基于DEA的中小企业技术创新效率研究

　　由表2，我们看到2002—2007年期间，DEA有效的有2004、2006和2007年，总体效率值θ都为1，且松弛变量和剩余变量值均为0，表示投入和产出相对达到了最佳状态。而且发现，这6年中的总体效率值基本呈增长趋势，表明了资源的投入产出效率在逐年提高。
　　2002、2003和2005年的总体效率值θ小于1，说明DEA无效，存在投入剩余或产出不足。从表2还看到这3个年份，均至少有一个投入或产出指标存在松弛量或剩余量不为0，这些不为0的变量所对应的指标正是制约技术创新效率的因素。投入指标的松弛量表示既定产出水平下某一投入指标相当于其在有效前沿面上投影的冗余量，而产出指标的松弛量则表示某产出指标相对其在有效前沿面上投影的不足量。如2005年，在除R&D人员和技术引进支出经费外的3个投入指标上均存在冗余，R&D支出费用上冗余了35282.985万元、新产品开发经费上冗余了25477.836万元、技术改造支出经费上冗余了28841.071万元。由此可见，DEA无效的县区要向有效前沿调整，这些不为0的松弛量或剩余量则给出了调整的方向和内容。
　　从表3可看出，DEA有效的年份2004、2006和2007年，其σ和s都为1，表明这3年与其他年份相比，中小企业的技术创新投入和产出具有相对最优性，投入资源的组合结构相对合理，不存在投入冗余和产出不足，规模效益处于最佳状态，即同时满足技术有效和规模有效。
2002和2005年，DEA无效，且σ＝1，表示纯技术有效；而2003年DEA无效，且σ < 1，则纯技术无效。同时，这3个DEA无效的年份，s均小于1，即纯规模无效。由此可知，2002和2005年的DEA无效是由纯规模无效造成的，说明后续年份里要从规模大小的角度对技术创新投入和产出进行调整，则可以提升资源利用效率。而2003年的DEA无效是由纯技术无效和纯规模无效共同造成的，因此后续年份里还要注意对现有投入资源的管理和有效利用。
　　另外从表3还可知，DEA无效的这3年的 均小于1，即规模效益递增，因此增加投入，以期达到规模有效，提高投入产出的效率。但主要在于找出合理的投入比例，对产出中低效的环节进行相应的调整。
　　2006和2007年DEA有效，也表明了中小企业已经调整了无效环节，有效的利用资源，使得技术创新的投入产出效率达到相对有效。
　　(三) 指标重要程度比较
　　我们还可以通过分别去掉DEA计算中的每一项输入和输出指标来判断各项指标对技术创新投入产出效率的影响程度。表4即为分别去除各项投入指标后，重新获得的技术DEA总效率值。
　　 从表4我们可以看到，去除R&D发展费，对中小企业技术创新的DEA总体效率没有任何影响。而去除技术改造经费支出和技术引进经费支出这两个指标则引起2005和2007这两个年份DEA总体效率的降低。这表明中小企业由于研发实力较弱，自身对R&D发展费的利用率较低，而研发过程中对已有技术的改造难度相对低一些，也更容易成功，或直接引进外来成熟技术，也有利于提高企业新产品产值。因此技术改造经费支出和技术引进经费支出指标对于技术创新产出效率的提高影响较大。由此也看出，中小企业应该注重产学研活动，利用高校、研究所等科研机构的成熟技术成果。
　　四、结论
　　本文运用DEA中的CCR模型和BCC模型对2002—2007年期间温州市中小企业技术创新投入产出效率进行计算。由计算结果可知，这6年间有3年存在DEA无效，但这6年中的总体效率值基本呈增长趋势，表明了温州中小企业资源的投入产出效率在逐年提高。进而分析了DEA无效的原因，是由纯技术无效造成或纯规模无效造成。最后还通过分别去掉DEA计算中的每一项输入以分析各项指标对总效率值的影响程度。计算结果可清楚地看到，技术改造经费支出和技术引进经费支出这两个指标对中小企业如何提高技术创新投入资源利用率的影响最大。本文的研究结果可能会因为样本数据和指标选择的影响有一些偏差，但研究思路和方法具有一定的普遍性。
　　
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