潘立军，刘喜梅

（湖南工程学院 管理学院，湖南 湘潭411104）

随着“一带一路”发展倡议与建设自主创新型国家战略的实施，国家级高新区已成为我国推动高新技术产业创新驱动发展和调整产业结构、增强国际竞争力的中坚力量。但目前我国国家级高新区的发展仍面临创新投入要素质量有待加强、创新绩效不高［1-2］等问题，提高自主创新能力与创新要素投入产出效率是各级科技园区主管部门关注的重点。因此，尤其需要关注我国各国家级高新区整体创新效率的定量评价，对优化园区投入产出结构值进行深入研究。

当前，国内外对创新绩效（效率）评价研究主要有随机参数前沿（stochastic frontier analysis，SFA）和数据包络分析（data envelope analysis，DEA）两种方法。 SFA 最 早 由Aigner、Lovell 和Schmidt［3］，Meeuser 和Broeck［4］提 出，在 此 之 后，涌 现 了 大 量SFA 分析创新绩效（效率）的文献，如Hsieh 等［5］利用SFA 研究美国医药行业企业R&D 投入对创新绩效的影响，冯根福等［6］利用Cobb-Douglas 函数和无效函数三个变量对我国35 个工业部门的研发效率进行实证分析，周亚虹等［7］在广义Cobb-Douglas 生产函数中考虑知识资本因素，并讨论R&D 内生性问题，实证检验我国工业企业自主创新的效率。

DEA 方面，自Charnes 等［8］最早提出CRS-DEA效率分析模型以来，该方法的研究与应用取得快速发展，在模型研究方面，Banker 等［9］提出VRS-DEA模型，Sharp 等［8］、Andersen［9］等分别提出非期望产出DEA 模型与超效率DEA 模型。而在应用研究方面，DEA 的应用场景极为丰富。白俊红等［10］应用CCR 模型、BCC 模型构造DEA-Malmquist 生产率指数动态对我国30 个省域研发创新过程中的技术效率情况进行了测评；王珍珍［11］利用超效率CCRDEA 模型对我国制造业与物流业联运发展的效率进行评价；……