基于交叉效率DEA模型的中國(guó)省域科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究

廖友國(guó) 沈波

摘要：創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，充分認(rèn)識(shí)當(dāng)前科技創(chuàng)新水平，是提升創(chuàng)新能力的必要前提。本文利用交叉效率DEA模型，對(duì)2015年中國(guó)三十個(gè)省（市）進(jìn)行科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)，有效避免了傳統(tǒng)DEA模型中決策單元的效率值整體偏高、與實(shí)際情況出入較大、多個(gè)決策單元效率值相同無(wú)法相互比較等缺陷，得出我國(guó)整體科技創(chuàng)新效率處于中等水平，高創(chuàng)新效率的?。ㄊ校┲饕性跂|部及沿海地區(qū)，中等創(chuàng)新效率的省份集中于東北部和中部地區(qū)，西南和西北地區(qū)相對(duì)落后等結(jié)論；在此基礎(chǔ)上劃分出五種科技創(chuàng)新類型：高投入高效率型、中投入高效率型、中投入中效率型、中投入低效率型以及低投入低效率型，并對(duì)各自典型代表?。ㄊ校┻M(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：科技創(chuàng)新效率交叉效率數(shù)據(jù)包絡(luò)法

一、引言

創(chuàng)新是中國(guó)未來(lái)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式的新動(dòng)能、是提升經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和增強(qiáng)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的主要推動(dòng)力，習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告中指出：以科技創(chuàng)新為核心，堅(jiān)定不移地實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，是決勝全面建設(shè)小康社會(huì)，奪取新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義偉大勝利的重要環(huán)節(jié)。

目前我國(guó)整體創(chuàng)新能力在世界上提升至了第22名，但區(qū)域之間的創(chuàng)新能力還存在著比較大的差異。迄今為止，已有不少的專家學(xué)者就我國(guó)的區(qū)域創(chuàng)新水平進(jìn)行了深入的研究。曹霞等人（2015）從綠色低碳視角出發(fā)，對(duì)中國(guó)三十個(gè)省市在十年內(nèi)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)新效率實(shí)證分析，指出中國(guó)各個(gè)區(qū)域還普遍存在著無(wú)效率現(xiàn)象曹霞，于娟綠色低碳視角下中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2015，25（05）：10—19；馬大來(lái)等人（2017）基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角，發(fā)現(xiàn)中國(guó)的區(qū)域創(chuàng)新效率具有明顯的空間自相關(guān)性與集群趨勢(shì)馬大來(lái)，陳仲常，王玲中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的收斂性研究：基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角[J].管理工程學(xué)報(bào)，2017，31（01）：71—78；劉軍等人（2017）指出協(xié)同創(chuàng)新效率存在著空間異質(zhì)性，鄰近地區(qū)協(xié)同創(chuàng)新效率的提高可以顯著地提高本地區(qū)的協(xié)同創(chuàng)新效率劉軍，王佳瑋，程中華產(chǎn)業(yè)聚集對(duì)協(xié)同創(chuàng)新效率影響的實(shí)證分析[J].中國(guó)軟科學(xué)，2017（06）：89—98；喬元波等人（2017）結(jié)合三階段DEA和DEA—Windows法，解決了某些區(qū)域因技術(shù)效率始終為1而無(wú)法觀察其時(shí)間縱向變化的問(wèn)題；尤瑞玲等人（2017）利用Malmquist指數(shù)分解和Ward聚類分析法發(fā)現(xiàn)我國(guó)沿海地區(qū)科技創(chuàng)新效率的提高主要依賴于技術(shù)效率的提高，科技創(chuàng)新效率的高地與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度不完全成正比尤瑞玲，陳秋玲我國(guó)沿海地區(qū)科技創(chuàng)新效率的省域差異研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2017（05）：119—123。

數(shù)據(jù)包絡(luò)法（data envelopment analysis，DEA）因其客觀性、可操作性以及模型的易擴(kuò)展性等優(yōu)點(diǎn)泛應(yīng)用于多維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，是當(dāng)前評(píng)價(jià)效率的主要方法之一。目前大多數(shù)DEA模型都基于“自評(píng)系統(tǒng)”展開(kāi)評(píng)價(jià)，在實(shí)際運(yùn)用中就往往出現(xiàn)多個(gè)決策單元的效率值為1而無(wú)法相互比較的情況，為克服這一缺陷，本文引入交叉效率DEA模型，充分結(jié)合“自評(píng)”和“他評(píng)”的信息，從而提高科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)的科學(xué)性與合理性。

二、交叉效率DEA模型

假設(shè)決策單元為DMUi（i=1，2，…，n），共有m個(gè)投入指標(biāo)和s個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，組成的投入向量與產(chǎn)出向量分別為xj=（x1i，x2i，…，xmi）T和yj=（y1i，y2i，…，ysi）T，構(gòu)成的投入矩陣與產(chǎn)出矩陣分別為X=（x1，x2，…，xn）和Y=（y1，y2，…，yn），輸入權(quán)重v=（ν1，ν2，…，νm）T，輸出權(quán)重u=（u1，u2，…，us）T， 那么第i個(gè)決策單元的效率值表示為hi=uTyivTxi，（i=1，2，…，n），在DEA—CCR模型下，即可建立一個(gè)線性規(guī)劃模型P（CCR）：

CCR模型往往會(huì)在計(jì)算各單元決策的效率值中選擇最有利于自己權(quán)重，也就是會(huì)對(duì)有優(yōu)勢(shì)的指標(biāo)賦予更多的權(quán)重，而劣勢(shì)指標(biāo)賦予較少的權(quán)重，甚至是不賦權(quán)，從而影響了決策單元效率值的真實(shí)性。同時(shí)，當(dāng)多個(gè)決策單元的效率值等于1的時(shí)候，CCR模型效率高低就難以判斷。

交叉效率的引入，其實(shí)就是在CCR模型的基礎(chǔ)上，用第j個(gè)決策單元DMUj的最佳權(quán)重ωj和μj來(lái)計(jì)算第i個(gè)決策單元DMUi的效率值孫鈺，王坤巖，姚曉東基于交叉效率DEA模型的城市公共基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)[J].中國(guó)軟科學(xué)，2015（1）：172—183，計(jì)算交叉效率評(píng)價(jià)值：

將第j個(gè)決策單元的n個(gè)效率值求平均，即可得最終判定決策單元效率高低的數(shù)值，公式如2—5所示：

在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，為解決可能出現(xiàn)的ωj與μj的解不唯一導(dǎo)致Eij的解不唯一的情況，可在CCR模型第一目標(biāo)函數(shù)max μTyi的基礎(chǔ)上引入第二目標(biāo)函數(shù)，如公式2—6所示：

其中，uTykjvTxj指的是第j個(gè)決策單元第k個(gè)輸出指標(biāo)的效率值，目標(biāo)函數(shù)的含義則是求出第 k個(gè)輸出指標(biāo)效率值中最小的那個(gè)輸出指標(biāo)效率值的最大值⑤，借此在公式（2-2）的基礎(chǔ)上構(gòu)成新的線性規(guī)劃模型如下：

三、實(shí)證分析

本文基于數(shù)據(jù)的可比性、易獲取性等原則，從國(guó)家科技統(tǒng)計(jì)年鑒的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)中展開(kāi)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇?？萍剂α康耐度胍匀肆拓?cái)力為基礎(chǔ)，考慮到研發(fā)活動(dòng)在科技活動(dòng)中處于核心地位，故而選取了“R&D;人員當(dāng)時(shí)全量”和“R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出”兩個(gè)指標(biāo)，它們是科技創(chuàng)新投入中最直觀的數(shù)據(jù)；科技產(chǎn)出通常劃分為直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出兩個(gè)方面，直接產(chǎn)出指標(biāo)在此選取了“國(guó)外主要檢索機(jī)構(gòu)收錄科技論文數(shù)”和“專利申請(qǐng)受理量”，間接產(chǎn)出指標(biāo)則選取“技術(shù)市場(chǎng)成交額”和“高技術(shù)產(chǎn)品出口額”，利用這六個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建出中國(guó)省域科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

本文選取2015年中國(guó)內(nèi)地三十個(gè)?。ㄓ捎跀?shù)據(jù)的缺失未選取西藏）的數(shù)據(jù)進(jìn)行科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。利用Matlab程序計(jì)算出三十個(gè)省在2015年的交叉效率值，并與傳統(tǒng)CCR模型結(jié)果進(jìn)行比較，如表2所示。

從表2中可以看出，采用傳統(tǒng)BCC模型求出的各省市科技創(chuàng)新效率值中，存在多個(gè)決策單元效率值等于1的省市，比如北京與上海，它們之間無(wú)法進(jìn)行比較，同時(shí)，廣西、甘肅、青海的效率值也為1，這明顯有悖于實(shí)際情況。

（市）CCR交叉效率效率排名效率排名青海110161430寧夏04125200293929新疆05592150385221全國(guó)均值07376—04682—東北部均值09228—05630—東部均值07670—05581—中部均值06317—04448—西部均值07182—03734—在引入了交叉效率之后，不再出現(xiàn)效率值等于1的情況，因而不同省市之間可以進(jìn)行相互比較和排序。其中，全國(guó)平均效率值為04682，表明我國(guó)整體科技創(chuàng)新效率處于中等水平；東北部和東部整體科技創(chuàng)新效率分別為0563和05581，高于全國(guó)平均值；中部地區(qū)的科技創(chuàng)新效率略低于全國(guó)平均值；西部地區(qū)的科技創(chuàng)新效率與東部、東北部地區(qū)差距相對(duì)較大，但陜西、四川兩省卻表現(xiàn)優(yōu)異，排名分別達(dá)到了第6位和第8位。以06和04兩個(gè)值為分界點(diǎn)，將科技創(chuàng)新效率分為較高、中等以及較低三個(gè)類型，國(guó)內(nèi)三十個(gè)?。ㄊ校┓植紶顩r如

高投入高效率模式。北京、上海、廣東、江蘇、浙江及山東六個(gè)?。ㄊ校?，其兩個(gè)科技投入和四個(gè)科技產(chǎn)出指標(biāo)均在全國(guó)的排名前十位，屬于國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份，GDP全國(guó)領(lǐng)先，擁有雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、優(yōu)渥的教育資源和豐富的科技資源，故而實(shí)現(xiàn)了科技創(chuàng)新活動(dòng)的高投入高效率。

中投入高效率模式。陜西作為中投入高效率類型的省份，從科技投入來(lái)看，R&D;人員當(dāng)時(shí)全量為92618人，排名第16位；R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出39317億元，排名第14位。從科技產(chǎn)出來(lái)看，國(guó)外主要檢索機(jī)構(gòu)收錄科技論文數(shù)達(dá)到26677篇，排名第5位；專利申請(qǐng)受理量為74904項(xiàng)，排名第12位；技術(shù)市場(chǎng)成交額達(dá)到72182億元，排名第3；高技術(shù)產(chǎn)品出口額為9916億美元，排名第13位。陜西可以繼續(xù)依托自身深厚的歷史文化底蘊(yùn)和豐富的教育資源，完善市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制，充分發(fā)揮學(xué)術(shù)和技術(shù)兩個(gè)方面優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)科技資源投入力度，力求實(shí)現(xiàn)水平更高的科技創(chuàng)新效率。

中投入中效率模式。以四川、湖北、天津三省為典型代表。從科技投入來(lái)看，其“R&D;人員當(dāng)時(shí)全量”分別是116842人、135481人和124321人，排名第13位、第9位和第12位；R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出分別是5029億元、5617億元和51018億元，分別是第10名、第8名、第9名，但與高投入高效率模式中六個(gè)?。ㄊ校┗驹谝磺|以上的經(jīng)費(fèi)支出差距較大。從科技產(chǎn)出來(lái)看，國(guó)外主要檢索機(jī)構(gòu)收錄湖北和四川兩省的科技論文數(shù)均在兩萬(wàn)篇以上，湖北略高于四川，各自排名第7位和第10位，天津較低，總計(jì)13977篇，排名第14位；在專利申請(qǐng)受理量上，四川受理110746項(xiàng)，排名第8，天津?yàn)?9963項(xiàng)，排名第11位，湖北為74240項(xiàng)，排名第14位；在技術(shù)市場(chǎng)成交額上，湖北和天津表現(xiàn)優(yōu)異，分別達(dá)到了78934 億元和50344億元，排名第2位和第8位，四川則為26569億元，處于中等偏上水平；在高技術(shù)產(chǎn)品出口額上，天津以地理?xiàng)l件的優(yōu)勢(shì)排在全國(guó)第7位，出口額達(dá)到19716億美元，四川和湖北分別為15151億美元和8013億美元，均處于中等水平?？偟膩?lái)說(shuō)，這三個(gè)省份起步較晚，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，科技創(chuàng)新效率高于國(guó)內(nèi)平均水平，今后工作的重點(diǎn)是深化體制改革，充分發(fā)揮現(xiàn)有科技創(chuàng)新機(jī)制，整合科技資源，建立以企業(yè)為核心的產(chǎn)學(xué)研緊密結(jié)合的體系，進(jìn)一步提高科技成果的轉(zhuǎn)化能力。

中投入低效率模式。以河北省為代表，兩個(gè)科技投入指標(biāo)在國(guó)內(nèi)處于中等水平，但科技產(chǎn)出卻處于中下游，科技創(chuàng)新效率水平相對(duì)較低。政府可以從改善當(dāng)前創(chuàng)新環(huán)境入手，加大教育投入，大力實(shí)行人才引進(jìn)戰(zhàn)略，制定鼓勵(lì)創(chuàng)新的優(yōu)惠政策，為科技創(chuàng)新活動(dòng)營(yíng)造出一個(gè)公正、有序、充滿活力的市場(chǎng)環(huán)境。

低投入低效率模式。主要以內(nèi)蒙古、寧夏、海南、青海為代表，其共同點(diǎn)在于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低，或經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)于依賴傳統(tǒng)方式，比如內(nèi)蒙古的礦業(yè)和農(nóng)牧業(yè)、海南的農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)，使得科技創(chuàng)新活動(dòng)的投入偏低，高科技產(chǎn)業(yè)相對(duì)不夠發(fā)達(dá)，較為缺乏新技術(shù)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)能力，今后可以通過(guò)大力引進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)來(lái)彌補(bǔ)科技產(chǎn)出的不足。

四、總結(jié)

本文利用交叉效率DEA模型，對(duì)全國(guó)三十個(gè)?。ㄊ校┻M(jìn)行了科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)，通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)DEA，可以看到交叉效率DEA方法結(jié)合了“自評(píng)”和“他評(píng)”，避免了決策單元效率值整體偏高、多個(gè)決策單元效率值為1、與實(shí)際情況出入較大的問(wèn)題。利用求得的交叉效率值，結(jié)合實(shí)際科技投入產(chǎn)出情況，本文劃分出高投入高效率、中投入高效率、中投入中效率、中投入低效率以及低投入低效率五大類型，以典型省份（市）為代表進(jìn)行綜合分析，并針對(duì)性地提出改進(jìn)途徑，有助于地區(qū)政府定位當(dāng)前科技創(chuàng)新水平，為因地制宜制定本地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展策略提供有益的思路。

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（廖友國(guó)，達(dá)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院。沈波，達(dá)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院。）