| 馮琳潔

《2020全球創(chuàng)新指數(shù)》報(bào)告指出：中國(guó)位居第14，是全球創(chuàng)新指數(shù)排行榜榜單前30名中的唯一中等收入經(jīng)濟(jì)體。 這與我國(guó)政府大力支持創(chuàng)新事業(yè)，堅(jiān)定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略密不可分。據(jù)《2020年全國(guó)科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示：2020年我國(guó)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入為24393.1億元，同比增長(zhǎng)10.2%，占GDP比重為2.40%，再創(chuàng)歷史新高。企業(yè)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)重要單位，發(fā)揮著推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)速增長(zhǎng)的關(guān)鍵作用。相關(guān)數(shù)據(jù)表明，近年來(lái)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占全社會(huì)總量均在70%以上，是引領(lǐng)社會(huì)創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。政府為鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新也不斷出臺(tái)普惠政策，比如：政府補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠、支持企業(yè)共同參與重大科技項(xiàng)目等。此外，于企業(yè)個(gè)體而言，由于市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性與動(dòng)蕩程度日益加劇，戰(zhàn)略性創(chuàng)新舉措也成為企業(yè)生存與發(fā)展的關(guān)鍵。

2009年，我國(guó)推出創(chuàng)業(yè)板板塊，幫助高成長(zhǎng)性的中小企業(yè)融資。創(chuàng)業(yè)板企業(yè)多涉及計(jì)算機(jī)、軟件服務(wù)、醫(yī)藥制造業(yè)等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，是創(chuàng)新生態(tài)圈中的重要一環(huán)，因此研究其創(chuàng)新效率對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)具有重要意義?；诖?，本文選取445家創(chuàng)業(yè)板企業(yè)為研究對(duì)象，運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)其創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算和評(píng)價(jià)，試圖找出影響樣本企業(yè)研發(fā)效率的因素，并提出相應(yīng)的政策建議。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)三個(gè)層面展開關(guān)于創(chuàng)新效率的研究。Fritsch、C Qiang分別以德國(guó)五大城市和中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)為樣本，對(duì)比分析不同區(qū)域的創(chuàng)新效率及能源效率。Broekel T以德國(guó)270個(gè)區(qū)域5年的數(shù)據(jù)為樣本，發(fā)現(xiàn)合作研發(fā)補(bǔ)貼會(huì)刺激區(qū)域創(chuàng)新效率。張斌等以我國(guó)30個(gè)?。ㄊ校檠芯繉?duì)象，利用超效率共同邊界函數(shù)測(cè)算其創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)東部、西部和中部的技術(shù)創(chuàng)新效率依次遞減。李培哲等則發(fā)現(xiàn)西部的創(chuàng)新效率最低，東部次之，中部最高。在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率方面，肖文等、宋飛文等以工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象，采用隨機(jī)前沿模型（SFA）測(cè)算其技術(shù)創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)中國(guó)整體平均技術(shù)創(chuàng)新效率不高。成瓊文利用DEA--Tobit模型對(duì)我國(guó)工業(yè)行業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)整體效率呈上升趨勢(shì)。

關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新效率測(cè)算的研究并不在少數(shù)。Cruz-Cázares等采用DEA--Malmquist模型研究了西班牙制造企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率。Dia M利用三階段網(wǎng)絡(luò)DEA分析了加拿大最大的14所信用社的效率并對(duì)低效的原因進(jìn)行剖析。國(guó)內(nèi)學(xué)者梁娜、王新紅等采用傳統(tǒng)的DEA模型分別以我國(guó)61家環(huán)保企業(yè)、創(chuàng)新型企業(yè)為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)樣本企業(yè)綜合效率低下，投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不合理，資源浪費(fèi)較為嚴(yán)重等現(xiàn)象。徐書彬等人采用三階段DEA方法對(duì)41家人工智能企業(yè)進(jìn)行效率測(cè)算，指出樣本企業(yè)創(chuàng)新效率較低，且地區(qū)信息化水平、股權(quán)性質(zhì)阻礙了企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。孟韜等人通過(guò)對(duì)我國(guó)獨(dú)角獸企業(yè)的效率分析，發(fā)現(xiàn)成立年限、政府補(bǔ)貼等有助于提升企業(yè)創(chuàng)新效率。竇錢、屈國(guó)俊等人相繼使用三階段DEA效率測(cè)算方法評(píng)估企業(yè)研發(fā)效率。

表2 變量測(cè)量與說(shuō)明

綜上所述，學(xué)術(shù)界對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新效率測(cè)算的研究頗豐，針對(duì)我國(guó)上市企業(yè)進(jìn)行相關(guān)研究的也不在少數(shù)，但是鮮有學(xué)者以創(chuàng)業(yè)板企業(yè)為研究對(duì)象，測(cè)算其創(chuàng)新效率。此外，很多學(xué)者沒(méi)有剔除環(huán)境噪聲、隨機(jī)誤差等的影響，這可能會(huì)導(dǎo)致測(cè)算結(jié)果失真。由此，本文采用三階段DEA模型評(píng)估樣本企業(yè)的創(chuàng)新效率，對(duì)其影響因素進(jìn)行分析，并針對(duì)研究結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議，以期為中小型高新技術(shù)企業(yè)提供技術(shù)創(chuàng)新效率改進(jìn)的方向。

二、研究方法與模型

當(dāng)前，創(chuàng)新效率的測(cè)算方法主要分為非參數(shù)法和參數(shù)法，前者以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）為代表，后者以隨機(jī)前沿分析（SFA）為代表。但是這兩種分析方法都存在一定的缺陷，其測(cè)算的創(chuàng)新效率值差異是由管理無(wú)效率導(dǎo)致的，沒(méi)有考慮環(huán)境噪聲和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響。因此，本研究嘗試采用Frdied提出的三階段DEA分析方法，該方法可以彌補(bǔ)上述兩種測(cè)算方法的不足，以便得到更加真實(shí)的效率值，具體由以下三個(gè)階段構(gòu)成：

第一階段：傳統(tǒng)DEA模型。

傳統(tǒng)DEA基于線性規(guī)劃方法，應(yīng)用于多投入、多產(chǎn)出的同類型決策單元（DMU）的效率測(cè)算，首次提出的CCR模型假定規(guī)模報(bào)酬不變。后續(xù)，學(xué)者們將Shepherd距離函數(shù)的概念引進(jìn)到模型中，提出規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型。

本文假定規(guī)模報(bào)酬可變，以投入導(dǎo)向?yàn)槔撃Ｐ偷膶?duì)偶形式如下：

第二階段：隨機(jī)前沿模型SFA 。

Frdied等人指出傳統(tǒng)的DEA模型在評(píng)價(jià)決策單元效率時(shí)，沒(méi)有將環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲納入考慮范圍，提出要關(guān)注松弛變量的思路。該變量由環(huán)境因素、管理無(wú)效率和統(tǒng)計(jì)噪聲構(gòu)成，反映初始的低效率。因此，為了準(zhǔn)確測(cè)算各DMU的效率值，應(yīng)當(dāng)將其置于同等的環(huán)境和隨機(jī)擾動(dòng)下，借助SFA回歸，將一階段得到的松弛變量分離成上述三種效應(yīng)，進(jìn)一步獲得調(diào)整后的投入或產(chǎn)出，以便再次測(cè)算各DMU的真實(shí)效率。

本文以投入導(dǎo)向?yàn)槔瑯?gòu)如下SFA回歸函數(shù)：

為測(cè)算各DMU的真實(shí)效率，對(duì)公式進(jìn)行如下調(diào)整：

第三階段：調(diào)整投入后的DEA模型。

將上階段通過(guò)SFA模型調(diào)整后得到的投入變量以及初始的產(chǎn)出變量，再次利用DEA-BCC模型對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新效率測(cè)算。此時(shí)獲得的創(chuàng)新效率已經(jīng)剝離了環(huán)境噪聲和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響，相較而言，能夠比較準(zhǔn)確地反映樣本的真實(shí)效率。

三、樣本與變量選取

（一）樣本選取

創(chuàng)業(yè)板企業(yè)大多是中小企業(yè)，從事信息技術(shù)、生物科技等為代表的高新技術(shù)業(yè)務(wù)，產(chǎn)品市場(chǎng)潛力大、成長(zhǎng)性強(qiáng)，對(duì)于拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)意義重大。因此，準(zhǔn)確地估計(jì)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的創(chuàng)新效率并分離出其影響因素，對(duì)于企業(yè)自身和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展大有裨益?；诖?，本文選取創(chuàng)業(yè)板非金融類企業(yè)為研究對(duì)象，收集2019年產(chǎn)出數(shù)據(jù)及上一年度研發(fā)投入數(shù)據(jù)（產(chǎn)出滯后一年的原因后文有進(jìn)行解釋）等相關(guān)數(shù)據(jù)，并按照如下條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗：（1）ST、PT企業(yè)；（2）財(cái)務(wù)狀況異常或信息嚴(yán)重缺失的企業(yè)；（3）凈利潤(rùn)為負(fù)值的企業(yè)；（4）2017年之后上市的企業(yè)。最終保留了445家樣本企業(yè)。樣本數(shù)據(jù)中，專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局（http://www.sipo.gov.cn/），地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況與對(duì)外開放水平來(lái)自《中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)年鑒2019》，其他數(shù)據(jù)源來(lái)源為國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量選取

1.投入變量。本文從資本以及勞動(dòng)力這兩個(gè)角度進(jìn)行投入指標(biāo)的選取，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，前者用研發(fā)投入經(jīng)費(fèi)進(jìn)行衡量，后者則以研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量指代。

2.產(chǎn)出變量。企業(yè)創(chuàng)新投入的產(chǎn)出分為直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出。前者表現(xiàn)為專利申請(qǐng)（授權(quán)）數(shù)量的提升，由于專利授權(quán)過(guò)程比較繁雜、周期較長(zhǎng)，故本文選擇專利申請(qǐng)指標(biāo)數(shù)量進(jìn)行衡量。間接產(chǎn)出表現(xiàn)為企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，本文選取凈利潤(rùn)和主營(yíng)業(yè)務(wù)收入兩個(gè)指標(biāo)指代。此外，由于研發(fā)投入轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)成果需要一定的時(shí)間，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法，本文選擇的產(chǎn)出指標(biāo)均為滯后一期的數(shù)值，即2020年的產(chǎn)出值。

表7 各效率值變化情況表（樣本數(shù)量：445）

DEA模型要求隨著投入量的增加，產(chǎn)出量不得減少（“同向性”）。因此，本文利用stata15.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，結(jié)果如表1所示，各投入量與產(chǎn)出量之間在1%水平上顯著正相關(guān)，符合“同向性”假定。

表1 投入、產(chǎn)出指標(biāo)Pearson檢驗(yàn)結(jié)果

3.環(huán)境因素。環(huán)境指標(biāo)需要滿足“分離假設(shè)”，其選取標(biāo)準(zhǔn)主要是：樣本主觀不可控；能對(duì)產(chǎn)出指標(biāo)產(chǎn)生影響。本文從以下三個(gè)角度進(jìn)行環(huán)境因素的選?。?/p>

（1）地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平：考慮到地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的區(qū)域容易吸引人才流動(dòng)以及資金投入，科研機(jī)構(gòu)較多，風(fēng)險(xiǎn)管理能力、信用狀況情況更佳，有利于創(chuàng)新活動(dòng)的開展。本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值、對(duì)外開放水平兩個(gè)變量作為地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)。

（2）企業(yè)基礎(chǔ)：企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的實(shí)施受到自身資源稟賦的約束，比如規(guī)模大小、財(cái)務(wù)杠桿等。本文選取企業(yè)成立年限、股權(quán)集中度、股權(quán)性質(zhì)、負(fù)債率以及企業(yè)規(guī)模五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量。

（3）政策支持：政府可以為企業(yè)提供技術(shù)支持和政策保障，是影響企業(yè)創(chuàng)新積極性的重要因素?？紤]數(shù)據(jù)的可得性，本文選取政府補(bǔ)助數(shù)額作為政府政策支持指標(biāo)。

為了使環(huán)境因素具有可比性，本文對(duì)各環(huán)境變量進(jìn)行了無(wú)量綱處理。表3為本文所采用數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表3 各指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)（樣本數(shù)量：445）

四、三階段DEA測(cè)算結(jié)果

根據(jù)本文所選用的研究方法，實(shí)證部分由三個(gè)階段構(gòu)成，以下是各個(gè)階段的實(shí)證結(jié)果。

（一）第一階段結(jié)果：傳統(tǒng)DEA—BCC實(shí)證結(jié)果

樣本企業(yè)效率測(cè)算結(jié)果分布情況如表4所示：樣本企業(yè)的綜合效率在0.8以上的企業(yè)僅6家，占比1.35%；綜合效率不到0.2的企業(yè)有215家，占比48.31%，僅4家企業(yè)達(dá)到DEA有效。綜合效率均值為0.240，有近80%的上升空間；純技術(shù)效率均值為0.329，純規(guī)模效率均值為0.758。 本階段結(jié)果顯示我國(guó)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)整體技術(shù)創(chuàng)新效率低下，主要是由于純技術(shù)效率制約。

表4 樣本企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)結(jié)果分布表（樣本數(shù)量：445）

在445余家樣本企業(yè)中，僅河南四方達(dá)超硬材料、溫氏食品有限公司、上海雪榕生物科技以及樂(lè)歌人體工學(xué)科技4家企業(yè)處于效率前沿面，達(dá)到了DEA有效狀態(tài)，占比不足1%。達(dá)到DEA弱有效的企業(yè)有9家，其中8家均為純技術(shù)有效，規(guī)模無(wú)效。

由于本階段尚未剔除環(huán)境噪聲和隨機(jī)干擾項(xiàng)的擾動(dòng)，反映的效率值可能并非是真實(shí)值，還需要展開進(jìn)一步的測(cè)算。

（二）第二階段結(jié)果：SFA回歸分析結(jié)果

本階段以8個(gè)環(huán)境變量作為自變量，并將第一階段傳統(tǒng)的DEA模型中得到的研發(fā)人員投入松弛以及研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入松弛分別作為因變量，采用羅登躍的分離公式，運(yùn)用Frontier計(jì)量軟件分離各個(gè)環(huán)境變量對(duì)研發(fā)人員投入和經(jīng)費(fèi)投入冗余的影響，結(jié)果如表5所示。研發(fā)人員投入和經(jīng)費(fèi)投入均通過(guò)LR檢驗(yàn)，拒絕了不存在管理無(wú)效率項(xiàng)的假設(shè)，表明了進(jìn)行SFA回歸是合理的。 值分別為1和0.98，表明在各干擾項(xiàng)中，技術(shù)管理因素的影響占主導(dǎo)地位?；貧w系數(shù)為正表示該環(huán)境變量值的上升會(huì)導(dǎo)致松弛變量的增加，會(huì)阻礙企業(yè)創(chuàng)新效率的提升；反之亦成立，即系數(shù)為負(fù)代表該環(huán)境變量值的增加能夠提升企業(yè)創(chuàng)新效率，據(jù)此，本文得到如下結(jié)論：

表5 SFA估計(jì)結(jié)果

（1）地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況。該變量與研發(fā)投入松弛值呈顯著正相關(guān)關(guān)系。說(shuō)明地區(qū)經(jīng)濟(jì)越好，GDP水平越高，研發(fā)人員和經(jīng)費(fèi)的投入冗余也會(huì)相應(yīng)增加。通常地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平越高，企業(yè)經(jīng)營(yíng)的外部環(huán)境更佳，能夠提供更好的融資環(huán)境；同時(shí)，企業(yè)也面臨著更加激烈的競(jìng)爭(zhēng)，從而導(dǎo)致企業(yè)盲目融資、擴(kuò)大研發(fā)資源的投入，導(dǎo)致投入冗余的產(chǎn)生。

（2）對(duì)外開放水平。該變量與研發(fā)人員投入冗余呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入冗余呈正相關(guān)關(guān)系。地區(qū)對(duì)外開放水平越高，有利于促進(jìn)研發(fā)人員的技術(shù)交流與人才流動(dòng)，能夠有效減少冗余現(xiàn)象，提升企業(yè)創(chuàng)新效率。而對(duì)外開放水平越高，市場(chǎng)準(zhǔn)入壁壘越低，導(dǎo)致企業(yè)盲目增加研發(fā)投入以增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而造成研發(fā)投入資金冗余。

（3）企業(yè)成立年限。該變量與研發(fā)人員松弛值存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與研發(fā)經(jīng)費(fèi)松弛不存在顯著關(guān)系。企業(yè)成立時(shí)間越久，對(duì)研發(fā)人員的安排、調(diào)配更加成熟，能夠減少研發(fā)人員資源浪費(fèi)，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。

（4）股權(quán)集中度。第一大股東持股比例的提升會(huì)加重研發(fā)人員投入冗余；而股權(quán)集中度對(duì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入冗余則不存在顯著影響。本文所選取的樣本企業(yè)股權(quán)較為集中，第一大股東平均持股比例為30%。大股東追求高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的傾向，存在盲目增加研發(fā)投入的可能，不利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。

（5）股權(quán)性質(zhì)。國(guó)企會(huì)顯著加重研發(fā)人員投入冗余的情況，對(duì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入冗余無(wú)顯著影響。這與實(shí)際情況相符，在2019年上市公司研發(fā)投入榜單前十中，央企國(guó)企占據(jù)九席，央企國(guó)企作為我國(guó)科技創(chuàng)新主力軍，容易產(chǎn)生研發(fā)資源投入過(guò)度的情況，制約創(chuàng)新效率的提升。

（6）企業(yè)規(guī)模。該指標(biāo)會(huì)顯著加重研發(fā)人員投入冗余，對(duì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入冗余無(wú)顯著影響。創(chuàng)業(yè)板多為中小型企業(yè)，隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)張，研發(fā)意愿及能力均會(huì)增強(qiáng)，容易造成冗余現(xiàn)象。

（7）負(fù)債率。該指標(biāo)水平反映了企業(yè)的舉債經(jīng)營(yíng)能力，在本文的測(cè)算結(jié)果中，負(fù)債率水平與研發(fā)投入冗余并未呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)關(guān)系。

（8）政府補(bǔ)助。政府的補(bǔ)助力度與企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入冗余呈正相關(guān)關(guān)系，而對(duì)研發(fā)人員投入冗余無(wú)顯著影響。一方面，政府的支持能夠在一定程度上緩解企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)緊張的問(wèn)題，彌補(bǔ)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的“溢出效應(yīng)”，提高企業(yè)創(chuàng)新的積極性，但是同時(shí)也會(huì)造成企業(yè)加大研發(fā)資源的投入量，因此容易造成研發(fā)投入冗余的現(xiàn)象。

（三）第三階段結(jié)果：調(diào)整投入后的DEA測(cè)算結(jié)果

通過(guò)第二階段的隨機(jī)前沿模型，得到了調(diào)整后的投入量。將新的投入值與原始的產(chǎn)出值再次利用傳統(tǒng)的DEA—BCC模型進(jìn)行效率測(cè)算。在剝離了各擾動(dòng)項(xiàng)之后，各效率值均產(chǎn)生了變化，說(shuō)明調(diào)整投入量進(jìn)行效率測(cè)算是合理的。效率評(píng)價(jià)結(jié)果如表6至7所示：

表6 一階段及三階段樣本企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)結(jié)果分布表（樣本數(shù)量：445）

1.總體效率分析。如表6、7所示，對(duì)第一、第三兩個(gè)階段的效率值進(jìn)行比較，綜合創(chuàng)新效率均值從0.240下降至0.174，降幅達(dá)到27.5%；純技術(shù)效率均值由0.329提升至0.890；規(guī)模效率均值由0.758降至0.200?？梢钥闯?，創(chuàng)業(yè)板企業(yè)整體創(chuàng)新效率較低，具體的原因由一階段的純技術(shù)效率制約變?yōu)橐?guī)模效率的制約。

綜合效率方面。在調(diào)整研發(fā)投入量后，綜合效率低于0.5的高達(dá)422家。在445家樣本企業(yè)中，僅5家企業(yè)綜合效率保持不變；上升的為111家，占總體樣本的24.9%；下降的為329家，占比73.9%，其中降幅最大的是森霸傳感科技股份有限公司，降幅為86.71%。

純技術(shù)效率方面。純技術(shù)效率上升的企業(yè)高達(dá)431家，占比96.85%，僅9家企業(yè)下降，5家保持不變。其中，95家企業(yè)的增幅都在80%以上，增幅最大的是北京數(shù)碼視訊科技股份有限公司，高達(dá)93.51%。這表明樣本企業(yè)的管理技術(shù)和能力都較高，投入資源的使用較為有效，之前的低效率主要是由于環(huán)境因素較差所導(dǎo)致。

規(guī)模效率方面。調(diào)整投入后，除9家企業(yè)規(guī)模效率上升，2家保持不變，其余434家企業(yè)規(guī)模效率均下降。236家企業(yè)降幅都在80%以上，其中降幅最大的是拓爾思信息技術(shù)股份有限公司，為94.65%。在研發(fā)投入調(diào)整之后，三階段規(guī)模效率顯著低于一階段，說(shuō)明在環(huán)境因素的干擾下，這些企業(yè)規(guī)模效率被高估了，應(yīng)該優(yōu)化企業(yè)規(guī)模效率。

2.有效性分析。DEA有效是指同時(shí)達(dá)到技術(shù)效率有效和規(guī)模效率有效。如表8所示，在一階段中達(dá)到DEA有效的上市公司有4家，分別是河南四方達(dá)超硬材料、溫氏食品、上海雪榕生物科技、樂(lè)歌人體工學(xué)。調(diào)整研發(fā)投入后，達(dá)到DEA有效的企業(yè)減少為3家，為河南四方達(dá)超硬材料、無(wú)錫先導(dǎo)智能、溫氏食品，表明這三家企業(yè)的資源分配相對(duì)有效，創(chuàng)新效率處于最優(yōu)水平?？梢缘弥?，無(wú)錫先導(dǎo)智能裝備股份有限公司通過(guò)增加研發(fā)投入達(dá)到了生產(chǎn)前沿面上。

表8 創(chuàng)新效率有效性評(píng)價(jià)結(jié)果（樣本數(shù)量：445）

在剔除環(huán)境噪聲和隨機(jī)干擾因素后，弱DEA有效企業(yè)有4家，均為純技術(shù)有效、規(guī)模無(wú)效，表明提升規(guī)模效率可以讓這幾家企業(yè)達(dá)到DEA有效。DEA弱有效的企業(yè)從13家下降為7家。余下的435家企業(yè)全部為DEA無(wú)效，說(shuō)明絕大部分樣本企業(yè)都沒(méi)有處于生產(chǎn)前沿面，還存在改善空間。

3.規(guī)模報(bào)酬分析。如表9所示，在調(diào)整投入后，處于規(guī)模報(bào)酬遞增的企業(yè)由339家上升至442家，占比99.33%，表明絕大部分樣本企業(yè)尚未達(dá)到最有規(guī)模，限制了創(chuàng)新效率的提升。這與實(shí)際情況相符，創(chuàng)業(yè)板企業(yè)多為中小型企業(yè)，且普遍成立年限不長(zhǎng)、規(guī)模較小。因此，這類樣本企業(yè)應(yīng)當(dāng)合理增加研發(fā)資源投入，合理調(diào)配，提高資源利用率，藉此提升企業(yè)創(chuàng)新效率。在剔除環(huán)境噪聲等影響后，僅三家企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)，分別為四方達(dá)、先導(dǎo)智能、溫氏股份，說(shuō)明這三家企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模處于相對(duì)最優(yōu)狀態(tài)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身狀況對(duì)研發(fā)投入做出相應(yīng)的決策，避免盲目擴(kuò)張。

表9 投入調(diào)整前后的規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)狀況（樣本數(shù)量：445）

五、結(jié)論與建議

本文運(yùn)用DEA—BCC模型和SFA模型對(duì)445家創(chuàng)業(yè)板上市公司進(jìn)行創(chuàng)新效率分析，排除環(huán)境噪聲和隨機(jī)干擾后，得到以下結(jié)論：（1）創(chuàng)業(yè)板企業(yè)整體創(chuàng)新效率水平不高，地方經(jīng)濟(jì)水平、股權(quán)集中度、股權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模均會(huì)加重研發(fā)人員投入冗余；而對(duì)外開放水平和企業(yè)年齡則會(huì)減少研發(fā)人員投入冗余。地區(qū)經(jīng)濟(jì)、對(duì)外開放水平和政府補(bǔ)助會(huì)加劇研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，限制企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。（2）在剔除環(huán)境噪聲和隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響后，431家創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的純技術(shù)效率得到了明顯的提升，近百家企業(yè)的增幅都在80%以上；而434家樣本企業(yè)規(guī)模效率明顯下降，導(dǎo)致綜合創(chuàng)新效率也隨之下降。結(jié)果表明創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)技術(shù)管理能力較好，而創(chuàng)新效率較低主要是由于規(guī)模效率低下所導(dǎo)致的。（3）在調(diào)整投入值之后，僅三家企業(yè)處于最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模，442家企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，占比高達(dá)99.33%，這些樣本企業(yè)可以適當(dāng)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，以便獲得更佳的規(guī)模收益和創(chuàng)新效率。

基于此，本文提出如下建議：（1）從企業(yè)角度而言。擴(kuò)大規(guī)模是創(chuàng)業(yè)板企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新效率的關(guān)鍵；同時(shí)也應(yīng)當(dāng)合理規(guī)劃資源，減少資源冗余和浪費(fèi)的現(xiàn)象；創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在積極實(shí)施創(chuàng)新戰(zhàn)略的同時(shí)，應(yīng)當(dāng)優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，提升技術(shù)管理水平。（2）從政府角度而言。政府應(yīng)當(dāng)注重知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)，針對(duì)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題完善相應(yīng)的立法，積極優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，完善產(chǎn)學(xué)研合作模式，提升企業(yè)主體研發(fā)的積極性；其次，完善政府補(bǔ)助政策，兼顧合理性與社會(huì)效益，同時(shí)要完善監(jiān)督機(jī)制，最大化資源的利用；最后，建立健全人才流動(dòng)機(jī)制，促進(jìn)人才有序流動(dòng)。