原创《基于Super—SBM珠三角R&D投入产出绩效评价》：本文是一篇关于Super论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
【摘 要】 文章基于1+1+7模式对2009—2015年珠三角R&D投入产出的4个指标进行了图表比较,并利用Super-SBM模型对珠三角9个城市2013—2015年投入产出的13个要素进行综合绩效的实证分析和评价.研究结果表明,珠三角科技投入产出的规模在逐年增加,但各城市之间投入产出的综合绩效存在较大差异且原因各异,需要因地制宜,提高珠三角各城市R&D投入产出绩效.
【关键词】 R&D投入产出； 绩效评价； Super-SBM模型
【中图分类号】 F224.9 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2018）02-0095-07
2016年4月,广东省發布《珠三角国家自主创新示范区建设实施方案（2016—2020年）》,明确将珠三角建设成为国际一流的创业创新中心.科技创新是经济增长的持久动力,而科技创新离不开R&D投入.2015年,珠江三角洲地区研发经费支出比重达2.7%,百万人口发明专利申请量1 728件,万人发明专利拥有量23.33件,技术自给率达71%,科技进步贡献率超过57%①,基本达到创新型国家和地区水平.目前已形成以深圳、广州和其他7个地市国家级高新区为核心的“1+1+7”自主创新示范区建设新格局,但珠三角9个地市R&D投入的差异显著,以2015年为例,深圳的R&D经费支出为732.39亿元,占GDP比例为4.18%,而肇庆的R&D经费支出为19.67亿元,占GDP比例为1%,各地市R&D投入差异这么显著,绩效究竟如何?有无相互可以借鉴进而尽快推动珠三角整个地区创新发展的路径?
基于以上问题,本文以珠三角各地市R&D投入产出现状和绩效的实证评价为基础,研究推动R&D投入绩效的实现路径,以期尽快实现“珠三角建设成为国际一流的创业创新中心”的目标.
一、文献回顾及R&D投入产出绩效评价模型构建
关于R&D投入产出绩效评价的研究文献近年较多.从评价方法来看,早期学者主要基于知识生产函数分析框架,通过估计R&D投入对经济产出的边际影响系数或弹性系数,以间接反映R&D投入绩效[ 1 ].随着前沿生产函数方法的提出和发展,学者们开始借助非参数数据包络法（DEA）或随机前沿生产函数法（*A）,直接测算R&D投入产出绩效[ 2-4 ].还有学者用灰色关联分析法[ 5-6 ]和平衡计分卡法[ 7 ]等方法进行了R&D投入产出绩效评价.从R&D投入角度来看,有不同类型的R&D投入产出绩效评价的研究[ 8-9 ],有不同主体的R&D资金投入产出绩效评价的研究[ 10-11 ].既有研究为本文提供了R&D投入产出绩效评价方法和评价指标选取的思路.
数据包络法DEA是由著名运筹学专家A.Charnes和W.W.Cooper等提出的以“相对效率”概念为基础的多指标投入产出效益评价方法,自1978年提出后,被广泛应用于各个领域.DEA基本模型主要包括CCR模型（规模报酬不变）和BCC模型（规模报酬可变）两种形式,是用来研究多输入、多输出决策单元相对有效性的十分理想的方法.相比其他绩效评价方法,DEA方法无需对权重进行人工赋值,避免了主观因素的影响.CCR和BCC模型均属于径向模型,径向模型对无效率的测度没有包括松弛变量,得出的效率值可能高估了被评价DMU的效率.为了克服径向模型的上述缺陷,Tone（2001）提出了基于松弛变量计算效率值的非径向DEA模型即SBM（Slack Based Measure）模型.SBM模型在提高评价效率准确度的同时又较好地解决了“技术创新黑箱”的问题,将松弛投入和松弛产出均考虑在内.超效率模型是由Anderson和Petersen（1993）提出的一种对评价为DEA有效或弱有效的DMU进行进一步评价的方法,其原理是将被评价DMU从参照集中排除从而使求解得出的效率值可能大于1,因此命名为超效率（Super-efficiency）.基于以上考虑,本文将采用DEA的Super-SBM模型对珠三角R&D投入产出绩效评价进行实证分析.Super-SBM模型如模型（1）所示.在该模型中：?兹*为效率值；m,s代表投入产出个数；s-i,s+r为投入产出变量的松弛度；xi表示R&D投入的要素,yi表示R&D投入后的产出要素；n表示决策单元DMU个数.
二、R&D投入产出绩效评价指标体系
绩效评价是建立在合理的评价指标体系基础上的,建立评价指标体系时应遵循以下基本原则：
（1）系统性和关联性原则.评价指标的选取应该从各个组成部分出发,使选取的指标之间构成相互联系、相互补充的指标体系,以保证评价结果的综合性及全面性.
（2）科学性原则.评价指标的选取一定要按照客观规律,正确处理理论和实际、传统经验和现代管理科学之间的关系.从科技信息统计网中笔者了解到,国家在科技方面统计的数据比较多,因此有很多的投入及产出指标供选择.
（3）重要性原则和可行性.综合考虑实证分析方法、评价目标以及其他因素,从备选的指标中选择最具代表性的几个指标.选取指标时应充分考虑指标数据获取的重要性和难易程度,尤其是本文研究的区域对象是珠三角的9个城市,不像省级或全国数据那么全面.
基于以上原则和相关文献研究的成果,本文拟构建如表1所示的投入产出指标体系.
三、珠三角各城市R&D投入产出趋势比较分析
由于2009年之前地市相关数据不够全面,本文财政R&D投入和各项产出指标数据来源于广东科技年鉴（2010—2016）、广东统计年鉴（2010—2016）、广东省专利统计数据（2010—2016）、珠三角城市群年鉴（2010—2016）以及珠三角各城市统计数据（2010—2016）,全部数据均通过手工收集取得.
限于篇幅,本部分选择以下具有代表性的4个指标进行比较分析：投入指标中选取R&D资金投入中的“全社会R&D投入”和“工业企业R&D活动人员”,产出指标中选取“专利授权量”和“工业企业新产品出口”.
Super论文参考资料：
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