规模以上工业企业技术创新效率行业研究

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1、规模以上工业企业技术创新效率行业研究　　摘要：利用数据包络分析法，对我国37个行业规模以上工业企业技术创新的效率进行了分析和评价，在此基础上利用Tobit模型对影响行业创新效率的因素进行了分析。结果显示：24个行业规模以上工业企业技术创新不具有DEA效率；行业集中度的提高和政府资助有利于提高产业的创新效率，而外资利用和国有及国有控股企业产值比重的提高反而降低了行业的创新效率。关键词：DEA评价法；技术创新效率；创新投入潜力中图分类号：F424.3；F224文献标识码：A文章编号：1001-8409（2013）11-0058-04TheTechnologicalInnovatio

2、nEfficiencyAnalysisofIndustrialEnterprisesabovetheDesignatedSizeinDifferentTradesGAOXia（SchoolofEconomy，UniversityofJinan，Jinan250002）Abstract：ThispaperanalysesandevaluatesthetechnologicalinnovationefficiencyofChineseindustrialenterprisesabovethedesignatedsizein1537differenttradeswithdataenv

3、elopmentanalysis.ThentheinfluencefactorsoftheinnovationefficiencyareanalyzedwithmodelofTobit.Theresultshowsthat：theindustrialenterprisesabovethedesignatedsizein24differenttradesareinefficienciesinthetechnologicalinnovation；industryconcentration，governmentassistancehavepositiveeffectontheinno

4、vationefficiencyoftheindustrialenterprises，buttheproportionoftheforeigninvestment，theproportionofthestateownedandjointownershiphavenegativeeffectontheinnovationefficiency.Keywords：dataenvelopmentanalysis；technologicalinnovationefficiency；inputresourcespotentialityofinnovation引言规模以上工业企业技术创新能力

5、的大小和创新效率的高低，直接影响我国建设创新型国家目标的实现。在现有的投入水平下，充分发挥创新投入资源的效率，将有利于缓解我国创新投入严重不足的困境。15企业创新效率的分析方法主要有两种，数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA），两种方法各有利弊，在分析结果上虽然稍有出入，但在排序方面往往显示出高度一致[1]。国内外学者运用这两种方法对我国不同行业和不同地区企业的创新效率进行了分析[2～4]，结果表明我国工业行业技术创新效率存在较大的不平衡性，创新效率并没有表现出随时间提升的趋势。也有学者专注某一类行业技术效率的研究[1，5]，某一行业内创新效率的差异，不能反应不同行业间

6、创新效率差异和规模报酬差距。15在创新投入和产出指标的选择上，有些学者采用了绝对指标，从人员和资金两方面反映创新的投入水平，如科研机构活动人员的数量、技术开发经费、工业总资产等。在产出方面指标多选择新产品的销售收入、新产品的开发项目、专利的申请数、新产品产值、新产品的出口额、收入增长、全员劳动生产率等指标[1，2，4，6～10]。也有学者采用相对指标，尤其是在用DEA模型进行测算时，投入指标多采用科技机构人均科技经费、技术专职人员占职工比例、新产品研发费用占销售收入的比例、万元GDP的能耗等，产出指标多采用新产品销售收入占产品销售收入比例等[3，10]。相对于相对指标来说，绝对

7、指标往往很难消除不同行业特点、不同企业规模对指标的影响，从而不能真正反映企业的研发投入强度和创新产出水平。同样是50万的研发资金投入，对于一个产值是1000万和产值是1亿的企业来说意义完全不同。另外，在投入指标的选择上，大多只关注资金与人员的创新投入水平，而忽视了创新设备的投入水平。在创新产出指标的选择上，注重了创新的直接产出（如专利的获得量）和间接产出（如新产品的销售水平），很少考虑到创新对资源环境的综合影响。在创新效率的影响因素方面，影响企业创新效率的因素实际上大致可以分为三个层次[5，