DEA模型评估：中国煤炭企业技术创新效率分析

"这篇论文基于DEA模型对中国大中型煤炭企业2007年至2019年的技术创新效率进行了评估。DEA模型是一种数据包络分析方法，用于衡量多输入多输出系统的效率。研究发现，尽管煤炭企业在该期间的技术创新效率总体较高，但在2014至2017年间存在投入过剩和产出不足的情况，表明优化资源配置对于提升技术创新效率至关重要。建议煤炭企业通过加速技术进步和提升科研人员创新能力来改善这一状况。" 在这篇论文中，作者探讨了技术创新对于煤炭企业乃至整个煤炭行业的重要性，特别是在推动高质量发展中起到的关键作用。他们采用了DEA（Data Envelopment Analysis）模型作为主要研究工具，这是一种非参数的效率评估方法，特别适用于评价那些有多个输入和输出的复杂系统，如企业技术创新过程。 DEA模型在分析中发现，中国的大型煤炭企业在研究期间的大部分时间里技术创新效率较高，尤其在2007年、2011年、2013年、2018年和2019年，这些年份的企业技术创新达到了DEA有效状态，意味着在当时的资源配置下，企业的技术创新效率达到了最优。然而，2014年至2017年期间，煤炭企业出现了投入冗余和产出缺口，这揭示了资源未被充分利用和技术创新效果不理想的问题。 为了提高技术创新效率，论文提出两个策略：一是加快技术进步的速度，这可能包括引入更先进的设备、技术和管理方法，以及加强技术研发力度；二是提升行业科研人员的创新能力，这可能涉及培训、激励机制的改进，以激发科研人员的创新潜力和动力。这两个策略旨在优化资源配置，提高技术创新效率，从而推动煤炭企业的持续发展。 此外，文章还回顾了以往关于技术创新效率的研究，这些研究涵盖了宏观、中观和微观层面，涉及不同产业，并使用了多种方法，如DEA模型、SFA模型、Malmquist指数和Tobit计量模型等。尽管已有研究关注了煤炭企业的技术创新，但对技术创新效率的专门研究相对较少，这也突显了本论文研究的重要性。 这篇论文通过DEA模型的实证分析，为中国煤炭企业的技术创新效率提供了深入洞察，为政策制定者和企业管理者提供了改进技术创新效率的策略建议。