1、第2 3卷 第1 6期2 0 2 3年 8月 科 技 和 产 业S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dI n d u s t r y V o l.2 3,N o.1 6A u g.,2 0 2 3东部地区十省市规模以上工业企业研发投入绩效评价陈 媛,王伟华,王福颖(济南市科学技术情报研究院,济南2 5 0 0 0 1)摘要:选取2 0 2 1年度数据,采用数据包络分析(D E A)方法对中国东部地区1 0个省份规模以上工业企业的研发投入绩效进行评价,并采用灰关联分析方法分析确定各项研发投入产出指标相对于D E A效率的灰色关联度。研究结果表明,8 0%的省份
2、规上工业企业研发投入产出处于非D E A有效状态,存在不同程度的投入冗余或产出不足;规上工业企业发明专利申请数与研发投入产出效率的关联度最高,其次是新产品销售收入和R&D经费内部支出。关键词:D E A;灰关联分析;规模以上工业企业;研发投入产出效率中图分类号:F 2 0 4 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 1-1 8 0 7(2 0 2 3)1 6-0 1 5 4-0 6收稿日期:2 0 2 3-0 5-0 6基金项目:2 0 2 3年度山东省重点研发计划(软科学)项目(2 0 2 3 R KY 0 3 0 0 7)。作者简介:陈媛(1 9 8 3),女,河北衡水人,济南市科学技术情报
3、研究院,高级经济师,硕士,研究方向为科技统计分析、科技发展战略;王伟华(1 9 8 0),女,山东青岛人,济南市科学技术情报研究院,副研究员,研究方向为科技统计分析、科技发展战略;王福颖(1 9 9 2),女,山东淄博人,济南市科学技术情报研究院,硕士,研究方向为科技统计分析、科技发展战略。1 9 7 8年,美国运筹学家W.W.C o o p e r和A.C h a r n e s提出 的数据包 络 分 析(d a t ae n v e l o p m e n ta n a l y s i s,D E A)方 法1,主 要 通 过 保 持 决 策 单 元(d e c i s i o nm a
4、k i n gu n i t,DMU)的输入或输出不变,借助数学规划将DMU投影到D E A前沿面上,并通过比较决策单元偏离D E A前沿面的程度来评价它们的相对有效性,能有效处理多输入、多输出的复杂系统,可以对多指标投入、多指标产出的同类型部门进行有效的综合评价,本质是一种数学规划模型,在许多领域得到了较为广泛的应用2。在运用D E A方法评价科技效率时,无须预先确定投入与产出之间的关系表达式,也无须为各指标赋权重,优势非常明显3。虽然D E A方法可以对科技投入产出有效性进行测定,但还是存在一定的局限性,无法反映单个指标的变动对科技投入产出有效性影响的大小4。近几年,部分国内学者应用D E
5、 A分析方法对企业技术创新效率、研发投入产出效率等开展了研究。例如,胡云红5运用D E A-T o b i t模型从横向和纵向两个角度测度分析了河北省主要行业规上工业企业的技术创新效率;王佳佳6运用两阶段网络E BM模型和T o b i t模型对我国3 8家上市建筑企业整体及分阶段的技术创新效率进行评价;黄兰和常媛7以新能源汽车上市公司为研究对象,采用D E A模型分析评价新能源汽车企业的研发效率;吴佳钰8运用D E A方法测度了江西省装备制造业研发效率静动态效率;蒋丽丽9基于网络S BM模型,构建了建筑企业技术创新效率测算模型,并进行了实际案例应用;黄亚飞1 0采用D E A方法、M a l
6、 m q u i s t指数分析法对中国各省份的规上工业企业的技术创新效率进行评价,并提出了提高规上工业企业技术创新效率的建议;庞超1 1应用D E A-B C C和D E A-M a l m q u i s t模型分别从静态与动态的角度研究陕西省与全国各省份规模以上工业企业R&D投入产出效率情况;罗月1 2采用D E A模型对吉林省工业部门的静态效率进行测算;赵继宗1 3通过主成分分析和数据包络分析相结合的方法对甘肃大中型工业企业2 0 0 02 0 1 4年技术创新效率的水平进行了评价研究;苏冰杰1 4采用非径向D E A和超效率D E A模型,基于2 0 1 32 0 1 9年的面板数据
7、对河南省整体及其各地市的研发投入产出现状及绩效进行评价;蒋武林1 5选取运用I n p u t-B C C模型、B o o t s t r a p-D E A模型和改进型S E-D E A模型从静态角度对安徽省规模以上工业企业的生态技术创新效率进行测度。尽管如此,现有文献中尚未见451运用D E A方法专门针对中国东部地区1 0个省份规模以上工业企业的研发投入绩效评价。2 0 2 1年全国科技经费投入统计公报 显示,2 0 2 1年,全国共投入研究与试验发展(R&D)经费2 79 5 6.3亿元,其中企业R&D经费2 15 0 4.1亿元,占比为7 6.9%,企业是研发的主力军,是科技创新的重
8、要力量;R&D经费投入超过千亿元的1 1个省份有6个在东部地区,R&D经费投入强度超过全国平均水平的6个省份全部都在东部地区。由于企业研发投入产出效率高低直接影响整体创新水平,同时考虑东部地区在企业研发和原始创新方面的重要地位,采用D E A方法开展中国东部地区1 0个省份规上工业企业研发投入绩效评价。1 研发投入和研发产出指标对中国东部地区1 0个省份规上工业企业的研发投入绩效进行分析评价,侧重于考察研发载体、研发人员、研发经费投入的效率,同时考虑指标数据的可得性,因此选取为“规上工业企业办研发机构数”“规上工业企业R&D人员折合全时当量”“规上工业企业R&D经费内部支出”为研发投入指标;选
9、取“规上工业企业发明专利申请数”“规上工业企业新产品销售收入”为研发产出指标。研发投入产出基础数据如表1所示。2 D E A模型的构建与分析2.1 D E A模型的构建选取中国东部地区1 0个省份作为决策单元(DMU),分析各省份规上工业企业研发投入产出的D E A有效性,明确其技术效率、投入冗余和产出不足,进而指出改进的方向。选取的评价指标共5个,包括2个产出指标“规上工业企业发明专利申请数”“规上工业企业新产品销售收入”和3个投入指标“规上工 业 企 业 办 研 发 机 构 数”“规 上 工 业 企 业R&D人员折合全时当量”“规上工业企业R&D经费内部支出”。决策单元数1 0,评价指标数
10、5,决策单元数是评价指标个数的2倍,可以进行D E A分析。应用D E A P 2.1软件进行分析,分析结果自动生成。其中,决策单元数1 0时,间序列数据设置为1、产出数量为2、投入数量为3,从产出角度衡量技术效率,选用规模报酬不变的C C R模型进行分析。2.2 各决策单元的技术效率值表1中每个省份是一个决策单元(DMU),共有1 0个决策单元,对决策单元构建D E A的C C R模型如下:m i nnj=1jyj=y0nj=1jxj=x0j0,j=1,2,n (1)以表1中北京市的数据为例,模型(1)的具体形式为表1 东部地区1 0个省份规上工业企业研发投入产出序号省份规上工业企业办研发机
11、构数/个规上工业企业R&D人员折合全时当量/人年规上工业企业R&D经费内部支出/亿元规上工业企业发明专利申请数/件规上工业企业新产品销售收入/亿元1北京5 4 84 14 9 63 1 41 55 8 982 5 32天津6 3 94 94 0 42 5 159 2 848 1 43河北28 1 68 34 0 15 7 088 4 496 6 84上海8 5 09 39 6 66 9 81 67 8 61 05 7 55江苏1 78 0 56 1 26 7 627 1 76 58 0 64 26 2 26浙江2 07 5 24 8 21 4 015 9 24 12 9 23 68 9 07福
12、建2 1 1 51 8 63 2 87 7 21 55 1 678 2 28山东84 3 43 4 93 7 915 6 53 18 2 42 75 4 09广东3 29 3 87 0 91 1 929 0 21 3 97 2 74 96 8 51 0海南6 829 1 11 47 2 92 4 5 注:数据来自2 0 2 2中国科技统计年鉴。551 陈 媛等:东部地区十省市规模以上工业企业研发投入绩效评价 m i n5 4 81+6 3 92+28 1 63+8 5 04+1 78 0 55+2 07 5 26+21 1 57+84 3 48+3 29 3 89+6 81 0+s-1=5 4
13、 814 14 9 61+4 94 0 42+8 34 0 13+9 39 6 64+6 1 26 7 65+4 8 21 4 06+1 8 63 2 87+3 4 93 7 98+7 0 91 1 99+29 1 11 0+s-2=4 14 9 613 1 41+2 5 12+5 7 03+6 9 84+27 1 75+15 9 26+7 7 27+15 6 58+29 0 29+1 41 0+s-3=3 1 411 55 8 91+59 2 82+88 4 43+1 67 8 64+6 58 0 65+4 12 9 26+1 55 1 67+3 12 8 48+1 3 97 2 79+7
14、2 91 0-s+1=1 55 8 9182 5 31+48 1 42+96 6 83+1 05 7 54+4 26 2 25+3 68 9 06+78 2 27+2 75 4 08+4 96 8 59+2 4 51 0-s+2=82 5 31j0,j=1,2,1 0;s-1,s-2,s-3,s+1,s+20(2)由式(2)可求得1,即北京市规上工业企业研发投入产出的技术效率。同理可以对其他决策单元列 出 相 应 的 模 型,并 求 得 对 应 的j。运 行D E A P 2.1软件直接得出分析结果,1 0个省份规上工业企业研发投入产出的技术效率值如表2所示。由表2可知,北京、海南的技术效率值
15、为1,是D E A有效的;其他8个省份的技术效率值小于1,属于非D E A有效的决策单元。2.3 非D E A有效单元的分析和改进2.3.1 研发产出不足的分析和改进根据分析结果,非D E A有效的8个省份,生产前沿面的目标产出如表3所示。对于非D E A有效的决策单元,可以通过“投影定理”进行改进,从而转变为D E A有效。改进公式为:x=*x-s-,y=y+s+,(x,y)为该决策单元对应的(x,y)在D E A生产前沿面上的投影,改进值为x=x-x,y=y-y。对比表3与表1数据可知,天津规上工业企业在现有研发投入水平下,存在研发产出不足的情况,发明专利申请数应由59 2 8件提升到1
16、24 6 1件,增加65 3 3件;新产品销售收入应由48 1 4亿元提升到65 9 7亿元,增加17 8 3亿元。河北规上工业企业在现有研发投入水平下,研发产出不足的问题更为突出,发明专利申请数应由88 4 4件提升到2 82 9 9件,增加1 94 5 5件;新产品销售收入应由96 6 8亿元提升到1 49 8 2亿元,增加53 1 4亿元。上海规上工业企业在现有研发投入水平下,也存在一定程度的研发产出不足,发明专利申请数应由1 67 8 6件提升到2 41 8 0件,增加73 9 4件;新产品销售收入应由1 05 7 5亿元提升到1 28 0 1亿元,增加22 2 6亿元。江苏规上工业企
17、业在现有研发投入水平下,研发产出不足的情况尤为显著,发明专利申请数应由6 58 0 6件提升到1 3 48 9 0件,增加6 90 8 4件;新产品销售收入应由4 26 2 2亿元提升到7 14 1 2亿元,增加2 87 9 0亿元。浙江规上工业企业在现有研发投入水平下,也存在较少程度的研发产出不足,发明专利申请数应由4 12 9 2件提升到7 90 3 7件,增加3 77 4 5件;新产品销售收入应由3 68 9 0亿元提升到4 18 4 3亿元,增加49 5 3亿元。福建 在1 0个 决 策 单 元 中 技 术 效 率 最 低,仅 为0.4 0 2,规上工业企业在现有研发投入水平下存在十分
18、严重的产出不足,专利申请数应由1 55 1 6件提升到3 85 6 2件,增加2 30 4 6件;新产品销售收入应由78 2 2亿元提升到1 94 4 0亿元,增加1 16 1 8亿元。山东规上工业企业在现有研发投入水平下,研发产出不足的情况也十分严重,专利申请数应由3 18 2 4件提升到7 76 9 7件,增加4 58 7 3件;新产品销售收入应由2 75 4 0亿元提升到4 11 3 4亿元,增加1 35 9 4亿元。广东的技术效率接近1,规上工业企表2 东部地区1 0个省份规上工业企业研发投入产出技术效率省份北京天津河北上海江苏浙江福建山东广东海南技术效率值1.0 0 00.7 3 0
19、0.6 4 50.8 2 60.5 9 70.8 8 20.4 0 20.6 7 00.9 2 91.0 0 0表3 8个非D E A有效单元生产前沿面的目标产出研发产出指标天津河北上海江苏浙江福建山东广东规上工业企业发明专利申请数/件1 24 6 12 82 9 92 41 8 01 3 48 9 07 90 3 73 85 6 27 76 9 71 5 03 7 0规上工业企业新产品销售收入/亿元65 9 71 49 8 21 28 0 17 14 1 24 18 4 31 94 4 04 11 3 45 34 7 0651 科技和产业 第2 3卷 第1 6期 业在现有研发投入水平下,存在
20、较小程度的产出不足,专利申请数应由1 3 97 2 7件提升到1 5 03 7 0件,增加1 06 4 3件;新产品销售收入应由4 96 8 5亿元提升到5 34 7 0亿元,增加37 8 5亿元。2.3.2 研发投入冗余的分析和改进根据分析结果,非D E A有效的8个省份,生产前沿面的目标投入如表4所示。对非D E A有效单元的研发投入冗余同样通过上述“投影定理”改进。对比表4与表1数据可知,天津规上工业企业在现有研发产出水平下,存在研发投入冗余,规上工业企业办研发机构数应减少2 0 1个,R&D人员折合全时当量应减少1 62 3 4人年;河北规上工业企业在现有研发产出水平下,研发投入冗余较
21、为显著,规上工业企业办研发机构数应减少18 2 1个,R&D人员折合全时当量应减少80 7 4人年;上海规上工业企业在现有研发产出水平下,也存在一定程度的研发投入冗余,R&D人员折合全时当量应减少2 96 0 2人年,R&D经费内部支出应减少2 1 1亿元;江苏规上工业企业在现有研发产出水平下,研发投入冗余较为严重,规上工业企业办研发机构数应减少1 30 6 3个,R&D人员折合全时当量应减少2 5 36 1 7人年;浙江规上工业企业在现有研发产出水平下,也存在研发投入冗余,规上工 业 企 业 办 研 发 机 构 数 应 减 少1 79 7 4个,R&D人员折合全时当量应减少2 7 17 5
22、3人年;福建规上工业企业在现有研发产出水平下,也存在研发投入冗余,规上工业企业办研发机构数应减少4 6 6个,R&D人员折合全时当量应减少7 69 6 6人年;山东规上工业企业在现有研发产出水平下,研发投入冗余也十分严重,规上工业企业办研发机构数应减少57 0 3个,R&D人 员 折 合 全 时 当 量 应 减 少1 4 25 6 0人年;广东规上工业企业在现有研发产出水平下,也存在一定程度的研发投入冗余,规上工业企业办研发机构数应减少1 97 9 4个,R&D人员折合全时当量应减少1 2 88 7 0人年。8个非D E A有效单元中,仅上海规上工业企业R&D经费内部支出存在冗余,其他7个非D
23、 E A有效单元在现有研发产出水平下,R&D经费内部支出均不存在冗余。这说明,对于绝大多数省份来说,规上工业企业当前R&D经费内部支出已充分发挥作用,持续加大规上工业企业R&D经费内部支出仍然是重中之重。3 灰关联分析经过D E A分析得到东部地区1 0个省份规上工业企业研发投入产出效率,但仍未明确哪个研发投入或产出指标对研发投入产出技术效率的影响最大。因此,采用邓聚龙1 6的灰关联分析法分析确定各投入产出指标相对于技术效率的关联度1 7,进而提出有针对性的对策建议。灰色关联分析是灰色系统理论中的一种分析方法,关联度是指两个系统或两个因素间关联性大小的量度,它描述了系统发展过程中,因素间相对变
24、化大小、方向、速度等的相对性。按照灰色关联度计算公式直接代入数据进行计算,对于小样本数据而言,具有计算简单、便于操作等优点。3.1 计算灰色关联度将1 0个省份规上工业企业研发投入产出技术效率值作为参考数列x0,研发投入产出指标数据作为比较数列x1、x2、x3、x4、x5,将参考数列和比较数列都进行初值法标准化处理,结果如表5所示。表4 8个非D E A有效单元生产前沿面的目标投入研发投入指标天津河北上海江苏浙江福建山东广东规上工业企业办研发机构数/个4 3 89 9 58 5 047 4 227 7 816 4 927 3 11 31 4 4规上工业企业R&D人员折合全时当量/人年3 31
25、7 07 53 2 76 43 6 43 5 90 5 92 1 03 8 71 0 93 6 22 0 68 1 95 8 02 4 9规上工业企业R&D经费内部支出/亿元2 5 15 7 04 8 727 1 715 9 27 7 215 6 529 0 2表5 参考数列和比较数列标准化序列北京天津河北上海江苏浙江福建山东广东海南x01.0 0 00.7 3 00.6 4 50.8 2 60.5 9 70.8 8 20.4 0 20.6 7 00.9 2 91.0 0 0 x11.0 0 01.1 6 65.1 3 91.5 5 13 2.4 9 13 7.8 6 93.8 5 91 5.
26、3 9 16 0.1 0 60.1 2 4x21.0 0 01.1 9 12.0 1 02.2 6 41 4.7 6 51 1.6 1 94.4 9 08.4 2 01 7.0 8 90.0 7 0 x31.0 0 00.8 0 11.8 1 92.2 2 78.6 6 55.0 7 72.4 6 14.9 9 39.2 5 70.0 4 5x41.0 0 00.3 8 00.5 6 71.0 7 74.2 2 12.6 4 90.9 9 52.0 4 18.9 6 30.0 4 7x51.0 0 00.5 8 31.1 7 11.2 8 15.1 6 44.4 7 00.9 4 83.3 3
27、 76.0 2 00.0 3 0751 陈 媛等:东部地区十省市规模以上工业企业研发投入绩效评价 由表5计算得到,两级最小差m i n=0,两级最大差m a x=5 9.1 8。根据公式o i=m i n+m a x o i(k)+m a x(为分辨系数,取=0.5),计算各比较数列与参考数列在各个时刻的关联系数,结果如表6所示。分别计算各比较数列关联系数的平均值,可得各比较数列与参考数列的灰色关联度(表6):r1=0.7 7,r2=0.8 7,r3=0.9 2,r4=0.9 6,r5=0.9 5。表6 各比较数列与参考数列在各时刻的关联系数序列北京天津河北上海江苏浙江福建山东广东海南平均值1
28、1.0 00.9 90.8 70.9 80.4 80.4 40.9 00.6 70.3 31.0 30.7 721.0 00.9 80.9 60.9 50.6 80.7 30.8 80.7 90.6 51.0 30.8 731.0 01.0 00.9 60.9 50.7 90.8 80.9 30.8 70.7 81.0 30.9 241.0 01.0 11.0 00.9 90.8 90.9 40.9 80.9 60.7 91.0 30.9 651.0 01.0 00.9 80.9 80.8 70.8 90.9 80.9 20.8 51.0 30.9 53.2 关联度结果分析由上述计算可知,所选
29、5个研发投入产出指标都与规上工业企业研发投入产出效率存在正向相关关系,其灰色关联度从大到小排序为:发明专利申请数新产品销售收入R&D经费内部支出R&D人员折合全时当量规上工业企业办研发机构数。由此可见,规上工业企业发明专利申请数与研发投入产出效率的灰色关联度最强,规上工业企业办研发机构数与研发投入产出效率的灰色关联度最弱。4 结语采用D E A方法对中国东部地区1 0个省份规模以上工业企业研发投入绩效进行评价,指标设计和数据选取存在一定局限性。指标设计方面,投入产出指标较少,在接下来的研究中,需要进一步扩大指标范围,细化指标构成,人员投入指标应考虑研发人员结构,如R&D人员中研究人员、技术人员
30、、辅助人员的比例关系;经费投入指标应考虑研发日常性经费支出和资产性支出的比例关系;产出指标应考虑发表科技论文数、出版科技著作数、认定标准数等。数据选取方面,研发投入和产出指标的数据年度均为2 0 2 1年,由于当年的研发投入可能在当年产出,也可能在接下来的若干年内产出,而数据年度的选取直接影响计算结果,因此数据选取也存在局限性。此外,采用灰关联分析方法分析确定各项研发投入产出指标相对于D E A效率的灰色关联度,由于分辨系数是独立于评价指标之外的一个常数,文中按照常规取分辨系数为0.5,因此灰色关联度计算结果也有一定局限性。在接下来的研究中,需要持续优化研发投入产出指标构成,扩大数据来源,同时
31、加强对灰关联分析中分辨系数选取的研究,建立起规上工业企业研发投入产出的长效分析评价机制。参考文献1 B R A G L I A M,Z AN ON IS,Z AVAN E L L A L.M e a s u r i n ga n db e n c h m a r k i n gp r o d u c t i v es y s t e m sp e r f o r m a n c eu s i n gD E A:a ni n d u s t r i a lc a s eJ.P r o d u c t i o nP l a n n i n g&C o n-t r o l,2 0 0 3,1 4(6
32、):5 4 2-5 5 4.2 丁楠.数据包络分析原理及应用情况综述J.内蒙古科技与经济,2 0 2 3(2):1 1 6-1 1 8.3 候光明,晋琳琳.D E A方法在研究型大学建设绩效评价中的应用J.高教发展与评估,2 0 0 5,2 1(5):2 5-2 9.4 陈燕武.基于复合D E A和M a l m q u i s t指数的科技投入产出效率评价J.运筹与管理,2 0 1 1(6):1 9 6-2 0 4.5 胡云红.河北省规上工业企业技术创新效率及影响因素研究D.石家庄:河北科技大学,2 0 2 2.6 王佳佳.价值链视角下我国上市建筑企业技术创新效率及影响因素研究D.北京:北京
33、交通大学,2 0 2 2.7 黄兰,常媛.新能源汽车企业研发效率评价及提升策略研究J.财务与金融,2 0 2 3(1):5 0-5 5.8 吴佳钰.创新驱动发展战略下工业企业研发效率研究 以江西装备制造业为例D.上海:华东交通大学,2 0 2 2.9 蒋丽丽.建筑企业技术创新 效率测算及影 响因素研究D.成都:西华大学,2 0 2 2.1 0 黄亚飞.我国规上工业企业技术创新效率的评价及影响因素研究D.大连:大连工业大学,2 0 1 9.1 1 庞超.陕西省规模以上工业企业R&D投入产出效率研究D.延安:延安大学,2 0 2 2.1 2 罗月.基于D E A模型的吉林省工业经济效率研究D.长春
34、:吉林大学,2 0 1 9.1 3 赵继宗.甘肃大中型工业企业技术创新效率评价研究D.兰州:兰州理工大学,2 0 1 6.1 4 苏冰杰.河南省工业企业研发投入绩效研究D.郑州:郑州大学,2 0 2 1.1 5 蒋武林.安徽省规模以上工业企业生态技术创新效率的评价研究D.阜阳:阜阳师范大学,2 0 2 0.851 科技和产业 第2 3卷 第1 6期 1 6 邓聚龙.灰色系统基本方法M.武汉:华中科技大学出版社,2 0 0 5.1 7 黄柳林.基于灰色关联分析的广西高技术产业科技创新对策研究J.天津科技,2 0 1 8(8):4-1 1.P e r f o r m a n c eE v a l
35、u a t i o no nR&DI n v e s t m e n t o f I n d u s t r i a lE n t e r p r i s e sa b o v eD e s i g n a t e dS i z e i nT e nP r o v i n c e s i nE a s t e r nC h i n aCHE NY u a n,WANG W e i h u a,WANGF u y i n g(J i n a nsS c i e n c ea n dT e c h n o l o g yI n f o r m a t i o nI n s t i t u t e,
36、J i n a n2 5 0 0 0 1,C h i n a)A b s t r a c t:I no r d e r t o e s t a b l i s he v e r yp r o v i n c es i n p u t-o u t p u t e f f i c i e n c yo fR&D,D E Aw a s a p p l i e d t o t h e i n d u s t r i a l e n t e r p r i s e s a b o v e d e s i g n a t e ds i z e i nt e np r o v i n c e s i ne
37、a s t e r nC h i n a.B a s e do n t h i s,G r a yc o r r e l a t i o na n a l y s i sw e r eu s e d t o r e c o g n i z e t h e r e l a t i o n s h i pb e t w e e n i n p u t-o u t p u t i n-d e xo fR&Da n dD E At e c h n i c a l e f f i c i e n c y.T h e r e s u l t s a r e a s f o l l o w s.8 0%o
38、f p r o v i n c e s a r en o nD E Ae f f i c i e n t,a n d t h e yh a v ev a r i o u sd e g r e eo fi n p u t r e d u n d a n c ya n do u t p u td e f i c i e n c yo fR&D.T h en u m b e ro fp a t e n t a p p l i c a t i o n s f o r i n v e n t i o nh a s t h eh i g h e s t c o r r e l a t i o nw i t
39、 hR&Di n p u t-o u t p u t e f f i c i e n c y,f o l l o w e db yn e wp r o d u c t s a l e s r e v e n u ea n d i n t e r n a lR&Ds p e n d i n g.K e y w o r d s:D E A;g r a yc o r r e l a t i o na n a l y s i s;i n d u s t r i a l e n t e r p r i s e sa b o v ed e s i g n a t e ds i z e;i n p u t-o u t p u t e f f i c i e n c yo fR&D951 陈 媛等:东部地区十省市规模以上工业企业研发投入绩效评价
