我國研發機構創新效率的DEA模型分析

■ 盧方元 教授 冀 晴（鄭州大學商學院 鄭州 450001）

引言

現代經濟的競爭歸根到底是科技創新效率的競爭，研發機構作為創新體系的重要組成部分，近年來國家不斷加大了對其的投入力度。2012年，全國研發機構R&D人員全時當量總計71663人年，比2011年增加5.92%；全國研發機構R&D經費內部支出總額共計1557537萬元，比2011年增加19.69%。近五年，全國研發機構R&D人員全時當量的年平均增長率達6.92%，R&D經費內部支出的年平均增長率達19.23%。就現階段而言，R&D人員和R&D 經費仍是稀缺資源，如何提高創新效率成為擺在政府和專家學者面前亟待解決的難題。因此，對我國研發機構創新效率的研究有現實意義。

國外，HauserJ.和KatzMetrics（1998）建立研發機構績效評價指標體系。Abbott和Doucouliagos（2003）研究了澳大利亞高等院校的相對效率。Mario Coccia（2005）運用分類方法對意大利國家研究院的公共研究機構進行效率評價。國內，王儉（2005）對研發機構的專家評價進行研究。翟立新、李強（2006）建立了基于知識生產函數的公共研發機構績效評價測度體系。張偉倩等（2008）運用組合評價模型對我國國立研發機構進行績效評價。關忠誠和趙二帥（2008）基于偏好DEA模型研究研發機構的相對效率。李兆瓊等（2010）提出含有雙屬性變量的研發機構的效率評價模型。

文獻分析表明：多數研究成果的研究對象為某一特定的研發機構，對各省份整體研發機構的創新效率評價較少；比較的數據多是截面數據，分析結果具有一定的片面性；對DEA有效單元之間的差異未進行細分。本文在借鑒前人研究成果的基礎上，根據我國內地30個省市區（西藏除外）研發機構2008-2012年間的有關面板數據，先采用DEA模型中的BC2模型（考慮規模收益）進行創新效率研究，再進行超效率DEA分析決策單元的差異性。

研發機構的DEA效率分析

（一）評價指標選取

研發機構創新效率評價的內容必然包括科研產出與科研投入，這是評價的關鍵。我國研發機構對政府投入有很強的依賴性，“政府資金所占比重”代表創新活動中政府資金占R&D經費內部支出總額的比例，來衡量政府資金對研發機構創新的支持。因此，本文主要選擇研發機構R&D人員全時當量（X1），R&D經費內部支出（X2）及政府資金所占比重（X3）三個指標作為投入指標。

研發機構的創新成果主要以專利及論文的形式體現。專利指標主要分為專利申請量和專利授予量，依據柳卸林（2002）的觀點，本文選取“發明專利申請量”（Y1）作為專利指標。“R&D課題數”（Y2）、“發表科技論文數”（Y3）、“科技著作出版種數”（Y4）及“形成國家或行業標準數”（Y5）作為另4個科研產出指標。考慮到國內發表論文水平參差不齊，將“發表論文數”設定為：0.3*國內發表論文數+0.7*國外發表科技論文數。

科技創新活動的產出相對于其投入往往存在一定時間的延遲。本文參考多數學者的觀點，將科技投入與產出的滯后期選為一年。目前研發機構科技創新活動有據可查的數據統計到2012年，因此根據科技創新活動的時延性，科技創新的投入指標采用2008-2011年的數據（2008年前后數據統計口徑不一致，不便比較），產出指標采用2009-2012年的數據（原始數據均來源于《中國科技統計年鑒2009-2013》）。本文選取全國內地30個省份作為決策單元（西藏的數據不足，不予考慮），評價其研發機構的創新效率。

（二）DEA有效性分析

運用DEAP2.1軟件，采用BC2模型對輸入輸出指標數據進行處理，求出各省份四年來研發機構創新效率的綜合效率、純技術效率值和規模效率及規模收益情況（見表1）。

表1可以看出，2008-2011年，研發機構創新活動總體DEA有效的省份共17個，其中北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南共9個屬于東部地區。DEA有效，各地區創新投入的綜合效率為1，純技術效率和規模效率均為1，達到了技術有效和規模有效，表明四年來這些地區投入規模適當，投入資源得到了最優配置，并實現了最優的產出。

研發機構創新活動弱DEA有效的區域是青海。該地區創新活動的純技術效率為1，即資源投入結構合理，而規模效率小于1，表明該地區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；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，創新活動規模無效導致綜合效率無效是弱DEA有效的原因。該地區研發機構的創新活動處于規模收益遞增中，可以加大對研發機構的創新投入以提高規模效率。

表1 2008-2011年我國各省市研發機構創新效率評價結果

表2 超效率DEA對決策單元的排序

有12個地區研發機構的創新活動是DEA無效的，創新投入的資源配置效率和規模效率均未達到最優。內蒙古研發機構的創新綜合效率最低為0.326，純技術效率為0.755，規模效率為0.432，處于規模收益遞增階段；規模無效率是內蒙古綜合效率低的原因，可通過加大研發機構創新投入，提高規模效率，提高創新產出。大多數非DEA有效地區的純技術效率均高于規模效率，規模無效率成為綜合效率低的主要原因；而遼寧、吉林、黑龍江、江西及四川地區的純技術效率值小于規模效率值，純技術效率主要反映創新要素投入和使用的效率及日常創新管理的政策與水平，說明這些地區在加大創新投入提高規模效率的同時，還應加強創新投入使用過程中的效率及管理水平以提高產出能力。創新效率的評價結果與原始數據相比較可以看出，創新效率高低與投入的絕對量的多少無必然的因果聯系，一些西部地區投入總量不多卻達到了DEA有效。

對于四年來非DEA有效地區存在的問題，可根據松弛變量的數值加以改進。當投入指標的松弛變量不為零時，說明其相對應的投入要素對科技創新的作用未能充分發揮；當產出指標的松弛變量不為零時，說明其相對應的產出要素的總量偏低；當投入產出指標的松弛變量均為0時，說明其投入產出要素均得到了有效利用。因此，可以通過調整松弛變量來改善無效率單元的技術效率。以內蒙古為例，第一個投入要素有投入冗余519.494；第二個投入要素有投入冗余5498.769；第三個投入要素有投入冗余0.227；這說明在產出不變的條件下，R&D人員數可以減少519.494，R&D經費可以減少5498.769，政府資金所占比重可以減少0.227。內蒙古的五項產出均出現不足，在投入不變的條件下，要使投入產出DEA有效，發明專利申請量應比現在增加50.93；R&D課題數應增加157.09；科技論文數應增加304.847；科技著作數應增加52.512；形成國家或行業標準數應增加26.345。

（三）超效率DEA分析

使用BC2模型可將我國研發機構的創新分為DEA有效與DEA無效，但未對DEA有效單元的差異進行區分。使用EMS軟件，運用超效率DEA對各決策單元各年的創新效率進行評價排序，結果如表2所示。

由表2知，北京四年來創新效率值均位居首位。北京作為我國的經濟政治中心，其研發機構創新效率始終處于較高水平。山東、海南及福建的排序緊跟北京之后，始終處于前列，這些地區是東部沿海城市，科技資源利用率較高，實現了經濟與科技創新的良好互動。而內蒙古及遼寧四年來始終DEA無效，排名一直處于末位，存在著嚴重的規模無效及純技術效率無效。

四年中，排序上升幅度較大的地區為吉林、廣東、貴州、新疆、寧夏、青海。吉林省近年來加大了經費的投入；高校科研院所林立，提供了良好的人力資源和環境；各項產出有了大幅的提升，促進了地區經濟發展，拉動了研發機構的技術創新。貴州省提出建立“人才特區”以來，非常重視人才培養引進，R&D人員投入大幅提升，創新能力顯著提升。新疆、寧夏及青海處于西部邊疆，但近幾年研發機構研發人員和經費投入的增加，有力的提升了創新能力。

四年來，排序大幅度下降的地區有天津、山西、浙江、黑龍江、河南、湖北、重慶、陜西。部分地區科技人員的流失、科研經費的下降及其他指標出現下滑，這些都可能成為這些地區研發機構創新能力下降的原因；創新人員和經費投入雖有所增加，但研發機構的產出不足，也可能導致創新能力下降。

其余地區的排序變化幅度較小，可能是由于創新人員和經費投入的波動變化，影響了整體的創新能力；也可能是由于研發機構數量較少，科研活動規模較小，科技創新能力不穩定。

綜上，本文選取具有代表性的三個創新投入指標及五個創新產出指標，利用2008-2011年的投入數據及2009-2012年的產出數據，對我國內地30個省市區的研發機構創新效率進行分析，得出結論：

第一，四年來，研發機構創新活動DEA有效的省市區為北京、天津、山西、上海、江蘇、浙江、福建、山東、河南、湖北、廣東、廣西、海南、重慶、陜西、貴州和寧夏。DEA無效的省市區為內蒙古、河北、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、江西、湖南、四川、云南、甘肅和新疆。非DEA有效的省份既存在人力財力的浪費，也存在產出與成果轉化的不足。

第二，四年來，北京創新效率值一直位于首位，山東、海南及福建始終處于前列，內蒙古及遼寧一直處于末位。吉林、廣東、貴州、新疆、寧夏和青海呈大幅增長趨勢，天津、黑龍江、河南、湖北、重慶、陜西、山西和浙江呈大幅下降趨勢。

1.Hauser，J.，KatzMetrics.You are what you measure[J].Eu-ropean Management Journal，1998，16（5）

2.Abbott M，Doucouliagos C.The efficiency of Australian universities：A data envelopment analysis[J].Economics of Education Review，2003（22）

3.Mario，Coccia.A scientometric model for the assessment ofscientific research performance within public institutes[J].Scientometrics，2005，65（3）

4.王儉.科研機構和評價方法研究[J].科研管理，2005（7）

5.趙紅專，翟立新，李強.公共科研機構績效評價的指標與方法[J].科學學研究，2006（2）

6.張偉倩，繆園.組合評價模型在我國國立科研機構績效評價中的應用[J].科學學與科學技術管理，2008（4）

7.關忠誠，趙二帥.偏好DEA在科研機構相對效率評價中的應用[J].科學學與科學技術管理，2008（8）

8.李兆瓊，楊鋒，李勇軍.基于數據包絡分析的科研機構效率評價[J].系統工程，2010（6）

9.柳卸林，胡志堅.中國區域創新能力的分布與成因[J].科學學研究，2002（5）