基于DEA的湖南省制造业创新效率分析.pdf

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1、2009年第6期科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch2oo9No.6文章编号:1000—7695(2009)06—0172—04基于DEA的湖南省制造业创新效率分析王鹏,王良健,王丽娟(湖南大学经济与贸易学院,湖南长沙410079)摘要:运用数据包络分析(DEA)对2006年湖南省制造业行业的创新效率进行了实证分析。分析结果显示,湖南省制造业行业创新有70%处于非DEA有效,并通过对比分析其综合效率(TE)、纯技术效率(frI)和规模效率(SE)三项指标,将制造业创新效率分为有效率、纯技术

2、效率限制、规模效率限制和无效率四类。还通过差量分析,为处于非DEA有效的决策单元改善其效率提供参考依据。关键词:创新效率;DEA;技术效率;规模效率;差量分析中图分类号:C931.1文献标识码:A1引言进入2l世纪后,中国大大加快了现代化、工业化、信息化和城市化进程,制造业飞速发展,成为最大的产业部门和国民经济的核心,我国逐步形成为“世界的工厂”。因此,制造业发展问题在学术界备受关注,尤其是对技术创新问题的研究。在科学技术日新月异的今天,技术创新对制造业竞争力的作用越来越明显,是制造业核心竞争力的源泉⋯。刘志迎和梁丽丽在阐述高技术产业对经济

3、增长作用机理的基础上,对28个省市的面板数据进行实证分析得出,高技术产业超越资本因素和劳动力因素成为推动我国经济增长的最重要因素,并随着时间的推移,其对经济增长的贡献程度越来越高¨。李京文、黄鲁成在对我国制造业面临的巨大挑战和压力进行分析后认为“制造业技术创新是我国制造业发展的根本选择”,并在此基础上提出了我国制造业创新的基本目标和战略举措。同时,黄鲁成在另一项研究中发现,投入能力已经成为了制造业创新能力的重要因素。创新过程是一个多投入多产出的过程,它包括人力投入、物力投入、财力投入和知识投入,在创新环境催化作用下转化为经济产出。李双杰和王

4、海燕采用数据包络分析对北京制造业不同行业技术创新资源使用情况进行分析,计算相对资源配置效率值,然而他们的研究选择的行业样本少,不具备制造业全行业的可比性。同时,创新不确定性的存在,使得资源投入IoJX~.一/zr60往往不能发挥全部的潜能,存在创新无效率的现象。据文载,{=1即使在重视技术创新效率和效益的德国,100个研发项目中,Is·eI-平均有59个技术上是成功的,31个研究成果能成功进入市/z8·e场,而最终只有12个能获得经济效益J。另一方面,资源是稀缺的,投入到制造业创新过程中的资源受到多方面因素的Min[0一s(e·s一+eTs

5、)]制约。所以,要合理分配和最大化利用创新资源,就有必要对创新效率问题进行分析研究。遗憾的是,制造业创新方面∑A+s一=0Xo,=1的研究集中在创新能力的测度、探讨和创新资源比较优势上,对制造业创新效率的研究较少。回顾之前研究创新效率的文∑A+s=y0J=l献,研究视角以宏观层面的国家(省市)和企业微观单位居多,从制造业层面进行研究少。基于此,本文通过对湖南省6∑A,=62006年制造业创新效率进行实证分析,以期为相关部门提供J=I决策参考。A0,s一≥0,s≥0其中:e=(1,1,⋯,1)∈E,e=(1,1,⋯,1)EE,2创新效率与DE

6、A模型e为阿基米德无穷小量,s一和s为松弛变量和剩余变2.1创新效率量,0为DMU,的有效值,反映资源配置合理程度:0越大,创新效率是指技术创新过程中消耗的资源与其最终反映资源配置越合理,反之,资源浪费程度越高。有效性判断的收稿日期:2008—10—25,修回日期:2008—12—09基金项目:湖南省2007年度软科学重点项目(2007ZK2015)王鹏等:基于DEA的湖南省制造业创新效率分析l73标准为:(1)若0

7、Ui仅为弱DEA有效;效率低下造成了综合创新效率不高。这类行业有饮料制造业、(3)若0=l,s一和S均等于0,则DMU为DEA有效。造纸及纸制品业、交通运输设备制造业、通信设备、计算机CCR模型和BCC模型是DEA常用的分析模型,本文采及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造用的是BCC模型,它突破了CCR模型固定规模报酬的假设,业。其中,交通运输设备制造业是湖南省十一五规划的重点将决策单元规模因素纳入到效率分析中来,把技术效率规划产业,造成其纯技术效率值低下的原因可能在于湖南省(TE)分解成为纯技术效率(PrE)和规模效率(s

8、E)。技术几个整车行业自主研发能力不够,生产技术、工艺和设备受效率是规模报酬不变下的技术效率,是对纯技术效率和规模制于国外的先进企业,而省内的零部件产品由于技术受限等效率的综合测

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