基于dea-sma的技术创新效率比较研究基于DEA及SFA对北京市海淀区朝阳区制造业技术创新的比较分析

基于dea-sma的技术创新效率比较研究基于DEA及SFA对北京市海淀区朝阳区制造业技术创新的比较分析

一、dea及sfa模型制造业是一家从事天然材料和工农业生产的工厂，通过加工、加工、为经济和其他部门提供生产手段，并为全社会提供日常消费品的生产部门。北京市制造业的发展已有50多年的历史,已经发展成为包括机械、电子、汽车、化工、建材、冶金、医药、纺织和食品等门类的制造业总体。海淀区和朝阳区是北京市制造业工业企业的聚集地带。其中,海淀区中关村科技园云集了大量的电子科技企业,朝阳区的电子信息工业企业主要聚集在酒仙桥、将台、望京地区,汽车产业集中在劲松、平房、高碑店等街、乡。本文主要利用DEA(DataEnvelopmentAnalysis数据包络分析)及SFA(StochasticFrontierAnalysis随机前沿分析)的方法,选取投入产出要素指标,建立了DEA及SFA模型。通过处理近三年的面板数据,从横向与纵向两方面比较了海淀区和朝阳区各门类技术创新的效率,分析了两区门类间技术创新情况的差异,并为两区制造业的发展提出了建议。二、前沿分析法主要研究城市供热计量企业研发过程中的效率指标度量效率dea目前国内外度量效率的方法主要有两种:前沿分析法和非前沿分析法。其中前者度量的是相对效率值,后者度量的是绝对效率值。非前沿分析法运用具体的效率指标度量效率,是传统意义上的方法。前沿分析法主要分为两种方法,一种是参数法,主要研究的方法有最小二乘法,随机前沿分析法(SFA);另一种是非参数法,主要研究的方法有数据包络分析法(DEA)。DEA与SFA方法的主要区别是,DEA方法是在给定投入产出而不知生产前沿的条件下测算效率值的;而SFA方法是已知投入产出及生产前沿(即生产函数)下测算的。效率度量的方法可以用如下图表表示:1.dea模型假设1978年,著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析的方法,用来评价部门间的相对有效性。数据包络分析主要是根据一组关于输入-输出的观察值来估计有效生产前沿面。根据规模报酬的变化与否,DEA模型可分为不变规模报酬模型CRS(Constantreturnstoscalemodel)及可变规模报酬模型VRS(Variablereturnstoscalemodel)。从投入与产出的导向来划分,DEA模型又可分为投入导向模型(Input-orientedmodel)和产出导向模型(Output-orientedmodel)。下面就以不变规模报酬下投入导向模型为例,介绍DEA的基本模型。模型假设:有I家企业(样本,决策单元),每家企业有N种投入x=(x1,x2,...,xN)‘和M种产出y=(y1,y2,...,yM)’,要度量这I家企业各自的技术效率。将投入产出向量写成矩阵的形式为其中,xi=(xi1,xi2,...,xiN)‘和yi=(yi1,yi2,...,yiM)’为第i家企业的投入和产出向量。在既定投入下,要使产出达到最大,运用最优化的方法,即对第i家企业,要寻找合适的产出和投入权重向量u和v,使得其总产出u′yi与总投入v′xi之比达到最大。建立不变规模报酬下投入导的DEA模型如下:maxu‚vu′yiv′xis.t.u′yjv′xj≤1j=1‚2‚...‚Nu‚v≥0v′xi=1(2)maxu‚vu′yiv′xis.t.u′yjv′xj≤1j=1‚2‚...‚Νu‚v≥0v′xi=1(2)其中,u和v为决策变量。为了减少约束条件的个数,采用上式的对偶规划:这样我们便得到了技术效率θ。2.dea、sfa模型SFA模型是运用参数度量的方法,在已知投入、产出以及生产前沿的条件下,度量效率。由于估计生产函数时只能用多投入单产出的数据,故SFA对数据的产出指标需要单一化。在进行多投入多产出的分析时,只能借助于DEA的模型。这是SFA模型相较于DEA模型的不足之处。在截面数据下SFA的基本模型为其中,yi为第i家企业的实际产出;xi第i家企业的N种生产要素的投入向量;f(xi;β)为生产函数;β为待估计参数向量;exp(vi)为随机因素对第i家企业产出的影响;TEi为第i家企业的技术效率。因此,在给定生产函数下,企业的技术效率为TEi=yif(xi;β)⋅exp(vi)i=1‚2‚...‚I(5)ΤEi=yif(xi;β)⋅exp(vi)i=1‚2‚...‚Ι(5)本文利用DEA及SFA的方法,建立了测算海淀区和朝阳区制造业技术创新效率的模型,比较分析了海淀区和朝阳区制造业各门类的技术创新情况。该法在理论上能够做出解释,在实践上也是可行的。三、比较模型是dea和砂a在朝阳和朝阳制造业技术中的比较模型1.北京市各制造业门门工艺技术效率比较DEA模型可以测算在多投入多产出下区域的效率。选取投入指标为:科技活动人员(人),科技活动经费(万元);产出指标为:拥有发明专利数(件),新产品开发项目数(项)。通过数据样本分析,去掉为零项后北京市的样本为量29,海淀区的样本为量23,朝阳区的样本量为19。运用软件Deap2.1,将其时间周期设为3,输入投入产出数据,计算出这些区域近三年来制造业门类的技术创新效率。从横向来看,在CRS及VRS法下,2007年北京市各制造业门类技术效率值绘制成图表如下:图2是在不变规模报酬(CRS)及可变规模报酬(VRS)下测算的技术效率,二者测算结果差异不大。从2007年北京市各制造业门类的技术效率值的截面数据可以看出,部分门类的技术效率接近于1,它们是塑料制品、医药制造、化学纤维制造、非金属矿物制品、机械制造、废弃资源回收加工;而部分门类技术水平相对落后,它们是饮料制造、家具制造、印刷业、黑色金属冶炼。图3是在不变规模报酬下,2005-2007年北京市各制造业门类的技术效率。从图像可知,2005-2007年间,北京市各制造业门类的效率各有不同,有些门类在相应年份间技术效率接近于1,如食品、纺织服装、木材加工、家具制造业、石油加工、废弃资源回收等门类;而部分门类的效率值较低,在理论上技术效率仍有大幅的提升空间,应重点关注如饮料、印刷业、橡胶制品、黑色金属冶炼等门类。图4及图5分别是CRS及VRS法下2007年海淀区及朝阳区各制造业门类的技术效率值的雷达图。可以看到,在两种测算方法下,两地区测算出的技术效率值相差不大。从图4可以看出,在不变规模报酬(CRS)下,2007年海淀区部分门类的技术效率逼近于外圆,即接近于1,它们是食品制造、纺织业、医药制造、非金属矿物制品;而部分门类技术水平较低,它们是饮料制造、印刷业、石油加工、金属制品。从图5可以看出,朝阳区接近于1的门类是医药制造业、非金属矿物制品、有色金属冶炼、金属制品业、工艺品及其他;技术水平较低的门类有烟草制品、家具制造业、印刷业。2.优势藻类和非金属矿物制品业,表现为以功能利由上面的分析可知,北京市、海淀区、朝阳区2007年的优势门类与劣势门类分别如下:由表1可知,海淀区和朝阳区的优势门类有交集,它们是医药制造业和非金属矿物制品业,而海淀区相对于朝阳区的优势门类有食品制造业和纺织业,朝阳区相对于海淀区的优势门类有有色金属冶炼、金属制品业、工艺品及其他。海淀区和朝阳区共同需要提高技术创新能力的门类有印刷业,其中海淀区还应重点加强饮料制造、石油加工、金属制品业门类技术效率的提升,朝阳区应重点关注烟草制品和家具制造业的技术创新情况。3.制造业和类采用sfa模型的技术效率比较SFA模型仅能进行单产出分析,故选取产出指标为新产品产值(万元);投入指标为科技活动人员(人),科技活动经费(万元)。去掉为零的样本,北京市为28个样本,海淀区为23个样本,朝阳区为16个样本。将所有投入,产出数据取对数,带入frontier4.1,时间周期设为3,计算出北京市及其海淀区和朝阳区各制造业门类的技术效率值绘制成图表如下:由图6可以看出,在SFA模型下,2007年海淀区和朝阳区制造业门类的技术效率差异并不显著。两个区域在各门类的趋势基本一致。本研究中SFA模型对于分辨海淀区、朝阳区制造业门类技术效率的差异存在不足,其识别能力低于DEA模型,因此本文以下主要基于DEA模型进行分析。4.制造业技术效率的比较运用DEA的方法,在CRS模型下,比较海淀区和朝阳区2005年的16组数据。建立假设检验为H0:海淀区和朝阳区制造业技术效率间无显著差异↔H1:海淀区和朝阳区制造业技术效率间有显著差异。根据SPSS中的正态概率图检验可知,样本的总体服从正态分布,故进行参数检验,采用配对样本的T检验,结果如下:由以上配对样本T检验的结果可以分析:(1)海淀区、朝阳区2005年制造业技术效率的均值分别为42.7%和48.5%,可见总体来讲,2005年海淀区和朝阳区制造业技术效率相差不大,朝阳区的技术效率略高于海淀区。(2)海淀区、朝阳区2005年制造业技术效率间的相关系数为0.20,不相关的概率为0.49。因此海淀区和朝阳区2005年制造业技术效率间没有明显的线性关系。(3)T检验的P值为0.50,在置信水平为0.05时接受原假设,即2005年海淀区和朝阳区制造业技术效率间无显著差异,这也与(1)的分析一致。根据上面的方法,得出2006年,2007年海淀区和朝阳区制造业技术效率门类技术效率的统计情况汇总如下:2005-2007年海淀区和朝阳区制造业技术效率的比较2005-2007年海淀区和朝阳区制造业技术效率的比较由表3及图6可以看出,2005-2007年海淀区和朝阳区制造业技术效率创新的情况总体呈上升趋势。海淀和朝阳区的技术创新情况相差不多,其中2006年海淀区比朝阳区的技术效率多了46.8%,经分析主要是由于食品、化学原料及化学制品门类、金属制品、交通运输设备四大门类海淀比朝阳技术创新高出六成以上造成。同时,从总体上看,海淀区和朝阳区技术创新效率都有30%左右的提升空间,因此政府仍应加大海淀区和朝阳区的技术投入,使制造业的技术水平更上一个台阶。四、优势门户种的选择本文基于DEA及SFA模型对北京市海淀和朝阳两区制造业技术创新的情况进行了比较分析。从横向来看,对于2007年,海淀、朝阳两区共同的优势门类有医药制造业和非金属矿物制品业,而海淀区的优势门类有食品制造业和纺织业,朝阳区的优势门类有有色金属冶炼、金属制品业、工艺品及其他。同时,海淀区和朝阳区共同需