地区科技投入产出效率的测度与评价

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1、2010年第7期科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch2010No．7文章编号：1000—7695(2010)07—0038—03地区科技投入产出效率的测度与评价．徐蔷，范纯增(上海交通大学安泰经济与管理学院，上海200052)摘要：采用数据包络分析方法(DEA方法中的cR模型)对北京、上海、江苏、浙江和广东5个省市的科技投入产出数据进行计算，得到各地区使用科技投入的总体效率和规模收益的情况，并通过进一步分析，评价其科技投入产出方面的优点与不足，有针对性地提出关于提高科技投入产出转化效率的几点建议。关键词：科技投入

2、产出；效率；DEA中图分类号：C931．1文献标识码：A在我国经济的产值增长中，科技进步的贡献率只占10％此生产前缘上，则此DMU是有效的；若某DMU位于此生产左右，而工业发达国家已达6o％以上。我们必须认识到，在前沿的下方(或内部)，则相对无效。该方法主要特点是可世界经济步入知识经济时代的背景下，中国经济的增长更应直接使用不同计量单位的指标；不必事先预定指标间的函数该建立在科技进步的基础上，使我国的经济发展进入以技术关系；能对决策单元排序和直接显示未达到100％有效的各进步和技术创新为强大推动力的阶段，缩短与发达国家之间指标欠缺或多余量即松驰变量，提供具体的管理

3、信息，因此的差距。特别适用于多输入多输出的复杂系统。洛桑国际管理发展学院认为一国科技的国际竞争力主要在评价相对有效性的DEA模型中，本文选择了比较常用体现在三个方面：其中第一个方面就是将已有技术资源变成的CR模型：现实科技生产力的能力⋯。而我国的专家学者也提出了“区Maxh。MaxVp=UY0／VXoXj=(xli，x2i，⋯⋯xmj)域科技竞争力是指在区域现有科技发展环境和条件下，进行表示DMU；的m项指标投入科技投人、开展科技活动并取得科技产出的总体水平与能Yj=(Y，j，Y2j，⋯⋯Yj)表示DMUj的n项指标产出力”L2j。综合国内外的研究观点，科技能力首

4、先表现为在一s．tUTy／VXi≤1V=(v1，v2⋯⋯v)表示m项投入i定的经济环境中，通过科技投入获得更多的科技产出；其次指标的权数表现为应用效率，即获得更大的经济回报。因此，我们对科V≥O，UI>0U=(U，a2⋯⋯a)表示n项产出指标的技能力的测度主要在于科技投入产出效率的评价。权数国内关于科技效率的研究方法很多，包括主成份法、因令t=1／VX0(o=tV=tU子分析法、AHP法等，科技发展报告中就采用了指标体系综原问题转化成：合评价法，但是在指标的选择和权重的确定过程中存在主观MaxV。=‘Y0性太强的问题。最具效率意义的是数据包络分析法(DataEn—

5、s．tmVXj—IxTyj／>0velopmentAnalysis简称DEA方法)。于静霞等采用了DEA方(oXo=1，‘1)，I>0法对我国30个省份的科技投入产出效率进行了测算，但由于对偶问题为：选取的是一个截面而忽略了时间的影响J。谌燕等用DEA方MinVD=0法研究了医药企业的技术绩效，意识到投入与产出间有一定的时滞，所以用上年的投入和当年的产出进行研究，还是没S．t~,kixj+S一=Oxo有很好地解决不同年份的效率波动问题J。因此，本文将以∑Yj—s=yo国内具有典型性的5个省市(北京、上海、江苏、浙江、广S一至0．S至0东)为例进行研究，选取科技投入

6、产出的绝对指标，以1990i0，j=1，2，⋯，n至2005年16年的数据，研究地区科技投入产出效率的变动，其中；分别为特定参数，S一，S为松弛变量，0为优化目通过横向和纵向的比较分析其中的特点。标值，此规划问题的最优解为，S～，S一，0‘。(1)根据DEA模型，若0=1，则DMU为弱DEA有效1方法原理(总体)，若0=1，S～=0，S”=0，则DMU为DEA有效(总1．1DEA方法体)；若∑i<，=，>1，则DMUjo规模收益分别为递增、不变、DEA方法主要是采用数学规划方法，利用观察到的样本递减。资料数据，对多个决策单元(DecisionMakingUnits

7、，DMU)进行生产有效性评价或处理其他多目标决策问题。它主要是(2)4-xo～通过保持决策单元的输入或输出不变，借助于数学规划将【Y0Y0+S一DMU投影到DEA前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA称(Xo，Yo)为DMUjo对应的(x。，Y。)在DEA相对有效面上前沿面的程度来评价它们的相对有效性J。若某DMU位于的“投影”。若DMU相对有效，则收稿日期：2009一o9一l4。修回日期：2009—11—17基金项目：上海市科委软科学研究项目(066921082)和中国都市圈发展与管理研究中心项目(07018)徐蔷等：地区科技投人产出效率的测度与评价39员，而1

8、999年为