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基于DEA湖南省科技投入产出效率评价
基于DEA湖南省科技投入产出效率评价【摘要】通过建立科技投入产出指标体系,利用数据包络分析方法,并在2008年统计数据的基础上,对湖南省14个地级市科技资源的投入产出效率进行详细分析。分析结果表明:邵阳、张家界、郴州、永州和娄底的科技投入产出效率较佳,除此之外,大多数地市都存在不同程度的投入或产出无效。因此湖南省大部分地区的科技投入产出效率还有待不断提高。
【关键词】数据包络分析;科技投入产出;效率;评价
1.引言
科技投入效率是衡量科技经费管理水平、运作效率、产出质量效果的技术工具。伴随着经济全球化和知识经济时代的到来,科学技术在促进一个国家经济发展的过程中越来越发挥着第一生产力的作用。然而,当前人们对科技活动关注的焦点主要集中在科技投入的数量上面,而对科技投入的质量和效果,对科技资源的优化配置却未给予应有的重视。
科技投入对一国经济实力的增长固然重要,但科技实力的提升只有以效率的提高为前提才能具有竞争力和可持续性。因此对科学技术问题的理解并不在于单方面的衡量科技的投入或产出,其核心问题在于提高科技投入产出效率上。
2.科技投入产出效率评价方法
国家和省市政府已展开科技资金绩效评价的试点工作,并开展评价模型和评价方法的研究。我国目前使用比较多的评价方法有:计量经济学方法、级差地租法、数据包络分析法、指数法等。其中基于数量经济学非参数的,对多投入、多产出进行评价的数据包络分析法(以下简称DEA方法),已在国内外各种领域的得到广泛应用[1-6]。本文将采用DEA方法,开展湖南省14个地市财政科技投入效率评价,力图使评价更加科学和客观。
2.1 DEA模型的建立
数据包络分析(DEA)是美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper[7]等学者于1978年以“相对效率”概念为基础发展起来的,该方法特别适用于对若干同类型的具有多输入和多输出的决策单元(DMU)进行相对效率与效益的评价。
这里我们主要介绍DEA的第一个模型C2R模型。其基本思路为:设有n个DMU,每个DMU有m种投入和s种产出,分别表示不同的经济指标。xij表示第j个DMU第i种类型输入的投入量,xij0;yrj表示第j个DMU第r种类型输出的产出量,yrj0,vi表示第i种输入的一种度量(或称“权”),ur表示第r种产出的一种度量(或称“权”),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;r=1,2,…,s。其中xij和yrj为已知数据,vi和ur为变量。对第j0个DMU进行效率评价的原始DEA模型为(0≤j0≤k):
上式是一个分式规划问题,使用Charnes-Cooper变化,即令:
可变成如下的线性规划模型:
该线性规划的对偶规划为(此处引入松弛变量和剩余变量将不等式变为等式约束):
规划问题(D)的最优解为于是若,则为弱DEA有效;若,且,,则为DEA有效,上述模型即为评价评估单元的C2R模型。
2.2 C2R模型有效性判断及其经济内涵
当=1,且==0时,则称评估单元为DEA有效,即在n个评估单元组成的系统中,在原投入X0的基础上所获得的产出Y0已达到最优;当=1,且≠≠0时,则称评估单元为弱DEA有效,即在n个评估单元组成的系统中,对于投入X0可减少而保持原产出Y0不变,或在投入X0不变的情况下可将产出提高;当时1,则称评估单元为DEA无效,即在n个决策单元组成的系统中,可通过组合将投入降低原投入X0的比例而保持原产出Y0不变。
3.指标体系的建立
按照科学、系统、可行的原则,并结合数据包络分析(DEA)方法和科技投入产出系统的特点,建立如下科技投入效率评价指标体系。其中科技投入指标包括:科技活动人员数,RD经费支出,科技活动经费支出;科技产出指标包括:专利申请量,专利授权量,高新技术产业总产量。
图1 湖南省科技投入产出指标体系
4.案例分析
4.1 各地市科技投入产出基本情况
根据上述建立的科技投入产出效率分析指标体系和查询的数据,得到如下原始数据,见表1。
注:数据来源:《湖南统计年鉴2009》、《湖南省科技统计报告2009》相关数据整理。
4.2 各地市科技投入效率的计算
根据收集到的湖南省2008年14个地级市科技投入产出相关指标的统计数据,通过DEA软件DEAP2.1计算结果如下:
由上表可知:
湖南省科技投入产出DEA有效的地市为邵阳市、张家界市、郴州市、永州市和娄底市,即这些地市的科技投入产出同时达到了“技术有效”和“规模有效”。而其它地市都存在不同程度上的投入冗余或产出不足,处于非DEA有效状态。
4.3 各地市科技投入效率分析
为了更好的分析湖南省各地市科技投入
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