中国制造业R&D资源配置效率评价及对策——基于第二次全国R&D资源清查数据

利用2009年第二次全国R&D资源清查数据,基于经典的DEA模型,对我国28个制造业行业的R&D资源配置效率进行分析。结果显示:我国制造业整体的R&D资源配置效率不高,行业间的R&D资源配置效率存在较大差距;技术层次低的制造业行业的R&D资源配置效率普遍低于技术层次较高的制造业行业。最后提出,必须优化资源投入结构、强化经营管理、深化技术创新以及加强人才培养。     

长三角地区高技术产业R & D资源配置效率优化研究

以2006—2009年长三角地区高技术产业R&D活动为研究对象,运用超效率DEA模型和Malmquist生产力指数法,对长三角地区高技术产业的R&D效率进行测度分析,得出4年来长三角地区R&D效率的基本情况。结果表明,苏、浙、沪地区高技术产业R&D效率发展不平衡,一些行业的R&D资源配置效率较低,迫切需要进行R&D资源配置效率的优化。基于此,提出了相关政策建议。     

R & D资源投入绩效评估

高等学校R&D活动在全社会科技活动中占有十分重要的地位。对高校R&D资源投入的内部绩效进行评估,是规范高校科研管理的重要手段和制度保障,有助于发现高校R&D活动的内在规律,分析高校R&D活动存在的主要问题和不足,提高R&D资源配置效率,引导高校R&D活动更好地服务于经济社会,提升其对经济社会发展的贡献。     

基于超效率DEA模型的北京R&D投入绩效评价

建立了R&D投入绩效评价指标体系,利用DEA模型和超效率分析法,从横向和纵向角度对北京地区R&D投入的综合效率进行了评价,最后对如何改进北京地区科技投入的有效性提出了政策建议。     

我国R&D双环节效率动态演进及影响因素研究——基于工业分行业的经验研究

利用随机前沿技术对我国2004-2009年的工业R&D双环节效率及其影响因素进行了实证分析。研究发现：我国工业总体R&D转换效率和R&D转化效率的变动趋势呈现相互背离的现象,且存在明显的异质性特征;我国工业R&D双环节效率虽存在显著的行业差异,但差异在减少;企业规模、市场竞争、R&D投入强度、FDI是促进R&D双环节效率提高的主要因素,而国有产权则起到了抑制作用,国外技术引进有利于转化效率的提升,但不利于转换效率的改善;R&D活动虽并未显现FDI逆向技术扩散的不利局面,但整体吸收能力较弱。     

我国区域R & D投入绩效评价研究

根据区域R&D活动过程的复杂性,将区域R&D活动过程分解为科技研发过程和经济转化过程,运用规模报酬不变的关联网络DEA模型,对我国区域R&D投入绩效进行了较全面的评价。结果表明：我国区域R&D投入的整体效率和两个子过程效率普遍偏低,存在明显的区域差异;经济转化过程效率低下是导致我国区域R&D投入绩效偏低的主要原因,且大部分地区表现为两过程效率的一高一低或双重低效。     

我国区域R&D投入绩效评价研究——基于关联网络DEA模型

根据区域R&D活动过程的复杂性,将区域R&D活动过程分解为科技研发过程和经济转化过程,运用规模报酬不变的关联网络DEA模型,对我国区域R&D投入绩效进行了较全面的评价.结果表明:我国区域R&D投入的整体效率和两个子过程效率普遍偏低,存在明显的区域差异;经济转化过程效率低下是导致我国区域R&D投入绩效偏低的主要原因,且大部分地区表现为两过程效率的一高一低或双重低效.     

国际贸易、R&D溢出和生产率增长

本文采用6种计算外国R&D资本的方法和国际R&D溢出回归方法,首次就国际R&D溢出对中国工业行业的技术进步增长、技术效率增长和全要素生产率增长的影响作了实证分析。我们从这6种方法的比较中发现:当采用有缺陷的两种方法时,得到国际R&D溢出系数显著为负或者溢出系数为正,但不显著的结论;而采用其他的四种方法,能得到国际R&D溢出系数显著为正的结论。因此,从计算方法本身及其结论的比较来看,通过国际贸易渠道的R&D溢出促进了中国工业行业的技术进步、技术效率及全要素生产率增长的结论更可靠。同时发现在大部分情况下国内本行业R&D与其他行业R&D对行业技术进步、技术效率和全要素生产率的增长起阻碍作用。因此,加强与R&D投入比重较高的发达国家的国际贸易以及提高国内自身的R&D效率显得很有必要。     

基于判别分析的R&D项目中止决策

R&D项目中止决策是R&D管理过程中一项非常重要的工作,有效、及时的中止决策对于优化科技资源配置、提高创新效率有着非常重要的意义.本文在对已有的R&D项目中止决策方法简要回顾基础上,根据R&D项目中止决策实质,给出了一种基于已有数据判别分析的R&D项目中止决策方法和步骤,并进行了示例计算.结果表明,该方法较为简便有效,易于操作.     

面向知识经济的五大行业R&D资本存量测算研究

基于知识经济的战略背景,对行业类别进行重新划分。进一步,立足于R&D资本化核算的最新研究成果,阐释R&D资本存量的测算逻辑,利用BEA方法测算1990-2016年面向知识经济的五大行业R&D资本存量的结构特征与规模变化。研究发现:第一,五大行业R&D资本存量总体上均呈现快速增长趋势,其中工业以及人类发展服务的R&D资本积累规模提升显著;第二,以制造业为代表的工业是科技创新的主要力量,在中国的产业结构中仍然占据主导地位;第三,创新资源配置结构发生转变,其中农林牧渔业、流通服务、基本运行服务的占比基本保持不变,工业和人类发展服务的R&D资本积累出现了结构性的逆转。