DEA方法在中国高技术产业技术效率评价的应用

"数据包络分析在高技术产业技术效率评价中的应用研究 (2014年)" 本文主要探讨了数据包络分析（DEA，Data Envelopment Analysis）在评估中国高技术产业技术效率中的应用。2014年发表于《河北工业科技》期刊的该研究采用了2010年的中国高技术产业地区数据，以此为基点，对我国高技术产业的技术效率进行了实证分析。 DEA是一种非参数方法，常用于多输入、多输出的效率评价问题，尤其适用于处理技术效率和规模效率的问题。在这个研究中，DEA模型被用来衡量各个地区的高技术产业在利用创新资源时的效率。研究结果显示，中国高技术产业的整体技术效率相对较低，这表明在技术创新和资源配置方面存在优化空间。 进一步的分析揭示，纯技术效率的不足是中国高技术产业发展的一大瓶颈。纯技术效率是指在保持产出不变的情况下，最小化投入的能力，如果纯技术效率低下，意味着即使在现有技术水平下，也无法充分利用资源。因此，提高纯技术效率对于提升整个产业的技术效率至关重要。 此外，研究还发现，中国大部分地区的高技术产业发展表现出规模报酬递增的特性。这意味着随着投入的增加，产出的增长速度超过了投入增长的比例，这通常与学习曲线效应和技术进步有关。这种现象提示，扩大生产规模可能有助于提高技术效率，但同时也需要注意避免因过度扩张而导致的资源浪费。 为了帮助各地区更好地调整创新资源投入以达到DEA的有效状态，研究运用了投影分析。投影分析可以确定每个地区在保持产出不变的前提下，需要改变投入的幅度和方向，从而实现最优的效率水平。这对于政策制定者来说，提供了具体的指导，以便他们根据各地区的实际情况制定有针对性的政策，以优化资源配置，促进高技术产业的健康发展。 总结起来，该研究通过DEA方法深入剖析了中国高技术产业的技术效率现状，指出纯技术效率低下和技术规模的优化潜力，为产业政策调整和资源配置优化提供了科学依据。同时，投影分析的应用为实现DEA有效性提供了实际操作路径，对推动我国高技术产业的技术效率提升具有重要意义。