基于DEA方法的江西省科技型中小企业技术创新基金绩效分析

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科技型中小企业技术创新基金绩效分析

一
、
科技型中小企业技术创新基金的运行情况
新，国务院于１９９８年７月提出要建立科技型中小和运行效果从１９９９年到２００９年底，创新基金累计支持中由科技部与财政部联合制订《于科技型中小企业小企业技术创新项目１３５个，关９３资助金额１１１８ｌ．８４技术创新基金的暂行规定》国办发［９９４（１９］７号）亿元，及中小企业１００多家。统计，００年一，惠２０据２０
了科技成果的转化和产业化，缓解了科技型中小企业的资金困境，拓宽了高层次人才的就业渠道，力有地配合了西部大开发战略和东北振兴战略。但是在此过程中也存在着一些问题，主要有：资金来源单
一
、
规模较小，对项目的前瞻性考虑不足，资助方式过于注重无偿资助。资助时间较短，对传统领域缺乏
经济研究
《理论探索》００年第５（２ｌ期总第１５期）８
科技型中小企业技批ＩＪ新基金绩效分析
陈宁余旭ｚ，
（．东技术师范学院，州５０６；．东工业大学，州５００）１广广１２０２广广１０６

基于DEA-Tobit模型的科技创新基金绩效评价及影响因素分析——以西部材料科技创新基金为例

DOI ：10.16675/14-1065/f.2020.18.080

基于DEA-Tobit 模型的科技创新基金绩效评价

及影响因素分析

□马贤娣，孙鑫旗

摘要：以2016—2018年西部材料科技创新基金支持的项目为例，用DEA-Tobit 模型分析了科技创新基金绩效的

影响因素，得出基金效率平均水平为0.608，标准差为0.285，具有显著影响的因素有基金参与度、软技术成

果数量和新产品销售收入。根据分析结果得出基金参与度的平方值、软技术成果数量和新产品销售收入对基

金效率影响显著且分别呈正相关关系的结论。在研究结论基础上提出了以市场需求为导向、对所处阶段不

同的科研项目提供差异化支持、引进激励机制等建议措施，以全面提升基金效率水平，促进西安市材料产业

发展。

关键词：科技创新基金；DEA 分析；Tobit 模型；基金效率

文章编号：1004-7026（2020）18-0164-05中国图书分类号：F223文献标志码：A

（西安航天源动力工程有限公司陕西西安710100）

———以西部材料科技创新基金为例

1研究背景科技创新基金是经国务院批准设立，用于支持科技型中小企业技术创新的政府专项基金，以市场机制运作，通过拨款资助、贷款贴息和资本金投入等方式扶持各种所有制类型的科技型中小企业，吸引地方政府、企业、风险投资机构和金融机构对科技型中小企业进行投资，逐步推动并建立符合市场经济客观规律的高新技术产业化投资机制。科技创新基金作为促进科技成果转化和高新技术产业发展的重要工具之一，近年来国家财政对其的投入持续加大，从2008年的14亿元增长至2013年的47.36亿元[1-2]。因此分析科技创新基金绩效考核及其影响因素成为事后管理的重要问题之一。现有文献中研究科技创新基金绩效评价及其影响因素的大体可以分两类。一是构建科技创新基金绩效评价指标体系的研究。肇先等（2008）[3]从科技创新基金评审实践出发，创新性地构建了技术创新项目的全面评价基本体系，包括企业情况分析、技术创新性分析、社会效益评价等若干项。杨浩（2013）[4]分析了科技创新基金项目书，通过粗集综合评价构建了一套科技创新基金评价体系，并应用该评价体系通过实证分析得出其具有一定科学性和实用性。罗思民（2014）[5]则基于层次分析法构建了科技创新基金项目绩效评价指标体系。现阶段科技创新基金绩效评价指标体系仍存在改善空间。郭峰（2013）[6]在武汉市科技创新基金验收指标体系的基础上通过和国内外比较典型的

对江西省高新技术企业R&D投入及绩效的调查

叁麓经
丝：
ｏｒａｆｎｎｅａｄＥｃｎｍ＆，ｕｎｌｏＦｉａｃｎｏｏ￣
对江西省高新技术企业Ｒ＆Ｄ投入
及绩效的调查
■ 陈平平
科技投入是科技进步最主要的支撑条件，作为科技进步核心的ＲＤ活动的投入是科技投入的主体，＆而
高新技术企业又是Ｒ＆Ｄ活动的主力军。因此，高新技术企业Ｒ＆Ｄ的投入如何、效如何，接关系到江西省绩直
科技进步的进程。本文以江西省高新技术企业Ｒ＆Ｄ投入和绩效评价为契入点，分析江西省高新技术企业Ｒ＆Ｄ投入的总量和结构、规模和水平、率和效益、题和矛盾，江西省科技政策、技发展规划的制定和效问为科科技资源的分配提供可靠的科学依据，为科技管理和经济决策提供一些建设性的建议。Ｉ键词】新技术企业；＆Ｄ；关高Ｒ投入产出
【中图分类号］２６４Ｆ７．４
【文献标识码】Ａ
【文章编号】Ｏ６１９２ｌ）７０９一３１０ — ６ｘ（０２Ｏ —０４ｏ

江西省高技术企业科技创新效率评价分析

高技术企业是知识密集、技术密集的经济实体。高技术企业为适应生产发展和市场需求，必然以开拓新技术、新产品、新市场为经济目的，进行科技创新活动。而在高技术企业的创新活动中，创新效率是提升企业创新能力、增强资力的重要方面。因此对科技创新投入产出的效率进行研究、分析具有重要的意义。
ｚ表示观察值的权重。为了能更有效地将每个决策单元的效率值计算出来，运用对偶原理，建立非参数技术的模型。基于规模报酬可变的ＢｃＣ模型：
＋ｊ］ ∑Ｓ＋
Ｊ＝ｉ
＋ｊ ∑Ｓ＋］
ｉ＝１
１江西省高技术企业发展现状
１１江西省高技术企业发展势头迅猛．近年来，江西省高技术产业发展迅速。已成为全省增长速度最
阿基米德数，取正无穷小，通常为１６０。凸性限制条件Ｚ＝。在模型１（）（）２和３能得出了纯技术效率值（士）进０，而可以得出了规模效率值。２２指标体系的建立．对科技创新效率进行评价分析，指标的选择，首先要能客观地反映科技活动中的投入与产出的实际情况，力求全面、系统。其次，还要考虑到数据采集的可行性以及ＤＡＥ方法对指标选取的要求。建立评价指标体系，一般要遵循４个原则，即：科学性原则、可比性原则、可行性原则、适应性原则。本文根据《中国高技术产业统计年鉴（０９》中公布的数据，建２０）立高技术企业科技创新投入产出指标库。１投入指标：企业进行创新活动的投入主要是财政和人力的投）入。①Ｒ经费支出（１。反应企业创新资本的投入规模。②科技活＆Ｄｘ）动人员中科学家和工程师的人数（２Ｘ）。反应企业从事创新活动的人力资本的投人。③新产品开发经费支出（３。反应企业投入新产品开发ｘ）资本规模。④ＲＤ＆活动人员折合全时当量（４。反应企业投入研发的Ｘ）人力资本规模２产出指标：）创新活动的成果表现为新产品的增加或产品改进，专利发明的涌现，产值、利润的提高等等。①新产品产值（１。反映企业Ｙ）

基于DEA方法的我国中小企业技术创新效率研究——以深交所中小上市公司为例

策单元都是一个投入产出系统，每个系统中的投入和产出指标分别用和）来表示，投入和产出指标的值分别用和，，来表示，其中ｉ，……，ｍ，ｍ表示投入指标的个数；，＝１＝１，…… ，ｓ表示产出指标的个数；ｋ＝１，ｓ，…… ，在确定了投入变量和产出变量之后，对决策单元效率的评测就可以用ＤＡ模型来进行。在ＤＡ方法中应用比较广ＥＥ泛的有两个模型ｃ模型和Ｂ２型，ＣＲ模型假设决策单２ｃ模２元生产规模报酬是不变的，ｃ模型假设生产规模报酬是变２化的。本文中采取Ｂ２ｃ模型作为分析模型对中小企业的技术
一
是以数据包络分析（ＥＤＡ）为基础的。ＤＡ方法是著名运筹Ｅ学家Ａｈｍｅ和Ｗ＿Ｗ．ＣｏｅＬ３等学者在 “ ．Ｃａｓｏｐｒ２］－相对效率评
价 ”概念基础上发展起来的一种新的系统分析方法，用于测评一组具有多重投入和多种产出的决策单元（ｅｉｏａ－ＤｃｉＭｋｓｎｉｇＵｉＤｎｎｔＭＵ）的绩效和相对效率。由于ＤＡ这种非参数估，Ｅ计方法可以规避参数方法的多种限制，因此被广泛应用于效率的测评。假设有ｎ个可以进行比较的决策单元（ＭＵ，每个决Ｄ）

基于DEA方法的科技型中小企业融资效率研究

融资与间接融资两种融资方式时，次使用了 “ 资效率 ” 首融这个概念，并分析了影响融资效率和成本的七种因素。宋文兵（９７指出，资方式作为一种制度安排，括交易效率和１９）融包
本与收益的对比关系；二是指经济主体在追求微观经济效率的同时是否带来了全社会资源的合理利用．资源的
配置是否达到了帕累托效率；三是指现有制度安排对微
ＤＡ方法对中小企业融资效率的研究，较少有人对科技型企Ｅ业融资效率进行分析评价，更缺乏对科技型中小企业融资效
效，不能达到技术有效，资效率总体呈低效状态。又融
【关奠诃】科技型中小企业；融资效率；ＤＡ方法Ｅ中小企业是我国国民经济的重要组成部分，在推动国民经济发展、解就业压力、缓优化经济结构和促进社会稳定等方面，挥了举足轻重的作用。作为高新技术产业主力军的科技发行了综合评价，究结果表明我国上市公司股权融资效率总研

基于DEA模型的基金资助效果评价研究

基于DEA模型的基金资助效果评价研究作者：达虎李唐艳李文艳后新莉杨凌

来源：《现代信息科技》2023年第22期

收稿日期：2022-11-08

基金項目：甘肃省自然科学基金项目（21JR7RA754）；甘肃省软科学研究计划项目

（20CX4ZA019、23JRZA354）；甘肃省委组织部陇原青年创新创业人才项目

（2021LQGR08）

DOI：10.19850/ki.2096-4706.2023.22.025

摘要：以2018—2020年批复立项的甘肃省自然科学基金一般项目为例，在已完成结题验收的项目中每年度随机选取5个项目，共选择20个项目作为研究对象。采用DEA模型对自然基金资助效果开展评价研究，重点分析基金资助效果的综合效率、纯技术效率和规模效率，同时分析自然基金资助项目成果及在实施经费“包干制”过程中存在的问题，并从多角度提出相应的对策。

关键词：DEA模型；自然基金；资助效果；包干制

中图分类号：TP39；G301 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）22-0113-07

Research on the Evaluation of Fund Funding Effectiveness Based on DEA Model —From the Perspective of“Overall Rationing System”of Scientific Research Funds

DA Hu1， 2， LI Tangyan1， LI Wenyan1， HOU Xinli1， YANG Ling1

基于DEA方法的江西省科技型中小企业技术创新基金绩效分析

ＧＵＬｉｑｉｎ，ＭＥＩＹｅｄａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉａｎｇｘｉ３３００１３，Ｃｈｉｎａ）
ｓｔｉｌｌｔｈｅｔａｒｇｅｔｓＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｎｅｅｄｓｔｏｓｔｕｇｒｇｌｅｆｏｒ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤＥＡ；ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｆｕｎｄ；ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
ｃｉｅｎｃｙｏｆＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｆｕｎｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＪｉａｎｇｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅＳＭＥｓｉｎｄｕｓ —
１问题的提出及文献回顾近年来我国社会经济的发展表明，中小企业在数量上和质量上，都已经成为国民经济的重要组成部wenku.baidu.com分，是国家经济发展新的重要增长点。但多数中小企业特别是科技型中小企业又要面临融资、管理等发展瓶颈问题。因此，结合中小企业发展的特点和我国资本市场的现状，国务院于１９９９年批准设立科技型中小企业技术创新基金（以下简称 “ 创新基金” ）这一政府专项资金。创新基金通过拨款资助、贷款贴息和资本金投入等方式扶持和引导科技型中小企业的技术创新活动。江西省于２０００年率先在全国设立了省级科技型中小企业技术创新基金，主要用于江西省国家创新基金项目的匹配资助及为国家创新基金申报培育项目源；并成立了省级创新基金管理中心，主要工作是对省创新基金进行专项管理。十多年来创新基金发展日臻成熟，在 “ 十一五 ” 期间被纳入国家科技计划体系且较好的配合了

基于DEA模型的科技投入绩效分析

ＤＥＡ）分析方法，以秦皇岛市为例，通过实析，得出政府农村公共产品提供的优先次特性，在指标体系上也可能会更多适用于
证分析政府科技投入的绩效情况，找出影序；刘建中（２００９）运用ＤＥＡ模型对我国本行业或本地区。正基于此，本文采用城
传统的民族文化对五龙客家风情园的经营方的薪酬激励要逐步放开，使之按市场化原则进切与新闻媒介关系。利用在景点发生的各类赣
、
引言
国内外学者对科技投入及其绩效分投入对引导企业增加科技投入的作用明析进行了较为深入的研究，美国经济学家显；吴达（２０ｏ９）则以天津市科技项目为数
西蒙・库兹涅茨（１９９９）认为发达国家国民据分析对象，说明天津市财政科技计划项多输入和多产出的决策单元（ＤＭｕ）之相
如农村公共产品或医药高新技术优。当０＝１且Ｓ一 ≠０或ｓ十 ≠０时，称ＤＭＵ技进步在经济增长中的作用已远远超过个行业，
研究地域大多集中于一个或某片区为ＤＥＡ弱有效；当０＜０时，称ＤＥＡ无效。其他要素所起的作用。国内方面，方银水产业，

江西省区域经济发展效率评价——基于DEA方法的分析研究

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｃ２ｍwenku.baidu.com ｅｆＤＥＡｍｅｈｄｉａｐｉｄＲｄｌｏｔｏｓｐｌ．Ｂａｅｎｅｓｄｏ
ｔｅｎｕ — ｕｐｔｄｔｏ１ｃｔｓｆＪａｇｉｒｖｎｅｉｈｉｐｔｏｔｕａａｆｉｅｏｉｎｘｐｏｉｃｎ１ｉ
一 — — — — — — — —
进入新世纪以来，特别是党中央实施中部崛起战略以来，江西经济发展已经进入了一个新的阶段，在发展速度上已呈现中部崛起之势，工业已成为经济发展的主导力量，城市化进程明显加快，姓生活明显改善。但现在的发百展水平还是较低层次的，为连接 “ 作长三角” “ 三角 ” 与珠的省份，与周边其它省和全国平均水平相比，差距还不小。如
Ｕｎｉｅｓｔｖｒｉｙ，Ｎａｅｈｎｇ３３４５；Ｃｏｌｅｏｕｍａｔｓａｎａ００２．ｌｅｇｆＨｎｉｉｎｄｅ
Ｐｂｉｍｉｉｔａｉｎ，ｉｎｘｒｕｔｒｌＵｎｖｒｉｕｌＡｄｎｓｒｔｃｏＪａｇｉＡｇｉｌａｉｅｓｔｃｕｙ，Ｎａｃａｇ３０４ｎｈｎ３０５）
ＥｖｌａｉｎｏｇｏａｏｏｃＤｅｅｏｍｅｔａｕｔｏｎＲｅｉｎｌＥｃｎｍｉｖｌｐｎ

江西省战略性新兴产业科技资源配置效率的DEA交叉评价

科技资源配置效率的实证评价，高辨识性地测量出２１００年江西省１战略性新兴产业科技资源配置的相对效率。０大关键词战略性新兴产业科技资源配置科技资源配置效率ＤＡＤＡ交叉评价ＥＥ
第３卷ｌ
第９期
情
报
杂
志
源自文库
２１０２年９月
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＩＮＴＥＩＬＬＧＥＮＣＥ
Ｖ１３Ｎｏ９ｏ．１．Ｓｅ２２ｐ．０１
江西省战略性新兴产业科技资源配置效率的ＤＡ交叉评价Ｅ
喻登科周荣陈华
ｖｌｐｎｎｎｏａｉｎ．Ｅｖｕｔｎｅｙｌｏｃ —ｔｃｅｏｒｅｌｃｔｎｅｃｅｃｆｓｒｔｇｃｅ￣ｉｇｉｄｓｒｓｉｉｇｉｅｏｍｅｔａｄｉｎｖｔｏｌａａｉｉｄｘｓｓｏｎ￣ｍｆｓｉｅｈｒｓｕｃｓａｏａｉｆｉｎｙｏｔａｅｉｍｅｎｎｕｔｅｎＪａｘｌｏｉｉｎＰｏｖｎｅｉｏｓｒｃｅｒｍｎｕｓａｄｏｔｕｓｏｃ－ｃｅｏｒｅ．Ｂａｅｎｄｄｃｕｓｔｎｏｌｉｌｈｎｅｓａｍｐｒａａｙｉｒｉｃｓｃｎｔｕｔｄｆｏｉｐｔｎｕｐｔｆｓｉｔｈｒｓｕｃｓｅｓｄｏａａａｑｉｉｏｆｍｕｔｐｅｃａｎｌ，ｎｅｉｃａｌｓｓｉｉｌｎｏｃ — ｅｈｒｓｕｃｓａｌａｉｎｅｃｅｃｓｃｎｕｔｐｌｉｇＤＥＡｒｓ－ｅａｕｔｎｍｅｏｆｓｉｔｃｅｏｒｅｏｔｆｉｎｙｉｏｄｃｅａｐｙｎｌｃｏｉｄｃｏｓｖｌａｉｔｄ。ａｄｔｅｄｓｒｍｉａｉｅｒｌｔｅｅｃｅｃｅｏｈｎｉｃｉｎｔａｖｆｉｎｉｓｈｖｅｉｉ

基于DEA的技术创新效率评价研究——以江西为例

ＴＥ是指技术创新活动中的要素投入相对于产出的Ｉ）
转化效率，反映技术创新投入对产出的贡献比重，即
研究如何在技术创新中合理地配置相关资源… 。国
外对于技术创新效率的研究起步较早，９５年美国１８
技术创新效率；晓芬、正卫、仁勇等（０５）虞李池２０
分析了我国区域技术创新效率的现状与原因，数用据包络分析（Ｅ方法测算了１９－２０ＤＡ）９９０２年我国内地３０个省市自治区的技术创新效率；勇周（０６用随机前沿分析和数据包络分析模型对我２０）
元排除在外，得有效决策单元之间也能比较效率使的高低，而实现所有决策单元的充分排序。从
１２指标体系的构建．
其中：＝（，，，）∈Ｅｅ１１ … １
ｅ＝（， … ，）１１１ ∈Ｅ
本文结合数据包络分析模型的要求，以及数据的可获得性，始建立的江西技术创新效率评价投初
Ｂ模型。Ｂｎｅ、ｈｒｅ、ｏｐｒ１８）ＣＲ模ＣａｋｒＣａｎｓＣｏｅ（９４在

基于DEA的中小企业技术创新绩效评价实证研究

［关键词］技术创新
ＤＡＣ型敏感度分析ＥＣＲ模
绩效评价
ＤＯＩ１３６ｉｎ．Ｏ４—９０２１．６．１：０．９９ｓｓ１Ｏ１Ｘ．０１００６
［中图分类号］Ｆ７［２０文献标识码］Ａ
引言
我国是一个中小企业众多的国家。中小企业在我国国民经济及社会发展中占有相当重要的地位与作用，它不仅是国民经济发展的重要增长点，
１相关文献回顾
１１关于技术创新绩效指标的文献回顾．
由于创新过程本身的复杂性，国内外对如何
济萎靡，以及货币政策持续从紧等因素对中小企业冲击很大。可见，我国中小型企业正处在艰难的转型期、阵痛期，技术创新是应对挑战、谋求
发展的必然选择。
新审计指标体系，以此设定标准，然后利用层次分析法确定指标权重，采用模糊综合评价法对某
式大致可分为４类：专利、非专利技术、新产品
公司综合评价，并针对分析的结果，提出提高创
新绩效的措施。
和技术贸易。陈劲（０６２０）指出，专利数据不适合作为创新产出的指标，而企业主持或参与制定新标准数应作为衡量技术创新产出绩效的一个重要指标。赵莉楠（０６２０）从平衡记分卡的思想出发，提出了技术创新投入、技术创新管理、技术创新效果和财务状况４个层面来研究中小企业技

基于DEA的江西省科技金融投入产出相对效率分析

作者：李雅丽程震

来源：《时代金融》2013年第05期

【摘要】科技金融是区域创新能力提升及创新体系建设的重要内容。文章着眼于科技与金融两大要素，运用数据包络分析方法（DEA），在建立科技金融效率评价指标体系的基础上，对2000～2010年江西省科技金融投入产出的相对效率进行了分析与探讨，结果显示，2000、2001、2002、2003、2006、2007、2008和2010年全省科技金融投入和产出处于一种相对均衡状态，实现了在既定投入下产出的最大化或者说是在既定产出下的投入最小化；2004、2005和2009年的综合效率和纯技术效率均小于1，在投入方面存在冗余，产出不足。并就科技要素与金融要素的有效结合，提出了可供参考的建议。

【关键词】金融投入科技产出数据包络分析江西省

一、引言

科技金融是一种创新活动，即科学知识和技术发明被企业家转化为商业活动的融资行为总和；是一种技术—经济范式，即技术革命是新经济模式的引擎，金融是新经济模式的燃料，二者合起来就是新经济模式的动力所在[1]；它既是一种科学技术资本化过程，即科学技术被金融资本孵化为一种财富创造工具的过程；也是一种金融资本有机构成提高的过程，即同质化的金融资本通过科学技术异质化的配置，获取高附加回报的过程。

数据包络分析（DEA）是一种多指标投入和多指标产出的有效性综合评价方法，相对于参数方法，DEA无需预设生产函数的具体形式，即无需估计生产函数的参数，仅仅依靠分析实际观测数据，采用局部逼近的办法构造前沿生产函数模型来对生产单元进行相对有效性的评价，比较有代表性的DEA模型主要有：FG模型[2]和ST模型[3]；1986年Charnes等给出的具有无穷多个决策单元的半无限规划C2W模型[4]。

基于DEA—Tobit两阶段模型的基金绩效评价及影响因素研究

方法和多元线性回归模型进行绩效评价及影响因素研究。ＤＥＡ— Ｔｏｂｉｔ两阶段模型结合了ＤＥＡ和
Ｔｏｂｉｔ两种数学方法，是一个在绩效评价及影响因素研究方面经过多次验证的模型。Ｗａｔｃｈａｒａｓｒｉｒｏｊ
主要方法有两类。一类是通过建立基金绩效评价体系进行绩效评价。岳宝宏等ｌ＿１］对现有的基金绩效评
等［６］将ＤＥＡ－Ｔｏｂｉｔ模型应用于公立非营利性医院的效率及影响因素研究；吉生保等ｌ７将超效率
Ｖｏ１．３８，Ｎｏ．３，Ｊｕｎ．２０１７
基于ＤＥＡ — Ｔｏｂｉｔ两阶段模型的基金绩效评价及影响因素研究
毛秀珍，章璐杰，王友钊，黄静。
（１．浙江省科技信息研究院，杭州３１０００６；２．浙江大学生物医学工程和仪器科学学院，杭州３１０００７；
３．浙江理工大学信息学院，杭州Ｉ３１００１８）摘要：应用ＤＥＡ－Ｔｏｂｉｔ两阶段模型对基金绩效评价及影响因素研究，以分析基金实施的成效。利用ＤＥＡ模

江西省优势科技创新团队绩效评价模型研究

江西省优势科技创新团队绩效评价模型研究科技创新团队作为科技创新的重要形式，是增强国家自主创新能力的核心。江西省优势科技创新团队已经发展成为科技创新的主力军，建立系统、科学的绩效评价模型是评价和提高江西省优势科技创新团队绩效的重要手段。针对江西省优势科技创新团队建设和绩效管理现状，运用平衡计分卡原理，对江西省优势科技创新团队绩效评价指标进行设计，并运用主成分分析法，构建了江西省优势科技创新团队绩效评价模型。在此基础上，选取65个样本团队为研究对象，对江西省优势科技创新团队绩效评价模型进行实际应用，通过对绩效数据进行因子分析，调整绩效评价指标，使其更加科学。

通过分析绩效评价结果，发现江西省优势科技创新团队存在创新能力不强、重大项目不多、投入不足、人才储备不足、实现产值较低等问题。针对这些问题，建议采取鼓励“产学研”协同创新，促进交流合作，建立健全投入保障制度，重视人才工程建设，积极完善支撑服务平台，增强团队市场化意识等措施。

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2013年第2期

科技管理研究

Science and Technology Management Research

2013No.2

收稿日期：2012－04－21，修回日期：2012－07－10

基金项目：江西省科技厅软科学研究计划项目“江西省创新基金对科技型中小企业发展的作用机制研究”（2010DRB02400）

doi ：10.3969/j.issn.1000－7695.2013.02.012

基于DEA 方法的江西省科技型中小企业技术创新基金绩效分析

顾丽琴，梅烨丹

(华东交通大学经济管理学院，江西南昌330013)

摘要：DEA 模型是用以评价具有输入和输出决策单元相对有效性的常用方法，将其引入对江西省科技型中小企业技术创新基金的绩效评价中，通过对2005 2009年江西省创新基金验收项目数据的分析，考察江西省创新基金行业间投入产出的相对效率现状。结果表明优化江西省科技型中小企业产业结构，调整项目投入规模，提高项目投入产出效率仍是江西省需要努力的目标。关键词：DEA ;创新基金;绩效评价中图分类号：G301；F272.5文献标识码：A 文章编号：1000－7695（2013）02－0045－04

Analysis on Jiangxi Province SME Technology

Innovation Fund Performance Based on DEA Method

GU Liqin ，MEI Yedan

（School of Economics and Management ，East China Jiaotong University ，Jiangxi 330013，China ）

Abstract ：The DEA model is a common method to evaluate the relative validity of input and output decision －making．The article introduces it to Jiangxi province SME technology innovation fund performance evaluation．Through the analysis of Jiangxi province innovation fund projects data from 2005to 2009，the paper investigates the relative input and output effi-ciency of Jiangxi province industry innovation fund．The results show that the optimization of Jiangxi province SMEs indus-trial structure ，the adjustment of project investment scale and the improvement of project efficiency of input and output are still the targets Jiangxi province needs to struggle for．

Key words ：DEA ；innovation fund ；performance evaluation

1问题的提出及文献回顾

近年来我国社会经济的发展表明，中小企业在数量上和质量上，都已经成为国民经济的重要组成部分，是国家经济发展新的重要增长点。但多数中小企业特别是科技型中小企业又要面临融资、管理等发展瓶颈问题。因此，结合中小企业发展的特点和我国资本市场的现状，国务院于1999年批准设立科技型中小企业技术创新基金（以下简称“创新基

金”

）这一政府专项资金。创新基金通过拨款资助、贷款贴息和资本金投入等方式扶持和引导科技型中

小企业的技术创新活动［1］

。江西省于2000年率先在全国设立了省级科技型中小企业技术创新基金，主要用于江西省国家创新基金项目的匹配资助及为国家创新基金申报培育项目源；并成立了省级创新基金管理中心，主要工作是对省创新基金进行专项管理［2］

。十多年来创新基金发展日臻成熟，在“十一五”期间被纳入国家科技计划体系且较好的配合了

其他重大科技计划的实施和国家科技战略的制定。

皆知创新基金于科技型中小企业是雪中送炭，但如何具体的对创新基金的绩效（本文对成效、效果、效益不做区分，统称为绩效）做出评价以利于其“四两拨千斤”作用的发挥，需要科学的绩效评价技术，要用事实说话，要让数字为证。从文献库中检索出单与创新基金绩效评价相关的文献大致可以归结为以下三类。一类是集中在对创新基金具体项目评价的指标体系构建和评价方法选择的研究上，

如刘立立等［3］，王仰东［4］，罗宜美等［5］

。这些文章中大都认为评价指标的构建要与时俱进，评价手段上也该综合利用数学、管理学、运筹学、统计学、系统科学等领域中有关绩效评价的方法；第二类文献大多有研究课题作为支撑或者是政府相关部门定期已调查问卷的形式对创新基金编制的报告。这些文献从总体的角度而不是某个项目，以较为详尽的数据展示创新基金财务、区域、行业、满意度、立项情况、验收情况等；第三类文献以更为深刻的理

顾丽琴等：基于DEA 方法的江西省科技型中小企业技术创新基金绩效分析

论从创新基金作为政府科技计划角度来思考绩效评

价深层次的问题，如岳宝宏等［6］

。

如何通过发展中小企业特别是科技型中小企业，促进江西省经济的跨越式发展，创新基金的下达是天赐良机。创新基金是稀缺的，各省之间的竞争又异常激烈，如何使有限的资金发挥最大的效益，首先要对现有资金的使用情况作出一个鉴定，才能清晰的制定“节能减排”方案。数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis ，简称DEA ）是对投入产出效率问题做出评价的理想方法。其在理论上的可行性和应用中有效性本文不再赘述。基于对DEA 方法认识，本文试图凭借江西省创新基金2005 2009五年的相关数据，对江西省创新基金五年来主要行业投入产出效率的“有效性”或者“无效性”做出鉴别和分析。2

DEA 评价模型概述

DEA 是美国运筹学家A.Charnes 和W.W.Cooper 等学者［7］

于1978年提出的，其本质是基于“相对效率评价”概念发展起来的一种系统分析方法。提起DEA 方法不可不说C 2R 模型，事实上先有C 2R 模型，而后人们才把具有类似功能的模型统称为DEA

方法。C 2

R 模型最为经典，本文将对其加以发挥。

DEA 方法假设有n 个DMU ，每个决策单元都有m 种输入和p 种输出。在模型中第i 个决策单元DMUi 的输入表示为x i =（x 1i ，x 2i ，…，x mi ）T ，i =1，2，3…n ，输出表示为y i =（y 1i ，y 2i ，…，y mi ）T ，i =1，2，3…n ，权重表示为v =（v 1，v 2，…，v m ）T ，u =（u 1，u 2，…，u i ）T 。并且x si ≥0，y ti ≥0，其中s =1，2，…，m ；t =1，2，…，p ；i =1，2，3…n 。

C 2R 模型有分式规划和由分式规划经过Char-nes —Cooper 变换而得的线性规划两种形式。为计算

方便，实际应用的C 2

R 模型带有非阿基米德无穷小以及松弛变量的对偶线性规划模型（如公式1）

。

λ≥0，j =1，2，…，n ，s －为松弛变量，s +

为剩余变量。ε为非阿基米德无穷小量（比任何大于

零的量都要小的量）。e ^

和e 分别是分量为1的m 维、s 维列向量。对于计算结果λ0，s －0，s +0，θ0，有如下的规定：

（1）若θ0＜1，则DMU jo 不为DEA 有效，其经济含义就是经济结构不合理，需要调整；

（2）若θ0=1，e ^T s －

+e T s +＞0，则DMU jo 仅为弱DEA 有效，其经济含义就是在n 个决策单元组成

的经济系统中对于投入x o 可以减少s －0

而保持原产出不变，或在投入x o 不变的情况下可将产出提

高s +0

；

（3）若θ0=1，=0，e ^T s －

+e T s +=0则DMU jo 为DEA 有效，其经济含义就是在n 个决策单元组成的经济系统中，在原投入x o 的基础上获得的产出y o 已达到最优。3绩效评价指标选取及数据处理

3.1

评价指标选取

按照DEA 的一般步骤，首先要明确问题和确定评价目标，此前文已述。接下来就要构建指标体系和抽取样本（整体数量较大时）即选择DMU 。本文是对江西省创新基金投入产出效率的评价，评价指标必然要反映项目的投入和产出情况。基于对指标

构建相关文献［8－10］

的总结，以及数据的可得性，完整性，全面性及DEA 分析方法对数据的要求，通过统计软件SPSS18.0因子分析的检验，最后选取企业项目研发投入资金（万元）X1，创新基金投入量（万元）X2和资本市场资金（万元）X3为输入指标，项目验收时新产品产生的销售收入（万元）Y1，缴税（万元）Y2，净利润（万元）Y3，因项目实施新增就业人数（人）Y4为输出指标。3.2样本数据处理

选择DMU 的过程也就是确定参考集的过程。1999 2009年十年内江西省共完成项目验收222项，

合格项目190项，基本合格18项，不合格14项［2］

。由于相关部门统计工作上的原因，在222个验收项目中，剔除一些数据缺失的项目，文中可作为样本项目数为157项。这157项项目涵盖了①光机电23项，②生物医药50项，③新材料58项和④电子信息26项这四大创新基金支持的主要行业。本文将江西省创新基金验收项目先在时间上按照2005 2009年逐年排列，然后在行业上按照上述排列的顺序并将所有属于同一行业各指标下的数值汇总，整理后的157项验收项目分成20个DMU ij ，i 表示年份，i =1，2，3，4，5；j 表示行业，j =1，2，3，4分别对应上述的四个行业，如DMU 11代表2005年光机电。4

评价结果分析

4.1

评价结果

通过DEAP2.1软件对C2R 模型进行求解，总体

结果整理成表1、表2。C 2

R 模型计算结果主要包括综合效率，纯技术效率，规模效率，规模报酬或者规模效益，非DEA 有效单元的投影。