中国煤炭上市企业技术创新效率评价研究

张培培，白 阳

（辽宁工程技术大学 工商管理学院，辽宁 葫芦岛 125105）

0 引言

国民经济和社会发展统计公报显示，2017年之前，中国能源消费结构中煤炭占比在60%以上，虽然2020年降至56.8%，但还是远高于石油、天然气等，在一次性能源生产和消费中占据主导地位。目前，在国家提出的“双碳”目标背景下，煤炭行业必然要走智能绿色低碳开发技术创新之路，煤炭技术革命要逐步实现煤矿智能化，技术创新必然成为煤炭行业发展的核心驱动力。《煤炭产业政策》也提出，要推进煤炭技术创新体系的建设，形成一批具有自主知识产权的行业重大技术。技术创新是推进煤炭企业发展的关键，提高技术创新效率对提高企业竞争力起着决定性作用。准确评价煤炭企业技术创新效率并找出解决问题的方法，对提高煤炭企业技术创新效率至关重要。

煤炭企业本质上是一个多投入、多产出的复杂系统，数据包络分析（DEA）[1]就是一种评价具有多输入、多输出指标的同类企业间相对有效的方法。近年来，已有研究应用DEA 方法对煤炭企业效率问题进行评价。汪文生等[2]采用DEA 模型分析了中国煤炭企业的技术创新效率。姚平等[3]运用DEA方法对中国数十家煤炭企业的效率进行了评价。但这些对于煤炭企业技术创新效率的研究都是基于一个阶段的分析评价，缺少对子过程间密切关系的思考。网络DEA 模型可以将整个过程分阶段进行评价，更加体现了系统内部的运行特点，并且得出的测算结果更加准确，更能真实地反映现实效率。因此，综合考虑中国煤炭上市企业技术创新发展情况，运用两阶段网络DEA 模型对中国煤炭上市企业两阶段的技术创新效率进行评价，为提升煤炭上市企业技术创新效率提供解决对策，为煤炭行业转型升级，可持续、高质量发展提供参考。

1 网络DEA 模型

网络DEA 模型为测度技术创新过程内部的各子过程的创新效率提供了有效工具。FARE 等[4]首次提出网络DEA 的概念，KAO[5]基于规模报酬不变的假设，构建两阶段网络DEA 模型，葛虹等[6]基于规模报酬可变（VRS）的假定，提出了链形系统的关联网络DEA 模型。网络DEA 模型与传统DEA 模型相比，具有更加复杂的内部结构。网络DEA 模型可以评价每个子阶段的过程效率，测算结果更加精确。网络结构分为并形和链形，在链形网络结构中，上一阶段的全部产出变量作为下一阶段的投入变量。煤炭上市企业的技术创新过程分为技术研发和成果转化两个阶段，并且两个阶段之间联系密切，所以选用两阶段的关联链形网络DEA 模型。

假设模型中共有n个生产决策单元（Diesel Multiple Unit，DMU），每个DMU有2 个转换节点，1 个中间产出变量，3 个中间投入变量，以及2 个最终产出变量。2 个转换节点定义为k1，k2，每个节点对应mk个投入变量，节点k1对应2 个投入变量，节点k2对应4 个投入变量。假定xkij为第j个DMU（1≤j≤n）中节点k的第i个输入变量实际投入量。

将式（1）进行线性规划变换为

2 评价指标选择及数据来源

2.1 评价指标选取

技术创新活动是非常复杂的过程，包含技术研发与成果转化两个阶段，不同阶段的投入与产出是不同的。技术研发阶段的投入指标主要从人力和资金两个方面选取，结合数据的可获得性，选取研发人员和研发投入金额作为技术研发阶段的投入指标，如余泳泽[7]、马云俊[8]、冯志军等[9]学者均采用这两种投入指标。技术研发阶段的产出指标分为专利性成果和非专利性成果。其中专利性成果考虑专利申请量和专利授权量。因为专利申请量和专利授权量在衡量企业研发成果时各有优缺点，所以在技术研发阶段的产出时两者同时考虑[7]。非专利性产出属于商业秘密，不易量化，如市场好感度、行业的认同度等，无形资产能够较好地度量这些无法用数据量化的非专利性产出[10]。因此，选取专利数据和无形资产作为技术研发阶段的产出指标。

成果转化阶段需要将技术研发阶段的产出作为投入，借鉴一些学者的做法，另外加入生产人员、销售人员、固定资产、营业成本等补充变量。成果转化阶段产出指标选取净利润和主营业务收入[11]。

通过分析相关文献和中国煤炭上市企业技术创新的具体情况，确定了中国煤炭上市企业技术创新效率评价指标[7-11]，见表1。

表1 中国煤炭上市企业技术创新效率评价指标Tab.1 evaluation index of technological innovation efficiency of listed coal enterprises in China

2.2 样本企业选取与数据来源

研究对象为中国煤炭上市企业，沪深股市中煤炭上市企业共有43 家，选取2016 年之前上市的企业，剔除被ST、*ST 的，以及投入产出数据不连续的或者严重缺失的21 家企业，最后选出22 家煤炭上市企业作为样本企业，见表2。

表2 样本选取Tab.2 sample selection

选取的2016-2020 年中国22 家煤炭上市企业的统计数据来源于巨潮资讯网和国家知识产权局。其中，企业专利申请量和专利授权量的数据来自于国家知识产权局官网，其余指标数据均来自于巨潮资讯网提供的各家上市企业年度报告。对于样本企业数据中较少部分的缺失值，采用均值插补方法进行处理。由于网络DEA 模型并不直接对数据进行综合分析，不受量纲的影响，因此，利用网络DEA 模型展开分析无须对数据进行标准化处理。

3 实证分析

3.1 投入产出指标的描述统计分析

对投入产出两阶段评价指标进行描述统计见表3。

表3 投入产出指标的描述统计Tab.3 descriptive statistics of input-output indicators

由表3 可以发现，样本企业间研发投入相差较大，从中间产出指标来看，研发产出上差异明显，表明样本企业在技术研发阶段投入产出存在不均衡现象。在成果转化投入指标方面，生产人员数量明显多于销售人员数量，表明样本企业在成果转化阶段人员投入上存在较大差异。对于最终产出的经济效益两个指标可以看出，各样本企业之间经济效益差异较为明显。

3.2 投入产出指标的相关性分析

利用SPSS17.0 软件，通过Pearson 相关系数对技术创新两阶段的投入和产出指标进行相关性分析，分析结果见表4。

从表4 中可以发现，两阶段的投入产出指标系数均为正，符合网络DEA 模型对两阶段投入产出指标同向性的要求，适合进行网络DEA 模型分析。

表4 投入产出指标相关检验结果Tab.4 relevant test results of input-output indicators

3.3 中国煤炭上市企业技术创新效率评价及结果分析

通过对中国22 家煤炭上市企业的相关指标数据采用两阶段网络DEA 模型进行分析，运用MaxDEA 软件得出技术创新两阶段效率及综合效率，见表5。其中RD 为技术研发效率，AT 为成果转化效率，TE 为综合效率。用MaxDEA 软件测算技术创新效率时，可以直接处理数据中的负数，而且指标数据中负数较少，影响不大，用原始数据也能保证数据的信息不受损失。

表5 2016-2020 年中国22 家煤炭企业技术创新效率Tab.5 technological innovation efficiency of 22 coal enterprises in China from 2016 to 2020

续表5

（1）技术研发效率分析

从表5 的分析结果可以看出，中国22家煤炭上市企业技术研发阶段效率平均值为0.427，标准差为0.321。说明上述22 家样本企业技术研发效率存在很大的提升空间，并且企业之间的技术研发效率差异较大。从企业的技术研发效率均值来看，22 家样本企业中美锦能源、兖州煤业等9 家企业的技术研发效率高于整体技术研发效率平均值。其中，只有陕西煤业的技术研发效率达到了DEA 有效，主要原因在于陕西煤业在2016-2020 年持续加大研发投入，每年获得专利授权数量较多，净利润也逐年增多，不断增强的盈利能力为其技术研发提供了基础。另外，陕西煤业与西科大、华为、中煤科工等开展跨界合作，共同推动技术创新项目。陕西黑猫、中国神华等5 家企业的技术研发效率均值相对较高，均在0.8 以上。美锦能源加强对专业技术人员的培训，提高技术人员的技术理论水平和专业技能，为企业技术研发提供原动力。中国神华在煤炭绿色开采、安全生产技术、清洁燃煤发电等技术方面处于国际和国内的领先水平。晋控煤业在考察期内与国内多家知名科研院所建立合作关系，形成了多项科技成果，具有较强的技术研发优势。兖州煤业和中国神华的高学历（本科及以上）员工占比相对较高，达到40%，高学历员工具有更广的知识面，在进行技术研发活动时，能够运用多方面的知识对问题进行分析和研究，并能将其创新性想法进行实现，对提高企业技术研发效率有重要作用。

同时，从表5 中可以看出，冀中能源、山西焦煤等13 家企业的技术研发效率均值低于整体平均值，说明煤炭上市企业的技术研发效率较低。其中华阳股份、恒源煤电等6 家企业的技术研发效率均未突破0.2，即这些企业的技术研发需要进一步加强。山东矿机、天地科技、淮北矿业等3 家企业的技术研发效率均值在0.2～0.3，情况同样不容乐观。煤炭上市企业应将技术研发作为企业发展的重中之重，应重点增加研发投入和提高投入资源的利用效率。

（2）成果转化效率分析

通过表5 可知，22 家煤炭上市企业2016-2020 年成果转化效率平均值为0.960，同技术研发阶段相比，其效率更高。本阶段标准差为0.039，说明不同企业之间成果转化效率差异不是很大。美锦能源、山西焦煤等12 家企业成果转化效率均值高于平均水平。其中兖州煤业、中国神华、陕西煤业等3 家企业的成果转化效率均值为1，实现了DEA 有效，说明这3 家企业特别重视技术研发成果的转化，技术资源达到了合理配置。此外，美锦能源、盘江股份、晋控煤业等3 家企业的成果转化效率也相对较高，为0.999。这与近年来政府一直鼓励煤炭企业加强研发成果转化，出台多个相关政策帮助企业提高运营效果，加强市场调节有着密切的关系。同时，从表5 也可以看出，冀中能源、山东矿机等10 家企业的成果转化效率没有达到平均水平，这些企业需要重视成果转化，加快技术成果转化速度，合理利用技术创新资源，向技术创新发展较好的企业学习，提高其成果转化效率。

（3）综合效率分析

从表5 的结果可以得知，2016-2020 年中国22 家煤炭上市企业综合效率发展不均衡。但从整体来看，综合效率呈上升趋势，说明煤炭上市企业的技术创新在逐年进步。从各企业在考察期内综合效率均值来看，只有美锦能源、兖州煤业等8 家企业综合效率均值在整体综合效率均值以上，说明大部分企业的综合效率低于平均水平。只有陕西煤业的综合效率达到了DEA 有效。此外，陕西黑猫、中国神华等5 家企业在考察期内的综合效率均值一直高于平均值，并且在0.9以上，表明这些企业已经走出了自己的创新之路，向更好的方向发展。

从表5 中同样可以看出，冀中能源、山西焦煤等14 家企业的综合效率均值低于整体综合效率均值，表明这些企业的综合效率较低，亟需提升。通过对表5 中标准差分析发现，技术研发效率、成果转化效率和综合效率的标准差都呈现波动变化趋势，其中综合效率的标准差变化最大，表明中国煤炭上市企业的技术创新效率之间存在差距，再次说明煤炭上市企业的技术创新发展需要改善。

（4）整体分析

为分析22 家中国煤炭上市企业技术创新整体效率，将2016-2020 年样本企业的综合效率、技术研发效率及成果转化效率的平均值绘于图1。

图1 2016-2020 年中国煤炭上市企业技术创新整体效率Fig.1 overall technological innovation efficiency of listed coal enterprises in China from 2016-2020

从图1 可以发现，2016-2020 年样本企业的技术创新综合效率和两阶段效率变化趋势总体差别不大，均呈现增长趋势。技术创新综合效率从0.674 增长到0.730，说明样本企业的技术创新效率逐年提高。成果转化阶段效率高于技术研发阶段效率，表明样本企业在成果转化阶段的资源配置效率较高，在技术研发阶段的资源配置效率较低，应当重点提升技术研发阶段效率，合理配置投入资源。

（5）投影分析

投影分析主要是对非DEA 有效的煤炭上市企业技术创新的投入冗余和产出不足进行分析，2016-2020 年技术研发阶段和成果转化阶段指标投影分析结果见表6。

表6 2016-2020 年煤炭上市企业DEA 投影分析Tab.6 DEA projection analysis of listed coal enterprises from 2016-2020

由表6 可见，2016-2020 年中国22 家煤炭上市企业技术研发阶段各投入指标实际值与目标值之间的差异，即各投入指标应减少多少可以达到目标值[12]。研发投入金额是较为严重冗余的投入资源，虽然研发人员的冗余量在逐步下降，但趋势不是特别明显，说明研发费用和研发人员数量的大量冗余，使得技术研发阶段资源利用率低下，进而导致样本企业出现技术研发效率较低。这里需要说明，研发投入金额和研发人员冗余表示煤炭上市企业在现有技术创新规模水平下的相对冗余，而非绝对冗余，说明研发投入金额和研发人员的投入与对应的产出比例不合理，进而导致技术研发效率偏低及非DEA有效。由当前煤炭行业的实际情况来看，研发投入资源较少是导致技术研发效率偏低的主要原因。

从表6 中还可以看出，成果转化阶段的各项产出指标实际值与目标值之间的差异，即各个产出指标应增加多少可以达到目标值。其中，主营业务收入指标产出为0，说明其达到了理想状态。而净利润指标处于大量不足的状态，离达到理想产出状态还有很大的差距。投入资源相对大量冗余和产出不足是导致技术资源利用率低下的关键问题。22 家煤炭上市企业的投入资源需要继续优化，合理利用资源，努力将投入转变为产出。

4 结论与建议

4.1 结论

通过对2016-2020 年中国22 家煤炭上市企业技术创新两阶段效率及综合效率的评价与分析，得出以下结论。

（1）煤炭上市企业技术研发效率、成果转化效率、综合效率均呈现小幅度的增长趋势。只有陕西煤业1 家企业的综合效率达到了DEA 有效，其余各企业综合效率呈波动性变化。

（2）煤炭上市企业技术创新效率发展不均衡，存在很大的提升空间。技术研发效率是制约综合效率提升的关键因素，煤炭企业要兼顾两阶段效率协调发展。

（3）在资源配置方面，研发资金投入和人员投入冗余为主要问题。在煤炭产业升级的压力下，大部分煤炭上市企业还未找到适合自己的技术研发模式，仍在探索中前进。在未来发展过程中，各煤炭企业应将重心偏向于对各项创新资源的整合和利用，从而提高技术创新效率。

4.2 建议

为提高中国煤炭上市企业技术创新效率，促进煤炭行业转型升级，企业要合理配置资源，将技术创新发展重点放在技术研发上，合理配置技术创新资源投入。中国煤炭上市企业应该将更多的人力物力等资源放在技术研发领域的突破上[13]，带动整体技术水平的发展，实现技术创新过程中的最大产出投入比，提高煤炭上市企业技术创新效率。此外，企业还应协调好员工专业构成，加大对员工的专业化培训，增加技术人员和研发人员，吸纳高素质人才，适当扩大本科及以上受教育程度的员工占比，激发员工的创新积极性。完善煤炭上市企业的管理体制，加强企业各部门的信息沟通，避免资源冗余和浪费。建立以市场需求为导向的生产、研发、营销、服务体系，提升煤炭上市企业技术创新效率。