高新技术产业RD效率分析-基于DEA分析方法.docVIP

精品论文 参考文献 高新技术产业RD效率分析-基于DEA分析方法 李刘艳 （河南师范大学 商学院，河南新乡 453007） [摘 要]技术创新和进步是高新技术产业发展的核心要素，而技术进步要受到Ramp;D投入的约束。利用DEA模型测度了五个高新技术行业2003-2009的技术效率、纯技术效率和规模效率，比较分析了五个高新技术行业DEA效率、纯技术效率及规模效率，结果发现，近几年高新技术产业制造业的技术进步的提高快于资源配置的提高，高新技术 Ramp;D 绩效效率的总体增长主要受技术进步与创新的影响较大；在五个行业中，航空航天制造业无论技术效率、规模效率都是最低的。文章在最后分析了产生这种结果的原因是由产业的特性决定的并给出了实施建议。 [关键词]DEA 高新技术行业 Ramp;D 效率 [作者简介] 李刘艳（1978-），女，河南鹿邑人，博士，河南师范大学商学院副教授，研究方向：区域经济。 [中图分类号] T-012 [文献标识码] A [文章编号]0439-8041（2013）06-0089-04 随着经济全球化的发展，地区间竞争日益激烈，发展高新技术及其产业成为各地竞争的主要方式[1]。十八大报告提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置”。[2]。高新技术产业的发展对提高自主创新能力、促进产业结构调整以及经济增长方式的转变都具有十分重要的意义[3]。世界时时刻刻无不在变化，而不变的是创新。高新技术产业作为Ramp;D活动密集型性产业，创新活动频繁，其创新效率的高低对于产业的发展起着举足轻重的地位。十七大报告也把发展高新技术产业作为转变经济增长方式的核心。按照国家统计局标准，高新技术产业由医药制造业、航空航天器制造业、电子通信设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业、电子计算机及办公设备制造业等产业构成[4]。十一五规划以来，我国高新技术产业发展迅速，产值从2003年的20556亿元增至2009年的60430亿元，年均增长24.3%；高新技术产业从业人员占全社会就业人员的比重从2003年的0.6%增至2009年的1.2%，六年间比率翻了一番。但是，与发达国家相比，我国高新技术产业Ramp;D强度较低（具体见表一），创新资源（包括Ramp;D投入和科技人员）严重不足，要保持创新资源投入总量高增长不大现实。所以，从Ramp;D效率角度研究中国高新技术产业的Ramp;D活动成效，有利于改善高新技术产业Ramp;D活动绩效。本文运用DEA模型对高新技术产业Ramp;D进行测度，找出效率不足的原因及调整的方向，为提高高新技术产业的科技创新提供决策依据，进而带动经济增长方式的转变。 表一：部分国家高新技术产业Ramp;D强度 资料来源：中国数据来自国家统计局等编，《中国高技术产业统计年鉴》2010年；其他国家数据来自OECD《结构分析数据库2011》和《企业研发分析数据库2011》。注： Ramp;D强度按Ramp;D经费占工业总产值的百分比计算。 一、模型简介 数据包络分析（the Data Envelopment Analysis，简称DEA），是美国著名运筹学家Charnes、Cooper、和Rhodes于1978年提出的评价生产效率的非参数方法[5] [6] [7]。此方法主要通过保持决策单元（decision making units, DMU）的输入输出不变，借助于数学规划方法确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来比较他们之间的相对效率。 DEA方法相比其他方法优点有二：一是对于评价复杂系统的多投入多产出分析有独到之处，适用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理多输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势；二是DEA方法并不直接对数据进行综合，因为决策单元的最优效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关，应用DEA方法建立模型前无须对数据进行无量纲化处理，无须任何权重假设，而是以决策单元输入输出的实际数据求得最优权重，排除了很多主观因素，具有很强的客观性。 （一） C-C-R模型 面向投入的CCR分析方法是DEA模型类中最基本、最重要的技术，也是提出最早、应用最广泛的应用于前沿面估算的非参数分析方法[8]。CCR模型有两种表达式，即分 二、评价指标体系的选择 研究Ramp;D创新效率，可供选择的指标很多。应用DEA模型评价区域高新技术产业Ramp;D创新效率变动情况，需要确定决策单元的