两阶段DEA模型在技术创新效率分析中的应用

"基于DEA两阶段网络结构效率分析研究，刘小燕，李作志，通过两阶段DEA模型的技术创新效率测度与分解尝试打开" 这篇论文主要探讨了基于数据包络分析（DEA）的两阶段网络结构效率分析在技术创新效率研究中的应用。DEA是一种用于评估多输入多输出系统效率的非参数方法，尤其适用于处理具有复杂相互作用的系统。在本研究中，作者刘小燕和李作志关注的是技术创新效率的测度和分解，以深入理解“黑箱”内部的效率问题。 首先，文章介绍了两阶段DEA模型的基本概念，这种模型旨在分析系统内不同阶段的效率。在技术创新过程中，通常可以分为技术研发和商业化应用两个阶段，每个阶段都有其特定的投入和产出。通过两阶段DEA模型，可以分别评估这两个阶段的效率，并分析整体系统效率。 论文提出了一种新的DEA模型，该模型考虑了共享资源的投入和中间产出的自由性。在技术创新中，某些资源可能同时对多个阶段产生影响，而中间产出可能在不同阶段之间流动。因此，这个模型能够更准确地反映这些复杂关系，提高效率评价的精确度。 接着，作者运用“加和”型和“乘积”型两种不同的方法来分解整体效率。加和型方法将整体效率视为各阶段效率的简单加权和，而乘积型方法则认为整体效率是各阶段效率的乘积。这两种方法为理解和解释效率损失的原因提供了不同视角。 论文的应用部分聚焦于中国高技术企业的技术创新效率。通过对这类企业的实证分析，作者验证了所构建模型的可行性和有效性。通过比较不同方法的分解结果，可以揭示哪些阶段或环节是效率提升的关键，为企业提供优化策略的参考。 关键词包括高技术企业研发效率、两阶段DEA、共享投入和自由中间产出，表明该研究关注的是技术创新效率的度量和改进，特别是考虑了在研发投入和商业化过程中的资源共享和中间产出的影响。 这篇论文为DEA方法在技术创新效率评估领域的应用提供了新的理论框架和实证分析，对于理解技术创新系统的效率问题以及指导企业的创新策略制定具有重要意义。