廣東高技術產業的技術創新效率研究摘要技術創新是推動經濟增長的主要動力，創新能夠有效的提高生產效率，目前，從創新效率角度對產業技術創新效率測度的理論方法還不成熟，政府在制定相關的產業政策時，依靠經驗式決策的狀況依然存在，由此導致缺少科學的決策依據。廣東省是我國的經濟大省，高技術產業是推動廣東經濟快速增長的最重要的動力。本文在界定高技術產業與技術創新效率概念的基礎上，分析了廣東高技術產業發展現狀，著重探討了DEA方法運用于技術創新效率評價的可行性，進而從投入與產出兩個方面，構建了廣東省技術創新效率評價指標體系。文章結尾，依據實證部分分析結果，針對廣東高技術產業技術創效效率改善問題提出了若干對策建議。關鍵詞：廣東省；高技術產業；技術創新；效率AbstractTechnologyinnovationisthemainimpetusofeconomicgrowth,innovationcanimprovetheproductionefficiency,effectivelyatpresent,fromtheperspectiveofthetheoryofinnovationefficiencymethodofmeasureoftheefficiencyofindustrialtechnologyinnovationisnotmature,thegovernmentintheformulationofrelevantindustrialpolicies,relyingontheexperientialdecision-makingsituationstillexists,whichleadstothelackofscientificbasisfordecisionmaking.GuangdongprovinceisabigeconomicprovinceinChina,andhightechnologyindustryisthemostimportantdrivingforcetopromotetherapideconomicgrowthofGuangdong.Basedonthedefinitionofhightechnologyindustryandtechnologyinnovationefficiencyconcept,analyzesthecurrentdevelopmentofhightechindustriesinGuangdong,anddiscussedthefeasibilityofDEAmethodisappliedtoevaluatetheefficiencyoftechnologicalinnovation,andthenfromthetwoaspectsofinputandoutput,theGuangdongprovincialconstructiontechnologyinnovationefficiencyevaluationindexsystem.Attheendofthearticle,accordingtotheresultsoftheempiricalanalysis,somecountermeasuresareputforwardtoimprovetheefficiencyofhigh-techindustryinGuangdong.Keywords:GuangdongProvince;High-techindustry;technologicalinnovation;efficiency目錄TOC\o"1-5"\h\z\u1緒論 11.1研究背景和意義 11.2相關概念及理論基礎 21.2.1高技術產業內涵 21.2.2效率及效率理論 21.2.3現代經濟理論的生產率概述 31.3廣東高技術產業發展現狀 41.3.1基本情況 41.3.2主要特征 52評價指標體系的建立和模型選擇 52.1指標選取原則 52.2指標的選擇 62.2.1投入指標 62.2.2產出指標 62.3評價模型的選擇 63實證分析 73.1數據來源 73.2DEA模型評價 73.3非DEA有效分析 83.4效率因素分析 83.4.1模型選擇 83.4.2因素分析 94結論及建議 94.1結論 94.2對策 9參考文獻 111緒論1.1研究背景和意義珠三角地區是我國改革開放的先行地區，是我國重要的經濟中心區域，在全國經濟社會發展和改革開放大局中具有突出的帶動作用和舉足輕重的戰略地位。2008年國家出臺了《珠江三角洲地區改革發展規劃綱要（2008-2020）》，其規劃范圍主要以廣東省的廣州、深圳、珠海、佛山、江門、東莞、中山、惠州和肇慶市為主體，輻射泛珠江三角洲區域，并將與港澳緊密合作的相關內容納入規劃，為廣東省進一步發展提供了良好契機。為了落實綱要給廣東未來發展確定的定位，實現經濟發展的轉型升級，廣東需要更加重視發展高技術產業，改造提升優勢傳統產業，形成產業結構高級化、產業發展集聚化、產業競爭力高端化的現代產業體系。要實現這些目標，離不開R&D投入，因此，必須采取多種措施，加大R&D經費投入。“十五”期間，廣東R&D經費年均增長速度達到18.4%，但R&D占GDP比重增長緩慢，2005年只有1.12%，遠低于全國1.34%的水平，在全國排在第十位。除了應加大投入的相對量之外，廣東高技術產業在高速發展的過程中，也日益暴露諸多問題，具體體現為以高投入低產出、高能耗低效益、高外向低層次等“三高與三低”矛盾為主的基本特征。即：1.高投入與低產出的矛盾；2.高能耗與低效益的矛盾；3.高外向與低層次的矛盾。要有效解決以上矛盾，就要通過對廣東省高技術產業技術創新效率的有效評價，發現問題，進而才能為廣東高技術產業的進一步發展提供有效的合理的建議。技術創新效率決定了技術創新要素的利用程度和技術創新的產出數量，提高技術創新效率相當于增加技術創新產出或節省技術創新投入。因此對技術創新過程的效率進行評價分析，有利于創新主體對技術創新投入資源的利用情況和產出能力的具體情況有一個客觀的認識，找出投入產出效率低的原因，有針對性地通過投入和產出這兩個方面，最大限度地利用并發揮技術創新的作用。客觀、科學、有效地評價區域的技術創新，有利于進一步認識區域的技術創新狀況，科學地定位自身的技術創新狀態，從而采取有效的技術創新戰略也有利于決策者提出推進技術創新的對策，持續提高競爭優勢，以獲得最佳的經濟效益和社會效益。特別針對發展中國家人力資本和資金較為缺乏，技術實力并不雄厚的情況，如何提高這些要素在技術創新過程中的效率問題是值得深入研究的。因此，綜合測度、評價廣東省的技術創新效率，對廣東省合理利用資源，提高使用效率，進一步提升科技活動效益具有理論價值和現實意義。1.2相關概念及理論基礎1.2.1高技術產業內涵高技術產業是指用當代尖端技術（主要指信息技術、生物工程和新材料等領域）生產高技術產品的產業群。是研究開發投入高，研究開發人員比重大的產業。高技術產業發展快，對其它產業的滲透能力強。1971年，美國國家科學院在《技術和國家貿易》中首先提出高技術(hightechnologyHigh-Tech)的概念，英國政府在撒切爾執政期間把高技術列為國家發展綱要，1982年8月日本新聞周刊和商業周刊相繼發表了《日本的高技術》和《高技術專集》。對高新技術產業的定義，美國學者A.Nloisog認為高新技術產業是研究和開發高技術密集型產業，美國商務部借鑒其研究對高新技術產業的界定主要根據兩項內容，一是從業的專業技術人員，二是R&D占銷售額的比重。LanrDege等學者認為高新技術產業是指生產高技術產品的產業而不是僅僅使用了高技術生產產品的產業。1.2.2效率及效率理論效率（efficiency）是指有用功率對驅動功率的比值，同時也引申出了多種含義。效率也分為很多種，比如機械效率（mechanicalefficiency）、熱效率（thermalefficiency）等。效率與做功的快慢沒有直接關系。效率是指在給定投入和技術等條件下、最有效地使用資源以滿足設定的愿望和需要的評價方式。創新是指人類為了滿足自身需要，不斷拓展對客觀世界及其自身的認知與行為的過程和結果的活動。或具體講，創新是指人為了一定的目的，遵循事物發展的規律，對事物的整體或其中的某些部分進行變革，從而使其得以更新與發展的活動。創新效率是指創新行為的投入產出比。產業技術創新是指以市場為導向，以企業技術創新為基礎，以提高產業競爭力為目標，以技術創新在企業與企業、產業與產業之間的擴散為重點過程的從新產品或新工藝設想的產生，經過技術的開發(或引進、消化吸收)、生產、商業化到產業化整個過程一系列活動的總和。產業技術創新的特點和創新的形式密不可分，因此，本研究中將產業技術創新的特點和創新的形式共同歸納為以下幾點：第一，產業技術創新具有系統性的特點，需要相關企業協同創新。由于產業技術是企業技術的有機統一，因此產業技術創新需要以某些骨干企業為核心，聯合產業內外相關支持企業共同參與，協同地進行新技術的研制和開發。第二，產品技術和生產技術共同創新。任何產業的技術不管是通過多少企業技術實現的，是何分工，都必然存在著產品技術和生產技術。產品技術與生產技術是相互聯系的整體，設計完美的產品技術離開了生產技術就只能是潛在的技術。產業技術發展必須是產品技術和生產技術齊頭并進，平衡發展。日本產業是因生產技術發達才使日本一度成為技術大國的，而中國傳統產業生產技術落后的現狀長期沒有得到解決，既制約著產品競爭力，也影響著科技成果的產業化進程，制約著產業技術持續發展。第三，產業技術創新是新舊技術的整合過程。為實現產業技術發展目標，各種有用的新舊技術被重新組織起來，通過整合，技術關系得到重新調整和優化，落后技術被淘汰，新技術通過選擇和進一步開發進入產業(即實現高新技術成果產業化)，引進技術得到消化吸收，產業技術的整體功能因此得到增強或升級。在這個過程中，企業和企業技術都會有變化，一些企業因技術落后被淘汰或轉向，也因新技術得到應用而誕生新的企業甚至新的產業。第四，產業技術創新是各種創新手段如自主創新、模仿創新、合作創新等綜合運用的過程。由于創新方式和模式各有側重，因此，并不是單一的一種創新模式。產業內不同企業之間的創新難度和技術密級不同而有所側重，最終，自主創新是獲得自主知識產權和技術持續發展能力的關鍵。第五，產業技術創新是產業共性技術開發、擴散及個性化過程。一個產業及不同層次的行業中都會有許多同行企業，同類企業共有的技術即是共性技術，如冰箱行業中，以壓縮機為核心的制冷技術即是共性技術。產業及行業的技術發展狀況常常通過共性技術的發展表現出來，產業技術創新就要使共性技術得到進一步提高。另一方面，產業技術的發展最終又是通過企業技術的發展來實現的，各企業還應根據自己的技術狀況和市場定位，在共性技術的基礎上開發具有個性特色的產品，這即是共性技術的擴散和個性化過程。1.2.3現代經濟理論的生產率概述生產率一般指單位設備（如一臺機床或一條自動生產線）或設備的單位容量（如高爐的每立方米容積），在單位時間(如一小時、一晝夜)內出產的合格產品的數量。如果指每個工人在單位時間內生產的合格產品數量，則稱為勞動生產率，它是衡量生產技術的先進性、生產組織的合理性和工人勞動的積極性的指標之一。單要素生產率，是指一個系統的總產出量與某一種要素的實際投人之比。其測算公式為：單要素生產率=（產出量總和）除以（某要素投入量）。單要素生產率是指經濟主體的產出水平與投入要素中某一特定要素的比率，如資本生產率、勞動生產率等，它衡量的是該要素的單位產出能力，有助于評價要素的使用效率及其動態變化，且由于這一指標在處理上比較容易，因此一直被研究者使用。全要素生產率是指一個系統的總產出量與全部生產要素真實投入量之比，測算公式為：全要素生產率=（產出總量）除以（全部資源投入量）。全要素生產率增長率是指全部生產要素(包括資本勞動土地但通常分析時都略去土地不計)的投入量都不變時而生產量仍能增加的部分。1.3廣東高技術產業發展現狀1.3.1基本情況2017年，廣東實現地區生產總值89879.23億元，按可比價格計算，同比增長7.5%，增幅與上年持平；其中：第一、二、三產業實現增加值3792.40億元、38598.55億元、47488.28億元，分別增長3.5%、6.7%和8.6%，第一、二產業增幅同比提高0.4個和0.6個百分點，第三產業回落0.6個百分點（見表1）。廣東地區生產總值總量連續29年居全國首位，人均地區生產總值超過8萬元，達到81089元，是全國平均水平的1.36倍。經濟結構深入優化調整，新舊動能的轉換在加快進行。服務業增加值占比持續提升，2017年三次產業結構從上年的4.6：43.4：52.0調整為4.2：43.0：52.8。工業結構持續優化，先進制造業（新口徑）和高技術制造業增加值占規模以上工業比重繼續提升，達53.2%和28.8%，比上年提高1.6個和1.2個百分點，珠江西岸裝備制造業增加值增長12.5%。現代服務業比重提升，現代服務業增加值占服務業增加值比重為62.6%，比上年提高1.0個百分點。民營經濟總量占半壁江山，民營經濟增加值占地區生產總值比重達53.8%，比上年提高0.2個百分點，民營企業工業增加值占規模以上工業增加值51.2%，民間投資占固定資產投資額比重61.8%。進出口貿易結構持續改善，一般貿易進出口占進出口比重的46.1%，高于加工貿易比重9.0個百分點，對“一帶一路”國家累計進出口占全省的21.9%。珠三角地區發展加快，產業升級步伐加快，2017年珠三角地區生產總值（增長7.9%）占全省比重79.7%，比上年提高0.2個百分點；三次產業結構比重優化調整為1.6：42.1：56.3，服務業比重提前兩年實現珠三角“九年大跨越”目標，先進制造業和高技術制造業增加值占規模以上工業比重分別高于全省平均水平3.9個和4.7個百分點。1.3.2主要特征產業集聚初步形成。目前，廣東高新技術產業初步形成集聚，經過多年努力，高技術產業已經初具規模。電子信息、新材料、生物技術和光電一體化等高技術產業群體已經初步形成。電子信息技術產業中，計算機產業、辦公自動化產業和通信產業在全國同行業中均處于優勢地位，其主要分布在珠三角一帶，廣州、深圳和東莞三家已經形成信息產業基地，其中，廣州天河軟件園集聚了近千家軟件相關企業，占全市總數的70%。東莞市自上世紀90年代以來，通過吸引大量外來資本，逐漸發展為全球最大的電子信息產品制造基地之一，如今，已經形成了很多電子制造專業鎮，產業集聚現象十分明顯。自主創新能力有待加強。廣東高技術產業的發展既與中國經濟的對外開放密切相關，也與國際產業結構的調整密切相關。在改革開放40多年的歷程中，廣東高技術產業主要承接歐美日等發達國家，以及韓國、臺灣、香港和新加坡等新興工業化國家和地區的高消耗、勞動密集、資本適度的高技術.這種承接主要體現在廣東高技術企業與加工貿易企業二者之間高度重合，發展高技術產業所必需的核心技術、資金、原材料、管理、客戶與市場以及發展資源等要素，基本上控制在外資企業和合資企業手中。2評價指標體系的建立和模型選擇2.1指標選取原則構建技術創新效率的評價指標，選擇輸入輸出指標的首要原則是反映評價目的和評價內容；其次從技術上避免輸入輸出集內部指標之間的強線性關系；同時考慮指標的多樣性和可獲得性。技術創新是一個多投入多產出的復雜系統，要綜合準確地對其進行評價，指標的選擇遵循以下主要原則：全面性原則、科學性原則、系統性原則、多重結合原則、可比性原則、可操作原則、成長性原則、科學性和實用性相結合的原則、定性與定量相結合的原則、相對獨立性原則。2.2指標的選擇2.2.1投入指標技術創新的投入指標包括人力資源和資金的投入，本文在資金投入方面加入政府支持的因素，即地方財政支出中的科技撥款。在統計中，科技活動指在自然科學、農業科學、醫藥科學、工程與技術科學、人文與社會科學領域（簡稱科學技術領域）中，與科學知識的產生、發展、傳播和應用密切相關的有組織的活動。研究與試驗發展（R&D）是指在科學技術領域，為增加知識總量、以及運用這些知識去創造新的應用進行的系統的創造性的活動，包括基礎研究、應用研究、試驗發展三類活動。根據技術創新的定義及以往學者的研究，本文選擇研究與試驗發展（R&D）活動的相關數據作為投入指標，更真實客觀地對廣東省技術創新效率進行評價。（1）人力投入；（2）資金投入。2.2.2產出指標技術創新活動的產出是對技術創新這一過程的最終效果的衡量，反映了消耗技術創新資源投入后所產出的效益，應包括兩個方面的成果:一方面是在技術創新活動中的直接創新收益，即專利發明;另一方面則是研發的新技術、新產品應用到商業生產中所取得的效益。根據技術創新理論，本質上來看，技術創新活動的最終目的不僅僅是技術上的成功，即發明創造，更重要的是科研成果的應用和推廣，獲取經濟效益。因此在衡量技術創新活動的產出過程時，研究成果的產業化不容忽視。（1）專利數據；（2）技術創新成果產業化。2.3評價模型的選擇DEA方法以相對效率概念為基礎，特別適用于多指標投入和多指標產出決策單元的相對有效性評價。主要原因在于：（1）DEA模型以最優化為工具，以多指標投入和多指標產出的權系數為決策變量，在最優化的基礎上進行評價，具有內在的客觀性，避免了在采用參數方法時所需要人為確定指標權系數；（2）對于投入，產出中的相互聯系和相互制約的因素在DEA模型中不需要考慮，避免了在各種統計，計量經濟模型必須考慮各個變量之間的相關性，多重共線性等問題；（3）對于投入，產出變量的各個量綱無須標準化；（4）能給也每一組投入的產出利用效率，更加有利于管理層參考決策。DBA模型有多種形式，根據評價目的和經濟背景進行選擇。首先，本文研究全國各省高技術產業技術創新效率，這種研究是建立在產出指標基本維持在一定水平的基礎上，因此選用基于投入的DEA模型。其次，在對廣東進行微觀分析時，由于具有阿基米德無窮小的模型有利于判定DM[J是否為（弱）DEA有效及將原來非DEA有效的DMU投影到相對有效面上，所以選擇具有阿基米德無窮小的DEA模型。再者，CZR模型是建立在規模收益不變的假設下，同時針對規模有效性和技術有效性。基于上述的分析，本文選用的是具有阿基米德無窮小的基于投入的CZR模型。本文實證部分分析思路如下：從兩個層面研究廣東高技術產業技術創新效率狀況，即宏觀和微觀層面。宏觀的層面是基于全國各省歷年高技術產業投入產出數據來比較廣東省與其他省份高技術產業技術效率，目的在于探討廣東與其他省份存在的差距以及借鑒意義，通過比較省際間的創新效率的差異，分析可能的原因。微觀的層面是基于廣東歷年的技術創新效率的數據，著重對非DEA有效年份向DEA有效改進方向的調整分析。最后對在DEA分析中所忽視的環境變量運用Tobit回歸對技術效率進行全面的分析。3實證分析3.1數據來源本文投入指標和產出指標數據均來源《高技術產業統計年鑒》（2000-2016），對部分省某些指標缺失值處理則采用該省年平均值代替。由于西藏、香港、澳門和臺灣統計資料有限，所以以上地區未予以考慮分析，即以北京、天津、河北等三十個省份作為決策單元。投入產出指標數據特征如表1所示。表1投入產出指標的描述性統計3.2DEA模型評價將數據代入deap2.1軟件，經過數據處理，得到分析結果，反應了全國30個省市的DEA平均技術效率排名情況。雖然廣東歷年的總投入和總產出是全國各省中比較多的，但是對比其他省份的高技術產業的技術創新效率有效值，結果并不理想。縱觀2008-2016年各技術效率值，廣東在2007、2009、2011、2012、2013、2015和2016年均是弱DEA有效，但是在2001年，其DEA值只有0.745，全國排名第13，2010年DEA值為0.815，全國排名第15，2014年DEA值為0.806，全國排名第14。廣東的DEA值為0.9366，全國排名僅第8，位居前列分別是青海、云南、天津、北京、福建、廣西和上海。值得注意的是，青海和云南2007-2016年的技術創新效率值都是DEA有效的。表2各個省份高技術產業技術創新效率均值及規模報酬通過對上述計算出的結果的分析，我們發現，由于涉及投入及產出的比較，投入量較少的省市或者產出較多的省市，并不一定意味著其績效高：投入較多或產出較少的省市，也不等于其技術創新較低。另外需要說明的是，上述DEA結果中的各個DEA值的大小并不代表其大小的絕對值，而只是表示其相對大小的程度。歷年投入產出較多的廣東、上海、北京和天津等東部沿海省份的技術創新效率并不如投入產出并不多的西部省份青海和云南。3.3非DEA有效分析從廣東省高技術產業2008、2010和2014年技術創新效率的DEA分析結果可以看到，0<1，均為非DEA有效，下面各表分析結果中給出了調整為DEA有效的改進方向。從DEA有效的經濟意義來看，非DEA有效的原因有兩個方面，一是在現有投入基礎上的產出不足，一是在現有產出水平上的投入浪費。本文雖然采用非阿基米德無窮小的投入CZR模型，但是當考慮多投入或多產出的情況時，產出松弛也可能發生。（引效率與生產率分析引論）。據此，下面分析思路將從以上兩方面展開。在DEA中的非參數前沿面的分段線性形式會導致在效率測度中出現一些問題，其中決策單元C和O是有效的，并且由它們定義了前沿面，但決策單元A和B是非有效的。對于A點通過減少投入量x。與x2使之達到A點，反應在圖形上就是連接OA交點為A。此時，A，點位于生產的包絡線上面，然而，問題是點A，是否為一個有效率點，因為可以減少已投入量x而仍然得到相同的產出。CA被稱為投入的松弛變量。當考慮包括更多投入和多種產出的情況時，圖表就不再是這樣簡單，但松弛變量也可能出現。3.4效率因素分析3.4.1模型選擇由于通過DEA模型測度的效率值.除了受模型本身選定的指標的影響之外，還要受到“環境”因素的影響。因此，要對D以模型的測度結果進行全面的分析。就需要對其進行影響因素分析。但是，由于DEA方法計算出來的效率值具有大于O小于1的特征，有被切割或截斷（truncated）的特點，若用普通最小二乘法（OLS）進行求解，則參數的估計將是有偏且不一致的。，因此本文采用“DEA一介bit兩階段法”對由OEA模型測度出的效率值起影響作用的環境因素進行實證分析，從而可以較好的解決參數估計中的有偏且不一致問題。財政支出比重和第三產業發展程度對廣東各市經濟發展效率的影響程度。3.4.2因素分析綜合以上文獻資料，結合本文研究特點，并基于數據的可得行，本文將從經濟運行因素、制度因素以及地區因素這三個方面來考慮的相關解釋變量，同時對各個解釋變量作用機理進行了預判。4結論及建議4.1結論根據以上分析結果，以廣東省為基礎，選取非DEA有效年份對投入與產出進行要素冗余量分析，分析結果顯示，非DEA有效年份的投入要素存在著冗余，有些投入要素閑置率過高，沒有有效利用，2008年結果顯示科技互動經費內部支出中儀器設備費出現閑置現象最為嚴重，高達61.47%，其次科技活動經費內部支出和R&D經費內部支出分別為41.33%和40.72%，而R&D活動人員折合全時當量和科技活動經費籌集額需要縮減的百分比為30%左右。效率因素分析選取人均專利申請受理量、研發人員全時當量占總人口數的比例、進出口總額占GDP比例、科技活動經費湊集額中政府投入占其總資金總額的比例、科技活動經費湊集額中的金融機貸款所占比例五個指標進行tobit回歸分析。分析結果顯示，只有研發人員全時當量占總人口數的比例與技術創效效率呈反向變動態勢，該結果與前面章節冗余模型分析結果是一致的，表明廣東研發人力資源投人存在嚴重浪費現象，從而成為制約高技術產業科技資源配置效率提高的主要因素。4.2對策本文在實證分析的基礎上，結合廣東高技術產業具體情況，從政策與措施兩個方面，提出進一步提高高技術產業技術創新效率的對策建議。總體上，政府主要通過對全省高技術產業發展資源的有效配置來推動全省高技術產業的發展。高技術產業的發展需要依靠人才、資金和制度三者的相互支撐，缺一不可。參考文獻[1]王正新，朱洪濤.創新效率對高技術產業出口復雜度的非線性影響[J].國際貿易問題，2017（06）：61-70.[2]呂承超，商圓月.高技術產業集聚模式與創新產出的時空效應研究[J].管理科學，2017，30（02）：64-79.[3]侯建，陳恒.外部知識源化、非研發創新與專利產出——以高技術產業為例[J].科學學研究，2017，35（03）：447-458.[4]張云，趙富森.國際技術溢出、吸收能力對高技術產業自主創新影響的研究[J].財經研究，2017，43（03）：94-106.[5]郭泉恩，孫斌棟.中國高技術產業創新空間分布及其影響因素——基于面板數據的空間計量分析[J].地理科學進展，2016，35（10）：1218-1227.[6]陳恒，侯建.自主研發創新、知識積累與科技績效——基于高技術產業數據的動態門檻機理研究[J].科學學研究，2016，34（09）：1301-1309+1425.[7]戴魁早，劉友金.要素市場扭曲與創新效率——對中國高技術產業發展的經驗分析[J].經濟研究，2016，51（07）：72-86.[8]俞立平.創新速度、要素替代與高技術產業效益[J].科學學研究，2016，34（06）：930-937+950.[9]張同斌，李金凱，周浩.高技術產業區域知識溢出、協同創新與全要素生產率增長[J].財貿研究，2016，27（01）：9-18.[10]楊浩昌，李廉水，劉軍.高技術產業聚集對技術創新的影響及區域比較[J].科學學研究，2016，34（02）：212-219.[11]魏江，黃學.高技術服務業創新能力評價指標體系研究[J].科研管理，2015，36（12）：9-18.[12]董艷梅，朱英明.中國高技術產業創新效率評價——基于兩階段動態