中国战略性新兴产业企业投入产出效率测度研究——基于2008～2016年环渤海、长三角和珠三角30家上市企业的样本数据■ 李晓梅（辽宁工业大学管理学院，辽宁锦州121001）[摘 要]随着经济的发展，战略性新兴产业已成为我国经济发展的重要力量，也是世界各国产业竞争的聚焦点
文章基于规模报酬可变的数据包络分析 （DEA）方法，对我国环渤海、长三角和珠三角地区30家战略性新兴产业企业投入产出效率进行了测算，并依据美国贸易打击清单的战略性新兴产业企业为例进行剖析
研究结果表明：三大区域企业投入产出效率有显著性差异，环渤海地区效率波动起伏较大，效率值总体低于长三角和珠三角地区；三大区域企业投入产出效率在最优生产前沿面上的企业仅有11家，仅为选取样本企业的1/3，说明大部分样本企业要么是纯技术无效率，要么是规模无效率，即企业规模不经济导致的，但三大区域企业投入产出效率仍有上升的空间
针对实证研究结果，从产业创新驱动、技术联盟和政策扶持等方面提出了相应的政策启示，旨在对中国整体战略性新兴产业企业投入产出效率的提升提供重要的参考
[关键词]战略性新兴产业企业；投入产出效率；数据包络分析 （DEA）；政策启示一、引 言战略性新兴产业发展对本土经济和制造业转型升级具有重大引领和带动作用，也是世界各国产业竞争的主要聚焦点
在2017年美国国际与战略问题研究所CSIS的中美经贸论坛上，美国声明实施对华经贸制裁，其目的是要拖慢甚至拖垮中国高精尖科技全面赶超美国的进程，以保证美国高新技术全球领先以及战略新兴产业的领跑地位
2018年3月美国宣布拟对中国进口商品征收关税的计划，特别把 “航空航天、信息和通信技术”等战略性新兴产业列为将要征收关税的行业，与此同时，中国6家战略性新兴产业企业列进了美国贸易打击清单，这6家企业分别是美的集团、中国中车、清华紫光、中国化工、中国商飞和中国航空工业集团，以应对中国战略性新兴产业促使传统产业升级带来的威胁
何为战略性新兴产业？培育壮大战略性新兴产业是 “十三五”规划纲要提出的 “优化现代产业体系”的重大任务
一般意义的战略性新兴产业是知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业，是国民财富的创造体系
2017年国家统计公报明确 “工业战略性新兴产业包括节能环保产业、新一代信息技术产业、生物产业、高端装备制造产业、新能源产业、新材料产业、新能源汽车产业等七大产业中的工业相关行业
”为有效促进战略性新兴产业的发展，各国先后出台了一系列的制度、政策以引导与刺激其发展，2010年国务院出台了 《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，2017年政府全面启动了 《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》确定的21个重大工程，推进已有相关部署工程项目，包括对信息消费、生物技术惠民、 “互联网+”、大数据等领域加大支持力度和项目建设
我国统计局发布了 《2017年国民经济和社会发展统计公报》，各地区也先后出台了振兴新兴产业发展的政策，2017年河北省政府出台了 《河北省科技创新三年行动计划 (2018—2020年)》 《河北省战略性新兴产业示范基地评价办法》
安徽新芜经济开发区乐泰创业园进驻的109家高技术企业孵化转型升级的科技创新成果标志正在由高端制造向智能制造推进
基于当前战略性新兴产业发展对我国经济转型的重要性，本文基于环渤海、长三角和珠三角三大经济区域选取了有代表性的30家中国战略性新兴产业上市公司的样本数据进行分析，利用2008～2016年的上市企业数据，采用规模报酬可变的数据包络方法，深入分析战略性新兴产业区域投入产出效率，其目的为解决战略性新兴产业区域发展的不平衡、战略性新兴产业技术和人才匮乏、规模不经济等问题提出有效的解决路径
本文的研究将对我国战略新兴产业区域投入产出效率的提升有重要的理论和现实意义
二、文献回顾分析当前战略性新兴产业投入产出效率是当前学者们广泛关注的重点
根据前文所设定的研究目标，本文的文献综述重点在两个方面：一是战略新兴产业效率影响因素研究相关文献；二是简要介绍和评述战略新兴产业的测度方法
（一）战略新兴产业企业效率影响因素研究当前战略新兴产业效率低下的主要原因由资本配置效率低下和企业无技术效率两点构成，逯东、朱丽 （2018）[1]研究认为战略性新兴产业政策促进了受该政策支持企业的创新，但这一影响主要表现在市场化程度较低地区的国有企业中,而在非国有企业中均不显著
姚潇颖、卫平、李健 （2017）[2]构建logistic回归模型，对产学研合作模式及其影响因素的异质性问题进行实证分析
研究的结果表明，产学研合作受企业技术创新因素、结构因素和环境因素的影响,其中技术创新因素影响尤为突出
另外，同样为战略新兴产业的国有企业与民营企业在生产效率上也存在着明显的不同
程贵孙等 （2013）[3]采用BCC模型对民营以及国有上市公司的相对效率进行研究，发现二者的生产效率非有效且纯技术效率的大幅度下降会引起企业的综合效率整体降低
这两类上市公司在战略性新兴产业各行业中的技术效率、规模效率以及综合效率上均存在显著差异
李晓梅、白雪飞 （2016）[4]研究发现国有物流企业与新兴产业联动技术效率的上升情况更为明显
李晓华 （2014）[5]认为所有制结构在不同战略性新兴产业存在的差异,不同所有制结构企业的营业收入与利润增长也有很大不同，民营企业的盈利水平通常要高于国有企业
吕岩威、孙慧 （2013）[6]以我国战略性新兴产业18个行业为研究对象，对各行业技术效率及其影响因素进行研究，发现我国战略性新兴产业的技术效率呈现出一定的起伏波动，总体效率水平较低，并进一步指出产业集聚度以及企业规模均对技术效率起到正向作用，而外商直接投资则对其产生负面作用
引进外资并不能从根本上提高企业的生产效率，加快创新驱动发展才是战略新兴产业发展的动力之源
王水莲 （2017）[7]从企业微观层面与行业层面对战略新兴产业系统分析，认为企业效率最优模式的实现需要打破组织边界
从战略性新兴产业生命周期的视角研究战略性新兴产业创新获利的关键因素 （刘志阳等，2017； 邸晓燕， 2017； 张晓涛， 2017）[8-10]
（二）战略新兴产业企业效率测度方法相关研究在现有的研究中，对战略新兴产业效率测度的实际数据的处理，通常选择引入Malmquist指数分解方法
刘志迎、张吉坤 （2013）[11]基于历年各省市高新科技企业经营的实际数据，建立DEAMalmquist评价模型，利用动态数据包络分析法对高新技术产业整体效率进行了测算
黄海霞、张治河 （2015）[12]通过Malmquist指数分解方法在测算战略性新兴产业的技术创新后指出，纯技术效率对战略性新兴产业技术创新影响最大，全要素生产率的增长动力因区域不同而存在明显差异
邬龙、张永安 （2013）[13]通过随机前沿模型与柯布-道格拉斯生产函数模型，分析研究了我国战略性新兴产业的创新效率
熊婵 （2014）[14]基于二阶段DEA模型对高科技创业企业的运营效率进行了测度
通过对相关文献梳理发现，针对研究战略性新兴产业效率的测度方法有很多，包括DEA-Tobit模型、二阶段DEA模型、改进Wurgler方法以及半参数最小二乘法 (STLS)
DEA-SBM模型解决了传统CCR模型不能解释的投入产出的松弛性问题
本文基于规模报酬可变的BCC-DEA模型，同质性保证了决策单元之间的可比性和评价结果的公平性，为进一步把 “黑箱”打开，基于三大区域战略性新兴产业上市企业的样本数据，测算投入产出效率深入研究决策单元的内部结构，该方法中的有效前沿面取代了微观经济学中的生产函数，根据帕累托最优原理，通过线性规划的方式确定了生产可能集的最优生产点是否在生产前沿面上
三、研究方法研究企业投入产出效率的方法有许多，本文结合战略性新兴产业企业特点应用数据包络方法（Data Envelopment Analysis， DEA）， 该方法是由A.Charnes和W.W.Cooper等著名运筹学家提出的，是位于管理学和运筹学新兴交错的一个研究领域，是一种有效率的非参数化方法，该方法使用数学规划模型评价具有多个投入、多个产出的决策单元 （decision making unit,DMU）之间的相对有效性，其经济学原理是在一定的投入和产出条件下，计算出效率前沿面，通过测算决策单元DMU的生产曲面与最佳前沿面之间的距离来计算效率值，并以此来衡量决策单元是否达到最有效，若成果有效就叫做有效DEA[15-16]
假定模型有n个决策单元 （本文按三大经济区域环渤海、长三角和珠三角共选取30家样本企业），每一个决策单元包含5个投入产出一级指标变量，投入产出效率是战略新兴产业样本企业的综合效率On、纯技术效率Tn和规模效率Cn的综合反映，其中综合效率与纯技术效率和规模效率有关，综合效率计算公式为如果对同一个企业，规模报酬不变 （CRS）和规模报酬可变 （VRS）的投入产出效率值不同，就说明该企业存在规模无效率
用一个单投入单产出的案例说明规模无效率的计算
CRS和VRS的DEA前沿面如图1所示，NIRS为规模报酬递增前沿面
CRS的技术效率测度值被分解成 “纯”技术效率和规模效率
规模效率测度可大致用企业在点PV的平均产出与 （技术）最优规模点 （点R）的平均产出的币值表示
图1 DEA中的投入产出效率原理假定每个战略新兴产业样本企业的有n个要素投入和k种产出，建立模型：模型 （1） 中， λj为相对于 DMUj0的第j个战略新兴产业样本企业的组合比例；S-i为输入松弛向量，S+h为输出剩余向量 （输出亏量）
θ为决策单元DMUj0有效值
四、指标选取与数据来源（一）评价指标体系的选取战略性新兴产业投入产出效率是一个多要素投入、多产出的动态复杂系统，包括各类资产总计、营业成本、营业收入、净利润、每股收益等多项投入产出一级指标
从构建的评价指标体系看多种多样，在进行指标选取时，需要结合效率分析的目的进行，同时还要考虑数据的可获得性
在投入指标中，资产总计又包括存货、固定资产和长期股权投资等3个二级指标
投入和产出指标构建如表1所示：表1 三大区域战略新兴产业上市企业“投入-产出”指标体系（二）数据来源及说明本文主要选取环渤海、长三角和珠三角经济地区节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料和新能源汽车7个战略性新兴产业企业共30家有科技研发活动的上市企业为样本数据，数据来源于网易财经、 《中信建投证券》等证券网站公布的2008～2016年年度报表数据
整理指标数据见表2
五、投入产出效率区域比较分析（一）环渤海、长三角和泛珠三角地区企业效率比较分析根据规模收益可变的BCC-DEA模型 （1），运用DEAP2.1软件对原始数据进行求解运算，得出30家战略性新兴产业样本企业投入产出效率运算结果
计算结果见表3
表2 2008～2016年30家样本企业一级投入产出指标原始数据平均值 单位：万元从三大区域发展来看，环渤海地区的奥维通信、鞍重股份、广联达和荣之联的投入产出效率达到了生产前沿面的DEA投入产出效率最优，而梦网荣信、远大智能、清新环境、赛象科技和启明星辰的规模效率有待调整和改善
而九安医疗企业处于规模报酬递增阶段，且规模效率接近最优状态，说明该公司未达到DEA最优的主要原因是纯技术无效率，导致综合效率降低，影响企业生产效率
由图2可知长三角地区的新和成、远望谷、思源电气和深圳惠程的综合效率、技术效率和规模效率达到了DEA最优，盾安环境和三变科技技术效率达到了DEA最优，说明影响这两家企业生产效率降低的主要因素是规模无效率；其中盾安环境规模报酬处于递减阶段，而三变科技规模报酬处于递增阶段，这也进一步说明，两者规模效率不佳的原因，前者是由于生产规模过大导致，而后者却恰恰相反是由于生产规模过小导致；导致精功科技综合效率过低的主要因素是纯技术无效率；亿帆医药和京新药业规模报酬处于递减阶段，说明由于生产规模过大，盲目扩张而造成了负影响；南洋股份则是生产规模过小，无法满足生产需求，从而影响企业生产综合效率
表3 2008～2016年30家样本企业平均投入产出效率比较分析注：drs为规模报酬递减，irs为规模报酬递增
从珠三角地区来看，可立克、证通电子和嘉应制药的综合效率、技术效率和规模效率由达到了DEA最优，同洲电子、海翔药业、利欧股份、宁波东力、沃尔核材和大洋电机等公司的纯技术效率均达到最优，而综合效率没有达到DEA最优的原因主要是规模无效率，且处于规模报酬递减的阶段，需要进一步改善规模状况
图2 三大区域样本企业投入产出效率比较分析从图3三大区域2008～2016年平均投入产出综合效率变动趋势来看，环渤海地区平均投入产出综合效率变动趋势明显，波动浮动较大，而长三角和珠三角近10年平均投入产出综合效率变动比较平稳，且相较环渤海地区的平均投入产出综合效率值较高
（二）区域样本企业效率最优化投入产出冗余分析从上述试验、模拟中可以看出新型消能减震复合墙板表现出良好的耗能效果
为寻求一种最优的墙板设计尺寸，既可以满足良好的减震耗能，又可以经济合理，故对带耗能钢棒的新型消能减震复合墙板进行不同参数情况下的减震效果对比
图3 2008～2016年三大区域平均投入产出综合效率变动趋势表4 环渤海地区样本企业投入产出指标冗余分析 （p0、S-、S+、p） 单位：万元注：p0原值，S-为输入松弛向量，S+为输出剩余向量，p为目标值
表5 长三角地区样本企业投入产出指标冗余分析 （p0、S-、S+、p） 单位：万元注：p0原值，S-为输入松弛向量，S+为输出剩余向量，p为目标值
以样本企业梦网荣信分析为例，投入产出效率DEA没有在最优状态，如果达到有效状态，需要调整投入和产出
资产总计指标产出径向变量（输入松弛向量S-i）需要减少9 489.7万元才能达到综合效率DEA最优；产出径向变量需要减少10 442万元才能达到营业成本的目标值47 916万元
产出指标中，营业收入投入径向变量需要增加8 183万元才能达到目标值114 163万元
基本每股收益没有变动
净利润投入和产出径向变量分别需要增加830.6万元和8 272.7万元，才能达到DEA有效
从长三角地区来看，由于部分企业资源投入浪费导致样本企业投入产出综合效率没有达到DEA有效，如表5中精功科技企业，从近10年平均投入产出来看，营业收入的目标值应为111 405.167万元，投入径向变量需要增加26 209.667万元才能达到综合效率DEA最优
净利润的目标值应为22 870.725万元，投入和产出径向变量分别需要增加191.199万元和22 058.026万元，基本每股收益的目标值应为0.654元，投入和产出径向变量分别需要增加0.034元和0.51元才能达到DEA有效
六、结论及建议首先，从2008～2016年环渤海、长三角和珠三角30家上市企业的样本数据测算结果来看，三大区域的战略性新兴产业企业投入产出效率地区发展不均衡，环渤海地区企业投入产出效率波动起伏较大，效率值总体低于长三角和珠三角地区，因此环渤海地区企业应重点加强研发机构的建立，通过聚集先进的技术、经验和人才来进行产品研究与开发，对提高纯技术效率是非常重要的
部分环渤海地区战略性新兴产业企业仍存在由于技术原因而导致的投入产出不均衡，因此增加技术研发有助于提升战略性新兴产业投入产出效率
一个地区的技术研发水平不仅与行业中企业数量有关，也与一定规模的科技研发机构数量有关
如战略性新兴产业典型企业华为公司取得的成功在于拥有数量庞大和分布广泛且又具有国际竞争力的技术研发机构，有大量研发创新人才，通过聚合所有的人力、财力和各种资源来进行产品研究和开发，使得华为公司的产品一经上市就能做到技术与全球同步
华大基因没有在被分析的样本企业之列，但是一个典型的高技术企业，引用该例子的目的就是借鉴该战略新兴产业企业的发展经验提升其他企业的投入产出效率
该公司作为全球最大的基因组学研发机构，不仅吸引了多轮私募股权机构的投资
而且在2013年华大基因收购了总部位于美国的基因组测序公司Complete Genomics，后者已经对逾2万个人类基因组进行了测序
产业发展拉动技术进步，通过研发突破公司发展的技术瓶颈，这对于战略性新兴产业企业投入产出效率的提升是非常重要的
其次，从实证结果来看，发现导致三大区域战略性新兴产业企业投入产出效率没有达到最优是由于企业规模不经济，一些企业处在初创期和成长期，需要成熟期企业的引领和带动，所以增强产业技术战略联盟，一方面，鼓励战略性新兴产业率先进入与跟随进入的企业间开展技术战略联盟，构筑战略性新兴产业的国内创新链
后进入的企业科学技术有限，很少有新产品的研究能够成功，鉴于此，由政府引导强化企业间的帮扶和引领创新、分工合作等，以降低技术赶超风险和成本
另一方面，战略性新兴产业企业在发展战略时要考虑适当的引进和购买先进技术，加强外部知识获取性，从而提高企业的核心竞争力，如被美国列为2018年打击清单的中国高技术企业美的集团、清华紫光和中国化工
美的家电制造商在全球竞争力的机器人产业计划中具有重要地位，斥资42亿美元收购了德国顶尖机器人集团之一的库卡；中国化工斥资440亿美元收购全球最大的农药和种子集团之一的瑞士先正达
这两家典型企业的技术战略联盟不仅得到了世界顶级技术也得到了人才，在时间和资金上做到实质性节省，有利于企业产生更快的投资回报
由于战略性新兴产业产业企业受资金和人力等方面的限制，自主研发风险较大，因此通过外部购买软件和设备能最快地获取所需技术，由于这些技术已经成熟，风险性较低，有利于企业减少研发成本，提高生产效益
最后，从实证结果来看，三大区域的战略性新兴产业企业投入产出效率都有上升的空间，依据企业生命周期的演化和发展阶段，政府应实施差异化扶持政策，构建新兴产业科技成果专业基地，搭建公共技术支撑平台，为战略性新兴产业企业营造良好的技术与产业协同发展的外部环境
在企业发展初期和成长期阶段，企业规模较小，新兴产业技术不稳定，市场需求缓慢
因此，政府应侧重财政补助
对于规模较小的企业来说，在技术链驱动战略性新兴产业高端化发展的主要目标下，特别环渤海地区一些投入产出效率较低的企业要以长三角和珠三角地区纯技术效率和规模效率最优的企业为引领，适度通过地方政府扶持扩大生产规模，实施技术追赶战略，购买战略性新兴产业链中处于领跑的企业终端产品，通过“嫁接”方式，突破薄弱的制造环节和可改进的生产技术环节，增加新产品的销售收入，降低专利研发投入出现沉默成本的可能，形成自己的规模优势和关键技术点
最终目的是不断提升战略性新兴产业企业投入产出效率水平
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