基于DEA模型的中国石油企业科技效率研究_范秋芳
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DOI：10.13537/j.issn.1004-3918.2014.01.027 网络出版时间：2014-02-27 14:49 网络出版地址：/kcms/doi/10.13537/j.issn.1004-3918.2014.01.027.html 河 南 科 学 第 32 卷 第 1 期
Ｔｈｅ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＥＡ Ｍｏｄｅｌ
Ｆａｎ Ｑｉｕｆａｎｇ１， Ｙｕａｎ Ｚｈａｏｊｉｅ１， Ｌｉｕ Ｈａｏmｉｎ２
（ 1. Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ， Ｑｉｎｇｄａｏ ２６６５８０， Shangdong Ｃｈｉｎａ； 2. Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ， Ｂｅｉjｉｎｇ １０２段的科技效率水平
Tab.1 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 平均 Technical efficiency level of the three petroleum enterprises in different stages 中石化技术效率 0.500 0.484 0.466 0.521 0.794 0.713 0.835 0.842 0.835 0.816 0.933 1.000 0.728 3 中海油技术效率 1.000 0.659 0.617 0.634 0.639 0.773 0.856 0.806 0.894 0.777 0.969 1.000 0.802 0 平均 0.739 0 0.595 0 0.579 3 0.624 0 0.776 7 0.828 7 0.897 0 0.874 3 0.879 0 0.824 3 0.967 3 1.000 0 0.798 7 中石油技术效率 0.717 0.642 0.655 0.717 0.897 1.000 1.000 0.975 0.908 0.880 1.000 1.000 0.865 9
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河 南 科 学
第 32 卷 第 1 期
丁浩、张星辰[1]根据石油企业的生产特点，对一般技术进步模型 （ 即索洛生产函数）进行了相应的改进 . 用改 进后的模型对石油系统的 １９ 个油田的科技进步贡献率进行了测算，其结果符合实际 . 孙龙德[2]分析了中国 石油科技发展面临的机遇和挑战，介绍了中国石油今后一个时期科技发展的总体目标、各专业领域的具体 目标以及未来 ５～１０ 年发展科技的思路 . 罗东坤、闫娜[3] 基于石油工业科研投入产出的特点，采用非参数估 计的方法判断石油企业科研投入的经济效益作为企业科研投资规模决策的依据，并通过实例证明其优越性 和可操作性 . 史文华[4]在对国内外石油企业科技进行对比的基础上，提出必须加大科研投入，丰富技术发展 策略；建立和完善技术创新体系；建立人力资源管理制度；实施知识产权战略；建立广泛的企业内外部信息 交流机制，以提高我国石油企业技术创新能力 . 胡勇、蒲蓉蓉[5]等以中国石油西南油气田公司为例深入分析 科技政策在油气田公司发展中的重要作用，采用德尔菲法和综合对比分析方法，对该公司 “ 十一五”期间科 技政策效应进行了对比分析 . 通过上述研究文献回顾可以看出对我国石油企业科技方面的研究已经很多， 但对其科技效率问题研究的还相对较少 . 为此本文通过 ＤＥＡ 投入导出模型对我国石油企业的科技效率进 行研究，主要通过石油企业的科研与开发投入占总销售收入的比例来实现 .
评价模型和评价指标选择21评价模型选择数据包络分析简称dea分析是一种测算具有相同类型投入产出的若干系统或部门相对效率的非参数方法其原理是根据若干组关于投入产出的数值采用运筹学的线性规划模型测算出有效产出的相对前再将各组数值投影与有效前沿面做比较进而衡量各组数值的效率凡是处在前沿面上的dmu可认定其有相对效率并将其效率指标定为1而不在前沿面上的dmu则被认定为无效率以其与有效前沿面之间的距离为准可解出该dmu的相对效率指标已被学者证明的dea模型有十几种这些模型具有不同的约束条件适用领域各不相同由于石油企业规模效率的差异性以及当前降低成本的压力本文采取规模可变的模型并且是基于投入导向的模型yij0dea是个多投入多产出的评价模型评价指标的选择直接影响评价目标的实现因此投入指标和产出指标的选取至关重要整个指标体系力求反映公司的盈利能力持续发展能力营运能入选指标体系的每一个指标其计算口径核算内容计算时间计量单位等都应保持一致选取一个客观公正的指标体系在充分反映情况的前提下选取的指标数量应尽量减操作性原则
苑兆洁 １，
刘浩旻 ２
１０２２４９）
２６６５８０； 2. 中国石油大学 （ 北京）， 北京
要： 运用 ＤＥＡ 投入导向模型，根据 ２０００—２０１１ 年公开数据，选取科研与开发投入占总销售收入的比例、总资
产、总资产周转率和资产负债率作为投入指标，选取油气探明储量、净资产收益率、净利润和总收入作为产出指标， 以中石油、中石化以及中海油三大巨头为例，对我国石油企业的科技效率水平进行综合评价，并提出了提高我国石 油企业科技效率的建议 . 关键词： 效率评价； ＤＥＡ 模型； 技术效率； 规模效率 中图分类号： TE-9 文献标识码： A
１
文献综述
围绕我国石油行业的科技发展，国内学者进行了大量的理论和实证的研究，并取得了大量的研究成果 .
收稿日期: 2013-08-20 基金项目: 山东省社会科学规划项目 （ １２ＣＪＪＪ１３）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 （ １４ＣＸ０６０２３Ｂ） 作者简介: 范秋芳 （ １９６４－），女，山东昌邑人，教授，博士，硕士研究生导师，主要研究方向为能源经济与管理，产业经济与区 域发展 １９８９－），女，山东潍坊人，硕士研究生，主要研究方向为能源经济与管理 苑兆洁 （ １９９１－），女，山东潍坊人，硕士研究生，主要研究方向为油气田开发工程. 刘浩旻 （
2014 年 1 月 文章编号：1004-3918 （ 2014）01-0113-06
Vol.32 No.1 Jan. 2014
HENAN SCIENCE
DOI：10.13537/j.issn.1004-3918.2014.01.027
基于 ＤＥＡ 模型的中国石油企业科技效率研究
范秋芳 １，
（ 1. 中国石油大学 （ 华东）， 山东 青岛 摘
我国三大石油企业技术效率及构成分布
根据中国能源统计年鉴以及中石油、中石化和中海油历年年报，把投入指标 （ 科研与开发投入占总销售 收入的比例、总资产、总资产周转率、资产负债率）和产出指标 （ 油气探明储量、净资产收益率、净利润、总收 入）从 ２０００—２０１１ 年的数据进行标准化处理后，输入 ＤＥＡ 处理软件，经过整理得到表 １，图 １，表 ２ 和表 ３ .
２
２．１
评价模型和评价指标选择
评价模型选择 数据包络分析 （ 简称 ＤＥＡ 分析）是一种测算具有相同类型投入产出的若干系统或部门相对效率的非参
数方法，其原理是根据若干组关于投入产出的数值，采用运筹学的线性规划模型测算出有 效产出的相对前 沿面，再将各组数值投影与有效前沿面做比较，进而衡量各组数值的效率[6] . 凡是处在前沿面上的 ＤＭＵ，即 可认定其有相对效率，并将其效率指标定为 １，而不在前沿面上的 ＤＭＵ 则被认定为无效率，以其与有效前沿 面之间的距离为准，可解出该 ＤＭＵ 的相对效率指标[7] . 已被学者证明的 ＤＥＡ 模型有十几种，这些模型具有 不同的约束条件，适用领域各不相同 . 由于石油企业规模效率的差异性以及当前降低成本的压力，本文采 取规模可变的模型，并且是基于投入导向的模型[8]，即如下所示：
2014 年 1 月
范秋芳，等： 基于 ＤＥＡ 模型的中国石油企业科技效率研究
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以衡量公司运用自有资本的效率 . ③净利润 . 净利润是公司总利润除掉所得税后的剩余，能全面的体现公 司的盈利能力 . ④总收入 . 该指标指企业从事主要经营业务取得的收入以及企业从事主营业务活动以外 的经营活动取得的收入总和 .
n
兹* =min 兹，移姿j =1；
j=1 n
移姿 x ≤兹x
j ij j=1 n
ij 0
，i=1，2，3，…，m；
（ １）
移姿 y ≥y
j rj j=1
ij 0
，r=1，2，3，…，s；
姿j ≥0，j=1，2，3，…，n . ２．２ 评价指标选择 ＤＥＡ 是个多投入多产出的评价模型，评价指标的选择直接影响评价目标的实现，因此投入指标和产出 指标的选取至关重要 . 指标的选取必须能够反映公司的主要投入和产出，但是又不能过多，要具有代表性 . 指标的选择遵循以下原则：①综合性原则 . 整个指标体系力求反映公司的盈利能力、持续发展能力、营运能 力 . ②可比性原则 . 入选指标体系的每一个指标，其计算口径、核算内容、计算时间、计量单位等都应保持 一致 . ③真实性原则 . 所设计的指标体系要确实能反映公司的综合状况 . 尽量消除个人对指标的主观偏 好，选取一个客观公正的指标体系 . ④简洁性原则 . 在充分反映情况的前提下，选取的指标数量应尽量减 少 . ⑤可操作性原则 . 选取的指标应当能够获取相应的数据资料 . 基于以上考虑，本文选取的投入指标有 4 个：①科研与开发投入占总销售收入的比例，该指标表明企业 对科研的重视程度，同时该指标能够很好地衡量企业的持续发展能力 . ②总资产 . 资产是能够为公司带来 未来收益的归企业支配的财富 . 企业对资产运用的好坏直接影响企业的效益 . ③总资产周转率 . 总资产周 转率综合反映了企业整体资产的营运能力 . ④资产负债率 . 资产负债率表示企业总资产中有多少是通过负 债筹集的，该指标是评价企业负债水平和偿债能力的综合指标，也是衡量风险程度的重要判断标准 . 选取的产出衡量指标有 4 个：①油气探明储量 . 该指标是在现代技术和经济条件下，可提供开采并能 获得经济效益的可靠储量，对于石油企业至关重要 . ②净资产收益率 . 该指标反映股东权益的收益水平，用
Abstract: Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｕｂｌｉｃ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２０１１，ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ＤＥＡ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｔｏｔａｌ ａｓｓｅｔｓ，ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ａｃｃｏｕｎｔｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｔｏｔａｌ ｓａｌｅｓ ｒｅｖｅｎｕｅ，ｔｏｔａｌ ａｓｓｅｔｓ ｔｕｒｎｏｖｅｒ ｒａｔｉｏ ａｎｄ ｇｅａｒｉｎｇ ｒａｔｉｏ ａｓ ｉｎｐｕｔ ｉｎｄｅｘ，ａｎｄ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｒｅｔｕｒｎ ｏｎ ｎｅｔ ａｓｓｅｔｓ，ｎｅｔ ｉｎｃｏｍｅ，ｔｏｔａｌ ｉｎｃｏｍｅ ａｎｄ ｐｒｏｖｅｎ ｒｅｓｅｒｖｅｓ ｏｆ ｏｉｌ ａｎｄ ｇａｓ ａｓ ｏｕｔｐｕｔ ｉｎｄｅｘ． we ｍａｋｅd ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ｉｎ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｌｅｖｅｌ ａｂｏｕｔ ｏｉｌ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ，ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ａｓ ａ ｗｈｏｌｅ， ｔａｋｉｎｇ Ｐｅｔｒｏｃｈｉｎａ， Ｓｉｎｏｐｅｃ ａｎｄ ＣＮＯＯＣ ａｓ ｅｘａｍｐｌｅ． Ａｎｄ we ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｇｕｉｄｉｎｇ sｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｆｏｒ ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｉｎ ｏｕｒ ｃｏｕｎｔｒｙ． Key words: eｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ； ＤＥＡ ｍｏｄｅｌ； tｅｃｈｎｉｃａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ； tｈｅ ｓｃａｌｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ 近年来，我国不断加大对石油科技的投入，科技活动产出得以稳步增长，科技创新能力得以进一步增 强，石油科技工作在支撑、推动石油经济发展中取得了显著成绩 . 但与发达国家相比，我国的经费投入总额 还存在一定的差距，且利用效率不高 . 根据瑞士国际管理学院 （ ＩＭＤ）的测算数据，我国每亿美元科技经费的 专利产出只有美国的 ５１％ . 因此，客观认识并把握我国石油科技活动的动态变化，定量评价石油科技投入 产出效率，从而开展更有效率的石油科技宏观调控其意义深远而重大 . 本文通过数据包络分析法，对以中 石油、中石化、中海油为代表的我国石油企业的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬等指标进行了 深入分析，并提出提高我国石油企业科技效率的建议 .
３
３．１
基于 ＤＥＡ 模型的实证分析
数据标准化处理 ＤＥＡ 模型的输入数据不能有负数，并且为了消除不同公司同一指标之间差距过大对计算结果的影响，首
先要对原始数据进行标准化处理 . 处理标准为设 min zij =ai，式中：ai 为第 i 项投入或者产出的最小值，啄i 为 与其对应的标准差，zij 表示对应的投入或产出项，标准化过程为： zij = ３．２ zij -ai ， （ j=1，2，3，…，n，i=1，2，3，…，m）. 啄i （ ２）
Ｔｈｅ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＥＡ Ｍｏｄｅｌ
Ｆａｎ Ｑｉｕｆａｎｇ１， Ｙｕａｎ Ｚｈａｏｊｉｅ１， Ｌｉｕ Ｈａｏmｉｎ２
（ 1. Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ， Ｑｉｎｇｄａｏ ２６６５８０， Shangdong Ｃｈｉｎａ； 2. Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ， Ｂｅｉjｉｎｇ １０２段的科技效率水平
Tab.1 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 平均 Technical efficiency level of the three petroleum enterprises in different stages 中石化技术效率 0.500 0.484 0.466 0.521 0.794 0.713 0.835 0.842 0.835 0.816 0.933 1.000 0.728 3 中海油技术效率 1.000 0.659 0.617 0.634 0.639 0.773 0.856 0.806 0.894 0.777 0.969 1.000 0.802 0 平均 0.739 0 0.595 0 0.579 3 0.624 0 0.776 7 0.828 7 0.897 0 0.874 3 0.879 0 0.824 3 0.967 3 1.000 0 0.798 7 中石油技术效率 0.717 0.642 0.655 0.717 0.897 1.000 1.000 0.975 0.908 0.880 1.000 1.000 0.865 9
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河 南 科 学
第 32 卷 第 1 期
丁浩、张星辰[1]根据石油企业的生产特点，对一般技术进步模型 （ 即索洛生产函数）进行了相应的改进 . 用改 进后的模型对石油系统的 １９ 个油田的科技进步贡献率进行了测算，其结果符合实际 . 孙龙德[2]分析了中国 石油科技发展面临的机遇和挑战，介绍了中国石油今后一个时期科技发展的总体目标、各专业领域的具体 目标以及未来 ５～１０ 年发展科技的思路 . 罗东坤、闫娜[3] 基于石油工业科研投入产出的特点，采用非参数估 计的方法判断石油企业科研投入的经济效益作为企业科研投资规模决策的依据，并通过实例证明其优越性 和可操作性 . 史文华[4]在对国内外石油企业科技进行对比的基础上，提出必须加大科研投入，丰富技术发展 策略；建立和完善技术创新体系；建立人力资源管理制度；实施知识产权战略；建立广泛的企业内外部信息 交流机制，以提高我国石油企业技术创新能力 . 胡勇、蒲蓉蓉[5]等以中国石油西南油气田公司为例深入分析 科技政策在油气田公司发展中的重要作用，采用德尔菲法和综合对比分析方法，对该公司 “ 十一五”期间科 技政策效应进行了对比分析 . 通过上述研究文献回顾可以看出对我国石油企业科技方面的研究已经很多， 但对其科技效率问题研究的还相对较少 . 为此本文通过 ＤＥＡ 投入导出模型对我国石油企业的科技效率进 行研究，主要通过石油企业的科研与开发投入占总销售收入的比例来实现 .
评价模型和评价指标选择21评价模型选择数据包络分析简称dea分析是一种测算具有相同类型投入产出的若干系统或部门相对效率的非参数方法其原理是根据若干组关于投入产出的数值采用运筹学的线性规划模型测算出有效产出的相对前再将各组数值投影与有效前沿面做比较进而衡量各组数值的效率凡是处在前沿面上的dmu可认定其有相对效率并将其效率指标定为1而不在前沿面上的dmu则被认定为无效率以其与有效前沿面之间的距离为准可解出该dmu的相对效率指标已被学者证明的dea模型有十几种这些模型具有不同的约束条件适用领域各不相同由于石油企业规模效率的差异性以及当前降低成本的压力本文采取规模可变的模型并且是基于投入导向的模型yij0dea是个多投入多产出的评价模型评价指标的选择直接影响评价目标的实现因此投入指标和产出指标的选取至关重要整个指标体系力求反映公司的盈利能力持续发展能力营运能入选指标体系的每一个指标其计算口径核算内容计算时间计量单位等都应保持一致选取一个客观公正的指标体系在充分反映情况的前提下选取的指标数量应尽量减操作性原则
苑兆洁 １，
刘浩旻 ２
１０２２４９）
２６６５８０； 2. 中国石油大学 （ 北京）， 北京
要： 运用 ＤＥＡ 投入导向模型，根据 ２０００—２０１１ 年公开数据，选取科研与开发投入占总销售收入的比例、总资
产、总资产周转率和资产负债率作为投入指标，选取油气探明储量、净资产收益率、净利润和总收入作为产出指标， 以中石油、中石化以及中海油三大巨头为例，对我国石油企业的科技效率水平进行综合评价，并提出了提高我国石 油企业科技效率的建议 . 关键词： 效率评价； ＤＥＡ 模型； 技术效率； 规模效率 中图分类号： TE-9 文献标识码： A
１
文献综述
围绕我国石油行业的科技发展，国内学者进行了大量的理论和实证的研究，并取得了大量的研究成果 .
收稿日期: 2013-08-20 基金项目: 山东省社会科学规划项目 （ １２ＣＪＪＪ１３）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 （ １４ＣＸ０６０２３Ｂ） 作者简介: 范秋芳 （ １９６４－），女，山东昌邑人，教授，博士，硕士研究生导师，主要研究方向为能源经济与管理，产业经济与区 域发展 １９８９－），女，山东潍坊人，硕士研究生，主要研究方向为能源经济与管理 苑兆洁 （ １９９１－），女，山东潍坊人，硕士研究生，主要研究方向为油气田开发工程. 刘浩旻 （
2014 年 1 月 文章编号：1004-3918 （ 2014）01-0113-06
Vol.32 No.1 Jan. 2014
HENAN SCIENCE
DOI：10.13537/j.issn.1004-3918.2014.01.027
基于 ＤＥＡ 模型的中国石油企业科技效率研究
范秋芳 １，
（ 1. 中国石油大学 （ 华东）， 山东 青岛 摘
我国三大石油企业技术效率及构成分布
根据中国能源统计年鉴以及中石油、中石化和中海油历年年报，把投入指标 （ 科研与开发投入占总销售 收入的比例、总资产、总资产周转率、资产负债率）和产出指标 （ 油气探明储量、净资产收益率、净利润、总收 入）从 ２０００—２０１１ 年的数据进行标准化处理后，输入 ＤＥＡ 处理软件，经过整理得到表 １，图 １，表 ２ 和表 ３ .
２
２．１
评价模型和评价指标选择
评价模型选择 数据包络分析 （ 简称 ＤＥＡ 分析）是一种测算具有相同类型投入产出的若干系统或部门相对效率的非参
数方法，其原理是根据若干组关于投入产出的数值，采用运筹学的线性规划模型测算出有 效产出的相对前 沿面，再将各组数值投影与有效前沿面做比较，进而衡量各组数值的效率[6] . 凡是处在前沿面上的 ＤＭＵ，即 可认定其有相对效率，并将其效率指标定为 １，而不在前沿面上的 ＤＭＵ 则被认定为无效率，以其与有效前沿 面之间的距离为准，可解出该 ＤＭＵ 的相对效率指标[7] . 已被学者证明的 ＤＥＡ 模型有十几种，这些模型具有 不同的约束条件，适用领域各不相同 . 由于石油企业规模效率的差异性以及当前降低成本的压力，本文采 取规模可变的模型，并且是基于投入导向的模型[8]，即如下所示：
2014 年 1 月
范秋芳，等： 基于 ＤＥＡ 模型的中国石油企业科技效率研究
- １１５ -
以衡量公司运用自有资本的效率 . ③净利润 . 净利润是公司总利润除掉所得税后的剩余，能全面的体现公 司的盈利能力 . ④总收入 . 该指标指企业从事主要经营业务取得的收入以及企业从事主营业务活动以外 的经营活动取得的收入总和 .
n
兹* =min 兹，移姿j =1；
j=1 n
移姿 x ≤兹x
j ij j=1 n
ij 0
，i=1，2，3，…，m；
（ １）
移姿 y ≥y
j rj j=1
ij 0
，r=1，2，3，…，s；
姿j ≥0，j=1，2，3，…，n . ２．２ 评价指标选择 ＤＥＡ 是个多投入多产出的评价模型，评价指标的选择直接影响评价目标的实现，因此投入指标和产出 指标的选取至关重要 . 指标的选取必须能够反映公司的主要投入和产出，但是又不能过多，要具有代表性 . 指标的选择遵循以下原则：①综合性原则 . 整个指标体系力求反映公司的盈利能力、持续发展能力、营运能 力 . ②可比性原则 . 入选指标体系的每一个指标，其计算口径、核算内容、计算时间、计量单位等都应保持 一致 . ③真实性原则 . 所设计的指标体系要确实能反映公司的综合状况 . 尽量消除个人对指标的主观偏 好，选取一个客观公正的指标体系 . ④简洁性原则 . 在充分反映情况的前提下，选取的指标数量应尽量减 少 . ⑤可操作性原则 . 选取的指标应当能够获取相应的数据资料 . 基于以上考虑，本文选取的投入指标有 4 个：①科研与开发投入占总销售收入的比例，该指标表明企业 对科研的重视程度，同时该指标能够很好地衡量企业的持续发展能力 . ②总资产 . 资产是能够为公司带来 未来收益的归企业支配的财富 . 企业对资产运用的好坏直接影响企业的效益 . ③总资产周转率 . 总资产周 转率综合反映了企业整体资产的营运能力 . ④资产负债率 . 资产负债率表示企业总资产中有多少是通过负 债筹集的，该指标是评价企业负债水平和偿债能力的综合指标，也是衡量风险程度的重要判断标准 . 选取的产出衡量指标有 4 个：①油气探明储量 . 该指标是在现代技术和经济条件下，可提供开采并能 获得经济效益的可靠储量，对于石油企业至关重要 . ②净资产收益率 . 该指标反映股东权益的收益水平，用
Abstract: Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｕｂｌｉｃ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２０１１，ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ＤＥＡ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｔｏｔａｌ ａｓｓｅｔｓ，ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ａｃｃｏｕｎｔｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｔｏｔａｌ ｓａｌｅｓ ｒｅｖｅｎｕｅ，ｔｏｔａｌ ａｓｓｅｔｓ ｔｕｒｎｏｖｅｒ ｒａｔｉｏ ａｎｄ ｇｅａｒｉｎｇ ｒａｔｉｏ ａｓ ｉｎｐｕｔ ｉｎｄｅｘ，ａｎｄ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｒｅｔｕｒｎ ｏｎ ｎｅｔ ａｓｓｅｔｓ，ｎｅｔ ｉｎｃｏｍｅ，ｔｏｔａｌ ｉｎｃｏｍｅ ａｎｄ ｐｒｏｖｅｎ ｒｅｓｅｒｖｅｓ ｏｆ ｏｉｌ ａｎｄ ｇａｓ ａｓ ｏｕｔｐｕｔ ｉｎｄｅｘ． we ｍａｋｅd ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ｉｎ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｌｅｖｅｌ ａｂｏｕｔ ｏｉｌ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ，ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ａｓ ａ ｗｈｏｌｅ， ｔａｋｉｎｇ Ｐｅｔｒｏｃｈｉｎａ， Ｓｉｎｏｐｅｃ ａｎｄ ＣＮＯＯＣ ａｓ ｅｘａｍｐｌｅ． Ａｎｄ we ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ｇｕｉｄｉｎｇ sｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｆｏｒ ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｉｎ ｏｕｒ ｃｏｕｎｔｒｙ． Key words: eｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ； ＤＥＡ ｍｏｄｅｌ； tｅｃｈｎｉｃａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ； tｈｅ ｓｃａｌｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ 近年来，我国不断加大对石油科技的投入，科技活动产出得以稳步增长，科技创新能力得以进一步增 强，石油科技工作在支撑、推动石油经济发展中取得了显著成绩 . 但与发达国家相比，我国的经费投入总额 还存在一定的差距，且利用效率不高 . 根据瑞士国际管理学院 （ ＩＭＤ）的测算数据，我国每亿美元科技经费的 专利产出只有美国的 ５１％ . 因此，客观认识并把握我国石油科技活动的动态变化，定量评价石油科技投入 产出效率，从而开展更有效率的石油科技宏观调控其意义深远而重大 . 本文通过数据包络分析法，对以中 石油、中石化、中海油为代表的我国石油企业的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬等指标进行了 深入分析，并提出提高我国石油企业科技效率的建议 .
３
３．１
基于 ＤＥＡ 模型的实证分析
数据标准化处理 ＤＥＡ 模型的输入数据不能有负数，并且为了消除不同公司同一指标之间差距过大对计算结果的影响，首
先要对原始数据进行标准化处理 . 处理标准为设 min zij =ai，式中：ai 为第 i 项投入或者产出的最小值，啄i 为 与其对应的标准差，zij 表示对应的投入或产出项，标准化过程为： zij = ３．２ zij -ai ， （ j=1，2，3，…，n，i=1，2，3，…，m）. 啄i （ ２）