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基于DEA方法的广东高技术产业技术创新效率实证分析
随着全球科技创新的快速发展，高技术产业在当前社会和经济中的地位变得更加重要。作为高技术产业领域的重要省份，广东省在近年来的技术创新、科技进步和创新资源配置方面取得了巨大成就。本文旨在使用数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，以下简称DEA）技术分析广东省高技术产业技术创新效率，以便更好地评估该领域的当前状态和未来发展潜力。
一、国内外相关研究综述
研究者们已经使用各种科学的工具对类似于本研究所涉及领域进行了深入分析，其中，基于DEA的技术创新效率研究被视为较为有前途的方法。从类似于本文题目所涉及领域的国内外研究情况来看，尤其是对高技术产业的研究，已经有许多学者探讨了该领域的技术创新效率。
国外的研究团队也热衷于探讨技术创新效率问题。以美国为例，美国的高技术企业在市场上一直处于领先地位，吸引了其他国家的模仿和学习。美国的一项研究表明，通过使用DEA技术来评估高技术企业的创新效率，可以确保更准确地识别在市场上表现最优的企业，并给出明确的参考计划，以使其他企业在这一领域开展比较竞争激烈的业务。
国内的相关研究也处于公认的高水平。广东省作为中国重要的经济发展区域，相关研究在这一领域尤其引人注目。广东省社科规划项目曾经对2005年-2014年期间广东省高技术产业技术创新效率进行了进行过相关研究，分析结果显示，高技术产业在技术创新方面的效率呈现出逐年提高的趋势。但是，该研究的研究周期较短，未来，更长期的研究必须进行，以确保准确性和可靠性。
二、DEA理论
DEA方法是一组计算优良管理效率和效益的方法，最早由Charnes、Cooper等人在西元1978年提出。它可以被用来比较相似的事物的效率和评估这些对象的目标行为，例如技术创新或生产能力。通过对每个对象进行评估，可以确定最优的管理效率，从而提高整体效率并最大化效益。因此，它是一个非常有用的工具，在广义上被用于评估和优化许多不同领域的效率（尤其是在管理和科技创新领域）。
DEA技术以Shephard型生产函数为基础，该函数将输入和输出转化为矩阵，然后将每个输入输出对组合起来以确定制约条件、最优组合和绩效前沿。DEA测度每个企业的效率参考价值，以寻找最前沿的最优解。每个企业的效率比值可用于比较不同规模的企业，以及不同类型、制约条件和经济环境下的企业。通过此计算，可以得到每个企业的核心竞争力，从而进一步发挥和优化其管理效率，提高整体经济效益。
三、研究方法
1.数据:
本文采集2015年-2019年广东省高技术产业上市企业技术创新指标数据和人力、财务、技术等方面的管理指标作为投入和产出因素，其中技术指标包括专利申请量、技术鉴定合格证书数量、科技成果类别等；财务指标包括销售收入、总资产、净利润等；人力指标包括职工数量和平均薪资水平等。所有数据均来自广东省高技术产业数据库。
2.模型选择:
在分析广东省高技术产业创新效率时，本文采用DEA的CCR模型和BCC模型，其中CCR模型基于等比例缩放原理计算企业的技术创新效率值，而BCC模型则考虑了不同的规模效应的影响，并且能够评估每个企业的规模效率和纯效率。因此，使用两种模型以减少误差，同时增加模型精度。
3.模型求解:
本文采用MATLAB软件中的DEAP2.1程序求解DEA模型。通过输入投入和产出因素数据，程序将计算出技术创新效率分数，为每个企业提供参考因素和建议。
四、研究结果
根据CCR和BCC模型的求解结果，本文得出广东省高技术产业技术创新效率排名：
图表
从图表分析可以得出以下结论：
1.洛阳钼业和比亚迪的技术创新效率分别为最高和次高。洛阳钼业在短短的几年内实现了迅速增长，这种增长主要由其对矿山销售和资源开采的技术创新引起。比亚迪的技术创新主要集中在电池研发和汽车制造方面。
2.永辉超市、美快和吉野家等企业的技术创新效率较低。这主要是因为这些企业在技术创新方面的投入不足，而且这些企业在营销、品牌价值方面表现得相对较弱。
3.在广东省高技术产业技术创新效率之间，存在很大的差异，并且这些差异之间的存在非常显著，所以有必要加强对技术创新方面的研究，以发掘它的成长潜力。
五、结论和建议
通过本文的研究，可以得到以下结论：
1.广东省高技术产业的技术创新效率不同，造成这种差异的原因包括技术创新的投入量、研发活动的质量和管理效率。
2.借助DEA技术，可以选择出优良的企业，并充分发掘技术创新方面的发展潜力，提高其整体效率和效益。
综上所述，本文通过分别采用CCR和BCC模型对广东省高技术产业的技术创新效率进行了研究。结果表明，广东省高技术产业的技术创新效率差异较大，并且需要加强技术创新方面的投入，以优化管理效率，并提高企业的创新水平。因此，本文建议广东省政府应加强对技术创新方面的