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      基于DEA三階段模型的合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)效率研究

      2017-03-20 11:34:10郝紅美許廣永
      皖西學院學報 2017年1期
      關鍵詞:環(huán)境變量高新技術安徽省

      郝紅美,許廣永

      (安徽財經(jīng)大學 工商管理學院,安徽 蚌埠 233000)

      基于DEA三階段模型的合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)效率研究

      郝紅美,許廣永

      (安徽財經(jīng)大學 工商管理學院,安徽 蚌埠 233000)

      產(chǎn)業(yè)效率能夠反映高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況,以2008~2015年合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的相關數(shù)據(jù),結合DEA三階段的模型,在剔除環(huán)境變量和隨機干擾項的影響,對合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的效率進行了分析,研究表明:合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)效率較高,但是存在投入冗余和產(chǎn)出不足現(xiàn)象。此外,政府在R&D經(jīng)費的支出上要進行合理分配,提高資金的使用效率。最后,結合合蕪蚌自身發(fā)展的條件提出了一些針對性建議。

      合蕪蚌;高新技術產(chǎn)業(yè);效率;DEA三階段

      2008年10月,安徽省委、省政府在合肥召開全省推薦自主創(chuàng)新暨建設“合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合配套改革試驗區(qū)動員大會”,決心建設合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合配套改革試驗區(qū),目的是充分發(fā)揮科教優(yōu)勢,引導創(chuàng)新資源合理配置。2008年合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值為1 892.7億元,同比增長15.3%,占全省高新技術產(chǎn)值比重58.9%。2011年總產(chǎn)值為5 284.4億元,同比增長45.4%,占全省比重63.4%。截止到2015年底合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值達到9 325.5%,同比增長13.0%,占全省比重60.9%??梢姾鲜彴龈咝录夹g產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,但從同比增長的速度來看,仍然存在著一定的問題。從現(xiàn)有的研究來看,鮮有學者對合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的效率展開深入的研究,尤其是合蕪蚌自主創(chuàng)新實驗區(qū)作為試點運行。鑒于此,本文利用2008~2015年合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的相關數(shù)據(jù)對其產(chǎn)業(yè)效率進行實證分析。

      一、文獻綜述

      近幾年,針對安徽省高新技術產(chǎn)業(yè)的研究,體現(xiàn)在企業(yè)發(fā)展的總體狀況、產(chǎn)業(yè)政策評價、投入和產(chǎn)出等方面。甘衛(wèi)平從宏觀數(shù)據(jù)的角度對安徽省高新技術產(chǎn)業(yè)的情況進行了分析,認為該產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為安徽省轉變經(jīng)濟發(fā)展方式,推動經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱[1];程建華通過收集2007~2013年安徽省高新技術產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù),對該省高新技術產(chǎn)業(yè)政策進行分析,并提出了改進措施[2];而劉立平、蔡琴等對安徽省高新技術產(chǎn)業(yè)的投入、產(chǎn)出以及發(fā)展?jié)摿M行了研究,認為安徽省的投入和產(chǎn)出不相適應,表現(xiàn)為產(chǎn)出不足,有待進一步改善[3];謝偉等對中國高新技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率進行了研究,對區(qū)域的差異化進行了比較[4];陳洪轉等從我國高新技術產(chǎn)業(yè)園區(qū)的投入產(chǎn)出效率角度進行了評價[5];楊清可等從高新技術產(chǎn)業(yè)的時空演變和效率變化角度進行了研究,并比較了省際的差異[6];劉俊玲等對中國高新技術產(chǎn)業(yè)效率進行了分析,表明各省份產(chǎn)業(yè)效率差異明顯,整體不容樂觀[7];另外,一些學者從省際角度對高新技術主導產(chǎn)業(yè)的政策實施、投入產(chǎn)出、技術效率進行了研究[8,9],如張雪梅對北京市高新技術主導產(chǎn)業(yè)的五大行業(yè)的技術效率進行了測算并與其他各省份進行了比較研究,發(fā)現(xiàn)省際差異顯著,并提出了合理配置資源的意見建議[10]。

      在產(chǎn)業(yè)效率的研究方法上,黃永興等利用Bootstrap-DEA的空間計量對中國文化的產(chǎn)業(yè)效率進行了分析[11];唐善玲利用主成分分析和DEA-Malmquist生產(chǎn)指數(shù)法對山西省和其他各省高新技術產(chǎn)業(yè)的動態(tài)效率進行了比較[12];馬躍如等在分析我國文化產(chǎn)業(yè)效率時利用SFA模型[13];劉偉基于DEA三階段對中國高新技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進行了測算[14]。從這些已有研究可以看出,以DEA測度方法和SFA回歸分析較為常見,而DEA三階段是把DEA模型和SFA回歸分析兩種方法進行結合[15]。三階段是由Fried等提出的[16],與傳統(tǒng)的DEA模型相比,考慮到外部環(huán)境和隨機誤差的影響因素,因此改進了DEA的模型,由于在公式計算的過程中存在誤導,對管理無效的公式?jīng)]有明確給出,羅登躍通過研究分析給出了測算管理無效的公式,進而加強三階段模型的準確性[17],第一階段Fried等采用的是DEA方法中規(guī)模報酬可變的BCC模型,既用VRS模型進行運算。本文是出于研究合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)各項投入優(yōu)化的角度來提高產(chǎn)業(yè)效率,因此也更加適合采用此模型;第二階段基于第一階段得出的初始數(shù)據(jù)為基礎,把得到的投入松弛之和作為被解釋變量,把環(huán)境因素作為解釋變量,進行第二階段SFA的回歸分析,得出相關指標,通過公式計算得出調(diào)整后的投入變量;第三階段則把調(diào)整后的投入變量替換到原始的投入變量,再重新進行第一階段的BCC模型分析,此時得出的效率值排除了環(huán)境因素和隨機誤差的影響,使得分析的結果更加客觀真實。

      二、數(shù)據(jù)來源及構建指標

      (一)數(shù)據(jù)來源

      為了分析合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)各發(fā)展階段的效率情況,本文選取了2008~2015年的時間序列數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于2008~2015年《安徽省統(tǒng)計公報》《安徽省統(tǒng)計局》和《安徽省高新技術統(tǒng)計年鑒》,其中合蕪蚌高新技術企業(yè)的總產(chǎn)值、增加值、全省高新技術企業(yè)數(shù)、在孵企業(yè)數(shù)來自2008~2015年《安徽省統(tǒng)計公報》,其他變量來自《安徽省統(tǒng)計局》和《安徽省高新技術統(tǒng)計年鑒》。科技活動人員、R&D經(jīng)費投入是通過查找安徽省統(tǒng)計局得到合肥、蕪湖、蚌埠各市的數(shù)據(jù)相加整理得到,在數(shù)據(jù)的整理中存在個別數(shù)據(jù)的缺失,考慮到對實證結果不構成重大影響,這里采用數(shù)據(jù)平滑法處理彌補。

      (二)指標的選取

      在指標的選取過程中,參考潘娟、范巧構建投入產(chǎn)出模型、李洪偉等研究高新技術產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率以及劉湘君利用三階段方法測度安徽省高技術產(chǎn)業(yè)技術效率的指標體系選擇的原則[18-20],并結合合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展的條件,選取了科技活動人若干、R&D經(jīng)費投入(百萬)、研發(fā)機構若干和在孵企業(yè)作為投入變量,產(chǎn)出變量則選取合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值(億)和增加值(億),在進行研究中可以比較總產(chǎn)值和增加值的變化。對于環(huán)境變量的選取,則結合地區(qū)的政策、市場和經(jīng)濟情況,選擇政府的支持、全省高新技術企業(yè)數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值(億)三個環(huán)境變量,其中,政府在研發(fā)經(jīng)費的財政支持上能夠體現(xiàn)對高新技術產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新給予的重大政策,考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,選擇研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出中政府的支出比重。

      三、實證結果與分析

      (一)合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)DEA分析

      第一階段不考慮環(huán)境因素和隨機誤差的影響,在傳統(tǒng)的DEA投入導向BBC模型下,運用DEAP2.1軟件對合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的效率水平進行初步分析,得到相應的技術效率、純技術效率、規(guī)模效率和規(guī)模情況,見表1所示。

      表1 2008~2015合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)效率

      注:irs為規(guī)模報酬遞增,drs為規(guī)模報酬遞減,—為規(guī)模報酬不變,以下皆同。

      從表1中可以看出,2008~2015年合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)綜合技術效率的均值為0.930,純技術效率的均值為0.994,規(guī)模效率的均值為0.936,2010年、2011年、2014年、2015年四年的綜合技術效率為1,達到了技術有效,其他年份沒有達到技術有效,表明在純技術效率和規(guī)模效率方面存在一定程度的改進空間。總體來看合蕪蚌技術效率較高,原因有兩方面可能,一是DEA模型測度的是相對效率,參照的對象是其自身其他年份的發(fā)展水平,因此相對于合蕪蚌自身來說這幾年來發(fā)展的較為平穩(wěn),技術水平較高;二是安徽省對合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新試驗區(qū)的大力支持,使其發(fā)展較快。但是仍然存在投入冗余的情

      表2 SFA回歸分析結果

      注:*** 、** 、*分別表示1%、5%、10%水平上具有顯著性,括號內(nèi)為標準差。

      況,需要改進。

      (二)合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)SFA回歸分析

      根據(jù)SFA回歸分析結果可知,在顯著性水平的檢驗下,地區(qū)生產(chǎn)總值、政府支持、全省高新技術企業(yè)數(shù)三個環(huán)境變量基本通過10%的t檢驗,說明其對合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的技術效率存在影響。從λ值可以看出,管理無效之外的因素也是導致合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)投入松弛的原因,因此,有必要剔除環(huán)境變量和隨機干擾因素進行客觀的分析。

      根據(jù)SFA回歸分析,我們也可以看出環(huán)境變量和松弛變量之間的關系,具體有兩種關系:(1)當環(huán)境變量對松弛變量的系數(shù)為負值時,說明環(huán)境變量的增加有利于減少被解釋變量的投入冗余,提高產(chǎn)業(yè)效率;(2)當環(huán)境變量對松弛變量的系數(shù)為正值時,說明環(huán)境變量的增加反而增加了被解釋變量的投入冗余,降低了產(chǎn)業(yè)效率。表2中地區(qū)生產(chǎn)總值與四個被解釋變量均為負值,但是只有以R&D經(jīng)費松弛變量為被解釋變量時顯著,表明地區(qū)生產(chǎn)總值越大,越有利于減少研發(fā)創(chuàng)新的投入,降低資源浪費;政府的支持與四個被解釋變量均為正值,表明政府的支持,并沒有達到提高產(chǎn)業(yè)效率的目的,原因主要是政府在支持的角度是從資金方面,在資源配置方面和管理體制上并沒有給予約束和規(guī)制,而獲得資金支持的高新技術企業(yè)在研發(fā)經(jīng)費的管理和配置上不合理,比較粗放,造成資金資源使用的嚴重浪費,所以導致政府支持對產(chǎn)業(yè)效率的促進不明顯,反而降低了高新技術產(chǎn)業(yè)的效率;全省高新技術企業(yè)與被解釋變量顯著為正,表明擴大高新技術企業(yè)的規(guī)模,加大高新技術企業(yè)的發(fā)展有利于提高產(chǎn)業(yè)效率,同時,高新技術企業(yè)的發(fā)展有利于調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構,從粗放型企業(yè)向知識密集和技術密集型企業(yè)邁進。

      (三)合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)調(diào)整后的DEA效率分析

      通過第二階段的SFA回歸,來剔除四個環(huán)境變量對投入的干擾,根據(jù)公式:

      對比表1和表3,我們發(fā)現(xiàn),綜合技術效率由原來的0.930下降到0.903,規(guī)模效率由原來的0.936下降到0.922,而純技術效率反而由原來的0.987上升到0.994,說明外部環(huán)境的干擾確實影響了效率值,虛高了技術效率的值和規(guī)模效率的值,而純技術效率上升,綜合技術效率并沒有上升,能夠說明規(guī)模效率是導致技術效率下降的主要原因,因此經(jīng)過調(diào)整后得出的效率值更加客觀準確。

      表3 調(diào)整后2008~2015合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)效率

      經(jīng)過調(diào)整后,得到2008~2015年合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)投入冗余情況,結果見表4。

      表4 合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)冗余情況

      從表4我們可以得到,R&D經(jīng)費、研發(fā)機構數(shù)、企業(yè)數(shù)都存在投入過剩的狀況,均值分別為720.206、5.061、10.271,其中2009年合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的R&D經(jīng)費投入過剩較大,為4 980.626百萬元,因此調(diào)整R&D經(jīng)費、研發(fā)機構數(shù)以及企業(yè)數(shù)是有必要的,并非投入越多越好,要合理高效率地利用資源。在產(chǎn)出中可以看到,總產(chǎn)值沒有出現(xiàn)產(chǎn)出不足,但是增加值卻存在產(chǎn)出不足,分別是2009年、2012年、2014年,均值為29.494,可見總產(chǎn)值虛抬了高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度,增加值能夠更清晰的反映合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況。

      四、結論及政策建議

      本文運用了DEA規(guī)模效率可變的BCC模型測算了2008~2015年合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的技術效率,通過三階段剔除環(huán)境變量和隨機干擾項得出以下結論:

      1)2008~2015年合蕪蚌自主創(chuàng)新實驗區(qū),在相關政策的推動下,發(fā)展較為迅速,相對技術效率較高,其中規(guī)模效率的變化對技術效率產(chǎn)生主要影響。

      2)從投入的角度可以看出,合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)個別年份存在投入冗余情況,表現(xiàn)為R&D經(jīng)費、研發(fā)機構數(shù)、企業(yè)數(shù)投入過多,造成了資源浪費;從產(chǎn)出的角度得出在反映合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況時,使用增加值更加的客觀。

      3)外部環(huán)境的確對該地產(chǎn)業(yè)效率產(chǎn)生影響,表現(xiàn)為虛高了產(chǎn)業(yè)的技術效率,其中政府的研發(fā)經(jīng)費的支持反而阻礙了產(chǎn)業(yè)效率的提高,因此在財政投入上,并非政府投入的越多越好。

      綜上所述,對于合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展給出以下建議:

      1)從政府政策角度,在給予合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)相關優(yōu)惠政策時,一定要考慮政策實施的可行性和執(zhí)行效果,在財政支持上,要注意資金的分配,做到資源利用的最大化。

      2)從合蕪蚌高新技術產(chǎn)業(yè)角度,要合理的配置資源,提高R&D經(jīng)費的利用效率,對研發(fā)機構和高新技術企業(yè)進行整頓,避免出現(xiàn)閑置的設備場所,造成資源的浪費,更加注重規(guī)模效率的提高,未來的發(fā)展是規(guī)模和效率之爭。

      3)高新技術產(chǎn)業(yè)作為技術密集型和知識密集型產(chǎn)業(yè),政府要建立健全合蕪蚌自主創(chuàng)新實驗區(qū)的科技創(chuàng)新體系,完善人才保護機制,對高技術型人才給予優(yōu)惠政策,為人才培養(yǎng)創(chuàng)造客觀條件,同時企業(yè)應該加大人才的培養(yǎng)力度,建立一套完善的用人機制。

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      Research on the Efficiency of He-Wu-Beng Hi-tech Industry Based on the Three-stage DEA Model

      HAO Hongmei, XU Guangyong

      (CollegeofBusinessAdministration,AnhuiFinanceandEconomicsUniversity,Bengbu233000,China)

      The industrial efficiency can reflect the development of the high-tech industry. Based on the relevant data from 2008-2015 of He-Wu-Beng hi-tech industry and combined with the three-stage DEA model in eliminating the influence of environmental variables and random disturbance, the paper analyzes the efficiency of He-Wu-Beng hi-tech industry. The research shows that: its industrial efficiency is rather high, but input redundancy and output deficiency phenomenon still exist. In addition, the government should allocate R&D expenditure, improve the efficiency of the use of funds. Finally, the paper puts forward some countermeasures according to the development conditions of He-Wu-Beng.

      He-Wu-Beng; hi-tech industry; efficiency; three-stage DEA model

      2016-11-20

      安徽經(jīng)濟預警運行與戰(zhàn)略協(xié)同創(chuàng)新中心資助項目“安徽省高新技術產(chǎn)業(yè)政策評價研究”(AHCX14009);安徽財經(jīng)大學研究生科研創(chuàng)新基金項目(ACYC2015115)。

      郝紅美(1991-),男,安徽合肥人,碩士研究生,研究方向:商業(yè)交互及創(chuàng)新管理;許廣永(1975-),男,安徽淮南人,副教授,博士,研究方向:創(chuàng)新管理、人力資源管理。

      F127

      A

      1009-9735(2017)01-0069-05

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