基于DEA 和Malmquist 指數的青海省科技創新效率研究

蘭 海，吳 悅，王 丹

（青海大學財經學院，青海西寧 810016）

習近平總書記在黨的十九大報告中指出，創新是發展的內生動力，是現代化經濟體系建設的重要基礎。青海省作為絲綢之路經濟帶上的重要節點，雖然有一定的區位優勢、自然資源儲量較為豐富，但由于其特殊的生態地位，在經濟發展中不能采取資源消耗與環境破壞型的發展模式，必須走科技創新驅動的綠色發展之路。黨的十八大以來，青海省委、省政府認真貫徹落實黨中央的決策部署，積極推動青海省科技發展、促進青海省科技創新，大力推進科技企業孵化器建設，不斷增強科技實力及科技創新成果的轉化能力，以科技驅動和成果轉化來提高青海人民的福祉。然而青海省在科技驅動創新發展方面面臨高新技術人才匱乏、科技創新體制改革不深入、科技創新持續動力不足等問題，因此有必要對青海省科技創新效率狀況進行系統分析，進而提出有效地提升青海省科技創新效率的對策，以有效實現科技與經濟發展的良性互動，助力青海經濟的綠色健康發展。

1 文獻述評與研究問題的提出

科技創新效率是指在一定期間內，科技創新資源投入與產出之間用數量比率衡量的關系，反映了科技創新主體對投入資源的利用效率，是科技創新能力與動力的綜合表現。科技創新效率的高低對科技創新的水平與質量起著決定性作用，對當地社會經濟發展的速度和質量產生了影響。關于科技創新效率，現有文獻主要集中于研究科技創新效率評價指標的選取、科技創新效率結果的測算以及影響科技創新效率的因素等。通過相關文獻梳理發現，科技創新效率的研究呈現多元化和體系化的特點，并且綜合運用灰色關聯度分析、因子分析、數據包絡等分析方法。

圍繞青海省科技創新，現有研究從不同視角出發，對青海省科技創新發展的影響因素、創新環境支持以及與其他區域之間的差距等進行了研究。王桃榮等［1］從科技投入和產出兩方面入手，針對在省域層面對青海科技創新能力進行了研究，指出影響青海省科技創能力的七個因素，并提出了針對性的建議。劉靜［2］在對青海省企業技術的財政政策創新進行研究時，運用DEA 數據包絡模型，分析了西部十二省（市、區）的科技投入產出效率水平，并剖析了青海省科技創新的具體狀況。秦真鳳等［3］運用Malmquist 指數評價法、主成分分析法，從多維度出發對青海省域的創新能力和發展狀況進行研究。丁生喜等［4］基于青海省創新環境和科技創新績效的現狀分析，運用因子分析法，通過構建區域創新環境評價體系，分析了青海省科技創新環境與科技創新績效之間的相關性，并給出針對性的建議。舒方［5］通過構建促進科技成果轉化制度有效供給水平的指標評價體系，研究了青海省促進科技成果轉化的制度效率。劉尚榮等［6］著眼于科技實踐視角，采用DEA 模型，分析評價了青海省科技投入產出水平指標測算結果，并由此提出提高青海省科技投入產出效率的對策和建議。

現有的研究大多從靜態分析角度對青海省科技創新的相關問題進行了分析，并得出了一定有價值的結論。然而在動態時序發展下，創新驅動青海經濟發展的內生動力逐漸形成，在光伏新能源、生物制藥、數字經濟等領域已產生積極效果，青海省把科技創新及科技創新轉化應用提升到一個前所未有的高度，在此背景下本研究從實證角度出發，利用數據包絡分析中的BCC 模型構建產出導向型模型，在靜態層面以2019 年的數據為基礎對青海省科技創新效率進行評價分析，在動態層面以2010—2019 年的數據為基礎分析青海省科技創新動態變化趨勢，從而為青海省提升科技創新效率、有效配置資源提出指向性的建議。

2 研究方法與模型選擇

2.1 數據包絡分析（DEA）

1978 年，美國著名的運籌學家Charnes 和Cooper［7］提出了一種評價相同類型決策單元（DMU）相對效率的線性規劃方法，并將其命名為數據包絡分析法。DEA 通過選取多個投入與產出變量數據進行效率測度，并已廣泛用于評價各個學科、行業的績效。數據包絡分析方法有兩個較為重要的環節，其一是決策單元的構建，決策單元既可以是實體，也可以是概念層面；其二是投入與產出指標的選取，通常借鑒前人研究、依據個人經驗以及數據的可得性來確定。DEA 效率將最優的投入產出組合（DMU）定義為“生產前沿面”，效率值標定為1；位于前沿面外的DMU 被認為是無效點，效率值指標被界定于0 到1 之間。

數據包絡分析的基本原理如下：

設有n個決策單元，投入和產出向量分別為：

通常情況下，DEA 分析通過投入導向和產出導向這兩個維度來求解DMU（決策單元）的效率得分。基于產出導向下的DEA 方法側重于既定產出條件下，投入的最小化。基于投入導向下的DEA 方法側重于既定投入下，產出的最大化；規模報酬不變時，產出和投入導向下測度的效率值相同；規模報酬可變時，兩者測得的效率值不等。

2.2 模型選擇

DEA 模型有多種分析類型，經測度均可得出DMU 效率值。在假定規模報酬不變時提出測度資源配置效率的基礎模型是CCR 模型。基于不同的假設前提，各類DEA 模型相繼被提出。隨后，馬占新等［8］將DEA 模型總結為以下四個經典模型：CRS 假設下的CCR模型［9］、VRS假設的BCC模型（Banker等［10］）、規模收益非遞增的FG 模型（Fare 等［11］）以及滿足規模收益非遞減的ST 模型（Seiford 等［12］）。這四個模型分別針對不同規模收益條件，形成了一個完整的評價經濟學規模收益問題的體系［13］。

CRS 假設下的投入導向CCR 模型如下：

假定有I 個決策單元，每個決策單元存在N種投入與M種產出。第i個決策單元的投入為，產出為。DEA 分析可獲得每個決策單元的投入產出效率，即求解如下線性規劃問題：

CRS 假設僅適用于所有決策單元在最優規模下運行，通常現實生活中，決策單元以非最優規模運行。因此，普遍采用規模報酬可變（VRS）的假設。為構建BCC 模型，需要為（3）式加入凸性約束條件即可。在BCC 模型中，為深入分析非DEA有效的原因，可將綜合效率進一步分解為規模效率和純技術效率。

通過上述定量分析，即可確定決策單元的效率水平。

2.3 Malmquist TFP 指數

CCR 和BCC 模型只能分析DMU 的靜態效率，Malmquist TFP 指數模型通過定義構建投入距離函數和產出距離函數的比率，從而動態測算加入時間因素后決策單元全要素效率指數的變化情況［14］。

在產出導向下，以s時期為基期，將t時期的技術作為參考值，則全要素生產效率指數在s時期到t時期可表示為：

以t時期為基期，將s時期的技術作為參考值，則全要素生產效率指數在t時期到s時期可表示為：

m0 的值大于1 表示從s時期到t時期全要素效率提升，反之亦然。當綜合效率呈希克斯中性時，s時期和t時期的全要素生產效率指數相等，將其定義為的幾何平均數。全要素效率變化可表示為技術效率變化和技術進步的共同作用，其中，純技術效率變化和規模效率變化可進一步解釋技術效率變化［15］：

當m0等于1 時，表示全要素生產效率不變；當m0〈1 時，表示生產效率降低；當m0〉1 時，表示生產效率增加。

3 青海省科技創新效率動態變化分析

3.1 構建指標與數據來源

（1）構建指標體系。科技創新效率綜合反映了科技創新的能力和水平，表示在一定時期，科技創新的投入與產出之間的相互關系，反映了科技創新體系對投入資源的配置情況。對于科技創新效率指標的選取，不僅要綜合考慮科技創新投入與科技創新產出，還要保證所選取的指標能從多角度反映效率結果。本研究在構建青海省科技創新效率時，借鑒現有文獻研究成果如駱雅杰等［16］的投入產出指標體系，按照“拇指法則”，選取R&D 人員全時當量、R&D 經費內部支出、新產品開發經費支出作為投入指標；選取新產品銷售收入、高校發表科技論文、規模以上工業企業有效發明專利數作為科技創新效率的產出指標。具體指標如下：

表1 投入產出指標選擇

科技創新從初始投入到獲得最終產出之間需要大量的時間，即科創資源從投入到科研成果產出及經濟效益的形成存在滯后期。借鑒已有的研究觀點，本文將假定滯后期為1 年，即上一年的科技創新投入對應當年的科技創新產出。

（2）投入產出指標相關性分析。為確保選取指標的合理性，對投入產出指標需要進行相關性分析。本研究對各指標利用SPSS 軟件進行了pearson 非參數相關系數的檢驗。檢驗結果如表2 所示，科技創新投入要素與科技創新產出要素之間呈正相關關系，在顯著性水平為0.01 時，這種正相關關系是顯著的，這也符合科技創新的投入與產出的關聯關系規律。

表2 2019 年各省（市、區）投入與產出Pearson 相關性檢驗

（3）數據來源。關于我國31 省(區、市)的科技創新效率投入產出數值，共計有31 個決策單元，相關數據來源于2019、2020 年《中國科技統計年鑒》；關于青海省歷年科技創新效率投入產出的數據，共計10個決策單元，相關數據來源于2010—2020年《中國科技統計年鑒》、青海省科學技術發展報告以及科技研究公報。

3.2 青海省科技創新效率靜態分析評價

（1）中國31 省（區、市，不含港澳臺地區，下同）2019 年科技創新效率測算及青海省科技創新綜合效率分析。科技創新效率體現了一個地區科技創新的能力，表示某一地區科技投入與產出的轉化比率，衡量了地區之間經濟競爭實力和能力。此部分以2019 年全國31 省（區、市）為研究對象，通過上述所列指標測度2019 年31 個省（區、市）的科技創新效率，橫向比較青海省在全國的科技創新能力與地位。測算軟件為deap2.1，模型采用BCC 模型，其中“irs”表示為規模效應遞增，“drs”表示為規模效應遞減，“-”表示為規模效應不變。全國31 省（區、市）2019 年科技創新效率測算結果如表3 所示。

表3 2019 年中國各省（區、市）科技創新效率排名表

分析上述測算結果可得出以下結論：

1）2019 年中國科技創新效率總體來看情況良好。全國綜合效率均值為0.772，純技術效率均值為0.870，純規模效率均值為0.889。其中，6 個省區科技創新能力處于DEA 有效狀態，綜合效率、純技術效率及規模效率均為1，這說明在這6 個省區科技創新資源配置較為合理、科技創新投入規模適中，不存在投入冗余或者產出不足的情況。這6 個省（市）中既包括北京、吉林等經濟較為發達地區，也有西藏等經濟發展較為落后的地區。

2）中國有25 個省份的綜合效率小于1，處于非DEA 有效狀態。其中包括上海、浙江、安徽在內的7 個省份雖然非DEA 有效，但是純技術效率為1，表明這7 個省份在科技創新資源管理上較為合理，呈現非DEA 有效的主要原因是創新資源投入的配置與產出不相匹配，只需稍加調整科技資源配置結構即可實現DEA 有效。其中，上海、浙江等6 個省（市）科技創新投入冗余，需要調減科技創新投入，青海省則投入不足，需要調增科技創新投入從而提高科技創新效率。

其余18 個省市在資源配置和投入規模上均需要加以調整，其中貴州、甘肅和新疆這3 個省份需要加大科技創新投入，并進一步提高科技創新資源的配置管理水平，從而達到DEA 有效狀態；其余15個省（市），例如天津、河北等在科技創新投入上均呈現規模效益遞減態勢，這說明中國創新資源投入在絕大多數省市已達到飽和，創新效率低下的原因在于投入規模的冗余以及資源配置的不合理，因此這15 個省（市）在科技資源配置規模上需要縮減規模，同時進一步提高資源管理水平。云南省和福建省的綜合效率在全國位列后位，分析純技術效率和規模效率方面可知主要原因在于這兩個省市在科技創新資源投入規模上存在大幅度的冗余，科技創新資源供給較為充裕但資源配置效率較為低下，創新資源投入與產出轉化在效率上出現錯位。所以云南省和福建省在今后發展中不僅要注重資源供給規模，還應同時提高科技創新投入的純技術效率，以達到科技創新產出的最優化［17］。

3）青海省科技創新綜合效率處于非DEA 有效，總體位于我國第7 位。對比青海省的效率數值可知，青海省純技術效率有效，規模效率較低導致了總體效率未達到有效，目前正處于科技創新效率規模報酬遞增階段，這說明青海省科技創新投入產出與技術不匹配，投入規模不足阻礙了青海省的科技創新效率。目前，青海省應該在現有的技術和管理水平下，通過加大投入力度，調整科技創新投入數量來提高效率水平。

（2）投入、產出冗余與調整值分析。本研究選用產出導向下的BCC 模型來分析2019 年我國科技創新活動的投入與產出冗余值。由松弛變量理論可知，當投入指標的松弛變量不等于0 時，表示存在投入冗余，即科技創新投入并沒有完全發揮其作用去推動科技創新水平的提升；當產出指標的松弛量不等于0 時，說明產出指標沒有實現產出最大化，產出總量不足。由表4 可以知，2019 年青海省的財力資本和人力資本投入以及科技產出上均沒有冗余。

表4 2019 年青海省科技創新投入與產出調整方向與數值

3.3 青海省科技創新效率變化趨勢分析

BCC 模型是效率分析中的靜態模型，對科技創新效率的變化趨勢不能進行有效反映。為了將青海省科技創新活動的效率特征更清晰地反映出來，本部分利用Malmquist TFP 指數計算了青海省科技創新活動全要素生產率指數，并進行技術效率變化指數、技術進步指數的二重分解，在此基礎上對技術效率變化指數進行純技術變化效率指數以及純規模效率變化指數的分解。本文運用deap2.1 軟件進行測算，得出青海省2010—2019 年的科技創新效率Malmquist TFP 指數分析結果如下表所示：

表5 2010—2019 年青海省科技創新活動全要素生產率指數測算結果

縱觀青海省2010—2019 年度的全要素生產率指數，可以發現：在研究期間內，除個別年份外，青海省全要素生產率均較為穩定，呈現“上升-下降-上升”的波動趨勢。其中：2012—2015 年處于下降態勢，而2010—2012 年以及2015—2019 年間整體處于上升狀態。

分析青海省2010—2019 年度的全要素生產率指數分解指數，可以看出這10 年間青海省技術效率指數始終為1，即分解后的純技術效率變化指數以及純規模效率變化指數均為1，因此全要素生產率主要受技術進步指數制約，技術進步成為青海省創新科技效率較低的主要因素，這進一步說明科技創新資源的配置效率低下以及科技發展的水平不足不利于科技創新成為青海經濟社會發展的內生動力。

2010—2012 年間，青海省全要素生產率從0.972增長到1.327，說明這一時期青海省科技創新效率在逐漸提升。2012—2015 年間，青海省全要素生產率從1.327 降低至0.612，并且2012—2013 年間全要素生產率指數遠遠小于1，僅為0.448，這說明在2012—2013 年間青海省的科技創新效率呈下降趨勢,整體創新水平較為低迷。2015—2019 年間，青海省全要素生產率從0.612 增長至1.017，說明在“十三五”期間青海省的科技創新效率不斷進步。在這一階段，青海省積極發展綠色產業技術體系，取得顯著成果。例如：利用現有的高原優勢產業，實施“1020”生態農牧業科技支撐工程；利用三江源生態特色，推進建設三江源智慧生態畜牧業平臺。通過全要素生產率指數的測算也可以體現出來。

自2015 年起，青海省的全要素生產率指數均穩定波動在1 左右，若繼續延續此變化趨勢并且逐步提升技術創新能力，那么青海省的科技創新水平將有所提升，社會發展與經濟增長也將呈現良好發展局面。

4 研究結論與對策建議

4.1 研究結論

研究青海省科技創新效率的目的是尋找提升科技創新效率的路徑。通過VRS 模型測度對我國各省科技創新效率分析，可知青海省科技創新綜合效率處于非DEA 有效，目前正處于科技創新效率規模報酬遞增階段，投入規模不足阻礙了青海省的科技創新效率；通過Malmquist TFP 指數進一步分析可知，全要素生產率均較為穩定，呈現“上升-下降-上升”的波動趨勢，且主要受技術進步指數制約，科技創新整體水平較為落后；同時我們也發現青海省的全要素效率在研究期間內穩定波動，技術效率較為穩定，這是青海省科技創新驅動發展的良好開端。總體而言，青海省目前科技創新發展的內生動力不足，發展水平不高，需要加大科技資源投入的同時進一步優化科技資源的配置效率，增大科技創新對青海經濟發展驅動的內生動力，進而提升青海省科技創新效率水平。

4.2 對策建議

（1）加大科技資金投入和科技人才培養力度，保證科技創新發展源動力。資本和勞動力是提升科技創新能力的關鍵要素，青海省的科技創新效率呈規模報酬遞增態勢，增加人力和財力資本有助于提升科技效率。從全國來看，青海省經濟總量小，經濟發展較為落后，因此為提升青海省的科技創新效率，政府應該發揮調控作用，積極號召企業內部融資，盤活閑散資金，加大企業科技創新資金的投入；此外，還應出臺相關政策鼓勵各大銀行為創新創業者提供低息貸款，減輕他們的資金及成本壓力。在科技人才培養方面，政府應通過優惠政策，重視科技人才培養及后續的人才留用，可以通過以下三個方面來留用人才：首先，積極鼓勵吸引優秀科技人才來青海工作,積極發揮近年來青海省“高端創新人才計劃”的顯著效應，與青海省實施的“昆侖英才”“昆侖學者”、人才小高地等計劃，擴大科技人才增量，助推青海成為西北地區有影響力的科技人才聚集地；其次，需要加大對青海本土科技人才的培養力度，培養出更多的優秀科技人才，提高本省現有高素質人才的創新積極性，可依托省內高校，發展并培養儲備人才，發揮青海大學、青海師范大學和青海民族大學的科學研究、科技人才培養的優勢，加大對青海省園區經濟的科研轉化政策支持以及青海大學國家級科技園區的投入關注，加大科技創新園區的建設，并對入駐科技園區的學生給予一定的政策扶持和資金幫扶，營造尊重人才、尊重知識的社會氛圍，使這些具備科技創新能力的人才愿意并長期留在青海，為青海省的發展添磚加瓦（趙李曼等［18］）；最后，在人才的培育過程中，應加強人才創新性特制的激發，建立多層次創新人才培育機制，鼓勵和支持人才的省際、國際間溝通，培育理論扎實、實踐經驗豐富的高素質創新人才［19］。

（2）加大力度促進科技成果及時進行商業化應用轉化。科技研發的成果不僅要形成理論層面的產出，更要及時發揮其社會價值、商業價值。青海省的技術進步較為落后抑制了青海的科技發展，因此加強科研成果的商業化、社會化不僅有助于提高經濟效益，還能通過收益分配激勵科研人員不斷創新，繼續做出有價值的產出［20］。繼續做大做強做優青海省清潔能源產業、高原有機農牧業、鹽湖化工等產業，充分發揮青海省農林科學院、青海省畜牧獸醫科學院、青海省鹽湖研究所、中科院西北高原生物研究所的科研優勢，擴大春油菜“青雜7 號”和“青薯9 號”等農業科技成果的推廣普及，加快促進科研成果的落地轉化進程。為了營造良好的科技創新以及科技成果應用轉化氛圍，青海省舉辦了一系列的創新創業大賽，讓新技術和科技新產品有展示的平臺，也讓相關企業或投資人可以及時對他們感興趣的科技項目或產品進行合作洽談，及時給予資金和政策支持，幫助這些創新項目有效落實，及時落地，推動產學研深度融合，從而達到科技創新驅動經濟發展的目的；另外，科技企業、科研人員也要深度挖掘產業科技需求，抓住科技創新的時代機遇，促進科技成果靶向對接，實現青海省的產業升級［21］。

（3）優化科技創新發展的基礎環境。科技創新發展需要良好的環境氛圍和基礎條件，只有營造良好的科技創新環境，才會激起更高層次的科技創新水平［22］。青海省地方各級政府主管部門要遵循科技創新的規律，結合地方產業發展需要，培育研究開發、技術轉移等科技服務機構，開展創業投資與科技保險融合發展試點，完善科技創新全鏈條的創新創業服務體系，營造良好的科技創新氛圍，推動各類創新主體協同互動、創新要素順暢對接和創新資源高效配置；其次，還應該加強知識產權保護，建立健全知識產權管理體系，構建收益分配機制，完善權益分享機制，建立良好的科技創新環境氛圍；最后，應有效利用青海各級各類科技創新平臺，積極發揮青海園區經濟的集群效應，依托產業園區完善的基礎設施條件，加強對初創企業和科技項目的孵化，加強企業間的協同創新，搭建良好的園區產業發展平臺，形成科技創新驅動企業的良性發展的局面。

（4）建設具有青海特色優勢的科技創新平臺，加強科技創新開放合作。隨著青海省“一優兩高”發展戰略的實施，生態立省的觀念深入人心，綠色發展成為內在要求和普遍共識，青海省的經濟發展正在由生產要素驅動向要素與效率共同驅動、效率與創新聯合發力轉變。根據青海省打造“五個示范省”的建設要求，在科技創新驅動區域產業發展方面，重點做好“高原有機農畜產品示范省”“清潔能源示范省”的建設，發揮科技創新驅動高原有機農牧業的發展，特別是牦牛、藏羊、有機枸杞、油菜、馬鈴薯等優勢農牧產業的發展，以及重復利用青海充裕的光能、風能等資源促進光伏發電等清潔能源產業的發展。青海省應該立足于生態和資源優勢，充分發揮在高原生態農牧業、文化旅游產業、光伏新能源、鹽湖化工、鋰電產業等領域發展的優勢，促進在這些領域的科技創新，推動申報建設黃河流域生態保護和高質量發展重大國家戰略實驗室，積極推進干熱巖資源開發利用等科技創新平臺建設，培養發展形成具有青海特色和優勢的產業與企業；同時，還應依托國家宏觀經濟發展的戰略舉措，積極實施“引進來、走出去”的發展理念，學習和引進國內外先進的生產技術，引進高科技人才與資金，借助國家繼續深入實施“西部大開發”“一帶一路”戰略的大機遇，建立具有青海省特色的科技創新發展平臺，促進青海省科技創新快速發展［23］。