●曾碩勛，張雪燕，肖琬蓉

（1．甘肅省科技情報(bào)研究所，蘭州730000；2．董志中學(xué)，甘肅慶陽(yáng)745000）

三階段DEA視角下中國(guó)情報(bào)服務(wù)效率評(píng)價(jià)實(shí)證研究

●曾碩勛1，張雪燕2，肖琬蓉1

（1．甘肅省科技情報(bào)研究所，蘭州730000；2．董志中學(xué)，甘肅慶陽(yáng)745000）

情報(bào)服務(wù)；三階段DEA模型；效率評(píng)價(jià)；中國(guó)

以2012年我國(guó)31個(gè)地區(qū)的情報(bào)服務(wù)為研究對(duì)象，通過(guò)三階段DEA模型分析法揭示當(dāng)前我國(guó)各地區(qū)情報(bào)服務(wù)的真實(shí)效率水平、效率區(qū)域分布以及影響情報(bào)服務(wù)效率的主要因素，以期為我國(guó)各地區(qū)情報(bào)服務(wù)發(fā)展，乃至區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供相應(yīng)的決策參考。

目前，信息服務(wù)業(yè)已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)巨大動(dòng)力，情報(bào)服務(wù)作為信息服務(wù)業(yè)的一個(gè)重要核心組成部分，其發(fā)展優(yōu)劣直接影響社會(huì)、科技、經(jīng)濟(jì)發(fā)展，如何合理、客觀地評(píng)價(jià)情報(bào)服務(wù)效率，對(duì)我國(guó)各地區(qū)社會(huì)、科技、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

當(dāng)前，情報(bào)服務(wù)蘊(yùn)藏的巨大催化潛力已然成為社會(huì)各界關(guān)注的要點(diǎn)，而其配置效率問(wèn)題在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界盡管研究不太多，但也在逐漸升溫。Jati K.Sengupta論述了情報(bào)對(duì)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展高效性，并就情報(bào)服務(wù)本身的效率問(wèn)題，展開了理論探討和模型假設(shè)檢驗(yàn)。［1］麥?zhǔn)缙揭詮V東省高校圖書館為例，進(jìn)行了調(diào)查研究，從理論上探討情報(bào)服務(wù)效益提升問(wèn)題。［2］Mohammad AbdulMunim Joarder等人采用自建的Ⅴar模型對(duì)孟加拉國(guó)的股票市場(chǎng)情報(bào)服務(wù)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，［3］陳雪霞、周瑛等人采用層次分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等方法對(duì)圖書情報(bào)機(jī)構(gòu)的情報(bào)服務(wù)進(jìn)行效率評(píng)價(jià)。［4,5］鐘華、毛太田、郭兵等人采用傳統(tǒng)DEA模型，對(duì)情報(bào)機(jī)構(gòu)的服務(wù)效率進(jìn)行了績(jī)效評(píng)價(jià)。［6-8］

由以上研究文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用非參數(shù)三階段DEA進(jìn)行研究的相關(guān)文獻(xiàn)鮮有出現(xiàn)，尤其是針對(duì)我國(guó)地區(qū)之間的情報(bào)服務(wù)效率比較研究較少。為此，本文試圖以2012年我國(guó)31個(gè)地區(qū)的情報(bào)服務(wù)為研究對(duì)象，通過(guò)三階段DEA分析法，力求解釋當(dāng)前我國(guó)各地區(qū)情報(bào)服務(wù)的真實(shí)效率水平、效率區(qū)域分布情況，以及影響情報(bào)服務(wù)效率的主要因素所在，以期在當(dāng)前國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)情況不樂(lè)觀的情況下，為我國(guó)各地區(qū)情報(bào)服務(wù)發(fā)展，乃至區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供相應(yīng)的決策參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源、處理及研究指標(biāo)

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

借助“萬(wàn)方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)”，以“情報(bào)”為檢索詞，對(duì)我國(guó)31個(gè)地區(qū)與情報(bào)服務(wù)相關(guān)的“學(xué)者”、“機(jī)構(gòu)”、“專家”三個(gè)子數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，并初步形成上述三個(gè)投入指標(biāo)。其他數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（2013）》和《中國(guó)中小企業(yè)年鑒（2012）》。

1.2 數(shù)據(jù)處理

鑒于DEA的多投入和產(chǎn)出指標(biāo)之間的多重共線性可能影響研究結(jié)果，對(duì)文中的多個(gè)投入指標(biāo)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)和多重共線性投入指標(biāo)進(jìn)行降維處理，并針對(duì)降維后出現(xiàn)負(fù)值投入指標(biāo)，進(jìn)行min-max標(biāo)準(zhǔn)化，即（0，1）標(biāo)準(zhǔn)化處理。以上涉及數(shù)據(jù)處理均借助Spss 17.0和Excel完成。

1.3 研究指標(biāo)

（1）投入產(chǎn)出指標(biāo)。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，根據(jù)降維因子的綜合屬性，最終將情報(bào)要素的“學(xué)者”、“機(jī)構(gòu)”、“專家”三個(gè)投入指標(biāo)降維成“情報(bào)人才”和“情報(bào)機(jī)構(gòu)”；產(chǎn)出指標(biāo)為地區(qū)“GDP”。

（2）環(huán)境因素指標(biāo)。企業(yè)作為社會(huì)發(fā)展的最重要?jiǎng)?chuàng)新主體，是情報(bào)需求主力軍。因此，“企業(yè)數(shù)量”將直接影響該地區(qū)的“情報(bào)人才”和“情報(bào)機(jī)構(gòu)”多寡。此外，高校作為情報(bào)人才培育的主要基地，地區(qū)“高校數(shù)量”也是“情報(bào)人才”和“情報(bào)機(jī)構(gòu)”的重要影響要素。為此，選取地區(qū)“企業(yè)數(shù)量”和“高校數(shù)量”作為環(huán)境因素指標(biāo)，用于剔除地區(qū)差異，使效率評(píng)價(jià)具有客觀性和可比較性。

2 研究理論及模型

2.1 第一階段傳統(tǒng)DEA模型

此階段使用DMU初始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，選取傳統(tǒng)投入導(dǎo)向BCC模型，進(jìn)行綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分析，并得出DMU的投入松弛情況，進(jìn)入第二階段分析。鑒于傳統(tǒng)DEA理論及其模型已相當(dāng)成熟，在此不再贅述。

2.2 第二階段相似SFA分析模型

在第一階段傳統(tǒng)DEA分析得出的投入或產(chǎn)出的松弛變量，不應(yīng)全歸因于DMU管理的無(wú)效，它還受到環(huán)境因素和隨機(jī)因素影響。因此，通過(guò)第二階段構(gòu)建類似SFA模型，可有效地過(guò)濾環(huán)境因素和隨機(jī)因素造成的DMU無(wú)效成分，從而較為準(zhǔn)確地測(cè)算出DMU管理無(wú)效水平。

其中，zj=（z1j,z2j,…,zpj）表示P個(gè)可觀測(cè)的環(huán)境變量，為環(huán)境變量的待估參數(shù)向量。表示環(huán)境變量對(duì)投入差值的影響方式，這里采用線性的形式表示。vij+uij為混合的誤差項(xiàng)，vij為隨機(jī)干擾項(xiàng)，且；uij為管理無(wú)效率，且，其中uij≥0反映管理無(wú)效率。這里，，且。

此外，根據(jù)Schmidt、Battese和Coelli文獻(xiàn)中關(guān)于時(shí)間序列的效率研究成果，［10,11］有以下公式：

投入調(diào)整前，需要從SFA的混合誤差項(xiàng)（vij+uij）中分離出隨機(jī)誤差項(xiàng)（vij）。在此，根據(jù)管理無(wú)效條件估計(jì)，借助Jondrow［12］等提出的隨機(jī)誤差估計(jì)方法，其模型如下：

基于上述數(shù)據(jù)處理，進(jìn)入投入數(shù)據(jù)重新調(diào)整，實(shí)現(xiàn)外部環(huán)境和隨機(jī)誤差剝離，各DMU的投入調(diào)整公

2.3 第三階段投入調(diào)整后的DEA模型

在第二階段的基礎(chǔ)上，剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素，將各DMU的投入數(shù)據(jù)調(diào)整到統(tǒng)一層面（消除了外部差異），并再次運(yùn)用BCC模型進(jìn)行效率評(píng)估，形成更為準(zhǔn)確和客觀的我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)運(yùn)行效率。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 第一階段傳統(tǒng)DEA實(shí)證結(jié)果

在傳統(tǒng)DEA投入導(dǎo)向BCC模型下，借助DEAP2.1軟件對(duì)我國(guó)31個(gè)地區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率水平進(jìn)行分析，得出相應(yīng)的效率值和規(guī)模報(bào)酬情況，如表1所示。

表1 2012年我國(guó)31個(gè)地區(qū)情報(bào)服務(wù)效率情況

表1顯示，2012年我國(guó)31個(gè)地區(qū)的情報(bào)服務(wù)綜合技術(shù)效率均值0.274，純技術(shù)效率均值0.651，規(guī)模效率均值0.441，僅北京地區(qū)處在技術(shù)效率的前沿面上，其他30個(gè)地區(qū)綜合技術(shù)均無(wú)效。從無(wú)效DMU看，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都有不同程度的改進(jìn)空間，純技術(shù)效率明顯好于規(guī)模效率，規(guī)模效率改進(jìn)空間較大，是綜合技術(shù)效率不足的主要原因。此外，從規(guī)模報(bào)酬情況看，30個(gè)地區(qū)均呈現(xiàn)遞增情況，說(shuō)明增加投入規(guī)模有利于提升情報(bào)服務(wù)的綜合技術(shù)效率。表1中的相關(guān)數(shù)據(jù)均在不考慮環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素下得出，其結(jié)果是否具有客觀性，將在第二階段分析中闡述。

3.2 第二階段SFA回歸結(jié)果

在完成以投入導(dǎo)向的第一階段效率運(yùn)算后，將“情報(bào)人才”和“情報(bào)機(jī)構(gòu)”的松弛變量作為因變量，以環(huán)境變量的地區(qū)“企業(yè)數(shù)量”和“高校數(shù)量”為自變量，借助Frontier4.1軟件進(jìn)行SFA回歸分析，參數(shù)估計(jì)及其檢驗(yàn)情況如表2所示。

表2 SFA參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)

表2顯示，兩個(gè)環(huán)境因素對(duì)兩個(gè)投入松弛變量的T檢驗(yàn)，不同程度地在1%、5%、10%水平上具有顯著性，具備進(jìn)入第三階段調(diào)整投入數(shù)據(jù)的DEA模型分析可能性和必要性。此外，一個(gè)值趨近0（0.00000343）和一個(gè)趨近1（0.99999999），說(shuō)明外部的環(huán)境因素和隨機(jī)因素均對(duì)兩個(gè)投入松弛變量具有較明顯的干擾程度。因此，進(jìn)行環(huán)境和隨機(jī)干擾因素剔除，更能揭示各地區(qū)情報(bào)服務(wù)的真實(shí)管理效率，而完成SFA分析和進(jìn)入第三階段分析顯得十分必要。

從自變量對(duì)因變量的系數(shù)角度看，具有以下關(guān)系：（1）企業(yè)數(shù)量和高校數(shù)量均對(duì)地區(qū)的情報(bào)人才的松弛變量系數(shù)為正值，說(shuō)明兩個(gè)環(huán)境變量增加將加大情報(bào)人才的投入松弛量，形成投入冗余，不利于地區(qū)情報(bào)服務(wù)效率的提高；（2）企業(yè)數(shù)量和高校數(shù)量均對(duì)地區(qū)的情報(bào)機(jī)構(gòu)的松弛變量系數(shù)為正值，說(shuō)明兩個(gè)環(huán)境變量增加反而減少了地區(qū)情報(bào)機(jī)構(gòu)的投入冗余量，增加了效率。由以上兩種關(guān)系可知，兩個(gè)環(huán)境自變量形成了對(duì)因變量的同一方向制約作用，對(duì)第一階段效率分析結(jié)果極可能存在較大程度的干擾。

3.3 第三階段調(diào)整后的DEA實(shí)證結(jié)果

基于第二階段類似SFA模型回歸結(jié)果及相關(guān)計(jì)算，得到剔除環(huán)境和隨機(jī)干擾因素后的2012年中國(guó)31個(gè)地區(qū)“情報(bào)人才”和“情報(bào)機(jī)構(gòu)”投入調(diào)整數(shù)據(jù)，并再次借助DEAP2.1軟件執(zhí)行BCC模型，運(yùn)行結(jié)果如表3所示。

表3 2012年我國(guó)31個(gè)地區(qū)情報(bào)服務(wù)三階段DEA效率

4 實(shí)證比較與分析

4.1 總體效率比較分析

如圖所示，虛線為第一階段傳統(tǒng)DEA模型下的綜合技術(shù)效率，實(shí)線為剔除環(huán)境和隨機(jī)干擾因素后的第三階段DEA模型下的綜合技術(shù)效率。剔除環(huán)境和隨機(jī)干擾因素后，綜合技術(shù)有效地區(qū)（處在前沿面DMU）從1個(gè)上升到3個(gè)，而平均綜合技術(shù)效率（見表4）由0.274上升到0.527，純技術(shù)效率由0.651上升到0.933，而規(guī)模效率則由0.441下降到0.557。這說(shuō)明我國(guó)各地區(qū)的情報(bào)服務(wù)效率受到外部環(huán)境因素的嚴(yán)重干擾，總體效率被全面壓低，尤其是情報(bào)服務(wù)的純技術(shù)效率難以得到彰顯。

圖各地區(qū)情報(bào)服務(wù)效率傳統(tǒng)與三階段綜合技術(shù)效率比較

傳統(tǒng)DEA和三階段DEA均顯示我國(guó)各地區(qū)情報(bào)服務(wù)總體效率不足，傳統(tǒng)DEA認(rèn)為純技術(shù)效率和規(guī)模效率都要大力改善才能較快提升綜合技術(shù)效率，但三階段DEA模型揭示了效率不足主要來(lái)自規(guī)模效率，規(guī)模效率不足為各地區(qū)提升情報(bào)服務(wù)效率找到了癥結(jié)所在。此外，非有效地區(qū)均系規(guī)模報(bào)酬遞增（irs），表明我國(guó)各地區(qū)提升情報(bào)服務(wù)效率的主要手段是要增加情報(bào)服務(wù)的規(guī)模投入。

表4 情報(bào)服務(wù)效率傳統(tǒng)DEA與三階段DEA均值比較

4.2 區(qū)域差異效率分析

表5 三階段DEA區(qū)域效率比較

表5顯示了按傳統(tǒng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展劃分的東、中、西部情報(bào)服務(wù)效率統(tǒng)計(jì)情況。從綜合技術(shù)效率看，東、中、西部效率分別為0.609、0.3915、0.5424，中部效率最低，與東西部存在較大距離，且遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平；從純技術(shù)效率看，西部地區(qū)居首為0.9548，西部次之為0.9337，中部最差為0.8996，但三大地區(qū)差距較??；從規(guī)模效率看，呈現(xiàn)東、西、中排列，分別為0.6431、0.5609、0.4324，地區(qū)差異巨大，中西部明顯落后于東部地區(qū)。綜合來(lái)看，我國(guó)情報(bào)服務(wù)發(fā)展應(yīng)該以擴(kuò)大規(guī)模為首要任務(wù)，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)綜合技術(shù)效率的提高。就三個(gè)地區(qū)而言，東、西部地區(qū)應(yīng)該適當(dāng)擴(kuò)大規(guī)模，加強(qiáng)管理；中部地區(qū)應(yīng)該擴(kuò)大規(guī)模和加強(qiáng)管理雙管齊下。

4.3 特例分析

選擇傳統(tǒng)DEA與三階段DEA模型下效率變化較大的地區(qū)為例，北京、內(nèi)蒙古、廣東、西藏四個(gè)地區(qū)在剔除環(huán)境影響因素后，情報(bào)服務(wù)效率發(fā)生了較大變化，文章認(rèn)為原因在于：（1）與環(huán)境變量選擇有關(guān)，環(huán)境變量為“企業(yè)數(shù)量”和“高校數(shù)量”，北京在這兩者上均具有明顯優(yōu)勢(shì)，剔除兩者影響后，大大減少了北京地區(qū)的情報(bào)服務(wù)泡沫效率，同時(shí)其他地區(qū)效率也得到較為真實(shí)的反映；（2）與情報(bào)性質(zhì)有關(guān)，情報(bào)屬于信息范疇，在地域上沒(méi)有界限，情報(bào)服務(wù)的輻射能力較強(qiáng)。因此，北京的情報(bào)服務(wù)機(jī)構(gòu)的服務(wù)對(duì)象不會(huì)局限在北京范圍內(nèi)。

5 結(jié)論與啟示

通過(guò)建立三階段DEA模型，將影響我國(guó)情報(bào)服務(wù)效率的外部環(huán)境和隨機(jī)干擾因素考慮進(jìn)來(lái)，對(duì)我國(guó)31個(gè)地區(qū)進(jìn)行了實(shí)證研究，得出結(jié)論如下。

（1）外部環(huán)境因素確實(shí)對(duì)我國(guó)各地區(qū)的情報(bào)服務(wù)效率評(píng)價(jià)產(chǎn)生了較大影響。傳統(tǒng)DEA分析下，各地區(qū)情報(bào)服務(wù)效率均較低；三階段DEA分析后，揭示出環(huán)境和隨機(jī)干擾因素掩蓋下的各地區(qū)情報(bào)服務(wù)真實(shí)效率水平，而且剔除環(huán)境和隨機(jī)干擾因素前后，各地區(qū)效率情況均呈現(xiàn)不同程度和方向的變化，平均純技術(shù)效率、平均規(guī)模效率以及整體綜合技術(shù)效率均大幅上升。

（2）綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)東、西、中階梯排列，且三者之間依次存在一定差距，而純技術(shù)效率由低至高呈現(xiàn)西、東、中排列，說(shuō)明西部地區(qū)投入規(guī)模不足嚴(yán)重影響該區(qū)域情報(bào)服務(wù)效率，反映了區(qū)域情報(bào)服務(wù)投入規(guī)模的不平衡。

（3）各地區(qū)情報(bào)服務(wù)投入規(guī)模不足是總體效率較低的主因，而無(wú)效地區(qū)均系規(guī)模報(bào)酬遞增，因此增加各無(wú)效地區(qū)情報(bào)服務(wù)的投入規(guī)模，勢(shì)必全面提升我國(guó)情報(bào)服務(wù)的總體效率。

情報(bào)服務(wù)作為信息產(chǎn)業(yè)服務(wù)的一個(gè)重要組成部分，對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、科技發(fā)展具有重大的現(xiàn)實(shí)推動(dòng)意義。當(dāng)前，情報(bào)服務(wù)觸角在我國(guó)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域尚未完全張開，尤其是在西部地區(qū)情報(bào)服務(wù)純技術(shù)效率遠(yuǎn)高于東、中部地區(qū)的情況下，加大情報(bào)服務(wù)的投入規(guī)模，勢(shì)必潤(rùn)滑和推進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

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G254.97；G252.8

A

1005－8214（2014）09－0036－04

曾碩勛（1981－），男，碩士，助理研究員，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)、科技情報(bào)資源；張雪燕（1985－），女，董志中學(xué)教師，研究方向：英語(yǔ)科技文獻(xiàn)翻譯；肖琬蓉（1963－），女，正高級(jí)工程師，研究方向：圖書情報(bào)、科技資源。

2013－10－12［責(zé)任編輯］閆東芳

本文系國(guó)家自然科學(xué)基金（項(xiàng)目編號(hào)：61162011），甘肅省技術(shù)研究與開發(fā)專項(xiàng)計(jì)劃基金（項(xiàng)目編號(hào)：1004TCYA014）成果之一。