摘要：本文运用dea方法，构建了皖江城市带区域创新绩效评价指标体系，对皖江城市带8个城市的创新绩效进行了比较分析，并进一步分析了皖江城市带dea无效的原因及改进对策。
关键词：dea方法；皖江城市带；区域创新；创新绩效
一、引言
从皖江城市带承接产业转移示范区的设立到现在，安徽省的经济格局在发生着巨大的变化，皖江城市带成为安徽经济发展的一个新的增长极，同时也在推动着中部地区的快速崛起。皖江城市带承接产业转移，要依靠科技创新，提升自主创新能力。皖江城市带区域创新系统的建设不仅仅是我国国家创新系统的有机组成部分，同时也是落实科学发展观，以科技创新实现安徽崛起、中部崛起的重要途径。客观评价皖江城市带区域创新的绩效是制定创新政策的前提，因此本文运用 dea方法对皖江城市带区域创新绩效进行评价，并提出相应的对策建议。
二、dea模型的构建
1、指标体系构建
根据皖江城市带区域创新的特点，结合皖江城市带科技数据的统计现状及科技发展情况，选取r&d机构数、r&d人员全时当量、科技活动人员数、r&d经费支出作为投入指标；选取专利申请数、发表科技论文数、人均gdp作为产出指标。
2、dea模型简介
数据包络分析（data envelopment analysis，简称dea）是a.chames、w.w.cooper和e.rhodes（1978年）基于“相对效率评价”概念发展起来的分析方法。本文选用ccr模型评价皖江城市带8个城市区域创新的技术效率，用bcc模型评价其纯技术效率，并综合起来评价其规模效率。wWW.11665.com
ccr基本模型如下：
s.t.
λj，si-，sr+≥0 j=1，2，…，n
其中s-、s+为松弛变量；ε为非阿基米德无穷小，一般取ε=10-6
当θ=1，且s+=0，s-=0时，称对应的dmu为dea有效——既是技术有效，又是规模有效；当仅θ=1时，称dmu为弱dea有效；当 θ<1时，称dmu为非dea有效。令k=1/θ∑λj，称k为dmu的规模报酬值，当k=1时该dmu规模报酬不变；当k<1时，规模报酬递增；当k>1时，规模报酬递减。对于dea无效的dmu可以通过“投影定理”适当改进，使其转变为dea有效。
bcc模型如下：
（j=1，…，n）
该模型的规模报酬是固定的，从而基于该模型所得的结果为纯技术效率。根据dea理论，当θ*=1且s*+=s*-=0时，dmu为dea有效，否则为非dea有效。
三、实证分析
依照前面所述的评价指标体系，选取2011年皖江城市带8个城市的截面统计数据，分别采用ccr和bcc模型来计算8个城市区域创新技术效率、纯技术效率和规模效率，
注：表中的“irs”为规模报酬递增，“drs”为规模报酬递减，“-”为规模报酬不变
如表1所示，有5个城市达到了综合dea有效，既是技术有效，又是规模有效，5个城市中合肥既有较好的经济基础，又有很好的科教资源，通过在高校和企业间合理的分配科技资源，形成高校与企业并轨的良好局面，使得区域创新效率达到最佳。马鞍山、芜湖、铜陵具有很好的经济基础和区位优势，高新技术产业发展相对较好，科技资源得到了有效利用，科技成果也被高效地用于生产并转化为经济效益。池州具有较好的区位优势，拥有一个国家级经济开发区，区域内的科技资源得到有效利用，科技成果也能较好的转化为经济效益。
滁州的区域创新属于纯技术dea有效，即产出相对投入而言达到了最大，区域创新的规模报酬处于递减状态，未到达规模报酬不变的最佳状态。因此，滁州区域创新的投入和产出结构存在不合理的问题。投入方面，滁州的科研机构较多，但r&d的经费较少，导致科研的硬件资源难以实现最佳利用；产出方面，滁州的人均gdp相比较低，说明其科技成果转化能力不足。
宣城和安庆的区域创新属于非dea有效，说明其输出相对于投入而言明显不足，而且规模报酬也分别处于递增和递减的状态，并非处于规模报酬不变的最佳状态，创新资源并未得到充分利用。
四、结论
对皖江城市带8个城市的区域创新绩效的比较分析结果表明：宣城、安庆的创新投入相对较少，硬件条件限制是阻碍其区域创新发展的主要障碍；滁州虽然创新资源较丰富，但因其创新资金投入不足、创新结构不合理，也使其区域创新无法达到高质高效。因而，加大创新资金投入，提高其使用效率，加强城
市的区域创新体系建设，调整区域创新资源配置结构，是提高区域创新绩效的关键。安徽省应该将创新资金多投向区域创新体系正在建设、创新资金不足的城市，提高其构建区域创新体系的速度，调整区域创新结构。同时创新绩效较低区域的地方政府也应采取有效手段，调整区域创新资源的投入结构，促使其能得到充分使用，以打破城市区域创新发展的瓶颈。
参考文献：
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