本文是一篇企业管理论文，笔者结合本文有关创新效率与影响因素的研究，为了进一步帮助我国高技术企业更好地分析创新效率存在的问题，从而使得企业的投入资源被充分利用。
第一章 绪论
一、研究背景及意义
（一）研究背景
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伴随着科学技术的持续进步与变革带来的深刻而全面的经济社会变化，在新经济增长理论的引导下，人们越来越普遍、越来越清晰地认识到了知识的生产和应用成为新的经济增长动力的必然性和重要性。各类经济形态对知识生产的依赖也越来越显性化。由于知识生产的本质特征就是知识创新，而且作为知识生产的外在标志，创新一词更容易识记和交流，也更有包容性和成长性，所以，用创新一词来代指新的经济增长模式，进而探索其内在规律，自然地成了主流的学术习惯。
就现实层面来说，创新对于企业的必要性主要表现在以下几个方面：其一，创新尤其是技术创新可以革新技术和工艺，提高投入要素的利用率，从而降低成本；其二，创新可以不断促进产品更新换代，不断地为企业创造价值。其三，创新是企业应变能力的不竭来源，只有持续适应外界市场环境的变化，才能在瞬息万变的竞争环境中立于不败之地。而对于以创新和技术为生命源泉的高技术企业来说，创新的必要性更加明显。高技术企业以生产高技术含量产品为主，具有知识和技术密集性、研发投入大的特点。假若创新是其他企业的生存和发展的基础，那么创新就是高技术企业生命的源泉。高技术企业一方面要面对日益繁杂、瞬息万变的市场环境和动态激烈的国际环境，积极开展突破性创新研究，以实现技术追赶和弯道超车，另一方面又要面对自身发展局限，适当开展渐进性创新研究，因为与突破性创新相比，渐进性创新成本低，创新周期短，具有较高的市场导向性，符合低成本快速实现经济效益的需要。
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二、文献综述
（一）创新效率评价研究
创新效率评价研究，从评价方法上分类，可以分为参数法和非参数法；从评价对象上分类，可分为国家创新评价、区域创新评价和企业创新评价。同时，为了后续实证研究的选取评价指标工作做准备，本文对学者们创新效率评价指标也将进行简单论述。
1.国外研究现状
国外学者对于效率测度的研究开启较早。由于生产前沿理论的发展，基于生产前沿的参数法和非参数法成为应用最广泛的效率测度方法。根据是否提前设定参数，可分为非参数法和参数法，其中非参数法以数据包络分析为代表，参数法以随机前沿分析为代表。数据包络分析法（Data Envelop Analysis，DEA）最早是由Farrell于1957年提出，主要是利用数学规划的思想来求取最优的生产前沿面并测度技术效率的非参数效率测度方法[3]。在此基础上，学者们对DEA模型进行扩展研究，建立了规模报酬可变和规模报酬不变的两种形式的模型。由于规模报酬可变模型可以进一步分解研究，因此应用更加广泛。为了使数据包络模型更好地适用于所选取的研究对象，学者们对传统的数据包络模型进行了改进和优化。Fare等将Malmquist指数引入数据包络模型，实现了决策单元的动态效率的比较分析[4]。Tone在DEA模型的目标函数中引入松弛变量，建立了SBM模型，以解决决策单元投入和产出变量的松弛性问题，但是依旧未解决决策单元间的排序问题[5]。为了解决此问题，Tone将超效率数据包络模型引入原有的SBM模型，建立了Super-SBM模型，从而解决了决策单元间的排序问题[6]。后续还有考虑了投入产出数据的多样性的EBM模型[7]，以及修正效率估计偏差的Bootstrap-DEA模型。参数法的代表随机前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）是由Aigner和Meeusen等等首次提出的基于参数设定的效率测度方法。与数据包络分析方法相比，随机前沿分析法可以考虑环境变量和随机冲击因素的影响。Haschka R E等基于考虑了空间依赖和溢出效应的贝叶斯随机前沿方法，研究本地网络、竞争溢出或区位优势在多大程度上影响了企业层面的创新过程[8]。
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第二章 概念界定及相关理论
一、概念界定
本研究涉及的高技术企业、突破性创新和渐进性创新的概念，仍具有一定的争议。
（一）高技术企业
“高技术”一词首次出现于1970年由美国国家科学院撰写的《技术与国家贸易》中。对于高技术企业的定义，科技部、财政部和国家税务总局共同制定的《国家重点支持的高技术领域》中定义高技术企业为“在以自主知识产权为核心的基础上，不断进行研究、开发和转化新产品的生产经营的居民企业”[88]。《现代科学技术名词选编》定义高技术企业为应用某一领域的高技术研究成果，进行高技术创新，以生产高技术产品，或提供高技术信息服务为主要活动的新型企业[89]。
相关文献资料对高技术企业的界定并未达成一致。曾宪龄等认为成功的高技术企业应当具有高创新性、高度的科技开发能力和现代管理能力等条件[90]。杜小滨认为高技术企业是在国家规定的高技术产业范围内的从事高新技术产品研发和生产的企业，并且技术性收入和高新技术产品的销售收入的总和应当占总收入的60%以上，高新产品研发经费应当占总销售额的4%以上[91]。郑美群认为高技术企业是建立和成长于高技术基础之上具有较强的研究开发能力的智力密集型企业[92]。刘永松等认为高技术企业是以技术领先为发展战略，以高科技产品的开发和管理为主要业务的企业[30] 。俞立平等认为高技术企业是在国家规定的高技术产业范围内以创新能力提升为首要目标的，以专利等技术成果为基础进行新产品研发、生产和转化活动的企业[93]。
《中国高技术产业统计年鉴》中并没有对高技术企业的详细定义，但是众所周知，企业是产业的细胞，其中关于高技术产业的定义可以提供一定的参考。统计年鉴中对高技术产业的定义是“高技术产业是国民经济行业中R&D投入强度相对较高的制造业行业，包括医药制造、电子及通信设备制造、计算机及办公设备制造、医疗仪器设备及仪器仪表制造业”。
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二、相关理论
（一）创新理论
1.熊彼特创新理论
1911年熊彼特的《经济发展理论》问世后，“创新”概念首次进入人们视野。熊彼特认为，创新应是“将前所未有的生产要素与生产条件的组合引入现有的生产体系之中”，而社会的不断更新和发展需要不断地去实现这种“新组合”。并且，实现“新组合”的目的在于不断的获取高额利润，实现经济效益。熊彼特强调技术与经济效益相结合，创新就是为了获得“新”利润和更高利润的获得方式，并且熊彼特认为发明若不能转化为经济利益就不能称之为“创新”，即创新应使得企业获得现实性的利润以促进企业经济发展，同时也会导致其他没有创新或者无法创新的企业被淘汰，熊彼特称之为“创造性毁灭”[99]。可见，比起技术研发能力，熊彼特更加强调创新主体的成果转化能力。只有将创新成果转化成实际的经济利益，才能真正的促进创新主体的发展。
熊彼特认为，一般只有大型企业才有能力拥有独立研发部门进行创新活动，所以决定了企业规模是企业创新过程中的关键性影响因素。熊彼特同时支持垄断市场结构有利于创新，因为垄断可以形成进入市场壁垒，进而对企业新产品形成事实保护[100]。现有研究中多用企业规模和产业集聚度等来计量垄断特征，确实也有研究显示这些变量对创新产出或投入等创新相关变量呈现正向促进作用。
2.内生增长理论
内生增长理论（也称新经济增长理论）是在新古典经济增长理论的基础上发展而来的。内生增长理论将新古典经济增长理论中的“劳动力”的概念扩大化为“人力资本投资”，与“劳动力”的概念相比增加了人力资源的技能和教育水平等[101]。Lucas的理论认为企业通过增加人力资本投入可以实现技术进步，其中的影响机制是人力资本的累积可形成知识溢出效应，人力资本实现积累越多，主体的价值增值速度越快[102]。置于创新效率视角，大多数研究在计算决策单元的创新效率时，都会将人力资本投入作为创新投入，尤其是测度高技术企业的创新效率时，人力资本投入是关键性投入。
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第三章 高技术企业创新效率评价指标体系的构建 ............................ 18
一、高技术企业发展现状及存在的问题 ................................ 18
(一)生产经营现状 ................................... 18
(二)创新投入现状 ..................................... 19
第四章 高技术企业创新效率评价 ............................ 28
一、静态创新效率分析 ................................ 28
(一)突破性创新角度 .................................. 28
(二)渐进性创新角度 ................................. 30
第五章 高技术企业创新效率影响因素分析 ............................. 45
一、高技术企业创新效率影响因素 ............................ 45
二、突破性创新角度 ...................................... 47
第五章 高技术企业创新效率影响因素分析
一、高技术企业创新效率影响因素
高技术企业的创新效率不仅与自身特点相关（如企业规模、对外开放度等），也与产业环境（如创新氛围、产业集聚度等）高度相关。与此同时，所处国家的政策环境也会影响高技术企业的创新效率，如政府支持度。本部分从行业层面探寻高技术企业的影响因素，进而对高技术企业的发展提出可供参考的建议。
（1）企业规模
肖仁桥认为企业规模可以显著抑制高技术企业创新效率[50]。余泳泽认为大规模企业因为具有规模经济性和较高的抗风险能力，具有较高的技术创新效率[33]。杨青峰提出完全不同的意见，认为企业规模与创新效率之间的关系并不是简单的线性关系，而是呈现倒U型关系[55]。学术界对于企业规模对创新效率的影响作用并未达成一致。借鉴范德成的研究，用主营业务收入的均值来计量企业规模变量[34]。
（2）政府支持度
范德成认为政府支持可以显著提升高技术产业创新效率[34]，而谢伟认为政府支持与技术创新效率之间存在负向影响关系[58]。政府倾向远期回报，而企业致力于短期利益。沿用政府支持的惯用指标，用政府资金占R&D内部资金比重计量，并将该变量滞后一期，以解决互为因果的内生性问题[34, 118]。
（3）对外开放度
严佳等认为对外开放程度显著抑制了技术开发阶段创新效率的提升[59]，而陈建丽的研究显示对外开放度与整体创新效率呈现高度正相关[53]。相较于国内技术竞争，国外技术竞争更加激烈。高技术企业会增加对技术研发的投入，以增强国际竞争力。对外开放度的惯用指标是行业出口交货值占主营业务收入的比率，但是2017年及其以后《高技术产业统计年鉴》取消了出口交货值的报出，所以用出口占新产品销售收入的比值替代。
企业管理论文参考
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第六章 研究结论与建议
一、研究结论
通过对高技术企业创新效率进行行业层面的静态测度、动态测度以及分阶段测度，并对共享投入两阶段效率进行行业层面的影响因素分析，并将结果转化为企业角度，可得到以下结论：
第一，在静态创新效率方面，高技术企业的渐进性创新效率总体上比突破性创新效率高。进一步分析静态创新效率的主要限制因素，可以得出规模效率和纯技术效率分别是突破性创新和渐进性创新效率的主要限制因素。
第二，在动态创新效率方面，突破性创新和渐进性创新下全要素生产率变动及其分解指标的变化趋势大致相同。从效率分析可以得出，突破性创新和渐进性创新的全要素生产率增长的主要促进因素分别是技术进步效率变动和技术效率变动。因此对待突破性创新应该注重学习和积累科学技术知识，对待渐进性创新应该努力提高公司的管理水平。
第三，在分阶段效率方面，总的来说，突破性创新的效率表现要比渐进性创新更好一些。根据突破性创新和渐进性创新的二维象限图，归类四大行业的类型，可得到：医药行业的突破性创新和渐进性创新均属于低研发低转化类型；计算机及办公设备制造业的突破性创新属于高转化类型；电子及通信设备制造业的突破性创新和渐进性创新大体属于高研发类型；医疗仪器设备及仪器仪表制造业在渐进性创新角度下属于高研发低转化，在突破性创新角度下属于低研发低转化，总体属于低转化类型。
第四，在创新效率影响因素方面，政府支持、产业聚集度和创新氛围对突破性创新和渐进性创新均起着关键性影响作用，而企业规模仅对突破性创新的转化效率起着关键性影响作用。其中仅有创新氛围是正向影响因素，其他关键性影响因素均呈抑制作用。
参考文献（略）