高技术产业科技创新资源配置效率的测度研究王淑锐（济南大学，山东济南250000）摘要：基于三阶段DEA模型，对我国高技术产业的科技创新资源配置效率进行测度，并分析配置效率的变化趋势及区域差异。结果发现，高技术产业的科技创新资源配置效率呈现上升趋势，但是整体效率水平不高，仍存在很大的提升空间；科技创新资源配置效率的地区间差异较大，西部地区的配置效率远低于东中部地区。最后根据分析结果提出相关政策建议，以期为促进高技术产业发展，提高科技创新资源利用效率提供理论参考。关键词：高技术产业资源配置效率三阶段DEA中图分类号：F276.44文献标识码：A文章编号：2095-0748（2023）01-0031-03引言随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，高技术产业凭借知识密集性、高附加值等优势，逐渐成为各国科技竞争的主要阵地。为促进高技术产业发展，抢占科技创新的先机与主动权，我国对高技术产业的研发投入持续增加。至2020年，高技术产业的经费投入总量达到4649.1亿元，是2000年的40多倍。然而，与大量的资源投入相比，我国高技术产业的创新成果及其带来的经济效益相对不足，自主创新能力并未得到显著提升。因此，高技术产业的发展不仅要重视科技创新资源的投入规模，更要注重科技创新资源投入的配置效率。目前有关资源配置效率的测度，使用最广泛的为数据包络分析法（DEA）。范斐（2013）等人[1]利用改进的DEA的模型对我国各级城市的科技资源配置效率进行测度，发现各城市资源配置效率较低且区域差距逐年扩大。梅姝娥和陈文军（2015）[2]运用链式网络DEA模型衡量我国副省级城市的科技资源配置效率，并详细分析了经济发展水平等环境因素对资源配置的影响。夏清华和乐毅（2020）[3]运用SBM模型和GlobalMalmquist指数法对我国31个省份的科技资源配置效率进行测度，研究发现效率非有效省份存在R&D冗余、销售收入不足等现状。以上文献为本文研究奠定了基础，但传统DEA模型并未消除环境因素以及随机误差对效率的影响作用，导致效率的测度存在误差[4]。因此本文基于三阶段DEA模型，对我国高技术产业的科技创新资源配置效率进行测度，并分析配置效率的变化趋势及区域差异，以期为促进高技术产业发展，提高科技创新资源利用效率提供理论参考。1研究方法及变量的选取1.1研究方法本文借鉴Fried（2002）[5]提出的三阶段DEA方法，通过剔除环境因素、随机误差对投入松弛变量的影响，以期获得更为真实、准确的科技创新资源配置效率，具体过程如下：阶段...
