基于DEA-Malmquist的沧州市科技创新效率研究

基于DEA-Malmquist的沧州市科技创新效率研究

 孙金曼，郑辉，杜学敏，王新溢，周庆蕊，德新玲通讯作者

沧州交通学院 河北省沧州市 061199

摘要：本文采用DEA-Malmquist指数方法,基于2018-2021年沧州市16个区县的面板数据,构建评价指标体系,对沧州市科技创新效率进行静态和动态分析,测算科技创新效率，并从政府、企业两个角度提出提升沧州市科技创新效率的对策建议。

关键词：科技创新；效率效率；DEA-Malmquist

 项目：

2022年度沧州市社会科学发展研究课题（沧州市科技创新能力提升对策研究2022250）

2020年沧州市科技计划自筹经费项目（基于DEA的沧州市科技创新效率评价与提升路径研究204206020）

0引言

沧州市委、市政府高度重视科技创新工作，2020年全社会R&D经费投入达到了47.62亿元，投入强度提高到1.29%，同时每万人口拥有发明专利数2020年达到了1.79（件）、技术合同成交总额（亿元）[1]。在建设新时代创新型沧州的进程中，沧州市科技创新效率如何，如何提升科技创新效率是亟待回答的问题,本文以此为出发点，采用DEA法分析沧州市16个区县科技创新效率。所谓科技创新效率是指在一定的科技创新环境和创新资源配置条件下单位科技创新投入获得的产出，或者单位科技创新产出消耗的科技创新投入[2]。

1沧州市科技创新效率测度方法

1.1DEA模型

DEA是基于研究对象之间的一种非参数技术效率分析方法，适用于具有多种投入、多种产出的决策单元投入有效性评估[3]。DEA模型分为规模收益可变的BCC模型和规模收益不变的CCR模型，由于本文所研究的对象为沧州市16个区县，的确存在投资规模差异，且近些年对科技领域的投入规模持续增加，因此本研究采用规模收益可变的BCC模型。

1.2Malmquist指数

Malmquist指数法利用缩放因子之比解释价格的变化，与DEA方法相结合，成为运用距离函数求解出可作为垂直比较分析全要素生产率的方法[4]。Malmquist指数对多变量输入、输出能很好地解释科技创新效率的动态变化.假设第t时期为起始，则Malmquist全要素生产率指数为

=

2沧州市科技创新效率评价指标选取与数据来源

在参考相关文献的基础上，选取地方财政科技支出（万元）、地方财政科技支出占公共财政支出的比重、规上工业企业R&D经费支出占主营业务收入的比重作为科技创新投入指标，选取万人有效发明专利拥有量（件/万人）、规上高新技术产业增加值占规上工业增加值比重、农业产业化经营率作为科技创新产出指标。

此外，本文研究所用数据来源于省财政厅、省统计局、省市场监管局等部门，具有较高的权威性与准确性。

3沧州市科技创新效率实证分析

3.1DEA-BCC静态分析

将上文指标数据带入DEA-BCC模型，计算沧州市各区县技术创新效率，结果如下表所示。

沧州市各区县2018-2021年科技创新效率汇总表

总体来看，2018年-2021年均有5-6个区县效率为1为有效决策单元，即位于生产前沿面上，技术有效，且规模有效。2018年、19年、21年有5个区县、、2020年有6个区县达到DEA强有效。其中海兴近三年均达到了DEA有效，新华区、运河区也在近两年达到了DEA有效。

3.2Malmquist动态分析

Malmquist指数可以动态反映决策单元科技创新效率的变化情况，利用上文指标数据计算2018-2021年沧州市科技创新的年均Malmquist指数。2018-2021年，沧州市平均全要素生产率为0.796，整体的科技创新效率处于下降趋势。将tfp进一步分解为技术效率指数和技术进步指数，可以看到技术效率指数大于1但技术进步指数小于1，说明技术进步阻碍了沧州市科技创新效率的提高。

沧州市各区县科技创新效率的Malmquist指数具体如下。

沧州市各区县科技创新效率的Malmquist指数

分析可知，东光、黄骅、运河区全要素生产率均大于1，科技创新效率在不断提升，发展态势良好。

4沧州市科技创新效率提升对策建议

根据以上分析，沧州市科技创新效率仍有较大提升改进空间。从政府角度，①加强县域科技创新发展顶层设计。结合不同县域特色，制定科技创新发展规划，明确科技创新发展道路。②落实科技政策。加强科技创新政策的宣传和培训，促进企业所得税优惠、研发费用扣除及增加财政投入等。从企业角度而应，①壮大创新人才队伍。可通过高层次人才引进、员工培训提升等多项举措提升企业员工科技创新能力。②加大科技创新经费支持，要提高科技创新能力不仅要有高素质的人才，还应有硬件设施的支持，企业通过加大科技创新经费投入为提上科技创新能力提供坚实的保障。

参考文献：

[1]沧州市人民政府.沧州市科技创新“十四五规划”[OL].2021.

[2]陈乐颖. 安徽省科技创新效率评价与影响因素分析[D].安徽大学,2018.

[3]达虎.基于DEA模型的省级重点实验室绩效评价研究——以甘肃省为例[J].辽宁工业大学学报(自然科学版),2021,41(03):148-152.

[4]张鹏,李林欣,曾永泉.基于DEA-Malmquist指数的粤港澳大湾区科技创新效率评价研究[J].工业技术经济,2021,40(02):12-17.