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    濟(jì)南市工業(yè)行業(yè)科技投入產(chǎn)出DEA效率分析

    2014-07-01 19:42:26恬,張
    關(guān)鍵詞:效率科技模型

    王 恬,張 娜

    (山東財(cái)經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)貿(mào)學(xué)院,山東濟(jì)南 250014)

    濟(jì)南市工業(yè)行業(yè)科技投入產(chǎn)出DEA效率分析

    王 恬,張 娜

    (山東財(cái)經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)貿(mào)學(xué)院,山東濟(jì)南 250014)

    衡量科技投入和科技產(chǎn)出的指標(biāo)眾多,除了考察其投入產(chǎn)出的綜合效率,還需要進(jìn)一步分析不同指標(biāo)及指標(biāo)組合對綜合效率的貢獻(xiàn)。此外,研究不同工業(yè)行業(yè)的科技投入產(chǎn)出效率的分布特征,對相關(guān)部門因地制宜,制定適合工業(yè)行業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展的科技促進(jìn)措施有一定的借鑒意義。文章以濟(jì)南市工業(yè)行業(yè)為例,運(yùn)用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)對其科技投入產(chǎn)出效率進(jìn)行了全面評價(jià),并通過層次聚類分析,掌握了DEA技術(shù)效率在不同工業(yè)行業(yè)中分布特征,且根據(jù)研究結(jié)果提出了有針對性的措施和建議。

    DEA模型;科技投入產(chǎn)出;工業(yè)行業(yè);層次聚類分析

    一、引 言

    關(guān)于科技的投入產(chǎn)出效率,國內(nèi)外學(xué)者采用了不同的方法進(jìn)行了廣泛的研究,在各種評價(jià)方法中,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA)是目前主流的研究分析方法。我國已經(jīng)有許多學(xué)者使用DEA方法研究全國或者各省市地區(qū)的科技投入相對效率問題,如孫善俠等[1]利用我國科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),采用DEA方法對我國從事科技研發(fā)的三大主要部門的科技投入產(chǎn)出狀況進(jìn)行分析,獲得各部門使用科技投入的總體效率和規(guī)模收益情況的相關(guān)數(shù)據(jù),并對各部門提高科技投入使用效率的途徑提出建議。張前榮[2]運(yùn)用DEA方法對我國各省域2004-2006年科技投入的總體效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模收益進(jìn)行實(shí)證分析,并在此基礎(chǔ)上利用改進(jìn)的DEA模型對各省域的效率進(jìn)行排序,可以為采取相應(yīng)的政策措施提供依據(jù),以促進(jìn)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)持續(xù)、均衡和協(xié)調(diào)發(fā)展。

    在國外研究中,Bonaccorsi等[3]深入討論了己經(jīng)應(yīng)用于R&D系統(tǒng)效率評價(jià)的生產(chǎn)函數(shù)方法與生產(chǎn)前沿面方法,并介紹了基于二者無參數(shù)改進(jìn)方法。Wei Meng等[4]利用DEA分析了我國基礎(chǔ)研究的投入產(chǎn)出效率,研究得到中國1991-1996年基礎(chǔ)研究效率有明顯的提高,并分析了可能的原因。Abramo等[5]利用基于DEA的無參數(shù)定量分析方法對意大利高校的研究效率進(jìn)行了評價(jià)研究。

    針對山東省科技投入產(chǎn)出效率研究中,代富強(qiáng)等[6]使用DEA方法分析了2002年山東省17地市的R&D投入產(chǎn)出效率;劉愛琴等[7]利用同樣方法分析了2007年山東省17地市的科技投入相對效率,但基本也是只使用了R&D科技投入指標(biāo)。汪洋等[8]是通過分析若干省市的數(shù)據(jù),間接分析了山東省科技投入效率。

    總之,DEA分析法是眾多學(xué)者認(rèn)可的一種方法,它能有效地評價(jià)研究主體的科研效率。但是,針對山東省的相關(guān)分析并沒有構(gòu)建完整的科技投入產(chǎn)出效率的評價(jià)體系,且無關(guān)于濟(jì)南市科技投入產(chǎn)出效率方面的研究。因此,我們將采用此方法,對2011年濟(jì)南市21個(gè)工業(yè)行業(yè)的科技投入產(chǎn)出相對效率進(jìn)行實(shí)證研究。

    二、研究方法——DEA模型

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法是一種線性規(guī)劃模型,通過使用DEA模型可得到相應(yīng)的生產(chǎn)前沿,以評價(jià)具有多輸入和多產(chǎn)出的決策單元(DMU,Decision making units)之間的相對有效性。第一個(gè)DEA模型,即CCR模型由Charnes,Cooper和Rhodes(1978)提出,后來Banker,Charnes和Cooper(1984)將CCR模型中規(guī)模收益不變(CRS,Constant returns to scale)的假定,改為規(guī)模收益可變(VRS,Variable returns to scale),從而得出了BCC模型。

    此外,DEA模型均有投入導(dǎo)向(Input-oriented)和產(chǎn)出導(dǎo)向(Output-oriented)兩種形式,產(chǎn)出導(dǎo)向DEA模型指給定一定量的投入要素,求產(chǎn)出值最大;投入導(dǎo)向DEA模型則表示在給定產(chǎn)出水平下使投入成本最小,兩個(gè)模型是對偶關(guān)系。CCR模型和BCC模型的具體區(qū)別如下:

    假設(shè)對第j個(gè)企業(yè)而言,存在N×I的投入矩陣X和M×I的產(chǎn)出矩陣Y包含其所有投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。對應(yīng)DEA模型,j表示決策單元,Xij表示第j個(gè)決策單元第i個(gè)投入,Yrj表示第j個(gè)決策單元第r個(gè)產(chǎn)出,λj表示第j個(gè)決策單元的非負(fù)權(quán)重。根據(jù)Farrell(1957),獲得的θ值就是第j個(gè)企業(yè)的績效,滿足θ≤1。如果值為1,就是說明該點(diǎn)位于前沿面上,即為技術(shù)有效企業(yè),針對每個(gè)企業(yè)都需要求解一次,最后獲得各個(gè)企業(yè)的θ值。

    從公式(2)和公式(1)的區(qū)別可以看出,CRS的線性規(guī)劃問題可以很容易地被修改成適應(yīng)VRS的問題,只需在公式(1)中加入一個(gè)凸集限制,即II×1λ=1。

    此外,BCC模型引進(jìn)了Shephard(1970)距離函數(shù)的概念,把綜合技術(shù)效率(TE,Technology Efficiency)分解成純技術(shù)效率(Pure technology efficiency:PTE)和規(guī)模效率(Scale efficiency:SE),三者之間的關(guān)系是:TE=PTE×SE。BCC模型主要考察純技術(shù)效率(PTE),純技術(shù)效率反映生產(chǎn)中現(xiàn)有技術(shù)利用的有效程度,即在給定投入的情況下單個(gè)決策單元獲取最大產(chǎn)出的能力。規(guī)模效率(SE)反映了生產(chǎn)規(guī)模的有效程度,即反映了各決策單元是否是在最合適的投資環(huán)境下進(jìn)行經(jīng)營。

    綜合上述分析,并考慮現(xiàn)實(shí)中,科技產(chǎn)出并不可控,因此,我們將研究目標(biāo)設(shè)定為:在產(chǎn)出既定的情況下,如何通過調(diào)整科技投入,達(dá)到相對有效。既我們選取了產(chǎn)出導(dǎo)向型的BCC模型,擬應(yīng)用STATA10.0計(jì)量軟件中關(guān)于DEA模型的運(yùn)算程序,來分析2011年濟(jì)南市21個(gè)工業(yè)行業(yè)的科技投入產(chǎn)出的DEA技術(shù)效率。

    三、濟(jì)南市科技投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的建立

    根據(jù)《濟(jì)南市統(tǒng)計(jì)年鑒》中關(guān)于“科技”項(xiàng)目的相關(guān)描述,選取人力投入、資金投入和物質(zhì)投入作為投入指標(biāo),并在產(chǎn)出指標(biāo)中又細(xì)分為直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出指標(biāo)(見表1)。人力投入指標(biāo)采用科技人員構(gòu)成中博士、碩士和本科學(xué)歷的人員數(shù)。資金投入指標(biāo)根據(jù)數(shù)據(jù)完整性和其性質(zhì)劃分為資金籌集、資金使用1和資金使用2,其中資金籌集采用政府和企業(yè)資金來源數(shù)額;資金使用1采用R&D活動經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中按照活動類型劃分出來的實(shí)驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出①與“實(shí)驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出”對應(yīng)的是“應(yīng)用研究經(jīng)費(fèi)支出”,但后者對應(yīng)各工業(yè)行業(yè)的數(shù)值基本為0,因此沒有采用。以及按照活動性質(zhì)劃分的經(jīng)常性支出和資本性支出;資金使用2采用了研究發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出和技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出。物質(zhì)投入指標(biāo)采用的是儀器和設(shè)備支出的數(shù)據(jù)。

    產(chǎn)出指標(biāo)中,直接產(chǎn)出包含了專利申請數(shù)、發(fā)明專利申請數(shù)、擁有注冊商標(biāo)數(shù)和形成國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù);間接產(chǎn)出僅包含新產(chǎn)品產(chǎn)值一個(gè)指標(biāo)。

    表1 濟(jì)南市科技投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

    四、濟(jì)南市工業(yè)行業(yè)科技投入產(chǎn)出DEA技術(shù)效率

    基于數(shù)據(jù)的可獲得性,選取了21個(gè)工業(yè)行業(yè)的科技數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于可選的科技投入和產(chǎn)出指標(biāo)較多,使得不同組合的DEA模型結(jié)果不盡相同。因此,我們根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定為9種不同的DEA模型,并計(jì)算出不同模型下對應(yīng)21個(gè)工業(yè)行業(yè)的DEA技術(shù)效率(見雷達(dá)圖)。并對不同模型中DEA技術(shù)效率進(jìn)行聚類分析,以此探究不同工業(yè)行業(yè)的科技投入產(chǎn)出技術(shù)效率的分布特征。

    (一)不同DEA模型的技術(shù)效率

    表2 不同投入產(chǎn)出指標(biāo)組合的DEA模型

    根據(jù)表2描述,我們將全部投入和產(chǎn)出指標(biāo)放在一起的DEA模型稱之為基本模型。3個(gè)產(chǎn)出效率模型,分別是:專利產(chǎn)出效率模型、商標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出效率模型及新產(chǎn)品產(chǎn)出效率模型;5個(gè)投入效率模型,分別稱之為:人力投入效率模型、資金籌集效率模型、資金使用效率模型1、資金使用效率模型2和物質(zhì)投入效率模型。

    1.產(chǎn)出效率模型的結(jié)果

    圖1 模型1——模型4的DEA技術(shù)效率結(jié)果雷達(dá)圖

    圖1顯示的是產(chǎn)出效率模型的結(jié)果,即模型1至模型4的DEA技術(shù)效率結(jié)果的雷達(dá)圖。可見,在基本模型中,DEA技術(shù)有效的行業(yè)達(dá)到17個(gè),技術(shù)無效率的行業(yè)分別是印刷業(yè)、有色金屬、電氣機(jī)械以及電力和熱力行業(yè)等4個(gè)行業(yè)。在專利產(chǎn)出效率模型中,DEA技術(shù)有效的行業(yè)僅有9個(gè);在商標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出效率模型中,有效率行業(yè)達(dá)到14個(gè);在新產(chǎn)品產(chǎn)出效率模型中有效率行業(yè)又下降到7個(gè)。

    綜上,可歸納出如下特征:第一,同樣投入條件下,以注冊商標(biāo)數(shù)和形成國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)衡量的DEA技術(shù)效率較高,其次是以專利和發(fā)明專利的申請量作為產(chǎn)出指標(biāo)的技術(shù)效率、新產(chǎn)品產(chǎn)值的技術(shù)效率最低;第二,由于行業(yè)自身特性不同,決定了不同行業(yè)對不同科技產(chǎn)出的效率不同。如飲料、紡織行業(yè)僅對專利產(chǎn)出無效率;化學(xué)原料、通用設(shè)備和專用設(shè)備行業(yè)僅對新產(chǎn)品產(chǎn)出無效率;交通運(yùn)輸設(shè)備僅對商標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出無效率;醫(yī)藥和塑料僅對商標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出有效率;橡膠、非金屬、金屬、通信和電力、燃力及水行業(yè)對所有產(chǎn)出指標(biāo)都有效率。

    2.投入效率模型的結(jié)果

    圖2顯示的是投入效率模型的結(jié)果,即模型5至模型10的DEA技術(shù)效率結(jié)果的雷達(dá)圖。為了比較,我們?nèi)詫⒒灸P停P?)放入其中??梢姡诨灸P椭蠨EA技術(shù)有效行業(yè)數(shù)量達(dá)到17個(gè),人力投入效率模型中DEA技術(shù)有效的行業(yè)為12個(gè);資金籌集效率模型中DEA技術(shù)有效行業(yè)為13個(gè);資金使用效率模型1中DEA技術(shù)有效行業(yè)為14個(gè);資金使用效率模型2中DEA技術(shù)有效行業(yè)也為14個(gè);物質(zhì)投入效率模型中DEA技術(shù)有效行業(yè)為12個(gè)。

    圖2 模型5——模型9的DEA技術(shù)效率結(jié)果雷達(dá)圖

    綜上,我們可以歸納出如下特征:第一,按照DEA技術(shù)有效的行業(yè)個(gè)數(shù)以及無效程度從高到低劃分,五個(gè)模型的排序分別是:資金使用效率模型1、資金使用效率模型2、資金籌集效率模型、人力投入效率模型和物質(zhì)投入效率模型。第二,農(nóng)副產(chǎn)品、食品、印刷、有色金屬、電氣機(jī)械和電力、燃力及水等6個(gè)行業(yè)在所有投入模型中都DEA技術(shù)無效。第三,由于行業(yè)自身特性不同,決定了不同科技投入的產(chǎn)出效率不同。比如,儀器儀表行業(yè)僅在資金使用效率的兩個(gè)模型中技術(shù)有效;黑色金屬僅在人力投入和資金使用效率2模型中技術(shù)無效;電力、熱力行業(yè)僅在物質(zhì)投入模型中技術(shù)無效。

    3.不同效率模型的比較

    綜合圖1和圖2的所有分析結(jié)果,可發(fā)現(xiàn)兩個(gè)主要特征:

    第一,科技指標(biāo)分布特征。對所有21個(gè)工業(yè)行業(yè)而言,其科技產(chǎn)出三個(gè)指標(biāo)中,商標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出效率最好,專利產(chǎn)出效率較差,新產(chǎn)品產(chǎn)出效率最差;其科技投入四個(gè)指標(biāo)中,資金使用效率較高,資金籌集效率其次,人力投入效率排第三,物資投入效率最差。主要原因:首先,科技產(chǎn)出效率的排序可以反映出,一項(xiàng)專利或發(fā)明專利的申請要比一項(xiàng)商標(biāo)或標(biāo)準(zhǔn)的申請更為困難,或者說技術(shù)含量更高,因此,專利產(chǎn)出效率要比商標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出效率差。而新產(chǎn)品投入生產(chǎn)并產(chǎn)生較高的產(chǎn)出效率需要更長時(shí)間的檢驗(yàn)。因此,在短時(shí)間分析中,新產(chǎn)品產(chǎn)出效率最差。其次,由于我們只分析了某一年度的截面數(shù)據(jù),沒有考查時(shí)間因素的影響。而在短時(shí)間內(nèi),資金投入對提升科技投入產(chǎn)出效率的作用最明顯,人力投入和物質(zhì)投入可能要依賴于更長時(shí)間的檢驗(yàn)。

    第二,行業(yè)分布特征。一般情況下,科技產(chǎn)出模型低效的行業(yè),其科技投入模型也低效,如食品、印刷、有色金屬、儀器儀表和電氣機(jī)械等5個(gè)行業(yè)。比較特殊的兩個(gè)行業(yè)是:電力、熱力行業(yè)科技產(chǎn)出模型都無效,但科技投入模型中僅物質(zhì)投入模型無效,其余4個(gè)投入模型都有效;電力、燃?xì)夂退袠I(yè)①電力、熱力行業(yè)和電力、燃?xì)夂退袠I(yè)的分類采用自《濟(jì)南市統(tǒng)計(jì)年鑒》中相關(guān)描述。根據(jù)《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的相關(guān)描述和《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類GBT 4754-2011》的分類標(biāo)準(zhǔn)理解,這里的電力、燃?xì)夂退袠I(yè)應(yīng)該為燃?xì)夂退袠I(yè)。科技產(chǎn)出模型都有效,但科技投入模型中僅物質(zhì)投入模型有效,其余4個(gè)投入模型都無效。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能是:首先,這兩個(gè)行業(yè)都屬于壟斷性行業(yè),電力、熱力行業(yè)每年都需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和研發(fā)投入,但短時(shí)間內(nèi)科技產(chǎn)出效率較低;而電力、燃?xì)夂退袠I(yè),基礎(chǔ)設(shè)施投入一定,只涉及每年的維護(hù)費(fèi)用的支出,因此,相對而言,雖然該行業(yè)的科技產(chǎn)出短期有效,但科技投入明顯不足,不利于長期發(fā)展。

    (二)DEA技術(shù)效率的聚類分析

    上述研究表明,21個(gè)工業(yè)行業(yè)對不同的科技投入產(chǎn)出模型的DEA效率差異較大。因此,我們試圖通過聚類分析,進(jìn)一步掌握其行業(yè)分布特征。聚類分析是通過采用SPSS18.0軟件中相關(guān)功能實(shí)現(xiàn)的。

    首先,對表2中不同指標(biāo)組合模型下的效率值進(jìn)行皮爾遜相關(guān)系數(shù)測定②由于篇幅所限,具體結(jié)果省略,感興趣讀者可向作者索取。。經(jīng)過相關(guān)分析后,發(fā)現(xiàn)9個(gè)模型中,雖然資本籌集和資本使用效率模型相關(guān)系數(shù)較高,但所有模型都呈現(xiàn)低相關(guān)性。因此,接下來,我們?nèi)赃x取9個(gè)模型產(chǎn)出組合模型的效率值作為層次聚類(Hierarchical Clustering)分析變量。

    圖3 聚類過程的系統(tǒng)樹狀圖

    圖3是聚類過程的系統(tǒng)樹狀圖,根據(jù)分析結(jié)果,我們將2011年濟(jì)南市21個(gè)工業(yè)行業(yè)的科技投入產(chǎn)出活動的效率特征分為五大類,并總結(jié)在表3中,分別是:科技投入有效、科技產(chǎn)出無效型;科技投入無效、科技產(chǎn)出有效型;科技投入無效、科技產(chǎn)出低效型;科技投入低效、科技產(chǎn)出低效型;科技投入和科技產(chǎn)出都有效型。

    (1)科技投入有效、科技產(chǎn)出無效型。這個(gè)類型僅包含了電力、熱力一個(gè)行業(yè)。其特征是在所有組合的科技投入指標(biāo)中DEA技術(shù)效率都有效,但是在所有組合的科技產(chǎn)出指標(biāo)中DEA技術(shù)效率都無效。

    (2)科技投入無效、科技產(chǎn)出有效型。這個(gè)類型僅包含了電力、燃力和水一個(gè)行業(yè)。其特征是在所有組合的科技產(chǎn)出指標(biāo)中DEA技術(shù)效率都較突出,但是在所有組合的科技投入指標(biāo)中DEA技術(shù)效率表現(xiàn)欠佳。

    (3)科技投入無效、科技產(chǎn)出低效型。這個(gè)類型僅包含了農(nóng)副食品一個(gè)行業(yè)。其特征是在所有組合的科技投入指標(biāo)中DEA技術(shù)效率都無效,在所有組合的科技產(chǎn)出指標(biāo)中DEA技術(shù)效率都較差。

    (4)科技投入低效、科技產(chǎn)出低效型。這個(gè)類型包含了食品、儀器儀表、印刷業(yè)、有色金屬和電氣機(jī)械等5個(gè)行業(yè)。其特征是在所有組合的科技投入和產(chǎn)出指標(biāo)中DEA技術(shù)效率都較差。

    (5)科技投入和產(chǎn)出都有效型。這個(gè)類型包含了剩余的13個(gè)行業(yè)。其特征是在所有組合的科技投入和科技產(chǎn)出指標(biāo)中DEA技術(shù)效率都有效。

    綜上,我們發(fā)現(xiàn),聚類分析的結(jié)果與前面DEA技術(shù)效率分析的結(jié)果基本一致。

    表3 DEA技術(shù)效率的聚類結(jié)果

    五、結(jié)論及建議

    通過對濟(jì)南市21個(gè)工業(yè)行業(yè)DEA技術(shù)效率的深入分析,我們發(fā)現(xiàn):

    在不同產(chǎn)出指標(biāo)組合的模型中,大部分行業(yè)的商標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出效率較高,但是專利和發(fā)明的產(chǎn)出效率較低,新產(chǎn)品的產(chǎn)出效率最低。這一方面與DEA模型只能分析截面數(shù)據(jù)有關(guān),但另一方面也說明,大部分行業(yè)的在科技活動中仍存在急功近利,只關(guān)注短期成果的行為,這對科技活動的長期發(fā)展以及企業(yè)自身的長遠(yuǎn)規(guī)劃都會產(chǎn)生不利影響。因此,政府及相關(guān)部門可以制定鼓勵(lì)和保障企業(yè)的長期科研投入的措施,關(guān)注科技成果的原始創(chuàng)新和成果的后期轉(zhuǎn)化,比如,減免相關(guān)科研活動的稅費(fèi);協(xié)調(diào)相關(guān)科技項(xiàng)目的信貸支持;幫助相關(guān)科研人員的引進(jìn)和安置;獎(jiǎng)勵(lì)相關(guān)科技成果,以及考核和監(jiān)管相關(guān)科技活動過程的等等。

    在不同投入指標(biāo)組合的模型中,大部分行業(yè)的資金籌集和使用效率較高,但科研人員的投入效率較低,物質(zhì)投入的效率最低。因此政府及相關(guān)部門可以創(chuàng)建創(chuàng)新人才的激勵(lì)機(jī)制,制定各種人才資助政策,也可以在高校設(shè)立與科技產(chǎn)業(yè)相關(guān)的專業(yè)學(xué)科,實(shí)現(xiàn)訂單培養(yǎng);調(diào)整工業(yè)企業(yè)科研人員的結(jié)構(gòu),提高新產(chǎn)品開發(fā)"設(shè)計(jì)人員的比例;結(jié)合人才計(jì)劃的實(shí)施,以工業(yè)科研項(xiàng)目帶動工業(yè)科技人才的培養(yǎng)。

    此外,由于行業(yè)自身特征決定了其科技活動的特殊性,因此,相關(guān)部門應(yīng)該因地制宜,制定適合行業(yè)發(fā)展的科技促進(jìn)措施。具體而言:

    第一,針對壟斷性行業(yè)如電力、熱力及電力、燃?xì)夂退畠蓚€(gè)行業(yè),要根據(jù)其生產(chǎn)周期長和高耗能高污染的特征,制定合適的科技衡量指標(biāo),有必要將有關(guān)環(huán)保和節(jié)能降耗的研發(fā)投入產(chǎn)出納入考核體系。

    第二,針對科技投入或科技產(chǎn)出效率都較低的行業(yè),如農(nóng)副食品、食品、儀器儀表、印刷業(yè)、有色金屬和電氣機(jī)械等6個(gè)行業(yè),多數(shù)是勞動密集型行業(yè),因此要注重調(diào)整其科技投入和科技產(chǎn)出的搭配比例,優(yōu)化科研資金支出比例,優(yōu)化科研人員的組成比例,做到物盡其用,人盡其才。

    第三,針對科技投入或產(chǎn)出效率都較高的行業(yè),應(yīng)在加大科技投入的同時(shí),更加關(guān)注科技投入更快更多地轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力,加快形成科技產(chǎn)業(yè)化。

    [1]孫善俠,范純增,史清華.我國科技投入產(chǎn)出效率的測度與評價(jià)[J].上海管理科學(xué),2008(1):65-68.

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    DEA Efficiency Analysis of Jinan Industrial Science and Technology Input-Output

    WANG Tian,ZHANG Na
    (School of International Trade,Shandong University of Finance and Economics,Jinan 250014,China)

    Though the indexes tomeasure science and technology input-output are numerous,it is necessary to analyze,in addition to comprehensive efficiency,the contribution that different indexes and index groupsmake to comprehensive efficiency.Moreover,the study of distribution characteristics of science and technology input-output efficiency in different industrial sectors has certain reference significance tomaking science and technology promoting measures suitable for long-term industrial development.This paper,based on Jinan industries and by adopting data envelopment analysis(DEA),makes an overall evaluation of science and technology input-output efficiency,gets distribution characteristics of DEA technical efficiency in different industrial sectors through hierarchical cluster analysis,and proposes targeted measures and suggestions based on these study results.

    DEA Model;science and technology input-output;industrial sector;hierarchical cluster analysis

    F427

    A

    1008-2670(2014)05-0065-08

    (責(zé)任編輯 時(shí)明芝)

    2014-05-07

    濟(jì)南市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目“濟(jì)南市工業(yè)行業(yè)科技投入產(chǎn)出相對效率的評價(jià)——基于DEA方法的研究”(201202271)。

    王恬,女,山東泰安人,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,山東財(cái)經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)貿(mào)學(xué)院副教授,研究方向:國際宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué);張娜,女,山東聊城人,山東財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士生,研究方向:國際經(jīng)濟(jì)學(xué)。

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