辽宁省高校产学研协同创新资源配置效率分析
徐皓+姜爽
【摘 要】针对辽宁省高校产学研协同创新资源配置的现状及特点，论文采用数据包络分析方法，首先选取用于评价我省高校资源配置效率的输入和输出指标，在此基础上，构建资源配置效率评价模型，并进一步根据DEA方法的C2R和BC2模型，计算得出我省高校产学研协同创新资源配置的技术效率、纯技术效率和规模效率等评价指标值。最后，依据多目标规划和生产前沿面的基本思想进行冗余度分析，对我省的资源配置效率最优化提出针对性建议。
【Abstract】According to the research status and characteristics of collaborative innovation resource allocation of industry-university-research cooperation in Liaoning province universities， this paper uses data envelopment analysis method， firstly selects the input and output indicators of evaluating the efficiency of resource allocation of Liaoning universities， on this basis， constructs the evaluation model of resources allocation efficiency， and further according to the C2R and BC2 model with DEA method， calculates the technical efficiency， pure technical efficiency， scale efficiency and other evaluation indexes of resource allocation of Liaoning universities. Finally， according to the multi-objective programming and the basic idea of the production frontier， the redundancy analysis is carried out， and some suggestions are put forward to optimize the efficiency of resource allocation in our province.
【关键词】产学研；协同创新；资源配置效率
【Keywords】 industry-university-research cooperation； collaborative innovation； efficiency of resource allocation
【中图分类号】G644 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）09-0100-04
1 辽宁省高校产学研协同创新资源配置现状
在我国，产学研协同创新是指以企业、高等院校和科研机构为合作主体，通过合理的资源共享，充分挖掘各个创新主体中的优势人才和创新资源，以知识創新为基础，以技术创新为导向，实现从知识创新到技术创新的知识增值过程[1，2]。辽宁省作为老牌的重工业基地，在改革开放初期一直是带领国家经济发展的龙头大省。近年来辽宁省处于经济结构转型和调整阶段，从2012年以来，辽宁省GDP经济不断下滑，没有达到提升我省GDP持续增长的状态，我省产学研协同创新发展方面受限较多，R&D过程中存在高投入、低产出，高损耗、低效率等问题。因此，本文对我省的产学研协同创新资源配置的效率展开分析，并提出资源配置优化的对策及建议。
2 辽宁省高校产学研协同创新资源配置效率分析
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）由美国Charnes、Cooper和Rhodes 3人于1978年首次提出，它是在“相对效率评价”概念基础上发展起来的一种新的非参数技术效率分析方法。经过多年的发展，DEA模型已经发展的十分完善[5]。
本章主要采用的DEA模型有：C2R模型，BC2模型。C2R模型是DEA的第一个模型，从生产函数角度看，它是同时针对规模有效性和技术有效性而言的“总体”有效性，是对应于规模报酬可变的技术假设。BC2模型与C2R模型的不同点在于BC2模型要求规模效率不变。
根据DEA方法应用的一般步骤：确定评价目的、选择DMU、建立输入＼输出指标体系、DEA模型的选择和评价工作的设计与表述[6]，对辽宁省各所高校的产学研协同创新资源配置有效性进行评价。
2.1 构建评价指标体系
建立输入＼输出指标体系是应用DEA方法的一项基础性前提工作，对实现评价结果具有非常重要的意义。设输入指标为I，输出指标为O，在保持投入I不变的情况下，输出O越大越好，这代表收益更高；在保持输出O不变的情况下，投入I越低越好，这代表成本更低。因此，我们一般由这个简单的方法判断指标应归为输入还是输出指标。此外，评价指标与参考集的个数也有一定的关系，通常认为参考集元素的个数不少于输入、输出指标总数的二倍为好[5，6]。
从高校角度来看，高校科研活动效率评价指标体系主要包含的输入指标有：政府科研经费投入、企业资金注入、高校自费、教室及学生等人员，输出指标有：科技著作、专著、专利数量、学术论文、三大国际期刊文献检索数量等知识创新成果[3，4]。构建的资源配置效率评价指标体系如表1所示。
2.2 构建资源配置效率评价模型
【摘 要】针对辽宁省高校产学研协同创新资源配置的现状及特点，论文采用数据包络分析方法，首先选取用于评价我省高校资源配置效率的输入和输出指标，在此基础上，构建资源配置效率评价模型，并进一步根据DEA方法的C2R和BC2模型，计算得出我省高校产学研协同创新资源配置的技术效率、纯技术效率和规模效率等评价指标值。最后，依据多目标规划和生产前沿面的基本思想进行冗余度分析，对我省的资源配置效率最优化提出针对性建议。
【Abstract】According to the research status and characteristics of collaborative innovation resource allocation of industry-university-research cooperation in Liaoning province universities， this paper uses data envelopment analysis method， firstly selects the input and output indicators of evaluating the efficiency of resource allocation of Liaoning universities， on this basis， constructs the evaluation model of resources allocation efficiency， and further according to the C2R and BC2 model with DEA method， calculates the technical efficiency， pure technical efficiency， scale efficiency and other evaluation indexes of resource allocation of Liaoning universities. Finally， according to the multi-objective programming and the basic idea of the production frontier， the redundancy analysis is carried out， and some suggestions are put forward to optimize the efficiency of resource allocation in our province.
【关键词】产学研；协同创新；资源配置效率
【Keywords】 industry-university-research cooperation； collaborative innovation； efficiency of resource allocation
【中图分类号】G644 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）09-0100-04
1 辽宁省高校产学研协同创新资源配置现状
在我国，产学研协同创新是指以企业、高等院校和科研机构为合作主体，通过合理的资源共享，充分挖掘各个创新主体中的优势人才和创新资源，以知识創新为基础，以技术创新为导向，实现从知识创新到技术创新的知识增值过程[1，2]。辽宁省作为老牌的重工业基地，在改革开放初期一直是带领国家经济发展的龙头大省。近年来辽宁省处于经济结构转型和调整阶段，从2012年以来，辽宁省GDP经济不断下滑，没有达到提升我省GDP持续增长的状态，我省产学研协同创新发展方面受限较多，R&D过程中存在高投入、低产出，高损耗、低效率等问题。因此，本文对我省的产学研协同创新资源配置的效率展开分析，并提出资源配置优化的对策及建议。
2 辽宁省高校产学研协同创新资源配置效率分析
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）由美国Charnes、Cooper和Rhodes 3人于1978年首次提出，它是在“相对效率评价”概念基础上发展起来的一种新的非参数技术效率分析方法。经过多年的发展，DEA模型已经发展的十分完善[5]。
本章主要采用的DEA模型有：C2R模型，BC2模型。C2R模型是DEA的第一个模型，从生产函数角度看，它是同时针对规模有效性和技术有效性而言的“总体”有效性，是对应于规模报酬可变的技术假设。BC2模型与C2R模型的不同点在于BC2模型要求规模效率不变。
根据DEA方法应用的一般步骤：确定评价目的、选择DMU、建立输入＼输出指标体系、DEA模型的选择和评价工作的设计与表述[6]，对辽宁省各所高校的产学研协同创新资源配置有效性进行评价。
2.1 构建评价指标体系
建立输入＼输出指标体系是应用DEA方法的一项基础性前提工作，对实现评价结果具有非常重要的意义。设输入指标为I，输出指标为O，在保持投入I不变的情况下，输出O越大越好，这代表收益更高；在保持输出O不变的情况下，投入I越低越好，这代表成本更低。因此，我们一般由这个简单的方法判断指标应归为输入还是输出指标。此外，评价指标与参考集的个数也有一定的关系，通常认为参考集元素的个数不少于输入、输出指标总数的二倍为好[5，6]。
从高校角度来看，高校科研活动效率评价指标体系主要包含的输入指标有：政府科研经费投入、企业资金注入、高校自费、教室及学生等人员，输出指标有：科技著作、专著、专利数量、学术论文、三大国际期刊文献检索数量等知识创新成果[3，4]。构建的资源配置效率评价指标体系如表1所示。
2.2 构建资源配置效率评价模型
