朱建峰

(百色学院，广西　百色　533000)



基于DEA-Malmquist指数模型的协同创新绩效评价实证研究

朱建峰

(百色学院，广西百色533000)

摘要：构建了贡献导向的高校协同创新绩效评价指标体系和DEA-Malmquist指数模型。基于2006-2013年某高校协同创新的投入产出数据和DEA-Malmquist指数模型，运用DEA2.1软件对该高校协同创新绩效进行静态及动态实证分析。基于分析结果，指出该高校协同创新存在的不足和形成的原因，并从运行机制、管理体制和平台建设对该高校协同创新建设提出有针对性的对策与建议。

关键词：DEA-Malmquist；协同创新；绩效评价；数据包络分析

当前高校协同创新面临的问题主要有创新要素分散、学科单一重复、科研效率低下、产学研严重脱节，未能形成有利于协同创新的良性循环。形成这些问题的根本原因是利益分配问题，而影响利益分配深层次原因是协同创新绩效评价问题。明晰、准确和科学的协同创新绩效评价对于协同创新各参与主体整合资源、提高协同创新运作水平、进一步培育和发展协同创新具有重要的意义。

目前，国内外学者对产学研协同创新绩效评价问题已经进行了一些研究。Tina Barnes认为产学研协同创新应该包括投入、转换、产出三个基本环节，并通过实证研究指出有效的项目管理是影响产学研协同创新能否成功的直接因素[1]。Simon Philbin基于系统视角，通过建立输入与输出要素矩阵构建基于转换过程的评价模型[2]。U Kulatunga[3]认为创新主体对合作的满意度将直接影响协同创新的内部协同性，从而间接影响产学研合作的结果，因此应当将参与的各个主体的满意程度有机地融入到评价内容中。Khodabakhshi[4]提出了随机和模糊数据包络模型，即数据包络分析法(Data Envelopment Analysis简称DEA)，DEA法为研究规模报酬效率提供了一种新的方法。王进富和刘魁采用了因子分析的方法，基于投入—产出理论模型构建了产学研合作绩效评价指标体系，并对陕西省合作绩效进行了评价[5]。

国内外学者在协同创新领域的研究对本文的研究有着十分重要的参考价值和借鉴意义。但受到不同国家、不同经济发展阶段、不同文化制度、不同历史传统的限制，目前学术界构建协同创新绩效评价指标体系时往往主要围绕项目和区域，对协同创新参与主体的协同创新绩效评价较为少见，尤其是在协同创新绩效评价的过程中模糊了不同主体的地位和作用，没有区分不同主体在协同创新中的贡献大小。在我国实施“2011计划”的大背景下，高校作为协同创新中的创新源，在协同创新中发挥着不可替代的作用，以高校作为协同创新绩效评价的重点有利于快速实现科技进步和创新型国家的建立。本文考虑到协同创新绩效评价中存在的问题，提出多元多方的协同绩效评价机制，尝试以高校为主体，构建协同创新绩效评价指标体系，用定量方法对某高校协同创新绩效评价进行系统的和定量的实证性科学研究，以期更全面地分析高校协同创新中存在的问题，为进一步提高高校协同创新绩效提供系统的和定量的科学研究方法。

一、高校协同创新绩效评价指标体系的建立与评价方法的选择

1.高校协同创新绩效评价指标体系的建立

为能体现出高校在协同创新中的作用，本文分别从高校在协同创新中的投入与产出两个方面选取适当的指标。考虑绩效评价指标的量化难度和数据的可获得性，本文对高校协同创新指标体系进行分层量化。

投入指标。协同创新投入包括维持协同创新中心运转的各种资源要素，包括政府投入、企业投入、高校投入以及其他方面的投入。高校协同创新投入是指高校在协同创新中投入的各种资源，包括高校投入的人、财、物三个方面。基于此，本文将投入指标又分为科研经费(x1)、固定资产(x2)和科技人员(x3)投入。科研经费投入主要指高校科研经费和国家基金经费，即高校管理者能够掌握和控制的投入协同创新中的经费。固定资产投入主要包括高校协同创新中心所拥有的仪器设备的总金额，以及当年新增加投入协同创新的仪器设备的金额。科技人员投入主要包括高校参与协同创新中人员的数量，包括专职教师、教辅人员、行政人员以及其他相关人员。

产出指标。本文主要从科研、经济和社会效益三个方面确定高校协同创新产出指标。本文假定高校在协同创新中的贡献率，即高校协同创新贡献率为高校协同创新投入占协同创新总体投入的比率。因此高校协同创新产出即为协同创新的科研效益、经济效益、社会效益分别乘以高校贡献率。高校协同创新的科研效益主要是指高校协同创新科研成果的情况，包含科研著作产出数(y1)、获奖成果产出数(y2)，包括国家自然科学奖、国家技术发明奖、国家科技进步奖、省部级奖等，专利产品产出数(y3)。经济效益主要指由于协同创新资金投入后，所产生的经济效益和社会需要的劳动成果。高校协同创新的经济效益主要指高校协同创新的科研投资收入(y4)和科研成果转化率(y5)，即转让、转化、引文成果数与科研成果总量的比率，两个指标。高校协同创新的社会效益包括两个方面，即高校协同创新对高校科研的影响和对国民经济、政策、国际交流等方面的影响，本文以高校人才培养数量(y6)和参与国际交流人数(y7)两个指标说明高校协同创新的社会效益。

最终，本文建立以贡献为导向的高校协同创新绩效评价指标体系，如表1所示。

表1　高校协同创新绩效评价指标体系

2.高校协同创新绩效评价方法的选择

国内外关于协同创新绩效评价方式多种多样，主要有层次分析法、模糊综合评价法、数据包络分析法。相对于层次分析法、模糊综合评价法和人工神经网络评价法，数据包络分析法(DEA)排除了主观因素的影响，在不需要估计生产函数情况下，就能计算多投入多产出的相对效率，故在协同创新绩效评价中具有相对优势。

数据包络分析法(DEA)的本质是对投入—产出的数据进行处理研究，判断决策单元是否有效，这里的有效通常指技术有效和规模有效。然后对无效单元的因果分析，找出无效的根本原因。本文采用DEA的C2R与BC2这两个模型，其中C2R模型在规模不变的条件下衡量决策单元的规模效率，BC2模型是在规模报酬可变的条件下衡量决策单元的技术效率，此时决策单元的综合效率=规模效率×纯技术效率。对于有效单元，可以直接为决策者提供有用信息，对于无效单元，需要做进一步分析，找出存在的漏洞并采取措施改进然后进行再检验，最终达到有效。

使用数据包络分析法(DEA)对协同创新绩效的分析只能局限于使用截面数据对研究对象进行静态评价，并没有考虑到绩效评价的动态性。如果只采用DEA的模型对协同创新绩效进行测度，只能得出决策单元的静态效率，若加入时间的因素会影响生产前沿面使之发生变化，使得决策单元缺乏纵向比较基准。1953年，Malmquist提出Malmquist指数[6]，Caves etc将其扩展为StenMalmquist，此项指数可以反映决策单元随时间的变化，进而测算出生产率的变化[7]。

为更准确地对高校协同创新绩效进行评价，本文将数据包络分析法(DEA)与Malmquist指数结合起来，构建DEA-Malmquist指数模型，并基于该模型对某高校的协同创新绩效进行评价。采用DEA-Malmquist模型可以在静态分析的基础上，以前后两期作为研究对象，借助距离函数的概念，在面板数据的基础上去除可以垂直分析比较的指数，对高校协同创新绩效进行动态分析，得到前后时期变动情况，弥补单独使用DEA的模型与BC2模型研究协同创新绩效的不足。在实证研究中，本文使用了DEA2.1软件。

二、高校协同创新绩效评价实证研究

在协作创新中，高校要充分发挥科技创新源的优势，必须要在高校与政府之间、高校与企业之间、高校与科研机构之间及高校内部实现优势互补的深度融合。本文运用DEA-Malmquist指数模型对某高校协同创新进行静态和动态实证分析，研究其协同创新绩效低下的原因，为提出有针对性的建议奠定基础。

本文实证研究思路：首先，通过数据收集和处理，得到某高校2006-2013年数据的协同创新投入—产出数据；其次，采用DEA的C2R与BC2这两个模型对数据进行静态分析，得到该高校协同创新的综合效率、技术效率和规模效率；第三，运用Malmquist指数法对该高校协同创新绩效进行动态分析。

1.数据收集与处理

通过对该高校数据的收集和处理，得到该高校2006-2013年的协同创新投入—产出数据，如表2。

表2　2006-2013年某高校协同创新投入—产出表

2.静态分析

将表2中的数据输入DEAP2.1软件，分别运行C2R与BC2模型，得到该高校2006-2013年的综合效率、技术效率和规模效率的值，如表3所示。

表3　2006-2013年某高校协同创新绩效评价

结果分析：由表3可知，该高校2006-2013年协同创新的综合效率都达到1的年份为2006、2007、2010、2012、2013年，综合效率的平均值为0.93，说明该高校协同创新绩效虽然有小幅度的波动，但是从整体来看，其综合效率较高。但存在7%的综合效率差异显示了该高校协同创新的资源浪费，这说明在该高校协同创新的投入产出方面仍然存在阻碍其协同创新绩效提高的因素，需要加以调整。

从技术效率角度看，2009和2011年该高校协同创新绩效没有达到技术有效，这说明除了2009和2011两年，该高校协同创新有关技术效率的投入产出组合均达到了最优状态。2006-2013年间的该高校协同创新的技术效率平均值为0.98，接近1，说明该高校协同创新的技术效率水平很高。

从规模效率角度看，2008、2009、2011三年该高校协同创新没有达到规模效率最优，这说明其余五年该高校协同创新的规模效率均达到了最优。由表3可知，该高校2006-2013年协同创新的规模效率平均值为0.94，低于该高校协同创新的技术效率，这说明在该高校协同创新的投入产出方面，存在着阻碍其协同创新规模效率提高的因素，需要加以调整，提高其协同创新的规模效率。

数据包络分析方法下，综合效率是技术效率与规模效率的乘积。在2006-2013年之间该高校协同创新的综合效率呈现上下波动的情况，且其每年的技术效率值不低于综合效率值，故可知2006-2013年该高校协同创新的综合效率相对较低主要是由于规模效率较低形成的。

3.动态分析

通过以上实证分析，对2006-2013年该高校协同创新绩效进行了测度，但以上实证分析只是以单独年份的截面数据对协同创新绩效的静态评价。为此本文引入Malmquist指标，在以上分析的基础上，对2006-2013年该高校协同创新绩效进行动态分析，仍然使用DEAP2.1软件，得到Malmquist生产率指数及各项效率变动，如表4所示。

表4　2006-2013某高校协同创新

由表4所显示的2006-2013年该高校协同创新Malmquist生产效率指数变化可以看出，该高校协同创新效率总体呈现增长趋势，从2006-2007年期间的0.828上升到2012-2013年的1.457。由表4技术变动指数变化可知，该高校协同创新效率水平增长的最大原因是技术进步。除去2008-2009年，2006-2013年间该高校协同创新均达到了技术有效以及规模有效。总的来说，该高校协同创新的技术水平在这几年是不断提高的。

同时，表4显示，虽然2006-2013年间该高校协同创新绩效整体水平保持增长态势，但是不同年份之间协同创新绩效水平及增长速度有较大的区别。2006-2007年，该高校协同创新绩效水平为0.828，说明该高校当年协同创新水平没有达到有效程度，存在效率损失。2008年以后该高校协同创新绩效水平都在1以上，效率进步十分明显。

2006-2013年间，该高校协同创新绩效水平整体呈现上升趋势的原因是该高校提高了学校人才培养的质量，增强了科研能力，取得了技术进步，从而增加了协同创新的经济及社会效益。特别是2012年以后，该高校建立了一批优秀的协同创新中心，使得协同创新绩效大幅上升。但2008-2009年间以及2010-2011年期间该高校协同创新的边际生产绩效有微弱下降表明，虽然2006-2013年间该高校对协同创新投入不断增多，但协同创新绩效仍处于缓慢增长，甚至出现负增长现象，这说明该高校协同创新虽然产出一批科技成果，但是产出增加和投入增加不成比例，未能达到完全有效的协同创新。

三、总结与建议

本文从国内外协同创新绩效评价研究现状出发，运用定性分析与定量分析相结合的方法，对某高校协同创新绩效从静态与动态两方面进行实证分析，并根据绩效评价结果进行了分析。本文主要研究成果如下：

1.针对目前协同创新绩效评价研究中存在的缺少对创新主体的贡献考虑和评价缺乏连续性的两个问题，本文建立了以贡献度为导向的高校协同创新绩效评价指标体系，提出了本文采用的协同创新绩效评价模型，DEA—Malmquist指数模型，即在采用数据包络分析方法(DEA)对高校协同创新绩效进行静态评价的同时，结合Malmquist指数法对其进行动态评价。

2.通过数据收集和处理，本文获得了某高校协同创新的投入—产出数据。

3.基于DEA-Malmquist指数模型，本文运用DEAP2.1软件，从静态和动态两个角度对该高校协同创新绩效进行了评价和分析，了解到该高校2006-2013年间协同创新绩效在整体呈现增长态势的同时，仍然存在由于协同创新机制不完善不高导致协同创新产出与投入不成比例的问题，并指出协同创新机制不完善是形成该高校协同创新产出与投入不成比例现象的原因。

通过本文研究可以推知，该高校实现协同创新绩效产出与投入同比例持续增长的关键在于完善协同创新机制问题。因此本文建议该高校可以通过完善以贡献为主导的利益分配机制、建立政府主导的行业合作的新机制、夯实产学研协同创新的保障机制、重视人才培养模式、完善知识产权管理机制和构建产学研协同创新平台的对策与建议，实现多方有效的协同创新，最终实现协同创新的可持续发展。

(责任编辑：徐建平)

参考文献：

[1]BARNES T, PASHBY I, GIBBONS A. Effective University-Industry Interaction: A Multi-case Evaluation of Collaborative R&D Projects[J]. European Management Journal, 2002, 20(3): 272-285.

[2]PHILBIN S. Process Model for University-industry Research Collaboration[J]. European Journal of Innovation Management, 2008, 11(4): 488-521.

[3]KULATUNGA U, AMARATUNGA D, HAIGH R. Performance Measurement in the Construction Research and Development[J]. International Journal of Productivity and Performance Management, 2007,56 (8):673-685.

[4]KHODABAKHSHI, GHOLAMI Y, KHEIROLLAHI H. An Additive Model Approach for Estimating Returns to Scalene Imprecise Data Envelopment Analysis[J]. Applied Mathematical Modeling, 2010(5):1247-1257.

[5]王进富，刘魁. 陕西省产学研结合技术创新绩效评价研究[J]. 工业技术经济, 2011(12):49-54.

[6]MALMQUIST S. Index Numbers and Indifference Surfaces[J]. Trabajos de Estadistica y de Investigacion Operativa, 1953, 4(2): 209-242.

[7]CAVES D W, Christensen L R, Diewert W E. The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input, Output, and Productivity[J]. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1982: 1393-1414.

An Empirical Study on the Performance Evaluation of Collaborative Innovation Based on DEA-Malmquist Model

ZHU Jian-feng

(Baise University, Baise 533000,China)

Abstract：This paper constructs university collaborative innovation performance evaluation index system based on the contribution and DEA-Malmquist index model. Based on the input and output data of 2006-2013 years of a university collaborative innovation and DEA-Malmquist index model, the paper does the static and dynamic empirical analysis of the university cooperative innovation performance by using the DEA2.1 software. Based on the result of the analysis, point out the existing deficiency of the university collaborative innovation and the causes of formation and from the operating mechanism, management system and platform construction of the university collaborative innovation construction put forward specific measures and suggestions.

Key Words：DEA-Malmquist；collaborative innovation；performance evaluation；data envelopment analysis

基金项目：广西教育科学“十二五”规划2015年度重点课题“基于协同创新的广西高等教育创业型人才培养模式建设研究——以百色学院为例”(2015B099)；教育部人文社会科学基金“破坏性创新威胁下的在位企业应对策略研究”(12YJA630180)；2015年广西哲学社会科学规划研究课题“左右江革命老区协同出现机制与激励政策研究”(一般项目15BGL001)。

收稿日期：2015-09-13修稿日期：2015-10-26

作者简介：朱建峰(1969-)，男，博士，讲师，研究方向为创新与战略

中图分类号：G647

文献标识码：A

文章编号：1671-9719(2016)1-0047-04