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摘要：近年来，陕西省大力扶持高新技术产业，培育发展科技小巨人企业，努力发展硬科技，西安市科技小巨人企业发展初具规模。文章使用数据包络分析法（DEA）对西安市科技小巨人企业发展效率进行评价研究，选取了投入与产出两个维度共计9个指标，通过数据包络分析方法对西安市32家已上市科技小巨人企业的发展现状及效率进行了评价研究，结果表明西安市科技小巨人企业整体发展水平待提高，发展不均衡，存在明显差距;科技小巨人企业投入与产出非DEA有效现象普遍，亟需调整改善。
关键词：科技小巨人;发展现状;因子分析
西安市近年来大力扶持科技小巨人企业发展，科技小巨人企业呈现良好发展态势。科技小巨人企业大都是在人工智能、航空航天、生物技术、光电芯片、信息技术、新材料、新能源、智能制造等硬科技产业领域发展较快，较强创新能力、高成长、具有良好发展潜力、具有良好市场前景，在当地行业内有代表性和领头示范作用的科技型中小企业。科技小巨人企业在发展较为成熟之后，将会向具有较高国际影响力的“独角兽”企业转型升级。
“科技小巨人企业”起源于“科技型中小企业”，对于科技型中小企业的许多研究成果对科技小巨人企业研究都可适用和借鉴。王宇熹等（2009）从定量与定性两方面选择了获利能力、偿债能力、员工素质、研发能力、成长能力、经营能力和政府支持力度等评价指标，以上海松江区为例对科技小巨人企业进行了综合评价分析。孟祥芳等（2015）则立足财务维度、客户、市场维度、内部组织管理维度、可持续发展维度等三个维度，构建科技小巨人企业评价指标体系，并进行相关实证研究。沈红丽（2015）建立了涉及经济和市场环境、战略管理、企业家才能、技术创新、技术环境、融资环境等主要影响因素的指标体系，以天津市科技小巨人企业的发展为例，对小巨人企业发展的影响因素分析，并提出相应的对策。任晓敏、陈岱云（2015）认为当前我国技术创新服务有效支持力度不足，存在忽视服务质量与服务覆盖面、政府引导普遍演化为政府干预、人才资源和经济资源结构不合理等问题，提出应提高科技服务专业化程度、加强孵化器等平台的自身建设。孙春兰（2013）认为，提高创新能力是科技型中小企业安身立命之本、生存发展之道。要加强产学研用结合、大中小企业合作，推动企业、科研院所、高等院校的协同创新。赵绘存7（2016）认为，科技小巨人企业的成长升级需要政府加强培育，强化“外脑”支持，积极发展多层次资本市场，积极推进“两化”融合。
综上所述，科技小巨人企业成长发展需要提供全方位的扶持和良好成长环境。本研究使用数据包络分析法（DEA）对西安市科技小巨人企业发展进行的评价，以期为西安市科技小巨人企业更好更快发展提供一定的参考。
一、模型构建、指标选取及样本来源
（一）模型构建
1. 数据包络分析
数据包络分析（Data Envelopment Analysis）简称 DEA，是一种线性规划模型，用来衡量投入产出比。需要比较相似单位之间的效率时，可使用此方法根据多项投入产出指标，对需要比较的单位进行有效性评价。
2. 曼奎斯特指数
针对DEA方法只能进行静态评价的不足，本文引入曼奎斯特指数，它不仅可以用于进行多个决策单元在不同时期的效率评价;还可以分解成多个效率指数便于从多角度探究引起效率值变化的原因。
（二）评价指标选取
根据DEA模型在技术经济领域中投入和产出指标的确定性，并借鉴王宇熹、陈心德、孟祥芳、邱维臣、郑烨等学者对科技型企业发展指标的选取依据，以资本要素和劳动要素作为选取依据，将资产总额、研发费用、营业成本、应付职工薪酬、资产负债率五个指标作为投入指标;借鉴目前主流的产出指标判断依据，选择净利润、净资产收益率、营业收入增长率、总资产报酬率四个指标作为产出指标。
（三）样本来源
本文主要研究已上市的科技小巨人企业，数据来自于上市公司财务报表，统计截至2019年9月30日，西安市上市的科技小巨人企业一共是 45家，剔除13家数据无效的企业，最终选取32家小巨人企业的数据来进行发展现状与效率分析。数据来源主要借助西安市科技局官网、西安市科学技术局年度报告、国泰安数据库。
二、评价结果分析
将西安市32家科技小巨人企业的综合效率、纯技术效率、规模效率使用 DEAP2.1软件来进行计算，对综合效率、纯技术效率与规模效率进行整理与分析。
（一）综合效率分析
经过 DEA 模型计算后，计算结果中综合技术效率等于纯技术效率乘规模效率，综合技术效率用来评价及衡量决策单元在资源使用效率和资源配置等方面的能力。
由图1可知，32家科技小巨人企业平均值最高的是：6西安达刚控股集团股份有限公司、10陕西诺维北斗信息科技股份有限公司、11西安恒谦教育科技股份有限公司、14西安远古信息科技股份有限公司、20西部电缆股份有限公司、24陕西运维电力股份有限公司，6家公司在2017～2019年三年的综合效率均为1，说明规模和技术有效，其投入和产出综合有效。
效率平均值在0.9～1之间有9、25、28、32四家企业，效率平均值分别为0.972、0.985、0.953、0.906，综合效率相对较好，特别是25在四个里面最高，在2017、2018年效率值为1，2019年效率值达到0.956，接近1，综合效率较好。效率平均值在0.8～0.9之间的有2、15、30，效率平均值分别为0.826、0.881、0.866，2三年的綜合效率先下降后上升，在2019年扩大研发成本与营业成本投入，综合效率提升至0.998，接近于1的水平，15在2017年综合效率为0.643，但其余两年综合效率均为1，综合效率提升大，30在2017～2018年综合效率为1，2019年综合效率下降至0.599，研发费用由2017年的172.9万增加至466.7万，科研投入增加，使得成本上升，综合效率下降。效率平均值在0.4以下的有4家，分别是22平均效率值0.337;26平均效率值0.348;29平均效率值0.366;31平均效率值最低为0.301，主要是2017～2019年研发投入与人工成本的增加，研发投入由2017年2861.6万元增至2019年的3579万元，应付职工薪酬由2017年的932.9万元增至2019年的1764万元，导致经营成本上升，综合效率较低，这也从侧面反映出公司对科研创新这一部分的重视。其他21家小巨人企业综合效率平均值在0.4～0.8之间，其中4、7、17企业均在2019年综合效率达到1，其他企业的综合效率发展基本都呈现上升趋势，综合效率发展空间较大。 （二）纯技术效率分析
纯技术效率指的是决策单元在投入要素确定的情况下，综合衡量技术和管理等因素的生产效率。
由图2可知：11家小巨人企业纯技术效率在2017～2019三年期间均为1，分别是3、6、9、10、11、14、20、24、25、30、32，说明这11家小巨人企业的投入与产出组合达到最优，4、5、7、12、15、17、18、23、27、29、31这11家企业的效率波动值较大，有进一步提升的空间。2、8、13、28效率值较为稳定，平均值均在0.8以上，特别是28效率平均值达0.983，接近于1，处于较高水平，1、16、19、21、22、26六家企业效率值也较为稳定，但效率平均值较低。其中22效率平均值达0.368，26效率平均值达0.362，31效率平均值为0.444，这与综合效率也有很大关系，低于1皆说明产出与投入非DEA有效组合。
（三）规模效率分析
规模效率是度量最优生产规模和实际规模之间的差距的指标，可以通过分析决策单元所处的规模收益不变、规模收益递增以及规模收益递减三种状态，来确定影响决策单元的投入规模因素是否合适。
由图3可知：6、10、11、14、20、24规模效率达到最优水平，三年效率值均为1，这六家企业对应的综合效率值、纯技术效率也是最优，说明现有的投资规模是最合适的。3、27、29规模效率较低，其中29规模效率最低0.516，说明其投资规模待进一步实现优化。1、2、8、9、15、17、18、19、21、22、25、26、28、32共14家企业规模效率值在0.9以上，说明其投资规模相对较佳，最高值为17达到0.996，接近于1最优值。剩余9家企业效率平均值较为平稳，投资规模相对可以。
通过对以上32家小巨人企业综合效率和分解效率年际间变化的分析，可以得出在多数情况下，综合效率不高是基本上由于纯技术效率的原因造成的，因此应该增加技术投入，扩大研发费用与科研人员的投入，以提高纯技术效率。
从整体上看，32家科技小巨人企业中，1、3、5、8、13、27、29共7家企业在2017～2019三年中出现持续性规模递减的情况，这说明7家小巨人企业投入出 现冗余，应考虑适当减少规模，以匹配投入占比从而获得最优效率;26是三年持续规模递增，说明该企业有些投入要素并未得到全部利用，可以通过扩产业规模，来实现效率最优化;7、9、32三家企业在最初的规模递减状态下，做出相应调整，在2019年的规模报酬分析中达到产出与投入实现最优;2、15、17、28四家企业由最初的规模效率递增，也探索出适合自己的最优投入与产出，2019年实现规模报酬不变;6、10、11、14、20、24六家企业在三年期间均保持规模报酬不变，实现了数据最优，可以是其他科技小巨人投入、产出比重参考与借鉴的依据。剩余11家小巨人企业，2017～2019年间规模报酬处于不稳定状态，呈现波动性，产出与投入到目前为止尚未达到最优平衡点，仍需继续调整以达到最优。
（四）投入、产出不足分析
使用 DEAP2.1 软件 BCC 模型计算32家科技小巨人企业投入与产出的投影值。若原始值的数值与目标值的数值一样，就说明 DEA 有效，发展效率最佳;若原始值大于目标值，那就表示了决策单元非 DEA 有效，投入出现冗余;若原始值低于目标值，那就表示了决策单元非 DEA 有效，产出不足。通过 DEAP2.1 软件的测算，将DEA 没有达到有效的小巨人企业以年度进行分析。由计算可知，存在投入冗余与产出不足的企业：2017年16家、2018年19家、2019年13家，表中所有企业投入指标均出现过分冗余、产出指标相对不足现象。特别是1、2、8、16、19、21、22、26、31连续三年出现投入冗余与产出不足。
这些小巨人企业的发展状态看似有很大问题，但考虑到高科技产业特色，投入到产出是一个漫长的过程，即当年投入可能第二年、第三年才会有相应产出，此处看过多的投入也并不一定不合理，毕竟科技研发与成果转化都需要一定的时间。目前应该进一步提高各科技小巨人企业在投入上的利用率来达到发展效率最优。
三、结语
本文通过对西安市32家科技小巨人企业的综合效率、纯技术效率与规模效率进行整理与分析，最后得出如下结论。
（一）西安市科技小巨人企业整体发展水平待提高，发展不均衡，存在明显差距
西安市科技小巨人企业综合效率分析中，有六家小巨人企业三年综合效率连续为1，而其余26家综合效率尚有发展空间，特别是22、26、29、31四家小巨人企业综合效率发展空间较大;在纯技术效率分析中，仅有11家科技小巨人企业连续三年效率值为1，投入产出达到最优组合;规模效率分析中，六家科技小巨人企业三年效率值为1，剩余其他企业26家企业现有的投资规模欠佳。从整体上看，西安科技小巨人企业发展水平待提高。从区域上看，32家科技小巨人企业在高新区分布最多，高达18家;雁塔区、高陵区各有2家，碑林区与阎良区各有1家，西安市各个区科技小巨人企业发展不均衡，存在明显差距。
（二）科技小巨人企业投入与产出非DEA有效现象普遍，亟需调整改善
现有的32家（已上市）科技小巨人企业多数存在投入冗余与产出不足现象。由于考虑到高科技产业特色，投入到产出是一个漫长的过程，即当年投入可能第二年、第三年才会有相应产出，此处看似过多的投入也并不一定不合理，毕竟科技研發与成果转化都需要一定的时间。但是企业不能盲目投资以追求产出最大化，过多的投资必然会导致企业资源利用率下降，要消除科技小巨人企业唯指标发展导向现象，当前各个科技小巨人企业应着眼于提高技术利用率以达到发展效率最优。
综上所述，西安市科技小巨人企业整体发展水平尚待提高，区域发展不均衡，有发展相对较好的区域，也有发展水平待提高的区域。提高西安市科技小巨人企业的发展水平，就要提高企业技术利用率，使投入与产出组合达到最优。同时也要加强区域间小巨人企业的沟通与交流，借鉴DEA有效的科技小巨人企业培育与发展经验，借助当前科技创新发展趋势，实现以科技带动经济的不断转型升级，进而推进西安市科技小巨人企业各产业领域优化发展。
参考文献：
[1]刘卓群.我国互联网金融类独角兽企业风险管理研究[D].杭州：杭州电子科技大学，2018.
[2]王宇熹，汪泓，陈心德.科技型中小企业筛选评价指标设计研究[J].科技进步与对策，2009（26）：142-147.
[3]孟祥芳，夏来保.天津科技小巨人评价指标体系研究[J].科技管理，2015（36）：258-264.
[4]沈红丽.天津科技小巨人企业发展影响因素及对策研究[J].科技管理研究，2015（07）：67-72.
[5]任晓敏，陈岱云.我国孵化器支持中小企业技术创新的服务模式研究[J].科学管理研究，2015（33）：18-21.
[6]孙春兰.培育更多科技“小巨人”企业[J].西部大开发，2012（12）：6-7.
[7]赵绘存.关于天津市科技小巨人企业升级路径的对策建议[J].天津经济，2016（05）：70-73.
[8]阎友兵，陈一铭.高铁对沿线区域旅游效率影响的实证分析[J].湖南社会科学，2020（03）：122-129.
[9]陈心德，王宇熹，吴忠，邱灿丽.科技“小巨人”企业综合评价体系的构建和实施[J].上海企业，2007（03）：44-47.
[10]邱维臣.天津科技小巨人企业科技状况主题分析[J].天津科技，2015（42）：46-48.
[11]郑烨，杨若愚，姬晴晴.企业创新绩效国内外研究文献的十五年评述与展望，2017（03）：73-80.
[12]任丹丹.基于DEA模型的旅游产业效率研究[J].产业观察，2018（05）：179-182.
*基金项目：西安市未央区科技计划项目（项目编号：201948）。
（作者单位：陕西科技大学经济与管理学院。常阿香为通讯作者）
关键词：科技小巨人;发展现状;因子分析
西安市近年来大力扶持科技小巨人企业发展，科技小巨人企业呈现良好发展态势。科技小巨人企业大都是在人工智能、航空航天、生物技术、光电芯片、信息技术、新材料、新能源、智能制造等硬科技产业领域发展较快，较强创新能力、高成长、具有良好发展潜力、具有良好市场前景，在当地行业内有代表性和领头示范作用的科技型中小企业。科技小巨人企业在发展较为成熟之后，将会向具有较高国际影响力的“独角兽”企业转型升级。
“科技小巨人企业”起源于“科技型中小企业”，对于科技型中小企业的许多研究成果对科技小巨人企业研究都可适用和借鉴。王宇熹等（2009）从定量与定性两方面选择了获利能力、偿债能力、员工素质、研发能力、成长能力、经营能力和政府支持力度等评价指标，以上海松江区为例对科技小巨人企业进行了综合评价分析。孟祥芳等（2015）则立足财务维度、客户、市场维度、内部组织管理维度、可持续发展维度等三个维度，构建科技小巨人企业评价指标体系，并进行相关实证研究。沈红丽（2015）建立了涉及经济和市场环境、战略管理、企业家才能、技术创新、技术环境、融资环境等主要影响因素的指标体系，以天津市科技小巨人企业的发展为例，对小巨人企业发展的影响因素分析，并提出相应的对策。任晓敏、陈岱云（2015）认为当前我国技术创新服务有效支持力度不足，存在忽视服务质量与服务覆盖面、政府引导普遍演化为政府干预、人才资源和经济资源结构不合理等问题，提出应提高科技服务专业化程度、加强孵化器等平台的自身建设。孙春兰（2013）认为，提高创新能力是科技型中小企业安身立命之本、生存发展之道。要加强产学研用结合、大中小企业合作，推动企业、科研院所、高等院校的协同创新。赵绘存7（2016）认为，科技小巨人企业的成长升级需要政府加强培育，强化“外脑”支持，积极发展多层次资本市场，积极推进“两化”融合。
综上所述，科技小巨人企业成长发展需要提供全方位的扶持和良好成长环境。本研究使用数据包络分析法（DEA）对西安市科技小巨人企业发展进行的评价，以期为西安市科技小巨人企业更好更快发展提供一定的参考。
一、模型构建、指标选取及样本来源
（一）模型构建
1. 数据包络分析
数据包络分析（Data Envelopment Analysis）简称 DEA，是一种线性规划模型，用来衡量投入产出比。需要比较相似单位之间的效率时，可使用此方法根据多项投入产出指标，对需要比较的单位进行有效性评价。
2. 曼奎斯特指数
针对DEA方法只能进行静态评价的不足，本文引入曼奎斯特指数，它不仅可以用于进行多个决策单元在不同时期的效率评价;还可以分解成多个效率指数便于从多角度探究引起效率值变化的原因。
（二）评价指标选取
根据DEA模型在技术经济领域中投入和产出指标的确定性，并借鉴王宇熹、陈心德、孟祥芳、邱维臣、郑烨等学者对科技型企业发展指标的选取依据，以资本要素和劳动要素作为选取依据，将资产总额、研发费用、营业成本、应付职工薪酬、资产负债率五个指标作为投入指标;借鉴目前主流的产出指标判断依据，选择净利润、净资产收益率、营业收入增长率、总资产报酬率四个指标作为产出指标。
（三）样本来源
本文主要研究已上市的科技小巨人企业，数据来自于上市公司财务报表，统计截至2019年9月30日，西安市上市的科技小巨人企业一共是 45家，剔除13家数据无效的企业，最终选取32家小巨人企业的数据来进行发展现状与效率分析。数据来源主要借助西安市科技局官网、西安市科学技术局年度报告、国泰安数据库。
二、评价结果分析
将西安市32家科技小巨人企业的综合效率、纯技术效率、规模效率使用 DEAP2.1软件来进行计算，对综合效率、纯技术效率与规模效率进行整理与分析。
（一）综合效率分析
经过 DEA 模型计算后，计算结果中综合技术效率等于纯技术效率乘规模效率，综合技术效率用来评价及衡量决策单元在资源使用效率和资源配置等方面的能力。
由图1可知，32家科技小巨人企业平均值最高的是：6西安达刚控股集团股份有限公司、10陕西诺维北斗信息科技股份有限公司、11西安恒谦教育科技股份有限公司、14西安远古信息科技股份有限公司、20西部电缆股份有限公司、24陕西运维电力股份有限公司，6家公司在2017～2019年三年的综合效率均为1，说明规模和技术有效，其投入和产出综合有效。
效率平均值在0.9～1之间有9、25、28、32四家企业，效率平均值分别为0.972、0.985、0.953、0.906，综合效率相对较好，特别是25在四个里面最高，在2017、2018年效率值为1，2019年效率值达到0.956，接近1，综合效率较好。效率平均值在0.8～0.9之间的有2、15、30，效率平均值分别为0.826、0.881、0.866，2三年的綜合效率先下降后上升，在2019年扩大研发成本与营业成本投入，综合效率提升至0.998，接近于1的水平，15在2017年综合效率为0.643，但其余两年综合效率均为1，综合效率提升大，30在2017～2018年综合效率为1，2019年综合效率下降至0.599，研发费用由2017年的172.9万增加至466.7万，科研投入增加，使得成本上升，综合效率下降。效率平均值在0.4以下的有4家，分别是22平均效率值0.337;26平均效率值0.348;29平均效率值0.366;31平均效率值最低为0.301，主要是2017～2019年研发投入与人工成本的增加，研发投入由2017年2861.6万元增至2019年的3579万元，应付职工薪酬由2017年的932.9万元增至2019年的1764万元，导致经营成本上升，综合效率较低，这也从侧面反映出公司对科研创新这一部分的重视。其他21家小巨人企业综合效率平均值在0.4～0.8之间，其中4、7、17企业均在2019年综合效率达到1，其他企业的综合效率发展基本都呈现上升趋势，综合效率发展空间较大。 （二）纯技术效率分析
纯技术效率指的是决策单元在投入要素确定的情况下，综合衡量技术和管理等因素的生产效率。
由图2可知：11家小巨人企业纯技术效率在2017～2019三年期间均为1，分别是3、6、9、10、11、14、20、24、25、30、32，说明这11家小巨人企业的投入与产出组合达到最优，4、5、7、12、15、17、18、23、27、29、31这11家企业的效率波动值较大，有进一步提升的空间。2、8、13、28效率值较为稳定，平均值均在0.8以上，特别是28效率平均值达0.983，接近于1，处于较高水平，1、16、19、21、22、26六家企业效率值也较为稳定，但效率平均值较低。其中22效率平均值达0.368，26效率平均值达0.362，31效率平均值为0.444，这与综合效率也有很大关系，低于1皆说明产出与投入非DEA有效组合。
（三）规模效率分析
规模效率是度量最优生产规模和实际规模之间的差距的指标，可以通过分析决策单元所处的规模收益不变、规模收益递增以及规模收益递减三种状态，来确定影响决策单元的投入规模因素是否合适。
由图3可知：6、10、11、14、20、24规模效率达到最优水平，三年效率值均为1，这六家企业对应的综合效率值、纯技术效率也是最优，说明现有的投资规模是最合适的。3、27、29规模效率较低，其中29规模效率最低0.516，说明其投资规模待进一步实现优化。1、2、8、9、15、17、18、19、21、22、25、26、28、32共14家企业规模效率值在0.9以上，说明其投资规模相对较佳，最高值为17达到0.996，接近于1最优值。剩余9家企业效率平均值较为平稳，投资规模相对可以。
通过对以上32家小巨人企业综合效率和分解效率年际间变化的分析，可以得出在多数情况下，综合效率不高是基本上由于纯技术效率的原因造成的，因此应该增加技术投入，扩大研发费用与科研人员的投入，以提高纯技术效率。
从整体上看，32家科技小巨人企业中，1、3、5、8、13、27、29共7家企业在2017～2019三年中出现持续性规模递减的情况，这说明7家小巨人企业投入出 现冗余，应考虑适当减少规模，以匹配投入占比从而获得最优效率;26是三年持续规模递增，说明该企业有些投入要素并未得到全部利用，可以通过扩产业规模，来实现效率最优化;7、9、32三家企业在最初的规模递减状态下，做出相应调整，在2019年的规模报酬分析中达到产出与投入实现最优;2、15、17、28四家企业由最初的规模效率递增，也探索出适合自己的最优投入与产出，2019年实现规模报酬不变;6、10、11、14、20、24六家企业在三年期间均保持规模报酬不变，实现了数据最优，可以是其他科技小巨人投入、产出比重参考与借鉴的依据。剩余11家小巨人企业，2017～2019年间规模报酬处于不稳定状态，呈现波动性，产出与投入到目前为止尚未达到最优平衡点，仍需继续调整以达到最优。
（四）投入、产出不足分析
使用 DEAP2.1 软件 BCC 模型计算32家科技小巨人企业投入与产出的投影值。若原始值的数值与目标值的数值一样，就说明 DEA 有效，发展效率最佳;若原始值大于目标值，那就表示了决策单元非 DEA 有效，投入出现冗余;若原始值低于目标值，那就表示了决策单元非 DEA 有效，产出不足。通过 DEAP2.1 软件的测算，将DEA 没有达到有效的小巨人企业以年度进行分析。由计算可知，存在投入冗余与产出不足的企业：2017年16家、2018年19家、2019年13家，表中所有企业投入指标均出现过分冗余、产出指标相对不足现象。特别是1、2、8、16、19、21、22、26、31连续三年出现投入冗余与产出不足。
这些小巨人企业的发展状态看似有很大问题，但考虑到高科技产业特色，投入到产出是一个漫长的过程，即当年投入可能第二年、第三年才会有相应产出，此处看过多的投入也并不一定不合理，毕竟科技研发与成果转化都需要一定的时间。目前应该进一步提高各科技小巨人企业在投入上的利用率来达到发展效率最优。
三、结语
本文通过对西安市32家科技小巨人企业的综合效率、纯技术效率与规模效率进行整理与分析，最后得出如下结论。
（一）西安市科技小巨人企业整体发展水平待提高，发展不均衡，存在明显差距
西安市科技小巨人企业综合效率分析中，有六家小巨人企业三年综合效率连续为1，而其余26家综合效率尚有发展空间，特别是22、26、29、31四家小巨人企业综合效率发展空间较大;在纯技术效率分析中，仅有11家科技小巨人企业连续三年效率值为1，投入产出达到最优组合;规模效率分析中，六家科技小巨人企业三年效率值为1，剩余其他企业26家企业现有的投资规模欠佳。从整体上看，西安科技小巨人企业发展水平待提高。从区域上看，32家科技小巨人企业在高新区分布最多，高达18家;雁塔区、高陵区各有2家，碑林区与阎良区各有1家，西安市各个区科技小巨人企业发展不均衡，存在明显差距。
（二）科技小巨人企业投入与产出非DEA有效现象普遍，亟需调整改善
现有的32家（已上市）科技小巨人企业多数存在投入冗余与产出不足现象。由于考虑到高科技产业特色，投入到产出是一个漫长的过程，即当年投入可能第二年、第三年才会有相应产出，此处看似过多的投入也并不一定不合理，毕竟科技研發与成果转化都需要一定的时间。但是企业不能盲目投资以追求产出最大化，过多的投资必然会导致企业资源利用率下降，要消除科技小巨人企业唯指标发展导向现象，当前各个科技小巨人企业应着眼于提高技术利用率以达到发展效率最优。
综上所述，西安市科技小巨人企业整体发展水平尚待提高，区域发展不均衡，有发展相对较好的区域，也有发展水平待提高的区域。提高西安市科技小巨人企业的发展水平，就要提高企业技术利用率，使投入与产出组合达到最优。同时也要加强区域间小巨人企业的沟通与交流，借鉴DEA有效的科技小巨人企业培育与发展经验，借助当前科技创新发展趋势，实现以科技带动经济的不断转型升级，进而推进西安市科技小巨人企业各产业领域优化发展。
参考文献：
[1]刘卓群.我国互联网金融类独角兽企业风险管理研究[D].杭州：杭州电子科技大学，2018.
[2]王宇熹，汪泓，陈心德.科技型中小企业筛选评价指标设计研究[J].科技进步与对策，2009（26）：142-147.
[3]孟祥芳，夏来保.天津科技小巨人评价指标体系研究[J].科技管理，2015（36）：258-264.
[4]沈红丽.天津科技小巨人企业发展影响因素及对策研究[J].科技管理研究，2015（07）：67-72.
[5]任晓敏，陈岱云.我国孵化器支持中小企业技术创新的服务模式研究[J].科学管理研究，2015（33）：18-21.
[6]孙春兰.培育更多科技“小巨人”企业[J].西部大开发，2012（12）：6-7.
[7]赵绘存.关于天津市科技小巨人企业升级路径的对策建议[J].天津经济，2016（05）：70-73.
[8]阎友兵，陈一铭.高铁对沿线区域旅游效率影响的实证分析[J].湖南社会科学，2020（03）：122-129.
[9]陈心德，王宇熹，吴忠，邱灿丽.科技“小巨人”企业综合评价体系的构建和实施[J].上海企业，2007（03）：44-47.
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*基金项目：西安市未央区科技计划项目（项目编号：201948）。
（作者单位：陕西科技大学经济与管理学院。常阿香为通讯作者）