DEA应用——精选推荐

DEA应用
摘要
十九大以来,优化经济结构、以科技创新驱动战略为发展指导理念，加强科技成果转化，与经济深度融合,加速科技成果转化，对新时代经济发展意义重大。

青海作为经济欠发达地区，加快推进发展方式，推进产业转型升级，实现经济可持续发展，势在必行。

如何将科技成果，与现代化经济体系相容，成为各区域着重关注的问题。

本文通过梳理国内外科技成果转化成果及现状，用数据包络分析法研究青海科技成果转化效率，结合DEA模型，确定科技成果转化评价指标体系，对青海2006-2018年间的投入、产出数据进行搜集，通过计算其科技成果转化效率来分析评价青海省科技投入产出效率，提出提高青海省科技投入产出效率的对策建议，以提高青海省科技成果转化水平。

关键词：科技成果转化；效率评价；DEA
1绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
对已经产生的具有实用价值的科学研究成果或技术开发成果再次进行试验和开发，经过应用推广后形成新的产品或工艺，促使新的产业形成，这个过程被称之为科技成果转化[1] 。

为了促进我国科技成果转化的发展，国家先后进行了改制科研所、建立高新技术产业开发区和自主创新的示范区，大力推动国家技术的创新工程和技术交易市场发展，设立创新试点[2]。

目前，我国在科技成果方面已经取得了傲人的成绩，但仍然缺乏对科技成果转化的发展和研究，我国每年投入大量的经费支持科研，但实际上我国仍面临着技术成果转化率低的困境，造成了物质资源与人力资源的浪费[3]。

在2018年度全国登记成果中，许多专利被授予，但真正实现投入生产应用的不过10%，一些技术未能实现真正的应用，没有创造其真正的收益[4]。

随着西部大开发战略的逐步落实，青海经济与科技发展取得了巨大的成绩，同时，青海省也在大力发展科技，不断加强科技成果转化。

为此，以青海省科技成果转化现状为背景，以青海科技投入产出的效率为主要研究对象，主要目的是提高青海省科技成果转化效率。

本论文的意义在于分析出青海科技投入产出目前的效率，并提出相应的对策以提升青海科技成果转化的效率。

1.1.2研究意义
本文分析了青海省科技成果的转化现状，选用数据包络分析的方法对青海的科技成果转化效率进行定量的分析评价，并根据评价结果提出有针对性的意见，有利于促进青海科技投人产出效率的提升，推动青海经济的进一步发展。

1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
1776年，学术界第一次提出了科学技术对经济发展具有促进作用。

亚当·斯密指出：“新的专家阶层是一群勤于思索的人，他们利用知识为经济生产做出重要贡献”。

马克思明确提出，大工业发展的背景下，劳动时间和消耗的劳动量已经不再是创造财富的主要源泉，科学水平的提高和技术的进步被看做是劳动时间内被运用的动因力量，科学在生产上的应用极大地推动了财富的创造[5]。

索洛通过计量经济学对科技与经济增长的关系进行研究，认为两者存在正相关关
系[6]。

20世纪80年代，罗默、卢卡斯等经济学家将新增长理论用于经济增长的研究，他们认为，知识促进了投资回报增长，投资回报的增长又进一步促进了人们对知识的积累[7]。

以基础和应用研究市场为导向是美国科技成果转化的主要模式[8]。

德国同样以市场为导向，由科研院所负责前沿的基础研究，研究成果应用于企业，由企业出资进行进一步的应用研究，政府和公益性的社会组织也会对大型科研项目提供一定的资金支持[9]。

德国采取市场管理
的方式对科技进行监管，由企业竞争的需求决定科研项目的选择，市场也同时承担起对科研成果价值的评价职责[10]。

政府则通过法律法规和行业标准维持稳定的市场竞争环境和科技水平，引导大型项目的科研方向，同时起到了监管和服务的作用[11]。

西方国家由于尚未建立起有效的绩效评价体系，通常以投入产出的效率来评价科研资金投
西方国家由于尚未建立起有效的绩效评价体系，通常以投入产出的效率来评价科研资金投入是否有效。

鲁本斯坦和盖斯勒（1982）提出：“科学技术产出有四大分类：与销售相关的、与节约有关的、与对利润的影响有关的、与技术解决方案的时间与成本有关的。

”盖斯勒和克莱门茨（1995）通过对43个联邦实验室和51家工业公司的技术转移进行调研，研究其技术商业化现状[12]。

1.2.2国内研究现状
我国学者大都从技术创新和扩散理论角度对我国科技成果转化进行分析。

目前，我国主要从科技成果转化的模式及评价体系和阻碍我国产业化等方面进行研究[13]。

陈琴荃等人建立了四种关于农业的科技成果转化模式，分别为科技型企业、农业科技示范基地、农村产业化经营技术支撑和农业科技信息服务网络这四种模式，并讨论了这四张模式能否高效运行的关键所在。

这四种模式可以符合所有区域和经济类型相互促进的需求。

目前，如何对高校的科技成果转化进行评价，也是我国学者重点关注的研究领域。

涂小东、肖洪安等（2005）通过科技成果转化的潜力、科技成果转化的实力和科技成果转化的环境这三个指标综合评价我国科技成果转化的综合绩效。

陈腾、叶春明、沈杰（2006）将DEA方法运用到对高校的科技成果转化效果进行分析评价中来，并指出采取何种原则和步骤进行DEA法实践分析[14]。

成玉飞（2008）在对天津省的高校科技成果转化进行评价时采用了主成份分析法。

王桂月、王树恩（2009）从高校科技成果转化具有一定模糊性特点的角度出发，利用模糊神经网络的方法进行分析，不仅建立了详细的评价指标，还建立了模糊神经网络模型，利用实例证明了该模型可以较好地评价高校科技成果转化效果[15]。

1.2.3国内外研究现状评述
以上分别对国内外关于科技成果转化的文献进行整理和综述。

通过以上叙述可以发现，在科技成果转化方面，我国的理论研究起步较晚。

由于英美等国很早就重视起科技成果转化的重要性，并及时展开相关理论的研究，已经初步形成较为完善的科技成果转化模式，科技成果转化的效率十分可观，其发展值得我国借鉴。

由于我国特殊的国情，国内学者的研究方向大多集中在对科技成果转化机制的研究。

由于科技成果转化涉及到的环节多，受到市场、社会经济、政府、高校、企业等因素的影响，是一个复杂庞大的社会经济体系。

因此，加强对科技成果转化机制的研究有助于提高我国科技成果转化的效率，可以实现多方收益。

1.3研究思路及方法
1.3.1研究思路
第一部分主要阐述了与科技成果转化的相关理论，并说明本文运用的研究方法。

第二部分以青海为例，从资源投入、成果产出、中介服务体系和科技成果转化水平等四个方面描述青海科技成果转化的现状，根据现状发现青海省科技成果转化中存在的主要问题，并深入分析其原因。

第三部分为青海省科技成果转化对经济增长影响的分析。

运用 DEA 对青海省科技成果对经济增长影响的相对值进行研究，并分析其评价结果，对青海省科技成果转化对经济增长影响进行综合分析。

第四部分根据上述发现的问题，提出促进科技成果转化的相应对策。

1.3.2研究方法
（1）调查法，通过调查，获得大量数据，从权威网站，获得2006-2018青海科技成果投入、产出可靠资料数据，后期数据分析研究奠定基础。

（2）文献研究法，通过在校图书馆及知网等网站搜索大量相关文献资料，查阅青海省发展、科技进步等方面有关文献，用作理论研究。

（3）数据分析法，根据调研数据，借助Deap2.1软件，利用产出、投入模型，得出青海省科技转化具体数据，进行不同维度的数据分析。

（4）结合实证分析，梳理科技成果转化三个阶段成果，结合国内外研究现状，对结果数据分析、得出分析青海省科技转化和经济发展结合状况。

2科技成果转化的理论基础
2.1科技成果转化相关概念界定
2.1.1科技成果转化的定义
一般而言，科学技术想要真正转化为生产力，需要相当漫长的时间，在这个过程中，需要对科技成果进行再次创新。

科技成果的转化过程就是这样一个再次创新的过程，可以帮助科技成果真正实现向生产力的转变。

成果真正实现向生产力的转变。

科技成果是通过在对某一科学研究课题进行调研、试验、讨论的基础上获得新的成就，并进行社会实践或技术鉴定，可以用于学术研究或实际运用中，是一种具有创造性的劳动成果。

2.1.2科技成果转化效率的内涵
科技成果转化在国家层面，需要多部门紧密结合、协同推进；在地区层面，需要各个创新主体相互协作。

科技成果转化效率可表达给定时间内，各类产出与相关投入的比率关系。

它可用于衡量科技资源对经济发展的贡献水平。

科技成果转化率能客观地反映科技成果转化现状与存在问题，有助于加强政策成效和实施效果，针对性地深化相关政策，以推动高水平转化体系加快形成[15]。

2.2科技成果转化相关理论介绍
2.2.1技术转移理论
国内学术界对技术转移相对成体系的说法有七种。

但本质是一致的，即：从供求者向需求者手中转移过程。

技术转移源本意是由技术的梯度转移，属于跨地域的水平运动。

技术转移是技术垂直运动，是内涵完善过程。

现实中的技术转移情况，常常表现为交叉立体运动。

2.2.2产学研合作理论
其实就是由大学研究，由政府主导。

“产”是生产与服务的供给者；“学”是知识与技术的提供者, 人才培养基地。

“研”指研究机构，是人才培养基地。

产学研合作本质上是机构之间的合作。

合作的目的是资源互补、知识转移或创造、成果转化、技术创新等。

合作形式有共建机构，签订合作意向等。

2.2.3协同创新理论
创新理论基于“协同”的概念与“创新”的理论，由彼得葛洛(Peter Gloor)提出，协同创新指采取协同互动模式，各创新主体，共享彼此间资源，实现资源要素集聚，加速科技成果的转化。

3青海省科技成果转化发展现状
3.1科技成果转化投入分析
3.1.1 研发性投入
（1）R&D经费内部支出
内部支出指研究与开发机构，当年内部知实际支出。

在政府等机构进行经济发展中，研发发投入反映了经济变化规律，通过青海省研发经费投入，我们可以预测到政府对经济发展的侧重方向，也可以对未来的经济发展进行方向性把控。

通过2006-2018 R&D经费内部支出数据，看到青海研发投入整体呈现加大趋势，在2016年经费出现下滑，但是并不影响整体投入的加大。

表3-1研究与试验发展(R&D)经费内部支出（万元）
Table 3 - 1 Internal expenditure for research and experimental development 年
2006200720082009201020112012201320142015201620172018份
金
33413809390947593994312571312137514351158139917911729额
图 3 - 1研究与试验发展(R&D)经费内部支出（万元）
Figure 3 - 1 Internal expenditure for research and experimental development （2）R&D人员投入
表3-2研究与试验发展(R&D)人员（人）
Table 3 - 2 rearch and experiment to develop personnel
年份2006200720082009201020112012201320142015201620172018人数6762741579687510764375157848732278606675737896757814
图 3 - 2研究与试验发展(R&D)人员
Figure 3 - 2 rearch and experiment to develop personnel
3.1.2科技成果投入
（1）科技论文篇数
青海省2006年之后3年的科技论文没有具体数据，反应了这阶段省内对科技不够重视，从2008年开始之后，出现了论文数量稳步向上，到了2018年，虽有比较明显的上行，但是总体数量还是比较小，说明研发人员与科技人员的配比比较薄弱，今后题应该大力加强科技支持，引进科技人员，加大研发力度。

表3-3研究机构发表科技论文(篇)
Table 3 - 3 research institutions publish scientific papers
年份2006200720082009201020112012201320142015201620172018篇数///498550566597553510448553696669
图3-3研究机构发表科技论文
Figure 3 - 3 research institutions publish scientific papers
(2)国内专利申请授权数
从下表我们看到，青海省的科技专利正在呈现加速爆发太态势，虽然说技术比较小，但是从十二五规划以后，加速追赶的迹象明显，这与青海的资源凛赋关系较大，过去的青海经济落后，技术薄弱，随着国家对西部开发的重视加大，开发力度加大，对青海的科技研发也形成了较大的助推作用。

表3-4国内专利申请授权数（件）
Table 3 - 4 Number of domestic patent applications granted
年份2006200720082009201020112012201320142015201620172018件972222283682645385275026191217135715802668
图3-4国内专利申请授权数
Figure 3 -4 Number of domestic patent applications granted
3.2科技成果转化产出分析
3.2科技成果转化产出分析
3.2.1技术合同成交额
技术合同可以有效推动科技成果转化中技术、人才、金融资本的结合，是促进科技成果商
品化以及产业化的重要平台。

从时间看，青海省不同时期技术合同成交额呈现快速上升趋势。

十一五期间，增长态势缓慢，十二五以后，呈现出井喷发展的态势，总体来看，青海科技成果
成交额与成交数量较多，但科技成果是假的产业转化率转化较少。

从技术成果加速迹象说明，
技术对经济的发展作用越来越明显，技术成果正在受到重视。

表3-5技术合同成交额（万元）
Table 3 -5 turnover of technical contract
年份200620072008200920102011201220132014201520162017
金额24665530167703284967114050168442192989268862291001468848569189677186.3211
图3-5技术合同成交额
Figure 3 -5 turnover of technical contract
注:数据来源《2019年青海技术合同统计年度报告》
Note: Source 2019 Annual Report on technical contract statistics in Qinghai
输出技术合同成交额加大，说明青海省拥有大量的科技资源，技术辐射范围大。

可以看到
青海省技术创新能力较弱，科技成果输出量较少，但吸纳成果数量较多。

3.2.2高技术产业主营业务收入
表3-6高技术产业主营业务收入(亿元)
Table 3 -6 the main business income of high-tech industry
年份2006200720082009201020112012201320142015201620172018
金额4.29 4.5011.9214.9521.321.5538.750.7357.2100.47128.98119105.42
图3-6高技术产业主营业务收入
Figure 3 -6 the main business income of high-tech industry
3.2.3新产品销售收入
新产品销售收入，新产品都与科技转化密切关联，反映新技术、新发明的引用状况。

从不
同角度看，该因素能反映先关机构与政府对科技的重视程度，新产品销售产品比重是转化能力
一个中重要指标。

销售额越大，转化能力就越强，相反，就会比较弱。

这也是研究科技转化率
的意义所在。

文中用高新技术产业新产品收入作为研究目标。

从时间序列看（图3-7）,新产品销售收入在十一五期间增长缓慢，在十二五期间加速增长，
到了2016年出现下降，之后，又开始出现大幅上升过去式。

这体现了青海省对科技成果转化重
视程度的提高。

表3-7 新产品销售收入 (万元)
Table 3 -7 revenue from new product sales
年
2006200720082009201020112012201320142015201620172018
份
金
99632043051621432973896100651126255220208856169210269830
额
图3-7新产品销售收入
Figure 3 -7 revenue from new product sales
3.3 科技成果转化环境分析
3.3.1政府支持力度现状分析
政府支持力度，是技术要就基础保证。

选用科技术支出占政府财政支出比重指标，衡量科
技研发与转化的态势比较客观。

如图4.11所示，可看出科学技术支出占政府财政支出的比重变
化较为平稳，波动范围在 1%-2%之间，2007-2010年，政府财政在支出中占比跌明显，但是在
2006-2018年间，比重在1.78%的水平上下波动，在十二五规划后期，比重值在2%的水平上下
变动。

综上可知，政府财政支出增加，科学技术支出也会相应提升，可见政府财政支持因素的
重要。

重要。

表3-8科技技术支出占政府财政支出比重
Table 3 -8 expenditure on science and technology accounts for the proportion of
government financial expenditure
年
份
2006200720082009201020112012201320142015201620172018比
重
0.00680.00890.01090.00980.00550.00380.00620.00680.00770.00740.00710.00780.0078
图3-8科技技术支出占政府财政支出比重
Figure3-8 expenditure on science and technology accounts for the proportion of
government financial expenditure
3.3.2教育发展质量现状分析
图3-9高等学校在校学生数（人）
Table 3 -9 Number of students in institutions of higher learning
年份2006200720082009201020112012201320142015201620172018人数35983376654217743782449944572148668506755290757460618606697470288
图3-9高等学校在校学生数
Figure 3 -9 Number of students in institutions of higher learning 教育兴邦是长期问题，教育对国家发展意义深远。

教育核心力量就是搞笑教育发展。

用高校在校生人数来反映教育发展质量比较科学。

从图看出，在青海省校学生数从2014年开始急速增加，2013年达到增长峰值，之后人数增长率开始初步放缓，考察期限内，人数增长率基本保持在2.8%的水平上缓慢增加，2018年是目前增速最快的，数量也是最大，接近十万人。

4青海省科技成果转化效率分析
4.1 科技成果转化效率评价指标
4.1.1投入指标选取
选取投入指标，对科技成果转化概念做合理界定，是成果转化活动不可缺失的环节。

其中成果投入是科技成果转化效率评价一个重要指标。

国内外普遍将R&D人员数量、（R&D）经费支出作为投入指标，进行层内比较，有时候也要进行层及分析，除了成果投入指标，科技论文篇数、国内专利申请授权数势不可或缺的二级指标[19]。

4.1.2产出指标选取
产出指标直接关系到商业化经济效益，因此，众多高新技术企业一次作为重要指标。

高技术产业主营业务是科技成果产业化水平反映，一个地区经济效益，产出指标常采用技术合同成交额、新产品销售与高技术主营收入来东河评判估算经济效益。

4.2科技成果转化评价指标体系建立
准确评价科技转化，需要离不开合理的评价体系，评价科技投人产出意义在于反映科技投人与产出的关系。

图 4-1 是根据本文的核心要求，衡量青海科技成果转化选取的评价指标。

在评价中选取个了9个三级指标，其中包含投入二级指标4个，投出指标与环境指标各3个。

最终确定的青海省科技成果转化评价指标体系如表4.1所示。

表4.1 青海省科技成果转化评价指标体系
Table 4.1 Evaluation Index System of Scientific and Technological Achievements
Transformation in Qinghai Province
指标层次一级指标二级指标
投入指标研发投入
R&D经费内部支出
R&D人员投入
成果投入
科技论文篇数
国内专利申请授权数
技术合同成交额
产出指标经济效益高技术产业主营业务收入
新产品销售收入
环境指标政府支持力度科学技术支出占政府财政支出比重教育发展质量各地区高校在校生人数
4.2科技成果转化效率评价方法
本文的效率评价研究，使用非参数方法，使用数据包络分析（DEA）进行具体分析[17]。

4.2.1 DEA分析方法
DEA分析又称为数据包络分析法，以相对效率为基础，计算比较相同类型决策单元的相对效率，对评价对象做出评价。

DEA方法可分析投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动。

每个决策单元都是具有一定的投入和产出，并且将投入转化成产出的过程中，努力实现自身的决策目标[17]。

4.2.2DEA数据分析模型
本文以此模型评价青海省科技投人产出效率。

本文充分考虑数据的可获得性和指标选取的基本原则，根据《青海统计年鉴》及《中国科技统计年鉴》的统计数据，以2006年至2018年这13年内青海省的科技投入指标为主要研究对象，并建立DEA模型，结合数据分析青海省实际的科技投入与产出情况。

运用C2R 模型进行研究。

假设决策单元(Decision Making Units)共有n个，且决策单元之间存在可比性，且每个决策单元的输入和输出分别有 m 种和 s 种，用 xij表示第 j 个决策单元中对第 i 种输入的总投入量；yrj表示第 j 个决策单元中对第 r 种输出的总产出量，则第j 个决策单元的输入与输出向量表示如下:
j=1，2，...n
，j=1，2，...n
第 i 种输入的权重用Vi 表示；第 r 种输出的权重用Ur来表示，其中所有数值均大于
零，i=l，2，… ，m，r=l，2，…，s；j=l，2，…，n(下同)。

为了方便，记
，j=1，2，...n
，j=1，2，...n
记权系数 v=(v1，v2，…，vm)T，u= (U1，U2，…，Us)T，用效率评价指数来表示每个决策单元，公式如下：
在权系数v和u的基础上，投入可用 v TXj表示，产出用u TYj表示，我们用hj 表示产出与投入的比值，即评价效率指数。

基于以上公式，我们总是可以对权系数 v 和 u找出适当的数值，模型可作出以下优化：
s.t.
决策单元用以上的优化模型进行评价是否是有效的，并不是绝对的，而是相对于其他决策单元而言的。

我们可以利用 Charnes-Cooper 变换，就可以将式子(2-10)转化为线性的问题进行定量研究。

4.2.3 DEA模型基本原理
DEA模型的选取
数据包络分析是根据已知数据，评价具有多输入和多产出决策单元。

DEA是CCR模型与BCC模型的综合。

DEA相对效率在（0，1）区间内分布，处于效率前缘企业的效率值为1。

DEA模型中，产出导向模型为定量投入，求取产出最大值。

投入导向模型为定量产出的最小投入成本。

使用DEA模型过程中，还需要考虑投入导向和产出导向。

本文将采用投入导向规模报酬可变的BCC模型，计算决策单元的综合效率、纯技术效率和规模效率。

具体模型过程如下：
N个DMU表示有n个研究对象，每个DMU都有m种输入和 S 种输出。

对应一组权系数 V= (V1, V2, K, Vm)T, V； > 0 , U=(U1, U2, K, US)T, ur>0,每个DMU都有相应的效率评价指数
其中，Xij>0, yrj>0, i=l, 2..., m； r=l, 2, s； j=l, 2, n。

x*、为已知数据；VI％为变量。

在这个模型中，对第jo个DMU来说，hjo越大，表明这个决策单元能用相对较少的输入得到相对较多的输出。

以所有决策单元效率指数为约束，构造如下的CCR 模型：
在CCR模型的
规划中，加入的约
束条件后，CCR模
型便优化成BCC
模型。

用BCC模型判定技术和规模的效率转化程度。

4.3 科技成果转化效率评价结果分析
用决策单元评判投入要素，对资源配置能力、资源使用效率等综合衡量与评价。

本文用DEA计算得出的综合技术效率，同时，对纯技术效率，规模效率进行分析，反映青海省科技成果转化效率的实际情况。

4.3.1科技成果转化效率变化趋势
根据青海省2009- 2018 年科技投人产出的数据，运用DEAP2.1软件，计算得出2009- 2018年综合效率、技术效率和规模效率这三种指标来体现青海省科技的投入与产出(见表4.2)。

表4.2青海省2006-2018年科技成果转化效率
Table 4.2 The efficiency of scientific and technological achievements
transformation in Qinghai Province from 2006 to 2018
年份综合效率纯技术效率规模效率规模报酬判断
20060.476 1.0000.476irs
20070.5110.9740.524irs
20080.723 1.0000.723irs
20090.4710.8980.524irs
20100.8070.9290.868irs
20110.6150.8960.687irs
20120.7330.8790.834irs
2013 1.000 1.000 1.000 -
20140.9280.9320.996irs
20150.980 1.0000.980irs
20160.8550.9320.918irs
20170.9230.9850.938irs
20180.9660.9730.985irs
上表反映出十一五、十二五规划期间，科技成果转化率整体呈现增长态势。

其中，综合效率增长了20%，16-18年比十二五规划增长了17%；纯技术效率增长了11.60%，16-18年增长了6%，规模效率分别为 0.7和0.8，规模效率增长相对水平较低，样本期内，平均值0.804，处于缓慢增长的态势，综上，十一五时期和十二五规划的综合效率、纯技术效率增长情况表明，提高纯技术效率、资源利用效率对促进青海省科技成果转化效率意义重大。

表4.3 青海省科技成果转化效率变化趋势
Table4.3 Qinghai Province Science and Technology Achievement Transformation Efficiency
Change Trend
效率十一五规划十二五规划2016-2018 年综合效率0.6140.7570.906
纯技术效率0.8100.9040.963
规模效率0.7720.8380.943
4.3.2科技成果转化效率水平分析
4.3.2科技成果转化效率水平分析
通过上表看出，无论是规模效率还是纯技术效率，科技成果转化均无效，而造成科技成果转化无效的主要原因正是纯技术无效率。

综合技术效率是综合的衡量与评价，从规模效率来看，青海省的规模效率的值为0.84,也就是说规模效率是有效的，但是其综合效率无效，所以应该先做好管理和技术水平的提升工作，该规模效率的值离生产前沿面距离比较接近，规模又是递增状态，这说明青海省的工作还是非常不错，但想要和前沿面持平，还需要继续加大科技成果转化投入。

2006-2018 年青海省科技投人产出的综合效率纯技术效率和规模效率综合效率是指在不考虑规模收益情况下的技术效率，相反就是纯技术效率，而规模效率是指将规模收益考虑在内时的规模效率。

一般而言，规模收益平稳发展时以“一"表示，规模收益逐渐减少以“ds"表示，以 "ire"表达规模收益逐渐增加。

表4.4 青海省科技成果转化效率水平分析
Table 4.4 Analysis of the efficiency of scientific and technological
achievements transformation in Qinghai Province
年份综合效率纯技术效率规模效率规模报酬判断20060.476 1.0000.476irs
20070.5110.9740.524irs
20080.723 1.0000.723irs
20090.4710.8980.524irs
20100.8070.9290.868irs
20110.6150.8960.687irs
20120.7330.8790.834irs
2013 1.000 1.000 1.000 -
20140.9280.9320.996irs
20150.980 1.0000.980irs
20160.8550.9320.918irs
20170.9230.9850.938irs
20180.9660.9730.985irs
平均值0.7680.9840.804
根据表4.4的计算结果可以看出，青海省科技成果转化综合效率的整体态势是缓慢增长，有些有变化，但是出处不大，十一五期间，科技成果转化的综合效率为0.476到0.807，科技成果转化效率是呈上升趋势的。

2006-2012年，科技成果转化的综合效率数值在 0.48-0.8之间，计算其平均值为0.768,说明该样本区间的值相对有效，与前沿面较为接近，但是还有一些差距。

从2012年开始，转化的规模效率比较稳定，数值一直处于0.7以上，平均值为0.804,说明其规模效率的情况良好，这也表明青海省的投入与理论最佳投入应该是比较接近的，而规模效率的不足，对综合效率的影响程度比较低，它不能作为影响主要因素。

纯技术效率一般参考的是制度和管理水平带来的效率，由这些因素带来的影响，称为纯技术效率。

如果想提高纯技术效率，则可以通过提高制度的更可行性以及管理水平，再多开展高效的产学研合作，合理并充分地利用现有资源，提高产出才能真正提高青海省科技成果转化效率。

上表中青海省13年内综合效率数值大多在0.8左右，技术效率指标平均值为0.984，规模效率指标数值一般处在0.8-1之间，这三个指标数据相近，说明DEA模型是有效的。

5促进青海省科技成果转化的对策措施
5.1 推动科技成果转化的政策建议
5.1.1 提高科技成果转化的经济保障
科技成果转化的过程是一个高回报的过程，但在得到回报之前要有高投入和高风险。

DEA数据分析告诉我们，在地方政府财政支出中，严重缺乏对科研的支持，地方政府应当加大对当地科研活动的经济支持和管理。

5.1.2 加大对科技型中小企业的扶持力度
政府部门鼓励和支持科技型中小企业与大型企业协作关系，从而提升中小企业科技发展水平。

另外，基金、贷款贴息等方式也可以被政府用作支持企业科技创新的方式之一，以免企业在科技创新初期出现资金不足的现象[25]。

5.1.3 促进科技中介服务体系的建设
与科技发展有关的中介服务机构也是政府促进企业科技成果转化的一个十分重要的环节。

政府应该积极推动中介服务机构参与到科技成果转化的过程中，加强宣传，使企业和科研人员更。