【摘 要】本文基于2010年的12省市数据，利用DEA模型对我国海洋科技人力资源开发利用效率进行分析，运用Deap2.0软件计算得出评价结果，这为提高我国海洋科技人力资源开发利用效率提供了有效的决策依据。
　　【关键词】海洋；科技人力资源；DEA
　　一、DEA模型概述
　　数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简称DEA），是数学、运筹学、数理经济学和管理科学的一个新的交叉领域，由A.Charnes和W.W.Cooper等人于1978年开始创建。DEA中最常见的两个模型是C2R模型和BC2模型，前者基于规模报酬不变，后者则基于规模报酬可变。BC2模型可将C2R模型测定的综合效率分解为纯技术效率和规模效率。纯技术效率可以用来衡量海洋科技人力资源开发利用总体效率在多大程度上是由纯技术效率造成的。规模效率是综合效率和纯技术效率的比值，用以测度投入规模对综合效率的影响水平。
　　二、基于DEA模型的海洋科技人力资源开发利用效率的实证分析
　　DEA是用来评价同类型部门（或单位）的相对有效性的，该方法将通过一系列决策，投入一定数量的生产要素并有一定数量产出的系统称为决策单元。本文以沿海12省市分别为DMU，依据建立的科技人力资源开发利用效率评价指标体系，建选取适应指标，使用DEA模型对我国沿海地区省市海洋科技人力资源开发利用效率有效性进行合理的评价。（1）指标的选取。综合已有文献研究，从研究我国沿海省市海洋科技人力资源开发和利用效率的角度出发，依据海洋科学技术的特殊性，结合《中国海洋统计年鉴》中分地区海洋科学技术的具体指标和数据，确定海洋投入指标为海洋科研机构从业人员数X1（人）、科技活动人员数X2（人）、经常费收入X3（亿元）、课题总数X4（项）四个指标，产出指标为发表科技论文数Y1（件）、拥有发明专利总数Y2（件）两个指标，其中数据来源为《中国海洋统计年鉴2011》。通过SPSS18.0计算得出我国海洋沿海省市科技人力资源投入产出指标之间的相关性很大且均为正，这说明该投入产出指标符合模型所要求的“同向性”原则，具有合理性。（2）评价模型及计算。依据前文得到的投入产出指标与数据，以每个省市作为一个决策单元DMU，利用含有非阿基米德无穷小ε 的C2R模型，对北京市的海洋科技人力资源开发利用效率建立如下模型：
　　其中λi为年份s-m，s+t 分别为输入输出松弛向量。令■λ■=1 ，则可得出相对应的BC2模型，以同样的方法建立其他省市的C2R和BC2模型。运用软件Deap2.1进行数据包络分析，得到了12省市的投入产出效率的结果，如表1所示：
　　表1 我国12省市海洋科技人力资源开发利用效率
　　由表可知，2010年12省市海洋科技人力资源开发利用的综合效率（CRS）为0.878，纯技术效率（VRS）为0.943，规模效率为0.931。沿海12省市中，北京市、天津市、河北省、辽宁省、山东省、广东省六个省市的综合效率为1，且没有冗余，这三个省市同时达到技术有效和规模有效，即为DEA有效，产出已经达到最优；广西省、海南省技术效率为1，但综合效率不为1，其无法达到DEA有效的主要影响因素是规模因素；浙江省、福建省、广西省、海南省四省市规模报酬递增；上海市、江苏省两省市规模报酬递减。
　　参 考 文 献
　　[1]柯健，李超.基于DEA聚类分析的中国各地区资源、环境与经济协调发展研究[J].中国软科学.2005（2）：144～148
　　[2]刘玲，杜鹏程，赵曙明.基于DEA的我国科技人力资源利用效率研究——以高技术产业为例[J].科技与经济.2010（3）：73～76