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摘要：

基于國家統計局提供的第三次全國經濟普查數據，運用DEA基本模型和超效率模型，對我國31個省市規模以上工業企業自主創新效率進行評價.結果顯示：我國工業企業自主創新效率并不理想，區域差異較大.北京、上海、浙江、安徽、湖南、廣東、海南、重慶、貴州、西藏10個省市的綜合效率為DEA有效，綜合效率平均水平只有0.80；除上述10個DEA綜合有效的省市外，吉林、江蘇、山東3個省市規模以上工業企業純技術效率為1，即為DEA弱有效；21個綜合無效的省市R&D活動均存在不同程度的規模無效，其中約48%的省市在人力和財力方面存在投入冗余問題，約88%的省市存在產出不足的問題.

關鍵詞：

自主創新效率；DEA模型；超效率模型

研發活動是技術創新的基礎，投入產出效率決定著技術創新的數量和質量.由國家統計局、科學技術部、財政部聯合的《2013年全國科技經費投入公報》數據顯示，2013年全社會研究與試驗發展（以下簡稱自主創新或R&D）經費繼續保持增長，繼2012年我國R&D經費總量突破萬億后，2013年我國R&D經費達到11906億元，R&D投入強度首次突破2%.其中，工業企業R&D經費達9120億元，占R&D總經費的76.6%.由此可見，工業企業是我國研發活動的主體，在我國增強自主創新能力過程中，工業企業的研發能力發展具有至關重要的作用.在建設創新型國家的背景下，2014年國家統計局等六部委聯合進行了第三次全國經濟普查.鑒于此，有必要利用最新統計數據對目前我國工業企業的R&D投入產出效率進行系統性評價，分析不同省市在工業企業R&D投入產出效率上存在的差異.國內外學者對自主創新效率進行了大量研究.其中，國外學者對企業自主創新活動的研究起步較早，且較多偏重于探討企業規模、市場結構等因素對企業R&D效率的影響，Kuen-HungTsai［1］（2005）依據“熊彼特輸出假設”，通過對工業企業規模及其R&D產出關系的分析，認為二者存在近似“U”型關系，即相對于中型企業而言，規模較大的企業和規模較小的企業在R&D活動中擁有更大的優勢.LiuXiaohui等［2］（2014）分析了高新技術企業的行業特性及國內外競爭程度對創新行為的影響，指出國際競爭程度與企業引進技術的強度正相關，與企業的自主創新負相關，而國內競爭強度的加大則會削弱國際競爭的影響.另外，相關研究結果表明，影響企業R&D效率的因素除了企業規模、市場結構外，還包括研發經驗［3］、外部R&D治理模式［4］、研發合作［5］以及全面質量管理［6］等.國內的許曉雯、蔡虹［7］（2004）引入經濟效率概念，指出在R&D投入績效評價中應貫徹產出/投入分析的思想，并嘗試運用數據包絡分析（DEA）方法對我國30個省市的R&D投入績效進行測度與評價，分析了東、中、西部三大地區R&D投入績效的差異.鐘衛等［8］（2007）以2004年全國第一次經濟普查規模以上工業企業科技及R&D活動數據為依據，分析了不同行業、不同區域工業企業R&D投入和績效情況差異.韓東林，張瓊芝［9］（2012）以第二次全國R&D資源清查數據為基礎，通過數據包絡分析，得出了2009年我國各省市規模以上工業企業效率普遍不高的結論.通過對文獻進行簡單梳理不難發現，國內外學者從多種視角、利用不同方法和不同時期的數據對企業R&D活動進行了深入的研究.但是，根據國內學者對我國工業企業R&D效率的測度結果，我國工業企業的R&D效率并不高.因此，在采取相應的改善措施的同時，仍需要進一步利用新數據檢驗其實施結果.鑒于此，本文利用第三次全國經濟普查的最新數據，運用數據包絡分析（dataenve-lopmentanalysis，DEA）法及超效率模型，對2013年我國31個省市規模以上工業企業的R&D投入效率進行比較分析.

1DEA模型與評價指標體系

DEA方法由美國著名的運籌學家Charnes、Cooper以及Rhodes于1987年創建.DEA方法的思路是用數學規劃模型評價具有多個輸入、多個輸出的決策單元（decisionmakingunit，DMU）的相對有效性.DEA方法具有以下兩個特點：一是可以根據決策單元的輸入、輸出的實際數據求得最優權重，無需做任何權重假設；二是假定每個輸入都與一個或多個輸出相關聯，且輸入與輸出之間確實存在某種聯系，但是沒有必要確定這種關系的顯示表達式，即沒必要用一個函數表達式來表示這種關系.因此，根據研究需求，本文選擇DEA方法對我國31個省市規模以上工業企業的R&D投入產出效率進行評價.DEA方法是根據決策單元的“輸入”、“輸出”的相關數值來計算其相對有效性的，而構建指標體系正是一個確定“輸入”、“輸出”變量的過程.因此，選擇科學、系統的評價指標體系是用DEA方法測算DEA的一個重要前提.根據工業企業R&D活動自身特點、數據可獲得性及相關研究結論，本文選取規模以上工業企業R&D內部經費支出（萬元）、規R&D人員折合全時當量（人年）為投入（即輸入）變量，選取規模以上工業企業專利申請數、有效專利申請數、有效發明專利（件）、形成國家行業標準數（項）、新產品銷售收入（萬元）作為產出（即輸出）變量.以上指標樣本數據均來源于國家統計局2013年第三次全國經濟普查數據.

2評價結果分析

使用DEAP2.1軟件計算綜合效率值、純技術效率以及規模效率值，運用EMS1.3.0軟件計算DEA超效率值，對計算結果進行整理（表1）.

2.1綜合效率和超效率分析如表1所示，我國31個省市規模以上企業的R&D綜合效率平均值為0.80.其中R&D活動為DEA有效，即綜合效率值為1的省市有10個，有北京、上海、浙江、安徽、湖南、廣東、海南、重慶、貴州、西藏，約占樣本總數的32%.其中，海南、西藏的綜合效率值較高，但事實上其R&D投入遠不如北京、上海、浙江等地區.這在一定程度上說明R&D投入效率并非與R&D投入水平呈簡單的正相關關系.另外，這10個省市的超效率值均大于1，意味著他們各自增加相應比例的投入仍能保持其DEA有效.例如，安徽R&D活動的超效率值為1.31，表明湖北規模以上工業企業增加26%的R&D投入后仍能保持其整體有效率.在其他R&D投入產出效率為DEA無效的21個省市中，約有38%的省市的R&D活動的綜合效率值在總體平均水平（0.80）之上.這些省市既包括像天津、遼寧、山東這樣經濟發達、技術先進和資源豐富的省市，也包含像寧夏、新疆這些經濟技術落后、R&D資源匱乏的省市.究其原因如下：雖然發達省市的R&D資源豐富，但由于邊際收益遞減規律存在，因此并非R&D投入越多則R&D效率越高，當R&D投入達到一定程度時，過多的R&D投入反而會造成資源浪費，從而降低R&D投入產出效率；另外，對于多種投入要素而言，存在最佳投入比例，不合理的投入比例同樣會降低資源利用率.對于經濟欠發達的省市而言，R&D經費和R&D人才的缺口是共同的難題.此外，管理思想陳舊、生產技術落后等也在很大程度上制約了R&D投入產出效率的提高.

2.2純技術效率分析綜合效率可以被分解為純技術效率和規模效率，進一步分析各省市規模以上工業企業R&D活動的純技術效率，有利于發現其綜合效率無效的原因.由表1可知，樣本地區規模以上工業企業R&D活動的純技術效率平均值比綜合效率平均值略高，達到了0.85，而且有13個省市規模以上工業企業的R&D活動是純技術有效的（即DEA弱有效），意味著這些省市規模以上的工業企業在給定投入水平下已實現最大產出，無法通過增加投入要素來增加產出.值得注意的是，在這13個規模以上工業企業的R&D活動是純技術有效的省區中，吉林、江蘇、山東的規模以上工業企業的R&D活動是綜合效率無效但純技術效率有效的，說明其規模以上工業企業R&D活動的綜合效率并不是由純技術無效造成的.另外，有18個省市規模以上工業企業R&D活動處于無效狀態，即其純技術效率值都小于1.縱觀31個省市規模以上工業企業R&D活動的純技術效率值不難發現：超過一半的純技術效率有效的省區屬于東部地區，超過一半的純技術效率無效的省區屬于西部地區.主要原因可能在于：相對于西部地區，東部沿海地區具有區位優勢，與發達國家交往比較頻繁，是國際先進技術和管理思想的首入之地，這使得東部沿海地區的工業企業的技術更新更快、更及時，管理制度更好、更健全，這些都促進了其純技術效率的提高.

2.3規模效率和規模效益分析規模有效是指被評價單元的生產規模既不偏大也不偏小，處于規模收益不變的狀態.對比表1中的純技術效率值和規模效率值，可以發現，規模效率的平均值大于純技術效率的平均值，為0.95.但是，只有綜合效率為DEA有效的天津等10個省市的工業企業R&D活動是規模有效的且處于規模收益不變階段.這說明這10個省市規模以上工業企業R&D活動規模比較合適，現有的R&D投入資源得到了充分利用，它們幾乎能全部享用規模效率所帶來的收益，并且當增加投入或產出時，其規模收益保持不變.其他21個省市規模以上工業企業的R&D活動存在不同程度的規模無效.其中，內蒙古、黑龍江、福建、江西、河南、廣西、甘肅、青海、寧夏、新疆10個省市處于規模收益遞增階段，即增加一定比例的R&D投入可以產生更大比例的R&D產出.因此這10個省市可以通過適當增大R&D投入規模，實現工業企業R&D資源的優化配置，充分利用規模收益遞增帶來的好處.其他11個省市規模以上工業企業均出現了R&D資源規模過大的現象，處于規模收益遞減狀態，因此可通過整合R&D經費投入、提高R&D人員素質、優化R&D投入要素結構來實現規模效益.

2.4投影分析進行投影分析有助于進一步了解規模以上工業企業的R&D活動為無效的省市的R&D投入冗余和產出不足情況.本文在測算各省市規模以上工業企業的R&D活動效率的同時，整理出了部分省市的R&D投入冗余和產出不足數據（表2）.在投入方面，天津、山西、遼寧、云南、陜西、青海、新疆7個省市R&D經費存在投入過剩，黑龍江、福建、河南3個省市的R&D人員全時當量均存在不同程度的投入冗余.事實上，除了天津和遼寧兩省市，這些存在R&D投入冗余的省市本身所擁有的R&D資源并不十分豐富，其R&D投入量也不如東部發達地區的省市.相對于產出，其投入出現冗余的原因可能是這些地區的R&D投入要素比例不夠合理、R&D經費沒有用到關鍵之處、R&D人才的能力不夠高，這些導致R&D活動效率低下.在產出方面：除云南、陜西、青海三個經濟發展水平較落后的省市外，其他絕大多數省市在新產品銷售收入指標上不存在產出不足的現象，應該繼續保持；就專利申請方面來看，天津、內蒙古、遼寧、黑龍江、江西、河南、廣西、四川、陜西、甘肅、寧夏等省市的專利申請量不足，天津、河北、山西、江西、河南、湖北、四川、云南、甘肅、新疆等省市的有效專利申請量有待提高，天津、河北、內蒙古、遼寧、福建、江西、河南、湖北、廣西、甘肅、青海、寧夏、新疆等省市的有效發明專利產量較少；黑龍江、福建、江西、河南、廣西、青海、寧夏等省市在形成行業或國家標準方面實力較為薄弱.不難發現，這些專利申請及形成行業及國家標準能力較為薄弱的省市大多都是經濟較為落后的地區，其經濟及科技實力較為薄弱.因此，對于這些省（市）而言，應加大政府對自主創新活動的扶持力度，減少專利申請保護成本，鼓勵和幫扶這些省區的工業企業的創新活動.

3結論

從評價結果來看，我國31個省（市）規模以上工業企業自主創新效率并不理想，且省際差異較大：僅北京、上海、浙江、安徽、湖南、廣東、海南、重慶、貴州、西藏10個省市的綜合效率為DEA有效，綜合效率平均水平只有0.80；除上述10個DEA綜合有效的省市外，吉林、江蘇、山東3個省市規模以上工業企業純技術效率為1，即為DEA弱有效.其中，大多數純技術效率有效的省區屬于東部地區，大多數純技術效率無效的省區屬于西部地區；只有綜合效率為DEA有效的天津等10個省市的工業企業R&D活動是規模有效的且處于規模收益不變階段，其他21個省（市）規模以上工業企業的R&D活動存在不同程度的規模無效；在21個DEA無效的省市中，約48%的省市在人力和財力方面存在投入冗余問題，約88%的省市存在產出不足的問題，這些省市在今后的自主創新活動中應更加合理地R&D資源、完善人才激勵機制及加強省際協同合作，從而提高自主創新效率.

參考文獻：

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［9］韓東林，張瓊芝.我國工業企業R&D投入產出效率的省際差異——基于第二次全國R&D資源清查數據［J］.技術經濟，2012，10（11）：31-35.

作者：盧方元  王 梁 盧欣 單位：鄭州大學 商學院