基于DEA—Malmquist指数的长江经济带高新技术产业效率评价
长江经济带生态效率评价及收敛性分析
长江经济带生态效率评价及收敛性分析孙欣;赵鑫;宋马林【期刊名称】《华南农业大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2016(015)005【摘要】构建衡量生态效率的投入产出指标体系，采用基于Malmquist-Luenberger指数法的超效率DEA模型，对长江经济带及上中下游2003—2013年生态效率进行评价，并测算了生态效率差异性及收敛性。
实证研究结果显示：长江经济带各省市生态效率总体平均水平较高，下游生态效率高于平均水平，中游和上游低于平均水平；生态效率区域差异性显著，省际间差异均明显高于上中下游间差异，但差异性趋势减缓；长江经济带层面生态效率σ收敛大体上呈现出“总体收敛，局部发散”的特点，上中下游区域呈现出生态效率σ收敛和绝对β收敛，这表明长江经济带存在生态协调发展的有利环境。
经济“新常态”下，应该更加注重长江经济带一体化发展进程，让下游区域高新技术向中、上游区域转移，各省市应结合自身生态效率发展状况特点推进生态文明建设，缩小区域间生态效率差异，促进生态协调发展。
【总页数】10页(P1-10)【作者】孙欣;赵鑫;宋马林【作者单位】安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233000;安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233000;安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233000【正文语种】中文【中图分类】F424.1【相关文献】1.去产能视角下的长江经济带能源生态效率评价及收敛性分析 [J], 赵鑫;孙欣;陶然2.长江经济带生态效率及收敛性分析 [J], 赵鑫;胡映雪;孙欣3.基于DEA模型的长江经济带农业生态效率的测度与评价 [J], 丁宝根;赵玉4.基于两阶段US-NSBM模型的长江经济带创新生态效率评价 [J], 黄林芳;周泽炯;唐幼明5.基于Super-SBM模型的长江经济带生态效率评价及提升对策 [J], 陈军飞;王珩媛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
重庆市农村金融效率评价--基于DEA-Malmquist指数模型
展存在很大程度上的不协调，因此重庆市农村经济 刚等[2]认为中国农村金融效率值整体不高且有区域差
发展的情况如何？重庆市农村金融机构的资源配置 异影响。孙玉奇等[3]研究发现，我国大部分省份的农
效率如何？怎么进一步来促进效率的提高来更好的 村金融投入产出低下，主要原因是纯技术效率值偏
为农村经济发展服务，都是我们需要思考的问题。 低。从测算方法上看，目前关于 DEA 农村金融效率
2019 年第 4 期
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农村金融
（DEA） 分析河南省 17 各地市的农村金融效率。武 县农村金融效率的变化趋势以及效率差异情况，结
臻等[5]基于 DEA-Malmquist 指数方法对西部地区 12 合重庆市农村金融发展的实况以及相应的政策分析
个省城投入产出数据处理。张玉苗[6]利用超效率 DEA 重庆市农村金融效率。
农村金融效率问题的研究具有重要的现实意义。
的视角和方法得出各自的结论。从整体上来看，谷
重庆 市 作 为 西 部 地 区 直 辖 市， 同 时 又 处 于 长 慎[1]通过对中国农村金融效率资源配置实证分析，认
江经济带和“一带一路”重要沿线城市。由于重庆 为中国农村金融效率低，主要是由于农村金融制度
市有着严重的二元经济机构的问题，农村与城市发 的有效供给不足，提出要创新农村金融制度。张永
均收入与第一产业人均生产总值作为金融资源的输 用，因此本文选取 2010—2017 年政府预算农林水支
出指标。
出费用数据作为衡量政府对农村经济发展支持力度
从已有文献可知，我国农村金融整体效率不高； 的指标，预期增加农林水支出会促进农村金融效率
现有文献主要针对河南、江西、山东、福建、黑龙 的提高[19]。乡村就业人数。就业是衡量经济发展的指
中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—Malmquist指数
2020年11月第22期总第464期内蒙古科技与经济Inner Mongolia Science Technology&EconomyNovember2020No.22Total No.464中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—M almquist指数张勇之(聊城大学商学院，山东聊城252059)摘要：基于超效率DEA模型及Malmuist指数，对2012年〜2018年各省市区的科技创新效率进行测度分析发现：①北京市历年来保持创新高效，但近年来有所下滑，青海省近年来则实现了创新效率的有效增长，其余各省份的创新效率基本稳定或在各区间不断波动；②除江苏省外，全国各地区全要素生产率均实现了基本稳定或有效增长，而江苏全要素生产率降低的主要原因是技术效率降低；③北京、云南、陕西、上海、江苏、山东、湖北、重庆、海南、四川实现全要素生产率的有效增长，依赖于技术进步效率。
关键词：超效率DEA模型；Maimquist指数；边际产量递减规律中图分类号：F124文献标识码:A文章编号1007—6921(2020)22—0025—041文献综述2012年底，党的十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置'强调要坚持走中国特色自主创新道路、实施创新驱动发展战略'2016年7月，国务院印发了—十三五”国家科技创新规划.明确了迈进创新型国家，为建成世界科技强国奠定坚实基础的总目标。
2018年3月，十三届全国人大一次会议的政府工作报告中50余次提到科技、强调创新，其中特别指出“加快建设创新型国家把握世界新一轮科技革命和产业变革大势，深入实施创新驱动发展战略)因此，在2020年小康社会全面建成之际，统筹全局，多角度地探究中国科技创新效率的时空变化趋势，研究影响各区域科技创新效率的重要因素，对建设创新型国家，提高社会生产力及综合国力有重要意义'在当前的时代背景下，越来越多的学者开始关注科技创新'学者们主要从以下两个方面展开研究：①基于构建的静态指标体系，通过不同的评价方法对科技创新不同维度进行评价'巴吾尔江等(2012)、徐顽强等(2016)、王彦博等(2020)以及何睿(2012)分别采用主成分分析法对我国内地各省区市及国家创新型城市的科技创新能力进行了评价［140o邓丹青等(2019)、贾春光等(2020)、陈艳华(2017)及赵黎明等(2014)分别运用熵权TOPSIS 法对我国9个典型城市、山东省各地市、中国四大地区及我国31个省市的科技创新能力进行了实证分析/580李沃源等(2019)利用组合评价分析、聚类分析和相关分析等方法，对西部地区各省、市、自治区科技创新系统环境进行实证研究祝影、唐春光、孙锐，等(2019)基于耦合协调模型，对23个中国科技创新城市进行创新要素耦合评价，发现京津冀地区、长三角地区、珠三角地区的城市位居前列，中西部地区和东北地区城市表现乏力/100②基于动态的创新效率进行测度评价'胡丽娜(2019)、何龙光(2019)、许建红等(2019)分别使用DEA方法对内蒙古12盟市、西南地区及东部12省市的科学技术创新效率进行了测度评价［11130'Fuentest et al. (2001)、Giedre Dzemydait e et al.(2016)、Carayan-nis E G et al.(2016)、对园区的科技创新效率、欧盟中部、东部的40个区域及23个欧洲国家创新效率进行了测算与评价/14160o郭淑芬，张俊(2018)运用CCR—DEA、BCC—DEA和Malmquist—DEA模型测度了2009年〜2013年中国31个省市的科技创新效率及其年份变动情况，表明研究期完全有效省份的数量呈增多趋势，但总数仍远不及一半，5年来，基于技术进步各省市的科技创新效率有所提高/170'刘钒等(2017)、林佳丽等(2008)基于超效率DEA模型对长江经济带、广东省21个城市科技创新相对有效性进行了全面客观的评价/8〜190张明龙(2015)基于超效率DEA模型，分析了我国30个省、自治区和直辖市以金融作为投入的科技创新效率，结果表明中西部地区的效率增长高于东部地区#技术效率的变化是导致区域差异的主要原因［2000孙东(2014)采用超效率DEA—TOBIT模型测算了我国2002年〜2012年各省份创新的效率，结果表明：我国创新效率还不高，处于创新有效状态的省份不足1/3,而且创新效率值波动较大，没有出现稳定上升趋势［210o当前，学者的研究为区域科技创新的后续研究奠定了基础，成就显著，但仍存在可进一步研究的巨大空间。
基于超效率DEA模型的长江经济带科技人才开发效率时空分异研究
一、研究述评
人才对推动国家、社会的发展有着重要作用，但 人才本身的特征决定了不能按照某一特定的标准来 评判和选拔他们，人才应该是多样的。为此，1977年 党中央决定在全国恢复高考。1980年，为适应四化建
收稿日期：2018-10-06 作者简介：李培园（1991- ），女，河南鹤壁人，河海大学商学院博士研究生；成长春（1957- ），男，江苏射阳人，南通大学江苏
地区科技人才开发效率基本上处于洼地，而下游地区则长期处于领先地位；从动态时间序列分析，技术进步是
影响长江经济带整体及内部各省市科技人才开发效率提升的主要因素。
关键词：长江经济带；科技人才开发效率；超效率DEA模型；Malmquist指数
中图分类号：F124.3；C964.2 文献标识码：A
文章编号：1673-2359（2019）01-0034-07
随 着 学 术 界对人 才开发研 究的不 断 深 入，相 关 研究视角也更加多元化。除了研究区域范围的不断缩 小，区域内某一类人才的开发研究也逐渐成为热点， 如高校人才、科技人才、先进制造业人才、农村实用 人才等，其中科技人才是先进知识的承载者，做好科 技人才开发（选拔、培养、发展和使用）对区域经济发 展、产业结构优化升级有着重要的直接推动作用，自 然 得到了政 府和学 术 界的较 多关注。目前国内对 科 技人才开发的研究从早期的关注科技人才开发战略、 环境等方面逐步转向对科技人才开发效率测评，研究 视角进一步拓展。程强认为，人才开发包括选拔、培 养、引进和人才队伍的组建及使用，并针对创新型科 技人才提出了开发战略。[10]周爱军认为，当前国内科 技人才开发存在考核评价机制不合理、流动机制不完 善、市场化程度低等问题。[11]吕富彪针对科技人才创 新能力的开发进行了分析。[12]杨柳从外部性（市场）、 企业投资意愿及科技人才个体三个层面进行分析，认 为西部地区政府应在规划引领、建立学习型组织、营
长江经济带生态效率测度及影响因素研究
长江经济带生态效率测度及影响因素研究作者：***来源：《荆楚理工学院学报》2020年第03期摘要：目的：研究长江经济带各省区的生态效率及其演变趋势，找出影响因素。
方法：基于长江经济带11个省市2011～2016年省级面板数据，采用DEA模型和Malmquist指数模型从静态和动态两个角度进行测度，通过建立固定效应模型分析影响因素。
结果：整体而言，长江经济带生态效率在研究期间内变化不大，出现下降的趋势;上、中、下游地区生态效率差异较大且呈现依次递增的态势;城镇化水平、产业结构、政府环保力度、技术水平从不同层面对生态效率产生影响。
结论：应从转变经济发展方式、调整区域产业结构、优化环境保护支出、提高技术创新水平等方面入手，提升长江经济带生态效率。
关键词：长江经济带;生态效率;影响因素;中图分类号：X826;F127文献标志码：A文章编号：1008-4657（2020）03-0024-070引言长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、贵州、四川、重庆、云南11个省市，人口和生产总值占全国比重均超过40%，优越的地理位置赋予长江经济带广阔的发展前景。
自改革开放以来，长江经济带已发展成为我国综合竞争实力最强的区域之一。
2014年李克强总理在政府工作报告中提出建设长江经济带，至此，长江经济带的建设上升为国家战略。
随着政府对长江经济带发展的重视，有关长江经济带的学术研究也越来越多。
长江经济带的建设布局理念和模式与中国经济发展要求相契合，应该作为宏观经济发展战略的重要组成部分[1]。
长江经济带的建设具有驱动流域经济发展，维护国家、民族团结等政治社会功能，具有较高的现实价值[2]。
长江经济带产业发展具有明显的区际互补特征，应建立良好的协同发展机制[3]。
在长江经济带经济建设取得成就显著的同时，其生态破坏、环境污染的问题也暴露出来，“重化工围江”的局面导致长江环境污染问题日益严重，长江水体多种重金属超标，蓝藻、绿藻现象日渐加重，大量的SO2、氮氧化物、粉尘的排放将长江经济带多地区变成雾霾的重灾区，一系列的环境污染问题给民众的身体健康和生产生活造成严重负面影响。
长江经济带技术创新效率及其影响因素研究
长江经济带技术创新效率及其影响因素研究吴传清;黄磊;文传浩【期刊名称】《中国软科学》【年(卷),期】2017(000)005【摘要】本文基于2008-2014年长江经济带11省市面板数据,运用DEA-Malmquist指数和面板Tobit模型对长江经济带技术创新效率进行了测度及影响因素分析.研究发现:长江经济带技术创新效率呈上升趋势,但仍有部分省市创新资源配置不合理未能实现DEA有效;上中下游地区技术创新效率分异显著,呈典型“V型”分布,上下游地区较高而中游地区较低;企业自主创新、政府有效干预、产业高级化和社会充分投入等因素是促进技术创新效率提升的主要力量.进一步提升长江经济带技术创新效率,须持续加大创新资源投入,发挥政府引导服务作用,调动企业创新积极性,发展壮大战略性新兴产业,促进产业结构优化,提升对外开放水平.【总页数】11页(P160-170)【作者】吴传清;黄磊;文传浩【作者单位】武汉大学经济与管理学院,湖北武汉430072;武汉大学中国中部发展研究院,湖北武汉430072;重庆工商大学长江上游经济研究中心,重庆400067【正文语种】中文【中图分类】F061.5【相关文献】1.长江经济带城市生态福利绩效评价及影响因素研究——以长江经济带110个城市为例 [J], 郭炳南;卜亚2.省域高技术产业技术创新效率及影响因素研究 [J], 何燕子;王艳兰3.京津冀地区技术创新效率影响因素研究 [J], 范玉环;王建民4.创新价值链视角下制造业技术创新效率测度及影响因素研究 [J], 朱慧明;张中青扬;吴昊;邹凯5.中国高端装备制造业自主技术创新效率稳定性及影响因素研究 [J], 王成东;李光斌;蔡渊渊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
长江经济带战略性新兴产业生态创新效率研究
Research on Eco－Innovation Efficiency of Strategic Emerging Industries in the Yangtze River Economic
Belt
作者： 胡笑梅;吴利琰
作者机构： 安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233030
出版物刊名： 渭南师范学院学报
页码： 60-67页
年卷期： 2021年 第1期
主题词： 战略性新兴产业;生态创新;DEA;Malmquist指数
摘要：通过DEA与Malmquist指数模型,从静态和动态两个角度对2013—2017年长江经济
带地区战略性新兴产业生态创新效率和全要素生产率变动进行测算,并根据长江经济带战略性新兴产业的Malmquist指数进行聚类与回归分析.结果表明:长江经济带地区战略性新兴产业总体
生态环境与创新发展不平衡,生态创新综合效率由纯技术效率拉动,而全要素生产率降低主要是由技术进步效率下降造成.此外,相对于经济发展水平,产业结构、教育水平、劳动生产率对生态创新效率的正面影响更显著.。
基于DEA和Malmquist指数的区域科技金融效率测度
基于DEA和Malmquist指数的区域科技金融效率测度区域科技金融效率测度是指通过评估科技金融活动在某一区域内的效率水平，了解和评估该区域科技金融资源的配置和利用情况，为提高科技金融资源配置效率和优化科技金融结构提供依据。
区域科技金融效率测度对于促进科技金融发展、优化科技金融资源配置、提高科技金融服务效率具有重要的意义。
基于DEA（Data Envelopment Analysis）和Malmquist指数的区域科技金融效率测度是一种比较常用的方法，这两种方法在测度区域科技金融效率方面有着独特的优势，能够有效地评估不同区域的科技金融效率水平并提出相应的政策建议。
DEA是一种非参数的线性规划方法，用于评价多输入多输出的决策单元的相对效率。
通过DEA模型可以计算出每个决策单元的相对效率值，并对其进行排名和评估。
Malmquist 指数则是用于评估决策单元的效率变化情况的指标，包括技术效率变化和技术进步变化。
通过DEA和Malmquist指数可以综合评估区域内科技金融活动的效率水平和变化趋势，为政府部门和相关机构提供科技金融政策制定和调整的参考依据。
在进行区域科技金融效率测度时，首先需要确定评价的决策单元，即科技金融活动所在的区域范围。
这些决策单元可以是不同的城市、省份或国家等。
然后，需要确定评价的输入和输出指标，输入指标可以包括科技金融资金规模、科技金融机构数量等，输出指标可以包括科技金融服务覆盖率、科技金融服务质量等。
通过对这些指标的测量和计算，可以得出每个决策单元的相对效率值和效率变化情况。
通过对不同决策单元的科技金融效率进行测度，政府部门和相关机构可以了解各个区域的科技金融资源配置和利用情况，找出存在问题的地方并提出相应的政策建议。
对于效率较低的决策单元可以引导其改进科技金融资源配置和提高科技金融服务效率，促进科技金融活动的发展和优化。
对于效率较高的决策单元可以总结其经验做法，为其他地区提供借鉴和参考。
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龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 基于DEA—Malmquist指数的长江经济带高新技术产业效率评价 作者：韩宁 王静 来源：《商场现代化》2018年第12期
摘 要：本文选取2002年-2016年长江经济带各省市高新技术产业总产值为产出指标，并以研究与发展内部经费支出、科技人员数量、高新技术产业固定资产投资额、高新技术企业数量作为投入指标，来测度长江经济带高新技术产业技术效率和全要素生产率变化。结果表明：长江经济带高新技术产业综合技术效率在不同年份和不同地区之间存在差异，应具体原因具体分析以制定出有利于本地区高新技术产业发展的政策，并且长江经济带高新技术产业全要素生产率整体上都是有效的，说明科技进步和技术效率提高的作用在逐步显现。
关键词：长江经济带；高新技术产业；综合技术效率；全要素生产率 一、引言 近期，美国对中国出口的高科技技术产品征收较高的关税并且对于其出口的高新技术产品征收高关税，限制美国对中国高新技术产品的出口，尤其是在对中兴出口的芯片进行了长达七年之久的限制出口。然而，中兴在消息发出的当天在股市中就被停牌，说明我国对进口外国高新技术产品具有一定的依赖性。那么，对于如何加强我国高新技术产品的发展成为当下热议话题。
本文选取长江经济带涉及的11个省市为研究对象，来对其高新技术产业的效率进行评价分析。长江经济带作为我国重要的经济发展战略，具有承东启西的作用，能够借助长江水运优势实现由东部地区向中西部地区实现产业转移，因此，分析长江经济带高新技术产业综合技术效率和全要素生产率具有重要意义。
二、研究方法及指标选取 1.基于DEA的Malmquist指数模型 Fare基于数据包络分析方法得到的Malmquist指数即TFP计算公式如下： 公式（1）中y为产出，x为投入，t+1和t分别代表时期，d为距离函数，且公式两边分别记为TFP、TEF和TE，则主体在单位时期内的全要素生产率可以表示为：
TFP=TEFxTE（2） 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn TFP为全要素生产率，TEF为综合技术效率、TE为技术进步率，其中综合技术效率又可以分解为纯技术效率（PECH）和规模效率（SECH），即TEF=PECHxSECH。
2.指标选取及数据来源 按照全面性、可获取性、代表性等原则选取相关投入、产出指标，并且考虑指标之间会存在多重共线性的问题，因此不宜选取过多指标。本文选取2002年-2016年长江经济带各省高新技术产业总产值作为产出指标，研究与发展内部经费支出、科技人员数量、高新技术产业固定资产投资额、高新技术企业数量作为投入指标，将长江经济带各省市作为决策单元。数据来源于《中国高新技术产业统计年鉴》、各省《统计年鉴》、EPS数据库平台。
三、长江经济带高新技术产业效率评价 综合技术效率评价 1.综合技术效率分年度分析 通过Deap2.1软件，得出2002年-2016年长江经济带各省高新技术产业各项效率指标。从整体来看，2002年-2016年综合技术效率平均值为0.975，并没有不是有效率的，因为一单位的投入所得到的产出要小于标准值，且综合技术效率最高为1.262，最低为0.7，说明长江经济带高新技术产业总体的综合技术效率处于中等水平，综合技术效率是在1上下波动，说明整体技术效率是有效的，生产所投入的生产要素能够发挥出来。从长江经济带高新技术产业技术效率总体变化趋势来看（如图），综合技术效率和纯技术效率波动的时间和方向是一致的，与规模效率波动的时间和方向相关性较弱一些。具体分析如下：
（1）由上图可以看出，2003年-2005年综合技术效率处于上升阶段，从2003年的0.858上升到2005年的1.08，增长25.8%；但是，规模效率却小幅下降，技术效率的增长主要是纯技术效率的增长带动的。2005年纯技术效率达1.038，增幅达22.9%；纯技术效率整体虽有波动但还是呈上升趋势，2003年-2005年增幅较小为2.2%；这些变化主要是由于中国自2001年加入世界贸易组织之后，外需相对增加，但是要想使得高新技术产业出口有相应增加就必须提高技术水平，并且随着外商直接投资的不断增加，技术外溢的作用也逐渐显现，因此，纯技术效率逐渐上升，规模效率总体小幅上升甚至在2003年时有所下降，说明当时长江经济带整体高新技术产业发展处于较低水平，相对于国外的高新技术产品竞争力较弱，外国高新技术产品流入国内时，对长江经济带各省生产高新技术产品的厂商是具有一定的冲击作用，使得生产规模下降。
（2）2006年-2008年，综合技术效率下降，此时纯技术效率也处于下降阶段，规模效率大体上也是处于下降阶段；说明此时，由于金融危机的影响世界经济形势并不乐观，外需和内需相对疲软，因此长江经济带高新技术产业的综合技术效率是处于下降阶段。 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn （3）2009年，综合技术效率突增，处于较高水平，这是由于2008年国际金融危机的影响，外需大幅度减少使得中国的出口量骤减，导致中国经济增长速度急速下降，出口出现了负增长。为了应对这次金融危机的影响，中国政府出台了各项刺激经济的政策，其中包括支持高技术产业化建设和推进产业技术进步。因对高新技术产业的扶持和刺激居民消费计划的实施，导致了2009年综合技术效率、纯技术效率和规模效率都显著提高。这种刺激作用的影响是逐渐减弱的，因此，在2010年长江经济带高新技术产业综合技术效率、纯技术效率和规模效率都大幅下降。
（4）在2011年-2015年，综合技术效率、纯技术效率和规模效率大体上是上升的，这段时期，政府提出了“科技创新战略”，加大对高新技术产业支持并且积极鼓励各地高新技术企业发展，使得这段时期的技术效率处于上升态势。但是，在2016年纯技术效率和综合技术效率大幅下降，这应该是在一段时间的增长之后，人才后备储备不足的原因。现如今，整个国家的高新技术产业发展达到一个较高水平，增长速度减慢，增长后劲不足，因此要加强对人才培养。
2.长江经济带各省市综合技术效率分析 如表所示，2002年-2016年长江经济带各省市中，上海、江苏、浙江、江西、重庆、四川和云南出现不同程度的负增长，而安徽、湖北、湖南和贵州出现了一定程度的增长。
在负增长的省市中浙江省出现的负增长较大，这是与其较高的经济发展水平不匹配，可以看出造成浙江技术效率负增长的原因主要是其纯技术效率的下降，在东部沿海地区较多地人才流向江苏和上海，浙江省在近期也出台相应的吸引人才的政策，这在在未来时期一定程度上能提高浙江省的技术效率；上海市和江苏省的综合技术效率负增长主要是由于其规模效率的下降，因为上海市和江苏省属于高新技术产业较为发达地区，其规模较大也会带来效率降低，较大规模会带来较多地内部管理与控制成本，也会降低企业技术效率；江西省技术效率出现负增长主要是其纯技术效率和规模效率同时下降，但是降幅并不大，但是江西省可以在这两方面采取相应措施以提高本地高新技术产业技术效率；重庆市和四川省技术效率的负增长主要是是由于其纯技术效率的下降，这是由于处于成渝地区交通不便，人才流失较为严重，造成其技术效率降低；云南省出现负增长主要是其规模效率降低，这是由于云南省高新技术产业相对不发达，规模较小所带来的技术效率降低。
在技术效率增长的省份中，其纯技术效率都出现了增长，而在安徽省和湖南省其规模效率也有所增长；这是由于安徽省和湖南省处于长江中游地区，对于承接东部沿海地区的产业转移具有优势，并且地处中部交通等较为发达，能够吸引一些从东部沿海地区撤回内陆的人才也促进了当地技术效率提高。
四、结论与政策启示 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 根据前文分析，可以得出以下结论：（1）从中国加入世界贸易组织以来，长江经济带高新技术产业综合技术效率在时间上具有一定的周期波动特征，且与纯技术效率的波动有较大关系。（2）长江经济带各省市高新技术产业综合效率具有差异性，位于东部沿海地区的省市综合技术效率反而是无效的，是因为其规模较大所带来的一些其他成本增加进而导致高新技术产业产值下降；还有一种原因是东部较为发达地区将一些高新技术产业向内陆转移，因其人多地方小的原因只留下了一些核心技术生产，因而导致其规模下降，进而导致综合技术效率下降。（3）长江经济带高新技术产业全要素生产率整体都是有效的，除个别年份发生了特殊事件使得其无效，并且在省市之间也存在差异。
研究蕴含以下政策启示：1.东部沿海地区应加强对高新技术企业管理以防造成企业大而效率低的局面。2.在不同的经济形势下，政府应该制定不同政策来促进科学技术发展，并完善相关法律法规加强知识产权保护以促进高新技术产业发展。3.地区之间应该加强合作，内陆地区在引进先进技术的同时应该加强自身创新能力以避免再次落后。
参考文献： [1]吴传清，董旭.长江经济带上业全要素生产率分析[J].武汉大学学报（哲学社会科学版），2014（4），31-36.
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[3]王大鹏，米迎春.我国高技术产业全要素生产率变化动态分解评价研究[J].科技进步与对策，2009（18），104-106.
[4]谢洪军，张慧.长江经济带高技术产业生产率变迁及其收敛性研究[J].科技进步与对策，2015（24），34-39.