基于三階段DEA模型的我國高技術產業(yè)創(chuàng)新效率分階段研究

張星 張崢

摘 要：為了研究我國高技術產業(yè)創(chuàng)新效率，利用隨機前沿分析（SFA）的方法，在剔除環(huán)境變量和隨機因素后，結合傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA），將我國高技術產業(yè)的創(chuàng)新過程分為兩個階段，對我國高技術產業(yè)19個細分行業(yè)的兩階段的創(chuàng)新效率進行分析。研究結果顯示，無論在技術研發(fā)階段，還是商業(yè)成果轉化階段，我國高技術產業(yè)提高創(chuàng)新效率的關鍵都在于規(guī)模效率;另外，行業(yè)規(guī)模、政府資助、行業(yè)研發(fā)氛圍三個環(huán)境變量都在不同階段對投入要素的松弛變量產生一定的影響。

關鍵詞：高技術產業(yè);三階段DEA;創(chuàng)新效率

中圖分類號：F276.44 ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2020）20-0062-04

隨著社會的發(fā)展，我國經(jīng)濟發(fā)展的動力逐漸由要素和投資驅動向創(chuàng)新驅動轉變[1]，使創(chuàng)新在我國的經(jīng)濟發(fā)展中處于舉足輕重的地位。而我國的高技術產業(yè)有別于一般的傳統(tǒng)產業(yè)，它是建立在高技術和知識創(chuàng)新的一種新興產業(yè)，具有明顯的知識密集、技術先進等特征。根據(jù)《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》顯示，我國2016年高技術產業(yè)主營業(yè)務收入高達153 796億元，相比2000年增長了約15倍。由此可見，高技術產業(yè)對我國經(jīng)濟發(fā)展的巨大的推動作用，但是我國目前高技術產業(yè)的創(chuàng)新資源不足以繼續(xù)維持創(chuàng)新資源投入的高速增長[2]。因此，本文旨在建立合理的評價指標體系，客觀評價高技術產業(yè)的19個細分產業(yè)的創(chuàng)新效率，以促進該產業(yè)的高速持續(xù)增長。

一、相關文獻評述

目前，大多數(shù)學者采取參數(shù)方法和非參數(shù)方法對高技術產業(yè)的創(chuàng)新效率進行評價。其中，參數(shù)方法主要是基于隨機前言分析（SFA）進行評價，但是它在設置函數(shù)模型時會存在一定的偏差;非參數(shù)方法主要是基于數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）進行評價，相比于SFA模型更加客觀。DEA模型最早是由Charnes[3]等提出的，是基于規(guī)模報酬不變的假設衡量各個決策單元的效率（CCR模型）;后來學術領域基于此衍生出幾十種模型。龍勇等[4]采用CCR和C2GS2模型分析我國高技術產業(yè)1995—2002年的效率，解堊[5]采用CCR和Malmquist-DEA模型分析了我國高技術產業(yè)五個行業(yè)1997—2004年的效率，這些都是對其進行單階段分析。后來學者們逐漸基于價值鏈的視角，將該產業(yè)分為技術研發(fā)和成果商業(yè)化兩個階段。付強等[6]基于價值鏈的模型，對1998—2009年的五個高技術產業(yè)的技術創(chuàng)新轉換效率和轉化效率進行了分析。另外，也有學者開始使用三階段DEA方法對其創(chuàng)新效率進行評估，如李洪偉等[7]采用三階段DEA模型對我國各省市高技術產業(yè)的創(chuàng)新效率進行了測算分析。

本文旨在前人研究的基礎上，采取三階段DEA模型，將高技術產業(yè)創(chuàng)新階段分為技術研發(fā)和商業(yè)成果轉化兩個階段，對其19個細分產業(yè)的創(chuàng)新效率進行分析測評。

二、變量選取

在前人研究的基礎上，在兩階段從人員和資金的角度選取了投入和產出的指標。在技術研發(fā)階段，投入指標為R&D活動人員全時當量及內部經(jīng)費支出、新產品開發(fā)經(jīng)費，產出指標為專利申請數(shù)量;在商業(yè)成果轉化階段，投入指標為專利申請數(shù)量、技術引進和購買經(jīng)費，產出指標為新產品銷售收入和出口額。環(huán)境變量為R&D經(jīng)費支出中政府資金、行業(yè)企業(yè)數(shù)、研發(fā)機構數(shù)。

三、實證分析

第一階段，利用DEAP2.1軟件，將各個行業(yè)的數(shù)據(jù)代入投入導向的BCC模型，測算出我國19個細分高技術產業(yè)兩個階段的綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率和規(guī)模報酬變化。第二階段，使用Frontier4.1軟件，將第一階段傳統(tǒng)DEA模型采用的投入變量的松弛變量作為被解釋變量，將選取的3個環(huán)境變量作為解釋變量，測量各個環(huán)境變量對松弛變量的影響。結果如表1和表2所示。從表1中可以看出，在技術研發(fā)階段，R&D活動人員全時當量的LR值大于5%水平下單邊廣義似然比檢驗的臨界值7.045;R&D內部經(jīng)費支出和新產品開發(fā)經(jīng)的LR值均大于25%水平下單邊廣義似然比檢驗的臨界值3.475。因此，對于技術研發(fā)階段的三個投入變量接受存在無效率假設，即使用SFA模型分離無效率項是合理的。γ值均為1，說明隨機誤差項對投入變量的松弛變量的影響不大，管理無效率影響占據(jù)主要地位。從表2可以看出，在商業(yè)成果轉化階段，LR值都通過了5%水平下單邊廣義似然比檢驗，接受存在無效率項假設，并且γ值均為1。

第三階段對投入要素進行調整，剔除環(huán)境因素和隨機誤差，產出數(shù)據(jù)保持不變，采用投入導向的BCC模型測算各個行業(yè)的效率值和規(guī)模報酬。由于篇幅原因，只展示調整后的結果如表3所示。

經(jīng)過調整后可以發(fā)現(xiàn)，在技術研發(fā)階段和商業(yè)成果轉化階段的規(guī)模報酬基本都變成規(guī)模報酬遞增，除了通信設備制造業(yè)在技術研發(fā)階段規(guī)模遞減，別的行業(yè)都有很大的創(chuàng)新提升空間，可以在兩個階段擴大規(guī)模提升創(chuàng)新效率值。行業(yè)的兩個階段的綜合效率和規(guī)模效率平均值都低于調整之前，綜合效率值在剔除環(huán)境因素前虛高，純技術效率值平均值有明顯提升，接近于1，即將達到技術前沿面，說明我國高技術產業(yè)綜合效率值主要由規(guī)模效率值決定。在技術研發(fā)階段，技術有效的行業(yè)由調整之前的3個變成2個，分別為電子器件制造和儀器儀表制造;調整之前呈現(xiàn)技術有效的其他電子設備制造和辦公設備制造的綜合效率值降為0.827和0.325，說明這兩個行業(yè)受環(huán)境因素影響比較大，之前處于技術前沿面是由于較好的環(huán)境因素和隨機因素。在商業(yè)成果轉化階段，技術有效的行業(yè)由調整前的5個變成4個，分別為通信設備制造、電子器件制造、電子元件制造和計算機整機制造;調整前的航天器制造、計算機零部件制造、辦公設備制造和信息化學品制造業(yè)綜合效率值由1降為0.026、0.26、0.082和0.458，變化較之前顯著，但純技術效率值都接近1，說明需要擴大規(guī)模來提升創(chuàng)新技術效率值。另外，對比技術研發(fā)階段和商業(yè)成果轉化階段的效率值可以發(fā)現(xiàn)，技術研發(fā)階段化學藥品制造、中成藥生產、生物藥品制造、飛機制造、視聽設備制造、電子元件制造和信息化學品制造業(yè)的純技術效率值都低于0.9，而在商業(yè)成果轉化階段只有醫(yī)療儀器設備及器械制造的純技術效率值低于0.9，說明在技術研發(fā)階段這部分行業(yè)在技術創(chuàng)新、資源利用率方面還有很大的提升空間。

四、結論

1.環(huán)境因素對創(chuàng)新效率影響較大，可以在一定程度上提高創(chuàng)新效率。因為在剔除環(huán)境因素和隨機誤差后，不管是技術轉化階段還是商業(yè)成果轉化階段，綜合效率值都有所下降，達到技術前沿面的行業(yè)數(shù)也較之前有所減少。在剔除環(huán)境因素前，大多數(shù)行業(yè)兩階段的規(guī)模效率接近1，說明在剔除前綜合效率值主要受純技術效率影響;在剔除環(huán)境變量后，大多數(shù)行業(yè)兩階段的純技術效率值接近1，說明在剔除后綜合效率值主要受規(guī)模效率的影響。由此可見，我國高技術產業(yè)大多數(shù)行業(yè)提高創(chuàng)新效率的根本不在資源利用率上，而在資源投入量上，因此需要加大資源的投入來提高創(chuàng)新效率。

2.從環(huán)境變量對投入要素松弛變量的影響結果角度來看，可以看出行業(yè)研發(fā)氛圍在技術研發(fā)階段產生顯著性影響，而行業(yè)規(guī)模在商業(yè)成果轉化階段產生了顯著性的影響，政府資助在兩個階段都有不同程度的方向性影響。由此可見，選取的三個環(huán)境變量是合理的，因此我國高技術產業(yè)需要重視環(huán)境變量對創(chuàng)新效率的影響。

參考文獻：

[1] ?王偉光，馬勝利，姜博.高技術產業(yè)創(chuàng)新驅動中低技術產業(yè)增長的影響因素研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2015，（3）：72-84.

[2] ?汪克亮，楊寶臣，楊力.考慮環(huán)境效應的中國省際全要素能源效率研究[J].管理科學，2010，（6）.

[3] ?A.Charnes，W.W.Cooper，E.Rhodes.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research，1978，（2）：429-444.

[4] ?龍勇，紀曉鋒.高技術產業(yè)技術進步的DEA分析[J].統(tǒng)計與決策，2005，（6）：72-74.

[5] ?解堊.高技術產業(yè)曼奎斯特指數(shù)研究[J].山西財經(jīng)大學學報，2007，29（4）：23-31.

[6] ?付強，馬玉成.基于價值鏈模型的我國高技術產業(yè)技術創(chuàng)新雙環(huán)節(jié)效率研究[J].科學學與科學技術管理，2011，（8）：95-99.

[7] ?李洪偉，任娜，陶敏，姜秀娟.基于三階段DEA的我國高新技術產業(yè)投入產出效率分析[J].中國管理科學，2012，（S1）：126-131.