陳媛

【摘 要】本文選取“R&D經(jīng)費投入”、“R&D全時人員”、“地方財政科技支出”作為反映科技投入的指標(biāo)，選取“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”和“發(fā)明專利授權(quán)量”作為反映科技產(chǎn)出的指標(biāo)，收集濟南市2006-2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用DEA模型分析濟南市近年來的科技投入產(chǎn)出效率，明確各年份的技術(shù)效率值、投入冗余和產(chǎn)出不足。在此基礎(chǔ)上，本文提出了提升濟南市科技投入產(chǎn)出效率的參考建議。

【關(guān)鍵詞】DEA；技術(shù)效率；投入冗余；產(chǎn)出不足

0 引言

1978年，美國運籌學(xué)家W.W.Cooper和A.Charnes等提出的DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）方法，主要通過保持決策單元（DMU）的輸入或輸出不變，借助數(shù)學(xué)規(guī)劃將DMU投影到DEA前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價它們的相對有效性，能有效處理多輸入、多輸出的復(fù)雜系統(tǒng)，可以對多指標(biāo)投入、多指標(biāo)產(chǎn)出的同類型部門進行有效的綜合評價。在運用DEA方法評價科技效率時，無需為各指標(biāo)賦權(quán)重，也無需預(yù)先確定投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系表達式，優(yōu)勢十分明顯。近年來，不少學(xué)者運用DEA方法進行了科技投入產(chǎn)出效率方面的研究。如梅橋針對我國東部11省市進行了基于DEA的科技投入產(chǎn)出分析與政策研究；方愛平等建立了西部區(qū)域科技投入產(chǎn)出效率評價指標(biāo)體系，并以DEA模型為主要分析工具對西部區(qū)域12個省、市、自治區(qū)的科技投入產(chǎn)出效率進行了局部和全局性的比照分析；珠蘭其其格基于DEA方法，進行了內(nèi)蒙古高等學(xué)?？萍纪度氘a(chǎn)出效率分析；符銀丹等運用DEA模型對我國37所“985工程”高校2008年的科技投入產(chǎn)出效率進行了比較；馮鋒等構(gòu)建了兩階段科技投入產(chǎn)出鏈模型，并采用鏈式網(wǎng)絡(luò)DEA方法對29個省市的科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行了研究，指出我國兩階段科技投入產(chǎn)出鏈的效率在省區(qū)和區(qū)域都存在差異；李雅麗以金融投入與科技產(chǎn)出為切入點，建立了科技金融效率評價指標(biāo)體系，運用DEA方法對全國的科技金融效率進行實證研究，并利用聚類分析方法對2010年全國各省市科技金融的投入產(chǎn)出效率進行了分類。

濟南自2010年被科技部和發(fā)改委批準為首批國家創(chuàng)新型試點城市，近年來深入實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，不斷加大科技資金和人員投入力度，自主創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化能力有了顯著提升，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)取得了長足發(fā)展。盡管如此，濟南市的科技投入產(chǎn)出效率鮮被關(guān)注。本文將以濟南市為例，收集整理濟南市2006-2013年科技投入和產(chǎn)出方面的數(shù)據(jù)，采用DEA模型對濟南市的科技投入產(chǎn)出效率進行評價，進而提出有針對性的對策建議。

1 科技投入與產(chǎn)出指標(biāo)

本文擬對濟南市2006-2013年的科技投入產(chǎn)出效率進行分析，選取“R&D經(jīng)費投入”、“R&D全時人員”、“地方財政科技支出”為科技投入指標(biāo)；選取“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”“發(fā)明專利授權(quán)量”為科技產(chǎn)出指標(biāo)，各年度數(shù)據(jù)均來源于濟南統(tǒng)計年鑒、濟南市政府工作報告和濟南市科技局關(guān)于縣（市）區(qū)、高新區(qū)科技創(chuàng)新進展情況的通報?？萍纪度氘a(chǎn)出基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表1所示：

2 DEA模型構(gòu)建與分析

本文選取濟南市2006-2013年的科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為決策單元（DMU），分析各年度科技投入產(chǎn)出的DEA有效性，明確其技術(shù)效率、投入冗余和產(chǎn)出不足，進而指出改進的方向。選取的評價指標(biāo)共5個，包括3個投入指標(biāo)“R&D經(jīng)費投入”“R&D全時人員”“地方財政科技支出”和2個產(chǎn)出指標(biāo)“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”和“發(fā)明專利授權(quán)量”。本文應(yīng)用DEAP2.1軟件進行分析，分析結(jié)果自動生成。其中：決策單元數(shù)8；時間序列數(shù)據(jù)設(shè)置為1；產(chǎn)出數(shù)量2；投入數(shù)量3；從產(chǎn)出角度衡量技術(shù)效率；選用規(guī)模報酬不變的CCR模型進行分析。

2.1 各決策單元的技術(shù)效率值

表1中每個年份是一個決策單元（DMU），共有8個決策單元，對決策單元構(gòu)建DEA的CCR模型，求得各決策單元的技術(shù)效率值。本文運行DEAP2.1軟件直接得出分析結(jié)果，各年份的技術(shù)效率及總體效率如表2所示。由表2可知，2006-2013年濟南市科技投入產(chǎn)出的總體效率為0.982，其中有3個年份的技術(shù)效率小于1，2007年的技術(shù)效率值為0.886，2009年的技術(shù)效率值是0.967，2013年的技術(shù)效率值是0.999，因此這3個年份是非DEA有效的決策單元；另外5個年份的技術(shù)效率值為1，屬于DEA有效的決策單元。

表2 濟南市2006-2013年科技投入產(chǎn)出技術(shù)效率表

2.2 非DEA有效單元的分析和改進

（1）科技產(chǎn)出不足的分析和改進

表3 非DEA有效單元生產(chǎn)前沿面的目標(biāo)產(chǎn)出表

根據(jù)分析結(jié)果，2007、2009、2013這3個年份生產(chǎn)前沿面的目標(biāo)產(chǎn)出如表3所示。對于非DEA有效的決策單元，可以通過“投影定理”進行改進，從而轉(zhuǎn)變?yōu)镈EA有效。改進公式為： =θ x-s ， =y+s ，（ ， ）為該決策單元對應(yīng)的（x，y）在DEA生產(chǎn)前沿面上的投影，改進值為？駐x=x- ，？駐y= -y。對比表3與表1數(shù)據(jù)可知：2007年在現(xiàn)有科技投入水平下，科技產(chǎn)出不足較為顯著，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值應(yīng)由1125.75億元提升到1269.986億元，增加144.24億元；發(fā)明專利授權(quán)量應(yīng)由403件提升到527.626件，增加125件。2009年在現(xiàn)有科技投入水平下也存在產(chǎn)出不足，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值應(yīng)由1560.55億元提升到1613.231億元，增加52.68億元；發(fā)明專利授權(quán)量應(yīng)由832件提升到860.087件，增加28件。2013年技術(shù)效率值接近1，近乎DEA有效，但也存在少量的科技產(chǎn)出不足，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值應(yīng)由1930.18億元提升到1932.775億元，增加2.595億元；發(fā)明專利授權(quán)量應(yīng)由2165件提升到2167.910件，增加3件。

（2）科技投入冗余的分析和改進

根據(jù)分析結(jié)果，2007、2009、2013這3個年份生產(chǎn)前沿面的目標(biāo)投入如表4所示。對非DEA有效單元的科技投入冗余同樣通過上述“投影定理”進行改進。對比表4與表1數(shù)據(jù)可知：2007年在現(xiàn)有科技產(chǎn)出水平下，科技投入有冗余，地方財政科技支出應(yīng)從4.05億元降至4.03億元，減少0.02億元。2009年在現(xiàn)有科技產(chǎn)出水平下也存在投入冗余，R&D全時人員應(yīng)由30067人年降至29280.623人年，減少786人年；地方財政科技支出應(yīng)由5.26億元降至5.236億元，減少0.024億元。2013年在現(xiàn)有科技產(chǎn)出水平下也存在投入冗余，R&D經(jīng)費投入應(yīng)由111.15億元降至107.978億元，減少3.172億元；地方財政科技支出應(yīng)由10.88億元降至10.697億元，減少0.183億元。

表4 非DEA有效單元生產(chǎn)前沿面的目標(biāo)投入表

3 結(jié)語和對策建議

根據(jù)上文分析結(jié)果，濟南市近年來的科技投入產(chǎn)出效率總體來說較為理想，但也有3個年份的科技投入產(chǎn)出效率非DEA有效，占樣本數(shù)量的37.5%。本文擬根據(jù)上述分析結(jié)果提出提升濟南市科技投入產(chǎn)出效率的對策建議，為加快推進國家創(chuàng)新型城市建設(shè)和制訂“十三五”規(guī)劃提出參考建議。

3.1 加大R&D投入力度，合理調(diào)整R&D投入結(jié)構(gòu)

在科學(xué)論證的基礎(chǔ)上合理調(diào)整R&D經(jīng)費支出的結(jié)構(gòu)，加強高校與科研院所的R&D活動，適度增加基礎(chǔ)研究的投入比例；投入大、見效慢、高風(fēng)險的基礎(chǔ)研究類R&D投入由政府承擔(dān)，能夠提升企業(yè)競爭力的應(yīng)用研究和試驗發(fā)展類項目則由企業(yè)承擔(dān)。同時加強對R&D人員素質(zhì)的培育，提高科學(xué)家和工程師在R&D人員中所占的比重，采取內(nèi)部激勵和外部激勵相結(jié)合的方法激發(fā)其創(chuàng)新活力。

3.2 增加地方財政科技支出，充分發(fā)揮其引導(dǎo)作用

具體地，規(guī)范管理本級科技計劃項目資金，對企業(yè)研發(fā)投入達不到規(guī)定比例的項目，不予立項支持，從而引導(dǎo)企業(yè)加大研發(fā)投入；進一步做好企業(yè)研發(fā)經(jīng)費所得稅前加計扣除、研發(fā)儀器設(shè)備加速折舊等政策的落實，激勵企業(yè)加大自主研發(fā)投入；安排專項資金，加快科技創(chuàng)新綜合服務(wù)平臺建設(shè)，為全社會科研機構(gòu)和科研人員提供綜合性創(chuàng)新服務(wù)。

3.3 加快科技成果轉(zhuǎn)化，大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)

強化政策扶持，為科技成果轉(zhuǎn)化創(chuàng)造良好環(huán)境。進一步轉(zhuǎn)變政府職能，改進服務(wù)方式，提高服務(wù)水平，扎扎實實推動成果轉(zhuǎn)化工作發(fā)展。加大對高企的扶持力度，并根據(jù)高企發(fā)展的實際需要不斷進行制度創(chuàng)新，引導(dǎo)和推進高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展。進一步加強高企認定工作，對高企發(fā)展采取稅收優(yōu)惠、低息貸款、財政補貼和加速折舊等優(yōu)惠政策，同時引導(dǎo)中小高企拓寬融資渠道，吸引風(fēng)險投資等股權(quán)投資，為企業(yè)發(fā)展提供資金保障。

【參考文獻】

[1]BRAGLIA M， ZANONI S， ZAVANELLA L. Measuring and benchmarking productive systems performance using DEA： an industrial case[J]. Production Planning&Control， 2003，14（6）：542-554.

[2]候光明，晉琳琳.DEA方法在研究型大學(xué)建設(shè)績效評價中的應(yīng)用[J].高教發(fā)展與評估，2005，21（5）：25-29.

[3]梅橋.基于DEA的科技投入產(chǎn)出分析與政策研究——以我國東部11省市為例[D].安徽大學(xué)，2010.

[4]方愛平，李虹.基于DEA模型的西部區(qū)域科技投入產(chǎn)出效率分析——以西部大開發(fā)12個省、市、自治區(qū)為例[J].科技進步與對策，2013，8：54-58.

[5]珠蘭其其格.基于DEA方法的內(nèi)蒙古高等學(xué)?？萍纪度氘a(chǎn)出效率分析[D].內(nèi)蒙古大學(xué)，2014.

[6]符銀丹，陳士俊，陳衛(wèi)東.基于DEA的我國“985”高?？萍纪度氘a(chǎn)出效率分析[J].天津大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2012（2）：128-132.

[7]馮鋒，張雷勇，高牟，馬雷.兩階段鏈視角下科技投入產(chǎn)出鏈效率研究——來自我國29個省市數(shù)據(jù)的實證[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2011（8）：33-38.

[8]李雅麗.基于DEA模型的科技金融投入產(chǎn)出效率研究[J].江西師范大學(xué)，2013.

[責(zé)任編輯：楊玉潔]