中国西部地区技术创新效率的DEA评价

张娣

（中国矿业大学 管理学院，江苏 徐州 221116）

中国西部地区技术创新效率的DEA评价

张娣

（中国矿业大学 管理学院，江苏 徐州 221116）

随着经济的发展，技术创新在区域竞争中发挥着越来越重要的作用. 论文用DEA方法，测度了2009年我国西部地区的技术创新效率，评价了西部地区12个省（市、区）的技术创新能力：四川、贵州和西藏的技术创新为DEA有效，其余大部分省（市、区）的技术创新均为非DEA有效；从DEA有效性、投影、影子价格、标竿及规模效益方面进行分析，指出了中国西部地区提高技术创新的途径.

技术创新；创新效率；DEA

1999年9月，中共十五届四中全会第一次明确提出要实施西部大开发战略；2006年12月8日，国务院常务会议审议并原则通过了《西部大开发“十一五”规划》[1]，规划的目标是又好又快地发展西部地区的经济. 西部大开发战略的有效实施，与各地区的技术创新水平有着密不可分的联系[2].技术创新效率指一定时期内创新投入与创新产出之比[3]. 区域技术创新效率反映了一个区域运用和整合科技创新资源的能力，代表着各区域的整体技术创新能力.

国外针对高技术产业技术创新的研究较多，但多偏向于产业生产绩效或效率研究. 如，Jooh Lee等[4]通过对美、日高技术产业的实证分析，发现研发投入和企业的长期绩效、市场份额之间存在显著的正相关关系；Henny等[5]利用多元回归分析建立了高技术产业绩效与效率的模型；Caimon[6]通过产品周期模型分析对高技术产业效率进行了考察. 我国关于区域性层面技术创新效率研究的文献较多[7-9]，但多集中于经济发达地区，如北京、上海等地，西部作为我国大开发的战略重点，其技术创新效率评价的文献很少. 鉴于此，本研究采用 DEA模型对西部 12个省、自治区、直辖市（分别为内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区）的技术创新效率进行实证研究，旨在发现其在技术创新方面存在的问题，为政府提高区域技术创新能力、合理配置科技资源提供科学的理论依据.

1 研究设计

1.1 研究方法

DEA方法不需要事先确定指标的相对权重，无需估计投入产出的生产函数，可以排除主观因素影响. 技术创新是一个多投入、多产出且量纲不完全相同的复杂投入产出系统，DEA分析方法特别适用于具有多输入多输出的复杂系统[10]，故本研究采用DEA方法进行分析.

1.2 评价指标体系

技术创新效率评价主要比较不同决策单元技术创新的投入与产出之间的相对有效性，因此，投入指标与产出指标的确定非常重要. 根据中国主要科技指标数据库，衡量科技投入和产出的指标有很多，但是要保证 DEA模型能够正常运行，决策单元数量应是投入产出指标总和的 3倍，由于共有 12个决策单元，为了保证模型运行结果的有效性，同时考虑到数据的相关性和易得性等，本研究在投入和产出方面分别选取2个指标：创新投入以R&D人员（万人/年）作为人力投入因素，以R&D经费（亿元）作为资本投入因素；选取高技术产业规模以上企业产值（亿元）和专利授权量（项）作为产出指标.

2 实证及结果分析

2.1 数据说明

选取2009年西部地区12个省（市、区）的相关指标数据作为样本数据，具体如表1所示.

表1 2009年西部地区12个省（市、区）相关指标数据

2.2 结果分析

根据表1的数据，本研究运用Lindo软件进行求解，计算西部地区各省市区技术创新的总体效率θ*、纯技术效率σ*和纯规模效率S*，具体结果如表2和表3所示. 根据 C2R模型及 C2GS2模型，ω1、ω2和 υ1、υ2分别为输入和输出的影子价格；、、和分别为DEA模型约束条件中各松弛变量值；对于每个省（市、区）， λ1～ λ12分别代表各个省（市、区）的投入或产出的权重为各iλ值的总和，据其可以判断决策单元的规模效益情况：若存在λ*，使则DMU为规模收益不变；若存在λ*，使则DMU为规模收益递增；若存在λ*，使则DMU为规模收益递减.

表2 DEA效率计算结果

表3 规模效益计算结果

2.2.1 效率分析

从表2结果来看，四川、贵州和西藏的技术创新总体效率、纯技术效率和规模效率均为1，DEA有效，说明 2009年四川、贵州和西藏在技术创新方面运作效率高，资源得到了最优配置，此时的规模处于相对最佳状态，能够长期获得规模收益.

除四川、贵州和西藏外，其他9省（市、区）的技术创新总体效率均小于1，即非DEA有效，根据 DEA总体效率值可以对各省（市、区）进行排序，结果如表 3所示，其中内蒙古自治区、陕西、青海和甘肃的总体效率均小于0.5，离生产前沿面都比较远. 另外，这9个省（市、区）的纯技术效率也没有达到 DEA有效，说明它们在技术创新方面不只存在规模上的问题，还有其他很多方面需要改进.

内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、陕西省和青海省的规模效率均大于0.9，水平较高，说明这5个省（市、区）基本能够在较高程度上获得规模收益.

甘肃省的技术创新总体效率为 0.263，居于最末位，其原因可能是要素投入比例不合理和资源闲置浪费等，这需要政府进行投入要素结构与规模的调整.

2.2.2 投影分析

非DEA有效的决策单元在生产前沿面上的投影是DEA有效的，即通过适当调整使非DEA有效决策单元的输入、输出数值达到DEA有效. 进行投影点计算所遵循的公式为：

下面分别以陕西省和新疆维吾尔自治区为例进行分析. 陕西省在生产前沿面上的投影点为：x1=0.484×6.8=3.291， x2=0.484×189.51－19.951=71.771， y1=717.04， y2=6 087. 表明陕西省在保持高技术产业规模以上企业产值水平不变的条件下要达到 DEA有效，应当缩减相应的投入值，其中R&D人员应减少3.508万人/年，R&D经费应减少117.719亿元. 新疆维吾尔自治区在生产前沿面上的投影点为：1x=0.642×1.27=0.815，2x=0.642×21.8=13.996，1y=23.74＋70.859=94.599，2y=1 866.表明新疆维吾尔自治区在保持专利授权量水平不变的条件下要达到DEA有效，应当缩减R&D人员0.455万人/年，缩减R&D经费7.804亿元，同时增加高技术产业规模以上企业产值70.859亿元. 具体结果如表4所示.

表4 陕西省与新疆维吾尔自治区在投入产出指标上的实际值与理论值

从表4各项理论值与实际值的差值可以得到，陕西省和新疆维吾尔自治区均未能充分利用R&D人员和R&D经费，都应适当裁减冗余的R&D人员，降低研究与开发支出经费的比重，新疆维吾尔自治区应努力增加高技术产业规模以上企业产值，具体改进幅度见表 5. 陕西省 R&D人员和 R&D经费应减少的比例均大于50%，新疆维吾尔自治区R&D人员和R&D经费应减少的比例均为35.81%，高技术产业规模以上企业产值应增加的比例高达298.48%.

表5 陕西省与新疆维吾尔自治区的改进幅度 %

2.2.3 影子价格分析

以新疆维吾尔自治区为例，其输入和输出的影子价格分别为：1ω=0.746，2ω=0.002 415，1υ=0，2υ=-0.000 344. 高技术产业规模以上企业产值指标的影子价格为 0，表明单独增加一个单位数值不影响其DEA效率. R&D人员指标的影子价格为0.746，在12个省（市、区）中居第2位，可见R&D人员数量对新疆维吾尔自治区的技术创新效率影响较大，减少一个单位的 R&D人数会引起效率的较大增长. 相比之下，新疆维吾尔自治区的R&D经费和专利授权量指标的影子价格对技术创新效率的影响较小. 因此，新疆维吾尔自治区应重点加强人事管理，适当减少R&D人员的数量.

2.2.4 标竿分析

标竿（benchmark）分析主要研究能直接对某个决策单元DEA有效或无效产生影响的标竿单元，结果取决于 λj的值：若 λj＞ 0，则第 j个决策单元是标竿单元，会对DEA有效或无效产生直接影响；若λj= 0，则第 j个决策单元不是标竿单元，对DEA有效或无效没有影响. 由表3及相关研究可得，对于每个决策单元，无效单元一定不是标竿单元，标竿单元一定是有效的，而有效的不一定都是标竿单元.

以重庆市、贵州省和宁夏回族自治区为例进行分析. 对于重庆市，4λ=0.314，7λ=4.039，其他λ值都为0，说明四川省和西藏自治区对重庆市DEA无效产生直接的影响，其中西藏自治区的影响最大；对于贵州省，只有51λ=，其他λ值都为 0，说明只有它本身对 DEA有效产生直接的影响；对于宁夏回族自治区，4λ=0.030，5λ=0.002，7λ=2.272，其他λ值都为 0，说明四川省、贵州省和西藏自治区都对其DEA无效产生直接的影响，其中贵州省的影响最小，西藏自治区的影响最大. 由表3可得，DEA有效的3个省（市、区）中，西藏自治区对其他7个省（市、区）的DEA无效产生直接影响，且影响都较大.

2.2.5 规模效益分析

表3列出了各省（市、区）的规模效益情况，其中四川、贵州和西藏均为规模效益不变，它们为DEA有效，达到了投入产出的最佳水平.

规模效益递增的是内蒙古自治区和青海省，说明增加投入能给二省（区）的技术创新活动带来更好的收益. 其他 7个省（市、区）的规模效益均为递减，对这 7个省（市、区）而言，应考虑除增加新的投入以外其他的措施来提高技术创新效率.

3 结论

本文所采用的 DEA模型着重从定量的角度对技术创新效率进行评价，为西部地区更好地发展技术创新能力提供了新的思路. 提高西部地区的技术创新效率，要根据每个省（市、区）的不同情况，采取不同的改进策略. 实证分析表明：

1）12个省（市、区）中四川、贵州和西藏的技术创新为DEA有效，其余大部分省（市、区）的技术创新均为非DEA有效，具体效率排名为：重庆>新疆维吾尔自治区>云南>宁夏>广西>内蒙古自治区>陕西>青海>甘肃. 西部地区技术创新效率整体水平还有待提高.

2）根据投影分析的计算公式，每个省（市、区）都应或多或少裁减一定数量的 R&D人员. 西部地区本身就长期存在着人才流失严重和人才引进困难的问题，创新型人才严重缺乏，因此这些省（市、区）应注重保留并积极引进高素质创新型人才，大胆裁减冗余的R&D人员.

3）目前广西壮族自治区、重庆市、云南省、陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区都为规模效益递减，表明以上各省应该探寻其他路径提高创新效率，而不是一味增加投入.

西部地区各省（市、区）应该不断加大自主创新力度，提高每个企业内部的生产管理、技术管理和人事管理水平，充分发挥某些优势企业对区域技术创新发展的辐射带动作用，合理架构技术投入要素的结构，促进技术创新效率的快速提升.

[1] 詹正茂，熊思敏. 创新型国家建设报告[M]. 北京：社会科学文献出版社，2010: 176.

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[3] 李强. 基于DEA方法的我国中小企业技术创新效率研究—以深交所中小上市公司为例[J]. 科技管理研究，2010(10): 43-45.

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The DEA Evaluation on Technological Innovation Efficiency of Western China

ZHANG Di
(College of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)

With the development of economy, technological innovation is playing an increasingly important role in the regional competition. The technological innovation efficiency of western China in 2009 is measured by DEA method. The technological innovation ability of 12 provinces and municipal cities of western China is also evaluated. The results show that technological innovation of Sichuan, Guizhou and Tibet is DEA effective, the technological innovation of other regions is not valid. The solution of increasing technological innovation in western China is analyzed on the aspects of effectiveness of DEA, projection, shadow price, benchmark and scale efficiency.

technological innovation; innovation efficiency; DEA

张娣（1988—），女，山西晋城人，在读硕士生，研究方向为技术经济及管理.

1006-7302（2012）04-0053-06

F223

A

2012-07-02

熊玉涛]