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地区工业研发效率研究与提质增效分析

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  • 更新时间2015-09-21
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文/李阳

【摘要】本文阐述了研发效率作为创新驱动与提质增效纽带的研究价值,在研发效率及数据包络分析的基础上,应用DEAP2.1 软件测算工业研发效率的区域性差异,构造以研发效率为纽带的提质增效流程图,分析区域性差异产生的原因,剖析研发效率与提质增效的内在联系。

教育期刊网 http://www.jyqkw.com
关键词 研发效率;提质增效;工业;区域性差异

【作者简介】李阳,国家统计局工业统计司统计师,硕士,研究方向:工业统计。

一、引言

技术创新是促进经济增长的关键因素之一。研发投入是保证科技发展的必要基础,是促进经济增长的重要条件,研发产出是衡量研发效果的重要标准,而研发效率则是综合测度研发投入与产出间关系的重要指标。企业研发效率高有助于提升自主创新能力,帮助企业打造核心竞争力,克服结构调整及转型升级过程中的重重阻力,实现提质增效的追求,进而再次铸造中国经济发展奇迹。本文应用DEAP2.1软件测算工业研发效率的区域性差异,构造以研发效率为纽带的提质增效流程图,分析区域性差异产生的原因,剖析研发效率与提质增效的内在联系。

二、DEA模型的基本原理

数据包络分析是以相对效率为基础,根据多指标投入和产出对相同类型的单位(部门或企业) 进行相对有效性或者效益评价的一种方法。1978年,著名运筹学家查恩斯、库伯及罗兹提出了这种非参数的相对效率评价方法,从生产函数的角度来研究多个DMU的技术有效性和规模有效性。根据DEA的基本思想能够构建相应的数学模型,但实际中经常使用的是一个具有非阿基米德无穷小ε 的C2R模型。

在上述模型求解的结果中, θ? =1,则第j0个DMU 为弱DEA 有效; 若θ? =1, 且S* - = 0,S* + = 0 ,则第j0个DMU为DEA有效。

对于一个DEA有效的决策单元,从生产函数的角度来看既是技术有效也是规模有效,否则或不为技术有效,或不为规模有效,但无法具体判断不为技术有效还是不为规模有效。

1985年,查恩斯、库伯、格拉尼、赛福德和斯图茨提出了C2GS2模型,该模型仅用来研究多个DMU的技术有效性。在原模型的基础上加上约束根据模型求解结果,若θ?=1,则DMUj0为弱DEA 有效(C2GS2) ; 若θ? =1, 且S* - = 0,S* + = 0 , 则DMUj0 为DEA 有效(C2GS2),即技术有效。

在前面C2R模型下为DEA有效的DMU,从生产函数的角度讲,既是技术有效的,也是规模有效的。而在C2GS2 模型下的DEA 有效仅是技术有效的,而不一定是规模有效的。目前对DEA的求解可以使用软件而不需要直接求解模型,因此这里使用软件DEAP2.1进行计算,可以得出决策单元的有效性、非有效情况下是否为纯技术有效以及规模效益的情况。

三、DEA模型的使用及评价

使用DEA模型进行评价,选择我国30个省、自治区和直辖市作为绩效评价的同类决策单元(西藏数据量较小,本文暂不考虑)。由于最新年鉴为2012年数据,考虑到研发活动的投入和产出具有一定的时滞,因此这里选择的投入指标是2011年的,而产出指标是2012年的,选用的2个投入指标和3个产出指标如表1所示。

选取的研发投入指标包括研发经费支出和研发人员全时当量,即财力资本投入和人力资本投入;研发产出指标包括专利申请数、有效发明专利数和新产品销售收入。企业研发的目的是成功研制满足市场需求的新产品并实现商业化应用,因此专利(含发明专利) 申请数及企业当前拥有的有效发明专利数可以从增量及存量的角度衡量企业研发的直接产出能力,而新产品销售收入则从企业研发活动对发展能力的业绩贡献角度,衡量了企业研发的间接产出能力。

由于全国各地发展情况不均衡,若同时将30个决策单元进行对比,结果的误差会较大,因此本文将选定的全国30个省、自治区和直辖市分为东部、中部和西部三个区域。对于东部、中部和西部分别采用DEA投入产出分析,得到东部、中部和西部三个区域的效率情况。

(一) 东部地区的DEA效率评价

本文运用DEAP2.1软件对上述投入产出指标进行DEA运算,东部区域11个决策单元的计算结果如表2。

规模报酬是用来衡量投入与产出的增加状态,即当投入增加时产出的变化情况。规模报酬递增是指当投入增加时,产出增加的速度超过投入;规模报酬递减是指当投入增加时,产出增加的速度低于投入;规模报酬不变是指投入和产出以相同的速度增加,处于规模的合理阶段。技术效率是用来衡量投入和产出的效率,以评价投入和产出是否达到最佳状态,技术效率的高低代表了投入资源使用效率的情况,如果非DEA有效,则说明投入冗余或者产出不足。

在东部11 个地区中,只有北京、上海、浙江、广东和海南是DEA有效的,综合效率为1,且技术效率和规模效率都为1,即要得到现在的产出无法减少投入,使用现在的投入也无法增加产出。对于剩下的非DEA有效的地区,只有天津和辽宁是规模报酬递增的,其余都是规模报酬递减。对于非技术有效的地区,存在投入的剩余和产出的亏空。DEAP软件的计算结果如表3。

从表3可以看出,对于非DEA有效地区,除江苏和山东外,其余地区要想达到有效,需要通过减少投入或者增加产出,而江苏和山东并不需要,因为这两个地区虽然非规模有效,但却是纯技术有效。这从表2的相对效率计算结果中也可以验证,说明这两个地区的综合效率没有达到最优不是由于投入冗余或者产出不足造成的,而是由于它们的规模和投入产出不匹配,并且由于这两个地区均是规模效益递减,因此可以在保持现有资源配置比例的前提下,适当缩小规模从而达到整体有效。

在投入方面,只有第一个投入指标“规模以上工业企业研究与试验发展经费支出”存在投入剩余,表中的数量即为投入剩余,而要达到投入有效,需要减少的投入,表明研发能力有待加强;产出亏空存在于第二个输出指标“规模以上工业企业专利申请数”和第三个输出指标“规模以上工业企业有效发明专利数”上,表中的数量即为需要增加的产出。

(二) 中部和西部区域的DEA效率评价

对于中部区域按照同样的方法,使用软件DEAP2.1进行计算,整理结果(表4) 表明中部区域中吉林、安徽是DEA有效的,而湖南是纯技术有效。

对于西部区域按照同样的方法,使用软件DEAP2.1进行计算,结果(表5) 表明西部区域只有重庆和四川是DEA整体有效,云南、甘肃、青海和宁夏是纯技术有效而非规模有效。

归纳测算结果,东部区域北京、上海、浙江、广东和海南是DEA 有效的,对于非DEA 有效地区,江苏和山东是纯技术有效的;中部区域安徽、吉林是DEA有效的,而湖南是纯技术有效;西部区域重庆和四川是DEA有效的,而云南、甘肃、青海和宁夏是纯技术有效。从结果中不难发现,大部分经济发达地区的研发效率值较高,而多数经济欠发达地区的研发效率值较低。首先,2012年江苏、广东、山东、浙江4个地区的研发经费支出就占到了全国的50.7%,而4个地区的研发人员全时当量占到了53.4%,因此充足的研发资源投入是保证研发效率的前提。其次,分析表明海南、吉林的研发投入产出相对于全国其他地区而言,虽然指标数值相对较小,但效率值却很高,原因是相对于有限的研发投入而言,其研发产出是有效率的,研发资源得到充分利用。再次,对于非DEA 有效地区,东部及中部区域的江苏、山东和湖南是纯技术有效但规模报酬递减,因此需要重新审视研发资源的配置是否合理,而西部区域的云南、甘肃、青海和宁夏也是纯技术有效,但相对于本区域的有效生产前沿面是规模报酬递减的,仍需加大研发资源的投入。最后,其余非DEA有效也非纯技术有效地区,多数经济实力较弱,可以测算其投入剩余或产出亏空,由于这些地区在技术引进及管理方面处于弱势,未来研发需要与市场需求相结合,形成以企业为核心,以政府、高等院校和科研机构为依托的研发联合体,实现研发资源合理配置。

四、研发效率与提质增效的内在联系

本文构造以研发效率为纽带的提质增效流程图,进一步分析地区间研发效率差异产生的原因以及研发效率与提质增效的内在联系。如图1所示,作为结构调整与转型升级的引擎,创新驱动阻力巨大,只有处理好结构调整中淘汰落后产能与化解过剩产能,积极扩大国内需求,促进需求升级,才有足够的空间带动实体经济的技术含量和产品附加值不断提高,实现产业的转型升级(图中列示反映结构调整及转型升级的相关指标)。而结构调整与转型升级都以提高经济增长质量和效益为中心,因此提质增效是根本,进而实现企业核心竞争力的提升。提质增效流程图的中轴线以研发效率为强纽带,而研发效率的测算结果与地区间企业研发实力及核心竞争力指标互为验证,也揭示了研发效率与提质增效的内在联系。

首先,研发投入强度是研发效率的先决保障,两者关联度较高。2012年,工业企业研发投入强度排名靠前的地区分别为北京(1.17%)、广东(1.15%)、上海(1.09%)、天津(1.08%)、浙江(1.02%)、江苏(0.91%)、重庆(0.91%),远高于全国平均水平(0.77%),主要集中于东部区域,中西部仅有重庆。而作为研发活动的基本保障,研发投入强度与研发效率的地区关联度较高。此外,研发人员或研发机构占工业从业人员或工业企业的比重和研发效率同样存在较高的关联度。

其次,研发效率高的地区新产品拥有较高的市场占有率。微观层面,市场占有率即市场份额,反映了企业对市场的控制能力。提高市场占有率的手段多种多样,但新产品的开发及推广是企业拥有核心竞争力及占据未来市场的根本。宏观层面,新产品销售收入占地区主营业务收入的比重,能够一定程度反映该地区企业研发成果的有效转化情况,并且从产品竞争力的角度反映地区间提质增效的差异。2012年,工业新产品市场占有率排名靠前的地区分别为上海(21.7%)、北京(19.6%)、浙江(19.6%)、重庆(18.9%)、天津(18.9%)、湖南(17.1%)、广东(16.4%)、江苏(15%),远高于全国平均水平(11.9%)。

最后,研发效率高有助于提升企业的核心竞争力。研发效率及相关的研发能力是企业核心竞争力提升的关键。企业核心竞争力应综合企业的偿债能力、获利能力和增值能力,由于各方面指标较多,本文仅从获利能力方面对内在联系加以分析。2012年,全国主营业务收入利润率较上年下降0.63%,而研发效率高的北京、上海、天津、山东、广东、江苏、浙江主营业务收入利润率较上年提高或降幅低于全国水平。此外,从增值能力的角度看,研发效率高的地区多为东部经济发达地区,研发环境、管理模式及转化机制均较为成熟,但是随着劳动力及环保成本的激增,部分产业遵循市场规律转移或退出东部地区,致使增速趋缓,这是结构调整与转型升级的必然,因此经济转型期不能仅盯增速一时的得失,而应着眼于提质增效带来的可持续发展及经济繁荣。

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参考文献

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[5]剧纶.基于DEA 模型的B2C 电子商务顾客信任评价研究[D].北京:北京化工大学.

(责任编辑:杨艳军)