应用数据包络分析方法测度中国工业企业研发绩效

最近，中国科学院科技战略研究所研究员(、、、宋)的研究团队在中国工业企业研发绩效评价方面取得了新的进展。本研究充分考虑了R&D工业企业生产过程的内部结构，并基于两阶段数据包络分析方法对中国工业企业的R&D绩效进行了测度。相关结果最近发表在国际期刊《社会与经济规划科学》上。

R&D是技术进步的主要推动力和经济增长的根本原因。随着中国工业企业研发活动资金的不断增加，衡量工业企业的研发绩效变得越来越重要。根据R&D活动的生产规律，工业企业的R&D过程主要包括两个阶段:一是创新阶段，即通过R&D投资获得科技成果的过程；二是商业化阶段，即科技成果转化为经济效益的过程。然而，对中国工业企业R&D绩效衡量的研究很少考虑两阶段R&D特征，这使得绩效衡量的结果不可避免地与实际情况有所不同。

为了解决上述问题，杨国梁团队首先构建了工业企业R&D活动的两阶段逻辑模型，并据此对中国工业企业的R&D绩效进行了测度。然后，从国家、地区和省三个层面对评价结果进行分析。最后，运用回归分析研究了R&D环境对中国工业企业R&D绩效的影响。

杨国梁认为，两阶段数据包络分析模型能够更好地描述工业企业的R&D过程，使R&D绩效的衡量更加科学、有效和现实，有助于提高R&D工业企业绩效评价的准确性。

实证结果表明，中国工业企业的研发绩效存在地区差异，研发氛围浓厚或创新意识强的工业企业往往具有较好的研发效果。因此，建议通过引进高端人才和管理培训来增强工业企业的研发创新意识。

相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.seps.2019.100753