基于DEA方法的中国能源工业技术创新效率研究

李　媛，李　霞,方海玲,张　荣

(西安工程大学 管理学院，陕西 西安 710048)



基于DEA方法的中国能源工业技术创新效率研究

李媛，李霞,方海玲,张荣

(西安工程大学 管理学院，陕西 西安 710048)

摘要：中国对能源工业技术创新的投入逐年增加，然而技术创新的产出增幅较小，提高能源工业技术创新效率成为亟待解决的问题。对此，从能源工业技术创新投入和产出的角度，构建技术创新效率评价指标体系，并采用DEA模型方法对能源工业各子行业2003-2011年的数据进行分析，计算出能源工业各子行业的技术创新效率，由此得到能源工业整体的技术创新效率。根据模型松弛变量的计算，分析能源工业技术创新投入和产出的改进幅度，得出调整建议：一方面加大技术获取和改造费用的投入；另一方面提高技术创新成果的经济转化效益。

关键词：能源工业；技术创新效率；DEA模型

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1415.C.20150410.1443.024.html

网络出版时间：2015-04-10 14:43

中国正处于工业化进程的高速发展时期，能源对经济持续快速的增长起到关键性的作用，然而能源工业却存在供需不平衡、利用率低、浪费严重等诸多问题。近年来，虽然推行了技术创新，并且技术创新的投入逐年增加，但技术创新能力的提高却有限。因此，构建能源工业的技术创新效率评价指标体系，客观评价其技术创新效率，引导能源工业的技术创新工作，成为亟待解决的问题。

2000年以前，国外学者对能源技术创新的研究主要集中在能源研发上，相关学者有Dooley和Morgan，他们研究的重点是研发费用，关注技术投入而忽略技术产出。随着研究的不断深入，Sagar和Holdre提出能源研发还应当关注获利水平、风险大小、燃料来源、固定费用下所取得的技术进步以及新技术的使用和效率[1]。随后，Sagar定义了能源技术创新的概念并建立其理论体系，为能源技术创新的研究提供了新思路和视角[2]。在此基础上，Kelly从4个角度丰富了能源技术创新理论，分别为能源工业技术创新过程，能源工业技术创新投入及产出，能源工业技术创新组织形式和能源工业技术创新控制[3]，能源工业的技术创新研究体系逐渐形成。

近年来，中国学者对能源工业各子行业的技术创新研究不断拓展。霍慧智运用DEA方法对中国石油行业的技术创新效率进行评价，其投入指标主要是人力和资金，产出指标为石油产量，结果表明石油行业技术创新效率较高，达到了技术创新有效[4]。薛风平利用主成分分析方法对石化产业的技术创新能力进行测评，并且对29个产业的自主创新能力进行比较，分析结果表明石化产业的自主创新能力居中[5]。崔益嘉运用DEA方法对中国煤炭行业的相关投入及产出进行分析[6]。张继磊针对黑龙江省的煤炭企业进行了技术创新动力系统评价，研究中采用AHP进行分析，并选择黑龙江的某一煤炭企业作为案例研究，找出不足之处并为其提供对策建议[7]。邹学将运用DEA方法对13家上市石油化工企业的时间序列的效率进行分析，选择职工人数、固定资产和主营业务成本为投入指标，并将利润总额作为产出指标，结论表明中国石油化工行业的技术创新效率较低，并认为石化行业的技术创新效率研究尚处于探索阶段[8]。

学者们主要研究了能源工业各子行业的技术创新，缺少对中国能源工业整体技术创新的研究，同时能源工业整体技术创新效率又是对其评价的重要指标。对此，应梳理相关文献，建立能源工业技术创新效率评价指标体系，采用DEA模型方法对能源工业技术创新效率进行评价，再分析能源工业各子行业模型中的松弛变量，以找到技术创新投入产出的调整方向。研究结论如下：能源工业技术创新存在资源浪费和比例失衡的问题，同时技术创新成果带来的经济效益较低。因此，需要提高能源工业R&D人员和经费的投入效益，重视低成本的先进技术获取和改造，加大新技术成果经济效益的转化。

一、研究方法及指标设计

结合能源工业技术创新的特点，选取DEA模型评价法，并在前人研究的基础上确定能源工业技术创新的投入和产出指标。

(一)DEA模型方法

DEA方法即数据包络分析法，它是一种非参数方法，可以用来解决涉及多个投入及多个产出的相对有效性的问题。能源工业技术创新效率评价是复杂的相对效率问题，难以用单一的指标衡量。因此，采用DEA方法更具有实际应用价值。CCR模型是DEA模型中的一种形式，假定规模报酬不变，然后运用线性规划及其对偶模型求出决策单元的效率前沿面，得到决策单元的相对效率，再对松弛变量求解，判断决策单元的有效性，并在此基础上对决策单元进行改进。

(二)效率评价指标体系

1.投入指标

能源工业技术创新的投入指标主要包括人力和资金，而资金投入分为R&D经费投入与非R&D经费投入。霍慧智选择R&D总投入、政府R&D总投入等作为投入指标[4]。张晓波主要选取了R&D投入、技术人员作为投入指标[9]。创新活动中R&D起到基础作用以及支撑作用，因此选取R&D人员和R&D经费支出作为投入指标。同时，对于非R&D经费投入，由于中国能源工业的自主创新能力不足，引进技术成为提高技术创新能力的重要途径，选取技术获取及技术改造费用作为投入指标项。

2.产出指标

在技术创新产出指标的选取上，一般包含出版科技专著数、专利数以及学术论文发表数。张曦将申请专利数和新产品产值作为煤炭企业技术创新效率研究的产出指标，这两个指标分别表示了企业创新水平和成果转化的经济效率[10]。代碧波，姚凤阁将专利申请数、新产品开发项目数和新产品销售收入作为产出指标。刘芳也选择了专利申请数和新产品销售收入为产出指标[11]。申请专利数代表了技术创新过程的中间成果，是技术上质的提升；而新产品销售收入则是新产品销售后获得的收入，代表了市场对能源工业的技术创新为市场接受[12]。据此，能源工业技术创新产出指标选择专利申请数和新产品销售收入。

能源工业技术创新投入指标为：R&D人员，R&D经费支出，技术获取及技术改造费用；产出指标为专利申请数，新产品销售收入。

二、DEA模型在技术创新效率评价中的运用

根据能源工业技术创新投入和产出指标的选取，构建DEA模型，从实证的角度评价能源工业技术创新效率。

(一)数据来源

选用能源工业5个子行业作为样本：煤炭开采与洗选业(A1)，石油和天然气开采业(A2)，石油加工、炼焦及核燃料加工业(A3)，电力、热力的生产和供应业(A4)，燃气生产和供应业(A5)。运用DEA方法对能源工业各子行业2003-2011年的技术创新效率进行评价，并采用Matlab6.5进行数据处理，投入产出数据均来源于2004-2012年的《中国科技统计年鉴》。

(二)能源工业技术创新效率评价

对能源工业的5个子行业的技术创新效率进行分析，使用Matlab 6.5软件对数据进行处理，结果见表1所示：

表1　能源工业各子行业技术创新效率

由表1可知，煤炭开采与洗选业的技术创新效率总体呈上升趋势，但技术创新效率平均值仅为0.444 6，在各子行业中处于最低水平。石油和天然气开采业的技术创新效率平均值为0.964 7，其技术创新效果最好。石油加工、炼焦及核燃料加工业技术创新效率较高，均值为0.915 4，但波动较大。电力、热力生产和供应业的技术创新效率处于5个子行业的中等水平，2003年效率值较为异常，只有0.035 5。燃气生产和供应业的技术创新效率值一直在有效和无效之间变化.

根据能源工业5个子行业的技术创新效率值，得到能源工业整体的技术创新效率如下表所示：

表2　能源工业整体的投入产出与技术创新效率

从能源工业技术创新总的投入和产出来看，2011年R&D人员比2003年增长了3.25倍，研发费用增长了7.33倍，中国对研发费用的投入大于R&D人员的投入。比较R&D经费和技术获取及技术改造费用可以发现，能源工业非常重视技术的升级和改造。能源工业技术创新的产出，专利申请数逐年快速上升；而新产品的销售收入增长缓慢，波动较大，可以看出能源工业技术创新成果转变为经济效益方面仍存在不足。2003年能源工业技术创新效率处于最低水平0.366 5；2011年达到最大值0.826 9，上升趋势良好。尽管整体效率不高，但仍有很大的上升空间。

(三)松弛变量分析

松弛变量值计算出能源工业各子行业技术创新指标的改进幅度，如下表所示：

表3　煤炭开采与洗选业技术创新指标改进幅度

由表3可知，在不改变产出的前提下，2003年、2005年和2007年需要减少R&D人员的投入，2011年需要减少R&D经费支出。在投入不变的前提下，要想效率达到最高，需要增加新产品的销售收入。

表4　石油和天然气开采业技术创新指标改进幅度

由表4可知，如果产出不变，各年份R&D人员投入需要减少，尤其是2003年和2004年R&D人员投入的增加带来的销售收入增幅较小。2010年技术创新效率值为1，技术有效，但从改进幅度表可知，其R&D人员、R&D经费支出和新产品销售收入都可以改进，因而其有效为弱有效。

表5　石油加工、炼焦及核燃料加工业

表5表明，在产出一定的情况下，主要是R&D经费支出和技术获取及技术改造费用的改进。在投入不变的前提下，以新产品销售收入改进为主。2007年和2011年的松弛变量不为0，技术创新效率为弱有效。

表6　电力、热力的生产和供应业技术创新指标改进幅度

由表6可知，要保持新产品销售收入不变，2010年需减少R&D人员的投入，2008年和2009年需减少R&D经费支出。在不改变投入的情况下，新产品销售收入上升空间较大。由此可知，对电力、热力的生产和供应业来说，新产品销售收入对技术创新效率的影响较大。在2011年电力、热力的生产和供应业的技术创新效率值为1，但其松弛变量不为0，因而其技术创新效率为弱有效。

表7　燃气生产和供应业技术创新指标改进幅度

由表6可知，燃气生产和供应业在收入不变的前提下，适当地加大R&D人员以及技术获取和改造费用，新产品的销售收入会有一个巨大的提升空间。

三、结果分析及对策建议

分析能源工业技术创新总的投入及产出、技术创新效率和各子行业投入产出的调整状况可以看出，R&D人员和R&D经费支出对技术创新效率提高作用较小，技术获取及技术改造费用的增加对其具有较强的促进作用；技术创新成果转化为经济效益的效果较差；新产品的销售收入仍有很大的上升空间。这与中国的能源工业发展现状相符，技术创新的经费一般投入到较低水平的技术研发，高水平的技术研究相对缺乏，对国外的先进技术水平依赖较大。人力资本投入对技术创新效率是有提高作用的，但是由于人力资本的浪费，并未显现出其应有的作用。中国的能源企业以国有控股企业为主，虽然2003-2011年国有控股企业资产的比例在逐渐减少，国有控股企业的产权结构特点导致了对技术创新活动的激励不足，但随着市场开放度和竞争度的提升，能源工业技术创新的发展前景较好。

综上所述，提高能源工业技术创新效率可以从以下3个方面进行：一是对R&D人员和R&D经费的投入须控制在经济合理水平，保证投入效果和质量，增强自身技术创新能力；二是引进国外先进技术，同时改造中国落后的技术，加快技术创新进程；三是引入市场竞争机制，促进能源工业技术创新成果的经济效益转化。

参考文献：

[1]Sagar A D，Holdren J P.Assessing the global energy innovation system:Some key issues[J].Energy Policy,2002,(30):465-469.

[2]Sagar A.Technology Innovation and Energy[Z].Encyclopedia of Energy,(cleveland:Elsevier)2004,27-43.

[3]Gallagher K S.Energy-technology innovation[J].Annu Rev Environ Resour,2006,(31)：193-237.

[4]霍惠智.石油行业技术创新绩效的DEA评价研究[J].新经济，2006,(11):77-80.

[5]薛风平.基于PCA的石化产业自主创新能力测评[J].中国石油大学学报，2007,(5):6-9.

[6]崔益嘉.基于DEA模型的煤炭行业技术创新绩效评价[J].中国矿业，2008,(9):36-35.

[7]张继磊.黑龙江省煤炭企业技术创新动力系统评价研究[D].黑龙江：黑龙江科技学院，2007.

[8]邹学将.中国石油化工行业效率研究[J].产经评论，2012,(1):53-67.

[9]张晓波.陕西能源化工企业技术创新能力评价指标体系研究[D].西安：西安建筑科技大学，2010.

[10]张曦.中国大中型煤炭企业技术创新效率实证研究[J].工业技术经济，2012,(12):26-32.

[11]刘芳.河南高技术产业技术创新效率分析[J].河南工程学院学报，2011,(12)：5-9.

[12]冯缨，滕家佳.江苏省高新技术产业技术创新效率评价[J].科学与科学技术管理，2010,(8)：107-112.

(责任编辑治丹丹)

Research on Technology Innovation Efficiency of Energy

Industries in China Based on DEA Method

LI Yuan,LI Xia,FANG Hai-ling,ZHANG Rong

(School of Management Science,Xi’an Polytechnic University,Xi’an,Shaanxi 710048,China)

Abstract:The inputs into technology innovation of energy industries in China have been increasing year by year,but less outputs.Therefore,the first problem is to improve the efficiency of technology innovation.From the perspective of inputs and outputs,the evaluation index system of technological innovation efficiency of energy industry has been established.And then,DEA method is used to analyze the data of sub-sectors in energy industry from 2003 to 2011 with the results that both technology innovation efficiency of sub-sectors and the overall technology innovation efficiency in energy industry can be realized.Finally,based on the analysis of slack variable,some suggestions are offered for improving the technology innovation efficiency in energy industry.

Key words:energy industry;technology innovation efficiency;DEA

中图分类号：F 416.2

文献标识码：A

文章编号：2095-462X(2015)02-0049-04

作者简介：李媛(1989-)，女，河南洛阳人，西安工程大学管理学院管理学在读硕士研究生，主要研究方向为服务创新。

收稿日期：20141122