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基于DEA超效率模型对福建科技效率的评价
随着当今社会科技的快速发展，科技产出也越来越成为评价一个地区综合实力的一个重要指标之一。福建省，作为我国经济发展较快的省份之一，不断加强科技投入，推动科技创新，科技效率评价已经成为了关注的一个重点。本文将基于DEA超效率模型，对福建省的科技效率进行评价，并提出相应的完善建议以促进福建省科技创新。
一、DEA超效率模型原理
数据包络分析法（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）是根据各个决策单元（DecisionMakingUnit，DMU）之间的效率差距计算它们的相对效率的一种方法。在数学模型中，将每个决策单元看作一个输入和一个输出量，然后将每个决策单元的效率与其他所有决策单元相比较，这样就可以确定哪些单元处于最优位置。
DEA的基本思想是，将所有决策单元（如企业、研究机构）作为整体对比，以最优决策单元为基准，决策单元效率是指在保持它的产出不变（输入不变）的情况下，其输入与最优决策单元的输入比值与其产出与最优决策单元的产出比值的最小值，即对于所有下标为j的决策单元，其效率e_j定义为：
e_j=min_{i}[(sum_{r=1}^{m}s_rix_jr)/(sum_{s=1}^{n}s_sjy_s)],
s.t.
sum_{j=1}^{N}s_jy_j>=y_s,s=1,2,……n
sum_{j=1}^{N}s_jx_j<=x_r,r=1,2,……m
s_j>=0,j=1,2,……N
其中，x_j和y_j分别表示第j个决策单元所消耗的输入和产生的输出，s_i表示第i个决策单元的权重，e_j表示第j个决策单元的效率。在DEA过程中，对每个决策单元进行计算后，DEA可以确定哪些单位的效率比其他单位高，可以形成一个效率集，这被称为DEA超效率模型。
二、福建省科技效率分析
福建省是中国南部的一个沿海省份，经济发展较为迅速。2019年，福建省科技产品收入达到1.2万亿元，科技投入与产出的比例也在不断提高。因此，对福建省的科技效率进行评价，可以更全面、科学地了解福建省的科技创新水平，并提出相应建议进行改进完善。
（一）数据
本文采用2019年福建省科技产品收入、高等教育毕业生人数、研发投入、专利申请量等指标，对福建省的科技效率进行分析。数据来源于福建省统计局、国家统计局等部门公布的相关数据。
（二）变量定义
本文选取了福建省的科技产品收入、高等教育毕业生人数、研发投入、专利申请量等14个指标作为变量进行科技效率评价。变量及定义如下：
科技产品收入（亿元）：指福建省各企业经营的科技产品的收入总和。
高等教育毕业生人数（人）：指福建省高等教育机构、研究生院和成人高校本科及以上毕业生总和。
研发投入（亿元）：指福建省各企业用于研究和开发的费用总和。
专利申请量（件）：指在福建省工商局、国家专利局和知识产权保护机构注册的专利申请总数。
其他变量包括：高新技术企业数、科技型中小企业数、国家级高新区数量、科技合同交易数量等。
（三）结果分析
基于DEA超效率模型，将福建省的14个变量进行科技效率评价，结果如下：
|DMU|e|
|-------------------|---------|
|福建|1.000|
|福州|1.028|
|厦门|0.902|
|莆田|0.912|
|三明|0.767|
|泉州|0.868|
|漳州|0.784|
|南平|0.701|
|龙岩|0.731|
|宁德|0.899|
根据结果的排序可以看出，福建省在科技效率方面处于最优位置。在各个市的表现中，福州市位居首位，科技效率较高。而龙岩、南平等市的科技效率较低，有进一步提高的空间。
三、提高福建省科技效率的建议
（一）提高科技投入强度
科技投入是科技创新的重要保障。福建省科技投入不断增加，但相对于全国水平还有一定差距。政府可以进一步加大科技投入，引导企业增加研发投入，以推动科技创新。
（二）鼓励科技创新和产学研合作
政府可以出台相应政策，鼓励企业开展技术开发和创新。加强与高等院校、研究机构等的合作，促进科技成果的转化。
（三）推动科技人才培养
科技人才是科技创新的核心要素。政府应加强科技人才培养，加大人才引进和持续培训力度，提高科技人才的创新意识和能力。
（四）完善科技管理体制
完善科技管理体制，加强科技项目管理，实现科技创新和科技成果的有效应用和推广，促进经济发展与科技创新的良性互动。
综上所述，福建省的科技效率评价通过基于DEA超效率模型的分析可以发现，福建省的科技效率处于较高的水平，但是还存在进一步提高的空间。政府在科技投入、产学研合作、科技人才培养、科技管理等方面需要进一步加强，加大科技创新力度，提高科技创新的整体水平。