军民融合企业技术转移效率区域差异及影响因素研究

方 炜, 郑立明

(1.西北工业大学 管理学院,陕西 西安 710072; 2.陕西省军民融合发展协同创新研究中心，陕西 西安 710072)

0 引言

新中国成立以来，“军”和“民”的融合日渐加深，“军民融合”应运而生。这既是深化改革的大势所趋，也是强国兴军的重要之举[1]。十九大报告中关于富国和强军，国防建设等的发展给出指导，对形成军民深度融合的格局深有裨益[2]。现阶段，推动军民融合深度发展还存在思想观念跟不上，顶层统筹统管乏力、管理架构与运行机制不完善等突出问题[3]，同时也在军民融合协同创新、技术融合和产业融合方面存在一定的瓶颈和障碍。技术转移作为军民两大板块多领域、全要素、深层次对接的重要载体，以及军民技术融合的基础和内在动力[4]，其转移效率直接影响到军民融合深度发展战略的实施。从系统观点来看，众多学者将军民融合技术转移系统大致划分为开发、传播、应用以及辅助等几大区块[5]，由此可以延伸界定出军民融合技术转移的概念为军队、企业、高校等不同主体之间技术的开发和传播，从而实现某种技术从一个主体到另一个主体的应用。通过军民融合技术转移，国家可以吸引各种渠道资源进入安全领域，促进创新，加快武器装备升级换代；企业可以实现技术的升级改造，把军用技术与民用科技相结合，增加产品的科技含量，实现盈利最大化。

长期以来，诸多学者基于层次化的对象和多样化的视角对中国国内技术转移的效率进行了研究。从对象角度来说，研究层次从三大经济圈内的企业[6]、国内的“985工程”高校[7]到以省份为整体单位[8]等不一而足，更为深入的是分别以高校和企业为主体对省份技术转移效率进行研究和对比，分析各主体在转移过程中的不足并提出建议[9]。从视角立场来看，解析的维度通常有基于不完全契约的视角[10]、有从产学研技术转移系统角度[11]、更有以专利角度[12]或金融功能角度[13]等来测度技术转移效率。在众多主体和视角下的研究表明，中国的技术转移效率与发达国家存在一定的差距，发达国家除了在对技术转移活动的政策措施扶持方面起步更早之外，更重要的是，他们的研究主体更多样化，转移机制更加完善，不但对异质性主体间(如高校、医院等)的技术转移效率进行详细的对比评价[14]，而且通过TTO去实现高校[15]、科技园[16]等主体间的技术转移已形成了较为成熟的转移模式。

此外，近年来由于军民融合战略的提出，有不少学者对军民融合技术转移进行了初步探索。首先，从军民技术转移存在问题上而言，尹岩青通过对军民两用技术转移的发展现状进行分析，发掘了有关转移促进机制层面组织功能不健全、政策系统性创新性不足、社会服务不配套的问题[17]，邵研从信息共享与产权归属、协同创新“锁定”与路径依赖、金融支持有效性、高校文化与评价体制等多个角度详细探讨军民融合的障碍因素[18]；其次，另有学者从“内部驱动力”、“外部牵引力”和“基础支撑力”出发，构建出军民两用技术产业集群协同创新“三位一体”的系统进行动力机制研究[19]。

上述研究表明：一、在技术转移领域，各个角度、多个层次的效率评价已比较丰富，然而仍缺乏在军民融合视角下对技术转移效率的研究；二、在军民融合技术转移领域，现有文献大多是在对军民融合技术转移的问题、障碍和动力机制进行探索，较少有学者对军民融合技术转移效率进行评价。两个方面都表明现有的研究缺乏对军民融合企业技术转移效率的评价，而军民融合技术转移效率的评价在军民融合领域是不可或缺的重要部分；理论上的军民融合技术转移问题和机制的研究已有相对深度，需要军民融合技术转移效率的评价来反馈现有机制的不足，发现更多实际问题并优化转移路径。

现有文献表明，军民融合技术转移的研究是从概念理论到转移机制再向效率评价发展的，然而考虑到军民融合的发展还在攻坚破冰期，如何构建指标、选择数据是该领域仍需完善的地方。鉴于此本文借鉴其他相关效率评价的文章：早先有根据股票市场上军工企业相关数据，采用超效率DEA模型对这些企业经营效率指标进行综合测度[20]，或采用SFA对上市军工企业的技术效率进行评价[21]，近年来有探索性地构建区域军民融合绩效评估体系[22]，以“十大军工集团”的上市公司对军民融合企业技术效率测算[23]，或以军民融合上市公司为对象，从静态和动态的不同维度实证探索军民融合企业的融资效率[24]。

综上所述，研究以中国A股证券市场军民融合板块下的企业为研究对象，在测度不同省份2012～2016年间技术转移效率的基础上，详细分析各个省区和不同战区的差异，从企业、政府、高校和环境四个层面提出企业规模、产品差异化、地方财政科技支出、高校数量、地区GDP和技术市场成交额六个可能导致差异的影响因素进行假设，基于CCR模型得出的效率值并利用面板tobit模型对这些假设进行验证，为企业、政府和军方相关技术转移活动提供建议。

研究的概念模型如图1所示。

图1 概念模型

1 军民融合企业技术转移效率的区域差异及收敛性分析

1.1 效率测度方法

DEA方法是解决多投入多产出情况下分析决策单元间(DMU)相对效率的一种方法。二十世纪七十年代，《决策单元的有效性度量》一文中提及数据包络分析的CCR模型，在之后的几十年中被广泛应用[25]。军民融合企业的技术转移效率评价涉及多个主体和多个投入产出，并且涉及到5年的数据，经典的CCR模型对于解决这种问题提供了可行的路径。

模型表示为:

u≥0,v≥0

(1)

其中，yrj,xij是决策单元的产出和投入，hj0为决策单元j0的效率评价指数。

1.2 样本与指标设计

本文对中国A股证券市场军民融合板块下近100家企业进行分析，根据指标的可获得性和数据的完整性，选取45家军民融合企业用来分析企业分布的23个省市技术转移效率的区域差异，45家企业已经满足数据包络分析方法的数量要求。数据来源于各企业的年报。

根据CCR模型，需要选择投入指标和产出指标。文献中选用的投入指标通常包括经费投入、人员投入、新技术的服务经费、技术获取及技术改造经费支出等[26～29]。国内学者多使用技术转让收入、技术市场成交合同金额[8]、新产品销售收入[5]作为技术转移的产出指标，专利许可数和专利许可收入作为产出指标在国外被广泛选取[18,19,30]。由于本文是以企业为基本样本，本着尽可能全面、多样化的目的构建指标，所以选取5个投入指标，分别为当年的研发经费、技术人员全时当量、技术获取费用、技术改造经费、政府补助；3个产出指标，分别为军工产品的销售收入、技术转让收入、技术市场成交额。

1.3 时滞性的处理

有学者研究指出技术转移、技术收入等指标在企业的生产盈利活动中存在时滞[31]；徐凯[32]等认为当年研发经费会在第三年达到影响的最大值；段宗志，曹泽[33]将R&D投入与产出之间的滞后期取4年的平均值，也有研究认识到时滞的存在，采用1～2年的时滞期[34]。本文在综合前人做法并根据实际情况，参照Kim等[35]和Anderson等[20]前人的思想，在选取的指标间做相关度检测。结果表明，相邻年际间相关系数高于0.8，即显著相关，如表1所示，因此可采用同年的数据。

表1 指标相关度检测

1.4 效率测度结果及分析

(1)效率测度

如表2，借助DEAP软件，对2012～2016年选取的数据进行处理，选用MALMQUIST-DEA的VRS方法，测度各省军民融合企业技术转移效率。

根据表2可以得到，①中国军民融合企业技术转移效率整体分布不均，近年来处于先下降后上升的U形曲线状态，2014年的平均值达到最低为0.689，2016平均值上升至0.8617。2012～2016年的平均效率值为0.7893，可改进空间约为22%；②从时间维度来看，中国军民融合企业技术转移效率未得到显著提升，2012～2013年的平均效率值为 0.7799，2015～2016 年的平均效率值为0.849，仅提高了0.0691，效率值提高的省份占比接近一半，总体上看，各省军民融合技术转移尚在发展中；③从空间维度来看，各省军民融合企业技术转移效率也差异显著，平均效率值较高的省份有陕西、重庆等，平均效率值较低的有广东、辽宁等，还有一些省份如西藏、青海等可以认为几乎没有军民融合企业技术转移的出现；④从各个省份的波动情况来看，极少有不断上升的，只有像湖南、贵州等省份在波浪式上升，也很少有处于不断下降状态，大部分地区都是在不规律的波动状态。

表2 各省市区2012～2016年军民融合企业技术转移DEA效率

(2)区域差异分析

根据表2不同省份的效率做出2012～2016年间的雷达图及省份的平均效率，如图2，然后找出几个典型的省市做出效率的趋势变化。

从相同年份不同省份的平均效率值来看，2014年波动较大，2016年相对较为稳定，而且相同年份下，总有几个省份是相对较低，例如2012年广东、江苏、辽宁，2014年的广东、湖南、福建，都在0.2附近。显然，各地差异较大。

从相同的省份不同的年份来看，大多的省份都会有所波动，但也有少数省份相对较为稳定，例如图2所示广州一直处于效率较低的状态，陕西一直处于较高的状态；也有5年来波浪式增长或持续增长的，如湖北、贵州。总的来说，五年来每年的地区差异都很大。

图2 2012～2016年各省份军民融合技术转移企业技术转移效率

图3 四个省区的典型的变化趋势

2016年，中国成立东部战区、西部战区、南部战区、北部战区、中部战区五大战区，从此中国军队进入“战区时代”。战区建设是新时代军民融合战略下的新作为，在有效维护国家安全基础上推动经济建设。战区在推进军民融合发展上，具有特殊而不可替代的地位作用[36]。因此，将区域差异研究推升至战区层面，以更好的探索战区军民融合新模式，为军方在推进军民深度融合发展的方面建言献策。

根据战区所辖省份，做出各个战区近5年的平均转移效率如表3所示。

表3 各战区技术转移效率平均值

图4 各战区五年的平均效率

从时间上看，5年来转移效率有所增加，从2012年的0.8472到2016的0.8544，但增加并不显著，这说明近年来中国的军民融合企业技术转移并没有较大的发展，另外从表3可以看出各个战区在2014年前后降到最低。根据2012～2016年中央政府工作报告进行文本分析发现可能的原因有以下几点：①在深化改革的过程中各行业去产能，各企业转变发展模式，生产活动、转移交流减少，各行业包括军民融合在内出现经济增速下行，就业减少等各种“阵痛”[37]，企业面临挑战，发展模式的转变，产业结构的调整使得各个企业忙于公司的生存、调度，从而缺乏对技术转移的关注；②军队改革，军区重新划分，导致军队技术处于静默状态，军工力量得不到有效发展，地方政府孤掌难鸣，这对军民融合企业的技术转移也造成较大冲击；③中国2015年正式提出军民融合战略，此前虽有一些政策，但大多处于理论探索阶段，并不能有效的促进军队技术转移，便利企业取得军工资质，2015年之后，一些政策变得切实可行，对优质民企进入军民融合领域提供了便利；④近年来，中国进行反腐倡廉，从严治党取得显著成效，有研究表明腐败对中西部省区技术溢出有显著负面影响；同时，腐败对全国多数省区技术溢出都有一定消极影响[38]，技术溢出对技术转移效率有一定的影响。

从空间上看，西部战区最优，南部战区最低。按照战区的划分，西部战区包括四川、西藏、陕西、新疆等地区。但是由表2可知，研究的样本并没有分布在西藏和新疆等这些省份，西部战区军民融合企业最主要的分布省份只有陕西、重庆和四川，这三个省份一直是中国的军事重镇。近年来，这几个省份的经济也得到了迅速发展，另外这三个省市科研力量也是首屈一指，这些条件便利了军民融合企业的发展。而南部战区所辖湖南、广东、广西、海南、云南、贵州，这几个省份虽然都有军民融合企业的分布，但是经济发展良莠不齐，广东经济发展较快，而国防建设欠缺，其他的省份经济发展不足，尽管有些省份有军队驻扎，军需较多，但是无论从研发力量还是从政府的支持力度来看，都不如重庆、陕西等西部重镇。此外，各个战区所辖省份较多，每个战区都有军民融合企业技术转移效率较高的省份，例如中部战区有北京，东部战区有安徽，北部战区有山东；也有转移效率较低的省份，例如南部战区的广东，中部战区的湖北以及北部战区的辽宁，因此各战区的转移效率也有明显差异。

(3)收敛性分析

十九届中央军民融合发展委员会第一次全体会议指出，国家军民融合创新示范区建设尤为重要，要充分发挥其“试验田”的作用，推动军民融合发展战略在各地区各部门落地生根。根据上述分析，无论是从省份单个分析还是从战区平均分析，在不同的年份不同的地区军民融合企业技术转移效率的差异是十分明显的。在军民融合领域，“试验田”效果已初步显现，是否能在各地区各部门落地生根、取得实效，即各地区技术转移效率是否会收敛还需要进一步分析和实践。

为了具体分析上述问题，本文采用绝对β收敛对军民融合企业技术转移效率的收敛性检测，本文以战区来检验收敛性，方程[39]如下:

(2)

式中:Yin、Yi0分别代表第i个省份军民融合企业技术转移效率的末期水平(2016～2015年的平均效率值)、初期水平(2013～2012 年的平均效率值)，n代表末期与初期相距的年数(n=4)，α代表常数项。

借助技术转移效率数据，对收敛性回归分析，结果如表4所示。

表4 收敛分析结果

根据表4可以得到，①从所有省份总的来看，P值为0.010375，在5%的水平上通过显著性检验，表明在所研究省份范围内，军民融合企业技术转移效率有绝对收敛的趋势，同时说明各省份都在积极探索军民融合，军民融合技术转移发展较劣的省份在追赶效率较优的省份，以期达到均衡；②在战区层面，中部战区和西部战区的P值分别为0.006818、3.89E-17，在1%统计水平上显著，而南部战区、东部地区和北部战区未通过显著性检验，意味着这三个战区不存在绝对收敛的特征。

2 军民融合企业技术转移效率的影响因素分析

2.1 理论背景与假设

根据以上各表分析得到中国军民融合企业技术转移效率区域差异显著，那么是什么因素导致了军民融合企业的技术转移效率的差异呢?专家学者从技术转移的不同层次对影响因素做了较多研究。三重螺旋理论多年来在系统协同创新领域应用普遍，学者有从科研院所-政府-企业-中介平台四螺旋体系的角度研究影响技术转移的效率问题[40]，有在三螺旋模式下分析军民融合科技创新的路径机制[41]，探究影响技术转移组织的因素[42]；有先建立产学研协同创新的技术转移信号博弈模型，在模型基础上分析影响产学研协同创新的技术转移成功运行的因素[43]；还有考察技术转移方式的影响[44]、技术转移模式的影响[45]。需要指出的是，多数文章在研究军民融合和技术转移时认为区域环境是重要的影响因素[23,46]。首先，区域环境它不仅包含了四重螺旋技术转移中介机构提供的转移环境，还包括了咨询机构、金融资助机构等多种类型机构在内助力形成的区域环境；其次，在政府、高校、军方以及企业之间的相互转移形成的技术转移市场存在更多的影响因素，都可以包含在环境维度中。

根据以上研究，结合中国军民融合领域的实际情况，本文基于三重螺旋理论、四重螺旋体系并借鉴Siegel的分析框架[34]，以企业、政府、高校以及环境组成的一个新的四维体系探究造成区域差异的影响因素。

(1)企业维度

从整个行业而言，有学者在研究军民融合企业技术效率影响因素时认为企业规模的扩大有利于军民融合企业技术效率的提升[47]，同时技术效率的提高，会使得公司产生技术外溢，军民融合企业通过吸收其他行业的技术，结合军队指定的标准，在成本和效益兼顾的基础上利用外溢实现技术创新[48]，从而实现技术转移效率的提高。此外，企业都追求经济增长，而经济增长和企业规模息息相关[49]。对军民融合企业自身来说，一方面，技术转移会产生高昂的成本，企业规模越大，成本分摊的优势就越明显；另一方面，企业规模的扩大，是人才、设备以及资金等的整体提升，过硬的软件和硬件设施是承接军民融合项目的必备的条件，更有利于得到军方认可。从军民融合企业外部而言，第一，如今市场竞争加剧，人才流动频繁，大规模企业相比于中小企业更能吸引并招揽人才，就军民融合领域而言，和人才绑定的信息、技术才是军民融合企业值得关注并为之付出成本的关键[50]；第二，关于企业形象和企业文化通常是大型企业会投入成本维护并能为之带来效益，这种效益就包括技术转移的实现。

假设1军民融合企业自身的规模对技术转移效率有显著的正向影响。

首先，产品差异化影响军民融合的发展。Caves[51]指出,“产品差异化”作为无形资产的一种，对市场的选择极具竞争力；国外军民融合的经验表明，军民融合发展必须充分依靠市场[52]。其次，产品差异化影响了技术转移效率。对于中国军民融合领域的企业来说，还处于成长期或是导入期阶段，企业的产品差异化程度越大，市场势力也越大[53]，随着市场势力的增大，企业会逐渐稳定下来，从而有向其他公司或军队的学习意愿，学习意愿是技术转移绩效较直接的影响因素之一[54]。最后，企业差异化主要是产品方面的差异，其他内部运行的差异最终也会体现于产品特色[55]，这些差异化会进一步提升企业的营销能力，营销能力对企业绩效的影响胜过研发能力和运营能力[56]，而企业绩效在一定程度上会影响技术转移效率；军方和高校则更愿意与营销能力更好，产品差异化更好的公司进行合作。

假设2军民融合企业产品的差异化对技术转移效率有正向影响。

(2)政府维度

政府是市场的管控者和推动者，无论是计划经济还是市场经济，政府的支持对军民融合企业的技术转移活动在两个方面有重要支持。一方面，政府相关部门可以为军民融合企业的技术转移创造良好的政策环境，引导和资助一些优质民用企业转变为军民融合企业；另一方面，政府对加强中介服务体系建设，搭建技术转移平台，促进军地的互动合作等起到一定的推动作用，因此政府促进了军民融合企业技术转移效率的提高。政府因子中包含的因素很多，包括政策、地方科技支出等，对军民技术创新体系协同运行的影响作用强于市场因子、服务因子等[49]。此外，地方科技支出与专利申请授权量存在显著的正相关关系，地方财政科技支出每增加1%，则下一期的专利申请授权量会增加0.98%，而专利申请授权量是衡量一个地区科技产出的重要指标之一[57]，地方财政科技支出对军民融合企业技术转移效率有着重要的意义。

假设3地方财政科技支出对军民融合企业技术转移效率有显著的正向影响。

(3)高校维度

高等教育在培养人才，发展技术上有着较大责任，研究和教学不可分割，两者相辅相成，精致的研究之下往往更能有人才的发挥之地，技术科研人力资源在军民融合的发展中不可或缺[52]。“试验田”“主力军”“排头兵”等的深度融合建设需要以高校为支撑，除了像国防科技大学、西北工业大学等的军民优势学科高校之外，其他电子信息、冶金制造、安全测绘等诸多特色高校也是赋予军民融合技术转移活动色彩的有力支柱。从功能上看，高校俨然成为军工企业到民用企业的技术转移的一个桥梁，可以作为军方和地方企业技术转移的中介，高校的人才也可以作为企业的后续动力[18]。因此，地区高校的数量会影响人才的流动，推动本地区的科技发展，影响军民融合技术转移效率。

假设4地区高校的数量对军民融合企业技术转移效率有显著的正向影响。

(4)环境维度

区域环境包含了很多因素，比如市场环境、政策环境、教育环境、科研环境等，各种因素之间相互影响。Cantwell和Janne[58]的研究认为技术转移活动与经济发展阶段密切相关，经济发展处于何种阶段，通常会核算国内生产总值GDP，GDP的主要指各个企业在生产经营、产品创收方面的增值，这是经济增长的主要方式[51]，因此经济增长通常以GDP增速来表征。另外技术、消费、金融等相关市场的发育度、成熟度、竞争度等都和地区GDP密切相关，这些都会不同程度的影响军民融合企业科技成果商业化、产业化的市场需求以及军队与军民融合企业之间信息交流、合作方式、技术融合路径等，对资源投入、产品实现影响颇大，最终反应在效率上。确切来说，“蝴蝶效应”式的影响在军民融合技术转移的进行中屡见不鲜，却又难以遏制，尤以环境中不可控因素最多，造成军民融合的发展愈发困难，然而归根结底GDP是诸多因素较为正常可控且影响明显的因素之一。

假设5地区GDP对军民融合企业技术转移效率有显著的正向影响。

技术市场成交额包含了技术开发、技术转让、技术咨询、技术转让等一系列的交易，王芳，李华认为大环境下的信息交流虽然广泛，技术市场也进一步扩大，而受地区经济、技术所限，资源流动合理配置仍是重要的研究课题[59]。此外，企业与军方的技术转移还会牵扯到政府的资助、市场环境的配合等，根据刘志迎、毕盛[5]的观点，技术市场成交额可以作为技术转移动态模型的一个重要响应，反映了技术传播子系统的发展水平。有学者在对江苏技术市场进行分析时发现技术合同成交量与交易额对其发展有重要意义[60]。

假设6地区技术市场成交额对军民融合企业技术转移效率有显著的正向影响。

2.2 数据来源和模型

(1)数据来源

本文采用中国A股证券市场军民融合板块下的企业分布的23个省市区2012～2016年的数据进行分析。在企业层面，企业的规模可以有很多指标来表征，但是根据公司的年报，很多数据最终都归于企业总资产，因此本文直接采用企业的资产总额来表征，该项指标可以直接反映企业的规模、财力，数据来源于各个企业历年的财务报表；对于产品的差异化，王柏杰等[23]曾用销售费用增长率来表征产品的差异化，本文采用销售费用占营业收入的比重来表征，原始数据来自各公司历年年报。在政府层面，采用地方财政的科学技术支出；在高校层面，采用地区高校的数量；在环境层面，地区GDP是常用影响因素，对于市场成交额，该指标曾被刘志迎[5]等学者采用。此三个层面的数据均来源于历年《中国统计年鉴》。

(2)实证模型

Tobit模型对于本文影响因素的分析，有以下几个优势：首先，因变量即技术转移效率在0到1之间属于截取数据，很多值为0或是1的技术转移效率实际上体现出的是不可观测的实际技术转移活动；其次，具体的影响因素可根据实际进行选择，建立适合的模型；最后，各个影响因素的类型不同，单位不同，在Tobit模型中不必去统一单位。具体模型如下：

β4lnGXi,t+β5lnGDPi,t+β6lnCJEi,t+ε

(3)

式中，i和t分别代表省份和年份，Y代表军民融合企业技术转移效率，Y*为潜在变量，ZC代表企业资产总额，XSB代表销售费用占比，ZF代表地方财政科学技术支出，GX代表地区高校的数量，GDP代表地区GDP值，CJE代表地区技术市场成交额。

2.3 结果分析

面板tobit模型回归分析结果如表5所示。

表5 模型分析结果

根据表5，可以看出：

(1)在企业维度，①企业总资产系数为正，在5%的统计水平上显著，即军民融合企业的规模对军民融合企业技术转移效率有正向影响，表明军民融合企业自身应根据实际情况，努力扩大规模，实现财力、形象的提升；②销售费用占营业收入比系数为负，在1%的统计水平上显著，即销售费用占比越低，产品差异化越高，技术转移效率越高，说明企业可以通过提升产品差异度来达到提高技术转移效率的目的；

(2)在政府维度，地方财政科学技术支出系数为正，在5%的统计水平上显著，假设3得到验证，即地方财政科学技术支出对军民融合企业技术转移效率有正向影响，表明在政府方面，可以加大科学技术支出，尤其是对军民融合企业的科研项目补助，进一步优化企业和高校的科学技术支出配比情况，出台更多对有利于军地合作的政策；

(3)在高校维度，地区高校的系数为负，假设4未通过检验，可能的原因是地区高校虽然不缺乏科研人员，从理论上可以作为军地合作的一个中介机构，但实际上高校和军方或企业之间的合作缺乏对接人才，没有真正发挥出高校的桥梁作用；此外，企业的技术转移大多是显性知识的转移，而高校参与下的技术转移大多以隐性知识为主，根据企业的年报，较少有军民融合企业会在复杂的技术转移的机制上，再去和高校合作；

(4)在环境维度，①有地区GDP和技术市场成交额两项指标，此两项系数为正，但假设5未通过检验，说明地区GDP对军民融合企业技术转移的效率影响不显著，可能的解释是地区GDP只是一个地区经济发展水平的表现，对于现阶段军民融合企业的技术转移活动来说，可能需要一个科研能力、教育水平、国防工业基础等水平较好的城市；此外这些GDP较高的地区通常对外贸易发达、贸易渠道丰富，这些因素对于军方和企业技术转移活动的促进作用暂时没有显现。②技术市场成交额系数在5%统计水平上显著，假设6得到验证，表明各地区要加大技术市场的流动，鼓励各种不同企业进行交流合作，通畅技术转移渠道，多样化技术转移方式，提升技术市场成交额，从而提高军民融合企业技术转移效率。

3 结论与政策建议

本文运用DEA的方法结合Tobit模型对中国军民融合板块下企业的技术转移效率进行区域差异、收敛性及影响因素分析，得到如下结论：

(1)基于2012～2016年企业年报的数据，测算技术转移综合效率发现从省区来看，各省区差异较大，陕西、重庆等西部省市效率较高，而有些经济发展较好的省区如广东其技术转移效率相对较低；从战区来看，各战区平均效率不相上下，西部战区相对较高。可能的原因是西部是内陆，政治因素、军工因素较为优越，而一些海港城市主要从事对外贸易。从各区域年际变化来看，波动十分明显，没有某个地区是高居不下的，反而有些地区的军民融合企业的技术转移效率一直没有明显的改善。之后，进行收敛性分析发现就全国范围来看，存在“追赶效应”，即效率低的省份在追赶效率高的省份，从战区层面，南部战区、东部地区和北部战区不存在绝对收敛的趋势。

(2)在第一部分区域综合效率测算的基础上，考察影响区域差异的因素，从企业、政府、高校、环境四个维度做出六个假设，其中四个假设通过，即企业规模、产品差异化、地区财政科技支出、技术市场成交额对军民融合企业技术转移效率有正向影响；两个假设未通过检验，即地区GDP和地区高校数量对其效率没有显著的正向影响。

从上述结论可以看出，中国大部分省区军民融合企业技术转移效率都是非有效状态，而且年际波动明显，一个重要的原因是投入产出结构不合理。因此为切实提高军民融合企业技术转移效率，进而提升区域技术转移效率，做好军民融合深度发展这篇大文章，本文从企业、政府、高校和军方四个方面提出以下建议：

(1)加快产业结构调整，优化投入产出比重，吸引更多军民融合技术转移方面的相关人才。不同地区的企业应认识到自身的实际情况，进行两个方面的加强，一方面扩充规模，优化企业形象；另一方面增加产品的差异化，开发富有市场竞争力的产品。这两个方面的提升必须要增强企业自身的管理水平、研发力量，加强对外合作、协调交流能力。此外，不同企业所处地区不同，要根据该地区的政策、国防力量、军队建设等各方面实际条件，改善相应的合作对接机制。

(2)为努力形成多领域、高效益的军民深度融合格局，政府要坚定不移的走军民融合创新之路，鼓励企业进行技术转移的相关活动。在政策方面要适度调整，此外作为市场看不见的手，要强化引导与服务。政府应是企业的坚强后盾，要增加财政支出中的科学技术支出，平衡高校和企业的比例分配，对军民融合技术转移活动要给予支持和鼓励，努力提高技术市场成交额，从而改善军民融合企业的技术转移相关局面。

(3)根据上述分析，高校在军民融合技术转移过程中的可能存在一定的作用，但现阶段表现不明显，高校主要是靠人才来发挥在技术转移过程的作用，因此，在高校数量对技术转移效率没有明显促进进作用的现实情况下，高校应加强专业人才的培养，尤其是在和军队、企业进行接洽的过程中，培训对接人才，发挥自身在军民融合技术转移过程中的桥梁作用。

(4)军方对于企业而言一直是一个不透明状态，为解析“黑箱”，军方应在军工资质、军转民、民参军等有企业参与的方面给出更加具体的标准。此外军方应加强与高校和科研院所的合作，将隐性知识显性化，为技术转移做一个较好的铺垫，在合作的过程中，应培训相应的对接人才，打通相应的转移合作渠道。总之，军方作为一个独立的存在，要为各个省区政府、十一大军工集团以及下属军工企业、军民融合企业和科研院所、民口配套企业、意向参军企业、有关中介机构提供较为专业的服务，发挥带头作用，全面推进军民融合产业的发展，实现军民融合、军地双赢。

本文从技术转移效率的区域差异和影响因素做了深入分析，为军民融合技术转移有效性的加强提供了一定的借鉴和参考，但也存在一些不足：一方面鉴于军民融合深度发展处于探索阶段，在近百家的军民融合板块的上市企业中，仅有45家企业的投入和产出指标的数据是相对完整的，而其余企业则缺失了较多的数据；相信随着军民融合深度发展战略的快速落地，届时会有更多的样本和更准确的数据指标以供学术研究，另一方面，对技术转移过程分析以及各主体之间应如何协同演进以提升技术转移效率，也需要进一步探究。军民深度融合任重而道远，各部门、各地区应积极探索，积极落实，为军民融合深度发展打开新局面。