论文部分内容阅读
当今世界正处于科学技术深刻变革的时代，科学技术成为经济社会发展的关键。研发创新成为推动区域经济发展的重要驱动力，一个区域的研发体系通过创造新的知识、新的技术，提高整个区域的技术发展水平。在衡量一个区域研发体系的绩效时，对研发效率的准确测度，是评价一个区域研发资源配置效率、提出改良措施的关键，本文的研究正好提供了这样一个参考。 我国正经历深刻的经济发展转型，近年来一直力图通过不断提高研发投入以提高我国经济发展的质量和效益，同时为“中国制造2025”发展战略提供支撑。本文将对我国31省市研发投入产出效率准确测度和评价，提出更有有针对性的建议。 通过文献研究发现，目前大部分对于区域研发效率的研究都采用非参数DEA模型对投入产出的指标进行评价。本文结合大量文献和科技创新理论，以及关于效率分析实证模型的应用实例，采用三阶段DEA模型对我国31省市的研发投入产出效率进行研究。在实证研究部分，采用三阶段DEA模型对2005-2014年我国31省市的样本数据进行测定:第一阶段，采用传统DEA模型进行分析，获得各区域研发效率的初步评价和投入变量的松弛变量;第二阶段以环境变量为自变量，松弛变量为因变量，利用SFA模型进行回归分析，探讨环境变量对研发投入效率的影响;第三阶段，通过罗登跃前辈的管理效率分离方法分离环境变量和随机误偏，调整投入值重新进行DEA分析，得出我国31省市相对客观的R&D效率测算值。最后通过计算Malmquist指数分析了我国31省市2005-2014年研发效率的动态变化情况。 通过研究，本文得出的结论如下:(1)我国研发投入仍处于规模报酬递增阶段，非参数DEA模型对我国R&D效率测度低估纯技术效率，高估规模效率，总体上高估我国R&D效率。(2)我国研发效率提高的主要原因是规模效率的提高。(3)我国31省市R&D效率可以分为三类:第一类，研发效率达到DEA有效的北京、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、湖北、湖南、重庆、陕西10个区域;第二类，研发效率介于全国平均研发效率与1之间的山东、广东、天津、广西、黑龙江、四川、河南、甘肃、辽宁9个区域;第三类，研发效率极低的落后的西藏、宁夏、青海、新疆、海南、贵州、云南、山西等12个区域。(4)本文指标体系的4个环境要素中，高等教育水平对研发投入效率的提高有正向影响。(5)2005-2014我国研发投入产出全要素生产率为正，表现出进步性特征。