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        基于DEA-Malmquist模型的甘肅省科技創(chuàng)新效率研究

        2022-12-01 06:49:22達虎范瑞龍張園淋費振華柳亭
        關(guān)鍵詞:市州甘肅省效率

        達虎,范瑞龍,張園淋,費振華,柳亭

        (甘肅省計算中心,甘肅 蘭州 730046)

        0 引言

        科技在人類日常生活中扮演的角色越來越重要,與人類衣食住行密切相關(guān),對于一個地區(qū)和國家,強大的科技支撐才能使其在世界的舞臺上占有一席之地,各國逐漸意識到科技的重要性.近年來,隨著對科技投入力度的逐漸增強,各國、各地區(qū)科技創(chuàng)新能力不斷提升,科研實力不斷增強,科技成果應(yīng)用更加廣泛,科技創(chuàng)新活動取得顯著成效,尤其對于西北地區(qū)而言,科技創(chuàng)新在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革中的基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性和引領(lǐng)性作用顯得更為重要.隨著甘肅省逐年增加科技經(jīng)費投入,注重科研攻關(guān)項目,關(guān)注科技人才成長,科技創(chuàng)新能力不斷升級,現(xiàn)已成為我省經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要推手.

        分析我省各地區(qū)科技創(chuàng)新效率發(fā)展趨勢,以便更好地把握科技創(chuàng)新發(fā)展新動向,為政府決策提供有力的數(shù)據(jù)支撐.但從我省目前發(fā)展環(huán)境來看,各市州科技發(fā)展不均衡,產(chǎn)業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟結(jié)合不緊密,科技成果轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)化效率低、科技資源配置不充分等問題較為突出.通過研究我省各市州科技創(chuàng)新效率,對優(yōu)化整合科技資源,加快創(chuàng)新型甘肅建設(shè)步伐顯得尤為重要,同時也具有重要的理論和現(xiàn)實意義.

        所研究的科技創(chuàng)新效率是具有多種投入、多種產(chǎn)出的特征,并且沒有一個統(tǒng)一的量綱指標(biāo)來衡量,差異性比較大,傳統(tǒng)意義下的單一投入產(chǎn)出效率模型很難滿足此類研究需求.因此研究內(nèi)容也從單指標(biāo)向多指標(biāo)轉(zhuǎn)變,常見的分析方法有主成分分析法、DEA、因子分析法、隨機前沿分析等,其中DEA[1]是目前應(yīng)用最為普遍的研究方法之一.為進一步明確效率影響機制,一般引入Malmquist指數(shù)[2-4]進行全要素生產(chǎn)率實證研究,特別針對金融科技[5-6]、基礎(chǔ)科學(xué)研究[7]、高校科研[8-10]和企業(yè)創(chuàng)新效率[11-12].基于DEA-Malmquist指數(shù)從時間序列角度研究了全國或所在地區(qū)科技創(chuàng)新效率的動態(tài)變化和靜態(tài)變化[13-18].

        基于此,為全面了解我省科技創(chuàng)新能力和水平,本文中利用甘肅省2011—2018年科技統(tǒng)計數(shù)據(jù),基于DEA-Malmquist模型對我省14個市州的科技創(chuàng)新效率進行動態(tài)演變研究,分別從技術(shù)效率、技術(shù)進步效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率及全要素生產(chǎn)效率等5個指標(biāo)對投入產(chǎn)出進行評價,分析其中的不足之處,并根據(jù)評價結(jié)果提出相應(yīng)的策略研究,為激發(fā)各類科技創(chuàng)新主體活動,推動我省經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展做好強大的科技支撐.

        1 科技創(chuàng)新效率測度方法

        1.1 DEA數(shù)據(jù)模型DEA模型是在Charnes等1978年提出的一種運用線性規(guī)劃理論的評價方法,它是基于研究對象之間的一種非參數(shù)技術(shù)效率分析方法.適用于具有多種投入、多種產(chǎn)出的決策單元投入有效性評估.對類似多投入、多產(chǎn)出的研究,一般很難找到固定的函數(shù)關(guān)系,因此很難將成果進行統(tǒng)一量化構(gòu)造有效函數(shù),DEA方法是通過構(gòu)造出一個非參數(shù)前沿面,進而相對這個前沿面計算效率,它不需要固定的投入產(chǎn)出函數(shù),各指標(biāo)無需統(tǒng)一量綱,只需通過求解線性規(guī)劃問題確定相關(guān)變量的權(quán)重,在很大程度上避免了諸如此類問題的約束.

        DEA模型分為規(guī)模收益可變的BCC模型和規(guī)模收益不變的CCR模型,由于所研究的對象為甘肅省14個市州地區(qū)(樣本)的確存在投資規(guī)模差異,且近些年對科技領(lǐng)域的投入規(guī)模持續(xù)增加,不會存在縮減跡象,因此本研究采用規(guī)模收益可變的BCC模型更符合當(dāng)前實際情況.

        假設(shè)對于有k個決策單元DMU的樣本中,有m中輸入和n中輸出,對第j個DMU,分別用Xj和Yj表示其輸入和輸出向量,即

        Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T和Yj=(y1j,y2j,…,ynj)T

        (1)

        (2)

        其中,ω和ξ分別表示輸入與輸出的權(quán)重向量,

        ω=(ω1,ω2,…,ωm)T≥0和ξ=(ξ1,ξ2,…,ξn)T≥0

        (3)

        這里,輸入ωTxj與輸出ξTyj之比就是第j個DMU效率評價值.

        則投入導(dǎo)向的DEA-BCC模型為:

        (4)

        對上述模型求解線性規(guī)劃問題,得到最優(yōu)解.當(dāng)θ=1,則意味著樣本點就在生產(chǎn)前沿面上,對應(yīng)的DMU有效,否則當(dāng)θ<1時,樣本點不在生產(chǎn)前沿面上,對應(yīng)的DMU無效,且當(dāng)θ的值越小,則表明該樣本點與生產(chǎn)前沿面的距離越遠,說明其有效性越差.

        1.2 Malmquist指數(shù)對于常見的CCR模型和BCC模型,都是基于在一個考察時間內(nèi)生產(chǎn)技術(shù)不變前提下分析研究的,但是在實際情況中一段時間內(nèi)生產(chǎn)技術(shù)會不斷的發(fā)生變化,常見的靜態(tài)DEA模型分析的結(jié)果就與實際大相徑庭,為了很好地解決此類問題,需要引入Malmquist指數(shù)進一步研究分析.

        Malmquist指數(shù)法是在瑞典的經(jīng)濟學(xué)與統(tǒng)計學(xué)家Malmquist在1953年提出來的,利用縮放因子之比解釋價格的變化,后來Fare在1994年與DEA方法相結(jié)合,成為運用距離函數(shù)求解出可作為垂直比較分析全要素生產(chǎn)率的方法.常用于研究分析經(jīng)濟、科技、教育等領(lǐng)域效率測算.Malmquist指數(shù)對多變量輸入、輸出能很好地解釋科技創(chuàng)新效率的動態(tài)變化.假設(shè)第t時期為起始,則Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)為

        (5)

        于是,可得到第t時期到第t+1時期的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)表示為:

        =Effch×Tech

        (6)

        其中,TFP表示全要素生產(chǎn)率變化指數(shù),當(dāng)TFP>1時,表明該決策單元的全要素生產(chǎn)率從t時期到t+1時期呈上升趨勢;當(dāng)TFP<1時,表明該決策單元的全要素生產(chǎn)率從t時期到t+1時期呈下降趨勢,當(dāng)TFP=1時,表明該決策單元的全要素生產(chǎn)率沒有發(fā)生變化.Effch稱為技術(shù)效率指數(shù),表示從第t時期到第t+1時期在科技創(chuàng)新能力、規(guī)模方面的變化.Tech稱為技術(shù)進步指數(shù),表示從第t時期到第t+1時期生產(chǎn)前沿面的移動,即由技術(shù)進步引起的績效改變.1997年,Ray和Desli提出Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分解的RD模型,Effch又可分解為Pech(純技術(shù)效率)和Sech(規(guī)模效率),則全要素生產(chǎn)率指數(shù)表示為:

        TFP=Effch×Tech=Pech×Sech×Tech

        (7)

        2 科技創(chuàng)新效率指標(biāo)體系構(gòu)建

        2.1 評價指標(biāo)選取合理、科學(xué)、準(zhǔn)確地選取投入和產(chǎn)出指標(biāo)對研究甘肅省14個市州科技創(chuàng)新效率評價結(jié)果準(zhǔn)確與否起到至關(guān)重要的影響.對科技創(chuàng)新效率的研究主要分析科技創(chuàng)新活動的能力和規(guī)模,尤其注重人力和財力的投入力度和科技成果產(chǎn)出,對所在地區(qū)經(jīng)濟的支撐力度.目前國際上通用R&D活動強度和規(guī)模衡量所在地區(qū)或領(lǐng)域科技創(chuàng)新力和核心競爭力.擇優(yōu)選取3個投入指標(biāo)和3個產(chǎn)出指標(biāo),分別為R&D投入經(jīng)費X1(萬元),本地區(qū)從事R&D活動人員X2(位),R&D人員折和全時當(dāng)量X3(人/年),專利申請Y1(個),城鎮(zhèn)新增就業(yè)人員Y2(位),學(xué)術(shù)論文Y3(項),構(gòu)建甘肅省科技創(chuàng)新效率研究指標(biāo)體系(見表1).

        表1 重點實驗室績效評價指標(biāo)體系

        2.2 樣本數(shù)據(jù)來源本文中的研究對象是甘肅省14個市州,選取的數(shù)據(jù)主要來源于甘肅省統(tǒng)計局和國家統(tǒng)計局甘肅調(diào)查總隊編纂的《甘肅發(fā)展年鑒》、甘肅省科學(xué)技術(shù)廳、甘肅省統(tǒng)計局和甘肅省教育廳編纂的相關(guān)年度的《甘肅科技統(tǒng)計年鑒》以及每年度《甘肅省專利統(tǒng)計分析報告》.

        3 實證分析

        3.1 不同年度科技創(chuàng)新效率分析一般的投入導(dǎo)向BCC模型僅僅觀測效率值的靜態(tài)變化,本研究根據(jù)甘肅省14個市州2011—2018年面板數(shù)據(jù),選擇投入導(dǎo)向的BCC模型,其規(guī)模報酬可變情況下,為觀測效率值的動態(tài)變化,運用DEA-Malmquist指數(shù)分析法,利用DEAP2.1軟件處理數(shù)據(jù),計算得到甘肅省科技創(chuàng)新效率指數(shù)及其分解指數(shù)(表2和圖1).

        表2 2011—2018年甘肅省各市州科技創(chuàng)新Malmquist指數(shù)及分解

        從2011—2018年連續(xù)7年時間中,有6個年份TFP指數(shù)的均值均大于1,表明全要素生產(chǎn)率在這幾年中均有所提升,2013—2014年TFP指數(shù)小于1,這兩個年份有下降趨勢.從連續(xù)7年觀測值可以看出,均出現(xiàn)上升與下降現(xiàn)象,這表明我省科技創(chuàng)新效率雖在一定程度上進步較多,很大程度上處于上升階段,但發(fā)展尚不穩(wěn)定,未達到理想狀態(tài).尤其在2016—2017年度中其技術(shù)效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)較2015—2016年度大幅度提升,TFP指數(shù)下降出現(xiàn)下降,由于一系列不可控因素導(dǎo)致技術(shù)進步指數(shù)下降趨勢更為明顯,由此推斷提高每年TFP指數(shù)關(guān)鍵在提高技術(shù)進步指數(shù).

        技術(shù)效率指數(shù)由規(guī)模效率指數(shù)和純技術(shù)效率指數(shù)組成,從表2中可以看出,規(guī)模效率指數(shù)均值為0.993,有5個年份的規(guī)模效率低于均值,2016—2017年度規(guī)模效率出現(xiàn)大幅度增加,主要得益于甘肅省委、省政府2016年印發(fā)了《甘肅省支持科技創(chuàng)新若干措施》(以下簡稱《措施》),其中《措施》包括30條具體措施,被廣大科研工作者稱為“黃金30條”,從構(gòu)建開放合作創(chuàng)新體系、培育創(chuàng)新主體、完善科技計劃項目資金管理、加大對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才的扶持力度、優(yōu)化成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化、營造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境和建立容錯機制等7方面著力解決制約科技創(chuàng)新發(fā)展的障礙和約束.純技術(shù)效率指數(shù)均值為1.012,純技術(shù)效率年增長率為1.2%,對我省而言,規(guī)模效率較低是造成技術(shù)效率過低的主要原因.技術(shù)效率指數(shù)均值為1.005,技術(shù)效率年均增長率0.5%,技術(shù)進步指數(shù)均值為1.065,技術(shù)進步年增長率為6.5%,技術(shù)進步指數(shù)增長要遠快于技術(shù)效率指數(shù).這就意味著,在我省經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型階段,我們要想獲得科技創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率逐年穩(wěn)步提升,就要加大原創(chuàng)性技術(shù)的支持力度,引進或吸收國內(nèi)外先進技術(shù)有助于提高我省科技綜合實力,科技進步水平會向好發(fā)展,也更體現(xiàn)出技術(shù)進步指數(shù)對全要素生產(chǎn)率提升起到至關(guān)重要的作用.

        3.2 不同市州科技創(chuàng)新效率分析引入Malmquist指數(shù)后就可以從多角度分析科技創(chuàng)新效率的動態(tài)變化,甘肅省14個市州科技創(chuàng)新Malmquist指數(shù)及分解及變化趨勢見表3和圖2.

        從圖2可以看出,各地區(qū)Malmquist指數(shù)及分解指數(shù)的變化并沒有遵循統(tǒng)一的“同增同降”規(guī)律,意味著各市州科技創(chuàng)新狀況具有差異性.大多數(shù)地區(qū)TFP指數(shù)與技術(shù)進步變化規(guī)律接近一致,具有極強的同步性,嘉峪關(guān)、金昌和酒泉地區(qū)TFP指數(shù)與技術(shù)進步變化相反,表明在這個兩地地區(qū)沒有很好地發(fā)揮先進技術(shù),科研投入較弱.從表3中可以看出,我省14個市州TFP指數(shù)的均值均大于1的有5個地區(qū),僅占總數(shù)的35.7%,這幾個科技創(chuàng)新效率總體而言是提升的,但這些地區(qū)增長率差距較大,增長率為0.9%~28.6%,有3個地區(qū)TFP指數(shù)的均值均小于1,蘭州、平?jīng)?、甘南地區(qū)的技術(shù)進步指數(shù)小于1,這些地區(qū)技術(shù)進步偏低很大程度影響到該地區(qū)的TFP指數(shù).同樣由于技術(shù)效率指數(shù)受限于規(guī)模效率指數(shù)與純技術(shù)效率指數(shù),蘭州、武威、定西、甘南等4個地區(qū)規(guī)模效率指數(shù)低于1,表明該地區(qū)需要進一步加強科技資源優(yōu)化配置,提升科技創(chuàng)新能力.嘉峪關(guān)、金昌、白銀、天水、武威、張掖、定西等7個地區(qū)純技術(shù)效率低于1,意味著該地區(qū)需要提升科技管理質(zhì)量,提高科技資源的使用率.

        表3 甘肅省各市州科技創(chuàng)新Malmquist指數(shù)及分解

        3.3 總體結(jié)論分析通過將甘肅省14個市州作為研究對象,研究分析2011—2018年相關(guān)科技創(chuàng)新數(shù)據(jù),運用DEA-Malmquist指數(shù)分析法研究科技創(chuàng)新Malmquist指數(shù)及分解指數(shù),得出如下結(jié)論:第一,不同市州科技創(chuàng)新效率差異顯著,各地發(fā)展不均衡,聚集高校、科研院所較多地區(qū)科技創(chuàng)新顯著,科技資源優(yōu)化配置較為合理,能很好地發(fā)揮科技創(chuàng)新能力,助推地方經(jīng)濟社會的發(fā)展;第二,在加大科技投入力度的同時,我省科技創(chuàng)新效率取得了一定程度的進步,但近些年發(fā)展有波動,未達到持續(xù)良好的穩(wěn)定發(fā)展?fàn)顟B(tài);第三,14個市州TFP指數(shù)的均值均大于1的僅有5個地區(qū),不足半數(shù)地區(qū)科技創(chuàng)新效率總體向好,但各地發(fā)展差距較大,另外9個地區(qū)發(fā)展差距不大,表明我省科技創(chuàng)新總體情況仍有很大的改善空間,但需要警惕各地區(qū)增長不均衡現(xiàn)象.

        4 加快甘肅省科技創(chuàng)新效率的對策建議

        甘肅省作為西部地區(qū)落后省份之一,近些年在逐步加大科技投入力度,科技創(chuàng)新能力顯著提升,科技創(chuàng)新活動取得了一定的成果,從分析結(jié)果也可以看到我省14個市州的科技創(chuàng)新能力都有進步,但是與東、中部地區(qū)仍有明顯差距,不同市州之間科技創(chuàng)新能力差距還較大,這與所在地區(qū)資源優(yōu)勢、政策實施、人力資源發(fā)揮有很大的關(guān)聯(lián),各地要緊盯發(fā)展機遇,強化管理,合理配置資源,提升科技創(chuàng)新能力.

        4.1 完善科技管理制度重點要關(guān)注科技政策的實施和落地,建立健全完善的科技管理制度遵循,對提升科技創(chuàng)新能力至關(guān)重要.各地區(qū)在中央、省上總的科技政策框架下,還要制定符合地方經(jīng)濟發(fā)展、具有地方特色的科技管理政策,建立以考核為導(dǎo)向的管理機制.注重原始成果的轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化,廣泛實施科研激勵措施,不僅能提高人員積極性,同時能吸引更多的人參與科研工作中.各地區(qū)在加大對科研經(jīng)費投入的同時,要清醒地認識到監(jiān)管的重要性,建立嚴(yán)格的財務(wù)監(jiān)督體系和靈活多變的報銷制度,保證科研經(jīng)費合理使用,也可以為科研人員減輕事務(wù)性的工作,讓他們潛心研究,推動本地區(qū)科技創(chuàng)新效率.以上海為例,該地區(qū)有眾多的科研機構(gòu),科研實力雄厚,通過明確發(fā)展路徑,構(gòu)建完善的科技創(chuàng)新支持體制,優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài),營造良好的科技創(chuàng)新氛圍,持續(xù)不斷提高創(chuàng)新供給能力和效率,很好地提升上海的技術(shù)水平和管理水平[19].

        4.2 建立院企聯(lián)動機制高等院校、科研院所是科技人才的聚體之地,通過建立院企聯(lián)動機制,充分發(fā)揮人才培養(yǎng)功能,尤其在蘭州、天水等地區(qū)聚焦省內(nèi)重點學(xué)科、重點領(lǐng)域的一流專家、學(xué)者,通過加強院企聯(lián)合辦學(xué)、聯(lián)合研發(fā)、聯(lián)合攻關(guān)等一系列措施,為其余市州地區(qū)科研院所、企業(yè)培養(yǎng)創(chuàng)新型人才,不斷加大高層次人才流動機制,選派業(yè)務(wù)能力強、干勁足的科研人員進入科技薄弱地區(qū),深入生產(chǎn)一線,強化“產(chǎn)學(xué)研”合作交流,加快科技成果的轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)化,發(fā)揮好院所理論研究優(yōu)勢,用好企業(yè)先進設(shè)備技術(shù),促進各方有效對接,為提升企業(yè)科技創(chuàng)新源動力注入新鮮血液,增強企業(yè)核心競爭力,也更好地發(fā)揮高校和科研院所服務(wù)地方經(jīng)濟社會發(fā)展.與上海,江浙這些發(fā)達地區(qū)相比,東部地區(qū)擁有豐富的高校資源,非經(jīng)濟產(chǎn)出方面十分搶眼,同時也擁有較多的企業(yè),這些地區(qū)通過建立院所聯(lián)動機制,加大科技成果的轉(zhuǎn)化力度,取得了十分顯著的成績[19].

        4.3 加強科技扶貧力度目前,甘肅省已與東部發(fā)達地區(qū)開展東西部地區(qū)合作框架協(xié)議,為我省發(fā)展提供科技人才支持,隨著合作領(lǐng)域的深入和合作層次的深化,東部地區(qū)對西部地區(qū)科技扶貧成效逐漸顯現(xiàn)出來,很好地發(fā)揮甘肅省“牛羊菜果薯藥”6大特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢,為我省培養(yǎng)大量的科技人才,有效地提高了科研人員素質(zhì).例如對平?jīng)鍪星f浪縣開展果樹品種選育和標(biāo)準(zhǔn)化栽培技術(shù),農(nóng)產(chǎn)品深加工技術(shù);對定西地區(qū)開展中藥材深度開發(fā)和中藥材產(chǎn)業(yè)化發(fā)展提供支撐;對天水地區(qū)蜂蜜精配建高標(biāo)準(zhǔn)深加工生產(chǎn)線和完善的工藝控制體系等.在充分發(fā)揮東部地區(qū)科技平臺優(yōu)勢資源,同時繼續(xù)做好精準(zhǔn)幫扶資源,提升科技創(chuàng)新能力,助力我省全面打贏脫貧攻堅戰(zhàn).同時為深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,打造國家重要的區(qū)域創(chuàng)新中心,利用好發(fā)達地區(qū)科技資源優(yōu)勢,通過進一步深化做好上海張江高新區(qū)和蘭白科技創(chuàng)新改革試驗區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新合作交流,通過對口支援蘭白試驗區(qū)建設(shè),激發(fā)創(chuàng)新活力,形成兩地合作共贏模式,有力的提升甘肅省運用和整合科技創(chuàng)新資源的能力和水平.

        致謝感謝2021年甘肅省委組織部隴原青年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才項目《基于層次分析法的省級重點實驗室模糊績效評價研究》對本論文的資助.

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