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    基于DEA的濟南市科技投入產(chǎn)出效率研究

    2016-01-04 10:16:05陳媛
    科技視界 2015年35期
    關(guān)鍵詞:技術(shù)效率

    陳媛

    【摘 要】本文選取“R&D經(jīng)費投入”、“R&D全時人員”、“地方財政科技支出”作為反映科技投入的指標(biāo),選取“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”和“發(fā)明專利授權(quán)量”作為反映科技產(chǎn)出的指標(biāo),收集濟南市2006-2013年的相關(guān)數(shù)據(jù),運用DEA模型分析濟南市近年來的科技投入產(chǎn)出效率,明確各年份的技術(shù)效率值、投入冗余和產(chǎn)出不足。在此基礎(chǔ)上,本文提出了提升濟南市科技投入產(chǎn)出效率的參考建議。

    【關(guān)鍵詞】DEA;技術(shù)效率;投入冗余;產(chǎn)出不足

    0 引言

    1978年,美國運籌學(xué)家W.W.Cooper和A.Charnes等提出的DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)方法,主要通過保持決策單元(DMU)的輸入或輸出不變,借助數(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它們的相對有效性,能有效處理多輸入、多輸出的復(fù)雜系統(tǒng),可以對多指標(biāo)投入、多指標(biāo)產(chǎn)出的同類型部門進行有效的綜合評價。在運用DEA方法評價科技效率時,無需為各指標(biāo)賦權(quán)重,也無需預(yù)先確定投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系表達式,優(yōu)勢十分明顯。近年來,不少學(xué)者運用DEA方法進行了科技投入產(chǎn)出效率方面的研究。如梅橋針對我國東部11省市進行了基于DEA的科技投入產(chǎn)出分析與政策研究;方愛平等建立了西部區(qū)域科技投入產(chǎn)出效率評價指標(biāo)體系,并以DEA模型為主要分析工具對西部區(qū)域12個省、市、自治區(qū)的科技投入產(chǎn)出效率進行了局部和全局性的比照分析;珠蘭其其格基于DEA方法,進行了內(nèi)蒙古高等學(xué)??萍纪度氘a(chǎn)出效率分析;符銀丹等運用DEA模型對我國37所“985工程”高校2008年的科技投入產(chǎn)出效率進行了比較;馮鋒等構(gòu)建了兩階段科技投入產(chǎn)出鏈模型,并采用鏈式網(wǎng)絡(luò)DEA方法對29個省市的科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行了研究,指出我國兩階段科技投入產(chǎn)出鏈的效率在省區(qū)和區(qū)域都存在差異;李雅麗以金融投入與科技產(chǎn)出為切入點,建立了科技金融效率評價指標(biāo)體系,運用DEA方法對全國的科技金融效率進行實證研究,并利用聚類分析方法對2010年全國各省市科技金融的投入產(chǎn)出效率進行了分類。

    濟南自2010年被科技部和發(fā)改委批準為首批國家創(chuàng)新型試點城市,近年來深入實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略,不斷加大科技資金和人員投入力度,自主創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化能力有了顯著提升,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)取得了長足發(fā)展。盡管如此,濟南市的科技投入產(chǎn)出效率鮮被關(guān)注。本文將以濟南市為例,收集整理濟南市2006-2013年科技投入和產(chǎn)出方面的數(shù)據(jù),采用DEA模型對濟南市的科技投入產(chǎn)出效率進行評價,進而提出有針對性的對策建議。

    1 科技投入與產(chǎn)出指標(biāo)

    本文擬對濟南市2006-2013年的科技投入產(chǎn)出效率進行分析,選取“R&D經(jīng)費投入”、“R&D全時人員”、“地方財政科技支出”為科技投入指標(biāo);選取“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”“發(fā)明專利授權(quán)量”為科技產(chǎn)出指標(biāo),各年度數(shù)據(jù)均來源于濟南統(tǒng)計年鑒、濟南市政府工作報告和濟南市科技局關(guān)于縣(市)區(qū)、高新區(qū)科技創(chuàng)新進展情況的通報??萍纪度氘a(chǎn)出基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表1所示:

    2 DEA模型構(gòu)建與分析

    本文選取濟南市2006-2013年的科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為決策單元(DMU),分析各年度科技投入產(chǎn)出的DEA有效性,明確其技術(shù)效率、投入冗余和產(chǎn)出不足,進而指出改進的方向。選取的評價指標(biāo)共5個,包括3個投入指標(biāo)“R&D經(jīng)費投入”“R&D全時人員”“地方財政科技支出”和2個產(chǎn)出指標(biāo)“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”和“發(fā)明專利授權(quán)量”。本文應(yīng)用DEAP2.1軟件進行分析,分析結(jié)果自動生成。其中:決策單元數(shù)8;時間序列數(shù)據(jù)設(shè)置為1;產(chǎn)出數(shù)量2;投入數(shù)量3;從產(chǎn)出角度衡量技術(shù)效率;選用規(guī)模報酬不變的CCR模型進行分析。

    2.1 各決策單元的技術(shù)效率值

    表1中每個年份是一個決策單元(DMU),共有8個決策單元,對決策單元構(gòu)建DEA的CCR模型,求得各決策單元的技術(shù)效率值。本文運行DEAP2.1軟件直接得出分析結(jié)果,各年份的技術(shù)效率及總體效率如表2所示。由表2可知,2006-2013年濟南市科技投入產(chǎn)出的總體效率為0.982,其中有3個年份的技術(shù)效率小于1,2007年的技術(shù)效率值為0.886,2009年的技術(shù)效率值是0.967,2013年的技術(shù)效率值是0.999,因此這3個年份是非DEA有效的決策單元;另外5個年份的技術(shù)效率值為1,屬于DEA有效的決策單元。

    表2 濟南市2006-2013年科技投入產(chǎn)出技術(shù)效率表

    2.2 非DEA有效單元的分析和改進

    (1)科技產(chǎn)出不足的分析和改進

    表3 非DEA有效單元生產(chǎn)前沿面的目標(biāo)產(chǎn)出表

    根據(jù)分析結(jié)果,2007、2009、2013這3個年份生產(chǎn)前沿面的目標(biāo)產(chǎn)出如表3所示。對于非DEA有效的決策單元,可以通過“投影定理”進行改進,從而轉(zhuǎn)變?yōu)镈EA有效。改進公式為: =θ x-s , =y+s ,( , )為該決策單元對應(yīng)的(x,y)在DEA生產(chǎn)前沿面上的投影,改進值為?駐x=x- ,?駐y= -y。對比表3與表1數(shù)據(jù)可知:2007年在現(xiàn)有科技投入水平下,科技產(chǎn)出不足較為顯著,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值應(yīng)由1125.75億元提升到1269.986億元,增加144.24億元;發(fā)明專利授權(quán)量應(yīng)由403件提升到527.626件,增加125件。2009年在現(xiàn)有科技投入水平下也存在產(chǎn)出不足,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值應(yīng)由1560.55億元提升到1613.231億元,增加52.68億元;發(fā)明專利授權(quán)量應(yīng)由832件提升到860.087件,增加28件。2013年技術(shù)效率值接近1,近乎DEA有效,但也存在少量的科技產(chǎn)出不足,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值應(yīng)由1930.18億元提升到1932.775億元,增加2.595億元;發(fā)明專利授權(quán)量應(yīng)由2165件提升到2167.910件,增加3件。

    (2)科技投入冗余的分析和改進

    根據(jù)分析結(jié)果,2007、2009、2013這3個年份生產(chǎn)前沿面的目標(biāo)投入如表4所示。對非DEA有效單元的科技投入冗余同樣通過上述“投影定理”進行改進。對比表4與表1數(shù)據(jù)可知:2007年在現(xiàn)有科技產(chǎn)出水平下,科技投入有冗余,地方財政科技支出應(yīng)從4.05億元降至4.03億元,減少0.02億元。2009年在現(xiàn)有科技產(chǎn)出水平下也存在投入冗余,R&D全時人員應(yīng)由30067人年降至29280.623人年,減少786人年;地方財政科技支出應(yīng)由5.26億元降至5.236億元,減少0.024億元。2013年在現(xiàn)有科技產(chǎn)出水平下也存在投入冗余,R&D經(jīng)費投入應(yīng)由111.15億元降至107.978億元,減少3.172億元;地方財政科技支出應(yīng)由10.88億元降至10.697億元,減少0.183億元。

    表4 非DEA有效單元生產(chǎn)前沿面的目標(biāo)投入表

    3 結(jié)語和對策建議

    根據(jù)上文分析結(jié)果,濟南市近年來的科技投入產(chǎn)出效率總體來說較為理想,但也有3個年份的科技投入產(chǎn)出效率非DEA有效,占樣本數(shù)量的37.5%。本文擬根據(jù)上述分析結(jié)果提出提升濟南市科技投入產(chǎn)出效率的對策建議,為加快推進國家創(chuàng)新型城市建設(shè)和制訂“十三五”規(guī)劃提出參考建議。

    3.1 加大R&D投入力度,合理調(diào)整R&D投入結(jié)構(gòu)

    在科學(xué)論證的基礎(chǔ)上合理調(diào)整R&D經(jīng)費支出的結(jié)構(gòu),加強高校與科研院所的R&D活動,適度增加基礎(chǔ)研究的投入比例;投入大、見效慢、高風(fēng)險的基礎(chǔ)研究類R&D投入由政府承擔(dān),能夠提升企業(yè)競爭力的應(yīng)用研究和試驗發(fā)展類項目則由企業(yè)承擔(dān)。同時加強對R&D人員素質(zhì)的培育,提高科學(xué)家和工程師在R&D人員中所占的比重,采取內(nèi)部激勵和外部激勵相結(jié)合的方法激發(fā)其創(chuàng)新活力。

    3.2 增加地方財政科技支出,充分發(fā)揮其引導(dǎo)作用

    具體地,規(guī)范管理本級科技計劃項目資金,對企業(yè)研發(fā)投入達不到規(guī)定比例的項目,不予立項支持,從而引導(dǎo)企業(yè)加大研發(fā)投入;進一步做好企業(yè)研發(fā)經(jīng)費所得稅前加計扣除、研發(fā)儀器設(shè)備加速折舊等政策的落實,激勵企業(yè)加大自主研發(fā)投入;安排專項資金,加快科技創(chuàng)新綜合服務(wù)平臺建設(shè),為全社會科研機構(gòu)和科研人員提供綜合性創(chuàng)新服務(wù)。

    3.3 加快科技成果轉(zhuǎn)化,大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)

    強化政策扶持,為科技成果轉(zhuǎn)化創(chuàng)造良好環(huán)境。進一步轉(zhuǎn)變政府職能,改進服務(wù)方式,提高服務(wù)水平,扎扎實實推動成果轉(zhuǎn)化工作發(fā)展。加大對高企的扶持力度,并根據(jù)高企發(fā)展的實際需要不斷進行制度創(chuàng)新,引導(dǎo)和推進高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展。進一步加強高企認定工作,對高企發(fā)展采取稅收優(yōu)惠、低息貸款、財政補貼和加速折舊等優(yōu)惠政策,同時引導(dǎo)中小高企拓寬融資渠道,吸引風(fēng)險投資等股權(quán)投資,為企業(yè)發(fā)展提供資金保障。

    【參考文獻】

    [1]BRAGLIA M, ZANONI S, ZAVANELLA L. Measuring and benchmarking productive systems performance using DEA: an industrial case[J]. Production Planning&Control, 2003,14(6):542-554.

    [2]候光明,晉琳琳.DEA方法在研究型大學(xué)建設(shè)績效評價中的應(yīng)用[J].高教發(fā)展與評估,2005,21(5):25-29.

    [3]梅橋.基于DEA的科技投入產(chǎn)出分析與政策研究——以我國東部11省市為例[D].安徽大學(xué),2010.

    [4]方愛平,李虹.基于DEA模型的西部區(qū)域科技投入產(chǎn)出效率分析——以西部大開發(fā)12個省、市、自治區(qū)為例[J].科技進步與對策,2013,8:54-58.

    [5]珠蘭其其格.基于DEA方法的內(nèi)蒙古高等學(xué)??萍纪度氘a(chǎn)出效率分析[D].內(nèi)蒙古大學(xué),2014.

    [6]符銀丹,陳士俊,陳衛(wèi)東.基于DEA的我國“985”高??萍纪度氘a(chǎn)出效率分析[J].天津大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版,2012(2):128-132.

    [7]馮鋒,張雷勇,高牟,馬雷.兩階段鏈視角下科技投入產(chǎn)出鏈效率研究——來自我國29個省市數(shù)據(jù)的實證[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2011(8):33-38.

    [8]李雅麗.基于DEA模型的科技金融投入產(chǎn)出效率研究[J].江西師范大學(xué),2013.

    [責(zé)任編輯:楊玉潔]

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