高技术创新范文

高技术创新范文第1篇

江苏省是全国综合经济实力强省，同时也是高技术产业创新综合实力强省。一直坚定不移地调整结构加强创新，加快经济转型升级的步伐，提高自主创新能力，优化产业结构，全省产业规模和发展速度稳步上升，进而拉动了全省经济的快速增长。本文选取医药制造、航空航天器制造、电子通讯设备制造、计算机制造、医疗仪器设备制造五大行业作为高技术产业的分析目标。江苏省高技术产业在全国占有非常重要的地位，2013年全年江苏省高技术产业的企业数占全国的18%，从业人员人数占全国19%，利润总额占到全国的21%。江苏省高技术产业发展态势良好，产值利润率逐年稳步上升。江苏省高技术产业结构分布中，电子及通信设备制造业发展迅速，并占有绝对的主导地位，医疗仪器设备及仪器仪表、计算机及办公设备制造业和医药制造行业稳步上升。另外，航空航天制造业的资产总值占全省高技术产业的1.84%，利润占总利润的1%，这是因为航空航天制造业涉及国家安全，其发展地域受到政策限制，江苏省在这一领域没有优势，是五个高技术产业中发展较慢，企业个数、产值和利润都比较少的一个行业。

2高技术产业技术创新效率测评结果与分析

本文选取2013年江苏省高技术产业的活动人员、R&D经费内部支出、新产品开发经费支出、技术改造经费支出、专利申请数(单位：项)、新产品销售收入作为输入和输出数据进行DEA模型测评。将采集的数据代入DEA模型，经过数据处理，得到结果，具体如表1所示。

2.1电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业创新效率分析

2013年江苏省高技术行业中的电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业处于DEA有效，技术创新效率高，创新资源得到了有效地利用，均处于规模收益不变的阶段，如果生产方式不发生变化，应该继续保持这样的投入规模。

2.2医药制造业创新效率分析

从测评结果中可以看出2013年医药制造业处于非DEA有效，主要是由于人员投入冗余，资金利用效率不高，尤其是R&D经费内部支出的松弛变量比较大，可以看出这些经费支出并没有带来创新产出的提高。如果该产业想达到DEA有效，就应该调整投入值，即减少R&D活动人员、R&D经费内部支出、新产品开发经费支出和技术改造经费支出。在投入规模做这样的缩小调整后，通过提高资源的利用效率使得产出保持不变，可以把生产点推向生产前沿从而大大提高该产业的创新效率。

2.3电子及通讯设备制造业、航空航天制造业的创新效率分析

从测评结果中可以看出航空航天制造业、电子及通讯设备制造业处于非DEA有效，这两个高技术产业的纯技术效率等于1，但是规模效率小于1，致使综合效率没有达到有效。这说明这两个行业的技术创新效率不需要减少投入，也无需增加产出，而综合效率没有达到有效主要是因为其规模和投入、产出不相匹配，需要进行生产规模调整。其中航空航天制造业应该增加规模，而电子及通讯设备制造业应该缩小规模。

3提高江苏高技术产业技术创新效率的策略

在实证分析的基础上，结合江苏高技术产业的具体情况，若要使得江苏省高技术产业取得长足的发展，产业竞争力进一步提高，产业发展进程中的各个主体必须要积极给予配合，技术创新工作的顺利开展需要人才、资金和制度作为支撑，三者协调发展，否则技术创新工作便会失衡。

3.1加大培育科技人才

高技术产业的创新中人才问题非常重要，创新的主体在于人才，江苏省作为创新大省，人才济济，但是能够自主研发和创新的高端人才还是很紧迫的。高技术产业想持续发展一定要制定引进人才和激励人才的专项政策，并加大人才培养的力度。一个产业拥有的先进科技的专项人才数量才是该产业是否具有持续竞争力的关键因素之一。因此，人才的竞争一直都是高技术产业竞争的焦点，引进人才、激励人才、充分发挥科学技术人才的积极性和创造性就成为了高技术产业所面临的新课题。3.1.1重视培养高校人才要立足于自身人才的培养，采用校企合作、工学结合、“多元”培养等方式来培养一批高层次、高技能、复合型的高技术产业相关人才，为高技术产业的快速发展做好人才储备工作。省内科研院所要多研究一些实用性强的科技成果，并及时转让给高技术企业，为高技术企业的长期发展提供坚强的技术支持。另外，政府和企业也要进一步加强人才激励机制，吸引更多的人才积极参与到创新项目和技术研发的团队中。3.1.2建立灵活的引才机制建立“不求所有，但求所用；不求常在，但求常来”的柔性引才机制，充分发挥人才工程和创新创业领军人才服务中心集聚人才、服务人才的功能，大力引进和培育一批能够突破关键技术的科技创新创业领军人才；一批能带动产业升级的重点产业紧缺创新人才；一批引领行业发展的高层次人才，以人才结构优化助推高技术产业的升级。同时，进一步探索校、地、企三方需求相结合的有效途径，努力形成高校优势学科为引领的高技术产业发展，高技术产业发展促进科研发展的双赢局面。

3.2构建多元融资渠道，优化资源使用效率

3.2.1构建多元化的融资机制高技术产业的又一特征就是高投入、高风险。因此，融资困难就成为高技术企业持续发展的瓶颈。怎样把高技术产业和金融业有机结合，实现高技术产业与金融业双赢的局面，这是政府和企业必须思考的问题，政府部门必须要考虑建立相关机制加以扶持和培养。想要更好地发展高新技术产业，一方面，高新技术企业也要加强与金融机构的沟通，积极推介技术含量高、发展速度快、经济效益预期好的项目，争取资金支持；另一方面通过政策鼓励银行贷款支持产业技术进步，加强银企合作，国家政策性银行要加强对风险企业及风险投资项目的信贷支持，使之成为风险资本的一个相对稳定的来源。3.2.2优化资源使用效率江苏高技术产业的R&D投入存在使用效率不高的情况。一方面,企业要注重自身研发资金的积累，也要尽量争取政府在研发投入方面的支持。政府应承担起相应责任，加大对高技术基础研究投入并抓好重大高技术基础研究项目，对于省级高技术研究开发基金进行科学管理，保证基金的使用效率。另一个方面，在研发经费的使用方面要注意分配利用结构，优化资金使用效率，建立科学合理的跟踪监管机制，明确研发资金的走向，确保财政科技拨款专款专用、落实在技术创新活动中。通过提高资金、设备、原材料的利用率来提高江苏省高技术产业技术创新工作的效率，其本质就是提高整个行业的经济效益，实现高技术产业商业价值最大化和产业的持续快速发展。3.3加强制度建设，提高技术创新成果转化能力推动技术创新成果的转化能力，促进科技成果的市场化。一方面要加强企业对知识产权保护意识，增强法制观念，不仅在国内要申请专利，在国际上也要积极申请专利来保护自身的合法权益。另一方面，政府部门可以调整专利政策，比如适当降低专利申请费用和专利年费的标准，降低保护者的成本。另外要鼓励企业积极申请专利，并积极将研发成果产业化、市场化。江苏省高技术产业的技术创新成果产业化的转化能力不足，即高技术的商业化水平偏低。从实证分析可以看出非DEA有效的行业，其新产品销售收入相对较低，不能与其较高水平的创新资源投入要素相匹配。而新产品销售收入是衡量一个行业研发成果产业化、商业化程度的重要变量，反映了技术创新研究成果的市场转化能力。由此可见，江苏省有待进一步提高技术创新中获得的研发成果的转化能力，加快实现研发成果的产业化、市场化。

4结语

总之，江苏省内的各个高技术产业园区之间也应不断开展合作与交流，在各个高技术产业领域可以形成良好的产业链条，从而实现省内的技术创新资源的有效配置和优化组合。更要加强省内多方合作的组织机制，加快高技术成果的商品化、市场化和产业化进程。除此之外还需要借助于市场外部因素实现此目标，因而这项工作需要研发人员、融资方、高技术产业企业、专业服务机构等共同参与实施。江苏省各地区应该建立起以企业为主，政府扶持为辅，大专院校和科研机构广泛参与的技术创新战略联盟，共同进行高技术产业的重大科研项目的研发与创新及研发成果产业化的工作。

高技术创新范文第2篇

【关键词】 主导性高技术创新型企业 AHP层级分析法

创新能力评价指标体系

一、引言

目前，国内外关于企业评价的指标体系已有许多系统性的研究，并建立了许多评价指标体系。但对于主导性高技术创新型企业持续创新能力的评价指标体系，国内较少有系统的研究。

主导性高技术创新型企业是在持续技术创新、制度创新、管理创新、品牌创新、文化创新等方面有突出成效的企业。因此，评估一个企业是不是主导性高技术创新型企业，是否持续创新，不应该只看其在技术创新的层面，企业的技术创新仅仅是维持企业创新的一个方面，而企业持续创新需要有一套完整的持续创新发展机制来保障。

二、计算方法

主导性高技术创新型企业创新能力评价指标权重的计算主要有4个步骤：建立问题的递阶层次结构；构建两两比较判断矩阵；权重的计算与一致性检验；计算综合排序向量。

1、建立问题的递阶层次结构

层次分析法（AHP）的关键步骤是将问题条理化、层次化，构造出一个多层次的分析结构模型。这个模型一般包含目标层、准则层和指标层三个层次。目标层是对问题目标的描述。准则层是对目标层的具体描述与扩展，它包括了实现目标所涉及的中间环节。指标层是对准则的细化。

应用AHP作系统分析时，首先要把问题层次化。根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。为了确定层次中各个因素的相对重要性，层次分析法（AHP）对各个因素采取了两两比较判断的方法，将比较判断定量化。层次分析法引入了1~9标度法，并写成判断矩阵形式。形成判断矩阵后，即可通过计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量，计算出某一层对于上一层次某一个元素的相对重要性权值。AHP把与决策有关的元素分解成目标层（最高层）、准则层（中间层）和指标层（措施层）等来进行定性与定量分析，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供了简便而有效的方法。

主导性高技术创新型企业创新能力评价指标体系如表1所示，建立的主导性高技术创新型企业创新能力层次结构如图1所示。

图1中，D1为研发投入，D2为非研发投入，D3为技术改造投入，D4为研发团队投入，D5为其他技术人员比重，D6为研发成果转化能力，D7为自主创新产品率，D8为申请专利成功率，D9为生产设备水平，D10为生产工人技术水平，D11为生产工艺标准化水平，D12为资源利用率，D13为营销人员比重，D14为市场占有率，D15为品牌强度，D16为营销网络，D17为销售水平，D18为利润水平，D19为出口创税水平，D20为员工创新理念，D21为企业家创新理念，D22为创新战略管理能力，D23为知识产权管理能力，D24为信息管理能力，D25为财务管理能力，D26为协调能力，D27为产权制度，D28为激励制度。

2、构建两两比较判断矩阵

在建立递阶层次结构，确定了上下层次之间元素的隶属关系后，就必须确定各个指标的相对权重。AHP采用的是专家咨询法，即请专家对各个指标两两之间的相对重要性进行比较判断，确定隶属于同一个指标的两个子指标相对于父指标，哪个更重要，重要多少。为了对重要性判断进行定量化，采用1~9比例标度对重要性赋值，如表1所示。

根据主导性高技术创新型企业创新能力评价指标体系的层次结构（如图1所示），按照从上到下的顺序，设计专家咨询表。专家只需要按1―9比例标度的含义给各个评价指标两两之间的相对重性赋值，便可形成一系列的判断矩阵。

3、权重的计算和一致性检验

根据A-B判断矩阵，计算出判断矩阵的特征向量W，然后进行归一化处理，使其满足即可得到判断矩阵各元素的相对重要程度（即权重）。所求单位特征向量各分量即为各评价因素重要性排序。

A-B判断矩阵的最大特征值对应的单位特征向量的计算方法如下：

（1）计算判断矩阵的每一行元素的积

（2）计算Mi的n次方根i=1，2，3，

（3）对wi进行归一化

其中W=[W1，W2，…..…Wn]为所求的特征向量。

一致性检验：在判断矩阵的构造中，不一定要求其具有传递性与一致性。即不要求满足公式Dij•Djk=Dik，但要求判断矩阵具有大体上的一致性。在计算出最大特征根后应该对判断矩阵进行一致性检验，具体计算步骤和方法是：计算一致性指标C.I.，C.I.=（λmax-n）/（n-1）；根据平均随机一致性指标R.I数值表查找相应的R.I.值（见表2）；计算一致性比例C.R.。C.R.=C.I./R.I.。当C.R.?芨0.1时，认为判断矩阵满足一致性。当C.R.>0.1时，认为判断矩阵的一致性偏差太大，应该对判断矩阵作适当修正。直到判断矩阵通过一致性检验为止。

4、权重综合排序向量的计算方法

由于不同的专家对创新能力的理解存在差异，因而给出的判断矩阵也不同。为此，根据每一位专家给出的判断矩阵，依次计算出每一个目标指标的权重向量后，对其进行综合处理，并计算出综合排序向量。笔者运用几何平均综合排序向量的方法，计算出权重的综合排序向量。其计算方法和步骤如下。

（1）计算群组综合权向量的几何平均值

设专家总数为Z，根据Z位专家给出的判断矩阵R4=（Dijk）， k=1，2，3，…z，利用特征根法计算权向量，并进行一致性检验。得：

在这里，k=1，2，3，…，z （k为某位专家）。j=1，2，3，…，n（j为某个目标层的某个指标，n为某个目标层指标的总数）。

（2）计算Z位专家对某个目标层的第，1个指标赋予的权重值的几何平均值

（3）对向量WJ进行归一化处理

所得到的Wj，即为权重的综合排序向量。

（4）计算群组判断的标准差

在得到专家对目标层每个指标的群组判断后，必须对其进行一致性检验，即计算j指标优先级权重的总体标准差。

如果σj

三、主导性高技术创新型企业创新能力指标权重的确定

1、专家咨询表设计

按照主导性高技术创新型企业创新能力评价指标体系的层次结构，从上到下分层次设计咨询表格，专家按照1―9比例标度的含义，并根据自己的判断为各评价指标两两之间的相对重性进行赋值，形成评价指标的两两比较判断矩阵。部份专家咨询如表3所示。

2、主导性高技术创新型企业创新能力评价指标权重的确定

为了使确定的主导性高技术创新型企业创新能力指标权重更具有科学性，笔者请5位相关专家对咨询表（判断矩阵）进行比较判断。通过计算5位专家给出的判断矩阵，得出了各层指标的权重和权重的综合排序向量，并通过了一致性检验。通过上述步骤最终确立了主导性高技术创新型企业创新能力评价指标的权重（见表4）。

四 评价结果分析

根据5位专家给出的判断矩阵，一级指标以管理制度创新能力（B4）0.447最高，二级指标以研发能力0.775最高，三级指标以激励制度（D28）0.132、产权制度（D27）0.088，及企业家创新理念（D21）0.077最高。因此，对主导性高技术创新型企业创新能力最有突破带动作用的是激励制度、产权制度及企业家创新理念。

此外，虽然笔者在对主导性高技术创新型企业创新能力的影响因素进行分析的基础上，利用层次分析法构建出主导性高技术创新型企业创新能力评价指标体系。但AHP本身是一种定量与定性相结合，是将人的主观判断用数量形式表达和处理的方法，因此难免存在一定的误差。同时，随着环境的变化和企业的发展，评价指标体系也必须进一步改进和完善。但从目前情况来看，该评价指标体系基本上能够反映出主导性高技术创新型企业的创新水平。

【参考文献】

[1] 王琦：实用模糊数学[M].科学技术文献出版社，1992.

[2] 常玉、刘显东：层次分析、模糊评价在企业技术创新能力评估中的应用[J].科技进步与对策，2002（9）.

[3] 刘耀：创新型企业发展模式及其实现持续创新机制研究[D].南昌大学，2009.

[4] 赵玉林等：高技术产业发展与经济增长[M].中国经济出版社，2010.

高技术创新范文第3篇

关键词：高技术产业：技术创新：空间特征；空间面板模型；空间计量分析技术

文献标识码：A 中图分类号：F267 文章编号：1009-2374（2016）08-0003-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.08.002

党的十明确提出“坚持走中国特色自主创新道路，实施创新驱动发展战略，实现经济发展由资源能源驱动转变为科技创新驱动”。而高技术产业技术创新最能体现国家综合竞争实力，是实施创新驱动发展战略的重要环节。所以，提升区域高技术产业技术创新能力，是实施创新驱动发展战略的关键途径。相关文献表明，区域高技术产业技术创新活动存在多种形式的空间联系与影响，如地理位置邻近、经济水平邻近、文化背景相似性等。这样一来，表现出本地区高技术产业技术创新活动效果会受到邻近地区高技术产业技术创新活动效果的影响，如邻近地区R&D（ResearchandDevelopment）投入、创新产出、制度环境和政府政策等。但在已有相关研究区域科技创新的文献主要利用传统的面板数据模型，探讨本地区高技术产业技术创新影响因素作用本地区高技术产业技术创新，缺乏考虑邻近地区创新主体的作用，必然造成研究结果与实际结果存在较大的误差。另外，尽管有一些文献利用空间计量经济学分析区域创新问题，但极少从空间视角探讨我国区域高技术产业技术创新的特征。因此，本文将利用空间计量分析技术，探讨我国高技术产业技术创新活动，分析创新的空间特征，是一种有益的探索，以为指导我国高技术产业技术创新实践提供参考。

1文献综述

区域高技术产业技术创新活动影响因素众多，如本地区内技术创新研发投入、制度环境、政府政策、融资环境、知识产权保护，邻近地区的技术创新研发投入、政府支持和企业支持，技术购买与引进和外商直接投资等。韩子寅（2006）认为影响技术创新的因素有11种，其中6项为科技政策、科研投资、企业、科研院所、整合能力和科研评价体系。张娜（2015）认为内部创新、产业组织、制度环境和技术溢出4个因素能够更多地体现出技术创新受到的众多影响因素的综合影响。其中内部创新因素主要包括研发经费投入、研发人员投入和技术消化与吸收；产业组织因素主要包括市场结构和企业规模；制度环境因素主要包括所有制结构、专利制度、融资结构；技术溢出因素主要包括购买国内技术、技术引进与外商直接投资。在研究方法上，张娜（2015）利用传统的面板数据模型，实证分析上述4个影响因素对高技术产业中大、中型企业的技术创新作用。结果表明，人力资本是提高高技术产业技术创新能力的关键途径，应该积极调动高技术创新人才的创新积极性；国有产权比重过高和政府投资过多都不利于高技术产业技术创新。目前而言，技术引进与外商直接投资对促进我国高技术产业技术创新能力提升发挥着积极重要的作用。桂黄宝（2014）基于DEA软件测算我国高技术产业的创新效率，在此基础上，利用空间计量面板模型，探索分析了我国高技术产业创新效率的影响因素。研究表明，我国高技术产业DEA-Malmquist创新综合效率总体上呈上升趋势，但技术效率和规模效率处于下降趋势；地理邻近对我国高技术产业技术创新效率存在显著的负向作用；企业规模、劳动力和对外开放水平对我国高技术产业技术创新效率存在显著的正向影响；而资本投入、工业化进程、政府支持程度及当地科技水平对我国高技术产业技术创新效率存在不显著的作用。回顾相关文献可以发现，相关研究区域高技术产业技术创新的文献，更多的是利用统计模型实证分析高技术产业技术创新的影响因素的作用效果，而利用空间计量分析技术，探讨分析我国区域高技术产业技术创新特征的研究较少。为此，本文利用空间计量分析技术探讨分析邻近地区高技术产业技术创新产出、R&D活动对本地区高技术产业技术创新的作用，进一步研究我国区域高技术产业技术创新的空间特征，表征两种因素现阶段作用特征，对我国提升高技术产业技术创新能力、实施创新驱动发展战略具有重要的实践价值和理论意义。

2研究设计

2.1指标选取

（1）高技术产业技术创新：使用地区专利申请受理量（patent，简称pat，单位：项）指标来衡量高技术产业技术创新能力；（2）R&D活动投入：R&D人员投入使用地区R&D人员全时当量指标（R&Dpersonneloffull-timeequivalent，简称RDP，单位：人年）来衡量，而R&D经费投入使用地区R&D经费内部支出指标（R&DIntramuralExpenditure，简称RDE，单位：万元）来衡量。上述指标数据均来自2010～2014年《中国科技统计年鉴》，由于青海省统计数据有一些欠缺，故本文研究对象为我国大陆内地30个省份，时间范围是2009～2013年。

2.2空间计量分析

2.2.1空间计量模型。空间计量面板模型主要分为空间面板误差模型、自回归模型、自相关模型和杜宾模型。根据本文研究需要，借助空间面板杜宾模型展开研究，见式（1）：Yit＝ρWiYt＋βiXit＋δDiXt＋μi＋εit（1）式中：Yit为因变量；W和D是N×N空间权重矩阵；WiYt为因变量滞后项；DiXt滞后项；ρ和δ为相应的系数；μi表示个体效应；误差项εit服从独立同分布假设。2.2.2空间权重矩阵。区域高技术产业技术创新活动存在空间相关性，研究区域问题设置适当的空间权重矩阵至关重要。根据相关文献研究成果，使用各地区经济发展水平差距来衡量我国高技术产业技术创新活动，建立空间权重矩阵W，反映地区间的这种空间联系和影响。空间权重矩阵W定义如下：（1）对角元素为零的对称矩阵：（2）ijijyyW=1，其中i≠j，iy为研究时间范围内i地区各年份人均GDP的平均值，数据来源2014年《中国统计年鉴》。

3实证分析

运用STATA13MP软件，利用经验数据，探讨分析我国高技术产业技术创新的空间特征，实证结果见表1。表1中，Within＝0.8728，说明整体上解释变量能够很好地说明被解释变量。

3.1区域技术创新产出特征分析

表1中，NPat回归系数显著为正（β＝1.416388，P＜0.1），说明邻近地区高技术产业技术创新产出对本地区高技术产业技术创新产出存在显著的正向作用关系，表征我国区域高技术产业技术创新产出具有显著的正相关特征。

3.2区域R&D活动空间效应特征分析

表1中，NRDP回归系数显著为负（β＝－4.628368，P＜0.05），说明邻近地区高技术产业R&D活动人员投入对本地区高技术产业技术创新产出存在显著的负向作用关系，表征R&D活动人员呈现出空间竞争效应特征；NRDE回归系数显著为正（β＝0.1163868，P＜0.1），说明邻近地区高技术产业R&D活动经费投入对本地区高技术产业技术创新产出具有显著的正向作用关系，表征R&D活动经费投入呈现出空间溢出效应特征。

4结语

运用空间计量分析技术，基于30个省份2009～2013年的相关数据，探讨邻近地区高技术产业技术创新产出对本地区高技术产业技术创新产出的作用效果及R&D活动空间效应，研究我国高技术产业技术创新的空间特征。结果发现，我国高技术产业技术创新产出具有显著的正相关特征，而R&D活动空间效应存在不一致性，即R&D活动人员投入表现空间竞争效应特征，而R&D活动经费投入表现出空间溢出效应特征。

参考文献

[1]韩子寅，张放．科技创新的影响因素分析[J]．科学管理研究，2006，24（1）．

[2]张娜，杨秀云，李小光．我国高技术产业技术创新的影响因素分析[J]．经济问题探索，2015，36（1）．

[3]桂黄宝．我国高技术产业创新效率及其影响因素空间计量分析[J]．经济地理，2014，34（6）．

高技术创新范文第4篇

【关键词】高技术企业；技术创新；创新机制

1.引言

一个比较复杂的事物，其发展要经历若干个阶段，在各个阶段之间，都存在差别。系统模型把技术创新活动看作是一种由相互作用的子系统所构成的控制系统。系统分析的方法，较好地描述了创新过程的一些概念和设想，特别是创新过程的内部结构、外部环境及其相互间的关系。用系统的方法将各个子系统内部各要素之间的关系及其发展变化的过程勾画出来，同时可以描述子系统之间的相互促进和制约的关系，有利于比较全面系统地观察技术创新的系统图象。

2.高技术企业技术创新过程分析

技术创新过程涉及研究开发、生产和市场营销等一系列活动，这些活动相互联系、循环交叉和并行联系，不仅包括技术方面的变化，而且还涉及生产、营销和企业组织的运作[1]。对于技术创新过程的研究是对高技术企业技术创新能力研究的始点，对高技术企业技术创新能力的研究具有重要的意义。线性模型是最早提出的创新模型，如图1所示。基本含义是，技术创新由研究开发成果引发的一种线性过程。创新过程起始于研究开发，经过生产和销售最终将新技术引入市场。

高技术企业技术创新能力是一种长期的战略能力，与企业的文化制度等高层次的能力有关，而不仅仅局限于基础的技术创新，是一种平衡能力。是高技术企业深层次的理念和文化方面的能力。在结合创新线性模型的基础上，提出高技术企业技术创新的线性模型，如图2所示。

3.高技术企业技术创新影响因素分析

企业技术创新能力是一种长期的战略能力，是企业素质的内在因素与环境相互作用中，企业通过适应环境，实现运营系统与环境之间的平衡，是一个动态复杂的有机系统[2]。采取开放式创新战略，利用内、外两条路径，在增强自身技术优势的基础上，实现与外部创新组织的互动与协同。

3.1 内部影响因素分析

高技术企业技术创新能力内部影响因素包括：创新倾向能力、技术创新战略计划行为能力、组织因素能力、研究开发能力、生产制造能力、资源配置能力、市场营销能力、效益实现能力。

（1）高技术企业内部技术创新倾向能力

创新倾向能力是对创新愿望的真实性和创新愿望的强烈程度的反应。创新倾向能力性强表现在企业创新活动多，创新倾向能力性弱表现在企业创新活动少。高技术企业技术创新意识包括：自主创新产品率、创新频率、每千人创新数量。

（2）高技术企业战略计划能力

高技术企业战略计划能力包括：企业家对外部经济、社会、政治、法律预见能力；企业家对产业演变、技术变革态势识别能力；企业高层对机会、风险的识别与决策能力；企业战略适时调整与变革能力[3]。

（3）组织因素能力

组织因素能力集中表现为高层领导的支持、企业内部组织状态（企业文化）、信息系统和决策三个因素。

（4）研究开发能力

研究开发能力主要包括：专利拥有数、技术复杂度、技术新颖度、对引进技术的改造、开发时间和成本等。

（5）生产制造能力

生产制造能力包括：设备水平、工人技术等级水平、现代制造技术采用率、引进技术达产率、计量、测试和标准化水平。

（6）资源配置能力

高技术企业技术创新的资源配置能力包括：R&D经费占销售额百分比、R&D人员素质-数量强度、人均研发费用、与大学科研院所合作能力、核心技术培育与创新能力。

（7）市场营销能力

市场营销能力包括：市场研究与预测水平、对用户的了解程度、营销体制的适合度。

（8）效益实现能力

效益实现能力包括：收益性、竞争性水平两部分。

综上所述，企业整体技术水平、技术结构都直接影响到企业技术创新。只有充分挖掘和不断提高企业技术能力，通过合理的技术结构，发挥各方面人员的创新积极性，才能为企业技术创新的实现提供技术保障。

3.2 外部影响因素分析

外部因素又称环境因素，是指对企业技术创新产生影响且企业自身对其不能够决定或施加重大影响的，不依附于企业的来自于企业外部的要素。环境因素包括四类：市场因素、政策因素、技术因素和社会经济因素。

（1）市场因素

①需求拉动机制

高技术创新企业在市场上吸引生产要素，使资源向具有自主创新能力的企业集中，具有自主创新能力的企业率先发展起来，使其他企业无法生存，迫使企业不得不进行创新，以求得生存和发展[4]。市场需求为自主创新提供了方向性指引，引导了高技术企业的自主创新，从而形成技术创新能力。

②市场竞争机制

率先自主创新者的成功，会打破原来的市场竞争格局和企业间的利益分配格局，使相关的原自主创新贬值或完全失去价值，处于不利的竞争地位或面临生存危机。激烈的竞争迫使落后的企业必须追随率先进行自主创新的企业进行技术创新，以求得市场上的一席之地。即使没有创新压力的企业，也会“居安思危”，对竞争者保持警惕，以潜在的竞争对手为对象开展自主创新活动，以此来保持竞争的主动地位[3]。

（2）政府拉动

外部环境中的国家政策对高技术企业的创新过程也有重要的影响主要表现为政策具有导向功能。就国家的政策来说，对高技术企业技术创新造成较大影响的主要有：财政税收政策、国家的知识产权政策等。

①财政税收机制

财政税收机制对企业自主创新投入机制管理的不断完善，强化竞争机制，效益提高起到有效的支持。

②知识产权政策

知识产权保护给予了技术创新主体以相对的垄断权，同时对于技术创新成果的合法转移给予有效保护，从而提高创新主体创新的积极性[4]。

（3）技术因素

中国正在进行经济体制改革，高技术企业的发展越来越依赖面向市场的技术开发，一方面许多企业存在着大量人才积压，另一方面适应市场经济需要的研究与开发人才严重不足，影响了高技术企业技术创新进程[5]。

（4）社会机制

①社会组织机制。社会组织服务机构在企业自主创新能力的形成和发展过程中起到了十分重要的作用。②金融投资机制。

4.高新技术企业技术创新运行机制分析

4.1 基于内部因素的运行机制分析

机制是指有机体的构造、功能和相互关系，经济学家用它来泛指经济系统中各个要素的连接方式。运行机制是指一个系统内部各组成部分之间、系统和外部之间在系统运行过程中的相互联系、相互制约的关系。高技术企业技术创新系统运行机制，是指企业不断追求创新的内在机能和运转方式，表现为企业技术创新系统内诸要素及其之间的互动和作用关系，如图3。

在熊彼特线性创新模型的基础上，本文将技术创新的线性模型进行了概括并加以改进。研发、生产等因素为资源获得与配置能力子系统的元素，而市场营销能力从属于经济效益实现能力子系统。基于此，本文引入机遇捕捉能力子系统，其组成元素包括高技术企业战略、组织因素等。从企业发展的技术性来看，机遇捕捉能力子系统作为企业技术性创新的基础性平台，是资源获得与配置能力子系统以及经济效益实现能力子系统的支持性子系统。

本文从不同层次、不同类型的创新能力出发，通过系统整合，形成了一个包含内部因素与外部因素的可技术创新能力体系，在相互协调和配合中形成了竞争优势的长久性和技术性。内部创新能力的形成、发展和价值创造性则主要依靠外部环境的积累和激活来实现，忽视任何一个方面都将影响创新能力的技术性，如图4。

高技术企业技术创新更加关注于企业长远的发展，以创新能力层次和基本能力为主，从高技术企业技术创新能力的层次结构、基本能力要素两方面综合作用的角度，构建了高技术企业技术创新能力模型。

4.2 基于外部因素的运行机制分析

基于外部因素的高技术企业技术创新能力运行机制，在市场需求、政府拉动，技术、社会推动下，高技术企业技术创新能力不断提高的过程。图5中横坐标表示国防高新技术企业持续创新能力内部因素作用，纵坐标表示持续创新能力的水平，O-A表示国防高新技术企业持续创新的轨道，它是一个连续变化的过程。创新之“轮”沿着这一轨道渐进地向上滚动，促进国防高新技术企业持续创新。

高技术企业技术创新之轮沿着O-A方向滚动的动力，包括拉力和推力：

（1）拉力有市场需求和政府激励。施莫克乐（J.Schmookler）在《发明与经济增长》一书中指出，创新主要受市场需求的引导，而厄特巴克（Utterback）在1974年的一项研究表明，60%-80%的重要创新是受需求拉动的[6]。高技术企业只有以市场需求为出发点，其产品才能有销路。此外，市场需求的不断变化为高技术企业提供了新的机会和创新诱因。而以此为导向的创新活动在给企业带来利润的同时，又变更了市场需求，形成了一个由“需求——创新——再创新”的向上发展的良性循环。为了激励高技术企业进行创新，为高技术企业提供优惠政策已成为国际通行做法。政府优惠政策不是强制性的。高技术企业按照利益和效率标准自发地决策创新行为。

（2）推力有科学技术和社会推力。在技术生命周期越来越短的趋势下，科技进步对企业创新的推动作用不可低估[6]。美国马奎斯（D.Maruuis）等人的研究表明，在567项技术创新案例中，有20%左右归因于科学技术的推动。这类创新的研究与开发投入大，往往是根本性创新，创新周期长，风险也大。社会机制再高技术企业技术创新能力的发展中起了十分重要的作用，中介服务机构为高技术成果推广提供了平台，金融投资为高技术企业创新提供了有力的支持。

5.结论

从以上分析可看出，在高技术企业创新运行机制建设方面，企业应建立一套能够有效进行决策、指挥、控制、信息反馈的组织、制度和各种人才的合理结构，形成既能够调动创新所需的各种资源，又可以协调管理和实施创新过程中诸多环节的有机运行的组织系统，最终达到人尽其才、晋奖刺激、沟通顺畅、合作有效，从而促进企业创新顺利进行。

参考文献：

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[6]王渝，朱斌.论高科技企业集群持续创新优势[J].昆明理工大学学报，2009（06）：7-11.

高技术创新范文第5篇

一、我国中小企业技术创新能力的现状

1、企业技术装备水平低。我国的中小型企业，大都是耗能高、浪费大的企业。其设备大部分很陈旧，全国中小企业1/4以上的设备超过了折旧期。目前，我国中小型企业的生产技术比国际水平落后5-10年，单位产品能耗普遍比国际先进水平高40%以上，资源利用率低20%，成本高30%，产品可靠性和寿命低20%。

2、技术开发与吸收能力不强。以企业为主体的技术创新体系尚处在起步阶段，还没有形成自主知识产权的技术体系。从技术创新的技术源来看，我国中小企业技术创新的一个显著特点是企业技术创新方法主要来源于外部（约占70%），而不是内部（约占30%）的研究与开发，表明我国企业自主技术发展能力较弱，对外部技术依赖性强，这就使得企业缺乏具有自主知识产权的产品、技术和技术储备，在市场竞争中难形成技术优势和技术特色。多数行业的关键技术与装备基本依赖国外，在引进的过程中，将主要资金用于生产设备的进口而忽视技术专利、专有技术的引进，缺乏对引进技术的集成、创新。

3、我国科技竞争力下降。自1979年起，总部设在瑞士日内瓦的世界经济论坛每年都要一份全球竞争力报告。其中能够表明一个国家技术创新能力的指标是技术指数。

已公布的《全球竞争力报告20__-20__》中，中国技术指数在参评的75个国家和地区排名第53位；《全球竞争力报告20__-20__》中，中国技术指数在参评的80个国家和地区排名第63位；《全球竞争力报告20__-20__》中，中国技术指数在参评的102个国家和地区排名第65位。以上是近三年的数据表明，我国的科技竞争力还比较弱，并且落后于同为发展中大国的巴西和印度。

二、中小企业技术创新的制约因素分析

1、企业制度落后，现代企业制度尚未真正建立起来。现代企业制度的核心是公司治理结构，由于真正意义上的公司治理结构还没有建立或运作的不规范，致使企业仍然是产权不清，企业缺乏一套相对科学有效的激励--约束机制。其后果是使企业难以成为自主型的市场主体，也就难以成为技术创新的主体。

2、不健全的融资制度使技术创新资金不足。20__年由中国企业家系统进行的中国经营者成长与发展专题，对企业创新的调查显示技术创新资金主要来源于企业自有资金的投入和银行贷款，其次是政府专项资金的投入，同时针对妨碍企业技术创新的因素的调查结果显示，42.5%的经营者认为“创新资金引进渠道不畅”是妨碍中小企业技术创新的比较关键因素，该因素排在第二位。可见我国的融资制度仍存在一些问题，具体表现在：国有商业银行存在某种程度上的“贷款歧视”，如对中小企业及民营企业的投资偏好较弱，程序繁琐的审批制度也不利于推进创新；资本市场发育滞后，限制了创新资金来源；风险投资机制尚未建立健全制约高技术产业的发展；诸因素共同作用使创新资金源渠道单一，很多中小企业难以从资本市场或金融机构获得技术创新所需要的资金，无法很快进入技术创新领域。

3、技术创新市场信息匾乏。新技术的研究与开发投资大、周期长，具有很大的风险。而企业作为向社会提品的部门，其生产活动必然要受到市场等外部环境的制约，要化解技术和产品蕴含着的风险因素，增加成功的百分比，就必须灵敏、准确地分析和预见企业外部环境的变化动态。但是我国企业在技术信息、市场信息、政策信息、制度信息等方面反应缓慢，缺乏足够的信息支持。据调查，缺乏信息或技术和市场信息不足是阻碍我国技术创新的三个最主要的因素之一。这造成企业在信息调查、收集、处理、预测、决策、反馈等方面的滞后。企业得不到相应的信息服务，而陷入“被动创新”，即“不创新死，创新找死”。究其原因在于企业既不知创新进展，也不知竞争对手的创新谋略，而处于盲目创新状态。

4、技术创新市场中介组织不完善。技术创新过程是一种高度社会化的活动，创新资源、创新行为主体协同关系形成之前，相互之间有一个搜寻、选择与被选择的过程。许多中小企业在技术创新过程中的某一环节或某些方面力不从心，或某类资源缺乏。这些均需要发挥中介机构综合、互动和集成的优势。

我国中介机构数量少、中介组织运作不规范、人员素质低、机构设置不合理、技术设备落后等使市场中介组织不能充分发挥在技术创新供给和需求方面的“桥梁”、“助手”作用。此外，中小企业之间协作联系薄弱，在发展过程中缺乏应有的技术、信息等方面的交流，没有建立起相应的专业化分工协作、技术与营销网络，中小企业间的交易费用高，增加了技术创新的成本。

三、提高中小企业技术创新能力的对策

（一）创造有利于企业技术创新的外部环境

1、建立促进技术创新的良好的政策体系。进一步建立健全科技开发贷款政策、技术开发经费成本化政策、科技人员奖励政策、减免税政策、产业政策以及融资等政策。金融机构要充分发挥信贷的支持作用，积极探索多种行之有效的途径，改进对中小企业的信贷品种，拓展担保方式，扩大科技信贷投入。解决企业技术创新的后顾之忧。

2、建立和完善技术市场、中介服务体系。国家应加快科技创新成果转化市场的培育、建设和规范，形成全国统一的科技市场，实现科技创新资源、成果的全国共享与转化，用现代科技手段促进技术创新成果的快速转化。同时，我国的中小企业中介服务机构也有待完善。在美国，政府就建立了小企业管理署专门为中小企业技术创新活动提供一系列全方位、优质的服务。我们应学习国外先进经验为中小企业技术创新的发展提供切实有效的条件。

3、运用政府采购等政策行为，形成政府或国家层面的技术创新需求，或者运用“购买行为”来影响技术创新。根据国际经验，政府采购和出口是促进中小企业技术创新的强大动力。政府部门的需求构成了一个大市场，通过政府购买自然有利于中小企业创新成果的问世。美国硅谷的许多高新技术中小企业成长壮大，都依赖于政府采购合同的支持。

（二）建立健全企业的技术创新机制和技术创新体系，使企业真正成为能开发并拥有自主知识产权的主体

1、建立真正意义上的公司治理结构，构建科学有效的激励约束机制，使企业成为自主型的市场主体，增强创新的动力和压力。

2、加强企业 人力资源管理，建立起科学的人才创新激励机制，提高员工的创造性。培养具有创新意识的企业家，企业家是技术创新机会的发现者和技术创新的发动者。实践表明，高速成长的企业无不是在创新型企业家的推动下发展的。

3、完善企业的管理基础工作，从创新观念、创新组织、创新规划和创新决策上为企业技术创新提供良好的微观环境。

(三)要加强企业与高校、科研机构的产学研合作

积极推进企业与科研机构和高校的合作，科研机构、高校与企业在技术创新过程中，各有所长，不可替代。科研机构与高校偏重于基础理论与应用理论的研究，在涉及技术原理方面的创新具有明显优势，拥有更多科技发展动态信息，高校又是人才培养的重要基地。企业擅长工程制造、工艺、生产管理、市场营销。它们之间的优势互补有助于加速技术创新，提高技术创新水平。

（四）加强技术创新市场信息的建设

市场信息不足是阻碍我国技术创新的最主要的因素之一。增强技术创新市场信息使得企业知道进行哪方面的技术创新，以及竞争对手的创新策略，不至于处于盲目的创新状态。中小企业要面向市场，建立完善的技术创新信息系统。

（五）大力培养技术创新人员

我国从事r&&d的人员的比重与发达国家相比要低许多，而且我国科技人才流失、人才断层、科学家健康状况不佳等使得企业技术创新缺乏相应的人力资源供给。因此要加快培养我国的技术创新人才。

（六）要增加技术创新的投入

要增加技术创新投入，提高研究开发水平，实现企业的持续创新，一是加大企业对技术创新的资金投入；二是加大金融部门对技术创新的贷款，建立资金投入风险机制。

高技术创新范文第6篇

【关键词】高技术企业 技术创新 知识集聚 绩效评估模型

一、问题的提出

21世纪是知识经济的时代，知识已经代替实物资本，成为企业成长的根本动力。企业若想在激烈的竞争中取得有利的地位，就必须增强技术创新能力。高技术企业的自主创新是一个积累前沿知识并加以聚变的创造过程，即知识集聚。然而，企业要促进技术创新首要工作就是对技术创新绩效进行评估。

以往学者们大多数从市场状况、财务和生产的层面来研究企业技术创新绩效，而忽视了知识集聚在技术创新中的核心作用。本文以知识集聚为视角，通过建立多维层次模型来研究高技术企业技术创新能力演进各阶段的绩效评价指标。

二、基于知识集聚的技术创新能力演进过程

（一）技术创新学习阶段

技术创新学习阶段是创新能力演进的最初阶段，即高技术企业识别、获取、学习创新技术技术等方面，并在学习中用于产品的生和服务。在技术创新学习阶段，高技术企业并未对前沿知识加以技术化，是技术的准备阶段。

（二）技术创新模仿阶段

技术创新模仿阶段是创新能力演进的成长阶段，即对创新技术加以模仿运用，并用于产品中。这个阶段表现为较强的模仿能力，是向技术自主创新发展的一个重要突破。

（三）技术模仿-创新阶段

技术模仿-创新阶段是创新能力演进的提升阶段，即对已经模仿运用的技术加以部分创新，并将创新后技术运用于产品当中。这个阶段，仍然没有达到真正意义上的自主创新。

（四）技术自主创新阶段

技术自主创新阶段是创新能力演进的成熟阶段，即对创新技术进行独立的探讨，并自主新兴技术，拥有自主知识产权。在这个阶段，高技术企业实现了真正意义上的技术自主创新。

高技术企业的技术创新演进是高技术企业的技术创新水平不断上升与突变的轨迹。在创新能力演进的四个阶段技术创新水平均呈总体的上升趋势，但是在四个独立的阶段，技术创新水平呈现曲线的波动，这说明高技术企业对技术创新的前沿知识和新兴技术的学习和运用能力存在一定的上升或下降，但从总体趋势可见，高技术企业的技术创新水平是上升的，对前沿知识的学习和运用能力也是提高的。因此，高技术企业的技术创新演进呈现一个螺旋式上升的过程。

三、知识集聚视角下技术创新绩效评价模型构建

（一）技术创新学习阶段的绩效评价指标分析

产学研合作绩效指标。从主体因素的角度来考虑技术创新的知识学习。高技术企业和科研院所、高等学校合作，能促进技术创新所需各种知识生产要素的有效组合，提高知识生产效率。

学习绩效指标。从客体因素的角度来考虑创新学习阶段的进展情况，我们主要考察其是否掌握了更多的技术前沿知识和原理方法，是否增强了决策能力，促进创新行为的进展。

知识转移绩效指标。从环境的角度来考虑评价能否将前沿知识转化为自主创新。此阶段，研究人员是否愿意将自己获得的技术创新前沿知识与其他研发人员分享直接影响到自主创新的进程能否顺利进行。

（二）技术创新模仿阶段的绩效评价指标分析

知识适应性绩效指标。从主体因素出发，此阶段主要考虑此创新技术知识是否适用于新模仿的技术创新。

壁垒绩效指标。从客体因素出发，技术创新人员对所学到的技术创新前沿知识进行整合，并在此基础上进行模仿，若此技术不易被仿制，则可考虑继续进行。

研发效益绩效指标。企业从市场环境因素出发，来评估技术创新形成过程中理想的研发投入―效益比。

（三）技术模仿-创新阶段的绩效评价指标分析

金融与支持绩效指标。从主体因素出发，这个阶段中，企业的技术创新相比于以往的两个阶段需要更多的资金支持和企业内部支持。

知识创造绩效指标。从客体因素出发，这个创新过程是否能打破模仿，拥有技术创新，直接影响技术创新此阶段能否顺利进行。

市场接受绩效指标。从市场环境因素出发，在这个过程中，由于企业进行了前所未有的部分创新，当这部分创新进入市场时，只有在得到人们的认可，企业才能进一步考虑技术创新。

（四）技术自主创新阶段的绩效评价指标分析

衍生绩效指标。从主体因素出发，技术自主创新后，会对企业的外部利益相关者产生影响，企业的自主创新可能与利益相关者的创新是互补的或者交互的，我们要对衍生绩效进行评估。

创新产权绩效指标。从客体的角度出发，企业应对自主创新产权绩效进行评价，以评估技术创新能否用于产品生产、商业化、创新扩散，最终为企业带来知识收益和经济收益。

创新投资绩效指标。从市场环境因素角度出发，当企业技术自主创新后，企业面临的即产品生产、商业化、创新扩散，这三个阶段的成功与否很大部分取决于创新投资是否到位，因此要对创新投机绩效进行评估。

因此，基于知识集聚的视角，分析自主创新演进阶段的绩效评估指标，在此基础上构建了高技术企业自主创新绩效评估模型。

四、主要结论和建议

（一）高技术企业需要充分认识和重视知识集聚在自主创新中的作用机制

高技术企业需要大量的创新性人才对技术知识进行整合和综合运用。以知识集聚为研究视角，反应了高技术企业对自主创新认知的深化，也有助于解决企业在现实中遇到的问题。因此，高技术企业在技术创新中应充分认识知识集聚的重要性，并发挥其在技术创新中的核心作用。

（二）高技术企业需要充分评估技术创新绩效

技术创新绩效指标体系构建的目的是要提高企业技术人员之间的知识共享水平和技术、知识创新能力，激活和促进企业知识资源，实现知识价值的效用最大化，从而为企业正确决策提供依据，活跃企业组织创新，提高核心竞争力。

参考文献：

高技术创新范文第7篇

摘 要 近些年来,我国对高技术产业技术创新投入有了较快增长,但相对发达国家来说还存在一定差距,如何利用有限资源创造更大的效益成为人们日益关注的焦点。本文从投入和产出方面建立了我国高技术产业技术创新绩效评价指标体系,并运用了数据包络分析方法对我国高技术产业创新效果进行了评价研究,发现技术创新投入是我国高技术产业竞争力提高的重要影响因素。

关键词 高技术产业 技术创新 绩效评价 DEA模型

高技术产业是由处在时代前沿的先导性技术发展起来的产业,主要为知识密集和技术密集型产业。该产业具有高投入、高风险、高回报和高效益并存的特征,对加快经济发展、贸易增长及国家安全有重要的作用 。高技术产业以技术创新为基础,对其技术创新绩效进行评价,有利于提高高技术产业的技术创新成功率,降低产业发展风险,对产业的健康发展具有现实和长远的意义。

一、高技术产业技术创新绩效评价指标体系

1.评价指标体系建立的原则

为确保该产业技术创新绩效评价的科学性、实用性和准确性,本文遵循以下原则。

(1)科学性原则。为确保评价结果的准确性、客观性,在设计评价体系时本文考虑财务性指标及非财务性指标,克服指标构建存在的表面性和短期性。

(2)系统性原则。从系统的观点来看,技术创新不仅受到自身因素影响,还要受到各种社会因素的影响。在设计评价体系时,要全面地揭示产业技术创新过程。

(3)实用性原则。在选取指标时考虑指标数据的可得性和可计算性。在设计时,保证指标能够量化和利用现有的统计数据。

(4)成长性原则。在指标选取的过程中,为保证技术创新行为实现长期经济的利润最大化,从研究产业潜在的技术创新绩效角度选取指标。

2.评价指标体系

目前,国内外对如何测度技术创新绩效至今仍没有一个标准的体系 。为了客观准确对高技术产业技术创新绩效进行评价,本文根据我国高技术产业技术创新的特点以及评价指标体系建立原则,从投入和产出方面,构建了相应的评价指标体系。

投入指标

(1)S1―R&D人员(人/年)。R&D活动人员反映一个国家或地区科技人力资源的投入力度,是绝对量指标。

(2)S2―R&D人员占从业人员的比例(%),反映产业创新活动人力资源的拥有状况,是相对量指标。其计算公式为:

R&D人员占从业人员的比例(%)=R&D人员人数/从业人员人数*100%。

(3)S3―R&D经费支出(亿元),表示高技术产业技术创新总投入,用绝对数表示。

(4)S4―R&D经费占产品销售收入的比重(%),反映产业对技术创活动的资金支持力度,其计算公式为:

R&D经费占产品销售收入比重(%)=产业自筹R&D经费/产品销售收入×100%。

产出指标

(1)S5―专利申请数量(项),用来反映产业技术创新活动开展的直接产出,用绝对数表示。

(2)S6―利润总额(亿元)。

(3)S7―全员劳动生产率,反映产业人力投入的经济效益,其计算公式为:

全员劳动生产率(万元/人)=工业增加值/从业人员平均人数×100%。

(4)S8―新产品销售收入占产品销售收入的比例(%),反映产业新产品开发取得的经济效益,其计算公式为:

新产品销售收入占产品销售收入的比例(%)=新产品销售收入/产品销售收入×100%。

二、高技术产业技术创新绩效评价的DEA模型

1.模型介绍

本文采用数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)对高技术产业的技术有效性和规模有效性进行评价。DEA方法又是一种统计分析方法,它把评估对象的评估指标值作为观测值,形成相对有效前沿面,以此作为评估的标准。因此,DEA方法排除了很多主观因素,具有很强的客观性。在评估多输入、多输出复杂系统上采用数据包络分析法相对于其它的评价方法来说具有一定的相对优势。

2.DEA评价模型的构建

假设有n个评价部门或决策单元,每个部门有m种投入指标(表示该部门对“资源”的耗费),s个产出指标(表示该部门消耗了“资源”之后表明“成效”的信息量)。若xj=(x1j,x2j,x3j,……,xmj)――为第j个评价单元投入指标向量,其中xij为第j个单元的i个投入指标值,i=1,2,……,m0,xij>0。yij=(y1j,y2j,y3j,……ymj)――为第j个评价单元产出指标向量,其中yij为第j个单元的i个产出指标值,r=1,2,……, s0,yij>0。

其中ε为阿基米德无穷小量,S-和S+为松弛变量和剩余变量。上述模型为DEA方法的CCR模型, CCR模型得出的效率θc是技术效率,其经济含义是:当产出水平保持不变时,如果以样本中最佳表现的DMU为标准,DMU0实际所需要的投入比例。技术效率θc包含纯技术效率θv和规模效率θs两个部分,通过技术效率值可以评价DMU的投入规模是否适当,以及其技术潜力是否得到了充分的发挥上述模型是评价综合技术规模效率的,设其最优解为:θ,θ S ,S。

CCR模型所表达的经济含义为:

①当θ=1且S-=S+=0时,DMU0为DEA有效,表明这n个决策单元组成的经济系统中,其绩效在原投入X0时所获得的产出Y0已达到最优。

②当θ=1且S-≠0或S+≠0时,DMU0为DEA弱有效,表明n个决策单元组成的经济系统中,把投入X0减少S仍可保持原产出Y0不变,或在投入X0不变的情况下可将产出Y0提高S+。

③当θ

三、决策单元的选择

本文以我国高技术产业1995～2004年为研究对象,对其技术创新绩效进行评价研究。高技术产业技术创新投入和产出的原始数据来源于中国科技统计网中的中国高技术产业数据。

四、结果分析

1.实证求解结果

应用上述DEA模型,使用EXCEL软件或Lingo6.0软件进行线性规划求解,得到DEA有效性的评价结果,如表2。

2.高技术产业DEA分析

由DEA有效性的评价结果表中的DEA有效值可以看出,1995、1998、1999、2003和2004年的θ值均为1,得出我国在这五年里为DEA有效决策单元,说明我国这些年份的技术创新活动相对有效率;1996、1997、2001和2002年的θ值均小于1,得出我国在这四年中DEA非有效决策单元,表明我国这些年份技术创新活动为非有效性。从整体趋势来看,1996～1997年相对效率比较低,经过各方面的调整1998～2000年又达到了较好的状态。2001～2004出现了以上相同的由不合理向合理转变的态势,由此可以看出我国高技术产业宏观调控取得了一定的成效。

从投入和产出指标的松弛变量看,DEA非有效年份的投入相对产出来说相对较少,应当加大技术创新的投入强度。

从个别指标松弛变量来看,例如R&D人员投入强度在1996～1997年存在投入明显不足现象,对于我国高技术产业的发展规模来说相对匮乏。

从R&D经费投入指标来看,1995～2004年投入比较大,配置相对也比较合理。2004年我国高技术产业R&D经费投入292.1亿元,比1995年的17. 8亿元增加了15.4倍。但是与发达国家相比,20世纪90年代大部分OECD成员国高技术产业R&D投入强度超过20%,我国高技术产业技术含量仍较低。

近年来我国高技术产业专利申请呈现不断增长的趋势,1995～1999年增长幅度较小,仅为28.43%;2000～2004年出现了较快的增长,年均增长达到了97.78%。

从利润总额、全员劳动生产率和新产品销售收入占产品销售收入比例的松弛变量来看,1995～2004年我国高技术产业取得了较高的经济效益。我国高技术产业规模不断扩大,高技术产品利润总额不断攀升,高技术产业竞争力在不断的提高。

五、结论和建议

通过对1995～2004年我国高技术产业技术创新投入和产出分析,我们发现高技术产业R&D的投入是高技术产业产出及竞争力提升的重要影响因素,进一步加大高技术产业R&D的投入对我国高技术产业竞争力提高有着不可替代的贡献。

(1)制定相关的产业政策,进一步明确高技术产业在国民经济中的战略产业的发展定位,为高技术产业的长足发展提供政策保障。

(2)深化改革高技术产业R&D投入体制与机制,着力自主创新,加大对高技术产业的R&D 投入,进一步优化R&D投入结构。

(3)有步骤地实施高技术产业的人才培养工程,尤其要加强高技术产业高级专门人才的培养,充分发挥政府公共服务职能,为实现高技术产业R&D的经费投入的高效配置和使用提供人力资本基础。

(4)大力发展科技型中小企业,理论和实践证明,科技型中小企业是一国技术创新和发展高新技术产业的重要力量,对国民经济增长的贡献作用非常显著。

参考文献:

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[2]陈劲,陈钰芬.企业技术创新绩效评价指标体系研究.科学学与科学技术管理.2006(3):86-91.

[3]魏权龄.评价相对有效性的DEA方法.中国人民大学出版社.1988.11.

[4]王昌林.产业技术创新绩效与产业出口竞争力.工业技术经济.2006.25(1):105-106.

高技术创新范文第8篇

关键词:高技术产业;技术创新;绩效评价;两阶段评价;DEA模型;影子价格

中图分类号:F72文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)22-0174-03

引言

按照经济合作与发展组织(OECD)的标准,以下定义中,至少满足两条才可以被称为高技术产业(或知识密集型产业):高水平的创新活动(包括正在研发);通过中间投入或资本投资,在生产过程中高强度利用已有技术和创新;劳动力的高知识密集型特征 [1] ,高技术产业是经济社会中创新最活跃的领域,对高技术产业技术创新绩效进行科学评价,有助于把握高技术产业的技术创新活动规律、提升技术创新成功率、推动高技术产业技术创新活动有序发展 [2],有助于实现“十一五”规划确定的“继续做大、加快做强”的产业发展目标 [3]。

数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA) [4] 是美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法。该方法不仅能有效避免主观因素。简化算法和减少误差,而且对于非DEA有效单元还能给出较为丰富的管理决策信息,提出改进策略[5]。因此,DEA方法已成为一种常用而重要的技术创新绩效评价工具 [6～9] 。有鉴于此,本文首先从投入产出角度,构建高技术产业技术创新绩效评价指标体系;然后,运用DEA模型对中国高技术产业五个主要行业的技术创新绩效进行两阶段评价,获得决策单元有效性排序;最后,通过对影子价格的分析,得出最佳改进策略,从而为全面提升中国高技术产业技术创新绩效提供决策依据。

一、DEA模型 [4～5]

模型是第一个DEA模型,也是应用最广泛的DEA模型。假设有个生产决策单元DMUj(j=1,2,…,n),每个DMU都有m项输入Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T,s项输出Yj=(y1j,y2j,…,ysj)T,则第j0个DMU的效率评估模型为:

maxhj0=s.t.hj=≤1u≥0,v≥0(1)

其中,hj为第j个DMU的相对效率值,v=(v1,v2,…,vm)T和u=(u1,u2,…,us)T分别为输入和输出的权重向量。

式(1)是分式规划形式,若对其进行Charnes-Cooper变换,可以得到线性规划模型:

maxμTY0s.t.ωTXj-μTYj≥0ωTX0=1,ω≥0, μ≥0 (2)

利用线性规划的对偶理论,并引入松弛变量s+和s-,可以得到如下的对偶规划模型:

min[θ-ε(Ts-+eTs+)]s.t.Xjλj+s-=θX0Yjλj-s+=Y0λj≥0,s+≥0,s-≥0 (3)

其中,(X0,Y0)为DMUj0的输入输出,ε为非阿基米德无穷小,和e分别为元素为1的m维向量和s维向量。

当式(3)的最优解为θ*、λ*、s-*和s+*时,关于DMUj0有如下结论:(1)若θ*=1,则称DMUj0为弱DEA有效;(2)若θ*=1,且s-*=s+*=0,则称DMUj0为DEA有效;(3)若θ*

二、实证分析

1.指标体系与样本数据

中国高技术产业主要行业包括:医药制造业(M)、航空航天器制造业(AS)、电子及通信设备制造业(EC)、电子计算机及办公设备制造业(CO)、医疗设备及仪器仪表制造业(MM)等。本文以上述五个行业为待评价对象,样本区间设定为2007年,样本数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》(2008)。

技术创新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,开发生产新的产品,提供新的服务,占领市场并实现市场价值 [10]。由此,本文遵循指标选取的科学性、客观性、系统性、功能性、相对独立性、可比性及可操作性等原则,从投入产出角度,构建中国高技术产业技术创新绩效评价初始指标体系,其中,技术创新投入指标反映了创新主体在研发、技术改造、技术引进及技术推广等技术创新活动中的人力资源投入和经费投入,技术创新产出指标反映了创新主体将各种要素组合后产生的实际成效。运用粗糙集属性约简遗传算法 [11～12] 对初始指标进行约简,从15个初始指标中剔除了6个冗余指标,获得约简后的高技术产业技术创新绩效评价指标体系(见表1)。

2007年中国高技术产业技术创新绩效评价指标原始数据(见表2)。

2.DEA有效性分析

由于各评价指标的量纲不尽相同,因此,在运用DEA模型进行绩效评价之前,本文还采用功效系数法对指标值进行了无量纲化处理。根据无量纲化后的指标数据,利用Lindo软件求解式(3)所设定的线性规划问题,得出各决策单元的DEA值及松弛变量。结果显示,AS、EC、CO、MM等4个决策单元的,且,均达到DEA有效;而决策单元M的,为DEA无效。DEA有效单元的比例达到80%,反映出中国高技术产业技术创新的总体效率处于较高水平。

为进一步对决策单元有效性进行排序,获得与决策单元有关的管理信息,本文根据文献 [13] 提出的DEA 改进方法,在DEA有效性分析中引入一个虚拟决策单元(Virtual DMU),其投入指标的标准化值均为0.1,产出指标的标准化值均为1,则虚拟决策单元即为理想决策单元。引入虚拟决策单元的DEA有效性分析结果(见表3)。

由上页表3可知,引入虚拟决策单元后,各决策单元均为DEA无效。由DEA值可知,中国高技术产业主要行业技术创新绩效由大至小排序为:航空航天器制造业(AS)>电子计算机及办公设备制造业(CO)>医疗设备及仪器仪表制造业(MM)>电子及通信设备制造业(EC)>医药制造业(M)。

针对非DEA有效单元,可以通过计算其对偶价格(Dual Prices,或影子价格)来确定各投入产出要素对DEA值的影响程度,从而得出最佳改进策略 [5]。非DEA有效单元的影子价格计算结果为:M(I12-4.5434,O22--0.4543,其余指标为0)、AS(I12-8.8574,O21--0.8857,其余指标为0)、EC(I24-4.0000,O22--0.4000,其余指标为0)、CO(I24-10.00,O22--1.0000,其余指标为0)、MM(I12-10.00,O22--1.0000,其余指标为0)。由此可知,医药制造业、医疗设备及仪器仪表制造业应首先调整科技活动人员中科学家和工程师,其次是扩大新产品出口,这样才能最快接近DEA有效前沿面 。同理,电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业应首先对消化吸收经费支出进行调整,其次是努力扩大新产品出口。航空航天器制造业则应首先调整科技活动人员中科学家和工程师,其次是努力扩大新产品销售。

结束语

本文从投入产出角度,构建高技术产业技术创新绩效评价指标体系;运用DEA模型对中国高技术产业五个主要行业的技术创新绩效进行两阶段评价,获得决策单元有效性排序;通过对影子价格的分析,得出最佳改进策略,从而为全面提升中国高技术产业技术创新绩效提供决策依据。DEA是使用数学规划模型评价具有多个输入和多个输出的决策单元(DMU)间的相对有效性的一种非参数方法,不仅能有效避免主观因素、简化算法和减少误差,而且对于非DEA有效单元还能给出较为丰富的管理决策信息,提出改进策略。但DEA方法也存在一定的局限性,比如,对各DMU进行有效性评价的结果与所选择的指标体系密切相关,在不同的指标体系下,同一DMU的DEA有效性评价结果是不同的;同时,当指标间某些分量具有一定相关关系时,也会对评价结果产生不利影响。如何合理选择输入输出指标有待于今后进一步研究。

参考文献:

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[13]任民,王烈.评价决策单元DEA有效的两阶段法[J].预测,2003,(6):75-77.

Evaluation on the Technological Innovation Performance of High-tech Industries in China

LIU Yu-fena,ZHANG Mub

(a.School of Informatics;b.School of Finance,Guizhou College of Finance and Economics,Guiyang550004, China)

Abstract: Firstly,in this paper,an index system for evaluating the technological innovation performance of high-tech industry in China is constructed from the perspective of input-output.Secondly,using the DEA model,the two-stage evaluation on the technological innovation performance of five major high-tech industries in China is carried out.And then,the DEA effectiveness ordering result of decision making units is obtained.Finally,through the analysis of dual prices,the optimum improvement strategies are presented.As a result,the decision basis for promoting the technological innovation performance of high-tech industry in China comprehensively is offered by this paper.

高技术创新范文第9篇

【关键词】西部；高技术产业；技术创新效率

1 引言

80年代后，我国积极推进科技体制改革，实施了一批高新技术研究和高新技术产业化发展计划，揭开了我国高技术产业发展的序幕。根据我国最新颁布的部级高新区名单，我国建设了105个部级高新区，24个设在了我国西部地区，而且西部地区经过“一五”、“三线”建设和改革开放以来十多年的发展，高技术产业群已初步形成，但是，由于高技术产业的特征，区位选择更趋向资金雄厚、科技人才众多、交通便利、社会配套条件优越的地区，而西部地区整体发展水平低下、资金有限且交通不便、信息闭塞等等制约条件，使得西部地区高技术产业发展总体上依旧远远落后于东南沿海地区。技术创新效率决定了技术创新要素的利用程度和技术创新的产出数量，提高技术创新效率相当于增加技术创新产出或节省技术创新投入。因此研究技术创新的效率，我们可以对创新主体对技术创新投入资源的利用情况和产出能力的具体情况有一个清晰的把握，从而找出效率低的原因，有针对性地通过投入和产出这两个方面，最大限度地利用并发挥技术创新的作用。

国内对于高技术产业的技术创新效率的研究主要是从以下两个角度考虑的，一个是地区视角，另一个是行业视角。从行业视角来研究，冯缨、滕家佳（2010）运用DEA深入分析了江苏省5大高技术行业的技术创新效率。从地区视角来看，王伟（2011）运用改进的数据包络模型对30个省市自治区的技术创新效率进行评价分析。本文将分别对西部地区各省市和各行业进行技术创新效率评价，以期为相关部门做出政策参考。

2 DEA模型

数据包络分析模型（Data Envelopment Analysis）是由美国著名运筹学家查恩斯（A.Charnes）、库伯（W.W.Cooper）和罗兹（E.Rhodes）于1978年创立的一种评价具有相同类型投入和产出的若干部门或单位相对有效性的数量方法，通过包络出最佳生产前沿面，根据包络面可得到每个生产单位的效率指数。主要介绍两种模型，分别是C2R模型和BCC模型。

（1）规模报酬不变（CRS）模型C2R模型

C2R模型是规模收益不变的数据包络模型，它有一个规模收益不变的基本假设。设有n个决策单元Uj（j=1，2，…，n），都有相同的m项投入和s项产出。通常我们会建立其对偶模型，因它更易于从理论和经济意义上做深入分析。对偶模型为：

min θ

s.t.nj=1λjxj+s+=θx0

nj=1λjxjs=y0

λj≥0，j=1，2，…，n

0≤θ≤1 s+≥0，s≥0

xj为第j个决策单元的投入量（j=1，2，…，m）；yj为第j个决策单元的产出量（j=1，2，…，s）；C2R模型的经济意义在于C2R测算的是规模收益不变情况下各个决策单元的技术效率。假设θ（0≤θ≤1）是由C2R模型所得到的第k个决策单元的技术效率，根据线性规划可能的结果，有以下两种情况：①θ=1这时决策单元为DEA有效。而且不存在投入冗余或者产出不足的情况。②θ

（2）规模报酬可变（VRS）模型BCC模型

但是很多情况下决策单元单元都不是以最优规模运作，此时继续使用C2R模型会使得经济效率的测度受到规模效率的影响。而使用BCC模型，可以在不受规模效率影响的前提下计算经济效率。Banker等人在C2R模型中加入了一个凸性假设nj=1λj=1，从而将其改造为规模报酬可变的模型，即BCC模型，比C2R模型用来测算技术创新效率更趋合理化。BCC模型把造成技术无效率的原因剥离开来，得到的纯技术效率值比在C2R模型下得出的技术效率之更为准确地反映出所考察对象的管理水平及资源配置能力。

（3）技术效率、纯技术效率与规模效率

规模效率=技术效率/纯技术效率，规模效率值可以用来比较决策单元在固定规模报酬下的技术效率与可变规模报酬下的技术效率，如果对同一个行业而言，利用CCR模型和BCC模型得到的技术效率不一样，则表明，决策单元的技术无效率有来自规模无效率的因素。

3 实证分析

3.1 指标体系设计

根据指标体系建立的科学性、可比性、可行性等原则，通过对待选指标进行相关性分析之后，本文投入指标选取研发人员全时当量、研发经费内部支出作为投入指标；专利申请数、新产品销售收入作为产出指标。指标体系如下表1：

表1 高技术产业技术创新效率评价指标体系

投入指标 研发人员全时当量

研发经费内部支出

产出指标 专利申请数

新产品销售收入

3.2 地区视角分析和行业视角分析

众所周知，高技术产业技术创新从研发到申请专利以及新产品进行销售，这段过程需要一定的时间，本文选取滞后期为两年，因此，本文选取2009年我国高技术产业西部地区投入指标数据和2011年我国高技术产业产出指标数据，以此研究2011年西部地区高技术产业技术创新效率。

3.2.1 地区视角技术创新效率有效性分析

根据西部地区高技术产业技术创新产出数据，运用DEA模型对西部地区各省市高技术产业技术创新效率进行了分析。S1+表示新产品销售收入，S2+表示专利申请数，S1-表示科研人员全时当量，S2-表示科研经费内部支出。2011年西部各省市的技术创新效率如表2。

表2 2011年各省市的技术创新效率

省市 技术创新

效率 纯技术

效率 规模

效率 规模

报酬 产出不足 投入冗余

S1+ S2+ S1- S2-

重庆

四川

贵州

云南

陕西

甘肃

青海

宁夏

新疆

内蒙古

广西

平均值 1

0.425

0.657

1

0.354

0.356

0.576

0.021

1

1

0.660

0.674

0.644 1

1

0.864

1

0.971

0.708

0.593

1

1

1

0.721

0.726

0.882 1

0.425

0.761

1

0.365

0.503

0.971

0.021

1

1

0.915

0.928

0.741 不变

递减

递减

不变

递增

递减

递增

递增

不变

不变

递增

递减 0

1626380.433

41272.0362445951.013

10448.068

54983.204

0 0

0 0

387.756

237.643

3255.324

354.627

71.163

333.869 0

26262.427

69.071

87715.236

4927.773

1307.448

8598.726

（1）技术创新效率分析

2011年，当规模报酬保持不变时，西部地区各省市高技术产业技术创新效率的平均值为0.644，这充分表明，我国西部地区各省市对高技术产业的相关技术创新投入的资源利用率不高。在西部地区12个省市中，只有重庆、云南、宁夏、新疆四个省市技术创新效率为1，具有技术有效性，表明2011年着四个省市在高技术产业的技术创新投入得到了有效的利用。0.6

（2）纯技术创新效率和规模效率分析

由BCC模型的定义可知，它测度的是规模报酬可变情况下的效率，因此如果某个生产单元在BCC模型下是DEA有效的，那么意味着它也是技术有效的生产单元。假设θ是由BCC模型所得到的技术效率，那么当θ=1时，可以被认为评价对象处于技术有效状态，否则被评价对象可以认为是技术无效的。

2011年，在规模报酬可变的条件下，四川、青海纯技术创新效率为1，而技术创新效率不为1，这从一方面说明，四川、青海的技术创新无效率是由于决策单元规模无效率的因素。四川规模报酬递减，说明是因为高技术产业规模过大造成了技术创新无效率，而青海是因为应该扩大行业规模导致规模无效率从而导致的技术创新无效率。

3.2.2 地区视角技术创新效率有效性分析

根据西部地区高技术产业各行业技术创新产出数据，运用DEA模型对西部地区高技术产业各行业技术创新效率进行了分析。2011年西部高技术产业各行业的技术创新效率如表3。

表3 2011年西部地区各行业的技术创新效率

行业 技术创新

效率 纯技术

效率 规模

效率 规模

报酬 产出不足 投入冗余

S1+ S2+ S1- S2-

医药制造业 0.897 0.954 0.940 递减 1004769.895 0 403.896 10129.34

航空航天器制造业 0.400 0.407 0.985 递减 0 0 5598.965 188438.385

电子及通讯设备制造业 0.906 1 0.906 递减 0 0 0 0

电子计算机及办公设备制造业 1 1 1 不变 0 0 0 0

医疗设备及仪器仪表制造业 1 1 1 不变 0 0 0 0

（1）技术创新效率分析

2011年，医药制造业、航空航天器制造业和电子及通信设备制造业技术创新效率非有效，且医药制造业的投入指标存在冗余现象，科研人员全时当量投入冗余404万人/年，科研经费内部支出投入冗余1亿之多，新产品销售收入产出亏空100亿之多。航空航天器制造业两项指标投入存在冗余更多，科研人员全时当量投入冗余5599万人/年，科研经费内部支出投入量也过多，高达18.8亿。

（2）纯技术效率值和规模效率分析

2011年，电子及通讯设备制造业技术创新效率为0.906，为非DEA有效，而纯技术创新效率值为1，达到DEA有效，且其规模报酬递减，说明该行业规模过大导致的技术创新效率无效率。电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业始终处于技术创新效率

4 对策建议

本文从投入产出角度构建了西部地区高技术产业技术创新效率的评价指标体系，运用DEA模型对西部各省市和高技术产业各行业技术创新效率进行了评价，根据结果，建议如下：贵州、、陕西、甘肃和内蒙古应当适当减少研发人员全时当量和科研经费内部支出，加大新产品的销售力度，广西省也应该适当调整人员和经济投入，只有这样才能最快接近DEA有效前沿面。西部地区医药制造业和航空航天器制造业应当调整人员和经济的投入，而医药制造业的新产品销售情况明显不足，可以适当加大宣传力度，增加销售收入。希望可以对提高西部地区高技术产业技术创新效率提供决策依据。

参考文献：

[1]冯缨，滕家佳.江苏省高技术产业技术创新效率评价[J].科学学与科学技术管理，2010（8）：107111

[2]王伟.基于改进的中国高技术产业技术创新效率研究.科技进步与对策，2011（17）：119123

[3]刘玉芬，张目.基于DEA的西部地区高技术产业技术创新绩效评价[J].科技管理研究，2010（13）：119121

基金项目：

云南财经大学研究生教育创新项目（编号：（2013）18）。

作者简介：

张萌（1989-），女，汉族，山东菏泽人，云南财经大学国际工商学院管理科学与工程专业硕士研究生，研究方向：技术创新；

郑逢波（1972-），男，汉族，河南新乡人，云南财经大学国际工商学院副教授，博士，硕士生导师，研究方向：产业组织与公共政策、创新管理与激励；

高技术创新范文第10篇

关键词 技术创新；能源效率；高技术产业；协同

中图分类号 F272.3 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2013）02-0036-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2013.02.006

“十一五”期间中国的能源消费总量每年以平均6.6%的速度增加，能源短缺问题逐渐成为制约我国经济持续高速增长的瓶颈之一。相较于旺盛的需求，中国资源供给明显不足，因而中国政府采取了诸多措施降低能源消耗。其中，提高能源利用效率和调整产业结构是最重要的方法和手段[1]。提高能源利用效率的核心是技术创新，已经被普遍接受[2]。多年以来，我国科技进步水平和速度都远远低于发达国家，落后的生产工艺、技术等导致的低能源效率是中国能耗较高的重要原因。而技术创新是提升生产工艺水平、提高能源利用效率的有效方式[3]。因此，技术创新与能源利用效率的协同发展才能更有效促进整体经济快速发展。按照创新对象的不同，技术创新可分为产品创新和工艺创新两类。产品创新是指在产品技术变化基础上进行的技术创新，工艺创新是指生产（服务）过程技术变革基础上的技术创新[4]。产品创新提高产品的差异化，工艺创新为产品创新的实现提供了生产工艺的保证[5]，因而只有产品创新、工艺创新都能有效促进能源利用效率提升才能更好的降低能源消耗。因此，研究产品创新、工艺创新与能源效率的协同发展状况具有重要的现实意义。

1 文献回顾

近年来，国内外已经有学者探索了技术创新与能源利用效率间的关系[6-8]，认为技术创新不仅能通过新的生产组合直接提高能源效率，影响能源消费，还会通过优化产业结构等间接方式影响能源消费[9]。国外许多学者对中国的技术创新与能源效率问题极为关注。Garbaccfio运用投入产出分析法将能源效率上升的影响因素分解为技术变更以及结构变更两个方面，提出技术创新是中国能源效率上升的主要原因[10]。Karen FisherVanden指出企业研发投入和人员培训促进了企业生产和技术的革新，对能源强度的下降有16.9%的贡献[11]。Karen FisherVanden实证分析发现，技术创新、产业结构调整是降低中国能源强度的主要原因。国内学者对技术创新与能源效率关系的研究也有很多[12]。李廉水采用DEA的方法对中国35个工业行业的能源效率进行了研究，得出技术效率是工业部门能源效率提高的主要原因[13]。董锋采用面板数据计量方法对技术进步与能源效率关系进行分析，结果表明科技进步对能源效率改善贡献率最大[14]。宣烨利用非参数统计方法对原始创新和二次创新策略与能源效率的关系进行了实证研究，结果表明原始创新对能源效率具有回报效应，二次创新与能源效率存在正向关系[15]。

从以上文献分析可知，技术创新是提高能源利用效率的重要途径，是降低能源耗费的重要方法和手段。然而，多数文献探索了技术创新与能源效率的关系以及如何通过技术进步提高能源效率，忽视了技术创新和能源效率的共同提升才能更有效的促进整体经济的高速发展，两者间协同发展才是影响整体经济发展的核心要素。另外，技术创新包括产品创新和工艺创新，产品创新或者工艺创新与能源效率提升存在着怎样的关系以及两者与能源效率的协同发展情况等都未被深入探讨。而只有深入研究产品创新、工艺创新与能源利用效率的协同状况才能更准确的为中国能源利用提出建议和参考。鉴于此，本文以中国高技术产业为例，将中国高技术产业技术创新系统划分为产品创新系统和工艺创新系统，结合能源效率系统建立复合系统协同度模型进行协同度测量，以期能够为进一步评价产业技术创新与能源效率协同发展提供定量分析工具。

2 技术创新与能源效率复合系统特性分析及协同度模型

2.1 系统特性

协调的本意是指“和谐一致，配合得当”，它描述了系统内部各要素之间的良好相互关系[16]。因此，复合系统的协调是指在系统内部的自组织和外部环境的调节作用下，系统内部各要素之间不断调整以达到和谐共存，实现系统整体效应。从系统论的角度来看，产业技术创新与能源效率系统是典型的需要协同发展的系统，是由产品创新子系统、工艺创新子系统和能源效率子系统三个子系统之间相互影响、相互制约而形成的具有特定功能和结构的复合系统。