基于DEA的省级R

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1、基于DEA的我国区域R&D效率测度及聚类分析曹泽．基金项目：教育部人文社科规划项目(11YJA630003)：区域创新投入结构及其经济绩效评价研究(2012.1-2013.12)；安徽省教育厅人文社科重点项目(2010sk263zd)：区域技术创新绩效测度理论与方法研究(2010.1-2011.12)。作者简介：曹　泽(1969-)，男(汉)，安徽颍上人，博士，副教授，研究方向：技术创新与经济增长理论。（安徽建筑工业学院，安徽合肥230601）摘要：本文应用数据包络分析（DEA）测量了我国31个省级区域R&D全要素效率、单个投入

2、变量和单个产出变量的效率。并依据三种产出导向的效率得分对各决策单元（DMU）进行了聚类分析。结果表明北京、上海在技术交易（技术开发、咨询与服务）CCR效率方面具有绝对优势；以中部各省为主体的九省市及北京、上海科技论文产出效率得分表现突出；浙江、广东、江苏、山东等六省市在技术创新与发明方面居于领先地位；而大部分西部地区以及福建、江西科技产出CCR效率全面落后。关键词：R&D效率；数据包络分析（DEA）；聚类分析中图分类号：F224文献标识码：AStudyontheRegionalR&DEfficiencyMeasureBasedo

3、nDEAApproachandClusterAnalysisCAOZe(CollegeofEconomicsandManagement,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing,Jiangsu,210096)Abstract:Inthispaper,dataenvelopmentanalysis(DEA)wasusedtomeasurethe31provincial-levelregionsR&Dtotalfactorefficiency,asingleinput

4、andsingleoutputvariableelementsofefficiencyinChina.Andonthebasisofthethreeoutput-orientedDEAefficiencyscores,aclusteranalysiswasusedtoanalysiseachdecisionmakingunit(DMU).TheresultsshowthatBeijing,Shanghaihastheabsoluteadvantageintechnologytransactions(technologydevel

5、opment,consultingandservices);Thecentralnineprovincesandcitiesinchina,andBeijing,Shanghaihadoutstandingperformanceinscientificpapersoutput;Zhejiang,Guangdong,Jiangsufiveprovincesandcitieswereleadersintechnologicalinnovationandinventions;butmostofthewesternregion,aswe

6、llasFujian,JiangxishowedfullybackwardinoutputCCRefficiency.Keywords:R&DEfficiency;DataEnvelopmentAnalysis(DEA);ClusterAnalysis1．引言高效的R&D活动是一个国家、一个地区或是一个企业竞争力的源泉。为了促进R&D效率提高，我们必须能正确地测量和评估R&D的效率，因此许多学者关注并研究R&D效率的测量问题。衡量绩效的方法如比例分析法、加权平均法、变异系数法等，都只能针对单项指标的绩效进行评比，而多指标的综合性

7、评估，容易受决策者主观意见对权重的影响，或是利用数学期望值估计，使得绩效评估的结果较不客观。因此，近年来数据包络分析法（DEA）经常被使用，它通过收集各决策单元（DMU）的投入产出历史数据，对决策总体进行效率评估，找出无效率的决策单元，并且可以发现差距存在的具体影响指标及差距的大小等。本研究基于省级区域R&D投入与产出数据，应用DEA绩效衡量工具进行运算分析，在研究方法上，对DEA方法作了改进，获得了不同目标的多个输出结果。进一步的，以R&D产出变量DEA得分为基础，我们对各决策单元分层聚类，帮助我们对不同类别的地区之间进行比较

8、研究。2．理论背景2．1关于R&D效率众所周知，效率被定义为产出与投入的比率。相同投入情况下产出越多，或是产出相同情况下投入越少，都被认为是生产效率的提高。在大部分情况下，我们可以容易的测量单个投入指标的效率，比如：劳动的生产率、资本的效率。他们都是单个产出与单