基于DEA模型的电子信息上市企业技术创新效率研究

严也舟 王歆尧

(武汉工程大学管理学院，武汉 430205)

0 引 言

电子信息产业是以实现制作、加工、处理、传播或接收信息为目的，并借助电子和信息技术，进行相关的设备制造、硬件生产、软件开发以及应用服务等过程的集合。电子信息产业对于经济发展与节能减排等都是不可或缺的一部分。据中国电子信息行业联合会统计显示，2018年电子信息制造业实现13.1个百分点的增长，超过全国工业平均水平6.9个百分点；电子信息制造业和软件产业总收入超过16万亿元；手机、计算机均占全球总产量的90%以上，企业规模和效率稳步增长。但是，2018年全球传统消费电子市场萎靡不振，在中美贸易摩擦加剧的形势下，电子信息产业亟须提升产品质量，加大差异化竞争，而技术创新是电子信息企业获得核心竞争力的重要因素[1]。基于此，本文选取30家电子信息上市企业，运用DEA模型对其技术创新效率进行科学评价，并提出有针对性的效率提升路径，以促进我国电子信息产业技术创新，实现高质量发展。

1 研究综述

美国学者Afriat于1972年最初提出技术创新效率的概念，是指以研发创新活动的技术效率来衡量技术创新的水平[2]。在研究方法上，数据包络分析(DEA)和随机前沿生产函数分析(SFA)是最常用的手段。刘崇光等(2017)将前沿面投影和超效率DEA模型相结合发现高校科技创新效率并非与区域经济发展步调完全一致[3]。胡晓清(2018)选用数据包络分析法研究发现我国本土四大会计师事务所与“国际四大”运营效益相差甚远[4]。郑义等(2019)采用共享投入的两阶段DEA模型，研究我国医药上市企业技术创新效率及其影响因素，发现大多数医药企业在检验期间存在两阶段效率失衡的情况[5]。梅洪常等(2019)则采用SFA模型对重庆高端装备制造业技术创新效率进行评价研究，研究发现：重庆高端装备部分子行业未能达到DEA有效,其主要原因是研发人员冗余和技术支出冗余[6]。

在研究内容上，目前学者们主要关注电子信息产业的绩效研究，如马成文等(2011)基于面板数据，运用DEA分析方法研究了19家电子信息产业上市公司的绩效。研究发现，虽然行业绩效相对稳定，但内生增长能力仍有待加强，结构升级和技术创新的提升也迫在眉睫[1]。刘岩等(2014)基于对中国电子信息产业的实证分析，探索了技术合作、知识基础与技术创新绩效之间的关系，发现技术合作对促进创新绩效具有显著作用[7]。苏晓华等(2015)分析了技术创新和技术关联两个变量在技术多元化内部机制中的作用，最终以此来提高企业绩效[8]。 综上所述，虽然已有众多学者研究了电子信息行业的经营绩效问题，但关于电子信息行业技术创新效率的研究相对较少。针对电子信息行业现实发展的需求与现有理论的不足，本文以30家电子信息上市企业为样本，利用数据包络分析法对电子信息行业技术创新效率进行实证研究，对提升企业技术创新效率，促进企业更好地发展具有一定的理论指导意义。

2 模型与数据

2.1 研究方法与指标体系

随机前沿生产函数分析法(SFA)重点解决多投入单一产出的问题，而技术创新属于多投入多产出的情况[6]，故而本文选择使用数据包络分析法(DEA)。DEA模型的先决条件是决策单元(DMU)的输入或输出不变，先确定生产前沿面，再将需要比较的决策单元与确定的生产前沿面进行对比，最终判断两者之间的偏离程度，进而代表其相对有效性[9]。

2.1.1 DEA分析法

CCR、BCC模型是DEA分析法的两种基础模型，分别适用于不同的情况：规模报酬不变时采用CCR模型；规模报酬可变时采用BCC模型[10]。假设决策单元为n个，投入指标为m个，产出指标为s个，构建的CCR模型如下：

MinZkD=θ

接着通过对权重增加约束条件Iλ=1构建BCC模型来进一步测算纯技术效率和规模效率，三者之间的关系为：TE=PTE×SE，其中，TE为综合效率，PTE为纯技术效率，SE为规模效率。本研究的技术创新效率通过综合效率(TE)的测算来体现。

2.1.2 指标体系

技术创新效率受到国内外众多学者的高度重视，创新投入产出指标的选取日益成熟。梅洪常、马华骏(2019)选择使用研发人员折合全时当量、研发经费内部支出、技术引进的经费支出、购买境内的技术用款、发明专利的申请数量、新产品销售收入构建指标体系对重庆市高端装备制造业技术创新效率进行评价研究[6]。陈伟、景锐等(2017)选择研发项目人员数、研发内部经费支出、技术引进费用为投入指标，专利申请数、新产品销售收入为产出指标[11]。而罗良文、梁圣蓉(2016)在对中国区域工业企业绿色技术创新效率的研究中选取研发人员投入、研发资本投入、专利申请数、发明专利数、新产品开发项目作为投入产出指标[12]。资本和劳动力是创新投入两个最主要的途径[9]，研发投入合计能直观体现企业创新的活跃程度，研发人员数量反映企业的内在创新能力，能够体现企业技术创新效率的真实情况[9]；主营业务收入和净利润是技术创新经济效益的直接结果，而专利拥有数量体现了企业竞争力[5]，是企业技术创新的间接产出。本研究在已有文献的基础上，构建投入产出指标体系(见表1)。

表1 电子信息产业技术创新效率指标体系

2.2 数据来源及处理

本研究全面考虑数据的可获得性和可操作性，去除部分数据缺失的样本后，最终确定30家企业。投入指标X1、X2及产出指标Y1、Y2均来自各企业2018年年报，产出指标Y3来源于国家知识产权局网站。对于少数企业净利润为负的情况，不符合DEAP2.1软件运算要求，利用SPSS统计软件对数据进行无量纲化处理。

3 实证分析

3.1 描述性统计

实证分析前，对指标基本特征的了解将有助于后续研究的开展。各指标的均值、标准差、最大值、最小值见表2。由表2可知，各指标原始数据存在较大差异。

表2 各指标原始数据描述统计表

3.2 相关性分析

应用DEA模型进行效率测算时，研究表明，投入指标与产出指标需基本满足同向性条件[13]。运行SPSS24软件，对各指标进行Pearson相关性分析，得到投入产出指标间的相关系数矩阵，结果见表3。可见，除研发人员数量与专利拥有数量之间相关性不显著外，其他指标均呈显著正相关关系，相关性基本符合模型要求，可以进行下一步分析。

表3 各指标Person相关性分析

注：***、**分别表示在0.01、0.05水平下显著；括号内为P值

3.3 技术创新效率分析

将2018年各企业投入产出数据代入DEAP2.1软件，对30家电子信息企业技术创新效率进行测算，结果见表4。

综合效率(TE)是指整体上考虑决策单元(DMU)的资源配置能力以及资源利用效率等各个方面的情况[10]。就整体而言，2018年30家企业综合效率均值为0.454，低于0.6，效率较低[14]，距生产前沿面较远。就企业而言，企业间技术创新效率异质性明显，2018年综合效率值为1的有天津磁卡、浪潮信息、利欧股份、朗科科技、雷柏科技、华虹计通等6家企业，说明20%的企业投入产出配比呈最佳状态，达到DEA有效，而其余80%的企业综合效率均低于0.6，投入产出结构欠佳。

表4 2018年30家电子信息企业技术创新效率输出结果

注：irs表示规模报酬递增，—表示规模报酬不变，drs表示规模报酬递减；S1+、S2+、S3+分别对应产出指标Y1、Y2、Y3的产出不足情况；S1-、S2-分别对应投入指标X1、X2的投入冗余情况

纯技术效率(PTE)反映的是企业自身的管理和技术水平[7]。本文选取的30家电子信息企业PTE均值达0.619，有9家纯技术效率等于1，说明有30%的企业现有技术管理水平较高；而其中大部分企业纯技术效率偏低，表明在技术管理方面存在资源浪费的现象，需要通过减少投入或者增加产出来提高自身纯技术效率，从而改善行业整体的综合效率现状。

规模效率(SE)是由自身的规模变动而影响的生产效率，是行业现时规模与行业最优规模之间的差异的体现[10]。由表4可知，本文选取的样本企业有21家规模效率高于0.6，平均值为0.759，由于TE=PTE×SE，可以假设2018年电子信息行业综合效率偏低主要是受到纯技术效率的制约。

为进一步验证这一假设，运用SPSS24软件进行回归分析，将TE作为被解释变量，将PTE、SE作为解释变量，回归结果见表5。由回归结果可知，PTE、SE均对TE产生显著正向影响，其中PTE的标准化Beta系数为0.820，高于SE的0.722。可见，PTE对TE的影响要略高于SE。因此，企业需积极调整现有管理方法及技术，最终使得整个行业的综合效率有所提升。

表5 TE与PTE、SE的回归情况

注：***表示p<0.01

由表4可知，2018年，30家电子信息行业上市企业中处于规模报酬递增的有9家，继续增加投入可以增加产出；不变的有6家，企业创新投入较合理；递减的有15家，半数样本企业规模报酬呈现出减少的趋势，说明继续增加投入反而会减少产出，应该适当控制企业的创新投入。

3.4 效率的改进

表4中的调整值是指本文选取的30家企业现有投入产出的投入冗余或产出不足的情况，通过以上调整可以使之达到DEA有效。具体见表6。

表6 2018年非DEA有效的样本企业投入冗余或产出不足情况

投入冗余：2018年，21家样本企业研发投入合计投入冗余，占比高达70%，说明电子信息行业研发投入浪费严重；同样，样本企业研发人员数量投入冗余的比例也高达70%，证明当前电子信息行业不能人尽其才，因此具有核心知识产权竞争力的零部件主要依靠进口，而我国全球规模的电子信息制造依然是以整机组装为主，处于国际分工的下游。

产出不足：2018年，17%的样本企业主营业务收入产出不足，40%的样本企业净利润产出不足且47%的样本企业专利拥有数量产出不足，说明现有研发投入未能实现产出最大化，投入产出结构不合理，导致实际产出与最优产出相差较大。核心技术、元器件、原材料、设备等历来是国内电子信息企业的薄弱环节，受其影响最终使得产品附加值较低。

4 结论与建议

4.1 研究结论

通过静态分析可知：当前我国电子信息行业整体综合效率偏低，均值为0.454；企业间效率差异明显，处于DEA有效的仅有6家，其余24家企业均未达0.6，投入产出配比失衡；2018年纯技术效率、规模效率均值分别为0.619、0.759，规模效率整体上优于纯技术效率；PTE与SE均对TE存在显著的正向影响，PTE影响略大；50%的电子信息企业呈现规模报酬递减的趋势，增加投入反而会使产出减少，创新产出与预期不符的现状使得电子信息产业成果转化率的提升变得更为急迫；效率改进分析表明，70%的企业同时出现研发资金、人员的冗余；47%的企业存在专利数量指标的产出不足。总体而言，投入冗余情况高于产出不足情况，投入产出结构尚待优化。

4.2 对策建议

我国在高新技术领域一直受到欧美国家的限制，具有核心竞争力的零部件主要依靠进口，高额利润被国外上游厂商攫取。随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新一代信息技术的快速演进，硬件、软件、服务等核心技术体系的加速重构，电子信息产业新一轮的变革正在发生。以传统行业造就的规模优势为基础，电子信息产业必须要向上游、附加值高的方向转移，未来才有可能降低外部制约带来的影响。

积极完善企业内部管理机制，提升自身技术管理水平，依靠企业内部管理团队长期的经验累积逐渐形成一套对本企业技术管理行之有效的方法，避免研发投入盲目追加而加剧投入产出失衡的状况，更加有效地协调不同资源的利用，缓解电子信息企业大量引进国外先进技术而自身无法合理运用的问题[1]。

电子信息产业正日益成为我国实现制造强国、网络强国的关键力量之一。在加速向制造强国迈进的过程中，需要在新一代信息技术领域实现突破，但电子信息业成果转化率低[15]，企业要充分利用国家给予的各项优惠政策，改善目前规模报酬状况，借鉴已有科研机构加速科技成果产业化进程的先进经验，积极调整产业现有结构与产业发展趋势相匹配，设计出与现代网络化发展相适应的电子信息产品。

电子信息业是技术密集型产业，企业应重视对现有人才的培训力度，提高员工的资源管理能力，更加合理地安排不同资源的协调使用，提高利用效率；加强知识产权保护机制，从5G、智能制造、消费电子转型等方面入手，增强研发人员的创新意识。