中国高技术产业创新效率及其影响因素分析——基于两阶段DEA模型及贝叶斯模型平均方法

• 作 者: 王莹
• 机 构: 东南大学
• 出 处: 东南大学
• 发表日期: 2019年1期
• 关键词: 高技术产业

经济转型与升级时期的中国，经济增长越来越依赖于技术创新。高技术产业作为知识经济时代中技术创新最为活跃的产业，已经成为转型时期中国经济增长的新动力和关键点，更是国际科技和经济竞争的重要高地。提高高技术产业创新效率从而提高产业竞争力，对于提升我国创新能力、调整产业结构、转变经济发展方式都将产生重大的影响。近年来，我国投入了大量的人力与资金并出台了一系列政策措施为高技术产业的发展保驾护航。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》明确提出“以促进全社会科技资源高效配置和综合集成为重点[1]”。因此，判断现实的效率水平，厘清影响创新效率的因素，以便有针对性的对资源配置进行调整优化，是新形势下提高我国高技术产业创新能力的十分重要且紧迫的任务。
　　本文试图评价我国高技术产业的创新效率现状，通过厘清有关的影响因素，寻找改进我国高技术产业创新效率的主攻方向。具体而言，本文基于技术创新与效率评价理论，通过对国内外有关高技术产业、技术创新、效率分析等相关文献的梳理与总结，首先搭建了一个高技术产业创新效率研究框架，在此基础上建立追加中间投入的两阶段DEA模型；然后，分地区对我国高技术产业的创新效率进行测度与分析；其次，在同等效率水平下，运用贝叶斯模型平均方法对影响高技术产业创新效率的主要因素进行分析，探究造成效率差异的原因并探索改进的方向；最后，针对两阶段DEA模型和贝叶斯模型平均方法的分析结果，提出相应的政策建议。
　　本文的主要工作及结论如下：
　　首先以国内外理论与文献为基础，从高技术产业的概念与界定入手，对创新效率评价、贝叶斯模型平均方法及其应用研究两方面的相关文献进行梳理与分析，重点介绍了本文主要运用的DEA模型与贝叶斯模型平均方法的应用研究，由此奠定本文实证分析的理论基础。
　　然后，本文开展了模型构建与实证研究。构建高技术产业两阶段效率分析框架，基于框架构建追加中间投入的两阶段高技术产业创新效率评价DEA模型，再运用该模型分地区对我国高技术产业的创新效率进行测度与分析。分析结果表明，我国高技术产业创新效率尚不十分理想，整体平均值仅为0.501，区域间的创新效率存在显著差异性；高技术产业技术研发阶段效率与成果转化阶段效率存在不协调的现象，自2008年开始，技术研发阶段的效率均高于成果转化阶段的效率，综合创新效率主要由成果转化阶段效率所主导；技术研发阶段与成果转化阶段脱节，我国大部分地区的高技术产业都属于高技术研发效率、低成果转化效率的发展模式。
　　其次，在创新效率测度与评价的基础上，引入模型的不确定性，在同等效率水平下，运用贝叶斯模型平均(BMA)方法对影响高技术产业创新效率的主要因素进行分析，探究效率产生差异的原因以及提升的方向，同时设置不同模型先验假设对实证结果进行稳健性检验。分析结果表明，研发经费投入、企业规模以及政府支持程度为最具解释能力的影响因素，研发经费投入与企业规模对高技术产业综合创新效率具有显著正向影响，政府支持程度则恰恰相反。
　　最后，根据相关理论和实证分析结果，从研发投入、资源配置、企业规模等角度提出了具有一定针对性的对策和建议，并提出了进一步研究的展望。