基于DEA模型的科技型企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效研究

唐 亮，倪爾福，侯姍姍

（阜陽師范大學(xué)a.商學(xué)院；b.馬克思主義學(xué)院，安徽阜陽236037）

關(guān)鍵字：技術(shù)創(chuàng)新；績效研究；DEA 模型

經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，消費(fèi)需求不斷升級、市場競爭日益加劇等因素推動企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，從而獲得持續(xù)的競爭優(yōu)勢。十九大報(bào)告提出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力。《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》強(qiáng)調(diào)，創(chuàng)新驅(qū)動是國家命運(yùn)所系，世界大勢所趨，發(fā)展形勢所迫。技術(shù)創(chuàng)新推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，也是企業(yè)保持競爭優(yōu)勢的根本保障[1]。技術(shù)創(chuàng)新被認(rèn)為是驅(qū)動生產(chǎn)力提升的關(guān)鍵因素［2］。企業(yè)是市場經(jīng)濟(jì)的主體，也是各類技術(shù)創(chuàng)新活動的主體。企業(yè)通過自主創(chuàng)新開發(fā)新產(chǎn)品，改進(jìn)生產(chǎn)工藝，提高生產(chǎn)經(jīng)營效率，擴(kuò)大市場份額，持續(xù)創(chuàng)造效益。技術(shù)創(chuàng)新活動成效高低，需要通過市場進(jìn)行評判，技術(shù)創(chuàng)新能力是企業(yè)價(jià)值的重要組成部分，持續(xù)有效的技術(shù)創(chuàng)新活動，有助于提高企業(yè)的核心競爭力，進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值。

技術(shù)創(chuàng)新的影響因素和經(jīng)濟(jì)后果相關(guān)研究一直是學(xué)界廣泛關(guān)注的話題，特別是技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)績效的關(guān)系研究已取得一定研究成果[3-6]。加大要素投入是提高技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵性因素，進(jìn)而提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效[7]。一般而言，企業(yè)績效會隨著技術(shù)創(chuàng)新能力的提高而上升，特別是高新技術(shù)企業(yè)更是如此，但是已有研究發(fā)現(xiàn)高新技術(shù)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力和效率低于行業(yè)平均值[8]。由此可見，對科技型企業(yè)而言，更需要關(guān)注如何合理優(yōu)化資源配置。企業(yè)的資源是有限的，如何優(yōu)化資源配置是提高有限資源利用率的關(guān)鍵[9]。

中小型科技企業(yè)受到資本、技術(shù)等方面資源的限制，如何提高有限資源的配置能力，達(dá)到投入與產(chǎn)出的效率最大化，越來越受到利益相關(guān)者的廣泛關(guān)注。本研究運(yùn)用DEA 模型，選取研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員的相對指標(biāo)作為技術(shù)創(chuàng)新投入指標(biāo)，在傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，通過因子分析法提取4個公因子作為企業(yè)創(chuàng)新績效的產(chǎn)出指標(biāo)，基于58家創(chuàng)業(yè)板上市公司2015-2017 年數(shù)據(jù)，從效率視角出發(fā)，研究中小型科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)績效的相關(guān)性。

1 相關(guān)模型與方法

1.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

數(shù)據(jù)包絡(luò)（data envelopment analysis，DEA）模型是一種用于評價(jià)同類型決策單元相對有效性的非參數(shù)方法，無須預(yù)先估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)形式，只需根據(jù)各決策單元的投入產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)即可對效率進(jìn)行相對評價(jià)，因此具有較強(qiáng)的客觀性。它主要包括CCR 模型和BCC 模型。CCR 模型主要功能是測算出決策單元技術(shù)和規(guī)模的綜合效率值或技術(shù)效率值，BCC 模型可以測算出純技術(shù)效率值，利用綜合效率值除以純技術(shù)效率值后，可據(jù)此計(jì)算出規(guī)模效率值。

規(guī)模收益不變的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型，即CCR 模型中，假設(shè)有n個部門單位（稱為“決策單元”，簡記DMU）。DMUj(j=1,2,…,n)表示第j個決策單元。評價(jià)指標(biāo)體系中，每個DMU 都含m項(xiàng)投入指標(biāo)和t項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)，他們分別表示“投入資源”和“產(chǎn)出效用”。xij表示第j個決策單元對第i種投入指標(biāo)的輸入量，yrj表示第j個決策單元對第r種產(chǎn)出指標(biāo)的輸出量。

，分別為松弛變量，ε為非阿基米德無窮小量，取值通常為10-6，均為待估參數(shù)。在CCR 模型的基礎(chǔ)之上，加入一個約束條件得到規(guī)模收益可變的DEA-BCC 模型

求解該線性規(guī)劃問題，設(shè)θ為最優(yōu)值。

（1）如果θ=1，且松弛變量全為0 時，即且，則DMU 為總體有效，即決策單元既是規(guī)模有效也是純技術(shù)有效；

（2）如果θ=1，且松弛變量不全為0 時，即或者，則DMU 為弱DEA 有效，即決策單元綜合效率有效，但是投入產(chǎn)出需要進(jìn)行一定的調(diào)整；

（3）如果θ=1，且松弛變量全不為0 時，則DMU 總體無效，表明決策單元既不是規(guī)模有效也不是純技術(shù)有效；

（4）如果∑yi=1，則決策單元規(guī)模效益不變；如果∑yi＞1，則表明決策單元規(guī)模收益遞減，該數(shù)值越大，說明該決策單元呈現(xiàn)規(guī)模收益遞減趨勢；如果∑yi<1，則表明決策單元規(guī)模收益遞增，該數(shù)值越小，說明該決策單元呈現(xiàn)規(guī)模收益遞增趨勢。

近年來，數(shù)據(jù)包絡(luò)模型及其方法應(yīng)用在技術(shù)創(chuàng)新效率和創(chuàng)新系統(tǒng)效率等方面得到進(jìn)一步的發(fā)展，擴(kuò)展和深化了DEA 模型的理論與應(yīng)用[10-12]。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入具有典型的知識經(jīng)濟(jì)特征，與傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)的邊際收益遞減規(guī)律不同，造成產(chǎn)出的企業(yè)績效有一定的不確定性。因此，本文采用投入導(dǎo)向型DEA—BCC 模型對計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入對企業(yè)績效的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率及規(guī)模報(bào)酬的變化情況進(jìn)行分析評價(jià)，并通過投影分析對非DEA 有效的企業(yè)提出改進(jìn)的目標(biāo)和方案。

1.2 因子分析法

因子分析法主要是在多變量分析中，遴選出同類指標(biāo)變量中因子載荷（信息含量）最大的指標(biāo)，其實(shí)質(zhì)是將指標(biāo)變量用少數(shù)公共因子的線性組合表示，用較少的公因子反映所有變量指標(biāo)的大部分信息[13]。本研究采用多種財(cái)務(wù)指標(biāo)建立企業(yè)績效綜合評價(jià)指標(biāo)體系，由于財(cái)務(wù)指標(biāo)較多，且指標(biāo)間存在高度線性相關(guān)性，因此可以通過提取少數(shù)公因子對財(cái)務(wù)績效指標(biāo)進(jìn)行降維處理。

2 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 樣本選取及原則

本文選取了創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的所有上市公司為樣本，研究期間為2015-2017 年連續(xù)數(shù)據(jù)，考慮到該行業(yè)的高成長性、技術(shù)更新速度快和產(chǎn)品生命周期短的特性，選擇了當(dāng)年創(chuàng)新投入和財(cái)務(wù)績效相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行研究，不考慮時間滯后性問題。數(shù)據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)如下：（1）選取2015-2017 年連續(xù)三年持續(xù)經(jīng)營的企業(yè)；（2）剔除樣本企業(yè)中數(shù)據(jù)未完全披露的上市公司。最后得到該行業(yè)58 家上市公司作為樣本，總共174 個樣本觀測值。

2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文的大部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR），部分缺失數(shù)據(jù)通過上市公司年報(bào)資料、巨潮資訊網(wǎng)、深圳證監(jiān)會交易網(wǎng)站等手工收集。數(shù)據(jù)主要通過EXCEL、SPSS24 和DEAP2.1 軟件進(jìn)行加工處理以及分析。

3 研究指標(biāo)設(shè)計(jì)

3.1 技術(shù)創(chuàng)新投入指標(biāo)

現(xiàn)有研究在衡量技術(shù)創(chuàng)新投入時，大多將研發(fā)投入作為企業(yè)最重要的技術(shù)創(chuàng)新投入，認(rèn)為研發(fā)投入是提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)保障。通過梳理文獻(xiàn)，可以進(jìn)一步將研發(fā)投入細(xì)分為研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入固然重要，但其只是影響企業(yè)績效的重要因素之一，還有包括研發(fā)人員的投入及其激勵等因素。人才是最寶貴的資源，是社會生產(chǎn)要素的核心，尤其是研發(fā)人員是企業(yè)生存發(fā)展最重要的資源。因此，相對于研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，研發(fā)人員投入對企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用更為顯著[14]。對研發(fā)投入指標(biāo)的測量通常采用絕對指標(biāo)或相對指標(biāo)，本研究在借鑒已有文獻(xiàn)[15-17]的基礎(chǔ)上，選擇研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員兩個相對指標(biāo)作為技術(shù)創(chuàng)新投入指標(biāo)，如表1。

表1 技術(shù)創(chuàng)新投入相關(guān)指標(biāo)及計(jì)算公式

3.2 企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

3.2.1 選取企業(yè)績效綜合指標(biāo)

由于非財(cái)務(wù)績效指標(biāo)數(shù)據(jù)難以量化，通常選取財(cái)務(wù)指標(biāo)評價(jià)企業(yè)績效。本文分別從盈利能力、營運(yùn)能力、償債能力以及發(fā)展能力四個方面，構(gòu)建企業(yè)績效綜合評價(jià)指標(biāo)體系，如表2。

表2 企業(yè)績效綜合評價(jià)指標(biāo)體系

3.2.2 公因子提取及命名

采用主成分分析方法計(jì)算公因子特征值、貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)91.806%，大于80%，表示可以提取4 個公因子，并且能夠反映該研究樣本所包含的原始信息，如表3。

表3 公因子方差貢獻(xiàn)

采用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，并據(jù)此對公因子變量進(jìn)行命名，如表4。因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)后的，通過旋轉(zhuǎn)使因子載荷進(jìn)一步歸類，不同的因子之間歸屬更加明晰，并且不同因子代表不同財(cái)務(wù)績效方面意義也更加明顯。根據(jù)因子載荷矩陣提取4 個因子分別表示為：

F1發(fā)展能力因子：X9、X10和X11指標(biāo)有較大載荷；F2營運(yùn)能力因子：X4、X5指標(biāo)有較大載荷；F3盈利能力因子：X1、X2、X3指標(biāo)有較大載荷；F4償債能力因子：X6、X7、X8指標(biāo)有較大載荷。

表4 旋轉(zhuǎn)成分矩陣、得分系數(shù)矩陣

3.2.3 因子得分

由回歸法得到得分系數(shù)矩陣，見表4，因子得分系數(shù)作為原始變量的權(quán)重，得出4 個公因子的計(jì)算公式。

4 分析與評價(jià)

4.1 數(shù)據(jù)指標(biāo)的處理與結(jié)果

運(yùn)用DEAP2.1 軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行DEA 評價(jià)分析，企業(yè)績效綜合評價(jià)指標(biāo)來源于因子分析法所提取出的公因子，由于DEAP2.1 軟件只能對決策單元為正數(shù)進(jìn)行計(jì)算，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要對負(fù)的公因子數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理[18]，將所得到數(shù)據(jù)指標(biāo)歸類到[0.1,1]，數(shù)據(jù)處理公式

(i=1,2,3,4;j=1,2,3,…,58)，表示第j個決策單元的第i個公因子得分。將公因子得分代入計(jì)算公式，即得到處理后的企業(yè)績效綜合指標(biāo)。使用DEAP2.1 軟件將各類型的技術(shù)創(chuàng)新投入和處理后的企業(yè)績效綜合指標(biāo)數(shù)據(jù)分別代入BCC模型投入導(dǎo)向模式，對模型進(jìn)行計(jì)算得到各企業(yè)2015-2017 年的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、規(guī)模報(bào)酬結(jié)果。

4.2 總體情況分析

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，結(jié)合上述理論，對2015-2017年的平均綜合效率、平均純技術(shù)效率和平均規(guī)模效率情況進(jìn)行分析。綜合效率是決策單元在最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模上投入與產(chǎn)出是否達(dá)到有效狀態(tài)，綜合效率值越大，說明決策單元的資源配置能力以及資源使用效率能力越大。純技術(shù)效率是決策單元在規(guī)模報(bào)酬不變的假定下，投入與產(chǎn)出的相對效率。規(guī)模效率是決策單元在現(xiàn)有的技術(shù)和管理水平下，規(guī)模和最優(yōu)規(guī)模之間的差距。2015-2017 年DEA 平均效率值如表5。

表5 2015-2017 年平均效率值

由表5 可知，我國創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)企業(yè)2015-2017 年綜合效率值整體呈穩(wěn)定趨勢，平均綜合效率由2015 年的0.481到2017 年的0.475，整體平均值0.476 處于較低水平，說明企業(yè)整體綜合效率值較低，這與樊霞等[19]、熊嬋等[20]的研究相一致。在一定程度上，說明本研究在對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化成企業(yè)績效測量上的可靠性。

2015-2017 年平均純技術(shù)效率值0.570，略高于平均綜合效率0.476，平均規(guī)模效率值0.852，說明平均綜合效率整體偏低的根本原因是由于平均純技術(shù)效率偏低制約了平均綜合效率。2015 年平均純技術(shù)效率值0.582 增長到2016 年0.607，說明創(chuàng)新型企業(yè)整體的技術(shù)和管理水平得到提高。2017 年下降到0.520，說明創(chuàng)新型制造業(yè)企業(yè)可能進(jìn)行了大規(guī)模的投資，使企業(yè)的實(shí)際技術(shù)和管理水平與企業(yè)規(guī)模不相適應(yīng)。

從整體上來看，2015-2017 年平均規(guī)模效率呈上升趨勢，與創(chuàng)業(yè)板高技術(shù)制造業(yè)企業(yè)的高投入、高成長性相符，平均規(guī)模效率較高反映了大多數(shù)高新技術(shù)企業(yè)在成長過程中對其自身規(guī)模的把控與企業(yè)整體運(yùn)營狀態(tài)步調(diào)上保持相對的一致性。

規(guī)模報(bào)酬主要劃分為三種情況，即規(guī)模報(bào)酬不變、遞增和遞減。由表6 可知，2015-2017 年規(guī)模報(bào)酬不變的企業(yè)從2015 年的5 家到2017 年的6 家，變化較小。規(guī)模報(bào)酬遞增的企業(yè)從2015 年37 家到2017 年24 家公司，整體變化較大，減少了13 家，變化比率35.14%，說明企業(yè)不斷加大規(guī)模投資或多元化發(fā)展。規(guī)模報(bào)酬遞減從2015 年16家到2017 年28 家，說明部分公司應(yīng)減少規(guī)模投資，進(jìn)而提高綜合效率，同時驗(yàn)證了該行業(yè)企業(yè)存在大規(guī)模投資活動，這與創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的高成長性以及我國實(shí)施的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略密切相關(guān)。

表6 2015-2017 年規(guī)模報(bào)酬變化

4.3 非DEA 有效性分析

由表7 可知，58 家企業(yè)中以2017 年樣本進(jìn)行有效性分析，其他以此類推。2017 年DEA 有效企業(yè)有5 家同時達(dá)到技術(shù)有效和規(guī)模有效，占比8.62%，分別是朗科科技、長信科技、銀河磁體、瑞豐光電、中際旭創(chuàng)，說明這些企業(yè)在該年不存在投入冗余和產(chǎn)出不足的現(xiàn)象。非DEA 有效一共有53 家，占比91.38%，說明當(dāng)前計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入整體效率較低，技術(shù)和管理水平整體較低，資源配置不合理，需要做較大的調(diào)整，其中非DEA 有效中技術(shù)無效且規(guī)模無效的有50 家，約占86.2%，技術(shù)有效而規(guī)模無效有3 家企業(yè)，分別是信維通信、北京君正、三環(huán)集團(tuán)，說明該行業(yè)在2017 年大部分企業(yè)都存在投入冗余或產(chǎn)出不足情況。

表7 2015-2017 年樣本有效性分布

5 小結(jié)

研究結(jié)果表明，增加研發(fā)投入，保障研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員充足是提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的基礎(chǔ)，在加大資源投入的基礎(chǔ)上，更重要的是調(diào)整投入結(jié)構(gòu)，優(yōu)化資源配置。在國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略下，企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新投入，但是沒有在根本上從規(guī)模向效益轉(zhuǎn)變。技術(shù)創(chuàng)新是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，也是一個開放的過程。除了技術(shù)本身，制度、文化、戰(zhàn)略、組織等要素都能影響企業(yè)的績效，對于不同行業(yè)的企業(yè)，要根據(jù)行業(yè)特征和自身實(shí)際情況，發(fā)揮要素間的協(xié)同作用，促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動企業(yè)全面發(fā)展。