安徽省技術創新效率比較分析
——基于DEA模型的實證研究

付張城，甘衛平

（安徽大學經濟學院，合肥230601）

安徽省技術創新效率比較分析
——基于DEA模型的實證研究

付張城，甘衛平

（安徽大學經濟學院，合肥230601）

基于技術創新投入產出視角，運用DEA模型對2009—2012年安徽省技術創新效率進行了靜態評價。研究結果表明：安徽省技術創新活動投入與產出狀況整體上是有效的；區域間技術創新效率存在著差異，部分非DEA有效地區技術創新活動存在著一定程度的投入冗余和產出不足。結合實證分析的結果，提出了相應的政策建議。

技術創新效率；DEA；實證研究

引言

隨著經濟全球化進程的加快和知識經濟時代的到來，技術創新能力成為國家競爭力的關鍵因素。技術創新對于一國的經濟社會發展起著重要作用，既是國家競爭優勢的關鍵，又是區域社會發展的核心，世界主要國家都將技術創新作為其發展的基本戰略。近年來，安徽省經濟社會取得快速發展，經濟總量穩步增長，發展質量和效益也不斷得到提升，但綜合競爭力不強、經濟結構不盡合理、經濟持續發展的后勁不足等問題仍然存在。技術創新是實現經濟增長方式轉變、產業結構優化升級的有效方式，是增強國家和區域競爭力的必然途徑。技術創新效率反映了一個國家或地區運用和整合創新資源的能力，同時也是衡量一個國家或地區經濟社會發展狀況的具體體現。對區域技術創新效率進行科學評價，有助于提高創新資源的利用效率，不斷提升其技術創新能力，增強區域競爭力。因此，本文對安徽省技術創新投入產出效率進行客觀評價，旨在清楚地認識安徽省技術創新的現狀，為政府制定相應的區域發展政策提供科學的理論依據。

1 研究設計

1.1 DEA模型

數據包絡分析法（簡稱DEA）是由美國著名運籌學家A.Charnes和W.W.Cooper等提出的一種無參數的效率評價方法。它的基本思想是將每一個被評價對象作為一個決策單元（Decision Making Units，DMU），而這些決策單元（DMU）都具有多項投入和多項產出，可以利用數學規劃模型（線性規劃）來評價它們（DMU）之間的相對有效性（即DEA有效）。目前，該方法已被眾多學者廣泛應用于績效評價、資源配置、技術創新及成本收益等領域。其中C2R模型與BC2模型是DEA的兩種常規模型，基本模型線性規劃如下。

假設有n個決策單元（DMUj），j=1，2，…，n，每個DMU均有m種輸入和S種輸出，分別用xj、yj表示第j個DMU的輸入向量和第j個生產個體的輸出向量，其中，且有，m；r= 1，2，…，s）均大于0，vi和ur分別表示第i項輸入指標和第r項產出指標的權重和分別表示的權重向量。將xj0、yj0分別標記為對應決策單元的輸入、輸出數據，其中，則的模型可表示為：

C2R模型是以規模報酬不變（CRS）為基本假設前提，但為了方便評價不同規模報酬狀態下各決策單元的相對效率，需在上述C2R模型中引入一個凸性假設條件則可得到規模報酬可變的BC2模型。為了簡便操作，可對上述模型進行Charnes-Cooper變換。引入松弛變量s+、剩余變量s-以及非阿基米德無窮小量ε，對上述模型進行對偶線性規劃，則可轉變為：

由上述模型的最優解λ*，θ*，s*-，s*+，可以將技術創新效率（TE）分解為純技術效率（PTE）和規模效率（SE），并據此來判斷DMU的DEA有效性，具體結果如下：

（1）如果θ*〈1，則表示決策單元DMUj0為DEA無效；

1.2 指標選擇及數據來源

DEA模型是基于投入產出指標進行評價，正確選擇投入產出指標是進行技術創新效率評價的關鍵。根據國內外學者Ahuja和Katila[1]、Acs等[2]、虞曉芬等[3]、郭磊等[4]的研究成果，選取R&D人員投入（X1）、R&D經費內部支出（X2）和引進消化吸收經費支出（X3）作為技術創新投入指標，選取專利申請量（Y1）、新產品銷售收入（Y2）和產品出口額（Y3）作為技術創新產出指標，并且認為創新投入和產出之間不存在滯后期。

本文所選取的指標數據來源于《安徽省統計年鑒（2010—2013年）》，其中，2011年安徽省撤銷地級巢湖市，并按其所轄縣區劃分到合肥、蕪湖和馬鞍山三地。因此，將巢湖市2009年和2010年兩年的技術創新投入產出數據，按相應的行政區劃劃分到合肥、蕪湖和馬鞍山三地。按照地理和行政區劃相結合以及區域經濟發展現狀和一體化程度[5]，將安徽省劃分為皖北、皖中、皖江和皖南四大經濟區。①

2 實證分析

結合上文所選取的指標和數據，采用規模報酬可變（VRS）的BC2模型對2009—2012年安徽省各市技術創新效率進行靜態評價，計算結果見表1。其中，“TE”、“PTE”、“SE”、“RTS”分別表示技術創新效率、純技術效率、規模效率和規模報酬階段。[6]

由表1結果可知，從全省平均DEA效率來看，2009—2012年安徽省技術創新效率（TE）平均值為0.918，可將其分解為純技術效率（PTE）和規模效率（SE），分別為0.946和0.968，16個市中DEA有效的共有10個，占62.5%，即這10個市的技術創新效率是安徽省各地區中相對最優的，安徽省技術創新整體上的投入—產出狀況是有效的；而非DEA有效的市有6個，占比37.5%。從全省范圍來看，雖然大多數地區處于DEA有效狀態，但那些非DEA有效地區，其技術效率過低，從而大大拉低了全省技術創新效率的平均水平。

從技術創新效率分解為純技術效率和規模效率的結果來看，亳州、宿州、蚌埠等10個DEA有效市（技術創新效率值為1.000）的純技術效率和規模效率均達到了最優狀態，表明這10個市的技術創新活動投入與產出在整體上都處于一種最優狀態，要素投入充分發揮了作用。而對于其他6個非DEA有效市而言，技術創新非有效主要分為兩種情況：一種是由規模非有效引起的，主要有合肥、阜陽和宣城3個市，純技術效率值均為1.000，而規模效率分別為0.792、0.946和0.948，且不存在投入冗余和產出不足，也就是說這3個市的各種資源要素投入達到了最優使用狀態，不存在浪費現象，在純技術效率上完全有效，但是規模與技術水平不相適應，總體效率相對無效。另一種是由規模非有效和純技術非有效共同引起的，純技術效率和規模效率都小于1，主要有淮北、安慶和黃山3個市。這些市技術創新的各種要素投入使用效率低，資源使用不合理或者過度浪費，技術轉化能力較弱，均存在產出不足和投入冗余的情況，且投入產出規模不相適應，總體效率偏低。

從規模報酬階段來看，安徽省16個市中大部分市技術創新活動都處于規模報酬不變階段；而有4個市（合肥、阜陽、宣城、安慶）處于規模報酬遞減階段，說明這些市的技術創新活動已達到一定的規模，形成了規模不經濟，這與創新資源投入冗余可能存在一定關系，需要對研發經費、研發人員投入等進行合理的調整和優化；淮北和黃山2個市處于規模報酬遞增階段，增加創新資源投入可以提高其技術創新效率水平。

表1 2009—2012年安徽省各市技術創新效率的輸出結果

從四大經濟區來看（見表2），技術創新效率最高的為皖江經濟區（0.949），其純技術效率（PTE）、規模效率（SE）分別為0.968和0.977。而技術創新效率最低的為皖北經濟區，其值為0.864，這主要是由純技術效率過低（為0.881）引起的，表明該區域大量的創新投入并沒有轉化為高效率的產出，資源利用效率低。皖中經濟區的技術創新效率為0.948，純技術效率為1.000，表明該區域的技術創新活動要素投入被充分利用，不存在浪費現象。皖南經濟區的技術創新效率較低為0.915，主要是由純技術效率（0.943）和規模效率（0.972）共同作用的結果。

對于非DEA有效地區而言，規模效率的提高依賴于地區技術創新所處的規模階段的動態變化，而純技術效率的提高則主要側重于產出不足和投入冗余的改進。非DEA有效的決策單元DMU在生產前沿面上的投影都是DEA有效的，即可以通過適當調整非DEA有效的決策單元DMU的輸入、輸出數值使其達到DEA有效。由這一理論，可以找出非DEA有效地區具體投入與產出要素導致無效的原因，從而計算出非DEA有效地區應增加的產出量或減少的投入量。[7]表3給出了淮北、安慶和黃山3個非DEA有效市技術創新效率的改進方向和幅度。以淮北為例，要使其技術創新達到BCC模型所設定的效率前沿，實現DEA有效，在投入方面應減少0.73%的R&D人員投入以及2.11%的R&D經費內部支出；在產出方面應增加16.92%的專利申請數和12.52%的產品出口額。

表2 2009—2012年安徽四大經濟區技術創新效率結果

表3 淮北、安慶和黃山非DEA有效市的改進方向和幅度 %

3 結論與政策建議

本文運用DEA模型對2009—2012年安徽省技術創新效率整體狀況進行了評價分析，由實證結果可知：（1）安徽省16個市的技術創新效率均值為0.918，其中DEA有效市數為10個。這表明安徽省技術創新活動投入、產出狀況整體上是有效的。（2）區域間技術創新效率存在差異。在四大經濟區中，技術創新效率最高的是皖江經濟區，皖中經濟區次之；技術創新效率增長最快的是皖中經濟區，皖江經濟區最慢。（3）部分非DEA有效市存在著一定程度的創新投入冗余和產出不足，技術創新效率有待提高。

根據以上分析結果，提出如下政策建議。

（1）從全省范圍來看，提高技術創新效率，一是要合理配置創新資源，促進地區間技術創新均衡發展。技術創新是促進智力資本轉化為現實生產力的重要途徑，其創新效率是一個地區綜合競爭力的重要體現。地區間技術創新資源配置不合理是導致安徽省各地區經濟發展失衡的一個重要因素。因此，政府應因地制宜，結合不同地區的實際情況，制定和實施相應的創新調控政策，以促進安徽省各地區整體技術創新能力的提高。二是制定長期有效的科技發展戰略，營造良好的創新環境。創新環境對于技術創新效率有著顯著影響，也是各地區技術創新效率發展不均衡的主要影響因素。因此，政府部門應制定長期有效的科技發展戰略，注重提升和優化創新環境，激發R&D人員的創新能力，提高區域技術創新效率，推動地區經濟的快速發展。三是注重人才隊伍建設，建立有效的經費投入機制。R&D人員和R&D經費投入是創新活動開展的基本要素和創新得以進行的先決條件。高素質人才能較為顯著地提升研發活動的創新和產出能力，政府在高素質人才的培養和引進上，應該建立有效機制，提升研發人員中高素質人才的比例。[8]同時，應建立有效的經費投入機制和監管機制，合理調整經費投入的方向和方式，提高研發經費運作的效率。

（2）從各區域來看，皖江經濟區和皖中經濟區作為皖江城市帶承接產業轉移的主要地區，應積極利用其區位優勢和政策扶持，繼續深化與長三角地區之間的分工合作，在繼續增加技術創新投入的同時，進一步增強原始創新能力，著力加快自主創新，提升產業發展水平以及技術創新效率。同時，應充分發揮經濟區內合肥和蕪湖兩大增長極的帶動作用，加強區域產業協作，促進區域產業發展一體化和自主創新，以推動經濟區內部淮南、安慶、池州、六安等落后市的經濟發展。對于皖北經濟區而言，經濟發展較為落后，技術創新所需的人力、物力和財力相對有限，應根據其地方實際情況，走技術模仿的道路，不斷推進科技成果產業化；同時要積極轉變管理觀念，完善制度建設，使創新能力的發展、體制機制的進步與技術創新投入的增加相適應，以保持較高的技術創新效率。皖南經濟區則應根據其城市特色，大力發展徽州特色產業和旅游產業，實現現代制造業和現代服務業的融合發展，通過產業結構調整和人才建設，大力提高技術創新水平，以推動地區經濟的發展。

注 釋：

① 皖北經濟區主要包括淮北、亳州、宿州、蚌埠和阜陽5個市；皖中經濟區主要包括合肥、淮南、滁州和六安4個市；皖江經濟區主要包括馬鞍山、蕪湖、銅陵、安慶和池州5個市；皖南經濟區主要包括宣城和黃山2個市。

［1］ AHUJA G，KATILA R.Technological Acquisition and the Innovation Performance of Acquiring Firms：A Longitudinal Study[J]. Strategic Management Journal，2001，22（1）：197-220.

［2］ ACS Z J，ANSELIN L，VARGA A.Patents and Innovation Counts as Measures of Regional Production of New Knowledge[J].Research Policy，2002，31（7）：1069-1085.

［3］ 虞曉芬，李正衛，池仁勇，等.我國區域技術創新效率：現狀與原因[J].科學學研究，2005（2）：258-264.

［4］ 郭磊，劉志迎，周志翔.基于DEA交叉效率模型的區域技術創新效率評價研究[J].科學學與科學技術管理，2011（11）：138-143.

［5］ 張慶霖.安徽區域經濟差異時空演變：基于Theil指數的研究[J].江淮論壇，2013（2）：51-58.

［6］ 陳紅梅，寧云才.中國省域技術創新效率評價及比較研究[J].經濟問題探索，2011（8）：66-70.

［7］ 汪娟，肖瑤.基于DEA方法的中國城市技術創新效率研究[J].財經理論與實踐，2013（3）：109-112.

［8］ 吳曉園.福建省人力資本對區域技術創新效率的影響研究[J].華東經濟管理，2011（5）：13-15.

A Comparative Study of Technical Innovation Efficiency in Anhui Province——An Empirical Study Based on DEA Model

FU Zhang-cheng,GAN Wei-ping
（School of Economics,Anhui University,Hefei 230601,China）

From the perspectives of input and output of technical innovation,the paper makes a static evaluation of technical innovation efficiency in Anhui Province from 2009 to 2012 with DEA model.The results are as follows:the input and output of technical innovation are effective in Anhui Province as a whole;there exist some differences in technical innovation efficiency in different areas;and there exist input redundancy and output insufficiency in technical innovation efficiency in some non-DEA effective areas.Based on the results of empirical study,it puts forward some suggestions.

technical innovation efficiency；DEA；empirical study

F<062.4 【文獻標識碼】A class="emphasis_bold">062.4 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-2362（2015）05-0045-04062.4 【文獻標識碼】A

1674-2362（2015）05-0045-04

A 【文章編號】1674-2362（2015）05-0045-04

（責任編輯 于 丹）

2015-05-10

安徽省哲學社會科學規劃項目“長三角產業轉移與安徽外向型經濟發展研究”（AHSK11-12D32）

付張城（1989—），男，安徽肥東人，碩士研究生，主要從事技術經濟與區域發展研究；甘衛平（1988—），男，安徽太湖人，碩士研究生，主要從事產業創新與管理研究。