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武汉城市圈创新效率测算及提升策略研究

2019-08-06贾丽君

农村经济与科技 2019年8期
关键词:DEA模型

贾丽君

[摘 要]本文基于武汉城市圈创新要素投入与产出数据,运用二阶段DEA模型测算武汉城市圈创新效率,探讨创新激励、创新资本和创新人才三项创新要素的创新产出效率差异,以及武汉城市圈发展对区域创新效率的影响差异与影响机制,最后本文就提升城市圈创新效率提出相关的对策建议。

[关键词]武汉城市圈;创新要素;产出效率;DEA模型

[中图分类号]F273.1 [文献标識码] A

1 前言

始于2003年的武汉城市圈建设一直致力于将科技创新作为持续推动力,走出了一条依靠创新推动自身发展的新路子,并逐步成为我国中部地区的创新高地,但各城市间发展不平衡、产业不协调等问题依然突出。因此,分析武汉城市圈的创新要素构成以及创新产出效率,对于提升总体创新效率、补齐创新产出短板,进而加强武汉城市圈的可持续发展能力就具有较重要的现实意义。

2 文献综述

现有文献对区域创新效率进行了大量研究,学者主要利用省际面板数据,对各地区创新效率进行测算和比较,进而得出相关结论。谢友才和张红辉(2007)运用DEA的视窗分析方法,测算浙江省各地区创新效率值并探讨了其稳定性和趋势。肖仁桥等(2012)基于创新价值链视角构建两阶段DEA模型,实证分析了我国28个地区整体创新效率和两阶段效率。余泳泽和刘大勇(2013)同样基于创新价值链视角,将创新过程划分成科研创新、产品创新与知识创新等阶段,并应用二阶段DEA模型实证分析了各阶段的创新效率,上述研究结果都表明各地区创新效率存在着异质性,总体的区域创新效率有待提高。

3 武汉城市圈创新效率测算

3.1 二阶段DEA模型

二阶段DEA对决策单元的效率评价分为传统的DEA模型(BCC模型)与相似SFA模型,这能剔除误差产生的环境因素与随机误差,从而得到更客观真实的创新效率值,因此本文将使用二阶段DEA方法测算武汉城市圈创新效率。

3.2 指标体系的构建与变量选取

本文将创新政策效力、科研活动人员、科技活动经费支出作为投入指标,将工业总产值、出口创汇、技术合同成交额(亿元)作为创新产出指标,并以宏观经济、市场开放程度、政策支持、产业结构、基础设施五个方面提出影响技术效率的环境变量。

3.3 武汉城市圈创新效率评价与分析

第一阶段的DEA分析是通过BCC模型对武汉城市圈的纯技术效率(PTE)、规模效率(SE)和技术效率(TP)以及规模收益状态进行分析(分析结果略),随后将测算出的三种投入变量作为被解释变量,选取人均GDP、工业企业数、财政支出、外商直接投资总额、基础设施作为解释变量,结果如表1所示。

回归结果表明:(1)工业企业数对研发补贴、科研人才的回归系数为负,表明工业企业数量的增加有助于减少研发补贴和科研人才的冗余,提高这两项资源的利用效率。(2)财政支出对科研人才的回归系数为负,说明财政支出能够提升科研人力资本的利用效率,减少科研人才资源的冗余。(3)FDI能够减少科研经费的资源冗余,从而提高科研经费的使用效率。

4 结论与启示

本文研究发现城市圈内工业企业数、财政支出、FDI都能发挥减少资源冗余、提高资源产出效率的作用。因此,武汉城市圈建设应该重视高技术工业企业的建立,财政支出要注重推动科研人才体系的建立,鼓励FDI企业的科研经费增长。从而提升创新效率,推动武汉城市圈的可持续发展。

[参考文献]

[1] 谢友才,张红辉.区域科技投入产出效率的DEA视窗分析[J].研究与发展管理,2007(06).

[2] 肖仁桥,钱丽,陈忠卫.中国高技术产业创新效率及其影响因素研究[J].管理科学,2012(10).

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