基于DEA模型的區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價研究

吳紅霞　蔡文柳　趙爽　龐博

[摘 要] 闡述了國內外有關區(qū)域創(chuàng)新能力績效測度的研究，以此為基礎從投入、產出和環(huán)境三個角度創(chuàng)建了區(qū)域創(chuàng)新能力績效的評價體系，并運用三階段DEA 分析方法和相關面板數(shù)據，對2012-2014年河北省11個城市的區(qū)域創(chuàng)新能力績效進行測度。研究結果表明，總體上河北省區(qū)域創(chuàng)新能力的規(guī)模效率處于遞增的狀態(tài)，區(qū)域創(chuàng)新能力一直呈現(xiàn)出上升的趨勢，河北省區(qū)域創(chuàng)新能力的提升必須要加強技術創(chuàng)新，提高管理效率。

[關鍵詞] DEA模型；區(qū)域創(chuàng)新能力；績效評價

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 19. 052

[中圖分類號] F062 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2018）19- 0121- 05

1 引 言

當今隨著經濟全球化程度的不斷加深，世界經濟的發(fā)展呈現(xiàn)出區(qū)域化的特征，區(qū)域經濟成為全球經濟活動的焦點。但是由于地理條件和經濟資源條件的原因，我國各個地區(qū)的創(chuàng)新能力發(fā)展極不均衡。改革開放以前，我國南方沿海地區(qū)的創(chuàng)新能力落后于北方地區(qū)，而在改革開放以后，南方沿海地區(qū)的經濟開始飛速發(fā)展，北方重工業(yè)基地急劇衰退，導致南方地區(qū)的創(chuàng)新能力要遠遠強于北方地區(qū)。在黨的十八大提出的“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”的背景下，地方各級政府高度重視區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。各地區(qū)要想增強其創(chuàng)新能力，必須要充分發(fā)揮本地區(qū)的創(chuàng)新資源利用水平，提高各地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新的績效。因此，本文從投入、產出和環(huán)境因素角度構建區(qū)域創(chuàng)新能力的績效評價體系，并運用三階段DEA分析方法對區(qū)域創(chuàng)新能力的績效進行客觀評價。

2 文獻綜述及評價

區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價是一個復雜的系統(tǒng)工程，目前國內學者對區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價的研究主要集中在三方面：①關于區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價內涵的研究。官建成，劉順忠（2003）指出區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)是把創(chuàng)新人力資源和財力資源投入轉化為創(chuàng)新產出的經濟系統(tǒng)，區(qū)域創(chuàng)新績效就是投入與產出的比率[1-2]；唐厚興，梁威（2005）認為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新績效就是創(chuàng)新的效率和創(chuàng)新的效果。②關于區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價的指標體系的研究。周洪文等（2014）[3]將區(qū)域創(chuàng)新績效分成區(qū)域創(chuàng)新的科技研發(fā)過程和區(qū)域創(chuàng)新的經濟轉化過程兩部分，指標包括研發(fā)人員全時當量、研發(fā)經費內部支出占GDP的比重等14個指標；尹凡，單瑩潔等（2011）構建了熵權法評價指標體系，投入指標包括人力投入、經費投入，產出指標包括知識產出和經濟產出等4個一級指標和科技活動人員數(shù)等7個二級指標。③關于區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價方法的研究。唐厚興（2006）建立了基于數(shù)據包絡分析方法的績效評價模型，對決策單元的綜合績效、技術效率和規(guī)模效益進行了分析，在DEA分析的基礎上，又采用“基于離差最大化多屬性決策”方法和“典型范例確定方法”以及“目標設定方法”對有效決策單元和無效決策單元進行了分析；周洪文等（2014）采用鏈式關聯(lián)網絡的DEA模型方法和耗散與灰色關聯(lián)熵的方法對我國各個地區(qū)資源配置效率以及區(qū)域創(chuàng)新績效進行了評價；白俊紅等[4]（2009）采用非參數(shù)分析方法DEA方法對我國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新效率進行綜合評價及分析，揭示出我國各省區(qū)科技投入產出的效率，并深入找出我國各區(qū)域創(chuàng)新效率的成因；尹凡，單瑩潔等（2011）[5]從區(qū)域創(chuàng)新效率和效果兩方面界定了區(qū)域創(chuàng)新績效的評價指標體系，在此基礎上構建了基于熵權法和協(xié)調度法的復合測度模型，運用該模型對河北省2008年度各區(qū)域創(chuàng)新績效進行了綜合評價。

通過對現(xiàn)有相關文獻資料的研究表明，國內學者在區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價的指標選擇標準不同，不同的學者從不同角度構建出不同的評價指標體系，大部分學者從創(chuàng)新投入和產出兩方面建立指標體系，投入指標包含有創(chuàng)新涉及的人、財、物等資源，產出指標包括專利、專著、論文等指標[6]。在評價方法上較多的學者采用主成分分析法、因子分析法、熵值法、灰色關聯(lián)分析法等多種評價方法。本文在對前人研究的基礎上，將采用三階段DEA模型方法對河北省區(qū)域創(chuàng)新績效進行綜合評價，最大程度上保證研究的科學性和有效性。

3 區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價模型的構建

3.1 構建區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價模型

DEA模型是一種評價多指標投入和多指標產出決策單元相對有效性的多目標決策方法。由于常用到的一階段DEA模型在評價時對于外部環(huán)境因素和隨機干擾的因素沒有進行考慮，因而使得評價結果不準確。而目前應用最為廣泛的模型是三階段DEA模型，在這一模型中加入環(huán)境因素進行相關單元效率的評估，因而使得相關決策單元的評估更具有可比性。

3.1.1 第一階段：DEA模型

DEA模型中有CCR、BCC、C2GS2和C2WH等四種模型，其中CCR模型是最基本的模型，該模型是以規(guī)模報酬不變?yōu)榧僭O來衡量效率，評價決策單元DMU是否同時達到技術有效和規(guī)模有效[7]。由于本論文選擇的投入指標和產出指標數(shù)量不多，因此在第一階段對DMU決策單元進行評價分析時，采用CCR模型。

假設有n個決策單元（DMU），每個決策單元DMUj都有m種輸入，s種輸出，決策單元j的輸入向量為xj=（x1j，x2j，…，xmj）T，決策單元j的輸出向量為yj=（y1j，y2j，…，ynj）T ，j=1，2，3，…，n。設DMUj0的輸入和輸入為（xj0，yj0），評價DMUj0相對有效性的CCR模型為：

假設DEA模型存在最優(yōu)解，且最優(yōu)解為xj，則會出現(xiàn)以下結果：

（1）當出現(xiàn)θ=1，s+=s-=0則認為該決策單元的DEA有效，并且該決策單元的技術效率和規(guī)模效率也有效。

（2）當出現(xiàn)θ=1時，至少有一個輸入變量或者輸出變量大于0，則認為該決策單元是較弱DEA有效，而該決策單元的技術效率和規(guī)模效率不能同時有效。

（3）當出現(xiàn)θ<1時，則認為該決策單元DEA無效，那么該決策單元的技術效率和規(guī)模效率均不佳。

3.1.2 第二階段：運用SFA模型分解第一階段的松弛變量

對第一階段求得的投入松弛變量[x-xλ]進行分析。該松弛變量受到3個因素的影響：環(huán)境因素、管理無效率和隨機誤差。運用SFA回歸模型，就可以估計出環(huán)境因素、管理無效率和隨機誤差對松弛變量的影響，進而去除管理無效率和隨機誤差的影響，僅僅保留環(huán)境因素對投入松弛變量的影響。本文構建的SFA回歸模型，即對第一階段的決策單元的投入變量中加入一個投入冗余，進而來觀察環(huán)境因素變量對不同的投入冗余的影響。

具體模型為：

Aij=fi（Bj，βi）+vij+μij

上式中，Aij表示第j個決策單元的第i項投入指標的松弛變量；fi（·）為隨機前沿函數(shù)，則為環(huán)境因素對投入指標的松弛變量的影響，Bj表示對投入指標有影響的環(huán)境因素指標向量；β為相應因素的系數(shù)；vij+iμij為混合誤差，vij表示統(tǒng)計的隨機誤差項，它服從正態(tài)分布；μij為效率殘差項，其大小反映出決策單元的無效率程度，μij服從單邊分布，vij和μij是獨立不相關的。

3.1.3 第三階段：進一步改進后的DEA模型

仍然使用第一階段的CCR模型，對改進后的第一階段的各投入變量的數(shù)據再次進行估算，就能夠得到真實的技術效率的數(shù)值。

3.2 區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價指標體系

區(qū)域創(chuàng)新能力績效評價體系具有動態(tài)性的特點，評價的指標體系受到多方面的影響，因此，選擇的指標不但要滿足區(qū)域創(chuàng)新能力績效的定義，也要確保指標數(shù)據的科學性、合理性和客觀性，這樣才能保證評價結果有實際意義。本論文在構建區(qū)域創(chuàng)新績效評價指標體系時，遵循了綜合性、層次性和可操作性原則。依據這些原則和河北省區(qū)域創(chuàng)新相關數(shù)據統(tǒng)計情況，本論文選擇了投入、產出和環(huán)境因素三大類指標，其中投入指標包括R&D;人員數(shù)量，這一指標反映了各地區(qū)科技活動的人力投入；R&D;經費投入，這一指標反映了各地區(qū)科技活動的資金投入；產出指標包括專利申請量，這一指標反映了各地區(qū)專利技術申請的總體狀況；專利授權量，反映了各地區(qū)發(fā)明專利、使用新型專利和外觀設計專利的授權數(shù)量。第三類環(huán)境因素包括地區(qū)經濟發(fā)展水平，這一指標用地區(qū)的GDP總額來表示地區(qū)經濟發(fā)展水平；教育經費支出，這一指標用于反映提高居民素質，培養(yǎng)更多的人參與研發(fā)活動。

4 實證分析

本論文以河北省11個市為研究樣本，樣本選擇2012-2014年的科技數(shù)據為基礎進行統(tǒng)計分析。數(shù)據來源于《河北省統(tǒng)計年鑒（2013、2014和2015）》和《河北省科技統(tǒng)計年鑒（2013、2014和2015）》的原始數(shù)據。

4.1 第一階段：DEA分析

區(qū)域創(chuàng)新效率DEA分析。采用DEAP 2.1分析軟件，分別把河北省各市2012-2014年區(qū)域創(chuàng)新投入和產出的原始數(shù)據導入到軟件中計算各市的綜合效率（TE）、純技術效率（PTE），規(guī)模效率（SE）的數(shù)值，計算結果如表1所示。

根據表1可以看出近3年河北省各市的區(qū)域創(chuàng)新的綜合效率較低，只有廊坊市綜合效率為1，處于前沿面，DEA值有效，而張家口市、唐山市、邢臺市和邯鄲市的綜合效率值低于平均值，DEA值無效，承德市的綜合效率值為0.286，是最差的市。從純技術效率和規(guī)模效率角度分析，近3年石家莊、廊坊和衡水等市的純技術效率和規(guī)模效率的值較高，表明這些年這些區(qū)域的創(chuàng)新資源配置相對其他地區(qū)來說達到了最優(yōu)，投入創(chuàng)新資源要素達到了最佳組合，也取得了最大產出效果。從年均值這行數(shù)據來看，河北省各年的綜合效率較低，最低達到0.669（2012），最高為0.794（2013），純技術效率的值略大于規(guī)模效率的值。

4.2 第二階段：SFA分析

在第一階段計算的R&D;人員、R&D;經費投入松弛變量的基礎上加入兩個環(huán)境因素（GDP總額、教育經費支出），構建SFA回歸模型，估計計算結果如表2所示。

通過表3可以看出各個環(huán)境因素都通過了顯著性檢驗，這表明環(huán)境因素對投入的松弛變量有顯著影響。如果GDP總額和教育經費支出的系數(shù)為正數(shù)，則表示這些環(huán)境因素的增加則會減少投入松弛變量的浪費，反之則加增浪費。由于LR的值分別為4.16和3.69，則通過了1%和5%的顯著性檢驗，因此采用SFA模型是比較合理的。

4.3 調整后的第三階段DEA分析

根據第二階段SFA運算結果，對河北省區(qū)域創(chuàng)新的投入和產出指標進行調整，再次使用DEA軟件對CCR模型進行運算，最終得到表3的2014年河北省區(qū)域創(chuàng)新能力效率的計算結果。

通過表4可以看出，在第一階段中只有廊坊市的三個效率值都為1，處于效率的前沿面，表明廊坊市區(qū)域創(chuàng)新資源的投入比例和配置結構比較合理，而且配置效率達到最優(yōu)狀態(tài)。而通過調整，石家莊、唐山、秦皇島、廊坊和保定等市的三個效率值都為1，表明這些地區(qū)的DEA是有效的，這些地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新能力績效較好，創(chuàng)新資源的利用效率比較高。

5 結 論

數(shù)據包絡分析方法主要解決的是多投入和多產出指標的決策評價問題。本論文在傳統(tǒng)的DEA模型基礎上，利用三階段DEA分析方法，對2014年河北省區(qū)域創(chuàng)新能力績效進行了比較分析，總體上河北省區(qū)域創(chuàng)新仍處于規(guī)模報酬遞增的階段。河北省區(qū)域創(chuàng)新能力的提升必須要加強技術創(chuàng)新，提高管理效率，許多地區(qū)的規(guī)模效率將要接近生產前沿面了，不能再進行規(guī)模的擴充，只有純技術效率的提高才能促進河北省整體創(chuàng)新能力的提高。

主要參考文獻

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