基于三阶段DEA模型的我国高技术产业创新效率分阶段研究
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摘 要：为了研究我国高技术产业创新效率，利用随机前沿分析（SFA）的方法，在剔除环境变量和随机因素后，结合传统的数据包络分析法（DEA），将我国高技术产业的创新过程分为两个阶段，对我国高技术产业19个细分行业的两阶段的创新效率进行分析。研究结果显示，无论在技术研发阶段，还是商业成果转化阶段，我国高技术产业提高创新效率的关键都在于规模效率;另外，行业规模、政府资助、行业研发氛围三个环境变量都在不同阶段对投入要素的松弛变量产生一定的影响。
关键词：高技术产业;三阶段DEA;创新效率
中图分类号：F276.44 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2020）20-0062-04
随着社会的发展，我国经济发展的动力逐渐由要素和投资驱动向创新驱动转变[1]，使创新在我国的经济发展中处于举足轻重的地位。而我国的高技术产业有别于一般的传统产业，它是建立在高技术和知识创新的一种新兴产业，具有明显的知识密集、技术先进等特征。根据《中国高技术产业统计年鉴》显示，我国2016年高技术产业主营业务收入高达153 796亿元，相比2000年增长了约15倍。由此可见，高技术产业对我国经济发展的巨大的推动作用，但是我国目前高技术产业的创新资源不足以继续维持创新资源投入的高速增长[2]。因此，本文旨在建立合理的评价指标体系，客观评价高技术产业的19个细分产业的创新效率，以促进该产业的高速持续增长。
一、相关文献评述
目前，大多数学者采取参数方法和非参数方法对高技术产业的创新效率进行评价。其中，参数方法主要是基于随机前言分析（SFA）进行评价，但是它在设置函数模型时会存在一定的偏差;非参数方法主要是基于数据包络分析（DEA）进行评价，相比于SFA模型更加客观。DEA模型最早是由Charnes[3]等提出的，是基于规模报酬不变的假设衡量各个决策单元的效率（CCR模型）;后来学术领域基于此衍生出几十种模型。龙勇等[4]采用CCR和C2GS2模型分析我国高技术产业1995—2002年的效率，解垩[5]采用CCR和Malmquist-DEA模型分析了我国高技术产业五个行业1997—2004年的效率，这些都是对其进行单阶段分析。后来学者们逐渐基于价值链的视角，将该产业分为技术研发和成果商业化两个阶段。付强等[6]基于价值链的模型，对1998—2009年的五个高技术产业的技术创新转换效率和转化效率进行了分析。另外，也有学者开始使用三阶段DEA方法对其创新效率进行评估，如李洪伟等[7]采用三阶段DEA模型对我国各省市高技术产业的创新效率进行了测算分析。
本文旨在前人研究的基础上，采取三阶段DEA模型，将高技术产业创新阶段分为技术研发和商业成果转化两个阶段，对其19个细分产业的创新效率进行分析测评。
二、变量选取
在前人研究的基础上，在两阶段从人员和资金的角度选取了投入和产出的指标。在技术研发阶段，投入指标为R&D活动人员全时当量及内部经费支出、新产品开发经费，产出指标为专利申请数量;在商业成果转化阶段，投入指标为专利申请数量、技术引进和购买经费，产出指标为新产品销售收入和出口额。环境变量为R&D经费支出中政府资金、行业企业数、研发机构数。
三、实证分析
第一阶段，利用DEAP2.1软件，将各个行业的数据代入投入导向的BCC模型，测算出我国19个细分高技术产业两个阶段的综合效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬变化。第二阶段，使用Frontier4.1软件，将第一阶段传统DEA模型采用的投入变量的松弛变量作为被解释变量，将选取的3个环境变量作为解释变量，测量各个环境变量对松弛变量的影响。结果如表1和表2所示。从表1中可以看出，在技术研发阶段，R&D活动人员全时当量的LR值大于5%水平下单边广义似然比检验的临界值7.045;R&D内部经费支出和新产品开发经的LR值均大于25%水平下单边广义似然比检验的临界值3.475。因此，对于技术研发阶段的三个投入变量接受存在无效率假设，即使用SFA模型分离无效率项是合理的。γ值均为1，说明随机误差项对投入变量的松弛变量的影响不大，管理无效率影响占据主要地位。从表2可以看出，在商业成果转化阶段，LR值都通过了5%水平下单边广义似然比检验，接受存在无效率项假设，并且γ值均为1。
第三阶段对投入要素进行调整，剔除环境因素和随机误差，产出数据保持不变，采用投入导向的BCC模型测算各个行业的效率值和规模报酬。由于篇幅原因，只展示调整后的结果如表3所示。
经过调整后可以发现，在技术研发阶段和商业成果转化阶段的规模报酬基本都变成规模报酬递增，除了通信设备制造业在技术研发阶段规模递减，别的行业都有很大的创新提升空间，可以在两个阶段扩大规模提升创新效率值。行业的两个阶段的综合效率和规模效率平均值都低于调整之前，综合效率值在剔除环境因素前虚高，纯技术效率值平均值有明显提升，接近于1，即将达到技术前沿面，说明我国高技术产业综合效率值主要由规模效率值决定。在技术研发阶段，技术有效的行业由调整之前的3个变成2个，分别为电子器件制造和仪器仪表制造;调整之前呈现技术有效的其他电子设备制造和办公设备制造的综合效率值降为0.827和0.325，说明这两个行业受环境因素影响比较大，之前处于技术前沿面是由于较好的环境因素和随机因素。在商业成果转化阶段，技术有效的行业由调整前的5个变成4个，分别为通信设备制造、电子器件制造、电子元件制造和计算机整机制造;调整前的航天器制造、计算机零部件制造、办公设备制造和信息化学品制造业综合效率值由1降为0.026、0.26、0.082和0.458，变化较之前显著，但纯技术效率值都接近1，说明需要扩大规模来提升创新技术效率值。另外，对比技术研发阶段和商业成果转化阶段的效率值可以发现，技术研发阶段化学药品制造、中成药生产、生物药品制造、飞机制造、视听设备制造、電子元件制造和信息化学品制造业的纯技术效率值都低于0.9，而在商业成果转化阶段只有医疗仪器设备及器械制造的纯技术效率值低于0.9，说明在技术研发阶段这部分行业在技术创新、资源利用率方面还有很大的提升空间。 四、结论
1.环境因素对创新效率影响较大，可以在一定程度上提高创新效率。因为在剔除环境因素和随机误差后，不管是技术转化阶段还是商业成果转化阶段，综合效率值都有所下降，达到技术前沿面的行业数也较之前有所减少。在剔除环境因素前，大多数行业两階段的规模效率接近1，说明在剔除前综合效率值主要受纯技术效率影响;在剔除环境变量后，大多数行业两阶段的纯技术效率值接近1，说明在剔除后综合效率值主要受规模效率的影响。由此可见，我国高技术产业大多数行业提高创新效率的根本不在资源利用率上，而在资源投入量上，因此需要加大资源的投入来提高创新效率。
2.从环境变量对投入要素松弛变量的影响结果角度来看，可以看出行业研发氛围在技术研发阶段产生显著性影响，而行业规模在商业成果转化阶段产生了显著性的影响，政府资助在两个阶段都有不同程度的方向性影响。由此可见，选取的三个环境变量是合理的，因此我国高技术产业需要重视环境变量对创新效率的影响。
参考文献：
[1] 王伟光，马胜利，姜博.高技术产业创新驱动中低技术产业增长的影响因素研究[J].中国工业经济，2015，（3）：72-84.
[2] 汪克亮，杨宝臣，杨力.考虑环境效应的中国省际全要素能源效率研究[J].管理科学，2010，（6）.
[3] A.Charnes，W.W.Cooper，E.Rhodes.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research，1978，（2）：429-444.
[4] 龙勇，纪晓锋.高技术产业技术进步的DEA分析[J].统计与决策，2005，（6）：72-74.
[5] 解垩.高技术产业曼奎斯特指数研究[J].山西财经大学学报，2007，29（4）：23-31.
[6] 付强，马玉成.基于价值链模型的我国高技术产业技术创新双环节效率研究[J].科学学与科学技术管理，2011，（8）：95-99.
[7] 李洪伟，任娜，陶敏，姜秀娟.基于三阶段DEA的我国高新技术产业投入产出效率分析[J].中国管理科学，2012，（S1）：126-131.
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