论文我国规模上工业企业研发效率评价是关于效率方面的论文题目、论文提纲、提高工作效率论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
【摘 要】 我国经济的发展离不开科技创新和研发能力的提高,研发效率的高低又在一定程度上反映了国家的研发能力.从统计数据来看,历年R&D经费内部支出百分之七十以上来源于企业,企业研发效率的高低直接影响了整个国家的研发活动水平和质量.立足我国31省（自治区、直辖市）规模以上工业企业,在传统DEA分析方法上,考虑研发活动具有阶段性特征,将其分为研发和研发成果转化两个阶段,采用两阶段网络DEA模型对其统计数据进行测算.结果发现,我国规模以上工业企业普遍存在着投入不足但同时又有严重资源浪费的现象,研发活动的开展也存在广泛的盲目性,据此,从改善研发模式和经营模式的角度,为提高我国规模以上工业企业研发效率提出合理化建议.
【关键词】 研究开发； 效率评价； 网络DEA； MaxDEA
【中图分类号】 F276.6；C935 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）08-0100-04
一、引言
随着世界科技创新呈现新趋势,我国经济社会发展进入速度变化、结构优化和动力转换的新常态,迫切需要依靠科技创新培育发展新动力.“十二五”以来我国的科技创新能力持续提升,但是仍与进入创新型国家行列还有一定的差距[1].创新能力在一定程度上取决于研发能力[2].我国要想实现“十三五”的总体目标,综合创新能力在世界排名进入前15位,就必须提高研发能力,尤其是自主研发能力.
近年来,我国的R&D经费投入不断增加,据《中国科技统计年鉴》数据显示,2014年我国R&D经费内部支出为13 015.63亿元,比2010年的7 062.58亿元高84.29%,年均增长率为16.51%.但是研发能力的高低不仅取决于研发投入总量,增加研发投入只是提高研发能力的必要而非充分条件,关键还要依靠研发投入与产出之间转化的效率来评价.从研发投入的资金来源来看,2010—2014年我国企业R&D经费内部支出占全国的比重分别为77.30%、76.61%、76.15%、75.74%和73.42%[3],可见我国企业R&D经费投入占据了绝大部分.因此,企业的研发效率高低直接影响了我国整体创新水平.工业企业是推动经济发展的重要力量,本文立足我国规模以上工业企业,对其研发效率进行评价研究,以期为我国企业全面提升研发效率提出合理化建议.
二、文献回顾
纵观历史文献,评价企业研发效率的方法主要是以随机前沿分析（Stochastic Frontier Approach, SFA）为代表的参数方法和以数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）为代表的非参数方法.由于SFA法在测算研发效率时一般要求产出指标为一个,而实际中研发活动的产出指标不止一个,很难用一个综合指标来代替；DEA是一种数学规划,无需建立变量之间严格的函数关系,在多投入、多产出的效率度量上具有优势[4].
陈恒等[5]为测算比较我国海尔集团、韩国三星电子公司以及美国通用电气的研发效率,采用了DEA分析方法.王岭等[6]运用DEA方法对2007年我国30个省（区、市）大中型工业企业研发效率进行横向差异性分析.宫兴国等[7]采用DEA模型对我国创业板上市公司研发效率进行测算分析.柴玮等[8]采用DEA分析方法,分别计算我国六家资源型企业科技投入和产出的技术效率,并进行投影分析,为企业改进绩效、优化资源配置和提升研发效率提出建议.
上述文献主要基于传统DEA模型进行测算,只用了企业最初研发投入和最终研发产出各项数据,其本质上忽略了企业研发活動的基本特征,即投入产出过程是分阶段完成的.本文尝试将企业研发活动划分为研发和研发成果转化两个阶段,基于2011—2015年《中国科技统计年鉴》中规模以上工业企业统计数据,采用二阶段网络DEA模型对其研发效率进行评价研究.
三、二阶段网络DEA模型建立
1996—2000年,Fare R et al.[9-10]基于决策单元内部的链接关系,对传统DEA模型进行了改进,最先提出了网络DEA理论体系.在此基础上,Chiang et al.[11]考虑了网络结构中二阶段串联形式,约定第一阶段产出与第二阶段投入均相同,提出了二阶段网络DEA模型.
本文将一个省视为一个决策单元,并将其研发活动分解为研发阶段和研发成果转化阶段.研发阶段通过包括资金、人员在内的资源投入,产出技术成果,再通过研发成果转化阶段投入技术来获取相应的经济效益.具体流程如图1所示.
四、指标体系的选取及模型测算
(一)指标体系选取
本文在充分借鉴现有学术成果的基础上,根据数据的可获取性,为两个阶段的效率评价选取了如表1所示的指标体系.
(二)数据来源及处理
（三）基于二阶段网络DEA模型的测算
根据上述数据处理方法计算我国31个省（区、市）规模以上工业企业投入产出指标值,并利用MaxDEA Basic 6.13软件进行测算,输出二阶段效率值结果如表2所示.
五、研发效率评价及策略建议
(一)研发效率值分析及评价
从表2中的数据均值可以看出,全国31个省（区、市）规模以上工业企业在研发阶段的整体综合效率较低,均值为0.5625；研发成果转化阶段良好,均值为0.7047.由于综合效率值等于纯技术效率和规模效率的乘积,且研发阶段的规模效率均值较高,因此纯技术效率较低导致了我国规模以上工业企业在研发阶段的研发水平普遍低下,研发成果转化阶段样本省份企业纯技术效率均值和规模效率均值基本持平.从各决策单元来看,研发阶段只有2个省份达到了DEA有效,研发成果转化阶段达到DEA有效的也只有3个省份,没有一个省份在两个阶段均能达到DEA有效,说明我国规模以上工业企业存在着不同程度的资源浪费,科技研发水平和质量有较大的上升空间.
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参考文献：
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