基于DEA与BP神经网络的科技投入评价研究.pdf

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1、2009年第6期科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch2009No．6文章编号：1000—7695(2009)06—0143一O4基于DEA与BP神经网络的科技投入评价研究俞立平，潘云涛，武夷山(中国科学技术信息研究所，北京100038)摘要：为了对中国地区宏观科技投入进行事前评价，首先选取科技投入产出的若干指标利用数据包络分析法测度效率，然后选取科技投入的相对指标作为输入变量，效率值作为输出变量，利用BP神经网络进行学习，建立预测模型，取得了较高的精度。在此基础上，通过优选科技投入指标、采用最新数据、增加学习样本等方法提高模

2、型的精度。该方法除了进行宏观科技投入的评价外，也适用于特定行业的企业。关键词：科技投入；科技产出；评价；数据包络分析；BP神经网络中图分类号：C931．1文献标识码：A对指标作为输入、效率值作为输出，将之作为学习样本，利1引言用BP神经网络进行学习，在此基础上可以进行科技投入效科技投入是科学研究与技术创新的物质基础，科技投入率预测，从而建立全新的科技投入效率评价模型。的多少决定着科技活动的规模。用好科技资源，促进全社会2研究方法科技资源的优化配置和科技投入的效益最大化，依靠科技进步推动经济发展，实现经济增长方式的根本转变，是新时期2．1数据包络分析(DEA)我国科技管理的重要

3、目标。科技资源是稀缺资源，对科技投DEA方法是美国著名的运筹学家A．Chames和w．w．入进行评价，有利于优化投入结构，节约科技资源，使有限Cooper等学者于1978年在“相对效率评价”概念基础上发的科技投入发挥最大的效益。展起来的一种新的系统分析方法，该方法是一种多指标投入近年来，科技投入和产出的绩效问题引人瞩目。贺德方和多指标产出的有效性综合评价方法，主要用来评价同类单(2006)⋯利用DEA与格兰杰因果检验对我国科技投入产出位之间的相对有效性，评价指标中可以包含人文、社会、心绩效进行了测度。石忆邵、汪伟(2007)利用DEA与主成理等领域中的非结构化因素，各指标的量

4、纲一般不相同，也分分析结合从时间尺度、企业类型、行业类别三个层面上分可以使用无量纲指标。它可以依据一组输入和输出的观察值别对上海市科技投入和产出绩效进行了定量评价和分析。罗来估计有效生产前沿面，是非参数的统计分析。此外，DEA卫平，陈志坚(2007)基于DEA方法对广东省21个地市财还可以判断各个决策单元(DMU，DecisionMakingUnits)的政科技投入绩效进行了评价。邓向荣等(2005)认为绩效投入规模的适合程度，给出各DMU调整其投入规模的方向评价的重心并不仅在于要考察政府年度投入增长对技术进步和程度。的贡献，还在于要考察政府投入能否引导更大量的社会资源传统的

5、统计方法是根据大量样本数据推断出样本集合整向R&D集中，促使社会科技资源配置绩效的提升。王桂强、体的一般情况，其本质是平均性-，DEA则是根据样本数据来张青(2006)针对评价中数据获得性差的问题，提出“指判断样本集合中哪些样本个体是属于相对有效的，其本质是标靶”的概念，即用替代变量代替某些指标进行测度。谢福最优性。DEA在测定若干个决策单元的相对效率时注重的是泉等(2006)对财政科技投入产出绩效评估体系进行了有对每一个决策单元进行优化，所得出的相对效率是其最大值，益的探索，建立了绩效评估体系，并采用模糊数学方法计算是最有利于该决策单元的相对效率。了科技项目的投入产出比。吴

6、辰(2003)运用散点图的分规模报酬不变模型是Charnes，Coper和Rhodes(CCR，析方法，结合各国的实际情况，对表征国家科技投入强度的1978)Is]所提出的最基本DEA模型，因此也称为CCR模型。R&D经费占GDP的比重以及每万名从业人员中R&D人力的为了对DMU的有效性进行较简单的判别，Charnes和Cooper数量进行了深入的国际比较研究。引入了非阿基米德无穷小量的概念，以便用线性规划的单纯以上研究都是对科技投入产出的研究。这方面的评价指形方法求解模型，对决策单元进行一次性判别。标体系，都涉及投入与产出两类指标，它们都属于事后评价，用不变规模报酬模型进行

7、效率测评时，必须假定各决策因此，即使发现绩效不佳，也无法改变结果。此外，许多评单元是位于最佳生产规模，否则所测的效率值中，就包含规价采用了绝对指标，导致不同地区、不同单位可比性差。为模效应的影响。为测算生产单元的纯技术效率水平，Banker，了减少科技资源的浪费，必须能寻找到某种方法在科技投入Chames，Cooper(1984)提出了可变规模报酬(BCC)模阶段就进行评价，这样，一旦发现问题，可以及时调整，变型。在可变规模报酬的假设下，生产可能集T为：事后评价为事前控制。为了进行不同地区科技投入的评价