泰安市礦山裝備產業集群創新力評價

周仁+許姍姍

摘要： 本文在了解泰安市礦山裝備產業集群發展現狀的基礎上，分析了該產業集群創新力的影響因素并建立了相應的評價指標體系，借用數據包絡法分析工具，選取具有可比性的其他產業集群進行了縱向評價，并且按照時間順序橫向分析了該產業集群在2005-2009年創新力發展動態，最后找出了提升產業集群創新力的關鍵因素，以期為泰安市礦山裝備產業集群創新力的發展奠定一定的理論基礎。

Abstract： This paper， on the basis of understanding the current situation of Taian mining equipment， analyzed the influence factors of the industrial cluster innovation and established the corresponding evaluation index system. The paper used data envelopment analysis， selected the other comparable industry cluster for longitudinal evaluation and transverse analysis on the innovative development of industrial cluster in time order from 2005 to 2009， finally found out the key factors of promoting industrial cluster innovation， so as to establish a certain theoretical foundation for the innovation development of Taian mining equipment industrial cluster.

關鍵詞： 產業集群；創新力；評價；DEA

Key words： industrial cluster；innovative ability；evaluation；DEA

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2014）10-0009-03

0 引言

作為國民經濟的戰略性支柱產業，裝備制造業的發展水平直接體現了一國國防現代化的實現程度、高新技術轉化水平以及國家現代化綜合實力。近年來，基于產業集群特有的地理集聚性、知識流動性、專業協作性等創新優勢，裝備產業集群化發展在促進經濟發展和提高區域競爭力方面已經表現出強勁、持續的發展勢頭。而出現此現象的關鍵因素就在于產業集群內在的創新機制，可以不斷地為裝備制造業提供新的發展動力和發展方向，進而刺激產業經濟的發展。關于裝備產業集群創新力的研究文獻相對較少，主要是從集群的集聚規模和程度、創新模式、創新績效、管理機制等角度出發，分析了集群創新系統的實際情況，對如何構建集群持續創新機制，實現技術產品化、專業化和裝備成套化等問題提出了發展意見?；谝延械难芯砍晒?，本文以泰安市礦山裝備產業集群為例，采用數據包絡分析法對其創新力進行了評價研究。

1 泰安市礦山裝備產業集群發展現狀

1.1 產業集群的發展現狀 經過“十五”、“十一五”近十年持續不斷的培育，泰安市已初步形成電子信息產業集群、玻璃纖維產業集群等十大重點產業集群。作為泰安市的優勢產業，礦山裝備產業集群不僅在礦山設備設計、電子產品研發上，還是在政府財政支持、人才和技術、自然資源等方面都存在一定的優勢，并且還培育了一批優勢企業。

目前“支撐礦山安全高效生產的信息技術與裝備產業集群”已有企業101家，從業人員16000多人，龍頭企業主要集中在泰安高新技術產業開發區內，其中電子信息企業20家，裝備生產企業81家。據不完全統計，共有專利210項、軟件著作權70項。該集群擁有省級以上名牌產品、馳（著）名商標各13件、7件，產業鏈條和產業體系也逐步得到完善和提高。

1.2 集群創新力的影響因素 產業集群創新能力是指集群網絡內的企業、科研機構、中介服務、政府等組織機構為了共同的發展目標和利益，對信息、經驗、資金、文化等因素的探索和整合，以提高企業的競爭力進而實現產業的可持續發展。產業集群創新力的提高不是單個企業或機構創新力的簡單疊加，也不是單方面的影響因素所決定的，而是集群網絡內創新主體通過知識、技術、資金等多種因素相互作用的結果。綜合以上泰安市產業集群的發展現狀，可以將影響其創新力的主要因素概括為四個方面：

①創新投入?？蒲型度胫饕w現在集群內企業自身在科研機構建設、科研項目經費、科研人員培訓以及企業與高校間的合作等方面，科研投入能力的高低是企業進行技術創新，提升創新能力的根本，也是反映集群創新活動積極性的重要指標。

②技術支持。技術支持的相關程度是一個產業、地區技術創新的關鍵因素，它直接影響到企業各項技術創新所能達到的層次和深度以及科技研究的方向和發展途徑。它不僅包括集群內現有的技術支持、引進的先進技術以及通過各種擴散形式的技術溢出，還包括集群內對各種技術知識產權的保護程度。

③創新環境。在一定的科研水平和技術支持下有效的外部條件和外部力量是創造良好的創新氛圍，提升產業集群創新能力的決定性因素。政府政策的支持度和優惠度、市場服務機制的完善度、社會資源、文化環境等社會經濟系統的影響因素都是制約集群創新環境優異的關鍵指標。

④創新績效。作為產業集群創新能力的最終表現，創新績效不僅可以反映出地區經濟實力發展的快速程度，又可以作為集群再創新活動的基礎，探索、研發、整合更好的創新元素以促進產業集群的可持續發展。

2 集群創新力指標評價體系endprint

產業集群創新力的評價是將理論層次的分析轉化為實踐層次運用的關鍵環節，而評價結果的可行性和可信性又取決于評價指標選取的客觀性與準確性。結合以上產業集群創新力主要影響因素的分析和指標選取時科學性、可取性等相關原則，可以設計以下評價指標：C1高校、企業申報科技項目數，C2集群內科研機構數目，C3科研經費投入強度，C4技術創新費用比重，C5政府投資額，C6基礎設施投資水平，C7發明專利申請量，C8利稅總額，C9新產品產出率，C10發明專利申請授權數，C11銷售收入。

作為評價經濟活動效率高低的一部分，集群創新力的評價屬于一個多目標綜合評價問題，它可以通過投入和績效之間比例關系的形式，反映出主體資源利用和整體經營的效果。評價集群績效的方法主要有模糊評價法、主成分分析法、因子分析法等，介于數據處理的客觀性與可行性，本文采取數據包絡分析法。

數據包絡分析法（DEA）是由查爾斯和庫珀提出的一種針對投入和產出問題的多指標綜合評價方法，該方法根據決策單元（DMU）的投入指標和產出指標，并且以相對效率為基礎，建立線性規劃模型來評價每個決策單元的有效性進而分析決策單元的優劣。相對于其他的分析方法，數據包絡法可以不用確定每個評價指標和影響因素的權重，避免了主觀偏好性和數據客觀性等因素對模型計算的影響。再者該方法不僅可以對決策單元進行效率排隊，還能進一步指出無效單元的存在理由及改進的方面和標準大小，是一種很好的管理工具。

假設有n個具有可比性的決策單元，每個決策單元都可用a種類型的輸入和b種類型的輸出表示，即xj=（x1j，x2j，…，xaj）T和yj=（y1j，y2j，…，ybj）T分別是第j個決策單元的DMUj的輸出變量和輸入變量。定義v=（v1，v2，…，va）T和u=（u1，u2，…，ub）T分別是輸入變量和輸出變量的權向量，使用charnes-cooper變換和對偶轉換可以將分式規劃（C2R模型）最終轉化為：

minθs.t.■λ■x■+s-=θx■■λ■y■-s+=y■λ■？叟0，j=1，2，…，ns-？叟0，s+？叟0

其中xj，yj分別是DMUj0的投入、產出量，θ是決策單元的效率評價結果，s-、s+是松弛變量、剩余變量，可以作為投入、產出指標的調節變量，λj是決策單元的權重。假設θ#、λ■■、s-#、s+#是模型的最優解，則有：

①θ#=1，s-#=s+#=0則稱該決策單元是DEA有效，表示該狀態下系統能夠充分利用各項資源和條件，投入和產出達到了最優的狀態。

②θ#=1，s-#、s+#中任何一個不是0，則稱該決策單元是弱DEA有效的，此時可以通過適量調節投入和產出值達到最優的狀態。

③θ#<1，無論s-#、s+#是否為0，都稱DMUj0是DEA無效的。

3 實證分析

3.1 橫向分析 為了更好的評價泰安市礦山裝備產業集群的創新力，本文選取了內蒙古包頭裝備制造產業園、沈陽鐵西裝備制造產業集群和秦皇島市盧龍機械制造產業集群的技術創新情況進行橫向比較。內蒙古包頭裝備制造產業園是以裝備制造為主導產業的新興特色園區，主要致力于先進裝備制造業、高新技術產業、高端裝備制造業的發展，現已形成了礦山裝備、機械裝備、能源裝備等主導產業集群。沈陽鐵西裝備產業集群是以大企業主導為顯著特點的裝備制造集聚區，擁有重礦機械、變電裝備等優勢裝備集群，其發展規模、技術水平和市場份額在全國均是名列前茅。秦皇島盧龍機械制造集群主要以礦山設備、筑路機械為主，其經濟結構和發展趨勢與泰安市礦山裝備產業集群相似，因而具有一定的可比性。

通過查閱2010年《中國統計年鑒》，《泰安市統計年鑒》以及各集群所在地的統計年鑒等資料，對以上評價指標數據整理并將數據代入上述數學模型得出如表1評價結果。

通過橫向分析，可以清楚地看到各個產業集群的相對效率值、松弛變量和剩余變量。結合以上模型定理的內容，可以發現沈陽鐵西裝備制造產業集群的相對效率值為1，且其他指標分析值都是0，則其為DEA有效，該集群內創新資源與條件等得到了充分的利用。內蒙古包頭裝備制造產業園的相對效率為1，但是其s■■、s■■與s■■的值不為0，則為弱DEA有效性，秦皇島盧龍機械制造產業集群和泰安市礦山裝備產業集群的相對效率值小于1，也就是DEA無效還存在改進、優化的空間。該數據的評價結果與以上產業集群的發展情況基本擬合，說明該模型的選取是有效的。

以上評價結果顯示，泰安市產業集群在科研經費投入強度、技術創新費用比重、政府投資、基礎建設水平上的松弛變量分別是0.6784+10、0.5238+01、0.7485-11、0.3769+00，而新產品產出率和專利申請授權量上的剩余變量分別是0.3549+05和0.5897+00，其余變量為0，這說明該產業集群在科研經費、基礎設施建設、專利申請授權量等投入、產出指標上存在一定的改進空間。如果保持其他投入、產出指標不變的情況下，按照以上指標分析值的差額量相應的減少科研經費、技術創新改進經費、基礎設施投入量或者增加專利申請量、新產品產出率會使集群的效率有所提升。

3.2 縱向分析 為了更好地反映出近年來泰安市產業集群創新力的發展現狀，找出該集群創新能力的主要影響因素，在結合該集群的自身特點的基礎上，本文選取科研經費投入強度（C1）、基礎設施投入水平（C2）、發明專利數（C3）、新產品產出率（C4）、銷售收入（C5）作為評價指標，以2005-2009年該集群的實際情況作為數據基礎對該集群進行縱向評價。將數據代入數學模型得出如表2的評價結果。

從表2可以看出，該產業集群在2007年為創新有效，2006年和2008年為弱DEA有效，2005年和2009年為創新無效，如果按照上表中松弛變量和剩余變量的標準值修正05、09年的輸入變量和輸出變量，會使該年份創新有效。從表2的評價結果還可以看到，創新無效的原因來自于產出不足，因為2005年的發明專利數和新產品產出率的剩余變量分別是0.2475-09、0.6491+01，2009年的新產品產值率的剩余變量是0.6582+02，而2006和2008出現弱DEA有效的結果也是產出不足的原因，所以可以認為影響泰安市礦山裝備產業集群創新力提升的主要因素是新產品的產出率不足或是專利擁有數量不足。

綜上所述，通過對泰安市礦山裝備產業集群的橫向分析和縱向分析可以發現，相對于其他產業集群，泰安市礦山裝備產業集群在創新效率上存在明顯的差距，且創新發展不平穩，主要表現在技術創新成果轉化不足、專利擁有量少等，造成集群再創新基礎相對薄弱進而影響集群創新能力的提高。因此該產業集群應該注重科技人才的投入以及產學研機制的完善，提高創新環境等外部條件的優越性，拓寬技術創新成果產品化渠道，加強集群在人才和資源上的自然優勢。

參考文獻：

[1]潘小煒.基于DEA的我國高新區的產業集群效率研究[J].經濟論壇，2011（10）：31-32.

[2]盛旭東，侯倫，陳瑤，李良強.應用DEA方法評價我國各地區旅游生產效率[J].中國集體經濟，2010（2）：127-128.

[3]王靜華.產業集群創新能力評價指標體系的構建[J].統計與決策，2011（10）.endprint

產業集群創新力的評價是將理論層次的分析轉化為實踐層次運用的關鍵環節，而評價結果的可行性和可信性又取決于評價指標選取的客觀性與準確性。結合以上產業集群創新力主要影響因素的分析和指標選取時科學性、可取性等相關原則，可以設計以下評價指標：C1高校、企業申報科技項目數，C2集群內科研機構數目，C3科研經費投入強度，C4技術創新費用比重，C5政府投資額，C6基礎設施投資水平，C7發明專利申請量，C8利稅總額，C9新產品產出率，C10發明專利申請授權數，C11銷售收入。

作為評價經濟活動效率高低的一部分，集群創新力的評價屬于一個多目標綜合評價問題，它可以通過投入和績效之間比例關系的形式，反映出主體資源利用和整體經營的效果。評價集群績效的方法主要有模糊評價法、主成分分析法、因子分析法等，介于數據處理的客觀性與可行性，本文采取數據包絡分析法。

數據包絡分析法（DEA）是由查爾斯和庫珀提出的一種針對投入和產出問題的多指標綜合評價方法，該方法根據決策單元（DMU）的投入指標和產出指標，并且以相對效率為基礎，建立線性規劃模型來評價每個決策單元的有效性進而分析決策單元的優劣。相對于其他的分析方法，數據包絡法可以不用確定每個評價指標和影響因素的權重，避免了主觀偏好性和數據客觀性等因素對模型計算的影響。再者該方法不僅可以對決策單元進行效率排隊，還能進一步指出無效單元的存在理由及改進的方面和標準大小，是一種很好的管理工具。

假設有n個具有可比性的決策單元，每個決策單元都可用a種類型的輸入和b種類型的輸出表示，即xj=（x1j，x2j，…，xaj）T和yj=（y1j，y2j，…，ybj）T分別是第j個決策單元的DMUj的輸出變量和輸入變量。定義v=（v1，v2，…，va）T和u=（u1，u2，…，ub）T分別是輸入變量和輸出變量的權向量，使用charnes-cooper變換和對偶轉換可以將分式規劃（C2R模型）最終轉化為：

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其中xj，yj分別是DMUj0的投入、產出量，θ是決策單元的效率評價結果，s-、s+是松弛變量、剩余變量，可以作為投入、產出指標的調節變量，λj是決策單元的權重。假設θ#、λ■■、s-#、s+#是模型的最優解，則有：

①θ#=1，s-#=s+#=0則稱該決策單元是DEA有效，表示該狀態下系統能夠充分利用各項資源和條件，投入和產出達到了最優的狀態。

②θ#=1，s-#、s+#中任何一個不是0，則稱該決策單元是弱DEA有效的，此時可以通過適量調節投入和產出值達到最優的狀態。

③θ#<1，無論s-#、s+#是否為0，都稱DMUj0是DEA無效的。

3 實證分析

3.1 橫向分析 為了更好的評價泰安市礦山裝備產業集群的創新力，本文選取了內蒙古包頭裝備制造產業園、沈陽鐵西裝備制造產業集群和秦皇島市盧龍機械制造產業集群的技術創新情況進行橫向比較。內蒙古包頭裝備制造產業園是以裝備制造為主導產業的新興特色園區，主要致力于先進裝備制造業、高新技術產業、高端裝備制造業的發展，現已形成了礦山裝備、機械裝備、能源裝備等主導產業集群。沈陽鐵西裝備產業集群是以大企業主導為顯著特點的裝備制造集聚區，擁有重礦機械、變電裝備等優勢裝備集群，其發展規模、技術水平和市場份額在全國均是名列前茅。秦皇島盧龍機械制造集群主要以礦山設備、筑路機械為主，其經濟結構和發展趨勢與泰安市礦山裝備產業集群相似，因而具有一定的可比性。

通過查閱2010年《中國統計年鑒》，《泰安市統計年鑒》以及各集群所在地的統計年鑒等資料，對以上評價指標數據整理并將數據代入上述數學模型得出如表1評價結果。

通過橫向分析，可以清楚地看到各個產業集群的相對效率值、松弛變量和剩余變量。結合以上模型定理的內容，可以發現沈陽鐵西裝備制造產業集群的相對效率值為1，且其他指標分析值都是0，則其為DEA有效，該集群內創新資源與條件等得到了充分的利用。內蒙古包頭裝備制造產業園的相對效率為1，但是其s■■、s■■與s■■的值不為0，則為弱DEA有效性，秦皇島盧龍機械制造產業集群和泰安市礦山裝備產業集群的相對效率值小于1，也就是DEA無效還存在改進、優化的空間。該數據的評價結果與以上產業集群的發展情況基本擬合，說明該模型的選取是有效的。

以上評價結果顯示，泰安市產業集群在科研經費投入強度、技術創新費用比重、政府投資、基礎建設水平上的松弛變量分別是0.6784+10、0.5238+01、0.7485-11、0.3769+00，而新產品產出率和專利申請授權量上的剩余變量分別是0.3549+05和0.5897+00，其余變量為0，這說明該產業集群在科研經費、基礎設施建設、專利申請授權量等投入、產出指標上存在一定的改進空間。如果保持其他投入、產出指標不變的情況下，按照以上指標分析值的差額量相應的減少科研經費、技術創新改進經費、基礎設施投入量或者增加專利申請量、新產品產出率會使集群的效率有所提升。

3.2 縱向分析 為了更好地反映出近年來泰安市產業集群創新力的發展現狀，找出該集群創新能力的主要影響因素，在結合該集群的自身特點的基礎上，本文選取科研經費投入強度（C1）、基礎設施投入水平（C2）、發明專利數（C3）、新產品產出率（C4）、銷售收入（C5）作為評價指標，以2005-2009年該集群的實際情況作為數據基礎對該集群進行縱向評價。將數據代入數學模型得出如表2的評價結果。

從表2可以看出，該產業集群在2007年為創新有效，2006年和2008年為弱DEA有效，2005年和2009年為創新無效，如果按照上表中松弛變量和剩余變量的標準值修正05、09年的輸入變量和輸出變量，會使該年份創新有效。從表2的評價結果還可以看到，創新無效的原因來自于產出不足，因為2005年的發明專利數和新產品產出率的剩余變量分別是0.2475-09、0.6491+01，2009年的新產品產值率的剩余變量是0.6582+02，而2006和2008出現弱DEA有效的結果也是產出不足的原因，所以可以認為影響泰安市礦山裝備產業集群創新力提升的主要因素是新產品的產出率不足或是專利擁有數量不足。

綜上所述，通過對泰安市礦山裝備產業集群的橫向分析和縱向分析可以發現，相對于其他產業集群，泰安市礦山裝備產業集群在創新效率上存在明顯的差距，且創新發展不平穩，主要表現在技術創新成果轉化不足、專利擁有量少等，造成集群再創新基礎相對薄弱進而影響集群創新能力的提高。因此該產業集群應該注重科技人才的投入以及產學研機制的完善，提高創新環境等外部條件的優越性，拓寬技術創新成果產品化渠道，加強集群在人才和資源上的自然優勢。

參考文獻：

[1]潘小煒.基于DEA的我國高新區的產業集群效率研究[J].經濟論壇，2011（10）：31-32.

[2]盛旭東，侯倫，陳瑤，李良強.應用DEA方法評價我國各地區旅游生產效率[J].中國集體經濟，2010（2）：127-128.

[3]王靜華.產業集群創新能力評價指標體系的構建[J].統計與決策，2011（10）.endprint

產業集群創新力的評價是將理論層次的分析轉化為實踐層次運用的關鍵環節，而評價結果的可行性和可信性又取決于評價指標選取的客觀性與準確性。結合以上產業集群創新力主要影響因素的分析和指標選取時科學性、可取性等相關原則，可以設計以下評價指標：C1高校、企業申報科技項目數，C2集群內科研機構數目，C3科研經費投入強度，C4技術創新費用比重，C5政府投資額，C6基礎設施投資水平，C7發明專利申請量，C8利稅總額，C9新產品產出率，C10發明專利申請授權數，C11銷售收入。

作為評價經濟活動效率高低的一部分，集群創新力的評價屬于一個多目標綜合評價問題，它可以通過投入和績效之間比例關系的形式，反映出主體資源利用和整體經營的效果。評價集群績效的方法主要有模糊評價法、主成分分析法、因子分析法等，介于數據處理的客觀性與可行性，本文采取數據包絡分析法。

數據包絡分析法（DEA）是由查爾斯和庫珀提出的一種針對投入和產出問題的多指標綜合評價方法，該方法根據決策單元（DMU）的投入指標和產出指標，并且以相對效率為基礎，建立線性規劃模型來評價每個決策單元的有效性進而分析決策單元的優劣。相對于其他的分析方法，數據包絡法可以不用確定每個評價指標和影響因素的權重，避免了主觀偏好性和數據客觀性等因素對模型計算的影響。再者該方法不僅可以對決策單元進行效率排隊，還能進一步指出無效單元的存在理由及改進的方面和標準大小，是一種很好的管理工具。

假設有n個具有可比性的決策單元，每個決策單元都可用a種類型的輸入和b種類型的輸出表示，即xj=（x1j，x2j，…，xaj）T和yj=（y1j，y2j，…，ybj）T分別是第j個決策單元的DMUj的輸出變量和輸入變量。定義v=（v1，v2，…，va）T和u=（u1，u2，…，ub）T分別是輸入變量和輸出變量的權向量，使用charnes-cooper變換和對偶轉換可以將分式規劃（C2R模型）最終轉化為：

minθs.t.■λ■x■+s-=θx■■λ■y■-s+=y■λ■？叟0，j=1，2，…，ns-？叟0，s+？叟0

其中xj，yj分別是DMUj0的投入、產出量，θ是決策單元的效率評價結果，s-、s+是松弛變量、剩余變量，可以作為投入、產出指標的調節變量，λj是決策單元的權重。假設θ#、λ■■、s-#、s+#是模型的最優解，則有：

①θ#=1，s-#=s+#=0則稱該決策單元是DEA有效，表示該狀態下系統能夠充分利用各項資源和條件，投入和產出達到了最優的狀態。

②θ#=1，s-#、s+#中任何一個不是0，則稱該決策單元是弱DEA有效的，此時可以通過適量調節投入和產出值達到最優的狀態。

③θ#<1，無論s-#、s+#是否為0，都稱DMUj0是DEA無效的。

3 實證分析

3.1 橫向分析 為了更好的評價泰安市礦山裝備產業集群的創新力，本文選取了內蒙古包頭裝備制造產業園、沈陽鐵西裝備制造產業集群和秦皇島市盧龍機械制造產業集群的技術創新情況進行橫向比較。內蒙古包頭裝備制造產業園是以裝備制造為主導產業的新興特色園區，主要致力于先進裝備制造業、高新技術產業、高端裝備制造業的發展，現已形成了礦山裝備、機械裝備、能源裝備等主導產業集群。沈陽鐵西裝備產業集群是以大企業主導為顯著特點的裝備制造集聚區，擁有重礦機械、變電裝備等優勢裝備集群，其發展規模、技術水平和市場份額在全國均是名列前茅。秦皇島盧龍機械制造集群主要以礦山設備、筑路機械為主，其經濟結構和發展趨勢與泰安市礦山裝備產業集群相似，因而具有一定的可比性。

通過查閱2010年《中國統計年鑒》，《泰安市統計年鑒》以及各集群所在地的統計年鑒等資料，對以上評價指標數據整理并將數據代入上述數學模型得出如表1評價結果。

通過橫向分析，可以清楚地看到各個產業集群的相對效率值、松弛變量和剩余變量。結合以上模型定理的內容，可以發現沈陽鐵西裝備制造產業集群的相對效率值為1，且其他指標分析值都是0，則其為DEA有效，該集群內創新資源與條件等得到了充分的利用。內蒙古包頭裝備制造產業園的相對效率為1，但是其s■■、s■■與s■■的值不為0，則為弱DEA有效性，秦皇島盧龍機械制造產業集群和泰安市礦山裝備產業集群的相對效率值小于1，也就是DEA無效還存在改進、優化的空間。該數據的評價結果與以上產業集群的發展情況基本擬合，說明該模型的選取是有效的。

以上評價結果顯示，泰安市產業集群在科研經費投入強度、技術創新費用比重、政府投資、基礎建設水平上的松弛變量分別是0.6784+10、0.5238+01、0.7485-11、0.3769+00，而新產品產出率和專利申請授權量上的剩余變量分別是0.3549+05和0.5897+00，其余變量為0，這說明該產業集群在科研經費、基礎設施建設、專利申請授權量等投入、產出指標上存在一定的改進空間。如果保持其他投入、產出指標不變的情況下，按照以上指標分析值的差額量相應的減少科研經費、技術創新改進經費、基礎設施投入量或者增加專利申請量、新產品產出率會使集群的效率有所提升。

3.2 縱向分析 為了更好地反映出近年來泰安市產業集群創新力的發展現狀，找出該集群創新能力的主要影響因素，在結合該集群的自身特點的基礎上，本文選取科研經費投入強度（C1）、基礎設施投入水平（C2）、發明專利數（C3）、新產品產出率（C4）、銷售收入（C5）作為評價指標，以2005-2009年該集群的實際情況作為數據基礎對該集群進行縱向評價。將數據代入數學模型得出如表2的評價結果。

從表2可以看出，該產業集群在2007年為創新有效，2006年和2008年為弱DEA有效，2005年和2009年為創新無效，如果按照上表中松弛變量和剩余變量的標準值修正05、09年的輸入變量和輸出變量，會使該年份創新有效。從表2的評價結果還可以看到，創新無效的原因來自于產出不足，因為2005年的發明專利數和新產品產出率的剩余變量分別是0.2475-09、0.6491+01，2009年的新產品產值率的剩余變量是0.6582+02，而2006和2008出現弱DEA有效的結果也是產出不足的原因，所以可以認為影響泰安市礦山裝備產業集群創新力提升的主要因素是新產品的產出率不足或是專利擁有數量不足。

綜上所述，通過對泰安市礦山裝備產業集群的橫向分析和縱向分析可以發現，相對于其他產業集群，泰安市礦山裝備產業集群在創新效率上存在明顯的差距，且創新發展不平穩，主要表現在技術創新成果轉化不足、專利擁有量少等，造成集群再創新基礎相對薄弱進而影響集群創新能力的提高。因此該產業集群應該注重科技人才的投入以及產學研機制的完善，提高創新環境等外部條件的優越性，拓寬技術創新成果產品化渠道，加強集群在人才和資源上的自然優勢。

參考文獻：

[1]潘小煒.基于DEA的我國高新區的產業集群效率研究[J].經濟論壇，2011（10）：31-32.

[2]盛旭東，侯倫，陳瑤，李良強.應用DEA方法評價我國各地區旅游生產效率[J].中國集體經濟，2010（2）：127-128.

[3]王靜華.產業集群創新能力評價指標體系的構建[J].統計與決策，2011（10）.endprint