基于兩階段DEA的陜西高技術產業效率分析

程 波，汪 強

(1.中國地質調查局西安地質調查中心，陜西 西安 710054;2.甘肅公航旅融資租賃有限公司，甘肅 蘭州 730000)

基于兩階段DEA的陜西高技術產業效率分析

程 波1，汪 強2

(1.中國地質調查局西安地質調查中心，陜西 西安710054;2.甘肅公航旅融資租賃有限公司，甘肅 蘭州730000)

為深入細致分析陜西高技術產業的效率，采用兩階段DEA模型分別計量分析其知識創造效率與知識利用效率。結果表明，陜西高技術產業的知識創造效率和知識利用效率處于雙低狀態。導致這樣狀態的原因有，首先是占陜西省高技術產業總量接近1/3的航空航天設備制造屬于國家戰略性產業，它在市場上很難完全反映出來。其次是陜西高技術產業的最小有效規模較高，這使陜西高技術企業的現實規模仍處于偏小的不合理規模上。而在知識創造階段，R&D的相對投入不足不僅導致其產出數量不足和質量偏低，這又進一步影響其知識利用階段低效率。最后，陜西高技術產業內部市場交易不活躍、分工協作水平低和一般市場化程度低是導致其效率雙低的重要外部根源。

高技術產業；知識創造；知識利用；數據包絡分析

1 問題的提出與模型構建

傳統的觀點認為，陜西是教育大省、科技大省,近年來，陜西大力發展高技術產業，以電子信息、航空航天、新能源汽車為核心，投資建設了多個高技術產業園區。盡管如此，但陜西的高技術產業仍面臨效率不高，企業創新能力不足的尷尬局面。根據中國高技術產業統計年鑒，2015年陜西高技術企業R&D經費內部支出達到76.9億元，居于全國第11位，更是居西部地區第二位。就專利申請數量來看，陜西專利申請數為2 056件，居于全國第17位，西部地區第3位。再從經濟效益來看，以新產品的銷售收入為代表指標，陜西新產品的銷售收入為355.6億元，僅排全國第17位，西部地區第3位。從這些數據的相對排序看，陜西高技術產業的效率并不理想。

傳統觀點和直覺信念與現實數據的沖突時常引發不必要的爭議，也常常導致誤解。為此，選擇合適的計量模型，準確測度陜西高技術產業的效率十分必要。更有甚者，在計量測度的基礎上對計量結果作出合理的經濟學解釋，則是陜西高技術產業效率問題認識深化的關鍵。它也是進一步研究如何促進或提高陜西高技術產業效率的堅實基礎。

數據包絡分析DEA(data envelopment analysis)是研究效率的有效方法。它是一種決策單元相對比較的非參數技術效率分析方法，在分析多投入多產出的問題上尤其具有優勢。文獻[1]曾運用產出導向的DEA對美國50個州的高技術產業進行排序和評價。也有研究運用DEA對中國高技術產業的技術效率、純技術效率和規模效率進行過測度[2]。這些研究雖能測度高技術產業的效率，但也存在一定的弊端。它們都將高技術產業的投入和產出當作一個整體進行分析，其中忽略了中間過程。

為改進以上研究的不足，有研究從價值鏈角度出發，把技術創新過程分為兩個過程：一是技術創新資源到技術創新成果的轉換，二是技術創新成果到社會經濟效益的轉換[3]。也有研究考慮初始投入在各個階段的分配問題，并構建共享投入關聯DEA模型[4]。該模型采取了封閉系統的視角，忽略了第二階段投入中產業外部進一步投入的作用。究其原因，主要是它在投入方面混淆了高技術產業的知識創造過程和知識運用過程。

知識是高技術產業的關鍵，對知識的衡量指標不同于傳統的經濟指標。如果不加以階段的區分，不能體現知識和經濟資本的不同作用，會對產業效率形成誤判。故本研究在基于規模報酬可變的BCC模型基礎上進行改進，采用兩階段DEA模型：知識創造階段和知識利用階段。第一階段的產出與系統外部發生交換后，再進一步作為第二階段的投入(圖1)。

圖1 基于兩階段DEA的高技術產業效率分析模型

其中I1是第一階段的投入，O1是第一階段的產出，M是第二階段(知識利用過程)從產業系統外新投入的要素。I2是第二階段的最終投入，I2={O1∪M}，O2是第二階段的產出。各階段分別運用BCC模型。

設有n個決策單元，記為DMUj(j=1,2,…,n)。每個DMUj有m種投入和q種產出，各投入與產出分別記為xi(i=1,2,…,m)和yr(r=1,2,…,q)。投入導向的BCC對偶模型如式(1)所示。

minθ

式中，λj表示DMUj的線性組合系數，模型的最優解θ*代表效率值，范圍在0～1之間。當θ*=1時，說明被評價DMU處于前沿面上，達到了技術有效狀態；當θ*<1時，說明被評價DMU未處在前沿面上，處于技術無效狀態。

2 陜西高技術產業的知識創造效率和知識利用效率計量

2.1 陜西高技術產業的知識創造效率

高技術產業投入產出分為兩個階段。第一階段為知識創造階段，研發部門在這一階段通過投入研發資源，形成知識成果。人力資本投入和非人力資本投入是研發的兩種基本投入。人力資本投入用R&D部門的人員全時當量測度，非人力資本用R&D內部經費支出和技術獲取改造經費測度。其中技術獲取改造經費是購買、引進、消化和改造技術的經費支出總和。廣義的知識創造產出通常包括專利、論文等，但高技術產業的產出形式主要是專利。因此，本研究在知識創造階段采用專利數量作為產出指示。作為高技術產業產出的專利，可以進一步區分為申請專利數和有效發明專利數。申請專利數反映了整體的專利申請情況，而有效發明專利數，專注于發明專利這一領域——發明專利更能體現創新的能力。第一階段的投入產出指標見表1。

高技術產業從研發投入到知識產品轉化成社會經濟效益通常具有一定的延遲和滯后，即當期的投入要經歷一定周期后轉換成產出?；诮y計分析方法，有研究認為高技術產業從最初投入到最終形成產品有1 a的滯后期[5]，也有認為滯后期在2 a以上[6]。

從高技術產業內部轉換的兩階段看，知識創造具有高度的不確定性與相對創造周期較長的特點。而在知識利用階段，存在主體間的認知差異與信息不對稱所致的市場交易延緩效應。本研究在知識創造階段(第一階段)采用的投入指標I1為2013年的數據，產出指標O1則選取2014年的數據。在知識利用階段(第二階段)，投入指標I2為2014年的數據，產出指標O2選取2015年的數據。兩階段共計2年的時滯。經整理選取我國25個省市2013～2015年的數據進行實證分析*由于數據缺失，排除西藏、新疆、甘肅、青海、寧夏、海南和臺灣。 ②Ei代表第i階段的效率值，i=1, 2。RTS代表規模收益，其中irs為規模收益遞增，drs為規模收益遞減，crs為規模收益不變。②。數據來源2014～2016年《中國高技術產業統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》。運用兩階段DEA模型，計算高技術產業第一階段知識創造的效率見表2。

表2 全國各省市高技術產業知識創造效率狀況

北京、廣東、安徽的知識創造效率值為1，達到有效狀態，其他省市均小于1，處于無效狀態。其中，陜西知識創造效率為全國最低的0.33，遠低于全國均值0.65。

2.2 陜西高技術產業的知識利用效率

第二階段為知識利用階段，此階段著眼于知識產品向社會經濟效益的轉換。在這一階段，企業的科技成果通過產品的生產和銷售轉化為社會經濟價值。因此，知識創造階段的產出作為本階段的投入。但是只有知識產品的投入是不夠的，沒有足夠的產能，高技術也不會產生經濟價值。所以，第二階段的投入指標還有物質資本投入(由投資形成)和人力資源投入(從業人員數)。

知識利用的產出指標主要從企業的盈利能力來衡量。新產品的銷售收入反映企業通過新技術的應用取得的經濟利益。利潤總額反映了企業總體的效益。第二階段的投入產出如表3所示。

運用兩階段DEA模型，通過計算可以得到，全國各省市高技術產業第二階段(知識利用階段)的效率,見表4。

表3 高技術產業知識利用階段的投入產出指標

表4 全國各省市高技術產業知識利用效率狀況

北京、天津、內蒙古、山東、河南、廣東、廣西、重慶的知識利用效率為1，達到有效狀態。其他省市均小于1，處于無效狀態。其中陜西知識利用效率為倒數第二的0.483，遠低于全國均值0.774。

綜合以上兩階段模型的計算可知，有的省市在知識創造階段效率較高，而在知識利用階段效率較低，如安徽、四川等。也的省市在知識創造階段效率較低，而在知識利用階段效率較高，如山東、河南和廣西等。北京、廣東在知識創造和知識利用階段都最高，達到了有效值1，而陜西則在兩個階段的效率很低(圖2)。其中橫軸E1為知識創造效率，縱軸E2為知識利用效率。以各省市知識創造效率的均值0.65和知識利用效率的均值0.774為分界線，分別將各省市高技術產業的效率狀況劃分進入四個區域。

圖2 全國各省市高技術產業知識創造與知識利用兩階段效率綜合

3 陜西高技術產業效率的影響因素分析

精確計量表明，陜西高技術產業的效率在兩階段上都較低。從經濟學視角看，形成這種效率雙低現象的部分原因是市場未能充分反映陜西高技術產業效率的真實情況。除此外，主要的原因是產業內企業規模不合理、知識創造乏力、知識利用低效和市場交易不活躍等。

3.1 陜西高技術產業的市場評價問題

根據兩階段DEA模型，不管在知識創造階段還是在知識利用階段，陜西高技術產業的綜合技術效率都較低。之所以如此的部分原因是，陜西高技術產業本身的產業屬性。陜西高技術產業主要有航空航天、醫藥制造和電子通信設備制造等，其中航空航天產業占主要規模。2015年全國航空航天器及設備制造業收入占高技術產業的2.44%，北京也只占到6.04%份額。然而，陜西航空航天及設備制造業收入占高技術產業總體的27.79%，接近1/3。

航空航天產業是國家的戰略性產業，其研發的周期相對較長，且社會經濟價值很難在市場中完全的體現出來。這會導致陜西高技術產業的效率，在數值計算上存在一定程度的被低估現象。

3.2 產業規模處于收益的不合理區域

根據DEA模型計算結果(表2和表4)，陜西高技術產業在知識創造和知識利用兩個階段的規模效率均未達到規模收益不變的理想狀態，且處于規模收益遞增階段。產業規模收益既與產業內單個企業的規模收益密切相關，也與產業內企業間分工協作水平密切相關。實際上，陜西高技術產業規模效率較低與這兩個方面都有關系。其中，高技術企業規模效率偏低問題尤為突出。以北京為例，盡管高技術企業從業人員的平均規模遠不如陜西，但每個企業的平均主營業務收入則比陜西高很多(表5)。這說明，陜西的高技術企業的規模效率遠遠不及北京。

陜西高技術企業在從業人員平均規模較大情況下仍不能實現規模效率的主要原因是，陜西高技術產業中航空航天占有很大的比例(27.79%)，而航空航天企業的最小有效規模很大。相比較而言，北京的航空航天只有很少的一部分(6.04%)，電子及通信則是其高技術產業的主力軍(46.68%)。它的最小有效規模比起航空航天的要求，則要小得很多，故很容易實現規模效率。

表5 陜西與北京高技術企業規模狀況比較

3.3 知識創造乏力

陜西高技術產業規模效率不足，首先體現在其擁有接近1/3的航空航天產業，其最小有效研發規模較大，而實際的R&D經費內部支出并不高。根據中國高技術產業統計年鑒，2015年陜西高技術產業R&D經費內部支出為76.9億元，僅占北京(120.23億元)的64%，不及廣東(827.20億元)的10%。當然，相對于除廣東、江蘇、北京等高的R&D內部投入省市外，陜西的的R&D內部投入數字并不小。但相對于航空航天這樣的高技術企業，這種R&D投入規模實在未達到有效的研發規模。這是造成上述兩階段DEA模型計算的知識創造效率不高的重要原因。

作為高技術產業R&D經費內部投入不足的直接結果，陜西高技術產業在知識創造階段的產出(專利申請數和有效發明專利數)相對較小。根據中國高技術產業統計年鑒，陜西和北京擁有數量接近的研發人員，分別為26 386人和29 698人，但是陜西2015年專利申請達到了2 056件，約為北京的7 837件的四分之一。研發人員人均專利數，陜西為0.08件/人，也不及北京(0.26件/人)的三分之一。從有效發明專利看，陜西2015年為2 978件，北京為13 044件，陜西仍不及北京的四分之一。

3.4 知識利用效率低

在兩階段DEA模型中，第二階段(知識利用)的效率可用高技術產業的新產品銷售收入與主營業務收入之比來測度。根據《中國高技術產業統計年鑒》，2015年北京市高技術產業的新產品銷售收入為1 597.8億元，主營業務收入為3 997.1億元，新產品銷售收入占主營業務收入約40%。陜西高技術產業產品銷售收入為355.62億元，主營業務收入為1 902.9億元，兩者之比為18.69%。陜西的新產品銷售收入在主營業務收入中的占比遠低于北京，也低于全國均值29.59%。這說明陜西高技術產業新產品擴張能力弱，新產品所帶來的經濟效益相對較低。同時也說明，陜西高技術產業后勁乏力，競爭力發展形勢不容樂觀。新產品銷售收入在主營業務收入中的占比這一指標，不僅印證了前述計算的正確性，而且也表明了陜西高技術產業在知識利用上缺乏效率。

實際上，在兩階段DEA模型中，第一階段(知識創造)的效率低在很大程度上決定了第二階段(知識利用)的效率也不會高。高質量的專利是以一定數量的專利規模為基礎的。專利數量規模越大，不僅從中可挑選專利投入經濟轉換的余地大，而且直接增加了專利轉換的技術路線多樣化，增加了企業的競爭力。

3.5 較低的市場化程度抑制了高技術產業交易

R&D經費分為內部經費支出與外部支出。R&D經費內部支出是指用于R&D項目活動的直接支出，以及間接用于R&D活動的管理費、服務費等，而外部支出則是指企業委托外單位或與外單位合作進行R&D活動而撥給對方的經費。因此，R&D經費的外部支出在總經費中的占比的大小能夠反映一個地區在R&D活動上市場交易的規模水平，也能部分反映產業內部協作水平。然而，在這個指標上，陜西高技術產業的情況在與全國其他省市相比差距較大。仍以北京為例，北京R&D經費外部支出在總支出中的占比為12.41%，而陜西的占比數僅為2.41%，遠低于全國均值(7.52%)。

實際上，有研究揭示陜西的總體市場化程度是非常靠后的。文獻[7]就構建了涵蓋政府與市場的關系、非國有經濟的發展、產品市場的發育程度、要素市場的發育程度、市場中介組織發育和法律制度環境等5個方面的市場化評價指標體系，測算了我國除臺灣省外31個省市市場化程度的相對排名。1997～2009年，陜西的市場化程度在本研究所涉及的24個省市中一直排在最后。從2010年開始至今，陜西的市場化程度雖有所提升，但在全國仍然靠后。2014年陜西的市場化程度在24個省市中排在第19位[8]。一般市場化程度低，勢必導致陜西高技術產業的市場交易水平不高。這是陜西高技術產業知識創造與知識利用效率低的重要外部根源。

4 結 語

多年來，陜西高技術產業的效率充滿爭議。通常人們認為陜西高技術產業有較高的效率，但定量計算往往又不支持這種直覺觀點。為了較為合理地理解陜西高技術產業效率問題，本研究首先將高技術產業的效率分為知識創造效率和知識利用效率兩個階段，并運用兩階段DEA模型比較性地分析了陜西新技術產業在兩個階段上的相對表現。其次，在兩階段DEA模型分析的基礎上，本研究進一步從陜西高技術產業本身的產業特性、規模經濟、知識創造的投入產出、知識利用的效率、產業內部的市場交易水平和一般化的市場化程度等視角，較為系統、細致地分析了陜西高技術產業效率水平形成的內存根源。

兩階段DEA模型分析表明，陜西高技術產業在知識創造和知識利用兩個階段上，都缺乏效率。陜西高技術產業效率計量值低的部分原因是，陜西的航空航天占很大的比重，而航空航天產業無法象其他產業那樣完全由市場充分體現出來。除此外的原因有：航空航天產業所要求的最小有效規模較大，這導致了陜西高技術企業仍處于規模偏小的不合理階段；陜西高技術產業知識創造階段的投入產出不足，而其中的產出不足則又進一步影響了知識利用階段投入數量偏小、質量不高以至影響知識利用階段的低效率；陜西高技術產業的內部市場交易不活躍、分工協作水平低和一般市場化程度低，它們是進一步導致陜西高技術產業效率雙低的重要原因。

本研究主要聚焦于陜西高技術產業的效率分析，尤其是合理解釋這種效率表現水平的形成機制。在這種認識基礎之上，改進或提高陜西高技術產業的效率表現仍需進一步的細致工作。從改造世界必須基于合理地認識世界的視角看，本研究為進一步改進和提高的研究工作提供了一個較為合理基礎。

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[3] 付強，馬玉成.基于價值鏈模型的我國高技術產業技術創新雙環節效率研究[J].科學學與科學技術管理,2010，32(8):93-97.

[4] 葉銳，楊建飛，常云昆.中國省際高技術產業效率測度與分解[J].數量經濟技術經濟研究，2012(7):3-17.

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[6] 梁萊歆，張煥鳳.高科技上市公司R&D投入績效的實證研究[J].中南大學學報：社會科學版，2005,11(2)：232-236.

[7] 樊綱,王小魯,朱恒鵬.中國市場化指數[M].北京:經濟科學出版社，2011:256.

[8] 王小魯,余靜文,樊綱.中國市場化八年進程報告[J].財經,2016(11)：18-25.

Analysisofhigh-techindustryefficiencyinShaanxiprovincebasedontwo-phaseDEAmethod

CHENG Bo1，WANG Qiang2

(1.Center of Xi’an Geological Survey,China Geological Survey,Xi’an 710054,China；2.Gansu Highway Aviation Tourism Investment Group Financial Leasing Co.,Ltd.,Lanzhou 730000,China)

To analyse the efficiency of high-tech industry in Shaanxi province,the input and output process of high-tech industry is divided into two phases,knowledge creation and knowledge application.The result shows that not only the efficiency of knowledge creation,but also the efficiency of knowledge application are lower than the average level.There are some main reasons leading to this result.First,the proportation of manufacture of aircrafts and spacecrafts is close to one third in Shaanxi province,and that the economic benefit can hardly reflect through the market because of the particularity of the strategic position of manufacture of aircrafts and spacecrafts industry.Second,the minimum efficient scale of Shaanxi province is bigger to other provinces,so that the enterprise scale is too small to attain optimality.Therefore,lack of relative input from R&D leads that lack of output and poor quality in knowledge creation phase,futhermore,it leads to low efficiency in knowledge application phase.Finally,there are some external sources causing low efficiency in two phases,such as low level of activity in technological trade market and poor industry collaboration,as well as the low level of marketization degree.

high-tech industry;knowledge creation;knowledge application;data envelopment analysis (DEA)

F223

A

1004-4051(2017)10-0081-05

2017-05-20責任編輯宋菲

程波，男，山東青島人，主要從事財務管理、礦產資源經濟管理等領域的研究。