APP下载

基于DEA—Malmqui模型的青岛市科技创新效率评价

2018-03-19董兴林李梦钰

中国市场 2018年7期
关键词:科技创新

董兴林 李梦钰

[摘要]文章选取青岛市2001—2016年科技投入和科技产出数据,运用DEA-Malmqui模型对青岛市科技创新进行静态和动态分析,结果表明,自2010年,青岛市科技创新投入和产出整体是有效的,但是R&D人员全时当量投入冗余现象较为严重,同时技术市场产品交易额产出也明显不足;青岛市科技创新生产要素的改善主要得益于青岛市科技的发展,但是效率变动和规模效率变动情况仍有待改善,最后结合青岛市现状向政府提出合理配置资源要素、完善技术市场环境等建议。

[关键词]DEA-Malmqui;科技创新;科技投入;科技产出

[DOI]1013939/jcnkizgsc201807032

1引言

在这个知识经济的时代,科技创新已经成为经济增长的主要推动力,是实现区域经济稳定、高速、协调、可持续发展的核心要素。党的十八大提出创新驱动国家发展战略,强调建设国家创新体系,推动经济增长向以创新为主导的方式转变。青岛市作为我国科技创新大市,科学技术的发展是青岛市经济发展的主要优势之一,在2001—2016年,青岛市科技投入和科技产出均有较大幅度增长。在科技投入方面,青岛市R&D人员全时当量逐年增加,从2001年的3825人/年增加到2016年的49653人/年,科技活动经费支出额从2001年的2158亿元增长到了2016年的26371亿元;在科技产出方面,專利申请数量从2001年的2024件/年增加到2016年的59549件/年,增长了284214%。随着科技投入产出的逐年攀升,青岛市科技创新效率是否也在逐年递增,成为一个值得研究的问题。

2文献综述

有关科技创新效率的问题,广大学者已经做了较多研究。徐巧玲[2]选取我国30个省域的科技投入量和科技产出量数据,采用DEA的BCC模型和SE-CCR模型进行评价和分析,实证表明由于技术无效和科技无效使得我国绝大多数省域的科技投入产出处于非有效状态。而与之相反,王珍珍[3]等采用DEA-Malmquiet指数模型对我国科技创新进行研究,研究表明我国整体科技创新投入和产出是有效的,并存在明显的梯度特征。李泽霞[4]等选取我国30个省市作为决策单元,采取DEA对其进行创新效率的评价分析,研究表明,我国区域的科技创新效率稳步提高,但是还有多地区是无效率区域。朱鹏颐等[5]对福建省九地级市2010—2014年数据进行SE-CCR进行分析,研究显示,福建省多数城市科技创新处于无效状态,但是提升空间很大。叶文显[6]采用BCC模型、SE-CCR和DEA-Malmquiet指数模型对西安市科技创新面板数据进行分析,研究表明虽然西安省科技创新能力逐年提升,但是由于科技效率下降使得科技创新绩效先降后升。

通过学者们[7]-[16]的研究可以看出:有关科技创新效率的研究已经较为丰富,主要采用了DEA模型和SFA方法,而且研究对象主要为国家、城市群或是省域,研究主体是制造业、高新技术产业或是其他企业,对一个城市科技创新效率方面的研究少之又少。本文采用DEA模型和Malmquiet指数模型结合的方式,从动态和静态两个方面对青岛市科技创新效率进行分析。

3理论模型构建

31DEA模型

DEA不用人为地设置权重和函数关系,这就使分析结果较为客观,它把每一个被描述对象都看作一个决策单元。[17]这些单元构成一个评价群体,评价群体的评价单元都具有相同的输入指标和输出指标,在评价标准确立后对数据进行分析,得出每个决策单元的综合效率。假设一个决策单元有m个输入指标和s个输出指标,那么n个决策单元的输入向量X=(x1,x2,x3,,xm),输出向量Y=(y1,y2,y3,,ys),则第j0个决策单元的综合效率为:

4实证分析

41指标选取和数据来源

411指标选取

构建合理的指标体系是进行科技创新效率研究的基础。科技创新效率是一定时期内区域科技创新投入和科技创新产出的比值,本文从科技创新投入和科技创新产出两个方面构建了指标体系。科技投入从人力和财力入手,分别选取每年R&D人员全时当量和每年用于R&D经费支出金额对其进行描述;科技产出选取每年发明专利授权量、每年新签订的技术合同成交额和每年高新技术企业产业产值这三个指标进行描述,如表1所示。

412数据来源

本文的数据来源于《青岛市统计年鉴》《青岛市科技发展报告》《青岛市统计公报》以及青岛科技大数据平台、青岛统计信息网和青岛科学技术局等网站提供的数据。

42实证结果及分析

421基于DEA的青岛市科技创新效率分析

本文运用Deap 21分析软件对青岛市科技投入和科技产出进行分析,得到了青岛市2001—2016年科技创新效率指数,如表2所示。

从综合效率来看,2001—2002年由0871降到了0753,2003—2010年,青岛市科技创新效率逐年增长,由0544增长到了1000,说明党的十六大召开之后,国家对于科技创新的投入和产出有了较多的政策支持,使得青岛市在这八年中科技创新效率提升。2010年之后,2012年科技创新率为0854,2011年和2014年分别为0935和0997,其他年份科技创新率均为1000,说明青岛市在十六大之后抓住了国家的政策努力发展青岛市科技创新,在此期间为青岛市科技创新打下了坚实的基础。“十二五”期间青岛市不断完善科技创新环境,加大对科技创新的投入,建立了青岛科技大数据平台等信息交流中心,使得青岛市科技创新产出增长迅速,专利申请量、技术市场成交额和高新技术产业产值都有明显快速的增长。

从纯技术效率来看,青岛市科技创新纯技术效率从2002年的0831上升到2016年的1000,年均值为0907,期间2003年达到最低值0726,2010年后纯技术效率只有三年数据没有达到1000,2012年科技创新率为0859,2011年和2014年分别为0949和0999,青岛市纯技术效率的发展情况和综合效率发展情况比较相像,都是得利于政府的优惠政策和青岛市各部门各企业对科技创新的重视程度。

从规模效率来看,青岛市科技创新规模效率从2001年的0871增长到了2016年的1000,年均值为0935在此期间,2001年至2010年青岛市科技创新效率呈现波浪式增长模式,2010年增长到了1000,2010年后,规模效率趋于稳定,至2016年只有三年没有达到1000,分别是2011年的0986、2012年的0994和2014年的0997,详见表2。

2001—2016年科技创新综合效率为1的年份有2010年、2013年、2015年和2016年,相對有效性的平均值位于[085,1],处于非有效的年份分别为2002年、2003年、2004年、2005年、2006年、2008年,由表3青岛市非DEA有效区投入冗余和产出不足我们可以看出青岛市科技创新投入和科技创新产出存在的问题,R&D人员全时当量投入过于充足,出现了严重的冗余现象,R&D研究经费相比于R&D人员全时当量冗余现象相对较轻,但是仍然每年都有冗余现象;在科技创新产出方面,技术市场成交额产出不足现象严重,申请专利量产出不足现象较轻。从青岛市近五年的科技投入和科技产出的情况来看,投入冗余和产出不足现象得到很好的改善,从数值上看,R&D人员全时当量投入冗余现象有所改善,但是冗余现象仍然十分严重,同样,技术市场产品成交额产出不足有所改善,但现象较为严重,详见表3。

422基于Malmquie的科技创新效率动态分析

本文运用Malmquie生产率指数来分析青岛市科技创新中全要素生产率的变动情况,依然选取每年R&D人员全时当量和每年用于R&D经费支出金额作为科技投入变量;选取每年发明专利授权量、每年新签订的技术合同成交额和每年高新技术企业产业产值作为科技产出变量,通过和上海、成都、南京、天津、重庆和武汉这六个城市作比较,动态分析青岛市在科技创新中存在哪些优势和劣势。

从表4的分析结果可以看出,2012—2015年这四年间上海、武汉、南京和青岛这四个城市的tfp值均小于1,说明这期间这四个城市的科技创新全要素生产率有所下降,其中武汉下降得最为严重,下降了177个百分点,这是由于武汉的效率变动、纯技术效率变动和规模效率变动引起的。成都、天津和重庆这三个城市的tfp均大于1,说明这期间这三个城市科技创新全要素生产率有所提高,成都的增长幅度最显著,这主要得益于成都技术的进步。从青岛市科技创新全要素生产率情况来看,青岛市科技创新效率下降的原因主要是由于效率变化和规模效率变化,效率变动仅为0805(下降了0195),与最高的城市相差0057,规模效率变动,为0831(下降了0169),与最高的城市相差0063。这说明青岛市科技创新效率的增长主要依靠青岛市技术的发展,虽然效率变动和规模效率变动较低,但是可以看出与较发达的城市相差不大。

5结论与建议

通过运用DEA软件对青岛市2001—2016年科技投入和科技产出数据的分析,我们可以看出,青岛市科技创新综合效率近五年来发展增长稳定,纯技术效率和规模效率发展也很均衡,但是从DEA无效区和近五年的投入冗余和产出不足来看,青岛市R&D人员全时当量冗余、技术市场产品成交额不足较为严重。此外,青岛市科技创新效率发展受到制约主要是由于效率变动和规模效率变动的影响,但是青岛市科技创新技术发展是青岛市科技创新发展的主导力量。根据以上分析结果,为青岛市科技创新效率的提高提出以下三点建议:

第一,合理配置科技创新中各种资源要素,青岛市科技创新效率的提高离不开各种生产要素,政府应该从人力、物力和财力方面积极提供资助,同时也要对资源进行合理的规划,减少投入冗余,即将技术创新和技术产业化相连接,减少产出不足的现象。

第二,技术市场产品成交额不足说明青岛技术交易市场制度不完善,科技成果转化率低,技术中介服务不够完善,政府可以制定政策完善技术市场环境,积极发展蓝色经济。加大对交易市场的监管,积极建立实数中介机构,加大对技术创新的投入,实现技术产业化。

第三,政府应该加大对科技创新主体的扶持力度,加大对创新型企业的资金资助,为创新型企业的发展提供良好的市场环境,建立科研机构、高校和企业三结合,鼓励企业积极发展科技创新。

参考文献:

[1]徐巧玲科技投入产出的相对效率评价研究——基于DEA的BCC模型与SE-CCR模型的分析[J].科技管理研究,2014(1):66-70

[2]王珍珍,黄茂兴我国科技创新效率的实证研究——基于DEA-Malmquist模型和中国省际版面数据[J].技术管理,2013(10):55-61

[3]李泽霞动态视角下城市科技创新效率评价研究——以福建九地级市为例[J].科研管理,2017(6):43-50

[4]朱鹏颐,刘东华,黄新焕动态视角下城市科技创新效率评价研究——以福建九地级市为例[J].科研管理,2017(6):43-50

[5]叶文显西安市科技创新能力及其绩效评价[J].科技管理研究,2017(11):86-91

[6]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

[7]李彬,杨鸣,戴桂林,等基于三阶段DEA模型的我国区域海洋科技创新效率分析[J].海洋经济,2016,6(2):47-53

[8]晏蒙,孟令杰基于DEA方法的中国工业科技创新效率分析[J].中国管理科学,2015,23(S1):77-82

[9]赵俊杰合理使用科技资源提高科技投入产出效率[J].中国科技论坛,2005,21(6):9-12

[10]PaulmrIncreasing Returns and Long Run Growth[J].Journal of Political Economy,1986(94):1002-1037

[11]Hitt Hosdisson,Johnson MoeselThe Market for Corporate Control and Firm Innovation[J].Academy of Management Journal,1996,39(5):1084-1119

[12]张清海,张良强基于DEA方法的省域高校科技创新效率评价与分析[J].技术与创新管理,2015,36(3):237-242

[13]Griliches ZIssues in Assessing the Contribute of R&D to Productivity Growth[J].Bell Journal of Economics,1979,10(1):92-116

[14]胡凯我国区域科技创新绩效分析——基于2000—2009年的面板数据[J].科技进步与对策,2012(12):31-35

[15]Frederic MSFirm Size,Market Structure,Opportunity,and the Output of Patented Inventions[J].American Economic Review,1965,55(5):1097-1125

[16]杜娟基于DEA模型的我国农业科技创新投入产出分析[J].科技进步与对策,2013(30):82-85

猜你喜欢

科技创新
自我效能感在职业学校学生科技创新教学中的应用研究
山东科技创新与农业国际化战略发展研究