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摘要：将数据包络分析（DEA）应用于研究与开发机构的科技资源配置效率评价，建立了评价指标体系。用数据包络分析的C2R模型和C2GS2模型分别对我国31个省市研究与开发机构科技资源配置的综合效率和技术效率进行了评价，得出如下结论：部分省市研究与开发机构科技资源配置效率为DEA有效，配置效率较高，部分省市配置效率为非DEA有效，配置效率不是很理想；并分析原因及提出建议。
关键词：数据包络分析；科技资源；配置效率
中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：16723198（2015）22000602
1引言
研究与开发机构是我国科技发展的主要组成部分，是技术创新的主体之一。科技资源配置评价及效率分析是促进科技资源优化配置的重要手段，是完善科技资源配置决策机制的重要环节。研究与开发机构的科技资源配置效率对于推动科技进步、提高自主创新能力有重要影响。
2数据包络分析（DEA）
数据包络分析法假设有n个决策单元（j=1，……，n），所有决策单元的投入有m种（i=1，……，m），并且所有决策单元的产出有s种（r=1，……，s），Xij表示第j个决策单元的第i种投入量，Yrj表示第j个决策单元的第r种产出量。λj（j=1，……，n）为第j个决策单元的待估计投入产出指标权重值，θ为决策单元的效率值。以投入导向的DEA为例，针对规模效益不变条件下的C2R技术效率模型为：
假设模型的最优解为λ0，s-0，s+0，θ0，则可能的情况有以下几种：
（1）若θ0=1，且s-0=0，s+0=0，则第j0个决策单元为DEA有效。在这n个决策单元组成的系统中，决策单元的活动同时为技术有效和规模有效。
（2）若θ0=1，但s-0≠0或s+0≠0，则第j0个决策单元仅为弱DEA有效。在这n个决策单元组成的系统中，决策单元的活动不是同时为技术有效和规模有效，可以通过减少投入以保持产出不变，或者通过保持投入不变而提高产出。
（3）若θ0<1，则第j0个决策单元为非DEA有效。在这n个决策单元组成的系统中，决策单元的活动不是同时为技术有效和规模有效，可以通过将投入降至原投入的θ比例而保持原产出不变。
而针对规模效益可变条件下的C2GS2纯技术效率模型为在原模型的基础上加入了∑nj=1λj=1的条件，该模型计算出的结果为纯技术效率。通过己经计算出的综合效率值和纯技术效率值就可以计算得到规模效率值。
3评价指标的选取
DEA方法的关键是投入和产出变量的选取，综合考虑各种选取原则后，投入指标为：从业人员（人）X1、R&D人员全时当量（人年）X2、R&D经费外部支出（万元）X3、R&D经费内部支出（万元）X4；产出指标为：发表科技论文（篇）Y1、出版科技著作（种）Y2、专利申请数（件）Y3、形成国家或行业标准数（项）Y4指标。
4我国31个省市研究与开发机构科技资源配置效率的DEA计算及评价结果分析
由于科学研究活动的投入与产出之间有一些时间差，在本研究中，科技资源的投入指标选取2011年的数据，而科技产出指标选取2012年的数据，数据来源于《中国科技统计年鉴2009》—《中国科技统计年鉴2013》，根据指标体系选取出相应的原始数据，数据整理完成之后，建立C2R模型和C2GS2模型，用deap2.1软件求解模型。
根据求解的结果，将31个省市的研究与开发机构在科技资源配置效率方面分为四类，分类结果如下所示：
第一类：北京、辽宁、吉林、黑龙江、上海、浙江、福建、广东、海南、贵州、青海、宁夏和新疆；DEA有效，综合效率值和纯技术效率值均为1，规模效率不变；占比41.94%。这13个省市的研究与开发机构科技资源配置活动同时为技术有效和规模有效，这类省市要继续保持目前的态势，紧密观察同类单位，及时动态地做出调整。
第二类：河北、山西、内蒙古、河南、湖南、广西、重庆、四川；非DEA有效，综合效率值和纯技术效率值均小于1，规模效率变化；占比25.81%，这8个省市的研究与开发机构科技资源配置活动既不为纯技术有效，规模效益也在变化。要成为相对有效的单元，就需要对这一类决策单元进行调整，既可以通过减少投入以保持产出不变，也可以通过保持投入不变而提高产出，同时要适当调整其规模。本文仅以河北省为例进行调整，结果如表1所示：
河北省有着丰富的人力资源和财力资源，但其综合效率值较低，说明可能存在盲目扩张。
由表1可知，一方面，河北省科技资源存在投入过多的现象，可通过减少投入以保持原有的产出，其中，从业人员（人）X1投入过多，可由原来的17095人减少至6601人；R&D人员全时当量（人年）X2可由原来的6423减少至2990；R&D经费外部支出（万元）X3可由原来的1300.4万元减少至605.164万元；R&D经费内部支出（万元）X4可由原来的224910.7万元减少至88207.569万元。需要说明的是，这里的投入过多是在企业现有创新规模水平下的相对过多，而非绝对过多。另一方面，可通过加强内部管理、引进先进技术设备、提高从业人员素质等方式来提高技术效率，在现有投入水平上促进产出的提高，在达到DEA有效的情况下，发表科技论文（篇）Y1可由原来的2166篇增加到2528篇；形成国家或行业标准数（项）Y4可由原来的14项增加至34项。同时，由于河北省的规模效益递减，说明在既定的技术水平下，各项产出的增长百分比低于各项投入增量的百分比，投入规模过大会造成资源的闲置，只需要较小的规模就可以保持现有的产出水平，所以可通过适当减小规模来保持原产出不变，以节约资源。
第三类：天津、安徽、江西和陕西；非DEA有效，综合效率值和纯技术效率值均小于1，规模效率不变；占比12.9%。在这31个省市组成的系统中，这4个省市的研究与开发机构科技资源配置活动不为纯技术有效，但规模收益不变。造成其非DEA有效的原因主要是投入与产出的不平衡，只需要对投入产出进行调节。本文仅以天津市为例进行调整，其调整状况如表2所示： 由表2可知，一方面，天津市科技资源有投入冗余，可通过减少投入以保持原有的产出，其中，从业人员（人）X1投入过多，可由原来的13536人减少至11150人；R&D人员全时当量（人年）X2可由原来的7258减少至5813；R&D经费外部支出（万元）X3可由原来的1205.7万元减少至993.101万元；R&D经费内部支出（万元）X4可由原来的257717.1万元减少至212274.304万元。另一方面，可通过加强机构内部管理、引进先进技术设备、提高从业人员素质等方式来提高技术效率，在现有投入水平上促进产出的提高，同时，由于其处于规模收益不变阶段，不需要对规模进行调整。
第四类：江苏、山东、湖北、云南、西藏和甘肃；非DEA有效，综合效率值小于1，纯技术效率值为1，规模效率变化；占比19.35%。在这31个省市组成的系统中，这6个省市的研究与开发机构科技资源配置活动为纯技术有效，但规模效益在变化。就这6个省市的技术效率而言，没有投入需要减少，也没有产出需要增加。造成其非DEA有效的原因主要是其规模和投入、产出不相匹配，需要增加或减少规模。其中江苏、山东、湖北、云南和甘肃目前处于规模递减阶段，在既定的技术水平下，这一阶段以较小的规模就能保持原产出不变，以达到节约资源的效果。西藏处于规模递增阶段，说明规模太小无法发挥规模经济，需要适当增加规模。
5结论
我国部分省市研究与开发机构的科技资源配置效率总体水平较高，部分省市配置效率不是很理想。我国有42%的省市科研机构科技资源配置效率为DEA有效，综合效率值的平均值为0.772，说明总体状况良好。综合效率低于平均值的省市有15个，占总数的48.4%。
造成我国部分省市科技资配置效率非DEA有效的原因包括：未达到技术效率有效和未达到规模效率有效。对于两者都为达到有效的省市，既要调整投入和产出量，也要调整规模的大小。对于技术有效，非规模有效的省市，需要对其规模进行调整以与投入、产出相匹配。对于非技术有效，而规模有效的省市，需要调整其投入和产出量。
我国个别省市科研机构的科技资源存在投入不足的问题。这些省市处于规模递增的阶段，因此扩大规模、增加投入可以提高其科技资源配置效率。
参考文献
[1]蒋仁爱.中国研究机构的科技资源利用效率评价研究[J].统计研究，2013，（6）：1929.
[2]管燕，吴和成，黄舜.基于改进DEA的江苏省科技资源配置效率研究[J].科研管理，2011，32（2）145150.
[3]张俊容.DEA若干理论及其应用的研究[D].成都：西南交通大学，2003，（7）.
关键词：数据包络分析；科技资源；配置效率
中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：16723198（2015）22000602
1引言
研究与开发机构是我国科技发展的主要组成部分，是技术创新的主体之一。科技资源配置评价及效率分析是促进科技资源优化配置的重要手段，是完善科技资源配置决策机制的重要环节。研究与开发机构的科技资源配置效率对于推动科技进步、提高自主创新能力有重要影响。
2数据包络分析（DEA）
数据包络分析法假设有n个决策单元（j=1，……，n），所有决策单元的投入有m种（i=1，……，m），并且所有决策单元的产出有s种（r=1，……，s），Xij表示第j个决策单元的第i种投入量，Yrj表示第j个决策单元的第r种产出量。λj（j=1，……，n）为第j个决策单元的待估计投入产出指标权重值，θ为决策单元的效率值。以投入导向的DEA为例，针对规模效益不变条件下的C2R技术效率模型为：
假设模型的最优解为λ0，s-0，s+0，θ0，则可能的情况有以下几种：
（1）若θ0=1，且s-0=0，s+0=0，则第j0个决策单元为DEA有效。在这n个决策单元组成的系统中，决策单元的活动同时为技术有效和规模有效。
（2）若θ0=1，但s-0≠0或s+0≠0，则第j0个决策单元仅为弱DEA有效。在这n个决策单元组成的系统中，决策单元的活动不是同时为技术有效和规模有效，可以通过减少投入以保持产出不变，或者通过保持投入不变而提高产出。
（3）若θ0<1，则第j0个决策单元为非DEA有效。在这n个决策单元组成的系统中，决策单元的活动不是同时为技术有效和规模有效，可以通过将投入降至原投入的θ比例而保持原产出不变。
而针对规模效益可变条件下的C2GS2纯技术效率模型为在原模型的基础上加入了∑nj=1λj=1的条件，该模型计算出的结果为纯技术效率。通过己经计算出的综合效率值和纯技术效率值就可以计算得到规模效率值。
3评价指标的选取
DEA方法的关键是投入和产出变量的选取，综合考虑各种选取原则后，投入指标为：从业人员（人）X1、R&D人员全时当量（人年）X2、R&D经费外部支出（万元）X3、R&D经费内部支出（万元）X4；产出指标为：发表科技论文（篇）Y1、出版科技著作（种）Y2、专利申请数（件）Y3、形成国家或行业标准数（项）Y4指标。
4我国31个省市研究与开发机构科技资源配置效率的DEA计算及评价结果分析
由于科学研究活动的投入与产出之间有一些时间差，在本研究中，科技资源的投入指标选取2011年的数据，而科技产出指标选取2012年的数据，数据来源于《中国科技统计年鉴2009》—《中国科技统计年鉴2013》，根据指标体系选取出相应的原始数据，数据整理完成之后，建立C2R模型和C2GS2模型，用deap2.1软件求解模型。
根据求解的结果，将31个省市的研究与开发机构在科技资源配置效率方面分为四类，分类结果如下所示：
第一类：北京、辽宁、吉林、黑龙江、上海、浙江、福建、广东、海南、贵州、青海、宁夏和新疆；DEA有效，综合效率值和纯技术效率值均为1，规模效率不变；占比41.94%。这13个省市的研究与开发机构科技资源配置活动同时为技术有效和规模有效，这类省市要继续保持目前的态势，紧密观察同类单位，及时动态地做出调整。
第二类：河北、山西、内蒙古、河南、湖南、广西、重庆、四川；非DEA有效，综合效率值和纯技术效率值均小于1，规模效率变化；占比25.81%，这8个省市的研究与开发机构科技资源配置活动既不为纯技术有效，规模效益也在变化。要成为相对有效的单元，就需要对这一类决策单元进行调整，既可以通过减少投入以保持产出不变，也可以通过保持投入不变而提高产出，同时要适当调整其规模。本文仅以河北省为例进行调整，结果如表1所示：
河北省有着丰富的人力资源和财力资源，但其综合效率值较低，说明可能存在盲目扩张。
由表1可知，一方面，河北省科技资源存在投入过多的现象，可通过减少投入以保持原有的产出，其中，从业人员（人）X1投入过多，可由原来的17095人减少至6601人；R&D人员全时当量（人年）X2可由原来的6423减少至2990；R&D经费外部支出（万元）X3可由原来的1300.4万元减少至605.164万元；R&D经费内部支出（万元）X4可由原来的224910.7万元减少至88207.569万元。需要说明的是，这里的投入过多是在企业现有创新规模水平下的相对过多，而非绝对过多。另一方面，可通过加强内部管理、引进先进技术设备、提高从业人员素质等方式来提高技术效率，在现有投入水平上促进产出的提高，在达到DEA有效的情况下，发表科技论文（篇）Y1可由原来的2166篇增加到2528篇；形成国家或行业标准数（项）Y4可由原来的14项增加至34项。同时，由于河北省的规模效益递减，说明在既定的技术水平下，各项产出的增长百分比低于各项投入增量的百分比，投入规模过大会造成资源的闲置，只需要较小的规模就可以保持现有的产出水平，所以可通过适当减小规模来保持原产出不变，以节约资源。
第三类：天津、安徽、江西和陕西；非DEA有效，综合效率值和纯技术效率值均小于1，规模效率不变；占比12.9%。在这31个省市组成的系统中，这4个省市的研究与开发机构科技资源配置活动不为纯技术有效，但规模收益不变。造成其非DEA有效的原因主要是投入与产出的不平衡，只需要对投入产出进行调节。本文仅以天津市为例进行调整，其调整状况如表2所示： 由表2可知，一方面，天津市科技资源有投入冗余，可通过减少投入以保持原有的产出，其中，从业人员（人）X1投入过多，可由原来的13536人减少至11150人；R&D人员全时当量（人年）X2可由原来的7258减少至5813；R&D经费外部支出（万元）X3可由原来的1205.7万元减少至993.101万元；R&D经费内部支出（万元）X4可由原来的257717.1万元减少至212274.304万元。另一方面，可通过加强机构内部管理、引进先进技术设备、提高从业人员素质等方式来提高技术效率，在现有投入水平上促进产出的提高，同时，由于其处于规模收益不变阶段，不需要对规模进行调整。
第四类：江苏、山东、湖北、云南、西藏和甘肃；非DEA有效，综合效率值小于1，纯技术效率值为1，规模效率变化；占比19.35%。在这31个省市组成的系统中，这6个省市的研究与开发机构科技资源配置活动为纯技术有效，但规模效益在变化。就这6个省市的技术效率而言，没有投入需要减少，也没有产出需要增加。造成其非DEA有效的原因主要是其规模和投入、产出不相匹配，需要增加或减少规模。其中江苏、山东、湖北、云南和甘肃目前处于规模递减阶段，在既定的技术水平下，这一阶段以较小的规模就能保持原产出不变，以达到节约资源的效果。西藏处于规模递增阶段，说明规模太小无法发挥规模经济，需要适当增加规模。
5结论
我国部分省市研究与开发机构的科技资源配置效率总体水平较高，部分省市配置效率不是很理想。我国有42%的省市科研机构科技资源配置效率为DEA有效，综合效率值的平均值为0.772，说明总体状况良好。综合效率低于平均值的省市有15个，占总数的48.4%。
造成我国部分省市科技资配置效率非DEA有效的原因包括：未达到技术效率有效和未达到规模效率有效。对于两者都为达到有效的省市，既要调整投入和产出量，也要调整规模的大小。对于技术有效，非规模有效的省市，需要对其规模进行调整以与投入、产出相匹配。对于非技术有效，而规模有效的省市，需要调整其投入和产出量。
我国个别省市科研机构的科技资源存在投入不足的问题。这些省市处于规模递增的阶段，因此扩大规模、增加投入可以提高其科技资源配置效率。
参考文献
[1]蒋仁爱.中国研究机构的科技资源利用效率评价研究[J].统计研究，2013，（6）：1929.
[2]管燕，吴和成，黄舜.基于改进DEA的江苏省科技资源配置效率研究[J].科研管理，2011，32（2）145150.
[3]张俊容.DEA若干理论及其应用的研究[D].成都：西南交通大学，2003，（7）.