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基于DEATobit模型的南通科技创新效率分析
作者：高龙琪程林包耀东潘骁来源：《市场周刊》2017年第06期
摘要：文章通过建立包括科技活动经费内部支出额等在内的科技创新投入指标，和专利授权、新产品开发数在内的科技创新产出指标，采用DEA的CCR、BCC模型和超效率模型从综合效率、技术效率、规模效率三方面通过对近17年来南通的科技创新效率进行纵向比较，采用DEA超效率和Tobit回归模型对2014年来识别影响南通市科技创新效率的主要因素。
关键词：南通；科技创新效率；DEA模型；Tobit回归模型
中图分类号：F2077文献标识码：A文章编号：10084428（2017）065804
一、相关研究综述
孙凯、李煜华（2007）提出区域性创新效率低与其创新能力和经济发展水平没有确定的关系；樊华（2012）提出科技创新效率具有周期性波动的特点；刘凤朝（2007）提出我国科技创新效率的提高主要是由技术进步推动的；李婧等（2009）提出经费支出、人员投入对创新产出有显著正影响；肖仁桥等（2012）从企业价值链角度出发，运用规模报酬可变情况下两阶段链式关联DEA模型及TOBIT模型分析研究不同性质的高新技术产业创新效率及两阶段的关联度。
二、DEA模型介绍：
（一）DEA评价模型C2R：
C2R模型主要分析各DMU相对其他DMU在“规模和技术”两方面是否同时有效。所谓“规模有效”，即指一定规模的资源所能达到的最佳效益，是指单位或行业处于规模收益不变阶段，即当各资源投入同时增加K倍，相应地产出也增加K倍；“技术有效”即指通过管理技术的充分运用，各项投入均得到充分的利用，是指在现有资源投入前提下，实现了最大的产出。C2R模型表示该单位或行业在有效生产前沿面上，且处于理想规模，称之为“总体有效”。
对C2R简称为“综合评价”，“DEA有效”，表述为“综合评价好”。
（二）DEA评价模型BCC
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该模型主要对“DEA无效”“综合评价不好”的各DMU进行分析，考察其管理技术是否得到了应有的发挥，即在现有的规模情况下，各项投入是否均得到了相应的产出、因此经BCC模型对有关DMU分析后的有效结论，亦称为“管理技术有效”。
若判断模型（D）的最优解S，S，λ，θ满足θ1则称第j0个DMU为弱DEA有效；若不仅满足θ1，而且，S0，S0，λ0则称第j0个DMU为DEA有效。
（三）超效率模型
（四）Tobit回归模型
Tobit回归模型其概念最早是由诺贝尔经济学奖获得者JamesTobi
（1958）提出的，是属于因变量受到限制的一种模型r