杨智勇余晓钟白 龙，2钟书丽

（1.西南石油大学经济管理学院，四川 成都 610500；2.中国石油西南油气田公司，四川 成都 610213；3.长城战略咨询公司，四川 成都 610000）

0 引言

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）自1978年提出发展至今，已经受到众多学者青睐，DEA广泛应用于各个领域相对有效性评价。目前国内外文献主要集中于国家、地区、行业具有多个相同性质决策单元的相对效率评价，而针对单个决策单元的评价较少，特别是以不同时间段作为决策单元的有效性评价就更少［1］。究其原因，首先，DEA方法要求决策单元为一组截面数据或一组面板数据，如果不能获取面板数据或面板数据不适用，那么也不能使用指定某时间点的样本值作为截面数据来计算效率值。其次，决策单元的一组单期截面数据，仅能评价在某个指定时间点的技术创新效率，不能反映时间序列上特定研究对象的效率演进过程［2］。Malmquist指数虽能计算出技术进步效率，但对面板数据的数量有要求且不能反映单个企业每个时间点上的技术进步效率。目前，针对某个或少数几个样本评价时，有部分学者直接将时间作为决策单元计算效率值，未考虑不同时间点的外部环境因素对技术进步影响，即不同时间节点技术水平的差异性。

石油企业技术创新效率评价指标体系的构建要考虑石油企业的特殊性，需将其特点融入评价体系，指标选择过程中要兼顾数量恰当、分层明确，指标设计时要考虑数据收集的难易程度及完整性［3］。……