摘要：论文以中国钢铁工业为研究对象，建立基于DEA模型的技术创新效率投入产出指标体系，运用数据包罗分析方法测算了中国钢铁工业2012年—2016年的技术创新效率并分析各年度投入冗余状况。实证结果表明中国钢铁工业技术创新效率呈现“U型”的发展趋势，且纯技术效率对技术创新效率的贡献度大于规模效率。并通过分析可知各年度均存在不同程度的投入冗余及产出不足。最后，论文对提升中国钢铁工业技术创新效率提出相关对策及建议。

　　关键词：钢铁工业；技术创新；技术创新效率；DEA模型

　　0引言

　　改革开放以来我国钢铁行业得到了迅猛发展，钢铁产量已多年居世界第一位，但钢铁行业十几年的粗放式发展使得其在国际钢铁工业技术迅猛进步以及市场环境重大变化的同时面临着更为严峻的考验。一方面国际技术的飞速进步使得我国钢铁行业无法像过去一般靠吸收和引进国际先进技术来获得竞争力，只有靠国内钢铁工业的自主创新，与此同时新技术的不断提高也使得国内钢铁行业自主创新的难度不断加大，创新成本不断提高，并且创新成果往往难以取得预期的高利润；另一方面钢铁工业在技术创新过程中还面临着创新性研发人才不足、创新机制和体制还不完善、资源投入与产出转化率低即资源利用率还不高、原创性技术成果不足等问题，为了使我国钢铁工业更好的开展技术创新活动，减少创新活动中投入资源的冗余与浪费。提高技术创新效率，迫切需要尽快建立评价钢铁工业技术创新效率的评价指标体系，并采取适当的测量方法对其技术创新效率进行评估。

　　1文献综述

　　创新理论由约瑟夫·阿洛伊·熊彼特于1912年在《经济发展理论》一书中首次提出，他认为技术创新是经济增长的核心并将创新活动概括为以下五个方面：第一，引进一种新的产品；第二，开发一种新技术；第三，开辟新的市场；第四，获取原材料的新供应来源；第五，建立新组织[1]。但其创新理论首次提出时并未吸引多数学者的关注。二战以后科技的迅猛进步使得技术对于经济社会的进步逐步发挥越来越大的作用，创新理论由此得到了广大学者的关注进行深入研究，逐步形成了多种理论体系。

　　而对于技术创新效率衡量方法的研究则起步较晚，1952年美国经济学家索罗首次采用柯布-道格拉斯生产函数测算了技术进步在经济增长中的贡献率。其后，随着理论与实验研究的逐步深入，创新效率评价方法也日益丰富。

　　目前对于技术创新效率的评价主要包括两个方面：一是基于非效率前沿面的评价，用于衡量单一的投入产出活动，是一种绝对效率的评价方法，具有较强的局限性；二是基于效率前沿面的评价，能够对多投入多产出的创新活动进行评价，是一种相对效率的衡量方法，包括参数前沿面评价法以及非参数前沿面评价法两种。

　　参数前沿面评价法以随机前沿分析法（SFA）的使用最为广泛。国内学者张宗益、周勇等（2006）选取我国31个省、市、自治区1998年—2003年五年间的相关投入产出数据，运用SFA方法对我国区域技术创新效率进行研究，实证结果表明我国各区域技术创新效率显著差异[2]。肖文、林高榜（2014）采用SFA方法对我国36个工业行业的技术创新效率进行测算，结果表明我国工业行业平均技术创新效率较低，仅介于0.50至0.60之间[3]。刘芳（2018）采用SFA模型分析我国各省市高技术企业创新效率的影响因素，研究结果显示政府资助不利于减少企业创新投入要素冗余，而地区经济发展及竞争水平等因素对创新效率的提升具有显著的促进作用[4]。

　　非参数前沿面评价法以数据包络分析法（DEA）为典型，能够对多投入、多产出单元的生产效率进行评价。穆文杨（2010）选取人力投入、资金投入、技术设备投入三个方面的九个投入指标以及经济产出和知识产出两个方面的四个产出指标为投入产出指标，采用DEA方法对我国制造业技术创新绩效进行评价，结果表明我国超过50%的省市制造业技术有效[5]。汪娟、肖瑶（2013）运用DEA模型对我国28个省会城市和直辖市2008年—2010年间的技术创新效率进行了测度[6]。寇小萱、孙艳丽（2018）以R&D人员数量及R&D经费内部支出作为投入指标，以专利数和技术收入作为产出指标，运用DEA对我国京津冀、长三角及珠三角地区的高科技园区的创新能力进行评价，结果表明三个地区整体综合效率水平相近，但京津冀地区科技园极化现象比较明显[7]。

　　总体来看，对技术创新理论及其评价方法的研究已取得了较为丰硕的成果，但通过上述综述可知，国内少有学者集中研究我国钢铁工业的技术创新效率。因此本文参考相关文献研究思路及方法，构建适合我国钢铁工业技术创新活动的投入产出指标体系，并对钢铁工业技术创新效率进行分析。

　　2研究方法及指标体系的构建

　　2.1研究方法的选择

　　从系统的观点出发，钢铁行业技术创新系统是一个复杂的巨系统，涵盖了资源、经济、环境以及社会等更多个子系统[8]，涉及较多的输入、输出指标，且各指标的计量标准不尽相同。而数据包罗分析（DEA）能够对多投入、多产出的要素进行衡量，计算量较小，具有一定的客观性，因此数据包络分析是评价钢铁行业技术创新效率的合适方法。

　　数据包络分析法由美国著名运筹学家Charnes[9]等人于1978年首次提出，以CCR模型作为基础模型后衍生出BCC模型等一系列模型。CCR模型假设规模报酬不变，研究决策单元是否同时处于综合技术效率最佳和规模效益不变，但并不能单纯评价决策单元技术效率是否最佳。而BCC模型解除了对规模报酬的约束，是在规模效益变化的情况下讨论技术效率是否最佳的问题。因此，本文采用CCR模型及BCC模型对钢铁行业技术创新效率进行静态比较。

　　2.2构建评价指标体系

　　钢铁工业的技术创新活动需要人力、物力以及财力的支持，在构建我国钢铁工业技术创新效率评价指标体系的同时应当与技术创新活动中的生产要素以及有效产出充分结合。并且要考虑评价指标中所需数据的可得性，根据评价指标体系的建立原则来构建我国钢铁工业技术创新效率指标体系。本文在研究综合相关学者对技术创新效率评价指标体系研究的基础上，建立我国钢铁工业技术创新评价指标体系。

　　投入指标的选取往往涉及人力以及资金两个方面：人力主要研发人员，而资金则包括研发资金以及非研发资金两个方面。代碧波（2012）主要选取了科技人员数量及科技活动经费内部支出作为制造业技术创新活动的投入指标[10]；朱孟涛（2013）将科技人员数量以及研发经费内部支出作为大中型工业企业技术创新活动投入指标[11]。本文以R&D人员数量（X1）来衡量技术创新活动中的人力投入，以研发开发费（X2）用来衡量技术创新活动中的资金投入，此外在非研发资金方面选取技术改造投资额（X3）来作为资金投入的另一项指标。产出指标的选择则涉及企业知识产出以及经济产出两个方面，知识产出方面主要包括专利申请数、有效专利数、发表的论文数等几个方面，而经济产出多包含新产品产值、新产品销售收入等几个方面。本文以企业有效专利数（Y1）作为知识产出指标，发明专利是衡量技术创新效率的关键因素，发明专利不仅具有商业价值，更能够增强企业的竞争力。新产品作为技术创新成果应当为企业带来一定的经济收益，而新产品产值则能够体现新产品的价值，因此选择新产品产值（Y2）作为经济产出指标。

　　2.3数据来源

　　我国现有的钢铁企业众多，为考察整个钢铁工业的技术创新效率，本文以我国钢铁工业整体为研究对象，以中国钢铁工业生产年度作为决策单元（DMU），研究区间则选取2012年—2016年连续5年的相关数据作为样本容量，来测算其技术创新效率，本文的研究数据主要来自于《中国钢铁工业年鉴》[12]、《中国钢铁工业节能环保统计月报》及中国钢铁工业协会网站。对于研究年限中所空缺的数据，采取以平均值的方法进行补充。DEA模型在使用过程中虽并不需要人为确定权重，但对于其评估的数据具有一定的要求，DEA模型对于投入运算数据的单位并无限制，但要求数据必须为大于0的正数，并且在计算过程中，产出指标数据为正向数据而投入指标数据则为逆向数据。所获得的数据如表2所示。

　　3我国钢铁工业技术创新效率的实证分析

　　在选取DEA模型进行评价时应当确定选用投入导向型的模型还是产出导向型的模型，本文综合考虑钢铁工业的生产特性，选取投入导向型模型进行数据的测算，即在产出既定的情况下，衡量决策单元投入要素减少的比例。采取DEA方法的投入导向的CCR及BCC模型，运用MaxDEA软件对投入产出要素进行计算，得到2009年—2016年间中国钢铁工业的综合技术效率值、纯技术效率值以及规模效率值。其中，当效率值为1时则说明该决策单元DEA有效，而效率值不为1时则表明决策单元DEA无效，且有综合技术效率值=纯技术效率值×规模效率值[13]。所得结果如表3所示。

　　由表3可知，中国钢铁工业近五年的技术创新效率呈现出“U型”的发展趋势，即2012年—2013年技术创新效率呈现下降趋势，2013年—2016年技术创新效率呈现上升趋势并在2015年和2016年连续两年技术创新效率值为1，对近五年的中国钢铁行业技术创新效率值进行计算得到其近五年的技术创新效率平均值为0.914，说明中国钢铁工业近五年的技术创新效率水平较高，其在2013年技术创新效率值最低时依旧保持着较高的技术创新效率水平，并在2015年以及2016年连续保持技术创新效率水平最优，说明近两年中国钢铁工业技术创新活动中投入资源没有浪费，而是得到了高效率的配置。

　　纯技术效率是指在给定的投入水平下，决策单元的实际产出与最优产出之比，可以用来衡量在现有技术水平上获得最大产出的能力。因此单从纯技术效率来看，中国钢铁工业纯技术效率值在2012年—2016年有四年纯技术效率值为1即实现了DEA有效，呈现“U型”的发展趋势，表明我国钢铁工业在技术装备及发挥等方面有了较大提升。

　　规模效率用以衡量在未达到最优规模时，通过提升钢铁工业的规模而获得的综合技术效率的提升[14]。由表3可知，规模效率也呈现“U型”的发展趋势即在2012年—2013年呈现下降趋势，2013年—2016年则呈现上升趋势，规模效率在大体上与综合技术效率的发展趋势相同，故由综合效率值等于纯技术效率值与规模效率值的乘积可得，在近五年的技术创新活动中，纯技术效率对于实现综合技术效率有效的贡献程度大于规模效率。

　　通过上述分析可知，中国钢铁工业技术创新效率在近五年呈现出了U型的发展趋势，且其DEA无效是由纯技术效率或规模效率作用的结果。

　　通过分析2012年的数据可得中国钢铁行业综合技术效率无效主要因为规模效率太低，技术创新活动中投入与产出不匹配，存在投入冗余以及产出不足的现象。通过运用CCR模型分析可知，基于现有产出，中国钢铁行业在2012年的技术创新活动投入中存在着研发费用及技术改造额投入过多的情况，其中研发费用基于现有产出可减少150165万元，而技术改造投资额则可以减少1648562万元，由此可见存在着较大程度上投入资源的冗余。而基于现有投入来说，则存在着产出不足的状况，主要表现为有效专利数的转化率低，相较于现有投入来说，中国钢铁行业有效专利数则可在其2012年有效专利数量基础上增加2652个，由此可见其产出仍存在着较大的提升空间。

　　通过分析2013年的数据显示，中国钢铁工业DEA无效依旧是规模效率偏低，且相较于2012年来说其规模效率值有较大数值的下降。结合分析结果可知，该年度产出不足的现状有所缓解，主要原因在于该年度中国钢铁业在技术创新活动中在研发人员数量、研发金额以及技术改造投入额三方面投入中皆存在的较大的冗余，因此导致其在该年度的综合技术效率值偏低。

　　2014年综合技术效率有所提高，主要是规模效率有了大幅度提升。通过2014年的数据分析可知在该年度仍存在投入产出不匹配，投入资源冗余以及产出不足的状况，相较于2012年两个方面投入冗余的现象，2014年度则是在投入的三个方面皆存在冗余的现象。基于其现有产出来说，以研发开发金额以及技术改造投资额冗余现象最为严重，可分别在其现有产出基础上减少107679万元及2131777万元，而研发人员数量投入冗余现象则较为轻缓，基于现有产出基础上可以减少1521人。而基于其现有投入基础上，产出也应当有所提升，主要表现在专利数的提升上，基于其现有投入，在该年度可提升2678个有效专利数。

　　2015年以及2016年的数据分析显示在这两个年度中国钢铁工业实现了DEA有效，因此其在技术创新活动中的投入与产出相互匹配，达到了资源的最优配置，不存在投入资源冗余或是产出不足的状况。

　　4结论及对策建议

　　通过上述分析可知中国钢铁行业在近五年的技术创新活动中保持了较高的效率水平，但其在技术创新活动中仍旧存在着许多的问题，如在多个年度的技术创新活动中投入资源冗余以及产出不足，说明中国钢铁工业在其技术创新活动中投入资源并未有合理的规划，导致投入资源冗余以及投入与产出转化效率低的现象。因此结合上述分析对于中国钢铁工业技术创新活动提出相关可供借鉴的建议：

　　4.1增加高素质研发人员

　　随着经济的快速发展，世界钢铁工业的竞争也越来越激烈，我国钢铁工业生产工艺与世界上先进生产工艺水平相比仍存在较大的差距，而此归根结底就是人才的竞争。人才作为国家以及企业的核心竞争力以及发展动力，在企业的技术创新活动中发挥着重要的作用，随着信息时代的到来，信息的快速更迭要求企业能够不断引进新的人才，我国的钢铁产业要想在激烈的国际市场竞争中获得竞争优势应当依靠高素质的劳动者以及人才。因此中国钢铁企业要增强其技术创新效率，应当采取相应的措施以及条件来不断的吸引和选择高素质人才。首先，应当加大各钢铁企业对于技术创新人才的引进力度，为我国的钢铁工业储备人才。其次为研发人员创造良好的技术创新环境，并为其提供良好的待遇使其能够全身心投入到技术创新活动中。且应当建立完善的技术创新激励机制，以此调动研发人员以及所有员工的技术创新积极性，营造良好的技术创新氛围[15]。

　　4.2创造良好的创新环境及优化相关机制

　　良好的创新环境不仅可以激发员工技术创新的积极性，更能够使企业形成良好的创新文化以此不断激励企业进行技术创新活动。首先中国钢铁工业应当加大与相关研发机构的合作，促进产学研一体化发展。企业在技术创新活动中并不是孤立的，与研发机构共同进行技术创新活动有助于其降低在技术创新活动中的风险与成本，因此应当完善与相关机构的研发合作，使之能够更好地为企业进行技术创新提供服务。

　　与此同时，中国钢铁企业应当加强技术信息网络建设，提升其研发流程信息化。工业信息化的建设能够使其在更为广阔、知识更易共享的平台上进行技术创新活动，工业信息化通过市场上相关需求信息以及技术成果信息的相互传递，进而形成能够在技术创新活动、项目的研发及决策等环节快速反应的系统，从而提高企业技术创新效率。并且工业信息化的建设能够使企业与各研发平台以及机构进行创新活动的交流，还可以大大降低企业获取技术创新相关信息的成本，减少技术创新活动中的投入冗余[16]。

　　4.3强化企业自主创新地位

　　企业作为技术创新活动的主体，对于技术创新活动的顺利展开以及技术创新活动成果的有效转化发挥着巨大的作用，因此各钢铁企业应当强化其自主创新地位，其自主创新地位的不断强化有助于其以及中国钢铁工业在激烈的市场竞争中不断地进行技术创新，获得技术创新成果所带来的收益，进而进行新的技术创新活动使技术创新逐步成为其核心竞争力提高的关键要素。同时中国钢铁工业在建立技术创新体系的基础上不断完善其技术创新体系，加强其技术研发中心的建设，以便于收集管理市场需求的相关信息，从而实现技术创新与市场需求的紧密结合。所以中国钢铁业应当加强其自主创新地位。