基于創新驅動視角的中國省際技術創新效率測度及影響因素分析

唐娟莉，倪永良，鄭麗娟

（1.西安石油大學經濟管理學院，陜西西安710065；2.聊城大學商學院，山東聊城252059）

1 引言與文獻回顧

進入21世紀，在科技迅猛發展的形勢下，在國際競爭形勢越來越嚴峻和資源環境約束下，為了促進國家發展和提升國際競爭力，世界各國將科技創新提升為國家發展戰略，并逐步加大了科技創新投入力度。現代經濟增長理論認為，決定經濟增長的重要因素是技術進步和創新。于是，創新能力水平的高低已成為衡量國家或地區經濟發展水平和綜合競爭力的重要指標。為了全面建設小康社會和加快經濟發展方式的轉型，必須把科技創新擺在國家發展全局的核心位置，充分發揮科技進步和創新對其的支撐作用，為中國經濟持續穩定發展提供強大動力。近年來，中國政府對于如何提升自主創新能力、建立創新型國家、增強國家競爭優勢給予了高度關注，中國的R&D經費和人力投入持續攀升，R&D經費支出由2000年的896億元上升到2016年的15676.75億元，年均增長率為19.6%；同期，R&D人員投入由92.2萬人年增加到387.81萬人年，年均增長率為9.4%。然而，創新資源投入的增加只是提高創新能力的必要條件而非充分條件，也就是說，創新能力的提升既要關注創新資源的投入，更要注重創新效率水平的提升。國內外大量研究表明，創新能力的提升不僅取決于研發投入的持續增長，而且在很大程度上依賴于創新效率的提高［1］。于是，在中國創新資源相對短缺的約束下，創新效率問題就顯得尤為重要。然而，現實是中國的創新效率還處于相對較低的水平，而且區域創新效率差異顯著，這給中國區域經濟水平的均衡發展造成了嚴重影響。為了實現經濟可持續增長，并鑒于創新資源的有限性，實施創新驅動戰略，提升省際技術創新效率，推動經濟增長由要素驅動和投資驅動模式向創新驅動模式轉變，盡快使科技創新成為經濟社會發展的主要驅動力［2］。因此，基于創新驅動視角下，深入研究中國省際技術創新效率，對于調整并優化產業結構、加快轉變經濟增長方式、提升經濟增長質量和效率、培育國際競爭優勢具有重要的戰略意義和現實意義。

縱觀國內外學者的研究成果，在創新效率測算方面，知識生產函數的運用較為普遍，如Fritsch［3］運用知識生產函數，測算了歐洲11個區域的創新效率。王銳淇等［4］利用SFA方法，測度了我國區域技術創新效率，研究結果顯示，我國各地區技術創新效率總體呈現出上升趨勢。近些年，DEA方法的運用較為流行，如羅彥如等［5］采用三階段DEA模型，實證研究了我國2007年30個省份的技術創新效率，認為2007年我國整體技術創新效率雖然較低，投入冗余率均達到45%，但技術創新仍處于規模報酬遞增階段，技術效率的下降主要是由于規模效率低下所導致的。白俊紅和蔣伏心［6］應用三階段DEA方法，考察了我國區域創新的效率問題，發現我國區域創新效率較低，主要原因是規模效率不高；運用三階段DEA方法測算的結果更能客觀地反映區域創新效率水平，更符合經濟現實。韓晶等［7］基于綠色增長視角，運用四階段DEA模型，實證研究了中國2010年各省份的創新效率，發現中國創新效率區域差異顯著，中西部地區的創新效率明顯低于東部地區；經過四階段DEA調整后，區域創新效率明顯提高，規模報酬遞增的省份增多。余泳澤和劉大勇［8］基于創新價值鏈視角，采用三階段DEA模型，實證考察了知識創新、科研創新和產品創新3個階段的創新效率。

在創新效率影響因素方面，大量文獻對影響中國創新效率的因素進行了探索［9］，研究結果表明，所有制結構、市場競爭程度、知識產權保護、企業規模、產權結構、市場化進程等均是影響創新效率的重要因素。王銳淇等［4］利用空間計量經濟學工具，從外生角度對影響技術創新效率的因素進行了分析，發現市場開放度、基礎設施建設、人力資本稟賦對區域技術創新效率具有顯著的影響效應。韓晶等［7］研究認為，科技創新環境、環保規制、對外開放程度是提高區域創新效率的重要影響因素。曹霞和于娟［10］研究發現，經濟水平、政府資助、產權保護意識、對外開放程度、教育重視程度、信息化水平是提升中國省域研發創新效率的有利因素。除了上述影響因素外，許多研究認為要素市場扭曲對創新效率也有重要的影響［11］，研究發現要素市場扭曲顯著抑制了企業或產業創新效率的提高 ，但其抑制效應存在邊際貢獻遞減規律 。

綜上所述，這些研究成果為本文奠定了研究基礎，其理論和方法對本研究具有重要的啟發和借鑒意義。但已有研究涉及省際技術創新效率的較少，更多地是研究產業或企業的創新效率；創新驅動戰略的實施對區域技術效率的提升具有非常重要的作用，很少有研究基于創新驅動視角展開研究。鑒于此，基于創新驅動視角，選用中國30個省份2000—2015年的面板數據作為樣本，采用DEA-Tobit兩階段模型，測度中國省際技術創新效率，并實證探索影響中國省際技術創新效率的因素，以尋求提升中國省際技術創新能力和水平的合理途徑，為調整并優化產業結構、加快轉變經濟增長方式、增強國際競爭力等提供具有實踐指導性的政策建議。

2 數據來源與變量選擇

2.1 數據來源

研究所用指標數據來源于《中國統計年鑒》（2001—2016）、《中國科技統計年鑒》（2001—2016）。鑒于國外三大主要檢索工具收錄中國科技論文數、郵電通信業務總量等核心數據只能查找到2015年；同時，鑒于西藏指標數據缺失較多，故將其剔除，因此，本文共研究選取2000—2015年全國30個省份①的480個樣本數據，用以測算中國30個省份的技術創新效率，并確定其關鍵影響因素。

2.2 技術創新效率評價指標選擇

技術效率評價指標分為兩大類：投入指標和產出指標。投入指標選擇R&D人員全時當量和R&D經費支出兩個指標。鑒于R&D經費支出具有時滯性和累積性［14］，要更好更準確地反映省際技術創新實力和潛力用R&D資本存量來表征更為合適。對于R&D資本存量的計算，采用永續盤存法進行估算［14］，具體估算方法如下：

其中，RDEi，t、RDEi，t-1分別代表第 i個地區第 t年、t-1年的R&D資本存量；Ei，t-1代表第i個地區第t-1年的實際R&D經費支出；δ代表資本折舊率，借鑒Griliches［14］對資本折舊率的估計，假設δ=15%。

公式（1）中，R&D資本存量的計算需要使用基期的R&D資本存量RDEi，0，其估算方法如下：

其中，g代表年均R&D經費增長率，δ代表資本折舊率，Ei，0代表第i個地區基期的實際R&D經費支出。

對于產出指標，主要從知識和經濟兩個角度考慮，研究選用國外三大主要檢索工具收錄中國科技論文數、專利申請量、新產品銷售收入、技術市場成交額四個指標來綜合反映中國省際技術創新活動的產出水平。

2.3 技術創新效率影響因素Tobit變量選擇

被解釋變量：以2000—2015年30個省份的技術創新效率作為被解釋變量。

解釋變量：在借鑒已有研究成果的基礎上，本文主要考察經濟發展水平、對外開放水平、政府財政支持、基礎設施、勞動者素質、信息化水平等6個外生變量可能對中國省際技術創新效率的影響。這6個外生變量分別用人均GDP、外商直接投資占GDP的比重、財政支出占GDP的比重、公路里程、平均受教育年限、人均郵電通信業務總量來表征。

本研究主要是通過構建DEA模型，以上述所選擇的投入產出指標為依據，將決策單元投影到DEA前沿面上，計算決策單元偏離DEA前沿面的距離，以此評價決策單元的相對有效性，基于此，再利用Tobit模型分析各省際技術創新效率的影響因素及其程度（見圖1）。

圖1 模型求解框架圖

3 基于創新驅動視角的省際技術創新效率測度與分析

3.1 技術創新效率測度

通過規模報酬可變的BC2模型對中國2000—2015年30個省份技術創新的技術效率、純技術效率、規模效率及規模收益狀況進行了測算，結果見表1。由表1可知，從整體上看，2000—2015年中國各地區的技術創新效率呈現出梯度變化特征，即技術創新效率的高低順序依次是東部地區、西部地區、中部地區。這表明，東部地區在創新思想、創新人才、創新資金投入、創新成果轉化等方面具有優勢，同時東部地區在創新資源和環境方面具有天然優勢，創新資源得到了充分的利用和發揮。就全國整體而言，2000—2015年，技術創新效率均值為0.771，離效率前沿面還有一定的差距；純技術效率均值為0.814，規模效率均值為0.945，說明中國技術創新效率還有較大的提升空間，需要不斷強化創新基礎支撐條件，加大創新資源投入，同時需進一步合理配置創新資源，優化其配置結構，提高創新資源利用效率，充分發揮創新作用。從效率測算結果來看，基于創新驅動視角的中國技術創新的規模效率大于純技術效率，說明純技術效率不高是中國技術創新效率較低的重要原因，即技術因素處于次要位置，規模因素發揮了主導作用。從東、中、西部地區來看，技術效率均值分別為0.8085、0.7398、0.7570，純技術效率均值分別為0.8474、0.7636、0.8165，規模效率均值分別為0.9558、0.9716、0.9142，可見，技術效率和純技術效率均是東部地區高于西部地區，西部地區又高于中部地區；而對于規模效率，中部地區高于東部地區，東部地區又高于西部地區，這與各地區經濟發展水平并不完全一致。三大地區均呈現出規模效率高于純技術效率的態勢，各地區技術效率較低的原因主要是由純技術效率不高所致。

2000—2015年，中國30個省份中，北京、上海、浙江、海南、內蒙古、重慶、貴州、云南、甘肅、新疆等10個省份處于效率前沿面上，其技術效率、純技術效率、規模效率值均為1，說明這10個省份處于規模收益不變階段，其投入產出比達到了最優狀態，表明其資源配置與技術管理相對有效，更加注重創新資源的合理配置和使用效率，而不是單純通過擴大資源投入規模來提高技術創新效率；其余省份均處于技術非有效狀態，表明創新投入資源并未得到合理配置和充分有效利用，技術管理處于相對低效或者無效的狀態，具有投入產出不匹配的特征，究其原因，可能是因為這些省份創新思想落后、創新基礎支撐不足、創新資源投入規模不當、創新驅動要素質量低下等，也可能是因為創新比較優勢未得到充分發揮、創新驅動貢獻不顯著或創新驅動效應不突出、創新成果產出效率較低、創新成果轉化率低等，因此，需進一步提升技術創新效率水平，即進一步合理配置創新資源，不斷優化創新資源結構，提高創新資源利用效率，強化創新成果產出效率和轉化率。

在技術有效的10個省份中，北京、上海、浙江、海南4省地處東部地區，由于其經濟發展水平、地理位置、資源等吸引了大量的高端人才，對外開放程度較高，創新成果轉化率較高等，所以其創新技術效率較高。北京是我國的經濟、政治、文化中心，擁有雄厚的經濟實力，借助于其獨特的地位吸引了大量的高科技人才，擁有大多數一流的高等院校和科研機構，自主創新能力較強，加之擁有領先的高科技技術，在政策上又具有優惠的先行先試的“特權”［2］，所以其技術創新效率位于全國之首，這與其獨特的地位相匹配。其余的6個省份均地處西部地區，經濟發展水平和對外開放程度均較低，但其卻處于技術效率前沿面上，可能是由于這些省份的創新資源得到了合理配置和充分有效的利用，創新比較優勢得到了充分發揮等。

在技術無效的20個省份中，有12個省份的技術創新效率低于全國平均值，特別是江西、寧夏、山西、河南、陜西、四川、河北、青海等8個省份的技術創新效率低于0.6，說明中國的技術創新效率還有待于進一步提升。其中青海省的技術創新效率水平最低，僅為0.279。青海地處西北地區，經濟發展水平較低，資源相對短缺，環境相對惡劣，同時也限制了其資源和資金的投入，基礎設施建設相對滯后，高等院校和科研機構相對較少，自主創新能力較低，公共基礎設施建設相對滯后，一流的高等院校和科研機構甚少，自主創新能力較低，技術應用能力較差，創新成果產出效率和轉化率較低，創新貢獻不顯著等［2］；另一方面，青海憑借國家西部大開發戰略及其國家對西部地區投資力度的逐步加大優勢，其投資規模迅速擴大，這就使得青海經濟發展與投資規模擴大之間存在必然聯系，即投資依賴關系，但在投資規模迅速擴張的同時其技術創新能力并未得到應有的提升，仍然處于較低的水平，相應的技術創新產出較少，最終導致青海技術創新效率很低。河北、福建、廣東地處東部沿海地區，經濟發展水平較高，創新資源和資金相對較為充裕，創新思想較為開放，對外開放程度較高，創新基礎支撐、創新成果產出效率與轉化率較高，其技術創新效率本應排于全國前列，而現在卻排于全國后列，其技術創新效率分別為0.351、0.616、0.635，特別是河北的技術創新效率與實際差距較大，處于全國倒數第二位，僅高于青海，主要是由于河北的研發創新能力相對較弱，粗放型的經濟增長方式，使其在創新產出方面處于劣勢地位，經濟增長主要憑借其資源和能源優勢拉動，福建在創新投入和創新產出方面不具有優勢，而廣東可能是由于創新比較優勢未得到充分發揮，也可能是創新資源投入規模不當，或者是創新基礎支撐還不夠、創新效應不顯著等，所以，導致了其創新技術效率較低。對于純技術效率而言，最低的是四川，為0.374，規模效率最低的是青海，為0.438。在未處于技術效率前沿面上的20個省份中，福建、陜西兩省份處于規模收益不變狀態，天津、山西、安徽等6個省份處于規模收益遞增狀態，河北、遼寧、江蘇等12個省份處于規模收益遞減狀態。

3.2 技術創新效率變異系數測算

通過測算2000—2015年中國技術創新效率變異系數可知，全國技術創新效率變異系數為0.0646，表明中國各地區技術創新資金投入的差距和創新資源利用有效程度的差異在縮小。從地區來看，東、中、西部地區技術創新效率變異系數分別為0.0588、0.0752、0.0831，說明東部地區的技術創新效率的變異系數最小，CV東部＜CV中部＜CV西部，表明東、中、西部地區技術創新能力差異顯著，東部地區技術創新能力要強于中西部地區。

2000—2015年，遼寧、海南、山西、河南、內蒙古、廣西、四川、貴州、陜西、青海、新疆等省份的技術創新效率變異系數較大，均超過了0.2，其中，青海的變異系數最大，達到0.556（見表2），說明2000—2015年中國技術創新效率的波動幅度相對較大。

3.3 技術創新模式分析

為了直觀清晰地辨別各省份技術創新情況，將坐標平面劃分為“高投入高效率”、“高投入低效率”、“低投入高效率”、“低投入低效率”四個象限。對于技術創新效率，按照其均值作為劃分技術效率高低的標準，即高于技術創新效率均值的為高效率，低于技術創新均值的為低效率；對于創新投入，采用因子分析法將創新投入指標進行降維，綜合為一個因子，計算其綜合得分，并以綜合得分的均值作為衡量創新投入高低的標準，即高于其均值的為高投入，低于其均值的為低投入。以技術創新效率均值為縱軸，以綜合得分均值為橫軸，將2015年中國30個省份的技術創新情況按上述類型進行分類②，其結果見圖2。

從圖2可以看出，處于第三、第四象限的省份相對較多。第一象限屬于技術創新效率呈現“高投入高效率”集聚的區域，有北京、浙江、上海、廣東、遼寧、山東、湖北、四川，大部分位于東部地區，西部地區的四川和中部地區的湖北，尤其是成都和武漢集聚了較多的高等院校，自主創新能力較強，導致了較高的技術創新效率；東部地區的北京、浙江、上海、廣東、遼寧、山東等經濟發展基礎好、經濟發展水平高，具有良好的技術創新支撐環境，創新投入處于全國前列，技術創新效率值均在0.8以上，總體而言，創新投入高，創新水平普遍較高，技術創新產出效率較高，屬于一種比較有效的技術創新模式。

表1 2000—2015年中國各地區技術創新效率狀況

第二象限屬于技術創新效率呈現“高投入低效率”集聚的區域，只有江蘇省位于第二象限，表明江蘇具有較高的技術創新投入，但是其創新產出效果卻與其投入的預期目標相差甚遠，即高投入低產出形成的投入產出不匹配。

位于第三象限的省份最多，第三象限屬于技術創新效率呈現“低投入低效率”集聚的區域，有福建、河北、海南、河南、江西、山西、貴州、新疆、云南、寧夏、內蒙古等11個省份。這一技術創新模式具有技術創新投入少，其創新產出效率也較低的特征。73%的省份處于中西部地區，這些省份經濟發展水平較低、管理水平相對滯后、制度體制不完善、創新發展的環境支撐不足、公共基礎設施建設相對滯后等，造成創新產出水平較低，導致技術創新效率較低。

第四象限屬于技術創新效率呈現“低投入高效率”集聚的區域，有天津、安徽、吉林、湖南、黑龍江、重慶、陜西、甘肅、青海、廣西，除天津外，其余省份均處于中西部地區。這一技術創新模式具有創新投入少而創新效率高的特征，應該是大力提倡發展的一類技術創新模式。

4 基于創新驅動視角的省際技術創新效率影響因素分析

本文建立如下受限因變量Tobit隨機效應面板模型，以進一步實證分析影響中國省際技術創新效率的因素。此外，為了檢驗所測算的東、中、西部地區技術創新效率在統計上是否具有顯著差異，在此以中部地區為基準，引入東、中、西部三大地區虛擬變量D1、D2、D3；同時，為了考察政府財政支持對東、中、西部地區技術創新效率的影響差異，引入政府財政支持與東、中、西部三大地區虛擬變量的交互項。

其中，Y*i為2000—2015年30個省份的技術創新效率；Xit為影響省際技術創新效率的因素，如經濟發展水平、政府財政支持、基礎設施等；μi是隨個體變化而變化、但不隨時間而變化并和解釋變量不相關的隨機變量，εit是隨個體和時間獨立變化的隨機變量，α為截距項，β為待估參數。

表3提供了中國技術創新效率影響因素的三個隨機效應回歸模型估計結果。三個隨機效應模型的rho值均超過0.59，表明中國技術創新效率的變化主要是由個體效應的變化來解釋的；三個模型的Wardχ2值均大于28，表明可以拒絕個體效應方差為0的原假設。同時，表3也給出了三個隨機效應模型的個體效應標準差和隨機干擾項標準差。

表2 2000—2015年中國各地區技術創新效率變異系數（CV）

圖2 中國技術創新模式

由表3可知，中部地區技術創新效率均值約為0.5，東、西部地區與中部地區的差異在三個模型中均不顯著，東部地區技術創新效率比中部地區約高0.11，而西部地區比中部地區約低0.03。表明東部地區的技術創新效率較高，而西部地區較低，這對于前述中國技術創新效率的測度結果正好進行了驗證，即從2000—2015年各年技術創新效率變化趨勢看，東部地區的技術創新效率（2015年除外）高于中部地區，中部地區（2000年除外）又高于西部地區。

在模型2中加入了政府財政支持變量，政府財政支持對中國省際技術創新效率具有負效應，且在統計上不具有顯著性。表明政府財政支持力度的加大雖然直接使得各地區的技術創新資金增加，但是創新資源和資金并未得到合理配置和有效利用，在一定程度上造成了經費的浪費，進而不利于技術創新效率的提升。

在模型3中加入了政府財政支持變量與東、中、西部三大地區虛擬變量D1、D2、D3的交互項。由表3可知，政府財政支持對東、中、西部地區技術創新效率產生了負向影響，東部地區在1%的水平上通過顯著性檢驗，中、西部地區不具有統計上的顯著性。說明政府財政支持對東部地區技術創新效率的影響大于對中西部地區的影響。表明在政府財政支持的影響下，中國省際技術創新效率會出現上升或下降，從全國水平來看，技術創新效率相對于原有水平下降了0.0022，下降幅度不大；從區域分布看，東、中、西部地區相對于原有水平分別下降了0.0145、0.0069、0.0005，可見，政府財政支持對中、西部地區技術創新效率的影響并不顯著。按理論來講，政府財政支持對技術創新效率的影響應該是正向的，而實證檢驗結果顯示影響卻是負向的，這充分說明我國還比較缺乏科技創新型高端人才、創新資源未得到合理配置、創新經費存在浪費等問題，因此，應充分發揮政府的導向作用，加強對創新型高端人才的引進和培養，調整并優化資源配置，充分發揮創新資金的作用，促使技術創新效率水平的提升。

由表3可知，三個模型中經濟發展水平對省際技術創新效率產生了負向影響，表明經濟發展水平高的地區并不代表其技術創新效率水平就高。究其原因，可能是因為在經濟發展水平高的地區，創新資金投入較多，創新資源較為豐裕，但是創新資源和創新資金并未得到合理配置和有效利用，造成了資源和資金的浪費，導致其技術創新效率低下，正如前述所測算的結果，如河北、福建、廣東等發達地區的技術創新效率較低。

已有研究表明，對外開放水平的提升有利于增強國際競爭力［2］，可以使科學管理方法和人才有機會作用于技術效率的改進［4］。而本研究卻認為對外開放水平制約了技術創新效率的提升，但這種制約作用并不顯著。對外開放水平的提升，雖然有利于國外高新技術的引進，但可能是我國還缺乏高端技術人才，現有人才無法消化、吸收引進的高新技術，或者是與經濟發展無法有效融合，也可能是對創新資源未能加以充分有效利用，或者是外商直接投資對提升中國技術創新效率的拉動作用并不明顯，導致技術效率偏低。

本研究認為基礎設施與技術創新效率在1%的顯著性水平上具有正相關關系，可見，基礎設施建設對促使中國省際技術創新效率提升具有重要影響。這表明，基礎設施建設水平越高，越能促進信息和資源的流動與優化配置及其充分利用，進而可以為技術創新提供較高的平臺，不斷推動技術創新的發生。

表3 中國技術創新效率影響因素估計結果

三個回歸模型中，勞動者素質與技術創新效率之間具有正相關關系，但未通過顯著性檢驗。可見，勞動者素質對技術創新效率的提升具有一定的促進作用，但是作用有限。這表明中國勞動者素質相對較低，不能充分發揮其對技術創新的帶動作用。

已有研究表明，信息化水平是促進研發創新效率提升的有利因素［10，15］。表3回歸結果顯示，三個模型中信息化水平均對技術創新效率產生了正向影響，并通過了5%水平的顯著性檢驗，表明信息化水平的提升可以保障知識、信息等傳遞渠道的暢通，促進創新成果的轉化效率。

5 結論

基于創新驅動視角，以中國2000—2015年30個省份的面板數據作為樣本，采用DEA-Tobit兩階段模型方法，測度了中國省際技術創新效率，并對其影響因素進行了實證分析。主要得到如下結論：

第一，全國技術創新效率均值為0.771，說明中國技術創新效率還有較大的提升空間；中國各地區的技術創新效率呈現出梯度變化特征，即技術創新效率的高低順序依次是東部地區、西部地區、中部地區。

第二，2000—2015年，北京、上海、浙江、海南、內蒙古、重慶、貴州、云南、甘肅、新疆等10個省份處于效率前沿面上，其余省份均處于技術無效狀態。

第三，2000—2015年，全國技術創新效率變異系數為0.0646，表明中國各地區技術創新資金投入的差距和創新資源利用有效程度的差異在縮小。從區域分布看，東、中、西部地區技術創新效率變異系數呈現CV東部＜CV中部＜CV西部，表明東、中、西部地區技術創新能力差異顯著，東部地區技術創新能力要強于中西部地區。

第四，中國省際技術創新效率呈較明顯的空間集聚狀態，技術創新效率“高投入高效率”的區域主要集中在東部地區，技術創新效率“低投入低效率”的區域主要集中在中西部地區，而技術創新效率呈現“低投入低效率”的地區最多。

第五，經濟發展水平、基礎設施、信息化水平是影響中國省際技術創新效率的重要因素，勞動者素質對其產生了一定的影響，而對外開放水平、政府財政支持卻對其產生了負向影響。

注釋：

① 為了研究的需要，將中國30個省份劃分為東、中、西部三大地區。具體而言，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11個省份；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個省份；西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等11個省份.

② 由于本文研究的時間期限較長：2000—2015年，為了更明確說明這一問題和直觀表示，在此以2015年為例，對中國技術創新投入和效率情況作出說明.