基于DEA模型的安徽省创业板上市公司技术创新效率评价

凌飞

摘要：以2016-2018年安徽省14家创业板上市公司为样本，运用DEA方法，从效率分析、投影分析和行业分析3个角度评价了上市公司的技术创新效率。实证研究结果表明：安徽省创业板上市公司技术创新效率整体波动较大且水平偏低;多数企业处在规模报酬递增阶段，存在投入冗余和产出不足的问题;新能源行业企业技术创新效率最高而新一代信息技术行业最低。最后就提高该省技术创新效率提出相关建议。

Abstract： Taking 14 GEM listed companies in Anhui province from 2016 to 2018 as samples， the paper established an investment-oriented BCC model with DEA method， and evaluated the technical innovation efficiency of listed companies from three perspectives of efficiency analysis， projection analysis and industry analysis. The empirical results show that the overall technical innovation efficiency of GEM listed companies in Anhui province fluctuates greatly and the level is low. Most enterprises are in the stage of increasing returns to scale and have problems of redundant input and insufficient output. New energy industry enterprise technology innovation efficiency is the highest and the new generation of information technology industry is the lowest. Finally， some suggestions are put forward to improve the efficiency of technological innovation in this province.

关键词：创业板;技术创新;创新效率;DEA模型

Key words： GEM;technological innovation;innovation efficiency;DEA model

中图分类号：F272.5                                      文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）19-0089-04

0  引言

技术创新是推动经济发展的动力，企业作为市场的主体，其技术創新无论对自身发展还是国家经济增长都起着重要的作用，而中小企业占我国企业总数的99%，为我国科技事业与经济的发展做出了特殊的贡献。由于大企业占据了我国大部分的融资渠道且中小企业无法与其竞争，2009年10月我国推出了创业板板块，志在解决中小企业融资难的问题。截至2019年9月30日，创业板市场共有773家上市公司，其中91%的公司属于高新技术企业，主要行业涉及节能环保、高端装备制造、生物、新一代信息技术、新能源、新材料等。

2018年世界知识产权组织发布的《全球创新指数报告》显示，中国技术专利申请量已居全球首位，在全球创新指数上排名17，较2017年提升了5个名次，说明中国的科技水平正在迅速提升，这是全国31个省市共同努力的结果。安徽省是中部地区的重要省份，近年来，该省积极融入长三角经济带，2017年成立的“合肥综合性国家科学中心”是我国第三个国家级科学中心，表明其创新实力已不容小觑，但与北京、上海等发达地区相比还有较大进步空间。创业板上市公司是区域创新生态中的重要一环，为安徽省创新事业的发展做出了巨大贡献。因此，测算安徽省创业板上市公司的技术创新效率，深度剖析企业创新活动中的短板，为激发创业板公司创新活力提供参考建议对提高安徽省乃至整个中部地区的创新能力有重要意义。

1  文献回顾

本文从以下两个方面对技术创新效率的研究进行文献梳理：第一，评价对象方面。闫俊周等[1]研究沪深A股296家新兴产业上市公司的技术创新效率，得出整体水平较低但创新总效率和纯技术效率呈缓慢增长趋势的结论。韩东林等[2]以2012-2014年“中国制造2025”上市公司相关数据为样本，发现各公司技术创新效率整体波动较大且水平偏低，存在研发资源配置不合理的问题。章泽望[5]研究了湖北省66家上市公司，从专属行业和企业股份制性质两个维度对相关企业进行技术创新效率分析，找出问题后提出相关解决方案。第二，评价方法的选择。韩东林等[2]使用DEA-CCR模型测算中国22家高技术制造业上市公司的技术创新效率，该方法的优点是研究多投入多产出问题不需构建方程且操作简单。康年等[7]将SFA和BCC模型结合构成三阶段DEA模型，它能够剔除环境等干扰因素对研究的影响。徐建中等[8]使用超效率SBM模型，该模型重视创新过程中非期望产出的存在，使研究更加严谨。

经过以上文献梳理发现，目前对于企业技术创新效率的研究多集中于某个产业或某个地区，少有研究聚焦到中小企业技术创新效率评价问题，而且对创业板上市公司的关注也相对不足。创业板企业是区域创新系统中的重要一环，为地区创新能力的提高做出了重大贡献。因此对创业板上市公司技术创新效率的测量十分有必要，它能反映创业板企業创新活动的研发状况，为其更好的发展提供参考依据。另外从文献中可以看到，DEA方法是学者们最常用的效率评测方法。故本文拟采用DEA模型，以安徽省14家创业板上市公司为例，探讨安徽省创业板上市公司的创新能力及研发现状。

2  研究方法、指标选取及数据来源

2.1 DEA模型

DEA（数据包络分析）模型是常见的效率评价模型，其中BCC模型建立在规模可变的基础上，能得出决策单元的纯技术效率和规模效率，而创业板上市公司的创新活动的边际收益具有不确定性，故本文选取BCC模型测量其技术创新效率：

在该模型中，xi、yi分别表示DMUi的投入量和产出量，s-（≧0）、s+（≧0）为松弛变量，表示投入冗余和产出不足的情况。θ为每个决策单元的效率评价指数，能直观的判断DMUi是否有效。

2.2 指标选取

为了保证技术创新效率评价结果的客观性，本文通过专家咨询法和文献分析法来总结指标。参考韩东林、肖文等[2-4]和李健英[9]的投入指标选取，以及童泽望和任治[5-6]在产出指标的选取，并且考虑到指标数据的可得性与可比性，本文最后选取研发经费投入（万元）/X1、研发经费占比（%）/X2、科研人员数量（人）/X3、科研人员占比（%）/X4作为投入指标;选取授权专利数量（件）/Y1和营业收入（万元）/Y2作为产出指标。

2.3 数据来源

本文研究对象为安徽省的创业板上市公司，截止2020年4月份，安徽省共有17家创业板上市公司。但三只松鼠等公司上市时间在2019年后，缺乏相关数据，故选择安徽省其他14家创业板上市公司的数据进行分析评价。由于2016年前部分上市公司的数据不可得，本文最后收集2016-2018年相关数据对安徽省创业板上市公司技术创新效率进行研究。报告期内公司所获专利授权数量源于国家知识产权局，其他指标数据均来源于上市公司年报和wind资讯。

3  安徽省创业板上市公司技术创新效率评价

使用DEAP2.1对数据进行分析，得到14家公司2016-2018年综合技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）、规模效率（SE）结果，见表1，其中TE=PTE*SE。

3.1 效率分析

3.1.1 综合技术效率分析

根据数据包络分析理论，当综合技术效率值（TE）为1时，表明决策单元为DEA有效，并且PTE和SE同时有效。本文研究的2016-2018年14家安徽省创业板上市公司综合技术效率分别为0.630、0.604、0.579，综合效率均不高。2016年综合技术效率为1即DEA有效的公司为5家，占公司总数的35.7%，2017和2018年DEA有效公司数量减少到4家，宏观来看变化不大。2016-2018年综合技术效率在0.4-0.8的公司分别有5家、7家、4家，分别占总体的35.7%、50.0%、28.6%;综合技术效率低于0.4的公司分别有4家、2家、5家，占比为28.6%、14.3%、35.1%。由此可知，安徽省创业板上市公司的技术创新水平较低，每年至少有65%的企业综合技术效率水平低于0.8。通过横向比较2016年以来的TE值可知，长信科技、阳光电源、国祯环保、聚隆科技连续三年均达到DEA有效，表明公司创新水平达到最佳。盛运环保由效率有效变为无效，公司技术创新能力下降严重。安科生物、荃银高科、融捷健康和科大国创这4家公司的综合技术效率都在0.4以下，说明创新水平很低。

整体来看，安徽省35.7%的创业板上市公司技术创新活动位于生产前沿面，不存在产出不足和投入冗余的问题，且处在规模收益不变阶段，是一种有效平衡状态。57.1%企业的综合技术效率处于DEA无效，且均低于0.6，可见安徽省创业板上市公司的创新水平有较大的提升空间。

3.1.2 纯技术效率分析

纯技术效率（PTE）反映企业在运营过程中的技术创新的效率状况。2016-2018年14家安徽省创业板上市公司PTE的均值为0.810、0.787、0.813，比同期TE值高。并且PTE值为1的创业板企业分别有8家、7家、8家。其中TE无效而PTE有效的创业板企业分别有3家（山河药铺、开润股份、欧普康视）、3家（山河药铺、中环环保、欧普康视）、4家（盛运环保、开润股份、欧普康视、中环环保），这些企业处于技术有效而规模无效的弱DEA有效状态，其综合技术效率未达到有效的原因主要在于公司生产规模的问题。通过比较发现，2016-2018年上市公司的纯技术效率波动小且水平较高，都保持在0.8左右。其原因可能在于安徽省创业板的上市公司基本都属于高技术型企业，公司均提出“创新驱动发展”战略，十分重视技术的创新，导致纯技术效率水平较高。

3.1.3 规模效率分析

规模效率（SE）反映企业运营过程中生产规模的效率情况。2016-2018年14家安徽省创业板上市公司SE均值分别为0.736、0.745、0.682，低于同期PTE值。2016年生产规模达到最优状态的创业板上市公司有5家，而2017、2018年为4家，其中长信科技、阳光电源、国祯环保、聚隆科技连续三年规模效率为1，说明这4家公司充分利用现有资源，生产规模达到最优状态。此外，安利股份、开润股份虽在3年内均未达到规模有效，但是都保持在较高水平，说明其生产规模与最优规模差距很小。而山河药铺、欧普康视、中环环保这三家公司规模效率较低，保持在0.5左右，说明公司生产规模很不理想，与最优规模相差甚远。规模效率未达到最佳状态的公司都处于规模收益递增阶段，建议增加创新投入，扩大生产规模获取规模报酬。

3.2 上市公司效率均值与投影分析

以上我们对2016-2018年安徽省14家创业板上市公司技术创新情况进行了横向比较分析，下面我们将三年的效率值作平均化处理，从而更全面的评价各企业技术创新效率的总体情况（见表2）。总体来说，各上市公司综合技术效率水平较低。通过比较创业板上市公司TE，PTE，SE的分布情况可得到以下结论：安徽省创业板企业PTE的差距幅度要大于SE，两者最大值均为1，但PTE最小值为0.237，相比之下SE值更为平稳;综合技术效率在0.4以下的企业，其创新水平低的原因主要在于PTE过低，这些企业提高创新效率的关键在于纯技术效率的改善;盛运环保、山河药铺、欧普康视、中环环保的PTE值较大，但TE偏低，这是因为PTE和SE二者共同决定DMU的TE值，这4家企业更需要调整公司规模，增加技术创新投入。

为了探究导致安徽省创业板上市公司DEA无效的原因，本文进行投影分析。表3列出了2016-2018年14家企业在创新活动中产出不足和投入冗余的均值。表3显示，授权专利数量和营业收入都存在产出不足情况。安科生物、荃银科技、山河药铺都处于生物领域，该领域相比于其他行业研究难度大，较难出成果，造成这三家企业的专利产出相对不足。科大国创上市于2016年，目前还处于投入阶段，发明的专利大多数还未经过国家知识产权局授权，在2016-2018年期间的授权专利数量较少。营业收入产出不足的原因可能在于生产的产品不迎合市场需求，企业必须参考市场选择技术创新的领域，生产出消费者需要的产品。投入冗余主要体现在科研人员数量上，其中安利股份、融捷健康、科大国创冗余情况最为严重，这三家企业的研发团队可能存在创新能力低的问题，需要缩减成员数量，并提高整个团队科研人员的创新能力和综合素质。整体来看，安徽省14家创业板上市公司在技术创新活动方面产出不足和投入冗余的问题较为严重，亟需提高资源配置水平以提高技术创新效率。

3.3 行业分析

通过安徽省创业板上市公司技术创新效率分析可得到一些共性，按行业属性将14家企业划分为节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料这6个行业（见表3）。表3显示，仅新能源行业企业达到DEA有效，不存在投入冗余和产出不足的情况，其他行业均未达到有效，其中新一代信息技术和生物行业的企业技术创新效率值最低，分别为0.087和0.324。新一代信息技术行业主要研究领域为人工智能、大数据、5G等，而生物行业主要致力于医药技术、细胞工程、基因工程等技术的研究，这些领域的研究难度很大，属于高投入、低产出的行业，高难度的研究现状造成其技术创新效率值偏低。节能环保行业主要攻克的是垃圾处理技术，与新材料行业类似，属于化学研究领域，发展迅速且研发难度较低，故这两个行业的综合技术效率偏高，分别为0.703和0.801。高端装备制造行业的技术创新效率总体不高，主要问题在于规模效率过低，该行业企业需调整公司规模以及研发投入额。

4  结论与建议

本文对2016-2018年安徽省14家创业板上市公司进行了效率分析、投影分析和行业分析，从这三个角度的研究中，可得出以下结论：

安徽省创业板上市公司的技术创新效率整体水平偏低且波动较大。每年最多只有5家企业达到有效，综合效率值在0.60上下波动，65%的企业创新效率值低于0.8，表明其创新水平较低，亟需提高;安徽省创业板上市公司在研发活动中存在资源配置不合理的问题。大部分企业都未达到DEA有效，存在严重投入冗余和产出不足的情况，说明这些公司创新资源投入不合理，配置程度未达到最优。并且DEA未达到有效的企业都处于规模收益递增阶段，需扩大生产规模获取规模报酬;不同行业、不同地域公司之间的技术创新效率差异较为明显。新能源、新材料、环保行业上市公司的技术创新效率较高，而新一代信息技术和生物行业的效率值很低。根据以上结论，为提升安徽省创业板上市公司技术创新效率，促进企业健康发展，本文提出以下几点建议：

首先安徽省创业板上市公司需积极引进国外及国内发达地区先进科学技术和管理模式，提高纯技术效率;扩大生产规模、加大投入力度以獲取规模报酬，提升规模效率。另外增强科研人员创新能力和创新资本转化能力，最后综合提高上市公司的技术创新水平。其次对安徽省创业板上市公司的行业技术创新效率分析后，发现新一代信息技术和生物行业效率很低。为了保证每个行业都能够健康、协调、可持续发展，必须对这两个行业给予足够重视。新一代信息技术企业需扩大生产规模，增加投入力度;生物行业也要积极改变发展方式，加大研发与专利申请的力度。

参考文献：

[1]闫俊周，杨祎.中国战略性新兴产业供给侧创新效率研究[J].科研管理，2019，40（04）：34-43.

[2]韩东林，徐晓艳，陈晓芳.“中国制造2025”上市公司技术创新效率评价[J].科技进步与对策，2016，33（13）：113-119.

[3]肖文，林高榜.政府支持、研发管理与技术创新效率——基于中国工业行业的实证分析[J].管理世界，2014（04）：71-80.

[4]熊阿珍，孟光兴.基于DEA方法的制药企业技术创新效率研究——以深沪前15位上市公司为例[J].中国新药杂志，2019，28（14）：1675-1680.

[5]童泽望.湖北省上市企业技术创新效率评价[J].统计与决策，2019，35（18）：185-188.

[6]任冶.我国制造业技术创新效率分析[J].统计与决策，2017（11）：140-142.

[7]康年，顾倩雯，宋波.基于三阶段DEA模型的国家中心城市制造企业创新效率研究[J].科技管理研究，2019，39（08）：9-14.

[8]徐建中，王曼曼，贯君.动态内生视角下能源消费碳排放与绿色创新效率的机理研究——基于中国装备制造业的实证分析[J].管理评论，2019，31（09）：81-93.

[9]李健英，慕羊.基于DEA方法的我国上市企业创新绩效研究[J].科学学与科学技术管理，2015，36（02）：111-121.