中国高技术产业技术创新绩效分行业评价研究
摘要:首先,从投入产出角度,构建高技术产业技术创新绩效评价指标体系;然后,运用DEA模型对中国高技术产业五个主要行业的技术创新绩效进行两阶段评价,获得决策单元有效性排序;最后,通过对影子价格的分析,得出最佳改进策略,从而为全面提升中国高技术产业技术创新绩效提供决策依据。
关键词:高技术产业;技术创新;绩效评价;两阶段评价;DEA模型;影子价格
中图分类号:F72文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)22-0174-03
引言
按照经济合作与发展组织(OECD)的标准,以下定义中,至少满足两条才可以被称为高技术产业(或知识密集型产业):高水平的创新活动(包括正在研发);通过中间投入或资本投资,在生产过程中高强度利用已有技术和创新;劳动力的高知识密集型特征 [1] ,高技术产业是经济社会中创新最活跃的领域,对高技术产业技术创新绩效进行科学评价,有助于把握高技术产业的技术创新活动规律、提升技术创新成功率、推动高技术产业技术创新活动有序发展 [2],有助于实现'十一五“规划确定的'继续做大、加快做强“的产业发展目标 [3]。
数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA) [4] 是美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法。该方法不仅能有效避免主观因素。简化算法和减少误差,而且对于非DEA有效单元还能给出较为丰富的管理决策信息,提出改进策略[5]。因此,DEA方法已成为一种常用而重要的技术创新绩效评价工具 [6～9] 。有鉴于此,本文首先从投入产出角度,构建高技术产业技术创新绩效评价指标体系;然后,运用DEA模型对中国高技术产业五个主要行业的技术创新绩效进行两阶段评价,获得决策单元有效性排序;最后,通过对影子价格的分析,得出最佳改进策略,从而为全面提升中国高技术产业技术创新绩效提供决策依据。
一、DEA模型 [4～5]
模型是第一个DEA模型,也是应用最广泛的DEA模型。假设有个生产决策单元DMUj(j=1,2,·,n),每个DMU都有m项输入Xj=(x1j,x2j,·,xmj)T,s项输出Yj=(y1j,y2j,·,ysj)T,则第j0个DMU的效率评估模型为:
maxhj0=s.t.hj=≤1u≥0,v≥0(1)
其中,hj为第j个DMU的相对效率值,v=(v1,v2,·,vm)T和u=(u1,u2,·,us)T分别为输入和输出的权重向量。
式(1)是分式规划形式,若对其进行Charnes-Cooper变换,可以得到线性规划模型:
maxμTY0s.t.ωTXj-μTYj≥0ωTX0=1,ω≥0, μ≥0 (2)
利用线性规...
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