杨　洵， 雷　琳

(西安邮电大学 经济与管理学院， 陕西 西安 710121)

中国西部地区信息服务业效率分析

杨洵， 雷琳

(西安邮电大学 经济与管理学院， 陕西 西安 710121)

摘要:为分析中国西部地区信息服务业的效率，构建包括信息服务业产出、人力资源竞争力、环境支撑能力、技术创新能力和产业规模5个方面11个指标的指标体系，运用数据包络方法评价我国西部地区10个省(市)的信息服务业效率，发现中国西部地区的信息服务业均处于规模收益递增阶段。其按照效率的高低可以分为两类地区：包括四川和重庆在内的第一类地区和其他省份组成的第二类地区。第一类地区低效率的原因主要在于研发投入没有导致信息服务业专利数增加，缺乏相应的信息服务技术交流平台，第二类地区低效率的原因则在于资源投入全面不足，进而提出相对应的对策。

关键词:信息服务业；效率分析；数据包络分析法

信息服务业现已成为全球规模最大的产业[1]，它具有多重经济特征和社会功能[2]，其发展水平、规模和效率已成为衡量一个国家综合国力的重要指标[3]。从研究对象看，对我国西部信息服务业的研究较少[4]。从研究方法看，主要利用层次分析与因子分析结合法[5]、数据包络分析法(dataenvelopmentanalysis,DEA)[6]、随机前沿模型[7]、全要素生产函数[8]对我国信息服务业效率进行测度。大多数学者采用综合指标体系对信息服务业的投入产出效率进行评价，但所用的指标并不一致，如使用现代服务业发展水平、基础条件、成长能力及科技环境等指标[9]；采用信息服务业规模、创新能力、宏观环境和设施环境等指标[10]；使用技术水平、从业人数和固定资产投入等指标[11]；采用人力资本、产业聚集度、科技创新、全员劳动生产率和对外开放等指标[12]。

本文拟构建一套全新指标体系，运用DEA模型对我国西部信息服务业的效率进行评价，分析影响我国西部信息服务业效率的主要因素并提出改进的建议。

1DEA模型

DEA是对多投入多产出决策单元(decisionmakingunit,DMU)进行相对效率测算的一种非参数方法，其不需要先假定DMU具体函数的形式，通过构建线性规划不等式组对DMU进行评价，以n个DMU(每个DMU有的m项投入和r项产出)的相对最优化进行权重分析，利用得到的权重计算各个决策单元的效率值，最优决策单元效率值为1，模型可表示为[13]

2指标选择及数据获取

西部地区指我国八大经济区域划分中的西南地区和西北地区。西南地区包括云南、贵州、四川、重庆和广西，西北地区包括甘肃、青海、宁夏、西藏和新疆。

考虑数据可得性，信息服务业产出指标以信息服务业增加值来衡量。西部地区信息服务业投入指标用环境支撑能力、产业规模、技术创新能力和人力资源竞争力4个指标来衡量，具体指标见表1。

环境支撑能力用西部人均GDP、非农业人口比重和公共信息技术服务平台数3个指标来衡量。信息服务业产业规模是提高信息服务业竞争力的物质基础，选择西部信息服务企业百强数、信息服务业就业人数和信息服务业固定资产规模(采用永续盘存法计算)来衡量。技术创新能力是信息服务业发展的驱动力，用信息服务业研发投入和信息服务业专利数来体现。人力资源竞争力采用西部各省大学数量和本科人数来衡量。

表1　信息服务业投入指标

人均GDP(X11)，非农业人口比重(X12)，信息服务业就业人数(X22)，大学数量(X41)，本科人数(X42)的原始数据均来自于《中国统计年鉴(2014)》；信息服务业增加值、固定资产规模(X23)，信息服务企业专利数(X31)，研发投入(X32)的原始数据均来自《中国信息产业年鉴(2014)》；公共信息技术服务平台数(X13)，百强信息服务企业数(X21)来自《中国科技统计年鉴(2014)》。

3效率评价及投影分析

应用DEAP软件2.1版对我国西部各地信息服务业效率进行测算，结果如表2所示。

表2　2014年西部信息服务业效率测算结果

表2显示，2014年西部各地区信息服务业效率呈现层次性差异，可分为两类来研究，第一类地区为四川和重庆，第二类为西部其他省份。第一类地区的平均综合效率为0.835，说明该地区信息服务业的发展良好；第二类地区的综合效率偏低，主要集中在0.2～0.4之间。第一类地区效率明显高于第二类地区，应区分对待。

从西部信息服务业综合效率、规模效率和技术效率方面看，第一类与第二类地区信息服务业的规模效率均低于技术效率，说明在当前技术水平下信息服务业投入相对有效，而实际生产规模与最优生产规模差距较大，导致西部信息服务业效率非DEA有效。

就西部信息服务业的规模收益方面，两类地区信息服务业效率均处于规模递增阶段，表明信息服务业存在改善空间，适量增加投入会带来更大的产出。

接下来对西部两类地区信息服务业综合效率进行投影分析，进一步探讨西部地区信息服务业非DEA有效和效率偏低的原因，为此，将四川和重庆地区2014年的各个指标相加作为第一类地区的投入指标，将西部其他省份2014年的各个指标相加作为第二类地区的投入指标，进行投影分析，两类地区的投入与产出指标调整结果见表3和表4。

表3　2014年第一类地区投入与产出指标调整

表4　2014年第二类地区投入与产出指标调整

表3和表4显示，第一类地区与第二类地区投影分析的结果有差异。第一类地区技术服务平台数增加120%、百强企业数增加38.90%、就业人数减少32.69%、研发投入减少34.30%、固定资产规模减少21.70%、专利数增加49.56%，产出会相应增加19.41%；第二类地区技术服务平台数增加184.81%、百强企业数增加260.02%、就业人数增加1.64%、研发投入增加184.81%、固定资产减少33.84%、专利数增加148.21%，产出会相应地增加44.2%。第一类地区信息服务业效率低下的主要原因是研发投入没有促进信息服务业专利数的增加，缺乏相应的信息服务技术交流平台。第二类地区信息服务业低效率的原因是资源投入全面不足。

4西部地区信息服务业发展对策

针对我国西部地区信息服务业存在的主要问题提出如下对策。

4.1加大信息服务技术平台的建设力度

信息服务技术平台是信息产业创新系统重要组成部分，是信息产业系统中至关重要的中介，构建信息服务业平台是提升信息服务业效率的关键，应纳入地区创新战略中，政府应提供资金扶持和政策保障，注重人力、知识、物质等各种资源有效整合，围绕价值链提供全方位支撑服务，在建设技术服务平台时，应重点关注规模效应和服务项目的综合发展。

4.2扶植信息服务企业发展

西部地区信息服务企业大多是中小企业，培育中小企业发展是提升信息服务业综合实力的关键。应建立信息服务业协会，积极引导中小企业联合重组，实现规模经济，鼓励自主品牌建设，提高西部地区信息服务业竞争力。政府应加强地区政策与法制建设，完善制度环境，促进中小信息服务企业的良性竞争。

4.3提高第一类地区的成果转化率

应建设成果转化公共平台，转化平台的设立为成果转让和受让双方提供良好的沟通和交易平台。在建设转化平台的基础上要注重三点：第一，科研立项合理，这是科研成果顺利转让的基础；第二，科研成果的市场推广，这是成果顺利转化的条件；第三，成果转化后的跟踪服务，这是成果顺利转化的延续。

4.4增加第二类地区的研发投入

西部第二类地区信息服务业存在的主要问题是研发投入不足，该地区经济基础薄弱，从事高风险的研发投入有一定困难。政府部门首先应该出台政策与措施构建信息服务业研发投入及创新体系，大力支持企业关键技术的研发，鼓励自主品牌建设，提高信息服务业竞争力；其次，应建立科学有效的技术投入机制，调动大学与科研机构等社会科研资源，以技术创新为核心，整合各方面资源，构建企业自主创新平台。

5结语

结合我国西部信息服务业的发展特点，构建了包括信息服务业产出、人力资源竞争力、环境支撑能力、技术创新能力和产业规模5个方面的11个指标来衡量西部地区信息服务业竞争效率，其中1个产出指标，10个投入指标。运用DEA模型对西部10个省(市)信息服务业的效率进行评价，分析结果表明，我国西部地区的信息服务业均处于规模收益递增阶段，但按照效率的高低可以分为两类：包括四川和重庆在内的第一类地区和其他省份组成的第二类地区；第一类地区低效率的原因主要在于研发投入没有促进信息服务业专利数增加，缺乏相应的信息服务技术交流平台，第二类低效率的原因则在于资源投入全面不足，续而针对性地提出相对应的对策。

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[责任编辑:陈文学]

EfficiencyanalysisonInformationserviceindustryinwesternChina

YANGXun,LEILin

(SchoolofEconomicsandManagement,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunications,Xi’an710121,China)

Abstract:An index system of five aspects and 11 indexes is constructed in this paper to analyze the efficiency of information service industry in western China. The five aspects includes information, human resources services output competence, environment supporting capacity, technological innovation capability, and industry scale. Information service efficiencies of 10 provinces (municipalities) in western China are evaluated by using DEA method. It is found that information service industries of western areas in China are still in the stage of increasing return to scale. Ten provinces can be divided into two groups according to the efficiency from the high to low. The first group includes Sichuan and Chongqing and other provinces belong to the second group. The reason for the low efficiency in the first group mainly lies in the imbalance of the R&D input patent information service and the increase in the information service patent number, and the lack of corresponding information service technology platform. The reason for the second group lies in insufficient resources input. Corresponding countermeasures are thus put forward in view of the two groups.

Keywords:information services, efficiency analysis, data envelopment analysis

doi:10.13682/j.issn.2095-6533.2016.03.020

收稿日期：2015-12-30

基金项目：陕西省软科学研究计划资助项目(2014KRM18)；陕西省教育厅人文社科重点研究基地科研计划资助项目(14JZ047)

作者简介：杨洵(1971-)，男，博士，副教授，从事产业经济、企业战略研究。E-mail:cnyangxun@163.com 雷琳(1990-)，女，硕士研究生，研究方向为产业经济学。E-mail:605034926@qq.com

中图分类号：F49

文献标识码：A

文章编号：2095-6533(2016)03-0116-04