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| 通用五菱技术创新能力评价 |
| 第651期 作者：□文/和宇晴 韦 铁 时间：2021/2/16 15:19:29 浏览：243次 |
［提要］ 技术创新是企业发展的动力。上汽通用五菱作为西部地区汽车企业的代表，其技术创新虽取得一定成绩，但也面临着资金、技术和人才等创新资源匮乏的情况。本文运用DEA模型，从企业效率性、有效性、规模报酬和投影分析等四个层面对该企业的技术创新能力进行评价，并提出策略建议。
关键词：技术创新能力；DEA模型；汽车企业
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2020年11月9日
一、引言
相比于发达地区有利的外部环境，西部地区企业如何在各项资源缺乏的情况下整合内外部资源进行技术创新，并实现技术赶超是一个值得深究的课题。“十一五”以来，汽车产业已成为广西的支柱产业，对于广西经济发展起着关键作用。而上汽通用五菱作为起步于广西的一家大型合资公司，从最初的柳州动力机械厂发展为连续多年国内销量最多的汽车企业，作为西部地区汽车产业中的翘楚，该企业紧跟时代步伐不断提升技术水平，被评为国家技术创新示范企业。
目前，学者们对技术创新能力评价的研究主要集中在评价指标的选择、评价模型的构建等问题上，并取得了不少成果。张林把技术创新能力评价体系分为技术创新投入能力、技术创新产出能力、技术创新转化能力、技术创新实现方式和技术创新管理能力五方面。陈伟和景锐等在评价指标中选择研发项目人员数、内部研发经费支出、技术引进费用作为投入指标，专利申请数和新产品销售收入作为产出指标。王玉梅等认为技术创新能力的发展应该是企业、科研机构、高校和政府之间的联合发展，指标包括政府的科研经费支持、科研和高校机构数、产业聚集度和创新开放能力。技术创新的评价方法有很多，有基于专家经验的评价方法，如层次分析法、德尔菲法，还有主成分分析法、因子分析法、数据包络分析法等。
过往对于技术创新能力评价的研究多是从行业、地区等宏观层面开展，针对单一企业的微观研究较少，有针对于企业层面的研究，也是致力于发达地区的高科技企业，对于西部落后地区企业研究极少。本文以西部地区技术创新较成功的上汽通用五菱为案例，以超效率DEA模型对该企业的技术创新能力进行全面评价，并提出相应的提升其创新能力的对策。
二、上汽通用五菱企业技术创新现状
上汽通用五菱以微车市场起步，并逐步形成了微型商用车和乘用车两大系列的格局，并推动新能源汽车的发展。2019年，该企业共销售1，660，007辆车，成为中国品牌汽车销量第一的企业。经分析发现，上汽通用五菱的技术创新有以下特点：一是注重“用户思维”。对用户需求的精准把握和对市场的快速反应，都是其抓住每个技术创新机遇的关键。二是重视技术创新的投入。2018年数据显示，其年研发经费投入高达30亿元，在多地设有技术中心，共有4，000余名研发人员，含博士109人，外籍专家129人，投资40亿元建设占地面积2，000亩的研发与实验认证中心。三是创新过程中坚持“以我为主，集成创新”。在国内，与众多企业、政府、高校达成战略合作，在4G车联网领域、5G车载通信、新能源智能网联、无人驾驶等创新技术领域深入合作，成绩斐然。上汽通用五菱的自主技术创新使其核心零部件全部来自于企业内部，在产品配套和成本控制上享有更多优势。
三、评价指标体系的构建
根据数据的科学性、有效性和可获得性原则，本文从投入、环境、产出三个方面选择了8个测算指标，如表1所示。（表1）
投入指标上，选取了企业研发人员数量、企业研发投入经费数以及企业固定资产作为衡量企业技术创新上投入人、财、物的力度。环境指标上，因为企业处于创新生态系统中，需要从政府、科研机构等外界中获得创新资源，因此选取了企业所在省份的科研机构数和政府科研经费支出作为代表技术创新环境的指标。产出指标上，由于企业专利授权具有时滞性，所以选取了企业申请专利数、主营业务收入以及年销售量情况来反映技术创新产出能力。
四、评价方法
DEA模型，即数据包络分析法，是美国著名运筹学家 Charnes等在1978年首次建立的一种效率评价方法。DEA模型利用线性规划技术，无需设定指标权重和统一量纲，具有客观性和易操作性。在处理多输入和多输出的决策单元之间的效率评价问题上具有独特优势。其基本模型分为CCR模型和BCC模型。自DEA模型出现以来，已被广大学者应用于技术创新效率评价的研究，成为管理科学、运筹学、数学等领域重要的计量工具。Andersen等在1993年提出了超效率DEA模型，它可以突破传统DEA模型中效率值1的限制，更精确地分析各决策单元效率的高低。根据Andersen和Petersen的研究成果，超效率DEA-CCR模型的数学表达式为：
min?兹-?着■si-+■sr+
s.t.■?姿jxij+si-=?兹x0■yrj?姿j-sr+=y0?姿j≥0，j=1，2，3，…，n，sr+≥0，si-≥0
上式中，有n个决策单元（j=1，2，…，n），选取了m个投入指标xij（i=1，2，…，m），s个产出指标yrj（r=1，2，…，s），θ为超效率DEA的评价值，ε为大于零的无穷小数，sr+和si-为松弛变量，x0和y0代表原来的投入量和产出量。j≠k是超效率CCR模型在传统DEA－CCR模型的基础上新增的一个限制条件。
第一，当θ≥１且sr+＝si-＝0时，说明该决策单元为DEA有效，此时该决策单元效率最高；第二，当θ≥1且sr+≠0，si-≠0，则说明该决策单元为弱DEA有效，可根据结果调整生产结构；第三，当θ＜1，sr+≠0或si-≠0时，则说明该决策单元为DEA无效，实际投入应该按照θ的比例压缩，按照sr++si-计算结果进行相应改进达到DEA有效。
对于非DEA有效的决策单元，可将其投影至DEA有效前沿面，使其变成DEA有效，投影表达式如下，通过比较■0和X0，■0和Y0，可以找到非DEA有效单元与目标值之间的差距，从而进行调整，使其变得有效。
■0＝θ*X0-s*-■0=Y0+s*+
五、评价结果分析
（一）企业技术创新效率评价。运用DEAP2.1软件测算企业技术创新综合效率、纯技术效率和规模效率。其分解关系为综合技术创新效率=纯技术效率规模效率。运用DEA SOLVER PRO13测算企业的超效率值，发现上汽通用五菱技术创新能力较好，大部分年份超效率值都大于1，如表2所示。（表2）
从结果中可以看出，一方面企业14年中有11年的综合技术创新效率都达到有效值1，14年来该企业技术创新超效率均值为1.193。总体来说，该企业的技术创新还是较有效的，技术创新趋势呈稳步上升状态。其原因在于上汽通用五菱对研发经费、研发人员的投入较大，政府对该地区汽车产业扶持力度也较大，产业聚集度高，在各种创新投入支持下，纯技术效率值几乎都达到了有效值1；另一方面也存在技术创新无效的情况，例如2012年和2014年，不达标主要在于较低的规模效率，其投入的人财物资源未得到有效配置，出现了资源的冗余，冗余的具体情况需要进行投影分析。
（二）投影结果分析。当要进一步分析企业该年份技术创新效率低的原因时，就要将非有效年份的数据投影到有效前沿面，计算实际值与目标值（投影值）的差距。此处以企业部分年限为例进行说明，表中各数据表示与目标值的差距，负号表示达到目标值需要减少的量，正号表示达到目标值需要增加的量。（表3）
技术创新效率最低的2012年，通过表3投影结果发现原因在于：一是研发人员数、研发经费数以及科研机构数投入出现了冗余。研发部门或存在人浮于事的情况，研发经费没有有效利用，地区的创新环境没有完全转化为产出。二是从产出角度看，其申请专利数和营业收入产出不足，有少量提升的空间。而在技术创新效率较高的2018年，其成功的重要原因在于，各项投入资源都得到了充分利用，没有出现冗余，要想达到效率最大化，政府和企业还要继续加大各项创新投入力度。
六、对策建议
根据评价结果，针对上汽通用五菱在技术创新中可能存在的短板，本文提出以下提升其技术创新能力的对策建议：
（一）优化创新资源配置，提高创新投入转化效率。从以上结果可看出，该企业对创新经费投入还是较大的，甚至在14年间有7年出现了经费的冗余，表明很多时候其经费投入没有充分发挥作用，需要调整创新投入的规模和结构，在经费使用计划和落实上进行调整，保证经费使用的有效性，还要将生产规模控制在合理范围内。同时，要持续推进研发经费的投入，在技术创新效率较高的3年中，其研发经费投入仍有较大（大于10%）的提升空间。
（二）加强高端人才投入力度，提高人才效能。评价结果表明，该企业有一半年份都出现研发人员投入的冗余，表明其研发人员虽充足，但人力资源尚未得到充分利用，员工技术创新积极性不够，人才储备结构仍有欠缺。因此，要加强人才的培养和使用，用好用活人才。一方面要注重本单位技术专家的培养，完善高端人才培养和创新激励制度，建立竞争和科研人才优先晋升机制，形成“知识分享、争相创新”企业氛围；另一方面要加强技术人才引进，与科研机构、高校建立合作，满足人才在物质和精神上的发展需要，将高端人才“引得来、留得住、用得好”。
（三）优化政府扶持方式，提高各项政策转化效率。广西政府对科研创新较为重视，政策和推动力度较大，14年里有5年政府研发经费投入出现冗余，说明在创新能力较差的西部地区，政府不仅要在资金投入上支持创新，还要在资金和政策的落实上下功夫。提供产业内各主体交流的机会，对于符合创新要求的企业，要提高各项审批和办理的效率，为技术创新争取更多的时间。对于资金的使用进行后期的监督引导，改进政府研发经费的资金结构，让政府扶持更好发挥作用，创造有利于企业技术创新的生态环境。
七、结论
通过本文研究，发现技术创新的充足投入是保障汽车企业得以持续技术创新的基础。但更重要的是企业如何进行资源合理配置，投入的资金人员如何有效管理和分配，政府创新资金和政策如何落地。技术创新是一个复杂的系统和过程，不仅受到企业内部创新资源的影响，还受到外部创新生态系统的影响，不仅受到技术因素的影响，企业管理、制度、文化等也都潜移默化地影响企业技术创新的效果。
（作者单位：广西大学商学院）
主要参考文献：
［1］张林，宋阳.企业技术创新能力评价体系构建研究［J］.商业经济研究，2018（10）.
［2］陈伟，景锐，张慧泉，侯建.东北地区大中型工业企业技术创新效率评价——基于DEA-Malmquist指数方法［J］.华东经济管理，2017.31（02）.
［3］王玉梅，孙珊，杨皎平，张樨樨.高技术产业创新能力评价指标体系构建［J］.财会月刊，2020（04）.
［4］陈劲，赵闯，贾筱.重构企业技术创新能力评价体系：从知识管理到价值创造［J］.技术经济，2017.36（09）.
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［6］文卫红.五菱汽车——成就中国汽车下乡第一“神车”的神秘力量［J］.销售与市场（管理版），2019（12）.
［7］Per Andersen，Niels Christian Petersen.A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis［J］.Management Science，1993.39（10）.
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［10］张强.新乐市企业技术创新能力评价及提升策略研究［D］.河北地质大学，2018.
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