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基于DEA模型的高技術產業創新效率評價研究

2019-10-14 01:36:13雷江慧鄧旭東
科技風 2019年1期
關鍵詞:評價

雷江慧 鄧旭東

摘 要:創新推動社會發展,高效促進企業成長。對于創新主體而言,高效意味著先機。文章在總結創新效率及DEA相關理論的基礎上,以提高高技術產業創新效率為目的,進行高技術產業創新要素投入——產出過程中的創新效率評價研究。研究發現樣本航空制造業的創新效率相對較低。通過對航空制造業的投影分析,探索出提高高技術產業創新效率的三大對策:充分利用要素投入、增加創新產出和構建效率評價體系。

關鍵詞:高技術產業;創新效率;DEA模型;評價

隨著科學技術和信息技術的快速發展,“高效”不僅成為企業樹立良好形象的代言詞,更是滲透到人類生活的點點滴滴中。高技術產業在不斷發展的過程中所展現出的創新技術,既為國家經濟的發展提供了持續的生命力,也為其他產業間的緊密聯系提供了多形式、更快捷的途徑。提高高技術產業自身的創新效率既是外部形式的推動,也是內部環境發展的需要。從發展戰略角度上看,它對于降低創新主體發展成本、提高產業績效具有積極的作用,是創新主體增強競爭力的有效途徑。

1 文獻綜述

彭紅松等認為效率是以最少的資源投入和環境代價獲得最大的經濟價值,[1]這反映了效率管理在企業發展壯大的過程中發揮了重要作用。從效率的基本內涵出發,這里概括出高技術產業創新效率的基本管理思想:在管理過程中,若在創新產出既定的情況下,創新要素的投入期望實現最低程度;若在創新要素的投入既定的情況下,創新產出期望實現最高水平。方大春等認為創新效率主要是創新投入與產出的比例,創新產出只有把產品銷售收入或者專利數作為衡量創新投入的指標結合起來考慮才夠全面。[2]

2 實證研究

2.1 確定研究對象

文章選取高技術產業5大創新主體,設置醫藥制造業為創新主體A、航空設備制造業為創新主體B、電子通信設備制造業為創新主體C、計算機設備制造業為創新主體D和醫療儀器設備制造業為創新主體E,開展DEA效率評價研究。建立評價指標體系見表1。文章數據來源于2015版、2016版和2017版《中國科技統計年鑒》

2.2 高技術產業創新效率綜合評價

將以上構建的高技術產業創新效率評價模型采用DEAP2.1軟件進行計算,得到五個創新主體的創新效率評價相關結果,整理相關結果值得到相關數據如表2所示。

2014年至2016年期間,高技術產業中的五個創新主體的總體效率最低值為0.938,最高值為1,均值為0.982;純技術效率指數最低值為0.980,最高值為1,平均值為0.996;規模效率指數最低值為0.938,最高值為1,平均值為0.986。創新主體B未實現DEA有效。

2.3 代表性樣本主體投影分析

創新主體B體現了產出不足的情況,若不改變投入,就產出而言,新產品銷售取得的收入較好,應繼續加強管理;有效發明專利數的改進率為0.7%,有效發明專利的產出量應比現在增加227.328單位。若不改變產出,就投入而言,R&D人員有7.7%的投入沒有發揮應有的效用,應比現在減少995 9.788單位的人員投入;R&D內部經費支出有2%沒有發揮應有的效用,應比現在減少877 37.039單位的投入;R&D項目有2%沒有發揮應有的效用,應比現在減少432.487單位的投入;R&D項目經費有3.8%的投入沒有發揮應有的效用,應比現在減少155 519.375單位的投入;R&D機構有6.8%沒有發揮應有的效用,應比現在減少187.829單位的投入。

3 對策

文章以高新技術產業為研究主體進行創新效率評價實證研究,主要發現樣本航空設備制造業存在投入冗余與產出不足的情況。對比其他創新主體的創新投入和產出情況,提出以下對策來提高高技術產業創新效率。

(1)充分發揮高技術產業創新投入要素的效用,提高資源的利用率。可采取以下措施:①采取適當的激勵措施,充分發揮研究與實驗人員的能動性,調動工作積極性,進行相關知識和技能的培訓,提高相關人員的研發能力;②調整研究與實驗機構的結構,精簡數量,減少機構冗余,充分發揮機構職能;③做好研究與實驗相關的市場調查,進行相關產品的市場反應能力預測,抓住研究與實驗的重點工作,使得相關項目成立、經費與支出的安排有計劃、有依據。

(2)提高高技術產業內部的創新能力,注重創新技術的開發,增強創新技術的競爭力。高技術產業之所以獲得快速的成長,主要依靠的是創新技術的迅猛發展。創新主體要想在眾多競爭對手中脫穎而出,其關鍵就是創新技術。

(3)加強研發方面的管理力度,建立合理的高技術產業創新效率管理評價體系。建立創新效率評價體系有利于全方面深度的了解和評價高技術產業創新管理情況。合理的評價體系可以起到監督指導作用,應堅持保證創新效率的前提下實現最大效益這一原則。

參考文獻:

[1]彭紅松,章錦河,韓婭,湯國榮,張瑜.旅游地生態效率測度的SBM-DEA模型及實證分析[J].生態學報,2017(1):628-638.

[2]方大春,張凡,芮明杰.我國高新技術產業創新效率及其影響因素實證研究——基于面板數據隨機前沿模型[J].科技管理研究,2016(7):66-70.

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