论文导读:：研发活动是高技术产业发展的源泉。对高新技术产业中的大型企业而言。方法无需假定输入输出之间的关系。
论文关键词：R&，D效率，高技术产业，大型企业，DEA方法
研发活动是高技术产业发展的源泉，其效率的高低不仅决定着这些产业研发经费投入的使用效果，而且也在很大程度上影响其未来的发展。对高新技术产业中的大型企业而言，尤其如此。因此，研究我国高新技术产业大型企业的研发效率具有重要的现实意义。
一、研究方法和数据来源
1.研究方法
R&D绩效的评价方法主要有主观评价法、文献计量法、投入评价法、多层面评价法、模糊综合评价法、因子分析法、人工神经网络和数据包络分析(DEA)等[1]。本文主要采用DEA方法分析我国高新技术产业大型企业研发效率，该方法在分析效率方面具有明显的优点。（1）DEA方法无需假定输入输出之间的关系，仅仅依靠分析实际观测数据，采用局部逼近的方法构造前沿生产函数模型工商管理论文，就可以对生产单元进行相对有效件评价，具有较大的灵活性。（2）DEA不要求所有的被评价单元采用同一生产函数形式，故它满足“多元最优化准则”，每一个被评价单元皆可以通过调整自己的生产结构来达到效率最大化，而一般参数方法则追求“单一最优化”，相比之下非参数方法更符合实际情况。（3）对于无效单元，参数方法仅仅能说明无效程度即效率大小，而DEA方法不仅能计算出生产单元的相对效率，还可以指出无效的根源以及改进目标，给决策者提供较多的经济管理信息[2]。
DEA方法中的Malmquist指数法在用于分解全要素生产率方面也具有明显的优势免费论文。首先，它不需要投入与产出变量的价格信息。一般来说，投入和产出的数据较易获得，而要素价格信息往往不够完善，该方法避免了价格的失真或不可获得导致的困难；其次，它可以将全要素生产率分解成生产效率的变动和技术的变动两个组成部分，这样就能够测算出效率和技术变动的情况工商管理论文，从而进一步分析全要素生产率增长是缘于生产前沿面的移动效应还是效率提高的追赶效应；此外，它不必事先假设生产函数，从而减少了模型假设误差的风险。
2．数据来源
按照数据选取的科学性、可行性和可比性原则，选取了1995-2007年医药制造、航空航天器制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造、医疗设备及仪器仪表制造五个高新技术行业大型企业的研发数据，以新产品开发经费支出、R&D经费内部支出作为输入变量，以新产品销售收入、专利申请数作为输出变量，运用DEAP2.1软件对其研发效率进行了分析。数据来源于《中国高技术产业统计年鉴2008》[3]。
二、相对效率分析
DEA方法可以在按规模报酬可变以及规模报酬不变进行分析。因此，本文基于投入法中的规模可变的情况下，并通过多阶段的方法进行的相对效率分析。
1.以行业为决策单元的相对效率分析
（1）相对效率
从综合效率看，医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造三个行业的综合效率达到了DEA最优（见表1）。其中，除医疗设备及仪器仪表制造之外的四个行业纯技术效率达到了最优；医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造的规模效率达到了最优；医药制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造表现为规模收益不变，航空航天器制造表现为规模收益递增，医疗设备及仪器仪表制造表现为规模收益递减。
表1 行业相对效率分析
样本次序
综合效率
纯技术效率
规模效率
规模报酬
医药制造业
1.000
1.000
1.000
crs
航空航天器制造业
0.887
0.896
0.990
irs
电子及通信设备制造业
1.000
1.000
1.000
crs
电子计算机及办公设备制造业
1.000
1.000
1.000
crs
医疗设备及仪器仪表制造业
0.893
1.000
0.893
drs
平均值
0.956
0.979
0.977
注：irs， crs，drs，分别表示规模收益递增、不变、递减。
（2）投入冗余与产出不足
表2 行业投入冗余或产出不足
行业
投入冗余
产出不足
新产品开发经费支出
R&D经费内部支出
新产品销售收入
专利申请数
医药制造业
0
0
0
0
航空航天器制造业
1434.639
0
56290.174
37.683
电子及通信设备制造业
0
0
0
0
电子计算机及办公设备制造业
0
0
0
0
医疗设备及仪器仪表制造业
0
0
0
0
平均
1434.639
0
56290.174
37.683
从行业的角度分析，我国高新技术产业大型企业中除航空航天器制造业外，都达到了DEA有效（见表2）工商管理论文，即不存在DEA改进的余地。航空航天器制造业存在投入冗余或产出不足，在产出既定时，应增加新产品开发经费支出1434.639万元，或者在投入既定时，新产品销售收入增加56290.174万元，专利申请数增加38项，才能达到DEA有效。
2.以年份为决策单元的相对效率分析
从年份看，我国高新技术产业大型企业研发相对效率有效年份为1995、1997、1998、2000、2004。根据DEA有效(C2R)既是规模有效也是技术有效的原理，对这五年目前的R&D投入来说，除非增加一种或多种新的投入，否则无法再增加产出量，或除非减少某些种类的产出，否则无法减少投入量。根据DEA理论的“投影”定理，可计算出使非DEA(C2 R)有效的各决策单元转变为DEA有效的目标改进值（表3）。1996年在保持现有产出水平的前提下，应减少新产品开发经费支出43361.809万元，同时减少R&D经费内部支出19206.876万元，或者增加新产品销售收入523012.716万元，增加专利申请数77项，才可使决策单元的R&D投入绩效转变为DEA有效。在出现投入冗余和产出不足的年份中，新产品销售收入冗余占全部新产品销售收入的比重最大的年份为1996年，投入冗余占到了12.96%，，其次是2002年，投入冗余占比为3.65%工商管理论文，其余年份均在1%左右。也就是说，1996和2002年应大幅削减新产品开发经费支出，才有可能达到DEA有效。对于R&D经费内部支出的冗余占全部R&D经费内部支出的比重最大的年份为1996，占比为2.19%，其次为2002年，其余年份占比都相对来说较低免费论文。因此可以看出，在1996和2002年出现了大量的投入冗余，应大幅度削减这些年份的新产品开发经费支出和R&D内部经费支出。对于产出不足问题，1996年和2002年出现了明显的产出不足，尤其是新产品销售收入。
表3 年度相对效率分析及投入冗余或产出不足
年份
综合
效率
纯技术效率
规模效率
规模报酬
投入冗余
产出不足
新产品开发经费支出
R&D经费
内部支出
新产品销售收入
专利申请数
1995
1.000
1.000
1.000
crs
0
0
0
0
1996
0.278
0.524
0.531
drs
43361.809
19206.876
523012.716
76.290
1997
1.000
1.000
1.000
crs
0
0
0
0
1998
1.000
1.000
1.000
crs
0
0
0
0
1999
0.886
0.938
0.945
irs
8019.430
0
121932.234
3.399
2000
1.000
1.000
1.000
crs
0
0
0
0
2001
0.569
0.678
0.839
drs
3526.611
3273.362
229501.027
52.333
2002
0.153
0.369
0.415
drs
53837.601
48457.798
749082.579
100.822
2003
0.699
1.000
0.699
drs
0
0
0
0
2004
1.000
1.000
1.000
crs
0
0
0
0
2005
0.633
0.663
0.955
irs
1327.376
0
184607.76
23.359
2006
0.567
0.805
0.704
drs
10776.720
10581.807
168204.741
31.543
2007
0.211
0.455
0.464
drs
42849.723
36542.523
574193.639
87.532
平均值
0.692
0.802
0.812
三、影响全要素生产率变动的因素分解
我国高新技术产业大型企业R&D效率malmquist指数的平均增长率为1.1%（见表4），这说明在13年间我国高新技术产业大型企业R&D效率有所提高，主要原因是技术进步率上升了2.6%，除此之外技术效率、纯技术效率、规模效率均有了不同程度的下降。从时间序列来分析，2000年malmquist指数增长幅度最大，平均增长率为73.8%，1998年下降幅度最大，为44.6%工商管理论文，这可能成为全国malmquist指数增长幅度不大的原因之一。我国高新技术产业大型企业malmquist指数波动幅度较大。
表4 全要素生产率变动的影响因素分解
年份
效率变化
技术进步
纯技术效率
规模效率
全要素生产率
1996
0.941
1.248
0.960
0.980
1.175
1997
0.907
0.618
0.939
0.966
0.561
1998
1.218
0.455
1.134
1.074
0.554
1999
0.950
1.614
0.945
1.005
1.533
2000
0.953
1.823
1.052
0.906
1.738
2001
1.033
1.255
0.966
1.069
1.297
2002
0.966
1.339
0.955
1.011
1.293
2003
0.892
0.712
0.904
0.987
0.635
2004
1.116
1.495
1.148
0.973
1.669
2005
1.093
0.617
1.051
1.040
0.674
2006
1.001
1.209
0.993
1.008
1.211
2007
0.822
0.984
0.940
0.874
0.809
平均值
0.986
1.026
0.996
0.990
1.011
注：全要素生产率变化指数=技术进步变化指数×纯技术效率变化指数×规模效率变化指数。
我国高技术产业五大行业R&D活动的技术进步率平均增长了2.6％，全要素生产率平均增长了1.1％，规模效率平均降低了1％，纯技术效率平均降低了0.4％。表明我国高新技术产业大型企业五大行业R&D活动取得了技术进步和全要素生产率小幅提高，但企业纯技术效率、规模效率出现小幅下降趋势。五大高技术行业中，除了医药制造业、航空航天器制造业R&D活动的技术进步率和全要素生产率降低外，电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗器械及仪器仪表制造业的R&D活动的技术进步率和全要素生产率都取得了明显提高（见表5）。
表5我国高新技术产业大型企业行业Malmquist指数
行业
效率
变化
技术
进步
纯技术效率
规模
效率
全要素生产率
医药制造业
1.000
0.972
1.000
1.000
0.972
航空航天器制造业
0.970
0.931
1.009
0.961
0.903
电子及通信设备制造业
0.966
1.052
0.978
0.987
1.016
电子计算机及办公设备制造业
0.984
1.081
0.994
0.990
1.064
医疗设备及仪器仪表制造业
1.009
1.103
1.000
1.009
1.113
平均
0.986
1.026
0.996
0.990
1.011
三、结论
采用相对效率和Malmquist生产率指数对我国高新技术产业大型企业R&D效率进行研究，结果表明，全要素生产率的增长，其中主要是技术进步的贡献[5]，全要素生产率年度间波动幅度较大，反映了我国高新技术产业大型企业创新能力不足，尤其是航空航天器制造业甚至出现效率低下的现象。
参考文献
[1]李军.中国各地区R&D投入效率评估[D].重庆大学.2007
[2]师萍.科技投入制度与绩效评价[M].经济科学出版社.2004
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[4]盛昭瀚．DEA理论、方法与应用[M]．科学出版社.1996
[5]许海东，许陈生.我国高新区Malmquist生产率增长研究[J].产业经济.2009-1
[6]Coelli T.J. Centre for Efficiency and ProductivityAnalysis(CEPA)Working Papers[J]. CEPA Working Papers Department of EconometricsUniversity of New England. No.8/96
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