高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的DEA模型與回歸模型論文

本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）第1章緒論論文研究的背景隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展,科學(xué)技術(shù)推動經(jīng)濟發(fā)展和促進(jìn)社會進(jìn)步的主導(dǎo)作用更加凸顯，以技術(shù)創(chuàng)新為基礎(chǔ)的國際競爭更加激烈。在這種情況下，世界很多著名企業(yè)都把技術(shù)創(chuàng)新作為重要的發(fā)展戰(zhàn)略，把科技投入作為戰(zhàn)略性投入?？萍纪度爰夹g(shù)創(chuàng)新是高技術(shù)企業(yè)顯著地特征。對于高技術(shù)企業(yè)來說，加強新產(chǎn)品的研究與開發(fā)，是高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力和核心競爭力的源泉與持續(xù)發(fā)展的動力，而提高技術(shù)創(chuàng)新效率和核心競爭力又是高技術(shù)企業(yè)贏得競爭的根本保證，然而這一切都離不開企業(yè)對R&D活動的投入與實施。R&D可以提高生產(chǎn)要素的質(zhì)量和使用率,給企業(yè)帶來新知識、新技術(shù)，節(jié)約某些環(huán)節(jié)中的支出,促進(jìn)規(guī)模經(jīng)濟的形成,實現(xiàn)企業(yè)開發(fā)、設(shè)計、制造、營銷及管理的高度集中化。面對我國R＆D高投入高產(chǎn)出的現(xiàn)狀，我國R＆D效率是高還是低，影響因素又有哪些，這些問題已經(jīng)引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。蔡翔（2013）等學(xué)者基于“科研產(chǎn)出--成果轉(zhuǎn)化”視角，以2000-2008年的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用隨機前沿分析方法研究了我國各地區(qū)R&D效率及其影響因素，研究結(jié)果表明:隨著我國經(jīng)濟高速增長，全社會各類R＆D投入也在不斷加大。政府支持力度和企業(yè)R&D投入力度對科研產(chǎn)出效率的提高有促進(jìn)作用但不顯著，外資吸納能力能顯著促進(jìn)科研產(chǎn)出效率的提高，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模反而抑制科研產(chǎn)出效率的提高；政府支持力度高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及企業(yè)R&D投入力度對我國科研成果轉(zhuǎn)化效率的提高有顯著促進(jìn)作用，外資吸納能力抑制成果轉(zhuǎn)化效率但不顯著[1]。石琳（2011）對遼寧高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行簡要分析，指出遼寧省高技術(shù)企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定增長，自主關(guān)鍵技術(shù)不斷涌現(xiàn)，核心競爭力日益提高，重大項目建設(shè)進(jìn)展順利，支撐帶動作用增強，固定資產(chǎn)投資保持增長，吸引外資能力提高，沈陽、大連繼續(xù)保持帶動作用，全省整體發(fā)展態(tài)勢看好，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基地正成為遼寧省經(jīng)濟發(fā)展新的領(lǐng)頭羊。但是我省高技術(shù)企業(yè)的發(fā)展也面臨很多問題，遼寧高技術(shù)企業(yè)科技投入較低，全社會多元投入機制尚未形成[2]。荊浩(2012)基于DEA-Malmquist指數(shù)方法，對遼寧高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同行業(yè)的全要素效率、技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步情況進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)了遼寧高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中存在的問題與不足。提出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的戰(zhàn)略性先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變中發(fā)揮著重要作用，已成為當(dāng)今世界綜合國力競爭的制高點。[4]在振興遼寧老工業(yè)基地戰(zhàn)略指導(dǎo)下，如何使遼寧高技術(shù)企業(yè)又好又快發(fā)展，從而提高遼寧自主創(chuàng)新能力，并由此推動遼寧產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式，是亟待解決的問題。論文研究的意義高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的高低直接影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，R&D研發(fā)投入是高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的源泉，對于增加企業(yè)競爭力，保持在經(jīng)濟領(lǐng)域中快速發(fā)展起著關(guān)鍵的作用。R&D是企業(yè)獲得核心技術(shù)、培育核心技術(shù)能力的主要途徑。R&D是企業(yè)獲得核心競爭力和經(jīng)濟效益、求得生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，企業(yè)經(jīng)濟效益取決于銷售額與成本之差。銷售額的擴大要靠優(yōu)勢產(chǎn)品尤其是新產(chǎn)品去開拓和擴大市場。同時R&D水平也影響了企業(yè)成本的降低。大量的調(diào)查表明，超過80％的產(chǎn)品成本在研發(fā)和設(shè)計階段確定，生產(chǎn)和銷售過程中盡管努力降低成本，也不會從根本上改變成本結(jié)構(gòu)，就不能彌補成本先天決定的缺陷。探求R&D研發(fā)投入對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，對深入研究R&D理論和高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展模式具有重要理論意義，并且無論從政府和企業(yè)角度都為遼寧省高技術(shù)企業(yè)發(fā)展的政策制定提供一定的參考價值，有利于提升遼寧省高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率，有效促進(jìn)遼寧高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。研究的思路及方法研究的思路本論文具體研究思路如下圖1-1所示。研究的方法（1）文獻(xiàn)法,通過從各類書籍,報刊,雜志,網(wǎng)站上搜集相關(guān)信息資料作為研究的背景信息。文獻(xiàn)整理2007年-2011年的《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《遼寧省統(tǒng)計年鑒》，搜集高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率有關(guān)的數(shù)據(jù)以及遼寧省R&D經(jīng)費投入和R&D人員規(guī)模等數(shù)據(jù)。（2）實地調(diào)研法，走訪錦州、大連、沈陽等部分高技術(shù)企業(yè)，深入了解高技術(shù)企業(yè)發(fā)展及技術(shù)創(chuàng)新概況和R&D經(jīng)費投入和R&D人員規(guī)模等現(xiàn)狀。（3）統(tǒng)計分析法，運用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型DEA軟件deap2.1計算高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率，通過spss軟件驗證R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響的回歸模型檢驗。數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集文獻(xiàn)法實地調(diào)研相關(guān)概念及理論模型的建立實證分析遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率數(shù)據(jù)包絡(luò)模型DEA軟件deap2.1回歸分析結(jié)論及建議R＆D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響實證研究R&D投入對遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型建立理論及概念回歸模型及其建立DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)模型及其建立R&D活動及特點創(chuàng)新效率高技術(shù)企業(yè)涵義及特點圖1-1論文研究思路本論文的主要內(nèi)容第一部分：緒論。該部分主要闡述課題研究的背景、研究的意義、研究的目的、研究的方法、及研究的思路。第二部分：相關(guān)理論及概念。主要包括R&D、高技術(shù)企業(yè)、創(chuàng)新效率的涵義及特點，并歸納總結(jié)了數(shù)據(jù)包絡(luò)模型DEA、回歸模型相關(guān)理論知識。第三部分：指標(biāo)體系及模型構(gòu)建。該部分依據(jù)各項指標(biāo)的選取原則，建立了遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率投入產(chǎn)出影響指標(biāo)體系，根據(jù)所選取的遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響指標(biāo)建立DEA模型。最后以R&D投入作為自變量，遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率作為因變量建立回歸模型，通過回歸模型分析R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響程度。第四部分：實證分析。包括創(chuàng)新效率相對有效性分析、規(guī)模效率的相對有效性分析、投入方面冗余額分析及其產(chǎn)出方面冗余額分析，R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率回歸分析。第五部分:對策及建議。該部分針對第三部分和第四部分的研究結(jié)果，總結(jié)并提出有針對性的發(fā)展遼寧高技術(shù)企業(yè)的對策和建議。

第2章相關(guān)理論及概念2.1R&D涵義及特點R&D（researchanddevelopment）指“研究與開發(fā)”、“研究與發(fā)展”或“研究與試驗性發(fā)展”。按照《弗拉斯卡蒂手冊》的定義,R&D活動是指為了增加知識的總量,包括有關(guān)人類、文化和社會的知識,以及運用這些知識去創(chuàng)造新的應(yīng)用,所進(jìn)行的系統(tǒng)的創(chuàng)造性的工作，R&D活動是科技活動的核心活動,也是國際上通用的科技活動。我國科技部對R&D的定義：R&D活動指為增加知識的總量(包括人類、文化和社會方面的知識)，以及運用這些知識去創(chuàng)造新的應(yīng)用而進(jìn)行的系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的活動。包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗發(fā)展三類活動。周曉珺（2013）提出高技術(shù)企業(yè)的研究與開發(fā)（R&D）具有資金投入大、產(chǎn)品附加值高、研發(fā)風(fēng)險高、較強的探索性，未知因素多，不確定性大、產(chǎn)品生命周期短等特點[12]。高新技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的外部經(jīng)濟效應(yīng)，能夠?qū)θ鐣目萍歼M(jìn)步與經(jīng)濟增長起到推動作用，提高整個社會生產(chǎn)的效率和國際競爭力。因而各國政府都把發(fā)展高技術(shù)企業(yè)放在極其重要的在地位，在政策上對高技術(shù)企業(yè)及其研發(fā)活動加以支持。2.2高技術(shù)企業(yè)的涵義及特點李維勝（2010）從技術(shù)角度、產(chǎn)業(yè)角度分別闡述了對高技術(shù)企業(yè)的理解。從技術(shù)的角度來理解的主要有：高技術(shù)企業(yè)的定義是需要不斷進(jìn)行高水平創(chuàng)新的企業(yè)，是一類體現(xiàn)出高增長率、高額的研究和開發(fā)費用、高附加值、強烈的出口導(dǎo)向和勞動密集的公司，是知識密集、技術(shù)密集的經(jīng)濟實體。以從事產(chǎn)業(yè)的角度來理解主要有：高技術(shù)企業(yè)不能只看是否采用了高技術(shù)的生產(chǎn)手段，而應(yīng)該看它的經(jīng)營領(lǐng)域是否處于技術(shù)較快的高技術(shù)領(lǐng)域，看企業(yè)是否將高技術(shù)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力，不管企業(yè)是否擁有先進(jìn)的技術(shù)，只要它涉足高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，就稱它為高技術(shù)企業(yè)[3]。徐文昕和徐家源(2012)認(rèn)為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是技術(shù)和知識高度密集，采用尖端的信息技術(shù)、生物技術(shù)等生產(chǎn)高技術(shù)產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)群[7]。李維勝(2010)總結(jié)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的7個特點，分別為：①高投入，與一般的企業(yè)相比，高技術(shù)企業(yè)需要更多的資金投入來支持其發(fā)展；②高風(fēng)險，認(rèn)為高技術(shù)企業(yè)的風(fēng)險遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)企業(yè)，高技術(shù)企業(yè)具有高風(fēng)險特征；③高收益，認(rèn)為高技術(shù)企業(yè)的高風(fēng)險同時也伴隨著高收益，高技術(shù)企業(yè)具有超常規(guī)、跨越式發(fā)展的特性，能為投資者帶來豐厚的回報，成功的高技術(shù)企業(yè)，呈幾何級數(shù)增長；④高成長；⑤“資源鏈”特征明顯；⑥產(chǎn)品更新?lián)Q代快，創(chuàng)新占重要地位，高技術(shù)產(chǎn)品的應(yīng)用周期縮短、高技術(shù)產(chǎn)品更新?lián)Q代速度快、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的速度不斷加快；⑦高滲透性[3]?？偨Y(jié)來說，高技術(shù)企業(yè)有許多與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不同的地方，主要有三個特點即：高新技術(shù)企業(yè)是不斷創(chuàng)新的企業(yè)、擁有科技性技術(shù)、處于一個不斷上升的產(chǎn)業(yè)內(nèi)，高技術(shù)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新可能是產(chǎn)品的功能、性質(zhì)、質(zhì)量、成本等方面帶來的巨大競爭，是產(chǎn)品可迅速占領(lǐng)市場，是企業(yè)因某項創(chuàng)新的成功而迅速成長。2.3創(chuàng)新效率的涵義創(chuàng)新概念的起源可追溯到1990年美籍\o"經(jīng)濟學(xué)家"經(jīng)濟學(xué)家熊彼特的\o"《經(jīng)濟發(fā)展概論》"《經(jīng)濟發(fā)展概論》。\o"熊彼特"熊彼特在其著作中提出：創(chuàng)新是指把一種新的\o"生產(chǎn)要素"生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件的“新結(jié)合”引入\o"生產(chǎn)體系"生產(chǎn)體系。它包括五種情況：引入一種新\o"產(chǎn)品"產(chǎn)品，引入一種新的生產(chǎn)方法，開辟一個新的\o"市場"市場，獲得\o"原材料"原材料或\o"半成品"半成品的一種新的供應(yīng)來源。熊彼特的創(chuàng)新概念包含的范圍很廣，如涉及到技術(shù)性變化的創(chuàng)新及非技術(shù)性變化的組織創(chuàng)新。[13]創(chuàng)新效率是技術(shù)創(chuàng)新能力的反映，是推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟效益的主要動力。創(chuàng)新效率是個新興詞匯，隨著高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的發(fā)展應(yīng)運而生。創(chuàng)新效率是提升企業(yè)創(chuàng)新能力、增強資力的重要方面。技術(shù)創(chuàng)新效率是技術(shù)創(chuàng)新能力的反映，是推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟效益的主要動力。20世紀(jì)40年代，索羅(S.CSofo)對技術(shù)創(chuàng)新理論進(jìn)行了較全面的研究后，在《在資本化過程中的創(chuàng)新:對熊彼特理論的評論》一文中，首次提出技術(shù)創(chuàng)新成立的兩個條件，即新思想來源和以后階段的實現(xiàn)發(fā)展。索羅的“兩步論”是技術(shù)創(chuàng)新概念研究上的一個里程碑。1962年，在《石油加工業(yè)中的發(fā)明與創(chuàng)新》一文中，伊諾思(J.L.Enos)從行為集合角度對技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行了定義，他認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新是包括發(fā)明的選擇、資本投入保證、組織建立、制定計劃、招用工人和開辟市場等行為的綜合結(jié)果，這被認(rèn)為是技術(shù)創(chuàng)新定義的首次提出。創(chuàng)新效率是一種高技術(shù)市場的市場效率，也可以通過創(chuàng)新要素或經(jīng)濟資源在不同部門的自由流動來實現(xiàn)其有效配置。創(chuàng)新效率是一個組織的效率，它是通過改善資源配置的利用和提高科技技術(shù)來實現(xiàn)的。對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度，有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)向集約型方式轉(zhuǎn)變，并可同時輔助改善其技術(shù)創(chuàng)新活動[15]。肖仁橋等（2012）通過建立鏈?zhǔn)疥P(guān)聯(lián)型網(wǎng)絡(luò)DEA模型，對中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的整體效率、各階段效率及關(guān)聯(lián)強度進(jìn)行分析，研究結(jié)果為中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的整體效率偏低，且呈現(xiàn)U型變化趨勢，經(jīng)濟增長仍然處于高投入、低研發(fā)產(chǎn)出、低經(jīng)濟轉(zhuǎn)化階段。中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新資源利用模式處于高研發(fā)、高經(jīng)濟轉(zhuǎn)化型的地區(qū)僅占25%。2.4DEA的理論及模型數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型（DataEnvelopmentAnalysis，簡稱為DEA）是由美國著名運籌學(xué)家查恩斯（A.Charnes）和庫伯（W.W.Cooper）和羅茲（E.Rhodes）于1978年創(chuàng)立的一種評價具有相同類型投入和產(chǎn)出的若干部門或單位相對有效性的數(shù)量方法，通過包絡(luò)出最佳生產(chǎn)前沿面，根據(jù)包絡(luò)面可得到每個生產(chǎn)單位的效率指數(shù)。DEA非參數(shù)效率測量方法是運籌學(xué)、經(jīng)濟學(xué)和管理科學(xué)交叉研究的一個新的領(lǐng)域，在管理科學(xué)和經(jīng)濟分析中廣泛使用。DEA不需要對輸入和輸出變量之間的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行估計，而是運用線性規(guī)劃的原理計算所有決策單元（DMU）的生產(chǎn)前沿，然后根據(jù)各個決策單元與生產(chǎn)前沿面的相對位置來判斷各自的效率，位于生產(chǎn)前沿面上的決策單元就是有效率的，否則就是無效率的。OU2BU1U3U4MN本論文用如圖2-1來詳細(xì)說明DEA的效率評價原理，U1，U2，U3，U4分別表示4個決策單元，每個決策單元有兩種資源X1和X2投入進(jìn)行生產(chǎn)活動，Y為相應(yīng)的輸出。將U2，U3，U4點連成折線，從U2點作垂直射線U2M（虛線），從U1點作水平射線U1N（虛線），則包絡(luò)線MU2U3U1N稱為生產(chǎn)前沿面，處于生產(chǎn)前沿面(OU2BU1U3U4MN圖2-1數(shù)據(jù)包絡(luò)模型DEA效率評價思想圖中顯示U1，U2，U3這三個決策單元為DEA有效，而位于包絡(luò)線右上方的決策單元U4稱為非DEA有效。這意味著U1，U2，U3這三個決策單元來說，每產(chǎn)出Y所需投入的兩種資源X1和X2的投入量不能同時減少，若減少其中一種資源的投入量，則必須增加兩一種資源的投入量。相對于B來說，U4是無效的，對于無效的決策單元U4來說，U4使用了過多的資源，而用B點的投入也可以生產(chǎn)出不少于U4的產(chǎn)出。而若使決策單元U4進(jìn)化為DEA有效，則必須降低其產(chǎn)出Y所需投入的兩種資源X1和X2。當(dāng)企業(yè)在生產(chǎn)過程中，投入產(chǎn)出（輸入和輸出）的作用和地位不同，要評價投入產(chǎn)出（輸入和輸出）的DEA是否有效率，必須對它的投入產(chǎn)出（輸入和輸出）進(jìn)行“綜合”。DEA正是一種有效地綜合各個DMU輸入/輸出數(shù)據(jù)的評價分析方法。C2R模型和BCC模型是DEA兩個最常用的模型，C2R模型是規(guī)模收益不變的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型，BCC模型是規(guī)模收益可變的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型。2.4.1規(guī)模報酬不變模型C2RC2R模型是規(guī)模收益不變的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型，該模型是由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出來的，又被稱為CRS模型，它有一個規(guī)模收益不變（ConstReturnsScale）的基本假設(shè),構(gòu)建一個評價DEA有效性的模型：（2.1）若求解結(jié)果為，則決策單元為DEA有效；若，則為非DEA有效。模型的經(jīng)濟意義在于測算的是規(guī)模收益不變情況下各個DMU的創(chuàng)新效率。假設(shè)是由模型所得到的的技術(shù)效率，那么，當(dāng)時，可以認(rèn)為被評價對象是技術(shù)和規(guī)模有效的，即同時達(dá)到了規(guī)模有效和技術(shù)有效，既評價對象是綜合有效率的,也即是DEA有效率的，否則認(rèn)為被評價對象是綜合效率無效的。2.4.2規(guī)模報酬可變模型當(dāng)所有單元都以最優(yōu)規(guī)模運作時，規(guī)模報酬不變（CRS）的假設(shè)是合理的。但很多情況下單元不是以最優(yōu)規(guī)模運作。很多學(xué)者，如Afriat(1972)，F(xiàn)are、Groskopt和Logan(1983)，還有Banker、Charnes和Cooper(1984)，提出對CRS的DEA模型進(jìn)行調(diào)整來解決規(guī)模報酬可變（VRS）的情況。當(dāng)不是所有企業(yè)都以最優(yōu)規(guī)模運作時，使用CRS的條件會導(dǎo)致創(chuàng)新效率的測度受到規(guī)模效率的影響。使用VRS的條件，可以在不受規(guī)模效率影響的前提下計算創(chuàng)新效率。為解決這個問題，Banker，Charnes和Cooper（1984）提出了模型的改進(jìn)方案，又稱為模型。Banker等人在模型中加入了一個凸性假設(shè)：，從而將其改造為模型，見模型（2.2）。該模型加入了的凸性假設(shè)，也是測算規(guī)?？勺儯╒RS）的DEA模型，比模型用來測算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率更趨理性化。（2.2）2.4.3關(guān)于松弛因子DEA中的逐段線性形式的非參數(shù)前沿面可能在創(chuàng)新效率測度上有一些困難。出現(xiàn)問題是因為逐段線性的前沿面有些區(qū)段平行于軸線（如圖2-2）。圖中用C和D代表兩個有效率的單元，A和B代表兩個無效率的單元。根據(jù)Farrell(1957)關(guān)于創(chuàng)新效率的測量方法，給出單元A和B的創(chuàng)新效率測度分別是和。但有一個問題，如果降低投入量的值（減少的值），但還是產(chǎn)生同樣的產(chǎn)出，那在是否還是有效點？這種情況在術(shù)語上被稱為投入松弛（inputslack）。如果考慮更多投入和多種產(chǎn)出，也可能出現(xiàn)產(chǎn)出松弛。[16]00DCx2/yx1/ySAB圖2-2創(chuàng)新效率測量和投入松弛2.5回歸分析1.回歸分析（RegressionAnalysis）是一種統(tǒng)計學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法，主要是希望探討數(shù)據(jù)之間是否有一種特定關(guān)系?；貧w分析是建立因變量Y（或稱依變量、原文為：responsevariables,dependentvariables）與自變量X（或稱獨變量，原文為predictors,independentvariables）之間關(guān)系的模型。復(fù)回歸（Multipleregression）指的是超過一個自變量?；貧w分析的目的在于了解兩個或多個變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測研究者感興趣的變量。2.回歸分析的主要內(nèi)容為：（1）從一組數(shù)據(jù)出發(fā)確定某些變量之間的定量關(guān)系式，即建立數(shù)學(xué)模型并估計其中的未知參數(shù)。估計參數(shù)的常用方法是最小二乘法。（2）對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行檢驗。（3）在許多自變量共同影響著一個因變量的關(guān)系中，判斷哪個（或哪些）自變量的影響是顯著的，哪些自變量的影響是不顯著的，將影響顯著的自變量選入模型中，而剔除影響不顯著的變量，通常用逐步回歸、向前回歸和向后回歸等方法。（4）利用所求的關(guān)系式對某一生產(chǎn)過程進(jìn)行預(yù)測或控制?；貧w分析的應(yīng)用是非常廣泛的，統(tǒng)計軟件包使各種回歸方法計算十分方便。在回歸分析中，把變量分為兩類。一類是因變量，它們通常是實際問題中所關(guān)心的一類指標(biāo)，通常用Y表示；而影響因變量取值的的另一變量成為自變量，用X來表示。3.回歸分析研究的主要問題是：（1）確定Y與X間的定量關(guān)系表達(dá)式。這種表達(dá)式成為回歸方程；（2）對求得的回歸方程的可信度進(jìn)行檢驗；（3）判斷自變量X對Y有無影響；（4）利用所求得的回歸方程進(jìn)行預(yù)測和控制。

第3章指標(biāo)體系與模型的建立3.1選取指標(biāo)原則為了客觀、全面、科學(xué)地研究R＆D投入對遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，本論文在建立DEA模型及其研究創(chuàng)新效率影響的時候，應(yīng)該嚴(yán)格遵循以下幾個選取原則：(1)指標(biāo)選取科學(xué)性原則。指標(biāo)的選擇應(yīng)該符合模型研究的目的，應(yīng)該選擇那些對實證結(jié)果有較大影響的指標(biāo)，盡量避免就指標(biāo)論指標(biāo)，數(shù)據(jù)的選取、計算一定要建立在科學(xué)的基礎(chǔ)之上；(2)指標(biāo)選擇的精簡性、全面性和關(guān)聯(lián)性，即指標(biāo)具有較強的代表性，不僅能簡化指標(biāo)體系，而且還能全面集中地反映遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的各種特征和狀況，同時要選擇邏輯相關(guān)的指標(biāo)，在確定評價指標(biāo)的大前提下可以設(shè)置幾個輸入輸出指標(biāo)體系，從而進(jìn)行比較來選出最能反映R＆D投入對遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的指標(biāo)體系；(3)指標(biāo)的可獲得性和可操作性，以便于對數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集，便于采取措施全面提高創(chuàng)新效率。(4)系統(tǒng)優(yōu)化原則不可忽視。所選的指標(biāo)之間最好既有橫向聯(lián)系，又有縱向聯(lián)系，指標(biāo)之間能深度反映不同層次之間的互相制約及其相互聯(lián)系的關(guān)系，有較強的系統(tǒng)性。本論文將遵循上述的指標(biāo)選取原則對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理，選擇恰當(dāng)、有效的指標(biāo)來建立研究模型[16]。3.2創(chuàng)新效率產(chǎn)出指標(biāo)、投入指標(biāo)的確定學(xué)者徐文昕(2012)以R&D經(jīng)費投入和R&D人員投入作為投入指標(biāo)，高技術(shù)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入作為產(chǎn)出指標(biāo)[7]。曹勇(2012)認(rèn)為僅以R＆D投入來衡量技術(shù)創(chuàng)新投入已不能適應(yīng)知識經(jīng)濟時代高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需要，結(jié)合高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的特點和統(tǒng)計資料數(shù)據(jù)的可取性，決定從R＆D投入與非R＆D投入兩方面來衡量技術(shù)創(chuàng)新投入，以發(fā)明專利數(shù)和新產(chǎn)品銷售量作為產(chǎn)出指標(biāo)。綜上所述，結(jié)合以上學(xué)者的研究，本文將以新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)（個/年）、研發(fā)人員數(shù)（人/年）、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（萬元/年）、研發(fā)機構(gòu)數(shù)（個/年）、固定資產(chǎn)投資額（萬元/年）和從業(yè)人員年平均數(shù)（人/年）作為投入指標(biāo)，以新產(chǎn)品產(chǎn)值（萬元/年）、專利申請數(shù)（件/年）作為高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)出指標(biāo)。分別對北京、遼寧、上海、浙江、廣東（2007-2011）5個地區(qū)的高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行分析。如表3-1所示。表3-1遼寧省區(qū)域創(chuàng)新效率DEA投入產(chǎn)出評價指標(biāo)體系指標(biāo)類別指標(biāo)輸出指標(biāo)Y1新產(chǎn)品產(chǎn)值（萬元/年）Y2專利申請數(shù)（件/年）輸入指標(biāo)X1新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)（個/年）X2研發(fā)人員（人/年）X3新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出(萬元/年)X4研發(fā)機構(gòu)數(shù)（個/年）X5固定資產(chǎn)投資額（萬元/年）X6從業(yè)人員年平均數(shù)（人/年）3.3創(chuàng)新效率產(chǎn)出指標(biāo)、投入指標(biāo)的處理為了建立一個能有效反映遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的DEA模型，數(shù)據(jù)的選取、過濾、處理是十分重要的，它是建立模型的基礎(chǔ)，也是模型的基本構(gòu)成。我們在選取數(shù)據(jù)時一定要考慮數(shù)據(jù)的科學(xué)性、代表性、可獲得性和可操作性等原則，以便選擇最優(yōu)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。本論文選取全國5個省市2007-2011年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒中相關(guān)數(shù)據(jù)作為建立DEA模型的基本指標(biāo)，數(shù)據(jù)來自2007-2011年的《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。表3-22007-2011年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各地區(qū)指標(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)年份北京遼寧上海浙江廣東產(chǎn)出指標(biāo)專利申請數(shù)（Y1）2007141824619311997209962008285645216392467211852009178568130422977272552010280465034533358267402011622513545031724339338新產(chǎn)品產(chǎn)值（Y2）2007156593492013023144902764948538212773412008135745982242131165975235947937320108502009146475971683839106199967231973360546862010136594472326777107796477409716615676642011153796493463252100810621210858074080657投入指標(biāo)投入指標(biāo)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（X1）200728715873376525342452210200542120083321389545954726850511326832242009421029282935709547480187318855420105032641878398514625801922710412201179168443204910058137182155503043研發(fā)機構(gòu)數(shù)（X2）200776391102624422008983512329251620092451213378639932010104541703886562011256772069351111新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)（X3）200722237402753112008482946223045820093199143033255258157772010139453221922234145952011422510764057543515310研發(fā)機構(gòu)人員數(shù)（X4）20075364551712577156769432820087345425816142244851265752009640139927922937478268201039494324811267598140420112024183102095945128179445固定資產(chǎn)投資額（X5）200738.37155.62176.4145.48420.62200852.84238.94148.42158.14440.45200935.91356.5592.09139.55327.742010136.94440.27232.34152.63495.852011266.55350.63278.54306.88703.53從業(yè)人員年平均數(shù)（X6）2007246244193370502404582618279898420082472541956025134625399143134669200923898421521147524055307831246612010249889218709531834646326354748820112595351982485868465863663614903（1）專利申請數(shù)從圖3-1可以看出，在2007-2011年，北京、上海、浙江、遼寧、廣東專利申請數(shù)水平持增長態(tài)勢。其中遼寧專利申請數(shù)低于其他地區(qū)，但是增長率明顯高于其他地區(qū)2011年比2007年增加450%。廣東相對增長較少，增長87%。浙江增長263%。上海增長161%。北京增長340%。圖3-12007-2011年部分地區(qū)專利申請數(shù)（2）新產(chǎn)品產(chǎn)值從圖3-2中可以看出，在2007-2011年，遼寧、浙江、廣東的高新技術(shù)企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值總水平持增長態(tài)勢。其中廣東新產(chǎn)品產(chǎn)值水平明顯高于其他四個地區(qū)，從2011年比2007年增加248%。浙江新產(chǎn)品產(chǎn)值水平增長144%。遼寧新產(chǎn)品產(chǎn)值水平明顯低于其他地區(qū)2010年比2006年增長72%。上海高新技術(shù)企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值總水平持下降態(tài)勢，5年間新產(chǎn)品產(chǎn)值水平出現(xiàn)負(fù)增長30%。北京新產(chǎn)品產(chǎn)值水平也出現(xiàn)負(fù)增長，2011年比2007年負(fù)增長1%。圖3-22007-2011年部分地區(qū)新產(chǎn)品產(chǎn)值（3）新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出從圖3-3可以看出，在2007-2011年，五個地區(qū)高技術(shù)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費總體呈持續(xù)增長態(tài)勢。遼寧高技術(shù)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費增長最明顯，從2007年到2011年增長489%。北京增長176%，廣東也出現(xiàn)174%的增長態(tài)勢。浙江增長59%。廣東增長15%、浙江增長5%。圖3-32007-2011年部分地區(qū)高技術(shù)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（4）研發(fā)機構(gòu)數(shù)從圖3-4可以看出，在2007-2011年，北京、上海、浙江、遼寧、廣東研發(fā)機構(gòu)數(shù)水平持增長態(tài)勢。其中北京研發(fā)機構(gòu)數(shù)增長最顯著，從2007年到2011年增長237%。遼寧緊跟其后，增長了97%。上海研發(fā)機構(gòu)數(shù)增長相對最不明顯，從2007年到2011年增長87%。廣東增長151%。浙江增長257%。圖3-42007-2011年部分地區(qū)研發(fā)機構(gòu)數(shù)（5）新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)從圖3-5可以看出，在2007-2011年，北京、上海、浙江、遼寧、廣東新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)總體上呈增長態(tài)勢。北京增長速度最高，從2007年到2011年增長192倍。上海也增長100倍。廣東增長49倍。浙江新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)增長了20倍，而遼寧只增長了5倍。圖3-52007-2011年部分地區(qū)新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)（6）研發(fā)機構(gòu)人員從圖3-6可以看出，在2007-2008年，北京、上海、浙江、遼寧、廣東高技術(shù)企業(yè)研發(fā)機構(gòu)人員數(shù)呈現(xiàn)增長態(tài)勢。但2008年到2010年總體研發(fā)機構(gòu)人員投入出現(xiàn)下降態(tài)勢。2010年到2011年幼恢復(fù)全面增長態(tài)勢。總的來說，從2007年到2011年，北京、上海、浙江、遼寧、廣東高技術(shù)企業(yè)研發(fā)機構(gòu)人數(shù)總體上呈現(xiàn)增長態(tài)勢。其中北京一路領(lǐng)先實現(xiàn)增長277%，浙江緊跟其后呈現(xiàn)188%的增長。廣東增長90%。遼寧增長51%。上海增長為67%。圖3-62007-2011年部分地區(qū)高技術(shù)企業(yè)研發(fā)機構(gòu)人員（7）固定資產(chǎn)投資額從圖3-7中可以看出，在2007-2008年，北京、浙江、遼寧、廣東高技術(shù)企業(yè)固定資產(chǎn)投資額呈現(xiàn)增長態(tài)勢。但2008年到2009年總體固定資產(chǎn)投資額投入出現(xiàn)下降態(tài)勢，只有遼寧呈增長態(tài)勢。2009年到2010年全面平穩(wěn)發(fā)展。2010年-2011年實現(xiàn)總體快速的發(fā)展，但是遼寧出現(xiàn)下降趨勢?？偟膩碚f，從2007年到2011年，北京、上海、浙江、遼寧、廣東高技術(shù)企業(yè)固定資產(chǎn)投資額總體上呈現(xiàn)增長態(tài)勢。圖3-72007-2011年部分地區(qū)高技術(shù)企業(yè)固定資產(chǎn)投資額（8）從業(yè)人員年平均數(shù)從圖3-8中可以看出，2007-2011年，北京、上海、浙江、遼寧、廣東高技術(shù)企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢。廣東的高技術(shù)企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)位居第一，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他地區(qū)。北京、遼寧、上海、浙江在這五年內(nèi)高技術(shù)企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)變化比較穩(wěn)定。圖3-82007-2011年部分地區(qū)高技術(shù)企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)3.4R&D投入指標(biāo)的選取本論文將對2007-2011年北京、遼寧、上海、浙江、廣東5個地區(qū)的R＆D投入對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響進(jìn)行實證分析，本著上小節(jié)闡述的指標(biāo)選取原則，選取了最具代表性的兩個基本指標(biāo)，即R&D活動經(jīng)費、R&D人員全時當(dāng)量作為R&D投入指標(biāo)（如表3-3）。表3-3R&D投入指標(biāo)指標(biāo)年份遼寧R&D經(jīng)費投入20071205152008175667200922259420102586462011576975R&D人員全時當(dāng)量2007727620087172200962792010404720117066(1)各地區(qū)高技術(shù)企業(yè)R&D活動經(jīng)費投入從圖3-9中可以看出，2007-2011年各地區(qū)高技術(shù)企業(yè)R&D活動經(jīng)費的投入呈增長態(tài)勢，其中廣東的增長最迅速。圖3-92007-2011年各地區(qū)高技術(shù)企業(yè)R&D活動經(jīng)費投入(2)各地區(qū)高技術(shù)企業(yè)R&D活動人員全時當(dāng)量圖3-102007-2011年各地區(qū)高技術(shù)企業(yè)R&D活動人員全時當(dāng)量3.5DEA模型的建立利用表3-1中的數(shù)據(jù)，采用Deap2.1軟件進(jìn)行運算。一般情況下DEA可以從兩個角度對R＆D投入對遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響進(jìn)行實證分析：第一個是從產(chǎn)出的角度來計算遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率，所謂產(chǎn)出的角度就是在投入不變的情況下，盡可能實現(xiàn)產(chǎn)出最大化，盡可能擴大產(chǎn)出總量，獲得最大的經(jīng)濟效益；第二個是從投入的角度來計算遼寧高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率，所謂投入的角度就是在產(chǎn)出不變的情況下，盡可能縮小投入，使成本代價最小。本論文的投入指標(biāo)六個即：新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、研發(fā)人員數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、研發(fā)機構(gòu)數(shù)、固定資產(chǎn)投資額和從業(yè)人員年平均數(shù)。產(chǎn)出指標(biāo)兩個即：新產(chǎn)品產(chǎn)值，專利申請數(shù)。以下為本論文的DEA模型：(3.1)其中，表示第個決策單元的第項投入值；表示第個產(chǎn)出項與第個投入項的權(quán)數(shù)，和為任意常數(shù)，表示純技術(shù)效率值，表示決策單元的效率指數(shù)。3.6研究假設(shè)本章將在第二章理論分析的基礎(chǔ)上研究兩個維度對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率具體影響的關(guān)系假設(shè)，并提出兩個假設(shè)：假設(shè)1-R&D活動經(jīng)費對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率有正的顯著性影響；假設(shè)2-R&D人員全時當(dāng)量對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率有正的顯著性影響（見圖3-9）。在圖3-9中，符號1代表R&D活動經(jīng)費對對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率有正的顯著性影響；符號2代表R&D人員全時當(dāng)量對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率有正的顯著性影響；一下將按照這種邏輯順序提出R&D投入各要素對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率關(guān)系的假設(shè)。R&D活動經(jīng)費R&D活動經(jīng)費R&D人員全時當(dāng)量遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率純技術(shù)效率規(guī)模效率圖3-9R&D投入各要素與遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的邏輯關(guān)系3.7假設(shè)檢驗在研究領(lǐng)域，研究者在提出一種新的理論時，首先要提出一種自己認(rèn)為是正確的看法，即假設(shè)。孫早(2012)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升是企業(yè)保持持續(xù)競爭優(yōu)勢的重要手段，企業(yè)R&D投入則是提升企業(yè)創(chuàng)新績效的必要條件。[19]魯盛潭等（2011）以“雙高”企業(yè)上市公司作為樣本的研究，發(fā)現(xiàn)了R&D投入與我國“雙高”企業(yè)業(yè)績之間有一定的正向相關(guān)性，在其投入之后對企業(yè)有一個倒“U”型的顯著影響[21]。基于以上考慮本文提出了兩種基于R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的研究假設(shè)：一是R&D活動經(jīng)費與遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系假設(shè)，二是R&D人員全時當(dāng)量與遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系假設(shè)。3.7.1R&D活動經(jīng)費與遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系假設(shè)R&D活動經(jīng)費指研究與試驗發(fā)展經(jīng)費。研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費支出是指統(tǒng)計年度內(nèi)全企業(yè)實際用于基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗發(fā)展的經(jīng)費支出。R&D活動經(jīng)費是進(jìn)行R&D活動的基礎(chǔ)，企業(yè)在創(chuàng)新環(huán)節(jié)進(jìn)行研發(fā)，R&D投入的強度時一個至關(guān)重要的條件，與自主創(chuàng)新有極強的相關(guān)性。這里，提出假設(shè)1：R&D活動經(jīng)費投入越多,高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率越大。3.7.2R&D人員全時當(dāng)量與高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系假設(shè)相關(guān)學(xué)者則運用灰色系統(tǒng)理論對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技投入與產(chǎn)業(yè)發(fā)展間的關(guān)系進(jìn)行了實證研究，發(fā)現(xiàn)R&D經(jīng)費和人員投入在一定程度上促進(jìn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，且科技人員投入對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用更明顯。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)人員（人力資源）等的投入是企業(yè)進(jìn)行R&D活動的前提，選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D活動人員全時當(dāng)量）作為分析指標(biāo)。這里，提出假設(shè)2：R&D人員全時當(dāng)量投入越多，高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率就越大。3.8回歸模型的設(shè)定R&D投入是否對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響，本文通過建立多元回歸模型來探究R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的顯著性大小。具體步驟如下所述。第一步，建立創(chuàng)新效率(Y)因變量，建立反映R&D投入的兩個變量的自變量，分別是R&D活動經(jīng)費投入（X1）、R&D活動人員投入(X2)。第二步：收集樣本數(shù)據(jù)并整理。第三步：建立回歸模型根據(jù)自變量與因變量之間是否存在線性關(guān)系建立如下模型：（3.2）這里假定隨機誤差項具有0均值和等方差且服從正態(tài)分布。第四步：模型檢驗（1）擬合優(yōu)度檢驗擬合優(yōu)度檢驗檢驗表示模型中所有自變量（R&D活動經(jīng)費X1、R&D活動人員X2）和因變量（創(chuàng)新效率Y）之間線性回歸關(guān)系的密切程度，值越大，說明線性回歸關(guān)系越密切。是復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方，也越大越好。（3.3）這里，①表示回歸平方和（RegressionSumofSquare），即因變量的變異中由回歸模型中所包含的n個自變量（）所能解釋的部分。②表示誤差平方和（ErrorSumOfSquare），,即因變量的變異中沒有被回歸模型中所包含的變量解釋的部分。③（2）方差分析對回歸方程進(jìn)行總體檢驗，提出原假設(shè)：如果被接受，則表明因變量（創(chuàng)新效率Y）與自變量（R&D活動經(jīng)費X1、R&D活動人員X2）之間的關(guān)系由線性回歸模型表示不合適。所以本文建立檢驗的統(tǒng)計量：（3.4）當(dāng)原假設(shè)成立時，服從自由度（m,n-m-1）的分布?？梢岳媒y(tǒng)計量對回歸方程總體顯著性進(jìn)行檢驗。也可以根據(jù)對應(yīng)的小概率事件值作檢驗。當(dāng)時，拒絕原假設(shè)；當(dāng)時，接受原假設(shè)。表3-4方差分析表方差來源自由度平方和均方值值回歸殘差總和（3）回歸系數(shù)的顯著性檢驗在所建立的多元回歸模型中，模型總體檢驗雖然通過了上述檢驗，但并不意味著每個自變量（R&D活動經(jīng)費X1、R&D活動人員投入X2）都對因變量（創(chuàng)新效率Y）的影響都顯著，有的變量顯著性較小，可以不予考慮。所以該模型還需對每個自變量進(jìn)行顯著性檢驗。提出原假設(shè)：。如果接受原假設(shè)，則該自變量對因變量不顯著，可以構(gòu)造統(tǒng)計量。同樣也根據(jù)統(tǒng)計量的小概率事件值作檢驗。當(dāng)時，拒絕原假設(shè)；當(dāng)時，接受原假設(shè)。（4）P－P圖殘差正態(tài)分布檢驗考查殘差是否服從正太分布可以通過繪制標(biāo)準(zhǔn)化殘差的P－P，當(dāng)自變量與因變量間關(guān)系并非線性，會導(dǎo)致殘差的P－P圖表現(xiàn)出非正態(tài)。本模型借助SPSS17.0（StatisticalProductandServiceSolutions）統(tǒng)計分析軟件，軟件實現(xiàn)R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的顯著性大小的多元回歸分析以及各種檢驗。

第4章實證分析4.1創(chuàng)新效率分析本文采用CCR模型（CRS）分析研究北京、遼寧、上海、浙江、廣東五個地區(qū)的創(chuàng)新效率。首先在引導(dǎo)文件中定義投入產(chǎn)出，如表所示：表4-1CCR模型在引導(dǎo)文件中的定義abc.txtDATAFILENAME定義數(shù)據(jù)的名稱abcout.txtOUTPUTFILENAME定義輸出文件的名稱5NUMBEROFFIRMS評價單元數(shù)（北京、遼寧、上海、浙江、廣東5個地區(qū)）5NUMBEROFTIMEPERIODS評價時期的個數(shù)（2007年-2011年5年）2NUMBEROFOUTPUTS產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)（Y1、Y22個產(chǎn)出指標(biāo)）6NUMBEROFINPUTS投入指標(biāo)數(shù)（X1、X2、X3、X4、X5、X66個投入指標(biāo)）10=INPUTAND1=OUTPUTORIENTATED0=投入角度1=產(chǎn)出角度00=CRSAND1=VRS0=規(guī)模報酬不變模型1=規(guī)模報酬可變模型00=DEA(MULTI-STAGE),1=COST-DEA,2=MALMQUIST-DEA,3=DEA(1-STAGE),4=DEA(2-STAGE)0=多階段1=代表成本DEA2=MALMQUIST-DEA,3=一階段計算方法4=二階段計算方法表4-2投入方面的創(chuàng)新效率地區(qū)創(chuàng)新效率純技術(shù)效率規(guī)模效率備注判斷結(jié)果北京1.0001.0001.000-DEA有效遼寧0.5771.0000.577irs非DEA有效上海0.7390.7770.951irs非DEA有效浙江0.5480.6650.824irs非DEA有效廣東1.0001.0001.000-DEA有效平均值0.7730.8880.870--通過Deap2.1軟件，輸入引導(dǎo)文件名稱后得到計算結(jié)果，表4-2是五個地區(qū)的2007年-2011年高技術(shù)企業(yè)綜合創(chuàng)新效率情況：備注：drs表示該生產(chǎn)單元目前處于遞減規(guī)模報酬的生產(chǎn)階段，irs表示該生產(chǎn)單元目前處于遞增規(guī)模報酬的生產(chǎn)階段。由此看出遼寧、上海、浙江目前處于遞增規(guī)模報酬的生產(chǎn)階段。圖4-1五個地區(qū)的效率值從表中可以看出，除了遼寧、上海、浙江的創(chuàng)新效率小于1外，其他城市的創(chuàng)新效率都是1，所以我們只需要分析創(chuàng)新效率值小于1的地區(qū)的冗余情況（以遼寧為主）。從表4-2中可以看出在規(guī)模報酬為不變的情況下，即以CRS為角度的情況下，北京廣東的創(chuàng)新效率為1，是最優(yōu)的，創(chuàng)新效率相對較好；遼寧、上海、浙江小于1是次優(yōu)的創(chuàng)新效率相對較差。我們還能看出這五個地區(qū)平均創(chuàng)新效率為0.773，總體來看創(chuàng)新效率處于中上游水平，而且還是具有一定的發(fā)展?jié)摿Φ摹Ｈ鐖D4-1，遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率水平小于五個地區(qū)的平均值，創(chuàng)新效率有待提高。最優(yōu)城市的創(chuàng)新效率已經(jīng)達(dá)到了1無法加以改變，但是次優(yōu)城市（創(chuàng)新效率小于1的城市）的創(chuàng)新效率是可以改變的。如以創(chuàng)新效率最優(yōu)地區(qū)的北京作為比較對象分析次優(yōu)城市的創(chuàng)新情況。在表中可以看出北京2009年-2011年年均專利申請數(shù)為3605，新產(chǎn)品產(chǎn)值為14562231，固定資產(chǎn)投資額為146萬元，從業(yè)人員年平均人數(shù)(人/年)分別為249469。新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（萬元/年）571992.研發(fā)機構(gòu)數(shù)（個/年）202.新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)2939.研發(fā)機構(gòu)人員10197.遼寧專利申請數(shù)為895，為北京的25%。新產(chǎn)品產(chǎn)值為2491289，為北京的17%。固定資產(chǎn)投資額為382萬元，為北京的260%。從業(yè)人員年平均人數(shù)(人/年)分別為210722。為北京的84%。新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（萬元/年）300941.為北京的53%。研發(fā)機構(gòu)數(shù)（個/年）84.為北京的42%。新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)1013.為北京的34%。研發(fā)機構(gòu)人員5542，為北京的54%。說明在新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)，研發(fā)機構(gòu)數(shù)等方面投入還存在較大不足。其它次優(yōu)地區(qū)的分析以此類推。這些次優(yōu)地區(qū)還有很大的潛力來優(yōu)化自己的創(chuàng)新效率。4.2效率冗余額的分析在對這五個地區(qū)的創(chuàng)新效率進(jìn)行分析的過程中，對他們的冗余額分析也是不可或缺的。在此我們利用Deap2.1軟件，采用CCR模型對這五個地區(qū)的冗余額從投入和產(chǎn)出兩個方面進(jìn)行分析。4.2.1投入方面冗余額分析所謂從投入方面進(jìn)行分析，就是假設(shè)在某地區(qū)產(chǎn)出不變的情況下，評價投入要素減少的比例，根據(jù)數(shù)據(jù)資料得出分析結(jié)果，見表4-3：表4-3遼寧省投入目標(biāo)值變動表變量初始值徑向變量松弛變量目標(biāo)值產(chǎn)出指標(biāo)新產(chǎn)品產(chǎn)值2013023.0000.000123312.8722013023.000專利申請數(shù)246.0000.0000.000246.000投入指標(biāo)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（萬元）73376.000-31064.693-2417.578128264.122研發(fā)機構(gòu)數(shù)（個）39.000-16.511-11.58710.902新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)237.000-100.337-132.8963.767研發(fā)機構(gòu)人員5517.000-2335.694-2200.939980.366固定資產(chǎn)投資額（萬元/年）156.000-66.045-83.8406.116從業(yè)人員年平均人數(shù)(人)193370.000-81865.727-71615.27139889.002從表4-3中可以看出新產(chǎn)品產(chǎn)值的實際值是2013023.000，為了達(dá)到DEA有效，松弛變量需要增加123312.872才能達(dá)到目標(biāo)值為2013023.000。專利申請數(shù)的目標(biāo)值為246.000，實際值為246.000，無需變動就可以達(dá)到目標(biāo)值。新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出的實際值為73376.000，為了達(dá)到DEA有效，徑向變量需要減少31064.693，松弛變量需要減少2417.578才能達(dá)到目標(biāo)值128264.122。研發(fā)機構(gòu)數(shù)實際值為39.000，徑向變量需要減少16.511，松弛變量需要減少11.587才能達(dá)到目標(biāo)值為10.902。新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)實際值為237.000，徑向變量需要減少100.337，松弛變量需要減少132.896才能達(dá)到目標(biāo)值3.767。研發(fā)機構(gòu)人員實際值為5517.000，徑向變量需要減少2335.694，松弛變量需要減少2200.939才能達(dá)到目標(biāo)值980.366。固定資產(chǎn)投資額實際值為156.000，徑向變量需要減少66.045，松弛變量需要減少83.840才能達(dá)到目標(biāo)值6.116。從業(yè)人員年平均人數(shù)實際值為193370.000，徑向變量需要減少81865.727，松弛變量需要減少71615.271才能達(dá)到目標(biāo)值39889.002。4.2.2產(chǎn)出方面冗余額分析表4-4遼寧省產(chǎn)出目標(biāo)值變動表變量初始值徑向變量松弛變量目標(biāo)值產(chǎn)出指標(biāo)新產(chǎn)品產(chǎn)值2013023.0001477948.6800.0003490971.680專利申請數(shù)246.000180.6120.000426.612投入指標(biāo)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（萬元）73376.0000.0000.00073376.000研發(fā)機構(gòu)數(shù)（個）39.0000.000-20.09418.906新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)237.0000.000-230.4676.533研發(fā)機構(gòu)人員5517.0000.000-3816.8551700.145固定資產(chǎn)投資額（萬元/年）156.0000.000-145.39410.606從業(yè)人員年平均人數(shù)(人)193370.0000.000-124194.74769175.253從表4-4中可以看出新產(chǎn)品產(chǎn)值的實際值是2013023.000，徑向變量需要增加1477948.680松弛變量無需改動，才能達(dá)到目標(biāo)值3490971.680。專利申請數(shù)的實際值為246.000，徑向變量增加180.612才可以達(dá)到目標(biāo)值426.612。新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出的實際值為73376.000，目標(biāo)值73376.000，無需作任何改動。研發(fā)機構(gòu)數(shù)實際值為39.000，松弛變量需要減少20.094，才能達(dá)到目標(biāo)值18.906。新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)實際值為237.000，松弛變量需要減少230.467才能達(dá)到目標(biāo)值6.533。研發(fā)機構(gòu)人員實際值為5517.000，松弛變量需要減少3816.855才能達(dá)到目標(biāo)值1700.145。固定資產(chǎn)投資額實際值為156.000，松弛變量需要減少145.394才能達(dá)到目標(biāo)值10.606。從業(yè)人員年平均人數(shù)實際值為193370.000，松弛變量需要減少124194.747才能達(dá)到目標(biāo)值69175.253。4.3R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率回歸結(jié)果分析本章4.1節(jié)對遼寧等五個地區(qū)的高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測度與分析，發(fā)現(xiàn)在2009-20011的3年里遼寧的高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率還相對較弱。那么，高技術(shù)企業(yè)R&D投入是否對其創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響？影響的背后R&D投入中哪些變量的增長會促進(jìn)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟效率？本節(jié)將通過SPSS17.0軟件，對整理的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，對所建立的理論模型假設(shè)和分析結(jié)果深入驗證，驗證模型中的各個假設(shè)。如表4-5，為回歸模型的變量。表4-5回歸模型變量（遼寧）創(chuàng)新效率（Y1）R&D經(jīng)費投入（X1）R&D人員投入（X2）20070.577120515727620080.575175667717220090.559222594627920100.61258646404720110.80357697570664.4模型擬合優(yōu)度檢驗擬合優(yōu)度檢驗對模型中所有自變量（X1、X2）和因變量（Y1）之間線性回歸關(guān)系的密切程度。從表4-6遼寧高技術(shù)企業(yè)R&D投入對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的總體參數(shù)情況可看出，為0.971，為0.942，模型中自變量與因變量之間的相關(guān)性很強，擬合效果很好，創(chuàng)新效率的總變異中可由回歸模型中自變量解釋的部分所占的比例高達(dá)97.1%。表4-6R&D投入與企業(yè)創(chuàng)新效率總體參數(shù)表(遼寧)模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計的誤差1.971.942.884.034532a.預(yù)測變量:(常量),研究與開發(fā)人員投入,研究與開發(fā)經(jīng)費投入。b.因變量:創(chuàng)新效率4.5回歸模型殘差直方圖、散點圖和P-P檢驗從圖4-2高技術(shù)企業(yè)R&D經(jīng)費投入對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的殘差分布直方圖可以看出，殘差基本上服從正態(tài)分布。圖4-2R&D投入對企業(yè)創(chuàng)新效率影響殘差分布直方圖（遼寧）P-P圖描繪了比較變量的實際累積概率以及所考察分布類型的理論累積概率符合程度，以判斷資料是否服從所考察的分布類型。如果變量服從正態(tài)分布，則實際累積概率與理論累積概率應(yīng)該基本一致。圖中的散點圖圍繞在一條正態(tài)分布為0的斜線附近。綜合圖4-2和圖4-3可以認(rèn)為殘差服從正態(tài)分布，樣本來自正態(tài)總體。圖4-3R&D投入對企業(yè)創(chuàng)新效率影響累積概率P-P圖（遼寧）在一些所建立的回歸模型時，可能會出現(xiàn)某一因素或一些因素隨著自變量的變化而對因變量產(chǎn)生不同的影響，導(dǎo)致隨機誤差項（殘差）產(chǎn)生不同方差，即異方差。殘差圖分析法是一種直觀、方便的分析方法。一般情況下，當(dāng)回歸模型滿足所有假定時，殘差圖上的散點圖應(yīng)是隨機的，無任何規(guī)律的。如果回歸模型存在異方差時，殘差圖上的點的散布呈現(xiàn)相應(yīng)的趨勢。從R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的殘差散點圖（圖4-4）可以看出，其中散點圖呈無序狀態(tài)，所以判定不存在異方差。圖4-4R&D投入對企業(yè)創(chuàng)新效率影響殘差散點圖（遼寧）4.6回歸模型的方差分析、回歸系數(shù)和顯著性檢驗表4-7是R&D投入對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的方差分析表，從表中可以看到值14.221，顯著性概率0.048，小于0.05，說明因變量創(chuàng)新效率與R&D投入自變量總體回歸效果是顯著的。表4-7R&D投入對企業(yè)創(chuàng)新效率影響方差分析表（遼寧）模型平方和df均方FSig.1回歸.0392.01916.221.0殘差.0022.001總計.0414a.預(yù)測變量:(常量),研究與開發(fā)人員投入,研究與開發(fā)經(jīng)費投入。b.因變量:創(chuàng)新效率表4-8是R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的回歸系數(shù)和顯著性檢驗，從表中可以看到，由于常數(shù)項統(tǒng)計量的顯著性概率是0.039，小于0.05，說明常數(shù)項與0有顯著的差異，采用非標(biāo)準(zhǔn)回歸方程；R&D經(jīng)費投入的統(tǒng)計量分別是5.629，對應(yīng)的顯著性概率是0.030，說明R&D經(jīng)費投入通過了檢驗，且R&D經(jīng)費投入與創(chuàng)新效率存在顯著的正相關(guān)；R&D人員投入的統(tǒng)計量4.673，對應(yīng)的顯著性概率0.037，說明明R&D人員投入通過了檢驗，且R&D人員投入與創(chuàng)新效率存在顯著的正相關(guān)。表4-8R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的回歸系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量).423.0864.928.039研究與開發(fā)經(jīng)費投入5.440E-7.000.9605.629.030研究與開發(fā)人員投入5.575E-6.000.9154.673.037a.因變量:創(chuàng)新效率第5章提升R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的建議本論文以遼寧高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，在對北京、上海、浙江、廣東高技術(shù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)綜合分析的相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，實證研究了R&D投入對遼寧高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響。本論文第二章具體介紹了相關(guān)分析的DEA模型、回歸模型。第三章建立了遼寧高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的DEA模型和R&D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的回歸模型。在第二章和第三章的基礎(chǔ)上，第四章從創(chuàng)新效率、技術(shù)效率、規(guī)模效率、冗余問題上對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響進(jìn)行了分析，以R&D經(jīng)費投入、R&D人員投入作為自變量，以遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率值為因變量做回歸分析。由此得出本論文的結(jié)論和相關(guān)建議，以期對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升起到促進(jìn)作用。5.1創(chuàng)新效率方面5.1.1提高創(chuàng)新效率通過分析得出遼寧高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率水平比較差，五個地區(qū)高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的值分別為1、0.577、0.739、0.548、1。綜合平均值為0.773，遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率值低于五個地區(qū)的綜合平均值。應(yīng)充分認(rèn)識到R&D活動對企業(yè)發(fā)展的重大意義,轉(zhuǎn)變觀念并調(diào)整戰(zhàn)略,將R&D作為高新技術(shù)企業(yè)在市場競爭中立足和發(fā)展的根本。5.1.2減少冗余遼寧高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率水平做出冗余分析，從投入角度可以看出新產(chǎn)品產(chǎn)值、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、研發(fā)機構(gòu)數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、研發(fā)機構(gòu)人員、固定資產(chǎn)投資額、從業(yè)人員年平均人數(shù)都沒有達(dá)到目標(biāo)值均需要調(diào)動徑向標(biāo)量和松弛變量來使其達(dá)到DEA有效。可能由于新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、研發(fā)機構(gòu)數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、研發(fā)機構(gòu)人員、固定資產(chǎn)投資額、從業(yè)人員年平均人數(shù)投入過大造成冗余浪費，需要合理配置資源，提高經(jīng)濟效率。從產(chǎn)出角度來看可以看出新產(chǎn)品產(chǎn)值、專利申請數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、固定資產(chǎn)投資額、從業(yè)人員年平均人數(shù)都沒有達(dá)到目標(biāo)值均需要調(diào)動徑向標(biāo)量和松弛變量來使其達(dá)到DEA有效。存在新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出投入過剩。新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)開發(fā)過剩，固定資產(chǎn)投資過剩，應(yīng)該考慮適當(dāng)壓縮投資，取適當(dāng)措施，擴大生產(chǎn)規(guī)模，合理利用外資來提高自己的經(jīng)濟效益。從業(yè)人員投入過剩，需要考慮經(jīng)濟轉(zhuǎn)型來適應(yīng)經(jīng)濟大環(huán)境的需要，擴大經(jīng)濟利益。研究中發(fā)現(xiàn)遼寧高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率明顯低于其他地區(qū)，創(chuàng)新投入方面有不同程度的冗余，我省高技術(shù)企業(yè)R&D資源投入與企業(yè)發(fā)展關(guān)系尚不協(xié)調(diào)。政府有關(guān)部門應(yīng)大力推進(jìn)創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)，完善創(chuàng)新人才評價激勵機制，推動高技術(shù)企業(yè)發(fā)展與研發(fā)人力資源增長形成良性互動聯(lián)系。產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)對高技術(shù)企業(yè)發(fā)展的邊際貢獻(xiàn)有限。鑒于高技術(shù)企業(yè)研發(fā)財力資源投入與企業(yè)發(fā)展之間穩(wěn)定的長短期作用關(guān)系，因此繼續(xù)保持兩者間的協(xié)調(diào)被認(rèn)為是一項重要且緊迫的任務(wù)。一方面要保證企業(yè)研發(fā)財力資源投入的可持續(xù)性，科學(xué)統(tǒng)籌研發(fā)經(jīng)費的流向，另一方面要擴大高技術(shù)企業(yè)的影響范圍，加快實現(xiàn)財政或社會資源向高技術(shù)企業(yè)的集聚。5.2.R&D投入方面5.2.1R&D經(jīng)費投入經(jīng)過回歸分析得出遼寧高技術(shù)企業(yè)R&D經(jīng)費投入與其創(chuàng)新效率存在正相關(guān)關(guān)系，并且驗證了假設(shè)即：R&D活動經(jīng)費投入越多,高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率越大。以下為遼寧高技術(shù)企業(yè)R&D經(jīng)費投入方面的建議：一是R&D經(jīng)費的籌集主要以企業(yè)為主，但企業(yè)資金有限，難以滿足經(jīng)濟和社會發(fā)展對R&D活動的需求，因此籌資的主體要面向市場。通過建立健全政府、企業(yè)、個人、外資的多元化投資體系，主動的進(jìn)行科技投入才能解決好R&D經(jīng)費籌措和管理問題。一是政府采取切實有效措施，增加R&D經(jīng)費投入，合理、有效地配置現(xiàn)有資源。二是引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)增加R&D經(jīng)費投入。各級政府在保證增加財政經(jīng)費對R&D經(jīng)費投入的同時，可以通過經(jīng)濟杠桿、政策措施和導(dǎo)向、約束機制等引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)主動增加R&D經(jīng)費投入。三是鼓勵金融機構(gòu)擴大科技貸款規(guī)模。金融部門要進(jìn)一步調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)，提高對科技項目的貸款比例，對高新技術(shù)成果商品化、產(chǎn)業(yè)化給予重點支持，強化科技與金融結(jié)合的機制。

5.2.2R&D人員投入經(jīng)過回歸分析得出遼寧高技術(shù)企業(yè)R&D人員投入與其創(chuàng)新效率存在正相關(guān)關(guān)系，并且驗證了假設(shè)即：R&D活動人員投入越多,高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率越大。以下為遼寧高技術(shù)企業(yè)R&D人員投入方面的建議：技術(shù)創(chuàng)新是以人為本的，人才是研究開發(fā)活動的實際實施者。只有擁有了具備創(chuàng)造力的核心人才，企業(yè)才有開展自主創(chuàng)新的可能性。因此，政府應(yīng)進(jìn)一步實施人才引進(jìn)戰(zhàn)略，為高級人才的引進(jìn)提供便利條件；完善地區(qū)教育體系，為企業(yè)提供各層次的技術(shù)人才資源。同時，鼓勵企業(yè)充分挖掘自有的人才資源，在日常生產(chǎn)過程中開展自主創(chuàng)新活動。建立合理高效的R&D人員分項投入評價體制。有關(guān)部門應(yīng)該建立R&D分項人員投入有效的績效評價體制，合理調(diào)整R&D研究人員結(jié)構(gòu)，提高我國R&D研發(fā)人員質(zhì)量，縮小我國與發(fā)達(dá)國家的差距，提升我國人力資源質(zhì)量。人力資本投入會優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)，增加高技術(shù)企業(yè)R&D人員投入會帶來更多的技術(shù)變革，這種研究與開發(fā)性的人員會使高技術(shù)企業(yè)的技術(shù)流程、生產(chǎn)效率和生產(chǎn)工藝帶來革命性的變革，繼而提高企業(yè)的總產(chǎn)值。也只有將資本與勞動力相結(jié)合，這樣才能生產(chǎn)出更多的產(chǎn)值和利潤，促進(jìn)遼寧高技術(shù)企業(yè)的發(fā)展，振興遼寧。

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致謝在本論文完成之際，我要對多年來給予我鼓勵與幫助的遼寧工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)、老師、同學(xué)以及家人表示我衷心的感謝。首先，我要誠摯的感謝恩師李曉枚副教授，在本文的撰寫過程中，從選題、開題、資料收集、寫作、修改到最后成稿，自始至終給予我悉心的指導(dǎo)。李老師多次詢問研究進(jìn)程，并為我指點迷津，幫助我開拓研究思路，精心點撥、熱忱鼓勵。李老師一絲不茍的作風(fēng)，嚴(yán)謹(jǐn)求實的態(tài)度，踏踏實實的精神，不僅授我以文，而且教我做人，李老師以其淵博的知識和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)風(fēng)格成為我今后學(xué)習(xí)和工作的楷模，使我受益終生，雖歷時三載，卻給以終生受益無窮之道。對李老師的感激之情是無法用言語表達(dá)的。因此，特在這里致以由衷的感謝和崇高的敬意！其次，感謝遼寧工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院各位老師，沒有諸位老師對我的悉心教育就沒有我今天的成就；感謝在我進(jìn)行論文寫作過程中給予我?guī)椭睦蠋煟桓兄x朋友及家人在我寫論文期間對我的支持；最后對各評委老師進(jìn)行辛苦的評審工作，在此也表示衷心的感謝。在此之際，我的心情無比激動，從開始進(jìn)入課題到論文的順利完成，有多少可敬的師長、同學(xué)、朋友給了我無言的幫助，在這里請接受我誠摯的謝意！謝謝你們！對于大家給予我的關(guān)心與幫助，我以此作為動力，激勵自己，百尺竿頭，更進(jìn)一步！基于C8051F單片機直流電動機反饋控制系統(tǒng)的設(shè)計與研究基于單片機的嵌入式Web服務(wù)器的研究MOTOROLA單片機MC68HC（8）05PV8/A內(nèi)嵌EEPROM的工藝和制程方法及對良率的影響研究基于模糊控制的電阻釬焊單片機溫度控制系統(tǒng)的研制基于MCS-51系列單片機的通用控制模塊的研究基于單片機實現(xiàn)的供暖系統(tǒng)最佳啟停自校正（STR）調(diào)節(jié)器單片機控制的二級倒立擺系統(tǒng)的研究基于增強型51系列單片機的TCP/IP協(xié)議棧的實現(xiàn)基于單片機的蓄電池自動監(jiān)測系統(tǒng)基于32位嵌入式單片機系統(tǒng)的圖像采集與處理技術(shù)的研究基于單片機的作物營養(yǎng)診斷專家系統(tǒng)的研究基于單片機的交流伺服電機運動控制系統(tǒng)研究與開發(fā)基于單片機的泵管內(nèi)壁硬度測試儀的研制基于單片機的自動找平控制系統(tǒng)研究基于C8051F040單片機的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)基于單片機的液壓動力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測儀開發(fā)模糊Smith智能控制方法的研究及其單片機實現(xiàn)一種基于單片機的軸快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制基于雙單片機沖床數(shù)控系統(tǒng)的研究基于CYGNAL單片機的在線間歇式濁度儀的研制基于單片機的噴油泵試驗臺控制器的研制HYPERLINK