西部地区高新技术企业创新效率研究

郝金磊，姜诗尧

（兰州财经大学 工商管理学院，甘肃 兰州 730020）

一、引 言

技术进步与知识积累是决定经济增长的关键因素[1]，而研发与创新则是推动技术进步及实现知识积累的主要方式[2]。高新技术企业是研发及创新的重要载体，也是促进经济结构调整及发展方式转变的核心力量[3]。然而，我国西部地区高新技术企业还处于粗放式发展阶段，创新对于企业及地区经济发展的驱动作用相对较小。因此，定量分析西部地区高新技术企业创新效率，探寻提升西部地区高新技术企业创新效率的途径，对于推动西部地区经济发展及实现创新型国家战略目标具有积极的现实意义。

针对高新技术企业创新效率问题，许多学者曾建立模型进行过研究，并得出了有价值的结论。兰飞和田琳从产权异质的角度，运用DEA的BCC模型对高新技术企业的创新效率进行了评价研究，结果表明：企业产权性质会影响高新技术企业创新效率，国有高新技术企业创新的纯技术效率及规模效率均低于民营高新技术企业[4]；李刘艳采用DEA方法具体测度了五个行业高新技术企业的创新效率，结果表明：航空航天制造业高新技术企业创新效率最低，其主要由科技人员投入及经费投入比例不合理导致[5]；顾群采用DEA方法测度了上市高新技术企业的创新效率，结果表明：上市高新技术企业创新效率相对较低，距离理想的效率水平仍有较大提升空间[6]；张森和刘婵采用基于产业角度的DEA方法分析了中关村示范区高新技术企业的创新效率，结果表明：环境保护、生物医药、航空航天3个领域的高新技术企业创新效率较低，其中环境保护领域的低效率主要由规模效率无效导致，生物医药和航空航天领域的低效率主要由技术效率和规模效率无效导致[7]。

以上学者的研究为评价高新技术企业创新效率、探寻高新技术企业创新效率的提升途径提供了参考，但同时也存在一些局限：在研究内容上，学者们主要从产权异质或行业差异视角进行研究，而从区域视角对高新技术企业创新效率开展的研究相对较少，从而无法进行横向区域间的评价及纵向动态效率的跟踪；在研究方法上，学者们主要采用DEA方法对高新技术企业的创新效率进行测算，然而由于DEA方法衡量的生产函数边界是确定性的，同时采用此方法容易受极值的影响，因此，测算的效率值可能与实际存在较大的差距，无法为决策的制定提供客观的依据。本文立足于西部地区高新技术企业发展实际，在参考以上学者研究的基础上，建立创新效率评价指标体系，运用随机前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis）具体测度了西部地区高新技术企业创新效率，这既是对现有理论的补充，同时对于了解并提高西部地区高新技术企业创新效率、促进地区经济发展及创新型国家战略目标实现具有一定的参考价值。

二、方法选择与模型构建

（一）方法选择

本文主要采用随机前沿分析法对西部地区高新技术企业创新效率进行研究。Farrell最早提出采用生产前沿法分析效率，其实质是在构造最佳效率前沿的基础上，通过比较实际的产出与效率前沿的距离测算技术效率[8]。Aigner和Chu提出了随机前沿生产函数模型[9]。为有效估计面板数据，Battese和Coelli修正了随机前沿生产函数模型，具体如公式（1）所示[10]：

其中， yit表示t时期生产者i的产出； xit表示t时期生产者i的投入； vit表示随机误差及其他不可控随机因素，且vit～N(0,)；uit表示技术无效率引起的误差，为非负随机变量，且为技术损失函数，具体可表示为：

其中，zit为技术无效率的影响因素；δ0为常量；δi为影响因素的待估系数；ωit为随机误差项，且

技术效率采用面向产出的方法，效率值主要依据实际产出与随机前沿产出的比值来确定具体可表示为：

（二）模型构建

本文根据 Battese和 Coelli在 1995年提出的随机前沿生产函数模型，对西部地区高新技术企业2010-2013年面板数据进行分析，数据主要来源于《中国科技统计年鉴2011-2014》与《中国统计年鉴2011-2014》。

1.投入/产出变量选择及模型构建

以新产品销售收入（万元）作为产出变量，以资本变量、劳动力变量作为投入变量，具体测算西部地区高新技术企业创新效率，其中，资本变量以西部地区高新技术企业 R&D内部经费支出额（万元）来表示、劳动力变量以西部地区高新技术企业R&D人数（人/年）来表示。在确定投入/产出变量的基础上，构建西部地区高新技术企业创新效率模型，具体如公式（4）所示：

其中，Y为产出变量；K为资本投入变量；L为劳动力投入变量；T为具体年份；β为待估计参数；vit为随机误差及其他不可控随机因素，且vit～N(0,σ)；uit为技术无效率引起的误差，为非负随机变量，且uit～N(mit,σ) 。

2.影响因素选择及模型构建

西部地区高新技术企业创新效率受多种因素的影响，在综合考虑数据代表性及可得性的基础上，本文主要选择经济发展水平、产业集聚度、产业结构水平、对外开放程度、政府支持强度及人才素质水平作为影响因素进行研究，其中，地区经济发展水平以人均地区GDP来衡量，用JF来表示；产业集聚度以高新技术企业数来衡量，用 CJ来表示；产业结构水平以高新技术产业产值占地区工业生产总值的比重来衡量，用JG来表示；对外开放程度以进出口总额占地区GDP的比重来衡量，用KF来表示；政府支持强度以R&D经费投入占地区GDP的比重来衡量，用ZC来表示；人才素质水平以地区大专以上学历人口占地区总人口的比重来衡量，用RC来表示。根据选取的影响因素，建立西部地区高新技术企业创新技术无效率模型，具体如公式（5）所示：

上式中，itm 为技术损失函数，δ为待估计参数。

三、模型估计结果分析

（一）随机前沿生产函数估计

本文利用 Frontier4.1软件，根据公式（4）建立的西部地区高新技术企业创新效率模型，计算得到各个参数的估计结果，具体如表1所示。

表1：随机前沿模型参数估计结果

根据表1计算结果可知，σ2通过了5%置信水平下的显著性检验，表明研究数据的信息较难通过传统计算方法体现；γ=0.53，且通过了5%置信水平下的显著性检验，表明随机误差具有复合结构，复合误差项53%由技术无效率引起，技术无效率在西部地区高新技术企业创新过程中普遍存在，因此采用随机前沿方法进行估计是正确的。极大似然系数值为-70.60，且在1%的水平下显著，表明模型拟合优度较高，可以做进一步的分析。

资本投入变量的系数β1在5%的统计水平下影响显著，表明西部地区高新技术企业资本投入与新产品销售收入呈负相关关系，且其系数小于劳动力变量，表明当前西部地区高新技术企业的发展还处于劳动力密集状态，单纯依靠资本投入的增加难以提高创新效率；劳动力投入变量的系数β2在5%的统计水平下影响显著，表明劳动力变量与新产品销售收入呈正相关关系；β3在5%的水平下对新产品销售收入具有正向影响，表明当前西部地区高新技术企业由资本投入带来的新产品销售收入增加速度在加快；β4在10%的水平下对新产品销售收入具有正向影响，表明当前西部地区高新技术企业由劳动力投入带来的新产品销售收入增加速度也在加快；β5在5%的水平下负向影响显著，表明资本与劳动力投入比例失衡，从而制约了西部地区高新技术企业的发展；β6、β7未能通过显著性检验，表明技术损失对西部地区高新技术企业创新的影响年度间变化较小，未表现出明显的波动迹象。

（二）技术无效率影响因素估计结果

利用 Frontier4.1软件，依据公式（5）建立的技术无效率模型，具体测算西部地区高新技术企业创新技术无效率的影响因素，结果如表2所示。

表2：技术无效率影响因素估计结果

根据表2计算结果，对西部地区高新技术企业创新效率的影响因素进行分析：

1. 经济发展水平的影响

经济发展水平变量通过了10%统计水平下的显著性检验，且系数为-0.87，表明经济发展水平的提高，导致西部地区高新技术企业创新技术无效率水平显著降低，其原因主要体现在：经济发展为创新提供了良好的环境和平台，同时也对创新提出了更高的要求，推动西部地区高新技术企业不断提高创新效率，适应经济发展的要求。

2. 产业集聚度的影响

产业集聚度变量通过了10%统计水平下的影响显著，且系数为-0.70，表明产业集聚度对西部地区高新技术企业创新效率具有正向影响，其原因主要体现在：较高的产业集聚度会使企业增强合作意识，促进企业间隐性知识的共享与转化，从而提高创新效率；同时，产业集聚度的提高强化了企业的竞争意识，激励企业通过创新效率的提高塑造竞争优势。

3. 产业结构水平的影响

产业结构水平变量的影响未能通过一定水平下的显著性检验，表明产业结构水平对西部地区高新技术企业创新效率影响较小，其原因主要体现在：西部地区产业结构主要以重工业为主，高新技术产业基础薄弱，无法为高新技术企业创新效率的提高提供有力支撑。

4. 对外开放程度的影响

对外开放程度变量通过了 1%统计水平下的显著性检验，其系数为-2.66，表明对外开放程度的提高可有效降低技术无效率，从而对西部地区高新技术企业创新效率具有显著的正向影响，且在所选择因素中，对外开放程度的影响效应最大，其原因主要体现在：对外开放程度的提高加强了企业间的国际交流与合作，拓宽了企业新产品的销售渠道，同时引进了先进的生产技术、生产方式及管理经验，从而促进企业创新效率的提升。

5.政府支持强度的影响

政府支持强度变量的影响未能通过一定水平下的显著性检验，表明政府支持强度对西部地区高新技术企业创新效率的影响较小，其原因主要体现在：高新技术企业创新的前期投入较大，且周期较长，虽然政府给予企业一定的创新资金支持，但收效甚微；此外，企业在运用政府创新资金时，风险规避意识的淡化会降低创新的效率和效果。

6.人才素质水平的影响

人才素质水平变量的影响未能通过一定水平下的显著性检验，表明人才素质水平对西部地区高新技术企业创新效率的影响较小，其原因主要体现在：西部地区经济与社会发展水平相对较低，工作条件与生活环境相对较差，在一定程度上影响了人才的有效聚集，导致创新效率相对较低。

（三）技术效率估计结果

根据表3估计结果可知，西部地区高新技术企业2010-2013年创新效率整体水平较低，平均技术效率仅为0.396；各省高新技术企业创新效率存在较大差异，重庆、四川高新技术企业创新效率相对较高，青海高新技术企业创新效率最低，平均创新效率仅为0.032；各省高新技术企业创新效率普遍不稳定，年度间波动较大。

表3：西部地区高新技术企业创新效率估计结果

四、结论与对策建议

本文基于2010-2013年面板数据，建立随机前沿生产模型对西部地区高新技术企业创新效率进行了研究，得到结论如下：（1）西部地区高新技术企业创新效率整体水平较低，且区域间存在较大差异；（2）从生产模型估计结果来看，西部地区高新技术企业创新对资本及劳动力的依赖程度均较高，但资本和劳动力的配置比例失衡，处于规模不经济状态；（3）从技术无效率模型估计结果来看，经济发展水平、产业集聚度、对外开放程度对西部地区高新技术企业创新效率具有显著影响。

根据以上研究结论，为提升西部地区高新技术企业创新效率，从而有效推动经济发展及实现创新型国家战略目标，提出对策建议如下：（1）实施创新驱动，将创新贯穿于企业及区域发展的全过程，同时加强区域间高新技术企业的创新合作，通过建立利益共享和共同推进机制促进西部地区高新技术企业整体创新效率的提高。（2）加大劳动力投入力度，同时，突出人才发展战略，通过人才与资本的合理配置，提升西部地区高新技术企业规模效益和创新效率。（3）提高区域经济发展水平，通过转变经济发展方式提高可持续发展能力，为高新技术企业创新提供有力的经济保障；建立高新技术产业园，加强企业引进和产业培育力度，通过高端产业聚集和融合实现企业的创新发展；提升对外开放水平，建立健全对外交流合作机制，通过自主创新与吸收借鉴相结合的方式提高企业创新效率。

[1] ROMER P. Endogenous Technological Change[J].Journal of Political Economy,1990(5):71-102.

[2] NATHAN ROSENBERG.Science,Invention and economic growth[J].The Economic Journal,1974,333:90-108.

[3] 张玉臣,吕宪鹏.高新技术企业创新绩效影响因素研究[J].科研管理,2013(12):58-65.

[4] 兰飞,田琳.产权异质视角下高新技术企业创新效率评价[J].会计之友,2014(11):46-48.

[5] 李刘艳.基于DEA分析法的高新技术企业创新效率研究[J].科技管理研究,2013(18):171-174.

[6] 顾群.高新技术企业创新效率与经营绩效关系研究[J].财会月刊,2012(23):9-11.

[7] 张森,刘婵.中关村示范区高新技术企业创新效率分析——基于产业角度的DEA分析[J].石家庄学院学报,2012(7):11-16.

[8] FARRELL M J.The Measurement of Productive Efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society,1957(3):253-290.

[9] AIGNER D J,Chu S F.On Estimating the Industry Production Function[J].The American Economic Review,1968(4):826-839.

[10] BATTESE G E,COELLI T J.A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Production Frontier for Panel Data[J].Empirical Economics,1995(20):325-332.