【摘 要】
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研究与试验发展（R＆D）是科学技术领域中为了增加新知识,推动科技进步的创造性科技活动。如何测定、评价一个国家或地区的R＆D投入产出效率对于提升该国科技创新能力至关重要。数据包络分析（DEA）是目前最为常见的R＆D投入产出效率非参数测量方法。在DEA模型中,Bootstrap-DEA模型和Malmquist全要素生产率指数应用较为广泛,然而传统Bootstrap-DEA模型无法体现不同决策单元间各投
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研究与试验发展（R＆D）是科学技术领域中为了增加新知识,推动科技进步的创造性科技活动。如何测定、评价一个国家或地区的R＆D投入产出效率对于提升该国科技创新能力至关重要。数据包络分析（DEA）是目前最为常见的R＆D投入产出效率非参数测量方法。在DEA模型中,Bootstrap-DEA模型和Malmquist全要素生产率指数应用较为广泛,然而传统Bootstrap-DEA模型无法体现不同决策单元间各投入产出变量的独立变化,且通常过早收敛而导致后续无效迭代,Malmquist全要素生产率指数的测算容易受到外生环境变量和随机因素的影响,因此,以评价R＆D投入产出效率为背景,对Bootstrap-DEA方法进行改进,对Malmquist全要素生产率指数进行测算有重要的理论和实际意义。本文探讨改进Bootstrap-DEA模型的R＆D投入产出效率评价,开展了如下工作:第一,进行文献研究,提出待解决问题及研究思路。第二,介绍数据包络分析及其相关概念,以及两种经典的DEA模型。第三,探索将DEA模型与其他模型结合的复合DEA模型,包括基于Tobit回归的DEA模型,改进前后的Bootstrap-DEA模型,以及常见的DEA-Malmquist生产率指数模型。第四,基于上述理论进行模拟与实证分析,研究结果显示,R＆D经费投入强度是五个环境变量中影响最为明显的,增加R＆D经费投入强度可以减少试验发展、应用研究、基础研究三种研究人员的全时当量,外部支出经费和基础研究内部支出经费等投入变量的松弛量;改进Bootstrap-DEA模型能够有效缓解数据多重共线性,调整后变量的方差膨胀因子显著降低,与传统Bootstrap-DEA模型的结果相比,改进Bootstrap-DEA模型测算得出的效率值更加接近未进行重抽样的初始DEA效率;从Malmquist指数分解的角度来看,2019年我国所有全要素生产率下降的地区中仅有两个是由于技术效率下降和技术进步放缓同时导致的,其余均是仅由技术进步放缓导致的,表明技术进步将是我们未来几年需要首先关注的问题。本研究的价值和意义有二:第一,提出一种改进Bootstrap-DEA模型,为解决传统Bootstrap-DEA模型的不足（无法体现不同决策单元间各投入产出变量的独立变化,且容易过早收敛而导致后续无效迭代）,提出了新的思路与可行的办法,弥补了传统Bootstrap-DEA模型容易受到数据多重共线性影响的缺陷,扩展了Bootstrap-DEA模型的可应用场景,使模型的性质更优。第二,为解决Malmquist指数容易受到环境变量和随机冲击影响的问题提出了新思路。
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