基于DEA模型的區域技術創新績效評價研究

劉蓓

摘 要：區域創新系統是國家經濟發展的重要基礎，客觀評價區域技術創新的績效是制定區域創新政策的前提。選取3個輸入和4個輸出指標，運用DEA中的C2R模型對我國各地區技術創新績效進行實證研究，從區域技術創新績效、投入要素影子價格和規模報酬展開分析。結果表明，區域技術創新績效和經濟發展水平無必然聯系，各地的相對稀缺資源不盡相同。根據各地技術創新績效值對不同區域分類，有針對性地提出促進區域技術創新的對策建議。

關鍵詞：區域；技術創新；績效；DEA模型

中圖分類號：F270文獻標識碼：A 文章編號： 1673-291X（2012）08-0007-04

引言

技術創新是經濟增長的源泉，區域創新系統作為國家創新系統的重要有機組成部分，是國家經濟發展的重要基礎。提高區域技術創新能力是推進區域經濟發展與建設的重要途徑，作為區域發展戰略的重點，它必將受到各級各類政府的高度重視。對區域技術創新績效進行客觀評價，有利于進一步把握技術創新活動的規律，也有利于在更大范圍內對于不同地區的技術創新活動進行橫向比較，從而為制定區域經濟發展政策提供科學依據。

本文采集技術創新輸入和輸出的若干統計指標，根據《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》中的原始數據，運用DEA方法中C2R模型對中國區域技術創新績效進行實證研究和分析，最后有針對性地提出了促進區域技術創新的政策建議。

一、DEA方法及其模型

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）是運籌學、管理科學和數理經濟學交叉研究的一個新的領域，它是由著名的運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes等人于1978年在“相對效率評價”概念的基礎上發展起來的，是評價同類型決策單元相對有效性的一種系統分析方法[1]。Macmillan（1986）將DEA模型應用于區域經濟研究，指出DEA模型結果可以用于評價區域產出行為[2]。Charnes（1989）等人應用DEA模型分析了28個中國城市經濟發展狀況，研究結果表明，DEA可以用于評價城市效率[3]。Bannistter和Stolp（1995）研究了墨西哥不同區域的制造業效率，揭示了區域規模、城市經濟與技術效率之間的正相關關系[4]。Athanassopoulos（1997）等人評估了希臘北部20個縣的經濟社會效率[5]。在我國，也有學者利用DEA方法來評價區域技術創新的績效問題，如劉順忠（2002）等運用DEA方法分析了我國各地區創新系統的特點，并對各系統的創新績效進行了評價。他們根據各創新系統的特點和創新績效，將我國各地區的區域創新系統進行分類。針對每一類創新系統，提出了制定區域創新政策的建議[6]。其不足是在考慮投入指標時僅僅選擇了人力和財力兩個方面，沒有涉及到物力資源。官建成（2005）等應用兩階段模型，以專利作為中間產品，將區域創新活動分為技術產出階段和經濟產出階段以及二者的綜合階段，并運用DEA方法中的C2R模型，分別對創新活動的技術有效性、經濟有效性以及綜合有效性進行評價[7]。其兩階段模型的思想值得借鑒，但不足之處是沒有充分考慮若干指標存在的相關性，如第一階段投入指標中的技術引進費用、購買國內技術費用和技術合同金額等之間顯然存在著較強的相關性甚至重合性。白俊紅（2009）等應用DEA分析方法對我國區域創新系統的創新效率進行了測評和分析[8]。此外，湯建影和周德群（2002）利用DEA模型對我國礦業城市的經濟發展效率進行評價，研究結果表明，我國中西部地區的中小型礦業城市處于規模效益遞增階段，國家應當從地區經濟發展均衡的角度出發，鼓勵西部地區中小型礦業城市的發展[9]；吳雷（2009）運用DEA方法對企業生態技術創新績效進行評價[10]；傅利平和王中亞（2010）運用DEA中的C2R模型研究我國34個典型資源型城市的經濟發展效率[11]，這些成果對區域技術創新績效研究也有一定的借鑒意義和啟示作用。

DEA方法的基本思想是建立一個線性規劃模型，對各個決策單元（Decision Making Unit，簡記為DMU）做出相應的評價。作為一種效率評價方法，DEA方法能夠對同一系統內的各個決策單元的有效性進行評價，它主要是根據系統的輸入和輸出指標，建立相應的評價模型，從而得到每個評價單元的效率評價值。DEA方法具有以下優點：（1）相對的客觀性；（2）不需要考慮量綱，進而不需要進行歸一化處理，簡化了評價工作的流程；（3）全面評估DMU的生產狀況；（4）為主管部門提供許多管理信息[12]。

DEA方法也存在著一些局限性和問題：（1）測量誤差和其他噪聲將會影響前沿的形狀及位置；（2）異常值可能影響到結果；（3）排除掉一個重要的投入或產出要素將會導致有偏結果；（4）所獲得的效率分值僅是對于樣本中的最佳廠商而言，增加其他廠商于樣本中將減少效率分值，等等[13]。

DEA方法包括很多模型，諸如C2R模型（1978年）、C2GS2模型（1985年）、C2W模型（1986年）、C2WH模型（1987年）、C2WY模型（1988年）和逆DEA模型（1999年）等等[14]。

在本文中我們用于評價各個地區技術創新績效的模型是DEA方法中的具有非阿基米德無窮小的C2R模型。模型如下：

該模型的最優值θ為第j0個地區的技術創新系統相對有效性，表示該地區相對于其它地區的技術創新效率。若θ=1，則第j0個地區為弱DEA有效（總體）；如果θ=1，且s-=0，s+=0，則第j0個地區為DEA有效（總體）。若存在，使，則第j0個地區為規模報酬不變，若存在，使，則第j0個地區為規模報酬遞增， 若存在，使，則第j0個地區為規模報酬遞減[1]。

二、區域技術創新績效及評價指標

區域技術創新績效是用來反映某個區域用人財物各種資源創造新知識，并進而將新知識轉化為新產品、新工藝和新服務能力的一個概念。一個地區技術創新績效高意味著該地區的企業、科研機構等能利用較少的投入獲得較高的產出，從事技術創新的人財物各種資源得到了充分利用。

區域技術創新績效評價指標的選擇應該遵循一定的原則，如綜合性、系統性、層次性和可操作性等[15]。除此之外，指標選擇還應簡明扼要。遵循以上原則，本文選擇的指標主要有七個，其中輸入指標包括三個：研究與發展人員投入、研究與發展經費支出和高校的研發機構數目。研究與發展人員投入選用的數據是《中國科技統計年鑒》中的各地區研究與試驗發展（R&D）人員全時當量，研究與發展經費投入選用的數據是上述資料中的各地區研究與試驗發展（R&D）內部經費支出，高校的研發機構數目同樣來自上述資料。參考文獻[6]在衡量技術創新效率時，用到了前兩個指標。本文之所以添加了高校的研發機構這一指標作為輸入指標，是因為資源必然包括人財物三個方面，而高校擁有了大量的實驗室、圖書館等各種科學技術創新所不可或缺的物質資源。輸出指標包括四個：國外三大檢索論文數目、國內三種專利申請授權數目、新產品產值率和人均產值。前三個指標原始數值來自于《中國科技統計年鑒》，第四個指標數據來自于《中國統計年鑒》。其中，新產品產值率是指大中型工業企業新產品產值占總產值的比重，人均產值選取人均地區生產總值。選擇二者的理由是技術創新包括技術產出和經濟產出兩個階段[7]。用于研發的各種資源首先要轉化成各種新知識、新技術，然后進一步轉化為新產品和新工藝，最后要提高人們的收入和生活水平。

三、區域技術創新績效評價的實證研究與分析

利用《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》的原始數據，根據DEA方法中的C2R模型（2-1），利用Excel中的規劃求解工具和DEAP軟件[16]，計算的最終結果如表1所示。表中除列出了計算出的各個地區創新績效值，還列出了各種投入資源的影子價格，最后一列是規模報酬。

表1各地區技術創新DEA模型計算結果

注：1.不包括港澳臺和西藏

2.取值為10－6

1.技術創新績效分析

根據表1計算結果，按照創新績效值高低對不同區域進行分類，結果如表2所示。從表2可以看出，北京、吉林、黑龍江、上海、浙江、湖南、廣東、海南、重慶、貴州、青海、寧夏、新疆等地處于技術創新前沿面，為DEA有效；天津、安徽、湖北和甘肅四省市的技術創新績效值介于0.8和0.9之間，技術創新水平較高；內蒙古、遼寧、福建、廣西、四川、云南、陜西的技術創新效率較低；而河北、山西、江蘇、江西、山東、河南等地的技術創新效率低于0.6，屬于區域技術創新效率低的地區，山東的創新效率只有0.5。由此看來，區域技術創新效率的高低和經濟發展水平并不存在著必然的聯系。

2.影子價格分析

投入資源的影子價格表示單位資源投入變化所引起的創新績效的改變，是針對具體創新系統而存在的特殊價格。創新系統某種創新投入的影子價格相對于其它創新系統該投入的影子價格較高時，說明該投入對其創新績效影響較大，是系統的稀缺資源，系統應加大對該資源的投入。例如，吉林的研發人員投入的影子價格為0.033，相對較高，為該地區的相對稀缺資源；而黑龍江的研發資金支出影子價格為0.04，相對較高，為其稀缺資源；浙江高校研發機構的影子價格為0.022，相對較高，為該地區的相對稀缺資源，等等。每個地區應因地制宜，采取有效措施克服資源瓶頸，從而實現科學發展。

表2 按技術創新效率對各區域的分類

3.規模報酬分析

規模報酬分為規模報酬不變（CRS）、規模報酬遞增（IRS）和規模報酬遞減（DRS）三種情況。技術創新活動也要經歷規模報酬遞增、規模報酬不變和規模報酬遞減三個階段。從表1的規模報酬一列可知，北京、吉林、黑龍江等14省市技術創新規模報酬不變，約占總數的46.67%；天津、山西、內蒙古等8省市技術創新規模報酬遞減；而河北、遼寧、安徽等8省市技術創新規模報酬遞增，它們均占總數的26.67%。對于技術創新處于規模報酬遞增階段的省份而言，其技術創新水平還沒有達到經濟規模，增長和進步的空間還很大，必須加大技術創新投入的力度，加快技術創新的步伐。

結束語

本文運用DEA方法中C2R模型對中國區域技術創新績效進行實證研究和分析。結果表明，我國各區域創新系統之間，無論從創新的投入、創新的產出，還是從創新系統的創新效率來說，都存在著較大的差距。區域經濟發展水平和區域技術創新績效并無本質聯系。各地區在制定創新政策時應因地制宜，在著重解決影響創新系統創新能力的主要問題時，應通過科學的方法發現其經濟發展過程的瓶頸因素，有針對性地加強技術創新人力、財力和物力資源的投入，并努力提高各種資源的利用效率。

參考文獻：

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[2]Macmillan W D. The estimation and applications of multi-regional economic planning models using data envelopment analysis[J]. Papers

of the Regional Science Association, 1986, 60.

[3]Charnes A, Cooper W W, Li S. Using data envelopment analysis to evaluate efficiency in the economic performance of Chinese cities[J].

Socio-Economic Planning Sciences, 1989,23 （6）.

[4]Bannistter G, Stolp C. Regional concentration and efficiency in Mexican manufacturing [J]. European Journal of Operational Research,

1995, 80（3）.

[5]Athanassopoulos A, Karkazis J. The efficiency of social and economic image projection in spatial configuration[J]. Journal of Regional

Science, 1997, 37（1）.

[6]劉順忠,官建成.區域創新系統創新績效的評價[J].中國管理科學,2002,10（1）.

[7]官建成,何穎.基于DEA方法的區域創新系統的評價[J].科學學研究,2005,23（2）.

[8]白俊紅,江可申,李婧.中國區域創新系統創新效率綜合評價及分析[J].管理評論,2009,21（9）.

[9]湯建影,周德群.基于DEA模型的礦業城市經濟發展效率評價[J].煤炭學報,2003,28（4）.

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[12]吳育華,劉喜華,郭均鵬.經濟管理中的數量方法[M].北京:經濟科學出版社,2008.

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[16]Tim Coelli. A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis （computer） Program[R]. Armidale, Australia: University

of New England, 1996.

Study on the regional technical innovation performance evaluation based on the DEA model

LIU Pei

（Yellow river,River work bureau,Henan ,Zhengzhou 450003,China）

Abstract:The district renovation system is the important foundation of national economic development, the results of objective technique innovation in the evaluation district is the premise that draws up innovation policy in the district.Select by examinations 3 importations and 4 exportation index signs, make use of the C2 R model in DEA to our country everyplace area technique innovation the results carry on a substantial evidence research and innovate from the district technique results, throw in main factor shadow price and scale guerdon to launch analysis.Express as a result that district technique creative results and economy develop level have no inevitable contact, opposite sparse lack a resources not to exert a homology everywhere.According to everywhere technique the creative results value categorize to the different district and have already suggested to sex ground counterplan that puts forward to help the district technique to innovate.

Key words:region; technical innovation; performance ; DEA model責任編輯 張宇霞