探究六大重点行业科研投资效率分析

时间:2022-06-07 05:27:00

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探究六大重点行业科研投资效率分析

摘要:建立科研投资效率评价体系,通过运用DEA分析法(数据包络分析法)对2009年上海市六大重点行业科研投资效率进行分析。分析结果显示目前汽车行业相对于其他五个行业处于最优的位置,其他五个行业存在科研投入不足的问题,且处在规模报酬递增的阶段。文章最后给出了相应的对策与建议。

关键词:数据包络分析法;纯技术效率;规模报酬

上海市是我国经济发展的前沿,上海市的行业发展趋势对中国经济有着指导作用。根据2009年统计资料显示,电子信息产品制造业、汽车制造业、石油化工及精细化工制造业、精品钢材制造业、成套设备制造业、生物医药制造业这六大产业占上海市2009年工业生产总值的64.5%,从业人员占全市从业人员的45.3%。上述这六个行业也被上海市政府列为六大重点行业。随着中国经济向创新型和集约型的转变,传统的以简单的劳动和资本的投入换来高产出的经济发展模式被认为是非效率的,新的经济发展模式强调科研要素和管理创新对经济增长的贡献率。现在世界上发达国家每年的R&D投资经费与日俱增,科研人员的从业数量也在迅猛增加,上海市科研投资经费占总财政支出的比例从1990年的3.2%增长到7.2%。学术界对R&D的研究也越来越多,也具有很强的现实意义。本文以上海市六大重点行业科研投入与相关新产品产出与销售情况为研究对象,运用数据包络分析法分析2009年上海市六大重点行业的科研投资效率。

1数据包络分析法

数据包络分析法简称DEA分析法,是衡量资源配置效率的有效方法之一,运用线性规划模型,分析决策单元的相对效率。

DEA方法中运用较多的是C2R模型。设存在有n个决策单元DMUi,i=1,2,…,n,每个决策单元都有m种输入和p种输出,其中第i个决策单元DMUi的输入表示为xi=(x1i,x2i,…,xmi)T,输出表示为yi=(y1i,y2i,…,ymi)T,权重表示为v=(v1,v2,…vm)T,u=(u1,u2,…,us)T,并且xsi≥0,yti≥0,其中s=1,2,…,m;t=1,2,…,p;i=1,2,…,n。

为第j个决策单元DMUj的效率评价指数。

对DMU0进行效率评价,总可以选择权系数u,v,在各个DMU的效率评价指数不超过1的条件下使h0最大,于是有如下优化模型(即C2R模型)

C2R模型的线性规划形式是基于凸性、锥性、无效性、最小性等生产公理体系假设得到的,通过Charess-Cooper变换,C2R模型的分式规划形式可以等价的转换为线性规划形式,为便于计算,常采用线性规划形式。基于输入的C2R模型的线性规划形式为:

其中。其对偶规划模型为:

引入新的松弛变量s-≥0,s+≥0,可将上式表示为如下形式:

其中,θ是决策单元的有效值,当θ介于0到1之间时说明决策单元是非有效的,只有θ=1时决策单元才达到最优状态。

2数据分析

在研究的过程中,选取六大行业科技人员的数量、R&D投入经费、新产品研发经费为投入变量,这些变量可以反映出目前上海市科研投入的力度。新产品产值、新产品的销售额为输出变量。将六大行业中的每一个行业列为一个个决策单元,进行DEA分析,数据来源于2009年上海市统计年鉴,我们运用DEAP2.0软件处理数据可得出分析结果。

表12009年上海市六大行业科研投入产出指标

分析结果见表2。

表2六大行业DEA值

由表2可以看出目前汽车制造业在六个重点行业中是最优的,其综合技术效率值(CRS)为1,所谓技术效率就是指在既定的投入下可以获得的最大产出,而纯技术效率(VRS)是指在考虑规模报酬的前提下的技术效率。综合技术效率则未考虑规模报酬这一因素。两者之间的关系是综合技术效率值为纯技术效率值与规模报酬效率值(SCA)的积。综合技术效率值为1表明汽车制造业与其他五个行业相比,以最经济的投入获得了最大的产出。汽车制造业、精品钢材制造业成套设备制造业、生物医药制造业的纯技术效率是最优的,电子信息产品制造业的纯技术效率较低,这说明电子信息产品制造业与成套设备制造业在规模报酬可变的前提下存在投入冗余或者说是在既定的投入下未获得最大的产出。电子信息产品制造业、成套设备制造业、精品钢材制造业的规模效率接近于最优,生物医药制造业与石油化工及精细化工制造业的规模报酬较低,此外除汽车制造业外所有行业都处在规模报酬递增(IRS)的阶段,这表明目前上海市六大行业普遍存在科研投入较少的情况,未达到规模报酬最优的情况。这样就导致了产出不足的情况,应该相应的增加投入,才能使产出快速增长。结合表2进行逐个行业的分析。对于电子信息产品制造业和成套设备制造业来说,它们的纯技术效率值较低,规模报酬效率值接近最优,这说明对于电子信息产品制造业和成套设备来说,通过扩大投入来增加产出使得本行业提高科研投资效率的空间已经不大了,要从技术层面上提高效率,也就是说电子信息产品制造业要提高在现有科研投入水平下的产出量。对于石油化工及精细化工制造业、精品钢材制造业和生物医药制造业来说,纯技术效率值为1,但规模效率值较低,这就要求上述三大行业要扩大目前的科研投资规模,以求达到规模报酬最优的情况,提高科研投资的效率。

具体投入与产出状况见表3:

表3规模报酬可变下六大行业松弛变量

表3中S1、S2、S3、S4、S5代表规模报酬可变下的松弛变量(其中S1、S2、S3为投入要素冗余S1、S2、S3代表的要素分别为科技人员数量、R&D投入经费、新产品研发经费;S4、S5为产出不足,S4、S5代表的要素分别为新产品产值、新产品销售额)。

通过比较可以发现,目前在规模报酬可变的前提下,汽车制造业、石油化工及精细化工制造业、精品钢材制造业是最优的,科研投入的效率最高,而电子信息产品制造业与成套设备制造业的科研投入存在冗余。电子信息产品制造业是劳动力和R&D研发经费冗余,成套设备制造业是劳动力投入冗余。

当以规模报酬不变为前提,分析投入与产出情况时,如表4所显示,只有汽车制造业处在最优的情况,说明汽车制造业是纯技术效率最优的,其它行业都存在投入冗余产出不足的情况。其中电子信息产品、石油化工及精细化工制造业、,成套设备制造业、生物医药制造业都存在劳动力投入冗余的情况,电子信息产品制造业、精品钢材制造业的R&D投入经费冗余,石油化工及精细化工制造业、精品钢材制造业、成套设备制造业、生物医药制造业的新产品研发经费冗余。相关数据见表4,S1、S2、S3、S4、S5代表规模报酬不变下的松弛变量(其中S1、S2、S3为投入要素冗余;S1、S2、S3代表的要素分别为科技人员数量、R&D投入经费、新产品研发经费;S4、S5为产出不足,S4、S5代表的要素分别为新产品产值、新产品销售额)。

表4规模报酬不变下的松弛变量

3对策与建议

由上述数据分析,我们发现目前汽车制造业在上海市六大重点行业中处在最优的地位。在2009年中,汽车制造业的科研投资效率最高,这可能与汽车行业目前较旺的市场需求有很大关系,在六大行业中汽车行业的新产品的销售额也是最多的。2009年上汽集团的汽车销售量位居全国第一位,此外上海市的汽车行业顺应节能减排这一趋势,开发了多种新型的车型,将科技研发与市场需求较好地结合起来,对上海的汽车行业发展起到了积极作用。而其他行业都存在投入冗余的情况,且目前都处在规模报酬递增的阶段,这说明科研投资在人力和物力的投入方面存在不足的情况,这表明目前上海市六大重点行业的科研投资相对不足,要加大科研投入的力度,达到规模报酬最优的状态。上海市六大重点行业的科研投入重点要放在与市场需求紧密相关的核心技术上,同时要积极走出去,与国外行业的先进水平的企业多合作与交流,才能提高科研投资的效率。要在科研活动中引入竞争机制与激励机制,提高科研人员的工作积极性。