【正文】 有極強(qiáng)的相關(guān)性。D活動經(jīng)費投入越多, 高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率越大。D人員全時當(dāng)量與高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系假設(shè)相關(guān)學(xué)者則運用灰色系統(tǒng)理論對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技投入與產(chǎn)業(yè)發(fā)展間的關(guān)系進(jìn)行了實證研究，發(fā)現(xiàn)Ramp。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)人員（人力資源）等的投入是企業(yè)進(jìn)行Ramp。D活動人員全時當(dāng)量）作為分析指標(biāo)。D人員全時當(dāng)量投入越多，高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率就越大。D投入是否對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響，本文通過建立多元回歸模型來探究Ramp。具體步驟如下所述。D投入的兩個變量的自變量，分別是Ramp。D活動人員投入(X2)。 第三步：建立回歸模型根據(jù)自變量與因變量之間是否存在線性關(guān)系建立如下模型： （）這里假定隨機(jī)誤差項具有0均值和等方差且服從正態(tài)分布。D活動經(jīng)費XRamp。是復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方，也越大越好。②表示誤差平方和（Error Sum Of Square），,即因變量的變異中沒有被回歸模型中所包含的變量解釋的部分。D活動經(jīng)費XRamp。所以本文建立檢驗的統(tǒng)計量： （）當(dāng)原假設(shè)成立時，服從自由度（m,nm1）的分布。也可以根據(jù)對應(yīng)的小概率事件值作檢驗。表34 方差分析表 方差來源自由度平方和均方值值回歸殘差總和（3）回歸系數(shù)的顯著性檢驗在所建立的多元回歸模型中，模型總體檢驗雖然通過了上述檢驗，但并不意味著每個自變量（Ramp。D活動人員投入X2）都對因變量（創(chuàng)新效率Y）的影響都顯著，有的變量顯著性較小，可以不予考慮。提出原假設(shè)：。同樣也根據(jù)統(tǒng)計量的小概率事件值作檢驗。（4）P－P圖殘差正態(tài)分布檢驗考查殘差是否服從正太分布可以通過繪制標(biāo)準(zhǔn)化殘差的P－P，當(dāng)自變量與因變量間關(guān)系并非線性，會導(dǎo)致殘差的P－P圖表現(xiàn)出非正態(tài)。D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的顯著性大小的多元回歸分析以及各種檢驗。首先在引導(dǎo)文件中定義投入產(chǎn)出，如表所示：表41 CCR模型在引導(dǎo)文件中的定義DATA FILE NAME定義數(shù)據(jù)的名稱OUTPUT FILE NAME定義輸出文件的名稱5NUMBER OF FIRMS評價單元數(shù)（北京、遼寧、上海、浙江、廣東5個地區(qū)）5NUMBER OF TIME PERIODS評價時期的個數(shù)（2007年2011年5年）2NUMBER OF OUTPUTS產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)（YY2 2個產(chǎn)出指標(biāo)）6NUMBER OF INPUTS投入指標(biāo)數(shù)（XXXXXX6 6個投入指標(biāo)）10=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED0=投入角度 1=產(chǎn)出角度00=CRS AND 1=VRS0=規(guī)模報酬不變模型 1=規(guī)模報酬可變模型00=DEA(MULTISTAGE), 1=COSTDEA, 2=MALMQUISTDEA, 3=DEA(1STAGE), 4=DEA(2STAGE)0=多階段1=代表成本DEA2=MALMQUISTDEA ,3=一階段計算方法4=二階段計算方法 表42投入方面的創(chuàng)新效率地區(qū)創(chuàng)新效率純技術(shù)效率規(guī)模效率備注判斷結(jié)果北京DEA有效遼寧irs非DEA有效上海irs非DEA有效浙江irs非DEA有效廣東DEA有效平均值，輸入引導(dǎo)文件名稱后得到計算結(jié)果，表42是五個地區(qū)的2007年2011年高技術(shù)企業(yè)綜合創(chuàng)新效率情況： 備注：drs表示該生產(chǎn)單元目前處于遞減規(guī)模報酬的生產(chǎn)階段，irs表示該生產(chǎn)單元目前處于遞增規(guī)模報酬的生產(chǎn)階段。圖41 五個地區(qū)的效率值從表中可以看出，除了遼寧、上海、浙江的創(chuàng)新效率小于1外，其他城市的創(chuàng)新效率都是1，所以我們只需要分析創(chuàng)新效率值小于1的地區(qū)的冗余情況（以遼寧為主）。總體來看創(chuàng)新效率處于中上游水平，而且還是具有一定的發(fā)展?jié)摿Φ?。最?yōu)城市的創(chuàng)新效率已經(jīng)達(dá)到了1無法加以改變，但是次優(yōu)城市（創(chuàng)新效率小于1的城市）的創(chuàng)新效率是可以改變的。在表中可以看出北京2009年2011年年均專利申請數(shù)為3605，新產(chǎn)品產(chǎn)值為14562231，固定資產(chǎn)投資額為146萬元，從業(yè)人員年平均人數(shù) (人/年)分別為249469。新產(chǎn)品產(chǎn)值為2491289，為北京的17%。從業(yè)人員年平均人數(shù) (人/年)分別為210722。新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（萬元/年）%。%。說明在新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)，研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)等方面投入還存在較大不足。這些次優(yōu)地區(qū)還有很大的潛力來優(yōu)化自己的創(chuàng)新效率。采用CCR模型對這五個地區(qū)的冗余額從投入和產(chǎn)出兩個方面進(jìn)行分析。無需變動就可以達(dá)到目標(biāo)值。表44 遼寧省產(chǎn)出目標(biāo)值變動表變量初始值徑向變量松弛變量目標(biāo)值產(chǎn)出指標(biāo)新產(chǎn)品產(chǎn)值 專利申請數(shù)投入指標(biāo)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出（萬元）研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)（個）新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)人員 固定資產(chǎn)投資額（萬元/年）從業(yè)人員年平均人數(shù) (人)。 Ramp。那么，高技術(shù)企業(yè)Ramp。D投入中哪些變量的增長會促進(jìn)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率？，對整理的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，對所建立的理論模型假設(shè)和分析結(jié)果深入驗證，驗證模型中的各個假設(shè)。表45 回歸模型變量（遼寧）創(chuàng)新效率（Y1）Ramp。D人員投入（X2）2007120515727620081756677172200922259462792010258646404720115769757066擬合優(yōu)度檢驗對模型中所有自變量（XX2）和因變量（Y1）之間線性回歸關(guān)系的密切程度。D投入對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的總體參數(shù)情況可看出，模型中自變量與因變量之間的相關(guān)性很強(qiáng)，擬合效果很好，%。D投入與企業(yè)創(chuàng)新效率總體參數(shù)表(遼寧)模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計的誤差1.971a.942.884.034532a. 預(yù)測變量: (常量), 研究與開發(fā)人員投入, 研究與開發(fā)經(jīng)費投入。D經(jīng)費投入對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的殘差分布直方圖可以看出，殘差基本上服從正態(tài)分布。D投入對企業(yè)創(chuàng)新效率影響殘差分布直方圖（遼寧）PP圖描繪了比較變量的實際累積概率以及所考察分布類型的理論累積概率符合程度，以判斷資料是否服從所考察的分布類型。圖中的散點圖圍繞在一條正態(tài)分布為0的斜線附近。圖43 Ramp。殘差圖分析法是一種直觀、方便的分析方法。如果回歸模型存在異方差時，殘差圖上的點的散布呈現(xiàn)相應(yīng)的趨勢。D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的殘差散點圖（圖44）可以看出，其中散點圖呈無序狀態(tài)，所以判定不存在異方差。D投入對企業(yè)創(chuàng)新效率影響殘差散點圖（遼寧） 回歸模型的方差分析、回歸系數(shù)和顯著性檢驗表47 是Ramp。D投入自變量總體回歸效果是顯著的。D投入對企業(yè)創(chuàng)新效率影響方差分析表（遼寧）模型平方和df均方FSig.1回歸.0392.019.048a殘差.0022.001總計.0414a. 預(yù)測變量: (常量), 研究與開發(fā)人員投入, 研究與開發(fā)經(jīng)費投入。D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的回歸系數(shù)和顯著性檢驗，從表中可以看到，說明常數(shù)項與0有顯著的差異，采用非標(biāo)準(zhǔn)回歸方程；Ramp。D經(jīng)費投入通過了檢驗，且Ramp。說明明Ramp。D人員投入與創(chuàng)新效率存在顯著的正相關(guān)。D投入對遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的回歸系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).423.086.039研究與開發(fā)經(jīng)費投入.000.960.030研究與開發(fā)人員投入.000.915.037a. 因變量: 創(chuàng)新效率第5章 提升Ramp。D投入對遼寧高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響。第三章建立了遼寧高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的DEA模型和Ramp。在第二章和第三章的基礎(chǔ)上，第四章從創(chuàng)新效率、技術(shù)效率、規(guī)模效率、冗余問題上對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響進(jìn)行了分析，以Ramp。D人員投入作為自變量，以遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率值為因變量做回歸分析。通過分析得出遼寧高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率水平比較差，五個地區(qū)高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的值分別為1。應(yīng)充分認(rèn)識到Ramp。D作為高新技術(shù)企業(yè)在市場競爭中立足和發(fā)展的根本。可能由于新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、研發(fā)機(jī)構(gòu)人員、固定資產(chǎn)投資額、從業(yè)人員年平均人數(shù)投入過大造成冗余浪費，需要合理配置資源，提高經(jīng)濟(jì)效率。存在新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出投入過剩。從業(yè)人員投入過剩，需要考慮經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型來適應(yīng)經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的需要，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)利益。D資源投入與企業(yè)發(fā)展關(guān)系尚不協(xié)調(diào)。產(chǎn)業(yè)專利申請數(shù)對高技術(shù)企業(yè)發(fā)展的邊際貢獻(xiàn)有限。一方面要保證企業(yè)研發(fā)財力資源投入的可持續(xù)性，科學(xué)統(tǒng)籌研發(fā)經(jīng)費的流向，另一方面要擴(kuò)大高技術(shù)企業(yè)的影響范圍，加快實現(xiàn)財政或社會資源向高技術(shù)企業(yè)的集聚。D投入方面amp。D經(jīng)費投入與其創(chuàng)新效率存在正相關(guān)關(guān)系，并且驗證了假設(shè)即：Ramp。以下為遼寧高技術(shù)企業(yè)Ramp。D經(jīng)費的籌集主要以企業(yè)為主，但企業(yè)資金有限，難以滿足經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展對Ramp。通過建立健全政府、企業(yè)、個人、外資的多元化投資體系，主動的進(jìn)行科技投入才能解決好Ramp。一是政府采取切實有效措施，增加Ramp。二是引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)增加Ramp。各級政府在保證增加財政經(jīng)費對Ramp。D經(jīng)費投入。金融部門要進(jìn)一步調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)，提高對科技項目的貸款比例，對高新技術(shù)成果商品化、產(chǎn)業(yè)化給予重點支持，強(qiáng)化科技與金融結(jié)合的機(jī)制。 Ramp。D人員投入與其創(chuàng)新效率存在正相關(guān)關(guān)系，并且驗證了假設(shè)即：Ramp。以下為遼寧高技術(shù)企業(yè)Ramp。只有擁有了具備創(chuàng)造力的核心人才，企業(yè)才有開展自主創(chuàng)新的可能性。同時，鼓勵企業(yè)充分挖掘自有的人才資源，在日常生產(chǎn)過程中開展自主創(chuàng)新活動。D 人員分項投入評價體制。D 分項人員投入有效的績效評價體制，合理調(diào)整Ramp。D 研發(fā)人員質(zhì)量，縮小我國與發(fā)達(dá)國家的差距，提升我國人力資源質(zhì)量。D人員投入會帶來更多的技術(shù)變革，這種研究與開發(fā)性的人員會使高技術(shù)企業(yè)的技術(shù)流程、生產(chǎn)效率和生產(chǎn)工藝帶來革命性的變革，繼而提高企業(yè)的總產(chǎn)值。參考文獻(xiàn)[1] 蔡翔,崔曉蘭,熊靜,amp。D投入對高新技術(shù)企業(yè)業(yè)績的影響[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2009（03）:7378[11] 戴魁早. 中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的Ramp。D投資績效評價問題探討[J].中國證券期貨,2013（01）:3637[13] [M].北京:商務(wù)印書館,1990: 73741[14] [M].北京:清華大學(xué)出版社,1999: 481[15] 官建成,［J］.技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009, ( 10) : 19－33[16] [D].遼寧大學(xué),2012(06)[17] 劉俊杰,[J].科學(xué)管理研究,2008（03）:2830[18] 李平,張俊飚,徐衛(wèi)濤,李樹明,趙可. 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Ramp。D投入對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響_來自中國制造業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2012(04): 4963[20] amp。D投入與企業(yè)績效的相關(guān)性分析[J].財會月刊,2011（12）:1215[22] 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