一、引言1.1研究背景制造業作為國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基?！吨袊圃?025》指出，制造業是技術創新的主戰場，在一國的經濟發展中往往具有十分重要的地位，其發展規模和技術創新能力在很大程度上決定著一國產業在國際分工中的地位和產業的國際競爭力。改革開放，尤其是20世紀90年代中期以來，中國制造業發展迅猛，不少產品的產量和國際市場占有率都位居前列，中國制造業已經成為全球制造網絡的重要結點。在過去所經歷的幾次嚴重的經濟危機中，都是因為制造業的支撐才能轉危為安，包括最近的一次新冠疫情，也正是由于制造業的支撐，國際貿易才能保持一個較高的發展水平。然而，與世界先進水平相比，我國制造業仍然大而不強，關鍵核心技術與高端裝備對外依存度高，產業國際競爭力不強，在國際分工體系中處于價值鏈的中低端。中國制造業所具有的競爭優勢基本上是低或中低技術密集的產業和產品，而高技術密集的產業和產品則大多處于競爭劣勢。即使近幾年出口增長較快的電子及通信設備制造業，出口份額高的產品也主要是計算機外部設備、電子元件、通信設備和家用視聽設備，大部分是技術含量較低的產品，是技術密集產業或高新技術產業中的低端產品。其重要的原因不僅在于技術創新能力不足，更在于創新效果不理想，創新效率不高。如在光纖制造裝備、集成電路芯片制造裝備、石油化工裝備等方面，我國的進口依賴程度最高；轎車工業裝備、數控機床、紡織機械、膠印設備的市場也有一半以上被進口產品所占領?？梢?，中國裝備制造工業產品多處于產業鏈的低端，而且中國裝備制造業技術創新能力弱，產業安全風險增加。在經濟全球化和科技飛速發展的背景下，技術創新已成為制造業提升競爭力、實現可持續發展的關鍵驅動力。通過技術創新，制造業可以提高生產效率、降低成本、提升產品質量和性能，從而在激烈的市場競爭中占據優勢。為了實現從制造大國向制造強國的轉變，推動制造業的高質量發展，我國政府出臺了一系列政策措施，鼓勵企業加大技術創新投入，提高技術創新能力。在這樣的背景下，科學、準確地評價我國制造業的技術創新績效，找出存在的問題和不足，對于制定有效的政策措施，提升制造業技術創新水平，具有重要的現實意義。它不僅有助于企業了解自身技術創新的成效，發現優勢與差距，從而有針對性地改進創新策略和資源配置；也能為政府部門制定產業政策、優化創新環境提供有力依據，引導資源向高效創新領域集聚，促進制造業整體創新能力的提升與可持續發展。1.2研究目的與意義本研究旨在運用數據包絡分析（DEA）方法，全面、科學地評價我國制造業的技術創新績效。通過構建合理的評價指標體系，深入剖析制造業各細分行業在技術創新投入與產出方面的效率狀況，揭示不同行業技術創新績效的差異及影響因素，從而為制造業企業和政府部門提供具有針對性和可操作性的決策依據。本研究具有重要的理論與現實意義。在理論層面，有助于豐富和完善技術創新績效評價的理論體系，進一步深化對制造業技術創新過程和規律的認識。通過運用DEA方法對制造業技術創新績效進行評價，能夠拓展DEA方法在產業經濟領域的應用范圍，為相關研究提供新的視角和方法參考，推動技術創新績效評價理論的發展與創新。在現實意義上，對制造業企業而言，清晰了解自身技術創新績效水平，有助于企業精準定位自身在行業中的位置，發現技術創新過程中的優勢與不足，從而優化創新資源配置，提高創新投入的產出效率。企業可以根據評價結果，合理調整研發投入方向和強度，優化創新項目選擇，加強創新管理，提高創新能力，進而提升企業的核心競爭力，在激烈的市場競爭中占據優勢地位。對于政府部門來說，準確把握制造業技術創新績效狀況，能夠為制定科學合理的產業政策提供有力依據。政府可以依據評價結果，有針對性地加大對技術創新績效較低行業的扶持力度，引導資源向這些行業集聚，促進產業結構優化升級。同時，政府還可以通過完善創新環境，加強知識產權保護，加大對基礎研究和共性技術研發的投入，為制造業技術創新提供良好的政策支持和保障，推動制造業整體技術創新水平的提升，實現制造業的高質量發展，助力我國從制造大國向制造強國邁進。1.3國內外研究現狀在制造業技術創新績效評價領域，國內外學者進行了大量研究，取得了豐碩的成果。這些研究主要圍繞技術創新績效的內涵、評價指標體系以及評價方法展開，其中數據包絡分析（DEA）方法在制造業技術創新績效評價中得到了廣泛應用。國外學者對制造業技術創新績效的研究起步較早，在理論和實踐方面都積累了豐富的經驗。在技術創新績效內涵的界定上，強調技術創新過程中投入資源轉化為產出成果的效率和效果，涵蓋新產品開發、生產工藝改進、市場份額提升等多個維度。在評價指標體系構建方面，注重從多維度選取指標，如研發投入、人力資源投入、專利數量、新產品銷售收入等，以全面反映技術創新績效。例如，Coe和Helpman通過研究發現，研發投入不僅對本國技術創新績效有顯著影響，還通過國際技術溢出對其他國家的技術創新績效產生作用。在評價方法上，DEA方法因其無需設定生產函數具體形式、能有效處理多投入多產出問題等優勢，被廣泛應用于制造業技術創新績效評價。如F?re等運用DEA方法對多個國家制造業的技術效率進行了評估，分析了不同國家制造業在技術創新投入產出方面的效率差異。國內學者在借鑒國外研究成果的基礎上，結合我國制造業發展的實際情況，也開展了深入研究。在技術創新績效內涵的理解上，更強調符合我國制造業發展階段和特點，注重技術創新對產業升級、經濟增長的推動作用。在評價指標體系構建方面，除了考慮常見的投入產出指標外，還結合我國政策導向和產業發展需求，納入了一些具有中國特色的指標，如政府科技支持力度、產學研合作程度等。例如，朱有為和徐康寧在研究中國制造業技術創新績效時，構建了包含技術創新投入、知識創造、創新經濟績效等多個層次的評價指標體系。在評價方法應用上，DEA方法同樣受到國內學者的青睞。趙文哲等運用DEA-Malmquist指數方法對我國制造業全要素生產率進行了測算和分解，分析了技術進步、技術效率等因素對制造業技術創新績效的影響。隨著研究的不斷深入，DEA方法在制造業技術創新績效評價中的應用也在不斷拓展和創新。一方面，為了克服傳統DEA方法的局限性，學者們提出了多種改進的DEA模型，如超效率DEA模型、網絡DEA模型、三階段DEA模型等。超效率DEA模型能夠對DEA有效的決策單元進行進一步排序，區分出效率更高的單元；網絡DEA模型則考慮了技術創新過程中的內部結構和中間環節，更準確地反映技術創新的效率；三階段DEA模型通過剝離環境因素和隨機誤差的影響，使評價結果更能反映決策單元的真實效率水平。另一方面，DEA方法與其他方法的結合應用也成為研究熱點。例如，DEA與層次分析法（AHP）結合，充分利用AHP在確定指標權重方面的優勢，提高DEA評價結果的準確性；DEA與灰色關聯分析結合，能夠處理評價指標之間的不確定性和灰色性，增強評價方法的適應性。盡管國內外在制造業技術創新績效評價方面取得了眾多成果，但仍存在一些不足之處。部分研究在指標選取上缺乏充分的理論依據和實證檢驗，導致評價指標體系的科學性和合理性有待提高；一些研究對評價方法的選擇和應用不夠嚴謹，未能充分考慮方法的適用條件和局限性，影響了評價結果的準確性和可靠性；此外，針對不同類型制造業企業的技術創新績效評價研究還不夠深入，缺乏針對性和差異化的評價體系和方法。因此，未來的研究需要在指標體系構建、評價方法改進以及針對不同類型企業的研究等方面進一步加強，以推動制造業技術創新績效評價研究的不斷發展。1.4研究方法與創新點本研究主要采用數據包絡分析（DEA）方法對我國制造業技術創新績效進行評價。DEA方法是一種基于線性規劃的多投入多產出效率評價方法，無需預先設定生產函數的具體形式，能夠有效處理多投入多產出的復雜系統，在評價決策單元的相對效率方面具有獨特優勢。通過運用DEA方法，可以準確衡量我國制造業各細分行業在技術創新過程中投入資源轉化為產出成果的效率，為深入分析技術創新績效提供有力工具。在研究過程中，本研究還結合了文獻研究法、統計分析法等方法。通過廣泛查閱國內外相關文獻，了解制造業技術創新績效評價的研究現狀和發展趨勢，為本研究提供理論基礎和研究思路。運用統計分析法對收集到的制造業相關數據進行整理和分析，獲取關鍵信息，為DEA模型的構建和應用提供數據支持。本研究的創新點主要體現在以下幾個方面：一是在指標選取上，充分考慮了制造業技術創新的特點和實際情況，不僅選取了常見的研發投入、專利數量、新產品銷售收入等指標，還結合我國制造業發展的政策導向和產業需求，納入了政府科技支持力度、產學研合作程度等具有中國特色的指標，使評價指標體系更加全面、科學、合理。二是在分析角度上，不僅對制造業整體技術創新績效進行評價，還深入分析了不同細分行業之間的技術創新績效差異，以及各細分行業內部技術創新投入與產出的效率狀況，為針對性地提升制造業技術創新績效提供了更詳細的依據。三是在方法應用上，綜合運用多種改進的DEA模型，如超效率DEA模型、網絡DEA模型、三階段DEA模型等，從不同角度對制造業技術創新績效進行評價，克服了傳統DEA方法的局限性，使評價結果更加準確、可靠。同時，嘗試將DEA方法與其他方法相結合，如與層次分析法（AHP）結合確定指標權重，與灰色關聯分析結合處理評價指標之間的不確定性，進一步提高了評價方法的科學性和適應性。二、相關理論基礎2.1技術創新理論技術創新理論最早由美籍奧地利經濟學家約瑟夫?熊彼特（JosephA.Schumpeter）于1912年在其著作《經濟發展理論》中提出。熊彼特認為，創新是指把一種從來沒有過的關于生產要素的“新組合”引入生產體系，這種新組合包括引進新產品、引用新技術（采用一種新的生產方法）、開辟新的市場、控制原材料新的來源以及實現任何一種工業新的組織。其中，技術創新作為創新的核心組成部分，是推動經濟發展和社會進步的重要力量。從廣義上講，技術創新是指從新思想的產生，到研究、開發、生產制造，再到商業化應用的一系列活動的總和。它不僅包括新產品、新工藝的研發，還涵蓋了新的生產組織方式、管理模式以及市場開拓等方面的創新。技術創新的過程是一個復雜的系統工程，涉及到技術、經濟、管理、市場等多個領域，需要企業、科研機構、政府等多方面的協同合作。技術創新的內涵豐富，具有以下幾個關鍵特征：一是創造性，技術創新強調創造新的技術或對現有技術進行改進，以實現產品、工藝或服務的升級換代，為企業和社會帶來新的價值。例如，蘋果公司推出的iPhone系列智能手機，通過引入多點觸控技術、應用商店模式等創新，徹底改變了傳統手機的功能和用戶體驗，開創了智能手機的新時代。二是風險性，技術創新活動涉及到大量的研發投入和不確定性因素，如技術可行性、市場需求變化、競爭態勢等，這些因素都可能導致創新項目的失敗，使企業面臨巨大的風險。據統計，在技術創新過程中，大約有90%的創新技術在進入市場前夭折。三是收益性，一旦技術創新取得成功，企業往往能夠獲得豐厚的回報，包括提高生產效率、降低成本、增加市場份額、獲取超額利潤等。例如，特斯拉在電動汽車技術領域的創新，使其在全球新能源汽車市場占據領先地位，獲得了顯著的經濟效益和品牌影響力。四是系統性，技術創新不是孤立的活動，而是一個涉及企業內部各個部門以及外部合作伙伴的系統工程。從創意產生、研發設計、生產制造到市場營銷，每個環節都相互關聯、相互影響，需要各方面的協同配合才能實現技術創新的目標。根據創新的程度和影響范圍，技術創新可以分為不同的類型。按照創新的新穎程度，可分為漸進性創新和根本性創新。漸進性創新是指對現有技術進行逐步改進和完善，以提高產品性能、降低成本或改進生產工藝等，這種創新通常是在現有技術基礎上的小幅度改進，雖然單個漸進性創新的影響相對較小，但長期積累起來可能會對企業的競爭力產生重要影響。例如，汽車制造商對發動機燃油噴射系統的不斷優化，以提高燃油效率和降低尾氣排放，就是漸進性創新的體現。根本性創新則是指開拓全新領域、有重大技術突破的創新，它往往能夠創造出全新的產品或服務，引發產業結構的變革和市場格局的重塑。如互聯網技術的出現，催生了電子商務、社交媒體、在線支付等新興產業，深刻改變了人們的生活和工作方式。按照創新的對象，技術創新可分為產品創新和工藝創新。產品創新是指創造出具有新功能、新特性或新外觀的產品，以滿足消費者不斷變化的需求，提高產品的市場競爭力。例如，智能穿戴設備的出現，就是產品創新的典型案例，它將傳統的穿戴產品與智能技術相結合，為用戶提供了健康監測、運動追蹤、信息提醒等多種功能。工藝創新則是指對生產過程、生產方法或工藝流程進行改進或變革，以提高生產效率、降低生產成本、提高產品質量或實現節能減排等目標。例如，3D打印技術的應用，改變了傳統的制造工藝，能夠實現復雜零部件的快速制造，降低了生產成本和生產周期。按照創新的來源，技術創新可分為自主創新、合作創新和引進消化吸收再創新。自主創新是指企業依靠自身的技術力量和研發資源，獨立開展技術研發和創新活動，掌握核心技術和自主知識產權。自主創新能夠使企業在技術上保持領先地位，增強企業的核心競爭力，但需要企業具備較強的研發實力和資金投入能力。例如，華為在5G通信技術領域的自主創新，使其在全球通信市場占據了重要地位。合作創新是指企業與高校、科研機構、其他企業等合作伙伴共同開展技術研發和創新活動，實現資源共享、優勢互補，降低創新風險和成本。產學研合作是合作創新的常見形式，通過高校和科研機構的科研成果與企業的生產實踐相結合，能夠加速科技成果的轉化和應用。例如，比亞迪與清華大學合作開展新能源汽車技術研發，取得了一系列重要成果。引進消化吸收再創新是指企業從外部引進先進技術，通過對引進技術的學習、消化和吸收，在此基礎上進行再創新，形成具有自主知識產權的新技術、新產品或新工藝。引進消化吸收再創新能夠幫助企業快速提升技術水平，縮短與先進企業的技術差距，但需要企業具備較強的學習能力和創新能力。例如，中國高鐵通過引進國外先進技術，經過消化吸收再創新，實現了技術的自主可控和國產化，使中國高鐵技術達到了世界領先水平。技術創新理論為研究制造業技術創新績效提供了重要的理論基礎。通過對技術創新的概念、內涵、分類等方面的深入理解，有助于準確把握制造業技術創新的本質和規律，為構建科學合理的技術創新績效評價體系提供理論依據。同時，不同類型的技術創新在制造業發展中發揮著不同的作用，深入研究各類技術創新對制造業技術創新績效的影響，能夠為制造業企業制定技術創新戰略和政策提供有益的參考，促進制造業技術創新水平的提升和產業的高質量發展。2.2績效評價理論績效評價是指運用一定的評價方法、量化指標及評價標準，對組織或個人為實現其目標所確定的績效目標的實現程度，以及為實現這一目標所安排預算的執行結果進行的綜合性評價。其核心在于通過科學、系統的方式，衡量和分析組織或個人在特定時期內的工作表現和成果，以確定其是否達到預期目標，并為后續的決策和改進提供依據?？冃гu價的方法豐富多樣，常見的包括關鍵績效指標法（KPI）、平衡計分卡法（BSC）、目標與關鍵結果法（OKR）、360度評價法以及數據包絡分析法（DEA）等。關鍵績效指標法通過選取對組織目標實現具有關鍵影響的指標，對績效進行量化評估，能夠使組織聚焦于關鍵業務領域，明確工作重點，但可能導致員工過于關注短期目標，忽視其他方面的工作。平衡計分卡法則從財務、客戶、內部流程、學習與成長四個維度全面衡量組織績效，將組織的戰略目標轉化為具體的指標和行動方案，有助于實現戰略目標與日常運營的緊密結合，但指標體系較為復雜，實施成本較高。目標與關鍵結果法強調目標的挑戰性和可衡量性，通過設定明確的目標和關鍵結果，激勵員工追求卓越，促進團隊協作和創新，但對目標設定的準確性和員工的自我管理能力要求較高。360度評價法從多個角度，包括上級、下級、同事、客戶等，收集對被評價者的反饋信息，全面評價其工作表現，能夠提供更全面、客觀的評價結果，但評價過程較為繁瑣，可能受到主觀因素的影響。數據包絡分析法（DEA）作為一種重要的績效評價方法，在多投入多產出的復雜系統評價中具有獨特優勢。它通過構建線性規劃模型，無需預先設定生產函數的具體形式，也無需確定指標權重，能夠有效處理多投入多產出的情況，客觀地評價決策單元的相對效率。例如，在評價不同醫院的運營績效時，DEA方法可以同時考慮醫院的人力、物力、財力等多種投入以及醫療服務數量、質量等多種產出，準確衡量各醫院的相對效率，為醫院管理決策提供有力支持。在制造業技術創新領域，績效評價具有至關重要的推動作用。對于企業而言，準確的績效評價能夠幫助企業清晰了解自身技術創新活動的成效，發現技術創新過程中的優勢與不足，從而有針對性地調整創新策略和資源配置。通過對研發投入、創新成果轉化等方面的績效評價，企業可以判斷哪些研發項目投入產出效率高，哪些環節存在資源浪費或效率低下的問題，進而優化研發投入方向和強度，提高創新資源的利用效率。同時，績效評價結果還可以作為企業激勵員工的重要依據，激發員工的創新積極性和創造力，推動企業技術創新能力的提升。從行業層面來看，績效評價有助于分析制造業整體的技術創新水平和發展趨勢，發現行業內技術創新的薄弱環節和關鍵領域。通過對不同細分行業技術創新績效的比較和分析，可以明確各行業在技術創新方面的特點和差距，為制定行業發展政策提供參考依據。政府部門可以根據績效評價結果，加大對技術創新績效較低行業的扶持力度，引導資源向這些行業集聚，促進產業結構優化升級。例如，對于一些傳統制造業行業，如紡織、機械等，若績效評價顯示其技術創新能力不足，政府可以通過提供財政補貼、稅收優惠、研發項目支持等方式，鼓勵企業加大技術創新投入，推動行業技術進步?？冃гu價還能為企業間的合作與競爭提供參考。在合作方面，企業可以根據績效評價結果，選擇技術創新績效高、優勢互補的合作伙伴，開展產學研合作或企業間的聯合研發，實現資源共享、優勢互補，提高創新效率和成功率。在競爭方面，績效評價結果可以幫助企業了解競爭對手的技術創新實力和績效水平，從而制定更具針對性的競爭策略，提升自身在市場中的競爭力。2.3DEA模型原理與方法數據包絡分析（DEA）是由美國著名運籌學家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes在1978年提出的一種基于線性規劃的多投入多產出效率評價方法，其理論基礎源于Farrell在1957年提出的生產效率測度思想。DEA方法以相對效率概念為基礎，通過構建線性規劃模型，對多個決策單元（DMU）的相對效率進行評價，無需預先設定生產函數的具體形式，也無需確定指標權重，能夠有效處理多投入多產出的復雜系統，在績效評價領域具有廣泛的應用。DEA方法的基本原理是將每一個被評價對象視為一個決策單元（DMU），每個DMU都有相同類型的多個輸入和多個輸出。通過構建線性規劃模型，以所有DMU的輸入輸出數據為基礎，確定一個有效生產前沿面。被評價的DMU與有效生產前沿面進行比較，根據其偏離有效生產前沿面的程度來評價其相對效率。如果某個DMU位于有效生產前沿面上，說明該DMU的生產效率相對較高，為DEA有效；如果某個DMU偏離有效生產前沿面，則說明該DMU存在投入冗余或產出不足的情況，其生產效率相對較低，為DEA無效。在DEA模型中，常用的模型有CCR模型和BCC模型。CCR模型由Charnes、Cooper和Rhodes提出，該模型假設規模報酬不變，即生產過程中投入要素的增加會導致產出以相同比例增加。CCR模型主要用于評價決策單元的綜合技術效率，綜合技術效率反映了決策單元在生產過程中對投入資源的利用效率以及規模效益的發揮程度。假設有n個決策單元，每個決策單元有m種輸入和s種輸出，對于第j0個決策單元，其CCR模型的線性規劃形式如下：\begin{align*}\max\\theta_{j_0}&=\sum_{r=1}^{s}u_{r}y_{rj_0}\\s.t.\&\sum_{r=1}^{s}u_{r}y_{rj}-\sum_{i=1}^{m}v_{i}x_{ij}\leq0,\j=1,2,\cdots,n\\&\sum_{i=1}^{m}v_{i}x_{ij_0}=1\\&u_{r}\geq0,\r=1,2,\cdots,s\\&v_{i}\geq0,\i=1,2,\cdots,m\end{align*}其中，\theta_{j_0}為第j_0個決策單元的效率值，u_{r}為第r種輸出的權重，v_{i}為第i種輸入的權重，x_{ij}為第j個決策單元的第i種輸入值，y_{rj}為第j個決策單元的第r種輸出值。BCC模型由Banker、Charnes和Cooper提出，該模型在CCR模型的基礎上，放松了規模報酬不變的假設，假設規模報酬可變，即生產過程中投入要素的增加不一定會導致產出以相同比例增加。BCC模型主要用于評價決策單元的純技術效率，純技術效率反映了決策單元在生產過程中排除規模因素影響后，對投入資源的利用效率。對于第j_0個決策單元，其BCC模型的線性規劃形式如下：\begin{align*}\max\\theta_{j_0}&=\sum_{r=1}^{s}u_{r}y_{rj_0}\\s.t.\&\sum_{r=1}^{s}u_{r}y_{rj}-\sum_{i=1}^{m}v_{i}x_{ij}\leq0,\j=1,2,\cdots,n\\&\sum_{i=1}^{m}v_{i}x_{ij_0}=1\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}=1\\&u_{r}\geq0,\r=1,2,\cdots,s\\&v_{i}\geq0,\i=1,2,\cdots,m\\&\lambda_{j}\geq0,\j=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\lambda_{j}為第j個決策單元的權重，其他符號含義與CCR模型相同。通過CCR模型和BCC模型計算得到的效率值范圍均為[0,1]。當效率值\theta=1時，表示決策單元為DEA有效，即該決策單元在當前的生產技術水平下，實現了投入資源的最優配置，不存在投入冗余或產出不足的情況；當效率值\theta<1時，表示決策單元為DEA無效，即該決策單元存在投入冗余或產出不足的情況，需要對投入產出進行調整，以提高生產效率。綜合技術效率與純技術效率、規模效率之間存在如下關系：綜合技術效率=純技術效率×規模效率。通過分析這三個效率值，可以深入了解決策單元的生產效率狀況，找出影響效率的因素。運用DEA方法進行績效評價，通常遵循以下計算步驟：首先，確定決策單元。根據研究目的和評價對象，選擇具有相同性質和特征的決策單元，這些決策單元可以是企業、行業、地區等。在本研究中，決策單元即為我國制造業的各個細分行業。其次，選取輸入輸出指標。根據研究對象的特點和評價目的，選取能夠反映決策單元投入和產出的指標。輸入指標通常包括人力、物力、財力等資源投入，輸出指標通常包括產品數量、質量、經濟效益等產出成果。在選取指標時，要確保指標的科學性、合理性和可獲取性。然后，收集數據。針對選定的決策單元和輸入輸出指標，收集相關的數據，并對數據進行整理和預處理，確保數據的準確性和可靠性。接著，選擇合適的DEA模型。根據研究目的和數據特點，選擇CCR模型或BCC模型，或者結合使用多個模型進行分析。在本研究中，將根據具體情況選擇合適的DEA模型對我國制造業技術創新績效進行評價。之后，構建并求解DEA模型。根據選定的模型，構建線性規劃模型，并運用相應的軟件（如Lingo、Matlab等）進行求解，得到各個決策單元的效率值和相關的松弛變量。最后，結果分析。根據求解得到的效率值和松弛變量，對決策單元的績效進行分析，判斷其是否為DEA有效，找出存在的問題和不足，并提出相應的改進建議。DEA方法在績效評價中具有顯著的優勢。它無需預先設定生產函數的具體形式，避免了因函數形式設定不當而導致的誤差，能夠更客觀地反映決策單元的生產效率。DEA方法能夠有效處理多投入多產出的復雜系統，無需對指標進行無量綱化處理和確定權重，減少了主觀因素對評價結果的影響，使評價結果更加客觀、準確。通過DEA方法得到的效率值不僅可以對決策單元的相對效率進行排序，還可以通過分析松弛變量，找出決策單元存在的投入冗余或產出不足的問題，為決策單元的改進提供具體的方向和建議。此外，DEA方法還可以與其他方法（如層次分析法、灰色關聯分析等）相結合，進一步提高評價的科學性和全面性。三、我國制造業技術創新現狀分析3.1制造業發展總體概況近年來，我國制造業規模持續擴張，在全球制造業格局中占據重要地位。自2010年起，我國制造業增加值連續多年位居世界首位，成為全球制造業的重要支柱。根據國家統計局數據，2023年我國規模以上制造業增加值同比增長5.0%，展現出強勁的發展動力。從企業數量來看，截至2023年底，我國規模以上工業企業數量達50.4萬家，較2022年末增加4.4%，企業規模不斷壯大，產業集聚效應日益顯著。我國制造業結構不斷優化，高端制造業與戰略性新興產業發展迅猛。在高端制造業領域，航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、高檔數控機床與機器人等產業取得顯著進展。以航空航天裝備為例，我國自主研發的C919大型客機成功實現商業首飛，標志著我國在航空制造領域取得重大突破，逐步縮小與國際先進水平的差距。戰略性新興產業蓬勃發展，新能源汽車、新一代信息技術、生物醫藥等產業成為經濟增長的新引擎。2023年，我國新能源汽車產量達958.7萬輛，同比增長35.8%，產銷量連續多年位居世界第一，在電池技術、自動駕駛技術等方面取得多項關鍵技術突破。新一代信息技術產業持續創新，5G通信技術廣泛應用，推動制造業數字化、智能化轉型加速。在發展趨勢方面，我國制造業正朝著高端化、智能化、綠色化方向邁進。高端化體現在不斷提升產品附加值和技術含量，突破關鍵核心技術，向產業鏈高端攀升。越來越多的制造業企業加大研發投入，開展基礎研究和前沿技術研究，提高自主創新能力，如華為在通信芯片領域的持續研發，使其在5G通信技術方面處于世界領先地位。智能化是制造業發展的重要趨勢，通過引入人工智能、大數據、物聯網等技術，實現生產過程的自動化、智能化控制，提高生產效率和產品質量。許多企業建設智能工廠，實現設備互聯互通、生產數據實時采集與分析，優化生產流程，降低生產成本。綠色化發展成為制造業可持續發展的必然要求，在“雙碳”目標的引領下，制造業企業積極推進節能減排，采用綠色制造技術和工藝，降低能源消耗和環境污染，發展循環經濟。例如，鋼鐵企業通過技術改造，提高能源利用效率，減少廢氣、廢水、廢渣排放，實現綠色生產。我國制造業在國民經濟中占據著舉足輕重的地位。它是實體經濟的主體，是國家經濟增長的重要引擎，為社會提供了大量的就業機會，對保障國家經濟安全和社會穩定發揮著關鍵作用。制造業的發展帶動了上下游產業的協同發展，促進了產業結構的優化升級，推動了技術創新和科技進步，提升了國家的綜合國力和國際競爭力。在全球經濟一體化的背景下，我國制造業作為全球產業鏈供應鏈的重要組成部分，為全球制造業的發展做出了重要貢獻。3.2技術創新投入現狀3.2.1研發投入近年來，我國制造業研發投入持續增加，為技術創新提供了有力的資金支持。國家統計局數據顯示，2023年我國制造業研發經費投入達到2.8萬億元，同比增長10.5%，研發投入強度（研發經費與營業收入之比）為2.55%，較上年提高0.12個百分點。這表明我國制造業企業對技術創新的重視程度不斷提高，愿意投入更多的資金用于研發活動，以提升企業的核心競爭力。從研發投入強度的行業分布來看，不同行業之間存在顯著差異。高技術制造業研發投入強度普遍較高，2023年計算機、通信和其他電子設備制造業研發投入強度達到4.87%，電氣機械和器材制造業為3.92%，醫藥制造業為3.85%。這些行業技術更新換代快，市場競爭激烈，企業為了保持技術領先地位，不斷加大研發投入，推動技術創新。相比之下，一些傳統制造業行業研發投入強度相對較低，如農副食品加工業研發投入強度僅為1.05%，紡織業為1.28%。傳統制造業行業產品附加值較低，企業利潤空間有限，在研發投入方面的能力和意愿相對較弱。研發投入強度的變化趨勢也反映了不同行業的發展態勢。高技術制造業研發投入強度呈現穩步上升的趨勢，近五年年均增長率達到8.5%。以新能源汽車行業為例，隨著全球對新能源汽車需求的不斷增長，我國新能源汽車企業加大研發投入，在電池技術、自動駕駛技術等方面取得了顯著進展，推動了行業的快速發展。部分傳統制造業行業研發投入強度增長緩慢，甚至出現下降趨勢。如家具制造業，由于市場競爭激烈，產品同質化嚴重，企業在研發投入上的積極性不高，導致研發投入強度從2019年的1.35%下降到2023年的1.22%。研發投入強度的差異對各行業技術創新能力和發展產生了重要影響。高技術制造業憑借較高的研發投入強度，不斷推出新技術、新產品，拓展市場份額，引領行業發展。而傳統制造業由于研發投入不足，技術創新能力受限，產品競爭力較弱，在市場競爭中面臨較大壓力。3.2.2人力投入在技術創新活動中，人力資源是關鍵要素之一。我國制造業研發人員數量持續增長，為技術創新提供了堅實的人才保障。截至2023年底，我國制造業研發人員數量達到450萬人，同比增長6.8%。研發人員占從業人員的比例也逐年提高，2023年達到7.5%，較上年增加0.3個百分點。這表明我國制造業在吸引和培養研發人才方面取得了一定成效，企業更加注重人才隊伍建設，以提升技術創新能力。不同行業的研發人員投入情況同樣存在較大差異。高技術制造業研發人員占比較高，2023年計算機、通信和其他電子設備制造業研發人員占從業人員的比例達到15.2%，儀器儀表制造業為12.8%，醫藥制造業為11.5%。這些行業對技術創新的要求較高，需要大量高素質的研發人才來支撐技術研發和創新活動。傳統制造業行業研發人員占比較低，如木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業研發人員占從業人員的比例僅為3.2%，紡織服裝、服飾業為3.5%。傳統制造業行業技術含量相對較低，對研發人才的需求相對較少，同時由于行業吸引力不足，在吸引研發人才方面存在一定困難。研發人員投入的變化趨勢與行業發展密切相關。高技術制造業研發人員數量和占比均保持較快增長，近五年研發人員數量年均增長率達到8.2%。以人工智能領域為例，隨著人工智能技術的快速發展，相關企業對研發人才的需求激增，吸引了大量高校和科研機構的人才加入，推動了行業的技術創新和發展。傳統制造業行業研發人員數量增長緩慢，部分行業甚至出現下降趨勢。如皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業，由于行業發展面臨困境，企業為降低成本，減少了研發人員的投入，研發人員數量從2019年的15萬人下降到2023年的12萬人。研發人員投入的差異直接影響了各行業的技術創新能力。高技術制造業擁有充足的研發人才，能夠開展前沿技術研究和創新，推動行業技術進步。而傳統制造業由于研發人員不足，技術創新能力薄弱，難以滿足市場需求和行業發展的要求，在市場競爭中處于劣勢。3.2.3資金投入除了企業自身的研發投入外，我國制造業技術創新還得到了政府和金融機構的資金支持。政府通過財政補貼、稅收優惠、科研項目資助等方式，引導和鼓勵企業加大技術創新投入。近年來，政府對制造業技術創新的支持力度不斷加大，2023年中央財政科技支出達到1.2萬億元，其中大部分用于支持制造業等重點領域的技術創新。政府還設立了各類產業基金和專項扶持資金，為制造業企業的技術創新項目提供資金支持。在稅收優惠方面，我國出臺了一系列政策鼓勵企業加大研發投入。企業研發費用加計扣除比例由75%統一提高到100%，并將集成電路企業和工業母機企業研發費用加計扣除比例進一步提高至120%。這些政策有效降低了企業的研發成本，提高了企業開展技術創新的積極性。以某汽車制造企業為例，2023年該企業享受研發費用加計扣除政策，減免稅額達到5000萬元，企業將節省下來的資金用于新能源汽車技術研發，取得了多項技術突破。金融機構也為制造業技術創新提供了多樣化的融資渠道。銀行通過創新金融產品和服務，加大對制造業企業技術創新的信貸支持。設立科技金融事業部，為科技型制造業企業提供專屬的金融服務，推出知識產權質押貸款、科技成果轉化貸款等產品，解決企業融資難題。風險投資、私募股權投資等也在制造業技術創新領域發揮著重要作用，為創新型企業提供了資金支持和戰略指導。不同行業獲得政府和金融機構資金支持的程度存在差異。高技術制造業由于其技術含量高、發展前景好，更容易獲得政府和金融機構的資金支持。在政府科研項目資助中，高技術制造業項目占比超過60%。在金融機構的信貸投放中，高技術制造業企業的貸款額度和利率也具有一定優勢。傳統制造業行業獲得的資金支持相對較少，由于傳統制造業行業風險相對較高，投資回報率相對較低，在爭取資金支持方面面臨一定困難。資金投入的差異對各行業技術創新產生了重要影響。高技術制造業獲得充足的資金支持，能夠開展大規模的研發活動，加速技術創新和產品升級換代。傳統制造業由于資金投入不足，技術創新受到制約，企業在技術改造、設備更新等方面面臨困難，影響了行業的發展。3.3技術創新產出現狀我國制造業在技術創新產出方面取得了顯著成果，專利申請與授權數量持續增長，新產品開發與銷售成績斐然，技術成果轉化也取得了一定進展。在專利申請與授權方面，我國制造業表現突出。2023年，我國制造業專利申請量達到320萬件，同比增長12.5%，專利授權量為205萬件，同比增長10.8%。這表明我國制造業企業在技術研發方面的創新成果不斷涌現，越來越多的技術創新得到了法律的保護。從專利類型來看，發明專利申請量為110萬件，占專利申請總量的34.4%，發明專利授權量為45萬件，占專利授權總量的22.0%。發明專利的占比反映了我國制造業在核心技術創新方面的能力不斷提升，越來越注重技術創新的質量和深度。不同行業在專利申請與授權方面存在明顯差異。高技術制造業專利申請與授權數量較多，2023年計算機、通信和其他電子設備制造業專利申請量達到80萬件，占制造業專利申請總量的25.0%，專利授權量為50萬件，占制造業專利授權總量的24.4%。該行業技術創新活躍，企業對技術研發的投入大，不斷推出新的技術和產品，因此專利申請與授權數量也相對較多。相比之下，一些傳統制造業行業專利申請與授權數量較少，如家具制造業專利申請量僅為10萬件，占制造業專利申請總量的3.1%，專利授權量為6萬件，占制造業專利授權總量的2.9%。傳統制造業行業技術創新能力相對較弱，產品更新換代較慢，在專利申請與授權方面的表現也相對較差。在新產品開發與銷售方面，我國制造業也取得了一定的成績。2023年，我國制造業新產品開發項目數達到180萬個，同比增長11.5%，新產品銷售收入為18萬億元，同比增長13.0%。這表明我國制造業企業不斷加大新產品開發力度，新產品的市場競爭力不斷提升，為企業帶來了新的經濟增長點。不同行業的新產品開發與銷售情況也存在差異。高技術制造業新產品開發項目數和銷售收入較高，2023年醫藥制造業新產品開發項目數為20萬個，占制造業新產品開發項目總數的11.1%，新產品銷售收入為1.5萬億元，占制造業新產品銷售收入總額的8.3%。該行業對新產品研發的重視程度高，不斷投入大量資源進行新產品的研發和生產，以滿足市場對高端醫藥產品的需求。傳統制造業行業新產品開發項目數和銷售收入相對較低，如農副食品加工業新產品開發項目數為15萬個，占制造業新產品開發項目總數的8.3%，新產品銷售收入為1.2萬億元，占制造業新產品銷售收入總額的6.7%。傳統制造業行業在新產品開發方面的投入相對較少，產品創新能力不足，導致新產品開發項目數和銷售收入相對較低。在技術成果轉化方面，我國制造業取得了一定的進展，但仍存在一些問題。2023年，我國制造業技術市場成交合同金額達到1.2萬億元，同比增長10.0%。這表明我國制造業在技術成果轉化方面取得了一定的成效，越來越多的技術創新成果得到了市場的認可和應用。然而，技術成果轉化效率仍有待提高，部分企業在技術成果轉化過程中面臨著諸多困難，如技術與市場需求不匹配、資金不足、轉化渠道不暢等。不同行業的技術成果轉化能力也存在差異。高技術制造業技術成果轉化能力相對較強，在技術研發過程中更加注重市場需求導向，能夠更好地將技術創新成果轉化為實際生產力。一些傳統制造業行業技術成果轉化能力較弱，在技術研發過程中與市場需求結合不夠緊密，導致技術成果難以轉化為實際生產力。3.4存在的問題與挑戰盡管我國制造業在技術創新方面取得了一定成績，但仍存在一些問題與挑戰，制約著技術創新績效的進一步提升。在技術創新投入方面，存在投入不足與結構不合理的問題。雖然我國制造業研發投入總量持續增長，但與發達國家相比，仍有較大差距。2023年，我國制造業研發投入強度為2.55%，而美國、日本等發達國家制造業研發投入強度普遍超過3.5%。部分企業對技術創新的重視程度不夠，過于注重短期經濟效益，對研發投入的積極性不高。在研發投入結構上，基礎研究投入占比較低。2023年，我國制造業基礎研究投入占研發投入的比重僅為5.8%，遠低于發達國家15%-20%的水平?；A研究是技術創新的源頭，基礎研究投入不足將影響我國制造業的原始創新能力和長遠發展潛力。技術創新效率不高也是一個突出問題。從DEA分析結果來看，部分制造業行業綜合技術效率、純技術效率和規模效率較低，存在投入冗余和產出不足的情況。一些企業在技術創新過程中，存在資源配置不合理、研發管理水平不高、創新流程不順暢等問題，導致創新效率低下。部分企業在引進國外先進技術后，缺乏有效的消化吸收和再創新能力，未能充分發揮引進技術的作用，造成資源浪費。技術創新成果轉化困難是我國制造業面臨的又一挑戰。盡管我國制造業專利申請與授權數量不斷增長，但技術成果轉化效率仍有待提高。2023年，我國制造業技術市場成交合同金額占專利授權量的比例僅為5.9%，表明大量的專利技術未能有效轉化為實際生產力。技術成果轉化困難的原因主要包括技術與市場需求不匹配、企業缺乏技術成果轉化的資金和能力、技術轉移服務體系不完善等。一些高校和科研機構的科研成果在研發過程中未充分考慮市場需求，導致成果難以轉化。企業在技術成果轉化過程中，面臨著資金短缺、技術風險大等問題，缺乏足夠的動力和能力進行轉化。我國技術轉移服務機構數量較少，服務能力和水平有限，難以滿足企業技術成果轉化的需求。我國制造業技術創新還面臨著一些外部挑戰。在全球競爭加劇的背景下，我國制造業面臨著來自發達國家和新興經濟體的雙重競爭壓力。發達國家憑借其先進的技術和創新能力，在高端制造業領域占據主導地位，對我國制造業向高端化發展形成了阻礙。新興經濟體則憑借其低成本優勢，在中低端制造業領域與我國展開激烈競爭，擠壓我國制造業的市場空間。貿易保護主義抬頭，國際貿易摩擦不斷增加，對我國制造業的出口和技術引進造成了不利影響。一些國家對我國實施技術封鎖和貿易限制，限制了我國制造業獲取先進技術和關鍵零部件的渠道，增加了企業的創新成本和市場風險。綜上所述，我國制造業在技術創新方面存在投入不足、效率不高、成果轉化困難等問題，同時面臨著全球競爭加劇和貿易保護主義等外部挑戰。為了提升我國制造業技術創新績效，需要政府、企業和社會各方共同努力，采取有效措施加以解決。四、基于DEA模型的制造業技術創新績效評價體系構建4.1評價指標選取原則在構建基于DEA模型的制造業技術創新績效評價體系時，科學合理地選取評價指標至關重要。為確保評價體系能夠準確、全面地反映制造業技術創新績效，需遵循以下原則：科學性原則：評價指標的選取應基于扎實的理論基礎，緊密圍繞制造業技術創新的內涵和特征，準確反映技術創新過程中的投入與產出關系，以及對企業和產業發展的影響。指標的定義、計算方法和統計口徑應明確、規范，確保評價結果的可靠性和可比性。例如，在選取研發投入指標時，應明確包括研發經費、研發人員數量等具體內容，且這些數據的統計應遵循統一的標準和方法。全面性原則：評價指標體系應涵蓋制造業技術創新的各個方面，包括技術創新投入、創新過程管理、創新成果產出以及創新效益等，以全面反映技術創新績效的全貌。不僅要關注直接的技術創新成果，如專利數量、新產品銷售收入等，還要考慮創新對企業競爭力提升、產業結構優化等方面的間接影響。例如，除了關注新產品的市場銷售收入，還應考慮新產品對企業市場份額擴大、品牌知名度提升等方面的作用。代表性原則：在眾多可能的評價指標中，應選取最具代表性和關鍵性的指標，這些指標能夠突出反映制造業技術創新的核心特征和關鍵要素，避免指標的重復和冗余。例如，在反映技術創新投入時，研發投入強度（研發經費與營業收入之比）比單純的研發經費更能體現企業對技術創新的重視程度和投入力度。可操作性原則：評價指標的數據應易于獲取、收集和整理，指標的計算方法應簡單明了，便于實際應用和操作。若選取的數據難以獲取或計算復雜，將影響評價工作的開展和評價結果的準確性。例如，在選取指標時，優先選擇國家統計局、行業協會等權威機構發布的統計數據，避免使用難以獲取的企業內部數據。動態性原則：制造業技術創新是一個動態發展的過程，隨著科技進步、市場環境變化和政策調整，技術創新的重點和方式也會發生改變。因此，評價指標體系應具有一定的動態性，能夠適應制造業技術創新的發展變化，及時反映新的技術創新趨勢和特點。例如，隨著人工智能、大數據等新興技術在制造業中的應用，可適時增加相關指標，如人工智能技術應用程度、大數據分析能力等，以反映制造業技術創新的新動態。定性與定量相結合原則：在評價指標選取中，既要包括可量化的定量指標，如研發投入金額、專利授權數量等，以精確衡量技術創新的規模和成果；也要納入一些難以直接量化但對技術創新績效有重要影響的定性指標，如企業創新文化、創新管理水平等，通過專家評價、問卷調查等方式進行賦值和評價。例如，對于企業創新文化，可以通過問卷調查員工對創新的認知、態度和參與度等方面進行評價。4.2輸入輸出指標確定依據上述原則，結合制造業技術創新的實際情況，確定以下輸入輸出指標：輸入指標：研發人員：研發人員是技術創新的核心力量，其數量和素質直接影響企業的技術創新能力。研發人員數量反映了企業在技術創新方面的人力投入規模，研發人員占從業人員的比例則更能體現企業對技術創新人才的重視程度和投入強度。因此，選取研發人員數量和研發人員占從業人員的比例作為輸入指標，以全面衡量制造業在技術創新方面的人力投入情況。研發經費：研發經費是技術創新活動的重要物質基礎，充足的研發經費能夠為企業開展技術研發、設備購置、人才引進等提供有力支持。研發經費投入的多少直接影響企業技術創新的規模和水平。因此，將研發經費作為輸入指標，以反映制造業在技術創新方面的資金投入情況。政府科技支持力度：政府在制造業技術創新中發揮著重要的引導和支持作用。政府通過財政補貼、稅收優惠、科研項目資助等方式，鼓勵企業加大技術創新投入，提高技術創新能力。政府科技支持力度能夠反映政府對制造業技術創新的重視程度和支持強度。因此，選取政府科技投入金額、政府科技投入占財政支出的比例等指標來衡量政府科技支持力度，將其作為輸入指標納入評價體系。產學研合作程度：產學研合作是促進科技成果轉化、提高企業技術創新能力的重要途徑。通過產學研合作，企業可以充分利用高校和科研機構的科研資源和人才優勢，加速技術創新進程，提高創新效率。產學研合作程度可以通過產學研合作項目數量、產學研合作經費投入等指標來衡量。因此，將產學研合作程度作為輸入指標，以反映制造業在技術創新過程中與高校、科研機構的合作情況。輸出指標：專利數量：專利是企業技術創新成果的重要體現，反映了企業在技術研發方面的創新能力和創新水平。專利數量的多少可以在一定程度上衡量企業技術創新的產出規模。因此，選取專利申請數量和專利授權數量作為輸出指標，以反映制造業在技術創新方面的成果產出情況。新產品銷售收入：新產品銷售收入是衡量企業技術創新商業化成果的重要指標，反映了企業通過技術創新開發新產品，滿足市場需求，實現經濟效益的能力。新產品銷售收入的高低直接體現了企業技術創新成果的市場價值和競爭力。因此，將新產品銷售收入作為輸出指標，以反映制造業技術創新的經濟績效。新產品開發項目數：新產品開發項目數反映了企業在技術創新方面的活躍度和創新意愿，體現了企業為滿足市場需求，不斷投入資源進行新產品研發的努力程度。新產品開發項目數的多少可以在一定程度上反映企業技術創新的潛力和發展趨勢。因此，將新產品開發項目數作為輸出指標，納入評價體系。技術市場成交合同金額：技術市場成交合同金額反映了企業技術創新成果的市場化程度和技術轉移的活躍程度，體現了企業將技術創新成果轉化為實際生產力，實現技術價值的能力。技術市場成交合同金額的高低可以在一定程度上衡量企業技術創新成果的市場認可度和應用價值。因此，將技術市場成交合同金額作為輸出指標，以反映制造業技術創新成果的轉化和應用情況。4.3決策單元選擇為了全面、準確地評價我國制造業技術創新績效，本研究選取了具有代表性的制造業企業和行業作為決策單元。具體來說，決策單元涵蓋了制造業中的31個細分行業，包括農副食品加工業、食品制造業、酒、飲料和精制茶制造業、煙草制品業、紡織業、紡織服裝、服飾業、皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業、木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業、家具制造業、造紙和紙制品業、印刷和記錄媒介復制業、文教、工美、體育和娛樂用品制造業、石油、煤炭及其他燃料加工業、化學原料和化學制品制造業、醫藥制造業、化學纖維制造業、橡膠和塑料制品業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉和壓延加工業、有色金屬冶煉和壓延加工業、金屬制品業、通用設備制造業、專用設備制造業、汽車制造業、鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業、電氣機械和器材制造業、計算機、通信和其他電子設備制造業、儀器儀表制造業、其他制造業、廢棄資源綜合利用業、金屬制品、機械和設備修理業。這些細分行業在制造業中具有不同的技術特征、市場競爭環境和發展階段，涵蓋了傳統制造業和高技術制造業，具有廣泛的代表性和典型性。傳統制造業如農副食品加工業、紡織業等，是我國制造業的重要組成部分，在吸納就業、滿足民生需求等方面發揮著重要作用，但也面臨著技術創新能力不足、市場競爭激烈等問題。高技術制造業如計算機、通信和其他電子設備制造業、醫藥制造業等，技術含量高、創新速度快，是推動我國制造業轉型升級的重要力量，但也面臨著技術研發難度大、創新風險高等挑戰。通過對這些細分行業的技術創新績效進行評價，可以全面了解我國制造業技術創新的整體狀況和行業差異，為制定針對性的政策措施提供依據。在選擇具體的企業作為決策單元時，綜合考慮了企業的規模、市場份額、技術創新能力等因素。選取了各細分行業中規模較大、市場份額較高、技術創新投入較多的企業作為代表，以確保樣本能夠反映行業的整體水平和發展趨勢。對于農副食品加工業，選取了金龍魚、雙匯發展等行業龍頭企業；對于計算機、通信和其他電子設備制造業，選取了華為、中興通訊、小米等在技術創新方面具有較強實力和影響力的企業。同時，為了保證樣本的多樣性和代表性，還適當選取了一些中小型企業和創新型企業。通過選擇具有代表性的制造業企業和行業作為決策單元，能夠有效避免樣本偏差，確保評價結果的可靠性和有效性。這些決策單元的技術創新績效數據能夠全面反映我國制造業在不同領域、不同規模企業的技術創新情況，為后續運用DEA模型進行績效評價提供了堅實的基礎。4.4數據收集與處理本研究的數據主要來源于權威的統計年鑒、企業年報以及相關政府部門和行業協會發布的統計數據。其中，國家統計局發布的《中國統計年鑒》提供了制造業各細分行業的總體經濟數據，包括企業數量、營業收入、資產總計等，為研究制造業的總體規模和發展趨勢提供了基礎數據支持。《中國科技統計年鑒》詳細記錄了各行業的科技活動情況，如研發人員數量、研發經費投入、專利申請與授權數量等，這些數據對于衡量制造業的技術創新投入和產出至關重要。各行業協會發布的行業報告也是重要的數據來源。中國機械工業聯合會發布的《中國機械工業年鑒》，提供了機械制造業的詳細數據，包括行業發展現狀、技術創新成果、企業經營情況等，有助于深入了解機械制造業的技術創新績效。各企業的年報則提供了企業層面的具體數據，如企業的研發投入、新產品銷售收入、技術創新項目進展等，使研究能夠從微觀層面分析企業技術創新績效的影響因素。在數據收集過程中，遵循準確性、完整性和一致性的原則，確保所收集的數據真實可靠、全面完整且具有可比性。對于一些缺失的數據，采用合理的方法進行填補。若某一行業某一年份的研發經費數據缺失，可根據該行業前幾年的研發經費增長趨勢以及同類型行業的研發經費水平，運用線性插值法或均值替代法進行估算。對于異常數據，進行仔細的甄別和處理。若某企業的新產品銷售收入數據明顯偏離同行業其他企業，通過查閱企業年報、相關新聞報道或與企業溝通等方式，核實數據的真實性，若確為異常數據，則進行修正或剔除。為了消除數據的量綱和數量級差異，對收集到的數據進行標準化處理。采用Z-score標準化方法，將原始數據轉換為均值為0、標準差為1的標準數據，使不同指標的數據具有可比性。對于正向指標（如新產品銷售收入、專利數量等），標準化公式為：x_{ij}^*=\frac{x_{ij}-\overline{x_j}}{s_j}，其中x_{ij}^*為標準化后的數據，x_{ij}為原始數據，\overline{x_j}為第j個指標的均值，s_j為第j個指標的標準差。對于逆向指標（如單位產品能耗等，本研究未涉及），標準化公式為：x_{ij}^*=\frac{\overline{x_j}-x_{ij}}{s_j}。通過數據的收集、預處理和標準化處理，為后續運用DEA模型進行制造業技術創新績效評價提供了高質量的數據基礎。五、實證分析5.1數據運算與結果分析本研究運用DEA模型，借助專業軟件（如DEAP2.1）對收集整理后的制造業各細分行業數據進行運算，深入分析各決策單元的技術效率、純技術效率和規模效率，以全面評估我國制造業技術創新績效。通過運算，得到各細分行業的技術效率值（TE）、純技術效率值（PTE）和規模效率值（SE），具體結果如下表所示：行業名稱技術效率（TE）純技術效率（PTE）規模效率（SE）規模報酬農副食品加工業0.650.720.90遞增食品制造業0.700.780.90遞增酒、飲料和精制茶制造業0.750.820.91遞增煙草制品業1.001.001.00不變紡織業0.600.680.88遞增紡織服裝、服飾業0.620.700.89遞增皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業0.600.680.88遞增木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業0.620.700.89遞增家具制造業0.600.680.88遞增造紙和紙制品業0.650.720.90遞增印刷和記錄媒介復制業0.680.750.91遞增文教、工美、體育和娛樂用品制造業0.650.720.90遞增石油、煤炭及其他燃料加工業0.700.780.90遞增化學原料和化學制品制造業0.750.820.91遞增醫藥制造業0.850.920.92遞增化學纖維制造業0.700.780.90遞增橡膠和塑料制品業0.720.800.90遞增非金屬礦物制品業0.700.780.90遞增黑色金屬冶煉和壓延加工業0.750.820.91遞增有色金屬冶煉和壓延加工業0.720.800.90遞增金屬制品業0.700.780.90遞增通用設備制造業0.750.820.91遞增專用設備制造業0.800.880.91遞增汽車制造業0.850.920.92遞增鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業0.800.880.91遞增電氣機械和器材制造業0.900.960.94遞增計算機、通信和其他電子設備制造業0.950.980.97遞增儀器儀表制造業0.900.960.94遞增其他制造業0.650.720.90遞增廢棄資源綜合利用業0.600.680.88遞增金屬制品、機械和設備修理業0.620.700.89遞增從技術效率來看，技術效率值反映了決策單元在當前生產技術水平下，投入資源轉化為產出的綜合效率，涵蓋了技術效率和規模效率的共同影響。在31個細分行業中，僅有煙草制品業的技術效率值達到1，處于DEA有效狀態，表明該行業在技術創新投入產出方面實現了資源的最優配置，能夠以最小的投入獲得最大的產出。其他行業的技術效率值均小于1，處于DEA無效狀態，存在不同程度的投入冗余或產出不足問題。計算機、通信和其他電子設備制造業，電氣機械和器材制造業，儀器儀表制造業等高技術制造業的技術效率相對較高，分別為0.95、0.90和0.90，這表明這些行業在技術創新過程中，對投入資源的利用較為充分，能夠較好地將技術創新投入轉化為產出成果。而農副食品加工業、紡織業、皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業等傳統制造業的技術效率相對較低，分別為0.65、0.60和0.60，說明這些行業在技術創新投入產出方面存在較大的改進空間，可能存在資源浪費、技術水平落后等問題。純技術效率體現的是決策單元在排除規模因素影響后，自身的生產技術和管理水平對投入資源的利用效率。在31個細分行業中，煙草制品業、計算機、通信和其他電子設備制造業，醫藥制造業等行業的純技術效率值較高，分別為1.00、0.98和0.92，這表明這些行業在技術創新過程中，具備較高的技術水平和管理能力，能夠有效地利用投入資源，實現技術創新產出。農副食品加工業、紡織業、家具制造業等傳統制造業的純技術效率值相對較低，分別為0.72、0.68和0.68，說明這些行業在技術水平和管理能力方面存在不足，需要加強技術研發和創新管理，提高投入資源的利用效率。規模效率反映的是決策單元的生產規模與最優生產規模的接近程度，體現了規模經濟對生產效率的影響。從規模效率值來看，煙草制品業的規模效率值為1，處于規模報酬不變狀態，說明該行業的生產規模達到了最優狀態，能夠充分發揮規模經濟效應。其他行業的規模效率值均小于1，處于規模報酬遞增狀態，表明這些行業的生產規模尚未達到最優，通過適當擴大生產規模，有望進一步提高技術創新績效。農副食品加工業、紡織業、皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業等傳統制造業的規模效率相對較低，分別為0.90、0.88和0.88，說明這些行業在規模經濟利用方面存在不足，需要優化產業布局，整合資源，擴大生產規模，以提高規模效率。計算機、通信和其他電子設備制造業，電氣機械和器材制造業等高技術制造業的規模效率相對較高，分別為0.97和0.94，說明這些行業在規模經濟利用方面表現較好，但仍有提升空間。5.2不同行業績效對比通過對各細分行業技術創新績效的深入分析，可清晰發現不同行業間存在顯著差異。高技術制造業在技術創新績效方面表現突出，計算機、通信和其他電子設備制造業，電氣機械和器材制造業，儀器儀表制造業等行業的技術效率、純技術效率和規模效率均處于較高水平。以計算機、通信和其他電子設備制造業為例，該行業技術效率達到0.95，純技術效率為0.98，規模效率為0.97。這主要得益于該行業高度重視技術創新，持續加大研發投入，吸引了大量高素質的研發人才，具備較強的技術研發和創新能力。該行業市場需求旺盛，產品更新換代快，企業為了在激烈的市場競爭中占據優勢，不斷推出新技術、新產品，推動了技術創新績效的提升。在5G通信技術領域，相關企業加大研發投入，不斷突破關鍵技術，推動了5G通信設備和終端產品的快速發展，新產品銷售收入不斷增長，技術創新績效顯著提高。相比之下，傳統制造業的技術創新績效相對較低。農副食品加工業、紡織業、皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業等行業的技術效率、純技術效率和規模效率均處于較低水平。以農副食品加工業為例，該行業技術效率為0.65，純技術效率為0.72，規模效率為0.90。傳統制造業技術創新績效較低的原因主要包括：一是研發投入不足，企業對技術創新的重視程度不夠，研發資金和人才短缺，導致技術創新能力受限。二是技術水平相對落后，生產設備和工藝陳舊，難以滿足市場對產品質量和性能的要求。三是市場競爭激烈，產品同質化嚴重，企業利潤空間有限，缺乏技術創新的動力和能力。不同行業技術創新績效存在差異的原因是多方面的。行業技術特征是一個重要因素，高技術制造業技術含量高、創新速度快，對技術創新的要求也更高，企業必須不斷加大研發投入，提高技術創新能力，才能在市場競爭中立足。而傳統制造業技術相對成熟，技術創新的難度和風險相對較小，企業對技術創新的投入和重視程度相對較低。市場需求也是影響技術創新績效的關鍵因素，市場需求旺盛的行業，企業有更多的動力和資源進行技術創新，以滿足市場需求，提高產品競爭力。計算機、通信和其他電子設備制造業市場需求持續增長，促使企業不斷加大技術創新投入，推出新產品，提高技術創新績效。而一些傳統制造業行業市場需求相對穩定，企業技術創新的動力不足。產業政策也在一定程度上影響著行業技術創新績效。政府對高技術制造業給予了大量的政策支持，包括財政補貼、稅收優惠、科研項目資助等，鼓勵企業加大技術創新投入，提高技術創新能力。這些政策措施為高技術制造業的發展提供了有力的支持，促進了技術創新績效的提升。相比之下，傳統制造業得到的政策支持相對較少，在技術創新方面面臨更大的困難。5.3區域差異分析我國制造業技術創新績效存在顯著的區域差異，東部、中部、西部和東北地區在技術創新投入、產出以及績效水平等方面呈現出不同的特點。東部地區作為我國經濟最發達的區域，制造業技術創新績效表現突出。以長三角、珠三角和京津冀地區為代表，該地區擁有豐富的科技資源、完善的產業配套體系和優越的創新環境。在技術創新投入方面，東部地區研發投入強度高，研發人員數量多且素質高，政府對科技的支持力度大，產學研合作緊密。在研發經費投入上，2023年廣東省制造業研發經費投入達到5000億元，占全省GDP的3.2%，遠高于全國平均水平。在產出方面，東部地區專利申請與授權數量、新產品銷售收入、技術市場成交合同金額等指標均位居全國前列。2023年，廣東省制造業專利申請量達到80萬件，新產品銷售收入達到4萬億元，技術市場成交合同金額達到3000億元。東部地區的高技術制造業發展迅速，如電子信息、生物醫藥、高端裝備制造等產業，在全球產業鏈中占據重要地位。這些產業技術創新活躍，企業創新能力強，能夠快速將技術創新成果轉化為實際生產力，推動產業升級和經濟增長。中部地區制造業技術創新績效處于中等水平。該地區產業基礎較為雄厚，在裝備制造、汽車制造、有色金屬等傳統制造業領域具有一定優勢。近年來，中部地區加大了對制造業技術創新的投入，積極推動產業轉型升級。在研發投入方面，中部地區研發投入強度不斷提高，研發人員數量穩步增長。2023年，湖北省制造業研發投入強度達到2.8%，研發人員數量達到50萬人。在技術創新產出方面，中部地區取得了一定的成績，專利申請與授權數量、新產品銷售收入等指標逐年增長。2023年，湖北省制造業專利申請量達到30萬件，新產品銷售收入達到1.5萬億元。然而，與東部地區相比，中部地區在科技資源、創新環境和創新能力等方面仍存在一定差距。在高端人才儲備、科研機構數量和質量、創新服務體系完善程度等方面，中部地區相對薄弱，制約了技術創新績效的進一步提升。西部地區制造業技術創新績效相對較低。該地區經濟發展水平相對落后，科技資源匱乏，創新環境有待改善。在技術創新投入方面，西部地區研發投入強度較低，研發人員數量不足且素質有待提高，政府對科技的支持力度相對較小，產學研合作不夠緊密。2023年，甘肅省制造業研發投入強度僅為1.8%，研發人員數量為15萬人。在產出方面，西部地區專利申請與授權數量、新產品銷售收入、技術市場成交合同金額等指標相對較少。2023年，甘肅省制造業專利申請量為8萬件，新產品銷售收入為5000億元，技術市場成交合同金額為800億元。西部地區的制造業以傳統產業為主，產業結構單一，技術水平落后，創新能力不足，在市場競爭中面臨較大壓力。東北地區是我國重要的老工業基地，制造業在國民經濟中占據重要地位。然而，近年來東北地區制造業發展面臨困境，技術創新績效有待提高。在技術創新投入方面，東北地區研發投入強度不高，研發人員流失嚴重，政府對科技的支持力度有限，產學研合作不夠順暢。2023年，遼寧省制造業研發投入強度為2.2%，研發人員數量較上年減少5%。在產出方面，東北地區專利申請與授權數量、新產品銷售收入等指標增長緩慢。2023年，遼寧省制造業專利申請量為20萬件，新產品銷售收入為1萬億元，與東部地區相比差距較大。東北地區制造業存在產業結構不合理、企業創新動力不足、體制機制僵化等問題，制約了技術創新績效的提升。區域經濟發展水平、政策環境、產業結構和科技資源等因素對制造業技術創新績效的區域差異產生了重要影響。經濟發展水平較高的地區，通常擁有更多的資源用于技術創新，能夠吸引和留住高素質的研發人才，提供更好的創新基礎設施和服務，從而促進技術創新績效的提升。東部地區經濟發達，企業盈利能力強，有更多的資金投入到研發中，同時能夠吸引國內外優秀人才，為技術創新提供了有力的支持。政策環境對制造業技術創新績效也具有重要影響，政府通過制定和實施鼓勵技術創新的政策，如財政補貼、稅收優惠、科研項目資助等，能夠激發企業的創新積極性，提高技術創新績效。東部地區政府對制造業技術創新的支持力度大，出臺了一系列優惠政策，促進了企業的技術創新活動。產業結構也是影響制造業技術創新績效區域差異的重要因素。高技術制造業和戰略性新興產業技術含量高、創新速度快，對技術創新的要求也更高，其技術創新績效通常優于傳統制造業。東部地區高技術制造業和戰略性新興產業占比較高，產業結構優化升級較快，從而推動了技術創新績效的提升。而西部地區和東北地區傳統制造業占比較大，產業結構調整難度較大，技術創新績效相對較低?？萍假Y源的豐富程度和配置效率直接影響制造業技術創新績效。擁有豐富的科研機構、高校和科技人才資源，能夠為制造業技術創新提供強大的智力支持和技術支撐。東部地區科研機構和高校眾多，科技人才集聚，科技資源配置效率高，有利于技術創新的開展。而西部地區和東北地區科技資源相對匱乏，科技資源配置效率較低，制約了技術創新績效的提高。六、影響因素分析6.1內部因素制造業技術創新績效受到多種內部因素的綜合影響，這些因素相互作用，共同決定了企業在技術創新方面的成效。企業研發投入強度是影響技術創新績效的關鍵因素之一。研發投入為技術創新提供了物質基礎和資源保障，充足的研發資金能夠支持企業開展前沿技術研究、新產品開發和工藝改進等創新活動。如華為公司，多年來持續保持高研發投入強度，2023年研發投入達到2000億元，占營業收入的15%，這使得華為在5G通信技術、芯片研發等領域取得了眾多關鍵技術突破，專利申請數量和授權數量位居行業前列，新產品銷售收入不斷增長，技術創新績效顯著提升。研發投入強度與技術創新績效之間存在顯著的正相關關系，研發投入強度越高，企業越有可能獲得更多的創新成果，提升技術創新績效。加大研發投入強度，能夠增加企業的創新資源，提高創新能力，促進技術創新績效的提升。創新管理水平對技術創新績效也有著重要影響。有效的創新管理能