摘要：本文选取安徽省10 家A 股上市新能源汽车企业 2015—2024 年平衡面板数据，运用DEA-BCC、Malmquist 模型测度其效率，结合Tobit 模型分析影响因素。结果显示：安徽省新能源汽车产业综合技术效率不高，且呈波动状态，规模效率是制约综合技术效率提升的关键；非国有企业的创新效率更高，政府补贴一定程度上有助于企业提高创新效率，但是研究人员存在冗余，企业年龄越长，创新效率反而受到负面影响。因此，建议安徽省新能源汽车产业通过补强产业链、深化技术突破、优化人才结构及产能布局，提升创新效率以实现高质量发展。

关键词：新质生产力；新能源汽车产业；技术创新效率；全要素生产率

在全球应对气候变化与能源危机的背景下，发展新能源产业、实现可持续发展已成为各国核心目标。新能源汽车作为新兴产业的重要地位。政府与企业持续增加创新资源投入，以提升产业创新成果。

新能源汽车产业高质量发展离不开新质生产力的驱动。新质生产力以创新为核心，突破传统增长模式，具有高科技、高效能、高质量特征，是契合新发展理念的先进生产力形态。在我国加快培育新质生产力的战略背景下，新能源汽车产业作为战略性新兴产业的重点方向，正成为推动绿色转型和高质量发展的重要引擎。

一、文献综述

新质生产力是以科技创新为主导的先进生产力质态，是驱动高质量发展的核心动力。朱华锋（2024）指出汽车产业存在整车企业影响力不足、发展水平不高等问题，亟需依托新质生产力破解创新动能不足的困局。创新效率是衡量产业高质量发展的重要标尺。对于新能源汽车产业而言，韩斌等（2023）发现，政府补助与企业内研发投入等因素对中国新能源汽车产业创新效率具有重要影响。安徽省虽拥有奇瑞、江淮等整车企业基础，但研发投入与产出比例不协调，缺乏复合型领军人才（石琴等，2024）；技术创新效率虽呈增长趋势，但技术成果研发阶段的创新效率均值较低（周银香，2025）。影响新能源汽车产业创新效率的原因在于：安徽省多数企业未形成规模经济（王亚军，2021）；人才结构性缺失，研发人员与经费投入不足，高技术产业发展缓慢，高技术成果占比较低（杨静佳，2018）；研发资源碎片化，重点企业缺乏关键共性技术合作（董丰等，2025）；财税政策精准性不足，研发费用加计扣除等长效政策关注不够（戴少文，2018）。

自2023 年起，安徽省明确将汽车产业作为首位产业，以建设新能源汽车强省为目标，产业规模不断壮大，技术创新体系和产业生态持续完善。然而，仍面临核心企业偏少、核心零部件高端成色不足、技术支撑有待提升等问题。为进一步促进高质量发展，本文从新质生产力赋能视角，分析安徽省新能源汽车产业技术创新效率及其影响因素，并提出相应建议。

二、研究设计

（一）研究方法

1.DEA-BCC 模型

鉴于新能源汽车产业的技术创新活动产出结果不确定性较强、难以精准预测，本研究选取投入导向的 DEA-BCC 模型进行效率测度。具体公式如下：

3.Tobit 模型

通过DEA-BCC 模型计算得到的技术创新效率值普遍介 ，属于截断型受限被解释变量。若采用传统最小二乘法（OLS）回归，可能导致参数估计偏差或不一致，因此本研究选择Tobit 回归模型分析技术创新效率的影响因素。模型基本形式设定为：

IEit = β0 + β1 GOSit + β2PREPit + β3AGEit + β4OWNit + εit （4）

其中，IEit 为第i 家企业第t 年的技术创新效率；核心解释变量包括财政补贴（GOSit）、研发人员数量（PREPit）；控制变量包括企业年龄（AGEit）、企业性质（OWNit，区分国有与非国有企业）；β0 为截距项，β1-β4为回归系数，εit 为随机误差项。

（二）指标体系构建

投入变量主要包括新能源汽车企业的研发费用和研发人员；产出变量主要包括新增专利数与营业额，具体见表1。

表1 投入产出指标体系

本研究选取安徽省内10 家A 股上市的新能源汽车产业链企业作为样本，收集其在2015 至2024 年间的面板数据，共计100 条有效观测记录。主要数据来源上市公司公开发布的年度报告、安徽省统计局、智慧芽（Patsnap）专利数据库等。

三、新能源汽车产业创新效率实证分析结果

基于 DEA-BCC 模型，运用 SPSSAU 软件，测度出 2015—2024 年安徽省新能源汽车产业链上的10 家上市公司的平均技术创新效率，其有关平均值如图1 所示。

图1 2015—2024 年安徽省新能源汽车产业技术创新效率均值

由图1 可知，2015—2024 年间，新能源汽车产业技术创新综合效益呈波动下滑态势，技术效益、规模效益与综合效益均值分别为 0.696、0.913 与 0.635。技术效益与综合效益走势高度一致，规模效益维持在相对高位，未随技术效益下降而同步下滑。这表明企业具备一定规模与资源配置基础，但技术效益持续走低，反映出核心技术能力不足、技术转化效率减弱等问题，已成为制约产业技术创新效率提升的关键瓶颈。

（二）安徽省新能源汽车产业技术创新效率动态分析

基于Malmquist 指数的动态分析，旨在进一步探究新能源汽车产业在技术逐步升级过程中效率的变动情况。

表2 安徽省新能源汽车产业技术创新效率变动（M 指数）

测算结果可知，2015—2024 年，新能源汽车产业全要素生产率年均值为 0.996，总体呈波动下降态势，处于轻微衰退状态。分解表明：技术进步变动均值为 0.968，是主要拖累因素；技术效率变动均值为 1.021，起到缓冲作用。技术效率内部，纯技术效率变动均值为 1.021，规模效率变动均值为1.000，表明效率提升由管理运营水平驱动，规模效率长期未变。总之，全要素生产率增长受制于技术革新动力不足及规模效率未能改善。

（三）安徽省新能源汽车产业技术创新效率影响因素分析

1.Tobit 回归结果分析

通过Tobit 模型对新能源汽车产业技术创新效率影响因素进行回归分析，结果见表3。表3 安徽省新能源汽车产业技术创新效率影响因素回归结果

Tobit 回归分析结果汇总 （n=100）

备注：因变量 = 综合效益OE（θ）

Tobit 回归分析结果（n=100）显示：企业性质显著正向促进技术创新效率，非国有或市场化程度较高的企业更具优势；企业年龄显著负向影响，反映组织僵化与创新活力下降；研发人员数量显著负向影响，表明单纯扩大人员规模未必提升效率，质量与协同更为关键；政府补助正向影响，具有边际促进作用。

四、加速安徽省新能源汽车产业高质量发展的对策建议

（一）结论

由上可知，安徽省新能源汽车产业规模效率仍有提 。全要素生产率的改善主要依赖技术效率提升，而技术进步相对滞后，对生产率增长 模效率总体稳定。总体而言，技术革新动力不足制约了全要素生产率增长，未来需强化 数对技术创新效率有显著促进作用，而研发人员、总资产、企业年龄及企业性质的作用不显著；政府补贴的作用也 ；消费者市场方面，营业收入对技术创新效率具有显著促进作用。

（二）对策

基于上述结论，本文提出以下对策建议：

第一，补强产业链。针对安徽省新能源汽车产业以整车组装为主、关键零部件对外依赖度高、集群化发展滞后的问题，应构建以合肥、湖为核心的产业带，主动嵌入长三角创新链与供应链网络；支持龙头企业就近整合供应链，提升全产业链协同效率与抗风险能力。

第二，深化技术突破。针对专利存量不足、分布分散及核心领域话语权弱的问题，应支持共建新能源汽车知识产权联盟，建立区域性专利共享交易平台，完善专利评估、提升创新资源整合与成果转化效率。第三，优化人才结构。针对高端研发人才密度低、引才政策竞争力不足、本土培养与需求脱节的问题，应实施精准引才计划，聚焦电控系统、轻量化材料、智能驾驶等短板引进领军人才构建可持续的人才集聚与成长生态。

第四，优化产能布局与生产结构。针对企业规模小、管理分散、效率低的问题，应依托实时市场数据与预测模型，动态调整产能分配，建立“订单驱动、柔性制造”生产体系；加强供应链整合避免产能冗余或资源错配，促进行业良性发展。

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项目来源：2025 年安徽省大学生创新创业训练计划项目 No.S202510379103、No.S202510379098；安徽省社会科学创新发展研究课题No.2023CX023