戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究
——以東北地區(qū)為例

齊 齊，趙樹寬，李其榮

（吉林大學(xué)管理學(xué)院，吉林長(zhǎng)春130022）

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究
——以東北地區(qū)為例

齊 齊，趙樹寬，李其榮

（吉林大學(xué)管理學(xué)院，吉林長(zhǎng)春130022）

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是引領(lǐng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量，其創(chuàng)新效率是衡量產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活力的重要指標(biāo)。在微觀視角下，結(jié)合創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)的現(xiàn)有成果，構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與模型，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，從效率、有效性、規(guī)模收益及投影分析四個(gè)方面，對(duì)東北地區(qū)150家戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行分析，結(jié)果顯示：東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率整體偏低（新材料和新能源汽車兩個(gè)產(chǎn)業(yè)最高，其余依次為光電信息、生物，節(jié)能環(huán)保企業(yè)創(chuàng)新效率最低），主要原因是技術(shù)效率偏低；超過90%的企業(yè)非DEA有效，同時(shí)，90%以上的企業(yè)呈規(guī)模報(bào)酬遞增態(tài)勢(shì)；投影分析表明，科技活動(dòng)人員和研發(fā)人員投入相對(duì)過少導(dǎo)致東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率偏低。為此，政府應(yīng)針對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)和現(xiàn)實(shí)需求出臺(tái)傾斜性政策和措施，企業(yè)則應(yīng)加大優(yōu)秀科技人才的培養(yǎng)和引進(jìn)力度，努力提升創(chuàng)新效率。

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；規(guī)模收益分析；投影分析

一、引言

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是我國(guó)為自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)行戰(zhàn)略性部署[1]、引領(lǐng)未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量[2]。近年來(lái)，全球主要經(jīng)濟(jì)體紛紛提出戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，出臺(tái)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，將新興產(chǎn)業(yè)作為經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的核心手段。2010年，我國(guó)正式頒布《國(guó)務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》，確立將培育和發(fā)展七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)作為國(guó)家重大戰(zhàn)略。目前，我國(guó)已有30余個(gè)省（市、自治區(qū)）制定發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的規(guī)劃和相應(yīng)政策[2]。2016年，中央頒布了新一輪振興東北地區(qū)等老工業(yè)基地的相關(guān)政策，東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)迎來(lái)新的機(jī)遇。在此背景下，東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)處于什么水平，創(chuàng)新效率如何，以及怎樣解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中面臨的諸多問題，成為一個(gè)重要的研究課題。

二、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)及創(chuàng)新效率研究文獻(xiàn)

當(dāng)前國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的定性研究遠(yuǎn)多于定量研究，而且在創(chuàng)新效率上的定量研究仍然相對(duì)缺乏[1]。在定量研究方法中，學(xué)者們以前經(jīng)常使用單輸入與單輸出的比率作為創(chuàng)新效率值[3]，這種方法雖然簡(jiǎn)單直觀，但影響解決多投入或多產(chǎn)出的問題，更不能分析導(dǎo)致低效率的根源。創(chuàng)新是一個(gè)復(fù)雜的過程，不能視作單一的輸入或輸出[4-5]。隨著效率計(jì)算方法的改進(jìn)，學(xué)者們開始使用前沿分析方法工具，如隨機(jī)前沿分析（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），這些工具已經(jīng)成為測(cè)量創(chuàng)新效率的主流方法[6-8]。SFA是艾格納（Aigner）等[9]提出的分析方法，其假定在輸入和輸出函數(shù)之間存在特定的關(guān)系。相比之下，DEA使用數(shù)據(jù)規(guī)劃模型來(lái)估計(jì)沒有特定函數(shù)形式的最佳實(shí)踐邊界，并且允許同時(shí)使用多個(gè)輸入和輸出對(duì)決策單元（DMU）進(jìn)行評(píng)估[5]。目前，DEA方法被廣泛應(yīng)用在效率測(cè)量領(lǐng)域[3]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)中，學(xué)者們主要從區(qū)域和產(chǎn)業(yè)兩個(gè)視角對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率開展研究，鮮有學(xué)者從企業(yè)視角進(jìn)行研究。區(qū)域視角屬于宏觀層面，黃海霞和張治河[10]基于DEA模型，測(cè)算中國(guó)28個(gè)省份及三大區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的差異性；翟華云和方芳[11]從地區(qū)科技金融發(fā)展水平角度，研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。產(chǎn)業(yè)視角屬于中觀層面，呂海萍和池仁勇[1]綜合運(yùn)用產(chǎn)出模型、相關(guān)系數(shù)和DEA（BCC）模型，對(duì)浙江省四個(gè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)量；李紅錦等[8]以LED產(chǎn)業(yè)為例，使用2008—2010年的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)測(cè)量產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)LED產(chǎn)業(yè)總體創(chuàng)新效率水平不高。有很多因素影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，比如政府補(bǔ)助[12-13]、所有權(quán)[14]、產(chǎn)學(xué)研合作模式[15-16]等。

梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究主要存在以下兩點(diǎn)不足：其一，學(xué)者主要從區(qū)域和產(chǎn)業(yè)層面對(duì)我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率開展研究，而作為創(chuàng)新主體——企業(yè)層面的研究卻很少，這導(dǎo)致我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率研究缺少堅(jiān)實(shí)的微觀基礎(chǔ)。其二，雖然部分戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)研究中對(duì)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度，但較多地使用SFA方法，鮮有學(xué)者使用DEA方法，更沒有學(xué)者使用投影分析方法探尋創(chuàng)新效率偏低的原因和改進(jìn)方案。為此，本文采用DEA方法，對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與分析，以填補(bǔ)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率研究的空白。具體而言，從效率、創(chuàng)新有效性、規(guī)模效益和投影分析四個(gè)方面對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行評(píng)價(jià)，探尋阻礙企業(yè)創(chuàng)新的因素，提出創(chuàng)新效率改進(jìn)目標(biāo)與方案，為東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)發(fā)展策略和相關(guān)政策提供針對(duì)性建議，以期提升企業(yè)創(chuàng)新效率。

三、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與模型建構(gòu)

（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

大部分學(xué)者將創(chuàng)新分為創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩部分[17-18]。一方面，通常使用研發(fā)（R&D）經(jīng)費(fèi)和人員等指標(biāo)刻畫創(chuàng)新投入[19-20]；另一方面，通常使用發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)和新產(chǎn)品銷售收入等指標(biāo)刻畫創(chuàng)新產(chǎn)出[5，21]。在文獻(xiàn)梳理的基礎(chǔ)上，結(jié)合東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)的特點(diǎn)，構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新效率指標(biāo)體系，搭建DEA分析框架，具體詳見表1。

表1 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（二）評(píng)價(jià)模型

在很多研究中都傾向于投入主導(dǎo)模型[18，22]，因?yàn)橥度胫鲗?dǎo)模型假定資源是稀缺的，解決投入的最小化問題，即在不減少產(chǎn)出數(shù)量的同時(shí)按比例減少多少投入的問題。產(chǎn)出主導(dǎo)模型則與之相反，是解決投入一定的情況下產(chǎn)出最大化的問題。

法雷爾（Farrell）[23]首次引入技術(shù)效率的系統(tǒng)測(cè)量方法，查恩斯（Charnes）等[24]在此基礎(chǔ)上開發(fā)了CCR模型，假設(shè)生產(chǎn)為恒定的規(guī)模報(bào)酬率（CRS），即企業(yè)以最佳規(guī)?；蜃钚∑骄杀具\(yùn)行。班克（Banker）等[25]在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步延伸，發(fā)展為BCC模型，該模型鑒定生產(chǎn)為可變規(guī)模報(bào)酬率（VRS）。我們選擇可變規(guī)模報(bào)酬率作為本研究的假設(shè)前提。一是由于市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和企業(yè)所面臨的競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)壓力，企業(yè)通常不會(huì)在最佳規(guī)模下運(yùn)營(yíng)；二是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有明顯的知識(shí)經(jīng)濟(jì)特征，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)尤為明顯，而該特征在一定程度上抵消了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的邊際收益遞減規(guī)律，增加了邊際收益的不確定程度。

綜上，我們選擇VRS作為假定情景，使用BCC模型，對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。假定有n個(gè)待評(píng)價(jià)的決策單元（DMU），根據(jù)投入產(chǎn)出模型，有m種要素輸入，有s種要素輸出，則對(duì)于每一個(gè)DMUj都有對(duì)應(yīng)的效率評(píng)價(jià)指數(shù)：

其中，xij是決策單元DMUj第i種要素投入量，而vi則是該決策單元第i種投入要素的權(quán)重系數(shù)；yrj是決策單元DMUj第j種產(chǎn)出總量，而ur則是該決策單元第j種產(chǎn)出要素的權(quán)重系數(shù)。

構(gòu)造CCR模型，具體而言，以所有決策單元的效率評(píng)價(jià)指數(shù)為約束，在此條件下以第j0個(gè)決策單元的效率評(píng)價(jià)值為目標(biāo)：

通過Charnes-Cooper對(duì)公式（1）進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，在此基礎(chǔ)上對(duì)公式兩端取對(duì)偶形式，最后引入剩余變量s-和松弛變量s+，以進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為兩個(gè)約束等式，得出最終的CCR模型：

通過（2）式得到最優(yōu)解θ0、λ0、s0+、s0-，即可判斷決策單元的有效性。

考慮到戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)屬于技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，企業(yè)創(chuàng)新邊際收益是不確定的，因此需要在CCR模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建BCC模型。具體而言，在公式（2）的基礎(chǔ)上引入∑λj=1，將決策單元的綜合效率進(jìn)一步分解為兩個(gè)維度，即純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

此外，本研究使用投影分析，使非DEA有效的決策單元轉(zhuǎn)換為DEA有效。具體而言，令是決策單元的原始值在前沿面上的投影，其相對(duì)于原決策單元是DEA有效的。因此，投影分析前后決策單元的原始值的改變量為，其 中，前者為投入冗余量，后者為產(chǎn)出不足量，總而言之，投影分析就是通過計(jì)算決策單元的投入冗余量和產(chǎn)出不足量，為決策單元改進(jìn)提出依據(jù)。

四、實(shí)證分析

（一）研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究基于DEA方法，使用DEA2.1軟件，對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行評(píng)價(jià)與分析。由于企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中新產(chǎn)品銷售收入和專利申請(qǐng)數(shù)量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)企業(yè)很少公布，因此本研究采用實(shí)地調(diào)研的方法，對(duì)東北地區(qū)245家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)進(jìn)行調(diào)研，收集并整理2013年企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，其中150家企業(yè)的數(shù)據(jù)有效。本研究依據(jù)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)范圍和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2012）》，將150家企業(yè)分為新能源汽車產(chǎn)業(yè)、光電信息產(chǎn)業(yè)等五個(gè)類別，具體如表2所示。

（二）效率評(píng)價(jià)

本研究使用調(diào)查整理后的企業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，分別代入BCC模型，分析東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率水平，結(jié)果詳見表3。

表2 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)

表3 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)結(jié)果

由表3可知，東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新綜合效率整體上屬于較低水平，平均為0.157。其中，新材料和新能源汽車兩個(gè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率最高，為0.194，其余依次為光電信息、生物、節(jié)能環(huán)保，其中節(jié)能環(huán)保企業(yè)創(chuàng)新效率最低，為0.091。東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)的純技術(shù)效率為0.366，低于規(guī)模效率（0.425），純技術(shù)效率偏低造成了東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率偏低。

表4 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率分類

根據(jù)DEA創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)值的大小，將企業(yè)創(chuàng)新水平分為五類，具體詳見表4。東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率為1，即DEA有效企業(yè)共有6家，占企業(yè)總數(shù)的4%；創(chuàng)新效率在0.8～1.0之間的企業(yè)為0；創(chuàng)新效率0.4～0.8表示創(chuàng)新效率一般，共有14家企業(yè)，占到總數(shù)的9.33%；創(chuàng)新效率0.2～0.4表示企業(yè)創(chuàng)新效率較差，共有15家，占到總數(shù)的10%；創(chuàng)新效率在0.2以下則說明企業(yè)創(chuàng)新效率差，共有115家，占到總數(shù)的76.67%?？傮w而言，東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的分布呈現(xiàn)金字塔結(jié)構(gòu)，即創(chuàng)新效率高的企業(yè)非常少，近90%的企業(yè)創(chuàng)新效率低于0.4，存在較大的提升空間。

（三）有效性分析

純技術(shù)效率值等于1時(shí)，表示該單元達(dá)到技術(shù)有效，即產(chǎn)出相對(duì)于投入達(dá)到最大化，其小于1時(shí)，表示該單元未達(dá)到技術(shù)有效，稱為非技術(shù)有效。與此同時(shí)，規(guī)模效率值的有效性判斷等同。當(dāng)且僅當(dāng)純技術(shù)有效和規(guī)模有效時(shí)，稱該單元為DEA有效；兩者只有一種有效時(shí)，則該單元為弱DEA有效；兩者都未有效時(shí)，則該單元為非DEA有效。根據(jù)以上判斷原則，得出東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新有效性結(jié)果，具體如表5所示。

由表5可知，東北地區(qū)150家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)中有6家DEA有效，占到總數(shù)的4.00%，其中生物和新能源汽車最多，都為2家，分別占到本產(chǎn)業(yè)企業(yè)總數(shù)的5.56%和6.45%，其余依次為光電信息、新材料和節(jié)能環(huán)保三個(gè)產(chǎn)業(yè)，分別為1、1、0家，分別占到本產(chǎn)業(yè)企業(yè)總數(shù)的2.86%、3.57%、0.00%。新能源汽車企業(yè)中DEA有效企業(yè)所占比例最高，節(jié)能環(huán)保中DEA有效企業(yè)所占比例最低。

表5 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新有效性分析

弱DEA有效企業(yè)共8家，占到總數(shù)的5.33%，而且這8家企業(yè)均為技術(shù)有效而規(guī)模無(wú)效[1]，所以企業(yè)弱DEA有效的主要原因是規(guī)模無(wú)效。所調(diào)研企業(yè)中非DEA有效企業(yè)共有136家，占調(diào)查企業(yè)總數(shù)的90.67%。總而言之，東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率存在較大改進(jìn)空間，尤其是節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)，該產(chǎn)業(yè)中沒有DEA有效的企業(yè)，絕大多數(shù)企業(yè)都為非DEA有效。

（四）規(guī)模效益分析

通過規(guī)模收益分析，可以計(jì)算企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的規(guī)模收益水平，并以此探析企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)規(guī)模效率偏低的原因。由表6可知，東北地區(qū)150家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)中，規(guī)模收益不變的企業(yè)共有7家，占所調(diào)查企業(yè)總數(shù)的4.67%，規(guī)模收益遞增的企業(yè)136家，占所調(diào)查企業(yè)總數(shù)的90.67%。即僅有4.67%的企業(yè)達(dá)到規(guī)模有效，處于最佳規(guī)模收益水平，而90.67%的企業(yè)屬于規(guī)模收益遞增狀態(tài)，說明超過90%的企業(yè)在創(chuàng)新投入方面存在提升空間。創(chuàng)新投入過少是制約企業(yè)規(guī)模效率提升的主要因素，這一點(diǎn)表現(xiàn)最為明顯的是節(jié)能環(huán)保企業(yè)，所調(diào)查的20家企業(yè)均表現(xiàn)為規(guī)模收益遞增。

表6 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新規(guī)模收益分析結(jié)果

（五）投影分析

通過投影分析，可以進(jìn)一步研究非DEA有效企業(yè)投入冗余和產(chǎn)出不足的情況，分析造成企業(yè)非DEA有效和創(chuàng)新效率偏低的根本原因。由表7可知，在調(diào)查的150家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)中有136家是非DEA有效企業(yè)，其中，科技活動(dòng)人員投入冗余的企業(yè)53家，R&D人員投入冗余的企業(yè)52家，科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入冗余的企業(yè)67家，R&D經(jīng)費(fèi)投入冗余的企業(yè)78家。因此，導(dǎo)致東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)非DEA有效的主要原因，由上文規(guī)模收益分析可知，是科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)和R&D經(jīng)費(fèi)投入冗余；規(guī)模收益分析結(jié)果顯示，目前導(dǎo)致東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率較低的主要原因是創(chuàng)新要素投入過少；通過投影分析，科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)和R&D經(jīng)費(fèi)相對(duì)冗余說明這兩個(gè)要素的投入相對(duì)過多，而科技活動(dòng)人員和R&D人員投入相對(duì)過少，造成投入要素之間的比例不合理，進(jìn)而導(dǎo)致東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率偏低。

表7 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)非DEA有效投影分析結(jié)果家

根據(jù)投影分析結(jié)果，對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)非DEA有效企業(yè)的投入產(chǎn)出進(jìn)行調(diào)整。具體而言，從投入冗余量和產(chǎn)出不足量?jī)蓚€(gè)層面，基于四個(gè)投入指標(biāo)和兩個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率改進(jìn)提出目標(biāo)和方案，如表8所示。

表8 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)非DEA有效企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出調(diào)整情況

由表8可知，所調(diào)研企業(yè)中非DEA有效企業(yè)創(chuàng)新投入平均增加幅度普遍較高，均在70%以上，這驗(yàn)證了效率分析中東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率偏低的結(jié)論，也說明其存在較大的改進(jìn)和提升空間。投入指標(biāo)調(diào)整方面，新能源汽車產(chǎn)業(yè)非DEA有效企業(yè)在科技活動(dòng)人員、R&D人員、科技經(jīng)費(fèi)和R&D經(jīng)費(fèi)上的改進(jìn)幅度高達(dá)84.27%、82.80%、92.77%和91.80%；光電信息、節(jié)能環(huán)保、生物和新材料非DEA有效企業(yè)在四個(gè)投入指標(biāo)上的改進(jìn)幅度也相對(duì)較大。產(chǎn)出指標(biāo)調(diào)整方面，盡管不同產(chǎn)業(yè)的非DEA有效企業(yè)在專利和銷售收入上的改進(jìn)幅度不同，但基本小于10%，尤其在專利申請(qǐng)數(shù)上的改進(jìn)空間更小，大多數(shù)企業(yè)改進(jìn)方向還是集中在創(chuàng)新投入方面；節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)非DEA有效企業(yè)新產(chǎn)品銷售改進(jìn)幅度最大，為12.71%。

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本研究運(yùn)用DEA方法，基于產(chǎn)業(yè)的微觀視角，對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：

1.企業(yè)創(chuàng)新效率方面

效率評(píng)價(jià)分析表明，東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新綜合效率整體處于較低水平，其中節(jié)能環(huán)保企業(yè)創(chuàng)新效率最低，依次為生物、光電信息、新材料和新能源汽車。純技術(shù)效率是東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率偏低的主要原因，這也驗(yàn)證了黃海霞和張治河[10]的研究結(jié)論。從微觀視角進(jìn)一步分析，東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的分布呈現(xiàn)金字塔結(jié)構(gòu)，近90%的企業(yè)創(chuàng)新效率低于0.4。

2.企業(yè)創(chuàng)新有效性方面

通過有效性分析，東北地區(qū)150家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)中，DEA有效、弱DEA有效和非DEA有效企業(yè)分別為6家、8家、136家，分別占調(diào)查企業(yè)總數(shù)的4.00%、5.33%和90.67%。這8家弱DEA有效企業(yè)均為技術(shù)有效而規(guī)模無(wú)效，說明東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)弱DEA有效的主要原因是規(guī)模無(wú)效。136家非DEA有效企業(yè)中節(jié)能環(huán)保企業(yè)有19家，占到產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)量的95%以上，該產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率亟需得到政府關(guān)注和政策傾斜。

3.企業(yè)規(guī)模收益方面

規(guī)模收益分析表明，東北地區(qū)150家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)中，規(guī)模收益遞增、不變和遞減的企業(yè)分別為136家、7家、7家，分別占到調(diào)查企業(yè)總數(shù)的90.67%、4.67%和4.67%。超過90%的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬遞增。因此，創(chuàng)新投入過少是造成東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)規(guī)模效率偏低的主要原因，如果企業(yè)增加適量的投入吸引資金和人才等，會(huì)帶來(lái)更大比例的產(chǎn)出增加。

4.非DEA有效企業(yè)方面

非DEA有效企業(yè)的投影分析表明，136家非DEA有效企業(yè)中，科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入冗余的企業(yè)67家，R&D經(jīng)費(fèi)投入冗余的企業(yè)78家。這說明，導(dǎo)致東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)非DEA有效的主要原因是科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)和R&D經(jīng)費(fèi)投入相對(duì)冗余。進(jìn)一步分析表明，科技活動(dòng)人員和R&D人員投入過少，R&D經(jīng)費(fèi)和科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)比例不合理，是導(dǎo)致東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)非DEA有效和創(chuàng)新效率偏低的根本原因。

（二）政策建議

根據(jù)以上對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)四個(gè)方面的分析結(jié)論，從政府、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)三個(gè)層面，提出如下改進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的政策建議：

1.政府層面

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是引導(dǎo)未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量，這些產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提升需要充分發(fā)揮政府的作用。政府應(yīng)加強(qiáng)調(diào)控和引導(dǎo)，針對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)，出臺(tái)傾斜性政策和措施；加大稅收支持力度，如技術(shù)開發(fā)準(zhǔn)備金、稅收扣除、投資抵免等間接稅收優(yōu)惠，改善戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)稅收環(huán)境；出臺(tái)人才引進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)政策，如落戶、安家費(fèi)等，降低企業(yè)引進(jìn)人才的成本，提高地區(qū)吸引人才的活力；提高對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)發(fā)明專利的獎(jiǎng)勵(lì)力度，提高企業(yè)創(chuàng)新的活力。

2.產(chǎn)業(yè)層面

依托現(xiàn)有科技園區(qū)等平臺(tái)，整合東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)、高校和科研院所，打造產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟（尤其是節(jié)能環(huán)保和新材料兩個(gè)產(chǎn)業(yè)），完善創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化平臺(tái)，縮短科技轉(zhuǎn)化周期，提升東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率。

3.企業(yè)層面

東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)并不缺乏人才和資金的投入，但存在結(jié)構(gòu)性的問題，面臨著科技活動(dòng)人員和R&D人員過少、R&D經(jīng)費(fèi)和科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)結(jié)構(gòu)不合理的問題。因此，東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)應(yīng)重點(diǎn)增加科技活動(dòng)和R&D人員數(shù)量，尤其是加大優(yōu)秀科技人才的引進(jìn)力度，加強(qiáng)科技人員培訓(xùn)以提升其科研水平，與此同時(shí)，優(yōu)化R&D經(jīng)費(fèi)和科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)比例，充分利用資金，加強(qiáng)技術(shù)引進(jìn)和改造，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的消化、吸收和再創(chuàng)新，提升企業(yè)創(chuàng)新效率。

注釋：

①由于篇幅有限，本文僅列出各產(chǎn)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新有效性的數(shù)量，未列出這8家企業(yè)的技術(shù)有效性和規(guī)模有效性數(shù)據(jù)，若需要具體數(shù)據(jù)可以與作者聯(lián)系。

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責(zé)任編輯：林英澤

Abstract：Strategic emerging industry is the important force for us to lead industrial transformation and upgrade in China；the innovation efficiency is the important indicator that can be used to measure industrial innovative vitality.From the micro angle，combining the existed fruits of innovation efficiency evaluation and with the help of DEA，the authors construct the indicator system and model of innovation efficiency evaluation of strategic emerging enterprises from such four aspects as efficiency，effectiveness，scale return，and projection analysis to analyze the innovative activities of 150 strategic emerging enterprises in northeast China.It is found that：the overall innovative efficiency in this area is low，and cause for that is the low technological efficiency；over 90%enterprises are DEA inefficient，and over 90%enterprises are on the side of scale economies；and the projection analysis shows that the less investment on science and technology related employees and R&D related employees leads to the low innovation efficiency.Based on this，the government should introduce preferential policy and countermeasures for strategic emerging industry；and the related enterprises should strengthen cultivation and introduction of excellent science and technological professionals and do their best to improve innovation efficiency.

Key words：strategic emerging industry；innovation efficiency evaluation；DEA；analysis of scale return；projection analysis

The Innovation Efficiency Evaluation of Strategic Emerging Enterprise——Taking Northeast China as the Example

QI Qi，ZHAO Shu-kuan and LI Qi-rong
（Jilin University，Changchun，Jilin130022，China）

F279.24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-8266（2017）10-0065-08

10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2017.10.008

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2017-08-15

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“規(guī)劃與公共政策實(shí)施評(píng)估的理論總結(jié)、國(guó)外經(jīng)驗(yàn)借鑒及規(guī)劃評(píng)估總體框架構(gòu)建”（71641029）；國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“高管團(tuán)隊(duì)推動(dòng)雙元性創(chuàng)新的機(jī)理研究：基于認(rèn)知差異化與認(rèn)知整合化的框架”（71602067）；教育部人文社會(huì)科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目“關(guān)系專用性投資的發(fā)生與效應(yīng)及動(dòng)態(tài)耦合機(jī)理模型研究”（14YJC630177）

齊齊（1987—），男，山東省濟(jì)寧市人，吉林大學(xué)博士研究生，主要研究方向?yàn)閯?chuàng)新管理；趙樹寬（1963—），男，吉林省長(zhǎng)春市人，吉林大學(xué)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)閯?chuàng)新管理、戰(zhàn)略管理；李其榮（1981—），男，臺(tái)灣省臺(tái)北市人，吉林大學(xué)管理學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡p元?jiǎng)?chuàng)新。