工业企业自主创新效率研究范文

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摘要：

基于国家统计局提供的第三次全国经济普查数据，运用DEA基本模型和超效率模型，对我国31个省市规模以上工业企业自主创新效率进行评价.结果显示：我国工业企业自主创新效率并不理想，区域差异较大.北京、上海、浙江、安徽、湖南、广东、海南、重庆、贵州、西藏10个省市的综合效率为DEA有效，综合效率平均水平只有0.80；除上述10个DEA综合有效的省市外，吉林、江苏、山东3个省市规模以上工业企业纯技术效率为1，即为DEA弱有效；21个综合无效的省市R&D活动均存在不同程度的规模无效，其中约48%的省市在人力和财力方面存在投入冗余问题，约88%的省市存在产出不足的问题.

关键词：

自主创新效率；DEA模型；超效率模型

研发活动是技术创新的基础，投入产出效率决定着技术创新的数量和质量.由国家统计局、科学技术部、财政部联合的《2013年全国科技经费投入公报》数据显示，2013年全社会研究与试验发展（以下简称自主创新或R&D）经费继续保持增长，继2012年我国R&D经费总量突破万亿后，2013年我国R&D经费达到11906亿元，R&D投入强度首次突破2%.其中，工业企业R&D经费达9120亿元，占R&D总经费的76.6%.由此可见，工业企业是我国研发活动的主体，在我国增强自主创新能力过程中，工业企业的研发能力发展具有至关重要的作用.在建设创新型国家的背景下，2014年国家统计局等六部委联合进行了第三次全国经济普查.鉴于此，有必要利用最新统计数据对目前我国工业企业的R&D投入产出效率进行系统性评价，分析不同省市在工业企业R&D投入产出效率上存在的差异.国内外学者对自主创新效率进行了大量研究.其中，国外学者对企业自主创新活动的研究起步较早，且较多偏重于探讨企业规模、市场结构等因素对企业R&D效率的影响，Kuen-HungTsai［1］（2005）依据“熊彼特输出假设”，通过对工业企业规模及其R&D产出关系的分析，认为二者存在近似“U”型关系，即相对于中型企业而言，规模较大的企业和规模较小的企业在R&D活动中拥有更大的优势.LiuXiaohui等［2］（2014）分析了高新技术企业的行业特性及国内外竞争程度对创新行为的影响，指出国际竞争程度与企业引进技术的强度正相关，与企业的自主创新负相关，而国内竞争强度的加大则会削弱国际竞争的影响.另外，相关研究结果表明，影响企业R&D效率的因素除了企业规模、市场结构外，还包括研发经验［3］、外部R&D治理模式［4］、研发合作［5］以及全面质量管理［6］等.国内的许晓雯、蔡虹［7］（2004）引入经济效率概念，指出在R&D投入绩效评价中应贯彻产出/投入分析的思想，并尝试运用数据包络分析（DEA）方法对我国30个省市的R&D投入绩效进行测度与评价，分析了东、中、西部三大地区R&D投入绩效的差异.钟卫等［8］（2007）以2004年全国第一次经济普查规模以上工业企业科技及R&D活动数据为依据，分析了不同行业、不同区域工业企业R&D投入和绩效情况差异.韩东林，张琼芝［9］（2012）以第二次全国R&D资源清查数据为基础，通过数据包络分析，得出了2009年我国各省市规模以上工业企业效率普遍不高的结论.通过对文献进行简单梳理不难发现，国内外学者从多种视角、利用不同方法和不同时期的数据对企业R&D活动进行了深入的研究.但是，根据国内学者对我国工业企业R&D效率的测度结果，我国工业企业的R&D效率并不高.因此，在采取相应的改善措施的同时，仍需要进一步利用新数据检验其实施结果.鉴于此，本文利用第三次全国经济普查的最新数据，运用数据包络分析（dataenve-lopmentanalysis，DEA）法及超效率模型，对2013年我国31个省市规模以上工业企业的R&D投入效率进行比较分析.

1DEA模型与评价指标体系

DEA方法由美国著名的运筹学家Charnes、Cooper以及Rhodes于1987年创建.DEA方法的思路是用数学规划模型评价具有多个输入、多个输出的决策单元（decisionmakingunit，DMU）的相对有效性.DEA方法具有以下两个特点：一是可以根据决策单元的输入、输出的实际数据求得最优权重，无需做任何权重假设；二是假定每个输入都与一个或多个输出相关联，且输入与输出之间确实存在某种联系，但是没有必要确定这种关系的显示表达式，即没必要用一个函数表达式来表示这种关系.因此，根据研究需求，本文选择DEA方法对我国31个省市规模以上工业企业的R&D投入产出效率进行评价.DEA方法是根据决策单元的“输入”、“输出”的相关数值来计算其相对有效性的，而构建指标体系正是一个确定“输入”、“输出”变量的过程.因此，选择科学、系统的评价指标体系是用DEA方法测算DEA的一个重要前提.根据工业企业R&D活动自身特点、数据可获得性及相关研究结论，本文选取规模以上工业企业R&D内部经费支出（万元）、规R&D人员折合全时当量（人年）为投入（即输入）变量，选取规模以上工业企业专利申请数、有效专利申请数、有效发明专利（件）、形成国家行业标准数（项）、新产品销售收入（万元）作为产出（即输出）变量.以上指标样本数据均来源于国家统计局2013年第三次全国经济普查数据.

2评价结果分析

使用DEAP2.1软件计算综合效率值、纯技术效率以及规模效率值，运用EMS1.3.0软件计算DEA超效率值，对计算结果进行整理（表1）.

2.1综合效率和超效率分析如表1所示，我国31个省市规模以上企业的R&D综合效率平均值为0.80.其中R&D活动为DEA有效，即综合效率值为1的省市有10个，有北京、上海、浙江、安徽、湖南、广东、海南、重庆、贵州、西藏，约占样本总数的32%.其中，海南、西藏的综合效率值较高，但事实上其R&D投入远不如北京、上海、浙江等地区.这在一定程度上说明R&D投入效率并非与R&D投入水平呈简单的正相关关系.另外，这10个省市的超效率值均大于1，意味着他们各自增加相应比例的投入仍能保持其DEA有效.例如，安徽R&D活动的超效率值为1.31，表明湖北规模以上工业企业增加26%的R&D投入后仍能保持其整体有效率.在其他R&D投入产出效率为DEA无效的21个省市中，约有38%的省市的R&D活动的综合效率值在总体平均水平（0.80）之上.这些省市既包括像天津、辽宁、山东这样经济发达、技术先进和资源丰富的省市，也包含像宁夏、新疆这些经济技术落后、R&D资源匮乏的省市.究其原因如下：虽然发达省市的R&D资源丰富，但由于边际收益递减规律存在，因此并非R&D投入越多则R&D效率越高，当R&D投入达到一定程度时，过多的R&D投入反而会造成资源浪费，从而降低R&D投入产出效率；另外，对于多种投入要素而言，存在最佳投入比例，不合理的投入比例同样会降低资源利用率.对于经济欠发达的省市而言，R&D经费和R&D人才的缺口是共同的难题.此外，管理思想陈旧、生产技术落后等也在很大程度上制约了R&D投入产出效率的提高.

2.2纯技术效率分析综合效率可以被分解为纯技术效率和规模效率，进一步分析各省市规模以上工业企业R&D活动的纯技术效率，有利于发现其综合效率无效的原因.由表1可知，样本地区规模以上工业企业R&D活动的纯技术效率平均值比综合效率平均值略高，达到了0.85，而且有13个省市规模以上工业企业的R&D活动是纯技术有效的（即DEA弱有效），意味着这些省市规模以上的工业企业在给定投入水平下已实现最大产出，无法通过增加投入要素来增加产出.值得注意的是，在这13个规模以上工业企业的R&D活动是纯技术有效的省区中，吉林、江苏、山东的规模以上工业企业的R&D活动是综合效率无效但纯技术效率有效的，说明其规模以上工业企业R&D活动的综合效率并不是由纯技术无效造成的.另外，有18个省市规模以上工业企业R&D活动处于无效状态，即其纯技术效率值都小于1.纵观31个省市规模以上工业企业R&D活动的纯技术效率值不难发现：超过一半的纯技术效率有效的省区属于东部地区，超过一半的纯技术效率无效的省区属于西部地区.主要原因可能在于：相对于西部地区，东部沿海地区具有区位优势，与发达国家交往比较频繁，是国际先进技术和管理思想的首入之地，这使得东部沿海地区的工业企业的技术更新更快、更及时，管理制度更好、更健全，这些都促进了其纯技术效率的提高.

2.3规模效率和规模效益分析规模有效是指被评价单元的生产规模既不偏大也不偏小，处于规模收益不变的状态.对比表1中的纯技术效率值和规模效率值，可以发现，规模效率的平均值大于纯技术效率的平均值，为0.95.但是，只有综合效率为DEA有效的天津等10个省市的工业企业R&D活动是规模有效的且处于规模收益不变阶段.这说明这10个省市规模以上工业企业R&D活动规模比较合适，现有的R&D投入资源得到了充分利用，它们几乎能全部享用规模效率所带来的收益，并且当增加投入或产出时，其规模收益保持不变.其他21个省市规模以上工业企业的R&D活动存在不同程度的规模无效.其中，内蒙古、黑龙江、福建、江西、河南、广西、甘肃、青海、宁夏、新疆10个省市处于规模收益递增阶段，即增加一定比例的R&D投入可以产生更大比例的R&D产出.因此这10个省市可以通过适当增大R&D投入规模，实现工业企业R&D资源的优化配置，充分利用规模收益递增带来的好处.其他11个省市规模以上工业企业均出现了R&D资源规模过大的现象，处于规模收益递减状态，因此可通过整合R&D经费投入、提高R&D人员素质、优化R&D投入要素结构来实现规模效益.

2.4投影分析进行投影分析有助于进一步了解规模以上工业企业的R&D活动为无效的省市的R&D投入冗余和产出不足情况.本文在测算各省市规模以上工业企业的R&D活动效率的同时，整理出了部分省市的R&D投入冗余和产出不足数据（表2）.在投入方面，天津、山西、辽宁、云南、陕西、青海、新疆7个省市R&D经费存在投入过剩，黑龙江、福建、河南3个省市的R&D人员全时当量均存在不同程度的投入冗余.事实上，除了天津和辽宁两省市，这些存在R&D投入冗余的省市本身所拥有的R&D资源并不十分丰富，其R&D投入量也不如东部发达地区的省市.相对于产出，其投入出现冗余的原因可能是这些地区的R&D投入要素比例不够合理、R&D经费没有用到关键之处、R&D人才的能力不够高，这些导致R&D活动效率低下.在产出方面：除云南、陕西、青海三个经济发展水平较落后的省市外，其他绝大多数省市在新产品销售收入指标上不存在产出不足的现象，应该继续保持；就专利申请方面来看，天津、内蒙古、辽宁、黑龙江、江西、河南、广西、四川、陕西、甘肃、宁夏等省市的专利申请量不足，天津、河北、山西、江西、河南、湖北、四川、云南、甘肃、新疆等省市的有效专利申请量有待提高，天津、河北、内蒙古、辽宁、福建、江西、河南、湖北、广西、甘肃、青海、宁夏、新疆等省市的有效发明专利产量较少；黑龙江、福建、江西、河南、广西、青海、宁夏等省市在形成行业或国家标准方面实力较为薄弱.不难发现，这些专利申请及形成行业及国家标准能力较为薄弱的省市大多都是经济较为落后的地区，其经济及科技实力较为薄弱.因此，对于这些省（市）而言，应加大政府对自主创新活动的扶持力度，减少专利申请保护成本，鼓励和帮扶这些省区的工业企业的创新活动.

3结论

从评价结果来看，我国31个省（市）规模以上工业企业自主创新效率并不理想，且省际差异较大：仅北京、上海、浙江、安徽、湖南、广东、海南、重庆、贵州、西藏10个省市的综合效率为DEA有效，综合效率平均水平只有0.80；除上述10个DEA综合有效的省市外，吉林、江苏、山东3个省市规模以上工业企业纯技术效率为1，即为DEA弱有效.其中，大多数纯技术效率有效的省区属于东部地区，大多数纯技术效率无效的省区属于西部地区；只有综合效率为DEA有效的天津等10个省市的工业企业R&D活动是规模有效的且处于规模收益不变阶段，其他21个省（市）规模以上工业企业的R&D活动存在不同程度的规模无效；在21个DEA无效的省市中，约48%的省市在人力和财力方面存在投入冗余问题，约88%的省市存在产出不足的问题，这些省市在今后的自主创新活动中应更加合理地R&D资源、完善人才激励机制及加强省际协同合作，从而提高自主创新效率.

参考文献：

［1］KuenHungTsai.R&Dproductivityandfirmsize：anonlinearexamination［M］.Technovation，2005（25）：795-803.

［2］LiuXiaohui，HodgkinsonIR，ChuangFumei.Foreigncompetition，domesticknowledgebaseandinnovationactivities：EvidencefromChinesehigh-techindustries［M］.ResearchPolicy，2014（43）：414-422.

［3］HambrickDC，MacmillanIC.EfficiencyofproductR&Dinbusinessunits：theroleofstrategiccontext［J］.AcademyofManagementJournal：1985（9）：527-547.

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［7］许晓雯，蔡虹.我国区域R&D投入绩效评价研究［J］.研究与发展管理，2004，16（5）：13-19.

［8］钟卫，袁卫，黄志明.工业企业R&D投入绩效研究——基于第一次全国经济普查数据的分析［J］.中国软科学，2007，18（5）：35-37.

［9］韩东林，张琼芝.我国工业企业R&D投入产出效率的省际差异——基于第二次全国R&D资源清查数据［J］.技术经济，2012，10（11）：31-35.

作者：卢方元  王 梁 卢欣 单位：郑州大学 商学院