基于DEA和灰色關聯分析的南京市技術創新能力分析

王海宏

（河海大學商學院，江蘇南京，211100）

0 引言

自2000年以來，南京市科技投入產出水平快速提升，技術創新能力不斷增強。全市的R&D經費占GDP比重由2001年的2.53%提高到2011年的3.12%，專利授權數由976件增加到12404件，年均增長率為29.2%。區域技術創新已成為實現南京市區域經濟持續增長轉變、產業結構優化調整的唯一有效途徑。區域資源優勢、科教資源稟賦、良好的產業基礎與積極的科技創新規劃，已奠定了將南京市建設成為具有較強國際影響的創新型城市和長三角科技創新中心的堅實基礎。

本文將區域創新過程視為一個生產過程，將南京市的各年的技術創新視為一個投入一定人力、物力和財力進行創新生產的生產部門，建立跨年份的技術創新效率分析框架。首先運用DEA分析法對南京市11年的技術創新總體效率進行分析，并運用灰色關聯分析法分析南京市技術創新投入要素對創新效率的影響。旨在為促進南京市今后的技術創新效率提供決策參考。

1 基于DEA 的南京技術創新效率測算

1.1 指標選取和數據來源

本文從投入產出的角度構建指標評價體系來研究技術創新效率。選取R&D經費支出占GDP比重和政府財政科技撥款占財政支出比重作為衡量南京市科技財力投入指標，將科技活動人員數和研究與開發機構數作為科技人力和物力投入指標。選取專利申請授權數、技術市場成交額以及高新技術產業產值占規模以上工業總產值比重作為技術創新活動的產出指標。各指標數據均來源于2001～2011年《南京科技統計年鑒》、《南京財政教育年鑒》和《南京科技發展的經濟、社會環境》報告。

1.2 南京市技術創新效率的 DEA分析

假設評價k年的南京市科技創新效率問題，并假設指標體系為M種投入指標,N種產出指標。設xim 代表第i年的第M種投入指標的投入量，yil代表第i年的第L中產出指標的產出量。本文選擇DEAP2.1軟件中DEA的BCC模型來計算南京市科技創新投入產出效率水平。所用的DEA模型如下：

其中，θ為（0＜θ 1）為綜合效率指數；λi為權重變量；s-與s+為松弛變量，s-代表投入冗余量，s+代表產出不足量；為非阿基米德無窮小量。利用VRS模型可將綜合效率θ（簡稱TE）分解為純技術效率(簡稱PTE,且0＜PTE 1，θ PTE)與規模效率（簡稱SE，且SE=θ/PTE, 0＜SE 1）的乘積。θ越大，南京市科技創新效率越高。θ=1表示南京市該年的科技創新在最優的生產前沿面上，其產出相對于投入而言達到了綜合效率最優。PTE、SE的值越接近于1，表示該純技術效率、規模效率越高。測算結果如表1所示。

表1 南京市不同年份技術創新效率

根據DEA 理論，只有技術效率和規模效率都高的年份，才能產生科技資源配置效率最高。由表1可知，處在生產前沿面的7個年份為2003、2004、2006、2007、2008 、2009和2011年，它們的綜合效率、技術效率和規模效率均達到最優。表明南京市在這些年份的科技創新資源配置 DEA 有效。2001、2005、2010年三年的綜合效率、技術效率和規模效率均未達到最優，2002年的純技術效率沒有達到最優。從規模效率角度看，規模效率均超過了0.7，其中超過0.9的有9年，即南京市科技創新投入產出總體上規模有效。但DEA非有效的四個年份的科技創新規模效率遞增的事實也表明了，南京市在這四年中的科技創新投入規模不夠，需加大相應的科技投入規模。

2 基于灰色關聯分析法的南京市科技創新效率影響因素分析

在對科技創新綜合效率分析的基礎上，本文運用灰色關聯分析法對南京市的科技創新投入要素的影響力進行比較分析。通常包括初始序列的無量綱化、計算關聯系數、求關聯度和排關聯序等步驟。

2.1 變量選擇

本文將南京市專利授權量作為灰色關聯分析模型的參考序列X0；以DEA分析中的科技活動人員數、研究與開發機構數、R&D經費支出占GDP比重和南京市財政科技撥款占地方財政支出的比重4個科技創新投入指標作為被比較序列，并分別標記為X1、X2、X3、X4。

2.2 計算比較參考序列與各比較序列之間的關聯程度

設因變量數據構成參考序列X0,各自變量數據構成被比較序列Xi,分別表示為

式中：X0為參考序列；Xi為被比較序列；j為序列長度；i=1,2,…,m，m為被比較序列個數。

2.3 計算關聯系數

參考數列曲線與各被比較數列曲線之間各時刻點間的差值為關聯系數的衡量尺度。在關聯系數的計算之前，本文采取均值法進行數據的無量綱化處理，并將無量綱化后得到的新序列記為關聯系數的計算公式為：

2.4 求關聯度

關聯度的幾何含義為被比較序列曲線與參考序列曲線之間的相似程度與一致程度，越接近于1,表示被比較序列曲線與參考序列曲線形狀越接近。計算公式為

綜合X0與Xi間的關聯系數計算得到：r1=0.7454，r2=0.6301，r3=0.7364，r4=0.6356。

綜上分析，科技活動人員數與R&D經費支出占GDP比重和專利授予量的關聯度最大，分別為0.7454與0.7364；其次是研究與開發機構投入數與政府財政科技撥款額占財政支出比重的關聯度。但4個被比較序列與參考序列之間的關聯度均低于0.9的強影響力水平，2個高于0.7的投入要素對專利授權數的影響力處于中間的影響狀態，兩個關聯度低于0.7的投入要素則處于弱影響力水平。本文以為造成關聯度不高、影響作用不顯著的主要原因是，區域技術創新產出主要包括區域企業、高校和獨立研究機構等各創新體的研發、成果技術應用轉化與產業化產出。但南京市的中小企業是南京市技術創新的主力軍，大中型企業、獨立研發機構與高校的技術投入在本文的投入要素中占有較大比例。

3 結論與建議

在推進南京市科技創新的進程中，不僅要注重創新的整體效率，還應綜合考慮科研的規模效益。本文認為，南京市可以從以下幾個方面提高區域創新能力和創新投入要素的影響力。首先，提高區域核心競爭力，將區域創新主體特色與區域財政優勢結合起來。由于90%以上的技術創新活動均是由南京市的中小企業完成，而政府財政科技撥款的主要對象是南京市的獨立科研機構、大中型高新技術企業以及各大高校的科研課題。其次，合理分配資金，提高企業科技創新效率。南京市的R&D經費支出GDP比重在11年間有大幅度提高，由2001年的2%提升到2011年的3.61%。在R&D經費總支出中，南京市規模以上工業企業的R&D經費支出占比達40%以上。但從有R&D活動的大中型企業數的比例來看，南京市15.4%的企業數占比顯然偏低，遠遠低于蘇州42.4%的水平?？梢?，南京市中缺乏研究開發能力的規模企業占絕大多數比例。因此，最重要的是走一條具有自己特色的區域創新發展道路，把市場需求與自身的區域優勢相結合起來。既要加強科技創新活動中人力與物力資源投入的數量，也要注重投入資源的質量。充分發揮自身作為省會的區域優勢，加強與蘇州、無錫、上海等臨近的高技術產業集群地區的技術創新合作與交流。

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