高碳產業綠色技術創新效率測度

查振濤

摘 要：明晰高碳產業技術創新效率內涵，針對高碳產業特點，梳理技術創新效率影響因素，根據影響因素選取相應指標，構建科學合理的指標體系，根據構建的指標體系搜集數據，通過包含非期望產出的超效率SBM模型對其技術創新效率進行測度。以期為政府提高鋼鐵行業技術創新效率提供決策參考。

關鍵詞：技術創新效率;鋼鐵產業;SBM模型

中圖分類號：F427 ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2020）20-0066-02

引言

當前，中國已進入經濟發展新常態和產業轉型升級重要戰略機遇期。十九大報告指出，要貫徹綠色、創新的發展理念。中國未來的發展必然圍繞著“創新驅動”與“綠色增長”兩大主題，而低碳技術創新恰是實現上述兩大主題的重要保障。低碳技術創新是在目前經濟、社會、環境可持續協調發展的目標下提出的，既追求創新的經濟效益，又強調其對生態環境的影響，能從根本上解決環境保護與經濟增長的兩難選擇。

本文側重于對高碳產業低碳技術創新效率的研究，通過找出鋼鐵產業在技術創新過程中的不足，指出其技術創新效率提升路徑，以期為中國高碳產業低碳轉型尋找突破口和關鍵環節，為高碳產業綠色、創新的發展模式探尋著力點和發展方向。通過評價高碳產業技術創新效率，可以梳理中國高碳產業技術創新效率的現狀，幫助監管職能部門進一步明晰發展現狀;同時，結合效率測度結果設計提升路徑，可以為政策的制定者提供思路，使得產業政策更好發揮作用。國家在技術創新方面的重視度與日俱增，本研究可以為宏觀產業扶持政策的落實提供一定的思路，為推動產業政策落實、發揮產業政策的作用提供一定的指導。

一、超效率S-SBM模型

在DEA模型中，我們通常將產生的污染物（如廢水、廢氣、固體廢棄物等）稱為非期望產出，對應的好的產出（如發電量、工業總產值、利潤等）稱為期望產出。除了二氧化硫、煤煙等生產過程中產生的污染以外，在非生態領域也會存在非期望產出，如手術并發癥、稅收[1]等。

因為不同于一般意義上的產出，非期望產出的增加反而會造成決策單元效率的降低[2]，所以在評價環境效率時如何處理非期望產出顯得尤為重要。本文選取方向距離函數方法將非期望產出引入到超效率SBM模型中，得到包含非期望產出的超效率SBM模型（Super-Undesirable-SBM），具體規劃形式如下：

二、研究對象與指標選取

根據高碳產業技術創新活動過程中的投入產出特征，考慮投入指標應能反映高碳產業技術創新投入狀況，產出指標應能反映技術創新成果，在大量閱讀己有文獻以及分析技術創新特征基礎上[3-5]，本文選取投入指標為研發人員年平均數、研發投入資本存量，選取產出指標為技術資產值、發明專利申請量和環境保護支出，以26個上市鋼鐵企業為評價對象，選取研發投入金額、研發人員全時當量作為投入指標，發明專利授權量、無形資產增加值作為期望產出指標，環境保護支出為非期望產出指標。數據范圍為2018年，所有數據來源于企業發布的年度報告、環境責任報告、同花順數據庫以及中國研究數據服務平臺。

三、超效率SBM模型分析

從表1中結果可以看出，不同鋼鐵行業上市公司的技術創新效率差異顯著。山鋼、永興和寶鋼的技術創新效率處于較高水平，分別排名1～3位;華鋼、安鋼和新鋼技術創新效率處于較低水平，年平均排名在24～26名

在對各鋼鐵行業上市公司的有效性進行分析后，以投影分析進一步探究導致其DEA弱有效、DEA無效的原因，為后文設計鋼鐵行業等高碳行業技術創新效率提升路徑提供事實依據。

通過將DMU投影到每年度生產前沿面，可得到關于該投入產出變量的目標值。若將目標值代替原始數據重新計算，在其他DMU投入產出數據不變的情況下，其評價結果將變為DMU有效。在超效率SBM模型中，投影值與原始值之差等于松弛改進值。對無效DMU來說，松弛改進值的結果顯示負數，表示改進方向為減少投入;產出的松弛改進值為正數，表示改進方向為增加產出;非期望產出的松弛改進值為負數，表示改進方向為減少非期望產出。

由表2可知，除包鋼研發人員投入不存在冗余外，其余所有DEA非有效決策單元在研發資金投入和人員投入都有投入冗余的現象。在創新、協調、綠色、開放、共享發展理念指導下，各鋼鐵上市公司的技術創新活動得到了堅實的政策支持和資金補助，企業自身也加大了對創新型人才的培養培育。但許多上市公司尚未合理配置研發經費和研發人員，技術創新活動的要素投入量已經超過了與其技術水平相適應的最優規模的閾值，影響了技術創新效率，從長遠來看，這不利于公司走綠色、創新的發展道路。可見，一味加大對技術創新活動的投入，并不必然促進企業技術創新效率的提升，因其增加的技術創新投入未必能被有效利用并轉化成技術創新產出，因此，盲目追加技術創新投入可能會使投入冗余現象嚴重，導致技術創新效率低下。

產出方面，大部分鋼鐵行業上市公司在技術資產增加量上表現為產出不足，相比之下在發明專利申請量體現產出不足的公司數量較少。這表明，限制大部分鋼鐵產業上市公司技術創新效率的不是公司的研發水平，而可能是公司在技術轉化階段不能有效地將專利成果實際轉化為經濟效益導致其技術創新效率值較低的原因。絕大部分的DEA非有效鋼鐵行業上市公司存在非期望產出過多的情況。生產過程中產出的非期望產出過多，同樣會降低鋼鐵產業上市公司的技術創新效率。

結語

本文對評價鋼鐵產業技術創新效率進行了測度，梳理了中國鋼鐵產業上市公司技術創新效率的現狀，可幫助監管職能部門進一步明晰發展現狀。國家在技術創新方面的重視度與日俱增，本研究可以為宏觀產業扶持政策的落實提供一定的思路，為推動產業政策落實、發揮產業政策的作用提供一定的指導。

參考文獻：

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

[2] ?官建成，陳凱華.我國高技術產業技術創新效率的測度[J].數量經濟技術經濟研究，2009，26（10）：19-33.

[3] ?余泳澤.我國高技術產業技術創新效率及其影響因素研究——基于價值鏈視角下的兩階段分析[J].經濟科學，2009，（4）：62-74.

[4] ?池仁勇，虞曉芬，李正衛.我國東西部地區技術創新效率差異及其原因分析[J].中國軟科學，2004，（8）：128-131，127.

[5] ?池仁勇，唐根年.基于投入與績效評價的區域技術創新效率研究[J].科研管理，2004，（4）：23-27.