呂緒彬，洪功翔

（安徽工業(yè)大學商學院，安徽馬鞍山243000）

創(chuàng)新是一國或地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展的源泉，是推動社會發(fā)展的原動力。2015年，安徽省地區(qū)工業(yè)企業(yè)的研究與試驗發(fā)展（R&D）內部經(jīng)費支出高達322.14億元，較上一年投入增長了13.14%，而工業(yè)企業(yè)的新產(chǎn)品產(chǎn)值的增速為11.39%，創(chuàng)新產(chǎn)出增速低于創(chuàng)新投入增速接近2個百分點，安徽省工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入轉化率不高。因此，如何提高安徽省工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率水平，是一個關乎安徽省創(chuàng)新發(fā)展的關鍵問題。

關于創(chuàng)新效率的評價體系的構建，國內外已有大量研究，主要包括隨機前沿方法[1-4]和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法[5-8]。運用隨機前沿方法是從創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率角度，定量估計不同決策單元個體效率差異，然而，這種方法對模型設定具有較高的要求，模型設定的準確性將直接影響創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率估計的準確性。因此大多采用DEA來測度不同決策單元（DMU）多投入多產(chǎn)出的創(chuàng)新效率[9]。另外，DEA分析不需要對投入產(chǎn)出進行模型設定，所以估計結果比隨機前沿分析結果準確。三階段DEA在傳統(tǒng)DEA分析的基礎上，剔除外部環(huán)境、隨機干擾項和管理無效率等因素對創(chuàng)新投入的影響，因此，估計結果具有更高的準確性、無偏性和一致性。綜上考慮，本文采用三階段DEA模型對安徽省地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率進行測度分析。

1 指標選取與模型設定

1.1 投入與產(chǎn)出指標

本文采用的投入指標是地區(qū)工業(yè)企業(yè)的R&D人員數(shù)和R&D資本存量。R&D資本存量數(shù)據(jù)是作者通過永續(xù)盤存法[10-11]根據(jù)2012—2015年地區(qū)工業(yè)企業(yè)的R&D內部經(jīng)費支出，以2012年CPI指數(shù)對其進行平減處理，再以2.5%（通過計算得出）的經(jīng)費年平均增長率和15%的折舊率計算得出的。產(chǎn)出指標包括地區(qū)工業(yè)企業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入和有效發(fā)明專利數(shù)，其中新產(chǎn)品銷售收入通過CPI指數(shù)進行平減處理[10]。

1.2 環(huán)境因素指標

環(huán)境因素指標：地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（Aagdp），用地區(qū)人均生產(chǎn)總值來表示；研究人員素質（Eedu），用地區(qū)研究人員本科及本科以上學歷占比來表示；政府扶持（Ggov），用工業(yè)企業(yè)科技活動經(jīng)費籌集中源于政府科技經(jīng)費支出額表示；企業(yè)規(guī)模（Sscale），用各地區(qū)工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值與工業(yè)企業(yè)數(shù)目之比表示；企業(yè)所有制結構（Iins），是工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)當年計價數(shù)據(jù)中，港澳臺三資企業(yè)占比比重；地理位置（Wgeo），將位于皖南城市帶中的城市用“1”來表示，非皖南城市帶的城市用“0”來表示，其中考慮到金安區(qū)和舒城縣處于城市帶之中，所以，將六安考慮為皖南城市帶中的地區(qū)。

本文數(shù)據(jù)均來自2013—2016年《安徽統(tǒng)計年鑒》，采用DEAP2.1和Frontier4.1軟件進行估計，數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

2 研究方法

本文主要采用三階段DEA[8]進行分析。三階段DEA分析由以下3個階段組成。

第1階段：采用數(shù)據(jù)包絡分析中最基本的CCR[12]模型和BCC模型[13]，本文認為安徽省工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入生產(chǎn)規(guī)模是可變的，所以采用BCC模型來分析投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。第1階段DEA分析主要是為了得出安徽省不同地區(qū)工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率指標和投入數(shù)據(jù)的松弛變量。第1階段DEA估計可以得出3種效率值，包括綜合技術效率（TE）、規(guī)模效率（SE）和純技術效率（PTE），3者之間的關系為TE=SE×PTE。

第2階段：相似SFA分析。由于第1階段DEA分析沒有考慮環(huán)境因素等統(tǒng)計噪聲帶來的影響，為了提高研究結果的準確性，選擇投入導向做估計，根據(jù)文獻[14]構造相似SFA估計函數(shù)：

其中，Sni是第i個決策單元第n項投入的松弛變量；zi是環(huán)境變量；βn是環(huán)境變量的系數(shù)；vni+μni是混合誤差項，vni表示隨機干擾，v～N(0,σ2v)，μni表示管理無效率，μ～N+(0,σ2μ)。SFA已經(jīng)估計出各種干擾項的影響，因此，為了使處于不同環(huán)境的DMU調整至相同生產(chǎn)條件下，本文選擇環(huán)境和管理較差的決策單元進行調整，方法如下:

式中，是調整后的投入，Xni是調整前的投入，是對環(huán)境因素進行調整，[max(vni)-vni]是將所有的決策單元屬于相同管理水平下。最后，得出調整后的投入數(shù)據(jù)。

第3階段：將調整后的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)重新進行估計，得出新的創(chuàng)新效率值，并據(jù)此進行相關分析。

3 結果分析

3.1 第1階段DEA估計結果

采用傳統(tǒng)DEA對安徽省地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率進行估計，初步估計結果如表2所示。其中，TE均值為0.69～0.82，PTE均值為0.84～0.90，SE均值為0.83～0.91，表明安徽省各地區(qū)創(chuàng)新效率值均處于效率前沿面之下，其中，PTE小于SE，是制約技術效率提高的主要因素。另外，PTE、SE兩種效率均有提高的空間。

從各個地區(qū)創(chuàng)新效率來看，滁州、六安4年的TE均為1，說明兩市企業(yè)綜合效率在省內達到效率前沿面；合肥、淮北、宿州、阜陽、馬鞍山、蕪湖、宣城、池州和安慶的TE在逐年上升，說明這9市工業(yè)企業(yè)的綜合創(chuàng)新效率在逐年提高；亳州、蚌埠、淮南和黃山的TE在下降，說明這4市工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率在不斷下降?；幢薄⒒茨蟃E小于0.5，創(chuàng)新效率低下。從皖中、皖北、皖南地區(qū)來看，皖北地區(qū)創(chuàng)新效率低于皖南、皖北地區(qū)，說明安徽省皖北地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率具有很大的提升空間。其中，PTE低下是制約皖北地區(qū)創(chuàng)新效率提高的主要因素。表3顯示，合肥、蚌埠、馬鞍山和蕪湖4市創(chuàng)新效率呈現(xiàn)出規(guī)模報酬遞減。因此，合理調整生產(chǎn)規(guī)模刻不容緩。

3.2 第2階段SFA分析結果

以松弛變量Lstuff和Ffund作為因變量，地區(qū)Apgdp、Eedu、Ggov、Sscale、Iins和Wgeo等環(huán)境因素作為自變量，用SFA分析進行回歸，估計結果如表4所示。

表2 工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率

表3 創(chuàng)新規(guī)模報酬

數(shù)據(jù)表明，σ2、λ和LR檢驗均通過1%的顯著性檢驗，表明環(huán)境因素對企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著的影響?；貧w結果表明：地區(qū)發(fā)展水平的提高會增加創(chuàng)新活動中研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費的支出。人員素質的提高會減少創(chuàng)新活動中研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費的支出，因為人員素質提高會使得研發(fā)人員的研發(fā)技術水平整體提高，因此會降低對研發(fā)人員的需求，高素質人才的創(chuàng)新效率更高，從而降低企業(yè)對研發(fā)經(jīng)費投的入。政府支持會增加創(chuàng)新活動中研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費支出，政府支持會增加企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模，從而提高企業(yè)對創(chuàng)新人員的需求；政府支持引起對私人投資的擠出效應，使得企業(yè)創(chuàng)新資金來源減少，為了保障足夠的創(chuàng)新投入，企業(yè)會加大研發(fā)資金的支出。企業(yè)所有制結構會增加研發(fā)人員，減少研發(fā)經(jīng)費支出。說明所有制結構合理化，使得港澳臺三資企業(yè)市場準入壁壘降低，從而提高對人才的吸納能力，另外，企業(yè)所有制合理化會加劇市場的競爭水平，提高投入資金的利用率，減少企業(yè)對創(chuàng)新活動投入支出。地理位置良好會減少研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費支出，空間經(jīng)濟理論認為技術創(chuàng)新位于核心區(qū)域，對人才具有吸引力，使得各類人才在核心區(qū)域集聚，良好的地理位置是人才得以自由、有效交流的關鍵，降低相關人才的培訓費用，故地理位置對創(chuàng)新效率有正向作用的激勵。

表4 SFA分析估計結果

3.3 第3階段調整DEA分析結果

經(jīng)過計算并對原始投入變量進行調整，得出新的投入變量，接著用DEA分析重新進行估計，估計結果如表5所示。第3階段DEA分析得到的TE、PTE和 SE的均值分別為 0.70～0.76，0.93～0.934和0.74～0.79，其中SE較第1階段DEA分析出現(xiàn)了下降的趨勢，而PTE則顯著性提高，SE成為影響安徽省工業(yè)企業(yè)技術效率提高的主要因素，與第1階段DEA估計的結果相反。另外，從表6中規(guī)模報酬也可以看出，工業(yè)企業(yè)規(guī)模效應由規(guī)模報酬遞減變成規(guī)模報酬遞增，產(chǎn)生交叉驗證。

再對各地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率進行分析，合肥、淮北、蚌埠、淮南、馬鞍山、蕪湖、宣城和銅陵8市的TE均上升，表明這8市的工業(yè)企業(yè)技術效率在傳統(tǒng)DEA分析下被低估；而亳州、宿州、阜陽、六安、池州、安慶和黃山的TE被高估，說明這7市工業(yè)企業(yè)處于較為有利的環(huán)境，從而改善技術效率水平，被高估的原因在于管理水平不高[11]。皖南、皖中地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率整體水平高，而皖北地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率整體偏低，這與第1階段DEA估計結果相比沒有發(fā)生太大變化。

表7是由兩階段DEA得到三種創(chuàng)新效率值與有效專利數(shù)進行相關性分析得出的，第3階段DEA效率顯著性大于第1階段DEA的，說明環(huán)境等因素對安徽省工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率有影響，消除干擾因素之后的效率值更加接近真實情況，具有有效性和一致性。

表5 調整后創(chuàng)新技術效率情況

表6 調整后創(chuàng)新規(guī)模報酬情況

表7 創(chuàng)新效率值與有效專利數(shù)相關系數(shù)

4 總結及政策建議

本文運用三階段DEA分析方法，對安徽省16地級市工業(yè)企業(yè)2012—2015年的創(chuàng)新效率進行了對比分析，在消除環(huán)境因素和隨機干擾項之后發(fā)現(xiàn)，安徽省各地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率存在差異，影響技術效率的因素前后也發(fā)生變化。據(jù)此給出相關建議：

（1）對于純技術效率被高估的地區(qū)，主要原因在于企業(yè)管理水平不高，因此，對于這些地區(qū)的工業(yè)企業(yè)，需要引進先進的管理制度，并加以吸收、創(chuàng)新和改進，形成一套適合本企業(yè)配套的管理制度，并對管理者進行相關培訓；對于規(guī)模效率被高估的地區(qū)工業(yè)企業(yè)，需要根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)的實際情況，合理擴大地區(qū)工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，發(fā)揮規(guī)模報酬遞增帶來的優(yōu)勢，提高工業(yè)企業(yè)的技術創(chuàng)新效率。

（2）位于皖北地區(qū)工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率具有提高的空間，省政府應給予企業(yè)更大的支持力度和優(yōu)惠政策，歸納并總結皖中、皖南地區(qū)工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展經(jīng)驗，運用到皖北地區(qū)工業(yè)企業(yè)實際生產(chǎn)過程中，統(tǒng)籌協(xié)調共同發(fā)展。

（3）企業(yè)所有制結構對創(chuàng)新效率具有促進作用，各級政府要降低市場準入條件，招商引資，使得市場競爭朝著合理的方向發(fā)展，從而提高創(chuàng)新效率水平。

（4）合理的區(qū)位優(yōu)勢對企業(yè)技術創(chuàng)新效率具有促進作用，各級市政府在未來規(guī)劃城市發(fā)展時，建立便利的交通條件，發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢帶來的正向作用，降低企業(yè)生產(chǎn)成本。

（5）高學歷的研究人員對創(chuàng)新效率具有正向作用，相關企業(yè)注重對高學歷人才的吸收，對相關研究人員進行專項培訓，提高企業(yè)的創(chuàng)新效率。另外，政府著重對教育的投入，提高國民整體的素質水平，培養(yǎng)創(chuàng)新意識。

（6）各級政府應該改進對工業(yè)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支持力度，加強國家創(chuàng)新資金扶持的監(jiān)管力度，提髙經(jīng)費使用效率，充分發(fā)揮政府資金支持的導向作用。

[1]于明超,申俊喜.區(qū)域異質性與創(chuàng)新效率——基于隨機前沿模型的分析[J].中國軟科學,2010(11):182-192.

[2]楊青峰.高技術產(chǎn)業(yè)地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新效率的決定因素——基于隨機前沿模型的實證分析[J].管理評論,2013,25(6):47-58.

[3]肖文,林高榜.政府支持、研發(fā)管理與技術創(chuàng)新效率——基于中國工業(yè)行業(yè)的實證分析[J].管理世界,2014(4):71-80.

[4]曹霞,于娟.創(chuàng)新驅動視角下中國省域研發(fā)創(chuàng)新效率研究——基于投影尋蹤和隨機前沿的實證分析[J].科學學與科學技術管理,2015,36(4):124-132.

[5]喬威威,羅鄂湘,錢省三.基于DEA的企業(yè)技術創(chuàng)新效率研究——以上海戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)為例[J].技術與創(chuàng)新管理,2014,35(6):562-566,631.

[6]龐瑞芝,李鵬.中國工業(yè)創(chuàng)新:過程、效率與模式——基于2001—2008年大中型工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究,2011(2):1-7,9,8.

[7]高霞.規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新效率的行業(yè)分析[J].軟科學,2013,27(11):58-61,65.

[8]黃奇,苗建軍,張菁菁,等.基于區(qū)域異質性的中國工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率[J].系統(tǒng)工程,2014,32(7):20-26.

[9]喬元波,王硯羽.基于三階段DEA-Windows分析的中國省域創(chuàng)新效率評價[J].科學學與科學技術管理,2017,38(1):88-97.

[10]劉志迎,張吉坤.高技術產(chǎn)業(yè)不同資本類型企業(yè)創(chuàng)新效率分析——基于三階段DEA模型[J].研究與發(fā)展管理,2013,25(3):45-52.

[11]劉偉.中國高新技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率測算——基于三階段DEA模型[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2015,34(1):17-28.

[12]FRIED H O,LOVELL C A K,SCHMIDT S S,et al.Acounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis[J].Journal of Productivity Analysis,2002,17(1/2):157-174.

[13]CHARNS A，COOPER W W,RHODES E.Measuring the efficiency of decision uni[J].European Journal of Op-erational Research,1978,94(2):95-106．

[14]BANKER R D,CHARNS A,COOPER W W.Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J].Management Science,1984,30:1078-1092.