基于DEA的地区科技竞争力分析.pdf

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1、2009年第7期ScienceandTec科hn技olo管gy理M研an究agementResearch2oo9No．7文章编号：1000—7695(2009)07—0195一o4基于DEA的地区科技竞争力分析刘蓉，薛声家(1．暨南大学管理学院，广东广州510632；2．广州航海高等专科学校港航系，广东广州510725)摘要：利用DEA方法的C2R和Bc模型，测算中国各地区科技竞争力的相对效率、超效率、投入冗余、产出不足和影子价格等，并从技术层面对结果给予分析，找出产生效率差距的原因，并提出相关改进对策。关键词：数据包络分析(DEA)；科技竞争力；有效性；CR模型；BC模型中图分类号：

2、砣24．9文献标识码：A现代经济竞争，归根到底是科技竞争。科技竞争力是一DMU2，⋯，DMUn，已选定m个输入评价指标、S个输出评个国家或地区科技总量、科技水平以及发展潜力的一种综合价指标，输出和输入指标向量为：体现。它包括对科学技术做出发明创造的科技创新能力以及=(u，，⋯，)>0，=(Yv，％，⋯，)>0将科技创造转化为技术并把技术应用于生产过程创造财富的根据确定的输入输出指标体系，可建立DEA的基本模型技术转化能力。(P)。在实际应用中为方便计算和分析有效性，一般使用其对在什么样的基盘上评价各地区的科技竞争力?首先要求偶形式(Ds)：我们选择一个科学合理的评价系统，这个评价指标须

3、基本独min[0一([e]S一+[e]S)]立、便于找到数据支持、意义简单明确、结构简洁；其次评t∑A+S一=OXo价指标应当集中反映创新活动支持下的知识总量，知识总量是一个系统概念，包括日益紧迫的知识更新、知识产权保护∑A—S=ro和对掌握新知识的人物的争斗；基于此，检讨近些年来各家≥0(j=1，2，⋯，n)：S一≥0；S’≥0评价国家竞争力或科学技术国际竞争力乃至科技部的全国科其中，[e]=[1，1，⋯，1]∈E，[es]=[1，1，⋯，1]E技进步综合评价系统，我们在设置评价基盘时主要考虑科技Est。s是一个小于任何正数且大于零的“抽象数”，在实际应用投入、科技产出、科技与社会协

4、调发展、科技潜力。中常取为足够小的正数，例如令=10。评价方法无外乎定性和定量两种，其中定性方法在评价利用此模型，可以一次判断DMU是DEA有效，还是仅为实践中得到大量的应用，但由于其主观倾向性较重，其结果弱DEA有效，或者是非DEA有效。往往难具备很大的说服力；而定量方法则是在原始数据的基(1)cR模型求解结果的含义础上，对某些产出指标单独进行差异程度分析，并没有从科模型求解结果的经济含义是：(1)当0=1且S=0，S’=技发展效率的角度对各数据进行综合性分析；或者像参数估0时，则DMU为DEA有效，即在这n个决策单元组成的经济系计方法一样，找出变量之间的函数关系(如主成分分析法、统

5、中，在原投入的基础上所获得的产出y0已达到最优；(2)因子分析法、熵值法等)，通过严格的数学建模、分析和推当0=1且S’≠0或s≠0时，则DMU为弱DEA有效，即在理，得出对评价对象的较为客观的评价结果。鉴于此，本文这n个决策单元组成的经济系统中，可通过组合把投入扎减采用DEA(数据包络分析方法)方法的CR和Bc模型，尝少S一，仍可以得到原产出y0或者保持原投入不变，原产出试分析2006年我国27个省市自治区的科技竞争力效率，并y0可增加S；(3)当0<1时，则DMU为非DEA有效，即在这就分析的结果提出相关的对策建议。n个决策单元组成的经济系统中，可通过组合把投入减少为原1DEA方法

6、与CR模型投入的0倍，仍可以得到原产出y0。DEA是使用数学规划模型评价具有多输入特别是多输出(2)CR模型的规模收益判断的同类型“部门”或“单位”(称为决策单元DecisionMak．设(Ds)具有唯一最优解，A，S一，S’，，则当A，=1时，ingUnits，简记DMU)间相对有效性的非参数统计估计方法。DMU具有恰当的投入规模为规模收益不变；当A，<1时，它不需要事先给定变量之间的函数关系，可直接根据各DMU的输入输出数据，利用DEA模型判断各决策单元是否为DMU为规模收益递增，即表明在投入的基础上，适当增多DEA有效，即判断DMU是否位于生产可能集的生产前沿面投入可望产出有相对

7、更高比例的增加；当A>1时，DMU上，而各指标的权重可由DEA模型的最优解来确定，当输入为规模受益递减，即增加投入尽管可能使产出增加，但增加幅和输出之间关系极为复杂时，不必确定他们之间的显性关系。度会小于投入的增加幅度。DEA方法既避免了主观赋权法的人为因素影响，又无需象参(3)对非弱DEA有效(BC)的决策单元的改进数估计方法那样要找出变量之间的函数关系。因此，DEA方法在综合评价方面有其自身独特有点。令=一．s，：一s■称(，)为DMU在生