[提要] 传统的交叉效率评价模型忽略决策单元之间存在共识性问题。本文选取重庆市具有一定代表性的战略性新兴产业——医药制造业和电子通讯设备制造业为研究对象，引入决策单元之间存在的“共识”因素，将共识度纳入交叉效率评价模型中进行产业技术创新效率的评价。研究结果发现：重庆市医药制造业和电子通讯设备制造业的技术创新效率都是非DEA有效的，且电子通讯设备制造业的效率低于医药制造业。从发展趋势看，医药制造业的技术创新效率呈现先下降后上升的趋势，电子通讯设备制造业呈现先上升后递减的趋势。
关键词：交叉效率;共识度;技术创新效率;战略性新兴产业
基金项目：社科基金重点项目：“西部地区装备制造业技术进步路径选择的环境和条件研究”（项目编号：14AJL015）;重庆市教委科学技术研究一般项目：“面向低碳的制造业双源采购决策优化策略研究”（项目编号：KJ1600317）;重庆市人文社科项目：“基于交叉效率评价模型的重庆市战略性新兴产业技术创新效率评价及影响因素研究”（项目编号：18SKGH031）
中图分类号：F127 文献标识码：A
收录日期：2018年11月17日
引言
战略性新兴产业，指的是以重大技术突破和重大发展需求为基础，其产业特征为知识密集型和技术密集型，但低消耗物质资源和高成长潜力，能体现出较好的综合收益，这样的产业无论是战略层面上对经济社会全局，还是我国维持长期发展的层面上都具有重大引领作用。据调查显示，我国战略性新兴产业在“十二五”期间取得了迅猛发展，2015年的战略性新兴产值为国内生产总值的8%，其生产规模和利润额都呈上升趋势。我国的战略性新兴产业的发展初具产业特色，同时有部分行业在国际上取得一定地位。调查显示，在2016年期间，重庆市战略性新兴产业的产值为2，722亿元，其产值占据了工业总产值19.6%的份额，增速达到了51%。在创新能力方面，重庆市的R&D的活动人员已突破了10万大关，同时拥有专利发明数也达到3，964项，创新能力投入不断加大。虽然重庆市战略性新兴产业取得了不错的成绩，同时产业体系发展良好，但是重庆市战略性新兴产业还是存在整体创新水平不高、创新效率低下的情形，还缺乏创新驱动能力。
本文选择重庆市医药制造业和电子通讯设备制造业为研究对象：一是由于与医药有关联性的行业是大众最为关心的问题之一，医药制造业技术创新效率的高低在很大程度上会影响人民物质生活水平的优劣;二是对于电子通讯设备制造业来说，在这个信息飞速发展的时代，电子通讯设备制造业的发展为国民经济的信息化提供了必要的装备和技术支撑，对国家信息化战略起到了重要的保障作用。因此，本文引入共識度，将DEA交叉效率评价模型应用于战略性新兴产业技术创新效率评价分析。
一、技术创新效率文献综述以及测评方法
（一）技术创新效率文献综述。Afriat最早提出了技术创新效率，是指研发创新活动的技术效率。此处的技术效率是指一个可行的投入产出向量称为是技术有效的，如果在不增加投入（或不减少产出）的情况下，技术上不可能增加产出 （或减少投入）。李艳玲、潘杰义、陈玥希在对企业技术创新能力进行研究的时候，创新的输入指标分为经费投入和人力投入，通过使用总量、结构和强度来概况，其中包括技术开发人员人数、职工人数、技术创新经费支出、技术开发经费支出占产品销售收入比例、R&D经费支出，外界对企业科技经费的投入等指标。就创新输出而言，从产品创新和工艺创新上加以考虑，选取了新产品销售率（新产品销售收入/产品销售总收入）、新产品销售收入、新产品出口创汇额/产品出口创汇总额、新产品出口创汇额、劳动生产率等作为创新产出指标。乔威威、罗鄂湘、钱省三则是将技术创新过程分为了技术创新成果化阶段和技术创新成活产业化阶段，在一个阶段当中科研经费投入、研发人员作为输入指标，该两类指标反映了技术创新的投入力度，然后将知识产权作为输出指标;在第二个阶段中，则是将第一阶段的输出指标——知识产权作为第二阶段的输入指标，最后得到的新产品的销售收入则是最终的输出。刘晖等研究我国战略性新兴产业技术创新效率，将资本、劳动力、土地作为输入指标，其中资本的二级指标包括：R&D经费内部支出、新产品开发经费支出、技术改造经费支出、技术引进经费支出、消化吸收经费支出、购买国内技术经费支出、购新增固定资产;劳动力的二级指标包括：R&D人员全时当量、研发机构人员数;土地的二级指标包括：研发机构个数、固定资产建成或投产项目个数。将科技产出、经济产出作为输出指标，其中科技产出的二级指标包括：专利申请数、有效发明专利数;新产品产值。以上分析表明，大多数学者都围绕R&D活动为对象进行技术创新效率的分析。
（二）效率的测算方法。目前针对效率评价测算问题，有参数模型和非参数模型的解决办法。就参数法来说，通常使用的是随机前沿分析SFA，如邬龙、张永安通过使用随机前沿分析对北京市的医药和信息技术产业的创新效率进行分析，得到了这两种产业在技术创新方面和创新产品转化效率方面的优势与不足。而SFA只适用于多输入、单输出的生产模式，对于出现多输入、多输出的情形，就只能使用非参数法。通常使用的非参数法是DEA模型，DEA在进行效率测算的时候，不管生产模式是多输出，还是单输出形式都同样适用，同时DEA模型也不需要估计该生产模式的生产函数。孙剑等将DEA模型应用于江苏省13个城市的高技术企业投入产出效率的实证研究，针对江苏省未达到DEA有效的城市，应当采取加大高新技术产业投入以及优化投入产出结构的方法。也有将此模型应用于其他领域的学者，如程贵孙等为了探究国有与民营企业发展战略性新兴产业的相对效率，通过研究上市公司数据，使用BBC模型对国有上市公司和民营上市公司在战略性新兴产业中的行业综合效率、技术效率、规模效率进行测评，得到国有企业和民营企业之间的各类效率均存在差异性的结论。郭磊等研究了我国各区域经济发展不均衡的原因——区域技术效率存在差异，提出了DEA交叉效率评价模型对各地技术创新投入和产出进行实证研究。