自主技术创新还是技术引进：范式选择与资源优化配置

蔡渊渊，綦良群，张 毅，王成东

(1.哈尔滨理工大学经济与管理学院，黑龙江 哈尔滨 150080；2.黑龙江省政务大数据中心，黑龙江 哈尔滨 150028)

0 引言

随着中国技术创新能力的不断提升及美日等发达国家对中国技术打压与封锁的持续加剧，模仿创新和跟随创新的边际贡献已越来越小。实现从技术引进到自主技术创新的转变，加强自主技术创新建设已经成为中国经济社会发展到特定历史时期的必然选择[1-2]。十九大以来，我国不断拓宽中国特色社会主义自主技术创新道路，以期通过自主技术创新深化产业结构改革，落实创新驱动发展战略。从中国技术创新实践来看，走自主技术创新道路不仅提升了产业的国际竞争力，而且保障了宏观经济的高质量发展。自主技术创新已在产业界和学术界形成广泛共识，并成为当前学术研究的重点之一。

国内外学者对产业自主技术创新问题进行了深入研究，并取得大量研究成果。在自主创新资源投入方面，Matthews的研究表明即使在没有足够创新资源投入的情形下，发展中国家也会逐步建立适宜的自主创新体系[3]；在自主创新产出及效应产出方面，Herrerias等的研究表明自主创新对提高国家能源利用效率具有重要作用[4]，Howell的研究表明自主创新可以有效提高企业的生产力[5]；在自主创新能力评价方面，Chen等基于Copula函数构建了生物产业集群自主创新能力评价体系[6]；在自主创新影响因素方面，Howell研究了异质性风险对自主创新的推动作用，其研究表明谨慎型的风险观更易取得自主创新的高效率[7]；Jiang等的研究表明外部知识对中国企业自主创新具有负面的直接和间接影响[8]；Howell测度了公共补贴对自主创新的影响，指出公共补贴尽管促进了高技术产业的自主创新，但却降低了企业的经济表现[9]；Sears研究了企业间并购对自主创新的影响，指出企业间的并购会延迟自主创新[10]；王春元等的研究表明，双重税收优惠政策对企业自主创新存在抑制作用[11]；苏敬勤等的研究表明，较高的政治嵌入程度与高创新绩效间没有相关关系[12]；在自主创新模式与路径方面，Anthony等对自主创新的特征进行了分析，并提出自主创新的实现路径[13]；Appelbaum等研究了中国通过资源补助、市场倾向等政府行为促进纳米材料产业自主创新的实现[14]。通过对国内外相关研究成果的梳理可以发现，自主创新已经成为中国产业实现高质量发展、落实创新驱动发展战略的必然选择。

与自主技术创新领域的丰硕研究成果相比，对技术引进问题的研究则相对较少，且研究成果不成体系。客观来看，自主技术创新与技术引进作为技术创新的两种重要范式，两者间存在复杂的作用关系[15]，虽然由技术引进向自主技术创新演进已经形成一种共识，但并不能否定技术引进仍有其存在的意义和价值[16]。逻辑上，也并非所有的产业形态都适宜采用自主技术创新范式[17]，特别是在资源约束条件下，自主技术创新作为一种高投入、高风险的技术创新范式，其应用范围必然受到资源约束条件的限制。因此，在创新驱动发展的时代背景下，基于产业技术创新资源稀缺性，以技术创新效率为导向对产业技术创新范式，即自主技术创新和技术引进进行对比性研究，确定产业适宜的技术创新范式、进而提出产业技术创新资源优化配置策略，不仅具有重要的理论研究价值和现实指导意义，而且具有突出的必要性和迫切性。

本文聚焦于产业技术创新过程中创新范式选择与创新资源优化配置问题，基于创新资源的稀缺性从效率视角展开系统研究。首先，基于技术创新效率内涵，从自主技术创新、技术引进和综合技术创新三个维度设计产业技术创新效率评价指标体系、选择评价方法、构建评价模型，进而形成产业技术创新效率评价体系；在此基础上，基于高端装备制造业在国民经济体系中的战略价值，以高端装备制造业为例，从行业和国家二维视角进行实证研究，对不同国家、不同创新范式下的产业技术创新效率进行测度和对比性分析，揭示产业技术创新效率规律及产业技术创新范式选择规律；与此同时，基于中国高端装备制造业细分行业视角测度产业技术创新资源的投入冗余量或投入不足量，进而从效率视角提出产业创新资源的优化配置策略。本文的研究成果可为创新资源约束条件下的技术创新范式选择以及稀缺技术创新资源的优化配置提供策略借鉴，对提高产业技术创新资源利用效率与技术创新产出，进而在资源约束背景下提升产业技术创新水平和创新能力具有一定的理论和现实参考价值。

1 研究设计

1.1 研究视角的选择

在产业技术创新资源约束条件下，如何以有限的技术创新资源投入获取更多的创新成果产出是产业技术创新过程中的一个核心问题[18]。因此，从产业创新资源利用效率视角对产业技术创新范式选择和技术创新资源优化配置问题进行研究，具有较高的可行性和合理性。

1.2 产业技术创新效率评价指标体系

产业技术创新效率综合反映了产业的科技创新能力，是一段时间内的产业技术创新投入与创新产出的比值，表明了产业技术创新过程中资源要素投入产出的转化情况。因此，无论是产业自主技术创新效率、技术引进效率，还是两者兼具的综合技术创新效率，均是由产业技术创新投入和创新产出所决定的[19]。基于此，从产业技术创新投入和产出两个方面构建三种创新范式下的产业技术创新效率评价指标体系。

(1)产业技术创新投入评价指标。产业技术创新投入可外显于人、财、物三个方面[19]，但其中的人员和物质投入又可以通过各种研发经费指标进行评价，如 “人员劳务费”可以反映技术创新过程中的人力资源投入，而 “资产支出”则可以反映技术创新过程中的物质资源投入。加之采用货币形式衡量自主技术创新和技术引进是最为可行和合理的方式，因此本文分别采用官方统计年鉴中的试验发展支出、人员劳务费和资产支出，对产业自主技术创新投入资源进行评价；采用技术引进经费支出、技术改造经费支出、购买境内技术经费支出和消化吸收经费支出，对产业技术引进创新投入资源进行评价[20-22]。在此基础上，对自主技术创新和技术引进投入指标进行合并，形成产业综合技术创新投入资源评价指标体系。

(2)产业技术创新产出评价指标。产业技术创新产出主要体现在专利产出和新产品产出两个层面[23]。专利产出能够有效反映企业自主知识产权的丰富程度，选取有效专利产出数量来衡量自主创新技术迭代能力，有效产出数量越大，企业自主技术创新能力就越强[24]。新产品的销售情况反应了市场对新技术的接受程度，新产品销售收入的提升对自主技术创新具有正向影响，能够有效反哺自主技术创新投入，更好地激励企业对自主技术创新加大投入[25]。考虑到未授权专利仍是产业技术创新产出成果，选择专利申请数和新产品销售收入作为产业技术创新产出评价指标[26]。

综上所述，得到产业技术创新效率评价指标体系，如表1所示。

表1 产业技术创新效率评价指标体系

在实证研究过程中，将自主技术创新与技术引进的成果产出从综合技术创新成果中剥离出来是一个困难且重要的问题，需考虑多种因素的影响。因此，综合考虑本文的研究目标及技术创新效率的内涵，采用如下方式进行处理：根据综合技术创新投入中自主技术创新与技术引进过程中各类资源投入比例，对创新成果产出进行等比例划分，形成理论上自主技术创新与技术引进的 “等效率平衡点”，从而使三种技术创新范式下的效率测度结果具有可比性，在此基础上分别进行自主技术创新效率、技术引进创新效率和综合技术创新效率的定量测度和对比性分析，则效率较高DMU单元的技术创新资源配置效率就高，而效率较低DMU单元的技术创新资源配置效率就低。

1.3 评价方法选择与评价模型构建

(1)效率评价方法与模型。DEA和SFA是当前主流的效率评价方法。基于DEA方法可以对多产出DMU进行效率评价，且能实现对不同DMU各投入指标或产出指标松弛变量取值进行一步法测度的突出优点，结合本文的研究目标和研究思路，选择DEA方法作为本文方法[27]。DEA方法作为一种成熟且被广泛应用的效率评价方法，已衍生出多种效率评价模型，其基本模型如下[28]：

(1)

式中：Xj= (x1j,x2j,x3j,…，xmj)T和Yj= (y1j,y2j,y3j,…，ysj)T分别为DMUj的投入和产出向量。

为了对产业自主技术创新还是技术引进的创新范式效率进行对比性分析，考虑产业技术创新实践往往是产业自主技术创新和技术引进综合创新的实际情况，引入产业综合技术创新效率进行对比性研究。建立产业自主技术创新效率、技术引进效率和综合技术创新效率评价的概念模型分别如下所示：

Y′ (pai,npsi)=f(edei,psfi,aei)

(2)

Y″ (pai,npsi)=f(etii,etti,epdi,daei)

(3)

Y(pai,npsi)=f(edei,psfi,aei,etii,etti,epdi,daei)

(4)

式中：Y′、Y″和Y分别为产业自主技术创新、技术引进和综合技术创新的创新产出，pai代表专利申请数产出，npsi代表新产品销售收入产出；edei、psfi、aei、etii、etti、epdi和daei分别代表自主技术创新的试验发展支出投入、人员劳务费投入、资产支出投入，以及技术引进过程中的技术引进经费支出投入、技术改造经费支出投入、购买境内技术经费支出投入和消化吸收经费支出投入。

(2)资源优化配置模型。在对各DMU的自主技术创新效率、技术引进效率和综合技术创新效率进行测度的同时，测度各DMU投入指标的松弛变量取值 (Radial Movement，RM)，即投入冗余值。借鉴相关研究成果，以DEA有效为目标构建产业技术创新资源优化配置模型如下[29]：

(5)

式中：PVi表示产业技术创新投入资源i达到DEA有效时的最优投入量；Sinput表示各投入资源达到DEA有效时的最优配置结构。

2 实证研究

2.1 研究对象、数据来源与统计分析

(1)实证研究对象的选择。产业的技术创新实践表明，不同技术及知识密集度产业的技术创新范式选择及创新效率具有显著的差异性，因此选择异质性较为突出的产业为例进行实证研究时，其产业技术创新范式的差异可能是由其产业异质性造成的，导致无法揭示其技术创新范式选择的内在规律。基于此，兼顾研究目的及实践指导意义，考虑到高端装备制造业在国民经济体系中的重要作用，选择高端装备制造业作为实证研究对象。在具体产业的选择上，参考王成东和黄鲁成等对高端装备制造业的界定方法[21，30]，选择《中国科技统计年鉴2019》 (5-3部分)中高技术产业与高端装备制造业交集产业作为实证研究对象，其具体产业包括电子及通信设备制造业、 计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业等32个细分行业。

为了进一步揭示产业自主技术创新效率、技术引进效率及综合技术效率的规律，选择美国、日本、德国、英国、法国、韩国六个技术创新强国作为对比对象，进行国家间高端制造业技术创新效率的对比性分析。

(2)实证研究数据来源。行业视角下的研究数据来源为《中国科技统计年鉴2019》，其中，用于评价 “产业技术创新产出”和 “技术引进投入”的数据来源于年鉴中 “5-3高技术产业R&D活动及相关情况”；用于评价 “自主技术创新投入”的数据以 “5-3高技术产业R&D活动及相关情况”的 “R&D经费内部支出”项为依据，基于年鉴中 “2-9按行业分类工业企业R&D经费内部支出”的数据测度试验发展支出、人员劳务费、资产支出与R&D经费内部支出的比例，进而通过计算求得。在进行比例测度时采用细分行业的比例作为依据进行计算，从而有效保证了计算结果的准确性和可靠性。

国家视角下的研究数据来源如下：中国高端装备制造业的相关数据通过对行业数据的整理求得；美国、日本、德国、英国、法国、韩国的相关数据主要来源分别为OECD数据库、世界银行公开数据库、欧洲专利局、美国专利局和韩国科学技术计划评价院等。其中，韩国科学技术计划评价院较为系统地给出了各技术创新强国的自主技术创新 (研发)投入数据。对于因统计口径及统计指标等造成的数据缺失问题，本文根据实际需要对缺失数据采取了数据转化、替代指标等处理方式进行处理。对于统计时段不统一的问题，采取将实证研究对象各指标数据按其既有增速的平均值转化为2018年数据的方式进行处理，以实现与中国数据的匹配。针对上述处理方式可能影响数据准确性的问题，本文一方面对相关领域专家进行调研，对数据的总体可靠性进行定性判断；另一方面预留部分确定性指标用于对上述方式进行校验，结果显示通过数据转化和替代指标等方式获得数据的误差在5%以下，所得数据能够较为准确地反映实证研究对象各指标的实际情况。

(3)实证研究对象的统计分析。基于行业视角对实证研究对象进行统计性分析可以得出结论：首先，高端装备制造业的技术创新资源投入和成果产出量均更高，显示中国高端装备制造业是一个高创新投入、高创新产出的创新密集型产业；其次，各高端装备制造业细分行业在产业技术创新资源投入和成果产出量上具有较大离散性，资源投入和成果产出量最大细分行业是最小细分行业的数百倍之多，个别资源投入量较少细分行业的部分资源投入量甚至为0，显示不同细分行业在技术创新资源投入和成果产出方面具有较高的离散性；最后，我国高端装备制造业用于自主技术创新的资源投入远高于用于技术引进的资源投入，前者是后者的5.8倍，显示高端装备制造业领域中自主技术创新已成为行业主要创新范式。行业视角下中国高端装备制造业技术创新资源投入和成果产出的统计性指标如表2所示。

表2 基于行业视角的实证研究对象统计性指标 单位：项/万元

需要指出的是，资源投入为0的情况影响了基于DEA方法效率测度的有效性和准确性，因此在实证研究过程中采用极小量 (0.1)进行代替。通过对该极小量取值的调整进行该方法稳健性的检验，发现调整该值不会对效率评价结果产生显著影响，采用该方法进行处理具有较高的可行性和有效性。

基于国家视角对实证研究对象进行统计性分析可以得出结论：首先，在高端装备制造业技术创新产出方面，中国在专利申请数方面排名全球第一，而美国则在新产品销售收入方面排名第一；其次，在高端装备制造业自主技术创新投入和技术引进投入方面美国均位居世界第一，而英国和法国在创新投入方面则相对较少；最后，我国高端装备制造业的创新投入处于中等偏上水平，该结果与我国对高端装备制造业技术创新高度重视且不断增加创新资源投入的事实相符，而我国高端装备制造业的创新处于全球先进水平，尤其是专业申请数位居全球第一，但新产品产值则与美国有较大差距，该结果表明我国重创新而轻转化的问题仍然存在。国家视角下中国高端装备制造业技术创新资源投入和成果产出的统计性指标如表3所示。

表3 基于国家视角的实证研究对象统计性指标 单位：项/万元

2.2 行业与国家二维视角下技术创新效率测度与分析

(1)基于行业视角的中国高端装备制造业技术创新效率测度及分析。采用DEA方法，利用软件DEAP对高端装备制造业自主技术创新效率、技术引进效率及综合技术创新效率进行测度，测度过程中的主要参数选择如下：一是测度以输入为导向 (Input Orientated)；二是采用纯技术效率指标模型 (VRS)；三是采用多阶段算法 (MULTI-STAGE DEA)。通过测度得到高端装备制造业自主技术创新效率、技术引进效率及综合技术创新效率值，部分细分行业的技术创新效率如表4所示。

表4 基于行业视角的技术创新效率

从三种技术创新范式的综合效率视角来看，技术创新效率均未达到0.9的水平，考虑到测度过程中的数理因素，推断高端装备制造业技术创新效率仍然存在较大的提升空间。通过对三种技术创新范式下技术创新综合效率的对比性分析可以看出，技术创新效率呈现出综合技术创新效率高于技术引进效率 (0.849>0.820)、技术引进效率高于自主技术创新效率 (0.820>0.709)的规律。该结果一方面说明对于高端装备制造业而言，其自主技术创新能力虽在5G和高铁等领域形成了局部技术突破，但总体而言其成果产出效率仍有待提升，采用技术引进的技术创新范式更有利于产业尽快通过模仿创新获得专利和新产品层面的技术创新产出；另一方面，无论是自主技术创新还是技术引进，其效率都低于综合技术创新，说明对于高端装备制造业而言，不仅要大力推进自主技术创新，而且要进行适度的技术引进，形成自主技术创新与技术引进协调发展的综合技术创新机制。然而，上述研究结论作为产业层面的技术创新规律，并不能说明在企业层面也要追求技术引进或综合技术创新等高效率创新范式，企业应根据其具体情况选择合适的技术创新范式。

从三种技术创新范式细分效率的视角来看，均呈现出规模效率高于纯技术效率这一规律 (0.868>0.823，0.937>0.881，0.926>0.915)，该结果表明高端装备制造业的规模状况更有利于其达到DEA有效，该结果与中国企业 “先做大、再做强”的发展路径，以及企业规模普遍较大，更易实现规模经济效应的产业现状相符；而纯技术效率相对较低则表明高端装备制造业的广义管理能力和技术水平相对较低，需进一步完善技术创新管理机制，改进技术创新环境，优化技术创新资源配置来提高产业技术创新效率。

从高端装备制造业细分行业技术创新效率的视角来看，无论是自主技术创新效率、技术引进效率还是综合技术创新效率，各细分行业间均存在较大的离散性。部分细分行业目前已经实现了DEA有效，如通信终端设备制造业、电子电路制造业和计算机零部件制造业三种创新范式下的综合效率、纯技术效率和规模效率均已达到效率最优值1；而技术创新效率较低的集成电路制造业的自主技术创新效率、技术引进效率和综合技术创新效率则仅为0.256、0.296和0.304，效率差距十分显著。从细分行业大类视角来看，其自主技术创新效率、技术引进效率和综合技术创新效率亦呈现出一定的差异性，如在自主技术创新效率方面，效率最高的行业为医疗仪器设备及仪器仪表制造业；而在技术引进效率和综合技术创新效率方面，效率最高的行业则为计算机及办公设备制造业。上述结论与中国高端装备制造业各细分行业的创新状况和发展状况基本相符。

从规模效益视角来看，在共计96 (32×3=96)个DMU中，规模收益递增 (irs)、不变 (crs)和递减 (drs)的DMU个数分别为23个、30个和43个，该结果表明高端装备制造业中相对多数细分行业的技术创新收益会随其规模增大而降低，从而影响其技术创新效率的提升。因此可以初步推断，适度控制高端装备制造业技术创新资源的投入总量，并调整其投入结构，可有效提升其技术创新效率。由于尚存在多个DMU是规模收益递增和不变的，因此为了达到DEA有效而进行的技术创新资源的投入总量和结构调整不会过大。

(2)基于国家视角的高端装备制造业技术创新效率测度及分析。采用前文方法及参数设定对基于国家视角的高端装备制造业技术创新效率进行测度，得到的结果如表5所示。

表5 基于国家视角的高端装备制造业技术创新效率

从全球各技术创新强国三种技术创新范式的综合效率视角来看，虽然总体呈现出综合技术效率 (0.925)高于技术引进效率 (0.834)、技术引进效率 (0.834)高于自主技术创新效率 (0.773)的特点，但并未呈现出普遍的规律性，如从全球范围来看中国 (1.000>0.775)和英国 (0.965>0.885)等国家的技术创新效率仍符合上述特征，但是美国 (0.900<1.000)和日本 (0.688<0.862)等国家的技术创新效率则呈现出技术引进效率低于自主技术创新效率的特征。结合各国技术创新实践可以看出，处于技术创新领先地位的国家采取自主技术创新范式更有利于提升其技术创新效率，而相对落后的国家则更适宜采用技术引进的技术创新范式。七个国家中自主技术创新效率最高的国家为美国 (1.000)，说明其自主技术创新效率已达到效率前沿面，这与全球及美国当前自主技术创新发展现状相符，美国仍是全球范围内自主技术创新效率最高的国家。中国的自主技术创新效率在全球范围内处于中上游水平，在测评七个国家中处于中间位置，该结果说明中国高端装备制造业的自主技术创新效率已获得大幅提升。技术引进效率最高的国家为中国 (1.000)，说明中国的技术引进效率已达到效率前沿面，这与中国具备强大技术引进、消化和吸收能力的现状高度相符。

从全球各技术创新强国三种技术创新范式的细分效率视角来看，同样呈现出规模效率高于技术效率的规律 (0.918>0.708，0.899 >0.754，1.000>0.925)，该结果说明目前全球范围内的各个国家在技术创新领域均投入了大量资源，但技术创新管理机制及技术创新环境均需要进一步优化，才能提高各种资源的配置效率。

通过上述分析可以看出，不同国家的自主技术创新效率与技术引进创新效率间的关系存在较大异质性，并未呈现出统一的一致性规律，而中国高端装备制造业呈现出自主技术创新效率低于技术引进创新效率的特征。中国高端装备制造业的技术引进效率在测度国家中处于第一位，而自主技术创新效率则处于中上游水平。

综上所述，在产业技术创新资源约束背景下，为了尽可能多地获得技术创新产出，产业应以效率为导向进行技术创新范式选择和创新资源配置，即先从技术引进开始，在获得技术创新规模效应、不断提升自身技术创新管理能力和技术水平的基础上再进行自主技术创新，进而实现综合技术创新。

2.3 技术创新资源优化配置

为了更好地从细分行业视角揭示中国高端装备制造业技术创新资源的优化配置策略，基于行业视角，运用前文模型对中国高端装备制造业自主技术创新、技术引进及综合技术创新达到DEA有效时各类资源投入量和理想投入结构进行测度，得到高端装备制造业技术创新资源投入目标值，部分结果如表6所示。

通过对达到DEA有效时中国高端装备制造业各类技术创新资源投入量和理想投入结构的分析，可以得出如下结论：

一方面，通过对技术创新资源原投入量和目标投入量的对比分析可以看出，无论是自主技术创新、技术引进还是综合技术创新，都需要对技术创新资源的投入量进行优化才能达到DEA有效。具体的调整策略是减少各类技术创新资源的投入量，各类技术创新资源的具体减少量如表6中 “调整策略”行所示。但从中国高端装备制造业细分行业的视角来看，仅部分细分行业需对其技术创新资源的投入量进行相应调整，调整依据如表6中32个DMU的DEA有效投入量所示。另一方面，从技术创新资源投入结构视角来看，实现其自主技术创新DEA有效的试验发展支出、人员劳务费支出和资产支出比例为10:4:1；实现其技术引进DEA有效的技术引进经费支出、技术改造经费支出、购买境内技术经费支出和消化吸收经费支出的比例为81:41:28:1；实现其综合技术创新DEA有效的试验发展支出、人员劳务费支出、资产支出、技术引进经费支出、技术改造经费支出、购买境内技术经费支出和消化吸收经费支出比例为508:230:51:72:37:25:1。可见，在中国高端装备制造业技术创新过程中，试验发展支出、人员劳务费和技术引进经费支出是消耗创新资源最多的领域。

表6 中国高端装备制造业技术创新资源投入目标值

3 成果与启示

(1)基于创新资源的稀缺性，从效率视角构建产业技术创新范式选择体系：从产业技术创新投入和创新成果产出两个维度分别构建产业自主技术创新、技术引进和综合技术创新效率的评价指标体系；确定产业创新效率评价方法及其测度模型，构建不同创新范式下的产业技术创新效率评价概念模型；以DEA有效为目标构建产业技术创新资源优化配置模型。

(2)从行业及国家二维视角，以中国高端装备制造业为例进行实证研究，揭示出产业技术创新效率存在如下规律：一是不同国家高端装备制造业自主技术创新效率与技术引进效率间的关系存在较大异质性，因此效率视角下不同国家技术创新范式的选择也具有异质性；二是中国高端装备制造业各细分行业的技术创新效率仍有较大提升空间，且呈现出综合技术创新效率高于技术引进效率、技术引进效率高于自主技术创新效率的规律；三是无论是基于行业还是国家视角，产业技术创新效率均呈现出规模效率高于纯技术效率的规律，说明技术创新管理机制和技术创新环境有待改善；四是中国高端装备制造业各细分行业的技术创新效率存在较大的离散性；五是适度控制技术创新资源的投入总量、优化技术创新资源投入结构，可有效提升其技术创新效率。

(3)以中国高端装备制造业为例，从技术创新效率视角提出产业技术创新范式选择和创新资源配置的依据：一是为了尽可能多地获得技术创新产出，产业应以效率为导向进行技术创新范式选择和创新资源配置；二是从效率视角来看，产业应先从技术引进开始，在获得技术创新规模效应、不断提升自身技术创新管理能力和技术水平的基础上再进行自主技术创新，进而实现综合技术创新；三是在技术创新过程中，试验发展支出、人员劳务费和技术引进经费支出是消耗创新资源最多的领域；四是应按特定比例对技术创新资源的投入比例进行调整才能实现DEA有效。

需要指出的是，在产业技术创新实践过程中，效率仅是进行创新范式选择和创新资源配置的依据之一，还需综合考虑技术竞争、技术环境、企业战略与资源、技术自主性与独立性等要素，并在此基础上做出科学的技术创新决策。此外，由于统计口径差异及部分指标数据为0等原因，本文在实证研究过程中采用了转化数据和替代数据，虽然进行了数据合理性和有效性检验，但仍可能影响研究结果，尤其是创新资源配置结构测度结果的精确性，这是后续研究中需要进一步解决的问题。