安徽省高科技企業技術創新績效研究

摘要：本文以安徽省36家高科技企業2016—2019年數據為依據，結合高科技企業的特點，建立高科技企業技術創新的研發產出階段和經濟轉化階段投入產出指標體系，進而運用雙階段DEA模型對兩階段技術創新績效進行評價，并對不同時段的創新效率進行分析比較，揭示安徽省高科技企業技術創新存在的問題，并從政府、產業和企業三方面考慮，提出提升安徽省高科技企業技術創新績效的合理建議。

關鍵詞：雙階段DEA模型;高科技企業;創新績效

一、引言

國力的增強和國際競爭力的提高的關鍵因素之一就是高新技術。近年來，我國高新技術產業發展迅速，規模不斷擴大。2019年國家高新區生產總值已達12萬億元，國家高科技企業的GDP占全國的GDP12.3%，全國高新技術企業達到22.5萬家。高科技企業需要大量的研發費用和科技型人才創造研究成果。我國高科技企業研發投入雖然持續增加，但很多企業一味增加創新投入而忽視了效率的問題，導致效率低下，弱化了創新的意義。本文將以省級層面的高科技企業作為研究對象，以安徽省為例，首先建立高科技企業技術創新績效指標體系，運用雙階段DEA模型，結合獲取的數據，對安徽省高科技企業創新績效進行分析。通過研究企業的績效創新能夠幫助企業在資源有限的情況下，使得創新投入和產出最大化，十分具有研究意義。

二、模型建立

設有n個決策單元DMUj（j=1，2，…，n），每個單元都由兩個階段組成，并且都有m個投入項和s種產出項，Xij為第j個評價單元第q（q=1，2）個階段的第i項投入，Yij為第j個評價單元第f（f=1，2）個階段的r項產出。則第p個決策單元DMU的效率值h*p可用數學模型（1）計算：

由于求解方式規劃問題過程十分繁瑣，并且可能沒有有效解，因此我們依據DEA模型進行轉換，得到第一階段評價模型的線性表達式（2）：

由于模型（2）中限制條件過多，為了便于求解，我們引入松弛變量S-ip ，S+ip可得對偶規劃式（3）：

對于公式（3），假設其最優解為λp，S-ip ，S+ip，θp，在不同條件下，評價單元DMUp的規模收益的特點如表所示：

三、實證分析

（一）指標的選取與體系構建

本文結合高科技企業特點構建高科技企業技術創新的研發產出階段和經濟轉化階段投入產出指標體系。考慮到企業在創新活動中從投入到產出有一定的時滯性，本文選擇2016年作為第一階段的投入時點，2018年作為該階段產出時點。第二階段的投入指標是第一階段的產出指標，選擇2019年為第二階段的產出時點。

（二）數據來源

本文所選取的數據主要來源于36家企業2016-2019年披露的年報，年報下載于巨潮資訊網。企業專利數在佰騰網專利檢索系統查詢。

（三）兩階段創新績效分析

根據前文構建的DEA模型，安徽省36家高科技企業研發產出階段數據基本信息如表2所示，兩階段績效結果如表3所示。

從表3可以得出如下結論：

1.在研發階段績效分析中，安徽水利、富煌鋼構、國軒高科這三個公司是績效值為1，表明這三個企業研發效率達到了DEA有效。有四家企業績效值在0.5-0.8之間，研發效率在中上水平，其余29家企業績效值在0.5以下且具體值偏低，研發效率偏低。

2.在經濟轉化績效分析中，淮北礦業和鴻路鋼構的經濟轉化效率值為1，表明這兩家企業研發效率達到了DEA有效。30家企業經濟轉化效率值在0.5-1之間，經濟轉化效率達到中上水平，其余四家企業經濟轉化效率值在0.4-0.5之間，經濟轉化效率偏低。

（四）兩階段比較分析

從表3中可以看出海螺型材、淮北礦業、富煌鋼構、恒源煤電、安科生物、皖通科技、國風塑業、融捷健康、鴻路鋼材、楚江新材、應流股份、銅陵有色共計12家公司排名取得經濟轉化階段有較大進步，說明這12家公司比較重視經濟轉化階段績效。另外還有一些公司兩階段落差較大，比如安凱客車、江淮汽車、陽光電源、長信科技等9家公司則在研發產出階段表現較好，而在經濟轉化階段排名比較靠后、退步明顯。由此可知，雖然研發產出階段是經濟轉化階段的基礎，但是研發產出階段績效高的公司在經濟轉化階段同樣可能績效退步，研發產出階段績效較低的公司也可以通過改進投資比例等等實現經濟轉化階段高績效。

（五）兩階段效率分布圖

本文根據36個高新技術企業兩階段效率績效評價結果，分別以兩階段的均值為參考數據，將技術研發效率介于[0，0.280]地區劃分為低研發效率區，技術研發效率介于[0.280，1]地區劃分為高研發效率區，經濟轉化效率介于[0，0.676]的地區劃分為低轉換效率區，經濟轉化效率介于[0.676，1]的地區劃分為高轉換效率區，則評價對象將分為高研發高轉化、低研發高轉化、低研發低轉化和高研發低轉化這四種類型，分布圖如圖1所示：

本文研究對象中，有6家高研發高轉化型企業，創新績效均表現良好，研發和轉換效率都高于均值。6家高研發低轉化型企業，研發能力強，但技術轉換能力較弱;10家低研發高轉化企業，研發能力較弱，但技術轉化能力較強。14家低研發低轉化型企業，兩階段創新績效均表現為一般或落后。高研發高轉化企業僅占研究企業的1/6，低研發低轉化企業占研究企業比率最高，為7/18，安徽省高科技上市公司技術創新績效偏低。

四、建議

結合上述分析，為有效提高安徽省高科技企業技術創新績效，本文將從以下三個方面提出建議。第一，從政府層面出發，政府應該充分發揮職能優勢，出臺相關政策扶持企業技術創新和減輕高科技企業負擔。政府積極引進人才，培育人才，為高科技企業創造良好的環境，能有效提高研發效率。第二，從產業方面出發，發展產業學研合作戰略，促進企業、高校和研究院的合作，整合技術與人才資源，提高科研成果轉化，從而提升安徽省高科技企業創新績效。第三，從企業方面出發，安徽省的高科技企業應增加企業科技人員數量與科研經費的投入，采取相關措施，對研發人員進行培訓，提高研發人員素質，提高研發效率。

參考文獻：

[1]魏巍，符洋，楊宇，楊彩鳳.基于雙階段DEA模型的湖南省高新技術產業創新績效研究[J].科技和產業，2020，20（10）：54-59.

[2]夏晶，江喜林，陳祥平.科技型中小企業技術創新基金績效評價研究——基于[3]DEA模型的實證分析[J].科技與經濟，2020，33（05）：11-15.

[3]趙樹寬，余海晴，鞏順龍.基于DEA方法的吉林省高技術企業創新效率研究[J].科研管理，2013，34（02）：36-43+104.

[4]錢文瑜，陳新國.基于DEA模型改進的我國高技術產業技術創新績效評價[J].科技管理研究，2014，34（08）：196-201.

[5]韓兵，蘇屹，李彤，萬民.基于兩階段DEA的高技術企業技術創新績效研究[J].科研管理，2018，39（03）：11-19.

[6]鄭素麗，胡一鳴.浙江省高技術產業創新效率評價與優化路徑：基于雙階段DEA方法的實證研究[J].科技管理研究，2019，39（05）：89-96.

[7]呂佳，陳萬明.基于DEA Malmquist指數的我國高技術產業創新效率分析[J].南通大學學報（社會科學版），2015，31（04）：135-141.

本文系安徽財經大學大學生科研創新基金項目研究成果，項目編號：XSKY21101

作者簡介：李佳鈺（1999——）女，漢族，安徽安慶人，安徽財經大學會計學院，2018級本科生，財務管理專業