許珂

(常州工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 常州 213032)

0 引言

江蘇省是中國的經(jīng)濟(jì)大省，大力提高江蘇省R&D投入，提高科技創(chuàng)新能力，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，是江蘇省的責(zé)任與使命。常州市是蘇南城市的重要一員，本文對其R&D進(jìn)行全面的分析，對其R&D投入產(chǎn)出效率進(jìn)行綜合測度和客觀評價，分析其R&D效率的影響因素，并提出進(jìn)一步提高效率的建議和對策，對加快其科技進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變等具有十分重要的理論和實(shí)際意義。

1 R&D效率及影響因素的理論研究進(jìn)展

國外對R&D效率的研究起步較早。有的學(xué)者從企業(yè)和行業(yè)的角度來進(jìn)行研究，比如Akihiro Hashimoto，Shoko Haneda[1]以10家日本制藥公司1983—1992年間的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)日本制藥行業(yè)的研發(fā)效率在這10年里呈下降趨勢。對于R&D影響因素的研究，早期的研究主要集中在宏觀層面，隨著企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的逐漸增多，微觀角度的研究也開始出現(xiàn)。

國內(nèi)對于R&D效率的研究起步較晚。有的學(xué)者從行業(yè)角度進(jìn)行研究,比如制造業(yè)[2]、石化行業(yè)[3]、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)[4]等。有的學(xué)者從區(qū)域的角度進(jìn)行研究,比如山東省[5]，江浙兩省[6]，我國31個省、直轄市、自治區(qū)之間比較[7-9]。對于R&D效率影響因素的分析，國內(nèi)也有一定的研究基礎(chǔ)，大多數(shù)學(xué)者從政府行為、金融發(fā)展水平、開放程度等方面進(jìn)行了分析。比如韓先鋒[10]發(fā)現(xiàn)政府行為和金融發(fā)展水平對創(chuàng)新技術(shù)效率具有一定的抑制作用；貿(mào)易依存度、外資利用水平、城市化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、工業(yè)化水平、信息化水平等因素具有正的促進(jìn)作用。田軍偉[11]分析了區(qū)域市場化水平、開放程度、政府支持力度、信息化水平、工業(yè)化水平對R&D效率的影響。蔡翔等[12]分析了政府支持力度、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及企業(yè)R&D投入力度對科研成果轉(zhuǎn)化效率的影響。左鎧瑞、宮建成[13]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和金融服務(wù)對R&D活動的支持是影響R&D效率最重要的因素。

綜上所述，隨著近年來國家對科技發(fā)展的日益重視，我國R&D投入不斷增加，學(xué)者和政府從原來僅關(guān)注R&D的投入資金規(guī)模轉(zhuǎn)而對R&D投入產(chǎn)出效率給予越來越多的重視，這方面的研究已形成了一定的理論體系，包括采用DEA、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)、因子分析與聚類分析等不同的方法，對企業(yè)、行業(yè)或地區(qū)的R&D效率進(jìn)行測度等。對于地區(qū)R&D效率的研究多是集中在省級區(qū)域之間的比較，很少涉及市級層面。而對于R&D效率影響因素的研究，從企業(yè)層面研究的文獻(xiàn)較多，對地區(qū)R&D效率影響因素的研究較少，現(xiàn)有文獻(xiàn)對地區(qū)R&D效率的影響因素多從地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)開放程度、政府扶持力度、信息化水平等方面開展研究。因此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，對江蘇省常州市的R&D情況及效率進(jìn)行全面的分析，探索提高R&D效率的方法。

2 常州市R&D活動現(xiàn)狀

2.1 R&D經(jīng)費(fèi)投入情況

R&D活動經(jīng)費(fèi)是反映一個國家或地區(qū)自主創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)。常州市每年R&D活動經(jīng)費(fèi)支出的規(guī)模都在不斷擴(kuò)大，2016年常州市R&D活動經(jīng)費(fèi)達(dá)155.32億元，是2005年的7.47倍。不僅是R&D經(jīng)費(fèi)投入的絕對規(guī)模不斷增加，R&D投入強(qiáng)度也在不斷增加，從2005年的1.6%到2016年的2.69%，常州市的R&D經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重2010年以后一直高于江蘇省平均水平，與全國平均水平相比高出的程度越來越大，見表1。

表1 2005—2016年常州市R&D經(jīng)費(fèi)投入情況統(tǒng)計表

表1(續(xù))

注：數(shù)據(jù)來源于2005—2016年《常州市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，2005—2016年《江蘇省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，2016年《全國科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計公報》。

2.2 R&D人員投入情況

R&D人員即從事R&D活動的人員，其數(shù)量和質(zhì)量是衡量一個地區(qū)科技實(shí)力的重要指標(biāo)。不管是科技開發(fā)機(jī)構(gòu)還是企業(yè)，常州市的R&D人員數(shù)量總體水平在不斷上升。以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人數(shù)為例，2010年為37 056人，2016年增加到60 301人。

2.3 規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D活動

2010年以來企業(yè)R&D資源投入，包括經(jīng)費(fèi)投入和人員投入都在不斷增長，并取得了較好的R&D成果，企業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入、專利數(shù)量等也有了較大幅度增長，見表2。

表2 2010—2016年常州市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D活動情況統(tǒng)計表

注：數(shù)據(jù)來源于2010—2016年《常州市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，2011—2017年《常州統(tǒng)計年鑒》。

2.4 R&D產(chǎn)出情況

從衡量R&D活動產(chǎn)出的幾個主要指標(biāo)來看，常州市的R&D產(chǎn)出在近年來大幅度提高，具體情況見表3。

表3 2010—2016年常州市R&D產(chǎn)出情況統(tǒng)計表

注：數(shù)據(jù)來源于2011—2017年《常州統(tǒng)計年鑒》。

經(jīng)深入分析發(fā)現(xiàn)存在一些問題，以專利數(shù)指標(biāo)為例，2016年專利申請量43 860件，是2006年的12.78倍，專利授權(quán)量17 790件，是2006年的11.46倍。但是專利包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計專利三種,專利水平的高低主要取決于發(fā)明專利的數(shù)量和比重。而常州市的專利申請量和授予量中，發(fā)明所占的比重都很小，2010—2016年常州市的專利結(jié)構(gòu)中,發(fā)明所占比重到2015年才開始突破10%，說明常州市的創(chuàng)新成果質(zhì)量還有待提高。

以上分析僅從R&D活動的資源投入和產(chǎn)出數(shù)量角度分析了常州市R&D活動在近年來的基本情況,僅能反映出常州市R&D創(chuàng)新活動的一些表面情況，對R&D活動的效率還需通過實(shí)證分析進(jìn)行更深層次的了解和挖掘。

3 常州市R&D效率評價

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法是利用多項(xiàng)投入，對產(chǎn)出指標(biāo)評價相對有效的一種方法，在R&D效率評價時很常用。

3.1 指標(biāo)選取

由于各個地區(qū)披露的指標(biāo)不一致，因此選擇了蘇南五市在研究期間每年均披露數(shù)據(jù)的指標(biāo)，將R&D活動經(jīng)費(fèi)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員作為投入指標(biāo)，產(chǎn)出分為直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出，選擇專利授權(quán)量、高新技術(shù)企業(yè)總產(chǎn)值作為直接產(chǎn)出指標(biāo)，人均GDP為間接產(chǎn)出指標(biāo)，以2010—2016年作為研究期。所有指標(biāo)數(shù)據(jù)來自當(dāng)?shù)氐慕y(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報。

3.2 實(shí)證分析

以蘇南五市2010—2016年連續(xù)7年的R&D投入產(chǎn)出為研究對象，選擇Deap軟件進(jìn)行DEA分析，結(jié)果整理見表4—10。

表4 2010年蘇南五市R&D投入產(chǎn)出效率DEA結(jié)果

表5 2011年蘇南五市R&D投入產(chǎn)出效率DEA結(jié)果

表6 2012年蘇南五市R&D投入產(chǎn)出效率DEA結(jié)果

表7 2013年蘇南五市R&D投入產(chǎn)出效率DEA結(jié)果

表8 2014年蘇南五市R&D投入產(chǎn)出效率DEA結(jié)果

表9 2015年蘇南五市R&D投入產(chǎn)出效率DEA結(jié)果

表10 2016年蘇南五市R&D投入產(chǎn)出效率DEA結(jié)果

將表4—10的綜合效率進(jìn)行整理，結(jié)果見圖1，可以看出，鎮(zhèn)江市的R&D投入產(chǎn)出規(guī)模雖然最小，但是R&D效率是最高的，7年中有5年實(shí)現(xiàn)了DEA有效。綜合效率第二的是蘇州市，蘇州市的R&D投入產(chǎn)出規(guī)模在蘇南五市中是最大的，7年中有3年實(shí)現(xiàn)了DEA有效，近三年綜合效率下降較多。常州市的R&D綜合效率在蘇南五市中處于第三位，7年來保持比較穩(wěn)定的水平，平均在0.78左右。無錫市和南京市的R&D效率波動較大，均值處于0.76以下，屬于相對效率低下的城市。說明R&D效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、投入產(chǎn)出的絕對量沒有直接的聯(lián)系，關(guān)鍵還是要看投入和產(chǎn)出的相對效率。

圖1 蘇南五市R&D綜合效率比較

綜合效率由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同決定。從純技術(shù)效率的均值來看，鎮(zhèn)江市和蘇州市的純技術(shù)效率接近1，說明在目前的技術(shù)水平上，R&D投入資源的使用還是比較有效的。常州市的純技術(shù)效率均值為0.803，在蘇南五市中處于第四位，說明常州市沒有很好地利用研發(fā)投入，創(chuàng)新知識轉(zhuǎn)化能力較低。常州市的規(guī)模效率均值為0.975，在蘇南城市中排第二位，說明常州市近年來的R&D效率不高主要不是由規(guī)模效率引起的，而是由純技術(shù)效率引起的。從規(guī)模報酬的情況來看：2010—2012年，蘇州市和鎮(zhèn)江市DEA有效，規(guī)模報酬不變，南京市和常州市規(guī)模報酬遞增，無錫市規(guī)模報酬遞減；2013年，只有鎮(zhèn)江市DEA有效，南京市、蘇州市、無錫市規(guī)模報酬遞減，常州市規(guī)模報酬遞增；2014—2015年，鎮(zhèn)江市規(guī)模報酬不變，其他4個城市都是規(guī)模報酬遞減；2016年5個城市都是規(guī)模報酬遞減。說明在前幾年，隨著國家對R&D重視程度的提高，各地方政府也開始增加R&D投入，此時處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)，即增加投入能夠帶來產(chǎn)出的成倍增加。而從2014年開始，蘇南各地區(qū)都逐漸轉(zhuǎn)為規(guī)模報酬遞減階段，這說明存在嚴(yán)重的資源浪費(fèi)，不能盲目地增加投入。因此蘇南五市在保持現(xiàn)有的R&D投入強(qiáng)度情況下，更重要的是要合理配置R&D資源，調(diào)整R&D資源的投入結(jié)構(gòu)，以提高R&D資源的利用率。

4 R&D效率影響因素實(shí)證分析

在評價R&D效率的基礎(chǔ)上，要考察R&D效率的影響因素，才能更好地為地方政府的決策指明方向，因此本文在對常州市R&D效率評價基礎(chǔ)上，以蘇南五市作為研究樣本，運(yùn)用Tobit截斷回歸分析的方法進(jìn)行分析。Tobit回歸是因變量受限模型的一種，由于測算出來的R&D綜合效率都處于0和l之間，具有被切割或截斷的特點(diǎn)，因此選擇該模型。

4.1 R&D效率影響因素分析及指標(biāo)選取

1)政府行為

政府的支持在研發(fā)過程中發(fā)揮著重要的作用，可以通過政府資金的扶持，也可以通過稅收減免、稅收優(yōu)惠等政策鼓勵R&D活動。一般認(rèn)為，政府扶持力度與研發(fā)效率之間存在正相關(guān)關(guān)系。但是也有學(xué)者認(rèn)為政府對研發(fā)活動的支持主要是從社會效益出發(fā)，而不追求經(jīng)濟(jì)利益，因而會導(dǎo)致效率低下。

2)利用外資水平

外商直接投資不僅帶來資金，還帶來技術(shù)，但技術(shù)溢出可能是正效應(yīng)，也可能是負(fù)效應(yīng)，這取決于利用外資地區(qū)的消化、吸收能力。

3)城市化水平

城市化水平是衡量一個國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高低的標(biāo)志之一，一般認(rèn)為，城市化水平越高，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，R&D效率也越高。

4)金融發(fā)展水平

R&D活動需要大量的資金，除了企業(yè)內(nèi)部資金來源和政府的財政資金支持，金融體系可以提供多元化的資金來源，因此一般認(rèn)為金融發(fā)展水平越高，R&D效率越高。

5)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

源自一些發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)表明，R&D對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級存在著正向促進(jìn)效應(yīng)[14]，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級反過來也影響R&D效率，這兩者之間關(guān)系密切。

6)人力資本

R&D不僅需要資金投入，還要有人力資本投入。人力資本數(shù)量越多，質(zhì)量越高，越有利于R&D效率的提高。

7)工業(yè)化水平

在工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程的不同階段，R&D投入模式也不一樣，有的以政府為主導(dǎo)，有的以企業(yè)為主導(dǎo)，還有雙主導(dǎo)型，因此工業(yè)化水平也會影響R&D效率。

8)信息化水平

有學(xué)者發(fā)現(xiàn)信息化對創(chuàng)新能力產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，由此可知信息化水平與R&D關(guān)系密切，但對R&D效率究竟有什么影響有待研究。

根據(jù)前文的分析，將影響R&D效率的影響因素作為自變量，因變量為前面基于DEA的蘇南五市R&D綜合效率，相關(guān)指標(biāo)具體見表11。

4.2 Tobit回歸及分析

運(yùn)用Stata軟件將數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最終得到Tobit回歸結(jié)果，見表12。

表11 指標(biāo)選擇

表12 Tobit回歸結(jié)果

模型回歸擬合效果較好，大多數(shù)自變量通過顯著性檢驗(yàn)，說明對R&D效率有顯著影響。通過輸出的各自變量系數(shù)值及其相應(yīng)的檢驗(yàn)值，可以得到以下結(jié)論：一是人力資本、工業(yè)化水平和信息化水平對R&D效率的提高具有顯著的推動作用，但是由于系數(shù)比較小，因而作用比較有限。二是政府行為和金融發(fā)展水平對R&D效率的提高具有顯著的抑制作用。政府行為對R&D效率的消極作用，從前面的分析可以看到，蘇南五市的R&D經(jīng)費(fèi)絕對水平較高，但從2014年開始逐步轉(zhuǎn)為規(guī)模報酬遞減階段，因此增加政府扶持力度對效率提高的作用不大，最主要是要優(yōu)化結(jié)構(gòu)，因而實(shí)證結(jié)果中政府扶持力度的系數(shù)為負(fù)值。而金融發(fā)展水平對R&D效率的消極作用，與金融體系還不夠完善，金融機(jī)構(gòu)對科技活動的支持力度還比較低、作用未能充分發(fā)揮有關(guān)。三是利用外資水平、城市化水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對R&D效率的提高所起的作用不明顯。蘇南經(jīng)濟(jì)的對外開放程度是比較高的，但是利用外資要能夠充分消化吸收才有利于創(chuàng)新能力的提高，具有正的技術(shù)溢出作用，蘇南在這方面還有待提高。蘇南的城市化水平在全國來看也是比較領(lǐng)先的，但是對R&D效率提高所起的作用不明顯，說明蘇南要進(jìn)一步著力提高城鎮(zhèn)化的質(zhì)量，注重創(chuàng)新人才集聚、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面，使地區(qū)內(nèi)的R&D創(chuàng)新活動實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，進(jìn)而提高效率。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，蘇南五市(除了南京市)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)前幾年還是以“二、三、一”格局為主，蘇州市、常州市在2015年，無錫市在2016年開始轉(zhuǎn)型為“三、二、一”，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整影響了R&D效率的提高。

5 政策建議

根據(jù)以上分析，提出提高常州市R&D效率的政策建議供政府部門參考。

5.1 適當(dāng)增加政府R&D資金投入，優(yōu)化R&D支出結(jié)構(gòu)

常州市R&D活動2014年開始轉(zhuǎn)入規(guī)模報酬遞減階段，因此增加R&D投入資金并不是最主要的，只需要在保持現(xiàn)有規(guī)模的基礎(chǔ)上適當(dāng)增加，保持原有的R&D投入強(qiáng)度即可，關(guān)鍵是要調(diào)整支出結(jié)構(gòu)，應(yīng)更加注重基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的發(fā)展,提升自主R&D能力。為此，政府部門應(yīng)一方面加大財政對基礎(chǔ)研究的投入力度，另一方面要結(jié)合國家發(fā)展戰(zhàn)略、行業(yè)發(fā)展方向和區(qū)域自身特點(diǎn)，做好基礎(chǔ)研究規(guī)劃布局，鼓勵包括企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)在內(nèi)的社會各方面關(guān)心和支持基礎(chǔ)研究。

5.2 重視引進(jìn)外資的消化吸收，強(qiáng)化正的溢出效應(yīng)

目前江蘇省利用外資對R&D效率提升起到的是反作用，常州市應(yīng)在利用外資的同時，重視引進(jìn)外資的消化、吸收、再創(chuàng)新。不能對國外的先進(jìn)技術(shù)產(chǎn)生依賴，而要能夠從中吸收對自己有利的方面，學(xué)習(xí)有益的經(jīng)驗(yàn)，提升自主創(chuàng)新能力，發(fā)揮引進(jìn)外資的正的溢出效應(yīng)。

5.3 提高城鎮(zhèn)化的質(zhì)量，注重配套設(shè)施建設(shè)

目前城鎮(zhèn)化對R&D效率的提升作用不明顯，常州市在城鎮(zhèn)化過程中要提高城鎮(zhèn)化的質(zhì)量，注重完善高新區(qū)等新城區(qū)的相關(guān)配套設(shè)施，制定能夠吸引科技型人才的住房、教育等政策，有效推動新型城鎮(zhèn)化發(fā)展。

5.4 促使金融機(jī)構(gòu)對R&D活動放開,拓寬資金來源渠道

目前常州市的R&D活動經(jīng)費(fèi)主要來源于企業(yè)，政府資金是第二大主要來源，金融機(jī)構(gòu)的支持力度是很小的。企業(yè)在科技創(chuàng)新活動中難免會出現(xiàn)資金問題，僅僅依靠企業(yè)的資金一些大型項(xiàng)目很難進(jìn)行。因此,政府部門應(yīng)引導(dǎo)和鼓勵金融機(jī)構(gòu)加大對科技創(chuàng)新的支持，制定有利的金融政策，為企業(yè)創(chuàng)新提供穩(wěn)定的資金來源。

5.5 加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,大力促進(jìn)高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展

江蘇省各城市只有南京市2008年就轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭?、二、一”，其他城市轉(zhuǎn)型較晚，常州市2015年剛剛轉(zhuǎn)型。因此常州市要進(jìn)一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，發(fā)揮其對R&D效率提高的積極作用。為此，政府部門要結(jié)合常州市自身優(yōu)勢，培育地方戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，進(jìn)一步加快十大產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)、優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和培育創(chuàng)新型企業(yè)，提高創(chuàng)新活動的競爭力。

5.6 加快R&D人員培養(yǎng)，提高R&D人員素質(zhì)

常州市的R&D人員總量雖然在逐年提升,但是整體素質(zhì)還比較低。因此，常州市一方面要制定良好的政策，建立完善的保障體系，吸引更多的科技人員；另一方面應(yīng)結(jié)合常州市現(xiàn)階段的實(shí)際情況,有針對性地為科技創(chuàng)新活動培養(yǎng)更多的高素質(zhì)的后備人才。

5.7 推進(jìn)工業(yè)化和信息化融合發(fā)展，推動科技創(chuàng)新

工業(yè)化和信息化對R&D效率的提升有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。因此應(yīng)加大信息基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度，建設(shè)智慧城市，大力發(fā)展工業(yè)企業(yè)智能制造，推動信息通信技術(shù)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)相結(jié)合的集成創(chuàng)新，加快推動從“常州制造”向“常州智造”轉(zhuǎn)變。

[參考文獻(xiàn)]

[1]HASHIMOTO A,HANEDA S.Measuring the change in R&D efficiency of the Japanese pharmaceutical industry[J].Research Policy,2008,37(10):1829-1836.

[2]師萍, 韓先鋒.我國高科技大中型制造業(yè)R&D效率研究[J].科技進(jìn)步與對策, 2010, 27(15):74-77.

[3]劉立群.我國石化行業(yè)R&D效率評價及其影響因素研究[D].武漢：華中科技大學(xué),2011.

[4]董潔,劉航.中國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)R&D效率測度及其影響因素研究[J].科技管理研究,2015, 35(23):64-68.

[5]柳麗利.R&D投入產(chǎn)出效率的比較分析[D].大連：東北財經(jīng)大學(xué),2012.

[6]沈雯雯.江浙兩省R&D效率的DEA方法比較分析[J].北方經(jīng)貿(mào),2009(2):34-36.

[7]譚志鵬.地區(qū)R&D投入績效評價研究[D].重慶：重慶大學(xué),2014.

[8]韓鳳芹,趙偉.R&D中政府投入效率測度及影響因素分析：基于省級面板數(shù)據(jù)的研究[J].財政研究, 2015(11):75-85.

[9]李俊成,馬菁.R&D資金投入與科技創(chuàng)新：基于融資環(huán)境視角的研究[J].中國科技論壇, 2017(2):135-142.

[10]韓先鋒.中國R&D創(chuàng)新技術(shù)效率空間差異及影響因素的實(shí)證研究[D].西安：西北大學(xué),2011.

[11]田軍偉.我國區(qū)域R&D效率差異及其影響因素分析[D].南京：南京財經(jīng)大學(xué),2012.

[12]蔡翔,崔曉蘭,熊靜.我國地區(qū)R&D效率及其影響因素探究：基于“科研產(chǎn)出—成果轉(zhuǎn)化”視角[J]. 軟科學(xué), 2013, 27(3):80-84.

[13]左鎧瑞,宮建成.中國區(qū)域R&D效率變化測度及其影響因素研究[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2016,37(4):79-88.

[14]唐德祥，孟衛(wèi)東. R&D與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級：基于我國面板數(shù)據(jù)模型的經(jīng)驗(yàn)研究[J].科技管理研究，2008，28(5):85-89.