基于DEA模型的高技术产业创新效率评价研究

雷江慧 邓旭东

摘 要：创新推动社会发展，高效促进企业成长。对于创新主体而言，高效意味着先机。文章在总结创新效率及DEA相关理论的基础上，以提高高技术产业创新效率为目的，进行高技术产业创新要素投入——产出过程中的创新效率评价研究。研究发现样本航空制造业的创新效率相对较低。通过对航空制造业的投影分析，探索出提高高技术产业创新效率的三大对策：充分利用要素投入、增加创新产出和构建效率评价体系。

关键词：高技术产业；创新效率；DEA模型；评价

随着科学技术和信息技术的快速发展，“高效”不仅成为企业树立良好形象的代言词，更是渗透到人类生活的点点滴滴中。高技术产业在不断发展的过程中所展现出的创新技术，既为国家经济的发展提供了持续的生命力，也为其他产业间的紧密联系提供了多形式、更快捷的途径。提高高技术产业自身的创新效率既是外部形式的推动，也是内部环境发展的需要。从发展战略角度上看，它对于降低创新主体发展成本、提高产业绩效具有积极的作用，是创新主体增强竞争力的有效途径。

1 文献综述

彭红松等认为效率是以最少的资源投入和环境代价获得最大的经济价值，[1]这反映了效率管理在企业发展壮大的过程中发挥了重要作用。从效率的基本内涵出发，这里概括出高技术产业创新效率的基本管理思想：在管理过程中，若在创新产出既定的情况下，创新要素的投入期望实现最低程度；若在创新要素的投入既定的情况下，创新产出期望实现最高水平。方大春等认为创新效率主要是创新投入与产出的比例，创新产出只有把产品销售收入或者专利数作为衡量创新投入的指标结合起来考虑才够全面。[2]

2 实证研究

2.1 确定研究对象

文章选取高技术产业5大创新主体，设置医药制造业为创新主体A、航空设备制造业为创新主体B、电子通信设备制造业为创新主体C、计算机设备制造业为创新主体D和医疗仪器设备制造业为创新主体E，开展DEA效率评价研究。建立评价指标体系见表1。文章数据来源于2015版、2016版和2017版《中国科技统计年鉴》

2.2 高技术产业创新效率综合评价

将以上构建的高技术产业创新效率评价模型采用DEAP2.1软件进行计算，得到五个创新主体的创新效率评价相关结果，整理相关结果值得到相关数据如表2所示。

2014年至2016年期间，高技术产业中的五个创新主体的总体效率最低值为0.938，最高值为1，均值为0.982；纯技术效率指数最低值为0.980，最高值为1，平均值为0.996；规模效率指数最低值为0.938，最高值为1，平均值为0.986。创新主体B未实现DEA有效。

2.3 代表性样本主体投影分析

创新主体B体现了产出不足的情况，若不改变投入，就产出而言，新产品销售取得的收入较好，应继续加强管理；有效发明专利数的改进率为0.7%，有效发明专利的产出量应比现在增加227.328单位。若不改变产出，就投入而言，R&D人员有7.7%的投入没有发挥应有的效用，应比现在减少995 9.788单位的人员投入；R&D内部经费支出有2%没有发挥应有的效用，应比现在减少877 37.039单位的投入；R&D项目有2%没有发挥应有的效用，应比现在减少432.487单位的投入；R&D项目经费有3.8%的投入没有发挥应有的效用，应比现在减少155 519.375单位的投入；R&D机构有6.8%没有发挥应有的效用，应比现在减少187.829单位的投入。

3 对策

文章以高新技术产业为研究主体进行创新效率评价实证研究，主要发现样本航空设备制造业存在投入冗余与产出不足的情况。对比其他创新主体的创新投入和产出情况，提出以下对策来提高高技术产业创新效率。

（1）充分发挥高技术产业创新投入要素的效用，提高资源的利用率。可采取以下措施：①采取适当的激励措施，充分发挥研究与实验人员的能动性，调动工作积极性，进行相关知识和技能的培训，提高相关人员的研发能力；②调整研究与实验机构的结构，精简数量，减少机构冗余，充分发挥机构职能；③做好研究与实验相关的市场调查，进行相关产品的市场反应能力预测，抓住研究与实验的重点工作，使得相关项目成立、经费与支出的安排有计划、有依据。

（2）提高高技术产业内部的创新能力，注重创新技术的开发，增强创新技术的竞争力。高技术产业之所以获得快速的成长，主要依靠的是创新技术的迅猛发展。创新主体要想在众多竞争对手中脱颖而出，其关键就是创新技术。

（3）加强研发方面的管理力度，建立合理的高技术产业创新效率管理评价体系。建立创新效率评价体系有利于全方面深度的了解和评价高技术产业创新管理情况。合理的评价体系可以起到监督指导作用，应坚持保证创新效率的前提下实现最大效益这一原则。

参考文献：

[1]彭红松，章锦河，韩娅，汤国荣，张瑜.旅游地生态效率测度的SBM-DEA模型及实证分析[J].生态学报，2017（1）：628-638.

[2]方大春，张凡，芮明杰.我国高新技術产业创新效率及其影响因素实证研究——基于面板数据随机前沿模型[J].科技管理研究，2016（7）：66-70.