大数据时代下,世界各主流大数据发展国纷纷制定与出台了一系列促进大数据发展的政策和战略发展方针,以更好抓住新工业革命中大数据发展的契机。国内外学术界对大数据的相关研究也掀起了一阵阵科研热潮。习总书记指出数字经济全球化是大势所趋,促进数字经济与实体经济融合我们的重要任务。知识技术密集型的大数据企业作为我国数字经济建设中的一部分重要推动力量,提升大数据企业的技术创新效率对于促进我国数字经济建设质量具有重要社会经济意义。为进一步提升我国大数据企业技术创新效率,本文从技术创新内部阶段视角入手,将大数据企业技术创新效率划分为技术研发效率和技术成果商业化效率两部分,分别分析两个阶段效率水平,在此基础上进行整体技术创新效率评价。在研究方法上,笔者遵循定性研究与定量研究相结合的原则进行分析,本文首先通过文献研究和专家访谈法等定性研究方法初步选取大数据企业在技术研发阶段和技术成果商业化阶段的各自投入产出指标,接着从指标的相对重要程度角度对初选指标进行筛选,从而构建出本文的大数据企业技术创新效率评价指标体系,本文具体采用主观赋权法与客观赋权法相结合的方式选取指标,在具体指标选取方法上,本文集成应用熵值法与层次分析法构建本文的大数据企业技术创新效率的评价指标体系;接着本文采用规模报酬可变的数据包络分析法(BCC-DEA)对大数据企业在2014—2017年的技术研发效率和技术成果商业化效率进行整体静态评价,在此基础上对大数据企业在考察期内的整体技术创新效率进行静态评价,然后采用Malmquist-DEA对考察期内的大数据企业技术创新效率及其阶段效率进行动态评价;最后采用Tobit回归模型分析了企业规模、政府补助、人力资本和企业科技创新重视程度对大数据企业整体技术创新效率、技术研发效率、技术成果商业化效率及三者各自的纯技术效率与规模效率的显著性影响水平。通过实证分析,本文得出以下主要结论:(1)研发人员数、研发投入经费、固定资产等投入要素对大数据企业技术创新水平提升具有更重要的作用;(2)大数据企业在考察期内的整体技术创新效率、技术研发效率以及技术成果商业化效率都较低,其中技术成果商业化效率是技术创新效率中的短板环节。整体技术创新和技术研发的综合效率都受其规模效率的限制,技术成果商业化的综合效率受其纯技术效率影响较大;(3)大数据企业的整体技术创新、技术研发和技术成果商业化的全要素生产率(TFP)在考察期内总体上同处于下滑趋势,其中技术进步水平下降是整体技术创新和技术成果商业化TFP下滑的主要原因,技术研发的TFP下降主要受其纯技术效率下滑影响。整体技术创新和技术研发的TFP在考察期内波动较大,技术成果商业化TFP在考察期内处于缓慢回升趋势;(4)企业规模对整体技术创新的纯技术效率、规模效率和技术研发综合效率等有显著促进作用;(5)政府补助对大数据企业技术创新存在一定的挤出效应;(6)大数据企业员工的科技创新能力有待进一步提升;(7)技术创新重视程度对及技术研发综合效率等有显著正向影响。