[教育學(xué)]地區(qū)科技與教育投入和產(chǎn)出實證分析

1、.題目：地區(qū)科技與教育投入產(chǎn)出實證分析 學(xué) 院： 經(jīng)濟與金融學(xué)院 專 業(yè)： 金融 學(xué) 號： 姓 名： 段煉 指導(dǎo)老師： 指導(dǎo)老師職稱： 華僑大學(xué)教務(wù)處印制2011年11月摘要本文利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）對福建省，廣東省，江西省，浙江省在20072010年的科技與教育投入產(chǎn)出效率進行評價，實證結(jié)果顯示2007至2010年四個省份得的科技與教育效率總體呈上升趨勢, 而其生產(chǎn)力的提高主要是技術(shù)進步所帶來的貢獻,而技術(shù)效率還有待改進，還存在著可改進的空間。關(guān)鍵字：DEA 科技與教育 投入產(chǎn)出 Abstract The essay uses DEA to analyze the efficiency

2、of technology and education in Fujian, Guangdong, Jiangxi and Zhejiang to find out that the efficiency was growing up in the past three years .The growth of the productivity owes to the improvement of the technology, but the efficiency of technology still got room to advance.Key words: DEA technolog

3、y and education investment and product 目錄引言11 文獻綜述12 DEA理論模型介紹33 實證分析33.1 指標(biāo)選取33.2 數(shù)據(jù)選取54 分析65 建議及結(jié)語6參考文獻7*; 引言在經(jīng)濟全球化、一體化的時代背景下,區(qū)域科技的重要性日益突出?？茖W(xué)技術(shù)是經(jīng)濟社會持續(xù)發(fā)展的引擎,是開拓人類未來的根本動力,而區(qū)域科技則是提升國家創(chuàng)新能力和國際競爭力的重要基礎(chǔ)。與此同時，區(qū)域的教育是一個區(qū)域人才培養(yǎng)的基礎(chǔ)，因此在研究區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展中，一個地區(qū)的科技與教育投入與產(chǎn)出效率成為了學(xué)者爭相關(guān)注的重點。近些年來，海峽西岸經(jīng)濟區(qū)經(jīng)濟呈現(xiàn)出快速發(fā)展的勢頭。經(jīng)濟總量快速增長，2

4、0072009年海西經(jīng)濟區(qū)的生產(chǎn)總值分別為16329.03億元、19191.27億元、21095.8億元，比上一年分別增長15.5%、13.1%、12%，鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文直接選取海西20市所在的四個省份對其進行科技與教育投入和產(chǎn)出的效率的評價，以有發(fā)現(xiàn)各省在科技與教育方面的投入上面是否存過度浪費，效率低下的現(xiàn)象，有利于政策制定者因地制宜地實施相關(guān)的政策，最大程度的促進科技教育在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的作用。值得注意的是，區(qū)域的教育產(chǎn)出更多直接被高等教育的產(chǎn)出來代替，所有本文中的教育投入產(chǎn)出效率采用高等教育的投入與產(chǎn)出的相對效率來衡量。1 文獻綜述鑒于科技與教育投入在經(jīng)濟發(fā)展中的重要性，近年來學(xué)

5、者們關(guān)于科技與教育投入與產(chǎn)出效率評價的文章也越來越多。近年來,眾多學(xué)者針對高校的科技投入產(chǎn)出情況開展了大量的研究工作。有些學(xué)者研究國家層面的高?？萍纪度氘a(chǎn)出情況,如:周靜(2005)采用DEA模型對我國29個不同地區(qū)高校的科技創(chuàng)新效率進行比較研究,發(fā)現(xiàn)我國高?？萍紕?chuàng)新基本處于依靠規(guī)模投入帶動的發(fā)展階段;郭秋梅(2005)對重點院校和一般院校的科技投入與專利申請量作了對比分析,指出我國高校特別是重點院校科技地位、科技投入與專利申請的數(shù)量與質(zhì)量的不對稱性;周鳳華(2007)研究了人才、財力投入與高校技術(shù)轉(zhuǎn)移產(chǎn)出的關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn)研究人員的質(zhì)量正向地影響包括專利申請量在內(nèi)的高校技術(shù)轉(zhuǎn)移產(chǎn)出;徐凱(20

6、08)采用負二項分布研究高校的R&D支出與專利申請量等的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)高?？萍纪度肱c產(chǎn)出之間的直接關(guān)系非常弱;張運華(2008)運用價值鏈效率的DEA模型對高?？萍纪度爰俺晒D(zhuǎn)化效率進行分析。趙敏根據(jù)我國科技統(tǒng)計制度,遵循科學(xué)性、可比性和可行性的原則,構(gòu)建了科技投入產(chǎn)出評價指標(biāo)體系,并運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,建立了科技投入產(chǎn)出評價模型;孫凱引入數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,通過建立區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新效率的評價指標(biāo)體系,使用統(tǒng)計年鑒有關(guān)數(shù)據(jù),對中國30個省的創(chuàng)新投入、產(chǎn)出現(xiàn)狀進行了分析,并對它們的效率表現(xiàn)進行了評價。結(jié)果表明,該方法可以有效地對不同區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)效率進行比較和排序,并為制定區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)發(fā)展政策

7、提供依據(jù)。2 DEA理論模型介紹數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是由美國運籌學(xué)家Charnes、Cooper等于1978年在Farrell測度基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種評價決策單元相對業(yè)績的非參數(shù)方法。該方法主要是通過保持決策單元的輸入或輸出不變,借助于數(shù)學(xué)規(guī)劃將決策單元投影到DEA前沿面上,并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價它們的相對有效性。DEA方法在區(qū)域科技效率分析上有自己獨特的優(yōu)勢,其優(yōu)勢在于無需人為給定各指標(biāo)的權(quán)重,也無需預(yù)先給定生產(chǎn)前沿面的生產(chǎn)函數(shù)形式,同時它能處理多個輸出和多個輸入。C2R模型只能將決策單元單元區(qū)分為DEA有效和非DEA有效,而超效率模型則能對有效單元進行比較,它的基

8、本思想是在評價某個DEA有效的決策單元時,將其排除在決策單元的生產(chǎn)可能集“有效生產(chǎn)前沿面”之外,從而我們可以通過結(jié)果對多個同時有效的決策單元進行效率比較?；诿姘鍞?shù)據(jù)的DEA-Malmquist模型不需要假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)，而用M生產(chǎn)率指數(shù)（TotalFactor Productivity，也稱全要素生產(chǎn)率，簡稱M指數(shù)）表示生產(chǎn)力的改變，并且將生產(chǎn)力的改變分解為技術(shù)改變和技術(shù)效率改變，因此，能夠更深入地從技術(shù)進步、技術(shù)效率和規(guī)模效率等多個角度研究科技投入與產(chǎn)出相對效率及其技術(shù)進步水平。本文采用DEAMalmquist建模。3 實證分析3.1 指標(biāo)選取評價指標(biāo)體系是進行區(qū)域科技投入產(chǎn)出有效分析的基礎(chǔ),

9、它的合理性與科學(xué)性對分析結(jié)果有著非常重要的影響，應(yīng)用DEA方法建模的關(guān)鍵是選取合適的輸入、輸出指標(biāo)，在選取輸入、輸出指標(biāo)時要盡可能避免有較強的線性關(guān)系。根據(jù)指標(biāo)體系的系統(tǒng)性、原則性、規(guī)因此,為保證評價結(jié)果的全面、準(zhǔn)確、客觀,在構(gòu)建評價指標(biāo)時,我們參考了林佳麗、薛聲家在相關(guān)實證研究中采用的模型變量,不僅保證了各投入、產(chǎn)出指標(biāo)的現(xiàn)實意義,而且也保證了投入指標(biāo)間的相對獨立及產(chǎn)出指標(biāo)間的相關(guān)性。在投入上面包括科技與教育兩個方面的投入。在科技的人力資源投入上，我們選取科技活動人員數(shù)，R&D人員數(shù)作為衡量指標(biāo)；在教育的人力資源的投入上，我們選取教職工人數(shù)作為衡量因素，教職工包括高級教研人員，普通教

10、職人員及普通人員，鑒于數(shù)據(jù)的可得性，在這里我們選取教師人數(shù)來代表教職工人數(shù)。財力資源的投入上面,我們選取科技經(jīng)費支出額、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出額作為衡量指標(biāo)。綜合起來，我們選取科技活動人員數(shù)，R&D人員數(shù)作為衡量指標(biāo)，教師人數(shù)，科技經(jīng)費支出額、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出額作為投入的指標(biāo)體系。在產(chǎn)出方面，在科技上面的產(chǎn)出包括科技活動人員的科技論文數(shù)、專利申請受理量。在教育上面的產(chǎn)出則包括在校學(xué)生數(shù),這是因為教育的主要工作就是培養(yǎng)人才,而它的對象是在校生，除此外，教育的產(chǎn)出還包括學(xué)校的科研成果，主要值的是專著及論文。綜合起來，在這里我們選取專利產(chǎn)出量，在校學(xué)生數(shù)，論文發(fā)表數(shù)作為產(chǎn)出的指

11、標(biāo)體系。表一為本文構(gòu)造的DEA的指標(biāo)體系。目標(biāo)層要素層指標(biāo)變量科技與教育投入人力資源科技活動人員數(shù)教職工人數(shù)R&D人員數(shù)財力資源科技經(jīng)費支出額R&D經(jīng)費內(nèi)部支出額科技與教育產(chǎn)出專利產(chǎn)出專利申請批準(zhǔn)量論文產(chǎn)出國內(nèi)期刊發(fā)表科技論文總數(shù)在校學(xué)生數(shù)高等學(xué)校在校生表一 DEA的指標(biāo)體系3.2 數(shù)據(jù)選取 我們選取福建省，廣東省，浙江省，江西省的數(shù)據(jù)作為我們考慮的決策單元，數(shù)據(jù)來源于中國科技統(tǒng)計年鑒及各省的統(tǒng)計年鑒及省統(tǒng)計局公報。3.3 評價及結(jié)果 我們通過統(tǒng)計年鑒及福建省統(tǒng)計公報搜集投入及產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，根據(jù)DEA操作的步驟存成數(shù)據(jù)文檔，并編寫待運行的程序如下：caizhengxue-dta.

12、txt DATA FILE NAMEcaizhengxue.txt OUTPUT FILE NAME1 NUMBER OF FIRMS10 NUMBER OF TIME PERIODS 4 NUMBER OF OUTPUTS5 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED0 0=CRS AND 1=VRS2 0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAG) 程序編寫完成后，我們將其存為運行的文檔，將其調(diào)用在DEAP2·1中，

13、得到結(jié)果整理如表二：省市及地區(qū)2007-20082008-20092009-2010ECTCPTESECTFPECTCPTESECTFPECTCPTESECTFP浙江省0.969 1.05 0.977 0.992 1.0170.967 1.059 0.985 0.982 1.0240.996 1.069 1.007 0.989 1.064廣東省0.961 1.044 0.987 0.974 1.0030.975 1.10 10.989 0.986 1.0730.994 1.096 0.995 0.999 1.089江西省0.986 1.041 1.025 0.962 1.0260.984 1.

14、046 1.017 0.968 1.0290.994 1.055 1.018 0.977 1.049福建省0.976 1.064 0.992 0.984 1.0380.988 1.065 1.008 0.98 1.0520.984 1.073 1.01 0.974 1.055平均值0.968 1.0210.9785 1.04450.992 1.064 表二4 分析 （一）TFP值分析。由表二不難發(fā)現(xiàn)，TFP值即M指數(shù)三年的平均值呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，分別增長了2.3%，1.8%。2007年的TFP比較低，主要是因為20072008年之間出現(xiàn)了金融風(fēng)暴，影響了科技與教育在經(jīng)濟及相關(guān)方面上的積極作用

15、。此外，不難看出廣東省的TFP值一直呈現(xiàn)領(lǐng)先的趨勢，但是浙江省的M值數(shù)的上升速度是四個省份中最快的。（二）EC值（技術(shù)效率變化）的特征分析。EC值同M值一樣呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。不難發(fā)現(xiàn)四個省份中，福建省的EC變化率相對少，趨向于平穩(wěn)。江西省在2007年至2008年及2008年至2009年這期間，EC出現(xiàn)了負增長。對比幾個省份的EC值，廣東省的EC增長速度相對比較快。5 建議及結(jié)語 根據(jù)從國家科技部網(wǎng)站上科技統(tǒng)計資料匯編可獲得的有關(guān)科技進步監(jiān)測指標(biāo)數(shù)據(jù)，完善、建立了綜合評價區(qū)域科技投入產(chǎn)出效率的指標(biāo)體系，并應(yīng)用DEA-Malmquist模型從技術(shù)效率變化、技術(shù)水平變化純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化等多個角度研究，計算分析結(jié)果表明，2007年2010年福建省，浙江省，廣東省及江西省的科技與教育的投入產(chǎn)出效率都是上升的，結(jié)合我們的實證研究，我們給出建議：區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展之中，有必要作出加大教育文化費用和科學(xué)研究費用的支出，在財政方面給予更大地支持，提高對科研的財政投入，從而提高區(qū)域的自主創(chuàng)新能力，促進技術(shù)進步、TFP增長，從而使經(jīng)濟真正走上集約型的發(fā)展道路。參考文獻【