基于dea-malmquist指数的高新技术产业技术创新效率评价研究-陈伟.pdf

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1、2年第23期 蹦咖帆瞄嚣蕊。m叫。础doi：103969jissn1000-7695201723012基于DEAMalmquist指数的高新技术产业技术创新效率评价研究陈伟1，张长孝1，李传云1，冯志军2(1哈尔滨工程大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨 150001；2东莞理工学院工商管理学院，广东东莞 523808)摘要：选取2009-2015年我国28个省、市级地区的高新技术产业数据作为研究样本，运用DEAMalmquist指数方法，从整体、区域的视角，对高新技术产业技术创新效率进行实证研究，解析中国高新技术产业技术创新效率的变化情况，并通过指数分解，剖析中国高新技术产业技术创新过程中的技术变

2、化率和资源变化率，从而确定影响中国高新技术产业技术创新效率的主要因素，在此基础上，提出相应对策。关键词：DEA-Malmquist指数；高新技术产业；技术创新效率中图分类号：F27644 文献标志码：A 文章编号：10007695(2017)23007906Innovation Efficiency Evaluation of New and High Technology IndustriesBased on DEA-Malmquist IndexChen Weil，Zhang Changxia01，“Chuanyunl，Feng Zhijun2(1School of Economies a

3、nd Management，Harbin Engineering University，Harbin 150001，China；2CoHege of Business Administration，Dongguan University of Technology，Dongguan 523808，China)Abstract：This paper selects the hiIghtech industryfrom the years of 2009 t0201 4 years in ChinaS 28 provincialregions as the research sample，usin

4、g the DEAMalmquist index method tO conduct empirical research on technologyinnovation efficiency of hightech industryFrom the overall regional pempective，the paper analyzes thechanges intechnologyinnovation efficiencyof hightech industryin ChinaThrough the index decomposition，the paper analyzesthech

5、ange rate of technological innovation and resource in the process of technological innovationso as to determinethe main factors affecting the efficiency of technological innovation of hightech industryin ChinaOn this basis，thecorresponding countermeasures are put forwardKey words：DEAMalmquist index；

6、high and new technology industry；technology innovation efficiency高新技术产业是一个国家的战略性产业，技术创新能力和技术创新效率直接影响着相关产业和支撑产业的发展，影响了一国的国际竞争力。因此，世界各国纷纷调整资源投入，制定相关政策，通过提升高新技术产业技术创新效率来促进本国高新技术产业的发展，以争夺国际竞争的制高点。目前，我国已经形成了以珠三角、长三角和环渤海为中心的3个高新技术产业地区带，极大地推动了我国经济的发展，但我国高新技术产业的发展存在着非常严重的问题：依靠创新资源的高投人而非创新效率的提升来促进高新技术产业的发展。本

7、文运用DEAMalmquist方法对我国高新技术产业创新效率进行测度和评价，分析和确定了对高新技术产业起决定性作用的因素，探寻提升高新技术产业技术创新效率的路径。1 文献综述国内外学者对高新技术产业的创新的研究主要有：Kao等通过运用两阶段DEA方法，将决策的全过程分成两个子过程，从而找到无效率的因素。Guan等将政策进行定量化，从关系网络系统包络分析的系统视角，实证分析了我国高新技术产业收稿日期：20170213，修回日期：20170410基金项目：国家社会科学基金“区域知识产权战略系统协同与产业升级研究”(14BGL007)；黑龙江省软科学项目“黑龙江省产学研协同创新共享机制研究”(GY2

8、015RK0074)万方数据80 陈伟等：基于DEAMalmquist指数的高新技术产业技术创新效率评价研究创新效率偏低的原因。Pannu等o运用DEA模型，对印度制药产业的创新效率和生产效率进行了研究。Sueyoshi等j将DEA模型和DEADA模型进行了组合，测算了Et本电力行业公司的效率，然后将公司分为有效率和无效率两组，并进行了排序。Lozano。5。运用网络DEA模型，对航空产业进行了研究，发现行业的开放程度和集中程度对行业的创新效率有显著的作用。Wu等。叫通过考虑非期望产出的DEA模型，对期望产出最大的产业聚集密度进行了研究。刘伟。7 o运用BootstrapMalmquist方法

9、对我国高新技术产业的效率进行了实证分析，发现我国高新技术产业的TFP在不断的提高，但技术进步和技术效率处于一直波动的状态。龚光明等。81采用DEA的方法，对我国高新技术产业的技术创新效率进行研究，发现我国的高新技术产业在基于产值和基于专利申请的情况下，创新效率差距很大，前者的效率不断提升，后者的效率较低。方大春等1通过随机前沿分析法对我国高新技术产业效率进行了实证分析，发现创新投入对创新产出有显著的影响。Gu等叫从合作网络、客户的输入和研发强度3个视角对高新技术产业进行了实证研究，发现只有合作网络和客户的输入对高新技术产业产生正向的作用。曹文虎。1“运用DEA的方法，测算西部地区的高新技术产业

10、的效率，发现西部地区仅有3个省份处于有效的状态。胡振华等。12 o对我国东、中、西部进行分析，提出我国东部自主创新与国外技术相结合，中西部利用资源、吸收国外技术的创新策略。刘满凤等引运用三阶段DEA来测算我国高新技术产业的创新效率，发现中西部地区的创新效率最差，是环境因素制约了中西部地区创新效率的发展。研究高新技术产业技术创新效率并对其进行评价，测度高新技术产业技术创新效率的水平，分析影响技术创新效率的因素，找出关键影响因素，对高新技术产业技术创新效率进行探索，有利于提高高新技术产业的技术创新能力，提升创新资源的利用率和实现高新技术产业可持续发展。同时，发挥高新技术产业对我国经济的引领作用，促

11、进相关产业的发展，结构的优化。2研究方法与指标选取21研究方法Malmquist指数最早是由Malmquist141于1953年为了分析研究消费的变化而提出来的，1957年Fareel|151又发展了Malmquist指数，建立了考察生产效率变化的Malmquist指数。Malmquist指数是以距离函数为基础的，有多个投入和产出变量，通过输入确定的投入和确定的产出数据来定义距离函数，如果投入矩阵一定，则产出矩阵定义为最优结果。本文运用定向产出变量分析高新技术产业技术创新效率，则产出距离函数为：或(x，y)=inf6：(x，y6)p(x) (1)式(1)中，变量X和y分别代表的是投入、产出变量

12、矩阵；p伍)代表了生产的可能性集合；万代表了定向产出效率指标。同时，如果y在集合p(x)之外，则产出距离函数大于1；如果y正好处在集合p(x)的前沿面上，那么产出距离函数等于1；如果，在集合p伍)内，则产出距离函数小于1。以t一1时期的情况为参照标准，那么以产出为导向的Malmquist的表达式为：刑-1)2群端(2)为了避免因为时期选择的不同，而造成的差异，Caves提出了将式(2)几何平均之后的Malmquist指数：MO【xt，Yt，Xt_1，YJ 3(3)当规模报酬不变时，Malmquist指数可以进一步分解为两种指数：一种是技术进步指数(TC)，另一种是技术效率变化指数(TEC)。T

13、EC代表了两个时期的相对技术效率的变化，代表了资源配置效率，它测度的是卜1时期到t时期每个决策单元到距离生产前沿的程度。TC代表了技术进步，它测度了生产前沿从t-1到f时期的移动。xtYt,xt-1,Yt-1)2煮为、】2 (4)捌t-1剿卜2陀l(w，)“(钿吨一。)l化一儿则Malmquist指数的分解公式表示为：M0【Xt，Yt，Xtl，yfl J 2 TECTC=PECSECPC。当眠指数1时，说明生产效率上升；Mo指数=1时，生产效率不变；眠指数TEC，可知技术效率偏低，技术进步是技术创新效率提高的主要原因。从表2可以看出，在2009-2015年，我国高新技术产业的M指数除西北、中南

14、两个地区外，其余区域的值均大于1，表明了我国高新技术产业技术创新效率整体上是上升的。观察M指数，发现我国西北地区的肘值在全国区域中是最小的。将M指数进行分解可知，西北地区的技术水平变化指数(阳)值为09551，说明技术水平的低下阻碍了西北地区技术创新效率的提高；同时技术效率变化指数(TEC)为09801，说明资源配置率较低也是抑制西北地区技术创新效率提高的原因。对技术效率指数(TEC)进行解析，发现纯技术效率(PEC)和规模效率基本均大于等于1，但是基本都是刚超过1，表明效率还有很大的提升空间，而且各个地区之间有一定的差距，说明各区域之间缺乏有效的联动机制，区域之间缺乏交流合作，没有实现优劣互

15、补，降低了资源利用率，进而抑制了高新技术产业技术创新效率的提高。同时，中南、西南和西北地区的规模效率都小于等于1，说明中西部地区的高新技术产业的规模还较小，阻碍了创新效率的提高。观察技术水平变化(龙)，发现中南和西北地区的值小于1，说明我国中西部地区的技术水平阻碍了高新技术产业的发展，这些地区的技术水平还有待提高。万方数据陈伟等：基于DEAMalmquist指数的高新技术产业技术创新效率评价研究83如表3所示，除了2009-2010年外，我国高新技术产业的肘值均大于1，说明我国高新技术产业的技术创新效率在不断的提高。将M指数进行解析，可以发现在2011年以后，技术效率变化指数(TEC)大于1，

16、说明在2011年之后，我国高新技术的资源利用率在不断提高。主要原因可能是在“十二五”规划中不断完善我国的人才储备战略，在材料科学、生命科学等高新技术领域吸引高新技术人才，提高我国技术创新管理体系，统筹各方资源，进而提升我国高新技术产业的技术创新效率。技术水平变化指数(TC)除了201 l一2012年和2013-2014年外，都大于1，可能是因为我国“十二五”规划大力发展战略性新兴产业，而高新技术产业作为战略性新兴产业的前沿阵地，在自主创新和技术引进方面资源投入的力度明显加大。进一步分析规模效率(SEC)，发现只有201 12013年的值大于1，剩下的全小于l，表明规模效率是抑制技术效率提高的主

17、要因素，也说明在这期间，我国高新技术产业的技术创新投人虽然增加了，但是产业规模并没有处在规模报酬递增或者最优的期间，因此高新技术的产业规模与技术创新效率不匹配。表3 2009-201 5年我国高新技术产业技术创新效率M指数及分解项均值4结论与对策41 结论本文运用DEAMalmquist方法，选取我国21XM)-2015年的28个省市级地区的高新技术产业数据作为研究基础，从28个省市区、6大区域和全国整体3个方面深入探究我国高新技术产业的技术创新效率情况，并得到以下结论：(1)对我国28个省市区的高新技术产业的M值进行分解可以发现，我国高新技术产业的技术效率偏低，技术进步是高新技术产业技术创新

18、效率提高的主要原因，说明虽然我国高新技术产业投入了大量的创新资源，使全要素生产效率得到了一定程度的提高；但由于产业的资源配置效率较低，资源的转化能力较弱，缺乏将创新成果快速吸收、转化成创新产品的高技术人才，创新人才和创新资源没有做好相应的匹配，影响产业创新资源配置和利用，使创新效率受到限制。(2)从我国六大区域的分析结果可知，表明技术效率还有很大的提升空间，而且各个地区之间有一定的差距，说明各区域之间缺乏有效的联动机制，区域之间缺乏交流合作，没有实现优劣互补，降低了资源配置效率，进而抑制了高新技术产业技术创新效率的提高。同时，中西部地区，技术水平和规模效率偏低，抑制了高新技术产业技术创新效率的

19、提高。(3)我国高新技术产业技术创新效率整体上呈现上升的趋势，但是通过对肘指数的深度解析，发现规模效率偏低，我国高新技术产业的规模与技术创新效率不匹配。42 对策建议为提高我国高新技术产业技术创新效率，使我国高新技术产业实现规模效益和可持续发展，结合上述研究成果，提出以下几点对策建议：(1)加强各个区域之间的协同合作。应该加强6个区域之间的协同合作，实现优势互补，实现创新资源的合理配置，加强区域间的交流合作，全面提高高新技术产业从业的能力，达到共同发展，从而促进我国高新技术产业的技术创新生产效率的提高，最终实现我国高新技术产业快速稳健的发展。万方数据陈伟等：基于DEAMalmquist指数的高

20、新技术产业技术创新效率评价研究(2)西部地区应该结合自身创新体系不完善，创新人才缺乏的特点，加大对我国高新技术产业的资金扶持力度，特别是对其科技创新资金的投入，并应积极引导金融机构的资金更多流向高新技术产业，为高新技术产业稳健的发展打下坚实的基础培养创新型人才；同时，大量引进国内外高科技人才，从而满足自身发展的需要。政府应该完善法律法规，为高新技术产业的发展提供健全的政策法律环境，为高新技术企业提供各种政策优惠，担当好桥梁作用，建立完善的官产学研合作模式，深化高新技术产业与区域内高校、科研院所的合作，进而促进我国高新技术产业的发展，提高技术创新效率。(3)东部地区教育较发达，应该充分发挥教育的

21、优势，提高知识转化为技术的能力，同时与中西部建立协同互补的关系，共同促进我国高新技术产业技术创新效率的提高。参考文献：KAO C，HWANG S NEfficiency decomposition in twostagedata envelopment analysis：anapplication to non-life insurancecompanies in TaiwanJEuropean Journal of OperationalResearch，2008，185(1)：418-4291 2 J GUAN J，CHEN KMeasuring the innovation produc

22、tion process：across-region empirical study of Chinas high-tech innovations l J jTechnovation，2010，30(5)：348-3581 3 j PANNUH S，KUMAR U D，FAROOQUIE J AEfficiency andproductivity analysis of Indian pharmaceutical industry using dataenvelopment analysis【J jInternational Journal of OperationalResearch，20

23、11，10(1)：12l1364 SUEYOSHI T，GOTO MEfficiencybased rank assessment forelectric power industry：acombined use of Data EnvelopmentAnalysis(DEA)and DEA-Discriminant Analysis(DA)l J JEnergy Economics，2012，34(3)：6346445LOZANO S，GUTII!RREZ E，MORENO PNetwork DEA approach toairports performance assessmen!cons

24、idering undesirable outputs l J jApplied Mathematical Modelling2013，37(4)：166516761 6 j wU J，AN Q，XIONG B，et a1Congestion measurement forregional industries in China：a data envelopment analysis approachwith undesirable outputsJEnergy Policy，2013，57(7)：7-137刘伟基于BootstrapMalmquisl指数的高新技术产业技术创新效率分析J经济学

25、动态，2013(3)：42528龚光明，单虹基于动态网络DEA的中国高技术企业创新效率研究J科学管理研究，2015(1)：60-639方大春，张凡，芮明杰我国高新技术产业创新效率及其影响因素实证研究：基于面板数据随机前沿模型【J科技管理研究，2016(7)：6670，7510GUQ，JIANGW，WANG G GEffects of external and internalsources on innovation performance in Chinese hightech SMEs：aresource-based perspectiveJJournal of EngineeringTe

26、chnology Management，2016，40(3)：768611曹文虎基于DEA的高新技术产业创新效率研究：以西部地区为例J当代经济，2014(5)：13413612胡振华，杨琼中国高新技术产业创新效率研究J科学管理研究，2015(2)：323513刘满凤，李圣宏基于三阶段DEA模型的我国高新技术开发区创新效率研究J管理评论，2016，28(1)：42521 14 j MALMQUIST SIndex numbers and indifference surfaces l J JTrabajos De Estadistica，1953，4(2)：2092421 15 J FARRELLM JThe Measurement of Productive Efficiency l J jJournal ofthe Royal Statisticalciety，1957120(3)：253290作者简介：陈伟(1957一)，男，黑龙江哈尔滨人，博士，博士生导师，教授，主要研究方向为技术创新及知识产权管理；张长孝(199I一)，男，山东济宁人，硕士研究生，主要研究方向为技术创新及知识产权管理；李传云(1990一)，男，江西景德镇人，硕士研究生，主要研究方向为技术创新及知识产权管理；冯志军(1983一)，男，湖北大冶人，副教授，主要研究方向为知识产权与创新管理。万方数据