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基于DEA模型的高新技术企业R&D效率测评研究
——以广东省惠州市为例
韩 亮1 ，陈 耀2
（1.惠州学院 惠州市科技发展研究中心，广东 惠州，516007；
2．惠州学院 数学与大数据学院，广东 惠州，516007）
摘要：高新技术企业具有知识密集、技术密集等特点，是惠州市科技创新发展的基石，因此其R&D效率尤为重要。在考虑时滞的基础上构建R&D效率指标评价体系，应用DEA方法从有效性、效率、规模收益以及投影分析四方面对2015--2016年105家高新技术企业的科技创新活动进行测度分析。研究表明：惠州市高新技术企业的R&D效率处于较低的水平，大多数企业为DEA无效，形势不容乐观；规模大的企业R&D效率较高;高新技术企业区域发展不平衡，造成区域差异的原因是创新环境因素和“区域歧视”；五大行业的综合效率普遍偏低，究其原因是纯技术效率较低。
关键词：DEA模型；高新技术企业；R&D效率 ；广东惠州
Research on R&D efficiency evaluation of high-tech enterprises based on DEA model
-- a case study of huizhou city, guangdong province
Abstract: High-tech enterprises have the advantages of knowledge accumulation and technology-intensive, it is the cornerstone one of Huizhou scientific and technological innovation. Therefore its R&D efficiency is particularly important. Based on the consideration of time delay, the evaluation system of R&D efficiency index was constructed, and the measurement analysis was conducted by means of DEA method from the perspectives of effectiveness, efficiency, return to scale and projection analysis to 105 high-tech enterprises’ scientific and technological innovation activities in 2015-2016. The research shows that the R&D efficiency of the high-tech enterprises in Huizhou is at a low level, most of them are ineffective by DEA, and the situation is not optimistic. Large enterprises have higher R&D efficiency. The unbalance of regional development of high-tech enterprises is caused by the innovation environment and “regional discrimination”. The comprehensive technical efficiency of the five industries is generally lower, the reason is that the pure technical efficiency is low.
Key words：DEA model; new high-tech enterprise; R&D efficiency; Guangdong Huizhou
一、引言
党的十九大报告提出要加快建设创新型国家，指出创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。企业是科技创新的主体，其R&D效率作为衡量其科技创新成效的重要标志之一，一直备受学术界的关注。如何以最佳的投入达到最优的产出，最大限度地发挥企业的R&D资源效能，成为每个高新技术企业关注的热点。
国外对于R&D效率的评价大多为宏观方面。具有代表性观点的文献有Eric C.Wang， Weichiao Huang 对 30 个国家R&D活动的效率进行研究，结果表明只有不到样本总数一半的国家处于生产前沿面上，其中，大部分国家处于规模收益递增阶段[1]。
国内关于R&D效率的研究主要集中在区域和行业两个方面。对于区域R&D效率评价方面，陈修德等[2]认为，广东省大中型企业的R&D效率存在较为明显的区域差异，“珠江三角洲 ”和“粤东粤西两翼 ”的R&D效率均显著高于“粤北山区”的R&D效率。李建华等[3]认为，我国R&D效率具有很强的地域特色，其中东部地区的R&D效率相对较高。对于行业R&D效率评价方面，胡立新等[4]针对医药行业上市公司的R&D效率进行研究，得出医药行业上市公司的R&D效率之间存在较大差距的结论。李刘艳[5]以2003--2009 年全国五大类高新技术企业的创新活动为研究对象，结果表明近几年来高新技术企业R&D效率的总体增长主要受技术进步与创新的影响。
纵览国内外R&D效率的研究现状，从目前的研究成果来看大部分集中在宏观层面上，几乎没有针对某一地区特定领域的单独研究。鉴于此，本文以2015—2016年广东省惠州市高新技术企业为研究对象，利用DEA方法的优势对惠州市高新技术企业的R&D效率进行测评，为提高R&D效率提出有针对性的建议。
二、模型构建及指标选取
2.1 数据包络分析（DEA）
1978年由著名的运筹学家A.Charnes(查恩斯), W.W.Cooper(库伯), E.Rhodes(罗兹)首先提出了一个被称为数据包络分析（DEA）的方法，它是一种利用多投入和多产出指标对相同类型的决策单元的相对有效性或效率进行研究的综合评价法，被广泛用于社会、经济等各个领域。
DEA 方法相比其他方法优点有三: 一是在评价多投入和多产出的有效性方面有绝对优势；二是具有单位不变性的特点，即DEA衡量的决策单元的结果不受投入、产出数据单位的影响；三是不需要事先设定权重，因而很多人为主观因素能被排除，使得结论更加客观科学。
2.1.1 C2R模型概述
C2R模型是第一个DEA模型，于1978年著名运筹学家、美国德克萨斯大学教授A.Charnes及W.W.Cooper和E.Rhodes发表一篇重要论文得出。该模型用于测量决策单元的综合效率，当效率值θ=1且各项指标的松弛值为0时，该决策单元就达到了DEA有效，否则为DEA无效。基于C2R模型，若某一决策单元DEA有效，则说明该决策单元技术有效和规模有效；若决策单元DEA无效，不能判断是技术无效还是规模无效。
2.1.2 BC2模型概述
此模型于1984年被Banker、Charnes和Cooper提出，在后来的文献中称之为BC2模型。该模型基于规模收益可变，用于测量纯技术效率，若某一决策单元的效率值§=1且各项指标的松弛值为0时，说明该决策单元达到了技术有效，而至于规模是否有效则无法判断。
由此可见，C2R模型和BC2模型分别决定了决策单元效率的不同方面，因此对于同一个决策单元，将这两个模型结合使用可以更好更全面地解决技术有效性和规模有效性问题。
2.2 指标的选取及数据来源说明
本文从构建指标体系的目的性、代表性、精简性和全面性原则出发，在综合参考了国内外关于构建R&D效率评价指标体系的文献基础上，根据惠州市高新技术企业实际资料构建了R&D效率评价指标体系，见表1。
梁莱歆等[6]研究表明，R&D 投入并不能在投入的当年见效,具有明显的滞后性,一般约有一至两年的滞后期。因此，在考虑时滞的基础上，本文所采用的投入指标数据是2015年样本企业的相关数据，产出指标数据是2016年样本企业的相关数据。剔除无效样本后，剩余的105家高新技术企业作为本文的样本企业。通过相关性检验，所有指标间关系为正相关，符合DEA分析法中的正向性原则。样本企业的所有数据均来源于惠州市统计局工业企业数据库。
表1 R&D效率评价指标体系构建
|
R&D投入指标 |
R&D产出指标 |
|
R&D人员投入总数（X1） |
专利申请数（Y1） |
|
|
期末有效发明专利数（Y2） |
|
|
新产品开发项目数（Y3） |
|
R&D经费总支出（X2） |
新产品产值（Y4） |
注:R&D经费总支出=R&D经费内部支出＋R&D经费外部支出＋使用来自政府部门的研究资金
三、描述性统计分析
3.1 样本分析
分别对样本企业按区域划分和行业类型划分，其R&D投入产出指标情况分别见表2和表3。
表2 样本企业按区域划分的 R&D投入产出指标情况
|
企业区域 |
指标描述 |
X1 （人） |
X2 （千元） |
Y1 （项） |
Y2 （项） |
Y3 （项） |
Y4 （千元） |
|
大亚湾区 （10家） |
最大值 |
1090 |
315667 |
43 |
17 |
19 |
13632808 |
|
最小值 |
2 |
120 |
0 |
0 |
0 |
3890 |
|
|
均值 |
177.70 |
75700.60 |
21.20 |
3.70 |
7.90 |
2553038.30 |
|
|
仲恺区 （44家） |
最大值 |
963 |
223201 |
196 |
301 |
42 |
9509115 |
|
最小值 |
4 |
410 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
均值 |
121.16 |
29092.14 |
27.48 |
33.70 |
9.98 |
938876.86 |
|
|
惠城区 （20家） |
最大值 |
323 |
65306 |
63 |
33 |
20 |
1661432 |
|
最小值 |
8 |
1445 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
均值 |
89.85 |
17981.25 |
13.60 |
11.05 |
7.85 |
297007.55 |
|
|
惠阳区 （14家） |
最大值 |
249 |
45262 |
53 |
38 |
15 |
278591 |
|
最小值 |
6 |
688 |
0 |
0 |
3 |
0 |
|
|
均值 |
73.07 |
10904.57 |
6.93 |
9.57 |
7.29 |
106085.36 |
|
|
博罗县 （14家） |
最大值 |
164 |
42221 |
18 |
39 |
24 |
1004132 |
|
最小值 |
11 |
768 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
均值 |
50.64 |
12923.43 |
6.43 |
7.14 |
7.36 |
166770.57 |
|
|
惠东县 （3家） |
最大值 |
46 |
11558 |
1 |
11 |
2 |
1200 |
|
最小值 |
7 |
1699 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
均值 |
21.67 |
5652.33 |
0.33 |
3.67 |
1 |
400 |
表3 样本企业按行业类型划分的R&D投入产出指标情况
|
企业类型 |
指标描述 |
X1 （人） |
X2 （千元） |
Y1 （项） |
Y2 （项） |
Y3 （项） |
Y4 （千元） |
|
新材料技术 （32家） |
最大值 |
219 |
153390 |
126 |
38 |
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