中国省际科技竞争力评价_基于超效率DEA的分析
中国西部地区省际全要素能源效率研究--基于超效率DEA模型和M almquist指数
份的全要素能源效率变动进行分解 ，这是首次从 动态视角研究 中国全要 素能源效率 ，结果表 明， 技术效率 比技术进步更有助于能源效率的改善［ 引。 屈小 娥基 于 Ｄ Ｅ Ａ—Ｍ ａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指数 ，实证 测算 了
经济发展 具有 典型 意义。本 文首 先采用 超 效率
一
３ ２ —
第２ 期（ 总第 ２ ４ ４ 期） ２ ０ １ ４年 ２月
工 业 技 术 经 济
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｉ ｒ ａ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ
Ｎ ｏ ． ２（ Ｇ 既 Ｉ ，Ｎ ｏ ． ２ ４ ４ ）
基 金项 目：教育部人文社会科学研究规划项 目 （ 项 目编号 ：１ ２ Ｙ Ｊ Ｃ Ｚ Ｈ ２ ８ ２ ） ；国家 自然科学基金项 目 （ 项 目编号：７ １ ２ ６ ３ ０ ４ ５ ） ；西北师范 大学 “ 知 识 与 科 技创 新工 程 ” 科 研 骨 干培 育项 目 （ 项 目编 号 ：Ｎ ＷＮ Ｕ—Ｋ Ｊ Ｃ Ｘ Ｃ ． Ｃ—Ｓ Ｋ ０ ３ ０ ３ —１ ４ ） ｏ 作者简 介 ： 关爱萍 ，西北师范大学商学 院副教授 ，经济学博士后 。研究方 向：资源环境经济、评价理论与方法。师军 ，西北 师范大学 商学院硕士研究生。研究方 向：区域经济。张强 ，西北师范大学商学院副教授 ， 博 士后 ，硕士生导师。研究方向 ：资源环 境管理 、系统建模仿真。
国内生产总值能耗要 比 ２ ０ １ ０ 年下降 １ ６ ％，单位国 内生产总值二氧化碳排放 比２ ０ １ ０ 年下降 １ ７ ％， 西 部地 区由于经济发展落后 、技术水平低下等原因， 将面临更大 的节能减排压力。因此 ，探讨西部各 省能源效率的差异和变化趋势 ，以及能源效率的 影响因素对西部地区实施可持续发展有重要意义。
中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—Malmquist指数
2020年11月第22期总第464期内蒙古科技与经济Inner Mongolia Science Technology&EconomyNovember2020No.22Total No.464中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—M almquist指数张勇之(聊城大学商学院，山东聊城252059)摘要：基于超效率DEA模型及Malmuist指数，对2012年〜2018年各省市区的科技创新效率进行测度分析发现：①北京市历年来保持创新高效，但近年来有所下滑，青海省近年来则实现了创新效率的有效增长，其余各省份的创新效率基本稳定或在各区间不断波动；②除江苏省外，全国各地区全要素生产率均实现了基本稳定或有效增长，而江苏全要素生产率降低的主要原因是技术效率降低；③北京、云南、陕西、上海、江苏、山东、湖北、重庆、海南、四川实现全要素生产率的有效增长，依赖于技术进步效率。
关键词：超效率DEA模型；Maimquist指数；边际产量递减规律中图分类号：F124文献标识码:A文章编号1007—6921(2020)22—0025—041文献综述2012年底，党的十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置'强调要坚持走中国特色自主创新道路、实施创新驱动发展战略'2016年7月，国务院印发了—十三五”国家科技创新规划.明确了迈进创新型国家，为建成世界科技强国奠定坚实基础的总目标。
2018年3月，十三届全国人大一次会议的政府工作报告中50余次提到科技、强调创新，其中特别指出“加快建设创新型国家把握世界新一轮科技革命和产业变革大势，深入实施创新驱动发展战略)因此，在2020年小康社会全面建成之际，统筹全局，多角度地探究中国科技创新效率的时空变化趋势，研究影响各区域科技创新效率的重要因素，对建设创新型国家，提高社会生产力及综合国力有重要意义'在当前的时代背景下，越来越多的学者开始关注科技创新'学者们主要从以下两个方面展开研究：①基于构建的静态指标体系，通过不同的评价方法对科技创新不同维度进行评价'巴吾尔江等(2012)、徐顽强等(2016)、王彦博等(2020)以及何睿(2012)分别采用主成分分析法对我国内地各省区市及国家创新型城市的科技创新能力进行了评价［140o邓丹青等(2019)、贾春光等(2020)、陈艳华(2017)及赵黎明等(2014)分别运用熵权TOPSIS 法对我国9个典型城市、山东省各地市、中国四大地区及我国31个省市的科技创新能力进行了实证分析/580李沃源等(2019)利用组合评价分析、聚类分析和相关分析等方法，对西部地区各省、市、自治区科技创新系统环境进行实证研究祝影、唐春光、孙锐，等(2019)基于耦合协调模型，对23个中国科技创新城市进行创新要素耦合评价，发现京津冀地区、长三角地区、珠三角地区的城市位居前列，中西部地区和东北地区城市表现乏力/100②基于动态的创新效率进行测度评价'胡丽娜(2019)、何龙光(2019)、许建红等(2019)分别使用DEA方法对内蒙古12盟市、西南地区及东部12省市的科学技术创新效率进行了测度评价［11130'Fuentest et al. (2001)、Giedre Dzemydait e et al.(2016)、Carayan-nis E G et al.(2016)、对园区的科技创新效率、欧盟中部、东部的40个区域及23个欧洲国家创新效率进行了测算与评价/14160o郭淑芬，张俊(2018)运用CCR—DEA、BCC—DEA和Malmquist—DEA模型测度了2009年〜2013年中国31个省市的科技创新效率及其年份变动情况，表明研究期完全有效省份的数量呈增多趋势，但总数仍远不及一半，5年来，基于技术进步各省市的科技创新效率有所提高/170'刘钒等(2017)、林佳丽等(2008)基于超效率DEA模型对长江经济带、广东省21个城市科技创新相对有效性进行了全面客观的评价/8〜190张明龙(2015)基于超效率DEA模型，分析了我国30个省、自治区和直辖市以金融作为投入的科技创新效率，结果表明中西部地区的效率增长高于东部地区#技术效率的变化是导致区域差异的主要原因［2000孙东(2014)采用超效率DEA—TOBIT模型测算了我国2002年〜2012年各省份创新的效率，结果表明：我国创新效率还不高，处于创新有效状态的省份不足1/3,而且创新效率值波动较大，没有出现稳定上升趋势［210o当前，学者的研究为区域科技创新的后续研究奠定了基础，成就显著，但仍存在可进一步研究的巨大空间。
中国省际要素投入结构绩效评价研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数法
中国省际要素投入结构绩效评价研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数法张珍花; 曾志康【期刊名称】《《华东经济管理》》【年(卷),期】2018(032)004【摘要】文章基于"十二五"规划期间中国31个省区市的面板数据,首先采用超效率DEA模型对各省市生产效率进行测算,其次利用Malmquist指数法对各省市综合生产率指数进行计算及分解,最后通过Tobit模型对中国生产效率进行环境影响因素分析。
研究结果表明:从静态分析结果来看,2011-2015年中国生产效率逐步提升,各省市要素投入结构缺乏合理性,且存在区域差异;从动态分析结果来看,技术落后是导致中国各省市综合生产率普遍下降的主要原因;从影响因素分析结果来看,交通便利程度对提升生产效率具有显著的推动作用,受教育程度、市场开放程度和居民收入水平对提升生产效率均具有显著的制约作用。
【总页数】7页(P55-61)【作者】张珍花; 曾志康【作者单位】江苏大学财经学院江苏镇江212000【正文语种】中文【中图分类】F061.5; F222.33【相关文献】1.省际全要素生产率的测算与分解——基于DEA的非参数Malmquist指数法 [J], 陈秋明;苟娟2.基于DEA-Malmquist指数法的供电企业绩效评价研究 [J], 雍浩;杨少华;杨颖;赵萌萌;唐平舟3.基于DEA-Malmquist指数法的供电企业绩效评价研究 [J], 雍浩;杨少华;杨颖;赵萌萌;唐平舟;4.我国不同区域高校科研绩效评价——基于超效率DEA模型和Malmquist指数法 [J], 赵庆国;何佳5.中国省际高技术产业创新效率评价研究——基于超效率DEA模型和Malmquist 指数法 [J], 张月明;蒋元涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国地区技术效率的测算及随机收敛性检验_基于超效率DEA的方法
. 假设在 C R ,
2
模型中有 n 个决策单元 ( DMU ) , 每个决策单元 ( DMU j )都有 m 种输入和 s 种输出, 其中 x j = ( x 1j, x 2j, DMUj 的第 r 种输出类型的输出量 ( j = 1, 2 ,
0
, y sj ) , x ij > 0 为第 j 个决策单元 DMU j 的第 i 种输入类型的输入量 ; y rj > 0 表示 , n; i = 1, 2 ,
1, 2
,周
明
3
455002 ; 2 南京 航空航天大学 经济与管理学院 , 南京 344000)
210016;
3 东华理工大学 经济与管理学院 , 抚州
摘
要 : 采用超效率 DEA 模型 对中国 1985 2007 年各地区的技术效率进行测算 , 同时利用协整技术对 技术效
率进行随机收敛性检验 , 结果发现 , 自 1990 年以来中国 各省区平均技术效率有下降趋 势 , 而且 技术效率 水平呈 现出一定的区域性差异 , 即沿海地区的技术效率最高 , 其次是东北地区 , 再次是中部地 区 , 而西 部地区的 技术效 率最低 . 通过技术效率的随机收敛检验发现 , 我国沿海和东北 地区的 技术效率 在长期 存在收 敛趋势 , 而在 中西 部和全国范围内则不存 在收敛趋势 . 针对分析结果提出了相关对策建议 . 关键词 : 技术效率 ; 超效率 ; DEA; 协整 ; 随机收敛 中图分类号 : F 061 5 文献标识码 : A
[ 7] [ 6]
.
于君博运用 SFA 模型对我国改革开放以来的技术效率变迁进行了测算 , 分析结果表明, 1986 国平均技术效率呈下降趋势 , 各地区间技术效率差异逐步扩大
基于超效率DEA模型的中国省际生态效率时空差异研究_王恩旭
基于超效率DEA 模型的中国省际生态效率时空差异研究王恩旭 武春友(大连理工大学管理与经济学部) 摘要:建立了基于DEA 模型的生态效率投入产出指标体系,运用超效率DEA 模型对中国30个地区1995～2007年的生态效率进行了测度,将测度结果按照东、中、西、东北4个区域进行了时空差异分析,并对生态效率变化趋势进行了收敛检验。
结果显示:1995～2007年中国的生态效率存在明显的区域差异,效率均值的高低排序依次为东部、中部、东北、西部,其中东部、西部、东北呈生态效率下降趋势,中部呈上升趋势,只有东部地区生态效率均值高于全国均值,其余地区生态效率均值都低于全国均值;通过收敛检验可以看出1995～2007年间,中国生态效率呈发散趋势,即差距在逐渐增大,其主要受东部地区生态效率变化的影响。
关键词:生态效率;时空差异;DEA 模型中图分类号:C93 文献标识码:A 文章编号:1672-884X (2011)03-0443-08S patial -tem poral D iffe rences of P rovin cial Eco -efficiency in C hina Base d on S uper Efficiency DEA M odelWANG Enx u WU Chunyou(Dalian University o f Technolog y ,Dalian ,Liao ning ,China )A bstract :This ar ticle establishes an input -o utput index system based on DEA model ,and then makes evaluation of eco logical efficiency of 30areas of China during the years from 1995until 2007by means of super efficiency DEA model .Finally ,this article m akes spatial difference analy sis of themeasuring results according to eastern ,middle ,w este rn and nor theastern regio n ;meanw hile ex amine the convergence of the changing trend of eco logical efficiency .The results sho w that the eco logical ef -ficiency of China during the years from 1995until 2007obviously represents regio nal differences and the rank o rdering of average efficiency is as fo llow s in turn :eastern ,m iddle ,northeastern and w est -ern reg ion ;the eco logical efficiency of eastern ,w estern and nor theastern region presents the declining trend ,w hile the middle reg ion presents the increasing trend ;the ecolo gical efficiency of northeastern region exceeds the national averag e and all the rest of the ecological efficiency is below the national av -erage .The conclusio n can be drew from con convergence analysis that the national ecological efficiency assumes the lesser radiation trend during the years from 1995until 2007,nam ely the gap of efficiency is gradually increasing ,the m ain reason of w hich lies in the influence of ecolog ical efficiency change of eastern regio n and smaller changes of o ther regio ns .Key words :eco -efficiency ;spatial -temporal differences ;DEA mo del收稿日期:2010-06-12基金项目:国家自然科学基金资助项目(71073016;70903010);教育部新教师博士点基金资助项目(20090041120048);辽宁省博士科研启动基金资助项目(20081094) 工业革命时代,世界相对稀缺的是劳动力和人造资本,经济发展主要追求提高劳动生产率和资本生产率。
基于DEA交叉评价的中国省际能源效率研究
基于DEA交叉评价的中国省际能源效率研究中国作为世界上最大的能源消费国之一，能源效率的提高一直是国家发展的重要课题。
省际能源效率研究对于促进中国能源的可持续利用和发展具有重要意义。
本文将基于DEA交叉评价方法对中国省际能源效率进行研究，并分析其结果。
首先，我们需要了解DEA交叉评价方法。
DEA（Data Envelopment Analysis）是一种非参数评价方法，可以在多个输入和输出指标之间进行有效评价和比较。
它通过将每个评价单元视为一个生产者来衡量其效率，并将其与其他评价单元进行比较。
交叉评价是DEA的一个重要扩展，可以对不同评价单元之间的效率进行比较。
本文选择了中国31个省级行政单位作为评价单元，考虑了能源消耗总量、经济产出、人口规模等指标作为输入和输出指标。
通过构建DEA模型，计算得出各个省级行政单位的能源效率得分，并将其进行比较和分析。
研究结果显示，中国各省际能源效率存在着明显的差异。
以2024年为例，北京、上海、广东等东部沿海省份的能源效率得分较高，而西部地区的新疆、青海等省份的能源效率相对较低。
这一差异主要受到地理位置、经济发展水平和能源产业结构等因素的影响。
进一步分析发现，能源效率与经济发展密切相关。
东部沿海省份由于经济发展较早，技术水平较高，能源效率得分相对较高。
而西部地区由于地理条件限制和经济发展相对滞后，能源效率得分较低。
同时，能源产业结构也对能源效率产生了影响。
传统能源的大量消耗导致能源效率较低，而新能源和清洁能源的发展可以提高能源效率。
基于这些研究结果，我们可以得出一些政策建议。
首先，应加大对西部地区的支持力度，促进其经济发展和能源效率的提高。
其次，应加强技术创新，推动传统能源的转型升级，加大清洁能源和新能源的开发和应用。
此外，还应加强各省之间的合作与交流，共同推进能源效率的提升。
综上所述，基于DEA交叉评价的中国省际能源效率研究对于促进中国能源的可持续利用和发展具有重要意义。
我国科技资源配置效率的实证分析——基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型
我国科技资源配置效率的实证分析——基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型史安娜;徐巧玲【摘要】以2001-2012年我国30个省城的面板数据为基础,选取科技投入-产出指标体系,构建基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型,实证分析与比较我国30个省域科技资源配置效率.结果显示2001-2012年期间我国30个省域科技资源配置效率高低、变动趋势以及影响因素存在很大的差异,各省域要根据自身的情况制定适合的科技政策.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2015(035)001【总页数】6页(P54-59)【关键词】科技资源;配置效率;投入-产出;超效率CCR模型;Malmquist指数【作者】史安娜;徐巧玲【作者单位】河海大学商学院,江苏南京211100;河海大学商学院,江苏南京211100【正文语种】中文【中图分类】F276.7科技资源是一种特殊的资源，不仅需要自然资源作为载体，更需要凝结人类长期以来的智慧。
同其它资源相比，其稀缺性更为明显，客观上要求对其进行优化配置。
科技资源配置是关于如何分配与使用有限的科技资源，使其产生最大的效益，一般通过配置效率来描述和反映科技资源配置结果。
综述相关文献，科技资源配置效率研究分为定性与定量两个层面。
对于科技资源配置效率的定性研究，主要是从科技资源配置机制角度展开的。
如：叶儒霏等[1]运用新制度经济学理论、政府管理理论，结合国内外经验教训，分析了影响我国科技资源配置效率原因并寻找相应的对策。
刘玲利等学者[2-5]更多地侧重于科技资源配置效率定量方面的研究，即通过选取指标与构建模型的方式测度某个地区或领域的科技资源配置效率及其变动情况。
由于科技系统是由一个“投入—产出”各个要素相互依赖和相互作用形成的复杂系统，学者们几乎都将科技资源配置效率理解为科技产出与科技投入之DEA方法，而该方法无须估计投入与产出的生产函数，是直接利用线性规划的方法，并从投入-产出视角构建评价指标体系。
基于DEA的河北省农业生产超效率分析
基于ＤＥＡ的河北省农业生产超效率分析本文利用超效率分析，计算出1995-2007年河北省各年的农业生产效率值，以此研究河北省农业生产效率的历史变化状况。
然后利用纵向研究计算所得的农业生产效率值，与农业生产投入指标做相关分析，找出影响农业生产效率的主要因素，为提高河北省农业生产效率提供有益参考。
关键词：DEA 农业生产效率超效率分析相关分析影响因素河北省是农业大省，为全国粮油集中产区之一，常用耕地面积约600多万公顷，居全国第四位。
近几年河北省的农业总产值（按当年价格计算）呈递增趋势。
为了对河北省农业生产效率作出正确判断，有必要对河北省农业生产效率进行深入分析，以期进一步挖掘农业资源利用的潜力，促使河北省农业更快更好的发展。
因此，从实际出发研究河北省农业生产效率及其影响因素，具有重要的现实意义。
本文所研究的农业生产效率指将自然因素和劳动力、经济和技术等要素作为投入量，把农业总产值作为产出量，通过数据包络分析计算出要素投入的效率值。
投入指标主要有：乡村从业人员、耕地面积、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥使用量折算成纯量、农村用电量、农业总支出。
产出指标为：农业总产值。
超效率分析（一）DEA及超效率分析方法介绍本文中河北省农业生产效率模型是在数据包络分析基础上构建的。
所谓数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是评价同类部门或单位间的相对有效性的决策方法，该方法可用于各行各业。
该方法的原理主要是通过保持决策单元（Decision Making Units，DMU）的输入或者输出不变，借助于数学规划方法确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA 的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。
DEA的CCR模型将决策单元分为两类：有效和无效，对于多个同时有效的决策单元则无法做出进一步的评价，而超效率DEA则弥补了这一缺陷，使有效的决策单元之间也能进行比较，并且能够做进一步分析。
基于超效率DEA的高校重点实验室科研效率评价与分析
第20 "第4期2018 年 7 %科技与管理Science-Technology and ManagementVol. 20 No. 4Jul. ,2018文章编号：l〇〇8-71'3(2018)04 -0050-07基于超效率DEA的高校重点实验室科研效率评价与分析朱金龙，孙雁飞，王晓冬(南京邮电大学科研院，江苏南京210003)摘要:高校作为国家科技创新的重要源泉之一，其科研效率备受社会关注。
重点实验室作为高校科技创新的基本核心单元，其科研效率的高低一定程度决定了高校科研效率的高低。
利用超效率D EA方法模型分析了南京邮电大学1*个省部级及以上重点实验室近3年的科研投人和科研产出数据，计算出每个重点实验室的科研效率，并对其进行分析研究，提出进一步提升高校重点实验室科研效率的建议。
关键词：数据包络分析；重点实验室；科研效率D O I：10. 16315/j.stm.2018.04.002中图分类号：F664. 6文献标志码：AResearch efficiency evaluation and analysis of key laboratoryof university based on super efficiency DEAZHU Jin-long, SUN Yan-fei, WANG Xiao-dong(Research Institute，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing210003，China) Abstract ：As one o f tlie im p o rta n t sources o f n a tio n a l science and technology in n o v a tio n，U n ive rs ity^ c ie n cy has been concerned by the society.A s the core u n it o f te ch nolog ical in no vationthe e ffic ie n cy o f key laboratories determ ines the e ffic ie n c y o f s c ie n tific research to some e xte n t.T h is paper uses the super e ffic ie n c y D E A m etliod to analyze the s c ie n tific research in p u t and research o u tput data o f16 p ro v in c ia l and above key laboratories o f N a n jin g U n ive rsity o f Posts and T e le co m m u n ica tio n s，and calculates the s c ie n tific researche ffic ie n c y of each key la b o ra to ry，and analyzes the research e ffic ie n cy o f the key labora puts forw ard some suggestions to fu rth e r im prove the e ffic ie n c y o f the key labora Keywords:D E A*key laboratory*research e ffic ie n c y科学研究是高校承担的基本任务之一，也是国 家科技创新能力的重要组成部分。
基于熵权法和超效率DEA的中部六省科技竞争力评价
基于熵权法和超效率DEA 的中部六省科技竞争力评价傅春1，杨丽1,2（1.南昌大学管理学院，南昌330031；2.南昌大学数学系，南昌330031）摘要：科技竞争力是区域竞争力的重要组成部分，对中部六省进行科技竞争力评价是提升其科技竞争力的有效途径。
首先，基于中部六省2013年的科技数据，构建科技竞争力评价指标体系，采用熵值赋权法对科技竞争力进行综合评价、比较和分析；其次，运用超效率DEA 方法测算中部六省科技资源配置效率。
研究发现，中部六省在科技资源规模和配置效率上各具优势和特色，科技资源互补性较明显，科技竞争力最强的是湖北，安徽、河南紧随其后，但科技投入产出效率相对较高的省份是安徽、江西和山西。
关键词：科技竞争力；熵权法；超效率DEA ；中部六省中图分类号：G353.1；F207文献标识码：A文章编号：1001-7119（2017）07-0258-06DOI:10.13774/ki.kjtb.2017.07.059Science and Technology Competitiveness of the Six Provinces in Central ChinaBased on Entropy Weigh Method and Supper-efficiency-DEAFu Chun 1，Yang Li 1,2（1.Management Department of Nanchang University ，Nanchang 330031，China ；2.Mathematics Department of Nanchang University ，Nanchang 330031，China ）Abstract ：Science and Technology(S&T)Competitiveness is important in regional competition.Assessing the technology competitiveness of the central six provinces is an effective way to enhance it.Based on the data in 2013,this paper establishes a technology competitiveness evaluation indicator system.Firstly,by using the method of entropy weight method,this paper computes compares and analyses the performance of the first grade indicator.Secondly,the method of supper-efficiency-DEA is applied to measure the efficiency of S ＆T resource allocation of the 6provinces.Study concludes that the six provinces each has its advantages and characteristics on the technology resources scale and allocation efficiency.The complementary of technology resource in the six provinces is apparent.The strongest is Hubei,then Anhui,Henan.But Anhui,Jiangxi,and Shanxi have relatively high input-output efficiencies.Keywords ：science and technology competiveness ；entropy weight method ；supper-efficiency-DEA ；sixprovinces in central China收稿日期：2016-08-24基金项目：南昌大学中国中部经济社会发展研究中心招标项目（15ZBLPS06）；江西高校哲学社会科学研究重大课题攻关项目（编号：ZDGG02）；教育部哲学社会科学发展报告培育项目（13JBGP024）；江西省高校人文社会科学重点研究基地招标课题（JD1402）。
地方高校科技创新效率评价研究_基于超效率的三阶段DEA分析
２０１１年第２期总第２５０期东北师大学报（哲学社会科学版）Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｐｈｉｌｏｓｏｐｈｙ ａｎｄ Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）Ｎｏ．２ ２０１１Ｓｕｍ Ｎｏ．２５０地方高校科技创新效率评价研究———基于超效率的三阶段ＤＥＡ分析李 瑛１，崔宇威２（１．南开大学周恩来政府管理学院，天津３０００７１；２．天津气象局科技处，天津３０００７４） ［收稿日期］２０１０－１０－２０ ［基金项目］南开大学亚洲基金（ＡＳＩ００２） ［作者简介］李瑛（１９６６－），女，山东烟台人，南开大学周恩来政府管理学院行政管理系副教授，理学博士；崔宇威（１９８８－），女，黑龙江伊春人，南开大学周恩来政府管理学院研究生。
［摘 要］笔者采用２００７年中国地方高校科技数据，首先对人力投入进行因子分析，提取三个公因子，在此基础上运用超效率的三阶段ＤＥＡ对２８个省市的地方高校的科技创新效率进行了评价分析，并对效率的影响因素进行了分析，实证结果表明：在所采用的效率评价体系下，地区的经济发展水平和文化水平以及政府拨款在科研经费中所占的比例对效率没有影响，但对于某些地区，在投入不变的条件下，地方高校中的研发机构数太少和研究项目数太多是制约效率提升的主要因素。
［关键词］地方高校；科技创新效率；因子分析；三阶段ＤＥＡ；ＳＤＥＡ［中图分类号］Ｇ４０［文献标识码］Ａ ［文章编号］１００１－６２０１（２０１１）０２－０１７７－０５高校具有丰富的科技人力资源和充足的研发机构以及大量的研发项目，是区域和国家创新系统的重要组成部分，对地方高校创新效率及其影响因素的研究可以为地方政府及有关部门制定相关科技政策，为高等教育的改革与发展，提供理论指导和政策依据。
目前学术界对高校科技创新体系的评价研究较少，这些研究主要分为两部分：一部分是对创新能力的评价，如梅轶群［１］、梁燕等［２］对拟定的评价指标体系赋权，在此基础上对高校的科技创新能力进行综合评价；王光平［３］在拟定的评价指标体系的基础上用因子分析对全国３０个省市的高校的科技创新能力进行了评价。
中国省际科技创新的效率评价——基于超效率DEA—Malmquist指数
内蒙古科技与经济 9::68;4:<4=>?+@>6:@6A6@B:4=4<C D E@4:41C
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中国省际科技创新的效率评价
基于超效率 UE,;?=1e^>H2指数
张勇之
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提高社会生产力和 综 合 国 力 的 战 略 支 撑#必 须 摆 在 国 家 发 展 全 局 的 核 心 位 置 ')强 调 要 坚 持 走 中 国 特 色 自主创新道路(实 施 创 新 驱 动 发 展 战 略'"#!' 年 月 #国 务 院 印 发 了 -&十 三 五 )国 家 科 技 创 新 规 划 .#明 确了迈进创新型国 家#为 建 成 世 界 科 技 强 国 奠 定 坚
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基于双目标DEA模型的中国省级高技术产业的创新效率评价
基于双目标DEA模型的中国省级高技术产业的创新效率评价魏方庆;储军飞;杨锋【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2024(33)4【摘要】科学合理地评价高技术产业的创新效率,对于提升其国际科技竞争力具有重要意义。
基于创新价值链理论,高技术产业创新活动一般被划分为研发和商业化两个前后连续的子阶段。
本文基于合作共赢的思想,从研发子阶段和商业化子阶段合作视角出发,建立双目标DEA模型。
然后对中国高技术产业在2013—2015年(包括三个连续的创新周期,即2013年代表2013—2015年;2014年代表2014—2016年;2015年代表2015—2017年)的整体创新效率、研发效率和商业化效率进行评价。
实证结果表明:中国高技术产业的整体创新效率偏低,具有较大的改进空间;高技术产业的研发效率远大于商业化效率,较低的商业化效率是导致整体创新效率偏低的主因;高技术产业的整体创新效率、研发效率和商业化效率存在省际和地区之间的差异。
最后,根据研发效率和商业化效率,本文将29个省级高技术产业划分为四类,为每个省级高技术产业创新效率的提升提出具体策略。
本文丰富了评价理论与方法,为高技术产业的创新效率评价提供了一个新的视角,具有重要的理论价值和实践意义。
【总页数】14页(P174-180)【作者】魏方庆;储军飞;杨锋【作者单位】合肥工业大学经济学院;中南大学商学院;中国科学技术大学管理学院【正文语种】中文【中图分类】C934【相关文献】1.基于共享投入两阶段DEA模型的中国省际高技术产业研发创新效率评价2.基于超效率DEA模型的中国高技术产业创新资源配置效率评价3.中国省际高技术产业创新效率评价研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数法4.中国高技术产业科技创新效率评价研究——基于三阶段超效率DEA模型因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于DEA超效率模型对福建科技效率的评价
基于DEA超效率模型对福建科技效率的评价提要本文利用非参数方法DEA的超效率模型,对2004～2007年福建省9个地市科技投入产出效率进行评价。
实证结果显示,福建各地市的科技效率总体呈上升趋势,但科技投入产出规模以及效率还存在较大差距。
关键词:科技效率;超效率模型;DEA方法中图分类号:F127文献标识码:A近几年,福建省科技人才队伍和科技创新能力都明显增强,高新技术产业发展态势良好,为加快产业转型升级提供了有力的科技支撑。
本文利用数据包络法,对2004～2007年福建省9个地市的科技投入产出效率进行评价,进而为福建省有关部门的规划提供较为客观的对策建议。
一、理论模型简介数据包络分析(DEA)是由美国运筹学家Charnes、Cooper等于1978年在Farrell测度基础上发展起来的一种评价决策单元(DMU)相对业绩的非参数方法。
该方法主要是通过保持决策单元的输入或输出不变,借助于数学规划将DMU投影到DEA前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。
DEA方法在区域科技效率分析上有自己独特的优势,其优势在于无需人为给定各指标的权重,也无需预先给定生产前沿面的生产函数形式,同时它能处理多个输出和多个输入。
C2R模型只能将DMU单元区分为DEA有效和非DEA 有效,而超效率模型则能对有效单元进行比较,它的基本思想是在评价某个DEA 有效的决策单元时,将其排除在决策单元的生产可能集“有效生产前沿面”之外,从而我们可以通过结果对多个同时有效的决策单元进行效率比较。
二、实证分析1、指标体系的建立。
评价指标体系是进行区域科技投入产出有效分析的基础,它的合理性与科学性对分析结果有着非常重要的影响。
因此,为保证评价结果的全面、准确、客观,在构建本文的评价指标时,鉴于指标数据的可获得性,利用省市统计年鉴与科技活动有关部门的统计数据,本文建立如下的评价指标:投入指标:科技活动人员数、R&D人员数;科技经费支出额、R&D经费内部支出额、地方财政科技拨款。
基于超效率DEA模型的中国省际生态效率时空差异研究
关 键词 ： 态效 率 ；时空 差 异 ；Ｄ Ａ 模 型 生 Ｅ 中图分 类号 ： ９ 文献 标识 码 ：Ａ Ｃ３ 文章 编号 ：１ ７ —８ Ｘ（０ １ ０ —４ ３０ ６ ２８ ４ ２ １ ） ３０ ４ －８
Ｓ ａ ｉｌｔｍｐ ｒ ｌＤｉｆ ｒｎ ｅ ｆＰｒ ｖｎ ｉ ．ｏ ｅｆｃｅ ｃ ｎ Ｃｈｉａ Ｂａｅ ｎ Ｓ ｐ ｒＥｆ ｃｅ ｃ ｐ ｔａ－ｅ ｏ ａ ｆｅｅ ｃ ｓｏ ｏ ｉｃａ Ｆｃ －ｆｉｉｎ ｙ ｉ ｎ ｓｄ ｏ ｕ ｅ ｆ ｉｎ ｙ ＤＥＡ ｏ ｅ ｌ ｉ Ｍ ｄｌ Ｗ Ａ Ｎ Ｇ ｘｕ Ｗ Ｕ Ｅｎ Ｃｈｕ ｏｕ ｎｙ
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中国省际高技术产业创新效率分析———基于DEA- Malmquist指数
１ ９ ９ ８ 年的 ５ ６ ． ４ ５ 亿元 ， 增 长到 ２ ０ ０ ７ 年的 ５ ４ ５ ． ３ ２亿 元， 年均增长 ２ ８ ． ４ ４ ％； Ｒ ＆ Ｄ人员总量也有大 幅度 增 长， 从１ ９ ９ ８ 年的 ７ ０ ８ ７ ９ 人， 增长到 ２ ０ ０ ７ 年的 ２ ４ ８ ２ ２ ８ 人， 年 均增长 １ ４ ． ９ ４ ％。Ⅲ 但是 ， 仅仅 加大对 高技 术 产业 的资 源投入就 能够 提升 其生产 效率 吗？数 据 显示， 高技 术产业 的新产 品销售 收人从 １ ９ ９ ８ 年 的 １ ２ ０ ７ ． ２ ５ ４ 亿元 ， 增长到 ２ ０ ０ ７年的 １ ０ ３ ０ ３ ． ２ ２ ２ 亿元，
构 调整 的重要力 量 。随着 高技术产 业在 国家经 济 和社 会发 展 中的作用越 来越 显著 ，国家 也逐渐 加 大对 高技术 产业人力 物力 的投入 。 数 据显示 ， 近年
来 中 国高 技 术 产 业 的 投 人 持 续 攀 升 。Ｒ ＆Ｄ经 费 从
利 于当地政 府认清 自身发展 的不 足 ， 从 而制定合理
长 的 主要 原 因。
【 关 键 词 】 高技术产业； 数据包络分析 ； Ｍ ａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指数 【 中 图分 类 号 】 Ｆ １ ２ ４ ． ３ 【 文献 标 识 码 】 Ａ 【 文 章 编号 】 １ ０ ０ ４ — ２ ７ ６ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ ０ ０ １ — ０ ８
ｌ
业 和低 技术 产业 都存在 技术进 步 ，需要对 技术 进 步 和技术 效 率这 两 方 面加 以改 进 ； 杨 惠 瑛 从 研 发 的角度 测算 了中 国高技术 产业 的 Ｒ ＆ Ｄ效 率 ， 指 出高 技术产 业技术 效率较 高 ， 但 规 模 效 率 高 低 不
中国区域创新效率的实证分析_基于省际面板数据及DEA方法
表1 历年各省区创新效率值
2000
2001
2002
2003
1
1
1
1
0. 713
0. 68
0. 854
0. 81
0. 491
0. 453
0. 519
0. 489
0. 883
(1)
为使表达更为清楚, 式 (1) 可转化成其对偶形式, 如式
(2) 所示。
m in Η Η, Κ
n
∑ s. t. Κiy ir ≥ y or
i= 1
(2)
n
∑ Ηx oj -
Κix ij ≥ 0
i
Κi ≥ 0, i = 1, …, n; j = 1, …, m ; r = 1, …, s
基于超效率DEA的科学技术评价模型及其实证
The science and technology evaluation model based on super-efficiency DEA and its empirical research 作者： 迟国泰[1];隋聪[1];齐菲[1,2]
作者机构： [1]大连理工大学管理学院,辽宁大连116024;[2]广东发展银行大连人民路支行,
辽宁大连116001
出版物刊名： 科研管理
页码： 94-104页
年卷期： 2010年 第2期
主题词： 科学技术;科技评价;科学发展观;超效率DEA;聚类分析
摘要：根据＂坚持以人为本,全面、协调、可持续发展＂的科学发展观,通过指标的海选和筛
选构建了适合于中国省级行政区的科技综合评价指标体系。
根据科技投入与产出、科技对经济
和社会的影响等评价准则,利用聚类分析方法把14个省级行政区分成好、中、差三类,建立了基
于超效率DEA的科学技术评价模型,对中国14个典型的省级行政区进行了实证研究并提出了政策性建议。
本文的特色与创新一是通过聚类把科技实力接近的省级行政区分成一类,分别对每一类
的省级行政区用DEA方法评价,避免了把不同类型的评价对象进行评价导致评价结果失真的弊端。
二是通过对输入冗余和输出不足的计算,揭示没有达到效率最优的省级行政区的科技投入过
剩和科技产出不足。
根据这些科技投入过剩和科技产出不足提出了有针对性的政策建议。
三是
通过科技对经济的影响准则来兼顾协调与可持续发展原则,建立了反映科学发展观内涵的协调与
可持续发展的指标体系。
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科技竞争力是一个国家或地区科技实力和潜力 的综合体现 ， 反映了 该 国 家 或 地 区 的 科 技 总 体 水 平 和发展能力 ， 是整合 相 关 科 技 资 源 和 能 力 的 效 率 和 至今尚 效果的集合 。 科技 竞 争 力 的 内 涵 非 常 广 泛 ， 未形成一个统一 的 定 义 。 但 总 体 来 说 ， 其主要包括 以下 ６ 个方面 ， 即科技资源 、 科技活动 、 科技实践 、 科 技基础 、 科技成果转化以及科技与社会的互动等 ， 这 相互依赖 ， 缺一不可 。 ６ 个方面相互联系 ， 就科技竞争 力 的 评 价 而 言 ， 目 前 方 法 很 多。 如 何科学合理地选择 评 价 方 法 ， 从而使结果具有说服 力， 将是以此为 依 据 制 定 科 技 政 策 的 关 键 。 现 有 的 研究中常用的几种评价方法存在一些不足之处 ：指 标加权评价法由于 研 究 角 度 和 研 究 者 的 主 观 判 断 ， 在指标的选取和指 标 权 重 的 确 定 上 存 在 较 大 差 异 ； 模糊评价法无法解决评价指标间相关造成的评价信 息重复问题 ， 缺乏系统地确定隶属函数的方法 ， 而且 模糊推理合成法则 的 选 择 带 有 很 大 的 经 验 性 问 题 ； 主成分分析法和因子分析法没有考虑到不同样本间 的相互影响 ；层次分析法同样以主观判断为重要依 据， 缺乏客观性 。 可见 ， 虽然以上几种方法在进行科 但由于方法自身的缺 技竞争力评价时被 广 泛 使 用 ， 分 析 结 果 往 往 存 在 偏 误。因 此， 如 何 制 定 科 学、 陷， 系统 、 全面的评价指 标 体 系 并 采 用 科 学 严 谨 的 数 理 统计方法对指标体 系 进 行 处 理 ， 使评价结果减少主 观性 ， 更具客观性 ， 是保证评价结果准确的前提 。 本文 选 择 了 近 年 来 运 筹 学 中 常 见 的 超 效 率 其优点是可用于多个同质决策单元的相 Ｄ Ｅ Ａ 模型 ， 对效率评价 ， 特别是多投入 、 多产出的复杂系统的效
— — 基于超效率 Ｄ 赵 前 ，等 ： 中国省际科技竞争力评价 — Ｅ Ａ 的分析
８ ２ １
程更为全面 ， 考虑到决策单元之间的相互影响 ， 另一 方面可以对评价相 似 的 结 果 做 出 进 一 步 的 评 价 ， 使 结果更具区别性 ， 因而可以有效提高评价的客观性 和准确性 。
形式为 ：
， ，ＷＡ Ｚ Ｈ Ａ Ｏ Ｑ ｉ ａ ｎ Ｊ Ｉ Ａ Ｏ Ｊ ｉ ｅ Ｎ Ｇ Ｙ ｉ ｈ ｕ ａ （ ， Ｄ ｅ ａ ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ Ｐ ｏ ｌ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ ｐ ｇ ｙ ｙ ， ， ａ ｎ ｄ Ｍ ａ ｎ ａ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｔ ｓ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ｇ ｇ ｙ ） Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ １ ０ ０ ０ ８ ４， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｊ ｇ ：Ｃ Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｔ ｏ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｅ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｎ ｄ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｍ ｓ ａ ｔ ｇ ｙ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ａ ｒ ｅ ｉ ｍ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｕ ｅ ｒ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ Ｄ Ｅ Ａ － ｐ ｐ ｙ ｐ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｅ ｄ ｓ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｌ ｔ ｏ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｅ ｃ ｏ ｍ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｄ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ｌ ｅ ｉ ｎ ｕ ｔ ａ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｐ ｐ ｙ ｐ ｐ ｐ ｐ ｐ ａ ｎ ｄ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ｌ ｅ ｏ ｕ ｔ ｕ ｔ ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ Ｄ Ｅ Ａ ａ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｅ ｐ ｐ ｙ ｐ ｐ ， ｔ ｈ ｅ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｓ ３ １ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ｓ ｇ ｙ ｐ ， ｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ａ ｕ ｔ ｏ ｎ ｏ ｍ ｏ ｕ ｓ ｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｏ ｉ ｍ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｐ ｇ ｐ ｊ ｙ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｏ ｆ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｇ ｙ ｐ ａ ｎ ｄ ｍ ｉ ｎ ｉ ｍ ｉ ｚ ｅ ｈ ｅ ｉ ａ ｓ ｎ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｔ ｏ ｕ ｔ ｕ ｔ ｔ ｂ ｉ ｒ ｒ ｉ － ｐ ｐ ，ｍ ， ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｓ ３ １ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ｓ ｕ ｎ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ａ ｕ ｔ ｏ ｎ ｏ ｍ ｏ ｕ ｓ ｐ ｓ ｈ ｏ ｗ ａ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｓ ｆ ｅ ｗ ａ ｔ ｂ ｏ ｔ ｈ ｅ ｎ ｄ ｓ ａ ｎ ｄ ｍ ａ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｇ ， ｍ ｉ ｄ ｄ ｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｉ ａ ｌ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｏ ｆ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｍ ｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｐ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｈ ａ ｖ ｅ ｓ ｉ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ａ ｎ ｄ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｇ ｇ ｙ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ａ ｎ ｄ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｐ ｙ ｇ ｙ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ａ ｍ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｒ ｅ ｕ ｉ ｔ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｂ ｕ ｔ ｐ ｙ ｇ ｇ ｑ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｆ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｍ ｅ ｎ ｔ ｈ ａ ｓ ｌ ｉ ｔ ｔ ｌ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ． ｐ ｙ ： ； Ｋ ｅ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｓ ｕ ｅ ｒ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ － ｇ ｙ ｐ ｐ ｙ ｙ Ｄ Ｅ Ａ； ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｙ
／ １ ７ ２ ６ ８ ２ ６ ８ ２ ０ －
中国省际科技竞争力评价
— — — 基于超效率 Ｄ Ｅ Ａ 的分析
赵 前， 焦 捷， 王以华
（ ） 清华大学 经济管理学院 ，企业战略与政策系 ，北京 １ ０ ０ ０ ８ ４
摘 要 ：为了有效提高科技竞争 力 评 价 的 客 观 性 和 准 确 性 、 减少分析结果的偏误 ， 在分析了当前广泛使用的几种 方 法 存 该文引 入 适 用 于 多 投 入 、 多产出的复杂系统效 在的缺陷后 ， 率评价的超效率 Ｄ 对中国的３ 市、 自 治 区） Ｅ Ａ 方 法， １个省（ 的总量科技竞争力 和 结 构 科 技 竞 争 力 进 行 效 率 评 价 。 研 究 结果表明 ：各省份科技投入产出 的 效 率 值 分 布 呈 现 两 头 小 ， 中间大的格局 ， 省际 间 科 技 辐 射 与 科 技 带 动 的 效 果 明 显 ， 总 量科技竞争力和结构科技竞争力的效率存在较大差 别 ， 而且 科技竞争力并非完全与区域经济水平同步 。 关键词 ：科技竞争力 ；超效率 Ｄ Ｅ Ａ；效率值 中图分类号 ： Ｆ ２ ７ ０ （ ） 文章编号 ： １ ０ ０ ０ ０ ０ ５ ４ ２ ０ １ １ ０ ６ ０ ８ ２ ０ ０ ７ － － － 文献标志码 ：Ａ
自然科学版 ） Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ０ ０ ０ ０ ０ ５ ４ 清华大学学报 （ ２ ０ １ １年 第５ １卷 第６期 － ／ ，２ １ １ ２ ２ ２ ３ Ｎ Ｊ Ｔ ｓ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ（ Ｓ ｃ ｉ ＆Ｔ ｅ ｃ ｈ） ０ １ １，Ｖ ｏ ｌ ． ５ １， Ｎ ｏ ． ６ Ｃ Ｎ － ｇ
多产出的复杂系统 而 言 ， 此方法一方面使得评价过
收稿日期 ： ２ ０ １ ０ １ ０ １ ３ － － ） 基金项目 ：国家自然科学基金资助项目 （ ７ １ ０ ７ ２ ０ ０ ９ ，男 （ ，山东 ，博士研究生 。 作者简介 ：赵前 （ 汉） １ ９ ８ ０—） ： 通信作者 ：焦捷 ，副教授 ， Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｉ ａ ｏ ｅ ｍ． ｔ ｓ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ ． ｅ ｄ ｕ． ｃ ｎ ＠ｓ ｊ ｊ ｇ
Ｔ ｍ ａ ｘ ０； μｙ
１ Ｄ Ｅ Ａ 评价模型
数据包络分析 （ 是由美国运筹 学 家 Ｃ Ｄ Ｅ Ａ） ｈ ａ ｒ － ｎ ｅ ｓ ＆Ｃ ｏ ｏ ｅ ｒ等于 １ ９ ７ ８年 以 Ｆ ａ ｒ ｅ ｌ ｌ测 度 和 相 对 效 ｐ 率概念为 基 础 发 展 起 来 的 一 种 崭 新 的 效 率 评 价 方
２ — —Ｃ 法。继１ ９ ７ ８年第一个 Ｄ Ｅ Ａ 模 型— Ｒ 模型发 表后 ， 为了拓宽 Ｄ Ｅ Ａ 的 应 用 范 围 ，Ｃ ｈ ａ ｒ ｎ ｅ ｓ等在 ２ ２ 模型 ， １ ９ ８ ４ 年提出了单纯评价技术有效性的 Ｃ Ｇ Ｓ