郝紅美，許廣永

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233000)

基于DEA三階段模型的合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率研究

郝紅美，許廣永

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233000)

產(chǎn)業(yè)效率能夠反映高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，以2008～2015年合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合DEA三階段的模型，在剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響，對(duì)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的效率進(jìn)行了分析，研究表明：合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率較高，但是存在投入冗余和產(chǎn)出不足現(xiàn)象。此外，政府在R&D經(jīng)費(fèi)的支出上要進(jìn)行合理分配，提高資金的使用效率。最后，結(jié)合合蕪蚌自身發(fā)展的條件提出了一些針對(duì)性建議。

合蕪蚌；高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)；效率；DEA三階段

2008年10月，安徽省委、省政府在合肥召開(kāi)全省推薦自主創(chuàng)新暨建設(shè)“合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)動(dòng)員大會(huì)”，決心建設(shè)合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)，目的是充分發(fā)揮科教優(yōu)勢(shì)，引導(dǎo)創(chuàng)新資源合理配置。2008年合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值為1 892.7億元，同比增長(zhǎng)15.3%，占全省高新技術(shù)產(chǎn)值比重58.9%。2011年總產(chǎn)值為5 284.4億元，同比增長(zhǎng)45.4%，占全省比重63.4%。截止到2015年底合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到9 325.5%，同比增長(zhǎng)13.0%，占全省比重60.9%?？梢?jiàn)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但從同比增長(zhǎng)的速度來(lái)看，仍然存在著一定的問(wèn)題。從現(xiàn)有的研究來(lái)看，鮮有學(xué)者對(duì)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的效率展開(kāi)深入的研究，尤其是合蕪蚌自主創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū)作為試點(diǎn)運(yùn)行。鑒于此，本文利用2008～2015年合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)其產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行實(shí)證分析。

一、文獻(xiàn)綜述

近幾年，針對(duì)安徽省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究，體現(xiàn)在企業(yè)發(fā)展的總體狀況、產(chǎn)業(yè)政策評(píng)價(jià)、投入和產(chǎn)出等方面。甘衛(wèi)平從宏觀數(shù)據(jù)的角度對(duì)安徽省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的情況進(jìn)行了分析，認(rèn)為該產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為安徽省轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱[1]；程建華通過(guò)收集2007～2013年安徽省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)，對(duì)該省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行分析，并提出了改進(jìn)措施[2]；而劉立平、蔡琴等對(duì)安徽省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入、產(chǎn)出以及發(fā)展?jié)摿M(jìn)行了研究，認(rèn)為安徽省的投入和產(chǎn)出不相適應(yīng)，表現(xiàn)為產(chǎn)出不足，有待進(jìn)一步改善[3]；謝偉等對(duì)中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率進(jìn)行了研究，對(duì)區(qū)域的差異化進(jìn)行了比較[4]；陳洪轉(zhuǎn)等從我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的投入產(chǎn)出效率角度進(jìn)行了評(píng)價(jià)[5]；楊清可等從高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時(shí)空演變和效率變化角度進(jìn)行了研究，并比較了省際的差異[6]；劉俊玲等對(duì)中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行了分析，表明各省份產(chǎn)業(yè)效率差異明顯，整體不容樂(lè)觀[7]；另外，一些學(xué)者從省際角度對(duì)高新技術(shù)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的政策實(shí)施、投入產(chǎn)出、技術(shù)效率進(jìn)行了研究[8，9]，如張雪梅對(duì)北京市高新技術(shù)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的五大行業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行了測(cè)算并與其他各省份進(jìn)行了比較研究，發(fā)現(xiàn)省際差異顯著，并提出了合理配置資源的意見(jiàn)建議[10]。

在產(chǎn)業(yè)效率的研究方法上，黃永興等利用Bootstrap-DEA的空間計(jì)量對(duì)中國(guó)文化的產(chǎn)業(yè)效率進(jìn)行了分析[11]；唐善玲利用主成分分析和DEA-Malmquist生產(chǎn)指數(shù)法對(duì)山西省和其他各省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行了比較[12]；馬躍如等在分析我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)效率時(shí)利用SFA模型[13]；劉偉基于DEA三階段對(duì)中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)算[14]。從這些已有研究可以看出，以DEA測(cè)度方法和SFA回歸分析較為常見(jiàn)，而DEA三階段是把DEA模型和SFA回歸分析兩種方法進(jìn)行結(jié)合[15]。三階段是由Fried等提出的[16]，與傳統(tǒng)的DEA模型相比，考慮到外部環(huán)境和隨機(jī)誤差的影響因素，因此改進(jìn)了DEA的模型，由于在公式計(jì)算的過(guò)程中存在誤導(dǎo)，對(duì)管理無(wú)效的公式?jīng)]有明確給出，羅登躍通過(guò)研究分析給出了測(cè)算管理無(wú)效的公式，進(jìn)而加強(qiáng)三階段模型的準(zhǔn)確性[17]，第一階段Fried等采用的是DEA方法中規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型，既用VRS模型進(jìn)行運(yùn)算。本文是出于研究合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)各項(xiàng)投入優(yōu)化的角度來(lái)提高產(chǎn)業(yè)效率，因此也更加適合采用此模型；第二階段基于第一階段得出的初始數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，把得到的投入松弛之和作為被解釋變量，把環(huán)境因素作為解釋變量，進(jìn)行第二階段SFA的回歸分析，得出相關(guān)指標(biāo)，通過(guò)公式計(jì)算得出調(diào)整后的投入變量；第三階段則把調(diào)整后的投入變量替換到原始的投入變量，再重新進(jìn)行第一階段的BCC模型分析，此時(shí)得出的效率值排除了環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響，使得分析的結(jié)果更加客觀真實(shí)。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源及構(gòu)建指標(biāo)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

為了分析合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)各發(fā)展階段的效率情況，本文選取了2008～2015年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于2008～2015年《安徽省統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《安徽省統(tǒng)計(jì)局》和《安徽省高新技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中合蕪蚌高新技術(shù)企業(yè)的總產(chǎn)值、增加值、全省高新技術(shù)企業(yè)數(shù)、在孵企業(yè)數(shù)來(lái)自2008～2015年《安徽省統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，其他變量來(lái)自《安徽省統(tǒng)計(jì)局》和《安徽省高新技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》?？萍蓟顒?dòng)人員、R&D經(jīng)費(fèi)投入是通過(guò)查找安徽省統(tǒng)計(jì)局得到合肥、蕪湖、蚌埠各市的數(shù)據(jù)相加整理得到，在數(shù)據(jù)的整理中存在個(gè)別數(shù)據(jù)的缺失，考慮到對(duì)實(shí)證結(jié)果不構(gòu)成重大影響，這里采用數(shù)據(jù)平滑法處理彌補(bǔ)。

(二)指標(biāo)的選取

在指標(biāo)的選取過(guò)程中，參考潘娟、范巧構(gòu)建投入產(chǎn)出模型、李洪偉等研究高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率以及劉湘君利用三階段方法測(cè)度安徽省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的指標(biāo)體系選擇的原則[18-20]，并結(jié)合合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展的條件，選取了科技活動(dòng)人若干、R&D經(jīng)費(fèi)投入(百萬(wàn))、研發(fā)機(jī)構(gòu)若干和在孵企業(yè)作為投入變量，產(chǎn)出變量則選取合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值(億)和增加值(億)，在進(jìn)行研究中可以比較總產(chǎn)值和增加值的變化。對(duì)于環(huán)境變量的選取，則結(jié)合地區(qū)的政策、市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)情況，選擇政府的支持、全省高新技術(shù)企業(yè)數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值(億)三個(gè)環(huán)境變量，其中，政府在研發(fā)經(jīng)費(fèi)的財(cái)政支持上能夠體現(xiàn)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新給予的重大政策，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選擇研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中政府的支出比重。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)DEA分析

第一階段不考慮環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響，在傳統(tǒng)的DEA投入導(dǎo)向BBC模型下，運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的效率水平進(jìn)行初步分析，得到相應(yīng)的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模情況，見(jiàn)表1所示。

表1 2008～2015合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率

注：irs為規(guī)模報(bào)酬遞增，drs為規(guī)模報(bào)酬遞減，—為規(guī)模報(bào)酬不變，以下皆同。

從表1中可以看出，2008～2015年合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)綜合技術(shù)效率的均值為0.930，純技術(shù)效率的均值為0.994，規(guī)模效率的均值為0.936，2010年、2011年、2014年、2015年四年的綜合技術(shù)效率為1，達(dá)到了技術(shù)有效，其他年份沒(méi)有達(dá)到技術(shù)有效，表明在純技術(shù)效率和規(guī)模效率方面存在一定程度的改進(jìn)空間?？傮w來(lái)看合蕪蚌技術(shù)效率較高，原因有兩方面可能，一是DEA模型測(cè)度的是相對(duì)效率，參照的對(duì)象是其自身其他年份的發(fā)展水平，因此相對(duì)于合蕪蚌自身來(lái)說(shuō)這幾年來(lái)發(fā)展的較為平穩(wěn)，技術(shù)水平較高；二是安徽省對(duì)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)的大力支持，使其發(fā)展較快。但是仍然存在投入冗余的情

表2 SFA回歸分析結(jié)果

注：*** 、** 、*分別表示1%、5%、10%水平上具有顯著性，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差。

況，需要改進(jìn)。

(二)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)SFA回歸分析

根據(jù)SFA回歸分析結(jié)果可知，在顯著性水平的檢驗(yàn)下，地區(qū)生產(chǎn)總值、政府支持、全省高新技術(shù)企業(yè)數(shù)三個(gè)環(huán)境變量基本通過(guò)10%的t檢驗(yàn)，說(shuō)明其對(duì)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率存在影響。從λ值可以看出，管理無(wú)效之外的因素也是導(dǎo)致合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入松弛的原因，因此，有必要剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾因素進(jìn)行客觀的分析。

根據(jù)SFA回歸分析，我們也可以看出環(huán)境變量和松弛變量之間的關(guān)系，具體有兩種關(guān)系：(1)當(dāng)環(huán)境變量對(duì)松弛變量的系數(shù)為負(fù)值時(shí)，說(shuō)明環(huán)境變量的增加有利于減少被解釋變量的投入冗余，提高產(chǎn)業(yè)效率；(2)當(dāng)環(huán)境變量對(duì)松弛變量的系數(shù)為正值時(shí)，說(shuō)明環(huán)境變量的增加反而增加了被解釋變量的投入冗余，降低了產(chǎn)業(yè)效率。表2中地區(qū)生產(chǎn)總值與四個(gè)被解釋變量均為負(fù)值，但是只有以R&D經(jīng)費(fèi)松弛變量為被解釋變量時(shí)顯著，表明地區(qū)生產(chǎn)總值越大，越有利于減少研發(fā)創(chuàng)新的投入，降低資源浪費(fèi)；政府的支持與四個(gè)被解釋變量均為正值，表明政府的支持，并沒(méi)有達(dá)到提高產(chǎn)業(yè)效率的目的，原因主要是政府在支持的角度是從資金方面，在資源配置方面和管理體制上并沒(méi)有給予約束和規(guī)制，而獲得資金支持的高新技術(shù)企業(yè)在研發(fā)經(jīng)費(fèi)的管理和配置上不合理，比較粗放，造成資金資源使用的嚴(yán)重浪費(fèi)，所以導(dǎo)致政府支持對(duì)產(chǎn)業(yè)效率的促進(jìn)不明顯，反而降低了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的效率；全省高新技術(shù)企業(yè)與被解釋變量顯著為正，表明擴(kuò)大高新技術(shù)企業(yè)的規(guī)模，加大高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展有利于提高產(chǎn)業(yè)效率，同時(shí)，高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展有利于調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從粗放型企業(yè)向知識(shí)密集和技術(shù)密集型企業(yè)邁進(jìn)。

(三)合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)調(diào)整后的DEA效率分析

通過(guò)第二階段的SFA回歸，來(lái)剔除四個(gè)環(huán)境變量對(duì)投入的干擾，根據(jù)公式：

對(duì)比表1和表3，我們發(fā)現(xiàn)，綜合技術(shù)效率由原來(lái)的0.930下降到0.903，規(guī)模效率由原來(lái)的0.936下降到0.922，而純技術(shù)效率反而由原來(lái)的0.987上升到0.994，說(shuō)明外部環(huán)境的干擾確實(shí)影響了效率值，虛高了技術(shù)效率的值和規(guī)模效率的值，而純技術(shù)效率上升，綜合技術(shù)效率并沒(méi)有上升，能夠說(shuō)明規(guī)模效率是導(dǎo)致技術(shù)效率下降的主要原因，因此經(jīng)過(guò)調(diào)整后得出的效率值更加客觀準(zhǔn)確。

表3 調(diào)整后2008～2015合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率

經(jīng)過(guò)調(diào)整后，得到2008～2015年合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入冗余情況，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)冗余情況

從表4我們可以得到，R&D經(jīng)費(fèi)、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)、企業(yè)數(shù)都存在投入過(guò)剩的狀況，均值分別為720.206、5.061、10.271，其中2009年合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的R&D經(jīng)費(fèi)投入過(guò)剩較大，為4 980.626百萬(wàn)元，因此調(diào)整R&D經(jīng)費(fèi)、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)以及企業(yè)數(shù)是有必要的，并非投入越多越好，要合理高效率地利用資源。在產(chǎn)出中可以看到，總產(chǎn)值沒(méi)有出現(xiàn)產(chǎn)出不足，但是增加值卻存在產(chǎn)出不足，分別是2009年、2012年、2014年，均值為29.494，可見(jiàn)總產(chǎn)值虛抬了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度，增加值能夠更清晰的反映合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。

四、結(jié)論及政策建議

本文運(yùn)用了DEA規(guī)模效率可變的BCC模型測(cè)算了2008～2015年合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率，通過(guò)三階段剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)得出以下結(jié)論：

1)2008～2015年合蕪蚌自主創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū)，在相關(guān)政策的推動(dòng)下，發(fā)展較為迅速，相對(duì)技術(shù)效率較高，其中規(guī)模效率的變化對(duì)技術(shù)效率產(chǎn)生主要影響。

2)從投入的角度可以看出，合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)個(gè)別年份存在投入冗余情況，表現(xiàn)為R&D經(jīng)費(fèi)、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)、企業(yè)數(shù)投入過(guò)多，造成了資源浪費(fèi)；從產(chǎn)出的角度得出在反映合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r時(shí)，使用增加值更加的客觀。

3)外部環(huán)境的確對(duì)該地產(chǎn)業(yè)效率產(chǎn)生影響，表現(xiàn)為虛高了產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率，其中政府的研發(fā)經(jīng)費(fèi)的支持反而阻礙了產(chǎn)業(yè)效率的提高，因此在財(cái)政投入上，并非政府投入的越多越好。

綜上所述，對(duì)于合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展給出以下建議：

1)從政府政策角度，在給予合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)優(yōu)惠政策時(shí)，一定要考慮政策實(shí)施的可行性和執(zhí)行效果，在財(cái)政支持上，要注意資金的分配，做到資源利用的最大化。

2)從合蕪蚌高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)角度，要合理的配置資源，提高R&D經(jīng)費(fèi)的利用效率，對(duì)研發(fā)機(jī)構(gòu)和高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行整頓，避免出現(xiàn)閑置的設(shè)備場(chǎng)所，造成資源的浪費(fèi)，更加注重規(guī)模效率的提高，未來(lái)的發(fā)展是規(guī)模和效率之爭(zhēng)。

3)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為技術(shù)密集型和知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)，政府要建立健全合蕪蚌自主創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū)的科技創(chuàng)新體系，完善人才保護(hù)機(jī)制，對(duì)高技術(shù)型人才給予優(yōu)惠政策，為人才培養(yǎng)創(chuàng)造客觀條件，同時(shí)企業(yè)應(yīng)該加大人才的培養(yǎng)力度，建立一套完善的用人機(jī)制。

[1]甘衛(wèi)平.安徽省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及政策建議[J].安徽科技，2013(7)：12-14.

[2]程建華.安徽省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策評(píng)價(jià)及改進(jìn)建議[J].江淮論壇，2014(4)：94-98.

[3]劉立平，蔡琴.安徽省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)證研究[J].對(duì)外經(jīng)貿(mào)，2013(1)：71-73.

[4]謝偉，胡瑋，夏紹模.中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率及其影響因素分析[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2008(3)：144-149.

[5]陳洪轉(zhuǎn)，舒亮亮.基于DEA模型的我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2013(4)：104-109.

[6]楊清可，段學(xué)軍.基于DEA-Malmquist模型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的時(shí)空測(cè)度與省際差異研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2014(7)：103-110.

[7]劉俊玲.中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率研究——基于PCA和三階段DEA模型的實(shí)證分析[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2016(1)：25-32.

[8]張紹合，賀建林.湖南省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素的實(shí)證分析[J].湖南財(cái)經(jīng)高等專科學(xué)校學(xué)報(bào)，2010(3)：85-87.

[9]曾碩勛，楊永，施韶亭.基于DEA三階段模型的中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率研究[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2013(1)：116-120.

[10]張雪梅.北京高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率分析[D].北京：北京工業(yè)大學(xué)(碩士學(xué)位論文)，2012.

[11]黃永興，徐鵬.中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)效率及其決定因素：基于Bootstrap-DEA的空間計(jì)量分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2014(3)：457-466.

[12]唐善玲，白憲生.山西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)效率與我國(guó)發(fā)達(dá)地區(qū)比較研究——基于主成分分析和DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法[J].科技管理研究，2013(23)：50-55，61.

[13]馬躍如，白勇，程偉波.基于SFA的我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)效率及影響因素分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2012(8)：97-101.

[14]劉偉.中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率測(cè)算——基于三階段DEA模型[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2015(1)：17-28.

[15]李雙杰，王林，范超.統(tǒng)一分布假設(shè)的隨機(jī)前沿分析模型[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2007(4)：84-91.

[16]Fried, H. O., Lovell, C. A. K., Schmidt, S. S.,et al. Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis[J]. Journal of Productivity Analysis, 2002(17):157-174.

[17]羅登躍.三階段DEA模型管理無(wú)效率估計(jì)注記[J].統(tǒng)計(jì)研究，2012(4)：104-107.

[18]潘娟，范巧.基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的自主創(chuàng)新投入產(chǎn)出模型研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2008(11)：23-26.

[19]李洪偉，任娜，陶敏，等.基于三階段DEA的我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率分析[J].中國(guó)管理科學(xué)，2012(S1)：126-131.

[20]賀旭輝.安徽省農(nóng)業(yè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展模式探討——基于要素稟賦差異視角[J].皖西學(xué)院學(xué)報(bào)，2014(4)：41-45.

Research on the Efficiency of He-Wu-Beng Hi-tech Industry Based on the Three-stage DEA Model

HAO Hongmei, XU Guangyong

(CollegeofBusinessAdministration,AnhuiFinanceandEconomicsUniversity,Bengbu233000,China)

The industrial efficiency can reflect the development of the high-tech industry. Based on the relevant data from 2008-2015 of He-Wu-Beng hi-tech industry and combined with the three-stage DEA model in eliminating the influence of environmental variables and random disturbance, the paper analyzes the efficiency of He-Wu-Beng hi-tech industry. The research shows that: its industrial efficiency is rather high, but input redundancy and output deficiency phenomenon still exist. In addition, the government should allocate R&D expenditure, improve the efficiency of the use of funds. Finally, the paper puts forward some countermeasures according to the development conditions of He-Wu-Beng.

He-Wu-Beng; hi-tech industry; efficiency; three-stage DEA model

2016-11-20

安徽經(jīng)濟(jì)預(yù)警運(yùn)行與戰(zhàn)略協(xié)同創(chuàng)新中心資助項(xiàng)目“安徽省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策評(píng)價(jià)研究”(AHCX14009)；安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目(ACYC2015115)。

郝紅美(1991-)，男，安徽合肥人，碩士研究生，研究方向：商業(yè)交互及創(chuàng)新管理；許廣永(1975-)，男，安徽淮南人，副教授，博士，研究方向：創(chuàng)新管理、人力資源管理。

F127

A

1009-9735(2017)01-0069-05