基于網(wǎng)絡DEA模型的高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率評價研究
——以浙江省為例

邵 青 周鴻勇

(紹興文理學院 商學院，浙江 紹興 312000)

高技術產(chǎn)業(yè)屬于知識和技術密集型產(chǎn)業(yè)，對R&D人員和R&D資金需求量大，各項創(chuàng)新活動頻繁，創(chuàng)新產(chǎn)出附加值高，已成為世界各國和地區(qū)競爭的戰(zhàn)略制高點。黨的十九大報告指出“創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐”，科技創(chuàng)新是高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎和核心動力。作為經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)之一的浙江省，高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，截至2016年底全省規(guī)模以上高技術企業(yè)2595家，占全國高技術企業(yè)總數(shù)的8.43%，其中大型89家、中型449家、小型2000家、微型57家。在研發(fā)投入方面，浙江省高技術產(chǎn)業(yè)R&D人員投入強度(高技術產(chǎn)業(yè)全部從業(yè)人員中R&D人員所占比重)、R&D經(jīng)費投入強度(高技術產(chǎn)業(yè)R&D內外部經(jīng)費支出占高技術產(chǎn)業(yè)當年主營業(yè)務收入的比重)均高于全國平均水平；在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，發(fā)明專利申請量、有效發(fā)明專利數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入等指標，2016年浙江省占全國高技術產(chǎn)業(yè)三項指標的比重依次為5.6%、4.07%和6.66%。但從省際橫向比較分析，浙江高技術產(chǎn)業(yè)的投入和產(chǎn)出水平遠低于廣東和江蘇。本文從創(chuàng)新資源投入和產(chǎn)出角度，運用網(wǎng)絡DEA兩階段模型，分析浙江省不同規(guī)模、不同地區(qū)高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率水平，探討高技術企業(yè)實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略、提升科技創(chuàng)新效率的機制路徑與政策優(yōu)化。

一、相關文獻述評

數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis, DEA )是一種基于被評價對象間相對比較的非參數(shù)技術效率分析方法，是由美國的Charnes、Cooper和Rhodes于1978年首次提出[1]。因其在處理多投入多產(chǎn)出指標效率評價上的優(yōu)勢，而受到廣泛運用，并由CCR、BCC等傳統(tǒng)模型拓展到超效率、網(wǎng)絡DEA、Malmquist面板數(shù)據(jù)等模型。有關高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的評價，一是基于省級層面分析不同地區(qū)高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率水平，如劉偉(2013)運用三階段DEA模型和Bootstrap方法，分析我國30個省(市、區(qū))高新技術產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)高新技術產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新效率還比較低，且各省市之間差異較大[2]；董艷梅(2015)運用兩階段動態(tài)網(wǎng)絡DEA模型，分析2013年我國28個省(市、區(qū))高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合效率整體偏低，知識創(chuàng)新階段效率高于科技成果商業(yè)化階段[3]；陳螢文(2018)從技術開發(fā)和經(jīng)濟轉化視角，運用兩階段DEA模型分析我國28個省(市、區(qū))高技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展不均衡、整體效率不高[4]。二是基于高技術產(chǎn)業(yè)各子行業(yè)類別的技術創(chuàng)新效率評價，如張清輝(2011)運用BCC模型分析了高技術產(chǎn)業(yè)內17個子行業(yè)自主創(chuàng)新效率[5]；王敏(2015)運用統(tǒng)計分析方法和數(shù)據(jù)包絡分析方法，分析了14個高技術子行業(yè)的研發(fā)效率和成果轉化效率[6]；王洪慶(2017)運用熵值法，分析了18個高技術子行業(yè)技術創(chuàng)新效率差異[7]。高技術產(chǎn)業(yè)是國家實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略、推進科技創(chuàng)新的重要載體，其創(chuàng)新過程應遵循科技創(chuàng)新的一般規(guī)律。洪銀興(2017)認為，科技創(chuàng)新的全過程包括上游知識創(chuàng)新、中游將創(chuàng)新知識孵化為新技術、下游采用新技術及高新技術產(chǎn)業(yè)化三個環(huán)節(jié)[8]。因此，高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新應涵蓋科學知識發(fā)現(xiàn)、發(fā)明專利取得、新產(chǎn)品開發(fā)及新產(chǎn)品銷售等全過程。從投入產(chǎn)出角度分析，包括研究開發(fā)和科技成果轉化兩階段，且從研究開發(fā)到成果轉化存在一定的滯后期。

上述文獻從區(qū)域和行業(yè)角度，分析了我國不同時期、不同區(qū)域高技術產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新效率，為本文研究提供了思路。浙江民營經(jīng)濟發(fā)達，全省約80%的高技術企業(yè)為小型微型企業(yè)，縱向維度上不同規(guī)模、橫向維度上不同地市的高技術企業(yè)科技創(chuàng)新是否有效？存在怎樣的差異特征？本文在構建理論模型基礎上，通過實證分析闡述上述問題。

二、網(wǎng)絡DEA模型構建及指標設計

(一)網(wǎng)絡DEA模型構建

根據(jù)科技創(chuàng)新過程的特點，本文沿襲董艷梅(2015)、陳螢文(2018)的研究，將高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新系統(tǒng)劃分為知識創(chuàng)新和科技成果轉化兩個相互關聯(lián)的子系統(tǒng)。其中，知識創(chuàng)新子系統(tǒng)的創(chuàng)新投入是由上一階段(T-1)創(chuàng)新產(chǎn)出的部分要素構成，在知識創(chuàng)新階段(T)形成發(fā)明專利和其他創(chuàng)新產(chǎn)出；在科技成果轉化子系統(tǒng)，創(chuàng)新投入由發(fā)明專利、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費和其他要素構成，在科技成果轉化階段(T+1)形成新產(chǎn)品銷售等創(chuàng)新產(chǎn)出，部分創(chuàng)新產(chǎn)出將作為下一階段(T+2)知識創(chuàng)新投入的要素，進入下一個科技創(chuàng)新系統(tǒng)，從而形成一個兩階段動態(tài)網(wǎng)絡創(chuàng)新結構。由于發(fā)明專利轉化為新技術存在一定的滯后期，因此在科技成果轉化階段，創(chuàng)新產(chǎn)出指標設置1—2年的滯后期(如圖1所示)。

圖1 高技術產(chǎn)業(yè)兩階段動態(tài)網(wǎng)絡DEA模型概念圖

根據(jù)上述分析，構建網(wǎng)絡DEA模型：

設有n個決策單元，記為DMUj(j=1,2,…,n)；每個決策單元有m種輸入變量，記為xi(i=1,2,…,m)；q種輸出變量，記為yr(r=1,2,…,q)。則DMUj的輸入、輸出向量分別為：

xj=(x1j,x2j,x3j,…,xmj)T>0；yj=(y1j,y2j,y3j,…,yqj)T>0

依據(jù)數(shù)據(jù)包絡分析原理，引入松弛變量s-和s+，分別表示DMUJ0相對于前沿面的投入冗余和產(chǎn)出不足，則有投入導向規(guī)模報酬不變C2R模型：

式(1)中，θ(0<θ≤1)表示DMUj的投入相對產(chǎn)出的有效利用程度，是決策單元的效率。若θ=1，則表示該決策單元在前沿面上，因而是技術有效的決策單元；若θ<1，則表明存在技術損失。λ表示第j個決策單元的權值，1≤j0≤n。

式(2)中，p表示滯后期，xij0和yrj0表示第j0個DMU的第i項輸入和第r項輸出，si-和sr+分別為松弛變量，ε為非阿基米德無窮小，一般取值為10-6 [3]。根據(jù)MaxDEA 5.2 軟件，可計算出不同規(guī)模和地市高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的綜合效率、技術效率和規(guī)模效率。

(二)指標選取與數(shù)據(jù)來源

本文以浙江省高技術產(chǎn)業(yè)為研究對象，從知識創(chuàng)新和科技成果轉化兩個階段，設計高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的投入產(chǎn)出指標。

在高技術產(chǎn)業(yè)知識創(chuàng)新階段，投入指標選取R&D人員全時當量、R&D經(jīng)費內部支出、研究開發(fā)費用加計扣除；產(chǎn)出指標選取發(fā)明專利申請量、有效發(fā)明專利數(shù)。

在高技術產(chǎn)業(yè)科技成果轉化階段，投入指標選取新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、知識創(chuàng)新階段的產(chǎn)出指標——有效發(fā)明專利數(shù)；產(chǎn)出指標選取新產(chǎn)品銷售收入、新產(chǎn)品銷售出口額。

數(shù)據(jù)來源于《浙江科技統(tǒng)計年鑒(2011—2017)》、2017年浙江省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，分別采集以下數(shù)據(jù)：一是根據(jù)企業(yè)規(guī)模大小分組，采集2010年—2016年大型、中型、小型和微型高技術企業(yè)科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)(由于部分年份小型企業(yè)和微型企業(yè)的數(shù)據(jù)沒有分開統(tǒng)計，本文將兩類企業(yè)數(shù)據(jù)合并，以下簡稱小型微型)。二是采集浙江省11個地市2015年—2016年高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)。在科技成果轉化階段，創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)滯后期設置為1年，即不同規(guī)模高技術企業(yè)2010年的創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)，對應2011年的創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)，以此類推；不同地市高技術企業(yè)2015年的創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)，對應2016年的創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計見表1、表2。

表1 大中小微型高技術企業(yè)投入產(chǎn)出變量描述性統(tǒng)計(2010年—2016年)

表2 浙江省11個地市高技術企業(yè)投入產(chǎn)出變量描述性統(tǒng)計(2015年—2016年)

三、實證分析

本文采用MaxDEA 5.2 軟件，對浙江省大中小微型高技術企業(yè)(2010—2016)、11個地市2015年—2016年高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率進行數(shù)據(jù)包絡分析，在知識創(chuàng)新階段采用投入導向BC2模型，在科技成果轉化階段采用產(chǎn)出導向BC2模型。

(一)浙江省大中小微型高技術企業(yè)科技創(chuàng)新效率分析

1.知識創(chuàng)新階段效率評價

表3顯示了2010年—2015年，浙江省不同規(guī)模高技術企業(yè)科技創(chuàng)新效率的評價結果。在知識創(chuàng)新階段，大中小微型企業(yè)綜合效率均值為0.859 8，其中大型高技術企業(yè)在2010和2011年綜合效率達到1、小型微型高技術企業(yè)在2011、2013、2014和2015年綜合效率達到1，表明這些年份兩類企業(yè)的科技創(chuàng)新效率有效；同時，大型和小型微型高技術企業(yè)在其他年份的綜合效率也超過了均值，前者最低為0.903 5、后者最低為0.886 5。中型高技術企業(yè)歷年綜合效率都低于均值，最低為2010年的0.493 6，最高為2015年的0.810 8。從效率分解情況看，純技術效率均值為0.907 5，大型和小型微型企業(yè)純技術效率都高于均值；中型企業(yè)的純技術效率歷年都低于均值，最低為2013年的0.65，最高為2012年的0.827 1。在規(guī)模效率上，均值為0.904 1，大型企業(yè)的規(guī)模效率都超過均值，中型企業(yè)在2014年、2015年超過均值，小型微型企業(yè)在2010年低于均值。在規(guī)模報酬變動方面，大型企業(yè)呈規(guī)模報酬遞減趨勢，中型和小型微型企業(yè)呈規(guī)模報酬遞增趨勢?？傮w而言，知識創(chuàng)新階段浙江省大型和小型微型企業(yè)創(chuàng)新效率較高，中型企業(yè)創(chuàng)新效率較低，存在創(chuàng)新資源投入不足或產(chǎn)出冗余現(xiàn)象。

2.科技成果轉化階段效率評價

從表3 不同規(guī)模高技術企業(yè)科技成果轉化階段效率評價結果來看，2010年—2015年高技術企業(yè)科技成果轉化階段創(chuàng)新綜合效率均值為0.776 2，低于知識創(chuàng)新階段創(chuàng)新綜合效率，二者效率值相差0.083 6。不同規(guī)模企業(yè)中，大型企業(yè)僅在2011年綜合效率達到1，中型企業(yè)在2010和2014年綜合效率達到1，小型微型企業(yè)綜合效率歷年均未達到1。大型企業(yè)在2014和2015年的綜合效率低于均值，中型企業(yè)在2011年的綜合效率低于均值，其余年份兩類企業(yè)的綜合效率都高于均值。小型微型企業(yè)的綜合效率歷年都低于均值，最低為2010年的0.463 4，最高為2015年的0.648 8。從效率分解情況來看，純技術效率的均值為0.901 5。大型企業(yè)純技術效率，除2014年為0.933 2外，其余年份均為1；中型企業(yè)在2011和2013年低于均值，其余年份技術效率超過均值或達到1；小型微型企業(yè)技術效率歷年均未達到1，最高為2010年的0.978 6，最低為2014年的0.642 8。規(guī)模效率均值為0.859 0，2010年—2013年大型企業(yè)的規(guī)模效率低于均值，2010年—2014年小型微型企業(yè)的規(guī)模效率低于均值，中型企業(yè)的規(guī)模效率歷年都超過了均值。在規(guī)模收益變動方面，大型企業(yè)規(guī)模報酬主要趨勢為遞減，中型和小型微型企業(yè)規(guī)模報酬主要趨勢為遞增?？傮w而言，與知識創(chuàng)新階段相比，浙江省不同規(guī)模高技術企業(yè)在科技成果轉化階段創(chuàng)新效率相對較低，科技成果利用率未達到最優(yōu)狀態(tài)。其中，小型微型企業(yè)的綜合創(chuàng)新效率偏低。

表3 浙江省不同規(guī)模高技術企業(yè)兩階段創(chuàng)新效率評價

(二)浙江省11個地市高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率分析

表4顯示了2015年浙江省11個地市高技術產(chǎn)業(yè)兩階段創(chuàng)新效率評價結果。在知識創(chuàng)新階段，11個地市綜合效率均值為0.754 5，有6個地市的綜合效率超過均值，表明54.5%的地市處于前沿面上，其中杭州、湖州、舟山的綜合效率為1，臺州、紹興、寧波依次為0.934 1、0.860 9、0.857 6；5個地市的綜合效率低于均值，最低的溫州僅有0.389 4,這與溫州長期形成的傳統(tǒng)型、家庭作坊式產(chǎn)業(yè)結構有關。從效率分解情況來看，純技術效率的均值為0.798 2，其中杭州、寧波、湖州、紹興、舟山、臺州超過平均水平，其余5個地市低于平均水平，最低為溫州的0.437 7。規(guī)模效率均值為0.938 4，3個地市達到規(guī)模效率有效狀態(tài)，處于規(guī)模報酬不變階段，3個地市處于規(guī)模效率弱有效狀態(tài)。

在科技成果轉化階段，11個地市的綜合效率均值為0.703 7，低于知識創(chuàng)新階段綜合效率，二者效率值相差0.050 8。有6個地市的綜合效率超過平均水平，其中嘉興和臺州的綜合效率值為1，達到有效狀態(tài)；紹興、衢州、寧波、湖州的綜合效率為弱有效狀態(tài)。值得注意的是，杭州的綜合效率僅有0.522 9，最低的舟山僅有0.177 7，遠低于兩地知識創(chuàng)新階段的綜合效率。從高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)來看，杭州的各項指標數(shù)據(jù)遠高于其他地市，說明杭州在科技成果轉化階段存在產(chǎn)出不足現(xiàn)象。而舟山遠離陸地，以旅游、漁業(yè)為主，難以吸引高技術人才，R&D人員投入、R&D經(jīng)費支出、有效發(fā)明專利數(shù)、新產(chǎn)品銷售等指標數(shù)據(jù)全省最低。在規(guī)模報酬方面，嘉興、臺州處于規(guī)模報酬不變階段，杭州、寧波處于規(guī)模報酬遞減階段，其他地市處于規(guī)模報酬遞增階段。

總體而言，浙江省11個地市高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率未達到有效狀態(tài)。紹興、金華和臺州在前后兩階段創(chuàng)新中的綜合效率值相當，其余地市前后兩階段創(chuàng)新效率表現(xiàn)出較大差異，表明地市層面高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新存在投入冗余或產(chǎn)出不足現(xiàn)象。

表4 2015年浙江省11個地市高技術產(chǎn)業(yè)兩階段創(chuàng)新效率評價

四、結論與建議

本文運用兩階段動態(tài)網(wǎng)絡DEA模型，縱向上對2010年—2015年浙江省大中小微型高技術企業(yè)，橫向上對全省11個地市2015年高技術企業(yè)科技創(chuàng)新效率進行評價，得出以下結論：

1.兩階段高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率在企業(yè)規(guī)模層面顯現(xiàn)差異性。大型企業(yè)、小型微型企業(yè)在知識創(chuàng)新階段的綜合效率表現(xiàn)為DEA有效或弱有效，中型企業(yè)的綜合效率低于行業(yè)平均水平；在規(guī)模報酬變動上，大型企業(yè)表現(xiàn)為規(guī)模報酬不變或遞減，中型企業(yè)和小型微型企業(yè)表現(xiàn)為規(guī)模報酬遞增或不變。在科技成果轉化階段，大型企業(yè)、中型企業(yè)的綜合效率表現(xiàn)為DEA有效或弱有效，小型微型企業(yè)的綜合效率低，遠低于行業(yè)平均水平；規(guī)模報酬變動上，大型企業(yè)主要表現(xiàn)為遞減，中型、小型微型企業(yè)主要表現(xiàn)為遞增。兩階段創(chuàng)新效率比較發(fā)現(xiàn)，知識創(chuàng)新階段的效率高于科技成果轉化階段的效率。

2.兩階段高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率在區(qū)域層面顯現(xiàn)差異性。全省11個地市高技術產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新效率總體水平較低，知識創(chuàng)新階段的綜合效率高于科技成果轉化階段。兩階段創(chuàng)新效率評價中，只有6個地市超過區(qū)域平均水平，綜合效率最高值與最低值之間相差0.822 3。一些地市在知識創(chuàng)新階段效率較高，但在科技成果轉化階段效率較低，另一些地市與之相反?？傮w而言，科技創(chuàng)新效率與目前全省各地產(chǎn)業(yè)結構、高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平相吻合。

根據(jù)以上分析，提出以下建議：

1.堅持以科技創(chuàng)新為核心，驅動高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展。《國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》明確提出“創(chuàng)新驅動就是創(chuàng)新成為引領發(fā)展的第一動力，科技創(chuàng)新與制度創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等相結合，推動發(fā)展方式向依靠持續(xù)的知識積累、技術進步和勞動力素質提升轉變”，創(chuàng)新驅動的實質是科技創(chuàng)新、人才創(chuàng)新?？萍紕?chuàng)新的全過程包括上游的知識創(chuàng)新、中游將創(chuàng)新知識孵化為新技術、下游采用新技術及高技術產(chǎn)業(yè)化三個環(huán)節(jié)。高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心是科技創(chuàng)新，是在承接高校、科研院所知識創(chuàng)新基礎上，進行新產(chǎn)品項目開發(fā)、生產(chǎn)及銷售行為，體現(xiàn)了創(chuàng)新資源投入與創(chuàng)新產(chǎn)出的轉換過程。從高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的橫向比較來看，浙江省高技術產(chǎn)業(yè)與廣東、江蘇兩省高技術產(chǎn)業(yè)間存在較大差距。如2016年廣東、江蘇、浙江分別擁有高技術企業(yè)6 570家、5 007家、2 595家，相關指標數(shù)據(jù)依次為：R&D人員26.21萬人、14.76萬人、8.51萬人，R&D內外部經(jīng)費支出1 047.89億元、408.11億元、225.36億元，有效發(fā)明專利數(shù)16.43萬件、3.09萬件、1.30萬件，實現(xiàn)新產(chǎn)品銷售收入15 542.8億元、9 108.3億元、3 192.8億元[9]。浙江省中型、小型微型高技術企業(yè)在知識創(chuàng)新和科技成果轉化兩階段主要呈規(guī)模報酬遞增趨勢，表明進一步擴大高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新資源投入規(guī)模，有助于創(chuàng)新產(chǎn)出水平提升和效率改善。

2.調整優(yōu)化創(chuàng)新投入結構，促進大中小微型企業(yè)資源優(yōu)化配置，提高科技創(chuàng)新效率。浙江省高技術企業(yè)在知識創(chuàng)新階段和科技成果轉化階段都存在低效率現(xiàn)象，中型企業(yè)在兩階段創(chuàng)新過程中都顯現(xiàn)了較低的技術效率，小型微型企業(yè)在科技成果轉化階段存在技術低效率甚至無效，大型企業(yè)在科技成果轉化階段存在規(guī)模低效率，這些表明高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新過程中存在不同程度的投入冗余或產(chǎn)出不足。以2016年浙江省統(tǒng)計數(shù)據(jù)為例，全省2 595家高技術企業(yè)中，大型企業(yè)89家、中型企業(yè)449家、小型微型企業(yè)2 057家，其中79.3%的高技術企業(yè)為小型微型企業(yè)。創(chuàng)新資源投入方面，85 178名R&D人員中，大型、中型、小型微型企業(yè)占比依次為39.75%、30.65%、29.6%；213.27億元R&D內部經(jīng)費支出中，大型、中型、小型微型企業(yè)占比依次為52.07%、26.15%、21.78%。創(chuàng)新產(chǎn)出方面，5 703件發(fā)明專利申請中，大型、中型、小型微型企業(yè)占比依次為52.08%、22.46%、29.62%；3 192.84億元新產(chǎn)品銷售收入中，大型、中型、小型微型企業(yè)占比依次為48.27%、31.51%、20.22%[10]。總體上判斷，小型微型企業(yè)數(shù)量眾多，創(chuàng)新資源投入總量所占比重低，均攤到每個企業(yè)的投入量則更少。但小型微型企業(yè)在規(guī)模收益上主要為遞增，表明可進一步加大對此類企業(yè)創(chuàng)新資源的投入。建議浙江省在高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新資源配置上，適當向小型微型企業(yè)傾斜，從而可以獲得更高的創(chuàng)新產(chǎn)出效率。

3.進一步完善高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策供給，促進各地區(qū)高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率均衡提升。浙江省11個地市高技術企業(yè)在兩階段創(chuàng)新效率評價中，都存在純技術效率和規(guī)模效率較低現(xiàn)象。各地市應結合自身創(chuàng)新效率損失的原因采取不同的措施，純技術效率較低的地市要加強科技管理創(chuàng)新，采用先進的管理理念和方法，建立新的制度體系。規(guī)模效率較低的地市，需要根據(jù)高技術企業(yè)兩階段創(chuàng)新效率的規(guī)模報酬變動趨勢，合理地調整企業(yè)規(guī)模，提升規(guī)模效益。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，2016年全省2 595家高技術企業(yè)中，地域分布上寧波、杭州、溫州占據(jù)前三位，分別為640家、609家和296家，后三位的衢州、麗水、舟山為57家、36家和12家。高技術企業(yè)平均R&D人員全時當量，最高為杭州的50.05人年，最低為麗水的13.33人年；平均R&D經(jīng)費內部支出，最高為杭州的1 752.23萬元，其次為嘉興的730.33萬元，而最低的臺州僅有33.78萬元?？梢姼鞯厥性诖龠M高技術企業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新資源投入上存在較大差距。在研發(fā)費用加計扣除、高新技術企業(yè)所得稅優(yōu)惠兩項政策激勵上，各地市高技術企業(yè)享受的政策優(yōu)惠強度差距較大，杭州高技術企業(yè)平均享受研發(fā)費用加計扣除額度為138.25萬元、寧波為30.01萬元，最低的舟山僅有3.5萬元?？傮w來說，溫州、金華、衢州、臺州、麗水、舟山等地政府部門應繼續(xù)加大對高技術企業(yè)的支持力度，省政府對上述地區(qū)給予適當?shù)恼邇A斜，積極發(fā)揮政策的協(xié)調和導向作用，逐步縮小地區(qū)之間的發(fā)展差距。

4.加大科技協(xié)同創(chuàng)新平臺和孵化器建設力度，提高科研成果轉化率。兩階段科技創(chuàng)新過程中，浙江省不同規(guī)模、不同地區(qū)高技術企業(yè)知識創(chuàng)新階段的效率都高于科技成果轉化階段，這同國內相關研究結論一致。特別是小型微型企業(yè)，科技成果轉化階段的創(chuàng)新效率遠低于知識創(chuàng)新階段，且其綜合效率、純技術效率長期低于行業(yè)平均水平。11個地市中，杭州、寧波、湖州、舟山、麗水的科技成果轉化階段效率低于知識創(chuàng)新階段，特別是杭州在知識創(chuàng)新階段投入大量的R&D人員和經(jīng)費，表明其創(chuàng)新投入資源得到有效利用，但并沒有體現(xiàn)到科技生產(chǎn)力轉化上。一項科技創(chuàng)新活動，在經(jīng)歷知識創(chuàng)新、技術發(fā)明后，只有企業(yè)采用新技術并實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化以后，才能形成科技生產(chǎn)力。如果大量知識創(chuàng)新成果長期不能轉化為生產(chǎn)力，既造成創(chuàng)新資源投入冗余，又導致企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出不足。針對小型微型企業(yè)、不同地區(qū)高技術企業(yè)科技成果轉化率低問題，應建立健全以企業(yè)為主體、市場為導向、產(chǎn)學研深度融合的技術創(chuàng)新體系，加大科技協(xié)同創(chuàng)新平臺和孵化器建設力度，為小型微型企業(yè)采用新技術、促進科技成果轉化提供有力支持。