中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評價

錢昱冰

（西南科技大學(xué)，四川 綿陽 621000）

一、引言

我國工業(yè)經(jīng)濟目前正面臨轉(zhuǎn)型和發(fā)展的機遇期，如何通過轉(zhuǎn)型和發(fā)展縮短與發(fā)達國家的差距，是我國目前需要思考和研究的課題。針對工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展不充分不平衡的問題，中央和國務(wù)院出臺了科學(xué)和技術(shù)發(fā)展的規(guī)劃和一系列配套政策，強調(diào)企業(yè)才是技術(shù)創(chuàng)新的主體。從企業(yè)科技人才的培養(yǎng)、加大科研經(jīng)費投入、金融政策支持等多方面引導(dǎo)企業(yè)繼續(xù)創(chuàng)新發(fā)展。同時指明了工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向，提供了政策基礎(chǔ)。為了將中央加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展的要求落實落地，必須提升工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，通過創(chuàng)新技術(shù)促進工業(yè)經(jīng)濟的快速健康發(fā)展，從而推動工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，使工業(yè)產(chǎn)品向高、精、尖邁進。因此，研究我國工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率、技術(shù)創(chuàng)新對工業(yè)企業(yè)影響因素對工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

就目前來看，我國的技術(shù)創(chuàng)新效率研究已經(jīng)比較成熟。從研究方法上，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）作為一種廣為應(yīng)用的效率評價方法，在技術(shù)創(chuàng)新效率方面受到學(xué)者們的推崇，成為技術(shù)創(chuàng)新效率研究中最重要的方法。同時，也有學(xué)者使用隨機前沿模型（SFA）。從研究領(lǐng)域上，由于技術(shù)創(chuàng)新能力對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要，大多數(shù)學(xué)者對技術(shù)創(chuàng)新效率的研究均集中在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，如電子信息、生物工程、航空航天、新醫(yī)藥、新能源、海洋工程等產(chǎn)業(yè)。例如，宋之杰等[1]運用超效率DEA模型研究了我國電子信息制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率。范超和趙彥云[2]以中關(guān)村科技園為例，運用隨機前沿模型測算了科技園高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率，并探討了效率的演化規(guī)律。李培哲等[3]采用DEA模型及Malmquist指數(shù)分解法,測算了我國省際與三大地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新過程中的技術(shù)效率及演進情況。李曉梅[4]運用DEA模型對我國環(huán)渤海、長三角和珠三角地區(qū)新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率進行研究。倪永良等[5]運用DEA-Malmquist指數(shù)法研究了我國西部地區(qū)的科技創(chuàng)新效率并對其影響因素進行探討。李婉紅等[6]運用三階段DEA模型，在剔除環(huán)境因素與隨機誤差的影響下，對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率和影響因素進行分析。胡振興與王阿嬌[7]運用DEA模型研究了我國136家新能源企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率，并重點分析了投資對新能源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響。

綜上所述，技術(shù)創(chuàng)新效率評價領(lǐng)域的研究基礎(chǔ)已較為翔實，為本文的研究打下了堅實的基礎(chǔ)。因此，本文基于我國2011年至2016年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標(biāo)，運用DEA-BCC模型測算我國工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率水平，并采用σ收斂、β條件收斂和β絕對收斂模型對技術(shù)創(chuàng)新效率進行收斂性分析，探討其內(nèi)在規(guī)律和創(chuàng)新效率的影響因素。

三、研究方法

DEA-BCC模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法作為一種測算多投入多產(chǎn)出效率的研究方法，受到諸多學(xué)者的推崇，也廣泛運用于效率評價領(lǐng)域。在DEA模型中，本文選取規(guī)模報酬可變情況下的DEA-BCC模型進行創(chuàng)新效率的測算。其理論模型如下所示。λ2…… λn為引入的對偶變量。BCC模型可以測算決策單元

其中，η 表示各決策單元的純技術(shù)效率值（PTE）， λ1 、在一定時期內(nèi)的綜合技術(shù)效率（EF）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），綜合技術(shù)效率（EF）=純技術(shù)效率(PTE)×規(guī)模效率(SE)。其中，綜合技術(shù)效率（EF）可以全面反映決策單元的效率水平，常用來作為最終的衡量指標(biāo)。純技術(shù)效率（PTE）反映技術(shù)水平對整體效率的影響，規(guī)模效率（SE）用來反映投入要素配置是否合理。

四、數(shù)據(jù)選取及來源

根據(jù)查閱相關(guān)文獻資料，選取如下工業(yè)企業(yè)R&D從業(yè)人員全時當(dāng)量、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D內(nèi)部活動經(jīng)費支出、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D技術(shù)獲取及改造經(jīng)費支出作為投入指標(biāo)，選取新產(chǎn)品銷售收入、出口交貨值、R&D項目數(shù)量、專利申請量作為產(chǎn)出指標(biāo)。以上數(shù)據(jù)來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》。由于2010年指標(biāo)與西藏的數(shù)據(jù)缺失嚴重，最終將研究期定為2011年至2016年，將研究對象定為除西藏以外的全國30個省份。

五、實證分析

技術(shù)創(chuàng)新效率值分析

運用DEA-BCC模型測算2011年至2016年中國區(qū)域規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率，得到如下結(jié)果。

從個體層面上分析，在30個省份中，共有天津、上海、浙江、安徽、廣東、重慶6個省份及直轄市的工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率為1，達到最優(yōu)前沿面。處于高效率水平（0.8＜X＜1）的省份共有13個，分別為北京、江蘇、吉林、福建、江西、山東、湖南、廣西、海南、四川、云南、寧夏、新疆。處于中等效率水平（0.4＜X＜0.8）的省份共有10個，分別為河北、山西、遼寧、黑龍江、河南、湖北、貴州、陜西、甘肅、青海，處于低效率水平（X＜0.4）的省份有1個，為內(nèi)蒙古。從區(qū)域?qū)用嫔戏治?，可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域差異較明顯。整體效率最高的是東部，最低的是西北部，達到最優(yōu)前沿面的省份大都集中在我國東部地區(qū)，高效率水平的省份則分布在東部、東北、華北，同時也覆蓋到中部地區(qū)和西南地區(qū)的部分省份，中低效率的省份主要集中在西北地區(qū)，效率值高低差異較大。由此可見，技術(shù)創(chuàng)新效率的高低與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平有較高的聯(lián)系，在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的東部地區(qū)以及工業(yè)發(fā)達的華北平原，技術(shù)創(chuàng)新效率值相對更高，而在經(jīng)濟欠發(fā)達的西北地區(qū)，技術(shù)創(chuàng)新效率值更低。

六、結(jié)論及建議

根據(jù)前文的實證分析，可以得出以下結(jié)論。第一，我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值在近年來整體趨勢向好，基本穩(wěn)定在0.8以上，上海、天津、浙江、廣東、安徽、重慶6個省份和直轄市的工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率最優(yōu)，處在高效率水平的省份共有13個。第二，盡管整體形勢向好，但我國地區(qū)創(chuàng)新效率差距明顯。根據(jù)上述結(jié)論，本文提出以下建議，希望能為推動我國工業(yè)經(jīng)濟的創(chuàng)新發(fā)展盡綿之力。

促進工業(yè)區(qū)域間協(xié)同發(fā)展。近幾年，我國逐步實施協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略，注重有計劃地實施區(qū)域間技術(shù)擴散，向中部、西部省份轉(zhuǎn)移部分產(chǎn)業(yè)。中西部地區(qū)比東部地區(qū)有更多的自然資源，應(yīng)發(fā)揮自身優(yōu)勢，做好產(chǎn)業(yè)承接和人才引進，完善產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，提高技術(shù)創(chuàng)新能力，縮小與東部地區(qū)的差異，實現(xiàn)東西部協(xié)同發(fā)展。

加大科技投入，增強企業(yè)內(nèi)生動力。企業(yè)要長遠發(fā)展，必須根據(jù)市場和企業(yè)發(fā)展需要做出科學(xué)決策，加大創(chuàng)新投資力度，建立以市場為導(dǎo)向、企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研深度融合等多元化資金支持體系，拓展企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投資渠道，優(yōu)化研發(fā)投入的配置比例，發(fā)揮政府對研發(fā)的管理優(yōu)勢，增強企業(yè)內(nèi)生動力。