基于DEA模型的南通科研效率研究

[提要] 本文应用DEA-VRS模型，以南通统计年鉴数据为对象，对南通科研效率进行定量分析。结果发现：南通各区县科研投入产出效率差异较大，模型结论与现实政治经济状况对应，并提出措施。

关键词：VRS模型；定量分析；科研效率

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2013年8月31日

南通“十二五”发展规划提出加快创新型城市建设，以自主创新带动经济增长，就必须关注科研投入产出效率。1978年出现的“数据包络分析”方法（DEA模型）是测度多投入多产出效率的有效方法。DEA的CRS和VRS模型可以计算技术效率和规模效率，模型扩展可以测度成本和配置效率。

一、模型原理

本文拟采用“规模收益变化模型（VRS）”评价南通第三产业各行业效率。VRS模型原理为：假设有多个决策单元（DMU），Xi= （X1i，…，Xmi）T为投入要素集合，Yi= （Y1i，…，Yni）T为产出要素集合，i=1，…，n，S-，S+为松弛变量，则模型对偶规划可表示为：

Minθ （θ为对应决策单元投入产出效率值）

s.t.？姿■，S■，S■≥0■？姿■=1■Y■？姿■-S■=Y■■X■？姿■+S■=？兹X■

模型经济含义为：

（一）当θ=1且S-=S+=0时，称决策单元DEA有效，投入产出达到最优。

（二）当θ=1且S-或S+≠0时，称决策单元DEA弱有效，即决策单元产出不变、可投入减少S-；或投入不变、产出可提高S+。

（三）当θ<1时，称决策单元非DEA 有效，即决策单元减少投入从X0到θx0，产出不变。

二、数据指标收集整理与计算

（一）投入、产出指标

投入指标：

区县大中型工业企业科技开发机构人员数占比=

■×100%

区县大中型工业企业技改支出占比=

■×100%

区县大中型工业企业技术引进支出占比=

■×100%

产出指标：区县科技成果获奖数、区县专利授权数。

（二）数据整理。根据《南通统计年鉴2012》整理数据，如表1所示。（表1）

（三）模型计算。把表1数据代入DEAP VERSION2.1软件计算，设置参数为产出主导型，VRS和MULTI-STAGE，计算结果如表2所示。（表2）

三、模型结果分析

模型计算结果参数可将南通县区科研效率状况为四类，如表3所示。（表3）

（一）综合效率分析。表2中启东、海门两市达到了DEA有效，其余区县均非DEA有效，且综合效率偏低，地区间差异大，通州、海安效率在0.6～0.7之间，如皋次之，如东最低。

（二）纯技术效率分析。表2中通州、启东、海门纯技术效率最高，达到了1，说明这三个区县科研投入效率高，基本不存在浪费现象，其他区县投入或多或少存在浪费，如东和如皋科研投入浪费最严重。

（三）规模效率分析。表2中启东、海门规模效率值为1，处于规模收益不变阶段，达到了规模收益理想状态，其余区县规模效率值都小于1，规模收益递减。海安和如皋情况较好，规模效率>0.9，通过适当加大科研投入规模，合理配置科研投入要素，有可能达到收益理想状态。

综合来看，模型结果符合南通市经济现实情况：启东、海门以高效现代农业、纺织服装业、机械电子、医药化工、海洋渔业、建筑为主，行业附加值比较高，有较高的品牌效应，随着苏通长江大桥、崇海长江大桥、沪通铁路大桥的建设与建成，两地与上海经济联系更紧密，区位优势更明显，对科技创新载体的建设有力，是近两年启东、海门科研工作走在南通前列的重要因素；如东、如皋、海安作为南通北三县，囿于地理环境的局限，以渔业和农业为主，工业基础薄弱，产业结构尚不完备，对高附加值行业的吸引力较弱，是影响北三县科研效率的主要因素。总体上南通亟待增强自主创新能力，提高高新技术行业产值，加大研发投入，增强科技成果转化率，大力引进高层次创新人才。

主要参考文献：

[1]魏权龄.DEA方法与前沿生产函数[J].经济数学，1988.5.

[2]保罗-萨缪尔森.经济学[M].北京：中国发展出版社，1992.3.

[3]南通统计局.南通统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2012.7.