中国高技术产业创新效率的实证分析开题报告

1. 研究目的与意义

近年来，中国高技术产业发展迅速，其工业增加值占制造业的比重从 2000 年的 9． 3% 增加 2006年的 11． 5% ，占 gdp 的比重也从 2000 年的 2． 8%增加到 2006 年的 4． 6% ，成为推动中国经济增长，促进产业结构优化升级的一个富有活力的增长点。

高技术产业是一个知识和技术密集型产业，高研发投入、高创新性是其区别与传统产业的重要特征。

因此，提高高技术产业研发创新资源的利用效率对促进其健康发展具有重要的意义。

2. 研究内容和预期目标

研究主要集中在两个方面: 一是对研发创新效率做实证测评，比如，刘顺忠和官建成、官建成和何颖及孙凯和李煜华等人以中国省级行政区域为考察对象，测算了各省区研发投入产出的效率情况; 而 Zhang、吴延兵则测算了中国大中型工业企业的创新生产效率。

另一方面的研究主要是对研发创新效率影响因素的考察，比如，池仁勇等、李习保、岳书敬及白俊红等考察了劳动者素质、产业结构、基础设施、地方财政支持等因素对省区研发创新效率有效发展的影响; Jefferson、吴延兵及冯根福等实证检验了企业规模、产权结构等因素对中国大中型工业企业研发创新效率的影响

3. 国内外研究现状

从以往研究成果来看，考察对象还主要集中在区域及企业两个层面，而对研发投入和产出都比较高的高技术产业创新效率的考察还比较匮乏。

朱有为和徐康宁曾测算并分析了高技术产业的研发效率及影响因素，但其结论只是建立在参数形式的随机前沿分析方法(stochastic frontieranalysis，sfa) 基础之上的，而且在设定生产函数时并没有对模型的适宜性进行检验，这有可能在表达中国高技术产业的知识生产过程时产生偏误。

测定技术效率的另一种常用方法是非参数形式的数据包络分析方法( data envelopment analysis，dea)，由于两种方法的测算原理各不相同，因而得出的结论可能并不一致。

4. 计划与进度安排

评测决策单元技术效率的方法主要有参数法和非参数法两大类。

非参数方法以 chames 等提出的 数 据 包 络 分 析 ( data envelopment analysis，dea) 方法为代表，该方法采用线性规划技术，无需设定函数形式，从而避免了主观设定函数的影响，且在处理多投入多产出的效率度量上具有优势。

但 dea 也由于设定了确定边界，并且不考虑测量误差的存在而具有不足之处。

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