摘要：數(shù)字信息技術(shù)正不斷改變產(chǎn)業(yè)研發(fā)形態(tài)，尤其在以研發(fā)為基礎(chǔ)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中，其影響更為顯著。本文基于2011至2021年30個省份的面板數(shù)據(jù)，使用動態(tài)DEA-Malmquist指數(shù)方法測度數(shù)字技術(shù)支持下全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率及其分解。并運用Dagum基尼系數(shù)系統(tǒng)的分析了研發(fā)效率的區(qū)域差異。研究表明：研究期內(nèi)，全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率、技術(shù)效率和技術(shù)進步率分別實現(xiàn)了年均3. 7%、1.2%、2.5%的增長，技術(shù)進步是提升研發(fā)效率的主要原因：總體差異呈現(xiàn)下降趨勢，區(qū)域間差異是八大綜合經(jīng)濟區(qū)總體差異的主要來源，而區(qū)域內(nèi)部的兩極化現(xiàn)象則呈現(xiàn)從加劇到減緩的變化趨勢。

關(guān)鍵詞：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)：研發(fā)效率；區(qū)域差異；DEA-Malmquist指數(shù)；Dagum基尼系數(shù)

基金項目：河北省教育廳科學(xué)研究項目資助“河北省數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展效率的非參數(shù)統(tǒng)計研究”（ZD2022062）

中圖分類號：F276. 44 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1674-537X（2024） 07. 0086-09

一、引言

黨的二十大報告強調(diào)，“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。據(jù)中國信通院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展研究報告（2023年）》顯示，2022年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到50.2萬億元，數(shù)字經(jīng)濟占GDP Lk重達到41. 5%。數(shù)字經(jīng)濟作為推動實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎，正加速促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，作為實體經(jīng)濟的堅實支柱和關(guān)鍵組成部分，其研發(fā)效率關(guān)乎著國際市場中的競爭地位。數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，與制造業(yè)的深度融合，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)活動帶來了前所未有的革命性變革，不僅顯著提升了研發(fā)效率，降低了研發(fā)成本，還極大地增強了產(chǎn)業(yè)的國際競爭力。然而，數(shù)字技術(shù)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的影響并非一概而論，而是受到經(jīng)濟發(fā)展水平、科技創(chuàng)新能力、以及政策環(huán)境等多方面因素的共同制約，呈現(xiàn)出區(qū)域間的顯著差異。因此，深入測度并系統(tǒng)分析數(shù)字技術(shù)支持下的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率及其差異，對于科學(xué)制定差異化發(fā)展戰(zhàn)略、精準(zhǔn)施策以推動實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展及實現(xiàn)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，具有重要的意義。

回顧以往研究，許多學(xué)者基于傳統(tǒng)投入研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率。相關(guān)研究結(jié)果表明，技術(shù)進步率取代了以往技術(shù)效率的主要地位，成為推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率增長的主要動力，且效率長期變動形態(tài)的分布存在地理相關(guān)性。由此可見，技術(shù)進步正逐漸成為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率提升的主要推力。而隨著數(shù)字技術(shù)突破與數(shù)字經(jīng)濟的廣泛發(fā)展，不少學(xué)者除了結(jié)合數(shù)字技術(shù)特征、產(chǎn)業(yè)狀況來構(gòu)建更全面的經(jīng)濟發(fā)展評估體系外，還區(qū)分界定了新興產(chǎn)業(yè)等數(shù)字部門與受數(shù)字技術(shù)滲透影響下的非數(shù)字部門，對比分析數(shù)字化投入對制造業(yè)技術(shù)效率的異質(zhì)性影響，系統(tǒng)地研究了數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字技術(shù)等對創(chuàng)新能力、研發(fā)效率與實體經(jīng)濟質(zhì)量的顯著促進作用。

通過對已有文獻的梳理可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)的研究內(nèi)容日益豐富，但還存在一些不足：一是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的研究評價主要側(cè)重于傳統(tǒng)的研發(fā)投入，而忽視了數(shù)字技術(shù)作為新興投入要素對研發(fā)效率評估的全面性和準(zhǔn)確性的影響：二是研究數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率之間的關(guān)系，較少研究數(shù)字技術(shù)影響下中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率與區(qū)域差異。因此，本文在綜合考慮傳統(tǒng)投入與數(shù)字投入的基礎(chǔ)上，重新測度了全國30個省份（西藏、港澳臺除外，下同）的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率水平，并系統(tǒng)地以全國八大綜合經(jīng)濟區(qū)作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，深入探討了不同區(qū)域間在數(shù)字技術(shù)支持下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的差異。

二、研究方法

（一）動態(tài)DEA-malaquist指數(shù)方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA方法）核心在于構(gòu)建一個理想的前沿面，根據(jù)決策單（DMU）元與該前沿面的差距來衡量其效率。Fare等 （1992）最早提出利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法構(gòu)建DEA -Malmquist動態(tài)指數(shù)模型，根據(jù)Fare等的相關(guān)理論，DEA -Malmquist的計算公式為：

公式（1）展現(xiàn)了t+l期相對于t期的Malmquist指數(shù)變化。當(dāng)Malmquist指數(shù)大于1時，表明從t到t+1時期的研發(fā)全要素生產(chǎn)率（研發(fā)效率）是增長的，反之若小于1，則說明是下降的?？梢詫剑?）進一步變換得如下公式：

公式（2）的第一項代表技術(shù)效率（Effch），第二項代表技術(shù)進步率（Tech）。在規(guī)模報酬的不同變化下Malmquist指數(shù)可進一步分解為純技術(shù)效率（Pech）和規(guī)模效率（Sech）：

M（xt+1，yt+1，x‘，y‘）=Tfpch=Effch×Tech= （Pech×Sech）×Tech（3）

（二）Dagum基尼系數(shù)

Dagum （1997）提出將總體基尼系數(shù)分解為區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異、以及兩者之間的交互作用（超變密度）三部分，來測算區(qū)域的差異。其公式如下：

公式（4）至公式（12）中，C表示總體基尼系數(shù)，Gu為區(qū)域內(nèi)差異值，Cb表示區(qū)域間差異值，Gt表示超變密度值，Cii表示第i個區(qū)域的基尼系數(shù)，Gim表示第i個和第m個區(qū)域間的基尼系數(shù)。yij表示第i個區(qū)域第j個省份的研發(fā)效率，n為省份個數(shù)，k為區(qū)域個數(shù)，ni為第i個區(qū)域中省份個數(shù)，μ為各區(qū)域研發(fā)效率的均值，并根據(jù)取值大小做出了排序。Dim表示第i個和第m個區(qū)域間研發(fā)效率的相對影響，dim表示區(qū)域間研發(fā)效率的差值，即區(qū)域i和m中所有的yij - yir＞0的數(shù)學(xué)期望，Pim與之類似。Fi表示第i個區(qū)域的累積密度分布函數(shù)。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

（一）產(chǎn)出指標(biāo)

現(xiàn)有研究主要聚焦于經(jīng)濟產(chǎn)出與科技產(chǎn)出兩大維度，以綜合評估高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)成效。一方面，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟產(chǎn)出，其核心構(gòu)成包括銷售額、利潤及市場份額等關(guān)鍵量化指標(biāo)，這些指標(biāo)不僅直觀展現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)在市場中的競爭力，還深刻體現(xiàn)了其對整體經(jīng)濟增長的積極貢獻。另一方面，科技產(chǎn)出作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的核心驅(qū)動力，不僅顯著提升了產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率與核心競爭力，還激發(fā)了產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活力，進而促進了產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

本文選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品銷售額和專利申請數(shù)作為反映其經(jīng)濟產(chǎn)出與科技產(chǎn)出的指標(biāo)。其中，專利申請數(shù)是衡量產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新積累能力的重要指標(biāo)：而新產(chǎn)品的銷售額則主要反映了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢及市場需求，作為最終產(chǎn)出的重要組成部分，新產(chǎn)品往往代表著技術(shù)創(chuàng)新與進步在經(jīng)濟效益上的直接體現(xiàn)，是數(shù)字經(jīng)濟賦能產(chǎn)業(yè)技術(shù)進步的具體表現(xiàn)。

（二）投入指標(biāo)

本文選擇的投人參考郭本海的研究成果，將投入指標(biāo)分為數(shù)字類與非數(shù)字類。

1．非數(shù)字資本投入。相較于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)以其研發(fā)經(jīng)費占總產(chǎn)值比例顯著高于其他產(chǎn)業(yè)平均水平的顯著特征，成為引領(lǐng)經(jīng)濟發(fā)展的重要的先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開大量的研發(fā)投入，這些投入涵蓋了研發(fā)人員、經(jīng)費等多個方面，是評估高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入強度的重要標(biāo)尺。綜合考慮，本文選擇將Ramp;D人員全時當(dāng)量、技術(shù)改造經(jīng)費支出、Ramp;D資本存量作為非數(shù)字類投入指標(biāo)。技術(shù)改造經(jīng)費支出指的是企業(yè)將科技成果轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力，以提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量所支出的費用。而Ramp;D資本存量，則作為研發(fā)活動長期積累的結(jié)果，不僅反映了研發(fā)資本的累積程度，還預(yù)示著未來產(chǎn)出的潛力，產(chǎn)出不僅受到當(dāng)期研發(fā)投入的直接影響，還深受研發(fā)資本存量的間接影響。因此，本文采用永續(xù)盤存法來估計Ramp;D資本存量，其公式為：

KSt=Rt+（1- δ1） KSt-1（13）

（13）式中的KSt表示第t年Ramp;D資本存量；Rt表示第2年的研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出；δ1表示Ramp;D資本存量的不變折舊率（取文獻中普遍采用的15%折舊率）；KSt-1表示上一期的Ramp;D資本存量。對于基期Ramp;D資本存量KS0，根據(jù)KS0=R0÷（g1 +δ1）計算K So，9i為研究時間范圍內(nèi)研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出平均增長率。

2．?dāng)?shù)字資本投入。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心驅(qū)動力依然聚焦于信息技術(shù)領(lǐng)域，其中，信息通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)既是數(shù)字經(jīng)濟的重要組成部分，也是推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的物質(zhì)和技術(shù)基礎(chǔ)。在學(xué)術(shù)研究中，學(xué)者普遍將ICT產(chǎn)業(yè)細(xì)分為ICT制造業(yè)與ICT服務(wù)業(yè)兩大板塊。本文遵循了行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，將ICT制造業(yè)具體化為“計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)”，將ICT服務(wù)業(yè)則界定為“信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)”。在此基礎(chǔ)上，本文選擇ICT制造業(yè)與ICT服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)性資本存量作為衡量數(shù)字資本投入的關(guān)鍵指標(biāo)。具體而言，對于ICT制造業(yè)生產(chǎn)性資本存量，采用ICT造業(yè)固定資產(chǎn)凈值來近似；而對于ICT服務(wù)業(yè)的資本存量，則通過收集固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)，并運用永續(xù)盤存法進行估算，其公式為：

Kt=It+（1 - δ2） Kt-1（14）

（14）式中的Kt表示第t期的資本存量；It表示第t期的固定資產(chǎn)投資額；δ2表示ICT服務(wù)業(yè)的固定資產(chǎn)折舊率取10. 96%；Kt-1為上一期的資本存量，據(jù)Kt-1=I0÷（g2 +δ2）計算基期資本存量，g2為研究時間范圍內(nèi)固定資產(chǎn)投資的平均增長率。

為更有效地消除價格變動的影響，本文對相關(guān)指標(biāo)進行了平減處理。具體地，以2010年為基期，采用消費價格指數(shù)與固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，分別賦予0．55與0．45的權(quán)重，計算得到Ramp;D價格指數(shù)。對于固定資產(chǎn)投資額，本文采用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進行平減。鑒于自2020年起固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)不再發(fā)布，本文采用建筑業(yè)增加值價格指數(shù)與機械制造業(yè)出廠價格指數(shù)，兩者賦予相同權(quán)重，以替代固定資產(chǎn)價格指數(shù)。對于技術(shù)改造經(jīng)費支出，其往往與先進研究設(shè)備的替代等直接相關(guān)，本文選擇采用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)作為平減依據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)來源

所有數(shù)據(jù)均源自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國價格統(tǒng)計年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》、中國經(jīng)濟大數(shù)據(jù)研究平臺、EPSDATA等。具體指標(biāo)選取如下表1所示。

四、實證分析結(jié)果

（一）全國數(shù)字技術(shù)支持下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率測算與分析

采用相鄰參比的動態(tài)DEA - Malmquist指數(shù)方法，以投入為導(dǎo)向，運用DEAP 2.1軟件對2011至2021年全國30個省份與地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率進行測算，總共30個決策單元，決策單元數(shù)量大于2倍的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量之和，滿足其對決策單元的要求。

1．時間角度。表2從時間進程顯示全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率及其分解效率的均值?？偟膩砜?，2011至2021年全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率呈現(xiàn)上升趨勢，平均每年上升3.7%。效率分解結(jié)果表明總體增長的主要原因是技術(shù)進步與技術(shù)效率的增長，其中起主要作用的是技術(shù)進步率的增長，年均增長2. 5%，技術(shù)效率主要是純技術(shù)效率的增長，均值為1. 013，年均增長1.3%。分時期來看，“十二五”時期研發(fā)效率呈現(xiàn)類似倒“U”形變動，整體為下降趨勢，平均每年下降0．1%。分解來看，下降的主要原因是技術(shù)進步率的退步導(dǎo)致?！笆濉睍r期分年份來看，主要增長年份為研究范圍內(nèi)初始的兩年，其中2012至2013年的增長態(tài)勢明顯，技術(shù)進步率相比上年有了較大增長。而后兩年的研發(fā)效率各自相比上年有明顯的下降，其中2013至2014年相比上年下降18%，而技術(shù)進步率相比上年下降了12. 2%?！笆濉逼陂g研發(fā)效率呈現(xiàn)上升趨勢，年均增長5. 6%，相比“十二五”期間有了明顯的提高。分解來看，增長的主要動力是技術(shù)進步率與技術(shù)效率的共同作用，從技術(shù)效率的分解來看，純技術(shù)效率均值為1. 03，年均增長3%?！笆濉逼陂g分年份來看，2017至2018年研發(fā)效率相比上年的增長最明顯，根本動力是技術(shù)進步，比上年增長12. 6%，阻止了技術(shù)效率下降帶來的阻礙?！笆奈濉睍r期第一年的研發(fā)效率主要是技術(shù)進步率的作用，技術(shù)進步率相比2019年至2020年有了極大的增長，其他效率均有所下降。

2．區(qū)域角度。表3顯示了全國八大綜合經(jīng)濟區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率及其分解效率均值。由表3可知，除大西南地區(qū)外，其余地區(qū)均表現(xiàn)出研發(fā)效率的增長趨勢。其中，大西北地區(qū)的增長幅度最為顯著，年均增長率達到9. 6%：相比之下，東部沿海地區(qū)的增長幅度最小，僅為0．8%。而大西南地區(qū)的研發(fā)效率年均值為0．998，是唯一出現(xiàn)下降趨勢的區(qū)域，年均下降0．2%。進一步對研發(fā)效率進行分解，發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)增長態(tài)勢的地區(qū)，其研發(fā)效率的提升主要歸因于技術(shù)進步率的增長。北部沿海地區(qū)技術(shù)進步率最高，年均增長率為5. 8%，其次是大西北地區(qū)，年均增長率為4%。而大西南地區(qū)研發(fā)效率的下降則主要由技術(shù)效率的降低導(dǎo)致，這是純技術(shù)效率和規(guī)模效率雙重負(fù)面作用的結(jié)果。雖然該區(qū)域的技術(shù)進步率呈上升趨勢，但未能抵消技術(shù)效率和規(guī)模效率下降帶來的負(fù)面影響。

圖1基于30個省份地區(qū)的各分解效率繪制，以橫軸和縱軸等于1為界限，將坐標(biāo)平面劃分為四個象限。圖中（a）部分展示了研發(fā)效率大于1的省市，而（b）部分則相反。從（a）部分可以看出，研發(fā)效率提升主要得益于技術(shù)進步率與技術(shù)效率的共同促進作用，其中技術(shù)進步率的貢獻更為顯著。在技術(shù)效率方面，規(guī)模效率的提升是主要因素，而純技術(shù)效率則在部分省市中表現(xiàn)出負(fù)面影響。反觀（b）部分，研發(fā)效率的降低則是技術(shù)進步率與技術(shù)效率雙重下降的結(jié)果，其中技術(shù)效率的負(fù)面影響更為顯著，技術(shù)效率中純技術(shù)效率與規(guī)模效率的下降尤為明顯，且純技術(shù)效率的負(fù)面影響表現(xiàn)得更為突出。

3．時間與區(qū)域結(jié)合的角度。圖2顯示了2011年至2021年期間全國八大綜合經(jīng)濟區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在研發(fā)技術(shù)效率、技術(shù)進步率及研發(fā)效率三個方面的變化趨勢。其中，實線代表研發(fā)效率，虛線表示技術(shù)進步率，雙點劃線代表技術(shù)效率。從圖2中可以看出，各綜合經(jīng)濟區(qū)在2011年至2021年間的技術(shù)效率、技術(shù)進步率及研發(fā)效率均表現(xiàn)出不同程度的波動性。特別地，2013年至2015年間，多數(shù)區(qū)域的研發(fā)效率出現(xiàn)了較為顯著的下滑：相反，在2020年至2021年間，則呈現(xiàn)出較為明顯的增長態(tài)勢。進一步分析，發(fā)現(xiàn)各區(qū)域研發(fā)效率與技術(shù)進步率的波動趨勢具有高度的一致性，表明技術(shù)進步率的提升對研發(fā)效率的增長起到了顯著的推動作用。

（二）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的區(qū)域差異分析

1．總體差異與分析。表4為2012至2021年八大綜合經(jīng)濟區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的基尼系數(shù)及其差異貢獻率。由表3顯示可知，八大綜合經(jīng)濟區(qū)的基尼系數(shù)呈現(xiàn)出“W”型波動趨勢，但總體趨勢為下降。

具體而言，總體基尼系數(shù)從2012年的0．284下降至2021年的0．201，年均值約為0．243，在2012年至2016年期間，總體基尼系數(shù)持續(xù)下降，2017年有所回升，隨后幾年再次逐漸降低，但至2021年又出現(xiàn)上升跡象。從差異貢獻率的角度來看，總體差異的主要來源是區(qū)域間差異。在2012年至2014年期間，區(qū)域間差異、超變密度、區(qū)域內(nèi)差異對總體差異的貢獻率依次遞減，表明此階段區(qū)域間差異占據(jù)主導(dǎo)地位：2015年至2019年間，貢獻率排序轉(zhuǎn)變?yōu)槌兠芏?、區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異，顯示出超變密度成為影響總體差異的主要因素：至2020年和2021年，區(qū)域間差異再次占據(jù)主導(dǎo)地位。

進一步分析，區(qū)域間差異貢獻率的均值較高，達到48. 05%，超變密度次之，均值為41. 68%，而區(qū)域內(nèi)差異貢獻率均值最低，為10. 27%，且保持相對穩(wěn)定。此外，區(qū)域間差異與超變密度的貢獻率展現(xiàn)出一種此消彼長的動態(tài)變化。超變密度主要是用于識別地區(qū)間的交叉重疊現(xiàn)象，其貢獻反映了在劃分子群體時時由于交叉項的存在而對總體差距產(chǎn)生影響。這一結(jié)果表明，在2015年至2019年間，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率較高的區(qū)域內(nèi)可能存在部分研發(fā)效率較低的省份，其表現(xiàn)甚至不如研發(fā)效率整體較低區(qū)域中的高效省份，反映出一種內(nèi)部的兩極分化現(xiàn)象，而這種現(xiàn)象在2019年后逐漸減弱。

2．不同區(qū)域內(nèi)部的差異。表5展示了不同區(qū)域內(nèi)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的基尼系數(shù)。針對八大區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均值進行由大到小排序，依次為：大西北、大西南、黃河中游、北部沿海、東北、南部沿海、長江中游、東部沿海。從時間角度分析，南部沿海地區(qū)雖然基尼系數(shù)均值較低，但其基尼系數(shù)總體上卻呈現(xiàn)出上升趨勢。相反，大西北和黃河中游地區(qū)的基尼系數(shù)均值較高，但總體呈現(xiàn)下降趨勢，特別地，大西北區(qū)域在2019年達到了其區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)的最低水平，隨后有所回升。東北區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)呈現(xiàn)波動趨勢，在2019年達到最低值，之后迅速上升。東部沿海地區(qū)在2012年至2016年期間，基尼系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，而此后則轉(zhuǎn)為下降。北部沿海區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)出現(xiàn)上升趨勢，在2019年達到峰值。大西南的基尼系數(shù)則呈現(xiàn)出波動中上升的態(tài)勢，而長江中游地區(qū)的基尼系數(shù)則相對穩(wěn)定，波動較小。

3．不同區(qū)域間差異。表6為不同區(qū)域間的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率基尼系數(shù)均值，從總體均值看，大西北與南部沿海地區(qū)的區(qū)域間差異最為顯著，基尼系數(shù)高達0．273;而長江中游與東部沿海地區(qū)的區(qū)域間差異最小，基尼系數(shù)僅為0．066。具體而言，基尼系數(shù)低于0．1的區(qū)域組合包括：東部沿海-東北、長江中游-東北、長江中游-南部沿海、南部沿海-東部沿海、長江中游-東部沿海：基尼系數(shù)超過0．2的區(qū)域組合則有大西北-南部沿海、大西北-北部沿海、黃河中游-大西北、大西北-東北、大西南-大西北、大西北-東部沿海、長江中游-大西北。其余區(qū)域間的基尼系數(shù)則位于0．1至0．2之間。可以發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)內(nèi)部區(qū)域間的研發(fā)效率差異相對較小，而西部地區(qū)與東部地區(qū)之間的研發(fā)效率差異則相對較大。

五、結(jié)論和建議

（一）研究結(jié)論

本文對數(shù)字技術(shù)支持下我國八大綜合經(jīng)濟區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率進行了測度，并深入分析了地區(qū)間的差異。得出以下結(jié)論：

1．高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的評價研究。（1）總的來看，在研究期內(nèi)，全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢。這一趨勢主要得益于技術(shù)進步率的顯著提升。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)活動在資源配置、管理水平以及技術(shù)水平上均取得了顯著進步，然而，規(guī)模效率方面則普遍表現(xiàn)出下降趨勢，表明存在背離最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的趨勢。（2）分地區(qū)來看，各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率普遍呈現(xiàn)增長態(tài)勢，但增長幅度存在差異。大西北地區(qū)增長最為顯著，而東部沿海地區(qū)增長幅度相對較小，東部沿海地區(qū)資金足、水平高、技術(shù)好，大西北地區(qū)各水平則相對較低，相較于東部沿海地區(qū)技術(shù)進步明顯。而大西南地區(qū)是唯一一個研發(fā)效率出現(xiàn)下降趨勢的地區(qū)，這主要是由于技術(shù)效率的降低所致。大西南地區(qū)在研發(fā)投入配置與規(guī)模上存在不合理之處，同時管理水平也存在一定漏洞。（3）高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的變化趨勢與技術(shù)進步率的變化高度一致，技術(shù)進步是提升研發(fā)效率的主要原因。

2．關(guān)于不同地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的差異研究。（1）從總體差異看，全國Dagum基尼系數(shù)呈現(xiàn)出“W”型態(tài)勢，表明存在下降趨勢，但同時也隱含著差異擴大的風(fēng)險。在研究期間內(nèi)，區(qū)域內(nèi)差異對總體差異的貢獻率最小且保持相對穩(wěn)定，而區(qū)域間差異與超變密度的貢獻率則呈現(xiàn)出相互消長的波動趨勢。區(qū)域間差異是構(gòu)成總體差異的主要原因，但同時也應(yīng)警惕區(qū)域內(nèi)可能出現(xiàn)的兩極分化現(xiàn)象。（2）區(qū)域內(nèi)差異看，研究期內(nèi)有四個經(jīng)濟區(qū)的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，上升幅度由大到小排列，依次為：東北、南部沿海、北部沿海、大西南：呈現(xiàn)下降趨勢的經(jīng)濟區(qū)，其下降幅度由大到小排列，依次為：大西北、黃河中游、東部沿海、長江中游。（3）區(qū)域間差異看，東中部的各經(jīng)濟區(qū)之間的差異相對較小，而與西部的各經(jīng)濟區(qū)之間的差異則較大。同時大西北與大西南的區(qū)域間差異也較大。

（二）政策建議

針對上述結(jié)論，提出以下建議：

1．對于低技術(shù)效率導(dǎo)致低研發(fā)效率的地區(qū)，不應(yīng)盲目擴大投入，應(yīng)結(jié)合市場因素，精準(zhǔn)定位研發(fā)方向，以提高產(chǎn)出效率。同時，應(yīng)充分利用數(shù)字技術(shù)的數(shù)據(jù)分析能力，優(yōu)化資源配置，確保資源高效利用于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動中。此外，應(yīng)積極借鑒并引入先進的管理制度，結(jié)合地方實際進行適應(yīng)性優(yōu)化，適當(dāng)調(diào)整經(jīng)濟規(guī)模，有效降低研發(fā)成本，從而提升整體研發(fā)效率。

2．對于低技術(shù)進步率導(dǎo)致低研發(fā)效率的地區(qū)，應(yīng)加速推進數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合，強化數(shù)字技術(shù)在產(chǎn)業(yè)升級中的賦能作用。鑒于技術(shù)進步與研發(fā)效率的高度關(guān)聯(lián)性，應(yīng)持續(xù)加大技術(shù)創(chuàng)新投入，優(yōu)化創(chuàng)新管理體系，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟在資源整合、規(guī)模擴張等方面的優(yōu)勢，促進研發(fā)資源共享與高效利用。進一步發(fā)揮技術(shù)進步對研發(fā)效率的帶動作用，實現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的持續(xù)提升。

3．對于各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的差異，各地依據(jù)自身資源稟賦和發(fā)展階段，合理規(guī)劃高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑，確保產(chǎn)業(yè)布局與環(huán)境資源的有效匹配。通過大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)手段，加強區(qū)域間的信息共享與協(xié)同合作，構(gòu)建跨區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)動發(fā)展機制，加大對落后地區(qū)的扶持力度，改善其數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境，并鼓勵先進地區(qū)發(fā)揮示范引領(lǐng)作用，強化區(qū)域內(nèi)部的協(xié)調(diào)與合作機制，確保先進省份能夠有效支持并帶動區(qū)域內(nèi)其他地區(qū)的創(chuàng)新能力提升，共同促進技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)的整體水平和競爭力。