第二节 国内学者相关研究
本书通过对中国知网数据库中以“科研绩效”为关键词进行文献检索，得到2005～2017年数据库收录的文献数量（见图2-1）。
图2-1 2005～2017年中国知网数据库关于“科研绩效”的文献数量
从图2-1可以看出，对“科研绩效”在学术界的关注程度是逐年上升的。在对科研绩效类文献进行搜索的过程中，笔者发现我国学者对科研绩效的研究多集中在高等院校的科研绩效、公共科研机构的科研绩效、医院科研绩效、财政科研项目绩效、公共研发平台科研绩效等方面，而对区域科研绩效评价研究的文献屈指可数。因此，在对区域R＆D投入绩效评价的研究还需要进一步地深入和开发。
一 R＆D投入绩效的内涵及评价
由于我国的R＆D活动起步较晚，国内学者对R＆D投入绩效内涵的直接研究并不多。
章宁（1991）认为结合我国发展现状，与科技经费有关联的概念内涵有三个，即国家财政科技拨款、国家研究与发展经费和全社会科技投入资金。其中，国家研究与发展经费就是目前我们认为的R＆D经费，且他认为R＆D经费，是我国当时唯一具有国际可比性的指标。
陈丽佳等人（2005）通过经济学、管理学、财政学三个角度分析，得出财政投入绩效主要包括经济效益、社会效益和政治效益三方面内涵。其中，R＆D投入绩效的内涵主要是由目标效益、组织效益、政府效益以及社会效益构成的。在此基础上，他们还提出了科技三项费用投入绩效的特点与绩效评价指标体系框架。
普万里等人（2007）认为科技投入绩效的内涵应该包括两个层面：一是科技投入的效率，二是科技投入的效益。效率和效益缺一不可。科技投入的效率反映的是科技投入的产出与投入之比；科技投入的效益反映了科技活动中单位效率所带来的相关收益，是产出与投入之差。
国内学者对R＆D投入绩效评价内涵的研究大多是从科技投入着手的，但R＆D投入与科技投入两者的概念上有一定的区别和联系，因此，国内学者应该重视对R＆D投入概念及相关问题的研究，注意不能把R＆D投入与科技投入混为一谈。
二 影响R＆D投入绩效的因素
我国学者在对影响R＆D投入绩效因素研究时，观点主要集中在企业R＆D资金、政府R＆D资金、企业规模、资本强度、人力资源投入、市场化程度、创新主体的内外配置情况、R＆D制度、R＆D资金投入强度等会对绩效造成影响的因素。
刘立（2003）基于企业的资源观，提出了影响R＆D投入绩效的几项假设。这些假设包括：①企业自有资金将激励R＆D活动，高负债率会抑制R＆D活动；②企业规模与企业从事R＆D活动的可能性是正相关关系；③企业资本强度与其从事R＆D的可能性之间也是正相关关系；④企业人力资源储备与其从事R＆D的可能性同样是正相关关系；⑤出口活动会对企业从事R＆D的决策产生正面的影响等。
谢凤华等人（2008）通过对相关文献的回顾研究，得出了高层管理团队一致性与企业创新绩效关系的概念模型和假设。结果显示，TMT成员的教育水平高低与企业R＆D投入绩效呈明显的正相关关系，其与创新过程绩效也呈正相关关系，而对营销绩效没有显著影响。其中，TMT成员的任期长短对创新绩效的四个维度都有明显的影响。
张宗和等人（2009）基于我国30个省区市的面板数据，运用改进的格瑞里茨和杰菲的知识生产函数模型进行了实证分析。研究结果表明：市场化程度并不能提高大学机构技术创新的产出效率。其中，市场化是首次引入模型进行分析；R＆D在技术创新主体和其内部的配置，创新主体内外的制度因素等都会对R＆D投入绩效造成影响。
何悦等人（2010）对企业创新绩效影响因素进行研究，他们从系统动力学角度构建了企业创新绩效影响因素的模型。通过仿真实验发现：市场竞争程度、学习导向这两个因素都与企业创新绩效呈正相关关系，也就是说，市场竞争程度的提高和学习导向的改进可以促进企业创新绩效的提高；政府与企业R＆D资金对企业创新绩效的影响呈倒U形曲线，这表明政府资金虽然通过杠杆效应带动了企业创新绩效的提高，若企业对政府R＆D资金过度依赖将会产出挤出效应从而对企业创新绩效造成负面影响。
胡义东等人（2011）对江苏省新材料、新能源和电子信息三个行业的1562家高新技术企业的技术创新绩效影响因素及其与技术创新绩效的关系进行了实证研究。研究结果表明：企业的R＆D经费投入力度与技术创新绩效产出是正相关关系。也就是说，企业R＆D经费投入力度越大，越能促进企业技术创新产出的提高。同时，企业规模与技术创新产出也呈正相关关系。也就是说，企业的规模越大，越能促进企业新产品的销售额的增加。研发人员比例和企业技术创新绩效产出不存在明显的相关性。也就是说，企业研发人员的数量并不会直接带来产出方面的影响。就研发经费来说，对技术创新绩效产出的贡献率更大的是研发经费带来的影响，而且研发经费的投入强度和产出之间还存在较为明显的负相关性。
窦鹏辉等人（2012）对我国1991～2009年的科技资源投入产出绩效及其影响因素进行了研究分析。研究结果表明：从科技财力资源和人力资源的投入与产出来看，我国的科技产出是有效的，但科技人力资源的产出效率要高于财力资源的产出效率；基础研究领域的R＆D人员投入是我国R＆D投入绩效的核心影响因素。
戴小勇等人（2013）基于我国工业企业历年数据，采用门槛面板数据模型，对研发投入强度对企业绩效的非线性影响进行了研究。研究结果表明：只有在研发投入强度达到第一门槛时才能对企业绩效产生明显的促进作用。
在影响R＆D经费投入绩效的因素进行研究时，我国学者分别从主观因素和客观因素着手，他们发现，影响绩效的主观因素主要包括企业研发资金、企业规模、人力投入等，客观因素主要包括市场化程度、研发制度、外部研发资金等。
三 R＆D投入绩效评估的方法和模型
我国学者在对R＆D投入绩效评价方法的研究中，主要运用了因子分析法、“拉开档次”综合评价法、平衡计分卡法、网络数据包络分析法（DEA）、DEA两阶段评价、超效率DEA、层次分析法、模糊聚类法、DEA-Malmquist、Network DEA、社会网络分析法、灰色关联分析法等。
张运生等人（2004）从一个全新的角度，运用因子分析法设计了一套R＆D投入绩效评价指标和模型方法，这个模型可以概括为R＆D评价两阶段法。在第一阶段，用相对独立的绩效综合指标整合相互影响较大的实测绩效指标；在第二阶段，以每个绩效综合指标的方差贡献率作为权重，加权求和得到R＆D投入绩效的评分。
梁莱歆等人（2005）认为，对于企业连续一段时期中的R＆D投入还缺乏有效而合理的评价方法，因此，他们运用“拉开档次”综合评价法，通过对综合指标的计算，得出各个时期企业的经营成果和市场效益的估值，结合R＆D投入对企业连续几年的R＆D投入绩效情况进行评价，最后以夏新电子的R＆D投入绩效作为实证的基础。“拉开档次”综合评价法是一种完全基于观测数据的研究方法，因此不带有任何主观色彩。
王馨迪等人（2008）分析了科技项目中绩效管理常用的平衡计分卡法的内涵，研究指出：科技投入项目的绩效评价不仅只是强调其中某一个指标，而是所有指标的综合和平衡，这种“平衡”主要体现在长期与短期的平衡、财务与非财务的平衡、过程和结果的平衡、内部与外部的平衡这四个方面。
赵涛等人（2006）认为，区域R＆D投入绩效水平的评价对促进区域R＆D活动极具现实意义。因此，他们利用因子分析法，以我国省级行政区为划分单位，对大量数据进行抽样分析，研究过程中很好地避免了人为因素对结果造成的影响。
钟华等人（2008）对网络数据包络分析法在R＆D投入绩效评价中的应用做了一个综合性的描述，DEA的实质是根据一组关于输入和输出数据，采用局部逼近的方法构造前沿生产函数模型，对R＆D投入绩效进行有效的评价。
张凌等人（2009）经过大量的文献研究发现，虽然有很多方法可以用于测量企业R＆D投入绩效，但是一定程度上都存在不足，例如，投入产出法不够全面，因子分析法缺乏评价主体的相关性研究，平衡计分卡法主观性较强等。于是，他们提出了基于DEA（数据包络分析）的两阶段评价模型，在第一阶段运用基本的DEA模型对R＆D投入绩效的技术、经济、管理三个维度进行评价；在第二阶段将第一阶段的三个维度标准评价的效率值作为产出，引入虚拟变量用多元回归法进行效率评价。
王浩（2011）采用层次分析法和模糊聚类分析法，对我国R＆D人员进行了分类和绩效考评。他先采用了层次分析法对评价的各类指标进行加权，再通过聚类分析对R＆D人员进行分类，对提高R＆D投入绩效做出一定的贡献。
周子荻（2011）的研究重点在于引入社会网络分析的基础理论，以区域单元为节点，建立我国区域R＆D相对有效性网络。研究首先利用因子分析法建立绩效评价体系，并依据R＆D过程特点提出了技术发展和技术扩散两阶段指标体系。其次对区域R＆D情况进行有效性分析，得出R＆D综合管理绩效和分阶段有效性情况，从而引入社会网络分析方法，判别DEA分析结果。最后依据不同细分条件下的C2GS2模型权重，建立区域R＆D相对有效性网络。
单春霞（2011）运用非参数的DEA-Malmquist指数方法计算了我国高新技术产业的技术效率指数、技术进步指数和TFP指数，从而对我国高新技术产业的R＆D投入绩效进行考评。Malmquist指数对于分析动态的R＆D投入绩效较为适合，因为R＆D投入绩效很难用一个直观且准确的、不变的指标来测量，因此，基于DEA方法的Malmquist指数能够较好地处理多输入输出的数据，更好地描述动态R＆D投入绩效。
穆智蕊（2012）利用DEA模型和超效率分析法，分别从横向和纵向两个角度对北京地区的R＆D投入综合效率进行评价。
朱卫未等人（2015）选择了Network DEA方法作为评价我国省域R＆D投入绩效评价的模型方法，在Network DEA框架下建立输入和输出两个目标函数，分别得到输入导向的绩效评价和输出导向的绩效评价两个结果，使两者更具有一致性和更明显的区分度。
殷旭（2016）在传统的两阶段DEA评价方法的基础上，使用Network DEA模型对R＆D活动决策单元结构进行分析建模，第一阶段代表技术研发阶段，第二阶段代表经济转化阶段，分别建立输入和输出两个目标函数，并建立两者的导向绩效评价模型。
汪晓梦（2017）利用灰色关联度分析法，对合肥与沪宁杭科技创新绩效进行了评价，并对提升科技创新绩效提出了建立第三方科技创新绩效评估机制的建议。
综上所述，国内学者在对R＆D投入绩效的评价研究中采用的方法和模型与国外学者采用的基本一致，都是以定量方法为主。最为主流的方法是DEA、层次分析法、灰色关联分析法等。通常来说，定量方法能较为准确地评价R＆D投入绩效水平，由于客观条件所限，该研究领域较缺乏定性与定量相结合的方法应用和实践。
四 提升R＆D投入绩效的对策研究
1.R＆D制度的完善，其中尤为重要的是税收制度的完善
师萍等人（2008）通过R＆D投入制度的国际比较，提出了我国R＆D投入的制度（税收）支持观点。主要包括五个分析点：企业R＆D投入与税收制度的理论分析、税收优惠对企业R＆D投入的激励效应分析、影响R＆D税收激励的制度因素分析、我国R＆D的税收制度分析以及完善R＆D税收政策实施机制的分析。
戴维等人（2013）采用江苏省高新技术企业的样本，对政府财税政策对R＆D投入及其绩效的影响做了实证研究分析，得到以下结论：①政府出资的研发活动将带动企业研发活动的开展，政府的R＆D投入降低了企业自身的研发成本，提高了企业R＆D投入的绩效；②税收优惠政策降低了企业的成本，能够促进企业研发的积极性，同时也提高了R＆D投入的绩效；③金融机构贷款并未在很大程度上促进R＆D投入的增长，但负债水平的提高会通过财务杠杆效应增加企业的收益，从而提高R＆D投入的绩效。
徐伟民（2009）通过动态面板数据分析模型分析了1996～2004年上海市123个高新技术企业的R＆D投入影响与效果，从微观的角度研究科技政策与企业R＆D投入绩效的关系。研究发现：政府有关鼓励企业发展的优惠政策对提高企业R＆D投入强度的决定起到促进作用；当市场竞争较激烈时，企业会提高自身的R＆D投入强度；政府资金在企业科技活动经费中占到合适的比例时才能促进企业R＆D投入绩效的提高，否则将适得其反，会出现“政策失灵”的情况；稳定的税收减免政策会提高企业R＆D投入的绩效。
梁丹婴（2011）采用面板数据对医药产业R＆D投入绩效与政府科技引导政策的相关性做了研究分析。结论发现：政府资金的支持和人力资源的保障会提高医药企业申报专利的积极性；政府性质的融资担保和直接资助会促进企业提高R＆D投入，进而提升R＆D投入绩效。
2.提高R＆D的投入强度
赵立雨等人（2008）采用协整理论和实证分析相结合的研究方法，确定我国最优的R＆D投入目标强度，让政府有限的科技经费投入使用效率最高，从而提高我国R＆D投入绩效水平。
李倩（2010）通过对我国R＆D经费投入强度与产出绩效之间的关联性实证分析，研究得出，现阶段我国不断提高的R＆D经费强度与R＆D产出绩效呈正相关关系。也就是说，高强度的R＆D投入促进了R＆D投入绩效的提高；R＆D人员投入与R＆D产出绩效之间也呈正相关关系，也就是说，R＆D人员的投入会提高R＆D投入绩效。
3.选择合适的学习策略
曾德明等人（2003）结合对我国48家高新技术企业的调研结果，在加强企业内外部学习的前提下，探讨了高新技术企业R＆D流程在研究与实验和产品开发两个阶段中不同的学习策略对R＆D投入绩效造成的不同影响。研究发现：在研究与试验阶段，外部学习会提高企业R＆D活动速度，在研发产品阶段，完全依赖外部学习则会降低企业R＆D活动的速度；引入外部学习通常会导致企业R＆D成本增加；企业在研究与试验阶段最好通过内部学习来完成。
4.合理配置R＆D资源，提高R＆D资源配置效率
肖敏（2010）将创新型国家与R＆D资源配置有机结合，从资源配置的状况、资源配置的效率、资源配置的方式、资源配置的影响因素、资源配置的体制机制等角度分析了我国R＆D资源配置系统。采用随机前沿分析模型等计量模型进行实证研究，结合国内外实践探讨我国现行制度下的R＆D资源配置体系。
肖泽磊（2010）从效率的角度分析高新技术产业科技资源配置相关理论，得到以下结论：当前我国的科学技术资源研究主要分为五类，分别为科技资源要素、科技资源配置、区域科技资源、科技资源共享和科技资源评价；经济实力和科技资源的综合实力是正相关关系，科技资源丰富能促进经济的发展，经济的发展会丰富科技资源；我国西部的高新技术产业应该以制度创新和技术创新为主要发展目标，从而提高科技资源的配置能力和效率。
孙绪华（2011）对我国科技资源配置进行了实证分析与效率评价，科技资源配置主要包括财力、物力、人力等方面的资源。该研究得出以下结论：①基础研究领域的R＆D人员投入是对R＆D投入绩效最为关键的影响因素；②财政资金投入对R＆D投入绩效也有较大影响但不及R＆D人员投入的影响；③企业的R＆D投入资金影响力低于财政R＆D投入资金的影响力；④我国的科技资源配置总体有效；⑤科技资源配置绩效的聚类分析结果呈阶梯状分布；⑥专利成果在科技产出中占比偏低；⑦科技论文的产出和影响在国际上逐步得到认可并名列前茅；⑧企业R＆D投入效率偏低；⑨基础研究领域的R＆D投入对我国科技资源产出绩效影响较大等。
张永凯（2011）通过构建随机前沿模型，利用Frontier 4.1软件分析世界31个国家的R＆D资源配置效率。结果发现：从R＆D资源配置的产出弹性角度看，人力要素的产出弹性要高于财力要素的产出弹性；其中，发达国家的人力要素产出弹性要高于发展中国家的人力要素产出弹性。
孟卫东等人（2014）采用Malmquist指数法对2000～2011年我国高新技术产业内各行业的资源配置效率进行了实证研究。结果表明：我国高新技术产业内各行业的资源配置效率基本呈上升趋势，但缺乏稳定性；技术效率和技术变化指数是影响资源配置效率的核心因素。
杨妮娜等人（2015）运用DEA模型对全国30个省区市2006～2011年的科技资源配置效率进行评价。研究结果表明：我国区域科技投入产出的整体效率不高且区域间差异较大，R＆D经费的内部支出的边际产出弹性远大于R＆D人员的边际产出弹性；R＆D人员投入数量与R＆D活动发展水平相比基本饱和。