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| 內容簡介： |
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《中国R&D活动效率评价研究》以R&D活动效率评价理论为指导，在国内外相关研究的基础上，综合运用演绎法和归纳法相结合、定性分析和定量分析相结合、静态分析和动态分析相结合、比较分析等具体方法，基于R&D活动过程的内部分解视角，从区域和行业两大层面，运用关联网络DEA-SBM模型对中国R&D活动的效率、影响因素及全要素生产率变动等方面进行了较为全面的评价和分析。
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| 目錄：
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第一章 导论
第一节 研究背景
第二节 研究意义
第三节 研究方法
一、演绎法和归纳法相结合
二、定性分析与定量分析相结合
三、静态分析和动态分析相结合
四、比较分析方法
第四节 研究内容与研究框架
一、研究内容
二、研究框架
第五节 本书的创新之处
第二章 相关概念及文献综述
第一节 相关概念
一、R&D活动
二、效率
三、效率度量
第二节 国内外相关文献
一、国外相关文献
二、国内相关文献
第三节 文献述评
第三章 R&D活动效率评价指标体系构建
第一节 指标体系构建的原则
一、目的性原则
二、科学性原则
三、系统性原则
四、全面性和精简性相结合的原则
五、可操作性原则
第二节 R&D活动效率评价指标体系的构建
一、R&D活动的两阶段过程
二、R&D活动效率的评价指标体系
第四章 中国R＆D活动投入产出现状分析
第一节 R&D活动投入现状分析
一、R&D资源投入分析
二、非R&D资源投入分析
第二节 R&D活动产出现状分析
一、R&D活动的直接产出分析
二、R&D活动的间接产出分析
第三节 R&D活动投入产出弹性分析
一、研究方法
二、数据和变量说明
三、R&D活动投入产出弹性分析
第五章 中国R＆D活动的效率评价
第一节 网络DEA视窗分析模型
一、网络DEA模型
二、模型假设条件检验
三、视窗分析模型
第二节 区域R&D活动的效率分析
一、样本和数据说明
二、模型假设条件选择
三、R&D活动整体效率分析
四、R&D活动内部子过程效率分析
五、两个子过程效率的对比分析
六、三大地区差异分析
第三节 行业R&D活动的效率分析
第六章 中国R&D活动效率的影响因素分析
第七章 中国R&D活动的全要素生产率分析
第八章 研究结论和展望
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| 內容試閱：
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《中国R&D活动效率评价研究》：
采用多元统计评价方法：张运生等（2004）通过R&D人员、R&D团队、R&D部门和企业四个不同角度反映企业R&D绩效，在此基础上运用主成分分析法对随机抽取的20家高技术企业进行评价，并进一步证明了该方法具有普遍的应用价值。赵涛和张爱国（2006）基于因子分析法，对中国区域R&D效率水平进行了评价，研究发现，相对于中西部地区而言，中国沿海地区的R&D效率值普遍较好，部分地区的R&D创新阶段和产业化阶段存在严重脱节。唐炎钊（2004）参照可持续发展指标体系，从知识创新能力、知识流动、企业创新能力、科技创新环境等方面，采用模糊综合评价模型对2011年广东、北京、上海等10省市的科技创新绩效进行了综合评价。张薇（2007）等利用主成分分析法对陕西省1998~2004年的区域R&D活动绩效进行了测度，研究结果显示，报告期内陕西省的R&D活动综合绩效状况处于中等水平，且呈现出良性的发展趋势。苏仁辉等（2008）利用2004年中国第一次经济普查数据，基于因子分析法对中国27个地区农副食品加工业的R&D绩效水平进行了评价，研究发现，中国大部分地区的科研产出能力较弱，研发成果的商业化水平也较低。陈海波和刘洁（2008）基于2004年中国经济普查数据，运用因子分析法估算了中国工业企业R&D活动的综合水平，并辅之以聚类分析对不同区域的R&D资源配置水平进行了合理分类。韩兆洲和朱珈乐（2012）基于OCDE关于R&D活动的定义，构建了相应的R&D活动投入产出绩效评价指标体系，并据此运用层次分析法对广东省各地区的R&D活动投入产出绩效进行了综合评价。
2.R&D活动效率影响因素的相关研究
国内学者关于R&D活动效率影响因素的实证分析，大体上可以分为以下四类：
一是融资结构的影响。李辉和马悦（2009）采用面板数据模型研究了融资结构（企业、金融机构、政府）对中国高技术产业R&D活动投入绩效的影响，实证研究表明，金融机构贷款对高技术产业R&D活动投入绩效影响最显著，而政府资金的影响作用并不显著。史欣向和陆正华（2010）基于中间产出、最终产出效率视角分析了广东省民营科技企业R&D活动效率的影响因素，结果发现，资本类型对两种效率具有不同的作用，其虽然有利于最终产出效率，但却阻碍了中间产出效率。刘伟（2010）运用面板数据模型探讨了中国高技术行业R&D产出绩效的影响因素，实证结果显示，融资结构显著影响了企业R&D产出绩效，不仅融资贷款自身的使用效率较低，而且也具有明显的挤出效应。
二是政府作用的影响。朱平芳和徐伟民（2003）运用随机效应的面板数据模型动态地分析了政府科技政策对工业企业R&D投入产出的影响，研究发现，政府激励政策有效地提高了R&D活动效率，两者的变化趋势具有高度一致性。邓向荣、刘乃辉和周密（2005）以中国科技计划项目为例，分析了政府科技投入非效率存在的问题和成因，研究结果显示，政府虽然在直接科技投入中具有一定作用，但应及时地向间接政策引导方向转变。刘丹鹤和杨舰（2006）运用修正C-D生产函数，分析了政府实施科技管理及其有关科技政策能够提高R&D收益、有效地促进经济增长的重要性。涂俊和吴贵生（2006）基于DEA-Tobit两步法对中国农业R&D创新效率进行了测算，并以此为基础分析了R&D创效效率的影响因素，研究发现，政府的科技支持并不是显著的影响因素。陈修德和梁彤缨（2010）发现，政府的资金支持对中国高技术产业R&D效率的影响虽然为正，但其并不显著，因此，政府应变革现有的资金支持方式，向过程支持和结果支持并重转变。
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