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[摘 要]将横截面数据和面板数据相结合，采用DEA-BBC模型和Malmquist指数对海洋上市公司的创新绩效进行了评价。实证结果表明，约2/3的海洋企业创新投入产生了较高的创新绩效，创新效率较低的企业主要原因是由于纯技术效率较低，说明这些企业还需加强创新管理和创新技术使用效率。面板数据分析结果显示，一半以上的海洋公司创新绩效呈递增态势，创新能力不断增强。总体来看，在国家大力发展海洋经济的宏观环境下，以创新促发展的创新策略在海洋企业开始发挥作用。
[关键词]海洋企业;创新绩效;DEA-BCC模型; Malmquist指数
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.26.056
1 引言
习近平总书记在2018年全国人大第一次会议期间提出了“海洋是高质量发展战略要地”的重要论断， 凸显了海洋对于全社会实现高质量发展的重要性。海洋经济的高质量发展离不开海洋科技领域的进步与创新。海洋企业是海洋经济的微观核心主体，海洋企业科技创新能力的水平从根本上决定了一个国家或地区海洋经济发展质量，提升海洋企业的创新绩效是各国海洋经济实现高质量发展的必由路径。
2 海洋企业创新绩效评价的样本与方法确定
2.1 样本选择与数据来源
海洋企业通常是指从事与海洋有关的各类企业，涉及海洋三次产业。由于海洋企业涉及面广，且目前没有权威的政府统计数据，各位学者在样本选择上存在较大的差异性。本文样本选取过程如下：首先收集同花顺、金融界、新浪财经等证券网“海洋板块”的上市公司;其次剔除ST、*ST等财务异常及数据缺失的公司;最后逐一查阅公司2017—2019年年报披露的“报告期内公司从事的主要业务”，若主业属于海洋产业，则确定为本文研究样本，最终获得35家样本公司。本文的专利数量数据来自佰腾网、国家知识产权局官网;其他数据直接来自巨潮资讯网、上海和深圳证券交易所、新浪财经等各大证券网站所公开披露的资料。
2.2 评价方法的选择及指标体系的确定
DEA（Date Envelopment Analysis）数据包络法是非参数前沿面的分析方法，由于不需要预先估计参数，因而在避免主观因素、简化算法等方面体现了较大的优势。该方法自1978年被提出以来，在理论研究和实际应用方面得到了迅速发展。本文采用BCC模型，该模型假设生产过程规模收益可变，考查决策单位的“规模有效”和“技术有效”情况。Malmquist 指数是基于投入产出关系，利用面板数据来计算各决策单元的全要素生产率变化（ tfpch），从而考察多期的投入與产出变量的动态生产效率。结合海洋上市公司发展现状，本文最终选取如下投入与产出指标来评价海洋企业的创新绩效。详见表1。
3 2019年海洋上市公司创新绩效DEA-BCC模型分析
本文采用基于投入导向的DEA-BCC模型，使用DEAP 2.1软件对数据进行处理，计算出2019年海洋上市公司创新绩效的综合技术效率、纯技术效率和规模效率。参考揭晓蒙本、汪永生、王文涛（2020）对效率值的分类，并结合海洋上市公司的特征，将DEA效率值分为4类，DEA效率低于0.5 表示弱创新绩效，[0.5，0.8）表示一般，[0.8，1）表示较强，等于1表示强，也即处于效率的前沿面上。35家样本的创新投入与产出效率计算结果如表2所示。
2019年共有14家上市企业综合技术效率为1，是DEA有效决策单元。效率值为1的企业达到了总量的40%，说明近一半的海洋上市公司创新管理活动相对有效，在企业创新管理的过程中能对创新资源进行优化配置，使创新投入与产出水平达到最优，处在效率的前沿面。
综合效率值低于1的企业表明投入产出效率未达到最优，其原因或是纯技术效率低值或是规模效率值低，也可能是两者共同影响的结果。创新较强的有11家，占比为31.43%，这类企业未来有望通过创新管理以及创新技术的优化升级，实现效率值的最大化;创新效率一般为8家，占比22.86%，该类企业的投入产出效率不高，在现有产出下出现投入冗余，创新资源利用率较低;另有2家的效率值在0.5以下，占比为5.71%，其主要原因为这两家的纯技术效率较低，说明这两家企业在创新资源的利用效率上与创新绩效强的企业存在较大的差距。
4 2017—2019年海洋上市公司创新绩效Malmquist指数分析
为了考察跨期海洋企业的创新绩效，本文对2017—2019年样本企业进行动态分析，采用DEAP 2.1 软件。样本公司整体效率变动指标计算结果如表3所示。
从表3能够看出，2017—2019年海洋上市公司创新方面的全要素生产效率整体呈上升态势，上涨了1.3%，这主要是由综合技术效率和技术进步两项指标同时上升所导致，两项指标分别上升0.9和0.4个百分点。进一步分解，综合技术效率的上升来源于纯技术效率与规模效率的协同作用，尽管规模效率有所下降，但是下降的幅度远低于纯技术效率的增长幅度，所以技术效率仍旧保持上升。纯技术效率均值达到1.012，远超其他效率指标，说明样本整体科技研发能力有所增强，国家海洋强国建设的一系列政策对鼓励海洋企业提升科研能力具有明显的作用。
根据2017—2019年各样本的Malmquist指数（表略），全要素生产效率指标出现上升的企业有四创电子等22家企业，占整体样本的62.86%。中船防务的全要素生产效率值为1，即2017—2019年，该公司的效率未发生变化。这说明半数以上的涉海企业在国家大力扶持宏观政策大环境下，已呈现自主创新高效发展势头。
另有12家海洋企业全要素生产效率出现下降，效率值小于1，未达到理想水平，原因如下：其一，神开股份、獐子岛、石化机械、雪人股份四家企业是由于综合技术效率未达到1。综合技术效率值表示从t期到t+1期每个观察对象相对于生产前沿的追赶程度，即企业在t期到t+1期的技术效率变动程度。通常，该指标反映了企业管理方法的优劣以及管理决策层的正确与否，上述四家企业的综合效率值小于1，说明这些企业在创新效率的管理与决策上还需进一步提升。其二，中海油服、亚星锚链等6家企业是由于这些企业的技术进步效率值小于1，技术进行指数表示企业在t期到t+1生产前沿面的移动，代表了生产技术变化的程度。在生产活动中，该指标反映了技术进步或创新的程度。上述企业该指标都小于1，说明这些企业的创新度还需进一步提高。其三，山东墨龙、中核科技两家企业在综合技术效率和技术进步效率值都小于1，表明企业在创新绩效管理和创新效率两方面存在较大的提升空间。 5 结语
本文采用了BBC模型及Malmquist指数对海洋企业的创新绩效进行了评价。根据2019年BBC模型的数据分析结果，71.43%的海洋企业具有较强或强的创新绩效，说明我国大部分的海洋企业具有较高水平的创新活动能力。创新效率较低的企业主要原因是由于纯技术效率较低，说明这些企业还需加强创新管理和创新技术使用效率。根据海洋样本公司2017—2019年Malmquist指数可以看出，62.86%的样本公司全要素生产效率值大于1，即意味着我国一半以上的海洋公司创新绩效呈递增态势，海洋企业的创新能力不断增强。这表明在国家大力发展海洋经济的宏观环境下，通过创新促进海洋高质量发展的创新策略在海洋企业等微观经济实体已经开始发挥作用。今后，海洋企业还需要在科研创新、管理创新上继续改进，避免不必要的创新资源浪费，实现海洋企业创新绩效的全力提升，为我国海洋经济高质量发展夯实微观经济基础。
参考文献：
[1]徐孟，刘大海，李先杰.中國涉海城市海洋创新能力测度与评价[J].科技和产业，2019（1）：47-54.
[2]宁凌，宋泽明.海洋科技创新、海洋全要素生产率与海洋经济发展的动态关系——基于面板向量自回归模型的实证分析[J].科技管理研究，2020（6）：164-170.
[3]彭明铭，陈东景.我国海洋经济创新发展能力省际差异研究[J].海洋开发与管理，2019（1）：83-90.
[4]徐春芬，杨丹萍.基于三阶段 DEA 模型的嘉兴海洋产业效率研究[J].宁波大学学报，2017（1）：105-109.
[5]路英娥，管红波.海洋工程装备制造业上市企业财务竞争力评价[J].海洋经济，2017（3）：20-26.
[6]揭晓蒙，汪永生，王文涛.基于三阶段DEA模型的中国涉海[J].中国海洋大学学报，2020（2）：81-90.
[7]陶永宏，宗婷婷.我国船舶与海洋工程装备制造业上市公司科技创新能力评价研究[J].江苏科技大学学报（社会科学版），2019（1）：74-80.
[基金项目]江苏高校哲学社会科学基金项目（项目编号：2019SJA1566）;江苏省社科应用研究精品工程财经发展专项课题（课题编号：20SCB-14）;连云港市社会科学基金项目（项目编号：20LKT1010）。
[作者简介]丁荣清（1976—），女，汉族，江苏连云港人，硕士研究生，讲师，研究方向：财务管理。
[关键词]海洋企业;创新绩效;DEA-BCC模型; Malmquist指数
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.26.056
1 引言
习近平总书记在2018年全国人大第一次会议期间提出了“海洋是高质量发展战略要地”的重要论断， 凸显了海洋对于全社会实现高质量发展的重要性。海洋经济的高质量发展离不开海洋科技领域的进步与创新。海洋企业是海洋经济的微观核心主体，海洋企业科技创新能力的水平从根本上决定了一个国家或地区海洋经济发展质量，提升海洋企业的创新绩效是各国海洋经济实现高质量发展的必由路径。
2 海洋企业创新绩效评价的样本与方法确定
2.1 样本选择与数据来源
海洋企业通常是指从事与海洋有关的各类企业，涉及海洋三次产业。由于海洋企业涉及面广，且目前没有权威的政府统计数据，各位学者在样本选择上存在较大的差异性。本文样本选取过程如下：首先收集同花顺、金融界、新浪财经等证券网“海洋板块”的上市公司;其次剔除ST、*ST等财务异常及数据缺失的公司;最后逐一查阅公司2017—2019年年报披露的“报告期内公司从事的主要业务”，若主业属于海洋产业，则确定为本文研究样本，最终获得35家样本公司。本文的专利数量数据来自佰腾网、国家知识产权局官网;其他数据直接来自巨潮资讯网、上海和深圳证券交易所、新浪财经等各大证券网站所公开披露的资料。
2.2 评价方法的选择及指标体系的确定
DEA（Date Envelopment Analysis）数据包络法是非参数前沿面的分析方法，由于不需要预先估计参数，因而在避免主观因素、简化算法等方面体现了较大的优势。该方法自1978年被提出以来，在理论研究和实际应用方面得到了迅速发展。本文采用BCC模型，该模型假设生产过程规模收益可变，考查决策单位的“规模有效”和“技术有效”情况。Malmquist 指数是基于投入产出关系，利用面板数据来计算各决策单元的全要素生产率变化（ tfpch），从而考察多期的投入與产出变量的动态生产效率。结合海洋上市公司发展现状，本文最终选取如下投入与产出指标来评价海洋企业的创新绩效。详见表1。
3 2019年海洋上市公司创新绩效DEA-BCC模型分析
本文采用基于投入导向的DEA-BCC模型，使用DEAP 2.1软件对数据进行处理，计算出2019年海洋上市公司创新绩效的综合技术效率、纯技术效率和规模效率。参考揭晓蒙本、汪永生、王文涛（2020）对效率值的分类，并结合海洋上市公司的特征，将DEA效率值分为4类，DEA效率低于0.5 表示弱创新绩效，[0.5，0.8）表示一般，[0.8，1）表示较强，等于1表示强，也即处于效率的前沿面上。35家样本的创新投入与产出效率计算结果如表2所示。
2019年共有14家上市企业综合技术效率为1，是DEA有效决策单元。效率值为1的企业达到了总量的40%，说明近一半的海洋上市公司创新管理活动相对有效，在企业创新管理的过程中能对创新资源进行优化配置，使创新投入与产出水平达到最优，处在效率的前沿面。
综合效率值低于1的企业表明投入产出效率未达到最优，其原因或是纯技术效率低值或是规模效率值低，也可能是两者共同影响的结果。创新较强的有11家，占比为31.43%，这类企业未来有望通过创新管理以及创新技术的优化升级，实现效率值的最大化;创新效率一般为8家，占比22.86%，该类企业的投入产出效率不高，在现有产出下出现投入冗余，创新资源利用率较低;另有2家的效率值在0.5以下，占比为5.71%，其主要原因为这两家的纯技术效率较低，说明这两家企业在创新资源的利用效率上与创新绩效强的企业存在较大的差距。
4 2017—2019年海洋上市公司创新绩效Malmquist指数分析
为了考察跨期海洋企业的创新绩效，本文对2017—2019年样本企业进行动态分析，采用DEAP 2.1 软件。样本公司整体效率变动指标计算结果如表3所示。
从表3能够看出，2017—2019年海洋上市公司创新方面的全要素生产效率整体呈上升态势，上涨了1.3%，这主要是由综合技术效率和技术进步两项指标同时上升所导致，两项指标分别上升0.9和0.4个百分点。进一步分解，综合技术效率的上升来源于纯技术效率与规模效率的协同作用，尽管规模效率有所下降，但是下降的幅度远低于纯技术效率的增长幅度，所以技术效率仍旧保持上升。纯技术效率均值达到1.012，远超其他效率指标，说明样本整体科技研发能力有所增强，国家海洋强国建设的一系列政策对鼓励海洋企业提升科研能力具有明显的作用。
根据2017—2019年各样本的Malmquist指数（表略），全要素生产效率指标出现上升的企业有四创电子等22家企业，占整体样本的62.86%。中船防务的全要素生产效率值为1，即2017—2019年，该公司的效率未发生变化。这说明半数以上的涉海企业在国家大力扶持宏观政策大环境下，已呈现自主创新高效发展势头。
另有12家海洋企业全要素生产效率出现下降，效率值小于1，未达到理想水平，原因如下：其一，神开股份、獐子岛、石化机械、雪人股份四家企业是由于综合技术效率未达到1。综合技术效率值表示从t期到t+1期每个观察对象相对于生产前沿的追赶程度，即企业在t期到t+1期的技术效率变动程度。通常，该指标反映了企业管理方法的优劣以及管理决策层的正确与否，上述四家企业的综合效率值小于1，说明这些企业在创新效率的管理与决策上还需进一步提升。其二，中海油服、亚星锚链等6家企业是由于这些企业的技术进步效率值小于1，技术进行指数表示企业在t期到t+1生产前沿面的移动，代表了生产技术变化的程度。在生产活动中，该指标反映了技术进步或创新的程度。上述企业该指标都小于1，说明这些企业的创新度还需进一步提高。其三，山东墨龙、中核科技两家企业在综合技术效率和技术进步效率值都小于1，表明企业在创新绩效管理和创新效率两方面存在较大的提升空间。 5 结语
本文采用了BBC模型及Malmquist指数对海洋企业的创新绩效进行了评价。根据2019年BBC模型的数据分析结果，71.43%的海洋企业具有较强或强的创新绩效，说明我国大部分的海洋企业具有较高水平的创新活动能力。创新效率较低的企业主要原因是由于纯技术效率较低，说明这些企业还需加强创新管理和创新技术使用效率。根据海洋样本公司2017—2019年Malmquist指数可以看出，62.86%的样本公司全要素生产效率值大于1，即意味着我国一半以上的海洋公司创新绩效呈递增态势，海洋企业的创新能力不断增强。这表明在国家大力发展海洋经济的宏观环境下，通过创新促进海洋高质量发展的创新策略在海洋企业等微观经济实体已经开始发挥作用。今后，海洋企业还需要在科研创新、管理创新上继续改进，避免不必要的创新资源浪费，实现海洋企业创新绩效的全力提升，为我国海洋经济高质量发展夯实微观经济基础。
参考文献：
[1]徐孟，刘大海，李先杰.中國涉海城市海洋创新能力测度与评价[J].科技和产业，2019（1）：47-54.
[2]宁凌，宋泽明.海洋科技创新、海洋全要素生产率与海洋经济发展的动态关系——基于面板向量自回归模型的实证分析[J].科技管理研究，2020（6）：164-170.
[3]彭明铭，陈东景.我国海洋经济创新发展能力省际差异研究[J].海洋开发与管理，2019（1）：83-90.
[4]徐春芬，杨丹萍.基于三阶段 DEA 模型的嘉兴海洋产业效率研究[J].宁波大学学报，2017（1）：105-109.
[5]路英娥，管红波.海洋工程装备制造业上市企业财务竞争力评价[J].海洋经济，2017（3）：20-26.
[6]揭晓蒙，汪永生，王文涛.基于三阶段DEA模型的中国涉海[J].中国海洋大学学报，2020（2）：81-90.
[7]陶永宏，宗婷婷.我国船舶与海洋工程装备制造业上市公司科技创新能力评价研究[J].江苏科技大学学报（社会科学版），2019（1）：74-80.
[基金项目]江苏高校哲学社会科学基金项目（项目编号：2019SJA1566）;江苏省社科应用研究精品工程财经发展专项课题（课题编号：20SCB-14）;连云港市社会科学基金项目（项目编号：20LKT1010）。
[作者简介]丁荣清（1976—），女，汉族，江苏连云港人，硕士研究生，讲师，研究方向：财务管理。