基于DEA的濟南市科技投入產出效率研究

陳媛

【摘 要】本文選取“R&D經費投入”、“R&D全時人員”、“地方財政科技支出”作為反映科技投入的指標，選取“高新技術產業產值”和“發明專利授權量”作為反映科技產出的指標，收集濟南市2006-2013年的相關數據，運用DEA模型分析濟南市近年來的科技投入產出效率，明確各年份的技術效率值、投入冗余和產出不足。在此基礎上，本文提出了提升濟南市科技投入產出效率的參考建議。

【關鍵詞】DEA；技術效率；投入冗余；產出不足

0 引言

1978年，美國運籌學家W.W.Cooper和A.Charnes等提出的DEA（數據包絡分析）方法，主要通過保持決策單元（DMU）的輸入或輸出不變，借助數學規劃將DMU投影到DEA前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價它們的相對有效性，能有效處理多輸入、多輸出的復雜系統，可以對多指標投入、多指標產出的同類型部門進行有效的綜合評價。在運用DEA方法評價科技效率時，無需為各指標賦權重，也無需預先確定投入與產出之間的關系表達式，優勢十分明顯。近年來，不少學者運用DEA方法進行了科技投入產出效率方面的研究。如梅橋針對我國東部11省市進行了基于DEA的科技投入產出分析與政策研究；方愛平等建立了西部區域科技投入產出效率評價指標體系，并以DEA模型為主要分析工具對西部區域12個省、市、自治區的科技投入產出效率進行了局部和全局性的比照分析；珠蘭其其格基于DEA方法，進行了內蒙古高等學校科技投入產出效率分析；符銀丹等運用DEA模型對我國37所“985工程”高校2008年的科技投入產出效率進行了比較；馮鋒等構建了兩階段科技投入產出鏈模型，并采用鏈式網絡DEA方法對29個省市的科技投入產出數據進行了研究，指出我國兩階段科技投入產出鏈的效率在省區和區域都存在差異；李雅麗以金融投入與科技產出為切入點，建立了科技金融效率評價指標體系，運用DEA方法對全國的科技金融效率進行實證研究，并利用聚類分析方法對2010年全國各省市科技金融的投入產出效率進行了分類。

濟南自2010年被科技部和發改委批準為首批國家創新型試點城市，近年來深入實施創新驅動戰略，不斷加大科技資金和人員投入力度，自主創新和成果轉化能力有了顯著提升，高新技術產業取得了長足發展。盡管如此，濟南市的科技投入產出效率鮮被關注。本文將以濟南市為例，收集整理濟南市2006-2013年科技投入和產出方面的數據，采用DEA模型對濟南市的科技投入產出效率進行評價，進而提出有針對性的對策建議。

1 科技投入與產出指標

本文擬對濟南市2006-2013年的科技投入產出效率進行分析，選取“R&D經費投入”、“R&D全時人員”、“地方財政科技支出”為科技投入指標；選取“高新技術產業產值”“發明專利授權量”為科技產出指標，各年度數據均來源于濟南統計年鑒、濟南市政府工作報告和濟南市科技局關于縣（市）區、高新區科技創新進展情況的通報。科技投入產出基礎數據如表1所示：

2 DEA模型構建與分析

本文選取濟南市2006-2013年的科技投入產出數據作為決策單元（DMU），分析各年度科技投入產出的DEA有效性，明確其技術效率、投入冗余和產出不足，進而指出改進的方向。選取的評價指標共5個，包括3個投入指標“R&D經費投入”“R&D全時人員”“地方財政科技支出”和2個產出指標“高新技術產業產值”和“發明專利授權量”。本文應用DEAP2.1軟件進行分析，分析結果自動生成。其中：決策單元數8；時間序列數據設置為1；產出數量2；投入數量3；從產出角度衡量技術效率；選用規模報酬不變的CCR模型進行分析。

2.1 各決策單元的技術效率值

表1中每個年份是一個決策單元（DMU），共有8個決策單元，對決策單元構建DEA的CCR模型，求得各決策單元的技術效率值。本文運行DEAP2.1軟件直接得出分析結果，各年份的技術效率及總體效率如表2所示。由表2可知，2006-2013年濟南市科技投入產出的總體效率為0.982，其中有3個年份的技術效率小于1，2007年的技術效率值為0.886，2009年的技術效率值是0.967，2013年的技術效率值是0.999，因此這3個年份是非DEA有效的決策單元；另外5個年份的技術效率值為1，屬于DEA有效的決策單元。

表2 濟南市2006-2013年科技投入產出技術效率表

2.2 非DEA有效單元的分析和改進

（1）科技產出不足的分析和改進

表3 非DEA有效單元生產前沿面的目標產出表

根據分析結果，2007、2009、2013這3個年份生產前沿面的目標產出如表3所示。對于非DEA有效的決策單元，可以通過“投影定理”進行改進，從而轉變為DEA有效。改進公式為： =θ x-s ， =y+s ，（ ， ）為該決策單元對應的（x，y）在DEA生產前沿面上的投影，改進值為？駐x=x- ，？駐y= -y。對比表3與表1數據可知：2007年在現有科技投入水平下，科技產出不足較為顯著，高新技術產業產值應由1125.75億元提升到1269.986億元，增加144.24億元；發明專利授權量應由403件提升到527.626件，增加125件。2009年在現有科技投入水平下也存在產出不足，高新技術產業產值應由1560.55億元提升到1613.231億元，增加52.68億元；發明專利授權量應由832件提升到860.087件，增加28件。2013年技術效率值接近1，近乎DEA有效，但也存在少量的科技產出不足，高新技術產業產值應由1930.18億元提升到1932.775億元，增加2.595億元；發明專利授權量應由2165件提升到2167.910件，增加3件。

（2）科技投入冗余的分析和改進

根據分析結果，2007、2009、2013這3個年份生產前沿面的目標投入如表4所示。對非DEA有效單元的科技投入冗余同樣通過上述“投影定理”進行改進。對比表4與表1數據可知：2007年在現有科技產出水平下，科技投入有冗余，地方財政科技支出應從4.05億元降至4.03億元，減少0.02億元。2009年在現有科技產出水平下也存在投入冗余，R&D全時人員應由30067人年降至29280.623人年，減少786人年；地方財政科技支出應由5.26億元降至5.236億元，減少0.024億元。2013年在現有科技產出水平下也存在投入冗余，R&D經費投入應由111.15億元降至107.978億元，減少3.172億元；地方財政科技支出應由10.88億元降至10.697億元，減少0.183億元。

表4 非DEA有效單元生產前沿面的目標投入表

3 結語和對策建議

根據上文分析結果，濟南市近年來的科技投入產出效率總體來說較為理想，但也有3個年份的科技投入產出效率非DEA有效，占樣本數量的37.5%。本文擬根據上述分析結果提出提升濟南市科技投入產出效率的對策建議，為加快推進國家創新型城市建設和制訂“十三五”規劃提出參考建議。

3.1 加大R&D投入力度，合理調整R&D投入結構

在科學論證的基礎上合理調整R&D經費支出的結構，加強高校與科研院所的R&D活動，適度增加基礎研究的投入比例；投入大、見效慢、高風險的基礎研究類R&D投入由政府承擔，能夠提升企業競爭力的應用研究和試驗發展類項目則由企業承擔。同時加強對R&D人員素質的培育，提高科學家和工程師在R&D人員中所占的比重，采取內部激勵和外部激勵相結合的方法激發其創新活力。

3.2 增加地方財政科技支出，充分發揮其引導作用

具體地，規范管理本級科技計劃項目資金，對企業研發投入達不到規定比例的項目，不予立項支持，從而引導企業加大研發投入；進一步做好企業研發經費所得稅前加計扣除、研發儀器設備加速折舊等政策的落實，激勵企業加大自主研發投入；安排專項資金，加快科技創新綜合服務平臺建設，為全社會科研機構和科研人員提供綜合性創新服務。

3.3 加快科技成果轉化，大力發展高新技術產業

強化政策扶持，為科技成果轉化創造良好環境。進一步轉變政府職能，改進服務方式，提高服務水平，扎扎實實推動成果轉化工作發展。加大對高企的扶持力度，并根據高企發展的實際需要不斷進行制度創新，引導和推進高新技術企業發展。進一步加強高企認定工作，對高企發展采取稅收優惠、低息貸款、財政補貼和加速折舊等優惠政策，同時引導中小高企拓寬融資渠道，吸引風險投資等股權投資，為企業發展提供資金保障。

【參考文獻】

[1]BRAGLIA M， ZANONI S， ZAVANELLA L. Measuring and benchmarking productive systems performance using DEA： an industrial case[J]. Production Planning&Control， 2003，14（6）：542-554.

[2]候光明，晉琳琳.DEA方法在研究型大學建設績效評價中的應用[J].高教發展與評估，2005，21（5）：25-29.

[3]梅橋.基于DEA的科技投入產出分析與政策研究——以我國東部11省市為例[D].安徽大學，2010.

[4]方愛平，李虹.基于DEA模型的西部區域科技投入產出效率分析——以西部大開發12個省、市、自治區為例[J].科技進步與對策，2013，8：54-58.

[5]珠蘭其其格.基于DEA方法的內蒙古高等學校科技投入產出效率分析[D].內蒙古大學，2014.

[6]符銀丹，陳士俊，陳衛東.基于DEA的我國“985”高校科技投入產出效率分析[J].天津大學學報：社會科學版，2012（2）：128-132.

[7]馮鋒，張雷勇，高牟，馬雷.兩階段鏈視角下科技投入產出鏈效率研究——來自我國29個省市數據的實證[J].科學學與科學技術管理，2011（8）：33-38.

[8]李雅麗.基于DEA模型的科技金融投入產出效率研究[J].江西師范大學，2013.

[責任編輯：楊玉潔]