运筹学两阶段法范文

导语：如何才能写好一篇运筹学两阶段法，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

关键词 半成品仓库 设施选址 物流量分配模型

中图分类号：F253.7 文献标识码：A

制造企业内部物流把生产系统与物流系统融为一体，形成特定的生产工艺，其效率直接影响企业的生产效率。国外统计资料表明，在制造业中，总经营费用的20%~50%是物料搬运和运输费用，而优良的物流系统设计，可使这一费用至少减少10%~30%。对于大型制造企业，生产过程中物流量大，装卸搬运困难，内部物流成本在企业总生产本中所占比重很高，所以降低内部物流成本成为制造企业的又一利润源。半成品仓库作为企业生产网络中的重要节点，协调前后两阶段的供需平衡，其科学的选址与布局可以降低企业内部的物流量，从而降低企业生产成本，提高效率。

一、问题界定

大型制造企业其生产流程可简单描述如下图：

大型制造企业主要有三种类型仓库：原材料仓库，半成品仓库以及成品仓库。在大型制造型企业中，半成品物流量大，搬运和运输物流费用高，半成品仓库作为企业生产网络的重要节点，协调前后两阶段的供需平衡，其科学的选址不仅要考虑从半成品生产车间到半成品仓库这一阶段的相关成本，而且还需要考虑从半成品仓库到成品生产车间阶段的相关成本。因此，在各种车间的位置既定的情况下，文章主要以半成品仓库选址为例，来说明如何进行大型制造企业半成品仓库选址与布局设计。

二、模型构建

（一）问题描述。

各个半成品生产车间和成品生产车间既定，半成品生产车间生产多种半成品。需要解决的问题是:确定半成品仓库的设置数目、设置地点，以及不同半成品的物流量在半成品生产车间与半成品仓库以及半成品仓库与成品生产车间之间的分配，使得半成品仓库初始设置成本与各点间运输成本的总量最小。因此，本文将该问题定义为一个两阶段多产品的选址-分配问题。

（二） 模型假设。

(1)仓库容量满足需求。

(2)各点之间采用汽车运输。

(3)运输费用与运输量和运输距离成正比。

（三）符号定义。

模型中涉及的已知变量和参数有：

(1) I：半成品生产车间集，，共有m个；

(2)J：候选的半成品仓库集，，有n个；

(3)K：成品生产车间集，,有q个；

(4)H：半成品集，，有g个；

(5)rh：半成品的单位运输成本；

(6)Aih：半成品生产车间i生产半成品的生产能力；

(7)Bjh：成品生产车间j对半成品h的需求量；

(8)fi：表示半成品仓库j的初始设置成本；

(9)dij：半成品仓库j到半成品生产车间i的距离；

(10)djk：半成品仓库j到成品生产车间k的距离；

模型的决策变量有5个：

(11) Xj =1：在j处建设仓库；否则为0；

(12) Yij=1：将仓库j指派给半成品生产车间i；否则为0；

(13) Yjk=1：将仓库j指派给成品生产车间k；否则为0；

(14) xijh：由半成品生产车间i运往半成品仓库j的半成品的运输量；

(15) xjkh：由半成品仓库j运往成品生产车间k的半成品的运输量。

（四）制造企业半成品仓库的选址-分配模型。

根据上述假设和定义，建立半成品仓库的选址-分配模型。

目标函数(1)是使总费用（固定成本与运输成本）最小；约束（2）（3）表示只有在半成品仓库已经建立的情况下才能进行指派；约束（4）表示只有在半成品仓库指派给半成品生产车间时才能进行物流量分配；约束（5）表示只有在半成品仓库指派给成品生产车间时才能进行物流量分配；约束（6）（7）表示每个车间能且只能由一个仓库进行服务；约束（8）表示从半成品车间发送到半成品仓库的半成品量不能超过它的生产能力；约束（9）表示应满足成品生产车间的需求；约束（10）表示半成品仓库的半成品进出总量平衡；约束（11）（12）表示必须满足非负条件；约束（13）（14）（15）表示0-1整数规划约束。

三、模型算法及结果

本文解决的是中等规模的优化问题，可以采用运筹学软件CPLEX，应用精确算法来求解（分支定界和单纯形法），得到的解是该问题的最优解。

四、结语

目前大多数离散型选址模型主要由以下几个部分组成：已知的顾客数量和他们的需求，一些待定的固定设施（例如仓库），固定的和可变的生产或库存成本、以及在顾客和仓库之间的运输成本。选址问题的目标是确定仓库的数量和具置以及分配给各个仓库服务的对象，使得总成本最小化。这些模型在现实问题中已经运用多次，但现实问题中有些情况被过分简化。如：目前的仓库选址只考虑从仓库到各个需求点或是从各个供应点到仓库的相关成本，建立的是单阶段仓库选址模型，而没有将各个供应点、仓库以及需求点综合考虑，建立从各个供应点到仓库和仓库到各个需求点的两阶段仓库选址模型。对于半成品仓库，这些模型则不能考虑其协调前后两阶段的供需平衡，使企业内部物流费用最小化。而本文建立的两阶段多产品仓库选址的混合整数规划模型，充分考虑半成品仓库的特点，能很好的解决以上问题，尤其适合如大型钢铁、化工企业的半成品仓库选址布局问题。

（作者：重庆工商大学商务策划学院硕士研究生，研究方向：物流管理）

参考文献：

[1]林丽华，刘占峰.物流工程.北京大学出版社，2009.

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1物流运筹技术课程的意义及地位

1．1课程开设的理论和现实意义

有学者构建了从事操作型和基层管理工作的物流高技能人才胜任力模型，提出了专业的知识与技能、基础工具运用能力等十个方面的胜任力要素，认为高技能人才应具备解决问题、团队合作和协调各方资源等能力［1］．也有认为需要重视物流管理专业学生对人力物力进行卓有成效的物流活动组织技能的培养［2］．从全国调研报告数据分析来看，企业对物流中基层管理岗位的要求上非常重视“解决问题能力”这一职业核心技能［3］．物流运筹技术是从定量分析的角度，研究物流管理所涉及的运输调度、生产计划安排、人员调配、物流网络优化和投资分配等典型工作中如何应用科学的方法进行统筹安排，合理利用资源，并使其经济效益达到最优的决策科学和决策技术，在培养学生系统性思维、团队合作意识和解决具体问题能力方面发挥着重要作用．因此开设该课程非常必要．

1．2课程地位分析

调研表明，企业对仓储作业能力、运输作业能力、配送作业能力、物流信息管理能力和物流市场拓展能力等5个专业能力的重视比例均高于学校;企业在专业能力重要性认知上全部高于学校，但在以培养专业能力为目标的仓储作业与管理、运输管理、配送作业与管理等9门专业课程重要性认知上却全部低于学校［3］．因此从一定程度上反映出企业对当前学校课程设置和效果的认可度还不高，学校课程的设计期望与实际效果还存在较大差距．从课时角度看，物流管理专业课程平均课时多在60个学时以上，开设课时较充足．因此课程未达到预期效果除师资、实训等客观条件不足外，还与各专业课程独立开设，互不相通，知识点过于分散，能力培养不系统有关．物流运筹技术的课程内容和性质恰好能起到综合运用各专业课程知识点和系统培养专业能力的作用．以往认为该课程属于专业基础课程，这是从学科体系角度来分类的．依据高职应处理好专业与学科关系的研究［4］，以及对职业核心能力培养的重要作用，该课程在课程体系中应是核心课程之一．

2物流运筹技术课程教学内容及设计环节

2．1分析传统教学单元划分方式的不足

该课程教学内容早期为本科运筹学课程的精简版，主要包括线性规划、对偶问题、整数规划、非线性规划、运输问题、动态规划、存储论、决策论等内容，以讲授运筹学理论、模型推导和手工计算方法为主．近些年随着高职课程体系改革的研究，在课程内容上加大了与物流管理专业课程相关的内容，并介绍了一些计算软件的使用．结合目前该课程的开设情况和教学实际经验总结，按理论划分教学单元已经不适合高等职业教育的需要．如在传统的运筹学中线性规划、对偶问题、整数规划、运输问题等多是独立成章，分别基于不同的理论和模型，运用不同的方法．其中仅线性规划理论就有一般形式、规范形式、标准形式和典则形式等多种不同的模型形式，有简单单纯形法、大M法、两阶段法和对偶单纯形法等多种不同的解法．运输问题章节中又会涉及到西北角法、最小元素法、伏格尔(VogelMethod)法、闭回路法等．上述四个理论单元涉及的模型实际上可以互相转换，都适用同一模型，却涉及约15种不同的解法．按理论划分教学单元的设计造成在教学和考核中都过于关注学生是否掌握了不同的解法，而对学生综合运用知识，构建和运用模型解决具体问题的能力关注不够．随着解法越来越多，掌握起来越来越困难，学生的学习兴趣呈下降趋势，解决问题的能力并没有显著提高．这些都不符合高职学生的特点和高职教育的要求．

2．2进行项目式教学单元设计

如上文所述，事实上运输问题可以运用线性规划理论来解决，有些线性规划问题也可以运用运输问题的方法来解决．早期运筹学的数值计算主要由手工完成．将运输问题与线性规划分章讲述，主要是基于运用的手工计算方法不同．这种教学单元划分方式过于侧重最优值的计算方式，而割裂了问题之间的本质联系，不利于学生对问题及模型本质的深刻理解和运用．随着现代计算技术的发展和计算软件的普及，各模型的数据计算工作不再需要手工计算来完成．因此可以将教学重点转移到对系统性思维训练、模型构建与匹配能力训练和计算软件操作训练上来．整个课程在教学内容上根据适用模型和计算软件的情况，可以相应地分为以下5个项目．

1)线性规划应用项目共含最优生产计划制定、最优运输调度方案制定、值班人员安排、下料问题等4个典型工作任务，以培养学生在不同情境中运用线性规划的模型运用和优化方法使用能力．

2)动态规划应用项目共含运输最短路程选择、物流设备投资分配方案制定、背包问题与货物运输装配方案等3个典型工作任务，以培养学生在三个主要情境中运用动态规划模型和优化方法的能力．

3)存储论与库存控制项目共含安全库存量的控制、订货周期与订货量控制、存储费用最优方案的制定等3个典型工作任务，以培养学生在面对不同类型需求和货物种类制定最优库存方案和进行定量控制．

4)网络分析与控制技术项目共含运输网络优化、流量控制方案、项目进程控制与优化等3个典型工作任务，以培养学生初步掌握物流网络优化能力．

5)决策技术项目共含不确定性决策、风险性决策、多目标决策、矩阵对策等4个典型工作任务，以培养学生中基层管理实践中系统处理业务的能力．上述设计打破层进式的教学内容安排，代之以5个基于相同模型和计算方法的相对独立的教学项目来构成，其中前三个项目侧重解决物流业务中的具体问题，后两个项目侧重于中基层管理中所需的系统思维和优化能力的训练．每个项目选取3～4个不同的典型任务，多情境强化学生的运用能力，培养学生的知识迁移能力．学生可根据自身兴趣和特长，进行项目间的组合和融通，避免了层层递进式教学模式中“越学越难”的困扰，符合职业教育工学结合课程关注工作过程系统化课程的开发，在同一范畴下的多个学习情境教学实施的要求［5］．

2．3选择适合教学的计算软件

计算软件操作实训是该课程的重要教学内容，选择不同的教学软件将直接影响课程内容的编排和授课计划的制定．目前在教学中主要使用四种计算软件，即winQSB，Lingo，Matlab和Excel．其中winQSB内含19个子程序，可以对应解决19类问题，操作简便，但要求使用模型需要按照程序要求的规范形式，缺少灵活性，且不适合解决大型运算问题．Lingo软件适合大型运算问题的演算，灵活性强，计算速度快、精度高但操作复杂，需要使用者拥有一定的编程能力．Matlab应用面广泛，擅于进行诸如方程求解、微积分、非线性问题求解等复杂运算，但语法严格，输入繁琐，并要求模型按软件规范表述，操作者具备一定的编程能力．Excel最容易获得，界面友好，内置多种工具，操作简便，可以解决诸如线性规划、网络分析等多种问题，对操作者没有能力上的特别要求．但不擅长解决复杂的问题，计算精度也不高．从各软件优缺点比较，在实际教学中可以有针对性地选择一种或几种组合软件来进行教学．根据教学经验，通常在实际教学中选择Excel和Matlab两个软件的组合，基本可以满足教学中的计算需要．

3物流运筹技术课堂教学方法探讨

结合高职教学和学生特点，物流运筹技术课程的性质和教学内容决定了该课程不能完全通过理论讲授来达到教学目的．另一方面，由于该课程涉及较深奥的理论，也不能单纯通过实训来让学生真正掌握相应的方法和运用技能．根据该课程的特点，课堂教学适宜采取教学做一体形式，分四个环节进行教学．

3．1“讲授—理解”环节

这一环节采取教师讲授基本知识点，学生了解和掌握的教学方式，重点介绍模型和方法的适用条件、构成要素和运用的成功案例，侧重将复杂和抽象的模型简单化和形象化以培养学生的学习信心，并通过运用的成功案例启发学生思考和引起学生学习兴趣．这个环节不宜侧重运用抽象的数学语言对模型进行描述和推导，教学实践表明这种作法收效甚微，并严重挫伤学生的学习积极性．

3．2“演示—模仿”环节

这个教学环节采取教师演示问题的处理过程和方法，学生跟随模仿的教学方式，重点在于进一步调动学生的学习积极性，让学生通过模仿逐步体会各类模型和方法在解决实际问题中的巧妙之处，进一步激发其掌握技能的欲望．教师演示过程应尽可能地细致并进行必要的反复，便于学生对全过程进行模仿和掌握，形成操作过程的整体认识．

3．3“操作—指导”环节

这个环节设计与教师演示例题相似的问题，以学生动手操作为主，教师进行适当的提示和指导．教师在这一环节应注重发挥学生的自主性，指导学生将在模仿中掌握的知识和技能迁移到新问题上，侧重学生独立解决问题能力的培养，并鼓励学生探索，允许学生犯错，通过指导帮助学生发现在知识和技能上的不足，巩固学习成果．

3．4“展示—讲评”环节

这一环节侧重学生将学习成果进行展示，教师对学生学习中存在的问题进行讲评，学生进行课堂学结．这个环节的目的是检验学习效果和肯定学生学习成果．由于该课程是以项目下多个任务形式作为教学内容，学生在成功解决某一具体问题或完成某一任务后会产生一定的成就感，通过成果展示和教师讲评可以进一步激发和稳固学生的学习兴趣和信心．上述四个环节紧紧相扣，可以根据每节课的教学内容对四个环节的教学时间进行分配，细分每个环节的教学目的和重难点，同时能将理论教学和实践教学有机地结合起来，通过循序渐进的授课节奏，将学生带入情境从而形成了完整的课堂教学组织过程．

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论文关键词：原创性高新技术产业，创新效率，测度，创新链，两阶段分析

1 问题的提出

21世纪高新技术发展突飞猛进，高新技术产业已成为当代经济增长的核心，世界各国都在抢占高新技术的制高点。我国在“十一五”规划中更是把发展高新技术产业作为经济结构调整和产业升级的重要手段。我国高新技术产业的工业产值从1998年的7110.66亿元，增长到2007年的50461.17亿元，年均增长24.1%，成为我国经济中最有活力的一部分。2007年，我国高新技术产业保持较快发展，高新技术产品在国际市场的竞争力进一步提高。全年规模以上高新技术产业企业实现工业总产值51207亿元，比上年增长20.4%；完成增加值11551亿元，比上年增长17.8%。当年，我国高新技术产品出口贸易总额为3478亿美元，比上年增长23.6%；高新技术产品出口贸易占全部商品出口贸易总额的比重达到28.6%[1]。目前现代企业管理论文，我国高新技术产业规模迅速扩大，成为拉动国民经济增长和促进产业结构调整的重要力量。

然而，在我国高新技术产业中，一些核心领域缺乏原创性技术，导致企业自主创新能力较为薄弱,缺乏自主知识产权。近年来，中国政府将“提高自主创新能力，建立创新型国家”作为新时期国家发展战略的核心，试图通过技术创新、科技进步来提升产业结构。数据显示，近年来中国高新技术产业创新投入持续攀升，R&D经费从1998年的56.45亿 元，增长到2007年的545.32亿元，年均增长28.44%；R&D人员总量也有大量增长，从1998年的70879人年，增长到2007年的248228人年，年均增长14.94%。但与此同时，新产品销售收入从1998年的1207.254亿元，增长到2007年的10303.222亿元，年均增长只有26.68%，比R&D经费年均增长率还低[1]。由此可见，增加创新资源投入只是发展高新技术产业的必要条件而非充分条件。中国在原创性高新技术产业发展过程中，不仅要注重创新资源的总量投入，更要注重其效率问题，特别是在相对于发达国家，中国科技创新资源严重不足的情况下，效率问题就变得更为突出论文提纲怎么写。

如何设计一个高效的R&D测评系统现代企业管理论文，国外学者做过相关研究。Brown和Svenson(1998)提出了最著名的R&D系统框架模型——B-S模型，认为R&D系统方法由输入、处理系统、输出等八个主要的单元组成[2]。Kerssens-van Drogelen(1999)从影响R&D绩效的权变因素、测度方法和技术等构建了R&D绩效测评系统[3]。Bourne(2000)等认为，实施一个完整的绩效测度体系应包括绩效测度的指标设计、测度指标的选取等四个步骤[4]。Begemann(2000)提出一个动态的绩效测度体系框架[5]。近年来，国内不少学者运用参数或非参数方法从不同视角对高新技术产业效率进行了测度。余泳泽（2009）基于价值链的视角，将高技术产业的技术创新过程分为技术开发和技术成果转化两个阶段，并利用DEA模型分别对各阶段的效率及其影响因素进行了实证研究[6]。官建成、陈凯华（2009）综合运用数据包络分析的松驰测度和临界效率测度模型，对中国高技术产业技术创新效率进行了测度[7]。朱有为、徐康宁（2006）利用随机前沿生产函数测算了中国高技术产业的研发效率及影响因素[8]。

综上文献，国内学者从不同侧面探讨高新技术产业的绩效测评及影响因素，对完善高新技术产业创新理论与实践有不同程度的促进作用。遗憾的是，专门研究原创性高新技术产业创新效率的测评，并分析其效率高低的关键影响因素的文献很少。原创性高新技术产业如何界定？创新效率如何测评？其关键影响因素有哪些？找准并有效解决这些问题，对提高高新技术产业的原创性，并提高原创性高新技术产业创新效率，加快发展原创性高新技术产业起不可或缺的作用，为政府的产业结构优化决策提供科学依据。本文通过界定原创性高新技术产业的范围，基于创新链视角，运用DEA方法从两阶段测度原创性高新技术产业的创新效率，并分析影响效率的关键因素，在此基础上针对性提出有效提高原创性高新技术产业创新效率的政策建议，以期为政府和企业提升我国高新技术产业核心竞争力的决策提供参考。

2 原创性高新技术产业范围界定及创新效率的测度方法

1. 原创性高新技术产业范围界定

在创新的产出方面，专利是一个被经常采用的指标（Griliches，1990[9]；池仁勇等，2004[10]；官建成、何颖，2005[11]；刘树、张玲，2006[12]）。在发明、实用新型和外观设计三种专利中现代企业管理论文，发明专利技术含量高且申请量很少受到专利授权机构审查能力的约束，更能客观反映一个地区原始创新能力与科技综合实力（Liu & White,2001[13]；Guan & Gao，2009[14]；刘凤朝，2006[15] ，白俊红等，2009[16]）。新产品销售收入是衡量创新产出的另一个指标，但其中的新产品，若源自于三种专利中的实用新型和外观设计，其技术含量没有发明专利高。鉴于此，本文放弃“新产品销售收入”而以“发明专利”相对近似衡量高新技术产业的原始性。

由于原创性产业的界定在国内尚无先例可循，到目前为此，学术界难以找到比发明专利更好的反映原创性替代指标。本文认为“高新技术产业的拥有发明专利数占三种专利申请总数的百分比”在一定程度上可以相对较好地反映中国高新技术产业的原创性水平。为研究问题的方便，考虑数据的可获得性和样本容量大小对实证结果的影响，以及中国目前高新技术产业原始创新能力较弱的现状。本文从1999-2008年高新技术产业里以“发明专利占专利总数百分比（临界值暂定为70%）”从高新技术产业的17个行业中筛选出反映相对原创性较高的中国原创性高新技术产业的12个行业。需要说明的是，原创性是个相对概念，如果是原创性相对发达的国家，临界值可适当放大。

2.创新效率的测度方法

DEA(Data Envelopment Analysis,数据包络分析)方法是测度同类型决策单元(Decision Making Unit， DMU)相对效率最为常用的方法之一,它由著名运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年首先提出[10],现已广泛应用于银行、高校、医院、保险公司以及制造业、服务业等诸多领域的效率评价。现有文献中,有关区域创新效率的测度亦基本上是基于DEA方法展开的,本文利用DEA方法中的CCR模型,以我国原创性高新技术产业的每个行业为基本决策单元测度其创新效率。对于任一决策单元DMU0,其对偶形式的CCR模型可表示为

式中:为决策单元的个数,和分别为输入与输出变量的个数,为投入要素,为产出要素,为决策单元DMU0的有效值。若且,则决策单元DEA有效；若,且或时,则决策单元为弱DEA有效；若,则决策单元非DEA有效[17]论文提纲怎么写。

3 原创性高新技术产业创新效率的两阶段测度及其分析

完整的技术创新链包括：研究、开发、成果转化和生产四大环节。由于生产环节涉及的要素太多，由于篇幅所限，为简化起见，本文只研究原创性高新性高新技术产业创新链的两个阶段，即：技术开发和成果转化两个阶段（见图1），分别测度两阶段的创新效率。

3.1 两阶段的变量选取与数据说明

1.技术开发阶段

技术开发阶段的投入指标：R&D经费，R&D人员。产出指标：拥有发明专利数，属于一种中间产出现代企业管理论文，它是指将研发投入转化为知识产出的能力，从某个角度反映了原创性科技产出。

数据处理方面，主要考虑三个因素：数据的缺失导致采样不全面；技术投入和产出之间的时滞性；价格因素导致数据的虚增或虚减。（1）在技术开发阶段的投入产出指标数据处理方面，本文采用了移动平均法和线性插值法弥补了部分产业在某些年份数据缺失的问题。（2）科技从研发投入到新专利通常需要一定的周期，同时各种创新活动周期存在较大差异性，例如电子及通信设备制造业的几个月到医药制造业和航空航天器制造业的几年不等，且时有交叉，使得投入和产出数据不对应。本文选择滞后期1 年，投入数据选择1998-2007年，产出数据选择1999-2008年。（3）有关研发经费的平减方面，首先是要确定R&D价格指数来将当年价格核算的经费总值折算为可比价格，根据《中国统计年鉴》（2009）的有关数据，构造R&D价格指数如下：R&D价格指数=0.75*工业品出厂价格指数+0.25*居民消费价格指数。其中工业品出厂价格指数和居民消费价格指数的基年均定为1998年。然后计算出R&D经费1998-2007年的年平均增值率，即，关于R&D存量的折旧率，参考已有文献通常采用的折旧率，基年1998的R&D存量，这里用所有时期的R&D支出的年平均增长率代替1998年之前的R&D支出的平均增长率，则1998的R&D经费存量用公式表示为，以后各年的R&D经费存量通过永续盘存法的方法推导得：。

2.成果转化阶段

成果转化阶段的投入指标：技术投入为技术开发阶段产出，即拥有发明专利数（反映原创性科技产出），经费投入为技术改造经费，人员投入为科技从业人员。产出指标：考虑到要求能直观体现高新技术产业的创新成果在商业上使企业获利的能力，以及市场通过吸收技术创新而带来增强竞争力的能力，因此选用新产品销售收入和新产品出口销售收入作为成果转化阶段的产出指标。

数据处理方面现代企业管理论文，数据的缺失、时滞性的处理方法与技术开发阶段相同。价格指数方面，成果转化阶段的技术投入指标技术改造经费选用的平减指数采用R&D价格指数，而在产出指标新产品销售收入和新产品出口销售收入的平减指数的考虑上，将高新技术产业划分为两类，一类是医药制造业中的三个细分的产业；另一类属于机械电子行业即其余的四大产业。因而在这两个产业的指数选取上也是有所不同的，前者选用化学工业1998年为基年将当年价格核算的经费总值折算为可比价格，后者选用机械工业1998年为基年将当年价格核算的经费总值折算为可比价格。技术改造经费的数据处理在年平均增长率，折旧率以及基年和以后各年的存量处理方法都同研发经费的处理。

3.2 实证结果及分析

1 .我国原创性高新技术产业创新效率整体分析：基于技术创新链视角

根据原创性高新技术产业科技活动的投入产出数据，运用DEA测算两阶段创新效率值（如表1）.

表1 技术开发阶段和成果转化阶段效率

行业

技术开发效率

成果转化效率

化学药品制造

0.324

0.209

中成药制造

1

0.055

生物、生化制品的制造

0.54

0.104

飞机制造及修理

0.099

0.501

航天器制造

0.042

0.282

雷达及配套设备制造

0.128

0.531

广播电视设备制造

0.53

0.266

电子器件制造

0.434

0.557

电子元件制造

0.288

0.516

电子计算机整机制造

0.554

1

医疗设备及器械制造

0.99

0.103

仪器仪表制造

0.659

0.157

平均值

0.466

0.357

由表1知，技术开发阶段效率（0.466）的平均值大于成果转化阶段（0.357），说明我国原创性高新技术产业的成果转化效率已落后于技术开发效率，科学技术向现实生产力转化的效率亟待增强。

综合表1的技术开发阶段和成果转化阶段效率（行业）的数据结果，得出各个产业技术创新效率中技术开发阶段和成果转化阶段的二维分布图，如图2所示。

图2 两阶段原创性高新技术产业技术创新效率矩阵图

从图中可以看出，12个行业中只有电子计算机整机制造1个行业处于高技术开发效率高成果转化效率的C区域；落在高技术开发效率低成果转化效率B区域的有5 个行业：中成药制造、医疗设备及器件制造、仪表仪器制造、广播电视设备制造和生物与生化制品制造；位于低技术开发效率高成果转化效率D区域的有4 个行业：电子器件制造、电子元件制造和雷达及配套设备制造、飞机制造及修理；其余的2个行业都落在低技术开发效率低成果转化效率的A区域。

由图2可进一步看出原创性高新技术产业效率的原因及其相应的调整方向，具体如下：

A类行业——低开发低转化

航天器、化学药品制造，这些行业的研发阶段投入了大量资金但收效却不显著，同时在成果转化阶段盲目投资，对投资的质量（消化吸收、技术引进等）重视不够。对于这类行业应该两阶段同时加强，既要提高技术开发效率又要提高成果转化效率。

B类行业——高开发低转化

仪器仪表、医药类、生物与生化制品制造行业等，属于国家相对比较传统行业，有一定的技术积累，并且近几年国家加大研发投入，技术开发效率高；但由于经济不可行，技术不确定现代企业管理论文，缺乏转化资金等，导致成果转化率低。这类行业应当在不降低技术开发阶段效率的前提下，重点加强成果转化阶段的效率。

C类行业——高开发高转化

这类行业属于发展比较成熟的行业，其技术开发阶段的效率和成果转化阶段的效率都比较高， 是其他类型行业发展的目标。这类行业的资金、人才和技术投入与产出发展比较配套，经济发展基础好，属于我国原创性高新技术产业发展的先锋论文提纲怎么写。

D类行业——低开发高转化

电子类、飞机与雷达类，说明此类行业的发展基础比较弱大多是引进后转化，缺乏技术开发，技术开发效率不高；在成果转化阶段，技术比较成熟，实现了较高的成果转化效率，总体上限制了技术创新能力的提升。这类行业应在不降低成果转化阶段效率的前提下，重点提高其技术开发阶段的效率。

图2 整体可看出，我国原创性高新技术行业除了电子类产品外，大部分行业都存在科技成果转化效率偏低的问题。可能的原因是：1、研发项目缺乏市场导向，导致技术转化比较困难。高校、科研院所许多研发成果技术含量高，但生产成本很高，缺乏市场竞争力，或者不具备行业生产能力，导致转化困难。二是许多技术不成熟、不稳定，不具备产业化的基础条件，在技术转移中存在很大的风险。2、技术转移对接程度不高。高校和科研院所的科技成果是为了“科研”而不是为了企业的需求，成果无法迅速转化，科研的重复和浪费现象比较严重现代企业管理论文，导致成果转化效率偏低。3、企业的技术吸收能力不强。我国相当一部分企业的技术属于落后技术、传统技术和限制技术，从而严重制约了企业的技术转移。3、企业技术转移的资金不足。技术成果转化需要大量的资金投入，通常是技术开发的10倍。目前我国企业普遍存在资金不足问题，高新技术产业由于高风险性，很难取得商业银行贷款支持。由于受条件限制，获得政府专项资金扶持的也很少。5、缺乏有效的技术转移机制。一是缺乏相关的法律法规。二是缺乏政策扶持。三是缺乏合理的评估机制。四是缺乏风险投资。五是双方信息不对称[18]。

针对以上四类不同的行业，可以采取不同的提升渠道：单边突破式提升：。即在技术创新过程中，针对各个行业不同的情况，保持住原先的效率高的阶段，以其效率低的阶段为突破口，加强投入和产出的配比，以提升B、D类行业的技术创新的整体效率。

渐进式提升：例如或者。对于A类行业的效率提升方式有多种渠道，就是先集中精力将某一项优势发挥至最大，同时再极力弥补劣势，通过B或D区的过渡，最终成功进入成为C类行业。

跨越式发展：，A类行业需要具备雄厚的经济基础，并且在发展过程中要注重技术开发效率和成果转化效率两手抓，在条件具备的情况下，实现的跳跃式发展渠道是有可能的。

2．技术开发阶段的效率分析及投入与产出分析

用DEA方法测度的技术开发阶段的创新效率及投入冗余与产出松弛情况如下 (见表2).

（1）效率分析

表2 1999-2008年我国原创性高新技术产业技术开发阶段的平均创新效率与差额值

效率

差额

行业

crste

vrste

scale

规模效应

拥有发明专利数

R&D人员

R&D经费

化学药品制造

0.324

0.324

1

-

100

0.0

中成药制造

1

1

1

-

0.0

生物与生化制品的制造

0.54

0.738

0.731

irs

6139.5

飞机制造及修理

0.099

0.099

0.991

irs

1131

0.0

航天器制造

0.042

0.307

0.136

irs

23

8883.5

雷达及配套设备制造

0.128

0.396

0.324

irs

14

52

0.0

广播电视设备制造

0.53

1

0.53

irs

0.0

电子器件制造

0.434

0.435

0.999

-

25944.0

电子元件制造

0.288

0.288

0.997

irs

241

0.0

电子计算机整机制造

0.554

0.563

0.985

irs

91780.1

医疗设备及器械制造

0.99

1

0.99

irs

0.0

仪器仪表制造

0.659

0.66

0.999

irs

2622

0.0

平均值

0.466

0.568

0.807

3

346

11062.3

从表2可看出原创性高新技术产业技术开发阶段的创新效率（crste）：

中成药制造和医疗设备及器械制造的创新效率分别为1，0.99，创新效率较高；而飞机制造及修理、航天器制造、雷达及配套设备制造3 个行业的创新效率分别为0.099，0.042，0.128，创新效率较低论文提纲怎么写。生物与生化制品的制造、航天器制造、雷达及配套设备制造、广播电视设备制造、医疗设备及器械制造5 个行业的规模效率分别为：0.731,0.136,0.324,0.53,0.99,分别小于相应行业的纯创新效率现代企业管理论文，无效率主要来自规模无效率，可能的原因：这5个行业规模扩张过快，内部协调管理能力不足管理费用增加幅度大于规模扩张带来的成本降低的幅度。其它行业（除中成药制造外）的规模效率分别大于相应的纯创新效率,无效率主要是源于纯技术无效率。我国原创性高新技术行业技术开发阶段创新效率平均值仅为0.466，创新效率较低可能是因为这些行业过多追求技术开发的投资规模而忽视了技术开发效率。这为各行业技术开发阶段效率低找准症结所在，并提高其效率提供科学依据。

（2）投入冗余与产出松弛、规模效应分析

为了探讨1999-2008年间我国原创性高新技术产业技术开发效率的特点并且寻找未达到有效值的根源，用基于产出导向的DEA模型CCR度量了各个原创性高新技术产业的特点。

从投入角度看，生物与生化制品的制造、航天器制造、电子器件制造、电子计算机整机制造这4个行业都存在研发经费冗余，分别为6239.5万元, 8883.5万元, 25944万元,91780.1万元；相对而言，研发人员显得不足。化学药品制造、飞机制造及修理、雷达及配套设备制造、电子元件制造、仪器仪表制造这5个行业都存在研发人员冗余，分别为100人,1131人, 52人,241人，2622人，相对而言，研发经费显得不足。中成药制造和医疗设备及器械制造的创新效率分别为1，0.99，效率最佳，不存在投入冗余和产出松弛。从产出角度看，航天器制造和雷达及配套设备制造产出松弛分别为23个,14个,存在拥有发明专利总量不足。这些行业需要加大技术开发的原始创新力度。这为进一步调整科技投入产出方向和幅度，提高技术开发阶段效率提供准确的科学依据。

从规模效应来看，除了化学药品制造、中成药制造、电子器件制造这3个行业处于规模效应不变外，其它行业处于规模递增，这些行业可进一步增大研发资源的投入以提高技术开发阶段的效率。

2．成果转化阶段的效率分析及投入与产出分析

用DEA方法测度的成果转化阶段的创新效率及投入冗余与产出松弛情况见(表3)

（1）效率分析

表3 1999-2008年我国原创性高新技术产业成果转化阶段的平均创新效率与差额值

效率

差额

行业

crste

vrste

scale

规模效应

新产品销售收入

新产品出口销售收入

拥有发明专利数

技术改造经费

年平均就业人员

化学药品制造

0.209

0.222

0.904

irs

0.0

586274.6

221151.2

62714

中成药制造

0.055

0.17

0.322

irs

0.0

211811.9

39

0.0

生物与生化制品的制造

0.104

0.69

0.15

irs

0.0

18150.0

27

0.0

飞机制造及修理

0.501

0.534

0.938

irs

0.0

906360.1

390404.7

102711

航天器制造

0.282

1

0.282

irs

0.0

0.0

0.0

雷达及配套设备制造

0.531

1

0.531

irs

0.0

0.0

0.0

广播电视设备制造

0.266

1

0.266

irs

0.0

0.0

0.0

电子器件制造

0.557

0.565

0.985

irs

1415025.5

0.0

264215.0

114122

电子元件制造

0.516

0.533

0.968

irs

918319.9

0.0

235985.1

464750

电子计算机整机制造

1

1

1

-

0.0

0.0

0.0

医疗设备及器械制造

0.103

0.4

0.258

irs

0.0

54444.3

16

0.0

仪器仪表制造

0.157

0.184

0.855

irs

0.0

188935.1

0.0

10241

平均值

0.357

0.608

0.625

194445.4

163831.3

7

92646.3

62878

从表3可看出原创性高新技术产业成果转化的创新效率（crste）：

电子计算机整机制造的成果转化效率（为1.000）达到最佳外，其它行业效率都较低；而中成药制造、生物与生化制品制造、化学药品制造、医疗设备及器件制造和仪器仪表制造4 个行业的成果转化效率较低，分别为0.055, 0.104, 0.103, 0.157。生物与生化制品制造、航天器制造、雷达及配套设备制造、广播电视设备制造、医疗设备及器械制造5 个行业的规模效率分别为：0.15, 0.282, 0.531, 0.266, 0.258,分别小于相应的纯创新效率，无效率主要来源于规模无效率；其他行业的无效率均主要来自纯技术无效率，纯技术无效率可能是因为这个行业既定的投入资源提供相应产出能力比较弱。我国原创性高新技术产业在成果转化阶段创新效率平均值仅为0.357现代企业管理论文，创新效率低，可能是因为这些行业过多的追求投资规模，不注重投资效率造成的。这为各行业成果转化阶段创新效率存在的问题找准症结所在，为有效提高其效率提供科学依据。

（2）投入冗余与产出松弛、规模效应分析

从产出角度看，电子器件制造、电子元件制造2 个行业的收益性产出不足，相应的新产品销售收入松弛分别为：1415025.5万元, 918319.9万元。化学药品制造、中成药制造、生物与生化制品的制造、飞机制造及修理、医疗设备及器械制造、医疗设备及器械制造6个行业的竞争性产出存在不足，新产品出口销售收入松弛分别为：586274.6万元，211811.9万元，18150.0万元，906360.1万元，54444.3万元，188935.1万元。这些行业要加大科技成果商业化，同时加大新产品出口的竞争性力度。从投入角度看，造成我国高新技术行业成果转化阶段效率低下的原因主要集中在投入冗余上。中成药制造、生物与生化制品的制造、医疗设备及器械制造，拥有专利发明数与技术改造经费的冗余分别为39个，27个，16个；相对而言，技术改造经费、年平均就业人员显得不足。仪器仪表制造中年平均就业人员的冗余分别为：10241人，相对而言，拥有专利发明数的技术性投入、技术改造经费显得不足。这为进一步调整其科技投入产出方向和幅度，提高成果转化阶段效率提供准确的科学依据。

4 结论与政策启示

4.1 结论

本文运用DEA方法测度了1999-2008年我国原创性高新技术产业各行业创新效率、规模效应、投入与产出的冗余与松弛状况。研究结论可概括为以下几点。第一，我国原创性高新技术产业的成果转化效率已落后于技术开发效率，科学技术向现实生产力转化的效率亟待增强论文提纲怎么写。第二，我国原创性高新技术产业除了电子类产品外，大部分行业都存在科技成果转化效率偏低的问题。第三现代企业管理论文，技术开发阶段，中成药制造和医疗设备及器械制造的创新效率较高，飞机制造及修理、航天器制造、雷达及配套设备制造业的创新效率较低。相对于研发人员和研发经费投入，技术开发阶段的原创性产出（拥有发明专利数）不足。第四，成果转化阶段，电子计算机整机制造创新效率最高外，其它行业效率较低。化学药品制造、中成药制造等行业的竞争性产出存在不足。第五，从投入产出角度看，两个阶段的不同行业创新效率低的原因各不相同，有的源于规模无效率，有的源于纯技术无效率。从规模效应看，两阶段的大部分行业都处于规模递增阶段。

4.2 政策启示

其一，各个行业应根据本行业创新活动是否达到生产前沿、两个阶段的实际投入产出的冗余与松弛、规模性等进行改善，有针对性调整各行业的两阶段的科技投入或产出的方向与幅度，使创新效率尽可能向生产前沿移动。

其二，不同行业根据本行业目前技术创新链的不同阶段创新效率状况，分别单边突破式、激进式、跨越式渠道提升各自创新链的不同阶段创新效率。

其三，为有效提高原创性高新技术行业的成果转化率。可从以下方面着手：提高研发项目缺乏市场导向、技术转移对接程度、企业的技术吸收能力。加大企业技术转移的资金，加大风险投资。完善缺乏有效的技术转移机制的法律法规、政策扶持、合理的评估机制、双方信息的对称化程度。

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篇4

关键词：数据包络分析（DEA）；并购绩效；钢铁上市公司

一、 引言

从20世纪90年代末开始，我国的钢铁行业经历了兼并收购的探索期、缓慢推行期和加速推行期三个阶段，完成了由起初的政府行政主导到现今政府引导、市场结合，国企民企共同参与并购的转变。钢铁企业上市公司的并购绩效情况反映的是我国钢铁产业并购重组的好坏，关系到我国钢铁产业是否可以持续健康发展。同时，对我国钢铁上市公司并购重组绩效进行综合评价，也有利于我们认识到并购中存在的问题，提高并购的绩效。

本文将采用数据包络分析（Data Envelop-ment Anal-ysis，DEA）中的C2R模型以及任民、王烈（2003）所提出的DEA的二阶段法，首先运用Deap2.1求出不同年份的并购绩效指标，通过对绩效指标的变化进行对比研究，评价并购重组是否带来钢铁上市公司管理绩效的改善。

二、 文献综述

陈旭等（2008）在其研究中对我国并购绩效衡量的四种评价方法进行了总结和评述，其中国内外研究者对并购绩效的研究一般采用的是基于股价变化的事件研究法和基于财务数据的会计研究法两种方法。事件研究法的基础假设是市场有效性，适用于发达的资本市场，而会计研究法适用于资本市场不发达的国家。

事件研究法主要检验的是并购前后股东财富的变化，对股东财富的计量一般采用反常收益法。所谓反常收益指的是在并购事件发生前后的某段时间里，并购双方股东的实际收益率R与假定没有发生并购的该段时间里的正常收益E（R）的差值。如果这个差值为正，则说明并购给股东带来了正的收益，也就是并购绩效为正。Jensen和Ruback（1983）在总结了13篇关于并购绩效文献的研究成果后得出结论，成功的兼并活动会给目标公司带来约20%的反常收益，而成功的收购给目标公司带来的收益约为30%。陈信元、张田余（1999）采用1997年沪深两市所有的并购重组事件作为研究样本，同时采用方差检验和非正常报酬率检验对并购重组的效率进行检验，研究结果指出不同类型的重组的市场反应是不一致的，其中兼并收购并没有带来非正常的收益。李善民、陈玉罡（2002）以1999年～2000年沪深两市349起并购事件作为实证研究样本，运用事件研究法进行研究，他们发现并购活动使得公司的累计反常收益在公告后30天几乎都为正，但是不显著。事件研究法的基础条件是市场有效性，但是中国的证券市场属于一个弱势有效的市场，所以事件研究法并不能全面的准确的衡量企业并购的绩效问题。

相比于事件研究法，会计研究法则使用并购前后几年的财务数据，对企业的盈利能力、偿债能力、资产管理能力、发展能力和现金流量水平等业务指标进行比较，以此来确定并购绩效的变化。冯根福、吴林江（2001）运用会计研究法，使用1994年～1998年我国上市公司的并购样本对并购绩效进行研究，研究结果表明上市公司的并购绩效存在着一个先升后降的过程。李心丹、朱洪亮等（2003）选取沪深两市发生并购的103家上市公司为样本，首次利用DEA的方法对并购绩效进行研究，他们的研究结果证实并购活动总体上是提高了上市公司的经营管理效率，同时并购后的几年内继续保持着稳步提高的趋势。

针对我国证券市场的弱势有效性，不宜采取事件研究法对并购绩效进行研究；同时基于财务数据的会计研究法只考虑了企业经营管理结果的指标，而无法考虑企业经营投入的问题，我们在本研究中讲使用DEA的研究方法，DEA的研究方法不仅可以同时考虑到不同企业可控的输入和输出指标，并且DEA方法能够保证我们观测的年份足够长，准确的度量并购前后公司的效率问题。

三、 实证数据与方法

1. 样本来源。按照国泰安数据库（CSMAR）的划分，广义的并购包括资产收购、股权转让、吸收合并、资产剥离、资产置换等一系列重组行为，而狭义的并购仅仅是指资产收购和吸收合并这两类。本文研究的对象为广义的并购。

在本文的研究中，我们将使用2008年、2009年发生在沪深两市的并购原始案例为样本，之所以选择2008、2009两年一是因为这两年的并购数量相对较多，能够给我们提供更多的信息；再则是因为我们需要观察的是样本经营绩效的变化，而经营业绩的变化是需要一定的时间才能反应出来的，所以我们需要更长时间的窗口期，与此同时DEA的方法也需要更长的年份跨度，所以本研究选择2008年、2009年的数据是为了保证能够有效获取并购后三年的数据。

在采取到原始并购样本之后，我们还需要对原始样本进行剔除的工作，剔除的条件是：（1）剔除掉被ST的公司以及新设合并的样本；（2）剔除数据缺失、异常的并购样本；（3）对于多次并购的处理：同一年发生的并购以并购金额最大的一次计入；如果并购在2008年～2009年间均有发生，以最后一次并购计入。本研究所有的样本信息及后续研究所需要的财务数据信息均来自国泰安数据库（CSMAR）。经过我们的整理工作，我们一共选取了八一钢铁等10个并购样本。

2. 指标选取。DEA方法最大的优越性就在于它是针对多输入多输出的综合评价，有效的避免了只使用经营结果作为评价依据的缺憾。我们在选择指标的时候注意了以下三点：第一，数据指标是对评价对象管理效率的客观反应；第二，避免输入、输出数据之间存在较强的线性相关关系；最后要考虑数据的易得性。综合参考这三点要求，我们选取了下面所述的五个指标：

输出指标：y1——主营业务收入；y2——利润总额。

输入指标：x1——主营业务成本+主营业务税金及其附加；x2——三项费用（管理费用+销售费用+财务费用）；x3——总资产。

我们选取主营业务收入和利润总额作为输出指标是因为主营业务收入往往体现了公司的战略安排，而利润总额代表的是公司是否运用好了所有的资源来达到最佳的产出，实现最优的资源配置。

同时选取主营业务成本+主营业务税金及其附加体现的是企业在运营的过程当中对成本性资源的投入，而三项费用代表的则是公司内部管理水平的高低，意味着不同的经营效率，最后选取公司的总资产不仅可以检验公司的资产是否得以良好的运用，更可以避免因为不同公司在不同时期内因股本和资本结构的不同而导致的指标间的差异问题。

3. DEA模型简介。数据包络分析（DEA）是一种对多产出、多投入的多个决策单元（Decision Making Unit，DMU）的效率评估方法，它是由美国运筹学家Charnes、Cooper以及Rhodes教授在1978年提出来的。数据包络分析，其模型简称C2R模型，它是使用数学规划模型为决策单元之间的相对效率评估提供一个可行的方法和有效的工具。根据对各DMU数据的观察以判断是否为DEA有效，其本质是判断DMU是否位于可能集的“生产前沿面”上。位于“生产前沿面”上的DMU则表现为DEA有效。对于C2R模型及其对偶规划模型在本研究中就不详细给出，但是我们应该明白，C2R给我们提供的是一种方法去判定DMU是有效还是无效的。但是我们在采用这种方法进行有效性分析的时候会发现大量的、甚至是全部决策单元均为有效的情形，也即是说C2R模型无法解决DMU的排序问题。针对这一问题，本研究将采用任民、王烈（2003）提出的评价决策单元DEA有效的两阶段法进行本文的研究工作。

假设有N个决策单元，每个决策单元有M种类型的投入，同时还具有S种类型的产出。投入和产出分别用向量Xj=（x1j，x2j，…，xmj）T，Yj=（y1j，y2j，…，ysj）T表示，其中xij表示第j个决策单元对第i种资源的消耗量（投入量），yrj表示第j个决策单元对第r种类型产出的输出总量。在这n个DMU中引入第n+1个DMU，并且使得第n+1个DMU的特性是投入最小，产出最大，那么必然的这个决策单元的效率值必定是1，也是最有效的。引入第n+1个DMU之后，我们需要求解下面的数学规划模型：

min[？兹-？着（eTS-+eTS+）]

s.t.■Xij？姿j+xin+1？姿n+1+si-=？兹x0，i=1，2，…，m

■Yij？姿j+yin+1？姿n+1-sk+=y0，k=1，2，…，s

？姿j？叟0，j=1，…，n，n+1

S-？叟0，S+？叟0

其中eT=（1，1，…，1）∈EM，ε是非阿基米德无穷小量。

第二阶段，利用上述数学规划模型求解，然后将第n+1个理想决策的单元去掉，剩下其它n个决策单元的评价指数分别为θ1，θ2，…，θm，并且令θi=max（θ1，θ2，…，θm），接着以θi进行标准化处理，即θ1=■。标准化处理之后，我们便可知道第i个评价指数为1，其它评价指数都小于1。由于我们的输出变量（利润总额）中有负数存在，我们需要将输出、输入指标都进行无量纲化的处理，然后运用Deap2.1分别算出10个样本在观察期（t-3，t+3）七个年度里的相对绩效指标，如表1所示。

四、 实证分析

得到相对绩效指标之后，我们需要做两个比较：第一个是针对样本总体在并购前后的绩效对比分析，第二个便是对并购前后样本公司绩效均值指标进行配对T检验以验证钢铁上市公司并购是否带来了绩效水平的提高。配对样本T检验我们使用SPSS16.0进行统计分析。

1. 所有样本总体并购绩效分析。要对样本总体并购绩效进行分析，首先我们要计算出在观察期（t-3，t+3）内每年总体样本的总体绩效均值（其中n表示公司数，j表示年份），然后我们可以得到如下的总体并购绩效分析图，如图1。

从图中我们可以看到，从并购发生的当年开始，样本公司的总体绩效水平是下降的，直到t+3年并购的绩效水平才开始上升到并购前t-3年时候的水平。这从整体上告诉我们钢铁公司并购之后并没有带来管理效率上的提升。虽然规模扩大了，但是随之而来的管理上的问题将规模经济以及协同效应的优势抵消了。

2. 并购前后绩效指标均值比较。要对并购前后的绩效指标均值进行配对T检验，我们首先需要计算出每个样本在并购之前和并购之后的绩效均值：？兹i，ave，b=■，？兹i，ave，a=■（i表示公司，j表示年份）。根据我们的计算分析，我们发现有4家公司（八一钢铁、凌钢股份、首钢股份和西宁特钢）在并购之后的绩效是比并购之前要好的，占总样本的40%，一定程度上达到了并购的战略目标。我们进行配对T检验的结果如表2所示。

配对T检验给出我们P值为0.097，这说明在10%的水平上结果是显著的，从统计意义上表明钢铁行业的并购没有带来效率的提升。

五、 结论与政策建议

1. 研究结论。我们通过对2008、2009两年的上市钢铁公司并购样本进行实证研究发现，关联并购交易在样本总体中占据了很大的比重，有8家企业并购属于关联交易。同时实证结果表明，上市钢铁公司在并购之后绩效水平不升反降，传统意义上的规模经济和协同效应并没有在我国上市钢铁行业的并购中显现出来。

究其原因，本研究认为有以下两点导致了钢铁上市公司并购绩效的不理想：第一是并购虽然扩大了规模，但是在管理能力上还很缺乏，无法很好的对并购后的资源进行整合，这导致了并购之后企业无法提高绩效水平，同时这也是大部分并购没能发挥并购协同效应的原因；第二是大多的并购还是关联性的，只是资源在集团公司下面的划转，并没有打破行业的结构，提高行业集中度，行业当中的企业数量还是很多，竞争程度激烈。

2. 政策建议。针对我国钢铁行业集中度低、技术落后等特征，政府已经在《关于加快推进重点行业企业兼并重组的指导意见》等官方文件中表明了政府对钢铁行业并购重组的支持和鼓励，但是要想提高钢铁行业的国际竞争力，政府和企业还需要做到：

（1）对政府而言，应该进一步的放开对钢铁行业并购的干预甚至直接参与，让市场来做出并购决策，同时应该积极的进行并购引导。虽然政府可以动用各种资源让一个企业短暂的变得更大更好，但这只是一种短时的救急行为，这种行为没有办法培养出企业自身的竞争能力。政府应该让市场去判断哪些企业是值得进行收购的，充分相信市场的选择，而政府自身需要做好的只是提供一个良好的监管环境和最佳的引导政策。

（2）对企业而言，并购的完成可能会在政策支持的情况下变得容易，但是企业更加要注重并购之后的整合工作。所以企业应该着手建立自己的并购团队和并购知识管理队伍，在并购实践当中不断学习和积累，让并购发展为企业的一种独特的竞争能力。只有提高了并购的各方面能力，企业才不至于只“买进”而不懂得“消化”，这样方能提高并购绩效。

（3）整体而言，增强跨区域跨国的并购重组。由于跨区域的并购重组涉及到地方政府的税收等利益问题，所以一直以来跨区域并购并不是很受支持。但随着外资不断在国内攻城略地，如果国内企业不展开跨区域重组构建强大的钢铁巨型企业，总有一天我国的钢铁企业甚至会失去在国内的竞争优势。同时我们更要做的是跨境并购寻求资源以及管理技术的突破，西方国家的在管理和技术方面水平相对较高，通过参与收购或者与国外钢铁企业合作可以增强自身的管理能力和提高技术水平，这对于我国企业参与国际竞争也是一个重要因素。

参考文献：

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篇5

关 键 词： 国有商业银行；效率；三阶段DEA模型

中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2012）05-0003-06

一、引言

银行效率是银行业竞争力的核心体现，其内涵可以从宏观和微观两个方面加以阐述。从宏观方面讲，银行效率是指在国民经济增长中商业银行贡献率的多少，即整个商业银行要素投入与国民经济增长的对比关系。从微观方面讲，银行效率是指商业银行的金融资源配置是否达到最优，即商业银行投入与产出或成本与收益之间的对比关系。本文研究的是商业银行的微观效率。

银行效率一直是国内外研究的热点问题，在国外研究中，涉及了丰富的经济理论，并总结出众多的计量模型对商业银行效率进行评估。国内学者从2000年以后才开始运用计量方法研究银行效率方面的问题，但由于选取的模型、变量及采用数据的不同，通过实证分析得出的结果并不一致，并且国内研究多采用DEA模型的两阶段分析法， 由于该分析法有其自身的缺陷，实证结果并不稳定。因此本文在国内外有关研究的基础上，选取商业银行利息支出、 营业费用和贷款损失准备为投入变量， 净利润为产出变量，以GDP增长率、实际利率及存贷利差为环境变量， 以我国国有商业银行2006～2010年的年度数据为样本，运用DEA模型的三阶段分析法， 对我国国有商业银行的经营效率进行实证分析。

二、DEA模型三阶段分析法简介

DEA方法最早是由Charnes、Cooper和Rhodes几位著名的运筹学家在1978年提出的，主要被用来评价部门之间的相对有效性。随后的学者在DEA方法的基础上进行了许多创新， 以弥补原方法存在的不足。2002年，Fried，Lovell，Schmidt和Yaisawarng进一步完善了DEA方法， 提出了三阶段的DEA模型 ① ， 其中最重要的改进就是将原模型中存在的外部环境因素和随机误差对效率的影响剔除掉。 具体的三阶段DEA模型的分析步骤如下。

（一）第一阶段：传统的DEA模型

传统的DEA模型是基于VRS（可变规模报酬）下的BCC模型，利用该模型能计算出银行的纯技术效率。在使用模型之前，要进行基本的假设。假设存在若干个DMU（决策单元），对应的每个DMU存在着m个不同的投入项和s个不同的产出项，在此基础上，投入导向型的BCC模型可以表示为：

三、实证分析

（一）变量选取和数据说明

运用三阶段DEA模型分析商业银行效率，选取的投入变量主要有利息支出、 营业费用和贷款损失准备。 利息支出主要反映了国有商业银行可用于贷款的资金成本，营业费用反映了国有商业银行人力成本及固定资产成本，贷款损失准备则反映出商业银行所贷资金的质量问题。选取的产出变量为净利润，它能真实地反映出商业银行在扣除所得税后所带来的收入。 选取的环境变量为宏观变量，包括：GDP增长率、实际利率以及存贷利差。其中GDP增长率反映了商业银行所在国实际的经济发展状况；① 实际利率为名义利率减去CPI指数， 它反映了商业银行经营中的利息成本，并且剔除了通货膨胀的影响， 以避免与GDP增长率产生多重共线性问题；存贷利差的计算采用贷款利率减去存款利率。

本文的实证分析以2006～2010年的年度数据为样本区间， 样本数据来源主要有Wind数据库、CSMAR数据库、巨灵金融平台以及我国各国有商业银行官方网站。

（二）实证分析

运用三阶段DEA模型对国有商业银行的效率进行分析，采用的软件主要有DEAP 2.1和Frontier 4.1。 其中， 第一和第三阶段的分析主要使用DEAP 2.1，第二阶段的分析主要使用Frontier 4.1。

1. DEA模型第一阶段分析

首先运用DEAP 2.1进行DEA模型的第一阶段分析，分析的程序代码如下所示：

（1）ccb.txt DATA FILE NAME

（2）ccb-out.txt OUTPUT FILE NAME

（3）5 NUMBER OF FIRMS

（4）1 NUMBER OF TIME PERIODS

（5）1 NUMBER OF OUTPUTS

（6）3 NUMBER OF INPUTS

（7）0 0=INPUT AND 1=OUTPUT OR

IENTATED

（8）1 0=CRS AND 1=VRS

（9）0 0=DEA（MULTI-STAGE）， 1=

COST-DEA， 2=MALMQUIST-

DEA，3=DEA（1-STAGE）， 4=

DEA（2-STAGE）

程序代码中：（1）段表示输入的源数据文本；（2）段表示输入的数据文本；（3）段表示输入的样本个数；（4）段表示时期数；（5）段表示产出变量个数；（6）段表示投入的变量个数；（7）段表示选用的模型类型是基于投入型和支出型的，这里选择的是基于投入型的模型；（8）段表示的是选择固定规模报酬还是规模报酬可变，这里选择的是规模报酬可变；（9）段表示选择的DEA模型的类型，这里选择的是多阶段的DEA模型。分析结果如表1所示。

从表1中可以看出， 中国建设银行和中国工商银行的TE和PTE两个效率值呈逐年上升的趋势；中国农业银行的这两个效率值一开始递增，在2009年有所下降，2010年又表现出上升的趋势； 中国银行的这两个效率值开始呈现出下降的趋势，2009年后转降为升； 交通银行的这两个效率值一开始也是呈现上升的趋势，在2009年有所下降，2010年又呈现出上升的趋势。

通过银行之间的比较， 可以看出交通银行的平均效率值是最高的，中国农业银行则相对较低，中国建设银行、中国工商银行和中国银行则相差不大。技术效率值TE的变化反映出国有商业银行在股份制改革以后，通过一系列业务创新和服务品牌的提升，其效率有了明显改善。纯技术效率值PTE体现的则是商业银行的经营管理水平，纯技术效率值越高，则显示经营管理水平越有效。从表1中可以看出，五家国有商业银行的纯技术效率值都维持在相对较高的水平，说明国有商业银行的经营管理水平在2006年后得到了有效的改善， 这主要得益于股份制改造所带来的规模经济效应。

第一阶段的分析虽得出了五家国有商业银行的效率值，但并未剔除环境变量和随机误差项的影响，因此要进行第二阶段分析。

2. DEA模型第二阶段分析

第一阶段的分析不仅得到了各家国有商业银行的效率值，还得到了各个决策单元实际投入量和其实际效率值下的最佳投入量之间的差额值，如表2所示。

第二阶段分析的目的是对表2中的差额值进行必要的调整，分析采用的软件为Frontier 4.1，分析的程序代码如下所示：

（1）1 1=ERROR COMPONENTS MOD-

EL，2=TE EFFECTS MODEL

（2）gh.txt DATA FILE NAME

（3）gh-out.txt OUTPUT FILE NAME

（4）2 1=PRODUCTION FUNCTION，

2=COST FUNCTION

（5）n LOGGED DEPENDENT VARIA-

BLE （Y/N）

（6）25 NUMBER OF CROSS-SECTIONS

（7）1 NUMBER OF TIME PERIODS

（8）25 NUMBER OF OBSERVATIONS

IN TOTAL

（9）3 NUMBER OF REGRESSOR

VARIABLES （Xs）

（10）y MU （Y/N） [OR DELTA0 （Y/N）

IF USING TE EFFECTS MODEL]

（11）n ETA （Y/N） [OR NUMBER OF

TE EFFECTS REGRESSORS

（Zs）]

（12）n STARTING VALUES （Y/N）

IF YES THEN BETA0

BETA1 TO

BETAK

SIGMA SQUAR-

ED GAMMA

MU [OR DELTA0 ETA DE-

LTA1 TO DELTAP]

程序代码中：（1）段表示选择的模型类型；（2）段表示输入的数据文件名；（3）段表示输出的结果文件名；（4）段表示所用函数的类型；（5）段表示变量是否经过对数运算，是的话选y，反之选n；（6）段表示所用的数据横截面个数；（7）段表示所选的时期数；（8）段表示所用的数目总数，应该与第六行的数值相等；（9）段表示自变量的个数；（10）段表示当假设U服从截断分布时选y；（11） 段表示当选择模型类型为1时，并且只有1个时期的数目时，选n，反之选y，而当选择模型的类型为2时， 一定要选择变量的个数；（12）段默认的选n，否则需要手动得到格点搜索的初始值。

利用表2中的数据进行第二阶段分析， 得到调整后的投入变量值，如表3所示。

3. DEA模型第三阶段分析

在得到调整后的投入变量值的基础上进行第三阶段分析，所用的软件为DEAP 2.1，分析所用的程序步骤和第一阶段类似，这里不再重复说明，分析结果如表4所示。

从表4中可以看出， 中国建设银行在固定规模报酬下的技术效率值和纯技术效率值一直呈上升趋势， 而规模效率值在2007～2008年间有所下降，2008年以后又呈上升之势；中国农业银行的技术效率值和纯技术效率值一直维持在一个比较低的水平，但在2007年以后有了明显的上升；中国银行相比之下， 技术效率值波动比较频繁， 尤其在2007～2009年间波动幅度较大；中国工商银行的技术效率值和纯技术效率值在2005～2010年间呈现上升趋势，而规模效率在此期间却有小幅波动；交通银行的技术效率值呈现先上升后下降的趋势，2009年以后又有小幅上升，而纯技术效率值一直维持在一个比较高的水平，虽然在此期间也有波动，但波动幅度不算太大，规模效率值波动比较频繁，且波动的幅度也比较大。中国农业银行的效率值在五家国有商业银行中排名最后， 其他四家商业银行因为完成股份制改革较早，所以效率值相对来说比较高，且呈交替上升趋势。

对比第一阶段与第三阶段分析结果， 可以看出第一阶段的结果要明显高于第三阶段的结果。 以中国建设银行为例， 第一阶段的纯技术效率平均值要高出第三阶段将近3个百分点， 说明第一阶段的分析忽略了国民经济增长以及通货膨胀因素给商业银行带来的影响， 不能纯粹地反映出国有商业银行自身的经营效率。而通过第二和第三阶段的分析，剔除这些影响因素后， 得出的效率值能更真实地反映国有商业银行的经营效率。

2006年以后随着投入量的不断增加，国有商业银行的产出也有了很大提升。以中国建设银行为例，2007～2008年间，费用率上升了将近22%，而净利润上升了将近33%，投入带来了可观的收入，但成本支出仍然较高， 因此国有商业银行应该在控制成本上下工夫。2007～2008年间，五大国有商业银行的效率值都有一定幅度的下降，说明2008年全球金融危机对国有商业银行也产生了不小的冲击。 以中国银行为例，2007～2008年间，中国银行的净利润增长了35%， 而2008～2009年间，净利润增长率只有16%，下降了将近一倍。

从研究结果看，2006年以后国有五大商业银行的效率值都有了很大的提升，可以解释的原因是股份制改革给国有商业银行带来了规模效应，同时市场竞争度的提高也在很大程度上提升了国有商业银行的经营效率。但需指出的是，政府对国有商业银行特有的政策支持也在一定程度上影响了真实效率，而这个因素却无法在模型中体现出来。

四、政策建议

股份制改革和市场竞争度的提高虽然在很大程度上提升了我国国有商业银行的经营效率，但与发达国家商业银行相比仍然存在很大差距，这种差距也预示着国有商业银行还蕴藏着巨大的效率提升空间。鉴于此，本文从宏观政策、行业因素及微观主体三个方面给出政策建议。

（一）宏观政策方面

1. 完善和优化宏观金融环境。 为提升国有商业银行的经营效率，政府应制定科学合理的宏观经济政策，努力优化社会信用基础，营造良好的国内经济环境。

2. 合理调整金融结构，优化金融资源配置。如加快发展直接融资市场，减少对间接融资的依赖；加快股份制商业银行以及城市商业银行的发展步伐，促进金融资源的合理配置；倡导并实施混业经营，拓展国有商业银行业务多元化发展，增强商业银行抵御风险的能力。

3. 加强金融监管，深化金融体制改革。监管部门应加强对国有商业银行的管理，包括资本充足率的管理、核心资本充足率的管理以及信贷管理等；实施存款保险制度，维护金融安全，防范和化解金融风险；加快利率市场化步伐，逐步深化国内金融市场的开放程度。

4. 创造良好的商业银行竞争环境。 政府可以通过降低银行业的进入壁垒，鼓励股份制银行的设立和并购，提高股份制银行的市场份额，减少对国有商业银行的保护力度，增大国有商业银行的外部竞争压力，建立竞争性的银行业市场结构。另外，政府还应制定必要的法律法规，建立和完善银行业市场预警机制、危机救助机制和退出机制。

（二）行业因素方面

1. 优化国有商业银行产权结构，提高产权效率。行政性垄断是国有商业银行效率低下的本质原因。打破行政性垄断，削弱对金融市场准入的管制，促进国有商业银行产权的多元化， 才能从根本上提高国有商业银行的效率。

2. 建立科学的信贷市场机制， 提高信贷资产配置效率。 国有商业银行要着重依据区域风险评级和区域内分行差异优势，合理分配信贷资源，既要对国有大中型企业提供信贷支持， 也要适时适量地向民营中小型企业发放贷款。另外，还需注重存款负债与信贷资产期限结构的科学设置， 对信贷资产采取多元化安排，提高信贷资产变现能力。

3. 加快银行业的技术创新。 建立和完善现代化的信息系统，包括业务处理系统、支付清算系统、自主服务系统、自动化的办公系统等；加快金融电子化的建设，实现金融业务处理的电子化、资金划拨的电子化、信息处理的电子化及交易活动的电子化；积极开发网络技术， 实时向客户提供最新的金融产品和服务；加快对电子货币的开发与运用，逐步完善电子货币功能的兼容性，为客户带来更大的便利。

4. 加快银行业的业务创新。 适时拓展资本业务、存款业务、资产业务和中间业务。资本业务创新主要通过发行中长期债券增加附属资本。 存款业务创新可通过开发新的存款品种， 为客户提供更多样化、更便捷的服务。资产业务创新，包括提高对企业的贷款额度，增加对消费信贷品种，加大对新贷款形式的运用，如银团贷款、并购贷款以及保理等。中间业务创新，包括逐步放开担保类业务，如备用信用证业务、保函业务及贷款承诺业务等；扩大租赁、、委托以及投资理财等业务的市场份额， 并主动参与到企业的破产、兼并和重组等业务中去。

（三）微观主体方面

1. 适当控制国有商业银行自身规模。2010年以后，随着中国农业银行的上市，国有商业银行已经基本完成了股份制改革，拥有了较大的规模。在未来的发展中，国有商业银行应该适当控制规模，加强对成本的管理，逐步降低营业费用，通过提升资产收益率和资本收益率水平来提高其运营效率。

2. 提高国有商业银行资产管理质量。 国有商业银行应不断加强对不良贷款的管理，确立“提高贷款分类准确性——提足拨备——提升利润——资本充足率达标”的新思路，加强对不良资产的持续监管，实时准确地对外公布不良资产的变化情况， 规范不良资产的处置行为，逐步降低不良贷款率。

3. 建立科学有效的人力资源配置机制。 国有商业银行的人力资源配置格局应以“客户中心型”为导向，抛弃“官本位”的行政思想，建立以责任、业务能力及工作年限为参考的绩效评级体系，以聘任制的形式任用各级管理人员以及行内员工，利用科学合理的激励约束机制，充分调动员工工作的积极性，降低经营者的道德风险，建立起一支具有高度凝聚力和富有创新精神的人才队伍。

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篇6

一、相关研究述评

近几年，我国高技术产业R＆D绩效问题受到学术界的广泛关注，一方面众多学者在高技术产业R＆D投入对产出的影响方面做了相关的理论和实证研究，且得出的结论也大致相同。周明和李宗植(2009)［4］利用空间面板模型分析方法，实证分析得出研发资本存量作为主要的投入因素对创新产出的影响相当显著。李平等(2011)［5］采取传统计量方法对我国高技术产业1997－2009年的省级面板数据进行分析，得出高技术产业研发资源投入与产业发展有长期均衡关系。曹勇和苏凤娇(2012)［6］就我国高技术产业创新投入对产出绩效的影响机理进行研究，认为R＆D投入对创新绩效有重要影响。赵志耘和杨朝峰(2013)［7］实证分析了中国高技术产业2000－2005年创新效率，认为R＆D经费和人员投入对我国高技术产业创新的影响作用突出。另一方面也有很多学者对我国高技术产业研发绩效进行研究，其中一部分学者专注于对单个地区的研究。张芳、张玉卓(2013)［3］利用DEA模型分析了河北省高新技术产业R＆D资源投入产出的绩效，得出河北省研发投入与产出不均衡。姚晓芳、李晓敏、龙丹(2013)［8］同样选用DEA模型对合肥市一些高技术产业的R＆D投入产出效率进行实证分析，认为合肥市整体的研发投入规模大、产出高，然而其中也存在一些问题。齐园和张永安(2014)［9］基于因子分析与DEA模型的二步法实证研究了近年来北京高技术产业的技术效率。更多学者对我国整体各区域高技术产业技术研发投入对创新绩效进行比较测度，并且普遍认为我国整体的研发效率偏低。朱有为和徐康宁(2006)［10］测算了我国高技术产业的R＆D效率，认为我国高技术产业的R＆D效率整体偏低但表现出稳步上升的状态。魏洁云、江可申、李雪冬(2012)［1］对我国高技术产业各地区的研发投入产出绩效水平进行测算，得出近年来我国高技术产业的平均技术效率值比较低，并且研发效率在地区之间差异明显。肖仁桥、钱丽、卫(2012)［11］对我国各省份高技术产业创新整体效率以及两阶段效率进行实证分析，认为我国高技术产业整体效率与分阶段效率都相对偏低。刘云和杨湘浩(2012)［12］应用随机前沿分析方法实证分析了中国高技术产业的区域研发效率，认为我国高技术产业各区域的研发效率比较低但总体呈上升趋势，且区域地理位置对高技术产业的研发效率影响比较显著。现有关于高技术产业区域R＆D绩效问题研究的文献给笔者的研究提供了丰富的参考资料，然而其中也有一些不足:第一，在选取R＆D经费投入指标时，一方面没有进行指数平减或者仅考虑某一项平减指数，另一方面只考虑当期投入而没有考虑以往存量的影响;第二，对效率变化分析多以定性描述为主而缺少定量比较分析，或者定量分析时仅截取某一年的截面数据或选取短短几年数据测量研发创新效率;第三，关于具体区域创新效率的差距以及发展趋势缺乏进一步分析。笔者针对以上不足，首先，在选取R＆D经费投入方面参照朱平芳和徐伟民(2003)［13］构造R＆D投入的价值指数进行平减，再参考朱有为和徐康宁(2006)［10］的做法将R＆D经费投入采用永续盘存法计算存量;其次，选用具有时效性、跨期较长的面板数据，进行全面而详细地定量测度，使得分析结果更具参考价值;最后，将区域经济发展中的收敛性分析引入高技术产业研发效率研究中，进一步检验中国各区域高技术产业的创新效率差距是否随时间的推移扩大或缩小。

二、方法及指标数据

1、研究方法(1)C2R与BC2模型高技术产业R＆D活动是一个具有多输入和多输出的复杂过程，难以运用经典的统计模型对其效率进行直接测度，因此目前多数学者从相对效率的视角对其进行测量，即采用数据包络分析方法(简称DEA)。数据包络分析方法是著名运筹学家A．Charnes与W．Cooper等(1978)［14］以相对效率概念为基础，研究决策单元(DMU)相对有效性的方法，其实质就是根据一组关于输入输出的观察值来估计有效生产的前沿面，并以此进行多目标技术效率评价。设有n个待评价对象。

2、指标选取及数据来源(1)R＆D投入指标关于R＆D投入指标，多数学者主要从人力投入、资本投入两个方面考虑。笔者采用高技术产业R＆D人员折合全时当量这一指标作为R＆D活动的人力资源投入的衡量指标;在资本投入衡量指标上，采用了R＆D经费内部支出这一指标［1］。此外，鉴于新产品开发经费对产生新产品有着直接的影响，因此也将其作为R＆D投入的一个衡量指标。(2)R＆D产出指标国内学者普遍从研发创新成果和取得的经济效益两个方面来确定高技术产业R＆D活动的产出指标。其中专利作为R＆D活动最直接的成果产出，考虑数据的可获得性，因此采用专利申请数作为一项指标;发明专利技术含量相对较高，并且受专利授权机构审查能力的约束较少，又能客观反映高技术产业的原始创新能力与研发创新综合实力，所以将拥有发明专利数作为衡量R＆D活动的科技成果产出的另一项指标［11］。此外，高技术产业进行研发活动的根本目的在于其成果在经济上的实现以获得巨大的经济效益，进而把新产品销售收入作为反映研发经济效益的主要指标［10］。(3)数据来源及处理笔者以我国各省高技术产业作为研究对象，所用数据来自《中国高技术产业统计年鉴》，另外采用的各个平减指数来自《中国统计年鉴》。选用面板数据结构对其进行实证分析，样本截面单元为我国28个省(直辖市)(新疆、青海和数据缺失较多在计算中予以剔除，另外不包括港澳台地区)，有个别缺失数据采用相邻四年的数据取平均进行替代。将28个省、市、自治区划分为东、中、西部三大区域，东部地区包括北京、上海、天津、福建、广东、海南、河北、江苏、辽宁、山东、浙江11个省份;中部包括安徽、河南、黑龙江、湖北、湖南、山西、吉林、江西8个省份;西部包括甘肃、宁夏、陕西、贵州、四川、内蒙古、广西、云南、重庆9个省份。这样就可以对我国东、中、西三大区域以及各省份的高技术产业研发效率进行分析。R＆D资本投入采用永续盘存法(PerpetualInventoryMethod，PIM)计算R＆D经费存量［18］。计算过程如下:首先参照朱平芳和徐伟民(2003)［13］构造R＆D投入的价值指数:PI=0.55PIc+0.45PIi，其中PI为测算的R＆D价格指数(以2000年为基期PI=1)，PIc、PIi分别为消费价格指数和固定资产投资价格指数，将各省不同年份的R＆D经费内部支出平减为2000年不变价，然后将平减后的R＆D经费内部支出参照谢兰云(2010)［19］做法计算研发资本存量。g为2000－2012年内R＆D经费支出的年平均增长率，Ei，0为初始年份的R＆D支出量。在新产品开发费用和新产品销售收入平减方面，分别采用固定资产投资指数和工业品出厂价格指数平减为2000年不变价。

三、实证分析

1、技术效率及其分解应用C2R及BC2模型，运用DEAP2.1软件，分别逐年测算2000－2012年我国高技术产业各省区研发创新的技术效率及其纯技术效率和规模效率，表1列出了全国各省区及东、中、西三大地区研发创新技术效率及其分解的历年均值。从表1中可看出，北京、天津、山西、内蒙古、上海、云南、海南、福建等地具有相对较高的技术效率，历年技术效率均值在0.7以上，且北京、天津、内蒙古、上海、云南、海南及福建等省份的纯技术效率均值都比规模效率均值要大，这表明这些省份的技术效率较高主要是由其纯技术效率带动的。河北、黑龙江、江西、湖北、陕西等省份的技术效率历年均值较小都在0.4以下，从其分解效率来看，这些地区的纯技术效率均值均小于其规模效率均值，这说明造成这些地区技术效率低下的原因主要是由于纯技术效率不高。上述结果说明，造成一些省区技术效率较高或较低的原因都与纯技术效率有关，这就要求技术效率较低的地区必须进一步加强制度建设和提高管理水平。进一步比较东、中、西部三大地区的技术效率，可以看出东部地区的技术效率明显要高于中、西部地区，说明高技术产业创新发展与经济发展水平具有一定程度上的一致性，这也基本符合我国现实情况，因为东部地区在制度建设和管理水平上均好于中、西部地区。然而从规模效率上来看，东部地区要稍微落后于中、西部地区，这或许说明我国高技术产业东部地区的创新规模已达到相对较高水平，并开始面临规模不经济的问题。而我国高技术产业中、西部地区期初创新规模较小，可以通过进一步提高研发创新规模来获得更多的规模报酬。最后从纯技术效率与规模效率的比较来看，中、西部地区的纯技术效率均值均显著小于规模效率均值，同样说明抑制我国中、西部地区高技术产业创新发展的主要原因是纯技术效率不高。

2、Malmquist生产率增长及其分解再次利用DEAP2.1软件包计算2000－2012年我国28个省区的Malmquist生产率指数及其分解指数。(1)高技术产业区域研发生产率变动的总体分析表2列出我国高技术产业28个省市2000－2012年的TEC、TC、PTEC、SEC和TFP值。从表2可看出，2000－2012年间我国高技术产业省级区域研发的全要素生产率平均增长7.5%，这主要得益于技术效率(4.1%)的增长，其中纯技术效率平均增长2.5%，规模效率平均增长1.6%;同时，技术进步效率平均增长3.2%。上述结果表明近年来我国高技术产业区域研发全要素生产率的整体提升，表现为先进地区通过积极研发新技术所带动的增长效应(技术进步)，但更主要的是落后地区向先进地区学习和追赶效应(技术效率增长)。进一步分析表明，我国在推动产业有序转移和优化产业空间布局的政策带动下，中西部地区的高技术产业发展十分引人注目。纵向考察，我国高技术产业区域研发全要素生产率在2000－2012年间整体呈增长的趋势，但期间也出现短暂衰退的现象(2004－2005、2007－2008、2009－2010)，这表明我国高技术产业区域研发的全要素生产率的增长并不十分稳定，期间造成这种不稳定的原因或许有很多，笔者认为这个原因还有待于进一步考察。然而一般说来，高技术产业的研发活动容易受到国家宏观环境以及政府政策的影响，当国家宏观经济形势较好，高技术产业随经济形势良好而快速成长;反之，会出现衰退的迹象。此外各地政府也会在不同时期重视科技研发活动从而提供政策支持，研发创新则会表现出良好的发展态势。(2)各区域研发生产率变动及差异性分析表3列出了三大地区以及各省2000－2012年平均Malmquist生产率指数及其各分解指数。从表3可看出，东、中、西部三大地区全要素生产率均呈现正指数增长态势，且中部快于东、西部，只有中部地区全要素生产率指数高于全国平均水平，而东、西部都低于全国平均水平。值得注意的是，东、中部技术进步效率变化的幅度远远高于西部地区，西部地区技术进步效率变化平均呈衰退状态，而东部地区技术效率指数又低于中、西部地区。这意味着中、西部地区在技术效率方面增长较快，东部地区主要在技术进步方面增长较快。这表明近年来，东部地区在其先前优势的基础上，依靠其资金和人才优势主导高技术产业的技术进步，而中、西部地区由于资金和人才的相对匮乏，使得在技术进步变动方面落后于东部。但是中、西部地区技术效率增长是值得关注的，随着我国产业转移政策的实施，中、西部地区依靠承接东部产业转移，在基础设施、政策环境等方面不断优化，使得产业基础得以提升，将会释放出巨大的产业发展潜能。这启示我国应进一步调整地区研发创新结构，合理配置各地区的研发创新投入。

3、各地区研发生产率收敛性分析通过对各地区高技术产业研发效率的分析，可以看出各地区之间的创新效率存在显著差距，因此需要进一步研究各地区之间创新效率差距是否随时间的推移扩大或缩小。为了分析我国高技术产业各区域研发全要素生产率指数差距的变化趋势，根据Barro等(1992)［20］的定义对其进行收敛性检验，首先采用σ收敛分析高技术产业各区域研发全要素生产率增长差距的变化趋势。在依据离散程度下降度量收敛的测度分析中，有许多指标都可以用来对其进行分析，笔者采用变异系数来考察我国高技术产业各区域研发全要素生产率增长差距的σ收敛。借鉴李小胜和朱建平(2013)［21］采用变异系数的公式CV=σ/TFP来表示，σ为各区域研发全要素生产率增长标准差，TFP为我国高技术产业各区域研发全要素生产率增长平均值，利用上文中的数据计算得到的变异系数，其变化趋势如图1所示。由图1可以看出，全国及东、中、西部地区的高技术产业各区域研发全要素生产率指数的变异系数都出现一定下降趋势，但是这个趋势并不是很明显，这表明研发生产率只在一定程度上存在σ收敛，相应的研发Malmquist指数在地区间差距渐渐缩小。另外可以看出从2006年以后各地区之间变异系数趋势趋稳，表明近几年地区间差距相对稳定。为了进一步检验地区间收敛趋势的显著性，参考彭国华(2005)［22］与白俊红等(2008)［23］所使用的绝对β－收敛回归模型对此进行检验。式(8)中，TECi、TEi分别为第i省技术效率变化率和基期技术效率，β0、β1分别为常数项和回归系数，εi为随机扰动项。当回归系数β1为负值时，表示存在绝对收敛，反之，意味着发散。参照谢兰云(2010)［19］的处理方法，笔者将2000－2012年间各地区高技术产业技术效率变化率的均值作为模型中的TEC值，回归结果如表4所示。从检验结果可以看出，全国及东、中、西部地区回归系数β1均为负值且在1%的显著性水平下显著，表明全国及东、中、西部地区的技术效率都是显著收敛的，意味着高技术产业地区之间的创新效率差距会缩小。

四、结论及政策建议

1、结论应用C2R、BC2模型以及DEA－Malmquist指数方法，对我国高技术产业各地区研发创新过程中的技术效率、技术进步以及Malmquist生产率指数等效率指标进行了实证测度，并进一步探讨了我国高技术产业各地区创新效率的收敛问题。通过对近年来我国高技术产业各地区研发创新过程中的效率状况以及收敛问题进行比较和分析，得出初步结论如下:第一，我国高技术产业各地区研发创新的技术效率整体不高，并且东中西部各大区域之间、省与省之间技术效率存在显著差异。东部地区的技术效率明显要高于中、西部地区，但在规模效率方面，东部地区要稍微落后于中、西部地区，而纯技术效率较低是导致各地区技术效率不高的最主要原因。第二，近年来我国高技术产业各区域研发创新的全要素生产率均呈增长的趋势，这是由先进地区积极研发的新技术所带动的增长效应以及落后地区向先进地区学习和追赶效应两个方面共同作用的结果，但同时还发现期间也出现若干年份短暂衰退的现象。第三，东、中、西部三大地区全要素生产率均呈现正指数缓慢增长态势，东、中部技术进步效率变化的幅度远远高于西部地区，西部地区技术进步效率变化平均呈衰退状态，而东部地区技术效率指数又低于中、西部地区，说明中、西部地区在技术效率方面增长较快，东部地区主要在技术进步方面增长较快。第四，全国以及东、中、西部地区技术效率存在显著的收敛趋势，高技术产业地区之间的创新效率差距会缩小，表明我国近年来促进地区间协调发展的战略与政策使得落后地区的追赶效应已开始显现。