0 引言 随着完全竞争假设在现实中不可能实现，以及垄断抑制了市场机制的有效运行后，越来越多学者承认“市场失灵”的存在，至此，政府干预收到了学术界的关注。此后随着国家创新系统的研究，区域政策驱动作用被视为企业创新活动的另一个重要驱动力。创新既离不开市场“无形的手”调节，更离不开政府“有形的手”调控。由于我国的特殊国情及特定背景，政府及政策对于国家经济运行、产业布局、企业创新等具有重要的引导及保障作用，这只“有形的手”是“无形的手”的重要补充，两者相辅相成、紧密结合。因此在我国，政府及政策对于创新活动的研究具有较高的理论价值，创新绩效作为企业创新活动的结果对企业创新决策具有重要的参考价值，区域科技创新政策对企业创新绩效的效率如何，是政策对企业实际意义的体现，也是研究区域科技创新政策对企业创新绩效作用机理的后续研究，特别是我国正处于经济转型和深化改革的特殊历史时期，明确区域科技创新政策对企业创新绩效的机理及政策的效率问题更加具有强烈的现实意义。 党的十八大以来，以习近平同志为总书记的党中央高度重视科技创新政策的颁布与实施，并且提出一系列新思想、新论断、新要求，成为了加快建设创新型国家的基本遵循及行动指南[1]。随着区域科技创新政策的不断覆盖，企业的创新活动得到了明显的导向、激励及规范作用，创新绩效也得到显著提升。但也需看到，区域科技创新政策应该发挥的最大效用与目前企业响应政策所产生的创新绩效差距甚远，即区域科技创新政策的效率仍然较低[2]；区域科技创新政策的不同政策工具及其组合运用对企业创新绩效的效率高低还存在很大程度的争论，研究往往强调单一政策工具的作用，缺少企业绩效与政策工具组合的联动效应，并且各项政策工具的协调或互斥关系不明确，不能反映区域科技创新政策的实际情况，宏观经济数据的考察也不能体现微观层面企业的实际创新绩效。因此，研究区域科技创新政策对企业创新绩效的效率是创新政策领域的焦点问题，对于政策在企业创新活动中发挥的激励作用效果如何以及为政府预测、制定、调整更具针对性的区域科技创新政策提供重要依据[3]。本文就上述问题开展研究，将区域科技创新政策的效率问题作为研究主线，尝试挖掘更加科学合理的企业创新绩效指标，基于复杂适应系统(CAS)的“刺激—反应”机理，运用随机前沿分析(SFA)方法进行实证分析，旨在为发挥政策最佳效能、提高政策最大效率及加快企业对政策响应提供理论与实践帮助。 l 理论基础与研究述评 1.1 复杂适应系统(CAS)理论文献综述 “适应造就复杂，复杂造就简单”这是复杂适应系统理论的精髓。政策的复杂性特征最早可以追溯到Eric Kljin、Goktug Moreol和Ronald Scott等人，他们都倾向于借助复杂适应系统理论的研究框架来解释政策从制定到实施及评估这一系列的动态演化过程[4]。随着区域科技创新政策研究的不断深入，传统的还原论、归纳、演绎推理等建模方法已经不能很好地刻画其复杂性的特征，CAS理论及其模型成为了研究政策复杂系统最具活力、最有影响力的方法之一[5-6]。李晨光在Murray研究的基础上[7]，运用“刺激—反应”模型描述了创新政策对企业的影响过程，并构建了“要素变动刺激—研发创新反应—绩效水平计量”的因素模型。邬龙在研究北京市医药和信息技术产业的创新效率问题时[8]，基于“刺激—反应”规则分析了当前生产条件下科研经费政策及科技人员投入政策对技术创新产出和经济效益产出的效率问题，并剖析了不同的技术创新政策对产业创新的敏感性系数。Carreira和Teixeira基于CAS理论分析了科技政策的实施首先引起产业发展环境的改变[9]。在产业层面，科技政策影响市场准入，内部企业数量会受到政策影响增加或减少，市场供需均衡关系被打破并向着新的均衡发展，新的供需关系导致企业产品价格变动，为适应新环境，产业不断加强技术创新、开辟新的技术路线；企业层面，企业根据自身是否能够适应环境发展作出判断，此时企业将面临破产、兼并及革新的选择，选择革新的企业根据科技政策的引导制定新的发展战略，并应用政策提供的投资补贴或财政支持投入进行创新活动；创新包括引进人才及培养科技人才，加强新产品的研发、降低成本，学习先进同行的创新经验等。慕静等学者通过比较研究可知[10-11]，其他方法在研究政策多维复杂系统时都不可避免地受到系统不确定性的影响，而这正是CAS方法的优越之处。 1.2 区域科技创新政策效率文献综述 效率评估方法于1957年首次提出，即通过将生产前沿面与实际差距进行测量实现效率的评估。目前对于区域科技创新政策对企业创新绩效的效率这一问题，国内外相关研究主要集中在以下几点：首先，定性或定量评价区域及产业的创新效率。Onder等指出了对于机械制造产业[12]，由于集聚程度所形成的创新效率差异性；唐德祥等基于我国东、中、西地区面板数据评价了创新投入对技术效率影响的区域差异及路径依赖[13]；韩晶基于随机前沿分析的方法对中国高技术产业创新效率进行评价[14]，发现了科技投资较科技人才对创新绩效的影响更弱；樊华、周德群以省级为单位分析中国各省域科技创新效率的演化规律及其影响要素[15]，揭示出省域科技创新效率总体存在差异性及周期性特点并具有较大发展空间。其次，揭示影响企业创新绩效的关键政策要素。Atkeson A和Burstein A T揭示了税收政策要素对创新活动的重要性[16]；Snvastava M K和Gnyawali D R分析了资源投入对于科技创新的敏感性[17]；Oka A等研究了科技创新人才变动对于企业研发的影响程度[18]；Meuleman M和De Maeseneire W发现研发补贴政策要素对于企业创新活动最具正向影响[19]；Lerner J则分析了政府项目对于企业创新的重要影响[20]。最后，探索区域科技创新政策对企业创新绩效的影响机制。Yang等研究发现科技创新政策通过保障资源供给和促进知识扩散帮助企业快速创造知识[21]、升级技术、转化成果，有效提升企业创新效率；刁丽琳等研究科技环境对于技术效率的影响机制并指出政策通过构建良好的政策创新环境[22]、有效带动社会资源参与企业创新、提升企业的积极性并降低研发风险。
