地域大中型工業企業創新資源配置效率研究

華海嶺，吳和成

（南京航空航天大學經濟與管理學院，江蘇 南京 210016）

地域大中型工業企業創新資源配置效率研究

華海嶺，吳和成

（南京航空航天大學經濟與管理學院，江蘇 南京 210016）

利用2000—2007年數據，對我國地域大中型工業企業創新資源配置效率進行評價。運用改進的DEA模型，對我國30個地區的大中型工業企業的創新投入效率進行測度，并基于測度結果，對各地區大中型工業企業的創新投入資源利用率進行分析；并給出了基于DEA的地域分類。結果顯示，我國有80%的地區其創新資源未能得到有效配置，且創新資源的利用率普遍較低。基于定量分析結果，給出了提高地域大中型工業企業創新資源配置效率的政策建議。

創新資源；配置效率；改進的DEA模型；利用率；分類

創新是一個國家、地區乃至企業持續獲取競爭力的基本前提，是保持其持續發展的基本保證。

大中型工業企業無論在經濟發展，還是在創新活動中都占有重要地位。資料顯示，2007年我國大中型工業企業科技活動人員數占全社會科技活動人員數的比重為48.46%；科學家和工程師數占全社會科學家工程師數的比重為44.77%；R&D人員全時當量占全社會R&D人員全時當量的比重為49.42%。2007年我國大中型工業企業科技活動經費籌集總額為4312.6億元，科技活動經費內部支出達到4123.7億元，R&D經費支出達2112.5億元，占主營業務收入的比重為0.81%（R&D投入強度）。2007年我國大中型工業企業R&D經費支出占全社會R&D經費支出的比重為56.94%，占2007年各類企業R&D經費支出的比重為78.77%。2007年我國大中型工業企業投入新產品開發經費為2453.3億元；新產品銷售收入為4.1萬億元，占全部大中型工業企業主營業務收入的15.7%。由此可見，我國大中型工業企業在企業創新活動中扮演著重要角色。由于創新資源的有限性，人們越來越關注創新資源的配置效率問題。本文擬研究地域大中型工業企業的創新資源配置效率問題，期望研究結論為大中型工業企業創新資源的有效配置提供一些參考。

在大中型工業企業創新資源配置方面，已有研究的視角一般集中在投入績效測度與分析方面。Guo就中國大中型工業企業四種技術獲得渠道對企業績效的直接影響及這四種渠道間的相互影響進行了分析［1］；Seok的研究得到了R&D投入對韓國制造業市場績效和市場結構具有正向影響的結論［2］；唐清泉等運用DEA方法測度了我國大中型工業企業33個行業的R&D效率，結果表明，大中型工業企業近年來R&D效率提升不明顯，高強度投入的行業并不具備顯著的效率優勢［3］；何瑋分析了我國大中型工業企業R&D經費支出對產出的影響，得到我國大中型工業企業的技術開發費用支出大致在3年左右的時間內對企業的產出產生影響等［4］。關于創新資源配置問題，譚清美從技術經濟角度對區域創新資源配置進行了分析，建議為有效配置創新資源，需要建立區域創新資源共享網絡系統［5］；陳健和何國祥通過對區域創新資源配置的驅動力分析，提出了一些增強區域創新資源配置能力的對策［6］；陳勁和陳鈺芬研究認為以全面創新投入替代研發投入來衡量企業技術創新水平將更為合理和完善［7］。

通過文獻回顧，我們可以看到，現有文獻對我國大中型工業企業創新資源配置效率的系統分析尚不多，研究的主要分析工具為計量模型或DEA模型，且文獻在運用DEA模型測度效率時，未考慮產出滯后投入這一實際情況。目前，DEA模型在效率測度方面仍具有重要價值。因此，本文將產出滯后投入這一因素納入DEA模型中，然后以此拓展的DEA模型研究我國地域大中型工業企業的創新資源配置效率問題。期望通過本研究，大致理清我國地域大中型工業企業創新資源的配置情況，為我國大中型工業企業創新資源有效配置提供依據。

1 我國地域大中型工業企業創新資源現狀分析

這里，我們基于各指標的時間序列，通過環比增長速度和平均增長速度來分析我國大中型工業企業創新投入與產出的變化規律；另外，我們設計一些指標用于分析我國大中型工業企業創新投入的變化特點（見表1）。

表1 大中型工業企業創新投入與產出環比增長速度（單位：%）

由表1可以看到，我國大中型工業企業科技活動人員數自2002年起每年均處于增長狀態，從2005年后每年環比增長速度均超過12%，8年的平均增長速度達到6.83%。科技活動經費內部支出8年間環比增長速度均超過18%，特別自2003年起每年的增幅都超過20%，8年的平均增長速度接近26%，由此表明我國大中型工業企業的創新活動越來越活躍。從事研究與開發的人員除2004年外均以較大增幅變化，8年平均增長速度接近15%。研究與發展經費內部支出的增長速度8年間平均超過29%。新產品開發經費8年的平均增長速度超過30%。這些數據說明我國大中型工業企業創新意識和創新投入強度在不斷加強。已有研究表明，企業創新活動的強度與其核心競爭力增強具有強烈的正相關。在2000—2007年的8年間，衡量創新成果的新產品產值和發明專利數均有較高的增長速度，它們的平均增長速度分別超過27%和44%。

表2 大中型工業企業創新投入強度分析（單位：%）

為進一步說明我國大中型工業企業近年的創新投入強度，我們設計下列指標進行分析（見表2）。

由表2可知，在大中型工業企業的科技活動人員中從事研究與開發的比例除2000年外，均超過40%，且處于持續遞增態勢；科技活動經費內部支出中用于研發的比重每年均超過40%，后兩年更超過50%；反映創新投入強度的科技活動經費內部支出和R&D經費內部支出占工業增加值的比重也分別在5%和2%以上；新產品開發經費占新產品產值的比重基本都在4%以上，特別后3年均超過5%。

綜上，在2000—2007年的8年間。我國大中型工業企業的創新投入和產出均處于持續的遞增態勢，且創新投入強度不斷加大。某種意義上表明，近年來，我國大中型工業企業自主創新意識不斷增強，創新能力不斷提高，表現出了良好的發展態勢。

2 效率測度指標選擇與分析樣本

基于分析的目是是測度地區大中型工業企業創新資源的配置效率，因而，可以從人員和經費兩個方面考慮創新投入。目前，描述創新人員投入的兩個基本指標為科技活動人員數和R&D人員全時當量數。科技活動人員數用以描述從事創新投入的人員規模；R&D人員全時當量用以度量創新人員投入強度和質量。科技活動經費內部支出和R&D經費內部支出這兩個財力指標，較為全面地反映創新經費投入規模，是創新評價的常用指標。創新投入的基本目的是要通過一系列的研發等活動，增加產品的科技含量，不斷推出具有市場競爭力的新產品。為此，我們考慮將新產品開發經費支出也作為創新活動的一項投入，以對應新產品的市場化。

綜上，我們認為在測度地域大中型工業企業創新投入效率時，投入指標可以選擇為：科技活動人員數；科技活動經費內部支出；R&D人員全時當量；R&D經費內部支出和新產品開發經費支出。

通常，用于描述創新產出的指標有專利，新產品產值。專利是創新活動的一個重要產出成果，盡管專利并非是創新活動產出成果的一個完美的測度指標［8］。本文分析地域大中型工業企業創新投入效率，因而，專利申請數和新產品產值這兩個指標能較為全面地反映工業企業創新產出的主要成果。專利包括發明專利、實用新型專利和外觀設計專利等3種。發明專利相對于其他兩個專利而言更能體現創新活動的成果。文獻中一般采用兩個指標，即發明專利申請數和發明專利授權數。一般說來，專利授權由于專利機構等人為因素的影響，從而由于專利授權的不確定性因素影響發明專利描述創新產出的客觀性。因此本文選取發明專利申請數作為創新活動的產出指標。企業創新活動的最終目的是獲取創新產品收益，因而，新產品產值也是用來衡量創新產出的常用指標。

由此，我們在測度地域大中型工業企業創新活動效率時，創新產出指標選擇為：發明專利申請數；新產品產值。

下文分析所用數據，來自于工業企業科技統計資料，資料所屬時間為2001—2007年，并經過適當加工而得。分析的地區為除西藏（數據缺失）外的30個省級區域。

3 評價模型

3.1 改進的效率測度模型

效率的一般定義是產出與投入比。對于多投入多產出，就不能利用單個指標的比來衡量一個綜合投入產出效率。DEA模型通過構造產出變量的線性組合與投入變量的線性組合的比值，來衡量一個具有多投入和多產出個體 （在DEA中稱為決策單元）的投入產出效率，因而此方法具有廣泛的應用性。

經典的DEA模型未考慮到產出相對于投入的滯后性，而滯后性在投入與產出活動中又客觀存在。因此，以使評價模型更好地描述實際問題，我們給出如下改進的DEA評價模型（基于投入角度）。

各決策單元的DEA值可由（1）式算得。若最優目標函數值θ*=1，且每一個，都等于零，則相應的決策單元為強DEA有效；若僅有最優目標函數值θ*=1，則相應的決策單元為弱DEA有效。這里的DEA有效在經濟上是指決策單元的綜合投入產出效率達到最大；非DEA有效是指決策單元在現有的產出水平下，部分投入過大，即部分投入未能產生效率。

3.2 投入利用率測度公式

DEA模型一個重要價值在于可以測算投入利用率。由 （1）式可以得到θ*，s－，s+，而由

計算得到ΔXj0，這里ΔXj0為第j0個決策單元輸入剩余量向量（基于現有產出）。這樣，我們就容易得到第j0個決策單元第t個投入指標的利用率：

4 結果與分析

我們利用判斷系數R2測定出創新產出滯后創新投入的期數：對于2001年的投入，兩個產出指標分別滯后0期和2期；對于2002年的投入，兩個產出指標分別滯后0期和1期；對于2003年的投入，兩個產出指標分別滯后2期和0期；對于2004年的投入，產出均未滯后；對于2005年的投入，兩個產出指標分別滯后0期和2期。

下面我們就2001—2005年30個地區創新投入效率進行測定并進行創新投入利用效率分析。

由模型（1），容易得到30個地區2001—2005年的DEA值。2001年僅有內蒙古、上海、廣東和海南等4個地區DEA有效；2002年DEA有效的地區有天津、上海、海南、重慶、寧夏和新疆等6個地區；2003—2004年天津、海南、重慶和新疆等4個地區為DEA有效；2005年DEA有效的地區有北京、天津、吉林、上海、海南和重慶等6個地區。由此可見，在30個地區中，每年至少有80%的地區其創新資源未能得到有效配置。

由公式（3），可以計算得到2001—2005年各投入指標的利用率。DEA有效的地區其創新投入的利用率均為100%。為分析方便，下面以平均利用率和極差兩個指標進行分析（見表3）。

在科技活動人員平均利用效率上，天津、上海、海南、重慶等地區均超過90%，事實上，這些地區僅有少數年份為非DEA有效；其次廣東的平均利用率接近90%；新疆超過70%，北京、浙江、福建等地則超過60%；其余地區都在50%以下，特別，山西不到10%。我們注意到，東部地區的河北、遼寧、江蘇平均利用率都在35%以下。

表3 科技活動人員平均利用率（單位：%）

從極差這一指標來看，北京、內蒙古、吉林、福建、青海、寧夏和新疆的變化幅度較大，均超過59%，說明這些地區效率波動大；除山東的極差接近50%外，其余地區均小于40%。這里有兩種情況，一種是平均利用率較高極差較小，一種是平均利用率較低極差較小。前者如天津、上海、廣東和重慶等地，后者如河北、山西、遼寧、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、四川、貴州、云南、山西和甘肅等地（見表4）。

表4 科技活動經費平均利用率（單位：%）

關于科技活動經費平均利用率，在90%以上的有天津、海南、重慶等地；在70%~80%之間的有上海、廣東兩地；在60%~70%之間的有北京、浙江、福建和新疆；其余地區都小于50%但大于20%。特別在30%以下的有內蒙古、遼寧、安徽、江西、四川、貴州、陜西等地區，主要集中在中西部地區。

從極差來看，穩定性較差的有北京、山西、吉林、上海、寧夏和新疆等地，均超過50%；相對穩定的有河北、遼寧、江蘇、安徽、河南、海南、四川、貴州等地區，均小于20%（見表5）。

表5 R&D人員平均利用率（單位：%）

在R&D人員平均利用率中，上海和海南都超過了95%；天津和廣東大于80%；在60%~70%之間的有北京、浙江、福建和新疆等地區；其余都小于50%，其中，河北、山西、遼寧、黑龍江、江西、河南、貴州、陜西和甘肅小于30%，東部地區的江蘇也小于40%。

從利用率的極差來看，內蒙古和寧夏超過80%；吉林接近80%；北京、天津和新疆超過60%；在40% ~50%之間的僅有福建；在30%~40%之間的有江西、山東、廣東、廣西和云南等地區。其余均小于30%，其中小于10%的有河北、上海、河南、湖南、海南和陜西等地區（見表6）。

表6 R&D經費平均利用率（單位：%）

在R&D經費平均利用率上，天津和海南超過90%；在80%~90%之間的有上海和重慶；浙江、福建、廣東和新疆則在60%~80%之間；超過50%而小于60%的有北京、內蒙古、廣西和寧夏等地區；其余均小于50%。特別，河北、山西、遼寧、黑龍江、江西、貴州、陜西的R&D經費平均利用率均小于30%。

從利用率的極差來看，超過80%的有吉林和青海；在70%~80%之間的有北京、寧夏和新疆；福建和重慶則在60%~70%之間；在40%~60%之間的有天津、內蒙古、上海、山東、湖南、廣東和云南等地區；特別在20%以下的有河北、遼寧和海南（見表7）。

表7 新產品開發經費平均利用率（單位：%）

關于新產品開發經費的平均利用率，超過90%的有天津、海南和新疆，其余均在80%以下。70%~ 80%的僅有上海、廣東和重慶。在50%~70%之間的有北京、內蒙古、浙江、福建、湖南、廣西、甘肅、青海和寧夏等地區。其余15個地區都小于50%，特別，山西、遼寧和陜西則小于30%。

從極差角度看，超過70%的有吉林、青海和寧夏；在60%~70%之間的有北京、上海、重慶和云南；50%~60%的有內蒙古、福建、廣東和甘肅；其余19個地區均小于50%。其中小于20%的有河北、遼寧、江蘇、海南和貴州等地區。事實上，極差在50%以上的地區其效率都處于不穩定狀態，在5年中有若干年效率很高。除海南和新疆外，極差在40%以下的地區其效率在5年間一直較低。

綜上所述，我們發現，我國地域大中型工業企業的創新資源配置效率普遍較低，即使創新資源較豐富的東部地區也不例外。在2001—2005年間，每年至少有80%的地區其DEA值小于1，即有80%的地區其創新資源未能得到充分利用，或者說，大多數地區的大中型工業企業的創新資源未能得到有效配置。

5 基于DEA模型的分類

5.1 分類步驟

就上面的計算結果來看，我國的大中型工業企業的創新投入效率普遍較低。為了更好地認識我國大中型工業企業創新投入效率地域間的差異，我們利用DEA模型，將30個地區進行分類。

基于DEA模型的決策單元的分類步驟（對于有n個決策單元的問題）：

第一步：對n個決策單元進行DEA分析，得到n1個DEA有效的決策單元，將這n1個決策單元分成一類，并將這n1個決策單元從n個決策單元集合中去掉；

第二步：對n－n1個決策單元進行DEA分析，得到n2個DEA有效的決策單元，將這n2個決策單元分成一類，并將這n2個決策單元從n－n1個決策單元集合中去掉；

第三步：重復上述過程，當余下的決策單元數不超過DEA分析中指標數的一半時停止。

分類過程中的第三步停止條件是基于這樣的考慮，即決策單元數一般不少于DEA模型分析指標的兩倍，以保證DEA分析的有效性。

5.2 分類結果

在上述分類步驟下，我們容易得到如下分類結果。

2001年分類結果：

第一類：內蒙古、上海、廣東、海南；

第二類：北京、天津、浙江、福建、山東、廣東、重慶、青海、寧夏和新疆；

第三類：遼寧，江蘇、四川和云南；

第四類：河北、山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、貴州、陜西和甘肅。

2002年分類結果：

第一類：天津、上海、海南、重慶、寧夏和新疆；

第二類：北京、福建、湖南、廣東和青海；

第三類：內蒙古、黑龍江、浙江和山東；

第四類：吉林、江蘇、湖北、廣西和云南、河北、山西、遼寧、安徽、江西、河南、四川、貴州、陜西和甘肅。

2003年分類結果：

第一類：天津、海南、重慶和新疆；

第二類：北京、內蒙古、上海、浙江、福建、廣東和寧夏；

第三類：江蘇、安徽、山東、河南、湖南、廣西、云南和青海；

第四類：河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、江西、湖北、四川、貴州、陜西和甘肅。

2004年分類結果：

第一類：天津、海南、重慶和新疆；

第二類：北京、內蒙古、上海、浙江、福建、廣東、廣西和甘肅；

第三類：江蘇、山東、河南、湖南、云南和寧夏；

第四類：河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、江西、湖北、四川、貴州、陜西和青海。

2005年分類結果：

第一類：北京、天津、吉林、上海、海南和重慶；

第二類：浙江、福建、湖南、廣東、廣西、云南和新疆；

第三類：江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、四川、甘肅和青海；

第四類：河北、山西、內蒙古、遼寧、黑龍江、貴州、陜西和寧夏。

綜合上面的分類結果，我們可以將30個地區大致分成：天津、上海、重慶、海南和新疆為一類；北京、浙江、福建和廣東為一類；江蘇、山東、河南和云南為一類；其余17個地區為一類。

6 結論與展望

本文利用改進的DAE模型，對我國“十五”期間地域大中型工業企業創新資源配置效率進行了測度。研究結論有助于大致了解我國近年地域大中型工業企業創新資源配置的基本情況。

由本文獲得的結果來看，總體上，我國地域大中型工業企業創新資源配置效率偏低，高投入未見高效率，這與文獻中的結論基本一致。東部的天津、上海和海南、北京、浙江、福建和廣東等地區的大中型工業企業；西部的重慶、新疆等地區大中型工業企業創新資源配置效率較高。東部地區的河北、江蘇、山東和遼寧；中西部地區的大多數地區大中型工業企業的創新資源配置效率較低。

盡管目前大多數地區大中型工業企業創新資源配置效率偏低，就我國目前所處的發展階段，借鑒發達國家發展經驗，我們認為：

（1）增加創新投入仍是我國大中型工業企業增強核心競爭力的必然選擇。

資料顯示，我國大中型工業企業創新投入強度與發達國家相比仍然偏低。因此，增加創新投入是我國大中型工業企業增強其核心競爭力的基本前提。通過加大創新投入強度，可以不斷提高我國大中型工業企業技術創新水平和產品的競爭力，從而為企業獲取持續競爭力提供基礎。

（2）制度是提高創新績效的必要保證。

提高創新效率，沒有制度為前提，終究難以實現。因此，我們建議加強創新資源管理措施和政策的研究。通過理論研究與實踐，設計出科學有效且具可操作性的政策措施。事實上，企業創新的每一過程都需要科學的制度安排，只有這樣，才能提高整個創新活動的績效。

（3）創新績效的提高需要創新資源的優化配置。

創新資源優化配置至今尚無完善的理論和方法。創新資源的外部配置和內部配置問題、配置方案的設計等都需要加以研究。創新資源的人力和財力資源的地區配置，由于創新環境等諸多因素的影響，理論上優化配置的資源難以形成有效的創新成果。因此，我們認為，在有利于創新資源形成創新成果的環境中，增加創新投入，比資源的分散配置更為有效。

企業創新過程復雜而多變，我們希望進一步分析清楚企業創新過程中資源消耗的大致變化路徑，從而可以較為實際地配置創新資源，這是我們下一步研究的問題。

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Efficiency of Innovative Resource Allocation for Regional Large and Medium-size Industrial Enterprises in China

Hua Hailing，Wu Hecheng
（College of Economics and Management,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China）

Using recent data,the allocation efficiency of innovative resource for regional large and medium-size industrial enterprises in China is studied.This paper measures innovation efficiency of large and medium-size industrial enterprises of 30 regions in China using improved DEA model,and analyzes utilization of innovative resource.The geographical classification is given based on the DEA efficiency.There are lower allocation efficiency of innovative resource about 80%of the areas in China，and utilization of innovative resources is generally low.This paper gives some policy proposals to improve allocation efficiency of innovative resource for large and medium-sized industrial enterprises in China,based on the results of quantitative analysis.

innovative resources；allocation efficiency；improved DEA model；utilization；classification

國家社科基金重點項目（08AJY024），教育部人文社科基金規劃項目（09YJA630066），江蘇省高校哲學社會科學研究重點項目（2010ZDIXM030），南京航空航天大學哲學社會科學基金重點項目（V0974-091）。

2010-09-03

華海嶺（1975-），女，江蘇無錫人，南京航空航天大學經濟與管理學院博士研究生；研究方向：創新管理。

G311

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（責任編輯 劉傳忠）