基于DEA模型的我國戰略性新興產業科技資源配置效率研究

基于DEA模型的我國戰略性新興產業科技資源配置效率研究

黃海霞1，張治河1,2

(1．陜西師范大學國際商學院，陜西西安710062；2．清華大學技術創新研究中心，北京100084)

摘要：本文采用數據包絡分析(DEA)方法, 從投入與產出角度對2009—2011年間戰略性新興產業科技資源配置效率進行了定量分析。結果顯示：我國戰略性新興產業科技資源配置效率整體水平不斷提高，但并沒有實現最優，且不同產業間以及同一產業內部存在較大差異。進一步研究表明：(1)新一代信息技術、新材料及生物醫藥部分依托產業，綜合效率、技術效率、規模效率存在低效或者無效；(2)高端裝備制造和生物醫藥部分依托產業，存在嚴重的投入冗余和產出不足?；诖?，提出了優化戰略性新興產業科技資源配置的政策建議。

關鍵詞：戰略性新興產業；科技資源；資源配置；配置效率；DEA模型

收稿日期：2014-02-16修回日期：2014-11-20

基金項目：教育部人文社會科學基金項目(10YJA630214)；教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目(14JZD010)

作者簡介：黃海霞(1983—)，女，山西臨汾人，陜西師范大學國際商學院博士研究生，主要研究方向：創新經濟學。

中圖分類號：F124.6

文獻標識碼：A

文章編號：1002-9753(2015)01-0150-10

Abstract：This paper aims to raise empirical analysis on the resources allocation efficiency of the strategic emerging industries with the angle of scientific resources income and outcome during 2009-2011, by DEA method. As a result, the comprehensive level of the resources allocation efficiency in China is soaring while differ a lot in industries and inner the specific industries. Further analysis shows that：(1)the comprehensive efficiency, technical efficiency and scale efficiency of Advanced Information Technology, New Materials and biological Medicine Industry belongs to part of the industry have apparent influence on resources allocation efficiency. (2) income-outcome imbalance of High-end Equipment Manufacturing and Biology Medicine Industry could also make big influences, it will turn to be a key problem. According to the mentioned problems and suggestions, the paper gives policy suggestions for the strategical emerging industries.

Research on Science and Technology Resource Allocation Efficiency

in Chinese Emerging Strategic Industries Based on DEA Model

HUANG Hai-xia1，ZHANG Zhi-he1,2

(1.SchoolofInternationalBusiness,ShaanxiNormalUniversity,Xi’an710062,China;

2.ResearchCenterforTechnologicalInnovation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)

Key words：strategical emerging industries;technical resources;resources allocation;allocation efficiency;DEA model

一、引言

戰略性新興產業是引領中國未來經濟社會發展的重要力量[1]。目前，我國已有30余個省(市、自治區)制定了發展戰略性新興產業的規劃和相關政策支持，并將其納入了“十二五”規劃中重點發展。在這些省市中，超過90%的地區選擇發展新能源、新材料、新一代信息和生物醫藥產業，近80%的地區選擇發展節能環保產業，60%的地區選擇發展新能源汽車產業[2]。可以看出，各地區在戰略性新興產業選擇上出現嚴重趨同狀況，這與我國科技資源空間配置差異擴大形成明顯反差。特別是當前階段，我國戰略性新興產業面臨著傳統產業不發達、核心技術水平低、資源環境壓力大等諸多問題的情況下，提高科技資源配置效率尤為重要。因此，在戰略性新興產業發展過程中，如何結合各地區的發展實際，優化配置科技資源是我們必須關注的一個重要問題。

二、戰略性新興產業及科技資源配置研究

國外關于科技資源配置的研究主要強調科技政策對科技資源配置的指導作用，一般采用定性研究與定量評價相結合的分析方法[3-4〗[5]；Pelinand Demirel(2010)根據美國制藥公司1950-2008年的數據，發現企業科技研發投入對公司發展的貢獻與公司規模、取得的專利情況以及專利的時間有很大的關系[6]。這些研究大多從國家層面或者企業微觀層面關注科技政策、科技計劃與科技資源配置之間的關系，對于中觀層面的研究則較少涉及。國內對科技資源配置的研究主要集中在科技資源配置系統、機制及能力等方面的分析[7-8]。王向華(2011)等對我國31個省份1998-2008年的數據測算后，發現人均科技投入高的省份，其科技投入產出彈性和科技投入貢獻率并不高，反而是我國中西部欠發達地區的科技投入產出彈性和科技投入貢獻率比較高[9]。劉俊杰(2011)等，從科技經費投入結構視角，測度區域創新能力的空間差異，發現不同的科技經費使用效率對東、中、西部區域創新能力績效影響不同[10]。可以發現，盡管科技資源配置對創新效率有著重要影響，但并不是所有用于技術創新的科技資源在不同地區或者行業都能發揮全部作用，它們的利用效率存在很大的區別。

科技資源配置是戰略性新興產業發展的關鍵要素。目前學者們對相關問題的研究，主要集中在戰略性新興產業科技資源配置空間布局結構分析方面，對戰略性新興產業科技資源配置的定量研究較少，僅有的少量研究也主要從區域(省際)層面構建不同的指標體系來評價科技資源配置情況[11-12]。凌丹等(2013)從中央與地方關系的視角出發，對我國戰略性新興產業的資源配置情況做了定性分析，指出科技資源配置方面，存在地方主導產業布局與科技資源空間配置的現實脫離、核心技術突破與基礎研究走低矛盾以及科技資源配置體質與產業發展要求不相適應的問題[13]；劉艷(2013)研究了我國戰略性新興產業在各省市的集聚分布情況，得出我國絕大多數戰略性新興產業的集聚地分布在江蘇、山東、廣東、浙江和上海這5 個東部沿海省市[14]；肖興志(2011)通過對全國29個省市公布或者擬定的戰略性新興產業發展規劃梳理發現，各省市圈定的戰略性新興產業領域基本上與國家層面的戰略性新興產業領域一致，但是大部分省市在產業選擇上出現雷同[15]；喻登科等(2012)從科技資源投入與科技成果產出方面對江西省10大戰略性新興產業科技資源配置的相對效率進行測評[16]。

梳理現有文獻發現，目前學者對我國戰略性新興產業科技資源配置效率的整體情況研究較少，且現有的研究多是從定性分析和規范分析的角度研究，從定量角度對戰略性新興產業科技資源配置效率進行測評的鮮見?；诖?，本文采用數據包絡分析(DEA)方法，構建交叉效率評價模型，對戰略性新興產業的科技資源配置效率進行測度，通過對科技資源配置效率的總體有效性、技術有效性、規模收益以及投入產出情況的深入研究，探尋資源配置中出現低效的主要原因，以期實現戰略性新興產業發展過程中多元主體與科技資源優化配置相互協調的目標。

三、數據與變量

(一)數據統計分類

目前學術界對戰略性新興產業還沒有明確的統計分類標準。本文依據國家統計局《高技術產業統計分類目錄》中的分類，結合2010年國務院通過的《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》等對戰略性新興產業內涵的解釋，以及周晶、何錦義(2011)，劉艷(2013)等對戰略性新興產業行業細分門類的研究，整理出戰略性新興產業依托產業共19類，國民經濟細分行業48類(表1)。結合戰略性新興產業的具體分類結果，本文選定以下戰略性新興產業依托部門作為研究對象：通用設備制造業(C1)、專用設備制造業(C2)、電子器械及器材制造電子業(C3)、儀器儀表及文化辦公機械制造業(C4)、交通運輸設備制造業(C5)、航空航天設備制造業(C6)、醫療設備及儀器制造業(C7)、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(C8)、水的生產和供應業(C9)、通信設備及其他電子設備制造業(C10)、電子計算機及辦公設備制造業(C11)、化學原料及化學制品制造業(C12)、醫藥制造業(C13)、生物制品制造業(C14)、電力、熱力生產和供應業(C15)、燃氣生產和供應業(C16)、非金屬礦物制品業(C17)、有色金屬冶煉及壓延加工業(C18)、汽車制造業(C19)。本研究基本數據來源于2009-2012年《中國科技統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》，其中廢棄資源和廢舊材料回收加工業(C8)、汽車制造業(C19)數據資料不完整，按照缺失值處理。

表1　戰略性新興產業統計分類

(二)變量選取及處理

科技資源包括人力、資金、技術及設備、科技成果、信息、科技組織及制度等要素。本文在研究戰略性新興產業科技資源配置效率時，主要關注核心資源要素。

投入變量：資源的投入一般從人力、資金、技術及設備等方面考慮。人力資源投入方面，供選擇的指標主要有：R&D 活動人員，科技活動人員，R&D科學家和工程技術人員，R&D 人員占科技人員的比例等。資金投入方面，供選擇的指標主要有：R&D經費內部支出，科技經費內部支出，R&D經費占GDP的比例等?，F有研究一般將以上指標綜合起來或者選取R&D活動人員和R&D經費內部支出作為投入指標。由于科技活動人員和科技活動經費內部支出在數量上大于R&D人員和R&D經費，且能較為全面衡量產業的人力和資金投入[17]，因此本文選取科技活動人員、科技活動經費內部支出以及大學、科研機構的科技經費支出作為投入指標。

產出變量：產業創新產出的成果主要有知識產出和經濟產出。具體的指標有：專利申請數，專利授權數，新產品開發項目數，新產品銷售收入。由于專利授權數、新產品開發項目數受人為因素影響較大，具有不確定性。本文選取專利申請數和新產品銷售收入作為產出指標。

在所選取指標中，科技活動經費內部支出選取存量數據，存量數據的計算參考Griliches(1980)[18]和Goto和Suzuki(1989)[19]的做法，結合李淑梅等(2013)[20]的研究，采用PIM方法進行估算：

Kt=(1-δ)Kt-1+It-ζ

其中，Kt為t 時期的 資本存量，I為不變價格資本支出，ζ為平均滯后期，δ為資本存量折舊率?；谫Y本存量估算方法：

其中，R0為基期的不變價格支出，δ為折舊率，g為研究時段內R&D經費支出的年均增長率。

四、模型構建

資源配置效率的評價方法主要有參數法和非參數法兩類。參數法主要以隨機前沿生產函數分析法(Stochastic Frontier Analysis，SFA)為代表，非參數法則以數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis， DEA) 為代表[21]?？萍假Y源的配置是一個多投入多產出的復雜系統，與 SFA 等參數法相比，DEA方法測度效率，不要求所有的決策單元(decision making units, DMU)采用同一生產函數形式，且滿足“多元最優化準則”[22],因此是衡量資源配置效率的有效分析方法。

在DEA方法中，應用最廣的模型是C2R模型[23]，它采用固定規模假設，以線性規劃法估計生產邊界，衡量每一決策單元的相對效率。然而，考慮到本研究中DMU可能處于規模報酬遞增或規模報酬遞減的狀態，因此本文引入規模報酬可變的BC2[24]模型，并將二者很好結合，構造C2R-BC2交叉評價模型, 從全局最優的角度對決策單元進行效率評價，彌補了現有研究中對資源配置效率研究的缺陷和不足。

配置效率(TE)反映的是生產者在分別給定的生產技術和要素價格條件下以最優比例利用投入的能力。設戰略性新興產業為DUMk，有m個DMU，每個DMU 有i 種類型的輸入和j種類型的輸出，輸入輸出向量分別為Xk=(x1k,x2k,x3k…，xik),Yk=(yik,y2k,y3k,…，yjk)T ；其中i=1,2；j=1,2；k=1,2,3…，12;

(1)

(2)

五、實證分析

本文選定2009-2011年戰略性新興產業為研究對象，應用Matlab7.11 軟件得出其科技資源配置效率的總體有效性、技術有效性、規模收益以及各輸入指標與輸出指標情況。

(一)戰略性新興產業科技資源投入產出效率總體情況

表2列出了2009-2011年我國戰略性新興產業的科技資源投入產出效率值。其中，EE為綜合技術效率，TE為純技術效率，SE為規模效率，AE為資源配置效率。

從表2可以看出，我國戰略性新興產業資源配置效率整體水平不斷提高，但不同產業間以及同一產業內部存在較大差異。交通運輸設備制造業、電子機械及器材制造業、儀器儀表及文化辦公用品制造業、燃氣生產與供應業在3年中均處于資源配置有效狀態，且綜合效率值、技術效率值、規模效率值也基本為1，資源配置效率達到有效；水的生產和供應業的資源配置效率值在2010年后達到有效；電子計算機及辦公設備制造業，電力、熱力生產和供應業的資源配置效率經不斷改進后在2011年達到有效。其余產業資源配置效率均未達到有效值。其中，航空航天設備制造業、醫療設備及儀器制造業、通信設備及其他電子設備制造業、生物制品制造業、非金屬礦物制造業、有色金屬冶煉及壓延加工業的綜合效率值、技術效率值、規模效率值以及資源配置效率值均處于較低水平，這些行業的總產值占到整個戰略性新興產業總產值的60% 以上, 表明我國戰略性新興產業科技資源整體上的配置效率不高，配置不合理。從圖1可以看出，大部分戰略性新興產業的資源配置效率處于低效率狀態，其綜合效率、技術效率、規模效率基本也處于低效狀態，這說明產業配置效率的高低受綜合效率、技術效率、規模效率的影響。因此不論是管理、制度、技術，還是人力、資金等資源要素投入規模的大小，都會影響到資源配置效率大小。

表2　戰略性新興產業投入產出效率值

注：EE為綜合技術效率值，TE為純技術效率值，SE為規模效率值，AE為資源配置效率值。

圖1　戰略性新興產業科技資源配置效率變化圖

從以上分析可以得出，我國戰略性新興產業的科技資源配置效率分為3種情況。

第一種是資源配置效率最優產業。交通運輸設備制造業、電子機械及器材制造業、儀器儀表及文化辦公用品制造業、燃氣生產與供應業、水的生產和供應業、電子計算機及辦公設備制造業、電力及熱力的生產和供應業，效率值在2011年均達到最優。這些產業為新能源產業、節能環保產業、新一代信息技術產業和高端裝備制造業的部分產業。其中，新能源產業中的風能、光伏、生物能、水電及核電產業是戰略性新興產業中重點發展的能源產業，其大部分產業已經成為發展最為成熟的產業；節能環保產業作為一個綠色產業，其發展受到政府的大力支持，在各種節能、環保政策的推動下，節能環保產業的規模不斷擴大，產值不斷增加，發展前景較好；新一代信息技術產業作為戰略性新興產業的重點領域，其所涉及的產業均為重要的戰略產業，由于各地政府積極響應國家政策，搶占發展先機，吸引外商投資，不斷出臺和完善配套措施促進產業的發展，將產業向產業鏈發展的高端水平推進，不僅產業之間出現相互融合的特征，而且相繼形成產業集群。高端裝備制造業包括傳統裝備制造業的高端部分和新興產業的高端部分，范圍較為廣泛，且部分產業具有高、精、尖的技術特征，發展較為迅速，有些已經接近世界領先水平。

第二種是資源配置效率處于不穩定狀態的產業。通信設備及其他電子設備制造業的配置效率值，呈現先增長后下降趨勢；非金屬礦物制品業的配置效率值，呈現出先下降后增長的趨勢；航空航天設備制造業、有色金屬冶煉及壓延加工業的配置效率呈現不斷下降的趨勢。通信設備及其他電子設備制造業屬于新一代信息技術產業的領域范圍，由于在產業布局上，缺乏區域間統籌協調機制，有超過90%的地區選擇發展該產業，產業布局嚴重趨同，使得該產業的部分領域出現空間資源配置不合理狀況；非金屬礦物制造業、有色金屬冶煉及壓延加工業屬于新材料產業領域，新材料是戰略性新興產業的先導產業，由于起步較晚，產業基礎不牢固，產業結構不完善，重復建設現象也較為嚴重，研發、技術、資金等資源利用效率低下，科技轉化率低；航空航天設備制造業為高端裝備制造業的核心領域，卻存在基礎研發能力及工業水平落后，產業結構不合理等問題，以其為基礎的大型企業一般存在產業規模大，經營運作能力不強，大冗繁等問題，且隨著企業規模的不斷擴大，配置效率不斷下降。

第三種是資源配置效率增長速度緩慢、3年平均水平接近的產業。化學原料及化學制品制造業、醫藥制造業、生物制品制造業為生物醫藥產業的主要領域。生物醫藥產業為高技術、高風險、高投入、高收益產業，產業集中度低，沒有形成規模效應，因此研發人員、資金分散不集中，專利技術和知識產權缺乏，資源分配嚴重不合理，資源使用效率低下，因此該產業的效率值基本處于停滯不前的狀態。

(二)戰略性新興產業科技資源配置效率影響因素分析

為了進一步分析各個效率值與資源配置效率之間的關系，本文運用Pearson相關分析進行檢測，結果如表3所示。

表3　各效率值間相關性分析結果

*Correlation is significant at the 0. 05 level( 2 - tailed)。

**Correlation is significant at the 0. 01 level( 2 - tailed)。

研究結果顯示，綜合技術效率(EE)、純技術效率(TE)、規模效率(SE)與資源配置效率(AE)之間存在相關性，且3年間各效率間的相關性不斷加強。到2011年，綜合技術效率(EE)與資源配置效率(AE)的相關系數為r =0.667**，顯著性水平為0.003，說明EE與AE之間存在較強的正相關關系；純技術效率(TE)與資源配置效率(AE)的相關系數為r =0.748**，顯著性水平為.0.001，說明TE與AE之間也存在較強的相關關系；而規模效率(SE)與資源配置效率(AE)之間的相關系數為r =-0.150，顯著性水平為0.565，說明SE與AE之間存在較弱的相關性。

技術效率反映了在現有技術條件下行業創新的投入產出水平, 例如資源要素是否得到充分使用，資源配置是否最優。從以上分析可以看出，要素的投入產出水平與資源配置之間存在密切關系。部分產業出現配置效率無效或者低效主要是因為存在投入或產出冗余和不足，各產業的科技資源配置投入冗余和產出不足情況如下(表4)。

1. 科技活動人員。存在冗余的產業有通用設備制造業、通信設備及其他電子設備制造業、醫藥制造業、非金屬礦物制品業。其中通用設備制造業、通信設備及其他電子設備制造業的冗余人員較多，這些產業應該合理配置科技活動人員，不斷提高科技活動人員的創新和研發效率。

2. 科技活動經費內部支出。在經費支出方面浪費現象最嚴重的產業為航空航天設備制造業、通信設備及其他電子設備制造業、化學原料及化學制品制造業。

3. 科研機構的科技經費支出?？蒲袡C構的科技經費支出并沒有充分有效利用, 存在浪費現象的產業有醫療設備及儀器制造業、通信設備及其他電子設備制造業、生物制品制造業，航空航天設備制造業、電力、熱力及生產和供應業，燃氣生產和供應業也存在不同程度的浪費。

4. 新產品產值。大部分產業都存在產出不足的問題，其中醫藥制造業、化學原料及化學制品制造業、航空航天設備制造業、通用設備制造業等產業存在嚴重的產出不足問題。

5. 專利申請數。大部分產業在專利申請數量方面存在著嚴重的不足，醫藥制造業、化學原料及化學制品制造業、航空航天設備制造業、通用設備制造業等產業較為突出。

上述配置效率較低產業各自存在著投入冗余和產出不足的問題，嚴重程度也不相同。其中航空航天設備制造業、醫療設備及儀器制造業、通信設備及其他電子設備制造業、化學原料及化學制品制造業、醫藥制造業不僅投入冗余和產出不足問題較為嚴重，而且這幾大產業的規模報酬呈現不斷下降的趨勢。這些產業基本為高端裝備制造業和生物醫藥產業的所屬領域。因此可以看出，嚴重的投入冗余和產出不足，以及規模報酬不斷下降是這兩大戰略性新興產業配置效率低下的重要原因。

表4　科技資源配置效率較低行業投入冗余和產出不足情況

注：“drs”為規模報酬遞減，“irs”為規模報酬遞增，“—”為規模報酬不變。

六、結論及政策建議

本文采用數據包絡分析(DEA)方法, 從投入與產出角度對2009-2011年我國戰略性新興產業科技資源配置效率進行測算，研究發現：(1)戰略性新興產業科技資源配置效率在不同產業間以及同一產業內部存在較大差異。其中，新能源產業和節能環保產業資源配置效率經過不斷改善，達到最優；生物醫藥產業資源配置效率保持較低水平，沒有達到最優；新一代信息技術和高端裝備制造產業內部發展不平衡，部分產業的資源配置效率達到最優，部分仍保持較低水平。此外，新能源汽車產業由于獲取數據不全面，采取缺失值處理，但隨著近年來國家在新能源汽車領域政策的逐步落地以及技術和市場方面的全面突破，新能源汽車產業技術水平不斷進步，產業鏈不斷完善。(2)各產業的綜合技術效率，純技術效率，規模效率與資源配置效率之間存在顯著相關性，且3年間各效率間的相關性不斷加強。其中綜合技術效率，純技術效率與資源配置效率之間的相關顯著性尤為突出。(3)要素的投入產出水平與資源配置效率之間存在密切關系，部分產業出現資源配置效率無效或者低效主要是由于存在嚴重投入冗余或產出不足的問題。

基于以上研究結論，實現我國戰略性新興產業科技資源優化配置可以從以下幾方面入手。

第一，以技術創新為核心，驅動戰略性新興產業發展。技術效率與科技資源配置效率之間存在顯著相關性，技術創新保持較高效率的產業，科技資源配置效率較高。雖然，當前我國戰略性新興產業正處于產業生命周期的興起階段，規模整體較小，產業做大做強會對創新效率的提升有積極促進作用，但盲目地擴大產業規模不僅不能帶來效率的提高，反而在達到一定臨界值后，效率值會隨著規模的擴大而下降，因此進行技術創新是戰略性新興產業發展的關鍵。

第二，加強研究和發展政策與其他相關產業政策融合。研究與發展投入是戰略性新興產業發展的基礎和必要條件。由于戰略性新興產業研發投入具有高技術、高投入、高風險、成果轉化周期長等特點，研發投入過程中不僅要保證其合理性、持續性，而且對研發人員的素質也有著較高的要求。因此，研究與發展政策制定中可嘗試通過培育企業網絡和創建中介機構，提高產業創新體系的溝通能力、協同性和靈活性，達到增強研發投入的合理性和有效性目的。

第三，進行戰略布局調整，發展集群產業。充分利用政府、市場，以及其他各種主體和要素的作用，根據戰略性新興產業的資源分布特征，集中力量有選擇的發展相關產業聚集區。將人才、技術、資金等資源的有效的聚集到一起，充分發揮企業、大學、研究機構、政府等主體在資源配置方面的協同作用，有助于最終形成以企業為主體、以市場為導向、產學研相結合的科技資源配置體系。

第四，加強國際合作，掌握國際先進技術水平。我國戰略性新興產業中的某些具有較好發展基礎、接近或達到國際先進技術水平的產業，在發展過程中，一方面要通過不斷開發新技術、研制新產品加強自主創新能力；另一方面要將目標瞄準國際市場，加強與國外政府和民間的交流合作，增強參與國際競爭的能力。

參考文獻：

[1]增繁華,彭中,陳曦.戰略性新興產業發展政策研究最新進展文獻綜述及述評[J].科技進步與對策,2013,(7).

[2]劉海洋.中國戰略性新興產業的規模分布與創新影響[D].大連：東北財經大學,2013,6.

[3]JAVIER M Ekboir. Research and technology policies in innovation systems:zero tillage in brazil[J].Research Policy,2003，32(4):573-586.

[4]FAN Fei，et al. Spatialtemporal evolution of China’s science and technology resource allocation efficiency [J].Science Research Management，2014,24(3):492-508.

[5]LFJ,EPM,SS.The determinants of national innovative capacity[J]. Research Policy，2006(6):899-933.

[6]DEMIREL P,MAZZUCATO M. The evolution of firm growth dynamics in the US pharmaceutical industry [J].Regional Studies,2010(8):1053-1066.

[7]GUAN Yan,WU Hecheng,HUANG Shun. The efficiency of science and technology resource allocation in Jiangsu Province based on an improved DEA model[J]. Science Research Management,2011,32(2):145-150.

[8]CHEN Xiuying,CHEN Ying. The regional differences of science and technology resources and the allocation efficiency evaluation in Zhejiang Province[J].Scientia Geographica Sinica,2012,32(4):418-425.

[9]王向華,傅利平,何勇軍.我國區域創新體系中政府科技投入效益的實證分析[J].科學管理研究,2011(2):1-5.

[10]劉俊杰,劉家銘.科技經費投入結構對區域創新能力的影響——基于全國30省市區面板數據的實證檢驗[J].廣西師范大學學報:哲學社會科學版，2011(5):18-23.

[11]WANG Bei,LIU Weidong,LU Dadao. Allocation efficiency of science and technology resources in Jing-Jin-Ji,Yangtze River Delta and Pearl River Delta regions[J].Progress in Geography,2011，30(10):1233-1239.

[12]FAN Fei,DU Debin,LI Heng. Regional science and technology resource allocation efficiency and comparative advantage analysis[J].Studies in Science of Science,2012，30(8):1198-1205.

[13]凌丹,許可.中國戰略性新興產業與科技資源協調配置發展[J].學習與實踐,2013(6)：40-47.

[14]劉艷.中國戰略性新興產業集聚度變動的實證研究[J].上海經濟研究，2013(6):55-65.

[15]肖興志.中國戰略性新興產業發展研究[M].北京:科學出版社,2011,6.

[16]喻登科,周榮,陳華.江西省戰略性新興產業科技資源配置效率的DEA交叉評價[J].情報雜志,2012(9):88-92.

[17]代碧波,孫東生,姚鳳閣.我國制造業技術創新效率的變動及其影響因素[J].情報雜志,2012(3):185-189.

[18]GRILICHES,Z. R&D and productivity slowdown [J].American Economic Review,1980(70):343-348.

[19]AKIRA Goto,KAZUYUKI Suzuki.R&D capital,rate of return on R&D investment and spillover of R&D in Japanese manufacturing industries [J].The Review of Economics and Statistics,1989,71(4):555-564.

[20]李淑梅,單松,范鵬翔,等.我國R&D資本存量估算[J].特區經濟,2013(6):173-174.

[21]ZAHRA S A,NEUBAUM D O. Environmental adversity and the entrepreneurial activities of new ventures[J].Journal of Developmental Entrepreneurship,1998,3(2):123-140.

[22]許治,師萍.基于DEA方法的我國科技投入相對效率評價[J].科學學研究,2005(5):481-483.

[23]CHARNES A,COOPER W，RHODES E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units [M].European Journal of Operational Research,1978 :429- 444.

[24]CHAMES A,COOPER WW.Preface to topics in data envelopment analysis [J]. Annals of Operations Research,1985(2):59-94

(本文責編：海洋)