原创《青岛市科技投入产出效率分析》
该文是关于青岛方面学年毕业论文范文与投入产出和效率和青岛市有关硕士论文范文。
董兴林,潘建,齐欣
（山东科技大学经济管理学院,山东青岛266590）
［摘 要］运用DEA-CCR方法对青岛市科技投入产出效率进行分析,得到青岛市科技投入产出无效的年份为3年,主要原因在于投入冗余及产出不足.青岛市科技投入产出的纯技术效率平均值为0.988,低于规模效率的平均值0.993,因而提高技术与管理水平更为紧迫.无效年份的规模效率在递减,因而在提高科技产业规模的同时应注重规模的效率问题.
［关键词］投入产出效率；DEA-CCR模型；纯技术效率；规模效率
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2018.08.021
1引言
随着经济社会的发展,科学技术对经济增长的贡献越来越明显.青岛市作为一个高校和科研院所较多的对外开放城市,科学技术对城市发展的重要性程度不言而喻.从青岛市历年的科技数据看,R&D经费投入从2001年的21.58亿元增长到2016年的263.71亿元,R&D全时人员从2001年的3825人年增长到2016年的49652人年；在科技产出方面,青岛市历年的专利申请量从2001年的2024件增长到2016年的59549件,技术市场成交额从2001年的6.21亿元增长到2016年的104.12亿元,高新技术产业产值从2001年的543亿元增长到2016年的7622.76亿元.
然而在总量大幅增长的背后,投入产出的差距却很大.科技投入方面,2001—2016年的16年间,科研经费增长了12.2倍,科研人员增加了13.0倍；科技产出方面,历年专利申请量增长了29.4倍,技术市场成交额增长了16.8倍,高新技术产业产值增长了14.0倍.投入产出参差不齐,其效率问题就必然成为研究的重要方向.
科技投入产出的效率研究对于城市高新技术产业发展至关重要,通过对青岛市科技投入产出的效率分析,可以研究投入产出的纯技术效率和规模效率问题,找到制约当前投入产出效率的主要原因.
2文献综述
国内外研究投入产出要素的方法众多,主要包括综合评价法、计量方法和灰色关联分析法.综合评价法包括层次分析法（AHP）、数据包络法（DEA）［1］［2］,可以得到投入产出的相对效率,分析各投入变量对产出变量的重要性程度；计量方法包括自然回归法（VAR）［3］、协整检验法［4］、Granger因果分析法［5］,运用计量方法可以分析各投入产出变量存在的长期关系,判断投入产出的时滞期等；灰色关联分析是对各子系统进行分析,寻求系统中各子系统之间的数值关系.［6］
目前比较流行的方法是DEA数据包络法.冯锋［7］采用链式网络DEA方法对29个省份的科技投入产出效率进行分析,认为区域科技投入产出效率与区域经济发展水平有一定的相关性.吕晨［1］运用DEA法对中国区域科技投入产出效率进行研究,认为中国各区域的技术效率比规模效率差别更大.李鸿禧［8］以DEA-t检验法对以企业为主体的科技创新效率进行评价之后,找到了影响效率的关键指标.
3数据来源与指标选取
笔者通过《青岛市科学技术发展报告》《青岛统计年鉴》《国家知识产权局统计年报》等选取科技投入、科技成果产出和产业产出数据.科技投入指标包括R&D全时人员RDP和R&D经费投入RDC；科技产出指标包括技术市场成交额TS(Technical Sales）、专利申请数PAQ(Patent Application Quatity) ［9］、高新技术产业产值HTI（High and new Technology Industry）.据此,科技投入产出指标见表1.
4方法和模型选取
文章选取DEA数据包络法对青岛市2001—2016年进行科技投入产出效率分析.DEA用于每个决策单元(DMU)之间的相对效率并作出相应评价,得到每个DMU综合效率的数量指标,并指出DMU非有效的原因和程度,判断各DMU的投入规模是否适当,并给出各DMU调整投入规模的正确方向和程度.
DEA方法分为DEA-CCR法［10］、DEA-BCC法［11］、DEA-Malmquist法、基于超效率的三阶段DEA分析法、DEA价值链角度分析5种类型.本文采取DEA-CCR法对青岛市科技投入产出进行研究,具有以下三个优点：一是科技投入产出变量较多且量纲不同,DEA-CCR法可以很好地分析变量较多和量纲不同所带来的问题；二是该方法既能研究科技投入产出的效率,又能提出提高效率的改进方向；三是文章选取的科技投入产出数据均来源于数据,采用CCR模型进行效率研究后,不需要再对环境因素这种不易获取的数据进行研究分析,保证了研究的严谨性.
设有n个决策单元DMU,其中有m种输入和s种输出,分别为：
5实证分析
选取2001—2016年青岛市科技投入产出数据,代入DEA模型,由DEAP进行分析,得到青岛市科技投入产出在这16年间的效率值.其中,CRSTE为技术效率（即综合效率）,VRSTE为纯技术效率,SCALE为规模效率.计算公式为：
CRSTE等于VRSTE×SCALE(10)
其中：CRSTE值为1则有效,小于1则无效.
由表2可以看出,青岛市科技投入产出16年间的综合效率平均值为0.981,纯技术效率平均值为0.988,规模效率平均值为0.993.说明16年间青岛市科技投入产出效率整体较好.而年度综合效率“无效”的年份有2003年、2008年、2009年,其纯技术效率分别为0.947、0.921、0.933,规模效率分别为0.983、0.962、0.950.可以看出,更多的是由于纯技术效率而导致综合效率无效.通过这3年的DEA投影分析得到表3.
在青岛市16年间的科技投入产出DEA效率评价中,有3年无效,其余13年有效,有效率达81.25%；从投入看,无效3年的R&D全时人员和R&D经费投入都存在冗余情况,除了2003年技术市场成交额无产出不足外,其余2年各变量都存在产出不足的情况.由此可以看出,这3年DEA无效的原因是由于科技投入冗余和产出不足引起的；而纯技术效率比规模效率低则说明相比于规模影响,技术与管理层面的影响更为重要；同时应该看到,2003年、2008年、2009年三年的规模效率逐渐下降,而这3年的投资额则是逐渐上升,说明青岛市科技产业规模在逐年上升,而规模效率偶有下降,规模扩大的同时应该注重规模效率问题.
6对策与建议
第一,青岛市科技产出效率总体较高,在未来的发展中应该根据科技活动特点和规律,区分资源配置的主体,改革现有科技投入方式,保证科技投入的有效性.
第二,青岛市科技投入产出的纯技术效率平均值小于规模效率平均值,说明在保证科技产出相对效率的过程中,提高技术与管理层面科研的应用水平更为重要,以保证科技产出目标的实现.
第三,青岛市在提升科技产业规模的同时,应注重规模效率降低问题,正确把握科技投入的需求方向.
第四,青岛市16年间出现3年无效的主要原因在于科技投入冗余且产出不足,这就需要在科技活动过程中进行控制,保证科技资源合理的有效利用,同时注重科技成果的及时转化,保证产出目标的实现.
参考文献：
［1］吕晨,曾明彬.基于DEA的中国区域科技投入产出相对效率研究［J］.科学管理研究,2014,32(2):101-104.
［2］刘广斌,李建坤.基于三阶段DEA模型的我国科普投入产出效率研究［J］.中国软科学,2017(5):139-148.
［3］张欢,徐康宁.基于VAR模型的外资、环境治理与经济增长研究——来自全国1992—2012年时间序列数据的证据［J］.软科学,2015,29(8):9-13.
［4］张优智,党兴华.研发投入与技术创新关联性的动态分析——基于协整检验和状态空间模型的研究［J］.科技管理研究,2014,34(8):8-13.
［5］Qunli Wu, Chenyang Peng.A Hybrid BAG-SA Optimal Approach to Estimate Energy Demand of China［J］.Energy,2017(120):985-995.
［6］刘勇,熊晓旋,全冰婷.基于灰色关联分析的双边公平匹配决策模型及应用［J］.管理学报,2017,14(1):86-92.
［7］冯锋,张雷勇,高牟,等.两阶段链视角下科技投入产出链效率研究——来自我国29个省市数据的实证［J］.科学学与科学技术管理,2011,32(8):33-38.
［8］李鸿禧,迟国泰.基于DEA-t检验的以企业为主体的科技创新效率评价［J］.中国管理科学,2016,24(11):109-119.
［9］Pekas A,Griliches Z.Patents and R&D at the Firm Level：a Firm Look［J］.Economic Letters,1980(5):377-381.
［10］江峰,张智豪,倪少权,等.基于DEA-CCR模型的列车运行线效率计算方法研究［J］.交通运输系统工程与信息,2017,17(2):154-159.
［11］谈毅.基于DEA-BCC方法的我国高校科技投入产出效率研究［J］.科技管理研究,2015,35(20):106-111.
［基金项目］青岛市软科学项目“青岛市科技进步贡献率研究”（项目编号：17-1-3-436-zhc）.
［作者简介］董兴林（1964—）,男,汉族,山东临朐人,山东科技大学经济管理学院教授,研究方向：管理科学与工程；潘建(1993—）,男,汉族,山东烟台人,就读于山东科技大学经济管理学院,研究方向：管理科学与工程；齐欣（1994—）,女,汉族,山东威海人,就读于山东科技大学经济管理学院,研究方向：企业管理.
青岛论文参考资料：
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