技術(shù)吸納效率在1%的顯著水平下負(fù)相關(guān)，區(qū)域?qū)＠跈?quán)數(shù)（x7）與區(qū)域技術(shù)吸納效率1%的顯著水平下顯著正相關(guān)，而區(qū)域R&D人員全時(shí)當(dāng)量（x6）的P值較大，表明其對(duì)技術(shù)吸納效率的影響不顯著。

五、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論通過Tobi t模型對(duì)全國29個(gè)省技術(shù)吸納效率回歸可以看出：第一，在影響區(qū)域技術(shù)吸納效率的各個(gè)因素中，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)占企業(yè)R&D投入比重（x1）、技術(shù)吸納合同金額（x2）、金融機(jī)構(gòu)的科技貸款占R&D投入的比重（x3）和區(qū)域?qū)＠跈?quán)數(shù)（x7）對(duì)區(qū)域技術(shù)吸納水平影響較大，政府科技扶持資金占R&D投入的比重（x4）影響相對(duì)較弱，而區(qū)域R&D人員全時(shí)當(dāng)量（x6）影響不明顯。第二，技術(shù)吸納群落對(duì)技術(shù)吸納效率均存在顯著正面影響，其中驅(qū)動(dòng)群落對(duì)區(qū)域技術(shù)吸納效率的影響最大，擴(kuò)展群落對(duì)區(qū)域技術(shù)吸納效率的影響次之。由此可以看出，增加高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)引進(jìn)占產(chǎn)業(yè)R&D資金的比例，推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)技術(shù)吸納的資金傾斜等可以顯著提高區(qū)域技術(shù)吸納效率。創(chuàng)新協(xié)調(diào)群落對(duì)技術(shù)吸納效率也有正面影響，但其顯著性相對(duì)較低。第三，技術(shù)吸納環(huán)境對(duì)技術(shù)吸納效率的影響不太穩(wěn)定。其中，技術(shù)環(huán)境對(duì)技術(shù)吸納存在顯著的正面影響，而經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)技術(shù)吸納存在顯著的負(fù)面影響，人文環(huán)境的作用則不明顯。

（二）政策建議從上述結(jié)論可以看出，我國技術(shù)吸納發(fā)展緩慢、區(qū)域差異明顯，為了提高區(qū)域技術(shù)吸納的效率，政府可以從以下幾個(gè)方面綜合考慮：一是優(yōu)化技術(shù)吸納發(fā)展布局，形成以技術(shù)吸納驅(qū)動(dòng)群落為主，技術(shù)吸納擴(kuò)展群落為輔，技術(shù)協(xié)調(diào)群落宏觀調(diào)控的發(fā)展格局；二是強(qiáng)化市場(chǎng)在技術(shù)吸納過程中的主導(dǎo)作用，突出企業(yè)技術(shù)吸納主體的地位。圍繞企業(yè)的技術(shù)吸納需求立項(xiàng)，加強(qiáng)對(duì)整個(gè)行業(yè)的技術(shù)需求分析與預(yù)測(cè)，將產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際需求實(shí)時(shí)反映給高校、科研院所，促進(jìn)以需求立項(xiàng)進(jìn)行研發(fā)；三是積極利用信息技術(shù)成果，用信息化提升技術(shù)吸納中介種群的效率，進(jìn)一步擴(kuò)大技術(shù)吸納擴(kuò)展群落的影響范圍，鼓勵(lì)各省建立和完善網(wǎng)上技術(shù)吸納信息系統(tǒng)，及時(shí)聯(lián)動(dòng)技術(shù)吸納各個(gè)群落；四是深化科技金融改革，推動(dòng)科技融資模式多樣化，進(jìn)一步拓寬科技融資渠道，減少技術(shù)獲取環(huán)節(jié)的資金障礙，充分發(fā)揮金融種群對(duì)技術(shù)吸納的推動(dòng)作用；五是進(jìn)一步優(yōu)化技術(shù)吸納環(huán)境，注重對(duì)高層次人才培養(yǎng)，進(jìn)一步完善科技人才的激勵(lì)機(jī)制。

*本文系安徽省“軟科學(xué)”研究項(xiàng)目“合肥市創(chuàng)新生態(tài)體系建設(shè)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：JS2015H KRK0002）階段性研究成果。

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（編輯 朱珊珊）