区域技术创新范文

一、文献综述

技术创新效率是指技术创新活动中的要素投入相对于产出的转化效率，反映技术创新投入对产出的贡献比重，即研究如何在技术创新中合理地配置相关资源。目前学术界关于技术创新效率的测量与评价方法最常用的有两种:一是单一指标的投入产出评价，一般用比较简单的算术比例法;二是对多投入和多产出指标采用的评价方法，包括参数方法和非参数方法。参数方法以随机前沿分析(SFA)为代表，非参数方法以数据包络分析(DEA)为代表。DEA是评价具有多投入和多产出决策单元的一种较好的方法。国外对于技术创新效率的研究起步较早。1957年，英国经济学家M．J．Farrell提出了技术效率的概念，并给出了测算标准和测算模型。Aigner，Lovell和Schmidt(1977)率先提出了效率测度的随机前沿方法，随后被应用到对技术创新效率的评价，改变了传统的纯理论研究方法，转向了应用研究。A．Charnes和W．W．Cooper等人(1978)提出用数据包络分析方法(DEA)计算技术效率，以相对有效率概念为基础，根据一组关于输入、输出观察值来估计有效前沿面，并根据各决策单元与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否有效。美国学者罗杰斯和拉森川(1985)研究了区域创新效率评价。HelmutForst-ner和AndersIsaksson(2002)以1980—1990年的截面数据，用DEA方法测算了57个国家的技术效率，得出工业国增长更多是依靠技术进步，而发展中国家的增长则更多依赖于技术效率的进步的结论［3］。Nasicrowski和Arcclus(2003)测度并分析了45个国家的创新效率，发现技术创新规模、资源配置对生产率的变化有重要影响。Nasier-owski和Arcelus(2003)研究了信托公司的技术创新效率。3M公司CEOBuckley(2007)结合六西格玛管理探讨了创新与效率的问题。MCRimmon(2007)从成功的管理标准、创新和执行的均衡、组织文化方面论述创新的效率，并提出了管理建议。Akihiro和Shoko(2008)对日本医药产业研发创新效率变化情况进行了测度。Jarvis(2009)从2008年金融危机谈起，进行案例分析，指出了重点关注创新效率的问题。1997年，我国学者柳卸林首次提出技术创新效率的评价问题，并从企业角度对技术创新效率进行了测算。池仁勇(2003)测算了浙江省大、中、小企业的技术创新效率，并对影响该效率的各个因素进行了回归检验。［5］池仁勇、虞晓芬、李正卫(2004)对我国30个省市自治区的技术创新效率进行了测定，结果呈现东高西低的特征。刘爱芹、张伟(2008)运用数据包络分析方法对山东省17地市的区域技术创新效率进行了测度，结果表明一个区域技术创新的综合能力应该包括投入能力、产出能力和两者相互作用的效率。［3］官建成、陈凯华(2009)运用DEA的松弛测度模型和临界效率测度模型，对中国高技术产业技术创新活动的技术效率、纯技术效率、规模效率、规模状态进行了测度。冯缨、滕家佳(2010)运用数据包络分析法对江苏省高技术产业整体技术创新效率进行了域际评价，并分析了江苏省五大高技术行业的技术创新效率。［6］谢子远、鞠方辉(2011)以国家高新区为样本，实证研究了产业集群对区域创新效率的影响。郭磊、刘志迎、周志翔(2011)运用DEA交叉效率模型，实证研究并给出了31个省、市、自治区技术创新排名。苏海涛等(2012)建立了基于投入和产出指标的江西技术创新效率评价指标体系，利用数据包络分析测算了2001—2009年江西技术创新的技术效率、纯技术效率和规模效率值。叶锐、杨建飞、常云昆(2012)利用1999—2010年我国29个省份的面板数据，测算高技术产业系统效率和子系统的纯技术效率。张江雪、朱磊(2012)运用四阶段DEA模型，对我国2009年各省工业企业技术创新效率进行了实证研究。综上所述，在对技术创新效率的研究中，所采用的方法有参数的SFA方法，也有非参数的DEA方法。研究领域有的是地区或者行业技术创新效率的差异性，有的是某个地区或行业技术创新效率的特点，但针对相似经济水平的区域技术创新效率的研究相对较少。本文以中国最发达的东部沿海十省市为例，对其技术创新效率进行了研究。

二、评价方法与指标选取

1．评价方法数据包络分析是线性规划模型的应用之一，常被用来衡量拥有相同目标的运营单位的相对效率，本文采用CCR模型和BCC模型来评价技术创新效率。1978年由著名的运筹学家查恩斯(A．Charnes)、库伯(W．W．Cooper)和罗兹(E．Rhodes)首先提出了一个被称为数据包络分析(DataEnvelopmentanalysis，简称DEA模型)的方法，用于评价相同部门间的相对有效性(因此被称为DEA有效)。他们的第一个模型被命名为CCR模型。这一模型是用来研究具有多个输入，特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法。1984年查恩斯(A．Charnes)、库伯(W．W．Cooper)、格拉尼(B．Golany)、赛福德(L．Seiford)和斯图茨(J．Stutz)给出另一个模型BCC模型(也称为C2GS2模型)，这一模型用来研究生产部门间的技术有效性。2．指标选取根据Roll(1989)的研究结果，决策单元个数为投入指标和产出指标之和的2倍较优。本文综合考虑数据包络分析对数据的要求以及数据的可获得性，选取了2006—2010年东部沿海十省市技术创新效率的评价指标。投入指标包括研发经费、研发人员全时当量，产出指标包括新产品产值、新产品销售收入和申请专利数。

三、实证研究

根据上述模型和选取的指标，我们选取东部沿海北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东十省市作为评价单元(DMUj(1≤j≤10))。各个指标数据以十省市大中型企业为基准，数据来源于《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。利用LINDO软件求解，解得结果如表2所示:由DEA有效性的判断可知，当θ=1，且松弛变量和剩余变量为0，则表示评价单元(DMU0)的技术创新效率达到了相对最优。由表2可知，2006—2010每年DEA综合效率都相对最优的省市是天津和上海，DEA纯技术效率都相对最优的省市是天津、上海、浙江和广东，DEA规模效率都相对最优的省市是天津和上海;所有效率值都偏低的是江苏和辽宁。2006—2010每年规模都有效的省市有天津和上海，都无效的省市是福建。虽然十省市的技术创新效率相对较高，但从单个年份来看综合效率、纯技术效率、规模效率和规模收益仍存在差异。1．综合效率分析从上述计算中可知，投入多的省市，其相对效率不一定高，产出少的省市，其相对效率不一定低，因为这涉及到投入产出的比例。由图1可以看出，2006—2010年，效率值等于1的省市有天津和上海;效率值介于0．8与1之间的省份有浙图12006—2010年东部沿海十省市综合效率江和广东;效率值介于0．6和1的省份是北京、福建;效率值介于0．2和0．8之间的是山东、江苏和辽宁;效率值小于0．6的是河北。天津、上海的综合效率一直最优;广东的综合效率值由1下降到0．8650，呈下降趋势;江苏则正好相反，由0．4610增长到0．7845，呈上升趋势。2．纯技术效率分析在生产函数理论中，企业能够在其最大可能生产曲线上进行生产。但实际经济环境中，由于管理的漏洞、技术人员的缺乏或者其他原因，使得现有的技术不能得到充分的利用。技术有效性表示在一定的技术条件和管理模式下，产出相对投入而言已达到最优，即决策单元的投入产出活动已经充分发挥了现有技术条件的潜能，使资源达到了最优配置。由图2可知，2006—2010年纯技术效率值为1的省市有天津、上海、浙江和广东;纯技术效率值介于0．8到1之间的省市有北京、福建和山东;纯技术效率值介于0．4到1之间的省市有江苏、辽宁，纯技术效率值介于0．4和0．8之间的是河北。天津、上海、浙江和广东纯技术效率保持不变，福建和辽宁有增长趋势，其他省市趋势不明显。与图1相比，纯技术效率和综合效率的变化趋势不尽相同，如2009年，北京和山东的综合效率值分别为0．996476和0．976062，可纯技术效率值都为1。原因是影响综合效率的因素除了有纯技术效率外，还有规模效率。3．规模效率和规模收益分析综合效率是由纯技术效率和规模效率两部分组成的，综合效率=纯技术效率×规模效率，其中规模效率是由于企业规模等因素影响的生产效率。规模效益指的是，企业将生产要素等比例增加时，产出增加价值大于投入增加价值的情况。只有当经营规模扩大，其产量增加的比例大于全部要素投入量增加比例时，这种经营规模才具有规模效益。由图3可知，2006—2010年，规模效率值为1的是天津和上海;介于0．8和1之间的是浙江和广东;介于0．6和1之间的是北京、福建、山东、江苏和辽宁;小于0．6的是河北。天津和上海规模效率趋势保持不变，广东规模效率呈下降趋势，其他省市趋势不明显。2006—2010年规模收益趋势保持不变的是天津和上海，说明这两个省市已达到最佳规模状态。规模收益递减的是山东、江苏和辽宁。规模收益递增的是福建，北京和河北在个别年份也出现了规模收益递增，这会导致规模无效，这些省市应加大投入，扩大规模，但需注意投入的适量性，防止出现“投入冗余”，导致投入产出比例下降。接下来综合比较2006—2010年十省市综合效率、纯技术效率和规模效率情况，我们选取五年均值，作图如下:图42006—2010年技术创新效率均值由图4可知，2006—2010年技术创新综合效率均值排名第一的是天津和上海，接下来由高到低依次是浙江、广东、北京、福建、山东、江苏、辽宁和河北。纯技术效率均值排名第一的是天津、上海、浙江和广东，接下来由高到低的顺序跟技术效率一样。规模效率均值排名第一的是天津和上海，接下来由高到低的顺序跟综合效率一样。从图中可以看出三种效率均值变化趋势不尽相同，说明在不同省市的无效率状况的原因不尽相同。浙江和广东的综合效率均值为0．9993和0．9682，它们的无效不是因为技术原因，而是规模原因。北京和福建的综合效率为0．9189和0．7456，它们的无效是由技术和规模的综合原因导致的。除了探究非DEA有效的原因以外，我们也可以改变投入或者产出，通过投影分析将非有效的DMU转变成有效的DMU。从上面的分析可知，个别年份个别省市的非DEA有效或是存在着投入冗余，或是存在着产出不足，或是两者兼有之。我们可以利用其在有效前沿面上的投影进行调整，在现有投入的基础上扩大产出，也可以在现有的产出上减少投入，以使投入产出比例达到最优。由表3可知，2006年，河北研发人员全时当量为23955，应减少到72%，即达到6703人，才能使河北的技术创新有效;江苏研发人员全时当量为82321，应减少到58%，即达到34831，才能使江苏的技术创新有效。2010年，辽宁的新产品产值为21229．83千万，应增加到27472．84千万，才能使辽宁的技术创新有效;福建的新产品收入为19853．442千万，应增加到24679．69千万，才能使福建的技术创新有效;江苏申请专利数量为31132个，应增加到31435个，才能使江苏的技术创新有效。所以，在非DEA有效的北京、河北、辽宁、江苏、福建和山东省市，可以通过减少投入量(如全时当量)，也可以增加产出量(如新产品产值、新产品收入和专利)来改进其非DEA有效，达到DEA有效的状态。

四、结论与政策建议

改革开放以来，东部沿海十省市集聚了大量的技术和人才，这些地区的经济发展水平也居我国前列。通过对十省市综合效率、纯技术效率、规模效率和规模收益趋势的测算，发现它们的技术创新效率总体较高，但我国经济最发达的北上广地区，技术创新效率并不是最高。其中天津、上海、浙江、北京和广东无论纯技术效率和规模效率都较高;福建和山东的纯技术效率较高，但规模效率偏低;江苏、辽宁和河北的纯技术效率和规模效率都不高;天津和上海达到最佳规模状态，福建五年来一直处于规模无效状态，北京和河北个别年份规模无效。广东的综合效率和规模效率呈下降趋势，江苏的综合效率呈上升趋势，福建和辽宁的纯技术效率呈上升趋势，总体来说，各省市的技术创新效率随时间变化的趋势不明显。在对非有效DEA的省市的研究中，由产出不足导致的无效远远大于投入冗余导致的无效。上述结论在政策上具有非常重要的意义:1．打破行政垄断，充分发挥市场配置资源的作用。在东部沿海十省市中，研发经费和研发人员投入在全国都处于领先地位，但技术投入产出比例相对于发达国家偏低，究其原因是在很多行业都存在研发经费使用效率低和智力资源浪费的现象。要想发挥技术人员的积极主动性，应大力发挥市场的作用，打破行政垄断，加强人员流动，加快产业升级，加速经济的自由发展。2．充分发挥技术的作用，处理好规模与效率的关系。宏观层面上，国家应鼓励先进技术的开发，重视科技人才的作用，鼓励产品或技术的创新。微观层面上，企业在技术和管理方面，应做到人尽其才，物尽其用。对东部沿海十省市来说，不同地区应针对自身情况处理好规模与效率的关系，对福建和山东地区应该提高其规模效率，江苏、辽宁和河北地区既要提高其纯技术效率，也要提高其规模效率。对规模无效的福建等地区，应扩大生产规模，但要注意防止出现投入冗余。3．从投入产出角度来看，在防止投入冗余的同时，更应该增加产出。首先，各地区应利用先进技术加快产业升级，提高新产品销售收入和新产品产值。其次，完善知识产权保护的相关法律，鼓励申请专利，形成良好的知识产权保护氛围。最后，各省市应建立良好的企业发展绩效考核机制，在考核企业盈利情况时，应结合资源消耗、环境损害、生态效益、产能过剩、科技创新等指标。

摘要：技术是引领社会发展的第一生产力，技术的创新与变革能够为地区发展带来新的生产空间，从而通过技术优势来带动整个区域经济的建设与发展。通过对技术创新驱动因素进行全面分析，对技术创新的发展趋势与要求做一个全面的认知与了解，并在此基础上分析技术创新给区域经济发展带来的积极影响与消极影响，从而更好地基于技术创新的背景探究区域经济发展的途径，全面增强区域经济的市场竞争力与影响力。

关键词：技术创新；区域经济；影响

伴随着国家综合国力的提高，国家与国家之间、地区与地区之间的竞争也逐渐增多。而技术作为带动区域经济发展的重要驱动因素，已经成为区域竞争中的核心力量。1912年，熊彼特在《经济发展理论》中指出，创新是指把一种从来没有过的关于生产要素的“新组合”引入生产体系的过程。这就代表着技术创新能够在多元技术的融合与应用中，创造出社会上暂未出现的新事物，这些新事物能够通过社会的广泛传播来实现技术创新成果的应用与共享，从而用新事物的发展来引领整个区域经济水平的发展。

一、技术创新的驱动因素

（一）知识经济，人才集聚

在我国农业经济与工业经济不断发展的基础上，我国以脑力劳动为主的知识经济也逐渐占领市场，成为如今行业发展的重要推动力量。一方面，电子贸易、网络经济、在线经济等新型产业大规模兴起，诸多行业新业态需要在知识经济的驱动下实现发展；另一方面，农业等传统产业越来越知识化；再者，产业结构的变化和调整将以知识的学习积累和创新为前提，在变化的速度和跨度上将显现出跳跃式发展的特征。在知识经济发展的背景下，人才成为技术创新的推动者，人才的集聚能够有效地实现知识的集聚效应，从而实现整个社会的创新与发展。

（二）社会竞争，研发投入

新技术的创新与发展能够推进区域经济的高质量发展，从而在经济建设与发展的进程中增强区域经济的实力。我国目前各大企业也在充分开展技术创新与合作，在此背景下我国逐渐扩大科研投入，增加相应的经费与基础设施的支持与保障，在研究中重点解决诸多卡脖子的技术性问题。而关键核心技术是要不来，买不来的，技术创新能够在区域协同发展的过程下找到适合地区经济发展的路子，从而在经济社会发展的过程中用技术竞争实现我国科技成果“从0到1”的突破。

1构建企业技术创新能力的评价指标体系

企业技术创新能力在省级区域之间存在显著差异已是广泛共识，学术界对这一事项的发展状况及其区域间的差异展开了积极地探索。企业技术创新能力是一个涵盖多项指标范畴的综合性概念。在测度区域间的企业技术创新能力与差异情况时，我们需要设立一套科学合理的指标体系。根据现有关于企业技术创新能力评价指标体系的研究成果，本文秉着对“创新能力”涵义的界定，兼顾指标数据的可获得性原则，设计了如下企业技术创新能力评价指标体系，具体参见表1。这套指标体系包括创新基础、创新投入、创新实施能力、创新产出能力以及创新环境利用能力共五个方面的一级指标，每个一级指标按其涵盖内容设置二级指标，并利用熵值法计算出了相应指标的权重。

2研究方法与数据说明

2.1研究方法众多经济统计分析方法中综合评价法是较为广泛运用的研究方法，而对研究对象指标值的差异评价被认为是非常重要的环节。熵值法能够充分获取原始数据信息，克服主观选取指标的随意性，因此这种方法是一种科学客观地赋权的处理办法，被广泛应用于社会经济、统计学等各个领域。其主要原理是：利用熵值大小来测度已知指标数据的有效信息量并进一步计算出权重，也就是通过评价对象的指标差异程度来确定各项指标的权重。如果指标的离散程度越大，说明各评价对象的某项指标值差异较大，熵值较小，则表明该项指标对综合评价的影响较大，所提供的有效信息量较多，其权重也相应较大；相反地，当指标的离散程度越小，说明各评价对象的某项指标值差别较小，此时熵值较大，则反映了该项指标所提供的有效信息量较少，在整个指标体系中，作用很小，该指标权重也相应较小。如果各评价指标的某项指标值完全一致时，此时熵值达到最大，这意味着该项指标可以从评价指标体系中剔除。该方法的具体核算过程为。

2.2数据说明在考虑符合国家战略和便于企业理解的前提下，创新指标体系的设计应该具有较强的可操作性，政府、相关中介机构等可以比较方便地开展客观评价工作。选取的指标主要考虑便于收集、可量化、易于比较，通常采用国家统计局指标以及企业财务科目可产生的指标数据，较多采用比例指标等。本文以2012年我国31个省区为研究对象，数据信息来源于2013年的《中国科技统计年鉴》、《中国火炬统计年鉴》等资料收集和整理我国省市自治区的2012年各项指标相关数据。本文所考察的变量指标是2012年的截面指标，所以未对相关指标进行价格平减处理，所涉及的价值量指标均采用现价计算方法。为了更为深入地研究我国省级区域间企业技术创新能力，揭示其在各方面的具体情况，我们根据综合评价体系中一级指标进行排名，并对省市自治区指标分布的结构性特征详细分析。

3企业创新技术能力及其区域差异

根据上述熵值法的具体过程计算了我国31个省市自治区企业创新能力各项指标权重（表1）以及各省市自治区企业技术创新能力的排名得分（表2）。由企业技术创新能力各领域的权重可知，创新产出能力的权重最大，其次是创新环境利用能力，其余的创新能力按权重由大到小依次为：创新投入能力、创新基础、创新实施能力。相比较而言，一些指标所体现的创新能力权重较多，说明指标在创新的投入和产出上取得了较好的效果，相应地对该创新领域的贡献也越大。比如，在创新基础条件指标体系中，贡献较大的指标是“有研发能力的企业数”和“有R&D活动的企业数”，而创新实施能力中，各项指标贡献度较为平均。通过对企业创新能力的区域综合得分与一级指标排名情况，可以看出，2012年东部沿海地区中的广东、江苏、、山东、上海等排名靠前，而西部地区的青海、西藏排名靠后；从一级指标排名变化来看，四川和青海五项指标变化最大，陕西和西藏指标变化最小；宁夏和安徽在创新础方面上升较大，吉林在创新投入能力方面排名下降9位，福建省创新实施能力下降较大，贵州在创新产出方面进步较大，贵州和天津创新环境利用能力变化幅度较大。通过熵值法测算的指标权重，明晰了创新领域在综合评价中的地位，一定程度上，客观地证明了各项指标数据在整个评价指标体系中的贡献比例，也从某种程度上反映了当前我国企业技术创新能力的重点领域仍在创新的产出与环境利用方面，相比之下创新实施活动能力仍显不足。2006年，我国首次提出了以自主创新的国家战略和建设创新型的国家目标。同年，国务院国资委、科技部以及全国总工会决定开展评选国家创新型企业的活动，用以体现企业是自主创新、创新性国家主体的核心思想。我国政府制定的“十二五”规划明确指出了“加快建立以企业为主体的技术创新体系，重点支持和引导创新要素向企业聚集，加大政府科技资源扶植力度”。但由于受到多方面因素的制约区域间企业技术创新能力发展存在不平衡、不协调状态，创新之路依然任务艰巨。

4研究结论与政策建议

制造业在一国经济发展中具有十分重要的地位，是经济发展的中坚力量，是实现现代化、工业化、信息化和城市化进程中的经济主导部门，是技术创新的主要承担者，更是增强国家竞争力的基础。技术创新是指在生产体系中引进一种生产要素和生产条件的新组合，是从新产品或新工艺设想的产生，经过研究、开发、工程化、商业化生产，到市场运用的完整过程的一系列活动的总和。相对有效性在经济学意义上是指在给定投入和技术条件下，经济资源没有浪费，或对经济资源作了能带来最大可能的满足程度的利用…。医药制造业是目前世界各国争相发展的重点产业，这不仅是由于其拥有巨大的市场和高利润的回报，更主要的是随着生活水平的不断提高，人们对生活质量的要求越来越高。医药制造业作为一个典型的技术驱动型产业，技术创新是其发展的基础。但是并不是所有区域的医药制造业技术创新都是有效的，它在不同地区可能存在很大差别。随着我国医药行业“十一五”计划的实施，在医药产业技术创新方面的政府及企业投入也13趋上升。为了确保这些投入能实现有效的产出，分析评价技术创新的相对有效性就变得尤为重要。本文选取我国医药制造业R&D投入前二十位的省份(自辖市)2007年的相关数据进行技术创新相对有效性的实证研究。

1数据包络分析(DEA)方法及模型简介

数据包络分析(DEA)方法是1978年美国著名运筹学家A．Charnes，W．W．Cooper和E．Rhodes三人共同提出的，以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法，是研究同类型生产决策单元相对有效性的有力工具¨J。采用DEA模型进行分析是因为DEA模型具有以下四个特点：一是能对有多项评价指标的投入和产出进行综合系统测量；二是评价过程以精确的数据为基础，可以避免运用其他方法时难以避免的主观随意性，使评价及其结果更加客观可信；三是能够比较不同区域的技术创新的相对有效性；四是DEA综合模型不受加权、排序等外界人为因素的影响，具有较强的操作性。DEA的基本思想是：将每一个被评价的单位或部门视为一个决策单元(DecisionMakingUnit，简称DMU)，由决策单元组(DMU．)构成评价群体。处于同一评价群体的每个收稿日期：2008—12-31，修回13期：2009—04—16DMU确定的主导原则是：在某一视角下，各DMU具有相同的输入和输出。综合分析输入输出数据，得出每个DMU效率的相对指标，据此将所有DMU定级排队，确定相对有效的DMU．并指出其它DMU非有效的原因和程度，给主管部门提供管理决策信息。研究DEA有效性是以生产函数y=f(X)为背景的。所谓“技术有效”是指若生产状态(x，Y)满足Y=f(x)，则称生产状态(X，Y)是“技术有效”的(也即输出相对输入而言已达到最大)，此时，点(x，Y)位于生产函数的曲面上。所谓“规模有效”，是指投入量X既不偏大、也不过小，是介于规模收益由递增到递减之问的一种状态(即“规模收益不变”的最佳状态)。1．1CCR模型CCR模型又称CRS模型旧1，它是由Charnes、Copper和Rhode三人共同提出的。该模型沿用Fan''''ell的固定规模假设，以线性规划法估计生产边界：凡落在边界上的DMU即为最有效率投入产出组合的DMU。其效率值为1；而其他未落在边界上的则称为无效率的DMU，效率值介于l和0之间。假设有K个被评价对象DMU。(1≤k≤K)，每个决策对象均具有N种投入要素以及M种形式的产出，并且记DMUk的输入输出向量可表示为：玛=(善”％，…，～)1d=1，…，n匕=(Y”％，…，均)。√=1，…，凡Xii=DⅢt对第i种输入的投入量y，i=DUMj对第r种输入的产出量基于此假设，可将简单的CCR模型公式表示如下：min(口)，^2，≤，(公式1)．xjxOXoJ5_^∑IAi≤ro，J-I。。Aj≥O，，=1，2，…，瓜其中，S一为各投入的松弛向量，s+为各产出的松弛向量；0、入i(j=l，…，k)、S一、s+为待估参数向量。1．2BCC模型BCC模型又叫VRS模型。CCR模型在计算综合效率时，是基于规模收益不变的假设的，这一假设表明被考察单元可以通过增加投入来等比例地扩大产出规模。这一假设是很难实现的，实际情况中，许多生产活动都不满足这一约束条件。后来的学者在前人研究的基础上，给CCR模型添加了一个凸性假没：令王A，=1，这样CCR型就被改造为BCC模型¨]，如公式2所示：rain(0)。∑X，A，<。OXo，(公式2)』。I。∑yJA，≤Yo，J2I‘’，善A，21，A，>10j=l，2，…，几在最优解处，对那些非紧的约束，可以得到如下的松驰变量(slacks)$i-和5，+：f$i-=日‘善驷一荟A产。i=l，2，…，m{．一【s，+=乏A，，，口一Y#or=1，2，…，JDEA效率衡量可分别从投入和产出两个方面来衡量，可分为投入导向型(Input—Orientated)与产出导向型(Output—Orientated)。投入导向定义为不改变产出数量下，如何减少投入比例，使投入最小；产出导向定义为不改变要素投入的比例下，如何增加产出，使产出最大。在规模报酬不变的情况下，两者的技术效率值相等；但在规模报酬变动下，两者技术效率值并不相等。以上是我们所要求的保持产出不变的情况下使投入(也即z。)最小化(也可称为投入导向模式InputOrientation)。同理，如果所要求的是使投入不变情况下的产出最大化，也可得出产出导向模型(OutputOrientation)，二者的结论理论上并无差别。通过求解BCC模型，我们便能得到第k个被考察单元的技术效率0，同CCR模型所得到的综合效率一样：0≤0≤1，当0=1时，我们认为被考察对象是技术有效的。运用上述模型对每个DMU进行求解，我们便能得到所有决策单元的技术效率值。DEA模型的经济含义在于”J：(1)通常当0’=1。并且s--s+=O时，称被评价决策单元DMU。相对有效，其形成的有效前沿面为规模收益不变，即在这n个决策单元组成的经济系统中在原投入％基础上所获得的产出y0已达到最优。(2)当0‘<1时，若8-≠0、s+≠0，则认为DMU。无效，或技术无效，或规模无效。若s一=s+；0，则技术有效，令K=I／0’∑A，，当K=1时，称DMUo规模有效，K<1时规模收益递增，反之递减。(3)若DMU。无效，我们可通过DMU。在相对有效平面上的投影来改进非DEA有效的决策单元。在可以不减少输出的前提下使原来的输入有所减少，或在不增加输入的前提下使输出有所增加，使其转变为DEA有效。

2DEA模型在技术创新效率评价的运用

2．1数据来源

由于数据的可得性以及DEA方法对数据的要求，本文选取了2007年中国医药制造业中R&D投入前二十位的省份(自辖市)组成样本，数据主要来自2008年《中国高技术统计年鉴》。

2．2指标选取

技术创新系统是把人力资源和财力资源投入转化为创新的经济系统。技术创新是一个多投入、多产出的经济过程，在创新过程中需要多种资源的投入，其中包括人员的投入和资金的投入。资金的投入主要包括R&D投入与非R&D投入冲o。因此，我们以科技活动人员数(11)、科技活动经费筹集总额(t2)、R&D经费内部支出(13)以及其中R&D经费占科技活动经费支出的比重(14)4个指标作为投入指标。技术创新的产出显示各区域技术创新投入要素组合的效果如何，可以用收益性指标与非收益性指标来评价旧1。收益性指技术创新为企业创造的销售收入；非收益性指标一般是指专利申请数，专利较接近创新的商业应用，能较全面地反映各区域的发明和创新信息。综上所述，我们选取专利申请数(01)、增加值(02)、新产品销售收入(03)及新产品销售收入占主营业务收入的比重(04)为技术创新产出指标(见表1)。

当前，提高自主创新能力具有重要地位。党的十七大明确指出，提高自主创新能力，建设创新型国家，要坚持走中国特色自主创新道路，加大对自主创新投入，着力突破制约经济社会发展的关键技术；要加快建设国家创新体系，支持基础研究、前沿技术研究、社会公益性技术研究；要加快建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系，引导和支持创新要素向企业集聚，促进科技成果向现实生产力转化；完善鼓励技术创新和科技成果产业化的法制保障、政策体系、激励机制、市场环境。

目前，我国正处在经济增长方式转变、产业结构调整的关键时期，区域经济也正日渐成为一个国家或地区经济发展的重要载体，发展区域经济是社会全面进步、实现小康社会的客观要求。区域经济的发展离不开自主创新能力的提高，区域创新能力也是区域经济快速、协调、健康发展的主要源泉和动力之一。作为政府宏观调控主要手段之一的财政政策需要为区域创新提供强大的财力和政策支持，并通过激励、引导机制促使区域创新成果转化为现实的生产力。因此，研究区域创新能力提升的财政政策选择具有重要意义。

一、区域创新能力与财政政策作为

1．区域创新能力与财政支持

经济学意义上的区域是指特定时空范围内社会资源、技术资源和自然资源的集合，其范围既有地理上的特性,又与行政区域的划分特点有关。经济区域是经济基础的范畴，而行政区域则是上层建筑的范畴；但它们密切相关，行政区域的领导者担负着发展本区域内经济的重任，而任何经济区域的经济发展又离不开其所属于的行政领导者的管理与协调。

创新是知识的产生、扩散和使用。一个地区的区域创新系统是指由参与知识、技术发展和扩散的企业、大学和研究机构组成，并由中介机构广泛介入和政府适当参与的一个为创造、储备和转让知识、技能和新产品相互作用的有机网络系统。区域创新能力是以区域内技术能力为基础的、实施产品创新和工艺创新的能力，其组成结构主要由区域内创新资源投入能力、区域内创新管理能力和区域内研究开发能力三要素构成。创新主体在这“三种要素能力”中都发挥着重要的作用，但各有侧重：在创新资源投入方面，企业应发挥主要作用；在创新管理能力方面，政府有关机构和中介机构起着关键作用；在研究开发能力方面，科研机构和企业是主要影响因素。

在当今经济全球化程度日益加深的同时，世界经济发展日益呈现出明显的区域化特征：个别产业群中企业间的相互作用开始区域化；全球性公司所做出的决策，是寻求拥有竞争优势的区域产业群的区域经济；区域创新能力是区域经济参与者竞争优势的重要标志，且日益成为地区经济获取国际竞争优势的决定性因素，赋予了地区创新的潜力，并决定着单个企业的区位选择。而区域创新能力的提升离不开区域的社会文化环境、地理资源环境以及制度创新环境等等，其中财政政策的选择与创新发挥着重要的作用。区域创新涉及科学、技术、组织、金融、商业等多个领域，科学研究、理论创新、产品的研究开发、试制、技术定型、工业生产和销售等多个环节的复制过程。在这个过程之中需要大量的资金和智力资源的投入，因此，财政政策有必要通过投入配置提供较好的经济基础和教育、科学文化基础。区域的创新活动又面临着技术开发失败、市场对新产品不予接受或市场在一定时期内不能形成有效规模来支撑新技术实现产业化等风险，这就要求政府通过财政支持以增强区域创新承受风险的实力。可以说，区域创新能力决定着一个地区经济的长期竞争力，而财政政策的调控参与、激励和引导以及财政政策的自我完善和创新是提升区域创新能力的重要路径选择。

2．财政政策在培养区域创新能力中的作为

当前，提高自主创新能力具有重要地位。党的十七大明确指出，提高自主创新能力，建设创新型国家，要坚持走中国特色自主创新道路，加大对自主创新投入，着力突破制约经济社会发展的关键技术；要加快建设国家创新体系，支持基础研究、前沿技术研究、社会公益性技术研究；要加快建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系，引导和支持创新要素向企业集聚，促进科技成果向现实生产力转化；完善鼓励技术创新和科技成果产业化的法制保障、政策体系、激励机制、市场环境。目前，我国正处在经济增长方式转变、产业结构调整的关键时期，区域经济也正日渐成为一个国家或地区经济发展的重要载体，发展区域经济是社会全面进步、实现小康社会的客观要求。区域经济的发展离不开自主创新能力的提高，区域创新能力也是区域经济快速、协调、健康发展的主要源泉和动力之一。作为政府宏观调控主要手段之一的财政政策需要为区域创新提供强大的财力和政策支持，并通过激励、引导机制促使区域创新成果转化为现实的生产力。因此，研究区域创新能力提升的财政政策选择具有重要意义。

一、区域创新能力与财政政策作为

1．区域创新能力与财政支持

经济学意义上的区域是指特定时空范围内社会资源、技术资源和自然资源的集合，其范围既有地理上的特性,又与行政区域的划分特点有关。经济区域是经济基础的范畴，而行政区域则是上层建筑的范畴；但它们密切相关，行政区域的领导者担负着发展本区域内经济的重任，而任何经济区域的经济发展又离不开其所属于的行政领导者的管理与协调。

创新是知识的产生、扩散和使用。一个地区的区域创新系统是指由参与知识、技术发展和扩散的企业、大学和研究机构组成，并由中介机构广泛介入和政府适当参与的一个为创造、储备和转让知识、技能和新产品相互作用的有机网络系统。区域创新能力是以区域内技术能力为基础的、实施产品创新和工艺创新的能力，其组成结构主要由区域内创新资源投入能力、区域内创新管理能力和区域内研究开发能力三要素构成。创新主体在这“三种要素能力”中都发挥着重要的作用，但各有侧重：在创新资源投入方面，企业应发挥主要作用；在创新管理能力方面，政府有关机构和中介机构起着关键作用；在研究开发能力方面，科研机构和企业是主要影响因素。

在当今经济全球化程度日益加深的同时，世界经济发展日益呈现出明显的区域化特征：个别产业群中企业间的相互作用开始区域化；全球性公司所做出的决策，是寻求拥有竞争优势的区域产业群的区域经济；区域创新能力是区域经济参与者竞争优势的重要标志，且日益成为地区经济获取国际竞争优势的决定性因素，赋予了地区创新的潜力，并决定着单个企业的区位选择。而区域创新能力的提升离不开区域的社会文化环境、地理资源环境以及制度创新环境等等，其中财政政策的选择与创新发挥着重要的作用。区域创新涉及科学、技术、组织、金融、商业等多个领域，科学研究、理论创新、产品的研究开发、试制、技术定型、工业生产和销售等多个环节的复制过程。在这个过程之中需要大量的资金和智力资源的投入，因此，财政政策有必要通过投入配置提供较好的经济基础和教育、科学文化基础。区域的创新活动又面临着技术开发失败、市场对新产品不予接受或市场在一定时期内不能形成有效规模来支撑新技术实现产业化等风险，这就要求政府通过财政支持以增强区域创新承受风险的实力。可以说，区域创新能力决定着一个地区经济的长期竞争力，而财政政策的调控参与、激励和引导以及财政政策的自我完善和创新是提升区域创新能力的重要路径选择。

2．财政政策在培养区域创新能力中的作为

区域经济的演化发展机制主要有市场自动调节机制和政府行政干预机制。市场机制通过“看不见的手”进行资源配置，推动区域经济的形成与发展并促使各区域经济协调发展；当区域经济出现发展不平衡、不协调等市场失灵现象时，政府就可以通过“看得见的手”来进行干预和宏观调控，采取积极的政策措施以推动区域经济的健康、持续发展。作为宏观调控的主要杠杆之一的财政政策，历来是各国政府作用于经济的重要手段，而且发达国家实施的以财政政策为主的区域经济政策对区域经济的发展作出了重要的贡献，值得我们学习和借鉴。财政政策对培养区域创新能力、发展区域经济主要有如下功能：

论文关键词：区域创新能力技术创新制度创新观念创新

论文摘要：区域创新能力不仅是国家创新能力提高的基础，也是区域经济和社会发展的重要途径。技术创新是区域创新的关键，努力使企业成为技术创新的主体，加强政府在区域技术创新中的引导和支持，积极探索地方高校和科研机构服务于区域技术创新的途径。制度创新是区域创新的保证，应从区域的实际出发，坚持以提高区域创新效率和突出区域特色为中心营造制度环境和进行制度安排。观念创新是区域创新的灵魂，加快培育创新观念已成为区域创新能力建设的一项重要任务

我国对创新的高度重视是从上世纪90年代开始的，对此，有过这样的论述，“创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力。……对中国来说，大力推进科技创新，实现技术发展的跨越极为重要。我们必须紧跟世界潮流，抓住那些对我国经济、科技、国防、社会发展具有战略性、基础性、关键性作用的重大科技课题，抓紧攻关，自主创新”。所谓区域创新能力。在中国科技发展战略研究小组完成的《中国区域创新能力报告2003>中，课题组负责人柳卸林认为，区域创新能力是指一个地区将知识转化为新产品、新工艺、新服务的能力，具体包括知识创造能力、知识获取能力、企业的技术创新能力、创新的环境、创新的经济绩效等。要造就这些方面的创新能力的体系，构筑区域创新的平台，必须按照党的十七大精神，筑牢如下三个支点：技术创新，制度创新，观念创新。

1．技术创新是区域创新的关键

马克思被人们认为是最早认识到技术创新是经济发展与竞争的重要推动力的经济学家。他指出：“资产阶级除非使生产工具……不断地革命化，否则就不能生存下去。”英国经济学家<创新经济学>的作者弗里曼把技术创新定义为：“第一次引入一种产品(或工艺)所包括的技术、设计、生产、财政、管理和市场”的过程。他认为技术创新是一个把科技成果转化为能在市场上销售的商品或工艺的全过程，包括：研究过程(形成新的思想和发明)；新产品开发、试制和生产过程(商业化)。或者说技术创新是一个完整的创新链条。由此可以看出：技术创新不仅是一个狭义的范畴，即它是各种生产要素的重新组合，而且也是一个广义的范畴，技术创新不仅是研究与开发的结合，更是研究开发与应用的结合；技术创新的根本目的就是推动发明创造成果在生产中的应用和促进新市场的开拓，从而获得最大限度的利润。在《中共中央、国务院关于加强技术创新，发展高科技，实现产业化的决定》中，将技术创新或科技创新定义为：是指企业应用创新的知识和新技术、新工艺，采用新的生产方式和经营管理模式，提高产品质量，并生产新的产品，提供新的服务，占据市场并实现市场价值。

1．1使企业成为技术创新的主体是提高区域创新能力的关键

尽管高等学校、研究开发机构在知识创造中起着重要的源泉作用，但在区域创新体系中，企业是主体。因此，一个地区的技术创新能力最核心的是企业的技术创新能力。“政府、高校、科研院所都是创新体系中重要的要素，但不可能成为创新的主体。因此，各地政府，要注重为企业的创新创造环境，减少不必要的干预，促进产学研的合作，让企业自己承担创新的决策的风险”。

首先，企业是创新政策制定和创新技术研发的基础，也是创新成果转化的基地。在市场经济条件下，企业应以区域创新战略为指导，在提高自身创新能力的同时，积极地同区域内科研机构合作创新，从而提高区域整体的创新能力。企业根据区域产业政策和技术政策的宏观导向，按照市场需求的实践情况和自身所处的竞争局面，自主地选择并实施与本企业的实力以及发展目标相适应的技术创新项目，通过内部组织或是以课题支持科研机构进行而向市场的应用技术研究和开发，提高自身的创新能力。其次，企业要成为技术创新的主体必须不断完善企业产权制度，使企业具备创新的自主决策权，能够承担技术创新的风险和责任，并全额获取技术创新的收益。要鼓励企业以市场需求为导向，确立创新战略、品牌战略，努力开发拥有自主知识产权的主导产品和关键技术，掌握一批具有自主知识产权的核心技术，掌握市场竞争的主动权，提高核心竞争力，鼓励这些掌握核心竞争力的大企业为区域内的中小企业提供新技术和各种技术服务，进行技术扩散，带动整个区域技术创新能力的提高。最后，企业在注重自身技术改造和新产品开发的同时，应重视市场的创新，善于从科研机构等引进外部创新成果，加大对创新成果的转化和产业化的力度，实现技术创新的效益，同时充分利用各级政府提供的信息资源服务，构建良好的信息资源获取和传递机制。

摘要：近年来，南通市深入推进沿海开发、陆海统筹、江海联动，南通沿海前沿区域发展取得许多重大阶段性成果，呈现出发展快、活力强、潜力大的经济增长态势，成为南通经济发展新的增长极。但由于受新兴产业发展基础薄弱、企业创新资源稀缺等因素的制约，其在发展过程中也遇到一些瓶颈。随着“一带一路”战略和长江经济带发展战略的推进，“十三五”期间南通沿海前沿区域将站在新的起点上大力推进企业创新驱动发展，实现产业转型升级新突破，持续提升综合经济实力。

关键词：南通沿海；产业转型；产业升级；企业创新

南通沿海前沿区域为规划建设中的海启高速公路至海岸线的21个镇（街道）及毗邻海域，陆域面积约2900平方公里，占全市的35．8％，管辖海域面积8701平方公里，海岸线长221．5公里。江苏沿海开发国家战略的实施推动了南通沿海前沿区域创新发展，并取得了许多重大阶段性成果。“十二五”期间，南通沿海前沿逐步打造了通州湾江海联动开发示范区、海安老坝港滨海新区、如东沿海经济开发区、江苏如东洋口港经济开发区、海门港新区江苏省吕四港经济开发区、江苏启东高新技术产业开发区等沿海前沿产业功能区和产业带，初步形成了电力能源、海工船舶、精细化工、液化品物流、装备制造、观光旅游等特色鲜明的主导产业带。

一、南通沿海产业转型升级和企业创新的现状

“十二五”期间，南通沿海前沿区域地区生产总值、固定资产投资、工业应税销售年均增长16．0％、27．5％、24．9％，分别高于全市同期平均增长4．5、9．6、17．3百分点。“十二五”末，南通沿海前沿区域地区生产总值、固定资产投资、工业应税销售分别突破1500亿元、1200亿元、1450亿元，各项主要经济指标高于全市平均水平，南通新的经济增长极效应正在快速彰显。

（一）产业政策环境

进一步优化产业政策在产业转型升级过程中发挥着先行引领作用，为促进南通沿海前沿区域产业发展，在南通市级层面，市政府出台了多个政策意见指导南通市产业发展与转型升级（表1）。除了市级层面的各项政策支持外，各园区也都出台了相应的技术创新配套扶持政策，增强了政策对南通沿海前沿区域产业转型升级和企业创新的支撑能力。

（二）产业项目加快集聚