基于DEA分析的河北省R&D资源配置效率地区差异研究

■ 王俊岭 李耀炜 秦彦雷

随着科技经济一体化进程的不断加深，科技对经济增长的贡献程度不断提高，各国经济实力的竞争逐渐演变为科技实力的竞争。科技实力的核心体现是研发实力，区域研发活动又主要依赖于区域研发资源的支撑，因此合理配置区域R&D资源，提高区域R&D资源的利用效率，对于提升区域科技实力，进而带动地区经济的增长起着重要的作用。当前我国R&D资源配置效率不高已成为影响区域经济增长的瓶颈。究其原因，一方面在于R&D资源投入不足。据统计，2009年我国R&D经费占GDP比重为1.70%，低于国际同期平均水平，与科技先进国家的差距更大。另一方面，R&D资源利用效率不高也成为影响R&D资源配置效率的重要因素。而R&D资源本身的稀缺性以及受到宏观经济等众多因素的影响，R&D资源投入不足的问题在短期内难以解决。因此通过研究区域R&D资源的投入与产出过程来揭示研发资源利用效率的特征，进而提升区域R&D资源配置的效率成为当前影响区域经济发展的重要课题。

河北省内环京津、外环渤海，特殊的地理位置为河北省经济的发展带来一定的机遇。然而河北省经济发展落后，R&D产出能力弱已成为制约河北省区域经济发展的 “瓶颈”。因此通过深入研究河北省各设区市R&D资源配置的效率并揭示其特征，对于提高河北省区域R&D资源配置的效果进而提升河北省的区域创新能力具有重要意义。

评价指标体系的构建

对研发资源配置效率的有效测度需要科学、合理地设计一套评价指标体系。由于R&D资源配置系统不仅具有静态的特征，更是一个动态的过程，包含了从投入到产出的全过程。因此本文从投入和产出两个方面设计评价指标，其目的在于对R&D资源配置的投入、产出效率进行定量测算，得出其效率的高低，以及影响总效率的各种因素。在此将R&D资源配置效率的总目标首先分解成两个一级指标，即两个要素层，R&D投入要素和R&D产出要素。在研发投入方面，突出研发人力资源要素与财力资源要素在研发资源配置中的重要地位，选取R&D人员全时当量和R&D经费内部支出两个二级指标；在研发产出方面，选取国内专利申请受理数、专利所有权转让及许可收入、国外主要检索工具收录的我国科技论文数和出版的科技著作数四个二级指标。总之，R&D资源配置效率评价指标体系包含一个目标层、两个要素层和六个指标层。具体设计如下：数据包络分析 （DEA）是一种多指标投入和多指标产出的有效性综合评价方法，它最初由经济学家Farell（1957）用于私人企业的评价，是以工程上单输入、单输出效率概念为基础发展起来的。主要用来评价同类型单位之间的相对有效性。相对于参数方法，DEA无需预设生产函数的具体形式，即无需估计生产函数的参数，仅仅依靠分析实际观测数据，采用局部逼近的办法构造前沿生产函数模型来对生产单元进行相对有效性的评价。从生产函数的角度看，这一方法是用来研究具有多个输入、输出的“生产部门”同时为 “规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法。

表1 R&D资源配置效率评价指标体系

表2 2009年河北省各地区R&D产出、投入指标情况表

研究方法及数据的来源

1.研究方法

在构建评价指标体系的基础上，采用数据包络分析对河北省11个设区市的R&D资源配置效率进行综合评估。

CCR模型和BCC模型是评价DMU相对效率最广泛的模型，两者的区别是前者假设DMU生产规模报酬不变，后者假定DMU生产规模报酬改变。CCR模型和BCC模型还分为投入导向和产出导向，前者是指维持现有产出使投入最小化，后者指的是维持现有产出使投入最大化。如BCC投入模型的经济含义为：在现有制度、结构和技术水平下，得到目前产出水平，投入要素可否减少，若可以 （θ<1），则认为存在浪费，生产缺乏效率，可以用比现有投入更小的投入获得当前产出；反之 （θ=1）则认为生产有效率，现有投入下的产出已是最大产出 （θ为DMU的相对效率值）。所有有效观测点形成包络就是生产前沿面。

R&D活动是一项具有多投入和多产出的复杂系统，对其做出全面、系统、客观的评价是一个多准则的综合评价问题，需要通过一个综合性的指标体系对各国R&D活动投入和产出的效果进行评价。R&D活动评估与其他公共部门的效率评估相似，它的投入、产出指标都是多个，因此用DEA进行R&D效率评估还是一种比较适用的方法。本文采用BCC投入模型对河北省各设区市R&D资源的配置效率进行评价。

2.数据来源

根据河北省第二次R&D资源清查的数据，选取河北省11个设区市2009年R&D资源投入、产出的数据进行研究。

3.实证分析及结论

运用DEAP2.1软件的BCC投入模型对河北省2009年各地区R&D投入产出数据进行处理。

指标的选取根据上文建立的R&D配置效率的评价指标体系，设计输入输出指标和决策单元。输入指标即R&D投入指标，主要用R&D人员全时当量 （人年）和R&D经费支出 （万元）来衡量。输出指标即R&D产出指标，主要用国内专利申请数 （件）、专利所有权转让及许可收入 （万元）、发表科技论文数 （篇）和出版科技著作 （种）四个指标来衡量。决策单元为河北省的11个地级市，即石家庄、唐山、秦皇岛、邯郸、邢台、保定、张家口、承德、沧州、廊坊、衡水。

在表3中可以看到利用DEA计算出的这11个地区的R&D投入产出效率值。

表3 效率总结

从综合效率来看，通过对所构建模型进行评估结果进行分析，可以发现，河北省2009年这11各设区市的R&D投入、产出效率存在明显的地区差异。可以看出，在这11个进行评估的地区中，DEA有效的地区有5个，为秦皇岛、沧州、承德、衡水和廊坊这五个地区，它们都是同时技术有效和规模有效的，因此这几个地区构成了河北省R&D投入产出效率评估的前沿面，也就是说，除非部分或全部增加投入量，或者减少某种产出量，否则在现有技术水平下无法再增加其产出量。另外，其他地区的效率评估值小于100%，在模型评估中被认为是DEA无效的，但其效率值越趋近于1，则说明其R&D配置效率越高，反之则越低。从表3中可看出石家庄、邯郸、邢台、张家口这四个地区的效率值在0.6-0.8区间，被认为是R&D配置效率处于中等水平的区域；而唐山、保定的相对效率值较低，唐山为0.386，保定为0.499，这两个地区被认为是R&D配置效率较低的区域。根据表3，还可以计算出河北省2009年11个设区市R&D投入产出的平均效率值，为0.786。可见，河北省2009年的R&D资源配置综合效率不高且存在着明显的地区差异性。R&D资源配置相对无效的地区占全省的54.5%，

从各项具体指标来看，综合效率为1的这五个地区中，5市的纯技术效率和规模效率均为1，且规模效益属于不变型。综合效率处于中等水平的这4个地区，石家庄和张家口纯技术效率明显优于规模效率，纯技术效率均为1，而规模效率相对落后，石家庄排名第8，张家口排名第9；邯郸和邢台纯技术效率劣于规模效率，规模效率排名高于纯技术效率排名。这4个市的规模效益都属于递减型。综合效率低的这2个地区，纯技术效率都优于规模效率，其中保定的纯技术效率为1，但由于这两个地区的规模效率值较低，导致其综合效率值低下。另外，这2个市的规模效益都属于递减型。

研究结论

1.根据以上分析，可以发现河北省R&D资源配置效率存在明显的地区差异性。配置效率的地区差异使得各设区市的科技发展出现两极分化的现象，不利于河北省科技、经济的协调平衡发展。各设区市在制定研发政策时应根据各地的具体情况采取因地制宜的对策，而不能采取一刀切的政策。

2.从规模收益来看，河北省除这5个R&D相对有效的地区外，其余6个设区市均属于规模收益递减的地区。这说明随着研发规模的增加，研发投入的增加比例大于研发产出的增加比例，或者说研发产出的增加率低于同期研发投入的增加率。在这种情况下，一味地增加研发投入增加研发投入并不能取得理想的效果，而是应适当缩小规模，注意调整研发资源的配置结构，提高研发资源的利用效率。

3.通过DEA数据包络分析还可以给出各个决策单元的投入/产出差额值，通过对差额的分析，可以得到在投入中浪费了多少资源的数量，并相应进行调整。具体而言：石家庄、秦皇岛和保定这三个地区由于其纯技术效率为1，这说明就这三个地区本身的纯技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加，投入冗余值为0。而样本单元的综合效率却没有达到有效 （即1），主要是因为其规模效率小于1，规模和投入、产出不相匹配，因此需要适当减少规模。唐山、邯郸和邢台这三个地区均存在投入冗余。从测算结果来看，唐山、邯郸和邢台R&D人员全时当量这一投入要素的冗余值分别为599.1人年、628.11人年和653.68人年，R&D经费支出这一投入要素的冗余值分别为126545万元、692807万元和15690万元。因此对于这三个地区在现有的产出水平上需要减少各类投入投入要素的数量。

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