城市科技创新效率DEA评价

高天惠， 王昱斐

(1.安徽财经大学 图书馆， 安徽 蚌埠 233030； 2.安徽财经大学 经济学院， 安徽 蚌埠 233030)

0 引言及文献综述

自实施科教兴国战略以来，我国始终把科技创新放在核心地位，并提出“科技发展是第一生产力”，吸引各地区纷纷加快制定科技创新规划，调整科技产业结构，以科技创新引领区域经济发展。城市作为未来区域经济发展的一个最具活力的经济增长点和集聚地，增强自主创新能力，提高科技水平是当前城市发展的聚焦点[1]。但仅仅通过增加科技创新投入是无法真正提高科技水平的，只有合理配置科技创新资源，才能使投入最大化转为产出[2]。所以，要想发展区域的科技创新事业，首先应提高区域内各城市的科技创新效率，使其逐渐转变为创新型城市。安徽省作为中部地区科技创新能力发展较好的省份，始终坚持科技创新是引领发展的第一动力，为了能继续保持创新活力，进一步提高科技创新水平，有必要对各城市的科技创新效率进行评价研究，它是提升安徽省区域创新能力的重要条件。

截至目前，国内已经有许多学者对城市的科技创新效率做了一些研究，取得了一些成果。在城市科技创新效率的影响因素方面，康海媛等[3]通过采用Global Malmquist生产率指数方法，建立了空间面板杜宾模型，实证检验了影响中国204个城市科技研发效率的各种因素。在城市科技创新效率的空间差异方面，杨宏力等[4]通过数据包络模型对科技创新效率进行测度，并依据城市科技创新效率值的大小将其划分为高有效增长、强有效增长、弱有效增长和低有效增长等四种类型。在研究科技创新效率动态变化方面，朱鹏颐等[5]运用超效率数据包括通过视窗模型分析福建省2010-2014年九个地级市科技创新效率的动态变化，结果表明,福建省多数城市科技创新效率DEA无效，效率提升空间大。在研究科技研发效率和成果转化效率方面，张鸿等[6]对我国27个城市的研发效率和成果转化效率进行了实证分析，结果表明,我国城市的研发效率略高于成果转化效率。综上所述，现有文献主要研究了我国城市科技创新效率的影响因素、动态变化及空间差异，但很少有文献对区域内部城市的科技创新效率进行分析和探讨。因此，文中以安徽省为研究对象，着重研究在安徽省区域内各城市的科技创新效率，并对其结果进行分析，最终为提高城市科技创新水平、提升区域创新活力提出建议。

1 模型及评价指标体系的构建

1.1 模型的构建

1.1.1 模型原理

数据包络分析(DEA模型)是一种基于相对效率概念的评估方法，使用凸分析和线性规划作为工具，基于已知数据可以评估具有多输入和多产出决策单元的相对有效性[2]。最具代表性的DEA模型有假定规模收益不变的CCR模型和假定规模收益可变的BCC模型，其中每个模型可以分为产出导向型和投入导向型。

1.1.2 模型的建立

假设有n个决策单元，每个决策单元都有m种投入和s种产出，xij(i=1,2,…,m,j=1,2,…,n)表示第j个决策单元的第i种投入量，yrj(r=1,2,…，s,j=1,2,…,n)表示第j个决策单元的第r种产出量，vi(i=1,2,…,m)为第i种投入的权值，ur(r=1,2,…,s)为第r种产出的权值。向量Xj,Yj(j=1,2,…，n)表示决策单元j的输入和输出向量，v和u分别表示输入、输出权值向量，则Xj=(x1j，x2j,…,xmj)T,Yj=(y1j，y2j,…,ysj)T,u=(u1，u2,…,um)T,v=(v1，v2,…,vm)T。

定义决策单元j的效率评价指数为：

j=1,2,…,n。

评价决策单元j0效率的数学模型为:

maxVj0=μTYj0，

由于对偶线性规划模型具有更明晰的经济意义，因此最终得到CCR模型的对偶形式为：

minθ，

BCC模型是在上述基础上增加约束条件，最终得到的BCC模型为：

minθ，

1.2 评价指标体系构建

1.2.1 指标体系构建

科技创新投入是各城市建设科技产业的基础，科技创新产出则直接反映了各城市的科技创新水平。通过参考一些关于城市科技创新效率的研究文献，文中分别从投入和产出两个角度选取评价指标。其中，在科技创新投入方面，选取了人力投入、财力投入和政策支持三个一级指标，并进一步分别选取科技研究与试验发展(R&D)人员数、科技研究与试验发展(R&D)经费支出，以及高新技术企业减免税额作为二级指标。针对科技创新产出，分别从技术创新和知识创新两个方面选取了技术市场成交额(包括吸纳技术和输出技术)、有效发明专利数和发表科技论文数等作为二级指标。最终构建了安徽省各城市创新效率的综合评价指标体系，见表1。

表1 城市科技创新效率评价指标体系

1.2.2 样本选取及数据来源

选取2017年安徽省各城市的相关指标数据，其中技术市场成交额数据来源于2017年《安徽省技术合同交易年度统计公报》，其余数据均来源于2018年《安徽省统计年鉴》。此外，文中共选取了16个决策单元，决策单元的数量是投入产出指标数量之和的2倍以上，符合DEA方法的“自由度”要求，结果可信。

2 实证结果及分析

运用DEAP2.1软件进行求解，选取基于产出导向的BCC模型，结合数据，最终得到了安徽省16个城市科技创新系统的效率水平及规模报酬情况见表2。

选取基于产出导向的CCR模型，并根据计算公式得到了科技创新投入产出指标的松弛变量值见表3。

表2 2017年安徽省各城市科技创新效率DEA评价结果

2.1 效率分析

2.1.1 综合效率(TE)分析

根据DEA理论，当TE=1且投入产出指标松弛变量为0时，该决策单元实现了DEA有效；若松弛变量不为0，则称该决策单元为弱DEA有效；当TE<1时，决策单元为非DEA有效。由表2可知，TE为1的城市有合肥市、宿州市、阜阳市、芜湖市、铜陵市以及黄山市，并且经检验这6个城市的相关指标松弛变量取值均为0，说明这6个城市均达到了DEA有效，即城市的科技创新投入与产出比达到了最大值。其余10个城市的综合效率值均小于1，表明科技创新系统的投入与产出比并未达到最大值，没有实现DEA有效。其中亳州市、淮南市、滁州市、六安市、宣城市、池州市的综合效率未达到全省的平均水平，说明这些城市的科技创新效率相较于全省而言，处于中下等水平，急需采取措施来激发科技创新活力。

2.1.2 纯技术效率(PTE)分析

PTE反映了决策单元的技术有效性。当PTE=1时，该决策单元为技术有效；当PTE<1时，为非技术有效。结果表明，安徽省整体纯技术效率水平较高，合肥市、亳州市、宿州市等10个城市均达到了技术有效，占所有城市的62.5%，说明这些城市的科技创新投入纯技术利用效率较高。但仍有6个城市的纯技术效率小于1，没有实现投入与产出的最优配置，在提升城市科技创新技术投入的技术效率方面还存在很大空间。

2.1.3 规模效率(SE)分析

当SE=1时，该决策单元达到了规模有效；否则，该决策单元非规模有效，规模收益处于递减或递增阶段。由表2可知，合肥市、宿州市、阜阳市、芜湖市、铜陵市以及黄山市的规模效率为1，说明这些城市达到了规模有效，科技创新系统的资源配置已经达到了最优状态。淮北市、亳州市、六安市和池州市规模报酬处于递增阶段，说明这些城市可能存在投入力度不够或资源配置不合理等问题，阻碍了城市科技创新效率的提高；蚌埠市、马鞍山市、滁州市、淮南市、安庆市、宣城市规模报酬处于递减阶段，说明这些城市需要重视科技创新的投入冗余问题，提高资源投入的利用效率。

2.2 投影分析

投入冗余指系统中的投入过多，容易造成资源的浪费；产出不足指产出过少，容易阻碍系统的运行效率。根据安徽省各城市科技创新系统的投入指标冗余量与产出指标不足量，可以将安徽省的16个城市划分为以下两类:

1)投入与产出已经实现了最优组合。结合表2及表3结果可知，合肥市、宿州市、阜阳市、芜湖市、铜陵市和黄山市的投入冗余量和产出不足量均为0，说明城市的科技创新投入与产出已经实现了最优组合，资源配置已经达到了最优状态。

2)投入与产出结构不合理，存在投入冗余与产出不足的问题。由实证结果可知，非DEA有效的城市均存在不同程度的投入冗余和产出不足。这是因为资源的配置结构不合理，投入到科技创新系统的资源并没有被充分利用。因此，非DEA有效的城市要想提高科技创新效率，需要调整资源结构，减少过多资源的投入，并同时提高科技创新产出。以蚌埠市为例，如果要调整科技创新投入与产出结构，就需要减少16 719.66万元的R&D经费，并同时使技术市场成交额增加5.102亿元，才能达到科技创新投入与产出的最优状态。

3 结论及对策建议

3.1 结论

1)科技创新效率不高，地区间发展不平衡。在安徽省16个城市中，只有6个城市实现了DEA有效，因此从整体而言，安徽省科技创新效率处于中等偏低水平,并且地区间的科技创新发展较不平衡，皖南地区发展较好，DEA有效比率较高，科技创新综合效率达0.928，其次是皖北地区，而皖中地区在科技创新发展方面表现较差。

2)资源配置不合理问题凸显。除了合肥市、宿州市、阜阳市等6个城市的科技创新投入与产出达到最优外，其余10个城市在科技创新资源配置上不合理问题凸显，在人力投入与政策支持方面投入过大，冗余现象较为明显，但过高的投入并没有得到较大的产出，技术创新与知识创新仍然存在产出不足的现象。

3.2 对策建议

1)加强整体部署，促进区域间协调发展。从实证结果可以看出，安徽省科技创新效率不高，且内部差异较大。为了进一步提高科技创新综合效率，政府应加强整体部署，促进科技资源在全省范围内的合理配置，以及区域间的协调发展。合肥市、宿州市、阜阳市等效率高的城市，应在维持高创新效率的前提下，通过相关科技产业的发展加强与亳州市、淮南市、滁州市等低效率城市之间的联系，带动低效率城市的科技创新产出。

2)调整资源配置结构，提升科技创新系统运作效率。科技创新资源的配置结构是影响城市科技创新效率的重要因素，各城市都应该根据自身的实际情况，做到投入与产出之间的平衡，提高投入资源的利用率与产出成果的转化率，从而提升科技创新系统的整体运作效率，实现投入与产出间的最优状态。

3)加强人才教育，重视自主创新。要提升科技创新效率，人才是必不可少的，因此安徽省应重视对人才的培养。一方面应积极引进高素质人才，完善人才激励制度和科技管理制度，吸引更多创新型人才投入到科技创新活动中来;另一方面应做好科技创新的培训工作，加快科技成果的转化，提高自主创新能力。

4)完善制度保障，鼓励科技创新。完善的保障机制能增加科技创新的制度优势，提高科技创新效率。一是要制定统一的工作规划，统筹各城市的要素市场，保证城市间科技创新投入的自由流动；二是要在城市内部深化科技创新改革，保证各城市能够因地制宜地发展高新技术产业，带动区域经济发展。同时，各城市还应采取措施鼓励科技创新，激发城市的创新活力。