基于DEA方法的地方綜合院所R&D投入產(chǎn)出效率研究

摘 要：建立地方綜合院所RD投入產(chǎn)出效率評價(jià)體系并通過實(shí)證研究，對得到的院所RD投入產(chǎn)出效率評測結(jié)果進(jìn)行深入剖析，為院所提升創(chuàng)新能力提供決策參考。

關(guān)鍵詞：院所；創(chuàng)新；評價(jià)

地方科研院所是國家創(chuàng)新體系的重要組成部分和區(qū)域創(chuàng)新體系的中堅(jiān)力量，是知識(shí)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的重要源頭。近年來，隨著整體科技水平和科研實(shí)力的不斷提高，國家對各類科研院所的重視程度逐漸提高，科研投入力度逐年增強(qiáng)。作為國家科技創(chuàng)新體系中的關(guān)鍵力量，各類科研院所集聚了大量科研人才、科技成果，承擔(dān)著國家主要科技創(chuàng)新和技術(shù)研發(fā)工作。

地方科研院所不僅是國家，同時(shí)也是區(qū)域創(chuàng)新體系的重要組成部分，擔(dān)負(fù)著以科技支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要使命。北京市科學(xué)技術(shù)研究院（以下簡稱“北科院”）作為全國最大的省級(jí)綜合性科研院，圍繞經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展（特別是北京地區(qū)）需求進(jìn)行的應(yīng)用開發(fā)研究形成了科技事業(yè)獨(dú)特的優(yōu)勢。到目前為止，北科院在公益科技服務(wù)、公共技術(shù)研發(fā)、科普惠及民生等方面已經(jīng)成為首都區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中一支不可或缺的生力軍和突擊隊(duì)。

RD作為科技創(chuàng)新活動(dòng)的核心部分，在提高院所的科技競爭力中發(fā)揮著越來越重要的作用。機(jī)構(gòu)在重視RD投入量增加的同時(shí)，更需要關(guān)注RD資源的有效利用程度，所以對RD投入產(chǎn)出效率的評估問題日益受到了研究人員的關(guān)注。

本研究中利用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）這種新的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法來作為對RD效率測度的主要研究方法，利用RD投入產(chǎn)出指標(biāo)來測度和評估科技創(chuàng)新績效，可以為最優(yōu)化科技資源的配置，提高科技資金和人力資源的使用效率提供參考和依據(jù)。

1 DEA方法的基本理論及數(shù)學(xué)模型

1.1 基本理論

DEA方法是一種非參數(shù)的客觀評價(jià)方法，它是由美國運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper等學(xué)者于1978年在“相對效率評價(jià)”的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的系統(tǒng)分析方法。DEA方法屬于運(yùn)籌學(xué)研究的領(lǐng)域，它主要采用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，利用觀察到的樣本數(shù)據(jù)，對具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的決策單元（Decision Making Units，簡稱DMU）進(jìn)行生產(chǎn)有效性評價(jià)或處理其他多目標(biāo)決策問題。它通過保持決策單元的輸入或輸出不變，借助于數(shù)學(xué)規(guī)劃將DMU投影到DEA前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價(jià)它們的相對有效性。DEA方法不必事先設(shè)定決策單元的具體輸入輸出函數(shù)，在測定若干決策單元的相對效率時(shí)，所得出的相對效率是其最大值，所得出的權(quán)重也是最優(yōu)的，因此，DEA方法是評價(jià)多輸入多輸出問題的一種十分有效的方法。該方法近年來被廣泛運(yùn)用到技術(shù)創(chuàng)新、資源配置等各個(gè)領(lǐng)域。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，DEA利用績效相對好的DMUs構(gòu)造了生產(chǎn)函數(shù)的前沿面，它可以有效測度出非DEA有效的DMUs仍然存在的潛在發(fā)展能力，進(jìn)而改善該DMU的效率，即在現(xiàn)有資源的基礎(chǔ)上能提供產(chǎn)品和服務(wù)的最大量，或者是為了滿足產(chǎn)品和服務(wù)需求，所需要投入資源的最少量。效率作為績效評估標(biāo)準(zhǔn)，反映了一個(gè)部門或機(jī)構(gòu)將多種投入資源轉(zhuǎn)化為多種產(chǎn)出或服務(wù)的相對能力。

1.2 數(shù)學(xué)模型

美國學(xué)者Cooper，Charnes等（1978）根據(jù)Farrell的模型，將Farrell（單一投入產(chǎn)出）衡量效率的方法擴(kuò)展到“多項(xiàng)投入/多項(xiàng)產(chǎn)出”，即所謂的CCR模式。繼CCR模式后Banker，Charnes Cooper（1984）提出BCC模式，擴(kuò)大CCR模式效率觀點(diǎn)與運(yùn)用范圍，因?yàn)镃CR模式無法說明一個(gè)具弱效率的DMU，其弱效率是由技術(shù)無效率或者規(guī)模效率所造成的。針對CCR模式所假設(shè)的固定規(guī)模報(bào)酬（Constant Return to Scale，CRS）放寬為變動(dòng)規(guī)模效率（Variable Return to Scale，VRS），即部分的投入增加，不會(huì)使得產(chǎn)出項(xiàng)也會(huì)有相對一部分的增加，引用Shephard（1970）距離函數(shù)觀念，導(dǎo)出與CCR相同的模式。此模式可計(jì)算出DMU的純技術(shù)效率（Pure Technical Efficiency），規(guī)模效率（Scale Efficiency）及規(guī)模報(bào)酬（Returns to Scale）。BCC模型如下所示：

2 評價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

2.1 設(shè)計(jì)原則

文章基于DEA方法評估地方綜合院所RD投入產(chǎn)出活動(dòng)的效率，以北科院為例，選擇指標(biāo)和體系設(shè)計(jì)的基本原則如下：

2.1.1 科學(xué)性原則。評價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)盡可能客觀的反映被評價(jià)事物，正確揭示評價(jià)對象的本質(zhì)特征。

2.1.2 可比性原則。評價(jià)指標(biāo)體系在被評價(jià)對象之間具有可比性，要求統(tǒng)計(jì)口徑、統(tǒng)計(jì)范圍要一致。

2.1.3 可行性原則。評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)具有可采集性，以及評價(jià)方法具有可操作性。

2.2 指標(biāo)的選取

按照上述評價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的原則，文章建立了一個(gè)RD投入產(chǎn)出效率評價(jià)指標(biāo)體系，根據(jù)DEA，其中的指標(biāo)可分為兩類，即投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)。并遵循通常參考集元素的個(gè)數(shù)不少于輸入、輸出指標(biāo)總數(shù)的兩倍為最佳的標(biāo)準(zhǔn)。選取RD活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和RD活動(dòng)人員折合全時(shí)當(dāng)量這兩個(gè)指標(biāo)作為投入指標(biāo)，反映RD創(chuàng)新的直接成果的申請發(fā)明專利數(shù)和發(fā)表科技論文作為產(chǎn)出指標(biāo)。

3 實(shí)證分析

3.1 相關(guān)性分析

首先對投入產(chǎn)出項(xiàng)做相關(guān)性分析，以2001-2012年的北科院RD投入指標(biāo)數(shù)據(jù)和產(chǎn)出指標(biāo)，用excel數(shù)據(jù)分析功能中的相關(guān)系數(shù)做測定，結(jié)果如表1：

表1 投入產(chǎn)出項(xiàng)相關(guān)系數(shù)表

相關(guān)系數(shù)是變量之間相關(guān)程度的指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)用希臘字母？酌表示，？酌值的范圍在-1和+1之間。？酌>0為正相關(guān)，？酌<0為負(fù)相關(guān)。？酌=0表示不相關(guān)；？酌的絕對值越大，相關(guān)程度越高。通過上表的相關(guān)系數(shù)分析可知，各投入產(chǎn)出項(xiàng)為正相關(guān)關(guān)系，符合研究要求條件。

3.2 RD投入產(chǎn)出效率測度結(jié)果

通過相關(guān)性分析驗(yàn)證后，文章用DEA方法的BCC模型對RD投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，具體結(jié)果見表2。

表2 北科院RD投入產(chǎn)出效率DEA評估結(jié)果

注：綜合效率（crste）是指不考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率；純技術(shù)效率（vrste）是指考慮規(guī)模收益時(shí)的技術(shù)效率（純技術(shù)效率）；規(guī)模收益（scale）是指考慮規(guī)模收益時(shí)的規(guī)模效率，純技術(shù)效率和規(guī)模效率是對綜合效率的細(xì)分。規(guī)模收益中，irs表示規(guī)模收益遞增；drs表示規(guī)模收益遞減；-表示規(guī)模收益不變。

通過模型的評估結(jié)果分析，北科院2007、2010和2012年出現(xiàn)規(guī)模效益遞減現(xiàn)象，這意味著在這三年中存在經(jīng)費(fèi)投入過高、人員冗余、投入/產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不合理以及科研效率偏低的現(xiàn)象。針對這些問題，院管理層應(yīng)加強(qiáng)科學(xué)管理制度，充分利用現(xiàn)有資源和設(shè)備、充分調(diào)動(dòng)人員積極性來提高科研系統(tǒng)的運(yùn)行效率，增強(qiáng)創(chuàng)新能力及競爭力。

3.3 不同投入產(chǎn)出指標(biāo)組合

DEA方法對效率值的測定很大程度上依賴于各投入和產(chǎn)出指標(biāo)的組合，因此通過研究不同投入產(chǎn)出組合模型的效率值變化，可以從不同角度考察不同時(shí)期RD活動(dòng)中的優(yōu)勢和劣勢。由此，文章建立4個(gè)不同組合的DEA效率測度模型如表3所示：

表3 RD效率測度模型的投入產(chǎn)出指標(biāo)組合

根據(jù)表顯示了不同投入和產(chǎn)出指標(biāo)組合的DEA模型，通過DEA方法計(jì)算不同指標(biāo)組合的RD效率值，運(yùn)行結(jié)果如表4所示：

表4 不同指標(biāo)組合的RD效率值

依據(jù)不同指標(biāo)組合的RD效率值利用分層聚類法在SPSS11.0分析結(jié)果得出以下分類結(jié)果如表5：

表5 RD效率聚類結(jié)果

根據(jù)以上聚類結(jié)果，本研究中將這12年的發(fā)展分為三類，即綜合高效型、論文高效型和低效型：

（1）綜合高效型：這個(gè)階段在2009年、2011年和2012年。發(fā)展特征表現(xiàn)在人力效率、資本效率、論文效率和專利效率值都很突出，在各方面的發(fā)展表現(xiàn)相對很好。

（2）論文高效型：這個(gè)階段在2001年、2003年、2008年和2010年。這幾年在發(fā)表科技論文方便表現(xiàn)較好，論文效率相對較高。

（3）低效型：這個(gè)階段在2002年、2004年、2005年、2006年和2007年。這幾年在人力、資本投入及專利、論文產(chǎn)出效率都相對較低。

從聚類分析的結(jié)果來看，2007年以前北科院在資金和人力投入及專利和論文產(chǎn)出方面都相對薄弱，2008年以后RD投入產(chǎn)出效率得到較大改善，說明北科院向著一個(gè)較優(yōu)的結(jié)構(gòu)不斷發(fā)展，科技創(chuàng)新能力不斷提升，為北京地區(qū)科技發(fā)展作出積極貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

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