济南市工业行业科技投入产出DEA效率分析
摘要：衡量科技投入和科技产出的指标众多，除了考察其投入产出的综合效率，还需要进一步分析不同指标及指标组合对综合效率的贡献。此外，研究不同工业行业的科技投入产出效率的分布特征，对相关部门因地制宜，制定适合工业行业长远发展的科技促进措施有一定的借鉴意义。文章以济南市工业行业为例，运用了数据包络分析方法（DEA）对其科技投入产出效率进行了全面评价，并通过层次聚类分析，掌握了DEA 技术效率在不同工业行业中分布特征，且根据研究结果提出了有针对性的措施和建议。
关键词：DEA模型；科技投入产出；工业行业；层次聚类分析
中图分类号：F427文献标识码：A文章编号：1008-2670（2014）05-0065-08
一、引言
关于科技的投入产出效率，国内外学者采用了不同的方法进行了广泛的研究，在各种评价方法中，数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是目前主流的研究分析方法。我国已经有许多学者使用DEA方法研究全国或者各省市地区的科技投入相对效率问题，如孙善侠等[1]利用我国科技投入产出数据，采用DEA方法对我国从事科技研发的三大主要部门的科技投入产出状况进行分析，获得各部门使用科技投入的总体效率和规模收益情况的相关数据，并对各部门提高科技投入使用效率的途径提出建议。张前荣[2]运用DEA方法对我国各省域2004-2006年科技投入的总体效率、纯技术效率、规模效率和规模收益进行实证分析，并在此基础上利用改进的DEA模型对各省域的效率进行排序，可以为采取相应的政策措施提供依据，以促进各地区经济持续、均衡和协调发展。
在国外研究中，Bonaccorsi等[3]深入讨论了己经应用于R&D系统效率评价的生产函数方法与生产前沿面方法，并介绍了基于二者无参数改进方法。Wei Meng等[4]利用DEA分析了我国基础研究的投入产出效率，研究得到中国1991-1996年基础研究效率有明显的提高，并分析了可能的原因。Abramo等[5]利用基于DEA的无参数定量分析方法对意大利高校的研究效率进行了评价研究。
针对山东省科技投入产出效率研究中，代富强等[6]使用DEA方法分析了2002年山东省17 地市的R&D 投入产出效率；刘爱琴等[7]利用同样方法分析了2007年山东省17 地市的科技投入相对效率，但基本也是只使用了R&D科技投入指标。汪洋等[8]是通过分析若干省市的数据，间接分析了山东省科技投入效率。
总之，DEA分析法是众多学者认可的一种方法，它能有效地评价研究主体的科研...
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