基于两阶段DEA的陕西高技术产业效率分析

程 波，汪 强

(1.中国地质调查局西安地质调查中心，陕西 西安 710054;2.甘肃公航旅融资租赁有限公司，甘肃 兰州 730000)

基于两阶段DEA的陕西高技术产业效率分析

程 波1，汪 强2

(1.中国地质调查局西安地质调查中心，陕西 西安710054;2.甘肃公航旅融资租赁有限公司，甘肃 兰州730000)

为深入细致分析陕西高技术产业的效率，采用两阶段DEA模型分别计量分析其知识创造效率与知识利用效率。结果表明，陕西高技术产业的知识创造效率和知识利用效率处于双低状态。导致这样状态的原因有，首先是占陕西省高技术产业总量接近1/3的航空航天设备制造属于国家战略性产业，它在市场上很难完全反映出来。其次是陕西高技术产业的最小有效规模较高，这使陕西高技术企业的现实规模仍处于偏小的不合理规模上。而在知识创造阶段，R&D的相对投入不足不仅导致其产出数量不足和质量偏低，这又进一步影响其知识利用阶段低效率。最后，陕西高技术产业内部市场交易不活跃、分工协作水平低和一般市场化程度低是导致其效率双低的重要外部根源。

高技术产业；知识创造；知识利用；数据包络分析

1 问题的提出与模型构建

传统的观点认为，陕西是教育大省、科技大省,近年来，陕西大力发展高技术产业，以电子信息、航空航天、新能源汽车为核心，投资建设了多个高技术产业园区。尽管如此，但陕西的高技术产业仍面临效率不高，企业创新能力不足的尴尬局面。根据中国高技术产业统计年鉴，2015年陕西高技术企业R&D经费内部支出达到76.9亿元，居于全国第11位，更是居西部地区第二位。就专利申请数量来看，陕西专利申请数为2 056件，居于全国第17位，西部地区第3位。再从经济效益来看，以新产品的销售收入为代表指标，陕西新产品的销售收入为355.6亿元，仅排全国第17位，西部地区第3位。从这些数据的相对排序看，陕西高技术产业的效率并不理想。

传统观点和直觉信念与现实数据的冲突时常引发不必要的争议，也常常导致误解。为此，选择合适的计量模型，准确测度陕西高技术产业的效率十分必要。更有甚者，在计量测度的基础上对计量结果作出合理的经济学解释，则是陕西高技术产业效率问题认识深化的关键。它也是进一步研究如何促进或提高陕西高技术产业效率的坚实基础。

数据包络分析DEA(data envelopment analysis)是研究效率的有效方法。它是一种决策单元相对比较的非参数技术效率分析方法，在分析多投入多产出的问题上尤其具有优势。文献[1]曾运用产出导向的DEA对美国50个州的高技术产业进行排序和评价。也有研究运用DEA对中国高技术产业的技术效率、纯技术效率和规模效率进行过测度[2]。这些研究虽能测度高技术产业的效率，但也存在一定的弊端。它们都将高技术产业的投入和产出当作一个整体进行分析，其中忽略了中间过程。

为改进以上研究的不足，有研究从价值链角度出发，把技术创新过程分为两个过程：一是技术创新资源到技术创新成果的转换，二是技术创新成果到社会经济效益的转换[3]。也有研究考虑初始投入在各个阶段的分配问题，并构建共享投入关联DEA模型[4]。该模型采取了封闭系统的视角，忽略了第二阶段投入中产业外部进一步投入的作用。究其原因，主要是它在投入方面混淆了高技术产业的知识创造过程和知识运用过程。

知识是高技术产业的关键，对知识的衡量指标不同于传统的经济指标。如果不加以阶段的区分，不能体现知识和经济资本的不同作用，会对产业效率形成误判。故本研究在基于规模报酬可变的BCC模型基础上进行改进，采用两阶段DEA模型：知识创造阶段和知识利用阶段。第一阶段的产出与系统外部发生交换后，再进一步作为第二阶段的投入(图1)。

图1 基于两阶段DEA的高技术产业效率分析模型

其中I1是第一阶段的投入，O1是第一阶段的产出，M是第二阶段(知识利用过程)从产业系统外新投入的要素。I2是第二阶段的最终投入，I2={O1∪M}，O2是第二阶段的产出。各阶段分别运用BCC模型。

设有n个决策单元，记为DMUj(j=1,2,…,n)。每个DMUj有m种投入和q种产出，各投入与产出分别记为xi(i=1,2,…,m)和yr(r=1,2,…,q)。投入导向的BCC对偶模型如式(1)所示。

minθ

式中，λj表示DMUj的线性组合系数，模型的最优解θ*代表效率值，范围在0～1之间。当θ*=1时，说明被评价DMU处于前沿面上，达到了技术有效状态；当θ*<1时，说明被评价DMU未处在前沿面上，处于技术无效状态。

2 陕西高技术产业的知识创造效率和知识利用效率计量

2.1 陕西高技术产业的知识创造效率

高技术产业投入产出分为两个阶段。第一阶段为知识创造阶段，研发部门在这一阶段通过投入研发资源，形成知识成果。人力资本投入和非人力资本投入是研发的两种基本投入。人力资本投入用R&D部门的人员全时当量测度，非人力资本用R&D内部经费支出和技术获取改造经费测度。其中技术获取改造经费是购买、引进、消化和改造技术的经费支出总和。广义的知识创造产出通常包括专利、论文等，但高技术产业的产出形式主要是专利。因此，本研究在知识创造阶段采用专利数量作为产出指示。作为高技术产业产出的专利，可以进一步区分为申请专利数和有效发明专利数。申请专利数反映了整体的专利申请情况，而有效发明专利数，专注于发明专利这一领域——发明专利更能体现创新的能力。第一阶段的投入产出指标见表1。

高技术产业从研发投入到知识产品转化成社会经济效益通常具有一定的延迟和滞后，即当期的投入要经历一定周期后转换成产出。基于统计分析方法，有研究认为高技术产业从最初投入到最终形成产品有1 a的滞后期[5]，也有认为滞后期在2 a以上[6]。

从高技术产业内部转换的两阶段看，知识创造具有高度的不确定性与相对创造周期较长的特点。而在知识利用阶段，存在主体间的认知差异与信息不对称所致的市场交易延缓效应。本研究在知识创造阶段(第一阶段)采用的投入指标I1为2013年的数据，产出指标O1则选取2014年的数据。在知识利用阶段(第二阶段)，投入指标I2为2014年的数据，产出指标O2选取2015年的数据。两阶段共计2年的时滞。经整理选取我国25个省市2013～2015年的数据进行实证分析*由于数据缺失，排除西藏、新疆、甘肃、青海、宁夏、海南和台湾。 ②Ei代表第i阶段的效率值，i=1, 2。RTS代表规模收益，其中irs为规模收益递增，drs为规模收益递减，crs为规模收益不变。②。数据来源2014～2016年《中国高技术产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》。运用两阶段DEA模型，计算高技术产业第一阶段知识创造的效率见表2。

表2 全国各省市高技术产业知识创造效率状况

北京、广东、安徽的知识创造效率值为1，达到有效状态，其他省市均小于1，处于无效状态。其中，陕西知识创造效率为全国最低的0.33，远低于全国均值0.65。

2.2 陕西高技术产业的知识利用效率

第二阶段为知识利用阶段，此阶段着眼于知识产品向社会经济效益的转换。在这一阶段，企业的科技成果通过产品的生产和销售转化为社会经济价值。因此，知识创造阶段的产出作为本阶段的投入。但是只有知识产品的投入是不够的，没有足够的产能，高技术也不会产生经济价值。所以，第二阶段的投入指标还有物质资本投入(由投资形成)和人力资源投入(从业人员数)。

知识利用的产出指标主要从企业的盈利能力来衡量。新产品的销售收入反映企业通过新技术的应用取得的经济利益。利润总额反映了企业总体的效益。第二阶段的投入产出如表3所示。

运用两阶段DEA模型，通过计算可以得到，全国各省市高技术产业第二阶段(知识利用阶段)的效率,见表4。

表3 高技术产业知识利用阶段的投入产出指标

表4 全国各省市高技术产业知识利用效率状况

北京、天津、内蒙古、山东、河南、广东、广西、重庆的知识利用效率为1，达到有效状态。其他省市均小于1，处于无效状态。其中陕西知识利用效率为倒数第二的0.483，远低于全国均值0.774。

综合以上两阶段模型的计算可知，有的省市在知识创造阶段效率较高，而在知识利用阶段效率较低，如安徽、四川等。也的省市在知识创造阶段效率较低，而在知识利用阶段效率较高，如山东、河南和广西等。北京、广东在知识创造和知识利用阶段都最高，达到了有效值1，而陕西则在两个阶段的效率很低(图2)。其中横轴E1为知识创造效率，纵轴E2为知识利用效率。以各省市知识创造效率的均值0.65和知识利用效率的均值0.774为分界线，分别将各省市高技术产业的效率状况划分进入四个区域。

图2 全国各省市高技术产业知识创造与知识利用两阶段效率综合

3 陕西高技术产业效率的影响因素分析

精确计量表明，陕西高技术产业的效率在两阶段上都较低。从经济学视角看，形成这种效率双低现象的部分原因是市场未能充分反映陕西高技术产业效率的真实情况。除此外，主要的原因是产业内企业规模不合理、知识创造乏力、知识利用低效和市场交易不活跃等。

3.1 陕西高技术产业的市场评价问题

根据两阶段DEA模型，不管在知识创造阶段还是在知识利用阶段，陕西高技术产业的综合技术效率都较低。之所以如此的部分原因是，陕西高技术产业本身的产业属性。陕西高技术产业主要有航空航天、医药制造和电子通信设备制造等，其中航空航天产业占主要规模。2015年全国航空航天器及设备制造业收入占高技术产业的2.44%，北京也只占到6.04%份额。然而，陕西航空航天及设备制造业收入占高技术产业总体的27.79%，接近1/3。

航空航天产业是国家的战略性产业，其研发的周期相对较长，且社会经济价值很难在市场中完全的体现出来。这会导致陕西高技术产业的效率，在数值计算上存在一定程度的被低估现象。

3.2 产业规模处于收益的不合理区域

根据DEA模型计算结果(表2和表4)，陕西高技术产业在知识创造和知识利用两个阶段的规模效率均未达到规模收益不变的理想状态，且处于规模收益递增阶段。产业规模收益既与产业内单个企业的规模收益密切相关，也与产业内企业间分工协作水平密切相关。实际上，陕西高技术产业规模效率较低与这两个方面都有关系。其中，高技术企业规模效率偏低问题尤为突出。以北京为例，尽管高技术企业从业人员的平均规模远不如陕西，但每个企业的平均主营业务收入则比陕西高很多(表5)。这说明，陕西的高技术企业的规模效率远远不及北京。

陕西高技术企业在从业人员平均规模较大情况下仍不能实现规模效率的主要原因是，陕西高技术产业中航空航天占有很大的比例(27.79%)，而航空航天企业的最小有效规模很大。相比较而言，北京的航空航天只有很少的一部分(6.04%)，电子及通信则是其高技术产业的主力军(46.68%)。它的最小有效规模比起航空航天的要求，则要小得很多，故很容易实现规模效率。

表5 陕西与北京高技术企业规模状况比较

3.3 知识创造乏力

陕西高技术产业规模效率不足，首先体现在其拥有接近1/3的航空航天产业，其最小有效研发规模较大，而实际的R&D经费内部支出并不高。根据中国高技术产业统计年鉴，2015年陕西高技术产业R&D经费内部支出为76.9亿元，仅占北京(120.23亿元)的64%，不及广东(827.20亿元)的10%。当然，相对于除广东、江苏、北京等高的R&D内部投入省市外，陕西的的R&D内部投入数字并不小。但相对于航空航天这样的高技术企业，这种R&D投入规模实在未达到有效的研发规模。这是造成上述两阶段DEA模型计算的知识创造效率不高的重要原因。

作为高技术产业R&D经费内部投入不足的直接结果，陕西高技术产业在知识创造阶段的产出(专利申请数和有效发明专利数)相对较小。根据中国高技术产业统计年鉴，陕西和北京拥有数量接近的研发人员，分别为26 386人和29 698人，但是陕西2015年专利申请达到了2 056件，约为北京的7 837件的四分之一。研发人员人均专利数，陕西为0.08件/人，也不及北京(0.26件/人)的三分之一。从有效发明专利看，陕西2015年为2 978件，北京为13 044件，陕西仍不及北京的四分之一。

3.4 知识利用效率低

在两阶段DEA模型中，第二阶段(知识利用)的效率可用高技术产业的新产品销售收入与主营业务收入之比来测度。根据《中国高技术产业统计年鉴》，2015年北京市高技术产业的新产品销售收入为1 597.8亿元，主营业务收入为3 997.1亿元，新产品销售收入占主营业务收入约40%。陕西高技术产业产品销售收入为355.62亿元，主营业务收入为1 902.9亿元，两者之比为18.69%。陕西的新产品销售收入在主营业务收入中的占比远低于北京，也低于全国均值29.59%。这说明陕西高技术产业新产品扩张能力弱，新产品所带来的经济效益相对较低。同时也说明，陕西高技术产业后劲乏力，竞争力发展形势不容乐观。新产品销售收入在主营业务收入中的占比这一指标，不仅印证了前述计算的正确性，而且也表明了陕西高技术产业在知识利用上缺乏效率。

实际上，在两阶段DEA模型中，第一阶段(知识创造)的效率低在很大程度上决定了第二阶段(知识利用)的效率也不会高。高质量的专利是以一定数量的专利规模为基础的。专利数量规模越大，不仅从中可挑选专利投入经济转换的余地大，而且直接增加了专利转换的技术路线多样化，增加了企业的竞争力。

3.5 较低的市场化程度抑制了高技术产业交易

R&D经费分为内部经费支出与外部支出。R&D经费内部支出是指用于R&D项目活动的直接支出，以及间接用于R&D活动的管理费、服务费等，而外部支出则是指企业委托外单位或与外单位合作进行R&D活动而拨给对方的经费。因此，R&D经费的外部支出在总经费中的占比的大小能够反映一个地区在R&D活动上市场交易的规模水平，也能部分反映产业内部协作水平。然而，在这个指标上，陕西高技术产业的情况在与全国其他省市相比差距较大。仍以北京为例，北京R&D经费外部支出在总支出中的占比为12.41%，而陕西的占比数仅为2.41%，远低于全国均值(7.52%)。

实际上，有研究揭示陕西的总体市场化程度是非常靠后的。文献[7]就构建了涵盖政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织发育和法律制度环境等5个方面的市场化评价指标体系，测算了我国除台湾省外31个省市市场化程度的相对排名。1997～2009年，陕西的市场化程度在本研究所涉及的24个省市中一直排在最后。从2010年开始至今，陕西的市场化程度虽有所提升，但在全国仍然靠后。2014年陕西的市场化程度在24个省市中排在第19位[8]。一般市场化程度低，势必导致陕西高技术产业的市场交易水平不高。这是陕西高技术产业知识创造与知识利用效率低的重要外部根源。

4 结 语

多年来，陕西高技术产业的效率充满争议。通常人们认为陕西高技术产业有较高的效率，但定量计算往往又不支持这种直觉观点。为了较为合理地理解陕西高技术产业效率问题，本研究首先将高技术产业的效率分为知识创造效率和知识利用效率两个阶段，并运用两阶段DEA模型比较性地分析了陕西新技术产业在两个阶段上的相对表现。其次，在两阶段DEA模型分析的基础上，本研究进一步从陕西高技术产业本身的产业特性、规模经济、知识创造的投入产出、知识利用的效率、产业内部的市场交易水平和一般化的市场化程度等视角，较为系统、细致地分析了陕西高技术产业效率水平形成的内存根源。

两阶段DEA模型分析表明，陕西高技术产业在知识创造和知识利用两个阶段上，都缺乏效率。陕西高技术产业效率计量值低的部分原因是，陕西的航空航天占很大的比重，而航空航天产业无法象其他产业那样完全由市场充分体现出来。除此外的原因有：航空航天产业所要求的最小有效规模较大，这导致了陕西高技术企业仍处于规模偏小的不合理阶段；陕西高技术产业知识创造阶段的投入产出不足，而其中的产出不足则又进一步影响了知识利用阶段投入数量偏小、质量不高以至影响知识利用阶段的低效率；陕西高技术产业的内部市场交易不活跃、分工协作水平低和一般市场化程度低，它们是进一步导致陕西高技术产业效率双低的重要原因。

本研究主要聚焦于陕西高技术产业的效率分析，尤其是合理解释这种效率表现水平的形成机制。在这种认识基础之上，改进或提高陕西高技术产业的效率表现仍需进一步的细致工作。从改造世界必须基于合理地认识世界的视角看，本研究为进一步改进和提高的研究工作提供了一个较为合理基础。

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[7] 樊纲,王小鲁,朱恒鹏.中国市场化指数[M].北京:经济科学出版社，2011:256.

[8] 王小鲁,余静文,樊纲.中国市场化八年进程报告[J].财经,2016(11)：18-25.

Analysisofhigh-techindustryefficiencyinShaanxiprovincebasedontwo-phaseDEAmethod

CHENG Bo1，WANG Qiang2

(1.Center of Xi’an Geological Survey,China Geological Survey,Xi’an 710054,China；2.Gansu Highway Aviation Tourism Investment Group Financial Leasing Co.,Ltd.,Lanzhou 730000,China)

To analyse the efficiency of high-tech industry in Shaanxi province,the input and output process of high-tech industry is divided into two phases,knowledge creation and knowledge application.The result shows that not only the efficiency of knowledge creation,but also the efficiency of knowledge application are lower than the average level.There are some main reasons leading to this result.First,the proportation of manufacture of aircrafts and spacecrafts is close to one third in Shaanxi province,and that the economic benefit can hardly reflect through the market because of the particularity of the strategic position of manufacture of aircrafts and spacecrafts industry.Second,the minimum efficient scale of Shaanxi province is bigger to other provinces,so that the enterprise scale is too small to attain optimality.Therefore,lack of relative input from R&D leads that lack of output and poor quality in knowledge creation phase,futhermore,it leads to low efficiency in knowledge application phase.Finally,there are some external sources causing low efficiency in two phases,such as low level of activity in technological trade market and poor industry collaboration,as well as the low level of marketization degree.

high-tech industry;knowledge creation;knowledge application;data envelopment analysis (DEA)

F223

A

1004-4051(2017)10-0081-05

2017-05-20责任编辑宋菲

程波，男，山东青岛人，主要从事财务管理、矿产资源经济管理等领域的研究。