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    我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的測(cè)度研究

    2023-11-22 16:52:41張欣
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2023年19期
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率均值要素

    張欣

    摘? ?要:提高我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力,具有推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以及引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代價(jià)值?;谖覈褪a(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)據(jù),使用傳統(tǒng)DEA模型和DEA-Malmquist模型對(duì)我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算及評(píng)價(jià)。研究發(fā)現(xiàn),中國石油石化產(chǎn)業(yè)整體的創(chuàng)新效率水平較低,呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì);國有樣本的創(chuàng)新效率均值均超過非國有樣本的創(chuàng)新效率均值;從整體上看,2012—2019年我國石油石化產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率有所降低,主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步率指數(shù)下降。

    關(guān)鍵詞:石油石化產(chǎn)業(yè);創(chuàng)新效率;DEA模型;DEA-Malmquist指數(shù)法

    中圖分類號(hào):F416.22? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號(hào):1673-291X(2023)19-0031-03

    一、研究背景

    石油石化產(chǎn)業(yè)對(duì)我國國民經(jīng)濟(jì)的影響非常巨大,地位極其重要。2021年我國石油和化工行業(yè)實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入14.45萬億元,實(shí)現(xiàn)利潤總額1.16萬億元,雙雙實(shí)現(xiàn)歷史最好成績。然而,我國石油石化產(chǎn)業(yè)一直存在低端產(chǎn)品供給過多、高端產(chǎn)品供給不足的矛盾。解決這些問題最重要的條件是提高產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率不僅是我國創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的內(nèi)在要求,也從客觀上提高了產(chǎn)品核心競(jìng)爭優(yōu)勢(shì),促進(jìn)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此,測(cè)算我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率值,分析影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率值的實(shí)際因素,提出提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平的建議具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

    通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn),創(chuàng)新效率測(cè)算的主要方法包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA非參數(shù)方法和隨機(jī)前沿方法SFA參數(shù)方法。DEA模型無須對(duì)前沿生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì),同時(shí)也不需要考慮指標(biāo)量綱及權(quán)重,比較適合用于多投入、多產(chǎn)出的對(duì)象研究。而SFA模型通常適用于對(duì)線性規(guī)劃的計(jì)算,通過構(gòu)造生產(chǎn)前沿面來計(jì)算出在一定條件下使用某種技術(shù)方法所能實(shí)現(xiàn)的最高技術(shù)水平。目前,學(xué)者分別從不同視角對(duì)創(chuàng)新效率進(jìn)行了研究。賴一飛等通過運(yùn)用超效率SBM-Malmquist模型研究發(fā)現(xiàn),我國科技創(chuàng)新效率總體水平顯著提升,其受技術(shù)進(jìn)步效率影響更大[1]。陳娜等采用三階段DEA模型發(fā)現(xiàn)我國西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率處于低水平[2]。蘭海等運(yùn)用BCC模型和Malmquist指數(shù)方法計(jì)算青海省科技創(chuàng)新綜合效率,認(rèn)為創(chuàng)新投入規(guī)模不足阻礙青海省科技創(chuàng)新效率提高[3]。任保全通過Malmquist指數(shù)法對(duì)長三角生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)存在不重視技術(shù)創(chuàng)新及生產(chǎn)率不斷降低的問題[4]。馬書剛等通過運(yùn)用DEA模型對(duì)地方區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算,發(fā)現(xiàn)規(guī)模效率的提高對(duì)創(chuàng)新效率有促進(jìn)作用[5]。周東生等通過構(gòu)建數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型與Malmquist指數(shù)對(duì)我國36家企業(yè)經(jīng)營效率進(jìn)行測(cè)度[6]。姚鳳閣等引入三階段DEA模型對(duì)石油加工企業(yè)進(jìn)行生態(tài)效率評(píng)價(jià),認(rèn)為提高企業(yè)污染物的處理能力可以提高其生態(tài)效率[7]。

    本文運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型測(cè)算我國石油石化產(chǎn)業(yè)靜態(tài)創(chuàng)新效率值,運(yùn)用基于DEA的Malmquist指數(shù)模型測(cè)算動(dòng)態(tài)創(chuàng)新效率值,并根據(jù)研究測(cè)算結(jié)果展開分析,針對(duì)提高我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率值給出具體建議。

    二、研究方法

    (一)DEA模型

    Charnes等[8]在1978年創(chuàng)建DEA模型,該模型采用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,在靜態(tài)效率評(píng)價(jià)方面使用較為廣泛。DEA模型中的BCC模型使用企業(yè)原始的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行初始效率測(cè)算,將測(cè)算出的綜合技術(shù)創(chuàng)新效率值(TE)分解為純技術(shù)效率值(PTE)和規(guī)模效率值(SE)。當(dāng)純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)都不為1時(shí),DEA無效;當(dāng)純技術(shù)效率(PTE)或規(guī)模效率(SE)為1時(shí),DEA弱有效;當(dāng)兩者都為1時(shí),DEA有效。BCC模型符合本文研究的實(shí)際情況,研究構(gòu)建的模型為DEA-BCC模型。

    (二)DEA-Malmquist指數(shù)法

    本文采用MalmquistSten[9]率先提出來的Malmquist指數(shù)法,測(cè)算我國石油石化產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)并對(duì)其進(jìn)行分解,研究影響生產(chǎn)率指數(shù)的原因和內(nèi)在機(jī)理。第一,將Malmquist指數(shù)定義為全要素生產(chǎn)率變化率(TFPch);第二,將其分解為技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)(TEch)和技術(shù)效率指數(shù)(Effch);第三,當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不變時(shí),將技術(shù)效率指數(shù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)(PEch)和規(guī)模效率指數(shù)(SEch),即:

    TFPch=TEch×Effch×=TEch×PEch×SEch(1)

    全要素生產(chǎn)率變化率(TFPch)主要用于表示t+1期與t期之間的全要素生產(chǎn)率的變化,若TFPCH大于1,表明全要素生產(chǎn)率增長;若TFPCH等于1,表明全要素生產(chǎn)率不變;若TFPCH小于1,表明全要素生產(chǎn)率降低。TEch為技術(shù)進(jìn)步率指數(shù),反映技術(shù)創(chuàng)新能力的變化,若TEch大于1,代表技術(shù)創(chuàng)新水平提高,反之為技術(shù)創(chuàng)新水平降低。Effch代表技術(shù)效率指數(shù),反映技術(shù)效率的變化,若Effch大于1,則技術(shù)效率進(jìn)步,反之代表技術(shù)效率退步。PEch代表純技術(shù)效率指數(shù),表示為純技術(shù)效率的變化,若PEch大于1,則表明純技術(shù)效率改善,若 PEch小于1,則表明純技術(shù)效率惡化;SEch為規(guī)模效率指數(shù),表明投入要素規(guī)模效應(yīng)對(duì)生產(chǎn)率的影響,若SEch大于1,代表規(guī)模效率提高,反之則為規(guī)模效率降低。

    三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

    (一)指標(biāo)選取

    1.投入變量。參考趙樹寬等[10]研究的指標(biāo)構(gòu)建,從研發(fā)性視角和生產(chǎn)性視角兩個(gè)角度去考慮創(chuàng)新投入。本文選取企業(yè)科研人員數(shù)量和企業(yè)年度科研經(jīng)費(fèi)支出總額作為企業(yè)研發(fā)性投入;選取企業(yè)年末在職員工人數(shù)和企業(yè)固定資產(chǎn)凈值作為生產(chǎn)性投入。

    2.產(chǎn)出變量。目前,多數(shù)學(xué)者將企業(yè)專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入視為企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。由于石油石化企業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入不容易獲得,本文采用企業(yè)年度專利授權(quán)數(shù)量和主營業(yè)務(wù)收入作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。

    (二)數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)缺失處理

    本研究中所需要的上市公司數(shù)據(jù)均來自于企業(yè)年報(bào)、Wind和國泰安數(shù)據(jù)庫。涉及樣本為86家上市公司,樣本數(shù)據(jù)期間為2012—2019年,本文共有688個(gè)“公司—年”觀測(cè)值。對(duì)于研究樣本中存在的部分缺失值,本文采取取平均數(shù)進(jìn)行插補(bǔ)的處理方法。

    四、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的靜態(tài)分析

    本文運(yùn)用DEAP2.1軟件分別從產(chǎn)業(yè)整體、不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)視角對(duì)我國石油石化產(chǎn)業(yè)歷年創(chuàng)新效率進(jìn)行研究,測(cè)算的效率值見表1。由于本文樣本數(shù)量較多,測(cè)算結(jié)果只列出企業(yè)歷年創(chuàng)新效率的平均值。

    綜合創(chuàng)新效率可以有效反映決策單元?jiǎng)?chuàng)新資源配置效率以及存在的提升空間。從實(shí)證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),第一,2012—2019年我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率均值都比較低,最高均值僅為2015年的0.485,最低均值年份是2013年,均值僅為0.335;第二,2012—2019年我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率均值呈現(xiàn)先上升后下降不斷往復(fù)的趨勢(shì);第三,產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率均值最低為2018年的0.505,產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率均值最低為2013年的0.620;第四,歷年國有樣本的創(chuàng)新效率均值整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),歷年非國有樣本的創(chuàng)新效率均值均低于歷年國有樣本的創(chuàng)新效率均值。

    (二)我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)分析

    下頁表2為我國石油石化產(chǎn)業(yè)整體全要素生產(chǎn)率變化歷年均值。從整體上看,我國石油石化產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)均較為穩(wěn)定,全要素生產(chǎn)率指數(shù)均值為0.966,

    2012—2019年均值下降了3.4%;技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均值和技術(shù)效率指數(shù)平均值分別下降了2.8%、0.6%,這表明我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率下降的主要原因是技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的降低;技術(shù)效率指數(shù)整體有輕微下降,下降了0.6%,其中純技術(shù)效率指數(shù)降低了2.7%,規(guī)模效率指數(shù)提高了2.1%,這在一定程度上表明我國石油石化企業(yè)創(chuàng)新資源配置水平有待提高。

    五、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    從靜態(tài)效率值來看,第一,我國石油石化產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新效率是低水平的,且呈現(xiàn)“上升—下降—上升”的趨勢(shì),且歷年創(chuàng)新效率均值波動(dòng)不大;第二,提高純技術(shù)效率是提高我國石油石化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)鍵,目前我國石油石化產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率存在較大提升空間。第三,歷年非國有樣本的創(chuàng)新效率均值均低于歷年國有樣本的創(chuàng)新效率均值。

    從動(dòng)態(tài)變化率來看,第一,歷年全要素生產(chǎn)率變化率變化不大,其主要原因來源于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的降低;第二,技術(shù)效率指數(shù)呈現(xiàn)整體輕微下降趨勢(shì),這是由于純技術(shù)效率指數(shù)降低導(dǎo)致的;第三,規(guī)模效率指數(shù)整體上是上升的,隨著產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入要素的增加,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出成果也增加,產(chǎn)業(yè)存在創(chuàng)新的規(guī)模效應(yīng)。

    (二)建議

    第一,根據(jù)研究結(jié)果可知,產(chǎn)業(yè)純技術(shù)創(chuàng)新效率仍有較大提升空間,產(chǎn)業(yè)重視技術(shù)創(chuàng)新水平的提升,比如加強(qiáng)與國內(nèi)外科研院校的合作,以提高產(chǎn)業(yè)純技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)而提高產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。第二,非國有企業(yè)應(yīng)該對(duì)創(chuàng)新生產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行調(diào)整,促使創(chuàng)新達(dá)到規(guī)模效應(yīng),以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新效率的提高。第三,企業(yè)應(yīng)提升管理水平,優(yōu)化資源配置,使創(chuàng)新資源發(fā)揮最大的效能。

    參考文獻(xiàn):

    [1]? ?賴一飛,謝潘佳,葉麗婷,等.我國區(qū)域科技創(chuàng)新效率測(cè)評(píng)及影響因素研究:基于超效率SBM-Malmquist-Tobit模型[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2021,38(13):37-45.

    [2]? ?陳娜,林軍.剝離環(huán)境因素的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià):以我國西部地區(qū)為例[J].科技管理研究,2020,40(6):93-99.

    [3]? ?蘭海,吳悅,王丹.基于DEA和Malmquist指數(shù)的青海省科技創(chuàng)新效率研究[J].科技管理研究,2021,41(17):40-46.

    [4]? ?任保全.技術(shù)創(chuàng)新、市場(chǎng)需求與石油石化產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)演變:基于江蘇上市公司的Malmquist指數(shù)法[J].常州大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2017,18(6):89-99.

    [5]? ?馬書剛,謝欣圓,吉海榮.基于DEA和Tobit模型的縣域科技創(chuàng)新效率評(píng)估及影響因素研究[J].河北企業(yè),2021(10):5-10.

    [6]? ?周東生,劉佳昕.區(qū)塊鏈概念上市公司經(jīng)營效率研究:基于DEA和Malmquist指數(shù)模型的分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐,2020(10):135-138,179.

    [7]? ?姚鳳閣,張蒙.基于三階段DEA模型的石油加工行業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)[J].中國軟科學(xué),2010(S2):266-272.

    [8]? ?Charnes A., Cooper W.W.,Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational. Research,1978,2(6):429-444.

    [9]? ?Malmquist S. Index numbers and indifference surfaces[J].Trabajos de Estatistica,1953(4):209-242.

    [10]? ?趙樹寬,余海晴,鞏順龍.基于DEA方法的吉林省高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率研究[J].科研管理,2013,34(2):36-43,104.

    [責(zé)任編輯? ?白? ?雪]

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