劉繪珍

(鄭州航空工業(yè)管理學院 管理科學與工程學院，河南 鄭州 450015)

一、引 言

科技投入產(chǎn)出效率是相關(guān)科技資源的效率和效果的集合，反映了一個國家或地區(qū)的利用科技資源的能力。2011年我國“十二五”規(guī)劃提出：堅持把科技進步和創(chuàng)新作為加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的重要支撐，深入實施科教興國戰(zhàn)略和人才強國戰(zhàn)略，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家。目前我國確立了北京、上海、天津、廣州、重慶五個國家中心城市。所謂國家中心城市，就是指在全國范圍內(nèi)在政治、經(jīng)濟、文化諸方面具備引領(lǐng)、輻射、集散功能的城市。對國家中心城市科技投入產(chǎn)出進行評價研究，是當前創(chuàng)新型國家和創(chuàng)新型城市建設(shè)的內(nèi)在需要，是提高科技資源利用效率的需要，也是制定國家科技政策的重要依據(jù)。

就科技投入產(chǎn)出效率的評價而言，目前方法很多。如何科學合理地選擇評價方法，從而使結(jié)果具有說服力和指導作用是研究的重點?，F(xiàn)有的研究中常用的幾種評價方法都存在不足之處：指標加權(quán)評價法由于研究角度和研究者的主觀判斷，在指標的選取和指標權(quán)重的確定上存在較大差異；模糊評價法無法解決評價指標間相關(guān)造成的評價信息重復問題，缺乏系統(tǒng)地確定隸屬函數(shù)的方法，而且模糊推理合成法則的選擇帶有很大的經(jīng)驗性問題；層次分析法同樣以主觀判斷為重要依據(jù)，缺乏客觀性。可見，雖然以上幾種方法在進行科技投入產(chǎn)出評價時被廣泛使用，但由于自身的缺陷，分析結(jié)果往往存在偏誤。因此，如何制定科學系統(tǒng)、全面的評價指標體系并采用科學嚴謹?shù)臄?shù)理統(tǒng)計方法對指標體系進行處理，使評價結(jié)果減少主觀性，更具客觀性，是保證評價結(jié)果準確的前提。[1]

本文選擇了近年來運籌學中常見的DEA模型，其優(yōu)點是可用于多個同質(zhì)決策單元的相對效率評價，特別是多投入、多產(chǎn)出的復雜系統(tǒng)的效率評價。[2]

二、DEA評價模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis, DEA)是運籌學發(fā)展的一個新領(lǐng)域，其方法和模型是由美國著名運籌學家A.Charnesh和W.W.cooper等人以效率概念為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種效率評價方法，它是研究若干相同類型的具有多輸入、多輸出的部門(或單元)的相對有效的方法。[3-7]

DEA評價模型具有如下性質(zhì)：

(1)存在性定理——至少存在一個決策單元，它是DEA有效的；

(2)有效性與量綱選取無關(guān)定理——決策單元的DEA有效性與輸入和輸出量綱的選取無關(guān)；

(3)有效性與評價單元同倍“增長”無關(guān)定理——決策單元的DEA有效性與決策單元對應(yīng)的輸入和輸出同倍“增長”無關(guān)。

鑒于以上優(yōu)點，本文選用DEA模型對國家中心城市科技投入產(chǎn)出進行評價。進行DEA評價的過程中，通常會用到技術(shù)有效和規(guī)模有效的概念。技術(shù)有效：輸出相對輸入而言已達最大。規(guī)模有效：指投入量既不偏大，也不過小，是介于規(guī)模收入收益由遞增到遞減之間的狀態(tài)，即處于規(guī)模收益不變的狀態(tài)。

DEA有多個模型，本文采用非阿基米德無窮小的C2R模型來評價科技投入產(chǎn)出的綜合效率和規(guī)模效率，用C2GS2模型評價技術(shù)效率[3]。

1.非阿基米德無窮小的C2R模型

假設(shè)有n個決策單元(j=1,2,…,n)，每個決策單元有相同的m項投入(i==1,2,…,m)，每個決策單元有相同的s項產(chǎn)出(r==1,2,…,s)，xij表示j決策單元的第i項投入，yrj表示j決策單元的第r項產(chǎn)出。

衡量第j0決策單元是否DEA有效，模型如下。

C2R模型判定是否同時技術(shù)有效和規(guī)模有效。設(shè)該模型最優(yōu)解為λ*,θ*,S*-,S*+，則有如下結(jié)論：

(2)θ*=1，但至少有某個輸入或輸出大于0，則決策單元j0為弱DEA有效，經(jīng)濟活動不同時為技術(shù)有效和規(guī)模有效。

(3)θ*<1，決策單元j0不是DEA有效，經(jīng)濟活動既不是技術(shù)最好，也不是規(guī)模最好。

2.評價技術(shù)有效性的C2GS2模型

符號的假設(shè)如前文，模型如下。

minσ

該模型的決策單元效率是純技術(shù)效率。設(shè)該模型最優(yōu)解為λ*,σ*,S*-,S*+，則有如下結(jié)論：

(1)若σ*=1，則決策單元j0為弱DEA有效(C2GS2純技術(shù))。

(3)若σ*<1，則決策單元j0不為DEA有效(C2GS2純技術(shù))。

三、實證分析

本文根據(jù)科學性、合理性、可比性、可獲得性原則，參照《中國科技發(fā)展研究報告2006》[8]中有關(guān)科技競爭力的評價指標體系，并結(jié)合當前社會經(jīng)濟及科技發(fā)展趨勢，構(gòu)建科技投入和產(chǎn)出指標。科技投入下設(shè)人力、財力和機構(gòu)3個二級指標，科技產(chǎn)出下設(shè)專利和論文2個二級指標。具體評價指標體系如表1所示。

本文研究數(shù)據(jù)主要來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《廣東省科技年鑒》、《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國教育統(tǒng)計年鑒》、《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》、中華人民共和國國家知識產(chǎn)權(quán)局以及五大中心城市的科技廳官方網(wǎng)站。本文選取五大中心城市從2005年至2009年共五年的數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)。

根據(jù)上面提到的C2R和C2GS2模型和收集的數(shù)據(jù)[9,10]，通過編程得到如表2所示的結(jié)果。

表1 科技投入產(chǎn)出評價指標體系

分析表2的計算結(jié)果，可以得出如下結(jié)論。

1.從整體效率方面分析

θ=1，但松弛變量不全為0的評價有5個單元，其為C2R模型下弱DEA有效。

θ<1的評價有7個單元，其為C2R模型下非DEA有效。

2.從規(guī)模效率方面分析

∑λ=1，在測評的25個單元中，18個單元屬于規(guī)模收益不變階段，即具有恰當?shù)耐度胍?guī)模。

∑λ>1的無，即不存在評價單元規(guī)模收益遞減的情況。

∑λ<1的有7個單元，即規(guī)模收益遞增。

3.從技術(shù)效率方面分析

σ=1，但松弛變量不全為0的評價有2個單元，其為C2GS2模型下弱DEA有效。

σ<1的評價有5個單元，其為C2GS2模型下非DEA有效。

表2 C2R和C2GS2模型計算的結(jié)果

四、結(jié) 論

綜上分析，無論從整體效率還是技術(shù)效率上，天津市的投入產(chǎn)出效率最高，這也反映了該市高科技產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比較合理，資源配置效率高。廣州市的情況稍差些，從縱向比較，該市2009年投入產(chǎn)出的效果最好，說明該市的高科技產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在這5年中經(jīng)歷了一個從不合理到合理的調(diào)整。從規(guī)模效率上分析，上海市5年全部處于規(guī)模收益不變的狀態(tài)。如果一個行業(yè)、公司或組織處于規(guī)模收益不變的階段，則說明投入和產(chǎn)出達到了較為飽和的狀態(tài)。所以上海市這5年的投入和產(chǎn)出基本處于較為飽和的狀態(tài)。

根據(jù)上述分析，本文得出如下的政策啟示。

首先，從2005年到2008年的數(shù)據(jù)來看，技術(shù)效率和規(guī)模效率相對落后，存在一定發(fā)展空間。這種不平衡性表現(xiàn)為技術(shù)效率和規(guī)模效率的“高低型”和“低高型”，原因在于技術(shù)落后和內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理。對于“高低型”的情況，應(yīng)該擴大科技投入規(guī)模，優(yōu)化內(nèi)部結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)資源集中配置；對于“低高型”的情況，應(yīng)該加大力度促進科技創(chuàng)新，充分提高技術(shù)利用效率。在加大科技投入力度的同時，提高科技成果利用率。企業(yè)也需進一步建立市場導向機制，使技術(shù)與市場緊密結(jié)合，提高科技利用效率。

其次，加強產(chǎn)學研間的協(xié)同效應(yīng)。企業(yè)需要在充分利用內(nèi)外部技術(shù)源的同時，進一步加強與科研機構(gòu)和高等院校的合作，促進“產(chǎn)、學、研”一體化。利用大學教育的三大職能，提高企業(yè)員工的素質(zhì)，加強對先進技術(shù)的消化吸收，并采取有效的激勵政策留住人才，使其全身心投入研發(fā)工作，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新水平。同時，具有較強的基礎(chǔ)研發(fā)能力的科研院所也可以為企業(yè)的試驗開發(fā)提供技術(shù)支持。

最后，政府應(yīng)加大支持力度。政府需進一步完善稅收減免、知識產(chǎn)權(quán)保護等政策法規(guī)，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展給予支持，引導企業(yè)將更多的人物力資源投向科技研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化等活動。加快建設(shè)一批投資少、見效快的創(chuàng)業(yè)園或創(chuàng)業(yè)孵化基地，促使科技發(fā)明、專利、創(chuàng)意轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品，促進高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

[1]趙 前，焦 捷，王以華.中國省際科技競爭力評價——基于超效率DEA的分析[J].清華大學學報(自然科學版)，2011，51(6)：820-826.

[2]胡同澤，黃利軍．基于超效率DEA方法的大中型工業(yè)企業(yè)科技競爭力度量[J].科技進步與對策，2007,24(5)：56-58.

[3]Banker R D,Charnes A,Cooper W W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in date envelopment analysis [J]. Management science, 1984, 30(9):1078-1092.

[4]Cooper W W, Seiford L M and Tone K. Data envelopment analysis: A comprehensive text with models. Applications, references and DEA-solver, Kluwer academic publishers, Boston. 2000.

[5]Zhong W, Yuan W, Li S X, et al. The performance evaluation of regional R&D investments in China: An application of DEA based on the first official China economic census data[J]. Omega, 2010，(39):447-455.

[6]Banker R D, Natarajan R. Evaluating contextual variables affecting productivity using data envelopment analysis[J]. Operations Research, 2008，(56):48-58.

[7]Guan J C, Chen K H. Measuring the innovation production process: A cross-region empirical study of China's high-tech innovations [J]. Technovation, 2010，(30):348-358.

[8]倪鵬飛.中國城市競爭力報告[M].北京：科學社會文獻出版社，2010.

[9]Li Y J, Chen Y, Liang L, et al. DEA models for extended two-stage network structures [J].Omega,2012，(40):611-618.

[10]尹偉華. 三大執(zhí)行主體視角下的區(qū)域R&D投入績效評價研究[J].科學學與科學技術(shù)管理，2012，33(10):58-66.