基于三阶段非期望产出SBM 模型的高技术产业创新效率研究

杨倩

（河北地质大学管理科学与工程学院，河北 石家庄050031）

1 概述

随着2019 年3 月十三届全国人大二次会议落下帷幕，“科技创新”再次荣登热词榜，引发人们的热议。从全球发展趋势来看，只有最大限度地开发科技创造动能，才能不断增强国际地位和竞争力。掌握核心技术，不再是简单的低端产品输出，而是构建中国占据主要地位，努力达到更高层次的技术、知识、研发等领域的输出。当下中国依然有很多地区高技术产业的创新活动发展较慢，如何用前沿科学技术推动产业发展，为解决当前高技术产业高质量发展存在的困难提供动力。

2 指标的选取

借鉴刘树林等(2015)的“三阶段理论”，具体见表1，现有文献对指标的选取上各不相同，在投入指标的选取上都是从人员、资金、知识和技术投入等方面来构建指标，产出指标主要都是有益的产出。本文在阅读了相关文献，根据数据可得性，选取了如下指标体系（表1），数据出自2019《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。由于西藏的数据缺失，本文最终选30 个省份作为样本。

3 研究方法及模型的简单介绍

以前的DEA 模型都是基于径向测量，即输出或输入的每变化分别按照相同的比例对每个输出和输入进行的。可以单独区别所包括的每个输入和输出项的效率水平。它的非线性规划模型表示为：

此中，p、s 为每个决策单元(DMU)都有p 种投入，s 种产出；hi,k、Or,k为第k 个DMU 的第i 种投入和第r 种产出。S-i,k、Sgr,k、Sbr,k分别为投入、好产出和不良产出的松弛变量hi,k、ogr,k、lbr,k，分别为投入、好产出和不良产出，为权重向量，hj,k、ogj,k、lbj,k为对应矩阵。

表1 三阶段投入产出指标

非径向SBM 模型的优点在于可以单独区别所包括的每个输入和输出项的效率水平，允许同时包含输入和输出松弛，缺点在于非径向SBM模型中被评价的DMU 的目标值是距离生产前沿线上最远的点，这和想要达到的目标期望相悖，尽管如此，与传统的径向模型相比，仍在测算效率上有一定的优势。

4 高技术产业不同地区的技术创新效率测算

本文用非导向、规模收益可变、含非期望产出的SBM模型，对中国各地区进行分析。

技术开发阶段，东部和中部各省市的技术效率值大，整个东部和中部的技术效率值处于创新最优化的曲线上，西部地区和东北地区处于中间水平，说明在此阶段技术资源的投入对创新效率的影响较为明显。通过对比，发现少部分西部地区，例如青海、新疆处于创新最优化的曲线，达到了技术效率前沿面，因为投入、产出都较小，故效率较高。处于技术转化阶段时，虽然东部、中部和西部达到了技术效率最优，但是只有黑龙江、浙江和江西3 个地区达到了技术效率前沿面，东部地区的创新能力较强，但是大多数地区处于中上水平，而陕西、甘肃、青海、新疆等西部地区因为创新能力较差，基础很低，故而创新效率值较低。市场化阶段，东部地区和中部地区最高，西部地区较低，东北地区最低，说明在市场化阶段，一些具有经济实力和商业推广能力的地区的创新效率较高，对进口依赖的性相对较弱。西部和东北地区在市场化阶段由于经济实力弱，很难将创新产品推向市场。北京、内蒙古、浙江、河南、广东、青海、宁夏、新疆8 个地区达到了效率最优曲线上，处于西部的青海、宁夏和新疆等地区虽然经济实力较弱，但是非期望产出指标较小，期望产出较大，故效率较高。

5 结论与思考

通过对2016 年高技术产业三阶段创新效率的分析研究，本文发现(1)在创新进程三个阶段中，第二阶段最高，第三阶段最低。(2)东部和中部在三阶段中一向最高。西部的创新效率在三阶段呈“7”型趋向，前两阶段较高，第三阶段降。东北第一阶段较高，第二阶段最高，达到技术效率最优，第三阶段很低。(3)整体而言，技术开发阶段主要是研发强度和科技人员的驱动能力，转化阶段主要是企业规模的影响比较大，市场化阶段金融环境和政策导向的影响明显。

根据上述结论，本文得出以下启示：(1)包含非期望产出的创新效率指标体系，并不能解决根本上的问题。在政府大幅度提高科技创新能力的政策支持下，还是要优化资源配置，面向一些顶端的科技领域，追加投资，吸引顶尖人材，削减核心技术产品进口对外依靠水平。 (2)科技成果切实得到应用。技术转化到市场化阶段，科技成果不能投放到市场，变成产品，造成了资源浪费，也不利于创新市场的发展，加快市场化体系的建设，借助“互联网＋”打造国家技术交易O2O 平台。(3)利用新技术的方法加快老的产业的转变和提升。一些老的工业区通过新兴技术重新回春，例如“中国铜都”江西省鹰潭市某企业引入了物联网技术，生产率提高，成本降低，与物联网相关的整个产业链收益超过200 亿元。(4)归根结底，高技术产业创新效率的提高，不能只提留在片面的某个地区或某个阶段，还是要联动发展，加强各地区之间的合作，共同发展。