基于DEA-malmqusit指数的甘肃科技资源配置效率研究(甘肃科技2014年10月21期)

-1-基于DEA-malmqusit指数的甘肃科技资源配置效率研究曾硕勋1，胡红霞2，冯敏3*(1.甘肃省科技情报研究所，甘肃兰州730000；2.酒泉市科技情报研究所，甘肃酒泉735000；3.庆阳市农业科学研究院，甘肃庆阳745000)摘要文章根据2012年至2014年甘肃地方科技基础条件资源调查的面板数据，借助DEA-malmquist指数分析模型，比较研究甘肃科技资源配置效率水平。结果表明：企业科技资源配置效率一枝独秀；甘肃科技资源配置有效在于规模的合理，而非技术的创新和进步；转制型科研院所的科技资源配置效率水平较高，未转制科研院所效率明显滞后。关键词：科技资源，效率；DEA-Malmqusit；甘肃[中图分类号]：F127.42文献标识码：AAStudyontheEfficiencyofresourcesoftheScience&TechnologyinGansuProvincebasedonDEA-MalmqusitIndexZengShuoxun1,HuHongxia2,FengMin3(1.InstituteofSciencesandTechnologyInformationofGansu，GansuLanzhou730000;2.InstituteofSciencesandTechnologyInformationJuQuancity,GansuJuQuan735000;3.QingyangAgriculturalScientificResearchInstitute，Qingyang745000)1、引言科技资源是地区科技竞争力,乃至社会经济发展的核心支撑要素之一，开展科技资源调查，掌握地区科技创新基础的实际水平，并进行科技资源配备效率的评价研究，是落实科学发展观的重要举措，对于提高政府决策的科学性，促进区域科技资源的合理配置和高效利用具有十分重要的现实意义。基于此，文章围绕2012年至2014年甘肃地方科技基础条件资源调查的面板数据，借助数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis）中的malmquist指数模型，针对甘肃省三年科技资源配置情况，四大科技资源配置类型进行效率的比较研究，探索科技资源配置效率的不足之处，为甘肃科技资源能更好地服务科技创新发展提供数据支撑和决策参考。2、理论与数学模型基金项目：甘肃省应用技术研究与开发计划课题：甘肃省科技基础条件资源调查数据分析与利用研究（1004TCYA012）*作者简介：曾硕勋，男，江西兴国人，1981-11，硕士，助理研究员，研究方向：区域经济，科技情报资源；胡红霞，女，甘肃永登人，1965-05，本科，图书馆员，研究方向：科技文献、科技查新及翻译；冯敏，通讯作者，女，甘肃庆阳人，1986-10，本科，助理农艺师，研究方向：经济作物。-2-Malmquist指数最初由Malmquist于1953年提出，Caves、Christensen和Diewert于1982年开始将这一指数应用于生产效率变化的测算，这在当时引起了极大的反响，但随后很长一段时间内，有关这一理论的实证研究几乎销声匿迹。直到1994年，RolfFäre等人将这一理论的一种非参数线性规划法与数据包络分析法(DEA)理论相结合，他们认为Malmquist生产率指数也同样可分解为效率变化（Efficiencychange）和技术变化（Technicalchange）两部分，并可将效率变化进一步分解为技术效率变化和规模效率变化，对技术变化部分亦可作进一步的剖析，这才使得Malmquist指数被广泛应用。设向量X=（X1,X2,…,Xt）为投入向量，Y=（Y1,Y2,…,Yt）为产出向量，tD0是以t时期的技术Tt为参照，时期t距离函数，则以t时期的技术Tt与t+1时期的技术Tt-1为参照的基于产出角度的malmquist生产率指数可以分别表示为：),(/),(),;,(0110110tttttttttttYXDYXDYXYXM（1）),(/),(),;,(1011101110tttttttttttYXDYXDYXYXM（2）Malmquist指数是通过对不同时期生产点距离的几何平均值来计算的，因此，为了避免由于时期选择上的随意性可能出现的差异，Caves等学者在1982年模仿Fisher理想指数的构造方法，将式(1)与式(2)的几何平均值作为衡量从时期t到t+1时期全要素生产率(TFP)变化的Malmquist生产率指数,即),(),(),(),(),(),(),;,(100111011001110110ttttttttttttttttttttttYXDYXDYXDYXDYXDYXDYXYXM（3）在规模报酬不变的情况下，式(3)可以表示为技术效率变化指数(Ech)与技术变化指数(即技术进步指数，Tch)的乘积,即TchEchYXYXMtttt),;,(110(4)在规模报酬可变的情况下，由于技术效率(Ech)可以进一步分解为纯技术效率(Pech)与规模效率(Sech)，此时，式(4)可以表示为纯技术效率变化指数(Pech)、规模效率变化指数(Sech)与技术变化指数(即技术进步指数，Tch)的乘积，即:TchSechPechYXYXMtttt),;,(110（5）为了满足Malmquist生产率指数模型本身所需的前提假设条件，同时也为了更好地运用该模型得到更为准确的结论，在此提出了与之匹配的两个前提条件:被评价单元数目必须不少于投入与产出指标数量之和的两倍,以规避对效率值的高估；投入指标与产出指标之间必须具有较强的相关性。-3-3、研究指标与数据来源科技资源范围宽泛，种类繁多，文章将围绕核心科技资源及其反映核心科技资源的相关指标进行效率研究，显然指标选取十分重要。根据科学性、系统优化性、通用可比性、实用性、目标导向性等原则，选取了如下投入和产出指标。投入指标。高层次人才：代表人力资源在科研领域的核心力量，指具有副高级以上职称和具有博士学位的科研人员；大型仪器：代表科研物力资源投入，指50万元以上的单台和套件仪器；资产总额：科研机构多数是非盈利机构，总资产金额反映了机构的经济投入情况；在研课题：国家课题对资金的投入量比较大，有利于充实科研经费和科研高精尖器材，是重要的综合衡量投入指标之一（以前期的统计数量来计量）；研究实验基地：科研机构尤其的高校等大型科研机构，前沿科研人才，大型科研仪器，以及科研经费往往侧重于研究实验基地，因此，研究实验基地也是投入指标的一个重要综合衡量。产出指标。专利与标准：尽管不少国际前沿核心技术采取保密，不予以公开，但多数科技创新技术为获取短期的知识产权保护，都会进行专利和标准的注册，因此，专利和标准的数量能反映一个科研机构的科技创新能力和水平；论文与专著：多数科研机构的专利、标准数量，与论文、专著数量往往有趋同关系，文中未将两部份综合成一个产出指标，主要因为存在不少理论研究成果无法在专利和标准数量上反映，其展现形式主要依托于科技论文和专著；硕、博与博士后：甘肃科研机构包括了转制院所、科研院所、企业和高等院校，高等院校将本科的人才培养作为重点，但本科生在其他三类科研机构的人才培养中往往不存在，因此本科生的培养不具有代表性和可比性，相对于当今人才众多，甚至过剩来说，硕士、博士和博士后比较具有人才培养的代表性；在研课题:从产出视觉看，在研课题的多少往往能反映科研机构的研究实力，课题越多，科研能力越强，也就意味着科技创新产出能力越强。文中研究数据为2012年至2014年甘肃地方科技基础条件资源调查面板数据，部分缺失数值采用该DMU的均值数据。4、DEA-Malmquist分析结果及效率评价表1甘肃省科技资源配置平均Malmquist指数及其分解（2012-2014年）年份ECTCPTECSECM2012-20131.3080.8650.961.3621.1312013-20141.5890.9150.9951.5971.454Mean1.4490.890.9781.481.292表1中，EC、TC、PTEC、SEC分别为技术效率变化指数、技术进步指数、纯技术效率变化指数、规模效率变化指数，M为Malmquist指数，也称为全要素生产率指数（TFP指数）。从2012至2014甘肃科研机构该的平均效率值看，总体情况良好，每年均保持着较好的效率-4-增长态势（M1，M=EC*TC）,年增长率高达37.7%,其中起关键影响作用的是技术效率指数，技术效率每年年均增长达到44.9%，保证了甘肃科研机构的较高水平效率运行。进一步分析，发现技术效率（EC=PTEC*SEC）的高增长主要来自于甘肃科研机构资源配置规模有效，可见，当前甘肃科研机构的总体效率不错源自于基础资源配置的组织规模合理，而非纯技术性效率配置（尽管纯技术性效率在增长，但不是主因）。表2甘肃省各类科研机构资源配备效率均值（2012-2014年）DMUECTCPTECSECM高等院校1.4640.8780.9791.4951.286转制院所1.4730.880.9821.5151.296企业1.4941.00111.4941.495科研院所0.9980.8440.9211.2830.842Mean1.4490.890.9781.481.292从表2显示了2012至2014四类科研机构的各项效率指数值，从M值看，高等院校、转制院所、企业均具有较高的增长率，尤其企业增长优势明显，但科研院所情况不容乐观，总体无效，且与其他三类科研机构的科技资源配置效率差距巨大；分解M值发现，四类科研机构只有企业既有技术效率，又存在技术进步，双重的技术创新和进步促使了产出的高增长率，高等院校、转制企业尽管技术有效，但均不存在技术进步导致的产出增长，此外，科研院所总体较差，技术配置和技术进步均无效；进一步分解技术效率，发现四类科研机构均呈现不同程度的规模有效性，即在当前规模配置下是有效的配置，但是仅有企业具有纯技术效率，其余三类科研机构均不具有纯技术效率，即表明高等院校、转制院所和科研院所在当前的管理模式和技术配置下不具有效率，同时还影响了现有规模有效配置下的技术效率水平。5、结论企业科技资源配置效率一枝独秀。企业科技资源配置规模合理，技术创新与进步明显，各项效率指标均有效，可见将科技资源侧重于企业有利于减少科技资源的闲置与浪费，发挥社会资源的最大化效用。甘肃科技资源配置有效在于规模的合理，而非技术的创新和进步。2012年至2014年甘肃科技资源配置的DEA-malmquist指数呈高增长态势，其中，当前各科研机构总体资源配置的合理规模是科技资源配置有效关键因素，而技术创新和进步不足（TC小于1）则拖了甘肃科技资源配置高效运转的后腿。转制型科研院所的科技资源配置效率水平较高，未转制科研院所效率明显滞后。不管从DEA-malmquist指数还是技术进步指数比较，转制型科研院所的科技资源配置都远超未转制科研院所，甚至高于高等院校的配置效率，而未转制科研院所各项指标显示科技资源配置的无效。-5-参考文献：[1]罗茜,蒲勇健,黄森.中国商业银行全要素生产率分析——基于三阶段Malmquist指数模型[J].技术经济，2010年，第6期，74-81[2]董晓辉.中国航空航天工业科技资源区域配置效率研究——基于DEA—Malmquist指数方法[J].北京航空航天大学学报（社会科学版），2013年，第4期，69-74[3]曾硕勋,张龙,肖琬蓉.科技基础条件资源保有水平影响因数研究——以甘肃省为例[J].甘肃科技.2011年第23期,6-11,46.[5]曾硕勋,杨永,施韶亭.基于DEA三阶段模型的中国高新技术产业效率研究[J].企业经济，2013年,第1期,116-120.[6]R.D.Banker,A.Charmes,w.w.Cooper.Somemodelsforestimatingtechnicalandscaleinefficienciesin