第一章 绪论
第一节 研究背景
目前，世界经济模式已经从生产要素驱动、资本驱动向创新驱动转变。而我国在由劳动密集型向技术密集型转化的过程中，涌现出了越来越多的高新科技企业。这些企业在促进科学技术进步方面有着卓越表现，它们是科技产业化的重要一环，也是高新技术产业发展进步的基础，更是区域经济新的重要经济增长点。以《中国科技统计年鉴》最近年度的数据来看，我国已经建立了 105 个国家级高新区和数百个省级高新区。国务院各相关部门及地方政府采取了积极的措施，贯彻落实中央提出的各项政策，并根据新形势和新问题，在实践之中创造性地开展工作，陆续制定了一系列的政策来促进高新科技企业的发展。同时，一方面是社会投资热点转向高新技术产业，而另一方面也是科学技术人员自我职业意识的增强。高新技术产业的关键是在高新技术领域上的人才竞争，企业实施和引进了中央和地方出台的一系列政策和措施，这也极大地激发科学技术人员的创新积极性。高新科技企业的组建形式中有一种便是，通过大量的科学技术人才的自我投资、合伙企业或科技持股等形式，向市场和社会展现技术成果。此外，海外留学生在学习先进的技术后，通过资本的积累，回国自主创业的也日益增多。同时，随着多数的高新科技企业和科研机构都积极地转变观念，以及科研成果转化、产业化的意识增强，不满足于现状，逐渐放开保守的思想，纷纷根据国家发展科技产业的要求，优先从内部开始自我改革。改革的内容包括调整组织结构和运营机制，加强人事、分配制度等方面。许多高新科技企业的发展因此有了很大的进步，其中包括科研机构项目的转换等多个层次。
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第二节 研究目的与意义
一、 研究目的
正如上文已经提到的，我国高新技术企业正在蓬勃发展，有许多的优势与动力，但是与国际高新科技水平相比较仍旧有很大的差距。同时我国高新技术企业的发展也面临着来自政策措施不完备、风险投资相对落后等多方面的外部环境因素制约，且企业内部也受到了产能过剩、自觉创新和研发的动力不足等自身环境因素的影响。所以，我国高新技术企业若要在国际经济竞争中争得一席之地，需要提升资源利用率，探究制约高新科技企业继续高速蓬勃发展的主要因素，寻求提升企业运行效率与生产效率的方法。所以，本文研究的主要目的在于：
（一）清晰了解我国高新技术企业的经营现状，科学合理地评价我国高新科技企业运作效率。通过效率评价方法的辅助，更清楚直观地了解各省市的高新科技企业效率孰高孰低，增长稳定与否，学习总结那些高效率、稳增长的省市的经验方法，供其他省市的高新科技企业在实际经营过程中借鉴与参考。
（二）探索影响我国高新技术产业运行效率的主要因素，以及分别影响或制约我国各省市高新科技企业效率的主要因素。整体效率的主要因素可以指导我国高新科技企业如何更直接更高效地提高企业效率，由大化小，落到实处。而探索影响各省市高新技术产业运行效率的主要因素有助于在日后各省市高新技术产业运行与经营中进行有针对性的改进，找准短板发挥长处，从而由点及面、层层递进地促进高新技术产业更加高效运营。
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第二章 文献综述
第一节 国外研究现状综述
现代企业有了初步发展之后，一些学术专家就开始将研究视角聚焦到企业工作效率较低的问题。许多学者认为市场构成和股权构成同企业效率的高低有着紧密联系。Donald 和 Derek（1991）通过调查发现，市场集中化、产品独特化和规模经济是市场体系的三个主要特点①。Bain（1951）和 Collins，Preston（1968）三位学者通过调查美国制造行业的一些资料，发现市场越集中就越能促进企业效率的提高②③。Bain（1956）也通过对美国制造业工作效率的深入调查，研究出市场壁垒在很大程度上影响着企业的效率④。Comanor（1957）通过研究企业规模与效率之间的关系，得出了与前者不同的结论。他认为，规模经济对企业效率的促进大于市场集中化，市场集中化并不能从根本上促进企业效率的提高⑤。Stephen 和 David（1997）通过分析具体的企业案例，发现企业的私有化程度也会影响企业的效率，私有化程度越高，相应的企业效率也就越高⑥。而 George（1988）通过分析市场竞争和股权结构，发现市场竞争和管制政策能够对企业效率产生长远的促进作用⑦。除此之外，杜邦分析则通过直接调查企业日常盈利、偿债能力以及公司运转情况来评估企业的效率；平衡计分卡则以内部操作程序、资产、客户、实践与反馈等四个方面构建了一系列的评价标准。这两种经典的效率评价方法在本文第三章将做具体展开，在此处便不一一赘述。
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第二节 国内研究现状综述
国内学者虽然在时间上有所落后，但对于数据包络分析法应用于分析企业效率问题的研究却并不少。在对其理论的研究上，吴德胜（2006）不仅对 DEA 理论与方法的热点问题进行了研究，还对其进行了多处创新。吴德胜首先建立了 Max-min DEANash 讨价还价模型，对仅用自评思想的传统数据包络分析法模型来说，该模型更加完善。而且，作者还通过新的角度分析了 CCR 模型，重新提出了与其价值相等的集成比例分析（ARA）模型，且从理论上表明了决策单元的增减对决策单元 ARA 有效性的影响，文章对银行业运营效率的问题有了新的进展，他把模糊数据集概念加入到DEA 中，令原模型更趋向于现实环境，同时他还通过神经网络理论提出了 DEA 数据挖掘集成模型①。而对应用研究和模型改进方面，国内学者以国家研究为导向，在具体实践的基础上对其模型进行了完善，并在不同领域加以运用。首先，唐坤在金融行业效率评价方面通过原有理论基础上，分析系统要素问题并且对多家上市银行效率评价的结果，得出了两阶段关联 DEA 模型，发现其更适合现实状况②。而黄璐（2011）对 2008-2009 年我国 40 多家综合性证券公司效率问题进行了分析，她采用了三阶段 DEA 模型，最后发现，环境因素在很大程度上影响了证券公司的效率水平。技术创新效率低会导致整体技术效率低下，而规模的无效率则会导致整体效率损失③。对这些问题他提出证券公司要提升效率应该：提升创新能力、扩大市场份额、企业兼并、吸引资金流入、尽早上市。刘永辉通过引进排序方法对技术效率为 1 且达到 DEA 有效的商业银行进行了排序④。
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第三章 企业效率评价理论与方法............ 14
第一节 企业效率与评价相关理论.......... 14
第二节 企业效率计量型评价方法.......... 18
第三节 企业效率统计型评价方法：DEA.......... 20
第四章 决策单元与评价指标选取............ 27
第一节 决策单元选取............ 27
第二节 输入输出指标选取.......... 28
第三节 数据与指标处理........ 30
第五章 实证分析及讨论.......... 35
第一节 DEA 静态模型实证分析....... 35
第二节 Malmquist 指数分析........ 41
第六章 实证分析及讨论
基于上一章节中决策单元与评价指标的选取确认，通过关联性研究分析，筛选最初选择的多种输入、输出变量，剔除了可能造成干扰的变量，最后选定了职工人数、R&D 人员折合全时当量、固定资产投资额、研发机构数为四种输入指标；新产品销售收入、专利申请数、主营业务收入为三种输出指标。依托于在规模报酬不变与变化两种先决条件下已有的 DEA 效率评价模型，对上文划定的 19 个决策单元，即 19 个被评价省市的历年输入输出变量的数据进行了计算。这里采用的数据分析软件是 MaxDEA 与 DEAP，运算分析结果详见以下小节。2011 年综合效率的变化曲线上，19 个省的高新科技企业的总体效率整体水平依旧逐步提高。但是其增长趋势相对于 2009 年和 2010 年有着明显的下降，此时如安徽、贵州、河北以及浙江等省份，综合效率是几年来的低点； 2012 年区域化经济模式越来越凸显其促进作用。虽然整体综合效率依旧稳健进步着，但其中我国高新技术企业需要面对的挑战也依然严峻，包括因为地域、行业等多方面影响而构成的不平衡产业结构。
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结论
上文将静态数据包络分析法应用于我国 19 个省市的高新科技企业效率评价中，从基于规模报酬不变的 CCR 模型与基于规模报酬变化的 BCC 模型共同分析，可以得出如下结论：高新技术产业整体技术效率表现较好，但在连续四年的效率测算中，在某些年份，湖北、浙江、陕西、河南等地都有过纯技术效率值次低甚至最低的表现。这些省份的经济发展程度各不相同，有经济发达地区的浙江省，也有中等发达地区以及相对落后地区的湖北、陕西、河南省。由此可以说明，高新技术产业在一些经济发展程度较高的地区确实有着较高的企业经营效率，但这并不能代表经济发展水平高的地区，其拥有的技术效率也同样具有优势。由此可以推断，高新技术产业经营效率的高低与当地经济发展程度两者不存在正相关关系。绝大部分省市的高新科技企业在这四年间的纯技术效率整体趋势，呈现出了一种“先上升一再回落一再上升”的走势，其中在 2012 年整体纯技术效率达到峰值。这与高新技术产业在 2011 年左右进行产业结构优化与经济模式转变是密不可分的。此外，高新技术产业不同时间段、不同省份纯技术效率波动性并不大，稳定性相对较好。但其中仍旧有部分省市的纯技术效率表现出较差的稳定性，究其原因是这些地区正处于经济高速发展期，因此整体上基本都是令人可喜的上升趋势。
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参考文献（略）