中国规模以上工业企业技术创新效率评价

一、引言

我国工业经济目前正面临转型和发展的机遇期, 如何通过转型和发展缩短与发达国家的差距, 是我国目前需要思考和研究的课题。针对工业经济发展不充分不平衡的问题, 中央和国务院出台了科学和技术发展的规划和一系列配套政策, 强调企业才是技术创新的主体。从企业科技人才的培养、加大科研经费投入、金融政策支持等多方面引导企业继续创新发展。同时指明了工业企业的技术创新发展方向, 提供了政策基础。为了将中央加快转变经济发展的要求落实落地, 必须提升工业企业技术创新能力, 通过创新技术促进工业经济的快速健康发展, 从而推动工业产业结构调整, 使工业产品向高、精、尖迈进。因此, 研究我国工业企业技术创新效率、技术创新对工业企业影响因素对工业经济的发展具有重要的现实意义。

二、文献综述

就目前来看, 我国的技术创新效率研究已经比较成熟。从研究方法上, 数据包络分析法 (DEA) 作为一种广为应用的效率评价方法, 在技术创新效率方面受到学者们的推崇, 成为技术创新效率研究中最重要的方法。同时, 也有学者使用随机前沿模型 (SFA) 。从研究领域上, 由于技术创新能力对我国高技术产业的发展至关重要, 大多数学者对技术创新效率的研究均集中在高技术产业, 如电子信息、生物工程、航空航天、新医药、新能源、海洋工程等产业。例如, 宋之杰等[1]运用超效率DEA模型研究了我国电子信息制造业的技术创新效率。范超和赵彦云[2]以中关村科技园为例, 运用随机前沿模型测算了科技园高新技术企业创新效率, 并探讨了效率的演化规律。李培哲等[3]采用DEA模型及Malmquist指数分解法, 测算了我国省际与三大地区高技术产业创新过程中的技术效率及演进情况。李晓梅[4]运用DEA模型对我国环渤海、长三角和珠三角地区新兴产业的创新效率进行研究。倪永良等[5]运用DEA-Malmquist指数法研究了我国西部地区的科技创新效率并对其影响因素进行探讨。李婉红等[6]运用三阶段DEA模型, 在剔除环境因素与随机误差的影响下, 对我国高技术产业的创新效率和影响因素进行分析。胡振兴与王阿娇[7]运用DEA模型研究了我国136家新能源企业的技术创新效率, 并重点分析了投资对新能源企业技术创新效率的影响。

综上所述, 技术创新效率评价领域的研究基础已较为翔实, 为本文的研究打下了坚实的基础。因此, 本文基于我国2011年至2016年规模以上工业企业的技术创新投入与产出指标, 运用DEA-BCC模型测算我国工业企业的技术创新效率水平, 并采用σ收敛、β条件收敛和β绝对收敛模型对技术创新效率进行收敛性分析, 探讨其内在规律和创新效率的影响因素。

三、研究方法DEA-BCC模型

数据包络分析法作为一种测算多投入多产出效率的研究方法, 受到诸多学者的推崇, 也广泛运用于效率评价领域。在DEA模型中, 本文选取规模报酬可变情况下的DEA-BCC模型进行创新效率的测算。其理论模型如下所示。

其中, η表示各决策单元的纯技术效率值 (PTE) , λ1、λ2……λn为引入的对偶变量。BCC模型可以测算决策单元在一定时期内的综合技术效率 (EF) 、纯技术效率 (PTE) 和规模效率 (SE) , 综合技术效率 (EF) =纯技术效率 (PTE) ×规模效率 (SE) 。其中, 综合技术效率 (EF) 可以全面反映决策单元的效率水平, 常用来作为最终的衡量指标。纯技术效率 (PTE) 反映技术水平对整体效率的影响, 规模效率 (SE) 用来反映投入要素配置是否合理。

四、数据选取及来源

根据查阅相关文献资料, 选取如下工业企业R&D从业人员全时当量、规模以上工业企业R&D内部活动经费支出、规模以上工业企业R&D技术获取及改造经费支出作为投入指标, 选取新产品销售收入、出口交货值、R&D项目数量、专利申请量作为产出指标。以上数据来自《中国科技统计年鉴》。由于2010年指标与西藏的数据缺失严重, 最终将研究期定为2011年至2016年, 将研究对象定为除西藏以外的全国30个省份。

五、实证分析

技术创新效率值分析

运用DEA-BCC模型测算2011年至2016年中国区域规模以上工业企业的技术创新效率, 得到如下结果。

从个体层面上分析, 在30个省份中, 共有天津、上海、浙江、安徽、广东、重庆6个省份及直辖市的工业技术创新效率为1, 达到最优前沿面。处于高效率水平 (0.8

六、结论及建议

根据前文的实证分析, 可以得出以下结论。第一, 我国规模以上工业企业技术创新效率值在近年来整体趋势向好, 基本稳定在0.8以上, 上海、天津、浙江、广东、安徽、重庆6个省份和直辖市的工业技术创新效率最优, 处在高效率水平的省份共有13个。第二, 尽管整体形势向好, 但我国地区创新效率差距明显。根据上述结论, 本文提出以下建议, 希望能为推动我国工业经济的创新发展尽绵之力。

促进工业区域间协同发展。近几年, 我国逐步实施协同发展战略, 注重有计划地实施区域间技术扩散, 向中部、西部省份转移部分产业。中西部地区比东部地区有更多的自然资源, 应发挥自身优势, 做好产业承接和人才引进, 完善产业基础, 提高技术创新能力, 缩小与东部地区的差异, 实现东西部协同发展。

加大科技投入, 增强企业内生动力。企业要长远发展, 必须根据市场和企业发展需要做出科学决策, 加大创新投资力度, 建立以市场为导向、企业为主体、产学研深度融合等多元化资金支持体系, 拓展企业技术创新的投资渠道, 优化研发投入的配置比例, 发挥政府对研发的管理优势, 增强企业内生动力。

摘要：本文基于数据包络分析法研究了我国2011年至2016年规模以上工业企业的技术创新效率, 并对效率进行了收敛性检验与影响因素分析。结果发现: (1) 我国规模以上工业企业技术创新效率整体来说达到较高水平; (2) 我国规模以上工业企业技术创新效率区域差异较为明显。

关键词：数据包络分析法,工业企业,技术创新效率

参考文献

[1] 宋之杰, 商贝贝, 赵桐, 孙蕾.我国电子信息制造业创新效率研究——基于创新价值链视角下Super-SBM分析[J].工业技术经济, 2018, 37 (12) :124-130.

[2] 范超, 赵彦云.高新技术产业创新效率演化及影响因素分析——以中关村科技园为例[J].现代管理科学, 2019 (01) :6-8.

[3] 李培哲, 菅利荣, 刘勇.基于DEA与Malmquist指数的区域高技术产业创新效率评价研究[J].工业技术经济, 2019, 38 (01) :27-34.

[4] 李晓梅.中国战略性新兴产业企业投入产出效率测度研究——基于2008~2016年环渤海、长三角和珠三角30家上市企业的样本数据[J].当代经济管理, 2019 (02) :23-30.

[5] 倪永良, 唐娟莉.基于DEA-Mquisitist指数法的西部地区科技创新效率演化[J].科技与经济, 2018, 31 (06) :46-50.

[6] 李婉红, 刘芳.剥离环境因素的中国高技术产业创新效率综合测度研究[J].科技进步与对策, 2019, 1 (22) :1-6.

[7] 胡振兴, 王阿娇.创业投资对新能源技术创新效率的撬动效应研究[J].科技进步与对策, 2018, 35 (23) :82-91.