區域產業化效率的差異化研究

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數據包絡分析（DEA）是非參數的效率評價方法，是運籌學、管理學和數理經濟學交叉研究的一個新領域。DEA模型最早是由Charnes，Cooper&Rhodes提出的假定規模報酬不變的投入導向CCR模型，CCR模型把每個被評價單位作為一個決策單元(簡稱DMU)。本文主要借助CCR模型從投入的角度來核算DMU的有效性，其中最有效率的決策單元構成生產前沿面，將其效率定義為1，而在其前沿邊界之內的決策單元視為相對無效，其效率值定義在0和1之間，并假設其規模報酬不變，CCR模型為：min[θ-ε(eTs-0+eTs+0)]s,tnj=1λjxij+s+0=θx0nj=1λjxij+s-0=θy0λi>0，j=1,2,3…,nS+0>0S-0>0θ>0其中，θ為決策單位DMU投入相對產出的有效性，即發展協調指數，ε為阿基米德無窮小量，即小于任何正數且大于0的數，e=(1,1,…1)T；s-0為輸入的松弛變量；s+0為輸出的松弛變量；λj為DUM的組合系數，xij為第j個地區的第i種自主創新成果產業化投入總量，yij為第j個地區的第i種自主創新成果產業化產出總量。令θ﹡、s+0﹡、s-0﹡、λ﹡是給定的參數的最優解，若θ﹡=1，且s+0﹡=0或s-0﹡=0，則稱第j個地區為DMU有效，若θ﹡=1，且s+0﹡≠0或s-0﹡≠0，則稱第j個地區為DMU弱有效，若θ﹡<1，則稱第j個地區為DMU無效。模型中最優值可以判斷DMU的規模收益情況，若nj=1λj﹡=1，則稱規模收益不變；若nj=1λj﹡<1，則稱規模收益遞增；若nj=1λj﹡>1，則稱規模收益遞減。另外，由于很多的相關因素可能會導致DMU存在規模報酬變化（VRS），在固定的規模報酬的基礎上，Bankeretc增加了一個凸性假設nj=1λj﹡=1，得到BBC模型，通過執行規模報酬不變和規模報酬可變的DEA，可以獲得自主創新成果產業化的規模效率。其關系為：ICTE=IVTE﹡ISE，其中，ICTE表示規模效益不變的技術效率得分，IVTE表示規模效率可變時技術效率得分，ISE表示規模效率得分。根據這些指標得分，就能對中國區域自主創新成果產業化效率作出具體的評價。在指標選取方面，由于DEA系統的評價指標體系構建的不同，會直接影響到其有效性的評價結果，在選擇評價指標時本文充分考慮了以下幾點：一是能夠實現評價目的、能全面反映評價目的、輸入向量與輸出向量具有聯系；二是自主創新成果產業化是一種多輸入和多輸出的復雜系統，其輸入包括人、財、物這種可定量計算的有形因素，也包括國家政策支持等無形因素；三是在輸出方面，既包括對社會的貢獻也包括對經濟發展的貢獻。因此，在指標的選擇上，根據數據的統一性、可比性原則，同時考慮可得性，選擇的效率分析指標分為兩類：一類是投入指標，另一類是產出指標。投入指標選擇了R&D人員數、R&D經費內部支出占GDP百分比、大中型工業企業R&D項目數、R&D經費對國內高等學校支出；產出指標選擇了高新技術產業新產品產值、專利形成國家或行業標準數、技術市場成交合同數。文中所使用的數據均來源于《中國科技統計年鑒（2011）》，由于部分省市區數據缺失，故本文選取了其中數據較為完整的24個省市區2010年的截面數據。在分析中國區域自主創新成果產業化效率時，仍按照傳統劃分法分為東部地區、中部地區、西部地區，其中東部地區有北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、福建、浙江、山東、廣東；中部地區：安徽、河南、黑龍江、吉林、湖北、湖南、山西；西部地區：內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、寧夏、陜西、新疆。2.3模型結果運用deap2.1軟件對CCR模型求解，結果詳見表2，其中綜合效率是指不考慮規模收益時的技術效率；純技術效率是指考慮規模收益時的技術效率；規模效率是指考慮規模收益時的規模效率，規模效率值=綜合效率值/純技術效率值，將24個主要省市區的非DEA有效決策單元投影分析結果如表3所示。

通過CCR模型計算結果得出的數據（如表2）可以看出，北京、天津、河北、內蒙古、遼寧、吉林、上海、江蘇、福建、廣東、廣西、四川、陜西、寧夏和新疆這15個省市區的自主成果產業化DEA值等于1，這也充分體現出了這些省市區在自主創新成果產業化效率的相對最優性，另外，投入和產出各項指標實際值與目標值完全相同，相應調整量均為0，表明這些地區的投入水平和產出水平均達到相對的最優效率，具有領先效應，是其他地區學習如何配置資源的示范典型。但是，進一步從全國東、中、西三個區域劃分的角度來看，東部地區11個省市區平均綜合效率為0.961，除浙江、山東的綜合效率分別為0.724和0.881，屬于DEA無效的地區外，其余地區均為DEA有效；中部地區的平均效率為0.639，也是三個區域中排名最低的。其中，山西省的綜合效率值僅為0.129，這可能是中部地區綜合效率均值較低影響的重要原因。西部地區的平均綜合效率為0.803，比中部地區稍高，但遠遠低于東部地區效率水平，其中所選西部8個省份中，云南、貴州、重慶屬于DEA無效地區，分別為0.312、0.530、0.389，且效率值偏低?？偟膩碇v，中西部地區DEA有效的省市區所占比例就偏小，且DEA無效地區的綜合效率值也遠遠低于東部沿海DEA無效地區的綜合效率值，大多也都低于0.5。2）從規模效率角度的分析。規模效率所表示的是決策單元目前的投入產出運行規模是否達到最佳的狀態，只有當規模效率的值為1時，決策單元的效率才是最佳規模，此時決策單元的狀態是規模收益不變，即規模有效。當規模效率大于0小于1時，規模收益處于遞增階段，即增加要素投入可以帶來綜合效率的提高。根據CCR模型特點如表2所示，可以很直觀地看到，在15個DEA有效的省市也屬于規模有效，在DEA無效的省市中只有湖南省屬于規模有效，其余山西、浙江、安徽、山東、湖北、重慶、貴州和云南這8個省市均處于規模收益遞增階段，也就是說在其他條件不變的情況下，增加要素投入可以帶動區域自主成果產業化綜合效率的提高。從東中部區域劃分來看，規模效率分別為0.994、0.798、0.854，東部地區的規模效率值接近于1，可以認為幾乎接近于最佳規模，屬于規模有效，而中西部地區自主創新成果產業化正處于規模收益遞增階段。3）從純技術效率角度的分析。由于本文所選擇的CCR模型屬于投入主導型，純技術效率值則表示在給定的產出前提下對投入的效率評價，也就是要求投入成本的最小化，即投入產出的最優化。由表2所示，在15個DEA有效的省份中，純技術效率值也均為1。在DEA無效的9個省市中，同樣純技術效率值也均小于1。按照東中西部區域劃分來看，東部地區的浙江、山東以及中部地區的安徽省的規模效率值都在0.9以上，然而技術效率偏低，這說明技術效率是影響綜合效率的主要因素；屬于中部地區的山西、湖北和西部地區的重慶3個省市的技術效率值偏低，都在0.5左右，這表明了這些省份在很大程度上存在著資源浪費的現象，尤為特殊的是，湖南的綜合效率值小于1的最直接的原因則是由于技術效率偏低所導致的。另外，山西、貴州和云南則是因為規模效率過低影響了綜合效率，而與純技術效率值關系不大。針對DEA無效的9個省市，利用deap2.1軟件，可計算出各投入要素和產出要素的生產前沿面的目標值，即理論值，進而分析投入產出冗余情況。投入產出冗余的數據見表3所示，山西、浙江、安徽、山東、湖南、湖北、重慶、貴州和云南9個省市出現了投入和產出要素有冗余情況，為了更加方便地分析所得結果，從DEA無效的9省市的投入和產出要素生產實際值與前沿面理論值的比值來分析，通過表4，可以看出在DEA無效的9個省市中，山西、湖北和重慶的投入實際值遠遠大于理論值，浙江、安徽、山東和云南四省的要素投入實際值也高出40%左右，說明資源投入過多冗余，而湖南和貴州的要素投入實際值只是稍高于理論值；山西、浙江、安徽、山東、湖北、重慶的產出實際值偏小于理論值，投入要素的生產能力與預期相當，而湖南和云南的實際值顯著低于理論值，說明現有投入要素的生產潛能并沒有得到完全發揮，產出值遠沒有達到理想水平。

自主創新能力是一個國家最根本的核心競爭力，自主創新成果產業化則是決定著實現一個國家核心競爭力和綜合實力的關鍵因素，也是實現國民經濟健康快速發展的重要途徑。本文通過科學選取構建區域自主產業化效率評價指標體系，運用CCR模型對我國24個省市的自主創新成果產業化效率情況進行評價，通過對評價結果分析，得到以下幾點結論：第一，我國自主創新成果產業化效率區域差異較為明顯。在所選的省市中，一半以上的省市達到DEA有效，在沒有實現DEA有效的省市中，自主創新成果產業化效率存在較大的地域差異，中西部地區明顯低于東部沿海地區。主要原因是東部沿海地區開放較早、發展較快，已成為我國高新技術成果研發、產品化和產業化的重要基地，也促進了整個東部地區的創新成果產業化的進程。雖然西部地區經濟發展不及東部沿海地區，但是西部大多地區的成果產業化效率為DEA有效，且明顯優于中部地區。第二，提高規模效率水平是促進綜合效率提升的重要途徑。未達到DEA有效的9個省市均處于規模收益遞增，增加要素投入將會提高綜合效率，再者，這些省市的純技術效率水平較高，而規模效率水平偏低，這是大多省市綜合效率不高的主要因素，所以說，提高規模效率水平有助于促進區域自主創新產業化綜合效率水平的提升。第三，要素的使用效率還有進一步提升的空間。通過非DEA有效省市決策單元的投影分析，發現要素使用效率低下是DEA無效的主要原因，每個省市均有需要減少投入的要素，且每個省市也有需要增加產出來達到目標值，同時個別省份也存在產出嚴重不足的情況。綜上所述，由于我國的每個省市區域差異性較為明顯，在自主創新成果產業化效率方面每個地區也具有較為顯著的特殊性，因此，還要針對每個省市的具體情況來采取相應的措施提高自主成果產業化效率。對于DEA有效的省市，應當繼續盡量保持當前的各投入要素的比例結構；對于規模收益遞增，同時投入冗余的省市，應當控制要素的投入規模，不能一味地追求各種資源的投入，而應該著重優化資源配置，提高要素的使用效率，如減少R&D人員的數量，同時增加引進高技術水平的R&D人員數量；而對于產出不足的省市，則應該通過增加要素投入，調整要素投入比例來提高產出水平。

本文作者：白云樸惠寧吳樂工作單位：西北大學經濟管理學院