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    我国区域高技术产业知识管理效率测度研究——以江苏省为例.pdf

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    我国区域高技术产业知识管理效率测度研究——以江苏省为例.pdf

    2 g 21期 dTe 。R h doi10.3969/j.issn.10007695.2013.21.016 我国区域高技术产业知识管理效率测度研究 以江苏省为例 盖丽莎,董 洁 江苏大学管理学院,江苏镇江212013 摘要阐述高技术产业知识管理循环系统。通过构建高技术产业知识管理效率评价指标体系,借助超效率DEA 模型SEDEA对1998年~2010年江苏高技术产业的知识管理效率进行测度,结果表明江苏高技术产业各 行业的知识管理效率水平发展不平衡。对江苏高技术产业知识管理效率低下的主要原因进行深入分析,并在此 基础上提出提高区域高技术产业知识管理效率的对策建议。 关键词高技术产业;知识管理效率;超效率DEA 中图分类号F260;F207;F276.4 文献标识码A 文章编号1000769520132l一007204 Measurement of the Knowledge Management Efficiency of Rational Hi Tech Industries Study of Jiangsu Province--Case GAI Lisha,Dang Jie School of Management,Jiangsu University,Zhenjiang 21201 3,Jiangsu AbstractAfter describing the knowledge management circulatory system of hitech industries theoretically and establis hing the knowledge management efficiency uation index system of hitech industries,the knowledge management effi ciency of hitech industries in Jiangsu province from 1998 to 2010 is analyzed by using superefficiency data envelop ment analysisSEDEA.The results show that the knowledge management efficiency of hitech industries in Jiangsu province is unbalanced,the reasons for the current situation are found,and countermeasures and suggestions are put for ward based on the resuhs. Key wordshitech industries;knowledge management efficiency;SEDEA 知识经济时代,知识已成为产业竞争的主要武 器和战略资源,基于对知识进行系统管理的需要, 知识管理也应运而生。在综合国内外学者观点的基 础上,研究认为知识管理是对知识、知识创造过程 和知识的应用进行规划和管理的活动。知识管理主 要包括知识获取、知识共享、知识转移、知识应 用与知识创新等。 高技术产业的发展是影响区域以及产业竞争力 的重要因素,也是建设创新型国家的重要保证。高 技术产业是知识密集型产业,而知识管理的目的在 于有效将外部知识转化为内部知识,对知识进行全 面而充分地开发利用,因此对高技术产业知识管理 效率进行科学的测度具重要的现实意义。 国内外文献对高技术产业的相关研究主要集中 在高技术产业的创新绩效、RD投入产出、发展绩 效研究等方面 J,而以知识管理的视角,通过构 建评价指标体系测度高技术产业效率的文献还很少。 基于此,本文根据高技术产业的特点构建了知识管 理效率评价指标体系 ,以江苏省为例,用超效率 DEA模型对区域高技术产业的知识管理效率进行测 度,根据评价结果及存在的问题,提出对策建议, 为有效提高我国高技术产业知识管理效率提供政策 参考。 1 高技术产业知识管理循环系统 高技术产业的知识投人主要包括专利、技术 引进技术、引进消化吸收再创新技术、自主研发技 术等的投入和以RD人员为代表的研发人员与工 程技术人员的投入。高技术产业的知识产出主要表 现为创造出新的专利技术、技术秘密和采用新技术、 收稿日期20121219,修回日期20130401 基金项目国家社会科学基金重点项目“中国知识产权综合评价指标体系设计及应用研究”10ATJ003;江苏省统计应用研究基地项日 “RD统计理论、方法及应用研究”20120123 盖丽莎等我国区域高技术产业知识管理效率测度研究以江苏省为例 73 新工艺、新材料等生产出的新产品。高技术产业新 产品的产值和销售收入反映了知识产出的货币价值, 拥有的发明专利和可产业化的新产品不仅反映出高 技术产业的创新能力,也是高技术产业知识产出 知识应用与创新成果的主要形态。综上所述, 高技术产业的知识管理是一个知识获取、知识共享、 知识转移和知识应用与创新的循环系统如图1所 示,因此,对高技术产业进行知识管理效率测度就 是对整个知识管理系统的投入产出效率进行分析。 知识投入专利、技 术、RD人员等 广 l___ ] 广 ~] ll 画■ / 知识产出专利、技 图1 高技术产业知识管理循环系统 2指标体系的构建 超效率DEA模型以决策单元的投入产出数据 为衡量效率的基本要素。建立合理的投人产出指 标体系是用超效率DEA模型进行效率分析的 基础。 从投入因素来看,高技术产业的投入主要分 为劳动投入和资金投入。RD活动人员折合全时 当量反映了高技术产业在研发中的人员投入。年 末固定资产原价反映了产业的资本投入总量, RD经费内部支出反映了产业对知识创新的重视 程度,新产品开发经费反映了产业对知识应用的 重视程度。由于国内外先进技术对高技术企业的 发展起了很重要的作用,因此技术改造经费、技 术引进经费、消化吸收经费、购买国内技术经费 反映了产业对知识的获取、共享以及转移的重视 程度 。 从产出因素来看,高技术产业的产出主要分 为科技产出与经济产出。拥有发明专利数是衡量 知识管理的科技成果的最直接的产出指标,新产 品销售收入和新产品产值是衡量知识管理带来的 创新效应的最直接的经济指标。 因此,综合各方面文献研究成果,结合高技术 产业的特点和数据的可得性构建高技术产业知识管 理投入产出指标体系见表1。 表1 高技术产业知识管理投入产出指标体系 投入指标 产出指标 技术改造经费支出x, 技术引进经费支出x2 消化吸收经费支出x3 购买国内技术经费支出x RD活动人员折合全时当量X5 年末固定资产原价x6 RD经费内部支出x7 新产品开发经费支出x8 新产品销售收入yl 新产品产值y2 拥有发明专利数y3 表1选取指标可以尽量多的涵盖知识管理的投 入和产出变量的信息,但是各指标之间,尤其是投 入指标之间可能存在信息重叠和数据相关的问题。 由于超效率DEA模型的特点决定输入输出指标个数 之和必须小于DMU的个数 ,因此,要对该指标体 系用主成份分析法进行处理,将投入指标和产出指 标降维合成,得到投入指标和产出指标的因子得分 并做无量纲化处理,并以此作为超效率DEA效率评 价模型的输入和输出指标。 3数学模型 3.1 C R模型和B C模型 数据包络分析Data Envelopment Analysis简 称DEA,是由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年 提出的,以相对效率概念为基础发展起来的一种效 率评价方法 J。DEA将效率测量对象称为决策单元 Decision Making Unit,DMU,通过保持DMU的输 入或输出不变,将各个决策单元投影到DEA的生产 前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的 程度来评价它们的相对有效性 。 Charnes、Cooper和Rhodes等人的第一个模型命 名为C R模型规模报酬不变模型。假设有n个被 评价的单元DMU,每个单元都有m种投入 一, 以及s种产出 Y Y 一,Y f ,其中 0Y0,则对第i个DMU进行评价的C R模型 可以表示为 min[0一 5一e s ] 舌A 一 c A 一s ≥ 1 A I0√1,2,,n; s一≥1s 10 ∑A 1 其中,0为评价单元的相对效率值; 为非阿基 米德无穷小量;A,为决策单元的权重; 一,s 为松弛 变量,即投入冗余与产出不足。当01时,该DMU 处于技术有效状态,即DEA有效,当0介于0到1, 则该DMU处于技术无效率状态,即DEA无效。 74 盖丽莎等我国区域高技术产业知识管理效率测度研究以江苏省为例 但规模报酬并非总是固定不变的,因此1984年 Banker,Charnes和Cooper在C R模型的基础上加入 n 了规模报酬可变因素在原来基础上引入∑A l J1 限制条件,提出了B C模型规模报酬可变模 型[sj。B C模型假设样本的规模报酬是可变的,这 样就可以在测算技术效率时排除规模效率的干扰。 3.2超效率DEA模型 C R模型计算效率值时,可能会得出多个有效 的决策单元即效率值为1,无法对有效决策单元 进行排序。Andersen和Peterson于1993年提出了超 效率DEASuperEfficiency DEA,简称SEDEA 模型,解决了有效决策单元的排序问题 J。该模型 的基本思路是在对该决策单元进行效率评价时, 将被评价的决策单元排除在决策单元的集合之外, 当决策单元处于DEA有效状态时,模型将其生产前 沿面进行重新计算推移,使得最终计算出来的效率 值大于C R模型的效率值,而对于DEA无效的决策 单元,其生产前沿面不会变化,评价的结果与c R 模型是一致的。这样超效率DEA模型就可以对同为 DEA有效的决策单元进行进一步评价,使评价结果 更具区别性。 4实证分析 4.1数据来源 选取1998年~2010年江苏高技术产业的相关数 据作为分析对象,数据来源于历年中国高技术产 业统计年鉴,其中缺失的数据采用插值法进行 估计。 4.2 因子分析 进行因子分析的目的是将多个变量简化成数量 较少的因子。主成分分析是因子分析中提取因子的 一种方法。采用SPSS18.0对知识管理的投入指标进 行主成分分析,原有的8个投入指标经分析提取两 个主成分,KMO值和Bartlett球形度检验值如表2所 示,两个主成分的累积方差贡献率为80.966%。 表2 KMO和Balett的检验 取样足够度的KaiserMeyerOlkin度量0.748 对知识管理的产出指标进行主成分分析,原有 的三个产出指标经分析提取一个主成分,KMO值和 Banlett球形度检验值如表3所示,其累积方差贡献 率为94.038%。 表3 KMO和Balett的检验 取样足够度的KaiserMeyerOlkin度量0 716 KMO值考查变量问的偏相关性,一般认为KMO 大于0.5,可采用因子分析。Baalett球形度检验是 考查各变量是否独立,当Baalett球形检验的卡方值 达到显著性水平P0.001时,说明数据具有相 关性,可以做因子分析。从表2、表3可以看出,两 组数据的KMO值均超过0.5,Balett检验均显著, 因此两者均可进行因子分析。两次提取的主成分的 累积方差贡献率均在80%以上,因此,新提取的3 个主成分可以代表原有的1 1个指标进行下一步的效 率分析。 4.3无量纲化处理 由于投入指标和产出指标的因子得分中均存在 负数,且数值相差比较大,若直接带人DEA模型 中,难以保证计算结果有效,因此要对数据进行无 量纲化处理,具体处理方法为 ,_0.10.9 2 n1axXmⅢ 其中, 、 、Xn,ax和 分别表示第i个指标 的实际数值、最小值、最大值以及转化后的数 值。 。 ’ 是一个取值范围在0.1和l之间的无量 纲数,可以进行超效率DEA分析。 4.4 江苏高技术产业知识管理效率测度 将经过无量纲化处理的数据导人MyDEA2.0软 件,用基于投入角度的SuperEfficiency DEA模型 逐年分析,计算出超效率值,结果如表4所示 表4江苏省高技术产业超效率DEA值 4.5结果分析 对江苏省1998年~2010这13年间的高技术产 业知识管理效率值进行综合分析,其结果如下 电子及通信设备制造业和电子计算机及办公设 备制造业的知识管理效率一直维持在较高水平,甚 至某些年份远远高于同时期的其他产业,其主要原 盖丽莎等我国区域高技术产业知识管理效率测度研究以江苏省为例 75 因就在于电子计算机及办公设备制造业很大程度属 于脑力劳动,不需要普通行业的资源高投入,付出 成本相对较低,使得知识管理的投入产出效率明显 高于其他产业。而电子及通信设备制造业虽然缺乏 核心技术,长期处在供应链中下游,但由于有廉价 劳动力及贴牌产品利润,所以效率值相对较高,但 从表4亦可看出,由于人力成本升高,竞争加剧, 近几年知识管理效率值有下降趋势。 航空航天器制造业的知识管理效率相对较低, 其原因在于该产业关系国家安全,技术比较高端, 行业门槛较高,政策限制较多,渗透度较低,知识 转移相对不自由,规模效率也无法扩散。由于行业 性质,通常需要几年甚至十几年才能完成一个技术 目标,这就造成了知识管理的效率值并不稳定,一 直在波动,但从平均值来看总体水平还是在上升, 这说明江苏对航空航天器制造业的前期投资开始起 效果,未来的知识管理效率会有可预见的提高。 医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业的知 识管理效率一直比较低,处于DEA长期无效状态, 说明该产业知识管理能力相对不足,存在创新能力 差、吸收知识能力不高、知识转移成果不够显著等 问题。其原因在于行业性质特殊与人类关系极为 密切,药物I临床试验期长、实验技术复杂、观察费 用高,产业发展不够充分。 5对策建议 高技术产业的知识密集度很高,具有高投入、 高效益、高风险的特点,如能有效提高知识管理效 率,对高技术产业的可持续发展意义重大。根据以 上的结果分析,针对江苏省高技术产业的发展特点 及具体情况,从知识管理角度提出如下对策建议 I加大对优势产业的政策扶持。电子计算机 及办公用品制造行业是江苏省高技术产业中的领先 者,知识吸收、知识转移以及知识利用的能力比较 高,技术进步较快,知识管理能力强,应考虑在各 方面对该行业实行政策扶持,比如加大知识产权保 护强度,创造产学研合作平台,加大政府投入力度, 提供优惠的政策条件,使该产业有更大更快的进步。 2加快产业市场化步伐。医药制造业的投入 产出效率各方面指标均不高,长期呈现DEA无效 性,缺乏竞争力,面临或被改进或被淘汰的局面。 应考虑加快市场化步伐,注重人才的引用和培养, 推进知识创新和扩散,保持行业和技术的开放性, 尽可能推进该产业高技术化,提高整体竞争力。 3注重人才培养。人力资源是高技术产业的 核心资产,是关系到江苏省高技术产业知识管理效 率高低的重要因素。对高技术产业而言,RD人员 是创造、传播、运用知识的主体,应在保持核心 RD人员的基础上,鼓励RD人才流动,争取最 大限度开发人力资源,实现资源的有效共享,避免 资源的重复投入和浪费,从人力资源的角度进一步 推进区域高技术产业的知识管理效率的提高。 参考文献 [1]冯锋,马雷,张雷勇.外部技术来源视角下我国高技术产业创 新绩效研究[J].中国科技论坛,2011104248 [2]吴旭晓,许正中.基于超效率DEA的区域高技术产业发展绩效 评价[J].统计与决策,201022110112 [3]赵海燕,陈加奎.基于超效率DEA的高新技术企业知识管理绩 效评价研究[J].科技进步与对策,2010,278153155 [4]容美平,王斌会.我国各地区高技术产业投入产出效率综合评 价[J].科技进步与对策,2010,2714252 8 [5]曹红柳,陈文.广东省高技术产业科研绩效分析[J].工业工 程,2010,131122128 [6]CHARNES A,COOPER W W,RHODES E.Measuring the effi. ciency of decision making units[J].European Journal of Operation al Research,1978,26429444 [7]魏权龄.数据包络分析[M].北京科学出版社,2004 [8]BANKER R D,CHARNES A,COOPER W W.Some model for eS timating technical and scale in efficiencies in Data Envelopment analy sis[J].Management Science,1984,30910781092 [9]ANERSEN P,PETERSEN N C.A Procedure for Ranking Efficient Unit in Data Envelopment Analysis l J 1.Management Science, 19931O12611264 [10]杨力,王舒鸿,吴杰.基于集成超效率DEA模型的煤炭企业 生产效率分析[J].中国软科学,20113169176 作者简介盖丽莎1988一,女,山东烟台人,硕士研究生,研究 方向为科技管理;董洁1964一,女,辽宁沈阳人,博士,研究 员,硕士生导师,研究方向为科技创新与科技管理。

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