基于DEA的安徽省技术创新能力评价

邓留保 等

摘要：构建了技术创新能力评价指标体系，利用主成分分析法确定了投入产出主成分指标，利用数据包络分析法（DEA）对安徽省技术创新能力进行了综合分析和评价，明确了安徽省在技术创新能力上的优势和不足，剖析了安徽省技术创新能力不足的原因，提出了提高安徽省技术创新能力的对策建议。

关键词：安徽省 技术创新能力 主成分分析法 数据包络分析（DEA）

1 概述

经过改革开放30多年的快速发展，中国经济增长速度出现了放缓的势头，进入经济发展的新常态。随着知识经济发展和经济、科技全球化时代的到来以及市场竞争的日益加剧，依靠低成本要素优势的传统经济增长方式已经走到尽头，投资、出口和消费三驾马车已经无力拉动中国经济发展。在经济发展呈现出很强的区域化特征的今天，区域技术创新能力正成为地区经济获取竞争优势的决定性因素和区域竞争参与者竞争能力的重要标志。在新一轮区域竞争中，谁的创新能力强，谁就能把握先机，赢得主动。只有通过加快区域创新系统建设、提高区域创新能力，才能有效弥补劳动、资本等生产要素效率下降带来的损失，促进经济发展方式的转变，实现经济发展方式由外延式向内涵式转变，进而促进产业结构升级、增强区域发展活力，提高经济运行质量和效益，推动区域经济社会的全面协调可持续发展。

近年来，安徽省立足改革攻坚，突出以科技进步和创新驱动经济社会发展。提出把“建设创新安徽，加快转型发展”作为面向未来的核心战略，坚持创新驱动发展和科技改革攻坚“双轮驱动”，加快建设创新型省份。全面加快由要素驱动、投资规模驱动发展为主导向以创新驱动发展为主导的转变。从最初的合肥国家科技创新型试点市，到合芜蚌自主创新综合试验区，再到创新型省份，我省创新的步伐越迈越大，领域越来越宽，内涵越来越丰富，技术创新能力得到大幅提高。由科技部发布的《全国区域创新能力评价报告2013》显示，安徽省区域综合创新能力处于全国中上游水平。但应该看到，与发达地区相比，安徽省的技术创新能力发展还存在一些亟待解决的问题，尤其是创新能力结构还存在着较大的问题。本文建立DEA综合评价模型对安徽省技术创新能力进行综合评价，合理定位当前的创新能力水平，明确安徽省在技术创新能力上的优势和不足，剖析安徽省技术创新能力不足的原因，提出提高安徽省技术创新能力的对策措施，为政府和企业进行相关决策提供参考。

2 区域技术创新能力概念和评价指标体系

区域技术创新能力是指一个地区将知识转化为新产品、新技术、新工艺的能力，其核心是促进创新机构间的互动和联系，表现为对区域社会经济系统的贡献能力。它是促进区域经济增长和保持区域竞争力的决定性因素，对促进区域内产业升级、优化区域内资源配置起着十分重要的作用。其内涵主要包括：反映地区创新基础的知识生产能力；反映知识在区域内外研究开发机构、企业、中介机构之间有效流动的知识扩散能力；反映地区创新主体创新能力的企业技术创新能力；反映为技术创新提供服务的创新环境；反映创新综合产出能力的创新效益。

为了科学、客观、全面地评价安徽省技术创新能力，根据系统性、可操作性、有效性、可比性、动态性原则，本文以中国科技发展战略研究小组的《中国区域技术创新能力报告》中所定指标作为参考，构建了由5 个一级指标、20个二级指标构成的区域技术创新能力评价指标体系，见表1。

表1 区域技术创新能力评价指标体系

3 区域技术创新能力评价方法

为了全面有效的对安徽省技术创新能力进行评价，需要运用恰当的数学模型方法。在充分考虑技术创新能力评价指标体系的特点和各种数学评价方法特点的基础上，本文选择了数据包络分析法（DEA）。在应用DEA方法评价区域技术创新能力时，投入产出变量的选取至关重要。为此，本文使用主成分分析法来确定投入产出变量。

3.1 数据包络分析法 数据包络分析（DEA）由美国著名运筹学家A.Charnes等人在1978年以相对效率概念为基础发展起来的一种新的绩效评价方法。这种方法是以决策单元（DMU）的投入、产出指标的权重系数为变量，借助于数学规划模型将决策单元投影到DEA生产前沿面上，通过比较决策单元偏离DEA生产前沿面的程度来对被评价决策单元的相对有效性进行综合绩效评价。其基本思路是：通过对投入产出数据的综合分析，得出每个DMU综合相对效率的数量指标。与其他效率评价方法相比，DEA方法最为显著的优势包括：①利用有效决策单元来定义生产可能集的前沿面，并使用输出变量与输入变量的加权和之比来度量相应决策单元的效率，因此不需要考虑投入和

5 安徽省技术创新能力分析及对策建议

5.1 安徽省技术创新能力分析

5.1.1 相对效率分析。由表12中的数据可以看出，安徽省的区域创新体系是非DEA有效的。但由于0.947比0.69、0.74、0.899都大，说明安徽省在中部四省中规模效益大，相对河南省、江西省、湖北省而言，安徽省区域创新效率最高。这也符合《中国区域创新能力报告》中的实际排名情况。近年来，安徽省在推进科技创新、加强自主创新能力建设和科技成果产业化方面做了大量的工作，将提高科技自主创新能力放在重点位置，科技创新与科技进步取得了长足的进步，技术创新能力逐步提高，科技成果总量明显增加，经济效益逐渐增强，人民生活水平逐渐提高，社会发展进步较快，同时对资源与环境的合理开发和保护的意识逐渐增强，正逐渐真正步入创新能力较高的区域行列。

5.1.2 规模效率分析。安徽省区域创新相对效率0.947，并且λj=0.148+0.983=1.31>1，说明安徽省区域创新体系仍处于规模效益递增阶段，可以通过适当调整投入或者找到一个合适的投入比例来进一步促进安徽省技术创新能力的提高。

5.1.3 差额分析。通过计算每个主成分指标相对于松弛变量s+0和s-0的差额，再根据差额进行调整可以达到提高效率的目的。对安徽省非DEA有效的投影分析结果见表13。

表13 安徽省投影结果

从投影结果来看，在非DEA有效的投入方面，主成分指标x1的产出不足值为0.094E+04，说明x1的值还可以提高以接近目标值。从投入第一主成分x1的表达式可以看出，应该通过适当增加政府科技投入、教育经费支出来达到提高x1的值的目的。主成分指标x2符合目标值。主成分x3投入冗余值为-0.2E+04，由投入第三主成分x3的表达式可知，在企业技术改造的上市公司总数、地方财政科技拨款占地方财政支出比重、大中型企业更新改造创新项目等指标中，可能存在企业创新改造不彻底、政府拨款用于创新的效率低、款项部分可能没有用到实处、大中型企业改造项目中有不足等问题，才导致该指标出现冗余。输出第一主成分指标y1符合目标值。输出第二主成分y2产出不足值为0.40E+04，由y2的表达式知，在十二个输出指标中，除了民间科技交流次数、人均拥有公共图书馆书比较合理外，其他的指标均还有提升的空间。前期投入量不小，但产出指标大部分却不太理想，这说明应该着眼于整个创新过程中的每一个环节，每个环节都要严格把关，避免出现以次充好、滥竽充数的项目和创新成果。

5.2 对策建议 作为长江中游区域省份，安徽省的技术创新能力居全国中上游水平，并且保持了较好的发展潜力，具有较好的创新前景。综合来看，安徽省的创新环境在全国具有突出优势，但有部分输出指标不理想。因此，应该在保持原有创新环境优势的基础上，增强科技合作，拓展技术转移市场，加大招才引智力度，促使安徽省技术创新能力再上一个新的台阶。

5.2.1 寻找多渠道科技投入，确保投入效率。从本文实证结果分析来看，安徽省技术创新能力输入指标中，政府科技投入和教育经费投入这两种投入均未到位，还有较大的提升空间。原因一是政府推动科技创新的意识还不到位，缺乏主观能动性，一些领导甚至认为科技进步是企业自己的事，无需政府做什么；二是社会重“商”轻“科”现象严重。因此，要不断拓宽投入渠道，广纳资金，确保资金充沛，建立长效投入机制，实现科技创新投入增长的常态化、法制化，对基础性、公益性的科技创新建立专项资金给予持续支持，快速提高区域创新体系运行效率。

5.2.2 增加人才资源总量，调整创新人员和资金结构，引进高素质人才。安徽为中部六省中的一员，肩负中部崛起的部分重任。安徽省应主动争取国家对地方技术创新的支持，争取各种优惠政策，增加对安徽省科技创新资金和人员投入总量，适当增加在皖科研机构、高校、国有企业的数量，以适应安徽省技术创新的发展需求。安徽省要改革相关引进人才制度，既要留住本省创新人才，也要吸收外部高端人才，为本省的技术创新注入新鲜血液。

5.2.3 确保创新中间环节无漏洞、可连接、高效率。从文中结果分析可以看出，安徽省区域创新体系中存在中间环节效率低下的问题是导致其输出指标不理想的原因之一。因此，省政府相关部门应对本省区域创新活动进行总的战略指导、合理制定规则、有效政策引导。政府还应该提供有利于创新的公共产品和服务，继续增加对科技创新活动必要的资金支持，加强高新技术园区之间的合作和交流，多方面提供交流平台，鼓励创新力量的融合，构建全新区域创新服务系统。

5.2.4 拓宽输出渠道。文中指出，安徽省技术创新能力评价中的许多输出指标还有较大的提升空间。为了提高区域技术创新能力，拓宽输出渠道是一个很好的提高创新资金利用率的方法。要形成一个以企业为主体，高等院校和科研机构为依托的区域创新体系。完善区域创新合作激励制度，提高安徽省技术创新对外界的吸引力度，增加更多国内、国际合作机会，形成多渠道输出，激发技术创新参与者的创新潜力，提高创新效率。

5.2.5 完善科技成果转化机制。进一步完善安徽省的科技成果转化机制。要大力提高安徽省的技术创新能力，一方面，企业自身要不断提高创新意识，加大自主创新力度，增强企业活力，提高企业竞争力。另一方面，要建立科技成果转化的激励机制和压力机制，改进评价机制，大力营造科技创新文化氛围。进而形成科技成果转化的动力和压力，使最新的科技创新成果及时转化成各行业的应用型