基于ＤＥＡ模型的高技術產業技術創新相對有效性分析

摘要：文章采用數據包絡分析（DEA）方法，以江蘇省高技術產業2004年相關數據為研究對象，對高技術產業不同行業的技術創新情況進行了實證研究。通過對投入與產出效率差距的分析，指出了技術創新相對有效與非有效的行業，并找出該行業目前存在的一些問題，為今后政策的制定和行業的發展提供了依據。

關鍵詞：DEA；高技術產業；技術創新

一、 引言

目前，我國已成為全球高技術產品的重要生產基地之一。美國2005年發布的《科學與工程指標2004》指出，早在2003年，中國的高技術產業規模就已達2 568億美元，僅低于美國和日本排在世界第三位。瑞士洛桑國際管理學院發布的《全球競爭力年鑒》稱，中國高技術產品出口的國際排名已由2000年的世界第9位上升至2003年的第2位。這些事實引發了國內外學術界對中國高技術產業問題的廣泛關注。

其中一大焦點是對高技術產業技術創新問題的研究。技術創新是高技術產業發展的基礎，是經濟持續發展的基礎與核心。國內外調查結果中，創新文化、研究型大學、產業技術的選擇等被認為是高技術產業成功的關鍵因素，所暗含的正是強調以技術創新為基礎的創新活動在高技術產業發展中的重要性。但是并不是所有高技術產業的技術創新都是相對有效的，它在不同地區或具體行業可能存在很大差別。江蘇省貫徹實施“科技興省”戰略，在高技術產業技術創新方面的投入也日趨上升。為了確保這些投入能實現有效的產出，分析評價技術創新的相對有效性就變得尤為重要。本文選取核燃料加工、信息化學品制造、醫藥制造業等八大行業作為研究對象，對江蘇省高技術產業技術創新相對有效性進行具體分析。

二、 技術創新評價方法

1． 技術創新評價現有方法及DEA簡介。當前對技術創新有效性的研究主要有以下幾種方法：（1）比較法：根據各行業技術創新的統計數據進行比較、分析，找出規律進行研究。（2）多準則評價法：包括層次分析法（AHP）、模糊綜合評價法、德爾菲法、DEA法等。（3）生產函數法：通過經濟分析，主觀地確定被評價對象所具有的生產函數的形狀，然后將實際觀察值與生產函數所要求達到的水平相比，得到評價結果。

由于比較法常因各行業特點及發展階段不同而使數據缺乏可比性；生產函數法多用于評價產出單一的情況，而技術創新是一個多投入多產出的過程；模糊綜合評價法、層次分析法（AHP）等研究的重點局限于尋找影響高技術投資成敗的基本要素，故本文采用DEA方法進行分析。

數據包絡分析（DEA）方法是1978年美國著名運籌學家A.Charnes等人以相對效率概念為基礎發展起來的一種效率評價方法，是研究同類型生產決策單元相對有效性的有力工具。它的基本思想是：將每一個被評價的單位或部門視為一個決策單元（Decision Making Unit，簡稱DMU），由決策單元組（DMUs）構成評價群體。處于同一評價群體的每個DMU確定的主導原則是，在某一視角下，各DMU具有相同的輸入和輸出。綜合分析輸入輸出數據，得出每個DMU效率的相對指標，據此將所有DMU定級排隊，確定相對有效的DMU，并指出其它DMU非有效的原因和程度，給主管部門提供管理決策信息。

2． DEA的C2R模型。技術創新系統是把人力資源和財力資源投入轉化為創新的經濟系統，利用DEA的C2R模型可以評價創新的規模和技術有效性。C2R模型對決策單元的規模有效和技術有效性同時進行評價，即C2R模型中的DEA有效決策單元即是規模適當又是技術水平高。

設有k個DMU，每個DMU有m種投入和n種產出，分別用不同的經濟指標表示。xij表示第j個DMU第i種類型投入的投入總量，xij>0；yrj表示第j個DMU對第r種輸出的產出量，yrj>0；vi表示第i種輸入的一種度量，ur表示第r種輸出的一種度量，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；r=1，2，…，s，其中xij、yrj為已知數據，vi、ur為變量。為了方便求解，引入非阿基米德無窮小量ε，ε為任意小正數，通常取0.000 01后，利用Charnes－Cooper變換可以得到等價的最終的線性規劃問題標準型：

其中，s-為各投入的松弛向量，s+為各產出的松弛向量；θ、λj（j=1，…，k）、s-、s+為待估參數向量。

3． DEA模型的經濟學意義。

（1）DEA有效性，當θ=1時，稱所對應的DMU為弱DEA有效。進一步，如果成立s-=s+=0，稱該DMU為DEA有效——既是技術有效，又是規模有效；當θ<1時，稱其為DEA無效——或不為技術有效，或不為規模有效。

（2）技術有效性。如果s-=s+=0，則所對應的生產活動從技術角度看，資源獲得了充分利用，投入要素達到最佳組合，取得了最大的產出效果，稱其為技術有效；否則稱技術無效。

（3）規模有效性。令k=∑λj，稱k為DMU的規模收益值，當k=1時，該DMU規模收益不變；kl時，規模收益遞減。

（4）對于DEA無效的決策單元可以通過“投影定理”適當改進，使其轉變為DEA有效。改進公式為：

x=θx-s-，y=y+s+

三、 模型運用

1． 數據來源。由于數據的可得性以及DEA方法對數據的要求，本文選取了2004年江蘇省高技術產業中的核燃料加工業、信息化學品制造業、醫藥制造業、航空航天器制造業、電子及通訊設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業、醫療設備及儀器儀表制造業、公共軟件服務業八個行業組成樣本，數據主要來自2005年《江蘇省科技統計年鑒》與《江蘇省統計年鑒》。

2． 指標選取。技術創新是一個多投入多產出的經濟過程，在創新過程中需要多種資源的投入，其中包括人員的投入和資金的投入。資金的投入主要包括RD投入與非RD投入。因此，我們以科技活動人員數（I1）、科技活動經費籌集總額（I2）、科技活動經費內部支出（I3）以及其中RD經費所占比重（I4）4個指標作為投入指標。

技術創新的產出顯示各行業技術創新投入要素組合的效果如何，可以用收益性指標與非收益性指標來評價。收益性指技術創新為企業創造的銷售收入，銷售收入可表現為三種：一是表現為新產品的出售給企業創造的新銷售收入；二是表現為企業應出售技術而獲得的技術收入，由于技術創新使產品出口方面出現顯著的變化，可用產品出口份額來表達；三是表現為總增加值。非受益性指標一般是指專利申請數，專利較接近創新的商業應用，能較全面地反映各行業的發明和創新信息。綜上，我們選取專利申請數（O1）、增加值份額（O2）、新產品銷售份額（O3）及產品出口份額（O4）為技術創新產出指標①。

3． 實例運用。現把江蘇省高技術產業八大行業技術創新系統看作4輸入、4產出的決策單元（DMU），針對DMU建立C2R模型。運用DEA—solver軟件，得到如下結果：

四、 運算結果分析

1． 從整體來看，根據效率值θ可將各行業分為三大類。

第一類包括核燃料加工業、電子及通訊設備制造業和醫療設備及儀器儀表制造業。這三個行業相對于其他幾個行業創新績效好，θ＝1，并且s-=s+=0，達到了DEA有效——既是技術有效，又是規模有效（規模報酬不變）。

第二類包括醫藥制造業、航空航天器制造業、電子計算機及辦公設備制造業和公共軟件服務業。這一類行業創新績效較差，θ值分別為0.716、0.890、0.858、0.785，s-、s+不全為0，屬DEA無效。其中醫藥制造業、航空航天器制造業和公共軟件服務業規模報酬呈現遞減趨勢，而電子計算機及辦公設備制造業規模報酬遞增，新增人力財力資源對該行業創新績效的邊際貢獻大。

第三類是信息化學品制造業——為創新績效極差行業，θ值只有0.183，s-全不為0，s+部分不為0，規模報酬遞減，是江蘇省高技術產業技術創新系統中最薄弱的環節。

2． 行業技術無效的原因分析和可行的改進措施。技術創新效率DEA無效的包括信息化學品制造、醫藥制造、航空航天器制造、電子計算機及辦公設備制造和公共軟件服務這五個行業。

（1）從投入角度來看。信息化學品制造業、醫藥制造業和電子計算機及辦公設備制造業S1-為0，S2-、S3-、S4-不為0，說明在創新投入中相對于科技活動人員（I1），科技活動經費籌集總額（I2）、科技活動經費內部支出（I3）以及RD經費所占比重（I4）相對過剩，從另一個角度也反映出這三個行業經費充足，而人力資源相對不足，制約了其創新能力的發揮。考慮到這三個行業中電子計算機及辦公設備制造業規模報酬遞增，江蘇省未來應加大該行業中人力資源的投入力度；而信息化學品制造、醫藥制造業呈現規模報酬遞減趨勢，可對這兩個行業中相對過剩的財力資源進行適當調整，使它們均達到規模有效。

航空航天器制造業S3-為0，S1-、S2-、S4-不為0，說明在創新投入中相對于科技活動經費內部支出（I3），科技活動人員（I1）、科技活動經費籌集總額（I2）以及RD經費所占比重（I4）相對過剩；公共軟件服務行業S1-、S2-為0，S3-、S4-不為0，說明在創新投入中相對于科技活動人員（I1）和科技活動經費籌集總額（I2），科技活動經費內部支出（I3）以及RD經費所占比重（I4）相對過剩，另一方面這兩個行業均為規模報酬遞減，所以應減少相對過剩的投入量，調整投入結構，使達到DEA有效。

（2）從產出角度看。信息化學品制造、醫藥制造、航空航天器制造和公共軟件服務行業S1+、S2+為0，S3+、S4+不為0，說明江蘇省這四個行業在新產品銷售份額（O3）及產品出口份額（O4）方面產出相對不足；電子計算機及辦公設備制造業S1+為0，S2+、S3+、S4+不為0，說明此行業在增加值份額（O2）、新產品銷售份額（O3）及產品出口份額（O4）方面產出相對不足，由此可以看出，江蘇省這幾個行業在科技成果轉化上存在不同的薄弱環節，均面臨如何將創造出的科技成果銷售出去——如何轉變為行業利潤的問題。所以江蘇省要特別注意提高這些行業科研成果轉化為生產力的能力，創造出經濟效益。

（3）從行業實際發展的角度看。近幾年，江蘇省高新技術產業工作取得了顯著進展，在電子信息、生物技術、新材料三個高新技術產業領域己經形成較強實力，三個領域的研究開發和產業化在全省整個高技術領域中，占有較大份額，如電子信息和生物醫藥兩個產業的產值，占全省高新技術產業總產值的42%以上。但據有關資料顯示：2004年在“全國電子及通信設備制造業前20家最大工業企業”排名中，江蘇省有熊貓電子集團1家上榜；在“全國器材制造業前20家最大工業企業”排名中，江蘇省有春蘭集團和長城集團2家上榜；而在全國醫藥制造業前20家最大工業企業排名中，江蘇省無一家上榜。這種結果的產生與這三個行業技術創新效率不無關系。通過前面的分析可知，江蘇省的電子及通訊設備制造業和醫療設備及儀器儀表制造業屬DEA有效行業，所以這兩大行業均有相關企業上榜；而醫藥制造業θ值僅為0.716，屬DEA無效行業，較差的創新績效制約了該行業的發展，使得行業中無一企業上榜。

再看江蘇省五個高新技術產業帶的建設情況。其中做的最好的就是移動和衛星通信產業帶：重點扶持了南京熊貓愛立信、南京普天、蘇州諾基亞、蘇州阿爾卡特、蘇州摩托羅拉等移動通信產品生產企業以及CDMA移動通信示范工程，積極推進南京熊貓與瑞典愛立信工業園建設，提高國內手機配套產品技術水平，形成手機、基站及配套元器件較為完善的產業鏈；而軟件產業帶、信息產業帶的建設尚處在起步階段：江蘇軟件園、滬寧線10大信息產業基地都正在建設之中。與之相關的公共軟件服務業、信息化學品制造業技術創新系統也處在DEA無效階段。相信隨著這兩大產業帶建設的完善，這兩個行業創新系統結構也將會得到進一步調整與改善。

此外，2004年江蘇省航空航天器制造業實現的工業總產值占高新技術產業總產值的比重僅為0.6%，遠低于電子及通信設備制造業（DEA有效行業）的37.7%。相信今后通過對航空航天器制造業創新系統的調整，可以提高該行業的創新效率，增加其行業產值在總產值中所占的比重，從而進一步提高高技術產業結構的合理性。

（4）注意點。由于DEA模型是評價江蘇省高技術產業技術創新的相對有效性，以上政策建議只是一種行業相對于其他行業應當著重解決的問題，上述的調整并非指要在實際工作中將各種投入大幅減少，而是要表明相對核燃料加工、電子及通訊設備制造和醫療設備及儀器儀表制造這三個DEA有效的行業，醫藥制造業、航空航天器制造業等五個行業離行業技術創新DEA有效的差距。這五個行業要進行有效創新，加大技術創新的投入是必不可少的，但也要進行調整，調整的目的只是使投入結構更合理，資源利用率更高。從前面的分析已知，電子計算機及辦公設備制造行業處于技術創新規模收益遞增階段，而信息化學品制造業、醫藥制造業、航空航天器制造業及公共軟件服務行業還處于技術創新規模遞減階段，所以一方面要加大對電子計算機及辦公設備制造行業的投入力度，另一方面還要調整其他四個行業的投入結構，提高產出效率，使資源得到更充分的利用。

注釋：

①增加值份額（O2）=（增加值/總產值）*100%、新產品銷售份額（O3）=（新產品銷售收入/總銷售收入）*100%、產品出口份額（O4）=（產品出口銷售收入/總銷售收入）*100%。

參考文獻：

1．Charnes，W．W．Cooper and D．Rhodes．Measuring the Deficiency of Decision Making Units．European Journal of Operational Research，1978：429-444．

2．金玲娣．福建省重點行業技術創新相對有效性分析．科學管理研究，2000，（5）：75-78．

3．江蘇省發改委高新技術產業處．轉變經濟增長方式、提升經濟發展質量——江蘇省高新技術產業發展與“十一五展望”．中國創業投資與高科技，2006，（1）：23-25．

4．李雙杰，王海燕，劉韌．基于DEA模型的制造業技術創新資源配置效率分析．工業技術經濟，2006，（3）：112-115．

作者簡介：常向陽，南京農業大學經濟管理學院管理系副主任、教授、博士生導師；羅媛，南京農業大學經濟管理學院碩士生。

收稿日期：2007-04-21。

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