王 娟

(河南科技大學 管理學院，河南 洛陽 471023)

【經管探新】

河南創(chuàng)新型企業(yè)技術創(chuàng)新效率研究
——基于DEA的分析

王 娟

(河南科技大學 管理學院，河南 洛陽 471023)

基于公司年報數據，運用DEA模型的BBC輸入模型,對河南創(chuàng)新型企業(yè)的技術創(chuàng)新效率進行DEA測算與分析。研究結果表明，河南創(chuàng)新型企業(yè)的技術創(chuàng)新效率整體偏低，66.7%的企業(yè)存在著創(chuàng)新資源利用率不高、浪費嚴重等現象。在20家非有效決策單元中，或存在不同程度的投入冗余或產出不足，或依靠高投入來拉動創(chuàng)新，導致創(chuàng)新投入規(guī)模過大，資源未能達到最優(yōu)配置，或兩者兼而有之。但總體上看，規(guī)模不適較技術因素造成了更多的非有效決策單元。在規(guī)模非有效的決策單元中，處于規(guī)模收益遞減階段的公司多于處于規(guī)模收益遞增的公司，說明多數公司存在創(chuàng)新投入規(guī)模過大，依靠高投入來拉動創(chuàng)新的情況。

技術創(chuàng)新；創(chuàng)新效率；DEA評價；創(chuàng)新型企業(yè)

一、引言

面臨國內外競爭壓力，中國經濟發(fā)展的唯一可行路徑是提升企業(yè)的創(chuàng)新能力和價值創(chuàng)造能力，確立創(chuàng)新驅動的經濟增長和發(fā)展模式。因此，2005年12月，國家科技部牽頭，聯合國資委、全國總工會啟動了技術創(chuàng)新引導工程，開展了創(chuàng)新型試點(示范)企業(yè)(以下簡稱為“創(chuàng)新型企業(yè)”)評選與培育工作；2009年6月，科技部、財政部等6部門共同組織實施了技術創(chuàng)新工程并出臺了總體實施方案；2012年9月，中共中央、國務院聯合印發(fā)的《關于深化科技體制改革加快國家創(chuàng)新體系建設的意見》再次強調企業(yè)在技術創(chuàng)新體系中的主體地位和科技對產業(yè)發(fā)展的支撐作用。在此背景下，各級地方政府也紛紛響應，根據本地實際開展了區(qū)域創(chuàng)新型企業(yè)培育工作。各類創(chuàng)新資源進一步集聚于創(chuàng)新型企業(yè)。那么，創(chuàng)新型企業(yè)技術創(chuàng)新投入產出效率如何？是否存在投入冗余或產出不足？如何提高企業(yè)技術創(chuàng)新的效率？回答這些問題不僅有助于考察國家或地方政府開展創(chuàng)新型企業(yè)試點工作的成效，也可以為創(chuàng)新型企業(yè)提高創(chuàng)新效率、提升創(chuàng)新能力提供努力的方向。

現有文獻關于創(chuàng)新型企業(yè)技術創(chuàng)新效率的研究主要集中在四個方面：一是采用數據包絡分析法(Data Envelope Analysis，以下簡稱DEA)對某一地區(qū)創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新效率的評價。如朱學冬和陳雅蘭、姚曉芳和常曉娜、張錦和郭玉明、徐燕和陸玉梅分別對河北省、合肥市、福建省、常州市的創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新效率進行了DEA相對效率評價和比較分析[1-4]。二是對創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新效率變動情況的研究。如李左峰和張銘慎測度了95家第三批國家創(chuàng)新型企業(yè)2007—2010年的創(chuàng)新效率變化[5]。三是對創(chuàng)新型企業(yè)研發(fā)投入和專利產出之間關系的研究。如王慶元、張杰軍和張赤東對第一、二批國家創(chuàng)新型企業(yè)3年的研發(fā)經費和發(fā)明專利申請量數據進行了時序分析和相關分析，發(fā)現行業(yè)之間的研發(fā)效率差別較大[6]；段姍運用比例法和相關分析法分析了浙江省創(chuàng)新型企業(yè)的Ramp;D投入和發(fā)明專利產出之間的關系[7]。四是對創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新效率影響因素的研究[8-10]。這些研究一般采用隨機前沿分析方法(Stochastic Frontier Analysis，簡稱SFA)，不同之處主要在于所構造的生產函數和影響創(chuàng)新效率的因素。

綜合國內相關的研究看，學者們對于創(chuàng)新型企業(yè)技術創(chuàng)新效率的研究在不斷推進和深化。從現有研究看，我國創(chuàng)新型企業(yè)的整體創(chuàng)新效率不佳，說明企業(yè)在創(chuàng)新過程中尚存在諸多問題。截至2014年底，河南省已培育8批共426家省級創(chuàng)新型企業(yè)，并給予了研發(fā)補貼、稅收減免和融資政策等一系列扶持。本文在前人研究的基礎上，以河南省創(chuàng)新型企業(yè)為研究對象，采用DEA方法對其技術創(chuàng)新綜合效率、技術效率和規(guī)模效率進行測算和分析，提出相應的對策和建議，以期為提高河南創(chuàng)新型試點企業(yè)工作成效，加快創(chuàng)新型河南建設，以及提高河南創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新效率提供參考。

二、研究方法與模型設定

(一)研究方法

目前，學者們在研究技術創(chuàng)新效率時采用的研究方法主要有3種：一是算術比例法，即用產出與投入的比例關系來衡量投入產出的絕對效率，如周寄中等的研究[11]。該方法簡單直觀，但僅適用于單投入單產出的效率分析。二是相關分析法，即通過運用統(tǒng)計分析軟件對創(chuàng)新投入和產出之間的關系進行相關性分析，對創(chuàng)新效率進行評述、比較，如王慶元、段姍等的研究。該方法只能對某類企業(yè)或企業(yè)不同時期的創(chuàng)新投入產出效率作大致的描述，不能準確計算某一企業(yè)的創(chuàng)新效率情況。三是生產前沿分析法。生產前沿是對一個經濟系統(tǒng)最優(yōu)生產行為的描述，指在一定的技術水平下各種比例投入所對應的最大產出集合，通常用生產函數表示。生產前沿分析法是目前評價效率問題所采用的主流方法，如徐燕和陸玉梅等的研究方法[4]。根據是否已知生產函數的具體形式以及構造生產前沿的方法不同，生產前沿分析法分為參數法和非參數法。其中參數法通過設定待定系數的生產函數、估計參數等測定生產效率，以隨機前沿分析(SFA)為代表被廣泛應用。非參數法的基本原理是根據各決策單元的投入產出數據，估計一個非參數分段有效線性前沿面(或稱包絡前沿)，使所有觀測的數據都在生產前沿的上面或者下面，并通過線性規(guī)劃計算出各決策單元的效率值，以數據包絡分析方法(DEA)為代表。參數法和非參數法各有其優(yōu)缺點和適用情形，具體內容可參閱李雙杰、范超的相關研究[12]。

本研究選取DEA方法的BBC輸入模型測算創(chuàng)新型企業(yè)的技術創(chuàng)新效率。模型選取的主要依據為：一是技術創(chuàng)新活動是一個多要素投入和多變量產出的復雜動態(tài)系統(tǒng)，其生產函數的具體形式通常難以直接估計，DEA方法不需要事先確定投入與產出之間關系的函數表達式，較算術比例法和SFA模型具有較大的靈活性，在評價多輸入、多輸出效率問題時具有絕對優(yōu)勢；二是本文研究的樣本數據為多家企業(yè)的截面數據，隨機因素的影響較小，可忽略不計；三是在DEA的諸模型中，BBC模型不受規(guī)模報酬不變假定的約束，運行結果更為準確和穩(wěn)定，是目前研究采用最多的模型。有關BBC輸入模型，因多數效率評價文獻均有詳細介紹，這里不再贅述。

(二)決策單元選取與數據來源

運用DEA模型的前提是決策單元的同質性。本研究選取河南省創(chuàng)新型企業(yè)中的上市公司為研究樣本。在河南省認定的8批426家省級創(chuàng)新型試點企業(yè)中，上市公司有35家，剔除2家數據資料不全的(002601佰利聯，600069銀鴿投資)和2014年在新三板上市的3家企業(yè)(430547暢想高科，831038宇建科技，830955大盛微電)后，最終樣本為30個。研究所需要的數據摘自上市公司公開披露的年報。

(三)投入、產出指標的確定

現有研究關于技術創(chuàng)新投入的替代指標主要包括研發(fā)經費支出、研發(fā)人力資源投入、技術人員人均培訓費用和無形資產支出等。技術創(chuàng)新產出按內容可以歸納為3類：技術知識、經濟效益和社會效益。其中技術知識產出屬技術創(chuàng)新中間產出，主要表現為企業(yè)新增加或擁有的專利、核心技術、新產品開發(fā)、主要產品更新周期、重大產品創(chuàng)新比重以及技術水平等；經濟效益為最終產出，主要表現為新產品銷售收入、新產品增長率、產品凈利潤、技術市場成交額、產品出口額等；社會效益更多體現為無形產出，包括創(chuàng)新主體人力資本的提升、管理水平的提高以及創(chuàng)新產出對其他社會主體的溢出效應等。

借鑒已有研究成果，結合創(chuàng)新型企業(yè)的特點、年報可獲取的數據以及運用DEA模型的約束條件等，本研究選取研發(fā)支出占營業(yè)收入比重(研發(fā)強度)扣除土地使用權后無形資產賬面價值占總資產比重、研發(fā)和技術人員占在職員工比重作為模型的投入指標。其中“研發(fā)強度”和“扣除土地使用權后無形資產賬面價值”分別反映企業(yè)當期的創(chuàng)新資金投入和以往累計的創(chuàng)新資金投入，因為無形資產是企業(yè)所生產的知識和經驗的積累，即技術知識存量，構成了企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新的基礎?！把邪l(fā)和技術人員占在職員工比重”則能夠從人力資源投入方面反映一個企業(yè)技術創(chuàng)新投入的情況。同時，選取銷售利潤率、主營業(yè)務收入增長率、凈資產收益率作為產出指標，分別從企業(yè)盈利能力、成長能力、營運管理能力三個方面反映企業(yè)技術創(chuàng)新的最終成果。

考慮到技術創(chuàng)新投入對產出的滯后性，本文假定技術創(chuàng)新投入的產出滯后期為1年。由此，以下研究數據包括2013年的各項創(chuàng)新投入數據和2014年的創(chuàng)新產出數據。變量定義及其特征值描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(N=30)

三、實證結果及其分析

由于DEA分析要求所有投入產出數據非負，因此在計算模型的解之前，先對數據進行標準化處理。標準化處理公式為：某指標處理后的數值=(該指標處理前的數值-該指標最小值)÷(該指標最大值-該指標最小值)。然后采用投入導向的BCC 模型，運用DEAP2.1軟件對模型進行運算，運算結果如表2、表3、表4、表5所示。

(一)效率分析

表2、表3描述了河南上市創(chuàng)新型企業(yè)技術創(chuàng)新效率的總體情況。

表2 河南省上市創(chuàng)新型企業(yè)2013年創(chuàng)新效率DEA求解結果及排名

續(xù)表2

注：crste為綜合效率，vrste為純技術效率，scale為規(guī)模效率，crste=vrste×scale；R.S為規(guī)模收益，其中“drs”表示規(guī)模收益遞減，“-”表示規(guī)模收益不變，“irs”表示規(guī)模收益遞增；peer表示作為基準被參考的次數，次數越多表示效率越穩(wěn)定，排名越靠前。

表3 河南省上市創(chuàng)新型企業(yè)技術創(chuàng)新效率DEA求解結果統(tǒng)計(N=30)

由表2和表3可知：

1.30家樣本企業(yè)中，創(chuàng)新綜合DEA有效的單元有10家，純技術有效的15家，規(guī)模有效的11家，分別占總樣本的33.33%、50.00%和36.67%，綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率的平均值分別為0.684 5、0.767 1和0.890 5，樣本企業(yè)整體創(chuàng)新效率處中等偏上水平。

2.從規(guī)模效率與技術效率的比較看，盡管規(guī)模無效單元多于技術無效單元，但規(guī)模效率的均值高于技術效率相應值；而且，從被作為基準參考的次數看，技術有效的公司中幾乎有一半沒有被作為參考基準，或被作為參考基準的次數很少，表明這些公司的技術效率不太穩(wěn)定。因此，從總體上來說，改進樣本企業(yè)技術創(chuàng)新綜合效率的重點仍在于提高技術效率。

3.從企業(yè)所處的規(guī)模區(qū)間看，處于規(guī)模收益遞減階段的公司有14家，占非DEA有效單元的70%，處于規(guī)模收益遞增階段的公司有5家，占非DEA有效單元的25%，規(guī)模收益遞減公司幾乎是規(guī)模收益遞增公司的3倍，說明多數樣本公司極其重視技術創(chuàng)新，依靠高投入來拉動創(chuàng)新，導致創(chuàng)新投入規(guī)模過大，資源未能達到最優(yōu)配置。

(二)投入冗余產出不足分析

DEA模型運算結果表明，有15家公司為技術非有效單元，這些公司存在不同程度的投入冗余或產出不足，如表4、表5所示。

表4 技術非有效DMU投入冗余、產出不足及有效目標值

續(xù)表4

續(xù)表4

說明：Original value為原值，Projected value為有效目標值，Radial movement為徑向變量，是投入要素投影到前沿面依據效率值應按比例縮小的程度，即Radial movement=-Original value*(1-技術效率值)，表示技術非有效導致的投入冗余；“Slack movement”指松弛變量和剩余變量，即S-、S+。Projected value-Original value=Radial movement+Slack movement，表示投入總冗余或產出不足。

表5 技術非有效DMU投入冗余和產出不足統(tǒng)計分析

由表4、表5可知：

1.技術非有效決策單元在研發(fā)強度(x1)、創(chuàng)新人力資源投入(x2)、無形資產支出(x3)三個方面均存在較大程度的投入冗余，三項投入的算數平均冗余率55.04%，說明創(chuàng)新型企業(yè)在創(chuàng)新投入資源方面存在較大的浪費。

2.研發(fā)強度(x1)的平均冗余量0.26，平均冗余率51.43%，最大冗余量0.74，最大冗余率74.30%，說明創(chuàng)新型企業(yè)的研發(fā)資金利用率極低。原因可能在于研發(fā)管理缺失導致的研發(fā)決策失誤或資金浪費。

3.創(chuàng)新人力資源投入平均冗余量為0.22，平均冗余率50.18%，最大冗余量0.65，最大冗余率80.03%，說明企業(yè)中“人浮于事，出工不出力”現象普遍。企業(yè)應裁汰冗員,引進高端人才,加強對創(chuàng)新人員的激勵。

4.無形資產支出的平均冗余量為0.22，平均冗余率63.51%，最大冗余量0.77，最大冗余率95.2%，在三項投入冗余中位居首位，說明我國企業(yè)無形資產的質量不高，價值創(chuàng)造能力偏低。

5.從產出看，技術非有效決策單元在創(chuàng)新驅動主營業(yè)務收入增長(y1)、凈資產收益率(y2)和銷售利潤率(y3)等方面的作用未能達到最優(yōu)狀態(tài)，存在不同程度的產出不足。

以上分析表明，整體上看，河南上市創(chuàng)新型企業(yè)的技術創(chuàng)新效率處于中等偏上水平，但樣本企業(yè)多數存在較嚴重的創(chuàng)新資源浪費，具體表現為投入冗余大、投入規(guī)模不適等。產生這一結果的原因可能與創(chuàng)新資源在創(chuàng)新型企業(yè)之間配置不合理有關，也可能與創(chuàng)新資源在企業(yè)內部未能得到充分利用有關。

(三)效率改進分析

對DEA運行結果作進一步分析，可以將樣本公司歸結四類：DEA有效的公司、技術有效規(guī)模非有效公司、規(guī)模有效技術非有效公司以及技術和規(guī)模均非有效的公司。具體又可細分為6種情形，如表6所示。

表6 DEA模型求解結果分類及效率改進建議

在改進技術效率方面，非有效單元可通過減少投入冗余或增加產出(詳見表3)。當然，表3中給出的投入冗余、產出不足及有效目標值等數據，只是給企業(yè)改進技術效率提供了努力的方向和目標。在具體實施過程中，還需要企業(yè)根據自身實際采取切實有效的措施。

1.DEA有效的公司。共10家，占樣本總數的33.33%。該類公司具有較強的創(chuàng)新投入轉化能力和資源配置能力，投入資源能夠得到充分利用，投入規(guī)模達到規(guī)模經濟的最適點。

2.技術有效、規(guī)模非有效，規(guī)模收益遞減的公司。共5家，占樣本總數的16.67%。該類公司在目前的投入水平下，產出已經達到最大。但由于公司創(chuàng)新投入規(guī)模超過最優(yōu)規(guī)模(規(guī)模收益不變時的規(guī)模)，投入要素同比例增大或減小時，產出會以較小的比例發(fā)生變化或不變，致使綜合效率非有效。因此，從資源配置效率的角度考慮，該類企業(yè)應減少要素資源的投入，以節(jié)約社會創(chuàng)新資源。

3.技術有效、規(guī)模非有效，規(guī)模收益遞增的公司。該類公司創(chuàng)新非DEA有效的原因在于投入規(guī)模較最適規(guī)模偏小。樣本公司中不存在該類公司。

4.規(guī)模有效、技術非有效的公司。該類情形涉及的公司只有多氟多1家。與情形2、情形3相反，該類公司技術創(chuàng)新DEA非有效的原因在于因管理不善等因素導致的技術效率低下，存在投入冗余或產出不足和創(chuàng)新資源浪費現象。因此，這類公司可通過改變投入要素組合、加強管理等措施提高技術創(chuàng)新效率。

5.技術、規(guī)模均非有效，規(guī)模收益遞增的公司。該類公司有5家，占樣本公司的16.67%。該類公司技術創(chuàng)新DEA之所以非有效，既有技術效率不高的原因，又有投入規(guī)模不適的影響。改進辦法是應在提高技術效率的同時，考慮增加技術創(chuàng)新投入，擴大創(chuàng)新規(guī)模，提高規(guī)模經濟性作用發(fā)揮的程度。具體優(yōu)先考慮技術還是規(guī)模，應視技術效率和規(guī)模效率的比較來確定。

6.技術、規(guī)模均非有效，規(guī)模收益遞減的公司。共9家，占樣本公司的30.00%。相應的改進對策是在通過改變投入要素組合、加強管理等措施提高技術創(chuàng)新效率的同時，適當縮減要素資源投入的規(guī)模，以節(jié)約資源。

四、研究結論與建議

綜上，以河南上市創(chuàng)新型企業(yè)為例的技術創(chuàng)新效率測算表明，創(chuàng)新型企業(yè)的技術創(chuàng)新效率整體偏低，其中既有靠高投入推動創(chuàng)新產出但技術效率不高的因素，又有創(chuàng)新投入規(guī)模不適的因素。決策單元存在創(chuàng)新投入冗余大、產出效率不高、投入規(guī)模偏大等資源利用率不高、浪費嚴重等現象。為此筆者提出以下建議。

第一，政府應加強對公共創(chuàng)新資源使用的監(jiān)督和績效評價。目前，國家和地方政府為了鼓勵企業(yè)自主創(chuàng)新，頒布實施了一系列鼓勵創(chuàng)新的優(yōu)惠政策，包括財政補貼、貼息貸款、稅收優(yōu)惠等。這些資源原本屬于公共創(chuàng)新資源，理應配置在創(chuàng)新效率高的領域和企業(yè)。因此，政府相關部門應加強對該部分資源使用情況的監(jiān)督，對其績效進行評價考核，以防止政策被濫用等機會主義行為的產生。

第二，企業(yè)應建立完善的技術創(chuàng)新管控制度和體系，實現創(chuàng)新管理的信息化、制度化和流程化。一是建立創(chuàng)新管理決策信息支持系統(tǒng)。創(chuàng)新是極其復雜且具有很大的不確定性的活動，不僅涉及研發(fā)、設計、生產、市場、營銷等企業(yè)內部的各個部門，而且與供應商、消費者、競爭對手等存在著千絲萬縷的聯系。僅此而言，創(chuàng)新決策對信息來源的廣泛性、信息的準確性和及時性等質量的要求都極其苛刻，加之其所產生的各類憑證不僅來源廣泛、規(guī)格多樣，而且其經濟內容往往復雜多變，不拘一格。因此，要保證創(chuàng)新投資決策的正確性，采用計算機信息系統(tǒng)進行創(chuàng)新管理就成為必須。二是建立健全企業(yè)技術創(chuàng)新管控機制，主動建立技術創(chuàng)新效率自我評價和監(jiān)測體系，及時發(fā)現技術創(chuàng)新過程中存在的問題并予以糾偏，同時要綜合運用目標管理、成本管理、并行工程、模塊化設計、門徑管理等現代化管理方法，加強技術創(chuàng)新管理，提高企業(yè)的技術創(chuàng)新效率。三是重視技術創(chuàng)新成果的市場化轉化能力。企業(yè)創(chuàng)新必須著眼于市場，形成技術創(chuàng)新和企業(yè)利潤之間的良性循環(huán)，才能提高企業(yè)的競爭力和持續(xù)創(chuàng)新能力。四是重視企業(yè)創(chuàng)新的財務管理。財務管理具有綜合性強、全程跟蹤的特征，對企業(yè)管理活動的方方面面，尤其資金流和信息流等活動有核算和監(jiān)督功能。因此，企業(yè)應充分發(fā)揮財務管理對技術創(chuàng)新的支持作用，包括評價論證投資項目的經濟可行性和風險、提高成本相關信息和新產品定價依據、分析和發(fā)現公司運營存在的問題、評價考核各階段成本管控的效果等。

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TechnologicalInnovationEfficiencyofInnovativeEnterprisesinHenanProvinceBasedontheDEAAnalysis

WANG Juan

(Schoolofmanagement,HenanUniversityofScienceandTechnology，Luoyang471023，China)

Based on the annual report data of enterprise, the paper empirically calculated and analyzed the technological innovation efficiency of listed innovative enterprises in Henan Province by using the BBC input model of DEA method. The results show that the technological innovation efficiency of Henan innovative enterprises is low as a whole. Non-effective DMU accounted for 66.7 percent of the 30 evaluated listed companies, Which owing to not only the input redundancy or output deficiency, but also the improper investment scale, and the scale factors have caused more non-effective DMU than the technical factors on the whole. Among the non-effective DMU, companies in the stage of diminishing returns to scale are more than companies in the scale of income increasing, indicating the existence of most companies innovation investment scale was too large and relied on high investment to stimulate innovation.

technological innovation; innovation efficiency; DEA evaluation; innovative enterprise

10.15926/j.cnki.hkdsk.2017.06.013

F224.5

A

1672-3910(2017)06-0084-09

2017-10-11

河南省哲學社會規(guī)劃項目(2015BJJ079);河南省科技廳軟科學研究項目(172400410655);河南科技大學自然科學領域創(chuàng)新能力培育基金資助項目(2013ZCX030)

王娟(1970— )，女，河南洛陽人，副教授，博士，主要從事財務會計、成本管理和技術創(chuàng)新相關問題研究。