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      基于三階段DEA模型的中部六省科技投入產(chǎn)出效率研究

      2013-04-29 00:44:03周偉
      中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2013年8期
      關(guān)鍵詞:效率

      周偉

      摘要:利用三階段DEA模型,對(duì)中部六省2011年科技投入產(chǎn)出效率進(jìn)行實(shí)證評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:一方面,科技投入產(chǎn)出效率受地區(qū)生產(chǎn)總值、有科研機(jī)構(gòu)的企業(yè)數(shù)、研發(fā)人員工資水平的影響;另一方面,在剝離外部環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響后,各省純技術(shù)效率有所提高,但科技投入產(chǎn)出技術(shù)效率總體偏低。

      關(guān)鍵詞:DEA;科技投入;科技產(chǎn)出;效率

      為評(píng)價(jià)科技投入產(chǎn)出狀況,國(guó)內(nèi)學(xué)者大多采用DEA方法,但傳統(tǒng)的DEA方法不能剝離誤差因素和外部環(huán)境對(duì)效率值的影響,計(jì)算出來(lái)的效率值很難反映實(shí)際效率。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,F(xiàn)ried等提出了DEA三階段法。本文將三階段DEA模型對(duì)中部六省科技資源投入與產(chǎn)出的效率進(jìn)行實(shí)證分析。

      一、科技投入產(chǎn)出效率三階段DEA評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

      第一階段主要使用由美國(guó)著名的運(yùn)籌學(xué)家Charnes,Cooper和Rhode提出的C2R模型,與Banker,Charnes和Cooper提出的BC2模型。C2R模型可計(jì)算出技術(shù)效率(TE)和規(guī)模效率(SE),而BC2模型把C2R規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)改為規(guī)模報(bào)酬可變,從而將C2R模型中的技術(shù)效率(TE)分解為規(guī)模效率(SE)和純技術(shù)效率(PTE),即技術(shù)效率=規(guī)模效率×純技術(shù)效率。在以DEA 方法估計(jì)效率前沿面時(shí)有兩種模型,一個(gè)是投入導(dǎo)向型,另一個(gè)是產(chǎn)出導(dǎo)向型。本文選擇投入導(dǎo)向型的BC2模型計(jì)算原始投入產(chǎn)出的效率值。在第二階段通過(guò)構(gòu)建類似SFA模型,對(duì)環(huán)境因素進(jìn)行回歸分析,并得到這些因素的影響,從中剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素,得出僅由管理無(wú)效率造成的DMU投入冗余。在第三階段中,將第二階段得到的調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)與原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)再次帶入BC2 模型,計(jì)算各決策單元的效率值,即為各省域科技資源配置的實(shí)際效率。

      二、中部六省科技投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)的實(shí)證研究

      為確保數(shù)據(jù)的可得性和完整性,本文科技投入指標(biāo)選取的是R&D活動(dòng)人員、R&D全時(shí)人員數(shù)、R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、財(cái)政科技撥款、每萬(wàn)人中從事R&D活動(dòng)人員??萍籍a(chǎn)出指標(biāo)選取的是國(guó)際國(guó)內(nèi)科技論文數(shù)、國(guó)外主要檢索工具收錄科技論文數(shù)、專利申請(qǐng)受理量、專利申請(qǐng)授權(quán)量、技術(shù)市場(chǎng)成交額、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值。

      依據(jù)已建立的省域科技投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,本文的數(shù)據(jù)均整理自2010~2011《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》、《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》、《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》、《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》、《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》。

      (一)中部六省科技投入產(chǎn)出效率第一階段DEA評(píng)價(jià)

      利用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)中部六省科技投入產(chǎn)出的技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果見表1。

      從表1可以看出,在不考慮外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的情況下, 湖北、湖南三項(xiàng)效率值均為1,處于技術(shù)效率前沿面,其他省份在純技術(shù)效率或規(guī)模效率方面存在不同程度的無(wú)效率,各省份技術(shù)的無(wú)效率主要來(lái)源于規(guī)模無(wú)效,純技術(shù)無(wú)效的程度相對(duì)較輕。

      (二)中部六省科技投入產(chǎn)出效率第二階段SFA回歸結(jié)果

      根據(jù)現(xiàn)有研究成果,本文將第一階段的科技投入冗余量作為因變量,將地區(qū)生產(chǎn)總值、有科研機(jī)構(gòu)的企業(yè)數(shù)、研發(fā)人員工資水平,作為自變量,構(gòu)建SFA回歸模型,以分離外部環(huán)境因素對(duì)效率的影響。利用Battese 和Coelli 編寫的FRONTIER4.1 對(duì)模型的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行最大似然估計(jì),得到的回歸結(jié)果如表2所示。

      表2中的三個(gè)環(huán)境變量對(duì)十種投入松弛變量的系數(shù)均能通過(guò)顯著性檢驗(yàn),這說(shuō)明外部環(huán)境因素對(duì)中部六省科技資源投入存在顯著影響。

      (三)中部六省科技投入產(chǎn)出效率的第三階段調(diào)整后DEA實(shí)證結(jié)果

      對(duì)2011年中部六省科技資源投入進(jìn)行調(diào)整后,再次對(duì)調(diào)整后的科技資源投入和原產(chǎn)出進(jìn)行BC2 模型分析,結(jié)果見表3。

      對(duì)比分析DEA 第一階段和第三階段的結(jié)果,從科技投入產(chǎn)出效率的平均情況來(lái)看,第三階段技術(shù)效率和規(guī)模效率相比于第一階段明顯下降,而純技術(shù)效率卻有所上升。因此,技術(shù)無(wú)效率從第一階段主要來(lái)自純技術(shù)無(wú)效率轉(zhuǎn)變?yōu)榈谌A段的規(guī)模無(wú)效率,且各省域科技資源規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)以規(guī)模報(bào)酬遞增為主。

      三、結(jié)論及建議

      根據(jù)表3的數(shù)據(jù),中部六省的科技投入產(chǎn)出效率可大致分為三種類型:雙優(yōu)型,湖北、湖南屬于這種類型,純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值均為1,說(shuō)明湖北、湖南的科技資源管理屬于有效,在現(xiàn)有的投入規(guī)模下科技資源的產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)了最大化;優(yōu)中型,安徽、河南屬于這種類型,純技術(shù)效率值很高,均為1,但規(guī)模效率值偏低,說(shuō)明安徽、河南的科技資源管理屬于有效,規(guī)模收益屬于遞增,在當(dāng)前投入的基礎(chǔ)上增加投入量,產(chǎn)出量將有更高比例的增加;雙中型,江西與山西屬于這種類型,純技術(shù)效率未到達(dá)1,規(guī)模效率值也偏低,說(shuō)明江西、山西科技資源的管理水平相對(duì)較低,在現(xiàn)有的投入規(guī)模下,科技資源沒有得到充分利用,投入結(jié)構(gòu)不合理,投入產(chǎn)出比率不高。

      綜合分析表1和表3的數(shù)據(jù),調(diào)整前,處在技術(shù)前沿面的省份為2 個(gè):湖北、湖南;調(diào)整后,處在技術(shù)前沿面的省份仍為湖北、湖南。對(duì)比調(diào)整前后,安徽、河南的純技術(shù)效率提升到1,處于技術(shù)效率的前沿面,但規(guī)模效率有所下降。除湖北、湖南之外,其他4個(gè)省份的技術(shù)效率均有所下降。山西、江西的純技術(shù)效率經(jīng)調(diào)整后略微上升,但兩省的規(guī)模效率卻大幅下降。這表明,地區(qū)生產(chǎn)總值、有科研機(jī)構(gòu)的企業(yè)數(shù)、研發(fā)人員工資水平等外部環(huán)境因素對(duì)效率值有顯著的影響,增加環(huán)境變量值有利于減少各投入變量的浪費(fèi)或降低負(fù)產(chǎn)出。因此,除了改善管理水平、提高投入規(guī)模之外,提高科技投入產(chǎn)出效率還需要關(guān)注外部環(huán)境因素。一是正確處理經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科技發(fā)展的關(guān)系。科技資源的投入、科技財(cái)政撥款占財(cái)政支出的比例和經(jīng)費(fèi)占GDP的比例,必須隨GDP總量的增長(zhǎng)及其增長(zhǎng)率的提高、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的改善而不斷提高,科技發(fā)展才能擁有一個(gè)強(qiáng)勁的支撐平臺(tái),才能為地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供持續(xù)的動(dòng)力。二是構(gòu)建以企業(yè)為主體的創(chuàng)新體系。要強(qiáng)化企業(yè)的創(chuàng)新意識(shí),讓企業(yè)主導(dǎo)技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新,主動(dòng)轉(zhuǎn)化技術(shù)創(chuàng)新成果,以促進(jìn)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升。三是優(yōu)化研發(fā)人員的科研環(huán)境和生活環(huán)境。要提高研發(fā)人員的經(jīng)費(fèi)資助水平,提供有利于研發(fā)人員合作交流的政策環(huán)境,要通過(guò)提供給研發(fā)人員更好的生活待遇,以提升研發(fā)人員的生活質(zhì)量,防止智力流失。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Fried H O,Lovell C A K,Schmidt S S,Yaisawarng S.Accounting for environment effects and statistical noise in data envelopment analysis. Journal of Productivity Analysis, 2002,17(12).

      [2]Charness A, Cooper W W,Rhodes E.Measuring the efficiency of decision units[J].European Journal of Operational Researeh,1978,94(2).

      [3]Banker R D,Charnes A,Cooper W W.some models for estimating technical and scale inefficiencies in data development analysis[J].Management Science,1984,30(09).

      本文系安徽省軟科學(xué)研究項(xiàng)目“安徽省科技成果轉(zhuǎn)化能力的影響因素與提升策略研究——基于SEM的實(shí)證分析”(項(xiàng)目編號(hào):1302053052)的階段性成果。

      (作者單位:安徽工程大學(xué)人文學(xué)院)

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