论文中国政府科技投入效率其影响因素是适合政府论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关政府的定义开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：本文利用2009到2015年的省级面板数据,采用基于松弛项的DEA模型对我国30个省级行政区的科技投入效率进行测算,发现东中西部的科技投入效率大致呈阶梯状分布,中西部省份对东部的追赶效应很明显.对Malmquist指数的分析显示,2009年之后各省的科技投入效率出现了整体性的进步,这源于全国性的创新环境改善.科技投入效率的影响因素分析表明,科技资金来源的市场化程度、R&D投入强度和基础研究资金占比对科技投入效率有正面影响,这说明政府在提高投入强度的同时,应完善对企业科技投入的激励机制,加强政府资金对企业资金的杠杆带动作用,注重培养企业内生的科技进步动力,发达省份可适当增加基础研究资金的比例.
关键词：科技投入效率；政府R&D投入；基于松弛项的DEA模型；Malmquist指数
中图分类号：F832.2 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2017（10）-0025-07
一、引言
当前中国经济的增长动力正面临着深刻变革,由要素驱动向创新驱动转变是大势所趋,科技创新是其中的重要一环,也是经济社会可持续发展的重要支柱.从国际经验看,政府在推动科技创新中扮演着重要角色,直接资金投入、产业政策、税收政策等都是政府引导科技创新、推动高技术产业发展的重要手段.从R&D投入强度看,投入呈逐年上升趋势和主要科技强国相比仍有较大差距（见图1）.
在评价我国科技投入效率的问题上,许多学者都进行了有益的探索.Lee & Park（2005）采用DEA模型对R&D投入效率进行了跨国比较,结果显示中国的R&D投入效率远低于新加坡和日本.朱平芳.徐伟民（2003）在对上海市企业数据的研究中发现,政府的科技拨款资助和税收减免两项政策均对大中型工业企业增加自筹R&D资金有着积极效果,该效果和政府科技拨款的稳定程度成正比,且自筹资金对专利产出有着显著的正面影响.童光荣、高杰（2004）构建了政府部门和企业部门的R&D支出回归模型和分布滞后模型,证实了政府科技支出对企业支出的诱导作用及其时滞效应.邓向荣、刘乃辉和周密（2005）研究了我国六项科技计划的投入效率,认为我国政府投入存在一定的非效率状况,政府应尽量由“参和者”向“组织者”转变,建立完善项目管理监督机制.李尽法（2011）的研究采用超效率DEA模型测算了我国各省（区）的科技投入效率.王元地.潘雄锋和杨越（2013）采用DEA模型分析了中国各省的科技投入效率,并用空间计量模型证实了政府科技投入效率具有空间外溢效应.吴芸（2014）基于40个国家1982到2010年的面板数据证实了政府科技投入对促进科技创新起到了显著作用,但其资金使用效率较低,仍需改进.韩凤芹.赵伟（2015）基于省级面板数据研究了中国各地区的R&D政府科技投入效率,认为地区间的效率差异正在缩小,但在2012年和2013年,制度和政策无法适应科技创新的需要,阻碍了效率提升.
总体而言,学者们对我国科技投入效率的研究已经日趋数量化、模型化和精确化.借鉴以往的研究成果,本文选取了三种投入变量和三种产出变量,采用基于松弛项的DEA模型来评估我国各省级行政区的科技投入效率,并探究效率的变化趋势和影响因素.结果显示,我国科技投入效率的分布呈现东高西低的态势,但中西部省份对东部的追赶效应也很明显.对Malmquist指数的分析显示,2009年之后各省的科技投入效率出现了整体性的进步,这主要源于生产前沿面的移动和后进省份的追赶,即全国性的创新环境改善.科技投入效率的影响因素分析表明,科技资金来源的市场化程度、R&D投入强度和基础研究资金占比对科技投入效率有正面影响,这说明政府在提高投入强度的同时,应完善激励机制,加强政府资金对企业R&D投入的杠杆带动作用,发达省份可適当增加基础研究资金的比例,发挥基础研究的长期性和外溢性优势,增强经济发展后劲,带动落后地区进步,而后进省份应更加注重有市场前景的应用型研究,优化产业政策、税收政策、信贷政策和人才政策,着重提高企业经济效益,逐渐培养企业内生的科技进步动力.
二、模型和数据选择
(一)研究思路
经济学意义上的“技术”,是对投入产出关系的描述,而技术效率是指投入和产出因素的配置状态.Farrell（1957）最早提出了技术效率的概念,他将技术效率定义为相同产出下生产主体理想中的最小可能投入和其实际投入的比率.而Leibenstein（1966）则提出了产出角度的技术效率：即相同投入下生产主体的实际产出和理想中的最大可能产出的比率.
本文着重研究中国政府的科技投入效率.正如其他产业一样,科技产业也有着自身独特的投入产出过程：企业、研究机构和高校等研发主体投入科研经费和科研人员的劳动,从而生产出专利、新产品和科技论文等产出,政府在这一过程中,往往充当经费提供者和政策制定者的角色.在各地区之间,科技投入和产出的转化机制显然存在一定的差异,各地科技产业的技术效率也会各不相同,研究这种效率差异及其影响因素是本文的核心内容.
目前,数量化的效率研究主要有两种思路：数据包络分析模型（Data Envelopment Analysis, DEA）和随机前沿分析模型（Stochastic Frontier Analysis, SFA）,这两种模型都涉及到生产前沿面的构建,其区别在于：DEA模型所构建的是确定性前沿,而SFA模型则考虑了样本随机误差的影响,而且,DEA模型作为非参数模型,更适合处理多种投入、多种产出的复杂情景.由于科技产业的投入产出种类十分多样,所以本文采用基于松弛项的DEA模型测算中国各地区的科技投入效率,并采用基于DEA的Malmquist指数分析各地区效率变化情况.在以上研究的基础上,本文采用面板Tobit模型估计科技投入效率的影响因素.
(二)模型设计
1.基于松弛项的效率测度和分解模型
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参考文献：
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