基于DEA的新疆大中型工业企业技术创新效率研究

2022-03-05 08:29:23 | 浏览次数：

[摘要]2009年新疆主要行业一大中型工业企业技术创新运转状况较差，共有6个行业中的大中型工业企业达到了DEA有效，其他11个行业为非DEA有效，整体水平较低，各行业发展很不平衡，许多行业中存在投入冗余和产出不足。一些行业，如石油加工、炼焦及核燃料加工业，在技术创新活动投入量较大，但投入产出的效率不高；而像专用设备制造业等则相反，创新效率很高。这样，新疆急需提高科技投入产出效率，加大行业自主创新力度，加速实现新疆大中型工业企业技术创新的跨越式发展。

[关键词]数据包络分析；大中型工业企业；技术创新；发展战略

[中图分类号]F275　[文献标识码]A　[文章编号]1006－5024(2011)10－0020－04

[基金项目]国家社科重大项目“中国能源安全与中亚地区能源合作机制研究”(批准号：NO.08AJY014)；新疆科技厅软科学项目“新疆优势产业集群化发展战略研究”(批准号：NO.200942144)；新疆社会科学规划办基金项目“新疆石油、天然气能源产业集聚与区域经济增长的关系研究”(批准号：NO.08BJJ010)；新疆大学世川良一优秀研究生科研资助项

技术创新是经济增长的根本动力，也是提高企业、行业、国家竞争力的根本途径。新疆为实现跨越式发展战略，在技术创新方面的投入也日趋上升。新疆大中型工业企业创造的工业总产值占新疆工业总产值的很大比重，因此对新疆大中型工业企业技术创新效率进行评价，对于资源的合理利用，提高科技投入的使用效率具有十分重要的意义。

所谓技术创新，是指从产生新产品或新工艺的设想到市场应用的一个完整过程，它包括新设想的产生、研究、开发、商业化生产到扩散等一系列活动，本质上是一个科技、经济一体化的过程。

近年来，国内外对技术创新效率的研究越来越多，对工业企业创新能力的研究也有了很大进展，其中主要的方法有层次分析法、数理统计方法、模糊评价方法、运筹学方法，等等。

Liu和Buek利用简单的回归分析法，分析了国际技术溢出对中国高技术产业创新绩效的影响；清华大学傅家骥教授在吸收国外技术创新理论基础上，重新界定了技术创新的定义；马宁、宫建成等人对影响企业技术创新的关键因素进行了研究，并运用回归分析法分析了影响我国工业企业技术创新效率的关键因素；李双杰、王海燕等(2006)利用DEA方法对北京制造业的创新效率进行分析，得出技术创新过程中资源配置效率普遍低下的结论。

虽然目前国内有很多学者已经完成或正在做大中型工业企业的技术创新研究，但是大部分集中在全国各省或针对某一行业的技术创新综合比较，而针对某一地区各行业间技术创新效率的研究却很少。所以，本文以新疆大中型工业企业技术创新效率作为切入点，采用DEA方法对新疆大中型工业企业技术创新效率进行分析和评价，即在一定的投入产出条件下，对经济系统进行综合效率评价，对于新疆产业结构的调整，经济水平的整体提高具有可以借鉴的现实意义。

一、DEA模型

(一)DEA方法介绍

数据包络分析是运筹学、管理科学和数理经济学交叉研究的一个领域，它是由Chames和Cooper等人于1978年创建的。使用DEA方法对决策单元进行效率评价时，可以得到很多在经济学中具有深刻经济含义和背景的管理信息。

DEA方法处理多输入、特别是多输出问题的能力是具有绝对优势的。并且，DEA方法不仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上，同时又可获得许多有用的管理信息，因此，它比其他的一些方法优越，用处也更广泛。

运用DEA模型(C²R)对第jo个DMU进行效率评价的传统DEA模型为：上述线性规划的解即为相对技术效率，从模型中可以得出。当技术效率为1时，决策单元是处于生产前沿面上，是相对有效的；当技术效率值大于1时，说明决策单元没有处在前沿面上，即相对来说是低效的，而且数值越大于1，则距离前沿面越远。

(二)指标选取和数据来源

1.指标选取

(1)选取指标应遵循的原则

科研投入产出的关系是复杂的，科研活动的过程和周期差别大，且产出成果有滞后性与不连续性，科研成果值呈多样化。因此，要全面地描述科研投入与产出并准确地把握它，评价指标的选择应遵循以下原则：科学性原则、系统性原则、通用可比性原则、实用性原则、目标导向原则以及可操作性原则。

(2)指标的选取

在现有的文献研究中，技术创新投入产出指标还没有一致的标准。许多文献尤其是国外文献侧重于衡量科研人员、创新投入的情况，注重生产过程；国内研究中更多地考虑生产结果，但有些只用很少的指标来反映技术创新的综合情况，比较片面；另有一些文献，虽然列出了相对较多的指标，但缺乏实证研究，有些指标数据很难找到。因此，本文结合指标选取应遵循的原则，结合数据的易得性，选取的投入产出指标如表1所示：

其中，x1、X2、X4、x5可以直接查取，x3科技活动经费投入强度=企业研发经费支出／企业上一年工业总产值，X6全员劳动生产率=企业总产值／年均从业人员数。这些指标都是具有典型意义的新疆大中型工业企业的投入产出指标。

2.数据来源

考虑到DEA技术创新是对同类型组织(或项目)工作绩效相对有效性的特殊工具，并结合数据的易得性，本文选取煤炭开采和洗选业等17个具有代表性的行业来进行对比分析。由于技术创新活动的周期性和投入产出之间的一定时滞性，本文根据前人的研究惯例并结合研究对象特性，取时滞期为2年。因此，本文选取《新疆统计年鉴2008》和《新疆统计年鉴2010》对2009年的新疆大中型工业企业的17个主要行业的技术创新能力进行DEA分析。具体数据如表2所示：

二、结果分析

依据表1相关投入产出指标值数据，用Deap2.1软件对模型求解，结果如表3所示。

(一)综合效率分析

2009年新疆大中型工业企业17个主要行业的综合效率平均值为0.644。达到DEA有效的行业有6个，它们主要集中在能源、纺织和设备制造业。

非DEA有效的行业有11个。其中，达到平均值以上的行业有3个，剩余的8个行业技术创新综合效率处于平均水平之下。

(二)技术效率分析

本文所选取的行业在2009年有9个行业内的大中型工业企业技术创新技术效率达到了1。这些行业中大中型工业企业的技术有效说明了在创新活动中投入资源使用是最有效率的，已达到最大的产出效果，无浪费现象。而剩余的8个行业纯技术效率较低，未达到最优，只有有色金属矿采选业高于0.832的平均水平，其他都低于平均水平。因此，这些行业在资源利用方面还存在极大的浪费。

(三)规模效率分析

规模有效的行业即为6个DEA有效的行业，接近有效的行业有3个，这9个行业的企业规模处于

固定规模报酬状态。而煤炭开采和洗选业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，以及电气机械及器材制造业这3个行业虽然纯技术效率为1，但规模效率小于1，说明其产出和投入无法成比例增加，总体效率无效主要是由规模无效引起的。

(四)综合分析

本文选取的2009年新疆主要行业大中型工业企业技术创新运转状况较差，多数行业创新投入与产出不平衡。各行业大中型工业企业技术创新综合效率的平均值为0.644，技术效率的平均值为O.832，规模效率的平均值为0.732。共有6个行业中的大中型工业企业达到了DEA有效，其他11个行业为非DEA有效。可以看出，新疆大中型工业企业的技术创新效率存在较大差异，尤其是和全国大中型工业企业相比有较大差距。

三、结论与建议

从结果分析中我们可以得出以下结论与建议：

(一)结论

参考现有部分文献的做法，本文根据综合效率、技术效率、规模效率值和平均值的大小，将研究的17个行业分为四大类：

1.综合效率、技术效率和规模效率都高于O.85的行业

这一类型有7个行业。综合效率较高的行业主要集中在能源、纺织和设备制造业这些传统产业上：一方面是由于这些传统产业创新投入的集聚效应，另一方面是由于这些产业的产业结构较为合理。因此，科技创新效率较高。

2.行业发展主要受技术效率限制的行业：技术效率<0.832(平均值)且规模效率>0.732(平均值)

这一类型有2个行业。这些行业技术创新效率绩效不佳的主要原因，一是缺乏有效改善创新效率和自主创新发展的科技管理体制；二是缺乏核心的自主创新技术和完善的创新模式。

3.行业发展主要受规模效率限制的行业：技术效率>0.832且规模效率<0.732

这一类型有2个行业。这类行业为综合效率低水平有效，虽然技术有效性高，但是科技创新基础薄弱，投入指标增加具有很大的滞后性。因此，这类行业应重点发展具有优势且容易见效的高新技术工业企业，重点培育优势产业的自主创新能力，营造良好的企业创新环境。

4.技术效率与规模效率都低的行业

这一类型的行业有6个。这些行业的创新资源投入重复，存在浪费现象。因此应通过政策有效引导企业持续增加研发投入，形成技术优势，减少不必要的行业技术创新成本。