基于DEA分析法的高新技术产业R＆D创新效率研究

赵 莉

(郑州大学商学院，河南郑州450001)

基于DEA分析法的高新技术产业R＆D创新效率研究

赵 莉

(郑州大学商学院，河南郑州450001)

高新技术产业作为自主创新能力的主要载体，现已成为助推世界经济发展的关键因素。将高新技术产业中的医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业等作为研究对象，采用非参数的DEA分析法，计算我国高新技术产业的技术效率变动、纯技术效率、规模效率、技术进步和全要素生产率指数，分析我国高新技术产业R＆D创新效率的发展现状。以期对我国高新技术产业的可持续发展提出政策建议。

DEA;Malmquist指数;创新效率

现代经济竞争，归根到底是科技竞争。科技竞争力是一个国家或地区科技总量、科技水平以及发展潜力的一种综合体现［1］。熊彼特的创新理论认为创新是经济增长的关键因素，其过程就是一种不断打破经济均衡的动态非均衡过程。研发效率被看作可度量的研发投入与研发产出之间的转换关系［2］。创新效率是指我国高新技术产业创新资源的投入产出效率。高新技术产业涉及国防军事，以及政治与经济，有着极其重要的战略地位。我国应大力发展高新技术产业提升其自主创新能力以此来缩短我国科技研发水平与发达国家的差距。

一、我国高新技术产业的发展现状

在世界新技术革命迅猛发展的背景下，依赖资源禀赋的物质经济的竞争已经随着各国综合国力的加强而趋于淡化，而以高科技和新技术为代表的知识经济逐渐成为国际竞争的制高点［3］。高新技术产业是研发的重要载体，符合知识经济的要求。但我国高新技术产业R＆D经费支出占工业总产值比例仅为1.4%(2008年)，远远低于世界各国，如:美国、日本和英国该比例分别为16.41%、10.64%和11.04%(2006年)，其中办公、会计和计算机制造业的比例不到1%，仅为2006年日本的1.9%。

二、实证分析

DEA即数据包络分析，是美国著名运筹学家Charnes等提出的一种效率评价方法［4］。本文采用DEA分析法，以医药制造、航空航天、电子通信、办公设备和医疗设备等产业为研究对象，研究我国高技术产业近年来的R＆D创新效率。

(一)指标选取

利用DEAP 2.1软件，初步求出每年的静态数据，利用C2R模型和BC2模型求出各产业的技术效率变动(EC)、纯技术效率(PE)和规模效率(SE)，以及投入冗余情况。采取产出主导型方法，研究2004—2010年高新技术产业的R＆D创新效率，以高新技术产业的五大领域为研究对象，包含医药制造、航空航天器、电子通信、办公设备和医疗设备。文中所使用的数据均来源于2003—2011年的中国统计年鉴和2006—2010年中国高技术产业统计年鉴。由于R＆D的投入到产出需要一定的时间，因此产出相对于投入需要一定的滞后期。设定产出滞后投入一年，使T期投入对应T+1期产出，即原投入产出(Xt，Yt)改成(Xt，Yt+1)进行计算。

研究R＆D创新效率，可供选择的指标很多，本文综合各种因素及已有的研究后将指标定为7个:2个输出指标:Y1为专利申请数，Y2为新产品销售收入;5个输入指标:X1为 R＆D全时人员当量，X2为R＆D经费内部支出，X3为技术改造经费支出，X4为技术引进经费支出，X5为消化吸收经费支出。

(二)结果分析

2005—2010年我国高新技术产业R＆D中投入产出的技术效率变动、纯技术效率和规模效率的计算结果见表1;2004—2010年投入冗余和产出不足见表2;2005—2010年Malmquist指数见表3。

表1 2005—2010年高新技术产业R＆D数据EC、PE、SE 值

表2 投入冗余与产出不足

表3 2005—2010年高新技术产业R＆D数据Malmquist指数

1.效率分析

效率分析主要是DEA分析法中的静态分析。

(1)技术效率分析。表1中，EC是固定规模报酬模式(C2R)下的技术效率变动，反应技术的有效性;PE是变动规模报酬模式(BC2)下的纯技术效率;SE是指规模效率。2005—2010年的平均技术效率分别为 0.958、1.220、0.837、1.272、0.917 和0.788，总平均技术效率为0.983，这表明我国高新技术产业仍然存在1.7%的投入资源浪费。2010年的平均技术效率变动大幅下降主要是源于纯技术效率和规模效率(下降幅度分别为:66.6%和71.2%)的大幅下降。产生上述结果的原因可能跟政策倾斜度有关，如航空航天制造业虽属于国防工业，应用范围较窄，但是国家对其R＆D支持力度很大，导致技术效率变动较大;办公设备(电子计算机及办公设备制造业)具有较大的市场需求因而技术效率变动次之;医疗设备和电子通信具有较高的产业关联和市场需求，虽然低于总平均水平，但其技术效率变动也很高。表2显示，医药制造业在2007年、2009年和2010年存在严重的投入冗余和产出不足。

(2)纯技术效率分析。纯技术效率由变动规模报酬模式(BC2)求得，在产出导向下，可衡量技术无效率有多少是由纯技术效率造成。表中数据显示，技术效率变动受到纯技术效率的很大影响，我国高新技术产业近七年平均纯技术效率为0.995，意味着我国高新技术产业的日常管理水平较高。但是各行业之间有差异，航空航天、电子通讯、办公设备和医疗设备的平均纯技术效率都为1，说明这四个行业日常管理水平较高。但是医药制造业的平均纯技术效率为0.946，说明其日常管理水平仍需改进。

(3)规模效率分析。在产出导向下，规模效率可以衡量高技术产业各行业是否处于最优生产规模。我国高新技术产业七年来总平均规模效率为0.988。从平均数据来看，技术效率变动主要还是受纯技术效率的影响，平均纯技术效率为0.995，大于规模效率的0.988。

2.Malmquist指数分析

Malmquist指数是动态分析，借助距离函数的概念来测算全要素生产率(TFP)变动的指数，可以弥补静态C2R模型的缺点。效率的动态变化。全要素生产率是指生产活动在一定时间内的效率，是资源利用的效率，是衡量单位总投入的总产量的生产率指标。表3是我国高技术产业的五大指标整体七年的效率变动。以2004年为基期，Malmquist指数设定为1，其后六年的全要素生产率指数分别为2.023、1.070、0.922、1.100、2.374、0.683，平均值为1.236。可以看出，2006年全要素生产率指数迅速下降，降幅高达47.1%，2007年和2008年有延续下降趋势，该指数分别为1.070和0.922。此后两年，该指数迅速上升，增长到2.374，但在2010年却大幅下降到0.683。究其原因，2006年全要素指数大幅下降的主要原因是技术进步的变动:由2.112下降到0.876，同比下降58.5%;2007年下降的原因则是技术效率变动:由1.220下降到0.837，同比降幅达31.3%;而2008年全要素生产率指数增长的原因也是受技术效率变动的影响，在技术进步下降的情况下，技术效率变动同比大幅增长34.2%;2008年全要素生产率指数大幅增加和2009年全要素生产率指数大幅下降，技术进步的变动是主要原因。

综上，2005—2010年平均全要素生产率指数为1.236，平均技术进步指数为1.258，平均技术效率变动指数为0.983。由此可见，技术进步是高新技术产业R＆D提高创新效率的关键因素。

三、结论

随着经济全球化的逐步深入，由于缺乏核心技术，中国企业处于全球价值网络的低端状态越发凸显，在“中国制造”走向“中国创造”的过程中，自主创新能力成为最主要的因素。研究高新技术产业的R＆D创新效率，为发展高新技术产业寻找支撑，从而提升我国的自主创新能力。本文选取我国高新技术产业的五个行业为样本，采用DEA分析方法对其2004—2010年投入产出数据，计算技术的有效性、技术无效率，试分析有多少是由纯技术效率造成，衡量高技术产业各行业是否处于最优生产规模，计算生产活动利用资源的效率情况。

从静态分析来看，平均技术效率变动为0.983，意味着我国高新技术产业的技术有效性高达98.3%，但依然存在1.7%的投入资源浪费，分布在医药制造业、电子通讯和医疗设备，说明我国高新技术产业的创新效率仍有提高空间。平均纯技术效率为0.995，说明我国高技术产业日常管理水平已经处于高位。从动态分析来看，即Malmquist指数的变化来看，2004—2010年全要素生产率指数先降后升又骤降的走势看，关键因素是技术进步。说明我国高新技术产业受技术进步的影响较大，即技术进步对我国高新技术产业的R＆D创新效率有较大影响。再加上我国高技术产业R＆D经费支出占工业总产值和国内生产总值的比重远低于世界平均水平，说明我国依旧存在R＆D投入不足，应加大对R＆D的各项经费投入。

［1］单春霞.基于DEA-Malmquist指数方法的高新技术产业R＆D 绩效评价［J］.统计与决策，2011，(2).

［2］朱有为，徐康宁.中国高技术产业研发效率的实证研究［J］.中国工业经济，2006，(11).

［3］薛娜，赵曙东.基于DEA的高技术产业创新效率评价［J］.地方经济社会发展研究，2007，(5).

［4］马占新.数据包络分析模型与方法［M］.北京:科学出版社，2010.

(责任编辑:王 晶)

Abstract:This paper adopts the non-parametric method of DEA-Malmquist index to analyze the Chinese high technology industries＇R＆D innovation efficiency，through the calculation of their technical efficiency change，pure technical efficiency and scale efficiency，technical development index and total factor index.In addition，the high-tech industry of Pharmaceutical manufacturing，aerospace and electronic communications，office equipment and medical equipment as the research objects.This paper got a conclusion:the technical efficiency of the Chinese high-tech industries is 0.983，which means the 1.7%waste of the input resources.And the Chinese high-tech industry is greatly changed by the influence of the technological progress.So we should increase the finance input and the independent R＆D，accelerate the technical transformation，and allocate the resources reasonably.

Key words:DEA;malmquist index;the innovation efficiency

The Study of R＆D Innovation Efficiency of High-Tech Industries Based on the Method of DEA

ZHAO Li
(Business School of Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China)

F264.2

A

1008—4444(2012)04—0076—03

2012-04-18

赵 莉(1986—)，女，河南郸城人，郑州大学商学院2010级硕士研究生。