湖南省技術(shù)創(chuàng)新效率研究
——基于14個市（州）的面板數(shù)據(jù)

王艷蘭，何燕子

（湖南工業(yè)大學 商學院，湖南 株洲 412007）

黨的十九大報告中提出“我國經(jīng)濟已經(jīng)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”。在未來的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展過程中，技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮著舉足輕重的作用，各省份近年普遍聚焦經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。湖南作為中部大省之一，在促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展方面義不容辭。2019年，湖南省認真貫徹創(chuàng)新引領(lǐng)開放崛起戰(zhàn)略，圍繞“制造強省”目標，開展各項制造業(yè)創(chuàng)新能力提升戰(zhàn)略，并積極開展全省技術(shù)創(chuàng)新工作。2019年，湖南省規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長8.3%，在中國區(qū)域創(chuàng)新能力排名第13。目前湖南省高度重視創(chuàng)新發(fā)展，但是在創(chuàng)新體系的建設(shè)中也存在一些問題，主要表現(xiàn)為地區(qū)發(fā)展不平衡、創(chuàng)新競爭力較低等。因此，協(xié)調(diào)各地區(qū)創(chuàng)新發(fā)展，提高湖南省產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的全球競爭力對加快湖南省高質(zhì)量發(fā)展有著重要的理論意義和實踐意義。

1 研究綜述

近年來有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新的文獻層出不窮。整理國內(nèi)外文獻發(fā)現(xiàn)，學者們主要從研究視角、實證方法以及影響因素這幾個方面展開研究。

關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新的研究視角主要包括不同行業(yè)、不同區(qū)域、不同國家，有關(guān)行業(yè)研究較多的為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、裝備制造業(yè)、醫(yī)療制造業(yè)等。如劉永松等[1]以我國高技術(shù)企業(yè)為研究對象，分析了2009—2016各省份的技術(shù)創(chuàng)新效率后認為，我國大部分省份的技術(shù)創(chuàng)新效率處于較高水平。而孫研等[2]則用三階段DEA（data envelopment analysis，DEA）模型實證檢驗了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)2001—2017年的技術(shù)創(chuàng)新效率，得出了與劉永松相左的結(jié)論。常廣庶[3]、劉颯[4]等則進一步細分了高技術(shù)制造業(yè)，分別從高技術(shù)制造業(yè)的性質(zhì)與類型進行了實證分析。常廣庶等探討了國有及國有控股的高技術(shù)制造業(yè)創(chuàng)新效率，劉颯等則討論了中小型高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率。此外，學者的研究對象大多為裝備制造業(yè)，且大部分有關(guān)裝備制造業(yè)的對象為中國以及中國各省份。如李士梅[5]、王江[6]、晁坤[7]等分別研究了我國不同時間段的高端裝備制造業(yè)創(chuàng)新效率，得出的結(jié)論也各不相同。梅洪常[8]、徐蕾[9]、王艷[10]等則分別研究了重慶、河北、新疆的裝備制造業(yè)創(chuàng)新效率。針對不同區(qū)域的研究主要集中在長江三角洲地區(qū)、京津冀地區(qū)。如丁顯有等[11]測算了長三角城市群18個重要城市的綠色發(fā)展效率，張玉蘭[12]、李健[13]等則分別對京津冀的上市公司和高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率進行了評價。對不同國家技術(shù)創(chuàng)新也各有研究。如R.Cowan等[14]在對意大利高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究中發(fā)現(xiàn)，一個地區(qū)的創(chuàng)新能力和該地區(qū)高等學校的數(shù)量息息相關(guān)。H.S.Pannu等[15]以印度制藥產(chǎn)業(yè)為研究對象，測算了該行業(yè)的創(chuàng)新效率。

根據(jù)實證方法，有關(guān)創(chuàng)新效率的研究主要有以下2類：1）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，其中DEA模型又可以細分為傳統(tǒng)DEA模型、三階段DEA模型、超效率DEA模型等，如王俊嶺等[16]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法測算了2009—2016年中國鋼鐵工業(yè)的生態(tài)效率，并分析了各年度的投入冗余狀況。劉颯等[4]運用三階段DEA模型對高新技術(shù)企業(yè)進行測算，并對促進我國中小型企業(yè)的高新技術(shù)發(fā)展提出了幾點建議。管永剛[17]通過超效率DEA模型測算了我國高等教育資源的配置效率，認為高等教育存在地區(qū)差異。2）隨機前沿法（stochastic frontier approach，SFA）。晁坤[7]基于隨機前沿法測算了中國裝備制造業(yè)的創(chuàng)新效率。易明等[18]采用同樣的方法對中國高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率進行了評價。胡立和等[19]運用該方法測算了長江經(jīng)濟帶11個?。ㄊ校┑募夹g(shù)創(chuàng)新效率值，發(fā)現(xiàn)這11個?。ㄊ校┑钠骄鶆?chuàng)新效率仍處于較低水平。張滿銀等[20]則利用該方法對京津冀區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新效率進行了測度。

最后在影響因素方面，不同學者得出的結(jié)論各有不同。如劉永松認為，對技術(shù)創(chuàng)新而言，內(nèi)部研發(fā)并不是越多越好。而殷秀清等[21]與劉永松的觀點相左，他認為企業(yè)研發(fā)投入會促進技術(shù)創(chuàng)新效率，因此政府需要加大對企業(yè)研發(fā)資金的資助。張玉華等[22]考察了財政科技投入對技術(shù)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)財政科技投入對技術(shù)創(chuàng)新的影響呈倒“U”型，且存在區(qū)域與分布差異性。常青青[23]、秦修宏[24]等考察了稅收優(yōu)惠對技術(shù)創(chuàng)新的影響，得出了稅收優(yōu)惠對企業(yè)不同類型創(chuàng)新效率存在差異化影響的結(jié)論。此外，還有部分學者驗證金融發(fā)展[25]、對外直接投資[26]、R&D（research and development，研究與開發(fā)）資金投入結(jié)構(gòu)[27]對創(chuàng)新效率的影響。

由以上論述可知，學者們非常青睞對技術(shù)創(chuàng)新的研究。但是梳理現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，在對具體省份的技術(shù)創(chuàng)新研究中，有關(guān)湖南省創(chuàng)新效率的研究較少，且主要是對湖南省某個行業(yè)進行研究，對近幾年湖南的創(chuàng)新效率關(guān)注也較少。基于此，本文擬選取湖南省2011—2019年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，分析湖南省14個市（州）的技術(shù)創(chuàng)新效率及空間差異，以便更好地了解湖南省在近幾年的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展情況，以期為湖南省技術(shù)創(chuàng)新效率改進提供一定的參考。

2 研究設(shè)計

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 DEA模型

DEA又名數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，在1978年由A.Charnes、W.W.Cooper與E.Rhodes[28]這3位學者共同提出，它是對同類型決策單元（decision making units，DMU）的相對效率進行分析的一種數(shù)據(jù)分析方法。不同于以往的研究，DEA的主要研究對象從以往的單投入和單產(chǎn)出轉(zhuǎn)為了多投入、多產(chǎn)出的部門或者單元，它的基本邏輯在于將各項DMU投影到DEA的生產(chǎn)前沿面，通過判斷投影是落在前沿面線上還是前沿面里面來分析DEA的相對效率。落在線上即為DEA有效，此時DEA測算的效率值等于1，若落在前沿面內(nèi)，可以認為此時DEA無效。

DEA模型主要是通過DEAP軟件來運行，目前將DEA用于分析技術(shù)創(chuàng)新的文獻越來越多，相比于其他數(shù)據(jù)分析方法，它的優(yōu)勢主要表現(xiàn)在：1）不需要對指標賦予權(quán)重，不需要進行無量綱化處理，在一定程度上減少了主觀性，使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加可靠；2）不僅能夠根據(jù)各指標的數(shù)據(jù)給出調(diào)整的方法，還能知道各指標的調(diào)整數(shù)目。在獲得各決策單元DEA值后，通過對DEA小于1的決策單元的松弛程度進行改進，并給出相應的建議，實現(xiàn)企業(yè)的決策優(yōu)化。

DEA最常見的模型有兩個，即CCR模型和BCC模型。其中最基本的模型是CCR模型。

2.1.2 Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)（簡稱M指數(shù)）由Sten Malmquist提出，本文引入Malmquist指數(shù)主要是為了解決DEA模型無法進行縱向?qū)Ρ鹊膯栴}。M指數(shù)之后被R.Fare等分解為技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）、技術(shù)效率指數(shù)（Ieffch），其中技術(shù)效率指數(shù)可進一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（Ipech）和規(guī)模效率指數(shù)（Isech）。因此，在規(guī)模報酬可變的情況下，Malmquist指數(shù)可用以下公式表達：

式中：M為從t期到t+1期的全要素生產(chǎn)率（total factor productivity，TFP）變化，記為Itfpch；xt、yt分別為第t期的投入量、產(chǎn)出量；Dt為第t期距離函數(shù)。

由上式可知：M指數(shù)等于技術(shù)效率指數(shù)（Ieffch）和技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）兩者的乘積。而在規(guī)模報酬可變的情況下，可進一步轉(zhuǎn)化為純技術(shù)效率指數(shù)（Ipech）、規(guī)模效率指數(shù)（Isech）以及技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）三者的乘積。

2.2 指標選取

從國內(nèi)以往研究可知，有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新效率的指標選取大都大同小異。因此本文主要借鑒以往論文的選取原則，從投入與產(chǎn)出兩個方面選取相應的指標。由于創(chuàng)新效率的投入主要體現(xiàn)在人力與資金兩方面，因此投入指標主要以R&D經(jīng)費內(nèi)部支出和R&D人員全時當量進行表示。專利是企業(yè)科研成果的體現(xiàn)，反映了一個地區(qū)知識創(chuàng)新能力的高低，且數(shù)據(jù)獲得相對容易，可用于衡量創(chuàng)新知識產(chǎn)出。此外企業(yè)研發(fā)成果的價值體現(xiàn)一般用新產(chǎn)品銷售收入表示，因此為了更好地反映技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，產(chǎn)出指標使用能有效代表科研成果的專利申請數(shù)以及能有效說明創(chuàng)新成果價值的新產(chǎn)品銷售收入和總產(chǎn)值來衡量。其中新產(chǎn)品銷售收入和總產(chǎn)值主要選擇了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)。本研究選取的技術(shù)創(chuàng)新效率評價指標如表1所示。

表1 技術(shù)創(chuàng)新效率評價指標Table 1 Evaluation indicators of technological innovation efficiency

2.3 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究選取的數(shù)據(jù)主要通過EPS（economy prediction system）數(shù)據(jù)庫下載《湖南統(tǒng)計年鑒》（2012—2020）得到，由于統(tǒng)計年鑒存在滯后性，所以實際得到的為2011—2019年的數(shù)據(jù)。主要的研究對象為湖南省14個市（州），即長沙市、株洲市、湘潭市、衡陽市、邵陽市、岳陽市、常德市、張家界市、益陽市、郴州市、永州市、懷化市、婁底市、湘西州。考慮到投入與產(chǎn)出之間的滯后性，本文將滯后時間設(shè)置為1 a，即選取2011—2018年的投入指標中的數(shù)據(jù)作為整個Malmquist模型操作中投入數(shù)據(jù)，選取2012—2019年產(chǎn)出指標的數(shù)據(jù)作為整個Malmquist模型操作中的產(chǎn)出數(shù)據(jù)。

3 實證分析

基于上述模型與選取的指標，以投入為導向選擇規(guī)模報酬可變（variable return to scale，VRS）的DEA模型為本文的分析方法，主要通過Deap2.1中的Malmquist-DEA算法進行操作。

3.1 技術(shù)創(chuàng)新效率動態(tài)分析

表2列出了2011—2018年湖南省M指數(shù)及其分解結(jié)果。

表2 2011—2018年湖南省M指數(shù)及其分解結(jié)果Table 2 M index details of Hunan Province, 2011—2018

由表2可知，2011—2018年湖南省各市（州）總體的創(chuàng)新效率為增長趨勢，但增長幅度較?。ㄒ悦磕?.014的比率增長）。通過分解M指數(shù)發(fā)現(xiàn)湖南省創(chuàng)新效率的增長得益于技術(shù)效率（Ieffch）的進步（以每年0.023的比率增長），而技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）為0.991（小于1）說明在一定程度上，技術(shù)進步水平（Itechch）對湖南省技術(shù)創(chuàng)新效率起到了抑制效應。再具體細分技術(shù)效率指數(shù)（Ieffch）發(fā)現(xiàn)，規(guī)模效率和純技術(shù)效率整體都在增加，規(guī)模效率對技術(shù)效率的推動作用更強。相比規(guī)模效率，純技術(shù)效率的可提升空間更大。

從時間上看，2011—2018年的M指數(shù)呈現(xiàn)“M”型發(fā)展趨勢。2011—2012年的M指數(shù)為1.006，且技術(shù)效率（Ieffch）和技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）分別為0.908（小于1）, 1.108（大于1），說明在這一年M指數(shù)發(fā)展主要依靠技術(shù)進步的帶動作用。2012—2013年，M指數(shù)相比前年增加了0.082，且細分的技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）由2011年的1.108增加到1.329，創(chuàng)新效率的提高依舊依托技術(shù)進步的提升。這是由于“十二五”規(guī)劃的實施促使政府集中力量加快技術(shù)引進，在一定程度提升了技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）。而2013—2014年的M指數(shù)出現(xiàn)了下降趨勢，相應的技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）也下降到0.778，可能是前幾年政府過于粗放式發(fā)展所導致的負面結(jié)果。2014—2017年M指數(shù)都大于1，其中2014—2015年的增長速率是這幾年間最快的，達到10.9%。說明在這幾年湖南省一直致力于技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。具體細分指標發(fā)現(xiàn)，2013—2016年技術(shù)效率指數(shù)都大于1，且對當年的創(chuàng)新提升起到了關(guān)鍵作用，說明湖南省開始注重能源、資源的可持續(xù)發(fā)展，資源利用率在逐年提升。而2017—2018年的M指數(shù)相對有所下滑，但政府的資源充分利用意識依舊強烈，技術(shù)效率不斷增加，起主要制約作用的為技術(shù)進步水平。在一定程度上說明政府在協(xié)調(diào)技術(shù)效率與技術(shù)進步兩者之間的平衡上存在問題，出現(xiàn)了“顧此失彼”的情況。表3是2011—2018年湖南14個市（州）的技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)及分解結(jié)果。

表3 2011—2018年湖南省14個市（州）的技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)及分解結(jié)果Table 3 Technology innovation index details of 14 cities and states in Hunan Province, 2011—2018

由表3可得，湖南省2011—2018年的全要素生產(chǎn)率（Itfpch）為1.014，且14個市（州）中有7個市（州）的Itfpch值大于1。這主要是因為湖南省近年將創(chuàng)新擺在經(jīng)濟發(fā)展的重要地位，全面推動省內(nèi)科技創(chuàng)新，促使創(chuàng)新水平不斷提升。

從地區(qū)來看，湖南省各市（州）的創(chuàng)新效率存在差異。在2011—2018年技術(shù)創(chuàng)新水平有所增加的有7個市（州），分別為長沙市、株洲市、湘潭市、岳陽市、常德市、婁底市、湘西州；且增長速度最快的是常德市，以每年16%的速率增加；其次是湘西州和婁底市，分別以每年11.3%, 9.2%的速率增加。主要原因可能在于，相比長株潭這幾個主要城市，常德市、婁底市、湘西州所投入的資源未達到飽和，因此當政府將資源向他們傾斜時，其技術(shù)創(chuàng)新效率能更快速地得到提升。作為湖南省的重點城市，長株潭在這幾年的發(fā)展中一直保持增長趨勢。Itfpch值呈現(xiàn)負增長的城市有衡陽市、邵陽市、張家界市、益陽市、郴州市、永州市、懷化市。其中負增長幅度最大的是懷化市。其他城市的Itfpch值雖然為負增長但非常接近1，說明這些城市近幾年在積極發(fā)展創(chuàng)新，但創(chuàng)新效率仍存在提升空間。

從原因方面分析，Itfpch>1的城市中，長沙市、株洲市、湘潭市、岳陽市、常德市、婁底市、湘西州的技術(shù)效率指數(shù)都大于1，說明這些城市的資源配置效率較高，且技術(shù)效率是推動這些城市技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素。其中，岳陽市的技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）超過技術(shù)效率指數(shù)（Ieffch），說明對岳陽市而言，技術(shù)進步在技術(shù)創(chuàng)新中發(fā)揮的作用更大。在Itfpch<1的城市中，邵陽市、張家界市主要受技術(shù)進步制約。益陽市、永州市主要受技術(shù)效率“拖累”，而衡陽市、郴州市、懷化市的技術(shù)效率和技術(shù)進步指數(shù)（Itechch）均小于1，說明技術(shù)效率和技術(shù)進步共同制約了城市發(fā)展。對技術(shù)效率進行分解，發(fā)現(xiàn)除永州市外，其他市（州）的規(guī)模效應都大于1，說明大部分地區(qū)的規(guī)模與其創(chuàng)新效率發(fā)展基本達到了平衡，且對技術(shù)效率的發(fā)展起到了積極的促進作用。而純技術(shù)效率中，湘潭市、衡陽市、益陽市、郴州市、永州市、長沙市、株洲市、湘潭市、邵陽市、岳陽市、張家界市的純技術(shù)效率（Ipech）小于或等于1，相比規(guī)模效應，純技術(shù)效率在技術(shù)創(chuàng)新中所發(fā)揮的效應有待提高，說明這些城市應該進一步提高資源利用效率，完善資源配置。綜上可知，不同地區(qū)的創(chuàng)新效率提升緣由不一，因此各城市需根據(jù)自身存在的問題，制定各自的效率提升戰(zhàn)略。

3.2 聚類分析

應用spss軟件，根據(jù)2011—2018年湖南省14個市（州）的技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)及分解值，對其進行系統(tǒng)聚類，并分成4個類別，如圖1所示。根據(jù)圖1所示譜系圖，得到了各市（州）的創(chuàng)新水平分類結(jié)果，如表4所示。

圖1 湖南省各市（州）技術(shù)創(chuàng)新水平譜系圖Fig.1 A genealogy map of the technological innovation levels in various cities and states of Hunan Province

從表4的分類結(jié)果可以看出，第一類主要是湖南省三大重點城市及其周邊城市，說明三大重點城市的發(fā)展在一定程度上帶動了周邊部分城市的發(fā)展。第二類主要是創(chuàng)新效率接近1的城市。說明這一類城市還需進一步提高創(chuàng)新產(chǎn)出。第三類是近幾年創(chuàng)新效率增加最快的兩個城市，雖然常德市和湘西州并不是湖南省的重點發(fā)展城市，但是近幾年的創(chuàng)新產(chǎn)出卻高于其他地區(qū)。第四類城市是“雙低”城市，即技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進步指數(shù)都相對較低的城市，在這類城市的發(fā)展中，需要注意多方面的因素。綜上可知，創(chuàng)新基礎(chǔ)好的城市產(chǎn)出不一定最高，創(chuàng)新基礎(chǔ)相對弱的城市也可能獲得較高的創(chuàng)新效率，因此不管本身的基礎(chǔ)如何，都要優(yōu)化利用創(chuàng)新資源，提高創(chuàng)新產(chǎn)出效率。此外從各市（州）的發(fā)展差異中得知各市州要加強交流合作，實現(xiàn)優(yōu)劣互補，這樣才能共同促進湖南省技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。

表4 湖南省技術(shù)創(chuàng)新水平分類結(jié)果Table 4 Classification of technological innovation levels in Hunan Province

4 結(jié)論與建議

本文通過DEA-Malmquist模型對2011—2018年湖南省14個市（州）的創(chuàng)新效率進行了研究，并結(jié)合創(chuàng)新效率結(jié)果進行了聚類分析，得出以下結(jié)論：

1）從總體來看，2011—2018年湖南省各市（州）的創(chuàng)新效率為增長趨勢，但增長幅度較小。創(chuàng)新效率的增長主要得益于技術(shù)效率，而技術(shù)進步水平較低對湖南省技術(shù)創(chuàng)新效率起到了抑制效應。具體細分技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，規(guī)模效率對技術(shù)效率的推動作用更強。

2）從時間上看，2011—2018年的M指數(shù)呈現(xiàn)“M”型發(fā)展趨勢，2011—2013年受“十二五”規(guī)劃的影響，創(chuàng)新效率不斷提升，在2013—2014年有所回落，之后又開始呈現(xiàn)增長趨勢，說明湖南省開始注重能源、資源的可持續(xù)發(fā)展，資源利用率在逐年提升；從地區(qū)分析，湖南省各市（州）的創(chuàng)新效率存在差異。在2011—2018年技術(shù)創(chuàng)新水平有所增加的有7個市（州），且增長速度最快的是常德市與湘西州，其他城市的Itfpch值雖然為負增長但非常接近1，說明這些城市近幾年在積極發(fā)展創(chuàng)新，但創(chuàng)新效率還存在提升空間；從原因分析發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)的創(chuàng)新效率提升緣由不一，因此各城市需要根據(jù)自身所存在的問題，因地制宜制定各自的效率提升戰(zhàn)略。

3）從聚類分析結(jié)果看，主要將湖南省各市（州）的創(chuàng)新水平分為4類。第一類是重點發(fā)展城市及其周邊，第二類是創(chuàng)新效率接近1的城市，第三類是近幾年創(chuàng)新效率增長較快的城市，第四類是“雙低”城市。根據(jù)分類情況可知創(chuàng)新基礎(chǔ)好的城市產(chǎn)出不一定最高，創(chuàng)新基礎(chǔ)相對弱的城市也可能獲得更高的創(chuàng)新效率，因此不管本身的基礎(chǔ)如何，都要優(yōu)化利用創(chuàng)新資源，提高創(chuàng)新產(chǎn)出效率。此外從各市（州）的發(fā)展差異中得知各市（州）要加強交流合作，實現(xiàn)優(yōu)劣互補，這樣才能共同促進湖南省技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。

基于此，提出以下建議：

1）加強各區(qū)域間協(xié)同合作。湖南省技術(shù)創(chuàng)新水平增長緩慢的一個重要原因，在于各地域之間發(fā)展存在差異，協(xié)同作用未充分發(fā)揮。因此，政府應將重點放在區(qū)域之間的協(xié)調(diào)發(fā)展，在強者與弱者之間實現(xiàn)推動與激發(fā)的效果。即效率高的城市推動效率低的城市發(fā)展，效率低的城市為效率高的城市解決資源要素需求。城市與城市之間協(xié)同合作，做到重點城市發(fā)展充分輻射周邊。此外各城市應加強同地方企業(yè)、高等院校、科研院所的交流合作，做到資源效應最大化。

2）因地制宜，針對性提出效率提升戰(zhàn)略。由于各地區(qū)創(chuàng)新效率的影響因素不一，因此效率值低的城市可以從自身影響因素的差異性出發(fā)，尋求單一突破口，優(yōu)化資源配置效率。如懷化市從規(guī)模效率入手，優(yōu)化自身投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)。其他市可根據(jù)自身的產(chǎn)出情況，合理分配并充分利用投入資源，避免不必要的資源浪費。效率值高的城市可以精益求精，促進地區(qū)均衡發(fā)展。如長株潭等可以加強產(chǎn)學研合作，加強同其他城市的交流。

3）注重技術(shù)進步，加強引進吸收。在湖南省技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展中，技術(shù)進步水平是其發(fā)展的主要障礙。在企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展中，要加大人財物的投入力度，集中力量攻克核心技術(shù)難關(guān)。此外，正確對待引進與消化兩者的關(guān)系，提高技術(shù)引進消化吸收再創(chuàng)新能力，在引進關(guān)鍵技術(shù)之后，要盡快掌握核心技術(shù)并加強新產(chǎn)品的研發(fā)，形成良性循環(huán)。湖南省政府應采取相應的財政補貼或稅收優(yōu)惠，鼓勵企業(yè)進行新技術(shù)的引進與吸收，打造一批具有國際競爭力的龍頭企業(yè)。

本文在對湖南省各市（州）創(chuàng)新效率[29-30]進行研究時存在一定的局限性。僅僅只是考慮各市（州）的創(chuàng)新效率情況，并未通過實證來具體分析影響各市（州）發(fā)展的因素。其次，在數(shù)據(jù)搜集方面受數(shù)據(jù)全面性約束存在選取時間跨度不夠長的問題。后續(xù)可以通過tobit回歸，針對影響技術(shù)創(chuàng)新的因素對湖南省各市（州）進行具體回歸分析，以判斷各市（州）發(fā)展的約束因素，為湖南省的發(fā)展提供更加科學的理論依據(jù)。