江苏新材料企业技术创新效率的实证分析

一、 引言

2012年，国家工业和信息化部为推动材料工业转型升级，支持战略性新兴产业发展，出台了《新材料产业“十二五”发展规划》。江苏省对新材料企业的发展非常重视，2011年底，江苏省政府《“十二五”培育和发展战略性新兴产业规划》，明确江苏省将在“十二五”期间实现由新材料大省向新材料强省跨越发展。随着国家对新材料产业发展的支持力度的加强，新材料企业纷纷加大研发投入，以期在未来的市场竞争中获得竞争优势，然而，真正体现新材料企业创新竞争优势的是其创新效率。因此，正确评价新材料企业的创新效率不仅对新材料产业的创新能力具有非常重要的意义， 而且有利于更有效地配置创新资源， 更好地推动新材料产业为战略性新兴产业的发展服务具有非常重要的意义。

学术界对创新效率的评价主要采用前沿分析方法，该方法源于Farrell（1957）的数据包罗观点，然后经过演化改进形成了参数方法和非参数方法两大种类。参数方法主要包括普通最小二乘法、随机前沿分析法以及多元线性回归方法，目前最常用的参数方法是随机前沿估计法（SFA）。如张宗益等（2006）和龚雪梅等（2011）应用SFA方法从区域层面测算出我国各地区技术创新效率。韩晶（2010）应用SFA方法从产业层面分析创新效率，研究发现，我国高科技行业创新效率呈现明显改善趋势，且电子行业创新效率最高。由于参数方法测算创新效率时需要假定具体生产函数，且基本假设较为复杂，同时主观因素影响比较大。对于同一分析对象，如果选择的生产函数不同，其结果亦存在差异。针对参数估计方法存在的缺陷，学者们纷纷采用非参数分析方法，数据包罗分析（Data EnvelopmentAnalysis， DEA）方法从区域、产业和企业层面评价创新效率。李婧等（2008）和石峰（2010）利用DEA方法进行区域层面创新效率的测度。李双杰（2006）利用DEA方法测算出北京市制造业相对资源配置效率值，研究发现R&D资金和人力资源的不合理比例是影响制造业的技术创新效率的主要原因。庞瑞等（2011）则利用网络DEA方法对我国工业不同创新模式的创新效率进行了测算。Rahobisoa等（2012）应用DEA测算了法国中小企业在创新过程中的X非效率。Claudio等（2013）利用DEA测度了西班牙制造业企业技术创新效率，并分析了技术创新效率对公司绩效的影响。赵树宽（2013）利用DEA方法测度了吉林省高技术企业创新效率。

纵观已有的研究文献，针对特定产业企业技术创新效率的实证研究相对较少，到目前为止，尚未见针对新材料企业的技术创新效率的实证研究，基于此，因此，本文基于江苏省51家具有省级以上企业技术中心的企业为样本，利用DEA模型方法对新材料企业的技术创新效率进行度量，分析新材料企业创新活动中的技术有效性及规模有效性，并针对新材料企业在创新过程中存在的问题，并提出相应的政策建议。

二、 样本选择、数据与变量

1. 样本的选择及数据来源。本文以江苏省具有省级以上企业技术中心认定的企业为原始样本，选取主营业务属于新材料产业的企业，考察年份为2011年，剔除了一些数据不全的企业，又由于数据包络分析方法要求决策单元中不能存在负值，将决策单元中出现0的企业剔除，最后的研究样本包括51家企业，数据来源于江苏企业技术中心评价数据。

2. 投入和产出变量的界定。企业技术创新效率受到各方面的影响，本着科学性、目的性、可比性、可操作性和系统性原则，对投入指标和产出指标进行系统分类。由于我国新材料产业存在的问题主要集中在人才匮乏、投融资不足、技术创新能力不强、成果转化率低等问题上，因此，我们主要从R&D资金和人力资源两个各方面来考虑投入指标。与此同时，由于创新是一个积累过程，考虑到创新绩效的滞后效应，所以我们在研发资金投入方面选择两个指标，即“当年研发投入占总销售收入的比重”和“前一年研发投入占总销售收入的比重”。人力资源投入方面我们选择“当年企业研究与试验发展人员数占全部员工数的比重（=当年企业研究与试验发展人员数/全部员工数）”。

在考虑产出指标时，我们同时考虑技术创新的直接绩效和间接绩效。其中直接绩效采用“当年新产品销售率（=当年新产品销售收入/企业总销售收入）”“当年新产品利润率（=当年新产品销售利润/当年企业总利润）”来度量。间接绩效主要是指技术积累效益，主要表现在专利申请量，因此我们采用“当年被受理的专利数申请数（项）”，具体如表1所示。

三、 实证结果分析

我们利用DEAP2.1软件对2011年江苏省51家新材料企业的创新效率进行测度，得到新材料企业的综合效率，纯技术效率，规模效益以及有效性 。

1. 综合效率分析。从综合效率的平均值来看新材料企业的整体创新效率不高，只达到67.5%，根据综合效率的分解结果，规模效率偏低制约了综合效率的提高。2011年51家新材料公司的平均规模效率为79.4%，明显小于纯技术效率83%。图1为总体样本综合效率的分布图，从图中总体分布来看，企业创新的综合效率分布波动性比较大，说明新材料企业间技术创新效率差距比较大。其中DEA有效决策单元占到17.65%，弱有效决策单元占比为11.76%，而64.71%的新材料企业创新效率低于80%，说明整体上新材料行业的创新效率还有很大的提升空间。

2. 纯技术效率分析。2011年51家新材料企业的平均纯技术效率值为83%，整体上表现良好，说明新材料企业的整体管理水平和技术创新表现良好。大多数公司纯技术效率表现良好，整体分布的波动性不大，其中有60.78%的新材料企业纯技术效率高于80%，而且纯技术效率值为1企业占比高达33.33%。因此，从总体看来，2011年新材料企业技术创新效率比较高，企业提高了技术水平和管理水平，对技术创新综合效率的贡献度比较大。但是我们也应该注意到，39.22%的企业的创新的纯技术效率之还低于80%，说明这些企业的管理水平和技术水平还有待提高。

3. 规模效率分析。2011年新材料企业的规模效率的平均值为79.4%，整体上不如纯技术效率表现良好，从而导致综合效率差强人意。62.75%的新材料企业的规模效率值大于80%，其中有29.41%的企业规模效率值分布在90%～99.99%之间，而且有10家企业的生产规模已经达到最优状态。从规模效率的分布图（见图2）来看，由于新材料企业整体分布的波动性比较大，从而导致整体平均值不高，进而制约了企业综合效率的提高。从规模效率的进一步分析来看，实际规模与最优生产规模的差距比较大，有76.47%的企业规模报酬为规模报酬递增，表明这些企业应该继续扩大企业规模，提高规模效率，从而促进综合效率的提高。而只有3家企业的规模报酬处于递减阶段，说明这三家企业在创新过程企业规模过大，从而导致资源利用效率较低。

4. 投影分析。投影分析，主要是针对非DEA有效决策单元投入冗余和产出不足的分析，是从企业具体的投入—产出指标来分析企业创新效率的受制因素，从而为企业下一步创新提供具体可行的指导。从产出角度来看，表2为非DEA有效企业创新产出需要提高的幅度，其中有50.98%的企业产出不足主要是集中第二项指标即新产品利润率偏低，新产品利润率平均改进幅度高达20.72%，表明新材料企业在创新过程中创新产品的市场转化率比较低，创新产品或创新工艺没有实现经济效益，从而导致企业由新产品利润率不足而引起创新效率不高。

投入松弛变量方面，非DEA有效企业的每项投入指标冗余度见表3，从表中我们可以看出，每家企业的三项指标都存在投入冗余，但是X1的投入冗余比较大，整体平均高达-7.12%，X2、X3的投入冗余平均值分别为-1.42%、-1.5%。X1反映的是研发人员投入比例，说明整体上企业的研发人员投入冗余比例相对来说较高，X2、X3分别代表2011年和2010年研发经费投入比例，从整体来看，研发资金的投入冗余比较平稳，2010年投入冗余度要高于2011年。总体看来，人员投入冗余是导致企业非DEA有效地主要原因，当然资金投入冗余也在一定程度上造成企业的非DEA有效，研发的资金和人员投入比例不合理。

四、 结论和建议

本文运用DEA中C2R、BC2模型，以企业研发人员、研发投入和滞后一期的研发投入为投入指标，新产品销售率、新产品利润率和专利数申请数为产出指标，对江苏省具有省级以上企业技术中心的新材料企业的技术创新进行实证分析。研究结果发现：（1）2011年江苏省新材料行业企业的创新综合效率整体水平不高。从综合效率分解来看，相比于整体平均规模效率，企业整体平均纯技术效率表现良好，综合效率不高主要是由企业规模效率不足引起的，绝大部分企业的规模处于规模报酬递增阶段，需要扩大企业规模，从而实现规模报酬，促进总体创新效率的提高。（2）新材料行业企业间技术创新效率的差距比较明显，综合效率值分布的波动性比较大。说明新材料行业企业在实际创新过程中，各企业创新绩效参差不齐，一方面是由于高技术行业技术创新不确定性导致，另一方面，由于新材料行业作为新兴行业，各企业间综合实力和创新能力差距还比较大。（3）新材料企业的新产品利润率比较低，技术创新的市场效益不明显，同时由于创新人员和资金投入比例不合理，研发人员投入冗余度较高，从而导致企业的创新效率低下。

为进一步提高新材料企业的技术创新效率，根据研究结果我们提出以下建议：（1） 对于技术创新规模效率较低的企业，如果企业处于规模报酬递增阶段，应该扩大企业生产规模；如果出于规模报酬递减阶段，企业应该减小企业规模，从而提高企业规模效率，优化资源配置，提高企业的创新综合效率。（2）提高新材料企业技术创新成果的市场转化率，实现企业创新工艺和创新产品的市场效益，政府可通过加强新材料产业创新成果市场转化的引导，提高新材料企业的创新效益，促进新材料行业的健康发展。（3）注重创新资源的配置，优化研发投入资金和人员的比例结构，提高企业的创新效率。建立以企业为中心、产学研相结合的自主创新体系，实现企业、高校、科研院所等相结合，构建新材料产业的区域创新网络，提高企业的创新能力。（4）促进新材料产业集群的建立和发展，提高行业的整体创新能力。以区域特色为依据，因地制宜，建立新材料产业集群，促进产业集群内部交流和合作，打破企业创新过程中的技术瓶颈，从而提高新材料产业的创新能力和核心竞争力。

参考文献：

1. 张宗益，周勇，钱灿.基于SFA模型的我国区域技术创新效率的实证研究.软科学，2006，（2）：125-128.

2. 龚雪媚，汪凌勇，董克.基于SFA方法的区域技术创新效率研究.科技管理研究，2011，（16）：57-62.

3. 韩晶.中国高技术产业创新效率研究——基于SFA方法的实证分析.科学学研究，2010，28（3）：467-472.

4. 李婧，谭清美，白俊红.中国区域创新效率的实证分析——基于省际层面板数据及DEA方法.系统工程，2008，26（12）：1-7.

5. 石峰.基于省际面板数据及DEA的区域创新效率研究.技术经济，2010，29（5）：42-47.

6. 李双杰，王海燕，刘韧.基于DEA模型的制造业技术创新资源配置效率分析.工业技术经济，2006，（3）：112-115.

7. 庞瑞， 芝.中国工业创新：过程、效率与模式——基于2001-2008年大中型工业企业的数据.工业经济研究，2011，（2）：1-9.

8. 赵树宽，余海晴，巩顺龙.基于DEA方法的吉林省高技术企业创新效率研究.科研管理，2013，34（2）：36-43.

基金项目：江苏省教育厅高校哲学社会科学研究重大项目“江苏新材料产业发展战略、思路、模式、途径与政策研究”（项目号：2010ZDAXM001；项目负责人：杨勇）；江苏省社会科学研究基地重点项目“江苏加快建设创新型经济的问题与对策研究”（项目号：10JD009；项目负责人：杨勇）。

作者简介：杨勇，管理学博士，东南大学经济管理学院副教授、硕士生导师；朱乾，东南大学经济管理学院博士生；王志杰，东南大学经济管理学院硕士生。

收稿日期：2013-06-27。