基于DEA模型的內蒙古R＆D投入績效評價研究

鞏 芳，于長艷

(內蒙古工業大學 管理學院，內蒙古 呼和浩特 010051)

一、引言

科學技術是第一生產力，科技投入是促使科技創新的關鍵因素。作為衡量科技投入的關鍵因素，R＆D投入決定了一個地區對科技的重視程度以及該地區的科技發展水平。隨著經濟的發展和科技資源投入的不斷積累，內蒙古自治區的科技事業有了較快的發展，有力促進了全區科技人才隊伍建設。眾多學者對科技的投入進行了研究，陳立新(2010)從定量分析的角度研究了我國R＆D投入的狀況［1］;周達軍，崔旺來，汪立，李有緒，劉國軍，朱婧(2010)采用了投入產出的評價方法對浙江省海洋科技實力進行具體評價和分析［2］;張優智基于1978－2009年財政科技投入與經濟增長的統計數據進行協整檢驗，結果表明，財政科技投入與經濟增長之間存在長期的均衡關系，同時，存在一定的滯后期，兩者具有雙向因果關系［3］;顧雪松，遲國泰，程鶴從科技投入、科技產出、科技對經濟與社會的影響三個方面海選科學技術評價指標，利用R聚類與因子分析相結合的方法定量篩選指標，構建了科學技術綜合評價指標體系［4］。穆智蕊利用DEA模型和超效率分析對2008年全國30個省市(除西藏和港澳臺地區)的R＆D投入績效進行了橫向比較，并對北京1998－2009年的R＆D投入績效變化情況進行了縱向分析。結果表明，北京地區R＆D投入績效在不斷改善，并且在全國處于領先地位［5］。

通過梳理國內關于科技方面的實證研究，發現我國學者對科技投入績效評價方面的研究較少，對內蒙古地區科技投入績效評價的研究更少，又由于DEA模型方法的思想是比較各個決策單元產出與投入的相對效率，已經消除了決策單元間的規模差異，所以本文利用 DEA評價方法，對內蒙古地區2001～2010年的科技投入情況進行研究，分析內蒙古科技投入的現狀及存在的問題并給出相關建議。

二、內蒙古自治區R＆D投入現狀

近年來，隨著經濟的快速發展內蒙古自治區對R＆D的投入持續不斷增加。截止到2010年末，內蒙古自治區科技活動人員達到69037萬人，其中R＆D人員(研究與試驗發展折合全時人員，下同)由2001年的7997人年到2010年的24765.4人年增長了2.1倍;R＆D人員人均經費由2001年的4.86萬元/人年增長到了2010年的25.73萬元/人年，年均增長17.21%;R＆D經費支出中，用于基礎研究的經費支出占1.76%，用于應用研究的經費支出占9.46%，用于試驗發展的經費支出占88.78%。

內蒙古自治區的R＆D投入資金來源由四部分組成:政府資金，企業資金，國外資金，其他資金，且主要來源于企業資金的支持。2009年末，內蒙古自治區R＆D經費支出總額520725.9萬元，其中企業資金占79.85% ，政府資金占15.76% ，國外資金占0.92%，其他資金占 3.47%。

內蒙古自治區技術市場成交額由2001年的62400萬元到 2010年的 868892.6萬元，增長了1292%，專利授權數也由2001年的1089件增長到2010年的2912件，增長了167%，科技成果獲獎數的波動很大，最少時為81項，最多時為108項。如下表1。

表1 2001～2010年內蒙古自治區科技投入產出情況

從歷年來的數據可以看出內蒙古地區對R＆D的投入逐年增多，對科技的發展越來越重視。下文對內蒙古R＆D的產出效果進行深入分析。

三、實證分析

數據包絡分析方法(Data EnvelopmentAnalysis)是1937年美國著名運籌學家 A.Charnes，W.W.Cooper以及E.Rhodes以相對有效性的概念為基礎發展起來的新的效率方法，其基本思想是使用數學規劃模型評價具有多個輸入、輸出的“部門”或“單位”(定義為決策單元(decision making unit)，簡記DMU)之間的相對有效性，得到每個DMU綜合效率的量化指標值，從而確定相對效率最高(即DEA有效)的DMU，同時給出DEA有效DMU與非DEA有效DMU之間的差距數據。

本文根據DEA模型，結合內蒙古自治區實際情況，對內蒙古自治區R＆D投入情況指標進行構建。

1.指標構建

本文在研究分析過程中，整理了2001～2010年內蒙古自治區科技投入以及產出的相關數據，指標體系中各項指標如下:

(1)R＆D折合全時人員(研究與試驗發展折合全時人員)。這一指標反映內蒙古自治區對科技進步的重視程度。

(2)R＆D經費支出(研究與試驗發展經費內部支出)。該指標反映內蒙古自治區科技活動的物質基礎。

(3)技術市場成交額該指標反映內蒙古自治區科技投入帶來的收入，是科技對經濟影響的直接體現。

(4)三種專利授權數三種專利包括:發明專利、實用新型專利、外觀設計專利。該指標在專利授權方面反映科技成果的數量和質量。

(5)科技成果獲獎數此指標反映科技成果的水平和影響力。

以上五個指標中，代表科技投入的指標有(1)(2):I1:R＆D人員;I2:R＆D經費支出;代表科技產出的指標有(3)(4)(5):O1:技術市場成交額;O2:三種專利授權數;O3:科技成果獲獎數。

由于科技項目的投入產出有一定的滯后效應，即當年的投入不一定表現在當年的產出當中，R＆D產出滯后入R＆D投入。因此為了科學的分析內蒙古地區R＆D投入的實際情況，本文在進行數據選取時，假設R＆D產出滯后于R＆D投入一年，即2009年的R＆D投入將表現在2010年的R＆D產出中。本文選取了“2001～2010”年內蒙古地區科技投入產出的數據進行分析，具體投入產出數據見表2。其中i=2001～2010年，i－1=2000～2009年

表2 DEA模型評價指標體系

2.實證結果分析

(1)內蒙古自治區R＆D投入實證結果分析

考慮到在實際中，各個決策單元的R＆D投入收益往往不是固定不變的，因此本文采用DEA模型中的BCC模型(規模報酬可變)對內蒙古自治區的R＆D投入進行評價研究。將表 2中數據輸入DEAP2.1軟件，采用BCC模型一階段評價方法得出輸出結果如下表3。

表3 內蒙古自治區2001～2010年R＆D投入績效變化情況

從DEAP2.1軟件計算出的結果可以看出，相對于其他年份的 R＆D投入產出情況，2001年、2003年、2004年以及2010年內蒙古自治區的R＆D投入純技術效率和規模效率均為1，即相對于其他幾年內蒙古自治區在這四個年份上R＆D投入規模適當，投入資源得到了最優配置，并實現了最優的產出。

其余六年的R＆D投入，產出結果顯示都非有效，具體表現為:2002年的R＆D投入規模報酬遞增，其余五年R＆D投入規模報酬遞減。2005年、2007年和2008年這三年R＆D投入表現出的純技術效率為1，規模效率小于1，這表明這四個樣本單元就本身的技術效率而言沒有投入需要減少、沒有產出需要增加，而樣本單元的綜合效率沒有達到有效是因為其規模與其投入、產出不相匹配，需要減小其R＆D投入規模;而2002年、2006年和2009年三個樣本表現出來的非有效的原因有兩方面，一方面是投入與產出的不合理，另一方面是規模與投入、產出不相匹配。

從縱向的角度可以看出內蒙古自治區十年來R＆D的投入產出情況逐年得到改善，并在2010年達到了資源的最優配置，并實現了最優的產出。下面從橫向看西部九個省在同一指標體系情況下的R＆D投入的產出績效，對比分析內蒙古自治區R＆D投入產出實際情況。

(2)西部九省(自治區)實證結果分析

根據2011年中國統計年鑒查到西部九省(自治區)在上文已構建的指標體系下的數據，并運用DEAP2.1軟件進行分析，得出結果如下表4。

表4 西部九個省(自治區)2010年科技投入績效變化情況

由表4可以看出，2010年，在西部九個省(自治區)的R＆D投入產出中青海、重慶、四川三個省的R＆D投入技術效率和規模效率均為1，即2010年這三個省的R＆D投入規模適當，投入資源得到了最優配置，并實現了最優的產出;貴州、新疆、云南三個省(自治區)處于規模效益遞增階段，如果繼續擴大規模，將很有成效。陜西、甘肅、內蒙古三個省(自治區)均處于規模報酬遞減階段，但與內蒙古自治區不同的是，陜西和甘肅兩個省的純技術效率都為1，這表明陜西與甘肅兩個省的樣本單元就本身的技術效率而言沒有投入需要減少、沒有產出需要增加，而樣本單元的綜合效率沒有達到有效是因為其規模和投入、產出不相匹配，可以考慮通過減小規模的方法改善目前的情況;而內蒙古自治區的純技術效率遠低于九個省(自治區)的平均水平(純技術效率=0.537 ＜0.917)，為了獲知原因，我們運用 DEAP2.1 軟件對內蒙古自治區的R＆D投入產出情況做更進一步分析如下:

注:output1=技術市場成交額output2=三種專利授權數 output3=科技成果獲獎數input1=R＆D折合全時人員 input2=R＆D經費支出.

從以上軟件分析結果可以看出，相較于青海(或重慶、四川)省的R＆D投入產出情況，內蒙古自治區想要同其產出要素一樣多，需要增加兩種投入要素的投入才能達到這樣的效果:第一個投入要素比最優配置的情況多投入了10038.933單位，第二個投入要素比最優配置的情況多投入了278513.16=241169.110+37344.050單位即使在這樣的條件下也只能保證內蒙古自治區R＆D投入的第一個產出要素的產出量與最優配置的產出相同，而第二個產出要素仍有901.839單位的產出不足，第三個產出要素也有127.357單位的產出不足。

即按照現在的R＆D投入冗余情況，內蒙古自治區R＆D投入達到最優的情況應是在現在的投入產出基礎上第一個要素減少10038.933的投入，第二個要素減少278513.16的投入;第二個產出要素應該比現在增加901.839的產出，第三個產出要素應該比現在增加127.357的產出。

(3)原因分析

通過以上兩部分分析我們發現，內蒙古自治區R＆D投入績效隨著時間的增長近年來得到不斷改善，并且在2010年達到了資源配置的最優，但由于DEA模型評價體系只能說明內蒙古自治區10年來的相對效率，相對于西部其他八個省，內蒙古自治區R＆D投入的效率不高，究竟是什么原因導致這一現象的出現呢?

內蒙古自治區R＆D投入效率能夠達到最優的原因，是由于內蒙古自治區政府不斷加大對全區科技工作的重視力度。自2001年以來，內蒙古自治區科技廳共發布了11份政策法規文件來規范指引內蒙古自治區科技的發展。尤其在2005年全區R＆D投入出現規模報酬遞減的情況下，內蒙古自治區在這一年內共發布了3份政策法規文件要加速科技發展。政策文件中明確指出要加大政府科技投入力度，引導企業在科技投入中發揮主體作用，建立完善科技風險投資機制。并且要培養一批高層次科技人才，完善人才使用制度。也正是在政府政策的指引下，自治區R＆D投入力度不斷加大，R＆D產出的績效明顯提高。在政府政策的指引下，內蒙古自治區R＆D投入績效在2010年達到了最優。

但從西部九個省(自治區)來看，內蒙古地區科技的發展仍然不高。從投入的數據中可以看出，R＆D人員投入在西部九省(自治區)排名第4，R＆D經費支出在西部九省(自治區)排名第5。R＆D產出中技術市場成交額排名第5，而三種專利授權數排名第7，科技成果獲獎數排名第9。由此可知內蒙古自治區R＆D產出績效低的原因是三種專利授權數和科技成果獲獎數相對其他地區較少。那么內蒙古自治區想要提高R＆D投入產出的績效，在今后的發展中就應該更多的注意在這兩方面的發展。

四、結語

本文利用DEA模型和分析了2010年西部九個省(自治區)的R＆D投入績效進行了橫向比較，并對內蒙古地區2001－2010年的R＆D投入績效變化情況進行了縱向分析。結果表明，相對于內蒙古地區前九年數據，其2010年R＆D投入效果明顯得到改善，并且已經達到了資源配置的最優;從西部九個省(自治區)的分析發現，內蒙古地區總體的R＆D投入在西部九省中效率偏低，相較于其他八個省(自治區)出現了R＆D投入冗余并且產出不足。

因此，在科技管理活動中，需要對各項R＆D資源的投入制定長遠的規劃，統籌兼顧，使得R＆D投入處于最佳規模，以獲得最優的產出。本研究是建立在科技產出滯后一年的假設基礎上的，對于R＆D投入的時滯問題，即確定科技產出滯后幾年較為合理，還需要在今后的研究中作深入探討。

［1］陳立新.我國R＆D投入的計量分析［J］.科學管理研究，2010:56－59.

［2］周達軍，崔旺來，汪立，等.浙江省海洋科技投入產出分析［J］.經濟地理，2010，(9):1511 －1516.

［3］張優智.財政科技投入與經濟增長的協整檢驗［J］.科技進步與對策，2012，(4):11 －16.

［4］顧雪松，遲國泰，程鶴.基于聚類－因子分析的科技評價指標體系構建［J］.科學學研究，2010，(4):508－514.

［5］穆智蕊.基于超效率DEA模型的北京R＆D投入績效評價［J］.科技進步與對策，2012，(3):117 －120.