5.1 指标选取及数据来源
5.1.1指标选取
在前面完成对创新效率的测度、时空演化以及创新效率重心迁移的基础上，在本节对创新效率的影响因素进行研究，并且分析其直接效应、间接效应以及空间上的外溢效应。具体指标选取在前人研究的基础上，从企业的内部环境和外部环境两个层面进行衡量。内部环境的指标选取有：经费支出、固定资产投资、研发规模和员工受教育水平，外部环境的指标有：市场竞争和政府资助（徐星等，2023）[73]。具体指标见下表所示。
（1）经费支出：企业中的创新活动经费支出表明了企业在技术创新方面投入的积极性。随着社会的发展，人们越来越意识到技术创新的重要性，技术创新已经成为当前企业的核心竞争力，要求企业不能仅仅追求创新的数量，更要在创新质量方面做出努力。因此，高新技术企业中的经费支出在创新方面起着举足轻重的作用，更加强调原始创新、基础创新。从当前的研究来看，活动经费支出大的企业具有更高的技术水平，故在本研究中预期经费支出对企业的创新活动有正向影响，代理变量为科技活动经费内部支出。
（2）固定资产投资：固定资产可以在一定程度上反映企业的专业化水平，对企业的技术创新有着积极的影响。有学者发现，企业的固定资产投资越高，其专业化程度越高，固定资产投资越低，其专业化程度越低。增加高新技术企业的固定资产投资，激发企业的创新活力，使其更加规模化、专业化，从而提高企业的创新效率，故预期固定资产投资对创新效率有正向的影响。在本研究中用企业内固定资产投资总额作为其代理变量。
6 研究结论与建议
6.1 研究结论
在我国实施创新驱动战略的背景下，高新技术企业作为创新的重要主体，在提高创新水平和增强国际竞争力方面发挥着重要的作用。测度高新技术企业的技术创新效率，分析其时空演化进程及未来的迁移趋势，并深入探究影响创新效率的关键因素以及这些因素的外溢效应，对于该企业的健康发展具有重要的意义。因此，本研究在现有成果的基础上，收集2008-2021年高新技术企业的面板数据，构建Super-SBM模型和GML模型分别测度企业的静态效率和动态效率，在此基础上依据重心模型和耦合模型刻画近年来创新效率的迁移轨迹，并与经济重心进行耦合分析，最后采用空间计量模型探究影响创新效率的核心因素以及这些因素的空间外溢效应。主要结论如下：
（1）从创新效率静态测度的结果来看，全国的综合创新效率均值为0.526，没有达到有效的前沿面上，规模效率和纯技术效率均值分别为0.871和0.611，都处于较低的水平，还有很大的提升空间。从省域层面上来看，技术创新效率值排名前三位的省份分别是北京、广东和上海，北京和广东的创新效率处于有效的前沿面上，上海的创新效率没有达到有效的状态。排名后三位的省份分别为西藏、宁夏和云南，其创新效率值都在0.3以下，主要来自于西南地区，是我国创新效率提升的重点区域。从横向的曲线图来看，08年到21年的综合效率、规模效率和技术创新效率整体上都呈现上升的趋势，说明我国的创新水平在提高。
（2）从时序演变的差异上来看，全国层面，总体上高新技术企业创新效率的GML指数呈波动式增长的趋势，表明创新水平在不断的提高。从数值上来看，GML平均值为1.072，年均增长为7.2%。构成GML的四个指标中只有纯技术变动大于1，表明技术进步是效率提升的主要原因。区域层面，前三大地区的GML指数都大于1，表明创新效率总体上显现出上升的态势。从具体数值来看，创新效率值从东到西依次逐渐递减，最高的是东部地区GML指数为1.031，最低的是东北地区GML指数为0.974。省域层面，大部分省份高新技术企业的GML指数大于1，并且各个省份每年的GML值都有很大的差异。
参考文献（略）
