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摘要：装备制造业是任何一个发达工业体系的中枢，在经济成长和新型工业化过程中发挥着极为重要的作用。对我国装备制造企业自主创新能力的影响因素进行深入分析，在此基础上构建装备制造企业自主创新能力评价的指标体系；运用DEA理论，引入基于输入的C2R模型和单纯评价技术有效的BC2模型，从定性和定量相结合的视角，分两阶段对装备制造企业自主创新能力进行综合评价。
关键词：船舶工业；自主创新能力；数据包络分析（DEA）
中图分类号：F224．3 文献标识码：A
Comprehensive Evaluation on the Independent Innovation Ability of
Manufacturing Enterprises with DEA Method
SONG Xiao-hong
(School of Business Management,Harbin University of Commerce,Harbin 150028,China)
Abstract：This paper has an in-depth analysis of factors affecting the independent innovation ability manufacturing enterprises. It sets up an evaluation index system and use the DEA theory such as C2R on input and BC2 model to appraise the effective technology from both qualitative and quantitative perspective,an empirical example is established to study the independent innovation ability of manufacturing enterprises.
Key words:manufacturing enterprises;independent innovation ability;data envelopment analysis (DEA)
一、引言
改革开放20多年来，我国经济取得了快速发展，但核心技术、自主知识产权和世界知名品牌的缺乏制约着经济效率的提高和可持续发展。在全球网络化制造和开放式创新条件下，制造业中心的特点并不是加工制造本身，而是以自主核心技术为支撑，以产品设计为龙头，通过全球采购进行集合成套，获取高附加值。
然而，与发达国家相比，我国装备制造业的最大差距正是缺乏核心技术、自主知识产权和世界知名品牌。例如，在高新技术产业中，外国公司拥有的知识产权占绝对优势据统计，在通讯、半导体、生物、医药和计算机行业，外国公司获得授权的专利数占60%-90%以上。技术装备的对外依存度较高,越是高技术设备越依靠进口。2001年，我国进口装备制造业产品约1 100亿美元，占全国外贸进口总额的48%左右。其中，集成电路芯片制造装备的95%、轿车制造装备、数控机床、纺织机械及胶印设备的70%依赖进口[1]。归根结底，在于我国装备制造企业没有很好的进行自主创新，即使有的企业已经实施了自主创新战略，但自主创新的效果也不是很好。如何将有限的人力、物力和财力等各类资源投入到企业自主创新活动中，最大限度的提高企业自主创新绩效已经成为我国装备制造企业发展的当务之急。现存的许多评价理论和方法往往仅根据自主创新能力的某一个或两个方面作为评价标准，无法真实、全面地反映企业自主创新能力的水平。笔者力图建立全面、客观、科学的装备制造企业自主创新能力综合评价指标体系，明确企业自主创新活动不同过程对企业综合能力的作用。
二、装备制造企业自主创新能力评价指标体系构建
（一）构建原则
企业自主创新活动是多层次的动态系统，涉及因素众多、结构复杂，结合我国装备制造企业自主创新特点，企业自主创新评价指标体系的设计应遵循以下原则：
1．科学性原则。在设计指标体系时应以现代科技统计理论为基础，结合必要的专项调查，全面、合理的反映企业自主创新能力的状况，得出科学合理、真实客观的评价结果，真正对企业自主创新能力与途径选择的优劣做出科学评价。
2．系统性原则。从时间和空间上考虑所有的可能信息，使它能够应用于所有的企业，具有一般性。指标设置时要从总目标层出发，进行要素分解，逐层建立完整的评价指标体系[2]。
3．可比性原则。充分考虑到各企业间统计指标的差异，在具体指标选择上，必须是行业内企业共有的指标涵义。
4．有效性原则。这是对指标体系的综合要求，就是自主创新评价指标能否合理有效地反映出企业自主创新活动的过程和特征。
（二）指标体系构建
根据装备制造企业自主创新能力评价指标体系的构建原则，结合DEA评价方法的特点，笔者从装备制造企业自主创新的过程来建立评价体系结构。从企业自主创新研发能力、转换能力、营销能力和管理能力4个维度来建立指标（如图1）：
圖1 装备制造企业自主创新能力综合评价指标体系框架
1．研发能力投入指标（I1）。包括：（1）R&D人员投入数目；（2）R&D经费投入数目[3]；（3）技术引进与改造费用。
2．研发能力产出指标（O1）。包括：（1）自主创新产品数；（2）年均新增自主知识产权数量；（3）专利拥有数量[4]。
3．转换能力投入指标（I2）。包括：(1)设备装配水平；(2)现代制造设备利用率；(3)高等级技术工人数量。
4．转换能力产出指标（O2）。包括：（1）企业主导产品的成本优势；（2）新产品的销售利润比例。
5．营销能力投入指标（I3）。包括：（1）市场营销人员比重；（2）市场研究水平；（3）对消费者（用户）的了解程度；（4）完善的分销网络；（5）有效的产品推广和促销方式。
6．营销能力产出指标（O3）。包括：（1）新产品的市场占有率；（2）企业品牌知名度。
7．管理能力投入指标（I4）。为了保持与其他能力评价方法上的和谐，引入虚拟投入变量常数1。
8．管理能力产出指标（O4）。包括：（1）创新机制和激励机制；（2）企业各部门的沟通方式和渠道；（3）企业与外部力量的有效合作；（4）创新战略；（5）信息采集能力。
三、装备制造企业自主创新能力DEA综合评价
（一）DEA评价模型构建
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）评价方法是近年来发展较快，应用范围正在迅速拓展的一种新方法。DEA在处理多输入多输出问题上具有特别优势。主要是因为DEA以决策单元（简称DMU）的输入输出权数为变量，从最有利于DMU的角度进行评价，从而避免了各指标在优先意义下的权数[5]。DEA不必确定输入和输出之间可能存在的某种显式关系，因此排除了许多主观因素，具有较强的客观性。利用DEA模型进行评价的流程，如图2。
根据评价对象的特征和DEA的评价原理，笔者将评价过程分为两个阶段，这样可以更好地区别企业在自主创新各能力要素上的相对效率值，以及企业综合自主创新能力状况，使评价结果具有较强的现实意义。为了克服评价的片面性，对企业自主创新研发能力、转换能力、营销能力和管理能力四个维度分别运用C2R模型和BC2模型进行评价。其中，C2R模型假设规模收益不变，用以评价技术效率，BC2模型允许规模收益可变用以评价纯技术效率，两者的比率用以评价规模效率[6]。因此，构建如下DEA评价综合模型。
将被评价的每一个船舶工业企业都作为一个DMU，每个DMU具有m个输入和s个输出，由于各个输入输出指标的地位与作用不同，所以需要对m个输入和s个输出赋予恰当的权重。m个输入的权重分别为v1，v2，…，vm，s个输出的权重分别为u，u2，…，ur，但由于对输入输出之间的信息结构了解甚少或者他们之间的相互替代关系比较复杂，也由于要避免主观意志的影响，所以，不事先人为地给定输入输出权重，而是将其视为变量，然后在分析过程中以最有利于产出的角度自动的确定。根据评价对象的特点，由此引入基于投入的C2R模型，如公式（1）。
C2R模型是在假设规模收益不变的技术条件下进行评价，将规模效率和纯技术效率和并为一个整体效率——技术效率。
运用DEA方法从四个不同的维度评价企业自主创新能力，能够提供切实的改进目标，但并不能说明企业自主创新的整体效率。企业可能要集中改进其中一个或两个方面以提高它们的竞争优势，但有时改进了一方面，却是以降低其它方面的效率为代价的。因此，第二阶段模型设计的主要目的是指引企业应该集中改进哪些方面以提高自主创新活动的综合效率。
将第一阶段DEA模型的计算结果作为第二阶段评模型的指标，对四个维度的评价结果进行加权求和，见公式（3）。
(二）我国装备制造企业自主创新能力实证分析
根据所建立的评价指标体系和所调查的装备制造企业的实际情况，对十家装备制造企业的自主创新能力进行评价。根据基于投入的C2R模型和BC2模型，对所调查的10家装備制造企业自主创新活动数据，利用DEA软件计算的评价结果见表1。
由表1可以看出，研发能力效率最低的DMU的技术效率为0．56，也就是说，它降低到现有投入的56％就能达到现在的产出水平。在技术评价模型中，研发能力的平均规模效率为0．84，说明规模的非有效可以解释大约技术效率非有效的8．4%。对于不在生产前沿面的DMU，不同规模收益是由非有效DMU向有效前沿面的投影确定的。转换能力、营销能力和管理能力同理可以进行分析。
由表2可以看出，我国装备制造工业企业自主创新能力主要来自于企业的转换能力和营销能力，二者的平均效率值分别为0．87和0．89，而对于提高企业核心竞争力和企业可持续发展有重要作用的研发能力却不强，平均效率值仅为0．75；从方差来看，对于所选择的实证分析对象个体之间差异不大，方差最大值仅为0．03。
四、结论
在对装备制造企业自主创新活动影响因素分析的基础上，构建了能够全面、准确、科学地反映装备制造企业自主创新能力基于DEA的评价指标体系；应用DEA两阶段评价模型完成对我国装备制造企业自主创新能力的综合评价。运用DEA理论和方法确定装备制造企业自主创新能力的两阶段评价模型，为企业自主创新能力的评价理论及其应用拓宽了思路，并提高了评价结果的客观性和准确性。DEA方法不仅可以从整体上分析企业投入产出要素的有效性，而且在微观上分析了企业资源分配的合理性，得到相关的信息，为我国装备制造企业调整自主创新资源分配，改进管理方法提供可供选择的思路和方向。
参考文献:
［1］ 肖高,刘景江. 先进制造企业自主创新能力提升：关键途径与案例分析［J］．科研管理，2007，28(3):13-17.
［2］ 傅毓维,尹航,杨贵彬.船舶工业科技成果转化项目评价指标体系研究［J］．技术经济，2006，25(5):92-95.
［3］ 梁莱歆,刘建秋.高新技术企业R&D绩效评价方法探索［J］．科学学与科学技术管理，2004(11):29-32.
［4］ 柯王俊,李柏洲.我国船舶工业国际竞争力评价及对策研究［J］．中国行政管理，2006(8):108-111.
［5］ Rouatt, Stephen James, Two stage evaluation of bank branch efficiency using data envelopment analysis［J］．Masters Abstracts International, Volume: 41-06, page: 1810, 2003.
［6］ Cooper, W.W., Seiford, L.M. and Tone, K. (eds.), Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References, and DEA-Solver Software［M］．Kluwer Academic Publishers, Boston, 2000.
［1］ 陈伟,刘井健.企业R&D绩效的两阶段评价方法［J］．统计与决策，2007(4):20-22.
［1］ 许治,师萍.基于DEA方法的我国科技投入相对效率评价［J］．科学学研究，2005(8):481-484.
（责任编辑：吕洪英）
注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”
关键词：船舶工业；自主创新能力；数据包络分析（DEA）
中图分类号：F224．3 文献标识码：A
Comprehensive Evaluation on the Independent Innovation Ability of
Manufacturing Enterprises with DEA Method
SONG Xiao-hong
(School of Business Management,Harbin University of Commerce,Harbin 150028,China)
Abstract：This paper has an in-depth analysis of factors affecting the independent innovation ability manufacturing enterprises. It sets up an evaluation index system and use the DEA theory such as C2R on input and BC2 model to appraise the effective technology from both qualitative and quantitative perspective,an empirical example is established to study the independent innovation ability of manufacturing enterprises.
Key words:manufacturing enterprises;independent innovation ability;data envelopment analysis (DEA)
一、引言
改革开放20多年来，我国经济取得了快速发展，但核心技术、自主知识产权和世界知名品牌的缺乏制约着经济效率的提高和可持续发展。在全球网络化制造和开放式创新条件下，制造业中心的特点并不是加工制造本身，而是以自主核心技术为支撑，以产品设计为龙头，通过全球采购进行集合成套，获取高附加值。
然而，与发达国家相比，我国装备制造业的最大差距正是缺乏核心技术、自主知识产权和世界知名品牌。例如，在高新技术产业中，外国公司拥有的知识产权占绝对优势据统计，在通讯、半导体、生物、医药和计算机行业，外国公司获得授权的专利数占60%-90%以上。技术装备的对外依存度较高,越是高技术设备越依靠进口。2001年，我国进口装备制造业产品约1 100亿美元，占全国外贸进口总额的48%左右。其中，集成电路芯片制造装备的95%、轿车制造装备、数控机床、纺织机械及胶印设备的70%依赖进口[1]。归根结底，在于我国装备制造企业没有很好的进行自主创新，即使有的企业已经实施了自主创新战略，但自主创新的效果也不是很好。如何将有限的人力、物力和财力等各类资源投入到企业自主创新活动中，最大限度的提高企业自主创新绩效已经成为我国装备制造企业发展的当务之急。现存的许多评价理论和方法往往仅根据自主创新能力的某一个或两个方面作为评价标准，无法真实、全面地反映企业自主创新能力的水平。笔者力图建立全面、客观、科学的装备制造企业自主创新能力综合评价指标体系，明确企业自主创新活动不同过程对企业综合能力的作用。
二、装备制造企业自主创新能力评价指标体系构建
（一）构建原则
企业自主创新活动是多层次的动态系统，涉及因素众多、结构复杂，结合我国装备制造企业自主创新特点，企业自主创新评价指标体系的设计应遵循以下原则：
1．科学性原则。在设计指标体系时应以现代科技统计理论为基础，结合必要的专项调查，全面、合理的反映企业自主创新能力的状况，得出科学合理、真实客观的评价结果，真正对企业自主创新能力与途径选择的优劣做出科学评价。
2．系统性原则。从时间和空间上考虑所有的可能信息，使它能够应用于所有的企业，具有一般性。指标设置时要从总目标层出发，进行要素分解，逐层建立完整的评价指标体系[2]。
3．可比性原则。充分考虑到各企业间统计指标的差异，在具体指标选择上，必须是行业内企业共有的指标涵义。
4．有效性原则。这是对指标体系的综合要求，就是自主创新评价指标能否合理有效地反映出企业自主创新活动的过程和特征。
（二）指标体系构建
根据装备制造企业自主创新能力评价指标体系的构建原则，结合DEA评价方法的特点，笔者从装备制造企业自主创新的过程来建立评价体系结构。从企业自主创新研发能力、转换能力、营销能力和管理能力4个维度来建立指标（如图1）：
圖1 装备制造企业自主创新能力综合评价指标体系框架
1．研发能力投入指标（I1）。包括：（1）R&D人员投入数目；（2）R&D经费投入数目[3]；（3）技术引进与改造费用。
2．研发能力产出指标（O1）。包括：（1）自主创新产品数；（2）年均新增自主知识产权数量；（3）专利拥有数量[4]。
3．转换能力投入指标（I2）。包括：(1)设备装配水平；(2)现代制造设备利用率；(3)高等级技术工人数量。
4．转换能力产出指标（O2）。包括：（1）企业主导产品的成本优势；（2）新产品的销售利润比例。
5．营销能力投入指标（I3）。包括：（1）市场营销人员比重；（2）市场研究水平；（3）对消费者（用户）的了解程度；（4）完善的分销网络；（5）有效的产品推广和促销方式。
6．营销能力产出指标（O3）。包括：（1）新产品的市场占有率；（2）企业品牌知名度。
7．管理能力投入指标（I4）。为了保持与其他能力评价方法上的和谐，引入虚拟投入变量常数1。
8．管理能力产出指标（O4）。包括：（1）创新机制和激励机制；（2）企业各部门的沟通方式和渠道；（3）企业与外部力量的有效合作；（4）创新战略；（5）信息采集能力。
三、装备制造企业自主创新能力DEA综合评价
（一）DEA评价模型构建
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）评价方法是近年来发展较快，应用范围正在迅速拓展的一种新方法。DEA在处理多输入多输出问题上具有特别优势。主要是因为DEA以决策单元（简称DMU）的输入输出权数为变量，从最有利于DMU的角度进行评价，从而避免了各指标在优先意义下的权数[5]。DEA不必确定输入和输出之间可能存在的某种显式关系，因此排除了许多主观因素，具有较强的客观性。利用DEA模型进行评价的流程，如图2。
根据评价对象的特征和DEA的评价原理，笔者将评价过程分为两个阶段，这样可以更好地区别企业在自主创新各能力要素上的相对效率值，以及企业综合自主创新能力状况，使评价结果具有较强的现实意义。为了克服评价的片面性，对企业自主创新研发能力、转换能力、营销能力和管理能力四个维度分别运用C2R模型和BC2模型进行评价。其中，C2R模型假设规模收益不变，用以评价技术效率，BC2模型允许规模收益可变用以评价纯技术效率，两者的比率用以评价规模效率[6]。因此，构建如下DEA评价综合模型。
将被评价的每一个船舶工业企业都作为一个DMU，每个DMU具有m个输入和s个输出，由于各个输入输出指标的地位与作用不同，所以需要对m个输入和s个输出赋予恰当的权重。m个输入的权重分别为v1，v2，…，vm，s个输出的权重分别为u，u2，…，ur，但由于对输入输出之间的信息结构了解甚少或者他们之间的相互替代关系比较复杂，也由于要避免主观意志的影响，所以，不事先人为地给定输入输出权重，而是将其视为变量，然后在分析过程中以最有利于产出的角度自动的确定。根据评价对象的特点，由此引入基于投入的C2R模型，如公式（1）。
C2R模型是在假设规模收益不变的技术条件下进行评价，将规模效率和纯技术效率和并为一个整体效率——技术效率。
运用DEA方法从四个不同的维度评价企业自主创新能力，能够提供切实的改进目标，但并不能说明企业自主创新的整体效率。企业可能要集中改进其中一个或两个方面以提高它们的竞争优势，但有时改进了一方面，却是以降低其它方面的效率为代价的。因此，第二阶段模型设计的主要目的是指引企业应该集中改进哪些方面以提高自主创新活动的综合效率。
将第一阶段DEA模型的计算结果作为第二阶段评模型的指标，对四个维度的评价结果进行加权求和，见公式（3）。
(二）我国装备制造企业自主创新能力实证分析
根据所建立的评价指标体系和所调查的装备制造企业的实际情况，对十家装备制造企业的自主创新能力进行评价。根据基于投入的C2R模型和BC2模型，对所调查的10家装備制造企业自主创新活动数据，利用DEA软件计算的评价结果见表1。
由表1可以看出，研发能力效率最低的DMU的技术效率为0．56，也就是说，它降低到现有投入的56％就能达到现在的产出水平。在技术评价模型中，研发能力的平均规模效率为0．84，说明规模的非有效可以解释大约技术效率非有效的8．4%。对于不在生产前沿面的DMU，不同规模收益是由非有效DMU向有效前沿面的投影确定的。转换能力、营销能力和管理能力同理可以进行分析。
由表2可以看出，我国装备制造工业企业自主创新能力主要来自于企业的转换能力和营销能力，二者的平均效率值分别为0．87和0．89，而对于提高企业核心竞争力和企业可持续发展有重要作用的研发能力却不强，平均效率值仅为0．75；从方差来看，对于所选择的实证分析对象个体之间差异不大，方差最大值仅为0．03。
四、结论
在对装备制造企业自主创新活动影响因素分析的基础上，构建了能够全面、准确、科学地反映装备制造企业自主创新能力基于DEA的评价指标体系；应用DEA两阶段评价模型完成对我国装备制造企业自主创新能力的综合评价。运用DEA理论和方法确定装备制造企业自主创新能力的两阶段评价模型，为企业自主创新能力的评价理论及其应用拓宽了思路，并提高了评价结果的客观性和准确性。DEA方法不仅可以从整体上分析企业投入产出要素的有效性，而且在微观上分析了企业资源分配的合理性，得到相关的信息，为我国装备制造企业调整自主创新资源分配，改进管理方法提供可供选择的思路和方向。
参考文献:
［1］ 肖高,刘景江. 先进制造企业自主创新能力提升：关键途径与案例分析［J］．科研管理，2007，28(3):13-17.
［2］ 傅毓维,尹航,杨贵彬.船舶工业科技成果转化项目评价指标体系研究［J］．技术经济，2006，25(5):92-95.
［3］ 梁莱歆,刘建秋.高新技术企业R&D绩效评价方法探索［J］．科学学与科学技术管理，2004(11):29-32.
［4］ 柯王俊,李柏洲.我国船舶工业国际竞争力评价及对策研究［J］．中国行政管理，2006(8):108-111.
［5］ Rouatt, Stephen James, Two stage evaluation of bank branch efficiency using data envelopment analysis［J］．Masters Abstracts International, Volume: 41-06, page: 1810, 2003.
［6］ Cooper, W.W., Seiford, L.M. and Tone, K. (eds.), Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References, and DEA-Solver Software［M］．Kluwer Academic Publishers, Boston, 2000.
［1］ 陈伟,刘井健.企业R&D绩效的两阶段评价方法［J］．统计与决策，2007(4):20-22.
［1］ 许治,师萍.基于DEA方法的我国科技投入相对效率评价［J］．科学学研究，2005(8):481-484.
（责任编辑：吕洪英）
注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”