改革开放以来，我国高技术产业在国家政策的支持下快速发展，各地区不论是企业数量还是企业规模都呈现高速发展状态。2000年，中国高技术产业主营业务收入突破1万亿元，2015年达到了13.9万亿元，15年间增长了约14倍，并保持加速增长态势，可见高技术产业已成为推动我国经济增长的重要驱动力。

最早研究技术创新理论的是熊彼特[1]，他从市场、组织、来源、产品和方法等方面对创新理论进行了概述。此后，该领域出现了大批的研究者，如Edwin Mansfield[2]、Scherer[3]、Arrow[4]等分别从技术推广、企业规模、市场结构等角度对技术创新进行了探讨。随着经济发展和科技进步，技术创新能力的实证研究取得了大量研究成果，无论是国家层面、产业层面或者具体企业层面均有所涉及。在产业层面，Jonker等[5]研究发现技术创新能力对产出绩效具有非常强的正效应。Hung[6]研究发现组织学习和全面质量管理对提升产业的技术创新能力存在积极重要的贡献。Carlsson[7]研究发现了知识在传播过程中对创新的驱动作用，即发现创新驱动和设计创新驱动机制。

近年来，国内学者将技术创新能力的研究引入到高技术产业中。在企业层面，张倩肖等[8]认为购买国内技术和技术引进对我国企业技术创新的影响并不显著，而外商投资企业的R&D溢出对企业技术创新存在显著的正向影响。张娜等[9]研究得出R&D经费投入是影响高技术产业技术创新的最关键因素并且资金投入的产出效应要大于人力投入。李广瑜等[10]研究发现企业规模对创新产出存在正向影响力且呈现倒U型关系；市场集中度与资本密集度对创新产出具有正向效应，而外国资本注入对企业创新产生明显的抑制作用。曹勇等[11]研究发现，高技术产业不同行业的创新投入指标对创新绩效呈现不一样的影响效果；R&D投入及非R&D投入均对创新绩效具有关键性作用。在产业层面，宋河发等[12]发现我国高技术产业自主创新能力的提升速度相比产业整体的创新能力提升速度低，其中自主创新能力提升速度较快而自主创新转化能力与自主创新实力的提升速度较为缓慢。王敏等[13]研究指出，要继续增强产业各方面创新投入并扩大创新规模，不断调整和优化创新投入结构，完善创新资源的合理配置，加快提升产业的技术创新效率。

白天，蘑菇偶然路过信件收发室，发现一张寄给我的明信片后转交于我，上面写着一位年轻的医药代表几年前在他最困难的时期我向他伸出援手，渡过难关，如今，他的生活和事业已步入正轨，几次来访都没有见到我，特此致谢。

从现有文献来看，学者们的关注点往往停留在高技术企业或高技术产业的部分重要分支行业上；研究内容大多集中于技术创新影响因素、技术创新效率、技术创新成果产出以及它与产业竞争力、企业创新绩效或整个经济发展现状之间的关系问题上；而对整个高技术产业技术创新能力系统的分析以及相关影响因素之间作用机理的研究较为缺乏，而这对于发现技术创新过程中的缺陷以及提升技术创新产出效益起到了更加直接和关键的作用；另外，在指标的选取上，部分学者过分强调R&D指标的作用，以偏概全忽视非R&D指标，这会导致研究结果失去客观性和真实性。因此本文拟在结合前人所建立的评价指标体系的基础上探讨我国高技术产业技术创新能力的提升路径。

一、研究方法与模型构建

(一)研究方法

结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)在近几年逐渐成为了定量研究的重要分析工具，与传统的因子分析、层次分析等方法相比具有较大的优势，它可以在处理多个因变量的同时允许自变量和因变量之间存在测量误差，并且它还能估计因子关系与因子结构，使指标作用过程和影响程度得到充分的体现，因此本文采用结构方程模型的方法来研究创新变量之间的关系。

本文将高技术产业技术创新能力分为创新产出能力、创新环境支撑能力、创新资源投入能力、创新转化能力四个方面，实证分析了这4个变量之间的相互影响关系和作用路径，并对此提出以下提升高技术产业技术创新能力的对策建议。

X=Λxξ + δ；Y=Λyη + ε

式中，X为外生潜变量的观测变量，Λx为外生潜变量与其观测变量之间的关系，δ为外生观测变量X的误差项，Y为内生潜变量，Λy为内生潜变量与其观测变量之间的关系，ε为内生观测变量Y的误差项。

结构模型用于说明外生潜变量和内生潜变量之间的线性关系：

η= Bη + Γξ + ζ

式中，η为内生潜变量，ξ为外生潜变量，B为内生潜变量之间的关系，Γ为外生潜变量对内生潜变量的影响，ζ为结构方程的残差项。

(二)指标选择及模型构建

目前，对于高技术产业的技术创新能力评价尚无一套系统的评价指标，相关研究大多采用的是企业层面创新能力的指标，难以客观反映整个产业技术创新能力的实际发展情况。高技术产业技术创新能力评价涉及面较广，蕴涵的信息量也较大，构建一个科学合理的评价指标体系才能够全面客观地反映我国各地区高技术产业技术创新能力的动态发展趋势、现状以及潜力。因此，本文在总结和借鉴其他学者专家对于高技术产业技术创新能力评价的研究成果基础上，结合我国高技术产业技术创新的实际，从技术创新系统的内部构成要素出发，遵循层次性、科学性、系统性、可操作性四大原则，确定了各项观测指标(见表1)。

为解决上述双边匹配问题，依据前景理论，以双边主体的期望信息为参照点。首先将双边主体的偏好信息转化为相对于参照点的收益或损失；然后考虑双边主体对待收益和损失的不同风险态度，计算双边主体的前景值。

H5：技术创新环境对技术创新转化存在正向影响力。

专家从表皮生长因子针对肿瘤患者放射性皮炎的疗效及安全性方面进行了探究，选取了符合要求的患者，给其进行了EGF乳霜外用，对其的临床疗效和安全性进行了观察。通过对这些患者进行随访，其中有部分患者出现与EGF乳霜相关的不良反应。如，红斑、刺激等，对于这些不良症状，患者具有耐受性，经过研究试验，专家认为在放射学皮炎治疗方面，表皮生长因子具有一定的安全性。另外，在治疗痤疮等疾病方面，专家也进行了表皮生长因子的应用研究，选取了患者参与到此次研究当中，患者没有出现刺激或者不良反应。通过上述结果表明，外用表皮生长因子，部分患者可能会出现红斑、刺激等不适症状，但是患者均能耐受，所以，不会出现严重不良反应。

表1　我国高技术产业技术创新能力评价指标

潜变量观测变量变量名称潜变量观测变量变量名称创新产出能力CXCC专利申请数C1全年有效发明专利数C2新产品销售收入C3创新资源投入能力CXTRR&D经费内部支出R1R&D人员折合全时当量R2新产品开发经费支出R3仪器和设备费用R4创新环境支撑能力CXHJ新增固定资产投资J1企业研发机构数J2地区生产总值J3研发费用中政府资金J4创新转化能力CXZH引进技术经费支出H1购买国内技术经费支出H2技术改造经费支出H3消化吸收经费支出H4

2. 效度分析

基于数字化方法的城市设计使用后评价研究——以天津市滨江道商业街为例 赵楠楠 侯 鑫 王 绚2018/05 106

创新产出是技术创新的产出成果，体现了创新活动的收益和规模水平，是衡量创新收益的重要指标。其中专利申请数和全年有效发明专利数是从专利产出角度对创新产出进行了描述，反映了产业技术创新活动开展的普遍程度及产业在技术创新科研产出上的效果；新产品销售收入是从新产品收入角度来衡量创新产出的，它反映了高技术产业在新产品开发上所取得的经济效益以及新产品对该行业总销售收入的贡献。

2.创新资源投入能力(CXTR)

技术创新整个过程中的投入通常分为有形资源投入和无形资源投入，一般大致分为人力投入、资金投入以及设备投入。4个二级指标分别从人力、资金、设备等3个方面对产业的创新投入力度和创新投入能力上进行了衡量和描述。高技术产业的创新产出与政府及企业的创新资源投入力度是密切相关的，后者对前者具有最直接的影响。据此，本文提出如下假设。

H1：技术创新投入对技术创新产出存在正向影响力。

3.创新环境支撑能力(CXHJ)

环境支撑能力是产业内部和产业外部进行技术创新的经济基础和环境支持，是提升技术创新能力的重要保障。其中，新增固定资产投资用来衡量产业内部企业对创新环境的支持力度和支持水平；企业研发机构数是体现某个区域及其产业相关的科研能力的指标，从侧面反映了科研水平对高技术产业的支持力度；地区生产总值总体上反映了区域的经济发展情况；研发费用中政府资金体现了政府的产业政策倾向以及对企业技术创新的支持力度。以上几个指标均体现了技术创新的市场环境支撑能力。经济基础越好，产业内部和外部的环境支持越大，相对应的创新投入能力越高，并直接或间接影响创新产出能力。据此，本文提出如下假设。

利用LISREL软件对图2的全模型进行估计，得到各项相关拟合指数(见表4)。首先从模型的绝对拟合指数这一项来看，卡方值小说明模型拟合得较好而自由度越大则表示模型越简单，因此表4得到的卡方自由比Χ2/d f接近3是符合要求的，拟合优度指数GFI介于0.9～1也符合要求，标准化残差均方根SRMR和近似误差均方根RMSEA均小于0.08，表明该模型与样本数据拟合较好。从增值拟合指数来看，NFI、IFI、CFI的值均接近于1，表明该模型具有较好的拟合效果。简约拟合指数的2个指标也均达到要求，表明该模型简约程度达到标准。综合来看，本文所构建的模型正确合理，对数据的拟合效果较好。

H3：技术创新环境对技术创新产出存在正向影响力。

4.创新转化能力(CXZH)

2Department of R&D,Madhavbaug Cardiac Care Clinics and Hospital,Mumbai 400603,India.

H4：技术创新投入对技术创新转化存在正向影响力。

图1　理论框架与研究假设

黑斑病菌培养：打取PDA平板中的菌碟，每个三角瓶中接种10 ～ 12个菌碟，将接种好的三角瓶置于30 ℃恒温摇床中120 r/min摇培24 h。

H6：技术创新转化对技术创新产出存在正向影响力。

在学习和总结前人的相关研究成果的基础上，根据表1中的4个潜变量和15个观测变量的指标，建立了本文的理论框架(如图1)。

二、实证分析

(一) 数据来源及说明

本文所有数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》和《中国统计年鉴》，由于西藏和青海两地的指标数据缺失较为严重，因此本文仅选取全国29个省市(西藏、青海除外)2011—2015年的相关指标数据作为样本进行研究。样本容量为145个，达到了结构方程建模的最低样本容量要求。在进行结构方程模型分析之前，先采用灰色预测理论中的GM(1，1)方法，根据已有数据对部分指标的缺失值进行拟合。本文研究所采用的软件为SPSS17.0和LISREL8.7。

(二) 数据处理

由于当前各测量指标的单位和数量级存在差异，为了如实反映情况，尽可能避免由于量纲问题对研究结果造成的影响，首先运用SPSS17.0对各项指标原始数据进行标准化处理，之后对其进行正态性检验，并对非正态分布的数据进行正态化处理。此外，结构方程模型对数据的质量要求很高，而本文构建的指标较多，数据涉及范围较广，统计口径较多。为了确保数据的有效性和可行性，本文选用了SPSS17.0软件中的验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)方法对观测指标数据进行信度和效度分析。

1.信度分析

运用SPSS17.0软件中的Cronbach系数来进行数据的可靠性分析，结果如表2所示，无论是整体或各个潜变量的Cronbach’s α值均大于0.7，由此可见，本文的样本数据具有较高的一致性和可靠性。

表2　信度分析结果

潜变量观测变量Cronbachs α部分整体CXCC30.980CXHJ40.728CXTR40.994CCZH40.8680.959

1.创新产出能力(CXCC)

路桥施工技术与其质量控制是非常重要的，为减少公路桥梁维修成本打下坚实而有力的基础，对于行人的安全提供了重要保障，减少了桥梁断裂和路面崩塌这样的小概率危险性事件的发生，社会对于桥梁质量的高度认可，还可以增加其施工企业在这一行业的名气与信誉度[1]。

运用SPSS17.0软件中的因子分析法来检验指标数据之间的结构效度，分析结果如表3所示。其KMO值均大于0.5，巴勒特球体检验显著性概论Sig.都为0.000，说明可进行因子分析且数据之间的效度较高。

表3　效度分析结果

潜变量观测变量KMO值Bartlett球形检验Approx.Chi-SquaredfSig.整体150.8733676.5421050.000CXCC30.622618.50730.000CXHJ40.573190.10760.000CXTR40.7281217.05160.000CXZH40.804203.86460.000

(三)结构方程模型拟合

本文利用LISREL8.7软件对图1所构建的概念模型进行了验证，结果如图2所示。

前期面积概念的教学，笔者仅注重学生对“面”的体验，而忽视了学生对面积理解的误区（后测中发现学生找的面，基本是规则的、向上的面）、忽视了面积认识的全面性与深刻性（后测中的第10题，“在同样大小的2张长方形纸上，分别挖去5个大小相同、位置不同的正方形，比较剩余部分面积”。由于面积守恒意识的缺乏，造成本题正确率只有37.5%），为了让学生真正理解面积的含义，渗透度量意识，后期教学做了以下改进。

图2　高技术产业技术创新能力路径图

H2：技术创新环境对技术创新投入存在正向影响力。

表4　结构方程模型(全模型)拟合指数

指数评价标准拟合结果绝对拟合指数Χ2/df<3 2.760GFI>0.90.945SRMR<0.080.033RMSEA<0.080.047增值拟合指数NFI>0.90.938IFI>0.90.946CFI>0.90.909简约拟合指数PGFI>0.50.742PNFI>0.50.755

(四)假设检验

通过以上假设检验，本文提出的几项研究假设也得到验证。技术创新投入对技术创新转化和技术创新产出的影响路径系数分是0.69(t=7.26)、0.94(t=9.64),表明创新资源投入对技术创新转化和技术创新产出均存在正向影响力，所以，假设H4和H1成立。创新环境对创新资源投入、技术创新转化以及技术创新产出的影响路径系数分别为0.7(t=9.94)、0.23(t=5.13)0.07(t=3.11)，表明技术创新环境对创新资源投入、技术创新转化以及技术创新产出均存在正向影响力，所以，假设H2、H5和H3成立。而技术创新转化对技术创新产出的影响路径系数为-0.18(t=4.05)，表明技术创新转化对技术创新产出存在负向影响力，假设H6不成立。

(五)变量间的影响效果分析

SEM中变量之间的影响效应一般分为直接效应、间接效应和总效应，而总效应是前两者之和。结构方程模型路径图中各个潜变量之间的路径系数即为直接效应。一个变量通过中介变量对另一个变量间接产生的效应称之为间接效应。由图2可知，包括R&D经费内部支出、R&D人员折合全时当量、新产品开发经费支出以及仪器和设备费用在内的创新资源投入能力对创新产出能力的正向影响效果最大。创新投入影响创新产出的直接效应为0.94，其间接效应包括创新投入→创新转化→创新产出，效应水平=0.69×(-0.18)=-0.12，因此创新投入对创新产出的总效应为0.82，表明高技术产业在创新资源投入上每增加1%，其创新产出将大约增长0.82%。在技术创新投入上，R&D经费内部支出、R&D人员折合全时当量、新产品开发经费支出的贡献值都分别达到了0.99、0.93、0.98，表明各项投入要素对创新投入能力的影响都非常明显，其中人力和资金的投入对创新投入都接近1，可见其对创新投入能力的促进作用最强。

创新环境对创新投入、创新转化和创新产出均存在直接正向影响力，其中对创新投入的影响最大(路径系数为0.70)，可见创新环境在高技术产业技术创新领域起到重要支撑作用。创新环境对创新产出的直接影响效应仅仅为0.07，而间接影响效应却达到了0.53，分别为创新环境→创新投入→创新产出和创新环境→创新转化→创新产出这三条路径，其总效应水平为0.60。因此，环境因素对创新转化能力和创新产出能力有着不可忽视的作用，只是影响效果并不是很显著，在加大创新投入的同时也应该着重从创新环境的角度来提升产业的技术创新能力。

此外，创新转化对创新产出存在显著的负影响力(-0.18)，并且购买国内技术经费支出和引进技术经费支出对创新转化的贡献相比其他两项指标不是很显著。一方面可能是因为技术引进经费支出大量用于从国外进口高技术产品，而这些进口的高技术产品将加大我国的技术依赖性，从而对我国高技术产业的创新产出能力产生一定的消极作用并最终会影响到我国高技术产业的产业竞争力；另一方面原因可能是对引进的新技术的消化吸收能力的不足，由于不同区域之间的资源环境的差异性以及引进企业在技术和管理上的发展水平参差不齐，会导致引进的新技术与引进企业自身的内部技术不协调或不适应。如果引进技术的企业对其所引进的技术不能够较好地进行消化吸收再创新而是直接地、生硬地将其应用到生产制造中去，将会不可避免地落入“引进-落后-再引进-还是落后”的不良循环中[10]。企业自主创新能力将会因此被大大削弱，部分R&D活动将会逐步被新技术的购买与引进所替代，从而不论是企业还是整个高技术产业的技术创新将会受到严重的阻碍。

三、政策建议

SEM包括2种基本模型，分别为测量模型(Measurement Mode)和结构模型(Structural Model)。测量模型用于描述潜变量和观测变量之间的线性关系：

第一，加大创新资源的投入力度。加大对高技术产业技术创新资源投入是提升产业创新能力的关键步骤，而优化创新投入结构促进资源合理配置是提高产业技术创新效率重要举措。因此，从创新资源的投入要素来看，首先要加强研发资金投入力度，拓宽融资渠道，创新资金支持方式；其次是加强培养高素质的人才队伍，政府应鼓励高等院校适应新兴产业发展需求，引导企业与院校的深度合作促进产学研结合，增加相应的培训机构数量为高技术产业做好丰富的人力资源储备；最后是加强技术创新所用的试验仪器、设备投入等尤其是专业设备的投入力度，加快更新先进的硬件设施，提高整个产业的自动化水平。

第二，充分发挥创新环境的支撑作用。进一步完善高技术产业的创新环境，不仅包括对基础设施的完善，还包括对政策和机制的完善。政府应加强对高技术产业的扶持力度，提供有力的资金支持和政策支持，同时完善各项转化机制，促进资金投入和人力投入的产出效率；引导高技术企业积极有序地开展各项创新活动，加强与各界的交流合作，提升高技术企业的创新绩效；进一步完善创新平台的建设，优化创新环境，合理分配创新资源，促进创新成果扩散和创新资源共享，带动各个区域高技术产业的积极性，提升我国高技术产业的创新活力；此外，要加快各地区研发机构的建设，加强与高等院校和科研院所之间的合作交流，积极推动产业发展机制创新并整合各种创新资源，进一步完善产学研合作机制，加大科技成果转化率，为增强我国高技术产业技术创新能力做好支撑体系建设。

第三，提升对先进技术的吸收转化能力。有关数据显示我国的高科技转化率低于30%，这意味着我国技术创新资本因低效率的转化、消化吸收而无法转化成经济效益。因此在不断加强自主创新能力的同时，对国内外先进技术的吸收转化能力有待得到进一步的提高。过度依赖进口高技术产品将会对我国高技术产业的创新产出产生非常消极的影响[14]。因此，应着重从技术引进、技术消化吸收和改造这三个方面入手来提升对先进技术的吸收转化能力。政府应加强对国外先进技术和先进人才引进的力度，通过高素质的人才队伍对引进技术进行消化吸收和改造使其转化为新的高端研究科研成果，最终利用已有的创新平台对科研成果进行进一步的转化和扩散，从而更高效地推动高技术产业创新水平的发展。对国内高技术产业进行大量研发投入的同时，自主创新能力仍需得到进一步提升，发挥自身优势才能更好更快地创新产出并及时高效将科研成果和生产力结合，从而弱化对国外技术的依赖性，使产业竞争实力得到加强。

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PPP项目融资指的就是国家政府和个人企业为了公共设施的建设暂时达成的一种具有合作意义的关系。PPP项目最早是由英国政府为了缓解国内的资金流动，建设公共设施而提出的模式，这种模式能够充分的利用民间资本极大的弥补资金上的短缺问题，从而降低投资上的风险问题。就目前国内发展现状来说，我国还处于社会主义初期阶段，各项公共基础设施还不完善，建设资金也十分有限，所以才会引用PPP机制，使得我国的公共基础设施建设得到了很好的发展。

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创新转化主要是指创新成果的转化和扩散，企业或研发机构之间不断地传播最新的创新技术，技术在传播过程中不断再创新，最终使得创新技术在产业中被利用。高技术企业通过引进新技术的方式掌握外来技术，并对其进行消化吸收转变为自己可利用的技术成果。4个二级指标反映了高技术产业的引进技术消化吸收和再创新能力。创新转化能力的提高需要企业及研发机构投入大量的资金和人力，投入越大其转化吸收能力越强，技术革新速度越快，因此创新投入和创新环境支撑能力对创新转化起着很大的推动作用；技术创新转化促进技术创新水平的提升从而加大技术创新产出。据此,本文提出如下假设。

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先选择一个单独的纹样，结合CTRL键可以快速地进行复制的操作，排列出重复的有秩序的图案。利用画图的反转功能还可以很快速的复制出左右对称和上下对称的图案。至于二方连续或四方连续图案也很容易演示讲解。

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由于中子通量大幅增加，该堆的医用放射性同位素产量将增加50%，并可广泛用于核物理学、材料科学和辐射屏蔽研究。

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在物理实验的操作中，因为各方面的原因，出现数据偏差，实验现象与教材不符的几率非常的高，这些都是无法避免的。教师不应该“讳疾忌医”，而应该正视这些“意外”，在课堂上巧妙的应对实验误差和失败。当实验操作过程中，出现与课本不符的内容时，教师要改变既定方案，利用差错，生成更高价值的教学资源，培养学生的科学精神和科学态度。

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