[我国高技术产业基于DEA的R&D效率实证分析]ⅤR产业

　　【摘 要】高技术产业成为推动我国经济增长促进产业结构升级优化的支柱产业，对其R&D效率进行深入分析很有必要。本文在评述国内外高技术产业研究基础上，结合DEA对其子行业对比分析，得出各类效率值。
　　【关键词】高技术产业 R&D效率 DEA
　　
　　经济可持续发展的基础是经济效率的提升，而经济效率包括资源配置和利用效率。从投入产出角度看，技术效率是衡量一个地区或产业能在多大程度上运用现有资源和技术达到最大产出的标准。高技术产业发展要大力推动技术自主创新并提高R&D综合效率。
　　从国外研究来看，Triplett，Jack E.于1995年对高技术产业各子行业进行分析并估算投入产出效率。Raab和Kotamraju（2006）运用DEA方法对美国50个州的高技术产业情况进行了分析。国内的研究主要集中在对研发创新效率做实证测评方面。刘顺忠、官建成等人以中国省级行政区域为考察对象，测算各省研发的投入产出效率。Zhang测算了中国大中型工业企业的创新生产效率。
　　一 我国高技术产业发展概况
　　20世纪80年代，OECD将R&D经费占总产值高于4%的行业划分为高技术产业，90年代后提高到8%。国家统计局按其2001年新分类，将高技术产业划分为医药制造、航空航天器制造、电子及通信设备制造、电子计算机及办公设备制造和医疗设备及仪器仪表制造等行业。
　　2000年，高技术产业总产值为10411.5亿元，2009年增长到60430.5亿元，十年内增加近五倍；专利获取数由2000年2245件增长到2009年51513件，增加近22倍。R&D人员全时当量从2000年每年9.2万人增长到2009年每年32万人。R&D经费在这十年间也由111亿元增加到774亿元人民币。投资额2009年度达到4882.2亿元，相对于2000年的563亿元，增加七倍有余。
　　二 高科技产业R&D效率分析
　　1．DEA及指标选择
　　DEA是1978年由A. Charnes等用于评价决策单元相对有效性的分析方法，评价同类型的多投入、多产出决策单元是否技术有效的非参数统计方法。
　　因资料有限，本文从高技术产业产出能力角度做效率分析。投入指标为：X1和X2，即R&D经费投入和R&D人员投入，它们的计算方式分别为R&D经费内部支出和R&D人员（人/年）。产出指标为Y1和Y2，即有效发明专利数和新产品销售收入，计算方式为有效发明专利数（件）和新产品销售收入。
　　2．行业R&D效率分析
　　根据上节指标，从《2010中国科技统计年鉴》收集了2009年我国高科技产业五个子行业指标原始数据（见表1）。
　　表1 我国高技术产业2009年各指标原始数据
　　医药1 航空航天2 电子通信3 计算机办公4 医疗仪器5
　　X1（万元） 1345385 662649 5011509 1048091 853581
　　X2（人年） 70065 23265 209668 39487 46735
　　Y1（件） 6017 622 24562 5016 4953
　　Y2（万元） 15924583 2760872 86981738 23009386 8690643
　　利用DEA模型和Malmquist生产率指数对我国高技术产业技术效率进行分析。表2为DEAP 2.1软件计算出来的效率值，其中，crste为综合技术效率，vrste为纯技术效率，scale为规模效率。
　　表2 2009年我国高技术产业的规模和技术效率
　　crste vrste scale 规模
　　收益 投入变量 产出变量
　　S1－ S2－ S1＋ S2＋
　　1 0.822 0.831 0.990 递减 0 4278.3 0 0
　　2 0.210 1.000 0.210 递增 0 0 0 0
　　3 0.974 1.000 0.974 递减 0 0 0 0
　　4 1.000 1.000 1.000 不变 0 0 0 0
　　5 1.000 1.000 1.000 不变 0 0 0 0
　　从表2可知，电子计算机及办公设备制造和医疗设备及仪器仪表制造总体效率和规模效率值为1，都DEA有效。
　　总体上看，医药制造业在整个高科技产业中投入比重较大，仅次于电子及通信设备制造业，R&D经费高达整个产业中总投入的15%，但其综合研发效率远不及其他三行业。因其纯技术效率低，还比不上R&D经费投入最少的航空航天器制造，纯技术和规模均无效率。其输入变量R&D人员投入冗余，松弛变量S2－值为4278.3。
　　航空航天器制造和电子及通信设备制造的总体效率值分别为0.21和0.974，DEA无效。两者纯技术效率为1，航空航天器制造规模效率递增，单位投入的产出值随投入规模增大而增加，可加大资源投入来增加产出，而后者递减。
　　三 总结
　　由上述对我国高科技产业2009年情况的分析可见，五个子行业的R&D效率差距较大，并不平衡。
　　本文缺陷如下：首先，因数据所限且笔者经验和知识不足，只针对2009年数据进行静态分析。其次，文中投入产出指标是根据前人研究选取的，未进行逐步验证且未考虑无法量化的因素，如政府政策变动等。
　　参考文献
　　［1］Triplett，Jack E．High-tech Industry Productivity and Hedonic Price Indexes［R］．In Industry Productivity：International Comparison and Measurement Issues［A］．Organization for Economic Cooperation and Development，1996
　　［2］Raab Raymond A，Pradeep Kotamraju．The Efficiency of the High-tech Economy:Conventional Development Indexes Versus A Performance Index［J］.Journal of Regional Science，2006（3）
　　［3］刘顺忠、官建成.区域创新系统创新绩效的评价［J］．中国管理科学，2002（1）
　　［4］孙凯、李煜华.我国各省市技术创新效率分析与比较［J］．中国科技论坛，2007（11）