中國工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率的綜合評價與分析

吳中倫

(貴州財經(jīng)大學，貴陽　550025)

中國工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率的綜合評價與分析

吳中倫

(貴州財經(jīng)大學，貴陽550025)

〔摘要〕本文采用DEA-SBM方法對我國工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率進行了測評。研究表明，由于純技術效率水平低下，目前我國各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率普遍較低?？傮w而言，東部地區(qū)工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新呈現(xiàn)規(guī)模收益遞減趨勢，產品創(chuàng)新投入相對過剩；西部地區(qū)呈現(xiàn)規(guī)模收益遞增趨勢。技術效率和規(guī)模效應的區(qū)域差異并不明顯，純技術效率在不同地區(qū)間的差異顯著。研究結論為我國區(qū)域工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新提供政策啟示。

〔關鍵詞〕工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率SBM模型DEA

引　言

新常態(tài)經(jīng)濟發(fā)展面臨著增速放緩、經(jīng)濟結構亟需優(yōu)化升級的壓力，經(jīng)濟增長的動力逐步由要素驅動、投資驅動轉向以提質增效為核心的創(chuàng)新驅動。新舊動能轉換，供給側改革迫在眉睫。要通過供給側改革釋放新需求，創(chuàng)造新供給，不斷提高供給體系的質量和效率。企業(yè)是市場供給的主體，供給側改革的成敗取決于能否發(fā)揮好企業(yè)作為創(chuàng)新主體的主導作用，只有切實提高企業(yè)產品創(chuàng)新效率，解決好產能過剩和有效供給不足等因素造成的“供需錯位”問題，才能真正啟動內需，為新常態(tài)經(jīng)濟發(fā)展注入新的活力。

1　研究評述

在現(xiàn)有文獻中，測算與比較不同國家或地區(qū)間工業(yè)企業(yè)研發(fā)效率是當前的熱點與重要內容。國外學者在該領域的研究比較早，Perelman(1995)對經(jīng)合組織(OECD)11個成員國的八大工業(yè)部門，同時使用SFA和DEA方法測算了1970～1987年間全要素生產率，并進行了對比分析[1]。Granderson(1997)運用Malmquist生產率指數(shù)法，選取1977～1989年的數(shù)據(jù)為樣本，對美國天然氣管道運輸業(yè)的生產率變動情況進行了測算分解[2]。Kim和Han(2001)運用SFA方法，對韓國制造業(yè)1980～1994年間的全要素生產率進行分解[3]。Hashimoto和Haneda(2008)采用Malmquist生產率指數(shù)法，測算了日本醫(yī)藥業(yè)1983～1992年間研發(fā)全要素生產率[4]。J.W.B.Bos等人(2010)對歐盟制造業(yè)進行了研究，運用建模策略解釋了不同行業(yè)的技術效率差異[5]。Fernando Jiménez-Sáez等人(2011)運用DEA方法，對西班牙食品技術部門研發(fā)效率進行了分析，并提出提高研發(fā)效率的若干措施[6]。Pammolli等人(2011)通過對比歐洲和美國制藥業(yè)的研發(fā)效率發(fā)現(xiàn)，區(qū)域因素不是造成研發(fā)效率差異的主要原因[7]。

國內學者盡管對工業(yè)企業(yè)研發(fā)效率問題的研究起步較晚，但近年來取得了豐碩的成果。馮根福(2006)選取35個行業(yè)1996～2004年的數(shù)據(jù)為樣本，運用SFA法對中國工業(yè)企業(yè)的研發(fā)效率及影響因素進行了實證研究[8]。張海洋(2008)運用DEA-Tobit法對我國1995～2004年各省市大中型工業(yè)的研發(fā)效率及影響因素進行了評價[9]。黃佐钅開(2009)基于Malmquist生產率指數(shù)的分解，對長三角地區(qū)的高技術新產品開發(fā)效率進行了測度[10]。傅曉霞(2011)運用中國區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)1996～2005年的面板數(shù)據(jù)，利用SRA、SFA和DEA等方法對工業(yè)企業(yè)的研發(fā)效率進行了系統(tǒng)評價[11]。李曉燕、馮俊文(2011)運用DEA方法的基本思想，構建了新產品開發(fā)的項目規(guī)劃和決策支持理論模型[12]。許敏，謝玲玲(2012)運用DEA方法通過對2003～2010年間我國各地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新效率值的比較，探討省際工業(yè)企業(yè)技術效率差距[13]。張江雪、朱磊(2012)基于綠色增長視角，運用四階段DEA模型對我國2009年各省市工業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新效率進行了實證研究[14]。馮志軍、陳偉(2013)采用Malmquist指數(shù)法，測算了我國2001～2010年各省市大中型工業(yè)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新全要素生產率，分析了變動原因及地區(qū)差異[15]。王新紅、郝海蕾(2013)運用DEA方法從行業(yè)角度對2007～2011年間我國工業(yè)企業(yè)研發(fā)效率進行測度，大多數(shù)行業(yè)的全要素生產率增長的動力來源于技術進步[16]。屈玉閣(2015)運用Malmquist-Luenberger生產率指數(shù)測算了2005～2011年我國30個省市工業(yè)企業(yè)的研發(fā)效率[17]。

文獻分析表明，國內外對工業(yè)企業(yè)研發(fā)效率的研究成果比較豐富，但也存在一些不足之處?，F(xiàn)有文獻側重于對工業(yè)企業(yè)研發(fā)效率的研究，企業(yè)研發(fā)活動一般包括產品研發(fā)和技術研發(fā)，二者之間是有區(qū)別的。技術創(chuàng)新往往強調創(chuàng)新的內在過程特征，而產品創(chuàng)新側重于商業(yè)和設計行為，具有外在的成果特征；產品創(chuàng)新除了技術創(chuàng)新因素外，還可能包含商業(yè)創(chuàng)新和設計創(chuàng)新因素。針對企業(yè)產品創(chuàng)新效率研究的文獻很少，工業(yè)企業(yè)作為營利性組織，從產品創(chuàng)新角度研究其效率問題更有市場價值。為此，本文圍繞企業(yè)新產品開發(fā)問題，運用DEA-SBM模型探究工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率低下的原因，為打造經(jīng)濟發(fā)展新動力尋求解決思路。

2　研究方法與變量選取

2.1研究方法

DEA是應用數(shù)學規(guī)劃模型評價具有多投入多產出的“部門”或“單位”間相對有效性的非參數(shù)估計方法。比較常見的有CCR模型和BCC模型，分別用來處理生產技術的規(guī)模收益不變(CRS)和規(guī)模收益可變(VRS)假設下的決策單元(DMU)有效性問題。由于這兩種模型均為徑向DEA模型，對技術無效率程度的測量只包含了所有投入(產出)等比例縮減(增加)的部分。對無效DMU而言，其當前狀態(tài)與強有效目標值之間的差距，除了等比例改進的部分外，還包括松弛改進的部分，在效率值的測量中并未得到體現(xiàn)?；谝陨峡紤]，本文采用Tone Kaoru(2001)提出的SBM模型進行分析，以便解決徑向模型對無效率測量沒有包含松弛變量的缺陷。

SBM模型采用ρ*表示被評價決策單元的有效性，它同時從投入和產出兩個角度對無效率狀況進行測量，因此稱為非導向模型。在徑向模型中，規(guī)模效率值=CRS效率值/VRS效率值(SE=TE/PTE)。在非導向SBM模型中，通常把CRS效率值與VRS效率值的比值稱之為“規(guī)模效應”，以示區(qū)別。

假設要測量n個DMU的技術效率，記為DMUk(k=1，2，…，n)，每個DMU有m種投入要素xik(i=1，2，…，m)，q種產出yrk(r=1，2，…，q)，則第k個DMU的相對效率衡量指標ρ*可表示為：

s．t．Xλ+s-=xk

Yλ-s+=yk

(1)

λ，s-，s+≥0

其中，λ表示DMU的線性組合系數(shù)，s-、s+分別表示投入和產出的松弛變量。顯然，SBM模型(1)是非線性規(guī)劃模型，為便于理解，可以通過變換將其轉化為線性規(guī)劃模型(2)。

s．t．XΛ+S--txk=0

YΛ+S+-tyk=0

(2)

λ，s-，s+≥0

ρ∈[0，1]，ρ=1表示被評估決策單元DEA有效，ρ<1表示被評估決策單元DEA無效。SBM模型計算出的ρ值為技術效率值(TE)，可以將其分解為純技術效率(PTE)與規(guī)模效應(SE)的乘積，即技術效率(TE)=純技術效率(PTE)×規(guī)模效應(SE)。SE=1表示被評估DMU處于規(guī)模經(jīng)濟狀態(tài)，SE<1表示被評估DMU處于規(guī)模不經(jīng)濟狀態(tài)。

2.2變量選取

運用SBM模型對工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率進行測度，投入產出指標的合理使用很重要。

(1)投入指標的選取。由于對產品創(chuàng)新效率問題研究的文獻很少，本文借鑒工業(yè)企業(yè)研發(fā)效率的相關文獻中一般采用R&D人力投入和R&D資金投入的做法，選取新產品開發(fā)人員數(shù)和新產品開發(fā)經(jīng)費支出作為投入測度指標。(2)產出指標的選取。選取新產品銷售收入作為產出測度指標。一般認為，DEA分析要求DMU數(shù)是指標數(shù)的3倍以上，選取上述3個投入產出指標對中國30個省市工業(yè)企業(yè)(西藏除外)進行分析符合要求。

3　結果分析

本文以中國30個省、市、自治區(qū)的工業(yè)企業(yè)為研究對象，西藏自治區(qū)由于部分數(shù)據(jù)缺失，從研究樣本中予以剔除。運用2012～2014年的“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”為口徑，收集整理統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析，研究數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒(2013～2015)》、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒(2013～2015)》、《中國科技統(tǒng)計年鑒(2013～2015)》。

3.1工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率分析

近年來，產品市場供求關系存在嚴重的結構性失衡。一方面表現(xiàn)為中低端產品產能過剩；另一方面表現(xiàn)為高端產品供給不足。結合經(jīng)濟實際，本文選取非導向SBM模型進行效率分析，采用MaxDEA6.9軟件依次計算2012～2014年各省市工業(yè)企業(yè)的DEA效率值，結果如表1所示。

表1　2012～2014年中國各省市工業(yè)企業(yè)DEA效率值

續(xù)　　表

注：MTE-技術效率均值，MPTE-純技術效率均值，MSE-規(guī)模效應均值。

由表1所列示的各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率值的測算結果，不難發(fā)現(xiàn)如下特點：

(1)2012～2014年各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率值的3年均值只有0.584，平均水平偏低，由于本文采用非導向SBM模型測算各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的技術效率值，這一結果表明無論從投入還是產出角度分析，各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的技術效率水平普遍較低，離效率前沿面偏離較遠。在全國30個省市的工業(yè)企業(yè)中，只有上海連續(xù)3年位于前沿面；福建、河北、河南等15個省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的技術效率值低于平均水平，占省市比例的50%。其中，青海省工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的技術效率3年均值僅為0.057，產品創(chuàng)新效率遠遠落后于其他省市。

(2)從產品創(chuàng)新效率的分解情況看，純技術效率和規(guī)模效應的3年均值分別為0.704、0.874，前者低于后者，表中數(shù)據(jù)顯示，21個省市工業(yè)企業(yè)的純技術效率值低于規(guī)模效應值。其中，海南、江蘇、上海和天津的工業(yè)企業(yè)純技術效率位于DEA前沿面上；全國各省市工業(yè)企業(yè)的規(guī)模效應值均小于1，說明均存在不同程度的規(guī)模無效性問題。

(3)從連續(xù)3年的情況看，全國各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的技術效率均值依次為0.517、0.596、0.641，產品創(chuàng)新效率呈現(xiàn)逐年提高的趨勢，但產品創(chuàng)新效率水平仍然偏低。純技術效率均值和規(guī)模效應均值分別為0.666、0.703、0.743，0.823、0.882、0.885。這一方面表明與產品創(chuàng)新效率發(fā)展趨勢完全相同；另一方面也可以看出，純技術效率的年均值都小于規(guī)模效應的年均值。

綜上所述，中國各省市工業(yè)企業(yè)的產品創(chuàng)新效率普遍較低，且歷年的純技術效率均值都低于規(guī)模效應均值。由此可見，造成我國工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率低下的主要因素是純技術效率，解決這一問題的根本途徑在于不斷加強技術創(chuàng)新和制度創(chuàng)新，提高管理效率。與純技術效率相比，各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的規(guī)模效應均在0.8以上，已接近生產前沿面，提升空間不大，企業(yè)盲目地擴大規(guī)模無益于產品創(chuàng)新效率的提高。

按照東部(11個省市)、中部(9個省市)和西部(10個省市，西藏除外)的劃分方法，將全國30個省市工業(yè)企業(yè)連續(xù)3年的規(guī)模收益情況通過表2予以列示。

表2　2012～2014年中國各省市工業(yè)企業(yè)規(guī)模收益情況

注：Irs表示規(guī)模收益遞增，Drs表示規(guī)模收益遞減，Con表示規(guī)模收益不變。

表2最末一行頻次分布的具體情況為，2012～2014年東部11省市工業(yè)企業(yè)規(guī)模收益遞增、遞減、不變3種情況的頻次分布為9∶17∶7，中部9省市為12∶5∶10，西部10省市為26∶1∶3。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，東部地區(qū)大部分省市工業(yè)企業(yè)在產品創(chuàng)新方面呈現(xiàn)出規(guī)模收益遞減趨勢，從投入角度看，東部省市工業(yè)企業(yè)的產品創(chuàng)新存在投入過量問題；從產出角度看，企業(yè)產品質量不高，沒能很好地滿足市場需求，存在供需錯位問題；西部地區(qū)則完全相反，絕大多數(shù)省市工業(yè)企業(yè)規(guī)模收益遞增趨勢明顯，其中廣西、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏、新疆7個省市連續(xù)3年呈現(xiàn)規(guī)模收益遞增趨勢，展現(xiàn)出強勁的發(fā)展勢頭。企業(yè)應該加大產品創(chuàng)新投入力度的同時，切實提高純技術效率，通過創(chuàng)新不斷提高產品創(chuàng)新的投入效率。中部9個省市工業(yè)企業(yè)的產品創(chuàng)新介于東部和西部之間，要通過消化過剩產能，提高產品有效供給的質量，加快供給側結構性改革的步伐。

3.2工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率的差異性檢驗

改革開放以來，由于各地區(qū)在宏觀經(jīng)濟政策、資源稟賦等方面存在差異，工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟增長總體上呈現(xiàn)出東強西弱的特征。那么各地區(qū)工業(yè)企業(yè)的產品創(chuàng)新效率是否也存在差異呢？接下來我們將按東、中、西三大區(qū)域的劃分方法，結合表1中給出的各省市3年均值，采用多獨立樣本非參數(shù)檢驗(Kruskal-Wallis秩和檢驗)方法，分別對技術效率、純技術效率和規(guī)模效應進行統(tǒng)計檢驗，結果見表3。

表3　各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率差異性檢驗

注：*表示概率p值小于α=0.05的顯著性水平(雙尾檢驗)。

如表3所示，技術效率和規(guī)模效應的顯著性概率p的值分別為0.229、0.221，在α=0.05的顯著性水平上不存在地區(qū)差異；純技術效率的顯著性概率p=0.032，說明地區(qū)間存在顯著差異。進一步采用兩獨立樣本曼——惠特尼U(Mann-Whitney U)檢驗法，對三大地區(qū)間的純技術效率差異進行兩兩檢驗，發(fā)現(xiàn)純技術效率差異源于東部和中部(顯著性概率p=0.016)、東部和西部(顯著性概率p=0.046)，西部和中部的純技術效率差異不明顯(顯著性概率p=0.441)。由此可以推斷，各地區(qū)工業(yè)企業(yè)的產品創(chuàng)新效率與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平的關系并不顯著，但東中西三大地區(qū)工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的純技術效率存在顯著差異，東部地區(qū)的純技術效率(0.884)遠高于中西部地區(qū)。

上述檢驗結果的政策啟示在于：(1)工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率的區(qū)域差異不顯著，在一定程度上表明各地區(qū)工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平的關聯(lián)度不強，企業(yè)產品創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的促進作用尚未充分發(fā)揮出來，地方政府應該進一步推進企業(yè)產品創(chuàng)新工作，轉變工業(yè)經(jīng)濟增長方式，將企業(yè)產品創(chuàng)新真正融入到當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展當中去，逐步實現(xiàn)創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略。(2)規(guī)模效應的區(qū)域差異也不顯著，說明各地區(qū)工業(yè)企業(yè)的產品創(chuàng)新規(guī)模已接近生產前沿面，一味地追求規(guī)模擴張無助于產品創(chuàng)新效率的提高。(3)純技術效率的區(qū)域差異顯著，其政策寓意在于區(qū)域工業(yè)企業(yè)應加大產品創(chuàng)新力度，提高創(chuàng)新管理效率；國家和中西部地方政府應著力推進有利于當?shù)乜萍既瞬乓M、科技資源分配的政策體系，構筑鼓勵企業(yè)產品創(chuàng)新的制度環(huán)境，切實促進工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新，不斷縮短與東部地區(qū)的差距。

4　結　論

通過運用DEA-SBM方法對我國工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率的綜合分析與評價，結論如下。

(1)我國工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率整體水平比較低。各省市工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率連續(xù)3年的均值僅為0.584，離生產前沿面尚有41.6%的改進空間。產品創(chuàng)新效率進一步分解的結果表明，純技術效率偏低是造成產品創(chuàng)新效率低下的主要原因。這意味著加大技術創(chuàng)新和制度創(chuàng)新力度，不斷提高管理效率是提升工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率的關鍵。

(2)從各地區(qū)工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的規(guī)模收益變動情況看，東部地區(qū)總體上呈現(xiàn)規(guī)模收益遞減(Drs出現(xiàn)頻次為17)趨勢，說明東部工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新投入相對過剩，應適當調節(jié)創(chuàng)新投入，提高資源利用效率，將工業(yè)企業(yè)的發(fā)展模式逐步從依靠要素驅動、投資驅動轉向創(chuàng)新驅動；西部地區(qū)總體上呈現(xiàn)規(guī)模收益遞增(Irs出現(xiàn)頻次為26)趨勢，說明西部工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新投入相對不足，應加大產品創(chuàng)新投入力度，在增加產量的同時注意提高有效產出的質量。

(3)從區(qū)域工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率的差異性看，技術效率、規(guī)模效應的區(qū)域差異并不明顯，而純技術效率差異顯著。國家應在科技資源分配政策方面向落后地區(qū)傾斜，地方政府應該結合本地區(qū)的特點，建立有利于工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新的政策體系。

誠然，在研究過程中也存在一些不足，如目前東部工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新投入存在相對過剩問題，但究竟是哪些投入要素過剩？受篇幅所限未作深入展開；考慮到2011年國家對“規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)”統(tǒng)計口徑調整的影響，本文收集2012～2014的數(shù)據(jù)作為研究樣本，如果能夠延長研究區(qū)間，對分析工業(yè)企業(yè)產品創(chuàng)新效率的影響因素及發(fā)展趨勢將更有意義，將在后續(xù)研究中逐步完善。

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(責任編輯：王平)

Comprehensive Evaluation and Analysis on Product Innovation Efficiency of Industrial Enterprises in China

Wu Zhonglun

(Guizhou University of Finance and Economics，Guiyang 550025，China)

〔Abstract〕The product innovation efficiency of industrial enterprises in China is evaluated using DEA-SBM method.The research shows that product innovation efficiency of industrial enterprises is generally low in China’s provinces and cities because of the low level of pure technical efficiency.Overall,the product innovation in eastern industrial enterprises shows trends of diminishing return to scale,the investment of product innovation is relative surplus;the product innovation in western area shows trends of increasing return to scale.There is no obvious regional differences on technical efficiency and scale effect,and the difference of pure technical efficiency among different regions is significant.The research conclusion provides policy implications for the product innovation of regional industrial enterprises in china.

〔Key words〕industrial enterprises;product innovation efficiency;SBM model;DEA

〔中圖分類號〕F424.3

〔文獻標識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．10．013

作者簡介：吳中倫，貴州財經(jīng)大學管科學院副教授，管理學博士。研究方向：區(qū)域發(fā)展管理。

基金項目：國家社會科學基金項目“戰(zhàn)略性新興產業(yè)集群生態(tài)創(chuàng)新機理及其生態(tài)創(chuàng)新政策研究”(項目編號：14CJY002)。

收稿日期：2016—05—18