技術創(chuàng)新效率評價方法綜述

張玉婷 楊華領

[摘 要]基于現(xiàn)有文獻，本文梳理了測度企業(yè)技術創(chuàng)新效率的各種模型與方法，從最初的單一指標到多維度指標的運用與改進，再到二階段、三階段等模型的構建，使企業(yè)技術創(chuàng)新效率的評價得到進一步的發(fā)展和完善，但各種方法的運用，在一定程度上又存在一定的缺陷，缺乏一個普遍認可的測算指標。因此，本文在對創(chuàng)新效率各種方法的評價比較分析中，以期找到一種具有代表性、可借鑒的指標體系，更好地測算企業(yè)技術創(chuàng)新效率，進而服務于創(chuàng)新型國家發(fā)展戰(zhàn)略。

[關鍵詞]企業(yè)；技術創(chuàng)新；效率評價；綜述

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.04.039

[中圖分類號]F224-3 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2018）04-00-03

0 引 言

創(chuàng)新是推動一個國家、一個民族向前發(fā)展的重要力量，也是引領社會經(jīng)濟發(fā)展的第一動力。企業(yè)是技術創(chuàng)新的主體，技術創(chuàng)新不僅有利于企業(yè)在市場競爭中保持生機與活力，占據(jù)競爭優(yōu)勢，而且有利于企業(yè)提高經(jīng)濟效益，獲得超額利潤。企業(yè)R&D;（研究與開發(fā)）投入的多少，決定了創(chuàng)新活動的規(guī)模，R&D;績效反映創(chuàng)新活動的效果。R&D;投入或產(chǎn)出只是創(chuàng)新活動的一部分，R&D;高投入并不一定獲得高產(chǎn)出；同樣道理，R&D;高產(chǎn)出也可能以嚴重的資源浪費為代價?！吨袊行＠甓葓蟾?014》指出，盡管我國的研發(fā)經(jīng)費投入快速增長，但科技含量及創(chuàng)新水平較高的發(fā)明專利僅為17.6%，存在一定程度的創(chuàng)新資源浪費問題。

技術創(chuàng)新效率代表現(xiàn)有資源最優(yōu)利用的能力，即在一定的投入水平下產(chǎn)出最大化，或在給定的產(chǎn)出水平下投入最小化。準確、全面、客觀地測算技術創(chuàng)新效率，不僅有助于評價企業(yè)創(chuàng)新資源的使用效果，還有助于進一步探究影響企業(yè)技術創(chuàng)新效率的主要決定因素，進而服務于創(chuàng)新型國家發(fā)展戰(zhàn)略。本文通過對國內(nèi)外技術創(chuàng)新效率測算方法、模型的比較分析，以期找到一種評價企業(yè)技術創(chuàng)新效率的更具代表性的、可借鑒的指標體系。

2 技術創(chuàng)新效率測算方法概述

2.1 國外技術創(chuàng)新效率測算方法概述

創(chuàng)新效率測算一直是學術界重點關注的問題。筆者梳理現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，技術創(chuàng)新效率評價方法主要分為參數(shù)法和非參數(shù)法兩類，參數(shù)法主要以隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)分析法（SFA）為代表，非參數(shù)法以數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）為代表。

Charnes 等首次提出利用DEA方法評價各決策單元間的相對有效性，其模型簡稱CCR模型，主要是基于非參數(shù)、數(shù)學規(guī)劃框架，根據(jù)多組投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)求得總效率，即配置效率與技術效率的乘積，該法被稱為DEA有效。但此模型最大的缺陷是規(guī)模報酬不變。Banker 等基于企業(yè)技術創(chuàng)新邊際收益不確定性的事實，突破CCR模型中規(guī)模報酬不變的假設，提出BCC模型，將技術效率進一步分解為規(guī)模效率和純技術效率，更能準確地反映決策單元間的經(jīng)營管理水平。Aigner 等提出，利用橫截面數(shù)據(jù)考慮具有附加干擾項的生產(chǎn)函數(shù)的系數(shù)的最大似然估計方面，構建SFA模型估計行業(yè)效率。該模型可以系統(tǒng)測算隨機誤差對企業(yè)效率的影響，但截距本身很難通過最大似然函數(shù)進行估計，也未考慮“時間”變量，對測算結果會產(chǎn)生較大的偏誤。

其后，Mc Carty 等和Fried 等提出兩階段效率測度方法。Mc Carty 等基于輸入和輸出的第一階段DEA運動，估計了第二階段的單一方程式模型，使用第二階段回歸殘差來調(diào)整第一階段的效率分數(shù)。Fried 等通過將第二階段回歸應用于第一階段的收入（而不是徑向效率分數(shù)），擴展第二階段回歸分析的重點，通過操作環(huán)境的特征，解釋效率分數(shù)的分布。

在此基礎上，F(xiàn)ried 等將兩階段及邊界前沿方法進行延伸，構建了DEA模型和Tobit回歸相結合的三階段組合測度模型。該模型利用面板數(shù)據(jù)考慮環(huán)境差異性因素計算技術創(chuàng)新效率，雖然該模型存在僅調(diào)整投入方，未考慮統(tǒng)計噪聲及最值強制性正向調(diào)整等問題，但在當時而言，稱得上是測度技術創(chuàng)新效率的較大突破，也成為后續(xù)學者研究借鑒的基礎。之后，Avkiran 等利用非定向SBM模型替代定向BCC模型和Tobit回歸，構建了可同時調(diào)整投入與產(chǎn)出的SBM-Tobit-SBM模型，但仍需要進行正向調(diào)整。為克服正向調(diào)整問題，Tone 等提出了二次調(diào)整的方法，該法雖解決了最值正向轉(zhuǎn)化問題，但計算量大，計算結果也存在偏誤。

國外文獻在三階段基礎上，綜合運用其他模型進行組合，使企業(yè)技術創(chuàng)新效率的測度取得了較大的進展，對我國國內(nèi)學者也有很好的借鑒作用。

2.2 國內(nèi)技術創(chuàng)新效率測算方法概述

由于企業(yè)研發(fā)行為的復雜性與數(shù)據(jù)資料的限制，早期學者普遍采用研發(fā)產(chǎn)出與研發(fā)投入的比值測算創(chuàng)新效率的單一相對指標法。該方法僅能反映技術創(chuàng)新效率的某一方面，簡便易行，便于計算，但對測算結果產(chǎn)生的偏誤較大，且不適合R&D;多投入—多產(chǎn)出的情況。隨著計量方法的發(fā)展，最小二乘（OLS）回歸分析法被廣泛采用，該法主要通過估計投入要素的彈性系數(shù)，間接反映研發(fā)活動的效率情況。

之后，數(shù)學規(guī)劃法（以DEA為代表）和前沿分析方法（以SFA為代表）逐漸成為國內(nèi)學者普遍接受的技術創(chuàng)新效率測算評價方法。DEA是基于非參數(shù)的數(shù)學規(guī)劃方法，能對不同決策單元間的效率差異進行比較分析，也不需要提前設定具體函數(shù)形式。但該法也存在固有缺陷，傳統(tǒng)DEA分析法是基于參評決策單元運作環(huán)境相同，在現(xiàn)實中很難滿足這一假設。因此，在異質(zhì)環(huán)境背景下，傳統(tǒng)DEA分析法對不同決策單元之間效率水平的測度有失公平。SFA具有分離技術無效項和隨機誤差項的優(yōu)勢，同時考慮時變性和非時變性。時變性假定技術效率隨時間變化而變化，但無法準確地區(qū)分其影響是由技術變化引起的，還是由技術效率變化引起的。非時變性假定技術效率不隨時間變化而變化。不論是DEA還是SFA，都是基于靜態(tài)數(shù)據(jù)計算創(chuàng)新效率，而研發(fā)活動是一個動態(tài)發(fā)展的過程，對動態(tài)創(chuàng)新效率的測算存在缺陷。

為了克服傳統(tǒng)DEA環(huán)境同質(zhì)的問題，現(xiàn)有文獻在DEA模型框架下考慮環(huán)境因素的方法主要有一階段分析法及兩階段分析法。一階段法是確定性估計，但無法分析非有效決策單元效率的影響因素，以及無法考慮統(tǒng)計噪聲的影響。兩階段克服了一階段中事先對環(huán)境因素進行分析的缺點，可以檢測環(huán)境變量對決策單元的差異性影響，不過，該方法需提前給定影響因素的函數(shù)形式，也忽略了投入過剩及產(chǎn)出不足所產(chǎn)生的影響，可能會使參數(shù)估計偏差，對每個外部變量對效率的影響給出誤導性結論。因此，為提供更加公平合理的效率測算模型方法，三階段組合效率測度模型應運而生。

陳凱華、汪壽陽通過引入滿足平移不變性的幅度調(diào)整測度（RAM）模型與Tobit回歸相結合，構建了一個更為靈活的三階段組合效率測度模型RAM-Tobit-RAM，分析我國省域的創(chuàng)新效率，該模型利用RAM平移不變性，突破最值強制性正向調(diào)整的問題，且可以同時從投入和產(chǎn)出方向全面考慮徑向與非徑向松弛變量，利用面板Tobit回歸剔除決策單元環(huán)境差異性影響，但該模型沒有考慮統(tǒng)計噪聲影響。為了突破現(xiàn)有三階段組合效率測度模型的技術瓶頸，使決策單元既能克服環(huán)境因素與統(tǒng)計噪聲的影響，又能克服對投入—產(chǎn)出中的非正值進行最值強制性正向調(diào)整問題，陳凱華、汪壽陽 等又將RAM模型與SFA相結合構成新的三階段組合效率測度模型RAM-SFA-RAM，對我國30個省市區(qū)的大中型工業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新效率進行測算。SFA分析對松弛無效剔除環(huán)境與統(tǒng)計噪聲差異性下投入過剩與產(chǎn)出不足的影響，對調(diào)整后的投入與產(chǎn)出進行計算獲得更為可靠的測算效率。

經(jīng)典隨機前沿分析方法不能很好地對不同非效率項進行參數(shù)估計，國內(nèi)文獻大多假設非效率項分布是截斷分布或半正態(tài)分布，李小勝、張煥明基于貝葉斯隨機前沿模型和面板Tobit模型，對我國大中型企業(yè)創(chuàng)新效率進行研究，該方法在待估參數(shù)較多的情況下，有利于減少自由度的損失，也能有效地對不同非效率項分布進行參數(shù)估計，有利于對模型結果進行比較。

由于既有研究基于靜態(tài)分析視角，陳修德、梁彤纓把研發(fā)活動看作一個不斷演進的動態(tài)過程，構建了一個動態(tài)技術創(chuàng)新效率分析框架，利用動態(tài)面板數(shù)據(jù)隨機前沿模型進行動態(tài)技術創(chuàng)新效率的測算，該法放寬了一系列的假設條件，更加吻合現(xiàn)實情況，也有利于消除模型的內(nèi)生性偏誤，獲得更準確的估計結果。

另外，有學者在DEA和SFA模型的基礎上，利用其他模型進行結合測度企業(yè)技術創(chuàng)新效率。方健雯、邱永和將企業(yè)技術創(chuàng)新活動看作是由研發(fā)階段和經(jīng)營階段構成的完整的價值鏈，利用SBM網(wǎng)絡DEA模型對我國工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率和經(jīng)營效率進行測算發(fā)現(xiàn)，整體上看創(chuàng)新效率要低于經(jīng)營效率?；谥鞒煞值腟BM網(wǎng)絡DEA模型，有利于解決投入—產(chǎn)出項過多，且兩者之間高度相關影響評估結果的問題，改善評估效率。

3 技術創(chuàng)新效率測算方法比較

基于對國內(nèi)外企業(yè)技術創(chuàng)新效率測算方法的概述，對技術創(chuàng)新效率的測度與計算方法，也從最初單一相對指標法到多維度指標的運用與改進，再到階段性模型的構建，使企業(yè)技術創(chuàng)新效率測算與評價不斷發(fā)展和完善。本文對數(shù)學規(guī)劃方法及隨機前沿分析方法進行系統(tǒng)梳理，結果如表1所示。

總結現(xiàn)有文獻對三階段模型的構建主要有兩類框架。一類是Fried 等在1999年構建的僅剔除環(huán)境因素差異性影響的DEA-Tobit-DEA三階段模型。另一類是Fried 等在2002年構建的同時剔除環(huán)境差異性與統(tǒng)計噪聲差異性影響的DEA-SFA-DEA三階段模型。不同框架下的模型取決于對DEA不同形式的選擇，也不同程度地克服了不同的缺陷，得到了進一步完善。

在系統(tǒng)梳理國內(nèi)外對技術創(chuàng)新效率評價體系和測算方法的過程中，筆者發(fā)現(xiàn)，綜合運用主成分分析法、數(shù)據(jù)包絡分析法、隨機前沿分析法及動態(tài)面板數(shù)據(jù)隨機前沿模型，對企業(yè)技術創(chuàng)新效率的測度可能更為準確，利用PCA對數(shù)據(jù)指標進行降維提取幾個綜合指標反映企業(yè)技術創(chuàng)新效率，利用DEA模型、SFA模型及動態(tài)面板數(shù)據(jù)隨機前沿模型綜合考慮環(huán)境差異化、統(tǒng)計噪聲、無效項等因素，進行動態(tài)階段性分析，其計算結果更準確，測度偏誤較低。

4 結 語

縱觀國內(nèi)外文獻對企業(yè)技術創(chuàng)新效率評價的方法主要有4類：比率分析、回歸分析、數(shù)據(jù)包絡分析和隨機前沿分析。為了更準確地計算和測度企業(yè)創(chuàng)新效率，學界對以上4類方法進行綜合運用。近些年，國內(nèi)學者對技術創(chuàng)新效率評價的研究較為熱衷，在三階段的模型基礎上提出了一系列改進的測度模型，使其在指標選取和模型構建方面，都得到極大的發(fā)展和完善，取得了很多研究成果。但不論運用哪種模型，對企業(yè)創(chuàng)新效率的測度和計算結果不可避免地存在一定的缺陷與偏誤，在實際研究過程中，具體哪種方法計算結果更準確、哪種方法對企業(yè)創(chuàng)新效率的分析更有效，還需要進一步考究。

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