企业技术创新活动的基本投入是资本和人员。基于中国企业技术创新活动的实际情况，本文选取企业科技活动资本存量和科技活动人员数作为技术创新投入的表征变量。1）科技活动资本存量。科技活动资本投入和使用是一个持续性的过程［16］。由于当期的科技活动资本投入对后期的技术创新活动也会产生影响，因此学者们在研究技术创新效率时将资本投入转化为相应的存量指标［17］。2）科技活动人员数。本文用企业的年科技活动人员数表征企业科技活动人员投入。
2产出变量
学术界对创新活动产出的衡量并无统一标准。Zhang、Zhang和Zhao［19］用新产品销售收入衡量中国工业企业的创新产出；刘凤朝和潘雄锋［20］选择发明专利授权数、新产品产值和论文数作为中国区域科技创新产出指标；项本武［21］用专利申请数衡量中国工业的创新产出；肖丁丁和朱桂龙［22］利用新产品销售收入表征企业产学研合作创新产出。总体上，学者们倾向于用专利数和新产品销售收入衡量企业的创新产出。鉴于中国的专利申请费用高、流程复杂、占用时间较长，很多学者认为专利数并不能全面反映企业创新活动的全部成果。同时，中国高新技术改造传统产业领域中的企业以制造类企业为主，企业通过技术创新获得的新工艺、新设计等往往体现在新产品制造过程中，因此本文用新产品销售收入衡量企业的技术创新产出。
3技术创新效率的影响因素
1）企业的创新开放性。针对当代全球企业技术创新的特点，特别是中国企业技术创新的实际情况，本文将创新开放性视为影响企业技术创新绩效的重要指标。首先，自2003年Chesbrough、Olesen和Kjaer［23］提出开放式创新概念以来，“有价值的创意可以从公司的外部和内部同时获得”的观点得到越来越多的理论和实践验证，同时人们发现创新活动既可在公司内部进行，也可在公司外部进行。其次，从产业动态与演化经济学的视角分析，能力互补、文化相近、目标协同的不同创新主体进行开放式交流，有助于增加跨组织网络的创新产出、降低高昂的协调成本、提升企业的创新绩效［24］。再次，从资源整合的角度讲，进行开放式创新的企业通过有效整合内外创新资源，能够快捷、高效地积累和提升技术创新能力。最后，中国企业的技术创新能力相对较弱，产学研合作等开放式创新被视为提升创新绩效的重要手段。Laursen和Salter［25］的研究结果表明：外部研究的广度和深度对企业的创新绩效有显著影响，且外部研究的广度和深度均与企业的创新产出呈倒U型关系。陈劲［26］的研究证明：开放式创新有助于企业充分利用和整合内外部的知识和资源、吸纳更多的创新要素、构建创新的生态体系、降低企业技术创新在技术上和市场上的不确定性，从而促进技术创新的成功。本文用委托外单位开展科技活动的经费支出表征企业的创新开放程度。在研究样本中，委托外单位开展科技活动的经费支出包括4项内容：对境内研究机构的支出、对境内高等学校的支出、对境内企业的支出和对境外（包括高校、研究机构、合作企业等）的支出。2）企业的技术学习行为。技术学习是企业技术创新过程中不可或缺的重要环节，也是目前中国企业技术创新的显著特征。首先，基于后发国家的基本现实，中国很多企业以引进技术为重要的技术来源，而引进技术学习与消化吸收的努力程度对企业掌握核心技术进而获取技术能力至关重要。其次，在中国实施创新驱动发展战略的大背景下，提升企业的自主创新能力刻不容缓，多元化的技术学习是企业提高自主创新能力的必要途径。再次，竞争优势理论认为，从外部获取技术并积极开展技术学习能实现新技术迅速投入规模生产。组织学习理论也认为，从企业外部获取的技术与企业内部现有的技术实现整合，可扩大企业的知识面、形成规模效应和重组效应，进而提升企业的创新绩效。Ahuja和Katila［27］研究了技术获取、学习与企业创新产出的关系，认为企业获取知识基础绝对规模的扩大会促进其创新产出的增加，非技术获取对企业的创新产出无显著影响。当然，也有国外学者认为企业的技术学习行为与其创新产出并无紧密联系，如Lee［28］以及Love和Roper［29］通过实证研究认为企业的技术学习行为对其创新产出没有显著影响。不过，笔者认为，Lee等的研究结论是基于特定样本得到的，并不具有普遍意义。本文将企业的技术学习行为分为两个方面：一是技术学习努力程度，主要表征企业技术学习的意愿；二是技术学习能力，主要表征企业技术学习的基础。衡量技术学习努力程度的常用指标是引进技术消化吸收经费支出与引进技术经费支出的比值，但笔者认为该指标主要反映的是企业对引进技术消化吸收的努力程度，而企业对引进技术消化吸收只是一种狭义的技术学习，引进技术才是广义的技术学习，同时企业技术改造活动一定伴有技术学习，因此本文考虑广义的技术学习，将引进技术经费支出、引进技术消化吸收经费支出、技术改造经费支出三项费用之和视为技术学习经费，并用其与企业当年科技活动经费支出的比值表征企业技术学习的努力程度。也就是说，企业的技术学习费用越高，表征其学习意愿越强烈。企业的技术学习能力是一个复杂概念，受技术装备、人员、管理和制度等多种因素的影响，且是一个动态变化的变量。为简便处理和实际需要，可用企业研发活动投入强度综合地表征企业的技术学习能力。本文用企业研发活动投入强度，即企业年研发活动经费支出额与参与研发活动人员数的比值来表征企业的技术学习能力。3）企业科技活动的长期行为倾向。技术创新本质上是企业的一种长期行为。企业在技术创新投入上的长期行为倾向越明显，说明企业越尊重技术创新本身的规律，越会以科学方式管理技术创新，其技术创新绩效水平应越高。一般说来，企业的研发性固定资产投资是其科技活动长期行为的重要体现，因此本文以企业当年科技活动经费支出中形成固定资产的价值占当年科技活动经费支出总额的比值作为反映其科技活动长期行为倾向的指标。企业科技活动长期行为倾向对其创新绩效的影响也得到王小明［30］等学者的证明：对传统产业设备进行改造可以改善企业的生产率和经济效益、提高企业生产工具和工艺的技术水平。中国传统产业中的行业多为以制造加工为主的劳动密集型行业，在该产业领域内研发设备投资应对创新绩效有正向作用。4）政府支持力度。采取多种形式支持企业的技术创新是世界各国通行的做法，也是中国政府的重要措施。依据中国的相关法律规定，高新技术企业可以享受税收优惠、补贴拨款、研发费用加计扣除等多种形式的政府支持。当然，学术界对政府支持与企业技术创新绩效的关系存在认识上的分歧。有些学者认为，政府的税收优惠等可以降低企业的研发成本、增强企业的研发积极性［31］，并对企业研发强度的提升有积极影响［32］。但另一些学者认为，政府的研发补贴对小规模企业的研发活动具有促进作用，但对大规模企业的研发活动有负面影响［33］；Wallsten［34］认为，政府资助会在一定程度上挤出企业的私人研发投资，从长期看不利于企业创新产出的增长。本文用企业得到的、来自于政府的补贴收入与减免税总额之和与企业年科技活动经费支出的比值衡量政府支持力度，探究政府支持力度与企业技术创新产出的内在关系。5）控制变量。为了更准确地估计上述4项主要影响因素对企业技术创新效率的影响，本文选取了如下4项控制变量：企业规模，用企业从业人员的年平均数表示；劳动者素质，用年从业人员中本科以上学历从业人员所占比例表示；科研人员比例，用年从业人员中科技活动人员所占比例表示；企业所有制形式，外资企业（包括港澳台企业）赋值为1，内资企业赋值为0。
4结果分析
利用Frontier4．1软件对中国高新技术改造传统产业的技术创新效率进行随机前沿分析。首先检验将超越对数生产函数作为随机前沿模型函数的适用性。建立原假设H0：式（9）中的系数βkk、βll和βkl均为0，即柯布－道格拉斯生产函数更适用于本文的实证研究。根据Coelli等总结的假设检验方法，本文运用LR（likelihoodratio）检验法检验超越对数生产函数作为随机前沿模型函数的适用性，检验结果如表1。表1中模型1、模型2和模型3分别为无时滞、时滞1年和时滞2年的超越对数随机前沿模型（不考虑影响因素）。由表1所示的检验结果可知：各模型的广义似然比均大于对应的1％显著性水平下的自由度为3的χ2分布临界值，据此可认为在99％的置信水平下拒绝柯布－道格拉斯生产函数更适合分析中国高新技术改造传统产业企业的技术创新效率的原假设，即适合采用超越对数随机前沿模型进行效率分析。从表2可看出：模型1、模型2和模型3的γ值均大于0．85，且均通过了1％的显著性水平检验，表明样本企业技术创新活动的实际产出与前沿面的偏离具有包含技术无效率的复合结构，且主要由技术无效率引起，也说明随机前沿模型适用于本文的分析；模型1和模型2的η值为正，且至少通过了10％的显著性水平检验，表明技术非效率指数随时间推移不断递减，即中国高新技术改造传统产业企业的技术创新效率随时间推移而不断提高。表3列示了样本数据的描述性统计结果。从表3可以看出：无论是否考虑技术创新效率的影响因素，中国高新技术改造传统产业企业的技术创新效率均值都在40％～50％之间，有较大的提升空间。近年来，在国家自主创新战略及政策的带动下，国内高新技术改造传统产业领域的企业加强了对技术创新重要性的认识，加大了科技活动经费投入力度，但总体来说这些投入并未有效转化为创新产出。表4列示了考虑技术创新效率的影响因素的情况下无时滞、时滞1年和时滞2年的超越对数随机前沿模型的回归结果。从表4可以看出：模型4、模型5和模型6的γ值均大于0．95，且均通过了1％的显著性水平检验，表明技术无效率是企业技术创新产出未达前沿面产出水平的主要原因。本文将具体分析各因素的影响。1）企业的创新开放性。模型4和模型5中企业创新开放程度变量（Openness）的回归系数都显著为正，说明高新技术改造传统产业领域内在没有时滞或时滞仅为1年的情况下，提高企业创新开放性并没有提升企业的技术创新效率，反而引致效率下降。模型6中其回归系数为负值，但也未表明企业创新开放性对其技术创新绩效有显著的正面影响。该结果虽然没有验证很多定性研究的普遍结论———企业的创新开放性对企业创新效率的提升有促进作用，但揭示了中国高新技术改造传统产业企业技术创新的基本事实。笔者认为，导致这一现象的可能原因3条。一是通过高新技术企业认证的企业都具备基本的技术能力，会采取开放创新形式（如与高校、科研机构合作等）开展技术创新活动，其创新内容往往涉及基础或应用基础知识，或为企业建立技术储备。特别是上海经济整体进入转型期，传统产业正在经受产品和技术升级的“阵痛”，企业的技术创新具有显著的换代特征。这种创新活动对短期的新产品产出没有实际贡献，甚至当以新产品销售收入为产出衡量指标时企业的短期技术创新效率会随着合作创新投入的增加而下降。二是高新技术改造传统产业以制造业为主，其中企业的新产品开发技术和资本密集度高、产业链长，从布局开放式创新活动到产生有市场价值的新产品的周期较长。也就是说，从投入经费开展开放式创新活动到产生创新绩效存在时滞。三是目前中国高新技术改造传统产业的开放式创新水平整体不高，与高校、科研机构及其他企业开展的开放式创新模式、机制等都在探索和磨合过程中，故短期内难以产生有效的创新产出。基于上述分析可得以下结论：第一，上海高新技术改造传统产业企业的创新开放性并没有为其带来短期的技术创新效率提升，企业创新开放程度的提升反而引致短期技术创新绩效下降；第二，在时滞为2年的情况下，企业的创新开放程度对其技术创新效率的影响不显著但为正，说明创新开放程度对技术创新效率的显著推动作用至少在2年后才可能显现。2）企业的技术学习行为。从表4可以看出：模型6中企业技术学习行为中的技术学习努力程度（Learning－effort）的回归系数为负值，且通过了1％水平的显著性检验。这表明，企业提高技术学习努力程度有助于提高其技术创新效率。该结果符合研究预期，也可得到相关研究文献的支持。企业技术创新是一个探索性学习过程，不论是引进，还是在此基础上进行的消化吸收及改造，都是探索性技术学习的重要方式。与前20多年成套引进技术进行生产装配制造的发展模式相比，上海高新技术改造传统产业已进入创新驱动、转型发展的新阶段。今天引进的不再是生产装备，更多的是产品的核心关键技术；今天的消化吸收不再是对生产装备技术的学习，而是对核心关键技术的探索性攻关；今天的技术改造不再主要是厂房和装备的建造，更多的是关键技术环节的更新和研发装备平台的升级。这种技术创新活动构成了“引进—吸收—再创新”的技术学习过程，自然对技术创新效率的提升有显著作用。当然，由于技术学习需要时间，因此技术学习努力程度变量（Learning－effort）对技术创新效率的影响在时滞2年（即模型6）的情况下显著为正、在无时滞（即模型4）和时滞1年（即模型5）的情况下并不显著。这意味着，企业对技术学习要有恒心、耐心，要持之以恒，要将技术学习投入视为长期投资。从表4还可看出：模型4、模型5和模型6中企业技术学习行为中的技术学习能力（RD－intensity）的回归系数至少通过了5％水平的显著性检验。这说明，高新技术改造传统产业企业研发强度的提升对其技术创新效率的提高有显著的正向作用。前文已提及，研发投入强度是企业创新行为的综合反映，即体现了企业在战略上对技术创新活动的重视，也表明企业的各类研发项目可获得更多资源，还说明了企业具有较强的经济实力和技术基础。研发投入强度的加大有利于技术创新及技术学习活动的开展，有利于技术创新及技术学习成果转化为创新产出，最终有利于推动企业技术创新效率的提高。3）科技活动长期行为倾向。模型4～模型6中科技活动长期行为倾向变量（Long－RD）的回归系数均显著为负，表明高新技术改造传统产业企业的科技创新行为的长期倾向越显著，其技术创新效率水平越高。该结果既充分验证了高新技术改造传统产业中企业技术创新活动的长期特征，也体现了其技术资本密集的特点。科技活动长期行为倾向性较高的企业容易发挥人力和资本的优势、发挥经验曲线和规模效应的作用、有效积累知识信息和生产经验，从而实现技术创新效率的提升。4）政府支持力度。模型4中政府支持力度的回归系数显著为负，说明政府支持力度的加大有助于提高高新技术改造传统产业企业的技术创新效率。本文中的政府支持包括政府的各种经费及税收减免。首先，政府支持力度增大意味着企业可支配的科技活动经费增加，为企业更为有效地开展技术创新活动提供了保障；其次，政府支持力度增大还意味着企业面临的技术创新环境更为有利，这有利于降低企业的技术创新风险；最后，政府支持力度增大可进一步激发企业进行技术创新的积极性，推动企业更好地实现创新价值。本文的研究结论也得到了相关文献［31］的支持。不过，也有学者发现政府支持与企业技术创新绩效之间呈U形关系，即当政府支持达到一定程度后，会产生政府支持对企业技术创新投入的“挤出效应”。本研究之所以没有得出这样的结论是因为：一方面，上海高新技术改造传统产业整体处于转型阶段，相对于需求而言的科技活动经费投入水平整体还较低，还难以满足创新实践活动的需要，尚未达到可能存在的“拐点”水平；另一方面，企业降低自身投入一般来自于对政府未来支持性投入增长的预期，而形成这种预期需要一定的时限积累，本文的研究周期较短，不足以形成稳定预期。5）控制变量。模型4、模型5和模型6中，企业规模（Scale）的回归系数均为负值，表明规模越大的企业的技术创新效率越高———该结果与很多文献的研究结果一致。在高新技术改造传统产业领域内，大企业的技术创新效率较高主要是因为：一是大企业的创新体系相对完备，能够满足高新技术改造传统产业对创新系统性、体系化的要求；二是大企业具有较好的技术基础、较强的创新实力、应对产业升级换代的更为丰富的资源保障、较强的抗风险能力；三是大企业具有较强的技术集成能力，能够更好地实现自我主导的技术集成，可有效推进新产品的完整研发和生产制造。模型6中劳动者素质（Quality）与科研人员比例（Ratio）的回归系数均显著为正，表明高新技术改造传统产业企业的技术创新效率随着劳动者素质的提高、科研人员占员工比例增大反而会降低。这说明，对于高新技术改造传统产业而言，单纯提高科研人员数量或员工整体学历水平并不能有效促进创新产出的增加。之所以出现这种现象，主要原因可能在于目前该产业企业的科技活动投入水平还较低，科研人员和高学历人才已相对冗余，也就是说，现有的科技活动投入水平不足以支撑更多的科研活动人员及高学历人才有效地进行技术创新实践，反而会出现人员冗余等引致创新效率下降的问题。模型4和模型5中企业所有制形式（Owner）的回归系数均为负，说明外资企业（包括合资）的技术创新效率高于内资企业。该结论可得到很多类似研究的支持，也符合上海高新技术改造传统产业的实际情况。从整体技术水平、自主知识产权创造能力而言，外资企业明显高于本土企业，它们的技术创新绩效较好也在情理之中。
5结语
5．1研究结论
第一，2008—2012年间上海高新技术改造传统产业企业的技术创新效率在40％～50％之间，不论相对于理想状态值，还是相对于样本企业的最大值，都还有较大提升空间。上海是中国重要的经济中心和制造业基地，其高新技术改造传统产业在全国具有一定的代表性。可以认为，全国高新技术改造传统产业都面临提高技术创新效率的紧迫任务。能否有效提升高新技术改造传统产业的技术创新效率，对推动以制造业为主体的我国经济结构转型和升级、打造中国经济的升级版、实现创新驱动发展战略具有决定性影响。第二，企业的技术学习努力程度、科技活动经费投入强度、科研活动长期行为倾向、政府支持力度等因素都对高新技术改造传统产业企业的技术创新效率有显著正面影响。仔细分析可以发现，这些因素都与企业可支配的科技活动经费直接或间接相关。可以认为：企业科技活动经费投入是影响当前中国高新技术改造传统产业企业的技术创新效率的最重要因素，也是制约其技术创新效率提升的关键因素。在企业科技活动经费投入提高不显著的情况下，单纯增加研发人员数、提高学历层次对提升技术创新效率的提升没有显著作用。第三，产学研合作等开放式创新活动对短期技术创新效率的提升有负面影响，在时滞2年的情况下才出现不显著的正向影响；技术学习努力程度在时滞2年的情况下才对技术创新效率有显著的正向影响；科技活动长期行为倾向对技术创新效率有显著的正向影响。这些研究结果都说明，高新技术改造传统产业的技术创新活动具有显著的长期绩效特征。第四，大企业、外资企业的技术创新绩效高的特征在高新技术改造传统产业中得到了显著验证。如何更好地发挥大型企业在提高技术创新效率中的地位和骨干作用，同时激发中小企业的创新活力，是高新技术改造传统产业创新体系建设的重要课题。
5．2政策建议
1.1国内文献回顾
1.1.1研发投入与财务绩效正相关性的研究。
张济建（2009）搜集我国71家上市高新技术企业2003～2007年的面板数据，对研发投入对高新技术企业各个产出指标进行了相关检验和回归分析，实证分析发现，当年的研发支出与高新技术企业业绩有密切联系，成正向相关性，研发投入对高新技术企业业绩没有滞后影响。赵晖（2010）以139家高新技术企业为研究对象，搜集2008年这些企业的数据从研发资金投入强度与技术人员投入强度两个因素出发对研发投入强度与企业业绩进行实证分析，结果发现企业的研发资金投入强度与企业的财务绩效密切相关，研发资金投入强度越大，企业的绩效越明显。
1.1.2研发投入与绩效非正相关性的研究。
朱卫平，伦蕊（2004）对我国高新技术企业的科技资金、人力资源投入与企业绩效进行相关检验，搜集2004年上半年F市全部197家高新技术企业2003年度的研发数据并进行分析，结果发现，我国高新技术企业的研发投入与企业绩效之间基本不存在显著正相关关系。郏宝云，陆玉梅（2010）搜集我国电子信息类上市企业的研发投入和业绩数据，实证分析后发现，企业研发投入强度与经营业绩之间不存在显著的正向关系：研发投入强度高的企业其综合经营绩效并不高；相反，部分研发投入强度处于相对较低水平的企业其综合绩效却相对较高。
1.2国内外文献评述
1.2.1已有文献研究对象选择的是高新技术企业
大部分国内外学者都是从R&D经费投入角度对高新技术企业R&D投入与绩效进行研究的，国外已有文献多是从投资者角度，对高新技术企业的R&D投入信息披露的市场反应以及对这些企业未来的发展趋向进行实证性研究；而国内学者则重点考察高新技术企业R&D投入与业绩之间的关系，研究结果显现，在R&D经费投入与业绩之间的相关性方面，高新技术上市公司与国内大中型工业企业以及民营企业都具有一致性。
1.2.2研究结论不统一。
大多数研究者认为R&D经费投入与企业的盈利能力、发展能力、清偿债务能力呈显著的正相关关系，另有一部分学者研究后发现存在弱相关关系或没有相关性，还有的学者认为是负相关关系。在对企业R&D投入与企业绩效关系进行考察方面，国外学者的实证研究多以Tobin'sQ值从市场角度对企业R&D投入与企业绩效的关系进行，而国内研究对变量选择上存在很大差异，从不同角度进行量化考察，这也是导致研究结果存在差异的主要原因之一。
2R&D投入对企业财务绩效滞后性影响的研究文献
2.1国外研究情况
Levandsougiannis（1996）以企业大量的来年研发支出与下一年经营收入的关系为着眼点，进行了实证研究。他们的研究结果表明：企业的R&D费用对企业绩效会有显著影响，但影响具有明显滞后性，而且滞后期因行业差别而存在差异。
2.2国内文献回顾
国内关于企业研发投入对企业绩效有滞后性影响的文献不多，已有研究大多考察R&D投入与企业绩效的关系，而研究结果都显示这种关系多为单方向上的，少数学者研究中指出了企业R&D投入对企业的绩效具有滞后性影响。梁莱歆，张焕凤（2005）对72家高科技上市公司进行实证研究，着重考察企业盈利能力、企业发展能力和技术创新能力与企业的R&D投入之间的关系。研究表明，我国高科技企业的研发投入与企业滞后期之后的主营业务利润率呈现显著相关。王君彩，王淑芳（2008）对我国电子信息行业进行研究，从特定行业考察了企业研发投入与企业绩效之间的关系，定量研究结果反映出研发投入对企业绩效有影响关系，但结果表明这是一种不显著的正向影响关系，其研究结果也指出企业研发投入强度对企业绩效有滞后性影响。
2.3国内外文献评述
对国内外研究文献的梳理发现：国内外研究大都表明企业研发投入与企业绩效直接存在正相关，且具有明显的滞后效应，仅有很少的文献得出相反的结论。但国内外的研究结果也存在不一致之处，造成国内外学者实证结论差异是因为：行业样本选择未能考虑规模效应的影响。同一行业的各个公司在规模上有差异，这就造成企业在管理方面以及市场环境方面具有巨大差异。这些差异会导致研发投入和研发成果的转化率存在很大差别。
3对高新技术企业研发投入的建议
3.1继续深化企业改革，使企业真正成为研发投入的主体
自我国企业制度改革以来，以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系建设取得积极进展，企业研发投入的积极性不断提高，研发能力得到增强，重点产业领域取得一批创新成果，为产业升级和结构调整提供了有力支撑。继续深化企业改革，建立现代化的企业制度，深层优化企业研发投入管理体制和运行机制。除此之外，我国政府还应采取重点扶持政策，形成产、学、研相结合的科研开发机构，使企业真正成为研发投入的主体。
3.2保证研发投入的持续性
由于企业研发投入对企业绩效具有滞后性的影响且企业的研发能力是一个逐步积累的长期过程，企业只有保证持续的研发经费投入才能从根本上提高研发能力。只有研发投入积累到一定程度，研发投入对企业绩效的推动作用才能显现出来。因此，高新技术企业要想真正地提升绩效，保证自己技术创新的核心竞争力，就应该提升自身的运营效率，保持健康稳步增长，增强对研发活动的投资力度。如果高新技术企业能够保证其销售净利润的持续增长，就有足够的资金实力对研发活动进行经费投入，进而提升企业的研发能力。
3.3改善上市公司R&D费用披露的措施查阅企业年度报表时，我们发现各企业对研发支出的信息披露方式并不统一，披露内容不完整，研发支出资本化和费用化的划分不明确，金额
高新技术企业有着不同于一般企业的高投入性和高风险性等显著特征，并且多由国家或国有法人控股，管理层仅需对控股股东负责，股改又为高管所持股份在二级市场上流通提供了条件，为了规避风险，管理层可能会主动减少不利于公司的盈余管理。但是在提出或实施股权激励方案后，管理层为了快速达到行权条件，很可能会主动对公司利润进行盈余操纵。在此基础上提出以下假设：假设a：高新技术产业在提出股权激励方案之前，CEO股权和期权占总薪酬比例与盈余管理负相关。高新技术产业在提出或通过股权激励方案后，CEO股权和期权占总薪酬比率与盈余管理负相关关系变弱。从委托理论上讲，股权分置改革改变了所有权和控制权分离的现状，使得管理层有条件将个人股份实现财富的最大化，许多研究还表明，盈余管理有助于管理层在二级市场上出售股份或执行股票期权，而这也是管理层谋求利益最直接的方式。另一方面，高新技术产业被激励管理层为了达到行权条件，将加大盈余管理程度，而盈余管理所产生的管理者对公司利润的过渡操纵，将不利于企业的长期发展，影响公司业绩。在此基础上，本文提出第三个假设：假设c：提出或通过股权激励方案后，盈余管理将加大高新技术企业管理层行权的概率，并且行权后公司绩效下降。
2实证检验与分析
2.1各变量描述性统计
表1给出了高新技术产业各变量的含义和基本统计量。可以看出，高新技术产业公司在统计年度内提出股权激励方案的比例为0.171，通过股权激励方案的比例为0.107，说明在高新技术产业内股权激励方案还是比较普遍的。通过审计委员会的设立情况和审计质量也能看出，高新技术产业的审计质量也比较完善，设立审计委员会的比例和审计质量标准无保留的比例分别为90%和91.5%。从两项成长性指标也可以看出高新技术产业公司的发展前景比较可观。
2.2多元线性回归结果
表2为高新技术产业2009~2012年面板数据模型（1）的回归估计结果，从结果可以看出，回归模型（1）的判定系数为0.428，在1%水平上统计显著，说明了模型（1）的拟合度可以接受。进一步对各个变量的系数进行分析，可以发现，拟合系数φ2、φ3、φ5均显著为负，且φ2的绝对值要大于φ3和φ5，说明尚未提出股权激励方案时，高新技术产业公司CEO股权和期权占总薪酬的比例与盈余管理呈显著的负相关关系，但是提出或通过股权激励方案后，CEO股权和期权占总薪酬的比例与盈余管理呈显著的负相关关系，因此，本文无法拒绝假设a和假设b。观察其他公司治理因素和公司层面因素，CEOboard的系数也显著为正，说明总经理与董事长两职兼任的情况将增加管理层盈余管理程度，Anditopion的系数则显著为负，说明审计质量于盈余管理存在负相关关系。总体来说，对于高新技术产业而言，Lnboard、Auditcom、Bhlisting、ROA、ST、Growth1.Growth2的系数估计值均不显著，表明董事会规模、审计委员会情况、股票情况、资产收益、成长性对盈余管理的影响不大，主要受公司CEO兼职状况、审计意见、财务负债、公司资产及周转情况、风险水平等的影响。表3为高新技术产业CEO行权概率与盈余管理关系模型（2）的回归估计结果，回归模型（2）的判定系数为0.451，在10%水平上统计显著，说明了模型（2）的拟合度可以接受。从结果可以看出盈余管理的系数估计值ω1显著为正，说明可操作应计利润的增加将加大CEO行权的概率，且CEO行权概率还与Lnboard、ROA、Lnsize呈负相关关系，与Risk呈正相关关系。表3为盈余管理、CEO行权与公司业绩的关系模型（3）的回归估计结果，回归模型（3）的判定系数为0.748，在1%水平上统计显著，说明了模型（3）的拟合度可以接受。从结果可以看出，DA和Exercise的系数估计值ξ1和ξ2均显著为负，说明本期可操作应计利润与CEO行权均与下一期资产收益率呈显著负相关关系，盈余管理和CEO行权将对公司业绩带来不利影响，因此，本文无法拒绝假设c。
3稳健性分析
由于高新技术产业近年来发展较快，各年度公司财务状况、规模、治理情况等会存在较大差别，这一点从前文中风险和成长性指标均较大也可以看出。本文为了更好的说明上述回归结果趋势的正确性，还分别选取2009~2012年间各年度的数据进行分析，表5给出了各年度模型（1）的回归估计结果。从表5可以看出年度间的回归结果存在微小差别，显著性水平也略微不同，但是都无法拒绝高新技术产业在提出股权激励方案之前，CEO股权和期权占总薪酬比率与盈余管理负相关，提出或通过股权激励方案后，负相关关系变弱的假设，进一步说明了前述实证结果的合理性。同样，通过进一步分析各年度间模型（2）和模型（3）的回归估计结果，结果都无法拒绝假设c。此外，股权激励与盈余管理之间可能还存在一定的内生性，即高新技术产业公司盈余管理程度较高时更可能于股改后提出或实施CEO股权激励计划，产生与假设a相反的结论。为此，本文选取2004~2005年间128家高新技术产业提出股权激励前后盈余管理进行比较，发现两种情况下盈余管理统计水平没有显著性差别，说明了股权激励对高新技术产业盈余管理显著影响仅出现在股改之后。
4结论
高新技术创业企业寻求快速发展，必须有足够的资金支持，因此它们为了得到风险投资资金，会展开竞争。在竞争过程中，高新技术创业企业可能会极力把自己“包装“的非常完美，隐藏自己的不利信息，从而他们各自有两种策略可供选择：欺骗和不欺骗两种策略。选择欺骗策略时，创业企业会向风险投资家公开自己的有利信息，但隐藏自己的不利信息。如果选择不欺骗策略，创业企业会向风险投资家公开自己的有利信息，并公开自己的不利信息。两个高新技术创业企业在争取风险投资者投资时，可以选择欺骗和不欺骗。它们的策略空间如下：（1）两个高新技术创业企业同时选择欺骗的策略：他们争取到风险投资家的投资，收益均为E1。（2）两个高新技术创业企业同时选择不欺骗策略：他们争取到风险投资家的投资，设收益均为E2。（3）一个高新技术创业企业欺骗、一个不欺骗：如果一个高新技术创业企业采取欺骗的投资测，那么他的收益肯定会高于采取不欺骗的创业企业的收益，设其收益为(E4，E3)两个高新技术创业企业的博弈支付矩阵如表1所示：这个博弈中，E4>E2>E1>E3，存在一个占优策略均衡，即创业企业都会采取欺骗策略，而他们都采取不欺骗的策略不是一个均衡，因此，任何一个理性的创业股东都不会提供真实信息。结论1：从高新技术创业企业争取风险投资资金的角度看，采取欺骗的策略是高新技术创业企业竞争的最优策略，风险投资家与创业企业的之间的信息不对称程度会因此加剧，进而最终导致二手车市场的出现。
2风险投资家之间的博弈模型（II）
风险资本家无时无刻不在寻找着好的创业企业，因为好的高新技术创业企业能不断提供好的创意，让其资本得到升值。但通过上面的博弈分析知道，高新技术创业企业之间为了争取到风险资本家的投资，会采取欺骗策略，即隐藏其企业的不利信息。由于高新技术企业特殊性，风险资本家搜集创业企业信息的成本很高。虽然如此，风险投资家为了得到有发展潜力的创业公司，他们可能会先投资，以抢占先机。此时，面对众多的高新技术创业企业，风险资本家可以选择两种投资策略：严格的审查创业企业和不严格审查创业企业，前者会严格审查高新技术创业企业的信息，后者则不做严格审查。两个风险投资家的具体策略如下：（1）两个风险投资家同时选择不严格审查的策，他们投资的高新技术创业企业有好的创业企业和坏的创业企业，收益均为V1。（2）两个风险投资家同时选择严格审查的策略：他们投资的高新技术创业企业应为好的创业企业，设收益均为V2。（3）一个风险投资家严格审查、一个不严格审查：如果一个风险投资家采取不严格审查策略，其投资的创业企业就较多，投资风险越大，预期收益也就越高，因此选择不严格审查的风险投资家的收益会大于另一个风险投资家，其收益为(V4，V3)在风险投资市场上，风险投资业务发展初期，风险投资家的目的是为了寻找好的创业企业，因为它们能够为风险投资提供高额回报。与此同时，由于高新技术创业企业的创业成本很低，只需注册个公司，其后续运营资本则主要依靠风险投资家的投资，因此存在一些专门为了骗取风险投资家投资而成立的高新技术企业，随着风险投资家投资的创业企业的增加，其投资的不好的创业企业的占有率也在不断增加，承受的风险增长速度比收益增长速度快，另外结合上面的博弈中V4>V2>V1>V3，可以看出风险投资家对高新技术创业企业的投资存在“囚徒困境”情况。如果进行无限次博弈，可以看出两者的最佳策略均为不严格的审查投资策略，这样就会造成很多投资是不必要的，也就是说，博弈均衡状态下没有实现帕累托最优。即对风险投资家A、B来说，他们无法集中精力去管理所投资的创业企业，而是去寻找更多的创业企业进行投资，从而使自己的资金发挥更大控制作用。从整体来看，不严格审查创业企业的情况下，整个社会的收益是2V1，小于风险投资家都严格审查创业企业可能获得的收益2V2，也不是最佳选择。只有两个风险投资家都严格审查创业企业的投资条件，即采取（严格，严格）的博弈策略，才能在不损害任何一方的利益同时使得整体效益最大化就无限次博弈来说，两个风险投资家的最佳策略均为不严格审查。然而这非常容易导致风险投资家之间的激烈竞争，一方面高新技术创业企业欺骗风险投资家以获得更多的投资，另一方面风险投资家也通过不严格审核创业企业的的信息等方式投资更多的创业企业。这会使风险投资市场越来越混乱，创业企业欺骗投资的行为经常发生，最终导致像我国温州地区的民间借贷一样，很多企业老板因无法偿还贷款而“跑路”。最后国务院不得不专门针对温州的民间借贷出台相关法律法规，这对我国风险投资市场的健康发展造成了不良的影响，可见胡乱投资会给风险投资市场造成很严重的负面影响。结论2：如果仅从风险投资家寻找好的创业企业来看，则风险投资家博弈的最优策略为采取不严格审查策略，风险投资家与创业企业的之间的信息不对称也会因此加剧，最终会导致骗取投资行为的发生。
3基于声誉模型（KMRW）模型的风险投资家与高新技术创业企业之间的博弈分析（III）
由于风险投资家与高新技术创业企业的信息不对称现象非常普遍，因此，很容易出现逆向选择和道德风险。根据模型（II），风险投资家投资时的最佳策略为不严格的审查策略，对高新技术创业企业的信息不做严格审查。于是风险越大的高新技术创业企业越热衷于争取风险投资家的投资。而争取投资成功后越容易给风险投资家造成损失。由于风险投资家搜集高新技术创业企业的信息不仅困难而且成本大，只有合作中才能发现企业的好坏，为了寻找到更多好的创业企业进行投资，他们就“广泛撒网”，很多创业企业利用这个机会骗取投资，造成风险投资市场上的二手车问题，即最后风险投资市场上争取到风险投资的创业企业的信用越来越差。声誉可以在市场交易中保证契约执行的作用，从而缓解了由于信息不完全与不对称而产生的逆向选择、道德风险。声誉由此成为在不同的市场中提高交易效率的机制。下面本文用声誉模型来分析风险投资家和高新技术创业企业之间的博弈行为，以减少风险投资市场中由于信息不对称造成的影响，并找出相应的解决办法。参照模型（I），假设高新技术创业企业在争取风险投资家投资时，可以采取欺骗和不欺骗风险投资家的策略。根据结论2的情况，在信息不对称的前提下，风险投资家往往会采取信任高新技术创业企业，设高新技术创业企业和风险投资家采用（欺骗，信任）的策略的收益为（E1，V1），而采用（不欺骗，信任）策略收益为（E2，V2），这种情况的结果如表3所示：表3高新技术创业企业和风险投资家之间的博弈支付矩阵假设风险投资家、高新技术创业企业进行不完全信息博弈，他们之间的博弈分为如下两个阶段：（1）在第一阶段，风险投资家首先采取行动，在信息不对称的前提下，风险投资家可以选择信任企业，也可以不信任。如果风险投资家选择不信任，则博弈结束；如果风险投资家选择信任，则博弈进入第二阶段。（2）在第二阶段，高新技术创业企业将会采取行动。高新技术创业企业可以选择欺骗风险投资家，也可以选择不欺骗。如果高新技术创业企业选择后一种情况，即不欺骗，他们博弈结果如图3所示，为（E1，V1），否则为（E2，V2）。为了使分析更有意义，本文结合实际情况，假设E1>E2，V1<0<V2。如果这场博弈是单次博弈，那么博弈的均衡结果就是风险投资股东不相信高新技术创业企业，两者的收益均为0。因为风险投资家如果选择信任高新技术创业企业，就会使创业企业占选择主导权，其会在欺骗不欺骗之间进行选择，选择欺骗给他带来的收益为E1，而选择不欺骗给他带来的收益为E2。当博弈均衡时，高新技术创业企业一定会选择欺骗风险投资家而使风险投资家损失V1。因此，选择信任会使风险投资家损失V1，风险投资家最佳选择是不信任。因此，如果是单次博弈，那么互相不信任就是唯一均衡的结果。假设风险投资家和高新技术创业企业可以进行无限次重复博弈。并假定他们共同的时间贴现因子为δ(0＜δ＜1)，如果风险投资家选择信任高新技术创业企业，高新技术创业企业为了提高自己的信誉以争取到更多投资，就会认真对待风险投资家的信任。因此，如果风险投资家和高新技术创业企业相互信任，在无限期情况下，他们的贴现收益分别为式（1）和（2）所示。在模型（II）中，只要贴现因子高于某一临界值，高新技术创业企业从欺骗中得到的收益的贴现值小于未来收益的贴现值时，就会出现合作的结果。但是，在这个博弈中，需要博弈双方都是固定不变的。如果博弈双方中一方固定而另一方变动，合作博弈仍然是可以实现的。结论：（1）高新技术创业企业选择不欺骗带来的收益越大，即创业企业的良好声誉给其带来的收益越大，创业企业越不会进行欺骗；（2）高新技术创业企业选择欺骗带来的收益越大，即创业企业的坏声誉对其收益的影响越小，创业企业越有激励进行欺骗；（3）声誉对高新技术创业企业长期利益的影响越大，即贴现因子越大，创业企业越有激励表现的诚实。风险投资家投资后通常采取分阶段投资的方式，而每个阶段的投资必须建立在创业企业已经完成上一阶段要求的基础上，才会继续投资。但是，分阶段投资时风险投资家的道德风险就会损害高新技术创业企业的利益。青木昌严（2000）通过对美国硅谷的创业投资案例分析会发现，风险投资家的投资模式一般是“锦标赛”式，即他们在第一阶段投资很多家企业，然后观察各个企业的市场表现，从而选定一家最受市场“亲睐”的企业，抛弃其他的企业，这种行为严重损害了创业企业的利益。Bachimann和Schindele（2006）研究风险投资家在参与创业企业技术创新开发的过程中，风险投资家可能会“窃取”商业机密，最终影响创业企业的成功。Kishida（2002）的研究也发现，有实力的风险投资家掌握了创业企业的技术后，以单独开发创意来要挟创业企业，也是导致创业企业利益受损的现象。因此，本文提出模型4。模型4：风险投资家投资后，他可以选择的策略有：长期合作或者中途欺骗。如表4所示：表险投资家和高新技术创业企业之间的博弈支付矩阵风险投资家欺骗不欺骗高新技术创业企业信任(X1，Y1)（X2，Y2）不信任(0，0)（0，0）这个博弈的过程和模型（II）中的情形相似，因此，可以得到如下结论：结论：（1）风险投资家选择不欺骗带来的收益越大，即风险投资家的良好声誉给其带来的收益越大，风险投资家就不会进行欺骗；（2）风险投资家选择欺骗带来的收益越大，即风险投资家的坏声誉对其收益的影响越小，风险投资家就越有激励进行欺骗；（3）声誉对风险投资家长期利益的影响越大，即贴现因子越大，风险投资家越有激励表现的诚实。
4结论
迄今为止，理论界对营销能力概念内涵的认识并未取得一致。M觟ller和Anttila（1987）认为，营销能力是一种多面体，是企业内部和外部与营销相关的人力资产、市场资产和组织资产的复合体。Carson和Gilmore（1993）认为，营销能力是企业在营销活动中所形成的满足顾客需求的技能。Day（1994）的研究为营销能力概念的界定做出了基础性贡献，他指出能力是技能和知识累积的复合体，它通过组织过程使企业得以协调其各项活动和有效利用其资产，并认为与营销职能相关的市场感知能力、顾客联结能力和渠道结合能力是市场驱动型组织的独特能力。Srivastava、Shervani和Fahey（1999）认为，营销能力就是在市场的变化中形成新观点，并通过重新设计和开发组织过程来创造新的顾客价值的能力。Knight和Dalgic（2000）则认为营销能力是企业利用所拥有的市场知识和营销手段在外部市场成功定位的能力。以Day的研究为基础，学者们进一步研究发现，营销能力是企业将集体的知识、技能和资源运用于满足相关市场需求，并通过增加其产品和服务的价值来满足竞争需要的整合过程。同时，在近年来关于营销能力与动态能力的整合研究中，学者们提出了动态营销能力（dynamicmarketingcapabilities）新概念（Foley、Vorhies和Bush，2005）。Bruni和Verona（2009）指出，动态营销能力是企业通过创造、利用和整合市场知识及营销资源，而适应市场和技术变化的能力。Fang和Zou（2009）则将这种能力称为营销动态能力（marketingdynamiccapabilities），并认为营销动态能力是企业为应对市场变化而创造和传递顾客价值的跨职能组织过程。
二、高新技术企业营销能力的形成因素
（一）市场导向影响营销能力
从基于能力的视角来看，市场导向指公司对顾客要求的感应能力（Day，1994）。如今市场导向的概念代表了一种特定的公司层面的资源，它能够使组织感受市场的需求和开发能连接组织和外部环境的其他能力（Day，1994；Slater&Narver，1999；Songet.al.，2007）。研究表明以市场为导向的企业具有审视现状的能力、参与将来的能力和过程再造的能力（Day，1994）。Hooley等人（2005）的研究支持这种观点，并且认为市场导向的价值取决于营销活动的直接影响和取决于它对其他管理职能无孔不入的影响。市场导向作为文化资源的一个重要的部分正向地影响了营销能力的发展。因此，市场导向被看成高新技术企业营销能力的前因变量。根据Narver和Slate（r1990）的定义，市场导向包括三个部分：（1）顾客导向（2）竞争导向和（3）内部功能协调。市场导向的构成中最核心的部分还是与顾客相关的活动，它反映了组织的信念和文化。这个概念使我们更有理由认为市场导向推动了营销能力的发展。由于营销能力是使得企业的竞争优势得以建立和维持的主要因素之一，因而考察营销能力形成和发展的影响因素意义深远。现有研究主要探讨了知识因素、组织因素和环境因素对企业营销能力形成和发展的影响。Gran（t1996）认为，组织能力是通过企业员工知识和技能的整合而形成的。同样的，营销能力也是在企业营销人员重复运用其知识和技能解决营销问题的过程中形成的。因此，市场学习和市场知识管理能力对营销能力的形成和发展至关重要，市场导向有助于推动营销能力的发展。
（二）技术导向影响营销能力
技术导向代表了一个公司识别和适应新技术的能力（Gatgnon和Xuereb，1997；Zhou，Yim和Tse2005）。以技术为导向的公司更愿意投入更多的R&D和在组织里应用新技术（Gatignon&Xuereb，1997）。市场导向和技术导向都鼓励接受新的观点，但他们主要的区别在于何处和如何产生创意。市场导向代表了顾客拉动的经营思想，而技术导向可以看做是乐于应用新技术的技术推动型的经营思想（Gatignon和Xuereb，1997）。企业对新技术的应用是IT企业营销能力的一个重要部分。基于技术的创新与对顾客的紧密联系是分不开的，新技术的采用对IT企业的营销能力是非常重要的。技术导向和基于技术的创新存在正向关系（Zhouetal.2005）。相似地，Srinivasan，Lilien和Rangaswamy（2002）的研究表明技术机会主义，即公司对新技术的感知和反应能力与技术的采用存在正相关关系，此外，他们的研究还发现高层管理层对新技术支持和技术机会主义的正相关性。而高层管理团队是IT公司营销能力的重要资源，由此可见，技术导向能正向影响IT企业的营销能力。
三、高新技术企业营销能力的影响因素
（一）营销能力对营销创新的影响
管理学大师PeterDruker认为所谓的营销创新，是指“营销人员把社会需要转化成有利于企业的各种机会”。实际上是指企业在营销管理的过程中，对营销各要素的重新组合，对新的营销观念、营销技术和营销组织的导入和应用，使得企业在营销理念、营销战略与策略、营销方式和手段上不断变革。企业能力和资源持续重组和整合创造了新的能力。这与营销文献中的创新的概念，即组织对新过程，新产品或是新观念的开发是一致的（Hult，Hurley和Knight，2004；Hurley和Hult，1998）。创新性是一种公司层面的能力，它反映了公司从事创造的倾向（Han，Kim&Srivastava，1998）。创新是经常性的市场导向学习的结果（Kirca，Jayachandran，&Hearden，2005）。理论界对企业能力的早期研究绝大多数是基于企业整体视角的，关注资源、信息流动，关注过程（Process）、位势（Position）和路径（Path），很少有学者将营销战略引入企业能力研究的范畴中。直到1993年，Meyer&Utterback才在其论文中提到，企业核心能力在很大程度上是在产品创新的基础上将产品成功地推向市场的能力。Day（1994）随后也进一步研究了营销能力及其对产品商业化成功的贡献。Vorhies（1998）通过对美国企业的调查发现，营销能力强的企业效率也较高，但是Vorhies同时也意识到自己研究的局限性，即营销能力的定义及其贡献。熊伟（2005）认为，营销能力是指企业在掌握经营信息的基础上，与企业内部相关部门协作，制定有针对性的营销策略，有效地向目标市场提品以满足市场需求的能力。此后更多的学者开始致力于更为细致地研究“各种营销能力为企业获得成功分别做了什么贡献”。TigerLi和RogerJ.Calantone（1998）提出了市场认知能力与新产品竞争优势二者关系的研究模型，他们认为企业外部的市场因素和对市场认知的重要性的理解影响了企业的市场认知能力及其研发实力，继而影响了新产品的市场竞争优势。这两位学者在美国的软件行业抽取了1000多家企业进行了实证研究，证实了他们的研究假设。ErikJanHultink等4人于1998年进行了“新产品上市策略”的研究。他们认为，新产品上市的战略方面的决策（产品、定价、促销、分销决策），并且与战术决策一起决定了新产品的市场绩效。因此，是营销能力推动了营销创新的发展。
（二）营销能力对技术创新的影响
在国外，在界定营销能力概念时关注到营销能力对企业创新的影响问题。Amabile等（1996）指出了营销能力在整合企业资源与推动创新领域工作方面的作用。Song等（1996）认为，在产品研发阶段，消费者需求和市场竞争是需要被评估并且整合到新产品创意过程中，营销能力对于辨识正确的创新方向和价值起至关重要的作用。其中，就包括了技术创新。不少国内外学者越来越重视营销能力对技术创新能力的影响，如Twiss（1992）、Burgelman（2004）、吴贵生（2000）、银路（2004）等，就技术创新能力的构成要素以及评价体系进行了广泛的研究，虽然他们的角度和观点不尽相同，但他们几乎无一例外地将营销能力纳入了高新技术企业技术创新能力的范畴。X.MichaelSong和MarkE.Parry在1997年《新产品开发过程的日美比较研究》的论文，通过对日本和美国一千多家高新技术企业的实证研究，认为企业的营销能力、技术能力和企业内部各部门间的集成度决定了企业新产品研发过程的效率，继而决定了新产品的差异化程度和竞争优势。因此，营销能力推动了技术创新能力的发展。
四、结论与展望
（一）农业高新技术产业化的涵义
农业高新技术主要是指生物技术、信息技术、航天技术、新能源技术、新材料技术、自动化工程技术、海洋技术和生态技术等在农业上的应用［1］。农业高新技术产业化是指运用高度密集的技术、资金和知识，按照科研、开发、生产、经营一体化，开展农业产业生产。一般认为当高技术组合按国际科技产业园区的规范超过70％以上时，传统技术才被创新为高新技术。靠技术转化为生产力提高产值的“技术生产率”在60％～80％以上，则实现了农业高新技术产业化［2］。农业高新技术产业化不仅需要资金、技术、人才，还需要现代化的生产设备和手段，多元化的产业体系，先进的管理体系和健全的市场体系配合。
（二）安徽省农业高新技术产业化的现状
截至2012年，安徽建成各级农业示范园区101个，培育省级以上龙头企业895家，其中农业高新技术企业92家，企业年产值248亿元，建成省级以上农业科技平台345个，企业技术中心56个①。从总体上看，安徽省农业高新技术产业化水平较低：全省农业高新技术企业数仅占农业龙头企业的10％，占全省高新技术企业的5．2％；农业高新技术企业产值仅占农产品加工产值的4．1％，占高新技术企业产值的2．4％；全年完成农业科研290人年，应用研究为10人年，试验284人年，全年获批农业科研专利申请29项，但无一项完成应用转化。
（三）影响安徽省农业高新技术产业化发展的原因
1、农业高新技术产业化起步较晚。我国的农业高新技术是借鉴美国的经验而兴起的，从上世纪90年代提出，到如今也就20年左右的时间，各地区对农业高新技术产业化发展认识还不到位。目前还处于农业高新技术产业化试验阶段。2、农业高新技术产业化投入不足。目前，我国的农业高新技术产业化主要依赖政府投入，为政府主导型产业。安徽作为中部农业大省，经济欠发达，对农业投入较少。2012年，安徽对农业固定资产的投入为302亿元，人均不到1000元，全省用于科技研发的经费为19．5亿元，仅占GDP的1．1％②，用于农业科研的经费仅有3亿元，用于农业高新技术的研发则更少。研发经费投入不足，严重影响了农业科技企业研发的积极性，全年农业科技专利申请数只占到全省的0．09％。3、农业高新技术人才不足。农业高新技术产业是知识密集型产业，对人才的需求较高，特别需要开拓型的高层次人才和高科技人才。据统计，我省每3万人中才有1名农业科技人员，在全国31个省（市、区）中仅高于，居第30位。2012年全省已建或在建的农业科研机构不足百所，从事农业科学技术研发的人员只有1000余人。4、劳动力产业素养和农业产业化水平低，产业发展支撑力不够。安徽作为国家粮食生产基地，担负着国家粮食生产重任，区域内粮食播种面积大，常年遭受自然灾害，农业基础设施破坏严重，农业人口比重大，农民文化程度、产业素养低，生产方式落后，农业产业化水平低。2012年，向市场提供的农产品中，60％为初加工产品，深加工产品仅占20％多。现实的生产条件对农业高新技术产业化起不到支撑作用。微观层面的原因主要有：一是农业科研技术平台分布不均，科研成果应用能力差。全省具有科研能力的农业科技平台中，一半以上集中于科研院所和高等学校，企业技术中心只占到16％，平均每两个高新技术企业才有一个技术中心。在农业科研成果中，80％为基础研究和试验发展，应用研究不到10％，2012年无一项农业专利成功转化。二是市场体系不健全。目前，我省市场上还没有一家农业高新技术成果转化中介实体，承担把科学技术潜在生产力转化为现实生产力的职能。农业高新技术成果的转化，主要依靠技术交易所举办的高新技术产品交易会，但其服务功能过于单一，缺乏连续，加之知识产权保护不到位，致使农业高新技术鱼目混珠、真假难辨［3］。三是企业产业化动力不足。农业产业的特点是投资大、周期长、回报慢，导致农业高新技术产业化的风险大，农业企业和农民在缺乏有效的制度激励情况下，对农业高新技术产业化的内生动力不足，以至于消极应对［4］。诸多原因影响着安徽农业的发展，作为经济欠发达地区，如何依托资源优势，发挥要素的作用，推进农业产业化发展？
二、安徽省农业生产要素禀赋及其差异
（一）农业高新技术产业化生产要素及其禀赋反映指标
农业高新技术产业属于知识、资金、技术密集型产业，结合传统生产要素理论，技术、劳动、资本、资源是农业高新技术产业的基本生产要素，决定了农业高新技术产业的生产。要素禀赋是农业生产活动中所需要的基本的物质条件和投入要素［5］，是决定地区农业生产的基础因素，直接影响着农业高新技术产业化发展的地区差异。各要素禀赋反映了农业高新技术产业生产的条件。对农业高新技术产业化生产要素禀赋情况分别用不同的可衡量相关指标进行反映。1、技术是农业高新技术产业化的核心。技术进步可以降低农产品生产成本，提升产品的质量，提高市场竞争力，确立产业优势，是高新技术产业发展的源动力，直接决定农业高新技术产业化的实现。其要素禀赋反映指标为农业科技贡献率。2、劳动力是农业高新技术产业中最具最主观能动的生产要素。劳动力的素质，包括文化程度、市场意识、经营理念等，决定了劳动者能否接受和掌握高新技术产业中的新技术、新工艺，甚至新生产方式和管理方法，而这些决定了农业高新技术产业的生产效果。其要素禀赋反映指标为：农业劳动生产率指数＝地区农业劳动生产率／平均农业劳动生产率3、资本是农业高新技术产业生产的重要构成。资本的投入可以促进科技进步，改扩建生产基础设施，购买先进生产设备，引进先进的管理方法，而这些决定了农业高新技术产业生产条件。其要素禀赋反映指标为：人均劳动资本＝农民人均纯收入＋人均农业投资（地区农业投资／农业从业人口）4、自然资源是农业高新技术产业的生产对象，为农业高新技术产业生产提供原材料，决定了农业高新技术产业的资源条件。农业生产要素禀赋既是决定农业高新技术产业生产的基础因素，也是农业高新技术产业化条件的反映，对农业高新技术产业化影响较大。其要素禀赋反映指标为：人均耕地面积＝地区耕地面积／农业从业人口。
（二）基于要素禀赋差异的安徽农业高新技术产业化比较
农业高新技术产业化对资本、劳动、资源的投入数量和比例要求并不明确，因此，我们选取国内农业高新技术产业化水平较高的北京、同处于中部的湖北、生产条件相似的河南以及相对落后的重庆，截取各地2012年农业发展的数据和“十一五”末期公布的农业科技贡献率，采用横向比较的方法，综合比较安徽农业高新技术产业化的要素禀赋（表1）。从表1可以看出，安徽农业高新技术产业化生产要素禀赋不足，4个要素指标均低于全国平均水平。具体概述为农业产业整体水平较低，劳动力产业素养低，经济欠发达，对农业投入少，农业收入低，农业科技水平较低，这些都制约了安徽农业产业化发展。通过横向比较可以看出：北京则是在耕地不足的情况下，依托资本投入和农业科技创造了领先全国的农业劳动生产率，近于安徽的2倍。借鉴北京的发展经验［6］，构建差异化的农业高新技术产业化发展模式，是推动地区农业经济发展的必由之路。
（三）安徽农业高新技术产业化要素禀赋地区差异
无论从经济、地理、文化、制度等哪一方面比较，安徽地区之间存在较大的差异。因此，要对安徽各地区农业高新技术产业化生产要素禀赋进行分析。可以假定区域内技术共享，只选择劳动、资本和自然资源3种要素，沿用农业劳动生产率指数、农业人均劳动资本和农业人均耕地面积3个指标，截取安徽各地区2012年农业生产数据，进行要素禀赋差异比较（表2）。依据表2数据，通过聚类分析，可以将安徽分为4大农业生产区域：城市及郊区现代农业区，这一区域以合肥为代表，大体还包括芜湖和马鞍山2市。该区域特点是农业劳动生产率水平较高，人均劳动资本全省领先，区位优势明显，交通发达，人才聚集。两淮粮食主产区，这一区域大体包括淮北（淮北、亳州、宿州、阜阳）和淮南（蚌埠、淮南和滁州）2个粮食主产区，7个地市。该区域的特点是粮食产量大，耕地资源相对较多，但常年遭受自然灾害，生产方式落后，农业人口比重大，农业劳动生产率水平普遍较低。沿江优势农业区，这一区域大体包括铜陵、池州、安庆和宣城4市。该区域特点是地域特点突出，水域面积大，交通发达，农业生产基础较好，农业劳动生产率水平普遍高于全省平均水平，人均劳动资本较多，土地资源相对较少。山区特色农业区，这一区域大体包括六安和黄山2市。该区域的特点是山多地少，区域内土特产品物产丰富，土地资源稀少，农业劳动生产率水平低。
（四）安徽农业高新技术产业化不同区域模式选择与重点确定
在经济欠发达、农业投入少、农业高新技术产业生产要素禀赋不足的情况下，依据要素禀赋差异进行区域划分［7］，针对不同区域，选择适用的产业化模式［8］和确定发展重点，可以为安徽农业高新技术产业化快速、准确地找到发力点。1、城市及郊区现代农业区该区域农业投入比重较大，科研机构和人才集中，科技创新能力较强，农业劳动生产率相对较高，劳动者产业素养高。该区域农业高新技术产业化适宜采用政府主导型和企业主导型发展模式，一方面集中科研力量，开展农业高新技术产业基础研究；另一方面建设农业高新技术产业园区，集中一批农业生产龙头企业，通过政策、资金引导企业进行农业高新技术应用开发与生产。重点进行生物工程、基因工程、材料技术研究，着力发展生物技术产业、设施农业，力争在生物制药、有机农药、农产品的精加工、绿色蔬菜、乳制品、观光农业等方面实现产业化。2、两淮粮食主产区该区域为典型的传统农业生产模式，土地资源丰富，粮食生产面积大，农业投入少，农业劳动生产率低。该区域的农业高新技术产业化适宜采用政府主导型，集中科研力量进行农产品品种优化研发，建设一批农业科技生产园区，培养农业生产、加工龙头企业，着力发展农产品加工、畜牧养殖业，力争在强筋和弱筋小麦、专用棉花、花生、大豆、玉米的种植与深加工，猪牛羊养殖与加工等方面，推进标准化生产、产业化经营。3、沿江优势农业区该区域为传统粮食生产区，区域内水系发达，物产丰富，农业生产条件较好，劳动力产业素养整体较高。该区域农业高新技术产业化，适宜采用混合模式和“纺锤形”发展模式，通过政策引导、资金支持，鼓励企业和科研机构，进行农产品品种优化与种养殖适用技术研发，培养农业生产、加工龙头企业，着力发展农产品、水产品加工业，力争在水稻的种植与深加工，油菜适用栽培技术与精加工，水产品良种与无公害生产技术等方面，实现标准化生产、产业化经营。4、山区特色农业区该区域山多地少，农业生产现实资源相对稀缺，但区域内土特产品品种丰富，农业劳动生产率较低。该区域适宜采用科研机构主导型和“纺锤形”发展模式。通过政策引导、资金支持，鼓励企业和科研机构，对山区特色品种优化、栽培技术与产业化生产进行研发，着力发展土特产品生产与加工，力争在土特产良种和无公害、有机生产技术，提高单产和质量等方面，进行标准化生产、产业化经营。除以上区域外，以亳州为重心的中药材生产也是安徽农业高新技术产业化的重点之一，其适宜采用科研机构主导型和“纺锤形”发展模式。通过政策引导、资金支持，鼓励企业和科研机构，对中药材品种优化、栽培技术、药用性质进行研发，着力发展制药工程，力争在中药生产与提炼方面形成产业化经营。
三、加快安徽省农业高新技术产业化发展的政策建议
1施工难点
1．1深基坑支护
深基坑支护的目的是要确保地下结构的施工安全，并为基坑的周边环境提供安全保障，从而在深基坑的侧壁和周围环境中，通过支档和加固等手段，对其进行保护。目前，我国的高层建筑在深基坑支护施工中，发生事故的频率比较高。由于此施工中需要较多的施工人员参与，所以一旦发生事故，就会导致施工群体伤亡，造成严重的后果。而出现这种情况的根本原因，在于施工单位没有对施工过程进行严格的控制，且没有采取相应的防控措施消除安全隐患。
1．2大体积混凝土施工
大体积砼是高层建筑施工中比较常见的，其在温度控制方面的难度较大，且防裂问题一直是困扰技术人员的难题。大体积砼对施工技术的要求比较高，需要用到大量的混凝土，不仅结构厚实，且水泥水化热也比较大，在结构物体受到温差变化的影响时，其很容易出现变形。由于大体积砼需要在地下对钢筋混凝土结构实施现浇工艺，所以其施工条件相对比较复杂。此外，大体积的混凝土对平面尺寸的要求比较高，如果平面尺寸没有控制好，使得尺寸过大，温度力在约束作用下也会变大。如果不能对温度进行有效的控制，当温度引力超出混凝土能承受的拉力范围时，就会出现裂缝。
1．3垂直运输
随着建筑高度的增加，在对混凝土进行垂直运输时，其难度必然会加大。而高层建筑所使用的混凝土类型是多种多样的，不同的混凝土对运输高度的要求也不一样。如果混凝土的颗粒比较小，其所需的垂直运输高度就比较高;如果混凝土的颗粒比较大，则其对运输高度的要求就更低。
2技术创新
2．1生态技术
随着建筑工程规模的扩大、数量的增加，其消耗的能量、排放的污染物质也越来越多。因此，在未来的建筑施工中，应该融入绿色环保节能的理念，采用生态化的施工技术，提升建筑的节能环保性。同时，在对高层建筑进行设计规划时，要尽量降低其对环境的影响，在对环境加以利用的同时，对其进行保护。所以，在高层建筑的设计中，要多采用生态技术，并对其进行创新，以实现高层建筑室内室外的有效衔接。当室外的环境发生变化时，能够将变化情况反馈到室内环境中，室内环境则做出相应的调整，以确保室内的各项环境指标都符合标准，通过对太阳能、风能等的利用，有效降低高层建筑施工中的能源消耗。
2．2仿真技术
仿真技术是利用计算机，建立起高层建筑的实际模型和虚拟模型，对高层建筑内的实际运动过程进行模拟。通过仿真模型的全面分析，能够有效缩短决策的时间，并提高决策的正确性，从而提高资金的利用率，缩短施工周期，降低施工中的人力和物力成本。对高层建筑的施工过程进行仿真模拟，需要根据离散事件建立相应的模型，并对模型中的建筑施工、结构施工、装饰施工等进行全面的分析。在基础工程施工中，仿真系统能够对其中的土方、初支、大体积施工等进行分析;在结构工程施工中，仿真系统的主要功能是，对施工方案和管理等进行模拟。同时，通过计算机技术的作用，在对高层建筑结构进行仿真模拟时，还能为实际的施工提供理论和力学依据，从而帮助施工单位制订更加科学合理的施工方案。
2．3卫星定位技术
目前，卫星定位技术已经开始在相关领域使用，比如，在对土木工程进行勘察设计时，就可利用卫星定位技术来进行，且在其施工过程中，也可借助卫星定位技术的作用，此项技术在土木工程施工中的应用频率是最高的。随着技术的不断发展，卫生定位技术不仅在理论上日趋完善，且其需要的设备技术含量也越来越高，因此，将此技术应用于高层建筑施工中，应该是顺理成章的。将卫星定位技术应用于高层建筑施工中，不仅能减少施工测量的次数，提高测量的准确性，还能将测量结果进行精准的传输。同时，对测量数据的处理和分析，是利用计算机来完成的，这就能有效避免人工计算中的错误。此外，在高层建筑中设置观测的基准点，目的是要确定具体的起算点和方向。采用卫星定位技术，在对施工楼层的控制网基准点进行选择时，不会受到其他因素的干扰。而对于高层建筑可能出现的日照变形或者振动变形等，卫星定位技术也能进行准确的测定。
3结语
综上所述，为满足社会发展的各种需要，高层建筑工程不断涌现，而高层建筑的施工难度，比普通建筑的施工难度大很多倍，其在施工中出现问题的可能性也越大。因此，在对高层建筑进行施工时，需要通过生态技术、仿真技术、卫星定位技术等，降低高层建筑施工对环境造成的污染程度，并提高其施工的安全性，改善施工质量。
作者:谭毅杰 单位:华东建筑设计研究总院大连分公司
参考文献:
［1］杨娜，袁磊．高层建筑施工技术创新的分析与研究［J］．建筑工程技术与设计，2016(14):29～36．
